JP6330291B2 - 安全運転度判定装置 - Google Patents

Description

本発明は、安全運転度判定装置に関するものである。

この種の技術としては、下記の特許文献1に記載の技術が開示されている。この文献には、交差点右左折時の車速、加速度、操舵角などを計測し、これら計測データと安全基準データとを比較して運転診断を行うものが開示されている。

特許第3593502号公報

上記特許文献1に記載の技術では、運転技術の診断は行えるが、運転者が実際に安全運転を行っているか否かについての診断は行うことができず、また運転者が走行路状のリスク（他車両、歩行者、障害物などとの接触）に対してどのような傾向を有しているのかを判定することができず、診断結果に運転者の納得感が得られにくい問題があった。
本発明は、上記問題に着目されたもので、その目的とするところは、運転者のリスク傾向を判定することができる安全運転度判定装置を提供することである。

上記課題を解決するために本発明では、走行情報から運転者の見えないリスクを予想する潜在リスク感度の高低を表す指標と、接近するリスクに対する回避能力の高低を表す指標を演算し、設定期間内の指標演算値に基づき、運転者のリスク傾向を判定するようにした。

よって、運転者のリスク傾向を判定することができる。

実施例1のリスク傾向判定装置のブロック図である。 実施例1のコントローラにおいて実行されるリスク傾向判定処理の流れを示すフローチャートである。 実施例1の車速積分値および最大減速度の計算方法を示す図である。 実施例1の車速積分値および最大減速度の頻度分布を示すグラフである。 実施例1の潜在リスク感度指標と回避能力指標とによる運転者のリスク傾向を判定するマップである。 実施例2のコントローラにおいて実行されるリスク傾向判定処理の流れを示すフローチャートである。 実施例2の最低車速および最大加速度の計算方法を示す図である。 実施例2の最低車速および最大加速度の頻度分布を示すグラフである。 実施例2の潜在リスク感度指標と回避能力指標とによる運転者のリスク傾向を判定するマップである。 実施例3のコントローラにおいて実行されるリスク傾向判定処理の流れを示すフローチャートである。 実施例3の車速積分値の計算方法を示す図である。 実施例4のリスク傾向判定装置のブロック図である。 実施例4のコントローラにおいて実行されるリスク傾向判定処理の流れを示すフローチャートである。 実施例4の最大ヨーレートおよび最大横加速度の計算方法を示す図である。 実施例5のリスク傾向判定装置のブロック図である。 実施例5のコントローラにおいて実行されるリスク傾向判定処理の流れを示すフローチャートである。

〔実施例1〕
実施例1の運転者リスク傾向判定装置20について説明する。
［全体構成］
図1は運転者リスク傾向判定装置20のブロック図である。
運転者リスク傾向判定装置20は、車速検出部1、加車速検出部2、車両位置検出部3、コントローラ4、地図データベース5、報知部9、Read Only Memory（以下、ROM）12、Random Access Memory（以下、RAM）13を有している。これらは自車両に搭載されている。

車速検出部１は、自車両の現在の車速Vを検出し、検出した現在の車速Vの情報をコントローラ4に出力する。車速検出部1としては、例えば、自車両の車輪の回転数等を基に車速を検出する車速センサを用いる。

加車速検出部2は、自車両の現在の加速度Gを検出し、検出した現在の加速度Gの情報をコントローラ4に出力する。加車速検出部2としては、例えば車両にかかる前後加速度、減速度、横加速度を検出することができる加速度センサを用いている。

車両位置検出部3は、自車両の現在位置を検出し、検出した自車両の現在位置情報をコントローラ4に出力する。車両位置検出部3としては、例えば、Global Positioning System(以下、GPS)受信機を用いている。

地図データベース5は、道路情報、交差点等の地図情報を記録している。交差点情報としては、例えば、信号機の有無、一時停止の必要な交差点（以下、一時停止交差点）であるか否かの情報を含む。

報知部9は、例えば、モニタやスピーカを用いて信号音、音声、映像などで報知を行う。
ROM12は、記録されている情報を読み出すことのみ可能なメモリである。
RAM13は、記録されている情報を読み出すともに、情報を書き込みできるメモリである。

［コントローラの構成］
コントローラ4は、運転者リスク傾向判定部として構成され、交差点進入判定部6、潜在リスク感度指標演算部7、回避能力指標演算部8、指標演算値記録部9、リスク傾向判定部10を有している。

交差点進入判定部6は、車両位置検出部3で検出した車両の現在位置の情報と、地図データベース5の交差点情報に基づき、自車両が一時停止交差点へ接近していることおよび進入していることを判定し、その情報（接近進入情報）を潜在リスク感度指標演算部7および回避能力指標演算部8に出力する。

潜在リスク感度指標演算部7は、一時停止交差点への接近進入情報を受けて、車速検出部1で検出された一時停止交差点接近進入時の車速Vに基づいて、潜在リスク感度指標の演算を行い、その潜在リスク感度指標演算値の情報を指標演算値記録部9に出力する。

回避能力指標演算部8は、一時停止交差点への接近進入情報を受けて、加車速検出部2で検出された減速度に基づいて、回避能力指標の演算を行い、その回避能力指標演算値の情報を指標演算値記録部9に出力する。

指標演算値記録部9は、潜在リスク感度指標演算値および回避能力指標演算値の情報を記録する。指標演算値記録部9としては、例えば、ハードディスクやRAMを用いている。

リスク傾向判定部10は、指標演算値記録部9に記録された潜在リスク感度指標演算値および回避能力指標演算値を設定期間分読み出し、運転者のリスク傾向の判定を行う。また、判定されたリスク傾向の情報に基づき、自車両の運転者のリスク傾向の判定結果を報知させる報知指令を報知部9に出力する。

報知部9は、リスク傾向判定部10から出力された報知指令に基づき、自車両の運転者のリスク傾向の判定結果を報知する。

［運転者リスク傾向判定処理］
図2は、コントローラ4において実行される運転者リスク傾向判定処理の流れを示すフローチャートである。

ステップS1では、交差点進入判定部6において、車両位置検出部3で検出した自車両の現在位置と、地図データベース5の交差点情報に基づき、自車両が一時停止交差点に接近したか否かを判定する。具体的には、自車両が一時停止交差点の予め設定した範囲内（例えば、一時停止交差点中心から半径30[m]の範囲内）に入ったか否かで一時停止交差点への接近を判定する。この設定範囲は、一時停止交差点の道路幅およびGPSの位置精度を考慮して設定する。自車両が一時停止交差点の設定範囲内に入ったと判定した場合(Yes)には、ステップS2に移行する。自車両が一時停止交差点の設定範囲外にいると判定した場合(No)には、一時停止交差点に接近していないと判定し、この判定を再度実行する。

ステップS2では、潜在リスク感度指標演算部7において自車両が一時停止交差点に進入する際の車速Vの時系列データV(x)を記録し、回避能力指標演算部8において自車両が一時停止交差点に進入する際の加速度Gの時系列データG(t)を記録して、ステップS3に移行する。

具体的には、潜在リスク感度指標演算部7および回避能力指標演算部8は、まずステップS1で自車両が一時停止交差点に接近したと判定された時刻t1から、車速Vの時系列データV(x)と加速度Gの時系列データG(t)の記録を開始する。時系列データV(x)および時系列データG(t)のサンプリング時間は、例えば10[msec]とする。

続いて、潜在リスク感度指標演算部7および回避能力指標演算部8は、自車両が一時停止交差点を通過し終えたか否かを判定し、通過し終えたと判定した時刻t2において時系列データV(x)および時系列データG(t)の記録を終了し、ステップS3に移行する。自車両が一時停止交差点を通過し終えていないと判定した場合には、時系列データV(x)および時系列データG(t)の記録を継続するとともに、この判定を再度実行する。

ステップS3では、潜在リスク感度指標演算部7において、自車両が一時停止交差点に進入した時刻t1の地点x1から、通過した時刻t2の地点x2までの車速Vの時系列データV(x)の記録から、交差点進入区間の最低車速Vminが設定値Vs以下か否かを判定する。最低車速Vminが設定値Vs以下と判定した場合(Yes)にはステップＳ4に移行する。最低車速Vminが設定値Vsより大きいと判定した場合(No)にはステップS5に移行する。

ステップS4では、潜在リスク感度指標演算部7において、地点x1から地点x2までの時系列データV(x)の積分値Iv（車速積分値Iv）を計算して、ステップS6に移行する。図3は車速積分値Ivおよび後述する最大減速度Gmaxの計算方法を示す図である。図3(a)は自車両が一時停止交差点に進入する状況を示す図である。図3(b)は車速Vの時系列データV(x)を示すグラフである。図3(c)は加速度Gの時系列データG(t)を示すグラフである。具体的には、地点x1から地点x2までの時系列データV(x)のうち設定値Vs以下となっているデータを抽出する。抽出した時系列データV(x)と設定値Vsの差分を求め、この積分値を計算する。車速積分値Ivは図3(b)の塗りつぶし面積で表わされ、次の式(1)により求められる。

ステップS5では、潜在リスク感度指標演算部7において、車速積分値Ivを簡易的に設定値Vsと最低車速Vminとの差分(Iv=Vs-Vmin)と計算し、車速積分値Ivが負の値となるように計算して、ステップS6へ移行する。

ステップS6では、回避能力指標演算部8において、一時停止交差点進入区間での最大減速度Ｇmaxを計算して、ステップS7へ移行する。具体的な計算方法は、図3(c)に示すように自車両が一時停止交差点に進入した時刻t1から通過した時刻t2までの加速度Gの時系列データG(t)から負の最大値を最大減速度Ｇmaxとして抽出する。

ステップS7では、指標演算値記録部9において、ステップS4またはステップS5で計算した車速積分値Ivと、ステップS6で計算した最大減速度Gmaxを記憶して、ステップS8へ移行する。

ステップS8〜ステップS11の処理は、リスク傾向判定部10において行われる。
ステップS8では指標演算値記録部9に記録された設定期間の車速積分値Ivおよび最大減速度Gmaxのデータを抽出して、ステップS9へ移行する。設定期間とは、予め決められた期間であり、例えば、自車両を運転し始めて終るまでを設定期間としても良いし、自車両を運転し始めて終るまでの一部の時間を設定期間としても良いし、予め決めた時間、日数を設定期間としても良い。つまり、設定期間は一時停止交差点通過ごとの車速積分値Ivおよび最大減速度Gmaxのデータ数をある程度、収集するために設定した期間である。

ステップS8〜ステップS10の処理は、車速積分値Ivおよび最大減速度Gmaxを算出するたびに行うのではなく、車速積分値Ivおよび最大減速度Gmaxのデータ数がある程度揃ってから行うようにしても良い。

ステップS9では、車速積分値Ivおよび最大減速度Gmaxのデータの分布から、自車両の運転者の車速積分値Ivおよび最大減速度Gmaxの代表値として75%タイル値IVおよび75%タイル値IGを抽出してステップS10へ移行する。図4は車速積分値Ivの頻度分布（図4(a)）と最大減速度Gmaxの頻度分布(図4(b)を示すグラフである。具体的には、図4に示すように、車速積分値Ivおよび最大減速度Gmaxの頻度分布から、危険側の75%タイルに位置する、車速積分値Ivおよび最大減速度Gmaxを運転者の運転行動指標とする。

ステップS10では、車速積分値Ivの代表値IV（潜在リスク感度指標IV）、および最大減速度Gmaxの代表値IG（回避能力指標IG）に基づき、運転者のリスク傾向を判定し、ステップS11へ移行する。図5は潜在リスク感度指標IVと回避能力指標IGとによる運転者のリスク傾向を判定するマップである。図5に示すように、実施例1ではリスク傾向を以下の3タイプに分類している。
・低リスク傾向：潜在リスク感度指標IVが所定値IVｓ以上
・中リスク傾向：潜在リスク感度指数IVが所定値IVｓ未満 かつ 回避能力指数IGが所定値IGs以上
・高リスク傾向：潜在リスク感度指数IVが所定値IVｓ未満 かつ 回避能力指数IGが所定値IGs未満
上記判定条件に、運転者ごとの潜在リスク感度指標IVと回避能力指標IGの結果を当てはめ、運転者のリスク傾向を判定する。
ステップS11では、リスク傾向の判定結果を運転者に報知する報知指令を、報知部9に出力する。

［運転者リスク傾向判定動作］
自車両が一時停止交差点に接近していないときには、ステップS1の処理を繰り返す。
自車両が一時停止交差点に接近したときには、ステップS1→ステップS2へと進む。自車両が一時停止交差点に接近したと判定された時刻t1から、一時停止交差点を通過し終えたと判定した時刻t2までの間、車速Vの時系列データV(x)および加速度Gの時系列データG(t)を記録する。

時刻t2以降、ステップS3へ移行し、交差点進入区間の最低車速Vminが設定値Vs以下であるときには、ステップS4において車速積分値Ivを計算する。交差点進入区間の最低車速Vminが設定値Vsより大きいときには、ステップS5において車速積分値Ivを計算する。

車速積分値Ivの計算後、ステップS6において最大減速度Gmaxを計算する。

設定期間において車速積分値Ivおよび最大減速度Gmaxを記録すると、ステップS7→ステップS8→ステップS9→ステップS10→ステップS11へと進む。設定期間の車速積分値Ivから求めた潜在リスク感度指標IVおよび最大減速度Gmaxから求めた回避能力指標IGに基づいて運転者のリスク傾向を判定し、判定結果を報知部9により報知する。

［作用］
運転技術が高い運転者であっても、潜在リスクに対しての感度が低い運転者は安全運転を行っていると言うことができない。潜在リスクとは、例えば一時停止交差点を曲がった先にいる歩行者のように、現在は運転者からは見えない箇所の状況のことを示す。一方、運転技術が低い運転者であっても潜在リスクに対しての感度が高い運転者は安全運転を行っていると言うことができる。

そこで実施例1では、走行情報から運転者の潜在リスク感度指標IVと回避能力指標IGを演算し、設定期間内の運転者の潜在リスク感度指標IVと回避能力指標IGに基づき、運転者のリスク傾向を判定するようにした。

潜在リスク感度指標IVは、車速積分値Ivから求められる。車速積分値Ivは、運転者が一時停止交差点にゆっくり接近し、確実に一時停止を行い、ゆっくり発進すると大きくなる。つまり、一時停止交差点接近時の減速度合い、停止度合い、加速度合いを示している。また回避能力指標IGは、最大減速度Gmaxから求められる。最大減速度Gmaxは、運転者が急ブレーキを確実に踏むことができるときには大きな減速度として示される。つまり、急操作を行うことができることを示している。

これにより、運転者の単なる運転技術の判定だけではなく、見えないリスク（潜在リスク）に対する感度と接近するリスクに対する回避能力の両面から運転者のリスク傾向を判定することができる。

実施例1では、運転者のリスク傾向として、高リスク傾向、中リスク傾向、低リスク傾向を判定するようにした。
高リスク傾向は、運転者の潜在リスク感度が低く、回避能力も低い。つまりこの傾向の運転者は、見えないリスクを予測することができず、リスクが接近しても回避する能力が低いため、事故を起こしやすい運転者であると言える。

中リスク傾向は、運転者の潜在リスク感度が低いものの回避能力は高い。つまりこの傾向の運転者は、見えないリスクを予測することができないが、リスクが接近したときには回避することができるため、リスクに直面するものの事故には繋がり難い（所謂ヒヤリハット）運転者であると言える。

低リスク傾向は、運転者の潜在リスク感度が高い。つまりこの傾向の運転者は、見えないリスクを予測することができるため、リスクに直面することが少ない運転者であると言える。見えないリスクに対する感度と接近するリスクに対する回避能力の両面から運転者のリスク傾向を事故への繋がり易さの順に上記の3つの傾向に分類することができる。

実施例1では、潜在リスク感度指標演算部7において、運転者の潜在リスク感度指標IVとして一時停止交差点進入時の車速積分値Ivを演算するようにした。一時停止交差点にゆっくり接近して、一時停止し、ゆっくり発進する運転者は見えないリスクに対する感度が高いと言える。運転者の潜在リスク感度が表れやすい一時停止交差点進入時の車速積分値Ivを用いることで、運転者の潜在リスク感度指標IVの精度を高めることができる。

実施例1では、回避能力指標演算部8において、運転者の回避能力指標IGとして一時停止交差点接近時の減速度Gを演算するようにした。リスクが接近したときに急ブレーキを確実に踏むことができる運転者はリスクに対する回避能力が高いと言える。運転者の回避能力が表れやすい一時停止交差点接近時の減速度Gを用いることで、運転者の回避能力指標IGの精度を高めることができる。

［効果］
(1) 車速Vおよび加速度G（車両の走行情報）を検出する車速検出部1および加車速検出部2（走行情報検出部）と、検出した車速Vに基づいて求めた一時停止交差点接近時の停止度合いから運転者の潜在リスク感度指標IV（潜在リスク感度の指標）を演算する潜在リスク感度指標演算部7と、加速度Gに基づいて求めた運転者の急操作の度合いから運転者の回避能力指標IG（回避能力の指標）を演算する回避能力指標演算部8と、演算された潜在リスク感度指標IVと回避能力指標IGを記録する指標演算値記録部9と、指標演算値記録部9が記録している設定期間内の潜在リスク感度指標IVと回避能力指標IG（指標演算値）に基づき、運転者のリスク傾向を判定するリスク傾向判定部10と、を備えた。
よって、見えないリスクに対する潜在リスク感度と接近するリスクに対する回避能力の両面から運転者のリスク傾向を判定することができる。

(2) リスク傾向判定部10は、運転者のリスク傾向として、高リスク傾向、中リスク傾向、低リスク傾向を判定するようにした。
よって、見えないリスクに対する潜在リスク感度と接近するリスクに対する回避能力の両面から運転者のリスク傾向を事故への繋がり易さの順に3つの傾向に分類することができる。

(3) 潜在リスク感度指標演算部7は、運転者の潜在リスク感度指標IVとして一時停止交差点進入時の車速積分値Ivを演算するようにした。
よって、運転者の潜在リスク感度指標IVの精度を高めることができる。

(4) 回避能力指標演算部8は、運転者の回避能力指標IGとして一時停止交差点接近時の減速度Gを演算するようにした。
よって、運転者の回避能力指標IGの精度を高めることができる。

〔実施例2〕
実施例2の運転者リスク傾向判定装置20について説明する。実施例2はコントローラ4において実行される運転者リスク傾向判定処理が実施例1と異なる。実施例1と同じ構成については同一の符号を付して説明を省略する。

［運転者リスク傾向判定処理］
図6は、コントローラ4において実行される運転者リスク傾向判定処理の流れを示すフローチャートである。

ステップS21では、交差点進入判定部6において、車両位置検出部3で検出した自車両の現在位置と、地図データベース5の交差点情報に基づき、自車両が一時停止交差点に接近したか否かを判定する。具体的な判定方法は実施例1のステップS1と同様である。自車両が一時停止交差点の設定範囲内に入ったと判定した場合(Yes)には、ステップS2に移行する。自車両が一時停止交差点の設定範囲外にいると判定した場合(No)には、一時停止交差点に接近していないと判定し、この判定を再度実行する。

ステップS22では、潜在リスク感度指標演算部7において自車両が一時停止交差点に進入する際の車速Vの時系列データV(t)を記録し、回避能力指標演算部8において自車両が一時停止交差点に進入する際の加速度Gの時系列データG(t)を記録して、ステップS23に移行する。具体的な記録方法は、実施例1のステップS2と同様である。

ステップS23では、潜在リスク感度指標演算部7において、交差点進入区間での最低車速Vminを計算して、ステップS24へ移行する。図7は最低車速Vminおよび後述する最大加速度Gmaxaの計算方法を示す図である。図7(a)は自車両が一時停止交差点に進入する状況を示す図である。図7(b)は車速Vの時系列データV(t)を示すグラフである。図7(c)は加速度Gの時系列データG(t)を示すグラフである。具体的な計算方法は、図7(b)に示すように自車両が一時停止交差点に進入した時刻t1から通過した時刻t2までの車速Vの時系列データV(t)から最低値を最低車速Vminとして抽出し、ステップS24へ移行する。

ステップS24では、回避能力指標演算部8において、交差点進入区間での最大加速度Ｇmaxaを計算する。具体的な計算方法は、図7(c)に示すように自車両が一時停止交差点に進入した時刻t1から通過した時刻t2までの加速度Gの時系列データG(t)から最大値を最大加速度Ｇmaxaとして抽出し、ステップS25へ移行する。

ステップS25では、指標演算値記録部9において、ステップS23で計算した最低車速Vminと、ステップS24で計算した最大加速度Gmaxaを記憶して、ステップS26へ移行する。

ステップS26〜ステップS29の処理は、リスク傾向判定部10において行われる。
ステップS26では指標演算値記録部9に記録された設定期間の最低車速Vminおよび最大加速度Gmaxaのデータを抽出して、ステップS27へ移行する。設定期間は実施例1における説明と同様、一時停止交差点通過ごとの最低車速Vminおよび最大加速度Gmaxaのデータ数をある程度、収集するために設定した期間である。

ステップS26〜ステップS29の処理は、最低車速Vminおよび最大加速度Gmaxaを算出するたびに行うのではなく、最低車速Vminおよび最大加速度Gmaxaのデータ数がある程度揃ってから行うようにしても良い。

ステップS27では、最低車速Vminおよび最大加速度Gmaxaのデータの分布から、自車両の運転者の最低車速Vminおよび最大加速度Gmaxaの代表値として75%タイル値IVmおよび75%タイル値IGaを抽出してステップS28へ移行する。図8は採点車速Vminの頻度分布（図8(a)）と最大加速度Gmaxaの頻度分布(図8(b)を示すグラフである。具体的には、図8に示すように、最低車速Vminおよび最大加速度Gmaxaの頻度分布から、危険側の75%タイルに位置する、最低車速Vminおよび最大加速度Gmaxaを運転者の運転行動指標とする。

ステップS28では、最低車速Vminの代表値IVm（潜在リスク感度指標IVm）、および最大加速度Gmaxaの代表値IGa（回避能力指標IGa）に基づき、運転者のリスク傾向を判定し、ステップS29へ移行する。図9は潜在リスク感度指標IVmと回避能力指標IGaとによる運転者のリスク傾向を判定するマップである。図9に示すように、実施例2ではリスク傾向を以下の3タイプに分類している。
・低リスク傾向：潜在リスク感度指標IVmか所定値IVmｓ未満
・中リスク傾向：潜在リスク感度指数IVmが所定値IVmｓ以上 かつ 回避能力指数IGaが所定値IGas以上
・高リスク傾向：潜在リスク感度指数IVmが所定値IVmｓ未満 かつ 回避能力指数IGaが所定値IGas未満
上記判定条件に、運転者ごとの潜在リスク感度指標IVmと回避能力指標IGaの結果を当てはめ、運転者のリスク傾向を判定する。
ステップS29では、リスク傾向の判定結果を運転者に報知する報知指令を、報知部9に出力する。

［運転者リスク傾向判定動作］
自車両が一時停止交差点に接近していないときには、ステップS21の処理を繰り返す。
自車両が一時停止交差点に接近したときには、ステップS21→ステップS22へと進む。自車両が一時停止交差点に接近したと判定された時刻t1から、一時停止交差点を通過し終えたと判定した時刻t2までの間、車速Vの時系列データV(t)および加速度Gの時系列データG(t)を記録する。

時刻t2以降、ステップS23へ移行し、最低車速Vminを計算する。最低車速Vminの計算後、ステップS24において最大加速度Gmaxaを計算する。

設定期間において採点車速Vminおよび最大加速度Gmaxaを記録すると、ステップS25→ステップS26→ステップS27→ステップS28→ステップS29へと進む。設定期間の最低車速Vminから求めた潜在リスク感度指標IVmおよび最大加速度Gmaxaから求めた回避能力指標IGaに基づいて運転者のリスク傾向を判定し、判定結果を報知部9により報知する。

［作用］
実施例2では、潜在リスク感度指標演算部7において、運転者の潜在リスク感度指標IVmとして一時停止交差点進入時の最低車速Vminを演算するようにした。一時停止交差点進入時の最低車速Vminの分布は、実施例1の一時停止交差点進入時の車速積分値Ivと相関が高い。車速積分値Ivと同様、運転者の潜在リスク感度が表れやすい一時停止交差点進入時の最低車速Vminを用いることで、運転者の潜在リスク感度指標IVmの精度を高めることができる。

実施例2では、回避能力指標演算部8において、運転者の回避能力指標IGaとして一時停止交差点における最大加速度Gmaxaを演算するようにした。一時停止交差点進入時の最大加速度Gmaxaの分布は、実施例1の一時停止交差点進入時の最大減速度Gmaxと相関が高い。最大減速度Gmaxと同様、運転者の回避能力が表れやすい一時停止交差点接近時の最大加速度Gmaxaを用いることで、運転者の回避能力指標IGaの精度を高めることができる。

［効果］
(5) 潜在リスク感度指標演算部7は、運転者の潜在リスク感度指標IVmとして一時停止交差点進入時の最低車速Vminを演算するようにした。
よって、運転者の潜在リスク感度指標IVmの精度を高めることができる。

(6) 回避能力指標演算部8は、運転者の回避能力指標Gmaxaとして交差点進入時の前後加速度Gを演算するようにした。
よって、運転者の回避能力指標IGaの精度を高めることができる。

〔実施例3〕
実施例3の運転者リスク傾向判定装置20について説明する。実施例3はコントローラ4において実行される交差点安全運転度判定処理が実施例1と異なる。実施例1と同じ構成については同一の符号を付して説明を省略する。

［交差点安全運転度判定処理］
図10は、コントローラ4において実行される運転者リスク傾向判定処理の流れを示すフローチャートである。

ステップS31では、交差点進入判定部6において、車両位置検出部3で検出した自車両の現在位置と、地図データベース5の交差点情報に基づき、自車両が一時停止交差点に接近したか否かを判定する。具体的な判定方法は実施例1のステップS1と同様である。自車両が一時停止交差点の設定範囲内に入ったと判定した場合(Yes)には、ステップS32に移行する。自車両が一時停止交差点の設定範囲外にいると判定した場合(No)には、一時停止交差点に接近していないと判定し、この判定を再度実行する。

ステップS32では、潜在リスク感度指標演算部7において自車両が一時停止交差点に進入する際の車速Vの時系列データV(x)を記録し、回避能力指標演算部8において自車両が一時停止交差点に進入する際の加速度Gの時系列データG(t)を記録して、ステップS33に移行する。具体的な記録方法は、実施例1のステップS2と同様である。

ステップS33では、潜在リスク感度指標演算部7において、自車両が一時停止交差点に進入した時刻t1の地点x1から、通過した時刻t2の地点x2までの車速Vの時系列データV(x)の記録から、交差点進入区間の最低車速Vminが設定値Vs以下か否かを判定する。最低車速Vminが設定値Vs以下と判定した場合(Yes)にはステップＳ34に移行する。最低車速Vminが設定値Vsより大きいと判定した場合(No)にはステップS35に移行する。

ステップS34では、潜在リスク感度指標演算部7において、地点x1から地点x2までの時系列データV(x)の積分値Iv（車速積分値Iv）を計算して、ステップS36に移行する。図11は車速積分値Ivの計算方法を示す図である。図11(a)は最低車速Vminが設定値Vs以下であるときの車速Vの時系列データV(x)を示すグラフである。図11(b)は最低車速Vminが設定値Vsより大きいときの車速Vの時系列データV(x)を示すグラフである。具体的には、地点x1から地点x2までの時系列データV(x)のうち設定値Vs以下となっているデータを抽出する。抽出した時系列データV(x)と設定値Vsの差分を求め、この積分値を計算する。車速積分値Ivは図11(a)の塗りつぶし面積で表わされ、次の式(1)により求められる。

ステップS35では、潜在リスク感度指標演算部7において、地点x1から地点x2までの時系列データV(x)の積分値Iv（車速積分値Iv）を計算して、ステップS36に移行する。具体的には、最低車速Ｖminを基準に時系列データV(s)を図11(b)の破線で示すように反転させ時系列データV(x)が設定値Vsより大きくなっているデータを抽出する。抽出した反転させた時系列データV(x)と設定値Vsの差分を求め、この積分値を計算する。車速積分値Ivは図11(b)の塗りつぶし面積で表わされ、次の式(2)により求められる。

ステップS36では、回避能力指標演算部8において、一時停止交差点進入区間での最大減速度Ｇmaxを計算して、ステップS37へ移行する。最大減速度Ｇmaxの計算方法は実施例1と同様である。

ステップS37では、指標演算値記録部9において、ステップS34またはステップS35で計算した車速積分値Ivと、ステップS36で計算した最大減速度Gmaxを記憶して、ステップS38へ移行する。

ステップS38〜ステップS41の処理は、リスク傾向判定部10において行われる。
ステップS38では指標演算値記録部9に記録された設定期間の車速積分値Ivおよび最大減速度Gmaxのデータを抽出して、ステップS39へ移行する。設定期間は実施例1における説明と同様、一時停止交差点通過ごとの車速積分値Ivおよび最大減速度Gmaxのデータ数をある程度、収集するために設定した期間である。

ステップS38〜ステップS40の処理は、車速積分値Ivおよび最大減速度Gmaxを算出するたびに行うのではなく、車速積分値Ivおよび最大減速度Gmaxのデータ数がある程度揃ってから行うようにしても良い。

ステップS39では、車速積分値Ivおよび最大減速度Gmaxのデータの分布から、自車両の運転者の車速積分値Ivおよび最大減速度Gmaxの代表値として75%タイル値IVおよび75%タイル値IGを抽出してステップS10へ移行する。

ステップS30では、車速積分値Ivの代表値IV（潜在リスク感度指標IV）、および最大減速度Gmaxの代表値IG（回避能力指標IG）に基づき、運転者のリスク傾向を判定し、ステップS31へ移行する。運転者のリスク傾向は、実施例1と同様にして判定する。
ステップS31では、リスク傾向の判定結果を運転者に報知する報知指令を、報知部9に出力する。

［運転者リスク傾向判定動作］
自車両が一時停止交差点に接近していないときには、ステップS31の処理を繰り返す。
自車両が一時停止交差点に接近したときには、ステップS31→ステップS32へと進む。自車両が一時停止交差点に接近したと判定された時刻t1から、一時停止交差点を通過し終えたと判定した時刻t2までの間、車速Vの時系列データV(x)および加速度Gの時系列データG(t)を記録する。

時刻t2以降、ステップS33へ移行し、交差点進入区間の最低車速Vminが設定値Vs以下であるときには、ステップS34において車速積分値Ivを計算する。交差点進入区間の最低車速Vminが設定値Vsより大きいときには、ステップS35において車速積分値Ivを計算する。

車速積分値Ivの計算後、ステップS36において最大減速度Gmaxを計算する。

設定期間において車速積分値Ivおよび最大減速度Gmaxを記録すると、ステップS37→ステップS38→ステップS39→ステップS40→ステップS41へと進む。設定期間の車速積分値Ivから求めた潜在リスク感度指標IVおよび最大減速度Gmaxから求めた回避能力指標IGに基づいて運転者のリスク傾向を判定し、判定結果を報知部9により報知する。

［作用］
実施例3では、一時停止交差点進入時の最低車速Vminが設定値Vsより大きいときにも時系列データV(x)を積分して車速積分値Ivを求めるようにし、この車速積分値Ivが負の値となるようにした。これにより、一時停止交差点進入時の車速が高いほど車速積分値Ivが負側に大きな値として計算されるため、運転者の潜在リスク感度が危険側に振れるようになり、運転者の潜在リスク感度指標IVの精度を高めることができる。

［効果］
(7) 一時停止交差点進入時の最低車速Vminが設定値Vsより大きいときにも時系列データV(x)を積分して車速積分値Ivを求めるようにし、この車速積分値Ivが負の値となるようにした。
よって、運転者の潜在リスク感度指標IVの精度を高めることができる。

〔実施例4〕
実施例4の運転者リスク傾向判定装置20について説明する。実施例4はコントローラ4において実行される運転者リスク傾向判定処理が実施例1と異なる。実施例1と同じ構成については同一の符号を付して説明を省略する。

［全体構成］
図12は運転者リスク傾向判定装置20のブロック図である。実施例4ではヨーレート検出部14が追加されている。ヨーレート検出部14は、自車両の現在のヨーレートYを検出し、検出した現在のヨーレートYの情報をコントローラ4に出力する。ヨーレート検出部14としては、例えば自車両の旋回方向への挙動を検出することができるヨーレートセンサを用いる。

［運転者リスク傾向判定処理］
図13は、コントローラ4において実行される運転者リスク傾向判定処理の流れを示すフローチャートである。

ステップS51では、交差点進入判定部6において、車両位置検出部3で検出した自車両の現在位置と、地図データベース5の交差点情報に基づき、自車両が一時停止交差点に接近したか否かを判定する。具体的な判定方法は実施例1のステップS1と同様である。自車両が一時停止交差点の設定範囲内に入ったと判定した場合(Yes)には、ステップS52に移行する。自車両が一時停止交差点の設定範囲外にいると判定した場合(No)には、一時停止交差点に接近していないと判定し、この判定を再度実行する。

ステップS52では、潜在リスク感度指標演算部7において自車両が一時停止交差点に進入する際の車速Vの時系列データV(x)を記録し、回避能力指標演算部8において自車両が一時停止交差点に進入する際の加速度Gの時系列データG(t)を記録して、ステップS53に移行する。

具体的には、潜在リスク感度指標演算部7および回避能力指標演算部8は、まずステップS51で自車両が一時停止交差点に接近したと判定された時刻t1から、車速Vの時系列データV(x)とヨーレートYの時系列データY(t)の記録を開始する。時系列データV(x)および時系列データY(t)のサンプリング時間は、例えば10[msec]とする。

続いて、潜在リスク感度指標演算部7および回避能力指標演算部8は、自車両が一時停止交差点を通過し終えたか否かを判定し、通過し終えたと判定した時刻t2において時系列データV(x)および時系列データG(t)の記録を終了し、ステップS53に移行する。自車両が一時停止交差点を通過し終えていないと判定した場合には、時系列データV(x)および時系列データG(t)の記録を継続するとともに、この判定を再度実行する。

ステップS53では、潜在リスク感度指標演算部7において、自車両が一時停止交差点に進入した時刻t1の地点x1から、通過した時刻t2の地点x2までの車速Vの時系列データV(x)の記録から、交差点進入区間の最低車速Vminが設定値Vs以下か否かを判定する。最低車速Vminが設定値Vs以下と判定した場合(Yes)にはステップＳ54に移行する。最低車速Vminが設定値Vsより大きいと判定した場合(No)にはステップS55に移行する。

ステップS54では、潜在リスク感度指標演算部7において、地点x1から地点x2までの時系列データV(x)の積分値Iv（車速積分値Iv）を計算して、ステップS56に移行する。具体的な車速積分値Ivの計算方法は、実施例1のステップS4と同様である。

ステップS55では、潜在リスク感度指標演算部7において、車速積分値Ivを簡易的に設定値Vsと最低車速Vminとの差分(Iv=Vs-Vmin)と計算し、車速積分値Ivが負の値となるように計算して、ステップS56へ移行する。

ステップS56では、回避能力指標演算部8において、一時停止交差点進入区間での最大ヨーレートYmaxを計算して、ステップS57へ移行する。図14は最大ヨーレートYmaxおよび後述する最大横加速度amaxの計算方法を示す図である。図14(a)は自車両が一時停止交差点に進入する状況を示す図である。図14(b)はヨーレートYの時系列データY(t)を示すグラフである。図14(c)は横加速度aの時系列データa(t)を示すグラフである。具体的な計算方法は、図14(b)に示すように、自車両が一時停止交差点に進入した時刻t1から通過した時刻t2までのヨーレートYの時系列データY(t)から所定値Ys以上のヨーレートが発生した区間を旋回区間として切り出す。そして、その旋回区間内の時系列データY(t)のうち最大値を最大ヨーレートYmaxとして抽出する。ヨーレートは右折と左折を区別して、正または負の値として示す。

ステップS57では、指標演算値記録部9において、ステップS54またはステップS55で計算した車速積分値Ivと、ステップS56で計算した最大ヨーレートYmaxを記憶して、ステップS58へ移行する。

ステップS58〜ステップS61の処理は、リスク傾向判定部10において行われる。
ステップS58では指標演算値記録部9に記録された設定期間の車速積分値Ivおよび最大ヨーレートYmaxのデータを抽出して、ステップS59へ移行する。設定期間は実施例1における説明と同様、一時停止交差点通過ごとの車速積分値Ivおよび最大ヨーレートYmaxのデータ数をある程度、収集するために設定した期間である。

ステップS58〜ステップS60の処理は、車速積分値Ivおよび最大ヨーレートYmaxを算出するたびに行うのではなく、車速積分値Ivおよび最大ヨーレートYmaxのデータ数がある程度揃ってから行うようにしても良い。

ステップS59では、車速積分値Ivおよび最大ヨーレートYmaxのデータの分布から、自車両の運転者の車速積分値Ivおよび最大ヨーレートYmaxの代表値として75%タイル値IVおよび75%タイル値IGを抽出してステップS60へ移行する。

ステップS60では、車速積分値Ivの代表値IV（潜在リスク感度指標IV）、および最大ヨーレートYmaxの代表値IY（回避能力指標IY）に基づき、運転者のリスク傾向を判定し、ステップS61へ移行する。実施例4ではリスク傾向を以下の3タイプに分類している。
・低リスク傾向：潜在リスク感度指標IVか所定値IVｓ以上
・中リスク傾向：潜在リスク感度指数IVが所定値IVｓ未満 かつ 回避能力指数IYが所定値IYs以上
・高リスク傾向：潜在リスク感度指数IVが所定値IVｓ未満 かつ 回避能力指数IYが所定値IYs未満
上記判定条件に、運転者ごとの潜在リスク感度指標IVと回避能力指標IYの結果を当てはめ、運転者のリスク傾向を判定する。
ステップS61では、リスク傾向の判定結果を運転者に報知する報知指令を、報知部9に出力する。

［運転者リスク傾向判定動作］
自車両が一時停止交差点に接近していないときには、ステップS51の処理を繰り返す。
自車両が一時停止交差点に接近したときには、ステップS51→ステップS52へと進む。自車両が一時停止交差点に接近したと判定された時刻t1から、一時停止交差点を通過し終えたと判定した時刻t2までの間、車速Vの時系列データV(x)およびヨーレートYの時系列データY(t)を記録する。

時刻t2以降、ステップS53へ移行し、交差点進入区間の最低車速Vminが設定値Vs以下であるときには、ステップS54において車速積分値Ivを計算する。交差点進入区間の最低車速Vminが設定値Vsより大きいときには、ステップS55において車速積分値Ivを計算する。
車速積分値Ivの計算後、ステップS56において最大ヨーレートYmaxを計算する。

設定期間において車速積分値Ivおよび最大ヨーレートYmaxを記録すると、ステップS57→ステップS58→ステップS59→ステップS60→ステップS61へと進む。設定期間の車速積分値Ivから求めた潜在リスク感度指標IVおよび最大ヨーレートYmaxから求めた回避能力指標IYに基づいて運転者のリスク傾向を判定し、判定結果を報知部9により報知する。

［作用］
実施例4では、回避能力指標演算部8において、運転者の回避能力指標IYとして一時停止交差点における最大ヨーレートYmaxを演算するようにした。一時停止交差点進入時の最大ヨーレートYmaxの分布は、実施例1の一時停止交差点進入時の最大減速度Gmaxと相関が高い。最大減速度Gmaxと同様、運転者の回避能力が表れやすい一時停止交差点接近時の最大ヨーレートYmaxを用いることで、運転者の回避能力指標IYの精度を高めることができる。

また、特にリスクの発生が高い交差点の右左折時の運転行動により回避能力指標IYを求めることができるため、より運転者の回避能力指標IYの精度を高めることができる。

なお、回避能力指標IYを一時停止交差点における最大ヨーレートYmaxを用いて演算するのに換えて、回避能力指標IAを一時停止交差点における最大横加速度amaxを用いて演算するようにしても良い。最大横加速度amaxの具体的な計算方法は、図14(c)に示すように、自車両が一時停止交差点に進入した時刻t1から通過した時刻t2までの横加速度aの時系列データa(t)から所定値as以上の横加速度が発生した区間を旋回区間として切り出す。そして、その旋回区間内の時系列データa(t)のうち最大値を最大横加速度amaxとして抽出する。横加速度は右折と左折を区別して、正または負の値として示す。

［効果］
(8) 回避能力指標演算部8は、運転者の回避能力指標IYとして交差点右左折時のヨーレートYを演算するようにした。
よって、運転者の回避能力指標IYの精度を高めることができる。

(9) 回避能力指標演算部8は、運転者の回避能力指標IAとして交差点右左折時の横加速度aを演算するようにした。
よって、運転者の回避能力指標IYの精度を高めることができる。

〔実施例5〕
実施例5の運転者リスク傾向判定装置20について説明する。実施例5はコントローラ4において実行される運転者リスク傾向判定処理が実施例1と異なる。実施例1と同じ構成については同一の符号を付して説明を省略する。

［全体構成］
図12は運転者リスク傾向判定装置20のブロック図である。実施例4では障害物検出部15が追加されている。障害物検出部15は、自車両の進路前方に存在する障害物との距離Lを検出し、検出した障害物との距離Lの情報をコントローラ4に出力する。障害物検出部15としては、例えば、カメラやレーダーなど自車両前方の車両との位置関係を検出するセンサを採用する。

［運転者リスク傾向判定処理］
図16は、コントローラ4において実行される運転者リスク傾向判定処理の流れを示すフローチャートである。

ステップS71では、交差点進入判定部6において、車両位置検出部3で検出した自車両の現在位置と、地図データベース5の交差点情報に基づき、自車両が一時停止交差点に接近したか否かを判定する。具体的な判定方法は実施例1のステップS1と同様である。自車両が一時停止交差点の設定範囲内に入ったと判定した場合(Yes)には、ステップS72に移行する。自車両が一時停止交差点の設定範囲外にいると判定した場合(No)には、一時停止交差点に接近していないと判定し、この判定を再度実行する。

ステップS72では、潜在リスク感度指標演算部7において自車両が一時停止交差点に進入する際の車速Vの時系列データV(x)を記録して、ステップS73に移行する。具体的な時系列データV(x)の記録方法は実施例1のステップS2と同様である。

ステップS73では、潜在リスク感度指標演算部7において、自車両が一時停止交差点に進入した時刻t1の地点x1から、通過した時刻t2の地点x2までの車速Vの時系列データV(x)の記録から、交差点進入区間の最低車速Vminが設定値Vs以下か否かを判定する。最低車速Vminが設定値Vs以下と判定した場合(Yes)にはステップＳ74に移行する。最低車速Vminが設定値Vsより大きいと判定した場合(No)にはステップS75に移行する。

ステップS74では、潜在リスク感度指標演算部7において、地点x1から地点x2までの時系列データV(x)の積分値Iv（車速積分値Iv）を計算して、ステップS76に移行する。具体的な車速積分値Ivの計算方法は、実施例1のステップS4と同様である。

ステップS75では、潜在リスク感度指標演算部7において、車速積分値Ivを簡易的に設定値Vsと最低車速Vminとの差分(Iv=Vs-Vmin)と計算し、車速積分値Ivが負の値となるように計算して、ステップS76へ移行する。

ステップS76では、障害物検出部13により自車両の進路前方に存在する障害物との距離Lを検出し、距離Lが所定距離Ls以内に存在し、かつ相対速度が所定値以上となっているか否かで障害物との接近状態を判定する。障害物と接近状態であると判定された場合(Yes)にはステップS77へ移行する。障害物と接近状態でないと判定された場合(No)にはS71へ戻る。

ステップS77では、障害物に接近する際の最大減速度Ｇmaxを計算して、ステップS78へ移行する。

ステップS78では、指標演算値記録部9において、ステップS74またはステップS75で計算した車速積分値Ivと、ステップS76で計算した最大ヨーレートYmaxを記憶して、ステップS79へ移行する。

ステップS79〜ステップS82の処理は、リスク傾向判定部10において行われる。
ステップS79では指標演算値記録部9に記録された設定期間の車速積分値Ivおよび最大減速度Gmaxのデータを抽出して、ステップS80へ移行する。設定期間は実施例1における説明と同様、一時停止交差点通過ごとの車速積分値Ivおよび最大減速度Gmaxのデータ数をある程度、収集するために設定した期間である。

ステップS79〜ステップS81の処理は、車速積分値Ivおよび最大減速度Gmaxを算出するたびに行うのではなく、車速積分値Ivおよび最大減速度maxのデータ数がある程度揃ってから行うようにしても良い。

ステップS80では、車速積分値Ivおよび最大減速度Gmaxのデータの分布から、自車両の運転者の車速積分値Ivおよび最大減速度Gmaxの代表値として75%タイル値IVおよび75%タイル値IGを抽出してステップS81へ移行する。

ステップS81では、車速積分値Ivの代表値IV（潜在リスク感度指標IV）、および最大減速度Gmaxの代表値IG（回避能力指標IG）に基づき、運転者のリスク傾向を判定し、ステップS82へ移行する。リスク傾向の分類は実施例1のステップS10と同様である。

ステップS82では、リスク傾向の判定結果を運転者に報知する報知指令を、報知部9に出力する。

［運転者リスク傾向判定動作］
自車両が一時停止交差点に接近していないときには、ステップS71の処理を繰り返す。
自車両が一時停止交差点に接近したときには、ステップS71→ステップS72へと進む。自車両が一時停止交差点に接近したと判定された時刻t1から、一時停止交差点を通過し終えたと判定した時刻t2までの間、車速Vの時系列データV(x)を記録する。

時刻t2以降、ステップS73へ移行し、交差点進入区間の最低車速Vminが設定値Vs以下であるときには、ステップS74において車速積分値Ivを計算する。交差点進入区間の最低車速Vminが設定値Vsより大きいときには、ステップS75において車速積分値Ivを計算する。

車速積分値Ivの計算後、障害物に接近したときには、ステップS76→ステップS77へと進み最大減速度Gmaxを計算する。

設定期間において車速積分値Ivおよび最大加速度Gmaxを記録すると、ステップS78→ステップS79→ステップS80→ステップS81→ステップS82へと進む。設定期間の車速積分値Ivから求めた潜在リスク感度指標IVおよび最大加速度Gmaxから求めた回避能力指標IGに基づいて運転者のリスク傾向を判定し、判定結果を報知部9により報知する。

［作用］
実施例5では、回避能力指標演算部8において、運転者の回避能力指標IGとして障害物接近時の減速度を演算するようにした。実際に障害物が目の前にある状態の運転行動を用いることで、運転者のリスク回避能力をより正確に判定することができる。

［効果］
(10) 回避能力指標演算部8は、運転者の回避能力指標IGとして障害物接近時の減速度を演算するようにした。
よって、運転者の回避能力指標IGの精度を高めることができる。

〔他の実施例〕
以上、本発明は上記実施例の構成に限らず、他の構成であっても構わない。
運転者の安全運転判定方法は、実施例1ないし実施例5で示した各方法を組み合わせて行っても良い。

実施例1ないし実施例5では、一時停止交差点への接近進入時の加速度から回避能力指標を計算しているが、一時停止交差点への接近進入時の加速度に限定せず、加速度を常時モニタするようにしても良い。

実施例1ないし実施例5では、リスク傾向判定部10を車両に搭載されたコントローラ4内部に設置したが、指標演算値記録部9を取り外し可能なハードディスクなどにすることで、リスク傾向判定部10を車両の外部に設置することも可能である。この場合、管理者が、運転者の安全運転度の判定結果を把握し、運転者の安全運転教育に活用することもできる。

また、指標演算値記録部9とリスク傾向判定部10をデータセンタに設置することも可能である。この場合、潜在リスク感度指標演算部7および回避能力指標演算部8の演算結果は、通信手段を介して車両からデータセンタに送信する。データセンタに設置されたリスク傾向判定部10で判定された運転者のリスク傾向の判定結果は、再び通信手段を介して、他の運転者と比較した位置づけとともに、データセンタから車両に送信する。

リスク傾向の判定結果および他の運転者と比較した位置づけは、運転者自身に報知することも可能だが、管理者またはデータセンタが、これを保険会社に提供し、契約車両の保険料率の設定、割引に活用することも可能である。

実施例1ないし実施例5に記載した潜在リスク感度指標および回避能力指標は、独立行政法人産業技術総合研究所が提供する日本最大規模の運転行動データベースを使い、低リスク群（事故もヒヤリハットも少ないドライバ）、中リスク群（ヒヤリハット多発ドライバ）、高リスク群（事故経験ありのドライバ）の分類可能性が確認されている。したがって、潜在リスク感度指標として用いた車速積分値IV、最低車速Vminは、交差点進入時の不安全事象の発生しやすさと関連する運転行動指標であると言える。また、回避能力指標として用いた最大減速度Gmax、最大加速度Gmaxa、最大ヨーレートYmaxは、他者とのヒヤリハット状況となるか、さらに深刻な不安全状況となるかを区別する運転行動指標であると言える。これらのリスク傾向を把握することで、適切な運転支援、運転者教育、リスク管理等が可能となる。

1 車速検出部（走行情報検出部）
2 加車速検出部（走行情報検出部）
7 潜在リスク感度指標演算部
8 回避能力指標演算部
9 指標演算値記録部
10 リスク傾向判定部
14 ヨーレート検出部（走行情報検出部）

Claims (9)

1. 車両の走行情報を検出する走行情報検出部と、
   一時停止交差点進入時の前記走行情報のうち前記一時停止交差点接近時の車速に基づいて運転者の見えないリスクを予想する潜在リスク感度の高低を表す指標を演算する潜在リスク感度指標演算部と、
   前記走行情報に基づいて求めた前記運転者の急操作の度合いから運転者の接近するリスクに対する回避能力の高低を表す指標を演算する回避能力指標演算部と、
   演算された前記潜在リスク感度と前記回避能力の指標を記録する指標演算値記録部と、
   前記指標演算値記録部が記録している設定期間内の指標演算値に基づき、運転者のリスク傾向を判定するリスク傾向判定部と、
   を備えることを特徴とする安全運転診断装置。
   
2. 請求項1に記載の安全運転診断装置において、
   前記リスク傾向判定部は、前記運転者のリスク傾向として、高リスク傾向、中リスク傾向、低リスク傾向を判定することを特徴とする安全運転診断装置。
3. 請求項1または請求項2に記載の安全運転診断装置において、
   前記潜在リスク感度指標演算部は、前記運転者の潜在リスク感度の高低を表す指標として一時停止交差点進入時の車速積分値を演算することを特徴とする安全運転診断装置。
4. 請求項1ないし請求項3のいずれか1項に記載の安全運転診断装置において、
   前記潜在リスク感度指標演算部は、前記運転者の潜在リスク感度の高低を表す指標として一時停止交差点進入時の最低車速を演算することを特徴とする安全運転診断装置。
5. 請求項1ないし請求項4のいずれか1項に記載の安全運転診断装置において、
   前記回避能力指標演算部は、前記運転者の回避能力の高低を表す指標として交差点進入時の前後加速度を演算することを特徴とする安全運転診断装置。
6. 請求項1ないし請求項5のいずれか1項に記載の安全運転診断装置において、
   前記回避能力指標演算部は、運転者の回避能力の高低を表す指標として交差点接近時の減速度を演算することを特徴とする安全運転診断装置。
7. 請求項1ないし請求項6のいずれか1項に記載の安全運転診断装置において、
   前記回避能力指標演算部は、運転者の回避能力の高低を表す指標として障害物接近時の減速度を演算することを特徴とする安全運転診断装置。
8. 請求項1ないし請求項7のいずれか1項に記載の安全運転診断装置において、
   前記回避能力指標演算部は、運転者の回避能力の高低を表す指標として交差点右左折時の横加速度を演算することを特徴とする安全運転診断装置。
9. 請求項1ないし請求項8のいずれか1項に記載の安全運転診断装置において、
   前記回避能力指標演算部は、運転者の回避能力の高低を表す指標として交差点右左折時のヨーレートを演算する安全運転診断装置。

Images