WO2018179392A1 - 車載装置、情報管理システム、情報管理サーバ、および方法 - Google Patents

車載装置、情報管理システム、情報管理サーバ、および方法 Download PDF

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WO2018179392A1
WO2018179392A1 PCT/JP2017/013751 JP2017013751W WO2018179392A1 WO 2018179392 A1 WO2018179392 A1 WO 2018179392A1 JP 2017013751 W JP2017013751 W JP 2017013751W WO 2018179392 A1 WO2018179392 A1 WO 2018179392A1
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WO
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vehicle
specific area
sensor
information
server
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PCT/JP2017/013751
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English (en)
French (fr)
Inventor
健 飯星
康真 松井
伊藤　淳
Original Assignee
本田技研工業株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions

Definitions

  • the present invention relates to an in-vehicle device, an information management system, an information management server, and a method.
  • Patent Document 1 Obtaining the running state of the vehicle and the biological information of the driver while traveling and performing vehicle control based on the information (Patent Document 1), or utilizing the information for preventing the occurrence of a traffic accident (Patent Document) 2) It is proposed to do.
  • the present invention aims to acquire useful information while reducing the amount of data communication.
  • An in-vehicle device that is communicably connected to a server, Determination means for determining entry and exit of a vehicle to a specific area specified in advance; Information detected by the sensor during a specific period from when the determination unit determines that the vehicle has entered the specific area until the determination unit determines that the vehicle has left the specific area is stored in the server.
  • the figure for demonstrating a specific area The block diagram which shows the structure of a system.
  • 6 is a flowchart illustrating one method for evaluating risk perception ability.
  • the flowchart which shows the other method for evaluating danger detection ability. 6 is a flowchart illustrating one method for evaluating risk response capabilities.
  • 6 is a flowchart illustrating one method for evaluating risk avoidance capability. 6 is a flowchart illustrating one method for evaluating safe driving awareness. The figure which shows the driving
  • a system 100 (information management system) according to an embodiment of the present invention will be described.
  • the system 100 acquires information obtained by the vehicle 10 in the specific area 1 specified in advance, and drives each vehicle or driver based on the acquired information. Assess the risk.
  • the specific area 1 may include an area that is specified as a dangerous place where an accident is likely to occur.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of the system 100 according to the present embodiment.
  • the system 100 according to the present embodiment includes a vehicle 10 (saddle-type vehicle, two-wheeled vehicle, four-wheeled vehicle, etc.) and a server 20.
  • the vehicle 10 communicates via a travel detection unit 11 that detects the travel state of the vehicle 10, a biological detection unit 12 that detects the biological state of the driver of the vehicle 10, and the server 20 via the network 30.
  • a unit 13, a processing unit 14 (CPU), and a storage unit 15 (memory) are included.
  • the travel detection unit 11 includes, for example, a GPS sensor 11a (also referred to as a global positioning system sensor or position sensor) that detects the position of the vehicle 10, a speed sensor 11b that detects the speed of the vehicle 10, and an acceleration of the vehicle 10.
  • the living body detection unit 12 includes a line-of-sight sensor 12a that detects the driver's line of sight (for example, a camera that captures the driver's face) and a sensor that detects a biological state such as the driver's sweating and heartbeat (heart rate sensor 12b, sweating). Sensor 12c).
  • the communication unit 13 transmits (outputs) information indicating the traveling state detected by the traveling detection unit 11 and information indicating the biological state detected by the biological detection unit 12 to the server 20 via the network 30.
  • the processing unit 14 has a determination unit 14 a that determines whether the vehicle 10 enters and leaves the specific area 1, and also functions as a control unit that controls the travel detection unit 11, the living body detection unit 12, and the communication unit 13. Have.
  • the server 20 includes a communication unit 23, a processing unit 21 (CPU), and a storage unit 22 (memory) that communicate with the vehicle 10 (on-vehicle device) via the network 30.
  • the communication unit 23 receives (acquires) information transmitted from the vehicle 10 (information indicating the traveling state of the vehicle 10, information indicating the driver's biological state) via the network 30.
  • the processing unit 21 includes a detection unit 21a and an evaluation unit 21b.
  • the detection unit 21a detects entry and exit of the vehicle 10 in the specific area 1 based on the detection result (position information of the vehicle 10) of the GPS sensor 11a received from the vehicle 10 by the communication unit 23 via the network 30.
  • the evaluation unit 21b evaluates the driving risk for each vehicle or driver based on the information received by the communication unit 23.
  • FIG. 3 is a flowchart showing an operation flow of the vehicle 10 in the present embodiment. Each step of the flowchart shown in FIG. 3 can be performed in the processing unit 14 of the vehicle 10. In the vehicle 10, it is assumed that the traveling state of the vehicle and the biological state of the driver are always detected by the traveling detection unit 11 and the living body detection unit 12 and stored in the storage unit 15.
  • the processing unit 14 determines whether the vehicle 10 has entered the specific area 1 based on, for example, the position of the vehicle 10 with respect to the specific area 1 detected by the GPS sensor 11a or the like. . If it is determined that the vehicle has entered the specific area 1, the process proceeds to S12.
  • the determination of intrusion by the determination unit 14a is not limited to being performed based on the detection result of the GPS sensor 11a.
  • the detection unit 21a of the server 20 enters the specific area 1 into the specific area 1. It may be performed in accordance with a detection signal transmitted to the vehicle 10 at the timing when is detected.
  • the detection device 3 a when a detection device 3 a that transmits a detection signal to the vehicle 10 at a timing when the vehicle 10 has entered the specific area 1 is detected on the road, the detection device 3 a It may be performed in response to receiving the detection signal.
  • the processing unit 14 starts transmission of the information obtained by the travel detection unit 11 and the living body detection unit 12 to the server 20 by the communication unit 13.
  • the processing unit 14 may also transmit information related to the vehicle 10 (for example, information that enables identification of the vehicle or the driver such as a vehicle ID, a vehicle type, and a driver ID) and tire information to the server 20.
  • the tire information includes, for example, information such as a tire replacement date, a tire type (a studless tire, a rain tire, an off-road tire, a normal tire, etc.), a tire groove depth, and a travel distance of the tire. sell.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of information related to the vehicle 10.
  • the processing unit 14 determines whether or not the vehicle 10 has left the specific area 1 based on, for example, the position of the vehicle 10 detected by the GPS sensor 11a. If it is determined that the user has left the specific area 1, the process proceeds to S14.
  • the determination of exit by the determination unit 14a is not limited to being performed based on the detection result of the GPS sensor 11a, as in the determination of intrusion.
  • the specific area 1 It may be performed in accordance with a detection signal transmitted to the vehicle 10 at the timing when the exit of the vehicle 10 from the vehicle is detected.
  • the detection device 3 b may be performed in response to receiving the detection signal.
  • the processing unit 14 ends the transmission of information obtained by the travel detection unit 11 and the living body detection unit 12.
  • the vehicle 10 transmits information detected in the specific period by the travel detection unit 11 and the living body detection unit 12 in real time. For example, information detected in the specific period is transmitted. Alternatively, it may be transmitted to the server 20 after determining that the vehicle 10 has left the specific area 1. In this case, the information detected during the specific period may be transmitted to the server 20 within a predetermined period after the ignition of the vehicle 10 is turned off.
  • FIGS. 5A to 5C are flowcharts showing processing in the vehicle 10 and the server 20.
  • FIG. 5A shows a case where entry into and exit from the specific area 1 are determined based on the detection result of the GPS sensor 11a and the like.
  • FIG. 5B shows entry into the specific area 1 based on a detection signal from the server 20.
  • FIG. 5C shows a case where entry and exit to the specific area 1 are determined based on a detection signal from the detection device 3 provided on the road.
  • S21 to S24 are processes performed in the vehicle 10, and are the same as S11 to S14 in the flowchart shown in FIG. S31 to S32 are processes performed by the server 20.
  • the server 20 starts receiving information transmitted from the vehicle 10 (information indicating the running state, information indicating the biological state) by the communication unit 23.
  • the server 20 stores (accumulates) the information received by the communication unit 23 in the storage unit 22.
  • Information received by the communication unit 23 may include information on the vehicle 10, weather information, and road surface information as described above. Therefore, in the memory
  • the server 20 ends reception of information transmitted from the vehicle 10.
  • the server 20 evaluates the driving risk for each vehicle or driver based on the information received by the communication unit 23 and stored in the storage unit 22 by the evaluation unit 21b.
  • S35 the server 20 evaluates the risk of the specific area 1 itself based on the information received by the communication unit 23 and stored in the storage unit 22 by the evaluation unit 21b.
  • S35 is performed after S34.
  • the present invention is not limited to this, and S34 may be performed after S35, or S34 and S35 may be performed in parallel. .
  • the driving risk level may include a plurality of evaluation items such as, for example, risk detection capability, risk response capability, risk avoidance capability, and safe driving awareness.
  • the danger detection ability is an ability to detect in advance the danger that may occur in the specific area 1.
  • the vehicle 10 may be checked by checking whether the curve mirror 2 installed in the specific area 1 has been confirmed, a rearview mirror, or the like. It is possible to make an evaluation based on whether or not the situation of the surrounding area is confirmed.
  • the danger response ability is an ability to travel calmly without passing excessively as it is a dangerous place when passing through the specific area 1, for example, the driver's sweating and heartbeat, sudden acceleration of the vehicle 10, Evaluation can be based on sudden deceleration, sudden steering, excessive banks, etc.
  • the danger avoidance ability is an ability to avoid the detected danger, and can be evaluated based on, for example, the speed of the vehicle 10 after detecting the danger, the inter-vehicle distance from the preceding vehicle, the traveling position, and the like.
  • Safety driving awareness means awareness of safe driving, and is based on, for example, tire information, the driving position on the road (for example, near the center or near the road shoulder), the distance between the vehicle and the vehicle ahead. Can be evaluated.
  • specific examples of the evaluation method of the danger detection ability, the danger response ability, the danger avoidance ability, and the safe driving awareness will be described.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating one method for assessing risk perception. Each step of the flowchart illustrated in FIG. 6 can be performed by the evaluation unit 21b of the server 20.
  • the evaluation unit 21b analyzes the image of the vehicle-mounted camera 11e acquired by the communication unit 23, the detection result of the line-of-sight sensor 12a, and the like, and obtains the position of the driver's line of sight in the image of the vehicle-mounted camera 11e.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an image 4 of the in-vehicle camera immediately after entering the specific area 1.
  • the curve mirror 2 installed in the specific area 1 is shown, and the position 5 of the driver's line of sight obtained by analyzing the detection result of the line-of-sight sensor is represented by “+”. Yes.
  • the image of the in-vehicle camera 11e may include a guard rail and unevenness on the road surface.
  • the evaluation unit 21b determines whether the driver has confirmed the curve mirror 2 installed in the specific area 1 based on the analysis result in S41. In this embodiment, it is determined only whether or not the curve mirror 2 has been confirmed. However, for example, it may be determined whether or not the driver has also confirmed the unevenness on the guard rail or the road surface. When the driver does not confirm the curve mirror 2, the process proceeds to S46, and the evaluation unit 21b evaluates that the danger detection ability is low. On the other hand, when the driver confirms the curve mirror 2, the process proceeds to S43.
  • the evaluation unit 21b determines whether or not an oncoming vehicle, an obstacle, a pedestrian or the like (hereinafter, a dangerous object) is reflected on the curve mirror 2 in the image of the in-vehicle camera 11e. If a dangerous object is reflected on the curve mirror 2, the process proceeds to S44. On the other hand, when the dangerous object is not reflected on the curve mirror 2, the process proceeds to S45, and it is evaluated that the danger detection ability is high.
  • the evaluation unit 21b determines whether the driver has confirmed the dangerous object reflected in the curve mirror 2 and has performed a risk avoidance action.
  • the danger avoidance behavior is, for example, behavior that changes the travel position (travel route) of the vehicle 10, decelerates the vehicle 10, or increases the inter-vehicle distance from the preceding vehicle.
  • the evaluation unit 21b can determine whether or not these danger avoidance actions have been performed based on the detection result of the speed sensor 11b, the detection result of the acceleration sensor 11c, the detection result of the GPS sensor 11a, and the like.
  • the process proceeds to S45 and evaluates that the danger detection ability is high.
  • the process proceeds to S46, and it is evaluated that the danger detection ability is low.
  • FIG. 8 is a flowchart showing another method for evaluating the danger detection ability. Each step of the flowchart shown in FIG. 8 can be performed by the evaluation unit 21b of the server 20.
  • the evaluation unit 21b analyzes the image of the vehicle-mounted camera 11e, the detection result of the line-of-sight sensor 12a, and the like, and obtains the position of the driver's line of sight in the image of the vehicle-mounted camera 11e.
  • the evaluation unit 21b determines whether the driver has confirmed dangerous objects such as an oncoming vehicle, a preceding vehicle, a rear vehicle, an obstacle, and a pedestrian based on the analysis result in S51. When the driver has not confirmed the dangerous object, the process proceeds to S55, and the evaluation unit 21b evaluates that the danger detection ability is low. On the other hand, if the driver has confirmed a dangerous object, the process proceeds to S53.
  • the evaluation unit 21b determines whether or not the driver has performed a risk avoidance action.
  • the process proceeds to S54 and evaluates that the danger detection ability is high.
  • the process proceeds to S55, and it is evaluated that the danger detection ability is low. Since the process of S53 is the same as the process of S44 mentioned above, detailed description is abbreviate
  • the risk detection ability is ranked according to two levels of “high” and “low”, but it is not limited to this, but it is classified into three or more levels (for example, A rank to E rank).
  • You may rank.
  • ranking may be performed at three or more levels (for example, A rank to E rank) based on the result obtained in the flowchart shown in FIG. 6 and the result obtained in the flowchart shown in FIG.
  • the rank may be classified according to the difference between the time when the driver is gazing at the dangerous object and the reference time.
  • the reference time may be set to an average value of gaze times obtained by a plurality of vehicles.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating one method for evaluating risk response capabilities. Each step of the flowchart shown in FIG. 9 can be performed by the evaluation unit 21b of the server 20.
  • the evaluation unit 21b analyzes the detection results of the heart rate sensor 12b and the sweat sensor 12c, and obtains changes in the driver's biological state (heart rate and sweat rate) due to entering the specific area 1.
  • the evaluation unit 21b determines whether or not the change in the biological state obtained in S61 is within an allowable range. If the change in the biological condition is within the allowable range, the process proceeds to S65, and it is evaluated that the risk handling capability is high, assuming that the vehicle is traveling calmly even if it enters the specific area 1 that is a dangerous place. On the other hand, if the change in the biological state is not within the allowable range, the process proceeds to S63 because it is in a tension state due to entering the specific area 1 which is a dangerous place.
  • the evaluation unit 21b analyzes the traveling state of the vehicle 10 based on the detection results of the GPS sensor 11a, the speed sensor 11b, the acceleration sensor 11c, the inclination sensor 11d, and the like. In S64, the evaluation unit 21b determines whether or not excessive driving such as sudden deceleration (rapid braking), sudden steering, or excessive banks is performed based on the analysis result in S43. In this determination, a reference range is determined for each of acceleration / deceleration of the vehicle 10 and inclination of the vehicle, and can be performed based on whether the acceleration / deceleration and inclination of the vehicle are within the reference range, respectively.
  • excessive driving such as sudden deceleration (rapid braking), sudden steering, or excessive banks is performed based on the analysis result in S43. In this determination, a reference range is determined for each of acceleration / deceleration of the vehicle 10 and inclination of the vehicle, and can be performed based on whether the acceleration / deceleration and inclination of the vehicle are
  • the reference range may be set, for example, using an average value of acceleration / deceleration and inclination obtained by a plurality of vehicles as a central value. If the vehicle is not over-running, the process proceeds to S65, and it is evaluated that the risk handling capability is high, assuming that the vehicle is traveling calmly even if the change in the biological condition is not within the allowable range. On the other hand, if the vehicle is overoperating, the process proceeds to S66 and it is evaluated that the risk handling capability is low.
  • the risk response ability is ranked at two levels of “high” and “low”, but it may be ranked at three or more levels as in the case of the danger detection ability. For example, ranks may be divided into three or more levels based on the determination in S62 and the determination in S64.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating one method for evaluating risk avoidance capability.
  • the risk avoidance ability is an ability to perform appropriate risk avoidance behavior in S44 of FIG. 6 and S53 of FIG.
  • Each step of the flowchart shown in FIG. 10 can be performed by the evaluation unit 21b of the server 20.
  • the evaluation unit 21b analyzes the image of the in-vehicle camera 11e, the detection result of the GPS sensor 11a (position of the vehicle 10), and the like, and the deceleration amount of the vehicle 10 that is ideal as an avoidance action for the dangerous object in the specific area 1. And the deceleration start position is obtained.
  • the ideal vehicle deceleration amount and deceleration start position are based on, for example, the result of learning (deep learning) from past cases (accident occurrence cases and near-miss cases) in the specific area 1 mined from big data (mining) Is derived.
  • the evaluation unit 21b determines the difference between the ideal deceleration amount and deceleration start position obtained in S71 and the deceleration amount and deceleration start position in the risk avoidance action actually performed by the driver (hereinafter referred to as the deceleration amount, etc.). It is determined whether or not the difference is within an allowable range. If the difference in deceleration amount or the like is not within the allowable range, the process proceeds to S78, and it is evaluated that the risk avoidance capability is low. On the other hand, if the difference from the deceleration amount is within the allowable range, the process proceeds to S73.
  • the permissible range for the difference in deceleration amount or the like can be set to a range in which risk avoidance behavior can be safely performed based on the results learned from past cases mined from big data.
  • the evaluation unit 21b analyzes an image of the in-vehicle camera 11e, a detection result of the GPS sensor 11a, and the like, and obtains an ideal travel route of the vehicle 10 as an avoidance action for a dangerous object in the specific area 1.
  • the ideal travel route of the vehicle 10 is derived based on the results learned from past cases in the specific area 1 mined from the big data, for example.
  • the evaluation unit 21b determines whether or not the difference between the ideal travel route obtained in S73 and the travel route in the risk avoidance behavior actually performed by the driver (hereinafter, route difference) is within an allowable range. Determine. If the route difference is not within the allowable range, the process proceeds to S78, and it is evaluated that the risk avoidance capability is low.
  • the permissible range for the route difference can be set to a range in which risk avoidance behavior can be safely performed based on the results learned from past cases mined from big data.
  • the evaluation unit 21b analyzes the image of the in-vehicle camera 11e, the detection result of the GPS sensor 11a, and the like, and obtains an ideal inter-vehicle distance from the preceding vehicle as an avoidance action for the dangerous object in the specific area 1.
  • the ideal inter-vehicle distance is derived based on, for example, a result learned from past cases in the specific area 1 mined from the big data.
  • the evaluation unit 21b determines whether the difference between the ideal inter-vehicle distance obtained in S75 and the inter-vehicle distance in the risk avoidance behavior actually performed by the driver (hereinafter, the inter-vehicle distance difference) is within an allowable range. Determine whether or not.
  • the allowable range for the difference in the inter-vehicle distance can be set to a range in which the risk avoidance action can be safely performed based on the result learned from the past case mined from the big data.
  • the risk avoidance ability is ranked according to two levels of “high” and “low”, but is not limited to this, and may be ranked according to three or more levels. For example, if all of the three determination steps S72, S74, and S75 are within the allowable range, the A rank is assumed. If two are within the allowable range, the B rank is set, and one is within the allowable range. The rank C may be set to the rank C, and the rank D may be set to the rank D when all are not within the allowable range. In the above example, the deceleration amount, the travel route, and the inter-vehicle distance are the evaluation items. However, the risk avoidance ability may be evaluated by at least one of the three evaluation items, or the three evaluation items. Evaluation items other than may be added.
  • FIG. 11 is a flowchart illustrating one method for evaluating safe driving awareness. Each step of the flowchart shown in FIG. 11 can be performed by the evaluation unit 21b of the server 20.
  • the evaluation unit 21 b performs the travel in the specific area 1 based on the tire information acquired from the vehicle 10 by the communication unit 23, the weather information when the vehicle 10 travels in the specific area 1, the road surface information, and the like. It is determined whether or not the tire that was mounted was appropriate. For example, when wearing a normal tire on a snowy day or wearing a studless tire on a sunny day, it can be determined that the appropriate type of tire according to the weather was not worn. . Also, when the installed tire has fewer grooves than the specified amount (the amount that should be replaced), or the distance traveled by the attached tire exceeds the specified distance (the distance that should be replaced) In this case, the tire should be replaced.
  • FIG. 4 shows an example of the determination result in S81.
  • the evaluation unit 21b analyzes the image of the in-vehicle camera 11e, the detection result of the GPS sensor 11a, and the like, and determines whether or not the traveling position of the vehicle 10 on the road in the specific area 1 is appropriate. For example, when the vehicle 10 is a two-wheeled vehicle, it is preferable in terms of safety to travel on the shoulder side of the road along the shoulder. Therefore, as shown by the travel route 15a in FIG. 12A, when traveling along the road shoulder in the specific area 1, it can be determined that the vehicle is traveling at an appropriate travel position. On the other hand, as shown by the travel route 15b in FIG.
  • whether the vehicle is located on the shoulder side or the center line side with respect to the line 17 set between the shoulder and the center line is determined in S82.
  • whether or not the traveling position is appropriate can be determined based on whether the tire (both front and rear) is on the shoulder side or the center line side from the line 17.
  • the suitability of the traveling position can be determined by comparing the distance between the left and right tires and the road shoulder or the center line. The same applies to the case where there are a plurality of lanes. For example, a “lane boundary line” or a “lane line” can be used instead of the shoulder or the center line.
  • the evaluation unit 21b analyzes the image of the in-vehicle camera 11e, the detection result of the GPS sensor 11a, and the like, and determines whether the inter-vehicle distance with the preceding vehicle in the specific area 1 is appropriate. For example, in the two-wheeled vehicle 10a in FIG. 13, since the inter-vehicle distance with the front vehicle 16 is smaller than the stop distance, there is a high possibility that the front vehicle 16 will collide with the front vehicle 16 when it suddenly stops. Therefore, in the case of the two-wheeled vehicle 10a, it can be determined that the distance is not appropriate.
  • the process proceeds to S87, and it is evaluated that safety driving awareness is low. On the other hand, if the distance is appropriate, the process proceeds to S84.
  • the evaluation unit 21b has an appropriate speed while traveling in the specific area 1 (particularly, the speed when entering the specific area 1) based on the detection results of the GPS sensor 11a, the speed sensor 11b, the acceleration sensor 11, and the like. It is determined whether or not. For example, when an ideal speed for traveling in the specific area 1 is obtained and the difference between the actual speed of the vehicle 10 obtained by the speed sensor 11b and the ideal speed is within an allowable range, the speed is appropriate. Can be determined. If the speed is not appropriate, the process proceeds to S87, and it is evaluated that the safety driving awareness is low. On the other hand, if the speed is appropriate, the process proceeds to S85.
  • the ideal speed is a speed at which the probability of an accident is a threshold value (for example, 1%) or less, and is derived based on, for example, a result learned from past cases in the specific area 1. Moreover, since the slipperiness of a road surface changes according to the weather of the specific area 1, it is good to set the ideal speed according to the weather.
  • the evaluation unit 21b analyzes the detection result of the inclination sensor 11d and determines whether or not the bank angle of the vehicle 10 (two-wheeled vehicle) in the specific area 1 is appropriate. For example, when the ideal bank angle when traveling in the specific area 1 is obtained and the difference between the actual bank angle of the vehicle 10 obtained by the inclination sensor 11d and the ideal bank angle is within the allowable range, an appropriate bank angle is obtained. It can be determined that it was a corner. If the bank angle is not appropriate, the process proceeds to S87, and it is evaluated that safety driving awareness is low. On the other hand, if the bank angle is appropriate, the process proceeds to S86, and it is evaluated that safety awareness is high.
  • the ideal bank angle is a bank angle with a low probability of falling, and is derived, for example, based on a result learned from past cases in the specific area 1. Moreover, since the slipperiness of the road surface changes according to the weather of the specific area 1, it is preferable to set an ideal bank angle according to the weather.
  • safety driving awareness is ranked at two levels of “high” and “low”, but is not limited to this, and for example, all of the four determination steps of S81 to S84 are appropriate. If there are three ranks, the rank A may be ranked at three or more levels, such as rank B, rank 3 if appropriate, rank B, and rank 2 if appropriate.
  • tire information, travel position, inter-vehicle distance, speed, and bank angle are evaluation items. However, safety driving awareness may be evaluated using at least one of these five evaluation items. Evaluation items other than those five evaluation items may be added.
  • the driver may be notified of the evaluation result obtained by the evaluation unit 21b as described above.
  • the notification of the evaluation result may be performed, for example, by displaying the evaluation result on a display unit (display) provided in the vehicle 10 or may be performed on a driver terminal (computer or the like) registered in advance. May be performed by displaying.
  • the driver can know what kind of driving was performed in the specific area specified as the dangerous place. That is, the driving technology can be coached to the driver.
  • the driver is notified that the driving skill is lowered by notifying the driver of the evaluation result every predetermined period (every year, every month, etc.). it can.
  • the company and family can also limit the output of the vehicle 10 according to the evaluation result.
  • the evaluation result may be used as representing the reliability (reliability) regarding the driving of the driver.
  • the evaluation result may be used when determining the interest rate of the insurance premium or the fee of the rental vehicle.
  • FIG. 14 is a flowchart showing one method for evaluating the risk level of the specific area 1. Each step of the flowchart shown in FIG. 14 can be performed by the evaluation unit 21b of the server 20.
  • the risk level of the specific area 1 is an index indicating how dangerous the specific area 1 is.
  • the evaluation unit 21b calculates an average value of the evaluation results of the driving risk levels for a plurality of drivers in the specific area 1.
  • the evaluation unit 21b determines whether or not the average value calculated in S91 is higher than other specific areas. It is assumed that the higher the driving risk, the more dangerous the driving. If the average value of the driving risk is higher than that of the other specific area, the process proceeds to S95, and it is evaluated that the risk level of the specific area 1 is high. On the other hand, when the average value of the driving risk is lower than that of other specific areas, the process proceeds to S93.
  • the evaluation unit 21b calculates an accident occurrence rate in the specific area 1. At this time, the evaluation unit 21b may calculate the accident occurrence rate by weighting according to the scale of the accident. In S94, the evaluation unit 21b determines whether the accident occurrence rate in the specific area 1 is higher than that in the other specific areas. If the accident rate is higher than other specific areas, the process proceeds to S95, and it is evaluated that the risk level of the specific area 1 is high. On the other hand, if the accident rate is lower than that of the other specific areas, the process proceeds to S96, and it is evaluated that the risk of the specific area 1 is low.
  • the risk level of the specific area 1 is ranked according to two levels of “high” and “low”. However, the risk is not limited to this, and may be ranked according to three or more levels. Good.
  • the in-vehicle device of the above embodiment is A vehicle-mounted device communicably connected to a server (for example, 20), Determination means (for example, 14a) for determining entry and exit of a vehicle (for example, 10) with respect to a specific area (for example, 1) specified in advance; Only the information detected by the sensor during a specific period from when the determination unit determines that the vehicle has entered the specific area until the determination unit determines that the vehicle has exited the specific area is the server. And a communication means (for example, 13). According to this embodiment, data communication is performed by transmitting only information detected by a sensor during a period from when it is determined that a vehicle has entered a specific area until it is determined that the vehicle has left the specific area. The amount can be reduced.
  • the communication means transmits the information to the server in real time during the specific period. According to this embodiment, information stored in the vehicle can be reduced.
  • the communication means transmits the information to the server after the determination means determines that the vehicle has left the specific area. According to this embodiment, information can be transmitted from the vehicle to the server at any timing such as when the vehicle is parked.
  • the communication means transmits the information to the server within a predetermined time after the ignition of the vehicle is turned off. According to this embodiment, after turning off the ignition of the vehicle, information can be transmitted from the vehicle to the server.
  • the communication means transmits only the information detected by the sensor during the specific period to the server. According to this embodiment, the amount of data communication from the vehicle to the server can be reduced.
  • the vehicle includes a sensor (for example, 11) that detects a traveling state of the vehicle as the sensor. According to this embodiment, coaching of the driving technique to the driver or determination of the driver's reliability can be performed based on the traveling state in the specific area as the dangerous place.
  • the sensor that detects the traveling state includes a position sensor (for example, 11a) that detects the position of the vehicle on the road. According to this embodiment, the traveling position of the vehicle in the specific area can be detected.
  • the sensor that detects the running state includes a sensor (for example, 11d) that detects a bank angle of the vehicle. According to this embodiment, the bank angle of the vehicle in the specific area can be detected.
  • the sensor that detects the running state includes at least one of a speed sensor (for example, 11b) that detects the speed of the vehicle and an acceleration sensor (for example, 11c) that detects the acceleration of the vehicle.
  • a speed sensor for example, 11b
  • an acceleration sensor for example, 11c
  • the speed / acceleration of the vehicle in the specific area in particular, the speed of the vehicle when entering the specific area can be detected.
  • the vehicle includes, as the sensor, a camera (for example, 11e) that captures at least one of the front, rear, and side of the vehicle.
  • the communication means transmits an image photographed by the camera as the information to the server. According to this embodiment, it is possible to detect the external environment of the vehicle in the specific area.
  • the vehicle includes a sensor (for example, 12) that detects a biological state of the driver of the vehicle as the sensor. According to this embodiment, coaching of the driving technique to the driver or determination of the driver's reliability can be performed based on the biological state of the driver in the specific area as the dangerous part.
  • the sensor that detects the biological state includes a gaze sensor (for example, 12a) that detects the gaze of the driver, a heart rate sensor (for example, 12b) that detects the heart rate of the driver, and a perspiration amount of the driver. At least one of the sweating sensors (eg, 12c) is included. According to this embodiment, the biological state of the driver in the specific area can be detected.
  • the communication means transmits at least one of the information related to the vehicle, tire information, weather information when traveling in the specific area, and road surface information of the specific area to the server together with the information.
  • the vehicle or the driver who has entered the specific area can be specified by the information related to the vehicle, and the driving risk can be evaluated according to the tire information and the weather information.
  • the vehicle includes a position sensor (for example, 11a) that detects the position of the vehicle with respect to the specific area as the sensor.
  • the determination unit determines whether the vehicle enters and leaves the specific area based on a detection result of the detection unit. According to this embodiment, entry into and exit from a specific area can be determined for each vehicle.
  • the server transmits a detection signal to the vehicle at a timing at which the vehicle enters and leaves the specific area (for example, 21a),
  • the communication means receives the detection signal from the server;
  • the determination unit determines whether the vehicle enters and leaves the specific area based on the detection signal received by the communication unit. According to this embodiment, even when the GPS sensor cannot be used, such as when the specific area is in a tunnel, it is possible to determine entry and exit from the specific area.
  • a detection device (for example, 3a, 3b) that transmits a detection signal to the vehicle at a timing at which the vehicle enters and exits the specific area is provided on the road,
  • the communication means receives the detection signal from the detection device;
  • the determination unit determines whether the vehicle enters and leaves the specific area based on the detection signal received by the communication unit. According to this embodiment, even when the GPS sensor cannot be used, such as when the specific area is in a tunnel, it is possible to determine entry and exit from the specific area.
  • the vehicle is a saddle type vehicle. According to this embodiment, information specific to the saddle riding type vehicle such as a bank angle can be transmitted.
  • the information management system of the above embodiment is An information management system (for example, 100) including a server (for example, 20) and an in-vehicle device that is communicably connected to the server,
  • the in-vehicle device is Determination means (for example, 14a) for determining entry and exit of a vehicle (for example, 10) with respect to a specific area (for example, 1) specified in advance; Information detected by the sensor during a specific period from when the determination unit determines that the vehicle has entered the specific area until the determination unit determines that the vehicle has left the specific area is stored in the server.
  • Communication means for example, 13 for transmitting. According to this embodiment, by transmitting information detected by the sensor during a period from when it is determined that the vehicle has entered the specific area until it is determined that the vehicle has left the specific area, Can be reduced.
  • the information management server of the above embodiment is An information management server (for example, 20) that is communicably connected to the in-vehicle device, A communication means (for example, 23) for receiving information detected by a sensor of a vehicle (for example, 10) while traveling in a specific area (for example, 1) specified in advance from the in-vehicle device; And storage means (for example, 22) for storing the information received by the communication means for each vehicle or driver.
  • the data size to be stored can be reduced by receiving the information obtained by the vehicle while traveling in the specific area.
  • the communication means receives only information detected by a vehicle sensor during traveling in the specific area from the in-vehicle device. According to this embodiment, the data size to be stored can be reduced.
  • Evaluation means (for example, 21b) is further provided for evaluating the driving risk for each vehicle or driver based on the information stored in the storage means. According to this embodiment, it is possible to perform coaching of driving skills and to determine reliability for each vehicle or driver.
  • the storage means stores at least one of weather information and road surface information when the vehicle travels in the specific area
  • the evaluation means evaluates driving risk based on at least one of the weather information and the road surface information. According to this embodiment, the driving risk can be evaluated according to weather information and road surface information when the vehicle travels in the specific area.
  • the specific area is an area specified as a dangerous place where an accident is likely to occur. According to this embodiment, it is possible to evaluate the driving risk of the driver at the dangerous place.
  • the evaluation means evaluates the risk level of the specific area itself based on the evaluation result of the driving risk level. According to this embodiment, it is possible to evaluate how dangerous a specific area is and to request that action from the executive branch.
  • the method of the above embodiment A determination step of determining entry and exit of a vehicle to a specific area specified in advance; And a transmission step of transmitting information detected by the sensor to a server during a specific period from determining that the vehicle has entered the specific area until determining that the vehicle has exited the specific area.
  • data communication is performed by transmitting information detected by the sensor during a specific period from when it is determined that the vehicle has entered the specific area until it is determined that the vehicle has left the specific area. The amount can be reduced.

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Abstract

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

Description

車載装置、情報管理システム、情報管理サーバ、および方法
　本発明は、車載装置、情報管理システム、情報管理サーバ、および方法に関するものである。
　走行中における車両の走行状態や運転者の生体情報を取得し、それらの情報に基づいて車両制御を行ったり（特許文献１）、それらの情報を交通事故の発生防止に活用したり（特許文献２）することが提案されている。
特開２００８－０６５７０４号公報 特開２００７－０６５９９７号公報
　しかしながら、走行中の情報を常時取得してサーバで管理すると、データ通信量が大きくなるとともに、管理するデータサイズが莫大なものになってしまう。
　本発明は、データ通信量を削減しつつ、有益な情報を取得することを目的とする。
　本発明によれば、
　サーバと通信可能に接続された車載装置であって、
　予め特定された特定エリアに対する車両の進入と退出とを判定する判定手段と、
　前記特定エリアに前記車両が進入したと前記判定手段が判定してから、前記特定エリアから前記車両が退出したと前記判定手段が判定するまでの特定期間にセンサで検出された情報を前記サーバに送信する通信手段と、
　を備えることを特徴とする車載装置が提供される。
　本発明によれば、データ通信量を削減しつつ、有益な情報を取得することができる。
特定エリアを説明するための図。 システムの構成を示すブロック図。 車両の動作フローを示すフローチャート。 車両に関する情報の一例を示す図である。 車両およびサーバでの処理を示すフローチャート。 車両およびサーバでの処理を示すフローチャート。 車両およびサーバでの処理を示すフローチャート。 危険察知能力を評価するための１つの方法を示すフローチャート。 特定エリアへの侵入直後の車載カメラの画像を示す図。 危険察知能力を評価するための他の方法を示すフローチャート。 危険対応能力を評価するための１つの方法を示すフローチャート。 危険回避能力を評価するための１つの方法を示すフローチャート。 安全運転意識を評価するための１つの方法を示すフローチャート。 車両の走行ルートを示す図。 車両の走行ルートを示す図。 並走走行を示す図。 車間距離を示す図。 特定エリアの危険度を評価するための１つの方法を示すフローチャート。
　本発明に係る実施形態のシステム１００（情報管理システム）について説明する。本実施形態のシステム１００は、図１に示すように、予め特定された特定エリア１内において車両１０で得られた情報を取得し、取得した当該情報に基づいて、車両または運転者ごとに運転危険度を評価する。特定エリア１とは、事故が起きる可能性の高い危険個所として特定されたエリアを含みうる。
　＜システム構成＞
　図２は、本実施形態のシステム１００の構成を示すブロック図である。本実施形態のシステム１００は、車両１０（鞍乗型車両、二輪車、四輪車など）とサーバ２０とを含む。
　車両１０は、車載装置として、車両１０の走行状態を検出する走行検出部１１と、車両１０の運転者の生体状態を検出する生体検出部１２と、サーバ２０とネットワーク３０を介して通信する通信部１３と、処理部１４（ＣＰＵ）と、記憶部１５（メモリ）とを含む。走行検出部１１は、例えば、車両１０の位置を検出するＧＰＳセンサ１１ａ（グローバル・ポジショニング・システム・センサ、位置センサとも言う）と、車両１０の速度を検出する速度センサ１１ｂと、車両１０の加速度を検出する加速度センサ１１ｃと、車両１０の傾き（バンク角）を検出する傾きセンサ１１ｄと、車両１０の外界（例えば車両１０の前方、後方、側方）を撮影する車載カメラ１１ｅとを含みうる。生体検出部１２は、運転者の視線を検出する視線センサ１２ａ（例えば運転者の顔を撮影するカメラ）と、運転者の発汗や心拍などの生体状態を検出するセンサ（心拍数センサ１２ｂ、発汗センサ１２ｃ）とを含みうる。通信部１３は、走行検出部１１により検出された走行状態を示す情報と、生体検出部１２により検出された生体状態を示す情報とを、ネットワーク３０を介してサーバ２０に送信（出力）する。また、処理部１４は、特定エリア１に対する車両１０の進入と退出とを判定する判定部１４ａを有するとともに、走行検出部１１、生体検出部１２および通信部１３を制御する制御部としての機能も有する。
　サーバ２０は、車両１０（車載装置）とネットワーク３０を介して通信する通信部２３と、処理部２１（ＣＰＵ）と、記憶部２２（メモリ）と、を含む。通信部２３は、車両１０から送信された情報（車両１０の走行状態を示す情報、運転者の生体状態を示す情報）をネットワーク３０を介して受信（取得）する。処理部２１は、検出部２１ａと、評価部２１ｂとを含む。検出部２１ａは、通信部２３によりネットワーク３０を介して車両１０から受信したＧＰＳセンサ１１ａの検出結果（車両１０の位置情報）に基づいて、特定エリア１における車両１０の進入と退出とを検出する。評価部２１ｂは、通信部２３により受信した情報に基づいて、車両または運転者ごとに運転危険度を評価する。
　＜車両１０の処理＞
　図３は、本実施形態における車両１０の動作フローを示すフローチャートである。図３に示すフローチャートの各工程は、車両１０の処理部１４において行われうる。また、車両１０では、走行検出部１１および生体検出部１２により、車両の走行状態と運転者の生体状態とが常時検出され、記憶部１５に記憶されているものとする。
　Ｓ１１では、処理部１４（判定部１４ａ）は、例えばＧＰＳセンサ１１ａなどにより検出された特定エリア１に対する車両１０の位置に基づいて、車両１０が特定エリア１内に進入したか否かを判定する。特定エリア１内に進入したと判定した場合にはＳ１２に進む。ここで、判定部１４ａによる侵入の判定は、ＧＰＳセンサ１１ａの検出結果に基づいて行われることに限られるものではなく、例えば、サーバ２０の検出部２１ａにおいて特定エリア１内への車両１０の進入を検出したタイミングで車両１０に送信される検出信号に応じて行われてもよい。また、図１に示すように、特定エリア１への車両１０の進入を検出したタイミングで検出信号を車両１０に送信する検出装置３ａが道路上に設けられている場合には、検出装置３ａからの検出信号を受信したことに応じて行われてもよい。
　Ｓ１２では、処理部１４は、通信部１３により、走行検出部１１および生体検出部１２により得られた情報のサーバ２０への送信を開始する。このとき、処理部１４は、車両１０に関する情報（例えば車両ＩＤや車種、運転者ＩＤなど、車両または運転手の特定が可能となる情報）、およびタイヤの情報もサーバ２０に送信するとよい。タイヤの情報とは、例えば、タイヤの取り換え日、タイヤの種類（スタッドレスタイヤ、レインタイヤ、オフロードタイヤ、ノーマルタイヤ等）、タイヤの溝の深さ、当該タイヤでの走行距離などの情報を含みうる。また、天気情報や路面情報（路面温度、路面の凹凸、想定される路面の摩擦係数μなど）を検出するセンサ等が車両１０に設けられている場合には、当該センサで検出された天気情報や路面情報もサーバ２０に送信してもよい。なお、路面情報における路面の凹凸等は、車載カメラ１１ｅで撮影された画像からも検出することができる。図４は、車両１０に関する情報の一例を示す図である。
　Ｓ１３では、処理部１４（判定部１４ａ）は、例えばＧＰＳセンサ１１ａにより検出された車両１０の位置に基づいて、車両１０が特定エリア１から退出したか否かを判定する。特定エリア１から退出したと判定した場合にはＳ１４に進む。ここで、判定部１４ａによる退出の判定は、侵入の判定と同様に、ＧＰＳセンサ１１ａの検出結果に基づいて行われることに限られるものではなく、例えば、サーバ２０の検出部２１ａにおいて特定エリア１からの車両１０の退出を検出したタイミングで車両１０に送信される検出信号に応じて行われてもよい。また、図１に示すように、特定エリア１からの車両１０の退出を検出したタイミングで検出信号を車両１０に送信する検出装置３ｂが道路上に設けられている場合には、検出装置３ｂからの検出信号を受信したことに応じて行われてもよい。
　Ｓ１４では、処理部１４は、走行検出部１１および生体検出部１２により得られた情報の送信を終了する。このように、特定エリア１に車両１０が進入したと判定してから、特定エリア１から車両１０が退出したと判定するまでの特定期間内の情報のみをサーバ２０に送信することにより、車両１０から情報を常時送信する場合に比べてデータ通信量を大幅に低減することができる。ここで、本実施形態では、車両１０は、走行検出部１１および生体検出部１２により当該特定期間に検出された情報をリアルタイムに送信しているが、例えば、当該特定期間に検出された情報を、特定エリア１から車両１０が退出したと判定した後にサーバ２０に送信してもよい。この場合において、当該特定期間に検出された情報を、車両１０のイグニッションがオフされた後の所定期間内にサーバ２０に送信してもよい。
　＜サーバ２０の処理＞
　図５Ａ～図５Ｃは、車両１０およびサーバ２０での処理を示すフローチャートである。図５Ａは、ＧＰＳセンサ１１ａの検出結果などに基づいて特定エリア１への進入および退出を判定する場合を示しており、図５Ｂは、サーバ２０からの検出信号に基づいて特定エリア１への進入および退出を判定する場合を示しており、図５Ｃは、道路上に設けられた検出装置３からの検出信号に基づいて特定エリア１への進入および退出を判定する場合を示している。Ｓ２１～Ｓ２４は、車両１０で行われる処理であり、図３に示すフローチャートのＳ１１～Ｓ１４と同様である。また、Ｓ３１～Ｓ３２は、サーバ２０で行われる処理である。
　Ｓ３１では、サーバ２０は、通信部２３により、車両１０から送信された情報（走行状態を示す情報、生体状態を示す情報）の受信を開始する。Ｓ３２では、サーバ２０は、通信部２３で受信した情報を記憶部２２に記憶（蓄積）させる。通信部２３で受信した情報には、上述したように車両１０に関する情報や天気情報、路面情報も含まれうる。そのため、記憶部２２では、通信部２３で受信した情報を車両または運転手ごとに対応付けて（紐付けて）記憶することができる。Ｓ３３では、サーバ２０は、車両１０から送信された情報の受信を終了する。Ｓ３４では、サーバ２０は、評価部２１ｂにより、通信部２３で受信し且つ記憶部２２に記憶された情報に基づいて、車両または運転者ごとに運転危険度を評価する。Ｓ３５では、サーバ２０は、評価部２１ｂにより、通信部２３で受信し且つ記憶部２２に記憶された情報に基づいて、特定エリア１自体の危険度を評価する。ここで、図５Ａ～図５Ｃでは、Ｓ３４の後にＳ３５を行っているが、それに限られるものではなく、Ｓ３５の後にＳ３４を行ってもよいし、Ｓ３４とＳ３５とを並行して行ってもよい。
　次に、図５Ａ～図５ＣのＳ３４における運転危険度の評価について説明する。運転危険度は、例えば、危険察知能力、危険対応能力、危険回避能力、安全運転意識などの複数の評価項目を含みうる。危険察知能力とは、特定エリア１において起こりうる危険を事前に察知する能力のことであり、例えば、特定エリア１に設置されたカーブミラー２を確認したか否かや、バックミラー等により車両１０の周辺の状況を確認したか否かなどに基づいて評価することができる。危険対応能力とは、特定エリア１を通過する際、危険個所であるとして過剰に反応せずに冷静に走行する能力のことであり、例えば、運転者の発汗や心拍、車両１０の急加速や急減速、急ハンドルや過剰なバンクなどに基づいて評価することができる。危険回避能力とは、察知した危険を回避する能力のことであり、例えば、危険を察知した後の車両１０の速度や前方車両との車間距離、走行位置などに基づいて評価することができる。また、安全運転意識とは、安全運転を行おうとする意識のことであり、例えば、タイヤの情報や道路上の走行位置（例えば中央寄りか路肩寄りか）、前方車両との車間距離などに基づいて評価することができる。以下に、危険察知能力、危険対応能力、危険回避能力、および安全運転意識の評価方法の具体例について説明する。
　［危険察知能力の評価方法］
　まず、危険察知能力の評価方法の具体例について説明する。図６は、危険察知能力を評価するための１つの方法を示すフローチャートである。図６に示すフローチャートの各工程は、サーバ２０の評価部２１ｂによって行われうる。
　Ｓ４１では、評価部２１ｂは、通信部２３によって取得された車載カメラ１１ｅの画像や視線センサ１２ａの検出結果などを解析し、車載カメラ１１ｅの画像における運転者の視線の位置を求める。図７は、特定エリア１への進入直後の車載カメラの画像４を示す図である。図７に示す画像４には、特定エリア１に設置されたカーブミラー２が写っており、視線センサの検出結果の解析により得られた運転者の視線の位置５が「＋」で表されている。また、車載カメラ１１ｅの画像には、カーブミラー２の他に、ガードレールや路面上の凹凸なども写っている場合がある。
　Ｓ４２では、評価部２１ｂは、Ｓ４１での解析結果に基づいて、特定エリア１に設置されたカーブミラー２を運転者が確認したか否かを判定する。本実施形態では、カーブミラー２を確認したか否かのみを判定しているが、例えばガードレールや路面上の凹凸なども運転者が確認したか否かを判定していもよい。運転者がカーブミラー２を確認しなかった場合にはＳ４６に進み、評価部２１ｂは、危険察知能力が低いと評価する。一方、運転者がカーブミラー２を確認した場合にはＳ４３に進む。
　Ｓ４３では、評価部２１ｂは、車載カメラ１１ｅの画像において、対向車や障害物、歩行者などの危険となりうるもの（以下、危険体）がカーブミラー２に写り込んでいるか否かを判定する。カーブミラー２に危険体が写り込んでいた場合にはＳ４４に進む。一方、カーブミラー２に危険体が写り込んでいなかった場合にはＳ４５に進み、危険察知能力が高いと評価する。
　Ｓ４４では、評価部２１ｂは、カーブミラー２に映り込んでいる危険体を運転者が確認し、危険回避行動を実施したか否かを判定する。危険回避行動とは、例えば、車両１０の走行位置（走行ルート）を変更したり、車両１０を減速させたり、前方車両との車間距離を拡げたりする行動のことである。評価部２１ｂは、これらの危険回避行動を実施したか否かを、速度センサ１１ｂの検出結果、加速度センサ１１ｃの検出結果、ＧＰＳセンサ１１ａの検出結果などに基づいて判定することができる。運転者が危険回避行動を実施した場合にはＳ４５に進み、危険察知能力が高いと評価する。一方、運転者が危険回避行動を実施しなかった場合にはＳ４６に進み、危険察知能力が低いと評価する。
　図８は、危険察知能力を評価するための他の方法を示すフローチャートである。図８に示すフローチャートの各工程は、サーバ２０の評価部２１ｂによって行われうる。
　Ｓ５１では、評価部２１ｂは、車載カメラ１１ｅの画像や視線センサ１２ａの検出結果などを解析し、車載カメラ１１ｅの画像における運転者の視線の位置を求める。Ｓ５２では、評価部２１ｂは、Ｓ５１での解析結果に基づいて、対向車両、前方車両、後方車両、障害物、歩行者などの危険体を運転者が確認しているか否かを判定する。運転者が危険体を確認していない場合にはＳ５５に進み、評価部２１ｂは、危険察知能力が低いと評価する。一方、運転者が危険体を確認している場合にはＳ５３に進む。Ｓ５３では、評価部２１ｂは、運転者が危険回避行動を実施したか否かを判定する。運転者が危険回避行動を実施した場合にはＳ５４に進み、危険察知能力が高いと評価する。一方、運転者が危険回避行動を実施しなかった場合にはＳ５５に進み、危険察知能力が低いと評価する。Ｓ５３の工程は、上述のＳ４４の工程と同様であるため、詳細な説明は省略する。
　ここで、上記の例では、危険察知能力を「高い」および「低い」の２つのレベルでランク分けしたが、それに限られるものではなく、３つ以上のレベル（例えばＡランク～Ｅランク）でランク分けしてもよい。例えば、図６に示すフローチャートで得られた結果と図８に示すフローチャートで得られた結果とに基づいて、３つ以上のレベル（例えばＡランク～Ｅランク）でランク分けしてもよい。また、運転者が危険体を注視している時間と基準時間との差に応じてランク分けしてもよい。基準時間は、複数の車両によって得られた注視時間の平均値に設定されるとよい。
　［危険対応能力の評価方法］
　次に、危険対応能力の評価方法の具体例について説明する。図９は、危険対応能力を評価するための１つの方法を示すフローチャートである。図９に示すフローチャートの各工程は、サーバ２０の評価部２１ｂによって行われうる。
　Ｓ６１では、評価部２１ｂは、心拍数センサ１２ｂおよび発汗センサ１２ｃの検出結果を解析し、特定エリア１内に侵入したことによる運転者の生体状態（心拍数および発汗量）の変化を求める。Ｓ６２では、評価部２１ｂは、Ｓ６１で求めた生体状態の変化が許容範囲内か否かを判定する。生体状態の変化が許容範囲内である場合にはＳ６５に進み、危険個所である特定エリア１内に進入しても冷静に走行しているとして、危険対応能力が高いと評価する。一方、生体状態の変化が許容範囲内にない場合には、危険個所である特定エリア１内に進入したことにより緊張状態になっているとしてＳ６３に進む。
　Ｓ６３では、評価部２１ｂは、ＧＰＳセンサ１１ａ、速度センサ１１ｂ、加速度センサ１１ｃ、傾きセンサ１１ｄなどの検出結果に基づいて、車両１０の走行状態を解析する。Ｓ６４では、評価部２１ｂは、Ｓ４３での解析結果に基づいて、急減速（急ブレーキ）や急ハンドル、過剰なバンクなどの過剰運転をしていないか否かを判定する。当該判定においては、車両１０の加減速、車両の傾きのそれぞれについて基準範囲が定められており、車両の加減速および傾きがそれぞれ基準範囲内にあるか否かに基づいて行われうる。基準範囲は、例えば、複数の車両によって得られた加減速、傾きの平均値を中心値として設定されるとよい。過剰運転をしていない場合にはＳ６５に進み、生体状態の変化が許容範囲内になくても冷静に走行しているとして、危険対応能力が高いと評価する。一方、過剰運転をしている場合にはＳ６６に進み、危険対応能力が低いと評価する。
　ここで、上記の例では、危険対応能力を「高い」および「低い」の２つのレベルでランク分けしたが、危険察知能力と同様に、３つ以上のレベルでランク分けしてもよい。例えば、Ｓ６２での判断とＳ６４での判断とに基づいて、３つ以上のレベルでランク分けしてもよい。
　［危険回避能力の評価方法］
　次に、危険回避能力の評価方法の具体例について説明する。図１０は、危険回避能力を評価するための１つの方法を示すフローチャートである。危険回避能力とは、図６のＳ４４および図８のＳ５３において妥当な危険回避行動を行うことができる能力のことである。図１０に示すフローチャートの各工程は、サーバ２０の評価部２１ｂによって行われうる。
　Ｓ７１では、評価部２１ｂは、車載カメラ１１ｅの画像やＧＰＳセンサ１１ａの検出結果（車両１０の位置）などを解析し、特定エリア１での危険体に対する回避行動として理想的な車両１０の減速量および減速開始位置を求める。理想的な車両の減速量および減速開始位置は、例えば、ビッグデータから採掘（マイニング）された特定エリア１における過去の事例（事故の発生事例やヒヤリハット事例）から学習（ディープラーニング）した結果に基づいて導き出される。Ｓ７２では、評価部２１ｂは、Ｓ７１で求めた理想的な減速量および減速開始位置と、運転者が実際に実施した危険回避行動における減速量および減速開始位置との差（以下、減速量等の差）が許容範囲内にあるか否かを判定する。減速量等の差が許容範囲内にない場合にはＳ７８に進み、危険回避能力が低いと評価する。一方、減速量との差が許容範囲内にある場合にはＳ７３に進む。減速量等の差についての許容範囲は、ビッグデータから採掘された過去の事例から学習した結果に基づいて、安全に危険回避行動を行うことができる範囲に設定されうる。
　Ｓ７３では、評価部２１ｂは、車載カメラ１１ｅの画像やＧＰＳセンサ１１ａの検出結果などを解析し、特定エリア１での危険体に対する回避行動として理想的な車両１０の走行ルートを求める。理想的な車両１０の走行ルートは、例えば、ビッグデータから採掘された特定エリア１における過去の事例から学習した結果に基づいて導き出される。Ｓ７４では、評価部２１ｂは、Ｓ７３で求めた理想的な走行ルートと、運転者が実際に実施した危険回避行動における走行ルートとの差（以下、ルート差）が許容範囲内にあるか否かを判定する。ルート差が許容範囲内にない場合にはＳ７８に進み、危険回避能力が低いと評価する。一方、ルート差が許容範囲内にある場合にはＳ７５に進む。ルート差についての許容範囲は、ビッグデータから採掘された過去の事例から学習した結果に基づいて、安全に危険回避行動を行うことができる範囲に設定されうる。
　Ｓ７５では、評価部２１ｂは、車載カメラ１１ｅの画像やＧＰＳセンサ１１ａの検出結果などを解析し、特定エリア１での危険体に対する回避行動として理想的な前方車両との車間距離を求める。理想的な車間距離は、例えば、ビッグデータから採掘された特定エリア１における過去の事例から学習した結果に基づいて導き出される。Ｓ７６では、評価部２１ｂは、Ｓ７５で求めた理想的な車間距離と、運転者が実際に実施した危険回避行動における車間距離との差（以下、車間距離の差）が許容範囲内にあるか否かを判定する。車間距離の差が許容範囲内にない場合にはＳ７８に進み、危険回避能力が低いと評価する。一方、車間距離の差が許容範囲にある場合にはＳ７７に進み、危険回避能力が高いと評価する。車間距離の差についての許容範囲は、ビッグデータから採掘された過去の事例から学習した結果に基づいて、安全に危険回避行動を行うことができる範囲に設定されうる。
　ここで、上記の例では、危険回避能力を「高い」および「低い」の２つのレベルでランク分けしたが、それに限られるものではなく、３つ以上のレベルでランク分けしてもよい。例えば、Ｓ７２、Ｓ７４およびＳ７５の３つの判定工程のうちの全てが許容範囲内であった場合にはＡランク、２つが許容範囲内であった場合にはＢランク、１つが許容範囲内であった場合にはＣランク、全てが許容範囲内になかった場合にはＤランクとしてもよい。また、上記の例では、減速量、走行ルートおよび車間距離を評価項目としたが、それら３つの評価項目のうちの少なくとも１つで危険回避能力を評価してもよいし、それら３つの評価項目以外の評価項目を加えてもよい。
　［安全運転意識の評価方法］
　まず、安全運転意識の評価方法の具体例について説明する。図１１は、安全運転意識を評価するための１つの方法を示すフローチャートである。図１１に示すフローチャートの各工程は、サーバ２０の評価部２１ｂによって行われうる。
　Ｓ８１では、評価部２１ｂは、通信部２３により車両１０から取得されたタイヤの情報や、車両１０が特定エリア１を走行したときの天気情報、路面情報などに基づいて、特定エリア１の走行時に装着していたタイヤが適切であったか否かを判定する。例えば、雪の日にノーマルタイヤを装着していたり、晴れの日にスタッドレスタイヤを装着していたりする場合には、天気に応じた適切な種類のタイヤを装着していなかったと判定することができる。また、装着しているタイヤの溝が規定量（タイヤを交換すべき量）より少なかったり、装着しているタイヤでの走行距離が規定距離（タイヤを交換すべき距離）を越えていたりする場合には、タイヤを交換すべきであり、この場合にも適切なタイヤを装着していなかったと判断することができる。適切なタイヤを装着していなかった場合にはＳ８７に進み、安全運転意識が低いと評価する。一方、適切なタイヤを装着していた場合にはＳ８２に進む。なお、図４には、Ｓ８１での判定結果の一例を示している。
　Ｓ８２では、評価部２１ｂは、車載カメラ１１ｅの画像やＧＰＳセンサ１１ａの検出結果などを解析し、特定エリア１での車両１０の道路上の走行位置が適切であったか否かを判定する。例えば、車両１０が二輪車の場合、道路の路肩側を路肩に沿って走行することが安全の点で好ましい。したがって、図１２Ａの走行ルート１５ａで示すように、特定エリア１において路肩に沿って走行していた場合には、適切な走行位置を走行していたと判定することができる。一方、図１２Ａの走行ルート１５ｂで示すように、カーブによって道路の路肩側から道路の中央側に走行位置が膨らんだ場合や、図１２Ｂの走行ルート１５ｃで示すように、道路の中央側を常時走行していた場合、図１２Ｂの走行ルート１５ｄで示すように、道路の中央側から道路の路肩側に走行位置が変化した場合などでは、適切な走行位置を走行していなかったと判定することができる。また、図１２Ｃに示すように、複数の車両１０（二輪車）が並走している場合においても、適切な走行位置を走行していなかったと判定することができる。適切な走行位置を走行していなかった場合にはＳ８７に進み、安全運転意識が低いと評価する。一方、適切な走行位置を走行していた場合にはＳ８３に進む。
　Ｓ８２で行われる走行位置の適否の判定は、例えば、路肩とセンターラインとの間（好ましくは中間）に設定された線１７に対して路肩側およびセンターライン側のどちらに車両が位置しているかに基づいて行われうる。二輪車（鞍乗型車両）の場合には、タイヤ（前後共に）が線１７より路肩側およびセンターライン側のどちらにあるのかによって走行位置の適否が判断されうる。また、四輪車の場合には、左右のタイヤと路肩またはセンターラインとの距離を比較することによって走行位置の適否が判断されうる。車線が複数ある場合においても同様であり、路肩やセンターラインの代わりに、例えば「車線境界線」や「区画線」が用いられうる。
　Ｓ８３では、評価部２１ｂは、車載カメラ１１ｅの画像やＧＰＳセンサ１１ａの検出結果などを解析し、特定エリア１での前方車両との車間距離が適切であったか否かを判定する。例えば、図１３における二輪車１０ａでは、前方車両１６との車間距離が停止距離より小さいため、前方車両１６が急停止した場合には前方車両１６に衝突する可能性が高い。したがって、二輪車１０ａの場合には、適切な車間距離でなかったと判定することができる。一方、二輪車１０ｂでは、前方車両１６との車間距離が停止距離以上であるため、前方車両が急停止した場合であっても安全に停止することができる。したがって、二輪車１０ｂの場合には、適切な車間距離であったと判定することができる。適切な車間距離でなかった場合にはＳ８７に進み、安全運転意識が低いと評価する。一方、適切な車間距離であった場合にはＳ８４に進む。
　Ｓ８４では、評価部２１ｂは、ＧＰＳセンサ１１ａ、速度センサ１１ｂ、加速度センサ１１などの検出結果に基づいて、特定エリア１を走行中の速度（特に、特定エリア１への進入時の速度）が適切であったか否かを判定する。例えば、特定エリア１を走行する際の理想速度を求め、速度センサ１１ｂ等で得られた実際の車両１０の速度と理想速度との差が許容範囲内にある場合には、適切な速度であったと判定することができる。適切な速度でなかった場合にはＳ８７に進み、安全運転意識が低いと評価する。一方、適切な速度であった場合にはＳ８５に進む。ここで、理想速度とは、事故にあう確率が閾値（例えば１％）以下となる速度のことであり、例えば、特定エリア１における過去の事例から学習した結果に基づいて導き出される。また、特定エリア１の天気に応じて路面の滑り易さが変わるため、天気に応じた理想速度を設定するとよい。
　Ｓ８５では、評価部２１ｂは、傾きセンサ１１ｄの検出結果などを解析し、特定エリア１での車両１０（二輪車）のバンク角が適切であったか否かを判定する。例えば、特定エリア１を走行する際の理想バンク角を求め、傾きセンサ１１ｄで得られた実際の車両１０のバンク角と理想バンク角との差が許容範囲内にある場合には、適切なバンク角であったと判定することができる。適切なバンク角でなかった場合にはＳ８７に進み、安全運転意識が低いと評価する。一方、適切なバンク角であった場合にはＳ８６に進み、安全意識が高いと評価する。ここで、理想バンク角とは、転倒する確率が低いバンク角のことであり、例えば、特定エリア１における過去の事例から学習した結果に基づいて導き出される。また、特定エリア１の天気に応じて路面の滑り易さが変わるため、天気に応じて理想バンク角を設定するとよい。
　上記の例では、安全運転意識を「高い」および「低い」の２つのレベルでランク分けしたが、それに限られるものではなく、例えば、Ｓ８１～Ｓ８４の４つの判定工程のうちの全てが適切であった場合にはＡランク、３つが適切であった場合にはＢランク、２つが適切であった場合にはＣランクなど、３つ以上のレベルでランク分けしてもよい。また、上記の例では、タイヤの情報、走行位置、車間距離、速度、バンク角を評価項目としたが、それら５つの評価項目のうちの少なくとも１つで安全運転意識を評価してもよいし、それら５つの評価項目以外の評価項目を加えてもよい。
　このように評価部２１ｂにより得られた評価結果は、運転者に通知されるとよい。評価結果の通知は、例えば、車両１０に設けられた表示部（ディスプレイ）に評価結果を表示することによって行われてもよいし、事前に登録された運転者の端末（コンピュータ等）に評価結果を表示することによって行われてもよい。これにより、運転者は、危険個所として特定された特定エリアにおいてどのような運転をしていたのかを知ることができる。つまり、運転技術のコーチングを運転者に対して行うことができる。また、例えば運転者が高齢者である場合、当該運転者に評価結果を所定の期間毎に（毎年、毎月など）通知することで、運転技術が下がっていることを当該運転者に知らせることができる。さらに、運転者が従業者である企業や運転者の家族に評価結果を通知することにより、当該企業や家族は、評価結果に応じて車両１０の出力制限を行うこともできる。ここで、評価結果は、運転者の運転に関する信用度（信頼度）を表すものとして使用されてもよい。例えば、評価結果は、保険料の利率や、レンタル車両の料金を決定する際に用いられてもよい。
　次に、図５Ａ～図５ＣのＳ３５における特定エリア１の危険度の評価について説明する。図１４は、特定エリア１の危険度を評価するための１つの方法を示すフローチャートである。図１４に示すフローチャートの各工程は、サーバ２０の評価部２１ｂによって行われうる。特定エリア１の危険度とは、当該特定エリア１がどのくらい危険なのかを示す指標である。
　Ｓ９１では、評価部２１ｂは、特定エリア１における複数の運転者についての運転危険度の評価結果の平均値を算出する。Ｓ９２では、評価部２１ｂは、Ｓ９１で算出した平均値が、他の特定エリアと比較して高いか否かを判断する。なお、運転危険度が高いほど危険な運転をしているとする。他の特定エリアより運転危険度の平均値が高い場合にはＳ９５に進み、特定エリア１の危険度が高いと評価する。一方、他の特定エリアより運転危険度の平均値が低い場合にはＳ９３に進む。
　Ｓ９３では、評価部２１ｂは、特定エリア１における事故の発生率を算出する。このとき、評価部２１ｂは、事故の規模に応じて重み付けを行い事故の発生率を算出してもよい。Ｓ９４では、評価部２１ｂは、特定エリア１における事故の発生率が他の特定エリアより高いか否かを判断する。他の特定エリアより事故の発生率が高い場合にはＳ９５に進み、特定エリア１の危険度が高いと評価する。一方、他の特定エリアより事故の発生率が低い場合にはＳ９６に進み、特定エリア１の危険度が低いと評価する。
　このように特定エリア１の危険度を評価することにより、危険度が高いと評価された特定エリア１においては、例えば信号の設置や警察官の配置などの措置を行政府に対して要求することができる。ここで、上記の例では、特定エリア１の危険度を「高い」および「低い」の２つのレベルでランク分けしたが、それに限られるものではなく、３つ以上のレベルでランク分けしてもよい。
　＜実施形態のまとめ＞
　１．上記実施形態の車載装置は、
　サーバ（例えば２０）と通信可能に接続された車載装置であって、
　予め特定された特定エリア（例えば１）に対する車両（例えば１０）の進入と退出とを判定する判定手段（例えば１４ａ）と、
　前記特定エリアに前記車両が進入したと前記判定手段が判定してから、前記特定エリアから前記車両が退出したと前記判定手段が判定するまでの特定期間にセンサで検出された情報のみを前記サーバに送信する通信手段（例えば１３）と、を含む。
　この実施形態によれば、特定エリアに車両が進入したと判定してから、特定エリアから車両が退出したと判定されるまでの期間にセンサで検出された情報のみを送信することで、データ通信量を低減することができる。
　２．上記実施形態では、
　前記通信手段は、前記特定期間において前記情報をリアルタイムに前記サーバに送信する。
　この実施形態によれば、車両に記憶させる情報を低減することができる。
　３．上記実施形態では、
　前記通信手段は、前記特定エリアから前記車両が退出したと前記判定手段が判定した後に前記情報を前記サーバに送信する。
　この実施形態によれば、車両を駐車しているときなどの任意のタイミングで、車両から情報をサーバに送信することができる。
　４．上記実施形態では、
　前記通信手段は、前記車両のイグニッションがオフされた後の所定時間内に前記情報を前記サーバに送信する。
　この実施形態によれば、車両のイグニッションをオフした後で、車両から情報をサーバに送信することができる。
　５．上記実施形態では、
　前記通信手段は、前記特定期間に前記センサで検出された前記情報のみを前記サーバに送信する。
　この実施形態のよれば、車両からサーバへのデータ通信量を低減することができる。
　６．上記実施形態では、
　前記車両は、前記センサとして、前記車両の走行状態を検出するセンサ（例えば１１）を備える。
　この実施形態によれば、危険個所としての特定エリアでの走行状態に基づいて、運転者への運転技術のコーチングを行ったり、運転者の信用度を決定したりすることができる。
　７．上記実施形態では、
　前記走行状態を検出するセンサは、道路上における前記車両の位置を検出する位置センサ（例えば１１ａ）を含む。
　この実施形態によれば、特定エリアにおける車両の走行位置を検出することができる。
　８．上記実施形態では、
　前記走行状態を検出するセンサは、前記車両のバンク角を検出するセンサ（例えば１１ｄ）を含む。
　この実施形態によれば、特定エリアにおける車両のバンク角を検出することができる。
　９．上記実施形態では、
　前記走行状態を検出するセンサは、前記車両の速度を検出する速度センサ（例えば１１ｂ）、および前記車両の加速度を検出する加速度センサ（例えば１１ｃ）のうち少なくとも一方を含む。
　この実施形態によれば、特定エリアにおける車両の速度・加速度、特に、特定エリアへの進入時の車両の速度を検出することができる。
　１０．上記実施形態では、
　前記車両は、前記センサとして、前記車両の前方、後方、側方の少なくとも１つを撮影するカメラ（例えば１１ｅ）を備え、
　前記通信手段は、前記カメラで撮影された画像を前記情報として前記サーバに送信する。
　この実施形態によれば、特定エリアにおける車両の外界状況を検出することができる。
　１１．上記実施形態では、
　前記車両は、前記センサとして、前記車両の運転者の生体状態を検出するセンサ（例えば１２）を備える。
　この実施形態によれば、危険個所としての特定エリアでの運転者の生体状態に基づいて、運転者への運転技術のコーチングを行ったり、運転者の信用度を決定したりすることができる。
　１２．上記実施形態では、
　前記生体状態を検出するセンサは、前記運転者の視線を検出する視線センサ（例えば１２ａ）、前記運転者の心拍数を検出する心拍数センサ（例えば１２ｂ）、前記運転者の発汗量を検出する発汗センサ（例えば１２ｃ）のうち少なくとも１つを含む。
　この実施形態によれば、特定エリアにおける運転者の生体状態を検出することができる。
　１３．上記実施形態では、
　前記通信手段は、前記情報とともに、前記車両に関する情報、タイヤの情報、前記特定エリアを走行時の天気情報、および前記特定エリアの路面情報のうち少なくとも１つを前記サーバに送信する。
　この実施形態によれば、車両に関する情報により、特定エリアに進入した車両または運転者を特定することができるとともに、タイヤの情報および天気情報に応じた運転危険度の評価を行うことができる。
　１４．上記実施形態では、
　前記車両は、前記センサとして、前記特定エリアに対する前記車両の位置を検出する位置センサ（例えば１１ａ）を備え、
　前記判定手段は、前記検出手段の検出結果に基づいて、前記特定エリアに対する前記車両の進入と退出とを判定する。
　この実施形態によれば、特定エリアに対する進入と退出とを車両ごとに判定することができる。
　１５．上記実施形態では、
　前記サーバは、前記特定エリアに対する前記車両の進入と退出とを検出したタイミングで検出信号を前記車両に送信し（例えば２１ａ）、
　前記通信手段は、前記サーバから前記検出信号を受信し、
　前記判定手段は、前記通信手段で受信した前記検出信号に基づいて、前記特定エリアに対する前記車両の進入と退出とを判定する。
　この実施形態によれば、特定エリアがトンネル内であるなど、ＧＰＳセンサが使用できない場合においても、特定エリアに対する進入と退出とを判定することができる。
　１６．上記実施形態では、
　前記特定エリアに対する前記車両の進入と退出とを検出したタイミングで検出信号を前記車両に送信する検出装置（例えば３ａ、３ｂ）が道路上に設けられ、
　前記通信手段は、前記検出装置から前記検出信号を受信し、
　前記判定手段は、前記通信手段で受信した前記検出信号に基づいて、特定エリアに対する車両の進入と退出とを判定する。
　この実施形態によれば、特定エリアがトンネル内であるなど、ＧＰＳセンサが使用できない場合においても、特定エリアに対する進入と退出とを判定することができる。
　１７．上記実施形態では、
　前記車両は鞍乗型車両である。
　この実施形態によれば、バンク角など鞍乗型車両特有の情報が送信されうる。
　１８．上記実施形態の情報管理システムは、
　サーバ（例えば２０）と、該サーバと通信可能に接続された車載装置とを含む情報管理システム（例えば１００）であって、
　前記車載装置は、
　予め特定された特定エリア（例えば１）に対する車両（例えば１０）の進入と退出とを判定する判定手段（例えば１４ａ）と、
　前記特定エリアに前記車両が進入したと前記判定手段が判定してから、前記特定エリアから前記車両が退出したと前記判定手段が判定するまでの特定期間にセンサで検出された情報を前記サーバに送信する通信手段（例えば１３）と、を含む。
　この実施形態によれば、特定エリアに車両が進入したと判定してから、特定エリアから車両が退出したと判定されるまでの期間にセンサで検出された情報を送信することで、データ通信量を低減することができる。
　１９．上記実施形態の情報管理サーバは、
　車載装置と通信可能に接続された情報管理サーバ（例えば２０）であって、
　予め特定された特定エリア（例えば１）の走行中に車両（例えば１０）のセンサで検出された情報を前記車載装置から受信する通信手段（例えば２３）と、
　前記通信手段により受信した情報を車両または運転者ごとに記憶する記憶手段（例えば２２）と、含む。
　この実施形態によれば、特定エリアを走行中に車両で得られた情報を受信することで、記憶するデータサイズを低減することができる。
　２０．上記実施形態では、
　前記通信手段は、前記特定エリアの走行中に車両のセンサで検出された情報のみを前記車載装置から受信する。
　この実施形態によれば、記憶するデータサイズを低減することができる。
　２１．上記実施形態では、
　前記記憶手段に記憶された情報に基づいて、車両または運転者ごとに運転危険度を評価する評価手段（例えば２１ｂ）を更に備える。
　この実施形態によれば、車両または運転者ごとに、運転技術のコーチングを行ったり、信用度を決定したりすることができる。
　２２．上記実施形態では、
　前記記憶手段は、前記車両が前記特定エリアを走行したときの天気情報および路面情報の少なくとも一方を記憶し、
　前記評価手段は、前記天気情報および前記路面情報の少なくとも一方にも基づいて運転危険度を評価する。
　この実施形態によれば、特定エリアを車両が走行したときの天気情報や路面情報に応じて運転危険度を評価することができる。
　２３．上記実施形態では、
　前記特定エリアとは、事故が起きる可能性の高い危険個所として特定されたエリアである。
　この実施形態によれば、危険個所での運転者の運転危険度を評価することができる。
　２４．上記実施形態では、
　前記評価手段は、運転危険度の評価結果に基づいて、前記特定エリア自体の危険度を評価する。
　この実施形態によれば、特定エリアがどのくらい危険なのかを評価し、その措置を行政府に対して要求することができる。
　２５．上記実施形態の方法は、
　予め特定された特定エリアに対する車両の進入と退出とを判定する判定工程と、
　前記特定エリアに前記車両が進入したと判定してから、前記特定エリアから前記車両が退出したと判定するまでの特定期間にセンサで検出された情報をサーバに送信する送信工程と、を含む。
　この実施形態によれば、特定エリアに車両が進入したと判定してから、特定エリアから車両が退出したと判定されるまでの特定期間にセンサで検出された情報を送信することで、データ通信量を低減することができる。
　本発明は上記実施の形態に制限されるものではなく、本発明の精神及び範囲から離脱することなく、様々な変更及び変形が可能である。従って、本発明の範囲を公にするために、以下の請求項を添付する。
１０：車両、１１：走行検出部、１２：生体検出部、１３：通信部、１４：処理部、２０：サーバ、２１：処理部、２２：記憶部、２３：通信部

Claims (25)

  1. 　サーバと通信可能に接続された車載装置であって、
    　予め特定された特定エリアに対する車両の進入と退出とを判定する判定手段と、
    　前記特定エリアに前記車両が進入したと前記判定手段が判定してから、前記特定エリアから前記車両が退出したと前記判定手段が判定するまでの特定期間にセンサで検出された情報を前記サーバに送信する通信手段と、
    　を備えることを特徴とする車載装置。
  2. 　前記通信手段は、前記特定期間において前記情報をリアルタイムに前記サーバに送信する、ことを特徴とする請求項１に記載の車載装置。
  3. 　前記通信手段は、前記特定エリアから前記車両が退出したと前記判定手段が判定した後に前記情報を前記サーバに送信する、ことを特徴とする請求項１に記載の車載装置。
  4. 　前記通信手段は、前記車両のイグニッションがオフされた後の所定時間内に前記情報を前記サーバに送信する、ことを特徴とする請求項３に記載の車載装置。
  5. 　前記通信手段は、前記特定期間に前記センサで検出された前記情報のみを前記サーバに送信する、ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の車載装置。
  6. 　前記車両は、前記センサとして、前記車両の走行状態を検出するセンサを備える、ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の車載装置。
  7. 　前記走行状態を検出するセンサは、道路上における前記車両の位置を検出する位置センサを含む、ことを特徴とする請求項６に記載の車載装置。
  8. 　前記走行状態を検出するセンサは、前記車両のバンク角を検出するセンサを含む、ことを特徴とする請求項６又は７に記載の車載装置。
  9. 　前記走行状態を検出するセンサは、前記車両の速度を検出する速度センサ、および前記車両の加速度を検出する加速度センサのうち少なくとも一方を含む、ことを特徴とする請求項６乃至８のいずれか１項に記載の車載装置。
  10. 　前記車両は、前記センサとして、前記車両の前方、後方、側方の少なくとも１つを撮影するカメラを備え、
    　前記通信手段は、前記カメラで撮影された画像を前記情報として前記サーバに送信する、ことを特徴とする請求項１乃至９のうちいずれか１項に記載の車載装置。
  11. 　前記車両は、前記センサとして、前記車両の運転者の生体状態を検出するセンサを備える、ことを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の車載装置。
  12. 　前記生体状態を検出するセンサは、前記運転者の視線を検出する視線センサ、前記運転者の心拍数を検出する心拍数センサ、前記運転者の発汗量を検出する発汗センサのうち少なくとも１つを含む、ことを特徴とする請求項１１に記載の車載装置。
  13. 　前記通信手段は、前記情報とともに、前記車両に関する情報、タイヤの情報、前記特定エリアを走行時の天気情報、および前記特定エリアの路面情報のうち少なくとも１つを前記サーバに送信する、ことを特徴とする請求項１乃至１２のうちいずれか１項に記載の車載装置。
  14. 　前記車両は、前記センサとして、前記特定エリアに対する前記車両の位置を検出する位置センサを備え、
    　前記判定手段は、前記位置センサの検出結果に基づいて、前記特定エリアに対する前記車両の進入と退出とを判定する、ことを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の車載装置。
  15. 　前記サーバは、前記特定エリアに対する前記車両の進入と退出とを検出したタイミングで検出信号を前記車両に送信し、
    　前記通信手段は、前記サーバから前記検出信号を受信し、
    　前記判定手段は、前記通信手段で受信した前記検出信号に基づいて、前記特定エリアに対する前記車両の進入と退出とを判定する、ことを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の車載装置。
  16. 　前記特定エリアに対する前記車両の進入と退出とを検出したタイミングで検出信号を前記車両に送信する検出装置が道路上に設けられ、
    　前記通信手段は、前記検出装置から前記検出信号を受信し、
    　前記判定手段は、前記通信手段で受信した前記検出信号に基づいて、特定エリアに対する車両の進入と退出とを判定する、ことを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の車載装置。
  17. 　前記車両は鞍乗型車両である、ことを特徴とする請求項１乃至１６のうちいずれか１項に記載の車載装置。
  18. 　サーバと、該サーバと通信可能に接続された車載装置とを含む情報管理システムであって、
    　前記車載装置は、
    　予め特定された特定エリアに対する車両の進入と退出とを判定する判定手段と、
    　前記特定エリアに前記車両が進入したと前記判定手段が判定してから、前記特定エリアから前記車両が退出したと前記判定手段が判定するまでの特定期間にセンサで検出された情報を前記サーバに送信する通信手段と、
    　を備えることを特徴とする情報管理システム。
  19. 　車載装置と通信可能に接続された情報管理サーバであって、
    　予め特定された特定エリアの走行中に車両のセンサで検出された情報を前記車載装置から受信する通信手段と、
    　前記通信手段により受信した前記情報を車両または運転者ごとに記憶する記憶手段と、
    　を備えることを特徴とする情報管理サーバ。
  20. 　前記通信手段は、前記特定エリアの走行中に車両のセンサで検出された情報のみを前記車載装置から受信する、ことを特徴とする請求項１９に記載の情報管理サーバ。
  21. 　前記記憶手段に記憶された前記情報に基づいて、車両または運転者ごとに運転危険度を評価する評価手段を更に備える、ことを特徴とする請求項１９又は２０に記載の情報管理サーバ。
  22. 　前記記憶手段は、前記車両が前記特定エリアを走行したときの天気情報および路面情報の少なくとも一方を記憶し、
    　前記評価手段は、前記天気情報および前記路面情報の少なくとも一方にも基づいて運転危険度を評価する、ことを特徴とする請求項２１に記載の情報管理サーバ。
  23. 　前記特定エリアとは、事故が起きる可能性の高い危険個所として特定されたエリアである、ことを特徴とする請求項２１又は２２に記載の情報管理サーバ。
  24. 　前記評価手段は、運転危険度の評価結果に基づいて、前記特定エリア自体の危険度を評価する、ことを特徴とする請求項２３に記載の情報管理サーバ。
  25. 　予め特定された特定エリアに対する車両の進入と退出とを判定する判定工程と、
    　前記特定エリアに前記車両が進入したと判定してから、前記特定エリアから前記車両が退出したと判定するまでの特定期間にセンサで検出された情報をサーバに送信する送信工程と、
    　を備えることを特徴とする方法。
PCT/JP2017/013751 2017-03-31 2017-03-31 車載装置、情報管理システム、情報管理サーバ、および方法 WO2018179392A1 (ja)

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