JP2019032174A - 情報処理システムおよび情報処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】運転のしやすさに基づいて経路を探索するための地図データを提供する。
【解決手段】第一の車両が有する車載カメラによって撮像された画像と、前記第一の車両の位置情報とを取得するデータ取得手段と、取得された一つ以上の前記画像に基づいて、前記第一の車両の周辺における道路状況を分析する分析手段と、前記道路状況を分析した結果と、前記画像に対応する位置情報と、に基づいて、地図データに含まれる地点または道路リンクに対してコスト値を割り当てる評価手段と、を有する。
【選択図】図１

Description

本発明は、経路探索を行う技術に関する。

車両に搭載された経路案内装置（ナビゲーション装置）が多く利用されている。一般的な経路案内装置は、目的地に最も早く到着できる経路を検索し、ユーザに提供する機能を有している。

ところで、道路を走行する車両をナビゲートするシステムにおいて、混雑度のみに基づいて経路を探索するのではなく、運転のしやすさに基づいて経路探索を行いたいという要請がある。これに関する技術として、特許文献１には、センサによって検出した障害物や駐車車両に基づいて道路に対するコストを算出する経路探索装置が記載されている。

特開２０１１−２１５０８０号公報 特開２００６−１５４９６７号公報 特開２０１１−０１１４１８号公報 特許第５６６９７６７号公報

前述した装置によると、道路上における障害物が少ない経路を案内することができる。しかし、運転のしやすさは、路上の障害物のみによって決定されるとは限らない。例えば、運転のしやすさは、歩行者の多さ、車線変更の必要の多さ、他車の流れの速さ、合流の有無など、さまざまな要素が関連するが、従来の技術では、これらを考慮して経路を探索することができない。
すなわち、既存の技術では、運転のしやすさを指標として精度よく経路を探索することが難しいという課題があった。

本発明は上記の課題を考慮してなされたものであり、運転のしやすさに基づいて経路を探索するための地図データを提供することを目的とする。

本発明に係る情報処理システムは、
第一の車両が有する車載カメラによって撮像された画像と、前記第一の車両の位置情報とを取得するデータ取得手段と、取得された一つ以上の前記画像に基づいて、前記第一の車両の周辺における道路状況を分析する分析手段と、前記道路状況を分析した結果と、前記画像に対応する位置情報と、に基づいて、地図データに含まれる地点または道路リンクに対してコスト値を割り当てる評価手段と、を有することを特徴とする。

第一の車両は、車載カメラを用いて、道路上の各地点における画像を取得する車両である。第一の車両は複数台であってもよい。第一の車両によって取得された画像は、データ取得手段によって、当該第一の車両に対応する位置情報とともに収集される。なお、画像は一枚の静止画であってもよいし、複数のフレームからなる画像であってもよい。
分析手段は、取得した画像に基づいて、第一の車両の周辺における道路状況を分析する手段である。分析された道路状況として、例えば、「横断者が多い」「車線変更が多い」
「車の流れが速い」「タクシーの客待ちが多い」といったものがあるが、これらに限られない。分析手段は、これらの分析結果を、例えば、道路状況を表す識別子として出力する。

評価手段は、分析の結果に基づいて、対応する地点や道路リンクに対してコスト値を割り当てる手段である。コスト値は、車両の走行におけるコストを表す値であり、例えば、運転のしにくさを表す値であるが、これ以外であってもよい。これらの処理によると、道路を走行している車両から収集した情報に基づいて、地点や道路リンクにコスト値を割り当てることができる。なお、地点とは点であってもよいし、領域であってもよい。

また、前記分析手段は、前記第一の車両の近傍に位置する他の車両の走行の荒さを分析することを特徴としてもよい。

分析手段は、例えば、他の車両の走行状態を表すパラメータ（速度、加速度、ヨーレート、走行位置等）や、当該パラメータの変化率等を算出することで、当該他の車両の走行の荒さを分析してもよい。このように、周囲を走行している他の車両の走行の荒さ（またはスムーズさ）に基づいてコスト値を算出することで、運転のしやすさを正確に評価できるようになる。

また、本発明に係る情報処理システムは、前記コスト値が割り当てられた地図データに基づいて、第二の車両が走行する経路を生成する経路生成手段をさらに有することを特徴としてもよい。

経路生成手段は、コスト値が割り当てられた地図データに基づいて、第二の車両（例えば、経路案内装置の利用者が運転する車両）が走行する経路を生成する。これにより、経路全体としてコストが低い経路、すなわち運転しやすい経路を生成することができる。

また、前記経路生成手段は、前記第二の車両の出発地および目的地を取得し、前記出発地および目的地を結ぶ複数の経路上に割り当てられたコスト値の合計に基づいて、ユーザに提供する経路を決定することを特徴としてもよい。

例えば、コスト値の合計が最も小さくなる経路をユーザに提供する経路としてもよいし、複数の経路をコスト値の合計順に出力するようにしてもよい。

また、前記評価手段は、対応する地点または道路リンクの走行がより容易である場合において、当該地点または道路リンクに対してより小さいコスト値を割り当てることを特徴としてもよい。

かかる構成によると、走りやすさに基づいて地点や道路リンクを評価し、全体の経路を生成することができる。なお、走行がより容易であるとは、例えば、道路上における障害物や駐車車両の多寡、歩行者や自転車の多寡、車線変更の必要性の多寡、車両の密集度、道幅などに基づいて判定することができる。

また、前記分析手段は、前記画像に基づいて、前記第一の車両の周辺における、走りやすさに影響を与える所定のイベントの存在を表すイベント情報を生成し、前記評価手段は、一つ以上の前記イベント情報に基づいて、前記地点または前記道路リンクに対してコスト値を割り当てることを特徴としてもよい。

このように、画像からイベントを検出し、検出されたイベントの存在に基づいて走りやすさを判定してもよい。なお、一つの画像に一つのイベントのみが含まれるとは限らない
。例えば、一つの画像から複数のイベントを検出してもよいし、画像にイベントが含まれない場合もある。

また、前記所定のイベントに、それぞれコストが関連付けられており、前記評価手段は、対象の道路リンクに存在するイベントに関連付いたコストを合計することで前記道路リンクに対するコスト値を算出することを特徴としてもよい。

イベントごとにコストを関連付けておき、ある道路リンクにて検出したイベントの全てについてコストを合計することで、効率よく当該道路リンクに対するコスト値を算出することができる。

また、前記分析手段は、前記画像から歩行者を検出し、検出した歩行者の挙動に基づいて前記イベント情報を生成することを特徴としてもよい。

歩行者の挙動とは、検出した歩行者の位置や動き等であって、例えば、車道への進入、車道への飛び出し、車道の横断、群がりなどであるが、これ以外であってもよい。運転のしやすさに影響を与える要素として、歩行者の存在を利用することで、精度よくコスト値を算出できるようになる。

また、前記分析手段は、前記画像から他車両を検出し、検出した他車両の挙動に基づいて前記イベント情報を生成することを特徴としてもよい。

他車両の挙動とは、検出した他車両の位置や動き等であって、例えば、走行速度、車線変更の方向や頻度、一時的な停車などであるが、これ以外であってもよい。運転のしやすさに影響を与える要素として、他車両の存在を利用することで、精度よくコスト値を算出できるようになる。

また、前記分析手段は、検出した前記他車両の種別をさらに判定し、前記種別にさらに基づいて前記イベント情報を生成することを特徴としてもよい。

車両の種別とは、車両の大きさ（大型車、小型車等）による区分であってもよいし、用途（乗用車、貨物車、旅客車等）による区分であってもよい。例えば、他車両が路線バスであって、路肩に停車している場合、「停留所による乗降」というイベントを生成するようにしてもよい。

また、前記分析手段は、前記画像からナンバープレート情報を抽出し、抽出したナンバープレート情報に基づいて、前記イベント情報の重複を排除することを特徴としてもよい。

複数の車両から画像を取得する場合、同一の対象物が複数の画像に含まれる場合がある。よって、ナンバープレート情報による判定を行うことで、イベント情報の重複を防ぐことができる。

また、本発明に係る情報処理システムは、公共交通機関の運行に関する情報を取得する手段をさらに有し、前記評価手段は、前記公共交通機関の運行に関する情報を加味して前記コスト値を割り当てることを特徴としてもよい。

公共交通機関の運行状況によっては、道路状況が一変することがある。よって、公共交通機関の運行に関する情報を加味してコスト値を生成することで、精度を高めることができる。

なお、本発明は、上記手段の少なくとも一部を含む情報処理システム、情報処理装置として特定することができる。また、前記システムや装置が行う情報処理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、上記の課題を考慮してなされたものであり、運転のしやすさに基づいて経路を探索するための地図データを提供することができる。

第一の実施形態に係る経路案内システムの概要図。 第一の実施形態に係る経路案内システムの構成図。 車載端末２００が実行する処理のフローチャート図。 サーバ装置１００が実行する処理のフローチャート図。 車載端末３００が実行する処理のフローチャート図。 ユーザに提供する画面の例。 第二の実施形態に係る経路案内システムの構成図。 第三の実施形態に係る経路案内システムの構成図。 第四の実施形態に係る経路案内システムの構成図。

（第一の実施形態）
<システム概要>
第一の実施形態に係る経路案内システムの概要について、図１を参照しながら説明する。第一の実施形態に係る経路案内システムは、第一の車両から収集した情報に基づいて、地図データに含まれる道路リンクに対して重み付けを行い、重み付け後の地図データを用いて、第二の車両に対する経路案内を行うシステムである。

より具体的に説明する。
第一の車両は、車両の外部を撮像可能な車載カメラを搭載した車両である。第一の車両は複数台であってもよい。第一の車両は、車載カメラを用いて車両周辺の画像を周期的に撮像し、得られた画像を解析することにより、イベント情報（後述）を生成する。また、第一の車両は、生成したイベント情報を位置情報と関連付けてサーバ装置１００へ送信する。

サーバ装置１００は、地図データを記憶しており、第一の車両から収集した情報に基づいて、地図データに含まれる道路リンクに対して重み付けを行う装置である。重み付けが行われた後の地図データは、第二の車両から要求があった場合に、当該第二の車両へ送信される。

第二の車両は、経路の探索を行う車両である。第二の車両は、サーバ装置１００から重み付け後の地図データをダウンロードし、当該地図データを用いて経路探索を行う。

<システム構成>
次に、第一の実施形態に係る経路探索システムについて、システム構成図である図２を参照しながら説明する。第一の実施形態に係る経路探索システムは、サーバ装置１００と、第一の車両に搭載される車載端末２００と、第二の車両に搭載される車載端末３００から構成される。なお、図２では車載端末２００および３００は一つであるが、本実施形態に係る経路探索システムは、複数の車載端末２００および車載端末３００を含んで構成す
ることができる。

まず、第一の車両に搭載される車載端末２００について説明する。
車載端末２００は、端末が搭載された車両周辺の情報を収集し、サーバ装置１００に送信する機能を有するコンピュータである。車載端末２００は、通信部２０１と、画像取得部２０２と、イベント判定部２０３と、位置情報取得部２０４を有して構成される。

通信部２０１は、通信回線（例えば、無線ＬＡＮや携帯電話網）を介してネットワークにアクセスすることで、サーバ装置１００との通信を行う手段である。
画像取得部２０２は、車両の外部に向けて設置された車載カメラを用いて、当該車両周辺の画像を取得する手段である。車載カメラは、例えば、フロントカメラ、バックカメラ、サイドカメラなどであってもよい。画像取得部２０２は、静止画を出力してもよいし、連続した画像や動画像を出力してもよい。なお、画像の取得は周期的に行うことが好ましい。

イベント判定部２０３は、画像取得部２０２が取得した画像に基づいて、車両の周辺で発生しているイベントを特定する手段である。イベントとは、該当する道路における運転のしやすさに関するものであれば、どのようなものであってもよい。例えば、以下のようなものが挙げられる。

［他車両の状態に関するもの］
・車線変更の発生
・渋滞や信号に起因しない減速や停車の発生
・二輪車によるすり抜けの発生
・駐停車車両の検出
・人の乗降や荷物の積み下ろしの検出
・所定の速度からの速度超過の発生
・合流の発生
・荒い運転（過速、急加速、急減速、急ハンドル等）の検出

［歩行者や自転車の状態に関するもの］
・車道における歩行や走行の検出
・横断歩道以外での道路横断の発生
・横断が予測される人の検出
・バスやタクシーを待っている人の検出

これらのイベントは、画像取得部２０２によって取得された画像（静止画、連続画像、動画像等）を解析することで検出することができる。画像に基づいて特定の状況やイベントを検出する技術は公知であるため、詳細な説明は省略する。
なお、イベントは単発で発生するものであってもよいし、単発で発生するイベントの発生頻度を表したものであってもよい。また、例示したもの以外であってもよい。

また、画像に含まれる車両の種別を判定することで、イベントを特定してもよい。例えば、車両がタクシーであってハザードランプが点灯している場合、「タクシー乗降中」と判定することができる。また、車両がトラックであって後部ドアが空いている場合、「荷降ろし中」と判定することができる。

検出したイベントは、後述する位置情報取得部２０４が取得した位置情報とともにサーバ装置１００へ送信される。

位置情報取得部２０４は、装置に備えられたＧＰＳモジュール（不図示）から、車載端末２００の現在位置（緯度および経度）を取得する手段である。

次に、サーバ装置１００について説明する。
サーバ装置１００は、通信部１０１、地図データ記憶部１０２、評価部１０３を有して構成される。

サーバ装置１００は、ＣＰＵなどの演算プロセッサ、ＲＡＭなどの主記憶装置、ＨＤＤやＳＳＤやＤＶＤ−ＲＯＭ等の補助記憶装置、有線あるいは無線の通信装置、キーボードやマウスなどの入力装置、ディスプレイなどの表示装置を含むコンピュータとして構成することができる。サーバ装置１００は、必ずしも１台のコンピュータから構成される必要はなく、複数台のコンピュータが連携することによって、以下で説明する機能が実現されてもよい。

通信部１０１は、通信部２０１と同様に、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２００との通信を行う手段である。また、同様にネットワークを介して、後述する車載端末３００との通信を行う手段である。

地図データ記憶部１０２は、経路の探索に用いる地図データを記憶する手段である。地図データとは、車両が走行できる道路の情報が定義された道路地図データであり、本実施形態では、道路同士の接続関係をリンクとノードによって表現したデータである。なお、同じ道路であっても、進行方向によって異なるリンクとみなすようにしてもよい。

評価部１０３は、車載端末２００から受信したイベント情報に基づいて、地図データ記憶部１０２に記憶された地図データに含まれる道路リンクに対して重み付けを行う（コスト値を割り当てる）手段である。また、後述する車載端末３００から要求があった場合に、当該車載端末に対して、重み付け後の地図データを送信する手段である。具体的な方法については後述する。

次に、第二の車両に搭載される車載端末３００について説明する。
車載端末３００は、サーバ装置１００から受信した地図データ（重み付け後の地図データ）を用いて、経路の探索を行うコンピュータである。車載端末３００は、通信部３０１と、入出力部３０２と、制御部３０３を有して構成される。車載端末３００は、車両に備え付けられたナビゲーション装置であってもよいし、車両の乗員が形態するコンピュータ（スマートフォン等）であってもよい。

通信部３０１は、通信部２０１と同様に、通信回線を介してネットワークにアクセスすることで、サーバ装置１００との通信を行う手段である。
入出力部３０２は、利用者が行った入力操作を受け付け、利用者に対して情報を提示する手段である。本実施形態では一つのタッチパネルディスプレイからなる。すなわち、液晶ディスプレイとその制御手段、タッチパネルとその制御手段から構成される。

制御部３０３は、サーバ装置１００から受信した地図データ（重み付け後の地図データ）を用いて、経路の探索を行う手段である。具体的な方法について後述する。

サーバ装置１００、車載端末２００、車載端末３００は、いずれもＣＰＵ、主記憶装置、補助記憶装置を有する情報処理装置として構成することができる。補助記憶装置に記憶されたプログラムが主記憶装置にロードされ、ＣＰＵによって実行されることで、図１に図示した各手段が機能する。なお、図示した機能の全部または一部は、専用に設計された回路を用いて実行されてもよい。

<第一の車両による情報の取得>
次に、第一の車両（車載端末２００）が画像を取得し、取得した画像に基づいてイベント情報をサーバ装置１００に送信する処理について説明する。図３は、車載端末２００によって実行される処理を表したフローチャートである。図３に示した処理は、周期的に実行される。図３に示した処理は、例えば、所定の時間が経過するごとに実行されてもよいし、所定の距離を移動するごとに実行されてもよい。

まず、ステップＳ１１で、画像取得部２０２が車載カメラ（不図示）を介して車外の画像を取得し、位置情報取得部２０４がＧＰＳモジュール（不図示）を介して位置情報を取得する。

次に、ステップＳ１２で、イベント判定部２０３が、取得した画像に基づいて、当該画像に含まれるイベントを判定し、イベント情報を生成する。前述したように、画像は静止画であってもよいし、連続画像や動画像であってもよい。画像が静止画である場合、画像内から所定のオブジェクト（例えば、路肩に停車している車両）を抽出することでイベントの存在（例えば、「駐車車両あり」というイベント）を判定してもよいし、画像が連続画像や動画像である場合、所定のオブジェクト（例えば、人間）の動きを追跡することでイベントの存在（例えば、「横断歩道以外における横断多発」）を判定してもよい。オブジェクトの動きとは、第一の車両に対する相対的な動きであってもよいし、絶対的な値によって表されるもの（例えば、走行速度や車線変更の方向、頻度等）であってもよい。
また、画像に含まれる車両の種別を判定することでイベントを判定してもよい。
また、取得した画像に対して、複数のイベント情報を生成してもよい。

イベント判定部２０３が生成したイベント情報と、位置情報取得部２０４が生成した位置情報は、ステップＳ１３にて、通信部２０１を介してサーバ装置１００へ送信される。

<イベント情報に基づく重み付け>
次に、サーバ装置１００が、取得したイベント情報に基づいて、地図データに対して重み付けを行う処理について説明する。図４は、サーバ装置１００によって実行される処理を表したフローチャートである。図４に示した処理は、周期的に実行される。
なお、本実施形態では、通信部１０１が受信バッファを有しており、車載端末２００から受信した情報を随時バッファリングできるものとする。

まず、ステップＳ２１で、評価部１０３が通信部１０１の受信バッファを参照し、車載端末２００から新たなイベント情報を受信しているか否かを判定する。ここで、新たなイベント情報を受信している場合、評価部１０３が、受信したイベント情報と位置情報を関連付けて一時的に記憶する（ステップＳ２２）。
なお、既に記憶済みのイベント情報が存在する場合、追加を行ってもよいし、記憶されたイベント情報のうち、所定の時間が経過したものを削除してもよい。
新たなイベント情報を受信していない場合、処理はステップＳ２３へ遷移する。

次に、ステップＳ２３で、第二の車両（車載端末３００）から地図データが要求されているか否かを判定する。ここで、要求を受信している場合、評価部１０３が、一時的に記憶している重み付け後の地図データを、通信部１０１を介して車載端末３００へ送信する（ステップＳ２４）。なお、重み付け後の地図データが存在しない場合、重み付けを行っていない地図データを送信してもよい。地図データを重み付けする処理については、ステップＳ２５以降で説明する。

次に、ステップＳ２５で、評価部１０３が、地図データ記憶部１０２から地図データを
読み出し、一時的に記憶する。ここで読み出す地図データは、道路リンクに対して重み付けがされていないデフォルトの地図データである。

次に、ステップＳ２６で、評価部１０３が、ステップＳ２２で一時的に記憶したイベント情報のうち、所定の時間内（例えば、１５分以内、３０分以内等）に生成されたイベント情報を抽出し、当該イベント情報を用いて、地図データに含まれる道路リンクにコスト値を割り当てる。

ここで、コスト値の計算方法について説明する。
評価部１０３は、車載端末２００から送信されるイベント情報に対応するコスト情報を保持しており、イベントが発生した場所を含む道路リンクｉに対して、以下の式によってコスト値Ｃ_iを付与する。ここで、ｃは個々のイベントに関連付いたコスト（走行しにく
さに影響を与える値）であり、ｎはイベントの個数である。すなわち、対応する道路リンクｉにおいて発生している全てのイベントについて、コストの合計を求める。
Ｃ_i＝ｃ₁＋ｃ₂＋…＋ｃ_n
ステップＳ２６の処理は、処理対象のイベント情報に対応する道路リンクすべてについて行われる。

ステップＳ２６の処理が完了すると、最新のイベント情報に基づいて、道路リンクに対してコスト値が割り当てられた状態となる。また、図４の処理が繰り返されることで、割り当てられたコスト値が最新のものに更新される。このようにして更新された地図データは、車載端末３００から要求があった場合に、ステップＳ２４において送信される。

<経路の探索および提供>
次に、第二の車両が有する車載端末３００が経路探索を行う処理について説明する。図５は、車載端末３００によって実行される処理を表したフローチャートである。図５に示した処理は、ユーザの要求に基づいて実行される。

まず、制御部３０３が、入出力部３０２を介してユーザから出発地と目的地に関する情報を取得する（ステップＳ３１）。なお、制御部３０３が地図データを有している場合、出発地と目的地を地図上で選択してもよい。また、制御部３０３が車載端末３００の位置情報を取得できる場合、取得した位置情報に基づいて出発地を決定してもよい。また、制御部３０３が走行履歴情報を有している場合、当該情報に基づいて目的地を決定してもよい。

次に、制御部３０３が、サーバ装置１００に対して重み付け後の地図データを要求する（ステップＳ３２）。受信した地図データは、制御部３０３によって一時的に記憶される。

次に、制御部３０３が、重み付け後の地図データを用いて、出発地と目的地とを結ぶ経路を探索する（ステップＳ３３）。
経路を探索する際には、道路リンクごとに割り当てられたコスト値を用いる。例えば、１番目の道路リンクから順番にｎ番目の道路リンクまで移動する場合、合計コストＣは以下の式で表すことができる。
Ｃ＝ΣＣ_i＝Ｃ₁＋Ｃ₂＋…＋Ｃ_n

なお、ここでは全ての道路リンクについてコスト値を同じに扱ったが、現在位置から離れるにしたがって小さくなる係数を乗算してもよい。例えば、合計コストＣは以下の式でも表すことができる。
Ｃ＝Σα_iＣ_i＝α₁Ｃ₁＋α₂Ｃ₂＋…＋α_nＣ_n
上記の式で、係数α_iは、現在位置から離れるにしたがって小さくなる係数である。係
数α_iは、例えば、対応する道路リンクから目的地までの距離を、現在地から目的地まで
の距離で除した値とすることができる。また、距離に応じて減少する所定の値であってもよい。このようにすることで、近傍にて発生しているイベントについてはより影響力を大きくし、遠方にて発生しているイベントについてはより影響力を小さくすることができる。

また、コスト値に乗算する係数は、距離以外に基づくものであってもよい。例えば、道路の種別に応じて決定される係数を、道路リンクに対するコスト値に乗算してもよい。
Ｃ＝Σβ_iＣ_i＝β₁Ｃ₁＋β₂Ｃ₂＋…＋β_nＣ_n
上記の式で、係数β_iは、道路の種別に応じて決定される係数である。係数β_iは、例えば、道路の幅が広いほど小さく、道路の幅が狭いほど大きくなる値とすることができる。このようにすることで、元々走りやすい道路についてはイベントの影響を小さくし、そうでない道路についてはイベントの影響を大きくすることができる。

なお、これらの二種類以上の係数を乗算するようにしてもよい。また、距離や予想走行時間など、他の要素をさらに加味することで、経路ごとの合計コストＣを算出するようにしてもよい。ステップＳ３３では、合計コストＣに基づいて、ユーザに提供する経路を決定する。なお、ユーザに提供する経路は一つでなくてもよい。例えば、複数の経路を算出したうえで、合計コスト順に提供するようにしてもよい。また、合計コスト順にリスト表示し、選択できるようにしてもよい。

また、コスト値が比較的大きい道路リンクやイベント、合計コストに大きな影響を与えている道路リンクやイベントがある場合、どのようなイベントがどこで発生しているかを図示するようにしてもよい。図６は、算出した経路をユーザに提示する画面の例である。このように、イベントを検出した地点をポインタや吹き出しで示してもよいし、ハッチングで示したように、コスト値が大きい道路リンクを強調表示してもよい。また、イベントの内容をアイコンやテキストで表示するようにしてもよい。

以上説明したように、第一の実施形態によると、車載カメラが撮像した画像に基づいて、道路の走りにくさ（走りやすさ）を評価し、地図データに反映させることができる。すなわち、単なる道路情報や渋滞情報に基づいて経路を評価するよりも精度の高い経路情報を提供することができる。また、情報を周期的に更新することで、ほぼリアルタイムで現在の道路状況を評価することができる。

なお、第一の実施形態では、車載端末３００がサーバ装置１００に対して重み付け後の地図データを要求したが、要求の有無にかかわらず地図データを周期的に車載端末３００に送信するようにしてもよい。また、地図データそのものではなく、道路リンクに対する重みに関するデータのみを車載端末３００に送信するようにしてもよい。例えば、道路リンクのＩＤと、道路リンクに対応するコスト値のリストを送信するようにしてもよい。同様に、イベントのＩＤと、イベントに対応するコストのリストのみを送信するようにしてもよい。

（第二の実施形態）
第二の実施形態は、サーバ装置１００が道路交通に関する情報（以下、交通情報）を取得し、当該交通情報を加味して道路リンクに重み付けを行う実施形態である。

第二の実施形態に係るサーバ装置１００は、図７に示したように、リアルタイムの交通情報を取得する手段（交通情報取得部１０４）を有している。交通情報とは、例えば、バスの運行情報（経路や時刻、位置情報等）、タクシーに関する情報（乗り場情報、位置情
報等）、鉄道の運行情報（事故情報等）、道路工事に関する情報、取締りや検問情報等であるが、これ以外であってもよい。

また、サーバ装置１００（評価部１０３）は、取得した交通情報を加味して道路リンクに対するコスト値を付与する。例えば、車載端末２００から取得したイベント情報と交通情報を照合することで、バスやタクシーの存在についての確度を向上させることができる。また、交通情報単体を用いてコスト値の付与を行ってもよい。例えば、道路工事が発生している箇所が判明している場合、車両の走行に支障を与えるイベントが発生しているものとして扱ってもよい。また、鉄道の運行が中断している場合、駅周辺で発生したバスやタクシーに関するイベントに、より大きい重みを与えてもよい。

（第三の実施形態）
第一の実施形態では、車載端末２００がイベントの判定を行ったが、イベントの判定はサーバ装置１００が行ってもよい。例えば、図８に示したように、イベント判定部１０５をサーバ装置１００に持たせ、サーバ装置１００がイベントの判定を行うようにしてもよい。この場合、車載端末２００はサーバ装置１００に対して画像そのものを送信してもよいし、画像に基づいて抽出された特徴量のみを送信するようにしてもよい。

（第四の実施形態）
第一の実施形態では、車載端末３００が経路の生成を行ったが、経路の生成はサーバ装置１００が行ってもよい。例えば、図９に示したように、経路生成部１０６をサーバ装置１００に持たせ、サーバ装置１００が経路の生成を行うようにしてもよい。この場合、サーバ装置１００が車載端末３００から出発地および目的地についての情報を取得し、生成した経路を返信するようにしてもよい。この場合、地図データに基づいて、経路案内を行うための画像を生成し、車載端末３００に送信するようにしてもよい。

（第五の実施形態）
第一の実施形態では、複数の車両（車載端末２００）がイベント情報を収集するため、同一の車両を複数の車載端末２００が検知してしまい、重みが正しく付与できなくなる場合がある。これに対応するため、第五の実施形態では、車両のナンバープレート情報を同時に読み取り、イベント情報とともに収集する。

第五の実施形態では、車載端末２００が有するイベント判定部２０３が、取得した画像に基づいてナンバープレート情報を読み取る機能をさらに有している。また、イベント情報、位置情報とともにナンバープレート情報をサーバ装置１００へ送信する。
また、サーバ装置１００（評価部１０３）は、ステップＳ２６にてコスト値を割り当てる際に、同じ車両に基づいて生成されたイベント情報については、これを同一のものとみなす処理を行う。

かかる形態によると、同一の車両を複数の車載端末２００が認識した場合であっても、重複が生じないため、より精度よくコスト値を割り当てることができるようになる。

なお、ナンバープレート情報を有さない物体（例えば、歩行者や自転車）については、同一性の判定ができない。そのため、イベント情報に関連付いた位置情報を参照し、位置や時刻が近接している場合は同一であるという判定を行うようにしてもよい。また、同じ道路リンクや所定の範囲内に同じ種類のイベントが複数含まれている場合、一つのみを残し、他を無視するようにしてもよい。また、二つ目以降のイベントについて、より小さい重みを付すようにしてもよい。
この他にも、イベントに対応する画像から検出された特徴に基づいて、イベントの原因となった物体の同一性を判定してもよい。例えば、イベント情報とともに、当該イベント
に関連付いた物体の特徴量をサーバ装置１００に送信し、同一性の判定を行うようにしてもよい。物体の特徴として、例えば形状や色、色の分布などを用いることができるが、これ以外であってもよい。

（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、各実施形態を組み合わせて実施してもよい。

また、実施形態の説明では、道路リンクごとにコスト値を割り当てたが、これ以外の方法で地図データにコスト値を割り当ててもよい。例えば、地図データを複数の領域（例えばメッシュ）に分割し、単位領域ごとにコスト値を割り当ててもよい。この場合、通過する単位領域に対応するコスト値を合計することで、経路全体のコストを求めてもよい。
また、イベントに対応する地点や領域に直接コスト値を割り当ててもよい。この場合、当該地点の近傍や当該領域を通過する場合に、車両が当該イベントの影響を受けるものと判定してもよい。

また、実施形態の説明では、情報を収集するための車載端末２００と、経路を探索するための車載端末３００を分けて記載したが、双方は同一の装置であってもよい。

また、実施形態の説明では、コスト値が割り当てられた地図データに基づいて経路探索を行う例を示したが、本発明は経路探索システム以外に適用してもよい。例えば、走行中の車両に対して、走行に注意が必要な地点または道路に関する情報を提供するシステムに適用してもよい。

１００：サーバ装置
１０１，２０１，３０１：通信部
１０２：地図データ記憶部
１０３：評価部
２００，３００：車載端末
２０２：画像取得部
２０３：イベント判定部
２０４：位置情報取得部
３０２：入出力部
３０３：制御部

Claims (13)

1. 第一の車両が有する車載カメラによって撮像された画像と、前記第一の車両の位置情報とを取得するデータ取得手段と、
   取得された一つ以上の前記画像に基づいて、前記第一の車両の周辺における道路状況を分析する分析手段と、
   前記道路状況を分析した結果と、前記画像に対応する位置情報と、に基づいて、地図データに含まれる地点または道路リンクに対してコスト値を割り当てる評価手段と、
   を有する、情報処理システム。
2. 前記分析手段は、前記第一の車両の近傍に位置する他の車両の走行の荒さを分析する、
   請求項１に記載の情報処理システム。
3. 前記コスト値が割り当てられた地図データに基づいて、第二の車両が走行する経路を生成する経路生成手段をさらに有する、
   請求項１または２に記載の情報処理システム。
4. 前記経路生成手段は、前記第二の車両の出発地および目的地を取得し、前記出発地および目的地を結ぶ複数の経路上に割り当てられたコスト値の合計に基づいて、ユーザに提供する経路を決定する、
   請求項３に記載の情報処理システム。
5. 前記評価手段は、対応する地点または道路リンクの走行がより容易である場合において、当該地点または道路リンクに対してより小さいコスト値を割り当てる、
   請求項１から４のいずれかに記載の情報処理システム。
6. 前記分析手段は、前記画像に基づいて、前記第一の車両の周辺における、走りやすさに影響を与える所定のイベントの存在を表すイベント情報を生成し、
   前記評価手段は、一つ以上の前記イベント情報に基づいて、前記地点または前記道路リンクに対してコスト値を割り当てる、
   請求項１から５のいずれかに記載の情報処理システム。
7. 前記所定のイベントに、それぞれコストが関連付けられており、
   前記評価手段は、対象の道路リンクに存在するイベントに関連付いたコストを合計することで前記道路リンクに対するコスト値を算出する、
   請求項６に記載の情報処理システム。
8. 前記分析手段は、前記画像から歩行者を検出し、検出した歩行者の挙動に基づいて前記イベント情報を生成する、
   請求項６または７に記載の情報処理システム。
9. 前記分析手段は、前記画像から他車両を検出し、検出した他車両の挙動に基づいて前記イベント情報を生成する、
   請求項６から８のいずれかに記載の情報処理システム。
10. 前記分析手段は、検出した前記他車両の種別をさらに判定し、前記種別にさらに基づいて前記イベント情報を生成する、
    請求項９に記載の情報処理システム。
11. 前記分析手段は、前記画像からナンバープレート情報を抽出し、抽出したナンバープレ
    ート情報に基づいて、前記イベント情報の重複を排除する、
    請求項９または１０に記載の情報処理システム。
12. 公共交通機関の運行に関する情報を取得する手段をさらに有し、
    前記評価手段は、前記公共交通機関の運行に関する情報を加味して前記コスト値を割り当てる、
    請求項１から１１のいずれかに記載の情報処理システム。
13. 第一の車両が有する車載カメラによって撮像された画像と、前記第一の車両の位置情報とを取得するデータ取得ステップと、
    取得された一つ以上の前記画像に基づいて、前記第一の車両の周辺における道路状況を分析する分析ステップと、
    前記道路状況を分析した結果と、前記画像に対応する位置情報と、に基づいて、地図データに含まれる地点または道路リンクに対してコスト値を割り当てる評価ステップと、
    を含む、情報処理方法。

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