JP2020149153A - データ収集装置、データ収集システム、データ収集方法および車載装置 - Google Patents

Abstract

【課題】自動運転における車両制御モデルの生成等に必要なデータを効率良く収集することができるデータ収集装置、データ収集システム、データ収集方法および車載装置を提供することを目的とする。【解決手段】実施形態の一態様に係るデータ収集装置においては、収集部を備える。収集部は、各車両に搭載された車載装置から、車両の自動運転の状態を含む自動運転データを収集する。【選択図】図２

Description

本発明は、データ収集装置、データ収集システム、データ収集方法および車載装置に関する。

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（例えば特許文献１参照）。

特開２０１８−０５５５８１号公報

ところで、近年、車両を自動運転制御する技術が急速に広がっている。自動運転制御には、例えば、車両を自動運転制御する車両制御モデルを用いる手法がある。かかる車両制御モデルを適切に生成または更新するため、例えば、実際に道路を走行する車両から生成等に必要なデータを収集することが望まれる。

しかしながら、上記した従来技術には、自動運転における車両制御モデルの生成等に必要なデータを効率良く収集するという点で改善の余地があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、自動運転における車両制御モデルの生成等に必要なデータを効率良く収集することができるデータ収集装置、データ収集システム、データ収集方法および車載装置を提供することを目的とする。

上記課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、データ収集装置において、収集部を備える。収集部は、各車両に搭載された車載装置から、車両の自動運転の状態を含む自動運転データを収集する。

本発明によれば、自動運転における車両制御モデルの生成等に必要なデータを効率良く収集することができる。

図１Ａは、実施形態に係るデータ収集システムの概要を示す図である。 図１Ｂは、実施形態に係るデータ収集システムの概要を示す図である。 図１Ｃは、実施形態に係るデータ収集システムの概要を示す図である。 図１Ｄは、実施形態に係るデータ収集システムの概要を示す図である。 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３は、収集データの一例を示す図である。 図４は、収集のトリガ条件の設定画面が表示された利用者端末の画面の一例を示す図である。 図５は、収集する運転データの種類の設定画面が表示された利用者端末の画面の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係るデータ収集装置が実行する処理の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、データ収集方法および車載装置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システムの概要について、図１Ａ〜図１Ｄを用いて説明する。図１Ａ〜図１Ｄは、実施形態に係るデータ収集システムの概要を示す図である。

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。

また、以下では、車両Ｖが自動運転車両であり、各車両Ｖにそれぞれ搭載された車両制御モデルによって自動運転制御されるものとする。

データ収集装置１０は、例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Ｖに関するデータ（以下、車両データと記載する）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する。そして、データ収集装置１０は、収集された車両データを利用者へ提供する。なお、車両データが提供された利用者端末２００では、自動運転の車両制御モデルを生成する処理などが行われるが、これについては後述する。

車載装置１００は、例えばカメラ、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装置であって、データ収集装置１０が受け付けた収集要求を取得し、かかる収集要求に応じた車両データを車両Ｖから取得する。

上記したカメラは、例えば車両Ｖの周囲を撮像する。また、加速度センサは車両Ｖに作用する加速度を検出し、ＧＰＳセンサは、車両Ｖの位置を検出する。なお、車載装置１００としては、例えばドライブレコーダを用いることができる。

また、車載装置１００は、取得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、例えばノート型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。なお、利用者端末２００は、端末装置の一例である。

実施形態に係るデータ収集システム１では、利用者端末２００を介して指定された収集条件を元に、データ収集装置１０が車載装置１００から車両データを収集し、利用者端末２００へ提供することができる。以下、図１Ａ〜図１Ｄを用いて、データ収集システム１においてデータ利用者へ車両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。

ここで、車両データの流れを説明する前に、自動運転制御について説明しておく。車両Ｖにおいて自動運転が実行されている状態で、例えば、他車両が車両Ｖの前方に割り込みして車間距離が急に短くなったときなど車両Ｖの走行環境が変わると、自動運転制御において自動運転を継続できないと判定されて解除されることがある。

自動運転制御にあっては、可能な限り自動運転を継続することが好ましく、上記のように継続できないと判定されたのは、例えば、車両制御モデルを生成するときのデータの不足が原因であることがある。

そこで、本実施形態に係るデータ収集システム１にあっては、上記したデータの不足を補うため、またはデータの不足が生じないように、自動運転の車両制御モデルの生成等に必要なデータを効率良く収集できる構成とした。以下、その構成について詳しく説明する。

図１Ａに示すように、まずデータ利用者は、データ収集装置１０と接続された利用者端末２００により収集条件を指定する。

ここで、上記した収集条件には、収集のトリガとなる条件など各種パラメータが含まれ、かかる収集のトリガとなる条件として、例えば自動運転が変化した場合が指定されているものとする。かかる自動運転の変化には、例えば車両において自動運転が実行されている状態から自動運転が解除された状態への変化などが含まれてもよい。

また、収集条件が指定される際に、データ収集装置１０は、収集することとなる実データＲ（車両データの一例）に付加され、かかる実データＲ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Ｔの生成用データを生成する。すなわち、タグデータＴとは、実データＲがメタ情報化されたメタデータである。なお、かかるタグデータＴの生成用データは、利用者端末２００あるいはデータ収集装置１０に記憶されたプログラムや生成用データを用いつつ、データ利用者の操作に基づいて生成される。

そして、指定された収集条件や、生成されたタグデータＴの生成用データは、データ収集装置１０に記憶されるとともに、データ収集の対象となる車両Ｖへ配信されて、車載装置１００にも記憶される。

次に、各車載装置１００は、各種センサの出力データを監視し、記憶している収集条件を満たすイベント（ここでは、例えば自動運転の解除）が発生した場合に、出力データや映像データ等の実データＲを記憶デバイスに記憶する。また、各車載装置１００は、記憶しているタグデータＴの生成用データと実データＲとに基づき、当該実データＲに対応するタグデータＴを生成して記憶する。そして、各車載装置１００は、タグデータＴをデータ収集装置１０にアップロードし、データ収集装置１０はそのタグデータＴを記憶する。なお、このとき、実データＲは、データ収集装置１０へはアップロードされない。つまり、図１Ａに示すように、データ収集装置１０は、タグデータＴのみを保有した状態となる。

そして、データ利用者が、利用者端末２００により、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１０と接続すると、データ収集装置１０により収集されたタグデータＴに基づくメタ情報が利用者端末２００に表示される。

そして、図１Ｂに示すように、データ利用者が、利用者端末２００により、収集する実データＲに対応するタグデータＴを指定すると、データ収集装置１０を介して該当の車載装置１００へ実データＲを指定する指示データが送信される。なお、ここでは、自動運転の車両制御モデルの生成等に必要な実データＲに対応するタグデータＴが指定されるものとするが、これに限定されるものではない。

その後、図１Ｃに示すように、指定された実データＲが、各車載装置１００からデータ収集装置１０へアップロードされ、データ収集装置１０に収集されて記憶される。ここで、上記した収集のトリガとなる条件として、自動運転が変化した場合が指定されていることから、データ収集装置１０は、車両Ｖの自動運転の状態を含む実データＲ（自動運転データの一例）を収集することとなる。

そして、データ利用者が、利用者端末２００により、データ収集装置１０に記憶された実データＲにアクセスして、かかる実データＲの閲覧やダウンロードなどを行う。

なお、車載装置１００のデータ容量の観点からは、データ収集装置１０にアップロードされた実データＲおよびこれに対応するタグデータＴは、データ収集装置１０へのアップロード後に車載装置１００から削除されることが好ましい。

また、タグデータＴは、実データＲの一部を単純に抜粋したようなデータではなく、データ利用者が参照したときに実データＲの概要を把握し、実データＲの要否を判断できる程度にメタ情報化されていることが好ましい。

そして、図１Ｄに示すように、利用者端末２００は、データ収集装置１０によって収集された、車両Ｖの自動運転の状態を含む実データＲ（以下、「自動運転データ」と記載する場合がある）に基づいて、車両制御モデルの生成または更新処理を実行する。

このように、本実施形態に係るデータ収集装置１０にあっては、車両Ｖの自動運転の状態を含む自動運転データを収集するようにしたことから、車両制御モデルの生成の際のデータ不足を効果的に補うことが可能となる、言い換えると、自動運転における車両制御モデルの生成等に必要なデータを効率良く収集することができる。

そして、利用者端末２００は、提供部２０１を備え、自動運転データに基づいて生成または更新される車両制御モデルを車両Ｖに提供する。これにより、車両Ｖにあっては、適切に生成または更新された車両制御モデルを用いた自動運転制御を実行することができる。

なお、利用者端末２００による車両制御モデルの提供のタイミングや、提供される車両制御モデルの種類などは、適宜に設定することができる。例えば、車両Ｖが走行する位置に応じて、走行する位置に適した車両制御モデルが提供されるようにしてもよい。また、車両Ｖが走行する予定の経路に応じ、かかる経路に適した車両制御モデルが提供されるようにしてもよい。なお、上記以外にも、車両Ｖの車種、天候、路面状態、地域など種々の走行環境に適した車両制御モデルが提供されるようにしてもよい。

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、例えば、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、例えば、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、収集条件情報ＤＢ１２ａと、収集データＤＢ１２ｂとを記憶する。

収集条件情報ＤＢ１２ａは、利用者端末２００から指定され、後述する受付部１３ａによって受け付けられた収集条件が蓄積される。すなわち、収集条件情報ＤＢ１２ａは、収集条件に関する過去の実績を含む。

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。例えば、各種パラメータは、対象となる車両Ｖの識別子や、収集対象となるデータの種別、収集のトリガとなる条件、収集する期間などである。収集のトリガとなる条件の一例として、自動運転が変化した場合、詳しくは自動運転が実行されている状態から自動運転が解除された状態への変化した場合などがある。

収集データＤＢ１２ｂは、後述する収集部１３ｃ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Ｔおよび実データＲを含む。

ここで、図３を用いて、収集データＤＢ１２ｂに格納される収集データについて説明する。図３は、収集データの一例を示す図である。図３に示すように、収集データには、「タグＩＤ」、「車両ＩＤ」、「車種」、「位置」、「日時」、「天候」、「道路状況」、「自動運転モード」および「運転イベント」等の項目が含まれる。

「タグＩＤ」は、タグデータＴを識別する識別情報である。「車両ＩＤ」は、車両Ｖを識別する識別情報である。「車種」は、車両Ｖの車種を示す情報である。なお、図３に示す例では、便宜上、「車種」を「車種Ｂ１」といったように抽象的な記載とするが、「車種Ｂ１」には具体的な情報が記憶されるものとする。以下、他の情報についても抽象的に記載する場合がある。

「位置」は、収集条件が成立して自動運転データが収集された位置を示す情報である。「日時」は、自動運転データが収集された時間を示す情報である。「天候」は、自動運転データが収集されたときの天気を示す情報である。「道路状態」は、自動運転データが収集されたときの道路の状態であり、例えば、舗装種別や車線数、カーブの曲り、幅員など道路に関する状態を示す情報である。

「自動運転モード」は、自動運転の状態を示す情報である。例えば、自動運転モードは、自動運転が実行されているか解除されているかを示す情報であり、自動運転が実行されている場合は自動運転のモード（以下、「自動運転モード」または、単に「モード」と記載する場合がある）を示す情報である。

ここで、自動運転には、自動運転の内容に応じてレベルが規定される。例えば、レベル０は、ドライバがステアリング操作や加減速を全て行う「自動運転化なし（完全手動運転）」であり、レベル１は、ステアリング操作および加減速のいずれかのサポートを行う「運転支援」である。また、例えば、レベル２は、ステアリング操作および加減速の両方をサポートする「部分的自動運転」であり、レベル３は、特定の場所等でステアリング操作を含む全ての操作が自動化され緊急時等にドライバへ操作を戻す「条件付き自動運転」である。また、例えば、レベル４は、特定の場所等でステアリング操作を含む全ての操作が自動化される「高度自動運転」であり、レベル５は、種々の条件下でもステアリング操作を含む全ての操作が自動化される「完全自動運転」である。また、自動運転には、運転操作のうちどの操作を自動運転化するか（例えば、部分的自動運転においてどの操作・動作を自動にするか）などの種類もある。

図３に示す収集データの「自動運転モード」おけるモードＡやモードＣには、これら自動運転のレベルや種類に関する情報などが含まれている。そして、例えば、かかる自動運転モードが変化した場合などが、収集条件に含まれるトリガとして設定されてもよく、これについては後述する。

「運転イベント」は、車両Ｖにおいて生じた事象を示す情報であり、例えば、割り込みや渋滞などの情報であるが、これらに限定されるものではない。

なお、収集データＤＢ１２ｂのうち、「天候」や「道路状態」など一部の情報は、外部サーバから収集される情報であってもよい。

図３に示す例において、タグＩＤ「Ｔ１」で識別されるデータは、車両ＩＤが「Ａ０１」、車種が「車種Ｂ１」、位置が「位置Ｃ１」、日時が「日時Ｄ１」、天候が「天候Ｅ１」、道路状態が「道路状態Ｆ１」、自動運転モードが「解除」、運転イベントが「イベントＧ１」であることを示している。また、図３に示す例において、タグＩＤ「Ｔ２」で識別されるデータは、車両ＩＤが「Ａ０２」、車種が「車種Ｂ２」、位置が「位置Ｃ２」、日時が「日時Ｄ２」、天候が「天候Ｅ２」、道路状態が「道路状態Ｆ２」、自動運転モードが「モードＡ」、運転イベントが「イベントＧ２」であることを示している。

図２の説明に戻ると、制御部１３は、コントローラ（controller）であり、例えば、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、例えば、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、受付部１３ａと、配信部１３ｂと、収集部１３ｃと、送信部１３ｄとを備え、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。

受付部１３ａは、データ利用者により、利用者端末２００から指定された収集条件を通信部１１を介して受け付け、配信部１３ｂへ通知する。また、受付部１３ａは、データ利用者により指定された収集条件を収集条件情報ＤＢ１２ａへ格納する。

また、受付部１３ａによって受け付ける収集条件に含まれる収集のトリガ（イベント）としては、例えば、上記した自動運転の解除や自動運転モードの変化などであり、データ利用者によって適宜に設定される。なお、急加速や急減速、急操舵といった運転操作状態によるトリガ、振動、衝撃といった路面状態によるトリガ等、収集したいデータ種別、条件に応じて各種状況をトリガとすることができる。

ここで、図４を用いて、収集のトリガ条件の設定について説明する。図４は、収集のトリガ条件の設定画面が表示された利用者端末２００の画面２１０の一例を示す図である。

図４に示すように、トリガ条件の設定画面には、変化種別設定欄２１１と、対象モード設定欄２１２とが含まれる。変化種別設定欄２１１は、自動運転モードの変化の種別を設定する表示欄である。対象モード設定欄２１２は、収集対象となる自動運転モードを設定する表示欄である。

図４に示す例では、変化種別設定欄２１１において、「（自動運転トリガ）無し」、「自動運転解除時」、「自動運転開始時」および「自動運転モードレベルダウン時」などがドロップダウンリストにより選択可能とされ、データ利用者によって「自動運転解除時」が選択されて設定される例を示している。なお、図４に示す変化種別設定欄２１１の種別は、あくまでも例示であって限定されるものではない。

また、図４に示す例では、対象モード設定欄２１２において、「モードＡ」、「モードＢ」および「モードＣ」などがチェックボックスにより選択可能とされ、データ利用者によって「モードＡ」が選択されて設定される例を示している。かかる対象モード設定欄２１２では、選択されたモードからの変化、または、選択されたモードへの変化がトリガ条件として設定されるものとする。なお、上記では、対象モード設定欄２１２において１つのモードが選択されるようにしたが、これに限られず、複数のモードが選択されてもよい。

そして、例えば、変化種別設定欄２１１および対象モード設定欄２１２で設定された２つの条件が成立した場合に（ＡＮＤ条件成立の場合に）、収集のトリガがかかるものとする。従って、図４の例では、自動運転モードの「モードＡ」から自動運転が解除されるように自動運転モードが変化したときに、収集のトリガがかかることを示している。なお、上記したトリガ条件の設定は、あくまでも例示であって限定されるものではない。

図２の説明に戻ると、受付部１３ａによって受け付ける収集条件には、収集する運転データの種類が含まれ、かかる種類は、データ利用者によって適宜に設定されてもよい。ここで、図５を用いて、収集する運転データの種類の設定について説明する。図５は、収集する運転データの種類の設定画面が表示された利用者端末２００の画面２１０の一例を示す図である。

図５に示すように、収集する運転データの種類の設定画面には、運転データ設定欄２１３が含まれる。運転データ設定欄２１３は、収集する運転データの種類を設定する表示欄である。

図５に示す例では、運転データ設定欄２１３において、「動画」、「自動運転モード種別」、「天候」および「道路状態」などがチェックボックスにより選択可能とされ、データ利用者によって「動画」、「自動運転モード種別」および「道路状態」が選択されて設定される例を示している。そして、運転データ設定欄２１３において設定された運転データが、後述する収集部１３ｃによって収集されるものとする。なお、図５において、運転データ設定欄２１３に示す運転データの種類は、あくまでも例示であって限定されるものではない。

このように、本実施形態にあっては、収集する運転データの種類を選択できるようにしたことから、データ利用者によって所望される運転データを容易に選択して収集することが可能になるとともに、また、データ利用者にとって不要な運転データを収集することを抑制することができる。

配信部１３ｂは、収集条件情報ＤＢ１２ａへ格納され、データ利用者によって指定された収集条件を、対象車両となる車両Ｖへ、例えばファイル形式で通信部１１を介して配信する。

収集部１３ｃは、配信部１３ｂによって配信された収集条件に基づいて取得された車両データであって、車載装置１００からアップロードされるタグデータＴや実データＲを、通信部１１を介して収集し、収集データとして収集データＤＢ１２ｂへ蓄積する。

例えば、収集部１３ｃは、車両Ｖの自動運転の状態を含む自動運転データを収集する、詳しくは、車両Ｖの自動運転の状態の変化を含む自動運転データを収集する。これにより、例えば、利用者端末２００による車両制御モデルの生成の際のデータ不足を効果的に補うことが可能となる、言い換えると、自動運転における車両制御モデルの生成等に必要なデータを効率良く収集することができる。

また、収集部１３ｃは、車両Ｖにおいて自動運転が実行されている状態から自動運転が解除された状態への変化を含む自動運転データを収集してもよい。これにより、自動運転の解除時におけるデータ不足をより効果的に補うことが可能となる、言い換えると、車両制御モデルの生成等に必要なデータをより効率良く収集することができる。

また、収集部１３ｃは、車両Ｖの自動運転における車両制御モデルの生成に用いられる自動運転データを収集する。このように、自動運転データを車両制御モデルの生成に用いることで、例えば、可能な限り自動運転を継続できる車両制御モデルなど、適切な車両制御モデルを生成することが可能になる。

また、収集部１３ｃは、自動運転データの収集を実行する収集条件が成立した場合、かかる収集条件が成立した位置に対応する車両Ｖの車載装置１００から自動運転データを収集してもよい。すなわち、収集部１３ｃは、例えば、所定の車両Ｖにおいて自動運転が解除されて収集条件が成立した場合、所定の車両Ｖの自動運転データの収集に加え、収集条件が成立した位置に対応する車両Ｖ（換言すれば、所定の車両Ｖとは異なる他の車両Ｖであって、自動運転が解除されておらず収集条件が成立していない他の車両Ｖ）の車載装置１００から自動運転データを収集してもよい。

これにより、例えば所定の車両Ｖと他の車両Ｖとは、互いに類似した走行環境でありながら、所定の車両Ｖにおいて自動運転が解除された原因を特定して車両制御モデルの生成に利用することが可能となり、結果として適切な車両制御モデルを生成することができる。

また、収集部１３ｃは、車両Ｖの車載装置１００から、車両Ｖの自動運転モードが変化した際の自動運転データを収集してもよい。このような車両Ｖの自動運転モードの変化は、例えば、車両制御モデルの生成の際のデータ不足が原因である可能性があることから、上記のように構成することで、車両制御モデルの生成の際のデータ不足を効果的に補うことが可能となる、言い換えると、自動運転における車両制御モデルの生成等に必要なデータを効率良く収集することができる。

送信部１３ｄは、収集データＤＢ１２ｂに蓄積された収集データを、例えば利用者端末２００に対して送信する。

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、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、例えば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、例えば、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、車両制御モデル１０２ｃ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。なお、車両データは、前述のタグデータＴおよび実データＲを含む。また、実データＲは、自動運転データなどを含む。

車両制御モデル１０２ｃは、車両Ｖを自動運転制御する学習モデルであるが、これに限定されるものではない。

制御部１０３は、制御部１３と同様に、コントローラであり、例えば、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、例えば、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とを備え、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。

また、取得部１０３ａは、利用者端末２００から提供された車両制御モデル１０２ｃを取得し、記憶部１０２に格納する。なお、車両Ｖにおいては、車両制御モデル１０２ｃを用いた自動運転制御を実行できることは、既に述べた通りである。

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事象の発生を検出する。例えば、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事象の発生を検出した場合に（ここでは自動運転の解除が行われた場合に）、採取部１０３ｃに車両データを採取させる。また、例えば検出部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事象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（例えば自動運転データ）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。

また、採取部１０３ｃは、車両Ｖの自動運転モードが変化した際に、自動運転モードが変化した時点付近の自動運転データを採取してもよい。なお、自動運転モードが変化した時点付近とは、例えば、自動運転モードが変化した時点を含む所定期間であるが、これに限られない。また、自動運転モードが変化した時点を含む所定期間は、変化時点前であっても、変化時点後であってもよいが、好ましくは、自動運転モードが変化した時点の前後両方を含む所定期間とされる。

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（例えば自動運転データなど）をデータ収集装置１０へアップロードする。なお、アップロード部１０３ｄは、送信部の一例である。

次に、図６を用いて、実施形態に係るデータ収集装置１０が実行する処理の処理手順について説明する。図６は、実施形態に係るデータ収集装置１０が実行する処理の処理手順を示すフローチャートであり、詳しくはデータ収集装置１０が実行するデータの収集処理などの手順を示すフローチャートである。

図６に示すように、まず、データ収集装置１０の制御部１３は、利用者端末２００から指定された収集条件を受け付ける（ステップＳ１０）。次いで、制御部１３は、収集条件に従ったデータを車載装置１００から収集する（ステップＳ１１）。なお、ステップＳ１１の処理において、制御部１３は、例えば、収集条件に含まれるデータの種類に自動運転データが設定されている場合に、自動運転データを車載装置１００から収集する。

続いて、制御部１３は、収集されたデータを利用者端末２００に対して送信する（ステップＳ１２）。なお、ステップＳ１２の処理において、制御部１３は、例えば、収集条件に含まれるデータの種類に自動運転データが設定されている場合に、収集された自動運転データを利用者端末２００に対して送信する。なお、利用者端末２００では、上記したように、自動運転データに基づいて車両制御モデルが生成される。

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１３ｃを備える。収集部１３ｃは、各車両Ｖに搭載された車載装置１００から、車両Ｖの自動運転の状態を含む自動運転データを収集する。これにより、自動運転における車両制御モデルの生成等に必要なデータを効率良く収集することができる。

なお、上記では、自動運転が自動運転制御により解除される場合に自動運転データを収集する例に挙げたが、これに限られない。すなわち、例えば、車両Ｖのドライバによるブレーキ操作がなされたときなど、ドライバにより自動運転が解除される場合に自動運転データを収集してもよい。

また、上記では、収集条件を、自動運転が解除されるなど自動運転が変化した場合としたが、これに限定されるものではなく、その他の条件であってもよい。

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
１３ｃ 収集部
１００ 車載装置
２００ 利用者端末

Claims (12)

1. 各車両に搭載された車載装置から、車両の自動運転の状態を含む自動運転データを収集する収集部
   を備えることを特徴とするデータ収集装置。
2. 前記収集部は、
   車両の自動運転の状態の変化を含む自動運転データを収集すること
   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、
   車両において自動運転が実行されている状態から自動運転が解除された状態への変化を含む自動運転データを収集すること
   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. 前記収集部は、
   車両の自動運転における車両制御モデルの生成に用いられる自動運転データを収集すること
   を特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載のデータ収集装置。
5. 前記収集部は、
   自動運転データの収集を実行する収集条件が成立した場合、当該収集条件が成立した位置に対応する車両の車載装置から自動運転データを収集すること
   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. 各車両に搭載された車載装置から、車両の自動運転モードが変化した際の自動運転データを収集する収集部
   を備えることを特徴とするデータ収集装置。
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、
   前記データ収集装置に対して自動運転データを送信する車載装置と、
   前記データ収集装置によって収集された自動運転データを取得する端末装置と
   を備えることを特徴とするデータ収集システム。
8. 前記端末装置は、
   車両の自動運転における車両制御モデルであって、前記データ収集装置によって収集された自動運転データに基づいて生成される車両制御モデルを車両に提供する提供部
   を備えることを特徴とする請求項７に記載のデータ収集システム。
9. 各車両に搭載された車載装置から、車両の自動運転の状態を含む自動運転データを収集する収集工程
   を含むことを特徴とするデータ収集方法。
10. 各車両に搭載された車載装置から、車両の自動運転モードが変化した際の自動運転データを収集する収集工程
    を含むことを特徴とするデータ収集方法。
11. 車両の自動運転の状態を含む自動運転データを採取する採取部と、
    前記採取部によって採取された自動運転データをデータ収集装置へ送信する送信部と
    を備えることを特徴とする車載装置。
12. 車両の自動運転モードが変化した際に、自動運転モードが変化した時点付近の自動運転データを採取する採取部と、
    前記採取部によって採取された自動運転データをデータ収集装置へ送信する送信部と
    を備えることを特徴とする車載装置。

Images