JP7143733B2 - 環境状態推定装置、環境状態推定方法、環境状態推定プログラム - Google Patents

Description

本発明は、環境状態推定等に関する。

従来、車両周辺の環境状態（例えば、降雨量等の降雨状態、冠水の有無やその程度等の冠水状態、視界程度や視界不良の有無等の視界状態）を推定する技術が知られている（例えば、特許文献１～３参照）。

特開２０１２－２１６１０３号公報 特開２０１７－０２４４６０号公報 特開２０１６－１８１０６１号公報

しかしながら、ある車両で取得される周囲の環境状態に関する情報から当該車両が位置するエリアの環境状態を推定すると、その推定精度が一台の車両で取得される情報の精度に依存するため、推定精度が低下してしまう可能性がある。

そこで、上記課題に鑑み、より精度良く所定のエリアの環境状態を推定することが可能な環境状態推定装置等を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明の一実施形態では、
所定のエリア内の複数の車両で取得された周囲の環境状態に関する情報に基づき、前記所定のエリアの環境状態を推定する推定部と、
前記複数の車両の中から、前記車両の周囲の環境状態に関する情報が取得されたときに、所定の車両状態にあった車両を選択する選択部と、を備え、
前記選択部は、前記複数の車両の中から従動輪を有する車両を選択し、
前記推定部は、前記選択部により選択された車両を対象にして、前記車両の駆動輪及び従動輪の車輪速情報に基づき算出される、前記車両の従動輪の走行抵抗に対応する数値に関する統計処理を行うことにより、前記所定のエリアの冠水状態を推定する、
環境状態推定装置が提供される。

本実施形態によれば、同じエリア内の複数の車両で取得される環境状態に関する情報が用いられることで、複数の車両に対応する情報の中から異常値等の精度低下の要因が排除されたり、複数の車両に対応する情報で異常値等が平均化されたりされうる。よって、環境状態推定装置は、より精度良く所定のエリアの環境状態を推定することができる。
また、本実施形態によれば、環境状態推定装置は、具体的に、車両の駆動輪及び従動輪の車輪速情報から、所定のエリアの冠水状態を推定できる。
また、本実施形態によれば、環境状態推定装置は、車両の周囲の冠水状態に関する情報としての車両の駆動輪及び従動輪の車輪速情報から算出される数値に関する統計処理を行い、具体的に、冠水状態を推定することができる。
また、本実施形態によれば、環境状態推定装置は、例えば、複数の車両の中から低精度の冠水状態に関する情報等を取得している可能性がある車両を排除し、ある程度精度が確保された冠水状態に関する情報を取得可能な車両だけを選択することができる。よって、環境状態推定装置は、更に精度良く所定のエリアの冠水状態を推定することができる。
また、本実施形態によれば、環境状態推定装置は、例えば、駆動輪の車輪速に対する従動輪の車輪速の差異に対応する走行抵抗から所定のエリアの冠水状態を推定しうるところ、四輪駆動で走行している車両（例えば、自動或いは手動で選択された四輪駆動で走行しているパートタイム四輪駆動車や常時四輪駆動で走行するフルタイム四輪駆動車等）を統計処理の対象から除外できる。よって、環境状態推定装置は、所定のエリアの冠水状態をより適切に推定することができる。
また、本発明の他の実施形態では、
所定のエリア内の複数の車両で取得された周囲の環境状態に関する情報に基づき、前記所定のエリアの環境状態を推定する推定部と、
前記複数の車両の中から、前記車両の周囲の環境状態に関する情報が取得されたときに、所定の車両状態にあった車両を選択する選択部と、を備え、
前記選択部は、前記複数の車両の中から、車両の撮像装置による周囲の撮像画像から所定の対象物を認識する画像認識における画像認識率が所定の正常範囲に収まる撮像画像に対応する車両を選択し、
前記推定部は、前記選択部により選択された車両を対象にして、前記画像認識率に関する統計処理を行うことにより、前記所定のエリアの視界状態を推定する、
環境状態推定装置が提供される。
本実施形態によれば、同じエリア内の複数の車両で取得される環境状態に関する情報が用いられることで、複数の車両に対応する情報の中から異常値等の精度低下の要因が排除されたり、複数の車両に対応する情報で異常値等が平均化されたりされうる。よって、環境状態推定装置は、より精度良く所定のエリアの環境状態を推定することができる。
また、本実施形態によれば、環境状態推定装置は、具体的に、車両の周囲の撮像画像から、所定のエリアの視界状態を推定できる。
また、本実施形態によれば、環境状態推定装置は、車両の周囲の視界状態に関する情報としての車両の周囲の撮像画像から算出される数値に関する統計処理を行い、具体的に、視界状態を推定することができる。
また、本実施形態によれば、環境状態推定装置は、例えば、複数の車両の中から低精度の視界状態に関する情報等を取得している可能性がある車両を排除し、ある程度精度が確保された視界状態に関する情報を取得可能な車両だけを選択することができる。よって、環境状態推定装置は、更に精度良く所定のエリアの視界状態を推定することができる。
また、本実施形態によれば、環境状態推定装置は、車両の周囲の撮像画像に関する画像認識率から所定のエリアの視界状態を推定しうるところ、画像認識率が所定の正常範囲にない車両を統計処理の対象から排除できる。よって、環境状態推定装置は、更に精度良く所定のエリアの視界状態を推定することができる。

また、上述の実施形態において、
前記推定部は、前記複数の車両のそれぞれのレインセンサの検出情報に基づき、前記所定のエリアの降雨状態を推定してよい。

本実施形態によれば、環境状態推定装置は、具体的に、車両で取得されるレインセンサの検出情報から、所定のエリアの降雨状態を推定できる。

また、上述の実施形態において、
前記推定部は、前記複数の車両の一部又は全部を対象にして、前記車両の周囲の環境状態に関する情報から算出される、前記車両の周囲の降雨状態を表す数値に関する統計処理を行うことにより、前記所定のエリアの降雨状態を推定してよい。

本実施形態によれば、環境状態推定装置は、車両の周囲の降雨状態に関する情報から算出される数値に関する統計処理を行い、具体的に、降雨状態を推定することができる。

また、上述の実施形態において、
前記車両の周囲の環境状態に関する情報から前記車両の周囲の環境状態を表す数値を算出する演算部を備えてよい。

本実施形態によれば、環境状態推定装置は、自ら、車両の周囲の環境状態に関する情報から車両の周囲の環境状態を表す数値を算出することができる。そのため、車両側で、センサの検出情報等の車両の周囲の環境状態に関する情報から車両の周囲の環境状態を表す数値を算出する処理を行う必要が無くなる。よって、環境状態推定装置は、車両側の処理負荷を低減させることができる。

また、上述の実施形態において、
前記推定部は、前記選択部により選択された車両を対象として、前記車両の周囲の降雨状態に関する情報から算出される、前記車両の周囲の降雨状態を表す数値に関する統計処理を行ってよい。

本実施形態によれば、環境状態推定装置は、例えば、複数の車両の中から低精度の降雨状態に関する情報等を取得している可能性がある車両を排除し、ある程度精度が確保された降雨状態に関する情報を取得可能な車両だけを選択することができる。よって、環境状態推定装置は、更に精度良く所定のエリアの降雨状態を推定することができる。

また、上述の実施形態において、
前記選択部は、前記複数の車両の中から、前記車両の周囲の降雨状態に関する情報が取得されたときに、トンネルを含む上方が覆われた場所に位置していなかった車両を選択し、
前記推定部は、前記選択部により選択された車両を対象にして、前記車両のレインセンサの検出情報に基づき算出される、前記車両の周囲の降雨状態を表す数値に関する統計処理を行うことにより、前記所定のエリアの降雨状態を推定してよい。

本実施形態によれば、トンネル等の内部に位置する車両で取得されるレインセンサの検出情報には、そのエリアの降雨状態が全く反映され得ないところ、環境状態推定装置は、降雨状態を推定するための統計処理の対象として、トンネル内に位置しない車両だけを選択できる。よって、環境状態推定装置は、更に精度良く所定エリアの降雨状態を推定することができる。

また、上述の実施形態において、
前記正常範囲は、前記複数の車両を対象とする前記画像認識率の平均値よりも相対的に低い範囲として規定されてよい。

本実施形態によれば、例えば、ある程度視界良好なエリアにおいて、車両１０の周囲の撮像画像に関する画像認識率は、相対的に高くなりうるところ、ある車両のフロントウィンドウ等や撮像装置のレンズ等に霜や結露等が発生することで、撮像画像に霜や結露等が映り込み、結果として、画像認識率が相対的に低くなっているような車両が存在する場合に、環境状態推定装置は、具体的に、このような車両を統計処理の対象から除外できる。

また、本発明の更に他の実施形態は、環境状態推定方法、及び環境状態推定プログラムとして実現可能である。

上述の実施形態によれば、より精度良く所定のエリアの環境状態を推定することが可能な環境状態推定装置等を提供することができる。

環境状態推定システムの構成の一例を示す概要図である。 車両のハードウェア構成の一例を示す図である。 センタサーバのハードウェア構成の一例を示す図である。 環境状態推定システムの機能構成の一例を示す図である。 推定される環境状態に関する出力情報の一例を示す図である。

以下、図面を参照して発明を実施するための形態について説明する。

［環境状態推定システムの概要］
まず、図１を参照して、本実施形態に係る環境状態推定システム１の概要について説明する。

環境状態推定システム１は、複数の車両１０と、センタサーバ２０とを含む。

環境状態推定システム１は、複数の車両１０で取得される車両の周囲の環境状態に関する情報（以下、「環境状態関連情報」）に基づき、センタサーバ２０で、予め規定される複数のエリアごとに、エリア内の環境状態を推定する。環境状態関連情報は、例えば、車両１０の搭載される各種センサ等により取得される、車両１０の周囲の環境状態を表す情報（例えば、外気温センサによる外気温の検出情報、後述のレインセンサ１４による雨滴量の検出情報、後述の車両１０の周辺の視界状態を表す後述のカメラ１７の画像情報、カメラ１７の画像情報から所定の対象物を認識する画像認識率に関する情報）（以下、「第１の環境状態関連情報」）が含まれる。また、環境状態関連情報には、車両１０に搭載される各種センサ等により取得される、車両１０の周囲の環境状態に起因して変動する検出情報（例えば、路面が冠水すると、非冠水の場合に対して、相対的に検出値が低下する従動輪に対応する後述の車輪速センサ１５の検出情報等）（以下、「第２の環境状態関連情報」）が含まれる。当該複数のエリアは、環境状態推定システム１による環境状態推定の対象エリア（以下、「推定対象エリア」）が、例えば、５００メートル四方の碁盤目状に区画されることにより形成される複数の矩形状のエリアであってよい。推定対象エリアは、例えば、複数の国に跨る領域、一つの国全体、一つの国の複数の都道府県や複数の州に跨る一地方、一の都道府県や一の州、一の地区町村等、任意に設定されてよい。

車両１０は、例えば、基地局を末端とする移動体通信網、上空の通信衛星を利用する衛星通信網、インターネット網等を含みうる通信ネットワークＮＷを通じて、センタサーバ２０と通信可能に接続される。車両１０は、予め規定された種類の車両１０に関連する情報（以下、「車両関連情報」）を、センタサーバ２０からの指令に応じて、或いは、予め規定されたタイミングに合わせて自動的に、センタサーバ２０にアップロード（送信）する。車両関連情報には、例えば、車両１０の位置状態、運動状態、ドライバによる操作状態、制御状態等の車両１０の各種状態に関する情報（以下、「車両状態情報」）が含まれる。また、車両関連情報には、例えば、車両１０の周囲の外気温等、車両１０の周囲の環境状態に関する情報、つまり、環境状態関連情報が含まれる。

センタサーバ２０（環境状態推定装置の一例）は、通信ネットワークＮＷを通じて、複数の車両１０のそれぞれと通信可能に接続される。センタサーバ２０は、複数の車両１０のそれぞれから送信される車両関連情報を受信し、当該車両関連情報に基づき、上述の如く、推定対象エリア内の複数のエリアごとの環境状態を推定する。

［環境状態推定システムの構成］
次に、図１に加えて、図２（図２Ａ、図２Ｂ）、図３を参照して、環境状態推定システムの構成について説明する。

図２は、環境状態推定システム１のハードウェア構成の一例示す図である。具体的には、図２Ａは、車両１０のハードウェア構成の一例を示す図であり、図２Ｂは、センタサーバ２０のハードウェア構成の一例を示す図である。図３は、環境状態推定システム１の機能構成の一例を示す図である。

＜車両の構成＞
図２に示すように、車両１０は、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）１１と、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）モジュール１２と、ＤＣＭ（Data Communication Module）１３と、レインセンサ１４と、車輪速センサ１５と、操舵角センサ１６と、カメラ１７と、車載装置１８を含む。

ＥＣＵ１１は、車両の各種機能に関する制御を行う電子制御ユニットである。ＥＣＵ１１は、その機能が任意のハードウェア或いはハードウェア及びソフトウェアの組み合わせにより実現されてよい。例えば、ＥＣＵ１１は、それぞれがバスＢ１で接続される、補助記憶装置１１Ａと、メモリ装置１１Ｂと、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１Ｃと、インタフェース装置１１Ｄ等を含むマイクロコンピュータを中心に構成されてよい。

ＥＣＵ１１の各種機能を実現するプログラムは、例えば、車両１０のＣＡＮ（Controller Area Network）等の車載ネットワークに繋がる所定のコネクタ（例えば、ＤＬＣ（Data Link Coupler））にケーブルで接続される専用ツールによって提供される。プログラムは、専用ツールにおける所定の操作に応じて、専用ツールからケーブル、コネクタ、及び車載ネットワークを経由して、ＥＣＵ１１の補助記憶装置１１Ａにインストールされる。
また、プログラムは、通信ネットワークＮＷを通じて、他のコンピュータ（例えば、センタサーバ２０）からダウンロードされ、補助記憶装置１１Ａにインストールされてもよい。

補助記憶装置１１Ａは、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。補助記憶装置１１Ａは、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ等である。

メモリ装置１１Ｂは、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１１Ａからプログラムを読み出して格納する。

ＣＰＵ１１Ｃは、メモリ装置１１Ｂに格納されたプログラムを実行し、プログラムに従ってＥＣＵ１１の各種機能を実現する。

インタフェース装置１１Ｄは、例えば、車載ネットワークに接続したり、各種センサ、アクチュエータ等と一対一で接続したりするためのインタフェースとして用いられる。インタフェース装置１１Ｄは、接続する対象に合わせて、複数の異なる種類のインタフェース装置を含みうる。

ＧＮＳＳモジュール１２は、車両１０の上空の３以上、好ましくは、４以上の衛星からの送信される衛星信号を受信することにより、自身が搭載される車両１０の位置を測位する。ＧＮＳＳモジュール１２の測位情報、つまり、車両１０の位置情報は、ＥＣＵ１１に取り込まれる。

ＤＣＭ１３は、通信ネットワークＮＷと接続し、通信ネットワークＮＷを通じて、センタサーバ２０を含む外部装置と通信を行うための通信デバイスの一例である。ＤＣＭ１３は、センタサーバ２０との間で各種信号（例えば、情報信号、制御信号等）の送受信を行う。ＤＣＭ１３は、例えば、ＥＣＵ１１と車載ネットワークを通じて通信可能に接続され、ＥＣＵ１１からの要求に応じて、各種信号を外部に送信したり、外部から受信された信号をＥＣＵ１１に向けて、車載ネットワークに出力したりする。

レインセンサ１４は、例えば、車両１０のフロントウィンドウに設けられる所定の検知エリアの雨滴の有無、及び、雨滴量を検出する既知の検出手段である。レインセンサ１４により検出される雨滴量に対応する検出情報は、一対一の通信線や車載ネットワーク等を通じて、ＥＣＵ１１に取り込まれる。

車輪速センサ１５は、車両１０の４つの車輪の車輪速を検出する既知の検出手段である。車輪速センサ１５は、車両１０の左前輪、右前輪、左後輪、及び右後輪のそれぞれの車輪速を検出する車輪速センサ１５ＦＬ，１５ＦＲ，１５ＲＬ，１５ＲＲを含む。車輪速センサ１５（１５ＦＬ，１５ＦＲ，１５ＲＬ，１５ＲＲ）により検出される４つの車輪の車輪速に対応する検出情報は、一対一の通信線や車載ネットワーク等を通じて、ＥＣＵ１１に取り込まれる。

操舵角センサ１６は、車両１０のステアリング装置における操舵角を検出する既知の検出手段である。操舵角センサ１６により検出される操舵角に対応する検出情報は、一対一の通信線や車載ネットワーク等を通じて、ＥＣＵ１１に取り込まれる。

カメラ１７は、例えば、車両の車室内のフロントヘッダ中央付近に取り付けられ、車室内からフロントウィンドウ越しに、車両１０の前方を撮像する。カメラ１７は、車両１０の起動から停止までの間で、所定の撮像周期（例えば、１／３０秒）ごとに、車両１０の前方の様子を撮像する。

尚、カメラ１７は、車室外に取り付けられてもよい。車両１０の起動及び停止は、それぞれ、車両１０が走行不可の状態から走行可能な状態に遷移すること、及び車両１０が走行不可の状態から走行可能な状態に遷移することを指す。車両１０の起動及び停止は、それぞれ、例えば、車両１０がエンジンのみを動力源とする場合のエンジン始動及びエンジン停止や、車両１０が電動モータで駆動される場合の車両１０の駆動用電源としての高圧バッテリから電動モータへの電力供給の開始及び電力供給の停止等を含む。

車載装置１８は、ワイパ１８Ａと、空調装置１８Ｂと、ナビゲーション装置１８Ｃと、フォグランプ１８Ｄを含む。

ワイパ１８Ａは、雨天時等にフロントウィンドウに付着した水滴を払拭する既知の手段である。ワイパ１８Ａは、例えば、手動モードの場合、ユーザによるワイパスイッチに対する操作に応じて、作動及び停止を切り替えたり、作動時の動作速度を切り替えたりする。また、ワイパ１８Ａは、例えば、自動モードの場合、レインセンサ１４により検出される雨滴量に対応する検出情報に応じて、作動及び停止を切り替えたり、作動時の動作速度を切り替えたりする。また、ワイパ１８Ａは、例えば、自動モードの場合、ＥＣＵ１１の制御下で、作動及び停止を切り替えたり、作動時の動作速度を切り替えたりしてもよい。

空調装置１８Ｂは、車両１０の車室内の温度及び湿度を調整する既知の手段である。空調装置１８Ｂは、例えば、エンジン或いは電動モータで駆動されるコンプレッサ（圧縮機）と、凝縮器と、エバポレータ（蒸発器）と、気液分離機等で構成される冷凍サイクル、エンジンを通過した冷却水の熱や電熱等を用いるヒータコア、エバポレータを通過する空気とヒータコアを通過する空気を混合させて温度を調整する温度調整機構、及び車室内への空気の吹出口を切り替える吹出口切替機構等を含む。また、空調装置１８Ｂは、フロントウィンドウ及びリアウィンドウの少なくとも一つを対象とするデフォガ機能を有する。

ナビゲーション装置１８Ｃは、車両１０の車室内のドライバ等の搭乗者から視認し易い位置に設けられるディスプレイに地図情報を表示させながら、所定の出発地から所定の目的地までのルート案内を行う既知の経路案内手段である。このとき、所定の出発地とは、車両１０の現在地であってもよいし、車両１０のユーザにより設定される現在地以外の出発地であってもよい。また、所定の目的地とは、車両１０のユーザ（例えば、ドライバや同乗者等）が設定する目的地であってもよいし、例えば、ユーザの過去の移動履歴等に基づき、自動的に提案される目的地であってもよい。また、ナビゲーション装置１８Ｃは、ルート案内の前提となるルート探索を自ら行ってもよいし、ルート探索は、通信ネットワークＮＷを通じて接続される所定の外部装置（例えば、ルート探索用のナビサーバ等）により実行され、探索結果が車両１０のナビゲーション装置１８Ｃに配信される態様であってもよい。

フォグランプ１８Ｄは、視界不良時における車両１０の被視認性を高めるための補助灯具である。フォグランプ１８Ｄは、フロントフォグランプ及びリアフォグランプの少なくとも一方を含む。フロントフォグランプは、車両１０の被視認性の向上させる機能と共に、前方の視界を確保する機能も有する。

図３に示すように、ＥＣＵ１１は、例えば、補助記憶装置１１Ａに格納される一以上のプログラムをＣＰＵ１１Ｃ上で実行することにより実現される機能部として、情報送信部１１１と、車両制御部１１２を含む。

情報送信部１１１は、例えば、所定の周期（例えば、１分）ごとに、上述の車両関連情報を取得し、センタサーバ２０に送信する。具体的には、情報送信部１１１は、送信元の車両１０を特定する識別情報（例えば、車両１０のＶＩＮ（Vehicle Index Number）や、複数の車両１０ごとに予め規定される車両ＩＤ（Identifier）等）（以下、「車両識別情報」）、車両関連情報の取得日時に関する情報（例えば、タイムスタンプ）（以下、「取得時刻情報」）、及び車両関連情報を含む信号をセンタサーバ２０に送信してよい。これにより、センタサーバ２０は、送信元の車両１０を識別（特定）したり、車両関連情報の取得時刻等を特定したりすることができる。

車両制御部１１２は、センタサーバ２０からの制御指令に応じて、車両１０に関する制御を行う。詳細は、後述する。

＜センタサーバの構成＞
センタサーバ２０は、その機能が任意のハードウェア、或いは、ハードウェア及びソフトウェアの組み合わせにより実現されてよい。図２Ｂに示すように、例えば、センタサーバ２０は、ドライブ装置２１と、補助記憶装置２２と、メモリ装置２３と、ＣＰＵ２４と、インタフェース装置２５と、表示装置２６と、入力装置２７を含み、それぞれがバスＢ２で接続される。

センタサーバ２０の各種機能を実現するプログラムは、例えば、記録媒体２１Ａによって提供される。プログラムが記録された記録媒体２１Ａが、ドライブ装置２１にセットされると、プログラムが記録媒体２１Ａからドライブ装置２１を介して補助記憶装置２２にインストールされる。また、プログラムは、通信ネットワークを介して他のコンピュータからダウンロードされ、補助記憶装置２２にインストールされてもよい。

補助記憶装置２２は、インストールされた各種プログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。

メモリ装置２３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置２２からプログラムを読み出して格納する。

ＣＰＵ２４は、メモリ装置２３に格納された各種プログラムを実行し、プログラムに従ってセンタサーバ２０に係る各種機能を実現する。

インタフェース装置２５は、通信ネットワーク（例えば、通信ネットワークＮＷ）に接続するためのインタフェースとして用いられる。

表示装置２６は、例えば、ＣＰＵ２４で実行されるプログラムに従って、ＧＵＩを表示する。

入力装置２７は、センタサーバ２０に関する様々な操作指示をセンタサーバ２０の作業者や管理者等に入力させるために用いられる。

図３に示すように、センタサーバ２０は、例えば、補助記憶装置２２に格納される一以上のプログラムをＣＰＵ２４上で実行することにより実現される機能部として、情報取得部２０１と、演算部２０３と、統計対象選択部２０４と、環境状態推定部２０５と、出力情報生成部２０６と、制御情報出力部２０７とを含む。また、センタサーバ２０は、車両関連情報記憶部２０２等を利用する。車両関連情報記憶部２０２は、例えば、補助記憶装置２２や、センタサーバ２０と通信可能に接続される外部記憶装置等を用いて実現可能である。

情報取得部２０１は、それぞれの車両１０から受信される車両関連情報を取得し、車両関連情報記憶部２０２に記憶（蓄積）させる。具体的には、情報取得部２０１は、車両１０から受信される車両関連情報を対応する車両識別情報及び取得日時情報と紐付けたレコードとして、車両関連情報記憶部２０２に記憶させる。

車両関連情報記憶部２０２には、上述の如く、車両１０から受信される車両関連情報が記憶される。具体的には、車両関連情報記憶部２０２は、車両識別情報、取得時刻情報、及び車両関連情報を含むレコードを保持することにより、複数の車両１０で取得された車両関連情報のレコード群（つまり、データベース）を保持してよい。また、車両関連情報記憶部２０２には、複数の車両１０ごとに専用の車両関連情報記憶部が設けられ、各車両関連情報記憶部に車両１０ごとの取得時刻情報、及び車両関連情報を含むレコードの履歴、つまり、レコード群が保持されてもよい。

演算部２０３は、車両１０の周囲の環境状態関連情報から車両１０の周囲の推定対象の環境状態を表す数値（以下、「環境状態値」）を算出する。例えば、演算部２０３は、複数の車両１０の全てを対象として、車両１０の周囲の環境状態に対応する環境状態値を算出する。また、統計対象選択部２０４が、演算部２０３の演算結果に依らず、複数の車両１０の中から環境状態推定部２０５による統計処理の対象の車両１０を選択が可能な場合、演算部２０３は、複数の車両１０のうち、先に統計対象選択部２０４により選択された車両１０を対象として、車両１０の周囲の環境状態に対応する環境状態値を算出してもよい。詳細は、後述する。

統計対象選択部２０４（選択部の一例）は、複数の車両１０の中から環境状態推定部２０５による統計処理の対象とする車両１０を選択する。換言すれば、統計対象選択部２０４は、複数の車両１０の中から環境状態推定部２０５による統計処理の対象として適さない車両１０をフィルタリングする。具体的には、統計対象選択部２０４は、複数の車両１０の中から、環境状態の推定のために利用される環境状態関連情報を含む車両関連情報が車両１０で取得されたときに、統計処理の対象として適合する所定の車両状態にあった車両１０を選択する。詳細は、後述する。

環境状態推定部２０５（推定部の一例）は、上述の推定対象エリア内に規定される複数のエリアごとに、複数の車両１０のうちの当該エリア内の２以上の車両１０で取得された環境状態関連情報に基づき、当該エリアの環境状態を推定する。具体的には、環境状態推定部２０５は、複数のエリアごとに、複数の車両１０のうちの当該エリア内に存在する２以上の車両１０で取得され、直近にセンタサーバ２０で受信された周囲の環境状態関連情報に基づき、当該エリア内の直近（例えば、１分前等）或いは現在の環境状態を推定してよい。

例えば、環境状態推定部２０５は、複数のエリアごとに、演算部２０３により算出される、直近で受信された車両関連情報が取得されたときに当該エリア内に存在していた車両１０（以下、単に「エリア内に存在する車両１０」等と称する）の全てに対応する環境状態値に関する統計処理（例えば、平均値を取る処理等）を行うことにより、当該エリアの環境状態を推定する。つまり、環境状態推定部２０５は、当該エリアの環境状態値の推定値（以下、「環境状態推定値」）を算出する。また、環境状態推定部２０５は、複数のエリアごとに、演算部２０３により算出される当該エリア内に存在する車両１０のうちの統計対象選択部２０４により選択された車両１０に対応する環境状態値に関する統計処理を行うことにより、当該エリアの環境状態推定値を算出してもよい。また、あるエリアについて、統計処理の対象の車両１０が所定台数（例えば、５台）以下である場合、環境状態推定部２０５は、当該エリアの環境状態を推定不可であると判断してもよい。統計処理の対象の車両１０の台数が相対的に少なくなると、環境状態の推定精度が悪化する可能性があるからである。詳細は、後述する。

出力情報生成部２０６は、環境状態推定部２０５により推定される、複数のエリアごとの環境状態を表す所定の形式の情報（以下、「出力情報」）を生成する。出力情報生成部２０６により生成される出力情報は、例えば、入力装置２７に対する操作に応じて、或いは、自動的に、表示装置２６に表示されたり、通信ネットワーク（例えば、通信ネットワークＮＷ）で接続される所定の外部装置等に送信されたりしてよい。出力情報の詳細は、後述する。

制御情報出力部２０７は、環境状態推定部２０５により推定される任意のエリアの環境状態に基づき、当該エリアに存在する車両１０に対して、当該車両１０に関する制御情報を出力（送信）する。制御情報は、車両１０に関する制御態様を規定する情報である。制御情報の詳細は、後述する。

［環境状態推定方法の具体例］
次に、引き続き、図３を参照して、推定対象の具体的な環境状態を例示しながら、環境状態推定システム１による環境状態の推定方法について、具体的に説明する。

尚、以下において、推定対象の具体的な環境状態として、降雨状態、冠水状態、及び視界状態を例示するが、本実施形態に係る環境状態推定システム１は、他の種類の環境状態（例えば、複数の車両１０のそれぞれに搭載される外気温センサの検出情報に基づき推定されうる、複数のエリアごとの温度状態等）を推定してもよい。また、本実施形態に係る環境状態推定システム１は、推定対象の具体的な環境状態として、降雨状態、冠水状態、視界状態、及び他の種類の環境状態等のうちの全てを推定する必要はなく、少なくとも一つを推定する態様であってよい。

＜降雨状態推定方法＞
まず、環境状態推定システムによる降雨状態（例えば、降雨の有無や降雨量等）の推定方法の一例について説明する。

本例では、車両１０の情報送信部１１１は、上述の如く、例えば、所定の周期ごとに、車両関連情報をセンタサーバ２０に送信する。このとき、送信対象の車両関連情報には、車両１０の環境状態関連情報（具体的には、第１の環境状態関連情報）としてのレインセンサ１４の検出情報と、ワイパ１８Ａの作動状態に関する情報（以下、「ワイパ作動状態情報」）と、車輪速センサ１５の検出情報、或いは、車輪速センサ１５の検出情報に基づく車両１０の車速情報と、車両１０の位置情報等が含まれる。ワイパ作動状態情報には、ワイパ１８Ａの作動の有無に関する情報、作動時の作動周期に関する情報が含まれうる。

センタサーバ２０の演算部２０３は、複数の車両１０ごと、或いは、統計対象選択部２０４により選択された車両１０ごとに、車両関連情報記憶部２０２に記憶される、直近にセンタサーバ２０で受信された環境状態関連情報としてのレインセンサ１４の検出情報に基づき、降雨状態を表す環境状態値としての単位体積（例えば、１ｍ^３）当たりの降雨量δを算出する。

尚、本例における演算部２０３の機能は、複数の車両１０のそれぞれに移管されてもよい。この場合、それぞれの車両１０のＥＣＵ１１は、レインセンサ１４の検出情報に基づき、降雨量δを算出し、算出した降雨量δを含む車両関連情報をセンタサーバ２０に送信する。

例えば、演算部２０３は、レインセンサ１４の検出情報と、車両１０の車速情報と、ワイパ作動状態情報に基づき、単位体積当たりの降雨量δを算出する。

具体的には、降雨量δは、レインセンサ１４の雨滴検知エリアの面積（以下、「検知エリア面積」）Ａ、レインセンサ１４による雨滴検知量Ｄ、車両１０の車速ｖ、及びワイパ１８Ａの作動周期（以下、「ワイパ周期」）ｔに基づき、以下の式（１）で表される。

δ＝Ｄ／Ａ・ｖ・ｔ ・・・（１）
このとき、レインセンサ１４による雨滴検知量Ｄは、レインセンサ１４の出力値ｄと、雨滴無しの条件でのレインセンサ１４の出力値（つまり、零点値）ｄ０を用いた以下の式（２）によって、零点補正された値が用いられる。

Ｄ＝ｄ－ｄ０ ・・・（２）
尚、演算部２０３は、他の形式の降雨状態を表す環境状態値を算出してもよい。例えば、演算部２０３は、簡易的に、レインセンサ１４による雨滴検知量Ｄを検知エリア面積Ａ及びワイパ周期ｔで除することにより、降雨状態を表す環境状態値として、単位時間（例えば、１分）及び単位面積（例えば、１ｍ^２）当たりの降雨量を算出してもよい。

センタサーバ２０の統計対象選択部２０４は、上述の如く、複数の車両１０の中から環境状態推定部２０５による統計処理の対象とする車両１０を選択する。換言すれば、統計対象選択部２０４は、複数の車両１０の中から統計処理の対象として適さない車両１０を除外することにより、環境状態推定部２０５による統計処理の対象とする車両１０を選択してよい。

例えば、統計対象選択部２０４は、複数の車両１０の中から、降雨状態を推定するための環境状態関連情報を含む車両関連情報が取得されたときに、屋根等で上方が覆われた場所（例えば、トンネル内や屋根付きの道路等）に位置していた車両１０を選択対象から除外してよい。トンネル等に位置している車両１０のレインセンサ１４の検出情報には、車両１０が位置しているエリアの降雨状態が反映されていない可能性が高いからである。このとき、統計対象選択部２０４は、例えば、センタサーバ２０に保持される推定対象エリアの地図情報と、車両関連情報に含まれる車両１０の位置情報に基づき、屋根等で上方が覆われた場所に存在するか否かを判断できる。

また、例えば、統計対象選択部２０４は、上述の式（１）を用いて降雨状態を表す環境状態値としての降雨量δが算出される場合、停車中の車両１０、つまり、車速ｖが略ゼロの車両１０を選択対象から除外してよい。式（１）を用いる前提の場合、車速ｖが略ゼロになると、実効的な降雨量δを算出できない可能性が高いからである。

環境状態推定部２０５は、複数のエリアごとに、統計対象選択部２０４により選択された車両１０のうちの当該エリア内に存在する２以上の車両１０を対象として、演算部２０３により算出されたそれぞれの車両１０に対応する環境状態値に関する統計処理を行い、環境状態推定値を算出する。具体的には、環境状態推定部２０５は、対象の車両１０の間で、環境状態値としての降雨量δの平均値を算出する。つまり、当該平均値は、環境状態推定値としての当該エリアの降雨量δの推定値（以下、「推定降雨量」）δｅｓｔに相当する。これにより、一台の車両１０のレインセンサ１４の検出情報だけで降雨状態を推定する場合、当該車両１０のレインセンサ１４の検出精度や車両１０の車両状態（例えば、トンネル内に位置している）等に依存し、推定精度が低下してしまう可能性があるところ、同じエリアに存在する２以上の車両１０のレインセンサ１４の検出情報を用いることで、より精度良く当該エリアの降雨状態を推定することができる。

出力情報生成部２０６は、複数のエリアごとの推定される降雨状態を表す出力情報（降雨状態出力情報）を生成する。

例えば、図４は、推定される環境状態に関する出力情報の一例を示す図である。

本例では、出力情報生成部２０６は、地図画像上における複数のエリアに相当する碁盤目状のグリッドごとに、降雨状態、具体的には、推定降雨量に応じて、色の種類や色の濃度等を異ならせる態様の推定降雨量に関するマップ（以下、「推定降雨量マップ」）４００を生成する。これにより、例えば、推定降雨量マップ４００のユーザは、生成された推定降雨量マップ４００を、センタサーバ２０の表示装置２６や所定の外部装置に接続される表示装置等に表示させて、エリアごとの降雨状態を視覚的に確認することができる。

出力情報生成部２０６により生成される降雨状態出力情報は、例えば、後述の如く、車両１０のワイパ１８Ａの制御に利用されてよい。

また、降雨状態出力情報は、例えば、車両１０とは異なる他の車両群を管理する会社に関連する外部装置（例えば、管理サーバ）等に提供され、他の車両群のワイパの制御に利用されてもよい。

また、降雨状態出力情報は、例えば、車両１０或いは他の車両（群）に関するワイパ制御以外の制御や当該車両１０或いは他の車両（群）に提供されるサービスに関する制御に利用されてもよい。

また、降雨状態出力情報は、気象会社等に関連する外部装置等に提供され、気象解析に利用されてもよい。

制御情報出力部２０７は、環境状態推定部２０５により推定される任意のエリアの降雨状態、具体的には、推定降雨量δｅｓｔに基づき、当該エリアの車両１０に対して、車両１０のワイパ１８Ａの作動に関する制御情報を送信する。具体的には、制御情報出力部２０７は、あるエリアの推定降雨量δｅｓｔに基づき、当該エリアに存在する車両１０のワイパ１８Ａの作動の有無、及びワイパ１８Ａの作動時の作動速度（即ち、作動周期）等を規定する制御情報を車両１０に送信する。そして、当該車両１０の車両制御部１１２は、センタサーバ２０から受信される制御情報に基づき、ワイパ１８Ａを制御してよい。これにより、ワイパ１８Ａは、制御情報出力部２０７から受信される制御情報に規定される制御仕様で動作する。このとき、車両制御部１１２は、ワイパ１８Ａを直接制御してもよいし、ワイパ１８Ａを制御する他のＥＣＵに制御要求を送信することにより、間接的に、ワイパ１８Ａを制御してもよい。以下、後述する車両制御部１１２による空調装置１８Ｂ、ナビゲーション装置１８Ｃ、フォグランプ１８Ｄに関する制御が行われる場合についても同様である。

例えば、自車のレインセンサ１４の検出情報だけを利用してワイパ１８Ａを自動制御する場合、レインセンサ１４の状態や精度仕様等によっては、実際の降雨量との誤差が相対的に大きくなり、結果として、ドライバ等のユーザの感覚（例えば、どの程度の降雨量になれば、作動開始してほしいかや、どの程度の降雨量になると作動速度を上げてほしいか等の感覚）と実際のワイパ１８Ａの動作との間に生じるずれが相対的に大きくなる場合がありうる。

これに対して、環境状態推定部２０５により推定される、同じエリアの２以上の車両１０のレインセンサ１４の情報に基づく降雨状態（推定降雨量δｅｓｔ）が利用されることで、ユーザの感覚とワイパ１８Ａの動作との間のズレを軽減させることができる。

尚、上述した演算部２０３、統計対象選択部２０４、環境状態推定部２０５、出力情報生成部２０６、及び制御情報出力部２０７による一連の処理は、所定の制御周期（例えば、１分から数分）ごとに、繰り返し実行される。以下、後述する冠水状態の推定方法や視界状態の推定方法の場合についても同様である。

＜冠水状態推定方法＞
続いて、環境状態推定システム１による道路の冠水状態（例えば、冠水の有無、冠水時における冠水の程度、エリア内で冠水した道路に遭遇するリスク度合い等）の推定方法の一例について説明する。

本例では、車両１０の情報送信部１１１は、上述の如く、例えば、所定の周期ごとに、車両関連情報をセンタサーバ２０に送信する。このとき、送信対象の車両関連情報には、車両１０の環境状態関連情報（具体的には、第２の環境状態関連情報）としての車輪速センサ１５（車輪速センサ１５ＦＬ，１５ＦＲ，１５ＲＬ，１５ＲＲ）の検出情報と、操舵角センサ１６の検出情報と、車両１０の位置情報等が含まれる。また、車輪速センサ１５（車輪速センサ１５ＦＬ，１５ＦＲ，１５ＲＬ，１５ＲＲ）の検出情報は、ある時点の検出情報ではなく、ある直近の一定期間（例えば、数秒間）の検出情報群であってよい。

センタサーバ２０の演算部２０３は、複数の車両１０ごと、或いは、統計対象選択部２０４により選択された車両１０ごとに、車両関連情報記憶部２０２に記憶される、直近にセンタサーバ２０で受信された環境状態関連情報としての車輪速センサ１５の検出情報に基づき、冠水状態を表す環境状態値としての車両１０の車輪に作用する走行抵抗の推定値（以下、「走行抵抗推定値」）を算出する。道路が冠水すると、車両１０の車輪に対して、水による走行抵抗が負荷されるからである。

尚、本例における演算部２０３の機能は、複数の車両１０のそれぞれに移管されてもよい。この場合、それぞれの車両１０のＥＣＵ１１は、車輪速センサ１５の検出情報に基づき、走行抵抗推定値（例えば、後述の従動輪の走行抵抗推定値）を算出し、算出した走行抵抗推定値を含む車両関連情報をセンタサーバ２０に送信する。

例えば、演算部２０３は、車輪速センサ１５ＦＬ，１５ＦＲ，１５ＲＬ，１５ＲＲの検出情報と、操舵角センサ１６の検出情報とに基づき、従動輪の走行抵抗推定値を算出する。

具体的には、演算部２０３は、前輪及び後輪のうちの何れか一方の駆動輪（エンジン等の駆動力源により駆動される車輪）の車輪速（以下、「駆動輪車輪速」）Ｖ１と、その他方の従動輪（駆動輪の動作に合わせて回転する車輪）の車輪速（以下、「従動輪車輪速」）Ｖ２との差異に基づき、従動輪の走行抵抗推定値を算出してよい。駆動輪は、走行抵抗が作用してもエンジン等の動力源の駆動力で車速に相当する車輪速を維持できるが、従動輪は、冠水による走行抵抗の作用で、駆動輪の車輪速よりも相対的に小さくなりうるからである。例えば、演算部２０３は、従動輪車輪速Ｖ２の減速度と、従動輪のホイルの慣性モーメントとを乗算することにより、従動輪の走行抵抗推定値を算出してよい。また、演算部２０３は、左右の駆動輪及び従動輪の組み合わせ（左駆動輪及び左従動輪、右駆動輪及び右従動輪）ごとに、駆動輪車輪速Ｖ１及び従動輪車輪速Ｖ２との差異を分析し、左右の従動輪の走行抵抗推定値を算出してもよい。車両１０の左右の一方だけが冠水している可能性があるからである。また、演算部２０３は、操舵角センサ１６の検出情報に対応する操舵角θに基づき、車両１０が旋回状態か否かを判定し、車両１０が旋回状態である場合、走行抵抗値を算出する際に、車両１０の旋回状態により発生する左右の車輪速差を考慮するようにしてもよい。

センタサーバ２０の統計対象選択部２０４は、上述の如く、複数の車両１０の中から環境状態推定部２０５による統計処理の対象とする車両１０を選択する。換言すれば、統計対象選択部２０４は、複数の車両１０の中から統計処理の対象として適さない車両１０を除外することにより、環境状態推定部２０５による統計処理の対象とする車両１０を選択してよい。

例えば、統計対象選択部２０４は、複数の車両１０の中から、冠水状態を推定するための環境状態関連情報を含む車両関連情報が取得されたときに、全輪駆動（四輪駆動）で走行していた車両１０を選択対象から除外してよい。全輪駆動の場合、従動輪が存在せず、走行抵抗の推定が難しいからである。このとき、全輪駆動で走行していた車両１０には、常時全輪駆動で走行するフルタイム式の全輪駆動車の他、二輪駆動と全輪駆動とを切り替え可能な仕様を有し、一時的に、全輪駆動状態にあったパートタイム式の全輪駆動車が含まれる。つまり、統計対象選択部２０４は、冠水状態を推定するための環境状態関連情報を含む車両関連情報が取得されたときに、従動輪を有していた車両１０を環境状態推定部２０５による統計処理の対象として選択してよい。

また、例えば、統計対象選択部２０４は、複数の車両１０の中から、冠水状態を推定するための環境状態関連情報を含む車両関連情報が取得されたときに、旋回状態にあった車両１０を選択対象から除外してよい。上述の如く、車両１０が旋回状態にある場合、左右の車輪速に差異が生じるため、前後の駆動輪車輪速と従動輪車輪速から算出される従動輪の走行抵抗推定値の精度が低下する可能性があるからである。

環境状態推定部２０５は、複数のエリアごとに、統計対象選択部２０４により選択された車両１０のうちの当該エリア内に存在する２以上の車両１０を対象として、演算部２０３により算出されたそれぞれの車両１０に対応する環境状態値に関する統計処理を行い、環境状態推定値を算出する。具体的には、環境状態推定部２０５は、環境状態推定値として、対象の車両１０の間で、環境状態値としての従動輪走行抵抗値の所定の単位時間（例えば、１分間）の累計値（以下、「累積従動輪走行抵抗値」）を算出する。また、環境状態推定部２０５は、環境状態推定値として、対象の車両１０を対象として、従動輪走行抵抗が所定閾値以上の場合を冠水状態の発生と判断し、所定の単位時間における冠水状態の発生頻度（回数）の累計値（以下、「累積冠水発生頻度値」）を算出してもよい。これにより、環境状態推定部２０５は、従動輪走行抵抗値や累積冠水発生頻度値の大小に基づき、複数のエリアごとに、冠水の有無、冠水の程度、冠水した道路に遭遇するリスク度合い等を推定することができる。また、一台の車両１０の車輪速センサ１５の検出情報だけで冠水状態を推定する場合、例えば、一台の車輪速センサ１５の検出精度や一台の車両の車両状態等に依存し、推定精度が低下してしまう可能性があるところ、同じエリアに存在する２以上の車両１０の車輪速センサ１５の検出情報を用いることで、より精度良く当該エリアの冠水状態を推定することができる。

出力情報生成部２０６は、複数のエリアごとの推定される冠水状態を表す出力情報（冠水状態出力情報）を生成する。

例えば、出力情報生成部２０６は、上述の降雨状態の場合と同様、図４に示すように、推定された冠水状態に関するマップ（以下、「推定冠水状態マップ」）４００を出力してよい。具体的には、推定冠水状態マップ４００は、図４に示すように、地図画像上における複数のエリアに相当する碁盤目状のグリッドごとに、冠水の有無を含む冠水の程度、或いは、冠水した道路に遭遇するリスク度合いに応じて、色の種類や色の濃度等を異ならせる態様であってよい。これにより、例えば、推定冠水状態マップ４００のユーザは、上述の推定降雨量マップ４００の場合と同様の態様で、エリアごとの冠水状態を視覚的に確認することができる。

出力情報生成部２０６により生成される冠水状態出力情報は、後述の如く、車両１０のナビゲーション装置１８Ｃによるルート案内に利用されてよい。

また、冠水状態出力情報は、例えば、車両１０とは異なる他の車両群を管理する会社に関連する外部装置（例えば、管理サーバ）等に提供され、他の車両群のナビゲーション装置によるルート案内に利用されてもよい。

また、冠水状態出力情報は、センタサーバ２０或いは外部装置において、上述の降雨状態出力情報と合わせて、冠水状態の今後の進行予測等に利用されてもよい。

また、冠水状態出力情報は、道路を管理する当局や団体等に関連する外部装置に提供され、道路の監視業務（例えば、道路監視の優先順位付け等）に利用されてもよい。

制御情報出力部２０７は、環境状態推定部２０５により推定される複数のエリアごとの降雨状態に基づき、ナビゲーション装置１８Ｃによる所定の目的地までのルート案内に関する制御情報を送信する。具体的には、複数のエリアごとの冠水状態に基づき、車両１０が走行を回避すべきエリア等を規定する制御情報を車両１０に送信する。そして、当該車両１０の車両制御部１１２は、センタサーバ２０から受信される制御情報に基づき、ナビゲーション装置１８Ｃによるルート案内に関する制御を行う。具体的には、車両制御部１１２は、制御情報で規定されるエリアを避ける目的地までのルート探索を行ったり、既に設定されたルートを制御情報で規定されるエリアを避けるルートに変更するように、ナビゲーション装置１８Ｃを制御する。これにより、車両１０が冠水状態に遭遇するリスクを低減させることができる。また、制御情報出力部２０７は、ルート探索が、例えば、上述のナビサーバのような車両１０の外部装置で行われる場合、制御情報を外部装置に送信してもよい。

＜視界状態推定方法＞
続いて、環境状態推定システム１による視界状態（例えば、視認可能な距離が所定閾値以下の視界不良の発生の有無や、視界不良の程度等）の推定方法の一例について説明する。

本例では、車両１０の情報送信部１１１は、上述の如く、例えば、所定の周期ごとに、車両関連情報をセンタサーバ２０に送信する。このとき、送信対象の車両関連情報には、車両１０の環境状態関連情報としてのカメラ１７による車両１０の周囲の画像情報、或いは、当該画像情報から所定の対象物（例えば、車両、人、建物、標識等）を認識する画像認識における画像認識率に関する情報（以下、「画像認識率情報」）と、車両１０の位置情報等が含まれる。送信対象の車両関連情報に上述の画像認識率情報が含まれる場合、車両１０のＥＣＵ１１は、例えば、画像情報から対象の種類の所定の対象物を認識する機械学習が行われた学習済みモデルに基づき、画像認識処理を実行し、画像認識率を算出してよい。このとき、ＥＣＵ１１は、ＣＰＵ１１Ｃの他、ＣＰＵ１１Ｃと連動し並列処理による高速演算処理を行うための画像処理用の演算デバイスを含んでよい。また、ＥＣＵ１１は、車両１０に搭載される、画像処理用の演算デバイスを含む他のコンピュータと連動して、画像認識処理を行ってもよい。後述の如く、センタサーバ２０で画像認識率が算出される場合についても同様である。

送信対象の車両関連情報に、カメラ１７による車両１０の周囲の画像情報が含まれる場合、センタサーバ２０の演算部２０３は、複数の車両１０ごとに、車両関連情報記憶部２０２に記憶される、直近にセンタサーバ２０で受信された環境状態関連情報としての車両１０の周囲の画像情報に基づき、視界状態を表す環境状態値としての画像認識率を算出する。画像認識率は、上述と同様の方法で算出されうる。

尚、センタサーバ２０から画像認識率情報が送信される態様である場合、演算部２０３は、省略されうる。つまり、本例における演算部２０３の機能は、車両１０に移管され、上述の如く、車両１０から直接的に画像認識率情報がセンタサーバ２０に送信される態様であってよい。

センタサーバ２０の統計対象選択部２０４は、上述の如く、複数の車両１０の中から環境状態推定部２０５による統計処理の対象とする車両１０を選択する。換言すれば、統計対象選択部２０４は、複数の車両１０の中から統計処理の対象として適さない車両１０を除外することにより、環境状態推定部２０５による統計処理の対象とする車両１０を選択してよい。

例えば、統計対象選択部２０４は、複数の車両１０の中から、画像認識率が所定の正常範囲を逸脱している画像情報に対応する車両１０を、統計処理の対象から除外してよい。つまり、統計対象選択部２０４は、複数の車両１０の中から、画像認識率が所定の正常範囲内に収まっている画像情報に対応する車両１０を、統計処理の対象として選択してよい。このとき、正常範囲は、例えば、車両１０のフロントウィンドウの霜や結露等により車両１０の周囲の様子が何も見えない画像情報に相当する非常に低い画像認識率を除外可能な相対的に高い範囲として予め規定されてよい。また、正常範囲は、例えば、複数のエリアごとに、視界状態を推定するための環境状態関連情報を含む車両関連情報が取得されたときに、当該エリア内に存在していた車両１０の画像認識率の平均値を含む相対的高い範囲として動的に規定（算出）されてもよい。これにより、フロントウィンドウの霜や結露等が発生し、カメラ１７の画像情報に周囲の視界状態が反映されなくなってしまった車両１０を統計処理の対象から除外することができる。

尚、統計対象選択部２０４は、カメラ１７が車室外に取り付けられる場合についても、上述と同様の方法で、画像認識率が所定の正常範囲を逸脱している画像情報に対応する車両１０を、統計処理の対象から除外してよい。カメラ１７が車室外に取り付けられている場合、カメラ１７のレンズに雨滴、霜、結論等が発生する場合がありうるからである。

環境状態推定部２０５は、複数のエリアごとに、統計対象選択部２０４により選択された車両１０のうちの当該エリア内に存在する２以上の車両１０を対象として、演算部２０３により算出されたそれぞれの車両１０に対応する環境状態値に関する統計処理を行い、環境状態推定値を算出する。具体的には、環境状態推定部２０５は、環境状態推定値として、対象の車両の間で、画像認識率の平均値（以下、「平均画像認識率」）を算出する。これにより、環境状態推定部２０５は、平均画像認識率が高くなる程、視界状態が良く、平均画像認識率が低くなる程、視界状態が悪く、且つ、平均画像認識率が所定閾値以下に低下すると視界不良状態である等、平均画像認識率の高低に応じて、視界状態を推定することができる。

尚、環境状態推定部２０５は、他の気象情報、例えば、風速及び風向に関する情報に基づき、複数のエリアごとに、今後の視界状態の予測をおこなってもよい。

出力情報生成部２０６は、複数のエリアごとの推定される視界状態を表す出力情報（視界状態出力情報）を生成する。

例えば、出力情報生成部２０６は、上述の降雨状態や冠水状態の場合と同様、図４に示すように、推定された視界状態に関するマップ（以下、「視界状態マップ」）４００を出力してよい。具体的には、視界状態マップ４００は、図４に示すように、地図画像上における複数のエリアに相当する碁盤目状のグリッドごとに、視界状態を表す視程の階級や、視界不良の有無を含む視界不良の程度等に応じて、色の種類や色の濃度等を異ならせる態様であってよい。これにより、例えば、推定視界状態マップ４００のユーザは、上述の推定降雨量マップ４００や推定冠水状態マップ４００の場合と同様の態様で、エリアごとの視界状態を視覚的に確認することができる。

出力情報生成部２０６により生成される視界状態出力情報は、後述の如く、空調装置１８Ｂやフォグランプ１８Ｄに関する制御に利用されてもよい。

また、視界状態出力情報は、例えば、気象会社等に関連する外部装置等に提供され、気象解析に利用されてもよい。

制御情報出力部２０７は、環境状態推定部２０５により推定されるエリアごとの視界状態に基づき、複数のエリアのうちの視界不良であると判断されるエリアの車両１０に対して、フォグランプ１８Ｄに関する制御情報を送信する。具体的には、制御情報出力部２０７は、当該車両１０に対して、フォグランプを点灯するように要求する制御情報を送信する。そして、車両１０の車両制御部１１２は、センタサーバ２０から受信される制御情報に基づき、フォグランプ１８Ｄが点灯されていない場合、フォグランプ１８Ｄを自動点灯させてよい。これにより、車両１０のドライバが視界不良の状態で、フォグランプ１８Ｄの点灯を忘れている場合であっても、センタサーバ２０からの制御情報に基づき、フォグランプ１８Ｄを自動点灯させることができる。

また、制御情報出力部２０７は、環境状態推定部２０５により推定されるエリアごとの視界状態に基づき、フロントウィンドウ等に霜や曇り等が発生している車両１０を特定し、特定した車両１０に対して、空調装置１８Ｂに関する制御を行う。具体的には、制御情報出力部２０７は、環境状態推定部２０５により視界状態が相対的に良好であると推定されたエリア内に位置しているにも関わらず、カメラ１７の画像情報に関する画像認識率が上述の正常範囲を逸脱している場合、当該カメラ１７の画像情報に対応する車両１０をフロントウィンドウ等に霜や曇り等が発生していると判断する。制御情報出力部２０７は、特定した車両１０に対して、空調装置１８Ｂの作動開始（ＯＮ）や空調装置１８Ｂのデフォガ機能の作動（ＯＮ）等を要求する制御情報を送信する。そして、当該車両１０の車両制御部１１２は、センタサーバ２０から受信される制御情報に基づき、空調装置１８Ｂに関する制御を行ってよい。これにより、車両１０のフロントウィンドウ等に霜や曇りが発生している場合であっても、自動で、空調装置１８Ｂが作動開始させたり、積極的に、デフォガ機能が働かせたりし、霜や曇りを除去させることができる。

＜作用＞
次に、本実施形態に係る環境状態推定システム１（センタサーバ２０）の作用について、説明する。

本実施形態では、センタサーバ２０は、所定のエリア内の複数の車両１０で取得された周囲の環境状態に関する情報（環境状態関連情報）に基づき、所定のエリアの環境状態を推定する環境状態推定部２０５を備える。

これにより、同じエリア内の複数の車両１０で取得される環境状態に関する情報が用いられることで、複数の車両１０に対応する情報の中から異常値等の精度低下の要因が排除されたり、複数の車両１０に対応する情報で異常値等が平均化されたりされうる。よって、センタサーバ２０は、より精度良く所定のエリアの環境状態を推定することができる。

また、本実施形態では、環境状態推定部２０５は、複数の車両１０のそれぞれのレインセンサ１４の検出情報に基づき、所定のエリアの降雨状態を推定すること、複数の車両１０のそれぞれにおける駆動輪及び従動輪の車輪速情報に基づき、所定のエリアの冠水状態を推定すること、及び、複数の車両１０のそれぞれのカメラ１７による周囲の撮像画像に基づき、所定のエリアの視界状態を推定することの少なくとも一つを行ってよい。

これにより、センタサーバ２０は、具体的に、車両１０で取得されるレインセンサ１４の検出情報、車両１０の駆動輪及び従動輪の車輪速センサ１５による車輪速情報、車両１０の周囲の撮像画像（カメラ１７の画像情報）から、所定のエリアの降雨状態、冠水状態、及び視界状態の少なくとも一つを推定できる。

また、本実施形態では、環境状態推定部２０５は、複数の車両１０の一部又は全部を対象にして、車両１０の周囲の環境状態に関する情報から算出される、車両１０の周囲の環境状態を表す数値（環境状態値）に関する統計処理を行うことにより、所定のエリアの環境状態を推定してよい。

これにより、センタサーバ２０は、車両１０の周囲の環境状態に関する情報から算出される数値に関する統計処理を行い、具体的に、環境状態を推定することができる。

また、本実施形態では、車両１０の周囲の環境状態に関する情報から車両１０の周囲の環境状態を表す数値を算出する演算部２０３を備えてよい。

これにより、センタサーバ２０は、自ら、車両１０の周囲の環境状態に関する情報から車両１０の周囲の環境状態を表す数値を算出することができる。そのため、車両１０側で、センサの検出情報等の車両１０の周囲の環境状態に関する情報から車両１０の周囲の環境状態を表す数値を算出する処理を行う必要が無くなる。よって、センタサーバ２０は、車両１０側の処理負荷を低減させることができる。

また、本実施形態では、センタサーバ２０は、複数の車両１０の中から、車両１０の周囲の環境状態に関する情報が取得されたときに、所定の車両状態にあった車両１０を選択する統計対象選択部２０４を備えてよい。そして、環境状態推定部２０５は、統計対象選択部２０４により選択された車両１０を対象とする統計処理を行ってよい。

これにより、センタサーバ２０は、例えば、複数の車両１０の中から低精度の環境状態に関する情報等を取得している可能性がある車両１０を排除し、ある程度精度が確保された環境状態に関する情報を取得可能な車両１０だけを選択することができる。よって、センタサーバ２０は、更に精度良く所定のエリアの環境状態を推定することができる。

また、本実施形態では、統計対象選択部２０４は、複数の車両１０の中から、車両１０の周囲の環境状態に関する情報が取得されたときに、トンネルを含む上方が覆われた場所に位置していなかった車両１０を選択してよい。そして、環境状態推定部２０５は、統計対象選択部２０４により選択された車両１０を対象にして、車両１０のレインセンサ１４の検出情報に基づき算出される、車両１０の周囲の降雨状態を表す数値（降雨量δ）に関する統計処理を行うことにより、所定のエリアの降雨状態を推定してよい。

これにより、トンネル等の内部に位置する車両１０で取得されるレインセンサ１４の検出情報には、そのエリアの降雨状態が全く反映され得ないところ、センタサーバ２０は、降雨状態を推定するための統計処理の対象として、トンネル内等に位置しない車両１０だけを選択できる。よって、センタサーバ２０は、更に精度良く所定エリアの降雨状態を推定することができる。

また、本実施形態では、統計対象選択部２０４は、複数の車両１０の中から従動輪を有する車両１０を選択してよい。そして、環境状態推定部２０５は、統計対象選択部２０４により選択された車両１０を対象にして、車両１０の駆動輪及び従動輪の車輪速情報に基づき算出される、車両１０の従動輪の走行抵抗に対応する数値（走行抵抗推定値）に関する統計処理を行うことにより、所定のエリアの冠水状態を推定してよい。

これにより、センタサーバ２０は、例えば、駆動輪の車輪速に対する従動輪の車輪速の差異に対応する走行抵抗から所定のエリアの冠水状態を推定しうるところ、四輪駆動で走行している車両１０（例えば、自動或いは手動で選択された四輪駆動で走行しているパートタイム四輪駆動車や常時四輪駆動で走行するフルタイム四輪駆動車等）を統計処理の対象から除外できる。よって、センタサーバ２０は、所定のエリアの冠水状態をより適切に推定することができる。

また、本実施形態では、統計対象選択部２０４は、複数の車両１０の中から、車両１０のカメラ１７による周囲の撮像画像から所定の対象物を認識する画像認識における画像認識率が所定の正常範囲にある車両１０を選択してよい。そして、環境状態推定部２０５は、統計対象選択部２０４により選択された車両１０を対象にして、数値としての画像認識率に関する統計処理を行うことにより、所定のエリアの視界状態を推定してよい。

これにより、センタサーバ２０は、車両１０の周囲のカメラ１７による撮像画像に関する画像認識率から所定のエリアの視界状態を推定しうるところ、画像認識率が所定の正常範囲にない車両１０を統計処理の対象から排除できる。よって、センタサーバ２０は、更に精度良く所定のエリアの視界状態を推定することができる。

また、本実施形態では、上述の正常範囲は、複数の車両１０を対象とする画像認識率の平均値よりも相対的に低い範囲として規定されてよい。

これにより、例えば、ある程度視界良好なエリアにおいて、車両１０の周囲のカメラ１７による撮像画像に関する画像認識率は、相対的に高くなりうるところ、ある車両１０のフロントウィンドウ等やカメラ１７のレンズ等に霜や結露等が発生することで、撮像画像に霜や結露等が映り込み、結果として、画像認識率が相対的に低くなっているような車両１０が存在する場合に、センタサーバ２０は、具体的に、このような車両１０を統計処理の対象から除外できる。

以上、本発明を実施するための形態について詳述したが、本発明はかかる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・改良が可能である。

例えば、上述の実施形態において、センタサーバ２０（環境状態推定部２０５）は、複数のエリアのうちの一部のエリアの環境状態だけを推定してもよい。

また、上述の実施形態及び変形例において、センタサーバ２０の制御情報出力部２０７の機能は、それぞれの車両１０（例えば、ＥＣＵ１１）に移管されてもよい。この場合、センタサーバ２０は、環境状態推定部２０５により推定された、車両１０が位置するエリアの環境状態に関する情報をそれぞれの車両１０に送信する。これにより、例えば、車両１０のＥＣＵ１１は、センタサーバ２０から受信される、自車が位置するエリアの環境状態に関する情報に基づき、制御情報出力部２０７の機能を実現することができる。

また、上述の実施形態及び変形例において、センタサーバ２０の代わりに、それぞれの車両１０（環境状態推定装置の一例）が環境状態を推定してもよい。例えば、車両１０のＥＣＵ１１は、複数のエリアのうちの自車が位置するエリア内の車両１０、つまり、自車の周辺の他の車両１０で取得された周囲の環境状態関連情報（例えば、レインセンサ１４、車輪速センサ１５の検出情報）や、周囲の環境状態関連情報から算出される環境状態値（例えば、カメラ１７の撮像画像に関する画像認識率）を取得する。このとき、車両１０は、センタサーバ２０経由で、他の車両１０から環境状態関連情報や環境状態値を取得してもよいし、例えば、車車間通信等を通じて、他の車両１０から環境状態関連情報や環境状態値を取得してもよい。そして、車両１０のＥＣＵ１１は、取得した当該情報や数値に基づき、上述と同様の方法で、自車が位置するエリアの状態を推定してもよい。

１ 環境状態推定システム
１０ 車両（環境状態推定装置）
１１ ＥＣＵ
１２ ＧＮＳＳモジュール
１３ ＤＣＭ
１４ レインセンサ
１５，１５ＦＬ，１５ＦＲ，１５ＲＬ，１５ＲＲ 車輪速センサ
１６ 操舵角センサ
１７ カメラ
１８ 車載装置
１８Ａ ワイパ
１８Ｂ 空調装置
１８Ｃ ナビゲーション装置
１８Ｄ フォグランプ
２０ センタサーバ（環境状態推定装置）
１１１ 情報送信部
１１２ 車両制御部
２０１ 情報取得部
２０２ 車両関連情報記憶部
２０３ 演算部
２０４ 統計対象選択部（選択部）
２０５ 環境状態推定部（推定部）
２０６ 出力情報生成部
２０７ 制御情報出力部

Claims (12)

1. 所定のエリア内の複数の車両で取得された周囲の環境状態に関する情報に基づき、前記所定のエリアの環境状態を推定する推定部と、
   前記複数の車両の中から、前記車両の周囲の環境状態に関する情報が取得されたときに、所定の車両状態にあった車両を選択する選択部と、を備え、
   前記選択部は、前記複数の車両の中から従動輪を有する車両を選択し、
   前記推定部は、前記選択部により選択された車両を対象にして、前記車両の駆動輪及び従動輪の車輪速情報に基づき算出される、前記車両の従動輪の走行抵抗に対応する数値に関する統計処理を行うことにより、前記所定のエリアの冠水状態を推定する、
   環境状態推定装置。
2. 所定のエリア内の複数の車両で取得された周囲の環境状態に関する情報に基づき、前記所定のエリアの環境状態を推定する推定部と、
   前記複数の車両の中から、前記車両の周囲の環境状態に関する情報が取得されたときに、所定の車両状態にあった車両を選択する選択部と、を備え、
   前記選択部は、前記複数の車両の中から、車両の撮像装置による周囲の撮像画像から所定の対象物を認識する画像認識における画像認識率が所定の正常範囲に収まる撮像画像に対応する車両を選択し、
   前記推定部は、前記選択部により選択された車両を対象にして、前記画像認識率に関する統計処理を行うことにより、前記所定のエリアの視界状態を推定する、
   環境状態推定装置。
3. 前記推定部は、前記複数の車両のそれぞれのレインセンサの検出情報に基づき、前記所定のエリアの降雨状態を推定する、
   請求項１又は２に記載の環境状態推定装置。
4. 前記推定部は、前記複数の車両の一部又は全部を対象にして、前記車両の周囲の降雨状態に関する情報から算出される、前記車両の周囲の降雨状態を表す数値に関する統計処理を行うことにより、前記所定のエリアの降雨状態を推定する、
   請求項１乃至３の何れか一項に記載の環境状態推定装置。
5. 前記車両の周囲の環境状態に関する情報から前記車両の周囲の環境状態を表す数値を算出する演算部を備える、
   請求項４に記載の環境状態推定装置。
6. 前記推定部は、前記選択部により選択された車両を対象として、前記車両の周囲の降雨状態に関する情報から算出される、前記車両の周囲の降雨状態を表す数値に関する統計処理を行う、
   請求項４又は５に記載の環境状態推定装置。
7. 前記選択部は、前記複数の車両の中から、前記車両の周囲の降雨状態に関する情報が取得されたときに、トンネルを含む上方が覆われた場所に位置していなかった車両を選択し、
   前記推定部は、前記選択部により選択された車両を対象にして、前記車両のレインセンサの検出情報に基づき算出される、前記車両の周囲の降雨状態を表す数値に関する統計処理を行うことにより、前記所定のエリアの降雨状態を推定する、
   請求項６に記載の環境状態推定装置。
8. 前記正常範囲は、前記複数の車両を対象とする前記画像認識率の平均値を含む相対的に高い範囲として規定される、
   請求項２に記載の環境状態推定装置。
9. 環境状態推定装置により実行される環境状態推定方法であって、
   所定のエリア内の複数の車両で取得された周囲の環境状態に関する情報に基づき、前記所定のエリアの環境状態を推定する推定ステップと、
   前記複数の車両の中から、前記車両の周囲の環境状態に関する情報が取得されたときに、所定の車両状態にあった車両を選択する選択ステップと、を備え、
   前記選択ステップでは、前記複数の車両の中から従動輪を有する車両を選択し、
   前記推定ステップでは、前記選択ステップで選択された車両を対象にして、前記車両の駆動輪及び従動輪の車輪速情報に基づき算出される、前記車両の従動輪の走行抵抗に対応する数値に関する統計処理を行うことにより、前記所定のエリアの冠水状態を推定する、
   環境状態推定方法。
10. 環境状態推定装置により実行される環境状態推定方法であって、
    所定のエリア内の複数の車両で取得された周囲の環境状態に関する情報に基づき、前記所定のエリアの環境状態を推定する推定ステップと、
    前記複数の車両の中から、前記車両の周囲の環境状態に関する情報が取得されたときに、所定の車両状態にあった車両を選択する選択ステップと、を備える、
    前記選択ステップでは、前記複数の車両の中から、車両の撮像装置による周囲の撮像画像から所定の対象物を認識する画像認識における画像認識率が所定の正常範囲に収まる撮像画像に対応する車両を選択し、
    前記推定ステップでは、前記選択ステップで選択された車両を対象にして、前記画像認識率に関する統計処理を行うことにより、前記所定のエリアの視界状態を推定する、
    環境状態推定方法。
11. 環境状態推定装置に、
    所定のエリア内の複数の車両で取得された周囲の環境状態に関する情報に基づき、前記所定のエリアの環境状態を推定する推定ステップと、
    前記複数の車両の中から、前記車両の周囲の環境状態に関する情報が取得されたときに、所定の車両状態にあった車両を選択する選択ステップと、を実行させ、
    前記選択ステップでは、前記複数の車両の中から従動輪を有する車両を選択し、
    前記推定ステップでは、前記選択ステップで選択された車両を対象にして、前記車両の駆動輪及び従動輪の車輪速情報に基づき算出される、前記車両の従動輪の走行抵抗に対応する数値に関する統計処理を行うことにより、前記所定のエリアの冠水状態を推定する、
    環境状態推定プログラム。
12. 環境状態推定装置に、
    所定のエリア内の複数の車両で取得された周囲の環境状態に関する情報に基づき、前記所定のエリアの環境状態を推定する推定ステップと、
    前記複数の車両の中から、前記車両の周囲の環境状態に関する情報が取得されたときに、所定の車両状態にあった車両を選択する選択ステップと、を実行させ、
    前記選択ステップでは、前記複数の車両の中から、車両の撮像装置による周囲の撮像画像から所定の対象物を認識する画像認識における画像認識率が所定の正常範囲に収まる撮像画像に対応する車両を選択し、
    前記推定ステップでは、前記選択ステップで選択された車両を対象にして、前記画像認識率に関する統計処理を行うことにより、前記所定のエリアの視界状態を推定する、
    環境状態推定プログラム。

Images