JP7273943B1 - 路面評価装置 - Google Patents

Abstract

【課題】路面の状態を容易に推定する。
【解決手段】走行中の複数の車両の位置情報と前記複数の車両の加速度を示す加速度情報とを含む複数の車両のそれぞれの走行情報を取得するとともに、道路の情報を含む地図情報を取得する情報取得部１１１と、取得された複数の車両の加速度情報に基づいて道路の路面の粗さを評価する路面粗さ評価部１１２と、過去の所定期間内に取得された複数の車両の加速度情報に基づいて路面粗さ評価部１１２により評価された路面の粗さ情報を含む第１路面情報と、過去の所定期間よりも後に取得された複数の車両の加速度情報に基づいて路面粗さ評価部１１２により評価された路面の粗さ情報を含む第２路面情報との差分に基づいて、路面の粗さが変化した路面変化箇所を推定するとともに、路面変化箇所の推定結果を含む路面変化情報を、地図情報取得部により取得された道路の情報に対応付けて出力する出力部と、を備える。
【選択図】図３

Description

本発明は、路面の凹凸形状を表す路面プロファイルを評価する路面評価装置に関する。

この種の装置として、従来、車両に設けられた加速度センサにより測定された加速度に基づいて、車両が走行した道路の路面の凹凸形状を表す路面プロファイルを検出するようにした装置が知られている（例えば特許文献１参照）。

特開２００２－１２１３８号公報

しかしながら、上記特許文献１記載の装置で道路の路面プロファイルを評価する方法では、路面プロファイルの検出をするために、装置を搭載した専用車両を道路で走行させる必要があり、路面の状態を容易に推定することができない。

本発明の一態様である路面評価装置は、走行中の複数の車両の位置情報と複数の車両の加速度を示す加速度情報とを含む複数の車両のそれぞれの走行情報を取得する走行情報取得部と、道路の情報を含む地図情報を取得する地図情報取得部と、走行情報取得部により取得された複数の車両の加速度情報に基づいて道路の路面の粗さを評価する粗さ評価部と、第１所定期間内に走行情報取得部により取得された複数の車両の加速度情報に基づいて粗さ評価部により評価された路面の粗さ情報を含む第１路面情報と、第１所定期間よりも後の第２所定期間に走行情報取得部により取得された複数の車両の加速度情報に基づいて粗さ評価部により評価された路面の粗さ情報を含む第２路面情報との差分に基づいて、路面の粗さが変化した路面変化箇所を推定する推定部と、推定部の推定結果を含む路面変化情報を、地図情報取得部により取得された道路の情報に対応付けて出力する出力部と、出力部に路面変化情報を出力させるための出力指示を受信する通信制御部と、を備える。出力指示には、第１所定期間と第２所定期間とを指定した期間情報が含まれる。推定部は、出力指示に含まれる期間情報により指定された第１所定期間に対応した第１路面情報と、出力指示に含まれる期間情報により指定された第２所定期間に対応した第２路面情報との差分に基づいて、路面変化箇所を推定する。出力部は、出力指示に従って推定部により推定された路面変化箇所を示す路面変化情報を、道路の情報に対応付けて出力する。

本発明によれば、路面の状態を容易に推定することができる。

本発明の実施形態に係る路面評価装置を備える路面評価システムの構成の一例を示す図。 車載端末の要部構成を示すブロック図。 本発明の実施形態に係る路面評価装置の要部構成を示すブロック図。 車両が走行する道路の地図の一例を示す図。 図４Ａの道路を走行中の車両から路面評価装置が取得した、走行情報の一例を示す図。 合成走行情報の一例を示す図。 路面粗さ値の教師データを説明するための図。 横加速度の教師データを説明するための図。 路面プロファイル情報の一例を示す図。 路面プロファイル情報の他の例を示す図。 路面プロファイル情報の他の例を示す図。 路面プロファイル情報の他の例を示す図。 図３の演算部で実行される処理の一例を示すフローチャート。 補正係数テーブルの一例を示す図。 可変フィルタを掛ける前の合成走行情報の一例を示す図。 可変フィルタを掛けた後の合成走行情報の一例を示す図。

以下、図１～図１１Ｂを参照して本発明の実施形態について説明する。本発明の実施形態に係る路面評価装置は、車両が走行する道路の路面プロファイルを評価するための装置である。図１は、本実施形態に係る路面評価装置を備える路面評価システムの構成の一例を示す図である。図１に示すように、路面評価システム１は、路面評価装置１０と、車載端末３０とを備える。路面評価装置１０は、例えばサーバ装置により構成される。車載端末３０は、通信網２を介して路面評価装置１０と通信可能に構成される。

通信網２には、インターネット網や携帯電話網等に代表される公衆無線通信網だけでなく、所定の管理地域ごとに設けられた閉鎖的な通信網、例えば無線ＬＡＮ、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等も含まれる。

車載端末３０は、車両２０に搭載される。車両２０には、複数の車両２０－１，２０－２，・・・，２０－ｎが含まれる。なお、車両２０は、手動運転車両であってもよいし、自動運転車両であってもよい。また、車両２０には、車種やグレードが異なる車両が含まれていてもよい。

図２は、本実施形態に係る車載端末３０の要部構成を示すブロック図である。車載端末３０は、電子制御ユニット（ＥＣＵ）３１と、測位センサ３２と、加速度センサ３３と、舵角センサ３４と、車速センサ３５と、ＴＣＵ（Telematic Control Unit）３６とを有する。

測位センサ３２は、例えばＧＰＳセンサであり、ＧＰＳ衛星から送信された測位信号を受信し、車両２０の絶対位置（緯度、経度など）を検出する。なお、測位センサ３２には、ＧＰＳセンサだけでなく準天頂軌道衛星をはじめとしたＧＮＳＳ衛星と言われる各国の衛星から送信される電波を利用して測位するセンサも含まれる。

加速度センサ３３は、車両２０の左右方向の加速度、すなわち横加速度を検出する。なお、加速度センサ３３は、車両２０の横加速度とともに前後方向の加速度や上下方向の加速度を検出するように構成されてもよい。舵角センサ３４は、車両２０のステアリングホイール（不図示）の操舵角を検出する。車速センサ３５は、車両２０の車速を検出する。

図２に示すように、ＥＣＵ３１は、ＣＰＵ等の演算部３１０と、ＲＯＭ、ＲＡＭ等の記憶部３２０と、Ｉ／Ｏインターフェース等の図示しないその他の周辺回路とを有するコンピュータを含んで構成される。演算部３１０は、予め記憶部３２０に記憶されたプログラムを実行することで、センサ値取得部３１１および通信制御部３１２として機能する。

センサ値取得部３１１は、各センサ３３～３５の検出値と測位センサ３２により検出された車両２０の絶対位置とを所定周期で、例えば１Ｈｚで（１ｓごとに）取得する。通信制御部３１２は、センサ値取得部３１１により取得された情報（以下、走行情報と呼ぶ。）を、その検出時点を示す検出時期情報および車両２０を識別可能な車両ＩＤとともにＴＣＵ３６を介して所定周期で路面評価装置１０に送信する。

路面評価装置１０は、車両２０（車載端末３０）が有する加速度センサ３３の検出値に基づいて路面の凹凸形状、すなわち路面の粗さ（以下、路面プロファイルともいう。）を検出する。この検出された路面プロファイルの情報は、道路管理会社等が有する端末に出力され、道路管理会社等により補修の要否等を検討する際の参照データとして用いられる。すなわち、加速度センサの検出値が、路面プロファイルを評価するために用いられる。

図３は、本実施形態に係る路面評価装置１０の要部構成を示すブロック図である。路面評価装置１０は、ＣＰＵ等の演算部１１０と、ＲＯＭ、ＲＡＭ等の記憶部１２０と、Ｉ／Ｏインターフェース等の図示しないその他の周辺回路とを有するコンピュータを含んで構成される。記憶部１２０は、道路の地図を含む地図情報や演算部１１０により処理される各種情報を記憶する。

演算部１１０は、記憶部１２０に記憶されたプログラムを実行することで、情報取得部１１１、路面粗さ評価部１１２、評価結果出力部１１３、および通信制御部１１４として機能する。

情報取得部１１１は、通信制御部１１４を介して、道路を走行中の複数の車両２０それぞれの車載端末３０から走行情報を受信する。なお、情報取得部１１１は、走行情報に付随する車両ＩＤにより走行情報の送信元の車両２０を特定可能である。

情報取得部１１１は、複数の車両２０（車載端末３０）から受信した走行情報を記憶部１２０に時系列に記憶する。以下、記憶部１２０に時系列に記憶された走行情報を、時系列走行情報と呼ぶ。また、情報取得部１１１は、車両２０が走行する道路の情報を含む地図情報を記憶部１２０から取得する。

路面粗さ評価部１１２は、情報取得部１１１により所定期間内に取得された複数の車両２０の走行情報に基づいて、路面の凹凸の量（深さまたは高さ）、つまり路面粗さを評価する。より詳しくは、路面粗さ評価部１１２は、情報取得部１１１により所定期間内に取得された複数の車両２０の横加速度に基づいて、路面の粗さの程度を示す路面粗さ値を導出する。路面粗さ値は、例えば、国際的な指標であるＩＲＩ（国際ラフネス指標）で表される値である。以下、路面粗さ値を単に粗さ値と表現する場合がある。

図４Ａは、車両２０が走行する道路の地図の一例を示す図である。図４Ａには、路面の粗さの評価対象となる所定範囲（国道Ｘ号の緯度Ｙ～Ｚ）が示される。図４Ａにおいて上方向が北方向に対応し、右方向が東方向に対応する。路面粗さの評価対象となる範囲（以下、評価対象道路と呼ぶ。）は、後述するようにユーザにより指定可能である。評価対象道路が片側複数車線である場合には、路面粗さの評価対象となる車線をユーザにより指定可能であってもよい。

車載端末３０において所定のサンプリング周期（本実施形態では１Ｈｚ）で取得された走行情報は、通信制御部３１２を介して路面評価装置１０に送信される。走行情報には、サンプリング時点において加速度センサ３３により検出された車両２０の横加速度の情報（以下、加速度情報と呼ぶ。）と、サンプリング時点において測位センサ３２により検出された車両２０の絶対位置の情報（以下、位置情報と呼ぶ。）とが少なくとも含まれる。図４Ｂには、図４Ａの所定範囲（国道Ｘ号の緯度Ｙ～Ｚ）を走行中の複数の車両２０の車載端末３０から路面評価装置１０が取得した、時系列走行情報の一例を示す図である。図中の横軸は、車両２０の走行車線に沿った進行方向の位置（緯度）であり、縦軸は、車両２０の横加速度である。特性Ｄ１，Ｄ２，・・・，Ｄｎはそれぞれ、車両２０－１，２０－２，・・・，２０－ｎの時系列走行情報を表す。

なお、上記サンプリング周期を高くすることで、路面粗さ評価部１１２により導出される路面粗さ値の精度を向上させることができ、路面プロファイルを精度よく評価することが可能である。しかしながら、走行情報のサンプリング周期を高く（例えば、１００Ｈｚ）すると、車載端末３０の処理負荷を増大させる。さらに、路面評価装置１０へ送信される走行情報のデータ量を増大させるため通信網２の帯域を圧迫するおそれがある。そこで、この点を考慮して本実施形態では、ｎ台の車両２０から送信された、第１周期（１Ｈｚ）の走行情報を合成して、第２周期（１×ｎＨｚ）の合成走行情報を生成し、合成走行情報に基づいて路面粗さ値を導出する。ここで、図５を参照して、合成走行情報の生成について説明する。

図５は、図４Ａの道路を走行中の複数の車両２０の車載端末３０から取得された走行情報に基づいて生成された合成走行情報の一例を示す図である。合成走行情報は、各車両２０の加速度情報を各車両２０の位置情報に基づいて合成した情報である。図４Ｂに示す各車両２０の縦軸（横加速度）の値を、横軸（緯度）を基準にして重ね合わせることで、図５に示す合成走行情報が得られる。各車両２０の車速や各車両２０がサンプリングを開始する地点はそれぞれ異なるため、各車両２０における走行情報のサンプリング周期が同じであったとしても、走行情報がサンプリングされるタイミングは車両２０ごとに異なるものと考えられる。したがって、上記のようにｎ台の車両２０においてサンプリングされた１Ｈｚの走行情報を合成することで、１×ｎＨｚ相当の走行情報が得られる。路面粗さ評価部１１２は、このようにして得られた合成走行情報に基づいて、各車両２０が走行する道路の路面の粗さを評価する。

一般に、路面の凹凸の量が大きいほど車両２０の横加速度は大きく、路面粗さ値と横加速度とは所定の相関関係を有する。路面粗さ評価部１１２は、この相関関係を示す情報（以下、相関データと呼ぶ。）を用いて、横加速度から道路上の車両位置に対応する路面粗さ値を導出する。

まず、路面粗さ評価部１１２は、予め測定された路面粗さ値と横加速度とを教師データとして機械学習を行い、路面粗さ値と横加速度との相関関係を導出する。図６Ａおよび図６Ｂはそれぞれ、路面粗さ値および横加速度の教師データを説明するための図である。図６Ａに示す車両Ｖ１は、路面粗さを測定する測定機器ＭＡを搭載する専用車両である。測定機器ＭＡは、所定の道路（測定用コース等）ＲＤを車両Ｖ１が走行しているときに、道路ＲＤの路面粗さ値を測定する。図６Ａの特性Ｐ１は、このとき測定される路面粗さ値、すなわち教師データとして用いられる路面粗さ値を示す。

図６Ｂには、図１の車両２０が図６Ａと同一の道路ＲＤを走行する様子が示される。図６Ｂの特性Ｐ２は、車両２０が所定の道路ＲＤを走行中に、車両２０に設けられた加速度センサ３３により検出された横加速度、すなわち、教師データとして用いられる横加速度を示す。

路面粗さ値および横加速度の教師データは、路面評価装置１０の記憶部１２０に記憶されていてもよいし、外部の記憶装置に記憶されていてもよい。路面粗さ評価部１１２は、記憶部１２０または外部の記憶装置から読み出した路面粗さ値および横加速度の教師データを用いて機械学習を行い、路面粗さ値と横加速度との相関関係を導出する。なお、教師データとして走行速度や、前後方向加速度、ステアリング角度を加えて機械学習を行うようにしてもよい。

路面粗さ評価部１１２は、導出した路面粗さ値と横加速度との相関関係と、合成走行情報とに基づいて、複数の車両２０が走行した道路の路面粗さ値を導出する。

評価結果出力部１１３は、路面粗さ評価部１１２により評価された路面の粗さ情報、すなわち路面粗さ値を、情報取得部１１１により取得された道路の情報に対応付けた路面プロファイル情報を生成し、生成した路面プロファイル情報を出力する。図７は、路面プロファイル情報の一例を示す図である。図中の特性Ｐ１０は、図５に示す合成走行情報に基づいて導出された路面粗さ値を表す。横軸は、車両２０の走行車線に沿った進行方向の位置（緯度）であり、縦軸は、路面粗さ値である。評価結果出力部１１３は、通信網２を介して道路管理会社等の端末から路面プロファイルの出力指示を受信すると、出力指示の送信元の端末や予め定められた出力先の端末に路面プロファイル情報を出力する。路面プロファイルの出力指示は、路面評価装置１０が有する操作部（不図示）を介して路面評価装置１０に入力可能であってもよい。路面プロファイル情報はディスプレイ等の表示装置に表示可能な情報であり、ユーザ（例えば、道路管理会社）は、ユーザの端末が有するディスプレイに路面プロファイル情報を表示させることで、路面プロファイルを確認することができる。

ところで、地盤の歪みや道路の陥没等が発生したり、道路が補修されたりすることにより、路面の凹凸形状が突発的に変化する場合がある。しかしながら、所定期間内に取得された走行情報に基づいて路面粗さを評価しようとすると、走行情報に含まれる各センサ３３～３５の検出値が平均化されてしまい、上記のような突発的な路面の粗さの変化を路面プロファイル情報から特定しづらくなる。そこで、評価結果出力部１１３は、路面の粗さの変化を特定可能なように、所定期間内に取得された走行情報だけでなく、所定期間の後に取得された走行情報に基づき路面粗さを評価することで、路面の粗さの突発的な変化を検出する。

この点に関し、図８Ａ、図８Ｂおよび図８Ｃを用いて説明する。図８Ａ、図８Ｂおよび図８Ｃは、評価対象道路（国道Ｘ号の緯度Ｙ～Ｚ）を走行中の複数の車両２０から取得された走行情報に基づき生成された路面プロファイル情報の他の例を示す図である。図８Ａには、第１所定期間に取得された走行情報に基づき生成された路面プロファイル情報が示されている。図中の特性Ｐ１１は、第１所定期間に取得された複数の車両２０の走行情報を合成して得られた合成走行情報に基づき算出された路面粗さ値を表す。図８Ｂには、第１所定期間よりも後の第２所定期間に取得された走行情報に基づき生成された路面プロファイル情報が示されている。図中の特性Ｐ１２は、第２所定期間に取得された複数の車両２０の走行情報を合成して得られた合成走行情報に基づき算出された路面粗さ値を表す。図８Ｃには、第２所定期間よりも後の第３所定期間に取得された走行情報に基づき生成された路面プロファイル情報が示されている。図中の特性Ｐ１３は、第３所定期間に取得された複数の車両２０の走行情報を合成して得られた合成走行情報に基づき算出された路面粗さ値を表す。

図８Ａと図８Ｂとを比較すると、地点Ａにおける路面粗さ値が増大しているので、道路の陥没等により地点Ａの路面が荒れたものと推定できる。一方、図８Ｂと図８Ｃとを比較すると、路面が荒れていた地点Ａ付近の路面粗さ値が一定になっているので、地点Ａ付近において路面の補修が行われたものと推定できる。このように、所定期間に取得された走行情報に基づき生成された路面プロファイル情報（以下、第１路面プロファイル情報または第１路面情報と呼ぶ。）と、その所定期間より後に取得された走行情報に基づき生成された路面プロファイル情報（以下、第２路面プロファイル情報または第２路面情報と呼ぶ。）とを比較することで、第１路面プロファイル情報または第２路面プロファイル情報だけでは認識しづらい路面の突発的な凹凸形状の変化を認識することが可能となる。

評価結果出力部１１３は、突発的に発生する上記のような路面の変化をユーザが認識可能なように、第１路面プロファイル情報と第２路面プロファイル情報との差分に基づいて、路面の状態（粗さ）が変化した箇所（以下、路面変化箇所と呼ぶ。）を推定する。そして、評価結果出力部１１３は、推定結果を含む路面変化情報を生成する。評価結果出力部１１３は、生成した路面変化情報を、路面粗さ評価部１１２により評価された路面の粗さ情報とともに、情報取得部１１１により取得された道路の情報に対応付けて出力する。すなわち、評価結果出力部１１３は、路面変化情報を、路面プロファイル情報の一部として出力する。路面変化情報には、路面の粗さが変化した箇所を特定可能な情報、例えば、その箇所の緯度および経度を示す情報が含まれる。例えば、評価結果出力部１１３は、図８Ｂ，８Ｃに示すような路面粗さ値のグラフを表示装置に出力するとき、路面変化情報に基づいて、路面変化箇所に対応するグラフ上の位置に丸や三角等の印が表示されるように路面プロファイル情報を生成する。また、上記印の上にマウスポインタ等が重ねられたときに、表示装置の画面上に路面変化箇所の緯度や経度を示す情報が表示されるように、路面プロファイル情報を生成してもよい。さらに、路面変化箇所の路面の状態が悪化しているときと改善しているときとで、上記印の表示色を変えてもよい。なお、路面プロファイル情報の表示形態はこれに限られず、ユーザが路面変化箇所を認識可能であればどのような表示形態であってもよい。

通信制御部１１４は、不図示の通信部を制御して、外部の装置等とデータの送受信を行う。より詳細には、通信制御部１１４は、通信網２を介して、車両２０の車載端末３０や道路管理会社等の端末と、データの送受信を行う。また、通信制御部１１４は、通信網２を介して、道路管理会社等の端末から送信される路面プロファイルの出力指示を受信する。また、通信制御部１１４は、通信網２に接続された各種サーバから、地図情報などを定期的に、あるいは任意のタイミングで取得する。さらに、通信制御部１１４は、各種サーバから取得した情報を記憶部１２０に記憶する。

図９は、予め定められたプログラムに従い路面評価装置１０の演算部１１０（ＣＰＵ）で実行される処理の一例を示すフローチャートである。このフローチャートに示す処理は、路面評価装置１０が起動している間、所定周期で繰り返される。まず、ステップＳ１１で、車両２０の車載端末３０から走行情報を受信したか否かを判定する。ステップＳ１１で否定されると、処理を終了する。なお、ステップＳ１１では、複数の車両２０の車載端末３０から走行情報が受信される場合がある。

ステップＳ１１で肯定されると、ステップＳ１２で、ステップＳ１１で受信した走行情報を、走行情報に付随する検出時期情報および車両ＩＤとともに記憶部１２０に記憶する。ステップＳ１３で、路面プロファイルの出力指示を入力（受信）したか否かを判定する。

路面プロファイルの出力指示には、出力対象（評価対象）とする道路の区間を特定可能な区間情報が含まれる。区間情報は、例えば、「道路：国道Ｘ号線、区間：緯度Ｙ～Ｚ」といったように、評価対象とする道路の名称と区間とを示す情報である。なお、道路が片側２車線など片側複数車線である場合には、「道路：国道Ｘ号線、車線：右端、区間：緯度Ｙ～Ｚ」といったように、区間情報に評価対象とする車線の情報が含まれてもよい。また、評価対象とする区間の指定には、緯度以外の情報が用いられてもよい。例えば、緯度の代わりに経度が用いられてもよいし、緯度に加えて経度が用いられてもよい。また、区間の始点からの距離が用いられてもよい。路面プロファイルの出力指示には、さらに、評価対象とする第１所定期間と、第１所定期間より後の期間である第２所定期間とを指定した期間情報が含まれる。期間情報には、例えば「Ｓ月Ｔ日から１か月間と、Ｘ月Ｙ日から１か月間」といったように、評価対象とする第１および第２所定期間を特定可能な情報が含まれる。

ステップＳ１３で否定されると、処理を終了する。ステップＳ１３で肯定されると、ステップＳ１４で、記憶部１２０から地図情報を読み出し、地図情報に含まれる道路の情報を取得する。ステップＳ１５で、記憶部１２０から車両２０の走行情報を取得する。より詳しくは、路面プロファイルの出力指示に含まれる区間情報および期間情報と、ステップＳ１４で取得された道路の情報とに基づいて、区間情報により特定される評価対象道路に対応する走行情報であって、期間情報により指定された第１および第２所定期間に取得された走行情報を記憶部１２０から読み出す。このとき、出力対象とされた区間を走行した車両２０が複数存在する場合には、複数の車両２０それぞれに対応する時系列走行情報が取得される。また、路面プロファイルの出力指示に含まれる区間情報に、出力対象とする車線の情報が含まれるとき、その車線に対応する位置情報を含む走行情報が記憶部１２０から読み出される。以下、記憶部１２０から読み出される、第１および第２所定期間に取得された走行情報を、第１および第２時系列走行情報と呼ぶ。

ステップＳ１６で、ステップＳ１５で記憶部１２０から読み出した第１時系列走行情報に基づいて、合成走行情報（以下、第１合成走行情報と呼ぶ。）を生成する。ステップＳ１７で、ステップＳ１６で生成した第１合成走行情報に基づいて路面の粗さを評価する。ステップＳ１８で、ステップＳ１７で評価された路面の粗さ情報（粗さ値）を、ステップＳ１４で取得した道路の情報に対応付けた情報、すなわち路面プロファイル情報（第１路面プロファイル情報）を生成する。

次いで、ステップＳ１９で、ステップＳ１５で記憶部１２０から読み出した第２時系列走行情報に基づいて、合成走行情報（以下、第２合成走行情報と呼ぶ。）を生成する。ステップＳ２０で、ステップＳ１９で生成した第２合成走行情報に基づいて路面の粗さを評価する。ステップＳ２１で、ステップＳ２０で評価された路面の粗さ情報を、ステップＳ１４で取得した道路の情報に対応付けた情報、すなわち路面プロファイル情報（第２路面プロファイル情報）を生成する。

次いで、ステップＳ２２で、ステップＳ１８で生成した第１路面プロファイル情報とステップＳ２１で生成した第２路面プロファイル情報との差分に基づいて、評価対象道路において路面の粗さが突発的に変化した箇所（路面変化箇所）を推定する。

より詳細には、まず、路面変化箇所の有無を推定する。路面変化箇所は、路面粗さが所定程度以上変化した箇所であり、詳細には、路面粗さ値が所定閾値ＴＨ以上変化した箇所である。例えば、第１路面プロファイル情報が図８Ａに示す路面プロファイル情報であり、第２路面プロファイル情報が図８Ｂに示す路面プロファイル情報であるとき、地点Ａが路面変化箇所として推定される。さらに、地点Ａの路面粗さ値の増加量（＝Ｒ２－Ｒ１）は所定閾値ＴＨ以上であるので、地点Ａにおいて道路の陥没等により路面の状態が悪化したと推定される。また例えば、第１路面プロファイル情報が図８Ｂに示す路面プロファイル情報であり、第２路面プロファイル情報が図８Ｃに示す路面プロファイル情報であるとき、地点Ａが路面変化箇所として推定されるとともに、さらに、地点Ａの路面粗さ値の減少量（＝Ｒ２－Ｒ３）は所定閾値ＴＨ以上であるので、地点Ａにおいて道路の補修により路面の状態が改善されたと推定される。なお、所定閾値ＴＨには、路面の状態が悪化した（路面粗さ値が増大した）路面変化箇所の有無を推定するときと、路面の状態が改善された（路面粗さ値が減少した）路面変化箇所の有無を推定するときとで異なる値が設定されてもよい。

ステップＳ２３で、ステップＳ１８，Ｓ２１で生成された路面プロファイル情報（第１および第２路面プロファイル情報）を出力する。このとき、路面プロファイルの一部として、Ｓ２２における路面変化箇所の推定結果を含む路面変化情報が出力される。これにより、ディスプレイ等の表示装置に路面プロファイル情報を表示させることができ、ユーザ側において路面プロファイル情報を確認することができる。また、路面プロファイル情報に含まれる路面変化情報に基づいて、ユーザは、路面の補修が必要な箇所や、路面の補修が完了した箇所を現場に出向くことなく把握することができる。

本発明の実施形態によれば以下のような作用効果を奏することができる。
（１）路面評価装置１０は、走行中の複数の車両２０の位置情報と複数の車両２０の加速度を示す加速度情報とを含む複数の車両２０のそれぞれの走行情報を取得するとともに、道路の情報を含む地図情報を取得する情報取得部１１１と、情報取得部１１１により取得された複数の車両２０の加速度情報に基づいて道路の路面の粗さを評価する路面粗さ評価部１１２と、過去の所定期間内に情報取得部１１１により取得された複数の車両２０の加速度情報に基づいて路面粗さ評価部１１２により評価された路面の粗さ情報を含む第１路面情報と、過去の所定期間よりも後に情報取得部１１１により取得された複数の車両２０の加速度情報に基づいて路面粗さ評価部１１２により評価された路面の粗さ情報を含む第２路面情報との差分に基づいて、路面の粗さが変化した路面変化箇所を推定し、推定結果を含む路面変化情報を、情報取得部１１１により取得された道路の情報に対応付けて出力する評価結果出力部１１３と、を備える。評価結果出力部１１３は、第１路面情報と第２路面情報との差異に基づいて、路面の粗さが所定程度以上変化した箇所を路面変化箇所として推定する。

この構成により、一般の車両である各車両２０から送信された走行情報（加速度情報）に基づいて路面の状態を推定するので、路面の粗さを測定するための専用車両等を用いることなく、路面の状態を容易に推定することができる。

なお、道路が補修されても、行政機関等から道路の補修に関する詳細な情報が公開されないことが多く、ユーザが補修箇所を特定するのが困難である。また、行政機関等により補修箇所の具体的な位置が公開されたとしても、その情報を逐一地図情報に反映させてユーザに提示するのは困難である。しかしながら、上記構成によれば、道路の補修や陥没等に関する情報が公開されていなくても、道路の補修や陥没等により路面の状態が変化した箇所を十分な精度でかつ容易にユーザに提示できる。

（２）評価結果出力部１１３は、第１路面情報と第２路面情報との差分に基づいて、路面変化箇所とともに、該路面変化箇所における路面の粗さの増減を推定する。そして、評価結果出力部１１３は、路面変化箇所における路面の粗さが減少していると推定されるとき、該路面変化箇所において道路の補修が行われたことを示す路面変化情報を出力する一方、路面変化箇所における路面の粗さが増加していると推定されるとき、該路面変化箇所において路面の状態が悪化していることを示す路面変化情報を出力する。これにより、陥没等により路面の状態が悪化した箇所や、補修により路面の状態が改善した箇所を精度よく推定できる。

（３）情報取得部１１１は、複数の車両２０に搭載された車載端末３０により第１周期で取得された走行情報を取得する。路面粗さ評価部１１２は、情報取得部１１１により取得された複数の車両２０のそれぞれの車載端末３０からの走行情報を合成して第１周期より短い第２周期の合成走行情報を生成し、合成走行情報に基づいて路面の粗さを評価する。これにより、各車両２０における走行情報（横加速度）のサンプリング周期を高くすることなく、路面粗さを精度よく評価することができる。

（４）情報取得部１１１はさらに、車両２０の加速度と路面粗さとの相関関係を示す相関データを取得する。路面粗さ評価部１１２は、情報取得部１１１により取得された相関データに基づいて粗さ情報を導出する。これにより、路面粗さ値をより正確に評価できる。

上記実施形態は種々の形態に変形することができる。以下、変形例について説明する。

通常、複数の車両２０が同じ道路を走行した場合でも、各車両２０の車種やグレードが異なると、路面粗さ評価部１１２により導出される路面粗さ値が異なる可能性がある。その理由は、各車両２０に装着されているサスペンションやタイヤなど、車両の運動に影響を与える部品が車種やグレードごとに異なるためである。この点を考慮して、本変形例では、路面粗さ評価部１１２は、各車両２０の車種やグレードに応じて、各車両２０の走行情報（加速度情報）に含まれる横加速度を補正してから合成走行情報を生成する。

一般に、サスペンションやタイヤの衝撃吸収性能（垂直方向の衝撃吸収性能）が低くなるほど、路面の凹凸による衝撃や振動が車両に伝わりやすくなり、車両２０の加速度センサ３３により検出される横加速度が大きくなる。また、通常、サスペンションやタイヤの
衝撃吸収性能は、同じ車種間においてはグレードが高くなるほど高くなり、異なる車種間においては乗り心地が重視された車種ほど高くなる。これにより、各車両２０が同一の道路を走行した場合でも、各車両２０において検出される横加速度にばらつきが発生する。そのため、路面粗さ値を十分に評価できなくなる。

そこで、情報取得部１１１は、走行情報に付随する車両２０の車両ＩＤ（例えば、車台番号）に基づいて、車両２０の車種やグレードを特定し、特定した車種およびグレードに対応する補正係数を後述する補正係数テーブルから取得する。補正係数テーブルは、予め記憶部１２０に記憶される。路面粗さ評価部１１２は、情報取得部１１１により取得された補正係数を用いて、各車両２０の走行情報（加速度情報）により示される横加速度を補正する。

図１０は、補正係数テーブルの一例を示す図である。図１０に示すように、補正係数テーブルには、車両の車種およびグレードに対応付けて、車両を構成する所定の部品の種別を特定可能な情報とその種別に対応する補正係数とを含む固有情報が記憶されている。車両２０を構成する所定の部品とは、走行中の車両２０の運動に影響を与える部品であって、例えばサスペンションやタイヤである。また、部品の種別とは、例えば、バネレート等で区別されるサスペンションの種別であり、扁平率や幅、ゴムの硬さで区別されるタイヤの種別である。

補正係数は、予め、車種やグレードがそれぞれ異なる車両２０を所定の道路（例えば、図４Ａの道路ＲＤ）で走行させ、走行中に各車両２０の加速度センサ３３により検出される加速度の比に基づいて決定される。なお、図１０に示す例において、サスペンションの補正係数はα１１，α１２，α１３，α２１である。同様に、タイヤの補正係数はβ１１，β１２，β１３，β２１である。例えば、車両２０の車種が「ＡＢＣ」でありグレードが「低」である場合には、情報取得部１１１は、補正係数テーブルから、サスペンションの補正係数としてα１３を読み出し、タイヤの補正係数としてβ１３を読み出す。路面粗さ評価部１１２は、それらの補正係数を、各車両２０の走行情報（加速度情報）により示される横加速度に乗算する。路面粗さ評価部１１２は、このように各車両２０の走行情報（加速度情報）に含まれる加速度を補正してから合成走行情報を生成する。このような構成により、道路を走行する車両２０の種別に依らずに、十分に評価可能な路面プロファイルを導出することができる。

また、加速度センサ３３は、車両２０がカーブ路を走行している時などに、路面の凹凸により発生する横加速度だけでなく、車両２０の速度や舵角に応じて発生する遠心力による横加速度やロール運動による横加速度を検出する場合がある。つまり、車載端末３０の加速度センサ３３により検出される横加速度は、路面の凹凸に起因して生じる横加速度と、車両２０のロール運動または遠心力に起因して生じる横加速度とが混合されたものとなる。

そこで、路面粗さ評価部１１２は、路面粗さ値をより正確に導出するために、加速度情報により示される車両２０の横加速度から、車両２０のロール運動または遠心力に起因する横加速度を除去して、路面の凹凸に起因する横加速度を抽出してもよい。

具体的には、まず、路面粗さ評価部１１２は、複数の車両２０の走行情報から、車速センサ３５により検出された車速の情報と舵角センサ３４により検出された舵角の情報とを取得する。路面粗さ評価部１１２は、取得した車速と舵角の情報を用いて車両２０のロール角と遠心力とを推定する。路面粗さ評価部１１２は、推定した車両２０のロール角と遠心力とに応じたフィルタ（可変フィルタ）を合成走行情報に掛けて、合成走行情報から車両２０のロール運動または遠心力に起因する横加速度の成分を除去する。

図１１Ａは、可変フィルタを掛ける前の合成走行情報の一例を示す図である。図１１Ａに示すように、カーブ路の横加速度は、車両２０のロール運動または遠心力に起因する横加速度が多く含まれるため、直線路の横加速度よりも値が大きくなっている。図１１Ｂは、可変フィルタを掛けた後の図１１Ａの合成走行情報の一例を示す図である。可変フィルタを用いて合成走行情報からロール運動または遠心力に起因する横加速度の成分を除去することで、図１１Ｂに示すような合成走行情報が得られる。路面粗さ評価部１１２は、ロール運動または遠心力に起因する横加速度の成分が除去された合成走行情報と、路面粗さ値と横加速度との相関関係とに基づいて、路面粗さ値を導出する。これにより、直線路やカーブ路が混在する道路の路面粗さを評価する場合でも、車両２０が走行した道路の路面プロファイルを精度よく評価することができる。

また、車線によって路面の凹凸形状が異なる場合があり、車両２０が同じ道路（区間）を走行した場合でも走行車線が異なるときには、異なる路面プロファイル情報が出力される可能性がある。したがって、評価対象道路が片側複数車線であって、路面粗さの評価対象となる車線がユーザにより指定されているとき、評価対象道路の区間内で車両２０が車線変更していた場合には所望の路面プロファイル情報が得られない可能性がある。

そこで、路面粗さ評価部１１２は、走行情報に含まれる操舵情報（舵角センサ３４の検出値）に基づいて、ステアリング装置（ステアリングホイール）が操作されたか否かを判定するとともに、その検出値に基づいて車両２０が車線変更したか否かを判定してもよい。具体的には、路面粗さ評価部１１２は、所定量以上の操舵角が舵角センサ３４により検出されているとき、車両２０が走行車線を変更したと判定する。さらに、車両２０が走行車線を変更した後に、所定量以上の操舵角（反対方向の操舵角）が舵角センサ３４により検出されているとき、車両２０が変更前の走行車線に戻ったと判定する。なお、走行情報に方向指示器の操作履歴を示す方向指示器情報が含まれていてもよく、その場合には、路面粗さ評価部１１２は、方向指示器情報に基づいて、車両２０が車線変更したか否かを判定してもよい。具体的には、方向指示器情報に基づいて、右側および左側の一方の方向指示器が操作された走行位置を車線変更の開始位置と判定し、さらに、右側および左側の他方の方向指示器が操作された走行位置を車線変更の終了位置と判定する。そして、路面粗さ評価部１１２は、評価対象となる車線と異なる車線を走行中の車両２０から取得された走行情報を、路面粗さ値を導出するときに用いないようにしてもよい。これにより、路面粗さ値を精度よく導出でき、路面プロファイル情報の精度を向上させることができる。なお、走行情報に含まれる舵角センサ３４の検出値と方向指示器情報との両方に基づいて、車両２０が車線変更したか否かを判定してもよい。それにより、車両２０が車線変更した区間をより精度よく判定でき、路面変化情報および路面変化情報を含む路面プロファイル情報の精度をさらに向上させることができる。

また、上記実施形態では、測位センサ３２（ＧＰＳセンサ）により取得された位置情報を路面評価装置１０に送信するようにしたが、位置情報として、慣性航法により取得された位置情報を路面評価装置１０に送信してもよい。具体的には、車載端末３０は、上記各センサ３２～３５に加えて、角速度を検出するジャイロセンサや走行距離を検出する走行距離センサを有していてもよい。そして、演算部３１０は、ジャイロセンサや走行距離センサにより検出された値を用いて慣性航法により車両２０の位置を推定してもよい。つまり、演算部３１０は、慣性航法とのハイブリッド手法によって車両位置を求めるようにしてもよい。これにより、各車両２０の位置を正確に認識することができるので、路面粗さをより精度よく評価することができる。なお、車載端末３０（演算部３１０）は、走行距離センサにより検出された走行距離に基づいて車両２０の位置を推定してもよい。

また、上記実施形態では、路面粗さ評価部１１２が、車速センサ３５により検出された車速と舵角センサ３４により検出された舵角とに基づいて、車両２０のロール角と遠心力とを推定した。しかし、車載端末３０が、車両２０のロール角を検出するセンサと遠心力を検出するセンサとを有していて、通信制御部３１２が、それらのセンサにより検出されたロール角と遠心力の情報を走行情報に含ませて路面評価装置１０に送信してもよい。

また、上記実施形態では、路面粗さ値がＩＲＩで表される例を示したが、路面粗さ値は、他の指標で表されてもよい。教師データとして取得される路面粗さ値がＩＲＩ以外の指標で表される場合には、路面粗さ評価部１１２は、その指標で表された路面粗さ値を導出するようにしてもよい。

また、上記実施形態では、ｎ台の車両２０から送信された第１周期（１Ｈｚ）の走行情報を合成して、第２周期（１×ｎＨｚ）の合成走行情報を生成した。しかし、合成走行情報の生成方法はこれに限定されない。例えば、ｎ台の車両２０から車速が同程度（平均速度の差が１０km/h以内など）である車両２０を抽出して、抽出した車両２０の走行情報を合成して合成走行情報を生成してもよい。このように、車速が極端に異なる車両２０の走行情報を除いて合成走行情報を生成することで、より正確な路面粗さ値を導出することができ、路面粗さをより精度よく評価することができる。また例えば、各車両２０の走行情報を各車両２０の車速に応じて補正してから、合成走行情報を生成するようにしてもよい。

また、上記実施形態では、情報取得部１１１が、走行情報取得部として加速度センサにより検出された車両２０の横加速度を車両２０の運動を示す情報として取得するようにしたが、車両２０の運動を示す情報は、加速度センサにより検出された車両２０の横加速度に限らない。すなわち、車両２０の運動を示す情報を取得するのであれば、情報取得部１１１の構成は前後方向加速度を検出する等いかなるものでもよい。

また、上記実施形態では、情報取得部１１１が、地図情報取得部として車両２０が走行する道路の情報を含む地図情報を記憶部１２０から取得するようにしたが、地図情報は、外部のサーバや外部の記憶装置に記憶されてもよい。すなわち、車両２０が走行する道路の情報を含む地図情報を取得するのであれば、情報取得部１１１の構成はいかなるものでもよい。

また、上記実施形態では、情報取得部１１１が、固有情報取得部として、記憶部１２０に記憶された補正係数テーブルから補正係数を含む固有情報を取得するようにしたが、補正係数テーブルは、外部のサーバや外部の記憶装置に記憶されてもよい。そして、情報取得部１１１が、通信制御部１１４を介して外部のサーバ等から補正係数テーブルを取得してもよい。

また、上記実施形態では、路面粗さ評価部１１２が、相関データ取得部として、予め測定された路面粗さ値と横加速度とを教師データとして機械学習を行い、路面粗さ値と横加速度との相関データを取得するようにした。しかし、路面粗さ値および横加速度の教師データから路面粗さ値と横加速度との相関関係を予め導出し、導出した情報（相関データ）を記憶部１２０や外部のサーバ等に記憶させてもよい。そして、情報取得部１１１が、相関データ取得部として、記憶部１２０等に記憶された相関データを取得してもよい。

また、上記実施形態では、評価結果出力部１１３が、出力部として、路面変化情報を一部に含む路面プロファイル情報を出力するようにしたが、評価結果出力部１１３はそれ以外の情報を出力してもよい。例えば、評価結果出力部１１３は、情報取得部１１１により取得された走行情報の所定期間における集積度を情報取得部１１１により取得された道路の情報に対応付けた情報（以下、データ集積度情報と呼ぶ。）を、道路管理会社等の端末から送信される指示に応じて出力してもよい。また、例えば、評価結果出力部１１３は、走行情報の集積度が所定値未満である道路（区間）が存在するとき、車両２０に対して、その道路を走行することを要求するような走行要求情報を、通信制御部１１４を介して出力するようにしてもよい。その際、評価結果出力部１１３は、すべての車両２０ではなく、走行情報の集積度が所定値未満である道路から所定距離（例えば、１km以内）にいる車両２０に対して、走行要求情報を出力するようにしてもよい。また、走行要求情報に応じて指定された道路を走行した車両２０のユーザに対して、所定のサービスで利用可能な割引クーポン（電子クーポン）などのインセンティブを与えるようしてもよい。これにより、路面粗さをさらに精度よく評価できることが期待される。

また、上記実施形態では、評価結果出力部１１３が、推定部として、第１路面プロファイル情報と第２路面プロファイル情報とに基づいて路面変化箇所を推定するようにしたが、推定部は、３つ以上の路面プロファイル情報に基づいて路面変化箇所を推定してもよい。例えば、毎月１回、過去１か月間の路面プロファイル情報を生成し、１または複数年間にわたって生成した路面プロファイル情報に基づいて路面変化箇所を推定してもよい。また、推定部は、路面の粗さが突発的に変化した箇所だけでなく、突発的な路面の粗さの変化が発生した時期を推定できる。

さらに、上記実施形態では、路面粗さ評価部１１２が、相関データを用いて、横加速度から道路上の車両位置に対応する路面粗さ値を導出するようにしたが、それ以外の方法で路面粗さ値を導出してもよい。例えば、予め測定された路面粗さ値と横加速度とから路面粗さ値を算出するためのパラメータを導出し、導出したパラメータを記憶部１２０に記憶させておいてもよい。その場合、路面粗さ評価部１１２は、記憶部１２０に記憶された上記パラメータを用いて、横加速度から道路上の車両位置に対応する路面粗さ値を算出する。

また、本発明は、走行中の複数の車両２０の位置情報と複数の車両２０の加速度を示す加速度情報とを含む複数の車両２０のそれぞれの走行情報を取得するステップ（Ｓ１５）、道路の情報を含む地図情報を取得するステップ（Ｓ１４）と、取得された複数の車両２０の加速度情報に基づいて道路の路面の粗さを評価するステップ（Ｓ１７，Ｓ２０）と、過去の所定期間内に取得された複数の車両２０の加速度情報に基づいて評価された路面の粗さ情報を含む第１路面情報と、過去の所定期間よりも後に取得された複数の車両２０の加速度情報に基づいて評価された路面の粗さ情報を含む第２路面情報との差分に基づいて、路面の粗さが変化した路面変化箇所を推定するステップ（Ｓ２２）と、路面変化箇所の推定結果を含む路面変化情報を、道路の情報に対応付けて出力するステップ（Ｓ２３）と、をコンピュータにより実行することを含む路面評価方法としても用いることができる。

以上の説明はあくまで一例であり、本発明の特徴を損なわない限り、上述した実施形態および変形例により本発明が限定されるものではない。上記実施形態と変形例の一つまたは複数を任意に組み合わせることも可能であり、変形例同士を組み合わせることも可能である。

１０ 路面評価装置、２０，２０－１～２０－ｎ 車両、３０ 車載端末、１１０ 演算部、１１１ 情報取得部、１１２ 路面粗さ評価部、１１３ 評価結果出力部（出力部）、１１４ 通信制御部、１２０ 記憶部

Claims (12)

1. 走行中の複数の車両の位置情報と前記複数の車両の加速度を示す加速度情報とを含む前記複数の車両のそれぞれの走行情報を取得する走行情報取得部と、
   道路の情報を含む地図情報を取得する地図情報取得部と、
   前記走行情報取得部により取得された前記複数の車両の加速度情報に基づいて前記道路の路面の粗さを評価する粗さ評価部と、
   第１所定期間内に前記走行情報取得部により取得された前記複数の車両の加速度情報に基づいて前記粗さ評価部により評価された前記路面の粗さ情報を含む第１路面情報と、前記第１所定期間よりも後の第２所定期間に前記走行情報取得部により取得された前記複数の車両の加速度情報に基づいて前記粗さ評価部により評価された前記路面の粗さ情報を含む第２路面情報との差分に基づいて、前記路面の粗さが変化した路面変化箇所を推定する推定部と、
   前記推定部の推定結果を含む路面変化情報を、前記地図情報取得部により取得された前記道路の情報に対応付けて出力する出力部と、
   前記出力部に前記路面変化情報を出力させるための出力指示を受信する通信制御部と、を備え、
   前記出力指示には、前記第１所定期間と前記第２所定期間とを指定した期間情報が含まれ、
   前記推定部は、前記出力指示に含まれる前記期間情報により指定された前記第１所定期間に対応した前記第１路面情報と、前記出力指示に含まれる前記期間情報により指定された前記第２所定期間に対応した前記第２路面情報との差分に基づいて、前記路面変化箇所を推定し、
   前記出力部は、前記出力指示に従って前記推定部により推定された前記路面変化箇所を示す前記路面変化情報を、前記道路の情報に対応付けて出力することを特徴とする路面評価装置。
2. 請求項１に記載の路面評価装置において、
   前記推定部は、前記第１路面情報と前記第２路面情報との差分に基づいて、前記路面の粗さが所定程度以上変化した箇所を前記路面変化箇所として推定することを特徴とする路面評価装置。
3. 請求項１または２に記載の路面評価装置において、
   前記推定部は、前記第１路面情報と前記第２路面情報との差分に基づいて、前記路面変化箇所とともに、前記路面変化箇所における前記路面の粗さの増減を推定し、
   前記出力部は、前記推定部により前記路面変化箇所における前記路面の粗さが減少していると推定されるとき、前記路面変化箇所において補修が行われたことを示す前記路面変化情報を出力し、前記推定部により前記路面変化箇所における前記路面の粗さが増加していると推定されるとき、前記路面変化箇所において路面の状態が悪化していることを示す前記路面変化情報を出力することを特徴とする路面評価装置。
4. 請求項１～３のうちのいずれか１項に記載の路面評価装置において、
   前記走行情報には、方向指示器が操作されたことを示す方向指示器情報が含まれ、
   前記粗さ評価部は、前記走行情報取得部により取得された前記走行情報に前記方向指示器情報が含まれるとき、該走行情報を用いることなく前記道路の路面の粗さを評価することを特徴とする路面評価装置。
5. 請求項１～４のうちのいずれか１項に記載の路面評価装置において、
   前記走行情報には、ステアリング装置が操作されたことを示す操舵情報が含まれ、
   前記操舵情報には、さらに、前記ステアリング装置が操作されたときの操舵角を示す情報が含まれ、
   前記粗さ評価部は、前記走行情報取得部により取得された前記走行情報に所定量以上の操舵角を示す前記操舵情報が含まれるとき、該走行情報を用いることなく前記道路の路面の粗さを評価することを特徴とする路面評価装置。
6. 請求項１～５のうちのいずれか１項に記載の路面評価装置において、
   前記走行情報取得部は、前記複数の車両に搭載された車載端末により第１周期で取得された前記走行情報を取得し、
   前記粗さ評価部は、前記走行情報取得部により取得された前記複数の車両のそれぞれの前記車載端末からの前記走行情報を合成して前記第１周期より短い第２周期の合成走行情報を生成し、前記合成走行情報に基づいて前記路面の粗さを評価することを特徴とする路面評価装置。
7. 請求項６に記載の路面評価装置において、
   前記粗さ評価部は、前記走行情報取得部により取得された前記複数の車両のそれぞれの前記車載端末からの前記走行情報を、該走行情報に含まれる前記位置情報により示される、前記複数の車両のそれぞれの走行車線に沿った進行方向の位置に基づいて合成して前記第２周期の合成走行情報を生成することを特徴とする路面評価装置。
8. 請求項６または７に記載の路面評価装置において、
   前記走行情報には、前記複数の車両の車速を示す情報が含まれ、
   前記粗さ評価部は、前記走行情報取得部により取得された前記複数の車両のそれぞれの前記車載端末からの前記走行情報から、互いの平均車速の差が所定速度以内である車両群を抽出し、抽出した車両群の前記走行情報を合成して前記第１周期より短い第２周期の合成走行情報を生成し、前記合成走行情報に基づいて前記路面の粗さを評価することを特徴とする路面評価装置。
9. 請求項１～８のうちのいずれか１項に記載の路面評価装置において、
   前記位置情報には、車両に搭載された測位センサにより取得された位置情報と、慣性航法により取得された位置情報とのうちの少なくとも一方が含まれることを特徴とする路面評価装置。
10. 請求項１～９のうちのいずれか１項に記載の路面評価装置において、
    前記加速度情報により示される車両の加速度は、車両の左右方向の加速度であり、
    前記走行情報には、さらに車両のロール角と遠心力とを示す情報が含まれ、
    前記粗さ評価部は、前記加速度情報により示される車両の加速度に対して車両のロール角または遠心力の影響を除去する補正を行い、補正後の前記複数の車両の加速度情報に基づいて前記路面の粗さを評価することを特徴とする路面評価装置。
11. 請求項１～１０のうちのいずれか１項に記載の路面評価装置において、
    車両の加速度と路面の粗さとの相関関係を示す相関データを取得する相関データ取得部をさらに備え、
    前記粗さ評価部は、前記相関データ取得部により取得された相関データに基づいて、前記粗さ情報を導出することを特徴とする路面評価装置。
12. 請求項１～１１のうちのいずれか１項に記載の路面評価装置において、
    車両を構成する所定の部品の種別を特定可能な固有情報を取得する固有情報取得部をさらに備え、
    前記粗さ評価部は、前記固有情報取得部により取得された前記固有情報に基づいて、前記走行情報取得部により取得された前記複数の車両の加速度情報により示される加速度を補正し、補正後の前記複数の車両の加速度情報に基づいて前記路面の粗さを評価することを特徴とする路面評価装置。

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