特許 7619329 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2025-01-14

(45)【発行日】2025-01-22

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/00 20060101AFI20250115BHJP

   G01P 15/00 20060101ALI20250115BHJP

【ＦＩ】

G08G1/00 J

G01P15/00 D

G01P15/00 F

【請求項の数】 8

(21)【出願番号】P 2022085464

(22)【出願日】2022-05-25

(65)【公開番号】P2023173304

(43)【公開日】2023-12-07

【審査請求日】2024-01-25

(73)【特許権者】

【識別番号】000003207

【氏名又は名称】トヨタ自動車株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001519

【氏名又は名称】弁理士法人太陽国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】永冶 健太朗

(72)【発明者】

【氏名】木村 陽介

【審査官】武内 俊之

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１２－１６４１３１（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０８Ｇ １／００

Ｇ０１Ｐ １５／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

車両の加速度、及び前記加速度を検出した検出時間を含む車両情報を取得する取得部と、
前記車両情報を用いて前記加速度を検出した間隔当たりの前記加速度の変化量を導出する導出部と、
前記検出時間を用いて、前記加速度を検出した間隔に応じた前記変化量の閾値を設定する設定部と、
前記変化量が、前記閾値以上である場合、対象データとして、前記変化量に対応する前記車両情報を抽出する抽出部と、
を備えた情報処理装置。

【請求項2】

前記設定部は、
前記間隔が短くなるほど、前記閾値を大きく設定する
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記設定部は、
予め定められた値に、前記間隔を除算して導出した前記閾値を設定する
請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記設定部は、
前記間隔の下限値を設定し、前記間隔が前記下限値以上である場合、前記閾値を設定する
請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記設定部は、
過去に取得した車両情報を学習データとして前記変化量の閾値を判定する機械学習を行った学習済みモデルを用いて、前記閾値を設定する
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記設定部は、
過去に取得した車両情報を収集した統計情報に応じて、前記変化量の閾値を設定する
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項7】

車両の加速度、及び前記加速度を検出した検出時間を含む車両情報を取得し、
前記車両情報を用いて前記加速度を検出した間隔当たりの前記加速度の変化量を導出し、
前記検出時間を用いて、前記加速度を検出した間隔に応じた前記変化量の閾値を設定し、
前記変化量が、前記閾値以上である場合、対象データとして、前記変化量に対応する前記車両情報を抽出する、
処理をコンピュータが実行する情報処理方法。

【請求項8】

車両の加速度、及び前記加速度を検出した検出時間を含む車両情報を取得し、
前記車両情報を用いて前記加速度を検出した間隔当たりの前記加速度の変化量を導出し、
前記検出時間を用いて、前記加速度を検出した間隔に応じた前記変化量の閾値を設定し、
前記変化量が、前記閾値以上である場合、対象データとして、前記変化量に対応する前記車両情報を抽出する、
処理をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、衝突を判定するニューラルネットワークに入力するデータ量を低減し、かつ衝突を示すデータの取りこぼしを抑制する情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、車両情報を管理サーバに送信する車載装置が事故を予見した場合、信号を管理サーバに送信し、管理サーバが信号を受信した後、所定期間内に車載装置から事故判定情報が受信できない場合、車両情報を用いて事故があったか否かを判定する事故判定システムについて開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０１７－０１０２７９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

ところで、車両情報は、車両に搭載されている複数の車載機器から検出したデータを含みデータ量が膨大となることがある。そのため、検出した車両情報に対して衝突の有無を判定する処理を実行すると、計算量が膨大となり計算コストが大きくなることがある。また、計算コストを抑制するために車両情報の取捨選択を行うと、衝突を示す車両情報を取りこぼす虞がある。

【0005】

本発明は、検出した車両情報に対して衝突の有無を判定する処理を実行する場合において、車両情報のデータ量を低減し、かつ衝突を示す車両情報の取りこぼしを抑制することができる情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

請求項１に記載の情報処理装置は、車両の加速度、及び前記加速度を検出した検出時間を含む車両情報を取得する取得部と、前記車両情報を用いて前記加速度を検出した間隔当たりの前記加速度の変化量を導出する導出部と、前記検出時間を用いて、前記加速度を検出した間隔に応じた前記変化量の閾値を設定する設定部と、前記変化量が、前記閾値以上である場合、対象データとして、前記変化量に対応する前記車両情報を抽出する抽出部と、備えている。

【0007】

請求項１に記載の情報処理装置は、車両の加速度、及び加速度を検出した検出時間を含む車両情報を取得し、当該車両情報を用いて、単位時間当たりの加速度の変化量を導出し、検出時間を用いて、加速度を検出した間隔に応じた変化量の閾値を設定し、当該変化量が、閾値以上である場合、対象データとして、当該変化量に対応する車両情報を抽出する。つまり、当該情報処理装置によれば、加速度の検出時間の間隔に応じた閾値が設定され、単位時間当たりの加速度の変化量が閾値以上である場合、対象データとして、当該変化量に対応する車両情報を抽出する。これにより、検出した車両情報に対して衝突の有無を判定する処理を実行する場合において、車両情報のデータ量を低減し、かつ衝突を示す車両情報の取りこぼしを抑制することができる。

【0008】

請求項２に記載の情報処理装置は、請求項１に記載の情報処理装置において、前記設定部は、前記間隔が短くなるほど、前記閾値を大きく設定する。

【0009】

請求項２に記載の情報処理装置によれば、導出した加速度の変化量を過小評価することなく、車両情報を抽出できる。

【0010】

請求項３に記載の情報処理装置は、請求項２に記載の情報処理装置において、前記設定部は、予め定められた値に、前記間隔を除算して導出した前記閾値を設定する。

【0011】

請求項３に記載の情報処理装置によれば、加速度を検出した間隔に応じた閾値をより容易に設定できる。

【0012】

請求項４に記載の情報処理装置は、請求項２又は請求項３に記載の情報処理装置において、前記設定部は、前記間隔の下限値を設定し、前記間隔が前記下限値以上である場合、前記閾値を設定する。

【0013】

請求項４に記載の情報処理装置によれば、車両情報をより低減できる。

【0014】

請求項５に記載の情報処理装置は、請求項１から請求項４の何れか１項に記載の情報処理装置において、前記設定部は、過去に取得した車両情報を学習データとして前記変化量の閾値を判定する機械学習を行った学習済みモデルを用いて、前記閾値を設定する。

【0015】

請求項５に記載の情報処理装置によれば、過去に取得したデータを反映して車両情報を抽出できる。

【0016】

請求項６に記載の情報処理装置は、請求項１から請求項５の何れか１項に記載の情報処理装置において、前記設定部は、過去に取得した車両情報を収集した統計情報に応じて、前記変化量の閾値を設定する。

【0017】

請求項６に記載の情報処理装置によれば、過去に取得したデータを反映して車両情報を抽出できる。

【0018】

請求項７に記載の情報処理方法は、車両の加速度、及び前記加速度を検出した検出時間を含む車両情報を取得し、前記車両情報を用いて前記加速度を検出した間隔当たりの前記加速度の変化量を導出し、前記検出時間を用いて、前記加速度を検出した間隔に応じた前記変化量の閾値を設定し、前記変化量が、前記閾値以上である場合、対象データとして、前記変化量に対応する前記車両情報を抽出する。

【0019】

請求項７に記載の情報処理方法は、車両の加速度、及び加速度を検出した検出時間を含む車両情報を取得し、当該車両情報を用いて、単位時間当たりの加速度の変化量を導出し、検出時間を用いて、加速度を検出した間隔に応じた変化量の閾値を設定し、当該変化量が、閾値以上である場合、対象データとして、当該変化量に対応する車両情報を抽出する。つまり、当該情報処理方法によれば、加速度の検出時間の間隔に応じた閾値が設定され、単位時間当たりの加速度の変化量が閾値以上である場合、対象データとして、当該変化量に対応する車両情報を抽出する。これにより、検出した車両情報に対して衝突の有無を判定する処理を実行する場合において、車両情報のデータ量を低減し、かつ事故を示す車両情報の取りこぼしを抑制することができる。

【0020】

請求項８に記載の情報処理プログラムは、車両の加速度、及び前記加速度を検出した検出時間を含む車両情報を取得し、前記車両情報を用いて前記加速度を検出した間隔当たりの前記加速度の変化量を導出し、前記検出時間を用いて、前記加速度を検出した間隔に応じた前記変化量の閾値を設定し、前記変化量が、前記閾値以上である場合、対象データとして、前記変化量に対応する前記車両情報を抽出する、処理をコンピュータに実行させる。

【0021】

請求項８に記載の情報処理プログラムが実行されるコンピュータは、車両の加速度、及び加速度を検出した検出時間を含む車両情報を取得し、当該車両情報を用いて、単位時間当たりの加速度の変化量を導出し、検出時間を用いて、加速度を検出した間隔に応じた変化量の閾値を設定し、当該変化量が、閾値以上である場合、対象データとして、当該変化量に対応する車両情報を抽出する。つまり、当該コンピュータによれば、加速度の検出時間の間隔に応じた閾値が設定され、単位時間当たりの加速度の変化量が閾値以上である場合、対象データとして、当該変化量に対応する車両情報を抽出する。これにより、検出した車両情報に対して衝突の有無を判定する処理を実行する場合において、車両情報のデータ量を低減し、かつ事故を示す車両情報の取りこぼしを抑制することができる。

【発明の効果】

【0022】

本発明によれば、検出した車両情報に対して衝突の有無を判定する処理を実行する場合において、車両情報のデータ量を低減し、かつ衝突を示す車両情報の取りこぼしを抑制することができる。

【図面の簡単な説明】

【0023】

【図1】各実施形態に係る情報処理システムの概略構成を示す図である。

【図2】各実施形態の車両のハードウェア構成を示すブロック図である。

【図3】各実施形態の車載器の機能構成を示すブロック図である。

【図4】各実施形態のセンタサーバのハードウェア構成を示すブロック図である。

【図5】第１実施形態のセンタサーバの機能構成を示すブロック図である。

【図6】各実施形態の閾値の設定の説明に供する検出時間と加速度との関係を示すブロック図である。

【図7】第１実施形態のセンタサーバにおいて実行される車両情報を抽出する処理の流れを示すフローチャートである。

【図8】第２実施形態のセンタサーバの機能構成を示すブロック図である。

【図9】第２実施形態のセンタサーバにおいて実行される車両情報を抽出する処理の流れを示すフローチャートである。

【図10】第２実施形態のセンタサーバにおいて実行される学習済みモデルを生成する処理の流れを示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0024】

［第１実施形態］
本発明の情報処理装置を含む情報処理システムについて説明する。情報処理システムは、車両に搭載されている車載器から取得した車両の運転に関する情報（以下、「車両情報」という。）を用いて、当該車両の衝突を検出するためのデータを抽出するシステムである。

【0025】

（全体構成）
図１に示されるように、本発明の実施形態の情報処理システム１０は、車両１２と、情報処理装置としてのセンタサーバ３０と、を含んで構成されている。また、車両１２には車載器２０が搭載されており、車載器２０は、ネットワークＮを通じて相互にセンタサーバ３０に接続されている。

【0026】

なお、図１には、１台のセンタサーバ３０に対して、車載器２０を含む１台の車両１２が図示されているが、車両１２、車載器２０、及びセンタサーバ３０の数はこの限りではない。

【0027】

車載器２０は、車両１２の運転に関する車両情報を取得して、センタサーバ３０に送信する装置である。ここで、本実施形態に係る車両情報は、車両１２に搭載されている各々の機器から検出された運転に係るデータである。例えば、本実施形態に係る車両情報は、車両の加速度、及び加速度を検出した時間（以下、「検出時間」という。）を含む時系列データである。また、本実施形態に係る検出時間は、時刻である形態について説明する。しかし、これに限定されない。検出時間は、例えば、エンジンの始動等の基準点から経過した経過時間であってもよい。

【0028】

センタサーバ３０は、例えば、車両１２を製造する製造元や当該製造元系列のカーディーラーに設置されている。センタサーバ３０は、車載器２０から車両情報を取得して、取得した車両情報から、車両の衝突を検出するための対象データを抽出する。なお、抽出された対象データは、車両の衝突を検出する外部の装置に送信されてもよいし、対象データとして記憶されてもよい。

【0029】

（車両）
図２に示されるように、本実施形態に係る車両１２は、車載器２０と、複数のＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）２２と、複数の車載機器２４と、を含んで構成されている。

【0030】

車載器２０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２０Ａ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）２０Ｂ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）２０Ｃ、車内通信Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）２０Ｄ、及び無線通信Ｉ／Ｆ２０Ｅを含んで構成されている。ＣＰＵ２０Ａ、ＲＯＭ２０Ｂ、ＲＡＭ２０Ｃ、車内通信Ｉ／Ｆ２０Ｄ、及び無線通信Ｉ／Ｆ２０Ｅは、内部バス２０Ｇを介して相互に通信可能に接続されている。

【0031】

ＣＰＵ２０Ａは、中央演算処理ユニットであり、各種プログラムを実行したり、各部を制御したりする。すなわち、ＣＰＵ２０Ａは、ＲＯＭ２０Ｂからプログラムを読み出し、ＲＡＭ２０Ｃを作業領域としてプログラムを実行する。

【0032】

ＲＯＭ２０Ｂは、各種プログラム及び各種データを記憶している。本実施形態のＲＯＭ２０Ｂには、ＥＣＵ２２から車両１２の運転に係る車両情報の収集を行う収集プログラム１００が記憶されている。収集プログラム１００の実行に伴い、車載器２０は、車両情報をセンタサーバ３０に送信する処理を実行する。また、ＲＯＭ２０Ｂには、車両情報のバックアップデータである履歴情報１１０が記憶されている。ＲＡＭ２０Ｃは、作業領域として一時的にプログラム又はデータを記憶する。

【0033】

車内通信Ｉ／Ｆ２０Ｄは、各ＥＣＵ２２と接続するためのインタフェースである。当該インタフェースは、ＣＡＮプロトコルによる通信規格が用いられる。車内通信Ｉ／Ｆ２０Ｄは、外部バス２０Ｆに対して接続されている。

【0034】

無線通信Ｉ／Ｆ２０Ｅは、センタサーバ３０と通信するための無線通信モジュールである。当該無線通信モジュールは、例えば、５Ｇ、ＬＴＥ、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）等の通信規格が用いられる。無線通信Ｉ／Ｆ２０Ｅは、ネットワークＮに対して接続されている。

【0035】

ＥＣＵ２２は、ＡＤＡＳ（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｄｒｉｖｅｒ Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ Ｓｙｓｔｅｍ）－ＥＣＵ２２Ａを少なくとも含む。

【0036】

ＡＤＡＳ－ＥＣＵ２２Ａは、先進運転支援システムを統括制御する。ＡＤＡＳ－ＥＣＵ２２Ａには、車載機器２４を構成する車速センサ２４Ａ、ヨーレートセンサ２４Ｂ、加速度センサ２４Ｃ、及び外部センサ２４Ｄが接続されている。車速センサ２４Ａは、車両の速度を検出するセンサであり、ヨーレートセンサ２４Ｂは、車両の旋回における角速度を検出するセンサであり、加速度センサ２４Ｃは、車両の進行方向の加速度を検出するセンサである。外部センサ２４Ｄは、車両１２の周辺環境の検出に用いられるセンサ群とされている。この外部センサ２４Ｄには、例えば、車両１２の周囲を撮像するカメラ、探査波を送信し反射波を受信するミリ波レーダ、及び車両１２の前方をスキャンするライダ（Ｌａｓｅｒ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）等が含まれる。

【0037】

図３に示されるように、本実施形態の車載器２０では、ＣＰＵ２０Ａが、収集プログラム１００を実行することで、収集部２００、及び出力部２１０として機能する。

【0038】

収集部２００は、車両１２の各ＥＣＵ２２から車載機器２４が検知した情報を取得し、車両情報を収集する機能を有している。

【0039】

出力部２１０は、収集部２００が収集した車両情報をセンタサーバ３０に向けて出力する機能を有している。

【0040】

（センタサーバ）
図４に示されるように、センタサーバ３０は、ＣＰＵ３０Ａ、ＲＯＭ３０Ｂ、ＲＡＭ３０Ｃ、ストレージ３０Ｄ及び通信Ｉ／Ｆ３０Ｅを含んで構成されている。ＣＰＵ３０Ａ、ＲＯＭ３０Ｂ、ＲＡＭ３０Ｃ、ストレージ３０Ｄ及び通信Ｉ／Ｆ３０Ｅは、内部バス３０Ｆを介して相互に通信可能に接続されている。ＣＰＵ３０Ａ、ＲＯＭ３０Ｂ、ＲＡＭ３０Ｃ及び通信Ｉ／Ｆ３０Ｅの機能は、上述した車載器２０のＣＰＵ２０Ａ、ＲＯＭ２０Ｂ、ＲＡＭ２０Ｃ及び無線通信Ｉ／Ｆ２０Ｅと同じである。なお、通信Ｉ／Ｆ３０Ｅは有線による通信を行ってもよい。

【0041】

メモリとしてのストレージ３０Ｄは、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）又はＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）により構成され、各種プログラム及び各種データを記憶している。本実施形態のストレージ３０Ｄには、情報処理プログラム１２０、及び車両情報データベース（以下、「車両情報ＤＢ」という。）１３０が記憶されている。なお、ＲＯＭ３０Ｂが情報処理プログラム１２０、及び車両情報ＤＢ１３０を記憶してもよい。

【0042】

プログラムとしての情報処理プログラム１２０は、センタサーバ３０を制御するためのプログラムである。情報処理プログラム１２０の実行に伴い、センタサーバ３０は、車両情報を取得する処理、及び車両情報から対象データを抽出する処理を含む各処理を実行する。

【0043】

車両情報ＤＢ１３０には、車載器２０から受信した車両情報、及び抽出した対象データが記憶されている。

【0044】

図５に示されるように、本実施形態のセンタサーバ３０では、ＣＰＵ３０Ａが、情報処理プログラム１２０を実行することで、取得部３００、導出部３１０、設定部３２０Ａ、抽出部３３０、及び記憶部３４０Ａとして機能する。

【0045】

取得部３００は、車両１２の車載器２０から送信された車両情報を取得する機能を有している。ここで、本実施形態に係る取得部３００は、車両情報として、車両の加速度、及び検出時間を含む時系列データを取得する。

【0046】

導出部３１０は、車両情報を用いて、車両１２における単位時間当たりの加速度の変化量（ジャーク）を導出する。具体的には、導出部３１０は、車両情報に含まれる検出時間を用いて、加速度を検出した間隔（以下、「検出間隔」という。）を導出する。導出部３１０は、対応する加速度を、導出した検出間隔で除算して、車両１２のジャークを導出する。

【0047】

設定部３２０Ａは、導出された検出間隔に応じて、ジャークの閾値を設定する。ここで、本実施形態に係るジャークは、検出間隔に応じて変動する。

【0048】

例えば、一例として図６に示すように、検出地点ＡＣ間における検出した加速度の差分がａｍ／ｓ^２であり、検出地点ＢＣ間における検出した加速度の差分がａｍ／ｓ^２であるとする。また、図６に示すように、ＡＣ間における検出間隔が２×ｄｔであり、ＢＣ間における検出間隔がｄｔであるとする。

【0049】

検出した加速度の差分を各々の検出間隔で除算して、それぞれＡＣ間のジャーク、及びＢＣ間のジャークを導出して比較すると、ＡＣ間におけるジャークに対するＢＣ間におけるジャークの比が２となる。すなわち、加速度の差分が同一である場合、検出間隔が大きくなるほど、導出されるジャークは小さくなる。そこで、本実施形態では、検出間隔が大きくなるほど、ジャークの閾値を小さく設定する。具体的には、設定部３２０Ａは、予め定められた基準値を、導出された検出間隔で除算することによって閾値を導出し、導出した閾値をジャークの閾値として設定する。これにより、検出間隔に応じてジャークの値が小さくなった場合であっても、取りこぼすことなく対象のジャークが検出される。

【0050】

また、本実施形態では、検出間隔が小さくなると、導出されるジャークの値は大きくなるため、検出間隔に応じて、ジャークの閾値を大きくなるように設定する。しかしながら、検出間隔があまりに小さい場合、導出されたジャークが、閾値以上となる頻度が多くなる。そのため、車両情報に係る検出間隔が予め定められた間隔（例えば、４０ｍｓ）以上である場合、ジャークの閾値を設定し、車両情報の抽出を行う。換言すると、車両情報に係る検出間隔が、予め定められた間隔未満である場合、ジャークの閾値を設定せず、かつ車両情報を抽出しない。

【0051】

なお、本実施形態に係る予め定められた基準値は、ユーザによって設定されてもよいし、衝突が発生した際の加速度を集計して設定されてもよい。例えば、衝突が発生した車両情報に係る加速度の下限値を予め定められた基準値として設定してもよい。また、衝突が発生した際に生じた加速度を集計し、集計した加速度を用いて、加速度の上位９５パーセントに対応する値（５パーセンタイル）を予め定められた基準値として設定してもよい。また、集計した加速度の平均値、中央値、分散、及び標準偏差等の統計を用いて、予め定められた基準値を設定してもよい。また、車両の種類に応じて、予め定められた基準値を設定してもよい。

【0052】

抽出部３３０は、導出されたジャーク、及び設定されたジャークの閾値を用いて、車両情報を抽出する。具体的には、抽出部３３０は、導出されたジャークが、閾値以上である場合、ジャークに対応する車両情報を対象データとして抽出する。

【0053】

記憶部３４０Ａは、対象データとして、抽出した車両情報を記憶する。また、記憶部３４０Ａは、取得した車両情報を記憶する。

【0054】

（制御の流れ）
本実施形態の情報処理システム１０で実行される各処理の流れについて、図７のフローチャートを用いて説明する。センタサーバ３０における各処理は、センタサーバ３０のＣＰＵ３０Ａが、取得部３００、導出部３１０、設定部３２０Ａ、抽出部３３０、記憶部３４０Ａ、及び生成部３５０として機能することにより実行される。図７に示す車両情報を抽出する処理は、例えば、車両情報を抽出する指示が入力された場合、実行される。

【0055】

ステップＳ１００において、ＣＰＵ３０Ａは、車両１２の加速度、及び加速度を検出した検出時間を含む車両情報を取得する。

【0056】

ステップＳ１０１において、ＣＰＵ３０Ａは、車両情報を用いて、車両１２のジャークを導出する。

【0057】

ステップＳ１０２において、ＣＰＵ３０Ａは、予め定められた基準値に、検出間隔を除算してジャークの閾値を導出し、ジャークの閾値を設定する。

【0058】

ステップＳ１０３において、ＣＰＵ３０Ａは、ジャークが閾値以上であるか否かの判定を行う。ジャークが閾値以上である場合（ステップＳ１０３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ３０Ａは、ステップＳ１０４に移行する。一方、ジャークが閾値以上ではない（ジャークが閾値未満である）場合（ステップＳ１０３：ＮＯ）、ＣＰＵ３０Ａは、ステップＳ１０６に移行する。

【0059】

ステップＳ１０４において、ＣＰＵ３０Ａは、対象データとして、ジャークに対応する車両情報を抽出する。

【0060】

ステップＳ１０５において、ＣＰＵ３０Ａは、抽出した対象データを記憶する。

【0061】

ステップＳ１０６において、ＣＰＵ３０Ａは、対象データとして、取得した車両情報を記憶する。

【0062】

ステップＳ１０７において、ＣＰＵ３０Ａは、車両情報を抽出する処理を終了するか否かの判定を行う。車両情報を抽出する処理を終了する場合（ステップＳ１０７：ＹＥＳ）、ＣＰＵ３０Ａは、車両情報を抽出する処理を終了する。一方、車両情報を抽出する処理を終了しない場合（ステップＳ１０７：ＮＯ）、ＣＰＵ３０Ａは、ステップＳ１００に移行して、車両情報を取得する。

【0063】

（第１実施形態のまとめ）
本実施形態の情報処理装置としてのセンタサーバ３０は、車両の加速度、及び加速度を検出した検出時間を含む車両情報を取得し、当該車両情報を用いて、単位時間当たりの加速度の変化量を導出し、検出時間を用いて、加速度を検出した間隔に応じて変化量の閾値を設定し、当該変化量が、閾値以上である場合、対象データとして、当該変化量に対応する車両情報を抽出する。

【0064】

以上、本実施形態によれば、検出した車両情報に対して衝突の有無を判定する処理を実行する場合において、車両情報のデータ量を低減し、かつ衝突を示す車両情報の取りこぼしを抑制することができる。

【0065】

［第２実施形態］
第１実施形態では、予め定められた基準値を検出間隔で除算して、閾値を導出して設定する形態について説明した。第２実施形態では、閾値を設定するための機械学習を実行した学習済みモデルを用いて、閾値を設定する形態について説明する。

【0066】

なお、本実施形態に係る情報処理システムの構成（図１参照）、車両１２のハードウェア構成の一例（図２参照）、車載器２０の機能構成の一例（図３参照）、センタサーバ３０のハードウェア構成の一例（図４参照）、及び検出時間と加速度との関係を示すグラフ（図６参照）は、第１実施形態と同様であるため、説明を省略する。以下、第１実施形態との相違点について説明する。また、同一の構成には同一の符号を付しており、説明については省略する。

【0067】

図８に示されるように、本実施形態のセンタサーバ３０では、ＣＰＵ３０Ａが、情報処理プログラム１２０を実行することで、取得部３００、導出部３１０、設定部３２０Ｂ、抽出部３３０、記憶部３４０Ｂ、及び生成部３５０として機能する。

【0068】

設定部３２０Ｂは、ジャークの閾値を設定するための機械学習を行った学習済みモデルを用いて、ジャークの閾値を設定する。例えば、学習済みモデルは、学習データとして、過去に取得した、衝突が発生した車両情報（加速度）を学習する。学習済みモデルは、予め定められた基準値として、取得した全ての加速度のうち、加速度の大きさが上位９５パーセント（５パーセンタイル）に対応する値を算出する。学習済みモデルは、予め定められた基準値を用いて閾値を導出して設定する。なお、本実施形態に係る学習済みモデルは、例えば、回帰モデルである。

【0069】

記憶部３４０Ｂは、抽出した車両情報を記憶する。また、記憶部３４０Ｂは、取得した車両情報を記憶する。また、記憶部３４０Ｂは、後述する生成部３５０が生成した学習済みモデルを記憶する。

【0070】

生成部３５０は、過去に取得した、衝突が発生した車両情報を用いて機械学習を実行し、学習済みモデルを生成する。

【0071】

（制御の流れ）
本実施形態の情報処理システム１０で実行される各処理の流れについて、図９のフローチャートを用いて説明する。センタサーバ３０における各処理は、センタサーバ３０のＣＰＵ３０Ａが、取得部３００、導出部３１０、設定部３２０Ｂ、抽出部３３０、及び記憶部３４０Ｂとして機能することにより実行される。図９に示す車両情報を抽出する処理は、例えば、車両情報を抽出する指示が入力された場合、実行される。なお、図９において、図７に示す抽出処理と同一のステップについては、図７と同一の符号を付して、その説明を省略する。

【0072】

ステップＳ１０８において、ＣＰＵ３０Ａは、取得した車両情報を学習済みモデルに入力し、学習済みモデルから出力されたジャークの閾値を設定する。

【0073】

次に、本実施形態の情報処理システム１０で実行される学習済みモデルを生成する処理について、図１０のフローチャートを用いて説明する。図１０に示す生成処理は、例えば、学習済みモデルを生成する処理を実行する指示が入力された場合、実行される。

【0074】

ステップＳ２００において、ＣＰＵ３０Ａは、学習データとして、過去に取得した、車両の衝突が発生した車両情報を取得する。

【0075】

ステップＳ２０１において、ＣＰＵ３０Ａは、取得した学習データを用いて、機械学習を実行し、学習済みモデルを生成する。

【0076】

ステップＳ２０２において、ＣＰＵ３０Ａは、生成した学習済みモデルに車両情報を入力し、学習済みモデルから出力されたジャークの閾値を用いて、学習済みモデルを評価する。

【0077】

ステップＳ２０３において、ＣＰＵ３０Ａは、学習済みモデルを生成する処理を終了するか否かの判定を行う。学習済みモデルを生成する処理を終了する場合（ステップＳ２０３：ＹＥＳ）、ステップＳ２０４に移行する。一方、学習済みモデルを生成する処理を終了しない場合（ステップＳ２０３：ＮＯ）、ＣＰＵ３０Ａは、ステップＳ２００に移行して、学習データを取得する。

【0078】

ステップＳ２０４において、ＣＰＵ３０Ａは、生成した学習済みモデルを記憶する。

【0079】

（まとめ）
本実施形態の情報処理装置としてのセンタサーバ３０は、学習済みモデルを用いて、ジャークの閾値を設定し、車両情報を抽出する。

【0080】

以上、本実施形態によれば、過去に取得した車両情報を反映して、車両情報を抽出することができる。

【0081】

［備考］
なお、上記実施形態では、センタサーバ３０が運転診断装置を搭載している形態について説明した。しかし、これに限定されない。情報処理装置は車載器２０であってもよい。例えば、車載器２０が、車載機器２４から取得した車両情報を用いて、対象データとして車両情報を抽出し、抽出した対象データをセンタサーバ３０等に送信してもよい。

【0082】

なお、上記実施形態でＣＰＵ２０Ａ、及びＣＰＵ３０Ａがソフトウェア（プログラム）を読み込んで実行した各種処理を、ＣＰＵ以外の各種のプロセッサが実行してもよい。この場合のプロセッサとしては、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等の製造後に回路構成を変更可能なＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）、及びＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が例示される。また、上述した各処理を、これらの各種のプロセッサのうちの１つで実行してもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡ、及びＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ等）で実行してもよい。また、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路である。

【0083】

また、上記実施形態において、各プログラムはコンピュータが読み取り可能な非一時的記録媒体に予め記憶（インストール）されている態様で説明した。例えば、車載器２０における収集プログラム１００はＲＯＭ２０Ｂに予め記憶され、センタサーバ３０における情報処理プログラム１２０はストレージ３０Ｄに予め記憶されている。しかしこれに限らず、各プログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、及びＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリ等の非一時的記録媒体に記録された形態で提供されてもよい。また、プログラムは、ネットワークを介して外部装置からダウンロードされる形態としてもよい。

【0084】

上記実施形態で説明した処理の流れは、一例であり、主旨を逸脱しない範囲内において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、処理順序を入れ替えたりしてもよい。

【符号の説明】

【0085】

１２ 車両
３０ センタサーバ
１２０ 情報処理プログラム
３００ 取得部
３１０ 導出部
３２０Ａ、３２０Ｂ 設定部
３３０ 抽出部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】