WO2022195956A1 - 路面異常検出システム - Google Patents

路面異常検出システム Download PDF

Info

Publication number
WO2022195956A1
WO2022195956A1 PCT/JP2021/042026 JP2021042026W WO2022195956A1 WO 2022195956 A1 WO2022195956 A1 WO 2022195956A1 JP 2021042026 W JP2021042026 W JP 2021042026W WO 2022195956 A1 WO2022195956 A1 WO 2022195956A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
road surface
vehicle
abnormality
road
threshold
Prior art date
Application number
PCT/JP2021/042026
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
優太 竹内
寛之 水野
俊郎 梅村
修司 山本
晨偉 呉
Original Assignee
株式会社アイシン
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社アイシン filed Critical 株式会社アイシン
Publication of WO2022195956A1 publication Critical patent/WO2022195956A1/ja

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • B60W40/06—Road conditions
    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E01—CONSTRUCTION OF ROADS, RAILWAYS, OR BRIDGES
    • E01C—CONSTRUCTION OF, OR SURFACES FOR, ROADS, SPORTS GROUNDS, OR THE LIKE; MACHINES OR AUXILIARY TOOLS FOR CONSTRUCTION OR REPAIR
    • E01C23/00—Auxiliary devices or arrangements for constructing, repairing, reconditioning, or taking-up road or like surfaces
    • E01C23/01—Devices or auxiliary means for setting-out or checking the configuration of new surfacing, e.g. templates, screed or reference line supports; Applications of apparatus for measuring, indicating, or recording the surface configuration of existing surfacing, e.g. profilographs
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles

Definitions

  • the present invention relates to a road surface abnormality detection system that detects an abnormality occurring on a road surface.
  • a road surface abnormality is detected based on sensor information or the like of a running vehicle.
  • JP 2020-194450 A (paragraph 0027-0035)
  • roads throughout the country are not managed by one road administrator, but are managed by many road administrators by dividing them into areas or roads.
  • the judgment criteria for road surface abnormality repair are not uniform and usually differ depending on the road administrator. Therefore, for example, when road surface abnormalities of the same size and degree exist on two different roads, road A and road B, road administrator A who manages road A judges that repair is necessary and repairs road B.
  • the road administrator B who manages the road may decide that the repair is not necessary at the present time and put the repair on hold. That is, even if the road surface abnormality is of the same magnitude and degree, it is a road surface abnormality that should be detected by the road administrator A, while it is a road surface abnormality that does not need to be detected by the road administrator B at this time.
  • Patent Literature 1 since the threshold value for detecting the road surface abnormality is fixed, there is a problem that it is not possible to cope with the difference in judgment criteria for each road administrator.
  • the present invention has been made to solve the above-mentioned problems in the prior art. It is an object to provide a detection system.
  • the road surface abnormality detection system collects, from a vehicle traveling on a road to be managed, traveling data including the detection results of a sensor that detects the traveling state of the vehicle, which changes according to the road surface state.
  • Travel data collection means for collecting;
  • Abnormality degree level identification means for identifying an abnormality level indicating the presence of road surface abnormality on the road surface on which the vehicle travels based on the collected traveling data;
  • Threshold setting means for setting a threshold of anomaly level for detecting a road surface anomaly based on the history of road maintenance against anomaly; and road surface abnormality detection means for detecting that a road surface abnormality has occurred.
  • the “sensor detection results” include the image recognition results detected from the images captured by the in-vehicle camera.
  • “road surface anomaly” includes not only anomalies of the road surface itself such as potholes and cracks in the road surface, but also anomalies caused by road surfaces and other objects such as frozen road surfaces and obstacles that have entered the road surface. as a concept. That is, the road surface abnormality is a concept that includes various road surface abnormalities that affect the running of the vehicle.
  • the threshold value for road surface abnormality detection is set based on the history of road maintenance performed in the past. Considering the difference in judgment criteria, it becomes possible for the road administrator to detect only road surface abnormalities that should be detected.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram showing a road surface abnormality detection system according to an embodiment
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a road surface abnormality detection system according to this embodiment
  • FIG. It is the figure which showed an example of the probe information memorize
  • 2 is a block diagram schematically showing a control system of the navigation device according to this embodiment; FIG. FIG.
  • 4 is a diagram illustrating an example of behavior that occurs when a vehicle passes through a road surface abnormality; 5 is a flowchart of a threshold initial setting processing program according to the embodiment; 5 is a flowchart of a recommended threshold value calculation processing program according to the embodiment; It is a figure explaining the calculation method of a recommendation threshold value.
  • 4 is a flowchart of a threshold correction processing program according to the embodiment; It is the figure which showed the threshold value setting screen displayed on the display of an operating terminal. It is the figure which showed the example which sets a threshold value using a threshold value setting screen.
  • 4 is a flow chart of a road surface abnormality detection processing program according to the present embodiment; It is the figure which showed the example which guides a detected road surface abnormality to a road administrator.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram showing a road surface abnormality detection system 1 according to this embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the road surface abnormality detection system 1 according to this embodiment.
  • Roads all over the country are classified and managed by area or by road by local governments (for example, prefectures, municipalities) or by road management companies. of each municipality or each road management company.
  • a local government or a road management company that manages roads using the road surface abnormality detection system 1 of the present embodiment is hereinafter referred to as a road manager.
  • a road surface abnormality detection system 1 includes a server device (road surface abnormality detection device) 3 provided in an information management center 2 under the control of a road administrator, and a server device (road surface abnormality detection device) 3 operated by the road administrator. It basically has an operation terminal 4 that is connected to the vehicle and a vehicle 5 that travels on the road.
  • the server device 3 , the operation terminal 4 and the vehicle 5 are configured to be able to transmit and receive electronic data to and from each other via a communication network 6 .
  • the vehicles 5 may be limited to specific vehicles (for example, public vehicles, taxis, garbage trucks) under the control of the road administrator, or may include a wide range of general vehicles.
  • the road surface abnormality detection system 1 constitutes a so-called probe car system.
  • the probe car system is a system that collects information using the vehicle 5 as a sensor. Specifically, the vehicle 5 transmits speed data, the operation status of each system such as steering operation, shift position, etc. to the information management center 2 via a communication device pre-installed in the vehicle 5 together with GPS position information. , a system that reuses the collected data as various information on the center side.
  • the server device 3 provided in the information management center 2 appropriately collects and accumulates probe information (material information) including the current time and travel information from each vehicle 5 traveling on the road managed by the road manager. At the same time, various types of support information (for example, traffic jam information, road conditions, accident information, travel time, etc.) are generated from the accumulated probe information, the generated support information is distributed to the navigation device 7, and the support information is used. It is an information management server that performs various types of processing. In particular, in the present embodiment, the server device 3 collects from each vehicle 5 information on the detection values of various sensors such as a vehicle speed sensor and an acceleration sensor provided in the vehicle 5 that detect the running state of the vehicle that changes according to the road surface condition.
  • various sensors such as a vehicle speed sensor and an acceleration sensor provided in the vehicle 5 that detect the running state of the vehicle that changes according to the road surface condition.
  • the server device 3 By statistically collecting the collected information, road surface anomalies existing on the road surface to be managed by the road administrator are detected. Then, the server device 3 provides information on the detected road surface abnormality to the operation terminal 4, and based on the information provided via the operation terminal 4, the road administrator checks the site as necessary. Determine whether to repair or suspend the road surface abnormality detected in .
  • the "road surface anomaly" in the present embodiment means not only an abnormality of the road surface itself such as a pothole or cracks in the road surface, but also an abnormality of the road surface and other objects such as a frozen road surface or an obstacle that has entered the road surface.
  • the concept also includes the abnormalities that occur. That is, the road surface abnormality is a concept that includes various road surface abnormalities that affect the running of the vehicle.
  • the information management center 2 and the server device 3 are under the control of the road administrator.
  • a system may be adopted in which information on the road surface abnormality detection result is transferred to the operation terminal 4 of the road administrator.
  • the operation terminal 4 corresponds to, for example, a personal computer, a tablet terminal, a smartphone, etc., and is assumed to be a terminal that can be operated by the road administrator.
  • the operation terminal 4 includes a control unit mainly composed of a CPU, ROM, RAM, etc., an input unit composed of a keyboard, a pointing device, etc., an output unit such as a display and a speaker, and an auxiliary unit composed of non-volatile storage means such as a hard disk. It is equipped with a storage unit and the like.
  • the operation terminal 4 is equipped with Windows (registered trademark), Linux (registered trademark), MacOS (registered trademark), etc. as an OS (Operating System).
  • the OS provides basic functions commonly used by applications, such as input/output functions such as keyboard input and screen output, and functions for accessing the memory as the main memory and the hard disk as the auxiliary memory. Since the various functions provided by each OS are known, detailed description thereof will be omitted here.
  • the operation terminal 4 is connected to the communication network 6 via communication equipment such as a modem, and is configured to be capable of two-way communication with the server device 3 . Then, the operation terminal 4 displays various information on the display based on the data acquired from the server device 3 .
  • the operation terminal 4 according to the present embodiment displays a screen for setting a threshold value for detecting a road surface abnormality as described later, and accepts a user's operation to change the threshold value.
  • information on the road surface abnormality detected by the server device 3 is acquired from the server device 3, and the detection point and status (magnitude and degree of abnormality) of the road surface abnormality are displayed on the display for the road administrator. invite.
  • the vehicle 5 is a means of transportation that travels on the road with a passenger on board, and includes a navigation device 7 that is a communication (guidance) terminal, and various on-vehicle sensors such as a GPS, a vehicle speed sensor, an acceleration sensor, and an on-vehicle camera.
  • the on-vehicle sensor 8 provided in the vehicle 5 is a sensor that detects the running state of the vehicle that changes according to the road surface condition, and the type is not particularly limited, and various sensors that can be mounted on the vehicle 5 can be used. Further, the number of in-vehicle sensors 8 provided in the vehicle 5 may be one or plural.
  • the vehicle 5 may be a vehicle capable of traveling by automatic operation.
  • the navigation device 7 is mounted on the vehicle 5, and displays a map of the vehicle's surroundings based on the stored map data, displays the current position of the vehicle on the map image, and provides navigation along a set guidance route. It is an in-vehicle device that provides movement guidance.
  • the navigation device 7 has a communication means for connecting to the communication network 6, acquires the current position, vehicle speed, acceleration, etc. of the vehicle using the GPS and the on-vehicle sensor 8, and acquires the current time along with the current time at predetermined time intervals.
  • the information is transmitted to the server device 3 as probe information.
  • another vehicle-mounted device provided in the vehicle 5 or a vehicle control ECU that controls the vehicle 5 may be used as a subject that transmits the probe information.
  • the communication network 6 includes a large number of base stations located all over the country and communication companies that manage and control each base station. It is configured by connecting
  • the base station has a transceiver (transmitter/receiver) for communicating with the vehicle 5 and an antenna. While the base station performs wireless communication between communication companies, the base station serves as the terminal of the communication network 6 and relays the communication of the vehicle 5 within the radio wave range (cell) of the base station to the server device 3. have a role. It also has a role of relaying communication between the operation terminal 4 and the server device 3 .
  • the server device 3 includes a server control unit 11, a probe information DB 12 as information recording means connected to the server control unit 11, a detection threshold DB 13, a road surface abnormality detection DB 14, and a repair history DB 15. , a server-side map DB 16 and a center communication device 17 .
  • the server control unit 11 is a control unit (MCU, MPU, etc.) that controls the entire server device 3, and is used as a working memory when the CPU 21 as an arithmetic unit and a control unit and the CPU 21 performs various kinds of arithmetic processing.
  • a threshold initial setting processing program (Fig. 9)
  • a recommended threshold calculation processing program (Fig. 10)
  • a threshold correction processing program (Fig. 12)
  • a road surface abnormality detection processing program Fig. 15
  • the server control unit 11 has various means as processing algorithms together with control units of the operation terminal 4 and the navigation device 7 .
  • the traveling data collecting means collects traveling data including the detection results of the vehicle-mounted sensors 8 that detect the traveling conditions of the vehicles 5 that change according to the road surface conditions, from the five vehicles traveling on the road to be managed.
  • the abnormality level identifying means identifies an abnormality level indicating the presence of a road surface abnormality on the road surface on which the vehicle travels, based on the collected travel data.
  • the threshold setting means sets an abnormality level threshold for detecting a road surface abnormality based on a history of road maintenance performed in the past for road surface abnormalities.
  • the road surface abnormality detection means detects that a road surface abnormality has occurred at a point where the identified abnormality degree level exceeds a threshold on the road surface on which the vehicle travels.
  • the probe information DB 12 is storage means for cumulatively storing probe information collected from each vehicle 5 traveling on a road managed by a road manager.
  • the probe information collected from the vehicle 5 includes (a) the date and time, (b) the position coordinates (latitude and longitude) of the vehicle 5 at that date and time, and (c) the traveling link on which the vehicle travels.
  • (d) includes detection values of the in-vehicle sensor 8 provided in the vehicle.
  • the in-vehicle sensor 8 provided in the vehicle includes, for example, a vehicle speed sensor, a steering sensor, a yaw rate sensor, a gyro sensor, a longitudinal acceleration sensor, a vertical acceleration sensor, and an infrared sensor.
  • a vehicle speed sensor and a longitudinal acceleration sensor are included as sensors for detecting changing running conditions of the vehicle.
  • the probe information indicates the point where the vehicle 5 was located during past travel, the time when the vehicle was located at that point, and the detected value of the vehicle-mounted sensor 8 at that point, that is, the travel data (behavior) of the vehicle.
  • the probe information does not necessarily include all of the information related to (a) to (d) above, and may include information other than (a) to (d) (for example, brake operation amount, direction, etc.) good.
  • the probe information may include video information captured by an on-vehicle camera.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of probe information stored in the probe information DB 12.
  • the probe information includes a vehicle ID that identifies the vehicle that is the source of transmission, information related to the above (a) to (d), and the like.
  • the probe information shown in FIG. 3 stores that the vehicle 5 with ID "A” gradually decelerated and stopped while traveling on the link with ID "100001".
  • the vehicle 5 with the ID "B” traveled the link with the ID "100002" at about 55 km.
  • other probe information is also stored.
  • the probe information is collected from the vehicle at 200 msec intervals, but the probe information collection interval may be shorter or longer than the 200 msec interval.
  • the detection threshold DB 13 is storage means for storing a threshold for detecting a road surface abnormality currently set for each vehicle 5 .
  • a threshold for detecting a road surface abnormality currently set for each vehicle 5 .
  • an abnormality level indicating the presence of road surface abnormality on the road on which the vehicle is traveling (the higher the abnormality level, the more likely the road surface abnormality is present) is highly probable and suggests that a larger road surface abnormality exists at that point), and detection of the road surface abnormality is performed based on the identified abnormality degree level.
  • the threshold stored in the detection threshold DB 13 is a threshold for detecting a road surface abnormality from the abnormality level. Also, the threshold is set for each vehicle 5 .
  • a first threshold Threshold value for determining whether or not to detect a road surface abnormality detection target
  • Second threshold Threshold value for determining whether or not the detected road surface abnormality should be a target for guidance by default (i.e., if the abnormality level is greater than or equal to the first threshold value and less than the third threshold value, it is detected as a road surface abnormality).
  • Second threshold a threshold set between the first threshold and the third threshold for classifying the magnitude and degree of road surface abnormalities
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of thresholds stored in the detection threshold DB 13.
  • the threshold is set in association with the vehicle ID that identifies the vehicle. is set to "118" and the third threshold is set to "160".
  • the vehicle 5 with ID “B” has the first threshold set to "57”, the second threshold set to "100”, and the third threshold set to "143".
  • the vehicle 5 with ID “C” has the first threshold set to "65”, the second threshold set to "108”, and the third threshold set to "156”.
  • the vehicle 5 with ID “D” has the first threshold set to "52", the second threshold set to "96", and the third threshold set to "133".
  • a unique initial value corresponding to each vehicle 5 is set in advance for the threshold value, and then the threshold value is appropriately corrected to a more appropriate value based on the history of road maintenance for road surface abnormalities.
  • the Rukoto Details of the threshold setting method will be described later.
  • the road surface abnormality detection DB 14 detects road surface abnormalities detected on the road surface to be managed by the road administrator based on the probe information stored in the probe information DB 12 and the threshold value stored in the detection threshold DB 13. It is a storage means for storing information about.
  • the position where the road surface abnormality was detected the vehicle that detected the road surface abnormality (more precisely, the vehicle that transmitted the probe information used for detection), the road surface Information specifying the date and time when the abnormality was detected and the current status of the road surface abnormality are stored.
  • the "road surface abnormality status" indicates the magnitude and degree of the abnormality.
  • the height, the difference between the highest point and the lowest point in the case of unevenness, and the angle of inclination in the case of an inclined shape are included.
  • the status of the road surface abnormality is specified based on the first threshold, the second threshold, and the third threshold described above. is greater than or equal to the first threshold and less than the second threshold, it is determined that there is a "level 1 (small)" road surface abnormality at that point. Also, if there is a point where the degree of abnormality level is equal to or greater than the second threshold value and less than the third threshold value, it is determined that there is a "level 2 (medium)” road surface abnormality at that point. Also, if there is a point where the degree of abnormality level is equal to or higher than the third threshold, it is determined that there is a road surface abnormality of "level 3 (large)" at that point.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of information about road anomalies stored in the road anomaly detection DB 14.
  • FIG. 5 In the step identification information shown in FIG. 5, the level difference of "level 1" detected at 12:02 on March 2 by the vehicle 5 of ID "A” at the point (X1, Y1) of the link of ID "100001". It is stored that a road anomaly exists. Similarly, at the point (X2, Y2) of the link with ID "100011", the vehicle 5 with ID "F” detected a "level 2" road surface abnormality at 13:03 on March 11th. remembered.
  • the corresponding road surface abnormality information is also updated.
  • the road surface abnormality is repaired by the road administrator, the information on the repaired road surface abnormality is manually or automatically deleted from the road surface abnormality detection DB 14 . However, until a certain period of time has passed since the repair, the repaired flag may be added and the information may be left.
  • the server device 3 distributes the information on the road surface abnormality stored in the road surface abnormality detection DB 14 to the operation terminal 4 in response to a request from the operation terminal 4 .
  • the operating terminal 4 to which the road surface abnormality information has been distributed displays the distributed road surface abnormality information on a display or the like to guide the road administrator. For example, it is possible to indicate the position and status of road anomalies detected on a map image.
  • only information about road surface abnormalities with a status of level 3 is subject to guidance, and information about road surface abnormalities with a status of level 1 or 2 is also provided if the road administrator specifically requests it. set to target. Then, the road administrator refers to the information on the road surface abnormality that has been guided, and further checks the site if necessary, and then decides whether to repair the detected road surface abnormality or suspend the repair.
  • the repair history DB 15 is a storage means that stores the results of work performed by road administrators in the past for road surface abnormalities, that is, the history of road maintenance for road surface abnormalities. In addition to the results of carrying out work to repair road surface abnormalities, the results of work include the results of confirming road surface abnormalities and deferring repairs (that is, not repairing at this time). There is also The repair history DB 15 also stores the date and time when the repair work was performed, and when the work was suspended, the date and time when the suspension was decided.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of repair history information stored in the repair history DB 15.
  • FIG. 6 it is stored that on March 12, repair work was performed for a "level 2 (medium)" road surface abnormality at point (X11, Y11) of the link with ID "102211". . Also, it is memorized that it was decided on March 14 to postpone the repair of the "level 1 (small)” road surface abnormality at the point (X12, Y12) of the link with the ID "100251". there is Also, it is stored that the road surface abnormality of "level 3 (large)" at the point (X13, Y13) of the link of ID "100002" was repaired on March 16th. Also, it is memorized that it was decided on March 17 to postpone the repair of the "level 1 (small)” road surface abnormality at the point (X14, Y14) of the link with the ID "120032". there is
  • the server-side map DB 16 is storage means for storing server-side map information, which is the latest version of map information registered based on input data or input operations from the outside.
  • the server-side map information is composed of various information necessary for route search, route guidance, and map display, including road networks.
  • network data including nodes and links indicating a road network, link data relating to roads (links), node data relating to node points, intersection data relating to each intersection, point data relating to points such as facilities, map display for displaying maps data, search data for searching for routes, search data for searching for points, and the like.
  • the center communication device 17 is a communication device for communicating with an external traffic information center such as the vehicle 5, the operation terminal 4, or a VICS (registered trademark: Vehicle Information and Communication System) center via the communication network 6. be.
  • probe information and distribution information are transmitted and received between each vehicle 5 and the operation terminal 4 via the center communication device 17 .
  • FIG. 7 is a block diagram showing the navigation device 7 according to this embodiment.
  • the navigation device 7 includes a current position detection section 31 for detecting the current position of the vehicle 5 on which the navigation device 7 is mounted, and a data recording section 32 for recording various data. , a navigation ECU 33 that performs various arithmetic processing based on the input information, an operation unit 34 that receives operations from the user, a liquid crystal display 35 that displays a map of the vehicle surroundings, traffic information, etc. to the user, It has a speaker 36 for outputting voice guidance regarding route guidance, a DVD drive 37 for reading a DVD as a storage medium, and a communication module 38 for communicating with information centers such as the information management center 2 and the VICS center.
  • the navigation device 7 is also connected to various onboard sensors 8 mounted on the vehicle 5 via an onboard network such as CAN.
  • the current position detection unit 31 includes a GPS 42 and the like, and is capable of detecting the current position, direction, and the like of the vehicle. Further, by acquiring the detection results of the vehicle speed sensor, acceleration sensor, and other vehicle-mounted sensors 8 installed in the vehicle, it is possible to detect the current vehicle position, direction, etc. with higher accuracy.
  • the data recording unit 32 reads a hard disk (not shown) as an external storage device and a recording medium, a map information DB 45, a travel history DB 46, and predetermined programs recorded in the hard disk, and stores predetermined data in the hard disk. and a recording head (not shown) which is a driver for writing.
  • the data recording unit 32 may be configured by a flash memory, a memory card, or an optical disk such as a CD or DVD instead of the hard disk.
  • the map information DB 45 and the travel history DB 46 may be stored in an external server, and the navigation device 7 may acquire them through communication.
  • the map information DB 45 includes, for example, link data related to roads (links), node data related to node points, search data used for processing related to search and change of routes, facility data related to facilities, maps for displaying maps, and so on.
  • This is storage means for storing display data, intersection data for each intersection, search data for searching for points, and the like.
  • the travel history DB 46 is storage means that accumulates and stores travel information (vehicle behavior) of the vehicle 5 .
  • the travel information stored in the travel history DB 46 particularly includes the history of the current position of the vehicle and the detection results of the in-vehicle sensor 8 .
  • the travel information stored in the travel history DB 46 is transmitted as needed to the server device 3 as probe information.
  • a navigation ECU (electronic control unit) 33 is an electronic control unit that controls the entire navigation device 7, and includes a CPU 51 as an arithmetic device and a control device, and a working memory when the CPU 51 performs various arithmetic processing.
  • a RAM 52 that stores route data and the like when a route is searched, a ROM 53 that stores a program for control, a road surface abnormality detection processing program (see FIG. 15), etc., which will be described later. It has an internal storage device such as a flash memory 54 for storing the read program.
  • the operation unit 34 is operated when inputting a departure point as a travel start point and a destination as a travel end point, and is composed of a plurality of operation switches (not shown) such as various keys and buttons. Then, the navigation ECU 33 performs control to execute various corresponding operations based on switch signals output by pressing of each switch or the like.
  • the operation unit 34 can also be configured by a touch panel provided on the front surface of the liquid crystal display 35 . It can also be composed of a microphone and a voice recognition device.
  • the liquid crystal display 35 displays a map image including roads, traffic information, operation guidance, operation menu, key guidance, guidance information along the guidance route (planned driving route), news, weather forecast, time, mail, TV Programs, etc. are displayed.
  • a HUD or HMD may be used instead of the liquid crystal display 35 .
  • the speaker 36 outputs voice guidance for driving along the guidance route (planned driving route) and traffic information guidance based on instructions from the navigation ECU 33 .
  • the DVD drive 37 is a drive capable of reading data recorded on recording media such as DVDs and CDs. Then, based on the read data, music and video are reproduced, the map information DB 45 is updated, and so on.
  • a card slot for reading and writing a memory card may be provided instead of the DVD drive 37 .
  • the communication module 38 is a communication device for receiving traffic information and the like transmitted from the information management center 2, the VICS center, and other external centers, and corresponds to, for example, a mobile phone or a DCM. It also includes a vehicle-to-vehicle communication device that communicates between vehicles and a road-to-vehicle communication device that communicates with a roadside unit. It is also used to transmit and receive probe information to and from the server device 3 .
  • the server device 3 detects a road surface abnormality occurring on the road based on the detection value of the in-vehicle sensor 8 transmitted as probe information from the vehicle 5.
  • the type of road surface abnormality detected based on the detection value of the in-vehicle sensor 8 is not particularly limited, but for example, there is a pothole. Potholes are, for example, irregularities formed on the surface of a road, holes in the road, peeling of asphalt, and the like.
  • the in-vehicle sensor 8 for detecting potholes for example, a vehicle speed sensor and a longitudinal acceleration sensor can be used.
  • the server device 3 detects the presence of a pothole, that is, the presence of a road surface abnormality, based on the vehicle speed collected from the vehicle and the acceleration generated in the longitudinal direction. For example, as shown in FIG. 8, when the wheels pass through potholes 55 formed in the road surface having a concave shape, the wheels move away from the edge 55A of the road surface and the vehicle 5 accelerates momentarily. As a result, the longitudinal acceleration sensor provided in the vehicle 5 receives acceleration backward due to inertia. After that, when the wheels hit the edge 55B of the road surface, the vehicle 5 decelerates momentarily.
  • the longitudinal acceleration sensor provided in the vehicle 5 receives forward acceleration due to inertia. Therefore, it can be estimated that the vehicle 5 has passed through the road surface abnormality from the variation in the vehicle speed of the vehicle 5 and the variation in the acceleration occurring in the longitudinal direction. It should be noted that it is also possible to estimate that the road surface abnormality has been passed only from the variation in acceleration occurring in the longitudinal direction.
  • the server device 3 can specify an anomaly level indicating the presence of an anomaly on the road surface based on the vehicle speed of the vehicle and the amount of variation in the acceleration occurring in the longitudinal direction.
  • the abnormality level is specified between 0 and 200. Targeting the point where the vehicle 5 is estimated to have passed the road surface abnormality, if the vehicle speed is the same, the variation amount of the vehicle speed and the variation amount of the longitudinal acceleration A larger value identifies a higher anomaly level.
  • a point with a higher degree of anomaly level indicates a higher possibility of the presence of a road surface anomaly, and suggests that a larger road anomaly exists at that point. Furthermore, the server device 3 compares the threshold set for each vehicle 5 with the specified abnormality degree level, as described above, to finally determine the position and status (magnitude and degree of abnormality) of the road surface abnormality present on the road. ).
  • the vehicle-mounted sensor 8 that detects road surface abnormalities is not limited to a vehicle speed sensor or a longitudinal acceleration sensor.
  • a vertical acceleration sensor that detects vertical acceleration acting on the wheels of the vehicle 5 may be employed.
  • the server device 3 may calculate the degree of abnormality level, for example, based on the variation in the vertical acceleration detected by the vertical acceleration sensor.
  • a suspension sensor that detects the amount of expansion and contraction of the suspension device of the wheel (the amount of displacement of the suspension arm) and a vehicle height sensor that detects the amount of displacement of the vehicle height are used as the in-vehicle sensor 8, and the suspension arm is similarly detected.
  • the abnormality level may be calculated from the difference between the amount of displacement and the amount of displacement of the vehicle height.
  • the types of road surface abnormalities are not limited to potholes.
  • cracks in the road may be used.
  • the server device 3 may collect image data captured by an in-vehicle camera from the vehicle and determine cracks in the road. In this case, the server device 3 can calculate the length of the crack estimated by recognizing the image data, the ratio of crack occurrence locations per unit area, etc., as the abnormality level.
  • the identification of the abnormality level based on the detection value of the vehicle-mounted sensor 8 may be performed by the navigation device 7 instead of the server device 3 . In that case, the identified abnormality level is transmitted to the server device 3 as probe information. If the navigation device 7 acquires the threshold value from the server device 3, it is possible for the navigation device 7 to detect a road surface abnormality existing on the road.
  • FIG. 9 is a flowchart of a threshold initial setting processing program according to this embodiment.
  • the threshold initial setting processing program is executed at the timing of newly registering the vehicle 5 from which the probe information is to be collected in the road surface abnormality detection system 1, and the initial value of the threshold for detecting the road surface abnormality is set to the vehicle 5.
  • It is a program to set for. 9, 10 and 12 are stored in the RAM 22, ROM 23, etc. of the server device 3, and are executed by the CPU 21.
  • S 1 and S2 The processing of the following steps (hereinafter abbreviated as S) 1 and S2 is executed for each vehicle 5 newly registered as a target for collecting probe information in the road surface abnormality detection system 1, and for all target vehicles 5 It is executed repeatedly until the process ends.
  • the CPU 21 causes the vehicle 5 to be processed to pass over a road surface abnormality sample prepared in advance by the road administrator, and acquires the detection value of the in-vehicle sensor 8 of the vehicle 5 when passing.
  • detection values of the vehicle speed sensor and the longitudinal acceleration sensor are obtained.
  • the road surface abnormality samples are, for example, potholes artificially created on the test course, and the following three types of road surface abnormality samples with different degrees of abnormality (size and depth) are prepared in advance.
  • a road surface abnormality with the lowest degree of abnormality hereinafter referred to as a first sample
  • a first sample A road surface abnormality with the lowest degree of abnormality among the road surface abnormalities that the road administrator wishes to include in the detection targets.
  • a road surface abnormality with the lowest degree of abnormality (hereinafter referred to as a second sample) among the road surface abnormalities that the road administrator unconditionally wishes to include in the guidance target.
  • a road surface abnormality intermediate between the first sample and the second sample (hereinafter referred to as the third sample).
  • the CPU 21 uses a previously prepared arithmetic expression based on the vehicle speed of the vehicle 5 detected when the vehicle 5 to be processed passes the first sample and the amount of variation in the acceleration occurring in the longitudinal direction.
  • An anomaly level corresponding to passage of the first sample is calculated.
  • the abnormality level is calculated, for example, between 0 and 200. If the vehicle speed of the vehicle 5 is the same, the higher the abnormality level is calculated, the greater the variation in vehicle speed and the variation in longitudinal acceleration. Then, the calculated abnormality degree level is set as the initial value of the first threshold of the vehicle 5 to be processed.
  • the first threshold is a threshold for determining whether or not to detect a road surface abnormality (that is, if the abnormality level is less than the first threshold, it is not detected, and if the abnormality level is equal to or higher than the first threshold, it is detected. target).
  • the CPU 21 similarly detects an abnormality corresponding to the passage of the second sample based on the amount of variation in the vehicle speed of the vehicle 5 detected when the vehicle 5 to be processed passes the second sample and the amount of acceleration generated in the longitudinal direction. degree level is calculated, and the calculated abnormality degree level is set as the initial value of the third threshold value of the vehicle 5 to be processed.
  • the third threshold is a threshold for determining whether or not the detected road surface abnormality is to be a target for guidance by default (that is, if the abnormality level is greater than or equal to the first threshold and less than the third threshold, it is detected as a road surface abnormality, but the road Basically, if there is no request from the administrator, it is not subject to guidance to the road administrator, and if the abnormality level is equal to or higher than the third threshold, it is unconditionally subject to guidance to the road administrator as a road surface abnormality). .
  • the CPU 21 similarly detects an abnormality corresponding to the passage of the third sample based on the amount of variation in the vehicle speed of the vehicle 5 detected when the vehicle 5 to be processed passes the third sample and the amount of variation in acceleration occurring in the longitudinal direction. degree level is calculated, and the calculated abnormality degree level is set as the initial value of the second threshold value of the vehicle 5 to be processed.
  • the second threshold is set between the first threshold and the third threshold, and is a threshold for classifying the magnitude and degree of road surface abnormality.
  • the CPU 21 ends the threshold initial setting processing program after setting the initial values of the thresholds for all the target vehicles 5 .
  • the initial value of the threshold set by the threshold initial setting processing program is stored in the detection threshold DB 13 ( FIG. 4 ) in association with the vehicle ID that identifies the vehicle 5 .
  • FIG. 10 is a flowchart of a recommended threshold value calculation processing program according to this embodiment.
  • the recommended threshold value calculation processing program is a program that is executed every predetermined period (for example, every 24 hours) and derives a recommended threshold value for detecting road surface anomalies based on the history of road maintenance.
  • the CPU 21 determines whether the road administrator has responded to the road surface abnormality within the period after the previous program was executed (that is, the most recent 24 hours if the recommended threshold value calculation processing program is executed every 24 hours).
  • the result of newly performed work that is, the history of road maintenance for the road surface abnormality is acquired from the repair history DB 15 .
  • the repair history DB 15 stores the work result and the date and time when the work was performed.
  • work results "the result of carrying out the work to repair the road surface abnormality” and "a decision was made to suspend the repair after confirming the road surface abnormality (i.e., not to repair at this time). result”.
  • the CPU 21 sends the maintenance history read in S11 to the vehicle that detected the road surface abnormality (more precisely, the vehicle that transmitted the probe information used for detection) for which the work was performed for each work result. Link and classify.
  • the CPU 21 determines whether or not the work result to be processed is "the result of performing work to repair the road surface abnormality".
  • the CPU 21 determines that the road surface abnormality detected in the past by the vehicle 5 to be processed was not a road surface abnormality of a level that should be repaired by the road administrator. should be set higher (limited to those with higher anomaly levels). Then, the CPU 21 adds +1 to the recommended threshold, which is the recommended value of the threshold.
  • the initial value of the recommended threshold value is the same as the initial value of the threshold value set by the threshold initial setting processing program (FIG. 9). Then, the recommended threshold value is increased or decreased from the initial value as shown in FIG. 11 by S14 or S16 which will be described later. For example, in the example shown in FIG. 11, the initial value of the threshold is 100, and the recommended threshold is increased or decreased with 100 as the initial value. However, when the recommended threshold value is decreased as described later, the range within ⁇ 5% of the currently set threshold value is set as the adjustment region, and the adjustment region is not exceeded.
  • the changed threshold is newly set as the initial value of the recommended threshold.
  • a recommended threshold may be provided only for the first threshold, or recommended thresholds may be provided for all of the first, second, and third thresholds. If recommended thresholds are provided for all of the first, second, and third thresholds, +1 is added to each recommended threshold. Further, the current recommended threshold values are classified for each vehicle 5 and stored in the flash memory 24 or the like.
  • the CPU 21 reads the current recommended threshold associated with the vehicle 5 to be processed, and determines whether or not the current recommended threshold is included in the adjustment area.
  • the adjustment area is within ⁇ 5% of the currently set threshold value. For example, if the currently set first threshold is 100 as shown in FIG. 11, it is determined whether the recommended threshold for the first threshold is included in the range from 95 to 105.
  • the CPU 21 estimates that the current threshold is an appropriate threshold because the road surface abnormality detected in the past by the vehicle 5 to be processed was a road surface abnormality that should be repaired by the road administrator.
  • the possibility that the threshold of the degree of abnormality level for detecting road surface abnormality is too high is also considered.
  • the CPU 21 subtracts -1 from the recommended threshold, which is the recommended value of the threshold. If recommended thresholds are provided for all of the first, second, and third thresholds, -1 is subtracted from each recommended threshold. Further, the current recommended threshold values are classified for each vehicle 5 and stored in the flash memory 24 or the like.
  • the processing of S13 to S16 is performed for each vehicle 5 registered as a target for collecting probe information in the road surface abnormality detection system 1, based on the work results for the road surface abnormality detected by the vehicle 5 in the past. Then, a recommended threshold value corresponding to the road administrator's criteria for repairing the road surface abnormality is derived as the recommended threshold value.
  • FIG. 12 is a flow chart of a threshold correction processing program according to this embodiment.
  • the threshold correction processing program is executed at the timing when the server device 3 receives a request signal for threshold correction from the operation terminal 4 owned by the road administrator, and corrects the threshold for detecting road surface abnormalities.
  • the CPU 21 reads out the current threshold value stored in the detection threshold value DB 13 and transmits it to the operation terminal 4 that is the source of the request signal.
  • the threshold is set for each vehicle 5 in association with the vehicle ID as shown in FIG. Send the threshold that is set.
  • the recommended threshold value derived by the recommended threshold value calculation processing program (FIG. 10) described above is similarly transmitted to all the vehicles 5 at the present time.
  • FIG. 13 is a diagram showing a threshold setting screen 61 displayed on the display of the operation terminal 4. As shown in FIG.
  • the threshold setting screen 61 is classified for each vehicle 5 registered together and shows the threshold and the recommended threshold currently set for each vehicle 5, respectively. Specifically, a number line indicating the range of 0 to 200 of the abnormality degree level is displayed, an icon 62 indicating the numerical value of the first threshold on the number line, an icon 63 indicating the numerical value of the second threshold, An icon 64 indicating the numerical value of the third threshold is displayed. Also displayed are an icon 65 indicating the recommended numerical value of the first threshold, an icon 66 indicating the recommended numerical value of the second threshold, and an icon 67 indicating the recommended numerical value of the third threshold.
  • the road administrator can see the threshold currently set for each vehicle and the threshold derived in the above-mentioned recommended threshold calculation processing program (FIG. 10). It is possible to grasp the recommended threshold value, which is the recommended value of the threshold value.
  • the road administrator can move the icons 62 to 65 displayed on the threshold setting screen 61 left and right. Then, in S22, the CPU 21 determines whether or not an operation to move the icons 62 to 65 has been received on the operation terminal 4. If it is determined that an operation to move the icons 62 to 65 has been received (S22: YES), , the threshold is changed to the abnormal level value corresponding to the positions of the icons 62 to 65 after movement on the number line (S23). Specifically, among the thresholds stored in the detection threshold DB 13, the corresponding threshold is updated to the changed value. When changing the threshold, it is possible to change to the recommended threshold indicated by the icons 65 to 56, or to a value other than the recommended threshold. However, it is also possible to allow only the change to the recommended threshold value (that is, to select from two choices of no change or change to the recommended threshold value).
  • FIG. 14 shows a case where the icon 62 indicating the first threshold for the vehicle ID "A" is moved to the position of the recommended threshold on the threshold setting screen 61.
  • the first threshold is changed to the same value as the recommended threshold (for example, 60).
  • the threshold correction processing program described above can change the threshold to the recommended threshold based on the operation by the road administrator. You can do it. For example, when the road surface abnormality detection system 1 is provided with a mode that permits automatic correction of the threshold value, and the mode is set to permit automatic correction, the recommended threshold value is derived in the recommended threshold value calculation processing program (FIG. 10) described above. Then, the CPU 21 may automatically correct the current threshold to the derived recommended threshold. Further, the reliability of the recommended threshold value may be calculated in consideration of the surrounding weather and the like when the vehicle 5 acquires the detection value of the in-vehicle sensor 8, and automatic correction may be performed only when the reliability is high.
  • FIG. 15 is a flowchart of a road surface abnormality detection processing program according to this embodiment.
  • the road surface abnormality detection processing program is repeatedly executed at predetermined time intervals (for example, 200 msec intervals) after the ACC power supply (accessory power supply) of the vehicle is turned on, and the vehicle 5 traveling on the road managed by the road administrator.
  • the server device 3 collects the current position of the vehicle and the detection values of the in-vehicle sensor 8 as probe information, and detects road surface abnormalities on the road surface on which the vehicle 5 travels based on the collected probe information. 15 below is stored in the RAM 22 and ROM 23 provided in the server device 3 or the RAM 52 and ROM 53 provided in the navigation device 7, and is executed by the CPU 21 or CPU 51.
  • the CPU 51 acquires the detection result of the in-vehicle sensor 8 via CAN or the like together with the detection result of the GPS 42 .
  • the in-vehicle sensor 8 provided in the vehicle includes, for example, a vehicle speed sensor, a steering sensor, a yaw rate sensor, a gyro sensor, a longitudinal acceleration sensor, a vertical acceleration sensor, and an infrared sensor.
  • a sensor for detecting the changing running state of the vehicle 5 includes a vehicle speed sensor and a longitudinal acceleration sensor.
  • the CPU 51 transmits each piece of information acquired in S31 to the server device 3 as probe information together with a "vehicle ID" that identifies the vehicle that is the transmission source. Based on the received probe information, the server device 3 detects a road surface abnormality as described later.
  • the transmission of the probe information in S32 is performed, for example, at intervals of 1 second, and the new information obtained in S31 up to the present time after the previous transmission of the probe information is to be transmitted.
  • the timing of transmitting the probe information does not necessarily have to be every one second, and can be changed as appropriate.
  • the processing of S31 and S32 is performed by the navigation device 7, but may be performed by another on-vehicle device provided in the vehicle 5 or by a vehicle control ECU.
  • the CPU 21 determines whether probe information is transmitted from each vehicle 5 registered as a target for collecting probe information in the road surface abnormality detection system 1 .
  • the transmitted probe information is received (S42). Then, the CPU 21 cumulatively stores the received probe information in the probe information DB 12 (S43).
  • the road surface abnormality detection processing program is terminated.
  • the probe information received in S42 is travel data including the detection result of the vehicle-mounted sensor 8 that detects the travel condition of the vehicle 5 that changes according to the road surface condition. ”, “date and time”, “vehicle position coordinates”, and “detected values of on-vehicle sensors 8 provided in the vehicle”.
  • S44 to S46 The following processing of S44 to S46 is executed for each vehicle 5 registered as a target for collecting probe information in the road surface abnormality detection system 1 and for each point where it is suspected that the vehicle 5 has passed a road surface abnormality. It is repeatedly executed until the processing is completed for all the vehicles 5 and the points.
  • the server device 3 can estimate that the vehicle 5 has passed through the road surface abnormality based on the variation in the vehicle speed of the vehicle 5 and the variation in the acceleration occurring in the longitudinal direction. The processing is executed for the point where the passage is suspected.
  • the CPU 21 prepares in advance based on the vehicle speed of the vehicle 5 detected when the vehicle 5 to be processed passes a point suspected of passing through a road surface abnormality and the amount of variation in the acceleration occurring in the longitudinal direction.
  • the anomaly level is calculated by the arithmetic expression.
  • the abnormality level is calculated, for example, between 0 and 200. If the vehicle speed of the vehicle 5 is the same, the higher the abnormality level is calculated, the greater the variation in vehicle speed and the variation in longitudinal acceleration.
  • the CPU 21 reads the threshold currently set for the vehicle 5 to be processed from the detection threshold DB 13.
  • the threshold there are a first threshold, a second threshold and a third threshold, which are stored in the detection threshold DB 13 in association with each vehicle (FIG. 4).
  • the threshold value is set as an initial value by the threshold initial setting processing program (FIG. 9), and is appropriately corrected by the threshold correction processing program (FIG. 12).
  • the CPU 21 compares the abnormality degree level specified in S44 with the threshold value read in S45, and when the abnormality degree level is equal to or higher than the first threshold value, the passage of the road surface abnormality is detected. Detect road anomalies to suspected points. Furthermore, based on the comparison with the second threshold value and the third threshold value, the current status (magnitude and degree of abnormality) of the detected road surface abnormality is also specified. Specifically, when the abnormality level is greater than or equal to the first threshold value and less than the second threshold value, it is determined that there is a "level 1 (small)" road surface abnormality.
  • the CPU 21 updates the road surface abnormality detection DB 14 based on the detection result of S46. For example, when a new road surface abnormality is detected, for each newly detected road surface abnormality, the position where the road surface abnormality was detected and the vehicle that detected the road surface abnormality (more precisely, the probe information used for detection) are sent. The vehicle that transmitted the data), the date and time when the road surface abnormality was detected, and the current status of the road surface abnormality (magnitude and degree of abnormality) are stored. On the other hand, for example, when the shape of an existing road surface abnormality has increased with the passage of time and the status has changed, the portion of the status in the corresponding road surface abnormality information is updated.
  • the server device 3 when the road surface abnormality is repaired by the road administrator, the information on the repaired road surface abnormality is manually or automatically deleted from the road surface abnormality detection DB 14 . As a result, it is possible for the server device 3 to manage road surface abnormalities that occur on roads to be managed by the road administrator.
  • the information on the road surface abnormality detected by the road surface abnormality detection processing program and stored in the road surface abnormality detection DB 14 is distributed to the operation terminal 4 in response to a request from the operation terminal 4.
  • the operation terminal 4 to which the information on the road surface abnormality is distributed displays the distributed information on the road surface abnormality on a display or the like, and guides the road administrator.
  • FIG. 16 is a diagram showing a road surface abnormality management screen 71 that is displayed on the display of the operation terminal 4 when providing the information on the road surface abnormality to the road administrator.
  • a map image 72 is displayed, and a road surface abnormality mark 73 indicating the existence of the road surface abnormality is displayed at the position where the road surface abnormality is detected on the map image 72.
  • an information window 74 is displayed that displays more detailed information about the road surface abnormality corresponding to the selected road surface abnormality mark 73.
  • the information window 74 displays, for example, a management number that manages the road surface abnormality, the date and time when the road surface abnormality was detected, and the current status of the road surface abnormality (magnitude and degree of abnormality). Further, when a photograph of the road surface abnormality can be obtained from a vehicle that has passed through the road surface abnormality, the corresponding photograph is obtained from the vehicle 5 and displayed. Furthermore, the information window 74 may display information other than the above as information on the road surface abnormality. For example, the type of road surface abnormality, prediction of future changes in the status of the road surface abnormality, and the like may be displayed. Unless otherwise specified, the road surface abnormality management screen 71 provides guidance only for road surface abnormality information with a status of level 3 (large).
  • level 2 (medium) road surface abnormalities are also subject to guidance.
  • the road administrator refers to the information on the road surface abnormality that has been guided, and further checks the site if necessary, and then decides whether to repair the detected road surface abnormality or suspend the repair.
  • the vehicle 5 traveling on the road to be managed receives the Traveling data including the detection results of the in-vehicle sensor 8 that detects the changing traveling state of the vehicle 5 is collected (S42), and based on the collected traveling data, the presence of a road surface abnormality is suggested on the road surface on which the vehicle 5 travels.
  • the threshold of the abnormality level for detecting road surface abnormalities is set (S11 to S16, S21 to S23 ), it is detected that a road surface abnormality has occurred at a point where the abnormality level specified on the road surface on which the vehicle 5 has traveled exceeds a threshold value (S46).
  • S44 the abnormality level
  • S21 to S23 the threshold of the abnormality level for detecting road surface abnormalities
  • the road administrator By referring to whether the road is being repaired or not repaired, it becomes possible for the road administrator to set a threshold value so that only road surface abnormalities that should be detected can be detected. Also, when setting the threshold of the degree of abnormality level for detecting road surface abnormalities, if repairs are performed for road surface abnormalities detected in the past, the threshold is corrected so that it becomes a lower degree of abnormality level, If repairs are pending for road surface anomalies detected in the past, the threshold is corrected to a higher anomaly level. By correcting as appropriate, road surface anomalies at anomaly levels at which road administrators repair road surface anomalies are included in the detection targets, while road surface anomalies at anomaly levels at which road administrators withhold repair of road anomalies can be excluded from detection targets.
  • the running condition of the vehicle which changes according to the road surface condition, includes changes in the acceleration occurring in the longitudinal direction with respect to the vehicle
  • traveling data is collected for a plurality of vehicles 5, and a threshold value is set based on the history of road maintenance for road surface abnormalities detected from the traveling data of the vehicle 5 for each vehicle 5 whose traveling data is to be collected. Since the threshold values are set (S11 to S16, S21 to S23), it is possible to set the threshold values in consideration of the characteristics of each vehicle from which traveling data is collected.
  • a road surface abnormality based on travel data collected from vehicles of various types. Further, based on the history of road maintenance for road surface abnormalities performed within the most recent predetermined period for each predetermined period, a recommended value for the threshold of the degree of abnormality level for detecting road surface abnormalities is specified (S11 to S16), and the current A screen showing the set threshold value and the recommended value of the threshold value is displayed on the display device (S21), and the currently set threshold value is corrected based on the operation of the operator viewing the display device (S23). Therefore, it is possible to specify the recommended threshold value based on the road surface abnormality repair judgment criteria of each road administrator, and to modify the threshold value to the recommended value based on the final intention of the road administrator. Become.
  • a recommended value for the threshold of the degree of abnormality level for detecting road surface abnormalities is specified (S11 to S16), and the current Since the set threshold is corrected to the recommended threshold value, the recommended threshold value is specified based on the judgment criteria for road surface abnormality repair for each road administrator, and the threshold value is corrected to the recommended value. It is possible for the administrator to detect only road surface abnormalities that should be detected.
  • a probe car system using probe information is used to collect traveling data from a plurality of vehicles traveling on roads managed by a road administrator, but the probe car system is not essential. For example, it is possible to detect a road surface abnormality based on travel data acquired from one vehicle.
  • the server device 3 collects detection values of the in-vehicle sensor 8 from the vehicle 5, and the server device 3 side detects an abnormality in the road surface that the vehicle has passed (S44 to S46). It is also possible to detect an abnormality in the road surface through which the own vehicle passes based on the detection value of the vehicle-mounted sensor 8 of the own vehicle. In that case, information about the threshold is distributed from the server device 3 to each vehicle 5, each vehicle 5 detects a road surface abnormality using the distributed threshold, and the detection result is sent to the server device 3 as probe information. to send.
  • three thresholds, the first threshold, the second threshold, and the third threshold are provided as thresholds for detecting a road surface abnormality, but only the first threshold may be used.
  • the road surface abnormality status is divided into three levels, level 1 (small), level 2 (medium), and level 3 (large), in descending order of the degree of abnormality. ) may be specified.
  • Level 0 is a road surface abnormality that has been repaired by a road administrator in the past, and the abnormality level is less than the first threshold.
  • the vehicle speed and the acceleration in the longitudinal direction of the vehicle are used to detect that the vehicle has passed through a road surface abnormality (S44 to S46).
  • Other methods may be used as the detection method. For example, there are a method of detecting acceleration generated in the vertical direction with respect to the vehicle, a method of detecting the operation of the suspension, and a method of detecting based on an image captured by an external camera.
  • the recommended threshold value it is referred to whether the road surface abnormality has been repaired or is on hold as the history of road maintenance (S13).
  • the recommended threshold may be calculated based on the reason for suspension. Further, when repair is being performed, the recommended threshold may be calculated based on the number of days from the detection of the road surface abnormality to the repair.
  • the road surface abnormality detection system 1 exists for each municipality that manages roads or for each road management company, but it may be a system shared by multiple municipalities and road management companies. However, in that case, the probe information DB 12, the detection threshold DB 13, the road surface abnormality detection DB 14, and the repair history DB 15 are classified and managed for each local government or each road management company.

Abstract

道路管理者毎の路面異常の補修の判断基準についての違いに対応して路面異常を検出することを可能にした路面異常検出システムを提供する。具体的には、道路を走行する車両（５）から該車両（５）が備える車載センサ（８）の検出結果を含む走行データを収集し、収集した走行データに基づいて車両（５）の走行した道路の路面において路面異常の存在を示唆する異常度レベルを特定する一方で、過去に行われた路面異常に対する道路のメンテナンスの履歴に基づいて、路面異常を検出する異常度レベルの閾値を設定し、車両（５）の走行した道路の路面において特定された異常度レベルが閾値を上回る地点に対して路面異常が生じていることを検出するように構成する。

Description

路面異常検出システム
　本発明は、路面に生じている異常を検出する路面異常検出システムに関する。
　従来より、道路の維持管理の一つとして道路の路面にアスファルトの剥がれや凹凸等の路面異常が発生した場合に、自治体や道路管理業者等の道路を管理する者（以下、道路管理者という）によってそれらの路面異常を補修することが行われている。このような路面異常の補修を行うためには、路面に生じた路面異常の位置や現在の大きさや程度を道路管理者側で把握する必要があるが、その手段の一つとして道路を実際に走行する車両のセンサ情報等に基づいて路面異常を検出することが行われている。
　例えば特開２０２０－１９４４５０号公報には車両がセンサから取得した前後方向の加速度の変化が閾値以上となったタイミングで路面異常があると検出し、道路の長さに対して路面異常を検出した回数を路面異常の発生率として算出し、各車両で算出された路面異常の発生率のデータを管理者側で収集し、収集した情報を統計することによって路面上に生じる路面異常を管理者側で把握する技術について提案されている。
特開２０２０－１９４４５０号公報（段落００２７－００３５）
　ここで全国各地の道路は一の道路管理者が管理しているのではなく、多数の道路管理者によってエリア単位或いは道路単位で区分して管理されている。そして、路面異常の補修の判断基準は一律ではなく道路管理者によって異なるのが通常である。従って、例えば同じ大きさや程度の路面異常が異なる２つの道路Ａと道路Ｂに夫々存在する場合に、道路Ａを管理する道路管理者Ａは補修が必要と判断して補修を行うが、道路Ｂを管理する道路管理者Ｂは現時点での補修は不要と判断して補修を保留することがある。即ち、同じ大きさや程度の路面異常であっても道路管理者Ａにとっては検出すべき路面異常である一方で、道路管理者Ｂにとっては現時点では検出する必要のない路面異常であることとなる。上記特許文献１では、路面異常を検出する為の閾値を固定しているので上記道路管理者毎の判断基準の違いに対応できない問題があった。
　本発明は前記従来における問題点を解消するためになされたものであり、道路管理者毎の路面異常の補修の判断基準についての違いに対応して路面異常を検出することを可能にした路面異常検出システムを提供することを目的とする。
　前記目的を達成するため本発明に係る路面異常検出システムは、管理対象となる道路を走行する車両から、路面状態に応じて変化する車両の走行状態を検出するセンサの検出結果を含む走行データを収集する走行データ収集手段と、収集した前記走行データに基づいて車両の走行した道路の路面において路面異常の存在を示唆する異常度レベルを特定する異常度レベル特定手段と、過去に行われた路面異常に対する道路のメンテナンスの履歴に基づいて、路面異常を検出する異常度レベルの閾値を設定する閾値設定手段と、車両の走行した道路の路面において特定された前記異常度レベルが前記閾値を上回る地点に対して路面異常が生じていることを検出する路面異常検出手段と、を有する。
　尚、「センサの検出結果」には車速センサ、加速度センサ、ジャイロセンサ、ヨーレートセンサ等の車両に備え付けられた各種センサの検出結果に加えて、車載カメラで撮像した画像から検出した画像認識結果についても含む。
　また、「路面異常」とは、例えば、ポットホールや路面のひび割れなどの路面そのものの異常だけでなく、路面の凍結や路面に進入した障害物など、路面と他の物体とで生じる異常も含む概念とする。即ち、路面異常とは、車両の走行に影響を与える様々な路面の異常を含む概念である。
　前記構成を有する本発明に係る路面異常検出システムによれば、過去に行われた道路のメンテナンスの履歴に基づいて路面異常の検出の閾値を設定するので、道路管理者毎の路面異常の補修の判断基準についての違いを考慮して、道路管理者にとって検出対象とすべき路面異常のみを検出することが可能となる。
本実施形態に係る路面異常検出システムを示した概略構成図である。 本実施形態に係る路面異常検出システムの構成を示したブロック図である。 プローブ情報ＤＢに記憶されるプローブ情報の一例を示した図である。 検出閾値ＤＢに記憶される閾値に関する情報の一例を示した図である。 路面異常検出ＤＢに記憶される路面異常に関する情報の一例を示した図である。 補修履歴ＤＢに記憶される道路のメンテナンス履歴の一例を示した図である。 本実施形態に係るナビゲーション装置の制御系を模式的に示すブロック図である。 車両が路面異常を通過する際に生じる挙動の一例を説明した図である。 本実施形態に係る閾値初期設定処理プログラムのフローチャートである。 本実施形態に係る推奨閾値算出処理プログラムのフローチャートである。 推奨閾値の算出方法について説明した図である。 本実施形態に係る閾値修正処理プログラムのフローチャートである。 操作端末のディスプレイに表示される閾値設定画面を示した図である。 閾値設定画面を用いて閾値を設定する例を示した図である。 本実施形態に係る路面異常検出処理プログラムのフローチャートである。 検出された路面異常を道路管理者に案内する例を示した図である。
　以下、本発明に係る路面異常検出システムについて具体化した一実施形態に基づき図面を参照しつつ詳細に説明する。先ず、本実施形態に係る路面異常検出システム１の概略構成について図１及び図２を用いて説明する。図１は本実施形態に係る路面異常検出システム１を示した概略構成図である。図２は本実施形態に係る路面異常検出システム１の構成を示したブロック図である。尚、全国各地の道路は自治体（例えば都道府県、市区町村）や道路管理業者によってエリア単位或いは道路単位で区分して管理されており、以下の路面異常検出システム１は道路の管理を行うそれらの自治体毎或いは道路管理業者毎に存在することとする。以下では本実施形態の路面異常検出システム１を用いて道路の管理を行う自治体又は道路管理業者を道路管理者と称する。
　図１に示すように、本実施形態に係る路面異常検出システム１は、道路管理者の管理下にある情報管理センタ２が備えるサーバ装置（路面異常検出装置）３と、道路管理者により操作される操作端末４と、道路上を走行する車両５と、を基本的に有する。また、サーバ装置３と操作端末４と車両５は通信ネットワーク網６を介して互いに電子データを送受信可能に構成されている。尚、本実施形態では基本的に路面異常検出システム１に含まれる車両５は複数台あることを前提とするが、１台のみであっても実施は可能である。また、車両５は道路管理者の管理下にある特定の車両（例えば公用車、タクシー、ごみ収集車）のみに限定しても良いし、広く一般車両まで含めても良い。
　ここで、本実施形態に係る路面異常検出システム１は所謂プローブカーシステムを構成する。ここで、プローブカーシステムとは、車両５をセンサとして情報を収集するシステムである。具体的には、車両５が速度データをはじめ、ステアリング操作やシフト位置等の各システムの作動状況をＧＰＳの位置情報とともに予め車両５に搭載された通信装置を介して情報管理センタ２に送信し、センタ側でその収集データを様々な情報として再利用するシステムをいう。
　そして、情報管理センタ２が備えるサーバ装置３は、道路管理者の管理対象となる道路を走行する各車両５から現在時刻や走行情報等を含むプローブ情報（材料情報）を適宜収集して蓄積するとともに、蓄積されたプローブ情報から各種支援情報（例えば渋滞情報、路面状況、事故情報、旅行時間等）を生成し、生成された支援情報をナビゲーション装置７に対して配信したり、支援情報を用いた各種処理を行う情報管理サーバである。特に本実施形態ではサーバ装置３は、車両５が備える車速センサや加速度センサ等の路面状態に応じて変化する車両の走行状態を検出する各種センサの検出値に関する情報を各車両５から収集し、収集した情報を統計することによって、道路管理者により管理対象となる道路の路面に存在する路面異常の検出を行う。そして、サーバ装置３は検出された路面異常に関する情報を操作端末４に対して提供し、道路管理者は操作端末４を介して提供された情報に基づき、必要に応じて現地確認を行った上で検出された路面異常の補修や保留の判断を行う。尚、本実施形態における「路面異常」とは、例えば、ポットホールや路面のひび割れなどの路面そのものの異常だけでなく、路面の凍結や路面に進入した障害物など、路面と他の物体とで生じる異常も含む概念とする。即ち、路面異常とは、車両の走行に影響を与える様々な路面の異常を含む概念である。
　尚、本実施形態では情報管理センタ２やサーバ装置３は道路管理者の管理下にあるものとするが、情報管理センタ２やサーバ装置３は道路管理者と異なる機関の管理下にあって、道路管理者の操作端末４に対して路面異常の検出結果に関する情報を譲渡するシステムとしても良い。
　また、操作端末４は、例えばパーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン等が該当し、道路管理者が操作可能な端末とする。操作端末４は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を中心に構成された制御部、キーボードやポインティングデバイスなどで構成される入力部、ディスプレイやスピーカなどの出力部、ハードディスクなどの不揮発性記憶手段からなる補助記憶部等を備えている。また、操作端末４にはＯＳ（Operating system）としてＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、ＭａｃＯＳ（登録商標）などが搭載される。キーボード入力や画面出力といった入出力機能、主記憶部であるメモリや補助記憶部であるハードディスクに対するアクセス機能など、アプリケーションから共通して利用される基本機能は、ＯＳによって提供される。尚、これら各ＯＳによって提供される各種機能そのものは公知なので、ここでの詳細な説明は省略する。
　更に、操作端末４は、モデム等の通信機器を介して通信ネットワーク網６に接続され、サーバ装置３と双方向通信可能に構成されている。そして、操作端末４は、サーバ装置３から取得したデータに基づいて、各種情報をディスプレイに表示等する。特に本実施形態に係る操作端末４は、後述のように路面異常の検出の為の閾値を設定する為の画面を表示し、ユーザによる閾値の変更操作を受け付ける。また、サーバ装置３によって検出された路面異常に関する情報をサーバ装置３から取得し、ディスプレイに対してその路面異常の検出地点やステータス（異常の大きさや程度）を表示して道路管理者に対して案内する。
　一方、車両５は乗員が乗車した状態で道路上を走行する移動手段であって、通信（案内）端末であるナビゲーション装置７と、ＧＰＳ、車速センサ、加速度センサ、車載カメラ等の各種の車載センサ８を有する。尚、車両５が備える車載センサ８は路面状態に応じて変化する車両の走行状態を検出するセンサとし、種類は特に限定されず、車両５に搭載可能な各種のセンサを採用できる。また、車両５が備える車載センサ８の数は、１つでも良く、複数個でも良い。車両５は自動運転による走行が可能な車両としても良い。
　ナビゲーション装置７は、車両５に搭載され、格納する地図データに基づいて自車位置周辺の地図を表示したり、地図画像上において車両の現在位置を表示したり、設定された案内経路に沿った移動案内を行う車載機である。また、ナビゲーション装置７は通信ネットワーク網６に接続する為の通信手段を備え、ＧＰＳや車載センサ８を用いて車両の現在位置、車速、加速度等を取得し、所定時間間隔で現在時刻とともに取得した情報をプローブ情報としてサーバ装置３へと送信する。尚、上記プローブ情報の送信を実行する主体としては、ナビゲーション装置７の代わりに、例えば車両５が備える他の車載器や車両５を制御する車両制御ＥＣＵを用いても良い。
　また、通信ネットワーク網６は全国各地に配置された多数の基地局と、各基地局を管理及び制御する通信会社とを含み、基地局及び通信会社を有線（光ファイバー、ＩＳＤＮ等）又は無線で互いに接続することにより構成されている。ここで、基地局は車両５との通信をするトランシーバー（送受信機）とアンテナを有する。そして、基地局は通信会社の間で無線通信を行う一方、通信ネットワーク網６の末端となり、基地局の電波が届く範囲（セル）にある車両５の通信をサーバ装置３との間で中継する役割を持つ。また、操作端末４とサーバ装置３との間の通信についても中継する役割を持つ。
　続いて、路面異常検出システム１が有するサーバ装置３の構成について図２を用いてより詳細に説明する。
　サーバ装置３は、図２に示すようにサーバ制御部１１と、サーバ制御部１１に接続された情報記録手段としてのプローブ情報ＤＢ１２と、検出閾値ＤＢ１３と、路面異常検出ＤＢ１４と、補修履歴ＤＢ１５と、サーバ側地図ＤＢ１６と、センタ通信装置１７と、を基本的に有する。
　サーバ制御部１１は、サーバ装置３の全体の制御を行う制御ユニット（ＭＣＵ、ＭＰＵ等）であり、演算装置及び制御装置としてのＣＰＵ２１、並びにＣＰＵ２１が各種の演算処理を行うにあたってワーキングメモリとして使用されるＲＡＭ２２、制御用のプログラムのほか、後述の閾値初期設定処理プログラム（図９）、推奨閾値算出処理プログラム（図１０）、閾値修正処理プログラム（図１２）、路面異常検出処理プログラム（図１５）等が記録されたＲＯＭ２３、ＲＯＭ２３から読み出したプログラムを記憶するフラッシュメモリ２４等の内部記憶装置を備えている。尚、サーバ制御部１１は、操作端末４やナビゲーション装置７の制御部とともに処理アルゴリズムとしての各種手段を有する。例えば、走行データ収集手段は、管理対象となる道路を走行する車５両から、路面状態に応じて変化する車両５の走行状態を検出する車載センサ８の検出結果を含む走行データを収集する。異常度レベル特定手段は、収集した走行データに基づいて車両の走行した道路の路面において路面異常の存在を示唆する異常度レベルを特定する。閾値設定手段は、過去に行われた路面異常に対する道路のメンテナンスの履歴に基づいて、路面異常を検出する異常度レベルの閾値を設定する。路面異常検出手段は、車両の走行した道路の路面において特定された異常度レベルが閾値を上回る地点に対して路面異常が生じていることを検出する。
　また、プローブ情報ＤＢ１２は、道路管理者の管理対象となる道路を走行する各車両５から収集したプローブ情報を累積的に記憶する記憶手段である。尚、本実施形態においては、車両５から収集されるプローブ情報として、特に（ａ）日時とその日時における（ｂ）車両５の位置座標（緯度、経度）、（ｃ）車両の走行する走行リンク、（ｄ）車両が備える車載センサ８の検出値が含まれる。尚、車両が備える車載センサ８としては、例えば車速センサ、ステアリングセンサ、ヨーレートセンサ、ジャイロセンサ、前後加速度センサ、上下加速度センサ、赤外線センサ等が挙げられるが、特に本実施形態では路面状態に応じて変化する車両の走行状態を検出するセンサとして、車速センサと前後加速度センサを含む。
　即ちプローブ情報は、車両５が過去の走行中に位置した地点とその地点に車両が位置した時刻と、その地点における車両が備える車載センサ８の検出値、即ち車両の走行データ（挙動）を示す。但し、プローブ情報としては上記（ａ）～（ｄ）に関する情報を必ずしも全て含む必要はなく、また、（ａ）～（ｄ）以外の情報（例えばブレーキ操作量、方位等）を含む構成としても良い。また、プローブ情報としては車載カメラで撮像された映像情報を含めても良い。
　図３はプローブ情報ＤＢ１２に記憶されるプローブ情報の一例を示した図である。図３に示すように、プローブ情報は、送信元の車両を識別する車両ＩＤと、上記（ａ）～（ｄ）に関する情報等が含まれる。例えば、図３に示すプローブ情報は、ＩＤ“Ａ”の車両５がＩＤ“１００００１”のリンクの走行中において、徐々に減速して停車したことが記憶されている。一方、ＩＤ“Ｂ”の車両５がＩＤ“１００００２”のリンクを５５ｋｍ前後で走行したことが記憶されている。同様にして、他のプローブ情報についても記憶されている。尚、図３に示す例では２００ｍｓｅｃ間隔で車両からプローブ情報を収集しているが、プローブ情報の収集の間隔は２００ｍｓｅｃ間隔より短く或いは長くしても良い。
　また、検出閾値ＤＢ１３は、車両５毎に現時点で設定されている路面異常を検出する閾値を記憶する記憶手段である。本実施形態では、後述のように車載センサ８の検出値に基づいて車両の走行する道路に対して路面異常の存在を示唆する異常度レベル（異常度レベルの高い地点ほど、路面異常の存在する可能性が高く、且つその地点により大きな路面異常が存在することを示唆する）を特定し、特定した異常度レベルに基づいて路面異常の検出が行われる。検出閾値ＤＢ１３に記憶される閾値は上記異常度レベルから路面異常を検出する為の閾値である。また、閾値は車両５毎に設定される。更に閾値としては第１閾値と第２閾値と第３閾値の３種類が設定され、以下のように定義される。
（１）第１閾値・・・路面異常として検出対象とするか否かの閾値（即ち、異常度レベルが第１閾値未満であれば検出対象とせず、異常度レベルが第１閾値以上であれば検出対象とする）
（２）第３閾値・・・検出された路面異常をデフォルトで案内対象にするか否かの閾値（即ち、異常度レベルが第１閾値以上第３閾値未満であれば路面異常として検出されるが道路管理者からの要望がなければ基本的に道路管理者への案内対象とせず、異常度レベルが第３閾値以上であれば路面異常として無条件で道路管理者への案内対象とする）
（３）第２閾値・・・第１閾値と第３閾値の間に設定され、路面異常の大きさや程度を区分する閾値
　図４は検出閾値ＤＢ１３に記憶される閾値の一例を示した図である。図４に示すように、閾値は、車両を識別する車両ＩＤに対して紐づけて設定されており、例えばＩＤ“Ａ”の車両５は第１閾値が“７５”に設定され、第２閾値が“１１８”に設定され、第３閾値が“１６０”に設定されていることを示す。また、ＩＤ“Ｂ”の車両５は第１閾値が“５７”に設定され、第２閾値が“１００”に設定され、第３閾値が“１４３”に設定されていることを示す。また、ＩＤ“Ｃ”の車両５は第１閾値が“６５”に設定され、第２閾値が“１０８”に設定され、第３閾値が“１５６”に設定されていることを示す。また、ＩＤ“Ｄ”の車両５は第１閾値が“５２”に設定され、第２閾値が“９６”に設定され、第３閾値が“１３３”に設定されていることを示す。
　尚、閾値は後述のように車両５毎に予めその車両に対応した固有の初期値が設定され、その後に路面異常に対する道路のメンテナンスの履歴に基づいて閾値はより適切な値へと適宜修正されることとなる。尚、閾値の設定方法の詳細については後述する。
　一方で、路面異常検出ＤＢ１４は、上記プローブ情報ＤＢ１２に格納されるプローブ情報と検出閾値ＤＢ１３に格納される閾値とに基づいて、道路管理者によって管理対象となる道路の路面において検出された路面異常に関する情報を記憶する記憶手段である。特に本実施形態では、検出された路面異常毎に、路面異常の検出された位置と、路面異常を検出した車両（正確には検出に用いたプローブ情報を送信した送信元の車両）と、路面異常を検出した日時と、路面異常の現時点でのステータスを夫々特定した情報を記憶する。ここで“路面異常のステータス”は異常の大きさや程度を示すものであって、路面異常の生じている箇所の面積、路面異常が凹形状であれば深さ、路面異常が凸形状であれば高さ、凹凸であれば最高点と最低点の差、傾斜する形状であれば傾斜の角度等が含まれる。尚、路面異常のステータスについては上述した第１閾値、第２閾値及び第３閾値に基づいて特定され、例えば車載センサ８の検出値に基づいて特定された路面異常の存在を示唆する異常度レベルが第１閾値以上第２閾値未満となる地点があれば、その地点において“レベル１（小）”の路面異常があると判定される。また、異常度レベルが第２閾値以上第３閾値未満となる地点があれば、その地点において“レベル２（中）”の路面異常があると判定される。また、異常度レベルが第３閾値以上となる地点があれば、その地点において“レベル３（大）”の路面異常があると判定される。
　例えば図５は路面異常検出ＤＢ１４に記憶される路面異常に関する情報の一例を示した図である。図５に示す段差特定情報では、ＩＤ“１００００１”のリンクの（Ｘ１，Ｙ１）の地点にＩＤ“Ａ”の車両５によって３月２日の１２時０２分に検出された『レベル１』の路面異常が存在することが記憶されている。同様にＩＤ“１０００１１”のリンクの（Ｘ２，Ｙ２）の地点にＩＤ“Ｆ”の車両５によって３月１１日の１３時０３分に検出された『レベル２』の路面異常が存在することが記憶されている。また、ＩＤ“１０００２２”のリンクの（Ｘ３，Ｙ３）の地点にＩＤ“Ｈ”の車両５によって３月１４日の２３時０２分に検出された『レベル３』の路面異常が存在することが記憶されている。また、ＩＤ“１０００３３”のリンクの（Ｘ４，Ｙ４）の地点にＩＤ“Ｄ”の車両５によって３月２１日の１４時３４分に検出された『レベル１』の路面異常が存在することが記憶されている。そして、路面異常に関する情報は、道路管理者の管理対象となる道路において検出された路面異常毎に記憶されている。また、車両５から新たに収集したプローブ情報に基づいて路面異常検出ＤＢ１４に記憶される情報は適宜更新される。例えば時間経過によって路面異常の形状が大きくなり、ステータスが変化した場合については該当する路面異常の情報も更新されることになる。一方、路面異常が道路管理者によって補修された場合には、補修された路面異常に関する情報は手動或いは自動で路面異常検出ＤＢ１４から削除するようにする。但し、補修してから一定期間経過するまでは補修済みのフラグを付与した上で情報を残すようにしても良い。
　また、サーバ装置３は、路面異常検出ＤＢ１４に記憶された路面異常に関する情報を操作端末４の要求に応じて操作端末４に配信する。一方で、路面異常に関する情報の配信された操作端末４は、配信された路面異常に関する情報をディスプレイ等に表示し、道路管理者に案内する。例えば地図画像上に検出された路面異常の位置とステータスを夫々示すことが可能である。但し、案内対象となるのは特に指定がない限りはステータスがレベル３の路面異常に関する情報のみとし、道路管理者が特に希望した場合についてステータスがレベル１やレベル２の路面異常に関する情報についても案内対象とする。そして、道路管理者は案内された路面異常に関する情報を参照し、更に必要に応じて現地確認を行った上で検出された路面異常の補修を行うか補修を保留するかを決定する。
　一方で、補修履歴ＤＢ１５は、過去に道路管理者が路面異常に対して行った作業結果、即ち路面異常に対する道路のメンテナンスの履歴を記憶した記憶手段である。尚、作業結果としては、路面異常を補修する為の作業を実施した結果以外に、路面異常を確認したうえで補修を行うことを保留する（即ち現時点では補修を行わない）決定を行った結果もある。また、補修履歴ＤＢ１５には補修作業を行った日時、作業を保留した場合には保留を決定した日時についても格納される。
　例えば図６は補修履歴ＤＢ１５に記憶される補修履歴情報の一例を示した図である。図６に示す例では３月１２日にＩＤ“１０２２１１”のリンクの（Ｘ１１，Ｙ１１）の地点にあった“レベル２（中）”の路面異常について補修作業を行ったことが記憶されている。また、３月１４日にＩＤ“１００２５１”のリンクの（Ｘ１２，Ｙ１２）の地点にある“レベル１（小）”の路面異常について補修を行わずに保留することを決定したことが記憶されている。また、３月１６日にＩＤ“１００００２”のリンクの（Ｘ１３，Ｙ１３）の地点にある“レベル３（大）”の路面異常について補修を行ったことが記憶されている。また、３月１７日にＩＤ“１２００３２”のリンクの（Ｘ１４，Ｙ１４）の地点にある“レベル１（小）”の路面異常について補修を行わずに保留することを決定したことが記憶されている。
　一方、サーバ側地図ＤＢ１６は、外部からの入力データや入力操作に基づいて登録された最新のバージョンの地図情報であるサーバ側地図情報が記憶される記憶手段である。ここで、サーバ側地図情報は、道路網を始めとして経路探索、経路案内及び地図表示に必要な各種情報から構成されている。例えば、道路網を示すノード及びリンクを含むネットワークデータ、道路（リンク）に関するリンクデータ、ノード点に関するノードデータ、各交差点に関する交差点データ、施設等の地点に関する地点データ、地図を表示するための地図表示データ、経路を探索するための探索データ、地点を検索するための検索データ等からなる。
　また、センタ通信装置１７は、車両５や操作端末４やＶＩＣＳ（登録商標：Vehicle Information and Communication System）センタ等の外部の交通情報センタと通信ネットワーク網６を介して通信を行う為の通信装置である。本実施形態では、センタ通信装置１７を介してプローブ情報や配信情報（路面異常情報）を各車両５や操作端末４との間で送受信する。
　次に、車両５に搭載されたナビゲーション装置７の概略構成について図７を用いて説明する。図７は本実施形態に係るナビゲーション装置７を示したブロック図である。
　図７に示すように本実施形態に係るナビゲーション装置７は、ナビゲーション装置７が搭載された車両５の現在位置を検出する現在位置検出部３１と、各種のデータが記録されたデータ記録部３２と、入力された情報に基づいて、各種の演算処理を行うナビゲーションＥＣＵ３３と、ユーザからの操作を受け付ける操作部３４と、ユーザに対して車両周辺の地図や交通情報等を表示する液晶ディスプレイ３５と、経路案内に関する音声ガイダンスを出力するスピーカ３６と、記憶媒体であるＤＶＤを読み取るＤＶＤドライブ３７と、情報管理センタ２やＶＩＣＳセンタ等の情報センタとの間で通信を行う通信モジュール３８と、を有する。また、ナビゲーション装置７はＣＡＮ等の車載ネットワークを介して、車両５に搭載された各種の車載センサ８とも接続されている。
　以下に、ナビゲーション装置７が有する各構成要素について順に説明する。
　現在位置検出部３１は、ＧＰＳ４２等を含み、現在の車両の位置、方位等を検出することが可能となっている。また、車速センサ、加速度センサ、その他の車両に設置された車載センサ８の検出結果についても取得することによって、より精度の高い現在の車両の位置、方位等の検出も可能である。
　また、データ記録部３２は、外部記憶装置及び記録媒体としてのハードディスク（図示せず）と、ハードディスクに記録された地図情報ＤＢ４５、走行履歴ＤＢ４６、所定のプログラム等を読み出すとともにハードディスクに所定のデータを書き込む為のドライバである記録ヘッド（図示せず）とを備えている。尚、データ記録部３２をハードディスクの代わりにフラッシュメモリやメモリーカードやＣＤやＤＶＤ等の光ディスクにより構成しても良い。また、地図情報ＤＢ４５及び走行履歴ＤＢ４６は外部のサーバに格納させ、ナビゲーション装置７が通信により取得する構成としても良い。
　ここで、地図情報ＤＢ４５は、例えば、道路（リンク）に関するリンクデータ、ノード点に関するノードデータ、経路の探索や変更に係る処理に用いられる探索データ、施設に関する施設データ、地図を表示するための地図表示データ、各交差点に関する交差点データ、地点を検索するための検索データ等が記憶された記憶手段である。
　また、走行履歴ＤＢ４６は、車両５の走行情報（車両挙動）を累積して記憶した記憶手段である。尚、本実施形態では走行履歴ＤＢ４６に記憶される走行情報として、特に車両の現在位置の履歴と車載センサ８の検出結果を含む。走行履歴ＤＢ４６に記憶された走行情報はプローブ情報としてサーバ装置３へと随時送信される。
　一方、ナビゲーションＥＣＵ（エレクトロニック・コントロール・ユニット）３３は、ナビゲーション装置７の全体の制御を行う電子制御ユニットであり、演算装置及び制御装置としてのＣＰＵ５１、並びにＣＰＵ５１が各種の演算処理を行うにあたってワーキングメモリとして使用されるとともに、経路が探索されたときの経路データ等が記憶されるＲＡＭ５２、制御用のプログラムのほか、後述の路面異常検出処理プログラム（図１５参照）等が記録されたＲＯＭ５３、ＲＯＭ５３から読み出したプログラムを記憶するフラッシュメモリ５４等の内部記憶装置を備えている。
　操作部３４は、走行開始地点としての出発地及び走行終了地点としての目的地を入力する際等に操作され、各種のキー、ボタン等の複数の操作スイッチ（図示せず）から構成される。そして、ナビゲーションＥＣＵ３３は、各スイッチの押下等により出力されるスイッチ信号に基づき、対応する各種の動作を実行すべく制御を行う。尚、操作部３４は液晶ディスプレイ３５の前面に設けたタッチパネルによって構成することもできる。また、マイクと音声認識装置によって構成することもできる。
　また、液晶ディスプレイ３５には、道路を含む地図画像、交通情報、操作案内、操作メニュー、キーの案内、案内経路（走行予定経路）に沿った案内情報、ニュース、天気予報、時刻、メール、テレビ番組等が表示される。尚、液晶ディスプレイ３５の代わりに、ＨＵＤやＨＭＤを用いても良い。
　また、スピーカ３６は、ナビゲーションＥＣＵ３３からの指示に基づいて案内経路（走行予定経路）に沿った走行を案内する音声ガイダンスや、交通情報の案内を出力する。
　また、ＤＶＤドライブ３７は、ＤＶＤやＣＤ等の記録媒体に記録されたデータを読み取り可能なドライブである。そして、読み取ったデータに基づいて音楽や映像の再生、地図情報ＤＢ４５の更新等が行われる。尚、ＤＶＤドライブ３７に替えてメモリーカードを読み書きする為のカードスロットを設けても良い。
　また、通信モジュール３８は、情報管理センタ２、ＶＩＣＳセンタやその他の外部センタ等から送信された交通情報等を受信する為の通信装置であり、例えば携帯電話機やＤＣＭが該当する。また、車車間で通信を行う車車間通信装置や路側機との間で通信を行う路車間通信装置も含む。また、プローブ情報をサーバ装置３との間で送受信するのにも用いられる。
　ここで、上記したように、本実施形態の路面異常検出システム１は、車両５からプローブ情報として送信される車載センサ８の検出値に基づいて、サーバ装置３が道路に生じている路面異常を検出する。車載センサ８の検出値に基づいて検出する路面異常の種類は、特に限定されないが、例えば、ポットホールがある。ポットホールとは、例えば、道路の路面に形成された凹凸、道路の穴、アスファルトの剥がれなどである。
　ポットホールを検出する為の車載センサ８としては、例えば車速センサと前後加速度センサを採用することができる。サーバ装置３は車両から収集した車速と前後方向に生じた加速度に基づいて、ポットホールの存在、即ち、路面異常の存在を検出する。例えば一例として、図８に示すように路面に形成された凹形状であるポットホール５５を車輪が通過する場合、路面のエッジ５５Ａから車輪が離れて車両５は一瞬加速する。その結果、車両５が備える前後加速度センサは、慣性により後方への加速度を受ける。その後に、路面のエッジ５５Ｂに車輪が当たると車両５は一瞬減速する。その結果、車両５が備える前後加速度センサは、慣性により前方への加速度を受ける。従って、車両５の車速の変異と前後方向に生じた加速度の変異から車両５が路面異常を通過したことを推定できる。尚、前後方向に生じた加速度の変異のみから路面異常を通過したことを推定することも可能である。
　更に、車両５の速度が同じ場合、ポットホール５５の幅や深さが大きい程、車速や加速度の変異が大きくなる傾向がある。更に同じ幅や深さのポットホール５５を通過する場合には車速が速い程、車速や加速度の変異が大きくなる傾向がある。従って、サーバ装置３は、車両の車速と前後方向に生じた加速度の変異量に基づいて路面に対して路面異常の存在を示唆する異常度レベルを特定することが可能となる。異常度レベルは例えば０～２００の間で特定され、車両５が路面異常を通過したと推定された地点を対象にして、車両の車速が同じであれば車速の変異量や前後加速度の変異量が大きい程、より高い異常度レベルを特定する。異常度レベルの高い地点ほど、路面異常の存在する可能性が高く、且つその地点により大きな路面異常が存在することを示唆する。更に、サーバ装置３は前述したように車両５毎に設置された閾値と特定された異常度レベルを比較することによって最終的に道路上に存在する路面異常の位置とステータス（異常の大きさや程度）を特定する。
　尚、路面異常を検出する車載センサ８は、車速センサや前後加速度センサに限らない。例えば、車載センサ８として、車両５の車輪に作用する上下方向への加速度を検出する上下加速度センサを採用しても良い。そして、サーバ装置３は、例えば、上下加速度センサで検出した上下加速度の変動に基づいて、異常度レベルを算出しても良い。あるいは、例えば、車輪のサスペンション装置の伸縮量（サスペンションアームの変位量）を検出するサスペンションセンサと、車高の変位量を検出する車高センサとを車載センサ８として用いて、同様にサスペンションアームの変位量と車高の変位量の差分から、異常度レベルを算出しても良い。
　また、路面異常の種類は、ポットホールに限らない。例えば、道路のひび割れ、道路の隆起、路面の凍結などでも良い。例えば、サーバ装置３は、車載カメラで撮像した画像データを車両から収集して道路のひび割れを判断しても良い。この場合、サーバ装置３は、画像データを画像認識することにより推定したひび割れの長さや単位面積当たりのひび割れの発生箇所の割合などを異常度レベルとして算出可能である。
　また、車載センサ８の検出値に基づく異常度レベルの特定をサーバ装置３でなくナビゲーション装置７側で実施しても良い。その場合には、特定された異常度レベルをプローブ情報としてサーバ装置３へと送信する。尚、閾値をサーバ装置３からナビゲーション装置７が取得すれば、ナビゲーション装置７において道路上に存在する路面異常の検出を行うことも可能である。
　続いて、前記構成を有する路面異常検出システム１を構成するサーバ装置３において実行する閾値初期設定処理プログラムについて図９に基づき説明する。図９は本実施形態に係る閾値初期設定処理プログラムのフローチャートである。ここで、閾値初期設定処理プログラムは路面異常検出システム１においてプローブ情報を収集する対象となる車両５を新たに登録するタイミングで実行され、路面異常を検出する為の閾値の初期値を車両５に対して設定するプログラムである。尚、以下の図９、図１０及び図１２にフローチャートで示されるプログラムは、サーバ装置３が備えているＲＡＭ２２やＲＯＭ２３等に記憶されており、ＣＰＵ２１により実行される。
　以下のステップ（以下、Ｓと略記する）１及びＳ２の処理は、路面異常検出システム１においてプローブ情報を収集する対象として新たに登録する車両５毎に実行され、対象となる全ての車両５に対して処理が終了するまで繰り返し実行される。
　先ず、Ｓ１においてＣＰＵ２１は、処理対象の車両５について予め道路管理者側が用意した路面異常のサンプル上を通過させ、通過する際の車両５の車載センサ８の検出値を取得する。例えば本実施形態では車速センサと前後加速度センサの検出値を夫々取得する。尚、路面異常のサンプルは例えばテストコース上に人工的に作ったポットホールとし、路面異常のサンプルとしては異常の程度（サイズや深さ）の異なる以下の３種類のサンプルを予め準備する。
　（１）道路管理者が検出対象に含めることを希望する路面異常の内、最も異常の程度の低い路面異常（以下、第１サンプルという）。
　（２）道路管理者が無条件で案内対象に含めることを希望する路面異常の内、最も異常の程度の低い路面異常（以下、第２サンプルという）。
　（３）第１サンプルと第２サンプルの中間程度の路面異常（以下、第３サンプルという）。
　前述したように例えば図８に示すような路面に形成された凹形状であるポットホール５５を車輪が通過する場合、路面のエッジ５５Ａから車輪が離れて車両５は一瞬加速する。その結果、車両５が備える前後加速度センサは、慣性により後方への加速度を受ける。その後に、路面のエッジ５５Ｂに車輪が当たると車両５は一瞬減速する。その結果、車両５が備える前後加速度センサは、慣性により前方への加速度を受ける。前記Ｓ１ではこのような車両５の車速の変異と前後方向に生じた加速度の変異をそれぞれ取得する。
　次に、Ｓ２においてＣＰＵ２１は、処理対象の車両５が第１サンプルを通過した際に検出された車両５の車速と前後方向に生じた加速度の変異量に基づいて、予め用意された演算式により第１サンプルの通過に対応した異常度レベルを算出する。異常度レベルは例えば０～２００の間で算出され、車両５の車速が同じであれば車速の変異量や前後加速度の変異量が大きい程、より高い異常度レベルが算出される。そして、算出した異常度レベルを処理対象の車両５の第１閾値の初期値として設定する。尚、第１閾値は、路面異常として検出対象とするか否かの閾値（即ち、異常度レベルが第１閾値未満であれば検出対象とせず、異常度レベルが第１閾値以上であれば検出対象とする）である。
　またＣＰＵ２１は、処理対象の車両５が第２サンプルを通過した際に検出された車両５の車速と前後方向に生じた加速度の変異量に基づいて、同様に第２サンプルの通過に対応した異常度レベルを算出し、算出した異常度レベルを処理対象の車両５の第３閾値の初期値として設定する。尚、第３閾値は、検出された路面異常をデフォルトで案内対象にするか否かの閾値（即ち、異常度レベルが第１閾値以上第３閾値未満であれば路面異常として検出されるが道路管理者からの要望がなければ基本的に道路管理者への案内対象とせず、異常度レベルが第３閾値以上であれば路面異常として無条件で道路管理者への案内対象とする）である。
　更にＣＰＵ２１は、処理対象の車両５が第３サンプルを通過した際に検出された車両５の車速と前後方向に生じた加速度の変異量に基づいて、同様に第３サンプルの通過に対応した異常度レベルを算出し、算出した異常度レベルを処理対象の車両５の第２閾値の初期値として設定する。尚、第２閾値は、第１閾値と第３閾値の間に設定され、路面異常の大きさや程度を区分する閾値である。
　その後、ＣＰＵ２１は対象となる全ての車両５に対して上記閾値の初期値を設定した後に当該閾値初期設定処理プログラムを終了する。尚、閾値初期設定処理プログラムにより設定された閾値の初期値は、車両５を識別する車両ＩＤに紐づけて検出閾値ＤＢ１３（図４）に格納される。
　次に、路面異常検出システム１を構成するサーバ装置３において実行する推奨閾値算出処理プログラムについて図１０に基づき説明する。図１０は本実施形態に係る推奨閾値算出処理プログラムのフローチャートである。ここで、推奨閾値算出処理プログラムは所定期間毎（例えば２４時間経過毎）に実行され、道路のメンテナンスの履歴に基づいて路面異常を検出する為の閾値の推奨値を導出するプログラムである。
　先ず、Ｓ１１においてＣＰＵ２１は、前回プログラムが実行されてからの期間内（即ち推奨閾値算出処理プログラムを２４時間毎に実行するのであれば直近の２４時間）において、道路管理者が路面異常に対して新たに行った作業結果、即ち路面異常に対する道路のメンテナンスの履歴を補修履歴ＤＢ１５から取得する。尚、補修履歴ＤＢ１５には、図６に示すように道路管理者によって道路のメンテナンス作業が行われると、作業結果とともに作業が行われた日時について記憶される。また、作業結果としては、“路面異常を補修する為の作業を実施した結果”と、“路面異常を確認したうえで補修を行うことを保留する（即ち現時点では補修を行わない）決定を行った結果”のいずれかとする。
　次に、Ｓ１２においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ１１で読み出したメンテナンス履歴を、作業結果毎に作業を行った路面異常を検出した車両（正確には検出に用いたプローブ情報を送信した送信元の車両）に紐づけて分類する。
　以下のＳ１３～Ｓ１６の処理は路面異常検出システム１においてプローブ情報を収集する対象として登録された車両５毎、且つ前記Ｓ１２で紐づけられた作業結果毎に実行され、対象となる全ての車両５及び作業結果に対して処理が終了するまで繰り返し実行される。
　Ｓ１３においてＣＰＵ２１は、処理対象の作業結果が“路面異常を補修する為の作業を実施した結果”であるか否かを判定する。
　そして、処理対象の作業結果が“路面異常を補修する為の作業を実施した結果”であると判定された場合（Ｓ１３：ＹＥＳ）には、Ｓ１５へと移行する。それに対して、処理対象の作業結果が“路面異常を確認したうえで補修を行うことを保留する決定を行った結果”であると判定された場合（Ｓ１３：ＮＯ）には、Ｓ１４へと移行する。
　Ｓ１４においてＣＰＵ２１は、処理対象の車両５によって過去に検出された路面異常が道路管理者にとっては補修対象とすべきレベルの路面異常ではなかった、即ち路面異常と検出する為の異常度レベルの閾値をより高く（より異常度レベルが高いものに限定する）設定をすべきと判定する。そして、ＣＰＵ２１は閾値の推奨値である推奨閾値を＋１加算する。尚、推奨閾値の初期値は前記閾値初期設定処理プログラム（図９）により設定された閾値の初期値と同値とする。そして、推奨閾値はＳ１４或いは後述のＳ１６によって図１１に示すように初期値から増減される。例えば図１１に示す例は閾値の初期値が１００の場合であり、推奨閾値は１００を初期値として増減される。但し、後述のように推奨閾値を減少させる場合については、現在設定されている閾値に対して±５％以内の範囲を調整領域とし、調整領域を超えないことを条件とする。
　また、後述の閾値修正処理プログラム（図１２）において閾値が変更された場合には変更後の閾値を新たに推奨閾値の初期値とする。尚、第１閾値に対してのみ推奨閾値を設けても良いし、第１閾値、第２閾値、第３閾値の全てに推奨閾値を設けても良い。第１閾値、第２閾値、第３閾値の全てに推奨閾値を設けた場合には各推奨閾値に対して＋１加算する。また、現在の推奨閾値は車両５毎に区分されてフラッシュメモリ２４等に格納される。
　一方、Ｓ１５においてＣＰＵ２１は、処理対象の車両５に対して紐付けられた現在の推奨閾値を読み出し、現在の推奨閾値が調整領域に含まれているか否かを判定する。尚、調整領域は現在設定されている閾値に対して±５％以内の範囲とする。例えば図１１に示すように現在設定されている第１閾値が１００であれば９５～１０５までの範囲に第１閾値の推奨閾値が含まれているか否かを判定する。
　そして、現在の推奨閾値が調整領域に含まれていると判定された場合（Ｓ１５：ＹＥＳ）には、Ｓ１６へと移行する。それに対して、現在の推奨閾値が調整領域に含まれていないと判定された場合（Ｓ１５：ＮＯ）には、推奨閾値の増減を行うことなく処理を終了する。
　Ｓ１６においてＣＰＵ２１は、処理対象の車両５によって過去に検出された路面異常が道路管理者にとっては補修対象とすべきレベルの路面異常であったことから、現在の閾値は適切な閾値であると推定される一方で、路面異常と検出する為の異常度レベルの閾値が高すぎる（より異常度レベルが低いものも含めるように広げた方が良い）可能性についても考慮する。その結果、ＣＰＵ２１は閾値の推奨値である推奨閾値を－１減算する。第１閾値、第２閾値、第３閾値の全てに推奨閾値を設けた場合には各推奨閾値に対して－１減算する。また、現在の推奨閾値は車両５毎に区分されてフラッシュメモリ２４等に格納される。
　前記Ｓ１３～Ｓ１６の処理を路面異常検出システム１においてプローブ情報を収集する対象として登録された車両５毎に、その車両５が過去に検出した路面異常に対する作業結果に基づいて行うので、車両５毎に道路管理者の路面異常の補修の判断基準に対応した推奨される閾値が推奨閾値として導出されることとなる。
　次に、路面異常検出システム１を構成するサーバ装置３において実行する閾値修正処理プログラムについて図１２に基づき説明する。図１２は本実施形態に係る閾値修正処理プログラムのフローチャートである。ここで、閾値修正処理プログラムは道路管理者が有する操作端末４から閾値の修正に関する要求信号をサーバ装置３が受信したタイミングで実行され、路面異常を検出する為の閾値を修正するプログラムである。
　先ず、Ｓ２１においてＣＰＵ２１は、検出閾値ＤＢ１３に格納されている現時点の閾値を読み出して、要求信号の送信元の操作端末４へと送信する。尚、閾値は図４に示すように車両ＩＤに紐づけられて車両５毎に設定されおり、前記Ｓ１ではプローブ情報を収集する対象として現時点で登録されている全ての車両５に対して設定されている閾値を送信する。また、前述の推奨閾値算出処理プログラム（図１０）において導出された推奨閾値についても同様に全ての車両５に現時点で設定されている推奨閾値を送信する。
　その後、前記Ｓ２１においてサーバ装置３から閾値及び推奨閾値に関する情報を受信した操作端末４では、ディスプレイに閾値設定画面を表示する。ここで、図１３は操作端末４のディスプレイに表示される閾値設定画面６１を示した図である。
　図１３に示すように閾値設定画面６１は、同録された車両５毎に区分されて各車両５に対して現時点で設定されている閾値と推奨閾値を夫々示している。具体的には、異常度レベルの０～２００の範囲を示す数直線を表示し、その数直線に対して第１閾値の数値を示すアイコン６２と、第２閾値の数値を示すアイコン６３と、第３閾値の数値を示すアイコン６４を夫々表示する。また、第１閾値の推奨閾値の数値を示すアイコン６５と、第２閾値の推奨閾値の数値を示すアイコン６６と、第３閾値の推奨閾値の数値を示すアイコン６７についても夫々表示する。道路管理者は操作端末４のディスプレイに表示された閾値設定画面６１を視認することによって、各車両において現時点で設定されている閾値と、前述の推奨閾値算出処理プログラム（図１０）において導出された閾値の推奨値である推奨閾値を夫々把握することが可能となる。
　また、道路管理者（操作者）は操作端末４を操作することによって、閾値設定画面６１に表示されたアイコン６２～６５を左右に移動させることが可能である。そして、Ｓ２２においてＣＰＵ２１は操作端末４において上記アイコン６２～６５を移動する操作を受け付けたか否かを判定し、アイコン６２～６５を移動する操作を受け付けたと判定された場合（Ｓ２２：ＹＥＳ）については、数直線上における移動後のアイコン６２～６５の位置に対応する異常レベルの値へと閾値を変更する（Ｓ２３）。具体的には、検出閾値ＤＢ１３に格納されている各閾値の内、該当する閾値を変更後の値に更新する。尚、閾値を変更する場合には、アイコン６５～５６で示される推奨閾値へと変更することも可能であるし、推奨閾値以外の値へと変更することも可能である。但し、推奨閾値への変更のみを許可する（即ち変更しないか、推奨閾値へと変更するかの２択から選択する）ようにしても良い。
　例えば図１４では、閾値設定画面６１において車両ＩＤ“Ａ”の第１閾値を示すアイコン６２を推奨閾値の位置まで移動させた場合を示す。図１４に示す操作が行われると第１閾値は推奨閾値と同じ値（例えば６０）へと変更されることとなる。
　尚、上述した閾値修正処理プログラムは道路管理者による操作に基づいて閾値を推奨閾値へと変更することが可能であるが、道路管理者による操作を介さずに閾値を推奨閾値へと変更するようにしても良い。例えば路面異常検出システム１において閾値の自動修正を許可するモードを設け、自動修正を許可するモードに設定されている場合については、前述の推奨閾値算出処理プログラム（図１０）において推奨閾値が導出されると、ＣＰＵ２１が導出された推奨閾値へと現在の閾値を自動で修正するようにしても良い。また、車両５が車載センサ８の検出値を取得した際の周囲の天候等を考慮して推奨閾値に対する信頼度を算出し、信頼度が高い場合のみ自動修正を行うようにしても良い。
　続いて、路面異常検出システム１を構成するサーバ装置３及びナビゲーション装置７において実行する路面異常検出処理プログラムについて図１５に基づき説明する。図１５は本実施形態に係る路面異常検出処理プログラムのフローチャートである。ここで、路面異常検出処理プログラムは車両のＡＣＣ電源(accessory power supply)がＯＮされた後に所定時間間隔（例えば２００ｍｓｅｃ間隔）で繰り返し実行され、道路管理者により管理対象となる道路を走行する車両５の現在位置や車載センサ８の検出値をプローブ情報としてサーバ装置３が収集するとともに、収集したプローブ情報に基づいて車両５が走行した道路の路面上にある路面異常を検出するプログラムである。尚、以下の図１５にフローチャートで示されるプログラムは、サーバ装置３が備えているＲＡＭ２２やＲＯＭ２３又はナビゲーション装置７が備えているＲＡＭ５２やＲＯＭ５３等に記憶されており、ＣＰＵ２１又はＣＰＵ５１により実行される。
　先ず、ナビゲーション装置７において実行される路面異常検出処理プログラムについて説明する。
　Ｓ３１においてＣＰＵ５１は、ＧＰＳ４２の検出結果とともにＣＡＮ等を介して車載センサ８の検出結果を取得する。尚、車両が備える車載センサ８としては、例えば車速センサ、ステアリングセンサ、ヨーレートセンサ、ジャイロセンサ、前後加速度センサ、上下加速度センサ、赤外線センサ等が挙げられるが、特に本実施形態では路面状態に応じて変化する車両５の走行状態を検出するセンサとし、車速センサと前後加速度センサを含む。従って前記Ｓ３１では、少なくとも“車両５の現在位置座標”、“車両５の現在車速”、“車両５に対して前後方向に生じる加速度”について取得する。尚、前記Ｓ３１の情報の取得についてはＡＣＣ電源がＯＮされている間において２００ｍｓｅｃ間隔で繰り返し行われる。
　次に、Ｓ３２においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ３１で取得した各情報について、送信元の車両を識別する“車両ＩＤ”とともにプローブ情報としてサーバ装置３へと送信する。そして、サーバ装置３では受信したプローブ情報に基づいて後述のように路面異常の検出を行う。尚、前記Ｓ３２におけるプローブ情報の送信は例えば１秒間隔で行い、前回プローブ情報の送信を行ってから現時点までにＳ３１で取得した新たな情報を送信対象とする。但し、プローブ情報を送信するタイミングは必ずしも１秒間隔である必要はなく、適宜変更可能である。
　尚、本実施形態では上記Ｓ３１及びＳ３２の処理はナビゲーション装置７が実行することとしているが、車両５が備える他の車載器や車両制御ＥＣＵが行っても良い。
　次に、サーバ装置３において実行される路面異常検出処理プログラムについて説明する。
　先ず、Ｓ４１においてＣＰＵ２１は、路面異常検出システム１においてプローブ情報を収集する対象として登録された各車両５からプローブ情報の送信があるか否か判定する。
　そして、プローブ情報の送信があると判定された場合（Ｓ４１：ＹＥＳ）には、送信されるプローブ情報を受信する（Ｓ４２）。そして、ＣＰＵ２１は受信したプローブ情報をプローブ情報ＤＢ１２へと累積的に格納する（Ｓ４３）。
　一方、プローブ情報の送信がないと判定された場合（Ｓ４１：ＮＯ）には、当該路面異常検出処理プログラムを終了する。尚、前記Ｓ４２で受信するプローブ情報は、路面状態に応じて変化する車両５の走行状態を検出する車載センサ８の検出結果を含む走行データであり、具体的には“車両を識別する車両ＩＤ”と“日時”と“車両の位置座標”と“車両が備える車載センサ８の検出値”とが含まれる。
　以下のＳ４４～Ｓ４６の処理は路面異常検出システム１においてプローブ情報を収集する対象として登録された車両５毎、且つその車両５が路面異常を通過したことが疑われる地点毎に実行され、対象となる全ての車両５及び地点に対して処理が終了するまで繰り返し実行される。
　尚、前述したように例えば路面に形成された凹形状であるポットホール５５を車輪が通過する場合、図８に示すように路面のエッジ５５Ａから車輪が離れて車両５は一瞬加速する。その結果、車両５が備える前後加速度センサは、慣性により後方への加速度を受ける。その後に、路面のエッジ５５Ｂに車輪が当たると車両５は一瞬減速する。その結果、車両５が備える前後加速度センサは、慣性により前方への加速度を受ける。従って、サーバ装置３は車両５の車速の変異と前後方向に生じた加速度の変異から車両５が路面異常を通過したことを推定でき、以下のＳ４４～Ｓ４６ではそのようにして推定された路面異常の通過が疑われる地点を対象に処理が実行される。
　先ず、Ｓ４４においてＣＰＵ２１は、処理対象の車両５が路面異常の通過が疑われる地点を通過した際に検出された車両５の車速と前後方向に生じた加速度の変異量に基づいて、予め用意された演算式により異常度レベルを算出する。異常度レベルは例えば０～２００の間で算出され、車両５の車速が同じであれば車速の変異量や前後加速度の変異量が大きい程、より高い異常度レベルが算出される。
　次に、Ｓ４５においてＣＰＵ２１は、検出閾値ＤＢ１３から現時点で処理対象の車両５に対して設定されている閾値を読み出す。尚、閾値としては第１閾値と第２閾値と第３閾値があり車両毎に紐付けられて検出閾値ＤＢ１３に格納されている（図４）。また、閾値は前述の閾値初期設定処理プログラム（図９）において初期値が設定され、閾値修正処理プログラム（図１２）により適宜修正される。
　続いて、Ｓ４６においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ４４で特定された異常度レベルと前記Ｓ４５で読み出された閾値とを比較し、異常度レベルが第１閾値以上となる場合には、路面異常の通過が疑われる地点に対して路面異常が生じていることを検出する。更に、第２閾値及び第３閾値との比較に基づいて、検出された路面異常の現時点でのステータス（異常の大きさや程度）についても特定する。具体的には、異常度レベルが第１閾値以上第２閾値未満である場合には“レベル１（小）”の路面異常があると判定される。また、異常度レベルが第２閾値以上第３閾値未満である場合には“レベル２（中）”の路面異常があると判定される。また、異常度レベルが第３閾値以上である場合には“レベル３（大）”の路面異常があると判定される。
　その後、Ｓ４７においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ４６の検出結果に基づいて路面異常検出ＤＢ１４を更新する。例えば新たな路面異常が検出された場合には、新たに検出された路面異常毎に、路面異常の検出された位置と、路面異常を検出した車両（正確には検出に用いたプローブ情報を送信した送信元の車両）と、路面異常を検出した日時と、路面異常の現時点でのステータス（異常の大きさや程度）を夫々特定した情報を記憶する。一方、例えば時間経過によって既存の路面異常の形状が大きくなり、ステータスが変化した場合については該当する路面異常の情報の内、ステータスの箇所を更新する。また、路面異常が道路管理者によって補修された場合には、補修された路面異常に関する情報は手動或いは自動で路面異常検出ＤＢ１４から削除するようにする。その結果、道路管理者により管理対象となる道路に生じる路面異常をサーバ装置３により管理することが可能となる。
　また、上記路面異常検出処理プログラムによって検出されて路面異常検出ＤＢ１４に格納される路面異常に関する情報は、操作端末４からの要求に応じて操作端末４に配信する。路面異常に関する情報の配信された操作端末４は、配信された路面異常に関する情報をディスプレイ等に表示し、道路管理者に案内する。
　例えば図１６は上記路面異常に関する情報を道路管理者に案内する際に操作端末４のディスプレイに表示される路面異常管理画面７１を示した図である。図１６に示すように路面異常管理画面７１では、地図画像７２が表示されるとともに、地図画像７２上の路面異常が検出された位置に、路面異常の存在を示す路面異常マーク７３が表示される。更に、路面異常管理画面７１において表示された路面異常マーク７３をユーザが選択すると、選択された路面異常マーク７３に対応する路面異常についてのより詳細な情報を表示する情報ウィンドウ７４が表示される。
　情報ウィンドウ７４には、例えば路面異常を管理する管理ナンバー、路面異常の検出された日時、路面異常の現時点でのステータス（異常の大きさや程度）が表示される。また、路面異常を通過した車両から路面異常を撮像した写真が取得できる場合には車両５から該当する写真について取得して表示される。更に、情報ウィンドウ７４には路面異常に関する情報として上記以外の情報を表示しても良い。例えば、路面異常の種類、路面異常の今後のステータスの変化予測などを表示しても良い。尚、路面異常管理画面７１において案内対象となるのは特に指定がない限りはステータスがレベル３（大）の路面異常に関する情報のみとし、道路管理者が特に希望した場合についてステータスがレベル１（小）やレベル２（中）の路面異常に関する情報についても案内対象とする。そして、道路管理者は案内された路面異常に関する情報を参照し、更に必要に応じて現地確認を行った上で検出された路面異常の補修を行うか補修を保留するかを決定する。
　以上詳細に説明した通り、本実施形態に係る路面異常検出システム１、サーバ装置３及びサーバ装置３で実行されるコンピュータプログラムでは、管理対象となる道路を走行する車両５から、路面状態に応じて変化する車両５の走行状態を検出する車載センサ８の検出結果を含む走行データを収集し（Ｓ４２）、収集した走行データに基づいて車両５の走行した道路の路面において路面異常の存在を示唆する異常度レベルを特定する（Ｓ４４）一方で、過去に行われた路面異常に対する道路のメンテナンスの履歴に基づいて、路面異常を検出する異常度レベルの閾値を設定し（Ｓ１１～Ｓ１６、Ｓ２１～Ｓ２３）、車両５の走行した道路の路面において特定された異常度レベルが閾値を上回る地点に対して路面異常が生じていることを検出する（Ｓ４６）ので、道路管理者毎の路面異常の補修の判断基準についての違いを考慮して、道路管理者にとって検出対象とすべき路面異常のみを検出することが可能となる。
　また、道路のメンテナンスの履歴は、過去に検出された路面異常に対して補修を実施したか補修を保留しているかを示す履歴であるので、実際に道路管理者が路面異常の補修を行ったのか補修を行わずに保留しているのかを参照することによって、道路管理者にとって検出対象とすべき路面異常のみを検出できるように閾値を設定することが可能となる。
　また、路面異常を検出する異常度レベルの閾値を設定する際に、過去に検出された路面異常に対して補修を実施した場合には、閾値がより低い異常度レベルとなるように修正し、過去に検出された路面異常に対して補修を保留している場合には、閾値がより高い異常度レベルとなるように修正するので、道路管理者により行われた道路のメンテナンス結果に基づいて閾値を適宜修正することにより、道路管理者が路面異常の補修を行う異常度レベルの路面異常については検出の対象に含める一方で、道路管理者が路面異常の補修を保留する異常度レベルの路面異常については検出の対象から除くことが可能となる。
　また、路面状態に応じて変化する車両の走行状態は、車両に対して前後方向に生じる加速度の変化を含むので、車両５のセンサの検出結果を収集することにより、車両が路面異常を通過したことを正確に検出することが可能となる。
　また、複数の車両５を対象として走行データを収集し、走行データの収集対象となる車両５毎に、該車両５の走行データにより検出された路面異常に対する道路のメンテナンスの履歴に基づいて閾値を設定する（Ｓ１１～Ｓ１６、Ｓ２１～Ｓ２３）ので、走行データを収集する対象となる車両毎の特性を考慮して閾値を設定することが可能となる。従って、様々な車種の車両から収集した走行データに基づいて路面異常を検出することが可能となる。
　また、所定期間毎に直近の所定期間内に行われた路面異常に対する道路のメンテナンスの履歴に基づいて、路面異常を検出する異常度レベルの閾値の推奨値を特定し（Ｓ１１～Ｓ１６）、現在設定されている閾値と閾値の推奨値を夫々示した画面を表示装置に表示し（Ｓ２１）、前記表示装置を視認した操作者の操作に基づいて現在設定されている閾値を修正する（Ｓ２３）ので、道路管理者毎の路面異常の補修の判断基準に基づいて閾値の推奨値を特定する一方で、道路管理者の最終的な意思に基づいて閾値を推奨値へと修正することが可能となる。
　また、所定期間毎に直近の所定期間内に行われた路面異常に対する道路のメンテナンスの履歴に基づいて、路面異常を検出する異常度レベルの閾値の推奨値を特定し（Ｓ１１～Ｓ１６）、現在設定されている閾値を閾値の推奨値に修正するので、道路管理者毎の路面異常の補修の判断基準に基づいて閾値の推奨値を特定し、閾値を推奨値へと修正することによって、道路管理者にとって検出対象とすべき路面異常のみを検出することが可能となる。
　尚、本発明は前記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の改良、変形が可能であることは勿論である。
　例えば、本実施形態ではプローブ情報を用いるプローブカーシステムを用いて道路管理者の管理対象となる道路を走行する複数の車両から走行データを収集しているが、プローブカーシステムは必須ではない。例えば一の車両から取得した走行データに基づいて路面異常を検出することも可能である。
　また、本実施形態ではサーバ装置３は車両５から車載センサ８の検出値を収集し、サーバ装置３側で車両が通過した路面異常の検出を行っている（Ｓ４４～Ｓ４６）が、車両側で自車の車載センサ８の検出値に基づいて自車が通過した路面異常の検出を行うようにしても良い。その場合には、閾値に関する情報をサーバ装置３から各車両５へと配信し、各車両５は配信された閾値を用いて路面異常の検出を行い、検出結果をプローブ情報としてサーバ装置３へと送信するようにする。
　また、本実施形態では図１０に示す推奨閾値算出処理プログラムの実行主体は、サーバ装置３であったが、ナビゲーション装置７が一部または全部を実行する構成としても良い。
　また、本実施形態では路面異常を検出する為の閾値として第１閾値、第２閾値、第３閾値の３つの閾値を設けているが、第１閾値のみであっても良い。
　また、本実施形態では路面異常のステータスとして異常の程度の低い順にレベル１（小）、レベル２（中）、レベル３（大）の３段階に区分しているが、ステータスとしてレベル０（無）を規定しても良い。尚、レベル０は過去に道路管理者により補修された路面異常であって異常度レベルが第１閾値未満の状態とする。
　また、本実施形態では車速と車両に対して生じる前後方向の加速度とを用いて車両が路面異常を通過したことを検出している（Ｓ４４～Ｓ４６）が、車両が路面異常を通過したことを検出する方法としては他の方法を用いても良い。例えば、車両に対して上下方向に生じる加速度を検出する方法、サスペンションの動作を検出する方法、車外カメラで撮像した画像に基づいて検出する方法などがある。
　また、本実施形態では推奨閾値を算出する際に、道路のメンテナンスの履歴として路面異常に対して補修を実施したか補修を保留しているかを参照している（Ｓ１３）が、保留している場合には保留の理由に基づいて推奨閾値を算出しても良い。また、補修を行っている場合には路面異常を検出してから補修を行うまでの日数に基づいて推奨閾値を算出しても良い。
　また、本実施形態では路面異常検出システム１は道路の管理を行う自治体毎或いは道路管理業者毎に存在することとしているが、複数の自治体及び道路管理業者毎で共用するシステムとしても良い。但し、その場合にはプローブ情報ＤＢ１２、検出閾値ＤＢ１３、路面異常検出ＤＢ１４、補修履歴ＤＢ１５については自治体毎或いは道路管理業者毎に区分して管理する。
　１…路面異常検出システム、２…情報管理センタ、３…サーバ装置、４…操作端末、５…車両、７…ナビゲーション装置、８…車載センサ、１２…プローブ情報ＤＢ、１３…検出閾値ＤＢ、１４…路面異常検出ＤＢ、１５…補修履歴ＤＢ、２１…ＣＰＵ、２２…ＲＡＭ、２３…ＲＯＭ、２４…フラッシュメモリ、３３…ナビゲーションＥＣＵ、５５…ポットホール、６１…閾値設定画面

Claims (7)

  1. 　管理対象となる道路を走行する車両から、路面状態に応じて変化する車両の走行状態を検出するセンサの検出結果を含む走行データを収集する走行データ収集手段と、
    　収集した前記走行データに基づいて車両の走行した道路の路面において路面異常の存在を示唆する異常度レベルを特定する異常度レベル特定手段と、
    　過去に行われた路面異常に対する道路のメンテナンスの履歴に基づいて、路面異常を検出する異常度レベルの閾値を設定する閾値設定手段と、
    　車両の走行した道路の路面において特定された前記異常度レベルが前記閾値を上回る地点に対して路面異常が生じていることを検出する路面異常検出手段と、を有する路面異常検出システム。
  2. 　前記道路のメンテナンスの履歴は、過去に前記路面異常検出手段によって検出された路面異常に対して補修を実施したか補修を保留しているかを示す履歴である請求項１に記載の路面異常検出システム。
  3. 　前記閾値設定手段は、
    　　　過去に前記路面異常検出手段によって検出された路面異常に対して補修を実施した場合には、閾値がより低い異常度レベルとなるように修正し、
    　　　過去に前記路面異常検出手段によって検出された路面異常に対して補修を保留している場合には、閾値がより高い異常度レベルとなるように修正する請求項２に記載の路面異常検出システム。
  4. 　路面状態に応じて変化する車両の走行状態は、車両に対して前後方向に生じる加速度の変化を含む請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の路面異常検出システム。
  5. 　前記走行データ収集手段は、複数の車両を対象として前記走行データを収集し、
    　前記閾値設定手段は、前記走行データの収集対象となる車両毎に、該車両の走行データにより検出された路面異常に対する道路のメンテナンスの履歴に基づいて前記閾値を設定する請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の路面異常検出システム。
  6. 　前記閾値設定手段は、
    　　　所定期間毎に直近の所定期間内に行われた路面異常に対する道路のメンテナンスの履歴に基づいて、路面異常を検出する異常度レベルの閾値の推奨値を特定し、
    　　　現在設定されている閾値と前記閾値の推奨値を夫々示した画面を表示装置に表示し、
    　　　前記表示装置を視認した操作者の操作に基づいて現在設定されている閾値を修正する請求項１乃至請求項５のいずれかに記載の路面異常検出システム。
  7. 　前記閾値設定手段は、
    　　　所定期間毎に直近の所定期間内に行われた路面異常に対する道路のメンテナンスの履歴に基づいて、路面異常を検出する異常度レベルの閾値の推奨値を特定し、
    　　　現在設定されている閾値を前記閾値の推奨値に修正する請求項１乃至請求項５のいずれかに記載の路面異常検出システム。
PCT/JP2021/042026 2021-03-17 2021-11-16 路面異常検出システム WO2022195956A1 (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021043641A JP7424330B2 (ja) 2021-03-17 2021-03-17 路面異常検出システム
JP2021-043641 2021-03-17

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2022195956A1 true WO2022195956A1 (ja) 2022-09-22

Family

ID=83320260

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2021/042026 WO2022195956A1 (ja) 2021-03-17 2021-11-16 路面異常検出システム

Country Status (2)

Country Link
JP (1) JP7424330B2 (ja)
WO (1) WO2022195956A1 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116343176A (zh) * 2023-05-30 2023-06-27 济南城市建设集团有限公司 一种路面异常监测系统及其监测方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017154967A1 (ja) * 2016-03-11 2017-09-14 日本電気株式会社 異常走行検出装置、異常走行検出方法とそのプログラムを格納する記憶媒体、および異常走行検出システム
JP2018010408A (ja) * 2016-07-12 2018-01-18 株式会社デンソー 異常検出装置、管理装置、および異常検出システム
WO2018066118A1 (ja) * 2016-10-06 2018-04-12 富士通株式会社 道路状態の管理プログラム、道路状態の管理装置、及び道路状態の管理方法
JP2020135635A (ja) * 2019-02-22 2020-08-31 三菱電機株式会社 障害物検知装置、障害物検知システム、及び障害物検知プログラム
JP2020194489A (ja) * 2019-05-30 2020-12-03 株式会社デンソー 異常検出方法、異常検出装置、及び異常検出システム
JP2021025242A (ja) * 2019-08-01 2021-02-22 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 優先度決定装置及びコンピュータプログラム

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017154967A1 (ja) * 2016-03-11 2017-09-14 日本電気株式会社 異常走行検出装置、異常走行検出方法とそのプログラムを格納する記憶媒体、および異常走行検出システム
JP2018010408A (ja) * 2016-07-12 2018-01-18 株式会社デンソー 異常検出装置、管理装置、および異常検出システム
WO2018066118A1 (ja) * 2016-10-06 2018-04-12 富士通株式会社 道路状態の管理プログラム、道路状態の管理装置、及び道路状態の管理方法
JP2020135635A (ja) * 2019-02-22 2020-08-31 三菱電機株式会社 障害物検知装置、障害物検知システム、及び障害物検知プログラム
JP2020194489A (ja) * 2019-05-30 2020-12-03 株式会社デンソー 異常検出方法、異常検出装置、及び異常検出システム
JP2021025242A (ja) * 2019-08-01 2021-02-22 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 優先度決定装置及びコンピュータプログラム

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116343176A (zh) * 2023-05-30 2023-06-27 济南城市建设集团有限公司 一种路面异常监测系统及其监测方法
CN116343176B (zh) * 2023-05-30 2023-08-11 济南城市建设集团有限公司 一种路面异常监测系统及其监测方法

Also Published As

Publication number Publication date
JP7424330B2 (ja) 2024-01-30
JP2022143225A (ja) 2022-10-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6424761B2 (ja) 運転支援システム及びセンタ
US8918279B2 (en) Route search device, route search method, and computer program
JP6537631B2 (ja) 予測装置、予測システム、予測方法および予測プログラム
CN102770893B (zh) 用于产生和提供交通相关信息的方法和系统
JP7400247B2 (ja) 報告書作成支援システム、サーバ装置、及びコンピュータプログラム
US20110246051A1 (en) Method of displaying traffic information and displaying traffic camera view for vehicle systems
EP1971823A1 (en) Method for detecting defects in navigation data
JP2008077143A (ja) プローブ情報収集装置、プローブ情報送信装置およびプローブ情報収集方法
JP2020144747A (ja) 路面情報登録システム及び路面情報登録装置
JP6160364B2 (ja) 地図情報更新システム、地図情報更新装置、地図情報更新方法及びコンピュータプログラム
CN101825472B (zh) 导航装置和导航方法
KR20140119471A (ko) 차량내 장치 기반의 위험도로구간 정보 수집 및 주의안내 서비스제공 시스템 및 그 방법
JP5966675B2 (ja) プローブ情報収集システム
WO2022195956A1 (ja) 路面異常検出システム
JP2021152255A (ja) 路面異常経過観察装置及びコンピュータプログラム
JP2019185232A (ja) 交通情報案内システム及び交通情報配信装置
JP7131990B2 (ja) 交通状況判定システム及び交通状況判定装置
CN104613975A (zh) 导航中显示和发送街景图的方法及设备、服务器和系统
JP2014010561A (ja) プローブ情報収集システム
JP5056330B2 (ja) 道路交通情報提供システム、道路交通情報提供装置、道路交通情報提供方法
JP2010019588A (ja) 車両用ナビゲーションシステム及び車両用ナビゲーションシステムにおける位置情報の補正方法、並びに、情報配信サーバ及び車載ナビゲーション装置
JP2022118371A (ja) 車両映像収集システム
JP2022143227A (ja) 路面異常検出システム
JP4639901B2 (ja) 車両制御装置及び車両制御方法
JP2019175492A (ja) 予測装置、予測システム、予測方法および予測プログラム

Legal Events

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

Ref document number: 21931699

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 21931699

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1