WO2012043388A1 - 車両挙動解析装置、車両挙動解析プログラム及びドライブレコーダ - Google Patents

車両挙動解析装置、車両挙動解析プログラム及びドライブレコーダ Download PDF

Info

Publication number
WO2012043388A1
WO2012043388A1 PCT/JP2011/071646 JP2011071646W WO2012043388A1 WO 2012043388 A1 WO2012043388 A1 WO 2012043388A1 JP 2011071646 W JP2011071646 W JP 2011071646W WO 2012043388 A1 WO2012043388 A1 WO 2012043388A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
acceleration
data
vehicle behavior
vehicle
behavior
Prior art date
Application number
PCT/JP2011/071646
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
登 久保
森　みどり
Original Assignee
学校法人神奈川大学
株式会社ホリバアイテック
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 学校法人神奈川大学, 株式会社ホリバアイテック filed Critical 学校法人神奈川大学
Priority to JP2011543391A priority Critical patent/JP6027743B2/ja
Priority to SG2013019757A priority patent/SG188578A1/en
Priority to CN2011800466453A priority patent/CN103210433A/zh
Publication of WO2012043388A1 publication Critical patent/WO2012043388A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • 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
    • G07C5/00—Registering or indicating the working of vehicles
    • 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
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • 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
    • B60W40/12—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 parameters of the vehicle itself, e.g. tyre models
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • 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
    • B60W2520/00—Input parameters relating to overall vehicle dynamics
    • B60W2520/10—Longitudinal speed
    • B60W2520/105—Longitudinal acceleration
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • 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
    • B60W2520/00—Input parameters relating to overall vehicle dynamics
    • B60W2520/12—Lateral speed
    • B60W2520/125—Lateral acceleration

Definitions

  • the present invention records the behavior and surroundings of a vehicle when an accident occurs or even if an accident such as a near-miss does not occur, and analyzes the cause of the situation after the fact.
  • the present invention relates to a vehicle behavior analysis apparatus or a vehicle behavior analysis program that can be suitably performed.
  • such a vehicle behavior data collection device records situation data such as internal / external image data, acceleration data, speed data, position data, etc. during running in a memory sequentially and chronologically. Yes. And it is comprised so that objective analysis, such as an accident, can be performed by referring the status data in the memory after that with another apparatus (refer patent document 1).
  • each situation data is classified into, for example, a collision accident, a near-miss, a sudden brake not related to a near-miss, or a simple noise. Is going.
  • the task of confirming and classifying situation data one by one not only takes too much time to confirm one situation data, but can be classified accurately by arbitrary judgment of the user. There is a problem that it is difficult. In addition, there is a problem that the physical burden and the mental burden given to the user are large.
  • Patent Document 2 there is an apparatus that automatically classifies situation data into situation data caused by noise and situation data used for behavior analysis such as near-miss to reduce the burden on the user. Yes. Specifically, this apparatus is configured to eliminate unnecessary situation data caused by noise based on the wave height and pulse width of the waveform of acceleration data.
  • the threshold value For example, if the threshold value is set low, the number of near-miss case candidates extracted from all the situation data increases, but the hit rate of near-miss cases in the extracted data decreases and the ratio of unnecessary data increases. On the other hand, if the threshold value is set high, the number of near-miss case candidates extracted from all the situation data will be reduced, but the probability of near-miss cases in the extracted situation data will be high, and the proportion of unnecessary data will be small. . However, in this case, the leak rate of the near-miss example becomes high. In other words, there is a trade-off between the hit rate and the leak rate in the method of uniformly separating by the threshold value. Also, just because the threshold value is raised and the hit rate is raised, the hit rate is much lower than that of visual classification and is not practical. Therefore, in order to correctly classify near-miss cases from situation data, it is still necessary to perform visual work.
  • JP 2007-11909 A Japanese Patent No. 4238293
  • the present invention has been made for the first time by paying attention to the fact that the characteristic amount of each acceleration data has a specific relative relationship for each behavior of the vehicle as a result of intensive studies by the present inventor.
  • the main intended task is to automatically and reliably specify the vehicle behavior indicated by the situation data without classifying the behavior only by visual observation.
  • the vehicle behavior analysis apparatus can include situation data including acceleration data of longitudinal acceleration, lateral acceleration, and vertical acceleration acting on the vehicle, or roll angular acceleration, pitch angular acceleration, and yaw angular acceleration acting on the vehicle.
  • a situation data receiving unit that receives situation data including at least one of situation data including angular acceleration data, and a relative relationship between feature amounts of each acceleration data of longitudinal acceleration, lateral acceleration, and vertical acceleration in the received situation data; or Vehicle behavior that identifies the vehicle behavior indicated by the situation data using the relative relationship of at least one of the feature amounts of the angular acceleration data of roll angular acceleration, pitch angular acceleration, and yaw angular acceleration And a specific unit.
  • the vehicle behavior can be specified by the relative relationship using the feature amount of each acceleration data or the feature amount of each angular acceleration data, the vehicle indicated by the situation data without depending on visual observation
  • the behavior can be specified. Thereby, not only a user's arbitrary judgment can be excluded but a vehicle behavior can be specified objectively, and a user's time, physical, and mental burden can be reduced. Further, since the vehicle behavior can be specified by the relative relationship between the feature amount of each acceleration data or the feature amount of each angular acceleration data, it is possible to obtain a more reliable specification result than that determined by only the threshold value. .
  • the vehicle behavior specifying unit determines a relative relationship between feature values of the acceleration data of longitudinal acceleration, lateral acceleration, and vertical acceleration. It can be considered that the vehicle behavior indicated by the situation data is specified as one of the following (1) to (3).
  • Behavior such as riding on a single wheel on a curb or taking off a wheel in a side groove.
  • a bouncing behavior indicating bouncing caused by both wheels passing through the unevenness on the roadway.
  • the vehicle behavior specifying unit specifies the vehicle behavior indicated by the situation data as the near-miss behavior. If the feature amount of the left-right acceleration data is larger than the feature amount of the longitudinal acceleration data and the vertical acceleration data, the vehicle behavior indicated by the situation data is specified as the riding-up behavior, and the longitudinal acceleration data and the left-right acceleration data When the feature amount of the vertical acceleration data is larger than the feature amount, it is desirable to specify the vehicle behavior indicated by the situation data as the bound behavior.
  • the situation data includes winker data indicating the operation information of the winker of the vehicle, and the vehicle behavior specifying unit
  • the blinker data is included in the situation data identified as the near-miss behavior or the like, it is desirable to identify the behavior as indicating a sudden brake for stopping at the road shoulder.
  • the vehicle behavior analysis program is a situation data including acceleration data of longitudinal acceleration, lateral acceleration and vertical acceleration acting on the vehicle, or roll angular acceleration, pitch angular acceleration and yaw angular acceleration acting on the vehicle.
  • a situation data receiving unit that receives situation data including at least one of situation data including angular acceleration data, and a relative relationship between feature amounts of each acceleration data of longitudinal acceleration, lateral acceleration, and vertical acceleration in the received situation data; or Vehicle behavior that identifies the vehicle behavior indicated by the situation data using the relative relationship of at least one of the feature amounts of the angular acceleration data of roll angular acceleration, pitch angular acceleration, and yaw angular acceleration
  • the computer is provided with a function as a specific unit.
  • the vehicle behavior analysis apparatus described above acquires situation data from a drive recorder mounted on the vehicle and analyzes the situation data.
  • the function of the vehicle behavior analysis device may be given to the drive recorder. That is, the drive recorder according to the present invention includes situation data including acceleration data of longitudinal acceleration, lateral acceleration, and vertical acceleration acting on the vehicle, or roll angular acceleration, pitch angular acceleration, and yaw angular acceleration acting on the vehicle.
  • a vehicle behavior identifying unit that identifies a vehicle behavior indicated by the situation data using a relative relationship between at least one of the feature amounts of angular acceleration data of angular acceleration, pitch angular acceleration, and yaw angular acceleration. It is characterized by providing.
  • the vehicle behavior indicated by the situation data can be specified automatically and with high reliability.
  • FIG. 1 is a diagram schematically illustrating a vehicle behavior analysis system according to the present embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram showing components of the drive recorder of the same form.
  • FIG. 3 is a functional configuration diagram of the vehicle behavior analysis apparatus according to the embodiment.
  • FIG. 4 is a flowchart showing the operation of the vehicle behavior analysis apparatus of the same form.
  • FIG. 5 is a diagram showing a correspondence relationship between the vehicle behavior and the feature amount of each acceleration in the same form.
  • the vehicle behavior analysis system acquires a drive recorder 100 that captures an image of the exterior front of an automobile (vehicle) V, moving image data captured by the drive recorder 100, and the like. And a vehicle behavior analysis apparatus 200 that specifies whether or not the automobile V exhibits a predetermined behavior based on the moving image indicated by the moving image data.
  • the drive recorder 100 is adhered to the windshield, installed in the vicinity of the dashboard, or mounted at an appropriate position in the vehicle, and when an accident occurs or an accident occurs even if the accident does not occur.
  • 2 is a vehicle-mounted type that records the behavior of the automobile V, surrounding conditions, and the like in a certain period of time before and after, etc., in a single or a plurality of casings, the basic components, that is, the detection means 3 shown in FIG.
  • the unit 8 includes the means 8, the notification means 4, the input means 5, the communication means 6, the detachable recording means 7, and the like.
  • the detection means 3 senses a situation related to the behavior of the automobile V, the surrounding situation, and the like, and outputs situation data indicating the situation.
  • three types of imaging means 31, acceleration sensor 32, and position sensor 33 are provided.
  • the imaging means 31 is, for example, a CCD camera that images a situation outside the vehicle ahead of the host vehicle and outputs situation data (moving image data) indicating the image.
  • the acceleration sensor 32 is configured using, for example, a piezoresistive effect, senses three-dimensional acceleration acting on the vehicle, and outputs situation data (acceleration data) indicating the acceleration.
  • the acceleration sensor 32 senses longitudinal acceleration acting in the longitudinal direction of the vehicle V, lateral acceleration acting in the lateral direction of the vehicle V, and vertical acceleration acting in the vertical direction of the vehicle V.
  • the position sensor 33 is, for example, a GPS receiver that detects radio waves from a plurality of satellites, senses the position of the vehicle V, and outputs status data (position data) indicating the position.
  • the situation data includes other vehicle speed data transmitted from the vehicle speed sensor of the vehicle V, door opening / closing data indicating opening / closing of the door, brake data indicating ON / OFF of the brake, and blinker operation information of the vehicle V. And the like, and these are received via the connector CN.
  • the connector CN is also used for a power source.
  • the notification unit 4 includes an LED 41 that is a light emitter exposed on the surface of the casing, an audio output body (not shown) such as a buzzer or a speaker built in the casing, and the like.
  • the input means 5 is a button switch provided on the surface of the casing.
  • the communication means 6 refers to communication hardware such as a wireless LAN or a mobile phone that is built in the casing and transmits / receives radio waves to / from the base station or the vehicle behavior analysis device 200 described later.
  • the detachable recording means 7 is, for example, a CF memory card or an SD memory card that is detachably attached to a slot that opens to the side of the casing.
  • the information processing means 8 is a so-called computer circuit having a CPU 81, an internal memory 82 (for example, a non-volatile memory), an I / O buffer circuit (which may include an AD converter) 83, etc. Built in the casing.
  • the CPU 81 operates according to a program stored in a predetermined area of the memory 82 to perform control of each means and information processing.
  • the CPU 81 constantly updates various status data during traveling, that is, acceleration data, position data, moving image data, etc., one after another in a temporary area set in the memory 82 (hereinafter also referred to as a temporary data storage unit).
  • a temporary data storage unit In the event that an event that indirectly indicates the occurrence of a near miss, an accident, an abnormality, or the like occurs, the status data over a certain period before and after that is stored in a normal area ( Hereinafter, it is also transferred to a regular recording data storage unit) and recorded.
  • Examples of the event include a case where the acceleration (deceleration) indicated by the acceleration data exceeds a predetermined reference value, a case where the time continues for a certain period, a case where the door is opened and closed, a case where the vehicle is turned off, etc. It corresponds to it.
  • data was triggered only when the vehicle speed was higher than the upper limit speed, when the vehicle speed was lower than the acceleration / deceleration, or when some other conditions such as the presence or absence of braking were met. Recording is performed so that useless data is recorded as little as possible.
  • the viewpoint of preventing useless data recording it also has a learning function.
  • a near-miss or an accident has occurred is always notified to the driver by the notification means, and correct / incorrect input from the driver (for example, ON / OFF of the button switch 5) is made. I try to accept it.
  • the driver's driving tendency is grasped to some extent, and for example, the driver's unique phenomenon that indirectly indicates an accident or the like is learned by changing a predetermined reference value of acceleration.
  • the recorded situation data is weighted from the situation at the time of recording, and classified according to the importance to be recorded. Then, when the memory capacity becomes full or the like, it is configured such that new status data is recorded by deleting from the less important ones.
  • the situation data thus properly recorded is transmitted to an analysis center (not shown) wirelessly at a specific place, or transferred to the detachable recording means 7 and taken out to the analysis center. This is used for subsequent analysis using the vehicle behavior analysis apparatus 200.
  • the vehicle behavior analysis device 200 classifies the situation data group obtained by the drive recorder 100 mounted on a plurality of automobiles A for each predetermined vehicle behavior, and supports subsequent analysis.
  • the specific device configuration of the vehicle behavior analysis apparatus 200 is a general purpose or dedicated computer equipped with a CPU, a memory, an input / output interface, an AD converter, etc., and a vehicle behavior analysis stored in a predetermined area of the memory.
  • the situation data receiving unit 201 receives the situation data including the moving image data and each acceleration data stored in the regular recording data storage unit of the drive recorder 100, and stores the situation data in the situation data storage unit D1 (FIG. 4, FIG. 4). Step S1).
  • the situation data receiving unit 201 may be configured by a receiver that receives situation data transmitted using a wireless LAN or the like by the communication means (transmitter) 6 provided in the drive recorder 100.
  • the situation data may be acquired via a CF card which is the detachable recording means 7 provided, for example.
  • the status data storage unit D1 stores and accumulates status data including moving image data captured by the drive recorder 100 (FIG. 4, step S2).
  • the situation data storage unit D1 is configured to systematically store a plurality of situation data obtained by a plurality of automobiles V, for example, for each automobile V.
  • the vehicle behavior specifying unit 202 acquires the situation data stored in the situation data storage unit D1, and calculates the feature amount of each acceleration data of longitudinal acceleration, lateral acceleration, and vertical acceleration included in each situation data ( FIG. 4, step S3).
  • the vehicle behavior specifying unit 202 of the present embodiment calculates, for example, standard deviation, which is a measure of the amplitude and variation of the acceleration waveform indicated by each acceleration data, as the feature amount of each acceleration data.
  • specification part 202 specifies the vehicle behavior which situation data shows using the relative magnitude relationship of the standard deviation which is the feature-value of each acceleration data (FIG. 4, step S4).
  • the vehicle behavior specifying unit 202 uses at least the following (1) to (1) to describe the vehicle behavior indicated by the situation data by using the relative magnitude relationship of the standard deviation of each acceleration data of longitudinal acceleration, lateral acceleration, and vertical acceleration. It is specified as one of (3).
  • Behavior such as riding on a single wheel on a curb or taking off a wheel in a side groove.
  • the vehicle behavior specifying unit 202 has a case where the standard deviation of the acceleration waveform of the longitudinal acceleration data is larger than the standard deviation of the acceleration waveform of the lateral acceleration data and the standard deviation of the acceleration waveform of the vertical acceleration data.
  • the vehicle behavior indicated by the situation data is identified as the near-miss behavior. This is based on the fact that the longitudinal acceleration changes most greatly among the respective accelerations due to the impact at the time of collision or the impact at the time of sudden braking, and the variation in the longitudinal acceleration waveform becomes the largest.
  • FIG. 5 shows that a large number of situation data obtained by the drive recorder 100 is visually classified into the above (1) to (3), and the situation data is arranged for each behavior, and each acceleration of each situation data is obtained. It is the schematic diagram which showed the standard deviation of the waveform.
  • the horizontal axis in FIG. 5 indicates each status data, and the vertical axis indicates the standard deviation of each acceleration waveform.
  • the vehicle behavior specifying unit 202 is specified as the behavior such as the ride (see FIG. 5). This is based on the fact that only one of the front wheels of the vehicle V changes abruptly in the behavior such as riding up, so that the left-right acceleration changes most greatly among the respective accelerations, and the variation in the left-right acceleration waveform becomes the largest. Yes.
  • the vehicle behavior specifying unit 202 indicates the situation data.
  • the vehicle behavior is identified as the bound behavior (see FIG. 5). This is based on the fact that both the front wheels of the vehicle V fluctuate substantially simultaneously in the bounding behavior, that is, the vertical acceleration of the respective accelerations fluctuates the most and the variation in the vertical acceleration waveform becomes the largest. ing.
  • the vehicle behavior specifying unit 202 when the winker data is included in the situation data specified as the near-miss behavior or the like, shows a behavior indicating a sudden brake for stopping at the road shoulder (road shoulder stop behavior). (See FIG. 5). By specifying in this way, it is possible to further automatically subdivide and classify near-miss behaviors.
  • the presence / absence of a winker is indicated by a vertical thin line at the bottom of the figure.
  • the dense part of the blinker signal is shown by hatching.
  • the vehicle behavior specifying unit 202 associates the behavior specifying data, which is a result of the specifying, with the situation data specifying the vehicle behavior as described above, and stores it in the analysis data storage unit D2 (FIG. 4, step S5).
  • the analysis data storage unit D2 stores the behavior data specified by the vehicle behavior specification unit 202 and the behavior specification data corresponding to the situation data in a systematically classified manner for each vehicle behavior. Specifically, the analysis data storage unit D2 stores corresponding situation data and behavior specifying data in a storage folder set for each behavior such as a near-miss behavior, a climbing behavior, and a bound behavior. For example, in the analysis data storage unit, a behavior folder that stores situation data specified as a near-miss behavior, a behavior folder that stores situation data specified as a behavior such as riding, a situation specified as a bound behavior Bound behavior folders for storing data are set, and corresponding situation data and behavior specifying data are stored in each folder.
  • the road shoulder stop behavior folder for further classifying and storing the road shoulder stop behavior based on the behavior of the near hat etc. and storing the road shoulder stop behavior is set in a subdivided or hierarchical manner.
  • the situation data stored in the analysis data storage unit D2 only the situation data classified as a specific vehicle behavior is selected by the operator operating the input means such as a keyboard or a mouse, for example, a display or the like. To the output means. Or only the situation data classified into the specific vehicle behavior is similarly selected and transferred to another analysis device, a memory, or the like.
  • the standard deviation of the longitudinal acceleration waveform, the standard deviation of the lateral acceleration waveform, and the vertical acceleration waveform indicated by the longitudinal acceleration data, the lateral acceleration data, and the vertical acceleration data can be specified by the magnitude relationship of the standard deviation. Therefore, the vehicle behavior indicated by the situation data can be specified without relying on visual observation, and not only the user's arbitrary judgment can be excluded but the vehicle behavior can be specified objectively, as well as the user's time and body. Mental and mental burden can be reduced.
  • the vehicle behavior can be specified by the magnitude relationship among the standard deviation of the longitudinal acceleration waveform, the standard deviation of the left-right acceleration waveform, and the standard deviation of the vertical acceleration waveform without using a threshold value, a highly reliable identification result is obtained. be able to.
  • each acceleration data is used in the embodiment, if the drive recorder 100 has a gyro sensor, each angular acceleration of roll angular acceleration, pitch angular acceleration, and yaw angular acceleration acting on the vehicle is used.
  • the vehicle behavior may be specified using the feature amount of the data.
  • the analysis data storage unit has a storage folder set for each behavior such as near-miss behavior, behavior such as climbing, and bound behavior.
  • the vehicle behavior analysis device may further include a situation data extraction unit that extracts situation data indicating a predetermined vehicle behavior from the situation data stored in the analysis data storage unit.
  • the situation data extraction unit is configured to extract the situation data indicating the predetermined vehicle behavior selected by the operation of the input means such as the keyboard and the mouse by the operator based on the behavior specifying data given to the situation data. You may do it.
  • the situation data obtained by the drive recorder 100 is collected in the vehicle behavior analysis apparatus, and then the vehicle behavior indicated by the situation data is specified by the vehicle behavior analysis apparatus.
  • the vehicle behavior indicated by the situation data may be specified.
  • the drive recorder 100 includes a situation data receiving unit and a vehicle behavior specifying unit, and only the situation data specified as a predetermined behavior (for example, a near miss behavior) by the vehicle behavior specifying unit is stored in a normal area ( It may be configured to be transferred to a regular recording data storage unit) and recorded.
  • situation data classified as near-miss behavior may be subdivided using a predetermined threshold. For example, it can be considered that the maximum value of the vertical acceleration is subtracted from the maximum value of the three-axis combined acceleration obtained by the acceleration sensor and the threshold value.
  • the feature values of left-right acceleration data, vertical acceleration data, and longitudinal acceleration data depend on the frictional force between the road surface caused by normal braking and the ground contact surface of the tire. It is desirable to specify that the behavior is a value that is significantly larger than the feature amount.
  • the vehicle behavior analysis device may link the situation data with the map information.
  • the vehicle behavior analysis apparatus links the map information and the situation data using the position data included in the situation data.
  • road analysis can be performed by estimating road information (for example, road surface deterioration state) from situation data identified as bound behavior.
  • the variation mode of the longitudinal acceleration data it is possible to classify the behavior in the case of a collision with another vehicle or a structure and the behavior collided with the other vehicle among the collision accidents. .
  • the situation data indicating the behavior such as riding may be as follows using the blinker data included in the situation data. That is, it is possible to determine whether the vehicle is turning left or right based on the blinker data, and to specify whether the vehicle V has climbed on a curb or the like when turning left or right.
  • the feature amount of the acceleration data in the above embodiment is the standard deviation of the acceleration waveform, but other variations of the acceleration waveform may be used, or an average value of acceleration may be used. In addition, a calculation value indicating a magnitude relationship peculiar to each behavior may be used for each acceleration.
  • the present invention having such a configuration, it is possible to automatically and reliably specify the vehicle behavior indicated by the situation data without classifying the behavior of the vehicle indicated by the situation data only by visual observation.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Time Recorders, Dirve Recorders, Access Control (AREA)

Abstract

　本発明は、状況データが示す車両挙動を自動的に且つ高い信頼性で特定するものであり、車両に作用した前後加速度、左右加速度及び上下加速度の各加速度データを少なくとも含む状況データを受信する状況データ受信部と、受信した状況データにおける前後加速度、左右加速度及び上下加速度の各加速度データの特徴量の相対関係を用いて、前記状況データが示す車両挙動を特定する車両挙動特定部２０２とを備えることを特徴とする。

Description

車両挙動解析装置、車両挙動解析プログラム及びドライブレコーダ
　本発明は、事故発生時、又はヒヤリハットといった事故発生に至らないまでも事故になり得た場合の車両の挙動や周囲状況等を記録して、そのような状況に至った原因解析等を事後に好適に行えるようにした車両挙動解析装置又は車両挙動解析プログラム等に関するものである。
　近時、車両挙動データ収集装置として、例えば運転中の車両（自動車）の外部や内部の映像を自動的に記録して、事故やヒヤリハット等の際の客観的な状況、ひいては、ドライバーの運転傾向を事後分析できるようにした車両搭載型のドライブレコーダが開発されてきている。そして、例えばタクシー等では、日常運転の事後分析による事故予防対策や、事故が起こったときにはその原因の客観的な証拠、究明等のために、この種のドライブレコーダを搭載する動きも出てきている。
　具体的に、このような車両挙動データ収集装置は、例えば走行中の内外部画像データ、加速度データ、速度データ、位置データ等の状況データを、逐次、時系列的に順次メモリ内に記録している。そして、別装置で、そのメモリ内の状況データを事後に参照することにより、事故等の客観的な分析ができるように構成されている（特許文献１参照）。
　ところがこのように記録した状況データを事後に解析しようとした場合、これらの状況データにはヒヤリハット等の特定の車両挙動の他に種々の挙動を示す状況データが含まれていることから、収集した多数の状況データの中から所望の車両挙動を示す状況データを分類して抽出する必要がある。
　ここで従来は、収集された多数の状況データを１つ１つ目視により確認して、各状況データを、例えば衝突事故、ヒヤリハット、ヒヤリハットに関係の無い急ブレーキ、単なるノイズ等に分類する作業を行っている。
　しかしながら、状況データを１つ１つ目視による確認して分類する作業は、１つの状況データを確認する作業時間がかかりすぎてしまうだけでなく、ユーザの恣意的な判断により正確に分類することが難しいという問題がある。また、ユーザに与える肉体的負担及び精神的負担も大きいという問題がある。
　一方、特許文献２に示すように、ユーザの負担を軽減するために状況データをノイズに起因する状況データと、ヒヤリハット等の挙動解析に用いる状況データとに自動的に分類する装置が考えられている。具体的にこの装置は、加速度データの波形の波高及びパルス幅に基づいてノイズに起因する不要な状況データを排除するように構成されている。
　しかしながら、上記の装置のように、閾値を用いてノイズに起因する不要な状況データとヒヤリハット等の挙動解析に用いる状況データとを判別するものでは、閾値の設定の仕方で分類精度が大きく異なるという問題がある。また、閾値を用いてノイズに起因するデータを除去できたとしても、残りの状況データを１つ１つ目視により確認して分類する必要がある。
　例えば閾値を低く設定すれば、全状況データからヒヤリハット事例候補の抽出件数は増えるものの、抽出されたデータにおけるヒヤリハット事例の的中率が低くなり、不要なデータが含まれる割合が大きくなる。一方で、閾値を高く設定すれば、全状況データからヒヤリハット事例候補の抽出件数は減るものの、抽出された状況データにおけるヒヤリハット事例の的中率が高くなり、不要なデータが含まれる割合が小さくなる。ところがこの場合、ヒヤリハット事例の漏れ率が高くなってしまう。つまり、閾値で画一的に分離する手法では、的中率と漏れ率との間にトレードオフが存在する。また、閾値を高くして的中率を挙げたからといって、その的中率は目視により分類した場合に比べてかなり低く実用的ではない。したがって正確に状況データからヒヤリハット事例を分類するためには、依然として目視による作業が必要であるというのが現状である。
特開２００７－１１９０９号公報 特許第４２３８２９３号公報
　そこで本発明は、本願発明者の鋭意検討の結果、車両の挙動毎に各加速度データの特徴量に特有の相対関係があることに着目して初めてなされたものであり、状況データが示す車両の挙動を目視のみにより分類することなく、状況データが示す車両挙動を自動的に且つ高い信頼性で特定することをその主たる所期課題とするものである。
　すなわち本発明に係る車両挙動解析装置は、車両に作用した前後加速度、左右加速度及び上下加速度の各加速度データを含む状況データ、又は、車両に作用したロール角加速度、ピッチ角加速度及びヨー角加速度の各角加速度データを含む状況データ、のうち少なくとも一方の状況データを受信する状況データ受信部と、受信した状況データにおける前後加速度、左右加速度及び上下加速度の各加速度データの特徴量の相対関係、又は、ロール角加速度、ピッチ角加速度及びヨー角加速度の各角加速度データの特徴量の相対関係、のうち少なくとも一方の特徴量の相対関係を用いて、前記状況データが示す車両挙動を特定する車両挙動特定部とを備えることを特徴とする。
　このようなものであれば、各加速度データの特徴量又は各角加速度データの特徴量を用いて、その相対関係により車両挙動を特定することができるので、目視に依ることなく状況データが示す車両挙動を特定することができる。これにより、ユーザの恣意的な判断を排除して客観的に車両挙動を特定することができるだけでなく、ユーザの時間的、肉体的及び精神的負担を軽減することができる。また、各加速度データの特徴量又は各角加速度データの特徴量の相対関係により車両挙動を特定することができるので、閾値のみで判別するものに比べて信頼性の高い特定結果を得ることができる。
　具体的には、本願発明者の鋭意検討の結果、以下（１）～（３）の車両挙動において、前後加速度、左右加速度及び上下加速度の各加速度データの特徴量において特有の相対関係が存在することが分かった。つまり、前記受信した状況データが前後加速度、左右加速度及び上下加速度の各加速度データを含む場合、前記車両挙動特定部が、前後加速度、左右加速度及び上下加速度の各加速度データの特徴量の相対関係を用いて、前記状況データが示す車両挙動を以下の（１）～（３）のいずれかとして特定することが考えられる。
（１）衝突事故、衝突事故に繋がるヒヤリハット又はそれ以外の急ブレーキを示すヒヤリハット等挙動。
（２）縁石への片輪乗り上げ又は側溝への脱輪を示す乗り上げ等挙動。
（３）車道上の凹凸を両輪が通過することにより生じるバウンドを示すバウンド挙動。
　より詳細には前記車両挙動特定部が、左右加速度データ及び上下加速度データの特徴量よりも前後加速度データの特徴量が大きい場合には、前記状況データが示す車両挙動を前記ヒヤリハット等挙動と特定し、前後加速度データ及び上下加速度データの特徴量よりも前記左右加速度データの特徴量が大きい場合には、前記状況データが示す車両挙動を前記乗り上げ等挙動と特定し、前後加速度データ及び前記左右加速度データの特徴量よりも上下加速度データの特徴量が大きい場合には、前記状況データが示す車両挙動を前記バウンド挙動と特定することが望ましい。
　前記ヒヤリハット等挙動において、衝突事故及びヒヤリハット以外の急ブレーキをさらに細分化して特定するためには、前記状況データが、前記車両のウィンカーの作動情報を示すウィンカーデータを含み、前記車両挙動特定部が、前記ヒヤリハット等挙動と特定した状況データにおいて前記ウィンカーデータが含まれる場合には、車道の路肩に寄って停車するための急ブレーキを示す挙動であると特定することが望ましい。
　また本発明に係る車両挙動解析プログラムは、車両に作用した前後加速度、左右加速度及び上下加速度の各加速度データを含む状況データ、又は、車両に作用したロール角加速度、ピッチ角加速度及びヨー角加速度の各角加速度データを含む状況データ、のうち少なくとも一方の状況データを受信する状況データ受信部と、受信した状況データにおける前後加速度、左右加速度及び上下加速度の各加速度データの特徴量の相対関係、又は、ロール角加速度、ピッチ角加速度及びヨー角加速度の各角加速度データの特徴量の相対関係、のうち少なくとも一方の特徴量の相対関係を用いて、前記状況データが示す車両挙動を特定する車両挙動特定部と、としての機能をコンピュータに備えさせることを特徴とする。
　上記の車両挙動解析装置は、車両に搭載されたドライブレコーダから状況データを取得して、その状況データを解析するものである。上記の車両挙動解析装置の機能をドライブレコーダに付与しても良い。つまり本発明に係るドライブレコーダは、車両に作用した前後加速度、左右加速度及び上下加速度の各加速度データを含む状況データ、又は、車両に作用したロール角加速度、ピッチ角加速度及びヨー角加速度の各角加速度データを含む状況データ、のうち少なくとも一方の状況データを受信する状況データ受信部と、受信した状況データにおける前後加速度、左右加速度及び上下加速度の各加速度データの特徴量の相対関係、又は、ロール角加速度、ピッチ角加速度及びヨー角加速度の各角加速度データの特徴量の相対関係、のうち少なくとも一方の特徴量の相対関係を用いて、前記状況データが示す車両挙動を特定する車両挙動特定部とを備えることを特徴とする。
　このようなものであれば、ドライブレコーダが状況データをメモリに格納する段階で、各状況データが示す車両挙動を特定することができるので、その後収集した状況データを分類する作業を不要又はその作業を軽減することができる。また、特定の挙動のみを選択してドライブレコーダのメモリに格納することができるようになり、メモリを効率的に利用することができる。
　このように構成した本発明によれば、状況データが示す車両の挙動を目視により分類する、あるいは状況データに含まれる例えば加速度データを閾値を用いて判別して分類するという手法を用いることなく、状況データが示す車両挙動を自動的に且つ高い信頼性で特定することができる。
図１は、本実施形態の車両挙動解析システムを模式的に示す図である。 図２は、同形態のドライブレコーダの構成要素を示す図である。 図３は、同形態の車両挙動解析装置の機能構成図である。 図４は、同形態の車両挙動解析装置の動作を示すフローチャートである。 図５は、同形態における車両挙動と各加速度の特徴量との対応関係を示す図である。
１００・・・ドライブレコーダ
Ｖ　　・・・車両
２００・・・車両挙動解析装置
２０１・・・状況データ受信部
２０２・・・車両挙動特定部
　以下に本発明に係る車両挙動解析システムの一実施形態について図面を参照して説明する。
　＜１．システム構成＞
　本実施形態に係る車両挙動解析システムは、図１に示すように、自動車（車両）Ｖの外部前方を撮像等するドライブレコーダ１００と、当該ドライブレコーダ１００により撮像された動画データ等を取得して、当該動画データが示す動画に基づいて自動車Ｖが所定の挙動を示すか否かを特定等する車両挙動解析装置２００とを備える。
　＜２．ドライブレコーダ＞
　ドライブレコーダ１００は、フロントガラスに接着するか、またはダッシュボード付近に設置し、もしくは車両内の適切な位置に装着して、事故発生時あるいは事故発生に至らないまでも事故になり得たヒヤリハット時等の前後一定期間における自動車Ｖの挙動や周囲状況等を記録する車両搭載型のものであり、単一または複数のケーシング内に、基本構成要素、すなわち、図２に示す検知手段３、情報処理手段８、報知手段４、入力手段５、通信手段６、着脱式記録手段７等を収容した一体構成にしている。
　検知手段３とは、自動車Ｖの挙動や周囲状況等に関する状況をセンシングし、その状況を示す状況データを出力するものであり、ここでは、撮像手段３１、加速度センサ３２、位置センサ３３の３種類を少なくとも用いている。撮像手段３１は、自車両前方の車外状況を撮像し、その画像を示す状況データ（動画データ）を出力する例えばＣＣＤカメラである。加速度センサ３２は、例えばピエゾ抵抗効果を利用して構成したもので、車両に作用する３次元の加速度をセンシングし、その加速度を示す状況データ（加速度データ）を出力するものである。具体的に加速度センサ３２は、車両Ｖの前後方向に作用する前後加速度、車両Ｖの左右方向に作用する左右加速度、車両Ｖの上下方向に作用する上下加速度をセンシングするものである。位置センサ３３は、例えば複数衛星からの電波をキャッチして車両Ｖの位置をセンシングし、その位置を示す状況データ（位置データ）を出力するＧＰＳ受信機である。なお、状況データには、その他、車両Ｖの車速センサから送信されてくる車速データや、ドアの開閉を示すドア開閉データや、ブレーキのＯＮ／ＯＦＦを示すブレーキデータ、車両Ｖのウィンカーの作動情報を示すウィンカーデータ等があって、これらは、コネクタＣＮを介して受信される。またこのコネクタＣＮは、電源用としても用いるようにしている。
　報知手段４は、ケーシングの表面に露出させた発光体であるＬＥＤ４１や、ケーシングに内蔵したブザーやスピーカ等の音声出力体（図示しない）等からなる。
　入力手段５とは、ここでは、ケーシングの表面に設けたボタンスイッチのことである。
　通信手段６とは、ここではケーシングに内蔵され、基地局又は後述する車両挙動解析装置２００と電波を送受信する例えば無線ＬＡＮや携帯電話などの通信用のハードウェアのことである。
　着脱式記録手段７とは、ここでは、ケーシングの側方に開口するスロットに抜脱可能に取り付けた例えばＣＦメモリカードやＳＤメモリカードのことである。
　情報処理手段８は、構造的には、ＣＰＵ８１、内部メモリ８２（例えば不揮発性メモリ）、Ｉ／Ｏバッファ回路（ＡＤコンバータ等が含まれる場合もある）８３等を有したいわゆるコンピュータ回路であり、ケーシングに内蔵されている。そして前記ＣＰＵ８１がメモリ８２の所定領域に格納したプログラムに従って動作することで前記各手段の制御や情報処理を行う。
　簡単に説明するとＣＰＵ８１は、走行中の種々の状況データ、すなわち加速度データや位置データ、動画データ等を、メモリ８２内に設定したテンポラリ領域（以下、一時データ格納部とも言う）に常時次々と更新しながら一時的に保存していくとともに、ヒヤリハットや事故、異常発生等の発生を間接的に示す事象が生じた場合に、その前後一定期間に亘る前記状況データを、メモリ８２内の正規領域（以下、正規記録データ格納部とも言う）に移送して記録する。
　前記事象とは、加速度データが示す加速度（減速度）が所定基準値を超えた場合や、その時間が一定以上続いた場合、ドアが開閉された場合、車両の電源が切れた場合などがそれに相当する。ここでは、生じた事象によっては、車速が上限速度以上の場合、車速が加減速度以下の場合、ブレーキの有無などの他の条件のいくつかが合わせて成立した場合にのみ、それをトリガとしてデータ記録を行うようにし、無駄なデータの記録ができるだけ行われないようにしている。
　また、無駄なデータ記録の防止という観点から言えば、学習機能も備えている。すなわち、データ記録を行う前には、ヒヤリハットや事故等であったかどうかを、前記報知手段によって、必ずドライバーに報知手段によって報知し、ドライバーからの正否入力（例えば前記ボタンスイッチ５のＯＮ／ＯＦＦ）を受けつけるようにしている。これを繰り返すことにより、ある程度ドライバーの運転傾向を把握し、例えば、加速度の所定基準値を変更するなどして、事故等を間接的に示す、そのドライバー特有の事象を学習する。
　さらに、記録された状況データは、その記録されたときの状況から重み付けがなされて、記録すべき重要度に応じて分類される。そして、メモリ容量が一杯になった場合などでは、重要度の低いものから削除されて新たな状況データが記録されるように構成している。
　このようにして正規に記録された状況データは、特定場所において、無線で解析センター（図示しない）に送信され、あるいは、着脱式記録手段７に移送されて抜き取られ、解析センターに運び込まれて、車両挙動解析装置２００を用いた事後の解析に利用される。
　＜３．車両挙動解析装置＞
　車両挙動解析装置２００は、複数の自動車Ａに搭載されたドライブレコーダ１００によって得られた状況データ群を所定の車両挙動ごとに分類して、事後の解析を支援するものである。この車両挙動解析装置２００の具体的な機器構成としては、ＣＰＵ、メモリ、入出力インタフェース、ＡＤ変換器等を備えた汎用乃至専用のコンピュータであり、前記メモリの所定領域に記憶させた車両挙動解析プログラムにしたがってＣＰＵ、周辺機器等を協働させることにより、図３に示すように、状況データ受信部２０１、状況データ格納部Ｄ１、車両挙動特定部２０２、解析データ格納部Ｄ２等としての機能を発揮する。
　以下に、各部Ｄ１、２０１、２０２、Ｄ２について図４を用いて動作とともに説明する。
　状況データ受信部２０１は、ドライブレコーダ１００の正規記録データ格納部に格納された動画データ及び各加速度データを含む状況データを受け付けて、その状況データを状況データ格納部Ｄ１に格納する（図４、ステップＳ１）。状況データ受信部２０１は、ドライブレコーダ１００に設けられた通信手段（送信機）６により無線ＬＡＮ等を用いて送信される状況データを受信する受信機により構成しても良いし、ドライブレコーダ１００に設けられた着脱式記録手段７である例えばＣＦカードを介して状況データを取得するものであっても良い。
　状況データ格納部Ｄ１は、前記ドライブレコーダ１００により撮像された動画データ等を含む状況データを格納して蓄積するものである（図４、ステップＳ２）。なお、本実施形態では、状況データ格納部Ｄ１は、複数台の自動車Ｖにより得られた複数の状況データを例えば自動車Ｖ毎に体系的に格納するように構成している。
　車両挙動特定部２０２は、前記状況データ格納部Ｄ１に格納された状況データを取得して、当該状況データ毎に含まれる前後加速度、左右加速度及び上下加速度の各加速度データの特徴量を算出する（図４、ステップＳ３）。本実施形態の車両挙動特定部２０２は、各加速度データの特徴量として、各加速度データが示す加速度波形の振幅やばらつきの尺度である例えば標準偏差を算出する。
　そして車両挙動特定部２０２は、各加速度データの特徴量である例えば標準偏差の相対的な大小関係を用いて、状況データが示す車両挙動を特定する（図４、ステップＳ４）。具体的に車両挙動特定部２０２は、前後加速度、左右加速度及び上下加速度の各加速度データの標準偏差の相対的な大小関係を用いて、状況データが示す車両挙動を、少なくとも以下の（１）～（３）のいずれかとして特定する。
　　（１）衝突事故、衝突事故に繋がるヒヤリハット又はそれ以外の急ブレーキを示すヒヤリハット等挙動。
　　（２）縁石への片輪乗り上げ又は側溝への脱輪を示す乗り上げ等挙動。
　　（３）車道上の凹凸を両輪が通過することにより生じるバウンドを示すバウンド挙動。
　より詳細に車両挙動特定部２０２は、図５に示すように、左右加速度データの加速度波形の標準偏差及び上下加速度データの加速度波形の標準偏差よりも前後加速度データの加速度波形の標準偏差が大きい場合には、前記状況データが示す車両挙動を、前記ヒヤリハット等挙動と特定する。これは、衝突時の衝撃や急ブレーキ時の衝撃によって、各加速度のうち前後加速度が最も大きく変動して、前後加速度波形のばらつきが最も大きくなることに基づいている。なお、図５は、前記ドライブレコーダ１００により得られた多数の状況データを目視により上記（１）～（３）に分類し、それら挙動毎に状況データを整列させて、各状況データの各加速度波形の標準偏差を示した模式図である。図５の横軸は各状況データを示し、縦軸は各加速度波形の標準偏差を示す。
　また、車両挙動特定部２０２は、前後加速度データの加速度波形の標準偏差及び上下加速度データの加速度波形の標準偏差よりも前記左右加速度データの加速度波形の標準偏差が大きい場合には、前記状況データが示す車両挙動を、前記乗り上げ等挙動と特定する（図５参照）。これは、乗り上げ等挙動において車両Ｖの前輪のうち片輪のみが急激に変動することによって、各加速度のうち左右加速度が最も大きく変動して、左右加速度波形のばらつきが最も大きくなることに基づいている。
　さらに車両挙動特定部２０２は、前後加速度データの加速度波形の標準偏差及び前記左右加速度データの加速度波形の標準偏差よりも上下加速度データの加速度波形の標準偏差が大きい場合には、前記状況データが示す車両挙動を、前記バウンド挙動と特定する（図５参照）。これは、バウンド挙動において車両Ｖの前輪の両輪が略同時に変動する、つまり略同時に上下運動することにより、各加速度のうち上下加速度が最も変動して、上下加速度波形のばらつきが最も大きくなること基づいている。
　その上、車両挙動特定部２０２は、前記ヒヤリハット等挙動と特定した状況データにおいて前記ウィンカーデータが含まれる場合には、車道の路肩に寄って停車するための急ブレーキを示す挙動（路肩停止挙動）であると特定する（図５参照）。このように特定することでヒヤリハット等挙動を更に自動的に細分化して分類することが可能となる。なお、図５においてウィンカーの有無は、図の下部に縦細線で示している。またウィンカー信号の密集部分はハッチングで示している。
　そして、車両挙動特定部２０２は、上記の通り車両挙動を特定した状況データに、その特定結果である挙動特定データを関連付けて、解析データ格納部Ｄ２に格納する（図４、ステップＳ５）。
　解析データ格納部Ｄ２は、前記車両挙動特定部２０２により挙動特定された状況データとともにその状況データに対応する挙動特定データを、各車両挙動毎に体系的に分類して格納する。具体的に解析データ格納部Ｄ２は、ヒヤリハット等挙動、乗り上げ等挙動、バウンド挙動毎に設定された格納フォルダ内に、対応する状況データ及び挙動特定データを格納する。例えば、解析データ格納部内には、ヒヤリハット等挙動として特定された状況データを格納するヒヤリハット等挙動フォルダ、乗り上げ等挙動として特定された状況データを格納する乗り上げ等挙動フォルダ、バウンド挙動として特定された状況データを格納するバウンド挙動フォルダが設定されており、各フォルダ内に、対応する状況データ及び挙動特定データが格納される。
　さらに解析データ格納部Ｄ２は、前記ヒヤリハット等挙動フォルダを、ヒヤリハット等挙動から前記路肩停止挙動をさらに分類して格納するための路肩停止挙動フォルダが、細分化又は階層化して設定されている。
　このように解析データ格納部Ｄ２に格納された状況データのうち、特定の車両挙動に分類された状況データのみが、オペレータによる例えばキーボードやマウス等の入力手段の操作により選択されて、例えばディスプレイ等の出力手段に出力される。あるいは、特定の車両挙動に分類された状況データのみが、同様に選択されて、別の解析装置やメモリ等に転送される。
　＜本実施形態の効果＞
　このように構成した本実施形態に係る車両挙動解析システムによれば、前後加速度データ、左右加速度データ及び上下加速度データにより示される、前後加速度波形の標準偏差、左右加速度波形の標準偏差及び上下加速度波形の標準偏差の大小関係により車両挙動を特定することができる。したがって、目視に依ることなく状況データが示す車両挙動を特定することができ、ユーザの恣意的な判断を排除して客観的に車両挙動を特定することができるだけでなく、ユーザの時間的、肉体的及び精神的負担を軽減することができる。また、閾値を用いることなく、前後加速度波形の標準偏差、左右加速度波形の標準偏差及び上下加速度波形の標準偏差の大小関係により車両挙動を特定することができるので、信頼性の高い特定結果を得ることができる。
　＜その他の変形実施形態＞
　なお、本発明は前記実施形態に限られるものではない。
　例えば、前記実施形態では各加速度データを用いたものであったが、ドライブレコーダ１００がジャイロセンサを有するものであれば、車両に作用するロール角加速度、ピッチ角加速度及びヨー角加速度の各角加速度データの特徴量を用いて車両挙動を特定するようにしても良い。
　また、前記実施形態では解析データ格納部が、ヒヤリハット等挙動、乗り上げ等挙動、バウンド挙動毎に設定された格納フォルダを有しており、以後、所定挙動の選択を簡単にしているがこれに限られない。例えば車両挙動解析装置が、解析データ格納部内に格納された状況データの中から所定の車両挙動を示す状況データを抽出する状況データ抽出部をさらに備えたものであっても良い。そして状況データ抽出部が、オペレータによる例えばキーボードやマウス等の入力手段の操作により選択された所定の車両挙動を示す状況データを、状況データに付与された挙動特定データに基づいて抽出するように構成しても良い。
　さらに、前記実施形態ではドライブレコーダ１００により得られた状況データを車両挙動解析装置に収集した後に、当該車両挙動解析装置によって状況データが示す車両挙動を特定するように構成しているが、ドライブレコーダ１００で同様に状況データが示す車両挙動を特定するようにしても良い。例えば、ドライブレコーダ１００が状況データ受信部及び車両挙動特定部を有しており、当該車両挙動特定部により所定の挙動（例えばヒヤリハット等挙動）として特定された状況データのみをメモリ内の正規領域（正規記録データ格納部）に移送して記録するように構成しても良い。
　その上、ヒヤリハット等挙動に分類された状況データを所定の閾値を用いて細分化するように構成しても良い。例えば、加速度センサにより得られた３軸合成加速度の最大値から上下加速度最大値を差し引いた値と閾値との関係で細分化することが考えられる。
　また、ヒヤリハット等挙動において、衝突事故をさらに細分化して特定するためには、左右加速度データ、上下加速度データ及び前後加速度データの特徴量が、通常のブレーキによる路面とタイヤの接地面における摩擦力による特徴量よりも顕著に大きな値を示す挙動であると特定することが望ましい。
　加えて、車両挙動解析装置が、状況データを地図情報とリンクするものであっても良い。具体的に車両挙動解析装置は、状況データに含まれる位置データを用いて、地図情報と状況データとをリンクする。これにより、バウンド挙動として特定された状況データから道路情報（例えば路面の劣化状態等）を推測する等して道路解析を行うことができる。
　さらに加えて、前後加速度データの変動態様を用いて、衝突事故のうち、他車両や構造物等に衝突した場合の挙動と他車両に衝突された挙動とを分類するように構成しても良い。つまり、前記ヒヤリハット等挙動において、追突事故または被追突事故を特定するためには、左右加速度データ、上下加速度データ及び前後加速度データの特徴量の正負によって特定することが望ましい。
　その上、前記実施形態に加えて乗り上げ等挙動を示す状況データを、当該状況データに含まれるウィンカーデータを用いて以下のようにしても良い。つまり、ウィンカーデータにより車両の左折又は右折を判別して、車両Ｖが左折時又は右折時に縁石等に乗り上げたか等を特定するようにしても良い。
　また、右折で縁石に乗り上げたか左折で縁石に乗り上げたかを判断するには、ウィンカーデータなしに、左右加速度の波形の正負の順番をみることで、左右のタイヤの乗り上げた順番を見極めることができるため、判断が可能である。
これにより、例えば左折時に縁石に乗り上げやすい又は右折時に縁石に乗り上げやすい等のドライバーの運転傾向を容易に解析できるようになる。
　また、左右加速度の波形をみることでＵターンの判断をすることもできるため、例えばUターンしたときの事故もしくはヒヤリハットかどうかをも判断することが可能である。
　前記実施形態の加速度データの特徴量は、加速度波形の標準偏差であったが、その他加速度波形の分散を用いても良いし、加速度の平均値を用いても良い。その他、各加速度において各挙動特有の大小関係を示す演算値を用いても良い。
　その他、本発明は前記実施形態に限られず、その趣旨を逸脱しない範囲で種々の変形が可能であるのは言うまでもない。
　このような構成の本発明によれば、状況データが示す車両の挙動を目視のみにより分類することなく、状況データが示す車両挙動を自動的に且つ高い信頼性で特定することができる。

Claims (7)

  1. 　車両に作用した前後加速度、左右加速度及び上下加速度の各加速度データを含む状況データ、又は、車両に作用したロール角加速度、ピッチ角加速度及びヨー角加速度の各角加速度データを含む状況データ、のうち少なくとも一方の状況データを受信する状況データ受信部と、
    　受信した状況データにおける前後加速度、左右加速度及び上下加速度の各加速度データの特徴量の相対関係、又は、ロール角加速度、ピッチ角加速度及びヨー角加速度の各角加速度データの特徴量の相対関係、のうち少なくとも一方の特徴量の相対関係を用いて、前記状況データが示す車両挙動を特定する車両挙動特定部とを備える車両挙動解析装置。
  2. 　前記受信した状況データが、前後加速度、左右加速度及び上下加速度の各加速度データを含む場合、
    　前記車両挙動特定部が、前後加速度、左右加速度及び上下加速度の各加速度データの特徴量の相対関係を用いて、前記状況データが示す車両挙動を、衝突事故、衝突事故に繋がるヒヤリハット又はそれ以外の急ブレーキを示すヒヤリハット等挙動、縁石への片輪乗り上げ又は側溝への脱輪を示す乗り上げ等挙動、或いは、車道上の凹凸を両輪が通過することにより生じるバウンドを示すバウンド挙動のいずれかとして特定する請求項１記載の車両挙動解析装置。
  3. 　前記車両挙動特定部が、
    　左右加速度データ及び上下加速度データの特徴量よりも前後加速度データの特徴量が大きい場合には、前記状況データが示す車両挙動を前記ヒヤリハット等挙動と特定し、
    　前後加速度データ及び上下加速度データの特徴量よりも前記左右加速度データの特徴量が大きい場合には、前記状況データが示す車両挙動を前記乗り上げ等挙動と特定し、
    　前後加速度データ及び前記左右加速度データの特徴量よりも上下加速度データの特徴量が大きい場合には、前記状況データが示す車両挙動を前記バウンド挙動と特定する請求項２記載の車両挙動解析装置。
  4. 　前記状況データが、前記車両のウィンカーの作動情報を示すウィンカーデータを含み、
    　前記車両挙動特定部が、前記ヒヤリハット等挙動と特定した状況データにおいて前記ウィンカーデータが含まれる場合には、車道の路肩に寄って停車するための急ブレーキを示す挙動であると特定する請求項３記載の車両挙動解析装置。
  5. 　前記各加速度データ又は各角加速度データの特徴量が、各加速度データ又は各角加速度データが示す加速度波形の標準偏差値であることを特徴とする請求項１記載の車両挙動解析装置。
  6. 　車両に作用した前後加速度、左右加速度及び上下加速度の各加速度データを含む状況データ、又は、車両に作用したロール角加速度、ピッチ角加速度及びヨー角加速度の各角加速度データを含む状況データ、のうち少なくとも一方の状況データを受信する状況データ受信部と、
    　受信した状況データにおける前後加速度、左右加速度及び上下加速度の各加速度データの特徴量の相対関係、又は、ロール角加速度、ピッチ角加速度及びヨー角加速度の各角加速度データの特徴量の相対関係、のうち少なくとも一方の特徴量の相対関係を用いて、前記状況データが示す車両挙動を特定する車両挙動特定部と、としての機能をコンピュータに備えさせることを特徴とする車両挙動解析プログラム。
  7. 　車両に作用した前後加速度、左右加速度及び上下加速度の各加速度データを含む状況データ、又は、車両に作用したロール角加速度、ピッチ角加速度及びヨー角加速度の各角加速度データを含む状況データ、のうち少なくとも一方の状況データを受信する状況データ受信部と、
    　受信した状況データにおける前後加速度、左右加速度及び上下加速度の各加速度データの特徴量の相対関係、又は、ロール角加速度、ピッチ角加速度及びヨー角加速度の各角加速度データの特徴量の相対関係、のうち少なくとも一方の特徴量の相対関係を用いて、前記状況データが示す車両挙動を特定する車両挙動特定部とを備えるドライブレコーダ。
PCT/JP2011/071646 2010-09-27 2011-09-22 車両挙動解析装置、車両挙動解析プログラム及びドライブレコーダ WO2012043388A1 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2011543391A JP6027743B2 (ja) 2010-09-27 2011-09-22 車両挙動解析装置、車両挙動解析プログラム及びドライブレコーダ
SG2013019757A SG188578A1 (en) 2010-09-27 2011-09-22 Vehicle behavior analysis device, vehicle behavior analysis program and drive recorder
CN2011800466453A CN103210433A (zh) 2010-09-27 2011-09-22 车辆动作分析装置、车辆动作分析程序及行车记录仪

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2010-215479 2010-09-27
JP2010215479 2010-09-27

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2012043388A1 true WO2012043388A1 (ja) 2012-04-05

Family

ID=45892839

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2011/071646 WO2012043388A1 (ja) 2010-09-27 2011-09-22 車両挙動解析装置、車両挙動解析プログラム及びドライブレコーダ

Country Status (5)

Country Link
JP (1) JP6027743B2 (ja)
CN (1) CN103210433A (ja)
SG (1) SG188578A1 (ja)
TW (1) TWI490496B (ja)
WO (1) WO2012043388A1 (ja)

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012073810A (ja) * 2010-09-29 2012-04-12 Hitachi Ltd 路面状況推定装置および路面状況推定方法
JP2014148255A (ja) * 2013-02-01 2014-08-21 Denso Corp 車両用安全制御システム
CN104125423A (zh) * 2013-04-29 2014-10-29 星克跃尔株式会社 车辆用视频处理装置和利用其的活动处理方法
KR101727136B1 (ko) 2012-11-19 2017-04-17 한국전자통신연구원 차량의 주행 상태를 판단하기 위한 장치 및 방법
JP2017191368A (ja) * 2016-04-11 2017-10-19 株式会社デンソー 運転支援システム、運転支援装置及び運転支援プログラム
WO2018105571A1 (ja) * 2016-12-09 2018-06-14 株式会社日立製作所 運転支援情報収集装置
WO2018182747A1 (en) * 2017-04-01 2018-10-04 Intel Corporation Automotive analytics technology to provide synergistic collision safety
JP2018180643A (ja) * 2017-04-04 2018-11-15 パーク二四株式会社 シェアカー車載機、カーシェアリング管理サーバおよびコンピュータプログラム
JP2019506686A (ja) * 2016-02-25 2019-03-07 バイエリシエ・モトーレンウエルケ・アクチエンゲゼルシヤフト 自動車におけるデジタルオーディオ媒体の音響再生
JP2021102963A (ja) * 2019-04-09 2021-07-15 株式会社ユピテル 装置およびプログラム
WO2021245999A1 (ja) * 2020-06-04 2021-12-09 株式会社日立製作所 車載装置、車両動作解析システム

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI536326B (zh) 2012-07-20 2016-06-01 緯創資通股份有限公司 車輛碰撞事故通報系統及方法
CN105761326A (zh) * 2016-02-01 2016-07-13 深圳市凯立德科技股份有限公司 一种管理车辆行驶数据的方法、装置及设备
JPWO2017149597A1 (ja) * 2016-02-29 2018-03-08 三菱電機株式会社 機器分類装置
CN107346566A (zh) * 2016-05-05 2017-11-14 昆山研达电脑科技有限公司 车载dvr的数据存储方法
DE102017219933A1 (de) * 2017-11-09 2019-05-09 Robert Bosch Gmbh Drehratensensor mit einem eine Haupterstreckungsebene aufweisenden Substrat, Herstellungsverfahren für einen Drehratensensor
JP2019200603A (ja) * 2018-05-16 2019-11-21 株式会社堀場製作所 車両状況解析方法、車両状況解析システム、車両状況解析装置及びドライブレコーダ
CN109278757B (zh) * 2018-10-25 2020-10-20 广州小鹏汽车科技有限公司 车辆碰撞检测方法及车辆控制系统
CN110070643A (zh) * 2019-04-28 2019-07-30 广州勘帝德电子科技有限公司 一种行车记录仪G-sensor的触发方法
CN110979247A (zh) * 2019-12-18 2020-04-10 大陆汽车电子（连云港）有限公司 侧气帘起爆装置及侧气帘起爆方法
CN111325980B (zh) * 2020-02-28 2022-01-14 浙江吉利汽车研究院有限公司 一种基于路况监测的驾驶方法、系统和装置

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000198370A (ja) * 1999-01-08 2000-07-18 Yazaki Corp 事故防止システム
JP2002211265A (ja) * 2001-01-16 2002-07-31 Data Tec:Kk 車両の運転技術診断システム及びその構成用品、運転技術診断方法
JP2002352389A (ja) * 2001-05-23 2002-12-06 Japan Radio Co Ltd 車両保安監視システム
JP2006243856A (ja) * 2005-03-01 2006-09-14 Hitachi Ltd 運転診断方法およびその装置
WO2007058358A1 (ja) * 2005-11-21 2007-05-24 Optex Co., Ltd. 運転挙動記録装置
JP2008059559A (ja) * 2006-07-31 2008-03-13 Fujitsu Ten Ltd 運転情報記録装置
JP2008257617A (ja) * 2007-04-09 2008-10-23 Kayaba Ind Co Ltd 運行状況記憶装置
JP2010003085A (ja) * 2008-06-19 2010-01-07 Toyota Motor Corp ドライブレコーダー

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6378028A (ja) * 1986-09-19 1988-04-08 Mazda Motor Corp 車両の振動検出装置
JPH0284707U (ja) * 1988-12-20 1990-07-02
JPH05278562A (ja) * 1992-03-31 1993-10-26 Nec Home Electron Ltd 車両の衝突判定方法
JP3985694B2 (ja) * 2003-02-25 2007-10-03 株式会社デンソー 車両横転検出装置
JP4995046B2 (ja) * 2007-11-21 2012-08-08 株式会社日立製作所 自動車保険料設定システム
DE102008012912A1 (de) * 2008-03-06 2009-09-10 Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Erkennung einer Berührung eines Bordsteins durch ein Fahrzeug
CN201231705Y (zh) * 2008-06-04 2009-05-06 贵州航天乌江科技有限责任公司 一种包装箱夹紧装置
US8825334B2 (en) * 2008-08-07 2014-09-02 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Vehicle behavior control apparatus and vehicle behavior control method
JP2010165242A (ja) * 2009-01-16 2010-07-29 Hitachi Cable Ltd 稼動体の異常検出方法及び異常検出システム
TWI413945B (zh) * 2009-11-27 2013-11-01 Icm Inc Recording Activity Learning System and Learning Method of Driving Recorder

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000198370A (ja) * 1999-01-08 2000-07-18 Yazaki Corp 事故防止システム
JP2002211265A (ja) * 2001-01-16 2002-07-31 Data Tec:Kk 車両の運転技術診断システム及びその構成用品、運転技術診断方法
JP2002352389A (ja) * 2001-05-23 2002-12-06 Japan Radio Co Ltd 車両保安監視システム
JP2006243856A (ja) * 2005-03-01 2006-09-14 Hitachi Ltd 運転診断方法およびその装置
WO2007058358A1 (ja) * 2005-11-21 2007-05-24 Optex Co., Ltd. 運転挙動記録装置
JP2008059559A (ja) * 2006-07-31 2008-03-13 Fujitsu Ten Ltd 運転情報記録装置
JP2008257617A (ja) * 2007-04-09 2008-10-23 Kayaba Ind Co Ltd 運行状況記憶装置
JP2010003085A (ja) * 2008-06-19 2010-01-07 Toyota Motor Corp ドライブレコーダー

Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012073810A (ja) * 2010-09-29 2012-04-12 Hitachi Ltd 路面状況推定装置および路面状況推定方法
KR101727136B1 (ko) 2012-11-19 2017-04-17 한국전자통신연구원 차량의 주행 상태를 판단하기 위한 장치 및 방법
JP2014148255A (ja) * 2013-02-01 2014-08-21 Denso Corp 車両用安全制御システム
US9108583B2 (en) 2013-02-01 2015-08-18 Denso Corporation Vehicle safety control system
CN104125423A (zh) * 2013-04-29 2014-10-29 星克跃尔株式会社 车辆用视频处理装置和利用其的活动处理方法
JP2019506686A (ja) * 2016-02-25 2019-03-07 バイエリシエ・モトーレンウエルケ・アクチエンゲゼルシヤフト 自動車におけるデジタルオーディオ媒体の音響再生
JP2017191368A (ja) * 2016-04-11 2017-10-19 株式会社デンソー 運転支援システム、運転支援装置及び運転支援プログラム
WO2018105571A1 (ja) * 2016-12-09 2018-06-14 株式会社日立製作所 運転支援情報収集装置
US11267462B2 (en) 2017-04-01 2022-03-08 Intel Corporation Automotive analytics technology to provide synergistic collision safety
WO2018182747A1 (en) * 2017-04-01 2018-10-04 Intel Corporation Automotive analytics technology to provide synergistic collision safety
US11814043B2 (en) 2017-04-01 2023-11-14 Hyundai Motor Company Automotive analytics technology to provide synergistic collision safety
JP2018180643A (ja) * 2017-04-04 2018-11-15 パーク二四株式会社 シェアカー車載機、カーシェアリング管理サーバおよびコンピュータプログラム
JP2021102963A (ja) * 2019-04-09 2021-07-15 株式会社ユピテル 装置およびプログラム
JP2021189981A (ja) * 2020-06-04 2021-12-13 株式会社日立製作所 車載装置、車両動作解析システム
WO2021245999A1 (ja) * 2020-06-04 2021-12-09 株式会社日立製作所 車載装置、車両動作解析システム
JP7430113B2 (ja) 2020-06-04 2024-02-09 日立Astemo株式会社 車載装置、車両動作解析システム

Also Published As

Publication number Publication date
JP6027743B2 (ja) 2016-11-16
TW201219789A (en) 2012-05-16
CN103210433A (zh) 2013-07-17
SG188578A1 (en) 2013-04-30
JPWO2012043388A1 (ja) 2014-02-06
TWI490496B (zh) 2015-07-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6027743B2 (ja) 車両挙動解析装置、車両挙動解析プログラム及びドライブレコーダ
CN112389448B (zh) 一种基于车辆状态和驾驶员状态的异常驾驶行为识别方法
US20150006023A1 (en) System and method for determination of vheicle accident information
JP5044140B2 (ja) 事故情報収集システムおよび事故情報記録装置
US20220327406A1 (en) Systems and methods for classifying driver behavior
JP5824702B2 (ja) 運転挙動検出方法および装置
CN104648254B (zh) 一种车辆后视镜自动折叠系统
CN107067718A (zh) 交通事故责任评估方法、交通事故责任评估装置以及交通事故责任评估系统
US20160217688A1 (en) Method and control and detection unit for checking the plausibility of a wrong-way driving incident of a motor vehicle
KR20180069274A (ko) 차량 및 그 제어방법
CN105761149A (zh) 车辆保险系统和车辆保险计费方法
KR101125131B1 (ko) 차량용 블랙박스, 블랙박스 시스템 및 그 제어방법
JP5627369B2 (ja) 車載運行記録装置
JP2013117778A (ja) 車載器および走行データ転送システム
CN102941851B (zh) 车道标识线识别可靠度提高系统及其方法
ES2293268T3 (es) Dispositivo para clasificacion de al menos un objeto en el entorno de un vehiculo.
CN102819880A (zh) 一种全方位还原道路事故影像的系统和方法
DE102019215366A1 (de) Verfahren zur Bereitstellung eines Warnsignals und/oder Signals zur Ansteuerung eines Fahrzeugs
JP5847115B2 (ja) 車両挙動解析システム、車両挙動解析装置及び車両挙動解析プログラム
CN107253467A (zh) 使用imu的车道偏移判断系统
JP5345798B2 (ja) 車両状況記録装置
KR101405785B1 (ko) 자동차 등급 부여 시스템 및 그 방법
CN108859950A (zh) 车辆下钻碰撞检测系统和方法
CN210491172U (zh) 一种行车识别辅助系统
CN206938604U (zh) 使用惯性测量的车道偏移预警系统

Legal Events

Date Code Title Description
WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2011543391

Country of ref document: JP

121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 11828945

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 11828945

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1