CN105387844B - 路面状况测定系统以及路面状况测定方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种路面状况测定系统以及路面状况测定方法，其在使用加速度数据来计算路面轮廓的情况下，提高车辆位置确定的精度。路面状况测定系统的特征在于，具备：测定部，其取得车辆行驶中的位置数据和加速度数据；以及路面状况测定部，其根据从测定部取得到的位置数据和加速度数据来测定路面状况，路面状况测定部根据取得的位置数据和加速度数据，计算表示车辆行驶过的区间的路面状况的路面指标，与各车道对应地存储多个车道的过去测定的区间的路面指标即各个事先测定路面指标，比较计算出的路面指标与该路面指标的区间所对应的区间的事先测定路面指标，并将与计算出的路面指标相似的事先测定路面指标所对应的车道确定为车辆行驶过的车道。

Description

路面状况测定系统以及路面状况测定方法

技术领域

本发明涉及一种对路面状况进行测定的路面状况测定。

背景技术

路面状况测定系统是定期测定路面的凹凸变形(以下，称为路面轮廓)，并可视化路面轮廓的系统。路面状况测定系统的利用者例如是道路管理者。道路管理者预览特定道路的路面轮廓，掌握路面轮廓的状态。然后，道路管理者根据路面轮廓等，判断是否需要进行路面维护。

作为路面轮廓的测定方法，已知的主要有两种方法。作为第一个测定方法，有利用搭载了高价激光轮廓仪的路面状况测定车进行行驶，测定车辆行驶位置的路面轮廓的方法。另外，使用车辆中搭载的高价的高精度GPS设备(例如，RTK-GPS)，以数cm的精度测定车辆的行驶位置。

使用激光轮廓仪的路面轮廓测定方法的问题是因测定成本较高，因此测定频度变少。在该方法中，例如几年才测定一次路面轮廓，因此难以以月为单位掌握路面状态。

作为第二个路面轮廓测定方法，有利用搭载了廉价的加速度传感器的车进行行驶，根据车辆行驶位置中的车辆的振动来测定路面轮廓的方法。使用廉价的GPS设备以几十m的精度来测定车辆行驶位置。使用了加速度传感器的路面轮廓测定方法使用廉价的加速度传感器和GPS设备，因此能够降低测定成本。

然而，使用廉价GPS设备的车辆行驶位置的测定精度为几十m，且难以确定行驶车道。此外，难以确定针对车辆的前进方向的准确的车辆行驶位置。

作为确定车辆位置的技术有日本特开2003-57051号公报(专利文献1)。在专利文献1中记载了“提供一种获得比能够由GPS接收装置取得的位置信息更准确的位置信息的导航装置以及该装置中的车辆行驶位置的判定方法。具备将道路面的凹凸信息与地图信息相关联起来存储的凹凸信息存储部(15)、检测道路面的凹凸的凹凸检测部(19)以及根据这些信息计算道路上的车辆位置的位置判定部22，此外，位置检测判定单元(13)从存储了道路面的凹凸信息的凹凸信息存储部(15)中读取凹凸信息，并且，从车辆行驶距离计算部(17)接收距离信息，并接收来自位置判定部(22)的信息。然后，根据接收到的全部信息来判定车辆行驶的道路和行驶位置”(参照摘要)。

专利文献1：日本特开2003-57051号公报

发明内容

专利文献1记载的技术，预先存储与路面上的接合部等凹凸相对应的位置，通过比较存储的凹凸与从行驶车辆的铅垂加速度检测出的凹凸，来确定车辆位置。因此，在一个接合部跨越第一车道和第二车道的情况下，车辆行驶过第一车道的情况下的凹凸与该接合部的凹凸一致，车辆行驶过第二车道的情况下的凹凸也与该接合部的凹凸一致，行驶过第一车道的车辆位置和行驶过第二车道的车辆位置确定为该接合部的位置，而无法确定车辆位置是第一车道还是第二车道。

因此，本发明的目的是提供一种使用加速度数据来计算路面轮廓的情况下，提高车辆位置的确定精度的路面状况测定系统。

用于解决课题的手段

若要表示本发明的代表性一例，则为一种路面状况测定系统，其特征在于，具备：测定部，其取得车辆行驶中的位置数据和加速度数据；以及路面状况测定部，其从所述测定部取得所述位置数据和加速度数据，并根据所述位置数据和所述加速度数据来测定路面状况，所述路面状况测定部具有：计算部，其根据所述取得的位置数据和加速度数据，计算用于表示所述车辆行驶过的区间的所述路面状况的路面指标；事先测定路面指标存储部，与所述各车道对应地存储多个车道的过去测定的区间路面指标即各个事先测定路面指标；以及车道推定部，其比较由所述计算部计算出的路面指标与该路面指标的区间所对应的区间事先测定路面指标，并将与由所述计算部计算出的路面指标相似的事先测定路面指标所对应的车道确定为所述车辆行驶过的车道。

简单说明通过本申请中公开的发明中的代表性发明而得到的效果如以下所示。即，能够提供一种在使用加速度数据来计算路面轮廓的情况下，提高车辆位置的确定精度的路面状况测定系统。

通过对以下的实施方式进行说明，从而使上述以外的问题、结构以及效果更加明确。

附图说明

图1是实施例1的路面状况测定系统的结构图。

图2是实施例1的路面状况测定系统的硬件结构图。

图3是基于实施例1的车道推定部的车道推定处理的说明图。

图4是实施例1的路面状况测定系统的整体处理的流程图。

图5是实施例1的事先测定路面轮廓DB的更新处理的流程图。

图6是实施例2的路面状况测定系统的结构图。

图7是通过实施例2的误差修正部执行的车道推定处理的说明图。

图8是通过实施例2的误差修正部执行的车道推定处理的流程图。

图9是实施例3的路面状况测定系统的结构图。

图10是实施例3的事先测定路面轮廓DB的更新定时的说明图。

图11是基于实施例4的车道推定部的车道推定处理的说明图。

图12是实施例5的测定装置的结构图。

图13是实施例6的计算机的结构图。

图14是实施例6的登录在保留DB中的路面轮廓与高精度路面轮廓之间的相似度的说明图。

符号说明

10 振动数据

20 位置数据

21 车道变更有无数据

30 路面轮廓

41 第一车道路面轮廓

42 第二车道路面轮廓

50 车道数据

60 高精度路面轮廓

100 车辆

200 测定装置

201 控制部

202 加速度传感器

203 GPS设备

204 存储器

205 数据通信部

206 车道变更推定部

300 数据中心

400 计算机

401 数据通信部

402 路面轮廓推定部

403 检索部

404 事先测定路面轮廓DB

405 车道推定部

406 数据更新部

407 保留DB

408 误差修正部

409 高精度路面轮廓DB

410 事先测定路面轮廓生成部

1000 路面状况测定系统

具体实施方式

[实施例1]

使用图1～图5来说明实施例1。

图1是实施例1的路面状况测定系统1000的结构图。路面状况测定系统1000具有：设置在车辆100中的测定装置200和设置在数据中心300中的计算机400。测定装置200取得包含车辆100的加速度数据的振动数据10和表示车辆100的位置的位置数据20。

计算机400从测定装置200取得振动数据10和位置数据20，并根据取得的振动数据10和位置数据20来计算用于表示车辆100行驶过的路面状况的路面轮廓(profile)30(路面指标)。然后，计算机400比较计算出的路面轮廓30与事先测定路面轮廓40，来确定车辆100行驶过的车道。

此外，也可以将测定装置200和计算机400安装在一个壳体中。假定将测定装置200和计算机400安装在一个壳体中的情况，在要求权利保护的范围内,将测定装置200记载为测定部，将计算机400记载为路面状况测定部。此外，假定将测定装置200和计算机400安装在一个壳体内的情况下，将该壳体配置在车辆100中。

首先，说明测定装置200的细节。测定装置200具有：控制部201、加速度传感器202、GPS设备203、存储器204以及数据通信部205。

控制部201是对测定装置200进行控制的处理器。加速度传感器202对测定装置200的三维加速度进行测定。测定装置200被设置在车辆100中，因此加速度传感器202测定车辆100的加速度。GPS设备203测定包含测定装置200的经度和纬度的位置。测定装置200被设置在车辆100中，因此GPS设备203测定车辆100的位置。

控制部201取得加速度传感器202测定出的加速度作为振动数据10，并将取得的振动数据10存储在存储器204中。此外，控制部201取得GPS设备203测定出的位置作为位置数据20，并将取得的位置数据20存储在存储器204中。

此外，一般的位置数据20所表示的位置从本来的位置存在约10米程度的误差。在本实施例中，为了便于说明，设在位置数据20所表示的位置中的车辆100前进方向的位置中不存在误差，并设针对车辆100的前进方向在横向的位置中存在数10m程度的误差。因此，在多个车道接近的情况下，计算机400仅根据位置数据20无法确定车辆100行驶过的车道是哪个车道。

数据通信部205将存储在存储器204中的振动数据10和位置数据20发送到计算机400的数据通信部401。作为测定装置200的例子，存在具备加速度传感器202和GPS设备203的便携终端(例如，智能手机等)。这种情况下，测定装置200可以将振动数据10和位置数据20通过无线发送到计算机400，也可以将振动数据10和位置数据20存储在外部存储介质中后，计算机400读取存储在外部存储介质中的振动数据10和位置数据20。

接着，说明计算机400。

计算机400具有数据通信部401、路面轮廓推定部(计算部)402、检索部403、事先测定路面轮廓DB(数据库)(事先测定路面指标存储部)404、车道推定部405、数据更新部406以及保留DB(数据库)407。

数据通信部401取得通过测定装置200取得的振动数据10和位置数据20，将取得的振动数据10和位置数据20输入到路面轮廓推定部402，并将取得的位置数据20输入到检索部403。

路面轮廓推定部402根据输入的振动数据10和位置数据20来计算用于表示车辆100行驶过的路面状况的路面轮廓30，并将计算出的路面轮廓30输入到车道推定部405。在本实施例中，作为路面轮廓30，可以使用用于评价路面的平坦性的国际指标即IRI(国际糙度指标)，也可以使用其他指标(在日本主要使用的指标)。此外，为了计算路面轮廓30，需要计算车辆100的行驶距离，位置数据20用于计算车辆100的行驶距离。

在事先测定路面轮廓DB404中，对多个车道登录过去测定的多个车道的路面轮廓(事先测定路面指标)。在初始状态的事先测定路面轮廓DB404中，对每个车道登录通过设置有例如图2所示的高精度路面状况测定装置500的路面状况测定车以数cm单位高精度地测定出的高精度路面轮廓(高精度路面指标)。

检索部403从登录在事先测定路面轮廓DB404中的路面轮廓中检索输入的位置数据20所表示的位置周边(例如，位置数据20所表示的维度和经度的半径500m以内)的路面轮廓。将输入到检索部403的位置数据20所表示的位置周边的2个车道的路面轮廓(第一车道路面轮廓41(参照图3)和第二车道路面轮廓42(参照图3))登录在事先测定路面轮廓DB404中的情况下，检索部403将第一车道路面轮廓41和第二车道路面轮廓42输入到车道推定部405中作为事先测定路面轮廓40。

车道推定部405比较从路面轮廓推定部402输入的路面轮廓30与从检索部403输入的事先测定路面轮廓40(第一车道路面轮廓41和第二车道路面轮廓42)，确定车辆100行驶过的车道。然后，车道推定部405将表示确定的车道的车道数据50和路面轮廓30输入到数据更新部406中。

例如，车道推定部405计算路面轮廓30与第一车道路面轮廓41的相似度以及路面轮廓30与第二车道路面轮廓42的相似度，并确定相似度较高的车道作为车辆100行使过的车道。通过图3，详细说明车道推定部405的车道的推定处理。

数据更新部406根据从车道推定部405输入的路面轮廓30来更新与从车道推定部405输入的车道数据50所表示的车道对应的事先测定路面轮廓40。例如，在车道推定部405将车辆100行驶过的车道推定为第一车道的情况下，数据更新部406将登录在事先测定路面轮廓DB404中的第一车道路面轮廓41更新为路面轮廓30。此外，通过图5，详细说明基于数据更新部406的事先测定路面轮廓DB404的更新处理。

这样，数据更新部406更新事先测定路面轮廓DB404，由此能够将事先测定路面轮廓DB404更新为最新的路面轮廓30，并能够提高车道特定的精度。

图2是实施例1的路面状况测定系统1000的硬件结构图。对与图1表示的结构相同的结构赋予相同符号，并省略说明。

图2中，测定装置200、计算机400以及高精度路面状况测定装置500经由网络220连接。除了实施例3以外的实施例的路面状况测定系统1000可以不具备高精度路面状况测定装置500，高精度路面状况测定装置500配置在图9所示的高精度路面状况测定车600中。

高精度路面状况测定装置500具有处理器(CPU)501、GPS设备503、存储器504、激光轮廓仪505以及外部接口506。处理器(CPU)501、GPS设备503、存储器504、激光轮廓仪505以及外部接口506经由总线507连接。

处理器501执行存储在存储器504中的各种程序。在存储器504中存储各种程序和各种数据。GPS设备503取得高精度路面状况测定装置500的位置。此外，GPS设备503能够比测定装置200的GPS设备203更高精度地取得位置，误差为数cm程度。

激光轮廓仪505测定高精度地表示路面状况的高精度路面轮廓。外部接口506是用于将高精度路面状况测定装置500与外部连接的接口，例如，可以是与网络220连接的接口，也可以是与外部存储介质连接的接口。

将测定装置200测定的振动数据10和位置数据20、以及高精度路面状况测定装置500测定的高精度路面轮廓存储在外部存储介质中，计算机400读取存储在外部存储介质中的数据的情况下，测定装置200、计算机400以及高精度路面状况测定装置500也可以不与网络220连接。

测定装置200具有处理器(CPU)211、存储器204、加速度传感器202、GPS设备203以及外部接口212。处理器211、存储器204、加速度传感器202、GPS设备203以及外部接口212经由总线213连接。

存储器204、加速度传感器202以及GPS设备203是与图1所示的结构相同的结构，因此省略说明。

处理器211执行存储在存储器204中的各种程序，与图1所示的控制部201对应。外部接口212是用于将测定装置200与外部连接的接口，例如，可以是与网络220连接的接口，也可以是与外部存储介质连接的接口。

计算机400具有处理器(CPU)411、存储器412以及外部接口413。处理器(CPU)411、存储器412以及外部接口413经由总线414连接。

处理器411执行存储在存储器412中的各种程序，并具有路面轮廓推定部402、检索部403、车道推定部405以及数据更新部406。存储器412存储事先测定路面轮廓DB404、保留DB407以及各种程序。

处理器411通过执行与路面轮廓推定部402、检索部403、车道推定部405以及数据更新部406对应的程序，来实现路面轮廓推定部402、检索部403、车道推定部405以及数据更新部406。

外部接口413是用于将计算机400与外部连接的接口，例如，可以是与网络220连接的接口，也可以是与外部存储介质连接的接口。

图3是基于实施例1的车道推定部405的车道推定处理的说明图。

图3中说明向车道推定部405输入了第一车道路面轮廓41和第二车道路面轮廓42的情况下的车道推定处理。

检索部403从事先测定路面轮廓DB404中检索包含从输入的位置数据20所表示的位置到预定范围位置的车道的事先测定路面轮廓。然后，检索部403从检索出的车道的事先测定路面轮廓中检索从与输入的位置数据20所表示的某位置最接近的位置到预定距离的区间的路面轮廓。由此，准备与通过路面轮廓推定部402计算出的路面轮廓30的区间对应的区间的事先测定路面轮廓。

这里，检索图3所示的预定区间的第一车道路面轮廓41和第二车道路面轮廓42，并输入到车道推定部405中。图3所示的路面轮廓30的车辆位置是从输入的位置数据20的某位置开始的距离，第一车道路面轮廓41和第二车道路面轮廓42的车辆位置是从与输入的位置数据20的某位置最接近的位置开始的距离。在本实施例中，位置数据20的车辆前进方向的位置中没有误差，因此，路面轮廓30的车辆位置与第一车道路面轮廓41和第二车道路面轮廓42的车辆位置对应。

车道推定部405在路面轮廓30与第一车道路面轮廓41之间比较互相对应的车辆位置的IRI，计算路面轮廓30与第一车道路面轮廓41之间的相似度X。例如，在相似度的计算中能够使用相关系数。这里，相似度X被计算为0.9。

此外，同样地，车道推定部405计算路面轮廓30与第二车道路面轮廓42之间的相似度Y。这里，相似度Y被计算为0.2。

然后，车道推定部405比较相似度X与相似度Y，将相似度较高的车道(第一车道)推定为车辆100行驶过的车道。

在接合部跨越第一车道和第二车道的情况下，接合部以外的区间成为在第一车道和第二车道中不同的路面轮廓。如本实施例，若通过比较某区间的路面轮廓30和与该区间对应的区间的多个车道所对应的路面轮廓来确定车辆行驶过的车道，则即使在接合部跨越第一车道和第二车道的情况下，也能够高精度地确定车道。

图4是实施例1的路面状况测定系统1000的整体处理的流程图。

首先，路面点检负责人启动测定装置200，开始取得振动数据10和位置数据20(测定数据)。然后，路面点检负责人运转设有测定装置200的车辆100，例如行驶第一车道，测定装置200取得第一车道的振动数据10和位置数据20(S101)。

然后，在车辆100的行驶结束后，测定装置200将振动数据10和位置数据20经由数据通信部205发送到计算机400(S102)。例如，测定装置200可以将振动数据10和位置数据20经由与网络连接的数据通信部205实时地发送到计算机400。由此，计算机400能够实时地取得振动数据10和位置数据20。

此外，测定装置200也可以将振动数据10和位置数据20存储到与数据通信部205连接的外部存储介质中，路面点检负责人将外部存储介质连接到计算机400的数据通信部401，计算机400读取存储在外部存储介质中的振动数据10和位置数据20。

此外，将读取的振动数据10和位置数据20输入到路面轮廓推定部402，并将读取的位置数据20输入到检索部403。

接着，路面轮廓推定部402根据输入的振动数据10和位置数据20来计算预定区间(例如100m)的路面轮廓30(S103)。具体地，路面轮廓推定部402根据与从输入的位置数据20的某位置(例如，最早取得时刻的位置)到预定距离(例如100m)的区间对应的振动数据10来计算路面轮廓30。

接着，检索部403从事先测定路面轮廓DB404中检索要与在S103的处理中计算出的路面轮廓30进行比较的车道的路面轮廓(S104)。具体地，检索部403从事先测定路面轮廓DB404中检索存在于从输入的位置数据20所表示的位置到预定范围内的车道的路面轮廓。然后，检索部403从检索出的路面轮廓中检索从与路面轮廓30的某位置最接近的位置到预定距离(例如100m)的区间的事先测定路面轮廓。由此，检索与路面轮廓30的区间对应的区间的事先测定路面轮廓。这里，与图3同样地，设检索出第一车道路面轮廓41和第二车道路面轮廓42。

接着，车道推定部405比较在S104的处理中由检索部403从事先测定路面轮廓DB404中检索出的事先测定路面轮廓与在S103的处理中由路面轮廓推定部402计算出的路面轮廓30，来确定车辆100行驶过的车道(S105)。这里，确定第一车道作为车辆100行驶过的车道。

接着，数据更新部406，将路面轮廓30登记到事先测定路面轮廓DB404中作为在S105的处理中确定的车道的事先测定路面轮廓，更新事先测定路面轮廓DB404(S106)，结束全部处理。通过图5来详细说明S106的处理的事先测定路面轮廓DB404的更新处理。

图5是实施例1的事先测定路面轮廓DB404的更新处理的流程图。

首先，数据更新部406判定通过检索部403检索出的事先测定路面轮廓中的、与由车道推定部405确定的车道对应的事先测定路面轮廓与由路面轮廓推定部402计算出的路面轮廓30的相似度是否在阈值以下(S201)。

在S201的处理中判定为在相似度大于阈值的情况下，数据更新部406将由路面路况推定部402计算出的路面轮廓30作为与事先测定路面轮廓DB404所确定的车道对应的事先测定路面轮廓而重新进行登录，并更新事先测定路面轮廓DB404(S206)。

然后，数据更新部406删除登录在保留DB407中的路面轮廓中的、与由车道推定部405确定的车道对应的全部路面轮廓(S207)，结束更新处理。

另一方面，在S201的处理中判定为相似度在阈值以下的情况下，数据更新部406将由车道推定部405确定的车道和由路面轮廓推定部402计算出的路面轮廓登录到保留DB407中(S202)。

接着，数据更新部406将登录在保留DB407中并经过了预定期间(例如1个月)的路面轮廓从保留DB407中删除(S203)。

然后，数据更新部406取得登录在保留DB407中的路面轮廓中的、与由车道推定部405确定的车道对应的路面轮廓数(S204)。然后，数据更新部406判定在S204中取得的路面轮廓数是否在阈值以上(S205)。

在S205的处理中判定为在S204的处理中取得的路面轮廓数在阈值以上的情况下，数据更新部406前进到S206的处理，并更新事先测定路面轮廓DB404。然后，数据更新部406在S207的处理中删除与由车道推定部405确定的车道对应的全部路面轮廓，结束更新处理。

另一方面，在S205的处理中判定为在S204的处理中取得的路面轮廓数小于阈值的情况下，数据更新部406结束更新处理。

此外，在S206的处理中，数据更新部406也可以计算登录在保留DB407中的路面轮廓中的、由车道推定部405确定的车道的路面轮廓的各车辆位置间的平均值，并登录计算出的平均值作为登录在事先测定路面轮廓DB404中的事先测定路面轮廓中的、由车道推定部405确定的车道的事先测定路面轮廓。

根据以上，本实施例涉及一种路面状况测定系统1000，其特征在于，具备：测定部(测定装置200)，其取得车辆400行驶中的位置数据20和加速度数据(振动数据10)；以及路面状况测定部(计算机400)，其从所述测定部取得所述位置数据和加速度数据，并根据所述位置数据和所述加速度数据来测定路面状况，所述路面状况测定部具有：计算部(路面轮廓推定部402)，其根据所述取得的位置数据和加速度数据，来计算用于表示所述车辆行驶过的区间的所述路面状况的路面指标；事先测定路面指标存储部(事先测定路面轮廓DB404)，其将过去测定出的多个车道的区间的路面指标即各个事先测定路面指标与所述各车道对应起来进行存储；以及车道推定部405，其比较由所述计算部计算出的路面指标与该路面指标区间所对应的区间事先测定路面指标，确定与由所述计算部计算出的路面指标相似的事先测定路面指标的车道作为所述车辆行驶过的车道。由此，比较路面轮廓与该路面轮廓区间所对应的多个车道的事先测定路面指标，因此即使在接合部跨越多个车道的情况下，多个接合部以外的位置的路面指标在多个车道中不同，因此能够准确地确定车道。因此，能够提高车辆位置的确定精度。

此外，测定装置200将振动数据10和位置数据20经由网络220发送到计算机400，计算机400经由网络220接收振动数据10和位置数据20，从而取得振动数据10和位置数据20。由此，计算机400能够实时地取得振动数据10和位置数据20，并能够实时地执行车道的确定。

此外，数据更新部406将确定的车道和与该车道对应的路面轮廓存储到保留DB407中，且存储了预定数以上的与确定的车道相同的车道的路面轮廓的情况下，根据确定的车道和与该车道对应的路面指标轮廓，来更新与该车道对应的事先测定路面轮廓。由此，能够逐次更新事先测定路面指标，并能够提高车道的推定精度。

[实施例2]

在实施例2中，说明在位置数据20的车辆前进方向上发生误差的情况下，修正该误差来确定车道的路面状况测定系统1000的例子。

使用图6～图8来说明实施例2。图6是实施例2的路面状况测定系统1000的结构图。

在图6所示的本实施例的路面状况测定系统1000的结构中，对与图1所示的实施例1的路面状况测定系统1000相同的结构赋予相同符号，并省略说明。与实施例1的路面状况测定系统1000的不同点在于，在本实施例的路面状况测定系统1000中，代替实施例1的路面状况测定系统1000的车道推定部405具有误差修正部408。

误差修正部408修正因位置数据20的车辆前进的误差而产生的路面轮廓30的误差，并确定车辆100行驶过的车道。

图7是通过实施例2的误差修正部408执行的车道推定处理的说明图。

在位置数据20所表示的车辆前进方向的位置中产生数十m的误差的情况下，将该误差反映到路面轮廓30中。计算未修正误差的路面轮廓30与第一车道路面轮廓41的相似度X1，并计算该路面轮廓30与第二车道路面轮廓42的相似度Y1。尽管这种情况下的相似度X1和相似度Y1是较小值，相似度Y1成为大于相似度X1的值，车辆100在第一车道上行驶过，有时车道推定部405将车辆100行驶过的车道确定为第二车道。图7中，相似度X1是0.3，相似度Y1是0.4，因此错误地将车辆100行驶过的车道确定为第二车道。

在本实施例中，误差修正部408计算使路面轮廓30相对于车辆位置移动第一预定量(d1)后的路面轮廓30与第一车道路面轮廓41、第二车道路面轮廓42的相似度，并重复进行该操作直到路面轮廓30的移动量成为第二预定量为止。图7中，误差修正部408计算使路面轮廓30移动第一预定量后的路面轮廓30’与第一车道路面轮廓41的相似度X2(0.5)。接着，误差修正部408计算进一步使路面轮廓30’移动第一预定量后的路面轮廓30”与第一车道路面轮廓41的相似度X3(0.9)。这里，设路面轮廓30的合计移动量(d2)为第二预定量以上。误差修正部408对第二车道路面轮廓42执行相同的处理，计算相似度Y2(0.3)和相似度Y3(0.2)。

误差修正部408将计算出相似度最大的相似度X3的与第一车道路面轮廓41对应的车道确定为车辆100行驶过的车道，并将相似度最大的路面轮廓30的移动量(d2)设定为路面轮廓30的误差。然后，误差修正部408将表示确定的车道的车道数据50和修正了误差而得到的路面轮廓30”输入到数据更新部406中。

图8是由实施例2的误差修正部408执行的车道推定处理的流程图。

首先，误差修正部408从由检索部403检索出的事先测定路面轮廓中选择一个事先测定路面轮廓，并计算路面轮廓30与选择的事先测定路面轮廓之间的相似度(S301)。

接着，误差修正部408使路面轮廓30针对车辆位置移动第一预定量 (S302)。然后，误差修正部408计算移动后的路面轮廓30与选择的事先测定路面轮廓之间的相似度(S303)。

接着，误差修正部408判定路面轮廓30的合计移动量是否在第二预定量以上(S304)。第二预定量是大于第一预定量的值。第二预定量例如优选为500m。

在S304的处理中，在判定为路面轮廓30的合计移动量小于第二预定量的情况下，误差修正部408返回到步骤302的处理，使路面轮廓30进一步移动第一预定量。

另一方面，在S304的处理中，在判定为路面轮廓30的合计移动量在第二预定量以上的情况下，误差修正部408判定是否选择了由检索部403检索出的全部事先测定路面轮廓，且判定是否执行了S302～S304的处理(S305)。

在S305的处理中，在判定为未选择由检索部403检索出的全部事先测定路面轮廓的情况下，误差修正部408返回到S301的处理，选择其他的事先测定路面轮廓，并计算路面轮廓30与选择的事先测定路面轮廓之间的相似度。

另一方面，在S305的处理中，在判定为选择了由检索部403检索出的全部事先测定路面轮廓的情况下，误差修正部408将与相似度最大的事先测定路面轮廓对应的车道确定为车辆100行驶过的车道，并将相似度最大时的路面轮廓的合计移动量设定为误差(S306)。

接着，误差修正部408使路面轮廓30移动在S306的处理中设定为误差的移动量，并将移动后的路面轮廓30和表示确定的车道的车道数据输入到数据更新部406中。

根据以上，修正路面轮廓30的车辆前进方向的误差来确定车道，因此车道确定的精度提高。此外，根据误差修正后的路面轮廓30来更新事先测定路面轮廓DB404，因此车道确定的精度提高。

[实施例3]

在实施例3中，说明如下的路面状况测定系统1000的例子，其根据高精度路面状况测定装置500(参照图9)测定出的高精度路面轮廓60，来更新与设有高精度路面状况测定装置500的路面状况测定车所行使过的车道对应的事先测定路面轮廓。

使用图9和图10来说明实施例3。

图9是实施例3的路面状况测定系统1000的结构图。在图9所示的结构中，对与图1和图6所示的结构相同的结构赋予相同符号，并省略说明。

路面状况测定系统1000除了测定装置200和计算机400外，还具有高精度路面状况测定装置500。

将高精度路面状况测定装置500配置在路面状况测定车600中。高精度路面状况测定装置500具有激光轮廓仪505和数据通信部510。激光轮廓仪505利用激光(例如，红外线激光)来测定路面状况测定车600行驶过的行驶车道的某检测道上的路面状况。将表示激光轮廓仪505测定出的检测道的路面状况的数据称为高精度路面轮廓60。高精度路面轮廓60比路面轮廓推定部402根据振动数据10和位置数据20计算的路面轮廓30高精度地表示路面状况。将激光轮廓仪505测定出的高精度路面轮廓60经由数据通信部510输入到计算机400。数据通信部510可以与网络220连接，也可以与外部存储介质连接。

此外，如图2所示，高精度路面状况测定装置500具有GPS设备503。GPS设备503比测定装置200所具有的GPS设备203成本高，但是位置的测定精度较高，且不会产生无法确定车道程度的误差。因此，能够根据由GPS设备503测定出的位置数据来确定路面状况测定车600行驶过的车道。设高精度路面轮廓60包含位置数据。

计算机400具有数据通信部401、路面轮廓推定部402、检索部403、事先测定路面轮廓DB404、数据更新部406、误差修正部408以及高精度路面轮廓DB(数据库)409。数据通信部401、路面轮廓推定部402、检索部403、事先测定路面轮廓DB404、数据更新部406以及误差修正部408与图6所示的结构相同，因此省略说明。此外，计算机400可以具有车道推定部405来代替误差修正部408。

数据通信部401从高精度路面状况测定装置500取得了高精度路面轮廓60的情况下，将高精度路面轮廓60登录到高精度路面轮廓DB409。然后，计算机400将登录在高精度路面轮廓DB409中的高精度路面轮廓60作为与该高精度路面轮廓60测定出的车道对应的事先测定路面轮廓来进行登录，并更新事先测定路面轮廓DB404。

图10是实施例3的事先测定路面轮廓DB404的更新定时的说明图。

路面状况测定车600行驶预定周期(例如，几年周期)的车道，测定高精度路面轮廓60。配置了测定装置200的车辆100比路面状况测定车600成本低，因此能够准备比路面状况测定车600的数量多的装置。因此，任个车辆100行驶某车道的周期短于路面状况测定车600的周期。

因此，如图10所示，根据由高精度路面状况测定装置500测定出的高精度路面轮廓60，以预定周期更新与某车道对应的事先测定路面轮廓。根据由配置在车辆100中的测定装置200测定出的振动数据10和位置数据20计算出的路面轮廓30来更新该事先测定路面轮廓，直到下次根据高精度路面轮廓60进行更新为止。

路面轮廓30是根据由测定装置200测定出的振动数据10来计算的，因此，表示路面轮廓30的路面状况的精度比由激光轮廓仪505测定出的表示高精度路面轮廓60的路面状况的精度差。事先测定路面轮廓以预定周期根据表示路面状况的精度较高的高精度路面轮廓60来进行更新，因此表示车道的路面状况的可靠性变高。

此外，在路面轮廓30中产生车辆前进方向的误差，即使误差修正部408修正了误差，有时也会在路面轮廓30中残留少量误差。在根据路面轮廓30而重复更新了事先测定路面轮廓的情况下，误差不断累积，事先测定路面轮廓的可靠性下降。如本实施例，如果以预定周期根据高精度路面轮廓60来更新事先测定路面轮廓，则能够使事先测定路面轮廓的误差成为0。

[实施例4]

在实施例4中，说明如下的路面状况测定系统1000的例子，其在事先测定路面轮廓DB404中对每个测定出成为事先测定路面轮廓的高精度路面轮廓的每个检测道与各车道对应地进行存储，计算路面轮廓30与各检测道的事先测定路面轮廓之间的相似度，将与最大相似度的检测道的事先测定路面轮廓对应的车道确定为车辆100行驶过的车道。

使用图11来说明实施例4。图11是基于实施例4的车道推定部405的车道推定处理的说明图。

第一车道路面轮廓41包含第一位置路面轮廓41A、第二位置路面轮廓41B 以及第三位置路面轮廓41C。将与测定出高精度路面轮廓60的检测道对应的高精度路面轮廓60登录到事先测定路面轮廓DB404中作为各事先测定路面轮廓。例如，在路面状况测定车600在第一车道行驶，并测定出第一车道上的某位置的第一检测道上的高精度路面轮廓60的情况下，将第一检测道的高精度路面轮廓60登录到事先测定路面轮廓DB404中作为第一位置路面轮廓41A。

车道推定部405计算路面轮廓30与第一车道路面轮廓41的各检测道的事先测定路面轮廓41A～41C的相似度(相似度X1～X3)。图11中未进行图示，但是车道推定部405计算路面轮廓30与第二车道路面轮廓42的各检测道的事先测定路面轮廓之间的相似度。然后，车道推定部405将与计算出的相似度最大的事先测定路面轮廓对应的车道确定为车辆100行驶过的车道。

此外，数据更新部406根据路面轮廓30来更新相似度最大的事先测定路面轮廓。

如果在不考虑检测道地将各车道的事先测定路面轮廓登录到事先测定路面轮廓DB404中的情况下，若车辆100行驶过的行驶车道与事先测定路面轮廓的检测道不同，则路面轮廓30与该事先测定路面轮廓之间的相似度下降，存在误判定的可能性。在本实施例中，将事先测定路面轮廓和该事先测定路面轮廓的检测道登录到事先测定路面轮廓DB404中，计算路面轮廓30与各事先测定路面轮廓之间的相似度，由此能够提高车道确定的精度。

[实施例5]

在实施例5中，说明如下的路面状况测定系统1000的例子，其将路面轮廓30划分为车道变更前区间和车道变更后区间，比较车道变更前区间的路面轮廓30与该区间所对应的事先测定路面轮廓，确定变更前区间的车道，并比较车道变更后区间的路面轮廓30与该区间所对应的事先测定路面轮廓，确定车道变更后区间的车道。

使用图12来说明实施例5。图12是实施例5的测定装置200的结构图。在图12所示的结构中，对与图1所示的结构相同的结构赋予相同符号，并省略说明。

测定装置200具有控制部201、加速度传感器202、GPS设备203、存储器204、数据通信部205、车道变更推定部206以及车道变更特征量DB(数据库)207。控制部201、加速度传感器202、GPS设备203、存储器204以及数据通信部205是与图1相同的结构，因此省略说明。

在车道变更特征量DB207中登录事先学习的车辆100的车道变更时的举动的特征量(例如，车辆100的横向加速度和行驶速度的位移)。从加速度传感器202向车道变更推定部206输入车辆横向加速度70，从GPS设备203向车道变更推定部206输入位置数据20。车道变更推定部206根据输入的车辆横向加速度70和位置数据20来计算车辆100的举动的特征量，比较计算出的特征量与登录在车道变更特征量DB207中的特征量，来判定车道变更的有无。

具体说明车道变更推定部206的判定处理。首先，车道变更推定部206根据本次输入的位置数据20和上次输入的位置数据20来计算行驶距离和时间，并根据计算出的行驶距离和时间来计算车辆100的行驶速度。例如，车道变更推定部206通过用时间除以行驶距离来计算车辆100的行驶速度。然后，车道变更推定部206以本次输入的车辆横向加速度70和行驶速度为特征量，来计算该特征量与登录在车道变更特征量DB207中的特征量之间的相似度。车道变更推定部206在计算出的相似度在预定值以上的情况下判定为存在车道变更，并将表示存在车道变更的车道变更有无数据21与位置数据20关联起来存储在存储器204中。

数据通信部205将振动数据10、位置数据20以及车道变更有无数据21发送到计算机400。

计算机400的路面轮廓推定部402将从与表示存在车道变更的车道变更有无数据21关联起来的位置数据20所表示的位置到与表示存在车道变更的下个车道变更有无数据21关联起来的位置数据20所表示的位置设为一个区间，来计算路面轮廓30。即，将没有车道变更的区间作为一个区间来计算路面轮廓30。此外，检索部403从事先测定路面轮廓DB404中检索与该区间对应的事先测定路面轮廓。

然后，车道推定部405比较没有车道变更的区间的路面轮廓30与该路面轮廓30的区间所对应的事先测定路面轮廓，确定没有车道变更的区间的车道。

此外，路面轮廓推定部402也可以不计算从表示存在车道变更的车道变更有无数据21关联起来的位置数据20所表示的位置到预定范围(例如，10m) 的路面轮廓30。即，路面轮廓推定部402可以从路面轮廓30的计算中去除从表示存在车道变更的车道变更有无数据21关联起来的位置数据20所表示的位置到预定范围的振动数据10。由此，不计算车道变更中的路面轮廓30，因此能够提高车道确定的精度。

根据本实施例，将出现车道变更的位置到出现下个车道变更前的位置作为一个区间来计算路面轮廓30。由此，能够将行驶了发生车道变更的两个车道的区间作为一个区间来计算路面轮廓30，并能够防止误判断车辆100行驶过的车道。

[实施例6]

在实施例6中，说明对登录在事先测定路面轮廓DB404中的事先测定路面轮廓进行学习的路面状况测定系统1000的例子。

使用图13和图14来说明实施例6。图13是实施例6的计算机400的结构图。在图13所示的结构中，对与实施例3的图9所示的结构相同的结构赋予相同符号，并省略说明。

计算机400具有数据通信部401、路面轮廓推定部402、检索部403、事先测定路面轮廓DB404、数据更新部406、保留DB407、误差修正部408、高精度路面轮廓DB409以及事先测定路面轮廓生成部410。数据通信部401、路面轮廓推定部402、检索部403、事先测定路面轮廓DB404、数据更新部406、保留DB407、误差修正部408以及高精度路面轮廓DB409与图9所示的结构相同，因此省略说明。

在图13所示的初始状态中，假定没有将事先测定路面轮廓登录在事先测定路面轮廓DB404中。这种情况下，路面轮廓推定部402在计算路面轮廓30时，将计算出的路面轮廓30登录到保留DB407中。此外，数据通信部407取得高精度路面轮廓60时，将取得的高精度路面轮廓60登录到高精度路面轮廓DB409和保留DB407中。此外，将登录在保留DB407中的登记路面轮廓30和高精度路面轮廓60称为学习用路面轮廓(学习用路面指标)。

事先测定路面轮廓生成部410计算登录在保留DB407中的各学习用路面轮廓之间的相似度。然后，事先测定路面轮廓生成部410将相互的相似度在预定值以上的学习用路面轮廓设为一组。这里，在组中包含高精度路面轮廓60 的情况下，事先测定路面轮廓生成部410确定与该高精度路面轮廓60的位置对应的车道，将该组的最新的学习用路面轮廓登录到事先测定路面轮廓DB404中作为确定的车道的事先测定路面轮廓。

图14是实施例6的登录在保留DB407中的路面轮廓30与高精度路面轮廓60之间的相似度的说明图。

作为学习用路面轮廓，在保留DB407中登记有车辆100行驶过2次第一车道而得到的路面轮廓1和3、车辆100行驶过2次第二车道而得到的路面轮廓2和4、路面状况测定车600行驶过第一车道而得到的高精度路面轮廓1以及路面状况测定车600行驶过第二车道而得到的高精度路面轮廓2。

事先测定路面轮廓生成部410计算登录在保留DB407中的学习用路面轮廓之间的相似度。计算出的相似度分别是图14所示的值。

这里，将预定值设为0.8时，高精度路面轮廓1、路面轮廓1以及路面轮廓3属于同一组(第一组)，高精度路面轮廓2、路面轮廓2以及路面轮廓4属于同一组(第二组)。

高精度路面轮廓1和2分别属于第一组和第二组，因此事先测定路面轮廓生成部410能够掌握第一组对应于第一车道，第二组对应于第二车道。

并且，在路面轮廓3是第一组中最新的路面轮廓30，且路面轮廓4是第二组中最新的路面轮廓30的情况下，事先测定路面轮廓生成部410将路面轮廓3登录到事先测定路面轮廓DB404中作为第一车道的事先测定路面轮廓，并将路面轮廓4登录到事先测定路面轮廓DB404中作为第二车道的事先测定路面轮廓。

根据以上，自动地学习登录在事先测定路面轮廓DB404中的事先测定路面轮廓，因此能够省去管理者设定事先测定路面轮廓的时间。

此外，本发明并不限于上述实施例，包含各种变形例。例如，上述实施例是为了使本发明易于理解而作的详细说明，并不一定必须具备所说明的全部结构。此外，可以将某实施例的结构的一部分置换为另一实施例的结构，并且，也可以在某实施例的结构中添加其他实施例的结构。此外，可以对各实施例的结构的一部分追加/删除/替换其他结构。

此外，上述各结构、功能、处理部、处理方法等的一部分或全部例如也可以通过在集成电路中进行设计等而通过硬件来实现。此外，上述各结构、功能等也可以通过由处理器解释并执行用于实现各个功能的程序而通过软件来实现。可以将实现各功能的程序、表格、文件等信息存储在存储器、硬盘、SSD(Solid State Drive，固态硬盘)等存储装置中或IC卡、SD卡、DVD等存储介质中。

此外，控制线或信息线表示认为在说明上必要的部件，产品并不一定必须表示所有的控制线或信息线，实际上几乎所有的结构都是相互连接的。

Claims (14)

1.一种路面状况测定系统，其特征在于，具备：

测定部，其取得车辆行驶中的位置数据和加速度数据；以及

路面状况测定部，其从所述测定部取得所述位置数据和加速度数据，并根据所述位置数据和所述加速度数据来测定路面状况，

所述路面状况测定部具有：

计算部，其根据所述取得的位置数据和加速度数据，计算用于表示所述车辆行驶过的区间的所述路面状况的路面指标；

事先测定路面指标存储部，其与各车道对应地存储多个车道的过去测定的区间路面指标即各个事先测定路面指标；以及

车道推定部，其比较由所述计算部计算出的路面指标与该路面指标的区间所对应的区间事先测定路面指标，并将与由所述计算部计算出的路面指标相似的事先测定路面指标所对应的车道确定为所述车辆行驶过的车道。

2.根据权利要求1所述的路面状况测定系统，其特征在于，

所述车道推定部重复执行以下处理，即：使由所述计算部计算出的路面指标针对区间移动预定量，并计算移动后的路面指标与由所述计算部计算出的路面指标的区间所对应的区间的所述事先测定路面指标的相似度，直到所述路面指标的合计移动量成为预定的移动量为止，

所述车道推定部将与所述计算出的相似度最大的事先测定路面指标对应的车道确定为所述车辆行驶过的车道。

3.根据权利要求1所述的路面状况测定系统，其特征在于，

将所述测定部配置在所述车辆中，

所述测定部与所述路面状况测定部经由网络连接，

所述测定部将所述位置数据和所述加速度数据经由所述网络发送到所述路面状况测定部。

4.根据权利要求1所述的路面状况测定系统，其特征在于，

所述路面状况测定部具有：数据更新部，其根据由所述计算部计算出的路面指标，更新与由所述车道推定部确定的车道对应的事先测定路面指标，

所述数据更新部存储由所述计算部计算出的路面指标和由所述车道推定部确定的车道，存储有预定数以上的与由所述车道推定部确定的车道相同的车道所对应的路面指标的情况下，根据所述已存储的路面指标来更新与由所述车道推定部确定的车道对应的事先测定路面指标。

5.根据权利要求1所述的路面状况测定系统，其特征在于，

该路面状况测定系统具备：高精度路面状况测定部，其测定比由所述计算部计算的路面指标高精度地表示路面状况的高精度路面指标，

在所述事先测定路面指标存储部中，对测定了所述高精度路面指标的每个检测道，与所述各车道对应地存储由所述高精度路面状况测定部测定的高精度路面指标作为所述事先测定路面指标，

所述车道推定部计算由所述计算部计算出的路面指标与各检测道的所述路面指标的区间所对应的所述各车道的区间事先测定路面指标的相似度，并将与所述计算出的相似度最大的事先测定路面指标对应的车道确定为所述车辆行驶过的车道。

6.根据权利要求1所述的路面状况测定系统，其特征在于，

所述测定部判定所述车辆是否变更了车道，

所述路面状况测定部从所述测定部取得是否变更了所述车道的判定结果、所述位置数据以及所述加速度数据，

所述计算部将从判定为变更了所述车道的位置数据所表示的位置到下个判定为变更了车道的位置数据所表示的位置的区间作为一个区间来计算所述路面指标。

7.根据权利要求1所述的路面状况测定系统，其特征在于，

该路面状况测定系统具备：高精度路面状况测定部，其测定比由所述计算部计算的路面指标高精度地表示路面状况的高精度路面指标，

所述高精度路面指标包含准确地表示测定位置的位置数据，

所述路面状况测定部存储从所述高精度路面状况测定部取得的高精度路面指标和由所述计算部计算出的路面指标作为学习用路面指标，并具有根据所述存储的学习用路面指标来生成所述事先测定路面指标的事先测定路面指标生成部，

所述事先测定路面指标生成部计算所述存储的各个学习用路面指标之间的相似度，并将所述计算出的相似度在预定值以上的学习用路面指标汇总为一组，在所述高精度路面指标属于所述组的情况下，将属于该组的最新的高精度路面指标或路面指标存储在所述事先测定路面指标存储部中，作为与该高精度路面指标包含的位置数据所表示的位置对应的车道所对应的事先测定路面指标。

8.一种路面状况测定方法，其在具有处理器和存储器的计算机中，测定车辆行驶过的路面状况，该路面状况测定方法的特征在于，

在所述存储器中，与各车道对应地存储多个车道的表示过去计算出的区间的路面状况的路面指标即各个事先测定路面指标，

在所述路面状况测定方法中，

所述处理器取得车辆行驶中的位置数据和加速度数据，

所述处理器根据所述取得的位置数据和加速度数据，来计算用于表示所述车辆行驶过的区间的所述路面状况的路面指标，

所述处理器比较所述计算出的路面指标与该路面指标的区间所对应的区间事先测定路面指标，并将与所述路面指标相似的事先测定路面指标所对应的车道确定为所述车辆行驶过的车道。

9.根据权利要求8所述的路面状况测定方法，其特征在于，

所述处理器重复执行以下处理，即：使所述计算出的路面指标针对区间每次移动预定量，并计算移动后的路面指标与所述计算出的路面指标的区间所对应的区间的所述事先测定路面指标的相似度，直到所述计算出的路面指标的合计移动量成为预定的移动量为止，

所述处理器将与所述计算出的相似度最大的事先测定路面指标对应的车道确定为所述车辆行驶过的车道。

10.根据权利要求8所述的路面状况测定方法，其特征在于，

设置在所述车辆中的测定装置取得所述车辆行驶中的所述位置数据和所述加速度数据，

所述测定装置与所述计算机经由网络连接，

所述测定装置将所述取得的位置数据和加速度数据经由所述网络发送到所述计算机，

所述处理器通过接收所述发送的位置数据和所述加速度数据，来取得所述位置数据和所述加速度数据。

11.根据权利要求8所述的路面状况测定方法，其特征在于，

所述处理器将所述计算出的路面指标和所述确定的车道存储在所述存储器中，

在所述存储器中存储有预定数以上的与所述确定的车道相同的车道所对应的路面指标的情况下，所述处理器根据存储在所述存储器中的路面指标来更新与所述确定的车道对应的事先测定路面指标。

12.根据权利要求8所述的路面状况测定方法，其特征在于，

在所述存储器中，对测定了高精度路面指标的每个检测道，与所述各车道对应地存储由高精度路面状况测定部测定的所述高精度路面指标作为所述事先测定路面指标，其中，高精度路面状况测定部测定比所述计算的路面指标高精度地表示路面状况的高精度路面指标，

在所述路面状况测定方法中，

所述处理器计算所述计算出的路面指标与各检测道的所述路面指标的区间所对应的所述各车道的区间事先测定路面指标的相似度，

所述处理器将与所述计算出的相似度最大的事先测定路面指标对应的车道确定为所述车辆行驶过的车道。

13.根据权利要求8所述的路面状况测定方法，其特征在于，

设置在所述车辆中且取得所述车辆行驶中的所述位置数据和所述加速度数据的测定装置，判定所述车辆是否变更了车道，

在所述路面状况测定方法中，

所述处理器从所述测定装置取得是否变更了所述车道的判定结果、所述位置数据以及所述加速度数据，

所述处理器将从判定为变更了所述车道的位置数据所表示的位置到下个判定为变更了车道的位置数据所表示的位置的区间作为一个区间来计算所述路面指标。

14.根据权利要求8所述的路面状况测定方法，其特征在于，

所述处理器取得比所述路面指标高精度地表示路面状况，并包含准确地表示测定位置的位置数据的高精度路面指标，

所述处理器将所述取得的高精度路面指标和所述计算出的路面指标存储在所述存储器中作为学习用路面指标，

所述处理器计算所述存储的各个学习用路面指标之间的相似度，

所述处理器将所述计算出的相似度在预定值以上的学习用路面指标汇总为一组，

所述处理器在所述高精度路面指标属于所述组的情况下，将属于该组的最新的高精度路面指标或路面指标存储在所述存储器中，作为与该高精度路面指标包含的位置数据所表示的位置对应的车道所对应的事先测定路面指标。