JP7457080B2 - Dangerous vehicle information collection method, dangerous vehicle information collection system, dangerous vehicle information collection program - Google Patents

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Description

本開示は、運転者が危険な運転を行う危険車両に関する危険車両情報を収集する危険車両情報収集技術に関するものである。 The present disclosure relates to a dangerous vehicle information collection technique for collecting dangerous vehicle information regarding a dangerous vehicle whose driver drives dangerously.

従来、交通事故の原因の客観的な解析を支援する技術が知られている(例えば、特許文献1)。特許文献1に記載の技術では、事故発生時刻と事故発生位置とに基づいて、事故車両と事故関連車両とが特定され、特定された事故車両と事故関連車両との操作履歴情報が抽出され、抽出された操作履歴情報に基づき、事故発生前における事故車両と事故関連車両との運転状況が特定される。そして、事故車両と事故関連車両との運転状況を比較することによって、事故原因の客観的な解析を支援するように構成されている。 Conventionally, there is known a technology that supports objective analysis of the cause of a traffic accident (for example, Patent Document 1). In the technology described in Patent Document 1, the accident vehicle and accident-related vehicles are identified based on the time and location of the accident, operation history information of the identified accident vehicle and accident-related vehicles is extracted, and the driving conditions of the accident vehicle and accident-related vehicles before the accident are identified based on the extracted operation history information. Then, by comparing the driving conditions of the accident vehicle and accident-related vehicles, the technology is configured to support objective analysis of the cause of the accident.

特開2017-182490号公報Japanese Patent Application Publication No. 2017-182490

しかしながら、上記従来技術では、事故が発生したときの情報しか扱われていないという点において、更なる改善が必要とされていた。 However, the above-mentioned conventional technology requires further improvement in that it only deals with information when an accident occurs.

本開示の一態様に係る危険車両情報収集方法は、運転者が危険な運転を行う危険車両に関する危険車両情報を収集する危険車両情報収集システムに用いられる危険車両情報収集方法であって、前記危険車両情報収集システムのコンピュータが、車両の走行状況に関する車両データから、前記車両と前記車両の周囲に位置する他車とに関係するイベントを検出し、前記イベントが検出されると、前記車両の周囲を検出する周囲検出部を用いて、前記他車を特定し、前記特定の結果に基づいて、前記他車を前記危険車両と判定し、前記他車が前記危険車両と判定されると、前記周囲検出部の検出結果から得られる前記他車の情報を、前記危険車両情報として危険車両データ記憶部に保存し、前記車両データは、前記車両が走行中の走行ルートが過去に走行したことがある通常走行ルートであるか否かを表す走行ルート情報を含み、前記走行ルート情報に基づき、前記走行ルートが前記通常走行ルートであるか否かに応じて、前記判定における判定基準を変更する。 A dangerous vehicle information collection method according to one aspect of the present disclosure is a dangerous vehicle information collection method used in a dangerous vehicle information collection system that collects dangerous vehicle information related to dangerous vehicles whose drivers are driving dangerously, in which a computer of the dangerous vehicle information collection system detects an event related to the vehicle and other vehicles located around the vehicle from vehicle data related to the vehicle's driving status, identifies the other vehicle using a surroundings detection unit that detects the surroundings of the vehicle when the event is detected, and determines the other vehicle as the dangerous vehicle based on the identification result, and when the other vehicle is determined to be the dangerous vehicle, stores the other vehicle information obtained from the detection result of the surroundings detection unit in a dangerous vehicle data storage unit as the dangerous vehicle information, the vehicle data includes driving route information indicating whether the driving route on which the vehicle is currently traveling is a normal driving route that has been traveled in the past, and changes the judgment criteria in the judgment depending on whether the driving route is the normal driving route based on the driving route information.

本開示の危険車両情報収集技術によれば、事故が発生したときの情報しか扱われていないという点において、更に改善することが可能となる。 According to the dangerous vehicle information collection technology of the present disclosure, further improvement is possible in that only information when an accident occurs is handled.

第1実施形態に係る危険車両情報収集システムの構成を概略的に示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram schematically showing the configuration of a dangerous vehicle information collection system according to a first embodiment. イベントが検出されたときの車両の走行状況の一例を概略的に示す図である。FIG. 2 is a diagram schematically showing an example of a vehicle driving situation when an event is detected. イベント情報の一例を概略的に示す図である。FIG. 3 is a diagram schematically showing an example of event information. 特定車両情報の一例を概略的に示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of specific vehicle information. 危険車両情報の一例を概略的に示す図である。FIG. 2 is a diagram schematically showing an example of dangerous vehicle information. イベントが検出されたときの車両の走行状況の別の例を概略的に示す図である。FIG. 6 is a diagram schematically showing another example of a vehicle driving situation when an event is detected. イベントが検出されたときの車両の走行状況の別の例を概略的に示す図である。FIG. 10 is a diagram illustrating another example of a vehicle driving situation when an event is detected. イベントが検出されたときの車両の走行状況の別の例を概略的に示す図である。FIG. 6 is a diagram schematically showing another example of a vehicle driving situation when an event is detected. 第1実施形態に係る危険車両情報収集システムの動作を概略的に示すフローチャートである。1 is a flowchart schematically showing the operation of the dangerous vehicle information collection system according to the first embodiment. 第2実施形態に係る危険車両情報収集システムの構成を概略的に示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram schematically showing the configuration of a dangerous vehicle information collection system according to a second embodiment. 走行ルートに応じて変化する積算値の一例を概略的に示す図である。FIG. 3 is a diagram schematically showing an example of an integrated value that changes depending on a driving route. 第2実施形態に係る危険車両情報収集システムの動作を概略的に示すフローチャートである。7 is a flowchart schematically showing the operation of the dangerous vehicle information collection system according to the second embodiment. 第3実施形態に係る危険車両情報収集システムの構成を概略的に示すブロック図である。FIG. 3 is a block diagram schematically showing the configuration of a dangerous vehicle information collection system according to a third embodiment. イベントが検出されたときの車両の走行状況の図2と同じ例を概略的に示す図である。FIG. 3 is a diagram schematically showing the same example as FIG. 2 of the driving situation of the vehicle when an event is detected. 車間距離に応じて変化する積算値の一例を概略的に示す図である。FIG. 3 is a diagram schematically showing an example of an integrated value that changes depending on the inter-vehicle distance.

(本開示に係る一態様を発明するに至った経緯)
まず、本開示に係る一態様の着眼点が説明される。近年、煽り又は幅寄せなどの事故を誘発しかねない危険な運転を行う運転者が問題になっている。しかし、上記特許文献1に記載の技術では、事故が発生したときの情報しか扱われていない。一方、車両に搭載されている車両の周囲の状況を検出する検出機器が増加しており、それらの検出機器による検出精度も向上している。そこで、そのような検出機器を用いて、危険な運転を行う運転者が運転する危険車両を事故が発生する前に特定し、危険車両に関する情報を収集することが望まれる。以上の考察により、本発明者は、以下の本開示の各態様を想到するに至った。
(Circumstances leading to the invention of one aspect of the present disclosure)
First, the focus of one aspect of the present disclosure will be explained. In recent years, drivers who engage in dangerous driving that may cause accidents, such as tailgating or swerving, have become a problem. However, the technology described in Patent Document 1 only deals with information when an accident occurs. On the other hand, the number of detection devices mounted on vehicles that detect the surrounding conditions of the vehicle is increasing, and the detection accuracy of these detection devices is also improving. Therefore, it is desirable to use such detection equipment to identify dangerous vehicles driven by drivers who drive dangerously before an accident occurs, and to collect information regarding the dangerous vehicles. Based on the above considerations, the present inventor has come up with the following aspects of the present disclosure.

本開示の第1態様に係る危険車両情報収集方法は、運転者が危険な運転を行う危険車両に関する危険車両情報を収集する危険車両情報収集システムに用いられる危険車両情報収集方法であって、前記危険車両情報収集システムのコンピュータが、車両の走行状況に関する車両データから、前記車両と前記車両の周囲に位置する他車とに関係するイベントを検出し、前記イベントが検出されると、前記車両の周囲を検出する周囲検出部を用いて、前記他車を特定し、前記特定の結果に基づいて、前記他車を前記危険車両と判定し、前記他車が前記危険車両と判定されると、前記周囲検出部の検出結果から得られる前記他車の情報を、前記危険車両情報として危険車両データ記憶部に保存し、前記車両データは、前記車両が走行中の走行ルートが過去に走行したことがある通常走行ルートであるか否かを表す走行ルート情報を含み、前記走行ルート情報に基づき、前記走行ルートが前記通常走行ルートであるか否かに応じて、前記判定における判定基準を変更する。 A dangerous vehicle information collecting method according to a first aspect of the present disclosure is a dangerous vehicle information collecting method used in a dangerous vehicle information collecting system that collects dangerous vehicle information regarding a dangerous vehicle in which a driver drives dangerously. A computer of a dangerous vehicle information collection system detects an event related to the vehicle and other vehicles located around the vehicle from vehicle data regarding the driving condition of the vehicle, and when the event is detected, the computer detects an event related to the vehicle and other vehicles located around the vehicle. Identifying the other vehicle using a surrounding detection unit that detects the surroundings, determining the other vehicle as the dangerous vehicle based on the identification result, and when the other vehicle is determined to be the dangerous vehicle, Information about the other vehicle obtained from the detection result of the surrounding detection unit is stored as the dangerous vehicle information in a dangerous vehicle data storage unit, and the vehicle data includes information about the route on which the vehicle is traveling in the past. including driving route information indicating whether or not the driving route is a certain normal driving route; and based on the driving route information, the criterion for the determination is changed depending on whether or not the driving route is the normal driving route. .

第1態様では、車両の走行状況に関する車両データから、車両と車両の周囲に位置する他車とに関係するイベントが検出される。このイベントは、車両の周囲に位置する他車の危険運転に起因する可能性がある。このため、このイベントが検出されると、車両の周囲を検出する検出部を用いて、他車が特定される。この特定の結果に基づいて他車を危険車両と判定し、他車が危険車両と判定されると、検出部の検出結果から得られる他車の情報が、危険車両情報として危険車両データ記憶部に保存される。したがって、本態様によれば、運転者が危険な運転を行う危険車両に関する危険車両情報を収集することが可能となる。その結果、危険車両情報を共有することにより、事故の防止を図ることができる。 In the first aspect, events related to the vehicle and other vehicles located around the vehicle are detected from vehicle data regarding the driving situation of the vehicle. This event may be caused by dangerous driving of other vehicles located around the vehicle. Therefore, when this event is detected, the other vehicle is identified using a detection unit that detects the surroundings of the vehicle. The other vehicle is determined to be a dangerous vehicle based on this specific result, and when the other vehicle is determined to be a dangerous vehicle, the information of the other vehicle obtained from the detection result of the detection unit is stored as dangerous vehicle information in the dangerous vehicle data storage. Saved in Therefore, according to this aspect, it is possible to collect dangerous vehicle information regarding dangerous vehicles whose drivers drive dangerously. As a result, accidents can be prevented by sharing dangerous vehicle information.

また、車両が走行中の走行ルートが過去に走行したことがある通常走行ルートの場合には、車両の運転者は、道路に起因する危険が発生する可能性のある場所を把握していると考えられる。このため、検出されたイベントは、他車に起因する可能性が高いと言える。そこで、本態様では、走行ルート情報に基づき、走行ルートが通常走行ルートであるか否かに応じて、判定における判定基準を変更する。したがって、本態様によれば、走行ルートが通常走行ルートであるときは、回数閾値に達するまでに特定される回数を減少させることができ、その結果、より早く、他車を危険車両と判定することができる。 Additionally, if the route the vehicle is traveling on is a normal route that it has traveled in the past, the driver of the vehicle must be aware of the locations where road-related dangers may occur. Conceivable. Therefore, it can be said that the detected event is highly likely to be caused by another vehicle. Therefore, in this aspect, the criterion for determination is changed based on the driving route information, depending on whether the driving route is a normal driving route. Therefore, according to this aspect, when the driving route is a normal driving route, it is possible to reduce the number of times the vehicle is identified until the number of times threshold is reached, and as a result, the other vehicle is determined to be a dangerous vehicle more quickly. be able to.

本開示の第2態様に係る危険車両情報収集方法は、第1態様において、前記判定基準の変更では、前記走行ルートが前記通常走行ルートであるときは、前記走行ルートが前記通常走行ルートでないときに比べて、より早く、前記他車を前記危険車両と判定しても良い。 In the dangerous vehicle information collection method according to a second aspect of the present disclosure, in the first aspect, in the change of the determination criteria, when the driving route is the normal driving route, when the driving route is not the normal driving route, The other vehicle may be determined to be the dangerous vehicle earlier than the above.

本態様によれば、走行ルートが通常走行ルートであるときは、走行ルートが通常走行ルートでないときに比べて、より早く、他車を危険車両と判定することができる。 According to this aspect, when the driving route is the normal driving route, the other vehicle can be determined to be a dangerous vehicle more quickly than when the driving route is not the normal driving route.

本開示の第3態様に係る危険車両情報収集方法は、第1又は第2態様において、前記判定では、前記特定された回数が予め定められた回数閾値に達すると、前記他車を前記危険車両と判定し、前記判定基準の変更では、前記走行ルートが前記通常走行ルートであるときは、前記走行ルートが前記通常走行ルートでないときに比べて、前記回数閾値に達するまでに特定される回数を減少させても良い。 In the dangerous vehicle information collection method according to a third aspect of the present disclosure, in the first or second aspect, in the determination, when the identified number of times reaches a predetermined number of times threshold, the other vehicle is In the modification of the determination criteria, when the driving route is the normal driving route, the number of times specified until the driving route reaches the number of times threshold is increased compared to when the driving route is not the normal driving route. It may be decreased.

本態様によれば、走行ルートが通常走行ルートであるときは、走行ルートが通常走行ルートでないときに比べて、回数閾値に達するまでに特定される回数を減少させることにより、より早く、他車を危険車両と判定することができる。 According to this aspect, when the driving route is a normal driving route, the number of times identified before reaching the frequency threshold is reduced, so that the other vehicle can be determined to be a dangerous vehicle more quickly, compared to when the driving route is not a normal driving route.

本開示の第4態様に係る危険車両情報収集方法は、第1~第3態様のいずれか一つにおいて、前記車両データは、前記車両の加速度を含み、前記周囲検出部は、前記車両の前方を撮像する前方カメラを含み、前記検出では、前記車両の加速度から、前記車両が予め定められた加速度閾値以上減速する急減速である前記イベントが検出され、前記特定では、前記前方カメラを用いて撮像された前記車両の前方で同じ進行方向に走行する前方車両の撮像データから読み取られた前記前方車両の自動車登録番号に基づき、前記前方車両が前記他車として特定され、前記保存では、前記前方車両の前記自動車登録番号が、前記危険車両情報として、前記危険車両データ記憶部に保存されても良い。 In a dangerous vehicle information collection method according to a fourth aspect of the present disclosure, in any one of the first to third aspects, the vehicle data includes acceleration of the vehicle, and the surrounding detection unit In the detection, the event, which is a sudden deceleration in which the vehicle decelerates by a predetermined acceleration threshold or more, is detected from the acceleration of the vehicle, and in the identification, the event is detected using the front camera. The preceding vehicle is identified as the other vehicle based on the vehicle registration number of the preceding vehicle read from the image data of the preceding vehicle traveling in the same traveling direction in front of the imaged vehicle; The automobile registration number of the vehicle may be stored in the dangerous vehicle data storage section as the dangerous vehicle information.

本態様では、車両の加速度から、車両が予め定められた加速度閾値以上減速する急減速であるイベントが検出される。この場合、車両が急減速したのは、車両の前方で同じ進行方向に走行する前方車両による割込みに起因することが考えられる。そこで、前方カメラを用いて撮像された前方車両の撮像データから読み取られた前方車両の自動車登録番号に基づき、前方車両が他車として特定される。そして、前方車両の自動車登録番号が、危険車両情報として、危険車両データ記憶部に保存される。したがって、本態様によれば、運転者が割込みを行う危険車両に関する危険車両情報を収集することが可能となる。その結果、危険車両情報を共有することにより、割込みを行う他車を避けるなどの対策を講じて、割込みに起因する事故の防止を図ることができる。 In this aspect, an event that is a sudden deceleration in which the vehicle decelerates by a predetermined acceleration threshold or more is detected from the acceleration of the vehicle. In this case, the sudden deceleration of the vehicle may be due to an interruption by a vehicle in front of the vehicle traveling in the same direction of travel. Therefore, the vehicle ahead is identified as another vehicle based on the vehicle registration number of the vehicle ahead read from the image data of the vehicle ahead captured using the front camera. Then, the vehicle registration number of the preceding vehicle is stored in the dangerous vehicle data storage section as dangerous vehicle information. Therefore, according to this aspect, it becomes possible to collect dangerous vehicle information regarding a dangerous vehicle in which a driver interrupts. As a result, by sharing dangerous vehicle information, it is possible to take measures such as avoiding other vehicles that cut in, thereby preventing accidents caused by cutting in.

本開示の第5態様に係る危険車両情報収集方法は、第1~第3態様のいずれか一つにおいて、前記車両データは、前記車両の速度と、前記車両の後方を前記車両と同じ進行方向に走行する後方車両及び前記車両の間の後方車間距離と、前記車両の走行する道路が渋滞しているか否かを表す渋滞情報と、を含み、前記周囲検出部は、前記車両の後方を撮像する後方カメラを含み、前記検出では、前記車両の走行する道路が渋滞していないことを前記渋滞情報が表し、前記車両の速度が予め定められた速度幅以内の速度に維持され、かつ、前記後方車間距離が予め定められた後方距離閾値以下の状態が予め定められた煽り時間継続されると、前記後方車両の煽り運転である前記イベントが検出され、前記特定では、前記後方カメラを用いて撮像された前記後方車両の撮像データから読み取られた前記後方車両の自動車登録番号に基づき、前記後方車両が前記他車として特定され、前記保存では、前記後方車両の前記自動車登録番号が、前記危険車両情報として、前記危険車両データ記憶部に保存されても良い。 In a dangerous vehicle information collection method according to a fifth aspect of the present disclosure, in any one of the first to third aspects, the vehicle data includes a speed of the vehicle and a traveling direction behind the vehicle in the same direction as the vehicle. and a rear vehicle traveling on the vehicle, and traffic congestion information indicating whether or not the road on which the vehicle travels is congested, and the surroundings detection unit captures an image of the rear of the vehicle. the traffic jam information indicates that the road on which the vehicle is traveling is not congested; the speed of the vehicle is maintained within a predetermined speed range; When a state in which the rear inter-vehicle distance is equal to or less than a predetermined rear distance threshold continues for a predetermined swerving time, the event, which is swerving driving of the rear vehicle, is detected, and in the identification, the event is performed using the rear camera. The rear vehicle is identified as the other vehicle based on the vehicle registration number of the rear vehicle read from the captured image data of the rear vehicle, and in the storage, the vehicle registration number of the rear vehicle is The vehicle information may be stored in the dangerous vehicle data storage section.

本態様では、車両の走行する道路が渋滞していないことを渋滞情報が表し、車両の速度が速度幅以内の速度に維持され、かつ、後方車間距離が後方距離閾値以下の状態が煽り時間継続されると、後方車両の煽り運転であるイベントが検出される。後方カメラを用いて撮像された後方車両の撮像データから読み取られた後方車両の自動車登録番号に基づき、後方車両が他車として特定される。後方車両の自動車登録番号が、危険車両情報として、危険車両データ記憶部に保存される。したがって、本態様によれば、運転者が煽り運転を行う危険車両に関する危険車両情報を収集することが可能となる。その結果、危険車両情報を共有することにより、煽り運転を行う他車を避けるなどの対策を講じて、煽り運転に起因する事故の防止を図ることができる。 In this aspect, when the congestion information indicates that the road on which the vehicle is traveling is not congested, the vehicle speed is maintained within the speed range, and the rear inter-vehicle distance remains below the rear distance threshold for the tailgating time, an event of tailgating by the rear vehicle is detected. The rear vehicle is identified as another vehicle based on the vehicle registration number of the rear vehicle read from the image data of the rear vehicle captured using the rear camera. The vehicle registration number of the rear vehicle is stored in the tailgating vehicle data storage unit as dangerous vehicle information. Therefore, according to this aspect, it is possible to collect dangerous vehicle information regarding dangerous vehicles whose drivers are tailgating. As a result, by sharing the dangerous vehicle information, measures can be taken, such as avoiding other vehicles that are tailgating, to prevent accidents caused by tailgating.

本開示の第6態様に係る危険車両情報収集システムは、運転者が危険な運転を行う危険車両に関する危険車両情報を収集する危険車両情報収集システムであって、車両の走行状況に関する車両データから、前記車両と前記車両の周囲に位置する他車とに関係するイベントを検出するイベント検出部と、前記イベントが検出されると、前記車両の周囲を検出する周囲検出部を用いて、前記他車を特定する特定部と、前記特定の結果に基づいて、前記他車を前記危険車両と判定する判定部と、前記他車が前記危険車両と判定されると、前記周囲検出部の検出結果から得られる前記他車の情報を、前記危険車両情報として危険車両データ記憶部に保存する制御部と、を備え、前記車両データは、前記車両が走行中の走行ルートが過去に走行したことがある通常走行ルートであるか否かを表す走行ルート情報を含み、前記判定部は、前記走行ルート情報に基づき、前記走行ルートが前記通常走行ルートであるか否かに応じて、前記判定における判定基準を変更する。 A dangerous vehicle information collection system according to a sixth aspect of the present disclosure is a dangerous vehicle information collection system that collects dangerous vehicle information regarding a dangerous vehicle whose driver drives dangerously, from vehicle data regarding the driving situation of the vehicle. An event detection section that detects an event related to the vehicle and other vehicles located around the vehicle, and a surroundings detection section that detects the surroundings of the vehicle when the event is detected, are used to detect the other vehicle. a determination unit that determines the other vehicle as the dangerous vehicle based on the identification result; and a determination unit that determines the other vehicle to be the dangerous vehicle based on the detection result of the surrounding detection unit when the other vehicle is determined to be the dangerous vehicle. a control unit that stores the obtained information on the other vehicle in a dangerous vehicle data storage unit as the dangerous vehicle information, and the vehicle data includes a driving route on which the vehicle is traveling in the past. The judgment unit includes driving route information indicating whether or not the driving route is a normal driving route, and the determination unit determines a criterion for the determination according to whether the driving route is the normal driving route based on the driving route information. change.

第6態様では、車両の走行状況に関する車両データから、車両と車両の周囲に位置する他車とに関係するイベントが検出される。このイベントは、車両の周囲に位置する他車の危険運転に起因する可能性がある。このため、このイベントが検出されると、車両の周囲を検出する検出部を用いて、他車が特定される。この特定の結果に基づいて他車を危険車両と判定し、他車が危険車両と判定されると、検出部の検出結果から得られる他車の情報が、危険車両情報として危険車両データ記憶部に保存される。したがって、本態様によれば、運転者が危険な運転を行う危険車両に関する危険車両情報を収集することが可能となる。その結果、危険車両情報を共有することにより、事故の防止を図ることができる。 In the sixth aspect, an event related to the vehicle and other vehicles located around the vehicle is detected from vehicle data regarding the driving situation of the vehicle. This event may be caused by dangerous driving of other vehicles located around the vehicle. Therefore, when this event is detected, the other vehicle is identified using a detection unit that detects the surroundings of the vehicle. The other vehicle is determined to be a dangerous vehicle based on this specific result, and when the other vehicle is determined to be a dangerous vehicle, the information of the other vehicle obtained from the detection result of the detection unit is stored as dangerous vehicle information in the dangerous vehicle data storage. Saved in Therefore, according to this aspect, it is possible to collect dangerous vehicle information regarding dangerous vehicles whose drivers drive dangerously. As a result, accidents can be prevented by sharing dangerous vehicle information.

また、車両が走行中の走行ルートが過去に走行したことがある通常走行ルートの場合には、車両の運転者は、道路に起因する危険が発生する可能性のある場所を把握していると考えられる。このため、検出されたイベントは、他車に起因する可能性が高いと言える。そこで、本態様では、走行ルート情報に基づき、走行ルートが通常走行ルートであるか否かに応じて、判定における判定基準を変更する。したがって、本態様によれば、走行ルートが通常走行ルートであるときは、回数閾値に達するまでに特定される回数を減少させることができ、その結果、より早く、他車を危険車両と判定することができる。 Additionally, if the route the vehicle is traveling on is a normal route that it has traveled in the past, the driver of the vehicle must be aware of the locations where road-related dangers may occur. Conceivable. Therefore, it can be said that the detected event is highly likely to be caused by another vehicle. Therefore, in this aspect, the criterion for determination is changed based on the driving route information, depending on whether the driving route is a normal driving route. Therefore, according to this aspect, when the driving route is a normal driving route, it is possible to reduce the number of times the vehicle is identified until the number of times threshold is reached, and as a result, the other vehicle is determined to be a dangerous vehicle more quickly. be able to.

本開示の第7態様に係る危険車両情報収集プログラムは、運転者が危険な運転を行う危険車両に関する危険車両情報を収集する危険車両情報収集システムに用いられる危険車両情報収集プログラムであって、前記危険車両情報収集システムのコンピュータに、車両の走行状況に関する車両データから、前記車両と前記車両の周囲に位置する他車とに関係するイベントを検出する処理と、前記イベントが検出されると、前記車両の周囲を検出する周囲検出部を用いて、前記他車を特定する処理と、前記特定の結果に基づいて、前記他車を前記危険車両と判定する処理と、前記他車が前記危険車両と判定されると、前記周囲検出部の検出結果から得られる前記他車の情報を、前記危険車両情報として危険車両データ記憶部に保存する処理と、前記車両データは、前記車両が走行中の走行ルートが過去に走行したことがある通常走行ルートであるか否かを表す走行ルート情報を含み、前記走行ルート情報に基づき、前記走行ルートが前記通常走行ルートであるか否かに応じて、前記判定における判定基準を変更する処理と、を実行させる。 A dangerous vehicle information collection program according to a seventh aspect of the present disclosure is a dangerous vehicle information collection program used in a dangerous vehicle information collection system that collects dangerous vehicle information regarding a dangerous vehicle in which a driver drives dangerously, The computer of the dangerous vehicle information collection system includes a process of detecting an event related to the vehicle and other vehicles located around the vehicle from vehicle data regarding the driving situation of the vehicle, and when the event is detected, the a process of identifying the other vehicle using a surroundings detection unit that detects the surroundings of the vehicle; a process of determining the other vehicle as the dangerous vehicle based on the identification result; and a process of determining that the other vehicle is the dangerous vehicle. If it is determined that The driving route includes driving route information indicating whether or not the driving route is a normal driving route that has been traveled in the past, and based on the driving route information, depending on whether the driving route is the normal driving route, A process of changing the criteria for the determination is executed.

第7態様では、車両の走行状況に関する車両データから、車両と車両の周囲に位置する他車とに関係するイベントが検出される。このイベントは、車両の周囲に位置する他車の危険運転に起因する可能性がある。このため、このイベントが検出されると、車両の周囲を検出する検出部を用いて、他車が特定される。この特定の結果に基づいて他車を危険車両と判定し、他車が危険車両と判定されると、検出部の検出結果から得られる他車の情報が、危険車両情報として危険車両データ記憶部に保存される。したがって、本態様によれば、運転者が危険な運転を行う危険車両に関する危険車両情報を収集することが可能となる。その結果、危険車両情報を共有することにより、事故の防止を図ることができる。 In the seventh aspect, an event related to the vehicle and other vehicles located around the vehicle is detected from vehicle data regarding the driving situation of the vehicle. This event may be caused by dangerous driving of other vehicles located around the vehicle. Therefore, when this event is detected, the other vehicle is identified using a detection unit that detects the surroundings of the vehicle. The other vehicle is determined to be a dangerous vehicle based on this specific result, and when the other vehicle is determined to be a dangerous vehicle, the information of the other vehicle obtained from the detection result of the detection unit is stored as dangerous vehicle information in the dangerous vehicle data storage. Saved in Therefore, according to this aspect, it is possible to collect dangerous vehicle information regarding dangerous vehicles whose drivers drive dangerously. As a result, accidents can be prevented by sharing dangerous vehicle information.

また、車両が走行中の走行ルートが過去に走行したことがある通常走行ルートの場合には、車両の運転者は、道路に起因する危険が発生する可能性のある場所を把握していると考えられる。このため、検出されたイベントは、他車に起因する可能性が高いと言える。そこで、本態様では、走行ルート情報に基づき、走行ルートが通常走行ルートであるか否かに応じて、判定における判定基準を変更する。したがって、本態様によれば、走行ルートが通常走行ルートであるときは、回数閾値に達するまでに特定される回数を減少させることができ、その結果、より早く、他車を危険車両と判定することができる。 Additionally, if the driving route the vehicle is traveling on is a normal driving route that the vehicle has traveled in the past, the driver of the vehicle must be aware of the locations where road-related dangers may occur. Conceivable. Therefore, it can be said that the detected event is highly likely to be caused by another vehicle. Therefore, in this aspect, the criterion for determination is changed based on the driving route information, depending on whether the driving route is a normal driving route. Therefore, according to this aspect, when the driving route is a normal driving route, it is possible to reduce the number of times the vehicle is identified until the number of times threshold is reached, and as a result, the other vehicle is determined to be a dangerous vehicle more quickly. be able to.

(実施形態)
以下、本開示の実施の形態が、図面を参照しながら説明される。なお、各図面において、同じ構成要素には同じ符号が用いられ、詳細な説明は、適宜省略される。
(Embodiment)
Embodiments of the present disclosure will be described below with reference to the drawings. In addition, in each drawing, the same reference numerals are used for the same components, and detailed explanations are omitted as appropriate.

(第1実施形態)
図1は、第1実施形態に係る危険車両情報収集システムの構成を概略的に示すブロック図である。図1に示される危険車両情報収集システム10は、車両20A,20B,20Cと、サーバ装置30と、を備える。車両20A,20B,20Cと、サーバ装置30とは、例えばインターネット等のネットワーク40を介して、互いに通信可能に構成されている。車両20A,20B,20Cは、本実施形態では例えば、4輪自動車である。車両20A,20B,20Cは、それぞれ異なる運転者によって運転されており、同じ制御構成を有している。なお、図1では、車両20A,20B,20Cの3個の車両のみが示されているが、更に他の車両がネットワーク40を介してサーバ装置30と通信可能に構成されていてもよい。
First Embodiment
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a reckless vehicle information collection system according to a first embodiment. The reckless vehicle information collection system 10 shown in FIG. 1 includes vehicles 20A, 20B, and 20C, and a server device 30. The vehicles 20A, 20B, and 20C and the server device 30 are configured to be able to communicate with each other via a network 40 such as the Internet. In this embodiment, the vehicles 20A, 20B, and 20C are, for example, four-wheeled automobiles. The vehicles 20A, 20B, and 20C are driven by different drivers, and have the same control configuration. Note that, although only three vehicles, 20A, 20B, and 20C, are shown in FIG. 1, other vehicles may be configured to be able to communicate with the server device 30 via the network 40.

車両20Aは、通信インターフェース(IF)100、前方カメラ105F、後方カメラ105R、左後側方カメラ110L、右後側方カメラ110R、左方カメラ115L、右方カメラ115R、光検出及び測距(LIDAR)120、車速センサ125、加速度センサ130、ステアリングセンサ135、方向指示灯スイッチ(SW)140、カーナビゲーションシステム145、グローバルポジショニングシステム(GPS)受信機150、ハザードフラッシャーSW155、電子制御ユニット(ECU)170を備える。ECU170は、メモリ175、中央演算処理装置(CPU)180、周辺回路(図示省略)を備える。 The vehicle 20A includes a communication interface (IF) 100, a front camera 105F, a rear camera 105R, a left rear side camera 110L, a right rear side camera 110R, a left camera 115L, a right camera 115R, and a light detection and ranging system (LIDAR). ) 120, vehicle speed sensor 125, acceleration sensor 130, steering sensor 135, turn signal switch (SW) 140, car navigation system 145, global positioning system (GPS) receiver 150, hazard flasher SW 155, electronic control unit (ECU) 170 Equipped with. The ECU 170 includes a memory 175, a central processing unit (CPU) 180, and peripheral circuits (not shown).

メモリ175は、例えば半導体メモリ等により構成される。メモリ175は、例えばリードオンリーメモリ(ROM)、ランダムアクセスメモリ(RAM)、電気的に消去書き換え可能なROM(EEPROM)などを含む。メモリ175の例えばROMは、CPU180を動作させる第1実施形態の制御プログラムを記憶する。CPU180は、メモリ175に記憶された第1実施形態の制御プログラムにしたがって動作することによって、検出制御部185、通信制御部190として機能する。 The memory 175 is composed of, for example, a semiconductor memory. The memory 175 includes, for example, read-only memory (ROM), random access memory (RAM), electrically erasable and rewritable ROM (EEPROM), and the like. For example, the ROM of the memory 175 stores the control program of the first embodiment for operating the CPU 180. The CPU 180 functions as a detection control section 185 and a communication control section 190 by operating according to the control program of the first embodiment stored in the memory 175.

通信IF100は、ECU170に接続され、通信制御部190の制御に従って通信を行うための通信回路である。通信IF100は、ECU170から入力された送信すべきデータを収容した通信信号を、ネットワーク40で用いられる通信プロトコルに従って生成し、生成した通信信号を、ネットワーク40を介してサーバ装置30へ送信する。通信IF100は、予め定められた規格に従った通信インターフェース回路を備える。 The communication IF 100 is connected to the ECU 170 and is a communication circuit for performing communication under the control of the communication control unit 190. The communication IF 100 generates a communication signal containing data to be transmitted input from the ECU 170 according to a communication protocol used in the network 40, and transmits the generated communication signal to the server device 30 via the network 40. The communication IF 100 includes a communication interface circuit that complies with a predetermined standard.

前方カメラ105Fは、車両20Aの前面中央(例えばフロントガラスの上部中央)に、前方カメラ105Fの光軸が車両20Aの前方を向くように取り付けられている。後方カメラ105Rは、車両20Aの後面中央(例えばリアナンバープレートの近傍)に、後方カメラ105Rの光軸が車両20Aの後方を向くように取り付けられている。左後側方カメラ110Lは、車両20Aの後面左(例えばリアバンパの左端)に、左後側方カメラ110Lの光軸が車両20Aの左後側方を向くように取り付けられている。右後側方カメラ110Rは、車両20Aの後面右(例えばリアバンパの右端)に、右後側方カメラ110Rの光軸が車両20Aの右後側方を向くように取り付けられている。左方カメラ115Lは、車両20Aの左側面(例えばセンターピラーの上端)に、左方カメラ115Lの光軸が車両20Aの左方を向くように取り付けられている。右方カメラ115Rは、車両20Aの右側面(例えばセンターピラーの上端)に、右方カメラ115Rの光軸が車両20Aの右方を向くように取り付けられている。 The front camera 105F is attached to the center of the front surface of the vehicle 20A (for example, the center of the upper part of the windshield) so that the optical axis of the front camera 105F faces the front of the vehicle 20A. The rear camera 105R is attached to the center of the rear surface of the vehicle 20A (for example, near the rear license plate) so that the optical axis of the rear camera 105R faces toward the rear of the vehicle 20A. The left rear side camera 110L is attached to the rear left side of the vehicle 20A (for example, the left end of the rear bumper) so that the optical axis of the left rear side camera 110L faces the left rear side of the vehicle 20A. The right rear side camera 110R is attached to the right rear surface of the vehicle 20A (for example, the right end of the rear bumper) so that the optical axis of the right rear side camera 110R faces toward the right rear side of the vehicle 20A. The left camera 115L is attached to the left side of the vehicle 20A (for example, the upper end of the center pillar) so that the optical axis of the left camera 115L faces to the left of the vehicle 20A. The right camera 115R is attached to the right side of the vehicle 20A (for example, the upper end of the center pillar) so that the optical axis of the right camera 115R faces to the right of the vehicle 20A.

カメラ105F,105R,110L,110R,115L,115R(周囲検出部の一例に相当)は、それぞれ、光軸を中心とする扇形の撮像範囲の画像を、所定時間(例えば1/60秒)毎に撮像する。カメラ105F,105R,110L,110R,115L,115Rは、それぞれ、撮像データを、所定時間(例えば1/60秒)毎にECU170に出力する。なお、前方カメラ105F及び後方カメラ105Rは、映像記録型ドライブレコーダに設けられたカメラであってもよい。 The cameras 105F, 105R, 110L, 110R, 115L, and 115R (corresponding to an example of the surrounding detection unit) each capture images of a sector-shaped imaging range centered on the optical axis at predetermined intervals (for example, 1/60 seconds). Take an image. Cameras 105F, 105R, 110L, 110R, 115L, and 115R each output imaging data to ECU 170 at predetermined intervals (for example, 1/60 seconds). Note that the front camera 105F and the rear camera 105R may be cameras provided in a video recording type drive recorder.

CPU180の検出制御部185は、カメラ105F,105R,110L,110R,115L,115Rから出力される撮像データに基づき、例えばテンプレートマッチングによって、撮像範囲に存在する物体、例えば、車両20Aの周辺領域を走行する他車、走行車線の近傍を歩行する歩行者、道路に描かれた車線の境界を表す境界線(例えば断続的に描かれた白線)、道路脇に設置された交通標識などを検出する。 The detection control unit 185 of the CPU 180 detects objects present within the imaging range, such as other vehicles traveling in the area surrounding the vehicle 20A, pedestrians walking near the driving lane, boundary lines representing the boundaries of lanes painted on the road (e.g. intermittent white lines), and traffic signs installed on the side of the road, for example, by template matching, based on the imaging data output from the cameras 105F, 105R, 110L, 110R, 115L, and 115R.

LIDAR120は、車両20Aの例えば屋根の上に取り付けられている。LIDAR120は、レーザ光のパルスを出射し、その戻ってくる時間を計測して、反射体との距離を検出する。LIDAR120は、レーザ光の出射方向を、水平方向に回転させつつ、同時に上下方向に高速で振らせて、車両20Aの周囲の3次元形状を検出する。 LIDAR 120 is installed, for example, on the roof of vehicle 20A. The LIDAR 120 emits a pulse of laser light, measures the time it takes to return, and detects the distance to the reflector. The LIDAR 120 detects the three-dimensional shape around the vehicle 20A by rotating the emission direction of the laser beam in the horizontal direction and simultaneously swinging it in the vertical direction at high speed.

車速センサ125は、車両20Aの速度を検出する。なお、車速センサ125が車両20Aの車輪の回転速度を検出し、検出された車輪の回転速度に基づき、検出制御部185が車両20Aの速度を算出する構成であってもよい。加速度センサ130は、車両20Aの加速度を検出する。ステアリングセンサ135は、運転者により操作されるステアリングホイールの操舵角を検出する。方向指示灯SW140は、例えばステアリングコラムから延びるレバーで構成され、運転者によって操作される。検出制御部185は、方向指示灯SW140の操作内容に応じて、左折又は右折を表示するための橙色の方向指示灯を点滅表示させる。 Vehicle speed sensor 125 detects the speed of vehicle 20A. Note that the vehicle speed sensor 125 may detect the rotational speed of the wheels of the vehicle 20A, and the detection control unit 185 may calculate the speed of the vehicle 20A based on the detected wheel rotational speed. Acceleration sensor 130 detects the acceleration of vehicle 20A. Steering sensor 135 detects the steering angle of a steering wheel operated by the driver. The direction indicator light SW140 is constituted by, for example, a lever extending from a steering column, and is operated by the driver. The detection control unit 185 blinks an orange direction indicator light to indicate a left turn or a right turn, depending on the operation of the direction indicator light SW 140.

カーナビゲーションシステム145は、車両20Aの位置を検出し、検出した車両20Aの位置と内蔵する地図データとに基づき、目的地までの経路を案内する公知のシステムである。GPS受信機150は、GPS衛星からの電波を受信し、測位計算により、GPS受信機150(つまり車両20A)の位置を算出する公知の機器である。なお、GPS受信機150は、カーナビゲーションシステム145に設けられた機器であってもよい。ハザードフラッシャーSW155は、例えば押しボタンスイッチで構成される。ハザードフラッシャーSW155が、運転者または車両20Aに運転者と同乗する同乗者によって操作されると、検出制御部185は、全ての方向指示灯を一斉に点滅させる。 The car navigation system 145 is a known system that detects the position of the vehicle 20A and guides a route to a destination based on the detected position of the vehicle 20A and built-in map data. GPS receiver 150 is a known device that receives radio waves from GPS satellites and calculates the position of GPS receiver 150 (that is, vehicle 20A) through positioning calculations. Note that the GPS receiver 150 may be a device provided in the car navigation system 145. The hazard flasher SW155 is composed of, for example, a push button switch. When the hazard flasher SW 155 is operated by the driver or a fellow passenger riding with the driver in the vehicle 20A, the detection control unit 185 causes all the direction indicator lights to flash at once.

CPU180の通信制御部190は、前方カメラ105F、後方カメラ105R、左後側方カメラ110L、右後側方カメラ110R、左方カメラ115L、右方カメラ115R、LIDAR120、車速センサ125、加速度センサ130、ステアリングセンサ135、方向指示灯SW140、カーナビゲーションシステム145、GPS受信機150、ハザードフラッシャーSW155から入力されるデータを、車両データとして、車両20Aを特定する固有の車両識別情報(車両ID)とともに、通信IF100を介して、サーバ装置30へ送信する。 The communication control unit 190 of the CPU 180 includes a front camera 105F, a rear camera 105R, a left rear side camera 110L, a right rear side camera 110R, a left camera 115L, a right camera 115R, a LIDAR 120, a vehicle speed sensor 125, an acceleration sensor 130, Data input from the steering sensor 135, turn signal SW 140, car navigation system 145, GPS receiver 150, and hazard flasher SW 155 is communicated as vehicle data along with unique vehicle identification information (vehicle ID) that identifies the vehicle 20A. It is transmitted to the server device 30 via the IF 100.

サーバ装置30は、通信IF200、制御回路205、記憶装置270を備える。記憶装置270は、例えばハードディスク又は半導体不揮発性メモリ等により構成される。記憶装置270は、イベントデータ記憶部275、危険車両データ記憶部280を含む。 The server device 30 includes a communication IF 200, a control circuit 205, and a storage device 270. The storage device 270 is configured of, for example, a hard disk or a semiconductor nonvolatile memory. The storage device 270 includes an event data storage section 275 and a dangerous vehicle data storage section 280.

制御回路205は、メモリ210、CPU220、周辺回路(図示省略)を備える。メモリ210は、例えば半導体メモリ等により構成される。メモリ210は、例えばROM、RAM、EEPROMなどを含む。メモリ210の例えばROMは、CPU220を動作させる第1実施形態の制御プログラムを記憶する。CPU220は、メモリ210に記憶された第1実施形態の制御プログラムにしたがって動作することによって、イベント検出部230、危険車両判定部240、通信制御部245として機能する。 The control circuit 205 includes a memory 210, a CPU 220, and peripheral circuits (not shown). The memory 210 is composed of, for example, a semiconductor memory. Memory 210 includes, for example, ROM, RAM, EEPROM, and the like. For example, a ROM of the memory 210 stores a control program of the first embodiment that operates the CPU 220. The CPU 220 functions as an event detection section 230, a dangerous vehicle determination section 240, and a communication control section 245 by operating according to the control program of the first embodiment stored in the memory 210.

通信IF200は、制御回路205に接続され、通信制御部245の制御に従って通信を行うための通信回路である。通信IF200は、車両20A,20B,20Cの通信IF100から送信された通信信号を、ネットワーク40を介して受信する。通信IF200は、通信IF100と同じ規格に従った通信インターフェース回路を備えてもよい。通信制御部245は、通信IF200により受信された通信信号から、加速度、撮像データ等の車両データを抽出し、抽出した車両データをメモリ210の例えばRAMに一時的に保存する。 The communication IF 200 is a communication circuit that is connected to the control circuit 205 and performs communication under the control of the communication control unit 245. Communication IF 200 receives communication signals transmitted from communication IF 100 of vehicles 20A, 20B, and 20C via network 40. Communication IF 200 may include a communication interface circuit that conforms to the same standard as communication IF 100. The communication control unit 245 extracts vehicle data such as acceleration and imaging data from the communication signal received by the communication IF 200, and temporarily stores the extracted vehicle data in, for example, RAM of the memory 210.

図2は、CPU220のイベント検出部230によりイベントが検出されたときの車両の走行状況の一例を概略的に示す図である。図3は、イベントデータ記憶部に保存されるイベント情報の一例を概略的に示す図である。図4は、イベントデータ記憶部に保存される特定車両情報の一例を概略的に示す図である。図5は、危険車両データ記憶部に保存される危険車両情報の一例を概略的に示す図である。 FIG. 2 is a diagram schematically showing an example of a vehicle running situation when an event is detected by the event detection unit 230 of the CPU 220. FIG. 3 is a diagram schematically showing an example of event information stored in the event data storage section. FIG. 4 is a diagram schematically showing an example of specific vehicle information stored in the event data storage section. FIG. 5 is a diagram schematically showing an example of dangerous vehicle information stored in the dangerous vehicle data storage section.

図2において、イベント検出部230は、車両20Aから送信された加速度センサ130のデータに基づき、車両20Aの負の加速度の絶対値が予め定められた加速度閾値以上となった(つまり車両20Aが急減速した)ことが検出され、かつ、前方カメラ105F又はLIDAR120等のデータに基づき、車両20Aの前方に他車25Xが割り込んできたことが検出されると、他車25Xによる割込みであるイベントを検出する。同様に、イベント検出部230は、車両20Bから送信された車両データに基づき、車両20Bの負の加速度の絶対値が上記加速度閾値以上となり、かつ、車両20Bの前方に他車25Xが割り込んできたことが検出されると、他車25Xによる割込みであるイベントを検出する。同様に、イベント検出部230は、車両20Cから送信された車両データに基づき、車両20Cの負の加速度の絶対値が上記加速度閾値以上となり、かつ、車両20Cの前方に他車25Xが割り込んできたことが検出されると、他車25Xによる割込みであるイベントを検出する。 In FIG. 2, the event detection unit 230 detects that the absolute value of the negative acceleration of the vehicle 20A has exceeded a predetermined acceleration threshold (that is, the vehicle 20A suddenly When it is detected that the other vehicle 25X has decelerated) and that another vehicle 25X has cut in in front of the vehicle 20A based on data from the front camera 105F or LIDAR 120, an event that is an interruption by the other vehicle 25X is detected. do. Similarly, the event detection unit 230 detects, based on vehicle data transmitted from the vehicle 20B, that the absolute value of the negative acceleration of the vehicle 20B is equal to or greater than the acceleration threshold, and that another vehicle 25X has cut in front of the vehicle 20B. When this is detected, an event that is an interruption by another vehicle 25X is detected. Similarly, the event detection unit 230 detects, based on vehicle data transmitted from the vehicle 20C, that the absolute value of the negative acceleration of the vehicle 20C is greater than or equal to the acceleration threshold, and that another vehicle 25X has cut in front of the vehicle 20C. When this is detected, an event that is an interruption by another vehicle 25X is detected.

すなわち、例えば車両20Aが急減速したときに、車両20Aの前方に他車25Xが割り込んできたことが検出されると、イベント検出部230は、車両20Aの急減速は、車両20Aの運転者による危険運転が原因ではなく、他車25Xによる割込みに起因すると判断して、割込みであるイベントを検出する。なお、イベント検出部230は、ハザードフラッシャーSW155が更に操作されると、他車25Xによる割込みであるイベントを検出してもよい。 That is, for example, when the vehicle 20A suddenly decelerates and it is detected that another vehicle 25X cuts in front of the vehicle 20A, the event detection unit 230 determines that the sudden deceleration of the vehicle 20A was caused by the driver of the vehicle 20A. It is determined that the cause is not dangerous driving but an interruption by another vehicle 25X, and an event that is an interruption is detected. Note that the event detection unit 230 may detect an event that is an interruption by another vehicle 25X when the hazard flasher SW 155 is further operated.

イベント検出部230は、イベントを検出するとイベント情報3000を作成する。イベント検出部230は、作成したイベント情報3000と、前方カメラ105Fによって撮像された他車25Xの画像とを、イベントデータ記憶部275に保存する。イベント情報3000では、図3に示されるように、車両識別情報(車両ID)毎に、イベント検出の日時(年月日時分秒)と、加速度と、他車25Xの画像がイベントデータ記憶部275に保存される際のメモリアドレスとが、互いに対応付けられている。図3において、例えば車両20Aの日時「AAAA」に対応する加速度の値「Gaa」は、負の値であって、「Gaa」の絶対値は、上記加速度閾値以上である。 The event detection unit 230 creates event information 3000 when detecting an event. The event detection unit 230 stores the created event information 3000 and the image of the other vehicle 25X captured by the front camera 105F in the event data storage unit 275. In the event information 3000, as shown in FIG. 3, for each vehicle identification information (vehicle ID), the event detection date and time (year, month, day, hour, minute, second), acceleration, and image of the other vehicle 25X are stored in the event data storage unit 275. The memory addresses at which the data is stored are associated with each other. In FIG. 3, for example, the acceleration value "Gaa" corresponding to the date and time "AAAA" of the vehicle 20A is a negative value, and the absolute value of "Gaa" is greater than or equal to the acceleration threshold value.

なお、図3では、イベント情報3000は、車両ID毎に、イベント検出の日時と、加速度と、他車25Xの画像のメモリアドレスとを含むが、これに限られない。イベント情報3000は、更に、GPS受信機150からのデータに基づき、車両ID毎の位置情報を含むようにしてもよい。 Note that in FIG. 3, the event information 3000 includes, for each vehicle ID, the date and time of event detection, the acceleration, and the memory address of the image of the other vehicle 25X, but is not limited thereto. Event information 3000 may further include location information for each vehicle ID based on data from GPS receiver 150.

危険車両判定部240(特定部、積算部、判定部、制御部の一例に相当)は、イベント検出部230がイベントを検出すると、前方カメラ105Fにより撮像された他車25Xの撮像データから、他車25Xの自動車登録番号標に記載された自動車登録番号を読み取って、他車25Xを特定する。危険車両判定部240は、特定した他車25Xの特定車両情報4000を作成する。危険車両判定部240は、作成した特定車両情報4000をイベントデータ記憶部275に保存する。 When the event detection unit 230 detects an event, the dangerous vehicle determination unit 240 (corresponding to an example of an identification unit, an integration unit, a determination unit, and a control unit) detects other vehicles from the imaged data of the other vehicle 25X imaged by the front camera 105F. The vehicle registration number written on the vehicle registration number plate of the vehicle 25X is read to identify the other vehicle 25X. The dangerous vehicle determination unit 240 creates specific vehicle information 4000 for the identified other vehicle 25X. The dangerous vehicle determination unit 240 stores the created specific vehicle information 4000 in the event data storage unit 275.

特定車両情報4000は、図4に示されるように、自動車登録番号欄4001と、特定回数欄4002と、を含む。自動車登録番号欄4001には、他車25Xの撮像データから読み取られた自動車登録番号が登録される。特定回数欄4002には、危険車両判定部240によって特定された回数が登録される。 Specific vehicle information 4000 includes a vehicle registration number column 4001 and a specific number of times column 4002, as shown in FIG. In the vehicle registration number column 4001, the vehicle registration number read from the image data of the other vehicle 25X is registered. In the specified number of times column 4002, the number of times specified by the dangerous vehicle determination unit 240 is registered.

例えば、図2の状況では、車両20A,20B,20Cからの各車両データに基づき、危険車両判定部240は、それぞれ、他車25Xを特定する。すると、危険車両判定部240は、特定車両情報4000において、他車25Xの自動車登録番号が既に登録されている場合には、特定回数欄4002に「3」を積算する。 For example, in the situation shown in FIG. 2, the dangerous vehicle determination unit 240 identifies the other vehicle 25X based on each vehicle data from the vehicles 20A, 20B, and 20C. Then, if the vehicle registration number of the other vehicle 25X has already been registered in the specific vehicle information 4000, the dangerous vehicle determination unit 240 adds "3" to the specific number of times column 4002.

危険車両判定部240は、更に、特定車両情報4000における特定回数欄4002の回数が予め定められた回数閾値(例えば5回)に達したか否かを判定する。危険車両判定部240は、特定回数欄4002の回数が上記回数閾値に達すると、上記回数閾値に達した車両を危険車両と判定する。危険車両判定部240は、危険車両と判定した車両に関する危険車両情報5000を作成する。危険車両判定部240は、作成した危険車両情報5000と、危険車両であると判定した車両の画像とを、危険車両データ記憶部280に保存する。なお、回数閾値は、5回に限られず、実験的に又は経験的に、適切な値に定めればよい。 The dangerous vehicle determination unit 240 further determines whether the number of times in the specific number of times column 4002 in the specific vehicle information 4000 has reached a predetermined number of times threshold (for example, five times). When the number of times in the specific number of times column 4002 reaches the number of times threshold, the dangerous vehicle determination unit 240 determines that the vehicle that has reached the number of times threshold is a dangerous vehicle. The dangerous vehicle determination unit 240 creates dangerous vehicle information 5000 regarding a vehicle determined to be a dangerous vehicle. The dangerous vehicle determination section 240 stores the created dangerous vehicle information 5000 and the image of the vehicle determined to be a dangerous vehicle in the dangerous vehicle data storage section 280. Note that the number of times threshold is not limited to five times, and may be set to an appropriate value experimentally or empirically.

危険車両情報5000は、図5に示されるように、自動車登録番号欄5001と、特定回数欄5002と、画像のメモリアドレス欄5003と、を含む。自動車登録番号欄5001と、特定回数欄5002とは、それぞれ、特定車両情報4000(図4)の自動車登録番号欄4001と、特定回数欄4002と同じである。画像のメモリアドレス欄5003には、危険車両と判定された車両の画像が危険車両データ記憶部280に保存される際のメモリアドレスが登録される。 As shown in FIG. 5, the dangerous vehicle information 5000 includes a vehicle registration number field 5001, a specific number of times field 5002, and an image memory address field 5003. The vehicle registration number column 5001 and the specific number of times column 5002 are the same as the vehicle registration number column 4001 and the specific number of times column 4002 of the specific vehicle information 4000 (FIG. 4), respectively. In the image memory address column 5003, a memory address at which an image of a vehicle determined to be a dangerous vehicle is stored in the dangerous vehicle data storage unit 280 is registered.

図6~図8は、それぞれ、イベント検出部230によりイベントが検出されたときの車両の走行状況の別の例を概略的に示す図である。図6において、イベント検出部230は、車両20Aから送信された車両データに基づき、後方車両25Yによる煽り運転であるイベントを検出する。すなわち、イベント検出部230は、車両20Aのカーナビゲーションシステム145の渋滞情報により、車両20Aの走行する道路が渋滞していないことが表され、車両20Aの車速センサ125により、車両20Aの速度が予め定められた速度幅閾値(例えば法定速度を中心とする±10km/h)以内の速度に維持されることが表され、かつ、車両20Aの後方を車両20Aと同じ進行方向に走行する後方車両25Yと車両20Aとの間の後方車間距離D1が予め定められた後方距離閾値(例えば20m)以下の状態が予め定められた煽り時間(例えば10秒)継続されると、後方車両25Yによる煽り運転であるイベントを検出する。なお、速度幅閾値は、法定速度を中心とする±10km/hに限られず、後方距離閾値は、20mに限られず、煽り時間は、10秒に限られない。これらの値は、実験的に又は経験的に、適切な値に定めればよい。 6 to 8 are diagrams each schematically showing another example of the vehicle driving situation when an event is detected by the event detection unit 230. In FIG. 6, the event detection unit 230 detects an event that is a tailgating operation by the rear vehicle 25Y based on vehicle data transmitted from the vehicle 20A. That is, the event detection unit 230 detects that the traffic jam information from the car navigation system 145 of the vehicle 20A indicates that the road on which the vehicle 20A is traveling is not congested, and the vehicle speed sensor 125 of the vehicle 20A indicates that the speed of the vehicle 20A has been determined in advance. A rear vehicle 25Y whose speed is maintained within a predetermined speed width threshold (for example, ±10 km/h around the legal speed) and which travels behind the vehicle 20A in the same traveling direction as the vehicle 20A. If the rear inter-vehicle distance D1 between the vehicle 20A and the rear vehicle 20A continues to be less than or equal to a predetermined rear distance threshold value (for example, 20 m) for a predetermined rearward driving time (for example, 10 seconds), the rearward vehicle 25Y causes the rearward vehicle 25Y to drive. Detect an event. Note that the speed width threshold is not limited to ±10 km/h around the legal speed, the rear distance threshold is not limited to 20 m, and the ramping time is not limited to 10 seconds. These values may be set to appropriate values experimentally or empirically.

イベント検出部230は、LIDAR120により得られる距離データに基づき、後方車間距離D1を算出する。代替的に、イベント検出部230は、後方カメラ105Rから出力される撮像データにおける後方車両25Yのサイズに基づき、後方車間距離D1を算出してもよい。 The event detection unit 230 calculates the rear inter-vehicle distance D1 based on the distance data obtained by the LIDAR 120. Alternatively, the event detection unit 230 may calculate the rear inter-vehicle distance D1 based on the size of the rear vehicle 25Y in the imaging data output from the rear camera 105R.

イベント検出部230は、イベント情報3000(図3)と、後方カメラ105Rによって撮像された後方車両25Yの画像とを、イベントデータ記憶部275に保存する。この場合、イベント検出部230は、イベント情報3000(図3)を、加速度に代えて後方車間距離D1又は煽り運転を表す情報を含むように作成してもよい。 The event detection unit 230 stores the event information 3000 (FIG. 3) and the image of the rear vehicle 25Y captured by the rear camera 105R in the event data storage unit 275. In this case, the event detection unit 230 may create the event information 3000 (FIG. 3) so as to include information representing the rear inter-vehicle distance D1 or aggressive driving instead of the acceleration.

危険車両判定部240は、イベント検出部230がイベントを検出すると、後方カメラ105Rにより撮像された後方車両25Yの撮像データから、後方車両25Yの自動車登録番号標に記載された自動車登録番号を読み取って、後方車両25Yを特定する。 When the event detection unit 230 detects an event, the dangerous vehicle determination unit 240 reads the vehicle registration number written on the vehicle registration number plate of the rear vehicle 25Y from the image data of the rear vehicle 25Y captured by the rear camera 105R. , specifies the rear vehicle 25Y.

図7において、イベント検出部230は、車両20Aから送信された車両データに基づき、前方車両25Zによる進行妨害であるイベントを検出する。すなわち、イベント検出部230は、方向指示灯SW140がオンであり、車両20Aの走行する車線が変更され、かつ、前方カメラ105F等によって、車線変更前と車線変更後とで同一の前方車両25Zが検出されると、前方車両25Zによる進行妨害であるイベントを検出する。代替的に、イベント検出部230は、車両20Aが車線変更を所定回数(例えば3回)繰り返したときに、車線変更前と車線変更後とで同一の前方車両25Zが繰り返して検出されると、前方車両25Zによる進行妨害であるイベントを検出するようにしてもよい。 In FIG. 7, event detection unit 230 detects an event that is an obstruction to progress by forward vehicle 25Z, based on vehicle data transmitted from vehicle 20A. That is, the event detection unit 230 detects that the direction indicator light SW 140 is on, the lane in which the vehicle 20A is traveling is changed, and the front camera 105F etc. detects that the same preceding vehicle 25Z is detected before and after the lane change. When detected, an event that is an obstruction to progress by the vehicle 25Z in front is detected. Alternatively, when the vehicle 20A repeats a lane change a predetermined number of times (for example, 3 times), the event detection unit 230 detects that the same forward vehicle 25Z is repeatedly detected before and after the lane change. An event that is an obstruction to progress by the vehicle 25Z in front may be detected.

イベント検出部230は、車両20Aによる走行車線の変更を、車両20Aから送信される車両データに含まれる、ステアリングセンサ135によって検出されるステアリングホイールの操舵角に基づき検出する。代替的に、イベント検出部230は、車両20Aによる走行車線の変更を、車両20Aから送信される車両データに含まれる、カメラ105F,105R,110L,110R等によって撮像される道路に描かれた車線の境界を表す境界線(例えば断続的に描かれた白線)に基づき検出してもよい。 The event detection unit 230 detects a change in the driving lane by the vehicle 20A based on the steering angle of the steering wheel detected by the steering sensor 135, which is included in the vehicle data transmitted from the vehicle 20A. Alternatively, the event detection unit 230 detects a change in the driving lane by the vehicle 20A based on the lane drawn on the road imaged by the cameras 105F, 105R, 110L, 110R, etc. included in the vehicle data transmitted from the vehicle 20A. Detection may also be performed based on a boundary line (for example, an intermittently drawn white line) representing the boundary of the area.

イベント検出部230は、イベント情報3000(図3)と、前方カメラ105Fによって撮像された前方車両25Zの画像とを、イベントデータ記憶部275に保存する。この場合、イベント検出部230は、イベント情報3000(図3)を、加速度に代えて進行妨害を表す情報を含むように作成してもよい。 The event detection unit 230 stores the event information 3000 (FIG. 3) and the image of the vehicle ahead 25Z captured by the front camera 105F in the event data storage unit 275. In this case, the event detection unit 230 may create the event information 3000 (FIG. 3) so as to include information representing progress obstruction instead of acceleration.

危険車両判定部240は、イベント検出部230がイベントを検出すると、前方カメラ105Fにより撮像された前方車両25Zの撮像データから、前方車両25Zの自動車登録番号標に記載された自動車登録番号を読み取って、前方車両25Zを特定する。 When the event detection unit 230 detects an event, the dangerous vehicle determination unit 240 reads the vehicle registration number written on the vehicle registration number plate of the vehicle in front 25Z from the image data of the vehicle in front 25Z captured by the front camera 105F. , to identify the preceding vehicle 25Z.

図8において、イベント検出部230は、車両20Aから送信された車両データに基づき、側方車両25Wによる幅寄せであるイベントを検出する。すなわち、イベント検出部230は、車両20Aの側方を車両20Aと同じ進行方向に走行する側方車両25Wと車両20Aとの間の側方車間距離D2が予め定められた側方距離閾値(例えば2m)以下の状態が予め定められた幅寄せ時間(例えば5秒)継続されると、側方車両25Wによる幅寄せであるイベントを検出する。なお、側方距離閾値は、2mに限られず、幅寄せ時間は、5秒に限られない。これらの値は、実験的に又は経験的に、適切な値に定めればよい。 In FIG. 8, the event detection unit 230 detects an event that is a side-by-side vehicle 25W, based on vehicle data transmitted from the vehicle 20A. That is, the event detection unit 230 determines that the lateral inter-vehicle distance D2 between the vehicle 20A and the lateral vehicle 25W, which travels on the side of the vehicle 20A in the same traveling direction as the vehicle 20A, is set to a predetermined lateral distance threshold (e.g. 2m) or less continues for a predetermined width closing time (for example, 5 seconds), an event that is width closing caused by the side vehicle 25W is detected. Note that the lateral distance threshold is not limited to 2 m, and the width closing time is not limited to 5 seconds. These values may be set to appropriate values experimentally or empirically.

イベント検出部230は、側方車両25Wを、車両20Aから送信される車両データに含まれる、左方カメラ115L又は右方カメラ115Rによって撮像された撮像データに基づき検出する。代替的に、イベント検出部230は、側方車両25Wを、車両20Aから送信される車両データに含まれる、LIDAR120の距離データに基づき検出してもよい。 The event detection unit 230 detects the side vehicle 25W based on image data captured by the left camera 115L or the right camera 115R, which is included in the vehicle data transmitted from the vehicle 20A. Alternatively, the event detection unit 230 may detect the side vehicle 25W based on the distance data of the LIDAR 120 included in the vehicle data transmitted from the vehicle 20A.

イベント検出部230は、イベント情報3000(図3)と、左方カメラ115L又は右方カメラ115Rによって撮像された側方車両25Wの画像とを、イベントデータ記憶部275に保存する。この場合、イベント検出部230は、イベント情報3000(図3)を、加速度に代えて幅寄せを表す情報を含むように作成してもよい。 The event detection unit 230 stores the event information 3000 (FIG. 3) and the image of the side vehicle 25W captured by the left camera 115L or the right camera 115R in the event data storage unit 275. In this case, the event detection unit 230 may create the event information 3000 (FIG. 3) so as to include information representing width closing instead of acceleration.

危険車両判定部240は、イベント検出部230がイベントを検出すると、左方カメラ115L又は右方カメラ115Rによって撮像された側方車両25Wの画像から、特徴量を抽出し、抽出した特徴量によって、側方車両25Wを特定する。 When the event detection unit 230 detects an event, the dangerous vehicle determination unit 240 extracts a feature amount from the image of the side vehicle 25W captured by the left camera 115L or the right camera 115R, and uses the extracted feature amount to Identify the side vehicle 25W.

危険車両判定部240は、前方カメラ105F又は後方カメラ105Rにより撮像された他車(前方車両又は後方車両)の画像から特徴量を抽出する。危険車両判定部240は、他車の特徴量のうち、側方車両25Wの特徴量に一致する一致車両を抽出する。危険車両判定部240は、前方カメラ105F又は後方カメラ105Rにより撮像された撮像データから、上記一致車両の自動車登録番号標に記載された自動車登録番号を読み取って、上記一致車両の特定車両情報4000(図4)を作成し、作成した特定車両情報4000をイベントデータ記憶部275に保存する。 The dangerous vehicle determination unit 240 extracts feature amounts from an image of another vehicle (front vehicle or rear vehicle) captured by the front camera 105F or the rear camera 105R. The dangerous vehicle determination unit 240 extracts a matching vehicle that matches the feature amount of the side vehicle 25W from the feature amounts of other vehicles. The dangerous vehicle determination unit 240 reads the vehicle registration number written on the vehicle registration number plate of the matching vehicle from the image data captured by the front camera 105F or the rear camera 105R, and obtains specific vehicle information 4000 ( FIG. 4) is created and the created specific vehicle information 4000 is stored in the event data storage unit 275.

代替的に、危険車両判定部240は、イベント検出部230がイベントを検出すると、車両20Aから送信される車両データに含まれる、LIDAR120の距離データに基づき、側方車両25Wの動きを追跡し、前方カメラ105F又は後方カメラ105Rの撮像範囲に側方車両25Wが進入してきたときに、前方カメラ105F又は後方カメラ105Rにより撮像された撮像データから、側方車両25Wの自動車登録番号標に記載された自動車登録番号を読み取って、側方車両25Wを特定するようにしてもよい。 Alternatively, when the event detection unit 230 detects an event, the dangerous vehicle determination unit 240 tracks the movement of the side vehicle 25W based on the distance data of the LIDAR 120, which is included in the vehicle data transmitted from the vehicle 20A. When the side vehicle 25W enters the imaging range of the front camera 105F or the rear camera 105R, from the image data captured by the front camera 105F or the rear camera 105R, the information written on the vehicle registration number plate of the side vehicle 25W is determined. The side vehicle 25W may be identified by reading the vehicle registration number.

図9は、第1実施形態に係る危険車両情報収集システム10の動作を概略的に示すフローチャートである。図9の動作は、一定時間(例えば10msec)毎に繰り返して実行される。 FIG. 9 is a flowchart schematically showing the operation of the dangerous vehicle information collection system 10 according to the first embodiment. The operation in FIG. 9 is repeatedly executed at regular intervals (for example, 10 msec).

ステップS1000において、サーバ装置30の通信制御部245は、通信IF100を介して、車両20A,20B,20Cから車両データを受信する。ステップS1005において、通信制御部245は、受信した車両データを、車両IDとともにメモリ210に一時的に保存する。ステップS1010において、危険車両判定部240は、イベント検出部230がイベントを検出したか否かを判定する。イベント検出部230がイベントを検出していれば(ステップS1010でYES)、処理はステップS1015に進む。一方、イベント検出部230がイベントを検出していなければ(ステップS1010でNO)、図9の動作は終了する。 In step S1000, the communication control unit 245 of the server device 30 receives vehicle data from vehicles 20A, 20B, and 20C via the communication IF 100. In step S1005, the communication control unit 245 temporarily stores the received vehicle data in the memory 210 together with the vehicle ID. In step S1010, the reckless vehicle determination unit 240 determines whether the event detection unit 230 has detected an event. If the event detection unit 230 has detected an event (YES in step S1010), the process proceeds to step S1015. On the other hand, if the event detection unit 230 has not detected an event (NO in step S1010), the operation in FIG. 9 ends.

ステップS1015において、危険車両判定部240は、他車を特定する。ステップS1020において、危険車両判定部240は、特定された他車の情報をイベントデータ記憶部275から読み出す。ステップS1025において、危険車両判定部240は、特定車両情報4000(図4)において、特定された他車の特定回数を積算する。なお、特定された他車の情報がイベントデータ記憶部275に保存されていなければ、特定回数は積算されない。 In step S1015, the dangerous vehicle determination unit 240 identifies another vehicle. In step S1020, the dangerous vehicle determination unit 240 reads information on the identified other vehicle from the event data storage unit 275. In step S1025, the dangerous vehicle determination unit 240 adds up the number of times other vehicles have been identified in the specific vehicle information 4000 (FIG. 4). Note that if the information on the identified other vehicle is not stored in the event data storage unit 275, the number of times of identification is not accumulated.

ステップS1030において、危険車両判定部240は、積算された他車の特定回数が回数閾値に達したか否かを判定する。積算された他車の特定回数が回数閾値に達していなければ(ステップS1030でNO)、処理はステップS1035に進む。一方、積算された他車の特定回数が回数閾値に達していれば(ステップS1030でYES)、処理はステップS1040に進む。 In step S1030, the dangerous vehicle determination unit 240 determines whether the accumulated number of times of identification of other vehicles has reached a number of times threshold. If the accumulated specific number of times of other vehicles has not reached the number of times threshold (NO in step S1030), the process proceeds to step S1035. On the other hand, if the accumulated number of times of identification of other vehicles has reached the number of times threshold (YES in step S1030), the process proceeds to step S1040.

ステップS1035において、イベント検出部230は、特定された他車の情報に基づきイベント情報3000(図3)を作成し、作成したイベント情報3000と他車の画像とをイベントデータ記憶部275に保存する。なお、ステップS1020において、特定された他車の情報がイベントデータ記憶部275に保存されていなかった場合にも、ステップS1035において、イベント情報3000と他車の画像とが、イベントデータ記憶部275に保存される。また、ステップS1035において、危険車両判定部240は、特定車両情報4000(図4)を作成して、イベントデータ記憶部275に保存する。その後、図9の動作は終了する。 In step S1035, the event detection unit 230 creates event information 3000 (FIG. 3) based on the identified other vehicle information, and stores the created event information 3000 and the image of the other vehicle in the event data storage unit 275. . Note that even if the information on the identified other vehicle is not stored in the event data storage unit 275 in step S1020, the event information 3000 and the image of the other car are stored in the event data storage unit 275 in step S1035. Saved. Furthermore, in step S1035, the dangerous vehicle determination section 240 creates specific vehicle information 4000 (FIG. 4) and stores it in the event data storage section 275. After that, the operation of FIG. 9 ends.

ステップS1040において、危険車両判定部240は、特定回数が回数閾値に達した他車の情報から危険車両情報5000(図5)を作成し、危険車両と判定された車両の画像とともに、危険車両データ記憶部280に保存する。その後、図9の動作は終了する。 In step S1040, the dangerous vehicle determination unit 240 creates dangerous vehicle information 5000 (FIG. 5) from information on other vehicles whose specified number of times has reached the number threshold, and creates dangerous vehicle information 5000 (FIG. 5) along with the image of the vehicle determined to be a dangerous vehicle. It is saved in the storage unit 280. After that, the operation of FIG. 9 ends.

以上説明されたように、第1実施形態によれば、割込み、煽り運転、進行妨害、又は幅寄せであるイベントが検出され、イベントの原因となった他車が特定され、特定回数が回数閾値に達した他車が危険車両と判定され、その自動車登録番号を含む危険車両情報5000が危険車両データ記憶部280に保存されている。したがって、運転者が危険な運転を行う危険車両に関する危険車両情報を収集することが可能となる。その結果、危険車両情報を共有することにより、事故の防止を図ることができる。 As explained above, according to the first embodiment, an event such as cutting in, vegging, obstructing progress, or pulling too close is detected, the other vehicle that caused the event is identified, and the specific number of times is set to the number of times threshold. The other vehicle that has reached the threshold is determined to be a dangerous vehicle, and dangerous vehicle information 5000 including the vehicle registration number is stored in the dangerous vehicle data storage section 280. Therefore, it is possible to collect dangerous vehicle information regarding dangerous vehicles whose drivers drive dangerously. As a result, accidents can be prevented by sharing dangerous vehicle information.

(第2実施形態)
図10は、第2実施形態に係る危険車両情報収集システム10Aの構成を概略的に示すブロック図である。第2実施形態に係る危険車両情報収集システム10Aは、車両20A,20B,20Cと、サーバ装置30Aと、を備える。車両20A,20B,20Cと、サーバ装置30Aとは、ネットワーク40を介して、互いに通信可能に構成されている。
(Second embodiment)
FIG. 10 is a block diagram schematically showing the configuration of a dangerous vehicle information collection system 10A according to the second embodiment. A dangerous vehicle information collection system 10A according to the second embodiment includes vehicles 20A, 20B, and 20C, and a server device 30A. Vehicles 20A, 20B, 20C and server device 30A are configured to be able to communicate with each other via network 40.

サーバ装置30Aは、通信IF200、制御回路205A、記憶装置270Aを備える。記憶装置270Aは、例えばハードディスク又は半導体不揮発性メモリ等により構成される。記憶装置270Aは、イベントデータ記憶部275、危険車両データ記憶部280、走行ルート記憶部285を含む。 The server device 30A includes a communication IF 200, a control circuit 205A, and a storage device 270A. The storage device 270A is composed of, for example, a hard disk or a semiconductor nonvolatile memory. The storage device 270A includes an event data storage section 275, a dangerous vehicle data storage section 280, and a driving route storage section 285.

制御回路205Aは、メモリ210A、CPU220A、周辺回路(図示省略)を備える。メモリ210Aは、例えば半導体メモリ等により構成され、例えばROM、RAM、EEPROMなどを含む。メモリ210Aの例えばROMは、CPU220Aを動作させる第2実施形態の制御プログラムを記憶する。CPU220Aは、メモリ210Aに記憶された第2実施形態の制御プログラムにしたがって動作することによって、イベント検出部230、危険車両判定部240A、通信制御部245、走行ルート確認部250として機能する。 The control circuit 205A includes a memory 210A, a CPU 220A, and peripheral circuits (not shown). The memory 210A is constituted by, for example, a semiconductor memory, and includes, for example, a ROM, a RAM, an EEPROM, and the like. For example, the ROM of the memory 210A stores a control program of the second embodiment that operates the CPU 220A. The CPU 220A functions as an event detection section 230, a dangerous vehicle determination section 240A, a communication control section 245, and a driving route confirmation section 250 by operating according to the control program of the second embodiment stored in the memory 210A.

走行ルート記憶部285は、車両20Aから送信される車両データに含まれる車両20Aの位置情報を記憶する。すなわち、車両20Aの通信制御部190は、通信IF100を介して、GPS受信機150によって算出される車両20Aの位置情報をサーバ装置30Aに送信する。サーバ装置30Aの通信制御部245は、車両20Aから送信される車両データに含まれる車両20Aの位置情報を、車両IDに対応付けて走行ルート記憶部285に保存する。 The travel route memory unit 285 stores the position information of the vehicle 20A included in the vehicle data transmitted from the vehicle 20A. That is, the communication control unit 190 of the vehicle 20A transmits the position information of the vehicle 20A calculated by the GPS receiver 150 to the server device 30A via the communication IF 100. The communication control unit 245 of the server device 30A stores the position information of the vehicle 20A included in the vehicle data transmitted from the vehicle 20A in the travel route memory unit 285 in association with the vehicle ID.

走行ルート確認部250は、走行中の車両20Aから送信される車両データに含まれる車両20Aの位置情報と、車両20Aの車両IDに対応付けて走行ルート記憶部285に保存されている車両20Aの位置情報とを比較し、現在走行中の車両20Aの走行ルートが過去に走行したことがある通常走行ルートであるか否かを確認する。 The running route confirmation unit 250 checks the position information of the vehicle 20A included in the vehicle data transmitted from the running vehicle 20A and the vehicle 20A stored in the running route storage unit 285 in association with the vehicle ID of the vehicle 20A. The vehicle 20A is compared with the position information to confirm whether or not the route of the currently running vehicle 20A is a normal route that the vehicle 20A has traveled in the past.

代替的に、車両20Aの通信制御部190は、通信IF100を介して、カーナビゲーションシステム145から出力される、現在走行中の走行ルートが過去に走行したことがある通常走行ルートであるか否かを表すナビゲーション情報をサーバ装置30Aに送信してもよい。走行ルート確認部250は、車両20Aから送信される車両データに含まれる上記ナビゲーション情報に基づき、現在走行中の車両20Aの走行ルートが過去に走行したことがある通常走行ルートであるか否かを確認してもよい。この場合には、走行ルート記憶部285は不要になる。 Alternatively, the communication control unit 190 of the vehicle 20A determines, via the communication IF 100, whether the currently running route output from the car navigation system 145 is a normal route that has been traveled in the past. Navigation information representing the navigation information may be transmitted to the server device 30A. The driving route confirmation unit 250 determines whether the driving route of the currently running vehicle 20A is a normal driving route that has been traveled in the past, based on the navigation information included in the vehicle data transmitted from the vehicle 20A. You may check. In this case, the driving route storage section 285 becomes unnecessary.

危険車両判定部240Aは、現在走行中の車両20Aの走行ルートが、過去に走行したことがない初回走行ルートであるときは、危険車両判定部240Aによって特定された他車25Xの特定回数を積算する際の積算値を「1」のままとする。一方、現在走行中の車両20Aの走行ルートが、過去に走行したことがある通常走行ルートであるときは、危険車両判定部240Aは、積算値を例えば「2」に増加させた増大積算値とする。 When the driving route of the currently traveling vehicle 20A is an initial driving route that has not been driven before, the dangerous vehicle determination unit 240A keeps the accumulated value at "1" when accumulating the number of times the other vehicle 25X has been identified by the dangerous vehicle determination unit 240A. On the other hand, when the driving route of the currently traveling vehicle 20A is a normal driving route that has been driven before, the dangerous vehicle determination unit 240A increases the accumulated value to, for example, "2" to set it as an increased accumulated value.

図11は、走行ルートに応じて変化する積算値の一例を概略的に示す図である。図11の例では、回数閾値が4に設定されている。図11のセクション(A)に示されるように、初回走行ルートのみを走行したときは、特定回数の積算値が「1」であるので、他車が4回特定されると、危険車両判定部240Aによって、危険車両と判定される。一方、図11のセクション(B)に示されるように、通常走行ルートのみを走行したときは、特定回数の積算値が「2」に増加された増大積算値であるので、他車が2回特定されるだけで、危険車両判定部240Aによって、危険車両と判定される。また、図11のセクション(C)に示されるように、初回走行ルートを2回走行し、通常走行ルートを1回走行したときは、特定回数の積算値が、「1」で2回と「2」で1回となるので、他車が3回特定されると、危険車両判定部240Aによって、危険車両と判定される。 FIG. 11 is a diagram schematically showing an example of an integrated value that changes depending on a travel route. In the example of FIG. 11, the number of times threshold is set to 4. As shown in section (A) of FIG. 11, when traveling only on the first route, the cumulative value of the specific number of times is "1", so when another vehicle is identified four times, the dangerous vehicle determination unit 240A, the vehicle is determined to be dangerous. On the other hand, as shown in section (B) of Fig. 11, when driving only on the normal driving route, the cumulative value of the specific number of times is increased to "2", so other vehicles drive twice. Just by being identified, the dangerous vehicle determination unit 240A determines that the vehicle is a dangerous vehicle. In addition, as shown in section (C) of FIG. 11, when the initial traveling route is traveled twice and the normal traveling route is traveled once, the cumulative value of the specific number of times is "1", twice, and " 2'' is one time, so if another vehicle is identified three times, it is determined to be a dangerous vehicle by the dangerous vehicle determination unit 240A.

図12は、第2実施形態に係る危険車両情報収集システム10Aの動作を概略的に示すフローチャートである。図12の動作は、一定時間(例えば10msec)毎に繰り返して実行される。 FIG. 12 is a flowchart schematically showing the operation of the dangerous vehicle information collection system 10A according to the second embodiment. The operation in FIG. 12 is repeatedly executed at fixed time intervals (for example, 10 msec).

ステップS1000~S1020は、図9のステップS1000~S1020と同じである。ステップS1020に続くステップS1100において、走行ルート確認部250は、現在走行中の車両20Aの走行ルートが通常走行ルートであるか否かを確認する。現在走行中の車両20Aの走行ルートが通常走行ルートであれば(ステップS1100でYES)、処理はステップS1105に進む。一方、現在走行中の車両20Aの走行ルートが通常走行ルートでなければ(ステップS1100でNO)、処理はステップS1025に進む。 Steps S1000 to S1020 are the same as steps S1000 to S1020 in FIG. 9. In step S1100 following step S1020, the driving route confirmation unit 250 confirms whether the driving route of the currently traveling vehicle 20A is a normal driving route. If the driving route of the currently traveling vehicle 20A is a normal driving route (YES in step S1100), the process proceeds to step S1105. On the other hand, if the driving route of the currently traveling vehicle 20A is not a normal driving route (NO in step S1100), the process proceeds to step S1025.

ステップS1105において、危険車両判定部240Aは、特定した他車25Xの特定回数を積算する際の積算値を「2」に増加させた増大積算値とする。ステップS1025~S1040は、図9のステップS1025~S1040と同じである。 In step S1105, the dangerous vehicle determination unit 240A increases the cumulative value of the specified number of times of the identified other vehicle 25X to "2" to obtain an increased cumulative value. Steps S1025 to S1040 are the same as steps S1025 to S1040 in FIG.

以上説明されたように、第2実施形態によれば、車両20Aが走行中の走行ルートが過去に走行したことがある通常走行ルートであるときは、特定された回数を積算する際に、「2」に増加された増大積算値が積算される。したがって、通常走行ルートを走行しているときは、回数閾値に達するまでに特定される回数を減少させることができる。その結果、より早く、他車を危険車両と判定することができる。一般に、車両の運転者は、道路に起因する危険が発生する可能性のある場所を把握していると考えられる。このため、通常走行ルートを走行中にイベントが検出されたときは、他車に起因する可能性が高いと言える。よって、第2実施形態によれば、車両20Aが走行中の走行ルートに応じて、適切なタイミングで、他車を危険車両と判定することができる。なお、増大積算値は、「2」に限られず、1より大きい値であればよい。 As explained above, according to the second embodiment, when the driving route on which the vehicle 20A is traveling is a normal driving route that the vehicle 20A has traveled in the past, when adding up the specified number of times, " The increased integrated value increased to "2" is integrated. Therefore, when traveling on the normal route, the number of times specified until the number of times threshold is reached can be reduced. As a result, other vehicles can be determined to be dangerous vehicles more quickly. In general, a vehicle driver is considered to be aware of locations where road-related hazards may occur. Therefore, when an event is detected while the vehicle is traveling on a normal route, it is highly likely that the event is caused by another vehicle. Therefore, according to the second embodiment, it is possible to determine that another vehicle is a dangerous vehicle at an appropriate timing depending on the route on which the vehicle 20A is traveling. Note that the increased integrated value is not limited to "2" and may be any value greater than 1.

(第3実施形態)
図13は、第3実施形態に係る危険車両情報収集システム10Bの構成を概略的に示すブロック図である。図14は、イベント検出部230によりイベントが検出されたときの車両の走行状況の図2と同じ例を概略的に示す図である。図15は、車間距離に応じて変化する積算値の一例を概略的に示す図である。
(Third embodiment)
FIG. 13 is a block diagram schematically showing the configuration of a dangerous vehicle information collection system 10B according to the third embodiment. FIG. 14 is a diagram schematically showing the same example as FIG. 2 of the driving situation of the vehicle when the event detection unit 230 detects an event. FIG. 15 is a diagram schematically showing an example of an integrated value that changes depending on the inter-vehicle distance.

図13に示されるように、第3実施形態に係る危険車両情報収集システム10Bは、車両20A,20B,20Cと、サーバ装置30Bと、を備える。車両20A,20B,20Cと、サーバ装置30Bとは、ネットワーク40を介して、互いに通信可能に構成されている。サーバ装置30Bは、通信IF200、制御回路205B、記憶装置270を備える。制御回路205Bは、メモリ210B、CPU220B、周辺回路(図示省略)を備える。 As shown in FIG. 13, a dangerous vehicle information collection system 10B according to the third embodiment includes vehicles 20A, 20B, and 20C, and a server device 30B. Vehicles 20A, 20B, 20C and server device 30B are configured to be able to communicate with each other via network 40. The server device 30B includes a communication IF 200, a control circuit 205B, and a storage device 270. The control circuit 205B includes a memory 210B, a CPU 220B, and peripheral circuits (not shown).

メモリ210Bは、例えば半導体メモリ等により構成され、例えばROM、RAM、EEPROMなどを含む。メモリ210Bの例えばROMは、CPU220Bを動作させる第3実施形態の制御プログラムを記憶する。CPU220Bは、メモリ210Bに記憶された第3実施形態の制御プログラムにしたがって動作することによって、イベント検出部230、危険車両判定部240B、通信制御部245、距離計算部255として機能する。 The memory 210B is made up of, for example, a semiconductor memory, and includes, for example, a ROM, a RAM, an EEPROM, and the like. For example, the ROM of the memory 210B stores a control program of the third embodiment that operates the CPU 220B. The CPU 220B functions as an event detection section 230, a dangerous vehicle determination section 240B, a communication control section 245, and a distance calculation section 255 by operating according to the control program of the third embodiment stored in the memory 210B.

距離計算部255は、イベント検出部230によって、他車25Xによる割込み運転であるイベントが検出されたときに、車速センサ125によって検出される車両20Aの速度を用いて、停止距離(=空走距離+制動距離)を算出する。空走距離は、ブレーキペダルを操作してからブレーキが効き始めるまでに車が進む距離である。制動距離は、ブレーキが効き始めてから停止するまでに車が進む距離である。停止距離は、空走距離と制動距離とを合計した距離である。これらの距離の目安は、車両の速度に応じて、算出することが可能である。 The distance calculation unit 255 uses the speed of the vehicle 20A detected by the vehicle speed sensor 125 when the event detection unit 230 detects an event that is interruption driving by the other vehicle 25X, and calculates the stopping distance (=idle running distance). + braking distance). Dry distance is the distance the car travels from when you press the brake pedal until the brakes begin to work. Braking distance is the distance the car travels from when the brakes are applied until it comes to a stop. The stopping distance is the sum of the free running distance and the braking distance. These distance estimates can be calculated depending on the speed of the vehicle.

距離計算部255は、イベント検出部230によって、他車25Xによる割込み運転であるイベントが検出された検出時に、更に、LIDAR120により得られる距離データに基づき、前方の他車25Xとの車間距離を算出する。代替的に、距離計算部255は、前方カメラ105Fから出力される撮像データにおける他車25Xのサイズに基づき、前方の他車25Xとの車間距離を算出してもよい。 When the event detection unit 230 detects that an event of interruption driving by the other vehicle 25X is detected, the distance calculation unit 255 further calculates the inter-vehicle distance to the other vehicle 25X in front based on the distance data obtained by the LIDAR 120. do. Alternatively, the distance calculation unit 255 may calculate the inter-vehicle distance to the other vehicle 25X in front based on the size of the other vehicle 25X in the image data output from the front camera 105F.

危険車両判定部240Bは、算出された停止距離と、前方の他車25Xとの車間距離とを比較し、比較結果に基づき、特定した他車25Xの特定回数を積算する際の積算値を調整する。例えば図14において、車両20Aと他車25Xとの車間距離D3aが、停止距離の2倍以上である遠距離のときは、特定回数を積算する際の積算値は、予め定められた「1」より小さい減少積算値(本実施形態では例えば「0.5」)に調整される。また、車両20Bと他車25Xとの車間距離D3bが、停止距離未満である近距離のときは、特定回数を積算する際の積算値は、予め定められた「1」より大きい増大積算値(本実施形態では例えば「2」)に調整される。また、車両20Cと他車25Xとの車間距離D3cが、停止距離以上、かつ停止距離の2倍未満である中距離のときは、特定回数を積算する際の積算値は、「1」に調整される。 The dangerous vehicle determination unit 240B compares the calculated stopping distance with the inter-vehicle distance to the other vehicle 25X in front, and adjusts the integrated value when accumulating the number of times the other vehicle 25X has been identified based on the comparison result. do. For example, in FIG. 14, when the inter-vehicle distance D3a between the vehicle 20A and the other vehicle 25X is a long distance that is more than twice the stopping distance, the integrated value when integrating the specific number of times is a predetermined "1". It is adjusted to a smaller integrated value of decrease (for example, "0.5" in this embodiment). Further, when the inter-vehicle distance D3b between the vehicle 20B and the other vehicle 25X is a short distance that is less than the stopping distance, the integrated value when integrating the specific number of times is an increased integrated value ( In this embodiment, it is adjusted to, for example, "2"). In addition, when the inter-vehicle distance D3c between the vehicle 20C and the other vehicle 25X is a medium distance that is equal to or greater than the stopping distance and less than twice the stopping distance, the integrated value when integrating the specific number of times is adjusted to "1". be done.

図15の例では、回数閾値が4に設定されている。図15のセクション(A)に示されるように、車間距離が、停止距離以上、かつ停止距離の2倍未満である中距離のときは、特定回数の積算値が「1」であるので、他車が4回特定されると、危険車両判定部240Bによって、危険車両と判定される。一方、図15のセクション(B)に示されるように、車間距離が停止距離未満である近距離のときは、特定回数の積算値が「2」であるので、他車が2回特定されるだけで、危険車両判定部240Bによって、危険車両と判定される。また、図15のセクション(C)に示されるように、車間距離が、停止距離の2倍以上である遠距離のときは、特定回数の積算値が「0.5」になるので、他車が8回特定されると、危険車両判定部240Bによって、危険車両と判定される。 In the example of FIG. 15, the number of times threshold is set to 4. As shown in section (A) of Fig. 15, when the inter-vehicle distance is a medium distance that is greater than or equal to the stopping distance and less than twice the stopping distance, the cumulative value of the specific number of times is "1", so other When a car is identified four times, the dangerous vehicle determination unit 240B determines that the vehicle is a dangerous vehicle. On the other hand, as shown in section (B) of Fig. 15, when the distance between vehicles is short and the distance is less than the stopping distance, the integrated value of the number of times of identification is "2", so the other vehicle is identified twice. Accordingly, the dangerous vehicle determination unit 240B determines that the vehicle is a dangerous vehicle. Furthermore, as shown in section (C) of Fig. 15, when the distance between vehicles is long distance that is more than twice the stopping distance, the cumulative value of the specific number of times becomes "0.5", so the other vehicle When the vehicle is identified eight times, the dangerous vehicle determination unit 240B determines that the vehicle is a dangerous vehicle.

以上説明されたように、第3実施形態によれば、車両20Aと他車25Xとの車間距離D3aが、停止距離の2倍以上である遠距離のときは、積算値は、減少積算値に調整され、車両20Bと他車25Xとの車間距離D3bが、停止距離未満である近距離のときは、積算値は、増大積算値に調整され、車両20Cと他車25Xとの車間距離D3cが、停止距離以上、かつ停止距離の2倍未満である中距離のときは、積算値は、「1」に調整される。 As explained above, according to the third embodiment, when the inter-vehicle distance D3a between the vehicle 20A and the other vehicle 25X is a long distance that is twice or more the stopping distance, the integrated value is reduced to the reduced integrated value. When the inter-vehicle distance D3b between the vehicle 20B and the other vehicle 25X is a short distance less than the stopping distance, the integrated value is adjusted to an increased integrated value, and the inter-vehicle distance D3c between the vehicle 20C and the other vehicle 25X is adjusted. , the integrated value is adjusted to "1" when the distance is a middle distance that is greater than or equal to the stopping distance and less than twice the stopping distance.

一般に、急減速であるイベントが検出されたときの車間距離が短い場合は、長い場合に比べて、危険度が高いということができる。したがって、第3実施形態によれば、危険度に応じた適切なタイミングで、他車を危険車両と判定することができる。なお、増大積算値は、「2」に限られず、1より大きい値であればよい。また、減少積算値は、「0.5」に限られず、1より小さい値であればよい。 Generally, if the distance between vehicles is short when an event of sudden deceleration is detected, it can be said that the risk is higher than if it is long. Therefore, according to the third embodiment, the other vehicle can be determined to be a dangerous vehicle at an appropriate timing depending on the degree of risk. Note that the increased integrated value is not limited to "2" and may be any value greater than 1. Further, the cumulative decrease value is not limited to "0.5", and may be any value smaller than 1.

(その他)
(1)上記各実施形態では、サーバ装置30のCPU220は、車両20A,20B,20Cから送信される前方カメラ105Fの撮像データ等の全ての車両データを、予め定められた保存時間TS1の間、メモリ210に保存してもよい。この場合、イベント検出部230によりイベントが検出されなければ、CPU220は、順次、古い車両データをメモリ210から消去すればよい。また、CPU220は、車両20A,20B,20Cから送信される全ての車両データを、イベント検出部230によりイベントが検出された時点から、予め定められた保存時間TS2の間、メモリ210に保存してもよい。保存時間TS1,TS2は、それぞれ、イベント検出のための煽り時間又は幅寄せ時間と同じ値でもよく、異なる値でもよい。
(others)
(1) In each of the above embodiments, the CPU 220 of the server device 30 stores all vehicle data such as the image data of the front camera 105F transmitted from the vehicles 20A, 20B, and 20C for a predetermined storage time TS1. It may also be stored in memory 210. In this case, if the event detection unit 230 does not detect an event, the CPU 220 may sequentially erase old vehicle data from the memory 210. Further, the CPU 220 stores all vehicle data transmitted from the vehicles 20A, 20B, and 20C in the memory 210 for a predetermined storage time TS2 from the time when the event is detected by the event detection unit 230. Good too. The storage times TS1 and TS2 may each have the same value as the increase time or width adjustment time for event detection, or may have different values.

(2)上記各実施形態では、サーバ装置30のCPU220がイベント検出部230の機能を有しているが、これに限られない。代替的に、車両20AのCPU180が、イベント検出部230の機能を有してもよい。この場合、車両20Aの通信制御部190は、イベントが検出されたときに、イベントに関連する車両データのみを、サーバ装置30へ送信してもよい。例えば、急減速であるイベントが検出されたときは、通信制御部190は、前方カメラ105Fの撮像データ及び加速度センサ130の加速度データのみを、サーバ装置30へ送信してもよい。 (2) In each of the above embodiments, the CPU 220 of the server device 30 has the function of the event detection unit 230, but the function is not limited thereto. Alternatively, the CPU 180 of the vehicle 20A may have the function of the event detection section 230. In this case, the communication control unit 190 of the vehicle 20A may transmit only vehicle data related to the event to the server device 30 when the event is detected. For example, when an event of sudden deceleration is detected, the communication control unit 190 may transmit only the imaging data of the front camera 105F and the acceleration data of the acceleration sensor 130 to the server device 30.

(3)上記各実施形態では、例えば加速度センサ130の加速度データ等、生の検出データが、車両20Aからサーバ装置30へ送信可能に構成されているが、これに限られない。例えば、車両20AのCPU180は、車両20Aの運転者による運転が、安全運転であるか危険運転であるかを診断する機能を有してもよい。生の検出データは、車両20Aからサーバ装置30へ送信不可能に構成され、運転の診断結果と、前方カメラ105F等の撮像データと、LIDAR120の距離データとのみが、車両20Aからサーバ装置30へ送信可能に構成されてもよい。 (3) In each of the above embodiments, raw detection data, such as acceleration data from the acceleration sensor 130, is configured to be transmittable from the vehicle 20A to the server device 30, but this is not limited thereto. For example, the CPU 180 of the vehicle 20A may have a function of diagnosing whether the driving by the driver of the vehicle 20A is safe driving or dangerous driving. The raw detection data may be configured not to be transmittable from the vehicle 20A to the server device 30, and only the driving diagnosis result, image data from the front camera 105F, etc., and distance data from the LIDAR 120 may be transmittable from the vehicle 20A to the server device 30.

この場合、サーバ装置30のイベント検出部230は、急減速による危険運転との診断結果が車両20Aから送信されたときに、例えば前方カメラ105Fの撮像データに他車25X(図2)が含まれているときは、他車25Xの割込みであるイベントを検出してもよい。 In this case, the event detection unit 230 of the server device 30 detects that the other vehicle 25X (FIG. 2) is included in the imaging data of the front camera 105F, for example, when the diagnosis result of dangerous driving due to sudden deceleration is transmitted from the vehicle 20A. 25X, an event that is an interruption by another vehicle 25X may be detected.

本開示に係る危険車両情報収集技術は、車両の事故を未然に防止するためのシステムに特に有用である。 The dangerous vehicle information gathering technology disclosed herein is particularly useful for systems that prevent vehicle accidents.

30,30A,30B サーバ装置
230 イベント検出部
240,240A,240B 危険車両判定部
250 走行ルート確認部
255 距離計算部
280 危険車両データ記憶部
5000 危険車両情報
30, 30A, 30B Server device 230 Event detection unit 240, 240A, 240B Dangerous vehicle determination unit 250 Driving route confirmation unit 255 Distance calculation unit 280 Dangerous vehicle data storage unit 5000 Dangerous vehicle information

Claims (6)

運転者が危険な運転を行う危険車両に関する危険車両情報を収集する危険車両情報収集システムに用いられる危険車両情報収集方法であって、前記危険車両情報収集システムのコンピュータが、
車両の走行状況に関する車両データから、前記車両と前記車両の周囲に位置する他車とに関係するイベントを検出し、
前記イベントが検出されると、前記車両の周囲を検出する周囲検出部を用いて、前記他車を特定し、
前記特定の結果に基づいて、前記他車を前記危険車両と判定し、
前記他車が前記危険車両と判定されると、前記周囲検出部の検出結果から得られる前記他車の情報を、前記危険車両情報として危険車両データ記憶部に保存し、
前記車両データは、前記車両が走行中の走行ルートが過去に走行したことがある通常走行ルートであるか否かを表す走行ルート情報を含み、
前記走行ルート情報に基づき、前記走行ルートが前記通常走行ルートであるか否か確認し、前記走行ルートが前記通常走行ルートであるときは、前記走行ルートが前記通常走行ルートでないときに比べて、より早く、前記他車を前記危険車両と判定させる、
危険車両情報収集方法。
A dangerous vehicle information collection method used in a dangerous vehicle information collection system that collects dangerous vehicle information regarding a dangerous vehicle in which a driver drives dangerously, the computer of the dangerous vehicle information collection system comprising:
Detecting events related to the vehicle and other vehicles located around the vehicle from vehicle data regarding the driving situation of the vehicle;
When the event is detected, identifying the other vehicle using a surroundings detection unit that detects the surroundings of the vehicle;
determining the other vehicle as the dangerous vehicle based on the specific result;
When the other vehicle is determined to be the dangerous vehicle, information about the other vehicle obtained from the detection result of the surrounding detection unit is stored as the dangerous vehicle information in a dangerous vehicle data storage unit;
The vehicle data includes driving route information indicating whether the driving route on which the vehicle is traveling is a normal driving route that has been traveled in the past;
Based on the driving route information, it is confirmed whether the driving route is the normal driving route, and when the driving route is the normal driving route, compared to when the driving route is not the normal driving route, determining the other vehicle as the dangerous vehicle more quickly;
Dangerous vehicle information collection method.
前記判定では、前記特定された回数が予め定められた回数閾値に達すると、前記他車を前記危険車両と判定し、
記走行ルートが前記通常走行ルートであるときは、前記走行ルートが前記通常走行ルートでないときに比べて、前記回数閾値に達するまでに特定される回数を減少させる、
請求項1に記載の危険車両情報収集方法。
In the determination, when the identified number of times reaches a predetermined number of times threshold, the other vehicle is determined to be the dangerous vehicle;
When the driving route is the normal driving route, the number of times specified until the number of times threshold is reached is reduced compared to when the driving route is not the normal driving route.
The dangerous vehicle information collection method according to claim 1.
前記車両データは、前記車両の加速度を含み、
前記周囲検出部は、前記車両の前方を撮像する前方カメラを含み、
前記検出では、前記車両の加速度から、前記車両が予め定められた加速度閾値以上減速する急減速である前記イベントが検出され、
前記特定では、前記前方カメラを用いて撮像された前記車両の前方で同じ進行方向に走行する前方車両の撮像データから読み取られた前記前方車両の自動車登録番号に基づき、前記前方車両が前記他車として特定され、
前記保存では、前記前方車両の前記自動車登録番号が、前記危険車両情報として、前記危険車両データ記憶部に保存される、
請求項1に記載の危険車両情報収集方法。
The vehicle data includes acceleration of the vehicle,
The surrounding detection unit includes a front camera that images the front of the vehicle,
In the detection, the event, which is a sudden deceleration in which the vehicle decelerates by a predetermined acceleration threshold or more, is detected from the acceleration of the vehicle;
In the identification, the preceding vehicle is identified as the other vehicle based on the vehicle registration number of the preceding vehicle read from image data of a preceding vehicle traveling in the same traveling direction in front of the vehicle, which is imaged using the front camera. identified as
In the storage, the vehicle registration number of the preceding vehicle is stored as the dangerous vehicle information in the dangerous vehicle data storage unit.
The dangerous vehicle information collection method according to claim 1.
前記車両データは、前記車両の速度と、前記車両の後方を前記車両と同じ進行方向に走行する後方車両及び前記車両の間の後方車間距離と、前記車両の走行する道路が渋滞しているか否かを表す渋滞情報と、を含み、
前記周囲検出部は、前記車両の後方を撮像する後方カメラを含み、
前記検出では、前記車両の走行する道路が渋滞していないことを前記渋滞情報が表し、前記車両の速度が予め定められた速度幅以内の速度に維持され、かつ、前記後方車間距離が予め定められた後方距離閾値以下の状態が予め定められた煽り時間継続されると、前記後方車両の煽り運転である前記イベントが検出され、
前記特定では、前記後方カメラを用いて撮像された前記後方車両の撮像データから読み取られた前記後方車両の自動車登録番号に基づき、前記後方車両が前記他車として特定され、
前記保存では、前記後方車両の前記自動車登録番号が、前記危険車両情報として、前記危険車両データ記憶部に保存される、
請求項1に記載の危険車両情報収集方法。
The vehicle data includes the speed of the vehicle, the rear distance between the vehicle and a vehicle traveling behind the vehicle in the same direction as the vehicle, and whether or not the road on which the vehicle is traveling is congested. Congestion information representing the
The surrounding detection unit includes a rear camera that images the rear of the vehicle,
In the detection, the traffic congestion information indicates that the road on which the vehicle is traveling is not congested, the speed of the vehicle is maintained within a predetermined speed range, and the rear inter-vehicle distance is predetermined. When the condition in which the rear distance is equal to or less than the rearward distance threshold continues for a predetermined swaying time, the event that is swaying driving of the rear vehicle is detected;
In the identification, the rear vehicle is identified as the other vehicle based on the vehicle registration number of the rear vehicle read from image data of the rear vehicle captured using the rear camera;
In the storage, the vehicle registration number of the rear vehicle is stored as the dangerous vehicle information in the dangerous vehicle data storage unit.
The dangerous vehicle information collection method according to claim 1.
運転者が危険な運転を行う危険車両に関する危険車両情報を収集する危険車両情報収集システムであって、
車両の走行状況に関する車両データから、前記車両と前記車両の周囲に位置する他車とに関係するイベントを検出するイベント検出部と、
前記イベントが検出されると、前記車両の周囲を検出する周囲検出部を用いて、前記他車を特定する特定部と、
前記特定の結果に基づいて、前記他車を前記危険車両と判定する判定部と、
前記他車が前記危険車両と判定されると、前記周囲検出部の検出結果から得られる前記他車の情報を、前記危険車両情報として危険車両データ記憶部に保存する制御部と、
を備え、
前記車両データは、前記車両が走行中の走行ルートが過去に走行したことがある通常走行ルートであるか否かを表す走行ルート情報を含み、
前記判定部は、前記走行ルート情報に基づき、前記走行ルートが前記通常走行ルートであるか否か確認し、前記走行ルートが前記通常走行ルートであるときは、前記走行ルートが前記通常走行ルートでないときに比べて、より早く、前記他車を前記危険車両と判定させる、
危険車両情報収集システム。
A dangerous vehicle information collection system that collects dangerous vehicle information regarding dangerous vehicles whose drivers drive dangerously,
an event detection unit that detects an event related to the vehicle and other vehicles located around the vehicle from vehicle data regarding the driving situation of the vehicle;
an identification unit that identifies the other vehicle using a surroundings detection unit that detects the surroundings of the vehicle when the event is detected;
a determination unit that determines the other vehicle to be the dangerous vehicle based on the specific result;
a control unit that, when the other vehicle is determined to be the dangerous vehicle, stores information about the other vehicle obtained from the detection result of the surrounding detection unit in a dangerous vehicle data storage unit as the dangerous vehicle information;
Equipped with
The vehicle data includes driving route information indicating whether the driving route on which the vehicle is traveling is a normal driving route that has been traveled in the past;
The determination unit checks whether the driving route is the normal driving route based on the driving route information, and when the driving route is the normal driving route, the driving route is not the normal driving route. determining the other vehicle as the dangerous vehicle more quickly than when
Dangerous vehicle information collection system.
運転者が危険な運転を行う危険車両に関する危険車両情報を収集する危険車両情報収集システムに用いられる危険車両情報収集プログラムであって、前記危険車両情報収集システムのコンピュータに、
車両の走行状況に関する車両データから、前記車両と前記車両の周囲に位置する他車とに関係するイベントを検出する処理と、
前記イベントが検出されると、前記車両の周囲を検出する周囲検出部を用いて、前記他車を特定する処理と、
前記特定の結果に基づいて、前記他車を前記危険車両と判定する処理と、
前記他車が前記危険車両と判定されると、前記周囲検出部の検出結果から得られる前記他車の情報を、前記危険車両情報として危険車両データ記憶部に保存する処理と、
前記車両データは、前記車両が走行中の走行ルートが過去に走行したことがある通常走行ルートであるか否かを表す走行ルート情報を含み、
前記走行ルート情報に基づき、前記走行ルートが前記通常走行ルートであるか否か確認し、前記走行ルートが前記通常走行ルートであるときは、前記走行ルートが前記通常走行ルートでないときに比べて、より早く、前記他車を前記危険車両と判定させる処理と、
を実行させる、
危険車両情報収集プログラム。
A dangerous vehicle information collection program used in a dangerous vehicle information collection system that collects dangerous vehicle information regarding dangerous vehicles whose drivers drive dangerously, the dangerous vehicle information collection program including:
A process of detecting an event related to the vehicle and other vehicles located around the vehicle from vehicle data regarding the driving situation of the vehicle;
When the event is detected, a process of identifying the other vehicle using a surroundings detection unit that detects the surroundings of the vehicle;
a process of determining the other vehicle as the dangerous vehicle based on the specific result;
When the other vehicle is determined to be the dangerous vehicle, storing information about the other vehicle obtained from the detection result of the surrounding detection unit in a dangerous vehicle data storage unit as the dangerous vehicle information;
The vehicle data includes driving route information indicating whether the driving route on which the vehicle is traveling is a normal driving route that has been traveled in the past;
Based on the driving route information, it is confirmed whether the driving route is the normal driving route, and when the driving route is the normal driving route, compared to when the driving route is not the normal driving route, processing for determining the other vehicle as the dangerous vehicle more quickly ;
to execute,
Dangerous vehicle information collection program.
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