JP7220051B2 - Data collection device, data collection system and data collection method - Google Patents
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Description
開示の実施形態は、データ収集装置、データ収集システムおよびデータ収集方法に関する。 The disclosed embodiments relate to data collection devices, data collection systems and data collection methods.
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(たとえば、特許文献1参照)。 2. Description of the Related Art Conventionally, a data collection device is known that collects road information from an in-vehicle device mounted on each vehicle. Such a data collection device collects road information for a desired position by selecting vehicles for which road information is to be collected based on the position information of each vehicle (see, for example, Patent Document 1).
しかしながら、上述した従来技術は、車両に関する情報収集における通信効率を向上させるうえで、さらなる改善の余地がある。 However, the conventional technology described above has room for further improvement in terms of improving communication efficiency in collecting information about vehicles.
具体的には、データ通信においては、通信効率を高めるための種々のデータ圧縮技術が知られている。そのうちの一つとして差分圧縮があるが、かかる差分圧縮においては、1回目に送信するベース値および2回目以降に送信する差分値それぞれのデータサイズを指定する必要がある。 Specifically, in data communication, various data compression techniques are known for improving communication efficiency. One of them is differential compression, but in such differential compression, it is necessary to specify the data size of each of the base value to be transmitted for the first time and the difference value to be transmitted for the second and subsequent times.
ところが、多種多様な動的要因が絡み合う状況下で走行する車両に関する情報収集においては、情報の収集条件の組み合わせも多岐にわたり、かかる収集条件に応じて変化する上記のデータサイズを容易に定め難い。したがって、上記の通信効率を向上させにくい。 However, in collecting information about a vehicle traveling under conditions in which various dynamic factors are intertwined, the combination of information collecting conditions is also diverse, and it is difficult to easily determine the above-mentioned data size that changes according to such collecting conditions. Therefore, it is difficult to improve the above communication efficiency.
実施形態の一態様は、上記に鑑みてなされたものであって、車両に関する情報収集における通信効率を向上させることができるデータ収集装置、データ収集システムおよびデータ収集方法を提供することを目的とする。 One aspect of the embodiments has been made in view of the above, and an object thereof is to provide a data collection device, a data collection system, and a data collection method that can improve communication efficiency in collecting information about vehicles. .
実施形態の一態様に係るデータ収集装置は、各車両に搭載された車載装置から車両に関するデータを収集する制御部を備える。また、前記制御部は、ユーザからの指定操作を受けて収集データの圧縮の条件を含む収集条件の設定を行い、収集した過去の収集データに基づいて前記圧縮に関するデータサイズの予測値を算出し、算出した前記予測値に基づいて、ユーザにデータサイズをガイダンスするユーザインタフェースを提供する。 A data collection device according to an aspect of an embodiment includes a control unit that collects vehicle-related data from an in-vehicle device mounted in each vehicle. Further, the control unit receives a designation operation from a user, sets collection conditions including conditions for compression of collected data, and estimates a data size related to compression based on collected past collected data. is calculated, and based on the calculated predicted value, a user interface is provided that guides the user on the data size .
実施形態の一態様によれば、車両に関する情報収集における通信効率を向上させることができる。 According to one aspect of the embodiment, it is possible to improve communication efficiency in collecting information about vehicles.
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およびデータ収集方法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。 Hereinafter, embodiments of a data collection device, a data collection system, and a data collection method disclosed in the present application will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In addition, this invention is not limited by embodiment shown below.
まず、実施形態に係るデータ収集方法の概要について、図1A~図1Hを用いて説明する。図1A~図1Hは、実施形態に係るデータ収集方法の概要説明図(その1)~(その8)である。なお、図1A~図1Hでは、実施形態に係るデータ収集方法を適用したデータ収集システム1を例に挙げて説明を行う。
First, an overview of the data collection method according to the embodiment will be described with reference to FIGS. 1A to 1H. 1A to 1H are schematic explanatory diagrams (part 1) to (part 8) of the data collection method according to the embodiment. 1A to 1H, the
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。
As shown in FIG. 1A, the
データ収集装置10は、たと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N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データ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し、データ利用者へ提供する。
The
車載装置100は、たとえばカメラや、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ドライブレコーダであって、データ収集装置10が受け付けた収集要求に応じた車両データを車両Vから採取する。
The in-
また、車載装置100は、採取した車両データをデータ収集装置10へ必要に応じてアップロードする。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。
The in-
利用者端末200は、データ利用者が利用する端末であり、たとえばノート型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。
The
また、データ利用者は、たとえばデータ収集装置10から提供される車両データに基づいて自動運転技術の開発を行う開発者などである。データ収集装置10は、かかるデータ利用者に対し、利用者端末200を介してアクセス可能なユーザインタフェース(以下、「UI」と記載する)画面を提供する。
A data user is, for example, a developer who develops automatic driving technology based on vehicle data provided from the
データ利用者は、かかるUI画面を介し、図1Aに示すように、車両データの収集条件を指定する(ステップS1)。すると、これを受け付けたデータ収集装置10は、各車両Vへかかる収集条件をたとえばファイル形式で配信する(ステップS2)。
The data user designates vehicle data collection conditions via the UI screen, as shown in FIG. 1A (step S1). Then, the
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。各種パラメータは、たとえば「対象車両」や、「データ種別」、「収集トリガ条件」、「収集期間」、「差分圧縮有無」などである。 The collection conditions include various parameters related to collection of vehicle data. Various parameters include, for example, "target vehicle", "data type", "collection trigger condition", "collection period", and "presence/absence of differential compression".
なお、「対象車両」は、収集対象となる車両Vの識別情報である。また、「データ種別」は、収集対象となるデータの種別、言い換えれば各種センサから採取されるデータの種別である。一例として、CAN(Controller Area Network)情報に含まれるアクセル開度やブレーキ圧、操舵角、SOH(States Of Health)等、また、カメラによって撮像された画像等である。「収集トリガ条件」は、収集のトリガとなる条件であり、一例として車速が所定速を超えた場合などである。 The "target vehicle" is the identification information of the vehicle V to be collected. "Data type" is the type of data to be collected, in other words, the type of data collected from various sensors. Examples include accelerator opening, brake pressure, steering angle, SOH (States Of Health), etc. included in CAN (Controller Area Network) information, and images captured by a camera. The "collection trigger condition" is a condition that triggers collection, and is, for example, when the vehicle speed exceeds a predetermined speed.
また、「差分圧縮有無」は、差分圧縮を行うか否かの指定項目であり、たとえば図1Cに示すように、利用者端末200へ表示されたUI画面上で差分圧縮を「あり」と指定した場合、差分圧縮のベース値および差分値それぞれのデータサイズを設定する必要がある。 "With or without differential compression" is an item for specifying whether or not to perform differential compression. For example, as shown in FIG. In this case, it is necessary to set the data size for each of the base value and differential value for differential compression.
図1Dに示すように、ベース値は、差分圧縮においてたとえば異なる車両データごとで1度目に送信するデータであり、差分値は、2度目以降に送信するデータである。差分圧縮が「あり」の場合、指定する必要のあるデータサイズは、これらベース値および差分値が格納されるデータバッファそれぞれのサイズである。 As shown in FIG. 1D, the base value is data transmitted for the first time, for example, for different vehicle data in differential compression, and the difference value is data transmitted for the second and subsequent times. If differential compression is "yes", the data size that needs to be specified is the size of each data buffer in which these base values and differential values are stored.
図1Aの説明に戻る。そして、図1Aに示すように、各車載装置100は、各車両Vにおいて採取した車両データを適宜データ収集装置10へアップロードし(ステップS3)、データ収集装置10はこれを蓄積する(ステップS4)。そして、データ利用者は、たとえば前述のUI画面を介して、データ収集装置10に蓄積された車両データを閲覧またはダウンロードし(ステップS5)、開発のための分析などに利用する。
Returning to the description of FIG. 1A. Then, as shown in FIG. 1A, each in-
なお、図1Aでは図示を略しているが、車載装置100がアップロードする車両データには、実データと、実データ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とがある。
Although not shown in FIG. 1A, the vehicle data uploaded by the in-
タグデータは実データと比べてデータ容量がごく小さい。このため、各車載装置100は、たとえばかかるタグデータについては、常時データ収集装置10へアップロードする。そして、たとえばデータ利用者は、かかるタグデータを利用者端末200を介して閲覧し、必要と判断した実データについてのみ車載装置100にデータ収集装置10へアップロードさせることができる。これにより、通信負荷の軽減を図ることができる。なお、データ収集装置10へのアップロードを終えたタグデータおよび実データは、車載装置100から逐次削除されることが好ましい。
The tag data has a very small data capacity compared to the actual data. Therefore, each in-
以下の説明では、車載装置100がデータ収集装置10へアップロードする車両データは、実データを想定する。
In the following description, it is assumed that the vehicle data uploaded by the in-
ところで、上述の差分圧縮におけるデータサイズが不適当だった場合、図1Eに示すように、丸印のデータが想定外の変化量で変化すると、図1Fの左図に示すようにたとえばオーバフローによるデータ欠損が発生する。かかる事象が発生した場合、同図の右図に示すように、再度ベース値で補完する必要があり、これによりデータ量が増加してしまう。 By the way, if the data size in the above-described differential compression is inappropriate, if the circled data changes by an unexpected amount as shown in FIG. Defects occur. When such an event occurs, as shown in the right diagram of the same figure, it is necessary to supplement with the base value again, which increases the amount of data.
そこで、実施形態に係るデータ収集方法では、車両データの収集条件および差分圧縮の「あり」が指定された場合に、たとえば過去に収集された収集データに対して指定の収集条件を適用したデータ収集のシミュレーションを実行して、これに基づき、指定された収集条件におけるベース値および差分値それぞれのデータサイズの予測値を算出することとした。 Therefore, in the data collection method according to the embodiment, when the vehicle data collection condition and differential compression are designated as "yes", for example, data collected in the past is collected under the designated collection condition. Based on this simulation, the predicted values of the data sizes of the base value and the difference value under the specified collection conditions were calculated.
また、実施形態に係るデータ収集方法では、算出した予測値に基づき、データサイズの設定操作をガイダンスするUI画面を提供することとした。 Further, in the data collection method according to the embodiment, a UI screen is provided to guide the data size setting operation based on the calculated predicted value.
具体的には、100msec周期での収集指定を含む収集条件があり、これを過去の収集データに適用してデータ収集のシミュレーションを実行したものとする。そして、図1Gに示すように、データ列(X0,X1,X2,X3,X4,X5,…Xn)が得られたものとする。 Specifically, it is assumed that there is a collection condition including a designation of collection at a cycle of 100 msec, and that this is applied to past collected data to execute a data collection simulation. Then, as shown in FIG. 1G, data strings (X 0 , X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5 , . . . X n ) are obtained.
実施形態に係るデータ収集方法では、かかるシミュレーション結果に基づき、指定された収集条件におけるベース値および差分値それぞれのデータサイズの予測値を算出する。図1Gの例では、上記データ列の最大値であるXmaxを、ベース値のデータサイズの予測値として算出する。また、上記データ列の差分列(X1-X0,X2-X1,X3-X2,…Xn-Xn-1)の最大値を、差分値のデータサイズの予測値として算出する。 In the data collection method according to the embodiment, predicted values of the data size of each of the base value and the difference value under the specified collection conditions are calculated based on the simulation result. In the example of FIG. 1G, X max , which is the maximum value of the data string, is calculated as the predicted value of the data size of the base value. Further, the maximum value of the difference string (X 1 -X 0 , X 2 -X 1 , X 3 -X 2 , ... X n -X n-1 ) of the data string is used as the predicted value of the data size of the difference value. calculate.
そして、実施形態に係るデータ収集方法では、図1Hに示すように、たとえば算出した予測値を含むガイダンス情報を利用者端末200のUI画面に表示して、データ利用者に対し、データサイズの設定操作をガイダンスする。なお、同図に示すように、かかる予測値は、過去の収集データにおいて全車を対象とした場合の平均値や、「車種A」のように特定の車種を対象とした平均値を提示してもよい。
Then, in the data collection method according to the embodiment, as shown in FIG. 1H, guidance information including, for example, the calculated predicted value is displayed on the UI screen of the
これにより、データ利用者は、かかるガイダンス情報を確認しながらデータサイズを設定することができる。また、かかるガイダンス情報は、過去の収集データに基づくものであるので、その精度も担保することができる。 This allows the data user to set the data size while checking the guidance information. Further, since such guidance information is based on past collected data, its accuracy can be guaranteed.
なお、算出した予測値は、単に提示するだけでなく、データサイズの入力欄に自動入力するようにしてもよい。かかる具体例については、図3Bを用いた説明で後述する。 Note that the calculated predicted value may not only be simply presented, but may also be automatically entered in the data size input field. Such a specific example will be described later with reference to FIG. 3B.
このように、実施形態に係るデータ収集方法では、車両データの収集条件および差分圧縮の「あり」が指定された場合に、たとえば過去に収集された収集データに対して指定の収集条件を適用したデータ収集のシミュレーションを実行して、これに基づき、指定された収集条件におけるベース値および差分値それぞれのデータサイズの予測値を算出することとした。また、算出した予測値に基づき、データサイズの設定操作をガイダンスするUI画面を提供することとした。 As described above, in the data collection method according to the embodiment, when the vehicle data collection condition and differential compression are designated as "yes", for example, the designated collection condition is applied to collected data collected in the past. A simulation of data collection was performed, and based on this, predicted values for the data size of each of the base value and difference value under specified collection conditions were calculated. Also, based on the calculated predicted value, a UI screen is provided to guide the data size setting operation.
したがって、実施形態に係るデータ収集方法によれば、データ利用者の差分圧縮におけるデータサイズの設定操作を適切に支援することができる。そして、これにより、車両Vに関する情報収集における通信効率を向上させることができる。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。
Therefore, according to the data collection method according to the embodiment, it is possible to appropriately support the data size setting operation in the differential compression of the data user. And thereby, the communication efficiency in information collection about the vehicle V can be improved. Hereinafter, a configuration example of the
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。
FIG. 2 is a block diagram showing a configuration example of the
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。 In other words, each component illustrated in FIG. 2 is functionally conceptual and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. For example, the specific form of distribution/integration of each block is not limited to the one shown in the figure. It is possible to integrate and configure.
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。 In addition, in the description using FIG. 2, the description of components that have already been described may be simplified or omitted.
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。
As shown in FIG. 2 , the
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。
First, the
通信部11は、たとえば、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。
The
記憶部12は、たとえば、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。
The
収集条件情報DB12aは、利用者端末200から指定され、後述する収集条件設定部13bによって設定される収集条件が格納される。また、収集条件情報DB12aは、過去のデータ収集に用いられた収集条件の実績を含む。
The collection
収集データDB12bは、後述する収集部13fによって各車載装置100から収集される収集データが格納される。また、収集データDB12bは、過去のデータ収集で収集された収集データの実績を含む。
The collected
制御部13は、コントローラ(controller)であり、たとえば、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、たとえば、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。
The
制御部13は、UI提供部13aと、収集条件設定部13bと、算出部13cと、ガイダンス生成部13dと、配信部13eと、収集部13fとを有し、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。
The
UI提供部13aは、収集条件の設定画面のほか、データ収集に関する種々のUI画面を生成し、通信部11を介して利用者端末200に対し、提供する。UI画面の具体例については、図3Aおよび図3Bを用いた説明で後述する。また、UI提供部13aは、後述するガイダンス生成部13dによって生成されたガイダンス情報をUI画面へ含ませて提供する。
The
ガイダンス情報には、利用者端末200からデータ利用者によって指定された収集条件を収集データDB12bの過去の収集データに適用したシミュレートに基づく、データサイズの予測値が含まれる。
The guidance information includes a data size prediction value based on a simulation in which collection conditions specified by the data user from the
収集条件設定部13b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および差分圧縮有無を通信部11を介して受け付け、差分圧縮が「あり」の場合に、これを受け付けたことを算出部13cへ通知する。また、収集条件設定部13b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。
The collection
また、収集条件設定部13bは、ガイダンス情報の提供を受けたデータ利用者により、たとえば条件変更された収集条件を受け付けた場合に、これにより収集条件情報DB12a内の該当する収集条件を更新する。
Further, when the collection
算出部13cは、収集条件設定部13bによって受け付けられた該当の収集条件を収集条件情報DB12aから抽出し、これを収集データDB12bの過去の収集データに適用したデータ収集のシミュレーションを実行する。また、算出部13cは、シミュレーションの結果得られたデータ列に基づいて、差分圧縮におけるデータサイズの予測値を算出する。また、算出部13cは、算出した予測値をガイダンス生成部13dへ通知する。
The
ガイダンス生成部13dは、算出部13cから通知された予測値に基づき、差分圧縮におけるデータサイズに関するガイダンス情報を生成し、UI提供部13aへ通知する。たとえばガイダンス生成部13dは、図1Hに示したような、過去の収集データの全車分を対象としたときのデータサイズの平均値、または、過去の収集データの特定車種分を対象としたときのデータサイズの平均値がそれぞれ表示されるように、ガイダンス情報を生成する。
The
ここで、データ利用者が収集条件を設定して、差分圧縮のデータサイズに関するガイダンス情報が表示されるまでの具体例について、図3A~図3Dを用いて説明する。図3A~図3Dは、差分圧縮のデータサイズに関するガイダンス情報が表示されるまでの具体例を示す図(その1)~(その4)である。 Here, a specific example from when the data user sets the collection conditions to when the guidance information regarding the data size of the differential compression is displayed will be described with reference to FIGS. 3A to 3D. 3A to 3D are diagrams (Part 1) to (Part 4) showing specific examples until guidance information regarding the data size of differential compression is displayed.
まず、図3Aに示すように、UI提供部13aが、UI画面として利用者端末200へ「収集条件設定画面」を提供する。「収集条件設定画面」は、たとえば「アップロード条件」や、「収集条件#1」…といった複数の収集条件を指定可能な各項目を有する。
First, as shown in FIG. 3A, the
また、「アップロード条件」や、「収集条件#1」には、車両データのアップロードや、車両データの採取の開始または終了のトリガとなる条件式の指定が可能な「トリガブロック」項目を有する。
In addition, "upload condition" and "
かかる項目では、GUIウィジェットのドロップダウンリストなどにより、条件式の「パラメータ」や「記号」が選択可能となっている。「閾値」はたとえば直接の入力指定が可能であるが、「パラメータ」や「記号」と同様に、ドロップダウンリストなどによる指定が可能であってもよい。 In these items, the "parameter" and "symbol" of the conditional expression can be selected from a drop-down list of the GUI widget or the like. "Threshold" can be specified by direct input, for example, but may be specified by a drop-down list or the like, similar to "parameter" and "symbol".
なお、同図に示すように、こうしたトリガブロックは、「+」ボタンを押下することにより、追加することが可能である。また、追加した際には、「and」や「or」といったブール演算子の入力部が表示され論理条件の設定が可能である(同図のM0部参照)。したがって、複合条件でのトリガの発生の検出が可能である。 As shown in the figure, such trigger blocks can be added by pressing the "+" button. When added, an input section for Boolean operators such as "and" and "or" is displayed, and logical conditions can be set (see M0 section in the figure). Therefore, it is possible to detect the occurrence of triggers under complex conditions.
また、同図に示すように、「収集条件設定画面」では、収集データごとのさらに詳細な条件指定が可能である。たとえばGUIウィジェットのラジオボタンなどで選択可能な「通常」および「メタ情報」は、前述の実データおよびタグデータに対応する。「データ種別」は、たとえばアクセル開度率などをドロップダウンリストなどにより、選択することができる。 Further, as shown in the same figure, on the "collection condition setting screen", it is possible to specify more detailed conditions for each collection data. For example, "normal" and "meta information" selectable by radio buttons of GUI widgets correspond to the aforementioned actual data and tag data. For the "data type", for example, the accelerator opening rate can be selected from a drop-down list or the like.
そして、同図のM1部に示すように、差分圧縮の有無を、ラジオボタンなどで指定することができる。ここで、「あり」が指定された場合、たとえば同図のM2部に示すデータサイズの入力欄が有効となる。データ利用者は、たとえば図1Hに示したガイダンス情報が表示された場合に、それを参考にしながら図3AのM2部にデータサイズを直接入力指定することができる。 Then, as shown in the M1 part of the same figure, the presence or absence of differential compression can be specified with a radio button or the like. Here, if "Yes" is specified, for example, the data size input field shown in the M2 section of the figure becomes valid. For example, when the guidance information shown in FIG. 1H is displayed, the data user can directly input and designate the data size in the M2 section of FIG. 3A while referring to it.
なお、このようにデータサイズをデータ利用者に直接入力させるのではなく、自動入力するようにしてもよい。かかる場合を図3Bを用いて説明する。図3Bに示すように、同図のM1部で差分圧縮が「あり」と指定されたものとする。 The data size may be automatically input instead of having the data user directly input the data size. Such a case will be described with reference to FIG. 3B. As shown in FIG. 3B, it is assumed that differential compression is specified as "yes" in the M1 part of the figure.
かかる場合、たとえば同図のM3部が有効となる。かかるM3部では、ラジオボタンなどにより、差分圧縮に関するデータサイズの予測値算出のシミュレーションを、過去の全データを対象とするのか、あるいは、過去の収集データのうちの任意指定したデータを対象とするのかを指定することができる。 In such a case, for example, the M3 section in the figure becomes effective. In the M3 section, a radio button or the like is used to simulate the calculation of the predicted value of the data size related to differential compression, whether all past data is targeted, or arbitrarily designated data among past collected data is targeted. can be specified.
ここで、「任意指定」が指定された場合、たとえば同図のM4部が有効となる。M4部では、任意指定の詳細な内容が指定可能となる。たとえば「車種」では、「車種A」や「車種B」といった特定車種の指定が可能となる。なお、複合的に車種を指定してもよい。 Here, when "arbitrary designation" is designated, for example, the M4 part in the figure becomes valid. In the M4 part, optional detailed contents can be specified. For example, in "vehicle type", it is possible to designate a specific vehicle type such as "vehicle type A" or "vehicle type B". It should be noted that the vehicle type may be specified in combination.
また、たとえば「収集周期(msec)」では、「100」、「200」といった特定周期の指定が可能となる。かかる収集周期はいわゆる分解能に対応し、かかる収集周期を異ならせたシミュレーションにより、異なる分解能に応じたデータサイズの予測値が算出可能となる。 Further, for example, in the "collection period (msec)", it is possible to specify a specific period such as "100" or "200". Such collection cycles correspond to so-called resolutions, and simulations with different collection cycles enable calculation of data size prediction values corresponding to different resolutions.
一例として、「200」が指定された場合を考える。かかる場合、シミュレーションが実行された結果、図1Gに示した100msec周期のデータ列に対して、図3Cに示すように、データ列(X0,X2,X4,X6,X8,X10,…Xn)が得られる。 As an example, consider the case where "200" is specified. In this case, as a result of the simulation, data strings (X 0 , X 2 , X 4 , X 6 , X 8 , X 10 , . . . X n ) are obtained.
そして、かかる場合に、算出部13cは、上記データ列の最大値であるXmaxを、ベース値のデータサイズの予測値として算出する。また、上記データ列の差分列(X2-X0,X4-X2,X6-X4,…Xn-Xn-2)の最大値を、差分値のデータサイズの予測値として算出する。
In such a case, the
同様に、「500」が指定された場合を考えると、シミュレーションが実行された結果、図1Gに示したデータ列に対して、図3Dに示すように、データ列(X0,X5,X10,X15,X20,X25,…Xn)が得られる。 Similarly, considering the case where "500" is specified, as a result of the simulation, the data string (X 0 , X 5 , X 10 , X 15 , X 20 , X 25 , . . . X n ) are obtained.
そして、かかる場合に、算出部13cは、上記データ列の最大値であるXmaxを、ベース値のデータサイズの予測値として算出する。また、上記データ列の差分列(X5-X0,X10-X5,X15-X10,…Xn-Xn-5)の最大値を、差分値のデータサイズの予測値として算出する。
In such a case, the
ところで、これまでの説明は、シミュレーションにより、いわば差分値がオーバフローしない最小のデータサイズを予測するものであるが、通信効率をより向上させるうえでは、こうしたデータサイズを用いたデータ送信容量自体を算出するシミュレーションを行うとより効果的である。 By the way, the explanation so far is to predict the minimum data size that does not cause the difference value to overflow, so to speak, by simulation. It is more effective to perform a simulation that
かかる例について説明する。差分圧縮によるデータ送信の場合、これまで説明したように、「ベース値のデータサイズ > 差分値のデータサイズ」となる。したがって、ベース値の送信回数が多くなると、トータルの送信データ容量は大きくなる。 Such an example will be described. In the case of data transmission by differential compression, as described above, "data size of base value>data size of differential value". Therefore, as the number of transmissions of the base value increases, the total transmission data volume increases.
また、差分値のデータサイズの設定を小さくすると、トータルでの差分値の送信データ容量を小さくすることはできるが、上述のオーバフローが発生する可能性をも高めることとなる。すなわち、オーバフローが発生した場合はベース値で補完する必要があることから(図1F参照)、ベース値の送信回数を多くなりやすくしてしまう。 Also, if the data size of the difference value is set smaller, the total amount of transmission data of the difference value can be reduced, but this also increases the possibility of the above-described overflow occurring. That is, since it is necessary to supplement with the base value when an overflow occurs (see FIG. 1F), the number of transmissions of the base value tends to increase.
このため、差分値のデータサイズをバランス良く設定することが好ましい。具体的には、差分値のデータサイズをオーバフローがあまり起こらない程度、すなわち、オーバフローによるベース値の送信にともなうデータ送信容量の増加分を、差分値のデータサイズ縮小によりうまく吸収できる程度に設定することが好ましいと言える。 Therefore, it is preferable to set the data sizes of the difference values in a well-balanced manner. Specifically, the data size of the difference value is set to such an extent that overflow does not occur so much, that is, to the extent that the increase in data transmission capacity due to the transmission of the base value due to overflow can be absorbed well by reducing the data size of the difference value. can be said to be preferable.
したがって、差分値のデータサイズを仮に設定し、その状態で過去の収集データを用いて実際にデータ送信のシミュレーションを行い、トータルの送信データ容量を算出するとよい。すなわち、仮のデータサイズによって過去の収集データを送信データに変換して仮送信するシミュレーションを実行し、送信データ容量を予測することとなる。そして、こうしたシミュレーションをいくつかの仮の差分値のデータサイズで複数回行い、算出された送信データ容量が最も小さい結果となるデータサイズを、実際のデータ送信に適用するとよい。 Therefore, it is preferable to provisionally set the data size of the difference value and actually simulate data transmission using past collected data in that state to calculate the total transmission data volume. That is, a simulation of converting past collected data into transmission data based on a temporary data size and provisionally transmitting the data is executed to predict the transmission data volume. Then, it is preferable to perform such a simulation a plurality of times using data sizes of several temporary difference values, and apply the data size that results in the smallest calculated transmission data volume to actual data transmission.
具体的に、図3Dに示した例に適用した場合、たとえば、算出部13cは、上記データ列の差分列(X5-X0,X10-X5,X15-X10,…Xn-Xn-5)の最大値を設定可能なデータサイズ(Mビット)を第1シミュレーションとして実行する。また、算出部13cは、これより1ビット少ないデータサイズを第2シミュレーション、…mビット少ないデータサイズを第(m-1)シミュレーションとしてそれぞれ実行する。
Specifically, when applied to the example shown in FIG. 3D, for example, the
そのうえで、算出部13cは、第1~第(m-1)シミュレーションの結果のうち、トータルでの送信データ容量が最も小さかった場合のデータサイズを最適予測値として算出する。
After that, the
なお、シミュレーション数としては、シミュレーションの最大設定値(差分の最大値)が入るデータサイズのビット数の半数程度を目処に所定回数として決定すればよい。また、たとえば差分列(X5-X0,X10-X5,X15-X10,…Xn-Xn-5)の分布に基づいて決定してもよい。この場合、一例として、差分の大きいものから上位3/4に当たる差分値が入るデータサイズまでシミュレーションが実行される、といった決定方法が考えられる。 It should be noted that the number of simulations may be determined as a predetermined number of times with a target of about half the number of bits of the data size containing the maximum set value (maximum value of difference) of the simulation. Alternatively, for example, it may be determined based on the distribution of the differential sequence (X 5 -X 0 , X 10 -X 5 , X 15 -X 10 , . . . X n -X n-5 ). In this case, as an example, a determination method may be considered in which the simulation is performed up to the data size containing the difference value corresponding to the upper 3/4 from the largest difference.
図3Bの説明に戻る。同図のM4部ではまた、たとえば「運転特性」の指定が可能となる。ここで、たとえば「荒っぽい」が指定された場合、荒っぽいとの運転特性が推定される過去の収集データがシミュレーションの対象となる。また、たとえば「穏やか」が指定された場合、穏やかとの運転特性が推定される過去の収集データがシミュレーションの対象となる。なお、これらは複合的に指定してもよい。 Returning to the description of FIG. 3B. In the M4 section of the figure, it is also possible to designate, for example, "driving characteristics". Here, for example, if "rough" is specified, the past collected data from which the driving characteristic of "rough" is estimated becomes the target of the simulation. Also, for example, when "gentle" is specified, past collected data from which a moderate driving characteristic is estimated is subjected to the simulation. Note that these may be specified in combination.
こうした運転特性は、たとえばアクセル開度やブレーキ圧、操舵角が急峻に変化するか否かといった指標から判断することが可能である。 Such driving characteristics can be determined from indicators such as whether or not the accelerator opening, brake pressure, and steering angle change abruptly.
このようなM3,M4部での指定に基づき、シミュレーションの対象となる過去の収集データが絞り込まれる。そして、たとえば「自動入力」ボタンM5が押下されることによって、絞り込まれた収集データに対し、図3Aの「収集条件設定画面」において指定された収集条件が適用されたデータ収集のシミュレーションが実行される。 Past collection data to be simulated is narrowed down based on the designations in the M3 and M4 sections. Then, for example, by pressing the "automatic input" button M5, a simulation of data collection is executed with the collection conditions specified in the "collection condition setting screen" of FIG. 3A applied to the collected data that has been narrowed down. be.
そして、その結果、M2部のデータサイズの入力欄に、算出部13cが算出した予測値が自動入力される。データ利用者は、かかる自動入力された予測値をそのまま設定値としてもよいし、予測値に変更を加えて設定値としてもよい。設定値は、たとえば図3Aでは図示略の「決定」ボタンなどが押下されることにより、決定される。
As a result, the predicted value calculated by the calculating
なお、ここでは、「自動入力」ボタンM5が押下されることによって、M2部のデータサイズの入力欄に、算出部13cによって算出された予測値が自動入力される例を挙げたが、算出部13cによって算出された予測値が、「自動入力」ボタンM5などによることなく、そのままM2部に自動入力されてもよい。
Here, an example is given in which the predicted value calculated by the
また、算出部13cによって算出された予測値を、収集条件設定部13bが自動的に収集条件情報DB12aに設定し、自動配信させるようにしてもよい。
Alternatively, the collection
図2の説明に戻り、つづいて配信部13eについて説明する。配信部13eは、収集条件情報DB12aへ格納され、決定された収集条件を、対象車両となる車両Vへ、たとえばファイル形式で通信部11を介して配信する。収集部13fは、車載装置100からアップロードされる車両データを、通信部11を介して収集し、収集データDB12bへ蓄積する。
Returning to the description of FIG. 2, the
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、カメラや、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。
Next, the in-
通信部101は、通信部11と同様に、たとえば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。
Like the
記憶部102は、記憶部12と同様に、たとえば、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とを記憶する。
The
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。
The
制御部103は、制御部13と同様に、コントローラであり、たとえば、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、たとえば、ASICやFPGA等の集積回路により実現することができる。
Like the
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とを有し、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。
The
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。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イベントの発生を検出する。
The
たとえば検出部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イベントの発生を検出した場合に、採取部103cに車両データを採取させる。また、たとえば検出部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イベント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。
For example, the
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。
The collecting
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をデータ収集装置10へアップロードする。
The upload
次に、実施形態に係るデータ収集システム1が実行する処理手順について、図5を用いて説明する。図5は、実施形態に係るデータ収集システム1が実行する処理手順を示すフローチャートである。
Next, a processing procedure executed by the
まず、データ利用者が、利用者端末200から収集条件を指定する(ステップS101)。そして、差分圧縮に関する指定がある場合(ステップS102,Yes)、データ収集装置10の算出部13cが、過去の収集データに指定の収集条件を適用したシミュレーションを実行する(ステップS103)。
First, the data user designates collection conditions from the user terminal 200 (step S101). Then, if there is a specification regarding differential compression (step S102, Yes), the
そして、算出部13cは、シミュレーション結果に基づき、差分圧縮に関するデータサイズの予測値を算出する(ステップS104)。そして、ガイダンス生成部13dがかかる予測値に基づいてガイダンス情報を生成し、UI提供部13aがかかるガイダンス情報に基づいてデータサイズをガイダンスまたは自動入力する(ステップS105)。
Then, the
また、ステップS102で差分圧縮に関する指定がない場合(ステップS102,No)、ステップS106へ移行する。 Moreover, when there is no specification regarding differential compression in step S102 (step S102, No), it transfers to step S106.
そして、収集条件が決定したか否かが判定される(ステップS106)。収集条件が決定した場合(ステップS106,Yes)、配信部13eが、各車載装置100へ収集条件を配信する(ステップS107)。そして、収集部13fが、配信された収集条件に基づく車両データを収集する(ステップS108)。
Then, it is determined whether or not the collection conditions have been determined (step S106). When the collection conditions are determined (step S106, Yes), the
なお、収集条件が決定していない場合(ステップS106,No)、ステップS101からの処理を繰り返す。 If the collection conditions have not been determined (step S106, No), the process from step S101 is repeated.
なお、上述した実施形態では、圧縮方式が差分圧縮である場合を例に挙げたが、圧縮方式を限定するものではない。したがって、本実施形態は、差分圧縮以外の圧縮方式に関するデータサイズを指定する場合にも適用することができる。 In addition, although the case where the compression method is differential compression was mentioned as an example in the above-described embodiment, the compression method is not limited. Therefore, this embodiment can also be applied to the case of designating the data size related to compression methods other than differential compression.
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13fと、収集条件設定部13bと、算出部13cとを備える。収集部13fは、各車両Vに搭載された車載装置100から車両Vに関するデータを収集する。収集条件設定部13bは、収集データの圧縮の条件の設定を行う。算出部13cは、収集部13fによって収集された過去の収集データに基づいて上記圧縮に関するデータサイズの予測値を算出する。
As described above, the
したがって、実施形態に係るデータ収集装置10によれば、車両Vに関する情報収集における通信効率を向上させることができる。
Therefore, according to the
また、収集条件設定部13bは、データ利用者(「ユーザ」の一例に相当)からの指定操作を受けて収集条件の設定を行うものであって、実施形態に係るデータ収集装置10は、UI提供部13a(「提供部」の一例に相当)をさらに備える。UI提供部13aは、算出部13cによって算出された予測値に基づいて、データ利用者にデータサイズをガイダンスするUIを提供する。
In addition, the collection
したがって、実施形態に係るデータ収集装置10によれば、データサイズの指定に関する操作性を向上させることができる。
Therefore, according to the
また、収集条件設定部13bは、算出部13cによって算出された予測値に基づいて圧縮に関するデータサイズを設定する。
Also, the collection
したがって、実施形態に係るデータ収集装置10によれば、算出部13cによって算出された予測値をたとえば自動設定したうえで、車載装置100へ自動配信することが可能となる。
Therefore, according to the
また、算出部13cは、過去の収集データに対し、収集条件設定部13bによって設定された収集条件を適用したデータ収集のシミュレーションを実行し、シミュレーションの結果得られたデータに基づいて予測値を算出する。
Further, the
したがって、実施形態に係るデータ収集装置10によれば、過去のデータ収集の実績に基づく精度の高い予測値の算出が可能となる。
Therefore, according to the
また、算出部13cは、仮のデータサイズによって過去の収集データを送信データに変換して仮送信するシミュレーションを実行し、送信データ容量を予測する。
The
したがって、実施形態に係るデータ収集装置10によれば、単なる差分値のデータサイズだけでなく、送信データ容量自体を予測することによって、通信効率を向上させる精度を高めることができる。
Therefore, according to the
また、算出部13cは、複数の仮のデータサイズによって複数のシミュレーションを実行する。
Further, the
したがって、実施形態に係るデータ収集装置10によれば、差分値のデータサイズをオーバフローがあまり起こらない程度、すなわち、オーバフローによるベース値の送信にともなうデータ送信容量の増加分を、差分値のデータサイズ縮小によりうまく吸収できる程度にバランス良く設定するのに資することができる。
Therefore, according to the
また、算出部13cは、複数のシミュレーションの実行結果のうち、送信データ容量が最小となる場合の仮のデータサイズを最適予測値とする。
Further, the
したがって、実施形態に係るデータ収集装置10によれば、複数のシミュレーションの実行結果に基づいた予測値の最適化を図ることができる。
Therefore, according to the
また、UI提供部13aは、シミュレーションに際して用いられる過去の収集データを抽出するパラメータを指定可能なUIを提供する。
In addition, the
したがって、実施形態に係るデータ収集装置10によれば、パラメータに応じたより適切なデータサイズの指定が可能となる。
Therefore, according to the
また、UI提供部13aは、パラメータとして少なくとも車両Vの車種、データの分解能および車両Vの運転特性を指定可能なUIを提供する。
Further, the
したがって、実施形態に係るデータ収集装置10によれば、少なくとも車両Vの車種、データの分解能および車両Vの運転特性に応じたより適切なデータサイズの指定が可能となる。
Therefore, according to the
また、上記圧縮は、差分圧縮である。 Also, the compression is differential compression.
したがって、実施形態に係るデータ収集装置10によれば、圧縮方式に差分圧縮を用いた場合のベース値および差分値のデータサーズを適切に設定でき、車両Vに関する情報収集における通信効率を向上させることができる。
Therefore, according to the
なお、上述した実施形態では、データ利用者が、自動運転技術の開発者等であることとしたが、ユーザの一例であって、たとえばサービスプロバイダ等の法人ユーザや、一般の個人ユーザであってもよい。 In the above-described embodiment, the data user is assumed to be a developer of automatic driving technology, etc., but it is an example of a user, such as a corporate user such as a service provider, or a general individual user. good too.
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。 Further effects and modifications can be easily derived by those skilled in the art. Therefore, the broader aspects of the invention are not limited to the specific details and representative embodiments so shown and described. Accordingly, various changes may be made without departing from the spirit or scope of the general inventive concept defined by the appended claims and equivalents thereof.
1 データ収集システム
10 データ収集装置
12a 収集条件情報DB
12b 収集データDB
13a UI提供部
13b 収集条件設定部
13c 算出部
13d ガイダンス生成部
13e 配信部
13f 収集部
100 車載装置
102a 収集条件情報
102b 車両データ情報
103a 取得部
103b 検出部
103c 採取部
103d アップロード部
150 各種センサ
200 利用者端末
V 車両
1
12b Collected data DB
13a
Claims (12)
前記制御部は、
ユーザからの指定操作を受けて収集データの圧縮の条件を含む収集条件の設定を行い、
収集した過去の収集データに基づいて前記圧縮に関するデータサイズの予測値を算出し、
算出した前記予測値に基づいて、ユーザにデータサイズをガイダンスするユーザインタフェースを提供する、
データ収集装置。 Equipped with a control unit that collects data about the vehicle from the in-vehicle device installed in each vehicle,
The control unit
receive a specified operation from the user and set collection conditions including conditions for compression of collected data;
Calculate a predicted value of the data size related to the compression based on the collected past collected data ,
providing a user interface that guides the user on the data size based on the calculated predicted value;
data collection device.
前記制御部は、The control unit
収集した過去の収集データに基づいて収集データの圧縮に関するデータサイズの予測値を算出し、calculating an estimated data size related to compression of the collected data based on the collected past collected data;
算出した前記予測値に基づいて自動的にまたは該予測値に基づくユーザの指定操作により収集データの圧縮の条件の設定を行う、Setting conditions for compression of collected data automatically based on the calculated predicted value or by user's designated operation based on the predicted value;
データ収集装置。data collection device.
ユーザからの指定操作を受けて収集条件の設定を行い、
算出した前記予測値に基づいて、ユーザにデータサイズをガイダンスするユーザインタフェースを提供する、
請求項2に記載のデータ収集装置。 The control unit
Receives the specified operation from the user and sets the collection conditions,
providing a user interface that guides the user on the data size based on the calculated predicted value ;
3. A data collection device according to claim 2 .
前記ユーザインタフェースの提供を受けたユーザによって指定された前記圧縮に関するデータサイズを設定する、
請求項3に記載のデータ収集装置。 The control unit
setting a data size for the compression specified by a user provided with the user interface ;
4. A data collection device according to claim 3 .
設定した前記収集条件を過去の収集データに対し適用したデータ収集のシミュレーションを実行し、シミュレーションの結果得られたデータに基づいて前記予測値を算出する、
請求項3または4に記載のデータ収集装置。 The control unit
Performing a data collection simulation applying the set collection conditions to past collected data , and calculating the predicted value based on the data obtained as a result of the simulation ;
5. A data collection device according to claim 3 or 4 .
仮のデータサイズによって過去の収集データを送信データに変換して仮送信するシミュレーションを実行し、送信データ容量を予測する、
請求項3、4または5に記載のデータ収集装置。 The control unit
Perform a simulation of converting past collected data into transmission data according to a temporary data size and provisionally transmitting it, and predict the transmission data volume .
A data collection device according to claim 3 , 4 or 5 .
複数の仮のデータサイズによって複数のシミュレーションを実行する、
請求項6に記載のデータ収集装置。 The control unit
running multiple simulations with multiple hypothetical data sizes ,
7. A data collection device according to claim 6 .
前記データ収集装置は、
前記車載装置から車両に関するデータを収集し、
ユーザからの指定操作を受けて収集データの圧縮の条件を含む収集条件の設定を行い、
収集した過去の収集データに基づいて前記圧縮に関するデータサイズの予測値を算出し、
算出した前記予測値に基づいて、ユーザにデータサイズをガイダンスするユーザインタフェースを提供する、
データ収集システム。 Equipped with an in-vehicle device mounted on each vehicle and a data collection device,
The data collection device is
collecting data about the vehicle from the in-vehicle device;
receive a specified operation from the user and set collection conditions including conditions for compression of collected data;
Calculate a predicted value of the data size related to the compression based on the collected past collected data,
providing a user interface that guides the user on the data size based on the calculated predicted value;
data collection system.
前記データ収集装置は、The data collection device is
前記車載装置から車両に関するデータを収集し、collecting data about the vehicle from the in-vehicle device;
収集した過去の収集データに基づいて収集データの圧縮に関するデータサイズの予測値を算出し、calculating an estimated data size related to compression of the collected data based on the collected past collected data;
算出した前記予測値に基づいて自動的にまたは該予測値に基づくユーザの指定操作により収集データの圧縮の条件の設定を行う、Setting conditions for compression of collected data automatically based on the calculated predicted value or by user's designated operation based on the predicted value;
データ収集システム。data collection system.
各車両に搭載された車載装置から車両に関するデータを収集することと、
ユーザからの指定操作を受けて収集データの圧縮の条件を含む収集条件の設定を行うことと、
収集した過去の収集データに基づいて前記圧縮に関するデータサイズの予測値を算出することと、
算出した前記予測値に基づいて、ユーザにデータサイズをガイダンスするユーザインタフェースを提供することと、
を含む、データ収集方法。 A data collection method performed by a data collection device,
Collecting data about the vehicle from an onboard device installed in each vehicle;
setting collection conditions including conditions for compression of collected data in response to a specified operation from a user ;
Calculating an estimated value of the data size related to the compression based on collected past collected data ;
providing a user interface that guides a user on the data size based on the calculated predicted value;
data collection methods , including;
各車両に搭載された車載装置から車両に関するデータを収集することと、Collecting data about the vehicle from an onboard device installed in each vehicle;
収集した過去の収集データに基づいて収集データの圧縮に関するデータサイズの予測値を算出することと、Calculating a data size prediction value for compression of collected data based on collected past collected data;
算出した前記予測値に基づいて自動的にまたは該予測値に基づくユーザの指定操作により収集データの圧縮の条件の設定を行うことと、Setting conditions for compression of collected data automatically based on the calculated predicted value or by user's designated operation based on the predicted value;
を含む、データ収集方法。data collection methods, including;
ユーザからの指定操作を受けて収集条件の設定を行い、Receives the specified operation from the user and sets the collection conditions,
算出した前記予測値に基づいて、ユーザにデータサイズをガイダンスするユーザインタフェースを提供すること、providing a user interface that guides a user on the data size based on the calculated predicted value;
をさらに含む、請求項11に記載のデータ収集方法。12. The data collection method of claim 11, further comprising:
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