JPWO2018179392A1 - システム、情報管理サーバ、および方法 - Google Patents

Abstract

サーバと通信可能に接続された車載装置は、予め特定された特定エリアに対する車両の進入と退出とを判定する判定手段と、前記特定エリアに前記車両が進入したと前記判定手段が判定してから、前記特定エリアから前記車両が退出したと前記判定手段が判定するまでの特定期間にセンサで検出された情報を前記サーバに送信する通信手段と、を備える。

Description

本発明は、車載装置、情報管理システム、情報管理サーバ、および方法に関するものである。

走行中における車両の走行状態や運転者の生体情報を取得し、それらの情報に基づいて車両制御を行ったり（特許文献１）、それらの情報を交通事故の発生防止に活用したり（特許文献２）することが提案されている。

特開２００８−０６５７０４号公報 特開２００７−０６５９９７号公報

しかしながら、走行中の情報を常時取得してサーバで管理すると、データ通信量が大きくなるとともに、管理するデータサイズが莫大なものになってしまう。

本発明は、データ通信量を削減しつつ、有益な情報を取得することを目的とする。

本発明によれば、
サーバと通信可能に接続された車載装置であって、
予め特定された特定エリアに対する車両の進入と退出とを判定する判定手段と、
前記特定エリアに前記車両が進入したと前記判定手段が判定してから、前記特定エリアから前記車両が退出したと前記判定手段が判定するまでの特定期間にセンサで検出された情報を前記サーバに送信する通信手段と、
を備えることを特徴とする車載装置が提供される。

本発明によれば、データ通信量を削減しつつ、有益な情報を取得することができる。

特定エリアを説明するための図。 システムの構成を示すブロック図。 車両の動作フローを示すフローチャート。 車両に関する情報の一例を示す図である。 車両およびサーバでの処理を示すフローチャート。 車両およびサーバでの処理を示すフローチャート。 車両およびサーバでの処理を示すフローチャート。 危険察知能力を評価するための１つの方法を示すフローチャート。 特定エリアへの侵入直後の車載カメラの画像を示す図。 危険察知能力を評価するための他の方法を示すフローチャート。 危険対応能力を評価するための１つの方法を示すフローチャート。 危険回避能力を評価するための１つの方法を示すフローチャート。 安全運転意識を評価するための１つの方法を示すフローチャート。 車両の走行ルートを示す図。 車両の走行ルートを示す図。 並走走行を示す図。 車間距離を示す図。 特定エリアの危険度を評価するための１つの方法を示すフローチャート。

本発明に係る実施形態のシステム１００（情報管理システム）について説明する。本実施形態のシステム１００は、図１に示すように、予め特定された特定エリア１内において車両１０で得られた情報を取得し、取得した当該情報に基づいて、車両または運転者ごとに運転危険度を評価する。特定エリア１とは、事故が起きる可能性の高い危険個所として特定されたエリアを含みうる。

＜システム構成＞
図２は、本実施形態のシステム１００の構成を示すブロック図である。本実施形態のシステム１００は、車両１０（鞍乗型車両、二輪車、四輪車など）とサーバ２０とを含む。

車両１０は、車載装置として、車両１０の走行状態を検出する走行検出部１１と、車両１０の運転者の生体状態を検出する生体検出部１２と、サーバ２０とネットワーク３０を介して通信する通信部１３と、処理部１４（ＣＰＵ）と、記憶部１５（メモリ）とを含む。走行検出部１１は、例えば、車両１０の位置を検出するＧＰＳセンサ１１ａ（グローバル・ポジショニング・システム・センサ、位置センサとも言う）と、車両１０の速度を検出する速度センサ１１ｂと、車両１０の加速度を検出する加速度センサ１１ｃと、車両１０の傾き（バンク角）を検出する傾きセンサ１１ｄと、車両１０の外界（例えば車両１０の前方、後方、側方）を撮影する車載カメラ１１ｅとを含みうる。生体検出部１２は、運転者の視線を検出する視線センサ１２ａ（例えば運転者の顔を撮影するカメラ）と、運転者の発汗や心拍などの生体状態を検出するセンサ（心拍数センサ１２ｂ、発汗センサ１２ｃ）とを含みうる。通信部１３は、走行検出部１１により検出された走行状態を示す情報と、生体検出部１２により検出された生体状態を示す情報とを、ネットワーク３０を介してサーバ２０に送信（出力）する。また、処理部１４は、特定エリア１に対する車両１０の進入と退出とを判定する判定部１４ａを有するとともに、走行検出部１１、生体検出部１２および通信部１３を制御する制御部としての機能も有する。

サーバ２０は、車両１０（車載装置）とネットワーク３０を介して通信する通信部２３と、処理部２１（ＣＰＵ）と、記憶部２２（メモリ）と、を含む。通信部２３は、車両１０から送信された情報（車両１０の走行状態を示す情報、運転者の生体状態を示す情報）をネットワーク３０を介して受信（取得）する。処理部２１は、検出部２１ａと、評価部２１ｂとを含む。検出部２１ａは、通信部２３によりネットワーク３０を介して車両１０から受信したＧＰＳセンサ１１ａの検出結果（車両１０の位置情報）に基づいて、特定エリア１における車両１０の進入と退出とを検出する。評価部２１ｂは、通信部２３により受信した情報に基づいて、車両または運転者ごとに運転危険度を評価する。

＜車両１０の処理＞
図３は、本実施形態における車両１０の動作フローを示すフローチャートである。図３に示すフローチャートの各工程は、車両１０の処理部１４において行われうる。また、車両１０では、走行検出部１１および生体検出部１２により、車両の走行状態と運転者の生体状態とが常時検出され、記憶部１５に記憶されているものとする。

Ｓ１１では、処理部１４（判定部１４ａ）は、例えばＧＰＳセンサ１１ａなどにより検出された特定エリア１に対する車両１０の位置に基づいて、車両１０が特定エリア１内に進入したか否かを判定する。特定エリア１内に進入したと判定した場合にはＳ１２に進む。ここで、判定部１４ａによる侵入の判定は、ＧＰＳセンサ１１ａの検出結果に基づいて行われることに限られるものではなく、例えば、サーバ２０の検出部２１ａにおいて特定エリア１内への車両１０の進入を検出したタイミングで車両１０に送信される検出信号に応じて行われてもよい。また、図１に示すように、特定エリア１への車両１０の進入を検出したタイミングで検出信号を車両１０に送信する検出装置３ａが道路上に設けられている場合には、検出装置３ａからの検出信号を受信したことに応じて行われてもよい。

Ｓ１２では、処理部１４は、通信部１３により、走行検出部１１および生体検出部１２により得られた情報のサーバ２０への送信を開始する。このとき、処理部１４は、車両１０に関する情報（例えば車両ＩＤや車種、運転者ＩＤなど、車両または運転手の特定が可能となる情報）、およびタイヤの情報もサーバ２０に送信するとよい。タイヤの情報とは、例えば、タイヤの取り換え日、タイヤの種類（スタッドレスタイヤ、レインタイヤ、オフロードタイヤ、ノーマルタイヤ等）、タイヤの溝の深さ、当該タイヤでの走行距離などの情報を含みうる。また、天気情報や路面情報（路面温度、路面の凹凸、想定される路面の摩擦係数μなど）を検出するセンサ等が車両１０に設けられている場合には、当該センサで検出された天気情報や路面情報もサーバ２０に送信してもよい。なお、路面情報における路面の凹凸等は、車載カメラ１１ｅで撮影された画像からも検出することができる。図４は、車両１０に関する情報の一例を示す図である。

Ｓ１３では、処理部１４（判定部１４ａ）は、例えばＧＰＳセンサ１１ａにより検出された車両１０の位置に基づいて、車両１０が特定エリア１から退出したか否かを判定する。特定エリア１から退出したと判定した場合にはＳ１４に進む。ここで、判定部１４ａによる退出の判定は、侵入の判定と同様に、ＧＰＳセンサ１１ａの検出結果に基づいて行われることに限られるものではなく、例えば、サーバ２０の検出部２１ａにおいて特定エリア１からの車両１０の退出を検出したタイミングで車両１０に送信される検出信号に応じて行われてもよい。また、図１に示すように、特定エリア１からの車両１０の退出を検出したタイミングで検出信号を車両１０に送信する検出装置３ｂが道路上に設けられている場合には、検出装置３ｂからの検出信号を受信したことに応じて行われてもよい。

Ｓ１４では、処理部１４は、走行検出部１１および生体検出部１２により得られた情報の送信を終了する。このように、特定エリア１に車両１０が進入したと判定してから、特定エリア１から車両１０が退出したと判定するまでの特定期間内の情報のみをサーバ２０に送信することにより、車両１０から情報を常時送信する場合に比べてデータ通信量を大幅に低減することができる。ここで、本実施形態では、車両１０は、走行検出部１１および生体検出部１２により当該特定期間に検出された情報をリアルタイムに送信しているが、例えば、当該特定期間に検出された情報を、特定エリア１から車両１０が退出したと判定した後にサーバ２０に送信してもよい。この場合において、当該特定期間に検出された情報を、車両１０のイグニッションがオフされた後の所定期間内にサーバ２０に送信してもよい。

＜サーバ２０の処理＞
図５Ａ〜図５Ｃは、車両１０およびサーバ２０での処理を示すフローチャートである。図５Ａは、ＧＰＳセンサ１１ａの検出結果などに基づいて特定エリア１への進入および退出を判定する場合を示しており、図５Ｂは、サーバ２０からの検出信号に基づいて特定エリア１への進入および退出を判定する場合を示しており、図５Ｃは、道路上に設けられた検出装置３からの検出信号に基づいて特定エリア１への進入および退出を判定する場合を示している。Ｓ２１〜Ｓ２４は、車両１０で行われる処理であり、図３に示すフローチャートのＳ１１〜Ｓ１４と同様である。また、Ｓ３１〜Ｓ３２は、サーバ２０で行われる処理である。

Ｓ３１では、サーバ２０は、通信部２３により、車両１０から送信された情報（走行状態を示す情報、生体状態を示す情報）の受信を開始する。Ｓ３２では、サーバ２０は、通信部２３で受信した情報を記憶部２２に記憶（蓄積）させる。通信部２３で受信した情報には、上述したように車両１０に関する情報や天気情報、路面情報も含まれうる。そのため、記憶部２２では、通信部２３で受信した情報を車両または運転手ごとに対応付けて（紐付けて）記憶することができる。Ｓ３３では、サーバ２０は、車両１０から送信された情報の受信を終了する。Ｓ３４では、サーバ２０は、評価部２１ｂにより、通信部２３で受信し且つ記憶部２２に記憶された情報に基づいて、車両または運転者ごとに運転危険度を評価する。Ｓ３５では、サーバ２０は、評価部２１ｂにより、通信部２３で受信し且つ記憶部２２に記憶された情報に基づいて、特定エリア１自体の危険度を評価する。ここで、図５Ａ〜図５Ｃでは、Ｓ３４の後にＳ３５を行っているが、それに限られるものではなく、Ｓ３５の後にＳ３４を行ってもよいし、Ｓ３４とＳ３５とを並行して行ってもよい。

次に、図５Ａ〜図５ＣのＳ３４における運転危険度の評価について説明する。運転危険度は、例えば、危険察知能力、危険対応能力、危険回避能力、安全運転意識などの複数の評価項目を含みうる。危険察知能力とは、特定エリア１において起こりうる危険を事前に察知する能力のことであり、例えば、特定エリア１に設置されたカーブミラー２を確認したか否かや、バックミラー等により車両１０の周辺の状況を確認したか否かなどに基づいて評価することができる。危険対応能力とは、特定エリア１を通過する際、危険個所であるとして過剰に反応せずに冷静に走行する能力のことであり、例えば、運転者の発汗や心拍、車両１０の急加速や急減速、急ハンドルや過剰なバンクなどに基づいて評価することができる。危険回避能力とは、察知した危険を回避する能力のことであり、例えば、危険を察知した後の車両１０の速度や前方車両との車間距離、走行位置などに基づいて評価することができる。また、安全運転意識とは、安全運転を行おうとする意識のことであり、例えば、タイヤの情報や道路上の走行位置（例えば中央寄りか路肩寄りか）、前方車両との車間距離などに基づいて評価することができる。以下に、危険察知能力、危険対応能力、危険回避能力、および安全運転意識の評価方法の具体例について説明する。

［危険察知能力の評価方法］
まず、危険察知能力の評価方法の具体例について説明する。図６は、危険察知能力を評価するための１つの方法を示すフローチャートである。図６に示すフローチャートの各工程は、サーバ２０の評価部２１ｂによって行われうる。

Ｓ４１では、評価部２１ｂは、通信部２３によって取得された車載カメラ１１ｅの画像や視線センサ１２ａの検出結果などを解析し、車載カメラ１１ｅの画像における運転者の視線の位置を求める。図７は、特定エリア１への進入直後の車載カメラの画像４を示す図である。図７に示す画像４には、特定エリア１に設置されたカーブミラー２が写っており、視線センサの検出結果の解析により得られた運転者の視線の位置５が「＋」で表されている。また、車載カメラ１１ｅの画像には、カーブミラー２の他に、ガードレールや路面上の凹凸なども写っている場合がある。

Ｓ４２では、評価部２１ｂは、Ｓ４１での解析結果に基づいて、特定エリア１に設置されたカーブミラー２を運転者が確認したか否かを判定する。本実施形態では、カーブミラー２を確認したか否かのみを判定しているが、例えばガードレールや路面上の凹凸なども運転者が確認したか否かを判定していもよい。運転者がカーブミラー２を確認しなかった場合にはＳ４６に進み、評価部２１ｂは、危険察知能力が低いと評価する。一方、運転者がカーブミラー２を確認した場合にはＳ４３に進む。

Ｓ４３では、評価部２１ｂは、車載カメラ１１ｅの画像において、対向車や障害物、歩行者などの危険となりうるもの（以下、危険体）がカーブミラー２に写り込んでいるか否かを判定する。カーブミラー２に危険体が写り込んでいた場合にはＳ４４に進む。一方、カーブミラー２に危険体が写り込んでいなかった場合にはＳ４５に進み、危険察知能力が高いと評価する。

Ｓ４４では、評価部２１ｂは、カーブミラー２に映り込んでいる危険体を運転者が確認し、危険回避行動を実施したか否かを判定する。危険回避行動とは、例えば、車両１０の走行位置（走行ルート）を変更したり、車両１０を減速させたり、前方車両との車間距離を拡げたりする行動のことである。評価部２１ｂは、これらの危険回避行動を実施したか否かを、速度センサ１１ｂの検出結果、加速度センサ１１ｃの検出結果、ＧＰＳセンサ１１ａの検出結果などに基づいて判定することができる。運転者が危険回避行動を実施した場合にはＳ４５に進み、危険察知能力が高いと評価する。一方、運転者が危険回避行動を実施しなかった場合にはＳ４６に進み、危険察知能力が低いと評価する。

図８は、危険察知能力を評価するための他の方法を示すフローチャートである。図８に示すフローチャートの各工程は、サーバ２０の評価部２１ｂによって行われうる。

Ｓ５１では、評価部２１ｂは、車載カメラ１１ｅの画像や視線センサ１２ａの検出結果などを解析し、車載カメラ１１ｅの画像における運転者の視線の位置を求める。Ｓ５２では、評価部２１ｂは、Ｓ５１での解析結果に基づいて、対向車両、前方車両、後方車両、障害物、歩行者などの危険体を運転者が確認しているか否かを判定する。運転者が危険体を確認していない場合にはＳ５５に進み、評価部２１ｂは、危険察知能力が低いと評価する。一方、運転者が危険体を確認している場合にはＳ５３に進む。Ｓ５３では、評価部２１ｂは、運転者が危険回避行動を実施したか否かを判定する。運転者が危険回避行動を実施した場合にはＳ５４に進み、危険察知能力が高いと評価する。一方、運転者が危険回避行動を実施しなかった場合にはＳ５５に進み、危険察知能力が低いと評価する。Ｓ５３の工程は、上述のＳ４４の工程と同様であるため、詳細な説明は省略する。

ここで、上記の例では、危険察知能力を「高い」および「低い」の２つのレベルでランク分けしたが、それに限られるものではなく、３つ以上のレベル（例えばＡランク〜Ｅランク）でランク分けしてもよい。例えば、図６に示すフローチャートで得られた結果と図８に示すフローチャートで得られた結果とに基づいて、３つ以上のレベル（例えばＡランク〜Ｅランク）でランク分けしてもよい。また、運転者が危険体を注視している時間と基準時間との差に応じてランク分けしてもよい。基準時間は、複数の車両によって得られた注視時間の平均値に設定されるとよい。

［危険対応能力の評価方法］
次に、危険対応能力の評価方法の具体例について説明する。図９は、危険対応能力を評価するための１つの方法を示すフローチャートである。図９に示すフローチャートの各工程は、サーバ２０の評価部２１ｂによって行われうる。

Ｓ６１では、評価部２１ｂは、心拍数センサ１２ｂおよび発汗センサ１２ｃの検出結果を解析し、特定エリア１内に侵入したことによる運転者の生体状態（心拍数および発汗量）の変化を求める。Ｓ６２では、評価部２１ｂは、Ｓ６１で求めた生体状態の変化が許容範囲内か否かを判定する。生体状態の変化が許容範囲内である場合にはＳ６５に進み、危険個所である特定エリア１内に進入しても冷静に走行しているとして、危険対応能力が高いと評価する。一方、生体状態の変化が許容範囲内にない場合には、危険個所である特定エリア１内に進入したことにより緊張状態になっているとしてＳ６３に進む。

Ｓ６３では、評価部２１ｂは、ＧＰＳセンサ１１ａ、速度センサ１１ｂ、加速度センサ１１ｃ、傾きセンサ１１ｄなどの検出結果に基づいて、車両１０の走行状態を解析する。Ｓ６４では、評価部２１ｂは、Ｓ４３での解析結果に基づいて、急減速（急ブレーキ）や急ハンドル、過剰なバンクなどの過剰運転をしていないか否かを判定する。当該判定においては、車両１０の加減速、車両の傾きのそれぞれについて基準範囲が定められており、車両の加減速および傾きがそれぞれ基準範囲内にあるか否かに基づいて行われうる。基準範囲は、例えば、複数の車両によって得られた加減速、傾きの平均値を中心値として設定されるとよい。過剰運転をしていない場合にはＳ６５に進み、生体状態の変化が許容範囲内になくても冷静に走行しているとして、危険対応能力が高いと評価する。一方、過剰運転をしている場合にはＳ６６に進み、危険対応能力が低いと評価する。

ここで、上記の例では、危険対応能力を「高い」および「低い」の２つのレベルでランク分けしたが、危険察知能力と同様に、３つ以上のレベルでランク分けしてもよい。例えば、Ｓ６２での判断とＳ６４での判断とに基づいて、３つ以上のレベルでランク分けしてもよい。

［危険回避能力の評価方法］
次に、危険回避能力の評価方法の具体例について説明する。図１０は、危険回避能力を評価するための１つの方法を示すフローチャートである。危険回避能力とは、図６のＳ４４および図８のＳ５３において妥当な危険回避行動を行うことができる能力のことである。図１０に示すフローチャートの各工程は、サーバ２０の評価部２１ｂによって行われうる。

Ｓ７１では、評価部２１ｂは、車載カメラ１１ｅの画像やＧＰＳセンサ１１ａの検出結果（車両１０の位置）などを解析し、特定エリア１での危険体に対する回避行動として理想的な車両１０の減速量および減速開始位置を求める。理想的な車両の減速量および減速開始位置は、例えば、ビッグデータから採掘（マイニング）された特定エリア１における過去の事例（事故の発生事例やヒヤリハット事例）から学習（ディープラーニング）した結果に基づいて導き出される。Ｓ７２では、評価部２１ｂは、Ｓ７１で求めた理想的な減速量および減速開始位置と、運転者が実際に実施した危険回避行動における減速量および減速開始位置との差（以下、減速量等の差）が許容範囲内にあるか否かを判定する。減速量等の差が許容範囲内にない場合にはＳ７８に進み、危険回避能力が低いと評価する。一方、減速量との差が許容範囲内にある場合にはＳ７３に進む。減速量等の差についての許容範囲は、ビッグデータから採掘された過去の事例から学習した結果に基づいて、安全に危険回避行動を行うことができる範囲に設定されうる。

Ｓ７３では、評価部２１ｂは、車載カメラ１１ｅの画像やＧＰＳセンサ１１ａの検出結果などを解析し、特定エリア１での危険体に対する回避行動として理想的な車両１０の走行ルートを求める。理想的な車両１０の走行ルートは、例えば、ビッグデータから採掘された特定エリア１における過去の事例から学習した結果に基づいて導き出される。Ｓ７４では、評価部２１ｂは、Ｓ７３で求めた理想的な走行ルートと、運転者が実際に実施した危険回避行動における走行ルートとの差（以下、ルート差）が許容範囲内にあるか否かを判定する。ルート差が許容範囲内にない場合にはＳ７８に進み、危険回避能力が低いと評価する。一方、ルート差が許容範囲内にある場合にはＳ７５に進む。ルート差についての許容範囲は、ビッグデータから採掘された過去の事例から学習した結果に基づいて、安全に危険回避行動を行うことができる範囲に設定されうる。

Ｓ７５では、評価部２１ｂは、車載カメラ１１ｅの画像やＧＰＳセンサ１１ａの検出結果などを解析し、特定エリア１での危険体に対する回避行動として理想的な前方車両との車間距離を求める。理想的な車間距離は、例えば、ビッグデータから採掘された特定エリア１における過去の事例から学習した結果に基づいて導き出される。Ｓ７６では、評価部２１ｂは、Ｓ７５で求めた理想的な車間距離と、運転者が実際に実施した危険回避行動における車間距離との差（以下、車間距離の差）が許容範囲内にあるか否かを判定する。車間距離の差が許容範囲内にない場合にはＳ７８に進み、危険回避能力が低いと評価する。一方、車間距離の差が許容範囲にある場合にはＳ７７に進み、危険回避能力が高いと評価する。車間距離の差についての許容範囲は、ビッグデータから採掘された過去の事例から学習した結果に基づいて、安全に危険回避行動を行うことができる範囲に設定されうる。

ここで、上記の例では、危険回避能力を「高い」および「低い」の２つのレベルでランク分けしたが、それに限られるものではなく、３つ以上のレベルでランク分けしてもよい。例えば、Ｓ７２、Ｓ７４およびＳ７５の３つの判定工程のうちの全てが許容範囲内であった場合にはＡランク、２つが許容範囲内であった場合にはＢランク、１つが許容範囲内であった場合にはＣランク、全てが許容範囲内になかった場合にはＤランクとしてもよい。また、上記の例では、減速量、走行ルートおよび車間距離を評価項目としたが、それら３つの評価項目のうちの少なくとも１つで危険回避能力を評価してもよいし、それら３つの評価項目以外の評価項目を加えてもよい。

［安全運転意識の評価方法］
まず、安全運転意識の評価方法の具体例について説明する。図１１は、安全運転意識を評価するための１つの方法を示すフローチャートである。図１１に示すフローチャートの各工程は、サーバ２０の評価部２１ｂによって行われうる。

Ｓ８１では、評価部２１ｂは、通信部２３により車両１０から取得されたタイヤの情報や、車両１０が特定エリア１を走行したときの天気情報、路面情報などに基づいて、特定エリア１の走行時に装着していたタイヤが適切であったか否かを判定する。例えば、雪の日にノーマルタイヤを装着していたり、晴れの日にスタッドレスタイヤを装着していたりする場合には、天気に応じた適切な種類のタイヤを装着していなかったと判定することができる。また、装着しているタイヤの溝が規定量（タイヤを交換すべき量）より少なかったり、装着しているタイヤでの走行距離が規定距離（タイヤを交換すべき距離）を越えていたりする場合には、タイヤを交換すべきであり、この場合にも適切なタイヤを装着していなかったと判断することができる。適切なタイヤを装着していなかった場合にはＳ８７に進み、安全運転意識が低いと評価する。一方、適切なタイヤを装着していた場合にはＳ８２に進む。なお、図４には、Ｓ８１での判定結果の一例を示している。

Ｓ８２では、評価部２１ｂは、車載カメラ１１ｅの画像やＧＰＳセンサ１１ａの検出結果などを解析し、特定エリア１での車両１０の道路上の走行位置が適切であったか否かを判定する。例えば、車両１０が二輪車の場合、道路の路肩側を路肩に沿って走行することが安全の点で好ましい。したがって、図１２Ａの走行ルート１５ａで示すように、特定エリア１において路肩に沿って走行していた場合には、適切な走行位置を走行していたと判定することができる。一方、図１２Ａの走行ルート１５ｂで示すように、カーブによって道路の路肩側から道路の中央側に走行位置が膨らんだ場合や、図１２Ｂの走行ルート１５ｃで示すように、道路の中央側を常時走行していた場合、図１２Ｂの走行ルート１５ｄで示すように、道路の中央側から道路の路肩側に走行位置が変化した場合などでは、適切な走行位置を走行していなかったと判定することができる。また、図１２Ｃに示すように、複数の車両１０（二輪車）が並走している場合においても、適切な走行位置を走行していなかったと判定することができる。適切な走行位置を走行していなかった場合にはＳ８７に進み、安全運転意識が低いと評価する。一方、適切な走行位置を走行していた場合にはＳ８３に進む。

Ｓ８２で行われる走行位置の適否の判定は、例えば、路肩とセンターラインとの間（好ましくは中間）に設定された線１７に対して路肩側およびセンターライン側のどちらに車両が位置しているかに基づいて行われうる。二輪車（鞍乗型車両）の場合には、タイヤ（前後共に）が線１７より路肩側およびセンターライン側のどちらにあるのかによって走行位置の適否が判断されうる。また、四輪車の場合には、左右のタイヤと路肩またはセンターラインとの距離を比較することによって走行位置の適否が判断されうる。車線が複数ある場合においても同様であり、路肩やセンターラインの代わりに、例えば「車線境界線」や「区画線」が用いられうる。

Ｓ８３では、評価部２１ｂは、車載カメラ１１ｅの画像やＧＰＳセンサ１１ａの検出結果などを解析し、特定エリア１での前方車両との車間距離が適切であったか否かを判定する。例えば、図１３における二輪車１０ａでは、前方車両１６との車間距離が停止距離より小さいため、前方車両１６が急停止した場合には前方車両１６に衝突する可能性が高い。したがって、二輪車１０ａの場合には、適切な車間距離でなかったと判定することができる。一方、二輪車１０ｂでは、前方車両１６との車間距離が停止距離以上であるため、前方車両が急停止した場合であっても安全に停止することができる。したがって、二輪車１０ｂの場合には、適切な車間距離であったと判定することができる。適切な車間距離でなかった場合にはＳ８７に進み、安全運転意識が低いと評価する。一方、適切な車間距離であった場合にはＳ８４に進む。

Ｓ８４では、評価部２１ｂは、ＧＰＳセンサ１１ａ、速度センサ１１ｂ、加速度センサ１１などの検出結果に基づいて、特定エリア１を走行中の速度（特に、特定エリア１への進入時の速度）が適切であったか否かを判定する。例えば、特定エリア１を走行する際の理想速度を求め、速度センサ１１ｂ等で得られた実際の車両１０の速度と理想速度との差が許容範囲内にある場合には、適切な速度であったと判定することができる。適切な速度でなかった場合にはＳ８７に進み、安全運転意識が低いと評価する。一方、適切な速度であった場合にはＳ８５に進む。ここで、理想速度とは、事故にあう確率が閾値（例えば１％）以下となる速度のことであり、例えば、特定エリア１における過去の事例から学習した結果に基づいて導き出される。また、特定エリア１の天気に応じて路面の滑り易さが変わるため、天気に応じた理想速度を設定するとよい。

Ｓ８５では、評価部２１ｂは、傾きセンサ１１ｄの検出結果などを解析し、特定エリア１での車両１０（二輪車）のバンク角が適切であったか否かを判定する。例えば、特定エリア１を走行する際の理想バンク角を求め、傾きセンサ１１ｄで得られた実際の車両１０のバンク角と理想バンク角との差が許容範囲内にある場合には、適切なバンク角であったと判定することができる。適切なバンク角でなかった場合にはＳ８７に進み、安全運転意識が低いと評価する。一方、適切なバンク角であった場合にはＳ８６に進み、安全意識が高いと評価する。ここで、理想バンク角とは、転倒する確率が低いバンク角のことであり、例えば、特定エリア１における過去の事例から学習した結果に基づいて導き出される。また、特定エリア１の天気に応じて路面の滑り易さが変わるため、天気に応じて理想バンク角を設定するとよい。

上記の例では、安全運転意識を「高い」および「低い」の２つのレベルでランク分けしたが、それに限られるものではなく、例えば、Ｓ８１〜Ｓ８４の４つの判定工程のうちの全てが適切であった場合にはＡランク、３つが適切であった場合にはＢランク、２つが適切であった場合にはＣランクなど、３つ以上のレベルでランク分けしてもよい。また、上記の例では、タイヤの情報、走行位置、車間距離、速度、バンク角を評価項目としたが、それら５つの評価項目のうちの少なくとも１つで安全運転意識を評価してもよいし、それら５つの評価項目以外の評価項目を加えてもよい。

このように評価部２１ｂにより得られた評価結果は、運転者に通知されるとよい。評価結果の通知は、例えば、車両１０に設けられた表示部（ディスプレイ）に評価結果を表示することによって行われてもよいし、事前に登録された運転者の端末（コンピュータ等）に評価結果を表示することによって行われてもよい。これにより、運転者は、危険個所として特定された特定エリアにおいてどのような運転をしていたのかを知ることができる。つまり、運転技術のコーチングを運転者に対して行うことができる。また、例えば運転者が高齢者である場合、当該運転者に評価結果を所定の期間毎に（毎年、毎月など）通知することで、運転技術が下がっていることを当該運転者に知らせることができる。さらに、運転者が従業者である企業や運転者の家族に評価結果を通知することにより、当該企業や家族は、評価結果に応じて車両１０の出力制限を行うこともできる。ここで、評価結果は、運転者の運転に関する信用度（信頼度）を表すものとして使用されてもよい。例えば、評価結果は、保険料の利率や、レンタル車両の料金を決定する際に用いられてもよい。

次に、図５Ａ〜図５ＣのＳ３５における特定エリア１の危険度の評価について説明する。図１４は、特定エリア１の危険度を評価するための１つの方法を示すフローチャートである。図１４に示すフローチャートの各工程は、サーバ２０の評価部２１ｂによって行われうる。特定エリア１の危険度とは、当該特定エリア１がどのくらい危険なのかを示す指標である。

Ｓ９１では、評価部２１ｂは、特定エリア１における複数の運転者についての運転危険度の評価結果の平均値を算出する。Ｓ９２では、評価部２１ｂは、Ｓ９１で算出した平均値が、他の特定エリアと比較して高いか否かを判断する。なお、運転危険度が高いほど危険な運転をしているとする。他の特定エリアより運転危険度の平均値が高い場合にはＳ９５に進み、特定エリア１の危険度が高いと評価する。一方、他の特定エリアより運転危険度の平均値が低い場合にはＳ９３に進む。

Ｓ９３では、評価部２１ｂは、特定エリア１における事故の発生率を算出する。このとき、評価部２１ｂは、事故の規模に応じて重み付けを行い事故の発生率を算出してもよい。Ｓ９４では、評価部２１ｂは、特定エリア１における事故の発生率が他の特定エリアより高いか否かを判断する。他の特定エリアより事故の発生率が高い場合にはＳ９５に進み、特定エリア１の危険度が高いと評価する。一方、他の特定エリアより事故の発生率が低い場合にはＳ９６に進み、特定エリア１の危険度が低いと評価する。

このように特定エリア１の危険度を評価することにより、危険度が高いと評価された特定エリア１においては、例えば信号の設置や警察官の配置などの措置を行政府に対して要求することができる。ここで、上記の例では、特定エリア１の危険度を「高い」および「低い」の２つのレベルでランク分けしたが、それに限られるものではなく、３つ以上のレベルでランク分けしてもよい。

＜実施形態のまとめ＞
１．上記実施形態の車載装置は、
サーバ（例えば２０）と通信可能に接続された車載装置であって、
予め特定された特定エリア（例えば１）に対する車両（例えば１０）の進入と退出とを判定する判定手段（例えば１４ａ）と、
前記特定エリアに前記車両が進入したと前記判定手段が判定してから、前記特定エリアから前記車両が退出したと前記判定手段が判定するまでの特定期間にセンサで検出された情報のみを前記サーバに送信する通信手段（例えば１３）と、を含む。
この実施形態によれば、特定エリアに車両が進入したと判定してから、特定エリアから車両が退出したと判定されるまでの期間にセンサで検出された情報のみを送信することで、データ通信量を低減することができる。

２．上記実施形態では、
前記通信手段は、前記特定期間において前記情報をリアルタイムに前記サーバに送信する。
この実施形態によれば、車両に記憶させる情報を低減することができる。

３．上記実施形態では、
前記通信手段は、前記特定エリアから前記車両が退出したと前記判定手段が判定した後に前記情報を前記サーバに送信する。
この実施形態によれば、車両を駐車しているときなどの任意のタイミングで、車両から情報をサーバに送信することができる。

４．上記実施形態では、
前記通信手段は、前記車両のイグニッションがオフされた後の所定時間内に前記情報を前記サーバに送信する。
この実施形態によれば、車両のイグニッションをオフした後で、車両から情報をサーバに送信することができる。

５．上記実施形態では、
前記通信手段は、前記特定期間に前記センサで検出された前記情報のみを前記サーバに送信する。
この実施形態のよれば、車両からサーバへのデータ通信量を低減することができる。

６．上記実施形態では、
前記車両は、前記センサとして、前記車両の走行状態を検出するセンサ（例えば１１）を備える。
この実施形態によれば、危険個所としての特定エリアでの走行状態に基づいて、運転者への運転技術のコーチングを行ったり、運転者の信用度を決定したりすることができる。

７．上記実施形態では、
前記走行状態を検出するセンサは、道路上における前記車両の位置を検出する位置センサ（例えば１１ａ）を含む。
この実施形態によれば、特定エリアにおける車両の走行位置を検出することができる。

８．上記実施形態では、
前記走行状態を検出するセンサは、前記車両のバンク角を検出するセンサ（例えば１１ｄ）を含む。
この実施形態によれば、特定エリアにおける車両のバンク角を検出することができる。

９．上記実施形態では、
前記走行状態を検出するセンサは、前記車両の速度を検出する速度センサ（例えば１１ｂ）、および前記車両の加速度を検出する加速度センサ（例えば１１ｃ）のうち少なくとも一方を含む。
この実施形態によれば、特定エリアにおける車両の速度・加速度、特に、特定エリアへの進入時の車両の速度を検出することができる。

１０．上記実施形態では、
前記車両は、前記センサとして、前記車両の前方、後方、側方の少なくとも１つを撮影するカメラ（例えば１１ｅ）を備え、
前記通信手段は、前記カメラで撮影された画像を前記情報として前記サーバに送信する。
この実施形態によれば、特定エリアにおける車両の外界状況を検出することができる。

１１．上記実施形態では、
前記車両は、前記センサとして、前記車両の運転者の生体状態を検出するセンサ（例えば１２）を備える。
この実施形態によれば、危険個所としての特定エリアでの運転者の生体状態に基づいて、運転者への運転技術のコーチングを行ったり、運転者の信用度を決定したりすることができる。

１２．上記実施形態では、
前記生体状態を検出するセンサは、前記運転者の視線を検出する視線センサ（例えば１２ａ）、前記運転者の心拍数を検出する心拍数センサ（例えば１２ｂ）、前記運転者の発汗量を検出する発汗センサ（例えば１２ｃ）のうち少なくとも１つを含む。
この実施形態によれば、特定エリアにおける運転者の生体状態を検出することができる。

１３．上記実施形態では、
前記通信手段は、前記情報とともに、前記車両に関する情報、タイヤの情報、前記特定エリアを走行時の天気情報、および前記特定エリアの路面情報のうち少なくとも１つを前記サーバに送信する。
この実施形態によれば、車両に関する情報により、特定エリアに進入した車両または運転者を特定することができるとともに、タイヤの情報および天気情報に応じた運転危険度の評価を行うことができる。

１４．上記実施形態では、
前記車両は、前記センサとして、前記特定エリアに対する前記車両の位置を検出する位置センサ（例えば１１ａ）を備え、
前記判定手段は、前記検出手段の検出結果に基づいて、前記特定エリアに対する前記車両の進入と退出とを判定する。
この実施形態によれば、特定エリアに対する進入と退出とを車両ごとに判定することができる。

１５．上記実施形態では、
前記サーバは、前記特定エリアに対する前記車両の進入と退出とを検出したタイミングで検出信号を前記車両に送信し（例えば２１ａ）、
前記通信手段は、前記サーバから前記検出信号を受信し、
前記判定手段は、前記通信手段で受信した前記検出信号に基づいて、前記特定エリアに対する前記車両の進入と退出とを判定する。
この実施形態によれば、特定エリアがトンネル内であるなど、ＧＰＳセンサが使用できない場合においても、特定エリアに対する進入と退出とを判定することができる。

１６．上記実施形態では、
前記特定エリアに対する前記車両の進入と退出とを検出したタイミングで検出信号を前記車両に送信する検出装置（例えば３ａ、３ｂ）が道路上に設けられ、
前記通信手段は、前記検出装置から前記検出信号を受信し、
前記判定手段は、前記通信手段で受信した前記検出信号に基づいて、特定エリアに対する車両の進入と退出とを判定する。
この実施形態によれば、特定エリアがトンネル内であるなど、ＧＰＳセンサが使用できない場合においても、特定エリアに対する進入と退出とを判定することができる。

１７．上記実施形態では、
前記車両は鞍乗型車両である。
この実施形態によれば、バンク角など鞍乗型車両特有の情報が送信されうる。

１８．上記実施形態の情報管理システムは、
サーバ（例えば２０）と、該サーバと通信可能に接続された車載装置とを含む情報管理システム（例えば１００）であって、
前記車載装置は、
予め特定された特定エリア（例えば１）に対する車両（例えば１０）の進入と退出とを判定する判定手段（例えば１４ａ）と、
前記特定エリアに前記車両が進入したと前記判定手段が判定してから、前記特定エリアから前記車両が退出したと前記判定手段が判定するまでの特定期間にセンサで検出された情報を前記サーバに送信する通信手段（例えば１３）と、を含む。
この実施形態によれば、特定エリアに車両が進入したと判定してから、特定エリアから車両が退出したと判定されるまでの期間にセンサで検出された情報を送信することで、データ通信量を低減することができる。

１９．上記実施形態の情報管理サーバは、
車載装置と通信可能に接続された情報管理サーバ（例えば２０）であって、
予め特定された特定エリア（例えば１）の走行中に車両（例えば１０）のセンサで検出された情報を前記車載装置から受信する通信手段（例えば２３）と、
前記通信手段により受信した情報を車両または運転者ごとに記憶する記憶手段（例えば２２）と、含む。
この実施形態によれば、特定エリアを走行中に車両で得られた情報を受信することで、記憶するデータサイズを低減することができる。

２０．上記実施形態では、
前記通信手段は、前記特定エリアの走行中に車両のセンサで検出された情報のみを前記車載装置から受信する。
この実施形態によれば、記憶するデータサイズを低減することができる。

２１．上記実施形態では、
前記記憶手段に記憶された情報に基づいて、車両または運転者ごとに運転危険度を評価する評価手段（例えば２１ｂ）を更に備える。
この実施形態によれば、車両または運転者ごとに、運転技術のコーチングを行ったり、信用度を決定したりすることができる。

２２．上記実施形態では、
前記記憶手段は、前記車両が前記特定エリアを走行したときの天気情報および路面情報の少なくとも一方を記憶し、
前記評価手段は、前記天気情報および前記路面情報の少なくとも一方にも基づいて運転危険度を評価する。
この実施形態によれば、特定エリアを車両が走行したときの天気情報や路面情報に応じて運転危険度を評価することができる。

２３．上記実施形態では、
前記特定エリアとは、事故が起きる可能性の高い危険個所として特定されたエリアである。
この実施形態によれば、危険個所での運転者の運転危険度を評価することができる。

２４．上記実施形態では、
前記評価手段は、運転危険度の評価結果に基づいて、前記特定エリア自体の危険度を評価する。
この実施形態によれば、特定エリアがどのくらい危険なのかを評価し、その措置を行政府に対して要求することができる。

２５．上記実施形態の方法は、
予め特定された特定エリアに対する車両の進入と退出とを判定する判定工程と、
前記特定エリアに前記車両が進入したと判定してから、前記特定エリアから前記車両が退出したと判定するまでの特定期間にセンサで検出された情報をサーバに送信する送信工程と、を含む。
この実施形態によれば、特定エリアに車両が進入したと判定してから、特定エリアから車両が退出したと判定されるまでの特定期間にセンサで検出された情報を送信することで、データ通信量を低減することができる。

本発明は上記実施の形態に制限されるものではなく、本発明の精神及び範囲から離脱することなく、様々な変更及び変形が可能である。従って、本発明の範囲を公にするために、以下の請求項を添付する。

１０：車両、１１：走行検出部、１２：生体検出部、１３：通信部、１４：処理部、２０：サーバ、２１：処理部、２２：記憶部、２３：通信部

【０００１】
技術分野
［０００１］
本発明は、システム、情報管理サーバ、および方法に関するものである。
背景技術
［０００２］
走行中における車両の走行状態や運転者の生体情報を取得し、それらの情報に基づいて車両制御を行ったり（特許文献１）、それらの情報を交通事故の発生防止に活用したり（特許文献２）することが提案されている。
先行技術文献
特許文献
［０００３］
特許文献１：特開２００８−０６５７０４号公報
特許文献２：特開２００７−０６５９９７号公報
発明の概要
発明が解決しようとする課題
［０００４］
しかしながら、走行中の情報を常時取得してサーバで管理すると、データ通信量が大きくなるとともに、管理するデータサイズが莫大なものになってしまう。
［０００５］
本発明は、データ通信量を削減しつつ、有益な情報を取得することを目的とする。
課題を解決するための手段
［０００６］
本発明によれば、
サーバと、該サーバと通信可能に接続された鞍乗型車両の車載装置とを含むシステムであって、
前記車載装置は、
予め特定された特定エリアに対する車両の進入と退出とを判定する判定手段

【０００２】
と、
前記特定エリアに前記車両が進入したと前記判定手段が判定してから、前記特定エリアから前記車両が退出したと前記判定手段が判定するまでの特定期間にセンサで検出された情報を前記サーバに送信する通信手段と、
を備え、
前記車両は、前記センサとして、前記車両のバンク角を検出する傾きセンサを備え、
前記サーバは、前記特定期間に前記傾きセンサで検出された前記車両のバンク角に関する情報を前記車載装置から受信し、受信した前記情報における前記車両のバンク角と、前記特定エリアを走行する際の理想バンク角との差に基づいて、前記車両の運転者の安全運転意識の評価を行う、ことを特徴とするシステムが提供される。
発明の効果
［０００７］
本発明によれば、データ通信量を削減しつつ、有益な情報を取得することができる。
図面の簡単な説明
［０００８］
［図１］特定エリアを説明するための図。
［図２］システムの構成を示すブロック図。
［図３］車両の動作フローを示すフローチャート。
［図４］車両に関する情報の一例を示す図である。
［図５Ａ］車両およびサーバでの処理を示すフローチャート。
［図５Ｂ］車両およびサーバでの処理を示すフローチャート。
［図５Ｃ］車両およびサーバでの処理を示すフローチャート。
［図６］危険察知能力を評価するための１つの方法を示すフローチャート。
［図７］特定エリアへの侵入直後の車載カメラの画像を示す図。
［図８］危険察知能力を評価するための他の方法を示すフローチャート。
［図９］危険対応能力を評価するための１つの方法を示すフローチャート。
［図１０］危険回避能力を評価するための１つの方法を示すフローチャート。
［図１１］安全運転意識を評価するための１つの方法を示すフローチャート。
［図１２Ａ］車両の走行ルートを示す図。
［図１２Ｂ］車両の走行ルートを示す図。
［図１２Ｃ］並走走行を示す図。
［図１３］車間距離を示す図。
［図１４］特定エリアの危険度を評価するための１つの方法を示すフローチャート。
発明を実施するための形態

Claims (25)

1. サーバと通信可能に接続された車載装置であって、
   予め特定された特定エリアに対する車両の進入と退出とを判定する判定手段と、
   前記特定エリアに前記車両が進入したと前記判定手段が判定してから、前記特定エリアから前記車両が退出したと前記判定手段が判定するまでの特定期間にセンサで検出された情報を前記サーバに送信する通信手段と、
   を備えることを特徴とする車載装置。
2. 前記通信手段は、前記特定期間において前記情報をリアルタイムに前記サーバに送信する、ことを特徴とする請求項１に記載の車載装置。
3. 前記通信手段は、前記特定エリアから前記車両が退出したと前記判定手段が判定した後に前記情報を前記サーバに送信する、ことを特徴とする請求項１に記載の車載装置。
4. 前記通信手段は、前記車両のイグニッションがオフされた後の所定時間内に前記情報を前記サーバに送信する、ことを特徴とする請求項３に記載の車載装置。
5. 前記通信手段は、前記特定期間に前記センサで検出された前記情報のみを前記サーバに送信する、ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の車載装置。
6. 前記車両は、前記センサとして、前記車両の走行状態を検出するセンサを備える、ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の車載装置。
7. 前記走行状態を検出するセンサは、道路上における前記車両の位置を検出する位置センサを含む、ことを特徴とする請求項６に記載の車載装置。
8. 前記走行状態を検出するセンサは、前記車両のバンク角を検出するセンサを含む、ことを特徴とする請求項６又は７に記載の車載装置。
9. 前記走行状態を検出するセンサは、前記車両の速度を検出する速度センサ、および前記車両の加速度を検出する加速度センサのうち少なくとも一方を含む、ことを特徴とする請求項６乃至８のいずれか１項に記載の車載装置。
10. 前記車両は、前記センサとして、前記車両の前方、後方、側方の少なくとも１つを撮影するカメラを備え、
    前記通信手段は、前記カメラで撮影された画像を前記情報として前記サーバに送信する、ことを特徴とする請求項１乃至９のうちいずれか１項に記載の車載装置。
11. 前記車両は、前記センサとして、前記車両の運転者の生体状態を検出するセンサを備える、ことを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の車載装置。
12. 前記生体状態を検出するセンサは、前記運転者の視線を検出する視線センサ、前記運転者の心拍数を検出する心拍数センサ、前記運転者の発汗量を検出する発汗センサのうち少なくとも１つを含む、ことを特徴とする請求項１１に記載の車載装置。
13. 前記通信手段は、前記情報とともに、前記車両に関する情報、タイヤの情報、前記特定エリアを走行時の天気情報、および前記特定エリアの路面情報のうち少なくとも１つを前記サーバに送信する、ことを特徴とする請求項１乃至１２のうちいずれか１項に記載の車載装置。
14. 前記車両は、前記センサとして、前記特定エリアに対する前記車両の位置を検出する位置センサを備え、
    前記判定手段は、前記位置センサの検出結果に基づいて、前記特定エリアに対する前記車両の進入と退出とを判定する、ことを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の車載装置。
15. 前記サーバは、前記特定エリアに対する前記車両の進入と退出とを検出したタイミングで検出信号を前記車両に送信し、
    前記通信手段は、前記サーバから前記検出信号を受信し、
    前記判定手段は、前記通信手段で受信した前記検出信号に基づいて、前記特定エリアに対する前記車両の進入と退出とを判定する、ことを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の車載装置。
16. 前記特定エリアに対する前記車両の進入と退出とを検出したタイミングで検出信号を前記車両に送信する検出装置が道路上に設けられ、
    前記通信手段は、前記検出装置から前記検出信号を受信し、
    前記判定手段は、前記通信手段で受信した前記検出信号に基づいて、特定エリアに対する車両の進入と退出とを判定する、ことを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の車載装置。
17. 前記車両は鞍乗型車両である、ことを特徴とする請求項１乃至１６のうちいずれか１項に記載の車載装置。
18. サーバと、該サーバと通信可能に接続された車載装置とを含む情報管理システムであって、
    前記車載装置は、
    予め特定された特定エリアに対する車両の進入と退出とを判定する判定手段と、
    前記特定エリアに前記車両が進入したと前記判定手段が判定してから、前記特定エリアから前記車両が退出したと前記判定手段が判定するまでの特定期間にセンサで検出された情報を前記サーバに送信する通信手段と、
    を備えることを特徴とする情報管理システム。
19. 車載装置と通信可能に接続された情報管理サーバであって、
    予め特定された特定エリアの走行中に車両のセンサで検出された情報を前記車載装置から受信する通信手段と、
    前記通信手段により受信した前記情報を車両または運転者ごとに記憶する記憶手段と、
    を備えることを特徴とする情報管理サーバ。
20. 前記通信手段は、前記特定エリアの走行中に車両のセンサで検出された情報のみを前記車載装置から受信する、ことを特徴とする請求項１９に記載の情報管理サーバ。
21. 前記記憶手段に記憶された前記情報に基づいて、車両または運転者ごとに運転危険度を評価する評価手段を更に備える、ことを特徴とする請求項１９又は２０に記載の情報管理サーバ。
22. 前記記憶手段は、前記車両が前記特定エリアを走行したときの天気情報および路面情報の少なくとも一方を記憶し、
    前記評価手段は、前記天気情報および前記路面情報の少なくとも一方にも基づいて運転危険度を評価する、ことを特徴とする請求項２１に記載の情報管理サーバ。
23. 前記特定エリアとは、事故が起きる可能性の高い危険個所として特定されたエリアである、ことを特徴とする請求項２１又は２２に記載の情報管理サーバ。
24. 前記評価手段は、運転危険度の評価結果に基づいて、前記特定エリア自体の危険度を評価する、ことを特徴とする請求項２３に記載の情報管理サーバ。
25. 予め特定された特定エリアに対する車両の進入と退出とを判定する判定工程と、
    前記特定エリアに前記車両が進入したと判定してから、前記特定エリアから前記車両が退出したと判定するまでの特定期間にセンサで検出された情報をサーバに送信する送信工程と、
    を備えることを特徴とする方法。

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