JP2013117809A - 安全運転支援情報配信システムおよび情報収集用車両 - Google Patents

Abstract

【課題】ヒヤリハットを生じた原因となる詳細な情報を迅速かつ網羅的に得る。
【解決手段】情報収集用車両Ｖ２が、事故やヒヤリハットの危険事象が発生したとき、周辺の移動体が保有する携帯情報端末からその位置や速度等の情報を入手する。携帯情報端末から入手された情報は、車両Ｖ２において、危険事象発生に関与した可能性の高い対象物（例えば右折直後の横断歩道を横断する歩行者等）を特定して、ヒヤリハット発生時の自車データと共に、情報配信センターＣＴに送信される。情報配信センターＣＴでは、車両Ｖ２から入手した上記データを用いて危険地点と危険事象の発生形態とを紐付けしてデータベース化し、これに基づいて車両Ｖに安全運転のための支援情報を配信する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、安全運転支援情報配信システムおよび情報収集用車両に関するものである。

安全運転の支援のために、道路における危険地点や危険対象物等について注意喚起用の支援情報を運転者に知らせることは好ましいものである。特許文献１には、道路の状況等の情報を的確かつ迅速に収集するため、一般の運転者から情報収集として、ＧＰＳ付きの携帯情報端末やカーナビゲーション装置を利用するものが開示されている。また、特許文献２には、携帯情報端末のＧＰＳ情報から、歩行者の位置を特定して、歩行者との接触事故にならないように運転者に警告するものが開示されている。

ところで、車両の走行中に、ある地点でヒヤリとしたりハッとしたりする状況が多発することがある（以下の説明で、ヒヤリとしたりハッとしたりすることを「ヒヤリハット」と称する）。最近では、ヒヤリハットに関する情報を実地検分によって収集するために、センサやカメラ等を搭載したプローブカーと呼ばれるヒヤリハット情報収集用の車両を多数走行させることが行われている。

特開２００５−１５７４１０号公報 特開２００９−１１６７４１号公報

事故を含むヒヤリハットが生じた原因を知ることは、注意喚起するための支援情報をより精度よく生成する上で極めて有効である。そして、ヒヤリハットを生じた原因として、ヒヤリハットの周囲にある歩行者や二輪車等の移動体の動きが大きく関与している場合が多々ある。この一方、センサやカメラ等を用いたプローブカーが収集するヒヤリハットに関するデータは大まかなものとならざるを得ず、詳細なデータを収集するには限界があり、ヒヤリハットを生じさせた原因となる情報を迅速かつ網羅的に収集することには事実上限界がある。

本発明は以上のような事情を勘案してなされたもので、その第１の目的は、ヒヤリハットを生じた原因となる詳細な情報を迅速かつ網羅的に得られるようにした安全運転支援情報配信システムを提供することにある。また、本発明の第２の目的は、上記安全運転支援情報配信システムに用いて好適な情報収集用車両を提供することにある。

前記第１の目的を達成するため、本発明にあっては、基本的に、ヒヤリハットのような危険事象を生じた際には、その地点の周囲にある移動体が保有する携帯情報端末から移動体の動作状況に関する詳細な情報を得るようにして、ヒヤリハットを生じさせた詳細な原因を迅速かつ網羅的に収集できるようにしてある。具体的には、次のような解決手法を採択してある。すなわち、請求項１に記載のように、
危険事象が発生したことを検出する危険事象検出手段と、
前記危険事象検出手段によって危険事象が検出されたとき、危険事象発生地点の周囲に存在する移動体が有する携帯情報端末に対して、危険事象発生前後での該移動体の動きに関する動作情報の提供を指令する情報提供指令手段と、
前記携帯情報端末から提供された動作情報を入手する情報取得手段と、
前記情報取得手段により取得された動作情報に基づいて、危険事象の発生に関与した可能性のある情報を特定する情報特定手段と、
前記情報特定手段により特定された情報を類型化してデータベースとして登録する登録手段と、
前記登録手段に登録された情報に基づいて、支援を受ける車両に対して注意喚起のための支援情報を配信する情報配信手段と、
を備えているようにしてある。上記解決手法によれば、危険事象が生じたときに、その周囲に存在する移動体の詳細な動作状況を、この移動体が保有する携帯情報端末から迅速かつ網羅的に得ることになる。これにより、危険事象の発生の原因となる情報をより精度よく特定して、注意喚起のための支援情報をより精度のよいものにすることができる。

上記解決手法を前提とした好ましい態様は、特許請求の範囲における請求項２以下に記載のとおりである。すなわち、
前記情報特定手段は、危険事象発生前後での前記移動体の動きを解析して、危険事象に関与した移動体を特定する、ようにしてある（請求項２対応）。この場合、歩行者や二輪車等の移動体が危険事象発生の原因となることが多いが、この危険事象の原因となった移動体を特定して、その後の支援情報に役立てることができる。

前記情報特定手段は、危険事象発生前後での前記移動体の加速度の変化が緩やかなものに関しては危険事象の対象として特定しない、ようにしてある（請求項３対応）。この場合、危険事象の発生に関与しない移動体を排除して、危険事象の発生に関与した移動体を特定するための負担軽減等の上で好ましいものとなる。

前記情報取得手段が、前記移動体の動作情報を時系列データとして取得し、
前記情報特定手段は、前記時系列データを解析して、危険事象発生と同タイミングで挙動が変化した移動体を危険事象の発生に関与した可能性のある移動体として特定する、
ようにしてある（請求項４対応）。この場合、危険事象の発生に関与した移動体の特定を時系列データを利用して精度よく特定する上で好ましいものとなる。

前記登録手段は、移動体に関する速度および移動方向に関する情報と合わせて、危険事象発生地点に関する情報を登録する、ようにしてある（請求項５対応）。この場合、危険事象発生地点と危険事象の発生に関与する可能性のある移動体の速度および移動方向とをデータベースとして登録して、より効果的な支援情報を配信することができる。

危険事象発生時の位置が、周囲に歩行者の存在しないエリアであるときは、前記情報提供指令手段による情報提供の指令を行わないようにされている、ようにしてある（請求項６対応）。この場合、車両側では危険事象の原因として特定しにくい一方、危険事象の発生原因となる可能性の高い歩行者の存在が無視できる状況のときは、むやみに情報提供指令を行わないようにして、制御系の負担軽減の上で好ましいものとなる。

情報収集用車両に、前記危険事象検出手段と前記情報提供指令手段と前記情報取得手段と前記情報特定手段とが設けられ、
情報配信センターに、前記登録手段と情報配信手段とが設けられている、
ようにしてある（請求項７対応）。この場合、車両側と情報配信する側との制御負担を適切に分担させて、一方の負担が過度に大きくなってしまう事態を防止する上で好ましいものとなる。

前記第２の目的を達成するため、本発明における情報収集用車両にあっては次のような解決手法を採択してある。すなわち、特許請求の範囲における請求項８に記載のように
危険事象が発生したことを検出する危険事象検出手段と、
前記危険事象検出手段によって危険事象が検出されたとき、危険事象発生地点の周囲に存在する移動体が有する携帯情報端末に対して、危険事象発生前後での該移動体の動きに関する動作情報の提供を指令する情報提供指令手段と、
前記携帯情報端末から提供された動作情報を入手する情報取得手段と、
前記情報取得手段により取得された動作情報に基づいて、危険事象の発生に関与した可能性のある情報を特定する情報特定手段と、
前記情報特定手段により特定された情報を情報配信センターに送信する送信手段と、
を備えているようにしてある。上記解決手法によれば、請求項７の解決手法で用いて好適な車両が提供される。

本発明によれば、危険事象が発生した際に、その周囲に存在する危険事象発生の原因となる詳細な情報を迅速かつ網羅的に得て、注意喚起のための支援情報をより精度よいものにする等の上で好ましいものとなる。

本発明の一実施形態を示す全体系統図。 情報収集用車両での制御例を示すフローチャート。 ヒヤリハットデータベースを生成する制御例を示すフローチャート。 道路環境データベースを生成する制御例を示すフローチャート。 危険地点・発生形態別データベースを生成する制御例を示すフローチャート。 危険地点・発生形態別データベースの一例を示す図。 ドライバデータベースを生成する制御例を示すフローチャート。 ドライバデータベースの一例を示す図。 ドライバデータベースの別の例を示す図。 支援要否の判断を行う制御例を示すフローチャート。 複数の携帯情報端末から得られた時系列データの一例を示す図。 危険事象の発生に関与する可能性の高い移動体を特定するための制御例を示すフローチャート。 図１２に示す学習モデルを生成するための制御例を示すフローチャート。 図１５に示す危険地点・ドライバ運転モデルでの制御例を示すフローチャート。

まず、図１を参照しつつ、全体の概要について説明する。ＣＴは、安全のための運転支援情報を、運転支援を受ける車両Ｖに対して配信する情報配信センターである。この情報配信センターＣＴには、実地検分によって情報収集を行う多数のプローブカーＶ１，Ｖ２により得られた各種情報が入力される。プローブカーＶ１は、主として道路環境データを得るものであり、道路環境を最新のものに更新するために用いられる。また、プローブカーＶ１は、車両動態データを併せて収集するものとなっており、例えば、車両の発進・停止時や、一定の時間、あるいは一定の走行距離等で、車両の位置や状態（動態）を収集するもので、簡易データの収集でよいため台数が極めて多いものである。プローブカーＶ１は、当支持孔された無線通信手段を介して、収集した情報を情報配信センターＣＴへ送信する。

前記プローブカーＶ２は、高機能のデータ収集用となるもので、上記道路環境や動態データの他に、ヒヤリハットが発生した前後の詳細な車両挙動、運転者の操作、動画像等を収集するものとなっている。このプローブカーＶ２で得られたデータは、実際に事故やヒヤリハットが生じた危険地点を特定するもので、危険発生形態やその場所の道路環境等の情報も合わせて入手されることになる。プローブカーＶ２は、高機能のため、プローブカーＶ１に比して、走行台数は少ないものとなる。また、プローブカーＶ２は、ヒヤリハットが発生した時点で、例えば半径３０ｍ前後程度に存在する車両、二輪車、歩行者等の移動体が保有する携帯情報端末から、後述する詳細なデータを収集する。このため、プローブカーＶ２は、無線通信手段を有して、周囲の携帯情報端末に対して、情報提供するように指令する機能と、携帯情報端末から送信されてくる情報を受信する機能と、受信したデータを後述のようにデータ化して情報配信センターＣＴへ送信する機能とを有する。具体的には、プローブカーＶ２は、収集したデータからヒヤリハットに関与した可能性の高い対象物を特定した対象物データ１１とヒヤリハットを生じたときの自車のデータ１２とを紐付けして(対応させて）、情報配信センターＣＴへ送信する。

支援情報を受ける車両Ｖは、運転者の特性を記憶したドライバデータベース２１を生成して記憶している。また、常時自車の状況を自車データ２２として生成して、情報配信センターＣＴへ送信する。車両Ｖは、さらに、支援要否判断システム２３を生成して記憶している。情報配信センターＣＴから、危険地点と危険発生形態に関する情報が送信されてきたとき、支援要否判断システム２３が、ドライバデータベース２１と照合して、車両Ｖの運転者の特性からして支援が必要であると判断したときに、情報配信センターＣＴからの支援情報を運転者に報知する(例えばナビゲーション装置を利用した画面表示and/or音声報知）。

情報配信センターＣＴの機能について概略を説明すると、次のとおりである。まず、プローブカーＶ２で得られる情報(対象物データ１１と自車データ１２）に基づいて、ヒヤリハットデータベース１を生成して記憶(登録）する。また、プローブカーＶ１、Ｖ２から送信されたデータに基づいて、道路環境データベース２を記憶(登録）、更新している。さらに、ヒヤリハットを生じた危険地点とその発生形態とを対応づけた危険地点・発生形態別データベース３を生成して記憶(登録）している。車両Ｖが、危険地点・発生形態別データベース３に登録されている危険地点に近づき、かつ車両Ｖの運転状況（ハンドル操作状況、速度、加減速度、進行方向等）が危険地点・発生形態データベース３に登録されている危険発生形態と同一あるいは類似(近似）しているときに、車両Ｖに対して、危険地点に近づいていることと危険発生形態に関する情報を車両Ｖに送信する。

次に、図２以下を参照しつつ、プローブカーＶ２、情報配信センターＣＴ、車両Ｖが行う制御の詳細について説明する。まず、図２を参照しつつ、プローブカーＶ２で行われる制御例について説明する。なお、以下の説明でＱはステップを示す。図２は、プローブカーＶ２において、事故を含むヒヤリハットが記録トリガにかかったときにスタートされるが、記録トリガとしては、例えば、急ハンドル操作、急ブレーキ、運転者の心拍数増大、衝撃感知等とされる。Ｑ１の後、ヒヤリハット発生前後(例えばヒヤリハットの前後１０秒間）における自車状況(操作状況、車両状況）の時系列データが生成、記憶される。

Ｑ３の後、Ｑ４において、プローブカーＶ２と周辺に存在する携帯情報端末とが通信可能であるか否かが判別される。このＱ４の判別は、周辺の携帯情報端末に対して、情報提供指令を送信して、携帯情報端末から返信があるか否かをみることにより判断される。このＱ４の判別でＹＥＳのときは、Ｑ５において、携帯情報端末から送信されてく情報を入手(受信）する。この後、Ｑ６において、入手した情報が、ヒヤリハット発生前後での時系列データとされる。この後、Ｑ７において、Ｑ６での時系列データが後述のようにして解析される。なお、携帯情報端末から送信される情報としては、例えば、
携帯情報端末の保有者のＩＤ（年齢、性別等）、速度、加減速度、位置等とされる。

Ｑ７の後、Ｑ８において、Ｑ７の解析の結果から、ヒヤリハットの発生が確認できるか否かが判別される。このＱ８の判別でＹＥＳのときは、ヒヤリハットの対象物が特定できるか否かが判別される。このＱ８の判別でＹＥＳのときは、Ｑ１０において、対象者のデータが作成される。このた後、Ｑ１１において、対象者データ１１(図１参照）に記憶された後、終了される。なお、作成された対象者データ１１は、無線通信によって情報配信センターに送信されるものである。

前記Ｑ８の判別でＮＯのときは、Ｑ１２において、ヒヤリハットの発生対象の絞り込みが行われる。この後、Ｑ１３において、発生形態が過去の発生形態と共通であるか否かが判別される。このＱ１３の判別でＮＯのときは、Ｑ１４において、新たな発生形態が特定される。この後、特定された発生形態がＱ１５において発生形態データＡとして登録された後、終了される。前記Ｑ９の判別でＮＯのとき、あるいはＱ１３の判別でＹＥＳのときは、そのまま終了される。なお、Ｑ１５で作成された発生形態データベースは、無線通信によって情報配信センターＣＴに送信される。

前記Ｑ４の判別でＮＯのときは、Ｑ１６において、ヒヤリハット発生前後での自車の時系列データが解析される。この後、Ｑ１７において、操作あるいは判断のミスが特定できるか否かが判別される。このＱ１７の判別でＹＥＳのときは、Ｑ１８において、運転者単独でのヒヤリハットの発生であるとされる。この後、Ｑ１９において、ヒヤリハットの発生形態が特定される。この後、特定されたヒヤリハットの発生形態が発生形態データベースＢに登録された後、終了される。前記Ｑ１７の判別でＮＯのときは、そのまま終了される。なお、Ｑ２０で作成された発生形態データベースは、無線通信によって情報配信センターＣＴへ送信される。

図３は、図１におけるヒヤリハットデータベース１の生成例を示すものである。すなわち、図２の発生形態データＡと対象者データのそれぞれから紐付けしたデータを登録するためのもので、この両方の登録の処理を簡略化のために一括して示してある。具体的には、Ｑ３１〜Ｑ３５の処理が対象者データＡについての紐付けしたデータの登録となり、Ｑ３６、Ｑ３６，、Ｑ３５の処理が発生形態データＡについての紐付けしたデータの登録となる。

以上のことを前提として、Ｑ３１において、対象者データ１１が読み込まれた後、Ｑ３２において、発生形態に分類される。この後、Ｑ３３において、対象物データと発生形態とが対応付けられる。Ｑ３３の後、Ｑ３４において、Ｑ３３で設定された対応付けデータに対して、自車データ(図１の１２対応）が紐付けられる。この後、Ｑ３５において、Ｑ３４で紐付けされたデータが登録される。一方、発生形態データベースＡについては、まず、Ｑ３６において、発生形態データＡが読み込まれる。この後、Ｑ３７において、Ｑ３６で読み込まれた発生形態データＡについて、対象物データと自車データとが紐付けされる。この後、Ｑ３５の登録が行われる。なお、図２の発生形態データベース（対象物なしの運転者単独によるヒヤリハットに関するデータベース）についても、同様の処理によって、データベース化される（ただし、運転者単独でのヒヤリハットなので、対象物の紐付けなし）。

なお、危険発生形態としては、例えば、自車両の状態（直進中、右折中、右折発進時、左折中など）、交錯対象物（４輪車、２輪車、自転車、歩行者など）、自車両と交錯対象物との位置関係（先行、対向、右から、左からなど）等とされる。

図４は、情報配信センターＣＴにおける道路環境データベースの生成、更新の一例と示すものである。すなわち、Ｑ４１において、地図データベースとサーバ上で公開されている交通情報とが読み込まれた後、Ｑ４２において、読み込まれた情報に基づいて基準となる道路環境データベースが作成される。

Ｑ４２の後、Ｑ４３において、プローブカーＶ１、Ｖ２から送信される走行開始からのデータが受信されて、Ｑ４４において各プローブカーＶ１，Ｖ２ごとの需要者データが作成される。この後、Ｑ４５において、ショートトリップ毎(例えば１００ｍ毎や、交差点を通過する毎等）に、データが分類される。そして、Ｑ４６において、分類されたデータを基に、道路環境が分析される。

Ｑ４６の後、Ｑ４７において、Ｑ４２での道路環境データベースと、Ｑ４６で分析された道路環境とが比較される。この後、Ｑ４８において、道路環境について、追加したり更新すべき情報が存在するか否かが判別される。このＱ４８の判別でＹＥＳのときは、Ｑ４９において、道路環境がデータベース２の記憶内容が更新される。Ｑ４８の判別でＮＯのときは、道路環境に変更ないときなので、そのまま終了される。このようにして、道路環境データベース２の記憶内容が、常に最新のものに更新される。

道路環境データベース２に登録される道路環境は、例えば次のようなものとされる。
（１）単路部について
ａ．道路構造
通行帯（車線数、歩道、測路帯、２輪車通行帯の、中央分離帯）についての大まかな構造、道路形状（勾配や曲率）、周辺構造物（建物、地形）など。

ｂ．信号情報
押しボタン信号の有無や信号サイクル、予告信号の有無や信号サイクルなど。

ｃ．規制情報
規制速度（実勢速度）、脇道（非優先路）の有無など。
（２）交差点部について
ａ．道路構造
交差点形状（大きさ、接続方路数、各方路の接続角度、各方路の通行帯情報）、停止線位置、横断歩道の有無および位置、右折待ちの位置、道路形状（通過経路ごとの勾配、曲率）、周辺構造物（建物、地形）など。

ｂ．信号情報
信号有無、信号制御方式（固定サイクル、時間変動、感応式、中央制御など）、各信号パターン（歩行者信号の有無、歩車分離、右直分離、時差式）など。

ｃ．規制情報
一時停止規制（信号なしのときで、一時停止が必要な場所であるか否かの区別）、進行方向規制、規制速度（実勢速度）など。

図５は、図１の危険地点・発生形態別データベース３の生成、更新の一例を示すものである。すなわち、Ｑ５１において、ヒヤリハットデータベース１と道路環境データベース２とから、本発明と多発地点のデータが取り出される。この後、Ｑ５２において、ヒヤリハット多発地点の道路環境データが読み込まれ、次いで、Ｑ５３においてヒヤリハットデータが読み込まれる。そして、Ｑ５４において、Ｑ５２とＱ５３で読み込まれた両方のデータが紐付けされる。

Ｑ５４の後、Ｑ５５において、ヒヤリハットの発生形態が分類される。この分類された一例が、図６に示される。図６の例では、あるヒヤリハット多発地点において、ヒヤリハット発生に関連する要因となる運転者の年齢および性別の他、発生形態、時間帯、天候等が紐付けられた状態で分類される。Ｑ５５の後、Ｑ５６において、Ｑ５５での分類、分析の結果、図６に示すようなデータを更新する必要があるか否かが判別される。このＱ５６の判別でＹＥＳのときは、Ｑ５７において、危険地点・発生形態別データベース３が更新される。Ｑ５６の判別でＮＯのときは、そのまま終了される。

図７は、支援を受ける車両Ｖにおけるドライバデータベース２１の更新例を示すものである。すなわち、Ｑ６１において、現在地における自車の時系列データが作成されて、Ｑ６２においてこの時系列データが記憶される。この後、Ｑ６３において、上記時系列データが解析される。次いでＱ６４においてＱ６３での解析結果に基づいて、ドライバの行動が判断される。Ｑ６４の後、Ｑ６５において、Ｑ６４でのドライバの行動判断の結果から、ドライバデータベース２１を更新する必要があるか否かが判別される。このＱ６５の判別でＹＥＳのときは、Ｑ６６において、ドライバデータベース２１が更新される。Ｑ６５の判別でＮＯのときは、そのまま終了される。

ドライバデータベース２１の一例が、図８に示される。この図８は、車両Ｖを運転するある乗員について、道路環境別に、運転の得手、不得手を分類したものとなっている。具体的には、図８の例では、道路タイプと、道路規模と、右折、左折等の行動と、時間帯と、支援判断の要否につながる得手、不得手の支援判断等が設定されている。情報配信センターＣＴから、支援情報を受信したとき、支援情報の内容が、図８の支援判断において苦手と分類された道路環境のときを条件として、車両Ｖの運転者に対して、情報配信センターＣＴからの支援情報が報知される。逆に、図８の支援判断において得意と分類されているときは、情報配信センターＣＴから支援情報を受信しても、車両Ｖの運転者に対しては支援情報を報知しないものとされる。図８のような道路環境別の分類は、運転機会の少ない運転者向けとして好適な設定となっている。

図９は、図８に対応したもので、地点別の分類となっている。すなわち、具体的な交差点の位置、道路規模、交差点への流入方向と流出方向、時間帯、支援判断等に分類されている。この図８に示すような分類態様は、物流用トラックやタクシー、通勤に車両を利用するもの等、長距離を走行する運転者向けの分類として好適となる。なお、一人の運転者について、図８のような道路環境別分類と図９に示すような地点別分類との両方を設定するようにしてもよい。図７のＱ６４までの処理は、図８，図９に示すような分類に追加、変更、削除する項目の有無のための情報を得るための処理となる。

図１０は、情報配信センターＣＴと支援を受ける車両Ｖとの間で情報交換しつつ、車両Ｖへの支援情報を報知するか否かを判断する制御例を示す（図１の支援要否判断システムの制御例）。すなわち、Ｑ７１において、車両Ｖから情報配信センターＣＴに対して車両Ｖの自車データ（現在位置や速度、進行方向等）が送信され、この後、Ｑ７２において、送信した自車データに応じた危険地点・発生形態別データベースが入手される。次いで、Ｑ７３において、Ｑ７２で入手したデータとドライバデータベース２１とが照合される。そして、Ｑ７４において、上記照合結果からして、車両Ｖの運転者にとってこれから通過する場所の危険性が大きいか（高いか）否かが判断される。このＱ７４の判別でＹＥＳのときは、Ｑ７５において、車両Ｖの運転者に対して注意喚起が行われる。Ｑ７４の判別でＮＯのときは、そのまま終了される。図１０の処理は、つまるところ、これから通過する場所が、車両Ｖの運転者にとって不得手な状況であるときにのみ支援情報が報知（注意喚起）されることになり、不得手でない運転者に対して不必要に注意喚起されてしまう事態を防止あるいは抑制する上で好ましいものとなる。

図１１は、複数の携帯情報端末（符合Ａ〜Ｄで区別してある）から送信された情報に基づいて、どの携帯情報端末を有する移動体が危険事象発生の原因となったかを特定するときの一例を示す。図１１では、各携帯情報端末から、移動速度と心拍数と緯度（位置）とに関する情報が、ヒヤリハット発生時点前後の時系列データとして送信される。そして、結論的には、携帯情報端末Ａを保有する移動体が生地の発生に関与した可能性が高いと判断される。すなわち、携帯情報端末Ａを保有する移動体は、ヒヤリハットの発生時刻の直後に、急激に移動速度が低下し、しかも心拍数が大幅に増大している。これに対して、携帯情報端末Ｂについては、ヒヤリハット発生直後に移動速度が急激に低下しているものの、その後に移動速度が復活しており、しかも心拍数はヒヤリハット後もさほど増大しておらず、危険事象発生に関与した可能性が低いとされる。同様にして、携帯情報端末ＣやＤを保有している移動体についても、危険事象発生に関与した可能性が低いと判断される。

なお、大まかな判断手法として、危険事象発生前後で挙動が大きく変化したものが危険事象の発生に関与している可能性が高く、危険事象発生前後での加速度の変化が緩やかものは危険事象の発生に関与している可能性が低いと判断することができる。また、速度と移動方向との両方を考慮して（パラメータとして）、危険事象の発生に関与した可能性があるか否かを判断することもできる。さらに、携帯情報端末を利用した情報収集は、プローブカーＶ２で収集しにくい車両以外、つまり二輪車や歩行者に限定することもでき、したがって、現在の走行位置が二輪車や歩行者の存在が考えられない高速道路や自動車専用道路等であるときは、携帯情報端末への情報提供指令を行わないようにすることもできる（制御の負担軽減）。

図１２は、図１１に示すような複数の携帯情報端末からの情報に基づいて、危険事象の発生に関与した移動体を特定するのに用いて好適な制御例を示す。すなわち、図１２は、ヒヤリハットが発生したことをトリガとしてスタートされて、まずＱ８１において、複数の携帯情報端末から危険事象の発生に関与した可能性が考えられる候補それぞれについて、１つづつにデータが分けられる。この後、Ｑ８２において、対象候補の時系列データが生成される。次いで、Ｑ８３において、後述する学習モデルを利用して、Ｑ８２での時系列データから危険事象に関与した可能性の高い携帯情報端末（つまりこれを保有する移動体）が特定される。

図１３は、図１２の制御で用いる学習モデルの設定例を示すものである。すなわち、Ｑ９１において、携帯情報端末から送信されてきたデータのうち、ヒヤリハット発生時ヒヤリハット発生時をトリガとしてその前後のデータのみが取り出される。この後、Ｑ９２において、上記トリガ前後のデータが時系列データとされる。次いで、Ｑ９３において、Ｑ９２での時系列データのフィルタリングが行われる（ノイズ除去）。

Ｑ９３の後、Ｑ９４において、抜き出したデータを特定の時間窓に区切り、特徴ベクトルを作成する。この後、Ｑ９６において、Ｑ９５で作成された特徴ベクトルについて、ロジスティック回帰、カーネル法、クラスター分析等の既知の手法を用いた機械学習ロジックを適用する。このＱ９６の処理の結果得られたモデルが、Ｑ９７において学習モデルとして設定される。なお、学習モデルは、初期時はある想定モデル（基本モデル）としてあらかじめ設定しておき、ヒヤリハット発生毎に図１３の処理を行うことによって学習モデルを最適化することができる。

図１４は、情報配信センターＣＴにおいて、運転者毎に適した支援を行うため、車両Ｖの運転者の運転行動を道路環境別にモデル化する制御例を示し、図１のものにさらに付加的に行われる制御となる。具体的には、危険定点ドライバ運転モデルが設定され、この危険地点別の運転モデルは、図９のようなデータとなり、支援判断で苦手と判断された地点においてのみ支援対象とされる。

図１４は、危険定点ドライバ運転モデルの設定、更新の制御例を示すものである。すなわち、Ｑ１０１において、道路環境データベース２からヒヤリハット多発地点のデータが取り出されて、これがＱ１０２において道路環境データとして設定される。この後、ヒヤリハットデータベース１から自車データが取り出されて、Ｑ１０４において自車データとして設定される。Ｑ１０４の後、Ｑ１０５において、運転者個人データ、道路環境で層別を行って解析が行われる。この後Ｑ１０６において、上記解析結果から、属性別に運転者の運転モデルが作成される。この後、Ｑ１０７において、Ｑ１０６で作成されたモデルを新たに更新するする必要があるか否かが判別される。このＱ１０７の判別でＹＥＳのときは、Ｑ１０８においてドライバ運転モデルを登録（更新）して、危険地点・ドライバ運転モデルとしてデータベース化される。危険地点・ドライバ運転モデルのデータベースを照合することにより、車両Ｖの運転者にとって危険地点であることを前提として、危険地点・発生形態別データベース３のデータに基づく支援情報の配信が車両Ｖに行われる。このような制御によって、ある運転者にとって危険地点であって支援情報が配信されても、別の運転者にとっては危険地点と判断されないで支援情報の配信が行われないようになり、支援情報の不必要な配信が防止あるいは抑制される。

以上実施形態について説明したが、本発明は、実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲の記載された範囲において適宜の変更が可能であり、例えば次のような場合をも含むものである。実地検分による事故やヒヤリハットに関する情報収集は、プローブカーを用いる以外に適宜の手法で行うことができ、例えば警察が有する実際に生じた事故のデータに基づく収集や、道路脇での検分者による長時間の観測データに基づく収集とすることもできる。フローチャートに記載された各ステップあるいはステップ群は、その機能に手段の名称を付して表現できるものである。図１に示す対象者データ１１，自車データ１２のいずれか一方あるいは両方を、情報配信センターＣＴ側で処理するようにしてもよく（情報配信センターＣＴの集中制御）、また車両Ｖ２で収集された情報を情報配信センターＣＴ側で紐付けする処理を行うようにしてもよい。勿論、本発明の目的は、明記されたものに限らず、実質的に好ましいあるいは利点として表現されたものを提供することをも暗黙的に含むものである。

本発明は、車両の安全運転向上のために好適である。

Ｖ：車両（支援情報が配信される車両）
Ｖ２：プローブカー（動態情報とヒヤリハットの収集）
ＣＴ：情報配信センター
１：ヒヤリハットデータベース
２：道路環境データベース
３：危険地点・発生形態データベース
１１：対象者データ
１２：自車データ
２１：ドライバデータベース
２２：自車データ
２３：支援要否判断システム

Claims (8)

1. 危険事象が発生したことを検出する危険事象検出手段と、
   前記危険事象検出手段によって危険事象が検出されたとき、危険事象発生地点の周囲に存在する移動体が有する携帯情報端末に対して、危険事象発生前後での該移動体の動きに関する動作情報の提供を指令する情報提供指令手段と、
   前記携帯情報端末から提供された動作情報を入手する情報取得手段と、
   前記情報取得手段により取得された動作情報に基づいて、危険事象の発生に関与した可能性のある情報を特定する情報特定手段と、
   前記情報特定手段により特定された情報を類型化してデータベースとして登録する登録手段と、
   前記登録手段に登録された情報に基づいて、支援を受ける車両に対して注意喚起のための支援情報を配信する情報配信手段と、
   を備えていることを特徴とする安全運転支援情報配信システム。
2. 請求項１において、
   前記情報特定手段は、危険事象発生前後での前記移動体の動きを解析して、危険事象に関与した移動体を特定する、ことを特徴とする安全運転支援情報配信システム。
3. 請求項１または請求項２において、
   前記情報特定手段は、危険事象発生前後での前記移動体の加速度の変化が緩やかなものに関しては危険事象の対象として特定しない、ことを特徴とする安全運転支援情報配信システム。
4. 請求項１ないし請求項３のいずれか１項において、
   前記情報取得手段が、前記移動体の動作情報を時系列データとして取得し、
   前記情報特定手段は、前記時系列データを解析して、危険事象発生と同タイミングで挙動が変化した移動体を危険事象の発生に関与した可能性のある移動体として特定する、
   ことを特徴とする安全運転支援情報配信システム。
5. 請求項１ないし請求項４のいずれか１項において、
   前記登録手段は、移動体に関する速度および移動方向に関する情報と合わせて、危険事象発生地点に関する情報を登録する、ことを特徴とする安全運転支援情報配信システム。
6. 請求項１ないし請求項５のいずれか１項において、
   危険事象発生時の位置が、周囲に歩行者の存在しないエリアであるときは、前記情報提供指令手段による情報提供の指令を行わないようにされている、ことを特徴とする安全運転支援情報配信システム。
7. 請求項１ないし請求項６のいずれか１項において、
   情報収集用車両に、前記危険事象検出手段と前記情報提供指令手段と前記情報取得手段と前記情報特定手段とが設けられ、
   情報配信センターに、前記登録手段と情報配信手段とが設けられている、
   ことを特徴とする安全運転支援情報配信システム。
8. 危険事象が発生したことを検出する危険事象検出手段と、
   前記危険事象検出手段によって危険事象が検出されたとき、危険事象発生地点の周囲に存在する移動体が有する携帯情報端末に対して、危険事象発生前後での該移動体の動きに関する動作情報の提供を指令する情報提供指令手段と、
   前記携帯情報端末から提供された動作情報を入手する情報取得手段と、
   前記情報取得手段により取得された動作情報に基づいて、危険事象の発生に関与した可能性のある情報を特定する情報特定手段と、
   前記情報特定手段により特定された情報を情報配信センターに送信する送信手段と、
   を備えていることを特徴とする安全運転支援情報配信システムに用いる情報収集用車両。

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