JP2018206157A - データ抽出プログラム、データ抽出装置、及びデータ抽出方法 - Google Patents
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Abstract
Description
始点は、移動経路の始まる点又は範囲であり、例えば、出発地などが挙げられる。始点は、起点とも称されることもある。
終点は、移動経路の終わる点又は範囲であり、例えば、目的地、到着地などが挙げられる。
始点及び終点の情報としては、例えば、点での情報、範囲での情報などが挙げられる。 点での情報としては、例えば、緯度経度、地点の名称、ランドマークの名称などが挙げられる。
範囲での情報としては、例えば、上記の点での情報に、半径の情報を加えたものなどが挙げられる。この場合には、受け付けた点を中心とし、受け付けた半径の円で区切った範囲が始点及び/又は終点の範囲となる。このほかの範囲での情報としては、例えば、標準地域メッシュのメッシュコード、行政区画の名称などが挙げられる。
情報を受け付ける方法としては、例えば、ディスプレイに表示された道路地図上でポインティングデバイス等により情報を受け付ける方法等が挙げられる。更に、地点の名称等の文字や半径の数値で情報を受ける方法、ランドマークの名称等の文字で情報を受け付ける方法などが挙げられる。
移動体としては、移動可能なものであれば特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、自動車や自転車等の車両、商船や漁船等の船舶、有人航空機や無人航空機等の航空機、人や動物等の生物、水や土砂等の流体などが挙げられる。また、自動車としては、例えば、乗用車、商用車などが挙げられる。
なお、水、土砂などでは、例えば、そのものの移動を確認するのではなく、小型の発信器を水、土砂などに混入させて移動の傾向を確認することにより、データ抽出装置は、土砂災害の予測などに用いることができる。
移動履歴データとしては、移動体に関する情報であれば特に制限はなく、例えば、移動体の位置、速度、加速度、量等を計測した時刻等の情報を含む。
ここで、量とは、特に制限はなく、移動体の種類により適宜選択することができる。例えば、数量や分量で規定してもよく、あるいは、重量、体積等で規定してもよい。
また、移動履歴データとしては、例えば、移動体が車両の場合には、加速度の情報に基づき、急ブレーキや急ハンドル等の危険運転の判定結果を含むようにしてもよい。更に、移動履歴データは、例えば、移動体が車両であれば、運転者の生体情報、タイヤの空気圧の値等の情報を含むようにしてもよい。
また、移動履歴データは、例えば、移動体が車両であれば、乗用車等に搭載されるカーナビゲーションシステム、商用車等に搭載されるデジタルタコグラフなどを用いて取得する。取得した移動履歴データは、例えば、データベースなどに格納される。
移動経路としては、例えば、走行経路(「ルート」とも称されることもある)、航路、航空路などが挙げられる。移動経路は、例えば、移動区間により構成されている。
移動経路は、例えば、始点及び終点が異なる複数の移動経路が含まれてもよい。
移動区間としては、例えば、道路であればデジタル道路地図等で用いられているような、交差点や分岐点等を示すノード間のリンクなどが挙げられる。このほかには、移動区間としては、例えば、キロポストや所定の長さ毎に区分けした道路区間などが挙げられる。
抽出する処理としては、データの母集団から所定の条件に合致したデータを抜き出す処理、又は抜き出して処理することであれば特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができる。
危険事象としては、移動体の位置、速度、加速度等の情報を含む移動履歴データに基づき危険であると判定できる事象であれば特に制限はなく、例えば、移動体が車両であれば急ブレーキ、急ハンドル、急加速などが挙げられる。また、移動体が水や土砂等であれば、危険事象としては、例えば、洪水、落石などが挙げられる。
急ブレーキとしては、加速度が所定の値以上下降した事象であれば特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、秒間10km/時間以上の加速度の減少などとすることなどが挙げられる。
危険事象の発生率の算出方法としては、例えば、所定の時間帯における移動区間内での危険事象の発生回数を、その移動区間内の移動体の全数で割ることにより算出することができる。
危険事象の発生回数の計数方法としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができる。例えば、急ブレーキ又は急ハンドルの場合では、加速度が所定の値以上上昇又は下降した回数を計数する方法などが挙げられる。
所定の値としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができる。
危険エリアとしては、危険事象の発生率又は発生回数が所定の値以上である移動区間であれば特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができる。
このように、データ抽出装置は、移動経路における危険事象の発生率又は発生回数が所定の値以上である移動区間を特定することにより、移動経路における危険エリアを明らかにできる。
例えば、移動体が車両、移動経路が道路、危険事象が急ブレーキの場合には、道路種別によって危険事象の発生率又は発生回数が低くても危険事象による危険のリスクが大きい場合がある。
具体的には、高速道路は、市町村道路、及び幹線道路に比べて急ブレーキの発生率は低くなる傾向にあるが、高速道路で急ブレーキが発生した場合に事故につながる可能性(危険リスク)は他の道路に比べて高くなることがある。そこで、危険エリアと特定する危険事象の発生率又は発生回数の所定の値を、道路(移動区間)の種別毎に変更する。
これにより、データ抽出装置は、危険事象の発生率が低く危険リスクの大きい移動区間においても、危険エリアとして特定することができる。
これらにより、データ抽出装置は、移動経路における危険エリアの中でも、危険リスクの大きい危険エリアを特定することにより、特定した危険エリアのみを報知することで、報知する危険エリアの数を減少することができる。
例えば、始点及び終点の情報として緯度経度での指定をそれぞれ受け付け、指定された点を通過する移動履歴データが移動履歴データ群に存在しない場合があるとする。この場合には、データ抽出装置は、受け付けた点を中心とし、予め設定された半径とする円を大きくする。標準地域メッシュを用いて範囲の指定を受け付けた場合、データ抽出装置は、下位の狭いメッシュから上位の広いメッシュに変更する。行政区画を用いて範囲の指定を受け付けた場合、データ抽出装置は、市町村レベルから都道府県レベルに、あるいは都道府県レベルから八地方区分レベルに変更する。
これにより、データ抽出装置は、移動履歴データの数を増大させることができ、確度の高い移動経路候補を出力することができる。
これにより、データ抽出装置は、移動経路の途中で移動経路を変更した地点から終点への移動経路に含まれる危険エリアを再抽出することにより、変更した移動経路に存在する危険エリアを特定することができる。
コンピュータとしては、記憶、演算、制御などの装置を備えた機器であれば特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、パーソナルコンピュータなどが挙げられる。
以下では、移動体として車両を用いて説明する。このため、始点を出発地と、終点を目的地と、移動体を車両と、移動履歴データを走行履歴データと、移動経路を走行経路と、移動区間をリンクと、危険事象を急ブレーキと、読み替えて説明する。
図1に示すように、システム10は、データ抽出装置100と、情報処理装置200と、車両A、B、C、…にそれぞれ搭載されている端末装置300a、300b、300c、…と、を有する。
データ抽出装置100は、ネットワーク400を介して情報処理装置200、及び端末装置300a、300b、300c、…と通信可能に接続されている。
また、車両A、B、C、…は、区別が必要でないときは、単に、「車両」と称することもある。
<データ抽出装置のハードウェア構成>
図2は、データ抽出装置100のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
図2に示すように、データ抽出装置100のハードウェア構成は以下の各装置を有する。各装置は、バス107を介してそれぞれ通信可能に接続されている。
データ抽出プログラムは、必ずしも最初から主記憶装置102、補助記憶装置103などに記憶されていなくともよい。また、インターネット、LAN、WANなどを介してデータ抽出装置100に接続される他の情報処理装置などにデータ抽出プログラムを記憶させ、データ抽出装置100がこれらからデータ抽出プログラムを取得して実行するようにしてもよい。
主記憶装置102は、図示しない、ROM(Read Only Memory)と、RAM(Random Access Memory)と、を有する。
ROMは、BIOS(Basic Input/Output System)等の各種プログラムなどを記憶している。
RAMは、ROMに記憶された各種プログラムがCPU101により実行される際に展開される作業範囲として機能する。RAMとしては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができる。RAMとしては、例えば、DRAM(Dynamic Random Access Memory)、SRAM(Static Random Access Memory)などが挙げられる。
図3は、データ抽出装置100の機能構成の一例を示すブロック図である。
図3に示すように、データ抽出装置100の機能構成としては、通信部120と、記憶部130と、制御部140と、入力部150と、出力部160と、を有する。
通信部120は、制御部140の指示に基づき、通信インターフェイス104を用いて、情報処理装置200及び端末装置300の少なくともいずれかから送信された出発地及び目的地の情報を受信する。
さらに、通信部120は、制御部140の処理情報を情報処理装置200及び端末装置300の少なくともいずれかに送信する。
記憶部130は、補助記憶装置103に、走行履歴データベース131と、危険事象別データベース132と、判定結果データベース133と、を有する。
なお、以下では「データベース」は、「DB」と称することもある。
走行履歴DB131は、通信部120が受信した走行履歴データを走行履歴データ群として記憶する。
図4に示すように、走行履歴データは、本実施例では「車両ID、走行経路ID、取得日時、位置情報(経度、緯度)、速度、出発日時、出発地(経度、緯度)、到着日時、目的地(経度、緯度)」のデータ項目を含む。
「走行経路ID」のデータ項目は、本実施例では、目的をもってある出発地からある到着地へ移動する単位である走行経路を識別するためのデータである。
「取得日時」及び「位置情報(経度、緯度)」のデータ項目は、本実施例では、端末装置300に搭載されているGPS(Global Positioning System)ユニットにより取得される。
「速度」のデータ項目は、本実施例では、GPSユニットと同期させ、端末装置300が有する速度センサを用いて車両の車軸から計測した結果である。
「出発日時」及び「出発地(経度、緯度)」のデータ項目は、本実施例では、当該走行の出発日時及び出発地の経度緯度である。
「到着日時」及び「目的地(経度、緯度)」のデータ項目は、本実施例では、当該走行の到着日時及び目的地の経度緯度である。
図5に示すように、危険事象別DB132は、危険事象別データとして「走行経路ID、リンクID、リンク種別、急ブレーキ発生率(%)」のデータ項目を対応付けて記憶する。なお、危険事象別データには、リンクを走行した時間情報(年月日、時刻)を含んでもよいが、図5中では記載を省略している。
「リンク種別」は、当該リンクが属する道路種別、走行履歴データの速度、道幅などに基づく分類である。
「急ブレーキ発生率(%)」は、所定の時間帯の当該リンクにおいて走行した車両の全数に対する急ブレーキの発生回数の割合である。
急ブレーキの判定方法としては、特に制限はなく、リンク種別毎にブレーキによる1秒間の速度の減少量を変更してもよい。例えば、走行履歴データに基づき、市町村道路及び幹線道路では1秒間に10km/時間以上、高速道路では1秒間に7km/時間以上の速度の減少を急ブレーキとして判定する方法などが挙げられる。本実施例では、上記の基準を用いて急ブレーキを計数する。
判定結果DB133が記憶する走行履歴データは、後述する特定部142の処理により得られた走行履歴データである。
図6〜図8に示すように、判定結果データは、本実施例ではリンク(道路)種別毎に「リンクID、急ブレーキ発生率(%)、危険エリア判定結果」のデータ項目を含む。
危険エリア判定結果としては、危険事象の発生率又は発生回数、並びに走行回数がそれぞれ所定の値以上である移動区間であれば特に制限はなく、例えば、リンク種別毎に定めた所定の値以上であるか否かにより判定してもよい。
制御部140は、本実施例では、データ抽出装置100全体の動作を制御する。また、制御部140は、抽出部141、及び特定部142として機能する。
抽出部141は、走行履歴DB131から、通信部120で受け付けた出発地及び目的地を結ぶ移動経路に含まれるリンクの少なくとも1つを通過した車両の走行履歴データ群の組み合わせから、走行経路を抽出し、危険事象別DB132に保存する(図13のS101、S102参照)。
抽出部141は、例えば、出発地が東京、目的地が大阪であれば、東京−大阪間の走行経路を走行した車両の走行履歴データを抽出する。あるいは、抽出部141は、東京−大阪間の走行経路に含まれる横浜−小田原間や浜松−名古屋間などの走行履歴データを組み合わせて、走行経路を抽出してもよい。
図5は危険事象別DB132の一例を示す図であり、データには、走行経路に含まれるリンク毎に、リンク種別及び急ブレーキ発生率(%)を含む。
例えば、データ抽出装置は、受け付けた指定点を、指定点を中心とする円などの範囲、或いは、指定点を含む標準地域メッシュや行政区画に範囲を広げることができる。
更に、データ抽出装置は、指定点を中心とする円の範囲とした場合、円の半径を大きくする変更をすることができる。または、データ抽出装置100は、標準地域メッシュの範囲を、狭いメッシュから広いメッシュに変更することができる。データ抽出装置は、行政区画の範囲を、丁目番地レベルから市町村レベルに、或いは、市町村レベルから都道府県レベルなどに変更することができる。
このようにすることで、データ抽出装置は、走行履歴データの数を所定の数より大きくすることができ、十分な走行履歴データの数を確保し、確度の高い走行経路の候補を出力することができる。
特定部142は、抽出した走行経路の走行履歴データに基づき、急ブレーキ発生率又は発生回数が所定の値以上であるリンクを危険エリアとして抽出し、判定結果DB133に保存する(図13のS105参照)。
図6〜図8は、判定結果133の一例を示す図であり、データには、走行経路に含まれるリンク毎の急ブレーキ発生率(%)及び危険エリア判定結果を含む。
所定の値としては、走行経路における危険エリアを特定することができれば、特に制限はなく、例えば、リンク(道路)種別毎に定義を変更してもよい。
所定の値としては、例えば、市町村道路では発生率3%以上、且つ、走行回数5回以上、幹線道路では発生率7%以上、且つ、走行回数20回以上、高速道路では発生率1%以上、且つ、走行回数50回以上とすることなどが挙げられる。本実施例では、上記の基準を用いて危険エリアを抽出するが、目的に応じて適宜変更することができる。
次に、特定部142は、抽出した危険エリアの急ブレーキ発生率又は発生回数に基づき、報知を行う危険エリアを特定する(図13のS106参照)。
危険エリアの急ブレーキ発生率又は発生回数に基づき報知する危険エリアを特定する方法としては、危険エリアの急ブレーキの発生率又は発生回数を順位づけし、上位の任意の順位までを報知する危険エリアとして特定する方法などが挙げられる。さらに、危険事象の発生率又は発生回数が、所定の値以上である危険エリアを報知する危険エリアとして特定する方法などが挙げられる。
情報処理装置200は、車両の出発地及び目的地の位置情報をデータ抽出装置100に送信するために管理者などに使用される装置である。
図9は、情報処理装置200のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
図9に示すように、情報処理装置200のハードウェア構成は、図2のデータ抽出装置100のハードウェア構成と同様であるため、説明を省略する。
図10は、情報処理装置200の機能構成の一例を示すブロック図である。
図10に示すように、情報処理装置200の機能構成としては、通信部210と、記憶部220と、制御部230と、入力部240と、出力部250と、を有する。
さらに、通信部210は、データ抽出装置100から情報を受け付ける。
記憶部220は、データ抽出装置100から受信した情報を補助記憶装置203に記憶する。
制御部230は、本実施例では、情報処理装置200全体の動作を制御する機能を有する。
制御部230は、本実施では、データ抽出装置100から受信した情報を、端末装置300に出力する制御を行う。
また、制御部230は、情報処理装置200に入力された情報をデータ抽出装置100に送信する制御を行う。
なお、情報処理装置200と、端末装置300は互いに同様の装置のハードウェア構成、機能構成を有するものを使用してもよい。
端末装置300は、車両の出発地及び目的地の位置情報をデータ抽出装置100に送信するために使用する装置である。
また、端末装置300は、データ抽出装置100から抽出された報知する危険エリアの情報を受信し、車両の運転者などに報知するために使用する装置である。
図11及び図12に示すように、端末装置300のハードウェア構成及び機能構成は、図9及び図10の情報処理装置200のハードウェア構成及び機能構成と同様であるため、説明を省略する。
ここでは、図13のフローチャートを参照しながら、図14に示す出発地から目的地までの走行経路において、走行履歴データに基づく走行経路の抽出から、危険エリアの特定を行うまでの処理の流れを説明する。
本実施例では、所定の値としては、市町村道路では発生率3%以上、且つ、走行回数5回以上、幹線道路では発生率7%以上、且つ、走行回数20回以上、高速道路では発生率1%以上、且つ、走行回数50回以上として危険エリアを抽出する例を示す。
図19は、図14に示す出発地から目的地までの走行経路において、ステップS101からS106までの処理を行い、報知する危険エリアを特定した結果を示す図である。
本実施例では、図16〜図19に示すようにリンク(道路)種別毎に急ブレーキ発生率順に順位付けし、上位2位まで報知することを決定した結果を示す。
このように順位付けを行うことにより、データ抽出装置は、危険事象の発生率が低く危険リスクの大きい移動区間においても、危険事象による危険リスクを考慮した危険エリアとして特定することができる。
なお、本実施例では、上位2位以上の危険エリアを報知する危険エリアとする例を示したが、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができる。
これにより、データ抽出装置は、移動経路における危険エリアを明らかにできる。
また、本実施例では、危険エリアの判定を急ブレーキ発生率に基づき説明したが、これに限定することなく、急ブレーキ発生回数などの危険事象により行うことができる。
(付記1)
始点及び終点の情報を受け付け、
前記始点及び前記終点を結ぶ移動経路に含まれる移動区間の少なくとも1つを通過した移動体の移動履歴データ群の組み合わせから、前記移動体の移動経路を抽出し、
抽出した前記移動経路における移動区間毎の移動履歴データに基づく危険事象の発生率又は発生回数が所定の値以上である危険エリアを特定する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする、データ抽出プログラム。
(付記2)
前記所定の値は、前記移動経路に含まれる移動区間の種別毎に定めた値である、
ことを特徴とする、付記1に記載のデータ抽出プログラム。
(付記3)
抽出した前記移動経路における前記移動履歴データの数が所定数以下の場合には、受け付けた前記始点及び前記終点の情報により指定された少なくともいずれかの点を、所定の大きさの範囲に拡大する、
ことを特徴とする、付記1又は2に記載のデータ抽出プログラム。
(付記4)
始点及び終点の情報を受け付け、
前記始点及び前記終点を結ぶ移動経路に含まれる移動区間の少なくとも1つを通過した移動体の移動履歴データ群の組み合わせから、前記移動体の移動経路を抽出し、
抽出した前記移動経路における移動区間毎の移動履歴データに基づく危険事象の発生率又は発生回数が所定の値以上である危険エリアを特定する、
処理を実行する制御部を有することを特徴とする、データ抽出装置。
(付記5)
前記所定の値は、前記移動経路に含まれる移動区間の種別毎に定めた値である、
ことを特徴とする、付記4に記載のデータ抽出装置。
(付記6)
抽出した前記移動経路における前記移動履歴データの数が所定数以下の場合には、受け付けた前記始点及び前記終点の情報により指定された少なくともいずれかの点を、所定の大きさの範囲に拡大する、
ことを特徴とする、付記4又は5に記載のデータ抽出装置。
(付記7)
始点及び終点の情報を受け付け、
前記始点及び前記終点を結ぶ移動経路に含まれる移動区間の少なくとも1つを通過した移動体の移動履歴データ群の組み合わせから、前記移動体の移動経路を抽出し、
抽出した前記移動経路における移動区間毎の移動履歴データに基づく危険事象の発生率又は発生回数が所定の値以上である危険エリアを特定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする、データ抽出方法。
(付記8)
前記所定の値は、前記移動経路に含まれる移動区間の種別毎に定めた値である、
ことを特徴とする、付記7に記載のデータ抽出方法。
(付記9)
抽出した前記移動経路における前記移動履歴データの数が所定数以下の場合には、受け付けた前記始点及び前記終点の情報により指定された少なくともいずれかの点を、所定の大きさの範囲に拡大する、
ことを特徴とする、付記7又は8に記載のデータ抽出方法。
141 抽出部
142 特定部
Claims (5)
- 始点及び終点の情報を受け付け、
前記始点及び前記終点を結ぶ移動経路に含まれる移動区間の少なくとも1つを通過した移動体の移動履歴データ群の組み合わせから、前記移動体の移動経路を抽出し、
抽出した前記移動経路における移動区間毎の移動履歴データに基づく危険事象の発生率又は発生回数が所定の値以上である危険エリアを特定する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする、データ抽出プログラム。 - 前記所定の値は、前記移動経路に含まれる移動区間の種別毎に定めた値である、
ことを特徴とする、請求項1に記載のデータ抽出プログラム。 - 抽出した前記移動経路における前記移動履歴データの数が所定数以下の場合には、受け付けた前記始点及び前記終点の情報により指定された少なくともいずれかの点を、所定の大きさの範囲に拡大する、
ことを特徴とする、請求項1又は2に記載のデータ抽出プログラム。 - 始点及び終点の情報を受け付け、
前記始点及び前記終点を結ぶ移動経路に含まれる移動区間の少なくとも1つを通過した移動体の移動履歴データ群の組み合わせから、前記移動体の移動経路を抽出し、
抽出した前記移動経路における移動区間毎の移動履歴データに基づく危険事象の発生率又は発生回数が所定の値以上である危険エリアを特定する、
処理を実行する制御部を有することを特徴とする、データ抽出装置。 - 始点及び終点の情報を受け付け、
前記始点及び前記終点を結ぶ移動経路に含まれる移動区間の少なくとも1つを通過した移動体の移動履歴データ群の組み合わせから、前記移動体の移動経路を抽出し、
抽出した前記移動経路における移動区間毎の移動履歴データに基づく危険事象の発生率又は発生回数が所定の値以上である危険エリアを特定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする、データ抽出方法。
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