JPWO2018235409A1 - 危険情報収集装置 - Google Patents

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Abstract

本発明は危険情報収集装置に関し、車両の走行情報に基づいて車両の走行状態の危険状態度を算出する危険状態度算出部と、車両の運転者の視点情報と車両の周辺の物体情報を組み合わせて運転者の視認対象の名称を特定して視認対象候補とする視認対象特定部と、少なくとも同乗者が発した言葉を含む同乗者情報を取得する同乗者情報取得部と、同乗者情報取得部で取得された同乗者情報に基づいて、危険誘発原因を特定するための危険誘発原因候補を設定する危険誘発原因候補設定部と、危険状態度、視認対象候補および危険誘発原因候補に基づいて危険誘発原因を特定する危険誘発原因特定部とを備え、危険誘発原因特定部は、危険状態度が閾値以上となった場合に、視認対象候補と危険誘発原因候補との関連性を照合し、視認対象候補と危険誘発原因候補とが関連する場合には、危険誘発原因候補を危険誘発原因に特定する。

Description

本発明は車両が道路を走行する際の危険情報を収集する危険情報収集装置に関する。
車両が道路を走行する際において、運転者または同乗者が交通事故に直結するような危険を感じる場面である「ヒヤリ・ハット」を体感することがある。「ヒヤリ・ハット」情報を収集し整理することで交通事故を誘発する地帯を示す地図を作成し、その地図を共有することで交通事故の予防に使用する例もある。しかし、「ヒヤリ・ハット」情報の収集には、従来はアンケートが利用されており、アンケート結果を整理して入力するには手間と時間がかかる。そこで、「ヒヤリ・ハット」情報を走行情報から自動で収集する仕組みが特許文献１および２において提案されている。
特開２００３−１２３１８５号公報 特開２００７−４７９１４号公報
特許文献１では、車間距離センサ、運転者を対象にした脈拍センサ、音声マイクなどの車両の状態を取得するためのセンサの出力に基づいて危険な状態か否かを判定し、その結果に基づいて自動で危険の種類を判定し、危険箇所を特定して地図データに反映する技術が開示されている。しかし、この方法では、危険を誘発する原因を特定することはできない。
特許文献２には、運転者の視線方向がどちらを向いているかを判定し、その視線方向の先にヒヤリ・ハットの状態を引き起こすことになった対象物候補が存在するか否かによって危険対象物を特定する技術が開示されている。しかし、この方法では、対象物候補が複数発生することが考えられ、危険を誘発する原因を特定することはできない。
本発明は上記のような問題を解決するためになされたものであり、危険を誘発する危険誘発原因を特定することが可能な危険情報収集装置を提供することを目的とする。
本発明に係る危険情報収集装置は、車両に搭載され、前記車両の走行に危険な情報を収集する危険情報収集装置であって、前記車両の走行状態を示す走行情報を取得する走行情報取得部と、前記走行情報取得部で取得した前記走行情報に基づいて前記車両の走行状態が危険状態かどうかの指標となる危険状態度を算出する危険状態度算出部と、前記車両の運転者の視点情報と前記車両の周辺の物体情報を組み合わせて前記運転者の視認対象の名称を特定して視認対象候補とする視認対象特定部と、少なくとも同乗者が発した言葉を含む同乗者情報を取得する同乗者情報取得部と、前記同乗者情報取得部で取得された前記同乗者情報に基づいて、危険を誘発した危険誘発原因を特定するための危険誘発原因候補を設定する危険誘発原因候補設定部と、危険状態度算出部で算出された前記危険状態度、前記視認対象特定部で特定された前記視認対象候補および危険誘発原因候補設定部で設定された前記危険誘発原因候補に基づいて危険誘発原因を特定する危険誘発原因特定部と、を備え、前記危険誘発原因特定部は、前記危険状態度が閾値以上となった場合に、前記視認対象候補と前記危険誘発原因候補との関連性を照合し、前記視認対象候補と前記危険誘発原因候補とが関連する場合には、前記危険誘発原因候補を前記危険誘発原因として特定する。
本発明に係る危険情報収集装置によれば、危険誘発原因を特定することができる。
本発明に係る実施の形態１の危険情報収集装置の構成を示す機能ブロック図である。 本発明に係る実施の形態１の危険情報収集装置の視認対象特定部の動作を説明するフローチャートである。 本発明に係る実施の形態１の危険情報収集装置の同乗者情報取得部と危険誘発原因候補設定部の動作を説明するフローチャートである。 本発明に係る実施の形態１の危険情報収集装置の走行情報取得部、危険状態度算出部および危険誘発原因特定部の動作を説明するフローチャートである。 危険状態度を１０段階で表した例を説明する図である。 視認対象候補群と危険誘発原因候補群との関連性を照合する手順を説明するフローチャートである。 視認対象候補群と危険誘発原因候補群との関連度の例を説明する図である。 本発明に係る実施の形態２の危険情報収集装置の構成を示す機能ブロック図である。 本発明に係る実施の形態２の危険情報収集装置の同乗者情報取得部と危険誘発原因候補設定部の動作を説明するフローチャートである。 本発明に係る実施の形態２の危険情報収集装置の走行情報取得部、危険状態度算出部および危険誘発原因特定部の動作を説明するフローチャートである。 本発明に係る実施の形態３の危険情報収集装置の構成を示す機能ブロック図である。 本発明に係る実施の形態４の危険情報収集装置の構成を示す機能ブロック図である。 本発明に係る実施の形態５の危険情報収集装置の構成を示す機能ブロック図である。 危険情報の例を説明する図である。 本発明に係る実施の形態５の危険情報収集装置の走行情報取得部、危険状態度算出部および危険誘発原因特定部の動作を説明するフローチャートである。 本発明に係る実施の形態１の危険情報収集装置の構成の変形例を示す機能ブロック図である。 本発明に係る実施の形態２の危険情報収集装置の構成の変形例を示す機能ブロック図である。 本発明に係る実施の形態３の危険情報収集装置の構成の変形例を示す機能ブロック図である。 本発明に係る実施の形態６の危険情報収集装置の構成を示す機能ブロック図である。 本発明に係る実施の形態６の危険情報収集装置の走行情報取得部、危険状態度算出部および危険誘発原因特定部の動作を説明するフローチャートである。 本発明に係る実施の形態１の危険情報収集装置の構成の変形例を示す機能ブロック図である。 本発明に係る実施の形態２の危険情報収集装置の構成の変形例を示す機能ブロック図である。 本発明に係る実施の形態３の危険情報収集装置の構成の変形例を示す機能ブロック図である。 本発明に係る実施の形態４の危険情報収集装置の構成の変形例を示す機能ブロック図である。 本発明に係る危険情報収集装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 本発明に係る危険情報収集装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
＜実施の形態１＞
図１は本発明に係る実施の形態１の危険情報収集装置１００の構成を示す機能ブロック図である。図１に示すように危険情報収集装置１００は、車両の走行情報を取得する走行情報取得部１０１、危険状態度算出部１０２、視認対象特定部１０３、同乗者情報取得部１０４、危険誘発原因候補設定部１０６、危険誘発原因特定部１０７および危険誘発原因出力部１０８を備えている。
走行情報取得部１０１は、車両の走行状態を示す車両状態量である走行情報を取得し、危険状態度算出部１０２に出力する。車両の走行情報としては、速度、加速度、ブレーキ情報、操舵角情報、アクセル情報、エンジン情報などが含まれる。走行情報は、車両に備えられた複数のセンサにより検出されるが、その検出には公知の方法が用いられるので、説明は省略する。
危険状態度算出部１０２は、走行情報取得部１０１から出力される走行情報の変化の程度に基づいて、車両の危険状態度を算出して危険状態情報とする。
視認対象特定部１０３は、運転者の視点情報と車両周辺の物体情報を用いて、運転者の視認対象を特定し視認対象群の情報として危険誘発原因特定部１０７に出力する。
運転者の視点情報は視線検知デバイスを用いて取得する。視線検知デバイスには、カメラと赤外線を利用して視点を検知するもの、眼球周りの筋電位情報を利用して視線を検知する装着型のものなどがある。視線検知デバイスの代わりに、車両内を撮影するカメラと映像解析機能を用いて、運転者の目を認識して視点を特定するようにしても良い。視点情報としては、最低限、視線の起点位置と、視線の方向を含む。これに加えて、運転者の顔あるいは目の位置、顔あるいは黒目の向き、まばたきの回数、運転者の眼鏡またはコンタクトレンズ装着の有無など、目に関する情報を追加しても良い。視線検出の方法としては、角膜反射法など、様々な方法があるが、本発明においては、既知の任意の方法を採用することができる。
車両周辺の物体情報は、車両に搭載されるカメラと映像解析機能を用いて取得する。車両に搭載されるカメラは、自車両の前方と側方を同時に撮影可能な広角レンズを備えるカメラの他に、複数のカメラで撮影された複数の方向の映像を合成して１つの映像とするカメラシステムを用いても良い。なお、以下においては、各実施の形態に係る危険情報収集装置を搭載した車両を自車両、自車両以外の車両を他車両と呼称する。また、他車両にも自車両と同様の危険情報収集装置が搭載され、危険情報収集装置間で情報の授受を行う場合もある。
また、路肩など車外に設置されたカメラで撮影された映像を利用しても良い。その場合、車外に設置したカメラと危険情報収集装置１００との間で直接に通信する、もしくは、クラウドサーバを経由することで、車外に設置したカメラから危険情報収集装置１００に映像を送信することで、車外に設置したカメラで撮影された映像を利用することが可能となる。なお、カメラの代わりに、レーダーを用いて車両周辺の物体情報を取得しても良い。
物体情報としては、最低限、名称、自車両との相対位置、大きさの情報を含む。これに加えて、色、形などの物体情報を追加しても良い。例えば、「黒いミニバン、全長４ｍ、相対位置（相対距離２ｍ、車両からの角度６０°）」などのように、見たとおりの状態の情報とすることができる。この場合、自車両からの角度は自車両の進行方向を０°として、時計回りの向きで表すことができる。
また、走行中は連続的に物体情報を取得する。物体情報の取得範囲は、走行時に急ブレーキをかけても走行上支障のない範囲を想定し、急ブレーキ時の停止距離を基準に算出する。例えば、一般道では自車両を中心に直径６０ｍ程度の範囲、高速道路では直径１３０ｍ程度の範囲とする。なお、この範囲は、速度ごとに変更しても良い。
ここで、図２に示すフローチャートを用いて、視認対象特定部１０３での処理の一例を説明する。危険情報収集装置１００は、車両のイグニッションスイッチがオンされることで動作を開始するので視認対象特定部１０３も視認対象特定処理を開始し、まず、視線検知デバイス等を用いて運転者の視点情報を取得する（ステップＳ１１）。
次に、車両外部を撮影する車載カメラ等を用いて車両周辺映像を取得し（ステップＳ１２）、ステップＳ１１で取得した運転者の視点の座標を車両周辺映像の座標に変換し、車両周辺映像上における視点の位置座標を取得する（ステップＳ１３）。座標の変換は、線検知デバイスによって算出される視点の位置座標を、ステップＳ１１で利用した車載カメラ等のカメラ座標に変換する処理である。このように、座標を変換することで車両周辺映像上に運転者の視点の位置座標をマッピングすることができる。なお、車載カメラを用いる場合、変換した座標は、カメラの位置と視線検知デバイスの位置により一意に定まるものであり、事前にキャリブレーションをしておくことができる。
次に、車両周辺映像上にマッピングされた運転者の視点の位置座標の周辺に存在する物体を検出する。物体の検出方法としては、画像認識を用いた方法など、既知の方法を使用することができ、検出した物体を視認対象として特定する（ステップＳ１４）。上述したステップＳ１１〜Ｓ１４の処理は、車両のイグニッションスイッチがオンされている間は周期的に繰り返される。
上述した視認対象特定処理の具体例について、運転者が自車両からの相対距離２ｍ、角度６０°に位置する黒いミニバンを視認した場合を説明する。
ステップＳ１１において相対距離２ｍ、角度６０°への運転者の視線を検知すると、ステップＳ１２においてその時の車両周辺の映像を取得し、ステップＳ１３において車両周辺の映像上に視点位置（自車両からの距離２ｍ、自車両からの角度６０°）を変換する。
ステップＳ１４では車両周辺映像上における視点位置（自車両からの距離２ｍ、自車両からの角度６０°）にある物体情報を検出し、視認対象が黒いミニバンで全長が４ｍであることを特定する。特定された視認対象の情報は、「黒いミニバン、全長４ｍ、相対位置（相対距離２ｍ、車両からの角度６０°）」として、所定の記憶装置に検出した時間の情報と共に保存する。なお、所定の記憶装置は危険情報収集装置１００内に設けても良いが、車両内の別の場所に設けても良い。
同乗者情報取得部１０４は、同乗者情報を取得し危険誘発原因候補設定部１０６に出力する。同乗者情報としては、同乗者が発した言葉の音声情報、特定の物体を指差すなどの同乗者の動作を示す映像情報および同乗者が指し示した物体の映像情報などを含んでいる。
同乗者情報の取得には、車両内部を撮影する車内カメラ、車両外部を撮影する車載カメラ、マイク、加速度センサ、ジャイロセンサを利用することができる。加速度センサ、ジャイロセンサは、同乗者に持たせる、もしくは座席、シートベルトに設置し、同乗者の顔および体の向き、動作の取得に利用する。
危険誘発原因候補設定部１０６は、同乗者情報取得部１０４から出力される同乗者情報を解析し、危険誘発原因候補群を設定して危険誘発原因特定部１０７に出力する。
ここで、図３に示すフローチャートを用いて、同乗者情報取得部１０４および危険誘発原因候補設定部１０６での処理を説明する。
同乗者情報取得部１０４において同乗者情報を取得し（ステップＳ２１）、当該同乗者情報は危険誘発原因候補設定部１０６に与えられ、危険誘発原因候補設定部１０６において同乗者情報を解析する（ステップＳ２２）。
同乗者が発声した言葉の解析としては、同乗者が発した言葉に対して音声認識により音声解析を行い、音声を単語単位に分割する処理を行う。例えば、「明日は公園に行きたい。」という音声情報が得られた場合には、「明日」、「公園」、「行きたい」と言うように分割する。
同乗者の動作の解析としては、例えば、同乗者が自転車を指差す動作をした場合には、その映像に対して画像認識により画像解析を行って指差し動作を検出し、指を差した先の自転車を物体として特定する。以下、物体の解析の例を説明する。
例えば、同乗者が自転車を指差す動作をした場合、車内カメラで撮影した映像情報を利用して指差した方向を検出する場合は、車内カメラで撮影した映像に対して画像認識により手の形を判別して指差しを検出し、指の伸びる方向を特定することで指し示した方向を検出する。そして、指し示した方向の座標位置を車両外部を撮影する車載カメラで撮影した車両周辺映像上の座標に変換し、その方向に存在する自転車をパターンマッチング等で自転車として認識し、その名称を特定する。
なお、指し示した方向の検出には、加速度センサ、ジャイロセンサを用いて、顔の向きまたは体の向きを検出する方法もある。加速度センサ、ジャイロセンサ用いて体の向きを検出する場合は、同乗者が前方を向いている状態を基準とし、同乗者が特定の方向に顔または体を向ける動きをした場合、直交する３軸の加速度に基づいてどの程度体が移動したかを検出する。これにより、顔または体が前方を向いた状態からどの程度の角度が変化したかを検出する。
この方法では、顔または体が向いた方向を正確には特定できないので、顔または体が向いたと推定される方向に存在する全ての物体を対象として特定する。
物体の検出は、視認対象特定部１０３での検出方法と同様であり、車載カメラで撮影した映像を画像処理する方法でも、レーダーで物体を検出する方法でも良い。
危険誘発原因候補設定部１０６は、ステップＳ２２での同乗者情報の解析で得られた結果に基づいて、危険誘発原因候補群を設定する（ステップＳ２３）。例えば、音声の解析の結果、「明日」、「公園」、「行きたい」と言う単語が得られ、同乗者の動作から指し示した方向に存在する物体として「自転車」が特定された場合、「明日」、「公園」、「行きたい」、「自転車」を危険誘発原因候補群の情報として出力する。上述したステップＳ２１〜Ｓ２３の処理は、車両のイグニッションスイッチがオンされている間は周期的に繰り返される。
このように、同乗者の音声を解析することで危険誘発原因候補を設定するので、運転者からは得られない情報、例えば運転者の死角で危険誘発原因が発生したような場合でも、危険誘発原因を特定できる。
また、同乗者の動作を解析することで危険誘発原因候補を設定するので、同乗者しかできない動作、例えば、危険誘発原因が車両から遠ざかって行くような場合でも、指を差す動作を解析することにより危険誘発原因を特定できる。
危険誘発原因特定部１０７は、視認対象特定部１０３から出力される視認対象群の情報と、危険誘発原因候補設定部１０６から出力される危険誘発原因候補群の情報を用いて危険誘発原因を特定し、危険誘発原因出力部１０８は、危険誘発原因特定部１０７で特定された危険誘発原因を外部に出力する。
次に、図４に示すフローチャートを用いて走行情報取得部１０１、危険状態度算出部１０２および危険誘発原因特定部１０７での処理を説明する。
走行情報取得部１０１において車両の走行時の走行情報を取得し（ステップＳ３１）、危険状態度算出部１０２に出力する。走行情報には、速度、加速度、ブレーキ情報、操舵角情報、アクセル情報、エンジン情報などが含まれる。
危険状態度算出部１０２は、走行情報取得部１０１から出力される走行情報に基づいて、自車両の走行状態が危険な状態かどうかの指標となる危険状態度を算出し（ステップＳ３２）、危険誘発原因特定部１０７に出力する。危険状態度とは走行状態の危険の程度を段階で示すものであり、走行状態が平常時と比較して異常になると危険状態度は増加する。
図５を用いて危険状態度を１０段階で表す場合について説明する。図５に示す例では、危険状態度を、速度情報、ブレーキ情報（ブレーキをかけているかどうか）、加速度情報および操舵角の情報を用いて設定している。この際、エンジンの回転数、スロットル開度などのエンジン情報およびアクセル情報を補助的に用いても良い。
図５において、危険状態度が一番低い「１」の場合は、速度が遅い（法定速度−１０ｋｍ／ｈより下）状態で急ブレーキをかけ、加速度は小さく、操舵角の変化も小さい状態が該当する。一方、危険状態度が一番高い「１０」の場合は、速度が早い（法定速度＋１０ｋｍ／ｈより上）状態で急ブレーキをかけ、加速度は大きく、操舵角の変化も大きい状態が該当する。また、危険状態度が「５」〜「８」では、速度情報として、速度が法定速度と同等の状態としているが、これは、法定速度以下かつ法定速度−１０ｋｍ／ｈ以上の状態としている。なお、上記は一例であり、走行情報の組み合わせは上記に限定されるものではない。
このように、危険状態度を多段階の数値で設定することで、車両の走行状態が危険であるかどうかを数値に基づいて判断することができ、客観的な判断が可能となる。
危険誘発原因特定部１０７は、危険状態度算出部１０２で算出された危険状態度と予め定めた閾値との比較を行う（ステップＳ３３）。危険状態度が閾値未満の場合（ｎｏ）は、ステップＳ３１以下の処理を繰り返すように走行情報取得部１０１および危険状態度算出部１０２を制御する。危険状態度が閾値以上の場合（ｙｅｓ）には自車両の走行状態が危険な状態であると判断し、ステップＳ３４に移行する。
上記閾値は、過去の走行情報に基づいて設定されるが、運転者個人の過去のデータに基づいて運転者個人ごとに調整しても良い。また、危険状態の発生を複数回模擬し、その結果に基づいて閾値を設定しても良い。例えば、危険状態度が１０段階で設定されており、安全状態が「１」、危険状態が「１０」であるとした場合に、模擬的に複数回の危険状態を発生させ、それらの危険状態度の平均値が４である場合は、平均値である４を閾値として用いても良い。
次に、危険誘発原因特定部１０７は、危険状態度が閾値以上となった時間の前後における複数の視認対象の情報を視認対象特定部１０３から取得して視認対象候補群とする（ステップＳ３４）。前後の時間の設定としては、１０秒、１５秒、３０秒程度が挙げられる。これは、危険誘発原因を運転者が視認してから危険状態が発生するまでの時間すなわち危険状態度が閾値以上となった時間と、危険状態が発生してから同乗者が危険誘発原因を認識し、その情報を外部に伝えるまでの時間を考慮して設定すれば良い。運転者および同乗者が危険誘発原因を認識したタイミングと、ブレーキをかけるなどの運転者が車両を操作するタイミングにタイムラグが生じる可能性があるためである。例えば、急ブレーキ後に「自転車の飛び出し危ないよね」と言う言葉を発するようなケースが考えられる。なお、タイムラグを考慮せずに危険状態度が閾値以上となったタイミングでの視認対象群の情報を視認対象特定部１０３から取得するようにしても良い。
次に、危険誘発原因特定部１０７は、危険状態度が閾値以上となった時間の前後における複数の危険誘発原因候補を危険誘発原因候補設定部１０６から取得して危険誘発原因候補群とする（ステップＳ３５）。そして視認対象候補群と危険誘発原因候補群との関連性を照合する（ステップＳ３６）。照合に際しては、危険状態度が閾値以上となった時間より前と後の視認対象候補群と危険誘発原因候補群を区別せずに照合し、関連性が最も高い候補を危険誘発原因とする。
関連性は物体の大きさまたは色、形、単語の意味の何れかの情報を用いて関連度として数値化する。例えば、危険誘発原因候補を「危険度を表す単語」、「物体を表す単語」および「物体の様子を表す単語」ごとに関連度の点数を設定し、その関連度の点数が最も高いものを危険誘発原因とする（ステップＳ３７）。
例えば、「危険度を表す単語」として、「危ない」、「危険」などの危険を表す単語と、「見えなかった」、「飛び出してきた」、「横切った」などの危険行動を連想させる単語を定義する。また、「物体を表す単語」として、「猫」、「自転車」などの名詞を定義する。また、「物体の様子を表す単語」として、「小さい」、「白い」などの物体の形、大きさ、色などを表す単語を定義する。
そして、「危険度を表す単語」の点数を１０点、「物体を表す単語」を５点、「物体の様子を表す単語」を１点として視認対象候補への点数付けを行う。点数付けは一文のまとまりで規定される危険誘発原因候補ごとに行う。ステップＳ３６およびＳ３７における具体的な処理を図６に示すフローチャートを用いて説明する。
図６に示すように、視認対象候補群と危険誘発原因候補群との関連性の照合においては、まず、一文のまとまりで規定される危険誘発原因候補内に「物体を表す単語」が存在するか否かを確認する（ステップＳ１０１）。そして、「物体を表す単語」が存在する場合（ｙｅｓ）には、「物体を表す単語」またはその同義語が視認対象候補と一致するか否かを確認する（ステップＳ１０２）。なお、「物体を表す単語」が存在しない場合（ｎｏ）には、ステップＳ１１２に移行する。
ステップＳ１０２において、「物体を表す単語」またはその同義語が視認対象候補と一致する場合（ｙｅｓ）には、一致する視認対象候補に紐付け（結び付け）を行い（ステップＳ１０３）、ステップＳ１０４に移行する。一方、「物体を表す単語」またはその同義語が視認対象候補と一致しない場合（ｎｏ）には、その危険誘発原因候補の一文には点数付けをせず（ステップＳ１１５）、ステップＳ１０７に移行する。
ステップＳ１１２では、視認対象候補群から形、大きさ、色などに基づいて視認対象候補を選択し「物体の様子を表す単語」と性質が一致するか否かを確認する。そして、「物体の様子を表す単語」と性質が一致する場合（ｙｅｓ）には、一致する視認対象候補に紐付けを行い（ステップＳ１１３）、ステップＳ１０４に移行する。一方、「物体の様子を表す単語」と性質が一致しない場合（ｎｏ）には、その危険誘発原因候補の一文には点数付けをせず（ステップＳ１１４）、ステップＳ１０７に移行する。
ステップＳ１０４では、危険誘発原因候補内に「危険度を表す単語」が存在するか否かを確認する。「危険度を表す単語」が存在する場合（ｙｅｓ）にはステップＳ１０８に移行し、紐付けされた視認対象候補の関連度に１０点を加算し、ステップＳ１０５に移行する。一方、「危険度を表す単語」が存在しない場合（ｎｏ）にはステップＳ１０５に移行する。
ステップＳ１０５では、危険誘発原因候補内に「物体を表す単語」が存在するか否かを確認する。「物体を表す単語」が存在する場合（ｙｅｓ）にはステップＳ１０９に移行し、紐付けされた視認対象候補の関連度に５点を加算し、ステップＳ１０６に移行する。一方、「物体を表す単語」が存在しない場合（ｎｏ）にはステップＳ１０６に移行する。
ステップＳ１０６では、危険誘発原因候補内に「物体の様子を表す単語」が存在するか否かを確認する。「物体の様子を表す単語」が存在する場合（ｙｅｓ）にはステップＳ１１０に移行し、紐付けされた視認対象候補の関連度に１点を加算し、ステップＳ１０７に移行する。一方、「物体の様子を表す単語」が存在しない場合（ｎｏ）にはステップＳ１０７に移行する。
ステップＳ１０７では、照合処理を行っていない未処理の危険誘発原因候補が存在するか否かを確認する。未処理の危険誘発原因候補が存在する場合（ｙｅｓ）にはステップＳ１０１以下の処理を繰り返し、未処理の危険誘発原因候補が存在しない場合（ｎｏ）にはステップＳ１１１に移行する。
なお、上記では、危険誘発原因候補が複数あるものとして説明した。しかし、危険誘発原因候補が１つしかなく、当該危険誘発原因候補がステップＳ１０３またはＳ１１３で視認対象候補に紐付けされた場合は、それだけで危険誘発原因候補と視認対象候補との関連があるとすることができ、危険誘発原因を特定することができる。
ステップＳ１０４〜Ｓ１１１は、危険誘発原因候補が複数ある場合に必要なステップと言うことができ、危険誘発原因候補が複数ある場合に対応できる。
図７は、上述した照合処理に従った場合の関連度の算出の例を示す図である。図７に示すように、「猫が」、「小さすぎて」、「見えなかった」と言う危険誘発原因候補Ａがある場合に、「猫」が視認対象候補群にある場合について、関連度の算出方法を説明する。「猫」という視認対象候補には、「物体を表す単語」である「猫が」により５点が加算され、「物体の様子を表す単語」である「小さすぎて」により１点が加算され、「危険度を表す単語」である「見えなかった」により１０点が加算される。つまり、危険誘発原因候補Ａと視認対象候補の「猫」との関連度は１６点となる。
なお、「小さすぎて」、「見えなかった」と言う危険誘発原因候補Ｃは、「小さすぎて」に１点が加算され、「見えなかった」に１０点が加算されて１１点となる。この場合「猫」を言い換える言葉として用いられる「小さい」が含まれているので、危険誘発原因候補Ｃは視認対象候補の「猫」に紐付けされる。
また、「小さくて」、「かわいい」と言う危険誘発原因候補Ｄは、「小さくて」に１点が加算されて１点となる。この場合、「猫」を言い換える言葉として用いられる「小さい」が含まれているので、危険誘発原因候補Ｄは視認対象候補の「猫」に紐付けされる。
従って危険誘発原因候補Ａ、ＣおよびＤと視認対象候補の「猫」との関連度は合計で２８点となる。
なお、「明日」、「車で」、「でかける」と言う危険誘発原因候補Ｂは、「物体を表す単語」である「車で」により５点が加算されて５点となる。そして、視認対象候補群には「車」があるので、危険誘発原因候補Ｂと視認対象候補の「車」との関連度は５点となる。視認対象候補の「自転車」は、危険誘発原因候補群に関連する単語がないので、関連度は０点である。
そして、ステップＳ１１１では、各危険誘発原因候補の中で、視認対象候補との関連度の点数が最も高いものを危険誘発原因として特定する。例えば、視認対象候補の「猫」に紐付けされた危険誘発原因候補Ａ、ＣおよびＤのうち、視認対象候補の「猫」との関連度の点数が最も高いものは危険誘発原因候補Ａである。そのうちの「物体を表す単語」である「猫」が危険誘発原因として特定され、最終的に危険誘発原因出力部１０８によって出力される危険誘発原因は「猫」となる。
なお、上記のように視認対象候補群と危険誘発原因候補群の関連度を逐次算出しても良いが、予め関連度の高い視認対象と危険誘発原因の組み合わせを設定しておき、一致する組み合わせを選出する方法でも良い。例えば、組み合わせの設定方法としては、視認対象が「猫」である場合、「猫」を言い換える単語として用いられる、「小さい」、「ふわふわ」、「毛」、「耳」、「白」、「黒」、「尻尾」など、大きさ、色、形などを表す単語と組み合わせる。また、視認対象が「車」であれば、「黒」、「大型」、「ワゴン」、「ボンネット」、「軽」、「オープン」、「ぶーぶー」など、大きさ、色、形などを表す単語と組み合わせる。例えば、「猫」が視認対象候補群にある場合に、危険誘発原因候補内に「毛」と言う単語があれば、関連度が高いとして「毛」すなわち「猫」が危険誘発原因として特定する。
ここで、危険誘発原因出力部１０８から出力される情報の提供先は、主として他車両の運転者、同乗者であり、例えばクラウドサーバを経由して、スマートフォンおよび他車両に搭載されたカーナビゲーションシステム等とすることができる。また、情報の提供先を自車両上に存在するシステムとし、出力結果を所定の記憶装置に記憶しても良い。
情報の提供先の例として、他車両の運転者等に提供される場合には、「自転車の飛び出しが多く発生しています」、「猛犬にご注意ください」などのように注意を喚起する表示が、例えばカーナビゲーションシステムの画面に表示される。
また、情報の提供先を自車両とする場合には、「本日のヒヤリ・ハット情報（猫が原因のヒヤリハット）」を運転終了時にカーナビゲーションシステムの画面に表示する、もしくは運転者のスマートフォン上に表示する。それにより、運転の振り返りができ、運転技術の向上に利用できる。
また、クラウドサーバなどに情報を出力し、その他の複数車両の情報とを組み合わせることで、「ヒヤリ・ハット」情報を詳細に解析し、原因の除去、運転者への運転指導で「ヒヤリ・ハット」の件数を減らし、交通事故の予防に使用できる。
以上説明したように、本発明に係る実施の形態１の危険情報収集装置１００によれば、危険を誘発する物体を具体的に特定することができる。そのため、危険箇所を特定する機能の他に、その危険を誘発した原因を特定でき、何による危険なのかという情報をユーザに提供できる。
＜実施の形態２＞
図８は本発明に係る実施の形態２の危険情報収集装置２００の構成を示す機能ブロック図である。図８に示す危険情報収集装置２００は、図１に示した実施の形態１の危険情報収集装置１００の構成に加えて、危険連想情報データベース１０５を備えている。なお、図８においては、図１を用いて説明した危険情報収集装置１００と同一の構成については同一の符号を付し、重複する説明は省略する。
危険連想情報データベース１０５は、同乗者情報ごとに危険を連想させる情報を保存している。すなわち、同乗者情報が同乗者が発した言葉の場合には、危険を連想させる単語が保存されている。危険を連想させる単語の例として、「見えなかった」、「危ない」、「ぎりぎり」などが挙げられる。また、同乗者情報が同乗者が指し示した物体の情報の場合には、危険を連想させる物体の例として、「自転車」、「歩行者」、「車」、「電柱」、「犬」などが挙げられる。
危険誘発原因候補設定部１０６は、同乗者情報を解析し、危険誘発原因候補群を設定する処理は実施の形態１と同じであるが、同乗者情報の解析結果と危険連想情報データベース１０５に保存される危険を連想させる情報を照合する処理が加わっている。
ここで、図９に示すフローチャートを用いて、同乗者情報取得部１０４および危険誘発原因候補設定部１０６での処理を説明する。
同乗者情報取得部１０４において同乗者情報を取得し（ステップＳ４１）、当該同乗者情報は危険誘発原因候補設定部１０６に与えられ、危険誘発原因候補設定部１０６において同乗者情報を解析する（ステップＳ４２）。
同乗者が発声した音声の解析としては、音声認識を用いて、音声を単語単位に分割する処理を行う。同乗者が指し示した物体の解析としては、同乗者の動作または、顔の向きまたは体の向きの情報を用いて、指し示した方向に存在する物体を特定する。
そして、ステップＳ４２で得られた同乗者情報の解析結果と危険連想情報データベース１０５に保存される危険を連想させる情報との照合を行う（ステップＳ４３）。ステップＳ４３では、例えば、同乗者が発した言葉の場合に、「自転車が」「見えなかった」「明日」という情報が含まれているとステップＳ４２で解析され、危険連想情報データベース１０５内に「見えなかった」という単語が保存されている場合は、「見えなかった」と言う単語の関連度が高いと判定する。そして、「見えなかった」という単語と、その前後に発生した「自転車が」、「明日」という単語を危険誘発原因候補とする（ステップＳ４４）。
危険連想情報データベース１０５には、危険状態発生時に車両の搭乗者間での会話に発生しやすい「見えなかった」などの単語が含まれているため、無駄な情報が危険誘発原因候補として含まれることを抑制し、情報の絞り込みを行うことができる。例えば、ステップＳ４２での解析結果に、「自転車が飛び出してきた」、「猫を飼いたい」、「おなかがすいた」などの情報があった場合に、危険連想情報データベース１０５との照合を行わない場合は、「自転車」、「飛び出してきた」、「猫」、「飼いたい」、「おなか」、「すいた」という単語を危険誘発原因候補とする。しかし、危険連想情報データベース１０５に「飛び出してきた」という単語が含まれている場合には、「飛び出してきた」と言う単語の関連度が高いと判定し、「自転車」、「飛び出してきた」、「猫」という単語のみを危険誘発原因候補群とすることができる。危険連想情報データベース１０５は、予想される単語を予め所定の記憶装置に保存してデータベースとする。危険情報収集装置２００の動作に伴って危険誘発原因候補設定部１０６で取得された危険誘発原因候補の情報をデータベースに追加することでデータベースを充実させるようにしても良い。
危険誘発原因特定部１０７は、視認対象特定部１０３から出力される視認対象群の情報と、危険誘発原因候補設定部１０６から出力される危険誘発原因候補群の情報を用いて危険誘発原因を特定する。危険誘発原因出力部１０８は、危険誘発原因特定部１０７で特定された危険誘発原因を外部に出力する。
次に、図１０に示すフローチャートを用いて走行情報取得部１０１、危険状態度算出部１０２および危険誘発原因特定部１０７での処理を説明する。
走行情報取得部１０１において車両の走行時の走行情報を取得し（ステップＳ５１）、危険状態度算出部１０２に出力する。
危険状態度算出部１０２は、走行情報取得部１０１から出力される走行情報に基づいて、自車両の走行状態が危険な状態かどうかの指標となる危険状態度を算出し（ステップＳ５２）、危険誘発原因特定部１０７に出力する。
危険誘発原因特定部１０７は、危険状態度算出部１０２で算出された危険状態度と予め定めた閾値との比較を行う（ステップＳ５３）。危険状態度が閾値未満の場合（ｎｏ）は、ステップＳ３１以下の処理を繰り返すように走行情報取得部１０１および危険状態度算出部１０２を制御する。危険状態度が閾値以上の場合（ｙｅｓ）には自車両の走行状態が危険な状態であると判断し、ステップＳ５４に移行する。なお、閾値の設定方法は実施の形態１と同じである。
次に、危険誘発原因特定部１０７は、危険状態度が閾値以上となった時間の前後における視認対象群の情報を視認対象特定部１０３から取得する（ステップＳ５４）。
次に、危険誘発原因特定部１０７は、危険誘発原因候補設定部１０６から車の起動後からこの処理を開始するまでに取得した危険誘発原因候補を全て取得する（ステップＳ５５）。このように、時間による絞り込みを行わず、危険誘発原因候補の全てを取得することで、危険状態が発生した時点と危険誘発原因に関する情報が同乗者から得られた時点とが離れている状況、すなわち時間差がある場合でも視認対象候補と危険誘発原因候補を結び付けることが可能となる。例えば、危険状態が発生してしばらくたった後、走行を終了する時に、同乗者が危険状態に関して「さっきの猫の飛び出し、危なかったね」などと発言をした場合にでも視認対象候補と危険誘発原因候補を結び付けることが可能となる。
次に、危険誘発原因特定部１０７は、視認対象候補群と危険誘発原因候補群との関連性を照合する（ステップＳ５６）。照合に際しては、関連性が最も高い候補を危険誘発原因とする。
関連性は物体の大きさまたは色、形、単語の意味の何れかの情報を用いて関連度として数値化する。例えば、危険誘発原因候補を「危険度を表す単語」、「物体を表す単語」および「物体の様子を表す単語」ごとに関連度の点数を設定し、その関連度の点数が最も高いものを危険誘発原因とする（ステップＳ５７）。
例えば、「危険度を表す単語」として、「危ない」、「危険」などの危険を表す単語と、「見えなかった」、「飛び出してきた」、「横切った」などの危険行動を連想させる単語を定義する。また、「物体を表す単語」として、「猫」、「自転車」などの名詞を定義する。また、「物体の様子を表す単語」として、「小さい」、「白い」などの物体の形、大きさ、色などを表す単語を定義する。
そして、「危険度を表す単語」の点数を１０点、「物体を表す単語」を５点、「物体の様子を表す単語」を１点として視認対象候補への点数付けを行う。点数付けは危険誘発原因候補の一文のまとまりごとに行う。なお、ステップＳ５６およびＳ５７における具体的な処理は、図６を用いて説明した処理と同じである。
ステップＳ５７で特定された危険誘発原因は、危険誘発原因出力部１０８によって外部に出力される。危険誘発原因出力部１０８から出力される情報の提供先は、主として他車両の運転者、同乗者であり、例えばクラウドサーバを経由して、スマートフォンおよび他車両に搭載されたカーナビゲーションシステム等とすることができる。また、情報の提供先を自車両上に存在するシステムとし、出力結果を所定の記憶装置に記憶しても良い。
以上説明したように、本発明に係る実施の形態２の危険情報収集装置２００によれば、危険を誘発する物体を具体的に特定することができる。そのため、危険箇所を特定する機能の他に、その危険を誘発した原因を特定でき、何による危険なのかという情報をユーザに提供できる。また、危険情報収集装置２００は、危険連想情報データベース１０５を備える。同乗者情報の解析結果と危険連想情報データベース１０５に保存される危険を連想させる情報との照合を行うことで、無駄な情報が危険誘発原因候補として含まれることを抑制し、情報の絞り込みを行うことができる。このため、危険誘発原因候補の取得に費やす時間を短くできる。
＜実施の形態３＞
図１１は本発明に係る実施の形態３の危険情報収集装置３００の構成を示す機能ブロック図である。図１１に示す危険情報収集装置３００は、図８に示した実施の形態２の危険情報収集装置２００の構成に加えて、自車両の位置を取得する位置情報データ取得部１０９を備えている。なお、図１１においては、図８を用いて説明した危険情報収集装置２００と同一の構成については同一の符号を付し、重複する説明は省略する。なお、実施の形態１の危険情報収集装置１００の構成に加えて、自車両の位置を取得する位置情報データ取得部１０９を備えた構成としても良い。
位置情報データ取得部１０９は、自車両の位置を取得するためにＧＰＳ（Global Positioning System）などの測位システムを用いる。
図１１に示されるように、位置情報データ取得部１０９で取得された自車両の位置情報は危険誘発原因出力部１０８に出力される。危険誘発原因出力部１０８は、危険誘発原因特定部１０７で特定した危険誘発原因と、危険状態が発生した時点の自車両の位置情報とを出力する。なお、危険状態が発生した時点は危険状態度算出部１０２において算出された危険状態度が閾値以上となった時間とする。
危険誘発原因出力部１０８から出力される情報の提供先は、主として他車両の運転者、同乗者であり、例えばクラウドサーバを経由して、スマートフォンおよび他車両に搭載されたカーナビゲーションシステム等とすることができる。また、情報の提供先を自車両上に存在するシステムとし、出力結果を所定の記憶装置に記憶しても良い。
以上説明したように、本発明に係る実施の形態３の危険情報収集装置３００によれば、危険を誘発する物体を具体的に特定することができる。そのため、危険箇所を特定する機能の他に、その危険を誘発した原因を特定でき、何による危険なのかという情報をユーザに提供できる。また、危険情報収集装置３００は、危険連想情報データベース１０５を備え、同乗者情報の解析結果と危険連想情報データベース１０５に保存される危険を連想させる情報との照合を行う。これにより、無駄な情報が危険誘発原因候補として含まれることを抑制し、情報の絞り込みを行うことができる。そのため、危険誘発原因候補の取得に費やす時間を短できる。また、危険情報収集装置３００は、危険状態が発生した時点の自車両の位置情報を出力するので、危険状態に関するより詳細な情報を提供することができる。例えば、自車両が遭遇した危険状態が発生した位置に近づく他車両が危険を回避するなどの措置が取りやすくなる。
＜実施の形態４＞
図１２は本発明に係る実施の形態４の危険情報収集装置４００の構成を示す機能ブロック図である。図１２に示す危険情報収集装置４００は、図１１に示した実施の形態３の危険情報収集装置３００の構成に加えて、危険状態が発生した場所の周辺情報を収集する周辺情報収集部１１０を備えている。なお、図１２においては、図１１を用いて説明した危険情報収集装置３００と同一の構成については同一の符号を付し、重複する説明は省略する。なお、実施の形態１の危険情報収集装置１００の構成または実施の形態２の危険情報収集装置２００の構成に加えて、自車両の位置を取得する位置情報データ取得部１０９を備えた構成としても良い。
図１２に示されるように、周辺情報収集部１１０で収集された危険状態が発生した場所の周辺情報は、危険誘発原因出力部１０８に出力される。危険誘発原因出力部１０８は、危険誘発原因出力部１０８は、危険誘発原因特定部１０７で特定した危険誘発原因と、危険状態が発生した時点の自車両の位置情報と、周辺情報収集部１１０で収集された危険状態が発生した場所の周辺情報とを出力する。
周辺情報とは、時間、天候、車の密集度、人の密集度など、自車両の周辺から得られる情報である。周辺の範囲は、車の密集度については、例えば自車両を中心とする半径で規定し、半径１ｋｍ、３ｋｍ、５ｋｍの中から選択するようにすれば良い。人の密集度については、例えば自車両を中心とする半径で規定し、半径１００ｍ、３００ｍ、５００ｍの中から選択するようにすれば良い。
周辺情報の内、人の密集度は、インターネットを利用してクラウドサービスなどから収集することができる。例えば、無料アプリを提供しているインターネットサービス会社が、そのアプリの利用状況から取得した混雑度の情報を公開しているホームページから自車両が位置している場所の情報を収集することができる。車の密集度についても、インターネット上の渋滞情報サービスのホームページから収集することができる。また、時間、天候などもインターネット上のホームページから収集することができる。
また、人の密集度は、自車両に搭載され車両の外部を撮影するカメラまたは自車両の近傍の街頭カメラのような車外に設置されたカメラで撮影された映像を利用して、画像認識により人間を認識し、所定範囲内の人数を当該所定範囲の面積で割ることで求めても良い。車外に設置されたカメラで撮影された映像を利用する場合、車外に設置したカメラと危険情報収集装置４００との間で直接に通信する、もしくは、クラウドサーバを経由することで、車外に設置したカメラから危険情報収集装置４００に映像を送信することで、車外に設置したカメラで撮影された映像を利用することが可能となる。
危険誘発原因出力部１０８から出力される情報の提供先は、主として他車両の運転者、同乗者であり、例えばクラウドサーバを経由して、スマートフォンおよび他車両に搭載されたカーナビゲーションシステム等とすることができる。また、情報の提供先を自車両上に存在するシステムとし、出力結果を所定の記憶装置に記憶しても良い。
以上説明したように、本発明に係る実施の形態４の危険情報収集装置４００によれば、危険を誘発する物体を具体的に特定することができる。そのため、危険箇所を特定する機能の他に、その危険を誘発した原因を特定でき、何による危険なのかという情報をユーザに提供できる。また、危険情報収集装置４００は、危険連想情報データベース１０５を備え、同乗者情報の解析結果と危険連想情報データベース１０５に保存される危険を連想させる情報との照合を行う。これにより、無駄な情報が危険誘発原因候補として含まれることを抑制し、情報の絞り込みを行うことができるので、危険誘発原因候補の取得に費やす時間を短できる。また、危険情報収集装置４００は、危険状態が発生した時点の自車両の位置情報および危険状態が発生した場所の周辺情報を出力するので、危険状態に関するより詳細な情報を提供することができる。これにより、例えば、自車両が遭遇した危険状態が発生した位置に近づく他車両が危険を回避するなどの措置が取りやすくなり、また、周辺情報に基づいて渋滞を回避するなどの措置が取りやすくなる。
＜実施の形態５＞
図１３は本発明に係る実施の形態５の危険情報収集装置５００の構成を示す機能ブロック図である。図１３に示す危険情報収集装置５００は、図１２に示した実施の形態４の危険情報収集装置４００の構成に加えて、過去に発生した危険誘発原因と位置情報を登録した危険情報データベース１１１を備えている。なお、図１５においては、図１２を用いて説明した危険情報収集装置４００と同一の構成については同一の符号を付し、重複する説明は省略する。
図１３に示されるように、危険情報データベース１１１に蓄積された過去の危険情報は、危険誘発原因特定部１０７に出力される。危険誘発原因特定部１０７は視認対象特定部１０３から出力される視認対象群の情報と、危険誘発原因候補設定部１０６から出力される危険誘発原因候補群の情報と、位置情報データ収集部１０９から出力される現在地情報と、危険情報データベース１１１から出力される過去の危険情報とを用いて危険誘発原因を特定し、危険誘発原因出力部１０８に出力する。
危険情報データベース１１１には、過去の危険誘発原因とその地点の位置情報、時刻情報が記録されている。なお、車両ＩＤを記憶しても良い。車両ＩＤとは車両を識別するための識別情報であり、例えば製造番号などを車両ＩＤとしても良い。図１４に危険情報データベース１１１に記録された過去の危険情報の一例を示す。
危険情報データベース１１１には、危険誘発原因出力部１０８から危険誘発原因と位置情報が入力され、危険情報データベース１１１に格納される。なお、危険誘発情報データベース１１１には危険情報収集装置５００の出荷時に、過去に蓄積した危険情報を格納しておいても良い。
図１４においては、危険誘発原因として、猫および自転車を記録しており、猫および自転車と遭遇した車両の車両ＩＤと、当該車両が猫および自転車に遭遇した地点の位置情報としての緯度、経度情報を、遭遇した時刻情報と共に記録している。
図１５は、危険情報収集装置５００の動作を説明するフローチャートであり、ステップＳ６１〜Ｓ６５の処理は、図１０に示したフローチャートのステップＳ５１〜Ｓ５５の処理と同じであり、危険誘発原因特定部１０７において、視認対象候補群と危険誘発原因候補の関連度を算出する処理は実施の形態４と同じである。しかし、ステップＳ６６で関連度を数値として算出した後に危険情報データベース１１１に保存される過去の統計情報である危険誘発原因と位置情報に基づいて、関連度に数値を加算するステップＳ６７の重み付け処理が加わっている。
図１４に示したように、危険情報データベース１１１には、過去の危険誘発原因とその地点の位置情報が記録されている。危険誘発原因特定部１０７では、視認対象特定部１０３から出力される視認対象群の情報と、危険誘発原因候補設定部１０６から出力される危険誘発原因候補群の情報から、視認対象候補群と危険誘発原因候補群との関連性を照合する（ステップＳ６６）。
関連性の照合後、位置情報データ取得部１０９から出力される位置情報を基に、危険状態度算出部１０２から算出される危険状態度が閾値以上となった時点における位置情報と、その周辺に紐付けられた危険誘発原因が存在するか否かを、危険情報データベース１１１に保存されている情報を検索して確認する。なお、上記周辺の範囲は、例えば自車両を中心とする半径で規定し、半径３００ｍ、５００ｍ、１ｋｍの中から選択するようにすれば良い。
そして、該当する危険誘発原因が存在する場合にはその情報を取得する。取得した過去の危険誘発原因と危険誘発原因候補を照合し、一致する場合には、一致する危険誘発原因候補の関連度に点数を加算する（ステップＳ６７）。例えば、取得した過去の危険誘発原因に「猫」が存在した場合、危険誘発原因候補に「猫」が存在すれば危険誘発原因候補の「猫」の関連度に点数を加算する。
危険誘発原因特定部１０７においては、重み付けされた関連度も含め、関連度の点数が最も高いものを危険誘発原因とする（ステップＳ６８）。
以上説明したように、本発明に係る実施の形態５の危険情報収集装置５００によれば、危険を誘発する物体を具体的に特定することができる。そのため、危険箇所を特定する機能の他に、その危険を誘発した原因を特定でき、何による危険なのかという情報をユーザに提供できる。また、危険情報収集装置５００は、危険情報データベース１１１を備え、位置情報に基づいた過去の危険誘発原因の情報を使用する。これにより、地理特性など、特定の地点において発生しやすい危険誘発原因の情報を関連性の照合に加えることができるので、危険誘発原因特定の精度を上げることができる。
＜変形例＞
位置情報データ取得部１０９および危険情報データベース１１１は、実施の形態１の危険情報収集装置１００または実施の形態２の危険情報収集装置２００に加えることで、危険誘発原因特定の精度を上げることができる。
すなわち、図１６に示す危険情報収集装置１００Ａにおいては、危険誘発原因特定部１０７には、視認対象特定部１０３から出力される視認対象群の情報および危険誘発原因候補設定部１０６から出力される危険誘発原因候補群の情報に加えて、位置情報データ収集部１０９から出力される現在地情報と危険情報データベース１１１から出力される過去の危険情報が入力される構成となっている。
また、図１７に示す危険情報収集装置２００Ａにおいては、危険誘発原因特定部１０７には、視認対象特定部１０３から出力される視認対象群の情報および危険誘発原因候補設定部１０６から出力される危険誘発原因候補群の情報に加えて、位置情報データ収集部１０９から出力される現在地情報と危険情報データベース１１１から出力される過去の危険情報が入力される構成となっている。
また、実施の形態３の危険情報収集装置３００に危険情報データベース１１１を加えることで、危険誘発原因特定の精度を上げることができる。
すなわち、図１８に示す危険情報収集装置３００Ａにおいては、位置情報データ取得部１０９で取得された自車両の位置情報が、危険誘発原因出力部１０８ではなく危険誘発原因特定部１０７に入力され、危険誘発原因特定部１０７には、視認対象特定部１０３から出力される視認対象群の情報および危険誘発原因候補設定部１０６から出力される危険誘発原因候補群の情報に加えて、位置情報データ収集部１０９から出力される現在地情報と危険情報データベース１１１から出力される過去の危険情報が入力される構成となっている。
なお、図１６、図１７および図１８においては、図１、図８および図１１を用いて説明した危険情報収集装置１００〜３００と同一の構成については同一の符号を付し、重複する説明は省略する。
＜実施の形態６＞
図１９は本発明に係る実施の形態６の危険情報収集装置６００の構成を示す機能ブロック図である。図１９に示す危険情報収集装置６００は、図１３に示した実施の形態５の危険情報収集装置５００の構成に加えて、他車両に関する危険誘発原因情報を取得する他車両情報取得部１１２を備えている。なお、図１９においては、図１３を用いて説明した危険情報収集装置５００と同一の構成については同一の符号を付し、重複する説明は省略する。
図１９に示されるように、他車両情報取得部１１２によって取得された他車両の危険誘発原因の情報は、危険誘発原因特定部１０７に出力される。危険誘発原因特定部１０７は視認対象特定部１０３から出力される視認対象群の情報と、危険誘発原因候補設定部１０６から出力される危険誘発原因候補群の情報と、位置情報データ取得部１０９から出力される現在地情報と、危険情報データベース１１１から出力される過去の危険情報と、他車両情報取得部１１２から出力される他車両の危険誘発原因とを用いて危険誘発原因を特定し、危険誘発原因出力部１０８に出力する。
ここで、他車両の危険誘発原因の情報には、他車両で特定した危険誘発原因の名称が該当する。なお、他車両で特定した危険誘発原因が発生した際の位置情報を加えても良い。他車両情報取得部１１２は他車両の危険誘発原因の情報を他車両に搭載された危険情報収集装置との間で直接に通信して取得しても良く、クラウドサーバを介して取得しても良い。また、他車両情報取得部１１２から出力される他車両で特定された危険誘発原因とその位置情報を過去の危険情報として、危険情報データベース１１１に蓄積しても良い。
図２０は、危険情報収集装置６００の動作を説明するフローチャートであり、ステップＳ７１〜Ｓ７５の処理は、図１０に示したフローチャートのステップＳ５１〜Ｓ５５の処理と同じであり、危険誘発原因特定部１０７において、視認対象候補群と危険誘発原因候補の関連度を算出し、ステップＳ７６で関連度を数値として算出した後に、危険情報データベース１１１に保存される過去の統計情報である危険誘発原因と位置情報に基づいて、関連度に数値を加算するステップＳ７７の重み付け処理は実施の形態５と同じである。しかし、さらに、他車両情報取得部１１２から出力される他車両の危険誘発原因に基づいて、関連度に加算するステップＳ７８の重み付け処理が加わっている。
他車両情報取得部１１２では、自車両の周辺に存在する他車両からその車両の危険誘発原因を取得する。危険誘発原因特定部１０７では、視認対象特定部１０３から出力される視認対象群の情報と、危険誘発原因候補設定部１０６から出力される危険誘発原因候補群の情報から、視認対象候補群と危険誘発原因候補群との関連性を照合する（ステップＳ７６）。関連性の照合後、位置情報データ取得部１０９から出力される位置情報を基に、危険状態度算出部１０２から算出される危険状態度が閾値以上となった時点における位置情報と、その周辺に紐付けられた危険誘発原因が存在するか否かを、危険情報データベース１１１に保存されている情報を検索して確認する。
そして、該当する危険誘発原因が存在する場合にはその情報を取得する。取得した過去の危険誘発原因と危険誘発原因候補を照合し、一致する場合には、一致する危険誘発原因候補の関連度に点数を加算する（ステップＳ７７）。
さらに危険誘発原因特定部１０７では、他車両情報取得部１１２から出力される自車両の周辺に存在する他車両から危険誘発原因を取得する。取得した他車両の危険誘発原因と危険誘発原因候補を照合し、一致する場合には、一致する危険誘発原因候補の関連度に点数を加算する（ステップＳ７８）。例えば、取得した他車両の危険誘発原因に「猫」が存在した場合、危険誘発原因候補に「猫」が存在すれば危険誘発原因候補の「猫」の関連度に点数を加算する。なお、上記自車両の周辺の範囲は、例えば自車両を中心とする半径で規定し、半径３００ｍ、５００ｍ、１ｋｍの中から選択するようにすれば良い。
危険誘発原因特定部１０７においては、重み付けされた関連度も含め、関連度の点数が最も高いものを危険誘発原因とする（ステップＳ７９）。
以上説明したように、本発明に係る実施の形態６の危険情報収集装置６００によれば、危険を誘発する物体を具体的に特定することができる。そのため、危険箇所を特定する機能の他に、その危険を誘発した原因を特定でき、何による危険なのかという情報をユーザに提供できる。また、危険情報収集装置６００は、他車両情報取得部１１２を備え、自車両の周辺に存在する他車両の危険誘発原因の情報を使用することで、危険誘発原因特定の精度をさらに上げることができる。
＜変形例＞
他車両情報取得部１１２は、実施の形態１〜４の危険情報収集装置１００〜４００に加えることで、危険誘発原因特定の精度を上げることができる。
すなわち、図２１に示す危険情報収集装置１００Ｂにおいては、危険誘発原因特定部１０７には、視認対象特定部１０３から出力される視認対象群の情報および危険誘発原因候補設定部１０６から出力される危険誘発原因候補群の情報に加えて、他車両情報取得部１１２から出力される他車両の危険誘発原因の情報が入力される構成となっている。
また、図２２に示す危険情報収集装置２００Ｂにおいては、危険誘発原因特定部１０７には、視認対象特定部１０３から出力される視認対象群の情報および危険誘発原因候補設定部１０６から出力される危険誘発原因候補群の情報に加えて、他車両情報取得部１１２から出力される他車両の危険誘発原因の情報が入力される構成となっている。
また、図２３に示す危険情報収集装置３００Ｂにおいては、危険誘発原因特定部１０７には、視認対象特定部１０３から出力される視認対象群の情報および危険誘発原因候補設定部１０６から出力される危険誘発原因候補群の情報に加えて、他車両情報取得部１１２から出力される他車両の危険誘発原因の情報が入力される構成となっている。
また、図２４に示す危険情報収集装置４００Ｂにおいては、危険誘発原因特定部１０７には、視認対象特定部１０３から出力される視認対象群の情報および危険誘発原因候補設定部１０６から出力される危険誘発原因候補群の情報に加えて、他車両情報取得部１１２から出力される他車両の危険誘発原因の情報が入力される構成となっている。
なお、図２１〜図２４においては、図１、図８、図１１および図１２を用いて説明した危険情報収集装置１００〜４００と同一の構成については同一の符号を付し、重複する説明は省略する。
以上説明した危険情報収集装置１００〜６００、１００Ａ〜３００Ａおよび１００Ｂ〜３００Ｂの主たる構成はコンピュータを用いて構成することができ、これらの各構成はコンピュータがプログラムを実行することで実現される。例えば、図１に示した危険情報収集装置１００の走行情報取得部１０１、危険状態度算出部１０２、視認対象特定部１０３、同乗者情報取得部１０４、危険誘発原因候補設定部１０６、危険誘発原因特定部１０７および危険誘発原因出力部１０８は、例えば図２５に示す処理回路１０により実現される。処理回路１０には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）などのプロセッサが適用され、記憶装置に格納されるプログラムを実行することで上記各構成の機能が実現される。
なお、処理回路１０には、専用のハードウェアが適用されても良い。処理回路１０が専用のハードウェアである場合、処理回路１０は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）またはこれらを組み合わせたものなどが該当する。
また、図２６には、一例として、図１に示した危険情報収集装置１００の各構成がプロセッサを用いて構成されている場合におけるハードウェア構成を示している。この場合、危険情報収集装置１００の各構成の機能は、ソフトウェア等（ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェア）との組み合わせにより実現される。ソフトウェア等はプログラムとして記述され、メモリ１２に格納される。処理回路１０として機能するプロセッサ１１は、メモリ１２（記憶装置）に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各部の機能を実現する。
この発明は詳細に説明されたが、上記した説明は、すべての局面において、例示であって、この発明がそれに限定されるものではない。例示されていない無数の変形例が、この発明の範囲から外れることなく想定され得るものと解される。
なお、本発明は、その発明の範囲内において、各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変形、省略することが可能である。
本発明に係る危険情報収集装置は、車両に搭載され、前記車両の走行に危険な情報を収集する危険情報収集装置であって、前記車両の走行状態を示す走行情報を取得する走行情報取得部と、前記走行情報取得部で取得した前記走行情報に基づいて前記車両の走行状態が危険状態かどうかの指標となる危険状態度を算出する危険状態度算出部と、前記車両の運転者の視点情報と前記車両の周辺の物体情報を組み合わせて前記運転者の視認対象を特定して視認対象候補とする視認対象特定部と、同乗者が発した言葉を含む同乗者情報を取得する同乗者情報取得部と、前記同乗者情報取得部で取得された前記同乗者情報に基づいて、危険を誘発した危険誘発原因を特定するための危険誘発原因候補を設定する危険誘発原因候補設定部と、前記危険状態度算出部で算出された前記危険状態度、前記視認対象特定部で特定された前記視認対象候補および前記危険誘発原因候補設定部で設定された前記危険誘発原因候補に基づいて前記危険誘発原因を特定する危険誘発原因特定部と、を備え、前記危険誘発原因特定部は、前記危険状態度が閾値以上となった場合に、前記視認対象候補と前記危険誘発原因候補との関連性を照合し、前記視認対象候補と前記危険誘発原因候補とが関連する場合には、前記危険誘発原因候補を前記危険誘発原因として特定し、前記危険誘発原因候補設定部は、前記同乗者が発した言葉を音声解析し、前記言葉を単語単位に分割し、分割された複数の単語を一まとまりとして前記危険誘発原因候補として設定する。

Claims (11)

  1. 車両に搭載され、前記車両の走行に危険な情報を収集する危険情報収集装置であって、
    前記車両の走行状態を示す走行情報を取得する走行情報取得部と、
    前記走行情報取得部で取得した前記走行情報に基づいて前記車両の走行状態が危険状態かどうかの指標となる危険状態度を算出する危険状態度算出部と、
    前記車両の運転者の視点情報と前記車両の周辺の物体情報を組み合わせて前記運転者の視認対象の名称を特定して視認対象候補とする視認対象特定部と、
    少なくとも同乗者が発した言葉を含む同乗者情報を取得する同乗者情報取得部と、
    前記同乗者情報取得部で取得された前記同乗者情報に基づいて、危険を誘発した危険誘発原因を特定するための危険誘発原因候補を設定する危険誘発原因候補設定部と、
    危険状態度算出部で算出された前記危険状態度、前記視認対象特定部で特定された前記視認対象候補および危険誘発原因候補設定部で設定された前記危険誘発原因候補に基づいて危険誘発原因を特定する危険誘発原因特定部と、を備え、
    前記危険誘発原因特定部は、
    前記危険状態度が閾値以上となった場合に、前記視認対象候補と前記危険誘発原因候補との関連性を照合し、前記視認対象候補と前記危険誘発原因候補とが関連する場合には、前記危険誘発原因候補を前記危険誘発原因として特定する、危険情報収集装置。
  2. 前記危険誘発原因候補設定部は、
    前記同乗者が発した言葉を音声解析し、言葉を単語単位に分割し、分割された複数の単語を一まとまりとして前記危険誘発原因候補として設定する、請求項１記載の危険情報収集装置。
  3. 前記同乗者情報は、前記同乗者の動作の映像情報を含み、
    前記危険誘発原因候補設定部は、
    前記同乗者の動作を映像解析し、前記同乗者の動作が前記車両の外部の物体を特定する動作である場合は、前記物体を特定してその名称の単語を前記危険誘発原因候補に加える、請求項２記載の危険情報収集装置。
  4. 前記走行情報は、
    速度、ブレーキの有無、加速度および操舵角の情報を含み、
    前記危険状態度算出部は、
    前記速度、前記ブレーキの有無、前記加速度および前記操舵角の組み合わせによって多段階の数値で前記危険状態度を設定する、請求項１記載の危険情報収集装置。
  5. 前記危険誘発原因特定部は、
    前記視認対象候補と前記危険誘発原因候補との関連性の照合においては、前記危険誘発原因候補内の物体を表す単語または物体の様子を表す単語と前記視認対象候補とが一致する場合には、前記視認対象候補と前記危険誘発原因候補とを結び付け、前記危険誘発原因候補を前記危険誘発原因として特定する、請求項３記載の危険情報収集装置。
  6. 前記危険誘発原因特定部は、
    前記視認対象候補と前記危険誘発原因候補との関連性の照合においては、前記危険誘発原因候補内の物体を表す単語または物体の様子を表す単語と前記視認対象候補とが一致する場合には、前記視認対象候補と前記危険誘発原因候補とを結び付け、
    前記危険誘発原因候補が複数存在する場合には、
    前記危険誘発原因候補内の単語のそれぞれを、物体を表す単語、物体の様子を表す単語および危険度を表す単語に分類し、分類ごとに予め定めた点数を関連度の指標としてそれぞれの単語に付与し、点数の合計を前記危険誘発原因候補ごとに算出し、合計が最も高い前記危険誘発原因候補を前記危険誘発原因として特定する、請求項３記載の危険情報収集装置。
  7. 危険を連想させる情報を保存した危険連想情報データベースをさらに備え、
    前記危険誘発原因候補設定部は、
    前記危険誘発原因候補の設定に際して、前記危険を連想させる情報を用いて前記同乗者情報の絞り込みを行い、
    前記危険を連想させる情報は、危険を連想させる単語を少なくとも含み、
    前記同乗者情報の絞り込みに際しては、
    前記危険誘発原因候補内の複数の単語に、前記危険連想情報データベース内の前記危険を連想させる単語が含まれている場合は、前記危険誘発原因候補内の該当する単語と、その単語の前後の単語を前記危険誘発原因候補として設定する、請求項３記載の危険情報収集装置。
  8. 前記車両の位置情報を取得する位置情報データ取得部をさらに備え、
    特定された前記危険誘発原因と共に、危険状態が発生した時点の前記位置情報データ取得部から出力される前記車両の位置情報を出力する、請求項１記載の危険情報収集装置。
  9. 前記車両の周辺の車の密集度および人の密集度を少なくとも含む周辺情報を収集する周辺情報収集部をさらに備え、
    特定された前記危険誘発原因と共に、危険状態が発生した場所の前記周辺情報収集部から出力される周辺情報を出力する、請求項１記載の危険情報収集装置。
  10. 過去の危険誘発原因と前記過去の危険誘発原因の位置情報を保存する危険情報データベースと、
    前記車両の位置情報を取得する位置情報データ取得部と、をさらに備え、
    前記危険誘発原因特定部は、
    前記視認対象候補と前記危険誘発原因候補との関連性の照合時において、
    前記危険状態度が閾値以上となった時点における前記位置情報データ取得部から出力される前記車両の位置情報と関連する前記過去の危険誘発原因が前記危険情報データベースに存在し、前記過去の前記危険誘発原因と前記危険誘発原因候補とが一致する場合には、一致する危険誘発原因候補の関連度に重み付けする、請求項３記載の危険情報収集装置。
  11. 他車両の危険誘発原因を取得する他車両情報取得部をさらに備え、
    前記危険誘発原因特定部は、
    前記視認対象候補と前記危険誘発原因候補との関連性の照合時において
    前記危険状態度が閾値以上となった時点における前記位置情報データ取得部から出力される前記車両の位置情報と関連する前記他車両情報取得部で取得した前記他車両の前記危険誘発原因と、前記危険誘発原因候補とが一致する場合には、一致する前記危険誘発原因候補の関連度に重み付けする、請求項１０記載の危険情報収集装置。
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