JP2018010408A - 異常検出装置、管理装置、および異常検出システム - Google Patents

Abstract

【課題】道路状況の異常を検出するための処理負荷を分散させる技術を提供する。【解決手段】車載の異常検出装置のモデル格納部２４は、車両の走行位置に対応して設定されており走行位置を車両が走行するときの通常の運転状態を表す運転モデルを格納する。データ取得部３２は、運転状態を表す車両の運転データを取得する。異常度算出部３８は、モデル格納部が格納している運転モデルとデータ取得部が取得する運転データとに基づいて運転状態の異常度を算出する。送信部２６は、運転状態の異常度が異常判定値を越えている場合、異常度に基づいて道路状況の異常を検出する車両の外部の管理センタの管理装置４０に異常度と異常度に対応する走行位置とを少なくとも送信する。【選択図】図１

Description

本開示は、道路状況の異常を検出するための技術に関する。

車両の運転状態に基づいて、事故や道路上の落下物の存在等の道路状況の異常を検出する技術が知られている（例えば、特許文献１参照。）。
特許文献１に記載の技術では、道路に沿って設置された複数のカメラが撮像する画像データを、車両の外部に設置された異常検出装置が画像処理することにより、車両の運転状態を検出する。そして、検出した運転状態に基づいて、異常検出装置が道路状況の異常を検出する。

特許第２９７２４７９号公報

特許文献１に記載の技術では、車両の外部に設置された異常検出装置が、運転状態を検出し、さらに検出した運転状態に基づいて道路状況の異常を検出する。そのため、道路状況の異常を検出するための処理負荷が一箇所に集中するという問題がある。

本開示の一側面は、道路状況の異常を検出するための処理負荷を分散させる技術を提供することにある。

本開示の一態様は、車両の運転状態に基づいて道路状況の異常を検出する異常検出システム（２、４）に適用される車載の異常検出装置（２０、６０）において、モデル格納部（２４、Ｓ４１４）と、データ取得部（３２、Ｓ４１８）と、異常度算出部（３８、Ｓ４２０）と、送信部（２６、２８、Ｓ４２４）と、を備えている。

モデル格納部は、道路を走行する車両の走行位置に対応して設定されており走行位置を車両が走行するときの通常の運転状態を表す運転モデルを格納するように構成されている。データ取得部は、運転状態を表す車両の運転データを取得するように構成されている。異常度算出部は、モデル格納部が格納している運転モデルとデータ取得部が取得する運転データとに基づいて運転状態の異常度を算出するように構成されている。

送信部は、異常度算出部が算出する異常度が運転状態が異常であると判定するための異常判定値を越えている場合、異常度に基づいて道路状況の異常を検出する車両の外部の管理センタ（４０、７０）に異常度と異常度に対応する走行位置とを少なくとも送信するように構成されている。

この構成によれば、運転状態の異常度を車両が算出し、車両が算出する運転状態の異常度に基づいて車両の外部の管理センタが道路状況の異常を検出する。このように、道路状況の異常を検出するための処理負荷を車両側と管理センタ側とに分散しているので、処理負荷が一箇所に集中することを抑制できる。

さらに、道路状況の異常を検出するために、各車両の運転状態の異常度を各車両が算出するので、管理センタの処理負荷を極力低減できる。
尚、この欄および特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本発明の技術的範囲を限定するものではない。

第１実施形態の異常検出システムを示す全体構成図。 トピック割合の分布に基づくモデル化を示す説明図。 運転データと運転シーンとトピック割合との対応を示す説明図。 異常度の算出を示す説明図。 トピック割合と異常度との対応を示す説明図。 時間経過と異常度の累積値との関係を示す特性図。 外部装置による運転モデル送信処理を示すフローチャート。 異常検出装置による異常検出処理を示すフローチャート。 第２施形態の異常検出システムを示す全体構成図。 異常度の算出を示す他の説明図。

以下、本開示の実施形態を図に基づいて説明する。
［１．第１実施形態］
［１−１．構成］
図１に示すように、異常検出システム２は、外部装置１０と異常検出装置２０と管理装置４０とを備えている。外部装置１０は、例えば高速道路の料金所の路側機に設置されている。異常検出装置２０は、例えば乗用車等の車両に搭載されている。管理装置４０は車両が走行する道路状況に関する情報を管理する管理センタに設置されている。

外部装置１０と異常検出装置２０と管理装置４０とは、互いにデータ通信可能に構成されている。外部装置１０と異常検出装置２０とは、例えば狭域通信によりデータ通信する。異常検出装置２０と管理装置４０とは、例えば図示しない携帯電話会社の無線ネットワークやインターネット網等を介してデータ通信を行う。

外部装置１０と異常検出装置２０と管理装置４０とは、ＣＰＵと、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリとを備えるマイクロコンピュータを搭載している。外部装置１０と異常検出装置２０と管理装置４０とを構成するマイクロコンピュータの数は一つでも複数でもよい。

外部装置１０と異常検出装置２０と管理装置４０との各機能は、ＣＰＵがＲＯＭ、フラッシュメモリ、ハードディスク等の非遷移的実体的記録媒体に記憶されているプログラムを実行することにより実現される。このプログラムが実行されることにより、プログラムに対応する方法が実行される。

外部装置１０と異常検出装置２０と管理装置４０との各機能を実現する手法は、ソフトウェアに限るものではなく、その一部または全部の要素を、論理回路やアナログ回路等を組み合わせたハードウェアを用いて実現してもよい。

尚、管理装置４０は、処理データ量が大きいので、マイクロコンピュータではなく大型のコンピュータにより実現されてもよい。
以下、外部装置１０と異常検出装置２０と管理装置４０との構成を説明する。

［外部装置１０］
外部装置１０は、運転モデル格納部１２と運転モデル選択部１４と運転モデル送信部１６とを備えている。外部装置１０は、例えば高速道路の出入口や高速道路の途中の本線料金所および高速道路上に設置された路側機に設置されている。路側機が設置されている高速道路の入口の料金所、本線料金所または高速道路上の地点を、路側機設置地点とも言う。

運転モデル格納部１２は、路側機設置地点から、車両が走行する可能性のある進行方向において車両が次に通過する路側機設置地点または高速道路の終点までの走行区間を車両が走行するときの通常の運転状態を表す運転モデルを格納している。

運転モデルは、走行区間において車両が走行する通常の運転状態のパターンが変化する道路の単位毎に、つまり道路を走行する車両の走行位置に対応して設定されている。例えば、高速道路において、直線、カーブ、登り坂、下り坂、合流、分岐、料金所等の走行位置に対応して運転モデルは設定されている。

尚、運転モデルは、運転状態のパターンの変化を表現するのに十分な単位であれば、道路構造に従って可変長な単位毎に設定されてもよいし、一定間隔の単位毎に設定されてもよい。

さらに、運転モデルは、時間帯によって運転モデルが異なる場合は、時間帯毎に設定されてもよい。運転モデル格納部１２は、定期的あるいは運転モデルが変更になり新しい運転モデルが提供されると、新しい運転モデルにより古い運転モデルを更新してもよい。

図２に示すように、運転モデル格納部１２は、車両の運転データに基づいて算出され運転状態の特徴を表す運転特徴量２００の集合について、分散２０２と平均ベクトル２０４とを算出したものを運転モデルとして格納している。

分散２０２は、運転特徴量２００の集合の分散共分散行列により表される。分散２０２と平均ベクトル２０４とが示す運転状態の特徴を表す運転特徴量の確率モデルが運転モデルに対応する。本実施形態では、運転特徴量としてトピック割合を用いる。トピック割合の詳細については後述する。

運転モデル選択部１４は、車両が路側機設置地点の路側機に接近すると、以下の（１）〜（３）のいずれかの選択方法で、運転モデル送信部１６が車両に送信する運転モデルを選択する。

（１）路側機設置地点を通過するときに、車両の進行方向が道路の構造上決まっており、進行方向に別の路側機設置地点が存在して外部装置１０が設置されている場合、運転モデル選択部１４は、次の路側機設置地点までの走行区間の運転モデルを選択する。高速道路の終点まで路側機設置地点が存在しない場合、運転モデル選択部１４は、終点までの走行区間の運転モデルを選択する。

（２）路側機設置地点を通過するときに、車両が進行可能な方向が複数あって進行方向を決定できず、いずれかの進行方向に別の路側機設置地点が存在して外部装置１０が設置されている場合、運転モデル選択部１４は、各進行方向の次の路側機設置地点までの走行区間の運転モデルを選択する。いずれかの進行方向の高速道路の終点まで路側機設置地点が存在しない場合、運転モデル選択部１４は、終点までの走行区間の運転モデルを選択する。

（３）車載のナビゲーション装置と連携して目的地が分かっている場合、目的地までの走行区間の運転モデルまたは目的地までの走行区間のうち、次の路側機設置地点までの走行区間の運転モデルを選択する。

運転モデル送信部１６は、車両が外部装置１０に接近すると、車両からの要求に応じて運転モデル選択部１４が選択する運転モデルを車両に送信する。
［異常検出装置２０］
図１に示すように、車載の異常検出装置２０は、運転モデル受信部２２と運転モデル格納部２４とデータ送信部２６と異常検出部３０とを備えている。

運転モデル受信部２２は、外部装置１０から送信される運転モデルを受信する。運転モデル格納部２４は、運転モデル受信部２２が外部装置１０から受信する運転モデルを格納する。

データ送信部２６は、異常検出部３０が算出する異常度が、車両の運転状態が異常であると判定するための異常判定値を越える場合、少なくとも、そのときの異常度と車両の位置と日時とを管理センタに送信する。データ送信部２６は、さらに車種、運転データ、ドライバの情報として性別、年齢、運転操作の癖等を管理センタに送信してもよい。

異常検出部３０は、車両の運転データに基づいて算出される運転特徴量と運転モデル格納部２４に格納されている運転モデルとを比較する。そして、検出対象となる運転データに基づいて算出された運転特徴量が運転モデルから乖離している乖離度、つまり検出対象の運転特徴量の発生する確率の低さを異常度として算出する。異常度は、乖離度が大きいほど、言い換えれば運転特徴量の発生する確率が低いほど高くなる。

異常検出部３０は、運転データ取得部３２と運転シーン抽出部３４とシーン特徴抽出部３６と異常度算出部３８とを備えている。
運転データ取得部３２は、ドライバによる運転操作に関する運転操作データと、その運転操作の結果として現れる車両の挙動に関する車両挙動データとを、車両に搭載された各種センサを介して繰り返し取得する。また、運転データ取得部３２は、運転操作データと車両挙動データとをそれぞれ微分した微分データを生成し、これら、運転操作データ、車両挙動データ、微分データからなる多次元データを運転データとして出力する。

運転データ取得部３２は、車種毎もしくは車両タイプ毎に予め用意された正規化パラメータで運転データを正規化して出力することが望ましい。運転データを正規化することにより、車種や車両タイプの違いを吸収することができる。

運転操作データとして、例えば、アクセルペダルの踏み込み量に応じたアクセル開度、ブレーキペダルの踏み込み量に応じたブレーキ圧、ステアリングホイールの操舵角などを用いることができる。車両挙動データとして、例えば、車速、ヨーレート、加速度などを用いることができる。

また、運転データ取得部３２は、車両の位置をＧＰＳ装置から取得する。さらに、目的地までの車両の走行経路をＧＰＳ装置、ナビゲーション装置から、ならびに車両の周囲を撮像した画像データを車載カメラから、運転データとして取得してもよい。

図３に示すように、運転シーン抽出部３４は、運転データ取得部３２が出力する運転データから、繰り返し発生する時系列パターンを見つけることで、車両の運転状態の一連のまとまりを運転シーンとして抽出する。図３では、運転データから５個の運転シーンが抽出されている。

尚、運転シーンを抽出する方法には、例えば特開２０１３−２５０６６３号公報に記載された公知の技術を用いることができる。また、運転シーンを抽出する方法は、上記に限らず、停止中、直進走行中、車線変更中等の予め設定されたルールに対応する運転シーンを抽出する方法を採用してもよい。

シーン特徴抽出部３６は、運転データ取得部３２から出力される時系列の運転データから、運転シーン抽出部３４で分節化された運転シーン毎に運転特徴量を抽出する。
本実施形態では、一種類以上のアクセル開度、ブレーキ圧、操舵角、車速、ヨーレート、およびそれらの微分データのそれぞれを運転データとして用い、図３に示すように各運転シーンの運転特徴量としてトピック割合を用いる。

運転特徴量としてトピック割合を用いる場合、例えば、分節化された各運転シーンにおいて、それぞれの運転データの特徴量分布として、運転データの値域の分割単位をビンとし、各ビンにおける運転データの出現頻度を表すヒストグラムが用いられる。

シーン特徴抽出部３６は、一種類以上の運転データについての一種類以上の特徴量分布を表現するために使用される運転データの特徴的なパターンを表す基底特徴分布を、予め運転トピックとして複数用意しておく。そして、シーン特徴抽出部３６は、運転トピックを使用して一種類以上の特徴量分布を表現するために複数の基底特徴分布を使用し、基底特徴分布の混合比で表される低次のベクトルであるトピック割合を運転特徴量として算出する。

尚、トピック割合は、例えば特開２０１４−２３５６０５号公報等に記載された公知の技術であるため、これ以上の詳細についての説明は省略する。
尚、上記以外にも、運転特徴量を表現する方法として、前述した運転データ毎に出現頻度を表すヒストグラムを特徴量分布として用い、一種類以上の運転データの特徴量分布をならべて運転特徴量としてもよい。

異常度算出部３８は、運転モデル格納部２４に格納されている今回の運転シーンに対応する運転モデルと、シーン特徴抽出部３６が算出したトピック割合とを比較する。運転モデル格納部２４に格納されている運転モデルは、トピック割合の確率モデルである分散と平均ベクトルとを備えている。

そして、異常度算出部３８は、運転モデルと今回のトピック割合との比較結果に基づいて、今回の運転状態を表すトピック割合が運転モデルからどの程度乖離しているかを表す乖離度を、車両の運転状態の異常度として算出する。

例えば、図４に示すように、異常度算出部３８は、今回の運転状態から算出されたトピック割合２１０とトピック割合２００の平均ベクトル２０４との距離２２０を分散共分散行列で正規化したものを異常度とする。

前述したように、データ送信部２６は、図５に示すように、算出されたトピック割合の異常度が、今回の運転状態が異常であると判定するための異常判定値を越える場合、異常度と車両の位置と日時とを管理センタに送信する。

［管理装置４０］
管理装置４０は、車両の外部の管理センタに設置されている。管理装置４０は、データ受信部４２と異常度格納部４４と道路異常検出部４６と異常情報配信部４８とを備えている。

データ受信部４２は、各車両から異常判定値を越えた異常度と車両の位置と日時とを受信する。
異常度格納部４４は、データ受信部４２が受信する異常判定値を越えているトピック割合の異常度を蓄積して格納する。具体的には、異常度格納部４４は、例えば一定距離または道路長などに応じて道路を小区間に分割し、異常度を送信してきた車両の走行位置から最も近い小区間に異常度を所定の時間経過毎に蓄積して格納する。以下、小区間をノードとも言う。

最も近いノードだけでなく、２番目から３番目に近いノードにも異常度を累積して格納してもよい。これにより、同じ原因から運転状態の異常が生じたとしても、車両毎に運転状態の異常が発生する位置がずれる問題を緩和できる。また、ＧＰＳ装置が有する位置の誤差も吸収できる。尚、２番目から３番目に近いノードの代わりに、走行位置から予め設定された一定の距離内に存在するノードに異常度を累積して格納してもよい。

各ノードに累積された異常度は、予め設定した所定の時間が経過したものから削除される。図６に、あるノードについて、異常判定値を越えている異常度を各車両から送信されてくる経過時間に応じて蓄積した例を示している。

図６に示すように、異常度が蓄積されるだけでなく、時間の経過とともに古い異常度が削除されるため、累積値は減少する。道路異常検出部４６は、異常度の累積値が累積判定値を越えると、そのノードに対応する位置の道路状況は異常であると判定する。

また、道路異常検出部４６は、道路状況の異常を検出すると、車両に異常が発生したときに車載のカメラで撮像していた画像データを管理センタに送信するように、車両に要求してもよい。道路異常検出部４６は、車両から受信する異常発生時の画像データを解析することにより、異常が発生している道路状況の位置、異常原因を詳細に検出できる。

異常情報配信部４８は、道路異常検出部４６が検出した道路状況の異常箇所に接近する車両に対し、異常が発生していることを配信する。また、道路管理者に対しては、道路状況の異常箇所を通知する。

［１−２．処理］
［外部装置１０の処理］
図７に示す運転モデル送信処理は、外部装置１０の電源がオンになり外部装置１０が起動されると実行される。

Ｓ４００において外部装置１０は、外部装置１０が設置されている位置に対応して車両に送信すべき運転モデルを選択する。前述のように、車両に送信すべき運転モデルとは、例えば次の路側機設置地点までの運転モデルである。

Ｓ４０２の判定がＹｅｓであり、路側機に接近する車両から運転モデルの送信を要求されると、Ｓ４０４において外部装置１０は、送信を要求した車両にＳ４００で選択した運転モデルを送信する。Ｓ４０４の処理が終了すると、外部装置１０は処理をＳ４０２に移行する。

外部装置１０が時間帯に応じて異なる運転モデルを格納している場合には、Ｓ４０４の処理が終了すると、外部装置１０は、処理をＳ４００に移行し、外部装置１０の設置位置と時間帯とに応じた運転モデルを選択する。

また、車載のナビゲーション装置と連携して車両の目的地が分かっている場合、選択した運転モデルから、目的地までの走行区間の運転モデルまたは目的地までの走行区間のうち次の路側機設置地点までの走行区間の運転モデルをさらに選択する。

［異常検出装置２０の処理］
図８に示す異常検出処理は、車両のスタートスイッチがオンになり、異常検出装置２０が起動されると実行される。

Ｓ４１０の判定がＹｅｓであり、路側機設置地点に車両が接近している場合、Ｓ４１２において異常検出装置２０は、路側機に運転モデルの送信を要求する。Ｓ４１４において路側機から運転モデルを受信すると、Ｓ４１６において異常検出装置２０は、高速道路を走行中であるか否かを判定する。Ｓ４１６の判定がＮｏであり、車両が高速道路から出た場合、異常検出装置２０は処理をＳ４１０に移行する。

Ｓ４１６の判定がＹｅｓであり、車両が高速道路を走行中であれば、Ｓ４１８において異常検出装置２０は、アクセル開度、ブレーキ圧、操舵角、車速、ヨーレートと、これらの微分データとを運転データとして取得する。

Ｓ４２０において異常検出装置２０は、Ｓ４１４で受信した運転モデルから車両の現在の走行位置に対応する運転モデルを選択し、前述したように、Ｓ４１８で取得した現在の運転状態を表す運転データからトピック割合を算出する。さらに、異常検出装置２０は、前述したように、選択した運転モデルと算出したトピック割合とを比較し、トピック割合の異常度を算出する。

Ｓ４２２において異常検出装置２０は、Ｓ４２０で算出した異常度が、現在の運転状態が異常であることを判定するための異常判定値を越えているか否かを判定する。
Ｓ４２２の判定がＮｏであり、異常度が異常判定値以下の場合、異常検出装置２０はＳ４１６に処理を移行する。

Ｓ４２２の判定がＹｅｓであり、異常度が異常判定値を越えている場合、Ｓ４２４において異常検出装置２０は、異常度と車両の位置と日時とを管理センタに送信し、処理をＳ４１６に移行する。

［１−３．効果］
上記実施形態によれば、以下の効果を得ることができる。
（１ａ）車両の運転状態の異常度を車両の異常検出装置２０が算出し、車両が算出する運転状態の異常度に基づいて車両の外部の管理センタの管理装置４０が道路状況の異常を検出する。このように、道路状況の異常を検出するための処理負荷を車両側と管理センタ側とに分散しているので、処理負荷が一箇所に集中することを抑制できる。

（１ｂ）道路状況の異常を検出するために、各車両の運転状態の異常度を各車両の異常検出装置２０が算出するので、管理センタ側の管理装置４０の処理負荷を極力低減できる。

（１ｃ）車両の走行位置に応じて運転モデルが設定されているので、走行位置に応じて適切に設定された運転モデルに基づいて、運転状態の適切な異常度を算出できる。
（１ｄ）外部装置１０から運転モデルを車両の異常検出装置２０に送信するので、環境の変化や道路の敷設などによって、対応する走行区間において車両が走行する通常の運転状態のパターンが変化した場合に、対応する運転モデルを更新することができる。

（１ｅ）外部装置１０に車両が接近すると、外部装置１０の設置位置に応じて、例えば外部装置１０から次の外部装置１０が設置されている料金所までのように、限定された走行区間の運転モデルを外部装置１０が車両の異常検出装置２０に送信する。

これにより、車両が走行可能なすべての走行区間の運転モデルを異常検出装置２０が外部装置１０から受信する必要がないので、外部装置１０と異常検出装置２０との通信量を低減できる。

（１ｆ）路側機に設置されている外部装置１０と車載の異常検出装置２０との通信に狭域通信を利用することにより、外部装置１０から異常検出装置２０への運転モデルの送信を、高速に行うことができる。

（１ｇ）予め設定された複数の基底特徴分布の混合比である低次のベクトルをトピック割合として、トピック割合で運転状態の運転特徴量が表される。したがって、元の運転データを運転特徴量として直接用いる場合と比較して、計算の処理量、複雑さ、およびデータ量を低減できる。

（１ｈ）繰り返し発生する運転データの時系列パターンとして前記運転データを分割した部分系列を運転シーンとし、運転状態の運転特徴量として運転シーン毎にトピック割合を算出する。つまり、運転データの部分系列のそれぞれに対応して一つのトピック割合を運転特徴量として算出するので、各時刻毎にトピック割合を算出する場合と比較して運転特徴量のデータ量を低減できる。

これにより、運転特徴量であるトピック割合を使用した運転状態の異常度の算出処理、ならびに運転状態の異常度に基づく道路状況の異常の検出処理の負荷を低減できる。
（１ｉ）外部装置１０が、トピック割合の履歴の集合を運転モデルとするのではなく、トピック割合の集合の分散と平均ベクトルとを運転モデルとして格納して異常検出装置２０に送信するので、運転モデルのデータ量を削減できる。これにより、外部装置１０と異常検出装置２０との通信量を低減できる。

（１ｊ）異常度が異常判定値を越える場合だけ、車載の異常検出装置２０から管理センタの管理装置４０に、異常データとして異常度と車両の位置と日時とを送信するので、車両と管理センタとの通信量を低減できる。

上記第１実施形態では、異常検出システム２が異常検出システムに対応し、外部装置１０が外部装置に対応し、異常検出装置２０が異常検出装置に対応し、管理装置４０が管理装置に対応する。

また、運転モデル送信部１６がモデル送信部に対応し、運転モデル受信部２２が車両受信部に対応し、運転モデル格納部２４がモデル格納部に対応し、データ送信部２６が車両送信部に対応し、運転データ取得部３２がデータ取得部に対応し、運転シーン抽出部３４がシーン抽出部に対応し、シーン特徴抽出部３６特徴量算出部に対応し、異常度算出部３８が異常度算出部に対応し、データ受信部４２がセンタ受信部に対応し、異常度格納部４４が異常度格納部に対応し、道路異常検出部４６が道路異常検出部に対応する。

また、Ｓ４１４がモデル格納部としての運転モデル格納部２４の処理に対応し、Ｓ４１８がデータ取得部としての運転データ取得部３２の処理に対応し、Ｓ４２０がシーン抽出部としての運転シーン抽出部３４の処理と、特徴量算出部としてのシーン特徴抽出部３６の処理と、異常度算出部としての異常度算出部３８処理に対応し、Ｓ４２４が車両送信部としてのデータ送信部２６の処理に対応する。

［２．第２実施形態］
［２−１．第１実施形態との相違点］
図９に示す第２実施形態の異常検出システム４において、第１実施形態の異常検出システム２と共通する構成については説明を省略し、相違点を中心に説明する。尚、第１実施形態と同じ符号は同一の構成を示すものであって、先行する説明を参照する。

第２実施形態では、車載の異常検出装置６０のデータ送信部２８は、異常度が異常判定値を越える場合だけでなく異常度が異常判定値以下の場合に、異常度とトピック割合と車両の位置と日時とを管理センタに送信する。ただし、異常度が異常判定値以下の場合、異常度が異常判定値を越える場合よりもデータ送信部２８が管理センタにデータを送信する通信頻度は低く設定されている。

運転モデル格納部７２は、車両の走行位置毎にトピック割合の集合を蓄積する。管理装置７０のデータ受信部４２が車両から受信する異常度が異常判定値以下の場合、運転モデル格納部７２は、異常度と一緒に受信したトピック割合を、車両の走行位置に応じたトピック割合の集合に追加する。

そして、トピック割合の追加数が所定数を越えると、蓄積されたトピック割合の集合から分散共分散行列と平均ベクトルとを算出して新しい運転モデルとし、新しい運転モデルにより古い運転モデルを更新して格納する。

運転モデル送信部７４は、運転モデル格納部７２の運転モデルが更新されると、更新された運転モデルに対応する位置に設置されている路側機の外部装置５０に、更新された運転モデルを表すトピック割合の分散共分散行列と平均ベクトルとを送信する。

管理装置７０のデータ受信部４２が車両から受信する異常度が異常判定値を越える場合、異常度格納部４４は、第１実施形態と同様に、トピック割合の異常度を蓄積して格納する。

管理装置７０の道路異常検出部７６は、運転モデル格納部７２に格納されているトピック割合の集合と、車両が送信してきたトピック割合とを車載の異常検出装置６０とは別に詳細に比較し、道路状況の異常を検出してもよい。

例えば、道路異常検出部７６は、車載の異常検出部３０が算出した異常度の代わりに、運転モデル格納部７２に格納されているトピック割合の集合と車両から受信したトピック割合とから異常度を算出してもよい。

このような蓄積されたトピック割合の集合と異常度を計算したいトピック割合とから異常度を算出する手段としては、例えば、トピック割合の集合の中から、計算したいトピック割合と距離の近いものを抽出し、それらの距離の平均に基づいて異常度を算出してもよい。異常度を求めた後の処理については、第１実施形態と同様とする。

これにより、車両から受信したトピック割合と運転モデルとして格納されているトピック割合の平均ベクトルとの距離に基づいて道路状況の異常を検出するよりも、より高精度に道路状況の異常を検出できる。

外部装置５０の運転モデル受信部５２が更新された運転モデルを管理センタから受信すると、外部装置５０の運転モデル格納部１２は、受信した運転モデルで既に格納している運転モデルを更新する。

［２−２．効果］
第２実施形態では第１実施形態の（１ａ）〜（１ｈ）の効果に加え、以下の効果を得ることができる。

（２ａ）外部装置５０が格納する運転モデルが最新の運転モデルに更新されるので、異常検出装置６０は、路側機から受信する最新の運転モデルに基づいて、車両の運転状態の異常度を算出できる。これにより、管理センタの管理装置７０は、車両から受信する異常度に基づいて最新の道路状況の異常を検出できる。

（２ｂ）車載の異常検出部３０において異常を検出した結果を管理センタに送信し、管理装置７０の道路異常検出部７６で高精度に異常度を算出しなおすので、車両から管理センタに通信されるデータ量を削減しつつ、精度の高い異常検出結果を得ることができる。

（２ｃ）車載の異常検出装置６０は異常度が異常判定値を越える場合には必ずデータを送信し、異常判定値を越えない場合には、通信頻度を低くしてデータを送信するため、異常検出の精度は落とすことなく、少ない通信データ量で運転モデルを更新できる。

上記２実施形態では、異常検出システム４が異常検出システムに対応し、外部装置５０が外部装置に対応し、異常検出装置６０が異常検出装置に対応し、管理装置７０が管理装置に対応する。

また、データ送信部２８が車両送信部に対応し、道路異常検出部７６が異常検出部に対応する。
［３．他の実施形態］
（１）上記実施形態では、車載の異常検出装置２０は、外部装置１０に接近するときに外部装置１０から運転モデルを受信した。これに対し、異常検出装置２０との通信により管理センタの管理装置４０が車両の走行位置を取得し、走行位置に応じて管理装置４０が異常検出装置２０に運転モデルを送信してもよい。

（２）ナビゲーション装置の地図データのように、異常検出装置２０の運転モデル格納部２４に予め運転モデルのデータベースを格納しておき、管理センタの管理装置４０からの指示により運転モデルを更新してもよい。この場合、外部装置１０に格納されている運転モデルも更新される。

（３）高速道路以外の一般道路においても、運転データから算出するトピック割合と運転モデルとを比較して運転状態の異常度を車両の異常検出装置で算出してもよい。これにより、一般道路において車両から受信する異常データに基づいて、一般道路の道路状況の異常を管理センタの管理装置で検出できる。

（４）外部装置１０、５０の運転モデル格納部１２は、外部装置１０、５０が設置されている路側機の設置位置に対応した運転モデルとして、トピック割合の分散と平均ベクトルとに加え、トピック割合の集合を格納してもよい。

運転モデル格納部１２がトピック割合の集合を格納する場合、車両から運転モデルの送信を要求されると、運転モデル送信部１６は、運転モデルとしてトピック割合の分散と平均ベクトルとトピック割合の集合とを運転モデルとして車両に送信する。

この場合、図１０に示すように、異常検出装置２０、６０の異常度算出部３８は、運転モデルを構成する複数のトピック割合２００のうち、今回の運転状態によるトピック割合２１０との距離が近い複数のトピック割合２０６と今回の運転状態によるトピック割合２１０との距離の平均を算出する。

そして、異常度算出部３８は、算出した距離の平均を、運転モデルのトピック割合２０６のばらつきにより正規化した距離２３０を異常度としてもよい。
（５）第２実施形態の異常検出装置６０のデータ送信部２８は、異常度が異常判定値以下の場合に、低い通信頻度で管理センタにデータを送信する代わりにデータを蓄積しておいてもよい。そして、路側機と通信できる状態になった段階で、データ送信部２８は路側機との通信を利用して管理センタにデータを送信してもよい。これにより、より安価で高速にデータを管理センタに送信することができる。

（６）上記実施形態では、各運転シーンにおいて、運転データの特徴量分布として、運転データの値域の分割単位をビンとし、各ビンにおける運転データの出現頻度を表すヒストグラムを用いた。これに対し、各運転シーンにおいて、時間経過に伴う運転データの変化を特徴量分布として用いてもよい。また、各運転シーにおいて、各運転データの平均を特徴量分布としてもよい。

（７）上記実施形態における一つの構成要素が有する複数の機能を複数の構成要素によって実現したり、一つの構成要素が有する一つの機能を複数の構成要素によって実現したりしてもよい。また、複数の構成要素が有する複数の機能を一つの構成要素によって実現したり、複数の構成要素によって実現される一つの機能を一つの構成要素によって実現したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。尚、特許請求の範囲に記載した文言のみによって特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本発明の実施形態である。

（８）上述した異常検出装置の他、当該異常検出装置を構成要素とする異常検出システム、当該異常検出装置としてコンピュータを機能させるための異常検出プログラム、この異常検出プログラムを記録した記録媒体、異常検出方法など、種々の形態で本発明を実現することもできる。

２、４：異常検出システム、１０、５０：外部装置、１６：運転モデル送信部（モデル送信部）、２０、６０：異常検出装置、２２：運転モデル受信部（車両受信部）、２４：運転モデル格納部（モデル格納部）、３２：運転データ取得部（データ取得部）、３４：運転シーン抽出部（シーン抽出部）、３６：シーン特徴抽出部（特徴量算出部）、３８：異常度算出部、４０、７０：管理装置、４２：データ受信部（センタ受信部）、４４：異常度格納部、４６、７６：道路異常検出部、２００、２０６、２１０：トピック割合、２０２：分散（運転モデル）、２０４：平均ベクトル（運転モデル）

Claims (10)

1. 車両の運転状態に基づいて道路状況の異常を検出する異常検出システム（２、４）に適用される車載の異常検出装置（２０、６０）において、
   道路を走行する前記車両の走行位置に対応して設定されており前記走行位置を前記車両が走行するときの通常の前記運転状態を表す運転モデル（２０２、２０４）を格納するように構成されたモデル格納部（２４、Ｓ４１４）と、
   前記運転状態を表す前記車両の運転データを取得するように構成されたデータ取得部（３２、Ｓ４１８）と、
   前記モデル格納部が格納している前記運転モデルと前記データ取得部が取得する前記運転データとに基づいて前記運転状態の異常度を算出するように構成された異常度算出部（３８、Ｓ４２０）と、
   前記異常度算出部が算出する前記異常度が前記運転状態が異常であると判定するための異常判定値を越えている場合、前記異常度に基づいて前記道路状況の異常を検出する前記車両の外部の管理センタ（４０、７０）に前記異常度と前記異常度に対応する前記走行位置とを少なくとも送信するように構成された車両送信部（２６、２８、Ｓ４２４）と、
   を備える異常検出装置。
2. 請求項１に記載の異常検出装置において、
   前記車両の外部に設置されている外部装置（１０、５０）または前記管理センタのいずれかから前記運転モデルを受信するように構成された車両受信部（２２、Ｓ４１４）をさらに備え、
   前記モデル格納部は、前記車両受信部が受信した前記運転モデルを格納する、
   異常検出装置。
3. 請求項２に記載の異常検出装置において、
   前記車両受信部は、前記走行位置と前記車両が走行している時間とのうち少なくとも前記走行位置に対応する前記運転モデルを前記外部装置または前記管理センタのいずれかから受信する、
   異常検出装置。
4. 請求項３に記載の異常検出装置において、
   前記外部装置は道路に沿った所定の位置に設置されており、
   前記車両受信部は、前記外部装置が設置されている前記所定の位置に対応した前記運転モデルを前記外部装置から受信する、
   異常検出装置。
5. 請求項１から４のいずれか一項に記載の異常検出装置において、
   前記運転モデルは前記運転状態の特徴を表す運転特徴量の確率モデルとして設定され、
   前記異常度算出部は、発生する確率が低い前記運転状態ほど高い前記異常度を算出する、
   異常検出装置。
6. 請求項５に記載の異常検出装置において、
   前記運転データの時系列を、それぞれが何らかの運転シーンを表す複数の部分系列に分割して前記運転シーンを抽出するように構成されたシーン抽出部（３４、Ｓ４２０）と、
   一種類以上の前記運転データのそれぞれについて、前記運転データの特徴量の分布を表す特徴量分布を前記運転シーン毎に生成し、前記特徴量分布を前記運転特徴量とするように構成された特徴量算出部（３６、Ｓ４２０）と、
   をさらに備える、
   異常検出装置。
7. 請求項５に記載の異常検出装置において、
   前記運転データの時系列を、それぞれが何らかの運転シーンを表す複数の部分系列に分割して前記運転シーンを抽出するように構成されたシーン抽出部（３４、Ｓ４２０）と、
   一種類以上の前記運転データのそれぞれについて、前記運転データの値域を複数に分割した分割単位毎の前記運転データの出現頻度を表す特徴量分布を前記運転シーン毎に生成し、一種類以上の前記運転データについての一種類以上の前記特徴量分布を表現するために使用される複数の基底特徴分布を運転トピックとして、前記運転トピックを使用して一種類以上の前記特徴量分布を表現するときの前記基底特徴分布の混合比であるトピック割合（２００、２０６、２１０）を前記運転特徴量として算出するように構成された特徴量算出部（３６、Ｓ４２０）と、
   をさらに備える、
   異常検出装置。
8. 請求項６または７に記載の異常検出装置において、
   前記運転シーンは、繰り返し発生する前記運転データの時系列パターンとして前記運転データを分割したものである、
   異常検出装置。
9. 車両の外部の管理センタに設置され、前記車両の運転状態に基づいて道路状況の異常を検出する管理装置（４０、７０）において、
   前記車両の走行位置に対応して設定されており前記走行位置を前記車両が走行するときの通常の前記運転状態を表す運転モデルと、前記運転状態を表す前記車両の運転データとに基づいて算出される前記運転データの異常度が、前記運転状態が異常であると判定するための異常判定値を越えると前記車両が判定すると、前記異常度と前記異常度に対応する前記走行位置とを前記車両から受信するように構成されたセンタ受信部（４２）と、
   前記受信部が受信する前記異常度を前記走行位置に対応づけて格納するように構成された異常度格納部（４４）と、
   前記走行位置に対応づけて前記異常度格納部に格納された前記異常度の累積値が前記道路状況が異常であると判定する累積判定値を越える場合、前記道路状況の異常であると検出するように構成された道路異常検出部（４６、７６）と、
   を備える管理装置。
10. 車両に搭載され、前記車両の運転状態の異常を検出する異常検出装置（２０、６０）と、
    前記車両の外部の管理センタに設置される管理装置（４０、７０）と、
    道路に沿った所定の位置に設置される外部装置（１０、５０）と、
    を備える異常検出システム（２、４）において、
    前記異常検出装置は、
    前記車両の走行位置に対応して設定されており前記走行位置を前記車両が走行するときの通常の前記運転状態を表す運転モデルを格納するように構成されたモデル格納部（２４、Ｓ４１４）と、
    前記運転状態を表す前記車両の運転データを取得するように構成されたデータ取得部（３２、Ｓ４１８）と、
    前記モデル格納部が格納している前記運転モデルと前記データ取得部が取得する前記運転データとに基づいて前記運転状態の異常度を算出するように構成された異常度算出部（３４、３６、３８、Ｓ４２０）と、
    前記異常度算出部が算出する前記異常度が前記運転状態が異常であると判定するための異常判定値を越えている場合、前記異常度に基づいて前記道路状況の異常を検出する前記車両の外部の管理センタ（４０、７０）に前記異常度と前記異常度に対応する前記走行位置とを少なくとも送信するように構成された車両送信部（２６、２８、Ｓ４２４）と、
    を備え、
    前記外部装置は、
    前記車両の前記走行位置と時間とのうち少なくとも前記走行位置に対応する前記運転モデルを前記車両に送信するように構成されたモデル送信部（１６）を備え、
    前記管理装置は、
    前記異常度と前記異常度に対応する前記走行位置とを前記車両から受信するように構成されたセンタ受信部（４２）と、
    前記センタ受信部が受信する前記異常度を前記走行位置に対応づけて格納するように構成された異常度格納部（４４）と、
    前記走行位置に対応づけて前記異常度格納部に格納された前記異常度の累積値が前記道路状況が異常であると判定する累積判定値を越える場合、前記道路状況の異常であると検出するように構成された道路異常検出部（４６、７６）と、
    を備える、
    異常検出システム。