JP7172619B2 - Road surface condition estimation device and road surface condition estimation method - Google Patents

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本発明は、路面の状態を推定する路面状態推定装置及び路面状態推定方法の技術分野に関する。 The present invention relates to a technical field of a road surface condition estimation device and a road surface condition estimation method for estimating the condition of a road surface.

特許文献1には、例えば、車輪速度信号を周波数解析して振動ゲインを算出するとともに、基準圧力からのタイヤの内部圧力の偏差に応じた共振ゲイン補正係数を求め、振動ゲインと共振ゲイン補正係数とから求められた補正振動ゲインを閾値と比較して路面の状態を推定する方法が記載されている。特許文献2には、車輪加速度から高周波成分を取り出すフィルタリング処理を行い、フィルタリング処理した車輪加速度の分散値を用いて悪路判定を行う方法が記載されている。特許文献3には、振動検出部が配置されたタイヤのトレッド部分が接地しているときの振動検出部の検出信号の高周波成分のレベルの算出結果を路面状況データとして取得して、路面状況データに基づいて路面状況を推定する方法が記載されている。 For example, in Patent Document 1, a vibration gain is calculated by frequency analysis of a wheel speed signal, a resonance gain correction coefficient is obtained according to the deviation of the internal pressure of the tire from the reference pressure, and the vibration gain and the resonance gain correction coefficient are calculated. A method of estimating the road surface state by comparing the corrected vibration gain obtained from the above with a threshold is described. Japanese Patent Laid-Open No. 2002-200003 describes a method of performing filtering processing for extracting high-frequency components from wheel acceleration, and performing bad road determination using a variance value of the filtered wheel acceleration. In Patent Document 3, the calculation result of the level of the high-frequency component of the detection signal of the vibration detection unit when the tread portion of the tire on which the vibration detection unit is arranged is grounded is obtained as road surface condition data, and the road surface condition data is obtained. A method for estimating road surface conditions based on is described.

非特許文献1には、車両から収集したプローブデータを利用して、潜在的なポットホールの存在と路面が荒れた場所などの路面の劣化を検出し、補修が必要な道路の位置をメンテナンス管理者と車両運転者に勧告するアプリケーション(道路とインフラの劣化診断アプリケーション)が記載されている。このアプリケーションは、車両の速度及び位置を含むプローブデータとデジタル道路地図データと照合して、路面が劣化している位置(例えば、舗装劣化と不整路面の位置)を推定している。 Non-Patent Document 1 uses probe data collected from vehicles to detect the presence of potential potholes and deterioration of road surfaces such as rough spots, and maintain and manage the locations of roads that need repair. It describes an application (Road and Infrastructure Deterioration Diagnosis Application) recommended for road and vehicle drivers. The application matches probe data, including vehicle speed and position, with digital road map data to estimate the location of road deterioration (eg, location of pavement deterioration and uneven road surfaces).

特開2005-249525号公報JP-A-2005-249525 特開平9-020223号公報JP-A-9-020223 特開2017-226322号公報JP 2017-226322 A

国土交通省 国土技術政策総合研究所、“プローブデータに関する日米共同研究 評価報告書”、第94頁、[online]、2015年1月、国土交通省 国土技術政策総合研究所、[2018年3月27日検索]、インターネット(URL:http://www.nilim.go.jp/lab/bcg/siryou/tnn/tnn0820pdf/ks0820.pdf)Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism, National Institute for Land and Infrastructure Management, “Japan-U.S. Joint Research Evaluation Report on Probe Data”, page 94, [online], January 2015, Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism, National Institute for Land and Infrastructure Management, [March 2018 Searched on 27th of March], Internet (URL: http://www.nilim.go.jp/lab/bcg/siryou/tnn/tnn0820pdf/ks0820.pdf)

非特許文献1には、プローブデータを用いて具体的にどのように路面が劣化している位置をアプリケーションが推定するかについては何ら記載されていない。このため、非特許文献1に記載されたアプリケーションには、改良の余地がある。 Non-Patent Document 1 does not describe at all how the application specifically estimates the position where the road surface is degraded using the probe data. Therefore, the application described in Non-Patent Document 1 has room for improvement.

更に、上記特許文献1から特許文献3に記載の技術では、1台の車両から得られた情報に基づいて路面状態が推定される。このため、上記特許文献1乃至3に記載の技術では、十分な精度の推定結果が得られない可能性があるという技術的問題点がある。 Furthermore, in the techniques described in Patent Documents 1 to 3, road surface conditions are estimated based on information obtained from one vehicle. Therefore, the techniques described in Patent Literatures 1 to 3 above have a technical problem that there is a possibility that an estimation result with sufficient accuracy cannot be obtained.

本発明は、路面の状態を適切に推定することが可能な路面状態推定装置を提供することを課題とする。 SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide a road surface condition estimation device capable of appropriately estimating the condition of a road surface.

本発明の路面状態推定装置の第1の態様は、車両の挙動に関する挙動情報を、複数の前記車両から取得する取得手段と、路面に生じている不具合及び路面に存在する障害物の少なくとも一方を含む路面異常に前記車両が遭遇した場合に車両がとるであろうと想定される特定挙動に基づいて定まる異常条件が満たされているか否かを、前記挙動情報に基づいて判定する判定手段と、前記判定手段の判定結果に基づいて、路面の状態を推定する推定手段とを備える。 A first aspect of the road surface state estimation device of the present invention includes acquisition means for acquiring behavior information about the behavior of vehicles from a plurality of the vehicles, and at least one of defects occurring on the road surface and obstacles existing on the road surface. determination means for determining, based on the behavior information, whether or not an abnormality condition determined based on a specific behavior assumed to be taken by the vehicle when the vehicle encounters a road surface abnormality including estimating means for estimating the state of the road surface based on the judgment result of the judging means;

本発明の路面状態推定装置の第2の態様は、車両の挙動に関する挙動情報を前記車両から取得する取得手段と、前記挙動情報に基づいて、前記車両の挙動が、路面に生じている不具合及び路面に存在する障害物の少なくとも一方を含む路面異常を回避する第1特定挙動となっているか否かを判定する判定手段と、前記判定手段の判定結果に基づいて、前記路面異常が存在する位置を推定する推定手段とを備える。 A second aspect of the road surface state estimation device of the present invention includes acquisition means for acquiring behavior information about the behavior of the vehicle from the vehicle; determining means for determining whether or not a first specific behavior avoiding a road surface abnormality including at least one of obstacles present on the road surface; and a position where the road surface abnormality exists based on the determination result of the determining means. estimating means for estimating

本発明の路面状態推定方法の第1の態様は、車両から、前記車両への路面からの入力に係る入力情報を、前記車両の位置と関連付けて取得する取得工程と、前記入力情報から路面の凹凸に起因する上下成分を抽出する抽出工程と、前記上下成分から路面の凹凸の程度を示す指標値を算出するとともに、前記指標値と、前記上下成分が抽出された前記入力情報に関連付けられた位置とに基づいて、道路上の一の地点における前記指標値の平均値を算出する算出工程と、(I)前記算出された平均値が第1所定値以上である場合に、前記一の地点の路面が荒れていると判定するとともに、(II)前記一の地点における前記指標値の最大値が、前記第1所定値より大きい第2所定値以上である場合に、前記一の地点に局所的な凹凸が存在すると判定する判定工程と、を有する。 A first aspect of the road surface state estimation method of the present invention includes an acquisition step of acquiring input information related to an input from the road surface to the vehicle from a vehicle in association with the position of the vehicle; an extraction step of extracting a vertical component caused by unevenness; calculating an index value indicating the degree of unevenness of a road surface from the vertical component; (I) calculating the average value of the index values at one point on the road based on the position; (II) when the maximum value of the index value at the one point is equal to or greater than a second predetermined value larger than the first predetermined value, local and a determination step of determining that there is a significant unevenness.

図1は、第1実施形態の路面状態推定システムの構成の一例を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of the road surface condition estimation system of the first embodiment. 図2は、第1実施形態の路面状態推定システムが行う第1の路面状態推定動作の流れの一例を示すフローチャートである。FIG. 2 is a flow chart showing an example of the flow of the first road surface condition estimation operation performed by the road surface condition estimation system of the first embodiment. 図3は、第1実施形態の路面状態推定システムが行う第2の路面状態推定動作の流れの一例を示すフローチャートである。FIG. 3 is a flowchart showing an example of the flow of a second road surface condition estimation operation performed by the road surface condition estimation system of the first embodiment. 図4は、車両の従動輪の車輪速の単位時間当たりの変動量、車両の加速度及び車両の従動輪の車輪速の単位時間当たりの変動量と車両の加速度との差分の時間推移を示すグラフである。FIG. 4 is a graph showing the time course of the variation per unit time of the wheel speed of the driven wheels of the vehicle, the acceleration of the vehicle, and the difference between the variation per unit time of the wheel speed of the driven wheels of the vehicle and the acceleration of the vehicle. is. 図5は、轍が存在すると推定された位置を模式的に示す平面図である。FIG. 5 is a plan view schematically showing positions where ruts are estimated to exist. 図6は、路面状態の推定結果の一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing an example of the road surface state estimation result. 図7は、第1実施形態の路面状態推定システムが行う路面状態推定動作の変形例の流れの一例を示すフローチャートである。FIG. 7 is a flow chart showing an example of the flow of a modification of the road surface condition estimation operation performed by the road surface condition estimation system of the first embodiment. 図8は、第1実施形態の路面状態推定システムの変形例の構成の一例を示すブロック図である。FIG. 8 is a block diagram showing an example configuration of a modification of the road surface condition estimation system of the first embodiment. 図9は、第2実施形態の路面状態推定システムの構成の一例を示すブロック図である。FIG. 9 is a block diagram showing an example of the configuration of the road surface condition estimation system of the second embodiment. 図10は、路面異常が可視化された地図を示す平面図である。FIG. 10 is a plan view showing a map in which road surface abnormalities are visualized. 図11は、路面異常が存在する地点がプロットされた第1のレイヤーと、交通量が可視化された第2のレイヤーとを重ね合わせることで生成される地図を示す平面図である。FIG. 11 is a plan view showing a map generated by superimposing a first layer in which points with road surface abnormalities are plotted and a second layer in which traffic volume is visualized.

以下、図面を参照しながら、路面状態推定装置及び路面状態推定方法の実施形態について説明する。以下では、路面状態推定装置及び路面状態推定方法の実施形態が搭載された路面状態推定システムSYSを用いて説明を進める。 Hereinafter, embodiments of a road surface condition estimation device and a road surface condition estimation method will be described with reference to the drawings. In the following description, the road surface condition estimation system SYS in which the embodiments of the road surface condition estimation device and the road surface condition estimation method are installed will be used.

(1)第1実施形態の路面状態推定システムSYS
初めに、第1実施形態の路面状態推定システムSYS(以降、“路面状態推定システムSYS1”と称する)について説明する。
(1) Road surface state estimation system SYS of the first embodiment
First, the road surface state estimation system SYS (hereinafter referred to as "road surface state estimation system SYS1") of the first embodiment will be described.

(1-1)路面状態推定システムSYS1の構成
初めに、図1を参照しながら、第1実施形態の路面状態推定システムSYS1の構成について説明する。図1は、第1実施形態の路面状態推定システムSYS1の構成の一例を示すブロック図である。
(1-1) Construction of Road Condition Estimating System SYS1 First, the construction of the road surface condition estimating system SYS1 of the first embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of a road surface condition estimation system SYS1 of the first embodiment.

路面状態推定システムSYS1は、車両2が走行する路面の状態を推定する路面状態推定動作を行う。特に、路面状態推定システムSYS1は、路面状態推定動作として、路面に生じている不具合及び路面に存在する障害物の少なくとも一方を含む路面異常が存在する位置(つまり、路面異常が存在する場所)を推定するための動作を行う。路面に生じている不具合は、車両2の適切な走行に何らかの悪影響を及ぼす可能性がある事象を意味する。このような不具合の一例として、路面の陥没、路面に開いた穴、路面の膨らみ、路面に形成された轍、路面のひび割れ及び路面の劣化の少なくとも一つがあげられる。路面に存在する障害物は、車両2の適切な走行に何らかの悪影響を及ぼす可能性がある、路面上の物体に相当する。このような障害物の一例として、車両2からの落下物、剥がれた道路に相当するアスファルト等の固まり、落石、事故車両及び動物の死骸の少なくとも一つがあげられる。 The road surface state estimation system SYS1 performs a road surface state estimation operation for estimating the state of the road surface on which the vehicle 2 travels. In particular, the road surface state estimation system SYS1, as a road surface state estimation operation, detects a position where a road surface abnormality exists, including at least one of a defect occurring on the road surface and an obstacle existing on the road surface (that is, a location where the road surface abnormality exists). Perform an operation to estimate. A defect occurring on the road surface means an event that may have some adverse effect on proper running of the vehicle 2 . Examples of such defects include at least one of road depressions, road holes, road bulges, road ruts, road cracks, and road deterioration. Obstacles present on the road surface correspond to objects on the road surface that may have some adverse effect on proper running of the vehicle 2 . Examples of such obstacles include at least one of falling objects from the vehicle 2, lumps of asphalt or the like corresponding to a stripped road, falling rocks, accident vehicles, and dead animals.

路面状態推定動作を行うために、図1に示すように、路面状態推定システムSYS1は、後述する付記における「路面状態推定装置」の一具体例であるサーバ1と、少なくとも一つの車両2とから構成される。尚、以下では、路面状態推定システムSYS1が複数の車両2から構成されている例について説明する。 In order to perform the road surface condition estimation operation, as shown in FIG. Configured. An example in which the road surface state estimation system SYS1 is composed of a plurality of vehicles 2 will be described below.

サーバ1は、CPU(Central Processing Unit)等の情報処理装置(言い換えれば、コントローラ)11と、記録媒体(例えば、半導体メモリ及びハードディスクの少なくとも一方)等の記憶装置12とを備えている。 The server 1 includes an information processing device (in other words, controller) 11 such as a CPU (Central Processing Unit), and a storage device 12 such as a recording medium (for example, at least one of a semiconductor memory and a hard disk).

情報処理装置11は、路面異常推定動作を行う主たる装置である。情報処理装置11は、路面異常推定動作を行うようにプログラムされた装置である。情報処理装置11は、情報処理装置11に路面異常推定動作を行わせるコンピュータプログラムを実行することで、路面異常推定動作を行う。路面異常推定動作を行うために、情報処理装置11は、情報処理装置11の内部に論理的に実現される処理ブロック又は情報処理装置11の内部に物理的に実現される処理回路として、後述する付記における「取得手段」の一具体例であるデータ取得部111と、後述する付記における「判定手段」及び「推定手段」の夫々の一具体例である路面状態推定部112を備えている。尚、データ取得部111及び路面状態推定部112の夫々の動作については、後に図2等を参照しながら詳述するが、その概要について簡単に説明する。データ取得部111は、複数の車両2の挙動に関する挙動データを複数の車両2から夫々取得する。路面状態推定部112は、データ取得部111が取得した挙動データに基づいて、路面の状態を推定する。 The information processing device 11 is a main device that performs a road surface abnormality estimation operation. The information processing device 11 is a device programmed to perform a road surface abnormality estimation operation. The information processing device 11 performs a road surface abnormality estimation operation by executing a computer program that causes the information processing device 11 to perform a road surface abnormality estimation operation. In order to perform the road surface abnormality estimating operation, the information processing device 11 uses a processing block logically implemented inside the information processing device 11 or a processing circuit physically implemented inside the information processing device 11, which will be described later. It includes a data acquisition unit 111 that is a specific example of "acquisition means" in the appendix, and a road surface state estimation unit 112 that is a specific example of each of "determination means" and "estimation means" in the appendices to be described later. The operations of the data acquiring unit 111 and the road surface state estimating unit 112 will be described later in detail with reference to FIG. The data acquisition unit 111 acquires behavior data relating to behaviors of the vehicles 2 from the vehicles 2 . The road surface state estimation unit 112 estimates the road surface state based on the behavior data acquired by the data acquisition unit 111 .

記憶装置12は、情報処理装置11の動作に必要な各種情報を記憶可能である。例えば、記憶装置12は、データ取得部111が取得した挙動データを記憶してもよい。例えば、記憶装置12は、路面状態推定部112が推定した路面の状態に関する路面状態データを記憶してもよい。 The storage device 12 can store various information necessary for the operation of the information processing device 11 . For example, the storage device 12 may store behavior data acquired by the data acquisition unit 111 . For example, the storage device 12 may store road surface condition data relating to the condition of the road surface estimated by the road surface condition estimation unit 112 .

各車両2は、GPS(Global Positioning System)装置21と、検出装置22と、ECU(Electric Control Unit)23とを備える。 Each vehicle 2 includes a GPS (Global Positioning System) device 21 , a detection device 22 and an ECU (Electric Control Unit) 23 .

GPS装置21は、GPS衛星からの電波を受信することで車両2の現在位置を特定する。 The GPS device 21 identifies the current position of the vehicle 2 by receiving radio waves from GPS satellites.

検出装置22は、車両2の挙動を検出する。例えば、検出装置22は、車両2の挙動そのものを直接的に示す情報を検出してもよい。車両2の挙動そのものを直接的に示す情報の一例として、車速、車輪速、前後加速度、横加速度、ヨーレート、ヨー角、ロール角、ピッチ角及びスリップ率の少なくとも一つがあげられる。この場合、検出装置22は、車両2の挙動そのものを直接的に示す情報を検出するためのセンサを含んでいてもよい。更に、例えば、検出装置22は、車両2の挙動に直接的に影響を与える情報を検出してもよい。この場合、検出装置22は、車両2の挙動に直接的に影響を与える情報を検出するためのセンサを含んでいてもよい。車両2の挙動に影響を与える情報の一例として、車両2を運転するためにドライバが操作可能な操作装置(例えば、ハンドル、アクセルペダル、ブレーキペダル、シフトレバー(或いは、セレクタ)及び方向指示器の少なくとも一つ)の操作状態に関する情報(例えば、操舵角、操舵速度、アクセルペダルの踏み込み量、アクセル開度、ブレーキペダルの踏み込み量及びシフトレバーが選択しているギアレンジの少なくとも一つ)があげられる。車両2の挙動に影響を与える情報の他の一例として、車両2の適切な走行を支援するために車両2が備える支援システムの動作状態に関する情報があげられる。支援システムの一例として、車線逸脱警報(LDA:Lane Departure Alert)システム、アンチロックブレーキシステム(ABS:Anti-lock Brake System)、トラクションコントロール(TRC:TRaction Control)システム及び横滑り防止(ESC:Electronic Stability Control)システムの少なくとも一つがあげられる。更に、例えば、検出装置22は、車両2の挙動に間接的に影響を与える可能性がある、車両2の周囲の状況に関する情報を検出してもよい。この場合、検出装置22は、車両2の周囲の状況を検出するためのセンサ(例えば、カメラ、任意のレーダ及びライダー(Lidar:Light Detection and Ranging)の少なくとも一つ)を含んでいてもよい。 The detection device 22 detects behavior of the vehicle 2 . For example, the detection device 22 may detect information that directly indicates the behavior of the vehicle 2 itself. Examples of information that directly indicates the behavior of the vehicle 2 include at least one of vehicle speed, wheel speed, longitudinal acceleration, lateral acceleration, yaw rate, yaw angle, roll angle, pitch angle, and slip ratio. In this case, the detection device 22 may include a sensor for detecting information that directly indicates the behavior of the vehicle 2 itself. Furthermore, for example, the detection device 22 may detect information that directly affects the behavior of the vehicle 2 . In this case, detection device 22 may include a sensor for detecting information that directly affects the behavior of vehicle 2 . An example of information that affects the behavior of the vehicle 2 is an operation device (for example, a steering wheel, an accelerator pedal, a brake pedal, a shift lever (or a selector), and a direction indicator) that can be operated by the driver to drive the vehicle 2. at least one) (for example, at least one of steering angle, steering speed, accelerator pedal depression amount, accelerator opening, brake pedal depression amount, and gear range selected by the shift lever). . Another example of the information that affects the behavior of the vehicle 2 is information regarding the operating state of a support system provided in the vehicle 2 to support proper running of the vehicle 2 . Examples of assist systems include Lane Departure Alert (LDA) system, Anti-lock Brake System (ABS), Traction Control (TRC) system and Electronic Stability Control (ESC). ) system. Furthermore, for example, the detection device 22 may detect information about the circumstances surrounding the vehicle 2 that may indirectly influence the behavior of the vehicle 2 . In this case, the detection device 22 may include a sensor (for example, a camera, and at least one of arbitrary radar and lidar (Light Detection and Ranging)) for detecting the circumstances around the vehicle 2 .

ECU23は、ECU23の内部に論理的に実現される処理ブロック又はECU23の内部に物理的に実現される処理回路として、データ取得部231と、データ送信制御部232とを備えている。尚、データ取得部231及びデータ送信制御部232の夫々の動作については、後に図2等を参照しながら詳述するが、その概要について簡単に説明する。データ取得部231は、GPS装置21から、GPS装置21が検出した車両2の現在位置に関する車両位置データを取得する。更に、データ取得部231は、検出装置22から、検出装置22が検出した車両2の挙動に関する挙動データを取得する。データ送信制御部232は、無線通信網を介して(或いは、場合によっては有線通信網を介して)、データ取得部231が取得した車両位置データ及び挙動データをサーバ1に送信する。 The ECU 23 includes a data acquisition section 231 and a data transmission control section 232 as processing blocks logically implemented inside the ECU 23 or processing circuits physically implemented inside the ECU 23 . The operations of the data acquisition unit 231 and the data transmission control unit 232 will be described later in detail with reference to FIG. The data acquisition unit 231 acquires vehicle position data regarding the current position of the vehicle 2 detected by the GPS device 21 from the GPS device 21 . Further, the data acquisition unit 231 acquires behavior data regarding the behavior of the vehicle 2 detected by the detection device 22 from the detection device 22 . The data transmission control unit 232 transmits the vehicle position data and behavior data acquired by the data acquisition unit 231 to the server 1 via a wireless communication network (or via a wired communication network in some cases).

(1-2)路面状態推定システムSYS1が行う路面状態推定動作
続いて、路面状態推定システムSYS1が行う路面状態推定動作について説明する。尚、第1実施形態では、路面状態推定システムSYS1は、路面異常を回避するように車両2が走行する第1特定挙動に着目して路面の状態を推定する第1の路面状態推定動作と、路面異常が存在する位置を路面異常の影響を受けながら車両2が走行する第2特定挙動に着目して路面の状態を推定する第2の路面状態推定動作との少なくとも一方を行う。以下、第1及び第2の路面状態推定動作について順に説明する。
(1-2) Road Condition Estimating Operation Performed by Road Condition Estimating System SYS1 Subsequently, the road surface condition estimating operation performed by the road surface condition estimating system SYS1 will be described. In the first embodiment, the road surface state estimation system SYS1 performs a first road surface state estimation operation of estimating the road surface state by focusing on a first specific behavior in which the vehicle 2 travels so as to avoid a road surface abnormality, At least one of a second road surface state estimation operation of estimating the road surface state by focusing on a second specific behavior in which the vehicle 2 travels on a position where the road surface abnormality exists while being affected by the road surface abnormality is performed. The first and second road surface state estimation operations will be described below in order.

(1-2-1)第1の路面状態推定動作の流れ
はじめに、図2を参照しながら、第2の路面状態推定動作の流れについて説明する。図2は、第1実施形態の路面状態推定システムSYS1が行う第1の路面状態推定動作の流れの一例を示すフローチャートである。
(1-2-1) Flow of First Road Condition Estimating Operation First, the flow of the second road surface condition estimating operation will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a flow chart showing an example of the flow of the first road surface state estimation operation performed by the road surface state estimation system SYS1 of the first embodiment.

図2に示すように、路面状態推定動作を行うために、サーバ1においてステップS111からステップS113までの処理が行われると共に、複数の車両2の夫々においてステップS121からステップS122までの処理が行われる。尚、サーバ1において、ステップS111からステップS113までの処理は、繰り返し継続的に行われるが、ある特定のタイミングで選択的に行われてもよい。同様に、各車両2において、ステップS121からステップS122までの処理は、繰り返し継続的に行われるが、ある特定のタイミングで選択的に行われてもよい。 As shown in FIG. 2, in order to perform the road surface state estimation operation, the server 1 performs the processing from step S111 to step S113, and each of the plurality of vehicles 2 performs the processing from step S121 to step S122. . In addition, in the server 1, the processing from step S111 to step S113 is repeatedly performed continuously, but may be selectively performed at a certain specific timing. Similarly, in each vehicle 2, the process from step S121 to step S122 is repeatedly performed continuously, but may be selectively performed at a certain specific timing.

具体的には、各車両2のGPS装置21は、各車両2の現在位置を特定する。その結果、各車両2のデータ取得部231は、各車両2の現在位置に関する車両位置データを取得する(ステップS121)。更に、各車両2の検出装置22は、各車両2の挙動を検出する。その結果、各車両2のデータ取得部231は、各車両2の挙動に関する挙動データを取得する(ステップS121)。尚、車両位置データ及び挙動データは、夫々、いわゆるCAN(Controller Area Network)データの少なくとも一部として、GPS装置21及び検出装置22からECU23へと出力される。 Specifically, the GPS device 21 of each vehicle 2 identifies the current position of each vehicle 2 . As a result, the data acquisition unit 231 of each vehicle 2 acquires vehicle position data regarding the current position of each vehicle 2 (step S121). Furthermore, the detection device 22 of each vehicle 2 detects the behavior of each vehicle 2 . As a result, the data acquisition unit 231 of each vehicle 2 acquires behavior data regarding the behavior of each vehicle 2 (step S121). The vehicle position data and behavior data are respectively output from the GPS device 21 and the detection device 22 to the ECU 23 as at least part of so-called CAN (Controller Area Network) data.

その後、データ送信制御部232は、ステップS121で取得された車両位置データ及び挙動データ(つまり、CANデータの少なくとも一部)をサーバ1に送信する(ステップS122)。 After that, the data transmission control unit 232 transmits the vehicle position data and behavior data (that is, at least part of the CAN data) acquired in step S121 to the server 1 (step S122).

サーバ1(特に、データ取得部111)は、ステップS122において車両2が送信した車両位置データ及び挙動データを受信(つまり、取得)する(ステップS111)。データ取得部111が取得した車両位置データ及び挙動データは、記憶装置12によって記憶されてもよい。尚、路面状態推定システムSYSが複数の車両2から構成されるため、サーバ1は、複数の車両2から、車両位置データ及び挙動データを取得する。 The server 1 (particularly, the data acquisition unit 111) receives (that is, acquires) the vehicle position data and behavior data transmitted by the vehicle 2 in step S122 (step S111). The vehicle position data and behavior data acquired by the data acquisition unit 111 may be stored in the storage device 12 . Since the road surface state estimation system SYS is composed of a plurality of vehicles 2 , the server 1 acquires vehicle position data and behavior data from the plurality of vehicles 2 .

その後、路面状態推定部112は、ステップS111で取得した挙動データに基づいて、車両2の走行中に、車両2の挙動が、路面異常を回避するための第1特定挙動(言い換えれば、車両2が路面異常に遭遇した場合において、路面異常を回避するために車両2がとるであろうと想定される第1特定挙動)になるタイミングがあったか否かを判定する(ステップS112)。つまり、路面状態推定部112は、ステップS111で取得した挙動データに基づいて、車両2の走行中に、第1特定挙動が検出されたか否かを判定する(ステップS112)。 After that, based on the behavior data acquired in step S111, the road surface state estimation unit 112 determines that the behavior of the vehicle 2 is the first specific behavior for avoiding the road surface abnormality (in other words, the vehicle 2 (Step S112). That is, the road surface state estimation unit 112 determines whether or not the first specific behavior is detected while the vehicle 2 is traveling based on the behavior data acquired in step S111 (step S112).

例えば、路面異常との衝突(或いは、路面異常が存在する道路の走行、以下同じ)を避けるために、車両2が路面異常をよけるように走行する可能性がある。このため、車両2が路面異常を回避するための第1特定挙動の一例として、それまで直進走行していた(或いは、走行車線に沿って走行していた)車両2が、何かをよけるように進行方向を突然左右一方側に変えた後に元の走行経路へと戻るように進行方向を左右他方側に変えてまたそれまでの直進走行(或いは、走行車線に沿った走行)を継続するという挙動があげられる。或いは、路面異常をよけるように車両2が走行した結果として、車両2が走行車線を規定する白線をまたぐ可能性がある。このため、路面異常を回避するための第1特定挙動の他の一例として、それまで直進走行していた(或いは、走行車線に沿って走行していた)車両2において、突然車線逸脱防止システムが作動した後に、またそれまでの直進走行(或いは、走行車線に沿った走行)を継続するという挙動があげられる。或いは、路面異常との衝突を避けるために、車両2が急減速又は急停止する可能性がある。このため、路面異常を回避するための第1特定挙動の他の一例として、それまで直進走行していた(或いは、走行車線に沿って走行していた)車両2が、突然急減速又は急停止するという挙動があげられる。或いは、路面異常との衝突を避けるために、車両2は、方向指示器の操作を伴うことなく左右一方側に急に進行方向を変える可能性がある。このため、路面異常を回避するための第1特定挙動の他の一例として、それまで直進走行していた(或いは、走行車線に沿って走行していた)車両2が、方向指示器の操作を伴うことなく左右一方側に急に進行方向を変えるという挙動があげられる。尚、このような第1特定挙動は、実験及びシミュレーション等の少なくとも一方によって事前に設定されていてもよい。 For example, in order to avoid a collision with a road surface abnormality (or traveling on a road with a road surface abnormality, the same shall apply hereinafter), the vehicle 2 may travel to avoid the road surface abnormality. For this reason, as an example of the first specific behavior for the vehicle 2 to avoid the road surface abnormality, the vehicle 2 that has been traveling straight (or traveling along the traveling lane) until then avoids something. After suddenly changing the direction of travel to one of the left and right sides, the direction of travel is changed to the other side of the left and right so as to return to the original travel route, and the straight travel (or travel along the travel lane) up to that point is continued. behavior is given. Alternatively, as a result of the vehicle 2 traveling so as to avoid the road surface abnormality, the vehicle 2 may cross the white line that defines the driving lane. For this reason, as another example of the first specific behavior for avoiding the road surface abnormality, the vehicle 2 that has been traveling straight (or traveling along the traveling lane) until then suddenly switches off the lane departure prevention system. One example is the behavior of continuing straight driving (or driving along the driving lane) after the activation. Alternatively, the vehicle 2 may decelerate or stop abruptly to avoid colliding with road irregularities. Therefore, as another example of the first specific behavior for avoiding the road surface abnormality, the vehicle 2 that has been traveling straight (or traveling along the lane) suddenly decelerates or stops suddenly. The behavior of doing is given. Alternatively, in order to avoid a collision with a road surface abnormality, the vehicle 2 may abruptly change its traveling direction to the left or right without operating the direction indicator. Therefore, as another example of the first specific behavior for avoiding the road surface abnormality, the vehicle 2 that has been traveling straight (or has been traveling along the lane) until then operates the direction indicator. One example is the behavior of suddenly changing the direction of travel to one side, left or right, without accompaniment. Note that such a first specific behavior may be set in advance by at least one of experiments, simulations, and the like.

ステップS112では、路面状態推定部112は、実質的には、ステップS111で取得した挙動データに基づいて、車両2の走行中に、第1特定挙動に基づいて定まる異常条件#1(具体的には、車両2の挙動が第1特定挙動になるという異常条件#1)が満たされるタイミングがあったか否かを判定している。つまり、路面状態推定部112は、実質的には、ステップS111で取得した挙動データに基づいて、車両2の走行中に、異常条件#1が満たされたか否かを判定している。この場合、ステップS112における「車両2の挙動が第1特定挙動になるタイミングがあったか否かを判定する」動作は、「異常条件#1が満たされるタイミングがあったか否かを判定する」動作と実質的に同じである。更に、ステップS112における「第1特定挙動が検出されたか否かを判定する」動作は、「異常条件#1が満たされたか否かを判定する」動作と実質的に同じである。尚、異常条件#1は、車両2が路面異常に遭遇して当該路面異常を回避する場合に満たされる可能性が相対的に高い一方で、車両2が路面異常に遭遇していない(特に、路面異常を回避していない)場合に満たされる可能性がない又は相対的に低い条件に相当する。 In step S112, the road surface state estimating unit 112 substantially determines abnormal condition #1 (specifically, determines whether or not there is a timing when the abnormal condition #1) that the behavior of the vehicle 2 becomes the first specific behavior is satisfied. That is, the road surface state estimation unit 112 practically determines whether or not the abnormal condition #1 is satisfied while the vehicle 2 is running, based on the behavior data acquired in step S111. In this case, the operation of "determine whether or not there was a timing when the behavior of the vehicle 2 becomes the first specific behavior" in step S112 is substantially the same as the operation of "determine whether or not there was a timing when the abnormal condition #1 was satisfied". essentially the same. Further, the operation "determine whether the first specific behavior is detected" in step S112 is substantially the same as the operation "determine whether abnormal condition #1 is satisfied". Abnormal condition #1 is relatively likely to be satisfied when the vehicle 2 encounters a road surface abnormality and avoids the road surface abnormality, while the vehicle 2 has not encountered a road surface abnormality (particularly, This corresponds to a condition that is not or relatively unlikely to be met when road anomalies are not avoided).

ステップS112における判定の結果、車両2の挙動が第1特定挙動になったタイミング(つまり、異常条件#1が満たされたタイミング)があったと判定された場合には(ステップS112:Yes)、車両2が、路面異常が存在する路面を走行した可能性が相対的に高くなる。つまり、車両2が第1特定挙動をとった位置(つまり、異常条件#1が満たされた位置)において路面異常が存在している可能性が相対的に高くなる。このため、路面状態推定部112は、車両位置データに基づいて車両2が第1特定挙動をとった位置を特定すると共に、当該特定した位置において路面異常が存在していると推定する(ステップS113)。ステップS113において路面異常が存在していると推定された位置に関する路面異常位置データは、路面の状態に関する路面状態データの少なくとも一部として、記憶装置12に記憶されてもよい。 As a result of the determination in step S112, if it is determined that there was a timing when the behavior of the vehicle 2 became the first specific behavior (that is, a timing when the abnormal condition #1 was satisfied) (step S112: Yes), the vehicle In 2, the possibility of traveling on a road surface with an abnormal road surface is relatively high. That is, the possibility that a road surface abnormality exists at the position where the vehicle 2 takes the first specific behavior (that is, the position where the abnormality condition #1 is satisfied) is relatively high. Therefore, the road surface condition estimation unit 112 identifies the position where the vehicle 2 took the first specific behavior based on the vehicle position data, and estimates that the road surface abnormality exists at the identified position (step S113). ). The road surface abnormality position data relating to the position where the road surface abnormality is estimated to exist in step S113 may be stored in the storage device 12 as at least part of the road surface condition data relating to the condition of the road surface.

他方で、ステップS112における判定の結果、車両2の挙動が第1特定挙動になったタイミングがなかったと判定された場合には(ステップS112:No)、車両2が、路面異常が存在している路面を走行した可能性が相対的に低くなる。つまり、車両2は、路面異常が存在していない路面を走行した可能性が相対的に高くなる。言い換えれば、車両2が走行した路面の状態は正常である可能性が相対的に高くなる。このため、この場合には、路面状態推定部112は、ステップS113に示す処理を行わなくてもよい。尚、この場合には、路面状態推定部112は、車両2が走行した路面が正常であったことを示す路面正常位置データを、路面の状態に関する路面状態データの少なくとも一部として生成してもよい。この路面正常位置データは、記憶装置12に記憶されてもよい。 On the other hand, as a result of the determination in step S112, when it is determined that the behavior of the vehicle 2 has not changed to the first specific behavior (step S112: No), the vehicle 2 has a road surface abnormality. The possibility of traveling on the road surface is relatively low. That is, the possibility that the vehicle 2 traveled on a road surface free of road surface abnormalities is relatively high. In other words, there is a relatively high possibility that the condition of the road surface on which the vehicle 2 travels is normal. Therefore, in this case, the road surface state estimating section 112 does not need to perform the processing shown in step S113. In this case, the road surface condition estimating unit 112 may generate normal road position data indicating that the road surface on which the vehicle 2 traveled was normal, as at least part of the road surface condition data relating to the condition of the road surface. good. This road surface normal position data may be stored in the storage device 12 .

(1-2-2)第2の路面状態推定動作の流れ
続いて、図3を参照しながら、第2の路面状態推定動作の流れについて説明する。図3は、第1実施形態の路面状態推定システムSYS1が行う第2の路面状態推定動作の流れの一例を示すフローチャートである。尚、上述した図2に示す路面状態推定動作において行われる処理と同一の処理については、同一のステップ番号を付してその詳細な説明を省略する。
(1-2-2) Flow of Second Road Condition Estimating Operation Next, the flow of the second road surface condition estimating operation will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a flow chart showing an example of the flow of the second road surface state estimation operation performed by the road surface state estimation system SYS1 of the first embodiment. The same step numbers are assigned to the same processes as those performed in the road surface state estimation operation shown in FIG. 2, and detailed description thereof will be omitted.

図3に示すように、第1変形例においても、各車両2のデータ取得部231は、各車両2の現在位置に関する車両位置データ及び各車両2の挙動に関する挙動データを取得する(ステップS121)。更に、各車両2のデータ送信制御部232は、ステップS121で取得された車両位置データ及び挙動データをサーバ1に送信する(ステップS122)。サーバ1(特に、データ取得部111)は、ステップS122において車両2が送信した車両位置データ及び挙動データを受信(つまり、取得)する(ステップS111)。 As shown in FIG. 3, also in the first modification, the data acquisition unit 231 of each vehicle 2 acquires vehicle position data regarding the current position of each vehicle 2 and behavior data regarding the behavior of each vehicle 2 (step S121). . Further, the data transmission control unit 232 of each vehicle 2 transmits the vehicle position data and behavior data acquired in step S121 to the server 1 (step S122). The server 1 (particularly, the data acquisition unit 111) receives (that is, acquires) the vehicle position data and behavior data transmitted by the vehicle 2 in step S122 (step S111).

その後、路面状態推定部112は、ステップS111で取得した挙動データに基づいて、路面異常の影響を受けながら車両2が走行した場合に想定される第2特定挙動(言い換えれば、車両2が路面異常に遭遇して場合において、路面異常の影響を受けながら走行した車両2の挙動として想定される第2特定挙動)に基づいて定まる異常条件#2が満たされるタイミングがあったか否かを判定する(ステップS212)。つまり、路面状態推定部112は、ステップS111で取得した挙動データに基づいて、車両2の走行中に、異常条件#2が満たされたか否かを判定する(ステップS212)。尚、異常条件#2は、車両2が路面異常に遭遇して当該路面異常の影響を受けながら走行する場合に満たされる可能性が相対的に高い一方で、車両2が路面異常に遭遇していない(特に、路面異常の影響を受けながら走行していない)場合に満たされる可能性がない又は相対的に低い条件である。 After that, based on the behavior data acquired in step S111, the road surface state estimation unit 112 determines the second specific behavior assumed when the vehicle 2 travels while being affected by the road surface abnormality. (second specific behavior assumed as the behavior of the vehicle 2 traveling under the influence of the road surface abnormality in the case of encountering a S212). That is, the road surface state estimation unit 112 determines whether or not the abnormal condition #2 is satisfied while the vehicle 2 is running, based on the behavior data acquired in step S111 (step S212). Abnormal condition #2 is relatively likely to be satisfied when the vehicle 2 encounters a road surface abnormality and travels while being affected by the road surface abnormality. It is a condition that has no or relatively low possibility of being satisfied when there is no such condition (especially when the vehicle is not traveling under the influence of a road surface abnormality).

ステップS212における判定の結果、異常条件#2が満たされたタイミングがあったと判定された場合には(ステップS212:Yes)、車両2が、路面異常が存在する路面を走行した可能性が相対的に高くなる。つまり、異常条件#2が満たされた位置において路面異常が存在している可能性が相対的に高くなる。このため、路面状態推定部112は、車両位置データに基づいて異常条件#2が満たされた位置を特定すると共に、当該特定した位置において路面異常が存在していると推定する(ステップS213)。ステップS213において路面異常が存在していると推定された位置に関する路面異常位置データは、路面の状態に関する路面状態データの少なくとも一部として、記憶装置12に記憶されてもよい。 As a result of the determination in step S212, if it is determined that there was a timing at which the abnormal condition #2 was satisfied (step S212: Yes), the possibility that the vehicle 2 traveled on a road surface with an abnormal road surface is relatively high. to be higher. That is, the possibility that a road surface abnormality exists at a position where abnormal condition #2 is satisfied is relatively high. Therefore, the road surface condition estimation unit 112 identifies the position where the abnormality condition #2 is satisfied based on the vehicle position data, and estimates that the road surface abnormality exists at the identified position (step S213). The road surface abnormality position data relating to the position where the road surface abnormality is estimated to exist in step S213 may be stored in the storage device 12 as at least part of the road surface condition data relating to the condition of the road surface.

他方で、ステップS212における判定の結果、異常条件#2が満たされたタイミングがなかったと判定された場合には(ステップS212:No)、車両2が、路面異常が存在している路面を走行した可能性が相対的に低くなる。このため、この場合には、路面状態推定部112は、ステップS213に示す処理を行わなくてもよい。尚、この場合には、路面状態推定部112は、車両2が走行した路面が正常であったことを示す路面正常位置データを、路面の状態に関する路面状態データの少なくとも一部として生成してもよい。この路面正常位置データは、記憶装置12に記憶されてもよい。 On the other hand, as a result of the determination in step S212, when it is determined that there was no timing at which the abnormal condition #2 was satisfied (step S212: No), the vehicle 2 traveled on the road surface with the road surface abnormality. relatively less likely. Therefore, in this case, the road surface state estimating section 112 does not need to perform the processing shown in step S213. In this case, the road surface condition estimating unit 112 may generate normal road position data indicating that the road surface on which the vehicle 2 traveled was normal, as at least part of the road surface condition data relating to the condition of the road surface. good. This road surface normal position data may be stored in the storage device 12 .

第1実施形態では、異常条件#2の一例として、以下に説明する3つの異常条件#21、#22及び#23が用いられてもよい。以下、異常条件#21、#22及び#23について、順に説明する。 In the first embodiment, three abnormal conditions #21, #22 and #23 described below may be used as an example of the abnormal condition #2. Abnormal conditions #21, #22 and #23 will be described in order below.

(1-2-2-1)第2特定挙動に基づく異常条件#21
異常条件#2は、車両2の挙動が第2特定挙動になるという異常条件#21を含んでいてもよい。この場合、ステップS212では、路面状態推定部112は、実質的には、ステップS111で取得した挙動データに基づいて、車両2の走行中に、車両2の挙動が、第2特定挙動になるタイミングがあったか否かを判定している。つまり、ステップS212では、路面状態推定部112は、ステップS111で取得した挙動データに基づいて、車両2の走行中に、第2特定挙動が検出されたか否かを判定している。この場合、ステップS212における「異常条件#2(具体的には、異常条件#21)が満たされるタイミングがあったか否かを判定する」動作は、「車両2の挙動が第2特定挙動になるタイミングがあったか否かを判定する」動作と実質的に同じである。更に、ステップS212における「異常条件#2が満たされたか否かを判定する」動作は、「第2特定挙動が検出されたか否かを判定する」動作と実質的に同じである。
(1-2-2-1) Abnormal condition #21 based on second specific behavior
Abnormal condition #2 may include abnormal condition #21 that the behavior of vehicle 2 becomes the second specific behavior. In this case, in step S212, the road surface state estimation unit 112 substantially determines the timing at which the behavior of the vehicle 2 becomes the second specific behavior while the vehicle 2 is traveling, based on the behavior data acquired in step S111. It is determined whether there was That is, in step S212, the road surface state estimation unit 112 determines whether or not the second specific behavior is detected while the vehicle 2 is traveling based on the behavior data acquired in step S111. In this case, the operation of "determining whether or not there is a timing at which abnormal condition #2 (specifically, abnormal condition #21) is satisfied" in step S212 is "timing when the behavior of vehicle 2 becomes the second specific behavior." It is substantially the same as the operation "determine whether there was a Further, the operation "determine whether abnormal condition #2 is satisfied" in step S212 is substantially the same as the operation "determine whether the second specific behavior is detected".

例えば、路面異常の影響を受けながら車両2が走行した場合には、路面異常の影響を受けることなく車両2が走行した場合と比較して、車両2が上下に及び/又は左右に相対的に大きく振動する可能性がある。特に、路面異常が、路面の平坦性を妨げる異常(例えば、路面の陥没、路面に開いた穴、路面の膨らみ、路面に形成された轍、落下物、剥がれた道路に相当するアスファルト等の固まり、落石及び動物の死骸等の少なくとも一つ)である場合に、車両2が上下に及び/又は左右に相対的に大きく振動する可能性がある。このため、第2特定挙動の一例として、車両2の上下加速度、横加速度、ヨーレート、ヨー角、ロール角及びピッチ角の少なくとも一つが相対的に短い時間内に相対的に大きく変化するという挙動があげられる。 For example, when the vehicle 2 travels under the influence of the road surface abnormality, the vehicle 2 moves vertically and/or laterally relative to the case where the vehicle 2 travels without the influence of the road surface abnormality. It can vibrate a lot. In particular, road surface abnormalities are abnormalities that interfere with the flatness of the road surface (e.g., depressions in the road surface, holes in the road surface, swelling of the road surface, ruts formed on the road surface, fallen objects, lumps of asphalt, etc. corresponding to the peeled road). , falling rocks, dead animals, and the like), the vehicle 2 may vibrate relatively significantly up and down and/or left and right. Therefore, as an example of the second specific behavior, at least one of the vertical acceleration, lateral acceleration, yaw rate, yaw angle, roll angle, and pitch angle of the vehicle 2 changes relatively significantly within a relatively short period of time. can give.

例えば、路面異常の影響を受けながら車両2が走行した場合には、路面異常の影響を受けることなく車両2が走行した場合と比較して、車両2がスリップする可能性がある。尚、ここで言う「車両2がスリップしている状態」は、車両2の前後方向及び/又は左右方向におけるスリップ率が、予め定められた所定率よりも大きくなる状態を意味していてもよい。このため、第2特定挙動の他の一例として、車両2がスリップするという挙動があげられる。第2特定挙動の他の一例として、車両2がスリップした後に通常走行に戻るという挙動があげられる。 For example, when the vehicle 2 travels under the influence of the road surface abnormality, the vehicle 2 may slip more than when the vehicle 2 travels without the influence of the road surface abnormality. The "state in which the vehicle 2 is slipping" as used herein may mean a state in which the slip rate in the longitudinal direction and/or the lateral direction of the vehicle 2 is greater than a predetermined rate. . Therefore, another example of the second specific behavior is that the vehicle 2 slips. Another example of the second specific behavior is the behavior of returning to normal running after the vehicle 2 slips.

例えば、路面異常が存在する路面を車両2が走行すると、車両2の従動輪(つまり、エンジン等の駆動源からの駆動力が供給されない車輪であり、非駆動輪)の車輪速の単位時間当たりの変動量は、路面異常からの応力の影響によって、路面異常が存在しない路面を車両2が走行した場合の従動輪の車輪速の単位時間当たりの変動量とは異なる可能性がある。尚、以下の説明では、表記の簡略化のため、特段の表記がない場合には、“車輪速の変動量”は、“車輪速の単位時間当たりの変動量”を意味するものとする。典型的には、路面異常が存在する路面を車両2が走行した場合の従動輪の車輪速の単位時間当たりの変動量は、路面異常が存在しない路面を車両2が走行した場合の従動輪の車輪速の単位時間当たりの変動量よりも大きくなる可能性がある。従って、路面状態推定部112は、従動輪の車輪速の変動量に基づいて、路面異常が存在する位置を推定することができるはずである。このため、第2特定挙動の他の一例として、従動輪の車輪速の単位時間当たりの変動量が、予め定めた所定量以上になるという挙動があげられる。 For example, when the vehicle 2 runs on a road surface with a road surface abnormality, the wheel speed of the driven wheels of the vehicle 2 (that is, non-driven wheels, which are not supplied with driving force from a driving source such as an engine) per unit time may be different from the variation per unit time of the wheel speed of the driven wheels when the vehicle 2 travels on a road surface free of road surface anomalies due to the influence of stress from road surface anomalies. In the following description, for the sake of simplification of notation, unless otherwise specified, "amount of variation in wheel speed" means "amount of variation in wheel speed per unit time". Typically, the amount of change in the wheel speed of the driven wheels per unit time when the vehicle 2 travels on a road surface with an abnormal road surface is the amount of change in the speed of the driven wheels when the vehicle 2 travels on a road surface without an abnormal road surface. There is a possibility that it will be greater than the amount of variation in wheel speed per unit time. Therefore, the road surface condition estimating section 112 should be able to estimate the position where the road surface abnormality exists based on the amount of variation in the wheel speed of the driven wheels. Therefore, as another example of the second specific behavior, there is a behavior in which the amount of change in the wheel speed of the driven wheel per unit time is greater than or equal to a predetermined amount.

或いは、従動輪の車輪速の変動量には、車両2そのものの加速度(つまり、複数の車輪の車輪速の平均値の単位時間当たりの変動量)の影響が重畳されている。このため、路面異常が存在する位置を車両2が走行したこと場合に観測されるであろうと推定される兆候が従動輪の車輪速の変動量に現れていたとしても、その兆候が、路面異常が存在する位置を車両2が走行したことに起因して発生した正しい兆候であるのか、又は、車両2の加速度に起因した誤った兆候であるのか区別がつかない可能性がある。そこで、路面状態推定部112は、異常条件#21が満たされているか否かを判定するために、図4に示すように、従動輪の車輪速の変動量(図4の上段のグラフ参照)から車両2の加速度(図3の中段のグラフ参照)を差し引いてもよい。車両2の加速度が差し引かれた従動輪の車輪速の変動量(つまり、車両2の加速度と車両2の加速度との差分であり、図4の下段のグラフ参照)は、路面異常が存在する位置を車両2が走行したことに起因した従動輪の車輪速の変動量である可能性が相対的に高い。つまり、車両2の加速度が差し引かれた従動輪の車輪速の変動量が所定量以上になるタイミング(言い換えれば、従動輪の車輪速の変動量と車両2の加速度とが所定量以上異なるタイミング)で、路面異常が存在する位置を車両2が走行した可能性が相対的に高い。このため、路面状態推定部112は、車両2の加速度が差し引かれた従動輪の車輪速の変動量(つまり、従動輪の車輪速の変動量と車両2の加速度との差分)を用いることで、車両2の加速度が差し引かれていない従動輪の車輪速の変動量を用いる場合と比較して、路面異常が存在する位置を高精度に推定することができる。つまり、第2特定挙動の他の一例として、車両2の加速度が差し引かれた従動輪の車輪速の変動量(つまり、従動輪の車輪速の変動量と車両2の加速度との差分)が所定量以上になるという挙動があげられる。このような第2特定挙動が用いられると、路面異常の推定精度が向上する。尚、この際、路面状態推定部112は、相対的に低周波な車両2の固有振動数の影響を排除するために、ハイパスフィルタ(HPF:High Pass Filter)等を用いて、従動輪の車輪速の変動量と車両2の加速度との差分から固有振動数の変動成分を排除した上で、固有振動数の影響が排除された差分に基づいて、路面異常が存在する位置を推定してもよい。 Alternatively, the fluctuation amount of the wheel speed of the driven wheels is superimposed by the acceleration of the vehicle 2 itself (that is, the fluctuation amount of the average value of the wheel speeds of the plurality of wheels per unit time). For this reason, even if a sign that is estimated to be observed when the vehicle 2 travels on a position where a road surface abnormality exists appears in the amount of fluctuation in the wheel speed of the driven wheels, the sign does not correspond to the road surface abnormality. There is a possibility that it may be difficult to distinguish whether the sign is correct due to the vehicle 2 running in the position where the . Therefore, as shown in FIG. 4, the road surface state estimating unit 112 determines whether or not the abnormal condition #21 is satisfied. may be subtracted from the acceleration of the vehicle 2 (see the middle graph in FIG. 3). The amount of change in the wheel speed of the driven wheels from which the acceleration of the vehicle 2 has been subtracted (that is, the difference between the acceleration of the vehicle 2 and the acceleration of the vehicle 2, see the lower graph in FIG. 4) is the position where the road surface abnormality exists. is relatively likely to be the amount of variation in the wheel speed of the driven wheels caused by the vehicle 2 traveling. That is, the timing at which the amount of change in the wheel speed of the driven wheels from which the acceleration of the vehicle 2 has been subtracted exceeds a predetermined amount (in other words, the timing at which the amount of change in the wheel speed of the driven wheels differs from the acceleration of the vehicle 2 by a predetermined amount or more). Therefore, there is a relatively high possibility that the vehicle 2 has traveled on a position where a road surface abnormality exists. Therefore, the road surface state estimating unit 112 uses the amount of change in the wheel speed of the driven wheels from which the acceleration of the vehicle 2 has been subtracted (that is, the difference between the amount of change in the wheel speed of the driven wheels and the acceleration of the vehicle 2). , the position where the road surface abnormality exists can be estimated with high accuracy as compared with the case of using the variation amount of the wheel speed of the driven wheel from which the acceleration of the vehicle 2 is not subtracted. That is, as another example of the second specific behavior, the amount of change in the wheel speed of the driven wheels from which the acceleration of the vehicle 2 has been subtracted (that is, the difference between the amount of change in the wheel speed of the driven wheels and the acceleration of the vehicle 2) is One example is the behavior of exceeding a fixed amount. The use of such a second specific behavior improves the accuracy of road surface abnormality estimation. At this time, the road surface state estimating unit 112 uses a high pass filter (HPF) or the like to eliminate the influence of the relatively low-frequency natural frequency of the vehicle 2. After eliminating the fluctuation component of the natural frequency from the difference between the speed fluctuation amount and the acceleration of the vehicle 2, the position where the road surface abnormality exists can be estimated based on the difference from which the influence of the natural frequency has been eliminated. good.

尚、エンジン等の駆動源からの駆動力が供給される車輪である駆動輪についても、路面異常の影響を受けた駆動輪の車輪速の変動量が、路面異常の影響を受けていない駆動輪の車輪速の変動量と異なる可能性がある。しかしながら、駆動輪には駆動力が供給される(つまり、駆動輪が車両2そのものの加速度の影響を相対的に受けやすい)がゆえに、路面異常の影響を受けた駆動輪の車輪速の変動量と路面異常の影響を受けていない駆動輪の車輪速の変動量との違いは、路面異常の影響を受けた従動輪の車輪速の変動量と路面異常の影響を受けていない従動輪の車輪速の変動量との違いほどには顕著に現れない可能性がある。このため、第2特定挙動の一例として、駆動輪の車輪速の変動量に関する挙動を用いてもよいが、路面異常の推定精度を向上させるという観点から見れば、従動輪の車輪速の変動量に関する挙動を用いる方が好ましい。 As for the drive wheels, which are the wheels to which the driving force from the drive source such as the engine is supplied, the amount of change in the wheel speed of the drive wheels affected by the road surface abnormality is the same as that of the drive wheels not affected by the road surface abnormality. may be different from the amount of wheel speed fluctuation. However, since the driving force is supplied to the driving wheels (that is, the driving wheels are relatively susceptible to the acceleration of the vehicle 2 itself), the fluctuation amount of the wheel speed of the driving wheels affected by the road surface abnormality and the amount of fluctuation in the wheel speed of the driving wheels that are not affected by the road surface abnormality is the amount of fluctuation in the wheel speed of the driven wheels that are affected by the road surface abnormality There is a possibility that it will not appear as conspicuously as the difference from the speed fluctuation amount. For this reason, as an example of the second specific behavior, the behavior related to the amount of variation in the wheel speed of the drive wheels may be used. It is preferable to use the behavior for

例えば、路面異常が轍である場合には、車両2のタイヤが轍の段差を乗り越える(つまり、轍を構成する溝の外側から内側へと又は溝の内側から外側へとタイヤが移動する)タイミングで、それ以外のタイミングと比較して車両2の横加速度が大きくなる。逆に言えば、車両2のタイヤが轍からはずれることなく車両2が走行している場合には、車両2の横加速度が一定の範囲内におさまる値となる可能性が高い。従って、路面状態推定部112は、車両2の横加速度に基づいて、路面異常が存在する位置を推定することができるはずである。このため、第2特定挙動の他の一例として、車両2の横加速度が、予め定めた所定範囲内になるという挙動があげられる。このような「車両2の挙動が、車両2の横加速度が所定範囲内になるという第2特定挙動となっている」という条件が異常条件#21として用いられる場合には、路面状態推定部112は、路面異常の一例である轍が存在するか否かを推定することができる。 For example, when the road surface abnormality is a rut, the timing at which the tire of the vehicle 2 rides over the step of the rut (that is, the tire moves from the outside to the inside of the groove forming the rut or from the inside to the outside of the groove). At this time, the lateral acceleration of the vehicle 2 becomes greater than at other timings. Conversely, when the vehicle 2 is running without the tires of the vehicle 2 deviating from the rut, there is a high possibility that the lateral acceleration of the vehicle 2 will fall within a certain range. Therefore, the road surface condition estimation unit 112 should be able to estimate the position where the road surface abnormality exists based on the lateral acceleration of the vehicle 2 . Therefore, another example of the second specific behavior is a behavior in which the lateral acceleration of the vehicle 2 falls within a predetermined range. When such a condition that "the behavior of the vehicle 2 is the second specific behavior in which the lateral acceleration of the vehicle 2 is within a predetermined range" is used as the abnormal condition #21, the road surface state estimation unit 112 can estimate whether a rut, which is an example of a road surface abnormality, exists.

尚、路面状態推定部112は、第1の地点(つまり、位置)において轍が存在していると推定した場合には更に、轍が存在していると推定された第2の地点が、第1の地点から所定距離以下の間隔を隔てて存在するか否かを判定してもよい。この判定は、第1の地点に存在すると推定された轍と第2の地点に存在すると推定された轍とが、一連の轍であるか否かを判定するために行われる。というのも、轍は、ある地点に局所的にできる可能性もあるが、典型的には、道路上を道路の延伸方向に沿って延伸するように連続的にできる可能性が相対的に高い。この前提に立てば、轍が存在していると推定された第1及び第2の地点が所定距離未満の間隔しか隔てていない場合には、第1の地点に存在すると推定された轍と第2の地点に存在すると推定された轍とが、一連の轍である可能性が相対的に高い。そこで、図5に示すように、轍が存在していると推定された第1及び第2の地点が所定距離未満の間隔しか隔てていないと判定した場合には、路面状態推定部112は、第1の地点から第2の地点に至る路面上に轍が連続的に存在していると推定してもよい。一方で、轍が存在していると推定された第1及び第2の地点が所定距離より長い間隔を隔てていると判定した場合には、路面状態推定部112は、第1の地点に存在すると推定された轍と第2の地点に存在すると推定された轍とが、一連の轍でないと推定してもよい。尚、「所定距離」は、轍が存在していると推定された(つまり、横加速度に関する異常条件#21が満たされていると判定された)2つの地点の間に一連の轍が連続的に存在している状態と、轍が存在していると推定された2つの地点の間に一連の轍が連続的に存在していない(つまり、2つの地点に夫々形成されている2つの轍が、別個の轍である)状態とを、2つの地点の間の距離から区別するためのパラメータである。このような所定距離は、轍が連続的に延伸する長さとして、実験上、理論上若しくはシミュレーション上想定される距離に設定されてもよいし、実際に存在する轍の長さの実測値に相当する距離に設定されてもよい。 When the road surface state estimation unit 112 estimates that a rut exists at the first point (that is, the position), the second point where the rut is estimated to exist is the second point. It may be determined whether or not there is an interval equal to or less than a predetermined distance from one point. This determination is made to determine whether the rut estimated to exist at the first point and the rut estimated to exist at the second point are a series of ruts. This is because ruts can be localized at a point, but typically they are more likely to be continuous, extending along the direction of road extension. . Based on this premise, when the first and second points where the ruts are estimated to exist are separated by less than a predetermined distance, the ruts estimated to exist at the first point and the second point are separated. It is relatively likely that the ruts presumed to exist at point 2 are a series of ruts. Therefore, as shown in FIG. 5, when it is determined that the first and second points where ruts are estimated to exist are separated by less than a predetermined distance, the road surface state estimation unit 112 It may be estimated that ruts are continuously present on the road surface from the first point to the second point. On the other hand, if it is determined that the first and second points where the rut is estimated to exist are spaced apart by a distance longer than the predetermined distance, the road surface condition estimation unit 112 determines that the road surface condition estimation unit 112 Then, it may be assumed that the rut estimated to exist and the rut estimated to exist at the second point are not a series of ruts. The "predetermined distance" is defined as a series of ruts between two points where ruts are estimated to exist (i.e., it is determined that abnormal condition #21 regarding lateral acceleration is satisfied). and there is no continuous series of ruts between the two points where the ruts were presumed to exist (i.e., two ruts formed at the two points, respectively). is a separate rut) from the distance between two points. Such a predetermined distance may be set to a distance assumed experimentally, theoretically, or simulated as the length of the rut continuously extending, or may be set to a measured value of the length of the rut that actually exists. A corresponding distance may be set.

尚、このような第2特定挙動は、上述した第1特定挙動と同様に、実験及びシミュレーション等の少なくとも一方によって事前に設定されていてもよい。 Note that such a second specific behavior may be set in advance by at least one of experiments, simulations, and the like, like the above-described first specific behavior.

(1-2-2-2)第2特定挙動に基づく異常条件#22
挙動データが第2特定挙動に関する情報(つまり、路面の影響を受けた車両2の挙動に関する情報)を含んでいることを考慮すれば、路面状態推定部112は、挙動データに基づいて、路面の凹凸の程度を示す指標値が算出することができるはずである。このため、異常条件#2は、上述した異常条件#21に加えて又は代えて、道路上のある地点における指標値の平均値が、予め定めた第1所定値以上になるという異常条件#22を含んでいてもよい。路面状態推定部112は、異常条件#22が満たされていると判定した場合には、異常条件#22が満たされていると判定された道路上のある地点に路面異常が存在している(特に、路面が荒れている)と推定する。この場合、ステップS212における「異常条件#2(具体的には、異常条件#22)が満たされるタイミングがあったか否かを判定する」動作は、「道路上のある地点における指標値の平均値が第1所定値以上になったか否かを判定する」動作と実質的に同じである。
(1-2-2-2) Abnormal condition #22 based on second specific behavior
Considering that the behavior data includes information about the second specific behavior (that is, information about the behavior of the vehicle 2 affected by the road surface), the road surface state estimating unit 112 calculates the road surface based on the behavior data. It should be possible to calculate an index value indicating the degree of unevenness. Therefore, in addition to or instead of abnormal condition #21, abnormal condition #2 is abnormal condition #22 in which the average value of index values at a point on the road is equal to or greater than a predetermined first predetermined value. may contain When the road surface state estimating unit 112 determines that the abnormal condition #22 is satisfied, the road surface abnormality exists at a point on the road determined to be satisfied with the abnormal condition #22 ( In particular, the road surface is rough). In this case, the operation of "determining whether or not there is a timing at which abnormal condition #2 (specifically, abnormal condition #22) is satisfied" in step S212 is equivalent to "when the average value of the index values at a certain point on the road is This is substantially the same as the operation "determine whether or not the value has reached the first predetermined value or more".

異常条件#22が用いられる場合、ステップS212において、路面状態推定部112は、挙動データから、車両2への路面からの入力に係る入力情報を抽出する。入力情報は、車両2の各車輪の車輪速度(車輪速、以下同じ)の時間変動を示す情報を含む。従って、車両2が自動四輪車である場合には、路面状態推定部112は、車輪4つ分(即ち、左前輪、右前輪、左後輪、右後輪)の車輪速度の時間変動を示す情報を抽出する。車両2が自動二輪車である場合には、路面状態推定部112は、車輪2つ分(即ち、前輪、後輪)の車輪速度の時間変動を示す情報を抽出する。但し、入力情報は、車両2の各車輪の上下加速度の時間変動を示す情報及び車両2の各車輪の空気圧の時間変動を示す情報等の少なくとも一つを含んでいてもよい。 When abnormal condition #22 is used, in step S212, the road surface state estimating unit 112 extracts input information related to input from the road surface to the vehicle 2 from the behavior data. The input information includes information indicating the time variation of the wheel speed of each wheel of the vehicle 2 (wheel speed, hereinafter the same). Therefore, when the vehicle 2 is a four-wheeled vehicle, the road surface condition estimating unit 112 calculates the time fluctuation of the wheel speed of four wheels (that is, the left front wheel, the right front wheel, the left rear wheel, and the right rear wheel). Extract the information shown. When the vehicle 2 is a motorcycle, the road surface state estimation unit 112 extracts information indicating the time fluctuation of the wheel speed of two wheels (ie, the front wheels and the rear wheels). However, the input information may include at least one of information indicating temporal fluctuations in the vertical acceleration of each wheel of the vehicle 2 and information indicating temporal fluctuations in the air pressure of each wheel of the vehicle 2 .

ここで、車両2の車輪速度の時間変動は、主に、ピッチング、サスペンションのストローク、トルク、及び路面からの入力によって生じる。つまり、入力情報には、(1)ピッチングに起因する成分、(2)サスペンションのストロークに起因する成分、(3)トルク(言い換えれば、車両2の加減速)に起因する成分、及び(4)路面からの入力(言い換えれば、路面の凹凸)に起因する成分が含まれている。上記(1)~(4)の成分は、夫々、特定範囲の周波数を持つ波として表すことができる。具体的には、(1)ピッチングに起因する成分を表す波は、車両2の固有振動数に応じた周波数を持つ波である。(2)サスペンションのストロークに起因する成分を表す波は、主に操舵や加減速等に起因したサスペンションストローク変化に応じた周波数を持つ波である。(3)トルクに起因する直接的な車輪速度の時間変動成分を表す波は、車両2の加減速の変化に応じた周波数を持つ波である。(4)路面からの入力に起因する成分を表す波は、上記(1)~(3)各々を表す波の周波数よりも高い周波数を持つ波である。本願発明者の研究によれば、上記(1)~(3)各々を表す波の周波数範囲と、(4)路面からの入力に起因する成分を表す波の周波数範囲とは、明確に異なっていることが判明している。そこで、路面状態推定部112は、上記(1)~(3)各々を表す波の周波数範囲と、(4)路面からの入力に起因する成分を表す波の周波数範囲とが明確に異なっていることを利用して、取得した入力情報から、路面からの入力に起因する成分を抽出する。例えば、路面状態推定部112は、ハイパスフィルタを用いて、取得した入力情報から、路面からの入力に起因する成分を抽出してもよい。ここで、路面からの入力に起因する成分は、車輪毎に抽出される。なぜなら、上述したように、入力情報は、車両2の各車輪の車輪速度の時間変動を示す情報から抽出した情報だからである。 Here, the time fluctuation of the wheel speed of the vehicle 2 is mainly caused by pitching, suspension stroke, torque, and input from the road surface. That is, the input information includes (1) a component due to pitching, (2) a component due to suspension stroke, (3) a component due to torque (in other words, acceleration/deceleration of vehicle 2), and (4) It contains a component resulting from the input from the road surface (in other words, the unevenness of the road surface). Each of the components (1) to (4) above can be represented as a wave having a specific range of frequencies. Specifically, (1) the wave representing the pitching component is a wave having a frequency corresponding to the natural frequency of the vehicle 2 . (2) A wave representing a component caused by a suspension stroke is a wave having a frequency corresponding to a suspension stroke change mainly caused by steering, acceleration/deceleration, or the like. (3) The wave representing the time-varying component of the wheel speed directly caused by torque is a wave having a frequency corresponding to changes in acceleration/deceleration of the vehicle 2 . (4) The wave representing the component resulting from the input from the road surface is a wave having a frequency higher than the frequencies of the waves representing each of (1) to (3) above. According to the study of the inventor of the present application, the frequency range of the waves representing each of the above (1) to (3) and the frequency range of the waves representing the component caused by the input from the road surface (4) are clearly different. It is clear that there are Therefore, the road surface state estimating unit 112 clearly distinguishes between the frequency range of the waves representing each of the above (1) to (3) and the frequency range of the waves representing the components caused by the input from the road surface (4). Using this, the component caused by the input from the road surface is extracted from the acquired input information. For example, the road surface state estimating unit 112 may use a high-pass filter to extract a component caused by an input from the road surface from the acquired input information. Here, the component resulting from the input from the road surface is extracted for each wheel. This is because, as described above, the input information is information extracted from the information indicating the time fluctuation of the wheel speed of each wheel of the vehicle 2 .

次に、路面状態推定部112は、抽出された路面からの入力に起因する成分に基づいて、路面の凹凸の程度を示す指標値を示す路面凹凸情報を算出する。路面凹凸情報により示される指標値は、路面の凹凸の程度が大きいほど、大きくなる。次に、路面状態推定部112は、複数の車両2全ての、一の地点(又は区画)における路面凹凸情報により示される指標値の平均値を算出する。このステップS104の処理の結果、道路の各地点(又は区画)について路面状態が推定される(図6参照)。尚、図6では、指標値の平均値が大きいほど、網かけが濃くなる。次に、路面状態推定部112は、一の地点(又は区画)における指標値の平均値と、第1所定値とを比較して、一の地点(又は区画)の路面が荒れているか否かを判定する。路面状態推定部112は、一の地点(又は区画)における指標値の平均値が、第1所定値以上である場合に、一の地点(又は区画)の路面が荒れていると判定する。つまり、路面状態推定部112は、一の地点(又は区画)において異常条件#22が満たされた場合に、一の地点(又は区画)の路面が荒れていると判定する。 Next, the road surface condition estimating unit 112 calculates road surface unevenness information indicating an index value indicating the degree of unevenness of the road surface, based on the components resulting from the extracted input from the road surface. The index value indicated by the road surface unevenness information increases as the degree of road surface unevenness increases. Next, the road surface condition estimating unit 112 calculates the average value of the index values indicated by the road unevenness information at one point (or section) for all of the plurality of vehicles 2 . As a result of the process of step S104, the road surface condition is estimated for each point (or section) of the road (see FIG. 6). In addition, in FIG. 6, the larger the average value of the index values, the darker the shading. Next, the road surface condition estimation unit 112 compares the average value of the index values at one point (or section) with a first predetermined value to determine whether the road surface at the one point (or section) is rough. judge. The road surface condition estimator 112 determines that the road surface at one point (or section) is rough when the average value of the index values at one point (or section) is equal to or greater than a first predetermined value. In other words, the road surface condition estimation unit 112 determines that the road surface at one point (or section) is rough when the abnormal condition #22 is satisfied at one point (or section).

「第1所定値」は、路面が荒れているか否かを決定する値であり、予め固定値として、又は、何らかの物理量若しくはパラメータに応じて変化する可変値として設定されている。「第1所定値」は、実験又はシミュレーションにより、例えば路面状態を様々に変えつつ、路面の凹凸の程度を示す指標値を取得して、路面状態と指標値との関係を求め、該求められた関係に基づいて設定すればよい。尚、「路面が荒れている」とは、施工完了時の路面の凹凸の程度に比べて、凹凸の程度が顕著に大きくなっていることを意味する。 The "first predetermined value" is a value that determines whether or not the road surface is rough, and is set in advance as a fixed value or as a variable value that changes according to some physical quantity or parameter. The "first predetermined value" is obtained by obtaining an index value indicating the degree of unevenness of the road surface through experiments or simulations, for example, while varying the road surface state, and obtaining the relationship between the road surface state and the index value. can be set based on the relationship In addition, "the road surface is rough" means that the degree of unevenness of the road surface is significantly larger than the degree of unevenness of the road surface at the time of completion of construction.

(1-2-2-3)第2特定挙動に基づく異常条件#23
異常条件#2は、上述した異常条件#21及び#22の少なくとも一方に加えて又は代えて、道路上のある地点における指標値(つまり、路面の凹凸の程度を示す指標値)の最大値が、予め定めた第2所定値以上になるという異常条件#23を含んでいてもよい。路面状態推定部112は、異常条件#22が満たされていると判定した場合には、異常条件#22が満たされていると判定された道路上のある地点に路面異常が存在している(特に、局所的な凹凸が存在する)と推定する。この場合、ステップS212における「異常条件#2(具体的には、異常条件#23)が満たされるタイミングがあったか否かを判定する」動作は、「道路上のある地点における指標値の最大値が第2所定値以上になったか否かを判定する」動作と実質的に同じである。
(1-2-2-3) Abnormal condition #23 based on second specific behavior
In abnormal condition #2, in addition to or in place of at least one of abnormal conditions #21 and #22 described above, the maximum value of the index value at a point on the road (that is, the index value indicating the degree of unevenness of the road surface) is , may include an abnormal condition #23 that it becomes equal to or greater than a predetermined second predetermined value. When the road surface state estimating unit 112 determines that the abnormal condition #22 is satisfied, the road surface abnormality exists at a point on the road determined to be satisfied with the abnormal condition #22 ( In particular, it is estimated that local unevenness exists). In this case, the operation of "determining whether or not there is a timing at which abnormal condition #2 (specifically, abnormal condition #23) is satisfied" in step S212 is equivalent to "when the maximum value of the index value at a certain point on the road is This is substantially the same as the operation "determine whether or not the value has reached a second predetermined value or more".

異常条件#23が用いられる場合には、異常条件#22が用いられる場合と同様に、ステップS212において、路面状態推定部112は、路面の凹凸の程度を示す指標値を示す路面凹凸情報を算出する。その後、路面状態推定部112は、一の地点(又は区画)を示す車両位置データに関連付けられている入力情報(ここでは、各車輪の車輪速度の時間変動を示す情報)から抽出された路面からの入力に起因する成分に基づき算出された路面凹凸情報から、複数の車両2の夫々に関して、一の地点(又は区画)における各車輪の指標値の最大値を求める。次に、路面状態推定部112は、一の地点(又は区画)における各車輪の指標値の最大値と、第2所定値とを比較して、一の地点(又は区画)の路面にポットホール(即ち、局所的な凹凸又は穴)があるか否かを判定する。路面状態推定部112は、一の地点(又は区画)における少なくとも一つの車輪の指標値の最大値が、第2所定値以上である場合に、一の地点(又は区画)の路面にポットホールがあると判定する。つまり、路面状態推定部112は、一の地点(又は区画)において異常条件#23が満たされた場合に、一の地点(又は区画)の路面にポットホールがあると判定する。 When abnormal condition #23 is used, in step S212, road surface condition estimating section 112 calculates road surface unevenness information indicating an index value indicating the degree of unevenness of the road surface, as in the case of using abnormal condition #22. do. After that, the road surface condition estimating unit 112 extracts from the input information (here, information indicating the time fluctuation of the wheel speed of each wheel) associated with the vehicle position data indicating one point (or section). For each of the plurality of vehicles 2, the maximum value of the index value of each wheel at one point (or section) is obtained from the road unevenness information calculated based on the component resulting from the input of . Next, the road surface condition estimating unit 112 compares the maximum value of the index value of each wheel at one point (or section) with a second predetermined value to determine whether there is a pothole on the road surface at one point (or section). (ie, local irregularities or holes). The road surface condition estimating unit 112 determines that there is a pothole on the road surface at one point (or section) when the maximum value of the index values of at least one wheel at one point (or section) is equal to or greater than a second predetermined value. Determine that there is. That is, the road surface state estimation unit 112 determines that there is a pothole on the road surface at one point (or section) when the abnormal condition #23 is satisfied at one point (or section).

尚、「第2所定値」は、局所的な凹凸(例えばポットホール)が存在するか否かを決定する値であり、予め固定値として、又は、何らかの物理量若しくはパラメータに応じて変化する可変値として設定されている。このような第2所定値は、第1所定値よりも大きい値となる。「第2所定値」は、実験又はシミュレーションにより、例えば路面状態を様々に変えつつ、路面の凹凸の程度を示す指標値を取得して、路面状態と指標値との関係を求め、該求められた関係に基づいて、例えば補修が必要な局所的な凹凸が存在する路面状態のときの指標値として設定すればよい。 The "second predetermined value" is a value that determines whether or not there is a local unevenness (for example, a pothole), and is a fixed value in advance or a variable value that changes according to some physical quantity or parameter. is set as Such a second predetermined value becomes a value larger than the first predetermined value. The "second predetermined value" is obtained by obtaining an index value indicating the degree of unevenness of the road surface through experiments or simulations, for example, while varying the road surface state, and determining the relationship between the road surface state and the index value. Based on this relationship, for example, it may be set as an index value when the road surface has local unevenness that requires repair.

(1-3)技術的効果
以上説明したように、第1実施形態の路面状態推定システムSYS1は、道路を普通に走行している複数の車両2から送信されてくる挙動データに基づいて、路面の状態を推定することができる。具体的には、路面状態推定システムSYS1は、挙動データに基づいて、路面の異常が存在する位置を推定(つまり、特定)することができる。このため、路面状態推定システムSYS1は、路面の状態を確認する(例えば、路面異常を探索する)ための専用の人員及び/又は専用車両を確保して人海戦術で路面の状態が確認される場合と比較して、相対的に容易に、相対的に低コストで且つリアルタイムに路面の状態を推定することができる。
(1-3) Technical Effect As described above, the road surface state estimation system SYS1 of the first embodiment detects road surface state can be estimated. Specifically, the road surface condition estimation system SYS1 can estimate (that is, specify) the position where the road surface abnormality exists based on the behavior data. For this reason, the road surface condition estimation system SYS1 secures dedicated personnel and/or dedicated vehicles for confirming the condition of the road surface (for example, searching for road surface abnormalities), and confirms the condition of the road surface by human wave tactics. Compared to the case, the road surface condition can be estimated relatively easily, at a relatively low cost, and in real time.

加えて、路面状態推定システムSYS1では、車両2の挙動が路面異常を回避するための第1特定挙動になった(つまり、異常条件#1が満たされた)位置が、路面異常が存在している位置であると推定される。路面異常が存在する位置では、路面異常を避けるために、路面異常が存在しない位置を走行する場合の挙動とは異なる挙動を車両2がとる可能性が相対的に高いと想定される。このことを考慮すれば、路面状態推定システムSYS1は、車両2の挙動に基づいて、路面異常が存在する位置を適切に推定することができる。 In addition, in the road surface condition estimation system SYS1, the position where the behavior of the vehicle 2 becomes the first specific behavior for avoiding the road surface abnormality (that is, the abnormal condition #1 is satisfied) is the position where the road surface abnormality exists. is assumed to be the position where At a position where a road surface abnormality exists, it is assumed that there is a relatively high possibility that the vehicle 2 will behave differently from the behavior when traveling on a position where no road surface abnormality exists in order to avoid the road surface abnormality. Taking this into consideration, the road surface state estimation system SYS1 can appropriately estimate the position where the road surface abnormality exists based on the behavior of the vehicle 2 .

加えて、路面状態推定システムSYS1では、車両2の挙動が路面異常の影響を受けて走行するという第2特定挙動になった(つまり、異常条件#21が満たされた)位置が、路面異常が存在している位置であると推定される。更には、路面状態推定システムSYS1では、路面の凹凸の程度を示す指標値の平均値が第1所定値以上になった(つまり、異常条件#22が満たされた)位置及び/又は指標値の最大値が第2所定値以上になった(つまり、異常条件#23が満たされた)位置が、路面異常が存在している位置であると推定される。路面異常が存在する位置では、路面異常の影響を受けるがゆえに、路面異常が存在しない位置を走行する場合の挙動とは異なる挙動を車両2がとる可能性が相対的に高いと想定される。路面異常が存在する位置では路面異常の影響を受けるがゆえに、路面異常が存在する位置における指標値の平均値及び最大値は、路面異常が存在しない位置における指標値の平均値及び最大値とは異なる可能性が相対的に高いと想定される。このことを考慮すれば、路面状態推定システムSYS1は、車両2の挙動に基づいて、路面異常が存在する位置を適切に推定することができる。 In addition, in the road surface state estimation system SYS1, the position where the behavior of the vehicle 2 becomes the second specific behavior of traveling under the influence of the road surface abnormality (that is, the abnormal condition #21 is satisfied) is the road surface abnormality. presumed to be the existing position. Furthermore, in the road surface state estimation system SYS1, the position and/or the index value at which the average value of the index values indicating the degree of unevenness of the road surface is greater than or equal to the first predetermined value (that is, the abnormal condition #22 is satisfied). The position where the maximum value is equal to or greater than the second predetermined value (that is, the position where the abnormality condition #23 is satisfied) is estimated to be the position where the road surface abnormality exists. At a position where a road surface abnormality exists, the vehicle 2 is affected by the road surface abnormality, so it is assumed that there is a relatively high possibility that the vehicle 2 will behave differently from the behavior when traveling on a position where there is no road surface abnormality. The average and maximum values of index values at locations where road surface abnormalities exist are different from the average and maximum values of index values at locations where road surface abnormalities do not exist. It is assumed that the probability of being different is relatively high. Taking this into consideration, the road surface state estimation system SYS1 can appropriately estimate the position where the road surface abnormality exists based on the behavior of the vehicle 2 .

加えて、路面状態推定システムSYS1を構成する車両2(つまり、サーバ1に挙動データを送信する車両2)の数が増えれば増えるほど、複数の車両2のいずれもが走行していたことがないエリア(つまり、車両2の挙動に基づいて路面の状態を推定することができないエリア)が狭くなっていく。このため、路面状態推定システムSYS1は、相対的に広範囲のエリアにおいて路面の状態を推定することができる。つまり、路面異常が存在するにも関わらず路面異常が存在しているものとして路面状態推定システムSYS1によって認知されないエリア(つまり、路面異常の検知漏れが生ずるエリア)の発生が極力抑制される。 In addition, as the number of vehicles 2 (that is, vehicles 2 transmitting behavior data to the server 1) that constitute the road surface state estimation system SYS1 increases, the number of vehicles 2 that have never traveled has increased. The area (that is, the area where the road surface condition cannot be estimated based on the behavior of the vehicle 2) becomes narrower. Therefore, the road surface condition estimation system SYS1 can estimate the condition of the road surface in a relatively wide area. In other words, the occurrence of an area that is not recognized by the road surface condition estimation system SYS1 as having a road surface abnormality (that is, an area in which a road surface abnormality is not detected) is suppressed as much as possible.

仮に複数の車両2のいずれもが走行していたことがないエリア(つまり、車両2の挙動に基づいて路面の状態を推定することができないエリア)が発生したとしても、サーバ1は、車両2から取得した挙動データ及び車両位置データに基づいて、複数の車両2のいずれもが走行していたことがないエリアを容易に特定することができる。このため、この場合には、サーバ1は、そのようなエリアに限って路面の状態を確認するための専用の人員及び/又は専用車両を確保して人海戦術で路面の状態を確認するように、路面の状態を確認する担当者に通知することもできる。従って、仮に路面の状態を確認するための専用の人員及び/又は専用車両を確保する必要が生じたとしても、その必要が生ずる場面が限られるがゆえに、路面の状態を確認するための専用の人員及び/又は専用車両を確保して人海戦術で路面の状態を確認するコストは相対的に低くなる。 Even if there is an area in which none of the plurality of vehicles 2 has traveled (that is, an area in which the road surface condition cannot be estimated based on the behavior of the vehicle 2), the server 1 Based on the behavior data and the vehicle position data acquired from, it is possible to easily identify an area in which none of the plurality of vehicles 2 have traveled. Therefore, in this case, the server 1 secures dedicated personnel and/or dedicated vehicles for checking the road surface condition only in such an area, and checks the road surface condition by human wave tactics. In addition, it is also possible to notify the person in charge of checking the road surface condition. Therefore, even if it becomes necessary to secure dedicated personnel and/or dedicated vehicles for checking the road surface condition, the occasions where this need arises are limited. The cost of securing personnel and/or dedicated vehicles and man-wave tactics to check road surface conditions is relatively low.

加えて、車両2の数が増えれば増えるほど、同じ走行車線を走行する複数の車両2が存在する状況下で複数の車両2が同じ走行車線内の違う位置を走行する可能性が相対的に高くなる。例えば、ある車両2は、ある走行車線内の中央寄りの位置を走行し、別の車両2は、同じ走行車線内の右寄り又は左寄りの位置を走行する可能性が相対的に高くなる。この場合、路面状態推定システムSYS1は、同じ走行車線内のより広いエリアにおいて路面の状態を推定することができる。従って、ある走行車線内においても、路面異常の検知漏れが生ずるエリアの発生が極力抑制される。 In addition, the more the number of vehicles 2 increases, the more likely the plurality of vehicles 2 will travel in different positions within the same lane in a situation where there are a plurality of vehicles 2 traveling in the same lane. get higher For example, there is a relatively high possibility that one vehicle 2 runs in a middle position in a certain traffic lane and another vehicle 2 runs in a rightward or leftward position in the same traffic lane. In this case, the road surface state estimation system SYS1 can estimate the road surface state in a wider area within the same driving lane. Therefore, even within a certain driving lane, occurrence of an area in which road surface abnormalities are not detected is suppressed as much as possible.

加えて、車両2の数が増えれば増えるほど、より多くの挙動データがサーバ1に送信される。サーバ1に送信される挙動データが多くなればなるほど、挙動データに含まれているノイズ(例えば、路面異常を回避する第1特定挙動をとっていない車両2から送信される、一見すると第1特定挙動と区別できない他の挙動に関するデータ成分)の影響が排除される可能性が高くなる。このため、路面の状態の推定精度が向上する。 In addition, the more vehicles 2 there are, the more behavior data is sent to server 1 . The more the behavior data transmitted to the server 1, the more the noise included in the behavior data (for example, the first specific behavior transmitted from the vehicle 2 not taking the first specific behavior to avoid road surface abnormalities). data components about other behaviors that are indistinguishable from the behavior) are more likely to be excluded. Therefore, the accuracy of estimating the state of the road surface is improved.

加えて、ある道路を走行する車両2の数が増えれば増えるほど、一般的には、当該道路において路面異常が存在する可能性が高くなっていく。このため、ある道路を走行する車両2の数が増えれば増えるほど、当該道路において路面の状態を推定する必要性が高くなる。この場合において、本実施形態では、ある道路を走行する車両2の数が増えれば増えるほど、路面状態推定システムSYS1が取得する挙動データのデータ量が多くなる。従って、ある道路を走行する車両2の数が相対的に多いことに起因して当該道路において路面の状態を推定する必要性が相対的に高い状況において、路面状態推定システムSYS1は、路面の状態をより適切に且つより精度よく推定することができる。 In addition, as the number of vehicles 2 traveling on a certain road increases, the possibility of road surface anomalies on the road generally increases. Therefore, as the number of vehicles 2 traveling on a certain road increases, the necessity of estimating the state of the road surface on the road increases. In this case, in this embodiment, as the number of vehicles 2 traveling on a certain road increases, the amount of behavior data acquired by the road surface state estimation system SYS1 increases. Therefore, in a situation where there is a relatively high need to estimate the road surface condition on a certain road due to the relatively large number of vehicles 2 traveling on the road, the road surface condition estimation system SYS1 can be estimated more appropriately and more accurately.

(1-4)路面状態推定動作の変形例
(1-4-1)路面状態推定動作の第1変形例
上述した路面の凹凸の程度を示す指標値に基づいて路面の状態を推定する場合には、路面状態推定システムSYS1は、図3に示すフローチャートに代えて、図7に示すフローチャートに従って路面状態推定動作を行ってもよい。更に、上述した路面の凹凸の程度を示す指標値に基づいて路面の状態を推定する場合には、路面状態推定システムSYS1は、図1に示す構成に代えて、図8に示す構成を有していてもよい。
(1-4) Modified example of road surface state estimation operation
(1-4-1) First Modified Example of Road Condition Estimating Operation When estimating the road surface condition based on the above-described index value indicating the degree of unevenness of the road surface, the road surface condition estimating system SYS1 is configured as shown in FIG. Instead of the flow chart shown in FIG. 7, the road surface condition estimation operation may be performed according to the flow chart shown in FIG. Furthermore, when estimating the road surface state based on the index value indicating the degree of unevenness of the road surface described above, the road surface state estimation system SYS1 has the configuration shown in FIG. 8 instead of the configuration shown in FIG. may be

具体的には、図8において、第1変形例における路面状態推定システムSYS1’は、解析装置1’と、該解析装置1’とネットワークを介して通信可能な複数の車両と、を備えて構成されている。解析装置1’は、その内部に論理的に実現される処理ブロックとして又は物理的に実現される処理回路として、取得部11’、抽出部12’、算出部13’及び判定部14’を備えて構成されている。解析装置1’は更に、地図情報を有している。複数の車両各々は、車両への路面からの入力に係る入力情報を取得し、該入力情報を、該入力情報が取得された地点(又は区画)を示す地点情報と関連付けて解析装置1に逐次送信する。入力情報の情報源の具体例は、既に上述したとおりであるため、その詳細な説明を省略する。尚、第1変形例における車両は、上述した車両2と同様の構成を有していてもよい。 Specifically, in FIG. 8, a road surface state estimation system SYS1' in the first modification includes an analysis device 1' and a plurality of vehicles that can communicate with the analysis device 1' via a network. It is The analysis device 1' includes an acquisition unit 11', an extraction unit 12', a calculation unit 13', and a determination unit 14' as logically implemented processing blocks or physically implemented processing circuits. configured as follows. The analysis device 1' also has map information. Each of the plurality of vehicles acquires input information related to the input from the road surface to the vehicle, associates the input information with point information indicating the point (or section) where the input information was acquired, and sequentially sends the analysis device 1 Send. A specific example of the information source of the input information has already been described above, so a detailed description thereof will be omitted. Note that the vehicle in the first modified example may have the same configuration as the vehicle 2 described above.

この場合、図7に示すように、解析装置1’の取得部11’は、複数の車両各々から送信された入力情報を取得する(ステップS101)。尚、ステップS101の処理は、上述したデータ取得部111によって行われてもよい。 In this case, as shown in FIG. 7, the acquisition unit 11' of the analysis device 1' acquires input information transmitted from each of the plurality of vehicles (step S101). Note that the process of step S101 may be performed by the data acquisition unit 111 described above.

その後、解析装置1’の抽出部12’は、取得された入力情報から、路面からの入力に起因する成分を抽出する(ステップS102)。路面からの入力に起因する成分を抽出する処理は、上述した処理と同一であってもよいため、その詳細な説明を省略する。尚、ステップS102の処理は、上述した路面状態推定部112によって行われてもよい。 After that, the extraction unit 12' of the analysis device 1' extracts the component caused by the input from the road surface from the acquired input information (step S102). Since the process of extracting the component resulting from the input from the road surface may be the same as the process described above, detailed description thereof will be omitted. Note that the process of step S102 may be performed by the road surface state estimation unit 112 described above.

次に、解析装置1’の算出部13’は、抽出された路面からの入力に起因する成分に基づいて、路面の凹凸の程度を示す指標である路面凹凸情報を算出する。更に、算出部13’は、一の地点(又は区画)を示す地点情報に関連付けられている入力情報から抽出された路面からの入力に起因する成分に基づき算出された路面凹凸情報から、一の地点(又は区画)における各車輪の指標値の最大値を求める(ステップS103)。更に、算出部13’は、複数の車両全ての、一の地点(又は区画)における路面凹凸情報により示される指標値の平均値を算出する(ステップS104)。尚、路面凹凸情報に関する処理は、上述した処理と同一であってもよいため、その詳細な説明を省略する。尚、ステップS103からステップS104の処理は、上述した路面状態推定部112によって行われてもよい。 Next, the calculation unit 13' of the analysis device 1' calculates road surface unevenness information, which is an index indicating the degree of unevenness of the road surface, based on the components resulting from the extracted input from the road surface. Furthermore, the calculation unit 13′ calculates one The maximum index value of each wheel at the point (or section) is obtained (step S103). Further, the calculation unit 13' calculates the average value of the index values indicated by the road unevenness information at one point (or section) for all of the plurality of vehicles (step S104). Note that the processing related to the road surface unevenness information may be the same as the processing described above, so detailed description thereof will be omitted. Note that the processing from step S103 to step S104 may be performed by the road surface state estimation unit 112 described above.

次に、判定部14’は、ステップS103及びS104の処理の結果に基づいて、路面状態を判定する(ステップS105)。具体的には、判定部14’は、ステップS104の処理において算出された一の地点(又は区画)における指標値の平均値と、第1所定値とを比較して、一の地点(又は区画)の路面が荒れているか否かを判定する。判定部14’は、ステップS103の処理により求められた、一の地点(又は区画)における各車輪の指標値の最大値と、第2所定値とを比較して、一の地点(又は区画)の路面にポットホール(即ち、局所的な凹凸又は穴)があるか否かを判定する。尚、指標値に関する判定処理は、上述した処理と同一であってもよいため、その詳細な説明を省略する。尚、ステップS105の処理は、上述した路面状態推定部112によって行われてもよい。 Next, the determination unit 14' determines the road surface condition based on the results of the processes of steps S103 and S104 (step S105). Specifically, the determination unit 14′ compares the average value of the index values at one point (or section) calculated in the process of step S104 with the first predetermined value, and determines the one point (or section). ) is rough. The determination unit 14′ compares the maximum index value of each wheel at one point (or section) obtained by the process of step S103 with a second predetermined value, and determines the one point (or section). determines whether there are potholes (ie, local bumps or holes) in the road surface of the road. Note that the determination processing regarding the index value may be the same as the above-described processing, and thus detailed description thereof will be omitted. Note that the process of step S105 may be performed by the road surface state estimation unit 112 described above.

尚、図7に示す処理は、地図情報がなくても行うことが可能である。しかしながら、図7に示す処理の結果がユーザに提示される際には、地図情報により示される地図上の地点と関連付けて提示されることが望ましい。 Note that the processing shown in FIG. 7 can be performed without map information. However, when the result of the processing shown in FIG. 7 is presented to the user, it is desirable to present it in association with the point on the map indicated by the map information.

このような第1変形例における路面状態推定動作によれば、複数の車両各々の入力情報(ここでは、各車輪の車輪速度の時間変動を示す情報)から得られた路面凹凸情報に基づいて路面状態が推定される。このため、例えば1台の車両から得られた入力情報だけから路面状態が推定される比較例に係る方法に比べて、路面状態の推定精度を向上させることができる。 According to the road surface state estimating operation in the first modification, the road surface unevenness information obtained from the input information of each of the plurality of vehicles (here, information indicating the time fluctuation of the wheel speed of each wheel) State is estimated. Therefore, compared with the method according to the comparative example in which the road surface condition is estimated only from the input information obtained from, for example, one vehicle, the estimation accuracy of the road surface condition can be improved.

第1変形例における路面状態推定動作によれば更に、路面凹凸情報により示される、各車両の各車輪の指標値の最大値に基づいて、ポットホールの有無が判定される。ポットホールは、道路幅や車両幅に比べて著しく小さいので、1台の車両がポットホール上を走行する確率は比較的小さくなる。つまり、1台の車両から得られた入力情報だけからポットホールを検出することは極めて難しい。しかるに当該路面状態推定方法では、複数の車両各々から入力情報が得られるので、ポットホールを比較的容易に検出することができる。 According to the road surface state estimation operation in the first modified example, the presence or absence of a pothole is further determined based on the maximum index value of each wheel of each vehicle indicated by the road surface unevenness information. Since the pothole is significantly smaller than the width of the road or the width of the vehicle, the probability that one vehicle will run over the pothole is relatively small. In other words, it is extremely difficult to detect potholes from only the input information obtained from one vehicle. However, in the road surface state estimation method, input information is obtained from each of a plurality of vehicles, so potholes can be detected relatively easily.

ところで、従来、路面状態の検査は、道路を管理する団体や、該団体から委託された団体又は企業により行われている。この場合、道路の一の地点の路面状態の検査頻度は、例えば数ヶ月~数年に1回程度である。また、路面状態の検査は、例えば幹線道路等比較的交通量の多い道路について優先して行われ、その他の道路については十分な頻度で検査が行われないことが多い。すると、路面状態が劣化しているにもかかわらず、補修が行われるまでには比較的長い期間がかかってしまう。 By the way, road surface condition inspections have conventionally been carried out by organizations that manage roads, or by organizations or companies entrusted by those organizations. In this case, the inspection frequency of the road surface condition at one point of the road is, for example, about once every several months to several years. In addition, inspection of the road surface condition is performed preferentially for roads with relatively heavy traffic such as main roads, and other roads are often not inspected with sufficient frequency. As a result, it takes a relatively long period of time to repair the road surface even though the road surface condition has deteriorated.

ここで、当該路面状態推定方法で必要とされる入力情報の一例としての、車輪速度の時間変動を示す情報は、一般的な車両の全てにおいて測定されている。加えて、GPS等の車両の位置を測定する装置も、ナビゲーション装置を搭載する車両には標準的に装備されている。つまり、当該路面状態推定方法で必要とされる入力情報として、車輪速度の時間変動を示す情報を用いれば、上記道路を管理する団体等とは関係のない一般人が乗車する車両から取得される入力情報も、路面状態の推定に用いることができる。そして、一般人が乗車する車両は、日常的に様々な道路を走行している。このため、一般人が乗車する車両から取得される入力情報も路面状態の推定に用いれば、道路の大部分について、日常的に路面状態の検査を行うことができる。つまり、当該路面状態推定方法によれば、道路の大部分について、日常的に路面状態の検査を行うことができる。特に、いわゆるコネクテッドカーが今後増加することに鑑みれば、当該路面状態推定方法は実用上非常に有用であるといえる。 Here, as an example of the input information required for the road surface condition estimation method, information indicating the time variation of the wheel speed is measured in all general vehicles. In addition, a device for measuring the position of the vehicle, such as GPS, is standardly installed in the vehicle equipped with the navigation device. In other words, if the information indicating the time fluctuation of the wheel speed is used as the input information required for the road surface condition estimation method, the input obtained from the vehicle driven by the general public who is not related to the organization managing the road can be used. Information can also be used to estimate road surface conditions. Vehicles ridden by ordinary people are driven on various roads on a daily basis. Therefore, if the input information acquired from the vehicle that the general public rides is also used for estimating the road surface condition, the road surface condition can be inspected on a daily basis for most of the road. That is, according to the road surface condition estimation method, it is possible to routinely inspect the road surface condition for most of the road. In particular, considering that the number of so-called connected cars will increase in the future, it can be said that the road surface state estimation method is very useful in practice.

尚、第1変形例における路面状態推定動作を行うことで享受可能な効果と同様の効果は、上述した第2の路面状態推定動作(特に、指標値に関する異常条件#22及び#23の少なくとも一方を用いる路面状態推定動作)を行うことでも享受可能である。 It should be noted that the same effect as the effect that can be enjoyed by performing the road surface state estimation operation in the first modified example is the second road surface state estimation operation described above (in particular, at least one of the abnormal conditions #22 and #23 related to the index value). It is also possible to enjoy it by performing a road surface state estimation operation using

(1-4-2)路面状態推定動作の第2変形例
上述した説明では、路面状態推定部112は、主として、路面異常が存在する位置を推定している。しかしながら、路面状態推定部112は、路面異常が存在する位置とは異なる路面の任意の状態を推定してもよい、例えば、路面状態推定部112は、挙動データに基づいて、路面の劣化度合いを推定してもよい。路面の劣化度合いは、路面異常が車両2の走行に対して与える影響が大きくなるほど大きくなるパラメータであってもよい。この場合、路面状態推定部112は、挙動データと路面の劣化度合いとの関係を示す関係情報に基づいて、挙動データから路面の劣化度合いを推定してもよい。路面状態推定部112は、挙動データが入力されると路面の劣化度合いを出力する推定エンジン(例えば、ニューラルネットワークモデル等のAIを利用した推定エンジン)を用いて、挙動データから路面の劣化度合いを推定してもよい。
(1-4-2) Second Modified Example of Road Condition Estimating Operation In the above description, the road surface condition estimating section 112 mainly estimates the position where the road surface abnormality exists. However, the road surface condition estimating unit 112 may estimate any condition of the road surface that is different from the position where the road surface abnormality exists. can be estimated. The degree of deterioration of the road surface may be a parameter that increases as the impact of the road surface abnormality on the running of the vehicle 2 increases. In this case, the road surface condition estimating unit 112 may estimate the degree of deterioration of the road surface from the behavior data based on relationship information indicating the relationship between the behavior data and the degree of deterioration of the road surface. The road surface condition estimation unit 112 uses an estimation engine (for example, an estimation engine using AI such as a neural network model) that outputs the degree of deterioration of the road surface when behavior data is input, and estimates the degree of deterioration of the road surface from the behavior data. can be estimated.

路面状態推定部112は、路面の状態の推定結果を示す路面状態データに基づいて、一時間のある道路の路面の状態と、他の時間の同じ道路の路面の状態とを比較して、当該道路における路面の劣化の進行速度(つまり、劣化速度)を特定してもよい。更に、路面状態推定部112は、特定した路面の劣化の進行速度に基づいて、当該道路における将来の路面の状態を予測してもよい。 The road surface condition estimating unit 112 compares the road surface condition of a certain road for one hour with the same road surface condition at another time based on the road surface condition data indicating the estimation result of the road surface condition. The progress speed of deterioration of the road surface (that is, deterioration speed) may be specified. Furthermore, the road surface condition estimating unit 112 may predict the future road surface condition of the road based on the speed of progression of the identified road surface deterioration.

(1-4-3)路面状態推定動作の第3変形例
路面状態推定部112は、道路上の一の地点において異常条件#1及び#2の少なくとも一方が満たされているか否かの判定の結果に加えて、一の地点におけるある時間の路面の状態と一の地点における別の時間の路面の状態との比較の結果とに基づいて、当該道路の路面の状態を推定してもよい。
(1-4-3) Third Modified Example of Road Condition Estimating Operation The road surface condition estimating section 112 determines whether at least one of the abnormal conditions #1 and #2 is satisfied at one point on the road. In addition to the result, the road surface condition of the road may be estimated based on the result of comparison between the road surface condition at one point at a certain time and the road surface condition at the one point at another time.

例えば、車両2の走行を前提に道路に形成されている構造物(例えば、道路の継ぎ目及びマンホール等の少なくとも一方)は、その上を走行する車両2に応力を与える可能性がある。このため、当該構造物の上を走行する車両2の挙動を示す挙動データによれば、見かけ上、異常条件#1及び#2の少なくとも一方が満たされていると判定されてしまう可能性がある。その結果、路面の状態の推定精度が悪化する可能性がある。一方で、一の時間に車両2が構造物の上を走行したときの挙動と他の時間に車両2が同じ構造物の上を走行したときの挙動とは、通常は同じになるはずである。なぜならば、路面と比較して、構造物は劣化しにくいからである。このため、ある地点において異常条件#1及び#2の少なくとも一方が満たされたと判定された状況において、一の時間に同じ地点を走行した車両2の挙動と他の時間に同じ地点を走行した車両2の挙動とが異なる場合には、一の時間と他の時間との間での挙動の違いが、道路に形成された構造物を原因とするものではなく、路面異常を原因とするものである可能性が相対的に高くなる。他方で、ある地点において異常条件#1及び#2の少なくとも一方が満たされたと判定された状況において、一の時間に同じ地点を走行した車両2の挙動と他の時間に同じ地点を走行した車両2の挙動とが同じになる場合には、一の時間と他の時間との間での挙動の違いが、道路に形成された構造物を原因とするものである可能性が相対的に高くなる。従って、路面状態推定部112は、異常条件#1及び#2の少なくとも一方が満たされている場合であって、且つ、一の時間に車両2がある地点を走行したときの挙動と他の時間に車両2が同じ地点を走行したときの挙動との差分が所定量より大きい場合(つまり、一の時間に車両2がある地点を走行したときの挙動と他の時間に車両2が同じ地点を走行したときの挙動とが有意に異なるとみなせる場合)には、当該地点に路面異常が存在すると推定してもよい。他方で、路面状態推定部112は、異常条件#1及び#2の少なくとも一方が満たされている場合であっても、一の時間に車両2がある地点を走行したときの挙動と他の時間に車両2が同じ地点を走行したときの挙動との差分が所定量未満である場合(つまり、一の時間に車両2がある地点を走行したときの挙動と他の時間に車両2が同じ地点を走行したときの挙動とが実質的に同じであるとみなせる場合)には、当該地点に路面異常が存在しないと推定してもよい。尚、ここでいう「一の時間の挙動と他の挙動とが同じ」状態は、「一の時間の挙動と他の挙動とが文字通り全く同じ」状態のみならず、「一の時間の挙動と他の挙動とが異なるものの、実質的に同じであるとみなせる」状態をも含む。その結果、路面の状態の推定精度が向上する。 For example, structures formed on the road on the premise that the vehicle 2 will travel (for example, at least one of road joints and manholes) may apply stress to the vehicle 2 traveling thereon. Therefore, according to the behavior data indicating the behavior of the vehicle 2 traveling on the structure, it may be determined that at least one of the abnormal conditions #1 and #2 is apparently satisfied. . As a result, the accuracy of estimating the road surface condition may deteriorate. On the other hand, the behavior when the vehicle 2 runs over the structure at one time should normally be the same as the behavior when the vehicle 2 runs over the same structure at another time. . This is because structures are less susceptible to deterioration than road surfaces. Therefore, in a situation where it is determined that at least one of the abnormal conditions #1 and #2 is satisfied at a certain point, the behavior of the vehicle 2 traveling at the same point at one time and the behavior of the vehicle traveling at the same point at another time If the behavior is different from 2, the difference in behavior between one time and another time is not caused by structures formed on the road, but by road surface abnormalities. There is a relatively high probability that On the other hand, in a situation where at least one of the abnormal conditions #1 and #2 is determined to be satisfied at a certain point, the behavior of the vehicle 2 that traveled at the same point at one time and the behavior of the vehicle that traveled at the same point at another time. If the behavior of 2 is the same, the difference in behavior between one time and another time is relatively likely to be caused by structures formed on the road. Become. Therefore, the road surface state estimating unit 112 determines the behavior when at least one of the abnormal conditions #1 and #2 is satisfied and when the vehicle 2 travels at a certain point at one time and the behavior at another time. If the difference between the behavior when the vehicle 2 travels at the same point is larger than a predetermined amount (that is, the behavior when the vehicle 2 travels at a certain point at one time and the behavior when the vehicle 2 travels at the same point at another time) If it can be considered that the behavior is significantly different from the behavior when driving), it may be estimated that there is a road surface abnormality at that point. On the other hand, even if at least one of the abnormal conditions #1 and #2 is satisfied, the road surface state estimation unit 112 determines the behavior of the vehicle 2 when traveling at a certain point at one time and the behavior at another time. When the difference between the behavior when the vehicle 2 travels at the same point is less than a predetermined amount (that is, the behavior when the vehicle 2 travels at a certain point at one time and the behavior when the vehicle 2 travels at the same point at another time ), it may be estimated that there is no road surface abnormality at that point. It should be noted that the state in which "behavior at one time is the same as behavior at another time" is not only the state in which "behavior at one time is literally exactly the same as behavior at another time", but also "behavior at one time is the same as behavior at one time". It also includes a state in which the behavior is different from other behaviors, but can be regarded as being substantially the same. As a result, the accuracy of estimating the state of the road surface is improved.

この場合、一の時間と他の時間との間の時間間隔は、車両2の走行に起因して路面の劣化が進行するのに十分な所定時間に相当する時間間隔であることが好ましい。その結果、一の時間にある地点を走行した車両2の挙動と他の時間に同じ地点を走行した車両2の挙動とが異なる状態が、路面異常に起因して生じた状態であると推定できる可能性が相対的に高くなる。つまり、一の時間にある地点を走行した車両2の挙動と他の時間に同じ地点を走行した車両2の挙動とが異なる状態が、道路上に形成された構造物に起因して生じた状態であると推定できる可能性が相対的に高くなる。 In this case, the time interval between the one time and the other time is preferably a time interval corresponding to a predetermined time sufficient for the deterioration of the road surface due to travel of the vehicle 2 to progress. As a result, it can be estimated that a state in which the behavior of the vehicle 2 traveling at a certain point at one time is different from the behavior of the vehicle 2 traveling at the same point at another time is caused by the road surface abnormality. relatively more likely. In other words, a state in which the behavior of the vehicle 2 traveling at a certain point at one time differs from the behavior of the vehicle 2 traveling at the same point at another time due to structures formed on the road. The possibility that it can be estimated to be relatively high.

但し、道路に形成されている構造物は劣化しにくいものの、長期に渡る使用に伴って劣化する可能性は否めない。この場合であっても、構造物の劣化に伴って、一の時間に車両2がある構造物の上を走行したときの挙動と他の時間に車両2が同じ構造物の上を走行したときの挙動とが同じでなくなる可能性が相対的に高くなる。その結果、当該構造物が存在する地点において路面異常が存在すると判定される可能性が相対的に高くなる。このため、路面状態推定動作の第3変形例によれば、路面異常の推定精度の向上のみならず、車両2の走行を前提に道路に形成されている構造物の劣化をも適切に推定することができる。 However, although structures formed on roads are not easily deteriorated, they may deteriorate with long-term use. Even in this case, as the structure deteriorates, the behavior when the vehicle 2 runs over a certain structure at one time and the behavior when the vehicle 2 runs over the same structure at another time is relatively likely to be different from the behavior of As a result, the possibility of determining that a road surface abnormality exists at a point where the structure exists becomes relatively high. Therefore, according to the third modification of the road surface condition estimation operation, not only is the estimation accuracy of the road surface abnormality improved, but also the deterioration of the structures formed on the road is appropriately estimated on the premise that the vehicle 2 is traveling. be able to.

或いは、路面状態推定部112は、車両2の挙動が第1又は第2特定挙動に一致していないものの、挙動が徐々に第1又は第2特定挙動に近づいていくように変化していく地点においては、近い将来に路面異常が生ずる可能性が高いと推定してもよい。例えば、路面状態推定部112は、一の時間に車両2がある地点を走行したときの挙動よりも一の時間よりも後の他の時間に車両2が同じ地点を走行したときの挙動の方が第1又は第2特定挙動に近づいている場合には、当該地点において近い将来に路面異常が生ずる可能性が高いと推定してもよい。或いは、路面状態推定部112は、異常条件#1及び#2の少なくとも一方が満たされていないものの、車両2の挙動が、異常条件#1及び#2の少なくとも一方が満たされる場合にとると想定される挙動に近づいていくように変化していく地点においては、近い将来に路面異常が生ずる可能性が高いと推定してもよい。 Alternatively, the road surface state estimating unit 112 determines that the behavior of the vehicle 2 does not match the first or second specific behavior, but the behavior gradually changes to approach the first or second specific behavior. , it may be estimated that there is a high possibility that a road surface abnormality will occur in the near future. For example, the road surface state estimating unit 112 may determine the behavior when the vehicle 2 travels at a certain point at one time, and the behavior when the vehicle 2 travels at the same point at another time after the one time. is approaching the first or second specific behavior, it may be estimated that there is a high possibility that a road surface abnormality will occur at that point in the near future. Alternatively, the road surface state estimation unit 112 assumes that at least one of the abnormal conditions #1 and #2 is not satisfied, but the behavior of the vehicle 2 satisfies at least one of the abnormal conditions #1 and #2. It may be estimated that there is a high possibility that a road surface abnormality will occur in the near future at a point where the behavior changes so as to approach the expected behavior.

(1-4-4)路面状態推定動作の第4変形例
路面状態推定部112は、第2特定挙動に着目して路面の状態を推定する場合において、挙動データ(つまり、車両2から送信されるデータ)を入力とし且つ路面異常の影響を受けながら車両2が走行した確率を出力とする推定エンジン(例えば、ニューラルネットワークモデル等のAIを利用した推定エンジン)を用いて、路面の状態を推定してもよい。この場合、挙動データ等の学習データを用いて推定エンジンを学習させることで、車両2の挙動が、異常条件#2が満たされる場合にとると想定される挙動となっている状態を、路面異常の影響を実際に受けて車両2が走行したことに起因して、車両2の挙動が、異常条件#2が満たされる場合にとると想定される挙動になっている状態と、路面異常の影響を実際に受けることなく車両2が走行したにも関わらず、車両2の挙動が、見かけ上異常条件#2が満たされる場合にとると想定される挙動となってしまった状態との間で適切に切り分けることも可能となる。具体的には、例えば、車両2の挙動が見かけ上第2特定挙動となっている状態を、路面異常の影響を実際に受けて車両2が走行したことに起因して車両2の挙動が第2特定挙動となっている状態と、路面異常の影響を実際に受けることなく車両2が走行したにも関わらず車両2の挙動が見かけ上第2特定挙動となってしまった状態との間で適切に切り分けることも可能となる。その結果、路面の状態の推定精度が向上する。
(1-4-4) Fourth Modification of Road Condition Estimating Operation When estimating the road surface condition by focusing on the second specific behavior, the road surface condition estimating unit 112 uses the behavior data (that is, the behavior data transmitted from the vehicle 2). Estimate the condition of the road surface by using an estimation engine (for example, an estimation engine using AI such as a neural network model) that inputs the probability that the vehicle 2 has traveled while being affected by road surface abnormalities. You may In this case, by making the estimation engine learn using learning data such as behavior data, the state in which the behavior of the vehicle 2 is assumed to be taken when the abnormal condition #2 is satisfied is regarded as a road surface abnormality. Due to the fact that the vehicle 2 actually traveled under the influence of the road surface abnormality, the behavior of the vehicle 2 is assumed to be the behavior assumed when the abnormal condition # 2 is satisfied, and the influence of the road surface abnormality Although the vehicle 2 traveled without actually receiving the It is also possible to divide into Specifically, for example, when the behavior of the vehicle 2 appears to be the second specific behavior, the behavior of the vehicle 2 is changed to the second specific behavior due to the fact that the vehicle 2 actually traveled under the influence of the road surface abnormality. Between the state in which the vehicle 2 is in the second specific behavior and the state in which the behavior of the vehicle 2 appears to be the second specific behavior even though the vehicle 2 actually traveled without being affected by the road surface abnormality. Appropriate separation is also possible. As a result, the accuracy of estimating the state of the road surface is improved.

尚、上述した第1特定挙動に着目して路面の状態を推定する場合においても、路面状態推定部112は、挙動データ(つまり、車両2から送信されるデータ)を入力とし且つ路面異常を回避するように車両2が走行した確率を出力とする推定エンジン(例えば、ニューラルネットワークモデル等のAIを利用した推定エンジン)を用いて、路面の状態を推定してもよい。 Note that even when the road surface state is estimated by focusing on the first specific behavior described above, the road surface state estimating unit 112 receives behavior data (that is, data transmitted from the vehicle 2) and avoids road surface abnormalities. The state of the road surface may be estimated using an estimation engine (for example, an estimation engine using AI such as a neural network model) that outputs the probability that the vehicle 2 has traveled so as to do so.

(2)第2実施形態の路面状態推定システムSYS
続いて、第2実施形態の路面状態推定システムSYS(以降、“路面状態推定システムSYS2”と称する)について説明する。
(2) Road surface state estimation system SYS of the second embodiment
Next, the road surface state estimation system SYS (hereinafter referred to as "road surface state estimation system SYS2") of the second embodiment will be described.

(2-1)路面状態推定システムSYS2の構成
初めに、図9を参照しながら、第2実施形態の路面状態推定システムSYS2の構成について説明する。図9は、第2実施形態の路面状態推定システムSYS2の構成の一例を示すブロック図である。尚、第1実施形態の路面状態推定システムSYS1が備える構成要件と同一の構成要件については、同一の参照符号を付してその詳細な説明を省略する。
(2-1) Configuration of Road Condition Estimating System SYS2 First, the configuration of the road surface condition estimating system SYS2 of the second embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 9 is a block diagram showing an example of the configuration of the road surface condition estimation system SYS2 of the second embodiment. Constituent elements that are the same as those included in the road surface state estimation system SYS1 of the first embodiment are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted.

図9に示すように、路面状態推定システムSYS2は、上述した路面状態推定システムSYS1と比較して、情報処理装置11が、情報処理装置11の内部に論理的に実現される処理ブロック又は情報処理装置11の内部に物理的に実現される処理回路として、後述する付記における「提案手段」の一具体例である補修提案部113を更に備えていると言う点で異なる。路面状態推定システムSYS2のその他の特徴は、上述した路面状態推定システムSYS1と同一であってもよい。 As shown in FIG. 9, the road surface condition estimation system SYS2 is different from the above-described road surface condition estimation system SYS1 in that the information processing device 11 includes processing blocks or information processing logically realized inside the information processing device 11. It is different in that it further includes a repair proposal unit 113, which is a specific example of "proposal means" in the appendix described later, as a processing circuit physically implemented inside the device 11. FIG. Other features of the road surface state estimation system SYS2 may be the same as those of the road surface state estimation system SYS1 described above.

補修提案部113は、路面状態推定部112の推定結果(つまり、路面状態データ)に基づいて、道路の補修(つまり、路面の補修)を提案する補修提案動作を行う。道路の補修の提案は、例えば、道路の補修に関する情報の生成及び出力(例えば、ディスプレイへの出力)の少なくとも一方を含んでいてもよい。道路の補修に関する情報は、例えば、補修を行うことが望まれる路面の位置に関する情報、補修を行うことが望まれる路面の状態に関する情報、路面の補修を行うことが望まれる時期に関する情報、路面に存在する路面異常に関する情報、補修の切迫度に関する情報、路面の補修の計画の立案に寄与する情報、路面の補修の計画に関する情報、及び、路面の実際の補修に寄与する情報等の少なくとも一方を含んでいてもよい。補修提案部113は、このような道路の補修の提案を、路面状態推定システムSYS2のユーザ、道路の補修の計画を立案する担当者及び道路の補修を実際に行う担当者等の少なくとも一人に対して提案してもよい。 The repair proposal unit 113 performs a repair proposal operation of proposing road repair (that is, road surface repair) based on the estimation result (that is, road surface condition data) of the road surface condition estimation unit 112 . The road repair proposal may, for example, include at least one of generating and outputting (eg, outputting to a display) information regarding the road repair. Information on road repair includes, for example, information on the position of the road surface where repair is desired, information on the state of the road surface on which repair is desired, information on when it is desired to repair the road surface, and information on the road surface. At least one of information on existing road surface abnormalities, information on the degree of urgency of repair, information that contributes to the planning of road surface repair, information on the road surface repair plan, information that contributes to actual repair of the road surface, etc. may contain. The repair proposal unit 113 makes such a road repair proposal to at least one of the user of the road surface condition estimation system SYS2, the person in charge of planning the road repair, and the person in charge of actually repairing the road. can be suggested.

(2-2)補修提案動作
続いて、補修提案部113が行う補修提案動作の具体的内容について更に説明を進める。
(2-2) Repair Proposal Operation Subsequently, the specific contents of the repair proposal operation performed by the repair proposal section 113 will be further explained.

補修提案部113は、路面状態データに含まれる、路面異常が存在する位置に関する異常位置情報に基づいて、補修提案動作を行ってもよい。具体的には、補修提案部113は、路面異常が存在する位置における路面の補修を提案してもよい。 The repair proposal unit 113 may perform a repair proposal operation based on the abnormality position information regarding the position where the road surface abnormality exists, which is included in the road surface condition data. Specifically, the repair proposal unit 113 may propose repair of the road surface at the position where the road surface abnormality exists.

補修提案部113は、路面状態データに含まれる、路面の劣化度合いに関する劣化度情報に基づいて、補修提案動作を行ってもよい。具体的には、補修提案部113は、劣化合いが所定閾値以上になっている地点の路面の補修を提案してもよい。この際、所定閾値は、予め定められた固定値であってもよいし、状況に応じて変更可能な可変値であってもよい。尚、所定閾値は、車両2の走行に大きな支障をきたすほどには路面が劣化していない場合の路面の劣化度合いを上限に、その上限よりも小さい値に設定されてもよい。 The repair proposal unit 113 may perform a repair proposal operation based on deterioration degree information relating to the degree of deterioration of the road surface, which is included in the road surface condition data. Specifically, the repair proposal unit 113 may propose repair of the road surface at a point where the degree of deterioration is equal to or greater than a predetermined threshold. At this time, the predetermined threshold value may be a predetermined fixed value, or may be a variable value that can be changed according to the situation. The predetermined threshold value may be set to a value smaller than the upper limit, with the degree of deterioration of the road surface in the case where the road surface is not deteriorated to such an extent that the traveling of the vehicle 2 is not seriously hindered.

所定閾値が可変値である場合には、補修提案部113が所定閾値を変更してもよい。例えば、補修提案部113は、路面状態データに基づいて所定閾値を変更してもよい。一例として、補修提案部113は、路面状態データに含まれる、路面の劣化速度に関する劣化速度情報に基づいて、所定閾値を変更してもよい。この場合、例えば、補修提案部113は、ある地点の路面の補修を提案するか否かを判定するために用いる所定閾値が、当該地点の路面の劣化速度が速くなればなるほど小さくなるように、所定閾値を変更してもよい。その結果、劣化速度が相対的に速い地点の路面の補修の提案は、劣化速度が相対的に遅い地点の路面の補修の提案よりも優先的に又は早期に行われることとなる。従って、補修提案部113は、車両2の走行に大きな支障をきたすほどに路面の劣化が進行する前に、路面の補修を提案しやすくなる。 When the predetermined threshold is a variable value, the repair proposal unit 113 may change the predetermined threshold. For example, the repair proposal unit 113 may change the predetermined threshold based on the road surface condition data. As an example, the repair proposal unit 113 may change the predetermined threshold value based on deterioration speed information regarding the deterioration speed of the road surface, which is included in the road surface condition data. In this case, for example, the repair proposing unit 113 sets a predetermined threshold value used for determining whether or not to propose repair of the road surface at a certain point so that the faster the deterioration speed of the road surface at the point becomes, the smaller the predetermined threshold value is. The predetermined threshold may be changed. As a result, the proposal for repairing the road surface at the point where the deterioration rate is relatively fast is made preferentially or earlier than the proposal for repairing the road surface at the point where the deterioration rate is relatively slow. Therefore, the repair proposing section 113 can easily suggest repairing the road surface before the deterioration of the road surface progresses to the extent that the traveling of the vehicle 2 is seriously hindered.

凍結しやすい路面の劣化速度は、凍結しない路面の劣化速度よりも一般的には速い。このため、補修提案部113は、路面状態データに加えて又は代えて、ある路面の凍結しやすさを示す情報に基づいて、所定閾値を変更してもよい。例えば、補修提案部113は、ある地点の路面の補修を提案するか否かを判定するために用いる所定閾値が、当該地点の路面が凍結しやすいほど小さくなるように、所定閾値を変更してもよい。この場合も、凍結しやすい(つまり、劣化速度が相対的に速い)地点の路面の補修の提案は、凍結しにくい(つまり、劣化速度が相対的に遅い)地点の路面の補修の提案よりも優先的に又は早期に行われることとなる。尚、路面の凍結しやすさを示す情報の一例として、路面が存在する地点の気温、高度及び天候のうちの少なくとも一つに関する情報があげられる。なぜならば、ある地点の気温が低くなるほどその地点の路面が凍結しやすくなり、ある地点の高度が高くなるほどその地点の路面が凍結しやすく、ある地点に雪が降っていればその地点の路面が凍結しやすくなるからである。 The rate of deterioration of road surfaces that are prone to freezing is generally faster than the rate of deterioration of road surfaces that are not frozen. For this reason, the repair proposal unit 113 may change the predetermined threshold value based on information indicating the susceptibility to freezing of a certain road surface in addition to or instead of the road surface condition data. For example, the repair proposal unit 113 changes the predetermined threshold value used for determining whether to propose repair of the road surface at a certain point such that the more likely the road surface at the point to freeze, the smaller the predetermined threshold value. good too. In this case, too, the proposal for repairing the road surface at points that are prone to freezing (i.e., the rate of deterioration is relatively fast) is higher than the proposal for repairing the road surface at points that are difficult to freeze (i.e., the rate of deterioration is relatively slow). It will be done preferentially or early. An example of the information indicating the icability of the road surface is information regarding at least one of temperature, altitude and weather at a point where the road surface exists. This is because the lower the temperature at a certain point, the easier it is for the road surface to freeze, and the higher the altitude at a certain point, the easier it is for the road surface to freeze. This is because it becomes easier to

補修提案部113は、路面状態データに含まれる劣化速度情報に基づいて、ある地点の路面の劣化度合いが急激に低下しているのか否か、徐々に(言い換えれば、緩やかに)低下しているのか、又は、低下していない(つまり、変わっていない)のか否かを推定することができる。或いは、路面状態データに劣化速度情報が含まれていなくても、ある地点の一の時間における路面の劣化度合いと同じ地点の他の時間における路面の劣化度合いとに関する情報が路面状態データに含まれていれば、補修提案部113は、ある地点の路面の劣化度合いが急激に低下しているのか否か、徐々に低下しているのか、又は、低下していないのか否かを推定することができる。この場合、補修提案部113は、劣化の度合いが急激に低下している路面の補修を優先的に提案してもよい。その結果、車両2の走行に大きな支障をきたすほどに路面の劣化が進行する前に、路面の補修の提案が可能となる。更には、補修提案部113は、劣化の度合いが徐々に低下している路面の補修を直ちに提案しないものの、近い将来の補修が必要になるである旨を実際の補修が必要になる前に知らせてもよい。その結果、路面の補修を担当する担当者等は、将来の路面の補修に備えた予算を前もって確保したり、将来の路面の補修を前もって計画したりすることができる。 Based on the deterioration speed information included in the road surface condition data, the repair proposal unit 113 determines whether the degree of deterioration of the road surface at a certain point is rapidly decreasing, and whether it is gradually (in other words, moderately) decreasing. or has not decreased (that is, has not changed). Alternatively, even if the road surface condition data does not contain the deterioration speed information, the road surface condition data may contain information about the degree of deterioration of the road surface at a certain point at one time and the degree of deterioration of the road surface at the same point at another time. If so, the repair proposal unit 113 can estimate whether the degree of deterioration of the road surface at a certain point is rapidly decreasing, gradually decreasing, or not decreasing. can. In this case, the repair proposal unit 113 may preferentially propose repair of the road surface whose degree of deterioration is rapidly decreasing. As a result, it is possible to propose repair of the road surface before the deterioration of the road surface progresses to the extent that the running of the vehicle 2 is seriously hindered. Furthermore, the repair proposal unit 113 does not immediately propose repair of the road surface whose degree of deterioration is gradually decreasing, but informs the user that repair will be required in the near future before the actual repair becomes necessary. may As a result, the person in charge of repairing the road surface can secure a budget in advance for future repairs of the road surface and can plan future repairs of the road surface in advance.

上述したように、路面状態推定部112は、路面の劣化の進行速度に基づいて、当該道路における将来の路面の状態を予測することができる。この場合、補修提案部113は、将来の路面の状態の予測結果に基づいて、将来の補修の必要性を前もって知らせてもよい。その結果、路面の補修を担当する担当者等は、将来の路面の補修に備えた予算を前もって確保したり、将来の路面の補修を前もって計画したりすることができる。或いは、補提案部113は、将来の路面の状態の予測結果に基づいて、車両2の走行に大きな支障をきたすほどの路面異常が発生する(或いは、路面の劣化が進行する)前に当該路面の補修を提案してもよい。その結果、車両2の走行に大きな支障をきたすほどに路面の劣化が進行する前に、路面の補修の提案が可能となる。 As described above, the road surface condition estimating unit 112 can predict the future road surface condition of the road based on the progress speed of road surface deterioration. In this case, the repair proposing unit 113 may notify in advance of the need for future repair based on the predicted result of the future road surface condition. As a result, the person in charge of repairing the road surface can secure a budget in advance for future repairs of the road surface and can plan future repairs of the road surface in advance. Alternatively, the supplementary proposal unit 113 may detect the road surface before a road surface abnormality that seriously hinders the traveling of the vehicle 2 occurs (or road surface deterioration progresses) based on the prediction result of the future road surface condition. can be suggested for repair. As a result, it is possible to propose repair of the road surface before the deterioration of the road surface progresses to the extent that the running of the vehicle 2 is seriously hindered.

補修提案部113が行う補修提案動作は、路面状態推定部112の推定結果を活用した動作の一例であると言える。このため、補修提案部113は、補修提案動作に加えて又は代えて、路面状態推定部112の推定結果を活用したその他の動作を行ってもよい。 It can be said that the repair proposal operation performed by the repair proposal unit 113 is an example of an operation that utilizes the estimation result of the road surface condition estimation unit 112 . Therefore, the repair proposal unit 113 may perform other operations using the estimation result of the road surface state estimation unit 112 in addition to or instead of the repair proposal operation.

例えば、図10に示すように、補修提案部113は、路面状態データに基づいて、地図上で路面異常が存在する地点をプロットしてもよい。つまり、補修提案部113は、路面状態データに基づいて、路面異常が存在する地点が可視化された地図を生成してもよい。この場合、サーバ1は、路面状態データに基づいて、路面異常が存在する地点を地図に相当するレイヤー上でプロットすることで、路面異常が存在する地点が可視化された地図を生成してもよい。 For example, as shown in FIG. 10, the repair proposal unit 113 may plot points where road surface abnormalities exist on a map based on the road surface condition data. In other words, the repair proposal unit 113 may generate a map in which points where road surface abnormalities exist are visualized based on the road surface condition data. In this case, the server 1 may generate a map in which the points where the road surface abnormality exists are visualized by plotting the points where the road surface abnormality exists on a layer corresponding to the map based on the road surface condition data. .

路面異常が存在する地点が可視化された地図を生成する場合には、補修提案部113は更に、路面異常が存在する地点がプロットされた第1のレイヤーを、当該第1のレイヤーに含まれる情報(つまり、路面の状態に関する情報)とは異なる他の情報が可視化された少なくとも一つの第2のレイヤーに重ね合わせることで、路面異常が存在する地点と共にその他の情報が可視化された重層構造の地図(つまり、用途に合わせて、含まれる情報を変更可能なフレキシブルな地図)を生成してもよい。補修提案部113が生成した地図は、ディスプレイに表示されてもよい。 When generating a map in which points with road surface abnormalities are visualized, the repair proposal unit 113 further adds a first layer on which points with road surface abnormalities are plotted to the information included in the first layer. (i.e., information on road surface conditions) is superimposed on at least one second layer in which other information is visualized, so that other information is visualized along with the points where road abnormalities exist. (ie, a flexible map that can change the information it contains to suit the application). The map generated by the repair proposal unit 113 may be displayed on the display.

その他の情報の一例として、交通量に関する情報(例えば、交通量の多寡に関する情報)があげられる。この場合、補修提案部113は、図11に示すように、路面異常が存在する地点がプロットされた第1のレイヤーと、交通量が可視化された第2のレイヤーとを重ね合わせることで生成される地図を生成してもよい。尚、図11に示す例では、交通量が可視化されたレイヤーは、交通量が多い道路ほど太い線で示している。その他の情報の他の一例として、住民分布に関する情報があげられる。住民分布に関する情報の一例として、例えば、住民の数に関する情報、及び、住んでいる住民の属性(例えば、年齢等)に関する情報等の少なくとも一つがあげられる。この場合、補修提案部113は、路面異常が存在する地点がプロットされた第1のレイヤーと、住民分布が可視化された第2のレイヤーとを重ね合わせることで生成される地図を生成してもよい。 An example of other information is information about traffic (for example, information about the amount of traffic). In this case, as shown in FIG. 11, the repair proposal unit 113 is generated by superimposing a first layer in which points where road surface abnormalities exist are plotted and a second layer in which traffic volume is visualized. You may generate a map that In addition, in the example shown in FIG. 11, in the layer in which the traffic volume is visualized, the thicker the line, the thicker the road with the higher traffic volume. Another example of other information is information on population distribution. Examples of the information on population distribution include at least one of information on the number of residents and information on the attributes of the residents (for example, age). In this case, the repair proposing unit 113 may generate a map by superimposing a first layer in which points with road surface abnormalities are plotted and a second layer in which the population distribution is visualized. good.

補修提案部113が生成した地図は、補修提案動作に用いられてもよい。つまり、補修提案部113は、生成した地図(特に、重層構造の地図)に基づいて、補修提案動作を行ってもよい。例えば、補修提案部113は、図11に示す地図に基づいて、交通量が多い道路(例えば、幹線道路等の主要な道路)の路面の補修を優先的に提案するように、補修提案動作を行ってもよい。例えば、補修提案部113は、路面異常が存在する地点がプロットされた第1のレイヤーと、住民分布が可視化された第2のレイヤーとを重ね合わせることで生成される地図に基づいて、住民が相対的に多い地点及び交通弱者(例えば、子供及び老人の少なくとも一方)が相対的に多い地点の少なくとも一方の路面の補修を優先的に提案するように、補修提案動作を行ってもよい。このように、補修提案部113は、生成した地図(特に、重層構造の地図)に基づいて、その地域に適した補修を提案することができる。尚、重層構造の地図に基づいて補修を提案する動作は、実質的には、路面状態推定部112の推定結果である路面状態データと、路面状態データ以外のデータ(例えば、上述した第2のレイヤーに含まれる情報)とに基づいて補修を提案する動作と等価である。 The map generated by the repair proposal unit 113 may be used for the repair proposal operation. In other words, the repair proposing unit 113 may perform the repair proposing operation based on the generated map (especially, the map of the multi-layered structure). For example, based on the map shown in FIG. 11, the repair proposal unit 113 performs a repair proposal operation so as to preferentially propose repair of the road surface of a road with a large traffic volume (for example, a main road such as a main road). you can go For example, the repair proposal unit 113 determines whether residents are A repair suggestion operation may be performed so as to preferentially suggest road surface repair at least one of a relatively large number of points and a relatively large number of vulnerable road users (for example, at least one of children and elderly people). In this manner, the repair proposal unit 113 can propose repairs suitable for the area based on the generated map (particularly, a map with a multi-layered structure). It should be noted that the action of suggesting repair based on the map of the multi-layered structure is substantially composed of the road surface condition data, which is the estimation result of the road surface condition estimation unit 112, and data other than the road surface condition data (for example, the above-described second road surface condition data). This is equivalent to suggesting a repair based on the information contained in the layer).

補修提案部113が生成した地図が補修提案動作に用いられる場合には、その他の情報は、路面の補修の優先順位付けに利用可能な情報を含んでいてもよい。尚、上述した交通量に関する情報及び住民分布に関する情報の夫々は、路面の補修の優先順位付けに利用可能な情報の一例でもある。なぜならば、上述したように、補修提案部113は、交通量に関する情報に基づいて交通量が多い道路の路面の補修を優先的に提案したり、住民分布に関する情報に基づいて、住民が相対的に多い地点及び交通弱者が相対的に多い地点の少なくとも一方の路面の補修を優先的に提案したりすることができるからである。このような交通量に関する情報の一例として、車両の交通量、歩行者の交通量、大型車の交通量(例えば、全走行車両に対する大型車の割合)、及び、車両の平均車速に関する情報等の少なくとも一つがあげられる。その他、路面の補修の優先順位付けに利用可能な情報の他の一例として、道路幅(つまり、幅員)、歩道の有無に関する情報、路側帯の有無に関する情報、分岐の有無に関する情報、交差点の有無に関する情報、信号機の有無に関する情報、建物の分布に関する情報(例えば、学校、住宅、商業施設及び工場等の少なくとも一つの分布に関する情報)、日照条件、及び、道路の立地条件(言い換えれば、敷設条件)に関する情報(例えば、その道路が目抜き道路であるか否かに関する情報等)の少なくとも一つがあげられる。この場合においても、補修提案部113は、路面状態データと、路面の補修の優先順位付けに利用可能なその他の情報とに基づいて、適切な態様で補修を提案することができる。 If the map generated by the repair suggesting unit 113 is used in the repair suggesting operation, the other information may include information that can be used for prioritizing road surface repairs. Each of the information on traffic volume and the information on population distribution described above is also an example of information that can be used for prioritizing road surface repair. This is because, as described above, the repair proposal unit 113 preferentially proposes repair of the road surface of a road with heavy traffic based on the information on the traffic volume, and based on the information on the population distribution, the This is because it is possible to preferentially propose the repair of at least one of the road surface at the point where there are many road users and the point where there are relatively many vulnerable road users. Examples of such traffic volume information include vehicle traffic volume, pedestrian traffic volume, heavy vehicle traffic volume (e.g., the ratio of large vehicles to all vehicles on the road), and information on average vehicle speed. At least one is given. Other examples of information that can be used to prioritize road surface repair include road width (that is, width), information on the presence or absence of sidewalks, information on the presence or absence of roadside strips, information on the presence or absence of branches, and presence or absence of intersections. information, information on the presence or absence of traffic lights, information on the distribution of buildings (for example, information on the distribution of at least one of schools, houses, commercial facilities, factories, etc.), sunshine conditions, and road location conditions (in other words, laying conditions ) (for example, information on whether the road is a main road or not). Even in this case, the repair proposal unit 113 can propose repairs in an appropriate manner based on the road surface condition data and other information that can be used for prioritizing road surface repairs.

例えば、補修提案部113は、異なる複数の地域の路面状態データを比較して、各地域における路面の状態が良好であるか否かを示す路面状態レベルを客観的に評価してもよい。この場合、路面状態レベルが相対的に高い(つまり、路面異常が相対的に少ない)地域にとっては、路面状態レベルが相対的に高いことがその地域のアピールポイントとなる可能性がある。逆に、路面状態レベルが相対的に低い(つまり、路面異常が相対的に多い)地域にとっては、路面状態レベルが相対的に低いことを理由にその地域の道路への投資を促すアピールポイントとなる可能性がある。或いは、例えば、補修提案部113は、一の地域の路面状態データに基づいて、他の地域の路面状態レベルの目標を設定してもよい。例えば、補修提案部113は、一の地域の路面状態データに基づいて、他の地域の路面状態レベルの目標を、一の地域の路面状態レベルに応じたレベル(例えば、一の地域の路面状態レベルに応じたレベルと同じレベル)に設定してもよい。 For example, the repair proposal unit 113 may compare road surface condition data in a plurality of different areas and objectively evaluate a road surface condition level indicating whether the road surface condition in each area is good. In this case, for an area where the road surface condition level is relatively high (that is, road surface abnormalities are relatively small), the relatively high road surface condition level may become an appealing point of the area. Conversely, for areas where the road surface level is relatively low (that is, there are relatively many road surface abnormalities), the relatively low road surface level is an appealing point that encourages investment in roads in that area. may become. Alternatively, for example, the repair proposing unit 113 may set a road surface condition level target for another area based on road surface condition data for one area. For example, based on the road surface condition data of one area, the repair proposal unit 113 sets the target of the road surface condition level of another area to a level corresponding to the road surface condition level of one area (for example, the road surface condition of one area). It may be set to the same level as the level corresponding to the level).

(3)変形例
続いて、路面状態推定システムSYS(つまり、路面状態推定システムSYS1及びSYS2の少なくとも一方、以下同じ)のその他の変形例について説明する。
(3) Modifications Next, other modifications of the road surface state estimation system SYS (that is, at least one of the road surface state estimation systems SYS1 and SYS2; the same applies hereinafter) will be described.

(3-1)変形例#1
各車両2は、各車両2の周辺の状況を撮影するカメラを備えていてもよい。この場合、カメラの撮影結果である各車両2の周辺の状況を示す画像データもまた、車両2からサーバ1に送信されてもよい。サーバ1が受信した画像データは、記録装置12によって記憶されてもよい。
(3-1) Modification #1
Each vehicle 2 may be equipped with a camera that captures the situation around each vehicle 2 . In this case, the image data showing the situation around each vehicle 2 , which is the photographed result of the camera, may also be transmitted from the vehicle 2 to the server 1 . The image data received by the server 1 may be stored by the recording device 12 .

画像データを受信したサーバ1が備える路面状態推定部112は、路面異常が存在すると推定した場合に、画像データを画像解析することで、当該路面異常の種類を推定してもよい。例えば、路面状態推定部112は、路面異常が、路面の陥没、路面に開いた穴、路面の膨らみ、路面に形成された轍、路面のひび割れ及び路面の劣化等のいずれであるかを推定してもよい。例えば、路面状態推定部112は、路面異常が、車両2からの落下物、剥がれた道路に相当するアスファルト等の固まり、落石、事故車両及び動物の死骸等のいずれであるかを推定してもよい。或いは、路面状態推定部112によって路面異常が存在すると推定された場合に、路面状態推定システムSYSのユーザ等が画像データを直接視認することで、当該路面異常の種類を特定してもよい。 When the road surface condition estimation unit 112 included in the server 1 that has received the image data estimates that there is a road surface abnormality, the road surface condition estimation unit 112 may perform image analysis on the image data to estimate the type of the road surface abnormality. For example, the road surface condition estimation unit 112 estimates whether the road surface abnormality is a depression of the road surface, a hole in the road surface, a swelling of the road surface, ruts formed on the road surface, cracks in the road surface, deterioration of the road surface, or the like. may For example, the road surface condition estimating unit 112 can estimate whether the road surface abnormality is an object falling from the vehicle 2, a mass of asphalt or the like corresponding to a peeled road, falling rocks, an accident vehicle, an animal corpse, or the like. good. Alternatively, when the road surface condition estimation unit 112 estimates that there is a road surface abnormality, the user of the road surface condition estimation system SYS or the like may directly visually recognize the image data to specify the type of the road surface abnormality.

(3-2)変形例#2
路面状態推定部112は、上述した挙動データ等に加えて、車両2が走行した走行経路中の各地点に固有の情報を用いて、路面の状態を推定してもよい。或いは、路面状態推定部112は、車両2が走行した走行経路中の各地点に固有の情報を用いて、挙動データに基づく路面の状態の推定結果を補正してもよい。このとき、各地点に固有の情報は、路面の状態の推定結果に影響を与える情報であることが好ましい。より具体的には、各地点に固有の情報は、各地点における路面の状態の推定を阻害する(つまり、推定結果の悪化を引き起こす)事象及び/又は各地点における路面の状態の推定を阻害する要因を発生させる事象に関する情報であることが好ましい。その結果、路面の状態の推定精度が向上する。
(3-2) Modification #2
The road surface state estimating section 112 may estimate the road surface state using information specific to each point on the travel route along which the vehicle 2 has traveled, in addition to the behavior data and the like described above. Alternatively, the road surface state estimating unit 112 may correct the estimation result of the road surface state based on the behavior data using information unique to each point on the travel route traveled by the vehicle 2 . At this time, the information unique to each point is preferably information that affects the estimation result of the road surface state. More specifically, the information unique to each point includes events that impede the estimation of the road surface condition at each point (that is, cause deterioration of the estimation result) and/or impede the estimation of the road surface state at each point. It is preferable that the information is related to an event that causes the factor. As a result, the accuracy of estimating the state of the road surface is improved.

各地点に固有の情報の一例として、各地点の気温及び天候の少なくともがあげられる。例えば、路面状態推定部112は、異常条件#1及び#2の少なくとも一方が満たされた(例えば、車両2の挙動が、第1又は第2挙動となった)地点の気温が、路面が凍結するほどに低い場合には、異常条件#1及び#2の少なくとも一方が満たされた原因が、路面が凍結したことによる車両2のスリップにあると推定してもよい。例えば、路面状態推定部112は、異常条件#1及び#2の少なくとも一方が満たされた地点の天候が、車両2のスリップを引き起こしかねない天候(例えば、雨又は雪)である場合には、異常条件#1及び#2の少なくとも一方が満たされた原因が、路面が雨又は雪で濡れていることによる車両2のスリップにあると推定してもよい。この場合、路面状態推定部112は、異常条件#1及び#2の少なくとも一方が満たされた場合であっても、異常条件#1及び#2の少なくとも一方が満たされた位置に路面異常が存在しないと推定してもよい。或いは、路面状態推定部112は、車両2が走行している地点の気温又は天候に応じて、路面の状態を推定するための基準(例えば、異常条件#1及び#2の少なくとも一方の内容)を変えてもよい。 An example of information unique to each location is at least temperature and weather at each location. For example, the road surface state estimation unit 112 determines that the temperature at the point where at least one of the abnormal conditions #1 and #2 is satisfied (for example, the behavior of the vehicle 2 becomes the first or second behavior) If it is as low as possible, it may be estimated that at least one of the abnormal conditions #1 and #2 is satisfied because the vehicle 2 slips due to the frozen road surface. For example, if the weather at the point where at least one of the abnormal conditions #1 and #2 is satisfied is weather that may cause the vehicle 2 to slip (for example, rain or snow), the road surface state estimation unit 112 It may be estimated that at least one of the abnormal conditions #1 and #2 is satisfied because the vehicle 2 slips due to rain or snow on the road surface. In this case, even if at least one of the abnormal conditions #1 and #2 is satisfied, the road surface condition estimation unit 112 determines that the road surface abnormality exists at the position where at least one of the abnormal conditions #1 and #2 is satisfied. You can assume not. Alternatively, the road surface condition estimating unit 112 may set a criterion for estimating the road surface condition (for example, the content of at least one of abnormal conditions #1 and #2) according to the temperature or weather at the location where the vehicle 2 is traveling. can be changed.

各地点に固有の情報の他の一例として、各地点のカーブ曲率があげられる。例えば、路面状態推定部112は、異常条件#1及び#2の少なくとも一方が満たされた地点のカーブ曲率が相対的に大きい(或いは、カーブ曲率によれば当該地点がカーブ路であると想定される)場合には、異常条件#1及び#2の少なくとも一方が満たされたとなった原因が、道路がカーブ路であることによる車両2の旋回にあると推定してもよい。この場合、路面状態推定部112は、異常条件#1及び#2の少なくとも一方が満たされた場合であっても、異常条件#1及び#2の少なくとも一方が満たされた位置に路面異常が存在しないと推定してもよい。或いは、路面状態推定部112は、車両2が直線路を走行しているか又はカーブ路を走行しているかに応じて、路面の状態を推定するための基準を変えてもよい。 Another example of point-specific information is the curvature of the curve at each point. For example, the road surface state estimation unit 112 assumes that the curve curvature at a point where at least one of the abnormal conditions #1 and #2 is satisfied is relatively large (or that the point is a curved road based on the curve curvature). ), it may be presumed that the cause of at least one of the abnormal conditions #1 and #2 being satisfied is the turning of the vehicle 2 due to the curved road. In this case, even if at least one of the abnormal conditions #1 and #2 is satisfied, the road surface condition estimation unit 112 determines that the road surface abnormality exists at the position where at least one of the abnormal conditions #1 and #2 is satisfied. You can assume not. Alternatively, the road surface state estimation unit 112 may change the criteria for estimating the road surface state depending on whether the vehicle 2 is traveling on a straight road or a curved road.

各地点に固有の情報の他の一例として、各地点の勾配があげられる。例えば、路面状態推定部112は、異常条件#1及び#2の少なくとも一方が満たされた地点の勾配が相対的に大きい(或いは、勾配によれば当該地点が坂道であると想定される)場合には、異常条件#1及び#2の少なくとも一方が満たされた原因が、道路が坂道であることによる車両2の前後加速度及び/又は上下加速度の変化にあると推定してもよい。この場合、路面状態推定部112は、異常条件#1及び#2の少なくとも一方が満たされた場合であっても、異常条件#1及び#2の少なくとも一方が満たされた位置に路面異常が存在しないと推定してもよい。或いは、路面状態推定部112は、車両2が坂道を走行しているか又は平坦路を走行しているかに応じて(或いは、路面の勾配に応じて)、路面の状態を推定するための基準を変えてもよい。 Another example of point-specific information is the slope of each point. For example, the road surface state estimating unit 112 determines that when the gradient at a point where at least one of abnormal conditions #1 and #2 is satisfied is relatively large (or the point is assumed to be a slope based on the gradient) Alternatively, it may be estimated that at least one of the abnormal conditions #1 and #2 is satisfied due to changes in the longitudinal and/or vertical acceleration of the vehicle 2 due to the slope of the road. In this case, even if at least one of the abnormal conditions #1 and #2 is satisfied, the road surface condition estimation unit 112 determines that the road surface abnormality exists at the position where at least one of the abnormal conditions #1 and #2 is satisfied. You can assume not. Alternatively, the road surface state estimating unit 112 sets a criterion for estimating the road surface state depending on whether the vehicle 2 is traveling on a slope or on a flat road (or depending on the gradient of the road surface). You can change it.

その他、各地点に固有の情報の他の一例として、各地点の路面温度、各地点の降水量、各地点の降雪量、各地点の積雪量、各地点の年間降水量、各地点の年間での最低気温、各地点の年間での最高気温、各地点の年間での平均気温、各地点の緯度、各地点の経度、各地点の高度、各地点における道路幅(つまり、幅員)、各地点の道路における歩道の有無に関する情報、各地点の道路における路側帯の有無に関する情報、各地点の道路における分岐の有無に関する情報、各地点の道路における交差点の有無に関する情報、各地点の道路における信号機の有無に関する情報、各地点の交通量(例えば、車両及び歩行者の少なくとも一方の交通量)、各地点の道路における駐車量の有無に関する情報、各地点の道路を走行する大型車の割合、及び、各地点の道路を走行する車両の平均速度等の少なくとも一つがあげられる。これらの情報もまた、各地点の車両の挙動に影響を与えるがゆえに、路面異常が存在しないにも関わらず、挙動データに基づけば見かけ上異常条件#1及び#2の少なくとも一方が満たされていると判定されてしまう可能性がある。このため、この場合においても、挙動データ及び各地点に固有の情報に基づいて路面の状態が推定されれば、路面の状態の推定精度が向上する。 In addition, as another example of information specific to each point, road surface temperature at each point, precipitation amount at each point, snowfall amount at each point, snow cover amount at each point, annual precipitation amount at each point, annual rainfall amount at each point, minimum temperature at each point, maximum temperature at each point in a year, average temperature at each point in a year, latitude at each point, longitude at each point, altitude at each point, road width at each point (that is, width), each point Information on the presence or absence of sidewalks on roads, information on the presence or absence of roadside strips on roads at each point, information on the presence or absence of branching on roads at each point, information on the presence or absence of intersections on roads at each point, traffic lights on roads at each point Information on the presence or absence, traffic volume at each point (for example, traffic volume of at least one of vehicles and pedestrians), information on the presence or absence of parking on the road at each point, the ratio of large vehicles traveling on the road at each point, and At least one of the average speed of vehicles traveling on the road at each point can be cited. Since these pieces of information also affect the behavior of the vehicle at each point, even though there is no road surface abnormality, at least one of the abnormal conditions #1 and #2 is apparently satisfied based on the behavior data. You may be judged to have Therefore, even in this case, if the road surface condition is estimated based on the behavior data and the information specific to each point, the estimation accuracy of the road surface condition is improved.

尚、変形例#2においては、各地点に固有の情報が路面の状態の推定精度に対して与える影響が、実際に、実験的に又はシミュレーションによって計測されていてもよい。この場合、各地点に固有の情報に基づいて路面の状態をどのように推定するかを規定するルールが、事前に計測した影響に関する情報に基づいて設定されてもよい。その結果、路面状態推定部112は、各地点に固有の情報がどのような情報であったとしても、挙動データ及び各地点に固有の情報に基づいて路面の状態を適切に推定することができる。 In modification #2, the influence of the information unique to each point on the estimation accuracy of the road surface condition may be measured experimentally or by simulation. In this case, a rule defining how to estimate the state of the road surface based on the information specific to each point may be set based on the information about the influence measured in advance. As a result, the road surface state estimation unit 112 can appropriately estimate the road surface state based on the behavior data and the information unique to each point, regardless of what information is unique to each point. .

(3-3)変形例#3
路面状態推定部112は、上述した挙動データ等に加えて、車両2そのものに固有の情報を用いて、路面の状態を推定してもよい。或いは、路面状態推定部112は、車両2そのものに固有の情報を用いて、挙動データに基づく路面の状態の推定結果を補正してもよい。なぜならば、同じ道路を同じように走行したとしても、車両2ごとに挙動が変わる可能性があるからである。車両2そのものに固有の情報の一例として、車両2のボディータイプ(例えば、SUV(Sport Utility Vehicle)タイプであるか、コンパクトカータイプであるか、セダンタイプであるか、バンタイプであるか、バスタイプであるか又はトラックタイプであるか)、車両2のサイズ及び車両2の重量等の少なくとも一つがあげられる。その結果、路面の状態の推定精度が向上する。
(3-3) Modification #3
The road surface state estimation unit 112 may estimate the road surface state using information specific to the vehicle 2 itself in addition to the behavior data and the like described above. Alternatively, the road surface state estimation unit 112 may correct the road surface state estimation result based on the behavior data using information specific to the vehicle 2 itself. This is because there is a possibility that the behavior of each vehicle 2 changes even if the vehicle 2 travels on the same road in the same way. As an example of the information specific to the vehicle 2 itself, the body type of the vehicle 2 (for example, SUV (Sport Utility Vehicle) type, compact car type, sedan type, van type, bus type, etc.). type or truck type), the size of the vehicle 2, the weight of the vehicle 2, and the like. As a result, the accuracy of estimating the state of the road surface is improved.

路面状態推定部112は、上述した挙動データ等に加えて、車両2のドライバに固有の情報を用いて、路面の状態を推定してもよい。或いは、路面状態推定部112は、車両2のドライバに固有の情報を用いて、挙動データに基づく路面の状態の推定結果を補正してもよい。なぜならば、同じ道路を同じ車両2が走行したとしても、車両2のドライバごとに車両2の挙動が変わる可能性があるからである。ドライバに固有の情報の一例として、ドライバの年齢、ドライバの性別及びドライバの運転技能レベル等の少なくとも一つがあげられる。その結果、路面の状態の推定精度が向上する。 The road surface state estimation unit 112 may estimate the road surface state using information specific to the driver of the vehicle 2 in addition to the behavior data and the like described above. Alternatively, the road surface state estimation unit 112 may correct the estimation result of the road surface state based on the behavior data using information unique to the driver of the vehicle 2 . This is because even if the same vehicle 2 travels on the same road, the behavior of the vehicle 2 may change depending on the driver of the vehicle 2 . Examples of driver-specific information include at least one of the driver's age, the driver's gender, and the driver's driving skill level. As a result, the accuracy of estimating the state of the road surface is improved.

(4)付記
以上説明した実施形態に関して、更に以下の付記を開示する。
(4) Supplementary notes The following supplementary notes are disclosed with respect to the above-described embodiments.

(4-1)付記1
付記1に記載の路面状態推定装置は、車両の挙動に関する挙動情報を、複数の前記車両から取得する取得手段と、路面に生じている不具合及び路面に存在する障害物の少なくとも一方を含む路面異常に前記車両が遭遇した場合に前記車両がとるであろうと想定される特定挙動に基づいて定まる異常条件が満たされているか否かを、前記挙動情報に基づいて判定する判定手段と、前記判定手段の判定結果に基づいて、路面の状態を推定する推定手段とを備える路面状態推定装置である。
(4-1) Appendix 1
The road surface condition estimating device according to appendix 1 includes acquisition means for acquiring behavior information about vehicle behavior from a plurality of the vehicles, and road surface abnormalities including at least one of defects occurring on the road surface and obstacles existing on the road surface. determination means for determining, based on the behavior information, whether or not an abnormal condition determined based on a specific behavior assumed to be taken by the vehicle when the vehicle encounters a and estimating means for estimating the state of the road surface based on the determination result of (1).

付記1に記載の路面状態推定装置によれば、特定挙動に基づいて定まる異常条件が満たされているか否かを判定することで、路面の状態(例えば、路面異常が存在するか否か)が適切に推定可能となる。加えて、付記1に記載の路面状態推定装置によれば、複数の車両から挙動情報を取得するため、1台の車両のみから挙動情報を取得する場合と比較して、路面の状態の推定結果の精度が高くなる。 According to the road surface condition estimating device described in Supplementary Note 1, the condition of the road surface (for example, whether or not a road surface abnormality exists) is determined by determining whether or not an abnormality condition determined based on a specific behavior is satisfied. Appropriate estimation becomes possible. In addition, according to the road surface condition estimation device described in Supplementary Note 1, since the behavior information is acquired from a plurality of vehicles, the estimation result of the road surface condition is higher than when the behavior information is acquired from only one vehicle. is more accurate.

(4-2)付記2
付記2に記載の路面状態推定装置は、前記特定挙動は、前記路面異常を回避するという第1特定挙動を含み、前記異常条件は、前記車両の挙動が前記第1特定挙動となっているという第1異常条件を含み、前記推定手段は、道路上の一の地点において前記第1異常条件が満たされていると判定された場合に、前記路面異常が前記一の地点に存在すると推定する付記1に記載の路面状態推定装置である。
(4-2) Appendix 2
In the road surface state estimation device according to appendix 2, the specific behavior includes a first specific behavior of avoiding the road surface abnormality, and the abnormal condition is that the behavior of the vehicle is the first specific behavior. Supplementary note for estimating that the road surface abnormality exists at the one point on the road, including a first abnormality condition, when it is determined that the first abnormality condition is satisfied at the one point on the road. 1. The road surface condition estimation device according to 1.

車両の挙動が路面異常を回避するという第1特定挙動になった位置は、路面異常が実際に存在している位置である可能性が相対的に高い。なぜならば、路面異常が存在する位置では、路面異常を回避するために、路面異常が存在しない位置を走行する場合の挙動とは異なる挙動を車両がとる可能性が相対的に高いと想定されるからである。このため、付記2に記載の路面状態推定装置によれば、車両の挙動が第1特定挙動となっているという第1異常条件が満たされているか否かの判定結果に基づいて、路面の状態が適切に推定可能となる。 The position at which the vehicle behaves in the first specific behavior of avoiding the road surface abnormality is relatively likely to be the position where the road surface abnormality actually exists. This is because, in a position where a road surface abnormality exists, it is assumed that there is a relatively high possibility that the vehicle will behave differently from the behavior when traveling on a position without a road surface abnormality in order to avoid the road surface abnormality. It is from. Therefore, according to the road surface condition estimating device described in Supplementary Note 2, the road surface condition can be properly estimated.

(4-3)付記3
付記3に記載の路面状態推定装置は、前記特定挙動は、前記路面異常が存在する位置を前記路面異常の影響を受けながら前記車両が走行するという第2特定挙動を含み、前記異常条件は、前記車両の挙動が前記第2特定挙動となっているという第2異常条件を含み、前記推定手段は、道路上の一の地点において前記第2異常条件が満たされていると判定された場合に、前記路面異常が前記一の地点に存在すると推定する付記1又は2に記載の路面状態推定装置である。
(4-3) Appendix 3
In the road surface state estimation device according to appendix 3, the specific behavior includes a second specific behavior in which the vehicle travels in a position where the road surface abnormality exists while being affected by the road surface abnormality, and the abnormal condition includes: including a second abnormal condition that the behavior of the vehicle is the second specific behavior, and the estimating means, when it is determined that the second abnormal condition is satisfied at a point on the road, 3. The road surface state estimating device according to appendix 1 or 2, which estimates that the road surface abnormality exists at the one point.

車両の挙動が路面異常の影響を受けながら車両が走行するという第2特定挙動になった位置は、路面異常が実際に存在している位置である可能性が相対的に高い。なぜならば、路面異常が存在する位置では、車両が路面異常の影響を受けるために、路面異常が存在しない位置を走行する場合の挙動とは異なる挙動を車両がとる可能性が相対的に高いと想定されるからである。このため、付記3に記載の路面状態推定装置によれば、車両の挙動が第2特定挙動となっているという第2異常条件が満たされているか否かの判定結果に基づいて、路面の状態が適切に推定可能となる。 It is relatively likely that the position where the vehicle behaves in the second specific behavior of traveling while being affected by the road surface abnormality is the position where the road surface abnormality actually exists. This is because the vehicle is affected by the road surface abnormality at the position where the road surface abnormality exists, and the vehicle is likely to behave differently from the behavior when traveling on the position where the road surface abnormality does not exist. This is because it is assumed. Therefore, according to the road surface condition estimating device described in Supplementary Note 3, the road surface condition can be properly estimated.

(4-4)付記4
付記4に記載の路面状態推定装置は、前記第2特定挙動は、前記車両の横加速度が所定範囲内になるという第1挙動を含み、前記第2異常条件は、前記車両の挙動が前記第1挙動となっているという第1条件を含み、前記推定手段は、道路上の一の地点において前記第1条件が満たされていると判定された場合に、轍という前記路面異常が前記一の地点に存在すると推定する付記3に記載の路面状態推定装置である。
(4-4) Appendix 4
In the road surface state estimation device according to Supplementary Note 4, the second specific behavior includes a first behavior in which the lateral acceleration of the vehicle is within a predetermined range, and the second abnormal condition is that the behavior of the vehicle is within the predetermined range. When it is determined that the first condition is satisfied at one point on the road, the estimating means determines that the road surface abnormality of the rut is the one behavior. 3. The road surface condition estimation device according to appendix 3, which is estimated to exist at a point.

付記4に記載の路面状態推定装置によれば、車両の挙動が第1挙動となっているという第1条件が満たされているか否かの判定結果に基づいて、路面の状態(特に、轍の有無)が適切に推定可能となる。 According to the road surface condition estimating device described in Appendix 4, the condition of the road surface (particularly, the condition of the rut is Presence/absence) can be appropriately estimated.

(4-5)付記5
付記5に記載の路面状態推定装置は、前記推定手段は、前記第1条件が満たされていると判定された2つの地点が一の道路上に所定距離未満の間隔を隔てて存在する場合に、轍という前記路面異常が、前記一の道路のうちの前記2つの地点の間に連続的に存在すると推定する付記4に記載の路面状態推定装置である。
(4-5) Appendix 5
In the road surface condition estimating device according to Supplementary Note 5, the estimating means, when two points determined to satisfy the first condition exist on one road with an interval of less than a predetermined distance 4. The road surface state estimation device according to claim 4, wherein the road surface abnormality such as ruts is estimated to exist continuously between the two points on the one road.

付記5に記載の路面状態推定装置によれば、路面の状態(特に、轍の有無)が適切に推定可能となる。 According to the road surface condition estimating device described in Supplementary Note 5, it is possible to appropriately estimate the condition of the road surface (in particular, the presence or absence of ruts).

(4-6)付記6
付記6に記載の路面状態推定装置は、前記第2特定挙動は、前記車両の従動輪の車輪速の単位時間当たりの変動量と前記車両の加速度との差分が所定閾値以上になるという第2挙動を含み、前記第2異常条件は、前記車両の挙動が前記第2挙動となっているという第2条件を含み、前記推定手段は、道路上の一の地点において前記第2条件が満たされていると判定された場合に、前記路面異常が前記一の地点に存在すると推定する付記3から5に記載の路面状態推定装置である。
(4-6) Appendix 6
In the road surface state estimation device according to appendix 6, the second specific behavior is a second specific behavior in which a difference between an amount of change in wheel speed of a driven wheel of the vehicle per unit time and an acceleration of the vehicle becomes equal to or greater than a predetermined threshold. and the second abnormal condition includes a second condition that the behavior of the vehicle is the second behavior; 6. The road surface state estimating device according to any one of appendices 3 to 5, estimating that the road surface abnormality exists at the one point when it is determined that the road surface abnormality exists.

付記6に記載の路面状態推定装置によれば、車両の挙動が第2挙動となっているという第2条件が満たされているか否かの判定結果に基づいて、路面の状態が適切に推定可能となる。 According to the road surface state estimating device described in appendix 6, the road surface state can be appropriately estimated based on the determination result of whether or not the second condition that the behavior of the vehicle is the second behavior is satisfied. becomes.

(4-7)付記7
付記7に記載の路面状態推定装置は、前記特定挙動は、前記路面異常が存在する位置を前記路面異常の影響を受けながら前記車両が走行するという第2特定挙動を含み、前記挙動情報は、前記車両への路面からの入力に係る入力情報を含み、前記判定手段は、前記入力情報から路面の凹凸に起因する上下成分を抽出し、前記上下成分から路面の凹凸の程度を示す指標値を算出し、前記異常条件は、道路上の一の地点における前記指標値の平均値が第1所定値以上になっているという第3異常条件を含み、前記推定手段は、前記第3異常条件が満たされていると判定された場合に、路面が荒れているという前記路面異常が前記一の地点に存在すると推定する付記1から6に記載の路面状態推定装置である。
(4-7) Appendix 7
In the road surface state estimation device according to Supplementary Note 7, the specific behavior includes a second specific behavior in which the vehicle travels in a position where the road surface abnormality exists while being affected by the road surface abnormality, and the behavior information includes: Input information relating to an input from the road surface to the vehicle is included, and the determination means extracts a vertical component caused by unevenness of the road surface from the input information, and calculates an index value indicating the degree of unevenness of the road surface from the vertical component. wherein the abnormal condition includes a third abnormal condition that the average value of the index values at one point on the road is equal to or greater than a first predetermined value, and the estimating means determines that the third abnormal condition is 7. The road surface condition estimating device according to any one of supplementary notes 1 to 6, estimating that the road surface abnormality that the road surface is rough exists at the one point when it is determined that the condition is satisfied.

付記7に記載の路面状態推定装置によれば、道路上の一の地点において指標値の平均値が第1所定値以上になっているという第3異常条件が満たされているか否かの判定結果に基づいて、路面の状態(特に、路面の荒れ)が適切に推定可能となる。 According to the road surface condition estimating device described in Supplementary Note 7, the determination result of whether or not the third abnormal condition that the average value of the index values is equal to or greater than the first predetermined value at one point on the road is satisfied. Based on this, the state of the road surface (particularly, the roughness of the road surface) can be appropriately estimated.

(4-8)付記8
付記8に記載の路面状態推定装置は、前記異常条件は、道路上の一の地点における前記指標値の最大値が前記第1所定値より大きい第2所定値以上になっているという第4異常条件を含み、前記推定手段は、前記第4異常条件が満たされていると判定された場合に、局所的な凹凸という前記路面異常が前記一の地点に存在すると推定する付記7に記載の路面状態推定装置である。
(4-8) Appendix 8
In the road surface state estimation device according to appendix 8, the abnormal condition is a fourth abnormality in which the maximum value of the index value at one point on the road is equal to or greater than a second predetermined value that is greater than the first predetermined value. The road surface according to Supplementary Note 7, including a condition, wherein the estimation means estimates that the road surface abnormality of local unevenness exists at the one point when it is determined that the fourth abnormality condition is satisfied. It is a state estimation device.

付記8に記載の路面状態推定装置によれば、道路上の一の地点において指標値の最大値が第2所定値以上になっているという第4異常条件が満たされているか否かの判定結果に基づいて、路面の状態(特に、局所的な凹凸)が適切に推定可能となる。 According to the road surface condition estimating device described in appendix 8, the determination result of whether or not the fourth abnormal condition that the maximum value of the index value is equal to or greater than the second predetermined value at one point on the road is satisfied. Based on this, the state of the road surface (in particular, local unevenness) can be appropriately estimated.

(4-9)付記9
付記9に記載の路面状態推定装置は、前記特定挙動は、前記路面異常が存在する位置を前記路面異常の影響を受けながら前記車両が走行するという第2特定挙動を含み、前記挙動情報は、前記車両への路面からの入力に係る入力情報を含み、前記判定手段は、前記入力情報から路面の凹凸に起因する上下成分を抽出し、前記上下成分から路面の凹凸の程度を示す指標値を算出し、前記異常条件は、道路上の一の地点における前記指標値の最大値が第2所定値以上になっているという第4異常条件を含み、前記推定手段は、前記第4異常条件が満たされていると判定された場合に、局所的な凹凸という前記路面異常が前記一の地点に存在すると推定する付記1から8に記載の路面状態推定装置である。
(4-9) Appendix 9
In the road surface state estimation device according to appendix 9, the specific behavior includes a second specific behavior in which the vehicle travels in a position where the road surface abnormality exists while being affected by the road surface abnormality, and the behavior information includes: Input information relating to an input from the road surface to the vehicle is included, and the determination means extracts a vertical component caused by unevenness of the road surface from the input information, and calculates an index value indicating the degree of unevenness of the road surface from the vertical component. and the abnormal condition includes a fourth abnormal condition that the maximum value of the index value at one point on the road is equal to or greater than a second predetermined value, and the estimating means determines that the fourth abnormal condition is 9. The road surface condition estimation device according to any one of supplementary notes 1 to 8, which estimates that the road surface abnormality of local unevenness exists at the one point when it is determined that the condition is satisfied.

付記9に記載の路面状態推定装置によれば、道路上の一の地点において指標値の最大値が第2所定値以上になっているという第4異常条件が満たされているか否かの判定結果に基づいて、路面の状態(特に、局所的な凹凸)が適切に推定可能となる。 According to the road surface condition estimating device described in appendix 9, the determination result of whether or not the fourth abnormal condition that the maximum value of the index value is equal to or greater than the second predetermined value at one point on the road is satisfied. Based on this, the state of the road surface (in particular, local unevenness) can be appropriately estimated.

(4-10)付記10
付記10に記載の路面状態推定装置は、前記推定手段は、前記判定手段の判定結果と道路上の一の地点に固有の固有情報とに基づいて、前記一の地点における路面の状態を推定する付記1から9に記載の路面状態推定装置である。
(4-10) Appendix 10
In the road surface condition estimating device according to appendix 10, the estimating means estimates the condition of the road surface at the one point on the basis of the determination result of the determining means and unique information specific to the one point on the road. It is a road surface state estimation device according to appendices 1 to 9.

付記10に記載の路面状態推定装置によれば、路面の状態の推定精度を向上させることができる。 According to the road surface condition estimating device described in appendix 10, it is possible to improve the accuracy of estimating the condition of the road surface.

(4-11)付記11
付記11に記載の路面状態推定装置は、前記固有情報は、前記一の地点における路面の状態の推定を阻害する事象及び/又は前記一の地点における路面の状態の推定を阻害する要因を発生させる事象に関する情報を含む付記10に記載の路面状態推定装置である。
(4-11) Appendix 11
In the road surface condition estimation device according to appendix 11, the specific information generates an event that hinders estimation of the road surface condition at the one point and/or a factor that hinders estimation of the road surface condition at the one point. 11. A road surface condition estimation device according to appendix 10, including information about an event.

付記11に記載の路面状態推定装置によれば、路面の状態の推定精度を向上させることができる。 According to the road surface condition estimating device described in appendix 11, it is possible to improve the accuracy of estimating the condition of the road surface.

(4-12)付記12
付記12に記載の路面状態推定装置は、前記推定手段は、前記判定手段の判定結果と、道路上の一の地点を異なる時間に走行した前記車両から取得される前記挙動情報とに基づいて、前記一の地点における路面の状態を推定する付記1に記載の路面状態推定装置である。
(4-12) Appendix 12
In the road surface state estimation device according to Supplementary Note 12, the estimation means, based on the determination result of the determination means and the behavior information acquired from the vehicle traveling at one point on the road at different times, The road surface condition estimation device according to appendix 1, which estimates the condition of the road surface at the one point.

付記12に記載の路面状態推定装置によれば、路面の状態の推定精度を向上させることができる。 According to the road surface condition estimating device described in appendix 12, it is possible to improve the accuracy of estimating the condition of the road surface.

(4-13)付記13
付記13に記載の路面状態推定装置は、前記推定手段は、前記一の地点において前記異常条件が満たされていると判定された場合であって、且つ、第1の時間に前記一の地点を走行した前記車両の挙動と、前記第1の時間から路面の劣化が進行するのに十分な所定時間が経過した第2の時間に前記一の地点を走行した前記車両の挙動との差分が所定量未満である場合に、前記一の地点に路面異常が存在しないと推定し、前記推定手段は、前記一の地点において前記異常条件が満たされていると判定された場合であって、且つ、前記第1の時間に前記一の地点を走行した前記車両の挙動と、前記第2の時間に前記一の地点を走行した前記車両の挙動との差分が前記所定量より大きい場合に、前記一の地点に路面異常が存在すると推定する
付記12に記載の路面状態推定装置である。
(4-13) Appendix 13
In the road surface state estimation device according to supplementary note 13, the estimating means determines that the abnormal condition is satisfied at the one point, and at a first time, the one point is There is a difference between the behavior of the vehicle that has traveled and the behavior of the vehicle that has traveled at the one point at a second time when a predetermined time sufficient for road surface deterioration to progress from the first time has elapsed. If it is less than the fixed amount, it is estimated that there is no road surface abnormality at the one point, and the estimation means determines that the abnormality condition is satisfied at the one point, and If the difference between the behavior of the vehicle that traveled the one point during the first time and the behavior of the vehicle that traveled the one point during the second time is greater than the predetermined amount, the one 13. The road surface condition estimating device according to appendix 12, which estimates that a road surface abnormality exists at a point of .

付記13に記載の路面状態推定装置によれば、路面の状態の推定精度を向上させることができる。 According to the road surface condition estimating device described in appendix 13, it is possible to improve the accuracy of estimating the condition of the road surface.

(4-14)付記14
付記14に記載の路面状態推定装置は、前記推定手段は、(i)前記挙動情報に基づいて、路面の劣化度合いを推定し、及び/又は、(ii)道路上の各地点の路面の状態の推定結果に基づいて、道路上の各地点における路面の劣化速度を推定し、前記推定手段の推定結果に基づいて、路面の補修を提案する提案手段を更に備える付記1から13のいずれか一項に記載の路面状態推定装置である。
(4-14) Appendix 14
In the road surface condition estimation device according to appendix 14, the estimation means (i) estimates the degree of deterioration of the road surface based on the behavior information, and/or (ii) determines the condition of the road surface at each point on the road. 14. Any one of appendices 1 to 13, further comprising proposing means for estimating the deterioration rate of the road surface at each point on the road based on the estimation result of and proposing repair of the road surface based on the estimation result of the estimating means. 3. A road surface state estimation device according to claim 1.

付記13に記載の路面状態推定装置によれば、路面の状態の推定結果に基づいて、路面の補修を適切に提案可能となる。 According to the road surface state estimating device described in Supplementary Note 13, it is possible to appropriately propose repair of the road surface based on the estimation result of the road surface state.

(4-15)付記15
付記15に記載の路面状態推定装置は、前記生成手段は、前記推定手段の推定結果に基づいて、道路上の一の地点における路面の前記劣化度合いが、前記一の地点における路面の劣化速度に応じて可変に設定される所定閾値以上になった場合に、前記一の地点における路面の補修を提案する付記14に記載の路面状態推定装置である。
(4-15) Appendix 15
In the road surface condition estimation device according to supplementary note 15, the generation means converts the degree of deterioration of the road surface at one point on the road to the deterioration speed of the road surface at the one point based on the estimation result of the estimation means. 15. The road surface condition estimating device according to appendix 14, which proposes repair of the road surface at the one point when it becomes equal to or greater than a predetermined threshold that is variably set according to the condition.

付記15に記載の路面状態推定装置によれば、路面の状態の推定結果(特に、路面の劣化度合い及び劣化速度)に基づいて、路面の補修を適切に提案可能となる。 According to the road surface condition estimating device described in Supplementary Note 15, it is possible to appropriately propose repair of the road surface based on the estimation result of the road surface condition (particularly, the degree of deterioration and the speed of deterioration of the road surface).

(4-16)付記16
付記16に記載の路面状態推定装置は、前記所定閾値は、前記一の地点における路面の劣化速度が速いほど小さくなるように設定される付記15に記載の路面状態推定装置である。
(4-16) Appendix 16
The road surface condition estimating device according to appendix 16 is the road surface condition estimating device according to appendix 15, wherein the predetermined threshold value is set to be smaller as the deterioration speed of the road surface at the one point becomes faster.

付記16に記載の路面状態推定装置によれば、劣化速度が速い路面ほどより路面の補修をより早いタイミングで提案可能となる。 According to the road surface condition estimating device described in appendix 16, it is possible to propose repair of the road surface at an earlier timing for a road surface with a faster deterioration rate.

(4-17)付記17
付記17に記載の路面状態推定装置は、前記推定手段の推定結果と、路面の状態に関する情報とは異なる他の情報とに基づいて、道路の補修を提案する提案手段を更に備える付記1から16のいずれか一項に記載の路面状態推定装置である。
(4-17) Appendix 17
The road surface condition estimating device according to Supplementary note 17 further includes proposing means for proposing repair of the road based on the estimation result of the estimating means and other information different from the information regarding the road surface condition. Supplements 1 to 16 The road surface state estimation device according to any one of .

付記17に記載の路面状態推定装置によれば、路面の状態の推定結果と他の情報とを対応付けて、路面の補修を適切に提案可能となる。 According to the road surface condition estimating device described in Supplementary Note 17, it is possible to appropriately propose repair of the road surface by associating the estimation result of the road surface condition with other information.

(4-18)付記18
付記18に記載の路面状態推定装置は、前記他の情報は、路面の補修の優先順位付けに利用可能な情報を含む付記17に記載の路面状態推定装置である。
(4-18) Appendix 18
The road surface condition estimation device according to appendix 18 is the road surface condition estimation device according to appendix 17, wherein the other information includes information that can be used for prioritizing repair of the road surface.

付記18に記載の路面状態推定装置によれば、路面の状態の推定結果と他の情報とを対応付けて、路面の補修を適切に提案可能となる。 According to the road surface condition estimating device described in Supplementary Note 18, it is possible to appropriately propose repair of the road surface by associating the estimation result of the road surface condition with other information.

(4-19)付記19
付記19に記載の路面状態推定装置は、車両の挙動に関する挙動情報を前記車両から取得する取得手段と、前記挙動情報に基づいて、前記車両の挙動が、路面に生じている不具合及び路面に存在する障害物の少なくとも一方を含む路面異常を回避する特定挙動となっているか否かを判定する判定手段と、前記判定手段の判定結果に基づいて、前記路面異常が存在する位置を推定する推定手段とを備える路面状態推定装置である。
(4-19) Appendix 19
The road surface state estimating device according to Supplementary Note 19 includes acquisition means for acquiring behavior information about the behavior of the vehicle from the vehicle; determination means for determining whether or not a particular behavior is adopted to avoid a road surface abnormality including at least one of obstacles that are on the road surface; and a road surface state estimation device.

車両の挙動が路面異常を回避する特定挙動になった位置は、路面異常が実際に存在している位置である可能性が相対的に高い。なぜならば、路面異常が存在する位置では、路面異常を回避するために、路面異常が存在しない位置を走行する場合の挙動とは異なる挙動を車両がとる可能性が相対的に高いと想定されるからである。このため、付記19に記載の路面状態推定装置によれば、車両の挙動が特定挙動となっているか否かの判定結果に基づいて、路面異常が存在する位置が適切に推定可能となる。 There is a relatively high possibility that the position where the behavior of the vehicle becomes the specific behavior for avoiding the road surface abnormality is the position where the road surface abnormality actually exists. This is because, in a position where a road surface abnormality exists, it is assumed that there is a relatively high possibility that the vehicle will behave differently from the behavior when traveling on a position without a road surface abnormality in order to avoid the road surface abnormality. It is from. Therefore, according to the road surface condition estimation device described in Supplementary Note 19, it is possible to appropriately estimate the position where the road surface abnormality exists, based on the determination result of whether or not the behavior of the vehicle is the specific behavior.

(4-20)付記20
付記20に記載の路面状態推定方法は、車両から、前記車両への路面からの入力に係る入力情報を、前記車両の位置と関連付けて取得する取得工程と、前記入力情報から路面の凹凸に起因する上下成分を抽出する抽出工程と、前記上下成分から路面の凹凸の程度を示す指標値を算出するとともに、前記指標値と、前記上下成分が抽出された前記入力情報に関連付けられた位置とに基づいて、道路上の一の地点における前記指標値の平均値を算出する算出工程と、(I)前記算出された平均値が第1所定値以上である場合に、前記一の地点の路面が荒れていると判定するとともに、(II)前記一の地点における前記指標値の最大値が、前記第1所定値より大きい第2所定値以上である場合に、前記一の地点に局所的な凹凸が存在すると判定する判定工程と、を有するというものである。
(4-20) Appendix 20
The road surface state estimation method according to appendix 20 includes an acquisition step of acquiring input information related to an input from the road surface to the vehicle from the vehicle in association with the position of the vehicle, and an extraction step of extracting an up-and-down component, calculating an index value indicating the degree of unevenness of a road surface from the up-and-down component; (I) calculating the average value of the index values at one point on the road based on the above; (II) when the maximum value of the index value at the one point is equal to or greater than a second predetermined value larger than the first predetermined value, local unevenness at the one point and a determining step of determining that

当該路面状態推定方法では、複数の車両各々の入力情報から得られた路面の凹凸を示す指標値に基づいて、路面の荒れや局所的な凹凸の有無を判定することができる。このため、例えば1台の車両から得られた入力情報だけから路面状態が推定される比較例に係る方法に比べて、路面状態の推定精度を向上させることができる。 In this road surface state estimation method, it is possible to determine whether the road surface is rough or has local unevenness based on the index value indicating the unevenness of the road surface obtained from the input information of each of the plurality of vehicles. Therefore, compared with the method according to the comparative example in which the road surface condition is estimated only from the input information obtained from, for example, one vehicle, the estimation accuracy of the road surface condition can be improved.

本発明は、請求の範囲及び明細書全体から読み取るこのできる発明の要旨又は思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う路面状態推定装置及び路面状態推定方法もまた本発明の技術思想に含まれる。 The present invention can be modified as appropriate without departing from the gist or idea of the invention, which can be read from the scope of claims and the entire specification, and the road surface condition estimation device and road surface condition estimation method involving such modifications are also the present invention. included in the technical concept of

1 サーバ
11 情報処理装置
111 データ取得部
112 路面状態推定部
113a 補修提案部
12 記憶装置
2 車両
21 GPS装置
22 センサ
23 ECU
231 データ取得部
232 データ送信制御部
SYS1、SYS2 路面状態推定システム
1 Server 11 Information Processing Device 111 Data Acquisition Part 112 Road Condition Estimation Part 113a Repair Proposal Part 12 Storage Device 2 Vehicle 21 GPS Device 22 Sensor 23 ECU
231 data acquisition unit 232 data transmission control unit SYS1, SYS2 road surface condition estimation system

Claims (17)

車両の挙動に関する挙動情報を、複数の前記車両から取得する取得手段と、
路面に生じている不具合及び路面に存在する障害物の少なくとも一方を含む路面異常に前記車両が遭遇した場合に前記車両がとるであろうと想定される特定挙動に基づいて定まる異常条件が満たされているか否かを、前記挙動情報に基づいて判定する判定手段と、
前記判定手段の判定結果に基づいて、路面の状態を推定する推定手段と
を備え、
前記特定挙動は、前記路面異常が存在する位置を前記路面異常の影響を受けながら前記車両が走行するという第2特定挙動を含み、
前記挙動情報は、前記車両への路面からの入力に係る入力情報を含み、
前記判定手段は、前記入力情報から路面の凹凸に起因する上下成分を抽出し、前記上下成分から路面の凹凸の程度を示す指標値を算出し、
前記異常条件は、道路上の一の地点における前記指標値の平均値が第1所定値以上になっているという第3異常条件と、道路上の一の地点における前記指標値の最大値が前記第1所定値より大きい第2所定値以上になっているという第4異常条件とを含み、
前記推定手段は、前記第3異常条件が満たされていると判定された場合に、路面が荒れているという前記路面異常が前記一の地点に存在すると推定し、前記第4異常条件が満たされていると判定された場合に、局所的な凹凸という前記路面異常が前記一の地点に存在すると推定する路面状態推定装置。
Acquisition means for acquiring behavior information about vehicle behavior from a plurality of the vehicles;
An abnormal condition determined based on a specific behavior assumed to be taken by the vehicle when the vehicle encounters a road surface abnormality including at least one of defects occurring on the road surface and obstacles existing on the road surface is satisfied. Determination means for determining whether or not based on the behavior information;
estimating means for estimating the state of the road surface based on the determination result of the determining means;
The specific behavior includes a second specific behavior in which the vehicle travels in a position where the road surface abnormality exists while being affected by the road surface abnormality,
The behavior information includes input information related to input from the road surface to the vehicle,
The determination means extracts a vertical component caused by unevenness of the road surface from the input information, calculates an index value indicating the degree of unevenness of the road surface from the vertical component,
The abnormal conditions include a third abnormal condition that the average value of the index values at one point on the road is equal to or greater than a first predetermined value, and a third abnormal condition that the maximum value of the index values at one point on the road is and a fourth abnormal condition that the second predetermined value is greater than the first predetermined value,
The estimating means estimates that the road surface abnormality that the road surface is rough exists at the one point when it is determined that the third abnormality condition is satisfied, and the fourth abnormality condition is satisfied. road surface condition estimating device for estimating that the road surface abnormality of local unevenness exists at the one point when it is determined that the road surface condition is uneven.
前記特定挙動は、前記路面異常を回避するという第1特定挙動を含み、
前記異常条件は、前記車両の挙動が前記第1特定挙動となっているという第1異常条件を含み、
前記推定手段は、道路上の一の地点において前記第1異常条件が満たされていると判定された場合に、前記路面異常が前記一の地点に存在すると推定する
請求項1に記載の路面状態推定装置。
The specific behavior includes a first specific behavior of avoiding the road surface abnormality,
The abnormal condition includes a first abnormal condition that the behavior of the vehicle is the first specific behavior,
The road surface condition according to claim 1, wherein the estimating means estimates that the road surface abnormality exists at the one point on the road when it is determined that the first abnormality condition is satisfied at the one point on the road. estimation device.
前記異常条件は、前記車両の挙動が前記第2特定挙動となっているという第2異常条件を含み、
前記推定手段は、道路上の一の地点において前記第2異常条件が満たされていると判定された場合に、前記路面異常が前記一の地点に存在すると推定する
請求項1又は2に記載の路面状態推定装置。
The abnormal condition includes a second abnormal condition that the behavior of the vehicle is the second specific behavior,
3. The estimating means according to claim 1 or 2, wherein when it is determined that the second abnormality condition is satisfied at a point on the road, the estimating means estimates that the road surface abnormality exists at the point on the road. Road surface condition estimation device.
前記第2特定挙動は、前記車両の横加速度が所定範囲内になるという第1挙動を含み、
前記第2異常条件は、前記車両の挙動が前記第1挙動となっているという第1条件を含み、
前記推定手段は、道路上の一の地点において前記第1条件が満たされていると判定された場合に、轍という前記路面異常が前記一の地点に存在すると推定する
請求項3に記載の路面状態推定装置。
the second specific behavior includes a first behavior in which the lateral acceleration of the vehicle falls within a predetermined range;
The second abnormal condition includes a first condition that the behavior of the vehicle is the first behavior,
The road surface according to claim 3, wherein the estimating means estimates that the road surface abnormality such as a rut exists at the one point on the road when it is determined that the first condition is satisfied at the one point on the road. State estimator.
前記推定手段は、前記第1条件が満たされていると判定された2つの地点が一の道路上に所定距離未満の間隔を隔てて存在する場合に、轍という前記路面異常が、前記一の道路のうちの前記2つの地点の間に連続的に存在すると推定する
請求項4に記載の路面状態推定装置。
The estimating means, when two points determined to satisfy the first condition are present on one road with an interval of less than a predetermined distance, is that the road surface abnormalities such as ruts are detected on the one road. The road surface condition estimation device according to claim 4, wherein the road surface condition estimation device is estimated to exist continuously between the two points of the road.
前記第2特定挙動は、前記車両の従動輪の車輪速の単位時間当たりの変動量と前記車両の加速度との差分が所定閾値以上になるという第2挙動を含み、
前記第2異常条件は、前記車両の挙動が前記第2挙動となっているという第2条件を含み、
前記推定手段は、道路上の一の地点において前記第2条件が満たされていると判定された場合に、前記路面異常が前記一の地点に存在すると推定する
請求項3から5のいずれか一項に記載の路面状態推定装置。
The second specific behavior includes a second behavior in which a difference between an amount of change in wheel speed of a driven wheel of the vehicle per unit time and an acceleration of the vehicle becomes equal to or greater than a predetermined threshold,
The second abnormal condition includes a second condition that the behavior of the vehicle is the second behavior,
6. Any one of claims 3 to 5, wherein the estimating means estimates that the road surface abnormality exists at the one point on the road when it is determined that the second condition is satisfied at the one point on the road. The road surface condition estimation device according to the item.
車両の挙動に関する挙動情報を、複数の前記車両から取得する取得手段と、
路面に生じている不具合及び路面に存在する障害物の少なくとも一方を含む路面異常に前記車両が遭遇した場合に前記車両がとるであろうと想定される特定挙動に基づいて定まる異常条件が満たされているか否かを、前記挙動情報に基づいて判定する判定手段と、
前記判定手段の判定結果に基づいて、路面の状態を推定する推定手段と
を備え、
前記特定挙動は、前記路面異常が存在する位置を前記路面異常の影響を受けながら前記車両が走行するという第2特定挙動を含み、
前記挙動情報は、前記車両への路面からの入力に係る入力情報を含み、
前記判定手段は、前記入力情報から路面の凹凸に起因する上下成分を抽出し、前記上下成分から路面の凹凸の程度を示す指標値を算出し、
前記異常条件は、道路上の一の地点における前記指標値の最大値が第2所定値以上になっているという第4異常条件を含み、
前記推定手段は、前記第4異常条件が満たされていると判定された場合に、局所的な凹凸という前記路面異常が前記一の地点に存在すると推定する
路面状態推定装置。
Acquisition means for acquiring behavior information about vehicle behavior from a plurality of the vehicles;
An abnormal condition determined based on a specific behavior assumed to be taken by the vehicle when the vehicle encounters a road surface abnormality including at least one of defects occurring on the road surface and obstacles existing on the road surface is satisfied. Determination means for determining whether or not based on the behavior information;
estimating means for estimating the state of the road surface based on the determination result of the determining means;
The specific behavior includes a second specific behavior in which the vehicle travels in a position where the road surface abnormality exists while being affected by the road surface abnormality,
The behavior information includes input information related to input from the road surface to the vehicle,
The determination means extracts a vertical component caused by unevenness of the road surface from the input information, calculates an index value indicating the degree of unevenness of the road surface from the vertical component,
The abnormal condition includes a fourth abnormal condition that the maximum value of the index value at one point on the road is equal to or greater than a second predetermined value,
The road surface condition estimating device, wherein the estimating means estimates that the road surface abnormality of local unevenness exists at the one point when it is determined that the fourth abnormality condition is satisfied.
前記推定手段は、前記判定手段の判定結果と道路上の一の地点に固有の固有情報とに基づいて、前記一の地点における路面の状態を推定する
請求項1から7のいずれか一項に記載の路面状態推定装置。
8. The method according to any one of claims 1 to 7, wherein the estimating means estimates the state of the road surface at the one point on the road based on the determination result of the determining means and unique information unique to the one point on the road. The road surface state estimation device described.
前記固有情報は、前記一の地点における路面の状態の推定を阻害する事象及び/又は前記一の地点における路面の状態の推定を阻害する要因を発生させる事象に関する情報を含む
請求項8に記載の路面状態推定装置。
9. The specific information according to claim 8, including information on an event that hinders estimation of the road surface state at the one point and/or an event that causes a factor that hinders estimation of the road surface state at the one point. Road surface condition estimation device.
前記推定手段は、前記判定手段の判定結果と、道路上の一の地点を異なる時間に走行した前記車両から取得される前記挙動情報とに基づいて、前記一の地点における路面の状態を推定する
請求項1から9のいずれか一項に記載の路面状態推定装置。
The estimating means estimates the state of the road surface at the one point on the road based on the determination result of the determining means and the behavior information obtained from the vehicle that has traveled the one point on the road at different times. The road surface condition estimation device according to any one of claims 1 to 9.
前記推定手段は、前記一の地点において前記異常条件が満たされていると判定された場合であって、且つ、第1の時間に前記一の地点を走行した前記車両の挙動と、前記第1の時間から路面の劣化が進行するのに十分な所定時間が経過した第2の時間に前記一の地点を走行した前記車両の挙動との差分が所定量未満である場合に、前記一の地点に路面異常が存在しないと推定し、
前記推定手段は、前記一の地点において前記異常条件が満たされていると判定された場合であって、且つ、前記第1の時間に前記一の地点を走行した前記車両の挙動と、前記第2の時間に前記一の地点を走行した前記車両の挙動との差分が前記所定量より大きい場合に、前記一の地点に路面異常が存在すると推定する
請求項10に記載の路面状態推定装置。
The estimating means, when it is determined that the abnormal condition is satisfied at the one point, and the behavior of the vehicle traveling at the one point at a first time; when the difference from the behavior of the vehicle traveling at the one point at the second time after the elapse of a predetermined time sufficient for the deterioration of the road surface to progress from the time of the one point is less than a predetermined amount It is assumed that there is no road surface abnormality in
The estimating means, when it is determined that the abnormal condition is satisfied at the one point, and the behavior of the vehicle traveling at the one point during the first time period; 11. The road surface condition estimating device according to claim 10, wherein it is estimated that a road surface abnormality exists at said one point when a difference from the behavior of said vehicle that has traveled said one point during time 2 is greater than said predetermined amount.
前記推定手段は、(i)前記挙動情報に基づいて、路面の劣化度合いを推定し、及び/又は、(ii)道路上の各地点の路面の状態の推定結果に基づいて、道路上の各地点における路面の劣化速度を推定し、
前記推定手段の推定結果に基づいて、路面の補修を提案する提案手段を更に備える
請求項1から11のいずれか一項に記載の路面状態推定装置。
The estimation means (i) estimates the degree of deterioration of the road surface based on the behavior information, and/or (ii) estimates the state of the road surface at each point on the road. Estimate the deterioration rate of the road surface at the point,
The road surface state estimation device according to any one of claims 1 to 11, further comprising a proposing means for proposing repair of the road surface based on the estimation result of the estimating means.
前記提案手段は、前記推定手段の推定結果に基づいて、道路上の一の地点における路面の前記劣化度合いが、前記一の地点における路面の劣化速度に応じて可変に設定される所定閾値以上になった場合に、前記一の地点における路面の補修を提案する
請求項12に記載の路面状態推定装置。
The proposing means, based on the estimation result of the estimating means, determines that the degree of deterioration of the road surface at one point on the road is greater than or equal to a predetermined threshold that is variably set according to the deterioration speed of the road surface at the one point. 13. The road surface condition estimation device according to claim 12, wherein repair of the road surface at the one point is proposed when the road surface condition becomes uneven.
前記所定閾値は、前記一の地点における路面の劣化速度が速いほど小さくなるように設定される
請求項13に記載の路面状態推定装置。
The road surface state estimation device according to claim 13, wherein the predetermined threshold value is set to be smaller as the deterioration speed of the road surface at the one point is faster.
前記推定手段の推定結果と、路面の状態に関する情報とは異なる他の情報とに基づいて、道路の補修を提案する提案手段を更に備える
請求項1から14のいずれか一項に記載の路面状態推定装置。
The road surface condition according to any one of claims 1 to 14, further comprising a proposing means for proposing road repair based on the estimation result of the estimating means and other information different from the information on the road surface condition. estimation device.
前記他の情報は、路面の補修の優先順位付けに利用可能な情報を含む
請求項15に記載の路面状態推定装置。
16. The road surface condition estimation device of claim 15, wherein the other information includes information that can be used for prioritizing road surface repairs.
路面状態推定装置によって行われる路面状態推定方法であって、
車両から、前記車両への路面からの入力に係る入力情報を、前記車両の位置と関連付けて取得する取得工程と、
前記入力情報から路面の凹凸に起因する上下成分を抽出する抽出工程と、
前記上下成分から路面の凹凸の程度を示す指標値を算出するとともに、前記指標値と、前記上下成分が抽出された前記入力情報に関連付けられた位置とに基づいて、道路上の一の地点における前記指標値の平均値を算出する算出工程と、
(I)前記算出された平均値が第1所定値以上である場合に、前記一の地点の路面が荒れていると判定するとともに、(II)前記一の地点における前記指標値の最大値が、前記第1所定値より大きい第2所定値以上である場合に、前記一の地点に局所的な凹凸が存在すると判定する判定工程と、
を有し、
前記取得工程、前記抽出工程、前記算出工程及び前記判定工程は、前記路面状態推定装置によって行われる路面状態推定方法。
A road surface state estimation method performed by a road surface state estimation device,
an acquisition step of acquiring from a vehicle input information related to an input from the road surface to the vehicle in association with the position of the vehicle;
an extracting step of extracting vertical components caused by unevenness of the road surface from the input information;
An index value indicating the degree of unevenness of the road surface is calculated from the vertical component, and based on the index value and the position associated with the input information from which the vertical component is extracted, a calculating step of calculating an average value of the index values;
(I) When the calculated average value is equal to or greater than a first predetermined value, it is determined that the road surface at the one point is rough, and (II) the maximum index value at the one point is , a determination step of determining that a local unevenness exists at the one point when it is equal to or greater than a second predetermined value larger than the first predetermined value;
has
The road surface condition estimation method, wherein the obtaining step, the extracting step, the calculating step, and the determining step are performed by the road surface condition estimating device.
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