JP6915982B2 - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

上記技術分野において、特許文献１には、ショックセンサ、スピードガンおよびカメラにより事故情報を取得して解析し、これを用いて過失割合算出表に基づき過失割合を算出する技術が開示されている。

特開２００５−３２０２７号公報

しかしながら、上記文献に記載の技術では、生体情報を用いていないので、より正確な過失割合を導出することができなかった。

本発明の目的は、上述の課題を解決する技術を提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理装置は、
車両の運転者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、
前記車両の車両情報を取得する車両情報取得手段と、
前記車両に取り付けられた撮像手段から、前記車両を含む前記車両の周囲画像を取得する周囲画像取得手段と、
事故に遭遇する前の前記生体情報の変化を抽出し、抽出した前記生体情報の変化に基づいて、前記運転者が事故発生の危険を察知したタイミングを推定するタイミング推定手段と、
前記生体情報、前記車両情報および前記周囲画像に基づいて、前記運転者が事故発生の危険を察知してからの前記運転者の運転操作と、前記運転者が事故発生の危険を察知してから前記運転操作を開始するまでの運転操作開始時間と、前記車両の挙動と、を解析する運転者解析手段と、
前記タイミングと、前記運転操作と、前記運転操作開始時間と、前記車両の挙動と、に基づいて、前記事故の発生形態に応じた基本過失割合を修正して、前記運転者の修正過失割合を導出する過失割合修正手段と、
を備える。

上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理方法は、
車両の運転者の生体情報を取得する生体情報取得ステップと、
前記車両の車両情報を取得する車両情報取得ステップと、
前記車両に取り付けられた撮像手段から、前記車両を含む前記車両の周囲画像を取得する周囲画像取得ステップと、
事故に遭遇する前の前記生体情報の変化を抽出し、抽出した前記生体情報の変化に基づいて、前記運転者が事故発生の危険を察知したタイミングを推定するタイミング推定ステップと、
前記生体情報、前記車両情報および前記周囲画像に基づいて、前記運転者が事故発生の危険を察知してからの前記運転者の運転操作と、前記運転者が事故発生の危険を察知してから前記運転操作を開始するまでの運転操作開始時間と、前記車両の挙動と、を解析する運転者解析ステップと、
前記タイミングと、前記運転操作と、前記運転操作開始時間と、前記車両の挙動と、に基づいて、前記事故の発生形態に応じた基本過失割合を修正して、前記運転者の修正過失割合を導出する過失割合修正ステップと、
を含む。

上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理プログラムは、
車両の運転者の生体情報を取得する生体情報取得ステップと、
前記車両の車両情報を取得する車両情報取得ステップと、
前記車両に取り付けられた撮像手段から、前記車両を含む前記車両の周囲画像を取得する周囲画像取得ステップと、
事故に遭遇する前の前記生体情報の変化を抽出し、抽出した前記生体情報の変化に基づいて、前記運転者が事故発生の危険を察知したタイミングを推定するタイミング推定ステップと、
前記生体情報、前記車両情報および前記周囲画像に基づいて、前記運転者が事故発生の危険を察知してからの前記運転者の運転操作と、前記運転者が事故発生の危険を察知してから前記運転操作を開始するまでの運転操作開始時間と、前記車両の挙動と、を解析する運転者解析ステップと、
前記タイミングと、前記運転操作と、前記運転操作開始時間と、前記車両の挙動と、に基づいて、前記事故の発生形態に応じた基本過失割合を修正して、前記運転者の修正過失割合を導出する過失割合修正ステップと、
をコンピュータに実行させる。

本発明によれば、生体情報を用いるので、より正確な過失割合を導出することができる。

本発明の第１実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る情報処理装置による処理の概要を説明する図である。 本発明の第２実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る情報処理装置の備える修正過失割合テーブルの一例を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る情報処理装置の処理手順を説明するフローチャートである。 本発明の第３実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第３実施形態に係る情報処理装置の備える修正過失割合テーブルの一例を示す図である。 本発明の第３実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 本発明の第３実施形態に係る情報処理装置の処理手順を説明するフローチャートである。

以下に、本発明を実施するための形態について、図面を参照して、例示的に詳しく説明記載する。ただし、以下の実施の形態に記載されている、構成、数値、処理の流れ、機能要素などは一例に過ぎず、その変形や変更は自由であって、本発明の技術範囲を以下の記載に限定する趣旨のものではない。

［第１実施形態］
本発明の第１実施形態としての情報処理装置１００について、図１を用いて説明する。情報処理装置１００は、生体情報を利用して、事故の発生形態に応じた基本過失割合を修正する装置である。

図１に示すように、情報処理装置１００は、生体情報取得部１０１と、車両情報取得部１０２と、周囲画像取得部１０３と、タイミング推定部１０４と、運転者解析部１０５と、過失割合修正部１０６と、を含む。

生体情報取得部１０１は、車両の運転者の生体情報を取得する。車両情報取得部１０２は、車両の車両情報を取得する。周囲画像取得部１０３は、車両に取り付けられた撮像部から、車両を含む車両の周囲画像を取得する。タイミング推定部１０４は、事故に遭遇する前の生体情報の変化を抽出し、抽出した生体情報の変化に基づいて、運転者が事故発生の危険を察知したタイミングを推定する。運転者解析部１０５は、生体情報、車両情報および周囲画像に基づいて、運転者の運転操作および車両の挙動を解析する。過失割合修正部１０６は、タイミング、運転操作および車両の挙動に基づいて、運転者の事故の発生形態に応じた基本過失割合を修正する。

本実施形態によれば、生体情報を用いるので、基本過失割合を修正でき、より正確な過失割合を導出することができる。

［第２実施形態］
次に本発明の第２実施形態に係る情報処理装置について、図２乃至図６を用いて説明する。図２は、本実施形態に係る情報処理装置２００の動作の概要を説明するための図である。

情報処理装置２００は、図２に示したように、車両２１０と相手方車両２２０とが事故を起こした場合の基本過失割合を修正する装置である。情報処理装置２００は、車両２１０から車両情報を取得する。また、情報処理装置２００は、車両２１０の運転者２１２が装着するウェアラブル端末から運転者２１２の生体情報を取得する。さらに、情報処理装置２００は、車両２１０に取り付けられたドライブレコーダ２１１や運転者２１２の所持するスマートフォンなどの携帯端末のカメラにより撮像された車両２１０を含む車両２１０の周囲画像や周囲映像などを取得する。

情報処理装置２００は、基本過失割合の修正が必要な事故について、生体情報の変化から、運転者２１２が、事故発生の危険を察知したタイミングを推定する。また、情報処理装置２００は、生体情報、車両情報および周囲画像から、運転者２１２の運転操作および車両２１０の挙動を解析する。そして、情報処理装置２００は、推定したタイミング、運転者２１２の運転操作および車両２１０の挙動に基づいて、運転者２１２の事故の発生形態に応じた基本過失割合を修正して、例えば、運転者２１２と相手方車両２２０の運転者との過失割合を導出する。

例えば、車両２１０の運転者２１２が、相手方車両２２０の運転者が事故を回避するための運転操作（事故回避操作）をするよりも前に、事故回避操作を行っていれば、情報処理装置２００は、運転者２１２の過失割合を低く見積もる。これとは反対に、運転者２１２の事故回避操作が、相手方車両２２０の運転者の事故回避操作よりも遅れていれば、情報処理装置２００は、運転者の過失割合を高く見積もる。このように、情報処理装置２００は、ドライブレコーダ２１１により記録された映像や運転者２１２の生体情報などに基づいて、運転者２１２の事故の発生形態に応じた基本過失割合を修正して、事故の過失割合を自動的に導出する。なお、基本過失割合は、民事交通訴訟における過失相殺率の認定・判断基準により、四輪車・単車・自転車・歩行者の分類と事故発生形態から決定されるものである。また、事故の発生形態とは、事故の発生した場所の道路形状と各当事者の動きとを含む組み合わせであり、例えば、信号の無い交差点における四輪左折車と四輪直進車との事故、単車道路直進と四輪路外車とが道路に進入した事故などを含む。

図３は、本実施形態に係る情報処理装置２００の構成を示すブロック図である。情報処理装置２００は、生体情報取得部３０１と、車両情報取得部３０２と、周囲画像取得部３０３と、タイミング推定部３０４と、運転者解析部３０５と、相手方解析部３０６と、過失割合修正部３０７と、を有する。

生体情報取得部３０１は、ウェアラブルデバイスから車両２１０の運転者２１２の生体情報を取得する。取得する生体情報は、例えば、脈拍や心拍数、血圧、発汗量、呼吸数、脳波、体温などであるがこれらには限定されない。

車両情報取得部３０２は、運転者２１２が運転する車両２１０の車両情報を取得する。車両情報は、例えば、車両２１０の位置情報や速度、加速度、ハンドル舵角、残燃料、ブレーキ踏力、アクセル開放度、エンジン回転数などを含むが、これらには限定されない。車両２１０の位置情報は、例えば、車両２１０に取り付けられたＧＰＳ（Global Positioning System）機器などから取得されるが、位置情報の取得元はこれには限定されない。また、車両２１０の速度や、加速度、ハンドル舵角などは、例えば、ＯＢＤ（On-board Diagnostics）やＣＡＮ（Controller Area Network）などから取得されるが、これらには限定されない。

周囲画像取得部３０３は、運転者２１２の運転する車両２１０（自車両）を含む車両２１０の周囲の画像（周囲画像）を取得する。すなわち、周囲画像取得部３０３は、車両２１０に取り付けられたドライブレコーダ２１１などのカメラで撮像した画像を取得する。また、周囲画像取得部３０３は、車両２１０の運転者２１２や同乗者の所有するスマートフォンなどの携帯端末などのカメラで撮像した画像を取得してもよく、スマートフォンなどは所定の取付器具を用いて車両２１０に取り付けられる。なお、周囲画像取得部３０３は、周囲画像を常時取得するものであっても、所定のトリガーを検知したら取得を開始するものであってもよい。また、周囲画像には、自動車や自転車、歩行者などに関連する交通事故の映像や画像などが含まれる。

タイミング推定部３０４は、事故に遭遇する前の生体情報の変化を抽出し、抽出した生体情報の変化に基づいて、運転者２１２が事故発生の危険を察知したタイミングを推定する。タイミング推定部３０４は、例えば、脈拍や心拍数、血圧、呼吸数などが上昇したタイミングを運転者２１２が危険などを察知したタイミングと推定するが、タイミングの推定方法はこれには限定されない。例えば、運転者２１２が一定のリズムでまばたきをしていたものが、このリズムが崩れた場合などを、タイミング推定部３０４は、危険察知のタイミングと推定してもよい。また、例えば、タイミング推定部３０４は、脳波の変化、運転者２１２の腕や足の筋肉の動きなどから、危険察知のタイミングを推定してもよい。また、タイミング推定部３０４は、生体情報の変化が起こった時から所定時間前を危険察知のタイミングと推定してもよい。

運転者解析部３０５は、生体情報、車両情報および周囲画像に基づいて、運転者２１２の運転操作および車両２１０の挙動を解析する。すなわち、運転者２１２がどのような運転操作をしたことにより、車両２１０がどのような挙動をし、事故発生に至ったのかなどが解析される。

相手方解析部３０６は、取得した周囲画像に基づいて、事故の相手方車両２２０の挙動を解析する。相手方解析部３０６は、例えば、取得した周囲画像から、相手方車両２２０の進行方向や加速度、速度などを解析する。

過失割合修正部３０７は、推定したタイミング、解析した運転者２１２の運転操作、車両２１０の挙動および相手方車両２２０の挙動に基づいて、運転者２１２の事故の発生形態に応じた基本過失割合を修正する。そして、修正した基本過失割合に基づいて、車両２１０の運転者２１２と事故の相手方である相手方車両２２０の運転者との過失割合を算出する。

図４は、本実施形態に係る情報処理装置２００の備える修正過失割合テーブル４０１の一例を示す図である。修正過失割合テーブル４０１は、分類４１０および事故発生形態４１１に関連付けて、基本過失割合４１２、車両情報・周囲画像４１３、生体情報（タイミング）４１４、操作・挙動４１５、相手方車両挙動４１６および修正過失割合４１７を記憶する。分類４１０は、交通事故における当事者を、例えば、四輪車、単車、自転車、歩行者などという基準で区分したものである。事故発生形態４１１は、事故の発生した場所の道路形状と各当事者の動きとを含む組み合わせである。基本過失割合４１２は、事故発生形態４１１に応じて決定される運転者２１２と相手方車両２２０の運転者との過失割合である。車両情報・周囲画像４１３は、取得した、車両２１０の車両情報および周囲画像である。生体情報（タイミング）４１４は、生体情報を用いて推定された、運転者２１２が事故発生の危険を察知したタイミングである。操作・挙動４１５は、運転者２１２の運転操作、車両２１０の挙動、運転操作開始時間および運転操作の操作量である。相手方車両挙動４１６は、事故の相手方車両２２０の挙動である。修正過失割合４１７は、発生した交通事故の態様に応じた基本過失割合を修正した過失の割合である。そして、情報処理装置２００は、例えば、修正過失割合テーブル４０１を参照して、基本過失割合を修正する。

図５は、本実施形態に係る情報処理装置２００のハードウェア構成を示すブロック図である。ＣＰＵ(Central Processing Unit)５１０は演算制御用のプロセッサであり、プログラムを実行することで図３の情報処理装置２００の機能構成部を実現する。ＲＯＭ(Read Only Memory)５２０は、初期データおよびプログラムなどの固定データおよびその他のプログラムを記憶する。また、ネットワークインタフェース５３０は、ネットワークを介して他の装置などと通信する。なお、ＣＰＵ５１０は１つに限定されず、複数のＣＰＵであっても、あるいは画像処理用のＧＰＵ(Graphics Processing Unit)を含んでもよい。また、ネットワークインタフェース５３０は、ＣＰＵ５１０とは独立したＣＰＵを有して、ＲＡＭ(Random Access Memory)５４０の領域に送受信データを書き込みあるいは読み出しするのが望ましい。また、ＲＡＭ５４０とストレージ５５０との間でデータを転送するＤＭＡＣ(Direct Memory Access Controller)を設けるのが望ましい（図示なし）。さらに、入出力インタフェース５６０は、ＣＰＵ５１０とは独立したＣＰＵを有して、ＲＡＭ５４０の領域に入出力データを書き込みあるいは読み出しするのが望ましい。したがって、ＣＰＵ５１０は、ＲＡＭ５４０にデータが受信あるいは転送されたことを認識してデータを処理する。また、ＣＰＵ５１０は、処理結果をＲＡＭ５４０に準備し、後の送信あるいは転送はネットワークインタフェース５３０やＤＭＡＣ、あるいは入出力インタフェース５６０に任せる。

ＲＡＭ５４０は、ＣＰＵ５１０が一時記憶のワークエリアとして使用するランダムアクセスメモリである。ＲＡＭ５４０には、本実施形態の実現に必要なデータを記憶する領域が確保されている。分類データ・事故発生形態データ５４１は、事故の発生形態に関するデータである。基本過失割合データ５４２は、事故の発生形態に応じた基本過失割合に関するデータである。車両情報・周囲画像データ５４３は、車両２１０から取得された車両情報およびドライブレコーダ２１１などで撮像された画像に関するデータである。生体情報（タイミング）データ５４４は、運転者２１２の生体情報から推定した、運転者２１２が危険を察知したタイミングを示すデータである。操作・挙動データ５４５は、運転者２１２の運転操作、車両２１０の挙動を示すデータである。相手方車両挙動データ５４６は、相手方車両２２０の挙動を示すデータである。これらのデータは、例えば、修正過失割合テーブル４０１から展開されたデータである。そして、情報処理装置２００は、これらのデータに基づいて、基本過失割合を修正する。

入出力データ５４７は、入出力インタフェース５６０を介して入出力されるデータである。送受信データ５４８は、ネットワークインタフェース５３０を介して送受信されるデータである。また、ＲＡＭ５４０は、各種アプリケーションモジュールを実行するためのアプリケーション実行領域５４９を有する。

ストレージ５５０には、データベースや各種のパラメータ、あるいは本実施形態の実現に必要な以下のデータまたはプログラムが記憶されている。ストレージ５５０は、修正過失割合テーブル４０１を格納する。修正過失割合テーブル４０１は、図４に示した、事故発生形態４１１と基本過失割合４１２などとの関係を管理するテーブルである。また、ストレージ５５０には、生体情報、車両情報および周囲画像をそれぞれ対応付けた複数の組を記憶してもよい。

ストレージ５５０は、さらに、生体情報取得モジュール５５１と、車両情報取得モジュール５５２と、周囲画像取得モジュール５５３と、タイミング推定モジュール５５４と、を格納する。また、ストレージ５５０は、運転者解析モジュール５５５と、相手方解析モジュール５５６と、過失割合修正モジュール５５７と、を格納する。

生体情報取得モジュール５５１は、車両の運転者２１２の生体情報を取得するモジュールである。車両情報取得モジュール５５２は、車両２１０の車両情報を取得するモジュールである。周囲画像取得モジュール５５３は、車両２１０を含む車両２１０の周囲画像を取得するモジュールである。タイミング推定モジュール５５４は、生体情報の変化を抽出して、抽出した生体情報に基づいて、運転者２１２が事故発生の危険を察知したタイミングを推定する。運転者解析モジュール５５５は、生体情報、車両情報および周囲画像に基づいて、運転者２１２の運転操作および車両２１０の挙動を解析するモジュールである。相手方解析モジュール５５６は、周囲画像に基づいて、事故の相手方車両２２０の挙動を解析するモジュールである。過失割合修正モジュール５５７は、推定したタイミング、運転操作、車両２１０の挙動および相手方車両２２０の挙動などに基づいて、運転者２１２の事故の発生形態に応じた基本過失割合を修正するモジュールである。これらのモジュール５５１〜５５７は、ＣＰＵ５１０によりＲＡＭ５４０のアプリケーション実行領域５４９に読み出され、実行される。制御プログラム５５８は、情報処理装置２００の全体を制御するためのプログラムである。

入出力インタフェース５６０は、入出力機器との入出力データをインタフェースする。入出力インタフェース５６０には、表示部５６１、操作部５６２、が接続される。また、入出力インタフェース５６０には、さらに、記憶媒体５６４が接続されてもよい。さらに、音声出力部であるスピーカ５６３や、音声入力部であるマイク、あるいは、ＧＰＳ位置判定部が接続されてもよい。なお、図５に示したＲＡＭ５４０やストレージ５５０には、情報処理装置２００が有する汎用の機能や他の実現可能な機能に関するプログラムやデータは図示されていない。

図６は、本実施形態に係る情報処理装置２００の処理手順を説明するフローチャートである。このフローチャートは、ＣＰＵ５１０がＲＡＭ５４０を使用して実行し、図３の情報処理装置２００の機能構成部を実現する。

ステップＳ６０１において、情報処理装置２００は、車両２１０の運転者２１２の生体情報を、例えば、運転者２１２の装着しているウェアラブル端末などから取得する。ステップＳ６０３において、情報処理装置２００は、車両２１０の車両情報を取得する。ステップＳ６０５において、情報処理装置２００は、車両２１０を含む車両２１０の周囲画像を取得する。なお、ステップＳ６０１〜Ｓ６０５の順序は図６に示した順序には限定されず、順序を適宜入れ替えて実行してもよいし、これらのステップを同時に実行してもよい。

ステップＳ６０７において、情報処理装置２００は、事故に遭遇する前の生体情報の変化を抽出し、抽出した生体情報の変化に基づいて、運転者２１２が事故発生の危険を察知したタイミングを推定する。

ステップＳ６０９において、情報処理装置２００は、生体情報、車両情報および周囲画像に基づいて、運転者２１２の運転操作および車両２１０の挙動を解析する。ステップＳ６１１において、情報処理装置２００は、周囲画像に基づいて、相手方車両２２０の挙動を解析する。ステップＳ６１３において、情報処理装置２００は、推定したタイミング、運転者２１２の運転操作、車両２１０の挙動および相手方車両２２０の挙動に基づいて、運転者２１２の事故の発生形態に応じた基本過失割合を修正する。

本実施形態によれば、生体情報を用いるので、基本過失割合を修正することができ、より正確な過失割合を導出できる。また、事故時の映像の他に、生体情報を用いて危険察知のタイミングを推定するので、運転者は、事故後の交渉において、交渉を有利に進めることができる。

［第３実施形態］
次に本発明の第３実施形態に係る情報処理装置について、図７乃至図１０を用いて説明する。図７は、本実施形態に係る情報処理装置７００の構成を説明するための図である。本実施形態に係る情報処理装置７００は、上記第２実施形態と比べると、時間操作量解析部および外部情報取得部を有する点で異なる。その他の構成および動作は、第２実施形態と同様であるため、同じ構成および動作については同じ符号を付してその詳しい説明を省略する。

情報処理装置７００は、さらに、時間操作量解析部７０１および外部情報取得部７０２を備える。時間操作量解析部７０１は、運転者２１２が事故発生の危険を察知してから、危険回避のためにブレーキを踏むなどの運転操作を開始するまでの時間である運転操作開始時間を、生体情報、車両情報および周囲画像に基づいて解析する。また、時間操作量解析部７０１は、危険回避ための運転操作の操作量を解析する。運転操作の操作量は、例えば、ブレーキ踏力やアクセル開放度、ハンドル舵角などについての操作量である。

時間操作量解析部７０１は、生体情報の変化から推定した危険察知のタイミングと、例えば、ブレーキ踏力から判定したブレーキを踏み始めたタイミングから、運転操作開始時間を解析する。また、時間操作量解析部７０１は、例えば、車両情報などからブレーキ踏力やアクセル開度、ハンドル舵角などを解析する。

外部情報取得部７０２は、気象情報を含む外部情報を取得する。そして、運転者解析部３０５および相手方解析部３０６は、例えば、外部情報としての気象情報と、生体情報、車両情報および周囲画像と、に基づいて、運転者２１２の運転操作や車両２１０の挙動、相手方車両２２０の挙動を解析する。気象情報として、例えば、雨天という情報を取得すれば、運転者解析部３０５および相手方解析部３０６は、雨天という天候を考慮して、車両２１０や相手方車両２２０のスリップ量や制動距離などを解析する。

なお、外部情報は、例えば、渋滞情報、混雑予測情報、故障車両情報などのプローブデータであるが、これらには限定されない。なお、周囲画像取得部３０３は、周囲画像の撮影日時や撮影時間帯（例えば、朝昼夜など）、地域、自車および相手車の車体形状や車高などを合わせて記憶してもよい。

図８は、本実施形態に係る情報処理装置７００の備える修正過失割合テーブル８０１の一例を示す図である。修正過失割合テーブル８０１は、事故発生形態４１１に関連付けて、さらに、操作・挙動（時間・操作量）８１１および外部情報８１２を記憶する。そして、過失割合修正部３０７は、例えば、修正過失割合テーブル８０１を参照して、運転者２１２の事故の発生形態に応じた基本過失割合を修正した修正過失割合を導出する。そして、情報処理装置７００は、車両２１０の運転者２１２と相手方車両２２０の運転者との過失割合を導出する。

図９は、本実施形態に係る情報処理装置７００のハードウェア構成を示すブロック図である。ＲＡＭ９４０は、ＣＰＵ５１０が一時記憶のワークエリアとして使用するランダムアクセスメモリである。ＲＡＭ９４０には、本実施形態の実現に必要なデータを記憶する領域が確保されている。時間・操作量データ９４１は、運転者２１２が事故発生の危険を察知してから事故発生を回避するための運転操作を開始するまでの時間およびその運転操作の操作量のデータである。外部情報データ９４２は、気象情報や渋滞情報などに関するデータである。これらのデータは、例えば、修正過失割合テーブル８０１から展開されたデータである。

ストレージ９５０には、データベースや各種のパラメータ、あるいは本実施形態の実現に必要な以下のデータまたはプログラムが記憶されている。ストレージ９５０は、修正過失割合テーブル８０１を格納する。修正過失割合テーブル８０１は、図８に示した、事故発生形態４１１と操作・挙動（時間・操作量）８１１などとの関係を管理するテーブルである。

ストレージ９５０は、さらに、時間操作量解析モジュール９５１および外部情報取得モジュール９５２を格納する。時間操作量解析モジュール９５１は、生体情報、車両情報および周囲画像に基づいて、運転者２１２が運転操作を開始するまでの時間およびその運転操作の操作量を解析するモジュールである。外部情報取得モジュール９５２は、気象情報を含む外部情報を取得するモジュールである。これらのモジュール９５１〜９５２は、ＣＰＵ５１０によりＲＡＭ９４０のアプリケーション実行領域５４９に読み出され、実行される。

図１０は、本実施形態に係る情報処理装置７００の処理手順を説明するフローチャートである。このフローチャートは、ＣＰＵ５１０がＲＡＭ９４０を使用して実行し、図７の情報処理装置７００の機能構成部を実現する。ステップＳ１００１において、情報処理装置７００は、気象情報などを含む外部情報を取得する。そして、例えば、ステップＳ６０７において、情報処理装置７００は、取得した生体情報、車両情報、周囲画像および外部情報に基づいて、運転者２１２が事故発生の危険を察知したタイミングを推定する。

ステップＳ１００３において、情報処理装置７００は、取得した生体情報、車両情報、周囲画像および外部情報に基づいて、運転者２１２が事故発生の危険を察知してから運転操作を開始するまでの時間およびその運転操作の操作量を解析する。そして、例えば、ステップＳ６１３において、情報処理装置７００は、運転操作開始時間および運転操作量を加味して基本過失割合を修正する。

本実施形態によれば、生体情報を用いるので、基本過失割合を修正することができ、より正確な過失割合を導出できる。また、事故時の映像の他に、生体情報を用いて危険察知のタイミングを推定するので、運転者は、事故後の交渉において、交渉を有利に進めることができる。さらに、相手方車両の挙動も解析して基本過失割合を修正するので、さらに正確な過失割合を導出することができる。また、運転操作開始時間および運転操作量を加味して基本過失割合を修正するので、さらに正確な過失割合を導出することができる。

［他の実施形態］
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。また、それぞれの実施形態に含まれる別々の特徴を如何様に組み合わせたシステムまたは装置も、本発明の範疇に含まれる。

また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用されてもよいし、単体の装置に適用されてもよい。さらに、本発明は、実施形態の機能を実現する情報処理プログラムが、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給される場合にも適用可能である。したがって、本発明の機能をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされるプログラム、あるいはそのプログラムを格納した媒体、そのプログラムをダウンロードさせるＷＷＷ(World Wide Web)サーバも、本発明の範疇に含まれる。特に、少なくとも、上述した実施形態に含まれる処理ステップをコンピュータに実行させるプログラムを格納した非一時的コンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）は本発明の範疇に含まれる。

Claims (9)

1. 車両の運転者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、
   前記車両の車両情報を取得する車両情報取得手段と、
   前記車両に取り付けられた撮像手段から、前記車両を含む前記車両の周囲画像を取得する周囲画像取得手段と、
   事故に遭遇する前の前記生体情報の変化を抽出し、抽出した前記生体情報の変化に基づいて、前記運転者が事故発生の危険を察知したタイミングを推定するタイミング推定手段と、
   前記生体情報、前記車両情報および前記周囲画像に基づいて、前記運転者が事故発生の危険を察知してからの前記運転者の運転操作と、前記運転者が事故発生の危険を察知してから前記運転操作を開始するまでの運転操作開始時間と、前記車両の挙動と、を解析する運転者解析手段と、
   前記タイミングと、前記運転操作と、前記運転操作開始時間と、前記車両の挙動と、に基づいて、前記事故の発生形態に応じた基本過失割合を修正して、前記運転者の修正過失割合を導出する過失割合修正手段と、
   を備える情報処理装置。
2. 前記周囲画像に基づいて、事故の相手方車両の挙動を解析する相手方解析手段をさらに備え、
   前記過失割合修正手段は、さらに、前記相手方車両の挙動に基づいて、前記基本過失割合を修正して、前記運転者の修正過失割合を導出する請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記運転者解析手段は、さらに、前記生体情報、前記車両情報および前記周囲画像に基づいて、前記運転操作の操作量を解析し、
   前記過失割合修正手段は、さらに、前記操作量に基づいて、前記基本過失割合を修正して、前記運転者の修正過失割合を導出する請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 気象情報を含む外部情報を取得する外部情報取得部をさらに備え、
   前記運転者解析手段は、前記生体情報、前記車両情報、前記周囲画像および前記外部情報に基づいて、前記運転者の運転操作と、前記運転操作開始時間と、前記車両の挙動とを解析する請求項１または２に記載の情報処理装置。
5. 前記タイミング推定手段は、前記生体情報の変化から所定時間前を前記タイミングと推定する請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記生体情報は、脈拍、心拍数、発汗量、体温および呼吸数のうち少なくとも１つを含む請求項１乃至５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. 前記車両情報は、前記車両の速度、ハンドル舵角、アクセル開放度、エンジン回転数、ブレーキ踏力および前記車両の加速度のうち少なくとも１つを含む請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 車両の運転者の生体情報を取得する生体情報取得ステップと、
   前記車両の車両情報を取得する車両情報取得ステップと、
   前記車両に取り付けられた撮像手段から、前記車両を含む前記車両の周囲画像を取得する周囲画像取得ステップと、
   事故に遭遇する前の前記生体情報の変化を抽出し、抽出した前記生体情報の変化に基づいて、前記運転者が事故発生の危険を察知したタイミングを推定するタイミング推定ステップと、
   前記生体情報、前記車両情報および前記周囲画像に基づいて、前記運転者が事故発生の危険を察知してからの前記運転者の運転操作と、前記運転者が事故発生の危険を察知してから前記運転操作を開始するまでの運転操作開始時間と、前記車両の挙動と、を解析する運転者解析ステップと、
   前記タイミングと、前記運転操作と、前記運転操作開始時間と、前記車両の挙動と、に基づいて、前記事故の発生形態に応じた基本過失割合を修正して、前記運転者の修正過失割合を導出する過失割合修正ステップと、
   を含む情報処理方法。
9. 車両の運転者の生体情報を取得する生体情報取得ステップと、
   前記車両の車両情報を取得する車両情報取得ステップと、
   前記車両に取り付けられた撮像手段から、前記車両を含む前記車両の周囲画像を取得する周囲画像取得ステップと、
   事故に遭遇する前の前記生体情報の変化を抽出し、抽出した前記生体情報の変化に基づいて、前記運転者が事故発生の危険を察知したタイミングを推定するタイミング推定ステップと、
   前記生体情報、前記車両情報および前記周囲画像に基づいて、前記運転者が事故発生の危険を察知してからの前記運転者の運転操作と、前記運転者が事故発生の危険を察知してから前記運転操作を開始するまでの運転操作開始時間と、前記車両の挙動と、を解析する運転者解析ステップと、
   前記タイミングと、前記運転操作と、前記運転操作開始時間と、前記車両の挙動と、に基づいて、前記事故の発生形態に応じた基本過失割合を修正して、前記運転者の修正過失割合を導出する過失割合修正ステップと、
   をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。

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