JP7040376B2

JP7040376B2 - データ収集システムおよび車両

Info

Publication number: JP7040376B2
Application number: JP2018175207A
Authority: JP
Inventors: 亮根山
Original assignee: Toyota Motor Corp
Current assignee: Toyota Motor Corp
Priority date: 2018-09-19
Filing date: 2018-09-19
Publication date: 2022-03-23
Anticipated expiration: 2038-09-19
Also published as: JP2020046971A

Description

本発明は、車両を用いたデータ収集技術に関する。

近年、ネットワークに接続された車両（コネクティッドカー）の普及に伴い、走行中の車両を用いてデータを収集するシステムについて検討が進められている。走行中の車両によって取得されたデータを収集することで、例えば、道路地図データの自動生成が可能になるなどの応用が期待される。
これに関連する技術として、例えば、特許文献１には、携帯端末によって撮影された画像をセンターが収集し、地図データを生成するシステムが開示されている。

特開２００５－２４１７１５号公報特開２０１４－２２８６７３号公報

車両によって取得されたデータ（例えば画像等）をセンターが収集する場合、交通量に依存してデータ量が過大になってしまうという問題が発生する。例えば、多くの車両が通過するエリアから重複したデータが送信されてしまい、これにより、ネットワークリソースが占有されてしまうおそれが生じる。また、通過車両が少ないエリアから情報が送信されないという問題も生じうる。

本発明は上記の課題を考慮してなされたものであり、車両によって取得されたデータを収集するシステムにおいて、データの収集を最適化することを目的とする。

本発明に係るデータ収集システムは、
サーバ装置と、一台以上のデータ取得車両と、からなり、前記データ取得車両が取得したデータを前記サーバ装置が収集するデータ収集システムであって、前記サーバ装置は、データを収集すべき複数の単位領域を示したマップであって、前記単位領域ごとの前記データ取得車両の通過交通量を含むマップを前記データ取得車両に送信する送信手段を有し、前記データ取得車両は、前記単位領域のいずれかにおいて前記データを取得する取得手段と、前記サーバ装置から受信した前記マップに基づいて、前記取得したデータを前記サーバ装置に送信する制御手段と、を有し、前記制御手段は、前記単位領域ごとの前記通過交通量に基づいて、前記取得したデータのうち、前記サーバ装置に送信するデータを決定することを特徴とする。

また、本発明の別態様に係る車両は、
データを取得し、前記取得したデータをサーバ装置に送信する車両であって、データを収集すべき複数の単位領域を示したマップであって、前記単位領域ごとの前記車両の通過交通量を含むマップを受信する受信手段と、前記単位領域のいずれかにおいて前記データを取得する取得手段と、前記受信した前記マップに基づいて、前記取得したデータを前記サーバ装置に送信する制御手段と、を有し、前記制御手段は、前記単位領域ごとの前記通過交通量に基づいて、前記取得したデータのうち、前記サーバ装置に送信するデータを決定することを特徴とする。

また、本発明の別態様は、上記車両の制御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、当該プログラムを非一時的に記憶したコンピュータ可読記憶媒体である。

本発明によれば、車両によって取得されたデータを収集するシステムにおいて、データの収集を最適化することができる。

本発明に係るデータ収集システムの概要図である。第一の実施形態に係る車両１０の構成図である。第一の実施形態に係る区画表を説明する図である。区画表の具体例を示す図である。第一の実施形態に係るサーバ装置２０の構成図である。画像ストレージの概要図である。画像データベースに記憶されるデータの例を示す図である。区画表の送受信を行う処理のフローチャートである。車両１０が行う処理のフローチャートである。ステップＳ２２で行う処理を説明するフローチャートである。画像データが収集できる確率を示す図である。ステップＳ２５で行う処理を説明するフローチャートである。

本発明に係るデータ収集システムは、道路を走行する複数の車両によって取得されたデータをサーバ装置が収集するシステムである。データとは、車両によって取得できるものであれば、画像データであってもよいし、センサデータ等であってもよい。車両は、走行中においてデータを取得し、取得したデータをサーバ装置に送信する機能を有する。

このようなシステムにおいては、通過交通量によっては、重複した大量のデータがサーバ装置に送信されてしまい、ネットワークリソースを圧迫してしまうケースが発生しうる。
そこで、本発明に係るデータ収集システムは、サーバ装置が、データを収集すべき複数の単位領域を示したマップであって、単位領域ごとのデータ取得車両の通過交通量を含んだマップを車両に送信する。また、車両は、マップに記述された通過交通量に基づいて、取得したデータのうち、サーバ装置に送信するデータを決定する。

かかる構成によると、例えば、通過交通量が多い単位領域については、他の車両によってデータが送信されることが期待されるため、データ送信の優先度を低くし、通過交通量が少ない単位領域については、他の車両によってデータが送信される確率が低いため、データ送信の優先度を高くするといった対応が可能になる。これにより、単位領域ごとにデータ送信の優先度を異ならせることができ、データ収集を最適化することができる。

また、前記制御手段は、前記単位領域ごとの前記通過交通量に基づいて、前記サーバ装置が、所定数の前記データを所定期間内に収集できる確率を算出し、前記確率に基づいて、前記サーバ装置に送信するデータを決定することを特徴としてもよい。
また、前記制御手段は、前記確率がより低い単位領域に対応する前記データをより優先的に前記サーバ装置に送信することを特徴としてもよい。

このように、データ取得車両が、所定数のデータを所定期間内に収集できる確率が低い
単位領域において取得したデータを有している場合、当該データを優先的に送信することが好ましい。反対に、データ取得車両が、所定数のデータを所定期間内に収集できる確率が高い単位領域において取得したデータを有している場合、当該データについては送信優先度を下げる。かかる構成によると、サーバ装置が、単位領域ごとに適切な数のデータを収集することが可能になる。

また、前記マップは、前記データ取得車両の単位時間あたりの通過交通量と、前記所定数を、前記単位領域ごとに表したマップであることを特徴としてもよい。
単位時間あたりの通過交通量と、サーバ装置によって収集されるべきデータの数をマップに含ませることで、車両側において確率を演算することが可能になる。

また、前記データ取得車両は、前記サーバ装置に送信されていない前記データの量が第一の閾値を超えた場合に、前記確率がより高い単位領域に対応する前記データをより優先的に削除することを特徴としてもよい。

このように、車両が有しているストレージの残容量が少なくなった場合、他の車両によって送信される確率が高いデータを優先して削除するようにしてもよい。

また、前記マップは、前記データの収集を完了すべきデッドライン時刻が前記単位領域に関連付いており、前記制御手段は、前記デッドライン時刻を用いて前記通過交通量を補正することを特徴としてもよい。かかる構成によると、デッドラインを考慮してデータを収集することが可能になる。

以下、本発明の具体的な実施形態について図面に基づいて説明する。各実施形態に記載されているハードウェア構成、モジュール構成、機能構成等は、特に記載がない限りは発明の技術的範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。

（第一の実施形態）
第一の実施形態に係るデータ収集システムの構成概略を図１に示す。本実施形態に係るデータ収集システムは、複数の車両１０と、サーバ装置２０と、から構成される。サーバ装置２０は、配下にある複数の車両１０を管理する装置である。車両１０は、サーバ装置２０と通信可能であり、後述する機能を実行可能なコネクティッドカー（データ収集車両）である。なお、図１では、一台のサーバ装置２０を例示しているが、サーバ装置２０は複数あってもよい。また、車両１０の台数も例示した数に限られない。

本実施形態に係る車両１０は、車載されたカメラを用いて車外の画像を取得し、画像データとして蓄積する機能と、取得した画像データをサーバ装置２０に送信する機能を有する。サーバ装置２０は、車両１０によって取得された画像データを収集し、当該画像データを解析することで道路地図を生成する機能を有する。車両１０からサーバ装置２０への画像データの送信は、サーバ装置２０によって生成されたマップ（実施形態では区画表と称する）によって制御される。

なお、本実施形態では車両１０が取得した画像データをそのままサーバ装置２０に送信するものとするが、必ずしもこの形態に限られない。例えば、車両１０が、画像データから特徴量への変換を行い、当該特徴量をサーバ装置２０に送信してもよい。また、道路をセンシングして得られたセンサデータをサーバ装置２０に送信してもよい。実施形態の説明においては、「画像データ」と「データ」は等価である。

複数の車両によって取得されたデータをサーバ装置が収集するシステムにおいては、車両１０から過大な量のデータが送信されないよう制御を行う必要がある。このような制御
を行わない場合、異なる車両１０によって重複するデータ（例えば、同一の地点で取得された実質的に同一のデータ）が送信されてしまい、ネットワークリソースを圧迫する可能性があるためである。
さらに、車両１０によって取得されたデータに基づいて道路地図を生成する場合、対象エリア内において取得されたデータを偏りなく収集するよう制御を行う必要がある。このような制御を行わない場合、交通量が多いエリアからは多くのデータが集まる一方、交通量が少ないエリアからはデータが集まらないといった不都合が生じるためである。

第一の実施形態に係るデータ収集システムでは、かかる課題を解決するため、サーバ装置２０が、対象エリア内におけるデータ収集を車両１０に指示するためのマップ（区画表）を車両１０に配布し、車両１０が、受信した区画表に記述された情報に基づいて、サーバ装置２０に送信する画像データを決定する。

本実施形態に係るデータ収集システムでは、車両１０とサーバ装置２０が、ネットワークによって相互に接続される。ネットワークには、例えば、インターネット等の世界規模の公衆通信網であるＷＡＮ（ＷｉｄｅＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ）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。

次に、車両１０の構成について説明する。図２は、車両１０のシステム構成を示した図である。車両１０は、制御部１０１、記憶部１０２、通信部１０３、車載カメラ１０４、位置情報取得部１０５を有して構成される。

制御部１０１は、車両１０が有する機能のうち、画像データを取得して管理する機能と、取得した画像データを送信する機能を司る演算装置である。制御部１０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの演算処理装置によって実現することができる。
制御部１０１は、区画表取得部１０１１と、データ管理部１０１２と、送信管理部１０１３の三つの機能モジュールを有して構成される。各機能モジュールは、後述する記憶部１０２に記憶されたプログラムをＣＰＵによって実行することで実現してもよい。

区画表取得部１０１１は、サーバ装置２０から区画表を取得する。
ここで、サーバ装置２０から車両１０に送信される区画表について説明する。区画表は、サーバ装置２０が画像データを必要としている単位領域を示したマップである。
また、車両１０は、サーバ装置２０から受信した区画表に基づいて、サーバ装置２０に送信する画像データを決定する。図３は、区画表を視覚的に説明する図である。
区画表は、画像データを収集する対象のエリアを単位領域に分割したマップであり、複数の単位領域のそれぞれに、区画ＩＤ、最終更新時刻、単位時間交通量、必要サンプル数が関連付いている。単位領域は、例えば、１００ｍ四方のメッシュによって定義することができるが、この限りではない。

区画ＩＤは、単位領域を一意に識別するための識別子である。
単位時間交通量は、該当する単位領域において、単位時間あたりに予想される車両１０（すなわち、画像データを取得する車両）の通過交通量である。単位時間交通量が多いことは、当該単位領域が、画像データが集まりやすい領域であることを意味する。
必要サンプル数は、該当する単位領域において、サーバ装置２０が求めている画像データの残り数である。必要サンプル数は、区画表が生成された時点における画像データの収集状況に応じて変わりうる。

車両１０に送信される区画表は、サーバ装置２０が記憶しているマスタ区画表に基づいて生成される。マスタ区画表は、システムが対象としている全ての単位領域を含んだ区画
表である。本実施形態に係るサーバ装置２０は、データ容量を削減するため、マスタ区画表から、対象の車両１０が使用する区画表（マスタ区画表のサブセット）を生成する。例えば、ある車両１０が所定の時間内に到達可能なエリアのみを含んだ区画表を生成し、当該区画表を当該車両１０に送信する。図４は、サーバ装置２０によって生成され、車両１０に送信される区画表の例である。
区画表の具体的な利用法については後述する。

データ管理部１０１２は、画像データの取得と、取得した画像データの管理を行う。具体的には、所定の周期で、車載カメラ１０４を介して車外の画像を取得し、記憶部１０２に記憶させる処理と、記憶部１０２に記憶された画像データを削除する処理を行う。
送信管理部１０１３は、受信した区画表に基づいて、記憶部１０２に記憶された画像データを抽出し、サーバ装置２０に送信する処理を行う。
詳細な方法については後述する。

記憶部１０２は、主記憶装置と補助記憶装置を含んで構成される。主記憶装置は、制御部１０１によって実行されるプログラムや、当該制御プログラムが利用するデータが展開されるメモリである。補助記憶装置は、制御部１０１において実行されるプログラムや、当該制御プログラムが利用するデータが記憶される装置である。補助記憶装置には、プログラムを実行するためのオペレーティングシステムを記憶してもよい。補助記憶装置に記憶されたプログラムが主記憶装置にロードされ、制御部１０１によって実行されることで、前述した機能が実現される。

また、記憶部１０２は、前述したデータ管理部１０１２が取得した画像データを一時的に記憶する。以下、記憶部１０２の、画像データが記憶される領域を画像ストレージと称する。

通信部１０３は、車両１０をネットワークに接続するための無線通信インタフェースである。通信部１０３は、例えば、無線ＬＡＮや３Ｇ、ＬＴＥ等の移動体通信サービスを介して、ネットワークへのアクセスを提供する。
車載カメラ１０４は、車両１０の外部を撮像可能なカメラである。車載カメラは、車両１０が走行している道路を捉えることができれば、どのような位置に設置されていてもよい。
位置情報取得部１０５は、車両１０の位置情報を取得する手段である。位置情報取得部１０５は、例えば、ＧＰＳモジュールを含んで構成され、車両１０の位置情報（例えば、緯度と経度）を取得する。

なお、図２に示した構成は一例であり、図示した機能の全部または一部は、専用に設計された回路を用いて実行されてもよい。また、図示した以外の、主記憶装置および補助記憶装置の組み合わせによってプログラムの記憶ないし実行を行ってもよい。

次に、サーバ装置２０の構成について説明する。
図５は、サーバ装置２０のシステム構成を示した図である。サーバ装置２０は、通信部２０１、記憶部２０２、制御部２０３を含んで構成される。

サーバ装置２０は、一般的なコンピュータにより構成される。すなわち、サーバ装置２０は、ＣＰＵやＧＰＵ等のプロセッサ、ＲＡＭやＲＯＭ等の主記憶装置、ＥＰＲＯＭ、ハードディスクドライブ、リムーバブルメディア等の補助記憶装置を有するコンピュータである。なお、リムーバブルメディアは、例えば、ＵＳＢメモリ、あるいは、ＣＤやＤＶＤのようなディスク記録媒体であってもよい。補助記憶装置には、オペレーティングシステム（ＯＳ）、各種プログラム、各種テーブル等が格納され、そこに格納されたプログラム
を主記憶装置の作業領域にロードして実行し、プログラムの実行を通じて各構成部等が制御されることによって、後述するような、所定の目的に合致した各機能を実現することができる。ただし、一部または全部の機能はＡＳＩＣやＦＰＧＡのようなハードウェア回路によって実現されてもよい。なお、サーバ装置２０は、単一のコンピュータで構成されてもよいし、互いに連携する複数台のコンピュータによって構成されてもよい。

通信部２０１は、サーバ装置２０をネットワークに接続するための通信インタフェースである。通信部２０１は、例えば、ネットワークインタフェースボードや、無線通信のための無線通信回路を含んで構成される。

記憶部２０２は、主記憶装置と補助記憶装置を含んで構成される。主記憶装置は、制御部２０３によって実行されるプログラムや、当該制御プログラムが利用するデータが展開されるメモリである。補助記憶装置は、制御部２０３において実行されるプログラムや、当該制御プログラムが利用するデータが記憶される装置である。主記憶装置および補助記憶装置については、記憶部１０２と同様であるため、詳細な説明は省略する。

さらに、記憶部２０２は、画像データベース２０２Ａ、区画表データベース２０２Ｂを記憶する。
画像データベース２０２Ａは、車両１０から収集された画像データを記憶するデータベースである。画像データベース２０２Ａは、前述した画像ストレージ内に構築される。以降の説明において、「画像ストレージに画像データを蓄積する」とは、画像データベース２０２Ａに画像データを追加することを意味する。
区画表データベース２０２Ｂは、車両１０に配布する区画表を生成するためのマスタ区画表を記憶するデータベースである。

これらのデータベースは、プロセッサによって実行されるデータベース管理システム（ＤＢＭＳ）のプログラムが、記憶装置に記憶されるデータを管理することで構築される。本実施形態において利用されるデータベースは、例えばリレーショナルデータベースである。

制御部２０３は、サーバ装置２０が行う制御を司る演算装置である。制御部２０３は、ＣＰＵなどの演算処理装置によって実現することができる。
制御部２０３は、画像管理部２０３１と、区画表管理部２０３２と、の２つの機能モジュールを有して構成される。各機能モジュールは、補助記憶手段に記憶されたプログラムをＣＰＵによって実行することで実現してもよい。

画像管理部２０３１は、複数の車両１０から画像データを収集し、画像データベース２０２Ａによって管理する。
区画表管理部２０３２は、区画表データベース２０２Ｂに記憶されたマスタ区画表に基づいて、複数の車両１０に配布する区画表を生成し、送信する。
具体的な処理については後述する。

次に、車両１０が画像データを収集する処理の概要について説明する。
図６は、記憶部１０２内にある画像ストレージを示した図である。画像ストレージには、データ管理部１０１２によって取得された画像データが順次追加される。画像ストレージ内の画像データは、サーバ装置２０に送信されたタイミング、または、画像データを整理する所定のタイミングで削除される。

画像ストレージには、データ量に関する三種類の基準値（ローウォーターマーク、ミドルウォーターマーク、ハイウォーターマーク）が設定されている。
ローウォーターマーク（Ｍ_LOW）は、画像データをサーバ装置２０に送信するか否かを
決定するための基準値である。画像データの量がローウォーターマークを下回っている場合、画像データが十分に蓄積されていないとして、画像データの送信は行われない。
ハイウォーターマーク（Ｍ_HIGH）は、画像ストレージの容量が逼迫していると判断するための基準値である。画像データの量がハイウォーターマークを上回った場合、ミドルウォーターマーク（Ｍ_MID）を下回るまで画像データの削除が行われる。
各ウォーターマークは、システムの起動時に設定されてもよいし、工場出荷時に設定されてもよい。

車両１０（データ管理部１０１２）は、走行中において、車載カメラを介して画像データを周期的に取得し、記憶部１０２内の取得バッファに順次追加する。画像データには、図７に示したように、区画ＩＤおよびデータ取得時刻が関連付いている。区画ＩＤは、サーバ装置２０から受信した区画表と、位置情報取得部１０５が取得した位置情報に基づいて特定することができる。
取得バッファに追加された画像データは、後述する処理によって、画像ストレージに移動される。

画像ストレージに蓄積された画像データをサーバ装置２０に送信する処理を説明する前に、区画表の更新について説明する。
車両１０は、サーバ装置２０と周期的に通信を行い、区画表の更新を行う。図８は、区画表の更新処理のフローチャートである。図８に示した処理は、車両１０が走行中に、所定の間隔で実行されてもよいし、所定のイベントが発生するごとに実行されてもよい。例えば、車両１０のイグニッションがＯＮになるたびに実行されてもよい。

まず、ステップＳ１１で、車両１０（区画表取得部１０１１）が、サーバ装置２０（区画表管理部２０３２）に対して、区画表の要求リクエストを送信する。要求リクエストは、以下の情報を含む。
（１）車両１０の位置情報
（２）画像ストレージに記憶されている画像データのうち、サーバ装置２０に送信されていない画像データに対応する区画ＩＤのリスト（以下、未送信区画リスト）
（３）車両１０の予定走行経路
このうち、車両１０の位置情報は、位置情報取得部１０５から取得することができる。また、車両１０の予定走行経路は、車両に備えられたナビゲーション装置や、乗員が所持する端末から取得してもよい。なお、未送信区画リストおよび予定走行経路の送信は必須ではない。

次に、ステップＳ１２で、サーバ装置２０（区画表管理部２０３２）が、受信した要求リクエストに基づいて、マスタ区画表から、車両１０に送信する範囲を抽出し、区画表を生成する。
生成される区画表は、図４に示したように、区画ＩＤ、最終更新時刻、単位時間交通量、必要サンプル数を含む。
車両１０に送信される区画表は、所定の時間内（例えば、次回の区画表の更新タイミングまで）に車両１０が到達可能な範囲のみを含むことが好ましい。このような範囲は、例えば、車両１０の位置情報や予定走行経路に基づいて推定することができる。
さらに、未送信区画リストを送受信する場合、当該リストに含まれる区画ＩＤを抽出し、付加してもよい。

次に、ステップＳ１３で、サーバ装置２０（区画表管理部２０３２）が、生成した区画表を車両１０に送信する。車両１０に送信された区画表は、一時的に記憶される。

次に、ステップＳ１４で、車両１０（データ管理部１０１２）が、記憶している区画表を参照し、サーバ装置２０に送信する必要がない画像データを画像ストレージから削除する。サーバ装置２０に送信する必要がない画像データとは、例えば、以下のようなものである。
（１）区画表に示された「必要サンプル数」が０である単位領域に対応する画像データ
サーバ装置２０が当該画像データを求めていないためである。
（２）区画表に示された最終更新時刻が、画像データを取得した時刻より後である画像データ
自車両が有している画像データが、サーバ装置２０が有しているものよりも古いためである。

次に、区画表を受信した車両１０が、蓄積した画像データをサーバ装置２０に送信する処理について説明する。図９は、車両１０が行う、画像データを送信する処理のフローチャートである。図９に示した処理は、車両１０が走行中に、送信管理部１０１３によって所定の間隔で実行される。

まず、ステップＳ２１で、画像ストレージに蓄積された画像データの数が、ローウォーターマーク（Ｍ_LOW）を上回っているか否かを判定する。ここで、蓄積された画像データ
の数が、ローウォーターマークを上回っていない場合、十分な量のデータが蓄積されていないとして、画像データの送信は行わない。蓄積された画像データの数が、ローウォーターマークを上回っていた場合、ステップＳ２２へ遷移し、画像データの送信を行う。

ここで、ステップＳ２２で実行される処理の詳細について、図１０を参照して説明する。
まず、ステップＳ２２１で、以下の条件を全て満たすか否かを判定する。
（１）画像ストレージ内に未送信の画像データがある
（２）最大同時送信数に余裕がある
車両１０には、最大同時送信数が定義されている。最大同時送信数は、同時に送信が可能な画像データの最大数を表す。送信管理部１０１３は、同時に送信中の画像データの数が最大同時送信数を超過しないように制御を行う。最大同時送信数は、システムの起動時に設定されてもよいし、工場出荷時に設定されてもよい。
ステップＳ２２１で否定判定がなされた場合、画像データの送信は行わず、ステップＳ２２を終了する。

ステップＳ２２１で肯定判定がなされた場合、ステップＳ２２２へ遷移し、送信候補となる区画ＩＤのリストを生成する。具体的には、区画表に記述された必要サンプル数が１以上であり、サーバ装置２０に対して画像データを送信中ではない区画ＩＤを抽出し、リスト化する。画像データを送信中であるか否かは、画像データに関連付いた送信中フラグによって判別することができる。

次に、ステップＳ２２３で、生成したリストの中から、送信を行う区画ＩＤを一つ決定する。本ステップでは、区画ＩＤに関連付いた「必要サンプル数」と「単位時間交通量」に基づいて、最も収集が困難であると推定される区画ＩＤを選択する。

ここで、ポアソン分布に基づいて、必要サンプル数ｋと単位時間交通量μが与えられた場合において、単位時間内に交通量がｋを超える確率（すなわち、ｋ個の画像データを収集できる確率）を返す関数を、ＰｏｉｓｓｏｎＳＦ（ｋ，μ）として定義する。
図１１は、当該関数の出力を例示したグラフである。図１１に示したグラフは、横軸に必要サンプル数を、縦軸に、単位時間内に必要サンプル数ぶんの画像データを収集できる確率を置いたものである。例えば、μ＝２であって、必要サンプル数が２個である場合、
単位時間内に、約６０％の確率で画像データが収集できることがわかる。

本実施形態では、ステップＳ２２３で、全ての区画ＩＤに対して前述した関数を適用し、確率が最も低い区画ＩＤを送信対象として決定する。換言すると、サーバ装置２０にとって最も希少である画像データを送信対象として決定する。

送信を行う区画ＩＤが決定されると、ステップＳ２２４で、対応する画像データの送信を開始する。なお、画像データの送信は、図１０に示した処理とは非同期で行われる。例えば、送信キューへの追加と、実際の送信は別々に行ってもよい。
送信を開始すると、送信中である画像データの数を表す変数（以下、送信中サンプル数）に１を加算し、対応する区画ＩＤの必要サンプル数から１を減算し、対応する画像データに関連付いた送信中フラグを設定（例えば「１」を設定）したうえで、サーバ装置２０に対してデータ送信を開始する。送信中サンプル数は、ステップＳ２２１で最大同時送信数と比較を行うための変数である。

ステップＳ２２５は、送信結果に応じた処理を行うステップである。本ステップでは、画像データの送信が成功した場合に、送信済みの画像データを画像ストレージから削除する。また、画像データの送信が失敗した場合に、送信中サンプル数から１を減算し、対応する区画ＩＤの必要サンプル数に１を加算する。また、設定した送信中フラグを消去（例えば「０」を設定）する。本ステップも、他のステップとは非同期で実行される。

図９に戻って説明を続ける。
ステップＳ２３では、取得バッファから新規の画像データを読み込み、画像ストレージに蓄積する。

ステップＳ２４では、画像ストレージに蓄積された画像データの数が、ハイウォーターマーク（Ｍ_HIGH）を上回っているか否かを判定する。ここで、蓄積された画像データの数が、ハイウォーターマークを上回っていない場合、処理はステップＳ２１へ戻る。蓄積された画像データの数が、ハイウォーターマークを上回っていた場合、ステップＳ２５へ遷移し、画像データの整理を行う。

ここで、ステップＳ２５で実行される処理の詳細について、図１２を参照して説明する。
まず、ステップＳ２５１で、蓄積された画像データの数が、ミドルウォーターマーク（Ｍ_MID）を上回っているか否かを判定する。蓄積された画像データの数が、ミドルウォー
ターマークを下回っていた場合、画像の整理は終了したとして、ステップＳ２５の処理を終了する。
蓄積された画像データの数が、ミドルウォーターマークを上回っていた場合、ステップＳ２５２にて、削除を行う画像データの区画ＩＤを一つ決定する。

ステップＳ２５２においては、区画ＩＤに関連付いた「必要サンプル数」と「単位時間交通量」に基づいて、最も画像データの収集が容易であると推定される区画ＩＤを選択し、削除対象とする。具体的には、全ての区画ＩＤに対して前述した関数ＰｏｉｓｓｏｎＳＦを適用し、確率が最も高い区画ＩＤを削除対象として決定する。換言すると、サーバ装置２０にとって最も収集が容易である画像データを削除対象として決定する。
ステップＳ２５３では、決定した区画ＩＤに対応する画像データを削除する。

以上説明したように、第一の実施形態によると、車両１０が画像データを収集し、サーバ装置２０に送信するシステムにおいて、画像データの収集が困難である区画ＩＤを優先的に選択し、対応する画像データ（希少性の高い画像データ）を送信することができる。
すなわち、交通量が少ない単位領域から画像データが送信されない、交通量が多い単位領域から重複した画像データが送信されるといった、従来技術の問題点を解決することができる。また、車両１０が画像ストレージを整理する際に、画像データの収集困難度に応じて削除対象の区画ＩＤを決定する。これにより、希少性の高い画像データが削除されることを防ぐことができる。

（第二の実施形態）
第一の実施形態では、単位時間交通量と必要サンプル数の二つに基づいて、車両１０が、サーバ装置２０に送信する画像データを選択した。これに対し、第二の実施形態は、画像データの収集におけるデッドライン時刻を設定する実施形態である。

第二の実施形態では、サーバ装置２０が区画表を生成する際に、画像データの収集におけるデッドライン時刻を関連付ける（図４の符号４０１）。
また、本実施形態では、ステップＳ２２３およびＳ２５２の処理において、関数ＰｏｉｓｓｏｎＳＦ（ｋ，μ）を適用する際に、μ（すなわち、単位時間交通量）に、デッドライン時刻までの残り時間を乗算する。
かかる形態によると、デッドライン時刻までに通過が予測される車両の台数を用いて確率を生成することができる。すなわち、データの収集におけるデッドライン時刻を考慮した運用が可能になる。

（変形例）
上記の実施形態はあくまでも一例であって、本発明はその要旨を逸脱しない範囲内で適宜変更して実施しうる。

例えば、実施形態の説明では、車外を撮像して得られた画像そのものをサーバ装置２０に送信する例を挙げたが、道路環境をセンシングして得られた情報であれば、サーバ装置２０が収集する対象は画像データそのものでなくてもよい。

また、実施形態の説明では、確率を算出するためにポアソン分布を用いたが、他の確率分布を用いてもよい。例えば、ヒストグラムのような経験分布であってもよい。また、車両１０がサーバ装置２０にデータを送信する際の優先順位は、データの品質（例えば、画像データの画質）などを併用して決定してもよい。

また、サーバ装置２０が区画表を生成する際に、対象の車両１０の走行履歴を取得したうえで、車両が走行する可能性の高い単位領域を予測し、当該予測結果に基づいて区画表を生成してもよい。

また、実施形態の説明では、サーバ装置２０が、車両１０の通過交通量に関するデータと、必要サンプル数に関するデータを有しているものとしたが、サーバ装置２０が、車両１０から取得した情報に基づいて、これらの情報を生成してもよい。
例えば、車両１０が、単位領域ごとに交通量をセンシングしてサーバ装置２０に送信し、サーバ装置２０が、受信した情報に基づいて、マスタ区画表の単位時間交通量を更新するようにしてもよい。
また、例えば、車両１０が、道路をセンシングした結果をサーバ装置２０に送信し、サーバ装置２０が、受信した情報に基づいて、道路地図を更新すべき単位領域を特定し、マスタ区画表の必要サンプル数を更新するようにしてもよい。

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。

本発明は、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。

１０：車両
１０１：制御部
１０２：記憶部
１０３：通信部
１０４：車載カメラ
１０５：位置情報取得部
２０：サーバ装置
２０１：通信部
２０２：記憶部
２０３：制御部

Claims

サーバ装置と、一台以上のデータ取得車両と、からなり、前記データ取得車両が取得したデータを前記サーバ装置が収集するデータ収集システムであって、
前記サーバ装置は、
データを収集すべき複数の単位領域を示したマップであって、前記単位領域ごとの前記データ取得車両の通過交通量を含むマップを前記データ取得車両に送信する送信手段を有し、
前記データ取得車両は、
前記単位領域のいずれかにおいて前記データを取得する取得手段と、
前記サーバ装置から受信した前記マップに基づいて、前記取得したデータを前記サーバ装置に送信する制御手段と、
を有し、
前記制御手段は、前記単位領域ごとの前記通過交通量に基づいて、前記取得したデータのうち、前記サーバ装置に送信するデータを決定する、
データ収集システム。
前記制御手段は、前記単位領域ごとの前記通過交通量に基づいて、前記サーバ装置が、所定数の前記データを所定期間内に収集できる確率を算出し、前記確率に基づいて、前記サーバ装置に送信するデータを決定する、
請求項１に記載のデータ収集システム。
前記制御手段は、前記確率がより低い単位領域に対応する前記データをより優先的に前記サーバ装置に送信する、
請求項２に記載のデータ収集システム。
前記マップは、前記データ取得車両の単位時間あたりの通過交通量と、前記所定数を、前記単位領域ごとに表したマップである、
請求項２または３に記載のデータ収集システム。
前記データ取得車両は、前記サーバ装置に送信されていない前記データの量が第一の閾値を超えた場合に、前記確率がより高い単位領域に対応する前記データをより優先的に削除する、
請求項２から４のいずれかに記載のデータ収集システム。
前記マップは、前記データの収集を完了すべきデッドライン時刻が前記単位領域に関連付いており、
前記制御手段は、前記デッドライン時刻を用いて前記通過交通量を補正する、
請求項１から５のいずれかに記載のデータ収集システム。
データを取得し、前記取得したデータをサーバ装置に送信する車両であって、
データを収集すべき複数の単位領域を示したマップであって、前記単位領域ごとの前記車両の通過交通量を含むマップを受信する受信手段と、
前記単位領域のいずれかにおいて前記データを取得する取得手段と、
前記受信した前記マップに基づいて、前記取得したデータを前記サーバ装置に送信する制御手段と、
を有し、
前記制御手段は、前記単位領域ごとの前記通過交通量に基づいて、前記取得したデータのうち、前記サーバ装置に送信するデータを決定する、
車両。