JP2013069135A

JP2013069135A - 走行難易度算出システム

Info

Publication number: JP2013069135A
Application number: JP2011207401A
Authority: JP
Inventors: Katsutoshi Narimatsu; 克俊成松
Original assignee: Hitachi Automotive Systems Ltd
Current assignee: Hitachi Astemo Ltd
Priority date: 2011-09-22
Filing date: 2011-09-22
Publication date: 2013-04-18

Abstract

【課題】所定区間を移動する際の難易度情報を予め算出する。
【解決手段】走行難易度算出システムは、所定区間内を走行する移動体の位置に関する位置情報と、移動体の走行速度に関する速度情報と、移動体に発生したイベントに関するイベント情報と、所定区間の区間距離とを、移動体との通信に基づき取得して記憶装置に格納する取得手段と、速度情報およびイベント情報に基づき、所定区間の走行難易度情報を、所定区間に含まれる複数の地点の各々について決定する決定手段と、複数の移動体の各々に対して走行難易度情報を決定して得られる複数の走行難易度情報を平均化することにより、所定区間の走行難易度平均値情報を、複数の地点の各々について算出して記憶装置に格納する算出手段とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、移動体向け情報提供サービスを行う走行難易度算出システムに関する。

近年、移動体向け情報提供サービスとして、ユーザの現在位置や目的地付近の施設/スポットに関する情報提供、地図上で現在位置からその場所への誘導案内等が求められ実施されている。

例えば特許文献1では、ユーザにとって必要な情報は千差万別であるため、ユーザプロファイルや、移動履歴から行動パターンを抽出したデータ、ユーザの類似性を考慮したデータを参照し、ユーザの関心や性質を考慮し対応する情報を提供する方法がある。

また、特許文献2では、車両情報(急ハンドル、急ブレーキ、スリップ、先行車との接近走行、速度超過、緊張状態走行等）をナビ経由でセンタに送信、収集してヒヤリハットマップが作成され、そのマップを車両に配信することで危険地域を回避したルート案内が可能になる技術が開示されている。

特開2002-140362号公報特開2003-123185号公報

しかしながら、従来技術では地図、道路のない領域、たとえばスキー場、ゴルフ場、サーフィン/釣りスポット、オフロードエリアの状況、および地図データ上に規定された道路ではあるものの、高速道路のランプの分岐や右左折専用道路に車線変更する際の車線の状況について、通行者は実際に通行しないと把握できない。通行者がそうした状況を把握するのに必要な、実際に走行する際の難易度情報を予め特定することができないという課題があった。

請求項１に記載の走行難易度算出システムは、所定区間内を走行する移動体の位置に関する位置情報と、移動体の走行速度に関する速度情報と、移動体に発生したイベントに関するイベント情報と、所定区間の区間距離とを、移動体との通信に基づき取得して記憶装置に格納する取得手段と、速度情報およびイベント情報に基づき、所定区間の走行難易度情報を、所定区間に含まれる複数の地点の各々について決定する決定手段と、複数の移動体の各々に対して走行難易度情報を決定して得られる複数の走行難易度情報を平均化することにより、所定区間の走行難易度平均値情報を、複数の地点の各々について算出して記憶装置に格納する算出手段とを備えることを特徴とする。

本発明によれば、所定区間を移動する際の難易度情報を予め算出することができる。

ランク判定センタおよび移動体端末を含むシステムの全体を示す構成図である。エリアランクDBの作成フローを示す図である。エリアマップのエリアランクの分布の判定方法を説明するための図である。個人ランクDBの作成フローを示す図である。個人ランクの判定例を示す図である。個人ランクDBに基づく難易度の重み付け方法を示す図である。走行難易度情報を示す図である。車両とランク判定センサを複数の車線を有する道路の交差点近傍で使用した例を示す図である。車両とランク判定センサを複数の車線を有する道路の交差点近傍で使用した例を示す図である。

以下、図面を参照して本発明の一実施の形態におけるランク判定センタについて詳しく説明する。

図1は、本実施の形態におけるランク判定センタおよび移動体端末（携帯端末および車両）を含むシステム全体を示す構成図であり、ランク判定センタ1、携帯端末2、車両3、で構成される。ランク判定センタ1は受信部11、ランク判定部12、推奨分析部13、分布表示処理部14、送信部15、地図DB16、個人ランクDB17、エリアランクDB18から構成される。ランク判定部12、推奨分析部13、分布表示処理部14は情報処理装置110に含まれる。地図DB16、個人ランクDB17、エリアランクDB18は記憶装置120に格納される。携帯端末2は行動を分析する位置を特定するGPS21、3Gセンサ22、GPS21と3Gセンサ22の情報を記録するメモリ23、ランク判定センタ1の受信部11および送信部15との通信を行う通信装置24、全体を制御するCPU25で構成される。車両3は表示や主なコントロールの役目をする車載端末31と車載端末31に接続されるGPSアンテナ32、3Gセンサ33、通信端末34で構成される。後述するように、移動体端末（携帯端末2、車両3）は、所定区間（ゲレンデ、複数の車線を有する道路の交差点近傍）を走行する（移動する、または滑走する）。

以下に携帯端末2とランク判定センサ1をゲレンデ（スキー場）で使用した例を示す。移動者はそれぞれが携帯端末2を保持し、各々自由に移動する。本発明の特徴はスキー場のような広域なエリアにおける難易度の表示を可能にし、更に個人のレベルに合わせて難易度を表示することを可能とする。まずエリアにおける難易度の表示方法について説明する。難易度の表示のためにはエリアランクDB18を作成する必要があり、図2においてエリアランクDB18の作成フローを示す。まずCPU25が、GPS21及び3Gセンサ22から携帯端末2の位置情報及び速度情報を取得する（201）。次にCPU25が、3Gセンサ22からイベント情報を取得する（202）。CPU25は、201及び202で取得した情報をメモリ23に保存する（203）。通信装置24が、端末IDと共に位置情報、速度情報及びイベント情報をランク判定センタ1に送信する（204）。ランク判定センタ1の受信部11は、ステップ204で携帯端末2の通信装置24により送信された情報を受信する（205）。ランク判定部12は、受信部11が受信したイベント情報及び位置情報から移動者の通常とは異なる挙動（転倒、衝撃など）をイベントとして抽出する（206）。ランク判定部12は、イベント情報及び速度情報と位置情報をエリアランクDB18に格納する（207）。

エリアランクDBに格納される情報は多ければ多いほど精度が上がるため、複数の移動者の情報が必要になる。すなわち、複数の移動者が携帯する複数の携帯端末2について、それぞれのイベント情報、速度情報および位置情報を、受信部11が受信するとともに、ランク判定部12がエリアランクDB18に格納する。

ステップ204では、通信装置24は後述するユーザの属性情報も送信してよい。この属性情報は、ランク判定センタ1の受信部11により受信され、ランク判定部12によりエリアランクDB18へ格納される。

また、エリアランクDB内ではユーザの属性情報を保持しており、属性ごとのランクを抽出することが可能である。属性は年齢、性別、スキーの種類などがある。これらの属性ごとのランクを表示することで通常ゲレンデに存在する難易度の看板では表現できないことが可能である。例えばスキーヤーとボーダーでは傾斜によって難易度が異なるが、本システムはスキーの種類ごとのランク表示することが可能である。地面をけることができないボーダーの初心者にとって平らすぎる斜面はスピードが出ず、スキーヤーにとって簡単である林道などが難しいことがしばしば発生する。

移動者がゲレンデの各エリアの難易度（走行難易度の平均値）の情報を閲覧する方法を記載する。移動者がゲレンデのエリアの難易度を要求した際、ランク判定センタ1のランク判定部12がエリアランクDB内の情報を引き出し、分布表示処理部14が図3のような位置における難易度分布表示を行う。ランク判定部12が各地点における難易度計算を行い地図DB16から読み出したゲレンデの地図と分布表示処理部14によって生成された難易度の分布図を重ね合わせたものを、移動者に送信部15が送信する。

ランク判定部12により行われる難易度の計算の一例として、転倒、衝撃等のイベントの発生回数とその時の速度より計算される。計算式(1)を下記に示す。この計算式(1)によると、各移動者の携帯端末2にとってのこのゲレンデの走行難易度（このゲレンデに含まれる複数の地点の各々についてランク判定部12により決定される走行難易度）をランク判定部12が平均化することにより得られる走行難易度の平均値が、「難易度」として算出される。
難易度＝（イベント発生回数／通過回数）／（複数の移動体の平均通過速度） (1)

図3(a)によりエリアマップのエリアランクの分布の判定方法を説明する。エリアランクの分布は各エリアの地点によって異なり、その分布をあるY地点におけるXとZの関係を表したものである。図3(a)は移動方向を南北に、横軸を東西にとった一例である。移動者はエリアマップ内に種々軌跡を描きながら移動する（走行する）。この場合、移動者のイベント情報（転倒、衝撃）に基づき、ランク判定部12により走行難易度が決定される。複数の移動者の携帯端末2のそれぞれの走行難易度の平均化により得られる走行難易度の平均値分布をグラフ化したものを図3(b)に示す。走行難易度の平均値分布は、ゲレンデに含まれる複数の地点の各々に対応する走行難易度変化を表し、ランク判定部12によりゲレンデ毎に作成される。

図3(b)のグラフは上記式により計算された難易度を縦軸に、東西方向を横軸に示したものである。東西方向の各ポイントにおける難易度をプロットしたものを実線で示す。実際に移動者がエリアランクの分布を確認する際の表示方法は平面地図に対して高さを難易度とした3次元分布図で表現したものでもよい。また、ランク判定部12は、移動者の属性毎に上述した走行難易度の平均値を算出することにより、図3(b)に例示する走行難易度の平均値分布（走行難易度変化）を移動者の属性毎にグラフ化することも可能である。

これにより、ゲレンデ全体の難易度を表現することができる。しかし、例えば上級者コースであればある程度の実力者しか望まないはずであり、初心者コースであっても初心者は多くのイベント（転倒）を発生させかねない。つまり、ゲレンデ全体の難易度は実力者の存在確率から、上級者コースと初心者コースの難易度の違いが表現できない可能性がある。

そこで、本発明は個人ランクを判定することで、ゲレンデのどこが個人にとって難しいかを判定することを行う。図4にて個人ランクDB作成フローを説明する。

まず、CPU25が、GPS21及び3Gセンサ22から携帯端末2の位置情報を取得する（401）。次に、CPU25が、3Gセンサ22からイベント情報を取得する（402）。CPU25は、401及び402で取得した情報をメモリ23に保存する（403）。通信装置24が、端末IDと共に位置情報、速度情報及びイベント情報をランク判定センタ1に送信する（404）。ランク判定センタ1の受信部11は、ステップ404で携帯端末2の通信装置24により送信された情報を受信する（405）。ランク判定部12は、受信部11が受信したイベント情報及び位置情報から移動者の通常とは異なる挙動（転倒、衝撃など）をイベントとして抽出する（406）。ここまでは、エリアランクDB作成フローと同じ流れであるが、次に、ランク判定部12は、エリアランクDB18からデータを引き出し、ステップ406までの過程で生成したイベントと速度情報と位置情報とに基づき、上述した走行難易度を決定し、その走行難易度と上述した走行難易度の平均値とを比較し、後述する式(2)により個人ランク（移動者の走行技量）を判定する（407）。ステップ407で得られた判定結果と個人IDとを個人ランクDB17に格納する（408）。こうして、個人ランクDB17には、個人の移動結果を随時追加していく形になる。

図5は個人ランクの判定例である。図5(a)はエリアマップ上で個人が走行した軌跡を実線で示す。実線上のスタート地点X0からX1を経由しX2までの走行軌跡において、個人のランクを判定する方法を示す。図5(b)は個人の移動してきた距離を横軸に、走行難易度を縦軸にしたグラフを示す。なお、１回の走行軌跡で個人Aの走行難易度変化をプロットすると走行難易度が乱高下する可能性があるが、走行回数を重ねて行くうちにそうした走行難易度の乱高下は平均化されていく。個人Aの走行結果に基づく走行難易度を実線で、このゲレンデにおける走行難易度の平均値を破線で示している。個人Aの走行結果に基づく走行難易度及びこのゲレンデにおける走行難易度の平均値はともにエリアランクDB18から取得したデータに基づき、ランク判定部12により計算される。個人Aの走行結果に基づく走行難易度と、このゲレンデにおける走行難易度の平均値との難易度差、及び個人Aの移動距離（このゲレンデの全長距離）に基づき、ランク判定部12は個人ランク（走行技量）判定を行う。図5(b)は、軌跡上のX0からX1までは個人Aよりもコースの難易度が高く、軌跡上のX1からX2までは個人Aよりもコースの難易度が低いことを表している。この図から個人ランクを判定する計算を行う。個人ランク（走行技量）の判定式は以下の式(2)を一例とする。
個人ランク＝（X0からX1までの難易度差部分の面積×α＋X1からX2までの難易度差部分の面積×β）／（移動距離） (2)
※ αおよびβはノーマライズのための係数である。

上記計算式(2)を用いてランク判定部12により個人ランクが判定され個人ランクDB17に格納される。

図６に個人ランクDBに基づく難易度の重み付け方法を示す。個人ランクDB17に格納された各個人ランクを標準偏差の正規分布にあてはめる。ユーザ毎に難易度の重み付けを図６の正規分布から行う。例えば、図６のようにゲレンデLのユーザの個人ランク（各人が携帯端末2を携帯した複数の移動者の走行技量の平均技量）は、各人が携帯端末2を携帯した全てのユーザがゲレンデLを走行したと仮定した場合における個人ランク（走行技量）の平均値（個人ランクが平均点レベルのユーザの平均技量）より高く、正規分布で30%高くなる。その場合個人ランクが平均点レベルのユーザにとっての走行難易度の平均値を、30%増の値に補正する。これらの補正計算は推奨分析部13によって行われる。ゲレンデLを走行したことの無い携帯端末2を携帯する移動者甲が、このゲレンデLの走行難易度情報を確認する場合、この移動者と略等しい個人ランクが付与された他の移動者がこのゲレンデLを走行した際の走行難易度と、推奨分布部13により補正された個人ランクが平均点レベルのユーザの走行難易度の平均値との難易度差に基づき、上述した移動者甲が確認に用いる走行難易度情報を推奨分布部13が作成する。この走行難易度情報が、送信部15により携帯端末2へ送信され、携帯端末2の通信装置24により受信されることで、移動者甲は、まだ走行したことの無いゲレンデLの走行難易度情報を確認することができる。

図７に推奨分布部13が作成する走行難易度情報を示す。図７の例のように平均的な個人Bによりランクが上位である個人Aにとってはゲレンデそのものが簡単であることがわかるし、ランクが下位である個人Cにとってはゲレンデそのものが難しいことがわかる。個人ランクDB17内のデータは種目データ（スキー、スノーボードなど）や年齢、性別を保持してもよく、より移動者に近いランクを判定することも可能である。

また地図DB16には複数のゲレンデ情報を持つため、個人ランクDBに情報があれば、訪れたことのないゲレンデに対しても難易度を把握することが可能である。例えば個人Aがゲレンデ1を簡単だと感じ、ゲレンデ2を難しいと感じたのであれば、個人Bや個人Cにとってはゲレンデ2をおとずれたことが無くても難しいことがわかる。

図８と図９に車両3とランク判定センサ1を複数の車線（軌道）を有する道路の交差点近傍で使用した例を示す。ゲレンデのようなランク判定を車両にも適用する。エリアマップを道路リンクの複数の車線と置き換えることが可能である。

例えば、車両3が車線変更（軌道変更）する場合、運転技術（走行技量）によりその難易度は場所によって大きく異なる。一般には、交差点に近づくにつれて難易度が高まることが多いが、そうした難易度の変化が運転技術により異なる。この場合、運転技術を個人のランク（走行技量）として判定し、そのランクに対応して運転ガイドをする必要がある。

図８は複数車線における左折の例を示す。図８(a)に運転者のランクごとの走行軌跡を示す。運転技術により早めに変更していた方がいい場合と直前でもいい場合があり、必ずしも一定の距離間隔で誘導する従来のカーナビゲーションが良いとは限らない。運転技術の上手なランクAの人の走行軌跡は、左折する場合、左折分岐の比較的近傍で車線変更をしている。また、運転技術の平均的なランクBの人の走行軌跡を示している。ランクCも同様であるが、運転技術により車線変更のタイミングが異なっていることがわかる。図８(b)は各走行車両に対し、運転者のランクにより、適切な左折のガイドのタイミングを矢印で示している。すなわち、ランクAの人に対しては比較左折分岐の近傍で車線変更のガイドをカーナビ等からガイドすることが可能となる。このように、各運転技術により適切なタイミングで運転ガイドをすることができ、全体として走行ガイドが分散化され車線変更が集中することなくスムーズな走行ガイドが可能となる。

この場合においても、ランク判定部12により、走行難易度の平均値は式(1)を用いて算出され、個人ランク（走行技量）が判定される。式(2)における移動距離は、渋滞状況等の道路状況の異なる交差点毎に定められる交差点近傍領域の距離である。式(1)におけるイベントは、例えば以下のような５つの事象をいう。
事象１：左にハンドルを切って車線入れずに右に切りなおす。
事象２：左にハンドルを切って車線変更後に速度が急に落ちる。
事象３：速度を急に落としてハンドルを左に切って車線変更をする。
事象４：左にハンドルを切って車線変更途中に速度が０（車の停止）
事象５：左に急ハンドルを切って車線変更をする。

推奨分布部13は、作成した走行難易度情報に基づいて、例えば走行難易度が所定値に達する位置が、車両3が車線変更（軌道変更）するように運転者へ促すべき位置であると特定する。この位置が、送信部15により車両3へ送信され、車両3の通信端末34により受信される。こうして受信された情報に基づき、車載端末31により誘導されることで、運転者は車両3を車線変更させるべき位置を知ることができる。

図９は同様に交差点または分岐における直進または右折の走行ガイドの例を示す。図９(a)は直進車線にいる右折者の車線変更タイミングの例を示す。また同様に運転技術のランクごとに車線変更の指示をランクの低い人は早めにガイドし、ランクの高い人は分岐の近傍でガイドをすることにより運転者ごとに肌理の細かいガイドが可能となる。図９(b)は同様に右折車線にいる直進者へのガイドの例を示す。同様に運転者のランクによりガイドのタイミングを矢印で示している。

1 ランク判定センタ
11 受信部
12 ランク判定部
13 推奨分析部
14 分布表示処理部
15 送信部
16 地図ＤＢ
17 個人ランクＤＢ
18 エリアランクＤＢ
2 ＧＰＳ＆センサ付携帯端末
21 ＧＰＳ
22 ３Ｇセンサ
23 メモリ
24 通信装置
25 ＣＰＵ
3 車両
31 車載端末
32 ＧＰＳアンテナ
33 ３Ｇセンサ
34 通信端末
110 情報処理装置
120 記憶装置

Claims

所定区間内を走行する移動体の位置に関する位置情報と、前記移動体の走行速度に関する速度情報と、前記移動体に発生したイベントに関するイベント情報と、前記所定区間の区間距離とを、前記移動体との通信に基づき取得して記憶装置に格納する取得手段と、
前記速度情報および前記イベント情報に基づき、前記所定区間の走行難易度情報を、前記所定区間に含まれる複数の地点の各々について決定する決定手段と、
複数の移動体の各々に対して前記走行難易度情報を決定して得られる複数の走行難易度情報を平均化することにより、前記所定区間の走行難易度平均値情報を、前記複数の地点の各々について算出して前記記憶装置に格納する算出手段とを備えることを特徴とする走行難易度算出システム。
請求項１に記載の走行難易度算出システムにおいて、
前記取得手段は、前記移動体の属性についての属性情報を前記通信に基づき取得して前記記憶装置に格納し、
前記算出手段は、前記複数の走行難易度情報を前記属性毎に平均化することにより、前記走行難易度平均値情報を前記属性毎に算出することを特徴とする走行難易度算出システム。
請求項１または２に記載の走行難易度算出システムにおいて、
複数の所定区間の夫々に対する前記走行難易度情報と前記走行難易度平均値情報との難易度差と、前記複数の所定区間の夫々の前記距離とに基づき、前記移動体の走行技量を判定して前記記憶装置に格納する判定手段をさらに備えることを特徴とする走行難易度算出システム。
請求項３に記載の走行難易度算出システムにおいて、
前記所定区間を走行する前記複数の移動体の夫々に対応付けられた前記走行技量の平均技量と、前記複数の所定区間を走行するすべての移動体の夫々に対応付けられた前記走行技量の平均技量との技量差に基づき、前記走行難易度平均値情報を補正する補正手段と、
前記移動体の前記走行技量に略等しい走行技量を有する他の移動体に対応づけられた前記走行難易度情報と、前記補正手段により補正された前記走行難易度平均値情報との難易度差に基づき、前記移動体が前記所定区間を走行する際の前記走行難易度情報を作成する作成手段とをさらに備えることを特徴とする走行難易度算出システム。
請求項４に記載の走行難易度算出システムにおいて、
前記作成手段により作成される前記走行難易度情報を前記移動体に提供する提供手段をさらに備えることを特徴とする走行難易度算出システム。
請求項４に記載の走行難易度算出システムにおいて、
前記作成手段により作成される前記走行難易度情報に基づき、前記移動体が走行する軌道を変更することを前記移動体に対して促す誘導位置を特定する特定手段をさらに備えることを特徴とする走行難易度算出システム。
請求項６に記載の走行難易度算出システムにおいて、
前記算出手段は、前記複数の地点の各々について算出した前記走行難易度平均値情報を表す走行難易度変化情報を、前記所定区間毎に作成することを特徴とする走行難易度算出システム。
請求項６または７に記載の走行難易度算出システムにおいて、
前記誘導位置を前記移動体に通知する通知手段をさらに備えることを特徴とする走行難易度算出システム。