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JP7680852B2 - Vehicle Control Systems - Google Patents
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JP7680852B2 JP2021022851A JP2021022851A JP7680852B2 JP 7680852 B2 JP7680852 B2 JP 7680852B2 JP 2021022851 A JP2021022851 A JP 2021022851A JP 2021022851 A JP2021022851 A JP 2021022851A JP 7680852 B2 JP7680852 B2 JP 7680852B2
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Description

本発明は、車両制御システムに関する。 The present invention relates to a vehicle control system.

車両の分野では、個々のドライバに応じて、運転をサポートするための様々な技術が提案されている。例えば、特許文献1は、ドライバの心拍等の生体情報に基づいて、車両を制御するためのシステムを開示している。このシステムは、ステアリングホイールに、ドライバの心拍を取得するための感圧ユニットを備える。システムは、ドライバの心拍に基づいて、ドライバの状態を、通常状態、リラックス状態、または、パニック状態に分類する。ドライバが極端なリラックス状態またはパニック状態にあるとき、システムは、ブレーキの応答を増加させ、アクセルおよびステアリングの応答を減少させる。 In the field of vehicles, various technologies have been proposed to support driving according to individual drivers. For example, Patent Document 1 discloses a system for controlling a vehicle based on biometric information such as the driver's heart rate. This system includes a pressure-sensing unit on the steering wheel for acquiring the driver's heart rate. Based on the driver's heart rate, the system classifies the driver's state into a normal state, a relaxed state, or a panicked state. When the driver is in an extremely relaxed state or a panicked state, the system increases the brake response and decreases the accelerator and steering responses.

特開2018-837号公報JP 2018-837 A

交通事故は、ドライバの運転技量に起因して起ることがある。したがって、ドライバの運転技量を考慮して車両を制御することによって、交通事故のリスクをより低減することができると考えられる。しかしながら、特許文献1のシステムは、車両の制御にドライバの運転技量までは考慮していない。 Traffic accidents can occur due to the driver's driving skills. Therefore, it is believed that the risk of traffic accidents can be further reduced by controlling the vehicle while taking into account the driver's driving skills. However, the system in Patent Document 1 does not take the driver's driving skills into account when controlling the vehicle.

本発明は、上記の課題を考慮して、ドライバの運転技量に応じて車両を制御することができる、車両制御システムを提供することを目的とする。 In consideration of the above problems, the present invention aims to provide a vehicle control system that can control a vehicle according to the driver's driving skill.

本発明の一態様に係る車両制御システムは、車両に設けられ、ドライバが車両を運転する際に起る、ドライバの運転技量に関連する走行事象を検出する、事象検出部と、車両または車両とは別個の外部装置の少なくとも一方に設けられ、事象検出部によって検出される走行事象に基づいて、ドライバの運転技量を評価する、評価部と、車両に設けられ、評価部による評価結果に応じて、ドライバが車両を運転する際に車両の機能を制限する、機能制限部と、車両に設けられ、走行事象が検出されたときの車両の位置を検出する、位置検出部と、を備え、外部装置は、走行事象および車両の位置を関連付けて記憶する、記憶装置と、記憶装置に記憶される走行事象および車両の位置に基づいて、走行事象が起きた位置における走行事象の発生頻度を算出する、頻度算出部と、を有し、頻度算出部は、走行事象が起きた位置における走行事象が起きた回数が所定の第1の閾値を超えた場合に発生頻度を算出し、評価部は、頻度算出部によって算出される走行事象の発生頻度が所定の第2の閾値以上であるときには、ドライバの運転技量の評価を実行せず、評価部は、ドライバが有する点数から、各走行事象に予め割り当てられるベース減点量とドライバの情報および車両の特徴に設定される係数とから算出される減点量を引くことによって、ドライバの運転技量を採点する A vehicle control system according to one aspect of the present invention includes an event detection unit provided in a vehicle and configured to detect driving events related to the driver's driving skill that occur when the driver drives the vehicle; an evaluation unit provided in at least one of the vehicle or an external device separate from the vehicle and configured to evaluate the driver's driving skill based on the driving events detected by the event detection unit; a function restriction unit provided in the vehicle and configured to restrict functions of the vehicle when the driver drives the vehicle in accordance with a result of the evaluation by the evaluation unit; and a position detection unit provided in the vehicle and configured to detect the position of the vehicle when the driving event is detected, the external device storing the driving events in association with the position of the vehicle; and The device has a frequency calculation unit that calculates the occurrence frequency of a driving event at a location where the driving event occurred based on the driving events and the vehicle positions stored in the device, and the frequency calculation unit calculates the occurrence frequency when the number of times the driving event occurred at the location where the driving event occurred exceeds a predetermined first threshold, and the evaluation unit does not perform evaluation of the driver's driving skill when the occurrence frequency of the driving event calculated by the frequency calculation unit is equal to or greater than a predetermined second threshold, and the evaluation unit scores the driver's driving skill by subtracting a deduction amount calculated from a base deduction amount previously assigned to each driving event and coefficients set for the driver's information and the vehicle characteristics from the score held by the driver .

走行事象は、プリクラッシュセーフティシステムの起動、車線逸脱、急加速、急ブレーキ、急旋回、または、制限速度の超過の少なくとも1つを含んでもよい。 The driving event may include at least one of activation of a pre-crash safety system, lane departure, sudden acceleration, sudden braking, sharp turning, or exceeding a speed limit.

評価部は、走行事象が所定の期間内に検出されない場合、ドライバの点数に対して、所定の期間における走行事象が検出されない走行距離に基づいて決定されるベース加点量とドライバの情報に設定される係数とから算出される加点量を加えてもよい。 If a driving event is not detected within a specified period of time, the evaluation unit may add to the driver's score an amount of bonus calculated from a base amount of bonus determined based on a distance traveled during a specified period during which no driving event is detected and a coefficient set in the driver's information .

車両制御システムは、車両に設けられ、ドライバの画像を撮像する、撮像部と、車両または外部装置の少なくとも一方に設けられ、撮像部によって撮像される画像に基づいて、ドライバの人物属性を推定する、属性推定部と、を備えてもよく、評価部は、走行事象と、属性推定部によって推定される人物属性と、に基づいて、ドライバの運転技量を評価してもよい。 The vehicle control system may include an imaging unit provided in the vehicle for capturing an image of the driver, and an attribute estimation unit provided in at least one of the vehicle and an external device for estimating personal attributes of the driver based on the image captured by the imaging unit, and the evaluation unit may evaluate the driving skill of the driver based on the driving events and the personal attributes estimated by the attribute estimation unit.

車両制御システムは、車両に設けられ、ドライバの画像を撮像する、撮像部と、車両または外部装置の少なくとも一方に設けられ、撮像部によって撮像される画像に基づいて、ドライバを識別する、識別部と、車両とは別個の外部装置と、を備えてもよく、外部装置は、ドライバの識別データおよび評価結果を関連付けて記憶する記憶装置を有してもよい。 The vehicle control system may include an imaging unit provided in the vehicle that captures an image of the driver, an identification unit provided in at least one of the vehicle or the external device that identifies the driver based on the image captured by the imaging unit, and an external device separate from the vehicle, and the external device may have a storage device that stores the driver's identification data and the evaluation results in association with each other.

本発明によれば、ドライバの運転技量に応じて車両を制御することができる。 According to the present invention, the vehicle can be controlled according to the driver's driving skill.

本発明の一実施形態に係る車両制御システムを示す概略的なブロック図である。1 is a schematic block diagram showing a vehicle control system according to an embodiment of the present invention; 走行事象およびベース減点量の例を示す。4 shows examples of driving events and base penalty amounts. 減点量の算出に使用される情報および係数の例を示す。Examples of information and coefficients used in calculating the amount of points deducted are shown below. 走行距離およびベース加点量の例を示す。Examples of mileage and base points added are shown below. 加点量の算出に使用される情報および係数の例を示す。Examples of information and coefficients used in calculating the added points are shown below. 図1中の車両の動作を示すフローチャートである。2 is a flowchart showing the operation of the vehicle in FIG. 1 . 図1中のサーバの動作を示すフローチャートである。2 is a flowchart showing the operation of the server in FIG. 1 . 図1中のサーバの動作を示すフローチャートである。2 is a flowchart showing the operation of the server in FIG. 1 . 車両の機能制限の例を示す。4 shows examples of vehicle function restrictions.

以下に添付図面を参照しながら、本発明の実施形態について詳細に説明する。かかる実施形態に示す具体的な寸法、材料および数値等は、理解を容易にするための例示に過ぎず、特に断る場合を除き、本発明を限定するものではない。なお、明細書および図面において、実質的に同一の機能および構成を有する要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。また、本発明に直接関係のない要素は図示を省略する。 The following describes in detail an embodiment of the present invention with reference to the attached drawings. The specific dimensions, materials, values, etc. shown in the embodiment are merely examples for ease of understanding, and do not limit the present invention unless otherwise specified. In the specification and drawings, elements that have substantially the same functions and configurations are given the same reference numerals to avoid duplicated explanations. Also, elements that are not directly related to the present invention are not shown.

図1は、本発明の一実施形態に係る車両制御システム100を示す概略的なブロック図である。車両制御システム100は、複数台(例えば、図1では3台)の車両10と、サーバ(外部装置)90と、を備える。なお、図1は、1台の車両10のみについて構成を示すが、他の車両10も、同様な構成を有することができる。 Figure 1 is a schematic block diagram showing a vehicle control system 100 according to one embodiment of the present invention. The vehicle control system 100 includes a plurality of vehicles 10 (e.g., three in Figure 1) and a server (external device) 90. Note that while Figure 1 shows the configuration of only one vehicle 10, the other vehicles 10 may have a similar configuration.

ドライバが車両10を運転する際、ドライバの運転技量に応じて、様々な走行事象が起り得る。例えば、ドライバの運転技量が低いときに起り得ると考えられる走行事象として、例えば、プリクラッシュセーフティシステムの作動、車線逸脱、急加速、急ブレーキ、急旋回、および、制限速度の超過が含まれ得る。上記のような走行事象は、交通事故のリスクを増大させ得る。したがって、車両制御システム100は、上記のような走行事象を検出し、検出された走行事象に基づいてドライバの運転技量を評価し、評価結果に応じて車両10の機能を制限するように構成される。 When a driver drives the vehicle 10, various driving events may occur depending on the driver's driving skill. For example, driving events that may occur when the driver's driving skill is low may include, for example, activation of a pre-crash safety system, lane departure, sudden acceleration, sudden braking, sharp turns, and exceeding the speed limit. Driving events such as those described above may increase the risk of traffic accidents. Therefore, the vehicle control system 100 is configured to detect driving events such as those described above, evaluate the driver's driving skill based on the detected driving events, and limit the functions of the vehicle 10 according to the evaluation results.

車両10は、例えば、HEV(Hybrid Electric Vehicle)、ガソリン自動車、電気自動車、または、ディーゼル自動車であることができる。本実施形態では、車両10は、ガソリン自動車として説明される。 Vehicle 10 can be, for example, a hybrid electric vehicle (HEV), a gasoline-powered automobile, an electric automobile, or a diesel automobile. In this embodiment, vehicle 10 is described as a gasoline-powered automobile.

車両10は、車両10に関する様々な制御を実行するために、以下に示されるECU1,2,3,4,6を含む、様々なECU(Electronic Control Unit)を備える。これらのECUの各々は、例えば、プロセッサ(CPU等)および記憶装置(ROMおよびRAM等)等の構成要素を含む(不図示)。以下に示される各ECUの動作は、記憶装置に記憶されたプログラムをプロセッサで実行することによって実現されてもよい。また、本開示において、単に「車両10のECU」または「ECU」と称される場合、これは、車両10のECUのうちの1つ、または、これらのうちのいくつかの組み合わせを意味し得る。 Vehicle 10 is equipped with various ECUs (Electronic Control Units), including ECUs 1, 2, 3, 4, and 6 shown below, in order to execute various controls related to vehicle 10. Each of these ECUs includes components such as a processor (CPU, etc.) and a storage device (ROM, RAM, etc.) (not shown). The operation of each ECU shown below may be realized by executing a program stored in the storage device in the processor. Also, in this disclosure, when simply referred to as "the ECU of vehicle 10" or "ECU", this may mean one of the ECUs of vehicle 10, or a combination of several of these.

車両10は、エンジンECU1を備える。エンジンECU1は、エンジンの動作を制御する。エンジンECU1は、電子制御スロットル11、アクセルセンサ12およびブレーキストロークセンサ13に通信可能に接続される。電子制御スロットル11、アクセルセンサ12およびブレーキストロークセンサ13は、例えばワイヤーハーネス等の配線によって互いに独立してエンジンECU1に接続される。 The vehicle 10 is equipped with an engine ECU 1. The engine ECU 1 controls the operation of the engine. The engine ECU 1 is communicatively connected to an electronically controlled throttle 11, an accelerator sensor 12, and a brake stroke sensor 13. The electronically controlled throttle 11, the accelerator sensor 12, and the brake stroke sensor 13 are connected to the engine ECU 1 independently of one another by wiring such as a wire harness.

電子制御スロットル11は、ドライバが車両を運転する間、エンジンECU1からの信号に基づいて、吸気管を通る空気の量を制御し、これによって、エンジンの出力を制御する。電子制御スロットル11は、エンジンECU1からの信号に基づいて、後述する各ドライバの運転技量の評価(点数)に応じて、各ドライバが車両10を運転する際にエンジンの出力を制御する。したがって、エンジンECU1および電子制御スロットル11は、車両10の機能を制限する機能制限部として機能する。 While the driver is driving the vehicle, the electronically controlled throttle 11 controls the amount of air passing through the intake pipe based on a signal from the engine ECU 1, thereby controlling the output of the engine. Based on a signal from the engine ECU 1, the electronically controlled throttle 11 controls the output of the engine when each driver drives the vehicle 10 according to an evaluation (score) of each driver's driving skill, which will be described later. Therefore, the engine ECU 1 and the electronically controlled throttle 11 function as a function limiting unit that limits the functions of the vehicle 10.

アクセルセンサ12は、ドライバが車両を運転する間、アクセルペダルの踏み込み量を検出し、踏み込み量をエンジンECU1に送信する。エンジンECU1は、アクセルセンサ12によって検出される踏み込み量に基づいて、電子制御スロットル11の開度を制御する。また、エンジンECU1は、アクセルセンサ12によって検出されるアクセルペダルの踏み込み量と、車速センサによって検出される現在の車両10の速度とに基づいて、急加速を検出することができる。したがって、アクセルセンサ12およびエンジンECU1は、急加速(走行事象)を検出する事象検出部として機能する。 The accelerator sensor 12 detects the amount of depression of the accelerator pedal while the driver is driving the vehicle, and transmits the amount of depression to the engine ECU 1. The engine ECU 1 controls the opening of the electronically controlled throttle 11 based on the amount of depression detected by the accelerator sensor 12. The engine ECU 1 can also detect sudden acceleration based on the amount of depression of the accelerator pedal detected by the accelerator sensor 12 and the current speed of the vehicle 10 detected by the vehicle speed sensor. Thus, the accelerator sensor 12 and the engine ECU 1 function as an event detection unit that detects sudden acceleration (driving event).

ブレーキストロークセンサ13は、ドライバが車両を運転する間、ブレーキペダルの踏み込み量を検出し、検出される踏み込み量をエンジンECU1に送信する。エンジンECU1は、ブレーキストロークセンサ13によって検出されるブレーキペダルの踏み込み量と、車速センサによって検出される現在の車両10の速度とに基づいて、急ブレーキを検出することができる。したがって、ブレーキストロークセンサ13およびエンジンECU1は、急ブレーキ(走行事象)を検出する事象検出部として機能する。 The brake stroke sensor 13 detects the amount of depression of the brake pedal while the driver is driving the vehicle, and transmits the detected amount of depression to the engine ECU 1. The engine ECU 1 can detect sudden braking based on the amount of depression of the brake pedal detected by the brake stroke sensor 13 and the current speed of the vehicle 10 detected by the vehicle speed sensor. Therefore, the brake stroke sensor 13 and the engine ECU 1 function as an event detection unit that detects sudden braking (driving event).

エンジンECU1は、例えばCAN(Controller Area Network)通信を介して、後述するセントラルゲートウェイ(G/W)ECU50に通信可能に接続される。エンジンECU1は、検出される走行事象をセントラルG/WECU50に送信する。また、エンジンECU1は、アクセルペダルの踏み込み量、または、ブレーキペダルの踏み込み量の少なくとも一方をセントラルG/WECU50に送信してもよい。 The engine ECU 1 is communicatively connected to a central gateway (G/W) ECU 50 (described later) via, for example, CAN (Controller Area Network) communication. The engine ECU 1 transmits detected driving events to the central G/W ECU 50. The engine ECU 1 may also transmit at least one of the accelerator pedal depression amount and the brake pedal depression amount to the central G/W ECU 50.

車両10は、車外モニタリングECU2を備える。車外モニタリングECU2は、第1カメラ21およびミリ波レーダ22に通信可能に接続される。第1カメラ21およびミリ波レーダ22は、例えばワイヤーハーネス等の配線によって互いに独立して車外モニタリングECU2に接続される。 The vehicle 10 is equipped with an exterior monitoring ECU 2. The exterior monitoring ECU 2 is communicatively connected to a first camera 21 and a millimeter wave radar 22. The first camera 21 and the millimeter wave radar 22 are connected to the exterior monitoring ECU 2 independently of each other by wiring such as a wire harness.

第1カメラ21は、ドライバが車両を運転する間、車両10の外部(例えば、車両10の前、左、右または後の少なくとも一方向)の画像を撮像し、画像を車外モニタリングECU2に送信する。本開示において、「画像」とは、静止画または動画の少なくとも1つを含む。第1カメラ21は、例えば、CCDカメラまたはCMOSカメラであってもよく、カラーカメラまたは白黒カメラであってもよい。例えば、車外モニタリングECU2は、上記の画像から、画像処理を用いて、車両10の車線逸脱を検出する。したがって、第1カメラ21および車外モニタリングECU2は、車線逸脱(走行事象)を検出する事象検出部として機能する。また、例えば、車外モニタリングECU2は、上記の画像から、画像処理を用いて、車両10の外部の障害物を検出する。車外モニタリングECU2は、車線逸脱および障害物等を検出するために、例えば画像認識等の公知の画像処理を用いてもよい。 The first camera 21 captures an image of the outside of the vehicle 10 (e.g., at least one direction of the front, left, right, or rear of the vehicle 10) while the driver is driving the vehicle, and transmits the image to the exterior monitoring ECU 2. In this disclosure, "image" includes at least one of a still image and a video. The first camera 21 may be, for example, a CCD camera or a CMOS camera, and may be a color camera or a black-and-white camera. For example, the exterior monitoring ECU 2 detects lane departure of the vehicle 10 from the above image using image processing. Therefore, the first camera 21 and the exterior monitoring ECU 2 function as an event detection unit that detects lane departure (driving event). Also, for example, the exterior monitoring ECU 2 detects obstacles outside the vehicle 10 from the above image using image processing. The exterior monitoring ECU 2 may use known image processing, such as image recognition, to detect lane departure and obstacles, etc.

ミリ波レーダ22は、ドライバが車両を運転する間、車両10の外部(例えば、車両10の前、左、右または後の少なくとも一方向)の物体までの距離を検出し、距離を車外モニタリングECU2に送信する。例えば、車外モニタリングECU2は、第1カメラ21からの画像またはミリ波レーダ22からの距離の少なくとも一方に基づいて、車両10の外部の障害物(例えば、歩行者、他の車両および建物等)までの距離を検出することができる。したがって、第1カメラ21、ミリ波レーダ22および車外モニタリングECU2は、障害物への過度な接近を検出することができる。 The millimeter-wave radar 22 detects the distance to an object outside the vehicle 10 (e.g., in at least one direction, in front, left, right, or rear of the vehicle 10) while the driver is driving the vehicle, and transmits the distance to the exterior monitoring ECU 2. For example, the exterior monitoring ECU 2 can detect the distance to an obstacle outside the vehicle 10 (e.g., a pedestrian, another vehicle, a building, etc.) based on at least one of an image from the first camera 21 or the distance from the millimeter-wave radar 22. Thus, the first camera 21, the millimeter-wave radar 22, and the exterior monitoring ECU 2 can detect excessive proximity to an obstacle.

車両10は、プリクラッシュセーフティシステムを有する。具体的には、プリクラッシュセーフティシステムでは、第1カメラ21またはミリ波レーダ22の少なくとも一方によって障害物への過度な接近が検出され、かつ、ブレーキストロークセンサ13によってブレーキの踏み込みが検出されないとき、車両10のECUは、インフォメーションディスプレイへ警告を表示する、または、ブレーキを作動する。したがって、車両10のECUは、プリクラッシュセーフティシステムの作動(走行事象)を検出する事象検出部として機能する。 The vehicle 10 has a pre-crash safety system. Specifically, in the pre-crash safety system, when excessive approach to an obstacle is detected by at least one of the first camera 21 and the millimeter wave radar 22, and the brake stroke sensor 13 does not detect application of the brake, the ECU of the vehicle 10 displays a warning on the information display or applies the brakes. Therefore, the ECU of the vehicle 10 functions as an event detection unit that detects the operation of the pre-crash safety system (driving event).

車外モニタリングECU2は、例えばCAN通信を介して、セントラルG/WECU50に通信可能に接続される。車外モニタリングECU2は、検出される走行事象をセントラルG/WECU50に送信する。また、車外モニタリングECU2は、第1カメラ21によって撮像される画像、または、ミリ波レーダ22によって検出される距離の少なくとも一方をセントラルG/WECU50に送信してもよい。 The outside-vehicle monitoring ECU 2 is communicatively connected to the central G/W ECU 50, for example, via CAN communication. The outside-vehicle monitoring ECU 2 transmits detected driving events to the central G/W ECU 50. The outside-vehicle monitoring ECU 2 may also transmit at least one of an image captured by the first camera 21 or a distance detected by the millimeter-wave radar 22 to the central G/W ECU 50.

車両10は、ドライバモニタリングECU3を備える。ドライバモニタリングECU3は、第2カメラ(撮像部)31および温度計(生体情報検出部)32に通信可能に接続される。第2カメラ31および温度計32は、例えばワイヤーハーネス等の配線によって互いに独立してドライバモニタリングECU3に接続される。 The vehicle 10 includes a driver monitoring ECU 3. The driver monitoring ECU 3 is communicatively connected to a second camera (imaging unit) 31 and a thermometer (biometric information detection unit) 32. The second camera 31 and the thermometer 32 are connected to the driver monitoring ECU 3 independently of each other by wiring such as a wire harness.

第2カメラ31は、車両10の内部の画像を撮像し、画像をドライバモニタリングECU3に送信する。第2カメラ31は、例えば、CCDカメラまたはCMOSカメラであってもよく、カラーカメラまたは白黒カメラであってもよい。 The second camera 31 captures an image of the interior of the vehicle 10 and transmits the image to the driver monitoring ECU 3. The second camera 31 may be, for example, a CCD camera or a CMOS camera, and may be a color camera or a black and white camera.

第2カメラ31は、例えば、車両10のスタートストップボタンが押されて動力源がスタートされた後、スタートストップボタンが再び押されて動力源がストップされるまで、車両10の内部の画像を撮像する。ドライバモニタリングECU3は、この画像から、画像解析を用いて、乗員の人物属性(例えば、年齢または性別の少なくとも一方)を推定する。本開示において、「乗員」とは、ドライバまたは他の乗員の少なくとも一方を含む。したがって、ドライバモニタリングECU3は、乗員の人物属性を推定する属性推定部として機能する。また、ドライバモニタリングECU3は、上記の画像から、画像解析を用いて、乗員の各々を識別する。したがって、ドライバモニタリングECU3は、乗員を識別する識別部として機能する。ドライバモニタリングECU3は、人物属性の推定および乗員の識別のために、例えば、画像認識等の公知の画像処理を用いてもよい。人物属性の推定および乗員の識別は、例えば、スタートストップボタンが押されて動力源がスタートされてから所定の期間内に、1回のみ実行されてもよい。 The second camera 31 captures an image of the inside of the vehicle 10, for example, after the start/stop button of the vehicle 10 is pressed to start the power source, until the start/stop button is pressed again to stop the power source. The driver monitoring ECU 3 estimates the personal attributes of the occupants (for example, at least one of age and sex) from this image using image analysis. In this disclosure, the term "occupant" includes at least one of the driver and another occupant. Therefore, the driver monitoring ECU 3 functions as an attribute estimation unit that estimates the personal attributes of the occupants. The driver monitoring ECU 3 also identifies each of the occupants from the above image using image analysis. Therefore, the driver monitoring ECU 3 functions as an identification unit that identifies the occupants. The driver monitoring ECU 3 may use known image processing such as image recognition to estimate the personal attributes and identify the occupants. The estimation of the personal attributes and the identification of the occupants may be performed only once, for example, within a predetermined period after the start/stop button is pressed to start the power source.

例えば、ドライバモニタリングECU3は、識別された各ドライバに対して、固有の識別記号(例えば、数字、文字、図形またはこれらの組み合わせ)(識別データ)を割り当ててもよい。また、ドライバモニタリングECU3は、識別されたドライバの画像及び識別番号を、不図示の記憶装置に記憶してもよい。ドライバモニタリングECU3は、例えば、顔認証等の画像処理を用いて、第2カメラ31によって新たに撮像される画像と、記憶装置に記憶されたドライバの画像と、を比較してもよく、これらが一致する場合、記憶装置に記憶された識別記号を読み出してもよい。この場合、ドライバモニタリングECU3は、新たに撮像される画像から識別されるドライバに対して、新たに識別記号を割り当てなくてもよい。 For example, the driver monitoring ECU 3 may assign a unique identification symbol (e.g., numbers, letters, figures, or a combination of these) (identification data) to each identified driver. The driver monitoring ECU 3 may also store an image and identification number of the identified driver in a storage device (not shown). The driver monitoring ECU 3 may compare an image newly captured by the second camera 31 with an image of the driver stored in the storage device, for example, using image processing such as face recognition, and may read out the identification symbol stored in the storage device if they match. In this case, the driver monitoring ECU 3 does not need to assign a new identification symbol to the driver identified from the newly captured image.

また、ドライバモニタリングECU3は、ドライバが車両を運転する間、第2カメラ31によって撮像される画像から、画像解析を用いて、乗員の感情を推定する。感情は、例えば、喜び、怒り、哀しみ、楽しみ、または、恐怖の少なくとも1つを含む。したがって、ドライバモニタリングECU3は、乗員の感情を推定する感情推定部として機能する。ドライバモニタリングECU3は、人の感情を識別するために、公知の画像処理を用いてもよい。例えば、一般的に、人の感情と顔の特徴量との間に相関関係があることが知られている(Facial Action Coding System)。この相関関係を利用して、ドライバモニタリングECU3は、複数の感情と、対応する顔の特徴量と、を予め関連付けて記憶してもよい。ドライバモニタリングECU3は、第2カメラ31によって撮像される画像から顔の特徴量を取得し、取得された顔の特徴量と、予め記憶された複数の顔の特徴量と、を比較してもよい。ドライバモニタリングECU3は、予め記憶された複数の顔の特徴量の中から、取得された顔の特徴量に最も類似するものを抽出してもよい。ドライバモニタリングECU3は、抽出された顔の特徴量に関連付けられた感情を、乗員の感情として推定してもよい。また、ドライバモニタリングECU3は、ブロックマッチング等の方法を用いて、第2カメラ31によって撮像された乗員の顔の画像情報と、感情と関連付けられて予め記憶されたその乗員の顔の複数の画像情報と、を比較してもよい。ドライバモニタリングECU3は、予め記憶された複数の画像情報の中から、第2カメラ31によって撮像された画像情報に最も類似するものを抽出してもよい。ドライバモニタリングECU3は、抽出された画像情報に関連付けられた感情を、乗員の感情として推定してもよい。また、感情の推定については、例えば特開2013-216241号公報に記載の手法を用いてもよい。 The driver monitoring ECU 3 also uses image analysis to estimate the occupant's emotions from the image captured by the second camera 31 while the driver is driving the vehicle. The emotions include at least one of, for example, joy, anger, sadness, pleasure, or fear. Thus, the driver monitoring ECU 3 functions as an emotion estimation unit that estimates the occupant's emotions. The driver monitoring ECU 3 may use known image processing to identify a person's emotions. For example, it is generally known that there is a correlation between a person's emotions and facial features (Facial Action Coding System). Using this correlation, the driver monitoring ECU 3 may previously associate and store a plurality of emotions with the corresponding facial features. The driver monitoring ECU 3 may acquire facial features from the image captured by the second camera 31, and compare the acquired facial features with a plurality of facial features stored in advance. The driver monitoring ECU 3 may extract the facial features most similar to the acquired facial features from the plurality of facial features stored in advance. The driver monitoring ECU 3 may estimate the emotion associated with the extracted facial feature amount as the emotion of the occupant. The driver monitoring ECU 3 may compare image information of the occupant's face captured by the second camera 31 with multiple image information of the occupant's face associated with emotions and stored in advance using a method such as block matching. The driver monitoring ECU 3 may extract the image information most similar to the image information captured by the second camera 31 from the multiple image information stored in advance. The driver monitoring ECU 3 may estimate the emotion associated with the extracted image information as the emotion of the occupant. For emotion estimation, for example, a method described in JP 2013-216241 A may be used.

温度計32は、乗員の体温(生体情報)を検出し、体温をドライバモニタリングECU3に送信する。温度計32は、例えば、赤外線温度測定器であることができる。体温の検出は、例えば、スタートストップボタンが押されて動力源がスタートされてから所定の期間内に、1回のみ実行されてもよい。 The thermometer 32 detects the body temperature (biometric information) of the occupant and transmits the body temperature to the driver monitoring ECU 3. The thermometer 32 can be, for example, an infrared temperature measuring device. The body temperature detection may be performed only once within a predetermined period of time after the start-stop button is pressed to start the power source, for example.

ドライバモニタリングECU3は、検出されるドライバの体温に基づいて、ドライバの体調を推定する。例えば、ドライバモニタリングECU3は、測定されるドライバの体温が、所定の閾値(例えば、37.5℃)以上か否かを判定する。例えば、ドライバモニタリングECU3は、測定されるドライバの体温が37.5℃未満のときには、ドライバの体調は通常と推定し、測定されるドライバの体温が37.5℃以上のときには、ドライバの体調は悪いと推定する。したがって、ドライバモニタリングECU3は、生体情報に基づいてドライバの体調を推定する、体調推定部として機能する。ドライバモニタリングECU3は、推定されるドライバの体調に応じて、例えば段階的に車両10の機能を制限してもよい(例えば、体調がやや悪いときにはエンジンの出力を制限する、体調が悪いときにはエンジン始動不能 等)。 The driver monitoring ECU 3 estimates the physical condition of the driver based on the detected body temperature of the driver. For example, the driver monitoring ECU 3 determines whether the measured body temperature of the driver is equal to or higher than a predetermined threshold (e.g., 37.5°C). For example, when the measured body temperature of the driver is less than 37.5°C, the driver monitoring ECU 3 estimates that the physical condition of the driver is normal, and when the measured body temperature of the driver is 37.5°C or higher, the driver monitoring ECU 3 estimates that the physical condition of the driver is poor. Thus, the driver monitoring ECU 3 functions as a physical condition estimation unit that estimates the physical condition of the driver based on biometric information. The driver monitoring ECU 3 may, for example, gradually limit the functions of the vehicle 10 according to the estimated physical condition of the driver (for example, limiting the engine output when the physical condition is somewhat poor, disabling engine start when the physical condition is poor, etc.).

ドライバモニタリングECU3は、例えばCAN通信を介して、セントラルG/WECU50に通信可能に接続される。ドライバモニタリングECU3は、第2カメラ31によって撮像される画像、温度計32によって検出される体温、ドライバモニタリングECU3によって得られるドライバの人物属性、ドライバの識別記号、または、ドライバの体調の少なくとも1つを、セントラルG/WECU50に送信する。 The driver monitoring ECU 3 is communicatively connected to the central G/W ECU 50, for example, via CAN communication. The driver monitoring ECU 3 transmits to the central G/W ECU 50 at least one of the image captured by the second camera 31, the body temperature detected by the thermometer 32, the personal attributes of the driver obtained by the driver monitoring ECU 3, the driver's identification symbol, and the driver's physical condition.

車両10は、ステアリングECU4を備える。ステアリングECU4は、電動ステアリングの動作を制御する。ステアリングECU4は、舵角センサ41に通信可能に接続される。舵角センサ41は、例えばワイヤーハーネス等の配線によってステアリングECU4に接続される。 The vehicle 10 is equipped with a steering ECU 4. The steering ECU 4 controls the operation of the electric steering. The steering ECU 4 is communicatively connected to a steering angle sensor 41. The steering angle sensor 41 is connected to the steering ECU 4 by wiring such as a wire harness.

舵角センサ41は、ドライバが車両10を運転する間、例えばステアリングシャフトの回転角度を検出し、回転角度をステアリングECU4に送信する。例えば、ステアリングECU4は、舵角センサ41によって検出される回転角度と、車速センサによって検出される現在の車両10の速度とに基づいて、急旋回を検出することができる。したがって、舵角センサ41およびステアリングECU4は、急旋回(走行事象)を検出する事象検出部として機能する。 The steering angle sensor 41 detects, for example, the rotation angle of the steering shaft while the driver is driving the vehicle 10, and transmits the rotation angle to the steering ECU 4. For example, the steering ECU 4 can detect a sharp turn based on the rotation angle detected by the steering angle sensor 41 and the current speed of the vehicle 10 detected by the vehicle speed sensor. Therefore, the steering angle sensor 41 and the steering ECU 4 function as an event detection unit that detects a sharp turn (driving event).

ステアリングECU4は、例えばCAN通信を介して、セントラルG/WECU50に通信可能に接続される。ステアリングECU4は、検出される走行事象をセントラルG/WECU50に送信する。また、ステアリングECU4は、舵角センサ41によって検出される回転角度をセントラルG/WECU50に送信してもよい。 The steering ECU 4 is communicatively connected to the central G/W ECU 50, for example, via CAN communication. The steering ECU 4 transmits detected driving events to the central G/W ECU 50. The steering ECU 4 may also transmit the rotation angle detected by the steering angle sensor 41 to the central G/W ECU 50.

車両10は、セントラルG/WECU50を備える。セントラルG/WECU50は、上記のエンジンECU1、車外モニタリングECU2、ドライバモニタリングECU3、ステアリングECU4、および、後述するデータコミュニケーションECU6を含む、車両10の複数のECUと通信可能に接続され、これらの複数のECUを中継する。また、セントラルG/WECU50は、後述するカーナビゲーション5とも通信可能に接続され、カーナビゲーション5および上記のECUを中継する。セントラルG/WECU50は、上記のECUから走行事象を受信すると、カーナビゲーション5に送信する。 The vehicle 10 is equipped with a central G/W ECU 50. The central G/W ECU 50 is communicatively connected to multiple ECUs of the vehicle 10, including the engine ECU 1, exterior monitoring ECU 2, driver monitoring ECU 3, steering ECU 4, and data communication ECU 6 described below, and relays these multiple ECUs. The central G/W ECU 50 is also communicatively connected to a car navigation system 5 described below, and relays the car navigation system 5 and the above ECUs. When the central G/W ECU 50 receives driving events from the above ECUs, it transmits them to the car navigation system 5.

車両10は、カーナビゲーション(位置検出部)5を備える。カーナビゲーション5は、例えば、GPS(Global Positioning System)、GNSS(Global Navigation Satellite System)、加速度センサ、ジャイロおよび車速情報等を使用して、現在の車両10の位置を検出する。また、カーナビゲーション5は、例えば記憶装置に記憶される地図情報と、現在の車両10の位置と、に基づいて、目的地への経路を生成する。 The vehicle 10 is equipped with a car navigation system (position detection unit) 5. The car navigation system 5 detects the current position of the vehicle 10 using, for example, a Global Positioning System (GPS), a Global Navigation Satellite System (GNSS), an acceleration sensor, a gyro, and vehicle speed information. The car navigation system 5 also generates a route to the destination based on, for example, map information stored in a storage device and the current position of the vehicle 10.

例えば、カーナビゲーション5は、ドライバが車両10を運転する間、セントラルG/WECU50から走行事象を受信すると、走行事象を受信したときの車両10の位置、すなわち、概ね走行事象が検出されたときの車両10の位置を検出する。カーナビゲーション5は、走行事象と、走行事象が検出されたときの車両10の位置とを関連付け、これらをセントラルG/WECU50に送信する。 For example, when the car navigation 5 receives a driving event from the central G/W ECU 50 while the driver is driving the vehicle 10, the car navigation 5 detects the position of the vehicle 10 when the driving event was received, i.e., the position of the vehicle 10 approximately when the driving event was detected. The car navigation 5 associates the driving event with the position of the vehicle 10 when the driving event was detected, and transmits them to the central G/W ECU 50.

車両10のECUは、例えば、カーナビゲーションによって得られる現在の車両10の位置および各道路の制限速度と、車速センサによって検出される現在の車両10の速度と、に基づいて、現在の車両10の速度が、車両10が走行中の道路の制限速度を超過しているか否かを判定することができる。したがって、車両10のECUは、制限速度の超過(走行事象)を検出する事象検出部として機能する。カーナビゲーション5は、制限速度の超過が検出されたときの車両10の位置を検出する。 The ECU of the vehicle 10 can determine whether the current speed of the vehicle 10 exceeds the speed limit of the road on which the vehicle 10 is traveling, based on, for example, the current position of the vehicle 10 and the speed limit of each road obtained by the car navigation system, and the current speed of the vehicle 10 detected by the vehicle speed sensor. Therefore, the ECU of the vehicle 10 functions as an event detection unit that detects exceeding the speed limit (driving event). The car navigation system 5 detects the position of the vehicle 10 when exceeding the speed limit is detected.

カーナビゲーション5は、例えばCAN通信を介して、セントラルG/WECU50に通信可能に接続される。カーナビゲーション5は、検出される走行事象と、走行事象が検出されたときの車両10の位置とを関連付け、これらをセントラルG/WECU50に送信する。また、カーナビゲーション5は、現在の車両10の位置、または、目的地への経路の少なくとも一方を、例えば所定のインターバル(1~数秒、10~数十秒、1~数分、10~数十分)でセントラルG/WECU50に送信してもよい。 The car navigation 5 is communicatively connected to the central G/W ECU 50, for example, via CAN communication. The car navigation 5 associates a detected driving event with the position of the vehicle 10 when the driving event was detected, and transmits these to the central G/W ECU 50. The car navigation 5 may also transmit at least one of the current position of the vehicle 10 and the route to the destination to the central G/W ECU 50, for example, at a predetermined interval (1 to several seconds, 10 to several tens of seconds, 1 to several minutes, 10 to several tens of minutes).

セントラルG/WECU50は、エンジンECU1、車外モニタリングECU2、ドライバモニタリングECU3、ステアリングECU4、および、カーナビゲーション5から受信する上記のデータの少なくとも1つを、データコミュニケーションECU6に送信する。 The central G/W ECU 50 transmits at least one of the above data received from the engine ECU 1, the exterior monitoring ECU 2, the driver monitoring ECU 3, the steering ECU 4, and the car navigation 5 to the data communication ECU 6.

データコミュニケーションECU(送信部)6は、車両10で得られる上記のデータの少なくとも1つを、サーバ90に送信する。例えば、データコミュニケーションECU6は、走行事象が検出されると、走行事象、走行事象が起きた位置、および、ドライバの画像またはドライバの識別記号の少なくとも一方をサーバ90に送信する。また、データコミュニケーションECU6は、現在の車両10の位置または目的地への経路の少なくとも一方を、例えば所定のインターバル(1~数秒、10~数十秒、1~数分、10~数十分)でサーバ90に送信してもよい。また、データコミュニケーションECU6は、例えば、車両10のナンバー、排気量、車格、最大馬力、または、最大トルク等の車両の特徴の少なくとも1つを、サーバ90に送信する。データコミュニケーションECU6は、様々な無線通信規格を使用することができる。 The data communication ECU (transmitter) 6 transmits at least one of the above data obtained by the vehicle 10 to the server 90. For example, when a driving event is detected, the data communication ECU 6 transmits to the server 90 the driving event, the location where the driving event occurred, and at least one of an image of the driver or an identification symbol of the driver. The data communication ECU 6 may also transmit at least one of the current location of the vehicle 10 or the route to the destination to the server 90 at, for example, a predetermined interval (1 to several seconds, 10 to several tens of seconds, 1 to several minutes, 10 to several tens of minutes). The data communication ECU 6 also transmits to the server 90 at least one of the vehicle characteristics, such as the license plate number, engine displacement, vehicle size, maximum horsepower, or maximum torque of the vehicle 10. The data communication ECU 6 can use various wireless communication standards.

サーバ90は、例えば、車両10の外部の建物に設置される。サーバ90は、無線通信によって複数の車両10と通信可能であり、複数の車両10からデータを受信する。サーバ90は、記憶装置91を備える。記憶装置91は、例えば、HDD,ROMおよびRAMを含むことができる。また、サーバ90は、例えば、プロセッサ(CPU等)等の他の構成要素を含む(不図示)。以下に示されるサーバ90の動作は、記憶装置91に記憶されたプログラムをプロセッサで実行することによって実現されてもよい。 The server 90 is installed, for example, in a building outside the vehicle 10. The server 90 is capable of communicating with a plurality of vehicles 10 via wireless communication and receives data from the plurality of vehicles 10. The server 90 includes a storage device 91. The storage device 91 may include, for example, a HDD, a ROM, and a RAM. The server 90 also includes other components, such as a processor (CPU, etc.) (not shown). The operations of the server 90 described below may be realized by causing the processor to execute a program stored in the storage device 91.

記憶装置91は、各車両10から受信するデータを記憶する。例えば、記憶装置91は、走行事象、走行事象が起きた位置、および、ドライバの画像またはドライバの識別記号の少なくとも一方を関連付けて記憶する。車両10からのデータがドライバの識別記号を含む場合には、サーバ90は、対応する識別記号が記憶装置91に既に記憶されているか否かを判定する。対応する識別記号が記憶装置91に既に記憶されている場合、サーバ90は、その識別記号に関連付けて、受信したデータを記憶装置91に記憶する。また、車両10からのデータがドライバの画像を含む場合には、サーバ90は、例えば顔認証等の画像処置を用いて、対応するドライバの画像が既に記憶装置91に記憶されているか否かを判定する。対応するドライバの画像が記憶装置91に既に記憶されている場合、サーバ90は、そのドライバの画像に関連付けて、受信したデータを記憶装置91に記憶する。したがって、各ドライバが他の車両10を運転する際にも、車両制御システム100は、記憶装置91に記憶されたデータを使用することができる。対応する識別記号またはドライバの画像のいずれも記憶装置91に記憶されていない場合、サーバ90は、新規なドライバのデータとして、受信したデータを記憶装置91に記憶する。また、記憶装置91は、後述する各ドライバの運転技量の評価(点数)を、上記の各ドライバのデータと関連付けて記憶する。 The storage device 91 stores data received from each vehicle 10. For example, the storage device 91 stores a driving event, a location where the driving event occurred, and at least one of an image of the driver or an identification symbol of the driver in association with the driving event. If the data from the vehicle 10 includes the driver's identification symbol, the server 90 determines whether the corresponding identification symbol is already stored in the storage device 91. If the corresponding identification symbol is already stored in the storage device 91, the server 90 stores the received data in association with the identification symbol in the storage device 91. Also, if the data from the vehicle 10 includes an image of the driver, the server 90 determines whether the corresponding image of the driver is already stored in the storage device 91, for example, using image processing such as face recognition. If the corresponding image of the driver is already stored in the storage device 91, the server 90 stores the received data in association with the image of the driver in the storage device 91. Therefore, even when each driver drives another vehicle 10, the vehicle control system 100 can use the data stored in the storage device 91. If neither the corresponding identification symbol nor the image of the driver is stored in the storage device 91, the server 90 stores the received data in the storage device 91 as data of a new driver. The storage device 91 also stores an evaluation (score) of the driving skills of each driver, which will be described later, in association with the data of each driver described above.

また、記憶装置91は、各車両10から所定のインターバルで受信する車両10の位置または目的地への経路の少なくとも一方を記憶してもよい。この場合、サーバ90は、各ドライバの走行距離を算出することができる。また、この場合、サーバ90は、記憶装置91に記憶されている全てのドライバのデータを用いて、各道路における交通量を算出することができる。 The storage device 91 may also store at least one of the location of the vehicle 10 or the route to the destination received from each vehicle 10 at a predetermined interval. In this case, the server 90 can calculate the distance traveled by each driver. In this case, the server 90 can also calculate the traffic volume on each road using the data of all drivers stored in the storage device 91.

サーバ90は、車両10から走行事象を受信すると、例えば、記憶装置91に記憶されている全てのドライバのデータを用いて、その走行事象が起きた位置におけるその走行事象の発生頻度を算出する。例えば、発生頻度は、その走行事象が起きた位置におけるその走行事象の発生回数を、その位置における交通量で割ることによって算出されることができる。したがって、サーバ90は、各走行事象の発生頻度を算出する頻度算出部として機能する。なお、サーバ90は、走行事象が起きた位置におけるその走行事象の標本数(発生回数)が所定の閾値(例えば、5回)よりも小さい場合、発生頻度を算出しなくてもよい。 When the server 90 receives a driving event from the vehicle 10, it calculates the occurrence frequency of the driving event at the location where the driving event occurred, for example, by using the data of all drivers stored in the storage device 91. For example, the occurrence frequency can be calculated by dividing the number of times the driving event occurred at the location where the driving event occurred by the traffic volume at that location. Therefore, the server 90 functions as a frequency calculation unit that calculates the occurrence frequency of each driving event. Note that the server 90 does not need to calculate the occurrence frequency if the number of samples (occurrence number) of the driving event at the location where the driving event occurred is smaller than a predetermined threshold (for example, 5 times).

サーバ90は、発生頻度が所定の閾値(例えば、1%)以上の場合、走行事象を交通リスクに分類する。本開示において、「交通リスク」とは、特定の場所において、多くのドライバによって引き起こされる走行事象を意味し得る。ある走行事象が特定の場所で頻繁に起る場合、これは、個々のドライバの運転技量に関らず、多くのドライバがその走行事象をその場所で引き起こすと見なすことができる。すなわち、その走行事象は、個々のドライバの運転技量に依存するものではなく、多くのドライバに共通するものであると判断できる。この場合、サーバ90は、ドライバの運転技量を評価しない。 The server 90 classifies a driving event as a traffic risk if the occurrence frequency is equal to or greater than a predetermined threshold (e.g., 1%). In this disclosure, "traffic risk" may refer to a driving event caused by many drivers in a particular location. If a driving event occurs frequently in a particular location, this can be considered to mean that many drivers cause the driving event in that location, regardless of the driving skills of the individual drivers. In other words, it can be determined that the driving event does not depend on the driving skills of individual drivers, but is common to many drivers. In this case, the server 90 does not evaluate the driving skills of the drivers.

走行事象が交通リスクに分類されない場合、サーバ90は、受信した走行事象に基づいて、各ドライバの運転技量を評価する。本実施形態では、サーバ90は、各ドライバが有する点数から、各走行事象に予め割り当てられる減点量を引くことによって、ドライバの運転技量を採点する。したがって、サーバ90は、ドライバの運転技量を評価する評価部として機能する。例えば、サーバ90は、各ドライバが記憶装置91に新規に記憶されるときに、各ドライバに対して初期点を与える(例えば、100点)。記憶装置91は、新規なドライバには、この初期点を当該ドライバの点数として記憶する。 If the driving event is not classified as a traffic risk, the server 90 evaluates the driving skills of each driver based on the received driving event. In this embodiment, the server 90 scores the driving skills of the drivers by subtracting a penalty point previously assigned to each driving event from the score that each driver has. Thus, the server 90 functions as an evaluation unit that evaluates the driving skills of the drivers. For example, the server 90 gives each driver an initial score (e.g., 100 points) when the driver is newly stored in the storage device 91. For a new driver, the storage device 91 stores this initial score as the score of the driver.

図2は、走行事象およびベース減点量の例を示す。図2に示されるように、記憶装置91は、各走行事象に予め割り当てられるベース減点量を記憶する。例えば、走行事象がより高い交通事故のリスクを有するほど、ベース減点量はより高く設定される。 Figure 2 shows an example of driving events and base penalty points. As shown in Figure 2, the storage device 91 stores a base penalty point that is pre-assigned to each driving event. For example, the higher the risk of a traffic accident that a driving event has, the higher the base penalty point is set.

図3は、減点量の算出に使用される情報および係数の例を示す。サーバ90は、車両10において検出される各ドライバ情報に基づいて、減点量を重み付けしてもよい。具体的には、記憶装置91は、車両10において検出されるドライバ情報について、係数1~4を記憶する。例えば、車両10において検出されるドライバの人物属性(例えば、年齢および性別)に対して、係数1,2が設定される。また、車両10において検出されるドライバの感情に対して、係数3が設定される。また、ドライバと他の乗員との感情乖離に対して、係数4が設定される。例えば、これらの係数1~4は、統計的に、該当するドライバが交通事故を引き起すより高い可能性を有する場合、より高く設定される。 Figure 3 shows an example of information and coefficients used to calculate the deduction amount. The server 90 may weight the deduction amount based on each driver information detected in the vehicle 10. Specifically, the storage device 91 stores coefficients 1 to 4 for the driver information detected in the vehicle 10. For example, coefficients 1 and 2 are set for the personal attributes (e.g., age and gender) of the driver detected in the vehicle 10. Furthermore, coefficient 3 is set for the driver's emotions detected in the vehicle 10. Furthermore, coefficient 4 is set for the emotional divergence between the driver and other passengers. For example, these coefficients 1 to 4 are set higher if the driver in question is statistically more likely to cause a traffic accident.

また、サーバ90は、車両10の特徴に基づいて、減点量を重み付けしてもよい。具体的には、記憶装置91は、車両10の排気量に対して、係数5を記憶する。例えば、係数5は、車両10がより重大な交通事故を引き起すより高い可能性を有する場合、より高く設定される。 The server 90 may also weight the amount of points deducted based on the characteristics of the vehicle 10. Specifically, the storage device 91 stores a coefficient of 5 for the engine displacement of the vehicle 10. For example, the coefficient of 5 is set higher if the vehicle 10 has a higher possibility of causing a more serious traffic accident.

サーバ90は、図2に示されるベース減点量に対して、図3に示される係数1~5の合計を乗ずることによって、減点量を算出する(減点量=ベース減点量×(係数1+係数2+係数3+係数4+係数5))。サーバ90は、記憶装置91に記憶されているドライバの現在の点数から、算出された減点量を引くことによって、ドライバの最新の点数を算出する。 The server 90 calculates the amount of deduction by multiplying the base deduction amount shown in FIG. 2 by the sum of coefficients 1 to 5 shown in FIG. 3 (deduction amount = base deduction amount x (coefficient 1 + coefficient 2 + coefficient 3 + coefficient 4 + coefficient 5)). The server 90 calculates the driver's latest score by subtracting the calculated amount of deduction from the driver's current score stored in the storage device 91.

図4は、走行距離およびベース加点量の例を示す。サーバ90は、あるドライバについて、走行事象が所定の期間内に検出されない場合(例えば、1~数週間、1~数カ月または1~数年)、このドライバの現在の点数に対して、加点量を加える。図4に示されるように、例えば、サーバ90は、ベース加点量を、この期間における走行距離に基づいて決定してもよい。一般的に、ドライバの走行距離がより長いほど、走行事象を引き起こす可能性はより高くなると考えられる。したがって、走行事象が所定の期間内に検出されず、かつ、走行距離がより長い場合には、このドライバは、走行事象を引き起こさない高い運転技量を有すると見なすことができる。したがって、走行距離がより長いほど、ベース加点量はより高く設定される。これによって、ドライバの運転技量をより適正に評価することができる。 Figure 4 shows an example of mileage and base points. If a driving event is not detected within a predetermined period (e.g., one to several weeks, one to several months, or one to several years) for a certain driver, the server 90 adds a point to the current score of the driver. As shown in Figure 4, for example, the server 90 may determine the base points based on the mileage during this period. In general, the longer the mileage of a driver, the higher the possibility of causing a driving event. Therefore, if a driving event is not detected within a predetermined period and the mileage is long, the driver can be considered to have a high driving skill that does not cause a driving event. Therefore, the longer the mileage, the higher the base points are set. This allows the driver's driving skill to be more appropriately evaluated.

図5は、加点量の算出に使用される情報および係数の例を示す。サーバ90は、車両10において検出されるドライバ情報に基づいて、加点量を重み付けしてもよい。具体的には、記憶装置91は、車両10において検出されるドライバ情報について、係数6,7を記憶する。例えば、車両10において検出されるドライバの人物属性(例えば、年齢および性別)に対して、係数6,7が設定される。例えば、係数6,7は、統計的に、該当するドライバが交通事故を引き起こすより低い可能性を有する場合、より高く設定される。 Figure 5 shows an example of information and coefficients used to calculate the added points. The server 90 may weight the added points based on the driver information detected in the vehicle 10. Specifically, the storage device 91 stores coefficients 6 and 7 for the driver information detected in the vehicle 10. For example, coefficients 6 and 7 are set for the personal attributes (e.g., age and gender) of the driver detected in the vehicle 10. For example, coefficients 6 and 7 are set higher when the driver in question has a statistically lower possibility of causing a traffic accident.

サーバ90は、図4に示されるベース加点量に対して、図5に示される係数6,7の合計を乗ずることによって、加点量を算出する(加点量=ベース加点量×(係数6+係数7))。サーバ90は、記憶装置91に記憶されているドライバの現在の点数に対して、決定された加点量を足すことによって、ドライバの最新の点数を算出する。 The server 90 calculates the amount of added points by multiplying the base amount of added points shown in Fig. 4 by the sum of the coefficients 6 and 7 shown in Fig. 5 (amount of added points = base amount of added points x (coefficient 6 + coefficient 7)). The server 90 calculates the latest score of the driver by adding the determined amount of added points to the current score of the driver stored in the storage device 91.

続いて、車両10およびサーバ90の動作について説明する。 Next, the operation of the vehicle 10 and the server 90 will be described.

図6は、図1中の車両10の動作を示すフローチャートであり、走行事象が検出されるときの動作を示す。例えば、図6に示される動作は、車両10のスタートストップボタンが押されて動力源が始動された後に、所定のインターバル(例えば、1~数秒、10~数十秒、1~数分、または、10~数十分)で繰り返される。 Figure 6 is a flow chart showing the operation of the vehicle 10 in Figure 1 when a driving event is detected. For example, the operation shown in Figure 6 is repeated at a predetermined interval (e.g., one to several seconds, ten to several tens of seconds, one to several minutes, or ten to several tens of minutes) after the start-stop button of the vehicle 10 is pressed to start the power source.

車両10のECUは、走行事象が検出されたか否かを判定する(ステップS100)。ステップS100において、走行事象が検出されていないと判定される場合(NO)、動作は終了する。 The ECU of the vehicle 10 determines whether a driving event has been detected (step S100). If it is determined in step S100 that a driving event has not been detected (NO), the operation ends.

ステップS100において、走行事象が検出されたと判定される場合(YES)、ECUは、ドライバの体調は通常か否かを判定する(ステップS102)。ステップS102において、ドライバの体調は通常でないと判定される場合(NO)、動作は終了する。すなわち、走行事象が検出されても、ドライバの体調が通常でない場合には、サーバ90は、後述するドライバの運転技量の評価を実行しない。 If it is determined in step S100 that a driving event has been detected (YES), the ECU determines whether the driver's physical condition is normal or not (step S102). If it is determined in step S102 that the driver's physical condition is not normal (NO), the operation ends. In other words, even if a driving event is detected, if the driver's physical condition is not normal, the server 90 does not perform the evaluation of the driver's driving skills described below.

ステップS102において、ドライバの体調は通常であると判定される場合(YES)、ECUは、データをサーバ90に送信し(ステップS104)、動作は終了する。サーバ90に送信されるデータは、検出された走行事象および走行事象が起きた位置を含む。また、サーバ90に送信されるデータは、ドライバの画像またはドライバの識別記号の少なくとも一方を含む。 If it is determined in step S102 that the driver's physical condition is normal (YES), the ECU transmits data to the server 90 (step S104), and the operation ends. The data transmitted to the server 90 includes the detected driving event and the location where the driving event occurred. The data transmitted to the server 90 also includes at least one of an image of the driver or an identification symbol of the driver.

図7は、図1中のサーバ90の動作を示すフローチャートであり、走行事象を各車両10から受信するときの動作を示す。例えば、図7に示される動作は、サーバ90が各車両10から走行事象を含むデータを受信したときに、開始される。 Figure 7 is a flowchart showing the operation of the server 90 in Figure 1 when a driving event is received from each vehicle 10. For example, the operation shown in Figure 7 is initiated when the server 90 receives data including a driving event from each vehicle 10.

サーバ90は、車両10から受信したデータを記憶装置91に記憶する(ステップS200)。 The server 90 stores the data received from the vehicle 10 in the storage device 91 (step S200).

続いて、サーバ90は、受信した走行事象が起きた位置におけるその走行事象の標本数が閾値以上であるか否かを判定する(ステップS202)。 Next, the server 90 determines whether the number of samples of the received driving event at the location where the driving event occurred is equal to or greater than a threshold value (step S202).

ステップS202において、標本数が閾値以上であると判定される場合(YES)、サーバ90は、受信した走行事象が起きた位置におけるその走行事象の発生頻度を算出する(ステップS204)。 If it is determined in step S202 that the number of samples is equal to or greater than the threshold value (YES), the server 90 calculates the occurrence frequency of the received driving event at the location where the driving event occurred (step S204).

続いて、サーバ90は、算出される発生頻度が閾値以上であるか否かを判定する(ステップS206)。ステップS206において、発生頻度が閾値以上であると判定される場合(YES)、サーバ90は、受信した走行事象を交通リスクとして分類する(S208)。 Next, the server 90 determines whether the calculated occurrence frequency is equal to or greater than a threshold (step S206). If it is determined in step S206 that the occurrence frequency is equal to or greater than the threshold (YES), the server 90 classifies the received driving event as a traffic risk (S208).

続いて、サーバ90は、評価結果を車両10に送信し(ステップS210)、動作を終了する。具体的には、サーバ90は、受信した走行事象は交通リスクとして分類されたことを、当該走行事象を含むデータを送信した車両10に送信する。 Then, the server 90 transmits the evaluation result to the vehicle 10 (step S210) and ends the operation. Specifically, the server 90 transmits to the vehicle 10 that transmitted the data including the driving event that the received driving event has been classified as a traffic risk.

車両10のECUは、走行事象は交通リスクとして分類されたことを示す評価結果を受信すると、ドライバに対して注意を発する。例えば、ECUは、注意をインフォメーションディスプレイに示す。代替的にまたは追加的に、ECUは、注意を音声で発する。 When the ECU of the vehicle 10 receives an evaluation result indicating that the driving event has been classified as a traffic risk, it issues a warning to the driver. For example, the ECU may show the warning on an information display. Alternatively or additionally, the ECU may issue an audio warning.

ステップS202において、標本数が閾値より少ないと判定される場合(NO)、および、ステップS206において、発生頻度が閾値より少ないと判定される場合(NO)、サーバ90は、ベース減点量を決定する(ステップS212)。図2を参照して、具体的には、サーバ90は、受信した走行事象に応じてベース減点量を決定する。 If it is determined in step S202 that the number of samples is less than the threshold (NO), and if it is determined in step S206 that the occurrence frequency is less than the threshold (NO), the server 90 determines the base penalty amount (step S212). With reference to FIG. 2, specifically, the server 90 determines the base penalty amount according to the received driving event.

図7を参照して、続いて、サーバ90は、ベース減点量を重み付けするための係数を決定する(ステップS214)。図3を参照して、具体的には、サーバ90は、車両10から受信したドライバ情報および車両の特徴に基づいて係数1~5を決定する。 Referring to FIG. 7, the server 90 then determines a coefficient for weighting the base penalty points (step S214). Referring to FIG. 3, specifically, the server 90 determines coefficients 1 to 5 based on the driver information and vehicle characteristics received from the vehicle 10.

図7を参照して、続いて、サーバ90は、ベース減点量および係数1~5に基づいて、減点量を算出する(ステップS216)。具体的には、サーバ90は、減点量=ベース減点量×(係数1+係数2+係数3+係数4+係数5)として、減点量を算出する。 Referring to FIG. 7, the server 90 then calculates the amount of deduction points based on the base amount of deduction points and coefficients 1 to 5 (step S216). Specifically, the server 90 calculates the amount of deduction points as follows: deduction point amount = base amount of deduction points x (coefficient 1 + coefficient 2 + coefficient 3 + coefficient 4 + coefficient 5).

続いて、サーバ90は、ドライバの運転技量を採点する(ステップS218)。具体的には、サーバ90は、記憶装置91に記憶されているドライバの点数から、算出された減点量を引くことによって、ドライバの最新の点数を算出する。 Next, the server 90 scores the driver's driving skills (step S218). Specifically, the server 90 calculates the driver's latest score by subtracting the calculated deduction amount from the driver's score stored in the storage device 91.

続いて、サーバ90は、記憶装置91に記憶されているドライバの点数を、最新の点数に更新する(ステップS220)。続いて、サーバ90は、評価結果を車両10に送信し(ステップS210)、動作を終了する。具体的には、サーバ90は、受信した走行事象は交通リスクとして分類されなかったこと、および、ドライバの最新の点数を、当該走行事象を含むデータを送信した車両10に送信する。 Then, the server 90 updates the driver's score stored in the storage device 91 to the latest score (step S220). The server 90 then transmits the evaluation result to the vehicle 10 (step S210) and ends the operation. Specifically, the server 90 transmits to the vehicle 10 that transmitted the data including the driving event, a message that the received driving event was not classified as a traffic risk, and the latest score of the driver.

車両10のECUは、ドライバの最新の点数を含む評価結果を受信すると、ドライバの点数に応じて、それ以降にそのドライバが車両10を運転する際に、車両10の機能を制限する。 When the ECU of the vehicle 10 receives the evaluation results including the driver's latest score, it limits the functions of the vehicle 10 when the driver drives the vehicle 10 thereafter according to the driver's score.

図9は、車両10の機能制限の例を示す。例えば、車両10のECUは、図9に示されるように、受信する点数を、点数に応じて、複数のクラス(図9では5クラス)のうちの1つに分類する。したがって、車両10のECUは、評価結果を複数のクラスのうちの1つに分類する、分類部として機能する。ECUは、ドライバの点数がより低いほど、車両10の機能をより厳しく制限する。例えば、点数が50点以上である場合、ECUは、車両10の機能を制限しない。 Figure 9 shows an example of functional restrictions of the vehicle 10. For example, as shown in Figure 9, the ECU of the vehicle 10 classifies the received score into one of a number of classes (five classes in Figure 9) depending on the score. Thus, the ECU of the vehicle 10 functions as a classifier that classifies the evaluation result into one of a number of classes. The ECU restricts the functions of the vehicle 10 more severely the lower the driver's score. For example, if the score is 50 points or more, the ECU does not restrict the functions of the vehicle 10.

例えば、点数が25点以上50点未満である場合には、ECUは、アクセルセンサ12によって検出されるアクセルペダルの踏み込み量に対する、電子制御スロットル11のレスポンスを低下させることによって、エンジンの出力を制限する。また、車両10が複数の運転モードを有する場合、ECUは、所定の運転モード(例えば、高速運転モード)の選択を制限する。 For example, if the score is between 25 and 50 points, the ECU limits the engine output by reducing the response of the electronically controlled throttle 11 to the amount of accelerator pedal depression detected by the accelerator sensor 12. In addition, if the vehicle 10 has multiple driving modes, the ECU limits the selection of a specific driving mode (e.g., high-speed driving mode).

さらに、ドライバの点数がより低い場合、車両10のECUは、上記の制限に加えて、図9に示されるより厳しい制限を累積的に追加する。 Furthermore, if the driver's score is lower, the ECU of the vehicle 10 cumulatively adds the more stringent restrictions shown in FIG. 9 in addition to the restrictions above.

図8は、図1中のサーバ90の動作を示すフローチャートであり、ドライバの点数に加点量を加えるときの動作を示す。例えば、図8に示される動作は、所定のインターバル(例えば、1~数時間、1~数日)で、記憶装置91に記憶されている全てのドライバの点数に対して実行される。 Figure 8 is a flow chart showing the operation of the server 90 in Figure 1, and shows the operation when adding points to a driver's score. For example, the operation shown in Figure 8 is executed for all driver scores stored in the storage device 91 at a predetermined interval (e.g., one to several hours, one to several days).

サーバ90は、対象のドライバについて、所定の期間内に走行事象が検出されたか否かを判定する(ステップS300)。ステップS300において、所定の期間内に走行事象が検出されたと判定される場合(YES)、動作は終了する。 The server 90 determines whether a driving event has been detected within a predetermined period for the target driver (step S300). If it is determined in step S300 that a driving event has been detected within the predetermined period (YES), the operation ends.

ステップS300において、所定の期間内に走行事象が検出されなかったと判定される場合(YES)、サーバ90は、ベース加点量を決定する(ステップS302)。図4を参照して、具体的には、サーバ90は、上記の期間内における対象のドライバの走行距離に基づいて、ベース加点量を決定する。 If it is determined in step S300 that no driving incident has been detected within the predetermined period (YES), the server 90 determines a base point addition amount (step S302). With reference to FIG. 4, specifically, the server 90 determines the base point addition amount based on the driving distance of the target driver within the above-mentioned period.

図8を参照して、続いて、サーバ90は、ベース加点量を重み付けするための係数を決定する(ステップS304)。図5を参照して、具体的には、サーバ90は、車両10から受信したドライバ情報に基づいて係数6,7を決定する。 Referring to FIG. 8, the server 90 then determines a coefficient for weighting the base added point amount (step S304). Referring to FIG. 5, specifically, the server 90 determines coefficients 6 and 7 based on the driver information received from the vehicle 10.

図8を参照して、続いて、サーバ90は、ベース加点量および係数6,7に基づいて、加点量を算出する(ステップS306)。具体的には、サーバ90は、加点量=ベース加点量×(係数6+係数7)として、加点量を算出する。 Referring to FIG. 8, the server 90 then calculates the amount of added points based on the base amount of added points and the coefficients 6 and 7 (step S306). Specifically, the server 90 calculates the amount of added points as: Addition amount = Base amount of added points x (Coefficient 6 + Coefficient 7).

続いて、サーバ90は、ドライバの運転技量を採点する(ステップS308)。具体的には、サーバ90は、記憶装置91に記憶されているドライバの点数に対して、算出された加点量を足すことによって、ドライバの最新の点数を算出する。なお、記憶装置91に記憶されているドライバの点数が満点(初期点)である場合、ドライバの点数は、満点に維持される。したがって、ドライバの点数が満点を超すことはない。 Then, the server 90 scores the driver's driving skills (step S308). Specifically, the server 90 calculates the driver's latest score by adding the calculated additional point amount to the driver's score stored in the storage device 91. Note that if the driver's score stored in the storage device 91 is full (initial), the driver's score is maintained at full. Therefore, the driver's score will never exceed full.

続いて、サーバ90は、記憶装置91に記憶されているドライバの点数を、最新の点数に更新する(ステップS310)。続いて、サーバ90は、最新の点数を車両10に送信し(ステップS312)、動作を終了する。 Next, the server 90 updates the driver's score stored in the storage device 91 to the latest score (step S310), and then transmits the latest score to the vehicle 10 (step S312 ), and ends the operation.

車両10のECUは、最新の点数を受信すると、それ以降にそのドライバが車両10を運転する際に、ドライバの最新の点数に応じて、車両10の機能を制限する。例えば、ドライバの点数が増加し、点数がより良いクラスに分類されると、ECUは、以前のクラスに含まれる車両10の制限を解除する。 When the ECU of the vehicle 10 receives the latest score, it restricts the functions of the vehicle 10 according to the driver's latest score when the driver subsequently drives the vehicle 10. For example, if the driver's score increases and the driver is classified into a better class, the ECU removes the restrictions on the vehicle 10 that were included in the previous class.

以上のような車両制御システム100は、車両10に設けられ、ドライバが車両10を運転する際に起る、ドライバの運転技量に関連する走行事象を検出する、事象検出部1,12,13,2,21,22,4,41と、車両10において検出される走行事象に基づいて、ドライバの運転技量を評価する、サーバ90と、車両10に設けられ、サーバ90による評価結果に応じて、ドライバが車両10を運転する際に車両10の機能を制限する、機能制限部1,11と、を備える。このような車両制御システム100によれば、ドライバの運転技量に関連する走行事象が検出され、当該走行事象に基づいてドライバの運転技量が評価される。そして、評価結果に応じて、車両10の機能が制限される。したがって、ドライバの運転技量に応じて車両10を制御することができる。よって、このようにドライバの運転技量の評価結果を車両10にフィードバックして車両10を制御することで、事故の未然防止や、ドライバの安全運転意識の向上を図ることができる。 The vehicle control system 100 as described above includes an event detection unit 1, 12, 13, 2, 21, 22, 4, 41 provided in the vehicle 10 and detecting driving events related to the driver's driving skills that occur when the driver drives the vehicle 10, a server 90 that evaluates the driver's driving skills based on the driving events detected in the vehicle 10, and a function restriction unit 1, 11 provided in the vehicle 10 and restricting the functions of the vehicle 10 when the driver drives the vehicle 10 according to the evaluation result by the server 90. According to the vehicle control system 100, driving events related to the driver's driving skills are detected, and the driver's driving skills are evaluated based on the driving events. Then, the functions of the vehicle 10 are restricted according to the evaluation result. Therefore, the vehicle 10 can be controlled according to the driver's driving skills. Therefore, by feeding back the evaluation result of the driver's driving skills to the vehicle 10 and controlling the vehicle 10 in this manner, it is possible to prevent accidents from occurring and improve the driver's awareness of safe driving.

また、車両制御システム100では、走行事象は、プリクラッシュセーフティシステムの起動、車線逸脱、急加速、急ブレーキ、急旋回、および、制限速度の超過を含む。これらの走行事象は、交通事故のリスクを増大させ得る。したがって、このような走行事象に基づいてドライバの運転技量を評価することによって、このような走行事象を引き起こさないように、ドライバを促すことができる。よって、交通事故のリスクを低減し得る。 In the vehicle control system 100, driving events include activation of a pre-crash safety system, lane departure, sudden acceleration, sudden braking, sharp turns, and exceeding speed limits. These driving events may increase the risk of traffic accidents. Therefore, by evaluating the driver's driving skills based on such driving events, the driver can be encouraged to avoid causing such driving events. Thus, the risk of traffic accidents can be reduced.

また、車両制御システム100では、サーバ90は、ドライバが有する点数から、各走行事象に予め割り当てられる減点量を引くことによって、ドライバの運転技量を採点する。したがって、上記のような走行事象を引き起こさないドライバ、すなわち安全なドライバがより高い点数を有し得る。よって、走行事象を引き起こさないようにドライバを促すことができ、交通事故のリスクを低減し得る。 In addition, in the vehicle control system 100, the server 90 scores the driver's driving skills by subtracting a penalty point assigned in advance to each driving event from the driver's score. Therefore, a driver who does not cause the above-mentioned driving events, i.e., a safe driver, can have a higher score. Therefore, the driver can be encouraged not to cause driving events, and the risk of a traffic accident can be reduced.

また、車両制御システム100では、サーバ90は、走行事象が所定の期間内に検出されない場合、ドライバの点数に対して、加点量を加える。走行事象が所定の期間内に検出されない場合、ドライバは、安全運転を心掛けていると見なすことができる。したがって、このような場合にドライバの点数に対して加点量を加えることによって、ドライバの運転技量を適正に採点し得る。 In addition, in the vehicle control system 100, the server 90 adds points to the driver's score if a driving event is not detected within a specified period of time. If a driving event is not detected within a specified period of time, the driver can be considered to be mindful of safe driving. Therefore, by adding points to the driver's score in such cases, the driver's driving skills can be appropriately scored.

また、車両制御システム100は、車両10に設けられ、走行事象が検出されたときの車両10の位置を検出するカーナビゲーション5と、サーバ90と、を備え、サーバ90は、走行事象および車両10の位置を関連付けて記憶する記憶装置91を備える。また、サーバ90は、記憶装置91に記憶される走行事象および車両10の位置に基づいて、走行事象が起きた位置における走行事象の発生頻度を算出する頻度算出部として機能する。さらに、サーバ90は、走行事象の発生頻度が所定の閾値以上であるときには、ドライバの運転技量の評価を実行しない。上記のように、ある走行事象が特定の場所で頻繁に起る場合、これは、ドライバの運転技量に関らず、多くのドライバがその走行事象をその場所で引き起こすと見なすことができる。したがって、このような場合には、ドライバの運転技量の評価を実行しないことによって、ドライバの運転技量を適正に評価し得る。 The vehicle control system 100 also includes a car navigation system 5 that is provided in the vehicle 10 and detects the position of the vehicle 10 when a driving event is detected, and a server 90. The server 90 also includes a storage device 91 that stores the driving event and the position of the vehicle 10 in association with each other. The server 90 also functions as a frequency calculation unit that calculates the occurrence frequency of the driving event at the position where the driving event occurred based on the driving event and the position of the vehicle 10 stored in the storage device 91. Furthermore, when the occurrence frequency of the driving event is equal to or greater than a predetermined threshold, the server 90 does not perform an evaluation of the driver's driving skill. As described above, if a certain driving event occurs frequently at a specific location, this can be considered to mean that many drivers cause the driving event at that location, regardless of the driver's driving skill. Therefore, in such a case, the driver's driving skill can be properly evaluated by not performing an evaluation of the driver's driving skill.

また、車両制御システム100は、車両10に設けられ、ドライバの画像を撮像する、第2カメラ31と、車両10に設けられ、第2カメラ31によって撮像される画像に基づいて、ドライバの人物属性を推定する、ドライバモニタリングECU3と、を備える。サーバ90は、走行事象と、ドライバモニタリングECU3によって推定される人物属性と、に基づいて、ドライバの運転技量を評価する。例えば、ある世代のドライバは、交通事故を引き起こすより高いリスクを有することが、統計的に知られている。また、例えば、女性ドライバは、男性ドライバに比べて、交通事故を引き起こすより高いリスクを有することが、統計的に知られている。したがって、走行事象に加えて、年齢および性別のような人物属性を考慮することによって、ドライバの運転技量をより適正に評価し得る。 The vehicle control system 100 also includes a second camera 31 provided in the vehicle 10 for capturing an image of the driver, and a driver monitoring ECU 3 provided in the vehicle 10 for estimating the personal attributes of the driver based on the image captured by the second camera 31. The server 90 evaluates the driver's driving skills based on the driving events and the personal attributes estimated by the driver monitoring ECU 3. For example, it is statistically known that drivers of a certain generation have a higher risk of causing a traffic accident. It is also statistically known that female drivers have a higher risk of causing a traffic accident than male drivers. Therefore, the driver's driving skills can be more appropriately evaluated by considering personal attributes such as age and gender in addition to the driving events.

また、車両制御システム100では、上記のドライバモニタリングECU3は、第2カメラ31によって撮像される画像に基づいて、ドライバを識別する。また、サーバ90の記憶装置91は、ドライバの識別データおよび評価結果を関連付けて記憶する。したがって、ドライバが他の車両10を運転する際、この車両10は、サーバ90の記憶装置91に記憶されたデータを使用して、機能を制限することできる。したがって、ドライバが他の車両10を運転する際にも、ドライバの運転技量に応じて車両10を制御することができる。 In addition, in the vehicle control system 100, the driver monitoring ECU 3 identifies the driver based on the image captured by the second camera 31. The storage device 91 of the server 90 stores the driver's identification data and the evaluation results in association with each other. Therefore, when the driver drives another vehicle 10, the vehicle 10 can restrict functions using the data stored in the storage device 91 of the server 90. Therefore, even when the driver drives another vehicle 10, the vehicle 10 can be controlled according to the driver's driving skill.

また、車両制御システム100では、上記のドライバモニタリングECU3は、第2カメラ31によって撮像される画像に基づいて、ドライバが車両10を運転する際のドライバの感情を推定する。サーバ90は、走行事象と、ドライバモニタリングECU3によって推定されるドライバの感情と、に基づいて、ドライバの前記運転技量を評価する。例えば、怒りやすいドライバは、交通事故を引き起こすより高いリスクを有することが、一般的に知られている。したがって、走行事象に加えて、ドライバの感情を考慮することによって、ドライバの運転技量をより適正に評価し得る。 In addition, in the vehicle control system 100, the driver monitoring ECU 3 estimates the driver's emotions when driving the vehicle 10 based on the images captured by the second camera 31. The server 90 evaluates the driver's driving skills based on the driving events and the driver's emotions estimated by the driver monitoring ECU 3. For example, it is generally known that drivers who get angry easily have a higher risk of causing a traffic accident. Therefore, by taking into account the driver's emotions in addition to the driving events, the driver's driving skills can be more appropriately evaluated.

また、車両制御システム100では、第2カメラ31は、ドライバが車両10を運転する際に、車両10にいる他の乗員の画像を撮像し、ドライバモニタリングECU3は、第2カメラ31によって撮像される画像に基づいて、他の乗員の感情を推定する。サーバ90は、走行事象と、ドライバモニタリングECU3によって推定されるドライバおよび他の乗員の感情と、に基づいて、ドライバの運転技量を評価する。例えば、ドライバがより低い運転技量を有する場合、他の乗員は、不快に感じる可能性がある。このような場合、ドライバの感情が、他の乗員の感情と乖離し得る。したがって、ドライバの感情に加えて、他のドライバの感情を考慮することによって、ドライバの運転技量をより適正に評価し得る。 In addition, in the vehicle control system 100, the second camera 31 captures images of other occupants in the vehicle 10 when the driver drives the vehicle 10, and the driver monitoring ECU 3 estimates the emotions of the other occupants based on the images captured by the second camera 31. The server 90 evaluates the driver's driving skills based on the driving events and the emotions of the driver and other occupants estimated by the driver monitoring ECU 3. For example, if the driver has lower driving skills, the other occupants may feel uncomfortable. In such a case, the driver's emotions may diverge from the emotions of the other occupants. Therefore, by considering the emotions of the other drivers in addition to the driver's emotions, the driver's driving skills can be more appropriately evaluated.

また、車両制御システム100は、車両10に設けられ、ドライバの体温を検出する温度計32を備え、ドライバモニタリングECU3は、温度計32によって検出される体温に基づいて、ドライバの体調を推定する。上記のように、ドライバモニタリングECU3によって推定されるドライバの体調が通常でないときには、車両10は、走行事象をサーバ90に送信しない。すなわち、サーバ90は、ドライバの体調が通常でないときには、ドライバの運転技量の評価を実行しない。体調が通常でないときには、ドライバの運転技量は低下し得る。したがって、このような場合にはドライバの運転技量の評価を実行しないことによって、ドライバの運転技量をより適正に評価し得る。 The vehicle control system 100 is also provided with a thermometer 32 that is installed in the vehicle 10 and detects the body temperature of the driver, and the driver monitoring ECU 3 estimates the driver's physical condition based on the body temperature detected by the thermometer 32. As described above, when the driver's physical condition estimated by the driver monitoring ECU 3 is not normal, the vehicle 10 does not transmit a driving event to the server 90. That is, when the driver's physical condition is not normal, the server 90 does not perform an evaluation of the driver's driving skills. When the driver's physical condition is not normal, the driver's driving skills may decline. Therefore, in such a case, by not performing an evaluation of the driver's driving skills, the driver's driving skills can be more appropriately evaluated.

また、車両制御システム100では、車両10のECUは、評価結果を所定の複数のクラスのうちの1つに分類し、分類されるクラスに基づいて、車両10の機能を制限する。したがって、機能制限の数の増加を防止することができ、複雑な制御を避けることができる。 Furthermore, in the vehicle control system 100, the ECU of the vehicle 10 classifies the evaluation results into one of a number of predetermined classes, and restricts the functions of the vehicle 10 based on the class into which the evaluation results are classified. Therefore, it is possible to prevent an increase in the number of functional restrictions, and to avoid complex control.

また、サーバ90は、走行事象と、車両10の排気量と、に基づいて、ドライバの運転技量を評価する。例えば、ドライバがより低い運転技量を有する場合、ドライバは、より高い出力を有する車両を安全に運転できない可能性がある。したがって、走行事象に加えて、排気量等の車両の特徴を考慮することによって、ドライバの運転技量をより適正に評価し得る。 The server 90 also evaluates the driver's driving skills based on the driving events and the engine displacement of the vehicle 10. For example, if the driver has lower driving skills, the driver may not be able to safely drive a vehicle with higher power. Therefore, by considering the vehicle characteristics such as engine displacement in addition to the driving events, the driver's driving skills may be more appropriately evaluated.

以上、添付図面を参照しながら実施形態について説明したが、本発明はかかる実施形態に限定されない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。また、上記実施形態のステップは、上記の順番で実施されなくてもよく、技術的に矛盾が生じない限りにおいて、異なる順番で実施されてもよい。 Although the embodiments have been described above with reference to the attached drawings, the present invention is not limited to such embodiments. It is clear that a person skilled in the art can conceive of various modified or amended examples within the scope of the claims, and it is understood that these also naturally fall within the technical scope of the present invention. In addition, the steps of the above embodiments do not have to be performed in the above order, and may be performed in a different order as long as no technical contradiction occurs.

例えば、上記の実施形態では、サーバ90が評価部として機能する。代替的にまたは追加的に、他の実施形態では、車両10のECUの少なくとも1つが、評価部として機能してもよい。 For example, in the above embodiment, the server 90 functions as the evaluation unit. Alternatively or additionally, in other embodiments, at least one of the ECUs of the vehicle 10 may function as the evaluation unit.

上記の実施形態では、サーバ90は、ドライバの運転技量として点数を算出する(すなわち、採点)。他の実施形態では、サーバ90は、例えば、走行事象の発生回数に応じて、優良、並、劣のようにドライバの運転技量を評価してもよい。 In the above embodiment, the server 90 calculates a score (i.e., scores) for the driver's driving skills. In other embodiments, the server 90 may evaluate the driver's driving skills as excellent, average, or poor, for example, depending on the number of driving events that occur.

上記の実施形態では、ドライバモニタリングECU3が、属性推定部、識別部および感情推定部として機能する。代替的にまたは追加的に、他の実施形態では、サーバ90が、各車両から受信する画像に基づいて、属性推定部、識別部または感情推定部の少なくとも1つとして機能してもよい。 In the above embodiment, the driver monitoring ECU 3 functions as an attribute estimation unit, a classification unit, and an emotion estimation unit. Alternatively or additionally, in other embodiments, the server 90 may function as at least one of the attribute estimation unit, the classification unit, or the emotion estimation unit based on images received from each vehicle.

上記の実施形態では、ドライバの体調を推定するための生体情報として、体温が検出される。代替的にまたは追加的に、他の実施形態では、例えば、血圧、心拍、呼気の速さ、または、呼気中のアルコール濃度の少なくとも1つが、生体情報として検出されてもよい。 In the above embodiment, body temperature is detected as biometric information for estimating the driver's physical condition. Alternatively or additionally, in other embodiments, at least one of blood pressure, heart rate, exhalation rate, or alcohol concentration in the exhaled breath may be detected as biometric information.

上記の実施形態では、車両10の特徴として、排気量がドライバの運転技量の評価において考慮される。代替的にまたは追加的に、他の実施形態では、例えば、車格、最大馬力、または、最大トルクの少なくとも1つが、車両10の特徴として運転技量の評価において考慮されてもよい。 In the above embodiment, the engine displacement is taken into consideration as a feature of the vehicle 10 in evaluating the driver's driving skills. Alternatively or additionally, in other embodiments, for example, at least one of the vehicle size, maximum horsepower, or maximum torque may be taken into consideration as a feature of the vehicle 10 in evaluating the driver's driving skills.

1 エンジンECU(事象検出部、機能制限部)
2 車外モニタリングECU(事象検出部)
3 ドライバモニタリングECU(事象検出部)
4 ステアリングECU4(事象検出部)
5 カーナビゲーション(位置検出部)
10 車両
11 電子制御スロットル(機能制限部)
12 アクセルセンサ(事象検出部)
13 ブレーキストロークセンサ(事象検出部)
21 第1カメラ(事象検出部)
22 ミリ波レーダ(事象検出部)
31 第2カメラ(撮像部)
32 温度計(生体情報検出部)
41 舵角センサ(事象検出部)
90 サーバ(外部装置)
91 記憶装置
100 車両制御システム
1. Engine ECU (event detection section, function restriction section)
2. Vehicle exterior monitoring ECU (event detection unit)
3 Driver monitoring ECU (event detection unit)
4 Steering ECU 4 (event detection unit)
5. Car navigation (location detection section)
10 Vehicle 11 Electronically controlled throttle (function restriction part)
12 Accelerator sensor (event detection unit)
13 Brake stroke sensor (event detection unit)
21 First camera (event detection unit)
22 Millimeter wave radar (event detection section)
31 Second camera (imaging unit)
32 Thermometer (biometric information detection unit)
41 Steering angle sensor (event detection unit)
90 Server (external device)
91 Storage device 100 Vehicle control system

Claims (5)

車両に設けられ、ドライバが前記車両を運転する際に起る、前記ドライバの運転技量に関連する走行事象を検出する、事象検出部と、
前記車両または前記車両とは別個の外部装置の少なくとも一方に設けられ、前記事象検出部によって検出される前記走行事象に基づいて、前記ドライバの運転技量を評価する、評価部と、
前記車両に設けられ、前記評価部による評価結果に応じて、前記ドライバが前記車両を運転する際に前記車両の機能を制限する、機能制限部と、
前記車両に設けられ、前記走行事象が検出されたときの前記車両の位置を検出する、位置検出部と、
を備え、
前記外部装置は、
前記走行事象および前記車両の位置を関連付けて記憶する、記憶装置と、
前記記憶装置に記憶される前記走行事象および前記車両の位置に基づいて、前記走行事象が起きた位置における前記走行事象の発生頻度を算出する、頻度算出部と、
を有し、
前記頻度算出部は、前記走行事象が起きた位置における前記走行事象が起きた回数が所定の第1の閾値を超えた場合に前記発生頻度を算出し、
前記評価部は、前記頻度算出部によって算出される前記走行事象の前記発生頻度が所定の第2の閾値以上であるときには、前記ドライバの前記運転技量の評価を実行せず、
前記評価部は、前記ドライバが有する点数から、各走行事象に予め割り当てられるベース減点量と前記ドライバの情報および前記車両の特徴に設定される係数とから算出される減点量を引くことによって、前記ドライバの前記運転技量を採点する、
車両制御システム。
An event detection unit provided in the vehicle, which detects a driving event related to the driver's driving skill that occurs when the driver drives the vehicle;
An evaluation unit provided in at least one of the vehicle or an external device separate from the vehicle, and configured to evaluate a driving skill of the driver based on the driving event detected by the event detection unit;
A function limiting unit that is provided in the vehicle and limits a function of the vehicle when the driver drives the vehicle according to the evaluation result by the evaluation unit;
a position detection unit provided in the vehicle and configured to detect a position of the vehicle when the driving event is detected;
Equipped with
The external device is
A storage device that stores the driving event and the position of the vehicle in association with each other;
a frequency calculation unit that calculates an occurrence frequency of the driving event at a location where the driving event occurs based on the driving event and the position of the vehicle stored in the storage device;
having
The frequency calculation unit calculates the occurrence frequency when the number of times the driving event has occurred at the location where the driving event has occurred exceeds a predetermined first threshold value;
the evaluation unit does not evaluate the driving skill of the driver when the occurrence frequency of the driving event calculated by the frequency calculation unit is equal to or greater than a predetermined second threshold value;
The evaluation unit scores the driving skill of the driver by subtracting a base deduction amount previously assigned to each driving event and a deduction amount calculated from a coefficient set for information on the driver and characteristics of the vehicle from the score held by the driver.
Vehicle control system.
前記走行事象は、プリクラッシュセーフティシステムの起動、車線逸脱、急加速、急ブレーキ、急旋回、または、制限速度の超過の少なくとも1つを含む、請求項1に記載の車両制御システム。 The vehicle control system of claim 1, wherein the driving event includes at least one of activation of a pre-crash safety system, lane departure, sudden acceleration, sudden braking, sharp turning, or exceeding a speed limit. 前記評価部は、前記走行事象が所定の期間内に検出されない場合、前記ドライバの点数に対して、前記所定の期間における前記走行事象が検出されない走行距離に基づいて決定されるベース加点量と前記ドライバの情報に設定される係数とから算出される加点量を加える、請求項に記載の車両制御システム。 2. The vehicle control system of claim 1, wherein when the driving event is not detected within a predetermined period, the evaluation unit adds to the driver's score an additional point amount calculated from a base additional point amount determined based on a driving distance during the predetermined period during which the driving event is not detected and a coefficient set to information about the driver . 前記車両に設けられ、前記ドライバの画像を撮像する、撮像部と、
前記車両または前記外部装置の少なくとも一方に設けられ、前記撮像部によって撮像される前記画像に基づいて、前記ドライバの人物属性を推定する、属性推定部と、
を備え、
前記評価部は、前記走行事象と、前記属性推定部によって推定される前記人物属性と、に基づいて、前記ドライバの前記運転技量を評価する、請求項1~のいずれか一項に記載の車両制御システム。
An imaging unit provided in the vehicle for capturing an image of the driver;
an attribute estimation unit that is provided in at least one of the vehicle and the external device and that estimates a personal attribute of the driver based on the image captured by the imaging unit;
Equipped with
The vehicle control system according to claim 1 , wherein the evaluation unit evaluates the driving skill of the driver based on the driving event and the personal attribute estimated by the attribute estimation unit.
前記車両に設けられ、前記ドライバの画像を撮像する、撮像部と、
前記車両または前記外部装置の少なくとも一方に設けられ、前記撮像部によって撮像される前記画像に基づいて、前記ドライバを識別する、識別部と、
を備え、
前記外部装置は、前記ドライバの識別データおよび前記評価結果を関連付けて記憶する記憶装置を有する、請求項1~のいずれか一項に記載の車両制御システム。
An imaging unit provided in the vehicle for capturing an image of the driver;
an identification unit provided in at least one of the vehicle and the external device, and configured to identify the driver based on the image captured by the imaging unit;
Equipped with
5. The vehicle control system according to claim 1 , wherein the external device has a storage device that stores the driver's identification data and the evaluation result in association with each other.
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN118182510B (en) * 2024-04-12 2024-08-23 山东同其智能科技有限公司 Driving safety early warning system suitable for intelligent network-connected automobile

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003083108A (en) 2001-09-14 2003-03-19 Nissan Motor Co Ltd Driver ability judgment device
JP2005227964A (en) 2004-02-12 2005-08-25 Fujitsu Ten Ltd Vehicle allocation management system
JP2007203951A (en) 2006-02-03 2007-08-16 Toyota Motor Corp Vehicle control device
JP2007210437A (en) 2006-02-09 2007-08-23 Nissan Motor Co Ltd Driving support device and driving support method
WO2011062179A1 (en) 2009-11-17 2011-05-26 富士通テン株式会社 Information processing device, in-vehicle device, information processing system, information processing method, and recording medium
JP2015097051A (en) 2013-11-15 2015-05-21 富士通株式会社 Evaluation program, evaluation method, and evaluation apparatus
WO2017168739A1 (en) 2016-03-31 2017-10-05 本田技研工業株式会社 Vehicle control device, vehicle control method, and vehicle control program
JP2018101287A (en) 2016-12-20 2018-06-28 ヤフー株式会社 Evaluation apparatus, evaluation method, and evaluation program
JP2020019289A (en) 2018-07-30 2020-02-06 本田技研工業株式会社 Driving evaluation system, driving evaluation method, program, and medium
JP2020144238A (en) 2019-03-06 2020-09-10 本田技研工業株式会社 Driving skill analysis device

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003083108A (en) 2001-09-14 2003-03-19 Nissan Motor Co Ltd Driver ability judgment device
JP2005227964A (en) 2004-02-12 2005-08-25 Fujitsu Ten Ltd Vehicle allocation management system
JP2007203951A (en) 2006-02-03 2007-08-16 Toyota Motor Corp Vehicle control device
JP2007210437A (en) 2006-02-09 2007-08-23 Nissan Motor Co Ltd Driving support device and driving support method
WO2011062179A1 (en) 2009-11-17 2011-05-26 富士通テン株式会社 Information processing device, in-vehicle device, information processing system, information processing method, and recording medium
JP2015097051A (en) 2013-11-15 2015-05-21 富士通株式会社 Evaluation program, evaluation method, and evaluation apparatus
WO2017168739A1 (en) 2016-03-31 2017-10-05 本田技研工業株式会社 Vehicle control device, vehicle control method, and vehicle control program
JP2018101287A (en) 2016-12-20 2018-06-28 ヤフー株式会社 Evaluation apparatus, evaluation method, and evaluation program
JP2020019289A (en) 2018-07-30 2020-02-06 本田技研工業株式会社 Driving evaluation system, driving evaluation method, program, and medium
JP2020144238A (en) 2019-03-06 2020-09-10 本田技研工業株式会社 Driving skill analysis device

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