JP2016217084A - 路面状況計測システム、路面状況計測方法並びに路面状況計測プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】信頼性の高い道路管理に有用な情報を得る技術に関する。道路利用者によるセンサ等で自動的に取得した大規模なデータ（位置情報、加速度情報、など）から、統計処理を行うことで信頼性の高い道路管理に有用な情報を得る路面状況計測システム、方法及びプログラムを提供する。【解決手段】車両走行区間の車両位置および走行路面性状を示すデータと道路区間を示す道路区間データ１３２を受け、車両走行区間の車両位置および走行路面性状を示すデータを用いて走行区間における推定位置および推定路面性状値を求め、推定位置を用いて道路管理区間ごとの位置および方向からなる道路情報のある道路管理区間に対応する走行区間の共通部分を特定し、共通部分に対応するすべての推定路面性状値の推定分布を求め、複数の車両で取得した走行路面性状を示すデータから路面性状値の分布を得る。【選択図】図２

Description

本発明は、道路の路面状況を計測する路面状況計測システム、路面状況計測方法並びに路面状況計測プログラムに関する。

車両用の道路はアスファルトやコンクリートなどで舗装されており、天候などの自然要因や車両通行などの人的要因にともない「ひび割れ」や「わだち掘れ」、などの劣化現象が発生する。これらを放置すれば劣化が進行し、スムースな交通の妨げとなる。

そこで、路面の「ひび割れ」、「わだち掘れ」などを測定し、これらの測定値を参考にした道路のメンテナンスが道路管理者により行われている。路面状況を測定する技術として、例えば、位置観測システム（GPS：Global Positioning System）や加速度計などのセンサから得られるＧＰＳ位置や加速度センサ値などの情報を集約し、当該集約情報から路面の「ひび割れ率」、「わだち掘れ量（わだち掘れ深さ）」、「平坦性」などの路面性状測定値（路面性状測定情報／路面性状測定データ）をもって道路の路面状況を計測する技術である。

国内の道路の定期点検業務では、管理指標としてメンテナンスコントロールインデックス（MCI：Maintenance Control Index)が採用されてきた。ＭＣＩは「ひび割れ率」、「わだち掘れ量」、「平坦性」の３つの測定値から計算される。これらを人手により計測した場合、大幅に手間がかかる。カメラやレーザを搭載した路面性状測定車を用いれば効率よく測定可能であるが、地方自治体が管理する道路網での活用はコスト面で難しい。

そのため、道路の平坦性を車載の加速度センサで簡便に計測する技術が開発されている。例えば、非特許文献１では、「iPhoneを用いた日本初の道路路面性状管理評価システム」に関する記事が掲載されている。つまり、例えば、車両部のダッシュボードにスマートフォンを取り付けて国際的舗装評価指標である平坦性指標（IRI：International Roughness Index)を計測可能としたものである。係るシステムによれば、広範にわたりＩＲＩを計測できれば、異状の早期発見や詳細点検の優先度の策定などに応用可能である。また、路面性状測定する方法に関する技術も提案されている（特許文献１参照）。

一方で、道路の点検作業を市民や業者の協力を得て効率化する試みも始まっている。千葉市では道路の異状を発見した市民がスマートフォンで簡易に通報できるシステムが運用されている。例えば、非特許文献２では、「BumpRecorder Webでは６６８，３８７ｋｍのデータをご覧いただけます。」との記事が掲載されており、『道路段差計測アプリBumpRecorderは、スマートフォンを自動車に固定して走るだけで、道路の凹凸状況（縦断プロファイル）を計測します。加速度データをもとに、サスペンション特性を自動判別し、さらにタイヤ（車軸）の上下動を推定します。これにより違う車種、違う走行速度でも従来より安定した結果が得られます。日本の道路管理指標の一つである「平たん性」や、世界の道路管理指標である「IRI（International Roughness Index）」も計算できます。』との記載がある。つまり、このように利用者にスマートフォンのセンサ情報をアップロードしてもらい、そのデータを取り纏めて地図上にＩＲＩの値を可視化する試みもなされている。

このように利用者が作成するデータをサービス提供者が活用する動きは、近年交通分野においても盛んであり、利用者の運転情報を分析して交通状況や危険箇所、渋滞・事故の発生箇所といった有用なデータを抽出することが行われている。利用者のデータを利用することで常に最新の情報を入手でき、また情報取得のための走行を自発的に行う必要がないことから、高頻度かつ低コストの手法となりうる。

特開２００８−１１６２９４号公報

http://www.jip-ts.co.jp/news/2013/10/30-1.html http://www.bumprecorder.com/

上述した従来技術によれば、舗装路面性状、凹凸状況、平坦性、ＩＲＩといった道路管理用情報を取得することで道路管理業務において管理エリア全体の道路の凹凸状態を確認するといった活用が可能である。

しかし、道路の点検および補修の責務を負う国、高速道路管理会社、地方自治体などの道路管理者側が、道路利用者の測定した加速度情報を用いて道路管理用情報を得ようとした場合、測定した結果を単純に表示するだけでは、正確性を欠いたものとなるおそれがある。
これは、詳細な走行経路（路肩寄りか中央寄りか、など）、車両の走行時の進行方向、速度や加速度、計測時期などといった測定時の状況に応じて測定値にばらつきが生じるためである。

また、車両の発進時や停止時などは加速度情報から得られる路面状態の信頼性が低いという知見があった。
しかし、このような知見を考慮し複数の測定結果から信頼性の高い情報を得るための具体的な方法までは考慮されていない。

そこで、本発明では、信頼性の高い道路管理用情報を低コストかつ高頻度に得る技術を提供することを目的とする。

信頼性の高い道路管理用情報とは、例えば、複数の車両に取り付けられたセンサで取得した大規模なデータ（センサデータ：車両の位置情報、加速度情報、など）に対して統計処理を行い、路面性状値の分布や、対象となる路面の方向と一致するセンサによる測定データのみを用いた精度の高い路面性状値の分布、などである。

上記課題を解決するために、代表的な本発明の路面状況計測システム、方法およびプログラムの一つは、
車両の走行区間（走行経路）の各シーケンスにおける路面測定データを収集し、
管理道路区間における道路区間データ（道路情報）と前記シーケンスにおける路面測定データとを基に、前記シーケンスの路面指数を求め、
前記車両の走行区間（走行経路）の各シーケンスにおける路面指数データ群を用いて路面指数分布を求める。

例えば、本発明の路面状況計測システムは、
道路区間に関する道路区間情報の走行時のセンサ情報および路面測定情報を基に、前記車両の走行経路、路面指数、当該路面指数の路面指数分布を計算する路面状況計算装置を備えた路面状況計測システムであって、
前記路面状況計算装置は、
前記車両の走行経路における路面測定情報を収集する路面測定情報収集手段と、
前記路面測定情報の路面指数を計算して求める路面指数計算手段と、
前記路面指数を用いて前記路面測定情報の路面指数分布を計算して求める路面指数分布計算手段と、
を設けることを特徴とする。

前記路面指数計算手段は、
前記道路区間と前記走行区間における共通部分を抽出し、当該共通部分における路面指数を計算して求め、
前記路面指数分布計算手段は、
前記共通部分に対応する路面指数群を用いて前記路面測定情報の路面指数分布を計算して求める
ことを特徴とする。

前記路面測定情報収集手段は、
前記路面測定情報から位置、加速度センサ値を含む路面測定データを収集するデータ収集部を含み、
前記路面指数計算手段は、
前記路面測定データから車両の位置と加速度センサ値とから走行経路を算出する算出部と、
前記走行経路と前記道路区間における位置、加速度センサ値を含む道路区間データをもって両者の共通部分を抽出する抽出部と、
前記共通部分における路面測定データから、路面指数を算出する算出部と、
前記算出した走行経路と前記算出した路面指数を路面指数データとして生成するデータ生成部、を含み、
前記路面指数分布計算手段は、
前記路面指数データを用いて前記道路区間における路面指数分布を計算する計算部、を含む
ことを特徴とする。

前記走行経路と前記道路区間の共通部分は、
前記道路区間データから得られる道路の方向ベクトルと前記路面測定情報又は路面測定データから得られる車両の方向ベクトルの差が所定の基準値の範囲内にあることをもって共通部分であると特定して抽出することを特徴とする。

前記走行経路と前記道路区間の共通部分は、
前記道路区間データから得られる車両の速度あるいは加速度の少なくとも１つが予め定められた条件を満たすことを判断基準として特定することを特徴とする。

前記路面指数分布は、複数の確率モデルの混合分布をモデルとし、前記路面指数分布計算手段は、前記混合分布のモデルを参照して路面指数分布パラメータを推定して得ることを特徴とする。

路面状況測定システムは、さらに、
前記道路区間に属する路面指数分布をプロットして可視化する路面指数分布可視化手段を有することを特徴とする。

前記路面指数分布可視化手段は、
前記道路区間に該当する道路区間データをプロットするプロット部と、
前記路面指数分布から前記道路区間の全レコードを読み込むレコード読込部と、
前記道路区間が複数のサブ道路区間に分割されている場合、当該サブ道路区間に該当する路面指数分布をプロットするプロット部を有することを特徴とする。

前記路面指数分布可視化手段は、
前記道路区間データを基に道路の概形を表示し、前記路面指数分布を、当該路面指数分布の計算元となる道路測定データの道路区間に対応する位置に図示する手段を備えることを特徴とする。

前記路面指数分布可視化手段は、
前記道路情報を元に道路の概形を表示し、前記路面指数分布を、当該路面指数分布の計算元となる道路測定データの道路区間および前記混合分布に属する前記走行区間の共通部分を示す位置の平均値に対応する位置に図示する手段を備えることを特徴とする。

本発明によれば、道路管理者は道路管理のための信頼性の高い道路管理用情報を低コストかつ高頻度に得ることができる。

本発明で得られる道路管理用情報を用いると、路面の局所的な異常に起因する測定結果群を複数の分布の重なりとして道路地図上に表現できる。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

本発明の路面状況計測システムの構成例を示すブロック図。 本発明の路面状況計算装置の構成例を示すブロック図。 本発明の路面性状測定センサ装置の構成例を示すブロック図。 本発明の路面測定データ送信プログラムにおける処理手順を示すフローチャート。 路面測定データのデータ構造を示すテーブル。 本発明の路面測定データ収集プログラムにける処理手順を示すフローチャート。 路面測定データのデータ構造を示すテーブル。 本発明の路面指数分布計算プログラムにおける処理手順を示すフローチャート。 走行経路と道路区間との共通部分を抽出する方法の概要を説明する図。 道路区間データのデータ構造を示すテーブル。 路面指数データのデータ構造を示すテーブル。 本発明の路面指数分布計算プログラムにおける処理手順を示すフローチャート。 第１の実施例における路路面指数分布データのデータ構造を示すテーブル。 本発明の路面指数分布可視化プログラムにける処理手順を示すフローチャート。 第１の実施例における路面指数分布可視化プログラムにおける出力に基づく表示画面例を示す図。 第２の実施例における路面指数分布データのデータ構造を示すテーブル。 第２の実施例における路面指数分布可視化プログラムにおける出力に基づく表示画面例を示す図。

以下、図面を用いて本発明の実施形態を説明する。なお、以下の説明では、「テーブル」等の表現にて各種情報を説明することがあるが、各種情報は、テーブル以外のデータ構造で表現されていてもよい。また、データ構造に依存しないことを示すために「テーブル」を「情報」や「データ」と呼ぶことができる。

また、「プログラム」を主語として処理を説明する場合がある。そのプログラムは、演算装置（プロセッサ、例えば、ＭＰ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）やＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）によって実行されるものであり、定められた処理をするものである。プロセッサは、適宜に記憶資源（例えばメモリ）及び通信インターフェース装置（例えば、通信ポート）を用いながら処理を行うため、処理の主語がプロセッサとされてもよい。プロセッサは、ＣＰＵの他に専用ハードウェアを有していてもよい。コンピュータプログラムは、プログラムソースから各コンピュータにインストールされても良い。プログラムソースは、例えば、プログラム配布サーバ又は記憶メディアなどで提供されるものであってもよい。
なお、本実施例の図及び説明において同一部分には同一符号を付与しているが、本発明が本実施例に制限されることはなく、本発明の思想に合致するあらゆる応用例が本発明の技術的範囲に含まれる。また、特に限定しない限り、各構成要素は複数でも単数でも構わない。

以下、説明する実施例は、例えば、多数の簡易センサ搭載車両が生成する測定データ群から路面ごとの区間に対応するデータ群を抽出・アライメントし、路面の空間的な状態を表す分布モデルを仮定し測定誤差を考慮してモデルパラメータ推定を行うシステムである。係るシステムによれば、道路管理者は道路管理のための路面状態の情報を低コスト、あるいは高頻度に入手することができる。以下、その具体的実施例について説明する。

図１〜図１５は、本発明の第１の実施例を説明するための図である。
図１は本発明の路面状況計測システムの概略構成例を示すブロック図である。
路面状況計測システムは、路面状況計算装置１００、複数の路面性状測定センサ装置２００、ネットワーク３００から構成される。

路面性状測定センサ装置２００は、それぞれセンサ搭載車両（路面性状測定車）２００ａ、２００ｂ、２００ｃに搭載される。また、路面性状測定センサ装置２００は、各センサ搭載車両２００ａ、２００ｂ、２００ｃの走行位置および走行する路面の性質と状態を示す性状を推定するために利用されるセンサを有する。センサは、路面の性状を測定するために利用できるものであればよく、例えば、ＧＰＳセンサ、加速度センサ、地磁気センサ、ジャイロセンサ、などである。

ネットワーク３００は、路面状況計算装置１００およびセンサ搭載車両２００ａ、２００ｂ、２００ｃに搭載された路面性状測定センサ装置２００の間でデータ通信を実現するものである。
本実施例では、上記のネットワーク構成を想定しているが、任意のネットワーク構成で代替可能である。またデータ通信手段は特定していないが、TCP/IPなどの一般的なデータ通信手段を適用でき、任意のデータ通信手段で代替可能である。またオフラインでの運用も可能であり、ネットワーク３００の代わりにＵＳＢメモリなどの記憶装置を用いてデータを転送してもよい。

図２は、本発明の路面状況計算装置１００の構成例を示すブロック図である。
路面状況計算装置１００は、演算装置１１１、記憶装置１１２、入力装置１１３、出力装置１１４からなる。各装置は、それぞれバスで接続され、互いに通信可能に構成されている。

演算装置１１１は、例えば、汎用のＣＰＵ（Central Processing Unit）からなる。そして、各装置の動作制御を司り、記憶装置１１２に格納された後述する各プログラムに従って各装置の動作を制御する。

記憶装置１１２は、例えば、汎用のハードディスクやＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）からなる。入力装置１１３は、例えば、汎用のキーボードからなり、出力装置１１４は、例えば、汎用のディスプレイおよび通信装置からなる。

本発明は、係る構成に限定されるものではなく、例えば、入力装置１１３、出力装置１１４の代わりにネットワーク入出力装置を備え、クライアント端末などの外部装置とネットワーク経由でデータ入出力を行ってもよい。

また記憶装置１１２の一部あるいはすべてのデータを外部装置に備え、ネットワーク経由でデータの読み書きをしてもよい。

記憶装置１１２には、プログラム群を格納するプログラム記録部と、データ群を格納するデータ記録部、を有する。プログラム群は、路面測定データ収集プログラム（路面測定データ収集手段）１２１、路面指数計算プログラム（路面指数計算手段）１２２、路面指数分布計算プログラム（路面指数分布計算手段）１２３、路面指数分布可視化プログラム（路面指数分布可視化手段）１２４、などである。また、データ群は、路面測定データ１３１、道路情報（以下、道路区間データと称する）１３２、路面指数データ１３３、路面指数分布データ１３４、などである。道路情報には、道路区間の始点（位置）、終点（位置）や道路地図情報、などが含まれる。

路面測定データ収集プログラム１２１は、各センサ搭載車両２００ａ、２００ｂ、２００ｃに搭載された路面性状測定センサ装置２００から送信される路面測定データ２３１（図５参照）を収集する。路面測定データ２３１には、車両の走行の開始（停止状態）から終了（次の走行停止状態）までをシーケンスとして識別するシーケンスＩＤ、車両の走行位置を示すＧＰＳ位置、加速度を示す加速度センサ値、およびＧＰＳ位置や加速度センサ値などの測定時刻などが含まれる。そして、収取した路面測定データ２３１に車両を識別する車両ＩＤを追加して路面測定データ１３１（図７参照）として記憶装置１１２に記録・格納する。路面測定データ２３１および路面測定データ１３１のデータ構成については後述する。

路面指数計算プログラム１２２は、路面測定データ１３１および道路区間データ１３２（図１０の道路区間ＩＤ、道路区間の始点、道路区間の終点）に基づき、センサ搭載車両２００ａ、２００ｂ、２００ｃの走行経路、および当該走行経路と前記道路区間の共通部分（図９参照）の路面指数データ１３３（図１１の路面指数１３３７）を計算する。
ここで、共通部分とは、走行経路を示す情報（路面測定データの各測定時刻におけるベクトル位置および向き）と前記道路区間を示す情報（サブ道路区間の始点および終点におけるベクトル位置および向き）が一致又は近い部分と定義することができる。詳細は後述する。

路面指数分布計算プログラム１２３は、道路区間をサブ道路区間に分割（図１３のサブ道路区間ＩＤ）し、上記路面指数（路面指数データ１３３の路面指数１３３７）群と路面指数分布の基準となるモデルに基づき路面指数分布データ１３４（図１６の路面指数分布パラメータ１３４５、分布位置１３４６）を作成する。

路面指数分布可視化プログラム１２４は、道路区間ＩＤ１３４１、サブ道路区間ＩＤ１３４２に該当する路面指数分布データ１３４をプロット（図１７参照）する。

各プログラム１２１〜１２４は演算装置１１１に読み込まれ実行される。各プログラムの詳細説明は後述する。

図３は本発明の路面性状測定センサ装置２００の構成例を示すブロック図である。
路面性状測定センサ装置２００は、演算装置２１１、記憶装置２１２、出力装置２１４、ＧＰＳセンサ２１５、加速度センサ２１６、車両部２５０からなる。各装置は、それぞれバスで接続され互いに通信可能に構成されている。

演算装置２１１は、例えば、汎用のＣＰＵ（Central Processing Unit）からなり、各装置の動作制御を司り、記憶装置２１２に格納されたドライバやプログラムに従って上記の各装置の動作を制御する。

記憶装置２１２は、例えば、汎用のハードディスクやＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）からなり、出力装置２１４は、例えば、ディスプレイおよび汎用の通信装置からなり、ＧＰＳセンサ２１５、加速度センサ２１６は汎用のモジュールからなる。これらのセンサが搭載される車両部２５０は、一般的な乗用車などの車両を用いる。なお、車両側との通信は、例えば、車速パルスの取得など必要に応じて行う。

記憶装置２１２は、プログラム群を格納する記録部とデータを格納する記録部を有する。プログラム群は、路面測定データ送信プログラム（路面測定データ送信手段）２２１、ＧＰＳセンサドライバ２２２、加速度センサドライバ２２３などである。また、データは、ＧＰＳセンサ２１５や加速度センサ２１６などにより計測された路面測定データ２３１である。

ＧＰＳセンサ２１５は、ＧＰＳセンサドライバ２２２により駆動され、路面性状測定のためのセンサ搭載車両２００ａ、２００ｂ、２００ｃの走行位置（ＧＰＳ位置）を測定する。

加速度センサ２１６は、加速度センサドライバ２２３により駆動され、センサ搭載車両２００ａ、２００ｂ、２００ｃの加速度センサ値を測定する。

路面測定データ送信プログラム２２１は、路面測定データ送信プログラム２２１により駆動され、上記各センサから得られるＧＰＳ位置、加速度センサ値、およびシーケンスＩＤ、測定時刻、などを含む路面測定データ２３１を、ネットワーク３００を介して路面状況計算装置１００に送信する。
路面測定データ送信プログラム２２１は、演算装置２１１に読み込まれ実行される。

図４は、図２の路面測定データ送信プログラム２２１による処理手順を示すフローチャートである。路面測定データ送信プログラム２２１はシステムの稼働中常に動作させる。図４のフローチャートに基づく動作は以下のとおりである。

まず、ステップＳ１０１にて、路面性状測定センサ装置２００から路面状況計算装置１００側に送信していない路面測定データ２３１（図５の送信済フラグＮで示す未送信の路面測定データ）が記憶装置２１２にあるか否かを調べる。

当該ステップによる判定の結果、未送信の路面測定データがない場合（Ｎ）には、路面測定データが発生するまで待機する（ステップＳ１０１）。未送信の路面測定データがある場合（Ｙ）には、次のステップＳ１０２に進む。
そして、ステップＳ１０２にて、その未送信の路面測定データ（図５の送信フラグＮ）のうち、測定時刻が最も古いデータを路面状況計算装置１００に送信する。そののち、ステップＳ１０１に戻る。

図５は、路面性状測定センサ装置２００の走行区間における路面測定データ２３１であり、走行区間のシーケンスごとにおけるデータ構造例を示すテーブルである。

路面測定データ２３１は、「路面測定データ送信済みフラグ」２３１１、「シーケンスＩＤ」２３１２、「路面測定データ測定時刻」２３１３、「ＧＰＳ位置」２３１４、「加速度センサ値」２３１５、などの情報をレコードするフィールドを有する。これらのデータは、図示のごとく、対応付けて記録される。

「路面測定データ送信済みフラグ」２３１１は、路面測定データ２３１のレコードが送信済みかどうかを示す。つまり、送信済は「Ｙ」と表記し、未送信は「Ｎ」と表記する。

「シーケンスＩＤ」２３１２は、路面測定データ２３１の一連の計測ごとに割り当てられた値（シーケンスを識別するシーケンスＩＤ００３４、シーケンスＩＤ００３５、・・）を記録する。具体的には、路面性状測定センサ装置２００の起動タイミング、あるいは車両部２５０が停止状態から移動状態へ転換したタイミングにより、それ以前のシーケンスＩＤを１単位増加させた値を割り当てる。例えば、シーケンス００３４に「１」を加えてシーケンスＩＤ００３５とする。

「路面測定データ測定時刻」２３１３は、路面測定データ２３１のレコードデータがＧＰＳセンサ２１５、加速度センサ２１６により取得（測定）された時刻（年月日、時間）を示す。

「ＧＰＳ位置」２３１４は、ＧＰＳセンサ２１５により取得した車両の位置情報（ＧＰＳ位置）を南北、東西、上下（鉛直方向）の３次元ベクトル（３５．６２３７７８，１３９．７２８７０４，３．３）などで示す。ここで、センサごとに測定する頻度が異なるなどの理由で測定値がない場合には、そのフィールドは「Ｎ／Ａ」と表記する。

「加速度センサ値」２３１５は、加速度センサ２１６により取得した加速度情報を加速度センサ自身の座標系における前後、左右、上下の３次元ベクトル（０．１８，０．９１,０．２１）などで示す。

図６は、本発明の路面状況計算装置１００における路面測定データ収集プログラム１２１による処理手順を示すフローチャートである。
路面測定データ収集プログラム１２１はシステムの稼働中常に動作させる。図６のフローチャートに基づく動作は以下のとおりである。

まず、ステップＳ２０１にて、路面性状測定センサ装置２００から路面測定データ２３１を受信する。ここで、路面測定データ２３１がない場合には、路面性状測定センサ装置２００側から送信される路面測定データを受信するまで待機する。

次に、ステップＳ２０２にて、受信した路面測定データ２３１を路面測定データ１３１として記憶装置１１２に格納する。そののち、ステップＳ２０１に戻る。

なお、本発明は路面測定データ２３１の送受信に関して本実施例に限定されるものではなく、未送信データの一括送信や、送信失敗の検出や再送処理などを行ってもよい。

図７は、路面状況計算装置１００における路面測定データ１３１のデータ構造例を示すテーブルである。

路面測定データ１３１は、路面測定データ２３１のデータ構造例と同様に「シーケンスＩＤ」１３１２、「路面測定データ測定時刻」１３１３、「ＧＰＳ位置」１３１４、「加速度センサ値」１３１５、などの情報をレコードするフィールドを有する。また、路面性状測定センサ装置２００を搭載した車両を識別する「車両ＩＤ」１３１１をレコードするフィールドを有する。これらのデータは、図示のごとく、対応付けて記録される。

「車両ＩＤ」１３１１には、受信した路面測定データ２３１の送信元である路面性状測定センサ装置２００を搭載したセンサ搭載車両を２００ａ、２００ｂ、２００ｃ、・・・を識別するＩＤ（ａ、ｂ、・・）を記録する。

図８は、本発明の路面状況計算装置１００の路面指数計算プログラム１２２における処理手順を示すフローチャートである。路面指指数計算プログラム１２２はシステムの稼働中常に動作させる。図８のフローチャートに基づく動作は以下のとおりである。

まず、ステップＳ３０１にて、道路区間（図１０の道路区間データ１３２）のレコード（道路区間ＩＤ００１、００２、００３、・・）を先頭から順に探索する。
道路区間データ１３２のレコードが複数ある場合には、先頭の道路区間ＩＤ００１（シーケンス）を検索したあと、次の道路区間ＩＤ００２（シーケンス）があるかを調べる。つまり、ステップＳ３０１にて、次の道路区間があるか否かを判定する。

ステップＳ３０１による判定結果、次の道路区間がない場合（Ｎ）には、すべての道路区間における処理が終了したとして本プログラムによる処理を終了する。

次の道路区間がある場合（Ｙ）には、ステップＳ３０２に進み、当該ステップにて、記憶装置１２１の道路区間データ１３２から１つの道路区間のレコード（シーケンス）、例えば、道路区間ＩＤ００１の始点および終点の情報を読み込む。道路区間データ１３２の情報については後述する（図１０参照）。

次に、ステップＳ３０３にて、未処理の道路区間のレコード（シーケンス）があるかを調べる。つまり、ステップＳ３０３にて、次のシーケンスがあるか否かを判定する。当該ステップによる判定結果、未処理のシーケンスがない場合（Ｎ）にはステップＳ３０１に戻る。未処理のシーケンスがある場合（Ｙ）には、次のステップＳ３０４に進む。

そして、ステップＳ３０４にて、未処理のシーケンスうち、最古のシーケンスＩＤを持つレコード群を記憶装置１１２における路面測定データ１３１から１つのシーケンスを読み込む。例えば、道路区間ＩＤ００１におけるシーケンスＩＤ０８１１を読み込む。路面指数データ１３３の情報については後述する（図１１参照）。

次に、ステップＳ３０５にて、その読み込んだシーケンス（シーケンスＩＤ０８１１）の走行経路（図９のプロット９１）を路面測定データ１３１のＧＰＳ位置１３１４、加速度センサ値１３１５を用いて推定する。

走行経路推定には、例えば、カーナビなどで広く用いられている自律航法技術を用いることができる。

なお、走行経路推定方法については、周知であることから、その詳細説明は省略する。

また、走行経路推定に際し、ＧＰＳセンサや加速度センサ以外の地磁気センサ、ジャイロセンサなどのセンサをセンサ搭載車両２００ａ、２００ｂ、２００ｃに搭載し、そのデータを用いてもよい。

また、推定精度の低下を許容し、ＧＰＳセンサや加速度センサを使用せず、あるいは推定精度の向上のためその他のセンサからのデータを用いる構成としてもよい。また本装置の外部から与えた走行経路をそのまま用いてもよい。

次に、ステップＳ３０６にて、ステップＳ３０５にて計算して求めた走行経路（図９のプロット９１参照）と、ステップＳ３０２にて読み込んだ道路区間（図９のプロット９２参照）の共通部分を抽出する。

走行経路と道路区間の共通部分を抽出するのは、道路区間内の路面指標を求めるために使用するデータを選択するためである。

走行経路と道路区間の共通部分抽出方法について、図９を用いて概要説明する。
図９は、車両が走行した走行経路（本例では走行経路を６つの区間に割り振りしたものである）および道路区間（管理対象となる道路全体における管理区間）をそれぞれプロットしたものである。

即ち、走行経路は、時刻順に四角１〜四角６からなるプロット９１として示されており、また道路区間の始点から終点までプロット９２（道路区間１３２のスロット）として示されている。

ここで、使用するデータの条件を、例えば、道路区間が表すベクトルの位置および向きが近いことと定義する。すると、四角２→四角３、四角３→四角４が、係る条件を満たすため、これらが道路区間との共通部分となる。

本実施例では、ベクトルの位置の近さを走行経路の始点および終点と走行経路の線分との距離のうち遠い方が予め定めた閾値以下かどうか、またベクトルの向きの近さを走行経路のベクトルと道路区間のベクトルの角度差が予め定めた閾値以下（所定の範囲内）かどうか、で決定する。

さらに、走行経路から得られる速度および加速度についても、予め定めた有効範囲外であれば共通部分から除外する。これにより、低速移動時や加速度が大きいときの信頼性の低い計測値を除外できる。

なお、本発明は共通部分の抽出方法について本実施例に限定するものではなく、例えば、本実施例で２次元空間において定義した方法を３次元空間に拡張して行うこともできる。

次に、図８のステップＳ３０７にて、共通部分の路面指数（図１１の１３３７参照）を、路面測定データ１３１の加速度センサ値１３１５〈図７参照〉を用いて計算して求める。

本実施例では加速度センサ２１６を用いてＩＲＩを計測するが、路面指数推定はＭＣＩの平坦性やＩＲＩなどの指数に対する任意の既知の路面指数測定技術を用いることができる。

なお、本発明は路面指数測定技術について本実施例に限定するものではなく、装置の高コスト化を許容し加速度センサ以外のカメラやスキャンレーザによる路面プロフィール測定を用いてもよい。

次に、ステップＳ３０８にて、ステップＳ３０５により計算して求めた走行経路とステップＳ３０７により計算して求めた路面指数を路面指数データ１３３に格納する。しかるのち、ステップＳ３０１に戻る。

図１０は、路面状況計算装置１００における道路情報の道路区間データ１３２のデータ構造例を示すテーブルである。

道路区間データ１３２は、本システムにより管理するすべての道路を路線名や区間（道路区間）ごとに分割して格納する。
道路区間データ１３２は、道路区間を識別する「道路区間ＩＤ」１３２１、道路区間の「始点」１３２２と「終点」１３２３、などの情報をレコードするフィールドを有する。

「道路区間ＩＤ」１３２１には、当該レコードで定義される道路区間を一意に識別するＩＤ（００１、００２、００３、・・）を記録する。
「始点」１３２２および「終点」１３２３には、当該道路区間の始点座標と終点座標を記録する。

図１１は、路面状況計算装置１００における路面指数データ１３３のデータ構造例を示すテーブルである。

路面指数データ１３３は、「道路区間ＩＤ」１３３１、「車両ＩＤ」１３３２、「シーケンスＩＤ」１３３３、「時刻」１３３４、「位置」１３３５、「方角」１３３６、「路面指数」１３３７などの情報をレコードするフィールドを有する。

「道路区間ＩＤ」１３３１には、当該道路区間ＩＤ（００１、・・）を記録する。「車両ＩＤ」１３３２には、受信したデータの送信元である路面性状測定センサ装置２００を識別するＩＤ（ａ、ｂ、・・）を記録する。「シーケンスＩＤ」１３３３には、当該シーケンスＩＤ（０８１１、００３４、００３５、・・）を記録する。

「時刻」１３３４には、路面測定データの年月日・時刻を記録する。「位置」１３３５および「方角」１３３６には、推定した走行経路上における路面測定データの時刻の時点での位置および方角を記録する。

「路面指数」１３３７には、路面指数計算プログラム１２２におけるステップＳ３０７にて計算して求めた路面指数（５．７、２．２、・・）を記録する。

図１２は、本発明の路面状況計算装置１００における路面指数分布計算プログラム１２３の処理手順を示すフローチャートである。
図１２のフローチャートに基づく動作は以下のとおりである。路面指数分布計算プログラム１２３は、利用者の指定時や各種データの更新時などのタイミングで動作させる。

まず、ステップＳ４０１にて、道路区間データ１３２のレコードを先頭から順に探索し、次の道路区間があるかを調べる。つまり、ステップＳ４０１にて、次の道路区間があるか否かを判定する。当該ステップによる判定結果、次の道路区間がない場合（Ｎ）には、すべての道路区間に対する処理が終ったとして本プログラムを終了する。

ステップＳ４０１にて、道路区間がある場合（Ｙ）には、次のステップＳ４０２に進む。そして、ステップＳ４０２にて、記憶装置１１２の路面指数データ１３３から当該道路区間（道路区間ＩＤ１３３１の００１）を持つ全レコードを抽出し読み込む。

次に、ステップＳ４０３にて、読み出した道路区間を複数のサブ道路区間（図１３のサブ道路区間ＩＤ１３４２の００１６〜００２３）に分割する。具体的には、道路区間の始点と終点を結ぶ線分を、予め設定されたサブ道路区間長ごとに分割する。

次に、ステップＳ４０４にて、分割されたサブ道路区間（サブ道路区間ＩＤ１３４２）を先頭（００１６）から探索し、次のサブ道路区間（サブ道路区間ＩＤ１３４２のＩＤ００１７）があるかを判定する。ステップＳ４０４による判定結果、サブ道路区間がない場合（Ｎ）には、ステップＳ４０１に戻る。サブ道路区間がある場合（Ｙ）には、ステップＳ４０５に進む。

次に、ステップＳ４０５にて、読み込んだ路面指数データ１３３から車両ＩＤ１３３２およびシーケンスＩＤ１３３３ごとに当該サブ道路区間（サブ道路区間ＩＤ１３４２）に属するレコードを１つ抽出する。具体的には、当該サブ道路区間（サブ道路区間ＩＤ１３４２）の線分の中点と距離が最も近い路面指数データ（１３３７）を路面指数データ１３３から抽出する。なお、本発明は本実施例の抽出方式に限定するものではない。

次に、ステップＳ４０６にて、前ステップで抽出した路面指数データ群（路面指数１３３７）を用いて路面指数分布パラメータ１３４５を推定する（図１３参照）。この路面指数分布パラメータ１３４５の推定方法は、例えば、予め設定した分布モデルを用いる。

本実施例では路面指数データ群の分布モデルとして、例えば、２混合正規分布を用いる。路面上に局所的な障害物が１つ存在した場合に、それを通過したときのデータと通過しなかったときのデータが混在するが、２混合の正規分布を用いることにより、この状況をパラメータとして表現可能である。

具体的には、文献（C.M. ビショップ、「パターン認識と機械学習 下 (ベイズ理論による統計的予測)」、丸善出版）に記載のＥＭアルゴリズムを用いることができる。

なお、本発明は分布モデルとして２混合正規分布に限定されず、事前に想定できる路面状況に応じて任意の分布モデルを定義し、そのパラメータ推定アルゴリズムを適用することができる。

次に、ステップＳ４０７にて、ステップＳ４０６により求めた路面指数分布パラメータを路面指数分布データ１３４として記憶装置１１２に格納し、ステップＳ４０１に戻る。

図１３は、記憶装置１１２における路面指数分布データ１３４のデータ構造例を示すテーブルである。

路面指数分布データ１３４は、「道路区間ＩＤ」１３４１、「サブ道路区間ＩＤ」１３４２、「始点」１３４３、「終点」１３４４、「路面指数分布パラメータ」１３４５、などの情報を格納するフィールドを有する。

「道路区間ＩＤ」１３４１は当該道路区間ＩＤを記録し、「サブ道路区間ＩＤ」１３４２は当該サブ道路区間を識別するＩＤを記録し、「始点」１３４３および「終点」１３４４は、それぞれ当該サブ道路区間の始点および終点を示すベクトル・向きなどを記録する。「路面指数分布パラメータ」１３４５は分布モデルの路面指数分布パラメータの推定値を記録する。

図１４は、本発明の路面状況計算装置１１０における路面指数分布可視化プログラム１２４の処理手順を示すフローチャートである。
図１４のフローチャートに基づく動作は以下のとおりである。路面指数分布可視化プログラム１２４は、利用者の指定時や各種データの更新時などのタイミングで動作させる。

まず、ステップＳ５０１にて、道路区間データ１３２のレコードを先頭から順に探索し、次の道路区間があるかを調べる。つまり、ステップＳ５０１にて、次の道路区間があるか否かを判定する。当該ステップによる判定結果、道路区間がない場合（Ｎ）には、すべての道路区間に対する処理が終ったとして本プログラムを終了する。

ステップＳ５０１による判定結果、道路区間がある場合（Ｙ）には、次のステップＳ５０２に進む。そして、当該ステップにて、当該道路区間ＩＤをもつ道路区間データ１３２のレコードのデータをプロットする。プロット例については後述する。

次に、ステップＳ５０３にて、路面指数分布データ１３４から当該道路区間ＩＤ１３４１の例えば、００１をもつレコードを読み込む。

次に、ステップＳ５０４にて、読み込んだレコードを先頭から順に探索し、次のサブ道路区間１３４２があるかを調べる。つまり、ステップＳ５０４にて、次のサブ道路区間があるか否かを判定する。当該ステップによる判定結果、次のサブ道路区間がない場合（Ｎ）には、すべてのサブ道路区間に対する処理が終ったとし、ステップＳ５０１に戻る。

サブ道路区間がある場合（Ｙ）には、ステップＳ５０５にて、読み込んだレコードのうち当該サブ道路区間ＩＤをもつ路面指数分布データ１３４のレコードのデータをプロットし、ステップＳ５０４に戻る。

図１５は、本発明の路面状況計算装置１００における路面指数分布可視化プログラム１２４の出力例（表示画面）を示す図である。

表示画面には、図１４のステップＳ５０２にてプロットで描画された道路の概形（道路情報の地図データなどを利用する）および道路区間をあらわす矢印１３４２０が、図示のとおり、表示される。また、ステップＳ５０５にてプロットで描画されたサブ道路区間１３４２（サブ道路区間ＩＤ００１６〜００２３）ごとの路面指数分布データが矢印に沿って矩形列１３４２１から１３４２８で表示されている。

各矩形は各サブ道路区間を表しており、２分割された矩形の領域について、その大きさおよび色（濃淡）はそれぞれ路面指数分布における各正規分布の重みおよび平均を表している。この出力により、利用者は道路区間の路面状況を適切な抽象度で容易に確認できる。

図１６〜図１７は、本発明の第２の実施例を示す図である。システムの構成、プログラムのフロー、データ構造は第１の実施例とほぼ同じであり、異なる点についてのみ示す。

図１６は、記憶装置１１２における路面指数分布データ１３４のデータ構造例を示すテーブルである。

路面指数分布データ１３４は、「分布位置」１３４６を示す情報をレコードするフィールドを有する。図１３と同一部分には、同一符号を付して説明を省略する。

「分布位置」１３４６は、混合分布の各混合に属する観測データが観測されたときの位置を、全観測データで平均した値である。
路面指数分布計算プログラム１２３において路面指数分布を計算する際にこの値も計算し、その結果を格納する。

図１７は、路面指数分布可視化プログラム１２４の出力例（表示画面）を示す図である。
第１の実施例１でサブ道路区間ごとの路面指数分布データが矢印１３４２０に沿って矩形列で表示したかわりに、サブ道路区間１３４２（サブ道路区間ＩＤ００１６〜００２３）ごとの路面指数分布データの各混合の平均を色で、重みを円１３４２１’〜１３４２８’の直径で、中心位置を分布位置により表示している。係る出力（表示）により、利用者は道路区間の路面状況を路面のどの位置に問題がありそうかということも含めて容易に確認できる。

以上述べた実施例によれば、多数の簡易センサ搭載車両が生成する測定データ群から路面ごとの区間に対応するデータ群を抽出・アライメントし、路面の空間的な状態を表す分布モデルを仮定し測定誤差を考慮してモデルパラメータ推定を行うシステムを提供することができる。その結果、以下のような効果を奏する。

道路管理者は道路管理のための路面状態の情報を低コストかつあるいは高頻度に入手することができる。
また、複数の車両で取得したセンサデータから路面性状値の分布を得られる。
また、走行経路と道路区間の共通部分を抽出する手段として、道路情報から得られる道路の方向ベクトルと推定位置から得られる車両の方向ベクトルの差を判断基準として用いることにより、対象となる路面の方向と一致する測定データのみを用いた精度の高い路面性状値の分布を得られる。
また、道路情報を図示し、推定分布をその推定分布を計算した管理区間に対応する位置に図示する手段を設けることにより、得られた路面性状値の分布を道路地図上で容易に把握できる。
また、推定分布は複数の確率モデルの混合分布をモデルとし、その推定手段は混合分布のパラメータ推定として実現することにより、路面の局所的な異常が原因となる複数の測定結果群を分布として表現することができる。
また、道路情報を図示し、推定分布の各混合をその推定分布を計算した管理区間および混合に属する走行区間の一致部分の示す位置の平均値に対応する位置に図示する手段を設けることにより、測定結果群ごとにそれが測定された位置に路面性状値を表現することができる。

なお、本発明は上述した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成の他に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する当によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。

本発明が提供するシステムは、供用中の多数の道路の路面性状を測定し維持管理に適用する国や地方自治体などが活用できる。管理対象の全道路の路面性状が出力されるので、詳細な点検を行うときの優先順位づけや、路面性状の劣化進行度合いを統計的に算出し将来にわたる維持管理費用を見積る業務などにも応用できる。

１００ 路面状況計算装置
１１１ 演算装置
１１３ 入力装置
１１４ 出力装置
１２１ 路面測定データ収集手段（路面測定データ収集プログラム）
１２２ 路面指数計算手段（路面指数計算プログラム）
１２３ 路面指数分布計算手段（路面指数分布計算プログラム
１２４ 路面指数分布可視化手段（路面指数分布可視化プログラム）
１１２ 記憶装置
１３１ 路面測定データ
１３２ 道路区間データ
１３３ 路面指数データ
１３４ 路面指数分布データ
２００ 路面性状測定センサ装置
２１１ 演算装置
２１２ 記憶装置
２２１ 路面測定データ送信手段（路面測定データ送信プログラム）
２２２ ＧＰＳセンサドライバ
２２３ 加速度センサドライバ
２３１ 路面測定データ
２１５ ＧＰＳセンサ
２１６ 加速度センサ
３００ ネットワーク

Claims (30)

1. 道路区間に関する道路区間情報の走行時のセンサ情報および路面測定情報を基に、車両の走行経路、路面指数、当該路面指数の路面指数分布を計算する路面状況計算装置を備えた路面状況計測システムであって、
   前記路面状況計算装置は、
   前記車両の走行経路における路面測定情報を収集する路面測定情報収集手段と、
   前記路面測定情報の路面指数を計算して求める路面指数計算手段と、
   前記路面指数を用いて前記路面測定情報の路面指数分布を計算して求める路面指数分布計算手段と、
   を設けることを特徴とする路面状況計測システム。
2. 請求項１に記載された路面状況計測システムにおいて、
   前記路面指数計算手段は、
   前記道路区間と前記走行区間における共通部分を抽出し、当該共通部分における路面指数を計算して求め、
   前記路面指数分布計算手段は、
   前記共通部分に対応する路面指数群を用いて前記路面測定情報の路面指数分布を計算して求める
   ことを特徴とする路面状況計測システム。
3. 請求項１に記載された路面状況計測システムにおいて、
   前記路面測定情報収集手段は、
   前記路面測定情報から位置、加速度センサ値を含む路面測定データを収集するデータ収集部を含み、
   前記路面指数計算手段は、
   前記路面測定データから車両の位置と加速度センサ値とから走行経路を算出する算出部と、
   前記走行経路と前記道路区間における位置、加速度センサ値を含む道路区間データをもって両者の共通部分を抽出する抽出部と、
   前記共通部分における路面測定データから、路面指数を算出する算出部と、
   前記算出した走行経路と前記算出した路面指数を路面指数データとして生成するデータ生成部、を含み、
   前記路面指数分布計算手段は、
   前記路面指数データを用いて前記道路区間における路面指数分布を計算する計算部、を含む
   ことを特徴とする路面状況計測システム。
4. 請求項３に記載された路面状況計測システムにおいて、
   前記走行経路と前記道路区間の共通部分は、
   前記道路区間データから得られる道路の方向ベクトルと前記路面測定情報又は路面測定データから得られる車両の方向ベクトルの差が所定の基準値の範囲内にあることをもって共通部分であると特定して抽出することを特徴とする路面状況計測システム。
5. 請求項３に記載された路面状況計測システムにおいて、
   前記走行経路と前記道路区間の共通部分は、
   前記道路区間データから得られる車両の速度あるいは加速度の少なくとも１つが予め定められた条件を満たすことを判断基準として特定することを特徴とする路面状況測定システム。
6. 請求項１〜請求項５の何れか一項に記載された路面状況測定システムであって、
   前記路面指数分布は、複数の確率モデルの混合分布をモデルとし、前記路面指数分布計算手段は、前記混合分布のモデルを参照して路面指数分布パラメータを推定して得ることを特徴とする路面状況測定システム。
7. 請求項１に記載された路面状況測定システムであって、さらに、
   前記道路区間に属する路面指数分布をプロットして可視化する路面指数分布可視化手段を有することを特徴とする路面状況測定システム。
8. 請求項７に記載された路面状況計測システムにおいて、
   前記路面指数分布可視化手段は、
   前記道路区間に該当する道路区間データをプロットするプロット部と、
   前記路面指数分布から前記道路区間の全レコードを読み込むレコード読込部と、
   前記道路区間が複数のサブ道路区間に分割されている場合、当該サブ道路区間に該当する路面指数分布をプロットするプロット部を有することを特徴とする路面状況計測システム。
9. 請求項７に記載された路面状況測定システムであって、
   前記路面指数分布可視化手段は、
   前記道路区間データを基に道路の概形を表示し、前記路面指数分布を、当該路面指数分布の計算元となる道路測定データの道路区間に対応する位置に図示する手段を備えることを特徴とする路面状況測定システム。
10. 請求項７に記載された路面状況測定システムであって、
    前記路面指数分布可視化手段は、
    前記道路情報を元に道路の概形を表示し、前記路面指数分布を、当該路面指数分布の計算元となる道路測定データの道路区間および前記混合分布に属する前記走行区間の共通部分を示す位置の平均値に対応する位置に図示する手段を備えることを特徴とする路面状況測定システム。
11. 道路区間に関する道路区間情報と車両が走行する道路区間における走行区間の各シーケンスに関する路面測定情報を基に、前記車両の各シーケンスにおける走行経路、路面指数、当該路面指数の路面指数分布を計算して路面状況を計測する路面状況測定方法であって、
    前記車両の走行経路における各シーケンスの路面測定情報を収集するステップと、
    前記各シーケンスの路面指数を計算して求めるステップと、
    前記路面指数を用いて前記路面測定情報の路面指数分布を計算して求めるステップと、
    を設けることを特徴とする路面状況計測方法。
12. 請求項１１に記載された路面状況計測方法において、
    前記各シーケンスの路面指数を計算して求めるステップは、
    前記道路区間と前記走行区間における共通部分を抽出し、当該該共通部分における各シーケンスの路面指数を計算して求め、
    前記路面指数分布を計算して求めるステップは、
    前記共通部分における各シーケンスに対応する路面指数群を用いて前記路面測定情報の路面指数分布を計算して求めるステップと、
    を設けることを特徴とする路面状況計測方法。
13. 請求項１１に記載された路面状況測定方法であって、
    前記路面測定情報から前記シーケンスにおける位置、加速度センサ値を含む路面測定データを収集するステップと、
    前記路面測定データから各シーケンスにおける車両の位置と加速度センサ値とから走行経路を算出するステップと、
    前記走行経路と前記道路区間における位置、加速度センサ値をもって両者の共通部分を抽出するステップと、
    前記共通部分における各シーケンスの路面測定データから、当該各シーケンスの路面指数を算出するステップと、
    前記算出した走行経路と前記算出した路面指数を路面指数データとして生成するステップ、
    前記路面指数データを用いて前記道路区間における路面指数分布（図１３の１３４５）を計算するステップ、を含む
    ことを特徴とする路面状況計測方法。
14. 請求項１１に記載された路面状況計測方法において、
    前記走行経路と前記道路区間の共通部分は、
    前記道路区間情報又は前記道路区間データから得られる道路の方向ベクトルと前記路面測定データから得られる車両の方向ベクトルの差が所定の基準値の範囲内にあることをもって共通部分であると特定して抽出することを特徴とする路面状況計測方法。
15. 請求項１１に記載された路面状況計測方法において、
    前記走行経路と前記道路区間の共通部分は、
    前記道路区間データから得られる車両の速度あるいは加速度の少なくとも１つが予め定められた条件を満たすことを判断基準として特定することを特徴とする路面状況測定方法。
16. 請求項１１〜請求項１５の何れか１項に記載された路面状況測定方法であって、
    前記路面指数分布は、複数の確率モデルの混合分布をモデルとし、前記路面指数分布計算手段は、前記混合分布のモデルを参照して路面指数分布パラメータを推定して得ることを特徴とする路面状況測定方法。
17. 請求項１１に記載された路面状況測定方法であって、さらに、
    前記道路区間に属する路面指数分布をプロットして可視化する路面指数分布可視化手段を有することを特徴とする路面状況測定方法。
18. 請求項１７に記載された路面状況計測方法において、
    前記路面指数分布をブロットして可視化するステップは、
    前記道路区間に該当する道路区間データをプロットし、
    前記路面指数分布から前記道路区間の全レコードを読み込み、
    前記道路区間が複数のサブ道路区間に分割されている場合、当該サブ道路区間に該当する路面指数分布をプロットするステップであることを特徴とする路面状況計測方法。
19. 請求項１７に記載された路面状況測定方法であって、
    前記路面指数分布をプロットして可視化するステップは、
    前記道路区間データを基に道路の概形を表示し、前記路面指数分布を、当該路面指数分布の計算元となる道路測定データの道路区間に対応する位置に図示するステップであることを特徴とする路面状況測定方法。
20. 請求項１７に記載された路面状況測定方法であって、
    前記路面指数分布をプロットして可視化するステップは、
    前記道路情報を元に道路の概形を表示し、前記路面指数分布を、当該路面指数分布の計算元となる道路測定データの道路区間および前記混合分布に属する前記走行区間の共通部分を示す位置の平均値に対応する位置に図示するステップであることを特徴とする路面状況測定方法。
21. 道路区間に関する道路区間情報が走行する道路区間における走行区間の各シーケンスに関する路面測定情報を基に、前記車両の各シーケンスにおける走行経路、路面指数、当該路面指数の路面指数分布を計算して路面状況を計測する路面状況計測システムの計算機に以下のステップを実行させることを特徴とする路面状況測定プログラム。
    前記車両の走行経路における各シーケンスの路面測定情報を収集するステップと、
    前記各シーケンスの路面指数を計算して求めるステップと、
    前記路面指数を用いて前記路面測定情報の路面指数分布を計算して求めるステップ。
22. 請求項２１に記載された路面状況測定プログラムにおいて、
    前記各シーケンスの路面指数を計算して求めるステップは、
    前記道路区間と前記走行区間における共通部分を抽出し、当該該共通部分における各シーケンスの路面指数を計算して求め、
    前記路面指数分布を計算して求めるステップは、
    前記共通部分における各シーケンスに対応する路面指数群を用いて前記路面測定情報の路面指数分布を計算して求める
    ことを特徴とする路面状況測定プログラム。
23. 請求項２１に記載された路面状況測定プログラムであって、
    前記路面測定情報を収集するステップは、
    前記路面測定情報から前記シーケンスにおける位置、加速度センサ値を含む路面測定データを収集するステップを実行し、
    前記路面指数情報を得るステップは、
    前記路面測定データから各シーケンスにおける車両の位置と加速度センサ値とから走行経路を算出するステップ、
    前記走行経路と前記道路区間における位置、加速度センサ値をもって両者の共通部分を抽出するステップ、
    前記共通部分における各シーケンスの路面測定データから、当該各シーケンスの路面指数を算出するステップ、
    前記算出した走行経路と前記算出した路面指数を路面指数データとして生成するステップ、
    を実行し、
    路面指数分布を計算して求めるステップは、
    前記路面指数データを用いて前記道路区間における路面指数分布を計算するステップ
    を実行することを特徴とする路面状況測定プログラム。
24. 請求項２２に記載された路面状況計測プログラムにおいて、
    前記走行経路と前記道路区間の共通部分は、
    前記道路区間データから得られる車両の速度あるいは加速度の少なくとも１つが予め定められた条件を満たすことを判断基準として特定することを特徴とする
    ことを特徴とする路面状況計測プログラム。
25. 請求項２２に記載された路面状況計測プログラムにおいて、
    前記走行経路と前記道路区間の共通部分は、
    前記道路情報から得られる車両の速度あるいは加速度の少なくとも１つが予め定められた条件を満たすことを判断基準として求めることを特徴とする路面状況測定プログラム。
26. 請求項２１に記載された路面状況測定プログラムであって、
    前記路面指数分布は、複数の確率モデルの混合分布をモデルとし、前記路面指数分布を計算するステップは、当該混合分布のパラメータを推定して求めることを特徴とする路面状況測定プログラム。
27. 請求項２１に記載された路面状況測定プログラムであって、さらに、
    前記道路区間に属する路面指数分布をプロットして可視化するステップを実行することを特徴とする路面状況測定プログラム。
28. 請求項２７に記載された路面状況計測プログラムにおいて、
    前記路面指数分布をブロットして可視化するステップは、
    前記道路区間に該当する道路区間データをプロットし、
    前記路面指数分布から前記道路区間の全レコードを読み込み、
    前記道路区間が複数のサブ道路区間に分割されている場合、当該サブ道路区間に該当する路面指数分布をプロットするステップであることを特徴とする路面状況計測プログラム。
29. 請求項２７に記載された路面状況測定プログラムであって、
    前記路面指数分布をプロットして可視化するステップは、
    前記道路区間データを基に道路の概形を表示し、前記路面指数分布を、当該路面指数分布の計算元となる道路測定データの道路区間に対応する位置に図示するステップであることを特徴とする路面状況測定プログラム。
30. 請求項２７に記載された路面状況測定プログラムであって、
    前記路面指数分布をプロットして可視化するステップは、
    前記道路情報を元に道路の概形を表示し、前記路面指数分布を、当該路面指数分布の計算元となる道路測定データの道路区間および前記混合分布に属する前記走行区間の共通部分を示す位置の平均値に対応する位置に図示するステップであることを特徴とする路面状況測定プログラム。
    
    

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