JP2018166292A - 情報収集システムおよび情報収集装置 - Google Patents

Abstract

【課題】複数の移動体によってセンシングされたデータを収集する装置において、対象の移動体を適切に選択する。【解決手段】複数の移動体によってセンシングされたデータを収集する情報収集装置であって、データを収集する対象エリアおよび対象時間帯を設定する条件設定手段と、前記移動体の位置情報を取得して蓄積する位置情報記憶手段と、前記蓄積された移動体の位置情報と、前記対象時間帯と、に基づいて、前記対象エリア内でセンシングされた十分な量のデータを収集するための、複数の前記移動体を選択する移動体選択手段と、前記選択した複数の移動体からデータを収集する収集手段と、を有する。【選択図】図１

Description

本発明は、移動体を用いて情報を収集する技術に関する。

近年、走行中の車両からデータを収集し、活用する研究が行われている。例えば、複数の車両から現在位置と速度情報を収集することで、リアルタイムに渋滞情報を生成することができる。この他にも、車両から収集したデータを様々な方面から分析することで、交通の円滑化を実現することができる。

これに関連する技術として例えば、特許文献１に記載のシステムがある。当該システムでは、情報を必要とする車両がエリアを指定してリクエストを送信すると、当該リクエストが他の複数の車両に同報配信され、指定されたエリアに存在する車両が、センシングしたデータを要求元に送信する。これにより、指定されたエリアにおいてセンシングされたデータを有効に活用することができる。

特開２０１０−１４００７２号公報

一方で、複数の車両によってセンシングされたデータを収集しようとした場合、情報の網羅性が問題となる。例えば、複数の車両によってセンシングを行う場合、車両の密集度によって、十分な量の情報が取得できるエリアとそうでないエリアが発生してしまう。しかし、情報の網羅度を上げようとして、より多くの車両にデータを送信させると、十分に車両が密集しているエリアにおいて過剰な量の情報が送信されてしまい、ネットワークやサーバに必要以上の負荷がかかってしまう。

この問題を解決するためには、指定されたエリア内において情報をセンシングする車両を適切に選択しなければならない。

本発明は上記の課題を考慮してなされたものであり、複数の移動体によってセンシングされたデータを収集する装置において、対象の移動体を適切に選択することを目的とする。

本発明に係る情報収集装置は、
複数の移動体によってセンシングされたデータを収集する情報収集装置であって、データを収集する対象エリアおよび対象時間帯を設定する条件設定手段と、前記移動体の位置情報を取得して蓄積する位置情報記憶手段と、前記蓄積された移動体の位置情報と、前記対象時間帯と、に基づいて、前記対象エリア内でセンシングされた十分な量のデータを収集するための、複数の前記移動体を選択する移動体選択手段と、前記選択した複数の移動体からデータを収集する収集手段と、を有することを特徴とする。

条件設定手段は、データを収集するエリア（対象エリア）と時間帯（対象時間帯）を設定する手段である。対象エリアおよび対象時間帯は、ユーザによって指定されたものであってもよいし、他の装置等によって指定されたものであってもよい。

移動体選択手段は、対象エリア内において十分な量のデータを収集するための移動体を、蓄積された移動体の位置情報と、設定された対象時間帯を用いて選択する。
例えば、位置情報が過去のデータを含むものであり、対象時間帯が過去の時間帯であった場合、当該過去の時間帯において、対象エリアを通過した移動体を特定することができる。この場合、収集手段が、移動体に対してセンシングしたデータを送信するよう要求するように構成することができる。
また、対象時間帯が現在から未来にかけての時間帯であった場合、蓄積された位置情報に基づいて、当該時間帯において対象エリアを通過する移動体を予測することができる。この場合、収集手段が、移動体に対して、対象エリアを通過した際にセンシングしたデータを送信するよう要求するように構成することができる。
これらの構成によると、蓄積された移動体の位置情報に基づいて、データのセンシングを行う移動体を決定することができるため、一律の条件を用いて移動体を選択した場合と比べて、通信や処理の無駄を省くことができる。

なお、「対象エリア内における十分な量のデータ」とは、必ずしもデータの総量を意味するものではない。例えば、同じエリア内であっても、少量のデータを取得すればよい領域と、大量のデータを必要とする領域があってもよい。この場合、領域ごとに所望する量のデータが収集できた場合に、「対象エリア内における十分な量のデータ」が収集できたことになる。

また、前記移動体選択手段は、より多くのデータをセンシングできる移動体を優先的に選択することを特徴としてもよい。

例えば、同一の移動体が、対象エリア内のより多くの地点でデータをセンシングできる場合、または、より多くのタイミングでデータをセンシングできる場合、当該移動体を優先的に選択することが好ましい。このようにすることで、選択する移動体の数を減らすことができ、データの収集コストを下げることができる。

また、前記条件設定手段は、前記対象エリアを構成する複数のセグメントのそれぞれについて、前記データの収集に必要な移動体の数である必要移動体数をさらに設定し、前記移動体選択手段は、前記必要移動体数以上の移動体が前記複数のセグメントにそれぞれ属する場合に、前記対象エリアでセンシングされた十分な量のデータを収集できると判定することを特徴としてもよい。

このように、対象エリアを複数のセグメントに分割し、セグメントごとに、データを収集する移動体の必要数を設定してもよい。セグメントは、例えばグリッドのように分割したものであってもよいし、移動体が移動できる場所を複数の領域に分割したものであってもよい。例えば、道路を所定の長さに区切ったものをセグメントとしてもよい。
セグメントごとに必要な移動体の数を設定することで、例えば、交通量の少ない道路からは少量のデータを収集し、交通量の多い道路からは大量のデータを収集するといった対応が可能になる。

また、前記移動体選択手段は、前記セグメントをさらに複数のタイムスロットで分割し、前記対象エリアを構成する全てのセグメントの、前記対象時間帯に対応する全てのタイムスロットに、前記必要移動体数以上の移動体がそれぞれ属する場合に、前記対象エリアでセンシングされた十分な量のデータを収集できると判定することを特徴としてもよい。

セグメントをさらにタイムスロットで分割し、全てのタイムスロットにおいて移動体の属否を判定することで、時間軸において偏りのないデータを収集することができる。

また、前記必要移動体数は、対応するセグメントの大きさに基づいて設定されることを特徴としてもよい。対応するセグメントが大きいほど、十分な量のデータを得るために必要な移動体の数が多くなるためである。

また、前記移動体選択手段は、設定された前記対象時間帯が過去の時間帯である場合に、前記位置情報記憶手段に蓄積された前記移動体の過去の位置情報を参照することで、前記対象エリアでセンシングされた十分な量のデータを収集できるか否かを判定し、前記収集手段は、前記移動体によって蓄積された過去のデータを収集することを特徴としてもよい。

このように、センシングしたデータを移動体が一時的に蓄積し、かつ、情報収集装置が、移動体の過去の位置情報を取得できるようにすることで、過去の時間帯におけるデータを収集できるようになる。

また、本発明に係る情報収集装置は、前記移動体の未来の位置情報を予測する位置予測手段をさらに有し、前記移動体選択手段は、設定された前記対象時間帯が未来の時間帯である場合に、前記予測した前記移動体の位置情報に基づいて、前記対象エリアでセンシングされた十分な量のデータを収集できるか否かを判定し、前記収集手段は、前記未来の時間帯において前記移動体によってセンシングされたデータを収集することを特徴としてもよい。

反対に、未来における移動体の位置情報を予測することで、未来の時間帯におけるデータを収集できるようになる。未来における位置情報は、例えば、過去の位置情報に基づいて予測してもよいし、移動体から取得した経路情報などに基づいて予測してもよい。

本発明における情報収集システムは、
複数の移動体と、情報収集装置と、からなる情報収集システムであって、前記移動体は、データをセンシングするセンシング手段と、位置情報を周期的に前記情報収集装置に送信する位置情報送信手段と、を有し、前記情報収集装置は、データを収集する対象エリアおよび対象時間帯を設定する条件設定手段と、前記移動体から取得した位置情報を蓄積する位置情報記憶手段と、前記蓄積された移動体の位置情報と、前記対象時間帯と、に基づいて、前記対象エリア内でセンシングされた十分な量のデータを収集するための、複数の前記移動体を選択する移動体選択手段と、前記選択した複数の移動体からデータを収集する収集手段と、を有することを特徴とする。

このように、本発明は、移動体と情報収集装置からなるシステムとして特定することもできる。

また、前記対象エリアでセンシングされた十分な量のデータを収集するための、十分な数の前記移動体が存在しない場合に、前記移動体は、前記移動体との通信が可能であり、かつ、前記センシング手段を有する第二の移動体を近傍で探索し、前記第二の移動体によってセンシングされたデータを前記情報収集装置に中継することを特徴としてもよい。

本発明における移動体（例えば車両）は、情報収集装置と通信可能に構成されるが、対象エリア内に存在する数の移動体では、十分な量のデータが収集できない場合がある。このような場合、移動体が、第二の移動体（センシング機能を有し、かつ、移動体同士での通信のみが可能な移動体）を周辺で探索し、データの中継を行う。第二の移動体は、例えば、車々間通信機能を有する車両であってもよい。かかる構成によると、情報収集装置と直接通信ができる移動体が少ない場合であっても、十分な量のデータを収集することがで
きる。

なお、本発明は、上記手段の少なくとも一部を含む情報収集装置（情報収集システム）として特定することができる。また、前記情報収集装置（情報収集システム）が行う情報収集方法として特定することもできる。上記処理や手段は、技術的な矛盾が生じない限りにおいて、自由に組み合わせて実施することができる。

本発明によれば、複数の移動体によってセンシングされたデータを収集する装置において、対象の移動体を適切に選択することができる。

第一の実施形態に係る情報収集システムの概要図である。 第一の実施形態に係る情報収集システムのシステム構成図である。 車両が走行する道路とセグメントとの対応を説明する図である。 第一の実施形態におけるデータの流れを示す図である。 第一の実施形態において情報収集装置が行う処理のフローチャート図である。 タイムスロットおよびセグメントの関係を説明する図である。 第一の実施形態において情報収集装置が行う処理のフローチャート図である。 第二の実施形態におけるデータの流れを示す図である。

（第一の実施形態）
<システムの概要>
図１を参照しながら、第一の実施形態に係る情報収集システムの概要について説明する。
第一の実施形態に係る情報収集システムは、情報収集装置１００と車両３０が、基地局２０を介して通信することで、車両３０によってセンシングされたデータを情報収集装置１００が収集するシステムである。なお、以降の説明において基地局２０は省略する。

本実施形態に係る車両３０は、車載端末が有するセンシング手段によってデータの収集が可能な構成となっている。データとは、例えば、車両の挙動に関するものであってもよいし、車両の周辺環境に関するものであってもよい。また、データは必ずしも数値でなくてもよい。例えば、映像であってもよいし、音声であってもよい。
例えば、あるエリアにおいてセンシングしたデータに基づいて渋滞情報を生成したい場合、各車両の車速を取得して解析することが考えられる。

ユーザが情報収集装置１００に対して、特定のエリアにおいてセンシングされたデータを収集する指示を行うと、情報収集装置１００が、指定されたエリアに対応する車両３０に対してデータの送信リクエストを発行し、車両３０が、センシングしたデータを情報収集装置１００に送信する。

一方、このようなシステムにおいては、いくつかの問題が発生する。
問題点の一つは、指定されたエリア内に存在する全ての車両からデータを収集すると、データ量が過大になるという点である。
この問題を解決するための方法として、一律の条件を設定し、当該条件をクリアした車両のみにデータを送信させるといった方法がある。例えば、車載装置のシリアル番号末尾が偶数の車両のみにデータを送信させるといった方法である。

しかし、当該方法を用いた場合、別の問題が発生する。
車両３０は、道路を走行する一般車両であるため、配置に偏りが発生する。例えば、幹線道路には多くの車両が集中し、住宅地には少数の車両が点在する状態となりうる。したがって、指定されたエリア内に存在する全ての車両に対して一律の条件を設定すると、過大なデータが発生する領域と、データが不足する領域が発生してしまう。

この問題を解決するため、第一の実施形態に係る情報収集システムは、情報収集装置１０が、車両３０から位置情報を収集して蓄積し、データを収集させる複数の車両を選択したうえで、当該選択した車両のみからデータを収集する。
以下、車両３０が搭載している車載端末を車載端末３００と称する。

<システム構成>
以下、前述した課題を解決するための情報収集システムの構成について、システム構成図である図２を参照しながら説明する。
情報収集装置１００は、ユーザの指示に基づいて、指定されたエリアにて指定された時間帯に発生したデータを車両３０（車載端末３００）から収集し、ユーザに提供するサーバ装置である。なお、以下の説明において、収集するデータとは、車載端末３００が収集したセンサ情報であるものとする。
情報収集装置１００は、通信部１０１、位置情報記憶部１０２、地図情報記憶部１０３、入出力部１０４、データ収集制御部１０５を有して構成される。

通信部１０１は、通信回線を介してネットワークにアクセスすることで、車載端末３００との通信を行う手段である。通信部１０１は、例えばセルラー通信ネットワークなどの既存の通信インフラを用いて、任意の場所に位置する車載端末３００と通信を行うことができる。

位置情報記憶部１０２は、車載端末３００から送信された位置情報を収集し、記憶する手段である。本実施形態では、車載端末３００が周期的に自己の位置情報（緯度および経度）を情報収集装置１００に送信し、位置情報記憶部１０２が、当該位置情報と、車載端末の識別子および日時情報を関連付けて記憶する。

地図情報記憶部１０３は、車両３０が走行可能なエリアについての情報（以下、地図情報）を記憶する手段である。本システムにおけるエリアの管理方法について、図３を参照しながら説明する。図３（Ａ）は、車両３０が走行する道路を模した図である。本例は、片側一車線の道路が交差している場所を示している。
図３（Ｂ）は、地図情報記憶部１０３に記憶される情報の例である。本システムでは、道路を車線ごとに分け、所定の長さに区切った複数のセグメントによって道路情報を管理する。図３（Ｂ）の例では、交差点の周辺が１４個のセグメントに分割されている。各セグメントには、地理的な位置情報（例えば緯度および経度）が関連付いている。これにより、あるエリアが指定された場合に、当該エリアに含まれるセグメントを特定することができる。

入出力部１０４は、情報収集装置１００に対して入出力を行う手段である。本実施形態では、入出力部１０４が、（１）センサ情報を収集する条件（以下、収集条件。具体的には収集を行う対象エリアおよび対象時間帯）をユーザから取得する機能と、（２）車載端末３００によって収集されたセンサ情報をユーザに提供する機能を実行する。

なお、入出力部１０４は、収集した生のセンサ情報をユーザに提供してもよいし、加工を施したデータをユーザに提供してもよい。例えば、収集した車速情報に基づいて渋滞情
報を生成する機能を実行してもよい。また、データの入出力先は必ずしもユーザでなくてもよい。例えば、アプリケーションプログラムや運転支援装置等に対して入出力を行うようにしてもよい。
また、収集条件に含まれる時間帯は、過去の時間帯であってもよいし、未来の時間帯であってもよい。本システムでは、車載端末３００によって収集された情報を当該車載端末が一時的に記憶するため、過去の情報を収集することもできる。

データ収集制御部１０５は、情報収集装置１００が行う処理全般を司る手段である。具体的には、（１）収集条件（エリアおよび時間帯）を取得する機能と、（２）位置情報記憶部１０２に記憶された位置情報と、地図情報記憶部１０３に記憶された地図情報を参照し、取得した収集条件に合致する車両３０（車載端末３００）を選択する機能と、（３）選択した車両３０（車載端末３００）に対してセンサ情報をリクエストする機能と、（４）車載端末３００から送信されたセンサ情報をユーザに提供する機能と、を実行する。具体的な処理内容については後述する。

次に、車載端末３００について説明する。
車載端末３００は、通信部３０１、位置情報取得部３０２、センサ部３０３、記憶部３０４、送受信制御部３０５を有して構成される。

通信部３０１は、通信回線を介してネットワークにアクセスすることで、情報収集装置１００との通信を行う手段である。その機能は通信部１０１と同様であるため、詳細な説明は省略する。
位置情報取得部３０２は、装置に備えられたＧＰＳモジュール（不図示）から、車載端末３００の位置情報（緯度および経度）および日時情報を取得する手段である。位置情報取得部３０２によって取得された位置情報および日時情報は、車載端末の識別子とともに、通信回線を介して周期的に情報収集装置１００に送信される。

センサ部３０３は、車両に搭載された複数のセンサを含み、当該センサによってセンサ情報を取得する手段である。センサ部３０３は、例えば、速度センサ、加速度センサ、ヨーレートセンサ、操舵角センサ、レーダー、カメラ等を含んでいてもよい。なお、センサ情報は、車両自体をセンシングした情報であってもよいし、車両の周辺をセンシングした情報であってもよい。例えば、速度、加速度、ステアリング角度、ヨーレート、降水量、障害物に関する情報などであってもよい。また、センサ情報は、必ずしも物理量を表すものでなくてもよい。例えば、画像自体をセンサ情報として扱ってもよい。また、センサ情報は、生のデータである必要はない。例えば、画像に基づいて解析された歩行者の数などであってもよい。
センサ部３０３が取得したセンサ情報は、位置情報取得部３０２が取得した位置情報および日時情報と関連付けられ、後述する記憶部３０４に記憶される。

記憶部３０４は、センサ情報と位置情報、日時情報を一時的に記憶する手段である。記憶部３０４は、情報収集装置１００からのリクエストがあるまでの間、収集した情報を一時的に記憶する。記憶する期間は、例えば１日や１週間等とすることができるが、これに限られない。これらの期間は設計に応じて適宜変更することができる。
記憶部３０４は、装置が用いるデータを一時的または恒久的に記憶する手段を有している。例えば、高速に読み書きでき、かつ、大容量なフラッシュメモリなどの記憶媒体を用いることが好ましい。

送受信制御部３０５は、車載端末３００が行う処理全般を司る手段である。具体的には、（１）位置情報取得部３０２を用いて位置情報および日時情報を収集し、情報収集装置１００に周期的に送信する処理と、（２）センサ部３０３からセンサ情報を、位置情報取
得部３０２から位置情報をそれぞれ取得し、記憶部３０４に記憶させる処理を行う。また、（３）情報収集装置１００から送信されたリクエストに応じて、記憶されているセンサ情報を抽出して送信する処理を行う。

<処理の流れ>
次に、本システムが行う処理の流れについて説明する。図４は、ユーザ、情報収集装置１００、車載端末３００間におけるデータの流れを説明する図である。
まず、車載端末３００が周期的にセンサ情報を取得して蓄積する。この際、車載端末３００は、センサ情報を取得した位置を表す位置情報を取得し、情報収集装置１００に送信する。また、情報収集装置１００は、受信した位置情報を車載端末の識別子と関連付けて記憶する。この処理は、車両ごとに周期的に繰り返される。以上の処理を第一のフェーズと称する。

ユーザが、情報収集装置１００に対してセンサ情報を要求するためのリクエストを発行すると、情報収集装置１００が、記憶されている位置情報を参照し、センサ情報をリクエストする対象車両（車載端末）を選択する。ここで選択される車両は、指定されたエリアで指定された時間帯に走行していた車両（あるいは、指定されたエリアで指定された時間帯に走行が予測される車両）である。
次いで、センサ情報のリクエストを、該当する車両に搭載されている車載端末３００に送信し、送信されたセンサ情報を中継する。以上の処理を第二のフェーズと称する。
なお、本実施形態では、一台の車両に一台の車載端末が搭載されているものとする。よって、以下の説明において、車両の選択と車載端末の選択は同義である。

<処理フローチャート>
次に、前述した第二のフェーズで行う処理について、フローチャート図である図５を参照しながらより詳細に説明する。図５の処理が始まる時点では、位置情報記憶部１０２に、複数の車両３０の位置情報（過去の位置情報）が十分な量だけ記憶されているものとする。

まず、ステップＳ１１にて、入出力部１０４がリクエストを取得する。当該リクエストは、ユーザによって直接入力されてもよいし、ネットワーク等を介して間接的に入力されてもよい。当該リクエストには、収集条件（エリアおよび時間帯）が含まれている。

次に、ステップＳ１２にて、収集条件に含まれる対象時間帯が過去の時間帯であるか否かを判定する。ここではまず、対象が過去の時間帯であった場合について説明する。
対象時間帯が過去の時間帯であった場合、データ収集制御部１０５が、位置情報記憶部１０２に記憶されている位置情報と、地図情報記憶部１０３に記憶されている地図を参照し、対象エリア（対象エリアに含まれるセグメント）において対象時間帯に走行していた実績がある車両を選択する。

ここで、ステップＳ１３で行う車両の選択方法について説明する。
図６は、複数の車両３０の移動を表した図である。ここで、縦軸は複数のセグメント、横軸は複数のタイムスロットを表している。なお、タイムスロットとは、時間帯を複数のスロットで区切ったものであり、例えば、１０分ごととすることができる。また、セグメントは、図３を参照して説明したセグメントである。図６の例は、収集条件に含まれる時間帯が６つのタイムスロット、６つのセグメントから成っている旨を表している。ステップＳ１３では、全てのタイムスロット、全てのセグメントについて、必要な最低台数の車両が存在するような車両の組み合わせを選択する。

ここで、あるセグメントｊにおいて、センサ情報の収集に必要な車両の最低台数をｖ_j
とおく。すなわち、ステップＳ１３では、全てのセグメントおよびタイムスロットについて、それぞれｖ_j台以上の車両が存在するような車両の組み合わせを選択する。
このように、ステップＳ１３では、対象エリアにおいて、センサ情報の収集に必要な車両の数の地理的な分布を取得ないし生成し、当該分布を満たすように車両の選択を行う。

次に、複数の車両の組み合わせを選択するためのアルゴリズムについて、いくつか例示する。なお、以降の説明において、カバレッジとは、全てのセグメントおよびタイムスロットについて設定されたｖ_jの合計に対して選択できた車両の合計台数を表す。すなわち
、カバレッジが１．０である場合、全てのセグメントおよびタイムスロットについて、それぞれｖ_j台の車両が選択できたことを意味する。なお、ｖ_jの値は、セグメントの大きさに基づいて設定するようにしてもよい。例えば、セグメントに含まれる車線数が多くなるほど、または、セグメントの長さが長くなるほど台数が多くなるようにしてもよい。また、ｖ_jの値は、ユーザが指定してもよいし、装置が自動的に決定してもよい。また、地図
と関連付けて、ｖ_jの値を予め記憶していてもよい。

（１）総当り法
総当り法は、全体集合から抽出できる部分集合について、要件を満たすか否かを総当りで判定するアルゴリズムである。総当り法を利用する場合、対象エリアにおいて対象時間帯に存在した全ての車両を抽出し、車両の部分集合を生成しながら、全てのセグメントおよびタイムスロットについて、それぞれｖ_j台以上の車両が存在するか否かを判定する。
そして、要件を満たす車両の部分集合が特定できたら、車両の台数が最も少ない部分集合に含まれる車両を、リクエストの送信先として選択する。

総当り法は、アルゴリズムは単純であるが、車両の台数が増えると計算量が指数関数的に増大するという特徴がある。そのため、計算量を抑制するために、ヒューリスティックな選択アルゴリズムを利用してもよい。

（２）貪欲法
貪欲法は、車両を選択することで変化するカバレッジの増分を評価値として、評価値が高い順に車両を選択していくアルゴリズムである。
ここで、選択済みの車両の集合をＩ’とした場合のカバレッジは、以下の式で求めることができる。なお、以下の式において、Ｓはセグメントの集合、Ｔはタイムスロットの集合を表す。また、ｖ_jは、セグメントｊで確保すべき車両の最小台数である。
また、ｐ_i（ｊ，ｔ）は、タイムスロットｔにおいて、車両ｉがセグメントｊに存在す
る確率を表す関数である。本例の場合、対象が過去の時間帯であるため、ｐ_i（ｊ，ｔ）
は、０または１の値を取る。すなわち、走行実績があれば１、無ければ０となる。

貪欲法においては、カバレッジの増分が大きい車両から順に選択を行っていき、カバレッジが１．０に達するか、全ての車両が選択されるまで、車両を選択する処理を繰り返す。図７は、貪欲法のアルゴリズムをフローチャートで示した図である。
まず、ステップＳ２１で、全ての車両からなる集合をＩとおき、Ｉ’を空集合とする。
ステップＳ２２では、十分な台数の車両が選択済みであるか（すなわち、カバレッジが１．０に達したか、あるいは、全ての車両が選択されたか）を判定する。ここで、否定判定となった場合、ステップＳ２３へ遷移し、カバレッジの増分が最大となる新たな車両をＩの中から選択してＩ’に追加する。この処理を繰り返すことで、センサ情報を収集する複数の車両を選択することができる。

カバレッジの増分が大きい車両は、より多くのセグメントおよびタイムスロットに属している車両であることを意味する。すなわち、カバレッジの増分が大きい車両を優先的に選択することで、より多くのセンサ情報をセンシングできる車両を優先的に選択することができる。すなわち、選択する車両の数を最小限に抑えることができる。

図５に戻り、説明を続ける。
ステップＳ１５では、選択した車両に搭載された車載端末に対してセンサ情報のリクエストを送信する。車載端末３００（送受信制御部３０５）が当該リクエストを受信すると、リクエストに含まれている収集条件（エリアおよび時間帯）に合致するセンサ情報を記憶部３０４から取得して、情報収集装置１００へ送信する。複数の車両から送信されたセンサ情報は、情報収集装置１００によって収集され（ステップＳ１６）、ユーザに提供される（ステップＳ１７）。

ステップＳ１２において、対象時間帯が未来であった場合、処理はステップＳ１４へ遷移する。対象時間帯が未来であった場合、当該時間帯に対象エリアを通過する車両を予測したうえで、車両を選択する必要がある。そこで、ステップＳ１４では、位置情報記憶部１０２に記憶されている位置情報に基づいて、各車両の未来における位置を推定し、推定した位置を用いて車両を選択する。例えば、タイムスロットｔにおいて、車両ｉがセグメントｊに存在する確率を算出し、前述した数式を用いて、貪欲法によって車両を選択することができる。
車両の位置推定は、公知の技術によって行うことができる。例えば、交通シミュレーションやプローブ情報に基づいて交通量モデルを生成し、当該交通量モデルを用いて車両の位置を推定してもよい。

なお、例示したもの以外の方法によって、未来における車両の位置を推定してもよい。例えば、予定経路情報や目的地についての情報が車両から得られる場合、位置情報記憶部１０２に追加的に記憶させるようにしてもよい。また、対象の車両が公共交通車両である場合、運行情報などに基づいて推定を行うこともできる。
対象時間帯が未来であった場合、車載端末３００は、指定された時間になるまで待機し、当該時間においてセンサ情報を収集したのちに情報収集装置１００へ送信する。

第一の実施形態によると、ユーザによって指定されたエリアおよび時間帯について、必要かつ十分な量のセンサ情報を収集するための複数の車両を選択することができる。これにより、セグメントごとに車両の台数を可変とすることができ、最低限のデータ量で、所望のデータを得ることができる。特に、車両の走行実績や走行予測に基づいて車両を選択するため、無駄なデータが発生しにくいという利点を得ることができる。

（第二の実施形態）
第一の実施形態では、車載端末３００が情報収集装置１００と直接通信を行った。しかし、通信回線を介してネットワークに直接アクセスできる車両の数は未だ多いとは言えない。一方、車々間通信の普及に伴い、車両同士で通信を行う機能を有する車両が増加の兆しを見せている。第二の実施形態は、車々間通信を行う機能をのみ有している車両を、第一の実施形態に係る情報収集システムに参加させる実施形態である。

なお、第二の実施形態では、情報収集装置１００と直接通信する機能を有する車載端末を専用車載端末と称し、車両同士の通信機能のみを有している車載端末を汎用車載端末と称する。汎用車載端末は、通信先が限定されているという点を除いて、図２に示した車載端末３００と同様の機能を有している。

第二の実施形態では、ステップＳ１３において、まず、専用車載端末によるカバレッジ
が１．０となるように車両の選択を行う。ここで、カバレッジが充足しない、すなわち、選択可能な車両を全て選択してもカバレッジが１．０に達しない場合、専用車載端末に対して汎用車載端末の探索を依頼する。

図８は、第二の実施形態における第二のフェーズを示した図である。点線は、第一の実施形態と同じ処理であることを示している。
第二の実施形態では、ステップＳ１３にて、専用車載端末だけではカバレッジが充足しないと判定された場合に、専用車載端末に対して、汎用車載端末の探索を依頼する。当該依頼を受けた専用車載端末は、車々間通信を用いて、自車の周辺に位置する汎用車載端末を探索し、汎用車載端末は、これに応答して、自車の位置情報および提供可能な情報の種類を通知する。なお、汎用車載端末が、過去の位置情報や、将来の移動経路に関する情報を有している場合、当該経路を同時に送信するようにしてもよい。通知された情報は、情報収集装置に転送され、情報収集装置が、当該情報を用いて再度カバレッジの演算および車両の選択を行う。なお、本例ではステップＳ１３について述べたが、ステップＳ１４においても同様の処理が実行される。

また、第二の実施形態では、ステップＳ１５で、専用車載端末に送信されるリクエストに、汎用車載端末に対するリクエストを含ませる。専用車載端末が当該リクエストを受信すると、汎用車載端末に対してリクエストを転送し、汎用車載端末がこれに応じてセンサ情報を送信する。汎用車載端末から送信されたセンサ情報は、専用車載端末によって転送され、情報収集装置１００に到達する。

以上説明したように、第二の実施形態では、車々間通信機能のみを有する車載端末を併用してセンサ情報を収集するため、より多くの車両からセンサ情報を収集することが可能になる。

（変形例）
上記の実施形態はあくまでも一例であって、本発明はその要旨を逸脱しない範囲内で適宜変更して実施しうる。

例えば、実施形態の説明では、対象エリアをセグメントとタイムスロットで分割したが、分割はどちらか片方のみであってもよい。
また、実施形態の説明では、指定された時間帯を対象として車両を選択したが、時間帯が長いと、十分な数の車両が選択できないおそれがある。そこで、カバレッジが不足する場合に、自動的に時間帯を分割し、分割後の各時間帯に対して処理を行うようにしてもよい。

また、第二の実施形態では、汎用車載端末が車々間通信を利用してセンサ情報を送信したが、上りデータの送信は車々間通信以外を利用してもよい。例えば、路側装置や、公衆無線ＬＡＮなどを利用してもよい。

１００・・・情報収集装置
１０１・・・通信部
１０２・・・位置情報記憶部
１０３・・・地図情報記憶部
１０４・・・入出力部
１０５・・・データ収集制御部
３００・・・車載端末
３０１・・・通信部
３０２・・・位置情報取得部
３０３・・・センサ部
３０４・・・記憶部
３０５・・・送受信制御部

Claims (15)

1. 複数の移動体によってセンシングされたデータを収集する情報収集装置であって、
   データを収集する対象エリアおよび対象時間帯を設定する条件設定手段と、
   前記移動体の位置情報を取得して蓄積する位置情報記憶手段と、
   前記蓄積された移動体の位置情報と、前記対象時間帯と、に基づいて、前記対象エリア内でセンシングされた十分な量のデータを収集するための、複数の前記移動体を選択する移動体選択手段と、
   前記選択した複数の移動体からデータを収集する収集手段と、
   を有する、情報収集装置。
2. 前記移動体選択手段は、より多くのデータをセンシングできる移動体を優先的に選択する、
   請求項１に記載の情報収集装置。
3. 前記条件設定手段は、前記対象エリアを構成する複数のセグメントのそれぞれについて、前記データの収集に必要な移動体の数である必要移動体数をさらに設定し、
   前記移動体選択手段は、前記必要移動体数以上の移動体が前記複数のセグメントにそれぞれ属する場合に、前記対象エリアでセンシングされた十分な量のデータを収集できると判定する、
   請求項１または２に記載の情報収集装置。
4. 前記移動体選択手段は、前記セグメントをさらに複数のタイムスロットで分割し、
   前記対象エリアを構成する全てのセグメントの、前記対象時間帯に対応する全てのタイムスロットに、前記必要移動体数以上の移動体がそれぞれ属する場合に、前記対象エリアでセンシングされた十分な量のデータを収集できると判定する、
   請求項３に記載の情報収集装置。
5. 前記必要移動体数は、対応するセグメントの大きさに基づいて設定される、
   請求項３または４に記載の情報収集装置。
6. 前記移動体選択手段は、設定された前記対象時間帯が過去の時間帯である場合に、前記位置情報記憶手段に蓄積された前記移動体の過去の位置情報を参照することで、前記対象エリアでセンシングされた十分な量のデータを収集できるか否かを判定し、
   前記収集手段は、前記移動体によって蓄積された過去のデータを収集する、
   請求項１から５のいずれかに記載の情報収集装置。
7. 前記移動体の未来の位置情報を予測する位置予測手段をさらに有し、
   前記移動体選択手段は、設定された前記対象時間帯が未来の時間帯である場合に、前記予測した前記移動体の位置情報に基づいて、前記対象エリアでセンシングされた十分な量のデータを収集できるか否かを判定し、
   前記収集手段は、前記未来の時間帯において前記移動体によってセンシングされたデータを収集する、
   請求項１から６のいずれかに記載の情報収集装置。
8. 複数の移動体と、情報収集装置と、からなる情報収集システムであって、
   前記移動体は、
   データをセンシングするセンシング手段と、
   位置情報を周期的に前記情報収集装置に送信する位置情報送信手段と、
   を有し、
   前記情報収集装置は、
   データを収集する対象エリアおよび対象時間帯を設定する条件設定手段と、
   前記移動体から取得した位置情報を蓄積する位置情報記憶手段と、
   前記蓄積された移動体の位置情報と、前記対象時間帯と、に基づいて、前記対象エリア内でセンシングされた十分な量のデータを収集するための、複数の前記移動体を選択する移動体選択手段と、
   前記選択した複数の移動体からデータを収集する収集手段と、
   を有する、情報収集システム。
9. 前記移動体選択手段は、より多くのデータをセンシングできる移動体を優先的に選択する、
   請求項８に記載の情報収集システム。
10. 前記条件設定手段は、前記対象エリアを構成する複数のセグメントのそれぞれについて、前記データの収集に必要な移動体の数である必要移動体数をさらに設定し、
    前記移動体選択手段は、前記必要移動体数以上の移動体が前記複数のセグメントにそれぞれ属する場合に、前記対象エリアでセンシングされた十分な量のデータを収集できると判定する、
    請求項８または９に記載の情報収集システム。
11. 前記移動体選択手段は、前記セグメントをさらに複数のタイムスロットで分割し、
    前記対象エリアを構成する全てのセグメントの、前記対象時間帯に対応する全てのタイムスロットに、前記必要移動体数以上の移動体がそれぞれ属する場合に、前記対象エリアでセンシングされた十分な量のデータを収集できると判定する、
    請求項１０に記載の情報収集システム。
12. 前記必要移動体数は、対応するセグメントの大きさに基づいて設定される、
    請求項１０または１１に記載の情報収集システム。
13. 前記移動体は、センシングしたデータを蓄積するデータ記憶手段をさらに有し、
    前記情報収集装置が有する移動体選択手段は、設定された前記対象時間帯が過去の時間帯である場合に、前記位置情報記憶手段に蓄積された前記移動体の過去の位置情報を参照することで、前記対象エリアでセンシングされた十分な量のデータを収集できるか否かを判定し、
    前記収集手段は、前記移動体によって蓄積された過去のデータを収集する、
    請求項８から１２のいずれかに記載の情報収集システム。
14. 前記情報収集装置は、前記移動体の未来の位置情報を予測する位置予測手段をさらに有し、
    前記情報収集装置が有する移動体選択手段は、設定された前記対象時間帯が未来の時間帯である場合に、前記予測した前記移動体の位置情報に基づいて、前記対象エリアでセンシングされた十分な量のデータを収集できるか否かを判定し、
    前記収集手段は、前記未来の時間帯において前記移動体によってセンシングされたデータを収集する、
    請求項８から１３のいずれかに記載の情報収集システム。
15. 前記対象エリアでセンシングされた十分な量のデータを収集するための、十分な数の前記移動体が存在しない場合に、
    前記移動体は、前記移動体との通信が可能であり、かつ、前記センシング手段を有する第二の移動体を近傍で探索し、前記第二の移動体によってセンシングされたデータを前記
    情報収集装置に中継する、
    請求項８から１４のいずれかに記載の情報収集システム。

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