JP2017117154A - 走行環境情報収集システム - Google Patents

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Abstract

【課題】車両の走行環境を示す情報として、各地点の画像データを万遍なく収集することのできる走行環境情報収集システムを提供する。
【解決手段】車両100は、撮影部130を通じて撮影される車両周囲の画像の画像データをその撮影時の車両の走行位置及び走行時刻に関連付けして車載通信機150から管理センター200に送信する。一方、管理センター200は、車両100から受信した車両の走行位置及び走行時刻に基づき、地図データベースDB2に登録されている道路区間ごとに車両の走行台数を推定し、当該道路区間ごとに規定されている車両の基準台数に対する車両の走行台数の推定値の比率を網羅率として道路網羅率算出部220を通じて算出する。そして、網羅率が低いほど画像の撮影間隔を短くする傾向をもって、画像の撮影条件を撮影条件設定部230を通じて設定し、その設定した撮影条件をセンター通信機210から車両100に配信する。
【選択図】図1

Description

本発明は、車両の走行時に撮影された車両周囲の画像の画像データを、車両の走行環境を示す情報として、複数の車両の走行情報を管理する管理センターにより収集する走行環境情報収集システムに関する。
一般に、車両に搭載されるナビゲーション装置は、道路地図データを参照しつつ車両の出発地点から目的地点までの経路案内や到着予定時刻の算出等を行う。また、例えば特許文献1に見られるように、新設道路などの道路地図データに登録されていないデータ外道路を含めて到着予定時刻の算出を行うナビゲーション装置も知られている。
この特許文献1に記載の装置では、車両の走行時に取得した画像データに対する画像解析処理により抽出される車両前方の道路と、道路地図データに登録されている道路とを比較することにより、データ外道路の有無を分岐点ごとに判定する。また、データ外道路有りと判定されたときには、その分岐点からデータ外道路が延びる方向を特定し、データ外道路が延びる方向に延長した延長線と、道路地図データに登録されている道路との交点を予想接続地点として算出する。そして、車両の現在位置から予想接続地点までの道路地図データに登録されていないルートの予想所要時間と、予想接続地点から目的地点までの道路地図データに登録されているルートの予想所要時間とを合算することにより、車両の現在地点から目的地点までの総所要時間を求めて到着予定時刻の算出を行うようにしている。
特開2008−134140号公報
ところで、上記文献に記載のナビゲーション装置では、データ外道路の有無の判定に際し、個々の車両が走行位置に対応する画像データを絶え間なく取得する必要がある。そこで、複数の車両により取得される画像データを管理センターに収集し、こうして収集された画像データを管理センターから各車両に配信することにより画像データの利用効率を促進することも考えられる。しかしながら、各車両で取得された画像データを単に管理センターに収集する構成にあっては、例えば車両の走行台数の少ない道路では画像データの数が十分に集まらず、各地点の画像データを万遍なく収集することが困難な状況ともなりかねない。
本発明は、このような実情に鑑みてなされたものであり、その目的は、車両の走行環境を示す情報として、各地点の画像データを万遍なく収集することのできる走行環境情報収集システムを提供することにある。
上記課題を解決する走行環境情報収集システムは、車両の走行時に撮影された車両周囲の画像の画像データを、車両の走行環境を示す情報として、複数の車両の走行情報を管理する管理センターにより収集する走行環境情報収集システムであって、前記車両は、車両周囲の画像データを取得する画像取得部と、車両の走行位置及び走行時刻に関する情報を取得する走行情報取得部と、前記取得される画像データをその取得時の車両の走行位置及び走行時刻に関連付けして前記管理センターに送信する車載通信機とを有し、前記管理センターは、前記車両から受信した車両の走行位置及び走行時刻に基づき地図データベースに登録されている道路区間ごとに車両の走行台数を推定して当該道路区間ごとに規定されている車両の基準台数に対する車両の走行台数の推定値の比率を網羅率として算出する道路網羅率算出部と、前記道路網羅率算出部により算出される網羅率が低いほど画像の撮影間隔を短くする傾向をもって画像の撮影条件を設定する撮影条件設定部と、前記撮影条件設定部により設定した撮影条件を前記車両に配信するセンター通信機とを有する。
地図データベースに登録されている道路区間ごとに実際の車両の走行台数にはばらつきがあるのが普通である。そして、こうして道路区間ごとの車両の走行台数にばらつきがあると、それら車両が共通の撮影条件で車両周囲の画像データを取得したとしても、車両の走行台数が比較的少ない道路区間では画像データの取得枚数が十分に確保できないおそれもある。この点、上記構成によれば、地図データベースに登録されている道路区間ごとに車両の走行台数を推定し、その走行台数の推定値から求まる網羅率が比較的低いときには画像データの撮影間隔を短くすることにより当該道路区間を走行している車両による画像データの取得枚数を確保している。すなわち、地図データベースに登録されている道路区間ごとに車両の走行台数にばらつきがあるという実情に鑑みつつ、その車両の走行台数から求まる道路区間の網羅率に応じて画像データの撮影間隔を変更している。これにより、地図データベースに登録されている各道路区間における画像データの撮影の機会が適正に確保され、結果として、各地点の画像データを万遍なく管理センターにより収集することが可能となる。
走行環境情報収集システムの一実施の形態の概略構成を示すブロック図。 (a)は、道路種別ごとのリンク情報を示す図、(b)は、道路種別ごとの距離別の画像必要枚数を示す図、(c)は、道路種別ごとの車両の走行時間を示す図。 (a)は、網羅率が100%であるときの車両の走行台数を説明するための図、(b)は、実際の車両の走行台数の一例を説明するための図。 網羅率と画像の撮影間隔との対応関係を示す図。 画像データ収集処理の処理内容を示すフローチャート。 画像アップロード処理の処理内容を示すフローチャート。
以下、走行環境情報収集システムの一実施の形態について説明する。
本実施の形態の走行環境情報収集システムは、車両の走行時に撮影される車両周囲の画像の画像データを複数の車両の走行情報を管理する管理センターに転送して車両の走行環境を示す情報として収集するものである。ここで、画像データの収集に際し、管理センターは、地図データベースに登録されている各道路区間を実際に走行している車両の走行台数を推定し、当該道路区間ごとに規定されている車両の基準台数に対する車両の走行台数の推定値の比率を網羅率として算出する。そして、こうして算出される網羅率が低いほど画像の撮影間隔を短くする傾向をもって、画像の撮影条件を当該道路区間を走行する各車両に配信する。すなわち、車両の走行台数が比較的少ない道路区間であっても、当該道路区間を走行する各車両による画像の撮影間隔を短くすることにより、収集される画像データの枚数を確保して各地点の画像データを万遍なく収集するようにしている。
はじめに、本実施の形態のシステムの構成について図面を参照して説明する。
図1に示すように、車両100は、当該車両100の経路案内を行うナビゲーションシステム110を備えている。ナビゲーションシステム110は、車両の現在位置及び時刻に関する情報を検出するGPS111(グローバルポジショニングシステム)を備えている。また、ナビゲーションシステム110は、GPS111を通じて検出される現在位置の位置情報を地図データベースDB1に対して照合することにより、車両の現在位置の位置情報を補正しつつその補正した位置情報に対応する道路リンクIDを特定するマップマッチング部112を備えている。また、ナビゲーションシステム110は、マップマッチング部112を通じて特定される車両の現在位置から入力部113を通じて入力操作される目的地までの最適経路を探索する経路探索部114を備えている。経路探索部114は、各道路区間における車両の走りにくさを示すリンクコストを参照しつつダイクストラ法等を用いて、地図データベースDB1に登録された地図データ上における最適経路を探索する。そして、ナビゲーションシステム110は、経路探索部114を通じて探索した最適経路に関する案内を、画像処理部120による表示部115への画面の表示を通じて行う。
また、車両100は、車両周囲の状況を撮影する撮影部130を有している。撮影部130は、車両周囲の画像の画像データを、その撮影時にマップマッチング部112を通じて特定される車両の位置情報、及び撮影日時を特定するためのタイムスタンプの情報と関連付けしつつ記憶領域140に格納する。そして、車両100は、こうして記憶領域140に格納した画像データを車両の位置情報及びタイムスタンプの情報と併せて車載通信機150を通じて管理センター200に転送する。なお、撮影部130の撮影動作は撮影制御部160により制御されており、車両100からの管理センター200へのリクエスト指令に応じて管理センター200から配信される画像の撮影条件に基づいて行われる。
具体的には、車両100はまず、車両の現在位置から目的地までの最適経路上にある道路区間に対応する道路リンクIDを地図データベースDB1を参照しつつ割り出す。そして、その割り出した道路リンクIDを車両100の現在位置・目的地の位置情報、車両100の現在時刻、及び車両100の現在位置に対応する道路リンクの走行開始時刻に関する情報と併せて車載通信機150から管理センター200に転送する。そして、管理センター200は、車載通信機150からセンター通信機210を通じて受信した道路リンクIDを画像の撮影対象の候補となる道路区間を示す道路リンクIDとして特定する。
なお、車両100は、目的地が設定されていないときには、車両100の過去の走行履歴等から走行予定経路が予測できるのであれば、その予測した走行予定経路上にある道路区間に対応する道路リンクIDを車載通信機150から管理センター200に転送する。そして、管理センター200は、車載通信機150からセンター通信機210を通じて受信した道路リンクIDを画像の撮影対象の候補となる道路区間を示す道路リンクIDとして特定する。
また、車両100は、過去の走行履歴等から走行予定経路が予測できないときには、車両100が現在走行している道路区間に対応する道路リンクIDを車載通信機150から管理センター200に転送する。そして、管理センター200は、車載通信機150からセンター通信機210を通じて受信した道路リンクIDを中心として車両の進行方向の所定範囲内(例えば半径1km以内)にある道路リンクIDを画像の撮影対象の候補となる道路区間を示す道路リンクIDとして特定する。
そして、管理センター200は、上述のように特定した道路リンクIDに対応する道路区間の網羅率を道路網羅率算出部220を通じて算出する。なお、網羅率とは、道路区間ごとに設定された車両の基準台数に対する当該道路区間を実際に走行している車両の走行台数の比率を示している。
図2(a)〜(c)は、道路区間の網羅率を算出する上で必要となる基本情報の一例を示す図である。そして、図2(a)は、地図データベースDB2に登録されている全ての道路リンクを、「高速自動車国道」、「一般国道」、「主要地方道(都道府県道)」、「一般都道府県道」といった道路種別毎に区分したリンク情報として「平均リンク数」、「平均リンク長」、「全リンク長」を示している。また、図2(b)は、図2(a)に示した「全リンク長」において「50m」、「100m」、「150m」といった所定の距離別に画像データを取得する上で必要とされる画像データの枚数を道路種別毎に区分して示している。また、図2(c)は、図2(a)に示した「全リンク長」を道路種別毎に規定されている法定速度で走行したときに要する時間を図2(b)に示した「50m」毎に画像データを取得する上で必要とされる画像データの枚数と併せて示している。
そして、道路種別ごとに網羅率を算出するときには、道路網羅率算出部220はまず、各道路区間における車両の走行履歴(車両の速度、車両の全長等)が十分に蓄積されていないのであれば、図2(c)に示した道路種別ごとに規定されている法定速度を車両の速度と仮定して、以下の式に基づいて車間距離を推定する。

車間距離[m]=車両の速度[km/h]−15[m]・・・式(1)

なお、道路網羅率算出部220は、車両の速度が15km/h未満であるときには、車間距離を「10m」として一律に設定する。
続いて、道路網羅率算出部220は、「各リンク長」と、上記式(1)に基づいて算出した「車間距離」と、初期値として予め設定されている「車両の全長」とを以下の式(2)に算入して、車両の基準台数を算出する。

車両の基準台数[台]=各リンク長[m]÷(車間距離[m]+車両の全長[m])・・・式(2)

ここで、車両の基準台数は、図3(a)に示すように、道路区間の全体を複数の車両が一定の車間距離を隔てて並んだときの車両の走行台数を示している。この点で、車両の基準台数は、道路区間を走行している車両の走行台数の最大値であって、道路区間の網羅率が100%であるときの車両の走行台数に相当する。
一方、道路網羅率算出部220は、各道路区間における車両の走行履歴がある程度蓄積されているのであれば、車両100から受信した道路リンクの走行開始時刻に対応する走行履歴のデータを割り出し、それら走行履歴のデータの平均値を式(1)及び式(2)に算入することにより、車両の基準台数を算出する。
そして、道路網羅率算出部220は、各車両100から受信した車両の走行位置及び走行時刻に関する情報に基づき、地図データベースDB2を参照しつつ各道路区間を実際に走行している車両の走行台数を推定し、それら車両の走行台数の推定値と、当該道路区間に対応する車両の基準台数とを用いて各道路区間の網羅率を算出する。この場合、道路網羅率算出部220は、例えば所定の時間帯(例えば7時〜18時までの1時間おき)ごとの車両の走行台数を、図2(a)〜図2(c)に示した道路種別毎に推定する。図3(b)に示す例では、道路網羅率算出部220は、図3(a)に示したように車両の基準台数が「4台」である道路区間において実際の車両の走行台数の推定値が「3台」であることから、当該道路区間の網羅率として「75%」を算出する。
なお、道路網羅率算出部220は、各道路区間を実際に走行している車両の走行台数をリアルタイムに推測することが困難となるようなときには、管理センター200に蓄積されている車両の走行履歴のデータを基にそれらデータの日付や走行時間帯を考慮しつつ車両の走行台数を予測する。
また、図1に示すように、管理センター200は、道路網羅率算出部220により算出された道路区間の網羅率を用いて当該道路区間における画像の撮影間隔や撮影地点に関する情報を撮影条件として設定する撮影条件設定部230を備えている。
画像の撮影間隔の設定に際し、撮影条件設定部230はまず、道路区間の網羅率が「100%」であると仮定したときに道路区間ごとに必要とされる画像データの枚数を以下の式(3)に基づいて算出する。

道路区間ごとの画像必要枚数(網羅率:100%)=1台の取得枚数(網羅率:100%)×車両の基準台数・・・式(3)

続いて、撮影条件設定部230は、仮想の網羅率ではなく、各道路区間を実際に走行している1乃至複数の車両により取得される画像データの枚数を以下の式(4)に基づいて算出する。

道路区間ごとの画像取得枚数=1台の取得枚数×車両の走行台数・・・式(4)

ここで本実施の形態では、各地点において画像データを万遍なく収集することを目的としているため、式(4)における「道路区間ごとの画像取得枚数」を、式(3)における「道路区間ごとの画像必要枚数(網羅率:100%)」と一致させる。この場合、以下の式(5)に示す関係式が成り立つ。

1台の取得枚数=道路区間ごとの画像必要枚数(網羅率:100%)÷(網羅率[%])・・・式(5)

そして、式(5)により算出される「1台の取得枚数」を用いて、以下の式(6)に示すように道路区間ごとの画像の撮影間隔が得られる。

画像の撮影間隔=道路区間ごとの走行時間÷1台の画像取得枚数=道路区間ごとの走行時間×網羅率÷道路区間ごとの画像必要枚数(網羅率:100%)・・・式(6)

図4は、道路区間のリンク長を「500m」とし、車両の速度を「40km/h」とし、道路区間の網羅率が「100%」であるときの道路区間ごとの画像必要枚数を「10枚」とした場合の道路区間の網羅率と画像の撮影間隔との対応関係の一例を示している。なお、道路区間ごとの画像必要枚数は、各道路区間のリンク長から算出する必要がある。
そして、図4に示す例では、道路区間のリンク長と車両の速度とを用いて道路区間ごとの走行時間(=0.5(km)÷40(km/h)×3600(秒/h)=45(秒))を求め、この道路区間ごとの走行時間を上述した式(6)に算入することにより得られる画像の撮影間隔(=45(秒)×網羅率(%)÷10(枚))が示されている。同図に示すように、各地点の画像データを万遍なく収集する上では、道路区間の網羅率と画像の撮影間隔との間には比例関係が成立し、道路区間の網羅率が低くなるほど画像の撮影間隔を短くする必要があることが分かる。
また、撮影地点の設定に際し、撮影条件設定部230はまず、前提処理として、画像の撮影対象の候補となる道路区間のうち、交差点付近(例えば、交差点の前後10m以内)を撮影対象外の地点として設定する。また、撮影条件設定部230は、VICS(登録商標)情報から渋滞が生じていると判定された道路区間については、渋滞開始地点及び渋滞終了地点のみを撮影の対象となる地点として設定する。これは、本実施の形態において画像データを収集する目的が、例えば路上駐車、路上の歩行者、自転車、道路規制等、車両100の走行時における走りにくい状況に関する情報を取得することにあるためである。
続いて、撮影条件設定部230は、管理センター200に画像データがある程度蓄積されているのであれば、それら画像データの情報を基に画像の撮影地点を検索する。具体的には、撮影条件設定部230は、各道路区間のうち画像の撮影が未だに行われていない地点を優先的に検索し、次いで、画像が撮影済みであるもののタイムスタンプが示す画像の撮影日時が古い地点を優先的に検索する。なお、撮影条件設定部230は、管理センター200に画像データが十分に蓄積されていないのであれば、上述した前提処理により交差点付近を撮影対象外の地点として設定するのみで撮影地点の設定を行う。
そして、撮影条件設定部230により設定された画像の撮影条件は、管理センター200から撮影条件に関するリクエストの送信元である車両100に対して配信される。
車両100は、管理センター200から撮影条件を受信すると、その受信した撮影条件を車載通信機150から撮影制御部160に転送して撮影部130による画像の撮影動作を制御する。
具体的には、車両100はまず、管理センター200から配信された各道路区間の撮影条件を一括して受信し、その受信した撮影条件を撮影制御部160が有するメモリに一時的に格納する。そして、車両100は、走行中の道路区間が変更されるのに合わせて、当該道路区間に対応する撮影条件を随時読み出しつつ撮影部130による画像の撮影を行う。
こうして撮影部130により撮影された画像データは、車両100から管理センター200に収集される。このとき、管理センター200は、車両100から受信した画像データを道路リンクIDと関連付けた状態で道路画像データベースDB3に格納する。これにより、道路画像データベースDB3には、各道路区間を走行している車両100から受信した画像データが収集される。なお、管理センター200は、車両100から受信した画像データに関連付けられているタイムスタンプの情報も併せて道路画像データベースDB3に格納しており、画像データを取得してから一定期間が経過した画像については道路画像データベースDB3から削除する。
次に、上記実施の形態の走行環境情報収集システムが実行する画像データ収集処理について、その具体的な処理手順を説明する。ここで、走行環境情報収集システムは、車両のACC(アクセサリー)スイッチがオンとなっている条件で図5に示す画像データ収集処理を所定の周期で実行する。
この画像データ収集処理ではまず、車両100は、目的地が設定されているか、もしくは、目的地が設定されていないものの車両の過去の走行履歴に基づき走行予定経路が予測可能であるか否かをナビゲーションシステム110を通じて判定する(ステップS10)。
そして、目的地が設定されていると判定されるときには(ステップS10=YES)、車両100の現在位置から目的地までの最適経路上にある道路区間に対応する道路リンクIDを車載通信機150を通じて管理センター200に送信する(ステップS11)。また、車両の走行予定経路が予測可能であると判定されるときには(ステップS10=YES)、その走行予定経路上にある道路区間に対応する道路リンクIDを車載通信機150を通じて管理センター200に送信する(ステップS11)。
一方、車両100は、目的地が設定されておらず、且つ、車両の走行予定経路も予測不能であると判定されるときには(ステップS10=NO)、車両の現在位置の位置情報をGPS111を通じて取得する(ステップS12)。また、車両100は、取得した車両の現在位置に対応する道路リンクIDを地図データベースDB1を参照しつつマップマッチング部112を通じて特定する(ステップS13)。そして、道路リンクIDの取得が初回であるとき、もしくは、取得した道路リンクIDが変化したときには(ステップS14=YES)には、車両の現在位置に対応する道路リンクIDを車載通信機150を通じて管理センター200に送信する(ステップS15)。なお、ステップS11又はステップS15において、車両100は、車両の現在位置に対応する道路リンクIDと併せて時刻に関する情報を車載通信機150を通じて管理センター200に送信する。
一方、管理センター200は、先のステップS11及びステップS15において車両100から送信された道路リンクIDをセンター通信機210を通じて受信する(ステップS16)。
そして、受信した道路リンクIDに基づき画像の撮影地点の候補となる道路区間を特定し(ステップS17)、その特定した道路区間における実際の車両の走行台数をリンク別走行台数として算出する(ステップS18)。
また、リンク別走行台数と道路区間ごとの車両の基準台数との比較により各道路区間の網羅率を求め、当該網羅率に基づき各道路区間における画像の撮影間隔を算出する(ステップS19)。また、各道路区間における撮影地点の算出も併せて行う(ステップS20)。
そして、先のステップS19及びステップS20において算出した画像の撮影間隔及び撮影地点に関する情報を、リクエストの送信元となる車両100に対してセンター通信機210を通じて送信する(ステップS21)。
車両100は、管理センター200から撮影条件に関する情報を車載通信機150を通じて受信すると(ステップS22)、その受信した撮影条件に基づき画像アップロード処理を行う(ステップS23)。
そして、管理センター200は、車両100から画像データがアップロードされると、その画像データをセンター通信機210を通じて受信するとともに(ステップS24)、当該画像データを道路画像データベースDB3に格納する(ステップS25)。
ここで、図6に示すように、上記画像アップロード処理では、車両100はまず、管理センター200から配信された各道路区間の撮影条件を一括して取得し、その取得した撮影条件を撮影制御部160が有するメモリに一時的に格納する(ステップS100)。
続いて、車両100は、現在位置及び時刻に関する情報をGPS111を通じて取得するとともに(ステップS101)、その取得した車両の現在位置に基づき地図データベースDB1を参照しつつ走行中の道路区間の道路リンクIDをマップマッチング部112を通じて算出する(ステップS102)。
そして次に、車両100は、先のステップS100において一括して取得した各道路区間の撮影条件のうち、車両100が走行中の道路区間に対応する撮影条件を随時読み出し、当該道路区間における撮影間隔及び撮影地点に関する情報を取得する(ステップS103)。
続いて、車両100は、先のステップS101において取得した時刻に関する情報に基づき、走行中の道路区間に進入してからの経過時間を撮影制御部160を通じて算出する(ステップS104)。
そして、車両100は、算出した経過時間に基づき撮影タイミングに達したか否かを撮影制御部160を通じて判定する(ステップS105)。具体的には、車両100は、走行中の道路区間において画像の撮影が未実行であるときには、走行中の道路区間に進入してからの経過時間が当該道路区間における撮影条件として設定された画像の撮影間隔に達したか否かを判定する。
ただし、上述した経過時間が画像の撮影間隔に達したとしても、撮影条件として設定した撮影地点の条件を満たさない限り、画像の撮影は実行されない。例えば、上述した経過時間が画像の撮影間隔に達した時点で車両の走行位置が交差点付近であるときには画像の撮影は直ぐには行われず、車両の走行位置が交差点付近を脱した時点で画像の撮影が行われる。また同様に、上述した経過時間が画像の撮影間隔に達した時点で車両の速度が「0km/h」であったときにも画像の撮影は直ぐには行われず、車両の走行が開始された時点で画像の撮影が行われる。これも、車両の走行位置が交差点付近である場合と同様、本実施の形態において画像データを収集する目的が、車両100の走行時における走りにくい状況に関する情報を取得することにあるためである。また、上述のように管理センター200に蓄積された画像データの情報に基づき画像を優先的に撮影する地点が撮影条件として設定されているのであれば、上述した経過時間が画像の撮影間隔に達したとしても画像の撮影は直ぐには行われず、それら地点に達した時点で画像の撮影が行われる。
そして、車両100は、撮影タイミングに達していないと判定されたときには(ステップS105=NO)、その処理をステップS101に戻し、撮影タイミングに達するまでステップS101〜ステップS104の処理を繰り返す。
一方、車両100は、撮影タイミングに達したと判定されたときには(ステップS105=YES)、撮影部130による画像の撮影を実行する(ステップS106)。また、車両100は、画像の撮影時刻に関する情報をGPS111を通じて取得するとともに(ステップS107)、同じくGPS111を通じて取得される車両の現在位置に基づき地図データベースDB1を参照しつつ走行中の道路区間の道路リンクIDをナビゲーションシステム110を通じて算出する(ステップS108)。そして、車両100は、先に撮影条件を取得したときの道路区間と同一の道路区間を走行しているか否かを判定する(ステップS109)。すなわち、車両100は、先のステップS102において算出した道路リンクIDと、先のステップS108において算出した道路リンクIDとが一致するか否かを判定する。
そして、同一の道路区間を走行していると判定されたときには(ステップS109=YES)、その処理をステップS104に戻す。この場合、ステップS105において、車両100は、画像の撮影時からの経過時間が当該道路区間における撮影条件として設定された画像の撮影間隔に達したか否かを判定する。そして以降、車両100は、走行中の道路区間が変更されるまでステップS104〜ステップS108の処理を繰り返す。
一方、車両100は、同一の道路区間を走行していないと判定されたときには(ステップS109=NO)、すなわち走行中の道路区間が変更されたときには、それまで走行していた道路区間において撮影された画像の画像データを車載通信機150を通じて管理センター200にアップロードする(ステップS110)。
その後、車両100は、管理センター200から配信された全ての道路区間における画像の撮影が完了するまでの間は(ステップS111=NO)、ステップS101〜ステップS110の処理を繰り返す。そして、車両100は、全ての道路区間における画像の撮影が完了した時点で(ステップS111=YES)、図6に示す画像アップロード処理を終了する。
以上説明したように、本実施の形態によれば、以下に示す効果を得ることができる。
(1)撮影条件設定部230は、道路区間ごとに規定されている車両の基準台数に対する車両の走行台数の推定値の比率である網羅率が低いほど、画像の撮影間隔を短くする傾向をもって、画像の撮影条件を設定するようにしている。すなわち、地図データベースDB2に登録されている道路区間ごとに車両の走行台数にばらつきがあるという実情に鑑みつつ、その車両の走行台数から求まる道路区間の網羅率に応じて画像データの撮影間隔を変更している。これにより、地図データベースDB2に登録されている各道路区間における画像データの撮影の機会が適正に確保され、結果として、各地点の画像データを万遍なく管理センター200に収集することが可能となる。
なお、上記実施の形態は、以下のような形態にて実施することもできる。
・上記実施の形態においては、各道路区間で取得される画像データの枚数を、道路区間の網羅率が「100%」であると仮定したときに道路区間ごとに必要とされる画像データの枚数と一致させるようにした。ただし、各道路区間で取得される画像データの枚数を決定する際の基準は、必ずしも道路区間の網羅率が「100%」であるときの枚数である必要はなく、例えば道路区間が「80%」であるときの枚数であってもよい。
・上記実施の形態においては、車両100は、管理センター200から配信された各道路区間の撮影条件を一括して受信し、走行中の道路区間が変更されるのに合わせて、当該道路区間に対応する撮影条件を随時読み出しつつ撮影部130による画像の撮影を行うようにした。これに代えて、車両100の走行している道路区間が変更されるごとに車両100から管理センター200に撮影条件のリクエスト指令を送信し、このリクエスト指令に応じて該当する道路区間の撮影条件を管理センター200から車両100に対して随時配信するようにしてもよい。
100…車両、110…ナビゲーションシステム、111…GPS、112…マップマッチング部、113…入力部、114…経路探索部、115…表示部、120…画像処理部、130…撮影部、140…記憶領域、150…車載通信機、160…撮影制御部、200…管理センター、210…センター通信機、220…道路網羅率算出部、230…撮影条件設定部、DB1,DB2…地図データベース、DB3…道路画像データベース。

Claims (1)

  1. 車両の走行時に撮影された車両周囲の画像の画像データを、車両の走行環境を示す情報として、複数の車両の走行情報を管理する管理センターにより収集する走行環境情報収集システムであって、
    前記車両は、車両周囲の画像データを取得する画像取得部と、車両の走行位置及び走行時刻に関する情報を取得する走行情報取得部と、前記取得される画像データをその取得時の車両の走行位置及び走行時刻に関連付けして前記管理センターに送信する車載通信機とを有し、
    前記管理センターは、前記車両から受信した車両の走行位置及び走行時刻に基づき地図データベースに登録されている道路区間ごとに車両の走行台数を推定して当該道路区間ごとに規定されている車両の基準台数に対する車両の走行台数の推定値の比率を網羅率として算出する道路網羅率算出部と、前記道路網羅率算出部により算出される網羅率が低いほど画像の撮影間隔を短くする傾向をもって画像の撮影条件を設定する撮影条件設定部と、前記撮影条件設定部により設定した撮影条件を前記車両に配信するセンター通信機とを有する
    ことを特徴とする走行環境情報収集システム。
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