WO2009104255A1 - 車両の運転評価装置、方法、及びコンピュータプログラム - Google Patents

車両の運転評価装置、方法、及びコンピュータプログラム Download PDF

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康悟 鈴木
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パイオニア株式会社
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    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/08—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to drivers or passengers
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    • B60W40/10—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to vehicle motion
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    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
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    • G07C5/08—Registering or indicating performance data other than driving, working, idle, or waiting time, with or without registering driving, working, idle or waiting time
    • G07C5/0841—Registering performance data
    • G07C5/085—Registering performance data using electronic data carriers

Definitions

  • the present invention relates to a vehicle driving evaluation apparatus that evaluates driving of a vehicle by a driver such as a digital tachograph.
  • Patent Document 1 discloses a configuration in which driving is evaluated based on a driver's sudden operation of an accelerator, a brake, and a steering wheel, and an inter-vehicle distance.
  • Patent Document 2 discloses a configuration for predicting a driver's future unexpected encounter based on vehicle conditions such as vehicle speed and acceleration, driving of the driver, and the environment of the road on which the vehicle is traveling. JP 2000-247162 A JP 2001-208126 A
  • the present invention performs vehicle driving evaluation that also considers the driving technology of the driver using vehicle information detected by as few sensors as possible, and notifies the driver of the driving result. It is an object to provide an apparatus.
  • a vehicle driving evaluation apparatus includes an acceleration detection unit that detects an acceleration of a vehicle driven by a driver, a distribution calculation unit that calculates and stores a frequency distribution of the acceleration, Driving evaluation means for calculating the skewness in the frequency distribution, evaluating the driving of the driver from the calculated skewness, and output means for outputting the evaluation result.
  • a vehicle driving evaluation method of the present invention includes an acceleration detection step of detecting acceleration of a vehicle driven by a driver, a distribution calculation step of calculating and storing the frequency distribution of the acceleration, A driving evaluation step of calculating a skewness in the frequency distribution, evaluating the driving of the driver from the calculated skewness, and an output step of outputting the evaluation result.
  • a computer program includes acceleration detection means for detecting acceleration of a vehicle driven by a driver, distribution calculation means for calculating and storing a frequency distribution of the acceleration, and the frequency distribution in the frequency distribution.
  • Controlling a computer provided in a vehicle driving evaluation apparatus comprising: driving evaluation means for calculating skewness and evaluating driving of the driver from the calculated skewness; and output means for outputting the evaluation result.
  • a computer program that causes the computer to function as at least part of the acceleration detection means, the distribution calculation means, the driving evaluation means, and the output means.
  • FIG. 1 is a block diagram conceptually showing the basic structure of a vehicle driving evaluation apparatus according to an embodiment of the present invention. It is an example of the histogram which shows the frequency distribution of the acceleration of the vehicle which concerns on a present Example. It is a flowchart which shows the flow of the basic operation
  • An embodiment of the vehicle driving evaluation apparatus of the present invention includes an acceleration detecting means for detecting an acceleration of a vehicle driven by a driver, a distribution calculating means for calculating and storing a frequency distribution of the acceleration, and a distortion in the frequency distribution.
  • Driving evaluation means for calculating the degree of driving and evaluating the driving of the driver from the calculated skewness; and output means for outputting the evaluation result.
  • the frequency distribution of the acceleration of the vehicle driven by the driver and the skewness in the frequency distribution are calculated, and based on the skewness, the driver driving technique is statistically calculated. It is possible to evaluate driving considering Above all, the evaluation of the unfamiliar encounter according to the evaluation result is performed mainly for the driver of the vehicle by evaluating the focused driving by the evaluation of the unexpected encounter degree due to the decrease in the prediction judgment level of the driver of the vehicle.
  • the frequency distribution of acceleration typically means that the acceleration of the vehicle, which fluctuates due to acceleration / deceleration operations such as an accelerator operation and a brake operation by a driver, and a braking operation, etc., every predetermined range and every predetermined time.
  • the frequency distribution is divided and calculated as a frequency distribution, and may be calculated and stored in the form of a histogram, for example.
  • the skewness is typically a scale that represents asymmetry in the distribution of statistical data, and is an index value that indicates the degree of bias toward one side.
  • the sudden acceleration of the vehicle due to the driver's sudden accelerator operation is considered to be an operation based on the driver's prediction judgment from the correlation with the driver's intention, while the sudden braking by the sudden brake operation is typical.
  • the driver's surrounding prediction judgment is poor, such as inadequate distance between vehicles, carelessness by driving aside and excessive speed.
  • the vehicle driving evaluation apparatus particularly detects the driver's acceleration frequency distribution from the bias in the negative acceleration direction (that is, the situation where the skewness is ⁇ 0). Estimate the degree of unexpected encounters due to poor predictive judgment.
  • the acceleration in all steps of the driving is typically detected in real time while the vehicle is running under the driving by the driver by the operation of the acceleration detecting means. Then, the frequency distribution of the detected acceleration is calculated and stored by the distribution calculating means. Next, the degree of distortion in the stored frequency distribution of acceleration is calculated by the driving evaluation means, and driving evaluation based on the degree of distortion is performed. Then, according to the driving risk level in the driving evaluation result based on the skewness, alerting a vehicle occupant such as a driver by text or voice in real time via an output means such as a display or a speaker. Etc. are notified.
  • the prediction judgment level of the driver can be determined from the driving tendency of the driver. It is possible to guess and call attention based on the prediction determination level.
  • the vehicle driving evaluation apparatus is typically a so-called stand-alone apparatus that is mounted or installed in a vehicle and operates alone, and includes acceleration detection means and distribution calculation means.
  • the apparatus comprises an operation evaluation means and an output means.
  • it is incorporated in a device such as a digital tachograph or a car navigation system or in the vehicle itself, and receives acceleration input from an acceleration detection means such as an acceleration sensor provided in the device, and is similarly provided in the device.
  • the driving evaluation result may be output via an output unit such as a display or a speaker.
  • the driving evaluation means evaluates the driving of the driver based on a set threshold in the frequency distribution.
  • a predetermined threshold for example, -2.0
  • the driver's prediction determination level has been lowered, and alerts the driver and passengers of the unexpected encounter level. If comprised in this way, it will become possible to detect suitably that the prediction judgment level in a driver
  • the driving evaluation means evaluates the driving of the driver by observing the acceleration trend detected in time series.
  • the trend of the judgment prediction level of the driver is observed from the latest time series data in the statistics of the acceleration data detected in real time.
  • attention is given. If comprised in this way, it will presume suitably that the fall of the prediction judgment level in a driver
  • the distribution calculation means calculates the frequency distribution of the acceleration detected in the first predetermined period.
  • the “first predetermined period” is relatively short, for example, in the past one hour before the present time, or during a so-called one-time drive from when the vehicle engine is operated until it is stopped. It is a period.
  • the distribution calculation means calculates the frequency distribution on a moving average, for example, using only the acceleration data detected in the latest relatively short period. In such a first predetermined period, since it is considered that the temporal element in the frequency distribution related to the detected acceleration data is poor, it is possible to evaluate the driving with more emphasis on the current driving situation of the driver. It becomes possible.
  • the driver's driving in the latest short period is subject to evaluation, so by evaluating the driver's prediction judgment level from the recent driving tendency, the current driving situation of the driver It is possible to perform a suitable driving evaluation in accordance with the above and alerting according to the evaluation result. Further, for example, when storing the calculated acceleration frequency distribution data in the memory provided in the distribution calculating means, there is also an advantage that the capacity of the memory that technically limits the recording capacity can be suitably suppressed. is there.
  • the distribution calculation means weights the acceleration detected in the second predetermined period according to the detected time. Calculate the frequency distribution.
  • the “second predetermined period” is typically a relatively long period such as the past month or the past year, for example, from when the vehicle engine is operated until it is stopped. This is a period in which the evaluation of the driving situation across at least a plurality of drives can be performed beyond the so-called evaluation for each drive.
  • the second predetermined period is the above-mentioned first predetermined period accumulated over time.
  • the distribution calculation means calculates the frequency distribution by weighting the acceleration data detected in a relatively long period according to the detection time.
  • the weighting according to the detection time is typically performed by weighting acceleration data divided into relatively past acceleration data and relatively recent data, respectively. Therefore, it is based on a technique such as combining them together or comparing them.
  • the acceleration detection means detects the acceleration in the left-right direction of the vehicle, and the distribution calculation means calculates the acceleration and the left-right direction of the vehicle. A frequency distribution obtained by accumulating acceleration is calculated.
  • the acceleration detection means detects the lateral acceleration (so-called lateral G) of the vehicle, and the distribution calculation unit adds the lateral G data to the above-described frequency distribution of acceleration (for example, The driver's driving is evaluated based on the calculated frequency distribution. If comprised in this way, the change of the acceleration of the left-right direction of the vehicle resulting from a driver
  • the sudden steering operation by the driver is typically caused by poor prediction judgment of the driver, such as emergency avoidance operation due to carelessness of the front, Similarly, it can be a material for evaluating the unexpected encounter degree. In other words, it can be evaluated that the driver's driving that tends to have a high degree of acceleration in the left-right direction has a poor prediction judgment level because he uses a lot of sudden handles.
  • vehicle speed estimation means for estimating the vehicle speed by integrating the detected acceleration with time
  • the vehicle further includes road determination means for determining a road condition on which the vehicle is traveling based on the estimated vehicle speed.
  • the driving speed of the vehicle is estimated by accumulating the acceleration detected by the acceleration detecting means with time. Further, based on the estimated speed of the vehicle, for example, a road condition in which the vehicle is currently traveling is determined, for example, whether the road on which the current vehicle is traveling is a general road or a highway.
  • the driving evaluation means changes the driving evaluation mode of the driver based on a road condition where the vehicle is traveling.
  • general roads and expressways have different risks due to poor driver predictions such as sudden acceleration, sudden braking and sudden steering during driving. Since the view is also established, there is a possibility that the driver's driving cannot be sufficiently evaluated only by a single index that does not consider each road condition, and appropriate alerting cannot be performed.
  • An embodiment of the computer program according to the present invention includes an acceleration detection unit that detects an acceleration of a vehicle driven by a driver, a distribution calculation unit that calculates and stores a frequency distribution of the acceleration, and calculates a skewness in the frequency distribution.
  • a computer program for controlling a computer provided in a vehicle driving evaluation apparatus comprising driving evaluation means for evaluating driving of the driver from the calculated skewness and output means for outputting the result of the evaluation.
  • the computer is caused to function as at least a part of the acceleration detection means, the distribution calculation means, the driving evaluation means, and the output means.
  • the computer program is read from a recording medium such as a ROM, a CD-ROM, a DVD-ROM, and a hard disk that stores the computer program, and executed. If the computer program is downloaded to a computer via communication means and then executed, the above-described embodiment of the vehicle driving evaluation apparatus of the present invention can be realized relatively easily.
  • the embodiment of the computer program of the present invention can also adopt various aspects.
  • Embodiments of the computer program product of the present invention include acceleration detection means for detecting acceleration of a vehicle driven by a driver, distribution calculation means for calculating and storing the acceleration frequency distribution, and calculating skewness in the frequency distribution. And a computer program for controlling a computer provided in a vehicle driving evaluation device comprising driving evaluation means for evaluating the driving of the driver from the calculated skewness and output means for outputting the result of the evaluation.
  • the computer is caused to function as at least a part of the acceleration detection means, the distribution calculation means, the driving evaluation means, and the output means.
  • the computer program product of the present invention if the computer program product is read into a computer from a recording medium such as a ROM, a CD-ROM, a DVD-ROM, and a hard disk storing the computer program product, or
  • a recording medium such as a ROM, a CD-ROM, a DVD-ROM, and a hard disk storing the computer program product
  • the computer program product which is a transmission wave
  • the computer program product which is a transmission wave
  • the computer program product which is a transmission wave
  • the computer program product which is a transmission wave
  • the embodiment of the computer program product of the present invention can also adopt various aspects.
  • Embodiments according to the vehicle driving evaluation method of the present invention include an acceleration detecting step of detecting acceleration of a vehicle driven by a driver, a distribution calculating step of calculating and storing the frequency distribution of the acceleration, and distortion in the frequency distribution.
  • the detected acceleration data of the vehicle is calculated as a frequency distribution, and based on the skewness of the distribution.
  • the driving of the driver is calculated as a frequency distribution, and based on the skewness of the distribution.
  • the vehicle driving evaluation apparatus includes the acceleration detection means, the distribution calculation means, the driving evaluation means, and the output means.
  • the vehicle driving evaluation method according to the present embodiment includes an acceleration detection step, a distribution calculation step, a driving evaluation step, and an output step.
  • the computer program according to the present embodiment causes the computer to function as a vehicle driving evaluation apparatus according to the present embodiment. Therefore, it is possible to perform driving evaluation considering the driving technique of the driver using vehicle information detected by as few sensors as possible, and to notify the driver of the evaluation result.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the basic configuration of the driving evaluation apparatus according to this embodiment.
  • a driving evaluation apparatus 1 which is a specific example of a driving evaluation apparatus according to the present embodiment includes an acceleration sensor 101, a CPU 102, and an output unit 106.
  • the acceleration sensor 101 is a specific example of the “acceleration detecting means” in the present invention, and includes any aspect of physical, mechanical, mechanical, and electrical, and more preferably at least acceleration in the longitudinal direction of the vehicle. Further, it is a means capable of detecting acceleration in the left-right direction. Moreover, as long as the acceleration of a vehicle can be detected suitably, you may comprise the means of estimating the present acceleration from the traveling speed and traveling time of a vehicle.
  • the vehicle acceleration data detected by the acceleration sensor 101 is output to the CPU 102 electrically connected to the acceleration sensor 101.
  • the CPU 102 includes a distribution calculation unit 103 that is a specific example of “distribution calculation means” in the present invention, and a statistical processing unit 104 and a driving evaluation unit 105 that are specific examples of “driving evaluation means”.
  • the distribution calculation unit 103 calculates the frequency distribution of the acceleration data
  • the statistical processing unit 104 calculates the positive acceleration and the skewness in the frequency distribution, or at least the frequency distribution.
  • a value that can serve as an index indicating a bias toward either side (particularly in the negative acceleration direction) in the negative acceleration is calculated. Note that the skewness is calculated using a known formula.
  • the driving evaluation unit 105 compares the calculated skewness with a predetermined threshold value or observes a trend of the most recent skewness and determines that the predetermined threshold value will be exceeded in the future, An evaluation result indicating that the prediction determination level is lowered is output to the output unit 106.
  • a series of processing of such acceleration data is always performed in real time during traveling.
  • the output unit 106 is a specific example of the “output unit” in the present invention, and is typically a display, a speaker, and the like. Informs the driver or the occupant of alerts or the like using characters or voice. In addition, under the control of the output unit 106, the driver or the occupant may be notified by means for operating each unit attached to the vehicle driving evaluation apparatus 1 according to the evaluation result. Absent. That is, the output unit 106 can take any form as long as it can notify the driver or the occupant of the vehicle a considerable amount of alerting according to the evaluation result.
  • the driving evaluation apparatus 1 may be configured to include a memory (not shown), and when configured in this way, the frequency distribution of acceleration data calculated by the operation of the memory can be suitably stored.
  • the CPU 102 may be configured as an example of “vehicle speed estimation means” and “road determination means” of the present invention.
  • the CPU 102 receives the acceleration data detected by the acceleration sensor 101, accumulates the acceleration data over time, and estimates the speed of the vehicle on which the driving evaluation device 1 is mounted (that is, the vehicle speed). Always. Next, based on the vehicle speed, for example, a determination is made of a current vehicle traveling state such as whether the current traveling road is a general road or an expressway. As an example of this determination, determination is made using a method for detecting the degree of change in acceleration during a predetermined period using information obtained from an acceleration sensor, a method for detecting a vehicle speed obtained from a vehicle speed estimation unit 107 described later, and the like.
  • the aspect of evaluation in the comparison of the skewness of the acceleration data performed in the above-described driving evaluation unit 105 with a predetermined threshold or the observation of the skewness trend is changed.
  • the change of the aspect of evaluation may employ a plurality of preset aspects according to the traveling situation, or may be calculated based on the traveling situation.
  • the vehicle speed estimation unit 107 Upon receiving the input of the acceleration data detected in the acceleration data 101, the vehicle speed estimation unit 107 accumulates the acceleration data with time and estimates the vehicle speed.
  • the driving evaluation apparatus 1 is a so-called stand-alone apparatus that is typically installed or installed in a vehicle and operates alone, and includes an acceleration sensor 101, a CPU 102, and an output unit. 106. However, on the other hand, it is incorporated in a device such as a digital tachograph or a car navigation system or in the vehicle itself, and receives acceleration input from an acceleration detection means such as an acceleration sensor provided in the device, and is similarly provided in the device.
  • the driving evaluation result may be output via an output unit such as a display or a speaker.
  • FIG. 2 is an example of a histogram showing the frequency distribution of the acceleration of the vehicle according to the present embodiment.
  • the distribution calculation unit 103 typically has a positive acceleration (that is, a vehicle by an accelerator operation or the like) centered on 0G (that is, a state where acceleration is not applied to the vehicle). Acceleration data detected every predetermined time is calculated as a frequency distribution with respect to negative acceleration (ie, indicating deceleration and braking of the vehicle due to a brake operation or the like). That is, each time the driver performs acceleration by an accelerator operation or the like, the detected positive acceleration frequency is added. On the other hand, every time the driver decelerates and brakes by a brake operation or the like, the detected frequency of negative acceleration is added. Further, when there is a particularly large acceleration change such as sudden acceleration or sudden braking, the acceleration data is plotted at a position far from the center of the graph. Data exceeding the threshold value determined as sudden braking is determined as sudden acceleration or sudden braking.
  • the skewness of the distribution tends to 0 while the kurtosis tends to increase as shown by the solid line in FIG.
  • the driving of the driver uses both acceleration and braking, as shown by the dotted line in FIG. 2
  • the kurtosis is reduced as compared with the driving of the driver described above, but as a result, the skewness of the distribution is It can be said that it tends to be close to zero.
  • the acceleration / deceleration ratio is larger than usual, and the driving of the driver with particularly high frequency and degree of sudden braking is not sufficiently predicted in the driving environment, and the distance between the vehicles is inadequate.
  • the skewness indicates that the tendency of the acceleration data is biased toward negative acceleration (for example, the state where the skewness is ⁇ 0), and the skewness exceeds a predetermined threshold value.
  • the driving evaluation unit 105 determines that the driver's prediction determination level is lowered, and the evaluation result is output to the output unit 106. Will be output.
  • FIG. 3 is a flowchart showing the flow of the basic operation.
  • the acceleration of the vehicle is always detected by the acceleration sensor 101 (step S101), and is output to the CPU 102 as acceleration data.
  • the distribution calculation unit 103 provided in the CPU 102 calculates the frequency distribution of the input acceleration data (step S102).
  • the CPU 102 receives the input of acceleration data, and determines the state of the road surface on which the current vehicle is traveling, which is typically roughly classified as a general road or a highway. It may be configured to.
  • the statistical processing unit 104 calculates the skewness in the frequency distribution of the calculated acceleration data (step S103). Then, a comparison between the calculated skewness and a predetermined threshold value is performed in the driving evaluation unit 105 (step S104).
  • step S104 When the skewness exceeds a predetermined threshold (step S104: Yes), an evaluation result indicating that is passed to the output unit 106, and the output unit 106 notifies the driver or the occupant of the vehicle (step S105). ).
  • a plurality of threshold values to be compared with the skewness may be prepared, and an evaluation result corresponding to each exceeding the threshold value is passed to the output unit 106, and a notification corresponding to each evaluation result is sent. It may be configured to do. In other words, the driver is informed of the level of predictive judgment in driving that is evaluated by exceeding at least one or more thresholds (ie, the degree to which the distribution of acceleration data has a bias toward negative acceleration). Any configuration can be used.
  • the trend may be estimated by observing the moving average of the skewness while comparing the skewness with a predetermined threshold.
  • a predetermined threshold when it is estimated that the distribution of acceleration data exceeds a predetermined threshold (step S104: Yes), an evaluation result indicating that is passed to the output unit 106, and as described above. Notification is performed (step S105).
  • the skewness of the acceleration distribution does not exceed the predetermined threshold value, or when it is not estimated that the predetermined threshold value is exceeded from the observation of the moving average (step S104: No), a series of processes from the detection of the acceleration continues. (Steps S101 to S104) are repeated.
  • the acceleration sensor 101 configured to detect the acceleration in the lateral direction of the vehicle (so-called lateral G) is used, and the acceleration data of the lateral G is added to the frequency distribution. May be. According to this operation, it is possible to realize a driving evaluation that takes into account the driver's sudden steering operation that is considered as a factor of the change in the lateral G.
  • the addition may be performed after weighting. More specifically, for example, when emphasizing the longitudinal acceleration with respect to the lateral acceleration of the vehicle, for example, data obtained by multiplying the lateral G acceleration data may be added, On the other hand, the reverse configuration is also conceivable.
  • map data may be acquired from the car navigation device and the weight may be changed according to the terrain on which the vehicle travels.

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Abstract

車両の運転評価装置（１）は、ドライバが運転する車両の加速度を検出する加速度検出手段（１０１）と、前記加速度の度数分布を算出して格納する分布算出手段（１０３）と、前記度数分布における歪度を算出し、算出された該歪度から前記ドライバの運転を評価する運転評価手段（１０４、１０５）と、前記評価の結果を出力する出力手段（１０６）とを備える。

Description

車両の運転評価装置、方法、及びコンピュータプログラム
　本発明は、例えばデジタルタコグラフなどのドライバによる車両の運転の評価を行う車両の運転評価装置に関する。
　自動車などの車両において、各種センサによって検出された車両情報をもとにドライバの運転を評価する車両の運転評価装置が使用されている。そのような車両の運転評価装置における評価の方針として、例えば、運転の危険度や、燃料の消費に基づく環境への影響などが採用されている。特許文献１には、ドライバによるアクセル、ブレーキ、及びハンドルの急操作、並びに車間距離に基づいて運転の評価を行う構成が開示されている。特許文献２には、車速や加速度などの車両状態、ドライバの運転、及び車両が走行している道路の環境に基づいてドライバの将来の不慮遭遇予測を行う構成が開示されている、
特開２０００－２４７１６２号公報 特開２００１－２０８１２６号公報
　しかしながら、このような技術においては、評価材料として多くの車両情報を必須とする場合があり、該車両情報の検出のため、より多くのセンサを用いて車両情報を検出する必要があった。さらに、ドライバ各人の運転技術とは無関係に、予め設定された条件に反するような検出結果に対しては、一律に、所謂推奨されない運転として判断されてしまうという技術的問題点があった。
　本発明は、上述の問題点に鑑み、可及的少ないセンサによって検出された車両情報を用いて、ドライバの運転技術をも考慮した運転評価を行い、評価結果をドライバに報知する車両の運転評価装置を提供することを課題とする。
　上記課題を解決するために、本発明の車両の運転評価装置は、ドライバが運転する車両の加速度を検出する加速度検出手段と、前記加速度の度数分布を算出して格納する分布算出手段と、前記度数分布における歪度を算出し、算出された該歪度から前記ドライバの運転を評価する運転評価手段と、前記評価結果を出力する出力手段とを備える。
　上記課題を解決するために、本発明の車両の運転評価方法は、ドライバが運転する車両の加速度を検出する加速度検出工程と、前記加速度の度数分布を算出して格納する分布算出工程と、前記度数分布における歪度を算出し、算出された該歪度から前記ドライバの運転を評価する運転評価工程と、前記評価の結果を出力する出力工程とを備える。
　上記課題を解決するために、本発明のコンピュータプログラムは、ドライバが運転する車両の加速度を検出する加速度検出手段と、前記加速度の度数分布を算出して格納する分布算出手段と、前記度数分布における歪度を算出し、算出された該歪度から前記ドライバの運転を評価する運転評価手段と、前記評価の結果を出力する出力手段とを備える車両の運転評価装置に備えられたコンピュータを制御するコンピュータプログラムであって、該コンピュータを前記加速度検出手段、前記分布算出手段、前記運転評価手段及び出力手段の少なくとも一部として機能させる。
本実施例に係る車両の運転評価装置の基本的な構成を概念的に示すブロック図である。 本実施例に係る車両の加速度の度数分布を示すヒストグラムの一例である。 本実施例に係る車両の運転評価装置の基本的な動作の流れを示すフローチャートである。
符号の説明
　１０１…加速度センサ、１０２…ＣＰＵ、１０３…分布算出部、１０４…統計処理部、１０５…運転評価部、１０６出力部
　以下、本発明を実施するための最良の形態として、本発明の車両の運転評価装置、方法、及びコンピュータプログラムに係る実施形態の説明を行う。
　本発明の車両の運転評価装置に係る実施形態は、ドライバが運転する車両の加速度を検出する加速度検出手段と、前記加速度の度数分布を算出して格納する分布算出手段と、前記度数分布における歪度を算出し、算出された該歪度から前記ドライバの運転を評価する運転評価手段と、前記評価結果を出力する出力手段とを備える。
　本発明の車両の運転評価装置の実施形態によれば、ドライバが運転する車両の加速度の度数分布及び該度数分布における歪度を算出し、該歪度に基づいて、統計的にドライバの運転技術をも考慮した運転の評価を行うことが出来る。中でも、車両のドライバの予測判断レベルの低下に起因する不慮遭遇度合の評価により焦点を合わせた運転の評価を行い、主に車両のドライバに対し該評価結果に応じた不慮遭遇度合の報知を行うものである。ここに、加速度の度数分布とは、典型的にはドライバによるアクセル操作やブレーキ操作などの加減速操作及び制動操作などに起因して変動する車両の加速度が、所定の範囲及び所定の時間毎に分割して度数分布として算出されたものであり、例えばヒストグラムなどの形として算出され、格納されても良い。尚、歪度とは、典型的には、統計データの分布における非対称性を表す尺度であり、一方の側への偏り度合を示す指標値である。
　ここに、ドライバの急なアクセル操作による車両の急加速は、ドライバ本人の意思との相関から、ドライバの予測判断に基づく操作であると考えられる一方で、急ブレーキ操作による急制動は、典型的には、車間距離が不充分であること、脇見運転による不注意、スピードの出し過ぎなど、ドライバの周辺予測判断が乏しい行動に起因するとの見方がある。本実施形態に係る車両の運転評価装置は、検出された車両の加速度の度数分布において、特に、負の加速度方向への偏り（つまり、歪度＜０となる状況）から、このようなドライバの予測判断の乏しさに起因する不慮遭遇度合を推測する。
　つまり、急加減速及び急制動などを行なわないよう道路状況を把握したドライバの運転する車両においては、検出される加速度の度数分布は、比較的歪度は０に近くなる傾向が見られる。また、アクセル操作もブレーキ操作も頻繁に行う、所謂キビキビとした運転が行われている車両においては、急加減速は多くなるものの、急加速（覚醒レベルが高い状態）も同時に多くなり、結果として歪度は比較的０に近いものとなる。他方で、予測判断に乏しいドライバの運転する車両においては、前述の理由によって急ブレーキ操作が多くなると考えられ、検出される加速度の分布において、その歪度は０よりも小さくなる（つまり、負の加速度方向へ偏る）傾向があると考えられる。
　本実施形態では、加速度検出手段の動作により、ドライバによる運転のもと車両の走行中には、典型的には、リアルタイムに該運転の全工程における加速度が検出される。そして、分布算出手段により、検出された加速度の度数分布が算出され、格納される。次いで、運転評価手段によって、格納された加速度の度数分布における歪度が算出され、該歪度に基づく運転の評価が行われる。そして、歪度に基づく運転の評価結果における運転の危険度レベルに応じて、例えばディスプレイやスピーカなどである出力手段を介してドライバなどの車両の乗員に対し、リアルタイムに文字や音声などによる注意喚起などの報知が行われる。
　このように、走行中に常時検出された車両の加速度データを度数分布として算出し、その分布における歪度に基づいて運転の評価を行うことで、ドライバの運転の傾向からドライバの予測判断レベルを推測し、該予測判断レベルに基づいて注意喚起を行うことが可能となる。
　尚、本実施形態に係る車両の運転評価装置は、典型的には、車両に搭載或いは設置されて単体で動作することを目的とする所謂スタンドアロン型の装置であり、加速度検出手段、分布算出手段、運転評価手段及び出力手段とを備えて成る装置である。しかしながら、他方で、デジタルタコグラフやカーナビゲーションシステムなどの装置或いは車両自体に組み込まれ、例えば、該装置に備えられる加速度センサなどの加速度検出手段からの加速度の入力を受け、同様に該装置に備えられるディスプレイやスピーカなどの出力手段を介して、運転評価結果の出力を行うよう構成されていても良い。
　本発明の車両の運転評価装置に係る実施形態の一の態様は、前記運転評価手段は、前記度数分布において、設定された閾値に基づいて前記ドライバの運転を評価する。
　この態様によれば、前述の如く算出された走行中の車両の加速度の度数分布において、算出された度数分布の歪度が、所定の閾値（例えば、―２．０）を超過した場合に、ドライバの予測判断レベルが低下していると判断し、ドライバ及び乗員に対し不慮遭遇度合を報知して注意喚起を行う。このように構成すれば、ドライバの運転における予測判断レベルが危険域に達したことを好適に検出して、ドライバ或いは乗員に対し適切な注意喚起を行うことが可能となる。
　本発明の車両の運転評価装置に係る実施形態の他の態様は、前記運転評価手段は、時系列的に検出された前記加速度のトレンドを観測することにより前記ドライバの運転を評価する。
　この態様によれば、前述の如く算出された走行中の車両の加速度の度数分布において、リアルタイムに検出される加速度データの統計における直近の時系列データから、ドライバの判断予測レベルのトレンドを観測し、該トレンドが予測判断レベルの低下方向に向かっている場合に注意喚起を行う。このように構成すれば、ドライバの運転における予測判断レベルの低下が近い将来に危険域に達することを好適に推測して、危険な状態になる前にドライバ或いは乗員に対し適切な注意喚起を行うことが可能となる。
　本発明の車両の運転評価装置に係る実施形態の他の態様は、前記分布算出手段は、第１の所定の期間において検出された前記加速度の度数分布を算出する。
　ここに、「第１の所定の期間」とは、例えば現在から過去１時間前、或いは車両のエンジンが稼働されてから停止されるまでの所謂１回のドライブ中であるような、比較的短い期間である。この態様によれば、分布算出手段は、直近の比較的短い期間において検出された加速度データのみを用い、例えば、移動平均的に度数分布を算出する。このような第１の所定の期間においては、検出される加速度データに係る度数分布における経時的要素が乏しいと考えられるため、現在のドライバの運転状況により重点をおいた運転の評価を行うことが可能となる。
　従って、このように構成された場合、直近の短期間でのドライバの運転を評価の対象とするため、最近の運転の傾向からドライバの予測判断レベルを評価することで、現在のドライバの運転状況に即した好適な運転の評価及び該評価結果に応じた注意喚起を行うことが可能となる。また、例えば、分布算出手段に備えられたメモリに対し算出された加速度の度数分布データを格納するに際して、技術的に記録容量が制限されるメモリの容量を好適に抑制することが出来るという利点もある。
　本発明の車両の運転評価装置に係る実施形態の他の態様は、前記分布算出手段は、第２の所定の期間において検出された前記加速度に対し、検出された時期に応じた重みづけを行った度数分布を算出する。
　ここに、「第２の所定の期間」とは、典型的には、過去１ヶ月や過去１年などの比較的長い期間であり、例えば、車両のエンジンが稼働されてから停止されるまでの所謂ドライブ毎の評価を越えて、少なくとも複数のドライブにまたがる運転状況の評価を行うことが出来る期間である。また、言い換えれば、第２の所定の期間とは、前述の第１の所定の期間が経時的に蓄積されたものである。この態様によれば、分布算出手段は、比較的長い期間において検出された加速度データにおいて、検出時期に応じて重みづけを行って度数分布を算出する。ここに、検出時期に応じて重みづけを行う態様とは、典型的には、比較的過去の加速度データ及び比較的最近のデータとに分けられた加速度データに、夫々異なる重みづけを行ったうえで、一つにまとめる、或いは比較するなどの手法によるものである。
　このような第２の所定の期間においては、一時的なドライバの運転の態様及び道路状況の評価よりも、長期間のドライバの運転特性がより反映されることが考えられる。従って、このように構成された場合、例えば、長期間のドライバの運転の傾向を考慮しつつ、特に最近の運転傾向に対して重みづけを行った度数分布を算出することで、ドライバの運転傾向を充分に加味しつつも、現在のドライバの運転状況にも即した運転評価及び該評価結果に応じた注意喚起を行うことなどが可能となる。
　本発明の車両の運転評価装置に係る実施形態の他の態様は、前記加速度検出手段は、前記車両の左右方向の加速度を検出し、前記分布算出手段は、前記加速度及び前記車両の左右方向の加速度を積算した度数分布を算出することを特徴とする。
　この態様によれば、加速度検出手段は、車両の左右方向の加速度（所謂、横Ｇ）を検出し、分布算出部は、該横Ｇのデータを加速度の前述の度数分布に積算して（例えば、ベクトル合成するなどして）、算出された度数分布に基づくドライバの運転の評価が行われる。このように構成すれば、例えば、ドライバの急ハンドル操作に起因する車両の左右方向の加速度の変化をも運転評価の対象とすることが出来る。ここに、ドライバによる急ハンドル操作は、典型的には、前方不注意などによる緊急回避動作など、ドライバの予測判断が乏しいことに起因するものであるとの見方があり、急加速及び急制動と同様に不慮遭遇度合の評価材料になり得る。つまり、左右方向の加速度の度数が高い傾向にあるドライバの運転は、急ハンドルを多用することから予測判断レベルが乏しいと評価することが出来るものである。
　本発明の車両の運転評価装置に係る実施形態の他の態様は、検出された前記加速度を経時的に積算することにより、車速の推測を行う車速推測手段と、
　推測された前記車速に基づいて、前記車両が走行している道路状況を判定する道路判定手段を更に備える。
　この態様によれば、加速度検出手段によって検出された加速度を経時的に累積することにより、車両の運転速度の推測を行う。更に、推測された車両の速度に基づいて、例えば、現在の車両が走行している道路が一般道路であるか高速道路であるかなど、現在車両が走行している道路状況を判断する。
　更に、前記運転評価手段は、前記車両が走行している道路状況に基づいて、前記ドライバの運転の評価の態様を変更する。
　このように構成すれば、現在の車両が走行している道路が一般道路であるか高速道路であるかを好適に判定した上で、夫々の道路状況に即して個別に用意された閾値或いはトレンド評価の指標などを用いてドライバの運転を評価することによって、車両の走行状況に好適に対応した、ドライバの運転の評価、及び必要な状況下での注意喚起を行うことが出来る。このような構成に依らない場合、典型的には、一般道路と高速道路では、走行中の急加速、急制動及び急ハンドルなどのドライバの予測判断が乏しいことに起因する危険度が異なるとの見方も成立することから、夫々の道路状況を鑑みない単一の指標のみでは充分にドライバの運転の評価が行えず、適切な注意喚起を行えない虞がある。
　本発明のコンピュータプログラムの実施形態は、ドライバが運転する車両の加速度を検出する加速度検出手段と、前記加速度の度数分布を算出して格納する分布算出手段と、前記度数分布における歪度を算出し、算出された該歪度から前記ドライバの運転を評価する運転評価手段と、前記評価の結果を出力する出力手段とを備える車両の運転評価装置に備えられたコンピュータを制御するコンピュータプログラムであって、該コンピュータを前記加速度検出手段、前記分布算出手段、前記運転評価手段及び出力手段の少なくとも一部として機能させる。
　本発明のコンピュータプログラムに係る実施形態によれば、当該コンピュータプログラムを格納するＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ハードディスク等の記録媒体から、当該コンピュータプログラムをコンピュータに読み込んで実行させれば、或いは、当該コンピュータプログラムを、通信手段を介してコンピュータにダウンロードさせた後に実行させれば、上述した本発明の車両の運転評価装置に係る実施形態を比較的簡単に実現できる。
　尚、上述した本発明の車両の運転評価装置に係る実施形態における各種態様に対応して、本発明のコンピュータプログラムに係る実施形態も各種態様を採ることが可能である。
　本発明のコンピュータプログラム製品の実施形態は、ドライバが運転する車両の加速度を検出する加速度検出手段と、前記加速度の度数分布を算出して格納する分布算出手段と、前記度数分布における歪度を算出し、算出された該歪度から前記ドライバの運転を評価する運転評価手段と、前記評価の結果を出力する出力手段とを備える車両の運転評価装置に備えられたコンピュータを制御するコンピュータプログラムであって、該コンピュータを前記加速度検出手段、前記分布算出手段、前記運転評価手段及び出力手段の少なくとも一部として機能させる。
　本発明のコンピュータプログラム製品に係る実施形態によれば、当該コンピュータプログラム製品を格納するＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ハードディスク等の記録媒体から、当該コンピュータプログラム製品をコンピュータに読み込めば、或いは、例えば伝送波である当該コンピュータプログラム製品を、通信手段を介してコンピュータにダウンロードすれば、上述した本発明の車両の運転評価装置に係る実施形態を比較的容易に実施可能となる。更に具体的には、当該コンピュータプログラム製品は、上述した本発明の車両の運転評価装置に係る実施形態として機能させるコンピュータ読取可能なコード（或いはコンピュータ読取可能な命令）から構成されていても良い。
　尚、上述した本発明の車両の運転評価装置に係る実施形態における各種態様に対応して、本発明のコンピュータプログラム製品に係る実施形態も各種態様を採ることが可能である。
　本発明の車両の運転評価方法に係る実施形態は、ドライバが運転する車両の加速度を検出する加速度検出工程と、前記加速度の度数分布を算出して格納する分布算出工程と、前記度数分布における歪度を算出し、算出された該歪度から前記ドライバの運転を評価する運転評価工程と、前記評価の結果を出力する出力工程とを備える。
　本発明の車両の運転評価方法の実施形態によれば、上述した本発明の車両の運転評価装置と同様に、検出された車両の加速度データを度数分布として算出し、該分布の歪度に基づいてドライバの運転を好適に評価することが可能となる。
　尚、本発明の車両の運転評価方法の実施形態においても、上述した本発明の車両の運転評価装置の実施形態における各種態様と同様の各種態様を採ることが可能である。
　以上説明したように、本実施形態に係る車両の運転評価装置は、加速度検出手段と、分布算出手段と、運転評価手段と、出力手段とを備える。本実施形態に係る車両の運転評価方法は、加速度検出工程と、分布算出工程と、運転評価工程と、出力工程とを備える。本実施形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータを、本実施形態に係る車両の運転評価装置として機能させる。従って、可及的少ないセンサによって検出された車両情報を用いて、ドライバの運転技術をも考慮した運転評価を行い、評価結果をドライバに報知することができる。
　以下、図面を参照して本発明の好適な実施例について説明する。
　（１）　基本構成
　まず、図１を参照して本実施例に係る運転の評価装置の基本構成について説明する。ここに、図１は本実施例に係る運転の評価装置の基本構成を示すブロック図である。
　図１において、本実施例に係る運転の評価装置の一具体例である運転評価装置１は、加速度センサ１０１、ＣＰＵ１０２及び出力部１０６を備えて構成される。
　加速度センサ１０１は、本発明における「加速度検出手段」の一具体例であって、物理的、機械的、機構的、電気的などの態様を備え、少なくとも車両の前後方向にかかる加速度を、より好適には更に左右方向の加速度をも検出可能な手段である。また、好適に車両の加速度を検出可能であれば、車両の走行速度及び走行時間から現在の加速度を推測するなどの手段を備えて構成されていても構わない。加速度センサ１０１により検出された車両の加速度データは、該加速度センサ１０１と電気的に接続されたＣＰＵ１０２に対して出力される。
　ＣＰＵ１０２は、本発明における「分布算出手段」の一具体例である分布算出部１０３、並びに「運転評価手段」の一具体例である統計処理部１０４及び運転評価部１０５を備えて構成される。加速度センサ１０１からの加速度データの入力を受け、分布算出部１０３により該加速度データの度数分布が算出され、統計処理部１０４により該度数分布における歪度、或いは、少なくとも度数分布において、正の加速度と負の加速度においていずれかの側（特に負の加速度の方向）への偏りを示す指標となり得る値が算出される。なお歪度の計算は公知の式を用いて算出される。そして、運転評価部１０５によって、算出された歪度は所定の閾値と比較され、或いは直近の歪度のトレンドが観測され、将来的に所定の閾値を超過すると判断された場合には、ドライバの予測判断レベルが低下しているとの評価結果が出力部１０６に対して出力される。後に詳述する通り、このような加速度データの一連の処理は、走行中は常時リアルタイムに行われる。
　出力部１０６は、本発明における「出力手段」の一具体例であり、典型的にはディスプレイやスピーカなどであり、運転評価部１０５から評価結果の入力を受け、該評価結果に応じて車両のドライバ或いは乗員に対して文字或いは音声を用いて注意喚起などの報知を行う。他にも、出力部１０６の制御のもと、評価結果に応じて車両運転評価装置１に付随する各部を動作させるような手段によって、ドライバ或いは乗員への報知を行うよう構成されていても構わない。つまり、出力部１０６は、少なくとも評価結果に応じた注意喚起などを幾らかなりと車両のドライバ或いは乗員に対し報知を行える構成であれば、どのような形態をとることも可能である。
　また、運転評価装置１は、図示されないメモリを備えて構成されていても良く、このように構成された場合、該メモリの動作によって算出された加速度データの度数分布を好適に保存し得る。
　また、ＣＰＵ１０２は、本発明の「車速推測手段」及び「道路判定手段」の一例として構成されていても良い。この場合、ＣＰＵ１０２は、加速度センサ１０１において検出された加速度データの入力を受け、該加速度データを経時的累積し、当該運転評価装置１が搭載されるところの車両の速度（つまり、車速）の推測を常時行う。次に、車速に基づいて、例えば、現在の走行道路が一般道路であるか、高速道路であるかなどの現在の車両の走行状況の判定を行う。この判定の例としては、加速度センサーから得られる情報を用いて所定期間における加速度の変化の度合いを検知する方法や、後述する車速推測部１０７から得られる車速を検知する方法などを用いて判定することができる。そして、判定された走行状況に応じて、前述の運転評価部１０５において行われる加速度データの歪度と所定の閾値との比較、或いは歪度のトレンドの観測における評価の態様が変更される。評価の態様の変更は、予め設定された複数の態様を走行状況に応じて採用するものであってもよく、また、走行状況に基づいて演算されるなどしてもよい。
　また、加速度データ１０１において検出された加速度データの入力を受け、車速推測部１０７において、該加速度データを経時的累積し、車速の推測を行う。
　尚、本実施例に係る運転評価装置１は、典型的には、車両に搭載或いは設置されて単体で動作することを目的とする所謂スタンドアロン型の装置であり、加速度センサ１０１、ＣＰＵ１０２、出力部１０６とを備えて成る装置である。しかしながら、他方で、デジタルタコグラフやカーナビゲーションシステムなどの装置或いは車両自体に組み込まれ、例えば、該装置に備えられる加速度センサなどの加速度検出手段からの加速度の入力を受け、同様に該装置に備えられるディスプレイやスピーカなどの出力手段を介して、運転評価結果の出力を行うよう構成されていても良い。
　次に、図２を用いて、本実施例に係る加速度データに基づく運転評価の態様について説明する。ここに、図２は、本実施例に係る車両の加速度の度数分布を示すヒストグラムの一例である。
　図２に示すように、本実施例における分布算出部１０３は、典型的には、０Ｇ（つまり、車両に加速度がかかっていない状態）を中心とし、正の加速度（つまり、アクセル操作などによる車両の加速を示す）及び負の加速度（つまり、ブレーキ操作などによる車両の減速及び制動を示す）について、所定の時間毎に検出された加速度データを度数分布として算出する。つまり、ドライバがアクセル操作などによる加速を行う毎に、検出された正の加速度の度数が加算されて行く。他方で、ドライバがブレーキ操作などによる減速及び制動を行う毎に、検出された負の加速度の度数が加算されて行く。また、急加速或いは急制動など、特に大きな加速度の変化があった場合、該加速度データはその分グラフの中心より離れた位置にプロットされることとなり、図２に示すような所定の急加速或いは急制動として判断される閾値を超えるデータに関しては、急加速或いは急制動として判定されることとなる。
　例えば、走行中、周囲に配慮がなされているドライバの運転であれば、図２において実線で示すように、分布の歪度は０に近づき、一方で尖度は増加する傾向にある。また、加速及び制動の両者を多用するドライバの運転であれば、図２に点線で示されるとおり、前述のドライバの運転に比して尖度は低減するものの、結果として、分布の歪度は０に近くなる傾向にあると言える。他方で、破線に示すように加速/減速度合が通常より大きい上、特に急制動の頻度及び度合が高いドライバの運転は、走行環境における予測判断が十分になされておらず、車間距離の不備、脇見運転或いは速度の超過などの理由から、不必要なブレーキを多用していると考えることが出来る。このような運転においては、その歪度は、加速度データの傾向が負の加速度に偏っていることを示し（例えば、歪度＜０となる状態）、該歪度が所定の閾値を超過した場合、或いは該歪度のトレンドから、近い将来に所定の閾値を超過することが推測される場合、運転評価部１０５によりドライバの予測判断レベルが低下していると判断され、出力部１０６へ評価結果が出力されることとなる。
　また、運転スキルが高い人であっても、例えばアルコールを数時間前に摂取した後や疲労時などは予測判断レベルの低下が見られる場合もあり得る。このような場合でもリアルタイムで運転評価がなされていることから、予測判断レベルの低下が見られた際にただちにこれに反応してドライバに注意を喚起することができる。
　（２）　基本動作
　次に、図３を参照して本実施例の運転評価装置１に係る基本動作の流れについて説明する。ここに、図３は、該基本動作の流れを示すフローチャートである。
　まず、ドライバによる車両の運転中には常時、加速度センサ１０１によって車両の加速度が検出され（ステップＳ１０１）、加速度データとしてＣＰＵ１０２へ出力される。次いで、ＣＰＵ１０２に備えられる分布算出部１０３において、入力された加速度データの度数分布が算出される（ステップＳ１０２）。加速度データの度数分布の算出の態様に関しては、前述の通り、所定の時間単位ごとに算出される加速度データにおいて比較的最近のサンプルのみを分布に加算する（つまり、検出より所定の時間後に加速度データは分布の算出の対象から外れる）ように構成されていても良く、他方で、比較的長期間の加速度データにおいて、加速度の検出時期に応じた重みづけを施された加速度データを分布に加算するように構成されていても良い。また、このとき、加速度データの入力を受けて、ＣＰＵ１０２において、典型的には一般道路であるか、高速道路であるかに大別される、現在の車両が走行している路面の状況を判定するよう構成されていても良い。
　次に、統計処理部１０４において、算出された加速度データの度数分布における歪度の算出が行われる（ステップＳ１０３）。そして、算出された歪度と、所定の閾値との比較が、運転評価部１０５において行われる（ステップＳ１０４）。
　歪度が所定の閾値を超過している場合（ステップＳ１０４：Ｙｅｓ）、その旨を示す評価結果が出力部１０６に渡され、出力部１０６において車両のドライバ或いは乗員に対する報知が行われる（ステップＳ１０５）。この時、歪度と比較される閾値は、複数通り用意されていても良く、夫々の閾値を超過した場合に応じた評価結果が出力部１０６に渡され、夫々の評価結果に応じた報知を行うように構成されていても良い。つまり、少なくとも一つ以上の閾値を超過することによって評価されるドライバの運転における予測判断のレベル（すなわち、加速度データの分布が、負の加速度への偏りを有する度合）を幾らかなりとドライバに報知し得る構成であれば良い。
　他方で、ステップ１０４において、歪度と所定の閾値との比較を行いつつ、歪度の移動平均を観測することで傾向推定を行うよう構成されていても良い。このように構成された場合、加速度データの分布が所定の閾値を超過することが推測された場合（ステップＳ１０４：Ｙｅｓ）、その旨を示す評価結果が出力部１０６に渡され、前述のように報知が行われる（ステップＳ１０５）
　加速度分布の歪度において、所定の閾値を超過しない場合、或いは移動平均の観測から、所定の閾値を超過することが推測されない場合（ステップＳ１０４：Ｎｏ）、引き続き加速度の検出からの一連の処理が（ステップＳ１０１～ステップＳ１０４）が繰り返される。
　ここに、車両の加速度を算出するにあたり、車両の左右方向の加速度（所謂、横Ｇ）を検出するよう構成された加速度センサ１０１を用い、該横Ｇの加速度データを度数分布に加算するよう構成されていても良い。この動作によれば、横Ｇの変化の要因として考えられるドライバの急ハンドル操作をも考慮に入れた運転評価を実現することが可能となる。
　尚、このような横Ｇの加速度データを度数分布に加算する際に、重み付けを行った上で加算を行うよう構成されていても良い。より具体的には、例えば、車両の左右方向の加速度に対する前後方向の加速度に重点を置く場合では、横Ｇの加速度データに対して、例えば、八掛けを行ったデータを加えてもよいし、他方で、その逆の構成も考えられ得る。また、カーナビゲーション装置などに本発明の運転評価装置が組み込まれている場合には、このカーナビゲーション装置から地図データを取得して車両が走行する地形に応じてこの重み付けを変化させてもよい。
　以上の結果、ドライバが運転する車両の加速度の度数分布を算出し、該度数分布における歪度に基づいて、統計的にドライバの運転技術をも考慮した運転の評価を行うことが出来る。

Claims (10)

  1. 　ドライバが運転する車両の加速度を検出する加速度検出手段と、
    　前記加速度の度数分布を算出して格納する分布算出手段と、
    　前記度数分布における歪度を算出し、算出された該歪度から前記ドライバの運転を評価する運転評価手段と、
    　前記評価の結果を出力する出力手段と
    　を備えることを特徴とする車両の運転評価装置。
  2. 　前記運転評価手段は、前記度数分布において、設定された閾値に基づいて前記ドライバの運転を評価することを特徴とする請求の範囲第１項に記載の車両の運転評価装置。
  3. 　前記運転評価手段は、時系列的に検出された前記加速度のトレンドを観測することにより前記ドライバの運転を評価することを特徴とする請求の範囲第１項に記載の車両の運転評価装置。
  4. 　前記分布算出手段は、第１の所定の期間において検出された前記加速度の度数分布を算出することを特徴とする請求の範囲第１項に記載の車両の運転評価装置。
  5. 　前記分布算出手段は、第２の所定の期間において検出された前記加速度に対し、検出された時期に応じた重みづけを行った度数分布を算出することを特徴とする請求の範囲第１項に記載の車両の運転評価装置。
  6. 　前記加速度検出手段は、前記車両の左右方向の加速度を検出し、前記分布算出手段は、前記加速度及び前記車両の左右方向の加速度を積算した度数分布を算出することを特徴とする請求の範囲第１項に記載の車両の運転評価装置。
  7. 　検出された前記加速度を経時的に積算することにより、車速の推測を行う車速推測手段と、
    　推測された前記車速に基づいて、前記車両が走行している道路状況を判定する道路判定手段を更に備えることを特徴とする請求の範囲第１項に記載の車両の運転評価装置。
  8. 　前記運転評価手段は、前記車両が走行している道路状況に基づいて、前記ドライバの運転の評価の態様を変更することを特徴とする請求の範囲第７項に記載の車両の運転評価装置。
  9. 　ドライバが運転する車両の加速度を検出する加速度検出手段と、
    　前記加速度の度数分布を算出して格納する分布算出手段と、
    　前記度数分布における歪度を算出し、算出された該歪度から前記ドライバの運転を評価する運転評価手段と、
    　前記評価の結果を出力する出力手段と
    　を備える車両の運転評価装置に備えられたコンピュータを制御するコンピュータプログラムであって、
    　該コンピュータを前記加速度検出手段、前記分布算出手段、前記運転評価手段及び出力手段の少なくとも一部として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
  10. 　ドライバが運転する車両の加速度を検出する加速度検出工程と、
    　前記加速度の度数分布を算出して格納する分布算出工程と、
    　前記度数分布における歪度を算出し、算出された該歪度から前記ドライバの運転を評価する運転評価工程と、
    　前記評価の結果を出力する出力工程と
    　を備えることを特徴とする車両の運転評価方法。
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