WO2015178195A1 - 運転特性評価方法、プログラムおよび運転特性評価装置 - Google Patents
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- G08G1/13—Traffic control systems for road vehicles indicating the position of vehicles, e.g. scheduled vehicles; Managing passenger vehicles circulating according to a fixed timetable, e.g. buses, trains, trams to a central station ; Indicators in a central station the indicator being in the form of a map
Definitions
- the electronic device acquires the angle information and the speed of the electronic device in time series in the fluctuation range information acquisition step,
- the fluctuation range information may be acquired from the frequency distribution of the combination of the angle information and the speed of the electronic device.
- the frequency analysis means for calculating the autocorrelation of the input data calculated by the input data calculation means, and calculating the power spectrum by performing Fourier transform on the autocorrelation, and the frequency analysis means
- Angle information acquisition means for converting the calculated power spectrum into angle information
- a variation width information obtaining means for obtaining information of the variation width in the sequence variation, and evaluation means for evaluating the operating characteristics of a moving body moving together with the electronic apparatus in accordance with the information of the fluctuation range, to function as a.
- the fluctuation range information acquisition unit is based on at least one of the position of the electronic device, the movement environment of the electronic device, and date / time information.
- the frequency distribution of the combination of the angle information and the speed of the electronic device may be generated for each group by grouping the angle information and the speed of the electronic device.
- the frequency distribution of the combination of the angle information and the speed of the electronic device under different conditions is obtained by normalization based on at least one of the position and moving environment of the electronic device and the date and time information. Can be put together properly.
- FIG. 1 It is a figure which shows the example of the display screen of the driving characteristic evaluation apparatus which concerns on embodiment and modification of this invention
- (A) is a screen of the stop state or constant-speed driving
- (B) is a gentle vehicle
- (C) is a screen when the vehicle is suddenly started, suddenly braked, accelerated and decelerated frequently
- (D) is a screen when it can be properly connected to the server device. It is.
- the driving characteristic determination unit 25 generates, for example, three-dimensional histogram data by sequentially associating the spectrum angle average, the speed average, and the frequency with the X axis, the Y axis, and the Z axis.
- the driving characteristic determination unit 25 stores the information of the spectrum angle average and the speed average in association with other information (for example, at least one of the current position, the road type and congestion status of the traveling road, and the date / time information). .
- the driving characteristic determination unit 25 performs a process such as normalization or grouping using other information associated with the spectral angle average and speed average information, thereby performing spectral angle averaging and other information reflected. Generate information on frequency distribution of velocity average.
- the driving characteristic evaluation apparatus 10 that realizes the driving characteristic evaluation method according to the present embodiment has the above-described configuration. Next, the operation of the driving characteristic evaluation apparatus 10, that is, the driving characteristic evaluation method will be described.
- step S05 the driving characteristic determination unit 25 acquires time-series fluctuation information of the average value of spectrum angles (spectrum angle average) and the average value of speed (speed average). Get information on frequency distribution of combinations.
- the driving characteristic determination unit 25 acquires the fluctuation range of the spectrum angle average from the information of the frequency distribution of the spectrum angle average and the speed average, and determines whether or not the fluctuation range of the spectrum angle average is less than a predetermined fluctuation threshold. If the determination result is “NO”, the driving characteristic determination unit 25 advances the process to step S08. On the other hand, when the determination result is “YES”, the driving characteristic determination unit 25 advances the process to step S06.
- the driving characteristic evaluation apparatus 10 includes a plurality of interface screens (for example, the first interface screen P and the first interface screen P shown in FIGS. 10A to 10D) that can be appropriately selected by the operator.
- the traffic jam sign detected by the traffic jam prediction unit 26 or the calculated traffic jam sign degree is displayed in a plurality of stages (eg, three stages). It can be displayed on the device 16.
Abstract
Description
本願は、2014年5月20日に、日本に出願された特願2014-104639号に基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。
(1)本発明の第一の態様に係る運転特性評価方法は、3次元空間の直交座標系を成す第1から第3軸の各軸方向の加速度の情報を取得する加速度情報取得手段を備える電子機器が実行する運転特性評価方法であって、前記電子機器が、前記加速度情報取得手段によって取得された前記加速度の情報を用いて前記3次元空間における加速度のベクターを算出し、2つの異なるタイミングの前記ベクターの差分のノルムを入力データとして算出する入力データ算出ステップと、前記電子機器が、前記入力データの自己相関を算出し、前記自己相関にフーリエ変換を行なうことによってパワースペクトルを算出する周波数分析ステップと、前記電子機器が、前記パワースペクトルを角度情報に変換する角度情報取得ステップと、前記電子機器が、前記角度情報の時系列変動における変動幅の情報を取得する変動幅情報取得ステップと、前記電子機器が、前記変動幅の情報に応じて前記電子機器とともに移動する移動体の運転特性を評価する評価ステップと、を含む。
本実施形態による運転特性評価装置10は、例えば、車両などの移動体の乗員が携帯する携帯端末、または車両などの移動体に着脱可能に搭載された情報機器、または予め車両などの移動体に搭載されたナビゲーション装置などの電子機器、などである。
運転特性評価装置10は、例えば、基地局などを備える無線通信ネットワークシステムを介した無線通信などによって、外部装置に対して双方向通信可能とされている。
また、運転特性評価装置10から無線通信によって発信された情報は基地局によって受信され、この基地局から有線通信によって外部装置へ転送される。
現在位置取得部13は、測位信号受信器12によって受信された測位信号を用いて運転特性評価装置10の現在位置を検出する。
表示装置16は、例えば、液晶表示装置などの各種のディスプレイであり、機器制御部17から出力される各種の情報を表示する。
機器制御部17は、入力データ算出部21(入力データ算出手段)と、周波数分析部22(周波数分析手段)と、単回帰直線算出部23(角度情報取得手段)と、判定データ算出部24と、運転特性判定部25(変動幅情報取得手段、評価手段)と、渋滞予測部26と、を備えている。
図2に示すように、入力データ算出部21は、例えば、適宜の時刻tの加速度ベクターA(t)=(axt,ayt,azt)と、この時刻tよりもサンプリング周期ΔTだけ以前の時刻t-ΔTの加速度ベクターA(t-ΔT)=(axt-ΔT,ayt-ΔT,azt-ΔT)とによって、加速度ベクター差分ΔA=A(t)-A(t-ΔT)を算出する。そして、下記数式(1)に示すように、加速度ベクター差分ΔAのノルムutを算出する。
なお、3次元加速度センサ14によって検出されたX軸、Y軸、およびZ軸の各軸方向の加速度の情報を格納可能なバッファ(図示略)のバッファサイズ、つまり加速度の情報のサンプル数は、例えば表示装置16に表示される適宜の設定画面などにおいて操作者によって適宜に設定可能とされている。
例えば、周波数分析部22は、周波数分析に対する入力データの入出力点数および自己相関の遅れ数を用いて、入力データの自己相関を算出する。そして、自己相関に高速フーリエ変換を行なうことによって加速度スペクトルを算出する。なお、周波数分析に対する入力データの入出力点数および自己相関の遅れ数と、自己相関の入力値から平均値を引くか否かの選択とは、例えば表示装置16に表示される適宜の設定画面などにおいて操作者によって設定可能とされている。
例えば、周波数分析部22は、サンプリング周期ΔTにて入力データ算出部21によって算出される入力データの入出力点数において自己相関の算出および高速フーリエ変換を行なうことによって、所定期間の加速度スペクトルを算出する。
例えば、カオス理論では渋滞の予測に対して高周波数よりも低周波数のパワースペクトルの影響が大きい。このため、図3に示すように、単回帰直線算出部23は、所定周波数fb以下の低周波領域(例えば、下限周波数fa以上かつ所定周波数fb以下の周波数領域)の加速度スペクトルに対して最小二乗法などによって単回帰直線Lを算出する。そして、算出した単回帰直線Lの傾き(つまり、周波数の軸方向を傾きがゼロであるとして、この軸方向に対する傾き)を角度(スペクトル角度)θの情報に変換する。
例えば、スペクトル角度θの絶対値が小さい場合は、運転特性評価装置10とともに移動する車両が先行車両から受ける衝撃波(振動、ゆらぎ)が小さい場合に相当し、先行車両に対する反応遅れが小さく、車間距離が長くなって車群が形成され難い、すなわち渋滞に至る可能性が小さい場合に相当する。
逆に、スペクトル角度θの絶対値が大きい場合は、運転特性評価装置10とともに移動する車両が先行車両から受ける衝撃波(振動、ゆらぎ)が大きい場合に相当し、先行車両に対する反応遅れが大きく、車群が密になりやすく、すなわち渋滞に至る可能性が大きい場合に相当する。なお、ここで言う衝撃波(振動、ゆらぎ)とは、車両が加速および減速の動作を繰り返すことにより、この動作(前後の動き)を後方の車両に一種の振動として伝播させることを意味する。
判定データ算出部24は、例えば下記数式(2)に示すように、判定区間N(Nは自然数)および角度閾値θTと、判定区間Nで単回帰直線算出部23によって算出された角度θj(jはN以下の自然数)とによって、判定データSNを算出する。なお、判定区間Nおよび角度閾値θTは、例えば表示装置16に表示される適宜の設定画面などにおいて操作者によって設定可能とされている。そして、判定区間Nは、例えば操作者によって適宜に設定可能な期間に対応する角度の情報の点数、つまり、この期間に単回帰直線算出部23によって算出された角度の情報の点数である。
例えば、判定データ算出部24は、サンプリング周期ΔTにて単回帰直線算出部23によって算出される角度θj(1≦j≦N)に基づき、所定期間に相当する判定区間Nの判定データSNを算出する。なお、角度閾値θTは、操作者によって任意の値を設定可能であり、例えば、一般的に(1/f)ゆらぎ特性として知られている「-45度」、または「-45度」以外の他の値などである。
例えば図4に示す時刻taから時刻tbの期間における加速度およびスペクトル角度の変動および平均的挙動のように、車両の停止状態から適度な加速によって定速走行に移行する場合などにおいては、加速度の変動が小さい。そして、一時的にスペクトル角度の絶対値が増大したとしても、直ぐにゼロに向かい収束するので、加速および減速の総パワーは小さな値となる。
また、例えば図4に示す時刻taから時刻tbの期間における加速度およびスペクトル角度の変動および平均的挙動のように、車両の定速走行もしくはエンジンブレーキなどによって緩やかに減速する場合などにおいては、加速度の変動が小さい。そして、スペクトル角度の絶対値は小さな値を維持するので、加速および減速の総パワーは小さな値となる。この場合、たとえ振動などによって一時的にスペクトル角度の絶対値が増大したとしても、直ぐにゼロに向かい収束するので、加速および減速の総パワーは小さな値となる。また、例えば3次元加速度センサ14の検出誤差などに起因して一時的にスペクトル角度の絶対値が増大したとしても、直ぐにゼロに向かい収束するので、加速および減速の総パワーは小さな値となる。
一方、例えば図4に示す時刻tbから時刻tcの期間における加速度およびスペクトル角度の変動および平均的挙動のように、車両の急減速、または加速後に直ぐに減速する場合などにおいては、加速度の変動が大きい。そして、スペクトル角度の絶対値は大きな値となり、ゼロに向かい収束するのに要する時間が長くなるので、加速および減速の総パワーは大きな値となる。
運転特性判定部25は、スペクトル角度平均および速度平均の情報を、他の情報(例えば、現在位置、走行路の道路種別および混雑状況、並びに日時情報などの少なくとも何れか)と対応付けて蓄積する。運転特性判定部25は、スペクトル角度平均および速度平均の情報に対応付けた他の情報を用いて、例えば正規化またはグルーピングなどの処理を行なうことによって、他の情報が反映されたスペクトル角度平均および速度平均の頻度分布の情報を生成する。運転特性判定部25は、例えば正規化の処理では、他の情報の種類(例えば、現在位置、走行路の道路種別および混雑状況、並びに日時情報など)毎に取得される複数の情報に応じて、スペクトル角度平均および速度平均の各々を予め複数段階に区分した数値範囲内に正規化して、スペクトル角度平均および速度平均の頻度分布の情報を生成する。また、運転特性判定部25は、例えばグルーピングの処理では、他の情報の種類(例えば、現在位置、走行路の道路種別および混雑状況、並びに日時情報など)毎に取得される情報がほぼ同等となるグループ毎にスペクトル角度平均および速度平均の頻度分布の情報を生成する。
運転特性判定部25は、スペクトル角度平均の変動幅が減少することに伴い、運転の一貫性が大きくなると判断して、運転特性の良好度が増大傾向に変化するように評価する。
運転特性判定部25は、スペクトル角度平均の変動幅が増大することに伴い、運転の一貫性が小さくなると判断して、運転特性の良好度が低下傾向に変化するように評価する。運転特性判定部25は、例えば、スペクトル角度平均の変動幅が大きい場合には、車両が走行路の流れに応じた最適な速度で走行できていない状況であり、加減速が多くなるなどによって、安全運転および燃費の観点で、スペクトル角度平均の変動幅が小さい運転者に比べて、運転特性の良好度が低いと判断する。運転特性判定部25は、例えば、スペクトル角度平均の変動幅が所定の変動閾値未満である場合に、運転特性が良好であることを示す運転特性良フラグのフラグ値に「1」を設定し、スペクトル角度平均の変動幅が所定の変動閾値以上である場合に、運転特性良フラグのフラグ値に「0」を設定する。運転特性判定部25は、運転特性良フラグのフラグ値に応じて、運転特性の評価結果を表示装置16に表示してもよい。
また、運転特性判定部25は、運転特性の評価結果を位置情報および時刻情報などと対応付けて蓄積することによって、例えばどのような時間帯や走行場所で運転特性が変化するかなどの情報を提示できるように構成されてもよい。
渋滞予測部26は、例えば、スペクトル角度θが所定の角度閾値θTを超えるか否かを判定するとともに、判定データSNが所定の判定閾値(つまり、加速度変化の強さの閾値)を超えるか否かを判定する。そして、スペクトル角度θが角度閾値θTを超えるとともに判定データSNが判定閾値を超える場合には、車両のエネルギー効率(燃費または電費など)が低下する傾向、渋滞が発生し易い状況であると判定する。なお、判定データSNに対する所定の判定閾値は、例えば表示装置16に表示される適宜の設定画面などにおいて操作者によって設定可能とされている。
また、渋滞予測部26は、判定データSNおよび判定閾値と、対応する渋滞予兆度の値との対応関係を予め作成してテーブルとして記憶しておき、判定データSNおよび判定閾値に対する渋滞予兆度をそのテーブルを参照して求めることもできる。
地図データは、例えば、運転特性評価装置10の現在位置の情報に基づくマップマッチングの処理に必要とされる道路上の位置座標を示す道路座標データと、誘導経路の算出に必要とされる道路地図データと、を備えている。道路地図データは、例えば、ノード、リンク、リンクコスト、道路形状、舗装の有無、路面の凹凸の有無、および車両の走行状態などの道路状態、並びに道路種別などを備えている。ノードは、交差点および分岐点などの道路上の所定の地点の緯度および経度からなる座標点である。リンクは、各ノード間を結ぶ線であり、地点間を接続する道路区間である。リンクコストは、リンクに対応する道路区間の距離または道路区間の移動に要する時間を示す情報である。
この判定結果が「NO」の場合、機器制御部17は、ステップS01の判定処理を繰り返し実行する。
一方、この判定結果が「YES」の場合、機器制御部17は、処理をステップS02に進める。
次に、ステップS02において、入力データ算出部21は、3次元加速度センサ14によって検出されたX軸、Y軸、およびZ軸の各軸方向の加速度を用いて3次元空間における加速度ベクターAを算出する。そして、サンプリング周期ΔTの時間間隔をおいた2つの異なるタイミングの加速度ベクターAの差分(加速度ベクター差分)ΔAのノルムuを入力データとして算出する。
次に、ステップS04において、単回帰直線算出部23は、加速度スペクトルの所定周波数範囲での単回帰直線を算出し、この単回帰直線の傾きを角度(スペクトル角度)θの情報に変換する。
この判定結果が「NO」の場合、運転特性判定部25は、処理をステップS08に進める。
一方、この判定結果が「YES」の場合、運転特性判定部25は、処理をステップS06に進める。
次に、ステップS06において、運転特性判定部25は、運転特性が良好であることを示す運転特性良フラグのフラグ値に「1」を設定する。
次に、ステップS07において、運転特性判定部25は、運転特性が良好であることを示す画面を表示装置16に表示する。
また、ステップS08において、運転特性判定部25は、運転特性良フラグのフラグ値に「0」を設定する。
次に、ステップS09において、運転特性判定部25は、運転特性が良好ではないことを示す画面を表示装置16に表示する。
この判定結果が「YES」の場合、渋滞予測部26は、処理をステップS11に進める。
一方、この判定結果が「NO」の場合、渋滞予測部26は、処理をステップS12に進める。
そして、ステップS11において、渋滞予測部26は、警報フラグのフラグ値に警報の実行許可を示す「1」を設定する。
また、ステップS12において、渋滞予測部26は、警報フラグのフラグ値に警報の実行不許可を示す「0」を設定する。
次に、ステップS14において、渋滞予測部26は、判定データSNが判定閾値(つまり、加速度変化の強さの閾値)を超えたか否かを判定することなどによって、スペクトル角度θがゼロに向かい収束するのが遅いか否かを判定する。
この判定結果が「NO」の場合、渋滞予測部26は、処理をステップS17に進める。
一方、この判定結果が「YES」の場合、渋滞予測部26は、処理をステップS15に進める。
そして、ステップS15において、渋滞予測部26は、警報フラグのフラグ値に警報の実行許可を示す「1」が設定されているか否かを判定する。
この判定結果が「NO」の場合、渋滞予測部26は、処理をステップS17に進める。
一方、この判定結果が「YES」の場合、渋滞予測部26は、処理をステップS16に進める。
また、ステップS17において、渋滞予測部26は、表示装置16に所定の通常画面(例えば、後述する図10(A)に示す第1インタフェース画面Pおよび図11(A)に示す第2インタフェース画面Qなど)を表示する。そして、渋滞予測部26は、一連の処理を終了させる。
さらに、運転特性判定部25は、スペクトル角度平均の変動幅に応じて、運転特性の良好度つまり渋滞が発生し難い度合いを適正に評価することができる。
さらに、運転特性判定部25は、スペクトル角度平均および速度平均の組み合わせの頻度分布から渋滞発生の原因となる運転特性を適正に評価することができる。
さらに、運転特性判定部25は、運転特性評価装置10の位置および移動環境、並びに日時情報の少なくとも何れか1つに基づく正規化により、異なる条件でのスペクトル角度平均および速度平均の組み合わせの頻度分布を適正に1つのデータにまとめることができる。
また、運転特性判定部25は、運転特性評価装置10の位置および移動環境、並びに日時情報の少なくとも何れか1つに基づくグループ分けにより、異なる条件でのスペクトル角度平均および速度平均の組み合わせの頻度分布をグループ毎に用いることができる。
さらに、運転特性判定部25は、運転特性の評価に寄与しない状態で取得されたスペクトル角度平均および速度平均の情報を除外して運転特性を評価するので、適正な評価を行なうことができる。
この変形例のサーバ装置31は、サーバ通信装置32と、サーバ制御部33と、地図データ記憶部34と、範囲渋滞予測部35と、を備えている。
なお、この変形例において運転特性評価装置10は、3次元加速度センサ14によって検出されたX軸、Y軸、およびZ軸の各軸方向の加速度に基づいた情報として、例えば、単回帰直線算出部23によって算出されたスペクトル角度θ、および判定データ算出部24によって算出された判定データSNと、渋滞予測部26によって算出された渋滞予兆度の情報と、現在位置取得部13によって取得された現在位置の情報とを、サーバ装置31に送信可能である。
地図データは、例えば、運転特性評価装置10の現在位置の情報に基づくマップマッチングの処理に必要とされる道路上の位置座標を示す道路座標データと、誘導経路の算出に必要とされる道路地図データと、を備えている。道路地図データは、例えば、ノード、リンク、リンクコスト、道路形状、舗装の有無、路面の凹凸の有無、および車両の走行状態などの道路状態、並びに道路種別などを備えている。ノードは、交差点および分岐点などの道路上の所定の地点の緯度および経度からなる座標点である。リンクは、各ノード間を結ぶ線であり、地点間を接続する道路区間である。リンクコストは、リンクに対応する道路区間の距離または道路区間の移動に要する時間を示す情報である。
この判定結果が「NO」の場合、サーバ制御部33は、ステップS21の処理を繰り返し実行する。
一方、この判定結果が「YES」の場合、サーバ制御部33は、処理をステップS22に進める。
この判定結果が「YES」の場合、つまりスタンドアローン動作の実行指示が無い場合、サーバ制御部33は、処理をステップS23に進める。このステップS23において、サーバ制御部33は、後述するネットワーク動作を実行し、処理を終了させる。
一方、この判定結果が「NO」の場合、サーバ制御部33は、処理をステップS24に進める。このステップS24において、サーバ制御部33は、スタンドアローン動作として、上述した実施形態でのステップS01からステップS17の処理を実行する。
先ず、図9に示すステップS31において、機器制御部17は、所定の通信インジケータ表示を、表示装置16に表示する。機器制御部17は、通信インジケータ表示を、運転特性評価装置10が、無線通信ネットワークシステムなどの通信ネットワークに接続され、この通信ネットワークを介して、通信不良など無しに、サーバ装置31に適正に接続可能であることを示す表示とする。
この判定結果が「NO」の場合、機器制御部17は、ステップS32の判定処理を繰り返し実行する。
一方、この判定結果が「YES」の場合、機器制御部17は、処理をステップS33に進める。
次に、ステップS33において、入力データ算出部21は、3次元加速度センサ14によって検出されたX軸、Y軸、およびZ軸の各軸方向の加速度を用いて3次元空間における加速度ベクターAを算出する。そして、サンプリング周期ΔTの時間間隔をおいた2つの異なるタイミングの加速度ベクターAの差分(加速度ベクター差分)ΔAのノルムuを入力データとして算出する。
次に、ステップS35において、単回帰直線算出部23は、加速度スペクトルの所定周波数範囲での単回帰直線を算出し、この単回帰直線の傾きを角度(スペクトル角度)θの情報に変換する。
次に、ステップS36において、運転特性判定部25は、スペクトル角度平均および速度平均の頻度分布の情報からスペクトル角度平均の変動幅の情報を取得する。
次に、ステップS37において、渋滞予測部26は、スペクトル角度θの情報を用いて、時間に応じたスペクトル角度θの変化を示す情報として、上記数式(2)に示す判定データSNを算出する。
次に、ステップS39において、機器制御部17は、サーバ装置31によって検知された適宜の位置範囲内の運転特性の情報および渋滞予兆の情報を、サーバ装置31から受信したか否かを判定する。
この判定結果が「NO」の場合、機器制御部17は、一連の処理を終了する。
一方、この判定結果が「YES」の場合、機器制御部17は、処理をステップS40に進める。このステップS40において、機器制御部17は、サーバ装置31から受信した適宜の位置範囲内の運転特性の情報または渋滞予兆の情報に応じた表示画面を表示装置16に表示し、リターンに進む。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。
さらに、前述した機能をコンピュータシステムに既に記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であってもよい。
12 測位信号受信器
13 現在位置取得部(現在位置情報取得手段)
14 3次元加速度センサ(加速度情報取得手段)
15 入力デバイス
16 表示装置
17 機器制御部
21 入力データ算出部(入力データ算出手段)
22 周波数分析部(周波数分析手段)
23 単回帰直線算出部(角度情報取得手段)
24 判定データ算出部
25 運転特性判定部(変動幅情報取得手段、評価手段)
26 渋滞予測部
30 運転特性評価システム(渋滞予兆検知システム)
31 サーバ装置
35 範囲渋滞予測部
Claims (22)
- 3次元空間の直交座標系を成す第1から第3軸の各軸方向の加速度の情報を取得する加速度情報取得手段を備える電子機器が実行する運転特性評価方法であって、
前記電子機器が、前記加速度情報取得手段によって取得された前記加速度の情報を用いて前記3次元空間における加速度のベクターを算出し、2つの異なるタイミングの前記ベクターの差分のノルムを入力データとして算出する入力データ算出ステップと、
前記電子機器が、前記入力データの自己相関を算出し、前記自己相関にフーリエ変換を行なうことによってパワースペクトルを算出する周波数分析ステップと、
前記電子機器が、前記パワースペクトルを角度情報に変換する角度情報取得ステップと、
前記電子機器が、前記角度情報の時系列変動における変動幅の情報を取得する変動幅情報取得ステップと、
前記電子機器が、前記変動幅の情報に応じて前記電子機器とともに移動する移動体の運転特性を評価する評価ステップと、
を含む、
ことを特徴とする運転特性評価方法。 - 前記電子機器が、前記評価ステップにおいて、前記変動幅が減少することに伴い、前記運転特性の良好度が増大傾向に変化するように評価し、前記変動幅が増大することに伴い、前記運転特性の良好度が低下傾向に変化するように評価する、
ことを特徴とする請求項1に記載の運転特性評価方法。 - 前記電子機器が、前記変動幅情報取得ステップにおいて、前記角度情報および前記電子機器の速度を時系列で取得し、前記角度情報および前記電子機器の速度の組み合わせの頻度分布から前記変動幅の情報を取得する、
ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の運転特性評価方法。 - 前記電子機器が、前記変動幅情報取得ステップにおいて、前記電子機器の位置、前記電子機器の移動環境、および日時の情報の少なくとも何れか1つに対応付けて前記角度情報および前記電子機器の速度を取得する、
ことを特徴とする請求項3に記載の運転特性評価方法。 - 前記電子機器が、前記変動幅情報取得ステップにおいて、前記電子機器の位置、前記電子機器の移動環境、および日時の情報の少なくとも何れか1つに基づいて、前記角度情報および前記電子機器の速度を正規化することによって、前記角度情報および前記電子機器の速度の組み合わせの頻度分布を生成する、
ことを特徴とする請求項4に記載の運転特性評価方法。 - 前記電子機器が、前記変動幅情報取得ステップにおいて、前記電子機器の位置、前記電子機器の移動環境、および日時の情報の少なくとも何れか1つに基づいて、前記角度情報および前記電子機器の速度をグループ分けすることによって、前記角度情報および前記電子機器の速度の組み合わせの頻度分布をグループ毎に生成する、
ことを特徴とする請求項4に記載の運転特性評価方法。 - 前記電子機器が、前記評価ステップにおいて、前記電子機器の速度、前記角度情報、および前記角度情報の時間に応じた変化の情報のうちの少なくとも何れか1つに基づいて、前記運転特性の評価に寄与しない状態を検知し、
前記変動幅の情報のうちから前記運転特性の評価に寄与しない状態で取得された前記変動幅の情報を除外して、前記移動体の運転特性を評価する、
ことを特徴とする請求項1から請求項6の何れか1つに記載の運転特性評価方法。 - サーバ装置と、3次元空間の直交座標系を成す第1から第3軸の各軸方向の加速度の情報を取得する加速度情報取得手段および現在位置の情報を取得する現在位置情報取得手段を備える電子機器と、を備える運転特性評価システムが実行する運転特性評価方法であって、
前記電子機器が、前記加速度情報取得手段によって取得された前記加速度の情報を用いて前記3次元空間における加速度のベクターを算出し、2つの異なるタイミングの前記ベクターの差分のノルムを入力データとして算出する入力データ算出ステップと、
前記電子機器が、前記入力データの自己相関を算出し、前記自己相関にフーリエ変換を行なうことによってパワースペクトルを算出する周波数分析ステップと、
前記電子機器が、前記パワースペクトルを角度情報に変換する角度情報取得ステップと、
前記電子機器が、前記角度情報の時系列変動における変動幅の情報を取得する変動幅情報取得ステップと、
前記電子機器が、前記変動幅の情報と、前記現在位置情報取得手段によって取得された前記現在位置の情報とを、前記サーバ装置に送信する電子機器送信ステップと、
前記サーバ装置が、少なくとも1つ以上の前記電子機器から受信した前記現在位置の情報、および前記変動幅の情報を用いて、適宜の位置範囲内における前記変動幅の情報が所定条件である前記電子機器の数および割合によって、前記位置範囲内の前記電子機器とともに移動する移動体の運転特性を検知する位置範囲運転特性検知ステップと、
前記サーバ装置が、前記位置範囲内の運転特性の情報を前記位置範囲内の前記電子機器に送信するサーバ送信ステップと、
を含む、
運転特性評価方法。 - 3次元空間の直交座標系を成す第1から第3軸の各軸方向の加速度の情報を取得する加速度情報取得手段を備える電子機器を構成するコンピュータを、
前記加速度情報取得手段によって取得された前記加速度の情報を用いて前記3次元空間における加速度のベクターを算出し、2つの異なるタイミングの前記ベクターの差分のノルムを入力データとして算出する入力データ算出手段と、
前記入力データ算出手段によって算出された前記入力データの自己相関を算出し、前記自己相関にフーリエ変換を行なうことによってパワースペクトルを算出する周波数分析手段と、
前記周波数分析手段によって算出された前記パワースペクトルを角度情報に変換する角度情報取得手段と、
前記角度情報の時系列変動における変動幅の情報を取得する変動幅情報取得手段と、
前記変動幅の情報に応じて前記電子機器とともに移動する移動体の運転特性を評価する評価手段と、
として機能させる、
ことを特徴とするプログラム。 - 前記評価手段は、前記変動幅が減少することに伴い、前記運転特性の良好度が増大傾向に変化するように評価し、前記変動幅が増大することに伴い、前記運転特性の良好度が低下傾向に変化するように評価する、
ことを特徴とする請求項9に記載のプログラム。 - 前記変動幅情報取得手段は、前記角度情報および前記電子機器の速度を時系列で取得し、前記角度情報および前記電子機器の速度の組み合わせの頻度分布から前記変動幅の情報を取得する、
ことを特徴とする請求項9または請求項10に記載のプログラム。 - 前記変動幅情報取得手段は、前記電子機器の位置、前記電子機器の移動環境、および日時の情報の少なくとも何れか1つに対応付けて前記角度情報および前記電子機器の速度を取得する、
ことを特徴とする請求項11に記載のプログラム。 - 前記変動幅情報取得手段は、前記電子機器の位置、前記電子機器の移動環境、および日時の情報の少なくとも何れか1つに基づいて、前記角度情報および前記電子機器の速度を正規化することによって、前記角度情報および前記電子機器の速度の組み合わせの頻度分布を生成する、
ことを特徴とする請求項12に記載のプログラム。 - 前記変動幅情報取得手段は、前記電子機器の位置、前記電子機器の移動環境、および日時の情報の少なくとも何れか1つに基づいて、前記角度情報および前記電子機器の速度をグループ分けすることによって、前記角度情報および前記電子機器の速度の組み合わせの頻度分布をグループ毎に生成する、
ことを特徴とする請求項12に記載のプログラム。 - 前記評価手段は、前記電子機器の速度、前記角度情報、および前記角度情報の時間に応じた変化の情報のうちの少なくとも何れか1つに基づいて、前記運転特性の評価に寄与しない状態を検知し、
前記変動幅の情報のうちから前記運転特性の評価に寄与しない状態で取得された前記変動幅の情報を除外して、前記移動体の運転特性を評価する、
ことを特徴とする請求項9から請求項14の何れか1つに記載のプログラム。 - 3次元空間の直交座標系を成す第1から第3軸の各軸方向における電子機器の加速度の情報を取得する加速度情報取得手段と、
前記加速度情報取得手段によって取得された前記加速度の情報を用いて前記3次元空間における加速度のベクターを算出し、2つの異なるタイミングの前記ベクターの差分のノルムを入力データとして算出する入力データ算出手段と、
前記入力データ算出手段によって算出された前記入力データの自己相関を算出し、前記自己相関にフーリエ変換を行なうことによってパワースペクトルを算出する周波数分析手段と、
前記周波数分析手段によって算出された前記パワースペクトルを角度情報に変換する角度情報取得手段と、
前記角度情報の時系列変動における変動幅の情報を取得する変動幅情報取得手段と、
前記変動幅の情報に応じて前記電子機器とともに移動する移動体の運転特性を評価する評価手段と、
を備える、
ことを特徴とする運転特性評価装置。 - 前記評価手段は、前記変動幅が減少することに伴い、前記運転特性の良好度が増大傾向に変化するように評価し、前記変動幅が増大することに伴い、前記運転特性の良好度が低下傾向に変化するように評価する、
ことを特徴とする請求項16に記載の運転特性評価装置。 - 前記変動幅情報取得手段は、前記角度情報および前記電子機器の速度を時系列で取得し、前記角度情報および前記電子機器の速度の組み合わせの頻度分布から前記変動幅の情報を取得する、
ことを特徴とする請求項16または請求項17に記載の運転特性評価装置。 - 前記変動幅情報取得手段は、前記電子機器の位置、前記電子機器の移動環境、および日時の情報の少なくとも何れか1つに対応付けて前記角度情報および前記電子機器の速度を取得する、
ことを特徴とする請求項18に記載の運転特性評価装置。 - 前記変動幅情報取得手段は、前記電子機器の位置、前記電子機器の移動環境、および日時の情報の少なくとも何れか1つに基づいて、前記角度情報および前記電子機器の速度を正規化することによって、前記角度情報および前記電子機器の速度の組み合わせの頻度分布を生成する、
ことを特徴とする請求項19に記載の運転特性評価装置。 - 前記変動幅情報取得手段は、前記電子機器の位置、前記電子機器の移動環境、および日時の情報の少なくとも何れか1つに基づいて、前記角度情報および前記電子機器の速度をグループ分けすることによって、前記角度情報および前記電子機器の速度の組み合わせの頻度分布をグループ毎に生成する、
ことを特徴とする請求項19に記載の運転特性評価装置。 - 前記評価手段は、前記電子機器の速度、前記角度情報、および前記角度情報の時間に応じた変化の情報のうちの少なくとも何れか1つに基づいて、前記運転特性の評価に寄与しない状態を検知し、
前記変動幅の情報のうちから前記運転特性の評価に寄与しない状態で取得された前記変動幅の情報を除外して、前記移動体の運転特性を評価する、
ことを特徴とする請求項16から請求項21の何れか1つに記載の運転特性評価装置。
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