JP2016057861A - Road surface state control device and road surface state control program - Google Patents

Road surface state control device and road surface state control program Download PDF

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a road surface state control device and a road surface state control program that can grasp a road surface state accurately using a low-cost measurement device not high in accuracy.SOLUTION: When an information acquisition part 28 acquires information for road surface state analysis, a section association part 30 associates the information for road surface state analysis with a plurality of sections set for each predetermined distance. The information for road surface state analysis associated with each of the section is stored for each section in a storage region for each section set in a storage part 40 by the information accumulation part 32 and accumulated as daily data. An information selection part 34 selects information to be used for analysis from among a plural pieces of information for road surface state analysis accumulated for each section. An information analysis part 36 analyzes the information for road surface state analysis selected by the information selection part 34 and calculates a representative value of each piece of information on a result of road surface state analysis for each section.SELECTED DRAWING: Figure 2

Description

本発明は、路面状態管理装置及び路面状態管理プログラムに関する。   The present invention relates to a road surface state management device and a road surface state management program.

従来、路面の管理は、専用の測定車に高精度かつ高価な機器を搭載して行われていた。例えば、下記特許文献1には、路面上の各点と自分との距離を測定するレーザープロファイラと、GPS受信機等により構成され、3次元の地理座標を与える座標発生手段と、を備え、これらの距離データと3次元の地理座標とを合成し、路面上の各点ごとに3次元の地理座標を関連づけて路面の凹凸に関するデータを発生する技術が開示されている。   Conventionally, road surface management has been performed by mounting high-precision and expensive equipment on a dedicated measuring vehicle. For example, the following Patent Document 1 includes a laser profiler that measures the distance between each point on the road surface and itself, and a coordinate generation means that is configured by a GPS receiver or the like and gives three-dimensional geographic coordinates. A technique is disclosed in which three-dimensional geographic coordinates are combined with three-dimensional geographic coordinates, and data relating to road surface unevenness is generated by associating the three-dimensional geographic coordinates for each point on the road surface.

また、下記特許文献2には、路面劣化を再調査するための技術が開示されており、複数のセンサを搭載したパトロール車のセンサで路面性状を把握し、例えば縦G、音及び画像の3つで舗装の異常を検出して、異常を検出した位置を再調査の対象とする技術である。   Patent Document 2 below discloses a technique for re-investigating road surface deterioration, and grasps road surface properties with a sensor of a patrol vehicle equipped with a plurality of sensors. For example, the vertical G, sound and image 3 This is a technology that detects pavement anomalies and re-investigates the location where the anomaly was detected.

また、下記特許文献3には、撮影された道路画像とGセンサとにより路面の劣化を早期に検出する技術が記載されている。   Patent Document 3 below describes a technique for detecting road surface deterioration at an early stage using a photographed road image and a G sensor.

また、下記特許文献4には、路面劣化の検出精度を向上させる技術についての記載がある。   Patent Document 4 below describes a technique for improving the detection accuracy of road surface deterioration.

以上に述べた従来の技術においては、路面の凹凸(わだち掘れや路面の平たん性)の測定に使用されるレーザープロファイラの場合、1000回/秒の測定頻度で1mm程度の精度のものが使用されていた。また、路面を撮影するカメラは、通常1mm程度の分解能のものが使用されていた。これらの測定装置は、いずれも高精度で高精密な高価なものである。   In the conventional technology described above, in the case of a laser profiler used for measuring road surface unevenness (wad digging and road surface flatness), a laser profiler with an accuracy of about 1 mm is used at a measurement frequency of 1000 times / second. It had been. Moreover, the camera which image | photographs a road surface normally has a resolution of about 1 mm. All of these measuring devices are high precision and high precision and expensive.

特開2004-294152号公報JP 2004-294152 A 特開2013-139671号公報JP 2013-139671 A 特開2013-139672号公報JP 2013-139672 A 特開2013-140448号公報JP 2013-140448 A

しかし、上記従来の技術においては、測定精度を上げるために高精度の路面状態測定機器を使用する場合が多く、調整や保守管理に高度な知識が必要であり、装置コストが高くなるという課題があった。   However, in the above-mentioned conventional technology, in order to increase the measurement accuracy, a high-precision road surface state measuring device is often used, and advanced knowledge is necessary for adjustment and maintenance management, and there is a problem that the apparatus cost increases. there were.

本発明は、廉価で精度が高くない測定機器を使用しても、簡便に高い信頼性で路面状態を把握できる路面状態管理装置及び路面状態管理プログラムを提供することを目的の一つとする。更にまた、期間を空けないで日常的に路面状態を把握することができる路面状態管理装置及び路面状態管理プログラムを提供することを目的とする。   An object of the present invention is to provide a road surface state management device and a road surface state management program that can easily and reliably grasp the road surface state even when using inexpensive and high-precision measuring equipment. Furthermore, it aims at providing the road surface state management apparatus and road surface state management program which can grasp | ascertain a road surface state on a daily basis without leaving a period.

上記目的を達成するために、本発明の一実施形態は、路面状態管理装置であって、車両に搭載された取得手段により取得され、路面状態を解析するための路面状態解析用情報を取得する路面状態解析用情報取得手段と、前記路面状態解析用情報を、予め決定された距離毎に設定された複数の区間に関連付ける区間関連付手段と、前記複数の区間の各々に関連づけられた路面状態解析用情報を前記区間毎に複数蓄積する路面状態解析用情報蓄積手段と、前記路面状態解析用情報蓄積手段に蓄積された複数の路面状態解析用情報を解析し、前記各区間の各路面状態解析結果情報および1又は複数区間の各路面状態解析結果情報の代表値を求める情報解析手段と、を備えることを特徴とする。   In order to achieve the above object, an embodiment of the present invention is a road surface state management device that acquires road surface state analysis information that is acquired by an acquisition unit mounted on a vehicle and that analyzes a road surface state. Road surface state analysis information acquisition means, section surface association means for associating the road surface state analysis information with a plurality of sections set for each predetermined distance, and road surface state associated with each of the plurality of sections A road surface state analysis information storage unit that stores a plurality of pieces of analysis information for each section, and a plurality of road surface state analysis information stored in the road surface state analysis information storage unit are analyzed, and each road surface state of each section is analyzed. And information analysis means for obtaining representative values of the analysis result information and each road surface analysis result information of one or a plurality of sections.

また、上記情報解析手段の解析処理の前に、前記路面状態解析用情報蓄積手段に蓄積された複数の路面状態解析用情報から解析に使用できる情報を選定する情報選定手段をさらに備え、前記情報解析手段は、前記選定された情報を解析する構成が好適である。   The information analysis means further includes an information selection means for selecting information that can be used for analysis from a plurality of road surface state analysis information stored in the road surface state analysis information storage means before the analysis processing of the information analysis means, The analysis unit is preferably configured to analyze the selected information.

また、上記情報選定手段は、予め入力された選定条件に基づいて情報を選定し、前記情報解析手段は、前記選定条件に含まれる代表値決定条件に基づいて代表値を求める構成としてもよい。   The information selection unit may select information based on a selection condition input in advance, and the information analysis unit may obtain a representative value based on a representative value determination condition included in the selection condition.

また、路面状態解析用情報は、路面画像、わだち掘れ及び加速度を含み、前記情報選定手段は、路面状態解析用情報から路面状態解析結果情報を求めるための情報を選定する。前記路面画像の場合には、影が映り込んでおらずまたは路面が濡れていない画像を選定し、前記わだち掘れの場合には、わだち掘れの最大値が予め定めた確率分布の予め定めた範囲内のわだち掘れを選定し、加速度の場合には、前記取得手段を搭載した車両の加減速時以外に加速度計で取得された値を選定するのが好適である。   The road surface state analysis information includes a road surface image, rutting, and acceleration, and the information selection unit selects information for obtaining road surface state analysis result information from the road surface state analysis information. In the case of the road surface image, an image in which no shadow is reflected or the road surface is not wet is selected, and in the case of rutting, the maximum value of rutting is a predetermined range of a predetermined probability distribution. In the case of acceleration, it is preferable to select a value acquired by an accelerometer other than the time of acceleration / deceleration of the vehicle equipped with the acquisition means.

また、路面状態解析用情報に含まれる路面画像は、精度2〜5mm(3mm)の可視光カメラで取得し、わだち掘れは、精度3〜8mm(5mm)、計測頻度15回/秒程度のレーザースキャナーで取得し、加速度は、加速度計で取得するのが好適である。   The road surface image included in the road surface condition analysis information is acquired with a visible light camera with an accuracy of 2 to 5 mm (3 mm), and rutting is a laser with an accuracy of 3 to 8 mm (5 mm) and a measurement frequency of about 15 times / second. It is preferable that the acceleration is acquired by a scanner and the acceleration is acquired by an accelerometer.

上記区間関連付手段は、1回目の測定の結果取得された路面状態解析用情報に関連付けられた取得位置の座標情報及び車両の走行距離に基づいて前記各区間に関連付け、2回目以降の測定の結果取得された路面状態解析用情報は、前記座標情報及び車両の走行距離によりどの区間に属するかを予備的に決定した後、1回目と2回目以降の路面状態解析用情報に含まれる前方画像、路面画像、わだち掘れ、加速度を比較して、データとしての共通部分が検出された場合に、当該共通部分は同一の区間に属するものとして、2回目以降の路面状態解析用情報を距離軸方向に圧縮または伸張して1回目の前記共通部分を含んだ路面状態解析用情報と同じ区間に関連付けることを特徴とする。   The section association means associates with each section based on the coordinate information of the acquisition position associated with the road surface condition analysis information acquired as a result of the first measurement and the travel distance of the vehicle, and performs the second and subsequent measurement. The road surface condition analysis information obtained as a result is determined in advance based on the coordinate information and the travel distance of the vehicle, and then the front image included in the first and second road surface condition analysis information. , Road surface image, rutting, acceleration, and when a common part as data is detected, the common part belongs to the same section, and the road surface condition analysis information for the second and subsequent times is the distance axis direction And the information is associated with the same section as the road surface condition analysis information including the first common part.

上記情報解析手段は、予め定めた期間毎に前記各区間の各路面状態解析結果情報および各路面状態解析結果情報の代表値を求め、前記代表値あるいは代表値を用いて計算した判定値が予め定めた閾値を超えた場合には、警報信号を発生するのが好適である。   The information analyzing means obtains each road surface analysis result information of each section and a representative value of each road surface analysis result information for each predetermined period, and the determination value calculated using the representative value or the representative value is obtained in advance. An alarm signal is preferably generated when a predetermined threshold is exceeded.

上記取得手段を搭載した車両は、営業車両または定期運行車両であるのが好適である。   The vehicle on which the acquisition means is mounted is preferably a business vehicle or a regular operation vehicle.

また、本発明の他の実施形態は、路面状態管理プログラムであって、コンピュータを、車両に搭載された取得手段により取得され、路面状態を解析するための路面状態解析用情報を取得する路面状態解析用情報取得手段、前記路面状態解析用情報を、予め決定された距離毎に設定された複数の区間に関連付ける区間関連付手段、前記複数の区間の各々に関連づけられた路面状態解析用情報を前記区間毎に複数蓄積する路面状態解析用情報蓄積手段、前記路面状態解析用情報蓄積手段に蓄積された複数の路面状態解析用情報を解析し、前記各区間の各路面状態解析結果情報および1又は複数区間の各路面状態解析結果情報の代表値を求める情報解析手段、として機能させることを特徴とする。   Another embodiment of the present invention is a road surface state management program, wherein a road surface state is acquired by an acquisition unit mounted on a vehicle and acquires road surface state analysis information for analyzing the road surface state. Analysis information acquisition means, section association means for associating the road surface state analysis information with a plurality of sections set for each predetermined distance, road surface state analysis information associated with each of the plurality of sections A plurality of road surface state analysis information storage means for storing each road section, a plurality of road surface state analysis information stored in the road surface analysis information storage means, and each road surface state analysis result information of each section and 1 Or it is made to function as an information analysis means which calculates | requires the representative value of each road surface state analysis result information of a several area.

本発明によれば、廉価で精度が高くない測定機器を使用して高精度に路面状態を把握することができる。また、必要な時にいつでも最新の路面状態を把握することができる。   According to the present invention, it is possible to grasp the road surface state with high accuracy by using a measuring device that is inexpensive and does not have high accuracy. In addition, the latest road surface condition can be grasped whenever necessary.

実施形態にかかる路面状態管理装置のハードウェア構成の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the hardware constitutions of the road surface state management apparatus concerning embodiment. 実施形態にかかる路面状態管理装置に含まれる情報処理装置の機能ブロック図である。It is a functional block diagram of the information processor included in the road surface state management device according to the embodiment. 区間の各々に関連づけられた路面状態解析用情報、路面状態解析結果情報および各路面状態解析結果情報の代表値の概念図である。It is a conceptual diagram of the representative value of the road surface state analysis information, road surface state analysis result information, and each road surface state analysis result information associated with each section. 実施形態にかかる区間関連付部による路面状態解析用情報を区間に関連付ける処理の動作例のフロー図である。It is a flowchart of the operation example of the process which associates the road surface state analysis information by the section correlation part concerning embodiment with a section. 実施形態にかかる情報選定部による情報の選定処理の例として、わだち掘れの選定処理の説明図である。It is explanatory drawing of the selection process of a rutting as an example of the information selection process by the information selection part concerning embodiment. 実施形態にかかる加速度計が測定した加速度から路面プロファイルを求める処理の説明図である。It is explanatory drawing of the process which calculates | requires a road surface profile from the acceleration which the accelerometer concerning embodiment measured. 実施形態にかかる情報選定部による情報の選定処理の例として、路面画像の選定処理の説明図である。It is explanatory drawing of the selection process of a road surface image as an example of the selection process of the information by the information selection part concerning embodiment. 実施形態にかかる情報処理装置の動作例のフロー図である。It is a flowchart of the example of operation | movement of the information processing apparatus concerning embodiment. 実施形態にかかる路面状態管理装置による路面状態解析用情報の取得状況の概念図である。It is a conceptual diagram of the acquisition condition of the road surface state analysis information by the road surface state management device according to the embodiment.

以下、本発明を実施するための形態(以下、実施形態という)を、図面に従って説明する。   Hereinafter, modes for carrying out the present invention (hereinafter referred to as embodiments) will be described with reference to the drawings.

図1には、実施形態にかかる路面状態管理装置のハードウェア構成の例が示される。図1において、路面状態管理装置は、前方撮影装置10、路面撮影装置12、レーザースキャナー14、加速度計16、座標測定装置18、走行距離測定装置20、制御装置22、通信装置24及び情報処理装置26を含んで構成されている。本実施形態にかかる路面状態管理装置は、上記前方撮影装置10、路面撮影装置12、レーザースキャナー14、加速度計16、座標測定装置18、走行距離測定装置20等により管理対象の道路の路面状態を解析するための路面状態解析用情報を取得し、情報処理装置26により路面状態の解析処理を実行する。路面状態の解析処理の詳細は後述する。なお、路面状態解析用情報の測定装置としては上記前方撮影装置10、路面撮影装置12、レーザースキャナー14、加速度計16に限定されるものではない。   FIG. 1 shows an example of a hardware configuration of a road surface state management device according to the embodiment. In FIG. 1, the road surface state management device includes a front photographing device 10, a road photographing device 12, a laser scanner 14, an accelerometer 16, a coordinate measuring device 18, a travel distance measuring device 20, a control device 22, a communication device 24, and an information processing device. 26. The road surface state management device according to this embodiment is configured to check the road surface state of a road to be managed by the front photographing device 10, the road surface photographing device 12, the laser scanner 14, the accelerometer 16, the coordinate measuring device 18, the mileage measuring device 20, and the like. Information for road surface state analysis for analysis is acquired, and the road surface state analysis process is executed by the information processing device 26. Details of the road surface state analysis processing will be described later. Note that the road surface state analysis information measuring device is not limited to the front photographing device 10, the road photographing device 12, the laser scanner 14, and the accelerometer 16.

以上の構成の内、情報処理装置26以外は営業車両または定期運行車両に搭載されるのが好適である。ここで、営業車両とは、例えばタクシー、トラック、宅配便の配達車両、郵便集配車両のような、営業目的で任意の道路を運行している車両をいい、定期運行車両とは、例えば路線バス、道路パトロール車両のように、走行路線及び/または走行時刻が予め決められている車両をいう。これらの営業車両及び/または定期運行車両に上記各測定装置、すなわち前方撮影装置10、路面撮影装置12、レーザースキャナー14、加速度計16、座標測定装置18、走行距離測定装置20及び制御装置22等を搭載して路面状態解析用情報を取得し、路面の状態を観察することにより、広範囲の道路の路面状態を管理することができる。   Of the above configuration, it is preferable to install the vehicle other than the information processing device 26 in a business vehicle or a regular operation vehicle. Here, a business vehicle refers to a vehicle that operates on an arbitrary road for business purposes, such as a taxi, a truck, a delivery service for a courier, or a postal delivery vehicle, and a regular operation vehicle refers to, for example, a route bus A vehicle, such as a road patrol vehicle, whose traveling route and / or traveling time is predetermined. The above measuring devices, that is, the front photographing device 10, the road surface photographing device 12, the laser scanner 14, the accelerometer 16, the coordinate measuring device 18, the mileage measuring device 20, the control device 22, etc. The road surface state information of a wide range of roads can be managed by acquiring information for road surface state analysis and observing the road surface state.

前方撮影装置10は、搭載された車両の前方、すなわち車両の進行方向の画像(以後、前方画像という)を撮影する。この前方撮影装置10には、例えばCCDカメラ等のデジタルカメラを使用でき、カラー及び白黒のいずれのカメラであってもよい。また、前方画像は任意に設定した時間間隔で撮影された静止画の集合とするのが好適である。なお、制御装置22は、走行距離測定装置20の測定出力(車速パルス)から車両の走行距離を演算し、一定走行距離毎に前方撮影装置10に指示信号を出力し、この指示信号に同期して前方撮影装置10が撮影した画像情報に距離情報を関連付ける構成とすることができる。   The front image capturing device 10 captures an image in front of the mounted vehicle, that is, an image in the traveling direction of the vehicle (hereinafter referred to as a front image). As the front photographing apparatus 10, for example, a digital camera such as a CCD camera can be used, and either a color camera or a monochrome camera may be used. The front image is preferably a set of still images taken at arbitrarily set time intervals. The control device 22 calculates the travel distance of the vehicle from the measurement output (vehicle speed pulse) of the travel distance measurement device 20, outputs an instruction signal to the front photographing device 10 for every fixed travel distance, and synchronizes with this instruction signal. Thus, the distance information can be associated with the image information photographed by the front photographing apparatus 10.

路面撮影装置12は、搭載された車両が走行する路面Rsの画像(以後、路面画像という)を撮影する。この路面撮影装置12には、例えばCCDカメラ等のデジタルカメラを使用でき、白黒カメラであってよい。路面画像も任意に設定した時間間隔で撮影された静止画の集合とするのが好適である。なお、路面画像にも、前方撮影装置10の場合と同様に、車両の一定走行距離毎に距離情報を関連付ける構成とすることができる。本実施形態の路面撮影装置12を構成するカメラとしては、分解能が2〜3mm程度のものを使用することができる。   The road surface photographing device 12 photographs an image of the road surface Rs on which the mounted vehicle travels (hereinafter referred to as a road surface image). The road surface photographing device 12 can be a digital camera such as a CCD camera, and may be a monochrome camera. The road surface image is also preferably a set of still images taken at arbitrarily set time intervals. In addition, it can be set as the structure which links | relates distance information with a road surface image for every fixed driving distance of a vehicle similarly to the case of the front imaging device 10. FIG. As a camera which comprises the road surface imaging device 12 of this embodiment, a camera with a resolution of about 2 to 3 mm can be used.

レーザースキャナー14は、搭載された車両が走行する路面にレーザー光を照射し、その反射光を受光することにより、路面と自身との距離(路面からの高さ)を測定する。これにより、路面の各点の高さを測定できる。この測定を幅員方向に実施することにより、わだち掘れ(幅員方向における路面の凹凸)を測定することができる。なお、わだち掘れの測定結果にも、前方撮影装置10の場合と同様に、車両の一定走行距離毎に距離情報を関連付ける構成とすることができる。本実施形態のレーザースキャナー14としては、15回/秒程度の測定頻度で5mm程度の精度のものを使用することができる。また、レーザースキャナー14は、取得したデータの一次処理として、平滑化及び歪み補正を実施する。レーザースキャナー14の特性を考慮したバンドパスフィルタを用いて平滑化を行って取得したデータからノイズを除去し、歪み補正により測定値の歪みを除去することができる。また、レーザースキャナー14の測定時におけるレーザー光の反射強度から、道路の幅方向の両端側に描かれた白線(例えば2本)を検出し、道路幅員を取得してもよい。これにより、道路のわだち掘れを、道路の幅員の範囲内すなわち検出した2本の白線の内側で測定することができる。   The laser scanner 14 measures the distance (height from the road surface) between the road surface and itself by irradiating the road surface on which the mounted vehicle travels with laser light and receiving the reflected light. Thereby, the height of each point on the road surface can be measured. By carrying out this measurement in the width direction, rutting (road surface unevenness in the width direction) can be measured. In addition, it can be set as the structure which links | relates distance information with the measurement result of rutting, as well as the case of the front imaging | photography apparatus 10, for every fixed driving distance of a vehicle. As the laser scanner 14 of the present embodiment, a laser scanner having an accuracy of about 5 mm can be used with a measurement frequency of about 15 times / second. Further, the laser scanner 14 performs smoothing and distortion correction as a primary process of the acquired data. It is possible to remove noise from data acquired by performing smoothing using a band-pass filter that takes into account the characteristics of the laser scanner 14, and to remove distortion of the measured value by distortion correction. Alternatively, the width of the road may be acquired by detecting white lines (for example, two lines) drawn on both ends in the width direction of the road from the reflection intensity of the laser light at the time of measurement by the laser scanner 14. Thereby, the rutting of the road can be measured within the range of the road width, that is, inside the two detected white lines.

加速度計16は、搭載された車両の右側と左側にそれぞれ2つずつの組が設定されている。それぞれの組の加速度計16は一方が車両の車輪とボディーの間に設置されたばね(サスペンションのばね)の上側に設けられ、他方がばねの下側に設けられている。この構成により、車両の走行中の振動すなわち加速度を、車両の走行中に連続的に上記ばねの上下で測定する。測定した加速度(車両の左上下及び右上下の加速度)のばねの上下の差分から路面のプロファイルを求め、路面プロファイルから平たん性値またはIRI(国際ラフネス指数)値を算出することができる。平たん性値またはIRI値の算出手順は後述する。なお、上記加速度の測定結果にも、前方撮影装置10の場合と同様に、車両の一定走行距離毎に距離情報を関連付ける構成とすることができる。本実施形態では、レーザープロファイラのような高価な装置を使用せずに路面の平たん性値を求めることができる。   Two sets of accelerometers 16 are set on each of the right side and the left side of the mounted vehicle. One of the sets of accelerometers 16 is provided on the upper side of a spring (suspension spring) installed between the vehicle wheel and the body, and the other is provided on the lower side of the spring. With this configuration, vibration, that is, acceleration during traveling of the vehicle is continuously measured above and below the spring while the vehicle is traveling. A road profile can be obtained from the difference between the measured accelerations (left and right and left and right accelerations of the vehicle) of the spring, and a flatness value or an IRI (International Roughness Index) value can be calculated from the road profile. The procedure for calculating the flatness value or the IRI value will be described later. It should be noted that, similarly to the case of the front imaging apparatus 10, the acceleration measurement result can also be configured to associate distance information for each fixed travel distance of the vehicle. In the present embodiment, the flatness value of the road surface can be obtained without using an expensive device such as a laser profiler.

座標測定装置18は、搭載された車両の位置情報(座標情報)を測定する。座標測定装置18は、例えばGPS受信機により構成することができる。また、GPS受信機にIMU(慣性計測装置)を組み合わせても良い。上記位置情報の測定も車両の一定走行距離毎に実施する。これにより、上記各測定装置による路面状態解析用情報の取得位置の座標情報を取得することができる。なお、上記一定走行距離は、前方撮影装置10の場合と同様であり、座標測定装置18は制御装置22からの指示信号に同期して位置情報を測定する構成(位置情報に距離情報を関連付ける構成)とすることができる。座標測定装置18は、時間経過に伴う座標値の測定データの変化を追跡し、異常値(前後の座標値からの乖離が一定の閾値を超えている値)が検出された場合に、この異常値を削除し、前後の座標値から補間処理により求めた値を位置情報として採用する構成が好適である。   The coordinate measuring device 18 measures position information (coordinate information) of the mounted vehicle. The coordinate measuring device 18 can be configured by a GPS receiver, for example. Further, an IMU (Inertial Measurement Device) may be combined with the GPS receiver. The measurement of the position information is also carried out for every fixed travel distance of the vehicle. Thereby, the coordinate information of the acquisition position of the road surface state analysis information by each of the measuring devices can be acquired. The fixed travel distance is the same as that in the case of the front photographing device 10, and the coordinate measuring device 18 measures position information in synchronization with an instruction signal from the control device 22 (configuration that associates distance information with position information). ). The coordinate measuring device 18 tracks the change in the measurement data of the coordinate value over time, and when an abnormal value (a value in which the deviation from the previous and subsequent coordinate values exceeds a certain threshold value) is detected, this abnormality is detected. A configuration in which a value is deleted, and a value obtained by interpolation processing from previous and subsequent coordinate values is employed as position information is preferable.

走行距離測定装置20は、搭載された車両の車輪の回転数をカウントし、車速パルスを発生する。この車速パルスにより制御装置22が車両の走行距離を算出する。なお、走行距離測定装置20は、上記車速パルスから走行距離を算出する構成には限定されず、例えば空間フィルター法等の非接触型距離計を使用する構成等であっても良い。   The travel distance measuring device 20 counts the number of rotations of the wheels of the mounted vehicle and generates a vehicle speed pulse. The controller 22 calculates the travel distance of the vehicle based on the vehicle speed pulse. The travel distance measuring device 20 is not limited to the configuration for calculating the travel distance from the vehicle speed pulse, and may be a configuration using a non-contact distance meter such as a spatial filter method, for example.

制御装置22は、適宜なコンピュータにより構成され、前方撮影装置10、路面撮影装置12、レーザースキャナー14、加速度計16、座標測定装置18、走行距離測定装置20が各々測定した情報を路面状態解析用情報として取得するとともに、上記一定走行距離の演算、上記路面状態解析用情報の記憶、通信装置24を介した上記路面状態解析用情報の情報処理装置26への送信等の処理を実行する。   The control device 22 is configured by an appropriate computer, and the information measured by the front photographing device 10, the road surface photographing device 12, the laser scanner 14, the accelerometer 16, the coordinate measuring device 18, and the mileage measuring device 20 is used for road surface state analysis. The information is acquired as information, and processing such as calculation of the constant travel distance, storage of the road surface state analysis information, and transmission of the road surface state analysis information to the information processing device 26 via the communication device 24 is executed.

通信装置24は、制御装置22の指示により、制御装置22が記憶した上記路面状態解析用情報を情報処理装置26に送信する。この通信装置24は、WiFi(Wireless Fidelity)その他の無線LAN等を使用して、無線通信により情報処理装置26と通信する構成とするのが好適である。例えば、無線LAN等の所定のスポットが見つかるまでデータを蓄積しておき、見つかった段階でデータを送信しても良い。あるいは事務所等に戻った段階で有線でデータを送信する方法でも良い。なお、通信装置24は、適宜な通信インターフェースとして制御装置22を構成するコンピュータ上に形成しても良い。   The communication device 24 transmits the road surface state analysis information stored in the control device 22 to the information processing device 26 in accordance with an instruction from the control device 22. The communication device 24 is preferably configured to communicate with the information processing device 26 by wireless communication using WiFi (Wireless Fidelity) or other wireless LAN. For example, data may be accumulated until a predetermined spot such as a wireless LAN is found, and the data may be transmitted when it is found. Alternatively, a method of transmitting data by wire when returning to the office or the like may be used. The communication device 24 may be formed on a computer constituting the control device 22 as an appropriate communication interface.

情報処理装置26は、適宜なコンピュータにより構成される。詳細は後述する。   The information processing device 26 is configured by an appropriate computer. Details will be described later.

図2には、実施形態にかかる路面状態管理装置に含まれる情報処理装置26の機能ブロック図が示される。図2において、情報処理装置26は、情報取得部28、区間関連付部30、情報蓄積部32、情報選定部34、情報解析部36、通信部38、記憶部40及びCPU42を含んで構成されている。この情報処理装置26は、CPU42、ROM、RAM、不揮発性メモリ、I/O、通信インターフェース等を備え、装置全体の制御及び各種演算を行うコンピュータとして構成されており、上記各機能は、例えばCPU42とCPU42の処理動作を制御するプログラムとにより実現される。   FIG. 2 is a functional block diagram of the information processing apparatus 26 included in the road surface state management apparatus according to the embodiment. In FIG. 2, the information processing apparatus 26 includes an information acquisition unit 28, a section association unit 30, an information storage unit 32, an information selection unit 34, an information analysis unit 36, a communication unit 38, a storage unit 40, and a CPU 42. ing. The information processing apparatus 26 includes a CPU 42, a ROM, a RAM, a nonvolatile memory, an I / O, a communication interface, and the like, and is configured as a computer that controls the entire apparatus and performs various calculations. And a program for controlling the processing operation of the CPU.

情報取得部28は、制御装置22から送信された路面状態を解析するための路面状態解析用情報を通信部38を介して取得し、記憶部40に記憶させる。この際に、例えば公的な機関が発表する、路面状態解析用情報を取得した地域の気象情報(例えば、晴、曇、雨、雪、気温等の情報)を外部の適宜な装置から通信部38を介して取得し、各路面状態解析用情報と関連付けて記憶部40に記憶させる構成としてもよい。   The information acquisition unit 28 acquires road surface state analysis information for analyzing the road surface state transmitted from the control device 22 via the communication unit 38 and stores the information in the storage unit 40. At this time, for example, the weather information (for example, information on clear, cloudy, rain, snow, temperature, etc.) of the area from which the road surface condition analysis information is acquired, which is announced by a public institution, is transmitted from an appropriate external device to the communication unit. It is good also as a structure acquired through 38, and making it memorize | store in the memory | storage part 40 in association with each road surface state analysis information.

区間関連付部30は、上記路面状態解析用情報を記憶部40から読み出し、当該情報が取得された地点における車両の走行距離及び座標情報に基づいて、予め決定された距離毎に設定された複数の区間に関連付ける。ここで、上記区間は、予め解析を予定している管理対象の道路(解析対象路線)を、例えばGIS(地理情報システム)上で任意の単位(距離)に分割し、車線、上下線等の区分も設けて設定される。また、GISが使用できない場合には、走行距離測定装置20が測定した距離を利用して任意の長さ毎に区間分割処理を実行して設定しても良い。以上に述べた区間に対応して、記憶部40には路面状態解析用情報を区間毎に記憶する記憶領域が設定される。本実施形態にかかる路面状態管理装置は、上記設定された区間毎に路面状態解析用情報を管理し、区間毎に路面状態の解析を行い、路面状態解析結果情報を得る。なお、関連付け処理の詳細は後述する。   The section association unit 30 reads the road surface state analysis information from the storage unit 40, and sets a plurality of distances set for each predetermined distance based on the travel distance and coordinate information of the vehicle at the point where the information is acquired. Is associated with the interval. Here, the above-mentioned section divides a management target road (analysis target route) scheduled to be analyzed in advance into arbitrary units (distances) on, for example, GIS (geographic information system), and the lanes, vertical lines, etc. A division is also provided and set. Further, when the GIS cannot be used, the section division process may be executed and set for each arbitrary length using the distance measured by the travel distance measuring device 20. Corresponding to the sections described above, the storage unit 40 is set with a storage area for storing road surface state analysis information for each section. The road surface state management apparatus according to the present embodiment manages road surface state analysis information for each set section, analyzes the road surface state for each section, and obtains road surface state analysis result information. Details of the association process will be described later.

情報蓄積部32は、上記複数の区間の各々に関連づけられた路面状態解析用情報を上記区間毎に複数蓄積する。すなわち、区間関連付部30が上記各区間に関連づけた路面状態解析用情報を、記憶部40に区間毎に設定された記憶領域に日々のデータとして記憶させ、蓄積させる。ここで、日々のデータとは、営業車両または定期運行車両に搭載された各測定装置により、上記車両の運行に伴って定期的に(一定走行距離毎に)取得されるデータであって、管理対象の道路について1日に複数のデータ(路面状態解析用情報)が取得される。これにより、路面状態解析用情報を一定期間、例えば一ヶ月間取得し、蓄積すると、同一区間について重畳的に路面状態解析用情報が蓄積される。上記一定期間は、予め定めておく。この場合、「一定期間」は常に同じ期間(例えば常に一ヶ月)とする必要はない。例えば、一ヶ月→二ヶ月→二週間…のように、異なる期間を順次設定してもよい。   The information accumulating unit 32 accumulates a plurality of road surface state analysis information associated with each of the plurality of sections for each section. In other words, the section association unit 30 stores the road surface state analysis information associated with each section as daily data in the storage area set for each section in the storage unit 40 and accumulates it. Here, the daily data is data that is regularly acquired (every mileage) with the operation of the vehicle by each measuring device mounted on a business vehicle or a regularly operating vehicle, and is managed. A plurality of data (information for road surface condition analysis) is acquired per day for the target road. As a result, when the road surface state analysis information is acquired and accumulated for a certain period, for example, for one month, the road surface state analysis information is accumulated in a superimposed manner for the same section. The predetermined period is determined in advance. In this case, the “certain period” does not always have to be the same period (for example, always one month). For example, different periods may be set sequentially such as one month → two months → two weeks.

情報選定部34は、上記情報蓄積部32が記憶部40に重畳的に蓄積した複数の路面状態解析用情報を区間毎に記憶部40から読み出し、読み出した路面状態解析用情報のうち解析に使用できる情報を選定する。選定処理の詳細は後述する。   The information selection unit 34 reads a plurality of road surface state analysis information accumulated in the storage unit 40 in a superimposed manner by the information storage unit 32 from the storage unit 40 for each section, and uses the read road surface state analysis information for analysis. Select possible information. Details of the selection process will be described later.

情報解析部36は、上記情報蓄積部32が記憶部40に重畳的に蓄積した複数の路面状態解析用情報を区間毎に記憶部40から読み出して解析し、上記各区間の各路面状態解析結果情報および1又は複数区間の各路面状態解析結果情報の代表値(例えば、ひび割れ率、わだち掘れ量、平たん性値、IRI値、ポットホール数等の代表値)を求める。この際、解析対象の路面状態解析用情報は、情報選定部34が選定した情報とするのが好適である。なお、路面状態解析結果情報の代表値とは、任意の評価区間(例えば50m、100m)を予め設定し、その区間における代表値として区間平均、最大値、最小値等の条件で算出された値である。この様な代表値決定条件については、区間延長(任意の評価区間の長さ)、算出条件(例えば区間平均、最大値、最小値等)を予め設定し、記憶部40に記憶しておく。以上のようにして重畳的に蓄積された路面状態解析用情報を情報解析部36により解析し、代表値を求めると、各路面状態解析用情報の精度が低くても、これを重畳的に蓄積した情報の代表値であるので、信頼性の高い情報とすることができる。この結果、信頼性高く路面状態を把握することができる。なお、算出した代表値は記憶部40に記憶させる。   The information analysis unit 36 reads and analyzes a plurality of road surface state analysis information accumulated in the storage unit 40 by the information storage unit 32 from the storage unit 40 for each section, and analyzes each road surface state analysis result of each section. Information and representative values (for example, representative values such as crack rate, rutting amount, flatness value, IRI value, number of potholes, etc.) of each road surface state analysis result information of one or a plurality of sections are obtained. At this time, the road surface condition analysis information to be analyzed is preferably information selected by the information selection unit 34. Note that the representative value of the road surface condition analysis result information is a value calculated in advance by setting an arbitrary evaluation section (for example, 50 m, 100 m) and using a section average, maximum value, minimum value, etc. as a representative value in the section. It is. Regarding such representative value determination conditions, section extension (the length of an arbitrary evaluation section) and calculation conditions (for example, section average, maximum value, minimum value, etc.) are set in advance and stored in the storage unit 40. When the road surface state analysis information accumulated in a superimposed manner as described above is analyzed by the information analysis unit 36 and a representative value is obtained, even if the accuracy of each road surface state analysis information is low, this is accumulated in a superimposed manner. Since it is a representative value of the information, the information can be highly reliable. As a result, the road surface state can be grasped with high reliability. The calculated representative value is stored in the storage unit 40.

通信部38は、USB(ユニバーサルシリアルバス)ポート、ネットワークポートその他の適宜なインターフェースにより構成され、CPU42が外部の装置、特に制御装置22とデータ(路面状態解析用情報)をやり取りするために使用する。   The communication unit 38 includes a USB (Universal Serial Bus) port, a network port, and other appropriate interfaces, and is used by the CPU 42 to exchange data (information for road surface condition analysis) with an external device, particularly the control device 22. .

記憶部40は、ハードディスク装置、ソリッドステートドライブ(SSD)等の不揮発性メモリで構成され、上記路面状態解析用情報及び情報解析部36が求めた各路面状態解析結果情報とその代表値等、及びCPU42の動作プログラム等の、情報処理装置26が行う各処理に必要な情報を記憶させる。なお、記憶部40としては、デジタル・バーサタイル・ディスク(DVD)、コンパクトディスク(CD)、光磁気ディスク(MO)、フレキシブルディスク(FD)、磁気テープ、電気的消去および書き換え可能な読出し専用メモリ(EEPROM)、フラッシュ・メモリ等を使用してもよい。また、記憶部40には、主としてCPU42の作業領域として機能するランダムアクセスメモリ(RAM)、及びBIOS等の制御プログラムその他のCPU42が使用するデータが格納される読み出し専用メモリ(ROM)を含めるのが好適である。   The storage unit 40 is composed of a non-volatile memory such as a hard disk device, a solid state drive (SSD), etc., and the road surface state analysis result information, each road surface state analysis result information obtained by the information analysis unit 36, its representative value, etc. Information necessary for each process performed by the information processing apparatus 26 such as an operation program of the CPU 42 is stored. As the storage unit 40, a digital versatile disk (DVD), a compact disk (CD), a magneto-optical disk (MO), a flexible disk (FD), a magnetic tape, an electrically erasable and rewritable read-only memory ( EEPROM), flash memory or the like may be used. In addition, the storage unit 40 includes a random access memory (RAM) that mainly functions as a work area of the CPU 42 and a read-only memory (ROM) that stores control programs such as BIOS and other data used by the CPU 42. Is preferred.

図3には、区間の各々に関連付けられた路面状態解析用情報、各路面状態解析結果情報および各路面状態解析結果情報の代表値の概念図が示される。図3の例では、区間が5m毎に設定されており、路面状態解析用情報として前方画像、路面画像、わだち掘れ、加速度(左上下、右上下)が含まれている。これらの路面状態解析用情報は、上記前方撮影装置10、路面撮影装置12、レーザースキャナー14、加速度計16、座標測定装置18、走行距離測定装置20等の各測定装置が各々測定して取得した生データ(未処理データ)であり、情報解析部36がこれらのデータを解析して路面状態解析結果情報を求める。また、各路面状態解析用情報に関連づけられた、測定位置の位置情報(座標情報)も含まれている。これらの情報は、上述したように、記憶部40に区間毎に設定された記憶領域に記憶されている。また、各区間の各路面状態解析用情報は、一定の期間毎、例えば一ヶ月毎に区分して記憶されるのが好適である。なお、上記区間の長さは5mに限定されるものではなく、路面状態解析用情報も上記の情報に限定されない。   FIG. 3 shows a conceptual diagram of road surface state analysis information, each road surface state analysis result information, and representative values of each road surface state analysis result information associated with each section. In the example of FIG. 3, sections are set every 5 m, and the road surface state analysis information includes a front image, a road surface image, rutting, and acceleration (left and right upper and right upper and lower). The road surface state analysis information is obtained by measuring each of the measurement devices such as the front photographing device 10, the road photographing device 12, the laser scanner 14, the accelerometer 16, the coordinate measuring device 18, the mileage measuring device 20, and the like. This is raw data (unprocessed data), and the information analysis unit 36 analyzes these data to obtain road surface state analysis result information. Further, position information (coordinate information) of the measurement position associated with each road surface state analysis information is also included. These pieces of information are stored in the storage area set for each section in the storage unit 40 as described above. In addition, it is preferable that each road surface state analysis information for each section is stored separately for each predetermined period, for example, every month. The length of the section is not limited to 5 m, and the road surface condition analysis information is not limited to the above information.

また、情報解析部36が求める路面状態解析結果情報としては、ひび割れ率、わだち掘れ量、平たん性値、IRI値、ポットホール数等が例示されているが、これらに限定されるものではない。また、各路面状態解析結果情報の代表値は、上述したように、代表値決定条件に基づいて情報解析部36が決定するが、例えばひび割れ率であれば、その最大値とすること等を例示できる。   Further, as the road surface state analysis result information obtained by the information analysis unit 36, a crack rate, a rutting amount, a flatness value, an IRI value, the number of potholes, and the like are illustrated, but not limited thereto. . Further, as described above, the information analysis unit 36 determines the representative value of each road surface state analysis result information based on the representative value determination condition. For example, if the crack rate is a crack rate, the maximum value is exemplified. it can.

図4には、区間関連付部30による路面状態解析用情報を区間に関連付ける処理の説明図が示される。図4では、上記解析対象路線について2回(1回目と2回目)路面状態解析用情報を測定した例が示されており、情報の内容は図3に示された路面状態解析用情報の部分と同じである。なお、路面状態解析用情報の測定回数は2回に限定されず、任意の回数実施することができる。   FIG. 4 shows an explanatory diagram of the process of associating the road surface state analysis information by the section association unit 30 with the section. FIG. 4 shows an example in which the road surface state analysis information is measured twice (first and second times) for the analysis target route, and the content of the information is the portion of the road surface state analysis information shown in FIG. Is the same. Note that the number of times of measurement of road surface condition analysis information is not limited to two times, and can be implemented any number of times.

図4において、まず1回目の測定の結果取得された路面状態解析用情報は、座標測定装置18が測定した路面状態解析用情報の取得位置の座標情報及び走行距離測定装置20が発生する車速パルス等から制御装置22が演算する車両の走行距離に基づいて、区間関連付部30が上記各区間に関連付ける。   In FIG. 4, first, road surface state analysis information acquired as a result of the first measurement includes the coordinate information of the acquisition position of the road surface state analysis information measured by the coordinate measuring device 18 and the vehicle speed pulse generated by the travel distance measuring device 20. Based on the travel distance of the vehicle calculated by the control device 22 from the above, the section association unit 30 associates with each section.

次に、2回目の測定の結果取得された路面状態解析用情報は、上記座標情報及び車両の走行距離により路面状態解析用情報がどの区間に属するかを区間関連付部30が予備的に決定し、その後1回目と2回目の路面状態解析用情報に含まれる前方画像、路面画像、わだち掘れ、加速度を比較して、データとしての共通部分が検出された場合に(例えば、同一と判断される前方画像または路面画像同士、データに共通のパターンが存在するわだち掘れまたは加速度同士)、当該共通部分は同一の区間に属するものとして、2回目の路面状態解析用情報を距離軸(距離情報の数値の変化方向に設定される軸)方向に圧縮または伸張して1回目の上記共通部分を含んだ路面状態解析用情報と同じ区間に仕分ける。なお、加速度やわだち掘れ等の時間軸で取得しているデータにおいては、距離情報の数値と走行距離測定装置20からの車速パルスのカウント数と関連付けを行いたい距離情報の関係から一定の係数を算出し、再度選定する方式としてもよい。   Next, in the road surface state analysis information acquired as a result of the second measurement, the section association unit 30 preliminarily determines which section the road surface state analysis information belongs to based on the coordinate information and the travel distance of the vehicle. Then, when a common part as data is detected by comparing the forward image, road image, rutting, and acceleration included in the first and second road surface condition analysis information (for example, determined to be the same) Assuming that the forward image or road surface image, rutting or acceleration having a common pattern in the data), the common part belongs to the same section, the second road surface state analysis information is represented as a distance axis (distance information It is compressed or expanded in the direction of the axis) set in the direction of changing the numerical value, and sorted into the same section as the road surface condition analysis information including the first common part. In the data acquired on the time axis such as acceleration and rutting, a constant coefficient is calculated from the relationship between the numerical value of the distance information and the distance information to be associated with the count number of the vehicle speed pulse from the mileage measuring device 20. A method of calculating and selecting again may be used.

例えば、図4の例では、1回目の0〜5mの区間に属する加速度と、2回目の0〜5mの区間に属する加速度、及び1回目の5〜10mの区間に属する路面画像と2回目の5〜10mの区間に属する路面画像とは、データに共通のパターンが存在するので、同じ区間に属すると判断されるが、2回目の路面状態解析用情報について区間関連付部30が予備的に決定した区間が1回目の路面状態解析用情報の区間と同じであるので、区間関連付部30は上記予備的に決定した区間をそのまま採用する。   For example, in the example of FIG. 4, the acceleration belonging to the first 0 to 5 m section, the acceleration belonging to the second 0 to 5 m section, and the road surface image belonging to the first 5 to 10 m section and the second time A road surface image belonging to a section of 5 to 10 m is determined to belong to the same section because there is a common pattern in the data, but the section association unit 30 preliminarily prepares for the second road surface state analysis information. Since the determined section is the same as the section of the first road surface condition analysis information, the section association unit 30 adopts the preliminary determined section as it is.

次に、1回目の15〜20mの区間に属する加速度と、2回目の20〜25mの区間に属する加速度、1回目の20〜25mの区間に属する前方画像と2回目の25〜30mの区間に属する前方画像とが同一と判断され、同一の区間に属すると判断される場合、区間関連付部30は、2回目の距離軸を矢印A方向に圧縮し、2回目の20〜25m及び25〜30mの区間に属する路面状態解析用情報を15〜20m及び20〜25mの区間に属する路面状態解析用情報として区間への関連付けを行う。この場合、上記処理が済んでいる0〜5mの区間及び5〜10mの区間を除いて、2回目の10〜15mの区間、15〜20mの区間も同様に圧縮し、それぞれ10〜15mの区間、15〜20mの区間に対応する路面状態解析用情報を選定してそれぞれの区間への関連づけを行う。そして、1回目の測定の1又は複数区間の各路面状態解析結果情報の代表値を求める。   Next, the acceleration belonging to the first 15 to 20 m section, the acceleration belonging to the second 20 to 25 m section, the front image belonging to the first 20 to 25 m section, and the second 25 to 30 m section When it is determined that the front image belongs to the same section and that it belongs to the same section, the section association unit 30 compresses the second distance axis in the direction of arrow A, and the second 20 to 25 m and 25 to 25 The road surface state analysis information belonging to the 30 m section is associated with the section as road surface state analysis information belonging to the 15 to 20 m and 20 to 25 m sections. In this case, except the 0-5 m section and the 5-10 m section where the above processing has been completed, the second 10-15 m section, the 15-20 m section are similarly compressed, and each 10-15 m section. Road surface condition analysis information corresponding to sections of 15 to 20 m is selected and associated with each section. Then, a representative value of each road surface state analysis result information of one or a plurality of sections of the first measurement is obtained.

同様にして、2回目の45〜50mの区間に属する路面画像は、1回目の40〜45mの区間に属する路面画像と同一と判断され、上記同様の距離軸の圧縮処理により、区間への関連付けが行われる。   Similarly, the road surface image belonging to the second 45 to 50 m section is determined to be the same as the first road surface image belonging to the 40 to 45 m section, and is related to the section by the same distance axis compression processing as described above. Is done.

3回目以降の路面状態解析用情報についても、2回目の路面状態解析用情報と同様にして各区間への関連付けが行われる。   The third and subsequent road surface state analysis information is also associated with each section in the same manner as the second road surface state analysis information.

なお、1回目の測定の区間を基準としている理由は、1回目の測定後に距離情報と実際の現地の位置情報の整合を確認しながら登録作業を実施するためである。このため、ここでは1回目の測定の区間を基準としたが、これに限られるものではく、2回目以降の測定の区間でも距離情報と実際の位置情報の整合確認がとれている場合は、基準として用いてもよい。   The reason why the first measurement section is used as a reference is that the registration work is performed while confirming the alignment between the distance information and the actual local position information after the first measurement. For this reason, the first measurement interval is used as a reference here. However, the present invention is not limited to this, and if the distance information and the actual position information are confirmed in the second and subsequent measurement intervals, It may be used as a reference.

図5には、情報選定部34による情報の選定処理の例として、わだち掘れの選定処理の説明図が示される。一般的なわだち掘れの算出は、車線内(レーンマークの内側)の形状を計測して算出する。図5の例では、ある区間において測定されたわだち掘れの最大値が正規分布となっている。この分布は、情報選定部34が、ある区間についてある月の一ヶ月間に取得されたわだち掘れの最大値を記憶部40から読み出して生成した例である。なお、わだち掘れの取得(蓄積)期間は一ヶ月に限定されず、任意の期間とすることができる。次に、情報選定部34は、上記正規分布から適宜な範囲にあるデータ、例えば+/−σの範囲にあるデータを選定する。これにより、レーザースキャナー14が道路上の人や路肩の縁石等を測定することによるノイズを除去することができる。   FIG. 5 is an explanatory diagram of rutting selection processing as an example of information selection processing by the information selection unit 34. General rutting is calculated by measuring the shape in the lane (inside the lane mark). In the example of FIG. 5, the maximum value of rutting measured in a certain section has a normal distribution. This distribution is an example in which the information selection unit 34 reads and generates the maximum value of rutting acquired during a month for a certain section from the storage unit 40. In addition, the acquisition (accumulation) period of rutting is not limited to one month, and can be an arbitrary period. Next, the information selection unit 34 selects data in an appropriate range from the normal distribution, for example, data in the range of +/− σ. Thereby, the noise by the laser scanner 14 measuring a person on the road, a curb on the shoulder, or the like can be removed.

なお、わだち掘れの最大値が正規分布とならない場合には、情報選定部34が上記ノイズを除去する処理として、わだち掘れの閾値を予め設定し、その範囲に該当しないものは計算に使用しない、または、前回データと比較して、変動率を設定値(例えばプラス方向に20mm)と比較し、設定値以上のデータであるかを判定し、設定値以上のデータを選定しない処理を実行する。   In addition, when the maximum value of rutting is not a normal distribution, the information selection unit 34 sets a rutting threshold in advance as a process for removing the noise, and those that do not fall within the range are not used for calculation. Alternatively, compared with the previous data, the variation rate is compared with a set value (for example, 20 mm in the plus direction), it is determined whether the data is equal to or greater than the set value, and processing is performed that does not select data greater than the set value.

情報解析部36は、上記選定されたわだち掘れの最大値について、各区間毎に例えば一ヶ月のデータを算術平均する平均化処理を行い、算出した平均値を当該区間及び任意の期間(例えば一ヶ月)のわだち掘れ量の代表値として記憶部40に記憶させる。以上のようにして求めたわだち掘れの最大値の代表値は、記憶部40から読み出して、適宜な表示手段により表示する構成とするのが好適である。   The information analysis unit 36 performs an averaging process of arithmetically averaging, for example, one month of data for each section with respect to the selected maximum value of rutting, and the calculated average value is calculated for the section and an arbitrary period (for example, one (Month) rudder digging amount is stored in the storage unit 40 as a representative value. The representative value of the maximum rutting value obtained as described above is preferably read from the storage unit 40 and displayed by an appropriate display means.

また、路面状態解析用情報が加速度の場合には、情報選定部34が、記憶部40に記憶された加速度(車両の左上下及び右上下の加速度)を読み出し、車両の加減速時に取得されたデータを排除して加減速時以外に加速度計16で取得された加速度を選定する。車両の加減速時には、加速度計16の測定値にノイズが入りやすいからである。車両が加減速時であるか否かは、走行距離測定装置20が出力する車速パルスにより情報選定部34が判断する。   Further, when the road surface state analysis information is acceleration, the information selection unit 34 reads the acceleration (the vehicle's left / up / down and right / up / down accelerations) stored in the storage unit 40 and is acquired at the time of acceleration / deceleration of the vehicle. The acceleration acquired by the accelerometer 16 is selected except for the time of acceleration / deceleration by excluding data. This is because noise is likely to enter the measured value of the accelerometer 16 during acceleration / deceleration of the vehicle. Whether the vehicle is accelerating or decelerating is determined by the information selecting unit 34 based on the vehicle speed pulse output from the travel distance measuring device 20.

図6には、加速度計16が測定した加速度から路面プロファイルを求める処理の説明図が示される。図6において、情報解析部36は、車両の左右それぞれで測定したばねの上下の加速度(図6では、それぞれバネ上の加速度、バネ下の加速度と表記した。)を、各区間及び月毎に記憶部40から読み出し、制御装置22が算出した走行距離が同じタイミングで取得された加速度につき、ばね上の加速度とばね下の加速度との差分を演算することにより路面のプロファイルを作成する。なお、加速度計16が測定したタイミングが同じである加速度のデータを判断するために、加速度の測定時刻を加速度のデータに関連づけておいても良い。また、加速度の取得(蓄積)期間は、わだち掘れの場合と同様に、一ヶ月に限定されない。作成した路面プロファイルのデータは、区間毎に複数記憶部40に記憶する。   FIG. 6 shows an explanatory diagram of a process for obtaining a road surface profile from the acceleration measured by the accelerometer 16. In FIG. 6, the information analysis unit 36 calculates the vertical acceleration of the spring measured on the left and right sides of the vehicle (in FIG. 6, the acceleration on the spring and the acceleration on the spring respectively) for each section and each month. A road surface profile is created by calculating the difference between the acceleration on the spring and the acceleration on the unspring basis for the acceleration that is read from the storage unit 40 and acquired at the same timing as the travel distance calculated by the control device 22. In order to determine acceleration data having the same timing measured by the accelerometer 16, the acceleration measurement time may be associated with the acceleration data. The acceleration acquisition (accumulation) period is not limited to one month, as in the case of rutting. The created road surface profile data is stored in the plurality of storage units 40 for each section.

次に、情報解析部36は、図6に示される路面状態解析用情報である路面プロファイルを記憶部40から読み出し、下記の演算処理により路面状態解析結果情報である路面のIRI値または平たん性値を算出する。   Next, the information analysis unit 36 reads the road surface profile, which is the road surface state analysis information shown in FIG. 6, from the storage unit 40, and the road surface IRI value or flatness which is the road surface state analysis result information by the following calculation processing. Calculate the value.

IRI値は、例えば路面のプロファイル(縦断方向)を利用して、クオーターカーシミュレーションによって算出する。また、平たん性値の算出においても、例えば3mプロフィルメーターモデルを利用して平たん性値を算出するものとする。このような算出方法については、舗装調査・試験法便覧その他の公知文献に記載されている方式を利用して数値の算出を行うこととする。   The IRI value is calculated by a quarter car simulation using, for example, a road profile (longitudinal direction). Also in the calculation of the flatness value, the flatness value is calculated using, for example, a 3 m profilometer model. Regarding such a calculation method, numerical values are calculated using methods described in the pavement survey / test method manual and other known documents.

なお、このような、路面のプロファイルを用いてシミュレーションにより数値を求める方法では、どれだけ正確にプロファイルが作成できるかが重要となる。このため、一般的には、高額なセンサ(IMU:慣性測定装置)等を利用して加速、減速等の情報を正確な数値として算出する必要がある。しかし、本発明においては、高額なセンサを利用しないため、速度情報等を利用し、情報選定部34が一定速度に保たれたデータ(加減速時以外のデータ)を選定している。これにより、安定したデータを優先的に使用することができる。また、IRI値や平たん性値のデータも複数回のデータを利用することとなるが、代表値の選定は、わだち掘れ量と同様の選定手法(図5)を用いることとする。   In such a method of obtaining a numerical value by simulation using a road surface profile, it is important how accurately the profile can be created. For this reason, in general, it is necessary to calculate information such as acceleration and deceleration as accurate numerical values using an expensive sensor (IMU: Inertial Measurement Device) or the like. However, in the present invention, since expensive sensors are not used, speed information or the like is used, and the information selection unit 34 selects data maintained at a constant speed (data other than during acceleration / deceleration). Thereby, stable data can be used preferentially. The IRI value and the flatness value data are also used a plurality of times, but the representative value is selected using the same selection method (FIG. 5) as the rutting amount.

以上のようにして求めたIRI値または平たん性値のデータは、記憶部40に記憶し、後に読み出して適宜な表示手段により表示する構成とするのが好適である。   The data of the IRI value or flatness value obtained as described above is preferably stored in the storage unit 40, read out later, and displayed by an appropriate display means.

図7(a)、(b)、(c)には、情報選定部34による情報の選定処理の例として、路面画像の選定処理の説明図が示される。情報選定部34は、各区間及び月毎に記憶部40から路面画像を読み出して選定処理を行う。ただし、路面画像の取得(蓄積)期間は、わだち掘れの場合と同様に、一ヶ月に限定されないので、任意の期間毎に選定処理を行うことができる。なお、路面画像は、上述したように、車両の一定走行距離毎に距離情報が関連付けられているので、図7(a)、(b)、(c)に示されるように、一定距離毎の画像が連続して並んでいる状態で記憶部40から読み出すことができる。   FIGS. 7A, 7 </ b> B, and 7 </ b> C are explanatory diagrams of road surface image selection processing as an example of information selection processing by the information selection unit 34. The information selection unit 34 reads the road surface image from the storage unit 40 and performs selection processing for each section and each month. However, since the road image acquisition (accumulation) period is not limited to one month, as in the case of rutting, the selection process can be performed every arbitrary period. As described above, since the road surface image is associated with the distance information for each fixed travel distance of the vehicle, as shown in FIGS. 7A, 7B, and 7C, the road surface image is displayed for each fixed distance. The images can be read from the storage unit 40 in a state where images are continuously arranged.

路面画像は天候や太陽の位置(生じる影の位置)等により品質が影響される。例えば、図7(a)では、路面撮影装置12を搭載した車両の影が写り込んでおり、図7(c)では、木や建物の影が写り込んでいる。このため、正常な解析が困難になる可能性があるので、情報選定部34は、これらの影が写り込んでいない、図7(b)のような路面画像を選定することができる。影が写り込んでいない画像を選定するには、例えば影が写り込んだ画像を検出し、検出した画像以外の画像を選定することにより実現できる。影が写り込んだ画像を検出するには、影の領域に完全に入る程度の大きさのメッシュを設定して対象となる路面画像をメッシュに分割し、各メッシュのコントラスト(最も暗い部分と最も明るい部分との輝度または明度の差)を求める。次に、一部のメッシュのコントラストが他のメッシュのコントラストより一定値以上大きい(コントラストの均一性が低い)画像を影が写り込んだ画像として検出する。なお、上記メッシュに分割する処理の前に、路面画像からの路面部分の切り出しや、白線等の明度の高い領域のマスキング等の前処理を行うのが好適である。   The quality of the road surface image is affected by the weather, the position of the sun (the position of the resulting shadow), and the like. For example, in FIG. 7A, a shadow of a vehicle on which the road surface photographing device 12 is mounted is reflected, and in FIG. 7C, a shadow of a tree or a building is reflected. For this reason, since there is a possibility that normal analysis becomes difficult, the information selection unit 34 can select a road surface image as shown in FIG. 7B in which these shadows are not reflected. Selection of an image without a shadow can be realized by, for example, detecting an image with a shadow and selecting an image other than the detected image. To detect an image with shadows, set a mesh large enough to fit in the shadow area and divide the target road surface image into meshes. Find the difference in brightness or brightness from the bright part). Next, an image in which the contrast of a part of meshes is larger than a contrast value of other meshes by a certain value or more (low contrast uniformity) is detected as an image in which a shadow is reflected. In addition, before the process of dividing into meshes, it is preferable to perform preprocessing such as clipping of a road surface portion from a road surface image and masking of a light area such as a white line.

また、上記影の他、路面が雨等で濡れている場合には、ひび割れの検出が困難になる場合があるので、情報選定部34が濡れた路面の路面画像以外を選択する構成としてもよい。   In addition to the above-mentioned shadow, if the road surface is wet with rain or the like, it may be difficult to detect cracks, so the information selection unit 34 may select other than the road image of the wet road surface. .

路面が濡れているか否かは、例えば上記路面画像に関連付けられた気象情報、または、車両のワイパの動作情報等に基づいて判断することができる。   Whether or not the road surface is wet can be determined based on, for example, weather information associated with the road surface image, operation information of a vehicle wiper, or the like.

情報解析部36は、図7(b)のような路面状態解析用情報に含まれる画像から、従来公知の方法により路面のひび割れ率、ポットホール数等を検出する。例えば特開2006−162477号公報に開示された「構造物表面のひび割れ検出方法」にある、ウェーブレット変換を用いて低周波成分を除去する処理、あるいは特開2011−179874号公報に開示された「遺伝的プログラミングによる並列型画像フィルタ自動生成システム」にある、フィルタ構築の訓練データに選定採用することで様々なタイプの画像からクラックの選定用画像フィルタを自動的に構築する処理などを利用し、ひび割れの位置と形状を検出することができる。   The information analysis unit 36 detects the crack rate of the road surface, the number of pot holes, and the like from the image included in the road surface state analysis information as shown in FIG. For example, a process for removing low-frequency components using wavelet transform in “Structure surface crack detection method” disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2006-162477, or disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2011-179874. Using the process of automatically constructing an image filter for crack selection from various types of images by selecting and adopting the filter construction training data in `` Parallel image filter automatic generation system by genetic programming '', The position and shape of the crack can be detected.

また、特開2009−52907号公報には、移動しながら撮影した路面画像の前後する画像中で相対的に動いている部分を動物体として検出し、予め規定された基準サイズ範囲に含まれるものをポットホールと判定する技術が開示されている。   Japanese Patent Laid-Open No. 2009-52907 detects a relatively moving part in an image before and after a road surface image taken while moving as a moving object, and is included in a predetermined reference size range. Is disclosed as a pothole.

情報解析部36が検出したひび割れ率は、例えばひび割れ率の最大値、最小値等を代表値とすることができるが、これには限定されない。ここで、ひび割れ率は、路面を適宜な大きさのメッシュで分割し、各メッシュ内にひび割れが存在するメッシュの数の総メッシュ数に対する比率(ひび割れが存在するメッシュの数/総メッシュ数)として算出する。なお、メッシュ内のひび割れの延長距離及び/またはひび割れの本数を道路の区間毎に総計して代表値を決定する構成としてもよい。   The crack rate detected by the information analysis unit 36 may be, for example, the maximum value, the minimum value, or the like of the crack rate, but is not limited thereto. Here, the crack rate is obtained by dividing the road surface with meshes of an appropriate size, and the ratio of the number of meshes with cracks in each mesh to the total number of meshes (number of meshes with cracks / total number of meshes). calculate. In addition, it is good also as a structure which totals the extension distance of the crack in a mesh, and / or the number of the cracks for every section of a road, and determines a representative value.

また、情報解析部36が検出したポットホール数の場合には、道路の区間毎のポットホールの個数及び/または面積を一定期間(例えば一ヶ月)で積算して代表値を決定することができる。   In the case of the number of potholes detected by the information analysis unit 36, the representative value can be determined by integrating the number and / or area of potholes for each section of the road over a certain period (for example, one month). .

上記図5、図6、図7(a)、(b)、(c)で説明した例において、情報解析部36は、予め設定し、記憶部40に記憶された上記代表値決定条件に基づいて代表値を求めている。   In the example described with reference to FIGS. 5, 6, 7 (a), 7 (b), and 7 (c), the information analysis unit 36 is set in advance and is based on the representative value determination conditions stored in the storage unit 40. To obtain a representative value.

さらに、情報選定部34は、キーボードその他の適宜な手段により使用者が予め入力した選定条件に基づいて情報を選定する構成としてもよい。例えば、「天候が雨の日の路面画像」という選定条件が入力されている場合には、各路面状態解析用情報に関連づけられた気象情報を参照し、雨の日に取得された路面画像を選定する。また、「水たまりのある路面画像」あるいは「ひび割れのある路面画像」という選定条件が入力されている場合には、水たまりまたはひび割れが写っている路面画像を選定する。ここで、水たまりの検出は、例えば路面状態解析用情報に関連づけられた気象情報を活用して、雨上がりの時間帯に撮影されたと判断される路面画像について、適度なサイズのメッシュで区切り、各メッシュについて、路面よりも風景の空間周波数分布に近い領域を水たまり領域と判定する。なお、ひび割れの検出は上述した通りである。   Furthermore, the information selection part 34 is good also as a structure which selects information based on the selection conditions previously input by the user with a keyboard or other appropriate means. For example, when the selection condition “road image on a rainy day” is input, the weather image associated with each road condition analysis information is referred to, and the road image acquired on a rainy day is displayed. Select. Further, when the selection condition of “road surface image with puddles” or “road surface image with cracks” is input, a road surface image showing puddles or cracks is selected. Here, the detection of the puddle uses, for example, the weather information associated with the road surface condition analysis information to divide the road surface image determined to have been taken in the rainy time zone with a mesh of an appropriate size, The region closer to the spatial frequency distribution of the landscape than the road surface is determined as a puddle region. The detection of cracks is as described above.

なお、上記選定条件には、選定された路面状態解析用情報から代表値を決定する条件(代表値決定条件)を含ませておくのが好適である。例えば上記「天候が雨の日の路面画像」であれば、コントラストが最も大きい画像としたり、「水たまりのある路面画像」であれば、検出した水たまりの面積が最も大きい画像としたり、「ひび割れのある路面画像」であれば、ひび割れ率が最も大きい画像としたりすることができるが、これらに限定されず、任意の条件で代表値を決定することができる。   The selection conditions preferably include a condition for determining a representative value from the selected road surface state analysis information (representative value determination condition). For example, if the above-mentioned “road surface image on a rainy day”, the image has the highest contrast, or if it is a “road surface image with a puddle”, the image has the largest area of the detected puddle. If it is “a certain road surface image”, it can be an image having the largest cracking rate, but the present invention is not limited thereto, and the representative value can be determined under any condition.

情報解析部36は、上記選定条件に含まれる代表値決定条件に基づいて代表値を求める。   The information analysis unit 36 obtains a representative value based on the representative value determination condition included in the selection condition.

図8には、実施形態にかかる情報処理装置26の動作例のフローが示される。図8において、情報取得部28が制御装置22から通信装置24を介して送信された路面状態解析用情報を取得する(S1)。取得した路面状態解析用情報は、記憶部40に記憶させる。   FIG. 8 shows a flow of an operation example of the information processing apparatus 26 according to the embodiment. In FIG. 8, the information acquisition part 28 acquires the road surface state analysis information transmitted from the control device 22 via the communication device 24 (S1). The acquired road surface state analysis information is stored in the storage unit 40.

次に、区間関連付部30が、情報取得部28が取得した路面状態解析用情報を記憶部40から読み出し、予め決定された距離に基づいて設定された複数の区間に関連付ける(S2)。各区間に関連付けられた路面状態解析用情報は、情報蓄積部32により記憶部40に設定された各区間用の記憶領域に区間毎に記憶され、日々のデータとして蓄積される(S3)。   Next, the section association unit 30 reads the road surface state analysis information acquired by the information acquisition unit 28 from the storage unit 40 and associates it with a plurality of sections set based on a predetermined distance (S2). The road surface condition analysis information associated with each section is stored for each section in the storage area for each section set in the storage unit 40 by the information storage unit 32, and is accumulated as daily data (S3).

情報選定部34は、上記情報蓄積部32が記憶部40に区間毎に蓄積した複数の路面状態解析用情報を記憶部40から読み出し、上述したように、読み出した路面状態解析用情報のうち解析に使用する情報を選定する(S4)。選定された路面状態解析用情報は、記憶部40に記憶する。   The information selection unit 34 reads a plurality of road surface state analysis information accumulated by the information storage unit 32 in the storage unit 40 for each section from the storage unit 40, and analyzes the read road surface state analysis information as described above. Information to be used is selected (S4). The selected road surface state analysis information is stored in the storage unit 40.

情報解析部36は、情報選定部34が選定した路面状態解析用情報を記憶部40から読み出して解析し、解析した結果を路面状態解析結果情報として記憶部40にデータを蓄積する(S5)。   The information analysis unit 36 reads and analyzes the road surface state analysis information selected by the information selection unit 34 from the storage unit 40, and accumulates the data in the storage unit 40 as the road surface state analysis result information (S5).

複数の路面状態解析結果情報から、中央値、平均値等の算出により任意に指定した条件を予め設定し、上記各区間(1又は複数区間)の各路面状態解析結果情報の代表値を算出する(S6)。算出した各代表値は、記憶部40に記憶しておき、通信部38を介して外部装置に送信したり、適宜な表示装置(ディスプレイ)等に表示する等の構成とするのが好適である。   Arbitrarily specified conditions are set in advance by calculating the median value, average value, etc. from a plurality of road surface state analysis result information, and a representative value of each road surface state analysis result information of each section (one or a plurality of sections) is calculated. (S6). Each calculated representative value is preferably stored in the storage unit 40 and transmitted to an external device via the communication unit 38 or displayed on an appropriate display device (display) or the like. .

上述した、図8の各ステップを実行するためのプログラムは、記録媒体に格納することも可能であり、また、そのプログラムを通信手段によって提供しても良い。その場合、例えば、上記説明したプログラムについて、「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」の発明または「データ信号」の発明として捉えても良い。   The above-described program for executing each step of FIG. 8 can be stored in a recording medium, and the program may be provided by communication means. In that case, for example, the above-described program may be regarded as an invention of a “computer-readable recording medium recording a program” or an invention of a “data signal”.

図9には、実施形態にかかる路面状態管理装置による路面状態解析用情報の取得状況の概念図である。図9に示されるように、営業車両または定期運行車両に搭載された測定装置により、日々路面状態解析用情報が取得され、記憶部40に、区間毎に重畳的に蓄積されて行く。従って、例えば2日目に何らかの事情、例えば路面画像の場合であれば雨天のために、ひび割れの検出に使用する路面状態解析用情報として情報選定部34により選定されなくても、その前後の日、あるいは同日でも前後の取得タイミングで取得した情報は解析に使用する情報として選定される可能性がある。このため、例えば一ヶ月の期間の計測により、情報選定部34により選定できる路面状態解析用情報が重畳的に複数蓄積される。図9でデータカバー率が100%以上と表記されているのは、区間毎に蓄積された路面状態解析用情報が一つ以上存在していることを意味する。   FIG. 9 is a conceptual diagram of an acquisition state of road surface state analysis information by the road surface state management device according to the embodiment. As shown in FIG. 9, road surface condition analysis information is acquired every day by a measurement device mounted on a business vehicle or a regular operation vehicle, and is accumulated in the storage unit 40 in a superimposed manner for each section. Therefore, for example, on the second day, even if it is not selected by the information selection unit 34 as road surface condition analysis information used for detection of cracks due to rainy weather in the case of a road surface image, for example, the days before and after that Alternatively, information acquired at the acquisition timing before and after that day may be selected as information used for analysis. For this reason, a plurality of road surface state analysis information that can be selected by the information selection unit 34 is accumulated in a superimposed manner, for example, by measuring for a period of one month. In FIG. 9, the data coverage ratio being described as 100% or more means that there is one or more road surface condition analysis information accumulated for each section.

情報解析部36は、このように選定された複数の路面状態解析用情報を解析し、それぞれの項目毎に代表値を決定することができる。また、この際に、当該代表値あるいは各項目の代表値を用いて線形結合等により計算した判定値が予め定めた閾値を超えた場合および緊急度の高い路面状態(例えば大きなポットホール等)が発生している時には、情報解析部36が警報信号を発生する構成とするのが好適である。警報信号が情報解析部36から出力された場合、適宜なディスプレイまたは音声出力装置から警報を出力する構成とすることができる。   The information analysis unit 36 can analyze the plurality of road surface condition analysis information selected in this way and determine a representative value for each item. At this time, when the judgment value calculated by linear combination or the like using the representative value or the representative value of each item exceeds a predetermined threshold value and a road surface condition (for example, a large pothole) having a high degree of urgency. It is preferable that the information analysis unit 36 generates an alarm signal when it occurs. When an alarm signal is output from the information analysis unit 36, an alarm can be output from an appropriate display or audio output device.

10 前方撮影装置、12 路面撮影装置、14 レーザースキャナー、16 加速度計、18 座標測定装置、20 走行距離測定装置、22 制御装置、24 通信装置、26 情報処理装置、28 情報取得部、30 区間関連付部、32 情報蓄積部、34 情報選定部、36 情報解析部、38 通信部、40 記憶部、42 CPU。
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Front imaging device, 12 Road surface imaging device, 14 Laser scanner, 16 Accelerometer, 18 Coordinate measuring device, 20 Travel distance measuring device, 22 Control device, 24 Communication device, 26 Information processing device, 28 Information acquisition part, 30 Section related Appendix, 32 Information storage unit, 34 Information selection unit, 36 Information analysis unit, 38 Communication unit, 40 Storage unit, 42 CPU.

Claims (8)

車両に搭載された取得手段により取得され、路面状態を解析するための路面状態解析用情報を取得する路面状態解析用情報取得手段と、
前記路面状態解析用情報を、予め決定された距離に基づいて、解析対象路線毎に設定された複数の区間に関連付ける区間関連付手段と、
前記複数の区間の各々に関連付けられた路面状態解析用情報を前記区間毎に複数蓄積する路面状態解析用情報蓄積手段と、
前記路面状態解析用情報蓄積手段に蓄積された複数の路面状態解析用情報を解析し、前記各区間の各路面状態解析結果情報および1又は複数区間の各路面状態解析結果情報の代表値を求める情報解析手段と、
を備える路面状態管理装置。
Road surface state analysis information acquisition means for acquiring road surface state analysis information acquired by an acquisition unit mounted on the vehicle and analyzing the road surface state;
Section association means for associating the road surface state analysis information with a plurality of sections set for each analysis target route based on a predetermined distance;
Road surface state analysis information storage means for storing a plurality of road surface state analysis information associated with each of the plurality of sections for each section;
A plurality of road surface state analysis information stored in the road surface state analysis information storage means is analyzed to obtain representative values of each road surface state analysis result information for each section and each road surface state analysis result information for one or a plurality of sections. Information analysis means;
A road surface state management device comprising:
前記情報解析手段の解析処理の前に、前記路面状態解析用情報蓄積手段に蓄積された複数の路面状態解析用情報から解析に使用する情報を選定する情報選定手段をさらに備え、前記情報解析手段は、前記選定された情報を解析する、請求項1に記載の路面状態管理装置。   Prior to the analysis processing of the information analysis means, the information analysis means further comprises information selection means for selecting information to be used for analysis from a plurality of road surface state analysis information stored in the road surface state analysis information storage means, The road surface state management device according to claim 1, wherein the selected information is analyzed. 前記情報選定手段は、予め入力された選定条件に基づいて情報を選定し、前記情報解析手段は、前記選定条件に含まれる代表値決定条件に基づいて代表値を求める、請求項2に記載の路面状態管理装置。   3. The information selection unit according to claim 2, wherein the information selection unit selects information based on a selection condition input in advance, and the information analysis unit calculates a representative value based on a representative value determination condition included in the selection condition. Road surface management device. 前記路面状態解析用情報は、路面画像、わだち掘れ及び加速度を含み、前記情報選定手段は、前記路面画像の場合には、影が映り込んでおらずまたは路面が濡れていない画像を選定し、前記わだち掘れの場合には、わだち掘れの最大値が予め定めた確率分布の予め定めた範囲内のわだち掘れを選定し、加速度の場合には、前記取得手段を搭載した車両の加減速時以外に加速度計で取得された値を選定する、請求項2に記載の路面状態管理装置。   The road surface condition analysis information includes a road surface image, rutting and acceleration, and in the case of the road surface image, the information selection means selects an image in which no shadow is reflected or the road surface is not wet, In the case of rutting, select the rutting within the predetermined range of the probability distribution where the maximum value of rutting is selected, and in the case of acceleration, except during acceleration / deceleration of the vehicle equipped with the acquisition means The road surface state management device according to claim 2, wherein a value acquired by an accelerometer is selected. 前記区間関連付手段は、1回目の測定の結果取得された路面状態解析用情報に関連付けられた取得位置の座標情報及び車両の走行距離に基づいて前記各区間に関連付け、2回目以降の測定の結果取得された路面状態解析用情報は、前記座標情報及び車両の走行距離によりどの区間に属するかを予備的に決定した後、1回目と2回目以降の路面状態解析用情報に含まれる前方画像、路面画像、わだち掘れ、加速度を比較して、データとしての共通部分が検出された場合に、当該共通部分は同一の区間に属するものとして、2回目以降の路面状態解析用情報を距離軸方向に圧縮または伸張して1回目の前記共通部分を含んだ路面状態解析用情報と同じ区間に関連付ける、請求項1から請求項4のいずれか一項に記載の路面状態管理装置。   The section association means associates with each section based on the coordinate information of the acquisition position associated with the road surface condition analysis information acquired as a result of the first measurement and the travel distance of the vehicle, and performs the second and subsequent measurements. The road surface condition analysis information obtained as a result is determined in advance based on the coordinate information and the travel distance of the vehicle, and then the front image included in the first and second road surface condition analysis information. , Road surface image, rutting, acceleration, and when a common part as data is detected, the common part belongs to the same section, and the road surface condition analysis information for the second and subsequent times is the distance axis direction The road surface state management device according to any one of claims 1 to 4, wherein the road surface state management device is associated with the same section as the road surface state analysis information including the first common part after being compressed or expanded to a first time. 前記情報解析手段は、予め定めた期間毎に前記各区間の各路面状態解析結果情報および各路面状態解析結果情報の代表値を求め、前記代表値あるいは代表値を用いて計算した判定値が予め定めた閾値を超えた場合には、警報信号を発生する、請求項1から請求項5のいずれか一項に記載の路面状態管理装置。   The information analysis means obtains each road surface analysis result information of each section and a representative value of each road surface analysis result information for each predetermined period, and the determination value calculated using the representative value or the representative value is obtained in advance. The road surface state management device according to any one of claims 1 to 5, wherein an alarm signal is generated when a predetermined threshold value is exceeded. 前記取得手段を搭載した車両が営業車両または定期運行車両である請求項1から請求項6のいずれか一項に記載の路面状態管理装置。   The road surface state management device according to any one of claims 1 to 6, wherein the vehicle on which the acquisition unit is mounted is a business vehicle or a regular operation vehicle. コンピュータを、
車両に搭載された取得手段により取得され、路面状態を解析するための路面状態解析用情報を取得する路面状態解析用情報取得手段、
前記路面状態解析用情報を、予め決定された距離に基づいて、解析対象路線毎に設定された複数の区間に関連付ける区間関連付手段、
前記複数の区間の各々に関連付けられた路面状態解析用情報を前記区間毎に複数蓄積する路面状態解析用情報蓄積手段、
前記路面状態解析用情報蓄積手段に蓄積された複数の路面状態解析用情報を解析し、前記各区間の各路面状態解析結果情報および1又は複数区間の各路面状態解析結果情報の代表値を求める情報解析手段、
として機能させることを特徴とする路面状態管理プログラム。
Computer
Road surface state analysis information acquisition means for acquiring road surface state analysis information acquired by an acquisition unit mounted on the vehicle and analyzing the road surface state;
Section association means for associating the road surface state analysis information with a plurality of sections set for each analysis target route based on a predetermined distance,
Road surface state analysis information storage means for storing a plurality of road surface state analysis information associated with each of the plurality of sections for each of the sections;
A plurality of road surface state analysis information stored in the road surface state analysis information storage means is analyzed to obtain representative values of each road surface state analysis result information for each section and each road surface state analysis result information for one or a plurality of sections. Information analysis means,
A road surface condition management program characterized by functioning as
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Cited By (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018025341A1 (en) * 2016-08-03 2018-02-08 三菱電機株式会社 Road state diagnosis system, diagnosis information generation device, and diagnosis information generation method
JP2018025919A (en) * 2016-08-09 2018-02-15 株式会社東芝 Information processor, information processing method, and mobile body
WO2018066116A1 (en) * 2016-10-06 2018-04-12 富士通株式会社 Road condition management program, road condition management device, and road condition management method
JP2018190264A (en) * 2017-05-10 2018-11-29 富士通株式会社 Data analysis program, data analysis method, data analysis device, and data analysis system
JP2019109157A (en) * 2017-12-19 2019-07-04 ヤフー株式会社 Estimation device, method for estimation, and estimation program
JP2019163624A (en) * 2018-03-19 2019-09-26 株式会社リコー Information processing device, information processing method and display device
JP2019199709A (en) * 2018-05-15 2019-11-21 株式会社ガイアート Groove evaluation device, groove evaluation system, and groove evaluation method
CN111947605A (en) * 2020-08-20 2020-11-17 上海同禾工程科技股份有限公司 Slope safety monitoring system and monitoring method thereof
CN112447091A (en) * 2019-08-27 2021-03-05 丰田自动车株式会社 Display processing device, display processing method, and storage medium
KR20210072283A (en) * 2019-12-09 2021-06-17 (주)케이웍스 Method and System for Detecting Pothole
WO2021193148A1 (en) * 2020-03-27 2021-09-30 日本電気株式会社 Road deterioration diagnostic device, road deterioration diagnostic system, road deterioration diagnostic method, and recording medium
WO2021200037A1 (en) * 2020-03-31 2021-10-07 日本電気株式会社 Road deterioration determination device, road deterioration determination method, and storage medium
JP2021168144A (en) * 2017-01-25 2021-10-21 株式会社ユピテル Data collection device, road status evaluation support device, and program
JP2022016460A (en) * 2017-03-29 2022-01-21 パイオニア株式会社 Deteriorated ground object identification device, deteriorated ground object identification system, deteriorated ground object identification method, deteriorated ground object identification program and computer readable recording medium with deteriorated ground object identification program recorded thereon
CN114152666A (en) * 2020-09-08 2022-03-08 丰田自动车株式会社 Rut determination device, rut determination method, and storage medium
CN115424231A (en) * 2021-07-30 2022-12-02 阿波罗智联(北京)科技有限公司 Information processing method and device, electronic equipment, storage medium and product
US11543425B2 (en) 2019-11-29 2023-01-03 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Road surface damage detection device, road surface damage detection method, and program
JP2023097459A (en) * 2021-12-28 2023-07-10 本田技研工業株式会社 Road surface evaluation device
JP7478181B2 (en) 2022-03-31 2024-05-02 カヤバ株式会社 Calculation device, calculation method, and program

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102292480B1 (en) * 2020-12-24 2021-08-24 한국건설기술연구원 Apparatus and method for collecting road information in low light level environment

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07334786A (en) * 1994-06-09 1995-12-22 Mitsubishi Electric Corp Travel environment detection and transmission system and road information processing system
US20080184785A1 (en) * 2007-02-01 2008-08-07 Wee Seong-Dong Apparatus for automatically inspecting road surface pavement condition
JP2010287044A (en) * 2009-06-11 2010-12-24 Isuzu Motors Ltd Road information provision device and navigation device
JP2011032853A (en) * 2009-10-27 2011-02-17 Geo Search Co Ltd Non-destruction survey method for internal damaged part of pavement
JP2012073810A (en) * 2010-09-29 2012-04-12 Hitachi Ltd Road surface condition estimating device and road surface condition estimating method
JP2015094178A (en) * 2013-11-13 2015-05-18 富士通株式会社 Rough analyzing program, rough analyzing method and rough analyzing device
JP2016051236A (en) * 2014-08-29 2016-04-11 株式会社日立製作所 Image processing apparatus, image processing method, and inspection method using the same

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07334786A (en) * 1994-06-09 1995-12-22 Mitsubishi Electric Corp Travel environment detection and transmission system and road information processing system
US20080184785A1 (en) * 2007-02-01 2008-08-07 Wee Seong-Dong Apparatus for automatically inspecting road surface pavement condition
JP2010287044A (en) * 2009-06-11 2010-12-24 Isuzu Motors Ltd Road information provision device and navigation device
JP2011032853A (en) * 2009-10-27 2011-02-17 Geo Search Co Ltd Non-destruction survey method for internal damaged part of pavement
JP2012073810A (en) * 2010-09-29 2012-04-12 Hitachi Ltd Road surface condition estimating device and road surface condition estimating method
JP2015094178A (en) * 2013-11-13 2015-05-18 富士通株式会社 Rough analyzing program, rough analyzing method and rough analyzing device
JP2016051236A (en) * 2014-08-29 2016-04-11 株式会社日立製作所 Image processing apparatus, image processing method, and inspection method using the same

Cited By (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPWO2018025341A1 (en) * 2016-08-03 2018-12-27 三菱電機株式会社 Road condition diagnosis system
WO2018025341A1 (en) * 2016-08-03 2018-02-08 三菱電機株式会社 Road state diagnosis system, diagnosis information generation device, and diagnosis information generation method
US10571924B2 (en) 2016-08-09 2020-02-25 Kabushiki Kaisha Toshiba Information processing apparatus, mobile body, and information processing method
JP2018025919A (en) * 2016-08-09 2018-02-15 株式会社東芝 Information processor, information processing method, and mobile body
WO2018066116A1 (en) * 2016-10-06 2018-04-12 富士通株式会社 Road condition management program, road condition management device, and road condition management method
JPWO2018066116A1 (en) * 2016-10-06 2019-06-24 富士通株式会社 Road condition management program, road condition management device, and road condition management method
JP7195021B2 (en) 2017-01-25 2022-12-23 株式会社ユピテル Data collection device, road condition evaluation support device, and program
JP2021168144A (en) * 2017-01-25 2021-10-21 株式会社ユピテル Data collection device, road status evaluation support device, and program
JP2022016460A (en) * 2017-03-29 2022-01-21 パイオニア株式会社 Deteriorated ground object identification device, deteriorated ground object identification system, deteriorated ground object identification method, deteriorated ground object identification program and computer readable recording medium with deteriorated ground object identification program recorded thereon
JP2018190264A (en) * 2017-05-10 2018-11-29 富士通株式会社 Data analysis program, data analysis method, data analysis device, and data analysis system
JP2019109157A (en) * 2017-12-19 2019-07-04 ヤフー株式会社 Estimation device, method for estimation, and estimation program
JP2019163624A (en) * 2018-03-19 2019-09-26 株式会社リコー Information processing device, information processing method and display device
JP7163601B2 (en) 2018-03-19 2022-11-01 株式会社リコー Information processing device and information processing method
JP2019199709A (en) * 2018-05-15 2019-11-21 株式会社ガイアート Groove evaluation device, groove evaluation system, and groove evaluation method
CN112447091A (en) * 2019-08-27 2021-03-05 丰田自动车株式会社 Display processing device, display processing method, and storage medium
US11543425B2 (en) 2019-11-29 2023-01-03 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Road surface damage detection device, road surface damage detection method, and program
KR20210072283A (en) * 2019-12-09 2021-06-17 (주)케이웍스 Method and System for Detecting Pothole
KR102327835B1 (en) * 2019-12-09 2021-11-17 (주)케이웍스 Method and System for Detecting Pothole
JPWO2021193148A1 (en) * 2020-03-27 2021-09-30
WO2021193148A1 (en) * 2020-03-27 2021-09-30 日本電気株式会社 Road deterioration diagnostic device, road deterioration diagnostic system, road deterioration diagnostic method, and recording medium
WO2021200037A1 (en) * 2020-03-31 2021-10-07 日本電気株式会社 Road deterioration determination device, road deterioration determination method, and storage medium
CN111947605A (en) * 2020-08-20 2020-11-17 上海同禾工程科技股份有限公司 Slope safety monitoring system and monitoring method thereof
CN114152666A (en) * 2020-09-08 2022-03-08 丰田自动车株式会社 Rut determination device, rut determination method, and storage medium
CN114152666B (en) * 2020-09-08 2024-04-02 丰田自动车株式会社 Rut determination device, rut determination method, and storage medium
CN115424231A (en) * 2021-07-30 2022-12-02 阿波罗智联(北京)科技有限公司 Information processing method and device, electronic equipment, storage medium and product
CN115424231B (en) * 2021-07-30 2024-04-05 阿波罗智联(北京)科技有限公司 Information processing method and device, electronic equipment, storage medium and product
JP2023097459A (en) * 2021-12-28 2023-07-10 本田技研工業株式会社 Road surface evaluation device
JP7335317B2 (en) 2021-12-28 2023-08-29 本田技研工業株式会社 Road surface evaluation device
JP7478181B2 (en) 2022-03-31 2024-05-02 カヤバ株式会社 Calculation device, calculation method, and program

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