WO2018180136A1 - 路面管理システムおよび路面管理方法 - Google Patents

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WO2018180136A1
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data
vehicle
repair
surface state
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浩太郎 増田
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日立建機株式会社
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    • E01C23/00—Auxiliary devices or arrangements for constructing, repairing, reconditioning, or taking-up road or like surfaces
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    • G—PHYSICS
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    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles

Definitions

  • the present invention relates to a technique for managing a road surface state of a traveling path of a transport vehicle.
  • the present invention relates to a technique for managing the road surface state of an unpaved road such as a mine.
  • Patent Document 1 states that “the management device collects dump truck operation information via the management-side wireless communication device. The cargo is loaded from the dump truck's location included in the dump truck operation information. Based on position information of at least four locations included in the route from moving to a location to moving to a site where soil is dumped again, the routes Rg and Rr traveled by the dump truck are identified (summary excerpt). It is disclosed.
  • the technique disclosed in Patent Document 1 detects road surface unevenness of the traveling road specified by the above method using dump truck operation information and makes a road surface maintenance plan.
  • a repair vehicle that repairs the traveling road travels at the same time, and repairs a portion where the road surface condition has deteriorated.
  • such repair by a repair vehicle is not considered at all.
  • the occurrence of unevenness includes temporal and local factors such as traveling of the transport vehicle, and sudden and overall factors such as rainfall.
  • the technology disclosed in Patent Document 1 cannot provide a rational and highly accurate road surface maintenance plan.
  • the present invention has been made in view of the above circumstances, and is a technique for enabling efficient road surface management and improving the efficiency of road surface maintenance work in an environment where a transport vehicle repeatedly travels on an unpaved traveling road such as a mine.
  • the purpose is to provide.
  • the present invention is a road surface management system that divides a traveling road on which a transport vehicle travels into a plurality of segments and manages the road surface state of the traveling road for each segment, and includes an arithmetic device, a storage device, an output device, and a communication device. And a management vehicle equipped with a management vehicle, a transportation vehicle on-board terminal equipped with a first arithmetic device and a first communication device, and a repair vehicle for repairing the travel path, a second computation device and a second computing device.
  • a repair vehicle in-vehicle terminal provided with a communication device, wherein the first calculation device calculates road surface state data of the traveling road based on a signal input from a sensor attached to the transport vehicle, Road surface state data is transmitted to the management server via the first communication device together with transport vehicle position data, which is the position data of the transport vehicle, and the second arithmetic unit sends the repair vehicle to the repair vehicle. Based on the signal input from the attached sensor, the work state data indicating the work state of the repair vehicle is calculated, and the calculated work state data together with the repair vehicle position data which is the position data of the repair vehicle.
  • the arithmetic device is connected to the communication device, the storage device, and the output device, and the transport vehicle position data and the road surface state data are transmitted by the communication device.
  • the segment including the position specified by the transport vehicle position data, the reception time, and the road surface state data are stored in the storage device in association with each other, and the repair vehicle position data and work are stored in the communication device.
  • the segment is associated with the segment including the position specified by the repair vehicle position data.
  • the road surface state data accumulated in the storage device is reset and the road surface state data is newly accumulated in the storage device, the segment is determined based on the accumulated plurality of road surface state data for each segment.
  • a prediction function for predicting a change in the road surface condition with time is determined, a time for reaching a road surface repair threshold is calculated as a scheduled repair time according to the determined prediction function, and the calculated scheduled repair time is output to the output device.
  • (A) is a side view of the dump truck of embodiment of this invention
  • (b) is a functional block diagram of the conveyance vehicle vehicle-mounted terminal of embodiment of this invention.
  • (A) is an example of the road surface state database of the embodiment of the present invention
  • (b) is an example of the transport vehicle data
  • (c) is an example of the work state database
  • (d) is the same.
  • (A) is a side view of the motor grader of embodiment of this invention
  • (b) is a functional block diagram of the repair vehicle vehicle-mounted terminal of embodiment of this invention.
  • FIG. 1 It is a functional block diagram of the management server of the embodiment of the present invention.
  • (A) is an explanatory view for explaining an example of a travel route data database according to the embodiment of the present invention
  • (b) is an explanatory diagram for explaining an example of the road surface data database, respectively.
  • the road surface management system of the present embodiment is mainly used in an environment in which a transport vehicle repeatedly travels on an unpaved travel path such as a mine.
  • the road surface state prediction function is determined using the position information received from the transport vehicle and the road surface information of the traveling road, and the position information and work information received from the repair vehicle.
  • the prediction function is used to predict and notify when to repair. At this time, the change of the road surface due to the weather is taken into consideration independently of the determination of the prediction function.
  • the road surface management system of the present embodiment will be described focusing on these functions.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a road surface management system 100 according to the present embodiment.
  • the road surface management system 100 of this embodiment includes a work vehicle 110, a transport vehicle 120, a repair vehicle 130, a management server 140, and a wireless relay station 150.
  • the number of work vehicles 110, transport vehicles 120, repair vehicles 130, and the number of wireless relay stations 150 are not limited. In the present embodiment, the road surface management system will be described as an example when used in a mine.
  • Work vehicle 110 is, for example, an excavator or the like, and performs excavation work or loading work.
  • the work vehicle 110 is arranged at a loading place in the mine.
  • the transport vehicle 120 is, for example, a dump truck, and transports excavated materials such as crushed stones and earth and sand excavated by the work vehicle 110 from the loading site to the dumping site. During transportation, the vehicle travels on the traveling path 101 in the mine.
  • the transport vehicle 120 will be described as the dump truck 120.
  • the dump truck 120 includes a transport vehicle in-vehicle terminal 121 (see FIG. 2B).
  • the repair vehicle 130 is, for example, a motor grader or a bulldozer.
  • the traveling road 101 is not paved. For this reason, the road surface condition of the traveling path 101 deteriorates due to reciprocating traveling, rainfall, and the like repeated by the heavy dump truck 120.
  • the repair vehicle 130 repairs the road surface of the traveling road 101 that has deteriorated due to such circumstances.
  • the repair vehicle 130 will be described as the motor grader 130.
  • the motor grader 130 includes a repair vehicle in-vehicle terminal 131 (see FIG. 4B).
  • Management server 140 is located at a management station in the mine. Data is transmitted / received to / from the transport vehicle in-vehicle terminal 121 and the repair vehicle in-vehicle terminal 131 via the wireless relay station 150. In this embodiment, the data received from the transport vehicle in-vehicle terminal 121 and the repair vehicle in-vehicle terminal 131 are processed to manage the road surface of the traveling path 101 in the mine.
  • FIG. 2A is a side view of the appearance of the dump truck 120
  • FIG. 2B is a functional block diagram of the transport vehicle in-vehicle terminal 121 included in the dump truck 120.
  • the dump truck 120 includes a vehicle body 211, left and right front wheels 212, left and right rear wheels 213, a cargo bed 214, a cab 215, left and right front wheel side suspensions 216, and left and right respectively.
  • a rear wheel suspension 217 and various sensors 220 are provided.
  • the transport vehicle in-vehicle terminal 121 is disposed in the cab 215, for example.
  • the left and right front wheel side suspensions 216 are provided between the vehicle body 211 and the left and right front wheels 212, respectively.
  • the left and right rear wheel suspensions 217 are provided between the vehicle body 211 and the left and right rear wheels 213, respectively.
  • the four suspensions 216 and 217 are, for example, hydraulic cylinders.
  • a speed sensor 221 As various sensors 220, as shown in FIG. 2B, a speed sensor 221, an angle sensor 222, and a pressure sensor 224 are provided.
  • the speed sensor 221 is provided on each of the left and right front wheels 212 and the left and right rear wheels 213, and independently detects the rotational speed of each axis.
  • the angle sensor 222 is provided on the vehicle body 211 and detects the tilt angle of the vehicle body 211.
  • a pendulum sensor, MEMS, or the like is used.
  • the pressure sensor 224 is a suspension pressure sensor that is provided in each of the front wheel side suspension 216 and the rear wheel side suspension 217 and detects the pressure of the hydraulic cylinder. The detected pressure is output as a suspension pressure.
  • the dump truck 120 of this embodiment includes a satellite signal receiving device 122.
  • the satellite signal receiving device 122 receives signals from a plurality of navigation satellites, such as a GPS (Global Positioning System) satellite.
  • GPS Global Positioning System
  • the satellite signal receiving device 122 is referred to as a GPS receiving device 122.
  • a signal from a navigation satellite to be received is also called a GPS signal.
  • the transport vehicle in-vehicle terminal 121 is connected to various sensors 220 and the GPS receiver 122 as shown in FIG.
  • the road surface condition and slip ratio of the traveling road 101 are further calculated and transmitted to the management server 140 together with the position information.
  • the transport vehicle in-vehicle terminal 121 of this embodiment includes a host vehicle position calculation unit 231, an operation data collection unit 232, and an operation data database (DB) 233. , A wireless communication device (first communication device) 234, a road surface state estimation unit 235, and a road surface state database (DB) 236.
  • the own vehicle position calculation unit 231 is connected to the GPS receiver 122 and the operation data DB 233.
  • the own vehicle position calculation unit 231 acquires the GPS signal received by the GPS receiving device 122, and calculates the own vehicle position using the GPS signal.
  • GNSS Global Navigation Satellite System
  • GNSS Global Navigation Satellite System
  • the calculated vehicle position data is stored in the operation data DB 233 together with the GPS signal reception time.
  • the navigation satellite used is not limited to the GPS satellite as described above.
  • a satellite positioning system such as GLONASS, Galileo, Quasi-Zenith Satellite (QZSS), or a combination thereof may be used.
  • the estimated vehicle position is a coordinate value of a predetermined coordinate system.
  • the coordinate system may be, for example, a coordinate system unique to the mine, or a latitude / longitude coordinate system having coordinate values of latitude / longitude.
  • this is simply referred to as an applicable coordinate system.
  • the GPS signal reception time is referred to as acquisition time.
  • the operation data collection unit 232 is connected to various sensors 220 and operation data DB 233 attached to each unit of the dump truck 120. From various sensors 220, sensor signals of each part of the dump truck 120 detected by the sensor 220 are collected as operation data.
  • operation data For example, the speed data of each wheel from the speed sensor 221, the angle data from the angle sensor 222, and the pressure data of each suspension from the pressure sensor 224 (hereinafter referred to as suspension pressure data) are operating data. Collect as.
  • each sensor signal and GPS signal are periodically acquired at approximately the same time.
  • These signal values (data) are output to the operation data DB 233 together with the acquisition time.
  • the operation data DB 233 stores own vehicle position data and operation data collected by the own vehicle position calculation unit 231 and the operation data collection unit 232. In this embodiment, each is stored in association with the acquisition time.
  • the road surface state estimation unit 235 is connected to the operation data DB 233.
  • the road surface state estimation unit 235 estimates the road surface state of the traveling road 101 using the operation data stored in the operation data DB 233.
  • the road surface state estimation unit 235 calculates a road surface state amount (road surface state data) and a slip ratio as indices indicating the road surface state.
  • the road surface state estimation unit 235 calculates road surface state data using the suspension pressure data and speed data of the dump truck 120.
  • road surface condition data h (t) is calculated using the data acquired at time t according to the following equation (1).
  • h (t) ⁇ A / v (1)
  • A is a coefficient of variation within a predetermined time ⁇ before and after time t relating to the suspension pressure data, that is, from t ⁇ to t + ⁇
  • v is a speed (m / sec) acquired at time t
  • ⁇ is a coefficient. It is.
  • the road surface state estimation unit 235 calculates the slip ratio using the speed data of the dump truck 120 acquired by the speed sensor 221.
  • the slip ratio ⁇ (t) is calculated using the data acquired at time t.
  • ⁇ (t)
  • Vr is the wheel speed of the driving wheel at time t
  • V is the wheel speed of the driven wheel at time t
  • Max ⁇ is a function that returns the maximum value in ⁇
  • indicates the absolute value of the value in (
  • the speed data from the speed sensor 221 of the rear wheel 213 is used as the wheel speed of the driving wheel
  • the speed data from the speed sensor 221 of the front wheel 212 is used as the wheel speed of the driven wheel.
  • the calculation of the road surface condition data h (t) and the slip ratio ⁇ (t) is not limited to the above method.
  • the road surface condition data h (t) may be calculated by using the ratio of the suspension pressure data at time t to the suspension pressure data when traveling on a flat road surface at a constant speed (for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2013-2013). 166425). Further, the maximum amplitude and frequency of the suspension pressure data within a predetermined time may be obtained, and these values may be used as the road surface condition data h (t) (see, for example, International Publication No. 2015-140966).
  • the calculated road surface state data h (t) and slip ratio ⁇ (t) are stored in the road surface state DB 236 in association with the acquisition time t of the operation data used for the calculation and the own vehicle position data acquired at the same time. Is done. In addition, when there is no own vehicle position data acquired at the same time as the operation data, it may be stored in association with the own vehicle position data acquired at the nearest time.
  • the road surface state DB 236 includes a host vehicle position 236b, a time 236c, road surface state data 236d, and a slip ratio 236e. Further, a vehicle ID that is uniquely assigned to each dump truck 120 may be provided.
  • the wireless communication device 234 transmits / receives data to / from the management server 140.
  • each time new data is connected to the road surface state DB 236 and stored in the road surface state DB 236, it is transmitted to the management server 140 as transport vehicle data.
  • the transport vehicle data may be transmitted periodically or in response to a request from the management server 140.
  • the transport vehicle data 237 transmitted from the dump truck 120 to the management server 140 is shown in FIG.
  • the transport vehicle data 237 includes a vehicle ID 237a, own vehicle position data 237b, a time 237c, a road surface state 237d, and a slip rate 237e.
  • the wireless communication device 234 may also be connected to the operation data DB 233 and output data stored in the operation data DB 233 to the management server 140 periodically or in response to a request from the management server 140.
  • the transport vehicle in-vehicle terminal 121 of this embodiment is realized by, for example, a general-purpose information processing device including a first arithmetic device (CPU) 123, a memory, a first storage device 124, and a communication interface (wireless communication device 234).
  • the first arithmetic unit 123 loads a program stored in the first storage device 124 in advance into the memory and executes the program, so that the host vehicle position arithmetic unit 231, the operation data collection unit 232, the road surface state estimation unit 235, Realize.
  • the operation data DB 233 and the road surface state DB 236 are stored in the first storage device 124.
  • the transport vehicle in-vehicle terminal 121 may include a display control unit and a display for displaying processing contents.
  • FIG. 4A is a side view of the appearance of the motor grader 130
  • FIG. 4B is a functional block diagram of the repair vehicle in-vehicle terminal 131 provided in the motor grader 130.
  • the motor grader 130 of this embodiment includes a blade 311 and a blade actuator 312 that drives the blade.
  • the sensor 320 includes a speed sensor 321, an angle sensor 322, and a blade angle sensor 323.
  • a satellite signal receiving device (GPS receiving device) 132 that receives a signal from the navigation satellite is provided.
  • the repair vehicle vehicle-mounted terminal 131 is arrange
  • the repair vehicle in-vehicle terminal 131 is connected to the sensor 320 and the GPS receiver 122, processes data acquired by these, and transmits the data to the management server 140.
  • the repair vehicle in-vehicle terminal 131 further detects whether or not the motor grader 130 has performed the repair work, and transmits the detection result (work state data) to the management server 140 together with the self-position data.
  • the repair vehicle in-vehicle terminal 131 of the present embodiment includes a host vehicle position calculation unit 331, an operation data collection unit 332, an operation database (DB) 333, as shown in FIG.
  • a wireless communication device (second communication device) 334, a work state estimation unit 335, and a work state database (DB) 336 are provided.
  • the own vehicle position calculation unit 331, the operation data collection unit 332, the operation data DB 333, and the wireless communication device 334 basically have the same functions as those of the transport vehicle in-vehicle terminal 121. Therefore, detailed description is given here. Omitted. However, the wireless communication device 334 is connected to the work state DB 336 and transmits repair vehicle data described later to the management server 140.
  • the work state estimation unit 335 acquires information on whether or not the motor grader 130 is working. In the present embodiment, it is determined whether or not it is in a working state based on a sensor signal (operation data) that is connected to the operation data DB 333 and acquired and stored from the angle sensor 322 and the blade angle sensor 323.
  • the work state estimation unit 335 calculates, for example, the height position of the tip portion on the lower end side of the blade 311 as a three-dimensional position using these operation data, and if the work state estimation unit 335 is less than or equal to a predetermined height threshold value, Judged as a state.
  • the determination result is stored as work state data in the work state DB 336 in association with the acquisition time of the operation data used for the calculation and the own vehicle position data acquired at the same time as the road surface state data described above.
  • the work state estimation unit 335 of the present embodiment calculates the slip ratio using the speed data acquired by the speed sensor 221, similarly to the road surface state estimation unit 235 of the dump truck 120.
  • the work state DB 336 includes a host vehicle position 336b, a time 336c, work state data 336d, and a slip rate 336e. Further, a vehicle ID that is uniquely assigned to each motor grader 130 may be provided.
  • the work state data 336d illustrates a case where 1 is stored when it is determined that there is work, and 0 is stored in other cases.
  • FIG. 3D shows an example of repair vehicle data 337 transmitted from the motor grader 130 of the present embodiment to the management server 140.
  • the repair vehicle data 337 includes a vehicle ID 337a, a vehicle position 337b, a time 337c, work state data 337d, and a slip rate 337e.
  • the repair vehicle in-vehicle terminal 131 is also realized by a general-purpose information processing device including a second arithmetic device (CPU) 133, a memory, a second storage device 134, and a communication interface (wireless communication device 334), like the transport vehicle in-vehicle terminal 121. .
  • the second calculation device 133 loads a program stored in advance in the second storage device 134 into the memory and executes it, thereby causing the host vehicle position calculation unit 331, the operation data collection unit 332, the work state estimation unit 335, Realize.
  • the operation data DB 333 and the work state DB 336 are stored in the second storage device 134.
  • the repair vehicle in-vehicle terminal 131 may include a display control unit and a display for displaying processing contents.
  • the transport vehicle data 237 and the repair vehicle data 337 are also simply referred to as vehicle data when it is not necessary to distinguish between them.
  • FIG. 5 is a functional block diagram of the management server 140 of this embodiment.
  • the management server 140 calculates a prediction function that can grasp the change in the road surface state using the transport vehicle data transmitted from each dump truck 120 and each motor grader 130, and presents it to the administrator. To do.
  • the prediction function uses the prediction function, the next scheduled repair time is calculated and presented to the administrator.
  • the prediction function and the scheduled repair time are calculated for each segment by dividing the travel path 101 into a plurality of regions (segments).
  • the management server 140 of this embodiment includes a wireless communication device 450, a data distribution unit 410, a road surface state calculation unit 420, a storage device 430, and a display device 440.
  • the road surface state calculation unit 420 estimates the current value, average value, deterioration rate, etc. of the road surface state for each segment. For this reason, the road surface state calculation unit 420 includes a prediction function calculation unit 422, a repair time estimation unit 423, and a reset unit 424.
  • the storage device 430 stores a travel road data DB 431, a road surface data DB 432, and an estimated value DB 433.
  • the display device 440 includes a display control unit 441 and a display 442.
  • the wireless communication device 450 is a communication interface that receives vehicle data transmitted from the dump truck 120 and the motor grader 130 via the wireless relay station 150. In the present embodiment, the received vehicle data is output to the data distribution unit 410.
  • the travel route data DB 431 stores the location data of the travel route 101 of the entire mine divided into segments. For example, as shown in FIG. 6A, the range specified by the coordinate value of the applied coordinate system is stored for each segment. The range of the segment may be determined based on data transmitted from the dump truck 120 while the dump truck 120 reciprocates the travel path 101 a plurality of times, for example. .
  • the road surface data DB 432 stores vehicle data received from each vehicle for each segment, as shown in FIG.
  • a storage area is provided for each segment.
  • a storage area provided for each segment in each database is referred to as a segment storage area.
  • the estimated value DB 433 stores the estimated value calculated by the road surface state calculation unit 420 for each segment.
  • the estimated value is, for example, a current value, an average value, a deterioration rate, or the like of the road surface condition for each segment.
  • the data distribution unit 410 is connected to the wireless communication device 450 and the travel route data DB 431.
  • Each vehicle data received via the wireless communication device 450 is stored in the road surface data DB 432 for each segment where the transmission source vehicle is located. Which segment the transmission source vehicle is located in is determined based on own vehicle position data in the vehicle data.
  • the prediction function calculation unit 422 is connected to the road surface data DB 432 and the estimated value DB 433. Then, the prediction function calculation unit 422 calculates a prediction function based on the road surface state data accumulated in the road surface data DB 432. The prediction function is calculated for each segment.
  • the prediction function calculation unit 422 plots road surface state data accumulated in a specific segment area of the road surface data DB 432 as shown in FIG.
  • the horizontal axis of the graph of FIG. 7 is time [hours], and the vertical axis is road surface condition data.
  • the prediction function calculation unit 422 performs fitting on the plot result by, for example, the least square method, and determines the approximate function as the prediction function 510. Then, the determined coefficient of the prediction function 510 is stored as an estimated value in the storage area of the estimated value DB 433 provided for the segment to be processed.
  • the prediction function calculation unit 422 approximates the plot result with a linear function.
  • the coefficient stored as the estimated value is the slope of the function. In this case, the slope indicates the deterioration rate.
  • the prediction function calculation unit 422 registers the latest value of the road surface state data registered in the road surface data DB 432 as the current value 520 of the road surface state in the estimated value DB 433. Furthermore, an average value 550 or a weighted average value of the most recent road surface state data may be registered as the current value of the road surface condition.
  • the prediction function calculation unit 422 may register all road surface state data used for calculation of the prediction function in the estimated value DB in association with the time.
  • the repair time estimation unit 423 is connected to the estimated value DB 433.
  • the scheduled repair time 530 is estimated as the repair time for each segment.
  • the estimated repair time is estimated by setting a road surface repair threshold 540 and extrapolating a prediction function to estimate the time when the value of the road surface condition data exceeds the road surface repair threshold.
  • the calculated scheduled repair time is stored in the estimated value DB 433.
  • the reset unit 424 is connected to the road surface data DB 432 and the estimated value DB 433, and resets (discards) the accumulated data.
  • work state data work presence data
  • all road surface state data accumulated up to that point in the segment area are stored. Reset.
  • 0 is registered as the current value in the estimated value DB 433 in association with the acquisition time of the work presence data.
  • the prediction function calculation unit 422 thereafter calculates the prediction function 510 using only the newly accumulated road surface state data as shown in FIG. This is considered that when the work presence data is registered, the segment of the traveling path 101 has been repaired by the motor grader 130 and leveled. For this reason, it is because a road surface state is considered to be an initial state.
  • the reset unit 424 resets the road surface state data of all the segment areas when data having a slip ratio ⁇ (t) of a threshold value or more is simultaneously registered in the road surface data DB 432 by a predetermined threshold value or more.
  • the reason why the vehicle data having the slip ratio ⁇ (t) equal to or greater than the threshold value is output from a plurality of vehicles is that the road surface state of the traveling road 101 is considered to have changed significantly due to external factors such as rainfall.
  • the display control unit 441 is connected to the estimated value DB 433.
  • the display control unit 441 generates display data to be displayed on the display 442 using the estimated value stored in the estimated value DB 433 and causes the display 442 to display the display data.
  • the display data includes, for example, road surface state data shown in FIG. 7, a prediction function 510, a current value 520, an average value 550, and a scheduled repair time 530.
  • management server 140 may further include a voice output unit so as to notify the scheduled repair time 530 by voice.
  • the management server 140 is realized by an information processing apparatus including a CPU (arithmetic unit) 460, a memory, a storage unit 430, a communication interface (wireless communication unit 450), and an output unit (display unit 440).
  • the calculation device 460 implements the data distribution unit 410, the road surface state calculation unit 420, and the display control unit 441 by loading a program stored in the storage device 430 in advance into the memory and executing the program.
  • the traveling road data DB 431, the road surface data DB 432, and the estimated value DB 433 are stored in the storage device 430.
  • FIG. 8 is a processing flow of the road surface management processing of this embodiment.
  • vehicle data is received from M (M is an integer of 1 or more) vehicles at substantially the same time.
  • the data distribution unit 410 compares the vehicle position data with the coordinates of the travel path data DB 431, determines the segment where the vehicle that is the transmission source of the processing target vehicle data is located (step S1102), and the corresponding segment.
  • the road surface state data of the number is registered in the corresponding segment area of the road surface data DB 432 (step S1103).
  • the reset unit 424 determines whether or not the slip ratio of the vehicle data registered in the road surface data DB 432 is equal to or less than the slip ratio threshold ⁇ th (step S1104).
  • step S1104 If the slip ratio is equal to or less than the slip ratio threshold ⁇ th (S1104; Yes), the process returns to step S1102, and the next vehicle data is processed (steps S1105 and 1106).
  • Step S1110 a road surface state calculation process is performed (step S1111), and the process ends.
  • the reset unit 424 increments the slip ratio counter ⁇ ct by 1 (step S1107). Then, in the vehicle data received at the same time, it is determined whether or not the number of vehicles having a slip ratio larger than the slip ratio threshold ⁇ th (high slip ratio vehicle) exceeds a predetermined number threshold Nth. Here, it is determined whether or not ⁇ ct is equal to the number threshold Nth (step S1108).
  • the number threshold Nth is set to a value appropriate for such determination. For example, 40%, half of all vehicles, etc.
  • step S1108 when the number of high slip ratio vehicles reaches the number threshold Nth (Yes), the reset unit 424 sets a slip flag (step S1109), and proceeds to S1111.
  • FIG. 9 is a processing flow of the road surface state calculation processing of this embodiment.
  • the road surface state calculation process is performed only for the segment in which data is newly registered in the road surface data DB 432.
  • the number of segments in which data is newly registered is K.
  • the road surface condition calculation unit 420 first determines whether or not a slip flag is set (step S2101).
  • the road surface state calculation unit 420 determines whether or not the transmission source of the newly registered vehicle data is the dump truck 120 (step S2103). The determination is made based on the vehicle ID of the vehicle data.
  • the prediction function calculation unit 422 determines a prediction function using all the vehicle data stored in the segment area of the road surface data DB 432 (step S2104).
  • the prediction function calculation unit 422 obtains the calculated coefficient of the prediction function as the deterioration rate. Moreover, an average value is calculated using all the vehicle data accumulated in the segment area (step S2105). For example, when the prediction function is a linear function, the gradient is used as the deterioration rate.
  • the prediction function calculation unit 422 extrapolates the prediction function and predicts the scheduled repair time (step S2106).
  • the prediction function calculation unit 422 stores estimated values such as the calculated average value, deterioration rate, and scheduled repair time in the estimated value DB 433 (step S2107).
  • the display control unit 441 uses the data stored in the estimated value DB 433 to generate display image data and display it on the display 442, thereby updating the display on the display 442 (step S2108).
  • step S2103 determines whether or not work is registered as the work state data (step S2111). If there is no work, the process proceeds to step S2108.
  • the reset unit 424 performs a reset process for resetting all road surface state data of the currently processed segment (step S2112), and estimates 0 as the road surface state data. Register in the DB 433 and proceed to Step S2108.
  • the road surface state calculation unit 420 repeats the above processing for all segments for which data has been newly registered (steps S2109 and S2110), and ends the processing.
  • the reset unit 424 performs a reset process for resetting road surface state data of all segments in the road surface data DB 432 (step S2121). At this time, the reset unit 424 registers 0 as road surface state data for each segment of the estimated value DB 433.
  • the display control unit 441 generates display image data for all segments using the data in the estimated value DB 433 after the reset process, and updates the display on the display 442 by displaying the data on the display 442 (step S2123). Exit.
  • the self-position data that is mounted on the dump truck 120 and is the position of the dump truck 120, the road surface state data of the travel path 101 of the dump truck 120, and the dump truck 120 The vehicle-mounted on-vehicle terminal 121 that periodically transmits the slip rate, the self-position data that is mounted on the motor grader 130, the position data of the motor grader 130, the work state data, and the slip rate of the motor grader 130 are periodically transmitted.
  • the repair vehicle in-vehicle terminal 131 and the management server 140 are provided. Then, the management server 140 divides the traveling path 101 on which the dump truck 120 travels into a plurality of segments, and manages the road surface state of the traveling path 101 for each segment.
  • the management server 140 associates the segment including the position specified by the self-position data with the reception time and the road surface data. Accumulate in the road surface data DB 432. Further, each time the management server 140 receives the self-position data and the work status data indicating “work is present” from the motor grader 130, the management server 140 includes the position specified by the self-position data stored in the road surface data DB 432. Every time the road surface data of the segment is reset and new road surface state data is accumulated in the road surface data DB 432, the road surface of the segment based on a plurality of accumulated road surface state data for each segment. A prediction function for predicting a change in state due to time is determined, and a time for reaching a repair scheduled time road surface repair threshold is calculated according to the determined prediction function and output to an output device.
  • the repair time is predicted based on the determined prediction function. For this reason, it is possible to make a highly accurate prediction in accordance with the actual situation. Since the manager can make a repair plan based on this highly accurate prediction, a rational and highly accurate road surface maintenance plan can be made, and road surface management can be performed efficiently.
  • the slip ratio is received from each vehicle, and the fluctuation of the slip ratio data is also monitored. Then, at the same time, when the slip rate from a predetermined number or more of vehicles exceeds a predetermined value, the prediction function is reset. This is because when the slip rate of a predetermined number or more vehicles is high at the same time, it means that it has become rainy. In this case, the prediction function for the entire mine is reset. That is, according to the present embodiment, not only the road surface state data but also the slip rate is taken into consideration to determine the road surface change state. For this reason, even if the road surface condition changes significantly due to changes in the weather, such as rain, it is possible to respond appropriately.
  • road surface state data, slip ratio, and work state data are calculated on the vehicle side and transmitted to the management server 140, respectively.
  • the vehicle position data, the acquisition time, and the operation state data may be transmitted from the vehicle to the management server 140 and may be calculated on the management server 140 side using these data.
  • the estimated repair time is displayed on the display 442 to notify the administrator.
  • the notification method to the manager is not limited to this.
  • the notification may be made by voice or the like.
  • SYMBOLS 100 Road surface management system, 101: Traveling road, 110: Work vehicle, 120: Dump truck (carrying vehicle), 121: Carrying vehicle vehicle-mounted terminal, 122: GPS receiver (satellite signal receiver), 123: 1st arithmetic unit , 124: first storage device, 130: motor grader (repair vehicle), 131: repair vehicle in-vehicle terminal, 133: second arithmetic device, 134: second storage device, 140: management server, 150: wireless relay station, 211: body, 212: front wheel, 213: rear wheel, 214: cargo bed, 215: cab, 216: front wheel side suspension, 217: rear wheel side suspension, 220: sensor, 221: speed sensor, 222: angle sensor, 224: Pressure sensor, 231: Own vehicle position calculation unit, 232: operation data collection unit, 233: operation data DB, 234: wireless communication device (first communication device), 235: road surface state estimation unit, 236: road surface

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Abstract

鉱山等の未舗装の走行路を運搬車両が繰り返し走行する環境において、路面整備作業の効率化を図る。　運搬車両１２０から運搬車両位置データおよび路面状態データを受信する毎に、運搬車両位置データで特定される位置を含むセグメントと受信時刻と路面状態データとを対応づけて蓄積し、補修車両１３０から補修車両位置データおよび作業有を示す作業状態データを受信する毎に、蓄積された補修車両位置データで特定される位置を含む前記セグメントに対応づけられた路面状態データをリセットし、新たに路面状態データが蓄積される毎に、セグメント毎に、蓄積された複数の路面状態データに基づいてセグメントの路面状態の時間による変化を予測する予測関数を決定し、決定した前記予測関数に従って補修予定時刻を算出し、出力装置に出力する。

Description

路面管理システムおよび路面管理方法
　本発明は、運搬車両の走行路の路面状態を管理する技術に関する。特に、鉱山等の未舗装の走行路の路面状態を管理する技術に関する。
　鉱山の採掘現場等、未舗装の走行路を運搬車両が繰り返し走行することで劣化する路面を保守管理する技術がある。例えば、特許文献１には、「管理装置は、管理側無線通信装置を介してダンプトラックの稼働情報を収集する。ダンプトラックの稼働情報に含まれる、ダンプトラックが排土した場所から積荷を積み込む場所に移動し再び排土する場所に移動するまでの経路に含まれる少なくとも４箇所の位置情報に基づき、ダンプトラックが走行した経路Ｒｇ、Ｒｒを特定する（要約抜粋）」鉱山機械の管理システムが開示されている。
特開２０１３－１０５２７８号公報
　特許文献１に開示の技術は、上記手法で特定された走行路の路面凹凸を、ダンプトラックの稼働情報を用いて検知し、路面整備計画を立てる。しかしながら、一般に、上述のような環境においては、運搬車両だけでなく、走行路を補修する補修車両も、同時に走行し、路面状況が劣化した箇所の補修を行っている。特許文献１に開示の技術では、このような補修車両による補修は全く考慮されていない。また、凹凸の発生には、運搬車両の走行という経時的で局所的な要因と、降雨等の突発的で全体的な要因とがある。しかしながら、特許文献１に開示の技術では、両者の違いは全く考慮されていない。これらの理由から、特許文献１に開示の技術では、合理的で高精度な路面整備計画を得ることができない。
　本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、鉱山等の未舗装の走行路を運搬車両が繰り返し走行する環境において、効率的な路面管理を可能とし、路面整備作業の効率化を図る技術を提供することを目的とする。
　本発明は、運搬車両が走行する走行路を複数のセグメントに分割し、セグメント毎に前記走行路の路面状態を管理する路面管理システムであって、演算装置と記憶装置と出力装置と通信装置とを備える管理サーバと、前記運搬車両に搭載され、第１演算装置と第１通信装置とを備える運搬車両車載端末と、前記走行路を補修する補修車両に搭載され、第２演算装置と第２通信装置とを備える補修車両車載端末と、を備え、前記第１演算装置は、前記運搬車両に取り付けられたセンサから入力された信号に基づき前記走行路の路面状態データを算出し、算出した前記路面状態データを、当該運搬車両の位置データである運搬車両位置データとともに、前記第１通信装置を介して前記管理サーバに送信し、前記第２演算装置は、前記補修車両に取り付けられたセンサから入力された信号に基づき当該補修車両の作業状態を示す作業状態データを算出し、算出した前記作業状態データを、当該補修車両の位置データである補修車両位置データとともに、前記第２通信装置を介して前記管理サーバに送信し、前記演算装置は、前記通信装置と前記記憶装置と前記出力装置とに接続され、前記通信装置で前記運搬車両位置データおよび前記路面状態データを受信する毎に、当該運搬車両位置データで特定される位置を含む前記セグメントと受信時刻と当該路面状態データとを対応づけて前記記憶装置に蓄積し、前記通信装置で前記補修車両位置データおよび作業有を示す前記作業状態データを受信する毎に、当該補修車両位置データで特定される位置を含む前記セグメントに対応づけて前記記憶装置に蓄積された前記路面状態データをリセットし、前記記憶装置に新たに前記路面状態データが蓄積される毎に、前記セグメント毎に、蓄積された複数の前記路面状態データに基づいて当該セグメントの路面状態の時間による変化を予測する予測関数を決定し、決定した前記予測関数に従って、補修予定時刻として路面補修閾値に達する時間を算出し、前記出力装置に算出した前記補修予定時刻を出力することを特徴とする路面管理システムを提供する。
　本発明によれば、鉱山等の未舗装の走行路を運搬車両が繰り返し走行する環境において、効率的な路面管理が可能となり、路面整備作業の効率が向上する。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
本発明の実施形態の路面管理システムの全体構成を説明するための説明図である。 （ａ）は、本発明の実施形態のダンプトラックの側面図であり、（ｂ）は、本発明の実施形態の運搬車両車載端末の機能ブロック図である。 （ａ）は、本発明の実施形態の路面状態データベースの一例を、（ｂ）は、同運搬車両データの一例を、（ｃ）は、同作業状態データベースの一例を、（ｄ）は、同補修車両データの一例を、それぞれ説明するための説明図である。 （ａ）は、本発明の実施形態のモータグレーダの側面図であり、（ｂ）は、本発明の実施形態の補修車両車載端末の機能ブロック図である。 本発明の実施形態の管理サーバの機能ブロック図である。 （ａ）は、本発明の実施形態の走行路データデータベースの一例を、（ｂ）は、同路面データデータベースの一例を、それぞれ説明するための説明図である。 本発明の実施形態の予測関数算出処理及び表示画像を説明するための説明図である。 本発明の実施形態の路面管理処理のフローチャートである。 本発明の実施形態の路面状態演算処理のフローチャートである。
　以下、本発明に係る実施形態を、図に基づいて説明する。以下、本明細書において、同一機能を有するものは、特に断らない限り同一の符号を付し、繰り返しの説明は省略する。
　本実施形態の路面管理システムは、主として鉱山等の未舗装の走行路を運搬車両が繰り返し走行する環境で用いられる。本実施形態の路面管理システムでは、運搬車両から受信する位置情報および走行路の路面情報と、補修車両から受信する位置情報および作業情報とを用いて、路面状態予測関数を決定する。その予測関数を用いて、補修すべき時期を予測し、報知する。このとき、予測関数の決定とは独立として、天候による路面の変化を加味する。以下、これらの機能に主眼をおいて、本実施形態の路面管理システムを説明する。
　図１は、本実施形態の路面管理システム１００の概略構成図である。本実施形態の路面管理システム１００は、作業車両１１０と、運搬車両１２０と、補修車両１３０と、管理サーバ１４０と、無線中継局１５０と、を備える。なお、作業車両１１０、運搬車両１２０、補修車両１３０の台数、無線中継局１５０の個数は問わない。また、本実施形態では、路面管理システムは、鉱山内で用いられる場合を例にあげて説明する。
　作業車両１１０は、例えば、ショベル等であり、掘削作業や積込作業等を行う。作業車両１１０は、鉱山内の積込場に配置される。
　運搬車両１２０は、例えば、ダンプトラック等であり、作業車両１１０で掘削された砕石や土砂等の掘削物を、積込場から放土場へ運搬する。運搬時は、鉱山内の走行路１０１を走行する。以下、本実施形態では、運搬車両１２０をダンプトラック１２０として説明する。ダンプトラック１２０は、運搬車両車載端末１２１（図２（ｂ）参照）を備える。
　補修車両１３０は、例えば、モータグレーダやブルドーザ等である。鉱山では、上述のように、走行路１０１は舗装されていない。このため、重量の大きいダンプトラック１２０により繰り返される往復走行や降雨等により、走行路１０１の路面状況は悪化する。補修車両１３０は、このような事情で悪化した走行路１０１の路面を修復する。以下、本実施形態では、補修車両１３０をモータグレーダ１３０として説明する。モータグレーダ１３０は、補修車両車載端末１３１（図４（ｂ）参照）を備える。
　管理サーバ１４０は、鉱山内の管理局に配置される。無線中継局１５０を介して、運搬車両車載端末１２１および補修車両車載端末１３１とデータの送受信を行う。本実施形態では、これらの運搬車両車載端末１２１および補修車両車載端末１３１から受信したデータを処理し、鉱山内の走行路１０１の路面を管理する。
　［ダンプトラック］
　まず、ダンプトラック１２０の構成について説明する。図２（ａ）は、ダンプトラック１２０の外観の側面図であり、図２（ｂ）は、ダンプトラック１２０が備える運搬車両車載端末１２１の機能ブロック図である。
　ダンプトラック１２０は、図２に示すように、車体２１１と、左右それぞれの前輪２１２と、左右それぞれの後輪２１３と、荷台２１４と、キャブ２１５と、左右それぞれの前輪側サスペンション２１６と、左右それぞれの後輪側サスペンション２１７と、各種のセンサ２２０を備える。上記運搬車両車載端末１２１は、例えば、キャブ２１５内に配置される。
　左右の前輪側サスペンション２１６は、それぞれ、車体２１１と左右の前輪２１２の間に設けられる。左右の後輪側サスペンション２１７は、それぞれ、車体２１１と左右の後輪２１３の間に設けられる。４つのサスペンション２１６、２１７は、例えば、油圧シリンダである。
　本実施形態では、各種のセンサ２２０として、図２（ｂ）に示すように、速度センサ２２１と、角度センサ２２２と、圧力センサ２２４と、を備える。
　速度センサ２２１は、左右の前輪２１２、左右の後輪２１３それぞれの軸に設けられ、各軸の回転速度を独立して検出する。
　角度センサ２２２は、車体２１１に設けられ、車体２１１の傾斜角を検出する。例えば、振り子センサ、ＭＥＭＳ等が用いられる。
　圧力センサ２２４は、前輪側サスペンション２１６、後輪側サスペンション２１７にそれぞれ設けられ、油圧シリンダの圧力を検出するサスペンション圧センサである。検出した圧力は、サスペンション圧として出力される。
　また、本実施形態のダンプトラック１２０は、衛星信号受信装置１２２を備える。衛星信号受信装置１２２は、例えば、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ　Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）衛星等、複数の航法衛星からの信号を受信する。以下、本実施形態では、衛星信号受信装置１２２を、ＧＰＳ受信装置１２２と呼ぶ。また、受信する航法衛星からの信号も、ＧＰＳ信号と呼ぶ。
　［運搬車両車載端末］
　運搬車両車載端末１２１は、図２（ｂ）に示すように、各種のセンサ２２０およびＧＰＳ受信装置１２２に接続され、これらで取得したデータを処理し、管理サーバ１４０に送信する。本実施形態では、さらに、走行路１０１の路面状況とスリップ率とを算出し、位置情報とともに管理サーバ１４０に送信する。
　これを実現するため、本実施形態の運搬車両車載端末１２１は、図２（ｂ）に示すように、自車位置演算部２３１と、稼働データ収集部２３２と、稼働データデータベース（ＤＢ）２３３と、無線通信装置(第１通信装置)２３４と、路面状態推定部２３５と、路面状態データベース（ＤＢ）２３６と、を備える。
　自車位置演算部２３１は、ＧＰＳ受信装置１２２と稼働データＤＢ２３３とに接続される。自車位置演算部２３１は、ＧＰＳ受信装置１２２で受信したＧＰＳ信号を取得し、そのＧＰＳ信号を用いて自車位置を算出する。ここでは、ＧＰＳ信号を利用した測位方式であるＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ　Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ　Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ　Ｓｙｓｔｅｍ；全地球航法衛星システム）を用いる。そして、算出した自車位置データを、ＧＰＳ信号受信時刻とともに、稼働データＤＢ２３３に記憶する。
　なお、用いる航法衛星は、上述のように、ＧＰＳ衛星に限定されない。例えば、ＧＬＯＮＡＳＳ、Ｇａｌｉｌｅｏ、準天頂衛星（ＱＺＳＳ）等の衛星測位システムや、これらの組み合わせであってもよい。
　本実施形態では、推定する自車位置は、予め定めた座標系の座標値とする。座標系は、例えば、鉱山独自の座標系であってもよいし、座標値が緯度経度の緯度経度座標系を用いてもよい。以下、単に適用座標系と呼ぶ。また、以下、ＧＰＳ信号受信時刻を取得時刻と呼ぶ。
　稼働データ収集部２３２は、ダンプトラック１２０の各部に取り付けられた各種センサ２２０と稼働データＤＢ２３３とに接続される。各種センサ２２０からは、当該センサ２２０が検出したダンプトラック１２０の各部のセンサ信号を稼働データとして収集する。本実施形態では、例えば、速度センサ２２１からの各車輪の速度データ、角度センサ２２２からの角度データ、圧力センサ２２４からの各サスペンションの圧力データ（以下、サス圧データと呼ぶ。）を、稼働データとして収集する。
　なお、本実施形態では、各センサ信号およびＧＰＳ信号は、周期的に、略同時刻に取得されるものとする。そして、これらの信号値（データ）は、取得時刻とともに、稼働データＤＢ２３３に出力される。
　稼働データＤＢ２３３は、自車位置演算部２３１と稼働データ収集部２３２とが収集した自車位置データおよび稼働データを記憶する。本実施形態では、それぞれ、取得時刻に対応づけて記憶する。
　路面状態推定部２３５は、稼働データＤＢ２３３に接続される。路面状態推定部２３５は、稼働データＤＢ２３３に格納される稼働データを用いて、走行路１０１の路面の状態を推定する。本実施形態では、路面状態推定部２３５は、路面の状態を示す指数として、路面状態量（路面状態データ）とスリップ率とを算出する。
　本実施形態では、路面状態推定部２３５は、路面状態データを、ダンプトラック１２０のサス圧データと速度データとを用いて算出する。具体的には、以下の式（１）に従って、時刻ｔに取得された上記データを用いて路面状態データｈ（ｔ）を算出する。
　　　ｈ（ｔ）＝αＡ／ｖ　・・・（１）
　ここで、Ａは、サス圧データに関する時刻ｔ前後の所定時間β内すなわちｔ－βからｔ＋βまでの変動係数であり、ｖは、時刻ｔに取得された速度（ｍ／ｓｅｃ）、αは係数である。
　また、路面状態推定部２３５は、スリップ率を、速度センサ２２１が取得したダンプトラック１２０の速度データを用いて算出する。具体的には、例えば、以下の式（２）に従って、時刻ｔに取得された上記データを用いスリップ率λ（ｔ）を算出する。
　　　λ（ｔ）＝｜（Ｖｒ－Ｖ）／Ｍａｘ｛Ｖｒ，Ｖ｝｜　・・・（２）
　ここで、Ｖｒは、時刻ｔの駆動輪の車輪速度、Ｖは、時刻ｔの従動輪の車輪速度、Ｍａｘ｛｝は、｛｝内の値の最大値を返す関数であり、｜｜は、｜｜内の値の絶対値を示す（例えば、特許第５３３６４４７号公報参照）。本実施形態では、例えば、後輪２１３の速度センサ２２１からの速度データを、駆動輪の車輪速度とし、前輪２１２の速度センサ２２１からの速度データを従動輪の車輪速度として用いる。
　なお、路面状態データｈ（ｔ）およびスリップ率λ（ｔ）の算出は、上記手法に限定されない。例えば、路面状態データｈ（ｔ）は、時刻ｔのサス圧データの、平坦な路面を一定速度で走行する際のサス圧データに対する比を用いて算出してもよい（例えば、特開２０１３－１６６４２５号公報参照）。また、所定時間内の、サス圧データの最大振幅および周波数を求め、これらの値を路面状態データｈ（ｔ）としてもよい（例えば、国際公開２０１５－１４０９６６号公報参照）。
　算出した路面状態データｈ（ｔ）およびスリップ率λ（ｔ）は、算出に用いた稼働データの取得時刻ｔ、および、同時刻に取得した自車位置データに対応づけて、路面状態ＤＢ２３６に格納される。なお、稼働データと同時刻に取得した自車位置データが無い場合は、最も近い時刻に取得した自車位置データに対応づけて格納してもよい。
　ここで、路面状態ＤＢ２３６の一例を図３（ａ）に示す。本図に示すように、路面状態ＤＢ２３６は、自車位置２３６ｂと、時刻２３６ｃと、路面状態データ２３６ｄと、スリップ率２３６ｅと、を備える。さらに、ダンプトラック１２０毎に一意に付与される車両ＩＤを備えていてもよい。
　無線通信装置２３４は、管理サーバ１４０とデータの送受信を行う。本実施形態では、路面状態ＤＢ２３６に接続され、路面状態ＤＢ２３６に新たなデータが格納される毎に、運搬車両データとして管理サーバ１４０に送信される。なお、運搬車両データは、周期的に、あるいは、管理サーバ１４０からの求めに応じて送信されてもよい。
　ダンプトラック１２０から、管理サーバ１４０に送信される運搬車両データ２３７の一例を図３（ｂ）に示す。運搬車両データ２３７は、図３（ｂ）に示すように、車両ＩＤ２３７ａと、自車位置データ２３７ｂと、時刻２３７ｃと、路面状態２３７ｄと、スリップ率２３７ｅと、を含む。
　なお、無線通信装置２３４は、稼働データＤＢ２３３にも接続され、周期的、あるいは、管理サーバ１４０からの求めに応じて、稼働データＤＢ２３３に格納されるデータを管理サーバ１４０に出力してもよい。
　本実施形態の運搬車両車載端末１２１は、例えば、第１演算装置（ＣＰＵ）１２３とメモリと第１記憶装置１２４と通信インタフェース（無線通信装置２３４）とを備える汎用情報処理装置で実現される。第１演算装置１２３が、予め第１記憶装置１２４に格納されたプログラムをメモリにロードして実行することにより、自車位置演算部２３１と、稼働データ収集部２３２と、路面状態推定部２３５と、を実現する。稼働データＤＢ２３３および路面状態ＤＢ２３６は、第１記憶装置１２４に格納される。
　また、運搬車両車載端末１２１は、処理内容を表示させる表示制御部およびディスプレイを備えていてもよい。
　［モータグレーダ］
　次に、モータグレーダ１３０について説明する。図４（ａ）は、モータグレーダ１３０の外観の側面図であり、図４（ｂ）は、モータグレーダ１３０が備える補修車両車載端末１３１の機能ブロック図である。
　本実施形態のモータグレーダ１３０は、ブレード３１１とブレードを駆動するブレードアクチュエータ３１２とを備える。また、センサ３２０として、図４（ｂ）に示すように、速度センサ３２１と、角度センサ３２２と、ブレード角度センサ３２３とを備える。また、ダンプトラック１２０同様、航法衛星からの信号を受信する、衛星信号受信装置（ＧＰＳ受信装置）１３２を備える。また、補修車両車載端末１３１は、例えば、運転室内に配置される。
　［補修車両車載端末］
　補修車両車載端末１３１は、図３（ｂ）に示すように、センサ３２０およびＧＰＳ受信装置１２２に接続され、これらで取得したデータを処理し、管理サーバ１４０に送信する。本実施形態では、補修車両車載端末１３１は、さらに、モータグレーダ１３０が補修作業を行ったか否かを検出し、検出結果（作業状態データ）を自己位置データとともに管理サーバ１４０に送信する。
　これを実現するため、本実施形態の補修車両車載端末１３１は、図４（ｂ）に示すように、自車位置演算部３３１と、稼働データ収集部３３２と、稼働データベース（ＤＢ）３３３と、無線通信装置(第２通信装置)３３４と、作業状態推定部３３５と、作業状態データベース（ＤＢ）３３６と、を備える。
　自車位置演算部３３１、稼働データ収集部３３２、稼働データＤＢ３３３、無線通信装置３３４は、運搬車両車載端末１２１の同名のものと、基本的に同機能であるため、ここでは、詳細な説明を省略する。ただし、無線通信装置３３４は、作業状態ＤＢ３３６に接続され、後述の補修車両データを、管理サーバ１４０に送信する。
　作業状態推定部３３５は、モータグレーダ１３０が作業しているか否かの情報を取得する。本実施形態では、稼働データＤＢ３３３に接続され、角度センサ３２２とブレード角度センサ３２３とから取得して格納されたセンサ信号（稼働データ）に基づき、作業状態であるか否かを判別する。
　作業状態推定部３３５は、例えば、これらの稼働データを用いて、ブレード３１１の下端側の先端部の高さ位置を３次元位置として算出し、予め定めた高さ閾値以下となった場合、作業状態と判別する。判別結果は、作業状態データとして、上述の路面状態データ同様、算出に用いた稼働データの取得時刻、および、同時刻に取得した自車位置データに対応づけて、作業状態ＤＢ３３６に格納される。
　また、本実施形態の作業状態推定部３３５は、ダンプトラック１２０の路面状態推定部２３５同様に、速度センサ２２１で取得される速度データを用いて、スリップ率を算出する。
　ここで、作業状態ＤＢ３３６の一例を、図３（ｃ）に示す。本図に示すように、作業状態ＤＢ３３６は、自車位置３３６ｂと、時刻３３６ｃと、作業状態データ３３６ｄと、スリップ率３３６ｅと、を備える。さらに、モータグレーダ１３０毎に一意に付与される車両ＩＤを備えていてもよい。なお、作業状態データ３３６ｄは、作業有と判別された場合は、１を、その他の場合は、０を格納する場合を例示する。
　また、本実施形態のモータグレーダ１３０から、管理サーバ１４０に送信される補修車両データ３３７の一例を図３（ｄ）に示す。補修車両データ３３７は、図３（ｄ）に示すように、車両ＩＤ３３７ａと、自車位置３３７ｂと、時刻３３７ｃと、作業状態データ３３７ｄと、スリップ率３３７ｅと、を含む。
　補修車両車載端末１３１も、運搬車両車載端末１２１同様、第２演算装置（ＣＰＵ）１３３とメモリと第２記憶装置１３４と通信インタフェース（無線通信装置３３４）とを備える汎用情報処理装置で実現される。第２演算装置１３３が、予め第２記憶装置１３４に格納されたプログラムをメモリにロードして実行することにより、自車位置演算部３３１と、稼働データ収集部３３２と、作業状態推定部３３５と、を実現する。稼働データＤＢ３３３および作業状態ＤＢ３３６は、第２記憶装置１３４に格納される。
　また、補修車両車載端末１３１は、処理内容を表示させる表示制御部およびディスプレイを備えていてもよい。
　以下、ダンプトラック１２０およびモータグレーダ１３０を区別する必要が無い場合、両者を単に車両と呼ぶ。また、運搬車両データ２３７および補修車両データ３３７も、特に区別する必要が無い場合は、両者を単に車両データと呼ぶ。
　［管理サーバ］
　次に、管理サーバ１４０について説明する。図５は、本実施形態の管理サーバ１４０の機能ブロック図である。
　本実施形態では、管理サーバ１４０は、各ダンプトラック１２０および各モータグレーダ１３０から送信される運搬車両データを用いて、路面状態の変化の様子を把握可能な予測関数を算出し、管理者に提示する。また、予測関数を用い、次回の補修予定時刻を算出し、管理者に提示する。なお、予測関数および補修予定時刻は、走行路１０１を複数の領域（セグメント）に分割し、セグメント毎に算出される。
　これを実現するため、本実施形態の管理サーバ１４０は、無線通信装置４５０と、データ分配部４１０と、路面状態演算部４２０と、記憶装置４３０と、表示装置４４０と、を備える。
　路面状態演算部４２０は、セグメント毎に、路面状態の現在値、平均値、劣化速度等を推定する。このため、路面状態演算部４２０は、予測関数算出部４２２と、補修時期推定部４２３と、リセット部４２４とを備える。また、記憶装置４３０には、走行路データＤＢ４３１と、路面データＤＢ４３２と、推定値ＤＢ４３３とが格納される。表示装置４４０は、表示制御部４４１と、ディスプレイ４４２と、を備える。
　無線通信装置４５０は、ダンプトラック１２０およびモータグレーダ１３０から送信される車両データを、無線中継局１５０を介して受信する通信インタフェースである。本実施形態では、受信した車両データを、データ分配部４１０に出力する。
　走行路データＤＢ４３１は、鉱山全体の走行路１０１の位置データを、セグメントに分けて記憶する。例えば、図６（ａ）に示すように、適用座標系の座標値で特定される範囲が、セグメント毎に格納される。なお、セグメントの範囲は、走行路１０１の位置データは、例えば、ダンプトラック１２０が、複数回、走行路１０１を往復する間に、ダンプトラック１２０から送信されるデータに基づいて決定してもよい。
　路面データＤＢ４３２は、図６（ｂ）に示すように、各車両から受信した車両データを、セグメント毎に記憶する。記憶領域は、セグメント毎に設けられる。以下、各データベースの、セグメント毎に設けられる記憶領域を、セグメント記憶領域と呼ぶ。
　推定値ＤＢ４３３は、セグメント毎に、路面状態演算部４２０が算出した推定値を格納する。推定値は、後述するように、例えば、セグメント毎の路面状態の現在値、平均値、劣化速度等である。
　データ分配部４１０は、無線通信装置４５０と走行路データＤＢ４３１とに接続される。無線通信装置４５０を介して受信した各車両データを、送信元の車両が位置するセグメント毎に路面データＤＢ４３２に記憶する。送信元の車両がいずれのセグメントに位置するかは、車両データ内の自車位置データに基づき判別する。
　予測関数算出部４２２は、路面データＤＢ４３２と推定値ＤＢ４３３とに接続される。そして、予測関数算出部４２２は、路面データＤＢ４３２に蓄積された路面状態データに基づき、予測関数を算出する。予測関数は、セグメント毎に算出される。
　具体的には、例えば、予測関数算出部４２２は、路面データＤＢ４３２の特定のセグメントの領域に蓄積された路面状態データを、図７に示すようにプロットする。図７のグラフの横軸は時刻［ｈｏｕｒｓ］、縦軸は路面状態データである。
　そして、予測関数算出部４２２は、プロット結果に対し、例えば、最小二乗法等でフィッティングを行い、近似関数を予測関数５１０として決定する。そして、決定した予測関数５１０の係数を推定値として、推定値ＤＢ４３３の、処理対象のセグメント用に設けられた記憶領域に記憶する。
　例えば、図７の例では、予測関数算出部４２２は、プロット結果を一次関数で近似する。推定値として記憶する係数は、関数の傾きである。この場合、傾きは、劣化速度を示す。
　なお、予測関数算出部４２２は、路面データＤＢ４３２に登録された路面状態データの最新の値を、路面状態の現在値５２０として、推定値ＤＢ４３３に登録する。さらに、直近の複数の路面状態データの平均値５５０もしくは重み付き平均値を、路面状況の現在値として登録してもよい。
　また、予測関数算出部４２２は、予測関数算出に用いた全ての路面状態データを、時刻に対応づけて、推定値ＤＢに登録してもよい。
　補修時期推定部４２３は、推定値ＤＢ４３３に接続される。予測関数算出部４２２が算出した予測関数５１０を用いて、セグメント毎に補修時期として補修予定時刻５３０を推定する。補修予定時刻の推定は、例えば、路面補修閾値５４０を定めておき、予測関数を外挿することにより、路面状況データの値が当該路面補修閾値を超える時刻を推定する。算出した補修予定時刻は、推定値ＤＢ４３３に記憶する。
　リセット部４２４は、路面データＤＢ４３２と推定値ＤＢ４３３とに接続され、蓄積されているデータをリセット(破棄)する。本実施形態では、路面データＤＢ４３２に、作業を行ったことを示す作業状態データ（作業有データ）が登録されると、当該セグメント領域の、その時点までに蓄積されていた全ての路面状態データをリセットする。また、推定値ＤＢ４３３に、作業有データの取得時刻に対応づけて、現在値として０を登録する。
　これにより、推定値ＤＢ４３３には、路面状態データとして０が登録される。また、路面データＤＢ４３２には、蓄積データがなくなるため、予測関数算出部４２２は、図７に示すように、その後、新たに蓄積された路面状態データのみを用いて、予測関数５１０を算出する。これは、作業有データが登録される場合、走行路１０１の当該セグメントは、モータグレーダ１３０により、補修作業が行われて整地されたものと考えられる。このため、路面状態は、初期状態となると考えられるためである。
　また、リセット部４２４は、路面データＤＢ４３２に、スリップ率λ（ｔ）が閾値以上のデータが、同時に、予め設定した閾値以上登録されると、全セグメント領域の路面状態データをリセットする。スリップ率λ（ｔ）が閾値以上の車両データが複数の車両から出力されるのは、降雨等の外的要因によって走行路１０１の路面状態が大幅に変化したと考えられるためである。
　表示制御部４４１は、推定値ＤＢ４３３に接続される。表示制御部４４１は、推定値ＤＢ４３３に格納されている推定値を用いて、ディスプレイ４４２に表示する表示データを生成し、ディスプレイ４４２に表示させる。表示データには、例えば、図７に示す路面状態データと、予測関数５１０と、現在値５２０と、平均値５５０と、補修予定時刻５３０とが含まれる。
　なお、管理サーバ１４０は、さらに音声出力部を備え、補修予定時刻５３０を、音声で報知するよう構成してもよい。
　本実施形態の管理サーバ１４０は、ＣＰＵ（演算装置）４６０とメモリと記憶装置４３０と通信インタフェース（無線通信装置４５０）と出力装置（表示装置４４０）とを備える情報処理装置で実現される。演算装置４６０が、予め記憶装置４３０に格納されたプログラムをメモリにロードして実行することにより、データ分配部４１０と、路面状態演算部４２０と、表示制御部４４１と、を実現する。走行路データＤＢ４３１と、路面データＤＢ４３２と、推定値ＤＢ４３３とは、記憶装置４３０に格納される。
　次に、本実施形態の管理サーバ１４０による路面管理処理の流れを説明する。図８は、本実施形態の路面管理処理の処理フローである。以下、実質的に同時刻に、Ｍ（Ｍは１以上の整数）台の車両から、車両データを受信するものとする。
　データ分配部４１０は、データ数カウンタＭｃｔおよびスリップ率カウンタλｃｔを初期化する（ステップＳ１１０１）。ここでは、Ｍｃｔ＝１、λｃｔ＝とする。
　次に、データ分配部４１０は、自車位置データと、走行路データＤＢ４３１の座標を比較し、処理対象の車両データの送信元の車両の位置するセグメントを判定し（ステップＳ１１０２）、該当するセグメント番号の路面状態データを路面データＤＢ４３２の対応するセグメント領域に登録する（ステップＳ１１０３）。
　次に、リセット部４２４は、路面データＤＢ４３２に登録された車両データのスリップ率が、スリップ率閾値λｔｈ以下であるか否かを判別する（ステップＳ１１０４）。
　スリップ率がスリップ率閾値λｔｈ以下である場合（Ｓ１１０４；Ｙｅｓ）、ステップＳ１１０２へ戻り、次の車両データを処理する（ステップＳ１１０５、１１０６）。
　そして、データ分配部４１０が、Ｍ台分の処理を終えると、路面状態演算部４２０は、新たに登録されたセグメントの数を重複を除いてカウントし、これをＫ（Ｋは１以上の整数）として(ステップＳ１１１０)、路面状態演算処理を行い（ステップＳ１１１１）、処理を終了する。
　一方、スリップ率がスリップ率閾値λｔｈより大きい場合（Ｓ１１０４；Ｎｏ）、リセット部４２４は、スリップ率カウンタλｃｔを１インクリメントする（ステップＳ１１０７）。そして、同時刻に受信した車両データ内で、スリップ率がスリップ率閾値λｔｈより大きい車両（高スリップ率車両）の台数が、予め定めた台数閾値Ｎｔｈを超えたか否かを判別する。ここでは、λｃｔが台数閾値Ｎｔｈと等しいか否かを判別する（ステップＳ１１０８）。
　本実施形態では、所定数の車両のスリップ率がスリップ率閾値を超えた場合、雨天であり、路面状況が大幅に変化すると判断する。このため、台数閾値Ｎｔｈは、このような判断に適切な値に設定する。例えば、全車両の４割、半数、等とする。
　高スリップ率車両の台数が、台数閾値Ｎｔｈより少ない場合（Ｓ１１０８；Ｎｏ）は、ステップＳ１１０５へ移行し、処理を続ける。
　なお、ステップＳ１１０８において、高スリップ率車両の台数が、台数閾値Ｎｔｈとなった場合（Ｙｅｓ）、リセット部４２４は、スリップフラグを設定し（ステップＳ１１０９）、Ｓ１１１１へ移行する。
　次に、上記ステップＳ１１１１の、路面状態演算部４２０による、路面状態演算処理の流れを説明する。図９は、本実施形態の路面状態演算処理の処理フローである。ここでは、路面状態演算処理は、路面データＤＢ４３２に、新たにデータが登録されたセグメントについてのみ行う。ここで、新たにデータが登録されたセグメント数はＫ個である。
　路面状態演算部４２０は、まず、スリップフラグが設定されているか否かを判別する（ステップＳ２１０１）。
　スリップフラグが設定されていない場合、以下の処理を、路面データＤＢ４３２に新たにデータが登録された全セグメント（Ｋ個）について繰り返す。このため、まず、セグメントカウンタＫｃｔを初期化（Ｋｃｔ＝１）とする（ステップＳ２１０２）。
　まず、路面状態演算部４２０は、新たに登録された車両データの送信元がダンプトラック１２０であるかを判別する（ステップＳ２１０３）。判別は、車両データの車両ＩＤで行う。
　送信元がダンプトラック１２０である場合、予測関数算出部４２２は、路面データＤＢ４３２の当該セグメント領域に蓄積されている全車両データを用いて、予測関数を決定する（ステップＳ２１０４）。
　予測関数算出部４２２は、算出した予測関数の係数を、劣化速度として得る。また、当該セグメント領域に蓄積されている全車両データを用いて、平均値を算出する（ステップＳ２１０５）。劣化速度は、例えば、予測関数が一次関数の場合、その傾きを用いる。
　次に、予測関数算出部４２２は、予測関数を外挿し、補修予定時刻を予測する（ステップＳ２１０６）。
　そして、予測関数算出部４２２は、算出した平均値、劣化速度および補修予定時刻等の推定値を、推定値ＤＢ４３３に格納する（ステップＳ２１０７）。
　次に、表示制御部４４１は、推定値ＤＢ４３３に格納されたデータを用いて、表示画像データを生成し、ディスプレイ４４２に表示させることにより、ディスプレイ４４２の表示を更新する（ステップＳ２１０８）。
　一方、ステップＳ２１０３で、送信元がモータグレーダ１３０と判別された場合、リセット部４２４は、作業状態データとして、作業有が登録されているか否かを判別する（ステップＳ２１１１）。作業無しの場合は、そのまま、ステップＳ２１０８へ移行する。
　一方、ステップＳ２１１１で作業有が登録されている場合は、リセット部４２４は、現在処理中のセグメントの全路面状態データをリセットするリセット処理を行い（ステップＳ２１１２）、路面状態データとして０を推定値ＤＢ４３３に登録し、ステップＳ２１０８へ移行する。
　以上の処理を、路面状態演算部４２０は、新たにデータが登録された全セグメントについて、繰り返し（ステップＳ２１０９、Ｓ２１１０）、処理を終了する。
　一方、ステップＳ２１０１で、スリップフラグが設定されている場合（Ｙｅｓ）、リセット部４２４は、路面データＤＢ４３２内の全セグメントの路面状態データをリセットするリセット処理を行う（ステップＳ２１２１）。このとき、リセット部４２４は、推定値ＤＢ４３３の各セグメントについて、路面状態データとして０を登録する。
　そして、表示制御部４４１は、全セグメントの表示画像データをリセット処理後の推定値ＤＢ４３３のデータを用いて生成し、ディスプレイ４４２に表示させることによりディスプレイ４４２の表示を更新し（ステップＳ２１２３）、処理を終了する。
　以上説明したように、本実施形態によれば、ダンプトラック１２０に搭載されて当該ダンプトラック１２０の位置である自己位置データ、当該ダンプトラック１２０の走行路１０１の路面状態データおよび当該ダンプトラック１２０のスリップ率を周期的に送信する運搬車両車載端末１２１と、モータグレーダ１３０に搭載されて当該モータグレーダ１３０の位置である自己位置データ、作業状態データおよび当該モータグレーダ１３０のスリップ率を周期的に送信する補修車両車載端末１３１と、管理サーバ１４０とを備える。そして、管理サーバ１４０は、前記ダンプトラック１２０が走行する走行路１０１を複数のセグメントに分割し、セグメント毎に前記走行路１０１の路面状態を管理する。
　このとき、管理サーバ１４０は、ダンプトラック１２０から自己位置データおよび路面状態データを受信する毎に、その自己位置データで特定される位置を含むセグメントと受信時刻とその路面状態データとを対応づけて路面データＤＢ４３２に蓄積する。また、管理サーバ１４０は、モータグレーダ１３０から自己位置データおよび「作業有」を示す作業状態データを受信する毎に、前記路面データＤＢ４３２に蓄積された、当該自己位置データで特定される位置を含む前記セグメントの、全ての路面状態データをリセットし、前記路面データＤＢ４３２に新たに路面状態データが蓄積される毎に、前記セグメント毎に、蓄積された複数の路面状態データに基づいて当該セグメントの路面状態の時間による変化を予測する予測関数を決定し、決定した前記予測関数に従って、補修予定時刻路面補修閾値に達する時間を算出し、出力装置に出力する。
　このように、本実施形態によれば、ダンプトラック１２０のような運搬車両から送信される路面状態データだけでなく、モータグレーダ１３０のような補修車両から送信される作業状態データも加味し、路面状態の変化を予測する予測関数を決定する。
　具体的には、モータグレーダ１３０から補修作業をしたことを示すデータが送信された場合、走行路１０１の中の、送信元のモータグレーダ１３０の位置する領域のみ、整備済みと判断し、予測関数をリセットする。
　そして、他の箇所についてのみ、決定した予測関数に基づいて、補修時間を予測する。このため、より実際の状況に即した高精度な予測ができる。そして、この精度の良い予測に基づき、管理者は補修計画を立てることができるため、合理的で高精度な路面整備計画を立てることができ、効率的に路面管理を行うことができる。
　さらに、本実施形態によれば、各車両からスリップ率を受信し、当該スリップ率データの変動もモニタする。そして、同時刻に、予め定めた数以上の車両からのスリップ率が、所定値を超えた場合、予測関数をリセットする。これは、同時刻に所定数以上の車両のスリップ率が高くなっている場合、雨天となったことを意味するためである。そして、この場合、鉱山全域の予測関数をリセットする。すなわち、本実施形態によれば、路面状態のデータだけでなく、スリップ率も考慮し、路面の変化状況を判別する。このため、天候の変化、例えば、降雨等により、路面の状況が大幅に変化した場合であっても、適切に対応できる。
　なお、上記実施形態では、路面状態データ、スリップ率、作業状態データを、それぞれ、車両側で算出し、管理サーバ１４０に送信している。しかしながら、車両から管理サーバ１４０に自車位置データ、取得時刻、および、稼働状態データを送信し、これらのデータを用いて管理サーバ１４０側で算出してもよい。
　また、上記実施形態では、補修予測時間を、ディスプレイ４４２に表示することにより、管理者に通知している。しかしながら、管理者への通知手法は、これに限定されない。例えば、音声等で通知するよう構成してもよい。
　なお、本発明は、上述した実施形態に限定するものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上述した実施形態は本発明を分かり易く説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定するものではない。
　１００：路面管理システム、１０１：走行路、１１０：作業車両、１２０：ダンプトラック（運搬車両）、１２１：運搬車両車載端末、１２２：ＧＰＳ受信装置（衛星信号受信装置）、１２３：第１演算装置、１２４：第１記憶装置、１３０：モータグレーダ（補修車両）、１３１：補修車両車載端末、１３３：第２演算装置、１３４：第２記憶装置、１４０：管理サーバ、１５０：無線中継局、
　２１１：車体、２１２：前輪、２１３：後輪、２１４：荷台、２１５：キャブ、２１６：前輪側サスペンション、２１７：後輪側サスペンション、２２０：センサ、２２１：速度センサ、２２２：角度センサ、２２４：圧力センサ、２３１：自車位置演算部、２３２：稼働データ収集部、２３３：稼働データＤＢ、２３４：無線通信装置(第１通信装置)、２３５：路面状態推定部、２３６：路面状態ＤＢ、２３６ｂ：自車位置、２３６ｃ：時刻、２３６ｄ：路面状態データ、２３６ｅ：スリップ率、２３７：運搬車両データ、２３７ａ：車両ＩＤ、２３７ｃ：時刻、２３７ｂ：自車位置データ、２３７ｄ：路面状態、２３７ｅ：スリップ率、
　３１１：ブレード、３１２：ブレードアクチュエータ、３２０：センサ、３２１：速度センサ、３２２：角度センサ、３２３：ブレード角度センサ、３３１：自車位置演算部、３３２：稼働データ収集部、３３３：稼働データＤＢ、３３４：無線通信装置(第２通信装置)、３３５：作業状態推定部、３３６：作業状態ＤＢ、３３６ｂ：自車位置、３３６ｃ：時刻、３３６ｄ：作業状態データ、３３６ｅ：スリップ率、３３７：補修車両データ、３３７ａ：車両ＩＤ、３３７ｃ：時刻、３３７ｂ：自車位置データ、３３７ｄ：作業状態データ、３３７ｅ：スリップ率、
　４１０：データ分配部、４２０：路面状態演算部、４２２：予測関数算出部、４２３：補修時期推定部、４２４：リセット部、４３０：記憶装置、４３１：走行路データＤＢ、４３２：路面データＤＢ、４３３：推定値ＤＢ、４４０：表示装置、４４１：表示制御部、４４２：ディスプレイ、４５０：無線通信装置、４６０：演算装置、
　５１０：予測関数、５２０：現在値、５３０：補修予定時刻、５４０：路面補修閾値、５５０：平均値、ｈ：路面状態データ、λ：スリップ率

Claims (4)

  1. 　運搬車両が走行する走行路を複数のセグメントに分割し、セグメント毎に前記走行路の路面状態を管理する路面管理システムであって、
    　演算装置と記憶装置と出力装置と通信装置とを備える管理サーバと、
    　前記運搬車両に搭載され、第１演算装置と第１通信装置とを備える運搬車両車載端末と、
    　前記走行路を補修する補修車両に搭載され、第２演算装置と第２通信装置とを備える補修車両車載端末と、を備え、
    　前記第１演算装置は、前記運搬車両に取り付けられたセンサから入力された信号に基づき前記走行路の路面状態データを算出し、算出した前記路面状態データを、当該運搬車両の位置データである運搬車両位置データとともに、前記第１通信装置を介して前記管理サーバに送信し、
    　前記第２演算装置は、前記補修車両に取り付けられたセンサから入力された信号に基づき当該補修車両の作業状態を示す作業状態データを算出し、算出した前記作業状態データを、当該補修車両の位置データである補修車両位置データとともに、前記第２通信装置を介して前記管理サーバに送信し、
    　前記演算装置は、
    　前記通信装置と前記記憶装置と前記出力装置とに接続され、
    　前記通信装置で前記運搬車両位置データおよび前記路面状態データを受信する毎に、当該運搬車両位置データで特定される位置を含む前記セグメントと受信時刻と当該路面状態データとを対応づけて前記記憶装置に蓄積し、
    　前記通信装置で前記補修車両位置データおよび作業有を示す前記作業状態データを受信する毎に、当該補修車両位置データで特定される位置を含む前記セグメントに対応づけて前記記憶装置に蓄積された前記路面状態データをリセットし、
    　前記記憶装置に新たに前記路面状態データが蓄積される毎に、前記セグメント毎に、蓄積された複数の前記路面状態データに基づいて当該セグメントの路面状態の時間による変化を予測する予測関数を決定し、決定した前記予測関数に従って、補修予定時刻として路面補修閾値に達する時間を算出し、
    　前記出力装置に算出した前記補修予定時刻を出力すること
    　を特徴とする路面管理システム。
  2. 　請求項１記載の路面管理システムであって、
    　前記運搬車両に取り付けられたセンサは、
    　前記運搬車両の速度を検出する速度センサと、
    　前記運搬車両のサスペンション圧を検出するサスペンション圧センサと、を含み、
    　前記第１演算装置は、前記サスペンション圧の変動係数を前記運搬車両の速度で除算することにより、前記路面状態データを算出すること
    　を特徴とする路面管理システム。
  3. 　請求項１記載の路面管理システムであって、
    　前記第１演算装置は、前記センサからの信号に基づき前記運搬車両のスリップ率を算出し、前記運搬車両位置データとともに当該スリップ率をさらに送信し、
    　前記第２演算装置は、前記センサからの信号に基づき前記補修車両のスリップ率を算出し、前記補修車両位置データとともに当該スリップ率をさらに周期的に送信し、
    　前記演算装置は、前記通信装置で前記スリップ率を受信する毎に、スリップ率閾値と比較し、前記スリップ率が前記スリップ率閾値より大きい前記運搬車両および前記補修車両の台数を積算し、積算値が台数閾値以上である場合、前記記憶装置に蓄積された全てのセグメントの全ての前記路面状態データをリセットすること
    　を特徴とする路面管理システム。
  4. 　運搬車両が走行する走行路を複数のセグメントに分割し、セグメント毎に前記走行路の路面状態を管理する路面管理システムにおける路面管理方法であって、
    　前記路面管理システムは、演算装置と記憶装置と出力装置と通信装置とを備える管理サーバと、前記運搬車両に搭載され、第１演算装置と第１通信装置とを備える運搬車両車載端末と、前記走行路を補修する補修車両に搭載され、第２演算装置と第２通信装置とを備える補修車両車載端末と、を備え、
    　前記第１演算装置は、前記運搬車両に取り付けられたセンサから入力された信号に基づき前記走行路の路面状態データを算出し、算出した前記路面状態データを、当該運搬車両の位置データである運搬車両位置データとともに、前記第１通信装置を介して前記管理サーバに送信し、
    　前記第２演算装置は、前記補修車両に取り付けられたセンサから入力された信号に基づき当該補修車両の作業状態を示す作業状態データを算出し、算出した前記作業状態データを、当該補修車両の位置データである補修車両位置データとともに、前記通信装置を介して前記管理サーバに周期的に送信し、
    　前記演算装置は、
    　前記通信装置と前記記憶装置と前記出力装置とに接続され、
    　前記通信装置で前記運搬車両位置データおよび前記路面状態データを受信する毎に、当該運搬車両位置データで特定される位置を含む前記セグメントと受信時刻と当該路面状態データとを対応づけて前記記憶装置に蓄積するとともに、前記通信装置で前記補修車両位置データおよび作業有を示す前記作業状態データを受信する毎に、当該補修車両位置データで特定される位置を含む前記セグメントに対応づけて前記記憶装置に蓄積された前記路面状態データをリセットし、
    　前記記憶装置に新たに前記路面状態データが蓄積される毎に、前記セグメント毎に、蓄積された複数の前記路面状態データに基づいて当該セグメントの路面状態の時間による変化を予測する予測関数を決定し、
    　決定した前記予測関数に従って、補修予定時刻として路面補修閾値に達する時間を算出し、
    　前記出力装置に前記補修予定時刻を出力すること
    　を特徴とする路面管理方法。
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