JP2020038595A - データ収集装置、データ収集システムおよびデータ収集方法 - Google Patents

Abstract

【課題】収集したデータを有効に活用するデータ収集装置、データ収集システム及びデータ収集方法を提供する。【解決手段】データ収集装置１は、収集部と、選択部と、決定部とを備える。収集部は、各車両の走行位置に関する位置データを含む走行データを各車両に搭載された車載装置から収集する。選択部は、収集部によって収集された位置データに基づいて収集部が走行データを収集すべき車両を選択する。決定部は、選択部によって選択された車両の車載装置から収集した走行データに基づいて車両が走行すべき走行車線を決定する。【選択図】図３

Description

本発明は、データ収集装置、データ収集システムおよびデータ収集方法に関する。

従来、各車両に搭載された車載装置から道路情報を収集するデータ収集装置がある。かかるデータ収集装置では、各車両の位置情報に基づき、道路情報の収集対象となる車両を選別することで、所望する位置の道路情報を収集する（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１８−５５５８１号公報

しかしながら、従来技術では、各車載装置からデータを収集することを目的としており、収集したデータを有効に活用する点に関しては充分な開示がなされているとは言えない。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、収集したデータを有効に活用することができるデータ収集装置、データ収集システムおよびデータ収集方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、実施形態に係るデータ収集装置は、収集部と、選択部と、決定部とを備える。前記収集部は、各車両の走行位置に関する位置データを含む走行データを各車両に搭載された車載装置から収集する。前記選択部は、前記収集部によって収集された前記位置データに基づいて前記収集部が前記走行データを収集すべき前記車両を選択する。前記決定部は、前記選択部によって選択された前記車両の車載装置から収集した前記走行データに基づいて車両が走行すべき走行車線を決定する。

本発明によれば、収集したデータを有効に活用することができる。

図１は、データ収集方法の概要を示す図である。 図２は、データ収集システムのシステム概要図である。 図３は、データ収集装置のブロック図である。 図４は、車両情報テーブルの一例を示す図である。 図５は、収集条件テーブルの一例を示す図である。 図６は、スコアテーブルの一例を示す図である。 図７は、車載装置のブロック図である。 図８は、収集条件ファイルの一例を示す図である。 図９は、データ収集装置が実行する処理手順を示すフローチャートである。 図１０は、車載装置が実行する処理手順を示すフローチャートである。 図１１は、決定権の譲渡の一例を示す図である。 図１２Ａは、データ収集システムの動作説明図（その１）である。 図１２Ｂは、データ収集システムの動作説明図（その２）である。 図１２Ｃは、データ収集システムの動作説明図（その３）である。 図１３Ａは、タグデータの一例を示す図である。 図１３Ｂは、収集条件ＩＤの一例を示す図である。 図１３Ｃは、データ収集システムにおけるデータ遷移図である。 図１４は、従来技術を説明する図である。 図１５は、実施形態に係るデータ収集装置のデータの収集例を示す図である。

以下、添付図面を参照して、実施形態に係るデータ収集装置、データ収集システムおよびデータ収集方法について詳細に説明する。なお、本実施形態によりこの発明が限定されるものではない。

まず、図１を用いて実施形態に係るデータ収集方法の概要について説明する。図１は、データ収集方法の概要を示す図である。なお、かかるデータ収集方法は、図１に示すデータ収集装置１および各車両に搭載された車載装置５０（図２参照）間でデータ通信を行うことで実現される。

データ収集装置１は、データの利用者からデータの収集要求を受け付けるとともに、受け付けた収集要求に基づき、車載装置５０からデータを収集し、収集したデータを各利用者へ提供するサーバ装置である。

図１に示す例では、利用者がサービスプロバイダ、開発者、一般ユーザである場合を示す。すなわち、データ収集装置１は、これら利用者が所望するデータを利用者に代わって収集し、収集したデータを提供する。

具体的には、データ収集装置１は、各車両から走行位置に関する位置データを取得する（ステップＳ１）。続いて、データ収集装置１は、位置データに基づいて走行データを収集する車両を選択する（ステップＳ２）。

例えば、データ収集装置１は、車両による渋滞が発生した場合もしくは渋滞の発生が予測された場合、渋滞地点へ向かう各車両について走行データを収集する車両として選択する。続いて、データ収集装置１は、ステップＳ２にて選択した車両から走行データを収集する（ステップＳ３）。

ここで、各車両の走行速度を示す速度データなどデータ種別を指定して走行データを収集することが可能である。これにより、データ収集装置１は、指定した走行データのみを収集することができる。すなわち、データ収集装置１は、指定したデータのみを収集することで、通信負荷を抑えることができるとともに、データ収集装置１に一度に多くのデータの集約によるデータ収集装置１のサーバダウンの発生を抑制することができる。

また、データ収集装置１は、収集した走行データを解析することで、渋滞に関係する各車両の挙動を詳細に把握することができる。そして、データ収集装置１は、収集した走行データに基づいて各車両が走行すべき走行車線を決定する（ステップＳ４）。

例えば、データ収集装置１は、各走行車線において渋滞が緩和もしくは、渋滞の発生自体を抑制するように、各車両の走行すべき走行車線を決定することができる。そして、データ収集装置１は、各車両に対して決定した走行車線に関する車線情報をそれぞれ通知する（ステップＳ５）。

そして、各車両がデータ収集装置１によって決定された走行車線を走行することで、渋滞を緩和することができる。このような、走行車線の決定は、特に、高速道路などにおいて、本線車線と、本線車線へ合流する合流車線とが交わる合流地点において有効である。

この場合、データ収集装置１は、合流車線を走行する車両と、本線を走行する車両のそれぞれの車速データを収集することで、それぞれの車両が合流地点へ到着する時刻を算出することが可能である。

このとき、データ収集装置１は、それぞれの車両の合流地点への到着時刻が一致する場合、本線を走行する車両に対して、追い越し車線を走行するように予め通知しておくことができる。これにより、それぞれの車両が互いに円滑に走行することが可能となる。

また、高速道路の出口付近の渋滞の場合には、渋滞地点に到達する前（余裕を持って）に出口側の車線から離脱する側の車線に車線変更する指示を行うことにより、渋滞範囲付近での無理な車線変更の多発を抑止でき、無理な車線変更による各車両走行の非円滑化による渋滞の悪化を防止できる。

このように、実施形態に係るデータ収集装置１は、渋滞の緩和または渋滞の発生を抑制するために必要なデータに絞ったうえで、各車載装置５０から収集する。これにより、データ収集装置１および各車載装置５０間の通信負荷を抑えることが可能となる。

したがって、データ収集装置１は、迅速にデータを収集することが可能となる。そして、データ収集装置１は、収集したデータを用いて走行車線を決定することで、迅速に収集したデータを有効に活用することが可能となる。

次に、図２を用いて実施形態に係るデータ収集システムの構成について説明する。図２は、データ収集システムの構成例を示す図である。図２に示すように、データ収集システムＳは、データ収集装置１と、複数の利用者端末１０と、複数の車載装置５０とを備える。

データ収集装置１、利用者端末１０および車載装置５０は、ネットワークＮを介して接続される。データ収集装置１は、利用者端末１０から受け付けた収集要求に基づき、各車載装置５０からデータを収集し、利用者端末１０へ提供する。

利用者端末１０は、利用者が操作する端末であり、スマートフォンなどの携帯電話機や、タブレット端末や、ＰＤＡや、デスクトップ型ＰＣや、ノート型ＰＣ等である。利用者
は、利用者端末１０を操作し、上記の収集要求をデータ収集装置１へ送信することができる。また、利用者端末１０は、データ収集装置１から提供されるデータを利用者へ提示することも可能である。なお、車載装置５０を利用者端末１０として用いることも可能である。

車載装置５０は、各車両に搭載された通信装置である。車載装置５０は、走行データを車両の走行情報などを内部の記憶媒体に記憶しておき、データ収集装置１から送信される送信要求に基づいてデータ収集装置１へ送信する。

次に、図３を用いて実施形態に係るデータ収集装置１の構成例について説明する。図３は、データ収集装置１のブロック図である。図３に示すように、データ収集装置１は、通信部２と、制御部３と、記憶部４とを備える。

通信部２は、ネットワークＮとの間で情報の送受信を行う通信インターフェイスである。制御部３は、通信部２およびネットワークＮを介して各々との間で各種の情報を送受信することができる。

制御部３は、収集部３１と、選択部３２と、決定部３３と、送信部３４とを備える。制御部３は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、入出力ポート
などを有するコンピュータや各種の回路を含む。

コンピュータのＣＰＵは、例えば、ＲＯＭに記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、制御部３の収集部３１、選択部３２、決定部３３および送信部３４として機能する。

また、制御部３の収集部３１、選択部３２、決定部３３および送信部３４の少なくともいずれか一部または全部をＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアで構成することもできる。

また、記憶部４は、例えば、ＲＡＭやＨＤＤに対応する。ＲＡＭやＨＤＤは、車両情報データベース４１と、収集条件データベース４２と、タグ情報データベース４３と、実データデータベース４４と、スコアデータベース４５とを備える。なお、データ収集装置１は、有線や無線のネットワークで接続された他のコンピュータや可搬型記録媒体を介して上記したプログラムや各種情報を取得することとしてもよい。

車両情報データベース４１は、各車両に関する車両情報テーブルを有する。図４は、車両情報テーブルの一例を示す図である。図４に示すように、車両情報テーブル４１ａは、「車載装置ＩＤ」、「所有者情報」、「車種情報」および「車載装備」等が互いに関連付けられた情報である。

「車載装置ＩＤ」は、各車載装置５０を識別する識別子である。「所有者情報」は、車載装置５０が搭載される車両の所有者に関する情報である。図４に示す例では、所有者情報として、所有者の氏名を示しているが、所有者情報に、所有者の性別、年齢、住所、職業などを含むようにしてもよい。

「車種情報」は、車両の車種に関する情報であり、車種名や、年式に関する情報である。「車載装備」は、車両の装備に関する情報である。例えば、車両情報には、カメラの有無や、カメラの種別等を示す情報が含まれる。

図３の説明に戻り、収集条件データベース４２について説明する。収集条件データベース４２は、利用者端末１０から受け付けた収集条件に関する収集条件テーブルを有する。図５は、収集条件テーブルの一例を示す図である。

図５に示すように、収集条件テーブル４２ａは、「利用者ＩＤ」、「要求ＩＤ」および「収集条件」が互いに関連付けられた情報である。「利用者ＩＤ」は、利用者を識別する識別子である。

「要求ＩＤ」は、収集要求を識別するための識別子である。また、「収集条件」は、実データの収集条件を示す情報である。例えば、収集条件は、「対象車両条件」、「記録トリガ」、「収集内容」などが含まれる。

「対象車両条件」は、収集対象となる車両の条件を示し、「記録トリガ」は、車載装置５０で、実データの記録を開始するトリガを示す。また、「記録内容」は、車載装置５０に記録する実データを示す情報である。

図５に示す例では、要求ＩＤ「００１」の対象車両が「○○社製」の車両であり、記録トリガが加速度（＞○○Ｇ）であり、収集内容が位置情報および加速度(前後３秒分)である場合を示す。

この場合、車載装置５０は、加速度が○○Ｇを超えたことを検知した場合に、加速度が○○Ｇを超えた時点を基準として前後３秒分の加速度のデータを位置情報と共に記録することになる。

また、要求ＩＤ「００２」の対象車両が６０代以上のユーザであり、記録トリガがブレーキ圧（＞○○ｐｓｉ）であり、加速度が○○ｐｓｉを超えた時点を基準として（前後５秒分）である場合を示す。

この場合、車載装置５０は、ブレーキ圧が○○ｐｓｉを超えたことを検知した場合に、加速度が○○Ｇを超えた時点を基準として前後５秒分のブレーキ圧のデータを位置情報と共に記録することになる。

また、要求ＩＤ「００３」に示すように、対象車両を全車とすることも可能である。また、要求ＩＤ「００３」に示すように、記録トリガを無くし、常時記録することも可能である。

図３の説明に戻り、タグ情報データベース４３について説明する。タグ情報データベース４３は、各車載装置５０から送信されたタグ情報を格納するデータベースである。例えば、タグ情報データベースには、上記の要求ＩＤ毎にタグ情報に時刻に関する情報や、タグ情報ＩＤや車載装置ＩＤなどを付与して格納される。なお、タグ情報データベース４３は、タグ情報記憶部の一例である。

実データデータベース４４は、タグ情報に基づき、各車載装置５０から収集した実データを記憶するデータベースである。タグ情報データベース４３および実データデータベース４４に格納された情報は、提供部３５によって適宜利用者へ提供される。

スコアデータベース４５は、車線走行指示に対する車両の尊守状況示す尊守情報を記憶する車両尊守情報記憶部として機能する。スコアデータベース４５は、尊守情報として、各車両の尊守状況をスコア化してスコアテーブルを有する。上述のように、本実施形態では、各車両の走行車線を決定する。しかし、全ての車両が決定された走行車線を走行するとは限らない。このため、データ収集装置１が決定した走行車線に対して車両が実際に走行したか否かをスコアで管理する。

図６は、スコアテーブルの一例を示す図である。図６に示すように、スコアテーブル４５ａは、「車載装置ＩＤ」、「課金」、「スコア」、「解消条件」などが互いに関連付けられた情報である。

車載装置ＩＤは、車載装置５０を識別するための識別子である。「課金」は、課金しているか否かを示し、「スコア」は、車載装置５０のスコアを示す。例えば、データ収集装置１は、課金しているユーザに対して、課金してないユーザよりも優遇して走行車線を決定したり、スコアが高いユーザに対して、スコアが低いユーザよりも優遇して走行車線を決定したりすることができる。

また、スコアが低いユーザについては、ペナルティを課すこともでき、そのペナルティを解消するための条件が図６に示す「解消条件」となる。図６に示す例では、「解消条件」が、連続５回または課金である場合を示す。この連続５回とは、データ収集装置１が決定した走行車線を５回連続で走行することを意味する。

図３の説明に戻り、制御部３の各構成について説明する。制御部３の収集部３１は、各車両の走行位置に関する位置データおよび走行データを各車両にそれぞれ搭載された車載装置５０から収集する。

例えば、収集部３１は、各車両の走行位置に関する位置データを収集することができる。その後、収集部３１は、後述する選択部３２によって選択された車両の車載装置５０から走行データを収集することも可能である。

また、収集部３１は、収集した位置データをタグ情報データベース４３へ登録すするとともに、収集した走行データを実データデータベース４４へ登録する。なお、位置データは、タグ情報の一例に対応する。

また、収集部３１は、収集対象となるデータの収集条件を含む収集要求を利用者端末１０から受け付けることも可能である。収集部３１は、収集条件を受け付けると、収集条件に対して上記の要求ＩＤを付したうえで、収集条件データベース４２へ登録する。

また、選択部３２は、収集条件を満たす車両を選択する。選択部３２は、車両情報データベース４１を参照し、収集条件データベース４２から収集条件を満たす車両を選択する。このとき、１つの車両が、複数の収集条件を満たす場合、１つの車両に対して複数の収集条件が適用される。

そして、選択部３２は、車両毎の収集条件を示す収集条件ファイルを生成する。収集条件データベース４２が更新された場合に、各収集条件ファイルを更新することも可能である。このとき、選択部３２は、更新後の収集条件ファイルを送信部３４へ通知する。

このとき、各車両の走行車線を決定するための収集条件として少なくとも位置データと走行車線データを設定し、タグ情報として少なくとも位置データを設定することで、収集部３１は、走行車線を決定するために必要なデータを得ることができる。

選択部３２は、収集部３１によって収集された位置データに基づいて走行データを収集すべき車両を選択する。例えば、選択部３２は、各車両の現在の位置データをマップに重畳することで、渋滞が発生中または、渋滞が発生する見込みの地点を推定する。

続いて、選択部３２は、推定した渋滞に関する車両について走行データを収集する車両として選択する。なお、渋滞に関する車両とは、例えば、渋滞の発生地点または渋滞の発生が予測される予測地点に向かう車両を示す。

選択部３２は、渋滞に関する車両を選択すると、当該車両の詳細な走行データに関する送信要求を送信部３４を介して当該車両の車載装置５０へ送信する。かかる送信要求には、データ種別を指定する情報や、データの期間に関する情報などが含まれる。

これにより、収集部３１は、渋滞に関係する車両の車載装置５０からのみ走行データを収集することが可能である。これにより、全ての車載装置５０から常時走行データを収集する場合に比べて、ネットワークＮおよびデータ収集装置１の負荷を抑えることが可能となる。

また、この際、選択部３２は、位置データに加え、位置データの時刻に関する情報を考慮して車両を選択することができる。すなわち、選択部３２は、各車両の最新の位置データから車両の走行経路を推定した上で、走行データを収集する車両を選択する。また、例えば、選択部３２は、最新の位置データが現在時刻よりも所定時間以上経過したものである場合は、かかる位置データから現在の位置データを推定することにしてもよい。

決定部３３は、選択部３２によって選択された車両の車載装置５０から収集した走行データに基づいて各車両が走行すべき走行車線を決定する。決定部３３は、各車両の走行車線を決定すると、車両毎に走行すべき走行車線を示す車線情報を生成し、送信部７４を介して各車載装置５０へ送信する。

決定部３３は、走行データに基づき、各車両の挙動を把握したうえで、各走行車線において渋滞が緩和もしくは、渋滞の発生を抑制するように、各車両の走行すべき走行車線を決定することができる。決定部３３は、例えば、高速道路（特に渋滞が発生している）を走行中の車両等に、走行中の車線に適した走行車線変更等の指示を行うことができる。

このとき、決定部３３は、特定の優先車両に対して他の車両とは異なる優先条件で走行車線を決定することもできる。ここで、特定の優先車両とは、課金している車両や、スコアが相対的に高い車両を示す。なお、優先車両に、救急車やパトカーなどの緊急車両などを含めるようにしてもよい。

決定部３３は、優先車両について、比較的空いている走行車線や、優先車両専用の走行車線を決定することができる。すなわち、決定部３３は、優先車両に対して他の車両よりも優遇して走行車線を決定する。これにより、他の車両に対して、スコアの向上や課金を促進することができる。

また、決定部３３は、各車両に対して決定した走行車線に関する情報を各車両の車載装置５０へ通知する。その後、決定部３３は、各車両の走行データに基づいて、各車両がどの走行車線を走行したかを監視し、車両毎にスコアを算出し、スコアデータベース４５を更新する。すなわち、決定部３３は、決定した走行車線に対する各車両の尊守状況を監視した上で、スコアデータベース４５を更新する。

また、決定部３３は、各車両の性能に応じて、走行車線を決定することにしてもよい。すなわち、決定部３３は、走行車線毎に類似する性能の車両が走行するように各車両の走行車線を決定することができる。

例えば、かかる性能は、排気量や、車両種別を示す。また、車両種別とは、スポーツカー、セダン、ワゴン、ミニバンなどを示す。決定部３３は、これら性能に関する情報を車両情報データベース４１から取得することができる。

このように、決定部３３は、各車両の性能に基づき、各車両の走行車線を決定することで、各走行車線において、同様の性能を有する車両が走行することとなる。これにより、各走行車線における混雑を解消することができる。なお、決定部３３は、各車両のドライバの運転傾向に基づいて各車両の走行車線を決定することにしてもよい。

送信部３４は、選別要求送信部および送信要求送信部として機能する。送信部３４は、選択部３２によって生成された収集条件ファイルを各車載装置５０へ送信することで、選別要求送信部としての機能を担う。

また、送信部３４は、選択部３２によって選択された車両の車載装置５０に対して詳細な走行データの送信要求を送信することで、送信要求送信部としての機能を担う。これにより、上記の収集部３１は、選択部３２によって選択された車両の車載装置５０のみから走行データを収集することとなる。

また、送信部３４は、選択部３２によって車両毎に生成された収集条件ファイルと、かかる収集条件ファイルの同期コマンドとを各車載装置５０へ送信する。

また、送信部３４は、タグ情報を利用者へ提供後、利用者によって指定されたタグ情報について、実データの送信要求を対象となる車載装置５０へ送信する。

次に、図７を用いて車載装置５０の構成例について説明する。図７は、車載装置５０のブロック図である。なお、図７には、車両の車速を検出する車速センサ９１、車両の舵角を検出する舵角センサ９２、車両の加速度を検出するＧセンサ９３、車両の周辺を撮像するカメラ９４および車両の位置を検出する位置検出装置９５をあわせて示す。尚、位置検出装置９５はＧＰＳ受信装置や、車輪回転速センサ等から構成される車速センサとジャイロ等の車両方向センサ等からなる自立航行装置により実現できる。

これら、車速センサ９１、舵角センサ９２、Ｇセンサ９３、カメラ９４および位置検出装置９５は、ＣＡＮ通信などの車載ネットワークＢを介して車載装置５０に接続される。

車載装置５０は、通信部６と、制御部７と、記憶部８とを備える。通信部６は、ネットワークＮとの間で情報の送受信を行う通信インターフェイスである。制御部７は、通信部２およびネットワークＮを介して各々との間で各種の情報を送受信することができる。

制御部７は、取得部７１と、検出部７２と、選別部７３と、送信部７４とを備える。制御部７は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、入出力ポートなどを有するコンピュータや各種の回路を含む。

コンピュータのＣＰＵは、例えば、ＲＯＭに記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、制御部７の取得部７１、検出部７２、選別部７３および送信部７４として機能する。

また、制御部７の取得部７１、検出部７２、選別部７３および送信部７４の少なくともいずれか一部または全部をＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアで構成することもできる。

また、記憶部８は、例えば、ＲＡＭやＨＤＤに対応する。ＲＡＭやＨＤＤは、タグ情報記憶部８１と、実データ記憶部８２、収集条件記憶部８３とを備える。なお、車載装置５０は、有線や無線のネットワークで接続された他のコンピュータや可搬型記録媒体を介して上記したプログラムや各種情報を取得することとしてもよい。

タグ情報記憶部８１について説明する。タグ情報は対応する実データのインデックスデータとしての役割を持つデータで、例えば利用者等が実データの確認必要性を判断するために用いる情報である。

尚、タグ情報については、利用者がそれを見て認識できるのが好ましいので、単に実データの一部・概要と言うものでは無く、実データを加工して利用者に認識し易くした、所謂メタデータの形式にするのが好ましい。

具体的には、トリガ（収集条件の成立時点）の日時データ、位置データ、実データのデータサイズ、トリガ発生原因の値レベル（例えば加速度値がトリガである場合、加速度値のレベル（閾値未満，〜閾値２倍，〜閾値３倍・・））と言ったものである。このタグ情報は実データに基づき生成されるもので、日時データ、位置データ等は検出値（有効数字を丸める加工等は必要に応じて行う）、レベル値は検出値の所定計算式での処理や検出値のテーブルデータを用いた処理等でタグ情報を生成できる。このようにして生成したタグ情報がタグ情報記憶部８１に記憶される。

なお、タグ情報は実データに比べ容量が小さいので記憶容量の問題はあまり大きくないが、実データが消去に伴いタグ情報の必要性がなくなる（低下する）ので、記憶容量に余裕がなければ実データに同期して消去しても良い。

また、タグ情報は利用者による実データの選別・検索に用いられる事から、リアルタイム性が重要であるため、タグ情報を生成した際には速やかに（通信が可能であればすぐに）データ収集装置１に送信する処理となっている。

さらに、車載装置５０に記憶されているタグ情報とデータ収集装置１に記憶されているタグ情報は同じデータである必要があるため、車載装置５０側でタグ情報を更新（新規生成、削除）した場合はその情報を速やかにデータ収集装置１に送信し、データ収集装置１側のタグ情報も同期して更新する必要がある。なお、データ収集装置１側でタグ情報を消去した場合、車載装置５０側では記憶装置の容量に余裕がなければタグ情報および対応する実データを消去しても良い。

実データ記憶部８２は、収集条件を満たした収集対象種別の実データ（対象実データ）を記憶する記憶部である。実データ記憶部８２には、実データとタグ情報とが対応付けられて記憶される。例えば、実データ記憶部８２は、リングバッファ方式の記憶媒体であり、例えば記憶保持指定等の特別な設定がなされない限り、古い実データから順に新しいデータへ随時上書きされる。

収集条件記憶部８３は、車載装置５０毎のデータ収集条件が記載された記憶部である。図８は、収集条件記憶部８３の一例を示す図である。

図８に示すように、収集条件記憶部８３は、複数の領域に分割される。収集条件記憶部８３の各領域には、利用目的がそれぞれ異なる収集条件が格納される。

具体的には、収集条件記憶部８３は、サービス領域Ｒ１と、必須領域Ｒ２と、開発領域Ｒ３と、自律生成領域Ｒ４とに分割される。サービス領域Ｒ１は、例えば、一般ユーザ向けのサービスを提供するサービスプロバイダまたはデータ収集装置１の管理者が一般ユーザ向けに提供するサービスが指定した収集条件を記憶する領域である。

必須領域Ｒ２は、データの収集が必須である収集条件を記憶する領域である。例えば、必須領域Ｒ２には、人命にかかわる収集条件が記憶される。具体的には、必須領域Ｒ２には、消防車や、警察車両などの緊急車両による収集条件が記憶される。必須領域Ｒ２のデータ収集条件（データ種別）は、例えば、位置情報であり、データ収集装置１は、かかる位置情報に基づき、各車両の位置情報をリアルタイムで把握することができる。

データ収集装置１は、各車両の近隣で火災、交通事故などが発生した場合に、現場近傍に位置する車載装置５０に対してカメラ映像を要求する送信要求を送信する。そして、データ収集装置１は、カメラ映像を緊急車両へ提供することで、緊急車両が現場に到着するよりも早く、現場の様子を確認することができる。

また、開発領域Ｒ３は、車両の開発者の収集条件を格納する領域である。例えば、車両の開発者は、送信要求に基づき収集した実データを自動運転車両の開発に用いることが可能である。

また、自律生成領域Ｒ４は、車載装置５０が自身で自律して生成した収集条件を記憶する領域である。例えば、車載装置５０は、車両の異常を検出した場合に、異常に類似する現象に関する収集条件を生成し、自律生成領域Ｒ４に格納することができる。

これにより、例えば、データ収集装置１は、各車載装置５０からタグ情報および実データを収集し、また、異常の原因を特定するためのデータを収集し、これらデータに基づき原因を特定したうえで、対応策を車載装置５０へ送信することができる。

図７の説明に戻り、制御部７の取得部７１について説明する。取得部７１は、収集条件および収集要求をそれぞれデータ収集装置１から取得する。取得部７１は、取得した収集条件を用いて記憶部８の収集条件記憶部８３を更新する。これにより、記憶部８の収集条件記憶部８３を最新のものへ更新する（データ収集装置１で記憶されている収集条件と同期）ことができる。

また、取得部７１は、データ収集装置１から車線情報を取得すると、図示しない表示部を介してユーザへ通知することができる。また、車両が自動運転車両である場合、自動運転を制御する制御装置へ車線情報を通知することもできる。

検出部７２は、収集条件記憶部８３に格納された収集条件を満たすイベントを検出する。検出部７２は、収集条件記憶部８３に格納された収集条件を満たすイベントを検出した場合、かかる収集条件を満たすイベントに対する実データに基づきタグ情報を生成し、選別部７３および送信部７４へそれぞれ通知する。

また、検出部７２は、例えば、車両の異常を検出した場合に、かかる異常に基づく収集条件を生成し、自律生成領域Ｒ４(図８参照)へ格納するとともに、送信部７４を介してデータ収集装置１へ異常の解析を依頼することもできる。

選別部７３は、検出部７２から通知されるタグ情報に対して収集条件を満たす実データを対応付けて実データ記憶部８２へ記憶する。すなわち、選別部７３は、収集条件を満たす実データを選別して実データ記憶部８２へ記憶することができる。

また、選別部７３は、データ収集装置１から送信要求が送信された場合に、送信要求に基づき、送信要求によって指定された（データ収集装置１側でタグ情報に基づき利用者等により指定された実データ）を実データ記憶部８２から選別し、送信部７４へ通知することもできる。

送信部７４は、上記の検出部７２によって生成されたタグ情報をデータ収集装置１へ送信するとともに、選別部７３によって選別された実データをデータ収集装置１へ送信する。

これにより、データ収集装置１は、各利用者が所望する実データおよびその実データに対応するタグデータを各利用者へ提供することが可能となる。

次に、図９を用いて実施形態に係るデータ収集装置１が実行する処理手順について説明する。図９は、実施形態に係るデータ収集装置１が実行する処理手順を示すフローチャートである。なお、この処理はデータ収集装置１が稼働中に繰り返し実行される。

次に、図９を用いて実施形態に係るデータ収集装置１が実行する処理手順について説明する。図９は、実施形態に係るデータ収集装置１が実行する処理手順を示すフローチャートである。

まず、図９に示すように、データ収集装置１は、位置データを収集し（ステップＳ１０１）、渋滞が発生するか否かを判定する（ステップＳ１０２）。データ収集装置１は、渋滞が発生すると判定した場合（ステップＳ１０２，Ｙｅｓ）、渋滞に関係する車両を選択する（ステップＳ１０３）。

続いて、データ収集装置１は、ステップＳ１０３にて選択した車両の車載装置５０に対して走行データの送信要求を送信し（ステップＳ１０４）、走行データを収集する（ステップＳ１０５）。

続いて、データ収集装置１は、走行データに基づいて各車両の走行車線を決定し（ステップＳ１０６）、各車両の車載装置５０へ走行車線に関する車線情報を通知する（ステップＳ１０７）。

その後、データ収集装置１は、各車両が走行車線を走行したか否かに応じてスコアを更新して（ステップＳ１０８）、処理を終了する。また、データ収集装置１は、ステップＳ１０２の判定において、渋滞が発生しないと判定した場合（ステップＳ１０２，Ｎｏ）、処理を終了する。

なお、ここでは、ステップＳ１０２の判定処理に応じて、ステップＳ１０３以降の処理を行う場合について説明したが、ステップＳ１０２の判定処理を省略して、ステップＳ１０３の処理へ移行することにしてもよい。

続いて、図１０を用いて車載装置５０が実行する処理手順について説明する。図１０は、車載装置５０が実行する処理手順を示すフローチャートである。なお、以下の処理手順は、車載装置５０の稼働中に繰り返し実行される。

図１０に示すように、まず、車載装置５０は、タグ情報として位置データを送信し（ステップＳ２０１）、走行データに対する送信要求を取得したか否かを判定する（ステップＳ２０２）。車載装置５０は、送信要求を取得した場合（ステップＳ２０２，Ｙｅｓ）、送信要求によって指定されたデータ種別を選別する（ステップＳ２０３）。

続いて、車載装置５０は、選別した走行データを送信し（ステップＳ２０４）、車線情報を取得したか否かを判定する（ステップＳ２０５）。車載装置５０は、車線情報を取得した場合（ステップＳ２０５，Ｙｅｓ）、車線情報を通知して処理を終了する。

一方、車載装置５０は、ステップＳ２０２の処理において、送信要求を取得していない場合（ステップＳ２０２，Ｎｏ）、ステップＳ２０１の処理へ移行する。また、車載装置５０は、ステップＳ２０５の処理において、車線情報を取得していない場合（ステップＳ２０５，Ｎｏ）、ステップＳ２０５の処理を継続して行う。

上述したように、実施形態に係るデータ収集装置１は、収集部３１と、選択部３２と、決定部３３とを備える。収集部３１は、各車両の走行位置に関する位置データを含む走行データを各車両に搭載された車載装置５０から収集する。選択部３２は、収集部３１によって収集された位置データに基づいて収集部３１が走行データを収集すべき車両を選択する。決定部３３は、選択部３２によって選択された車両の車載装置５０から収集した走行データに基づいて車両が走行すべき走行車線を決定する。したがって、実施形態に係るデータ収集装置１によれば、収集したデータを有効に活用することができる。

ところで、上述した実施形態では、データ収集装置１が、各車両の走行車線を決定する場合について説明したが、これに限定されるものではない。特に、データ収集装置１で、各車両の走行車線を決定すると、データ収集装置１の処理負荷が増大し、サーバダウンを招く恐れもある。

このため、データ収集装置１は、走行車線を車載装置５０に決定させることもできる。言い換えれば、走行車線の決定権を車載装置５０へ譲渡することも可能である。図１１は、決定権の譲渡の一例を示す図である。なお、図１１では、車載装置５０の記載を省略して示す。

図１１に示すように、データ収集装置１の決定部３３は、例えば、所定範囲Ａ毎に、リーダ車両ＲＣを決定する。そして、決定したリーダ車両ＲＣの車載装置５０へ所定範囲Ａ内を走行する各車両の走行データを通知するととともに、決定権を譲渡する。

リーダ車両ＲＣの車載装置５０は、走行データに基づき、各車両の走行車線を決定し、例えば、データ収集装置１を介して所定範囲Ａ内の各車両の車載装置５０へ通知することができる。なお、この場合に、車車間通信を用いるなどして、データ収集装置１を介在させることなく、車線情報を通知することにしてもよい。

つまり、決定部３３は、複数の車両を１つのグループと見做し、かかるグループにおいてリーダ車両ＲＣを決定し、グループに属する各車両の走行車線についてリーダ車両ＲＣの車載装置５０へ委ねる。

これにより、決定部３３が、すべての車両の走行車線を決定する場合に比べて、データ収集装置１の処理負荷を軽減することができる。

ところで、上述した実施形態では、データ収集装置１が、車載装置５０からデータを収集する場合について説明したが、これに限定されるものではない。すなわち、データ収集装置１は、スマートフォンやタブレット端末などの端末装置からデータを収集することも可能である。

次に、データ収集技術について全般的な基本的動作について、図１２Ａ以降の添付図面を用いてより詳細に説明する。まず、図１２Ａ〜図１２Ｃを用いてデータ収集システムにおいてデータ利用者へデータが提供されるまでの一連の流れについて説明する。

図１２Ａ〜図１２Ｃは、データ収集システムの動作説明図である。図１２Ａに示すように、データ収集システムは、自動運転車の開発車等のデータ利用者が使用する端末装置２０５と、クラウド等で形成されたデータ収集装置（サーバ）２００、各車両に搭載された車載装置Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３・・（車載装置全般を示す場合車載装置Ｙと記載する）から構成される。尚、車載装置Ｙとしては、カメラ、画像記憶部（メモリ）、加速度センサやＧＰＳ等の各種センサ、マイクロコンピュータ等を持つドライブレコーダを兼用利用するのが、ハード構成を効率的に兼用・利用できる点で有効である。

先ずデータ利用者はデータ収集装置２００と接続された端末装置２０５によりデータ収集条件を設定する。また、この際に、データ収集装置２００は、収集する実データに付加するデータ検索・概要把握に用いるインデックスデータ的な特性を持つタグデータ生成のためのタグデータ生成用データを作成する。

尚、タグデータ生成用データは端末装置２０５あるいはデータ収集装置２００に記憶されたプログラムや生成用データを用いて、データ利用者の操作に基づき生成される。そして、これらデータ収集条件やタグデータ生成用データはデータ収集装置２００に記憶され、またデータ収集対象車両（データ利用者が車両条件を指定）に送信されて、各車載装置Ｙにも記憶される。

次に、各車載装置Ｙは、各センサ・カメラの出力データを監視し、記憶しているデータ収集条件を満たすイベントが発生した場合にその実データＲを記憶装置に記憶し、また実データＲと記憶しているタグデータ生成用データに基づき当該実データＲに対応するタグデータＴを生成し記憶する。そして、各車載装置Ｙは、タグデータＴをデータ収集装置２００に送信し、データ収集装置２００はそのタグデータＴを記憶する。尚、実データＲはこの際、データ収集装置２００へ送信されない。

そして、データ利用者が端末装置２０５によりデータ収集状況の確認や実データＲの収集のためにデータ収集装置２００と接続した場合、データ収集装置２００から収集されたタグデータＴに基づく情報が端末装置２０５に表示され、またタグデータＴに基づくデータ収集指示操作を行うための操作画面が端末装置２０５に表示される。

そして、データ利用者が端末装置２０５により収集する実データＲの指定操作を行うと、データ収集装置２００を介して対象の各車載装置Ｙに対象の実データＲを指定する指示データが送信される。

その後、図１２Ｃに示されるように、収集指示のあった実データＲ（画像データ等）が各車載装置Ｙからデータ収集装置２００へ送信され、データ収集装置２００に記憶される。そして、データ利用者が端末装置２０５によりデータ収集装置２００に記憶された実データＲにアクセスして、閲覧、ダウンロード等を行う。

尚、車載装置Ｙのデータ容量の観点からは、データ収集装置２００に送信された実データＲおよび対応するタグデータＴは車載装置Ｙから削除するのが好ましい。また、タグデータＴとしては、単に取得データの一部を取り出したようなデータでは無く、データ利用者が見て実データＲの概要が把握できる、実データＲの要否が判断できるメタデータ化したタグデータが好ましい。

次に、タグデータＴの具体例について図１３Ａおよび図１３Ｂを用いて説明する。図１３Ａは、タグデータＴの一例を示す図である。図１３Ｂは、収集条件ＩＤの一例を示す図である。タグデータＴは、例えば、図１３Ａに示すようなイベントＩＤ，車両番号，収集条件ＩＤ，イベント発生日時，イベント発生座標（緯度、経度），Ｔｒｉｐカウンタで構成される。

イベントＩＤは、データをユニークに識別するための識別コードであり、収集条件ファイルで指定される収集条件ＩＤとイベント発生時刻から生成する。例えば、収集条件ＩＤが００１と発生順が１番目であれば、「００１０００１」とする。また、車両番号は、各車両の識別番号であり、イベント発生日時は、イベント（データ収集条件を満たす状態）が発生した日時データである。イベント発生座標（緯度、経度）は、イベントが発生した位置データであり、Ｔｒｉｐカウンタは、イグニッションスィッチのオンオフ回数（データ収集開始時点等、所定時点からのエンジンオンオフ回数）である。

また、収集条件ＩＤは、図１３Ｂに示すような収集条件データ（ファイル）と関連付けられた車載装置Ｙに設定されたデータ収集条件（例えば複数のデータ利用者によりデータ収集がなされる場合、あるいは単独のデータ利用者が複数の異なった条件でデータを収集したい場合に、各車載装置Ｙに複数のデータ収集条件が設定されることになる）を識別するためのデータであり、これら収集条件データ（ファイル）は各車載装置Ｙとデータ収集装置２００で共通のものが記憶されることになる。尚、ある条件で収集対象となっていない車載装置Ｙについては、当該車載装置Ｙに記憶された収集条件ファイルには当該収集条件のデータは記憶されていない。

尚、収集条件データ（ファイル）は簡単なデータ構成では、収集条件を識別するための収集条件ＩＤデータと、収集条件内容を示す収集条件データで構成され、またデータ利用者が画面表示で分かりやすくするようにイベント名（表示に利用）が関連付けられているのが好ましい。

また、本例では、収集条件を示すＩＤやその名称をタグデータＴとしたが、実データＲのレベル分けしたデータ種別としそのレベルデータをタグデータＴとする方法や、データ収集条件の付加データとして収集条件達成レベル的なものでレベル分けした情報、例えば割込車両検出時における割り込み発生前の前方車両との車間距離レベルで危険度（車間距離長：割込危険度小、車間距離中：割込危険度中、車間距離短：割込危険度大）を判定してタグデータＴとすると言った方法も好適な方法である。

このような上記システムをクラウドで形成した場合、上述のような車載装置Ｙは、収集したデータに時刻、位置、速度等の情報をタグ付けし、クラウドにメタ情報としてタグデータＴだけをアップロードし、画像等のデータ本体は車載装置Ｙに記憶しておく。そして、サービス開発者等の利用者が車載機から必要なデータを取得したい時、クラウドに収集されたメタデータを参照することで対象車両を特定し、システムがその車両に記録されている画像を引き出すことで、データを回収する。

これにより、大容量の画像データをクラウドで保管する必要がなくなり、軽量のタグデータＴだけを管理、参照し、必要な画像データのみを収集することが可能になる。

例えば、自動運転の開発において、開発者が危険な割り込みシーンのデータが必要となる。刻々と変化する道路環境により、さまざまな種類の割り込みが発生することが想定される。これに対して、本実施形態では、タグ付け機能によりデータが管理されているため、危険な割り込みシーンだけを容易に見つけることが可能となる。

次にシステムの各構成装置（車載装置、データ収集装置、端末装置（データ利用者））の処理・データの流れを図１３Ｃの処理・データ遷移図を用いて説明する。図１３Ｃは、データ収集システムにおけるデータ遷移図である。尚、車載装置Ｙは１台のみの表記であるが、データ収集対象として指定された車載装置は全て同様の動作を行うこととなる。

データ利用者が端末装置２０５を用いてデータ収集条件を入力すると（ステップＳ３０１）、当該データ収集条件入力データはデータ収集装置２００に送信され、データ収集装置２００ではそのデータ収集条件入力データに基づきデータ収集条件データファイルと、実データに基づき実データに対応するタグデータを生成するために用いられるタグデータ生成データを作成する（ステップＳ３０２）。

作成されたデータ収集条件データファイルとタグデータ生成データは、車載装置Ｙに送信され、またデータ収集条件データファイルはデータ収集装置２００に記憶される（ステップＳ３０３）。そして、車載装置Ｙは、データ収集装置２００から送信されたデータ収集条件データファイルとタグデータ生成データを記憶する（ステップＳ３０４）。

データ収集条件データファイルに含まれるデータ収集条件に合致するイベントが発生した場合（ステップＳ３０５：車両の各センサ出力により判断）、車載装置Ｙは、車両の各センサより収集対象（データ収集条件データファイルのデータを参照）のデータを取得、記憶し、実データに基づき、タグデータを生成する（ステップＳ３０６）。

そして、車載装置５０は、生成したタグデータを車載装置５０内に記憶する（ステップＳ３０７）。また、生成されたタグデータはデータ収集装置２００に送信され、データ収集装置２００が送信されたタグデータを記憶する（ステップＳ３０８）。このイベント発生時の処理（ステップＳ３０５〜ステップＳ３０６の処理）はイベント発生に伴い随時行われる。

データ収集装置２００に記憶されたタグデータは、データ利用者の端末装置２０５に対する操作により端末装置２０５に提供され、端末装置２０５にはデータの収集状況や実データ収集のための操作画面が表示される。これにより、データ利用者は、データ収集状態を確認することができる（ステップＳ３０９）。

この際、データ利用者が必要な実データＲの収集指示操作を行うと（ステップＳ３１０）、収集指示操作データがデータ収集装置２００に送信され、データ収集装置２００では当該収集指示操作データに基づき収集対象の実データ識別データを含む収集指令データを作成する（ステップＳ３１１）。かかる収集指令データは、車載装置Ｙへ送信される。

そして、車載装置Ｙでは受信した収集指示データに基づき収集対象実データを選択し、当該実データをデータ収集装置２００に送信する（ステップＳ３１２）。

次に、データ収集装置２００は、車載装置Ｙから送信される実データＲを受信し（ステップＳ３１３）、実データ取得情報を端末装置２０５に送信するとともに、受信した実データＲを記憶する（ステップＳ３１４）。そして、データ利用者は端末装置２０５を操作してデータ収集装置２００に記憶された実データＲにアクセスし、実データＲの閲覧やダウンロードを行う（ステップＳ３１５）。

以上のような流れでデータ利用者は必要な実データを効率良く収集でき、このような流れでデータ処理・蓄積・伝送が行われるので各装置のデータ処理・記憶負荷や、装置間のデータ伝送負荷を抑えることができる。

次に、データ収集例を、具体的データ種別として地図（道路）データを例に説明する。なお、以下では、説明を分かりやすくする観点から、まず、図１４を用いて従来のデータ収集システムについて説明し、その後、図１５を用いて本願のデータ収集システムについて説明する。

図１４は、従来技術を説明する図である。また、図１５は、実施形態に係るデータ収集装置のデータの収集例を示す図である。

図１４に示すように、従来のデータ収集システムでは、各車載装置Ｘ１，Ｘ２，・・は車載センサ等が取得した位置データ，時刻データ，画像データ等のデータを、車両識別データ等の必要な付加データを付加してデータ収集装置（サーバ）１００に送信（データアップ）する。尚、取得データ種別（どのような種類のデータを取得するか。例えば、位置、時刻、画像、速度、振動、傾斜等のデータ）やデータ取得範囲（道路区間、期間）は利用者等によりデータ収集装置１００経由で予め設定されており、各車載装置Ｘ１，Ｘ２，・・は設定されたデータを該当のセンサから取得する。

このような従来のデータ収集システムでは、車両が走行した指定区間の画像データが全てクラウド等のデータ収集装置１００に送られていた。そうすると、例えば交通量の多い道路は、データの重複が多くなり必要以上に大量の実データ（特に画像データ１１２は容量大）等が収集されデータ収集装置１００の記憶部１０２に大量の収集データ１１０が蓄積されてしまうことになる。このため、データ容量が膨大になりデータ収集装置１００の記憶部１０２の記憶容量を圧迫すると言った問題が発生する。

この問題に対処した実施形態例が、図１５に示した実施形態である。図１５に示すように、本実施形態のデータ収集システムでは、各車載装置Ｙ１，Ｙ２，・・は車載センサ等が取得した位置データ，時刻データ，画像データ等のデータについて、データ収集装置２００から指定されたデータ収集条件により各センサ等から実データＲを収集し、またデータ収集装置２００から指定されたタグデータ生成条件に基づきタグデータＴを生成する。

そして、生成したタグデータＴと対応する実データＲは各車載装置Ｙ１，Ｙ２，・・（生成した車載装置）に蓄積される。尚、車載装置Ｙ１，Ｙ２，・・に収集させるデータ種別等のデータ収集条件やタグデータ生成のためのタグデータ生成条件情報は、データ利用者の端末装置２０５操作に基づき、データ収集装置２００で生成されてデータ収集装置２００の記憶部２０２に記憶される。また、タグデータ生成条件情報は、データ収集対象の車載装置Ｙ１，Ｙ２，・・に送信されてその記憶部に記憶される。

また、車載装置Ｙにて生成されたタグデータＴは、データ収集装置２００に送信され、データ収集装置２００はこれらタグデータＴを蓄積する。尚、この際には、実データＲは車載装置Ｙからデータ収集装置２００には送信されない。

そして、サービス開発者等のデータ利用者が車載装置Ｙから必要なデータを取得したい時、データ収集装置２００に収集、蓄積されたタグデータＴをデータ収集装置２００に通信接続された自己の端末装置２０５から参照することで対象車両を特定してデータ収集指示操作を行う。

この操作に従って、データ収集装置２００は、蓄積されたタグデータＴに基づき収集したい実データＲを持つ車両を特定し、当該車両の車載装置Ｙ１，Ｙ２・・に対して収集対象の実データの送信指令を送信することで、車載装置Ｙ１，Ｙ２・・に蓄積されている対象の実データ（画像データ２３０等）を引き出すことでデータを収集する。

尚、端末装置２０５には、データ収集条件の指定やタグデータに基づく実データ収集指定操作等を行うための操作画面がデータ収集装置２００のタグデータＴ等を参照して生成され表示される。

尚、実データＲを収集する車両の特定については、上記のように車両自体を特定・指定する方法以外に、車両条件を指定する方法、例えば車種や走行位置（領域）、走行時刻（時間帯）、ある特定のイベントが発生した車両等の条件を指定して、該当する車両の実データＲを収集する方法等も考えられる。

こうすることで、大容量の画像データ２３０等をデータ収集装置２００で保管する必要がなくなり、軽量のタグデータＴだけを管理、参照し、必要な画像データのみを収集することが可能になる。すなわち、データ収集装置２００の記憶部２０２の記憶容量の圧迫を抑制することができる。例えば自動運転の開発において、開発者が危険な割り込みシーンのデータを必要とした場合、刻々と変化する道路環境により、さまざまな種類の割り込みが発生しますが、タグ付け機能によりデータが管理されているため、タグデータＴにより危険な割り込みシーンだけを見つけ、その画像データだけを収集することができる。

また、例えば車両が走行した時刻と位置情報がタグデータとしてデータ収集装置２００に送られるので、開発者がある道路の画像データを求めた場合、データ収集装置２００のタグデータＴを参照し、対象の道路を通過した車両を特定する。そして、開発者はその車両からデータ収集装置２００を経由して画像データを取得することが可能となる。

将来的にデータを収集しセンターに提供するコネクテッドカーは増加すると見られており、そこから収集されるデータも膨大なものになると推定見込まれるため、本実施形態のようにタグデータＴを活用し、サービス開発者等のデータ利用者のニーズに合致するデータだけを効率的に収集することで、様々なサービスに活用することが可能となる。

また、タグデータＴのデータ容量は小さいため、データ収集条件に合致したタグデータＴを全てデータ収集装置２００に記憶するようにしても良いが、データ収集を指定した道路区間間の交通量に大きな差がある場合は、交通量の多い道路区間のタグデータＴの生成・送信・蓄積を間引く処理や適正収集量を超えた場合に古いデータを削除する処理等を行っても良く、また逆に交通量の非常に少ない道路区間についてはデータ収集条件を緩めて類似データを補間的に収集する処理等を行っても良い。

この場合、データ利用者にその旨を報知したり、実データ収集の指示を行う際の操作画面にその旨の情報を表示し対象のデータの取捨を選択できるような操作画面としたりし、データ利用者が適切な対処ができるようにすることが好ましい。

次に上記実施形態における各技術的特徴についてその要点を記載する。

技術的特徴１：道路における路線区間を識別できるデータをタグデータとして含めている（データ収集条件に含める）。このため、路線区間に基づくデータ選別が可能となる。

技術的特徴２：技術的特徴１において、データ収集装置は路線区間別の収集データ量（数）が同等となるように実データ収集指示をする。これにより、路線区間の交通量の差によらず実データを収集でき、各路線区間間のデータ収集量の差による無駄な実データ収集を防止できる。

技術的特徴３：技術的特徴１において、データ収集装置は路線区間別の収集データ量（数）が同等となるようにデータ収集条件を設定する。例えば、データ収集条件にデータ収集条件成立時の○回に１回データ取得を行うと言った間引き条件を入れる。これにより、路線区間の交通量の差によらず車載機の実データの取得量を一定化でき、各路線区間間のデータ収集量の差による無駄な実データ収集を防止でき、また車載機等のデータ処理・記憶負荷、データ伝送負荷を低減できる。

技術的特徴４：生成・記憶するタグデータをメタデータ化する。これにより、データ利用者等によるデータ内容の把握が容易になり、収集実データの選択等が容易になる。

技術的特徴５：技術的特徴４において、収集条件の項目に関係するメタデータ化を行う。収集条件は元々データ利用者が設定するものであるため、その関係のメタデータを用いれば、データ利用者等によるデータ内容の把握がより容易になり、収集実データの選択等が容易になる。

技術的特徴６：技術的特徴４・５において、ある項目（収集条件等）に関係するメタデータ化に際して当該項目のレベル情報もメタデータ化する。ある項目のレベルに基づく詳細選別が可能となり、収集実データのより詳細な選択等が容易になる。

さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。

１ データ収集装置
１０ 利用者端末
３１ 収集部
３２ 選択部
３３ 決定部
３４ 送信部
４１ 車両情報データベース
４２ 収集条件データベース
４３ タグ情報データベース
４４ 実データデータベース
４５ スコアデータベース
５０ 車載装置
７１ 取得部
７２ 検出部
７３ 選別部
７４ 送信部
Ｓ データ収集システム

Claims (9)

1. 各車両の走行位置に関する位置データを含む走行データを各車両に搭載された車載装置から収集する収集部と、
   前記収集部によって収集された前記位置データに基づいて前記収集部が前記走行データを収集すべき前記車両を選択する選択部と、
   前記選択部によって選択された前記車両の車載装置から収集した前記走行データに基づいて車両が走行すべき走行車線を決定する決定部と
   を備えることを特徴とするデータ収集装置。
2. 前記選択部は、
   渋滞が発生した場合または渋滞の発生が予測される場合に、前記渋滞に関係する車両を収集した各車両の位置データに基づき、走行データを収集すべき前記車両として選択すること
   を特徴とする請求項１に記載のデータ収集装置。
3. 前記決定部は、
   走行車線を決定する対象の車載装置を決定し、当該対象の車載装置が車両の走行車線を決定すること
   を特徴とする請求項１または２に記載のデータ収集装置。
4. 前記走行車線の決定に基づく車線走行指示に対する車両の遵守状況を示す遵守情報を記憶する車両遵守情報記憶部を備えること
   を特徴とする請求項１、２または３に記載のデータ収集装置。
5. 前記決定部は、
   特定の優先車両を他の車両とは異なった優先条件で走行車線を決定すること
   を特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載のデータ収集装置。
6. 前記決定部は、
   車両の性能に応じて走行車線を決定すること
   を特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載のデータ収集装置。
7. 収集対象となる対象データの収集条件を含む収集要求を受け付ける受付部と、
   車両に搭載された車載装置へ前記収集条件によって指定されたデータ種別の選別要求を送信する選別要求送信部と、
   前記選別要求に基づいて選別された前記データの送信要求を送信する送信要求送信部と
   を備えるデータ収集装置であって、
   前記選別要求送信部は、
   前記収集条件に該当する対象データに対応するタグ情報の送信要求であるタグ情報要求を送信し、前記タグ情報要求に従って前記車載装置から送信された前記タグ情報に基づいて指定された指定タグ情報を対象データ要求として、前記タグ情報を送信した車載装置に対して送信するデータ収集装置において、
   前記走行データを、前記収集条件として位置データと走行車線データを設定し、タグ情報として位置データを設定することにより収集すること
   を特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載のデータ収集装置。
8. 請求項１〜７のいずれか一つに記載のデータ収集装置と、
   前記車載装置と
   を備えることを特徴とするデータ収集システム。
9. 各車両の走行位置に関する位置データを含む走行データを各車両に搭載された車載装置から収集する収集工程と、
   前記収集工程によって収集された前記位置データに基づいて前記収集工程が前記走行データを収集すべき前記車両を選択する選択工程と、
   前記選択工程によって選択された前記車両の車載装置から収集した前記走行データに基づいて車両が走行すべき走行車線を決定する決定工程と
   を含むことを特徴とするデータ収集方法。

Images