WO2018025341A1 - 道路状態診断システム、診断用情報生成装置及び診断用情報生成方法 - Google Patents

道路状態診断システム、診断用情報生成装置及び診断用情報生成方法 Download PDF

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WO2018025341A1
WO2018025341A1 PCT/JP2016/072761 JP2016072761W WO2018025341A1 WO 2018025341 A1 WO2018025341 A1 WO 2018025341A1 JP 2016072761 W JP2016072761 W JP 2016072761W WO 2018025341 A1 WO2018025341 A1 WO 2018025341A1
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information
diagnostic
diagnosis
road
vehicle
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PCT/JP2016/072761
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English (en)
French (fr)
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卓爾 森本
三浦 紳
季美果 池上
翔伍 岡本
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三菱電機株式会社
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    • EFIXED CONSTRUCTIONS
    • E01CONSTRUCTION OF ROADS, RAILWAYS, OR BRIDGES
    • E01CCONSTRUCTION OF, OR SURFACES FOR, ROADS, SPORTS GROUNDS, OR THE LIKE; MACHINES OR AUXILIARY TOOLS FOR CONSTRUCTION OR REPAIR
    • E01C23/00Auxiliary devices or arrangements for constructing, repairing, reconditioning, or taking-up road or like surfaces
    • E01C23/01Devices 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
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01BMEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B21/00Measuring arrangements or details thereof, where the measuring technique is not covered by the other groups of this subclass, unspecified or not relevant
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles

Definitions

  • the present invention relates to a road condition diagnosis system, a diagnosis information generation device and a diagnosis information generation method for the road condition diagnosis system.
  • Patent Document 1 discloses a system that analyzes the unevenness of a road on which the vehicle has traveled using a detection result obtained by an acceleration sensor or the like provided in the vehicle.
  • the system for diagnosing the road condition using the detection result of the sensor provided in the vehicle has a problem that an error occurs in the diagnosis result depending on the vehicle width or the relative position of the vehicle with respect to the traveling lane. there were. As a result, there is a problem that the diagnosis accuracy of the road condition is low.
  • the present invention has been made to solve the above-described problems, and an object of the present invention is to provide a road condition diagnosis system with improved road condition diagnosis accuracy. It is another object of the present invention to provide a diagnostic information generating apparatus and a diagnostic information generating method for this road condition diagnostic system.
  • the road condition diagnosis system of the present invention is provided in each of a plurality of vehicles, and is generated by a diagnosis information generation device that generates diagnosis information used for diagnosis of a road condition and the plurality of vehicles.
  • Diagnostic information generation provided for each of a plurality of vehicles, comprising a storage device for accumulating and storing diagnostic information and a diagnostic device for diagnosing road conditions using the diagnostic information stored in the storage device.
  • the apparatus uses the information acquired from the information source device provided in the own vehicle that is the vehicle provided with the diagnostic information generation device, and the road state information indicating the state of the road on which the own vehicle has traveled, and the road state Generate diagnostic information including travel position information indicating the relative position of the host vehicle with respect to the road when the information is generated and position coordinate information indicating the position coordinate of the host vehicle when the road state information is generated Is
  • the diagnostic information generation apparatus of the present invention is a diagnostic information generation apparatus provided in each of a plurality of vehicles in a road condition diagnosis system that diagnoses a road condition using diagnostic information generated by the plurality of vehicles. And using the information acquired from the information source device provided in the host vehicle, the road state information indicating the state of the road on which the host vehicle has traveled, and the relative position of the host vehicle with respect to the road when the road state information is generated.
  • a diagnostic information generating unit that generates diagnostic information including travel position information indicating a general position and positional coordinate information indicating the position coordinates of the host vehicle when the road state information is generated, and a diagnostic information generating unit And a diagnostic information output unit that outputs the generated diagnostic information to the communication device.
  • the diagnostic information generation method of the present invention is a diagnostic information generation apparatus provided in each of a plurality of vehicles in a road condition diagnosis system that diagnoses a road condition using diagnostic information generated by a plurality of vehicles.
  • the diagnostic information output unit includes a step of outputting the diagnostic information generated by the diagnostic information generation unit to the communication device.
  • the road condition diagnosis system of the present invention can improve the diagnosis accuracy of road conditions by using diagnostic information generated by a plurality of vehicles. Further, according to the present invention, it is possible to obtain a diagnostic information generating apparatus and a diagnostic information generating method for the road condition diagnostic system.
  • FIG. 9A is a characteristic diagram corresponding to the first diagnostic information
  • FIG. 9B is a characteristic diagram corresponding to the second diagnostic information
  • FIG. 9C is a characteristic diagram corresponding to the third diagnostic information
  • 9D is a characteristic diagram corresponding to the fourth diagnostic information
  • FIG. 9E is a characteristic diagram corresponding to the fifth diagnostic information
  • FIG. 9A is a characteristic diagram corresponding to the first diagnostic information
  • FIG. 9B is a characteristic diagram corresponding to the second diagnostic information
  • FIG. 9C is a characteristic diagram corresponding to the third diagnostic information
  • 9D is a characteristic diagram corresponding to the fourth diagnostic information
  • FIG. 9E is a characteristic diagram corresponding to the fifth diagnostic information
  • FIG. 9F is a characteristic corresponding to the sixth diagnostic information.
  • FIG. 9G is a characteristic diagram showing characteristic lines obtained by synthesizing the characteristic lines shown in FIGS. 9A to 9F. It is explanatory drawing which shows the other example of the diagnostic method by the diagnostic apparatus which concerns on Embodiment 1 of this invention.
  • 10A is a characteristic diagram corresponding to the first diagnostic information
  • FIG. 10B is a characteristic diagram corresponding to the second diagnostic information
  • FIG. 10C is a characteristic diagram corresponding to the third diagnostic information.
  • FIG. 10D is a characteristic diagram showing a characteristic line formed by synthesizing the characteristic lines shown in FIGS. 10A to 10C. It is a functional block diagram which shows the principal part of the other road condition diagnostic system which concerns on Embodiment 1 of this invention.
  • FIG. 1 is a functional block diagram showing the main part of the road condition diagnosis system according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 2 is a hardware configuration diagram showing the main part of the diagnostic information collection apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 3 is another hardware configuration diagram showing the main part of the diagnostic information collecting apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 4 is a hardware configuration diagram showing the main part of the diagnostic apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 5 is another hardware configuration diagram showing the main part of the diagnostic apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • a road condition diagnosis system 100 according to the first embodiment will be described with reference to FIGS.
  • vehicle 1 1 of one of the.
  • vehicle 1 1 the vehicle 1 1
  • the vehicle speed sensor 11 detects the traveling speed of the host vehicle.
  • the acceleration sensor 12 detects acceleration in the front-rear direction, the left-right direction, and the up-down direction of the host vehicle.
  • the gyro sensor 13 detects a rotational angular velocity with respect to the pitching direction, rolling direction, and yawing direction of the host vehicle.
  • the camera 14 is provided on the dashboard or ceiling of the host vehicle, and photographs the interior of the host vehicle.
  • the camera 15 is configured by a front camera, a rear camera, a side camera, or the like mounted on the host vehicle, and photographs the outside of the host vehicle.
  • the microphone 16 acquires noise (hereinafter referred to as “traveling noise”) generated by traveling of the host vehicle.
  • a GPS (Global Positioning System) receiver 17 receives a GPS signal from a GPS satellite (not shown).
  • the storage device 18 includes an auxiliary storage device such as an HDD (Hard Disk Drive) or an SSD (Solid State Drive), and stores map information and the like.
  • the radar sensor 19 includes, for example, a laser sensor, an ultrasonic sensor, or a millimeter wave band radio wave sensor, and detects a distance between the host vehicle and an object outside the host vehicle.
  • the load sensor 20 is provided in a seat and a luggage compartment of the host vehicle, and detects the weight of the passenger seated in each seat, the weight of the luggage loaded in the cargo compartment, and the like.
  • the information source device 21 includes the vehicle speed sensor 11, the acceleration sensor 12, the gyro sensor 13, the camera 14, the camera 15, the microphone 16, the GPS receiver 17, the storage device 18, the radar sensor 19, and the load sensor 20.
  • the diagnostic information generation unit 22 generates information (hereinafter referred to as “diagnosis information”) used for diagnosis of a road state by the diagnostic device 35 using various information acquired from the information source device 21.
  • the diagnostic information includes information (hereinafter referred to as “road condition information”) indicating the condition of the road on which the host vehicle has traveled.
  • the road condition information includes the presence or absence of a concave portion, a convex portion, or a cracked portion (hereinafter, collectively referred to as “uneven portion”) on the road, and the relative of the uneven portion with respect to the host vehicle.
  • This is qualitative information indicating the position where the uneven portion is formed and the factors (manholes, ridges, joints, construction marks, aging, etc.).
  • the road state information is quantitative information indicating values corresponding to the relative position of the uneven portion with respect to the host vehicle, the size of the uneven portion, and the like.
  • the diagnostic information generation unit 22 detects the inclination of the host vehicle using information indicating the rotational angular velocity of the host vehicle acquired from the gyro sensor 13.
  • the diagnostic information generation unit 22 determines the presence / absence of a recess, the relative position of the recess relative to the host vehicle, the size of the recess, and the like using the detected angle of inclination and the amount of change in the angle.
  • the diagnostic information generation unit 22 estimates the cause of the recess according to the determined position and size of the recess.
  • the diagnostic information generation unit 22 determines the presence or absence of a convex portion, the position of the convex portion relative to the host vehicle in the left-right direction, the size of the convex portion, and the like. The diagnostic information generation unit 22 estimates the cause of the convex portion according to the determined position and size of the convex portion.
  • the diagnostic information generation unit 22 uses the information indicating the traveling speed of the host vehicle acquired from the vehicle speed sensor 11 and the information indicating the acceleration of the host vehicle acquired from the acceleration sensor 12 to determine the inclination of the host vehicle. To detect.
  • the diagnostic information generation unit 22 determines the presence / absence of a recess, the relative position of the recess relative to the host vehicle, the size of the recess, and the like using the detected angle of inclination and the amount of change in the angle.
  • the diagnostic information generation unit 22 estimates the cause of the recess according to the determined position and size of the recess.
  • the diagnostic information generation unit 22 determines the presence or absence of a convex portion, the position of the convex portion relative to the host vehicle in the left-right direction, the size of the convex portion, and the like. The diagnostic information generation unit 22 estimates the cause of the convex portion according to the determined position and size of the convex portion.
  • the information generation part 22 for diagnosis detects the inclination of the own vehicle, it combines the information which shows the rotational angular velocity according to the direction of the inclination used as a detection object, and the information which shows the traveling speed and acceleration of the own vehicle. It may be used.
  • the diagnostic information generation unit 22 acquires information indicating the traveling noise of the host vehicle from the microphone 16 and acquires information indicating the acceleration of the host vehicle from the acceleration sensor 12.
  • the diagnostic information generation unit 22 compares the volume value of the traveling noise with a predetermined threshold (hereinafter referred to as “noise threshold”) and determines the amount of change in acceleration detected by the acceleration sensor 12 as a predetermined threshold (hereinafter referred to as “acceleration threshold”). ").
  • the diagnostic information generation unit 22 determines that there is a crack on the traveling road when the volume value of the traveling noise is a value equal to or greater than the noise threshold and the amount of change in acceleration is less than the acceleration threshold. .
  • the diagnostic information generation unit 22 acquires information indicating an image obtained by photographing the outside of the host vehicle from the camera 15 and executes image recognition processing on the photographed image.
  • the diagnostic information generation unit 22 uses the result of the image recognition process to determine the presence / absence of an uneven portion, the position of the uneven portion relative to the host vehicle in the left-right direction, the size of the uneven portion, the cause of the uneven portion, etc. Determine.
  • a threshold value or a data table may be appropriately set as necessary. Further, in each of the above methods, the detection accuracy of the road condition in the host vehicle may be improved by applying a statistical method or machine learning.
  • the diagnostic information includes information (hereinafter referred to as “traveling position information”) indicating a relative position of the own vehicle with respect to the road (hereinafter referred to as “traveling position”) when the road state information is generated.
  • the travel position information indicates the position of the host vehicle relative to the lane in which the host vehicle traveled on the road.
  • the map information stored in the storage device 18 includes information indicating the type of each road (general road, highway, etc.), and information indicating the shape (straight line, curve, intersection, etc.) of each road. , Information indicating the lanes (first lane, second lane, shoulders, etc.) included in each road, information indicating the traveling direction (upward, downward, etc.) of each lane (hereinafter collectively referred to as “road information”) In some cases).
  • the diagnostic information generation unit 22 detects the traveling position of the host vehicle by associating information indicating the position coordinates of the host vehicle acquired from the GPS receiver 17 with the map information acquired from the storage device 18.
  • the diagnostic information generation unit 22 includes information indicating the traveling speed of the host vehicle acquired from the vehicle speed sensor 11, information indicating the acceleration of the host vehicle acquired from the acceleration sensor 12, or the yawing direction acquired from the gyro sensor 13.
  • the position coordinates indicated by the GPS signal may be corrected using information indicating the rotational angular velocity. By correcting the position coordinates, the detection accuracy of the traveling position can be improved.
  • the diagnostic information generation unit 22 acquires information indicating an image obtained by photographing the outside of the host vehicle from the camera 15 and executes image recognition processing on the photographed image.
  • the diagnostic information generation unit 22 determines the shape of the road on which the host vehicle is traveling, the lane in which the host vehicle is traveling, the traveling direction of the host vehicle, and the like using the result of the image recognition process.
  • the diagnostic information generation unit 22 may improve the detection accuracy of the traveling position by using the result of the image recognition process in addition to the information indicating the position coordinates and the map information.
  • the diagnostic information generation unit 22 performs an image recognition process on the captured image of the camera 15 to provide a reference for the travel position (hereinafter referred to as a “reference object”. For example, the left end of the travel lane on the left travel road White line indicating the part or guardrail) is detected, and the distance between the vehicle and the reference object is detected.
  • the diagnostic information generation unit 22 may improve the detection accuracy of the traveling position by using the result of the image recognition process in addition to the information indicating the position coordinates and the map information.
  • the diagnostic information generation unit 22 uses the information indicating the detection result by the radar sensor 19 instead of the image recognition process to determine the distance between the host vehicle and the reference object. It may be detected.
  • the reference object is not limited to the white line or the guardrail, and may be any object as long as it is on the road. The reference object may be different depending on the shape of the road (for example, a white line indicating the left end of the traveling lane on a straight road, or the center of the intersection at an intersection).
  • the diagnostic information includes information indicating the position coordinates of the host vehicle when the road state information is generated (hereinafter referred to as “position coordinate information”).
  • the position coordinate information can be acquired from the GPS receiver 17.
  • the diagnostic information generation unit 22 is information indicating the traveling speed of the host vehicle acquired from the vehicle speed sensor 11, information indicating the acceleration of the host vehicle acquired from the acceleration sensor 12, or rotation in the yawing direction acquired from the gyro sensor 13.
  • the position coordinates indicated by the GPS signal may be corrected using information indicating the angular velocity, and position coordinate information indicating the corrected position coordinates may be generated.
  • the diagnostic information may include information indicating the traveling state of the host vehicle when the road state information is generated (hereinafter referred to as “traveling state information”).
  • the traveling state information includes the traveling speed, acceleration, rotational angular velocity, traveling direction, and traveling pattern of the host vehicle when the road state information is generated (stopping, accelerating, decelerating, changing lanes). , During a curve run, etc.).
  • the diagnostic information may include information (hereinafter referred to as “in-vehicle situation information”) indicating the situation inside the host vehicle when the road state information is generated.
  • the in-vehicle status information indicates the presence / absence of a passenger seated in each seat, the weight of each passenger, the presence / absence of luggage loaded in the luggage compartment, the weight of the luggage, and the like.
  • the diagnostic information generation unit 22 acquires information indicating an image in which the inside of the host vehicle is captured from the camera 14 and executes image recognition processing on the captured image.
  • the diagnostic information generation unit 22 determines the presence or absence of a passenger in each seat of the host vehicle using the result of the image recognition process.
  • the diagnostic information generation unit 22 detects the weight of each passenger using information acquired from the load sensor 20 provided in each seat. Further, the diagnostic information generation unit 22 detects the presence / absence of the luggage and the weight of the luggage using information acquired from the load sensor 20 provided in the luggage compartment.
  • the diagnostic information may include any information as long as it is information that can be acquired from the information source device 21 or information that can be generated using the information acquired from the information source device 21.
  • the diagnostic information may include road information related to the road on which the host vehicle was traveling when the road state information was generated among the road information of each road included in the map information.
  • the diagnostic information may include information indicating the date and time when the road state information is generated (hereinafter referred to as “date and time information”).
  • the diagnostic information output unit 23 outputs the diagnostic information generated by the diagnostic information generation unit 22 to the communication device 25.
  • the diagnostic information generation unit 24 and the diagnostic information output unit 23 constitute a diagnostic information generation device 24.
  • the communication device 25 includes, for example, a dedicated transmitter and receiver mounted on the host vehicle, or a mobile communication terminal such as a smartphone brought into the host vehicle.
  • the communication device 25 transmits the diagnostic information input from the diagnostic information output unit 23 to the communication device 31 provided in the server 2.
  • each of the vehicles 1 2 ⁇ 1 n, the vehicle 1 1 the same source device 21, and a diagnostic information generating apparatus 24 and the communication device 25. Since source device 21 in each of the vehicles 1 2 ⁇ 1 n are the same as the source device 21 in the vehicle 1 1, the description thereof is omitted. Diagnostic information generating apparatus 24 in each of the vehicles 1 2 ⁇ 1 n, because it is the same as the diagnostic information generating apparatus 24 in the vehicle 1 1, the description thereof is omitted.
  • the communication device 25 in each of the vehicles 1 2 to 1 n is the same as the communication device 25 in the vehicle 11 1 and will not be described.
  • the communication device 31 receives diagnostic information generated by the corresponding vehicle from the communication device 25 provided in each of the vehicles 1 1 to 1 n .
  • the storage device 32 is configured by an auxiliary storage device such as an HDD or an SSD, and has a diagnostic information storage unit 33.
  • the diagnostic information storage unit 33 accumulates and stores diagnostic information received by the communication device 31.
  • the storage device 32 may further store various information different from the diagnostic information, for example, map information.
  • the diagnosis unit 34 diagnoses the road state using information such as diagnosis information stored in the storage device 32. Details of the diagnosis method by the diagnosis unit 34 will be described later with reference to FIGS.
  • a diagnostic device 35 is configured by the diagnostic unit 34.
  • the road condition diagnosis system 100 is configured.
  • FIG. 2 shows an example of a hardware configuration of a main part of the diagnostic information generation device 24.
  • the diagnostic information generation device 24 is configured by a general-purpose computer and includes a memory 61 and a processor 62.
  • the memory 61 stores a program for causing the computer to function as the diagnostic information generation unit 22 and the diagnostic information output unit 23 illustrated in FIG.
  • the processor 62 reads out and executes the program stored in the memory 61, the functions of the diagnostic information generation unit 22 and the diagnostic information output unit 23 shown in FIG. 1 are realized.
  • the memory 61 is, for example, a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), a flash memory, an EPROM (Erasable Programmable Read Only Memory), or an EEPROM (Electrically Erasable Semiconductor Memory).
  • the processor 62 includes, for example, a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), a DSP (Digital Signal Processor), a microcontroller, or a microprocessor.
  • FIG. 3 shows another example of the hardware configuration of the main part of the diagnostic information generating apparatus 24.
  • the diagnostic information generation device 24 may be configured by a dedicated processing circuit 63.
  • the processing circuit 63 is, for example, an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), an FPGA (Field-Programmable Gate Array), a system LSI (Large-Scale Integration), or a combination thereof.
  • the processing circuit 63 may be realized by the processing circuit 63, or the functions of the respective units may be realized by the processing circuit 63 collectively. good. Also, some of the functions of the diagnostic information generation unit 22 and the diagnostic information output unit 23 shown in FIG. 1 are realized by the memory 61 and the processor 62 shown in FIG. 2, and the remaining functions are the processing circuit shown in FIG. 63 may be realized.
  • FIG. 4 shows an example of the hardware configuration of the main part of the diagnostic device 35.
  • the diagnostic device 35 is configured by a general-purpose computer and includes a memory 71 and a processor 72.
  • the memory 71 stores a program for causing the computer to function as the diagnosis unit 34 shown in FIG.
  • the processor 72 reads out and executes the program stored in the memory 71, thereby realizing the function of the diagnosis unit 34 shown in FIG.
  • the memory 71 is configured by a semiconductor memory such as a RAM, a ROM, a flash memory, an EPROM, or an EEPROM, for example.
  • the processor 72 is configured by, for example, a CPU, GPU, DSP, microcontroller, or microprocessor.
  • FIG. 5 shows another example of the hardware configuration of the main part of the diagnostic device 35.
  • the diagnostic device 35 may be configured by a dedicated processing circuit 73.
  • the processing circuit 73 is, for example, an ASIC, FPGA, system LSI, or a combination thereof.
  • step ST1 the diagnostic information generation unit 22 acquires various types of information from the information source device 21.
  • the diagnostic information generation unit 22 generates diagnostic information using the information acquired in step ST1.
  • the diagnostic information includes at least road condition information, travel position information, and position coordinate information.
  • the diagnostic information may include traveling state information, in-vehicle situation information, road information, date and time information, and the like.
  • step ST3 the diagnostic information output unit 23 outputs the diagnostic information generated by the diagnostic information generation unit 22 in step ST2 to the communication device 25.
  • the communication device 25 transmits the diagnostic information input from the diagnostic information output unit 23 in step ST3 to the communication device 31 of the server 2.
  • the communication device 31 of the server 2 stores the received diagnostic information in the diagnostic information storage unit 33.
  • diagnostic information generated by the plurality of vehicles 1 1 to 1 n is sufficiently accumulated in the diagnostic information storage unit 33.
  • the diagnosis unit 34 uses the map information stored in the storage device 32 to set a road section (hereinafter referred to as “diagnosis target road section”) that is a diagnosis target of the road state.
  • the diagnosis unit 34 acquires diagnosis information including position coordinate information indicating position coordinates in the diagnosis target road section from among the diagnosis information stored in the diagnosis information storage unit 33. At this time, since the diagnostic information is sufficiently stored in the diagnostic information storage unit 33, a plurality of pieces of diagnostic information are usually acquired.
  • the diagnostic information includes diagnostic information generated by different vehicles among the plurality of vehicles 1 1 to 1 n . Further, the diagnostic information includes diagnostic information including travel position information indicating different travel positions.
  • the diagnosis unit 34 diagnoses the road state in the diagnosis target road section using the diagnosis information acquired in step ST12. Specifically, for example, the diagnosis unit 34 diagnoses a road state using a plurality of pieces of diagnosis information by a first diagnosis method or a second diagnosis method described later. At this time, when a plurality of lanes are included in the road in the diagnosis target road section, the diagnosis unit 34 includes the travel position information included in the diagnosis information acquired in step ST12 and the like. It is also possible to diagnose a road condition for each lane. Hereinafter, the lane to be diagnosed in this case is referred to as “diagnosis target lane”.
  • the first diagnostic method is based on a majority vote using a plurality of pieces of diagnostic information.
  • the first diagnosis method is particularly suitable when the road state information is qualitative information.
  • the diagnosis unit 34 refers to the position coordinate information included in each piece of diagnosis information stored in the diagnosis information storage unit 33, and acquires a total of 1101 pieces of diagnosis information.
  • the diagnosis unit 34 for each of the acquired diagnostic information, travel position information indicating the position of the vehicle relative to the diagnosis target lane in the left-right direction, and the road state indicating the position of the uneven portion relative to the vehicle in the left-right direction. Using the information, the position of the uneven portion relative to the diagnosis target lane in the left-right direction is calculated.
  • the diagnosis unit 34 includes the presence / absence of the uneven portion indicated by the road state information included in each diagnosis information, the position of the uneven portion in the horizontal direction with respect to the diagnosis target lane calculated for each diagnosis information, and included in each diagnosis information.
  • the acquired diagnostic information is tabulated based on the factor of the uneven portion indicated by the road state information.
  • Fig. 8 shows an example of the total results.
  • 50 pieces of diagnostic information indicate that a manhole is present on the right side in the diagnostic target lane.
  • One piece of diagnostic information indicates that there is a depression due to a bag on the left side in the diagnostic target lane.
  • the 1000 pieces of diagnostic information indicate that there is a depression due to a bag on the right side in the diagnostic target lane.
  • the 50 pieces of diagnostic information indicate that there are recesses due to scissors on both the left and right sides in the diagnosis target lane.
  • the diagnosing unit 34 diagnoses that there is a depression by a heel on the right side in the diagnosis target lane by majority vote.
  • a conventional system for diagnosing road conditions using only diagnostic information generated by a single vehicle for example, when diagnostic information is generated in a state where the vehicle is on the right or left side in the traveling lane There is a problem that an error occurs in the contents of the diagnostic information, and an error occurs in the diagnosis result of the road condition.
  • the road condition diagnosis system 100 diagnoses a road condition by majority vote using a plurality of pieces of diagnostic information generated by a plurality of vehicles. Thereby, even if there is an error in the diagnostic information generated in some vehicles, it is possible to suppress the occurrence of an error in the diagnostic result and improve the diagnostic accuracy.
  • the second diagnostic method synthesizes a plurality of pieces of diagnostic information.
  • the second diagnosis method is particularly suitable when the road state information is quantitative information.
  • the diagnosis unit 34 refers to the position coordinate information included in each diagnosis information stored in the diagnosis information storage unit 33, and acquires a total of six pieces of diagnosis information from the first to the sixth. Shall be.
  • the diagnosis unit 34 includes travel position information indicating the position of the vehicle relative to the diagnosis target lane in the left-right direction, the relative position of the uneven portion relative to the vehicle, and the position of the uneven portion.
  • a characteristic line with the horizontal axis of the position in the left-right direction with respect to the diagnosis target lane and the vertical axis of the height of the convex part and the depth of the concave part calculate.
  • FIG. 9 shows an example of characteristic lines.
  • FIG. 9A shows a characteristic diagram for the first diagnostic information, and characteristic line A shows a characteristic line corresponding to the first diagnostic information.
  • FIG. 9B shows a characteristic diagram for the second diagnostic information, and characteristic line B shows a characteristic line corresponding to the first diagnostic information.
  • FIG. 9C shows a characteristic diagram for the third diagnostic information, and a characteristic line C shows a characteristic line corresponding to the third diagnostic information.
  • FIG. 9D shows a characteristic diagram for the fourth diagnostic information, and a characteristic line D shows a characteristic line corresponding to the fourth diagnostic information.
  • FIG. 9E shows a characteristic diagram for the fifth diagnostic information, and a characteristic line E shows a characteristic line corresponding to the fifth diagnostic information.
  • FIG. 9F shows a characteristic diagram for the sixth diagnostic information, and a characteristic line F shows a characteristic line corresponding to the sixth diagnostic information.
  • the characteristic lines A, B, C, and F corresponding to the first, second, third, and sixth diagnostic information indicate that there is a convex portion on the left side in the diagnostic target lane.
  • the size of the uneven portion with respect to the vertical direction that is, the height of the convex portion or the depth of the concave portion
  • the convex portions indicated by the characteristic lines A, B, C, and F are displaced from each other in the left-right direction.
  • the convex portion indicated by each of the characteristic lines A, B, C, and F is smaller in the horizontal direction than the actual convex portion.
  • the characteristic line D corresponding to the fourth diagnostic information indicates that there is a concave portion on the right side in the diagnostic target lane.
  • a characteristic line E corresponding to the fifth diagnosis information indicates that substantially the entire diagnosis target lane is raised.
  • the diagnosis unit 34 combines the characteristic lines A to F shown in FIGS. 9A to 9F to calculate the characteristic line G shown in FIG. 9G. At this time, the diagnosis unit 34 combines the positions of the characteristic lines A to F with respect to the left and right directions using the travel position information included in each of the first to sixth diagnosis information. Based on the characteristic line G, the diagnosis unit 34 diagnoses that there is a large convex portion covering substantially the entire left half of the target lane. Moreover, since the said convex part is larger than a general manhole, it diagnoses that the factor of the said convex part is an abnormal factor different from a manhole.
  • the configuration for detecting road conditions in individual vehicles can improve the diagnostic accuracy such as the size and position of the concave and convex portions with respect to the left-right direction, while being an inexpensive configuration using the gyro sensor 13 or the acceleration sensor 12. it can.
  • FIG. 10 another example of the second diagnostic method will be described.
  • the diagnosis unit 34 has acquired a total of three pieces of first to third diagnosis information in step ST12.
  • FIG. 10A shows a characteristic diagram for the first diagnostic information
  • FIG. 10B shows a characteristic diagram for the second diagnostic information
  • FIG. 10C shows a characteristic diagram for the third diagnostic information. Show.
  • a characteristic line A ′ shown in FIG. 10A indicates that substantially the entire lane to be diagnosed is sinking.
  • a characteristic line B ′ shown in FIG. 10B indicates that there is a recess only on the left side in the diagnosis target lane.
  • a characteristic line C ′ illustrated in FIG. 10C indicates that there is a recess only on the right side in the diagnosis target lane.
  • the vehicle that has generated the first diagnostic information has, for example, a vehicle width that is equal to the interval between the recesses, so that the left and right wheels enter the recesses in the diagnosis target lane, and the gyro sensor 13 or the acceleration sensor 12 In the detection of the road state using the above, it is erroneously detected that almost the entire lane to be diagnosed is sinking. Further, since the vehicle that has generated the second diagnostic information has a width different from the interval between the recesses, for example, only the left wheel enters the recess in the diagnosis target lane, and the gyro sensor 13 or the acceleration sensor 12 or the like.
  • the diagnosis unit 34 calculates the characteristic line D ′ shown in FIG. 10D by synthesizing the characteristic lines A ′ to C ′ shown in FIGS. 10A to 10C. Based on the characteristic line D ', the diagnosis unit 34 can diagnose that there are concave portions on both the left and right sides in the diagnosis target lane.
  • the diagnosis unit 34 may perform weighting according to the road condition indicated by each of the characteristic lines A ′ to C ′. For example, in the same example as in FIG. 10, the diagnosis unit 34 acquires four or more pieces of diagnostic information, and most of the diagnostic information shows a characteristic line similar to the characteristic line B ′ or the characteristic line C ′, and the remaining If the small number of pieces of diagnostic information shows the same characteristic line as the characteristic line A ′, the diagnostic value is reduced to the actual uneven part by reducing the weighting value for the characteristic line similar to the characteristic line A ′. It can be even closer.
  • the diagnosis unit 34 similarly obtains the characteristic line in the front-rear direction with respect to the diagnosis target lane, These characteristic lines may be synthesized. Thereby, the position and size of the concavo-convex portion with respect to the front-rear direction can be diagnosed with high accuracy. Further, the diagnosis unit 34 three-dimensionally calculates the uneven shape corresponding to the road surface in the diagnosis target lane, using the result of combining the characteristic lines in the left-right direction and the result of combining the characteristic lines in the front-rear direction. May be.
  • the diagnosis unit includes a volume value of traveling noise or a value indicating the size of a cracked portion in the road state information.
  • the cracked portion can be diagnosed by synthesizing characteristic lines in the same manner as the example of the concave portion or the convex portion.
  • diagnosis unit 34 may diagnose the road condition for each predetermined time section using the date and time information included in each of the plurality of pieces of diagnosis information. For example, by diagnosing the road condition every day and comparing the diagnosis results for a plurality of days, it is possible to determine whether or not the unevenness factor is temporary (for example, road construction). .
  • the road state indicated by the road state information is not limited to the state related to the uneven portion.
  • the road state information may indicate information regarding any state as long as it can be detected using the information source device 21.
  • the road state information may indicate the position and size of the frozen part on the road, or that the road is flooded. These states can be detected by, for example, an image recognition process for a captured image of the camera 15.
  • diagnosis unit 34 is not limited to the first diagnosis method or the second diagnosis method.
  • the diagnosis unit 34 may diagnose the road state by any method as long as the information included in the diagnosis information is used.
  • the diagnosis unit 34 may output a diagnosis result to the communication device 31.
  • the communication device 31 may transmit a diagnosis result to a road administrator or the like.
  • a block diagram in this case is shown in FIG.
  • the communication device 31 provided in the server 2 transmits the diagnosis result to the communication device 51 included in the road manager 3.
  • the road manager 3 acquires a diagnosis result by a computer 52 such as a PC (Personal Computer) or a workstation, and uses the diagnosis result for road management.
  • the diagnosis result by the diagnosis unit 34 may be used for route guidance by the navigation device.
  • a block diagram in this case is shown in FIG.
  • the server 2 has a map information generating device 36.
  • the map information generation device 36 uses the map information stored in the storage device 32 and the diagnosis result by the diagnosis unit 34 to generate new map information (hereinafter referred to as “updated map information”) based on the diagnosis result. To do.
  • the map information generation device 36 outputs updated map information to the communication device 31.
  • the communication device 31 transmits the updated map information to the communication device 25 provided in each of the plurality of vehicles 1 1 to 1 n .
  • the communication device 25 stores the received updated map information in the storage device 18.
  • the navigation device 26 uses the updated map information stored in the storage device 18 to execute a travel route search and guidance.
  • FIG. 13 shows an example of a display screen by the navigation device 26.
  • a triangular image II indicating the current position of the vehicle provided with the navigation device 26 is displayed superimposed on the map image I.
  • the map image I is generated using the updated map information, that is, based on a diagnosis result by the diagnosis device 35.
  • a part of the road in the screen has a convex part due to a manhole, a concave part due to a fence, an uneven part due to a construction mark, and a crack part due to aging. ing.
  • the navigation device 26 may search and guide a travel route that avoids a convex portion due to a manhole, a concave portion due to a fence, an unevenness due to a work mark, or a crack due to aging.
  • an arrow-shaped image III shows a route to be guided by the navigation device 26.
  • the navigation device 26 may be any device provided on at least one of the plurality of vehicles 1 1 to 1 n . Moreover, the navigation apparatus 26 may be comprised by portable information terminals, such as PND (Portable Navigation Device) or the smart phone brought into each vehicle.
  • portable information terminals such as PND (Portable Navigation Device) or the smart phone brought into each vehicle.
  • the diagnostic device 35 may be provided in a computer that can communicate with the server 2 instead of the server 2. Specifically, for example, the diagnostic device 35 may be provided in the computer 52 of the road manager 3 shown in FIG. In this case, the diagnostic device 35 acquires information stored in the storage device 32 of the server 2 by so-called “remote access”.
  • the road condition diagnosis system 100 is provided in each of the plurality of vehicles 1 1 to 1 n and generates diagnosis information used for diagnosis of road conditions.
  • the road condition is diagnosed by using the generation device 24, the storage device 32 that accumulates and stores the diagnostic information generated by the plurality of vehicles 1 1 to 1 n, and the diagnostic information stored in the storage device 32.
  • the diagnostic information generating device 24 provided in each of the plurality of vehicles 1 1 to 1 n is provided in the own vehicle that is a vehicle in which the diagnostic information generating device 24 is provided.
  • road state information indicating the state of the road on which the host vehicle has traveled
  • travel position information indicating the relative position of the host vehicle with respect to the road when the road state information is generated
  • road condition information To generate diagnostic information including the position coordinate information indicating the position coordinates of the vehicle when the generated.
  • the diagnostic information generating device 24 provided in each of the plurality of vehicles 1 1 to 1 n includes information indicating the position coordinates of the own vehicle, information indicating the traveling speed, acceleration, or rotational angular velocity of the own vehicle, Travel position information is generated using the map information.
  • the detection accuracy of the traveling position can be improved.
  • the diagnostic information generating device 24 provided in each of the plurality of vehicles 1 1 to 1 n includes information indicating the position coordinates of the own vehicle, information indicating an image of the outside of the own vehicle, and a map.
  • the travel position information is generated using the information.
  • the detection accuracy of the running position can be improved by using the result of the image recognition process for the image.
  • the diagnostic information generating device 24 provided in each of the plurality of vehicles 1 1 to 1 n includes information indicating the position coordinates of the own vehicle and information indicating the detection result by the radar sensor 19 provided in the own vehicle. And travel location information is generated using the map information. By using the detection result by the radar sensor 19 in addition to the information indicating the position coordinates and the map information, the detection accuracy of the traveling position can be improved.
  • the diagnostic information generating device 24 provided in each of the plurality of vehicles 1 1 to 1 n includes information indicating the traveling speed, acceleration or rotational angular velocity of the own vehicle, information indicating the traveling noise of the own vehicle, or the own vehicle.
  • Road state information is generated using at least one of the information indicating an image obtained by photographing the outside of the vehicle. That is, the diagnostic information generation device 24 may generate road condition information having any content as long as it can be generated using such information.
  • the diagnosis device 35 diagnoses the road state using a plurality of pieces of diagnosis information indicating the position coordinates in the road section set as the diagnosis object among the diagnosis information stored in the storage device 32.
  • the road condition can be diagnosed by the first diagnostic method or the second diagnostic method.
  • the diagnostic device 35 diagnoses the road condition by majority vote using a plurality of pieces of diagnostic information.
  • the first diagnosis method it is possible to suppress the occurrence of an error in the diagnosis result even when there is an error in the road state information included in some of the diagnosis information. . Thereby, the diagnostic accuracy of a road condition can be improved.
  • the diagnosis device 35 diagnoses the road condition by combining a plurality of pieces of diagnosis information.
  • the diagnosis device 35 diagnoses the road condition by combining a plurality of pieces of diagnosis information.
  • the diagnosis device 35 diagnoses the road condition for each lane included in the road section using a plurality of pieces of diagnosis information. Thereby, for example, in the system configuration in which the navigation device 26 uses the diagnosis result from the diagnosis device 35, the diagnosis result for each lane can be displayed as illustrated in FIG. Further, it is possible to guide the travel route avoiding the uneven portion.
  • the diagnosis device 35 diagnoses the road condition for each time section using a plurality of pieces of diagnosis information. By comparing the diagnosis results corresponding to a plurality of time intervals, for example, it can be determined whether or not the factor of the uneven portion is temporary.
  • the road condition diagnosis system 100 is provided in at least one of the map information generation device 36 that generates updated map information based on the diagnosis result by the diagnosis device 35 and the plurality of vehicles 1 1 to 1 n. And a navigation device 26 that guides the travel route of the vehicle using the updated map information generated by the map information generation device 36. Thereby, the diagnosis result by the diagnosis device 35 can be used for route guidance by the navigation device 26.
  • the diagnostic information generating apparatus 24 uses a plurality of units of the road condition diagnosis system 100 that diagnoses a road state using the diagnostic information generated by the plurality of vehicles 1 1 to 1 n .
  • a diagnostic information generation device 24 provided in each of the vehicles 1 1 to 1 n which indicates the state of the road on which the host vehicle has traveled using information acquired from the information source device 21 provided in the host vehicle.
  • Diagnosis including state information, travel position information indicating a relative position of the host vehicle with respect to the road when the road state information is generated, and position coordinate information indicating a position coordinate of the host vehicle when the road state information is generated
  • the diagnostic information generation unit 22 that generates the information for diagnosis and the diagnostic information output unit 23 that outputs the diagnostic information generated by the diagnostic information generation unit 22 to the communication device 25 are provided. With the diagnostic information generation device 24, the road condition diagnosis system 100 can be realized.
  • the diagnostic information generation method uses a plurality of vehicles in the road condition diagnosis system 100 that diagnoses a road condition using diagnosis information generated by a plurality of vehicles 1 1 to 1 n .
  • 1 is a diagnostic information generation method by the diagnostic information generation device 24 provided in each of 1 1 to 1 n , and the diagnostic information generation unit 22 uses information acquired from the information source device 21 provided in the own vehicle.
  • Road condition information indicating the state of the road on which the host vehicle has traveled
  • travel position information indicating the relative position of the host vehicle with respect to the road when the road condition information is generated
  • the vehicle state information when the road condition information is generated is generated.
  • the road condition diagnostic system 100 can be realized.
  • FIG. FIG. 14 is a functional block diagram showing the main part of the road condition diagnosis system according to Embodiment 2 of the present invention.
  • a road condition diagnosis system 100 according to the second embodiment will be described.
  • FIG. 14 the same blocks as those in the road condition diagnosis system 100 of the first embodiment shown in FIG.
  • the hardware configuration of the diagnostic information generation device 24 and the diagnostic device 35 shown in FIG. 14 is the same as that described with reference to FIGS. 2 to 5 in the first embodiment. Omitted.
  • the diagnostic information generation unit 22 In each of the vehicles 1 1 to 1 n , the diagnostic information generation unit 22 generates diagnostic information including information that can identify the vehicle (hereinafter referred to as “identification information”).
  • the identification information is information indicating an identifier assigned in advance to each of the vehicles 1 1 to 1 n , for example.
  • the storage device 32 includes a first correction information storage unit 37.
  • the first correction information storage unit 37 stores information (hereinafter referred to as “correction information”) used for correcting diagnostic information.
  • the correction information is set for each individual vehicle.
  • the correction information according to the second embodiment (hereinafter referred to as “first correction information”) is information regarding individual vehicles.
  • the first correction information is information indicating the model, dimensions, weight, running characteristics, specifications, and the like of each vehicle.
  • the diagnosis unit 34 corrects the diagnostic information using the first correction information, and diagnoses the road state using the corrected diagnostic information. Details of the correction method and the diagnosis method by the diagnosis unit 34 will be described later with reference to the flowchart of FIG.
  • the road condition diagnosis system 100 is configured.
  • the operation of the diagnostic information generation device 24 is the same as that described with reference to the flowchart of FIG.
  • diagnostic information generated by the plurality of vehicles 1 1 to 1 n is sufficiently accumulated in the diagnostic information storage unit 33.
  • step ST21 the diagnosis unit 34 sets a diagnosis target road section using the map information stored in the storage device 32 and the like.
  • the diagnosis unit 34 acquires diagnosis information including position coordinate information indicating position coordinates in the diagnosis target road section from among the diagnosis information stored in the diagnosis information storage unit 33. At this time, since the diagnostic information is sufficiently stored in the diagnostic information storage unit 33, a plurality of pieces of diagnostic information are usually acquired.
  • the diagnostic information includes diagnostic information generated by different vehicles among the plurality of vehicles 1 1 to 1 n . Further, the diagnostic information includes diagnostic information including travel position information indicating different travel positions.
  • step ST23 the diagnosis unit 34 uses the identification information included in each of the plurality of pieces of diagnosis information acquired in step ST22 to identify the vehicle that generated each piece of diagnosis information.
  • the diagnosis unit 34 acquires the first correction information corresponding to the identified vehicle among the first correction information stored in the first correction information storage unit 37.
  • step ST24 the diagnosis unit 34 sets diagnosis information to be corrected among the diagnosis information acquired in step ST22, using the first correction information acquired in step ST23.
  • step ST25 the diagnosis unit 34 corrects the diagnostic information set as the correction target in step ST24 using the first correction information acquired in step ST23.
  • the diagnostic unit 34 sets, for each piece of diagnostic information, first diagnostic information corresponding to the vehicle in which the diagnostic information is generated. And correct the diagnostic information.
  • the diagnostic information generated in the vehicle 1 1, when the diagnostic information generated in the vehicle 1 2, and the diagnostic information generated in the vehicle 1 3 is set to be corrected diagnostic unit 34, the vehicle 1 by using the first correction information by using the first correction information corresponding to the vehicle 1 1 corrects the diagnostic information generated in the vehicle 1 1, corresponding to the vehicle 1 2 diagnostic information generated in 2 corrected, corrects the diagnostic information generated in the vehicle 1 3 using the first correction information corresponding to the vehicle 1 3.
  • the diagnostic information generated by the nine vehicles 1 1 to 19 is acquired in step ST22, and one of the vehicles 11 is more than the other vehicles 1 2 to 19 under the same conditions. Also, it is assumed that the vehicle has running characteristics such that a large vertical acceleration is detected. In this case, at step ST23, the diagnosis unit 34 sets the diagnosis information generated in the vehicle 1 1 to be corrected. In step ST25, the diagnostic unit 34, among the information included in the diagnostic information generated in the vehicle 1 1, corrects the information based on the vertical acceleration. Specifically, for example, the height of the convex portion or the depth of the concave portion indicated by the road state information is reduced.
  • step ST26 the diagnosis unit 34 diagnoses the road state in the diagnosis target road section by using a plurality of pieces of diagnosis information including the corrected diagnosis information in step ST25.
  • a specific example of the diagnosis method is the same as that described in Embodiment 1 with reference to FIGS.
  • step ST23 when the number of pieces of diagnostic information set as correction targets in step ST23 is zero, the processes in steps ST24 and ST25 may be skipped.
  • the information corrected by the diagnosis unit 34 using the first correction information may be any information as long as the information is included in the diagnosis information.
  • the height of the convex portion or the concave portion indicated by the road state information may be used. It is not limited to depth.
  • the diagnosis unit 34 may correct the travel position information or the travel state information included in the diagnosis information using the first correction information.
  • the road condition diagnosis system 100 of the second embodiment can employ various modifications similar to those described in the first embodiment.
  • the storage device 32 stores correction information set for each individual vehicle among the plurality of vehicles 1 1 to 1 n.
  • the correction information is used to correct the diagnostic information generated by the vehicle corresponding to the correction information among the plurality of vehicles 1 1 to 1 n , and the corrected diagnostic information is used for the road. Diagnose the condition. By correcting the diagnostic information, the diagnostic accuracy of the road condition can be further improved.
  • the correction information is first correction information related to each individual vehicle among the plurality of vehicles 1 1 to 1 n . This makes it possible to make corrections based on the model, dimensions, weight, running characteristics, specifications, etc. of each vehicle.
  • FIG. 16 is a functional block diagram showing the main part of the road condition diagnosis system according to Embodiment 3 of the present invention.
  • the road condition diagnosis system 100 of Embodiment 3 is demonstrated.
  • the same blocks as those in the road condition diagnosis system 100 of the first embodiment shown in FIG. Also, the hardware configuration of the diagnostic information generation device 24 and the diagnostic device 35 shown in FIG. 16 is the same as that described with reference to FIGS. 2 to 5 in the first embodiment. Omitted.
  • the diagnostic information generation unit 22 In each of the vehicles 1 1 to 1 n , the diagnostic information generation unit 22 generates diagnostic information including identification information.
  • the identification information is information indicating an identifier assigned in advance to each of the vehicles 1 1 to 1 n , for example.
  • the storage device 32 has a second correction information storage unit 38.
  • the second correction information storage unit 38 stores information used for correcting diagnostic information, that is, correction information.
  • the correction information is set for each individual vehicle. Further, the correction information according to the third embodiment (hereinafter referred to as “second correction information”) is set based on the comparison result of the diagnostic information generated by the plurality of vehicles 1 1 to 1 n . Information.
  • the second correction information generating unit 39 generates second correction information using the diagnostic information stored in the diagnostic information storage unit 33, and the generated second correction information is used as the second correction information storage unit. 38 is memorized.
  • the second correction information generating unit 39 compares the diagnostic information relating to the same road section generated in each of the vehicles 1 1 to 19 . As a result of the comparison, the vehicle 1 1 the size of the uneven portion indicated by the diagnostic information generated by the other vehicles 1 1 to 1 of the uneven portion indicated by the diagnostic information generated by the 9 magnitude of the average value It tends to be larger than In this case, the second correction information generation unit 39, as the second correction information corresponding to the vehicle 1 1, the information of the second correction information storage indicating that reducing the size of the uneven portion indicated by the condition data The data are stored in the unit 38.
  • the second correction information generation unit 39 is configured to execute the process of generating the second correction information and storing it in the second correction information storage unit 38 at an appropriate timing. Specifically, the second correction information generation unit 39 executes the processing at a predetermined time interval (for example, every hour, every day, or every week).
  • a predetermined time interval for example, every hour, every day, or every week.
  • the diagnosis unit 34 corrects the diagnostic information using the second correction information, and diagnoses the road state using the corrected diagnostic information. Details of the correction method and the diagnosis method by the diagnosis unit 34 will be described later with reference to the flowchart of FIG.
  • the road condition diagnosis system 100 is configured.
  • the operation of the diagnostic information generation device 24 is the same as that described with reference to the flowchart of FIG.
  • the second correction information storage unit 38 stores second correction information corresponding to at least one vehicle.
  • step ST31 the diagnosis unit 34 sets a diagnosis target road section using the map information stored in the storage device 32 and the like.
  • the diagnosis unit 34 acquires diagnosis information including position coordinate information indicating position coordinates in the diagnosis target road section from among the diagnosis information stored in the diagnosis information storage unit 33. At this time, since the diagnostic information is sufficiently stored in the diagnostic information storage unit 33, a plurality of pieces of diagnostic information are usually acquired.
  • the diagnostic information includes diagnostic information generated by different vehicles among the plurality of vehicles 1 1 to 1 n . Further, the diagnostic information includes diagnostic information including travel position information indicating different travel positions.
  • step ST33 the diagnosis unit 34 uses the identification information included in each of the plurality of pieces of diagnosis information acquired in step ST32 to identify the vehicle that generated each piece of diagnosis information.
  • the diagnosis unit 34 acquires second correction information corresponding to the identified vehicle among the second correction information stored in the second correction information storage unit 38.
  • step ST34 the diagnosis unit 34 sets diagnosis information to be corrected among a plurality of pieces of diagnosis information acquired in step ST32, using the second correction information acquired in step ST33. .
  • step ST35 the diagnosis unit 34 corrects the diagnostic information set as the correction target in step ST34, using the second correction information acquired in step ST33.
  • the diagnosis unit 34 sets, for each piece of diagnostic information, second diagnostic information corresponding to the vehicle in which the diagnostic information is generated. And correct the diagnostic information.
  • the diagnostic information generated in the vehicle 1 when the diagnostic information generated in the vehicle 1 2, and the diagnostic information generated in the vehicle 1 3 is set to be corrected, diagnostic unit 34, the vehicle 1 by using the second correction information to correct the diagnostic information generated in the vehicle 1 1 using the second correction information corresponding to the vehicle 1 1, corresponding to the vehicle 1 2 diagnostic information generated in 2 corrected, corrects the diagnostic information generated in the vehicle 1 3 by using the second correction information corresponding to the vehicle 1 3.
  • the diagnosis unit 34 sets the diagnostic information generated in the vehicle 1 1 to be corrected (step ST34).
  • the diagnosis unit 34 performs a correction to reduce the size of the uneven portion indicated by the diagnostic information generated in the vehicle 1 1.
  • step ST36 the diagnosis unit 34 diagnoses the road state in the diagnosis target road section by using a plurality of pieces of diagnosis information including the corrected diagnosis information in step ST35.
  • a specific example of the diagnosis method is the same as that described in Embodiment 1 with reference to FIGS.
  • step ST33 If the number of pieces of diagnostic information set as correction targets in step ST33 is zero, the processes in steps ST34 and ST35 may be skipped.
  • the information corrected by the diagnosis unit 34 using the second correction information may be any information as long as the information is included in the diagnosis information, and is limited to the size of the uneven portion indicated by the road state information. It is not something.
  • the diagnosis unit 34 may correct the travel position information or the travel state information included in the diagnosis information using the second correction information.
  • the second correction information generation unit 39 uses the road state information included in each diagnosis information, and the road state indicated by the road state information (presence / absence of a concave portion, presence / absence of a convex portion, presence / absence of a crack portion, etc.) ) May be used to set the second correction information.
  • the second correction information generation unit 39 uses the road information included in the individual diagnosis information to generate second correction information for each road shape (straight line, curve, intersection, etc.) indicated by the road information. It may be set.
  • the second correction information generation unit 39 uses the driving state information included in each diagnosis information to indicate the driving pattern indicated by the driving state information (stopping, accelerating, decelerating, changing lanes, driving on a curve, etc.)
  • the second correction information may be set every time.
  • the second correction information generation unit 39 sets the second correction information for each number of passengers indicated by the in-vehicle situation information or for each weight of the baggage, using the in-vehicle situation information included in the individual diagnostic information. It may be what you do. By subdividing the setting conditions for the second correction information, the diagnostic accuracy can be further improved.
  • the second correction information generation unit 39 regards the second correction information set based on the specific condition as the second correction information set based on the other conditions, and the second correction information storage unit 38. You may memorize it. For example, in the system configuration in which the second correction information is set for each type of road on which the vehicle was traveling when the road state information was generated, a plurality of diagnoses generated while traveling on a general road by a specific vehicle It is assumed that the diagnostic information is stored in the diagnostic information storage unit 33 and no diagnostic information generated while traveling on the highway by the vehicle is stored in the diagnostic information storage unit 33. In this case, the second correction information generation unit 39 generates second correction information corresponding to the general road for the vehicle and stores the second correction information in the second correction information storage unit 38. Further, the second correction information generation unit 39 stores the generated second correction information in the second correction information storage unit 38 as second correction information corresponding to the expressway.
  • the road condition diagnosis system 100 according to the third embodiment can employ various modifications similar to those described in the first embodiment.
  • the storage device 32 stores correction information set for each individual vehicle among the plurality of vehicles 1 1 to 1 n.
  • the correction information is used to correct the diagnostic information generated by the vehicle corresponding to the correction information among the plurality of vehicles 1 1 to 1 n , and the corrected diagnostic information is used for the road. Diagnose the condition. By correcting the diagnostic information, the diagnostic accuracy of the road condition can be further improved.
  • the correction information is second correction information set based on a comparison result of diagnostic information generated by the plurality of vehicles 1 1 to 1 n . Thereby, the correction
  • FIG. 18 is a functional block diagram showing the main part of the road condition diagnosis system according to Embodiment 4 of the present invention.
  • the road condition diagnosis system 100 of Embodiment 4 is demonstrated.
  • the hardware configuration of the diagnostic information generation device 24 and the diagnostic device 35 shown in FIG. 18 is the same as that described with reference to FIGS. 2 to 5 in the first embodiment. Omitted.
  • the diagnostic device 35 has an exclusion target information detection unit 40.
  • the exclusion target information detection unit 40 detects diagnostic information satisfying a predetermined condition (hereinafter referred to as “exclusion target information”) among the diagnostic information acquired by the diagnosis unit 34 from the diagnostic information storage unit 33. is there.
  • the exclusion target information is diagnostic information generated when the vehicle is traveling in a state of protruding from the shoulder. There is a possibility that the diagnostic information generated when traveling in this state has an error in the road information included in the diagnostic information.
  • the exclusion target information detection unit 40 obtains the travel position information included in each of the plurality of diagnosis information acquired by the diagnosis unit 34 from the diagnosis information storage unit 33 and the map information acquired from the storage device 32.
  • the diagnostic information indicating that the traveling position indicates the shoulder in the road section to be diagnosed is used.
  • the exclusion target information is diagnostic information generated when traveling on a road under construction.
  • the road information included in the diagnostic information indicates a temporary road state due to the construction.
  • the road administrator can acquire information related to the construction through a route different from the road condition diagnosis system 100, the priority included in the diagnosis by the road condition diagnosis system 100 is low.
  • the storage device 32 stores information (hereinafter referred to as “construction information”) indicating the location and period of road construction.
  • the exclusion target information detection unit 40 uses position coordinate information included in each of a plurality of pieces of diagnosis information acquired by the diagnosis unit 34 from the diagnosis information storage unit 33, and map information and construction information acquired from the storage device 32. Thus, diagnostic information whose position coordinates indicate a road section under construction in the road section to be diagnosed is detected.
  • the diagnosis unit 34 diagnoses the road condition using the diagnosis information excluding the exclusion target information from the diagnosis information acquired from the diagnosis information storage unit 33. That is, the diagnosis unit 34 excludes the exclusion target information from the diagnosis of the road state.
  • the road condition diagnosis system 100 is configured.
  • the operation of the diagnostic information generation device 24 is the same as that described with reference to the flowchart of FIG.
  • diagnostic information generated by the plurality of vehicles 1 1 to 1 n is sufficiently accumulated in the diagnostic information storage unit 33.
  • step ST41 the diagnosis unit 34 sets a diagnosis target road section using the map information stored in the storage device 32 and the like.
  • the diagnosis unit 34 acquires diagnosis information including position coordinate information indicating position coordinates in the diagnosis target road section from among the diagnosis information stored in the diagnosis information storage unit 33. At this time, since the diagnostic information is sufficiently stored in the diagnostic information storage unit 33, a plurality of pieces of diagnostic information are usually acquired.
  • the diagnostic information includes diagnostic information generated by different vehicles among the plurality of vehicles 1 1 to 1 n . Further, the diagnostic information includes diagnostic information including travel position information indicating different travel positions.
  • step ST43 the exclusion target information detection unit 40 detects the exclusion target information in the diagnostic information acquired by the diagnosis unit in step ST42.
  • the exclusion target information detection unit 40 notifies the diagnosis unit 34 of the detection result.
  • step ST44 the diagnostic unit 34 uses the diagnostic information excluding the exclusion target information detected in step ST43, among the diagnostic information acquired in step ST42, to obtain road information in the diagnostic target road section. Diagnose.
  • a specific example of the diagnosis method is the same as that described in Embodiment 1 with reference to FIGS.
  • the exclusion target information is limited to diagnostic information generated when the vehicle is traveling in a state where the vehicle protrudes from the road shoulder, or diagnostic information generated when the vehicle is traveling on a road under construction. It is not a thing.
  • the exclusion target information detection unit 40 satisfies any condition as long as it is diagnostic information that may cause an error in the road state information or diagnostic information that is low in priority included in the diagnosis by the road state diagnosis system 100.
  • the diagnostic information may be detected as exclusion target information.
  • the road condition diagnosis system 100 may include both a first correction information storage unit 37 shown in FIG. 14 and an exclusion target information detection unit 40 shown in FIG.
  • the diagnostic unit 34 performs correction using the first correction information on the diagnostic information excluding the exclusion target information from the diagnostic information acquired from the diagnostic information storage unit 33.
  • the road condition diagnosis system 100 includes all of the second correction information storage unit 38 and the second correction information generation unit 39 shown in FIG. 16, and the exclusion target information detection unit 40 shown in FIG. May be.
  • the diagnostic unit 34 performs correction using the second correction information on the diagnostic information excluding the exclusion target information from the diagnostic information acquired from the diagnostic information storage unit 33.
  • the road condition diagnosis system 100 according to the fourth embodiment can employ various modifications similar to those described in the first embodiment.
  • the diagnostic device 35 detects the exclusion target information in the diagnostic information acquired from the storage device 32, and excludes the exclusion target information from the diagnosis of the road state.
  • the diagnostic accuracy of the road state can be further improved.
  • the diagnostic efficiency of road conditions can be improved by excluding low-priority diagnostic information to be included in the diagnosis by the road condition diagnosis system 100 from the diagnosis.
  • the road condition diagnosis system of the present invention can be used for diagnosis of road conditions.
  • the diagnosis result obtained by the road condition diagnosis system of the present invention can be used for road management by a road manager, route guidance by a navigation device, or the like.

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Abstract

道路状態診断システム(100)は、複数台の車両(1~1)のそれぞれに設けられており、道路状態の診断に用いられる診断用情報を生成する診断用情報生成装置(24)と、複数台の車両(1~1)にて生成された診断用情報を蓄積して記憶する記憶装置(32)と、記憶装置(32)に記憶された診断用情報を用いて道路状態を診断する診断装置(35)とを備え、複数台の車両(1~1)のそれぞれに設けられた診断用情報生成装置(24)は、当該診断用情報生成装置(24)が設けられた車両である自車両に設けられた情報源装置(21)から取得した情報を用いて、自車両が走行した道路の状態を示す道路状態情報と、道路状態情報を生成したときの道路に対する自車両の相対的な位置を示す走行位置情報と、道路状態情報を生成したときの自車両の位置座標を示す位置座標情報とを含む診断用情報を生成する。

Description

道路状態診断システム、診断用情報生成装置及び診断用情報生成方法
 本発明は、道路状態診断システムと、この道路状態診断システム用の診断用情報生成装置及び診断用情報生成方法とに関する。
 従来、車両に設けられたセンサによる検出結果を用いて、当該車両が走行した道路の状態を診断する技術が開発されている。例えば、特許文献1には、車両に設けられた加速度センサ等による検出結果を用いて、当該車両が走行した道路の凹凸を分析するシステムが開示されている。
国際公開第2015/072468号
 車両に設けられたセンサによる検出結果を用いて道路の状態を診断するシステムは、当該車両の車幅又は走行車線に対する当該車両の相対的な位置などに応じて、診断結果に誤りが生ずる問題があった。この結果、道路状態の診断精度が低い問題があった。
 例えば、左側通行の道路にて走行車線の全体が沈降している道路区間において、車両が走行車線に対する左側の路肩にはみ出した状態にて走行しているとき、実際は走行車線の全体が沈降しているにもかかわらず、走行車線の右側のみが沈降していると診断される。また、走行車線内の左右両側にそれぞれ轍による凹部がある道路区間において、車両の車幅が小さいことにより左輪のみが凹部に入った状態で走行しているとき、実際は走行車線内の左右両側に凹部があるにもかかわらず、走行車線内の左側のみに凹部があると診断される。
 本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、道路状態の診断精度を向上した道路状態診断システムを提供することを目的とする。また、この道路状態診断システム用の診断用情報生成装置及び診断用情報生成方法を提供することを目的とする。
 本発明の道路状態診断システムは、複数台の車両のそれぞれに設けられており、道路状態の診断に用いられる診断用情報を生成する診断用情報生成装置と、複数台の車両にて生成された診断用情報を蓄積して記憶する記憶装置と、記憶装置に記憶された診断用情報を用いて道路状態を診断する診断装置とを備え、複数台の車両のそれぞれに設けられた診断用情報生成装置は、当該診断用情報生成装置が設けられた車両である自車両に設けられた情報源装置から取得した情報を用いて、自車両が走行した道路の状態を示す道路状態情報と、道路状態情報を生成したときの道路に対する自車両の相対的な位置を示す走行位置情報と、道路状態情報を生成したときの自車両の位置座標を示す位置座標情報とを含む診断用情報を生成するものである。
 本発明の診断用情報生成装置は、複数台の車両にて生成された診断用情報を用いて道路状態を診断する道路状態診断システムにおいて、複数台の車両のそれぞれに設けられる診断用情報生成装置であって、自車両に設けられた情報源装置から取得した情報を用いて、自車両が走行した道路の状態を示す道路状態情報と、道路状態情報を生成したときの道路に対する自車両の相対的な位置を示す走行位置情報と、道路状態情報を生成したときの自車両の位置座標を示す位置座標情報とを含む診断用情報を生成する診断用情報生成部と、診断用情報生成部により生成された診断用情報を通信装置に出力する診断用情報出力部とを備えるものである。
 本発明の診断用情報生成方法は、複数台の車両にて生成された診断用情報を用いて道路状態を診断する道路状態診断システムにおいて、複数台の車両のそれぞれに設けられる診断用情報生成装置による診断用情報生成方法であって、診断用情報生成部が、自車両に設けられた情報源装置から取得した情報を用いて、自車両が走行した道路の状態を示す道路状態情報と、道路状態情報を生成したときの道路に対する自車両の相対的な位置を示す走行位置情報と、道路状態情報を生成したときの自車両の位置座標を示す位置座標情報とを含む診断用情報を生成するステップと、診断用情報出力部が、診断用情報生成部により生成された診断用情報を通信装置に出力するステップとを備えるものである。
 本発明の道路状態診断システムは、複数台の車両にて生成された診断用情報を用いることにより、道路状態の診断精度を向上することができる。また、本発明によれば、この道路状態診断システム用の診断用情報生成装置及び診断用情報生成方法を得ることができる。
本発明の実施の形態1に係る道路状態診断システムの要部を示す機能ブロック図である。 本発明の実施の形態1に係る診断用情報収集装置の要部を示すハードウェア構成図である。 本発明の実施の形態1に係る診断用情報収集装置の要部を示す他のハードウェア構成図である。 本発明の実施の形態1に係る診断装置の要部を示すハードウェア構成図である。 本発明の実施の形態1に係る診断装置の要部を示す他のハードウェア構成図である。 本発明の実施の形態1に係る診断用情報収集装置の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態1に係る診断装置の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態1に係る診断装置による診断方法の一例を示す説明図である。 本発明の実施の形態1に係る診断装置による診断方法の他の例を示す説明図である。すなわち、図9Aは第1の診断用情報に対応する特性図であり、図9Bは第2の診断用情報に対応する特性図であり、図9Cは第3の診断用情報に対応する特性図であり、図9Dは第4の診断用情報に対応する特性図であり、図9Eは第5の診断用情報に対応する特性図であり、図9Fは第6の診断用情報に対応する特性図であり、図9Gは図9A~図9Fに示す特性線を合成してなる特性線を示す特性図である。 本発明の実施の形態1に係る診断装置による診断方法の他の例を示す説明図である。すなわち、図10Aは第1の診断用情報に対応する特性図であり、図10Bは第2の診断用情報に対応する特性図であり、図10Cは第3の診断用情報に対応する特性図であり、図10Dは図10A~図10Cに示す特性線を合成してなる特性線を示す特性図である。 本発明の実施の形態1に係る他の道路状態診断システムの要部を示す機能ブロック図である。 本発明の実施の形態1に係る他の道路状態診断システムの要部を示す機能ブロック図である。 本発明の実施の形態1に係る他の道路状態診断システムによる表示画面の一例を示す説明図である。 本発明の実施の形態2に係る道路状態診断システムの要部を示す機能ブロック図である。 本発明の実施の形態2に係る診断装置の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態3に係る道路状態診断システムの要部を示す機能ブロック図である。 本発明の実施の形態3に係る診断装置の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態4に係る道路状態診断システムの要部を示す機能ブロック図である。 本発明の実施の形態4に係る診断装置の動作を示すフローチャートである。
 以下、この発明をより詳細に説明するために、この発明を実施するための形態について、添付の図面に従って説明する。
実施の形態1.
 図1は、本発明の実施の形態1に係る道路状態診断システムの要部を示す機能ブロック図である。図2は、本発明の実施の形態1に係る診断用情報収集装置の要部を示すハードウェア構成図である。図3は、本発明の実施の形態1に係る診断用情報収集装置の要部を示す他のハードウェア構成図である。図4は、本発明の実施の形態1に係る診断装置の要部を示すハードウェア構成図である。図5は、本発明の実施の形態1に係る診断装置の要部を示す他のハードウェア構成図である。図1~図5を参照して、実施の形態1の道路状態診断システム100について説明する。
 まず、複数台の車両1~1(nは2以上の整数)のうちの1台の車両1について説明する。以下、車両1の説明において、当該車両1を「自車両」という。
 車速センサ11は、自車両の走行速度を検出するものである。加速度センサ12は、自車両の前後方向、左右方向及び上下方向に対する加速度を検出するものである。ジャイロセンサ13は、自車両のピッチング方向、ローリング方向及びヨーイング方向に対する回転角速度を検出するものである。
 カメラ14は、自車両のダッシュボード又は天井部に設けられており、自車両の車内を撮影するものである。カメラ15は、自車両に搭載されたフロントカメラ、リアカメラ又はサイドカメラなどにより構成されており、自車両の車外を撮影するものである。マイク16は、自車両の走行により生じた騒音(以下「走行騒音」という。)を取得するものである。
 GPS(Global Positioning System)受信機17は、図示しないGPS衛星からGPS信号を受信するものである。記憶装置18は、例えばHDD(Hard Disk Drive)又はSSD(Solid State Drive)などの補助記憶装置により構成されており、地図情報などを記憶するものである。
 レーダセンサ19は、例えば、レーザセンサ、超音波センサ又はミリ波帯の電波センサにより構成されており、自車両と自車両の車外にある物体との間の距離を検出するものである。荷重センサ20は、自車両の座席及び荷室などに設けられており、各座席に着座した搭乗者の体重、及び荷室に積載された荷物の重量などを検出するものである。
 車速センサ11、加速度センサ12、ジャイロセンサ13、カメラ14、カメラ15、マイク16、GPS受信機17、記憶装置18、レーダセンサ19及び荷重センサ20により、情報源装置21が構成されている。
 診断用情報生成部22は、情報源装置21から取得した各種情報を用いて、診断装置35による道路状態の診断に用いられる情報(以下「診断用情報」という。)を生成するものである。
 ここで、診断用情報は、自車両が走行した道路の状態を示す情報(以下「道路状態情報」という。)を含むものである。具体的には、例えば、道路状態情報は、当該道路における凹部、凸部又はひび割れ部など(以下、総称して「凹凸部」ということがある。)の有無、自車両に対する凹凸部の相対的な位置、及び凹凸部が生じた要因(マンホール、轍、繋ぎ目、工事跡、経年等)などを示す定性的な情報である。または、例えば、道路状態情報は、自車両に対する凹凸部の相対的な位置及び凹凸部の大きさなどに対応する値を示す定量的な情報である。
 道路状態の検出には、以下のように種々の方法を用いることができる。具体的には、例えば、診断用情報生成部22は、ジャイロセンサ13から取得した自車両の回転角速度を示す情報を用いて、自車両の傾きを検出する。診断用情報生成部22は、検出した傾きの角度及び当該角度の変化量を用いて、凹部の有無、自車両に対する凹部の相対的な左右方向の位置、及び凹部の大きさなどを判定する。診断用情報生成部22は、判定した凹部の位置及び大きさなどに応じて、凹部が生じた要因を推定する。同様に、診断用情報生成部22は、凸部の有無、自車両に対する凸部の相対的な左右方向の位置、及び凸部の大きさなどを判定する。診断用情報生成部22は、判定した凸部の位置及び大きさなどに応じて、凸部が生じた要因を推定する。
 または、例えば、診断用情報生成部22は、車速センサ11から取得した自車両の走行速度を示す情報、及び加速度センサ12から取得した自車両の加速度を示す情報を用いて、自車両の傾きを検出する。診断用情報生成部22は、検出した傾きの角度及び当該角度の変化量を用いて、凹部の有無、自車両に対する凹部の相対的な左右方向の位置、及び凹部の大きさなどを判定する。診断用情報生成部22は、判定した凹部の位置及び大きさなどに応じて、凹部が生じた要因を推定する。同様に、診断用情報生成部22は、凸部の有無、自車両に対する凸部の相対的な左右方向の位置、及び凸部の大きさなどを判定する。診断用情報生成部22は、判定した凸部の位置及び大きさなどに応じて、凸部が生じた要因を推定する。
 なお、診断用情報生成部22は、自車両の傾きを検出するとき、検出対象となる傾きの向きに応じた回転角速度を示す情報と、自車両の走行速度及び加速度を示す情報とを組み合わせて用いるものであっても良い。
 または、例えば、診断用情報生成部22は、自車両の走行騒音を示す情報をマイク16から取得するとともに、自車両の加速度を示す情報を加速度センサ12から取得する。診断用情報生成部22は、走行騒音の音量値を所定の閾値(以下「騒音閾値」という。)と比較するとともに、加速度センサ12が検出した加速度の変化量を所定の閾値(以下「加速度閾値」という。)と比較する。診断用情報生成部22は、走行騒音の音量値が騒音閾値以上の値であり、かつ、加速度の変化量が加速度閾値未満の値である場合、走行中の道路にひび割れ部があると判定する。
 または、例えば、診断用情報生成部22は、自車両の車外が撮影された画像を示す情報をカメラ15から取得して、この撮影画像に対する画像認識処理を実行する。診断用情報生成部22は、画像認識処理の結果を用いて、凹凸部の有無、自車両に対する凹凸部の相対的な左右方向の位置、凹凸部の大きさ、及び凹凸部が生じた要因などを判定する。
 上記の各方法において、閾値又はデータテーブルなどが必要に応じて適宜設定されるものであっても良い。また、上記の各方法において、統計的手法又は機械学習などを応用することにより、自車両における道路状態の検出精度を向上するものであっても良い。
 また、診断用情報は、道路状態情報を生成したときの道路に対する自車両の相対的な位置(以下「走行位置」という。)を示す情報(以下「走行位置情報」という。)を含むものである。具体的には、例えば、走行位置情報は、当該道路のうちの自車両が走行した車線に対する自車両の相対的な左右方向の位置を示すものである。
 より具体的には、例えば、記憶装置18に記憶された地図情報は、各道路の種別(一般道路、高速道路等)を示す情報、各道路の形状(直線、カーブ、交差点等)を示す情報、各道路に含まれる車線(第1車線、第2車線、路肩等)を示す情報、及び各車線の走行方向(上り、下り等)を示す情報など(以下、総称して「道路情報」ということがある。)を含むものである。診断用情報生成部22は、GPS受信機17から取得した自車両の位置座標を示す情報と、記憶装置18から取得した地図情報とを対応させることにより、自車両の走行位置を検出する。
 このとき、診断用情報生成部22は、車速センサ11から取得した自車両の走行速度を示す情報、加速度センサ12から取得した自車両の加速度を示す情報、又はジャイロセンサ13から取得したヨーイング方向の回転角速度を示す情報などを用いて、GPS信号が示す位置座標を補正するものであっても良い。位置座標の補正により、走行位置の検出精度を向上することができる。
 または、このとき、診断用情報生成部22は、自車両の車外が撮影された画像を示す情報をカメラ15から取得して、この撮影画像に対する画像認識処理を実行する。診断用情報生成部22は、画像認識処理の結果を用いて、自車両が走行している道路の形状、自車両が走行している車線、及び自車両の走行方向などを判定する。診断用情報生成部22は、位置座標を示す情報及び地図情報に加えて、かかる画像認識処理の結果を用いることにより、走行位置の検出精度を向上するものであっても良い。
 または、このとき、診断用情報生成部22は、カメラ15の撮影画像に対する画像認処理により、走行位置の基準となる物(以下「基準物」という。例えば、左側走行の道路において走行車線の左端部を示す白線、又はガードレールなど。)を検出し、自車両と基準物間の距離を検出する。診断用情報生成部22は、位置座標を示す情報及び地図情報に加えて、かかる画像認識処理の結果を用いることにより、走行位置の検出精度を向上するものであっても良い。
 なお、基準物がガードレールなどの立体物である場合、診断用情報生成部22は、画像認識処理に代えて、レーダセンサ19による検出結果を示す情報を用いて自車両と基準物間の距離を検出するものであっても良い。また、基準物は、白線又はガードレールに限定されるものではなく、道路内にある物であれば如何なるものであっても良い。基準物は、道路の形状に応じて異なるものであっても良い(例えば、直線道路においては走行車線の左端部を示す白線、交差点においては当該交差点の中心部など)。
 また、診断用情報は、道路状態情報を生成したときの自車両の位置座標を示す情報(以下「位置座標情報」という。)を含むものである。位置座標情報は、GPS受信機17から取得することができる。なお、診断用情報生成部22は、車速センサ11から取得した自車両の走行速度を示す情報、加速度センサ12から取得した自車両の加速度を示す情報、又はジャイロセンサ13から取得したヨーイング方向の回転角速度を示す情報などを用いて、GPS信号が示す位置座標を補正し、補正後の位置座標を示す位置座標情報を生成するものであっても良い。
 また、診断用情報は、道路状態情報を生成したときの自車両の走行状態を示す情報(以下「走行状態情報」という。)を含むものであっても良い。具体的には、例えば、走行状態情報は、道路状態情報を生成したときの自車両の走行速度、加速度、回転角速度、走行方向、及び走行パターン(停止中、加速中、減速中、車線変更中、カーブ走行中等)などを示すものである。
 また、診断用情報は、道路状態情報を生成したときの自車両の車内の状況を示す情報(以下「車内状況情報」という。)を含むものであっても良い。具体的には、例えば、車内状況情報は、各座席に着座した搭乗者の有無、各搭乗者の体重、荷室に積載された荷物の有無、及び荷物の重量などを示すものである。
 この場合、診断用情報生成部22は、自車両の車内が撮影された画像を示す情報をカメラ14から取得して、この撮影画像に対する画像認識処理を実行する。診断用情報生成部22は、画像認識処理の結果を用いて、自車両の各座席における搭乗者の有無を判定する。診断用情報生成部22は、各座席に設けられた荷重センサ20から取得した情報を用いて、各搭乗者の体重を検出する。また、診断用情報生成部22は、荷室に設けられた荷重センサ20から取得した情報を用いて、荷物の有無及び荷物の重量を検出する。
 そのほか、診断用情報は、情報源装置21から取得可能な情報、又は情報源装置21から取得した情報を用いて生成可能な情報であれば、如何なる情報を含むものであっても良い。例えば、診断用情報は、地図情報に含まれる各道路の道路情報のうち、道路状態情報を生成したときに自車両が走行していた道路に関する道路情報を含むものであっても良い。また、診断用情報は、道路状態情報を生成したときの日付及び時刻を示す情報(以下「日時情報」という。)を含むものであっても良い。
 診断用情報出力部23は、診断用情報生成部22により生成された診断用情報を通信装置25に出力するものである。診断用情報生成部22及び診断用情報出力部23により、診断用情報生成装置24が構成されている。
 通信装置25は、例えば、自車両に搭載された専用の送信機及び受信機、又は自車両に持ち込まれたスマートフォンなどの携帯通信端末により構成されている。通信装置25は、診断用情報出力部23から入力された診断用情報を、サーバ2に設けられた通信装置31に送信するものである。
 次に、他の車両1~1について説明する。図1に示す如く、車両1~1の各々は、車両1と同様の情報源装置21、診断用情報生成装置24及び通信装置25を有している。車両1~1の各々における情報源装置21は、車両1における情報源装置21と同様のものであるため、説明を省略する。車両1~1の各々における診断用情報生成装置24は、車両1における診断用情報生成装置24と同様のものであるため、説明を省略する。車両1~1の各々における通信装置25は、車両1における通信装置25と同様のものであるため、説明を省略する。
 次に、サーバ2について説明する。通信装置31は、車両1~1の各々に設けられた通信装置25から、対応する車両にて生成された診断用情報を受信するものである。
 記憶装置32は、例えばHDD又はSSDなどの補助記憶装置により構成されており、診断用情報記憶部33を有している。診断用情報記憶部33は、通信装置31が受信した診断用情報を蓄積して記憶するものである。また、記憶装置32は、診断用情報と異なる各種情報、例えば地図情報などを更に記憶するものであっても良い。
 診断部34は、記憶装置32に記憶された診断用情報などの情報を用いて道路状態を診断するものである。診断部34による診断方法の詳細については、図7~図10を参照して後述する。診断部34により、診断装置35が構成されている。
 このようにして、道路状態診断システム100が構成されている。
 図2に、診断用情報生成装置24の要部のハードウェア構成の一例を示す。図2に示す如く、診断用情報生成装置24は汎用のコンピュータにより構成されており、メモリ61及びプロセッサ62を有している。メモリ61には、当該コンピュータを図1に示す診断用情報生成部22及び診断用情報出力部23として機能させるためのプログラムが記憶されている。メモリ61に記憶されたプログラムをプロセッサ62が読み出して実行することにより、図1に示す診断用情報生成部22及び診断用情報出力部23の機能が実現される。
 メモリ61は、例えば、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリ、EPROM(Erasable Programmable Read Only Memory)又はEEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory)などの半導体メモリにより構成されている。プロセッサ62は、例えば、CPU(Central Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)、DSP(Digital Signal Processor)、マイクロコントローラ又はマイクロプロセッサなどにより構成されている。
 図3に、診断用情報生成装置24の要部のハードウェア構成の他の例を示す。図3に示す如く、診断用情報生成装置24は専用の処理回路63により構成されたものであっても良い。処理回路63は、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)若しくはシステムLSI(Large-Scale Integration)又はこれらを組み合わせたものである。
 なお、図1に示す診断用情報生成部22及び診断用情報出力部23の各部の機能それぞれを処理回路63で実現しても良いし、各部の機能をまとめて処理回路63で実現しても良い。また、図1に示す診断用情報生成部22及び診断用情報出力部23のうちの一部の機能を図2に示すメモリ61及びプロセッサ62により実現し、残余の機能を図3に示す処理回路63により実現したものでも良い。
 図4に、診断装置35の要部のハードウェア構成の一例を示す。図4に示す如く、診断装置35は汎用のコンピュータにより構成されており、メモリ71及びプロセッサ72を有している。メモリ71には、当該コンピュータを図1に示す診断部34として機能させるためのプログラムが記憶されている。メモリ71に記憶されたプログラムをプロセッサ72が読み出して実行することにより、図1に示す診断部34の機能が実現される。
 メモリ71は、例えば、RAM、ROM、フラッシュメモリ、EPROM又はEEPROMなどの半導体メモリにより構成されている。プロセッサ72は、例えば、CPU、GPU、DSP、マイクロコントローラ又はマイクロプロセッサなどにより構成されている。
 図5に、診断装置35の要部のハードウェア構成の他の例を示す。図5に示す如く、診断装置35は専用の処理回路73により構成されたものであっても良い。処理回路73は、例えば、ASIC、FPGA若しくはシステムLSI又はこれらを組み合わせたものである。
 次に、図6のフローチャートを参照して、診断用情報生成装置24の動作について説明する。
 まず、ステップST1にて、診断用情報生成部22は、情報源装置21から各種情報を取得する。
 次いで、ステップST2にて、診断用情報生成部22は、ステップST1で取得した情報を用いて診断用情報を生成する。診断用情報は、少なくとも、道路状態情報、走行位置情報及び位置座標情報を含むものである。これに加えて、診断用情報は、走行状態情報、車内状況情報、道路情報及び日時情報などを含むものであっても良い。
 次いで、ステップST3にて、診断用情報出力部23は、ステップST2で診断用情報生成部22が生成した診断用情報を通信装置25に出力する。
 ステップST3の後、通信装置25は、ステップST3で診断用情報出力部23から入力された診断用情報をサーバ2の通信装置31に送信する。サーバ2の通信装置31は、受信した診断用情報を診断用情報記憶部33に記憶させる。
 次に、図7のフローチャートを参照して、診断装置35の動作について説明する。初期状態において、診断用情報記憶部33には、複数台の車両1~1にて生成された診断用情報が十分に蓄積されているものとする。
 まず、ステップST11にて、診断部34は、記憶装置32に記憶された地図情報などを用いて、道路状態の診断対象となる道路区間(以下「診断対象道路区間」という。)を設定する。
 次いで、ステップST12にて、診断部34は、診断用情報記憶部33に記憶された診断用情報のうち、診断対象道路区間内の位置座標を示す位置座標情報を含む診断用情報を取得する。このとき、診断用情報記憶部33に診断用情報が十分に蓄積されているため、通常、複数個の診断用情報が取得される。また、これらの診断用情報には、複数台の車両1~1のうちの互いに異なる車両にて生成された診断用情報が含まれている。また、これらの診断用情報には、互いに異なる走行位置を示す走行位置情報を含む診断用情報が含まれている。
 次いで、ステップST13にて、診断部34は、ステップST12で取得した診断用情報を用いて、診断対象道路区間内の道路状態を診断する。具体的には、例えば、診断部34は、後述する第1診断方法又は第2診断方法により、複数個の診断用情報を用いて道路状態を診断する。このとき、診断部34は、診断対象道路区間内の道路に複数本の車線が含まれる場合、ステップST12で取得した診断用情報に含まれる走行位置情報などを用いて、診断対象道路区間に含まれる車線ごとの道路状態を診断するものであっても良い。以下、この場合において診断対象となる車線を「診断対象車線」という。
 第1診断方法は、複数個の診断用情報を用いた多数決によるものである。第1診断方法は、特に、道路状態情報が定性的な情報である場合に適している。
 一例として、診断対象車線内の右側に凹部がある場合の例を示す。ステップST12にて、診断部34は、診断用情報記憶部33に記憶された各診断用情報に含まれる位置座標情報を参照して、合計1101個の診断用情報を取得したものとする。診断部34は、取得した診断用情報のそれぞれについて、診断対象車線に対する車両の相対的な左右方向の位置を示す走行位置情報と、車両に対する凹凸部の相対的な左右方向の位置を示す道路状態情報とを用いて、診断対象車線に対する凹凸部の相対的な左右方向の位置を算出する。診断部34は、各診断用情報に含まれる道路状態情報が示す凹凸部の有無と、各診断用情報について算出した診断対象車線に対する凹凸部の左右方向の位置と、各診断用情報に含まれる道路状態情報が示す凹凸部の要因とに基づき、取得した診断用情報を集計する。
 図8に、集計結果の一例を示す。合計1101個の診断用情報のうち、50個の診断用情報は、診断対象車線内の右側にマンホールによる凸部があることを示している。1個の診断用情報は、診断対象車線内の左側に轍による凹部があることを示している。1000個の診断用情報は、診断対象車線内の右側に轍による凹部があることを示している。50個の診断用情報は、診断対象車線内の左右両側に轍による凹部があることを示している。この場合、診断部34は、多数決により、診断対象車線内の右側に轍による凹部があると診断する。
 1台の車両にて生成された診断用情報のみを用いて道路状態を診断する従来のシステムは、例えば当該車両が走行車線内の右側又は左側に寄った状態にて診断用情報を生成したとき、診断用情報の内容に誤りが生じて、道路状態の診断結果に誤りが生ずる問題があった。これに対して、道路状態診断システム100は、複数台の車両にて生成された複数個の診断用情報を用いた多数決により道路状態を診断する。これにより、仮に一部の車両にて生成された診断用情報に誤りがある場合でも、診断結果に誤りが生ずるのを抑制して、診断精度を向上することができる。
 第2診断方法は、複数個の診断用情報を合成するものである。第2診断方法は、特に、道路状態情報が定量的な情報である場合に適している。
 一例として、診断対象車線の左半分の略全体に亘る大型の凸部がある場合の例を示す。ステップST12にて、診断部34は、診断用情報記憶部33に記憶された各診断用情報に含まれる位置座標情報を参照して、第1~第6の合計6個の診断用情報を取得したものとする。診断部34は、取得した診断用情報のそれぞれについて、診断対象車線に対する車両の相対的な左右方向の位置を示す走行位置情報と、車両に対する凹凸部の相対的な左右方向の位置及び凹凸部の大きさなどに対応する値を示す道路状態情報とを用いて、診断対象車線に対する左右方向の位置を横軸とし、かつ、凸部の高さ及び凹部の深さを縦軸とした特性線を算出する。
 図9に、特性線の一例を示す。図9Aは第1の診断用情報についての特性図を示しており、特性線Aは第1の診断用情報に対応する特性線を示している。図9Bは第2の診断用情報についての特性図を示しており、特性線Bは第1の診断用情報に対応する特性線を示している。図9Cは第3の診断用情報についての特性図を示しており、特性線Cは第3の診断用情報に対応する特性線を示している。図9Dは第4の診断用情報についての特性図を示しており、特性線Dは第4の診断用情報に対応する特性線を示している。図9Eは第5の診断用情報についての特性図を示しており、特性線Eは第5の診断用情報に対応する特性線を示している。図9Fは第6の診断用情報についての特性図を示しており、特性線Fは第6の診断用情報に対応する特性線を示している。
 ここで、第1、第2、第3及び第6の診断用情報に対応する特性線A,B,C,Fは、診断対象車線内の左側に凸部があることを示している。一般に、ジャイロセンサ13又は加速度センサ12などを用いて凹凸部を検出する場合、上下方向に対する凹凸部の大きさ(すなわち凸部の高さ又は凹部の深さ)は容易に検出することができるものの、左右方向に対する凹凸部の大きさ及び位置を検出するのは困難である。このため、特性線A,B,C,Fの各々が示す凸部は、左右方向に対する位置が互いにずれている。また、特性線A,B,C,Fの各々が示す凸部は、実際の凸部よりも左右方向に対する大きさが小さくなっている。
 また、第4の診断用情報に対応する特性線Dは、診断対象車線内の右側に凹部があることを示している。第5の診断用情報に対応する特性線Eは、診断対象車線の略全体が隆起していることを示している。個々の診断用情報を生成したときの車両の位置、車幅、及び道路状態の検出方法などに応じて、図9D又は図9Eに示す如く、実際の道路状態と異なる道路状態が検出される場合がある。
 診断部34は、図9A~図9Fに示す特性線A~Fを合成することにより、図9Gに示す特性線Gを算出する。このとき、診断部34は、第1~第6の診断用情報のそれぞれに含まれる走行位置情報などを用いて、左右方向に対する特性線A~Fの位置を揃えて合成する。診断部34は、特性線Gに基づき、対象車線の左半部の略全体に亘る大型の凸部があると診断する。また、当該凸部が一般的なマンホールよりも大きいことから、当該凸部の要因がマンホールと異なる異常な要因であると診断する。
 このように、複数個の診断用情報を合成することにより、特性線D,Eによるノイズが診断結果に与える影響を抑制することができる。また、個々の車両における道路状態の検出用の構成はジャイロセンサ13又は加速度センサ12などを用いた安価な構成としつつ、左右方向に対する凹凸部の大きさ及び位置などの診断精度を向上することができる。
 図10を参照して、第2診断方法の他の例について説明する。診断対象車線内の左右両側にそれぞれ凹部がある場合において、図10に示す如く、ステップST12にて診断部34が第1~第3の合計3個の診断用情報を取得したものとする。図10Aは第1の診断用情報についての特性図を示しており、図10Bは第2の診断用情報についての特性図を示しており、図10Cは第3の診断用情報についての特性図を示している。
 図10Aに示す特性線A’は、診断対象車線の略全体が沈降していることを示している。図10Bに示す特性線B’は、診断対象車線内の左側のみに凹部があることを示している。図10Cに示す特性線C’は、診断対象車線内の右側のみに凹部があることを示している。
 すなわち、第1の診断用情報を生成した車両は、例えばその車幅が凹部間の間隔と同等であるため、診断対象車線にて左右の両輪がそれぞれ凹部に入り、ジャイロセンサ13又は加速度センサ12などを用いた道路状態の検出において診断対象車線の略全体が沈降していると誤検出されたものである。また、第2の診断用情報を生成した車両は、例えばその車幅が凹部間の間隔と異なる幅であるため、診断対象車線にて左輪のみが凹部に入り、ジャイロセンサ13又は加速度センサ12などを用いた道路状態の検出において診断対象車線内の左側のみに凹部があると誤検出されたものである。また、第3の診断用情報を生成した車両は、例えばその車幅が凹部間の間隔と異なる幅であるため、診断対象車線にて右輪のみが凹部に入り、ジャイロセンサ13又は加速度センサ12などを用いた道路状態の検出において診断対象車線内の右側のみに凹部があると誤検出されたものである。このように、個々の車両の車幅及び走行位置などに応じて、診断対象車線における道路状態の検出に誤りが生ずる。
 これに対して、診断部34は、図10A~図10Cに示す特性線A’~C’を合成することにより、図10Dに示す特性線D’を算出する。診断部34は、特性線D’に基づき、診断対象車線内の左右両側にそれぞれ凹部があると診断することができる。
 このとき、診断部34は、特性線A’~C’の各々が示す道路状態に応じて重み付けをするものであっても良い。例えば、図10と同様の例において、診断部34が4個以上の診断用情報を取得して、大半の診断用情報が特性線B’又は特性線C’と同様の特性線を示し、残余の少数の診断用情報が特性線A’と同様の特性線を示す場合、特性線A’と同様の特性線を示すものについて重み付けの値を小さくすることにより、診断結果を実際の凹凸部に更に近づけることができる。
 なお、図9及び図10の例では、診断対象車線に対する左右方向の特性線に基づく合成の例を示したが、診断部34は、同様に診断対象車線に対する前後方向の特性線を求めて、これらの特性線を合成するものであっても良い。これにより、前後方向に対する凹凸部の位置及び大きさなどを高精度に診断することができる。また、診断部34は、左右方向の特性線の合成結果と、前後方向の特性線の合成結果とを用いて、診断対象車線内の路面に対応する凹凸形状を立体的に算出するものであっても良い。
 また、例えば、車両1~1の各々に設けられた診断用情報生成装置24において、走行騒音の音量値又はひび割れ部の大きさを示す値などを道路状態情報に含めることにより、診断部34において、ひび割れ部について上記凹部又は上記凸部の例と同様に特性線の合成による診断が可能となる。
 また、診断部34は、複数個の診断用情報のそれぞれに含まれる日時情報を用いて、所定の時間区間ごとの道路状態を診断するものであっても良い。例えば、1日ごとの道路状態を診断して、複数日の診断結果を比較することにより、凹凸部の要因が一時的なもの(例えば道路工事等)であるか否かを判定することができる。
 また、道路状態情報が示す道路状態は、凹凸部に関する状態に限定されるものではない。道路状態情報は、情報源装置21を用いて検出することができるものであれば、如何なる状態に関する情報を示すものであっても良い。例えば、道路状態情報は、道路上の凍結部の位置及び大きさ、又は当該道路が冠水していることなどを示すものであっても良い。これらの状態は、例えば、カメラ15の撮影画像に対する画像認識処理により検出することができる。
 また、診断部34による具体的な診断方法は、上記の第1診断方法又は第2診断方法に限定されるものではない。診断部34は、診断用情報に含まれる情報を用いるものであれば、如何なる方法により道路状態を診断するものであっても良い。
 また、診断部34は、診断結果を通信装置31に出力するものであっても良い。通信装置31は、診断結果を道路管理者などに送信するものであっても良い。この場合のブロック図を図11に示す。図11に示す如く、サーバ2に設けられた通信装置31は、道路管理者3が有する通信装置51に診断結果を送信する。道路管理者3は、PC(Personal Computer)又はワークステーションなどのコンピュータ52にて診断結果を取得し、この診断結果を道路管理に用いる。
 また、診断部34による診断結果は、ナビゲーション装置による経路案内に用いられるものであっても良い。この場合のブロック図を図12に示す。図12に示す如く、サーバ2は地図情報生成装置36を有している。地図情報生成装置36は、記憶装置32に記憶された地図情報と、診断部34による診断結果とを用いて、この診断結果に基づく新たな地図情報(以下「更新地図情報」という。)を生成するものである。地図情報生成装置36は、更新地図情報を通信装置31に出力するものである。通信装置31は、複数台の車両1~1のそれぞれに設けられた通信装置25に更新地図情報を送信する。
 車両1~1の各々において、通信装置25は、受信した更新地図情報を記憶装置18に記憶させる。ナビゲーション装置26は、記憶装置18に記憶された更新地図情報を用いて、走行経路の検索及び案内などを実行する。
 図13に、ナビゲーション装置26による表示画面の一例を示す。図13に示す如く、地図画像Iに重畳して、当該ナビゲーション装置26が設けられた車両の現在位置を示す三角形状の画像IIが表示されている。地図画像Iは、更新地図情報を用いて生成されたもの、すなわち診断装置35による診断結果に基づくものである。図13の例では、画面内の道路の一部にマンホールによる凸部があること、轍による凹部があること、工事跡による凹凸部があること、及び経年によるひび割れ部があることなどが示されている。
 なお、ナビゲーション装置26は、マンホールによる凸部、轍による凹部、工事跡による凹凸、又は経年によるひび割れ部などを回避した走行経路を検索して案内するものであっても良い。図13の例において、矢印状の画像IIIは、ナビゲーション装置26による案内対象の経路を示している。
 また、ナビゲーション装置26は、複数台の車両1~1のうちの少なくとも1台の車両に設けられたものであれば良い。また、ナビゲーション装置26は、各車両に持ち込まれたPND(Portable Navigation Device)又はスマートフォンなどの携帯情報端末により構成されたものであっても良い。
 また、診断装置35は、サーバ2に代えて、サーバ2と通信自在なコンピュータに設けられたものであっても良い。具体的には、例えば、診断装置35は、図11に示す道路管理者3のコンピュータ52に設けられたものであっても良い。この場合、診断装置35は、いわゆる「リモートアクセス」により、サーバ2の記憶装置32に記憶された情報を取得する。
 以上のように、実施の形態1の道路状態診断システム100は、複数台の車両1~1のそれぞれに設けられており、道路状態の診断に用いられる診断用情報を生成する診断用情報生成装置24と、複数台の車両1~1にて生成された診断用情報を蓄積して記憶する記憶装置32と、記憶装置32に記憶された診断用情報を用いて道路状態を診断する診断装置35とを備え、複数台の車両1~1のそれぞれに設けられた診断用情報生成装置24は、当該診断用情報生成装置24が設けられた車両である自車両に設けられた情報源装置21から取得した情報を用いて、自車両が走行した道路の状態を示す道路状態情報と、道路状態情報を生成したときの道路に対する自車両の相対的な位置を示す走行位置情報と、道路状態情報を生成したときの自車両の位置座標を示す位置座標情報とを含む診断用情報を生成する。複数台の車両にて生成された診断用情報を用いることにより、道路状態の診断精度を向上することができる。
 また、複数台の車両1~1のそれぞれに設けられた診断用情報生成装置24は、自車両の位置座標を示す情報と、自車両の走行速度、加速度又は回転角速度を示す情報と、地図情報とを用いて走行位置情報を生成する。位置座標を示す情報及び地図情報に加えて、車速センサ11、加速度センサ12又はジャイロセンサ13などから取得した情報を用いることにより、走行位置の検出精度を向上することができる。
 また、複数台の車両1~1のそれぞれに設けられた診断用情報生成装置24は、自車両の位置座標を示す情報と、自車両の車外が撮影された画像を示す情報と、地図情報とを用いて走行位置情報を生成する。位置座標を示す情報及び地図情報に加えて、当該画像に対する画像認識処理の結果を用いることにより、走行位置の検出精度を向上することができる。
 また、複数台の車両1~1のそれぞれに設けられた診断用情報生成装置24は、自車両の位置座標を示す情報と、自車両に設けられたレーダセンサ19による検出結果を示す情報と、地図情報とを用いて走行位置情報を生成する。位置座標を示す情報及び地図情報に加えて、レーダセンサ19による検出結果を用いることにより、走行位置の検出精度を向上することができる。
 また、複数台の車両1~1のそれぞれに設けられた診断用情報生成装置24は、自車両の走行速度、加速度若しくは回転角速度を示す情報、自車両の走行騒音を示す情報、又は自車両の車外が撮影された画像を示す情報のうちの少なくとも一つを用いて道路状態情報を生成する。すなわち、診断用情報生成装置24は、これらの情報を用いて生成することができるものであれば、如何なる内容の道路状態情報を生成するものであっても良い。
 また、診断装置35は、記憶装置32に記憶された診断用情報のうち、診断対象に設定された道路区間内の位置座標を示す複数個の診断用情報を用いて道路状態を診断する。複数個の診断用情報を用いることにより、第1診断方法又は第2診断方法などによる道路状態の診断が可能となる。
 また、診断装置35は、複数個の診断用情報を用いた多数決により道路状態を診断する。第1診断方法により、複数個の診断用情報のうちの一部の診断用情報に含まれる道路状態情報に誤りがある場合であっても、診断結果に誤りが生ずるのを抑制することができる。これにより、道路状態の診断精度を向上することができる。
 また、診断装置35は、複数個の診断用情報を合成することにより道路状態を診断する。第2診断方法により、左右方向に対する凹凸部の位置及び大きさなどを高精度に診断することができる。
 また、診断装置35は、複数個の診断用情報を用いて、道路区間に含まれる車線ごとの道路状態を診断する。これにより、例えば、診断装置35による診断結果をナビゲーション装置26が用いるシステム構成において、図13に例示する如く車線ごとの診断結果を表示することができる。また、凹凸部を回避した走行経路の案内が可能となる。
 また、診断装置35は、複数個の診断用情報を用いて、時間区間ごとの道路状態を診断する。複数の時間区間に対応する診断結果を比較することにより、例えば凹凸部の要因が一時的なものであるか否かを判定することができる。
 また、道路状態診断システム100は、診断装置35による診断結果に基づく更新地図情報を生成する地図情報生成装置36と、複数台の車両1~1のうちの少なくとも1台の車両に設けられており、地図情報生成装置36により生成された更新地図情報を用いて当該車両の走行経路を案内するナビゲーション装置26とを備える。これにより、診断装置35による診断結果を、ナビゲーション装置26による経路案内などに用いることができる。
 また、実施の形態1の診断用情報生成装置24は、複数台の車両1~1にて生成された診断用情報を用いて道路状態を診断する道路状態診断システム100において、複数台の車両1~1のそれぞれに設けられる診断用情報生成装置24であって、自車両に設けられた情報源装置21から取得した情報を用いて、自車両が走行した道路の状態を示す道路状態情報と、道路状態情報を生成したときの道路に対する自車両の相対的な位置を示す走行位置情報と、道路状態情報を生成したときの自車両の位置座標を示す位置座標情報とを含む診断用情報を生成する診断用情報生成部22と、診断用情報生成部22により生成された診断用情報を通信装置25に出力する診断用情報出力部23とを備える。かかる診断用情報生成装置24により、道路状態診断システム100を実現することができる。
 また、実施の形態1の診断用情報生成方法は、複数台の車両1~1にて生成された診断用情報を用いて道路状態を診断する道路状態診断システム100において、複数台の車両1~1のそれぞれに設けられる診断用情報生成装置24による診断用情報生成方法であって、診断用情報生成部22が、自車両に設けられた情報源装置21から取得した情報を用いて、自車両が走行した道路の状態を示す道路状態情報と、道路状態情報を生成したときの道路に対する自車両の相対的な位置を示す走行位置情報と、道路状態情報を生成したときの自車両の位置座標を示す位置座標情報とを含む診断用情報を生成するステップ(ステップST2)と、診断用情報出力部23が、診断用情報生成部22により生成された診断用情報を通信装置25に出力するステップ(ステップST3)とを備える。かかる診断用情報生成方法により、道路状態診断システム100を実現することができる。
実施の形態2.
 図14は、本発明の実施の形態2に係る道路状態診断システムの要部を示す機能ブロック図である。図14を参照して、実施の形態2の道路状態診断システム100について説明する。なお、図14において、図1に示す実施の形態1の道路状態診断システム100と同様のブロックには同一符号を付して説明を省略する。また、図14に示す診断用情報生成装置24及び診断装置35のハードウェア構成は、実施の形態1にて図2~図5を参照して説明したものと同様であるため、図示及び説明を省略する。
 車両1~1の各々において、診断用情報生成部22は、当該車両を識別可能な情報(以下「識別情報」という。)を含む診断用情報を生成するようになっている。識別情報は、例えば、車両1~1の各々に予め割り当てられた識別子を示す情報である。
 サーバ2において、記憶装置32は第1補正用情報記憶部37を有している。第1補正用情報記憶部37は、診断用情報の補正に用いられる情報(以下「補正用情報」という。)を記憶するものである。補正用情報は、個々の車両ごとに設定されている。また、実施の形態2に係る補正用情報(以下「第1補正用情報」という。)は、個々の車両に関する情報である。具体的には、例えば、第1補正用情報は、個々の車両の型式、寸法、重量、走行特性、仕様等を示す情報である。
 診断部34は、第1補正用情報を用いて診断用情報を補正し、補正後の診断用情報を用いて道路状態を診断するようになっている。診断部34による補正方法及び診断方法の詳細については、図15のフローチャートを参照して後述する。
 このようにして、道路状態診断システム100が構成されている。
 診断用情報生成装置24の動作は、実施の形態1にて図6のフローチャートを参照して説明したものと同様であるため、図示及び説明を省略する。
 次に、図15のフローチャートを参照して、診断装置35の動作について説明する。初期状態において、診断用情報記憶部33には、複数台の車両1~1にて生成された診断用情報が十分に蓄積されている。
 まず、ステップST21にて、診断部34は、記憶装置32に記憶された地図情報などを用いて、診断対象道路区間を設定する。
 次いで、ステップST22にて、診断部34は、診断用情報記憶部33に記憶された診断用情報のうち、診断対象道路区間内の位置座標を示す位置座標情報を含む診断用情報を取得する。このとき、診断用情報記憶部33に診断用情報が十分に蓄積されているため、通常、複数個の診断用情報が取得される。また、これらの診断用情報には、複数台の車両1~1のうちの互いに異なる車両にて生成された診断用情報が含まれている。また、これらの診断用情報には、互いに異なる走行位置を示す走行位置情報を含む診断用情報が含まれている。
 次いで、ステップST23にて、診断部34は、ステップST22で取得した複数個の診断用情報のそれぞれに含まれる識別情報を用いて、各々の診断用情報を生成した車両を識別する。診断部34は、第1補正用情報記憶部37に記憶された第1補正用情報のうち、識別した車両に対応する第1補正用情報を取得する。
 次いでステップST24にて、診断部34は、ステップST23で取得した第1補正用情報を用いて、ステップST22で取得した診断用情報のうちの補正対象となる診断用情報を設定する。
 次いで、ステップST25にて、診断部34は、ステップST23で取得した第1補正用情報を用いて、ステップST24で補正対象に設定した診断用情報を補正する。このとき、複数個の診断用情報が補正対象に設定されている場合、診断部34は、個々の診断用情報ごとに、当該診断用情報が生成された車両に対応する第1診断用情報を用いて当該診断用情報を補正する。例えば、車両1にて生成された診断用情報と、車両1にて生成された診断用情報と、車両1にて生成された診断用情報とが補正対象に設定されている場合、診断部34は、車両1に対応する第1補正用情報を用いて車両1にて生成された診断用情報を補正し、車両1に対応する第1補正用情報を用いて車両1にて生成された診断用情報を補正し、車両1に対応する第1補正用情報を用いて車両1にて生成された診断用情報を補正する。
 一例として、9台の車両1~1にて生成された診断用情報をステップST22で取得し、このうち1台の車両1が、同一の条件において他の車両1~1よりも上下方向の加速度が大きく検出されるような走行特性を有するものであるとする。この場合、ステップST23にて、診断部34は、車両1にて生成された診断用情報を補正対象に設定する。ステップST25にて、診断部34は、車両1にて生成された診断用情報に含まれる情報のうち、上下方向の加速度に基づく情報を補正する。具体的には、例えば、道路状態情報が示す凸部の高さ又は凹部の深さを小さくする。
 次いで、ステップST26にて、診断部34は、ステップST25における補正後の診断用情報を含む複数個の診断用情報を用いて、診断対象道路区間内の道路状態を診断する。診断方法の具体例は、実施の形態1にて図8~図10を参照して説明したものと同様であるため、説明を省略する。
 なお、ステップST23で補正対象に設定された診断用情報が0個である場合、ステップST24,ST25の処理はスキップされるものであっても良い。
 また、診断部34が第1補正用情報を用いて補正する情報は、診断用情報に含まれる情報であれば如何なる情報であっても良く、道路状態情報が示す凸部の高さ又は凹部の深さに限定されるものではない。例えば、診断部34は、第1補正用情報を用いて、診断用情報に含まれる走行位置情報又は走行状態情報などを補正するものであっても良い。
 そのほか、実施の形態2の道路状態診断システム100は、実施の形態1にて説明したものと同様の種々の変形例を採用することができる。
 以上のように、実施の形態2において、記憶装置32は、複数台の車両1~1のうちの個々の車両ごとに設定された補正用情報を記憶するものであり、診断装置35は、補正用情報を用いて、複数台の車両1~1のうちの当該補正用情報に対応する車両にて生成された診断用情報を補正し、補正後の診断用情報を用いて道路状態を診断する。診断用情報を補正することにより、道路状態の診断精度を更に向上することができる。
 また、補正用情報は、複数台の車両1~1のうちの個々の車両に関する第1補正用情報である。これにより、個々の車両の型式、寸法、重量、走行特性、仕様等に基づく補正が可能となる。
実施の形態3.
 図16は、本発明の実施の形態3に係る道路状態診断システムの要部を示す機能ブロック図である。図16を参照して、実施の形態3の道路状態診断システム100について説明する。なお、図16において、図1に示す実施の形態1の道路状態診断システム100と同様のブロックには同一符号を付して説明を省略する。また、図16に示す診断用情報生成装置24及び診断装置35のハードウェア構成は、実施の形態1にて図2~図5を参照して説明したものと同様であるため、図示及び説明を省略する。
 車両1~1の各々において、診断用情報生成部22は、識別情報を含む診断用情報を生成するようになっている。識別情報は、例えば、車両1~1の各々に予め割り当てられた識別子を示す情報である。
 サーバ2において、記憶装置32は第2補正用情報記憶部38を有している。第2補正用情報記憶部38は、診断用情報の補正に用いられる情報、すなわち補正用情報を記憶するものである。補正用情報は、個々の車両ごとに設定されたものである。また、実施の形態3に係る補正用情報(以下「第2補正用情報」という。)は、複数台の車両1~1にて生成された診断用情報の比較結果に基づき設定された情報である。第2補正用情報生成部39は、診断用情報記憶部33に記憶された診断用情報を用いて第2補正用情報を生成し、生成した第2補正用情報を第2補正用情報記憶部38に記憶させるものである。
 一例として、9台の車両1~1にて生成された診断用情報が診断用情報記憶部33に記憶されているものとする。第2補正用情報生成部39は、車両1~1の各々にて生成された同一の道路区間に係る診断用情報を比較する。比較の結果、車両1にて生成された診断用情報が示す凹凸部の大きさが、他の車両1~1にて生成された診断用情報が示す凹凸部の大きさの平均値よりも大きくなる傾向があるものとする。この場合、第2補正用情報生成部39は、車両1に対応する第2補正用情報として、道路状態情報が示す凹凸部の大きさを小さくすることを示す情報を第2補正用情報記憶部38に記憶させる。
 なお、第2補正用情報生成部39は、第2補正用情報を生成して第2補正用情報記憶部38に記憶させる処理を適宜のタイミングで実行するようになっている。具体的には、第2補正用情報生成部39は、所定の時間間隔(例えば、1時間ごと、1日ごと、又は1週間ごとなど)にて当該処理を実行するようになっている。
 診断部34は、第2補正用情報を用いて診断用情報を補正し、補正後の診断用情報を用いて道路状態を診断するようになっている。診断部34による補正方法及び診断方法の詳細については、図17のフローチャートを参照して後述する。
 このようにして、道路状態診断システム100が構成されている。
 診断用情報生成装置24の動作は、実施の形態1にて図6のフローチャートを参照して説明したものと同様であるため、図示及び説明を省略する。
 次に、図17のフローチャートを参照して、診断装置35の動作について、診断部34の動作を中心に説明する。初期状態において、診断用情報記憶部33には、複数台の車両1~1にて生成された診断用情報が十分に蓄積されている。また、第2補正用情報記憶部38には、少なくとも1台の車両に対応する第2補正用情報が記憶されている。
 まず、ステップST31にて、診断部34は、記憶装置32に記憶された地図情報などを用いて、診断対象道路区間を設定する。
 次いで、ステップST32にて、診断部34は、診断用情報記憶部33に記憶された診断用情報のうち、診断対象道路区間内の位置座標を示す位置座標情報を含む診断用情報を取得する。このとき、診断用情報記憶部33に診断用情報が十分に蓄積されているため、通常、複数個の診断用情報が取得される。また、これらの診断用情報には、複数台の車両1~1のうちの互いに異なる車両にて生成された診断用情報が含まれている。また、これらの診断用情報には、互いに異なる走行位置を示す走行位置情報を含む診断用情報が含まれている。
 次いで、ステップST33にて、診断部34は、ステップST32で取得した複数個の診断用情報のそれぞれに含まれる識別情報を用いて、各々の診断用情報を生成した車両を識別する。診断部34は、第2補正用情報記憶部38に記憶された第2補正用情報のうち、識別した車両に対応する第2補正用情報を取得する。
 次いで、ステップST34にて、診断部34は、ステップST33で取得した第2補正用情報を用いて、ステップST32で取得した複数個の診断用情報のうちの補正対象となる診断用情報を設定する。
 次いで、ステップST35にて、診断部34は、ステップST33で取得した第2補正用情報を用いて、ステップST34で補正対象に設定した診断用情報を補正する。このとき、複数個の診断用情報が補正対象に設定されている場合、診断部34は、個々の診断用情報ごとに、当該診断用情報が生成された車両に対応する第2診断用情報を用いて当該診断用情報を補正する。例えば、車両1にて生成された診断用情報と、車両1にて生成された診断用情報と、車両1にて生成された診断用情報とが補正対象に設定されている場合、診断部34は、車両1に対応する第2補正用情報を用いて車両1にて生成された診断用情報を補正し、車両1に対応する第2補正用情報を用いて車両1にて生成された診断用情報を補正し、車両1に対応する第2補正用情報を用いて車両1にて生成された診断用情報を補正する。
 一例として、車両1にて生成された診断用情報が示す凹凸部の大きさを小さくすることを示す第2補正用情報が第2補正用情報記憶部38に記憶されている場合、診断部34は、ステップST32で取得した診断用情報のうち、車両1にて生成された診断用情報を補正対象に設定する(ステップST34)。ステップST35にて、診断部34は、車両1にて生成された診断用情報が示す凹凸部の大きさを小さくする補正を実行する。
 次いで、ステップST36にて、診断部34は、ステップST35における補正後の診断用情報を含む複数個の診断用情報を用いて、診断対象道路区間内の道路状態を診断する。診断方法の具体例は、実施の形態1にて図8~図10を参照して説明したものと同様であるため、説明を省略する。
 なお、ステップST33で補正対象に設定された診断用情報が0個である場合、ステップST34,ST35の処理はスキップされるものであっても良い。
 また、診断部34が第2補正用情報を用いて補正する情報は、診断用情報に含まれる情報であれば如何なる情報であっても良く、道路状態情報が示す凹凸部の大きさに限定されるものではない。例えば、診断部34は、第2補正用情報を用いて、診断用情報に含まれる走行位置情報又は走行状態情報などを補正するものであっても良い。
 また、第2補正用情報生成部39は、個々の診断用情報に含まれる道路状態情報を用いて、道路状態情報が示す道路の状態(凹部の有無、凸部の有無、ひび割れ部の有無等)ごとに第2補正用情報を設定するものであっても良い。同様に、第2補正用情報生成部39は、個々の診断用情報に含まれる道路情報を用いて、道路情報が示す道路の形状(直線、カーブ、交差点等)ごとに第2補正用情報を設定するものであっても良い。第2補正用情報生成部39は、個々の診断用情報に含まれる走行状態情報を用いて、走行状態情報が示す走行パターン(停止中、加速中、減速中、車線変更中、カーブ走行中等)ごとに第2補正用情報を設定するものであっても良い。第2補正用情報生成部39は、個々の診断用情報に含まれる車内状況情報を用いて、車内状況情報が示す搭乗者の人数ごとに、又は荷物の重量ごとに第2補正用情報を設定するものであっても良い。第2補正用情報の設定条件を細分化することで、診断精度を更に向上することができる。
 また、第2補正用情報生成部39は、特定の条件に基づき設定された第2補正用情報を他の条件に基づき設定された第2補正用情報とみなして第2補正用情報記憶部38に記憶させるものであっても良い。例えば、道路状態情報を生成したときに車両が走行していた道路の種別ごとに第2補正用情報を設定するシステム構成において、特定の車両により一般道路を走行中に生成された複数個の診断用情報が診断用情報記憶部33に記憶されており、かつ、当該車両により高速道路を走行中に生成された診断用情報が診断用情報記憶部33に一つも記憶されていないものとする。この場合、第2補正用情報生成部39は、当該車両について、一般道路に対応する第2補正用情報を生成して第2補正用情報記憶部38に記憶させる。また、第2補正用情報生成部39は、生成した第2補正用情報を、高速道路に対応する第2補正用情報として第2補正用情報記憶部38に記憶させる。
 そのほか、実施の形態3の道路状態診断システム100は、実施の形態1にて説明したものと同様の種々の変形例を採用することができる。
 以上のように、実施の形態3において、記憶装置32は、複数台の車両1~1のうちの個々の車両ごとに設定された補正用情報を記憶するものであり、診断装置35は、補正用情報を用いて、複数台の車両1~1のうちの当該補正用情報に対応する車両にて生成された診断用情報を補正し、補正後の診断用情報を用いて道路状態を診断する。診断用情報を補正することにより、道路状態の診断精度を更に向上することができる。
 また、補正用情報は、複数台の車両1~1により生成された診断用情報の比較結果に基づき設定された第2補正用情報である。これにより、診断用情報に含まれる各種情報に応じた補正が可能となる。
実施の形態4.
 図18は、本発明の実施の形態4に係る道路状態診断システムの要部を示す機能ブロック図である。図18を参照して、実施の形態4の道路状態診断システム100について説明する。なお、図18において、図1に示す実施の形態1の道路状態診断システム100と同様のブロックには同一符号を付して説明を省略する。また、図18に示す診断用情報生成装置24及び診断装置35のハードウェア構成は、実施の形態1にて図2~図5を参照して説明したものと同様であるため、図示及び説明を省略する。
 診断装置35は、除外対象情報検出部40を有している。除外対象情報検出部40は、診断部34が診断用情報記憶部33から取得した診断用情報のうち、所定の条件を満たす診断用情報(以下「除外対象情報」という。)を検出するものである。
 具体的には、例えば、除外対象情報は、車両が路肩にはみ出した状態で走行しているときに生成された診断用情報である。当該状態で走行しているときに生成された診断用情報は、当該診断用情報に含まれる道路情報に誤りが生じている可能性がある。
 この場合、除外対象情報検出部40は、診断部34が診断用情報記憶部33から取得した複数個の診断用情報のそれぞれに含まれる走行位置情報と、記憶装置32から取得した地図情報とを用いて、走行位置が診断対象道路区間内の路肩を示している診断用情報を検出する。
 または、例えば、除外対象情報とは、工事中の道路を走行しているときに生成された診断用情報である。工事中の道路を走行しているときに生成された診断用情報は、当該診断用情報に含まれる道路情報が工事による一時的な道路の状態を示している。また、当該工事に関する情報は、道路状態診断システム100とは別の経路にて道路管理者が取得することができる可能性が高いため、道路状態診断システム100による診断に含める優先度が低い。
 この場合、記憶装置32には、道路工事が行われる場所及び期間などを示す情報(以下「工事情報」という。)が記憶されている。除外対象情報検出部40は、診断部34が診断用情報記憶部33から取得した複数個の診断用情報のそれぞれに含まれる位置座標情報と、記憶装置32から取得した地図情報及び工事情報を用いて、位置座標が診断対象道路区間内の工事中の道路区間を示している診断用情報を検出する。
 診断部34は、診断用情報記憶部33から取得した診断用情報のうち、除外対象情報を除く診断用情報を用いて道路状態を診断するようになっている。すなわち、診断部34は、除外対象情報を道路状態の診断から除外するようになっている。
 このようにして、道路状態診断システム100が構成されている。
 診断用情報生成装置24の動作は、実施の形態1にて図6のフローチャートを参照して説明したものと同様であるため、図示及び説明を省略する。
 次に、図19のフローチャートを参照して、診断装置35の動作について説明する。初期状態において、診断用情報記憶部33には、複数台の車両1~1にて生成された診断用情報が十分に蓄積されている。
 まず、ステップST41にて、診断部34は、記憶装置32に記憶された地図情報などを用いて、診断対象道路区間を設定する。
 次いで、ステップST42にて、診断部34は、診断用情報記憶部33に記憶された診断用情報のうち、診断対象道路区間内の位置座標を示す位置座標情報を含む診断用情報を取得する。このとき、診断用情報記憶部33に診断用情報が十分に蓄積されているため、通常、複数個の診断用情報が取得される。また、これらの診断用情報には、複数台の車両1~1のうちの互いに異なる車両にて生成された診断用情報が含まれている。また、これらの診断用情報には、互いに異なる走行位置を示す走行位置情報を含む診断用情報が含まれている。
 次いで、ステップST43にて、除外対象情報検出部40は、ステップST42で診断部が取得した診断用情報のうちの除外対象情報を検出する。除外対象情報検出部40は、検出結果を診断部34に通知する。
 次いで、ステップST44にて、診断部34は、ステップST42で取得した診断用情報のうち、ステップST43で検出された除外対象情報を除く診断用情報を用いて、診断対象道路区間内における道路情報を診断する。診断方法の具体例は、実施の形態1にて図8~図10を参照して説明したものと同様であるため、説明を省略する。
 なお、除外対象情報は、車両が路肩にはみ出した状態で走行しているときに生成された診断用情報、又は工事中の道路を走行しているときに生成された診断用情報に限定されるものではない。除外対象情報検出部40は、道路状態情報に誤りが生じている可能性がある診断用情報、又は道路状態診断システム100による診断に含める優先度が低い診断用情報であれば、如何なる条件を満たす診断用情報を除外対象情報として検出するものであっても良い。
 また、道路状態診断システム100は、図14に示す第1補正用情報記憶部37と、図18に示す除外対象情報検出部40との両部を備えるものであっても良い。この場合、診断部34は、診断用情報記憶部33から取得した診断用情報のうちの除外対象情報を除く診断用情報について、第1補正用情報を用いた補正を実行する。
 また、道路状態診断システム100は、図16に示す第2補正用情報記憶部38及び第2補正用情報生成部39と、図18に示す除外対象情報検出部40との全部を備えるものであっても良い。この場合、診断部34は、診断用情報記憶部33から取得した診断用情報のうちの除外対象情報を除く診断用情報について、第2補正用情報を用いた補正を実行する。
 そのほか、実施の形態4の道路状態診断システム100は、実施の形態1にて説明したものと同様の種々の変形例を採用することができる。
 以上のように、実施の形態4において、診断装置35は、記憶装置32から取得した診断用情報のうちの除外対象情報を検出し、除外対象情報を道路状態の診断から除外する。道路状態情報に誤りが生じている可能性のある診断用情報を診断から除外することにより、道路状態の診断精度を更に向上することができる。また、道路状態診断システム100による診断に含める優先度の低い診断用情報を診断から除外することにより、道路状態の診断効率を向上することができる。
 なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。
 本発明の道路状態診断システムは、道路状態の診断に用いることができる。また、本発明の道路状態診断システムによる診断結果は、道路管理者による道路管理、又はナビゲーション装置による経路案内などに用いることができる。
 1~1 車両、2 サーバ、3 道路管理者、11 車速センサ、12 加速度センサ、13 ジャイロセンサ、14 カメラ、15 カメラ、16 マイク、17 GPS受信機、18 記憶装置、19 レーダセンサ、20 荷重センサ、21 情報源装置、22 診断用情報生成部、23 診断用情報出力部、24 診断用情報生成装置、25 通信装置、26 ナビゲーション装置、31 通信装置、32 記憶装置、33 診断用情報記憶部、34 診断部、35 診断装置、36 地図情報生成装置、37 第1補正用情報記憶部、38 第2補正用情報記憶部、39 第2補正用情報生成部、40 除外対象情報検出部、51 通信装置、52 コンピュータ、61 メモリ、62 プロセッサ、63 処理回路、71 メモリ、72 プロセッサ、73 処理回路、100 道路状態診断システム。

Claims (19)

  1.  複数台の車両のそれぞれに設けられており、道路状態の診断に用いられる診断用情報を生成する診断用情報生成装置と、
     前記複数台の車両にて生成された前記診断用情報を蓄積して記憶する記憶装置と、
     前記記憶装置に記憶された前記診断用情報を用いて前記道路状態を診断する診断装置と、を備え、
     前記複数台の車両のそれぞれに設けられた前記診断用情報生成装置は、当該診断用情報生成装置が設けられた車両である自車両に設けられた情報源装置から取得した情報を用いて、前記自車両が走行した道路の状態を示す道路状態情報と、前記道路状態情報を生成したときの前記道路に対する前記自車両の相対的な位置を示す走行位置情報と、前記道路状態情報を生成したときの前記自車両の位置座標を示す位置座標情報とを含む前記診断用情報を生成する
     ことを特徴とする道路状態診断システム。
  2.  前記複数台の車両のそれぞれに設けられた前記診断用情報生成装置は、前記自車両の位置座標を示す情報と、前記自車両の走行速度、加速度又は回転角速度を示す情報と、地図情報とを用いて前記走行位置情報を生成することを特徴とする請求項1記載の道路状態診断システム。
  3.  前記複数台の車両のそれぞれに設けられた前記診断用情報生成装置は、前記自車両の位置座標を示す情報と、前記自車両の車外が撮影された画像を示す情報と、地図情報とを用いて前記走行位置情報を生成することを特徴とする請求項1記載の道路状態診断システム。
  4.  前記複数台の車両のそれぞれに設けられた前記診断用情報生成装置は、前記自車両の位置座標を示す情報と、前記自車両に設けられたレーダセンサによる検出結果を示す情報と、地図情報とを用いて前記走行位置情報を生成することを特徴とする請求項1記載の道路状態診断システム。
  5.  前記複数台の車両のそれぞれに設けられた前記診断用情報生成装置は、前記自車両の走行速度、加速度若しくは回転角速度を示す情報、前記自車両の走行騒音を示す情報、又は前記自車両の車外が撮影された画像を示す情報のうちの少なくとも一つを用いて前記道路状態情報を生成することを特徴とする請求項1記載の道路状態診断システム。
  6.  前記診断装置は、前記記憶装置に記憶された前記診断用情報のうち、診断対象に設定された道路区間内の位置座標を示す複数個の前記診断用情報を用いて前記道路状態を診断することを特徴とする請求項1記載の道路状態診断システム。
  7.  前記診断装置は、複数個の前記診断用情報を用いた多数決により前記道路状態を診断することを特徴とする請求項6記載の道路状態診断システム。
  8.  前記診断装置は、複数個の前記診断用情報を合成することにより前記道路状態を診断することを特徴とする請求項6記載の道路状態診断システム。
  9.  前記診断装置は、複数個の前記診断用情報を用いて、前記道路区間に含まれる車線ごとの前記道路状態を診断することを特徴とする請求項6記載の道路状態診断システム。
  10.  前記診断装置は、複数個の前記診断用情報を用いて、時間区間ごとの前記道路状態を診断することを特徴とする請求項6記載の道路状態診断システム。
  11.  前記記憶装置は、前記複数台の車両のうちの個々の車両ごとに設定された補正用情報を記憶するものであり、
     前記診断装置は、前記補正用情報を用いて、前記複数台の車両のうちの当該補正用情報に対応する車両にて生成された前記診断用情報を補正し、補正後の前記診断用情報を用いて前記道路状態を診断する
     ことを特徴とする請求項1記載の道路状態診断システム。
  12.  前記補正用情報は、前記複数台の車両のうちの個々の車両に関する第1補正用情報であることを特徴とする請求項11記載の道路状態診断システム。
  13.  前記補正用情報は、前記複数台の車両により生成された前記診断用情報の比較結果に基づき設定された第2補正用情報であることを特徴とする請求項11記載の道路状態診断システム。
  14.  前記診断装置は、前記記憶装置から取得した前記診断用情報のうちの除外対象情報を検出し、前記除外対象情報を前記道路状態の診断から除外することを特徴とする請求項6記載の道路状態診断システム。
  15.  前記診断装置による診断結果に基づく地図情報を生成する地図情報生成装置と、
     前記複数台の車両のうちの少なくとも1台の車両に設けられており、前記地図情報生成装置により生成された前記地図情報を用いて当該車両の走行経路を案内するナビゲーション装置と、
     を備えることを特徴とする請求項1記載の道路状態診断システム。
  16.  前記記憶装置及び前記診断装置はサーバに設けられていることを特徴とする請求項1記載の道路状態診断システム。
  17.  前記記憶装置はサーバに設けられており、前記診断装置は前記サーバと通信自在なコンピュータに設けられていることを特徴とする請求項1記載の道路状態診断システム。
  18.  複数台の車両にて生成された診断用情報を用いて道路状態を診断する道路状態診断システムにおいて、前記複数台の車両のそれぞれに設けられる診断用情報生成装置であって、
     自車両に設けられた情報源装置から取得した情報を用いて、前記自車両が走行した道路の状態を示す道路状態情報と、前記道路状態情報を生成したときの前記道路に対する前記自車両の相対的な位置を示す走行位置情報と、前記道路状態情報を生成したときの前記自車両の位置座標を示す位置座標情報とを含む前記診断用情報を生成する診断用情報生成部と、
     前記診断用情報生成部により生成された前記診断用情報を通信装置に出力する診断用情報出力部と、
     を備えることを特徴とする診断用情報生成装置。
  19.  複数台の車両にて生成された診断用情報を用いて道路状態を診断する道路状態診断システムにおいて、前記複数台の車両のそれぞれに設けられる診断用情報生成装置による診断用情報生成方法であって、
     診断用情報生成部が、自車両に設けられた情報源装置から取得した情報を用いて、前記自車両が走行した道路の状態を示す道路状態情報と、前記道路状態情報を生成したときの前記道路に対する前記自車両の相対的な位置を示す走行位置情報と、前記道路状態情報を生成したときの前記自車両の位置座標を示す位置座標情報とを含む前記診断用情報を生成するステップと、
     診断用情報出力部が、前記診断用情報生成部により生成された前記診断用情報を通信装置に出力するステップと、
     を備えることを特徴とする診断用情報生成方法。
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