JP7430113B2 - 車載装置、車両動作解析システム - Google Patents

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Description

本発明は、車載装置におけるデータ収集方法に関する。
車両の事故状況の分析などを目的として、事故発生や緊急ブレーキ作動の前後の車両の状況に関するデータを収集し、それらのデータを車両内に記録し、ネットワークを介して送信する装置やサービスが提案されている。しかし、多くのデータを記録または送信すると、記録装置の容量を超過してしまう場合があり、また通信量および処理量の負荷が増加してしまう。
特許文献１は、「判定部２２は、車両Ａの運転者が急ハンドルや急ブレーキ等の操作を行うことで、車両Ａが平常走行時とは異なり、ある基準を超える挙動をした場合に、車両情報をサービス提供装置１０へ送信すべきと判定する。」（段落００４１）「判定部２２は、車両情報を送信すべきと判定した時点における車両Ａの周辺が撮像された一枚の静止画、車両の位置、および時刻を一部の車両情報として送信部２４へ出力し、サービス提供装置１０へ送信させる。」（段落００４３）と記載している。
特許文献２は、「前記カメラによる撮影映像を解析し、その映像変化に基づき、前記生成ユニットにより生成される前記映像データの映像品質を制御することにより、前記映像記録ユニットが前記記憶ユニットに格納する前記映像データの量を制御するように構成される制御ユニットと、を備える映像記録装置。」（請求項１）と記載している。
特開２０１９－１６０１９９号公報 特開２０１９－１６１３５０号公報
特許文献１において車両状況に関するデータを収集するのは、自車両の運転者によるハンドルやブレーキなどの操作のみに基づいたデータ収集に限定されており、運転支援システムによるブレーキ制御や、周辺車両や人などの動作は考慮されていない。さらに、特許文献１では、車両の位置情報などデータ項目の選択によりデータ容量を抑制するという効果に留まっている。そのため、事故状況の分析に必要な高サンプリング周期のデータを送信すると、データ容量が増大することが想定されていない。例えば、昨今の運転支援システムではカメラやＬＩＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）センサにより収集したデータが活用されており、これらのセンサで収集した画素データや点群データは大容量であるので、さらなるデータ容量の増大が見込まれる。
特許文献２では、収集対象のデータが映像に限定されている。車両の安全性規格においては、事故状況の分析のために速度や加速度などのデータを収集することが指針として定められている場合がある。このような規格に準拠するためには、映像以外のデータを収集する必要がある。
本発明は、上記のような課題に鑑みてなされたものであり、事故状況などを分析するために収集する必要があるデータ項目を適切に選択することにより、データ容量を抑制する技術を提供することを目的とする。
本発明に係る車載装置は、車両状態と前記車両の周辺状況を記述したデータを取得し、前記データが記述しているレコードのうち、車両の動作または周辺物体の動作の少なくともいずれかが閾値を超えているものを選択して出力する。
本発明に係る車載装置によれば、事故状況などを分析するために収集する必要があるデータ項目を適切に選択することにより、データ容量を抑制することができる。本発明のその他特徴、構成、利点などは、後述の実施形態の説明によって明らかとなる。
実施形態１に係る車載装置１００を車両に適用した場合の構成例を示すブロック図である。 車載装置１００の機能ブロックを実現するハードウェア構成の１例を示した図である。 時刻１０時０分５秒の時点において蓄積部１０２が蓄積したセンサデータの例を示すセンサデータテーブルである。 動作判定部１０４が、図３に示すセンサデータに基づいて自車動作および周辺物体動作を判定した結果の例を示す動作判定結果テーブルである。 データ選択部１０５が、図４に示す自車および周辺物体の動作判定結果に基づいてデータを選択した結果の例を示すデータ選択結果テーブルである。 データ選択部１０５のデータ選択処理の例を示すフローチャートである。 データ圧縮部１０６が、図５に示すデータ選択結果に基づいて、図３に示すセンサデータを圧縮した結果の例を示す圧縮後センサデータテーブルである。 実施形態２に係る車両動作解析システムの構成図である。
＜実施の形態１＞
本発明の実施形態１では、先行車と衝突したタイミングから５秒前までの期間に関して車両の状況に関するデータを収集し送信する車載装置について説明する。
図１は、本実施形態１に係る車載装置１００を車両に適用した場合の構成例を示すブロック図である。車載装置１００は、測定部１０１、蓄積部１０２、受信部１０３、動作判定部１０４、データ選択部１０５、データ圧縮部１０６、送信部１０７（出力部）、を有する。動作判定部１０４は、車両動作認識部１０８、周辺物体動作認識部１０９、を有する。各機能ブロックのハードウェア構成やそのハードウェアによって実現される機能の詳細は後述する。
図２は、車載装置１００の機能ブロックを実現するハードウェア構成の１例を示した図である。図１で説明した車載装置１００における機能ブロックは、プログラムにしたがって動作する情報処理装置２００によって実現することができる。情報処理装置２００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２０１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）２０２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）２０３、通信インタフェース２０４、を備える。
ＣＰＵ２０１は、ＲＯＭ２０２やＲＡＭ２０３に格納されたプログラムを読み出し、読みだしたプログラムに基づいて動作することにより、図１で説明した各機能ブロックの動作を実施する。ＲＯＭ２０２は、情報処理装置２００の起動時にＣＰＵ２０１が実現するブートプログラムや、情報処理装置２００のハードウェアに依存するプログラムなどを格納する。ＲＡＭ２０３は、ＣＰＵ２０１が実行するプログラムおよびＣＰＵ２０１が使用するデータなどを格納している。各機能ブロックは、ＣＰＵ２０１が読み込んだ所定のプログラムを実行することにより構築される。通信インタフェース２０４は、車両内の他の装置や車両外のサーバなどからケーブルやネットワークなどを介してデータを受信してＣＰＵ２０１に送信するとともに、ＣＰＵ２０１が生成したデータを、ケーブルやネットワークなどを介して車両内の他の装置や車両外のサーバなどに送信する。
測定部１０１は、車両に設置された舵角センサ、衛星信号受信機、カメラ、ジャイロセンサなどのセンサ機器により検出された情報を電気信号として検出し、必要に応じてＡＤ変換によってデジタル電気信号へ変換し、デジタル電気信号のセンサデータを得る機能部である。蓄積部１０２は、測定部１０１が得た直近一定時間のセンサデータを蓄積する機能部である。受信部１０３は、車両内の他の装置や車両外のサーバなどからデータ収集指示を電気信号として検出する機能部である。
動作判定部１０４は、受信部１０３が車載装置１００外からデータ収集を指示する信号を受信すると、蓄積部１０２が蓄積したセンサデータに基づいて自車動作および周辺物体の動作を識別し、その結果データをデータ選択部１０５に供する機能部である。動作判定部１０４の詳細については後述する。
データ選択部１０５は、動作判定部１０４による自車動作および周辺物体動作の判定結果に基づいて、データ収集要否またはデータ収集のサンプリング周期を決定し、決定した収集要否またはサンプリング周期をデータ圧縮部１０６に供する機能部である。データ圧縮部１０６は、データ選択部１０５が決定したデータ項目およびサンプリング周期にしたがって、蓄積部１０２が蓄積しているセンサデータを圧縮する機能部である。送信部１０７は、データ圧縮部１０６が圧縮したセンサデータを、ケーブルやネットワークなどを介して車両内の他の装置や車両外のサーバなどに送信する機能部である。
動作判定部１０４が備える各機能部について説明する。車両動作認識部１０８は、蓄積部１０２に蓄積されたセンサデータに基づいて自車の動作を識別する機能部である。周辺物体動作認識部１０９は、蓄積部１０２に蓄積されたセンサデータに基づいて周辺物体の動作を識別する機能部である。
以上、図１における車載装置１００の機能ブロックについて説明した。次に、図１における車載装置１００で実行される処理について説明する。車載装置１００において実行される処理は、スタンバイ処理とデータ収集処理に大別される。
車載装置１００において実行されるスタンバイ処理について説明する。スタンバイ処置は、図２の情報処理装置２００に電力が供給される間、常に実行され続ける処理である。例えば、車両のイグニッションスイッチがオンになっている間、情報処理装置２００に電源が供給され、常に実行される。スタンバイ処理が開始されると、測定部１０１は、車両に設置された舵角センサ、衛星信号受信機、カメラ、ジャイロセンサなどのセンサ機器により検出された情報を電気信号として検出し、必要に応じて変換処理などを実施し、デジタル電気信号のセンサデータを得る。センサデータが測定されると、図１の蓄積部１０２は、測定部１０１が得た直近一定時間のセンサデータを蓄積する。例えば、測定部１０１が測定した直近５秒間のセンサデータを蓄積する場合、測定部１０１が新たにセンサデータを得ると５秒前に蓄積したデータを消去して新たなデータを記憶し、常に直近５秒間のセンサデータを蓄積する。
図３は、時刻１０時０分５秒の時点において蓄積部１０２が蓄積したセンサデータの例を示すセンサデータテーブルである。図３のセンサデータテーブルは、タイムスタンプフィールド３０１、舵角フィールド３０２、緯度フィールド３０３、経度フィールド３０４、画像フィールド３０５、沈み込み角フィールド３０６、を有するテーブルである。
タイムスタンプフィールド３０１は、測定部１０１においてセンサデータを測定した時刻情報を記載したフィールドである。図３におけるレコード３０７のタイムスタンプフィールド３０１は、レコード３０７を時刻１０時０分０秒０マイクロ秒に測定したことを示している。舵角フィールド３０２は、車両に設置された舵角センサによって測定部１０１が測定した車両の舵角を記載したフィールドである。緯度フィールド３０３は、車両に設置された衛星信号受信機によって測定部１０１が測定した車両位置の緯度を記載したフィールドである。経度フィールド３０４は、車両に設置された衛星信号受信機によって測定部１０１が測定した車両位置の経度を記載したフィールドである。画像フィールド３０５は、車両に設置されたカメラによって測定部１０１が撮影した車両の前方方向の画像データを格納したフィールドである。図３における画像フィールド３０５は、便宜上「画像Ａ」などと表記しているが、実際は画像データのバイナリデータを格納する。本実施形態１においては５０ｆｐｓで画像撮影するので、画像フィールド３０５は、タイムスタンプの時刻において撮影を実施せず画像データが存在しない場合は「撮影なし」がセットされる。沈み込み角フィールド３０６は、車両に設置されたジャイロセンサにより測定部１０１が測定した車両のピッチ角を記載したフィールドである。レコード３０７の沈み込み角フィールド３０６は、車両に－０．００２ラジアンの沈み込みを測定したことを示している。
車載装置１００において実行されるデータ収集処理について説明する。データ収集処理は、データ収集を実行するように指示する指示信号を受信部１０３が車両内の他装置（例：運転支援システム）から受け付けることにより開始される。例えば、運転支援システムが緊急ブレーキを作動させると、運転支援システムから車載装置１００へデータ収集指示が電気信号として送信され、この電気信号を受信部１０３が検知し、データ収集処理を開始する。または、車両外のサーバからネットワークを介してデータ収集指示を受信し、データ収集処理が実行されるようにしてもよい。
図４は、動作判定部１０４が、図３に示すセンサデータに基づいて自車動作および周辺物体動作を判定した結果の例を示す動作判定結果テーブルである。データ収集処理が開始されると、動作判定部１０４は、蓄積部１０２が蓄積したセンサデータに基づいて、自車動作および周辺物体の動作を識別する。動作判定部１０４の動作判定の詳細な処理を、図４を用いて説明する。
図４の動作判定結果テーブルは、タイムスタンプフィールド４０１、先行車前後加減速フィールド４０２、先行車横加減速フィールド４０３、自車振動フィールド４０４、を有するテーブルである。
タイムスタンプフィールド４０１は、動作判定部１０４がいずれの時刻の動作を判定したのかを記載したフィールドである。図４のレコード４０５のタイムスタンプフィールド４０１は、レコード４０５が時刻１０時０分０秒００マイクロ秒のものであることを示している。先行車前後加減速フィールド４０２は、先行車が先行車前後方向において加減速しているか否かを動作判定部１０４が判定した結果を記載したフィールドである。レコード４０５の先行車前後加減速フィールド４０２は、先行車において先行車前後方向の加減速が発生していなかったことを示している。先行車横加減速フィールド４０３は、先行車が先行車横方向において加減速しているか否かを動作判定部１０４が判定した結果を記載したフィールドである。レコード４０５の先行車横加減速フィールド４０３は、先行車に先行車横方向の加減速が発生していなかったことを示している。自車振動フィールド４０４は、動作判定部１０４が自車の振動の有無を判定した結果を記載したフィールドである。レコード４０５の自車振動フィールド４０４は、車両に振動が発生していなかったことを示している。
動作判定部１０４における車両動作認識部１０８の処理について説明する。車両動作認識部１０８は始めに、蓄積部１０２が蓄積したセンサデータを１件読み込む。例えば、図３に示すセンサデータテーブルのレコード３０７を読み込む。次に、読み込んだセンサデータにおける沈み込み角フィールド３０６を参照し、沈み込み角が０．００５ラジアン以上であった場合に、自車振動を「あり」と判定する。沈み込み角が０．００５ラジアン未満であった場合は、自車振動を「なし」と判定する。例えば、レコード３０７の沈み込み角フィールド３０６は「－０．００２ラジアン」であるので、自車振動を「なし」と判定し、図４の動作判定結果テーブルにおけるレコード４０５の自車振動フィールド４０４に「なし」と記載する。蓄積部１０２が蓄積したセンサデータがまだ残っていれば同様の処理を実施し、残っていなければ本処理を終了する。
動作判定部１０４における周辺物体動作認識部１０９の処理について説明する。周辺物体動作認識部１０９は始めに、蓄積部１０２が蓄積したセンサデータを１件読み込む。例えば、図３に示すセンサデータテーブルのレコード３０７を読み込む。次に、読み込んだセンサデータにおける画像フィールド３０５を参照し、先行車との前後方向および横方向の相対距離を算出する。例えば、既存の画像認識技術を用いて画像Ａ上の先行車両の特徴点座標を検知し、あらかじめ計測したカメラパラメータに基づいて、先行車との相対距離を算出する。続いて、算出した先行車との前後方向および横方向の相対距離と、図３に示すセンサデータテーブルの自車位置および姿勢の情報（舵角フィールド３０２、緯度フィールド３０３、経度フィールド３０４）とを合成して、先行車の緯度および経度を求める。蓄積部１０２が蓄積したセンサデータがまだ残っていれば同様の処理を実施し、図３のセンサデータ全件を活用して先行車の緯度・経度を算出する。
周辺物体動作認識部１０９は続いて、算出した先行車の緯度および経度の時系列データに基づいて、先行車の前後方向および横方向の加速度を算出する。例えば、図３のレコード３０７により算出した先行車の緯度・経度と、レコード３０８により算出した先行車の緯度・経度から、先行車の前後方向および横方向の移動距離を求め、これを時間差０．１秒で除算することにより、先行車の前後方向および横方向の速度を算出する。同様にして算出した速度の差分を時間差で除算し、先行車の前後方向および横方向の加速度を求める。この処理を繰り返し、加速度に関しても図３のセンサデータ全件に対して算出する。
周辺物体動作認識部１０９は続いて、算出した加速度のデータを１件読込み、先行車の前後および横方向の加減速の有無を判定する。例えば、１０時０分０秒における先行車の前後加速度（ｍ／秒＾２）を参照し、その絶対値が閾値２．００以上の場合は先行車前後方向の加減速を「あり」、閾値２．００未満は「なし」と判定し、図４の動作判定結果テーブルのレコード４０５の先行車前後加減速フィールド４０２に判定結果を記載する。同様に、１０時０分０秒における先行車の横加速度（ｍ／秒＾２）を参照し、その絶対値が閾値２．００以上の場合は先行車横方向の加減速を「あり」、閾値２．００未満は「なし」と判定し、図４の動作判定結果テーブルのレコード４０５の先行車横加減速フィールド４０３に判定結果を記載する。算出した加速度がまだ残っていれば同様の処理を実施し、残っていなければ本処理を終了する。
データ収集処理に戻って、データ選択部１０５は、動作判定部１０４が出力した動作判定結果に基づいて、データ項目ごとのデータ収集要否または収集周期を判定し、その結果をデータ選択結果として出力する。データ選択部１０５のデータ選択の詳細な処理を、図５および図６を用いて説明する。
図５は、データ選択部１０５が、図４に示す自車および周辺物体の動作判定結果に基づいてデータを選択した結果の例を示すデータ選択結果テーブルである。図５のデータ選択テーブルは、タイムスタンプフィールド５０１、舵角フィールド５０２、緯度フィールド５０３、経度フィールド５０４、画像フィールド５０５、沈み込み角フィールド５０６、を有するテーブルである。
タイムスタンプフィールド５０１は、データ選択部１０５がいずれの時刻のデータを選択したのかを記載したフィールドである。図５のレコード５０７のタイムスタンプフィールド５０１は、レコード５０７が時刻１０時０分０秒０マイクロ秒のセンサデータに関するデータ選択結果であることを示している。舵角フィールド５０２は、データ選択部１０５が舵角の収集要否またはサンプリング周期を判定した結果を記載したフィールドである。レコード５０７の舵角フィールド５０２は、舵角のサンプリング周期が１．００秒であることを示している。緯度フィールド５０３は、データ選択部１０５が緯度の収集要否またはサンプリング周期を判定した結果を記載したフィールドである。レコード５０７の緯度フィールド５０３は、緯度のサンプリング周期が１．００秒であることを示している。経度フィールド５０４は、データ選択部１０５が経度の収集要否またはサンプリング周期を判定した結果を記載したフィールドである。レコード５０７の経度フィールド５０４は、経度のサンプリング周期が１．００秒であることを示している。画像フィールド５０５は、データ選択部１０５が画像の収集要否またはサンプリング周期を判定した結果を記載したフィールドである。レコード５０７の画像フィールド５０５は、画像のサンプリング周期が１．００秒であることを示している。自車沈み込み角フィールド５０６は、データ選択部１０５が自車沈み込み角の収集要否またはサンプリング周期を判定した結果を記載したフィールドである。レコード５０７の自車沈み込み角フィールド５０６は、自車沈み込み角のデータを収集しないことを示している。
図６は、データ選択部１０５のデータ選択処理の例を示すフローチャートである。データ選択部１０５におけるデータ選択処理の詳細を、図６のフローチャートを用いて説明する。
（図６：ステップＳ６０１）
データ選択部１０５は、動作判定部１０４が出力した動作判定結果データを１件読み込む。例えば、図４に示す動作判定結果テーブルのレコード４０５を読み込む。
（図６：ステップＳ６０２）
データ選択部１０５は、Ｓ６０１で読み込んだ動作判定結果において前方物体前後加減速が発生したかどうかを判定する（Ｓ６０２）。前方物体前後加減速が発生していればステップＳ６０５へ進み、前方物体前後加速度が発生していなければステップＳ６０３へ進む。
（図６：ステップＳ６０３）
データ選択部１０５は、Ｓ６０１で読み込んだ動作判定結果において前方物体横加減速が発生したかどうかを判定する。前方物体横加減速が発生していればステップＳ６０５へ進み、前方物体横加速度が発生していなければステップＳ６０４へ進む。
（図６：ステップＳ６０４）
データ選択部１０５は、Ｓ６０１で読み込んだ動作判定結果のタイムスタンプの時刻において、舵角・緯度・経度・画像のサンプリング周期を１．０秒に設定し、ステップＳ６０６へ進む。例えば、図５のデータ選択結果テーブルのレコード５０７の舵角フィールド５０２～画像フィールド５０５に「１．００秒」と記載する。
（図６：ステップＳ６０５）
データ選択部１０５は、Ｓ６０１で読み込んだ動作判定結果のタイムスタンプの時刻において、舵角・緯度・経度・画像のサンプリング周期を０．１０秒に設定し、ステップＳ６０６へ進む。
（図６：ステップＳ６０６）
データ選択部１０５は、Ｓ６０１で読み込んだ動作判定結果において自車振動が発生したかどうかを判定する。自車振動が発生していればステップＳ６０８へ進み、自車振動が発生していなければステップＳ６０７へ進む。
（図６：ステップＳ６０７）
データ選択部１０５は、Ｓ６０１で読み込んだ動作判定結果のタイムスタンプの時刻において、自車沈み込み角のデータを収集しないこととし、ステップＳ６０９へ進む。例えば、図５のデータ選択結果テーブルのレコード５０７の自車沈み込み角フィールド５０６に「収集なし」と記載する。
（図６：ステップＳ６０８）
データ選択部１０５は、Ｓ６０１で読み込んだ動作判定結果のタイムスタンプの時刻において、自車沈み込み角のサンプリング周期をＳ６０４またはＳ６０５で決定した画像のサンプリング周期と同期するように設定し、ステップＳ６０９へ進む。
（図６：ステップＳ６０９）
データ選択部１０５は、動作判定部１０４が出力した動作判定結果データがまだ残っていればＳ６０１へ戻り、残っていなければデータ選択処理を終了する。
データ収集処理に戻って、データ圧縮部１０６は、データ選択部１０５が出力したデータ選択結果に基づいて、蓄積部１０２が蓄積したセンサデータを圧縮して出力する。圧縮例について図７を用いて説明する。
図７は、データ圧縮部１０６が、図５に示すデータ選択結果に基づいて、図３に示すセンサデータを圧縮した結果の例を示す圧縮後センサデータテーブルである。圧縮後センサデータテーブルは、タイムスタンプフィールド７０１、舵角フィールド７０２、緯度フィールド７０３、経度フィールド７０４、画像フィールド７０５、沈み込み角フィールド７０６、を有するテーブルである。
タイムスタンプフィールド７０１は、測定部１０１においてセンサデータを測定した時刻情報を記載したフィールドである。舵角フィールド７０２は、車両に設置された舵角センサにより測定部１０１が測定した車両の舵角を記載したフィールドである。緯度フィールド７０３は、車両に設置された衛星信号受信機により測定部１０１が測定した車両位置の緯度を記載したフィールドである。経度フィールド７０４は、車両に設置された衛星信号受信機により測定部１０１が測定した車両位置の経度を記載したフィールドである。画像フィールド７０５は、車両に設置されたカメラにより測定部１０１が撮影した車両の前方方向の画像のデータを格納したフィールドである。沈み込み角フィールド７０６は、車両に設置されたジャイロセンサにより測定部１０１が測定した車両のピッチ角を記載したフィールドである。
データ圧縮部１０６におけるデータ圧縮処理の詳細を説明する。図５に示すデータ選択結果テーブルでは、レコード５０７～５１１において、舵角フィールド５０２に「１．００秒」と記載されている。これに基づいて、データ圧縮部１０６は、時刻１０時０分０秒０マイクロ秒～１０時０分０秒４００マイクロ秒において、図５のデータ選択結果テーブルにおける舵角フィールド５０２のデータをサンプリング周期１．００秒でリサンプリングし、図７の圧縮後センサデータテーブルにおけるレコード７０７～７１１の舵角フィールド７０２に、その結果を記載する。
図５に示すデータ選択結果テーブルのレコード５１２～５１６では、舵角フィールド５０２に「１．００秒」と記載されている。これに基づいて、データ圧縮部１０６は、時刻１０時０分１秒６００マイクロ秒～１０時０分２秒０マイクロ秒において、図５のデータ選択結果テーブルにおける舵角フィールド５０２のデータをサンプリング周期１．００秒でリサンプリングし、図７の圧縮後センサデータテーブルにおけるセンサデータ７１２～７１６の舵角フィールド７０２に、その結果を記載する。同様に、データ圧縮部１０６は、図５の緯度フィールド５０３～画像フィールドに対しても同様の処理を実施し、図７に示す圧縮後センサデータを出力する。
図５に示すデータ選択結果テーブルでは、レコード５０７において、沈み込み角フィールド５０６に「収集なし」と記載されている。これに基づいて、データ圧縮部１０６は、時刻１０時０分０秒０マイクロ秒において、図５のデータ選択結果テーブルにおける沈み込み角フィールド５０６のデータを収集せず、図７の圧縮後センサデータテーブルにおけるレコード７０７の沈み込み角フィールド５０６を空欄にする。
図５に示すデータ選択結果テーブルでは、レコード５１７において、沈み込み角フィールド５０６に「画像と同期」と記載されている。これに基づいて、データ圧縮部１０６は、時刻１０時０分４秒６００マイクロ秒において、画像フィールド５０５のデータが収集されているので、図５のデータ選択結果テーブルにおける沈み込み角フィールド５０６のデータを、図７の圧縮後センサデータテーブルにおけるセンサデータ７１７の沈み込み角フィールド７０６に記載する。
これらの処理により、データ圧縮部１０６は、図７に示す圧縮後センサデータを出力する。本実施形態１においては、図３のセンサデータの舵角フィールド３０２～経度フィールド３０４および沈み込み角３０６のデータ６０件中２２件に関して、図７に示す通りデータ収集の対象外となった。また、画像フィールド３０５のデータ１５件中４件に関して、図７に示す通りデータ収集の対象外となった。よって、例えば舵角フィールド３０２～経度フィールド３０４および沈み込み角３０６のデータが４バイトの単精度浮動小数点数型とすると、２４０バイトから１５２バイトへのデータ容量削減を実現した。さらに、例えば画像データが１件あたり２００キロバイトとすると、３メガバイトから２．２メガバイトへの容量削減を実現した。
データ収集処理に戻って、送信部１０７では、データ圧縮部１０６が出力した圧縮後センサデータを、ケーブルやネットワークなどを介して車両内の他の装置や車両外のサーバなどに送信する。
＜実施の形態１：まとめ＞
本実施形態１における車載装置１００は、車両状態および車両周辺状況を示すセンサデータなどを取得し、センサデータ内のレコードから車両動作または周辺物体動作を識別した上で、動作が閾値以上であるレコードを選択して出力する。これにより、自車動作や周辺物体動作に応じてデータを選択的に収集することができる。したがって、事故状況の分析などに必要なデータ項目およびサンプリング周期を担保しながら、データ容量を抑制することができる。
＜実施の形態２＞
図８は、本発明の実施形態２に係る車両動作解析システムの構成図である。送信部１０７が送信したセンサデータに関しては、例えば、状態推定理論を用いることにより、送信先の車両外のサーバ３００において高サンプリング周期のデータに復元することができる。例えばサーバ３００は、線形な動的モデルと観測データを用いて非観測データを推定する線形カルマンフィルタを用いることができる。サーバ３００は、ネットワークを介して車載装置１００と接続されたコンピュータによって構成することができる。
図７のレコード７０７～７１１に該当する時刻１０時０分０秒０マイクロ秒～１０時０分０秒４００マイクロ秒の時間帯においては、図５のレコード５０７～５１１のとおり、１.００秒のサンプリング周期となっている。さらに、図４のレコード４０５～４０９によると、当該時間帯においては、先行車の前後および横方向の加減速が「なし」であるので、先行車に関して線形な動的モデルを構築することができる。したがってサーバ３００は、当該時間帯においては、線形カルマンフィルタなどの技術を用いて、例えばサンプリング周期０．０１秒のセンサデータに補間することが可能である。同様にセンサデータの全時間帯に対して補間することにより、先行車の位置に関して０．１０秒のサンプリング周期のデータが得られる。
サーバ３００がセンサデータを補間する手順はこれに限られるものではなく、その他適当な手順を用いてもよい。またセンサデータに限らず画像データを補間によって生成してもよい。
例えば事故原因を解析する際などにおいて、サーバ３００は上記手順によって補間後のセンサデータを取得し、その補間したセンサデータを用いて解析作業を実施することができる。これにより、車載装置１００が取得するデータ量を抑制しつつ、解析精度を維持することができる。またサーバ３００は、解析作業を実施する際など必要に応じてセンサデータを補間すれば足りるので、サーバ３００上に補間後センサデータを常に保持しておく必要はない。したがってサーバ３００上においてもデータ量を抑制できる。
＜本発明の変形例について＞
本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
以上の実施形態において、自車振動がない場合は沈み込み角を収集しないことを説明したが（Ｓ６０７）、これに代えて、自車振動がある場合よりも長いサンプリング周期で沈み込み角を収集することとしてもよい。この場合であってもセンサデータ量を抑制することができる。
以上の実施形態においては、車両に設置された単眼カメラにより収集した画像データを用いて周辺物体の動作を判定することを説明したが、例えばステレオカメラやミリ波レーダー、ＬＩＤＡＲセンサなどにより収集したデータを用いて周辺物体の動作を識別してもよい。
上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
１００：車載装置、１０１：測定部、１０２：蓄積部、１０３：受信部、１０４：動作判定部、１０５：データ選択部、１０６：データ圧縮部、１０７：送信部、１０８：車両動作認識部、１０９：周辺物体動作認識部、３００：サーバ

Claims (9)

  1. 車両に搭載する車載装置であって、
    前記車両の状態および前記車両の周辺状況を示すデータを取得するデータ取得部、
    前記データ取得部が取得した前記データを用いて前記車両の動作を認識する車両動作認識部、
    前記データ取得部が取得した前記データを用いて前記車両の周辺物体の動作を認識する周辺物体動作認識部、
    前記データが記述しているレコードのうち、前記車両動作認識部が認識した前記車両の動作を表す数値が第１閾値以上であるもの、または、前記データが記述しているレコードのうち、前記周辺物体動作認識部が認識した前記周辺物体の動作を表す数値が第２閾値以上であるもの、の少なくともいずれかを選択する、データ選択部、
    前記データが記述しているレコードのうち前記データ選択部が選択したものを出力する出力部、
    を備え、
    前記車両動作認識部は、前記データが記述しているレコードごとに前記車両の動作を識別し、
    前記周辺物体動作認識部は、前記データが記述しているレコードごとに前記周辺物体の動作を識別し、
    前記データ選択部は、前記データが記述しているレコードのうち前記データからサンプリングするもののサンプリング周期を前記レコードごとにセットすることにより、前記データが記述しているレコードを選択し、
    前記データ選択部は、前記周辺物体動作認識部が識別した前記周辺物体の動作を表す数値が前記第２閾値以上である前記レコードについては、前記サンプリング周期を第３周期にセットし、
    前記データ選択部は、前記周辺物体動作認識部が識別した前記周辺物体の動作を表す数値が前記第２閾値未満である前記レコードについては、前記サンプリング周期を前記第３周期よりも長い第４周期にセットし、
    前記出力部は、前記データ選択部がセットしたサンプリング周期にしたがって前記データが記述しているレコードをサンプリングすることにより、前記データのデータサイズを圧縮した圧縮データを出力する
    ことを特徴とする車載装置。
  2. 前記データ選択部は、前記車両動作認識部が識別した前記車両の動作を表す数値が前記第１閾値以上である前記レコードについては、前記サンプリング周期を第１周期にセットし、
    前記データ選択部は、前記車両動作認識部が識別した前記車両の動作を表す数値が前記第１閾値未満である前記レコードについては、前記サンプリング周期を前記第１周期よりも長い第２周期にセットするかまたはサンプリングしないこととし、
    前記出力部は、前記データ選択部がセットしたサンプリング周期にしたがって前記データが記述しているレコードをサンプリングすることにより、前記データのデータサイズを圧縮した圧縮データを出力する
    ことを特徴とする請求項１記載の車載装置。
  3. 前記データ取得部は、前記車両の状態を示す前記データとして、前記車両のピッチ角を取得し、
    前記車両動作認識部は、前記車両のピッチ角が閾値以上である場合は、前記車両が沈み込み動作をしていると認識する
    ことを特徴とする請求項１記載の車載装置。
  4. 前記データ取得部は、前記車両の周辺状況を示す前記データとして、前記車両の周辺を撮影した画像データを取得し、
    前記データ取得部は、前記車両の状態を示す前記データとして、前記車両の舵角と前記車両の位置座標を取得し、
    前記周辺物体動作認識部は、前記画像データを用いて、前記車両と前記周辺物体との間の相対距離を算出し、
    前記周辺物体動作認識部は、前記車両の舵角と前記車両の位置座標と前記相対距離を用いて、前記周辺物体の位置座標を算出し、
    前記周辺物体動作認識部は、前記周辺物体の位置座標を時間微分することにより、前記周辺物体の動作を算出する
    ことを特徴とする請求項１記載の車載装置。
  5. 前記周辺物体動作認識部は、前記周辺物体の動作として、前記周辺物体の前後方向加減速度と前記周辺物体の横方向加減速度を算出する
    ことを特徴とする請求項４記載の車載装置。
  6. 前記データ取得部は、前記車両の周辺状況を示す前記データとして、前記車両の周辺を撮影した画像データを取得し、
    前記データ取得部は、前記車両の状態を示す前記データとして、前記車両のピッチ角を取得し、
    前記車両動作認識部は、前記車両の動作を表す数値として前記車両のピッチ角を用い、 前記データ選択部は、前記ピッチ角が前記第１閾値以上である前記レコードについては、前記サンプリング周期を前記画像データと同期させ、
    前記データ選択部は、前記ピッチ角が前記第１閾値未満である前記レコードについては、前記データからサンプリングしないこととする
    ことを特徴とする請求項２記載の車載装置。
  7. 前記データ取得部は、前記車両の周辺状況を示す前記データとして、前記車両の周辺を撮影した画像データを取得し、
    前記データ取得部は、前記車両の状態を示す前記データとして、前記車両の舵角と前記車両の位置座標を取得し、
    前記周辺物体動作認識部は、前記周辺物体の動作を表す数値として、前記周辺物体の前後方向加減速度と前記周辺物体の横方向加減速度を用い、
    前記データ選択部は、前記周辺物体の動作を表す数値が前記第２閾値以上である前記レコードについては、前記車両の舵角と前記車両の位置座標と前記画像データのサンプリング周期を前記第３周期にセットし、
    前記データ選択部は、前記周辺物体の動作を表す数値が前記第２閾値未満である前記レコードについては、前記車両の舵角と前記車両の位置座標と前記画像データのサンプリング周期を前記第４周期にセットする
    ことを特徴とする請求項１記載の車載装置。
  8. 車両に搭載する車載装置、
    前記車両外に設置されたサーバ、
    を有し、
    前記車載装置は、
    前記車両の状態および前記車両の周辺状況を示すデータを取得するデータ取得部、
    前記データ取得部が取得した前記データを用いて前記車両の動作を認識する車両動作認識部、
    前記データ取得部が取得した前記データを用いて前記車両の周辺物体の動作を認識する周辺物体動作認識部、
    前記データが記述しているレコードのうち、前記車両動作認識部が認識した前記車両の動作を表す数値が第１閾値以上であるもの、または、前記データが記述しているレコードのうち、前記周辺物体動作認識部が認識した前記周辺物体の動作を表す数値が第２閾値以上であるもの、の少なくともいずれかを選択する、データ選択部、
    前記データが記述しているレコードのうち前記データ選択部が選択したものを出力する出力部、
    を備え、
    前記サーバは、前記出力部が出力した前記データが記述しているレコードを補間することにより、前記出力部が出力した前記データよりもサンプリングレートが高いデータを生成する
    ことを特徴とする車両動作解析システム。
  9. 前記データ取得部は、前記車両の周辺状況を示す前記データとして、前記車両の周辺を撮影した画像データを取得し、
    前記周辺物体動作認識部は、前記画像データを用いて、前記車両と前記周辺物体との間の相対距離を算出することにより、前記周辺物体の位置座標を算出し、
    前記周辺物体動作認識部は、前記周辺物体の位置座標を時間微分することにより、前記周辺物体の動作として、前記周辺物体の加減速度を算出し、
    前記サーバは、前記データが記述しているレコードのうち、前記周辺物体の加減速度がないものの間を線形補間することにより、前記出力部が出力した前記データを補間する
    ことを特徴とする請求項８記載の車両動作解析システム。
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