JP7718397B2 - 情報処理装置及び情報処理方法 - Google Patents

情報処理装置及び情報処理方法

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Description

本発明は、情報処理装置及び情報処理方法に関する。
特許文献１には、ＧＰＳ衛星から受信したデータと車両の進行方向に基づいて日射方向を算出し、日射方向に基づいて表示パネルの輝度を調整する車両用画像表示装置が開示されている。
特開２０１８－１６２３３２号公報
しかしながら、上記特許文献１に記載された装置では、日射方向を算出することしかできず、日射量による車両の劣化などは特定できない。
本発明は、日射量による車両の劣化などを特定可能な情報処理装置及び情報処理方法を得ることを目的とする。
請求項１に係る情報処理装置は、目的地までの車両の走行経路を取得し、前記走行経路と対応する場所に対して人工衛星によって撮影された衛星画像を取得し、前記衛星画像に基づいて前記走行経路の日射量を推定し、前記日射量が閾値以上であれば通知を行い、車両の走行時における日射の方向に関する情報を加えて走行経路を再構築する、情報処理装置であって、前記走行経路の候補に対して、車両の進行方向に太陽が位置する走行経路を除外することで、車両の走行時に乗員の正面から光が差す状態が最小限となるように走行経路を再構築する。
請求項１に係る情報処理装置では、目的地までの走行経路と対応する場所の衛星画像を取得する。また、衛星画像に基づいて走行経路の日射量を推定することで、天候などを考慮したリアルタイムでの日射量を推定できる。
また、日射量が閾値以上であれば通知を行うことで、ユーザが日射量による車両の劣化を把握することができる。なお、日射量の推定は、例えば、機械学習を用いて行ってもよい。すなわち、走行経路及び衛星画像などを入力することで、走行経路の日射量が出力される学習済モデルを用いて日射量を推定してもよい。この場合、学習済モデルは、走行経路及び走行経路に対応する衛星画像を含むデータと、日射量のデータとの組で構成される複数の学習用データセットを教師データとしてモデル学習を行ってもよい。一例として学習済モデルは、ディープラーニング（深層学習）等の公知の手法により機械学習される。
請求項２に係る情報処理装置は、請求項１において、前記走行経路の前記日射量が閾値以上であった場合に、前記日射量が閾値よりも小さくなるように走行経路を再構築する。
請求項２に係る情報処理装置では、日射量が閾値よりも小さくなるように走行経路を再構築することで、車両の劣化を抑制できる。
請求項３に係る情報処理装置は、請求項１において、推定された前記日射量に基づいて車両のタイヤの劣化度合いを算出し、算出された前記タイヤの劣化度合いを通知する。
請求項３に係る情報処理装置では、タイヤの劣化度合いを通知することで、ユーザが直接的にタイヤの劣化度合いを把握できる。
請求項４に係る情報処理方法は、コンピュータにより、目的地までの車両の走行経路を取得し、前記走行経路と対応する場所に対して人工衛星によって撮影された衛星画像を取得し、前記衛星画像に基づいて前記走行経路の日射量を推定し、前記日射量が閾値以上であれば通知を行い、車両の走行時における日射の方向に関する情報を加えて走行経路を再構築する、情報処理方法であって、前記走行経路の候補に対して、車両の進行方向に太陽が位置する走行経路を除外することで、車両の走行時に乗員の正面から光が差す状態が最小限となるように走行経路を再構築する。
以上説明したように、本発明に係る情報処理装置及び情報処理方法によれば、日射量による車両の劣化などを特定することができる。
実施形態に係るシステム全体を概略的に示す概略図である。 実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 実施形態における車載器のハードウェア構成を示すブロック図である。 実施形態に係る情報処理装置の機能構成を示すブロック図である。 実施形態における情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。
実施形態に係る情報処理装置１０を備えた情報処理システムＳについて、図面を参照して説明する。
図１に示されるように、本実施形態に係る情報処理システムＳは、情報処理装置１０、サーバ１２及び車両１１を含んで構成されている。情報処理装置１０、サーバ１２及び車両１１は、ネットワークＮを介して接続されており、互いに通信可能とされている。
情報処理装置１０は、例えば車両１１の外部に設置されており、車両１１からの指示を受けて要求された情報を送信するように構成されている。また、情報処理装置１０は、ネットワークＮを介してサーバ１２から種々の情報を取得できるように構成されている。なお、情報処理装置１０は、複数の車両１１とネットワークＮを介して接続されてもよい。
車両１１は、車載器２８を備えている。本実施形態の車載器２８は、例えば、種々の制御を行うＥＣＵ（Electronic Control Unit）である。サーバ１２は、車両１１の外部に設置されており、人工衛星１３からのデータを受信可能に構成されている。このため、サーバ１２には、人工衛星によって撮影された衛星画像が格納されている。また、サーバ１２には、地図情報などが格納されており、車載器２８（車両１１）からのリクエストに応じて、ネットワークＮを介して必要な地図情報を送信する。
本実施形態の情報処理システムＳは以上のように構成されており、情報処理装置１０は、車両１１の目的地までの走行経路を取得し、走行経路と対応する場所に対して人工衛星１３によって撮影された衛星画像を取得し、この衛星画像に基づいて走行経路の日射量を推定する。そして、情報処理装置１０は、日射量が閾値以上であれば、ユーザに対して通知を行うように構成されている。
（情報処理装置１０のハードウェア構成）
図２に示されるように、情報処理装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit：プロセッサ）３０、ＲＯＭ（Read Only Memory）３２、ＲＡＭ（Random Access Memory）３４、ストレージ３６及び通信インターフェース（通信Ｉ／Ｆ）３８を含んで構成されている。各構成は、内部バス３９を介して相互に通信可能に接続されている。
ＣＰＵ３０は、中央演算処理ユニットであり、各種プログラムを実行したり、各部を制御したりする。すなわち、ＣＰＵ３０は、ＲＯＭ３２又はストレージ３６からプログラムを読み出し、ＲＡＭ３４を作業領域としてプログラムを実行する。また、ＣＰＵ３０は、ＲＯＭ３２又はストレージ３６に記録されているプログラムに従って、上記各構成の制御および各種の演算処理を行う。
ＲＯＭ３２は、各種プログラムおよび各種データを格納する。ＲＡＭ３４は、作業領域として一時的にプログラム又はデータを記憶する。ストレージ３６は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はＳＳＤ（Solid State Drive）により構成され、オペレーティングシステムを含む各種プログラム、及び各種データを格納する非一時的記録媒体である。本実施形態では、ＲＯＭ３２又はストレージ３６には、種々の処理を行うためのプログラムなどが格納されている。
通信Ｉ／Ｆ３８は、情報処理装置１０がサーバ１２、車載器２８及び他の機器と通信するためのーフェースであり、たとえば、ＣＡＮ（Controller Area Network）、イーサネット（登録商標）、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、ＦＤＤＩ（Fiber Distributed Data Interface）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）などの規格が用いられる。
（車載器２８のハードウェア構成）
図３に示されるように、車載器２８は、ＣＰＵ４０、ＲＯＭ４２、ＲＡＭ４４、ストレージ４６、通信インターフェース（通信Ｉ／Ｆ）４８及び入出力インターフェース（入出力Ｉ／Ｆ）５０を含んで構成されている。各構成は、内部バス５２を介して相互に通信可能に接続されている。
ＣＰＵ４０は、中央演算処理ユニットであり、各種プログラムを実行したり、各部を制御したりする。すなわち、ＣＰＵ４０は、ＲＯＭ４２又はストレージ４６からプログラムを読み出し、ＲＡＭ４４を作業領域としてプログラムを実行する。また、ＣＰＵ４０は、ＲＯＭ４２又はストレージ４６に記録されているプログラムに従って、上記各構成の制御および各種の演算処理を行う。
ＲＯＭ４２は、各種プログラムおよび各種データを格納する。ＲＡＭ４４は、作業領域として一時的にプログラム又はデータを記憶する。ストレージ４６は、ＨＤＤ又はＳＳＤにより構成され、オペレーティングシステムを含む各種プログラム、及び各種データを格納する非一時的記録媒体である。
通信Ｉ／Ｆ４８は、車載器２８がサーバ及び他の機器と通信するためのーフェースであり、たとえば、ＣＡＮ（Controller Area Network）、イーサネット（登録商標）、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、ＦＤＤＩ（Fiber Distributed Data Interface）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）などの規格が用いられる。
入出力Ｉ／Ｆ５０には、ナビゲーションシステム５４、ＧＰＳ（Global Positioning System）装置５６、表示装置５８及びスピーカ６０が接続されている。ナビゲーションシステム５４は、車両１１の現在地から目的地までの走行経路を設定し、走行経路に沿って車両１１が走行できるように種々の案内を行う。このとき、ナビゲーションシステム５４は、適宜サーバ１２から地図情報を取得する。また、一部の又は全部の地図情報がストレージ４６に格納されている場合、サーバ１２から地図情報を取得せずに、走行経路の設定を行ってもよい。
ＧＰＳ装置５６は、ＧＰＳ衛星からＧＰＳ信号を受信することで車両１１の現在位置を測位する装置である。表示装置５８は、車室内に設けられた図示しない表示部に種々の情報を表示する。例えば、表示装置５８は、ナビゲーションシステム５４によって設定された走行経路に関する情報、及び日射量に関する情報などを表示部に表示する。
スピーカ６０は、車室内に設けられており、乗員に対して音を出力可能に構成されている。
（情報処理装置１０の機能構成）
情報処理装置１０は、上記のハードウェア資源を用いて、各種の機能を実現する。情報処理装置１０が実現する機能構成について図４を参照して説明する。
図４に示されるように、情報処理装置１０は、機能構成として、走行経路取得部６２、衛星画像取得部６４、日射量推定部６６、走行経路再構築部６８、タイヤ劣化度合い算出部７０及び通知部７２を含んで構成されている。なお、各機能構成は、ＣＰＵ３０がＲＯＭ３２又はストレージ３６に記憶されたプログラムを読み出し、実行することにより実現される。
走行経路取得部６２は、車両１１の現在地から目的地までの走行経路を取得する。具体的には、ＧＰＳ装置５６からの情報に基づいて車両１１の現在位置が設定され、車両１１の現在位置から目的地までの走行経路を算出される。目的地は、乗員の操作などによって情報処理装置１０に入力される構成でもよい。
走行経路の算出は、車載器２８によって行われてもよく、外部のサーバ１２などによって行われてもよい。例えば、車両１１の現在位置情報と目的地の情報をサーバ１２へ送信することで、サーバ１２側で地図情報を参照して走行経路を算出してもよい。走行経路取得部６２は、車載器２８又はサーバ１２で算出された走行経路に関する情報を取得する。
衛星画像取得部６４は、人工衛星１３によって撮影された衛星画像を取得する。具体的には、衛星画像取得部６４は、サーバ１２にアクセスし、サーバ１２に格納された衛星画像のうち、走行経路に対応する衛星画像を取得する。衛星画像取得部６４が取得する衛星画像は、太陽の光が当たっている部分と影になっている部分とが区別可能な衛星画像である。
日射量推定部６６は、衛星画像取得部６４が取得した衛星画像に基づいて走行経路の日射量を推定する。本実施形態では一例として、学習済モデルを用いて日射量を推定する。具体的には、学習済モデルに対して、走行経路及び衛星画像の情報を入力することで、走行経路の日射量の推定値が出力される。なお、入力する衛星画像の情報は、同じ場所で所定時間あけて撮影された衛星画像としてもよい。また、走行経路及び衛星画像の情報に加えて、気象情報を入力してもよい。なお、学習済モデルは、走行経路及び走行経路に対応する衛星画像を含むデータと、日射量のデータとの組で構成される複数の学習用データセットを教師データとしてモデル学習を行ってもよい。日射量のデータとして、例えば、車両に搭載された日射センサを利用してもよい。一例として学習済モデルは、ディープラーニング（深層学習）等の公知の手法により機械学習される。
走行経路再構築部６８は、走行経路の日射量が閾値以上であった場合に、日射量が閾値よりも小さくなるように走行経路を再構築する。具体的には、日射量推定部６６によって推定された走行経路の日射量が予め設定された閾値以上であった場合に、走行経路再構築部６８は、走行経路取得部６２が取得した走行経路とは別の走行経路の候補の中から、日射量が閾値よりも小さい走行経路を特定する。他の方法として、走行経路取得部６２が取得した走行経路の一部を変更することで日陰を走行可能な走行経路を特定してもよい。なお、走行経路の日射量が閾値以上であるか否かを判断する際の日射量は、走行経路全体の日射量を用いてもよく、走行経路の所定の距離ごとの日射量を用いてもよい。
また、本実施形態では一例として、走行経路再構築部６８は、車両１１の走行時における日射の方向に関する情報を加えて走行経路を再構築する。具体的には、走行経路の候補に対して、車両１１の進行方向に太陽が位置する走行経路を除外する。すなわち、車両１１の走行時に乗員の正面から光が差す状態が最小限となるように走行経路を再構築する。
タイヤ劣化度合い算出部７０は、推定された日射量に基づいて車両１１のタイヤの劣化度合いを算出する。具体的には、タイヤ劣化度合い算出部７０は、予めストレージ３６又は外部サーバなどに格納された車両１１のタイヤの情報を取得し、タイヤの現在の劣化度合いを推定する。タイヤの劣化度合いは、車両１１の走行距離、使用時間、交換後の経過時間及び日射量などから推定される。
タイヤ劣化度合い算出部７０は、推定された現在のタイヤの劣化度合いに対して、日射量推定部６６によって推定された日射量を考慮して、走行経路を走行した場合におけるタイヤの劣化度合いを算出する。このとき、学習済モデルを用いてタイヤ劣化度合いを推定してもよい。具体的には、学習済モデルに対して、現在のタイヤ劣化度合い、走行経路及び日射量の情報を入力することで、走行経路を走行した場合におけるタイヤ劣化度合いの推定値が出力される。なお、走行経路における路面状態などの情報をさらに入力してタイヤ劣化度合いを推定してもよい。
通知部７２は、日射量推定部６６が推定した日射量が閾値以上であった場合に、通知を行う。通知部７２による通知は、表示装置５８による表示、及びスピーカ６０による音声の出力などによって行われる。
また、通知部７２は、走行経路再構築部６８によって走行経路が再構築された場合、元の走行経路と、再構築した走行経路とを表示装置５８によって表示領域に表示させる。このとき、それぞれの走行経路を走行した際の日射量の推定値を併せて表示してもよい。
さらに、通知部７２は、タイヤ劣化度合い算出部７０によって算出されたタイヤの劣化度合いを通知する。タイヤの劣化度合いが交換の目安の劣化度合いに到達している場合、通知部７２は、タイヤの交換を促す通知を行ってもよい。
（作用）
次に、本実施形態の作用を説明する。
情報を乗員に通知する情報処理の一例について、図５に示されるフローチャートを用いて説明する。この表示処理は、ＣＰＵ３０がＲＯＭ３２又はストレージ３６から表示プログラムを読み出して、ＲＡＭ３４に展開して実行することによって実行される。なお、本実施形態では一例として、情報処理は、ユーザによって目的地が設定された後、走行経路を表示する際に実行される。
ＣＰＵ３０は、ステップＳ１０２で走行経路を取得する。具体的には、ＣＰＵ３０は、走行経路取得部６２の機能によって車両１１の現在位置から目的地までの走行経路取得を取得する。
ＣＰＵ３０は、ステップＳ１０４で衛星画像を取得する。具体的には、ＣＰＵ３０は、衛星画像取得部６４の機能によってサーバ１２に格納された衛星画像のうち、走行経路に対応する衛星画像を取得する。
ＣＰＵ３０は、ステップＳ１０６で日射量を推定する。具体的には、ＣＰＵ３０は、日射量推定部６６の機能によって衛星画像取得部６４が取得した衛星画像に基づいて走行経路の日射量を推定する。
ＣＰＵ３０は、ステップＳ１０８で日射量が閾値以上であるか否かについて判定する。具体的には、ＣＰＵ３０は、ステップＳ１０６で推定した日射量と所定の閾値とを比較し、日射量が閾値以上であればステップＳ１１０の処理へ移行する。一方、ＣＰＵ３０は、ステップＳ１０６で推定した日射量が閾値よりも小さい場合、本処理を終了する。
ＣＰＵ３０は、ステップＳ１１０で走行経路を再構築する。具体的には、ＣＰＵ３０は、走行経路再構築部６８に機能によって、日射量が閾値よりも小さくなるように走行経路を再構築する。例えば、走行経路再構築部６８は、走行経路取得部６２が取得した走行経路とは別の走行経路の候補の中から、日射量が閾値よりも小さい走行経路を特定する。このとき、ＣＰＵ３０は、車両１１の走行時における日射の方向に関する情報を加えて走行経路を再構築してもよい。
ＣＰＵ３０は、ステップＳ１１２で乗員へ通知を行う。具体的には、ＣＰＵ３０は、通知部７２の機能によって日射量推定部６６が推定した日射量が閾値以上であることを乗員に通知する。通知部７２による通知は、表示装置５８による表示、及びスピーカ６０による音声の出力などによって行われる。
また、ＣＰＵ３０は、ステップＳ１１２で元の走行経路と再構築した走行経路とを表示装置５８によって表示領域に表示させる。このとき、それぞれの走行経路を走行した際の日射量の推定値を併せて表示してもよい。さらに、通知部７２は、タイヤ劣化度合い算出部７０によって算出されたタイヤの劣化度合いを通知してもよい。そして、ＣＰＵ３０は、本処理を終了する。
以上のように、本実施形態に係る情報処理システムＳ及び情報処理装置１０によれば、目的地までの走行経路と対応する場所の衛星画像が取得され、この衛星画像に基づいて走行経路の日射量を推定することで、天候などを考慮したリアルタイムでの日射量を推定できる。
また、日射量が閾値以上であれば通知部７２によって通知が行われることで、ユーザが日射量による車両１１の劣化を把握することができる。
さらに、本実施形態では、日射量が閾値よりも小さくなるように走行経路再構築部６８が走行経路を再構築する。これにより、車両１１の劣化を抑制できる。特に、本実施形態では、日射の方向に関する情報を加えて走行経路を再構築するため、例えば、車両１１の進行方向と太陽の方向とが一致する走行経路を除外することで、運転者が眩しくない走行経路を設定できる。
さらにまた、本実施形態では、通知部７２によってタイヤの劣化度合いが通知されるため、ユーザが直接的にタイヤの劣化度合いを把握できる。
以上、実施形態に係る情報処理システムＳ及び情報処理装置１０について説明したが、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、種々なる態様で実施し得ることは勿論である。例えば、上記実施形態では、走行経路の日射量が閾値以上であった場合に、走行経路再構築部６８が走行経路を再構築する構成としたが、これに限定されない。すなわち、走行経路の日射量が閾値以上であった場合に、ユーザに通知を行うと共に、走行経路の再構築を行うか否かについてユーザに問い合わせてもよい。この場合、ユーザが走行経路の再構築を望まない場合、不要な処理を実行せずに済む。
また、上記実施形態でＣＰＵ３０がプログラムを読み込んで実行した処理を、ＣＰＵ３０以外の各種のプロセッサが実行してもよい。この場合のプロセッサとしては、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等の製造後に回路構成を変更可能なＰＬＤ（Programmable Logic Device）、及びＡＳＩＣ（Application Spec Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が例示される。また、上記処理を、これらの各種のプロセッサのうちの１つで実行してもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせで実行してもよく、例えば、複数のＦＰＧＡ、及びＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ等で実行してもよい。また、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路である。
さらに、上記実施形態では、ストレージ３６に種々のデータを記憶させる構成としたが、これに限定されない。例えば、ＣＤ（Compact Disk）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、及びＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の非一時的記録媒体を記憶部としてもよい。この場合、これらの記録媒体に各種プログラム及びデータなどが格納されることとなる。
さらにまた、上記実施形態で説明した処理の流れは一例であり、主旨を逸脱しない範囲内において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、処理順序を入れ替えたりしてもよい。
１０ 情報処理装置
１１ 車両
１３ 人工衛星

Claims (4)

  1. 目的地までの車両の走行経路を取得し、
    前記走行経路と対応する場所に対して人工衛星によって撮影された衛星画像を取得し、
    前記衛星画像に基づいて前記走行経路の日射量を推定し、
    前記日射量が閾値以上であれば通知を行い、
    車両の走行時における日射の方向に関する情報を加えて走行経路を再構築する、
    情報処理装置であって、
    前記走行経路の候補に対して、車両の進行方向に太陽が位置する走行経路を除外することで、車両の走行時に乗員の正面から光が差す状態が最小限となるように走行経路を再構築する、情報処理装置。
  2. 前記走行経路の前記日射量が閾値以上であった場合に、前記日射量が閾値よりも小さくなるように走行経路を再構築する請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 推定された前記日射量に基づいて車両のタイヤの劣化度合いを算出し、
    算出された前記タイヤの劣化度合いを通知する請求項１に記載の情報処理装置。
  4. コンピュータにより、目的地までの車両の走行経路を取得し、
    前記走行経路と対応する場所に対して人工衛星によって撮影された衛星画像を取得し、
    前記衛星画像に基づいて前記走行経路の日射量を推定し、
    前記日射量が閾値以上であれば通知を行い、
    車両の走行時における日射の方向に関する情報を加えて走行経路を再構築する、
    情報処理方法であって、
    前記走行経路の候補に対して、車両の進行方向に太陽が位置する走行経路を除外することで、車両の走行時に乗員の正面から光が差す状態が最小限となるように走行経路を再構築する、情報処理方法。
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