WO2015141559A1 - 路面劣化検出方法、情報処理装置及びプログラム - Google Patents

路面劣化検出方法、情報処理装置及びプログラム Download PDF

Info

Publication number
WO2015141559A1
WO2015141559A1 PCT/JP2015/057364 JP2015057364W WO2015141559A1 WO 2015141559 A1 WO2015141559 A1 WO 2015141559A1 JP 2015057364 W JP2015057364 W JP 2015057364W WO 2015141559 A1 WO2015141559 A1 WO 2015141559A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
road surface
value
information
mci
kilopost
Prior art date
Application number
PCT/JP2015/057364
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
谷　弘幸
Original Assignee
富士通株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 富士通株式会社 filed Critical 富士通株式会社
Priority to CN201580011356.8A priority Critical patent/CN106062843A/zh
Priority to SG11201606916SA priority patent/SG11201606916SA/en
Publication of WO2015141559A1 publication Critical patent/WO2015141559A1/ja
Priority to US15/237,858 priority patent/US10011960B2/en
Priority to PH12016501695A priority patent/PH12016501695A1/en

Links

Images

Classifications

    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E01—CONSTRUCTION OF ROADS, RAILWAYS, OR BRIDGES
    • E01C—CONSTRUCTION OF, OR SURFACES FOR, ROADS, SPORTS GROUNDS, OR THE LIKE; MACHINES OR AUXILIARY TOOLS FOR CONSTRUCTION OR REPAIR
    • E01C23/00—Auxiliary devices or arrangements for constructing, repairing, reconditioning, or taking-up road or like surfaces
    • E01C23/01—Devices or auxiliary means for setting-out or checking the configuration of new surfacing, e.g. templates, screed or reference line supports; Applications of apparatus for measuring, indicating, or recording the surface configuration of existing surfacing, e.g. profilographs
    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E01—CONSTRUCTION OF ROADS, RAILWAYS, OR BRIDGES
    • E01C—CONSTRUCTION OF, OR SURFACES FOR, ROADS, SPORTS GROUNDS, OR THE LIKE; MACHINES OR AUXILIARY TOOLS FOR CONSTRUCTION OR REPAIR
    • E01C23/00—Auxiliary devices or arrangements for constructing, repairing, reconditioning, or taking-up road or like surfaces
    • E01C23/06—Devices or arrangements for working the finished surface; Devices for repairing or reconditioning the surface of damaged paving; Recycling in place or on the road
    • E01C23/07—Apparatus combining measurement of the surface configuration of paving with application of material in proportion to the measured irregularities

Definitions

  • the present invention relates to a road surface deterioration detection method, an information processing apparatus, and a program.
  • the location where the road surface is deteriorated is estimated by performing simple measurement using an acceleration sensor, etc., and the road surface property measurement is performed for the section including the estimated location, thereby reducing the inspection cost. Yes.
  • JP 2005-138839 A Japanese Laid-Open Patent Publication No. 1-108595
  • An object of one aspect of the present invention is to provide a road surface deterioration detection method, an information processing apparatus, and a program that can accurately estimate a portion where a road surface is deteriorated.
  • the measurement value according to the traveling road surface position of the vehicle measured by an acceleration sensor mounted on the vehicle the accumulated value of each measurement in each of a plurality of times of traveling for a certain road surface position.
  • the computer is caused to execute a process of changing the road surface deterioration detection sensitivity according to the road surface evaluation value corresponding to the certain road surface position.
  • the location where the road surface is degraded can be accurately estimated.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a road surface state measurement workflow.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a system configuration of a road surface state measurement system.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a hardware configuration of the server apparatus.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of kilopost placement position information.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of MCI information stored in the server apparatus.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of measurement information transmitted from the mobile terminal.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of evaluation value information.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of accumulated information.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of the predicted MCI information.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a functional configuration of the server apparatus.
  • FIG. 11 is a flowchart of predicted MCI information generation processing.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating a relationship between measurement information and a threshold value of the measurement information.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an accumulation process of evaluation values.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating the transition of the cumulative value.
  • FIG. 15 is another flowchart of the predicted MCI information generation process.
  • FIG. 16 is a diagram illustrating another example of the predicted MCI information.
  • FIG. 17 is a diagram illustrating another example of the system configuration of the road surface state measurement system.
  • FIG. 18 is a flowchart of alarm processing executed by the server device.
  • MCI Maintenance Control Index
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of a road surface state measurement work flow.
  • the road surface state measurement system described in each of the following embodiments is applied, as shown in FIG. 1, the road surface state measurement operation is performed in the following procedure.
  • the road surface property measuring vehicle 110 travels on the route to be inspected (route A). In order to derive the MCI value, the road surface property measuring vehicle 110 travels along the route A to measure the level difference of the road by the laser scan unit and the road surface photographing by the camera imaging unit (hereinafter referred to as “road surface property measurement”). Call).
  • the MCI value is derived for each kilopost section by analyzing the road surface property measurement information obtained by the road surface property measurement, and the MCI information 500 in which the derived MCI value and the kilopost region are associated with each other is generated. Is done.
  • the kilometer post is a road sign indicating a distance from a predetermined starting point, and is installed every 1 km or every 100 m.
  • a kilopost section refers to a section (a section sandwiched between consecutive kiloposts) starting from one kilopost and ending at the next.
  • the arrangement position of the kilometer post is defined in advance in the kilometer post arrangement position information 400 described later.
  • a portable device having a sensor for detecting information on vibration and a sensor for detecting information on the current position is mounted on the patrol vehicle 120 that patrols the route A at regular intervals.
  • a terminal device is a smart phone etc., for example, and performs simple measurement of the state of a road surface. Specifically, the terminal device generates measurement information 600 including information on vibration and the current position, for example, using vertical acceleration as information related to vibration, for example, latitude and longitude as information related to the current position.
  • the measurement information 600 is used to derive an evaluation value indicating the progress of road surface deterioration.
  • the relationship between the measurement information 600 and the evaluation value is defined in advance in evaluation value information 700 to be described later, and the evaluation value is derived for each kilopost section based on the evaluation value information 700.
  • the evaluation value is derived for each kilopost section every time the patrol vehicle 120 travels on the route A, and the cumulative value for each kilopost section is calculated.
  • the accumulated value of the evaluation value for each kilometer post section is accumulated information 800 associated with the kilometer post section.
  • the road surface state measurement system calculates a predicted MCI value based on the MCI value included in the MCI information 500 and the accumulated value included in the accumulated information 800 at the time when the predetermined period has elapsed when the predetermined period has elapsed. calculate. Further, the road surface state measurement system generates predicted MCI information 900 in which the predicted MCI value and the kilometer-post section are associated with each other.
  • the road surface state measurement system extracts a kilopost section having a predicted MCI value equal to or less than a predetermined threshold based on the predicted MCI information 900.
  • the kilopost section extracted here is a place where it is estimated that the road surface is deteriorated when the predetermined period has passed.
  • the road surface property measurement by the next road surface property measuring vehicle 110 may be performed on the extracted kilopost section.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a system configuration of a road surface state measurement system.
  • the road surface state measurement system 200 includes a mobile terminal 221 and a server device 210.
  • the portable terminal 221 is mounted on the patrol vehicle 120.
  • the server device 210 is connected to the mobile terminal 221 via the network 140.
  • the mobile terminal 221 is, for example, a smart device such as a smartphone or a tablet, and measures information related to vibration of the patrol vehicle 120 and information related to the current position. In addition, the mobile terminal 221 transmits measurement information 600 including information obtained by measurement to the server device 210.
  • the server apparatus 210 calculates a predicted MCI value based on the MCI information 500 and the measurement information 600, and generates predicted MCI information 900.
  • the server apparatus 210 of this embodiment has the MCI prediction program 230 installed.
  • the server apparatus 210 according to the present embodiment includes a kilopost arrangement position information database (hereinafter referred to as DB) 241, an MCI information DB 242, and a measurement information DB 243.
  • the server apparatus 210 of the present embodiment includes an evaluation value information DB 244, a cumulative information DB 245, and a predicted MCI information DB 246.
  • the kilopost placement position information DB 241 stores kilopost placement position information 400.
  • the MCI information DB 242 stores the MCI information 500.
  • the measurement information DB 243 stores measurement information 600.
  • Evaluation value information DB 244 stores evaluation value information 700.
  • the cumulative information DB 245 stores cumulative information 800.
  • the predicted MCI information DB 246 stores predicted MCI information.
  • each DB included in the server device 210 may be provided in, for example, a storage unit 304 described later. Further, the kilometer-post arrangement position information DB 241, the MCI information DB 242, and the measurement information DB 243 according to this embodiment may be provided in an external device connected to the server device 210, for example.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a hardware configuration of the server apparatus.
  • the server apparatus 210 includes a CPU 301, a ROM (Read Only Memory) 302, and a RAM (Random Access Memory) 303.
  • the server device 210 includes a storage unit 304, an input / output unit 305, and a communication unit 306. Note that the components of the server device 210 are connected to each other via a bus 307.
  • the CPU 301 is a computer that executes various programs stored in the storage unit 304.
  • ROM 302 is a nonvolatile memory.
  • the ROM 302 stores various programs and data necessary for the CPU 301 to execute various programs stored in the storage unit 304. Specifically, a boot program such as BIOS (Basic Input / Output System) or EFI (Extensible Firmware Interface) is stored.
  • BIOS Basic Input / Output System
  • EFI Extensible Firmware Interface
  • the RAM 303 is a main storage device such as a DRAM (Dynamic Random Access Memory) or an SRAM (Static Random Access Memory).
  • the RAM 303 functions as a work area that is expanded when various programs stored in the storage unit 304 are executed by the CPU 301.
  • the storage unit 304 stores various programs installed in the server device 210 and various information.
  • the input / output unit 305 receives various instructions for the server device 210.
  • the input / output unit 305 displays the internal state of the server device 210.
  • the communication unit 306 communicates with the mobile terminal 221 and the like.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of kilopost placement position information. Note that the kilometer-post arrangement position information is classified for each route, and FIG. 4 is a diagram showing a specific example of the kilometer-post arrangement position information 400 for the “route A”.
  • the route A is a route having a total length of 10 km and includes 100 kilopost sections.
  • the kilometer post location information 400 includes “kilo post section name”, “start point”, and “end point” as information items.
  • “Kilopost section name” stores the name of each kilopost section included in route A. In the case of route A, a number is assigned as the name of each kilometer post section, and a number indicating the name of each kilometer post section is stored in “kilopost section name”.
  • the “start point” stores a combination of latitude and longitude that specifies the position of the start point of each kilopost section.
  • the “end point” stores a combination of latitude and longitude that specifies the position of the end point of each kilopost section.
  • the same combination of latitude and longitude as the combination of latitude and longitude stored in the “start point” of the next kilopost section is stored.
  • a straight road is taken as an example.
  • an actual road is winding, and one kilopost section includes a plurality of reference points in addition to the start point and the end point. It is.
  • the latitude and longitude of (kilo post installed at the position of) is (a 1 , b 1 ).
  • the latitude and longitude of the kilometer post installed at the position is (a 2 , b 2 ).
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of MCI information stored in the server apparatus. As shown in FIG. 5, the MCI information 500 includes “route name”, “kilo post section name”, and “MCI value” as information items.
  • Route name the name of the route from which the MCI value is derived is stored.
  • route A the name of the route from which the MCI value is derived.
  • kilopost section name the name of each kilopost section from which the MCI value is derived on the route A is stored.
  • MCI value the MCI value derived for each kilopost section is stored in association with the kilopost section.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of measurement information transmitted from the mobile terminal.
  • the measurement information 600 includes “date”, “time”, “latitude”, “longitude”, and “vertical acceleration” as information items.
  • latitude, longitude, and vertical acceleration are acquired at a cycle of 0.5 seconds.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of evaluation value information.
  • the evaluation value information 700 includes “road surface property”, “evaluation value when threshold value VTh1 or more”, and “evaluation value when threshold value VTh2 or more” as information items.
  • evaluation value when threshold value VTh1 or higher the evaluation value when the vertical acceleration included in the measurement information 600 is equal to or higher than threshold value VTh1 is stored separately for each piece of information regarding road surface properties.
  • evaluation value when threshold value VTh2 or more the evaluation value when the vertical acceleration included in the measurement information 600 is equal to or more than threshold value VTh2 is stored separately for each piece of information regarding road surface properties.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of accumulated information.
  • the cumulative information 800 includes “route name”, “kilo post section name”, and “cumulative value” as information items.
  • “Route name” stores the name of the route for which the cumulative value is calculated. In the example of FIG. 8, since the cumulative value is calculated for the route A, the “route A” is stored. In the “kilopost section name”, the name of each kilopost section for which the cumulative value is calculated on the route A is stored. In the “cumulative value”, a cumulative value obtained by adding the evaluation value for each kilopost section is stored in association with the kilopost section.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of the predicted MCI information.
  • the predicted MCI information 900 includes “kilo post section name”, “start point”, “end point”, and “predicted MCI value” as information items.
  • “Kilopost section name” stores the name of the kilometer post section for which the predicted MCI value is calculated.
  • the “start point” stores a combination of latitude and longitude that specifies the position of the start point of each kilopost section.
  • the “end point” stores a combination of latitude and longitude that specifies the position of the end point of each kilometer post section.
  • a predicted MCI value calculated for each kilo post section is stored in association with the kilo post section.
  • the “predicted MCI value” stores, as a default, the MCI value of each kilopost section.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a functional configuration of the server apparatus.
  • the MCI prediction program 230 is installed in the server device 210 of this embodiment.
  • the server device 210 implements the functions of each unit described later by the CPU 301 executing the MCI prediction program 230.
  • the server apparatus 210 of the present embodiment includes an MCI information acquisition unit 1001, a measurement information acquisition unit 1002, an evaluation value derivation unit 1003, an evaluation value accumulation unit 1004, a predicted MCI value calculation unit 1005, and a predicted MCI information output unit 1006. And have.
  • the MCI information acquisition unit 1001 acquires the MCI information 500 and stores the MCI information 500 in the MCI information DB 242.
  • the measurement information acquisition unit 1002 acquires the measurement information 600 transmitted from the mobile terminal 221 and stores it in the measurement information DB 243.
  • the evaluation value deriving unit 1003 evaluates the degradation level of the road surface for each kilopost section based on the kilopost placement position information 400 stored in the kilopost placement position information DB 241.
  • the evaluation value is derived. Specifically, the vertical acceleration included in the measurement information 600 and the threshold values VTh1 and VTh2 are compared for each kilopost section. When the vertical acceleration is equal to or greater than one of the threshold values VTh1 and VTh2, an evaluation value is derived based on the evaluation value information 700 stored in the evaluation value information DB 244.
  • leading-out part 1003 is a value adjusted according to the information regarding a road surface property. Specifically, it is a value adjusted according to the predicted MCI value at the time when the evaluation value is derived or the presence or absence of a pothole.
  • the evaluation value deriving unit 1003 derives the evaluation value adjusted according to the information on the road surface property, so that the server device 210 can detect the kilopost section where the road surface is deteriorated earlier. .
  • the evaluation value deriving unit 1003 deriving the value adjusted according to the information on the road surface property is equivalent to changing the detection sensitivity for detecting the kilopost section where the road surface is deteriorated.
  • the evaluation value accumulating unit 1004 calculates the accumulated value by adding the evaluation value derived by the evaluation value deriving unit 1003 for each kilopost section, and generates accumulated information 800 including the calculated accumulated value for each kilopost section, Store in the cumulative information DB 245.
  • the predicted MCI value calculation unit 1005 calculates a predicted MCI value for each kilopost section based on the cumulative information 800 stored in the cumulative information DB 245. Specifically, first, the cumulative value stored for each kilopost section in the cumulative information 800 is divided by the evaluation reference value, and the value of the quotient at that time is calculated. Subsequently, the predicted MCI value for each kilopost section is calculated by subtracting the MCI value of the corresponding kilopost section included in the MCI information 500 by the calculated quotient value.
  • the predicted MCI value calculation unit 1005 generates predicted MCI information 900 in which the predicted MCI value and the kilopost interval are associated with each other, and stores the predicted MCI information 900 in the predicted MCI information DB 246.
  • the predicted MCI information output unit 1006 outputs the predicted MCI information 900 stored in the predicted MCI information DB 246 to, for example, a recording medium.
  • FIG. 11 is a flowchart of the predicted MCI information generation process executed in the server device 210.
  • the flowchart shown in FIG. 11 is executed for each kilopost section. It is assumed that the MCI information 500 is stored in the MCI information DB 242 when executing the flowchart shown in FIG.
  • step S1101 the evaluation value accumulating unit 1004 substitutes zero for the accumulated value S of the kilopost section to be processed among the accumulated values of each kilopost section included in the accumulated information 800.
  • step S1102 the measurement information acquisition unit 1002 determines whether or not the measurement information 600 is transmitted from the portable terminal 221 for the kilopost section to be processed. When the measurement information 600 of the processing target kilo-post section is not transmitted from the portable terminal 221, the measurement information acquisition unit 1002 stands by until the measurement information 600 of the processing target kilo-post section is transmitted.
  • Step S1102 when it is determined that the measurement information 600 is transmitted from the portable terminal 221 for the processing target kilometer post section, the measurement information acquisition unit 1002 acquires the measurement information 600 of the processing target kilometer post section. Further, in step S1103, the measurement information acquisition unit 1002 stores the acquired measurement information 600 of the processing target kilo-post section in the measurement information DB 243.
  • step S1104 the evaluation value deriving unit 1003 compares the vertical acceleration included in the measurement information 600 of the acquired kilo post section to be processed with the threshold value VTh1 and the threshold value VTh2.
  • step S1105 the evaluation value deriving unit 1003 derives the evaluation value E by referring to the evaluation value information 700 based on the comparison result in step S1104 and the information on the road surface property at the current time in the kilopost section to be processed. To do.
  • step S1106 the evaluation value accumulating unit 1004 adds the evaluation value E derived in step S1105 to the accumulated value S to calculate a new accumulated value S.
  • step S1107 the evaluation value accumulating unit 1004 stores the new accumulated value S calculated in step S1106 in the kilopost section to be processed in the accumulated information 800.
  • step S1108 the predicted MCI value calculation unit 1005 calculates the quotient value Q by dividing the cumulative value S calculated in step S1107 by the evaluation reference value.
  • step S1109 the predicted MCI value calculation unit 1005 calculates the predicted MCI value by subtracting the MCI of the processing target kilo-post section included in the MCI information 500 by the quotient value Q.
  • step S1110 the predicted MCI value calculation unit 1005 stores the predicted MCI value calculated in step S1109 in the predicted MCI information DB 246.
  • step S1111 the evaluation value accumulating unit 1004 determines whether or not the road surface has been repaired for the kilopost section to be processed. If it is determined in step S1111 that the road surface has been repaired, the process proceeds to step S1112. After substituting zero for the accumulated value S of the kilopost section to be processed, the process returns to step S1102. That is, when the road surface is repaired, the accumulated value S is reset, and the processing from step S1102 to step S1111 is repeated.
  • step S1111 determines whether the road surface has been repaired. If it is determined in step S1111 that the road surface has not been repaired, the process returns to step S1102, and the processes from step S1102 to step S1111 are repeated.
  • step S1104 for comparing the measurement information with the threshold values VTh1 and VTh2 for each kilopost section and the processing in step S1105 for deriving an evaluation value are shown in FIG. This will be described with reference to FIG.
  • FIG. 12 is a diagram showing the relationship between the measurement information and the threshold value of the measurement information
  • FIG. 13 is a diagram showing the accumulation process of the evaluation values.
  • the evaluation value deriving unit 1003 divides the vertical acceleration value 1200 included in the measurement information 600 into kilopost sections, and compares the vertical acceleration value 1200 with the threshold values VTh1 and VTh2 for each kilopost section. I do.
  • FIG. 13 shows an accumulation process in which the evaluation values derived for each kilopost section are accumulated each time measurement information is acquired. As shown in FIG. 13, every time measurement information is acquired, an evaluation value is derived for each kilopost section. Note that the blank in FIG. 13 indicates a case where the vertical acceleration equal to or higher than the threshold value VTh1 and the threshold value VTh2 is not measured in the comparison between the vertical acceleration value 1200 and the threshold value VTh1 and threshold value VTh2.
  • step S1106 the process from the calculation of the cumulative value S (step S1106) to the determination that the road surface has been repaired (determined as Yes in step S1111). This will be specifically described with reference to FIG.
  • the evaluation values are added, so the accumulated value S increases with time.
  • the evaluation value deriving unit 1003 adjusts the evaluation value to increase the detection sensitivity for detecting a kilopost section where the road surface is deteriorated (1 ⁇ 1.2).
  • the slope of the increase in the cumulative value S is made larger than before the detection.
  • the predicted MCI value calculated by the predicted MCI value calculation unit 1005 becomes the MCI value ⁇ 1, and the predicted MCI value changes ( 6 ⁇ 5).
  • the evaluation value deriving unit 1003 adjusts the evaluation value, further increases the detection sensitivity for detecting the kilopost section where the road surface is deteriorated (1.2 ⁇ 2.3), and accumulates The slope of increase of the value S is further increased.
  • the evaluation value deriving unit 1003 adjusts the evaluation value, further increases the detection sensitivity for detecting the kilopost section where the road surface is degraded (2.3 ⁇ 2.5), and accumulates The slope of increase of the value S is further increased.
  • road surface property measurement is performed on the entire route to be inspected, and the MCI value is derived, and thereafter, based on a plurality of measurement information measured by the mobile terminal 221. To calculate a predicted MCI value.
  • the road surface state measurement system 200 it is possible to accurately estimate the location where the road surface is degraded at the present time.
  • the road surface state measurement system 200 uses an evaluation value according to information on road surface properties when calculating the predicted MCI value based on the measurement information for a plurality of times.
  • the road surface state measurement system 200 it is possible to detect at an early stage where the road surface has deteriorated.
  • the measurement target for performing road surface property measurement is limited by calculating the predicted MCI value for each kilopost section.
  • the cost of inspection can be reduced as compared with the case where measurement is performed using the road surface property measurement vehicle and the MCI value is derived with respect to the entire route to be inspected.
  • the evaluation value deriving unit 1003 in the second embodiment is included in the measurement information 600 based on information on the road surface property at the present time in order to increase the detection sensitivity for detecting the kilopost section where the road surface is deteriorated. Amplifies vertical acceleration. Thereby, the probability that it is determined that the vertical acceleration equal to or higher than the threshold values VTh1 and VTh2 has been detected is increased, and the slope of increase of the cumulative value S can be increased.
  • FIG. 15 is a flowchart of predicted MCI information generation processing executed in the server apparatus 210.
  • the same steps as those included in the flowchart shown in FIG. 11 are denoted by the same reference numerals, and description thereof is omitted here.
  • the difference from FIG. 11 is step S1501 and step S1502.
  • step S1502 the evaluation value deriving unit 1003 compares the vertical acceleration in the kilopost section to be processed after the conversion with the threshold value VTh1 and the threshold value VTh2. Further, when the evaluation value deriving unit 1003 determines that the vertical acceleration in the kilopost section to be processed after conversion is equal to or higher than the threshold value VTh1 as a result of the comparison, the evaluation value deriving unit 1003 derives “1” as the evaluation value. Further, when the evaluation value deriving unit 1003 determines that the vertical acceleration in the kilopost section to be processed after the conversion is equal to or higher than the threshold value VTh2 as a result of the comparison, the evaluation value deriving unit 1003 derives “2” as the evaluation value.
  • the detection sensitivity for detecting the kilopost section where the road surface is deteriorated can be increased.
  • an evaluation value is derived from the vertical acceleration in the kilopost section to be processed after conversion, and the accumulated value is obtained by adding the evaluation value.
  • the cumulative MCI value may be calculated by adding the vertical acceleration itself in the kilopost section to be processed after conversion, and the predicted MCI value may be calculated. That is, when calculating the predicted MCI value, measurement information may be added, or an evaluation value derived based on the measurement information may be added.
  • the predicted MCI information output unit 1006 In the predicted MCI information output unit 1006 according to the third embodiment, among the predicted MCI values included in the predicted MCI information, for the predicted MCI value of the kilopost section where the number of measurement information acquisition times is small, the kilopost section where the number of measurement information acquisition times is large. Are output separately from the predicted MCI.
  • FIG. 16 is a diagram illustrating another example of the predicted MCI information, and is a diagram illustrating an example of the predicted MCI information output by the predicted MCI information output unit 1006 in the third embodiment.
  • the “predicted MCI value” includes a kilopost section in which the predicted MCI value is stored, and a kilopost section in which a predetermined message (“low reliability”) is stored. Is included.
  • the kilo post section in which the predicted MCI value is stored in the “predicted MCI value” indicates the kilo post section in which the patrol vehicle 120 has traveled a plurality of times and the measurement information has been acquired a plurality of times. For this reason, when the predicted MCI value has not changed compared to the default MCI value, it can be determined that the road surface has not deteriorated.
  • a kilopost section in which a predetermined message is stored in the “predicted MCI value” indicates a kilopost section in which the patrol vehicle 120 hardly travels and measurement information is not acquired a sufficient number of times.
  • the accumulated value S does not increase, so the predicted MCI value does not change from the default MCI value.
  • the default MCI value is stored, the measurement information is acquired a plurality of times and it is determined that the road surface is not deteriorated, or the measurement information is not acquired a sufficient number of times. It cannot be distinguished whether the MCI value has not changed.
  • FIG. 16 when a predetermined message is stored, such a situation can be avoided.
  • a navigation system mounted on a general vehicle is connected to a network. Further, the predicted MCI information output unit in the fourth embodiment instructs a warning output to a navigation system mounted on a general vehicle based on the predicted MCI information.
  • FIG. 17 is a diagram illustrating another example of the system configuration of the road surface state measurement system.
  • the difference from the road surface state measurement system 200 described with reference to FIG. 2 in the first embodiment will be mainly described.
  • a road surface state measurement system 1700 includes a general vehicle 1720.
  • the general vehicle 1720 is a user's vehicle that uses the predicted MCI information.
  • the navigation system 1721 is a device that is mounted on a general vehicle 1720 and electronically provides route guidance to the current position and destination when the general vehicle 1720 travels.
  • the navigation system 1721 transmits the latitude and longitude indicating the current position to the server device 1710, and outputs a warning when receiving a warning instruction based on the predicted MCI information from the server device 1710.
  • FIG. 18 is a flowchart of alarm processing executed in the server device 1710. The alarm process shown in FIG. 18 is executed while the navigation system 1721 is activated.
  • step S1801 the predicted MCI information output unit 1006 receives the latitude and longitude indicating the current position from the navigation system 1721.
  • step S1802 the predicted MCI information output unit 1006 identifies a kilopost section in which the predicted MCI value included in the predicted MCI information is 3 or less, and whether the current position received from the navigation system 1721 is included in the identified kilopost section. Determine whether or not.
  • step S1802 If it is determined in step S1802 that the current position is included in the specified kilopost section, the process proceeds to step S1803.
  • step S1803 the predicted MCI information output unit 1006 instructs the navigation system 1721 to output a warning indicating that the vehicle is traveling on a kilometer post section where the road surface is deteriorated, and the process advances to step S1804.
  • step S1802 determines whether the current position is included in the specified kilopost section. If it is determined in step S1802 that the current position is not included in the specified kilopost section, the process proceeds directly to step S1804.
  • step S1804 it is determined whether the navigation system 1721 is activated. If it is determined that the navigation system 1721 is activated, the process returns to step S1801. On the other hand, if it is determined that the navigation system 1721 is not activated, the alarm process is terminated.
  • the user of the general vehicle can perform driving in consideration of road surface deterioration.
  • the predicted MCI information output unit 1006 when the predicted MCI information output unit 1006 outputs the predicted MCI information, it generates and outputs predicted MCI information obtained by extracting a kilopost section in which the predicted MCI value included in the predicted MCI information is 3 or less. As a result, the data size of the predicted MCI information can be reduced and output.
  • the accumulated value is calculated every time measurement information is acquired.
  • the accumulated value may be calculated after the measurement information for a predetermined number of times is acquired.
  • the server apparatus 210 stores the information shown in FIG.
  • the server device 210 also stores the kilometer post section where the repair was performed and the date and time when the repair was performed. Further, in the calculation of the cumulative value, the server device 210 performs addition for the evaluation value derived based on the measurement information acquired after the repair date and time.
  • the vertical acceleration is detected as information related to the vibration of the patrol vehicle 120, but the information related to the vibration is not limited to the vertical acceleration.
  • the angular velocity may be detected, or the vibration width may be detected.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Architecture (AREA)
  • Civil Engineering (AREA)
  • Structural Engineering (AREA)
  • Mining & Mineral Resources (AREA)
  • Road Repair (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Navigation (AREA)

Abstract

　路面が劣化している箇所を精度よく推定する。サーバ装置２１０であって、車両に搭載された加速度センサにより測定された該車両の走行路面位置に応じた測定情報評価値であって、ある路面位置についての複数回の走行のそれぞれにおける測定情報評価値の累積により前記ある路面位置についての路面劣化を検出する際に、前記ある路面位置に対応するＭＣＩ値に応じて路面劣化の検出感度を変更する手段を有することを特徴とする。

Description

路面劣化検出方法、情報処理装置及びプログラム
　本発明は、路面劣化検出方法、情報処理装置及びプログラムに関する。
　従来より、路面の補修工事等に係る費用は、国土交通省等から支払われる補助金により賄われる場合がある。補助金は、例えば路面性状測定により導出されるＭＣＩ（Maintenance Control Index：維持管理指数）値による、路面の状態の評価結果に応じて支給される。そのため従来では、路面の点検を行う際に、点検対象となる路線について、路面性状車両による路面性状測定を行い、ＭＣＩ値を導出している。
　ところで、点検対象となる路線のすべてに対して、路面性状車両を走行させ、路面性状測定を行おうとするとコストがかかる。これに対して、近年では、加速度センサ等による簡易な測定を行うことで路面が劣化している箇所を推定し、推定した箇所を含む区間について路面性状測定を行って、点検コストを削減している。
特開２００５－１３８８３９号公報 特開平１－１０８５９５号公報
　しかしながら、加速度センサ等による簡易な測定の場合、路面が劣化している箇所を精度よく推定することが困難である。
　本発明の一つの側面では、路面が劣化している箇所を精度よく推定できる路面劣化検出方法、情報処理装置及びプログラムを提供することを目的としている。
　一態様によれば、車両に搭載された加速度センサにより測定された該車両の走行路面位置に応じた測定値であって、ある路面位置についての複数回の走行のそれぞれにおける測定値の累積により前記ある路面位置についての路面劣化を検出する際に、前記ある路面位置に対応する路面評価値に応じて路面劣化の検出感度を変更する、処理をコンピュータに実行させる。
　路面が劣化している箇所を精度よく推定できる。
図１は、路面状態の測定作業フローの一例を示す図である。 図２は、路面状態の測定システムのシステム構成の一例を示す図である。 図３は、サーバ装置のハードウェア構成を示す図である。 図４は、キロポスト配置位置情報の一例を示す図である。 図５は、サーバ装置に格納されるＭＣＩ情報の一例を示す図である。 図６は、携帯端末より送信される測定情報の一例を示す図である。 図７は、評価値情報の一例を示す図である。 図８は、累積情報の一例を示す図である。 図９は、予測ＭＣＩ情報の一例を示す図である。 図１０は、サーバ装置の機能構成を示す図である。 図１１は、予測ＭＣＩ情報生成処理のフローチャートである。 図１２は、測定情報と測定情報の閾値との関係を示す図である。 図１３は、評価値の累積過程を示す図である。 図１４は、累積値の変遷を示す図である。 図１５は、予測ＭＣＩ情報生成処理の他のフローチャートである。 図１６は、予測ＭＣＩ情報の他の一例を示す図である。 図１７は、路面状態の測定システムのシステム構成の他の一例を示す図である。 図１８は、サーバ装置により実行されるアラーム処理のフローチャートである。
　下記の各実施形態で説明する路面状態の測定システムによる路面状態の測定では、はじめに点検対象となる路線全体に対して行われた路面性状測定から導出されたＭＣＩ（Maintenance Control Index：維持管理指数）値を用いる。路面状態の測定システムは、導出されたＭＣＩ値と、ＭＣＩ値の導出以降に行われる路面状態の簡易測定により得た測定情報と、を用いて、将来において予測される路面の劣化状態を示す予測ＭＣＩ値を算出する。
　下記に説明する路面状態の測定システムでは、以上のように予測ＭＣＩ値を算出することで、所定期間が経過した時点において路面が劣化している箇所を精度よく推定することができる。
　はじめに、下記の各実施形態において説明する路面状態の測定システムを適用した場合の、路面状態の測定作業の作業フローについて説明する。
　図１は、路面状態の測定作業フローの一例を示す図である。下記の各実施形態において説明する路面状態の測定システムを適用した場合、図１に示すように、路面状態の測定作業は、以下の手順で行われる。
　まず、路面性状測定車両１１０が点検対象となる路線（路線Ａ）を走行する。路面性状測定車両１１０は、ＭＣＩ値を導出するために、路線Ａを走行することでレーザスキャンユニットによる道路の段差測定や、カメラ撮像部による路面撮影等の測定（以下、「路面性状測定」と称す）を行う。
　路面性状測定が完了すると、路面性状測定により得られた路面性状測定情報に対する解析によりキロポスト区間ごとにＭＣＩ値が導出され、導出されたＭＣＩ値とキロポスト区間とが対応付けられたＭＣＩ情報５００が生成される。
　なお、キロポストとは、予め定められた起点からの距離を示す道路標であり、１Ｋｍごとまたは１００ｍごとに設置されている。また、キロポスト区間とは、一のキロポストを開始点とし、次のキロポストを終了点とする区間（連続するキロポストに挟まれた区間）をいう。キロポストの配置位置は、後述するキロポスト配置位置情報４００に予め定義されている。
　続いて、路線Ａを一定期間ごとに巡視するパトロール車両１２０に、振動に関する情報を検知するセンサと現在位置に関する情報を検知するセンサとを有する携帯装置を搭載する。端末装置は、例えばスマートフォン等であり、路面の状態の簡易的な測定を行う。具体的には端末装置は、例えば上下加速度を振動に関する情報、例えば緯度と経度を現在位置に関する情報として、振動及び現在位置に関する情報を含む測定情報６００を生成する。
　測定情報６００は、路面の劣化の進行を示す評価値の導出に用いられる。測定情報６００と評価値との関係は、後述する評価値情報７００に予め規定されており、評価値は、評価値情報７００に基づいてキロポスト区間ごとに導出される。
　評価値は、パトロール車両１２０が路線Ａを走行する度にキロポスト区間ごとに導出され、キロポスト区間ごとの累積値が算出される。キロポスト区間ごとの評価値の累積値は、キロポスト区間と対応付けられた累積情報８００となる。
　次に、路面状態の測定システムは、所定期間が経過したら、ＭＣＩ情報５００に含まれるＭＣＩ値と、所定期間が経過した時点の累積情報８００に含まれる累積値とに基づいて、予測ＭＣＩ値を算出する。また路面状態の測定システムは、予測ＭＣＩ値とキロポスト区間とを対応付けた予測ＭＣＩ情報９００を生成する。
　続いて路面状態の測定システムは、予測ＭＣＩ情報９００に基づいて、予測ＭＣＩ値が所定の閾値以下のキロポスト区間を抽出する。ここで抽出されたキロポスト区間が、所定期間が経過した時点において路面が劣化していると推定される箇所である。
　したがって、次の路面性状測定車両１１０による路面性状測定は、抽出されたキロポスト区間について行えば良い。
　以上のように、下記に説明する路面状態の測定システムによれば、次の路面性状測定を行う対象となる区間が限定されるため、点検対象の路線全体についてＭＣＩ値を導出する場合と比べ、路面の点検に係るコストを削減できる。
　以下、各実施形態の測定状態の測定システムについて添付の図面を参照しながら詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省く。
　［第１の実施形態］
　はじめに、第１の実施形態における路面状態の測定システムのシステム構成について説明する。図２は、路面状態の測定システムのシステム構成の一例を示す図である。
　図２に示すように、路面状態の測定システム２００は、携帯端末２２１と、サーバ装置２１０とを有する。携帯端末２２１は、パトロール車両１２０に搭載される。また、サーバ装置２１０は、ネットワーク１４０を介して携帯端末２２１に接続される。
　携帯端末２２１は、例えば、スマートフォンやタブレット等のスマートデバイスであり、パトロール車両１２０の振動に関する情報や現在位置に関する情報を測定する。また、携帯端末２２１は、測定により得られた情報を含む測定情報６００をサーバ装置２１０に送信する。
　サーバ装置２１０は、ＭＣＩ情報５００と測定情報６００とに基づいて、予測ＭＣＩ値を算出し、予測ＭＣＩ情報９００を生成する。
　本実施形態のサーバ装置２１０は、ＭＣＩ予測プログラム２３０がインストールされている。また本実施形態のサーバ装置２１０は、キロポスト配置位置情報データベース（以下、データベースをＤＢと称す。）２４１、ＭＣＩ情報ＤＢ２４２、測定情報ＤＢ２４３を有する。また本実施形態のサーバ装置２１０は、評価値情報ＤＢ２４４、累積情報ＤＢ２４５、予測ＭＣＩ情報ＤＢ２４６を有する。
　キロポスト配置位置情報ＤＢ２４１は、キロポスト配置位置情報４００を格納する。ＭＣＩ情報ＤＢ２４２は、ＭＣＩ情報５００を格納する。測定情報ＤＢ２４３は、測定情報６００を格納する。評価値情報ＤＢ２４４は、評価値情報７００を格納する。累積情報ＤＢ２４５は、累積情報８００を格納する。予測ＭＣＩ情報ＤＢ２４６は、予測ＭＣＩ情報を格納する。
　尚、サーバ装置２１０が有する各ＤＢは、例えば後述する記憶部３０４等に設けられていても良い。また本実施形態のキロポスト配置位置情報ＤＢ２４１、ＭＣＩ情報ＤＢ２４２、測定情報ＤＢ２４３は、例えばサーバ装置２１０と接続された外部装置に設けられていても良い。
　次に、サーバ装置２１０の詳細について説明する。図３は、サーバ装置のハードウェア構成を示す図である。サーバ装置２１０は、ＣＰＵ３０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）３０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）３０３を有する。また、サーバ装置２１０は、記憶部３０４、入出力部３０５、通信部３０６を有する。なお、サーバ装置２１０の各部は、バス３０７を介して相互に接続されている。
　ＣＰＵ３０１は、記憶部３０４に格納された各種プログラムを実行するコンピュータである。
　ＲＯＭ３０２は不揮発性メモリである。ＲＯＭ３０２は、記憶部３０４に格納された各種プログラムをＣＰＵ３０１が実行するために必要な各種プログラム、データ等を格納する。具体的には、ＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）やＥＦＩ（Extensible Firmware Interface）等のブートプログラムなどを格納する。
　ＲＡＭ３０３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の主記憶装置である。ＲＡＭ３０３は、記憶部３０４に格納された各種プログラムがＣＰＵ３０１によって実行される際に展開される、作業領域として機能する。
　記憶部３０４は、サーバ装置２１０にインストールされた各種プログラムや各種情報等を格納する。入出力部３０５は、サーバ装置２１０に対する各種指示を受け付ける。また、入出力部３０５は、サーバ装置２１０の内部状態を表示する。通信部３０６は、携帯端末２２１等と通信を行う。
　次に、サーバ装置２１０において処理される各種情報について説明する。はじめに、キロポスト配置位置情報４００の具体例について説明する。図４は、キロポスト配置位置情報の一例を示す図である。なお、キロポスト配置位置情報は、路線ごとに分類されており、図４は、そのうちの"路線Ａ"についてのキロポスト配置位置情報４００の具体例を示す図である。路線Ａは、全長が１０ｋｍの路線であり、１００のキロポスト区間を含むものとする。
　図４に示すように、キロポスト配置位置情報４００には、情報の項目として、"キロポスト区間名"、"開始点"、"終了点"が含まれる。
　"キロポスト区間名"には、路線Ａに含まれる各キロポスト区間の名称が格納される。路線Ａの場合、各キロポスト区間の名称として番号が付されており、"キロポスト区間名"には、各キロポスト区間の名称を示す番号が格納される。
　"開始点"には、各キロポスト区間の開始点の位置を特定する緯度及び経度の組み合わせが格納される。また、"終了点"には、各キロポスト区間の終了点の位置を特定する緯度及び経度の組み合わせが格納される。各キロポスト区間の"終了点"には、次のキロポスト区間の"開始点"に格納される緯度及び経度の組み合わせと同じ緯度及び経度の組み合わせが格納される。なお、図４では説明を簡略化するために、直線的な道路を例に挙げたが、実際の道路は曲がりくねっており、１つのキロポスト区間は、始点、終点のほかに複数の参照点が含まれる。
　図４の例において、"キロポスト区間名"＝"０．１"のキロポスト区間は、路線Ａの起点である０ｍの位置に設置されたキロポストと、当該起点から１００ｍの位置に設置されたキロポストとの間の区間を示している。また、"キロポスト区間名"＝"０．１"の開始点（起点である０ｍの位置に設置されたキロポスト）の緯度及び経度は（ａ０，ｂ０）であり、終了点（起点から１００ｍの位置に設置されたキロポスト）の緯度及び経度は（ａ１，ｂ１）である。
　同様に、"キロポスト区間名"＝"０．２"は、路線Ａの起点から１００ｍの位置に設置されたキロポストと、起点から２００ｍの位置に設置されたキロポストとの間の区間を示している。また、"キロポスト区間名"＝"０．２"の開始点（起点から１００ｍの位置に設置されたキロポスト）の緯度及び経度は（ａ１，ｂ１）であり、終了点（起点から２００ｍの位置に設置されたキロポスト）の緯度及び経度は（ａ２，ｂ２）である。以下、図４の例では、キロポスト配置位置情報４００として、"キロポスト区間名"＝"１０．０"のキロポスト区間までの"開始点"及び"終了点"の緯度及び経度が格納されている。
　次に、ＭＣＩ情報５００の具体例について説明する。図５は、サーバ装置に格納されるＭＣＩ情報の一例を示す図である。図５に示すように、ＭＣＩ情報５００には、情報の項目として、"路線名"、"キロポスト区間名"、"ＭＣＩ値"が含まれる。
　"路線名"には、ＭＣＩ値が導出された路線の名称が格納される。図５の例では、路線ＡについてのＭＣＩ値が導出されたため、"路線Ａ"が格納される。"キロポスト区間名"には、路線ＡにおいてＭＣＩ値が導出された各キロポスト区間の名称が格納される。"ＭＣＩ値"には、キロポスト区間ごとに導出されたＭＣＩ値が、キロポスト区間と対応付けて格納される。
　次に、測定情報６００の具体例について説明する。図６は、携帯端末より送信される測定情報の一例を示す図である。図６に示すように、測定情報６００は、情報の項目として、"日付"、"時刻"、"緯度"、"経度"、"上下加速度"を有する。図６の例では、緯度、経度、上下加速度が０．５秒周期で取得された場合を示している。
　次に、評価値情報７００の具体例について説明する。図７は、評価値情報の一例を示す図である。
　図７に示すように、評価値情報７００は、情報の項目として、"路面性状"、"閾値ＶＴｈ１以上の場合の評価値"、"閾値ＶＴｈ２以上の場合の評価値"を含む。
　"路面性状"には、評価値を導出するための条件である、路面性状に関する情報が格納される。具体的には、"予測ＭＣＩ値＝１"～"予測ＭＣＩ値＝９"（路面評価値）と、"ポットホール有"とが格納される。
　"閾値ＶＴｈ１以上の場合の評価値"には、測定情報６００に含まれる上下加速度が閾値ＶＴｈ１以上であった場合の評価値が、路面性状に関する情報ごとにわけて格納される。
　"閾値ＶＴｈ２以上の場合の評価値"には、測定情報６００に含まれる上下加速度が閾値ＶＴｈ２以上であった場合の評価値が、路面性状に関する情報ごとにわけて格納される。
　図７の例では、所定のキロポスト区間における予測ＭＣＩ値が６～９であって、上下加速度が閾値ＶＴｈ１以上の場合、評価値として"１"が導出される。また、予測ＭＣＩ値が６～９であって、上下加速度が閾値ＶＴｈ２以上の場合、評価値として"２"が導出される。なお、これらの評価値を、「基準の評価値」と称す。
　一方、予測ＭＣＩ値が５以下の場合、評価値は予測ＭＣＩ値に応じて基準の評価値とは異なる値が導出される。更に、ポットホール有の場合も、基準の評価値とは異なる値が導出される。
　次に、累積情報８００の具体例について説明する。図８は、累積情報の一例を示す図である。
　図８に示すように、累積情報８００は、情報の項目として、"路線名"、"キロポスト区間名"、"累積値"を含む。
　"路線名"には、累積値が算出された路線の名称が格納される。図８の例では、路線Ａについて累積値が算出されたため、"路線Ａ"が格納される。"キロポスト区間名"には、路線Ａにおいて累積値が算出された各キロポスト区間の名称が格納される。"累積値"には、キロポスト区間ごとに評価値を加算することで得られた累積値が、キロポスト区間と対応付けて格納される。
　次に、予測ＭＣＩ情報９００の具体例について説明する。図９は、予測ＭＣＩ情報の一例を示す図である。
　図９に示すように、予測ＭＣＩ情報９００は、情報の項目として、"キロポスト区間名"、"開始点"、"終了点"、"予測ＭＣＩ値"を含む。
　"キロポスト区間名"には、予測ＭＣＩ値が算出されたキロポスト区間の名称が格納される。"開始点"には、各キロポスト区間の開始点の位置を特定する緯度及び経度の組み合わせが格納される。また、"終了点"には、各キロポスト区間の終了点の位置を特定する緯度及び経度の組み合わせが格納されている。
　"予測ＭＣＩ値"には、キロポスト区間ごとに算出された予測ＭＣＩ値が、キロポスト区間と対応付けて格納される。なお、"予測ＭＣＩ値"には、デフォルトとして、各キロポスト区間のＭＣＩ値が格納される。
　次に、情報処理装置の一例であるサーバ装置２１０の機能構成について説明する。図１０は、サーバ装置の機能構成を示す図である。
　本実施形態のサーバ装置２１０には、ＭＣＩ予測プログラム２３０がインストールされている。サーバ装置２１０は、ＣＰＵ３０１がＭＣＩ予測プログラム２３０を実行することで、後述する各部の機能を実現する。
　本実施形態のサーバ装置２１０は、ＭＣＩ情報取得部１００１、測定情報取得部１００２と、評価値導出部１００３と、評価値累積部１００４と、予測ＭＣＩ値算出部１００５と、予測ＭＣＩ情報出力部１００６とを有する。
　ＭＣＩ情報取得部１００１は、ＭＣＩ情報５００を取得し、ＭＣＩ情報ＤＢ２４２にＭＣＩ情報５００を格納する。測定情報取得部１００２は、携帯端末２２１より送信される測定情報６００を取得し、測定情報ＤＢ２４３に格納する。
　評価値導出部１００３は測定情報取得部１００２により取得された測定情報６００に基づいて、路面の劣化レベルをキロポスト配置位置情報ＤＢ２４１に格納されたキロポスト配置位置情報４００に基づいてキロポスト区間ごとに評価し、評価値を導出する。具体的には、測定情報６００に含まれる上下加速度と閾値ＶＴｈ１、ＶＴｈ２とをキロポスト区間ごとに対比する。そして、上下加速度がいずれかの閾値ＶＴｈ１、ＶＴｈ２以上であった場合に、評価値情報ＤＢ２４４に格納された評価値情報７００に基づいて評価値を導出する。
　なお、評価値導出部１００３により評価値情報７００に基づいて導出される評価値は、路面性状に関する情報に応じて調整された値である。具体的には、評価値を導出する時点での予測ＭＣＩ値あるいはポットホールの有無に応じて調整された値である。
　このように、評価値導出部１００３が、路面性状に関する情報に応じて調整された評価値を導出することで、サーバ装置２１０では、路面が劣化しているキロポスト区間をより早く検出することができる。つまり、評価値導出部１００３が路面性状に関する情報に応じて調整された値を導出することは、路面が劣化しているキロポスト区間を検出するための検出感度を変更することと等価である。
　評価値累積部１００４は、評価値導出部１００３により導出された評価値をキロポスト区間ごとに加算することで累積値を算出し、算出したキロポスト区間ごとの累積値を含む累積情報８００を生成し、累積情報ＤＢ２４５に格納する。
　予測ＭＣＩ値算出部１００５は、累積情報ＤＢ２４５に格納された累積情報８００に基づいて、キロポスト区間ごとに予測ＭＣＩ値を算出する。具体的には、まず、累積情報８００にキロポスト区間ごとに格納された累積値それぞれについて評価基準値で除算し、そのときの商の値を算出する。続いて、ＭＣＩ情報５００に含まれる、対応するキロポスト区間のＭＣＩ値を、算出した商の値でそれぞれ減算することで、キロポスト区間ごとの予測ＭＣＩ値を算出する。
　例えば、評価基準値を"２０"とした場合、図８の累積情報８００によれば、"キロポスト区間名"＝"０．４"の"累積値"＝"３０"であることから、累積値を評価基準値で除算したときの商の値は"１"となる。図５のＭＣＩ情報５００によれば、"キロポスト区間名"＝"０．４"の"ＭＣＩ値"＝"７"であるため、予測ＭＣＩ値は、７－１＝６となる。
　また、予測ＭＣＩ値算出部１００５は、予測ＭＣＩ値とキロポスト区間とを対応付けた予測ＭＣＩ情報９００を生成し、予測ＭＣＩ情報ＤＢ２４６に格納する。
　予測ＭＣＩ情報出力部１００６は、予測ＭＣＩ情報ＤＢ２４６に格納された予測ＭＣＩ情報９００を、例えば、記録媒体に出力する。
　次に、サーバ装置２１０において実行されるＭＣＩ予測情報生成処理について説明する。図１１は、サーバ装置２１０において実行される予測ＭＣＩ情報生成処理のフローチャートである。図１１に示すフローチャートは、キロポスト区間ごとにそれぞれ実行される。なお、図１１に示すフローチャートを実行するにあたり、ＭＣＩ情報ＤＢ２４２にはＭＣＩ情報５００が格納されているものとする。
　ステップＳ１１０１において、評価値累積部１００４は、累積情報８００に含まれる各キロポスト区間の累積値のうち、処理対象のキロポスト区間の累積値Ｓにゼロを代入する。ステップＳ１１０２において、測定情報取得部１００２は、処理対象のキロポスト区間について携帯端末２２１より測定情報６００が送信されたか否かを判定する。携帯端末２２１より処理対象のキロポスト区間の測定情報６００が送信されていない場合、測定情報取得部１００２では、処理対象のキロポスト区間の測定情報６００が送信されるまで待機する。
　ステップＳ１１０２において、処理対象のキロポスト区間について携帯端末２２１より測定情報６００が送信されたと判定された場合、測定情報取得部１００２は、処理対象のキロポスト区間の測定情報６００を取得する。更に、ステップＳ１１０３において、測定情報取得部１００２は、取得した処理対象のキロポスト区間の測定情報６００を測定情報ＤＢ２４３に格納する。
　ステップＳ１１０４において、評価値導出部１００３は、取得された処理対象のキロポスト区間の測定情報６００に含まれる上下加速度と、閾値ＶＴｈ１及び閾値ＶＴｈ２とを対比する。
　ステップＳ１１０５において、評価値導出部１００３は、ステップＳ１１０４における対比結果と処理対象のキロポスト区間における現時点での路面性状に関する情報とに基づいて、評価値情報７００を参照することで、評価値Ｅを導出する。
　ステップＳ１１０６において、評価値累積部１００４は、ステップＳ１１０５において導出した評価値Ｅを累積値Ｓに加算し、新たな累積値Ｓを算出する。
　ステップＳ１１０７において、評価値累積部１００４は、ステップＳ１１０６において算出した新たな累積値Ｓを、累積情報８００における処理対象のキロポスト区間に格納する。
　ステップＳ１１０８において、予測ＭＣＩ値算出部１００５は、ステップＳ１１０７において算出した累積値Ｓを評価基準値で除算し、商の値Ｑを算出する。
　ステップＳ１１０９において、予測ＭＣＩ値算出部１００５は、ＭＣＩ情報５００に含まれる、処理対象のキロポスト区間のＭＣＩを、商の値Ｑで減算することで、予測ＭＣＩ値を算出する。
　ステップＳ１１１０において、予測ＭＣＩ値算出部１００５は、ステップＳ１１０９において算出した予測ＭＣＩ値を、予測ＭＣＩ情報ＤＢ２４６に格納する。
　ステップＳ１１１１において、評価値累積部１００４は、処理対象のキロポスト区間について路面の補修が行われたか否かを判定する。ステップＳ１１１１において、路面の補修が行われたと判定された場合には、ステップＳ１１１２に進み、処理対象のキロポスト区間の累積値Ｓにゼロを代入した後、ステップＳ１１０２に戻る。すなわち、路面の補修が行われた場合には、累積値Ｓをリセットしたうえで、ステップＳ１１０２からステップＳ１１１１までの処理を繰り返す。
　一方、ステップＳ１１１１において、路面の補修が行われていないと判定した場合には、ステップＳ１１０２に戻り、ステップＳ１１０２からステップＳ１１１１までの処理を繰り返す。
　ここで、図面（図１２～図１４）を参照しながら、本実施形態の予測ＭＣＩ情報生成処理について更に具体的に説明する。はじめに、本実施形態の予測ＭＣＩ情報生成処理のうち、測定情報と閾値ＶＴｈ１、ＶＴｈ２との対比をキロポスト区間ごとに行うステップＳ１１０４の処理と、評価値を導出するステップＳ１１０５の処理とについて、図１２、図１３を参照しながら説明する。
　図１２は、測定情報と測定情報の閾値との関係を示す図であり、図１３は、評価値の累積過程を示す図である。
　図１２に示すように、評価値導出部１００３では、測定情報６００に含まれる上下加速度値１２００をキロポスト区間ごとに分け、それぞれのキロポスト区間について、上下加速度値１２００と、閾値ＶＴｈ１及びＶＴｈ２との対比を行う。
　図１２の例は、路線Ａの"キロポスト区間名"＝"０．１"のキロポスト区間から、"キロポスト区間名"＝"０．３"のキロポスト区間名までの上下加速度を示している。ここでは、このうち、"キロポスト区間名"＝"０．１"のキロポスト区間を処理対象として、上下加速度値１２００の処理について説明する。
　図１２に示すように、"キロポスト区間名"＝"０．１"のキロポスト区間では、閾値ＶＴｈ１以上の上下加速度が測定された走行路面位置が２箇所あり、そのうちの１箇所は、上下加速度が閾値ＶＴｈ２以上である（図１２中の丸印参照）。このため、評価値導出部１００３では、"キロポスト区間名"＝"０．１"のキロポスト区間について評価値は、評価値情報７００の"閾値ＶＴｈ２以上の場合の評価値"より路面性状に関する情報に応じた値を導出する。
　図１３は、このようにしてキロポスト区間ごとに導出した評価値を、測定情報を取得するごとに累積していく累積過程を示している。図１３に示すように、測定情報を取得するごとに、キロポスト区間ごとに評価値が導出される。なお、図１３における空欄は、上下加速度値１２００と閾値ＶＴｈ１及び閾値ＶＴｈ２との対比において、閾値ＶＴｈ１及び閾値ＶＴｈ２以上の上下加速度が測定されなかった場合を示している。
　例えば、"日付"＝"２０１３年１月１０日"に取得された上下加速度のうち、"キロポスト区間名"＝"０．１"のキロポスト区間における上下加速度には、閾値ＶＴｈ１及びＶＴｈ２以上の上下加速度が含まれていなかったことを示す。
　一方、"日付"＝"２０１３年３月１２日"に取得された上下加速度のうち、"キロポスト区間名"＝"０．１"のキロポスト区間における上下加速度には、閾値ＶＴｈ２以上の上下加速度が含まれていたことを示す。なお、図９の予測ＭＣＩ情報９００に示すように、"日付"＝"２０１３年３月１２日"において、"キロポスト区間名"＝"０．１"のキロポスト区間の予測ＭＣＩ値には、"８"が格納されているため、評価値として"２"が導出されている（図７参照）。
　次に、本実施形態の予測ＭＣＩ情報生成処理のうち、累積値Ｓの算出（ステップＳ１１０６）から路面の補修が行われたと判定される（ステップＳ１１１１においてＹｅｓと判定される）までの処理について、図１４を参照しながら具体的に説明する。
　図１４は、"キロポスト区間名"＝"０．４"のキロポスト区間における累積値Ｓの変遷の一例を示す図である。
　図１４に示すように、測定情報６００に含まれる上下加速度が閾値ＶＴｈ１、ＶＴｈ２以上であった場合、評価値が加算されていくため、累積値Ｓは時間の経過とともに増加する。ここで、"キロポスト区間名"＝"０．４"のキロポスト区間においては、ポットホールが検知されたとする。ポットホールが検知された場合、評価値導出部１００３では、評価値を調整し、路面が劣化しているキロポスト区間を検出するための検出感度を上げ（１→１．２）、ポットホール検知後の累積値Ｓの増加の傾きを検知前と比べて大きくする。
　また、累積値Ｓを評価基準値で除算した場合の商の値が１を超えると、予測ＭＣＩ値算出部１００５で算出する予測ＭＣＩ値は、ＭＣＩ値－１となり、予測ＭＣＩ値が変化する（６→５）。予測ＭＣＩ値が変化した場合、評価値導出部１００３では、評価値を調整し、路面が劣化しているキロポスト区間を検出するための検出感度を更に上げ（１．２→２．３）、累積値Ｓの増加の傾きを更に大きくする。
　また、累積値Ｓを評価基準値で除算した場合の商の値が２を超えると、予測ＭＣＩ値算出部１００５で算出する予測ＭＣＩ値は、ＭＣＩ値－２となり、予測ＭＣＩ値が変化する（５→４）。予測ＭＣＩ値が変化した場合、評価値導出部１００３では、評価値を調整し、路面が劣化しているキロポスト区間を検出するための検出感度を更に上げ（２．３→２．５）、累積値Ｓの増加の傾きを更に大きくする。
　ここで、予測ＭＣＩ値が４になることで、"キロポスト区間名"＝"０．４"について補修が必要であると判断されたとする。この場合、路面性状測定車両１１０では、"キロポスト区間名"＝"０．４"について路面性状測定を行い、ＭＣＩ値を導出する。更に、導出したＭＣＩ値に基づいて路面の補修工事が行われる。この結果、累積値Ｓはリセットされる。
　このように、路面状態の測定システム２００では、点検対象となる路線全体に対して路面性状測定を行い、ＭＣＩ値を導出して以降は、携帯端末２２１により測定された複数回分の測定情報に基づいて予測ＭＣＩ値を算出する。
　このため、路面状態の測定システム２００によれば、現時点で路面が劣化している箇所を精度よく推定することができる。
　また、路面状態の測定システム２００では、複数回分の測定情報に基づいて予測ＭＣＩ値を算出するにあたり、路面性状に関する情報に応じた評価値を用いる。
　このため、路面状態の測定システム２００によれば、路面が劣化している箇所を早期に検出することができる。
　また、路面状態の測定システム２００では、キロポスト区間ごとに予測ＭＣＩ値を算出することで、路面性状測定を行う測定対象を制限する。
　このため、路面状態の測定システム２００によれば、点検対象の路線全体を測定対象として、路面性状測定車両による測定及びＭＣＩ値の導出を行う場合と比べ、点検に係るコストを削減できる。
　［第２の実施形態］
　第２の実施形態における評価値導出部１００３は、路面が劣化しているキロポスト区間を検出するための検出感度を上げるために、現時点での路面性状に関する情報に基づいて、測定情報６００に含まれる上下加速度を増幅する。これにより、閾値ＶＴｈ１、ＶＴｈ２以上の上下加速度が検出されたと判定される確率が上がり、累積値Ｓの増加の傾きを大きくすることができる。
　図１５は、サーバ装置２１０において実行される予測ＭＣＩ情報生成処理のフローチャートである。なお、図１５に示すフローチャートの各工程のうち、図１１に示すフローチャートに含まれる工程と同じ工程については同じ参照番号を付し、ここでは説明を省略する。図１１との相違点は、ステップＳ１５０１及びステップＳ１５０２である。
　ステップＳ１５０１において、評価値導出部１００３は、処理対象のキロポスト区間における現時点での路面性状に関する情報（予測ＭＣＩ値、ポットホールの有無）に基づいて、測定情報６００に含まれる処理対象のキロポスト区間の上下加速度を増幅する。例えば、処理対象のキロポスト区間における現時点での路面性状を示す情報として、予測ＭＣＩ情報ＤＢ２４６に"予測ＭＣＩ値"＝"５"が格納されていた場合には、測定情報６００に含まれる処理対象のキロポス区間の上下加速度の振幅を１．１倍に変換する。
　ステップＳ１５０２において、評価値導出部１００３は、変換後の処理対象のキロポスト区間における上下加速度と、閾値ＶＴｈ１及び閾値ＶＴｈ２とを対比する。また、評価値導出部１００３は、対比の結果、変換後の処理対象のキロポスト区間における上下加速度が閾値ＶＴｈ１以上であると判定した場合には、評価値として"１"を導出する。更に、評価値導出部１００３は、対比の結果、変換後の処理対象のキロポスト区間における上下加速度が閾値ＶＴｈ２以上であると判定した場合には、評価値として"２"を導出する。
　このように、現時点での路面性状に関する情報に基づいて、測定情報６００に含まれる上下加速度を増幅することで、路面が劣化しているキロポスト区間を検出するための検出感度を上げることができる。
　なお、上記説明では、変換後の処理対象のキロポスト区間における上下加速度から評価値を導出し、評価値を加算することで累積値を求めた。しかし、変換後の処理対象のキロポスト区間における上下加速度そのものを加算することで累積値を求めて、予測ＭＣＩ値を算出してもよい。つまり、予測ＭＣＩ値の算出に際しては、測定情報を加算するようにしてもよいし、測定情報に基づいて導出される評価値を加算するようにしてもよい。
　［第３の実施形態］
　第３の実施形態における予測ＭＣＩ情報出力部１００６では、予測ＭＣＩ情報に含まれる予測ＭＣＩ値のうち、測定情報の取得回数が少ないキロポスト区間の予測ＭＣＩ値について、測定情報の取得回数が多いキロポスト区間の予測ＭＣＩと区別して出力する。
　図１６は、予測ＭＣＩ情報の他の一例を示す図であり、第３の実施形態において予測ＭＣＩ情報出力部１００６により出力される予測ＭＣＩ情報の一例を示す図である。図１６に示す予測ＭＣＩ情報１６００の場合、"予測ＭＣＩ値"には、予測ＭＣＩ値が格納されているキロポスト区間と、所定のメッセージ（"信頼性が低い"）が格納されているキロポスト区間とが含まれる。
　"予測ＭＣＩ値"に予測ＭＣＩ値が格納されているキロポスト区間は、パトロール車両１２０による複数回の走行が行われ、測定情報が複数回取得されたキロポスト区間を示している。このため、予測ＭＣＩ値がデフォルトのＭＣＩ値と比較して変化していない場合には、路面が劣化していないと判断することができる。
　一方、"予測ＭＣＩ値"に所定のメッセージが格納されているキロポスト区間は、パトロール車両１２０による走行がほとんど行われず、充分な回数の測定情報が取得されていないキロポスト区間を示している。充分な回数の測定情報が取得されていないキロポスト区間の場合、累積値Ｓも増加しないため、予測ＭＣＩ値がデフォルトのＭＣＩ値から変化しない。このため、デフォルトのＭＣＩ値が格納されていると、測定情報が複数回取得されたうえで路面が劣化していないと判断されたのか、充分な回数の測定情報が取得されていないため、予測ＭＣＩ値が変化していないのかが区別できない。これに対して、図１６に示すように、所定のメッセージが格納されていた場合には、そのような事態を回避できる。
　［第４の実施形態］
　第４の実施形態における路面状態の測定システムでは、一般車両に搭載されるナビゲーションシステムをネットワークに接続する。また、第４の実施形態における予測ＭＣＩ情報出力部では、予測ＭＣＩ情報に基づいて、一般車両に搭載されるナビゲーションシステムに対して警告出力を指示する。
　図１７は、路面状態の測定システムのシステム構成の他の一例を示す図である。なお、ここでは、上記第１の実施形態において図２を用いて説明した路面状態の測定システム２００との相違点を中心に説明する。
　図１７において、第４の実施形態における路面状態の測定システム１７００は、一般車両１７２０を有する。一般車両１７２０は、予測ＭＣＩ情報を利用するユーザの車両である。ナビゲーションシステム１７２１は、一般車両１７２０に搭載され、一般車両１７２０の走行時に、現在位置や目的地への経路案内を電子的に行う装置である。
　ナビゲーションシステム１７２１は、現在位置を示す緯度及び経度をサーバ装置１７１０に送信し、サーバ装置１７１０より予測ＭＣＩ情報に基づく警告指示を受信すると、警告を出力する。
　図１８は、サーバ装置１７１０において実行されるアラーム処理のフローチャートである。図１８に示すアラーム処理は、ナビゲーションシステム１７２１が起動している間、実行される。
　ステップＳ１８０１において、予測ＭＣＩ情報出力部１００６は、ナビゲーションシステム１７２１より、現在位置を示す緯度及び経度を受信する。
　ステップＳ１８０２において、予測ＭＣＩ情報出力部１００６は、予測ＭＣＩ情報に含まれる予測ＭＣＩ値が３以下のキロポスト区間を特定し、ナビゲーションシステム１７２１より受信した現在位置が、特定したキロポスト区間内に含まれるか否かを判定する。
　ステップＳ１８０２において、現在位置が、特定したキロポスト区間内に含まれると判定した場合には、ステップＳ１８０３に進む。ステップＳ１８０３において、予測ＭＣＩ情報出力部１００６は、ナビゲーションシステム１７２１に対して、路面が劣化しているキロポスト区間を走行中であることを示す警告を出力するよう指示し、ステップＳ１８０４に進む。
　一方、ステップＳ１８０２において、現在位置が、特定したキロポスト区間内に含まれないと判定した場合には、直接、ステップＳ１８０４に進む。
　ステップＳ１８０４において、ナビゲーションシステム１７２１が起動しているか否かを判定し、ナビゲーションシステム１７２１が起動中であると判定した場合には、ステップＳ１８０１に戻る。一方、ナビゲーションシステム１７２１が起動していないと判定した場合には、アラーム処理を終了する。
　このように、サーバ装置１７１０において生成された予測ＭＣＩ情報に基づいて、一般車両のナビゲーションシステムに警告を出力させることで、一般車両のユーザは、路面劣化を考慮した運転を行うことができる。
　［第５の実施形態］
　第５の実施形態では、予測ＭＣＩ情報出力部１００６が予測ＭＣＩ情報を出力するにあたり、予測ＭＣＩ情報に含まれる予測ＭＣＩ値が３以下のキロポスト区間を抽出した予測ＭＣＩ情報を生成し出力する。これにより、予測ＭＣＩ情報のデータサイズを小さくして出力することができる。
　［第６の実施形態］
　上記各実施形態では、測定情報を取得するごとに累積値を算出したが、累積値は所定回数分の測定情報が取得されてから算出するようにしてもよい。その場合、サーバ装置２１０では、図１３に示す情報を格納する。また、サーバ装置２１０では、補修が行われたキロポスト区間及び補修が行われた日時もあわせて格納する。更に、サーバ装置２１０では、累積値の算出に際して、補修日時以降に取得された測定情報に基づいて導出された評価値を対象として加算を行う。
　また、上記各実施形態では、パトロール車両１２０の振動に関する情報として上下加速度を検出したが、振動に関する情報は上下加速度に限定されるものではない。例えば、角速度を検出してもよいし、振動幅を検出してもよい。
　なお、上記実施形態に挙げた構成等に、その他の要素との組み合わせなど、ここで示した構成に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更することが可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。
　本出願は、２０１４年３月１８日に出願された日本国特許出願第２０１４－０５５５１８号に基づきその優先権を主張するものであり、同日本国特許出願の全内容を参照することにより本願に援用する。
１１０　　　　：路面性状測定車両
１２０　　　　：パトロール車両
２００　　　　：路面状態の測定システム
２１０　　　　：サーバ装置
２２０　　　　：ネットワーク
２２１　　　　：携帯端末
２３０　　　　：ＭＣＩ予測プログラム
４００　　　　：キロポスト配置位置情報
５００　　　　：ＭＣＩ情報
６００　　　　：測定情報
７００　　　　：評価値情報
８００　　　　：累積情報
９００　　　　：予測ＭＣＩ情報
１００１　　　：ＭＣＩ情報取得部
１００２　　　：測定情報取得部
１００３　　　：評価値導出部
１００４　　　：評価値累積部
１００５　　　：予測ＭＣＩ値算出部
１００６　　　：予測ＭＣＩ情報出力部
１６００　　　：予測ＭＣＩ情報
１７００　　　：路面状態の測定システム
１７１０　　　：サーバ装置
１７２０　　　：一般車両
１７２１　　　：ナビゲーションシステム

Claims (7)

  1. 　車両に搭載された加速度センサにより測定された該車両の走行路面位置に応じた測定値であって、ある路面位置についての複数回の走行のそれぞれにおける測定値の累積により前記ある路面位置についての路面劣化を検出する際に、前記ある路面位置に対応する路面評価値に応じて路面劣化の検出感度を変更する、
    　処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
  2. 　前記路面評価値がより路面が劣化している状態を示すほど、前記路面劣化の検出感度をより高く変更する
    　ことを特徴とする請求項１記載のプログラム。
  3. 　前記路面評価値はＭＣＩ値であることを特徴とする請求項１記載のプログラム。
  4. 　路面劣化が検出された前記ある路面位置を車両が走行する際に、該車両内に警告が出力されるように指示することを特徴とする請求項１記載のプログラム。
  5. 　前記ある路面位置について前記測定値を測定した日時情報を記憶し、
    　前記ある路面位置について補修がなされた補修日時を受け付けると、前記ある路面位置については、該補修日時以降を示す日時において測定された測定値を累積の対象とする
    　ことを特徴とする請求項１記載のプログラム。
  6. 　車両に搭載された加速度センサにより測定された該車両の走行路面位置に応じた測定値であって、ある路面位置についての複数回の走行のそれぞれにおける測定値の累積により前記ある路面位置についての路面劣化を検出する際に、前記ある路面位置に対応する路面評価値に応じて路面劣化の検出感度を変更する手段
    　を有することを特徴とする情報処理装置。
  7. 　車両に搭載された加速度センサにより測定された該車両の走行路面位置に応じた測定値であって、ある路面位置についての複数回の走行のそれぞれにおける測定値の累積により前記ある路面位置についての路面劣化を検出する際に、前記ある路面位置に対応する路面評価値に応じて路面劣化の検出感度を変更する
    　ことを特徴とする路面劣化検出方法。
PCT/JP2015/057364 2014-03-18 2015-03-12 路面劣化検出方法、情報処理装置及びプログラム WO2015141559A1 (ja)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201580011356.8A CN106062843A (zh) 2014-03-18 2015-03-12 路面劣化检测方法、信息处理装置以及程序
SG11201606916SA SG11201606916SA (en) 2014-03-18 2015-03-12 Road surface degradation detection method, information processing device, and program
US15/237,858 US10011960B2 (en) 2014-03-18 2016-08-16 Method of detecting road surface degradation, information process apparatus, and non-transitory computer-readable recording medium
PH12016501695A PH12016501695A1 (en) 2014-03-18 2016-08-26 Method of detecting road surface degradation, information process apparatus and program

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2014055518A JP6343987B2 (ja) 2014-03-18 2014-03-18 路面劣化検出方法、情報処理装置及びプログラム
JP2014-055518 2014-03-18

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
US15/237,858 Continuation US10011960B2 (en) 2014-03-18 2016-08-16 Method of detecting road surface degradation, information process apparatus, and non-transitory computer-readable recording medium

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2015141559A1 true WO2015141559A1 (ja) 2015-09-24

Family

ID=54144529

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2015/057364 WO2015141559A1 (ja) 2014-03-18 2015-03-12 路面劣化検出方法、情報処理装置及びプログラム

Country Status (6)

Country Link
US (1) US10011960B2 (ja)
JP (1) JP6343987B2 (ja)
CN (1) CN106062843A (ja)
PH (1) PH12016501695A1 (ja)
SG (1) SG11201606916SA (ja)
WO (1) WO2015141559A1 (ja)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018060427A (ja) * 2016-10-06 2018-04-12 富士通株式会社 路面状況検出プログラム及び路面状況検出装置
WO2018066118A1 (ja) * 2016-10-06 2018-04-12 富士通株式会社 道路状態の管理プログラム、道路状態の管理装置、及び道路状態の管理方法
WO2018066116A1 (ja) * 2016-10-06 2018-04-12 富士通株式会社 道路状態の管理プログラム、道路状態の管理装置、及び道路状態の管理方法
WO2022201525A1 (ja) * 2021-03-26 2022-09-29 日本電気株式会社 道路点検システム、測定車両、サーバ、道路点検方法及びプログラム記録媒体
US11543425B2 (en) 2019-11-29 2023-01-03 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Road surface damage detection device, road surface damage detection method, and program

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6704817B2 (ja) * 2016-08-18 2020-06-03 西日本高速道路エンジニアリング四国株式会社 排水性舗装におけるポットホール発生リスクを定量分析する方法
JP6620720B2 (ja) * 2016-11-04 2019-12-18 株式会社デンソー 路面状態判定システム
CN106592394B (zh) * 2016-11-17 2018-11-06 长安大学 一种自发电式道路寿命检测无线传感系统及其检测方法
AU2018246069B2 (en) * 2017-03-31 2021-03-04 Hitachi Construction Machinery Co., Ltd. Road surface management system and road surface management method
US10846819B2 (en) * 2017-04-12 2020-11-24 Southern Methodist University Method and apparatus to infer structural stresses with visual image and video data
WO2018211860A1 (ja) * 2017-05-19 2018-11-22 株式会社村田製作所 警告システム、コンピュータプログラム、及び警告方法
CN108417065B (zh) * 2018-03-21 2020-09-29 成都雅骏汽车制造有限公司 一种基于智能手机和导航应用的坑洼路面预警方法
CN109151060A (zh) * 2018-09-28 2019-01-04 广州小鹏汽车科技有限公司 一种路面异常监测方法、装置及计算机可读存储介质
JP7306362B2 (ja) * 2020-10-19 2023-07-11 トヨタ自動車株式会社 車両のプレビュー制振制御用データベース作成方法
JP7322855B2 (ja) * 2020-10-23 2023-08-08 トヨタ自動車株式会社 路面情報作成装置及び車両制御システム

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003288665A (ja) * 2002-03-27 2003-10-10 Fujitsu Fip Corp 交通量感知器を用いた路面性状推定方法とシステム
JP2007329762A (ja) * 2006-06-08 2007-12-20 Fujitsu Ten Ltd 物体候補領域検出装置、物体候補領域検出方法、歩行者認識装置、および車両制御装置
JP2008297764A (ja) * 2007-05-30 2008-12-11 Fuji Electric Systems Co Ltd 道路情報管理装置
JP2013139671A (ja) * 2011-12-28 2013-07-18 Fujitsu Ltd 路面調査プログラム及び路面調査装置
JP2014038448A (ja) * 2012-08-15 2014-02-27 Ntt Docomo Inc サーバ装置、課金システム、プログラムおよび動作方法

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6395307A (ja) * 1986-10-10 1988-04-26 Tokyo Keiki Co Ltd 路面凹凸計測装置
JP2628048B2 (ja) 1987-10-22 1997-07-09 日瀝化学工業株式会社 道路の路面特性図の作成方法
JP2001004382A (ja) * 1999-06-23 2001-01-12 Matsushita Electric Ind Co Ltd 車載ナビゲーション装置及び道路情報通信システム
JP4252540B2 (ja) 2005-01-24 2009-04-08 株式会社豊田中央研究所 路面判定装置
JP5618744B2 (ja) * 2010-05-26 2014-11-05 三菱電機株式会社 道路形状推定装置及びコンピュータプログラム及び道路形状推定方法
JP6019630B2 (ja) * 2012-03-12 2016-11-02 日産自動車株式会社 路面勾配推定装置
JP6349814B2 (ja) * 2014-03-18 2018-07-04 富士通株式会社 路面状態の測定方法、路面の劣化箇所特定方法、情報処理装置及びプログラム
JP6405239B2 (ja) * 2014-03-19 2018-10-17 株式会社小松製作所 路面状態判定方法、路面状態出力方法、路面状態判定装置および路面状態出力装置
BR112016003450B1 (pt) * 2014-06-09 2022-04-26 Nira Dynamics Ab Método e sistema para a detecção de uma irregularidade a curto prazo de uma superfície de estrada sob um veículo de condução tendo pelo menos uma primeira roda e meio de armazenamento legível por computador
US9598087B2 (en) * 2014-12-12 2017-03-21 GM Global Technology Operations LLC Systems and methods for determining a condition of a road surface
US9950700B2 (en) * 2016-03-30 2018-04-24 GM Global Technology Operations LLC Road surface condition detection with multi-scale fusion

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003288665A (ja) * 2002-03-27 2003-10-10 Fujitsu Fip Corp 交通量感知器を用いた路面性状推定方法とシステム
JP2007329762A (ja) * 2006-06-08 2007-12-20 Fujitsu Ten Ltd 物体候補領域検出装置、物体候補領域検出方法、歩行者認識装置、および車両制御装置
JP2008297764A (ja) * 2007-05-30 2008-12-11 Fuji Electric Systems Co Ltd 道路情報管理装置
JP2013139671A (ja) * 2011-12-28 2013-07-18 Fujitsu Ltd 路面調査プログラム及び路面調査装置
JP2014038448A (ja) * 2012-08-15 2014-02-27 Ntt Docomo Inc サーバ装置、課金システム、プログラムおよび動作方法

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018060427A (ja) * 2016-10-06 2018-04-12 富士通株式会社 路面状況検出プログラム及び路面状況検出装置
WO2018066118A1 (ja) * 2016-10-06 2018-04-12 富士通株式会社 道路状態の管理プログラム、道路状態の管理装置、及び道路状態の管理方法
WO2018066116A1 (ja) * 2016-10-06 2018-04-12 富士通株式会社 道路状態の管理プログラム、道路状態の管理装置、及び道路状態の管理方法
JPWO2018066116A1 (ja) * 2016-10-06 2019-06-24 富士通株式会社 道路状態の管理プログラム、道路状態の管理装置、及び道路状態の管理方法
JPWO2018066118A1 (ja) * 2016-10-06 2019-06-27 富士通株式会社 道路状態の管理プログラム、道路状態の管理装置、及び道路状態の管理方法
US11543425B2 (en) 2019-11-29 2023-01-03 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Road surface damage detection device, road surface damage detection method, and program
WO2022201525A1 (ja) * 2021-03-26 2022-09-29 日本電気株式会社 道路点検システム、測定車両、サーバ、道路点検方法及びプログラム記録媒体

Also Published As

Publication number Publication date
US20160356002A1 (en) 2016-12-08
JP2015178702A (ja) 2015-10-08
JP6343987B2 (ja) 2018-06-20
US10011960B2 (en) 2018-07-03
PH12016501695A1 (en) 2016-10-03
SG11201606916SA (en) 2016-09-29
CN106062843A (zh) 2016-10-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6343987B2 (ja) 路面劣化検出方法、情報処理装置及びプログラム
JP6312304B2 (ja) 位置測定方法、自己位置測定装置及び車載器
JP5929936B2 (ja) 特異走行箇所検出装置及び特異走行箇所検出方法
US20160356001A1 (en) Method of measuring road state, method of identifying degradation point of road surface, information process apparatus, and non-transitory computer-readable recording medium
JP5901165B2 (ja) 位置通知装置及び車両位置通知方法、並びに車載器、車両位置算出方法及びプログラム、並びに車両位置算出システム
JP5894865B2 (ja) 車両位置検出装置、及びプログラム
US10417907B2 (en) Method for processing measurement data of a vehicle in order to determine the start of a search for a parking space and computer program product
CN109102712B (zh) 用于实现车辆平滑移动的数据处理方法及装置
US20160221584A1 (en) Method and Device for Monitoring the Function of a Driver Assistance System
CN111830544B (zh) 车辆定位的方法、装置、系统及存储介质
CN109808641B (zh) 防盗告警方法及装置、电子设备和可读存储介质
JP2010044543A (ja) プローブデータ収集システム、プローブデータ収集方法、プログラムおよびプログラム記録媒体
WO2010101199A1 (ja) 道路交通情報作成装置および道路交通情報作成方法
JP2007188340A (ja) 通過時間提供装置
US20160187149A1 (en) Drive assist system, method, and program
JP6241218B2 (ja) 測定装置、情報処理装置、測定プログラム、情報処理プログラム、測定方法および情報処理方法
US20120253648A1 (en) Apparatus and method for generating traffic information
JP7294323B2 (ja) 動体管理装置、動体管理システム、動体管理方法、及びコンピュータプログラム
CN115728800A (zh) 车载定位系统、方法以及存储介质
JP5790044B2 (ja) 交通量推定装置、コンピュータプログラム及び交通量推定方法
JP5608429B2 (ja) 運行状態解析方法
CN110764116A (zh) 定位方法和移动设备
JP5728751B2 (ja) 交通案内情報生成装置、交通案内情報生成方法および交通案内情報生成プログラム
KR101577752B1 (ko) 차량의 속도를 계산하는 방법 및 장치, 그리고 차량 운행 상태를 기록하는 방법 및 장치
US20240092366A1 (en) On-vehicle apparatus, road surface image transmission method, and recording medium storing program

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 15765106

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 12016501695

Country of ref document: PH

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: IDP00201605852

Country of ref document: ID

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 15765106

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1