JP7344014B2 - 車載装置、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 - Google Patents

Description

開示の実施形態は、データ収集システム、車載装置およびデータ収集方法に関する。

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）。

特開２０１８－０５５５８１号公報

しかしながら、上述した従来技術は、車両の位置情報が取得できない場合の収集データの採取位置を推定するうえで、さらなる改善の余地がある。

具体的には、車両がトンネル等のＧＰＳ（Global Positioning System）受信圏外にある場合、かかる車両の位置情報を取得することができない。このため、車両の位置情報に紐付けられたデータを収集する場合に、そもそも車両の位置情報が取得できなかったならば、データの採取位置を推定する必要がある。

ただし、かかる位置推定を車載装置側で行おうとすれば、高い処理負荷に耐えうる車載装置が必要となるため、コストが嵩んでしまう。

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、車両の位置情報が取得できない場合の収集データの採取位置を推定することができるデータ収集システム、車載装置およびデータ収集方法を提供することを目的とする。

実施形態の一態様に係るデータ収集システムは、収集部と、算出部と、推定部とを備える。前記収集部は、車両に関する所定データを収集する。前記算出部は、前記収集部によって収集される所定データの採取時における既知の測位位置からの経過指標を算出し、算出した当該経過指標を対応する所定データへ紐付ける。前記推定部は、前記経過指標に基づいて所定データの採取時における車両の位置を推定する。

実施形態の一態様によれば、車両の位置情報が取得できない場合の収集データの採取位置を低コストに推定することができる。

図１Ａは、実施形態に係るデータ収集方法の概要説明図（その１）である。 図１Ｂは、実施形態に係るデータ収集方法の概要説明図（その２）である。 図１Ｃは、実施形態に係るデータ収集方法の補足説明図（その１）である。 図１Ｄは、実施形態に係るデータ収集方法の補足説明図（その２）である。 図１Ｅは、実施形態に係るデータ収集方法の補足説明図（その３）である。 図２は、実施形態に係るデータ収集システムの構成例を示すブロック図である。 図３は、実施形態に係る補正関連情報に含まれる情報の一例を示す図（その１）である。 図４は、実施形態に係る補正関連情報に含まれる情報の一例を示す図（その２）である。 図５は、実施形態に係るデータ収集システムの処理シーケンスを示す図である。 図６は、実施形態に係る車載装置が実行する処理手順を示すフローチャートである。 図７は、実施形態に係るデータ収集装置が実行する処理手順を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照して、本願の開示するデータ収集システム、車載装置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。

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および図１Ｂを用いて説明する。図１Ａおよび図１Ｂは、実施形態に係るデータ収集方法の概要説明図（その１）および（その２）である。なお、図１Ａおよび図１Ｂ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。

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。

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。

車載装置１００はたとえば、カメラや、加速度センサ、ＧＰＳ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。

なお、このとき、採取される車両データには、ＧＰＳセンサによって測位された車両Ｖの位置情報が紐付くこととなる。すなわち、かかる位置情報は、車両データの採取位置を示すこととなる。

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へ適宜アップロードする。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。

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。

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。

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）。

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」などである。

なお、「対象車両」は、収集対象となる車両Ｖの識別子である。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：バッテリの劣化状態）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。

そして、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。

ところで、車両Ｖがトンネル等のＧＰＳ受信圏外にある場合、ＧＰＳセンサによる測位が不可となり、車両Ｖの位置情報を取得することができない。このため、車両の位置情報に紐付くデータを収集する場合に、そもそも車両の位置情報が取得できなかったならば、データの採取位置を推定する必要がある。

ただし、かかる位置推定処理を車載装置１００側で行おうとすれば、高い処理負荷に耐えうる車載装置１００が必要となるため、コストが嵩んでしまう。

そこで、実施形態に係るデータ収集方法では、かかる位置推定処理をデータ収集装置１０側で行うこととしたうえで、車載装置１００側では、かかる位置推定処理に必要となる車両Ｖの既知の位置からの経過指標を車両Ｖの位置情報に設定し、採取した車両データに紐付けることとした。

具体的には、図１Ｂに示すように、実施形態に係るデータ収集方法では、上述の経過指標として、たとえば追番を設けることとした。かかる追番は、直近の既知の測位データに対して付与される形で、車両Ｖの位置情報に設定される。

より具体的には、同図に示すように、直近の既知の測位データが（Ａ，Ｂ）であるものとした場合、車載装置１００は、かかる測位データに対応する車両Ｖの位置情報については、（Ａ，Ｂ，０）のように追番を「０」として位置情報を設定する。なお、Ａは緯度に、Ｂは経度に該当する。

一方で、車載装置１００は、ＧＰＳ測位不可区間については、直近の既知の測位データに対し、時間の経過とともにカウントアップしつつ追番（図中の下線部参照）を付与して、車両Ｖの位置情報として設定する。

そして、車載装置１００は、かかる形式の車両Ｖの位置情報を、車両データを採取したタイミングにおいて取得し、車両データへ紐付ける。そして、データ収集装置１０側では、かかる位置情報の追番に基づいてたとえばマップマッチングを行い、ＧＰＳ測位不可区間における車両Ｖの位置推定を行う。

このように、実施形態に係るデータ収集方法では、位置推定処理をデータ収集装置１０側で行うこととしたうえで、車載装置１００側では、かかる位置推定処理に必要となる車両Ｖの既知の位置からの経過指標を車両Ｖの位置情報に設定し、採取した車両データに紐付けることとした。経過指標は、たとえば直近の既知の測位データに対しカウントアップされつつ付与される追番である。

したがって、実施形態に係るデータ収集方法によれば、車両Ｖの位置情報が取得できない場合の収集データの採取位置を低コストに推定することができる。

なお、図１Ｂを用いた説明では、経過指標は追番としたが、これに限らず、走行距離や経過時間等であってもよい。

ところで、図１Ａでは図示を略したが、車載装置１００がアップロードする車両データには、タグデータＴと実データＲとが含まれる。

かかる点を含めた補足事項として、データ収集システム１においてデータ利用者へ車両データが提供されるまでの一連の流れについて、図１Ｃ～図１Ｅを用いてより具体的に説明しておく。図１Ｃ～図１Ｅは、実施形態に係るデータ収集方法の補足説明図（その１）～（その３）である。

図１Ｃに示すように、まずデータ利用者は、データ収集装置１０と接続された利用者端末２００により収集条件を指定する。

また、この際に、データ収集装置１０は、収集することとなる実データＲに付加され、かかる実データＲの検索や概要把握、選択等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Ｔを生成するための生成用データを生成する。なお、かかるタグデータＴの生成用データは、利用者端末２００あるいはデータ収集装置１０に記憶されたプログラムや生成用データを用いつつ、データ利用者の操作に基づいて生成される。

そして、指定された収集条件や、生成されたタグデータＴの生成用データは、データ収集装置１０に記憶されるとともに、データ収集の対象となる車両Ｖへ配信されて、車載装置１００にも記憶される。

次に、各車載装置１００は、各種センサの出力データを監視し、記憶している収集条件を満たすイベントが発生した場合に、その実データＲを記憶デバイスに記憶する。また、各車載装置１００は、記憶しているタグデータＴの生成用データと実データＲとに基づき、当該実データＲに対応するタグデータＴを生成して記憶する。

なお、タグデータＴは、実データＲの一部を単純に抜粋したようなデータではなく、データ利用者が参照したときに実データＲの概要を把握し、実データＲの要否を判断できる程度にメタ情報化されていることが好ましい。

そして、各車載装置１００は、タグデータＴをデータ収集装置１０に随時アップロードし、データ収集装置１０はそのタグデータＴを随時記憶する。なお、このとき、実データＲは、データ収集装置１０へはアップロードされない。また、ここに言う「随時」とは、リアルタイムに（すなわち、「即時に」）の意味のほか、通信環境が整った場合にまとめてアップロードするといった、ある程度リアルタイム性を持った場合を広く含む。通信環境が整った場合に限らず、所定のデータ容量が蓄積された場合や、前回のアップロードから所定時間が経過した、あるいは、所定距離を走行した場合などを含んでもよい。また、「周期的に」の意味を含んでもよい。

そして、データ利用者が、利用者端末２００により、データ収集状況の確認や実データＲの収集のためにデータ収集装置１０と接続すると、データ収集装置１０により収集されたタグデータＴに基づくメタ情報が利用者端末２００に表示される。あわせて、各タグデータＴに対応する実データＲを選択する操作を行うためのＵＩ画面が表示される。

そして、図１Ｄに示すように、データ利用者が、利用者端末２００により、収集したい実データＲに対応するタグデータＴを指定すると、データ収集装置１０を介して該当の車載装置１００へ実データＲを指定する「指示データ」が送信される。

その後、図１Ｅに示すように、指定された実データＲが選択されて、各車載装置１００からデータ収集装置１０へアップロードされ、データ収集装置１０に記憶される。そして、データ利用者が、利用者端末２００により、データ収集装置１０に記憶された実データＲにアクセスして、かかる実データＲの閲覧やダウンロードなどを行う。

なお、車載装置１００のストレージ容量の観点からは、データ収集装置１０にアップロードされた実データＲおよびこれに対応するタグデータＴは、データ収集装置１０へのアップロード完了後に車載装置１００から削除されることが好ましい。

ここで、実データＲは、たとえば映像データであり、タグデータＴは、かかる映像データをメタ情報化したサムネイル画像等である。映像データの場合、大まかな位置が分かれば、当該映像データを基にした画像認識処理等により、正確な位置を算出することは比較的容易に可能である。

したがって、図１Ｂを用いて説明した実施形態に係るデータ収集方法に当てはめれば、たとえばタグデータＴに前述の経過指標を含んでおき、かかる経過指標により大まかな位置が推定できれば、正確な位置の把握に必要となる実データＲ（ここでは、映像データ）を選択することが可能となる。

そして、かかる実データＲからは、前述のように画像認識処理等により、正確な位置の算出が可能となる。つまり、実施形態に係るデータ収集方法によれば、最終的に必要となる実データＲおよびこれに基づく正確な位置を、データ通信量や処理負荷が嵩むことを軽減しつつ、容易に取得することを可能にできる。

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。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。

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。

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。

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とを含む。

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。

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との間で情報の送受信を行う。

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、収集データＤＢ１２ａと、地図データＤＢ１２ｂと、補正関連情報１２ｃとを記憶する。

収集データＤＢ１２ａは、後述する収集部１３ａによって各車載装置１００から収集された収集データが蓄積される。地図データＤＢ１２ｂは、地図データが格納されたデータベースである。補正関連情報１２ｃは、後述する推定部１３ｂがマップマッチングを行った際の誤差の許容範囲や、誤差が許容範囲外となった場合の補正等に関する情報を含む。

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。

制御部１３は、収集部１３ａと、推定部１３ｂと、要求部１３ｃとを有して、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。

収集部１３ａ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ＤＢ１２ａへ蓄積する。

推定部１３ｂは、収集データＤＢ１２ａへ蓄積された車両データの解析を行う。推定部１３ｂは、かかる解析の１つとして、マップマッチングを行う。かかるマップマッチングに際して、推定部１３ｂは、車両データに紐付けられた位置情報を参照し、かかる位置情報に含まれる経過指標がＧＰＳ測位不可だったことを示す（たとえば、上述の追番が０でない）場合、かかる経過指標、走行履歴および地図データ等に基づくマップマッチングによる位置推定処理を行う。

なお、推定部１３ｂは、かかる位置推定処理の結果、誤差が許容範囲外となった場合、補正関連情報１２ｃを参照しつつ、補正に必要となる情報を判定し、その情報の要求依頼を要求部１３ｃへ通知する。

ここで、実施形態に係る補正関連情報１２ｃに含まれる情報の一例について、図３および図４を用いて説明する。図３および図４は、実施形態に係る補正関連情報１２ｃに含まれる情報の一例を示す図（その１）および（その２）である。

図３には、補正のためにデータ収集装置１０から車載装置１００へ要求される要求情報例を示した。同図に示すように、かかる要求情報としては、車速や、加速度、舵角、ヨーレート（角速度）等が挙げられる。

また、図４には、図３に挙げた要求情報が必要となる状況の判定例、すなわち要求情報を判定例を示した。同図に示すように、たとえば直線道路においては、加速度が要求情報となる。加速度を知ることにより、道路の起伏を加味した位置推定を行うことが可能となる。

また、同図に示すように、たとえばカーブが連続する道路においては、車速および舵角が要求情報となる。車速および舵角を知ることにより、カーブが連続する道路におけるより詳細な位置推定を行うことが可能となる。

図２の説明に戻る。そして、推定部１３ｂは、要求部１３ｃから車載装置１００への情報要求に基づき、車載装置１００から送信された要求情報を受け取り、かかる要求情報を加味しながら改めてマップマッチングによる位置推定処理を行うこととなる。

一方で、推定部１３ｂは、上述の位置情報に含まれる経過指標がＧＰＳ測位不可だったことを示さない（たとえば、上述の追番が０である）場合、位置情報に含まれる測位データに基づくマップマッチングを行う。

また、推定部１３ｂは、マップマッチングの結果、推定された車両Ｖの位置を、収集データＤＢ１２ａの該当データへ反映する。

なお、推定部１３ｂは、ＧＰＳ測位不可区間の直前の既知の測位データおよび直後の既知の測位データに基づいて車両Ｖの位置を推定するようにしてもよい。かかる場合、ＧＰＳ測位不可区間の両端の既知の測位データによる補完推定が行えるので、位置推定の精度を向上させることができる。

要求部１３ｃは、推定部１３ｂから要求情報の要求依頼を受けた場合に、車載装置１００への情報要求を行う。また、要求部１３ｃは、情報要求の結果、車載装置１００から送信された要求情報を受信し、推定部１３ｂへ渡す。

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。

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。

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、車両データ情報１０２ａを記憶する。

車両データ情報１０２ａは、データ収集装置１０から配信された収集条件に応じ、後述する取得部１０３ａによって採取される車両データを含む情報である。車両データには、前述の位置情報（図１Ｂ参照）が紐付けられている。

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。

制御部１０３は、取得部１０３ａと、判定部１０３ｂと、算出部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。

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するとともに、かかる収集条件に応じ、該当する車両データを採取して車両データ情報１０２ａへ格納する。また、取得部１０３ａは、かかる車両データの採取タイミングにおける車両Ｖの測位データを取得する。

また、取得部１０３ａは、要求部１３ｃからの情報要求を取得する。また、取得部１０３ａは、かかる要求情報を取得した場合に、該当する要求情報をアップロード部１０３ｄにアップロードさせる。

判定部１０３ｂは、取得部１０３ａが測位データを正常に取得できたか否かを判定し、判定結果を算出部１０３ｃへ通知する。算出部１０３ｃは、車両データの採取時における既知の測位データからの経過指標を算出し、算出した経過指標を対応する車両データへ紐付ける。

具体的には、算出部１０３ｃは、取得部１０３ａが測位データを正常に取得できた場合、上述の追番に０を設定した位置情報を生成し、車両データ情報１０２ａの該当する車両データと紐付ける。

また、算出部１０３ｃは、取得部１０３ａが測位データを正常に取得できなかった場合、上述の位置情報の追番を前回から１カウントアップし、カウントアップした追番を設定した位置情報を生成する。そして、かかる位置情報を、車両データ情報１０２ａの該当する車両データと紐付ける。

アップロード部１０３ｄは、たとえば収集条件に設定された、車両データをアップロードするトリガが発生した場合に、車両データ情報１０２ａに格納された車両データおよび対応する位置情報をデータ収集装置１０へアップロードする。また、アップロード部１０３ｄは、取得部１０３ａによって要求部１３ｃからの情報要求が取得された場合に、該当する要求情報をデータ収集装置１０へアップロードする。

次に、実施形態に係るデータ収集システム１の処理シーケンスについて、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の処理シーケンスを示す図である。なお、ここでは、主に位置情報に関する処理シーケンスについて説明する。

図５に示すように、まず車載装置１００は、ＧＰＳ測位を行い（ステップＳ１０１）、その結果を反映した車両Ｖの位置情報を生成する（ステップＳ１０２）。すなわち、車載装置１００は、ＧＰＳ測位が正常であれば、測位データに追番が０の位置情報を生成する。また、車載装置１００は、ＧＰＳ測位が異常であれば、直近の既知の測位データにカウントアップされた追番が付与された位置情報を生成する。

そして、車載装置１００は、生成した位置情報およびこれに紐付く車両データをアップロードする（ステップＳ１０３）。そして、データ収集装置１０は、受信した位置情報に基づくマップマッチングを行う（ステップＳ１０４）。

すなわち、データ収集装置１０は、ＧＰＳ測位が正常であれば、測位データに基づくマップマッチングを行う。また、データ収集装置１０は、ＧＰＳ測位が異常であれば、直近の既知の測位データからの経過指標である追番ほかに基づくマップマッチングを行う。

また、データ収集装置１０は、マップマッチングの結果、誤差が許容範囲外の場合は、状況に応じて車両Ｖへ要求する要求情報を判定し（ステップＳ１０５）、その情報要求を車載装置１００へ送信する（ステップＳ１０６）。

そして、車載装置１００はこれに応じ、要求された要求情報をデータ収集装置１０へアップロードする（ステップＳ１０７）。データ収集装置１０は、受け取った要求情報をパラメータとして加味しつつ、改めてマップマッチングを行うこととなる（ステップＳ１０８）。

次に、実施形態に係る車載装置１００が実行する処理手順について、図６を用いて説明する。図６は、実施形態に係る車載装置１００が実行する処理手順を示すフローチャートである。なお、ここでは、主に位置情報に関する処理手順について説明する。

図６に示すように、まず判定部１０３ｂが、ＧＰＳ測位が正常であるか否かを判定する（ステップＳ２０１）。ここで、ＧＰＳ測位が正常である場合（ステップＳ２０１，Ｙｅｓ）、算出部１０３ｃが、測位した測位データを含む位置情報の追番を０として算出する（ステップＳ２０２）。

一方、ＧＰＳ測位が正常でない場合（ステップＳ２０１，Ｎｏ）、算出部１０３ｃが、前回の位置情報、言い換えれば、直近の既知の測位データを含む位置情報の追番を１カウントアップし（ステップＳ２０３）、かかるカウントアップした追番を設定した位置情報を生成する。

そして、アップロード部１０３ｄが、生成された位置情報およびこれに紐付く車両データをデータ収集装置１０へアップロードする（ステップＳ２０４）。

また、アップロード部１０３ｄは、データ収集装置１０から情報要求があるか否かを判定し（ステップＳ２０５）、情報要求がなければ（ステップＳ２０５，Ｎｏ）、ステップＳ２０１からの処理を繰り返す。また、情報要求があれば（ステップＳ２０５，Ｙｅｓ）、アップロード部１０３ｄは、要求された要求情報をデータ収集装置１０へアップロードし（ステップＳ２０６）、ステップＳ２０１からの処理を繰り返す。

次に、実施形態に係るデータ収集装置１０が実行する処理手順について、図７を用いて説明する。図７は、実施形態に係るデータ収集装置１０が実行する処理手順を示すフローチャートである。なお、ここでも、主に位置情報に関する処理手順について説明する。

図７に示すように、まず車載装置１００から位置情報を受信したか否かが判定される（ステップＳ３０１）。ここで、位置情報を受信していなければ（ステップＳ３０１，Ｎｏ）、ステップＳ３０１を繰り返す。位置情報を受信していれば（ステップＳ３０１，Ｙｅｓ）、推定部１３ｂが、追番が０でないか否かを判定する（ステップＳ３０２）。

ここで、追番が０でない場合（ステップＳ３０２，Ｙｅｓ）、推定部１３ｂは、追番、走行履歴および地図データに基づいてマップマッチングを行う（ステップＳ３０３）。一方、追番が０である場合（ステップＳ３０２，Ｎｏ）、推定部１３ｂは、位置情報に含まれる測位データに基づいてマップマッチングを行い（ステップＳ３０４）、ステップＳ３０１からの処理を繰り返す。

また、推定部１３ｂは、ステップＳ３０３の結果、誤差が許容範囲外であるか否かを判定する（ステップＳ３０５）。ここで、誤差が許容範囲内であるならば（ステップＳ３０５，Ｎｏ）、ステップＳ３０１からの処理を繰り返す。

また、誤差が許容範囲外であるならば（ステップＳ３０５，Ｙｅｓ）、推定部１３ｂは、補正に必要となる情報を判定し（ステップＳ３０６）、要求部１３ｃが、推定部１３ｂの判定した情報を車載装置１００へ要求する（ステップＳ３０７）。

そして、要求部１３ｃは、要求した情報を受信したか否かを判定し（ステップＳ３０８）、受信していなければ（ステップＳ３０８，Ｎｏ）、ステップＳ３０８を繰り返す。受信していれば（ステップＳ３０８，Ｙｅｓ）、推定部１３ｂは、受信した要求情報をパラメータに加味したうえで（ステップＳ３０９）、ステップＳ３０３からの処理を繰り返す。

上述してきたように、実施形態に係るデータ収集システム１は、収集部１３ａと、算出部１０３ｃと、推定部１３ｂとを備える。収集部１３ａは、車両Ｖに関する車両データ（「所定データ」の一例に相当）を収集する。算出部１０３ｃは、収集部１３ａによって収集される所定データの採取時における既知の測位データ（「測位位置」の一例に相当）からの経過指標を算出し、算出した当該経過指標を対応する車両データへ紐付ける。推定部１３ｂは、上記経過指標に基づいて車両データの採取時における車両の位置を推定する。

したがって、実施形態に係るデータ収集システム１によれば、車両の位置情報が取得できない場合の収集データの採取位置を推定することができる。

また、算出部１０３ｃは、車両Ｖの位置が測位不可である場合に、上記経過指標を算出する。

したがって、実施形態に係るデータ収集システム１によれば、無用な処理実行により、処理負荷が大きくなるのを防ぐことができる。

また、経過指標は、直近の既知の測位データを基準とする追番、走行距離および経過時間である。

したがって、実施形態に係るデータ収集システム１によれば、適正な位置推定を行うことが可能となる。

また、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を含む。データ収集装置１０は、各車両Ｖに搭載される車載装置１００と相互通信可能に設けられ、収集部１３ａと推定部１３ｂとを備える。

したがって、実施形態に係るデータ収集システム１によれば、車載装置１００の処理負荷を軽減することができ、また、データ収集装置１０側が有する豊富な情報を用いた位置推定が可能となる。したがって、位置推定の精度を向上させることができる。

また、推定部１３ｂは、測位不可区間の直前の既知の測位データおよび直後の既知の測位データに基づいて車両Ｖの位置を推定する。

したがって、実施形態に係るデータ収集システム１によれば、測位不可区間の両端の既知の測位データによる補完推定が行えるので、位置推定の精度を向上させることができる。

また、実施形態に係る車載装置１００は、各車両Ｖに搭載され、車両Ｖに関する車両データを採取してデータ収集装置１０（「上位装置」の一例に相当）へ収集させる車載装置１００であって、算出部１０３ｃを備える。算出部１０３ｃは、データ収集装置１０によって収集される車両データの採取時における既知の測位データからの経過指標を算出し、算出した当該経過指標を対応する車両データへ紐付ける。

したがって、実施形態に係る車載装置１００によれば、車両の位置情報が取得できない場合の収集データの採取位置を推定することができる。

なお、上述した実施形態では、車載装置１００が算出部１０３ｃを備え、経過指標を算出することとしたが、車載装置１００に代わり、データ収集装置１０が算出部１０３ｃを備えることとしてもよい。

また、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。

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。

１ データ収集システム
１０ データ収集装置
１３ａ 収集部
１３ｂ 推定部
１００ 車載装置
１０３ｃ 算出部
Ｖ 車両

Claims (9)

1. 車両において採取される実データをメタ情報化したタグデータをデータ収集装置へ随時収集させる車載装置であって、
   車両の既知の測位位置からの経過指標を算出し、前記データ収集装置が当該経過指標に基づいて前記実データの採取時における車両の位置を推定可能となるように、算出した当該経過指標を対応する前記タグデータへ紐付ける算出部
   を備える車載装置。
2. 前記経過指標は、車両の位置が測位不可である場合に算出される
   請求項１に記載の車載装置。
3. 前記経過指標は、
   直近の既知の測位位置を基準とする追番、走行距離または経過時間である
   請求項１または２に記載の車載装置。
4. 車両において採取される実データがメタ情報化されたタグデータを随時収集する収集部と、
   前記タグデータに紐付けられた実データの採取時における既知の測位位置からの経過指標に基づいて実データの採取時における車両の位置を推定する推定部と
   を備え、
   前記収集部は、
   前記推定部による推定結果およびタグデータに基づいて任意に指定された実データを収集する
   データ収集装置。
5. 前記経過指標と測位不可区間の直前の既知の測位位置と直後の既知の測位位置とに基づいて、前記車両の位置を推定する
   請求項４に記載のデータ収集装置。
6. 車両において採取される実データがメタ情報化されたタグデータを随時収集する収集部と、
   実データの採取時における既知の測位位置からの経過指標を算出し、算出した当該経過指標を対応するタグデータへ紐付ける算出部と、
   前記経過指標に基づいて実データの採取時における車両の位置を推定する推定部と
   を備え、
   前記収集部は、
   前記推定部による推定結果およびタグデータに基づいて任意に指定された実データを収集する
   データ収集システム。
7. 車両において採取される実データをメタ情報化したタグデータを生成する生成工程と、
   車両の既知の測位位置からの経過指標を算出し、当該経過指標に基づいて前記実データの採取時における車両の位置を推定可能となるように、算出した当該経過指標を対応する前記タグデータへ紐付ける算出工程と
   を含むデータ収集方法。
8. 車両において採取される実データがメタ情報化されたタグデータを随時収集する収集工程と、
   前記タグデータに紐付けられた実データの採取時における既知の測位位置からの経過指標に基づいて実データの採取時における車両の位置を推定する推定工程と
   を含み、
   前記収集工程は、
   前記推定工程における推定結果およびタグデータに基づいて任意に指定された実データを収集する
   データ収集方法。
9. 車両において採取される実データがメタ情報化されたタグデータを随時収集する収集工程と、
   実データの採取時における既知の測位位置からの経過指標を算出し、算出した当該経過指標を対応するタグデータへ紐付ける算出工程と、
   前記経過指標に基づいて実データの採取時における車両の位置を推定する推定工程と
   を含み、
   前記収集工程は、
   前記推定工程における推定結果およびタグデータに基づいて任意に指定された実データを収集する
   データ収集方法。

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