JP7814636B2 - 情報収集分析装置および情報収集分析システム - Google Patents

Description

本開示は、車両に発生した車線逸脱またはＬＫＡＳの動作を含む特異事象の情報を収集して分析する技術に関する。

特許文献１には、ＬＫＡＳ（Ｌａｎｅ Ｋｅｅｐｉｎｇ Ａｓｉｓｔ Ｓｙｓｔｅｍ）が機能しなかった制御不能地点の情報を収集し、制御不能地点の情報を基に、ＬＫＡＳが機能しない頻度が高い地点を特異地点と判断してドライバに提示するシステムが記載されている。

特開２００４－１２６８８８号公報

特許文献１のシステムは、単にＬＫＡＳの動作状態により特異地点の有無を判断しているため、特異地点における車線逸脱などの原因を細かく分析することができなかった。

本開示は、上記の問題点を解決するためになされたものであり、車両に特異事象が発生した原因を細かく分析する技術の提供を目的とする。

本開示の情報収集分析装置は、自動運転制御装置による自動運転制御が可能な車両に車線逸脱またはＬＫＡＳ動作を含む特異事象が発生した場合に、特異事象の情報と、特異事象発生時の自動運転制御の度合いを表す運転モードの情報と、が紐づけられたプローブ情報を車両から収集する情報収集部と、運転モードに基づき特異事象の原因を原因分類として特定し、特異事象と原因分類とを紐づけた要注意情報を作成する分析部と、を備え、運転モードは、ドライバが車両のハンドル操作を行い、自動運転制御装置はハンドル操作を実行しない第１運転モードと、通常時にドライバがハンドル操作を行い、自動運転制御装置が車線逸脱のおそれを検知した場合にハンドル操作に介入してＬＫＡＳを実行する第２運転モードと、自動運転制御装置が常に車両のハンドル操作を制御する第３運転モードとを含む。

本開示の情報収集分析装置によれば、運転モードに基づき特異事象の発生原因を細かく特定することができる。本開示の目的、特徴、態様、および利点は、以下の詳細な説明と添付図面とによって、より明白となる。

実施の形態１に係る情報収集分析システムの構成を示すブロック図である。 プローブ情報生成装置の動作を示すフローチャートである。 情報収集分析装置による情報収集処理を示すフローチャートである。 実施の形態１に係るプローブ情報を示す図である。 情報収集分析装置による環境分析処理を示すフローチャートである。 特異地点と一般特異地点の関係を示す図である。 環境原因事象と環境原因分類との関係を示す図である。 原因記憶部に記憶された要注意情報を示す図である。 実施の形態２に係る情報収集分析システムの構成を示すブロック図である。 情報収集分析装置による個別分析処理を示すフローチャートである。 個別原因事象と個別原因分類との関係を示す図である。 実施の形態３に係る情報収集分析システムの構成を示すブロック図である。 実施の形態４に係る情報収集分析システムの構成を示すブロック図である。 車両における原因情報の表示例を示す図である。 情報収集分析装置またはプローブ情報生成装置のハードウェア構成を示す図である。 情報収集分析装置またはプローブ情報生成装置のハードウェア構成を示す図である。

＜Ａ．実施の形態１＞
＜Ａ－１．構成＞
図１は、実施の形態１に係る情報収集分析システム１００１の構成を示すブロック図である。情報収集分析システム１００１は、複数の車両１００と、情報収集分析装置２０１と、各車両１００と情報収集分析装置２０１とを接続する広域通信網３０１とを備えて構成される。図１には１つの車両１００のみが図示されているが、情報収集分析システム１００１は複数の車両１００を備える。

車両１００は、プローブ情報生成装置１０１、測位装置５１、周辺検出装置５２および自動運転制御装置５３を備えて構成される。プローブ情報生成装置１０１は、車両１００に車線逸脱またはＬＫＡＳ作動といった特異事象が発生した場合に、プローブ情報を作成して情報収集分析装置２０１に送信する。

測位装置５１は、車両１００の位置を測定する。測位装置５１は、ＧＮＳＳ受信機で構成されていても良いし、ＧＮＳＳ受信機で測定した位置を車両センサまたはマップマッチングなどにより補正する仕組みであってもよい。

周辺検出装置５２は、画像処理により車両の車線逸脱を検出する。但し、周辺検出装置５２は車線逸脱を検出できればよく、その手法は画像処理に限らない。

自動運転制御装置５３は、車両の自動運転制御を行う。自動運転制御装置５３は、少なくともＬＫＡＳ機能を有する。

プローブ情報生成装置１０１は、位置情報取得部１１、車線逸脱検出部１２、制御情報取得部１３、プローブ情報生成部１４およびプローブ情報送信部１５を備えて構成される。

位置情報取得部１１は、車両の位置情報を測位装置５１から取得し、プローブ情報生成部１４に出力する。

車線逸脱検出部１２は、車線逸脱が発生したか否かの情報を周辺検出装置５２から取得し、プローブ情報生成部１４に出力する。

制御情報取得部１３は、自動運転制御装置５３による自動運転制御の内容を表す制御情報と、車両１００の運転モードを表す運転モード情報とを自動運転制御装置５３から取得する。制御情報には、ＬＫＡＳが機能したか否かの情報が含まれる。すなわち、制御情報取得部１３は、運転モードおよびＬＫＡＳの作動状況を取得する情報取得部として機能する。運転モードとは、自動運転制御装置５３による自動運転制御の度合いを表し、以下の３つの運転モードがある。

第１運転モードは、ドライバがハンドル操作を行い、自動運転制御装置５３はハンドル操作に介入しないモードである。第２運転モードは、ドライバがハンドル操作を行い、自動運転制御装置５３が車両１００に車線逸脱のおそれがあると判定すると、ハンドル操作に介入してＬＫＡＳを実行するモードである。第３運転モードは、ドライバがハンドル操作を行わず、自動運転制御装置５３が車線内を走行するように操舵制御を行うモードである。なお、少なくともＳＡＥ（Society of Automotive Engineers)の定義による自動運転レベル３以上は第３運転モードに属する。

プローブ情報生成部１４は、車線逸脱検出部１２からの情報に基づき、車両１００に車線逸脱が発生したことを認識する。また、プローブ情報生成部１４は、制御情報取得部１３から取得した制御情報に基づき、車両１００でＬＫＡＳが作動したことを認識する。本明細書では、車両１００の車線逸脱または車両１００におけるＬＫＡＳ作動を、特異事象と称する。プローブ情報生成部１４は、車両１００に特異事象が発生したことを検出すると、特異事象が発生した地点である特異地点の位置情報を含むプローブ情報を生成して情報収集分析装置２０１に送信する。

次に、情報収集分析装置２０１の構成について説明する。情報収集分析装置２０１は、車両１００の外のサーバなどで構成される。情報収集分析装置２０１は、情報収集部２１、収集情報記憶部２２、分析部２３および原因記憶部２４を備えて構成される。

情報収集部２１は、複数の車両１００からプローブ情報を収集し、収集情報記憶部２２に格納する。

分析部２３は、収集情報記憶部２２に蓄積されたプローブ情報を任意のタイミングで分析し、特異事象が発生した原因を、特異事象と、特異事象発生時の運転モードとに基づいて分類する。分析部２３が分類した特異事象の発生原因を原因分類と称する。分析部２３は、特異事象とその原因分類とを紐づけて、要注意情報を作成する。

本実施の形態では、分析部２３は、走行環境を原因とする特異事象である走行環境原因事象について、その発生原因を環境原因分類として分類する。走行環境原因事象は、車両１００またはそのドライバ等に固有の原因ではなく、道路形状などの走行環境を原因とするものであり、同一走行環境下では他の車両１００でも同様に発生し得るものである。分析部２３は、走行環境原因事象と環境原因分類とを紐づけて、走行環境原因事象に関する要注意情報である環境要注意情報を作成する。

原因記憶部２４は、環境原因記憶部２５を備えている。環境原因記憶部２５には、分析部２３で作成された環境要注意情報が格納される。

＜Ａ－２．動作＞
図２は、プローブ情報生成装置１０１の動作を示すフローチャートである。以下、図２のフローに沿ってプローブ情報生成装置１０１の動作を説明する。

まず、ステップＳ１０１においてプローブ情報生成部１４は、図１で図示が省略されている車内ＬＡＮから車両ＩＤを取得する。ここで車両ＩＤは、車両１００または車両１００のドライバを一意に識別するための個別ＩＤの一例である。車両ＩＤの代わりに、ドライバに固有の個人ＩＤが用いられてもよい。

ステップＳ１０１の後、ステップＳ１０２において位置情報取得部１１は、測位装置５１から車両１００の位置情報を取得する。ステップＳ１０２の後、ステップＳ１０３において制御情報取得部１３は、自動運転制御装置５３から実行中の運転モードを表す運転モード情報を取得する。

ステップＳ１０３の後、ステップＳ１０４においてプローブ情報生成部１４は、車両１００の車線逸脱またはＬＫＡＳ作動を含む特異事象が発生したか否かを判断する。車線逸脱の発生は、例えば白線認識を行う周辺検出装置５２からの情報に基づき、車線逸脱検出部１２が判断する。ＬＫＡＳ作動状態は、制御情報取得部１３が自動運転制御装置５３から取得した制御情報に基づき判断する。

車両１００に発生し得る特異事象は、３つの特異事象Ａ，Ｂ，Ｃに分けられる。特異事象Ａは、ＬＫＡＳが作動せず、車線逸脱が発生したという事象である。特異事象Ａが発生した地点である特異地点は、車線逸脱位置である。第１運転モード、第２運転モードおよび第３運転モードにおいて特異事象Ａが発生し得る。特異事象Ｂは、ＬＫＡＳが作動したが、車線逸脱が発生したという事象である。特異事象Ｂが発生した地点である特異地点は、車線逸脱位置であってもよいし、ＬＫＡＳ作動位置であってもよい。第２運転モードおよび第３運転モードにおいて特異事象Ａが発生し得る。特異事象Ｃは、ＬＫＡＳが作動し、車線逸脱が発生しなかったという事象である。特異事象Ｃが発生した地点である特異地点は、ＬＫＡＳ作動位置である。第２運転モードで特異事象Ｃが発生し得る。第３運転モードでは、車両１００は自動運転制御装置５３に操舵制御されて車線中央付近を走行するため、ＬＫＡＳ作動には至らない。

ステップＳ１０４において特異事象が発生していれば、プローブ情報生成装置１０１の処理はステップＳ１０５に移行する。ステップＳ１０５においてプローブ情報生成部１４は、特異事象が発生した特異地点の位置Ｐ、特異事象ＥＶ、車両ＩＤ Ｖ、運転モードＭを関連付けてプローブ情報Ｐｒｏｖｅ（Ｐ，ＥＶ，Ｖ，Ｍ）を生成する。そして、プローブ情報送信部１５はプローブ情報を情報収集分析装置２０１に送信する。なお、プローブ情報は、特異事象が発生した時刻Ｔおよび付加情報ＩＮＦＯを含んでもよい。付加情報ＩＮＦＯは、走行環境情報、天候情報、車速・操舵、ブレーキアクセル操作などの情報を含む。

ステップＳ１０５の後、またはステップＳ１０４において特異事象が発生していなければ、プローブ情報生成部１４の処理はステップＳ１０６に移行する。ステップＳ１０６においてプローブ情報生成部１４は、車両１００の走行が終了したか否かを判断する。ステップＳ１０６において車両１００の走行が終了していなければ、プローブ情報生成装置１０１の処理はステップＳ１０２に戻る。ステップＳ１０６において車両１００の走行が終了すれば、プローブ情報生成装置１０１の処理は終了する。

なお、上記では、ステップＳ１０５でプローブ情報生成部１４がプローブ情報を送信すると説明したが、送信タイミングはこれに限らない。例えば、プローブ情報生成部１４は、車両１００の走行終了時に、それまでに作成された複数のプローブ情報をまとめて送信してもよい。

次に、情報収集分析装置２０１の動作を説明する。情報収集分析装置２０１は、情報収集処理と原因分析処理とのマルチタスクを実行する。但し、情報収集分析装置２０１の各機能を実行するための処理プログラムは、シングルタスクで構成されてもよいし、３つ以上のタスクで構成されていてもよい。また、処理プログラムは、マルチプロセスまたはマルチスレッドなどどのような構成であってもよい。

図３は、情報収集分析装置２０１による情報収集処理のフローチャートである。以下、図３に沿って情報収集分析装置２０１による情報収集処理を説明する。まず、ステップＳ２０１において情報収集部２１は車両１００からプローブ情報を受信したか否かを判断し、プローブ情報を受信するまでステップＳ２０１の処理を繰り返す。情報収集部２１はステップＳ２０１において車両１００からプローブ情報を受信すると、ステップＳ２０２においてそのプローブ情報を収集情報記憶部２２に格納する。その後、情報収集部２１の処理はステップＳ２０１に戻る。

図４は、収集情報記憶部２２に格納されたＮ個のプローブ情報を例示している。プローブ情報には、プローブ情報を特定するための情報ＩＤが付与されている。この情報ＩＤには、例えばプローブ情報を収集した時系列順の番号が割り振られる。情報ＩＤ＝ｎのプローブ情報Ｐｒｏｂｅ（ｎ）は、少なくとも、特異地点の位置Ｐ（ｎ）、車両ＩＤ Ｖ（ｎ）、特異事象ＥＶ（ｎ）、運転モードＭ（ｎ）を含んでいる。なお、図４の例でプローブ情報Ｐｒｏｂｅ（ｎ）は、時刻Ｔ（ｎ）および付加情報ＩＮＦＯ（ｎ）を含んでいるが、これらについては変形例において後述する。

図５は、情報収集分析装置２０１による環境原因分析処理のフローチャートである。以下、図５に沿って情報収集分析装置２０１による環境原因分析処理を説明する。まず、ステップＳ３０１において分析部２３は、今が分析タイミングであるか否かを判断し、分析タイミングであると判断した場合にはステップＳ３０２の処理へ移行し、分析タイミングでないと判断した場合にはステップＳ３０１の処理を繰り返す。

ここで、分析タイミングとは、１日ごとまたは１週間ごとなどの定周期のタイミングであってもよい。また、分析タイミングは、情報収集部２１が特別なプローブ情報、例えばＬＫＡＳが作動せずに車線逸脱が発生したなどの情報を入手したタイミングでもよい。また、分析タイミングは、図示しないサーバ管理者からの分析指示を入手した時点でもよい。

ステップＳ３０２において分析部２３は、収集情報記憶部２２から図４に例示したようなプローブ情報をロードし、複数の車両１００から取得したプローブ情報から一般特異地点Ｑ（ｍ）を抽出する。具体的には、分析部２３は、複数の車両で特異地点が多発した地点を一般特異地点Ｑ（ｍ）と定義し、一般特異地点Ｑ（ｍ）の個数ＭＤをカウントする。ここで、「特異地点が多発した地点」とは、例えば特異事象が一定期間（例えば１日）内にＭｍｉｎ回（例えば４回）以上発生し、かつ発生率が１００ｐｐｍ以上となる地点である。例えば、地点Ａにおける特異事象の発生率は、ある期間ＴＡに地点Ａで特異事象が発生した車両１００の台数を、期間ＴＡに地点Ａを走行した車両１００の台数で割ることにより、算出される。ここで、分析部２３は、期間ＴＡに地点Ａを走行した車両１００の台数を、ＶＩＣＳ（Vehicle Information and Communication System、登録商標）などから取得することが可能である。

分析部２３は、一般特異地点Ｑ（ｍ）を定義する際、近距離に位置する複数の特異地点を同一地点とみなす。例えば、分析部２３は、｜Ｐ（ｍ１）－Ｐ（ｍｋｍ）｜≦ＴＨｄｉｓ、およびｋｍ＝２以上Ｋｍ以下の条件を満たす特異地点Ｐ（ｍ１）、Ｐ（ｍ２）…Ｐ（ｍＫｍ）を同一地点とみなす。ここで、ＴＨｄｉｓは例えば１０ｍである。なお、測位装置５１の測位精度が高い場合、ＴＨｄｉｓはより短く、例えば５ｍでもよい。また、特異地点Ｐ（ｍ１）、Ｐ（ｍ２）…Ｐ（ｍＫｍ）を含む道路を１０ｍ単位のサブリンクに区切り、同一サブリンク内にＰ（ｍ１）、Ｐ（ｍ２）…Ｐ（ｍＫｍ）が存在する場合に、Ｐ（ｍ１）、Ｐ（ｍ２）…Ｐ（ｍＫｍ）を同一地点と判断してもよい。

次に、ステップＳ３０３において分析部２３は、一般特異地点Ｑ（ｍ）の有無を判断する。ステップＳ３０３において一般特異地点Ｑ（ｍ）がなければ分析部２３の処理はステップＳ３０１に戻り、一般特異地点Ｑ（ｍ）があれば分析部２３の処理はステップＳ３０４に進む。

図６は、特異地点Ｐ（ｎ）と一般特異地点Ｑ（ｍ）とを地図上で表現した図である。車両１００の走行経路６１上に、１１個の特異地点Ｐ（１），Ｐ（２），Ｐ（３），Ｐ（４），Ｐ（５），Ｐ（６），Ｐ（７），Ｐ（８），Ｐ（９），Ｐ（１０），Ｐ（１１）が存在する。上記で説明した条件に従って、特異地点Ｐ（３），Ｐ（５），Ｐ（７），Ｐ（１０），Ｐ（１１）が同一地点と判定され、一般特異地点Ｑ（１）に対応する。また、特異地点Ｐ（４），Ｐ（６），Ｐ（８），Ｐ（９）が同一地点と判定され、一般特異地点Ｑ（２）に対応する。

一般特異地点Ｑの位置は、一般特異地点Ｑに対応する複数の特異地点Ｐの位置を用いて定められる。例えば、一般特異地点Ｑの位置は、対応する複数の特異地点Ｐの位置の平均値であってもよい。図６の例では、対応する複数の特異地点Ｐのうち最もＩＤが小さい特異地点Ｐの位置が、一般特異地点の位置である。すなわち、特異地点Ｐ（３）の位置が一般特異地点Ｑ（１）の位置となり、特異地点Ｐ（４）の位置が一般特異地点Ｑ（２）の位置となる。

ステップＳ３０４において分析部２３は、環境原因分類を行う一般特異地点Ｑ（ｍ）のカウンタｍに１をセットする。

次に、ステップＳ３０５において分析部２３は、一般特異地点Ｑ（ｍ）に対応する特異地点Ｐ（ｍｋ）の特異事象と運転モードから、一般特異地点Ｑ（ｍ）の環境原因分類を行う。

図７は、環境原因分類の判定基準例を示す図である。第１運転モード（完全手動運転）において特異事象Ａ（車線逸脱が発生し、ＬＫＡＳが作動しない）が発生するパターンをパターンＡ１とする。同様に、第２運転モードにおいて特異事象Ａが発生するパターンをパターンＡ２とし、第３運転モードにおいて特異事象Ａが発生するパターンをパターンＡ３とする。また、第２運転モードにおいて特異事象Ｂ（ＬＫＡＳが作動（半起動）したが車線逸脱が発生した）が発生するパターンをパターンＢ２とする。第３運転モードにおいて特異事象Ｂが発生するパターンをパターンＢ３とする。また、第２運転モードにおいて特異事象Ｃ（ＬＫＡＳが作動して車線逸脱を回避した）が発生するパターンをパターンＣ２とする。

例えば、ある一般特異地点Ｑ（ｍ）において、第１運転モード（完全手動運転）で車線逸脱が発生し、第２運転モードでＬＫＡＳが正常に動作した場合、すなわちパターンＡ１およびパターンＣ２が発生した場合、当該一般特異地点Ｑ（ｍ）は、環境原因分類Ｒ１：「運転注意度が低下する地点」と分類される。

また、ある一般特異地点Ｑ（ｍ）において、第１運転モード（完全手動運転）で車線逸脱が発生し、第２運転モードでＬＫＡＳが半起動であった場合、すなわちパターンＡ１およびパターンＢ２が発生した場合、分析部２３は、ＬＫＡＳがドライバのハンドル操作に追いつかずに車線逸脱したと判断し、当該一般特異地点Ｑ（ｍ）を、車線逸脱が発生しやすい環境原因分類Ｒ２：「道路形状注意地点」と分類する。なお、ＬＫＡＳが半起動とは、ＬＫＡＳが作動したものの機能しなかった、すなわち車両を車線内にキープすることができなかった場合をいう。

また、ある一般特異地点Ｑ（ｍ）において、第１運転モード（完全手動運転）で車線逸脱が発生し、第３運転モードでＬＫＡＳが半起動であった場合、すなわちパターンＡ１およびパターンＢ３が発生した場合、分析部２３は当該一般特異地点Ｑ（ｍ）を、環境原因分類Ｒ３：「ＬＫＡＳ非動作地点、路面劣化可能性」と分類する。環境原因分類Ｒ３に分類される一般特異地点Ｑ（ｍ）は、車両側がハンドル操作を行うため第２運転モードより車線逸脱が発生しにくい第３運転モードにも関わらず車線逸脱が発生した地点であるため、白線不良または路面劣化による路面μの低下が想定される。

また、ある一般特異地点Ｑ（ｍ）において、第２運転モードまたは第３運転モードでＬＫＡＳが作動せず車線逸脱が発生した場合、すなわちパターンＡ２またはパターンＡ３が発生した場合、当該一般特異地点Ｑ（ｍ）は環境原因分類Ｒ４：「ＬＫＡＳ非動作地点」と分類される。環境原因分類Ｒ４に分類された一般特異地点Ｑ（ｍ）では、白線不良の可能性が高い。

例えば、特異地点Ｐ（４）、Ｐ（６）、Ｐ（８）、Ｐ（９）を含む一般特異地点Ｑ（２）において、パターンＡ１が２回発生し、パターンＣ２が２回発生したとする。その場合、分析部２３は図７の表に従って、一般特異地点Ｑ（２）で特異事象が発生した原因ＣＡＵＳＥを環境原因事象Ｒと判断し、さらに環境原因事象Ｒの分類ＣＬＡＳＳを環境原因分類Ｒ１（運転注意度低下地点）と分析する。

例えば、特異地点Ｐ（３）、Ｐ（５）、Ｐ（７）、Ｐ（１０）、Ｐ（１１）を含む一般特異地点Ｑ（１）において、パターンＡ１が２回発生し、パターンＡ２が２回発生し、パターンＢ３が１回発生したとする。その場合、分析部２３は図７の表に従って、一般特異地点Ｑ（１）で特異事象が発生した原因ＣＡＵＳＥを環境原因事象Ｒと判断し、さらに環境原因事象Ｒの分類ＣＬＡＳＳを環境原因分類Ｒ３（ＬＫＡＳ非動作地点、路面劣化可能性）または環境原因分類Ｒ４（ＬＫＡＳ非動作地点）と判定する。ここで、分析部２３は、環境原因分類Ｒ３，Ｒ４のうち該当するパターンがより多く発生した方を採用してもよいし、両方を採用してもよい。また、該当するパターンの発生数が同数の場合、分析部２３はより注意が必要な環境原因分類を優先して採用してもよい。環境原因分類の注意が必要な順は、Ｒ４，Ｒ３，Ｒ２，Ｒ１の順である。

次に、ステップＳ３０６において分析部２３は、一般特異地点Ｑ（ｍ）の環境原因事象、環境原因分類および位置情報を紐づけて環境要注意情報を作成し、環境要注意情報を環境原因記憶部２５に格納する。

その後、ステップＳ３０７において分析部２３は、環境原因分類を行う一般特異地点Ｑ（ｍ）のカウンタｍを１増加させる。

さらに、ステップＳ３０８において分析部２３は、環境原因分類を行う一般特異地点Ｑ（ｍ）のカウンタｍが一般特異地点Ｑの個数ＭＤ以下であるか否かを判断する。ｍ≦ＭＤであれば、環境原因分類をまだ行っていない一般特異地点Ｑ（ｍ）があるため、分析部２３の処理はステップＳ３０５に戻る。ｍ＞ＭＤであれば、全ての一般特異地点Ｑ（ｍ）について環境原因分類が終了したため、分析部２３の処理はステップＳ３０１に戻る。

図８は、環境原因記憶部２５に格納された環境要注意情報を示している。環境要注意情報では、一般特異地点のＩＤであるＱＩＤ（ｍ）と、一般特異地点の位置Ｑ（ｍ）と、環境原因事象ＣＡＵＳＥ（ｍ）と、環境原因分類ＣＬＡＳＳ（ｍ）とが紐づけられている。

＜Ａ－３．効果＞
以上に説明したように、実施の形態１に係る情報収集分析システム１００１は、プローブ情報生成装置１０１と情報収集分析装置２０１とを備える。情報収集分析装置２０１は、自動運転制御装置５３による自動運転制御が可能な車両１００に車線逸脱またはＬＫＡＳ動作を含む特異事象が発生した場合に、特異事象の情報と、特異事象発生時の自動運転制御の度合いを表す運転モードの情報と、が紐づけられたプローブ情報を車両から収集する情報収集部２１と、運転モードに基づき特異事象の原因を原因分類として特定し、特異事象と原因分類とを紐づけた要注意情報を作成する分析部２３と、を備える。運転モードは、ドライバが車両１００のハンドル操作を行い、自動運転制御装置５３はハンドル操作を実行しない第１運転モードと、通常時にドライバがハンドル操作を行い、自動運転制御装置５３が車線逸脱のおそれを検知した場合にハンドル操作に介入してＬＫＡＳを実行する第２運転モードと、自動運転制御装置５３が常に車両１００のハンドル操作を制御する第３運転モードとを含む。

以上の構成により、情報収集分析装置２０１は、特異事象の発生原因を運転モードに応じて詳細に原因分類として特定することができる。

また、本実施の形態において、プローブ情報は、特異事象が発生した特異地点の位置情報と、車両１００または車両１００のドライバに固有の個別ＩＤとを含む。そして、分析部２３は、特異地点の位置情報および個別ＩＤに基づき、特異事象が車両１００の走行環境を原因として発生した環境原因事象であるか否かの判断を行い、運転モードに基づき環境原因事象の原因となった走行環境を環境原因分類として分類し、環境原因事象、環境原因分類、および環境原因事象が発生した特異地点の位置情報を紐づけた要注意情報を作成する。

＜Ａ－４．変形例＞
プローブ情報は、図４に示す付加情報として、車両１００の車種または車格の情報を含んでいてもよい。この場合、プローブ情報を収集した情報収集分析装置２０１では、分析部２３において、車種別または車格別に環境原因分類を実施することができる。すなわち、分析部２３は、同一の型式、車種または車格の車両１００から収集されたプローブ情報を用いて、図７の表に従って環境原因分類判定を行う。車種とは、例えばセダンまたはミニバンなどのボディタイプによる車両１００の分類である。車格とは、例えばボディサイズまたはエンジンの排気量による車両１００の格付けである。

本実施の形態において、道路は上りと下りの２本で表現される。そして、環境原因分類は、上りと下りとで別々に分類される。さらに、プローブ情報は、図４に示す付加情報として、車両１００の走行車線の情報を含んでいてもよい。この場合、測位装置５１または周辺検出装置５２は、車線単位の道路形状データを有する高精度地図データベースと、サブメートル級の測位精度を有する高精度測位装置（Ｈｉｇｈ Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｌｏｃａｔｏｒ：ＨＤＬ）または画像処理により車両１００の走行車線を検出する機能を有する。これにより、プローブ情報を収集した情報収集分析装置２０１では、分析部２３において、車線別に環境原因分類を実施することができる。すなわち、分析部２３は、同一の車線から収集されたプローブ情報を用いて、図７の表に従って環境原因分類判定を行う。

プローブ情報生成装置１０１は、車両１００に発生した全ての特異事象についてプローブ情報を作成し、全てのプローブ情報を情報収集分析装置２０１に送信してもよい。また、プローブ情報生成装置１０１は、予め定められた除外条件に合致するプローブ情報は情報収集分析装置２０１に送信しなくてもよい。ここで、予め定められた除外条件とは、例えば車両１００が車線変更を行った場合、または車両１００が他車両の近接を避けるために車線逸脱または車線境界線への近接が生じた場合が想定される。これらの除外条件に該当するか否かは、周辺検出装置５２により検出される周辺車両の情報もしくは周辺撮影情報、または車内ＬＡＮなどから取得される車両１００のハンドル操舵、ウィンカー、ブレーキなどの走行情報を基に判断される。

また、これらの除外条件に該当するか否かを判断するために必要な情報が、プローブ情報に付加情報として含められてもよい。この場合、プローブ情報を収集した情報収集分析装置２０１が、プローブ情報が除外条件に合致するか否かを判断し、除外条件に合致するプローブ情報を破棄することができる。

分析部２３は、一般特異地点情報の環境原因分類を１か月または１年などの周期で繰り返し行い、一般特異地点情報の環境要注意情報を時系列情報として環境原因記憶部２５に格納してもよい。そして、分析部２３は、一般特異地点情報の環境原因分類の時間的変化に基づき、一般特異地点情報の環境原因分類をさらに細分化してもよい。また、分析部２３は、古い環境要注意情報を環境原因記憶部２５から削除してもよい。

例えば、分析部２３は１か月周期で一般特異地点情報の環境要注意情報を作成し、今まで一般特異地点であった箇所が、複数回、例えば３回連続して特異地点として検出されなくなった場合には、環境原因が改善されたとして、その一般特異地点についての環境要注意情報を環境原因記憶部２５から削除してもよい。

また、ある一般特異地点において、特異地点としてプローブされる割合が増加している場合、分析部２３は環境が徐々に進行していると判断し、「環境劣化進行中」などのサブ環境原因分類を当該一般特異地点の環境原因分類に付加してもよい。

また、ある一般特異地点において、特異地点としてプローブされる割合の増加率が予め定められた閾値を超える場合に、分析部２３は、「環境劣化要注意」または「急な環境劣化」などのサブ環境原因分類を当該一般特異地点の環境原因分類に付加してもよい。そして、特異地点としてプローブされる割合が予め定められた閾値を超えた一般特異地点について、劣悪な走行環境であるとして、情報収集分析装置２０１から道路管理者に通報が行われてもよい。

分析部２３は、環境原因事象が発生した同一の特異地点において、第２運転モードまたは第３運転モードで車線逸脱が発生し、その際のＬＫＡＳの作動割合が時間と共に低下した場合に、当該同一の特異地点を、道路状態が劣化しつつありＬＫＡＳ動作が不安定な地点と分類してもよい。

車両１００は、ドライバの脇見状態、居眠り状態またはぼんやり状態などを表すドライバ状態を検出するＤＭＳ（Ｄｒｉｖｅｒ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）を備えていても良い。そして、プローブ情報生成部１４は、ドライバ状態を付加情報としてプローブ情報に含めてもよい。すなわち、プローブ情報は、ドライバの脇見または覚醒低下に関する運転適性状態を表すドライバ状態を含んでもよい。この場合、プローブ情報を収集した情報収集分析装置２０１では、分析部２３において、ドライバ状態を考慮したサブ環境原因分類を一般特異地点の環境原因分類に付加することができる。例えば、分析部２３は、ドライバ状態に応じて環境原因分類Ｒ１「運転注意度低下地点」に、「居眠り多発地点」、「脇見多発地点」、「ぼんやり多発地点」というサブ環境原因分類を追加してもよい。

また、分析部２３は、環境原因分類Ｒ２「道路形状注意地点」と判定した一般特異地点において、ドライバ状態が脇見状態、居眠り状態またはぼんやり状態ではない運転に適した状態であった場合に、「運転に特に注意すべき」というサブ環境原因分類を当該一般特異地点の環境原因分類に付加してもよい。すなわち、その一般特異地点は、注意して運転しても車線逸脱が生じる可能性のある地点、と扱われる。

＜Ｂ．実施の形態２＞
＜Ｂ－１．構成＞
図９は、実施の形態２に係る情報収集分析システム１００２の構成を示すブロック図である。情報収集分析システム１００２は、情報収集分析装置２０１に代えて情報収集分析装置２０２を備える点で、実施の形態１に係る情報収集分析システム１００１と異なる。情報収集分析装置２０２は、環境原因記憶部２５に代えて個別原因記憶部２６を備える点で、情報収集分析装置２０１と異なる。

実施の形態１に係る情報収集分析装置２０１は、一般特異地点で発生した特異事象の環境原因を分析した。これに対し、本実施の形態に係る情報収集分析装置２０２は、一般特異地点ではない特異地点で発生した特異事象について、車両１００またはドライバに固有の原因である個別原因を分析する。

＜Ｂ－２．動作＞
図１０は、情報収集分析装置２０２による個別原因分析処理を示すフローチャートである。以下、図１０のフローに沿って個別原因分析処理を説明する。

まず、ステップＳ４０１およびステップＳ４０２は図５のステップＳ３０１およびステップＳ３０２と同様であるため、説明を省略する。

ステップＳ４０２の後、ステップＳ４０３において分析部２３は、個別原因を分析する車両ＩＤのカウンタｖに１をセットする。車両ＩＤは図４に示した通りプローブ情報に含まれており、分析部２３は車両ＩＤ別に個別原因事象の個別原因を分類する。

図１０のフローでは、分析部２３は、車両ＩＤ Ｖ＝１，２、…ＶＤの全ての車両ＩＤについて、個別原因事象の個別原因を分類する。しかし、分析部２３は、予め定められた選択ロジックにより選択した特定の車両ＩＤに対してのみ、個別原因を分類してもよい。また、分析部２３は、個別原因を分析する車両の順番を決めておき、本処理の起動が起こるたびに所定数の車両に対して、個別原因を分類してもよい。

なお、個別原因分析処理のタイミングは、実施の形態１で説明した環境原因分析処理のタイミングと同じでも異なっていてもよい。

ステップＳ４０３の後、ステップＳ４０４において分析部２３は、車両ＩＤ＝ｖに対応する特異地点のうち、個別特異地点が予め定められた規則に合致するか否かを判断する。個別特異地点とは、一般特異地点Ｑ（ｍ）との距離が予め定められた閾値以上の特異地点である。具体的には、分析部２３は、収集した複数のプローブ情報Ｐｒｏｖｅ（Ｐ，ＥＶ，Ｖ＝ｖ，Ｍ）の中から、車両ＩＤ＝ｖに対応するＶＮ（ｖ）個のプローブ情報Ｐｒｏｖｅ（Ｐ，ＥＶ，Ｖ＝ｖ，Ｍ）を抽出する。さらに分析部２３は、プローブ情報Ｐｒｏｖｅ（Ｐ，ＥＶ，Ｖ＝ｖ，Ｍ）の中から一般特異地点Ｑ（ｍ）｜ｍ＝１，２，…Ｍから閾値以上の距離を有するＤＮ（ｖ）個の個別特異地点のプローブ情報Ｐｒｏｖｅを抽出する。個別特異地点が予め定められた規則に合致する場合、分析部２３の処理はステップＳ４０５に移行し、そうでない場合に分析部２３の処理はステップＳ４０７に移行する。

個別特異地点についての予め定められた規則とは、例えば個別特異地点の個数ＤＮ（ｖ）が予め定められた閾値以上、例えば３以上であることである。あるいは、個別特異地点についての予め定められた規則とは、例えば車両ＩＤ＝ｖに対応する特異地点のうち個別特異地点が占める割合ＤＮ（ｖ）／ＶＮ（ｖ）が、予め定められた閾値以上、例えば０．１以上であることである。

個別特異地点で発生した特異事象を個別原因事象と称する。個別原因事象は、他の車両１００では一般的に発生しない地点で発生したため、個別原因事象が生じた車両１００またはドライバに固有の原因によるものと考えられる。

ステップＳ４０５において分析部２３は、個別原因事象と、その個別原因事象発生時の運転モードとに基づき、個別原因事象の発生原因を分類する。ここで分類された個別原因事象の発生原因を、個別原因分類と称する。すなわち、分析部２３は個別原因事象の個別原因分類を決定する。

図１１は、個別原因分類の判定基準例を示す図である。図１１において、パターンＡ１などの表記は図７と同様である。

例えば、車両ＩＤ＝１の車両１００について、個別特異地点においてパターンＡ１およびパターンＣ２が発生したとする。このことは、一般的な車両では車線逸脱またはＬＫＡＳ作動しない地点で、車両ＩＤ＝１の車両１００では車線逸脱またはＬＫＡＳ作動が生じたことを意味する。従って、分析部２３は、車両ＩＤ＝１の車両１００の個別原因分類をＵ１：「（ドライバの）運転技量が低い」と判定する。

例えば、車両ＩＤ＝１の車両１００について、個別特異地点において、パターンＡ１およびパターンＢ２が発生したとする。このことは、車両ＩＤ＝１の車両１００では、一般的な車両とは異なる地点で、ＬＫＡＳがドライバのハンドル操作に追いつかず車線逸脱が発生したことを意味する。従って、分析部２３は、車両ＩＤ＝１の車両１００を、ＬＫＡＳによる制御ができないような運転を行った車両と判断し、個別原因分類をＵ２：「粗暴運転車両」と判定する。

例えば、車両ＩＤ＝１の車両１００について、個別特異地点において、パターンＢ３が発生したとする。このことは、車両ＩＤ＝１の車両１００では、一般的な車両とは異なる地点で、第３運転モードでＬＫＡＳが起動せず車線逸脱が生じたことを意味する。従って、分析部２３は、車両ＩＤ＝１の車両１００に問題があると判断し、個別原因分類をＵ３：「タイヤ劣化」と判定する。

例えば、車両ＩＤ＝１の車両１００について、個別特異地点において、パターンＡ１およびパターンＡ２が発生したとする。このことは、車両ＩＤ＝１の車両１００では、一般的な車両とは異なる地点で、第２運転モードでＬＫＡＳが起動せず車線逸脱が生じたことを意味する。従って、分析部２３は、車両ＩＤ＝１の車両１００のＬＫＡＳ機能に問題があると判断し、個別原因分類をＵ４：「ＬＫＡＳ機能劣化」と判定する。

例えば、車両ＩＤ＝１の車両１００について、個別特異地点において、パターンＡ３が発生したとする。このことは、車両ＩＤ＝１の車両１００では、一般的な車両とは異なる地点で、第３運転モードでＬＫＡＳが起動せず車線逸脱が生じたことを意味する。従って、分析部２３は、車両ＩＤ＝１の車両１００のＬＫＡＳ機能に問題があると判断し、個別原因分類をＵ４：「ＬＫＡＳ機能劣化」と判定する。

ステップＳ４０５の後、ステップＳ４０６において分析部２３は、車両ＩＤ＝ｖの車両１００において、個別原因事象、個別原因分類、および車両ＩＤを紐づけて個別要注意情報を作成し、個別要注意情報を個別原因記憶部２６に格納する。

ステップＳ４０４でＮｏの場合、またはステップＳ４０６の後、ステップＳ４０７において分析部２３は、個別原因分類を行う対象の車両ＩＤのカウンタｖを１増加させる。その後、ステップＳ４０８において分析部２３は、車両ＩＤのカウンタｖがＶＤ以下であるか否かを判断する。ステップＳ４０８において車両ＩＤのカウンタｖがＶＤ以下であれば、分析部２３は、個別原因分類を未判定の車両１００があるものと判断し、ステップＳ４０４の処理に戻る。ステップＳ４０８において車両ＩＤのカウンタｖがＶＤより大きければ、分析部２３は、全ての車両１００について個別原因分類を判定したと判断し、ステップＳ４０１の処理に戻る。

なお、上記の説明において、分析部２３は車両ＩＤごとに個別原因分類を判定した。しかし、ここで車両ＩＤは車両１００または車両１００のドライバを特定する個別ＩＤの一例である。分析部２３は、車両ＩＤに代えてドライバを特定する個人ＩＤに基づき個別原因分類を判定してもよいし、車両ＩＤおよび個人ＩＤの双方に基づき個別原因分類を判定してもよい。これにより、同一の車両１００を複数のドライバが運転する場合、または同一ドライバが複数の車両１００を運転する場合にも、個別原因分類を正確に判定することが可能となる。

＜Ｂ－３．効果＞
本実施の形態に係る情報収集分析装置２０２において、プローブ情報は、特異事象が発生した特異地点の位置情報と、車両または車両のドライバに固有の個別ＩＤとを含み、分析部は、特異地点の位置情報および個別ＩＤに基づき、特異事象が車両またはドライバに固有の個別原因により発生した個別原因事象であるか否かの判断を行い、運転モードに基づき個別原因事象の原因となった個別原因を個別原因分類として特定し、個別原因事象、個別原因分類および個別ＩＤを紐づけた要注意情報を作成する。従って、情報収集分析装置２０２によれば、個別原因事象の発生原因を、運転モードに基づき正確に分類することができる。

また、情報収集分析装置２０２において、分析部２３は、同一の特異地点で複数の個別ＩＤに特異事象が発生した場合に、同一の特異地点を一般特異地点と定義し、特定の個別ＩＤに特異事象が発生した特異地点のうち一般特異地点と異なる割合が予め定められた閾値以上である場合に、特定の個別ＩＤに発生した特異事象を個別原因事象と判断する。これにより、情報収集分析装置２０２は、一般的な車両とは異なる地点で特異事象が発生する車両１００に対し、当該車両１００に発生する特異事象の、車両１００またはドライバに起因する個別原因を、運転モードに基づき正確に分類することができる。

＜Ｂ－４．変形例＞
図１０に示した個別原因分類処理のタイミングは、実施の形態１で説明した環境原因分析処理のタイミングと異なっていてもよい。例えば、情報収集部２１が、定義済の一般特異地点Ｑ（ｍ）と異なる特異地点についてのプローブ情報を取得した場合、分析部２３は当該プローブ情報について個別原因分類処理を行ってもよい。この場合、定義済の一般特異地点Ｑ（ｍ）と異なる特異地点では車両１００またはドライバに固有の個別原因事象が発生している可能性が高いため、タイムリーに分析が実行される。

また、情報収集部２１が、１つの車両１００から、予め定められた時間内に、予め定められた回数以上、異なる特異地点についてのプローブ情報を取得した場合に、分析部２３はそれらのプローブ情報について個別原因分類処理を行ってもよい。この場合、その車両１００のあおり運転またはドライバ異常を早期に発見することが可能となる。

また、情報収集分析装置２０２は、図９に示されない第三者、例えば車両１００の管理者からの要求に応じて、個別原因分類処理を行ってもよい。この場合、当該要求に個別原因分類を行う対象の車両ＩＤが含まれ、その車両ＩＤの車両について情報収集分析装置２０１は個別原因分類処理を行ってもよい。

また、プローブ情報に、車両の種別、車格、走行距離、走行時間または使用用途などの情報が付加情報として含まれてもよい。この場合、プローブ情報を収集した情報収集分析装置２０２は、これらの付加情報に応じたタイミングで、個別原因分類処理を行ってもよい。例えば、分析部２３は、バス、トラックまたはタクシーについては、常に走行しているため個別原因分類処理の周期を短くし、通勤または商用に使用されない車両については、個別原因分類処理の周期を長くしてもよい。また、分析部２３は、走行距離または走行時間が長い車両１００について、個別原因分類処理の周期を短くしてもよい。

分析部２３は、個別原因分類を１走行単位、１か月単位または１年単位などで繰り返し行い、車両の個別原因分類に関する要注意情報を時系列情報として個別原因記憶部２６に格納してもよい。そして、分析部２３は、個別原因分類の時間的変化に基づき、個別原因分類をさらに細分化してもよい。また、分析部２３は、古い要注意情報を個別原因記憶部２６から削除してもよい。

例えば、今まで個別原因分類Ｕ１：「運転技量が低い」と判断されなかった車両１００からプローブ情報が配信される頻度が増加し、その後、その車両１００の個別原因分類がＵ１：「運転技量が低い」と判断され、その車両１００からプローブ情報が配信される頻度が予め定められた閾値以上となったとする。この場合、分析部２３は、その車両１００の個別原因分類Ｕ１：「運転技量が低い」に、「運転技量低下が著しい」などのサブ個別原因分類を付加してもよい。加齢による技量低下の判断材料になる。

すなわち、分析部２３は、特定の個別ＩＤについて特定の道路区間において個別原因事象が発生した特異地点が時間の経過と共に増加する場合、特定の個別ＩＤに発生した個別原因事象の個別原因をドライバの運転技量低下、と分類してもよい。

今まで個別原因分類Ｕ２：「粗暴運転」と判断されなかった車両１００が、その日だけ個別原因分類Ｕ２：「粗暴運転」と判断された場合、分析部２３は、その車両１００の個別原因分類Ｕ２：「粗暴運転」に、「情緒不安定」などのサブ個別原因分類を付加してもよい。

例えば、ある車両１００からのプローブ情報の配信頻度が、予め定められた閾値以上となった場合、分析部２３は、その車両１００の個別原因分類に、「煽り運転に関係」などのサブ個別原因分類を付加してもよい。この場合、その車両１００が今まで個別原因分類Ｕ２：「粗暴運転」と判断されていた場合には、その車両１００を煽り運転の加害者側と判断することができる。また、その車両１００が今まで個別原因分類Ｕ２：「粗暴運転」と判断されていなかった場合には、その車両１００を煽り運転の被害者側と判断することができる。

車両１００の売買またはその他の理由でドライバが変更になった場合、分析部２３は、その車両１００の車両ＩＤに対応する要注意情報のうち、個別原因分類Ｕ１，Ｕ２などドライバに固有の原因分類に関する要注意情報を個別原因記憶部２６から削除してもよい。

また、ドライバが新しい車両に乗り換えた場合、分析部２３は、そのドライバの個人ＩＤに対応する要注意情報を、新しい車両の車両ＩＤに対応する要注意情報として引き継いでもよい。

車両１００は、ドライバの脇見状態、居眠り状態またはぼんやり状態などを表すドライバ状態を検出するＤＭＳを備えていても良い。そして、プローブ情報生成部１４は、ドライバ状態を付加情報としてプローブ情報に含めてもよい。この場合、プローブ情報を収集した情報収集分析装置２０１では、分析部２３において、ドライバ状態を考慮したサブ個別原因分類を車両の個別原因分類に付加することができる。例えば、分析部２３は、ドライバ状態に応じて個別原因分類Ｕ１「運転技量が低い」に「脇見多し」などのサブ個別原因分類を付加してもよい。

＜Ｃ．実施の形態３＞
＜Ｃ－１．構成＞
図１２は、実施の形態３に係る情報収集分析システム１００３の構成を示すブロック図である。情報収集分析システム１００３は、情報収集分析装置２０１に代えて情報収集分析装置２０３を備える点で、実施の形態１に係る情報収集分析システム１００３と異なる。情報収集分析装置２０３は、原因記憶部２４が環境原因記憶部２５および個別原因記憶部２６を備える点で、情報収集分析装置２０１と異なる。

実施の形態１に係る情報収集分析装置２０１は、一般特異地点で発生した特異事象の環境原因を分析した（環境原因分析処理）。実施の形態２に係る情報収集分析装置２０２は、一般特異地点ではない特異地点で発生した特異事象について、車両１００またはドライバに固有の原因である個別原因を分析した（個別原因分析処理）。本実施の形態に係る情報収集分析装置２０３は、車両１００に特異事象が発生した場合に、その特異事象が走行環境に起因する走行環境原因事象か、車両１００またはドライバに個別の原因に起因する個別原因事象であるかを判断し、走行環境原因事象に対しては環境原因分析処理を、個別原因事象に対しては個別原因分析処理を行う。

＜Ｃ－２．動作＞
本実施の形態におけるプローブ情報生成装置１０１の動作は、実施の形態１において図２で説明した通りである。情報収集分析装置２０３における情報収集処理は、実施の形態１において図３で説明した通りである。

情報収集分析装置２０３における環境原因分析処理は、実施の形態１において図５で説明した通りである。なお、ステップＳ３０６において、環境原因分類を含む要注意情報は、環境原因記憶部２５に格納される。

また、情報収集分析装置２０３における個別原因分析処理は、実施の形態２において図１０で説明したものと概ね同様である。但し、情報収集分析装置２０３における個別原因分析処理は環境原因分析処理が既に終了しているものとして、すなわち一般特異地点情報が既に求められているものとして行われる。すなわち、図１０のステップＳ４０１において、分析部２３は分析タイミングと判断すると、ステップＳ４０２の処理をスキップしてステップＳ４０３以降の処理を実行する。ステップＳ４０６において、個別原因分類を含む要注意情報は、個別原因記憶部２６に格納される。

＜Ｃ－３．効果＞
実施の形態３に係る情報収集分析装置２０３によれば、ある車両１００に特異事象が発生すると、特異事象が発生した地点またはその近傍で他の車両でも特異事象が発生している場合に、その車両１００に特異事象が生じた地点を一般特異地点と分類し、一般特異地点における特異事象の発生原因となった走行環境を、特異事象発生時の車両１００の運転モードに基づき、環境原因分類として特定する。また、情報収集分析装置２０３によれば、ある車両１００に特異事象が発生した地点のうち、一般特異地点と異なる地点が多数含まれる場合には、その車両１００またはドライバに、特異事象の原因があると判断し、その原因を、特異事象発生時の車両１００の運転モードに基づき、個別原因分類として特定する。このようにして、情報収集分析装置２０３によれば、実施の形態１，２の効果に加え、車両１００に発生した特異事象が走行環境を原因とする環境原因事象であるのか、車両１００またはドライバに原因がある個別原因事象であるのかを判断することが可能となる。

＜Ｄ．実施の形態４＞
＜Ｄ－１．構成＞
図１３は、実施の形態４に係る情報収集分析システム１００４の構成を示すブロック図である。情報収集分析システム１００４は、実施の形態３に係る情報収集分析システム１００３と比較すると、プローブ情報生成装置１０１に代えてプローブ情報生成装置１０４を備え、情報収集分析装置２０３に代えて情報収集分析装置２０４を備え、車両１００内に提示装置５４を備える。

情報収集分析装置２０４は、情報収集分析装置２０３の構成に加えて要注意情報を広域通信網３０１に向けて配信する配信部２７を備えている。配信部２７は、原因記憶部２４に格納された要注意情報を必要に応じて取り出し、情報収集分析装置２０４の外部に配信する。配信先は、例えば車両１００である。

なお、図１３に示される情報収集分析システム１００４は、環境原因分類を含む要注意情報と個別原因分類を含む要注意情報の両方を配信する構成であり、実施の形態３に係る情報収集分析システム１００３に、配信に関する構成を加えたものとなっている。しかし、情報収集分析システム１００４は、実施の形態１に係る情報収集分析システム１００１、または実施の形態２に係る情報収集分析システム１００２に、配信に関する構成を加えたものであってもよい。

プローブ情報生成装置１０４は、プローブ情報生成装置１０１の構成に加えて情報提示部１７を備える。情報提示部１７は、車両通信部１６が広域通信網３０１を通じて情報収集分析装置２０４から受信した要注意情報を、車両１００に搭載された提示装置５４に提示させる。提示の態様は、表示または音声の少なくともいずれかである。

提示装置５４は、例えば車両１００に搭載された表示装置である。この場合、情報提示部１７は、要注意情報の提示装置５４における表示制御を行う。

＜Ｄ－２．動作＞
配信部２７は、例えば、外部からの要求を受けた時、または環境原因分析時などの予め定められたタイミングで、一般特異地点の環境原因分類を含む要注意情報を配信する。図１４は、配信部２７から車両１００に配信された、一般特異地点の環境原因分類を含む要注意情報が提示装置５４に表示される例を示している。図１４の例では、車両１００の現在位置と走行経路６１とが表示され、さらに、走行経路６１上に一般特異地点Ｑ（１），Ｑ（２）が示されている。さらに、一般特異地点Ｑ（１）には、「ＬＫＡＳ非動作地点」という環境原因分類が表示され、一般特異地点Ｑ（２）には、「運転注意度低下地点」という環境原因分類が表示されている。

これにより、車両１００のドライバは、車両１００の前方にＬＫＡＳ非動作地点があり、十分運転に注意すべきであることを把握することができる。

なお、図１４のような一般特異地点Ｑ（１），Ｑ（２）の位置表示は、車両１００が一般特異地点から５００ｍ以内など、一定距離内に近づいた場合に行われてもよい。また、車両１００が第２運転レベルで走行中に、環境原因分類Ｒ４：「ＬＫＡＳ非動作地点」の一般特異地点から一定距離内に近づいた場合に、その一般特異地点に関する警告が提示装置５４により行われてもよい。

図１４は車両１００に環境原因分類を含む要注意情報が配信される例を示しているが、環境原因分類を含む要注意情報は道路管理者に配信されてもよい。これにより、道路管理者に道路の補修を促す機会を与える効果が得られる。

配信部２７は、例えば、外部からの要求を受けた時、または個別原因分析時などの予め定められたタイミングで、個別原因分類を含む要注意情報を配信する。個別原因分類を含む要注意情報の配信先には、例えば個別原因分類が判定された車両１００、その車両１００の管理者、運転取締機関、または運転免許所交付機関がある。

車両１００に個別原因分類を含む要注意情報が配信されることで、ドライバは自身の運転技量の低さ、自身の粗暴運転、または車両１００のタイヤまたはＬＫＡＳ機能などの異常を認知することができる。また、個別原因分類を含む要注意情報が配信された車両管理者または道路取り締まり機関は、該当するドライバに、安全運転または安全走行のための所定の手続きまたは処理の実施機会を与えることができる。また、個別原因分類を含む要注意情報が配信された運転免許所交付機関は、免許返納などのアドバイスを免許更新者に提示することができる。

＜Ｄ－３．効果＞
実施の形態４に係る情報収集分析装置２０４は、要注意情報を情報収集分析装置２０４の外部に配信する配信部２７を備える。従って、情報収集分析装置２０４で作成した要注意情報を車両１００の運転支援または道路の補修などに用いることが可能となる。

＜Ｅ．ハードウェア構成＞
上述したプローブ情報生成装置１０１，１０４における位置情報取得部１１、車線逸脱検出部１２、制御情報取得部１３、プローブ情報生成部１４、プローブ情報送信部１５、車両通信部１６および情報提示部１７は、図１５に示す処理回路８１により実現される。すなわち、処理回路８１は、プローブ情報生成装置１０１，１０４における位置情報取得部１１、車線逸脱検出部１２、制御情報取得部１３、プローブ情報生成部１４、プローブ情報送信部１５、車両通信部１６および情報提示部１７（以下、「位置情報取得部１１等」）を備える。

また、情報収集分析装置２０１－２０４における情報収集部２１、収集情報記憶部２２、分析部２３、原因記憶部２４および配信部２７は、プローブ情報生成装置１０１，１０４を実現する処理回路８１とは別の処理回路８１により実現される。すなわち、この別の処理回路８１は、情報収集分析装置２０１－２０４における情報収集部２１、収集情報記憶部２２、分析部２３、原因記憶部２４および配信部２７（以下、「情報収集部２１」等）を備える。

これらの処理回路８１の夫々には、専用のハードウェアが適用されても良いし、メモリに格納されるプログラムを実行するプロセッサが適用されても良い。プロセッサは、例えば中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）等である。

処理回路８１が専用のハードウェアである場合、処理回路８１は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、またはこれらを組み合わせたものが該当する。位置情報取得部１１等または情報収集部２１等の各部の機能の夫々は、複数の処理回路８１で実現されてもよいし、各部の機能をまとめて一つの処理回路で実現されてもよい。

処理回路８１がプロセッサである場合、位置情報取得部１１等または情報収集部２１等の機能は、ソフトウェア等（ソフトウェア、ファームウェアまたはソフトウェアとファームウェア）との組み合わせにより実現される。ソフトウェア等はプログラムとして記述され、メモリに格納される。図１６に示すように、処理回路８１に適用されるプロセッサ８２は、メモリ８３に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各部の機能を実現する。すなわち、プローブ情報生成装置１０１，１０４は、処理回路８１により実行されるときに、位置情報取得部１１等の機能が結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ８３を備える。そして、情報収集分析装置２０１－２０４も、処理回路８１により実行されるときに、情報収集部２１等の機能が結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ８３を備える。換言すれば、このプログラムは、位置情報取得部１１等または情報収集部２１等の手順または方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。ここで、メモリ８３は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）などの、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）及びそのドライブ装置等、または、今後使用されるあらゆる記憶媒体であってもよい。

以上、位置情報取得部１１等または情報収集部２１等の各機能が、ハードウェア及びソフトウェア等のいずれか一方で実現される構成について説明した。しかしこれに限ったものではなく、位置情報取得部１１等または情報収集部２１等の一部を専用のハードウェアで実現し、別の一部をソフトウェア等で実現する構成であってもよい。

以上のように、処理回路は、ハードウェア、ソフトウェア等、またはこれらの組み合わせによって、上述の各機能を実現することができる。なお、収集情報記憶部２２および原因記憶部２４は、メモリ８３から構成されるが、それらは単一のメモリ８３から構成されてもよいし、それぞれが個別のメモリから構成されてもよい。

なお、各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変形、省略したりすることが可能である。上記の説明は、すべての態様において、例示である。例示されていない無数の変形例が想定され得るものと解される。

１１ 位置情報取得部、１２ 車線逸脱検出部、１３ 制御情報取得部、１４ プローブ情報生成部、１５ プローブ情報送信部、１６ 車両通信部、１７ 情報提示部、２１ 情報収集部、２２ 収集情報記憶部、２３ 分析部、２４ 原因記憶部、２５ 環境原因記憶部、２６ 個別原因記憶部、２７ 配信部、５１ 測位装置、５２ 周辺検出装置、５３ 自動運転制御装置、５４ 提示装置、６１ 走行経路、８１ 処理回路、８２ プロセッサ、８３ メモリ、１００ 車両、１０１，１０４ プローブ情報生成装置、２０１－２０４ 情報収集分析装置、３０１ 広域通信網、１００１－１００４ 情報収集分析システム。

Claims (17)

1. 自動運転制御装置による自動運転制御が可能な車両に車線逸脱またはＬＫＡＳ動作を含む特異事象が発生した場合に、前記特異事象の情報と、前記特異事象発生時の前記自動運転制御の度合いを表す運転モードの情報と、が紐づけられたプローブ情報を前記車両から収集する情報収集部と、
   前記運転モードに基づき前記特異事象の原因を原因分類として特定し、前記特異事象と前記原因分類とを紐づけた要注意情報を作成する分析部と、
   を備え、
   前記運転モードは、
   ドライバが前記車両のハンドル操作を行い、前記自動運転制御装置は前記ハンドル操作を実行しない第１運転モードと、
   通常時に前記ドライバが前記ハンドル操作を行い、前記自動運転制御装置が前記車線逸脱のおそれを検知した場合に前記ハンドル操作に介入してＬＫＡＳを実行する第２運転モードと、
   前記自動運転制御装置が常に前記車両のハンドル操作を制御する第３運転モードとを含む、
   情報収集分析装置。
2. 前記プローブ情報は、前記特異事象が発生した特異地点の位置情報と、前記車両または前記車両のドライバに固有の個別ＩＤとを含み、
   前記分析部は、
   前記特異地点の位置情報および前記個別ＩＤに基づき、前記特異事象が前記車両の走行環境を原因として発生した環境原因事象であるか否かの判断を行い、
   前記運転モードに基づき前記環境原因事象の原因となった前記走行環境を環境原因分類として分類し、
   前記環境原因事象、前記環境原因分類、および前記環境原因事象が発生した前記特異地点の位置情報を紐づけた前記要注意情報を作成する、
   請求項１に記載の情報収集分析装置。
3. 前記プローブ情報は、前記特異事象が発生した特異地点の位置情報と、前記車両または前記車両のドライバに固有の個別ＩＤとを含み、
   前記分析部は、
   前記特異地点の位置情報および前記個別ＩＤに基づき、前記特異事象が前記車両または前記ドライバに固有の個別原因により発生した個別原因事象であるか否かの判断を行い、
   前記運転モードに基づき前記個別原因事象の原因となった前記個別原因を個別原因分類として特定し、
   前記個別原因事象、前記個別原因分類および前記個別ＩＤを紐づけた前記要注意情報を作成する、
   請求項１または請求項２に記載の情報収集分析装置。
4. 前記要注意情報を前記情報収集分析装置の外部に配信する配信部をさらに備える、
   請求項１に記載の情報収集分析装置。
5. 前記プローブ情報および前記要注意情報は、前記特異事象が発生した前記特異地点の車線単位の位置情報を含む、
   請求項２に記載の情報収集分析装置。
6. 前記情報収集部は、車線単位の道路形状データを有する高精度地図データベースと、サブメートル級の測位精度を有し前記車両の位置および走行車線を出力する高精度測位装置とを備えた前記車両から、前記高精度地図データベースと前記高精度測位装置とを用いて得られた前記特異地点の車線単位の位置情報を含む、前記プローブ情報を収集する、
   請求項５に記載の情報収集分析装置。
7. 前記分析部は、
   同一の前記特異地点で複数の前記個別ＩＤに発生した前記特異事象を前記環境原因事象と判断し、
   前記環境原因事象が発生した前記同一の特異地点において、前記第１運転モードで車線逸脱が発生し、前記第２運転モードおよび前記第３運転モードで車線逸脱が発生しない場合には、前記同一の特異地点を、前記ドライバの運転注意度が低下しやすい地点と分類する、
   請求項２に記載の情報収集分析装置。
8. 前記分析部は、
   同一の前記特異地点で複数の前記個別ＩＤに発生した前記特異事象を前記環境原因事象と判断し、
   前記環境原因事象が発生した前記同一の特異地点において、前記第１運転モードで車線逸脱が発生し、前記第２運転モードにおいてＬＫＡＳが作動し車線逸脱が発生した場合には、前記同一の特異地点を、車線逸脱が起こりやすい道路形状の地点と分類する、
   請求項２に記載の情報収集分析装置。
9. 前記分析部は、
   同一の前記特異地点で複数の前記個別ＩＤに発生した前記特異事象を前記環境原因事象と判断し、
   前記環境原因事象が発生した前記同一の特異地点において、前記第２運転モードでＬＫＡＳが作動せず車線逸脱が発生し、前記第３運転モードにおいて車線逸脱が発生した場合には、前記同一の特異地点を、ＬＫＡＳが作動しない地点と分類する、
   請求項２に記載の情報収集分析装置。
10. 前記分析部は、
    同一の前記特異地点で複数の前記個別ＩＤに発生した前記特異事象を前記環境原因事象と判断し、
    前記環境原因事象が発生した前記同一の特異地点において、前記第２運転モードまたは前記第３運転モードで車線逸脱が発生し、その際のＬＫＡＳの作動割合が時間と共に低下した場合に、前記同一の特異地点を、道路状態が劣化しつつありＬＫＡＳ動作が不安定な地点と分類する、
    請求項２に記載の情報収集分析装置。
11. 前記分析部は、
    同一の前記特異地点で複数の前記個別ＩＤに前記特異事象が発生した場合に、前記同一の特異地点を一般特異地点と定義し、
    特定の前記個別ＩＤに前記特異事象が発生した前記特異地点のうち前記一般特異地点と異なる割合が予め定められた閾値以上である場合に、前記特定の個別ＩＤに発生した前記特異事象を前記個別原因事象と判断する、
    請求項３に記載の情報収集分析装置。
12. 前記分析部は、
    特定の前記個別ＩＤに発生した前記個別原因事象において、前記第１運転モードで車線逸脱が発生し、前記第２運転モードでＬＫＡＳが作動した場合に、前記特定の個別ＩＤに発生した前記個別原因事象の前記個別原因を前記ドライバの運転技量が低い、と分類する、
    請求項３に記載の情報収集分析装置。
13. 前記分析部は、
    特定の前記個別ＩＤについて特定の道路区間において前記個別原因事象が発生した前記特異地点が時間の経過と共に増加する場合、前記特定の個別ＩＤに発生した前記個別原因事象の前記個別原因を前記ドライバの運転技量低下、と分類する、
    請求項３に記載の情報収集分析装置。
14. 前記分析部は、
    特定の前記個別ＩＤについて、
    前記第２運転モードにおいて前記ＬＫＡＳが作動せずに車線逸脱が発生した前記特異事象である第１特異事象の前記特異地点と、前記第３運転モードにおいて車線逸脱が発生した前記特異事象である第２特異事象の前記特異地点とのうち、前記一般特異地点と異なる割合が予め定められた閾値以上である場合に、
    前記第１特異事象および前記第２特異事象を前記個別原因事象と判断し、前記第１特異事象および前記第２特異事象の前記個別原因をＬＫＡＳ機能の劣化であると分類する、
    請求項１１に記載の情報収集分析装置。
15. 前記プローブ情報は、前記ドライバの脇見または覚醒低下に関する運転適性状態を表すドライバ状態を含み、
    前記分析部は、前記ドライバの運転注意度が低下しやすい地点という前記環境原因分類を行った前記環境原因事象の前記特異地点に、前記ドライバ状態に基づき、居眠り多発地点、または脇見多発地点というサブ環境原因分類を付与する、
    請求項７に記載の情報収集分析装置。
16. 前記プローブ情報は、前記ドライバの脇見または覚醒低下に関する運転適性状態を表すドライバ状態を含み、
    前記分析部は、前記ドライバ状態が良好な運転適性状態を表す場合に、車線逸脱が起こりやすい道路形状の地点という前記環境原因分類を行った前記環境原因事象の前記特異地点に、運転に特に注意すべき地点というサブ環境原因分類を付与する、
    請求項８に記載の情報収集分析装置。
17. 自動運転制御装置による自動運転制御が可能な車両のプローブ情報を作成して送信するプローブ情報生成装置と、
    前記プローブ情報生成装置から前記プローブ情報を受信する情報収集分析装置と、を備える情報収集分析システムであって、
    前記プローブ情報生成装置は、
    前記自動運転制御装置による前記自動運転制御のモードを表す運転モード、および前記自動運転制御装置によるＬＫＡＳの作動状況を取得する情報取得部と、
    前記車両の車線逸脱を検出する車線逸脱検出部と、
    前記車線逸脱またはＬＫＡＳ動作を含む特異事象が発生した場合に、前記特異事象の情報と、前記特異事象発生時の前記運転モードの情報と、を含む前記プローブ情報を生成するプローブ情報生成部と、
    前記プローブ情報を前記情報収集分析装置に送信するプローブ情報送信部と、を備え、
    前記情報収集分析装置は、
    前記プローブ情報を前記プローブ情報生成装置から受信する情報収集部と、
    前記運転モードに基づき前記特異事象の原因を原因分類として特定し、前記特異事象と前記原因分類とを紐づけた要注意情報を作成する分析部と、
    を備え、
    前記運転モードは、
    ドライバが前記車両のハンドル操作を行い、前記自動運転制御装置は前記ハンドル操作を実行しない第１運転モードと、
    通常時に前記ドライバが前記ハンドル操作を行い、前記自動運転制御装置が前記車線逸脱のおそれを検知した場合に前記ハンドル操作に介入してＬＫＡＳを実行する第２運転モードと、
    前記自動運転制御装置が常に前記車両のハンドル操作を制御する第３運転モードとを含む、
    情報収集分析システム。