JP2023082359A - 情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】車両をより簡単に査定する。【解決手段】ＬｉＤＡＲを用いて車両の形状を測定した情報と、記憶部に記憶されている車両に関する情報であってＬｉＤＡＲを用いて車両の形状を測定した情報に対応する情報と、の比較により、車両の状態を判定する制御部を備える。【選択図】図６

Description

本開示は、情報処理装置に関する。

車両の内装のパノラマ写真を、ネットワーク経由でデータベースに保管し、その写真に基づいて査定担当者が査定を行うことが知られている（例えば、特許文献１参照。）。

特開２０１８－０９７６７９号公報

本開示の目的は、車両をより簡単に査定することにある。

本開示の態様の一つは、
ＬｉＤＡＲを用いて車両の形状を測定した情報と、記憶部に記憶されている前記車両に関する情報であって前記ＬｉＤＡＲを用いて前記車両の形状を測定した情報に対応する情報と、の比較により、前記車両の状態を判定する制御部を備える、
情報処理装置である。

また、本開示の他の態様は、上記の情報処理装置における処理をコンピュータが実行する情報処理方法、その情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、または、そのプログラムを非一時的に記憶した記憶媒体である。

本開示によれば、車両をより簡単に査定することができる。

実施形態に係るシステムの概略構成を示す図である。 実施形態に係るシステムを構成するユーザ端末、及び、サーバのそれぞれの構成の一例を概略的に示すブロック図である。 サーバの機能構成を例示した図である。 ユーザ端末の機能構成を示した図である。 実施形態に係るシステム全体の処理のシーケンス図である。 実施形態に係るサーバにおける車両の状態を判定する処理のフローチャートである。

中古車両の価値は、車両の状態に依存する。例えば、内外装に磨き傷などの細かい傷、または、変形若しくは凹凸が発生した場合には、中古車両の価値が低下し得る。また、車両にオプション部品が装着されている場合には、中古車両の価値が上がり得る。例えば、ホイール、マフラーなどを性能の高いものに交換したり、エアロパーツを取り付けたりすることが行われている。

ここで、車両を撮像して画像データを用いて中古車両を査定することも考えられる。し
かし、画像では、細かい傷を判定することが困難な場合もある。また、車両の製造時の状態が分からないと、車両部品の交換が行われたか否か判断できない。本開示の態様の一つである情報処理装置は、このような問題を解決する。

本開示の態様の一つである情報処理装置は、制御部を有する。制御部は、ＬｉＤＡＲを用いて車両の形状を測定した情報と、記憶部に記憶されている前記車両に関する情報であって前記ＬｉＤＡＲを用いて車両の形状を測定した情報に対応する情報と、の比較により、前記車両の状態を判定する。

ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）では、対象物にレーザ光を照射し、その
反射光を光センサで捉えるまでの時間に基づいて距離を測定する。なお、ＬｉＤＡＲは、レーザレーダ (Laser radar)としてもよい。ＬｉＤＡＲは、分解能が高いために、車両の細かい傷を含む車両の３Ｄ形状を取得することができる。ＬｉＤＡＲは、例えば、ユーザが所持する端末（例えば、スマートフォン）が有する機能であってもよく、ディーラなどの設備が有する機能であってもよく、車両が有する機能であってもよい。なお、ＬｉＤＡＲを用いて車両の形状を測定した情報には、車両の塗装の状態（例えば、細かい傷の状態、劣化の状態、塗装の剥がれなど）、車両の内外装の凹凸（例えば、内外装の凹みなど）、または、車両に取り付けられている部品の形状（例えば、マフラー、ホイール、または、バンパーの形状など）などに関する情報が含まれる。

また、記憶部には、車両に関する情報であってＬｉＤＡＲを用いて車両の形状を測定した情報に対応する情報が記憶されている。この情報は、例えば、車両の製造時の情報、車両の販売時の情報、車両の新品時の情報（新車時の情報）、または、オプション部品の装着時の情報としてもよい。ＬｉＤＡＲを用いて車両の形状を測定した情報と、記憶部に予め記憶されている情報とを比較することにより、例えば新車時からの車両の状態の変化を検出することができる。これにより、現時点での車両の状態を判定することができる。なお、車両の状態の判定は、人工知能（artificial intelligence: 以下、ＡＩともいう。
）を用いて行ってもよい。

以下、図面に基づいて、本開示の実施の形態を説明する。以下の実施形態の構成は例示であり、本開示は実施形態の構成に限定されない。また、以下の実施形態は可能な限り組み合わせることができる。

＜第１実施形態＞
図１は、実施形態に係るシステム１の概略構成を示す図である。図１の例では、システム１は、ユーザが利用するユーザ端末２０、及び、サーバ３０を含む。

ユーザ端末２０は、車両１０をＬｉＤＡＲでスキャンする端末、及び、車両の状態の判定結果をサーバ３０から受信して表示する端末である。ユーザは、車両１０の所有者であってもよいが、車両１０を販売したディーラ、車両１０を買い取る中古車販売店などの車両１０に関連付けられた場所（以下、単にディーラ等という。）の従業員または作業員などであってもよい。ユーザ端末２０には、例えば、車両を査定するための専用のアプリケーションソフトウェアがインストールされる。ユーザ端末２０は、ＬｉＤＡＲで車両１０をスキャンしたデータを、３Ｄデータとしてサーバ３０へ送信する。

サーバ３０は、車両１０の状態を判定するために、車両１０に関する情報を記憶するデータベースを管理するサーバ装置である。車両１０に関する情報には、車両１０の形状に関する情報（３Ｄデータ）、車両のオプション部品に関する情報、及び、車両の塗装色に関する情報などが含まれる。サーバ３０は、ユーザ端末２０から受信した３Ｄデータを、データベースに記憶されている情報と比較して車両１０の状態を判定し、判定結果をユー
ザ端末２０へ送信する。

ユーザ端末２０、及び、サーバ３０は、ネットワークＮ１によって相互に接続されている。なお、ネットワークＮ１は、例えば、インターネット等の世界規模の公衆通信網でありＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）やその他の通信網が採用されてもよい。また、ネットワークＮ１は、携帯電話等の電話通信網、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）等の無線通信網を含んでもよい。なお、図１には、例示的に１台の車両１０及び一つのユーザ端末２０を図示しているが、車両１０及びユーザ端末２０は複数存在し得る。

次に、図２に基づいて、ユーザ端末２０、及び、サーバ３０のハードウェア構成について説明する。図２は、実施形態に係るシステム１を構成するユーザ端末２０、及び、サーバ３０のそれぞれの構成の一例を概略的に示すブロック図である。

サーバ３０は、コンピュータの構成を有している。サーバ３０は、プロセッサ３１、主記憶部３２、補助記憶部３３、及び、通信部３４を有する。これらは、バスにより相互に接続される。プロセッサ３１は、制御部の一例である。主記憶部３２及び補助記憶部３３は、記憶部の一例である。

プロセッサ３１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＤＳＰ（Digital Signal Processor）等である。プロセッサ３１は、サーバ３０を制御し、様々な情報処理の演算を
行う。主記憶部３２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等である。補助記憶部３３は、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ROM）、ハードディ
スクドライブ（ＨＤＤ、Hard Disk Drive）、リムーバブルメディア等である。補助記憶
部３３には、オペレーティングシステム（Operating System :ＯＳ）、各種プログラム、各種テーブル等が格納される。補助記憶部３３に格納されたプログラムをプロセッサ３１が主記憶部３２の作業領域にロードして実行し、このプログラムの実行を通じて各構成部等が制御される。これにより、所定の目的に合致した機能をサーバ３０が実現する。主記憶部３２および補助記憶部３３は、コンピュータで読み取り可能な記録媒体である。なお、サーバ３０は、単一のコンピュータであってもよいし、複数台のコンピュータが連携したものであってもよい。また、補助記憶部３３に格納される情報は、主記憶部３２に格納されてもよい。また、主記憶部３２に格納される情報は、補助記憶部３３に格納されてもよい。

通信部３４は、ネットワークＮ１経由で、ユーザ端末２０と通信を行う手段である。通信部３４は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）インターフェースボード、移動体通信サービス（例えば、５Ｇ（5th Generation）、４Ｇ（4th Generation）、３Ｇ（3rd Generation）、ＬＴＥ（Long Term Evolution）等の電話通信網）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標
）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）ＬｏｗＥｎｅｒｇｙ、ＮＦＣ（Near Field Communication）、ＵＷＢ（Ultra Wideband）、等の無線通信網を利用して、ネットワークＮ１経由で他の装置と通信を行うための回路である。ＬＡＮインターフェースボードや無線通信回路は、ネットワークＮ１に接続される。

次に、ユーザ端末２０について説明する。ユーザ端末２０は、例えば、スマートフォン、携帯電話、タブレット端末、個人情報端末、ウェアラブルコンピュータ（スマートウォッチ等）、パーソナルコンピュータ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ、ＰＣ）といった小型のコンピュータである。ユーザ端末２０は、プロセッサ２１、主記憶部２２、補助記憶部２３、入力部２４、ディスプレイ２５、通信部２６、及び、ＬｉＤＡＲ装置２７を有する。これらは、バスにより相互に接続される。プロセッサ２１、主記憶部２２、補助記憶部２３、及び、通信部２６については、サーバ３０のプロセッサ３１、主記憶部３２、補助記憶部３３、及び、通信部３６と同様であるため、説明を省略する。

入力部２４は、ユーザが行った入力操作を受け付ける手段であり、例えば、タッチパネル、マウス、キーボード、または、押しボタン等である。ディスプレイ２５は、ユーザに対して情報を提示する手段であり、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、または、ＥＬ（Electroluminescence）パネル等である。入力部２４及びディスプレイ２５は、
１つのタッチパネルディスプレイとして構成してもよい。

ＬｉＤＡＲ装置２７は、光による検出と測距を行う装置であり、光源であるレーザを照射するレーザダイオード、反射光をセンシングする光センサ、レーザを照射してから反射光をセンシングするまでの時間差を計測し、対象物の三次元形状のデータ（３Ｄデータ）を生成する回路などを有する。ＬｉＤＡＲ装置２７には、公知の技術を用いることができる。

次に、サーバ３０の機能について説明する。図３は、サーバ３０の機能構成を例示した図である。サーバ３０は、機能構成要素として、制御部３０１、及び、車両情報ＤＢ３１１を備える。サーバ３０のプロセッサ３１は、主記憶部３２上のコンピュータプログラムにより、制御部３０１の処理を実行する。

車両情報ＤＢ３１１は、プロセッサ３１によって実行されるデータベース管理システム（Ｄａｔａｂａｓｅ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ、ＤＢＭＳ）のプログラムが、補助記憶部３３に記憶されるデータを管理することで構築される。車両情報ＤＢ３１１は、例えば、リレーショナルデータベースである。車両情報ＤＢ３１１には、例えば、車種ごとの３Ｄデータ、車種ごとのオプション部品を装着した状態での３Ｄデータ、及び、塗装色見本などの塗装に関するデータが記憶されている。

制御部３０１は、ユーザ端末２０とインタラクションを行うことで、車両１０の３Ｄデータを取得する。制御部３０１は、取得した３Ｄデータから、車両１０の車種を特定する。例えば、車両情報ＤＢ３１１に記憶されている３Ｄデータの特徴部分に基づいて車種を特定してもよい。車種の特定は、例えば、車両型式の特定であってもよいし、車両１０の名称、年式、及びグレードの特定であってもよい。特徴部分は、例えば、グリル、バンパー、フロントウィンドウ、サイドミラー、ルーフ、または、エンジンフードであり、これらの１つまたは複数を抽出して、車両情報ＤＢ３１１に記憶させておいたこれらの３Ｄデータと比較することで車種を特定する。なお、本実施形態では、制御部３０１が３Ｄデータに基づいて車種を特定しているが、これに代えて、ユーザがユーザ端末２０に入力した車種に関する情報を取得して、車種を特定してもよい。この特定には、例えば、ＡＩを用いてもよい。

また、制御部３０１は、ユーザ端末２０から取得した３Ｄデータと、車両情報ＤＢ３１１に記憶されている車種ごとの３Ｄデータとを比較することで、塗装の剥がれ、塗装の劣化、傷、または、製造後にできた凹凸がないか判定する。両３Ｄデータに所定の差があった場合に、制御部３０１は、塗装の剥がれ、塗装の劣化、傷、または、製造後にできた凹凸があると判定する。この判定には、例えば、ＡＩを用いてもよい。

また、制御部３０１は、ユーザ端末２０から取得した３Ｄデータと、車両情報ＤＢ３１１に記憶されている車種ごとの３Ｄデータとを比較することで、オプション部品が装着されているか判定する。両３Ｄデータに所定の差があった場合に、制御部３０１は、オプション部品が装着されていると判定する。この判定には、例えば、ＡＩを用いてもよい。

なお、制御部３０１は、ユーザ端末２０または車両１０のＥＣＵなどから、車両１０の走行履歴、故障履歴、修理履歴、または、部品の交換履歴などを取得してもよい。

制御部３０１は、車両１０の状態を判定した結果をユーザ端末２０に送信する。このときには、例えば、塗装の剥がれ、劣化、傷または凹みがある箇所が分かるような情報、及び、装着されたオプション部品が分かるような情報、車両１０の走行履歴、故障履歴、修理履歴、または、部品の交換履歴が分かるような情報を送信してもよい。また、これらの情報から車両１０の状態を点数にして表してユーザ端末２０に送信してもよい。この場合、例えば１００点を満点として、車両１０の状態が何点であるかを表す情報として送信してもよい。また、別法として、中古車両の価格の相場を取得し、この相場と車両１０の状態とから車両１０の買取価格を算出して、この買取価格をユーザ端末２０へ送信してもよい。上記の点数および買取価格の算出には、例えばＡＩを利用することができる。

次に、ユーザ端末２０の機能について説明する。図４は、ユーザ端末２０の機能構成を示した図である。ユーザ端末２０は、機能構成要素として、制御部２０１を有する。ユーザ端末２０のプロセッサ２１は、主記憶部２２上のコンピュータプログラムにより、制御部２０１の処理を実行する。

制御部２０１は、所定のアプリケーションソフトウェアを実行することにより、ＬｉＤＡＲ装置２７によって車両１０をスキャンして３Ｄデータを生成してサーバ３０へ送信する。このときには、ユーザＩＤなどのユーザに関する情報も含めてサーバ３０へ送信する。さらに、車種に関する情報を含めてサーバ３０へ送信してもよい。また、制御部２０１は、サーバ３０から受信した判定結果をディスプレイ２５に表示させる。

制御部２０１は、ユーザが入力部２４に所定の入力をすると、ＬｉＤＡＲ装置２７によって車両１０をスキャンする。そして、ＬｉＤＡＲ装置２７によって生成される３Ｄデータを、通信部２６を介してサーバ３０へ送信する。また、制御部２０１は、サーバ３０から受信した判定結果をディスプレイ２５に表示させる。

次に、車両１０の状態を判定するときのシステム全体の処理について説明する。図５は、実施形態に係るシステム１全体の処理のシーケンス図である。なお、車両情報ＤＢ３１１には必要な情報が格納されているものとして説明する。

ユーザ端末２０において、所定のアプリケーションソフトウェアが起動され、ＬｉＤＡＲ装置２７で車両１０がスキャンされる（Ｓ１１）。そうすると、ＬｉＤＡＲ装置２７において、３Ｄデータが生成される（Ｓ１２）。生成された３Ｄデータは、サーバ３０へ送信される（Ｓ１３）。サーバ３０は、受信した３Ｄデータと、車両情報ＤＢ３１１に記憶されている情報とを比較することにより車両１０の状態を判定する（Ｓ１４）。これについては、後述する。そして、サーバ３０からユーザ端末２０へ判定結果が送信される（Ｓ１５）。判定結果を受信したユーザ端末２０では、ディスプレイ２５に判定結果に応じた情報が表示される。

次に、サーバ３０における車両１０の状態を判定する処理について説明する。図６は、実施形態に係るサーバ３０における車両１０の状態を判定する処理のフローチャートである。図６に示した処理は、サーバ３０において、所定の時間毎に実行される。なお、車両情報ＤＢ３１１には必要な情報が格納されているものとして説明する。

ステップＳ１０１では、制御部３０１が、ユーザ端末２０から３Ｄデータを受信したか否か判定する。ステップＳ１０１で肯定判定された場合にはステップＳ１０２へ進み、否定判定された場合には本ルーチンを終了させる。ステップＳ１０２では、制御部３０１が、車種を特定する。制御部３０１は、ユーザ端末２０から取得した３Ｄデータと、車両情報ＤＢ３１１に記憶されている車種ごとの３Ｄデータとを比較することにより、車種を特
定する。具体的には、３Ｄデータの１または複数の特徴部分を比較し、特徴部分が一致するレコードを抽出することにより車種を特定する。

ステップＳ１０３では、制御部３０１が、ユーザ端末２０から取得した３Ｄデータと、特定された車種に対応したオプション部品を装着した状態の３Ｄデータとを比較して、オプション部品を装着しているか否か判定する。制御部３０１は、車両情報ＤＢ３１１に記憶されている車種ごとのオプションを装着した３Ｄデータを記憶しており、その３Ｄデータと、ユーザ端末２０から取得した３Ｄデータとを比較し、一致する３Ｄデータを抽出することにより、車両１０に装着されているオプション部品を特定する。なお、該当する３Ｄデータが車両情報ＤＢ３１１に記憶されていない場合には、社外品が装着されているものと判定してもよい。

ステップＳ１０４では、制御部３０１が、傷および凹凸などがあるか否か、または、傷および凹凸の程度を判定する。制御部３０１は、ユーザ端末２０から取得した３Ｄデータと、車両情報ＤＢ３１１に記憶されている３Ｄデータとを比較して、内外装にどの程度の傷または凹凸があるか否か判定する。このときには、たとえば、傷の深さ、傷の長さ、傷の幅、凹凸の大きさ、凹凸の高さ若しくは深さなどを判定してもよい。検出するのは、車両の査定にかかわる部位における傷または凹凸としてもよい。

ステップＳ１０５では、制御部３０１が、車両１０の状態の判定結果に関する情報を生成する。判定結果に関する情報には、オプション部品の装着の有無、及び、傷または凹凸の程度などについての情報が含まれる。なお、車両１０のＥＣＵに記憶されている情報、または、ディーラ等で扱った故障修理などに関する情報についても、判定結果に関する情報に含んでもよい。

また、制御部３０１は、３Ｄデータの比較に基づいて、車両の値段、または、車両の評価などに関する情報を、判定結果に関する情報として生成してもよい。車両１０の値段は、例えば、装着されているオプション部品、車両１０の傷若しくは凹凸の程度、中古車両の市場価格に応じて決定する。装着されているオプション部品の新品時の値段が高いほど、または、傷若しくは凹凸の程度が小さいほど、車両１０の値段が高くなるように、制御部３０１は車両１０の値段を決定する。また、車両１０の評価は、装着されているオプション部品の新品時の値段が高いほど、または、傷若しくは凹凸の程度が小さいほど、車両１０の評価が高くなるように、制御部３０１は車両１０の評価を決定する。車両１０の評価は点数で表してもよい。車両１０の値段または車両１０の評価は、ＡＩを利用して決定してもよい。

ステップＳ１０６では、制御部３０１が、車両１０の状態の判定結果に関する情報をユーザ端末２０へ送信する。なお、このときには、ユーザ端末２０のディスプレイ２５に判定結果を表示させる指令が含まれていてもよい。

以上説明したように実施形態によれば、ＬｉＤＡＲを利用して車両１０の状態を判定することができる。この判定結果によって、車両１０を査定することができる。

＜その他の実施形態＞
上記の実施形態はあくまでも一例であって、本開示はその要旨を逸脱しない範囲内で適宜変更して実施し得る。

本開示において説明した処理や手段は、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。

また、１つの装置が行うものとして説明した処理が、複数の装置によって分担して実行されてもよい。あるいは、異なる装置が行うものとして説明した処理が、１つの装置によって実行されても構わない。コンピュータシステムにおいて、各機能をどのようなハードウェア構成（サーバ構成）によって実現するかは柔軟に変更可能である。

また、第１実施形態では、ユーザ端末２０がＬｉＤＡＲ装置２７を備えているが、別法として、車両１０がＬｉＤＡＲ装置を備えることもできる。例えば、車両１０の安全機能を実現するために車両１０にＬｉＤＡＲ装置が備わることがある。この場合、車両１０のＬｉＤＡＲ装置で車両１０が自ら３Ｄデータを生成してもよい。この３Ｄデータは、ユーザ端末２０またはサーバ３０からの指示により生成する。また、生成した３Ｄデータは、車両１０から直接サーバ３０へ送信してもよく、ユーザ端末２０を介して送信してもよい。車両１０からサーバ３０へ３Ｄデータを送信する場合には、車両１０に通信部２６と同等の機能を有する通信部を備える。

本開示は、上記の実施形態で説明した機能を実装したコンピュータプログラムをコンピュータに供給し、当該コンピュータが有する１つ以上のプロセッサがプログラムを読み出して実行することによっても実現可能である。このようなコンピュータプログラムは、コンピュータのシステムバスに接続可能な非一時的なコンピュータ可読記憶媒体によってコンピュータに提供されてもよいし、ネットワークを介してコンピュータに提供されてもよい。非一時的なコンピュータ可読記憶媒体は、例えば、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等）、光ディスク（ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、ブルーレイディスク等）など任意のタイプのディスク、読み込み専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気カード、フラッシュメモリ、光学式カード、電子的命令を格納するために適した任意のタイプの媒体を含む。

１ システム
１０ 車両
２０ ユーザ端末
２７ ＬｉＤＡＲ装置
３０ サーバ
３１ プロセッサ
３２ 主記憶部
３３ 補助記憶部
３４ 通信部

Claims (1)

1. ＬｉＤＡＲを用いて車両の形状を測定した情報と、記憶部に記憶されている前記車両に関する情報であって前記ＬｉＤＡＲを用いて前記車両の形状を測定した情報に対応する情報と、の比較により、前記車両の状態を判定する制御部を備える、
   情報処理装置。
   

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