JPWO2015178195A1 - 運転特性評価方法、プログラムおよび運転特性評価装置 - Google Patents
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Abstract
この運転特性評価方法は、加速度の情報を取得する加速度情報取得手段を備える電子機器が実行する運転特性評価方法であって、前記電子機器が、２つの異なるタイミングのベクターの差分のノルムを入力データとして算出する入力データ算出ステップと、パワースペクトルを算出する周波数分析ステップと、前記パワースペクトルを角度情報に変換する角度情報取得ステップと、前記角度情報の時系列変動における変動幅の情報を取得する変動幅情報取得ステップと、前記変動幅の情報に応じて前記電子機器とともに移動する移動体の運転特性を評価する評価ステップと、を含む。
Description
本発明は、運転特性評価方法、プログラムおよび運転特性評価装置に関する。
本願は、２０１４年５月２０日に、日本に出願された特願２０１４−１０４６３９号に基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。
本願は、２０１４年５月２０日に、日本に出願された特願２０１４−１０４６３９号に基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。
従来、車両の加速度のパワースペクトルに単回帰分析を行なって単回帰直線を算出し、単回帰直線の傾きの極大値に基づいて渋滞予測を行なう渋滞予測方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。
ところで、上記従来技術に係る渋滞予測方法によれば、渋滞予測の処理過程において車両の運転特性を評価し、渋滞発生の原因となる運転特性の評価結果を用いて渋滞発生の抑制を支援することが望まれている。
本発明の態様は、上記事情に鑑みてなされたもので、渋滞発生の原因となる運転特性の評価結果を用いて渋滞発生の抑制を支援することが可能な運転特性評価方法、プログラムおよび運転特性評価装置を提供する。
上記課題を解決して係る目的を達成するために、本発明は以下の態様を採用した。
（１）本発明の第一の態様に係る運転特性評価方法は、３次元空間の直交座標系を成す第１から第３軸の各軸方向の加速度の情報を取得する加速度情報取得手段を備える電子機器が実行する運転特性評価方法であって、前記電子機器が、前記加速度情報取得手段によって取得された前記加速度の情報を用いて前記３次元空間における加速度のベクターを算出し、２つの異なるタイミングの前記ベクターの差分のノルムを入力データとして算出する入力データ算出ステップと、前記電子機器が、前記入力データの自己相関を算出し、前記自己相関にフーリエ変換を行なうことによってパワースペクトルを算出する周波数分析ステップと、前記電子機器が、前記パワースペクトルを角度情報に変換する角度情報取得ステップと、前記電子機器が、前記角度情報の時系列変動における変動幅の情報を取得する変動幅情報取得ステップと、前記電子機器が、前記変動幅の情報に応じて前記電子機器とともに移動する移動体の運転特性を評価する評価ステップと、を含む。
（１）本発明の第一の態様に係る運転特性評価方法は、３次元空間の直交座標系を成す第１から第３軸の各軸方向の加速度の情報を取得する加速度情報取得手段を備える電子機器が実行する運転特性評価方法であって、前記電子機器が、前記加速度情報取得手段によって取得された前記加速度の情報を用いて前記３次元空間における加速度のベクターを算出し、２つの異なるタイミングの前記ベクターの差分のノルムを入力データとして算出する入力データ算出ステップと、前記電子機器が、前記入力データの自己相関を算出し、前記自己相関にフーリエ変換を行なうことによってパワースペクトルを算出する周波数分析ステップと、前記電子機器が、前記パワースペクトルを角度情報に変換する角度情報取得ステップと、前記電子機器が、前記角度情報の時系列変動における変動幅の情報を取得する変動幅情報取得ステップと、前記電子機器が、前記変動幅の情報に応じて前記電子機器とともに移動する移動体の運転特性を評価する評価ステップと、を含む。
（２）上記（１）に記載の運転特性評価方法では、前記電子機器が、前記評価ステップにおいて、前記変動幅が減少することに伴い、前記運転特性の良好度が増大傾向に変化するように評価し、前記変動幅が増大することに伴い、前記運転特性の良好度が低下傾向に変化するように評価してもよい。
（３）上記（１）または（２）に記載の運転特性評価方法では、前記電子機器が、前記変動幅情報取得ステップにおいて、前記角度情報および前記電子機器の速度を時系列で取得し、前記角度情報および前記電子機器の速度の組み合わせの頻度分布から前記変動幅の情報を取得してもよい。
（４）上記（３）に記載の運転特性評価方法では、前記電子機器が、前記変動幅情報取得ステップにおいて、前記電子機器の位置、前記電子機器の移動環境、および日時の情報の少なくとも何れか１つに対応付けて前記角度情報および前記電子機器の速度を取得してもよい。
（５）上記（４）に記載の運転特性評価方法では、前記電子機器が、前記変動幅情報取得ステップにおいて、前記電子機器の位置、前記電子機器の移動環境、および日時の情報の少なくとも何れか１つに基づいて、前記角度情報および前記電子機器の速度を正規化することによって、前記角度情報および前記電子機器の速度の組み合わせの頻度分布を生成してもよい。
（６）上記（４）に記載の運転特性評価方法では、前記電子機器が、前記変動幅情報取得ステップにおいて、前記電子機器の位置、前記電子機器の移動環境、および日時の情報の少なくとも何れか１つに基づいて、前記角度情報および前記電子機器の速度をグループ分けすることによって、前記角度情報および前記電子機器の速度の組み合わせの頻度分布をグループ毎に生成してもよい。
（７）上記（１）から（６）の何れか１つに記載の運転特性評価方法では、前記電子機器が、前記評価ステップにおいて、前記電子機器の速度、前記角度情報、および前記角度情報の時間に応じた変化の情報のうちの少なくとも何れか１つに基づいて、前記運転特性の評価に寄与しない状態を検知し、前記変動幅の情報のうちから前記運転特性の評価に寄与しない状態で取得された前記変動幅の情報を除外して、前記移動体の運転特性を評価してもよい。
（８）本発明の第二の態様に係る運転特性評価方法は、サーバ装置と、３次元空間の直交座標系を成す第１から第３軸の各軸方向の加速度の情報を取得する加速度情報取得手段および現在位置の情報を取得する現在位置情報取得手段を備える電子機器と、を備える運転特性評価システムが実行する運転特性評価方法であって、前記電子機器が、前記加速度情報取得手段によって取得された前記加速度の情報を用いて前記３次元空間における加速度のベクターを算出し、２つの異なるタイミングの前記ベクターの差分のノルムを入力データとして算出する入力データ算出ステップと、前記電子機器が、前記入力データの自己相関を算出し、前記自己相関にフーリエ変換を行なうことによってパワースペクトルを算出する周波数分析ステップと、前記電子機器が、前記パワースペクトルを角度情報に変換する角度情報取得ステップと、前記電子機器が、前記角度情報の時系列変動における変動幅の情報を取得する変動幅情報取得ステップと、前記電子機器が、前記変動幅の情報と、前記現在位置情報取得手段によって取得された前記現在位置の情報とを、前記サーバ装置に送信する電子機器送信ステップと、前記サーバ装置が、少なくとも１つ以上の前記電子機器から受信した前記現在位置の情報、および前記変動幅の情報を用いて、適宜の位置範囲内における前記変動幅の情報が所定条件である前記電子機器の数および割合によって、前記位置範囲内の前記電子機器とともに移動する移動体の運転特性を検知する位置範囲運転特性検知ステップと、前記サーバ装置が、前記位置範囲内の運転特性の情報を前記位置範囲内の前記電子機器に送信するサーバ送信ステップと、を含む。
（９）本発明の第三の態様に係るプログラムは、３次元空間の直交座標系を成す第１から第３軸の各軸方向の加速度の情報を取得する加速度情報取得手段を備える電子機器を構成するコンピュータを、前記加速度情報取得手段によって取得された前記加速度の情報を用いて前記３次元空間における加速度のベクターを算出し、２つの異なるタイミングの前記ベクターの差分のノルムを入力データとして算出する入力データ算出手段と、前記入力データ算出手段によって算出された前記入力データの自己相関を算出し、前記自己相関にフーリエ変換を行なうことによってパワースペクトルを算出する周波数分析手段と、前記周波数分析手段によって算出された前記パワースペクトルを角度情報に変換する角度情報取得手段と、前記角度情報の時系列変動における変動幅の情報を取得する変動幅情報取得手段と、前記変動幅の情報に応じて前記電子機器とともに移動する移動体の運転特性を評価する評価手段と、として機能させる。
（１０）上記（９）に記載のプログラムでは、前記評価手段は、前記変動幅が減少することに伴い、前記運転特性の良好度が増大傾向に変化するように評価し、前記変動幅が増大することに伴い、前記運転特性の良好度が低下傾向に変化するように評価してもよい。
（１１）上記（９）または（１０）に記載のプログラムでは、前記変動幅情報取得手段は、前記角度情報および前記電子機器の速度を時系列で取得し、前記角度情報および前記電子機器の速度の組み合わせの頻度分布から前記変動幅の情報を取得してもよい。
（１２）上記（１１）に記載のプログラムでは、前記変動幅情報取得手段は、前記電子機器の位置、前記電子機器の移動環境、および日時の情報の少なくとも何れか１つに対応付けて前記角度情報および前記電子機器の速度を取得してもよい。
（１３）上記（１２）に記載のプログラムでは、前記変動幅情報取得手段は、前記電子機器の位置、前記電子機器の移動環境、および日時の情報の少なくとも何れか１つに基づいて、前記角度情報および前記電子機器の速度を正規化することによって、前記角度情報および前記電子機器の速度の組み合わせの頻度分布を生成してもよい。
（１４）上記（１２）に記載のプログラムでは、前記変動幅情報取得手段は、前記電子機器の位置、前記電子機器の移動環境、および日時の情報の少なくとも何れか１つに基づいて、前記角度情報および前記電子機器の速度をグループ分けすることによって、前記角度情報および前記電子機器の速度の組み合わせの頻度分布をグループ毎に生成してもよい。
（１５）上記（９）から（１４）の何れか１つに記載のプログラムでは、前記評価手段は、前記電子機器の速度、前記角度情報、および前記角度情報の時間に応じた変化の情報のうちの少なくとも何れか１つに基づいて、前記運転特性の評価に寄与しない状態を検知し、前記変動幅の情報のうちから前記運転特性の評価に寄与しない状態で取得された前記変動幅の情報を除外して、前記移動体の運転特性を評価してもよい。
（１６）本発明の第四の態様に係る運転特性評価装置は、３次元空間の直交座標系を成す第１から第３軸の各軸方向における電子機器の加速度の情報を取得する加速度情報取得手段と、前記加速度情報取得手段によって取得された前記加速度の情報を用いて前記３次元空間における加速度のベクターを算出し、２つの異なるタイミングの前記ベクターの差分のノルムを入力データとして算出する入力データ算出手段と、前記入力データ算出手段によって算出された前記入力データの自己相関を算出し、前記自己相関にフーリエ変換を行なうことによってパワースペクトルを算出する周波数分析手段と、前記周波数分析手段によって算出された前記パワースペクトルを角度情報に変換する角度情報取得手段と、前記角度情報の時系列変動における変動幅の情報を取得する変動幅情報取得手段と、前記変動幅の情報に応じて前記電子機器とともに移動する移動体の運転特性を評価する評価手段と、を備える。
（１７）上記（１６）に記載の運転特性評価装置では、前記評価手段は、前記変動幅が減少することに伴い、前記運転特性の良好度が増大傾向に変化するように評価し、前記変動幅が増大することに伴い、前記運転特性の良好度が低下傾向に変化するように評価してもよい。
（１８）上記（１６）または（１７）に記載の運転特性評価装置では、前記変動幅情報取得手段は、前記角度情報および前記電子機器の速度を時系列で取得し、前記角度情報および前記電子機器の速度の組み合わせの頻度分布から前記変動幅の情報を取得してもよい。
（１９）上記（１８）に記載の運転特性評価装置では、前記変動幅情報取得手段は、前記電子機器の位置、前記電子機器の移動環境、および日時の情報の少なくとも何れか１つに対応付けて前記角度情報および前記電子機器の速度を取得してもよい。
（２０）上記（１９）に記載の運転特性評価装置では、前記変動幅情報取得手段は、前記電子機器の位置、前記電子機器の移動環境、および日時の情報の少なくとも何れか１つに基づいて、前記角度情報および前記電子機器の速度を正規化することによって、前記角度情報および前記電子機器の速度の組み合わせの頻度分布を生成してもよい。
（２１）上記（１９）に記載の運転特性評価装置では、前記変動幅情報取得手段は、前記電子機器の位置、前記電子機器の移動環境、および日時の情報の少なくとも何れか１つに基づいて、前記角度情報および前記電子機器の速度をグループ分けすることによって、前記角度情報および前記電子機器の速度の組み合わせの頻度分布をグループ毎に生成してもよい。
（２２）上記（１６）から（２１）の何れか１つに記載の運転特性評価装置では、前記評価手段は、前記電子機器の速度、前記角度情報、および前記角度情報の時間に応じた変化の情報のうちの少なくとも何れか１つに基づいて、前記運転特性の評価に寄与しない状態を検知し、前記変動幅の情報のうちから前記運転特性の評価に寄与しない状態で取得された前記変動幅の情報を除外して、前記移動体の運転特性を評価してもよい。
上記（１）に記載の態様に係る運転特性評価方法によれば、角度情報の時系列変動における変動幅の情報を用いて、運転の一貫性の度合いを評価することができ、渋滞発生の原因となる運転特性を適正に評価することができる。
さらに、上記（２）の場合、角度情報の時系列変動における変動幅に応じて、運転特性の良好度つまり渋滞が発生し難い度合いを適正に評価することができる。
さらに、上記（３）の場合、角度情報および電子機器の速度の組み合わせの頻度分布から渋滞発生の原因となる運転特性を適正に評価することができる。
さらに、上記（４）の場合、角度情報および電子機器の速度を、電子機器の位置および移動環境（例えば、電子機器とともに移動する車両などの移動体が走行する道路の種別および混雑状態など）、並びに日時の情報の少なくとも何れか１つに対応付けることにより、異なる条件での角度情報および電子機器の速度の組み合わせを取得することができる。
さらに、上記（５）の場合、電子機器の位置および移動環境、並びに日時の情報の少なくとも何れか１つに基づく正規化により、異なる条件での角度情報および電子機器の速度の組み合わせの頻度分布を適正にまとめることができる。
さらに、上記（６）の場合、電子機器の位置および移動環境、並びに日時の情報の少なくとも何れか１つに基づくグループ分けにより、異なる条件での角度情報および電子機器の速度の組み合わせの頻度分布をグループ毎に用いることができる。
さらに、上記（７）の場合、変動幅の情報のうちから運転特性の評価に寄与しない状態で取得された情報を除外して、移動体の運転特性を評価するので、適正な評価を行なうことができる。
上記（８）に記載の態様に係る運転特性評価方法によれば、適宜の位置範囲内において、各電子機器の角度情報の時系列変動における変動幅に加えて電子機器とともに移動する複数の移動体の状態も考慮しつつ、統括的に運転特性を評価することができる。さらに、この位置範囲内の運転特性の情報を各電子機器に提供することにより、電子機器とともに移動する複数の移動体で連動して効率的に運転特性を向上させることができる。
上記（９）に記載の態様に係るプログラムによれば、角度情報の時系列変動における変動幅の情報を用いて、運転の一貫性の度合いを評価することができ、渋滞発生の原因となる運転特性を適正に評価することができる。
さらに、上記（１０）の場合、角度情報の時系列変動における変動幅に応じて、運転特性の良好度つまり渋滞が発生し難い度合いを適正に評価することができる。
さらに、上記（１１）の場合、角度情報および電子機器の速度の組み合わせの頻度分布から渋滞発生の原因となる運転特性を適正に評価することができる。
さらに、上記（１２）の場合、角度情報および電子機器の速度を、電子機器の位置および移動環境（例えば、電子機器とともに移動する車両などの移動体が走行する道路の種別および混雑状態など）、並びに日時の情報の少なくとも何れか１つに対応付けることにより、異なる条件での角度情報および電子機器の速度の組み合わせを取得することができる。
さらに、上記（１３）の場合、電子機器の位置および移動環境、並びに日時の情報の少なくとも何れか１つに基づく正規化により、異なる条件での角度情報および電子機器の速度の組み合わせの頻度分布を適正にまとめることができる。
さらに、上記（１４）の場合、電子機器の位置および移動環境、並びに日時の情報の少なくとも何れか１つに基づくグループ分けにより、異なる条件での角度情報および電子機器の速度の組み合わせの頻度分布をグループ毎に用いることができる。
さらに、上記（１５）の場合、変動幅の情報のうちから運転特性の評価に寄与しない状態で取得された情報を除外して、移動体の運転特性を評価するので、適正な評価を行なうことができる。
上記（１６）に記載の態様に係る運転特性評価装置によれば、角度情報の時系列変動における変動幅の情報を用いて、運転の一貫性の度合いを評価することができ、渋滞発生の原因となる運転特性を適正に評価することができる。
さらに、上記（１７）の場合、角度情報の時系列変動における変動幅に応じて、運転特性の良好度つまり渋滞が発生し難い度合いを適正に評価することができる。
さらに、上記（１８）の場合、角度情報および電子機器の速度の組み合わせの頻度分布から渋滞発生の原因となる運転特性を適正に評価することができる。
さらに、上記（１９）の場合、角度情報および電子機器の速度を、電子機器の位置および移動環境（例えば、電子機器とともに移動する車両などの移動体が走行する道路の種別および混雑状態など）、並びに日時の情報の少なくとも何れか１つに対応付けることにより、異なる条件での角度情報および電子機器の速度の組み合わせを取得することができる。
さらに、上記（２０）の場合、電子機器の位置および移動環境、並びに日時の情報の少なくとも何れか１つに基づく正規化により、異なる条件での角度情報および電子機器の速度の組み合わせの頻度分布を適正にまとめることができる。
さらに、上記（２１）の場合、電子機器の位置および移動環境、並びに日時の情報の少なくとも何れか１つに基づくグループ分けにより、異なる条件での角度情報および電子機器の速度の組み合わせの頻度分布をグループ毎に用いることができる。
さらに、上記（２２）の場合、変動幅の情報のうちから運転特性の評価に寄与しない状態で取得された情報を除外して、移動体の運転特性を評価するので、適正な評価を行なうことができる。
以下、本発明の運転特性評価方法、プログラムおよび運転特性評価装置の一実施形態について添付図面を参照しながら説明する。
本実施形態による運転特性評価装置１０は、例えば、車両などの移動体の乗員が携帯する携帯端末、または車両などの移動体に着脱可能に搭載された情報機器、または予め車両などの移動体に搭載されたナビゲーション装置などの電子機器、などである。
運転特性評価装置１０は、例えば、基地局などを備える無線通信ネットワークシステムを介した無線通信などによって、外部装置に対して双方向通信可能とされている。
本実施形態による運転特性評価装置１０は、例えば、車両などの移動体の乗員が携帯する携帯端末、または車両などの移動体に着脱可能に搭載された情報機器、または予め車両などの移動体に搭載されたナビゲーション装置などの電子機器、などである。
運転特性評価装置１０は、例えば、基地局などを備える無線通信ネットワークシステムを介した無線通信などによって、外部装置に対して双方向通信可能とされている。
なお、無線通信ネットワークシステムは、例えば、無線通信用の基地局と、基地局と外部装置とを有線接続するインターネットなどの公衆通信網と、を備えている。この無線通信ネットワークシステムでは、外部装置から有線通信によって発信された情報は基地局によって受信され、この基地局から無線通信によって運転特性評価装置１０へ転送される。
また、運転特性評価装置１０から無線通信によって発信された情報は基地局によって受信され、この基地局から有線通信によって外部装置へ転送される。
また、運転特性評価装置１０から無線通信によって発信された情報は基地局によって受信され、この基地局から有線通信によって外部装置へ転送される。
運転特性評価装置１０は、図１に示すように、機器通信装置１１と、測位信号受信器１２と、現在位置取得部１３と、３次元加速度センサ１４と、入力デバイス１５と、表示装置１６と、機器制御部１７と、地図データ記憶部１８と、を備えている。
機器通信装置１１は、例えばクライアントサーバー型などの各種の無線通信ネットワークシステムを介して外部装置と通信可能であって、各種信号を送受信する。なお、運転特性評価装置１０と外部装置との間の通信は、上記の通信形態に限定されず、例えば通信衛星を経由する通信などの他の通信が採用されてもよい。
測位信号受信器１２は、例えば人工衛星を利用して運転特性評価装置１０の位置を測定するための測位システム（例えば、Global Positioning System：ＧＰＳまたはGlobal Navigation Satellite System：ＧＮＳＳなど）で用いられている測位信号を受信する。
現在位置取得部１３は、測位信号受信器１２によって受信された測位信号を用いて運転特性評価装置１０の現在位置を検出する。
現在位置取得部１３は、測位信号受信器１２によって受信された測位信号を用いて運転特性評価装置１０の現在位置を検出する。
３次元加速度センサ１４は、いわゆる検出軸数が３軸の３軸加速度センサなどであって、所定のサンプリング周期において、運転特性評価装置１０に発生する加速度を３次元空間の直交座標系を成すＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の各軸方向の加速度として検出する。
入力デバイス１５は、例えば、スイッチ、タッチパネル、キーボードおよび音声入力装置などを備え、操作者による各種の入力操作に応じた信号を出力する。
表示装置１６は、例えば、液晶表示装置などの各種のディスプレイであり、機器制御部１７から出力される各種の情報を表示する。
表示装置１６は、例えば、液晶表示装置などの各種のディスプレイであり、機器制御部１７から出力される各種の情報を表示する。
機器制御部１７は、運転特性評価装置１０の各種動作を制御する。
機器制御部１７は、入力データ算出部２１（入力データ算出手段）と、周波数分析部２２（周波数分析手段）と、単回帰直線算出部２３（角度情報取得手段）と、判定データ算出部２４と、運転特性判定部２５（変動幅情報取得手段、評価手段）と、渋滞予測部２６と、を備えている。
機器制御部１７は、入力データ算出部２１（入力データ算出手段）と、周波数分析部２２（周波数分析手段）と、単回帰直線算出部２３（角度情報取得手段）と、判定データ算出部２４と、運転特性判定部２５（変動幅情報取得手段、評価手段）と、渋滞予測部２６と、を備えている。
入力データ算出部２１は、３次元加速度センサ１４によって検出されたＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の各軸方向の加速度を用いて３次元空間における加速度のベクター（加速度ベクター）Ａを算出する。そして、サンプリング周期ΔＴなどの時間間隔をおいた２つの異なるタイミングの加速度ベクターＡの差分（加速度ベクター差分）ΔＡのノルムｕを、周波数分析部２２に入力する入力データとして算出する。
図２に示すように、入力データ算出部２１は、例えば、適宜の時刻ｔの加速度ベクターＡ（ｔ）＝（ａｘｔ，ａｙｔ，ａｚｔ）と、この時刻ｔよりもサンプリング周期ΔＴだけ以前の時刻ｔ−ΔＴの加速度ベクターＡ（ｔ−ΔＴ）＝（ａｘｔ−ΔＴ，ａｙｔ−ΔＴ，ａｚｔ−ΔＴ）とによって、加速度ベクター差分ΔＡ＝Ａ（ｔ）−Ａ（ｔ−ΔＴ）を算出する。そして、下記数式（１）に示すように、加速度ベクター差分ΔＡのノルムｕｔを算出する。
なお、３次元加速度センサ１４によって検出されたＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の各軸方向の加速度の情報を格納可能なバッファ（図示略）のバッファサイズ、つまり加速度の情報のサンプル数は、例えば表示装置１６に表示される適宜の設定画面などにおいて操作者によって適宜に設定可能とされている。
図２に示すように、入力データ算出部２１は、例えば、適宜の時刻ｔの加速度ベクターＡ（ｔ）＝（ａｘｔ，ａｙｔ，ａｚｔ）と、この時刻ｔよりもサンプリング周期ΔＴだけ以前の時刻ｔ−ΔＴの加速度ベクターＡ（ｔ−ΔＴ）＝（ａｘｔ−ΔＴ，ａｙｔ−ΔＴ，ａｚｔ−ΔＴ）とによって、加速度ベクター差分ΔＡ＝Ａ（ｔ）−Ａ（ｔ−ΔＴ）を算出する。そして、下記数式（１）に示すように、加速度ベクター差分ΔＡのノルムｕｔを算出する。
なお、３次元加速度センサ１４によって検出されたＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の各軸方向の加速度の情報を格納可能なバッファ（図示略）のバッファサイズ、つまり加速度の情報のサンプル数は、例えば表示装置１６に表示される適宜の設定画面などにおいて操作者によって適宜に設定可能とされている。
周波数分析部２２は、入力データ算出部２１によって算出された入力データに対して周波数分析を行ない、周波数に対応するパワースペクトル（加速度スペクトル）を算出する。
例えば、周波数分析部２２は、周波数分析に対する入力データの入出力点数および自己相関の遅れ数を用いて、入力データの自己相関を算出する。そして、自己相関に高速フーリエ変換を行なうことによって加速度スペクトルを算出する。なお、周波数分析に対する入力データの入出力点数および自己相関の遅れ数と、自己相関の入力値から平均値を引くか否かの選択とは、例えば表示装置１６に表示される適宜の設定画面などにおいて操作者によって設定可能とされている。
例えば、周波数分析部２２は、サンプリング周期ΔＴにて入力データ算出部２１によって算出される入力データの入出力点数において自己相関の算出および高速フーリエ変換を行なうことによって、所定期間の加速度スペクトルを算出する。
例えば、周波数分析部２２は、周波数分析に対する入力データの入出力点数および自己相関の遅れ数を用いて、入力データの自己相関を算出する。そして、自己相関に高速フーリエ変換を行なうことによって加速度スペクトルを算出する。なお、周波数分析に対する入力データの入出力点数および自己相関の遅れ数と、自己相関の入力値から平均値を引くか否かの選択とは、例えば表示装置１６に表示される適宜の設定画面などにおいて操作者によって設定可能とされている。
例えば、周波数分析部２２は、サンプリング周期ΔＴにて入力データ算出部２１によって算出される入力データの入出力点数において自己相関の算出および高速フーリエ変換を行なうことによって、所定期間の加速度スペクトルを算出する。
単回帰直線算出部２３は、周波数分析部２２によって算出された加速度スペクトルの所定周波数範囲での単回帰直線を算出し、この単回帰直線の傾きを角度（スペクトル角度）の情報に変換する。
例えば、カオス理論では渋滞の予測に対して高周波数よりも低周波数のパワースペクトルの影響が大きい。このため、図３に示すように、単回帰直線算出部２３は、所定周波数ｆｂ以下の低周波領域（例えば、下限周波数ｆａ以上かつ所定周波数ｆｂ以下の周波数領域）の加速度スペクトルに対して最小二乗法などによって単回帰直線Ｌを算出する。そして、算出した単回帰直線Ｌの傾き（つまり、周波数の軸方向を傾きがゼロであるとして、この軸方向に対する傾き）を角度（スペクトル角度）θの情報に変換する。
例えば、カオス理論では渋滞の予測に対して高周波数よりも低周波数のパワースペクトルの影響が大きい。このため、図３に示すように、単回帰直線算出部２３は、所定周波数ｆｂ以下の低周波領域（例えば、下限周波数ｆａ以上かつ所定周波数ｆｂ以下の周波数領域）の加速度スペクトルに対して最小二乗法などによって単回帰直線Ｌを算出する。そして、算出した単回帰直線Ｌの傾き（つまり、周波数の軸方向を傾きがゼロであるとして、この軸方向に対する傾き）を角度（スペクトル角度）θの情報に変換する。
例えば、このスペクトル角度θがマイナス方向（加速度スペクトルの減少方向）に増大するほど（つまり、マイナスの符号で絶対値が増大するほど）、加速および減速の動的時間応答の遅れが増大傾向に変化し、速度のばらつきが増大する。これによって、車両のエネルギー効率（燃費または電費など）を優先させる運転領域を限定することが困難となり、渋滞が発生し易くなるとともにエネルギー効率が低下する。
例えば、スペクトル角度θの絶対値が小さい場合は、運転特性評価装置１０とともに移動する車両が先行車両から受ける衝撃波（振動、ゆらぎ）が小さい場合に相当し、先行車両に対する反応遅れが小さく、車間距離が長くなって車群が形成され難い、すなわち渋滞に至る可能性が小さい場合に相当する。
逆に、スペクトル角度θの絶対値が大きい場合は、運転特性評価装置１０とともに移動する車両が先行車両から受ける衝撃波（振動、ゆらぎ）が大きい場合に相当し、先行車両に対する反応遅れが大きく、車群が密になりやすく、すなわち渋滞に至る可能性が大きい場合に相当する。なお、ここで言う衝撃波（振動、ゆらぎ）とは、車両が加速および減速の動作を繰り返すことにより、この動作（前後の動き）を後方の車両に一種の振動として伝播させることを意味する。
例えば、スペクトル角度θの絶対値が小さい場合は、運転特性評価装置１０とともに移動する車両が先行車両から受ける衝撃波（振動、ゆらぎ）が小さい場合に相当し、先行車両に対する反応遅れが小さく、車間距離が長くなって車群が形成され難い、すなわち渋滞に至る可能性が小さい場合に相当する。
逆に、スペクトル角度θの絶対値が大きい場合は、運転特性評価装置１０とともに移動する車両が先行車両から受ける衝撃波（振動、ゆらぎ）が大きい場合に相当し、先行車両に対する反応遅れが大きく、車群が密になりやすく、すなわち渋滞に至る可能性が大きい場合に相当する。なお、ここで言う衝撃波（振動、ゆらぎ）とは、車両が加速および減速の動作を繰り返すことにより、この動作（前後の動き）を後方の車両に一種の振動として伝播させることを意味する。
判定データ算出部２４は、単回帰直線算出部２３によって算出された角度の情報を用いて、時間に応じた角度の変化を示す情報（例えば、角度の値が維持される持続時間の情報、角度の絶対値がゼロに収束するのに要する収束時間の情報など）を、渋滞予測部２６に入力する判定データとして算出する。
判定データ算出部２４は、例えば下記数式（２）に示すように、判定区間Ｎ（Ｎは自然数）および角度閾値θＴと、判定区間Ｎで単回帰直線算出部２３によって算出された角度θｊ（ｊはＮ以下の自然数）とによって、判定データＳＮを算出する。なお、判定区間Ｎおよび角度閾値θＴは、例えば表示装置１６に表示される適宜の設定画面などにおいて操作者によって設定可能とされている。そして、判定区間Ｎは、例えば操作者によって適宜に設定可能な期間に対応する角度の情報の点数、つまり、この期間に単回帰直線算出部２３によって算出された角度の情報の点数である。
例えば、判定データ算出部２４は、サンプリング周期ΔＴにて単回帰直線算出部２３によって算出される角度θｊ（１≦ｊ≦Ｎ）に基づき、所定期間に相当する判定区間Ｎの判定データＳＮを算出する。なお、角度閾値θＴは、操作者によって任意の値を設定可能であり、例えば、一般的に（１／ｆ）ゆらぎ特性として知られている「−４５度」、または「−４５度」以外の他の値などである。
判定データ算出部２４は、例えば下記数式（２）に示すように、判定区間Ｎ（Ｎは自然数）および角度閾値θＴと、判定区間Ｎで単回帰直線算出部２３によって算出された角度θｊ（ｊはＮ以下の自然数）とによって、判定データＳＮを算出する。なお、判定区間Ｎおよび角度閾値θＴは、例えば表示装置１６に表示される適宜の設定画面などにおいて操作者によって設定可能とされている。そして、判定区間Ｎは、例えば操作者によって適宜に設定可能な期間に対応する角度の情報の点数、つまり、この期間に単回帰直線算出部２３によって算出された角度の情報の点数である。
例えば、判定データ算出部２４は、サンプリング周期ΔＴにて単回帰直線算出部２３によって算出される角度θｊ（１≦ｊ≦Ｎ）に基づき、所定期間に相当する判定区間Ｎの判定データＳＮを算出する。なお、角度閾値θＴは、操作者によって任意の値を設定可能であり、例えば、一般的に（１／ｆ）ゆらぎ特性として知られている「−４５度」、または「−４５度」以外の他の値などである。
上記数式（２）の判定データＳＮは、判定区間Ｎに対応する所定期間での加速および減速の総パワーと、所定の角度閾値θＴに対応する所定閾値との比較を示している。例えば、この総パワーが所定閾値を超えた場合には、渋滞が発生し易くなるとともに車両のエネルギー効率（燃費または電費など）が低下する。
例えば図４に示す時刻ｔａから時刻ｔｂの期間における加速度およびスペクトル角度の変動および平均的挙動のように、車両の停止状態から適度な加速によって定速走行に移行する場合などにおいては、加速度の変動が小さい。そして、一時的にスペクトル角度の絶対値が増大したとしても、直ぐにゼロに向かい収束するので、加速および減速の総パワーは小さな値となる。
また、例えば図４に示す時刻ｔａから時刻ｔｂの期間における加速度およびスペクトル角度の変動および平均的挙動のように、車両の定速走行もしくはエンジンブレーキなどによって緩やかに減速する場合などにおいては、加速度の変動が小さい。そして、スペクトル角度の絶対値は小さな値を維持するので、加速および減速の総パワーは小さな値となる。この場合、たとえ振動などによって一時的にスペクトル角度の絶対値が増大したとしても、直ぐにゼロに向かい収束するので、加速および減速の総パワーは小さな値となる。また、例えば３次元加速度センサ１４の検出誤差などに起因して一時的にスペクトル角度の絶対値が増大したとしても、直ぐにゼロに向かい収束するので、加速および減速の総パワーは小さな値となる。
一方、例えば図４に示す時刻ｔｂから時刻ｔｃの期間における加速度およびスペクトル角度の変動および平均的挙動のように、車両の急減速、または加速後に直ぐに減速する場合などにおいては、加速度の変動が大きい。そして、スペクトル角度の絶対値は大きな値となり、ゼロに向かい収束するのに要する時間が長くなるので、加速および減速の総パワーは大きな値となる。
例えば図４に示す時刻ｔａから時刻ｔｂの期間における加速度およびスペクトル角度の変動および平均的挙動のように、車両の停止状態から適度な加速によって定速走行に移行する場合などにおいては、加速度の変動が小さい。そして、一時的にスペクトル角度の絶対値が増大したとしても、直ぐにゼロに向かい収束するので、加速および減速の総パワーは小さな値となる。
また、例えば図４に示す時刻ｔａから時刻ｔｂの期間における加速度およびスペクトル角度の変動および平均的挙動のように、車両の定速走行もしくはエンジンブレーキなどによって緩やかに減速する場合などにおいては、加速度の変動が小さい。そして、スペクトル角度の絶対値は小さな値を維持するので、加速および減速の総パワーは小さな値となる。この場合、たとえ振動などによって一時的にスペクトル角度の絶対値が増大したとしても、直ぐにゼロに向かい収束するので、加速および減速の総パワーは小さな値となる。また、例えば３次元加速度センサ１４の検出誤差などに起因して一時的にスペクトル角度の絶対値が増大したとしても、直ぐにゼロに向かい収束するので、加速および減速の総パワーは小さな値となる。
一方、例えば図４に示す時刻ｔｂから時刻ｔｃの期間における加速度およびスペクトル角度の変動および平均的挙動のように、車両の急減速、または加速後に直ぐに減速する場合などにおいては、加速度の変動が大きい。そして、スペクトル角度の絶対値は大きな値となり、ゼロに向かい収束するのに要する時間が長くなるので、加速および減速の総パワーは大きな値となる。
運転特性判定部２５は、所定時間毎におけるスペクトル角度の平均値（スペクトル角度平均）および速度の平均値（速度平均）の時系列変動の情報を取得および蓄積し、図５（Ａ），（Ｂ）に示すように、スペクトル角度平均および速度平均の組み合わせの頻度分布の情報を生成する。運転特性判定部２５は、例えば、運転特性評価装置１０とともに移動する車両などの移動体に備えられる速度センサなどから出力される信号、または現在位置取得部１３によって検出される現在位置の時系列変化などに基づき、運転特性評価装置１０の速度を取得する。運転特性判定部２５は、例えば、スペクトル角度平均、速度平均、および頻度を、順次、Ｘ軸、Ｙ軸、およびＺ軸に対応付けて、３次元のヒストグラムデータを生成する。
運転特性判定部２５は、スペクトル角度平均および速度平均の情報を、他の情報（例えば、現在位置、走行路の道路種別および混雑状況、並びに日時情報などの少なくとも何れか）と対応付けて蓄積する。運転特性判定部２５は、スペクトル角度平均および速度平均の情報に対応付けた他の情報を用いて、例えば正規化またはグルーピングなどの処理を行なうことによって、他の情報が反映されたスペクトル角度平均および速度平均の頻度分布の情報を生成する。運転特性判定部２５は、例えば正規化の処理では、他の情報の種類（例えば、現在位置、走行路の道路種別および混雑状況、並びに日時情報など）毎に取得される複数の情報に応じて、スペクトル角度平均および速度平均の各々を予め複数段階に区分した数値範囲内に正規化して、スペクトル角度平均および速度平均の頻度分布の情報を生成する。また、運転特性判定部２５は、例えばグルーピングの処理では、他の情報の種類（例えば、現在位置、走行路の道路種別および混雑状況、並びに日時情報など）毎に取得される情報がほぼ同等となるグループ毎にスペクトル角度平均および速度平均の頻度分布の情報を生成する。
運転特性判定部２５は、スペクトル角度平均および速度平均の情報を、他の情報（例えば、現在位置、走行路の道路種別および混雑状況、並びに日時情報などの少なくとも何れか）と対応付けて蓄積する。運転特性判定部２５は、スペクトル角度平均および速度平均の情報に対応付けた他の情報を用いて、例えば正規化またはグルーピングなどの処理を行なうことによって、他の情報が反映されたスペクトル角度平均および速度平均の頻度分布の情報を生成する。運転特性判定部２５は、例えば正規化の処理では、他の情報の種類（例えば、現在位置、走行路の道路種別および混雑状況、並びに日時情報など）毎に取得される複数の情報に応じて、スペクトル角度平均および速度平均の各々を予め複数段階に区分した数値範囲内に正規化して、スペクトル角度平均および速度平均の頻度分布の情報を生成する。また、運転特性判定部２５は、例えばグルーピングの処理では、他の情報の種類（例えば、現在位置、走行路の道路種別および混雑状況、並びに日時情報など）毎に取得される情報がほぼ同等となるグループ毎にスペクトル角度平均および速度平均の頻度分布の情報を生成する。
なお、運転特性判定部２５は、スペクトル角度平均および速度平均の頻度分布の情報を生成する際に、運転特性の評価に寄与しないと判断される状態で取得されるスペクトル角度および速度の情報を除外してもよい。運転特性判定部２５は、例えば、車両の渋滞状態、徐行状態、および停止状態などのように、複数の運転者において運転行動の差異が小さいと認められる状態を、運転特性の評価に寄与しない状態とする。運転特性判定部２５は、例えば、速度の情報、スペクトル角度の情報、判定データＳＮ、および後述する渋滞予測部２６によって算出される渋滞予兆度の情報などの少なくとも何れか１つを用いて、運転特性の評価に寄与しない状態を検知する。
運転特性判定部２５は、スペクトル角度平均および速度平均の頻度分布の情報からスペクトル角度平均の変動幅を取得し、スペクトル角度平均の変動幅に応じて、運転特性評価装置１０とともに移動する車両の運転特性を評価する。運転特性判定部２５は、例えば、スペクトル角度平均および速度平均の頻度分布において、速度平均および頻度の各々が所定条件を満たす領域でのスペクトル角度平均の変動幅を抽出する。
運転特性判定部２５は、スペクトル角度平均の変動幅が減少することに伴い、運転の一貫性が大きくなると判断して、運転特性の良好度が増大傾向に変化するように評価する。
運転特性判定部２５は、スペクトル角度平均の変動幅が増大することに伴い、運転の一貫性が小さくなると判断して、運転特性の良好度が低下傾向に変化するように評価する。運転特性判定部２５は、例えば、スペクトル角度平均の変動幅が大きい場合には、車両が走行路の流れに応じた最適な速度で走行できていない状況であり、加減速が多くなるなどによって、安全運転および燃費の観点で、スペクトル角度平均の変動幅が小さい運転者に比べて、運転特性の良好度が低いと判断する。運転特性判定部２５は、例えば、スペクトル角度平均の変動幅が所定の変動閾値未満である場合に、運転特性が良好であることを示す運転特性良フラグのフラグ値に「１」を設定し、スペクトル角度平均の変動幅が所定の変動閾値以上である場合に、運転特性良フラグのフラグ値に「０」を設定する。運転特性判定部２５は、運転特性良フラグのフラグ値に応じて、運転特性の評価結果を表示装置１６に表示してもよい。
運転特性判定部２５は、スペクトル角度平均の変動幅が減少することに伴い、運転の一貫性が大きくなると判断して、運転特性の良好度が増大傾向に変化するように評価する。
運転特性判定部２５は、スペクトル角度平均の変動幅が増大することに伴い、運転の一貫性が小さくなると判断して、運転特性の良好度が低下傾向に変化するように評価する。運転特性判定部２５は、例えば、スペクトル角度平均の変動幅が大きい場合には、車両が走行路の流れに応じた最適な速度で走行できていない状況であり、加減速が多くなるなどによって、安全運転および燃費の観点で、スペクトル角度平均の変動幅が小さい運転者に比べて、運転特性の良好度が低いと判断する。運転特性判定部２５は、例えば、スペクトル角度平均の変動幅が所定の変動閾値未満である場合に、運転特性が良好であることを示す運転特性良フラグのフラグ値に「１」を設定し、スペクトル角度平均の変動幅が所定の変動閾値以上である場合に、運転特性良フラグのフラグ値に「０」を設定する。運転特性判定部２５は、運転特性良フラグのフラグ値に応じて、運転特性の評価結果を表示装置１６に表示してもよい。
なお、運転特性判定部２５は、スペクトル角度平均および速度平均の情報の蓄積数が所定数（例えば、数日から数週間に亘る蓄積数など）未満では運転特性の評価を行わずに、スペクトル角度平均および速度平均の情報の蓄積数が所定数以上となった場合に運転特性の評価を行なってもよい。
また、運転特性判定部２５は、運転特性の評価結果を位置情報および時刻情報などと対応付けて蓄積することによって、例えばどのような時間帯や走行場所で運転特性が変化するかなどの情報を提示できるように構成されてもよい。
また、運転特性判定部２５は、運転特性の評価結果を位置情報および時刻情報などと対応付けて蓄積することによって、例えばどのような時間帯や走行場所で運転特性が変化するかなどの情報を提示できるように構成されてもよい。
渋滞予測部２６は、単回帰直線算出部２３によって算出されるスペクトル角度θおよび判定データ算出部２４によって算出される判定データＳＮの少なくとも何れか１つに応じて、将来的に渋滞（交通渋滞）が発生する可能性または既に渋滞が発生している可能性を示す渋滞予兆を検知する。この渋滞予兆の大小を示す渋滞予兆度は、運転特性評価装置１０とともに移動する車両の進行方向前方において渋滞となる可能性が高い場合に大きくなり、可能性が低い場合に小さくなる。
渋滞予測部２６は、例えば、スペクトル角度θが所定の角度閾値θＴを超えるか否かを判定するとともに、判定データＳＮが所定の判定閾値（つまり、加速度変化の強さの閾値）を超えるか否かを判定する。そして、スペクトル角度θが角度閾値θＴを超えるとともに判定データＳＮが判定閾値を超える場合には、車両のエネルギー効率（燃費または電費など）が低下する傾向、渋滞が発生し易い状況であると判定する。なお、判定データＳＮに対する所定の判定閾値は、例えば表示装置１６に表示される適宜の設定画面などにおいて操作者によって設定可能とされている。
渋滞予測部２６は、例えば、スペクトル角度θが所定の角度閾値θＴを超えるか否かを判定するとともに、判定データＳＮが所定の判定閾値（つまり、加速度変化の強さの閾値）を超えるか否かを判定する。そして、スペクトル角度θが角度閾値θＴを超えるとともに判定データＳＮが判定閾値を超える場合には、車両のエネルギー効率（燃費または電費など）が低下する傾向、渋滞が発生し易い状況であると判定する。なお、判定データＳＮに対する所定の判定閾値は、例えば表示装置１６に表示される適宜の設定画面などにおいて操作者によって設定可能とされている。
例えば、渋滞予測部２６は、判定データＳＮが判定閾値を超える大きさ（ｘ）と、渋滞予兆度（ｙ）との関係を示す関数（例えば、ｙ＝αｘ＋βなど）を予め求めておき、判定データ算出部２４によって算出された判定データＳＮと判定閾値との組み合わせに対する渋滞予兆度（ｙ）を算出することができる。
また、渋滞予測部２６は、判定データＳＮおよび判定閾値と、対応する渋滞予兆度の値との対応関係を予め作成してテーブルとして記憶しておき、判定データＳＮおよび判定閾値に対する渋滞予兆度をそのテーブルを参照して求めることもできる。
また、渋滞予測部２６は、判定データＳＮおよび判定閾値と、対応する渋滞予兆度の値との対応関係を予め作成してテーブルとして記憶しておき、判定データＳＮおよび判定閾値に対する渋滞予兆度をそのテーブルを参照して求めることもできる。
地図データ記憶部１８は、地図データを記憶する。
地図データは、例えば、運転特性評価装置１０の現在位置の情報に基づくマップマッチングの処理に必要とされる道路上の位置座標を示す道路座標データと、誘導経路の算出に必要とされる道路地図データと、を備えている。道路地図データは、例えば、ノード、リンク、リンクコスト、道路形状、舗装の有無、路面の凹凸の有無、および車両の走行状態などの道路状態、並びに道路種別などを備えている。ノードは、交差点および分岐点などの道路上の所定の地点の緯度および経度からなる座標点である。リンクは、各ノード間を結ぶ線であり、地点間を接続する道路区間である。リンクコストは、リンクに対応する道路区間の距離または道路区間の移動に要する時間を示す情報である。
地図データは、例えば、運転特性評価装置１０の現在位置の情報に基づくマップマッチングの処理に必要とされる道路上の位置座標を示す道路座標データと、誘導経路の算出に必要とされる道路地図データと、を備えている。道路地図データは、例えば、ノード、リンク、リンクコスト、道路形状、舗装の有無、路面の凹凸の有無、および車両の走行状態などの道路状態、並びに道路種別などを備えている。ノードは、交差点および分岐点などの道路上の所定の地点の緯度および経度からなる座標点である。リンクは、各ノード間を結ぶ線であり、地点間を接続する道路区間である。リンクコストは、リンクに対応する道路区間の距離または道路区間の移動に要する時間を示す情報である。
本実施形態による運転特性評価方法を実現する運転特性評価装置１０は上記構成を備えており、次に、運転特性評価装置１０の動作、つまり運転特性評価方法について説明する。
先ず、図６に示すステップＳ０１において、機器制御部１７は、３次元加速度センサ１４によってＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の各軸方向の加速度が検出されたか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合、機器制御部１７は、ステップＳ０１の判定処理を繰り返し実行する。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合、機器制御部１７は、処理をステップＳ０２に進める。
次に、ステップＳ０２において、入力データ算出部２１は、３次元加速度センサ１４によって検出されたＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の各軸方向の加速度を用いて３次元空間における加速度ベクターＡを算出する。そして、サンプリング周期ΔＴの時間間隔をおいた２つの異なるタイミングの加速度ベクターＡの差分（加速度ベクター差分）ΔＡのノルムｕを入力データとして算出する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合、機器制御部１７は、ステップＳ０１の判定処理を繰り返し実行する。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合、機器制御部１７は、処理をステップＳ０２に進める。
次に、ステップＳ０２において、入力データ算出部２１は、３次元加速度センサ１４によって検出されたＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の各軸方向の加速度を用いて３次元空間における加速度ベクターＡを算出する。そして、サンプリング周期ΔＴの時間間隔をおいた２つの異なるタイミングの加速度ベクターＡの差分（加速度ベクター差分）ΔＡのノルムｕを入力データとして算出する。
次に、ステップＳ０３において、周波数分析部２２は、操作者によって適宜に設定可能な入出力点数において、操作者によって適宜に設定可能な遅れ数を用いて入力データの自己相関を算出する。そして、自己相関に高速フーリエ変換を行なうことによってパワースペクトル（加速度スペクトル）を算出する。
次に、ステップＳ０４において、単回帰直線算出部２３は、加速度スペクトルの所定周波数範囲での単回帰直線を算出し、この単回帰直線の傾きを角度（スペクトル角度）θの情報に変換する。
次に、ステップＳ０４において、単回帰直線算出部２３は、加速度スペクトルの所定周波数範囲での単回帰直線を算出し、この単回帰直線の傾きを角度（スペクトル角度）θの情報に変換する。
次に、ステップＳ０５において、運転特性判定部２５は、スペクトル角度の平均値（スペクトル角度平均）および速度の平均値（速度平均）の時系列変動の情報を取得し、スペクトル角度平均および速度平均の組み合わせの頻度分布の情報を取得する。運転特性判定部２５は、スペクトル角度平均および速度平均の頻度分布の情報からスペクトル角度平均の変動幅を取得し、スペクトル角度平均の変動幅が所定の変動閾値未満であるか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合、運転特性判定部２５は、処理をステップＳ０８に進める。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合、運転特性判定部２５は、処理をステップＳ０６に進める。
次に、ステップＳ０６において、運転特性判定部２５は、運転特性が良好であることを示す運転特性良フラグのフラグ値に「１」を設定する。
次に、ステップＳ０７において、運転特性判定部２５は、運転特性が良好であることを示す画面を表示装置１６に表示する。
また、ステップＳ０８において、運転特性判定部２５は、運転特性良フラグのフラグ値に「０」を設定する。
次に、ステップＳ０９において、運転特性判定部２５は、運転特性が良好ではないことを示す画面を表示装置１６に表示する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合、運転特性判定部２５は、処理をステップＳ０８に進める。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合、運転特性判定部２５は、処理をステップＳ０６に進める。
次に、ステップＳ０６において、運転特性判定部２５は、運転特性が良好であることを示す運転特性良フラグのフラグ値に「１」を設定する。
次に、ステップＳ０７において、運転特性判定部２５は、運転特性が良好であることを示す画面を表示装置１６に表示する。
また、ステップＳ０８において、運転特性判定部２５は、運転特性良フラグのフラグ値に「０」を設定する。
次に、ステップＳ０９において、運転特性判定部２５は、運転特性が良好ではないことを示す画面を表示装置１６に表示する。
次に、ステップＳ１０において、渋滞予測部２６は、スペクトル角度θが角度閾値θＴを超えたか否かを判定する。
この判定結果が「ＹＥＳ」の場合、渋滞予測部２６は、処理をステップＳ１１に進める。
一方、この判定結果が「ＮＯ」の場合、渋滞予測部２６は、処理をステップＳ１２に進める。
そして、ステップＳ１１において、渋滞予測部２６は、警報フラグのフラグ値に警報の実行許可を示す「１」を設定する。
また、ステップＳ１２において、渋滞予測部２６は、警報フラグのフラグ値に警報の実行不許可を示す「０」を設定する。
この判定結果が「ＹＥＳ」の場合、渋滞予測部２６は、処理をステップＳ１１に進める。
一方、この判定結果が「ＮＯ」の場合、渋滞予測部２６は、処理をステップＳ１２に進める。
そして、ステップＳ１１において、渋滞予測部２６は、警報フラグのフラグ値に警報の実行許可を示す「１」を設定する。
また、ステップＳ１２において、渋滞予測部２６は、警報フラグのフラグ値に警報の実行不許可を示す「０」を設定する。
そして、ステップＳ１３において、渋滞予測部２６は、スペクトル角度θの情報を用いて、時間に応じたスペクトル角度θの変化を示す情報として、上記数式（２）に示す判定データＳＮを算出する。
次に、ステップＳ１４において、渋滞予測部２６は、判定データＳＮが判定閾値（つまり、加速度変化の強さの閾値）を超えたか否かを判定することなどによって、スペクトル角度θがゼロに向かい収束するのが遅いか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合、渋滞予測部２６は、処理をステップＳ１７に進める。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合、渋滞予測部２６は、処理をステップＳ１５に進める。
そして、ステップＳ１５において、渋滞予測部２６は、警報フラグのフラグ値に警報の実行許可を示す「１」が設定されているか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合、渋滞予測部２６は、処理をステップＳ１７に進める。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合、渋滞予測部２６は、処理をステップＳ１６に進める。
次に、ステップＳ１４において、渋滞予測部２６は、判定データＳＮが判定閾値（つまり、加速度変化の強さの閾値）を超えたか否かを判定することなどによって、スペクトル角度θがゼロに向かい収束するのが遅いか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合、渋滞予測部２６は、処理をステップＳ１７に進める。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合、渋滞予測部２６は、処理をステップＳ１５に進める。
そして、ステップＳ１５において、渋滞予測部２６は、警報フラグのフラグ値に警報の実行許可を示す「１」が設定されているか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合、渋滞予測部２６は、処理をステップＳ１７に進める。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合、渋滞予測部２６は、処理をステップＳ１６に進める。
そして、ステップＳ１６において、渋滞予測部２６は、表示装置１６に所定の警報画面（例えば、後述する図１０（Ｃ）に示す第１インタフェース画面Ｐおよび図１１（Ｃ）に示す第２インタフェース画面Ｑなど）を表示し、スピーカー（図示略）から所定の警報音を出力する。そして、渋滞予測部２６は、一連の処理を終了させる。
また、ステップＳ１７において、渋滞予測部２６は、表示装置１６に所定の通常画面（例えば、後述する図１０（Ａ）に示す第１インタフェース画面Ｐおよび図１１（Ａ）に示す第２インタフェース画面Ｑなど）を表示する。そして、渋滞予測部２６は、一連の処理を終了させる。
また、ステップＳ１７において、渋滞予測部２６は、表示装置１６に所定の通常画面（例えば、後述する図１０（Ａ）に示す第１インタフェース画面Ｐおよび図１１（Ａ）に示す第２インタフェース画面Ｑなど）を表示する。そして、渋滞予測部２６は、一連の処理を終了させる。
なお、表示装置１６に所定の警報画面を表示する場合と、スピーカー（図示略）から所定の警報音を出力する場合とに対して、例えばｍｓ単位などのごく短い時間間隔で警報画面の表示や警報音が出力されることを防ぐために、適宜の抑止時間が設けられていてもよい。なお、適宜の抑止時間は、例えば表示装置１６に表示される適宜の設定画面などにおいて操作者によって適宜に設定可能とされている。この抑止時間によって、連続した警報画面の表示や警報音の出力が禁止可能である。
上述したように、本実施形態の運転特性評価装置１０および運転特性評価方法によれば、スペクトル角度θの時系列変動における変動幅の情報を用いて、車両運転の一貫性の度合いを評価することができ、渋滞発生の原因となる運転特性を適正に評価することができる。
さらに、運転特性判定部２５は、スペクトル角度平均の変動幅に応じて、運転特性の良好度つまり渋滞が発生し難い度合いを適正に評価することができる。
さらに、運転特性判定部２５は、スペクトル角度平均および速度平均の組み合わせの頻度分布から渋滞発生の原因となる運転特性を適正に評価することができる。
さらに、運転特性判定部２５は、スペクトル角度平均の変動幅に応じて、運転特性の良好度つまり渋滞が発生し難い度合いを適正に評価することができる。
さらに、運転特性判定部２５は、スペクトル角度平均および速度平均の組み合わせの頻度分布から渋滞発生の原因となる運転特性を適正に評価することができる。
さらに、運転特性判定部２５は、スペクトル角度平均および速度平均の情報を、運転特性評価装置１０の位置および移動環境（例えば、現在位置、走行路の道路種別および混雑状況など）、並びに日時情報の少なくとも何れか１つに対応付けることにより、異なる条件でのスペクトル角度平均および速度平均の情報を取得することができる。
さらに、運転特性判定部２５は、運転特性評価装置１０の位置および移動環境、並びに日時情報の少なくとも何れか１つに基づく正規化により、異なる条件でのスペクトル角度平均および速度平均の組み合わせの頻度分布を適正に１つのデータにまとめることができる。
また、運転特性判定部２５は、運転特性評価装置１０の位置および移動環境、並びに日時情報の少なくとも何れか１つに基づくグループ分けにより、異なる条件でのスペクトル角度平均および速度平均の組み合わせの頻度分布をグループ毎に用いることができる。
さらに、運転特性判定部２５は、運転特性の評価に寄与しない状態で取得されたスペクトル角度平均および速度平均の情報を除外して運転特性を評価するので、適正な評価を行なうことができる。
さらに、運転特性判定部２５は、運転特性評価装置１０の位置および移動環境、並びに日時情報の少なくとも何れか１つに基づく正規化により、異なる条件でのスペクトル角度平均および速度平均の組み合わせの頻度分布を適正に１つのデータにまとめることができる。
また、運転特性判定部２５は、運転特性評価装置１０の位置および移動環境、並びに日時情報の少なくとも何れか１つに基づくグループ分けにより、異なる条件でのスペクトル角度平均および速度平均の組み合わせの頻度分布をグループ毎に用いることができる。
さらに、運転特性判定部２５は、運転特性の評価に寄与しない状態で取得されたスペクトル角度平均および速度平均の情報を除外して運転特性を評価するので、適正な評価を行なうことができる。
なお、上述した実施形態においては、例えば図７に示す変形例のように、少なくとも一つ以上の運転特性評価装置１０と、運転特性評価装置１０と通信可能なサーバ装置３１とによって、運転特性評価システム３０が構成されてもよい。
この変形例のサーバ装置３１は、サーバ通信装置３２と、サーバ制御部３３と、地図データ記憶部３４と、範囲渋滞予測部３５と、を備えている。
この変形例のサーバ装置３１は、サーバ通信装置３２と、サーバ制御部３３と、地図データ記憶部３４と、範囲渋滞予測部３５と、を備えている。
サーバ通信装置３２は、例えば、無線通信ネットワークシステムを介した無線通信や路側通信機を介した路車間通信などによって、運転特性評価装置１０の機器通信装置１１と双方向に通信可能であって、各種の情報を送受信する。
サーバ制御部３３は、サーバ通信装置３２によって運転特性評価装置１０から受信した各種の情報を範囲渋滞予測部３５に出力する。
なお、この変形例において運転特性評価装置１０は、３次元加速度センサ１４によって検出されたＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の各軸方向の加速度に基づいた情報として、例えば、単回帰直線算出部２３によって算出されたスペクトル角度θ、および判定データ算出部２４によって算出された判定データＳＮと、渋滞予測部２６によって算出された渋滞予兆度の情報と、現在位置取得部１３によって取得された現在位置の情報とを、サーバ装置３１に送信可能である。
なお、この変形例において運転特性評価装置１０は、３次元加速度センサ１４によって検出されたＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の各軸方向の加速度に基づいた情報として、例えば、単回帰直線算出部２３によって算出されたスペクトル角度θ、および判定データ算出部２４によって算出された判定データＳＮと、渋滞予測部２６によって算出された渋滞予兆度の情報と、現在位置取得部１３によって取得された現在位置の情報とを、サーバ装置３１に送信可能である。
地図データ記憶部３４は、地図データを記憶する。
地図データは、例えば、運転特性評価装置１０の現在位置の情報に基づくマップマッチングの処理に必要とされる道路上の位置座標を示す道路座標データと、誘導経路の算出に必要とされる道路地図データと、を備えている。道路地図データは、例えば、ノード、リンク、リンクコスト、道路形状、舗装の有無、路面の凹凸の有無、および車両の走行状態などの道路状態、並びに道路種別などを備えている。ノードは、交差点および分岐点などの道路上の所定の地点の緯度および経度からなる座標点である。リンクは、各ノード間を結ぶ線であり、地点間を接続する道路区間である。リンクコストは、リンクに対応する道路区間の距離または道路区間の移動に要する時間を示す情報である。
地図データは、例えば、運転特性評価装置１０の現在位置の情報に基づくマップマッチングの処理に必要とされる道路上の位置座標を示す道路座標データと、誘導経路の算出に必要とされる道路地図データと、を備えている。道路地図データは、例えば、ノード、リンク、リンクコスト、道路形状、舗装の有無、路面の凹凸の有無、および車両の走行状態などの道路状態、並びに道路種別などを備えている。ノードは、交差点および分岐点などの道路上の所定の地点の緯度および経度からなる座標点である。リンクは、各ノード間を結ぶ線であり、地点間を接続する道路区間である。リンクコストは、リンクに対応する道路区間の距離または道路区間の移動に要する時間を示す情報である。
範囲渋滞予測部３５は、少なくとも一つ以上の運転特性評価装置１０から受信した現在位置の情報に基づく適宜の位置範囲内に対して、例えば、運転特性評価装置１０から受信したスペクトル角度θ、判定データＳＮ、または渋滞予兆度などが、所定の閾値以上である運転特性評価装置１０の数および割合によって、この位置範囲内の渋滞予兆を検知する。そして、この位置範囲内の渋滞予兆の情報を、サーバ通信装置３２を介して、この位置範囲内の運転特性評価装置１０に送信する。
範囲渋滞予測部３５は、少なくとも一つ以上の運転特性評価装置１０から受信した現在位置の情報に基づく適宜の位置範囲内に対して、例えば、運転特性評価装置１０から受信したスペクトル角度平均の変動幅が所定の変動閾値未満である運転特性評価装置１０の数および割合によって、この位置範囲内の運転特性を評価する。そして、この位置範囲内の運転特性の情報を、サーバ通信装置３２を介して、この位置範囲内の運転特性評価装置１０に送信する。
この変形例による運転特性評価方法を実現する運転特性評価システム３０は上記構成を備えており、次に、運転特性評価システム３０の動作、特に運転特性評価装置１０の動作について説明する。
先ず、図８に示すステップＳ２１において、サーバ制御部３３は、運転特性評価装置１０が、無線通信ネットワークシステムなどの通信ネットワークに接続され、この通信ネットワークを介して、通信不良など無しに、サーバ装置３１に適正に接続可能であるか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合、サーバ制御部３３は、ステップＳ２１の処理を繰り返し実行する。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合、サーバ制御部３３は、処理をステップＳ２２に進める。
この判定結果が「ＮＯ」の場合、サーバ制御部３３は、ステップＳ２１の処理を繰り返し実行する。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合、サーバ制御部３３は、処理をステップＳ２２に進める。
そして、ステップＳ２２において、サーバ制御部３３は、操作者による指示などによってサーバ装置３１などの外部の装置とは独立したスタンドアローン動作の実行指示が発生していないか否かを判定する。
この判定結果が「ＹＥＳ」の場合、つまりスタンドアローン動作の実行指示が無い場合、サーバ制御部３３は、処理をステップＳ２３に進める。このステップＳ２３において、サーバ制御部３３は、後述するネットワーク動作を実行し、処理を終了させる。
一方、この判定結果が「ＮＯ」の場合、サーバ制御部３３は、処理をステップＳ２４に進める。このステップＳ２４において、サーバ制御部３３は、スタンドアローン動作として、上述した実施形態でのステップＳ０１からステップＳ１７の処理を実行する。
この判定結果が「ＹＥＳ」の場合、つまりスタンドアローン動作の実行指示が無い場合、サーバ制御部３３は、処理をステップＳ２３に進める。このステップＳ２３において、サーバ制御部３３は、後述するネットワーク動作を実行し、処理を終了させる。
一方、この判定結果が「ＮＯ」の場合、サーバ制御部３３は、処理をステップＳ２４に進める。このステップＳ２４において、サーバ制御部３３は、スタンドアローン動作として、上述した実施形態でのステップＳ０１からステップＳ１７の処理を実行する。
以下に、上述したステップＳ２３でのネットワーク動作について説明する。
先ず、図９に示すステップＳ３１において、機器制御部１７は、所定の通信インジケータ表示を、表示装置１６に表示する。機器制御部１７は、通信インジケータ表示を、運転特性評価装置１０が、無線通信ネットワークシステムなどの通信ネットワークに接続され、この通信ネットワークを介して、通信不良など無しに、サーバ装置３１に適正に接続可能であることを示す表示とする。
先ず、図９に示すステップＳ３１において、機器制御部１７は、所定の通信インジケータ表示を、表示装置１６に表示する。機器制御部１７は、通信インジケータ表示を、運転特性評価装置１０が、無線通信ネットワークシステムなどの通信ネットワークに接続され、この通信ネットワークを介して、通信不良など無しに、サーバ装置３１に適正に接続可能であることを示す表示とする。
次に、ステップＳ３２において、機器制御部１７は、３次元加速度センサ１４によってＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の各軸方向の加速度が検出され、かつ現在位置取得部１３によって現在位置の情報が取得されたか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合、機器制御部１７は、ステップＳ３２の判定処理を繰り返し実行する。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合、機器制御部１７は、処理をステップＳ３３に進める。
次に、ステップＳ３３において、入力データ算出部２１は、３次元加速度センサ１４によって検出されたＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の各軸方向の加速度を用いて３次元空間における加速度ベクターＡを算出する。そして、サンプリング周期ΔＴの時間間隔をおいた２つの異なるタイミングの加速度ベクターＡの差分（加速度ベクター差分）ΔＡのノルムｕを入力データとして算出する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合、機器制御部１７は、ステップＳ３２の判定処理を繰り返し実行する。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合、機器制御部１７は、処理をステップＳ３３に進める。
次に、ステップＳ３３において、入力データ算出部２１は、３次元加速度センサ１４によって検出されたＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の各軸方向の加速度を用いて３次元空間における加速度ベクターＡを算出する。そして、サンプリング周期ΔＴの時間間隔をおいた２つの異なるタイミングの加速度ベクターＡの差分（加速度ベクター差分）ΔＡのノルムｕを入力データとして算出する。
次に、ステップＳ３４において、周波数分析部２２は、操作者によって適宜に設定可能な入出力点数において、操作者によって適宜に設定可能な遅れ数を用いて入力データの自己相関を算出する。そして、自己相関に高速フーリエ変換を行なうことによってパワースペクトル（加速度スペクトル）を算出する。
次に、ステップＳ３５において、単回帰直線算出部２３は、加速度スペクトルの所定周波数範囲での単回帰直線を算出し、この単回帰直線の傾きを角度（スペクトル角度）θの情報に変換する。
次に、ステップＳ３６において、運転特性判定部２５は、スペクトル角度平均および速度平均の頻度分布の情報からスペクトル角度平均の変動幅の情報を取得する。
次に、ステップＳ３７において、渋滞予測部２６は、スペクトル角度θの情報を用いて、時間に応じたスペクトル角度θの変化を示す情報として、上記数式（２）に示す判定データＳＮを算出する。
次に、ステップＳ３５において、単回帰直線算出部２３は、加速度スペクトルの所定周波数範囲での単回帰直線を算出し、この単回帰直線の傾きを角度（スペクトル角度）θの情報に変換する。
次に、ステップＳ３６において、運転特性判定部２５は、スペクトル角度平均および速度平均の頻度分布の情報からスペクトル角度平均の変動幅の情報を取得する。
次に、ステップＳ３７において、渋滞予測部２６は、スペクトル角度θの情報を用いて、時間に応じたスペクトル角度θの変化を示す情報として、上記数式（２）に示す判定データＳＮを算出する。
次に、ステップＳ３８において、機器制御部１７は、スペクトル角度平均の変動幅の情報、スペクトル角度θ、判定データＳＮ、渋滞予測部２６によって算出された渋滞予兆度の情報、および現在位置の情報を、機器通信装置１１を介してサーバ装置３１に送信する。
次に、ステップＳ３９において、機器制御部１７は、サーバ装置３１によって検知された適宜の位置範囲内の運転特性の情報および渋滞予兆の情報を、サーバ装置３１から受信したか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合、機器制御部１７は、一連の処理を終了する。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合、機器制御部１７は、処理をステップＳ４０に進める。このステップＳ４０において、機器制御部１７は、サーバ装置３１から受信した適宜の位置範囲内の運転特性の情報または渋滞予兆の情報に応じた表示画面を表示装置１６に表示し、リターンに進む。
次に、ステップＳ３９において、機器制御部１７は、サーバ装置３１によって検知された適宜の位置範囲内の運転特性の情報および渋滞予兆の情報を、サーバ装置３１から受信したか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合、機器制御部１７は、一連の処理を終了する。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合、機器制御部１７は、処理をステップＳ４０に進める。このステップＳ４０において、機器制御部１７は、サーバ装置３１から受信した適宜の位置範囲内の運転特性の情報または渋滞予兆の情報に応じた表示画面を表示装置１６に表示し、リターンに進む。
この変形例に係る運転特性評価システム３０および運転特性評価方法によれば、適宜の位置範囲内において、各運転特性評価装置１０のスペクトル角度平均の変動幅に加えて運転特性評価装置１０とともに移動する車両などの複数の移動体の状態も考慮しつつ、統括的に運転特性を評価することができる。さらに、この位置範囲内の運転特性の情報を各運転特性評価装置１０に提供することにより、運転特性評価装置１０とともに移動する車両などの複数の移動体で連動して効率的に運転特性を向上させることができる。
なお、上述した実施形態および変形例において、運転特性判定部２５は、所定時間毎におけるスペクトル角度の平均値（スペクトル角度平均）および速度の平均値（速度平均）の時系列変動の情報を用いて運転特性を評価するとしたが、これに限定されない。運転特性判定部２５は、例えば、スペクトル角度平均および速度平均の代わりに、所定時間毎におけるスペクトル角度および速度を用いて運転特性を評価してもよい。
なお、上述した実施形態および変形例において、運転特性判定部２５は、スペクトル角度平均および速度平均の頻度分布の情報からスペクトル角度平均の変動幅を取得するとしたが、これに限定されない。運転特性判定部２５は、例えば、速度平均によらずに、スペクトル角度平均のみの頻度分布の情報から変動幅を取得してもよい。また、運転特性判定部２５は、例えば、速度平均に加えてまたは速度平均の代わりに、他のパラメータを用いた頻度分布の情報からスペクトル角度平均の変動幅を取得してもよい。
なお、上述した実施形態および変形例において、運転特性評価装置１０は、操作者によって適宜に選択可能な複数のインタフェース画面（例えば、図１０（Ａ）〜（Ｄ）に示す第１インタフェース画面Ｐおよび図１１（Ａ）〜（Ｄ）に示す第２インタフェース画面Ｑなど）において、渋滞予測部２６によって検知された渋滞予兆または算出された渋滞予兆度を、複数段階（例えば、３段階など）で表示装置１６に表示可能である。
例えば、図１０（Ａ）に示す第１インタフェース画面Ｐおよび図１１（Ａ）に示す第２インタフェース画面Ｑは、車両の停止状態または定速運転時などのように、加速度変化が無いまたは所定程度以下であることによって、スペクトル角度の絶対値がゼロまたはゼロ付近の所定値以下である場合に表示される。図１０（Ａ）に示す第１インタフェース画面Ｐは、例えば、安定を示す所定色（例えば、明るい緑色など）の楕円体などの図形Ｐａ１および小さな波高の波の図形Ｐｂ１を備えている。また、図１１（Ａ）に示す第２インタフェース画面Ｑは、例えば、安定を示す所定色（例えば、明るい緑色など）のクローバーなどの図形Ｑａ１および小さな波高の波の図形Ｑｂ１を備えている。
例えば、図１０（Ｂ）に示す第１インタフェース画面Ｐおよび図１１（Ｂ）に示す第２インタフェース画面Ｑは、車両の緩やかな加速または減速時、エンジンブレーキの作動時などのように、通常の運転時であることによって、たとえ振動などによって一時的にスペクトル角度の絶対値が増大したとしても、直ぐにゼロに向かい収束する場合に表示される。図１０（Ｂ）に示す第１インタフェース画面Ｐは、例えば、通常状態を示す所定色（例えば、暗い緑色など）の楕円体などの図形Ｐａ２およびやや大きな波高の波の図形Ｐｂ２を備えている。また、図１１（Ｂ）に示す第２インタフェース画面Ｑは、例えば、通常状態を示す所定色（例えば、暗い緑色など）のクローバーなどの図形Ｑａ２およびやや大きな波高の波の図形Ｑｂ２を備えている。
例えば、図１０（Ｃ）に示す第１インタフェース画面Ｐおよび図１１（Ｃ）に示す第２インタフェース画面Ｑは、車両の急発進時、急制動時、加速および減速の頻繁な繰り返し時などにように、加速度変化が所定変化以上に大きいことによって、スペクトル角度の絶対値が大きな値となり、ゼロに向かい収束するのに要する時間が長くなる場合に表示される。図１０（Ｃ）に示す第１インタフェース画面Ｐは、例えば、不安定を示す所定色（例えば、青色など）の楕円体などの図形Ｐａ３および大きな波高の波の図形Ｐｂ３を備えている。また、図１１（Ｃ）に示す第２インタフェース画面Ｑは、例えば、不安定を示す所定色（例えば、青色など）のクローバーなどの図形Ｑａ３および大きな波高の波の図形Ｑｂ３を備えている。
また、運転特性評価装置１０が、無線通信ネットワークシステムなどの通信ネットワークに接続され、この通信ネットワークを介して、通信不良など無しに、サーバ装置３１に適正に接続可能である場合には、例えば、図１０（Ｄ）に示す第１インタフェース画面Ｐおよび図１１（Ｄ）に示す第２インタフェース画面Ｑのように、所定の通信インジケータ表示Ｐｃ，Ｑｃが表示される。
なお、上述の実施形態および変形例に係る運転特性評価装置１０と、運転特性評価システム３０のサーバ装置３１とは、専用のハードウェアにより実現されるものであってもよいし、また、運転特性評価装置１０およびサーバ装置３１の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより運転特性評価装置１０およびサーバ装置３１として動作させるようにしてもよい。なお、ここで言うコンピュータシステムとは、ＯＳや周辺機器などのハードウェアを含むものとする。また、コンピュータシステムは、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）を備えたＷＷＷシステムも含むものとする。
また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭなどの可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスクなどの記憶装置のことをいう。さらに、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、インターネットなどのネットワークや電話回線などの通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間にプログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置などに格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する伝送媒体は、インターネットなどのネットワーク（通信網）や電話回線などの通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。
さらに、前述した機能をコンピュータシステムに既に記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。
さらに、前述した機能をコンピュータシステムに既に記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
上述の実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。上述の新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。上述の実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。例えば、上記の実施形態では、サーバ装置３１を１つの装置として構成した例を示したが複数の装置を通信回線などで接続して構成してもよい。
１０ 運転特性評価装置（電子機器）
１２ 測位信号受信器
１３ 現在位置取得部（現在位置情報取得手段）
１４ ３次元加速度センサ（加速度情報取得手段）
１５ 入力デバイス
１６ 表示装置
１７ 機器制御部
２１ 入力データ算出部（入力データ算出手段）
２２ 周波数分析部（周波数分析手段）
２３ 単回帰直線算出部（角度情報取得手段）
２４ 判定データ算出部
２５ 運転特性判定部（変動幅情報取得手段、評価手段）
２６ 渋滞予測部
３０ 運転特性評価システム（渋滞予兆検知システム）
３１ サーバ装置
３５ 範囲渋滞予測部
１２ 測位信号受信器
１３ 現在位置取得部（現在位置情報取得手段）
１４ ３次元加速度センサ（加速度情報取得手段）
１５ 入力デバイス
１６ 表示装置
１７ 機器制御部
２１ 入力データ算出部（入力データ算出手段）
２２ 周波数分析部（周波数分析手段）
２３ 単回帰直線算出部（角度情報取得手段）
２４ 判定データ算出部
２５ 運転特性判定部（変動幅情報取得手段、評価手段）
２６ 渋滞予測部
３０ 運転特性評価システム（渋滞予兆検知システム）
３１ サーバ装置
３５ 範囲渋滞予測部
Claims (22)
- ３次元空間の直交座標系を成す第１から第３軸の各軸方向の加速度の情報を取得する加速度情報取得手段を備える電子機器が実行する運転特性評価方法であって、
前記電子機器が、前記加速度情報取得手段によって取得された前記加速度の情報を用いて前記３次元空間における加速度のベクターを算出し、２つの異なるタイミングの前記ベクターの差分のノルムを入力データとして算出する入力データ算出ステップと、
前記電子機器が、前記入力データの自己相関を算出し、前記自己相関にフーリエ変換を行なうことによってパワースペクトルを算出する周波数分析ステップと、
前記電子機器が、前記パワースペクトルを角度情報に変換する角度情報取得ステップと、
前記電子機器が、前記角度情報の時系列変動における変動幅の情報を取得する変動幅情報取得ステップと、
前記電子機器が、前記変動幅の情報に応じて前記電子機器とともに移動する移動体の運転特性を評価する評価ステップと、
を含む、
ことを特徴とする運転特性評価方法。 - 前記電子機器が、前記評価ステップにおいて、前記変動幅が減少することに伴い、前記運転特性の良好度が増大傾向に変化するように評価し、前記変動幅が増大することに伴い、前記運転特性の良好度が低下傾向に変化するように評価する、
ことを特徴とする請求項１に記載の運転特性評価方法。 - 前記電子機器が、前記変動幅情報取得ステップにおいて、前記角度情報および前記電子機器の速度を時系列で取得し、前記角度情報および前記電子機器の速度の組み合わせの頻度分布から前記変動幅の情報を取得する、
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の運転特性評価方法。 - 前記電子機器が、前記変動幅情報取得ステップにおいて、前記電子機器の位置、前記電子機器の移動環境、および日時の情報の少なくとも何れか１つに対応付けて前記角度情報および前記電子機器の速度を取得する、
ことを特徴とする請求項３に記載の運転特性評価方法。 - 前記電子機器が、前記変動幅情報取得ステップにおいて、前記電子機器の位置、前記電子機器の移動環境、および日時の情報の少なくとも何れか１つに基づいて、前記角度情報および前記電子機器の速度を正規化することによって、前記角度情報および前記電子機器の速度の組み合わせの頻度分布を生成する、
ことを特徴とする請求項４に記載の運転特性評価方法。 - 前記電子機器が、前記変動幅情報取得ステップにおいて、前記電子機器の位置、前記電子機器の移動環境、および日時の情報の少なくとも何れか１つに基づいて、前記角度情報および前記電子機器の速度をグループ分けすることによって、前記角度情報および前記電子機器の速度の組み合わせの頻度分布をグループ毎に生成する、
ことを特徴とする請求項４に記載の運転特性評価方法。 - 前記電子機器が、前記評価ステップにおいて、前記電子機器の速度、前記角度情報、および前記角度情報の時間に応じた変化の情報のうちの少なくとも何れか１つに基づいて、前記運転特性の評価に寄与しない状態を検知し、
前記変動幅の情報のうちから前記運転特性の評価に寄与しない状態で取得された前記変動幅の情報を除外して、前記移動体の運転特性を評価する、
ことを特徴とする請求項１から請求項６の何れか１つに記載の運転特性評価方法。 - サーバ装置と、３次元空間の直交座標系を成す第１から第３軸の各軸方向の加速度の情報を取得する加速度情報取得手段および現在位置の情報を取得する現在位置情報取得手段を備える電子機器と、を備える運転特性評価システムが実行する運転特性評価方法であって、
前記電子機器が、前記加速度情報取得手段によって取得された前記加速度の情報を用いて前記３次元空間における加速度のベクターを算出し、２つの異なるタイミングの前記ベクターの差分のノルムを入力データとして算出する入力データ算出ステップと、
前記電子機器が、前記入力データの自己相関を算出し、前記自己相関にフーリエ変換を行なうことによってパワースペクトルを算出する周波数分析ステップと、
前記電子機器が、前記パワースペクトルを角度情報に変換する角度情報取得ステップと、
前記電子機器が、前記角度情報の時系列変動における変動幅の情報を取得する変動幅情報取得ステップと、
前記電子機器が、前記変動幅の情報と、前記現在位置情報取得手段によって取得された前記現在位置の情報とを、前記サーバ装置に送信する電子機器送信ステップと、
前記サーバ装置が、少なくとも１つ以上の前記電子機器から受信した前記現在位置の情報、および前記変動幅の情報を用いて、適宜の位置範囲内における前記変動幅の情報が所定条件である前記電子機器の数および割合によって、前記位置範囲内の前記電子機器とともに移動する移動体の運転特性を検知する位置範囲運転特性検知ステップと、
前記サーバ装置が、前記位置範囲内の運転特性の情報を前記位置範囲内の前記電子機器に送信するサーバ送信ステップと、
を含む、
運転特性評価方法。 - ３次元空間の直交座標系を成す第１から第３軸の各軸方向の加速度の情報を取得する加速度情報取得手段を備える電子機器を構成するコンピュータを、
前記加速度情報取得手段によって取得された前記加速度の情報を用いて前記３次元空間における加速度のベクターを算出し、２つの異なるタイミングの前記ベクターの差分のノルムを入力データとして算出する入力データ算出手段と、
前記入力データ算出手段によって算出された前記入力データの自己相関を算出し、前記自己相関にフーリエ変換を行なうことによってパワースペクトルを算出する周波数分析手段と、
前記周波数分析手段によって算出された前記パワースペクトルを角度情報に変換する角度情報取得手段と、
前記角度情報の時系列変動における変動幅の情報を取得する変動幅情報取得手段と、
前記変動幅の情報に応じて前記電子機器とともに移動する移動体の運転特性を評価する評価手段と、
として機能させる、
ことを特徴とするプログラム。 - 前記評価手段は、前記変動幅が減少することに伴い、前記運転特性の良好度が増大傾向に変化するように評価し、前記変動幅が増大することに伴い、前記運転特性の良好度が低下傾向に変化するように評価する、
ことを特徴とする請求項９に記載のプログラム。 - 前記変動幅情報取得手段は、前記角度情報および前記電子機器の速度を時系列で取得し、前記角度情報および前記電子機器の速度の組み合わせの頻度分布から前記変動幅の情報を取得する、
ことを特徴とする請求項９または請求項１０に記載のプログラム。 - 前記変動幅情報取得手段は、前記電子機器の位置、前記電子機器の移動環境、および日時の情報の少なくとも何れか１つに対応付けて前記角度情報および前記電子機器の速度を取得する、
ことを特徴とする請求項１１に記載のプログラム。 - 前記変動幅情報取得手段は、前記電子機器の位置、前記電子機器の移動環境、および日時の情報の少なくとも何れか１つに基づいて、前記角度情報および前記電子機器の速度を正規化することによって、前記角度情報および前記電子機器の速度の組み合わせの頻度分布を生成する、
ことを特徴とする請求項１２に記載のプログラム。 - 前記変動幅情報取得手段は、前記電子機器の位置、前記電子機器の移動環境、および日時の情報の少なくとも何れか１つに基づいて、前記角度情報および前記電子機器の速度をグループ分けすることによって、前記角度情報および前記電子機器の速度の組み合わせの頻度分布をグループ毎に生成する、
ことを特徴とする請求項１２に記載のプログラム。 - 前記評価手段は、前記電子機器の速度、前記角度情報、および前記角度情報の時間に応じた変化の情報のうちの少なくとも何れか１つに基づいて、前記運転特性の評価に寄与しない状態を検知し、
前記変動幅の情報のうちから前記運転特性の評価に寄与しない状態で取得された前記変動幅の情報を除外して、前記移動体の運転特性を評価する、
ことを特徴とする請求項９から請求項１４の何れか１つに記載のプログラム。 - ３次元空間の直交座標系を成す第１から第３軸の各軸方向における電子機器の加速度の情報を取得する加速度情報取得手段と、
前記加速度情報取得手段によって取得された前記加速度の情報を用いて前記３次元空間における加速度のベクターを算出し、２つの異なるタイミングの前記ベクターの差分のノルムを入力データとして算出する入力データ算出手段と、
前記入力データ算出手段によって算出された前記入力データの自己相関を算出し、前記自己相関にフーリエ変換を行なうことによってパワースペクトルを算出する周波数分析手段と、
前記周波数分析手段によって算出された前記パワースペクトルを角度情報に変換する角度情報取得手段と、
前記角度情報の時系列変動における変動幅の情報を取得する変動幅情報取得手段と、
前記変動幅の情報に応じて前記電子機器とともに移動する移動体の運転特性を評価する評価手段と、
を備える、
ことを特徴とする運転特性評価装置。 - 前記評価手段は、前記変動幅が減少することに伴い、前記運転特性の良好度が増大傾向に変化するように評価し、前記変動幅が増大することに伴い、前記運転特性の良好度が低下傾向に変化するように評価する、
ことを特徴とする請求項１６に記載の運転特性評価装置。 - 前記変動幅情報取得手段は、前記角度情報および前記電子機器の速度を時系列で取得し、前記角度情報および前記電子機器の速度の組み合わせの頻度分布から前記変動幅の情報を取得する、
ことを特徴とする請求項１６または請求項１７に記載の運転特性評価装置。 - 前記変動幅情報取得手段は、前記電子機器の位置、前記電子機器の移動環境、および日時の情報の少なくとも何れか１つに対応付けて前記角度情報および前記電子機器の速度を取得する、
ことを特徴とする請求項１８に記載の運転特性評価装置。 - 前記変動幅情報取得手段は、前記電子機器の位置、前記電子機器の移動環境、および日時の情報の少なくとも何れか１つに基づいて、前記角度情報および前記電子機器の速度を正規化することによって、前記角度情報および前記電子機器の速度の組み合わせの頻度分布を生成する、
ことを特徴とする請求項１９に記載の運転特性評価装置。 - 前記変動幅情報取得手段は、前記電子機器の位置、前記電子機器の移動環境、および日時の情報の少なくとも何れか１つに基づいて、前記角度情報および前記電子機器の速度をグループ分けすることによって、前記角度情報および前記電子機器の速度の組み合わせの頻度分布をグループ毎に生成する、
ことを特徴とする請求項１９に記載の運転特性評価装置。 - 前記評価手段は、前記電子機器の速度、前記角度情報、および前記角度情報の時間に応じた変化の情報のうちの少なくとも何れか１つに基づいて、前記運転特性の評価に寄与しない状態を検知し、
前記変動幅の情報のうちから前記運転特性の評価に寄与しない状態で取得された前記変動幅の情報を除外して、前記移動体の運転特性を評価する、
ことを特徴とする請求項１６から請求項２１の何れか１つに記載の運転特性評価装置。
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