JP2020071828A - 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】車両の状態変化に応じた効率的な情報収集を行うこと。【解決手段】実施形態に係るデータ収集装置は、収集部と、設定部とを備える。収集部は、各車両に搭載された車載装置から車両に関する所定データを収集する。設定部は、収集部によって収集される所定データの変化に応じて、車載装置から収集部によって収集すべき車両に関するデータの収集条件を設定する。【選択図】図２

Description

開示の実施形態は、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知られている。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（たとえば、特許文献１参照）。

特開２０１８−０５５５８１号公報

しかしながら、上述した従来技術は、車両の状態変化に応じた効率的な情報収集を行ううえで、さらなる改善の余地がある。

具体的には、上述した従来技術では、ユーザが端末を介してセンター装置に接続し、センター装置上のユーザインタフェースからアップロードの条件といった収集条件を任意に指定する。ところが、車両の状態は変化するのが常であるため、かかる状態の変化に応じてユーザの所望する情報も変わる場合、前述の収集条件を都度指定する必要があった。

実施形態の一態様は、上記に鑑みてなされたものであって、車両の状態変化に応じた効率的な情報収集を行う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。

実施形態の一態様に係るデータ収集装置は、収集部と、設定部とを備える。前記収集部は、各車両に搭載された車載装置から車両に関する所定データを収集する。前記設定部は、前記収集部によって収集される所定データの変化に応じて、車載装置から前記収集部によって収集すべき車両に関するデータの収集条件を設定する。

実施形態の一態様によれば、車両の状態変化に応じた効率的な情報収集を行うことができる。

図１Ａは、実施形態に係るデータ収集方法の概要説明図（その１）である。 図１Ｂは、実施形態に係るデータ収集方法の概要説明図（その２）である。 図１Ｃは、実施形態に係るデータ収集方法の概要説明図（その３）である。 図２は、実施形態に係るデータ収集システムの構成例を示すブロック図である。 図３Ａは、設定情報の具体例を示す図（その１）である。 図３Ｂは、設定情報の具体例を示す図（その２）である。 図４は、実施形態に係るデータ収集システムが実行する処理手順を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照して、本願の開示するデータ収集装置、データ収集システムおよびデータ収集方法の実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す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、実施形態に係るデータ収集方法の概要について、図１Ａ〜図１Ｃを用いて説明する。図１Ａ〜図１Ｃは、実施形態に係るデータ収集方法の概要説明図（その１）〜（その３）である。なお、図１Ａ〜図１Ｃでは、実施形態に係るデータ収集方法を適用したデータ収集システム１を例に挙げて説明を行う。

図１Ａに示すように、実施形態に係るデータ収集システム１は、データ収集装置１０と、車両Ｖ−１，Ｖ−２，Ｖ−３…にそれぞれ搭載された車載装置１００−１，１００−２，１００−３…と、利用者端末２００とを含む。なお、以下では、車両全般を指す場合には「車両Ｖ」と、また、車載装置全般を指す場合には「車載装置１００」と、それぞれ記載する。

データ収集装置１０は、たとえばインターネットや携帯電話回線網等のネットワークＮを介したクラウドサービスを提供するクラウドサーバとして構成され、データ利用者から車両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、各車載装置１００から車両データを収集し、データ利用者へ提供する。

車載装置１００は、たとえばカメラや、加速度センサ、ＧＰＳ（Global Positioning System）センサといった各種センサ、記憶デバイス、マイクロコンピュータなどを有するドライブレコーダであって、データ収集装置１０が受け付けた収集要求に応じた車両データを車両Ｖから採取する。

また、車載装置１００は、採取した車両データをデータ収集装置１０へ適宜アップロードする。このようにドライブレコーダを車載装置１００として兼用することによって、車両Ｖへ搭載する車載部品を効率化することができる。なお、兼用することなく、車載装置１００とドライブレコーダとを別体で構成してもよい。

利用者端末２００は、データ利用者が利用する端末であり、たとえばノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップ型ＰＣ、タブレット端末、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、スマートフォン、眼鏡型や時計型の情報処理端末であるウェアラブルデバイス（wearable device）などである。

また、データ利用者は、たとえばデータ収集装置１０から提供される車両データに基づいて自動運転技術の開発を行う開発者などである。データ収集装置１０は、かかるデータ利用者に対し、利用者端末２００を介してアクセス可能なユーザインタフェース（以下、「ＵＩ」と記載する）画面を提供する。

データ利用者は、かかるＵＩ画面を介し、図１Ａに示すように、車両データの収集条件を指定する（ステップＳ１）。すると、これを受け付けたデータ収集装置１０は、各車両Ｖへかかる収集条件をたとえばファイル形式で配信する（ステップＳ２）。

収集条件には、車両データの収集に関する各種パラメータが含まれる。各種パラメータは、たとえば「対象車両」や、「データ種別」、「収集トリガ条件」、「収集期間」などである。

なお、「対象車両」は、収集対象となる車両Ｖの識別子である。また、「データ種別」は、収集対象となるデータの種別、言い換えれば各種センサから採取されるデータの種別である。一例として、ＣＡＮ（Controller Area Network）情報に含まれるアクセル開度やブレーキ圧、操舵角、ＳＯＨ（States Of Health：バッテリの劣化状態）等、また、カメラによって撮像された画像等である。「収集トリガ条件」は、収集のトリガとなる条件であり、一例として車速が所定速を超えた場合などである。

そして、各車載装置１００は、各車両Ｖにおいて採取した車両データを適宜データ収集装置１０へアップロードし（ステップＳ３）、データ収集装置１０はこれを蓄積する（ステップＳ４）。そして、データ利用者は、たとえば前述のＵＩ画面を介して、データ収集装置１０に蓄積された車両データを閲覧またはダウンロードし（ステップＳ５）、開発のための分析などに利用する。

なお、図１Ａでは図示を略しているが、車載装置１００がアップロードする車両データには、実データと、実データの検索や概要把握に用いられるインデックスデータとしての特性を有するタグデータとがある。

タグデータは実データと比べてデータ容量がごく小さい。このため、各車載装置１００は、たとえばかかるタグデータについては、常時データ収集装置１０へアップロードする。そして、たとえばデータ利用者は、かかるタグデータを利用者端末２００を介して閲覧し、必要と判断した実データについてのみ車載装置１００にデータ収集装置１０へアップロードさせることができる。これにより、通信負荷の軽減を図ることができる。なお、データ収集装置１０へのアップロードを終えたタグデータおよび実データは、車載装置１００から逐次削除されることが好ましい。

以下の説明では、車載装置１００がデータ収集装置１０へアップロードする車両データは、実データを想定する。

ところで、車両Ｖの状態は常に変化する。したがって、データ利用者にとっては、車両Ｖの状態が変化すれば、所望する情報も変化することが多々あるが、その都度あらたに収集条件を指定するのでは非効率的である。

具体的に、データ利用者が、バッテリの劣化が早い車両を特定し、かかる車両のバッテリ消費の把握に関する車両データを収集したい場合を想定する。

図１Ｂは、比較例に係るデータ収集方法による場合を示している。データ利用者は、バッテリの劣化を判断するにあたってたとえばＳＯＨを監視するが、比較例による場合、同図に示すように、データ利用者は、ＳＯＨ以外の他のデータを含む車両データからＳＯＨを抽出し、そのＳＯＨを収集周期ｓごとで比較する必要があった。

また、収集周期ｓ以上の間隔が空いた長期間の比較が必要な場合には、過去の収集データから比較対象となる車両データを逐一抽出し、比較する必要があった。このため、データ利用者にとっては、非常に手間を要していた。

そこで、実施形態に係るデータ収集方法では、車両Ｖの状態の変化を検出するにあたって、データ収集装置１０が、かかる変化の検出に必要な車両データのみを、所定期間を空けて収集することとした。また、それにより収集された車両データから得られる車両Ｖの状態の変化に応じた収集条件を、自動的に車載装置１００へ配信するようにした。

引き続き、バッテリの劣化が早い車両を特定し、かかる車両のバッテリ消費の把握に関する車両データを収集したい場合を想定する。具体的に、図１Ｃに示すように、実施形態に係るデータ収集方法では、まずデータ収集装置１０は、車載装置１００に、所定期間Ｔを空けて必要なデータのみアップロードさせる（ステップＳ１１）。なお、ここでは、月初に限り、ＳＯＨのみをアップロードさせる場合を示している。

そして、データ収集装置１０は、車両Ｖごとで、収集した車両データを比較し、その変化量ｄｉｆｆが所定の閾値を超える車両Ｖへ（すなわち、バッテリの劣化が早いと判定される車両Ｖへ）、新たな収集条件＃１を車載装置１００へ配信する（ステップＳ１２−１）。ここで、収集条件＃１はたとえば、同図に示すように、「２月はバッテリ消費の把握に必要なデータのみ収集」させるものである。「バッテリ消費の把握に必要なデータ」とは、たとえばアクセル開度率や、ブレーキ頻度、エアコン温度等である。

一方、データ収集装置１０は、車両Ｖごとで、収集した車両データを比較した結果、その変化量ｄｉｆｆが所定の閾値以下である車両Ｖについては（すなわち、バッテリの劣化が早くないと判定される車両Ｖについては）、新たな収集条件＃２を車載装置１００へ配信する（ステップＳ１２−２）。ここで、収集条件＃２はたとえば、同図に示すように、「２月はバッテリ消費の把握に関するデータを収集しない」ようにさせるものである。これにより、必要な車両データを、収集対象として適正な車両Ｖからのみ、効率的に収集することが可能となる。このように、「収集対象とする／しない」も、収集条件の１つとなる。

こうしたステップＳ１１、ステップＳ１２−１およびステップＳ１２−２といった処理は、予めデータ収集装置１０に設定される設定情報１２ａ（図２参照）に基づいて実行することができる。設定情報１２ａの具体例については、図３Ａおよび図３Ｂを用いた説明で後述する。

このように、実施形態に係るデータ収集方法では、車両Ｖの状態の変化を検出するにあたって、データ収集装置１０が、かかる変化の検出に必要な車両データのみを、所定期間を空けて収集することとした。また、それにより収集された車両データから得られる車両Ｖの状態の変化に応じた収集条件を、自動的に車載装置１００へ配信するようにした。

したがって、実施形態に係るデータ収集方法によれば、データ利用者の手間を省き、車両の状態変化に応じた効率的な情報収集を行うことができる。

なお、車両Ｖの状態の変化を検出するための車両データは、採取されてから少なくとも所定期間Ｔより長い特定期間は、削除禁止とされることが好ましい。図１Ｃで言えば、各月初のＳＯＨデータは、採取されてから少なくとも翌月の月初までは残されていることが好ましい。なお、月初以外のＳＯＨデータは、たとえば採取されなくともよいし、採取されても削除禁止にはしなくともよい。

以下、実施形態に係るデータ収集システム１の構成例について、より具体的に説明する。図２は、実施形態に係るデータ収集システム１の構成例を示すブロック図である。なお、図２では、実施形態の特徴を説明するために必要な構成要素のみを表しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。

換言すれば、図２に図示される各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。例えば、各ブロックの分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することが可能である。

また、図２を用いた説明では、既に説明済みの構成要素については、説明を簡略するか、省略する場合がある。

図２に示すように、実施形態に係るデータ収集システム１は、データ収集装置１０と、車載装置１００と、利用者端末２００とを含む。

まず、データ収集装置１０から説明する。データ収集装置１０は、通信部１１と、記憶部１２と、制御部１３とを備える。

通信部１１は、たとえば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。通信部１１は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、ネットワークＮを介して、車載装置１００や、利用者端末２００との間で情報の送受信を行う。

記憶部１２は、たとえば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現され、図２の例では、設定情報１２ａと、収集データＤＢ１２ｂと、収集条件情報ＤＢ１２ｃとを記憶する。

設定情報１２ａは、上述のステップＳ１１、ステップＳ１２−１およびステップＳ１２−２の実行に関する定義情報であり、たとえば利用者端末２００から設定内容を受け付けた、後述の設定部１３ａによって設定される。ここで、設定情報１２ａの具体例について、図３Ａおよび図３Ｂを用いて説明する。図３Ａおよび図３Ｂは、設定情報１２ａの具体例を示す図（その１）および（その２）である。

図３Ａに示すように、設定情報１２ａは、たとえばデータ利用者が所望する評価内容ごとに、評価周期、収集データ種別等を予め定義した、言わばデータ利用者の所望する評価内容ごとのプリセット情報である。ここで、所望する評価内容とは、検出したい車両Ｖの状態の変化と言い換えてもよい。

設定情報１２ａは、たとえば「評価内容」項目と、「評価周期」項目と、「収集データ種別」項目と、「比較条件」項目と、「配信ファイル」項目とを含む。

「評価内容」項目は、データ利用者が所望する評価内容を示す識別情報が格納される。ここでは、図１Ｂおよび図１Ｃの例に沿って「バッテリ劣化度」が格納されているものとする。

「評価周期」項目は、図１Ｃの所定期間Ｔに対応し、たとえば「月初」が格納される。「収集データ種別」項目は、かかる月初に収集されるデータの種別であり、たとえば図３Ａでは「ＳＯＨ」が選択されている例を示している。かかる「評価周期」および「収集データ種別」に対応する収集条件は、設定情報１２ａの設定時に、設定部１３ａによって後述する収集条件情報ＤＢ１２ｃにも反映される。

「比較条件」項目は、たとえば月初に収集された車両データ同士の比較条件に関する項目である、「比較対象」、「比較時刻」および「閾値」等を含む。「比較対象」は、車両データの比較対象に関し、たとえば「自車のみ」、「自車＋他車」、「他車のみ」を含む。

ここで、「自車のみ」は、図３Ｂに示すように、自車Ｖ−１における時間ｔ１と時間ｔ２での状態の違い（測定値）を比較するもので、たとえばＸ１（時間ｔ１の測定値）とＸ２（時間ｔ２の測定値）の差（Ｘ２−Ｘ１）が閾値Ｃより大きいか否か（状態の変化が大きいか否か）で次の処理を変える、すなわち新たな収集条件を設定するか否かを判定する。つまり、いつもと変動量が異なる場合に、何か異常が発生した可能性があるといった判断を行うこととなる。

また、「他車のみ」は、図３Ｂに示すように、自車Ｖ−１における時間ｔ１と時間ｔ２での状態の違い（測定値の差）と、他車Ｖ−２（他車平均等）における時間ｔ３と時間ｔ４（時間間隔は、時間ｔ１〜ｔ２と原則同じだが、換算しても可）での状態の違い（測定値の差）を比較するものである。この場合、たとえば自車Ｖ−１のＸ１（時間ｔ１の測定値）とＸ２（ｔ時間ｔ２の測定値）の差（Ｘ２−Ｘ１）と、他車Ｖ−２のＹ３（時間ｔ３の測定値）とＹ４（時間ｔ４の測定値）の差（Ｙ４−Ｙ３）との差（（Ｙ４−Ｙ３）−（Ｘ２−Ｘ１））が閾値Ｄより大きいか否か、すなわち自車Ｖ−１の状態の変化の差と、他車Ｖ−２の状態の変化の差とが大きいか否かで次の処理を変えることとなる。つまり、自車Ｖ−１の変動量が他車Ｖ−２の変動量と異なる場合に、何か異常が発生した可能性があるといった判断を行うこととなる。なお、車種による差などを考慮し、比較対象とする「他車」に、同じ車種にする、地域を同じにするといった条件をつけてもよい。

「自車＋他車」は、「自車のみ」と「他車のみ」のｏｒ条件で次の処理を変える。つまり、いつもと変動量が異なる場合に何か異常が発生した可能性がある、あるいは、自車Ｖ−１の変動量が他車Ｖ−２の変動量と異なる場合に何か異常が発生した可能性があるといった判断を行うこととなる。

また、図３Ａに示すように、「比較時刻」は、たとえば比較対象となる車両データ同士の時刻の有効範囲を示し、同図の例では、「±２Ｈ以内」の車両データ同士であれば、比較対象として有効であることを指す。なお、これはあくまで一例であって、時刻に関する条件の指定の仕方を限定するものではない。

「閾値」は、比較時の閾値に関する情報であり、たとえば「収集データ種別」ごとの閾値条件が格納される。図３Ａに示すように「収集データ種別」で「ＳＯＨ」が選択されている場合、「閾値」はＳＯＨの欄が参照され、変化量ｄｉｆｆ（図１Ｃ参照）の判定に用いられる。なお、ここでは、変化量ｄｉｆｆがａ以上であれば、バッテリの劣化が早いと判定されることを示している。

また、ここでは、ＳＯＨの閾値条件を１つだけ設けている例を示しているが、たとえば車種や製造年、バッテリの交換時期ごとで異なる閾値条件が設定可能であってもよい。これにより、車両Ｖやバッテリの特性に応じた車両Ｖの状態変化を検出することが可能となる。

「配信ファイル」項目は、比較条件の条件成立時または条件非成立時のそれぞれにおいて配信される収集条件に関する情報である。図３Ａでは、「条件成立時」には、少なくとも「アクセル開度率」、「ブレーキ頻度」および「エアコン温度」を含む、前述の「バッテリ消費の把握に必要なデータ」に対応するデータ種別のみが選択されている例を示している。また、「条件非成立時」には、これら「バッテリ消費の把握に必要なデータ」に対応するデータ種別は選択されていない例を示している。

かかる「配信ファイル」項目に基づいて、「条件成立時」または「条件非成立時」の収集条件の配信ファイルが、後述する生成部１３ｄによって生成されることとなる。

図２の説明に戻り、つづいて収集データＤＢ１２ｂについて説明する。収集データＤＢ１２ｂは、後述する収集部１３ｂによって各車載装置１００から収集された収集データが蓄積される。すなわち、収集データＤＢ１２ｂは、収集データの過去の実績を含む。なお、収集データは、前述のタグデータおよび実データを含む。

収集条件情報ＤＢ１２ｃは、設定部１３ａまたは生成部１３ｄによって指定された収集条件を含む配信ファイルが格納され、蓄積される。すなわち、収集条件情報ＤＢ１２ｃは、収集条件に関する過去の実績を含む。

制御部１３は、コントローラ（controller）であり、たとえば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、データ収集装置１０内部の記憶デバイスに記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３は、たとえば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現することができる。

制御部１３は、設定部１３ａを有し、設定部１３ａは、収集部１３ｂと、判定部１３ｃと、生成部１３ｄと、配信部１３ｅとを有して、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。

設定部１３ａは、データ利用者により、利用者端末２００から指定された設定内容を通信部１１を介して受け付け、設定情報１２ａへ設定する。また、設定部１３ａは、データ利用者により指定された設定内容のうち、収集条件に該当する内容を反映した配信ファイルを生成して収集条件情報ＤＢ１２ｃへ格納する。

収集部１３ｂは、車載装置１００からアップロードされる車両データを、通信部１１を介して収集し、収集データＤＢ１２ｂへ蓄積する。

判定部１３ｃは、設定情報１２ａを参照し、収集データＤＢ１２ｂへ格納されたデータのうち、車両Ｖごとに、車両Ｖの状態を検出するための比較対象となる車両データを抽出して比較する。また、判定部１３ｃは、比較の結果、比較条件が成立したか否か、すなわち所望の車両Ｖの状態の変化を検出したか否かを示す判定結果を生成部１３ｄへ通知する。判定結果には、図３Ａに示した「配信ファイル」項目の内容が含まれる。

生成部１３ｄは、判定部１３ｃの判定結果に基づき、車両Ｖの状態の変化に応じた収集条件を含む配信ファイルを生成して収集条件情報ＤＢ１２ｃへ格納する。

配信部１３ｅは、収集条件情報ＤＢ１２ｃへ格納された収集条件を含む配信ファイルを、対象車両となる車両Ｖへ通信部１１を介して配信する。

次に、車載装置１００について説明する。車載装置１００は、通信部１０１と、記憶部１０２と、制御部１０３とを備える。また、車載装置１００は、上述したように、カメラや、加速度センサ、ＧＰＳセンサなどの各種センサ１５０が接続される。

通信部１０１は、通信部１１と同様に、たとえばＮＩＣ等によって実現される。通信部１０１は、ネットワークＮと無線で接続され、ネットワークＮを介して、データ収集装置１０との間で情報の送受信を行う。また、通信部１０１は、各種センサ１５０の出力データを受信する。

記憶部１０２は、記憶部１２と同様に、たとえば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現され、図２の例では、収集条件情報１０２ａと、車両データ情報１０２ｂとを記憶する。

収集条件情報１０２ａは、データ収集装置１０から配信された収集条件を含む情報である。車両データ情報１０２ｂは、後述する採取部１０３ｃによって採取された車両データを含む情報である。車両データは、前述のタグデータおよび実データを含む。

制御部１０３は、制御部１３と同様に、コントローラであり、たとえば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、車載装置１００内部の記憶デバイスに記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１０３は、たとえば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現することができる。

制御部１０３は、取得部１０３ａと、検出部１０３ｂと、採取部１０３ｃと、アップロード部１０３ｄとを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。

取得部１０３ａは、データ収集装置１０から配信された収集条件を取得し、収集条件情報１０２ａへ格納する。検出部１０３ｂは、各種センサ１５０からの出力データを監視し、収集条件においてトリガとなるイベントの発生を検出する。

たとえば検出部１０３ｂは、収集条件において車両データを採取するトリガとなるイベントの発生を検出した場合に、採取部１０３ｃに車両データを採取させる。また、たとえば検出部１０３ｂは、収集条件において車両データをデータ収集装置１０へアップロードさせるトリガとなるイベントの発生を検出した場合に、アップロード部１０３ｄに車両データをアップロードさせる。

採取部１０３ｃは、検出部１０３ｂによって車両データを採取するトリガの発生が検出された場合に、各種センサ１５０の出力データに基づく車両データを採取して車両データ情報１０２ｂへ格納する。また、採取部１０３ｃは、検出部１０３ｂによって車両データの採取を停止するトリガの発生が検出された場合に、車両データの採取を停止する。

アップロード部１０３ｄは、検出部１０３ｂによって車両データをアップロードするトリガの発生が検出された場合に、車両データ情報１０２ｂに格納された車両データをデータ収集装置１０へアップロードする。

次に、実施形態に係るデータ収集システム１が実行する処理手順について、図４を用いて説明する。図４は、実施形態に係るデータ収集システム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、収集部１３ｂが、車両データを取得する（ステップＳ１０１）。なお、ここに言う車両データは、設定情報１２ａに設定された、車両Ｖの状態を検出するための車両データであるものとする。

すると、判定部１３ｃが、設定情報１２ａに基づいて車両データを比較する（ステップＳ１０２）。その結果、比較条件が成立した場合（ステップＳ１０３，Ｙｅｓ）、生成部１３ｄが、該当する車両Ｖ向けに、条件成立時の収集条件ファイルを生成する（ステップＳ１０４）。

一方で、比較条件が成立しなかった場合（ステップＳ１０３，Ｎｏ）、生成部１３ｄが、該当する車両Ｖ向けに、条件非成立時の収集条件ファイルを生成する（ステップＳ１０５）。

そして、配信部１３ｅが、車両Ｖごとに、該当する収集条件ファイルを配信し（ステップＳ１０６）、処理を終了する。

上述してきたように、実施形態に係るデータ収集装置１０は、収集部１３ｂと、設定部１３ａとを備える。収集部１３ｂは、各車両Ｖに搭載された車載装置１００から車両Ｖに関する所定データを収集する。設定部１３ａは、収集部１３ｂによって収集される所定データの変化に応じて、車載装置１００から収集部１３ｂによって収集すべき車両Ｖに関するデータの収集条件を設定する。

したがって、実施形態に係るデータ収集装置１０によれば、車両Ｖの状態変化に応じた効率的な情報収集を行うことができる。

また、設定部１３ａは、収集部１３ｂによって収集される所定データの変化に応じて、車載装置１００のそれぞれに応じた収集条件を生成し、車載装置１００のそれぞれへ配信する。

したがって、実施形態に係るデータ収集装置１０によれば、車載装置１００のそれぞれへ、車両Ｖの状態変化に応じた収集条件を個別に配信することができる。すなわち、車両Ｖの状態変化に応じた効率的な情報収集を行うことができる。また、車両Ｖの状態変化に応じた収集条件の設定を自動化することができるので、設定者の負担を軽減することができる。

また、収集部１３ｂは、データの収集周期よりも長い所定期間Ｔを空けて所定データを車載装置１００から収集し、設定部１３ａは、所定期間Ｔにおける所定データの変化量ｄｉｆｆに基づいてデータの収集対象とする車載装置１００を設定する。

したがって、実施形態に係るデータ収集装置１０によれば、収集周期ごとの車両データによることなく、所定期間Ｔを空けた収集データに基づいて容易に変化量ｄｉｆｆを判定し、データの収集対象とする車載装置１００を設定することができる。

また、設定部１３ａは、所定データの変化量ｄｉｆｆと所定の閾値との比較結果に応じて、データの収集条件を設定する。

したがって、実施形態に係るデータ収集装置１０によれば、所定の閾値との比較結果に応じて、不必要な車両Ｖに対しては無用なデータ収集は行わないという収集条件を設定することも可能となり、通信負荷の軽減に資することができる。

また、上記閾値は、車両Ｖの特性に応じて複数設けられ、設定部１３ａは、車載装置１００から収集した所定データの変化量ｄｉｆｆを、かかる車載装置１００を搭載した車両Ｖの特性において該当する上記閾値を用いて判定する。

したがって、実施形態に係るデータ収集装置１０によれば、車両Ｖの特性に応じた車両Ｖの状態変化を検出することが可能となる。

また、設定部１３ａは、自車両Ｖ−１（「一の車両」の一例に相当）に対し、他車両Ｖ−２（「当該一の車両以外の他の車両」の一例に相当）における所定データの変化量に応じて、閾値を設定する。

したがって、実施形態に係るデータ収集装置１０によれば、他車両Ｖ−２との比較結果に応じて、何か異常が発生した可能性があるといった判断を行うことが可能となる。

なお、上述した実施形態では、車両Ｖの状態を検出する例として、バッテリの劣化が早いことを検出する例を挙げたが、あくまで一例であって、車両Ｖの状態検出を限定するものではない。

たとえば、ドライバの運転特性として、運転が荒っぽい場合の車両Ｖの状態変化を検出したいのであれば、車両データとしてアクセル開度率やブレーキ圧、ブレーキ回数、操舵角等を収集し、これらの変化率が所定の閾値を超えて急峻な場合を、運転が荒っぽいと判定してもよい。一方で、かかる閾値以下である場合を、運転が穏やかであると判定してもよい。無論、こうした場合も、車両Ｖの車種ごとなどに閾値条件を異ならせてもよい。

また、上述した実施形態では、データ利用者が、自動運転技術の開発者等であることとしたが、ユーザの一例であって、たとえばサービスプロバイダ等の法人ユーザや、一般の個人ユーザであってもよい。

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 データ収集システム
１０ データ収集装置
１２ａ 設定情報
１２ｂ 収集データＤＢ
１２ｃ 収集条件情報ＤＢ
１３ａ 設定部
１３ｂ 収集部
１３ｃ 判定部
１３ｄ 生成部
１３ｅ 配信部
１００ 車載装置
１０２ａ 収集条件情報
１０２ｂ 車両データ情報
１０３ａ 取得部
１０３ｂ 検出部
１０３ｃ 採取部
１０３ｄ アップロード部
１５０ 各種センサ
２００ 利用者端末
Ｖ 車両

Claims (8)

1. 各車両に搭載された車載装置から車両に関する所定データを収集する収集部と、
   前記収集部によって収集される所定データの変化に応じて、車載装置から前記収集部によって収集すべき車両に関するデータの収集条件を設定する設定部と
   を備えることを特徴とするデータ収集装置。
2. 前記設定部は、
   前記収集部によって収集される所定データの変化に応じて、車載装置のそれぞれに応じた収集条件を生成し、車載装置のそれぞれへ配信する
   ことを特徴とする請求項１に記載のデータ収集装置。
3. 前記収集部は、
   データの収集周期よりも長い所定期間を空けて所定データを車載装置から収集し、
   前記設定部は、
   所定期間における所定データの変化量に基づいてデータの収集対象とする車載装置を設定する
   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. 前記設定部は、
   所定データの変化量と所定の閾値との比較結果に応じて、データの収集条件を設定する
   ことを特徴とする請求項３に記載のデータ収集装置。
5. 前記閾値は、
   車両の特性に応じて複数設けられ、
   前記設定部は、
   車載装置から収集した所定データの変化量を、該車載装置を搭載した車両の特性において該当する前記閾値を用いて比較判定する
   ことを特徴とする請求項４に記載のデータ収集装置。
6. 前記設定部は、
   一の車両に対し、当該一の車両以外の他の車両における所定データの変化量に応じて、前記閾値を設定する
   ことを特徴とする請求項４に記載のデータ収集装置。
7. 請求項１〜６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。
8. 各車両に搭載された車載装置から車両に関する所定データを収集する収集工程と、
   前記収集工程によって収集される所定データの変化に応じて、車載装置から前記収集工程によって収集すべき車両に関するデータの収集条件を設定する設定工程と
   を含むことを特徴とするデータ収集方法。

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