[发明专利]车辆数据分析方法和车辆数据分析系统

说明书

技术领域

本发明涉及有利地应用于分析从车辆获得的车辆数据的车辆数据分析方法，以及使用该车辆数据分析方法的车辆数据分析系统。

背景技术

用于辅助驾驶车辆的驾驶员的驾驶辅助系统通常被设计成借助车载相机、导航系统等等，获取与十字路口、临时停止位置、弯道、前方接近的车辆和其他要求驾驶员减速车辆的信息有关的交通信息。然后，驾驶辅助系统例如通过向驾驶员提供用于减速的语音导航消息，来基于由此获取的该车辆周围的交通信息，向驾驶员提供驾驶辅助。

通常使用通过对在诸如模拟驾驶课程的预定行驶模型下测量的各种驾驶行为的数据取平均获得的标准行驶模式，来执行这种驾驶辅助，各种驾驶行为包括普通驾驶员对交通信息的感知、判断、和驾驶操作。例如，PTL1描述了一种系统，其首先基于与对十字路口或弯道的接近速度以及诸如十字路口或弯道的曲率半径的道路形状有关的信息（行驶模型），来生成指示诸如油门踏板或制动踏板的操作设备的示例性操作量的时间序列转变的示例性操作数据。然后，该系统将所生成的示例性操作数据登记在数据库中，作为示例性驾驶模型（标准行驶模式）。该系统将在数据库中登记的示例性操作与关于驾驶员对各种操作设备的操作量的转变的数据同时地呈现给待辅助的车辆的驾驶员，从而评价驾驶员的驾驶行为。

接近十字路口或临时停止位置的车辆的行驶模式通常根据具有诸如道路弯道的曲率半径、道路的宽度和倾斜的各种要素的道路环境，并且根据驾驶员的驾驶习惯或驾驶技术而改变。难以使标准行驶模式适合驾驶员的这种变化的行驶模式。这意味着基于实际道路环境、驾驶员的驾驶习惯和驾驶技术来生成示例性驾驶模式是不现实的。因为花费大量工时来生成这种模型。

另一方面，近年来已经研究了另一种方法，其中，通过分析指示多个驾驶员的驾驶操作的转变的车辆数据，根据他们的驾驶技术，即，他们的驾驶表现水平（driving performance level），来将在该多个驾驶员的驾驶操作期间收集的车辆数据组分层。然而，即使通过这种根据驾驶员的驾驶表现水平分层车辆数据组的方法，仍然难以识别何种驾驶操作导致驾驶员之间的驾驶表现水平的差异。因此，已经不能成功地识别不同驾驶员具有不同驾驶表现水平的因素。换句话说，已经不能成功地识别待辅助的驾驶要素以便提高驾驶表现水平。这意味着不能定量地理解基于驾驶员的驾驶操作收集的车辆数据的特征。

引用文献

专利文献

PTL1:日本公开专利申请No.2009-294250

发明内容

已经鉴于上述情况而做出了本发明。本发明的目的是提供有利地适用于分析从车辆获得的车辆数据的车辆数据分析方法，以及使用该车辆数据分析方法的车辆数据分析系统。

在下文中，将描述用于实现该目的和优点的手段。

根据本公开的一个方面，提供了一种车辆数据分析方法，用于分析反映驾驶员的驾驶操作的车辆数据。该方法包括：收集基于多种驾驶操作的多个车辆数据；基于作为用于评价驾驶操作的水平的指标的评价标准，将这些收集的车辆数据分组成至少两组；以及提取在组之间不同的车辆数据的特征值。

根据本公开的另一方面，提供了一种车辆数据分析系统，用于分析反映驾驶员的驾驶操作的车辆数据。该系统包括：存储设备，其用于存储基于多种驾驶操作的车辆数据；车辆数据分类单元，其用于基于作为用于评价驾驶操作的水平的指标的评价标准，将在存储设备中存储的车辆数据分组成至少两组；以及车辆数据分析单元（250），其用于提取在由车辆数据分类单元分组的组之间不同的车辆数据的特征值。

指示驾驶员的驾驶操作的车辆数据指示用于诸如油门、制动踏板和方向盘的各种驾驶要素的操作模式。用于这些驾驶要素的操作模式显著地影响在车辆操作期间的燃料效率和车辆行为。例如，由于具有每单位时间低燃料消耗，即高燃料效率（燃料节约）而被评价为具有高驾驶表现水平的车辆数据组通常包括共同特征值，诸如在预定定时收油门（accelerator-off）。另一方面，由于具有高燃料消耗而被评价为具有低驾驶表现水平的车辆数据组通常包括共同特征值，诸如在相对延迟的定时收油门或油门踏板的过度压下。当包含在驾驶表现水平相互不同的车辆数据组中的特征值彼此不同时，由这些不同的特征值指示的驾驶操作通常构成导致车辆数据的驾驶表现水平差异的因素。这意味着这些不同的特征值，即，由这些特征值指示的某一驾驶操作的性能由于车辆行驶期间的驾驶操作或车辆行为而导致燃料效率的差异。