JP2024033337A - 車載装置、サーバ及び道路劣化予測方法 - Google Patents

Abstract

【課題】交通量の多い場所で車両が加減速することによる道路の劣化を予測するための車載装置を提供する。【解決手段】車両の位置情報を取得する位置情報取得部１１と、交通量情報を取得する交通量情報取得部１２Ａと、車両が、単位時間あたりの交通量が所定の値を超える領域にいることを認識する認識部１３Ａと、加速度センサを用いて車両の加速度情報を取得する加速度情報取得部１４と、単位時間あたりの交通量が所定の値を超える領域内での車両の位置情報及び前記車両の加速度情報を記録する記録部１５と、記録部の記録をサーバへ送信する送信部１６と、を備える車載装置１０を提供する。【選択図】図５

Description

本発明は車載装置、サーバ及び道路劣化予測方法に関する。

特許文献１の交通量感知器を用いた路面性状推定方法は、複数の交差点で交差する複数の道路を含む地域経路ごとの交通量を推定する。推定方法は、当該交通量に基づいて路面性状を推定する。推定方法は、交通量感知器が測定した交通量を取得する過程と、交差点毎の分流率と進入率を推定する過程と、測定交通量、分流率および進入率を用いて感知器が設置されていない道路を推定する過程を含む。推定方法は、該推定した交通量と路面性状予測式を用いて道路の路面性状を推定する。

特開２００３－２８８６６５号公報

特許文献１は、大型車の交通量を推定し路面性状測定車が走行しない期間の路面性状を予測するものであるが、道路の劣化は、実際には交通量が多い場所で車両が加減速することに大きく影響を与えられる。そこで、本開示の目的は、交通量が多い場所で車両が加減速することによる道路の劣化を予測するための車載装置を提供することである。

本開示の車載装置は、
車両の位置情報を取得する位置情報取得部と、
交通量情報を取得する交通量情報取得部と、
前記車両が、単位時間あたりの交通量が所定の値を超える領域にいることを認識する認識部と、
加速度センサを用いて前記車両の加速度情報を取得する加速度情報取得部と、
前記単位時間あたりの交通量が所定の値を超える領域内での前記車両の位置情報及び前記車両の加速度情報を記録する記録部と、
前記記録部の記録をサーバへ送信する送信部と、を備える車載装置である。

本開示の道路劣化予測方法は、
車両の位置情報を取得するステップと、
交通量情報を取得するステップと、
前記車両が、単位時間あたりの交通量が所定の値を超える領域にいることを認識するステップと、
加速度センサを用いて前記車両の加速度情報を取得するステップと、
前記単位時間あたりの交通量が所定の値を超える領域内での前記車両の位置情報及び前記車両の加速度情報を記録するステップと、
前記記録に基づいて道路の劣化傾向を予測するステップと、
表示部に道路を備える地図と前記道路の劣化傾向を表示するステップと、を備える道路劣化予測方法である。

本開示により、交通量が多い場所で車両が加減速することによる道路の劣化を予測するための車載装置を提供できる。

実施の形態１にかかる道路劣化予測システムのブロック図である。 実施の形態１にかかる道路劣化予測方法のフローチャートである。 実施の形態２にかかる車載装置及び周辺装置のブロック図である。 実施の形態２にかかる道路劣化予測方法のフローチャートである。 実施の形態３にかかる道路劣化予測システムのブロック図である。 実施の形態３にかかる道路劣化予測方法のフローチャートである。 実施の形態４にかかる道路劣化予測システムのブロック図である。 実施の形態４にかかる道路劣化予測方法のフローチャートである。 実施の形態２にかかる画像検出周期の例の表を示す図である。 実施の形態２にかかる車種別係数テーブルの例の表を示す図である。

実施の形態
以下、図面を参照して本開示の実施の形態について説明する。しかしながら、特許請求の範囲にかかる発明を以下の実施の形態に限定するものではない。また、実施の形態で説明する構成の全てが課題を解決するための手段として必須であるとは限らない。説明の明確化のため、以下の記載及び図面は、適宜、省略、及び簡略化がなされている。各図面において、同一の要素には同一の符号が付されており、必要に応じて重複説明は省略されている。

（実施の形態１にかかる道路劣化予測システムの説明）
図１は、実施の形態１にかかる道路劣化予測システムのブロック図である。図１を参照しながら、実施の形態１にかかる道路劣化予測システム１を説明する。道路劣化予測システム１は、車載装置１０、サーバ２０及び表示部３１を備える。車載装置１０は、例えば、車両に搭載されて情報を収集するナビゲーションシステムまたはドライブレコーダシステムに適用可能である。車載装置１０は、道路劣化予測システムに専用の装置であってもよい。サーバ２０は、例えば道路管理会社のサーバなどであり、車両と離れた場所でデータを取得する。表示部３１は、サーバと同じ道路管理会社にあってもよいし、車両のナビゲーションシステムの表示装置または専用の表示装置を用いてもよい。

車載装置１０は、位置情報取得部１１と、画像取得部１２と、画像認識部１３と、加速度情報取得部１４と、記録部１５と、送信部１６と、を備える。

位置情報取得部１１は、車両の位置を取得する機能を有する部分である。位置情報取得部１１は、例えばＧＰＳ（Global Positioning System）受信部を備える。ＧＰＳ受信部は、ＧＰＳ衛星からＧＰＳ信号を受信し、受信したＧＰＳ信号に基づいて現在の位置情報（緯度及び経度）を算出する。なお、ＧＰＳは、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System:全地球航法衛星システム）の一例であり、ＧＰＳに限らず、その他の測位システムから受信する信号に基づいて位置情報を取得してもよい。

画像取得部１２は、車両の周辺の画像を取得する機能を有する部分である。画像取得部１２は、車両に搭載されたカメラを用いて画像を取得する。カメラは、ナビゲーションシステムまたはドライブレコーダと兼用されてもよいし、専用のカメラを用いてもよい。

画像認識部１３は、取得した画像を用いて車両が加減速する領域にいることを認識する機能を有する部分である。画像認識エンジンで道路に負荷のかかる領域を検出する。画像認識部１３は、ＡＩ（Artificial Intelligence）により、走行中の道路を判定してもよい。例えば、道路に負荷のかかる領域は、バス停留所、カーブ警告標識、速度減速線、カーブ車線、陸橋、及び急こう配坂道が考えられる。道路に負荷がかかる領域とは、頻繁にまたは定常的に加減速が発生する場所または発生しやすい場所である。このような場所は、車両の交通荷重が大きい。また、このような場所は、ブレーキによりアスファルト舗装版との摩擦が強くなり、アスファルトが剥がれ易い。画像認識部１３は、道路に負荷のかかる領域を、位置情報を参考にして検出してもよい。

加速度情報取得部１４は、加速度センサを用いて加速度情報を取得する機能を有する部分である。加速度センサは、車両のＥＣＵ（Electronic Control Unit）に接続された加速度センサを用いてもよい。この場合、加速度情報取得部１４は、ＥＣＵと接続されている。

記録部１５は、車両が加減速する領域内での車両の位置情報及び車両の加速度情報を記録する機能を有する部分である。記録部１５は、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体ある。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ ＰＲＯＭ）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ））を含む。

送信部１６は、記録部１５の記録をサーバ２０へ送信する機能を有する部分である。送信部１６は、既存のネットワークを用いて車両から離れた場所にあるサーバに情報を送信する。既存のネットワークは、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、４Ｇ（4th Generation）、５Ｇ（5th Generation）などの携帯電話回線、ＷｉＦｉ及びＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）を用いたインターネット回線、及びＶＩＣＳ（Vehicle Information and Communication System）(登録商標)などである。

このような車載装置は、道路の劣化の状態が現れていない場所の劣化を予測するために用いられる。

サーバ２０は、受信部２１と、道路劣化予測部２２と、制御部２３と、を備える。

受信部２１は、車載装置から加速度情報及び位置情報を取得する機能を有する部分である。道路劣化予測部２２は、道路の劣化傾向を予測する機能を有する部分である。道路劣化予測部２２は、受信した加速度情報及び位置情報から劣化しやすい道路の位置を検出する。道路劣化予測部２２は、道路劣化予測領域情報を生成する。道路劣化予測領域情報は、例えば、領域の位置情報である緯度、経度、領域幅、領域高さ、走行時加速度値、道路劣化予測レベルを含む。道路劣化予測レベルは、加減速する領域内において、集計された加速度の値を地図上に分布図のようにプロットすることで表すことができる。プロットは、例えば加速度の大きさ毎に色を変えたり、加速度が大きいと色を濃くしたりして表示する。道路劣化予測レベルは、加速度が大きいポイントを抽出してそのポイントを道路劣化が早く進むポイントであることを示す。このようにして道路劣化を予測することができる。制御部２３は、表示部３１に道路を備える地図と道路の劣化傾向を表示する機能を有する部分である。制御部２３は、道路劣化予測部２２の道路劣化予測領域情報を表示部３１に表示させる。

なお、道路劣化予測システム１は、複数の装置により構成してもよいし、１つの装置により構成してもよい。車載装置１０は、図１に示した、位置情報取得部１１と、画像取得部１２と、画像認識部１３と、加速度情報取得部１４と、記録部１５と、送信部１６と、を備えた装置としてもよいし、位置情報取得部１１と、画像取得部１２と、画像認識部１３と、加速度情報取得部１４と、記録部１５と、送信部１６と、道路劣化予測部２２と、表示部３１と、を備えた装置としてもよい。また車載装置１０は、位置情報取得部１１と、画像取得部１２と、画像認識部１３と、加速度情報取得部１４と、記録部１５と、道路劣化予測部２２と、制御部２３と、表示部３１とを備えた装置としてもよい。また、道路劣化予測システム１の一部をクラウドに配置してもよい。例えば、クラウドに各機能を分散配置してもよい。

図２は、実施の形態１にかかる道路劣化予測方法のフローチャートである。例えば実施の形態１にかかる道路劣化予測方法は、図１の道路劣化予測システム１により実行される。図２に示すように、まず車両の位置情報を取得する（ステップＳ２０１）。次に、車両の周辺の画像を取得する（ステップＳ２０２）。次に取得した画像を用いて車両が加減速する領域にいることを認識する（ステップＳ２０３）。加速度センサを用いて車両の加速度情報を取得する（ステップＳ２０４）。車両が加減速する領域内での車両の位置情報及び車両の加速度情報を記録する（ステップＳ２０５）。次に記録に基づいて道路の劣化傾向を予測する（ステップＳ２０６）。最後に、表示部に道路を備える地図と道路の劣化傾向を表示して（ステップＳ２０７）処理を終了する。

上記のように、実施の形態１にかかる道路劣化予測システム１は、加減速する領域内での車両の位置情報及び加速度情報を記録し、その情報を用いて道路劣化予測部で道路の劣化を予測する。これにより、道路の劣化の状態が現れていない場所の劣化を予測できる。また、実施の形態１にかかる車載装置１０は、加減速する領域内での車両の位置情報及び加速度情報を記録する。これにより、道路の劣化の状態が現れていない場所の劣化を予測するための車載装置を提供できる。

（実施の形態２にかかる道路劣化予測システムの説明）
図３は、実施の形態２にかかる車載装置及び周辺装置のブロック図である。図９は、実施の形態２にかかる画像検出周期の例の表を示す図である。図１０は、実施の形態２にかかる車種別係数テーブルの例の表を示す図である。図３、９及び１０を参照しながら、実施の形態２にかかる道路劣化予測システムを説明する。実施の形態１では、サーバが道路劣化予測を行っていたが、実施の形態２では、車載装置が道路劣化予測を行い、車載装置がその結果をサーバに送信する場合について説明する。

実施の形態２にかかる道路劣化予測システム１０００は、車載装置１００と、カメラ２０１と、加速度センサ２０５と、表示部３１と、サーバ２０と、を備える。また、道路劣化予測システム１０００は、マイク２０３と、スピーカ２０７と、を備えてもよい。車載装置１００は、位置情報取得部１１と、画像取得部１２と、画像認識部１３と、加速度情報取得部１４と、記録部１５と、送信部１６と、を備える。また、車載装置１００は、音声取得部１０３と、音声認識部１０５と、受信部１０７とを備えていてもよい。また、車載装置１００は、制御部１０９と、画像認識結果解析部１１１と、重み付け加速度計算部１１３と、重み付け加速度閾値判定部１１５と、画像検出周期テーブル取得部１１７と、車種別係数テーブル取得部１１９と、道路劣化予測部１２１と、画像検出周期テーブル管理部１２７と、車種別係数テーブル管理部１２９と、を備える。さらに車載装置１００は、画像出力部１２３を備える。さらに車載装置１００は、音声出力部１２５を備えてもよい。位置情報取得部１１と、画像取得部１２と、画像認識部１３と、加速度情報取得部１４と、記録部１５と、送信部１６は、実施の形態１と説明が重複するためここでは説明を割愛する。

カメラ２０１は、車両の周辺の画像を取得する。また、カメラ２０１は、車載装置１００の画像取得部１２と接続される。

マイク２０３は、車両の周辺の音声を取得する。マイク２０３は、音声取得部１０３と接続される。音声取得部１０３は、音声認識部１０５と接続される。音声認識部１０５は、音声取得部１０３で取得された音声をＡＩなどで認識する。例えば、音声認識部１０５は、加速するときのエンジン音、減速するときのブレーキ音を取得し、加減速する領域内にあるか否か判断する。

加速度センサ２０５は、車両に搭載されている加速度センサであることが好ましいが、専用のジャイロセンサなどのセンサであってもよい。

制御部１０９は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などで構成される。制御部１０９は、車載装置１００の上述の及び後述する機能全体を制御する。

画像認識結果解析部１１１は、例えば学習したＡＩでブレーキのかかりやすいまたは加速のかかりやすい場所、すなわち道路に負荷のかかる領域内に車両があるか否かを判定する。そして、そのような道路に負荷のかかる領域に車両が入った場合、車載装置１００は、加速度情報取得部１４で加速度センサ情報を取得する。

画像検出周期テーブル取得部１１７は、図９に示される画像検出周期テーブルから画像検出周期を取得する。例えば、車両の速度が速く、加減速の程度が大きい場合、周期はレベル１の１０ｍｓ（ミリ秒）に設定する。あまり車両の速度が速くなく、加減速の程度が小さい場合、周期はレベル５の１５０ｍｓに設定する。

画像検出周期テーブルの設定は任意であり、ユーザは、予め画像検出周期テーブル管理部１２７を通して画像検出周期テーブルを変更できる。また、加減速する領域内での画像検出周期をテーブルからユーザが選択することもできる。

加速度情報取得部１４は、画像検出周期と同期して加速度センサから加速度を検出する。画像検出周期毎に検出した加速度を解析することで、例えば、ブレーキの踏み込み回数及びブレーキ強度を検出することが可能となる。これは、ブレーキの回数が多ければ加速度変化頻度が多く、ブレーキ強度が高いと加速度変化量も大きいためである。

車種別係数テーブル取得部１１９は、図１０に示される車種別係数テーブルから車種別係数を取得する。例えば、軽い車両である場合加速度は急激にかかるが、道路への負荷は重い車両に比べそれほど大きくないため車種別係数を低いレベル１に設定できる。重い車両は、加速度はそれほど急にはかからないが、道路への負担は大きいため、車種別係数を高いレベル５に設定できる。

車種別係数テーブルの設定は任意であり、ユーザは、予め車種別係数テーブル管理部１２９を通じて車種別係数テーブルを変更できる。車種別係数はテーブルに持たせてユーザがレベル指定を行う方法を採用したが、テーブルではなくユーザによる任意の設定にしてもよい。

重み付け加速度計算部１１３は、加速度を車種別係数に掛けて重み付け加速度を算出する。重み付け加速度閾値判定部１１５は、算出した重み付け加速度が閾値以上の場合、検出領域を道路劣化予測領域と判定する。道路劣化予測部１２１は、道路劣化予測領域情報を生成する。道路劣化予測部１２１は、実施の形態１の道路劣化予測部２２と同じ機能を有する。送信部１６は、道路劣化予測領域情報をサーバ２０に送信する。

サーバ２０は、道路劣化予測領域情報を管理する。サーバ２０は、表示部に道路劣化予測情報を表示し、道路管理者に報告する。道路管理者は、道路のひび割れなどの調査が必要と判断した場合、道路調査車両を手配するようにする。

また、サーバ２０は、道路劣化予測領域情報の代わりに位置情報と加速度情報を受信してもよい。そしてサーバ２０の道路劣化予測部２２は、位置情報と加速度情報に基づいて道路の劣化傾向を予測する。その場合、車載装置１００は、加速度情報が所定の値を超えたときに位置情報と加速度情報をサーバ２０に送信する。このような構成により、車載装置１００は、適切なタイミングで記録部１５の記録をサーバへ送信できる。また、サーバ２０は、道路劣化予測領域情報を車載装置１００の受信部１０７に送信する。

画像出力部１２３は、表示部３１に接続される。画像出力部１２３は、表示部３１に道路を備える地図と、道路の劣化傾向を表示する。表示部３１は、ナビゲーションシステムに含まれる地図を用いて道路の劣化傾向を表示してもよい。

音声出力部１２５は、スピーカ２０７と接続される。音声で劣化予測領域情報をユーザに知らせることができる。音声出力部１２５とスピーカ２０７もナビゲーションシステムのものを用いることができる。

（実施の形態２にかかる道路劣化予測方法の説明）
図４は、実施の形態２にかかる道路劣化予測方法のフローチャートである。図４を参照しながら、実施の形態２にかかる道路劣化予測方法を説明する。

最初に、位置情報取得を行う（ステップＳ４０１）。位置情報取得部１１は、位置情報を取得する。次に画像検出処理を行う（ステップＳ４０２）。画像取得部１２は、車両に搭載されたカメラ２０１で撮影し、画像を取得する。次に道路に負荷のかかる領域か否か判定する（ステップＳ４０３）。画像認識結果解析部１１１が、取得した画像から道路に負荷のかかる領域か否か判定する。道路に負荷のかかる領域でない場合（ステップＳ４０３のＮＯの場合）、画像検出処理を続けて行う（ステップＳ４０２）。道路に負荷のかかる領域である場合（ステップＳ４０３のＹＥＳの場合）、加速度センサ情報を取得する（ステップＳ４０４）。加速度情報取得部１４は、加速度センサから加速度情報を取得する。

次に画像検出周期テーブル値を取得する（ステップＳ４０５）。画像検出周期テーブル取得部１１７は、画像検出周期テーブルに格納された画像検出周期を取得する。次に画像検出周期に同期して加速度センサ情報を取得する（ステップＳ４０６）。制御部１０９は、加速度情報を記録部１５に記録する。次に画像検出処理を行う（ステップＳ４０７）。制御部１０９は、画像検出周期に同期して画像検出処理を行う。次に道路に負荷のかかる領域が継続しているか否か判定する（ステップＳ４０８）。画像認識結果解析部１１１は、取得した画像から道路に負荷のかかる領域が継続しているか否か判定する。

道路に負荷のかかる領域が継続している場合（ステップＳ４０８のＹＥＳの場合）、加速度センサ情報を取得する（ステップＳ４０６）。制御部１０９は、画像検出周期に同期して加速度を検出し記録部１５に記録する。道路に負荷のかかる領域が継続していない場合（ステップＳ４０８のＮＯの場合）、車種別係数テーブル値を取得する（ステップＳ４０９）。車種別係数テーブル取得部１１９は、車種別係数を取得する。

次に、検出領域での重み付け加速度を算出する（ステップＳ４１０）。重み付け加速度計算部１１３は、車種別係数を加速度に掛けて加速度を重み付けする。次に算出した重み付け加速度値はテーブル値より大きいか否か判定する（ステップＳ４１１）。重み付け加速度閾値判定部１１５は、算出した重み付け加速度が閾値より大きいか否か判定する。

算出した重み付け加速度値がテーブル値より小さい場合（ステップＳ４１１のＮＯの場合）、処理を終了する。算出した重み付け加速度値がテーブル値より大きい場合（ステップＳ４１１のＹＥＳの場合）、道路劣化予測領域情報生成処理を行う（ステップＳ４１２）。道路劣化予測部１２１は、位置情報に基づいて道路劣化予測領域情報生成処理を行う。

最後にサーバ２０に送信処理をして（ステップＳ４１３）終了する。送信部１６は、サーバ２０に道路劣化予測領域情報生成処理を送信して終了する。サーバ２０の制御部２３が、表示部３１に地図と道路劣化予測領域情報を表示してもよいし、車載装置１００の制御部１０９が画像出力部１２３を制御し、表示部３１に地図と道路劣化予測領域情報を表示してもよい。

（実施の形態３にかかる道路劣化予測システムの説明）
図５は、実施の形態３にかかる道路劣化予測システムのブロック図である。図５を参照しながら、実施の形態３にかかる道路劣化予測システム１Ａを説明する。道路劣化予測システム１Ａは、車載装置１０Ａ、サーバ２０及び表示部３１を備える。車載装置１０Ａは、例えば、車両に搭載されて情報を収集するナビゲーションシステムまたはドライブレコーダシステムに適用可能である。車載装置１０Ａは、道路劣化予測システムに専用の装置であってもよい。サーバ２０及び表示部３１は、実施の形態１と説明が重複するためここでは説明を割愛する。

車載装置１０Ａは、位置情報取得部１１と、交通量情報取得部１２Ａと、認識部１３Ａと、加速度情報取得部１４と、記録部１５と、送信部１６と、を備える。位置情報取得部１１と、加速度情報取得部１４と、記録部１５と、送信部１６は、実施の形態１と説明が重複するためここでは説明を割愛する。

交通量情報取得部１２Ａは、車両の周辺の交通量情報を取得する機能を有する部分である。交通量情報取得部１２Ａは、車両に搭載されたカメラを用いて画像を取得する。カメラは、ナビゲーションシステムまたはドライブレコーダと兼用されてもよいし、専用のカメラを用いてもよい。また、交通量情報取得部１２Ａは、ＶＩＣＳ（Vehicle Information and Communication System）から情報を取得してもよい。さらに、交通量情報取得部１２Ａは、ラジオ、インターネットから交通量情報を取得してもよい。

認識部１３Ａは、取得した画像を用いて車両が、交通量が所定の値を超える領域にいることを認識する機能を有する部分である。画像認識エンジンで道路に負荷のかかる領域を検出する。認識部１３Ａは、ＡＩ（Artificial Intelligence）により、走行中の道路を判定してもよい。道路に負荷のかかる領域は、交通量が多い領域である。道路に負荷のかかり劣化しやすい領域とは、交通量が多く頻繁にまたは定常的に加減速が発生する場所または発生しやすい場所である。このような場所は、車両の交通荷重が大きい。また、このような場所は、ブレーキによりアスファルト舗装版との摩擦が強くなり、アスファルトが剥がれ易い。認識部１３Ａは、道路に負荷のかかる領域を、位置情報を参考にして検出してもよい。所定の値は、例えば１車線１００ｍの範囲に１０台以上車両がいるなど任意の閾値を設定できる。交通量情報がＶＩＣＳから取得された場合は、認識部１３Ａは、画像認識しなくてもよい。交通量情報がラジオからの場合は、認識部１３Ａは、ラジオの音声をＡＩが解析してもよい。

このような車載装置は、交通量の多い場所で車両が加減速することによる道路の劣化を予測するために用いられる。

サーバ２０は、受信部２１と、道路劣化予測部２２と、制御部２３と、を備える。受信部２１と、道路劣化予測部２２と、制御部２３は、実施の形態１と説明が重複するためここでは説明を割愛する。

なお、道路劣化予測システム１Ａは、複数の装置により構成してもよいし、１つの装置により構成してもよい。車載装置１０Ａは、図５に示した、位置情報取得部１１と、交通量情報取得部１２Ａと、認識部１３Ａと、加速度情報取得部１４と、記録部１５と、送信部１６と、を備えた装置としてもよいし、位置情報取得部１１と、交通量情報取得部１２Ａと、認識部１３Ａと、加速度情報取得部１４と、記録部１５と、送信部１６と、道路劣化予測部２２と、表示部３１と、を備えた装置としてもよい。また車載装置１０Ａは、位置情報取得部１１と、交通量情報取得部１２Ａと、認識部１３Ａと、加速度情報取得部１４と、記録部１５と、道路劣化予測部２２と、制御部２３と、表示部３１とを備えた装置としてもよい。また、道路劣化予測システム１Ａの一部をクラウドに配置してもよい。例えば、クラウドに各機能を分散配置してもよい。

図６は、実施の形態３にかかる道路劣化予測方法のフローチャートである。例えば実施の形態３にかかる道路劣化予測方法は、図５の道路劣化予測システム１Ａにより実行される。図６に示すように、まず車両の位置情報を取得する（ステップＳ２０１Ａ）。次に、交通量情報を取得する（ステップＳ２０２Ａ）。次に取得した交通量情報を用いて車両が単位時間当たりの交通量が所定の値を超える領域にいることを認識する（ステップＳ２０３Ａ）。加速度センサを用いて車両の加速度情報を取得する（ステップＳ２０４Ａ）。車両が単位時間当たりの交通量が所定の値を超える領域内での車両の位置情報及び車両の加速度情報を記録する（ステップＳ２０５Ａ）。次に記録に基づいて道路の劣化傾向を予測する（ステップＳ２０６Ａ）。最後に、表示部に道路を備える地図と道路の劣化傾向を表示して（ステップＳ２０７Ａ）処理を終了する。

上記のように、実施の形態３にかかる道路劣化予測システム１Ａは、単位時間当たりの交通量が所定の値を超える領域内での車両の位置情報及び加速度情報を記録し、その情報を用いて道路劣化予測部で道路の劣化を予測する。これにより、交通量の多い場所で車両が加減速することによる道路の劣化を予測できる。また、実施の形態３にかかる車載装置１０Ａは、単位時間当たりの交通量が所定の値を超える領域内での車両の位置情報及び加速度情報を記録する。これにより、交通量の多い場所で車両が加減速することによる道路の劣化を予測するための車載装置を提供できる。

（実施の形態４にかかる道路劣化予測システムの説明）
図７は、実施の形態４にかかる道路劣化予測システムのブロック図である。図７を参照しながら、実施の形態４にかかる道路劣化予測システムを説明する。道路劣化予測システム１Ｂは、車載装置１０Ｂ、サーバ２０及び表示部３１を備える。車載装置１０Ｂは、例えば、車両に搭載されて情報を収集するナビゲーションシステムまたはドライブレコーダシステムに適用可能である。車載装置１０Ｂは、道路劣化予測システムに専用の装置であってもよい。サーバ２０及び表示部３１は、実施の形態１と説明が重複するためここでは説明を割愛する。

車載装置１０Ｂは、位置情報取得部１１と、降水量情報取得部１７と、地形情報取得部１２Ｂと、認識部１３Ｂと、加速度情報取得部１４と、記録部１５と、送信部１６と、を備える。位置情報取得部１１と、加速度情報取得部１４と、記録部１５と、送信部１６は、実施の形態１と説明が重複するためここでは説明を割愛する。

降水量情報取得部１７は、既存のネットワークを使って外部から降水量情報を取得する機能を有する部分である。外部は、例えば気象庁及び第三者の気象情報提供機関である。降水量情報は、車両のある領域で所定の期間に降水量が所定の値を超えることを知らせるものである。例えば、降水量情報は、その領域が１年間に２０００ｍｍ以上の降水量があるなどの情報である。

地形情報取得部１２Ｂは、車両の周辺の画像を取得する機能を有する部分である。地形情報取得部１２Ｂは、車両に搭載されたカメラを用いて画像を取得する。カメラは、ナビゲーションシステムまたはドライブレコーダと兼用されてもよいし、専用のカメラを用いてもよい。地形情報取得部１２Ｂは、地図情報から取得してもよい。

認識部１３Ｂは、地形情報取得部１２Ｂにより取得した画像と降水量情報取得部１７により取得した降水量情報を用いて車両が所定の期間に降水量が所定の値を超え、水が溜まりやすい領域にいることを認識する機能を有する部分である。画像認識エンジンで道路に負荷のかかる領域を検出する。認識部１３Ｂは、ＡＩ（Artificial Intelligence）により、走行中の道路を判定してもよい。例えば、道路に負荷のかかる領域は、所定の期間に降水量が所定の値を超える領域で水が溜まりやすい下りから登りにかわる地点アンダーパス、盆地、低地または道路のへこみなどであるといえる。そのような領域は、水溜りができやすいと考えられる。道路に負荷のかかり、道路が劣化しやすい領域とは、水溜りができやすく頻繁にまたは定常的に加減速が発生する場所または発生しやすい場所である。このような場所は、車両の交通荷重が大きい。また、このような場所は、ブレーキによりアスファルト舗装版との摩擦が強くなり、アスファルトが剥がれ易い。認識部１３Ｂは、道路に負荷のかかる領域を、位置情報を参考にして検出してもよい。

このような車載装置は、水の溜まりやすい場所で車両が加減速することによる道路の劣化を予測するために用いられる。

サーバ２０は、受信部２１と、道路劣化予測部２２と、制御部２３と、を備える。受信部２１と、道路劣化予測部２２と、制御部２３は、実施の形態１と説明が重複するためここでは説明を割愛する。

なお、道路劣化予測システム１Ｂは、複数の装置により構成してもよいし、１つの装置により構成してもよい。車載装置１０Ｂは、図７に示した、位置情報取得部１１と、降水量情報取得部１７と、地形情報取得部１２Ｂと、認識部１３Ｂと、加速度情報取得部１４と、記録部１５と、送信部１６と、を備えた装置としてもよいし、位置情報取得部１１と、降水量情報取得部１７と、地形情報取得部１２Ｂと、認識部１３Ｂと、加速度情報取得部１４と、記録部１５と、送信部１６と、道路劣化予測部２２と、表示部３１と、を備えた装置としてもよい。また車載装置１０Ｂは、位置情報取得部１１と、降水量情報取得部１７と、地形情報取得部１２Ｂと、認識部１３Ｂと、加速度情報取得部１４と、記録部１５と、道路劣化予測部２２と、制御部２３と、表示部３１とを備えた装置としてもよい。また、道路劣化予測システム１Ｂの一部をクラウドに配置してもよい。例えば、クラウドに各機能を分散配置してもよい。

図８は、実施の形態４にかかる道路劣化予測方法のフローチャートである。例えば実施の形態４にかかる道路劣化予測方法は、図７の道路劣化予測システム１Ｂにより実行される。図８に示すように、まず車両の位置情報を取得する（ステップＳ２０１Ｂ）。次に、降水量情報を取得する（ステップＳ２０２Ｂ）。次に水が溜まりやすい地形の情報を取得する（ステップＳ２０３Ｂ）。画像から水が溜まりやすいか否か判定する。次に取得した画像を用いて車両が所定の期間に降水量が所定の値を超え、水が溜まりやすい領域にいることを認識する（ステップＳ２０４Ｂ）。加速度センサを用いて車両の加速度情報を取得する（ステップＳ２０５Ｂ）。所定の期間に降水量が所定の値を超え、水が溜まりやすい領域内での車両の位置情報及び車両の加速度情報を記録する（ステップＳ２０６Ｂ）。次に記録に基づいて道路の劣化傾向を予測する（ステップＳ２０７Ｂ）。最後に、表示部に道路を備える地図と道路の劣化傾向を表示して（ステップＳ２０８Ｂ）処理を終了する。

上記のように、実施の形態４にかかる道路劣化予測システムは、所定の期間に降水量が所定の値を超え、水が溜まりやすい領域内での車両の位置情報及び加速度情報を記録し、その情報を用いて道路劣化予測部で道路の劣化を予測する。これにより、水の溜まりやすい場所で車両が加減速することによる道路の劣化を予測できる。また、実施の形態４にかかる車載装置１０Ｂでは、所定の期間に降水量が所定の値を超え、水が溜まりやすい領域内での車両の位置情報及び加速度情報を記録する。これにより、水の溜まりやすい場所で車両が加減速することによる道路の劣化を予測するための車載装置を提供できる。

また、上述した道路劣化予測システム１、１０００、１Ａ、及び１Ｂにおける処理の一部又は全部は、コンピュータプログラムとして実現可能である。このようなプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。例えば実施の形態１、３、４では、道路劣化予測をサーバが行ったが、実施の形態２のように、道路劣化予測を車載装置が行ってもよい。また、道路劣化予測をクラウドが行ってもよい。本開示は、SDGs（Sustainable Development Goals）の「住み続けられるまちづくりを」の実現に貢献し、公共施設の安心・安全に寄与する事項を含む。

１ 道路劣化予測システム
１Ａ 道路劣化予測システム
１Ｂ 道路劣化予測システム
１０ 車載装置
１０Ａ 車載装置
１０Ｂ 車載装置
１１ 位置情報取得部
１２ 画像取得部
１２Ａ 交通量情報取得部
１２Ｂ 地形情報取得部
１３ 画像認識部
１３Ａ 認識部
１３Ｂ 認識部
１４ 加速度情報取得部
１５ 記録部
１６ 送信部
１７ 降水量情報取得部
２０ サーバ
２１ 受信部
２２ 道路劣化予測部
２３ 制御部
３１ 表示部
１００ 車載装置
１０３ 音声取得部
１０５ 音声認識部
１０７ 受信部
１０９ 制御部
１１１ 画像認識結果解析部
１１３ 重み付け加速度計算部
１１５ 重み付け加速度閾値判定部
１１７ 画像検出周期テーブル取得部
１１９ 車種別係数テーブル取得部
１２１ 道路劣化予測部
１２３ 画像出力部
１２５ 音声出力部
１２７ 画像検出周期テーブル管理部
１２９ 車種別係数テーブル管理部
２０１ カメラ
２０３ マイク
２０５ 加速度センサ
２０７ スピーカ
１０００ 道路劣化予測システム

Claims (5)

1. 車両の位置情報を取得する位置情報取得部と、
   交通量情報を取得する交通量情報取得部と、
   前記車両が、単位時間あたりの交通量が所定の値を超える領域にいることを認識する認識部と、
   加速度センサを用いて前記車両の加速度情報を取得する加速度情報取得部と、
   前記単位時間あたりの交通量が所定の値を超える領域内での前記車両の位置情報及び前記車両の加速度情報を記録する記録部と、
   前記記録部の記録をサーバへ送信する送信部と、を備える車載装置。
2. 前記加速度情報が所定の値を超えたとき、前記記録部の記録を前記サーバへ送信する、請求項１に記載の車載装置。
3. 請求項１に記載された車載装置から受信した記録に基づいて道路の劣化傾向を予測する道路劣化予測部を備える、サーバ。
4. 制御部を備え、
   前記制御部は、表示部に道路を備える地図と前記道路の劣化傾向を表示する、請求項３に記載のサーバ。
5. 車両の位置情報を取得するステップと、
   交通量情報を取得するステップと、
   前記車両が、単位時間あたりの交通量が所定の値を超える領域にいることを認識するステップと、
   加速度センサを用いて前記車両の加速度情報を取得するステップと、
   前記単位時間あたりの交通量が所定の値を超える領域内での前記車両の位置情報及び前記車両の加速度情報を記録するステップと、
   前記記録に基づいて道路の劣化傾向を予測するステップと、
   表示部に道路を備える地図と前記道路の劣化傾向を表示するステップと、を備える道路劣化予測方法。

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