WO2023047590A1 - 車載器、課金システム、課金サーバ、位置推定方法、課金方法、及びプログラム - Google Patents

車載器、課金システム、課金サーバ、位置推定方法、課金方法、及びプログラム Download PDF

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WO2023047590A1
WO2023047590A1 PCT/JP2021/035408 JP2021035408W WO2023047590A1 WO 2023047590 A1 WO2023047590 A1 WO 2023047590A1 JP 2021035408 W JP2021035408 W JP 2021035408W WO 2023047590 A1 WO2023047590 A1 WO 2023047590A1
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WO
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vehicle
point
road surface
billing
map data
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PCT/JP2021/035408
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Inventor
剛志 是永
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三菱重工機械システム株式会社
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    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/28—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network with correlation of data from several navigational instruments
    • G01C21/30—Map- or contour-matching
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07B—TICKET-ISSUING APPARATUS; FARE-REGISTERING APPARATUS; FRANKING APPARATUS
    • G07B15/00—Arrangements or apparatus for collecting fares, tolls or entrance fees at one or more control points
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07B—TICKET-ISSUING APPARATUS; FARE-REGISTERING APPARATUS; FRANKING APPARATUS
    • G07B15/00—Arrangements or apparatus for collecting fares, tolls or entrance fees at one or more control points
    • G07B15/06—Arrangements for road pricing or congestion charging of vehicles or vehicle users, e.g. automatic toll systems
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles

Definitions

  • the present invention relates to an onboard device, a billing system, a billing server, a position estimation method, a billing method, and a program.
  • Patent Literature 1 discloses that a vehicle has entered a toll road (i.e. has passed a toll point indicating a predetermined point on the road, such as the entrance of a toll road) based on positioning results based on satellite signals received from GNSS satellites. ) is described to charge a toll.
  • GNSS Global Navigation Satellite System
  • the toll is billed when it is detected that the billing point has been passed with a certainty greater than or equal to a predetermined threshold, taking into consideration the errors contained in the GNSS positioning results. As a result, it is possible to suppress erroneous billing due to the influence of the positioning error on a vehicle traveling on another road near the billing point.
  • the positioning results may not be reliable. It can drop significantly. If a billing point is provided at such a place, there is a possibility that the vehicle cannot be billed (billing omission occurs) even though the vehicle has passed the billing point. In addition, if a sufficiently small threshold is set for the degree of certainty so as to avoid such billing omissions, the vehicle may be erroneously determined to have passed the billing point even if it has not actually passed the billing point, resulting in erroneous billing. may occur.
  • the present disclosure has been made in view of such problems, and provides an onboard device, a billing system, a billing server, a position estimation method, a billing method, and a program that can accurately estimate the traveling position of a vehicle.
  • a vehicle-mounted device includes a road surface condition estimation unit that estimates the unevenness of a road surface at a point where the vehicle travels, based on acceleration of the vehicle acquired from an acceleration sensor; a map matching unit for estimating the position of the vehicle on the map data by comparing map data including road surface unevenness information with the road surface unevenness at a point where the vehicle travels.
  • a billing system includes the vehicle-mounted device according to the aspect described above, and a billing server connected to the vehicle-mounted device via wireless communication, wherein the vehicle-mounted device includes the A transmitter for transmitting estimated position information indicating an estimated position on the map data to the billing server, wherein the billing server receives the billing point information indicating the position of the billing point on the map data and the billing point information received from the vehicle-mounted device.
  • a determining unit for determining whether or not the vehicle has passed the billing point by comparing the estimated position information with the estimated position information; a billing processing unit for billing a fee.
  • a billing server includes an acquisition unit that acquires an acceleration of the vehicle from an on-vehicle device installed in the vehicle; map data including road surface unevenness information at each of a plurality of points and the unevenness of the road surface at the point where the vehicle travels, and the map data of the vehicle
  • a map matching unit for estimating the above position, charging point information indicating the position of the charging point on the map data, and the estimated position of the vehicle on the map data are collated, and the vehicle detects the charging point.
  • a determination unit that determines whether or not the vehicle has passed through, and a charging processing unit that charges a predetermined toll to the vehicle when it is determined that the vehicle has passed through the charging point.
  • a billing server includes an acquisition unit that acquires an acceleration of the vehicle from an on-vehicle device installed in the vehicle; A road surface state estimating unit that estimates, billing point information including road surface unevenness information at a point where a billing point is provided, and the road surface unevenness at a point on which the vehicle travels are collated to determine whether the vehicle A determination unit that determines whether or not the vehicle has passed through the charging point, and a charging processing unit that charges the vehicle with a predetermined toll when it is determined that the vehicle has passed through the charging point.
  • a position estimation method includes the steps of: estimating the uneven state of a road surface at a point where the vehicle travels based on acceleration of the vehicle acquired from an acceleration sensor; and estimating the position of the vehicle on the map data by collating map data including unevenness information with the unevenness of the road surface at the point where the vehicle travels.
  • a billing method includes the steps of acquiring acceleration of a vehicle from an acceleration sensor, estimating the unevenness of a road surface at a point where the vehicle travels based on the acceleration, estimating the position of the vehicle on the map data by collating map data including road surface unevenness information at each location with the road surface unevenness at the location where the vehicle travels; determining whether or not the vehicle has passed the charging point by collating charging point information indicating a position on the map data of the vehicle with the estimated position of the vehicle; and charging a predetermined toll to the vehicle when it is determined that the vehicle has passed.
  • a program includes a step of estimating a road surface unevenness state at a point where the vehicle travels based on acceleration of the vehicle acquired from an acceleration sensor; A step of estimating the position of the vehicle on the map data by collating the map data including the information with the uneven state of the road surface at the point where the vehicle travels.
  • the program obtains the acceleration of the vehicle from an onboard device mounted on the vehicle, and estimates the unevenness of the road surface at the point where the vehicle travels based on the acceleration. and estimating the position of the vehicle on the map data by collating map data including road surface unevenness information at each of a plurality of points with the road surface unevenness at the point where the vehicle travels. determining whether or not the vehicle has passed the charging point by comparing charging point information indicating the location of the charging point on the map data with the estimated position of the vehicle; and charging a predetermined toll to the vehicle when it is determined that the vehicle has passed the charging point.
  • billing system billing system
  • billing server position estimation method
  • billing method and program according to the present disclosure, it is possible to accurately estimate the running position of the vehicle.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing the overall configuration of a charging system according to a first embodiment
  • FIG. It is a block diagram which shows the functional structure of the onboard equipment which concerns on 1st Embodiment.
  • 3 is a block diagram showing the functional configuration of a billing server according to the first embodiment;
  • FIG. It is a flow chart which shows an example of processing of onboard equipment concerning a 1st embodiment.
  • It is a figure which shows an example of the map data which concerns on 1st Embodiment.
  • 4 is a diagram for explaining functions of a map matching unit according to the first embodiment;
  • FIG. 7 is a flow chart showing an example of processing of a billing server according to the first embodiment;
  • 4 is a diagram showing an example of billing point information according to the first embodiment;
  • FIG. 11 is a block diagram showing the functional configuration of a billing server according to the third embodiment
  • FIG. 14 is a flow chart showing an example of processing of a billing server according to the third embodiment
  • FIG. 14 is a flow chart showing an example of processing of a billing server according to the fourth embodiment
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of billing point information according to the fourth embodiment
  • FIG. 11 is a block diagram showing the functional configuration of a billing server according to the third embodiment
  • FIG. FIG. 14 is a flow chart showing an example of processing of a billing server according to the third embodiment
  • FIG. FIG. 14 is a flow chart showing an example of processing of a billing server according to the fourth embodiment
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of billing point information according to the fourth embodiment
  • FIG. 1 A billing system 1 according to a first embodiment of the present disclosure will be described below with reference to FIGS. 1 to 7.
  • FIG. 1 A billing system 1 according to a first embodiment of the present disclosure will be described below with reference to FIGS. 1 to 7.
  • FIG. 1 A billing system 1 according to a first embodiment of the present disclosure will be described below with reference to FIGS. 1 to 7.
  • FIG. 1 A billing system 1 according to a first embodiment of the present disclosure will be described below with reference to FIGS. 1 to 7.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing the overall configuration of a billing system according to the first embodiment.
  • the charging system 1 according to the present embodiment sequentially collects the traveling position of the vehicle A and charges a toll according to the traveling route of the vehicle A.
  • FIG. 1 the billing system 1 includes an onboard device 10 mounted on a vehicle A and a billing server 30 .
  • the vehicle-mounted device 10 estimates the travel position of the vehicle A and transmits the estimated travel position (estimated position information) to the billing server 30 .
  • the vehicle-mounted device 10 estimates the traveling position of the vehicle A based on the sensor information received from the sensor 20 mounted on the vehicle A, and the like.
  • the billing server 30 is connected to the vehicle-mounted device 10 via wireless communication.
  • the billing server 30 identifies the travel route of the vehicle A based on the estimated position information collected from the vehicle-mounted device 10, and charges a toll according to the billing road on which the vehicle A has traveled.
  • Toll roads are, for example, toll roads.
  • the toll road may be a road (or a partial section of a road) located within a toll area for the purpose of relieving congestion.
  • the charging server 30 charges a toll for the vehicle A when detecting that the vehicle A has passed a predetermined charging point from the travel route of the vehicle A.
  • a charge point is, for example, an entrance of a charge target road.
  • the billing point may be the exit of the billing road.
  • FIG. 1 shows an example in which the billing server 30 collects the estimated location information of one vehicle A
  • the billing server 30 may collect estimated position information from the vehicle-mounted device 10 mounted on each of the plurality of vehicles A, and may charge each vehicle A a toll according to the travel route.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the functional configuration of the vehicle-mounted device according to the first embodiment.
  • the vehicle-mounted device 10 includes a CPU 11 , a memory 12 , a storage 13 , a communication interface 14 , an interface 15 and an acceleration sensor 16 .
  • the CPU 11 is a processor that exhibits various functions by operating according to a program prepared in advance. Functions of the CPU 11 will be described later.
  • the memory 12 is a so-called main storage device and has a storage area necessary for the operation of the CPU 11.
  • the storage 13 is a so-called auxiliary storage device, and is a large-capacity storage device such as an HDD (Hard Disk Drive) or an SSD (Solid State Drive). Map data D1 is recorded in advance in the storage 13 according to the present embodiment.
  • HDD Hard Disk Drive
  • SSD Solid State Drive
  • the communication interface 14 is a connection interface for communicably connecting to the billing server 30 via wireless communication.
  • the interface 15 is a connection interface for connecting with sensors, devices, etc. provided in the vehicle A.
  • the interface 15 according to this embodiment is connected to a sensor 20 provided on the vehicle A.
  • the sensor 20 is a vehicle speed sensor that outputs a signal (vehicle speed pulse) capable of detecting the speed and travel distance of the vehicle A.
  • the acceleration sensor 16 measures the acceleration of the vehicle A in the vertical direction.
  • the configuration in which the vehicle-mounted device 10 includes the acceleration sensor 16 is taken as an example, but the configuration is not limited to this.
  • the acceleration sensor 16 is attached to the vehicle A, and the vehicle-mounted device 10 may acquire the measured value from the acceleration sensor 16 of the vehicle A via the interface 15 .
  • the CPU 11 functions as a road surface condition estimation unit 111, a map matching unit 112, and a transmission unit 113 by operating according to programs prepared in advance.
  • road surface condition estimation unit 111 estimates the unevenness of the road surface at the point where vehicle A travels.
  • the map matching unit 112 compares the map data D1 including road surface unevenness information at each of a plurality of points with the unevenness estimated by the road surface condition estimation unit 111, and estimates the position of the vehicle A on the map data D1. do.
  • the transmission unit 113 transmits to the billing server 30 estimated position information indicating the estimated position of the vehicle A on the map data D1.
  • FIG. 3 is a block diagram showing the functional configuration of the accounting server according to the first embodiment; As shown in FIG. 3, accounting server 30 includes CPU 31, memory 32, storage 33, and communication interface .
  • the CPU 31 is a processor that exhibits various functions by operating according to a program prepared in advance. Functions of the CPU 31 will be described later.
  • the memory 32 is a so-called main storage device, and has a storage area necessary for the operation of the CPU 31.
  • the storage 33 is a so-called auxiliary storage device, and is a large-capacity storage device such as an HDD (Hard Disk Drive) or an SSD (Solid State Drive).
  • Billing point information D2 is recorded in advance in the storage 33 according to the present embodiment.
  • the communication interface 34 is a connection interface for communicably connecting with the vehicle-mounted device 10 via wireless communication.
  • the CPU 31 functions as an acquisition unit 311, a determination unit 312, and a billing processing unit 313 by operating according to a program prepared in advance.
  • the acquisition unit 311 acquires estimated position information from the vehicle-mounted device 10 .
  • the determination unit 312 compares charging point information D2 indicating the position of the charging point on the map data with the estimated position information received from the vehicle-mounted device 10, and determines whether or not the vehicle A has passed the charging point. .
  • the billing processing unit 313 bills the toll for vehicle A when it is determined that vehicle A has passed the billing point.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating an example of processing of the vehicle-mounted device according to the first embodiment. Here, the details of the process of estimating the position of the vehicle A by the vehicle-mounted device 10 will be described with reference to FIG. 4 .
  • the road surface state estimation unit 111 of the vehicle-mounted device 10 acquires sensor information from the vehicle speed sensor 20 of the vehicle A and the acceleration sensor 16 of the vehicle-mounted device 10 (step S100). Specifically, the road surface state estimating unit 111 acquires a vehicle speed pulse from the vehicle speed sensor 20 that enables detection of the speed and travel distance of the vehicle A. FIG. Further, the road surface state estimating unit 111 acquires the measured value of acceleration of the vehicle A in the vertical direction from the acceleration sensor 16 . The acquired sensor information is accumulated in the storage 13 with an acquisition time (time stamp).
  • the road surface state estimation unit 111 estimates the uneven state of the road surface at the point where the vehicle A travels based on the acquired sensor information (step S101).
  • the road surface condition estimating unit 111 calculates an International Roughness Index (also referred to as “IRI”) based on the vertical acceleration of the vehicle A as an estimated value representing the unevenness of the road surface. do.
  • the IRI is a ratio of the cumulative displacement of the vehicle in the vertical direction to the traveled distance of the vehicle, and quantifies the degree of unevenness of the road surface.
  • the unit is m/km or m/m, for example. Also, the calculated IRI is recorded and accumulated in the storage 13 .
  • the road surface state estimation unit 111 calculates the IRI each time the vehicle A travels a predetermined distance.
  • the road surface condition estimating unit 111 calculates the vertical displacement amount of the vehicle A at each time based on the acceleration of the vehicle A accumulated in the storage 13 during the period from the time when the IRI was calculated last time to the current time. demand. Then, the road surface condition estimation unit 111 calculates the IRI by dividing the accumulated displacement value from the previous time to the present time by the traveled distance.
  • the road surface state estimation unit 111 may calculate the IRI each time a predetermined time elapses or every time a predetermined number of pieces of sensor information are collected.
  • the map matching unit 112 of the vehicle-mounted device 10 collates the map data D1 pre-recorded in the storage 13 with the IRI calculated by the road surface condition estimation unit 111 to determine the position of the vehicle A on the map data D1. (Running position) is estimated (step S102).
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of map data according to the first embodiment.
  • the road network is composed of multiple nodes and links.
  • a node represents a node such as an intersection or a position where the road shape changes.
  • a link represents a line (road) connecting two nodes.
  • Each road consists of one or more links.
  • the map data D1 includes node information D11 and link information D12 relating to the nodes and links that make up the road network.
  • the node information D11 includes a node ID and coordinate information representing the position (latitude, longitude) of the node.
  • the link information D12 includes a link ID, information representing the start point and end point of the link (start point node ID and end point node ID), and unevenness state information.
  • the uneven state information is an index representing the uneven state of the road surface at each of a plurality of points on the road.
  • the uneven state information according to the present embodiment is a reference IRI that is pre-measured by running a measurement vehicle on a link including each of a plurality of points.
  • the “plurality of points on the road” may each indicate a representative point of the link (for example, the start point, end point, intermediate point of the link, charging point installation point, etc.).
  • the uneven state information may include the reference IRI for each speed, which is measured by running the measurement vehicle at a plurality of different speeds.
  • the link may be divided into a plurality of sections at regular distances, and the reference IRI may be set for each section of the link.
  • Each section is represented, for example, by the distance from the starting node.
  • the link LK1 representing the road from the node ND1 to the node ND2 has a section 1 from 0m (the position of the start node ND1) to X1m and a section from X1m to X2m (the position of the end node ND2). 2 and two intervals.
  • the reference IRI of the section 1 and the reference IRI of the section 2 are respectively recorded in the unevenness state information of the link LK1.
  • the unevenness state information may be represented by a level based on the reference IRI instead of the value of the reference IRI itself.
  • the uneven state information may be represented by three levels (IRI levels) of "small”, “medium”, and “large” according to the value of the reference IRI. good. Further, the uneven state information may be further classified into a plurality of levels (1 to n stages).
  • the map matching unit 112 refers to the map data D1 and estimates that the link having unevenness state information that matches the IRI calculated by the road surface state estimation unit 111 is the travel position of the vehicle A. For example, the map matching unit 112 identifies the IRI level (one of "small”, “medium”, and “large”) from the magnitude of the IRI value. For example, if the specified IRI level is "low", the map matching unit 112 selects links having the same "low” reference IRI level recorded in the unevenness state information among the plurality of links. Assume that the link corresponds to the position. In the example of FIG. 5, section 1 of link LK1 is at the same level as the identified IRI level ("low”). Therefore, the map matching unit 112 estimates the section 1 of the link LK1 as the traveling position of the vehicle A.
  • the map matching unit 112 estimates the link where the calculated IRI and the reference IRI substantially match as the traveling position of the vehicle A. At this time, when the calculated IRI is within a predetermined range from the reference IRI, the map matching unit 112 determines that the IRI substantially matches the reference IRI.
  • the map matching unit 112 outputs the unevenness state information for the speed closest to the speed of the vehicle A based on the vehicle speed pulse. , the travel position (link or section) of vehicle A may be estimated. As a result, the map matching unit 112 can estimate the traveling position of the vehicle A more accurately.
  • the IRI calculated by the road surface state estimation unit 111 may match the reference IRI of multiple links (or sections). In this way, when the link (or section) serving as the driving position cannot be narrowed down to one based on the IRI calculated at a certain time t1 , the map matching unit 112 selects It is also possible to narrow down the link that will be the driving position based on the combination with the IRI calculated in the (future).
  • FIG. 6 is a diagram for explaining the function of the map matching unit according to the first embodiment;
  • the map matching unit 112 reads an IRI that is chronologically continuous with a certain time t 1 (current time) from among the IRIs stored in the storage 13 .
  • the map matching unit 112 reads the IRI calculated last time (time t 1-1 ) and the time before last (time t 1-2 ).
  • time t 1-1 time t 1-1
  • time t 1-2 time before last
  • the IRIs at time t 1 , time t 1-1 , and time t 1-2 are “small”, “medium”, and “large”, respectively.
  • Map matching unit 112 selects link LK1 (section 1), link LK4, and link LK7 from map data D1 as links (or sections) having a reference IRI that matches the IRI ("small") at time t1 . Along with extracting, candidate combinations of links (or sections) connecting to these links are extracted. In the example of FIG. 6, the map matching unit 112 extracts three candidates. Of these, candidate 1 is the only link (or section) combination that matches the IRI combination from time t 1-2 to time t 1 . Therefore, the map matching unit 112 estimates the link LK8, the link LK9, and the link LK1 (section 1) of the candidate 1 as the running positions of the vehicle A at each of the times t 1-2 to t 1 .
  • the map matching unit 112 may narrow down based on the positional relationship from the previously estimated travel position (previous position) in addition to the combination of multiple IRIs. For example, the map matching unit 112 narrows down by excluding candidate links that cannot be reached from the previous position. Specifically, the map matching unit 112 estimates the travelable distance from the previous position based on the elapsed time from the time when the previous position was estimated and the vehicle speed of the vehicle A. If the distance between the candidate link and the previous position exceeds the travelable distance, the map matching unit 112 excludes this candidate link as unreachable. The map matching unit 112 may refer to the travel position estimated at an earlier timing so that the candidate link can be narrowed down to one. Thereby, the map matching unit 112 can estimate the traveling position of the vehicle A based on the positional relationship with the previously estimated traveling position.
  • the map matching unit 112 may exclude candidate links that make it impossible to reach the estimated travel position (next position) at the next timing. Further, the map matching unit 112 may refer to the travel position estimated at a later timing so that the candidate positions can be narrowed down to one. As a result, even if the travel position cannot be narrowed down to one at a certain time, the map matching unit 112 can go back from the travel position estimated at a later time and estimate the travel position at that time. can be done.
  • the transmission unit 113 of the vehicle-mounted device 10 transmits the traveling position (estimated position information) of the vehicle A estimated by the map matching unit 112 to the billing server 30 (step S103).
  • the transmission unit 113 may sequentially transmit the estimated position information to the billing server 30, or may collectively transmit a plurality of pieces of estimated position information to the billing server 30 at predetermined time intervals.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of processing of a billing server according to the first embodiment. Here, the details of the billing process executed by the billing server 30 will be described with reference to FIG.
  • the acquisition unit 311 of the billing server 30 acquires the estimated position information of the vehicle A from the vehicle-mounted device 10 (step S110).
  • the determination unit 312 of the billing server 30 compares the acquired estimated position information with the billing point information D2 prerecorded in the storage 33, and determines whether the vehicle A has passed the billing point (step S111). ).
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of billing point information according to the first embodiment.
  • charging point PN1 is provided on link LK1 connecting node ND1 and node ND2.
  • the billing point information D2 includes a billing point ID, information (link ID) indicating the link provided with the billing point, and information indicating the position of the billing point on the link.
  • a position on a link is represented, for example, by a distance from the start node of the link.
  • the billing point information D2 records that the billing point PN1 is provided at a position X3m from the start node ND1 of the link LK1.
  • the charging point information D2 may further include information indicating whether the charging point is the entrance or the exit. Furthermore, the billing point information D2 may further include a toll for passing through each billing point.
  • the determining unit 312 determines that vehicle A has not passed through a charging point (step S111: NO). In this case, the charging server 30 terminates the process without charging the vehicle A.
  • the determination unit 312 determines that vehicle A has passed the charge point (step S111: YES).
  • step S111 If it is determined that the vehicle A has passed through the charging point (step S111: YES), the charging processing unit 313 of the charging server 30 performs charging processing for charging the vehicle A with the toll for passing through the charging point PN1. (step S112).
  • the charging processing unit 313 charges the vehicle A a toll according to the distance from the entrance to the exit. You may make it charge.
  • FIG. 7 shows an example in which the billing server 30 performs billing point passage determination and billing processing each time it acquires estimated position information from the vehicle-mounted device 10, but the present invention is not limited to this. .
  • the billing server 30 may perform billing point passage determination and billing processing at predetermined time intervals (for example, one hour).
  • the acquisition unit 311 stores and accumulates the estimated position information acquired from the vehicle-mounted device 10 in the storage 33 in step S110.
  • the determination unit 312 and the billing processing unit 313 read a plurality of pieces of estimated position information accumulated in the storage 33 at the timing when a predetermined time has passed, and execute steps S111 and S112 described above.
  • the estimated position information includes identification information (onboard device ID, etc.) that can identify the onboard device 10 or vehicle A. Information may be accumulated in the storage 33 . By doing so, the billing server 30 can execute the series of processes in FIG. 7 for each vehicle.
  • identification information onboard device ID, etc.
  • the vehicle-mounted device 10 includes the road surface state estimating unit 111 that estimates the uneven state of the road surface at the point where the vehicle travels based on the acceleration of the vehicle A acquired from the acceleration sensor 16, and a plurality of A map matching unit 112 for estimating the position of the vehicle A on the map data D1 by matching the map data D1 including information on the unevenness of the road surface at each of the points with the unevenness of the road surface at the point where the vehicle travels; Prepare.
  • the vehicle-mounted device 10 estimates the traveling position of the vehicle A from the unevenness of the road surface without using GNSS. Even so, the running position of the vehicle A can be estimated with high accuracy.
  • the road surface condition estimation unit 111 of the vehicle-mounted device 10 calculates an international roughness index (IRI) representing an estimated value of the unevenness of the road surface based on the acceleration of the vehicle A.
  • IRI international roughness index
  • the vehicle-mounted device 10 can obtain a generally common IRI regardless of the type of vehicle in which it is mounted. Thereby, the vehicle-mounted device 10 can accurately estimate the traveling position of the vehicle, regardless of what kind of vehicle the vehicle-mounted device 10 is mounted on.
  • the map matching unit 112 of the vehicle-mounted device 10 estimates the position of the vehicle A on the map data based on the combination of IRIs calculated at each of a plurality of consecutive times.
  • the vehicle-mounted device 10 can accurately estimate the combination of links (or sections) corresponding to the combination of IRIs.
  • the billing system 1 includes a vehicle-mounted device 10 and a billing server 30 .
  • the billing server 30 compares the billing point information D2 indicating the position of the billing point on the map data with the estimated position information received from the vehicle-mounted device 10, and determines whether or not the vehicle A has passed the billing point.
  • a determination unit 312 and a charging processing unit 313 that charges a toll to the vehicle A when it is determined that the vehicle A has passed the charging point.
  • the processing load on the billing server 30 can be reduced, and communication between the vehicle-mounted device 10 and the billing server 30 can be reduced. amount can be reduced.
  • the vehicle-mounted device 10 according to the present embodiment does not use the GNSS positioning result, even if the billing point is provided at a position where GNSS positioning error is likely to occur, the traveling position can be determined without being affected by the positioning error. It can be estimated with high accuracy. As a result, it is possible to reduce the possibility of billing omissions or billing errors occurring in the billing server 30 .
  • the road surface condition estimation unit 111 calculates the IRI from the acceleration of the vehicle A as the estimated value of the unevenness of the road surface, but the present invention is not limited to this.
  • a mode in which the road surface state estimating unit 111 estimates the uneven state of the road surface based on the acceleration and speed of the vehicle A will be described.
  • a link A and a link B each have a length of 100m. It is also assumed that the link A has five grooves of approximately 10 cm, and the link B has ten grooves of approximately 5 cm. At this time, the cumulative value of the vertical displacement of the vehicle A when traveling on each of the links A and B is 100 cm, and the IRIs are both 0.1 [m/m]. As described above, if there is a link with the same IRI even though the unevenness of the road surface (size and number of grooves) is different, the vehicle-mounted device 10 according to the first embodiment can determine the traveling position of the vehicle A (link ) may be difficult to estimate.
  • the road surface state estimating unit 111 calculates the vertical direction of the vehicle A from the acceleration of the vehicle A using a technique such as Fourier transform in step S101 of FIG. Calculate the frequency of the directional displacement (vibration). Further, the road surface state estimating unit 111 estimates the uneven state of the road surface based on the frequency and the speed of the vehicle A. FIG. Specifically, the road surface state estimating unit 111 obtains a value obtained by dividing the calculated frequency by the speed of the vehicle A as an estimated value of the unevenness of the road surface. This value corresponds to the number of bumps on the road surface per unit distance.
  • the map matching unit 112 compares the estimated value of the unevenness calculated by the road surface condition estimating unit 111 with the unevenness information of the map data D1 to estimate the traveling position of the vehicle A.
  • link A and link B since the number of grooves is different, the estimated values of the uneven state are also different values. Therefore, identification of link A and link B in map matching section 112 is facilitated. Thereby, the vehicle-mounted device 10 can further improve the accuracy of estimating the travel position of the vehicle A.
  • FIG. 9 to 10 a billing system 1 according to a second embodiment of the present disclosure will be described with reference to FIGS. 9 to 10.
  • FIG. Components common to those of the first embodiment are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted.
  • the functional configuration of the vehicle-mounted device 10 is different from that of the first embodiment. Since the functional configuration of the billing server 30 is the same as that of the first embodiment, description thereof will be omitted.
  • FIG. 9 is a block diagram showing the functional configuration of the vehicle-mounted device according to the second embodiment. As shown in FIG. 9 , the vehicle-mounted device 10 according to this embodiment further includes a GNSS positioning unit 17 .
  • the GNSS positioning unit 17 generates positioning information including the position coordinates of vehicle A estimated based on satellite signals received from GNSS satellites.
  • the map matching unit 112 collates the map data D1, the uneven state estimated by the road surface state estimation unit 111, and the position coordinates included in the positioning information, and determines the position of the vehicle A on the map data. Estimate location.
  • FIG. 10 is a flowchart showing an example of processing of the vehicle-mounted device according to the second embodiment. Here, the details of the process of estimating the position of the vehicle A by the vehicle-mounted device 10 will be described with reference to FIG. 10 .
  • the GNSS positioning unit 17 of the vehicle-mounted device 10 estimates the position coordinates (latitude, longitude) of the vehicle A based on the satellite signals and generates positioning information (step S200). Also, the GNSS positioning unit 17 may further estimate the speed and travel distance of the vehicle A based on satellite signals and include them in the positioning information.
  • the road surface state estimation unit 111 of the vehicle-mounted device 10 acquires sensor information from the vehicle speed sensor 20 of the vehicle A and the acceleration sensor 16 of the vehicle-mounted device 10 (step S201).
  • the process of step S201 may be performed before or after step S200, or may be performed at the same time.
  • the road surface state estimation unit 111 calculates IRI based on the acceleration obtained from the acceleration sensor 16 and the traveled distance of the vehicle A based on the vehicle speed pulse from the vehicle speed sensor 20 (step S202). Further, when the reliability of the positioning result by the GNSS positioning unit 17 is equal to or greater than a predetermined threshold, the road surface state estimation unit 111 may use the travel distance estimated by the GNSS positioning unit instead of the travel distance based on the vehicle speed pulse. good.
  • a specific method by which the road surface condition estimation unit 111 calculates the IRI is the same as in the first embodiment (step S101 in FIG. 4).
  • the map matching unit 112 of the vehicle-mounted device 10 has the map data D1 prerecorded in the storage 13, the IRI calculated by the road surface state estimation unit 111, and the position coordinates of the vehicle A estimated by the GNSS positioning unit 17. are collated to estimate the position (driving position) of the vehicle A on the map data D1 (step S203).
  • the map matching unit 112 extracts links existing within a predetermined distance from the position coordinates of vehicle A as candidate links. Further, the map matching unit 112 estimates a link having a reference IRI that matches the IRI calculated by the road surface state estimation unit 111 among the extracted candidate links as the vehicle A's traveling position. The method of narrowing down the travel position from the candidate links is the same as the method described in step S102 of FIG.
  • the transmission unit 113 of the vehicle-mounted device 10 transmits the traveling position (estimated position information) of the vehicle A estimated by the map matching unit 112 to the billing server 30 (step S204).
  • the processing is the same as step S103 in FIG.
  • the vehicle-mounted device 10 further includes the GNSS positioning unit 17 that generates positioning information including the position coordinates (latitude, longitude) of the vehicle A estimated based on the satellite signals received from the GNSS satellites. Prepare.
  • the map matching unit 112 compares the map data D1, the position coordinates of the vehicle, and the unevenness of the road surface to estimate the position of the vehicle A on the map data D1.
  • the vehicle-mounted device 10 can speed up the process of estimating the traveling position of the vehicle A by narrowing down candidate links from the position coordinates of the vehicle A measured using GNSS in this way. , the accuracy of estimating the running position can be further improved. In addition, since the vehicle-mounted device 10 can narrow down the traveling position of the vehicle A from the unevenness of the road surface even in a place where GNSS positioning errors are likely to occur, the accuracy of the positioning result can be improved without being affected by the certainty of the positioning result.
  • the running position of the vehicle A can be estimated well.
  • the road surface condition estimating unit 111 calculates the IRI as an estimated value of the unevenness of the road surface, as in the first embodiment (step S101 in FIG. 4).
  • the road surface state estimation unit 111 replaces the speed of the vehicle A based on the vehicle speed pulse with the speed of the vehicle A estimated by the GNSS positioning unit. can be used.
  • FIG. 11 and 12 a billing system 1 according to a third embodiment of the present disclosure will be described with reference to FIGS. 11 and 12.
  • FIG. The same reference numerals are assigned to the components common to the above-described embodiments, and detailed description thereof will be omitted.
  • the functional configuration of the billing server 30 is different from those in the first and second embodiments.
  • FIG. 11 is a block diagram showing the functional configuration of a billing server according to the third embodiment.
  • the billing server 30 instead of the vehicle-mounted device 10, the billing server 30 performs processing for estimating the traveling position of the vehicle A.
  • the CPU 31 of the billing server 30 according to this embodiment further functions as a road surface state estimation section 314 and a map matching section 315 .
  • the functions of the road surface state estimation unit 314 and the map matching unit 315 of the billing server 30 are the same as the functions of the road surface state estimation unit 111 and the map matching unit 112 of the vehicle-mounted device 10 according to the first embodiment.
  • the acquisition unit 311 of the billing server 30 acquires sensor information from the vehicle-mounted device 10 .
  • the sensor information includes the acceleration measured by the acceleration sensor 16 of the vehicle-mounted device 10 and the vehicle speed pulse acquired by the vehicle-mounted device 10 from the vehicle speed sensor 20 .
  • the map data D1 (FIG. 5) are further recorded.
  • the vehicle-mounted device 10 may omit the road surface state estimation unit 111 and the map matching unit 112 .
  • the transmission unit 113 of the vehicle-mounted device 10 sequentially transmits the sensor information acquired from the vehicle speed sensor 20 and the acceleration sensor 16 to the billing server 30 .
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating an example of processing of a billing server according to the third embodiment. Here, the details of the travel position estimation process and the billing process executed by the billing server 30 will be described with reference to FIG. 12 .
  • the acquisition unit 311 of the billing server 30 acquires sensor information from the vehicle-mounted device 10 (step S300).
  • the sensor information includes the acceleration of the vehicle A and the vehicle speed pulse (or the speed and travel distance of the vehicle A based on the vehicle speed pulse).
  • the road surface condition estimating unit 314 of the billing server 30 estimates the uneven condition of the road surface where the vehicle A travels based on the sensor information acquired from the vehicle-mounted device 10 (step S301).
  • the processing is the same as the processing (step S101 in FIG. 4) of the road surface state estimation unit 111 of the vehicle-mounted device 10 according to the first embodiment.
  • the map matching unit 315 of the billing server 30 collates the map data D1 pre-recorded in the storage 33 with the IRI calculated by the road surface condition estimation unit 314 to determine the position of the vehicle A on the map data D1. (Running position) is estimated (step S302).
  • the processing is the same as the processing (step S102 in FIG. 4) of the map matching unit 112 of the vehicle-mounted device 10 according to the first embodiment.
  • the determination unit 312 of the billing server 30 collates the position of the vehicle A estimated by the map matching unit 315 (estimated position information) with the billing point information D2 pre-recorded in the storage 33 to determine whether the vehicle A It is determined whether or not the billing point has been passed (step S303).
  • This process is the same as the process (step S111 in FIG. 7) of the determination unit 312 according to the first embodiment.
  • charging processing unit 313 of charging server 30 terminates the process without charging vehicle A.
  • charging processing unit 313 executes charging processing for charging vehicle A with the toll for passing through the charging point. (Step S304). This process is the same as the process (step S112 in FIG. 7) of the billing processing unit 313 according to the first embodiment.
  • the road surface condition estimating unit 314 and the map matching unit 315 of the billing server 30 estimate the road surface condition and the traveling position based on the IRI. do not have.
  • the road surface state estimation unit 314 and the map matching unit 315 similarly to the modified example of the first embodiment, based on the frequency of vertical vibration of the vehicle A and the speed of the vehicle A, You may make it estimate an uneven
  • the map matching unit 315 further uses the positioning information of the GNSS positioning unit 17 of the vehicle-mounted device 10 to estimate the traveling position of the vehicle A, as in the second embodiment. good.
  • the transmission unit 113 of the vehicle-mounted device 10 sequentially transmits the positioning information generated by the GNSS positioning unit 17 to the billing server 30 .
  • the acquisition unit 311 of the billing server 30 further acquires positioning information from the vehicle-mounted device 10 . This allows the map matching unit 315 of the billing server 30 to more accurately estimate the traveling position of the vehicle using both the positioning information and the unevenness of the road surface.
  • the billing server 30 includes the acquisition unit 311 that acquires sensor information including the acceleration of the vehicle A from the vehicle-mounted device 10 mounted on the vehicle A, and the vehicle A based on the acceleration.
  • a road surface condition estimating unit 314 for estimating the unevenness of the road surface at the driving point, the map data D1 including information on the unevenness of the road surface at each of a plurality of points, and the unevenness are collated with the unevenness on the map data D1 of the vehicle A.
  • the map matching unit 315 that estimates the position (estimated position information) of the vehicle A compares the charge point information D2 that indicates the position of the charge point on the map data with the estimated position information of the vehicle A.
  • a determination unit 312 that determines whether or not the vehicle A has passed through, and a charging processing unit 313 that charges a predetermined toll to the vehicle A when it is determined that the vehicle A has passed through the charging point.
  • the processing load on the vehicle-mounted device 10 can be significantly reduced.
  • the vehicle-mounted device 10 can have a simple and inexpensive configuration.
  • FIG. 13 Unlike the charging server 30 according to the third embodiment, the charging system 1 according to this embodiment does not estimate the traveling position of the vehicle A, but only monitors whether the vehicle A has passed through a charging point. Therefore, although not shown, the map matching unit 315 of the billing server 30 may be omitted in this embodiment.
  • FIG. 13 is a flow chart showing an example of processing of a billing server according to the fourth embodiment. Here, the details of the billing process executed by the billing server 30 will be described with reference to FIG.
  • the acquisition unit 311 of the billing server 30 acquires sensor information from the vehicle-mounted device 10 (step S400). Further, the road surface state estimation unit 314 of the billing server 30 estimates the uneven state of the road surface at the point where the vehicle A travels based on the acquired sensor information (step S401). These processes are the same as those of the third embodiment (steps S300 to S301 in FIG. 12).
  • the determination unit 312 of the billing server 30 collates the billing point information D3 (FIG. 14) prerecorded in the storage 33 with the road surface unevenness condition (IRI) estimated by the road surface condition estimation unit 314, It is determined whether or not the vehicle A has passed the charging point (step S402).
  • FIG. 14 is a diagram showing an example of billing point information according to the fourth embodiment. Instead of the map data D1 and the charging point information D2 described above, the charging point information D3 shown in FIG. 14 is recorded in the storage of the charging server 30 according to the present embodiment.
  • the billing point information D3 includes a billing point ID, information indicating a link provided with a billing point (link ID), information indicating the location of the billing point on the link, and a link provided with the billing point (or , section).
  • the reference IRI around the billing point (link or section where the billing point is provided) measured in advance by the measurement vehicle is recorded as the uneven state information.
  • the uneven state information may include the reference IRI for each speed, which is measured by running the measurement vehicle at a plurality of speeds.
  • the determining unit 312 determines that the vehicle A has not passed through the charging point (step S402: NO). In this case, the billing processing unit 313 terminates the process without billing the vehicle A.
  • step S402 determines that vehicle A has passed through this charging point.
  • the billing processing unit 313 executes a billing process for billing the toll for the vehicle A when it passes through the billing point (step S403).
  • the processing in step S403 is the same as in the third embodiment (step S304 in FIG. 12).
  • the road surface at the point where the billing point is set may be provided with a different uneven pattern (forming grooves or protrusions, etc.) for each billing point. good.
  • the charging point information D3 uneven state information IRI information
  • IRI information is set to a different value for each charging point depending on the unevenness pattern of the road surface. This makes it easier for the determination unit 312 to narrow down the billing points that the vehicle A passed through to one.
  • the road surface condition estimation unit 314 of the billing server 30 estimates the road surface condition and the traveling position based on the IRI
  • the road surface state estimation unit 314 estimates the uneven state based on the frequency of vertical vibration of the vehicle A and the speed of the vehicle A, as in the modification of the first embodiment. You can do it.
  • the determination unit 312 can more accurately determine whether or not the vehicle A has passed the charging point.
  • the determination unit 312 may further use positioning information from the GNSS positioning unit 17 of the vehicle-mounted device 10 to determine whether the vehicle A has passed through a charging point.
  • the billing point information D3 further includes position coordinates (latitude and longitude) of the billing points.
  • the billing server 30 includes the acquisition unit 311 that acquires the acceleration of the vehicle A from the vehicle-mounted device 10 mounted on the vehicle A, and the road surface at the point where the vehicle A travels based on the acceleration.
  • the road surface condition estimating unit 314 for estimating the unevenness of the road surface, charging point information D3 including information on the unevenness of the road surface at the point where the charging point is set, and the unevenness are collated, and the vehicle A passes the charging point.
  • a charging processing unit 313 that charges a predetermined toll to the vehicle A when it is determined that the vehicle A has passed the charging point.
  • the billing server 30 only needs to determine whether or not the vehicle A has passed the billing point, so the processing load can be reduced compared to constantly performing map matching processing (estimating the traveling position). can do.
  • the creator of the map data D1 (or billing point information D3) has described an example in which the uneven state information for each link is measured by the measurement vehicle, but the present invention is not limited to this.
  • a center server (not shown) collects probe data including map matching results (running position of the vehicle) and sensor information (acceleration, etc.) from a plurality of onboard devices, and generates uneven state information for each link You may Note that the map matching result may be a position estimation result based on a conventional map matching technique.
  • the center server When the center server collects a predetermined number (for example, 10,000) or more of probe data from multiple vehicle-mounted devices for a certain link, it generates unevenness state information for this link based on the collected probe data. In addition, the center server sets the unevenness state information to "NULL" for links for which a predetermined number or more of probe data have not been collected. Note that the center server may generate unevenness state information based on currently collected probe data for links for which a predetermined number or more of probe data have not been collected, and attach a flag indicating that the data accuracy is low. .
  • a predetermined number for example, 10,000
  • the center server transmits the uneven state information to the vehicle-mounted device 10 or the billing server 30 each time the uneven state information is generated or each time a predetermined time elapses to update the map data D1 or the billing point information D3. .
  • the billing server 30 may have the function of generating the unevenness state information.
  • an uneven pattern may be provided on the road surface in order to improve the identifiability of the link.
  • different unevenness information is recorded for each link in the map data D1, so that the vehicle-mounted device 10 or the billing server 30 can improve the accuracy of estimating the travel position based on the unevenness.
  • the uneven pattern may be provided only on some roads, such as locations where positioning errors are likely to occur.
  • the vehicle-mounted device 10 or the billing server 30 may estimate the driving lane of the vehicle A.
  • the map data D1 (or billing point information D3) includes unevenness information for each lane.
  • a different uneven pattern may be applied to each lane.
  • the billing server 30 can bill the vehicle A on a lane-by-lane basis. This allows the billing server 30 to operate flexibly, such as different tolls for each lane.
  • the billing server 30 A fine may be charged for
  • the estimated position information estimated by the vehicle-mounted device 10 is used for toll charging processing, but the present invention is not limited to this.
  • the estimated position information of the vehicle-mounted device 10 may be used for navigation functions, fleet management, telematics insurance, and the like.
  • the vehicle-mounted device includes a road surface state estimation unit that estimates the uneven state of the road surface at the point where the vehicle travels, based on the acceleration of the vehicle acquired from the acceleration sensor. (111), map data (D1) including road surface unevenness information at each of a plurality of points, and the road surface unevenness at the point where the vehicle travels are collated with each other to estimate the position of the vehicle on the map data. and a map matching unit (112).
  • the on-board unit estimates the vehicle's running position from the unevenness of the road surface without using GNSS, so even if the vehicle is traveling in a place where GNSS positioning errors are likely to occur, the vehicle's running position can be accurately determined. can be well estimated.
  • the road surface condition estimation unit (111) calculates the international roughness index based on the acceleration, and calculates the international roughness index The uneven state is estimated based on
  • the vehicle-mounted device can obtain a generally common IRI regardless of the type of vehicle in which it is installed. As a result, the vehicle-mounted device can accurately estimate the running position of the vehicle, regardless of the type of vehicle the vehicle-mounted device is mounted on.
  • the road surface condition estimator (111) detects the unevenness of the road surface at the point where the vehicle travels based on the acceleration.
  • the frequency of the resulting vertical vibration of the vehicle is calculated, and based on the frequency and the speed obtained from the vehicle, the unevenness of the road surface at the point where the vehicle travels is estimated.
  • the vehicle-mounted device can more precisely detect the characteristics of unevenness (number of unevenness, etc.) for each road, so the accuracy of estimating the vehicle's traveling position can be further improved.
  • the vehicle-mounted device (10) includes position coordinates of the vehicle estimated based on satellite signals received from GNSS satellites. and a map matching unit (112) further collates the map data (D1) with the position coordinates of the vehicle to determine the position of the vehicle on the map data. presume.
  • the vehicle-mounted device can speed up the process of estimating the traveling position of the vehicle and further improve the accuracy of estimating the traveling position. can be improved.
  • the vehicle-mounted device can narrow down the vehicle's running position based on the unevenness of the road surface. can estimate the running position of
  • the billing system (1) establishes wireless communication with the vehicle-mounted device (10) according to any one of the first to fourth aspects, and the vehicle-mounted device (10).
  • a billing server (30) connected via.
  • the vehicle-mounted device (10) further includes a transmitter (113) that transmits estimated position information indicating the estimated position of the vehicle on the map data to the billing server (30).
  • the billing server (30) compares the billing point information (D2) indicating the position of the billing point on the map data with the estimated position information received from the vehicle-mounted device (10) to determine whether the vehicle has passed the billing point.
  • the processing load on the billing server can be reduced, and the amount of communication between the onboard device and the billing server can be reduced. can be done.
  • the vehicle-mounted device can accurately estimate the traveling position using the road surface unevenness information. As a result, it is possible to reduce the possibility of billing omissions or billing errors occurring in the billing server.
  • the billing server (30) includes an acquisition unit (311) that acquires acceleration of the vehicle from the vehicle-mounted device (10) mounted on the vehicle, and based on the acceleration: a road surface condition estimating unit (314) for estimating the unevenness of the road surface at the point where the vehicle travels; map data (D1) including information on the unevenness of the road surface at each of a plurality of points; A map matching unit (315) for estimating the position of the vehicle on the map data by comparing the uneven state, billing point information (D2) indicating the position of the billing point on the map data, and the estimated map data of the vehicle. A judging section (312) for judging whether or not the vehicle has passed the charging point by collating with the position above, and charging the vehicle with a predetermined toll if it is judged that the vehicle has passed the charging point. and a billing processing unit (313).
  • the vehicle-mounted device can have a simple and inexpensive configuration.
  • the billing server (30) includes an acquisition unit (311) that acquires acceleration of the vehicle from the vehicle-mounted device (10) mounted on the vehicle, and based on the acceleration, A road surface condition estimating unit (314) for estimating the unevenness of the road surface at the point where the vehicle travels, billing point information (D3) including information on the unevenness of the road surface at the point where the charging point is provided, and the point where the vehicle travels. A judgment unit (312) for judging whether or not the vehicle has passed the charging point by comparing the unevenness of the road surface, and a predetermined toll for the vehicle when it is judged that the vehicle has passed the charging point. and a billing processing unit (313) for billing.
  • acquisition unit (311) acquires acceleration of the vehicle from the vehicle-mounted device (10) mounted on the vehicle, and based on the acceleration
  • a road surface condition estimating unit (314) for estimating the unevenness of the road surface at the point where the vehicle travels
  • billing point information (D3) including information on the unevenness of the road surface at the point where the
  • the billing server only needs to determine whether or not the vehicle has passed the billing point, so the processing load can be reduced compared to performing map matching processing (estimation of travel position) all the time. can be done.
  • the position estimation method includes the step of estimating the unevenness of the road surface at the point where the vehicle travels based on the acceleration of the vehicle acquired from the acceleration sensor (16); a step of estimating the position of the vehicle on the map data by comparing map data (D1) including road surface unevenness information at each of a plurality of points with the road surface unevenness at the point where the vehicle travels. .
  • the billing method includes the step of acquiring the acceleration of the vehicle from the acceleration sensor (16); estimating the position of the vehicle on the map data by collating map data including road surface unevenness information at each of a plurality of points with the road surface unevenness at the point where the vehicle travels; charging determining whether or not the vehicle has passed the charging point by comparing charging point information (D2) indicating the position of the point on the map data with the estimated position of the vehicle; and charging the vehicle a predetermined toll if it is determined that the vehicle has.
  • D2 charging point information
  • the program includes a step of estimating the uneven state of the road surface at the point where the vehicle travels based on the acceleration of the vehicle acquired from the acceleration sensor (16); A step of estimating the position of the vehicle on the map data by collating the map data (D1) containing information on the unevenness of the road surface at each point with the unevenness of the road surface at the point where the vehicle travels, and 10) is executed.
  • the program obtains the acceleration of the vehicle from the vehicle-mounted device (10) mounted on the vehicle; a step of estimating an uneven state; map data (D1) including road surface unevenness information at each of a plurality of points; and comparing charging point information (D2) indicating the position of the charging point on the map data with the estimated position of the vehicle to determine whether or not the vehicle has passed the charging point. and charging the vehicle with a predetermined toll when it is determined that the vehicle has passed the charging point.
  • billing system billing system
  • billing server position estimation method
  • billing method and program according to the present disclosure, it is possible to accurately estimate the running position of the vehicle.
  • charging system 10 vehicle-mounted device 11 CPU 111 road surface condition estimation unit 112 map matching unit 113 transmission unit 12 memory 13 storage 14 communication interface 15 interface 16 acceleration sensor (sensor) 17 GNSS positioning unit 20 vehicle speed sensor (sensor) 30 billing server 31 CPU 311 acquisition unit 312 determination unit 313 charging processing unit 314 road surface condition estimation unit 315 map matching unit 32 memory 33 storage 34 communication interface D1 map data D2, D3 charging point information

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Abstract

車載器は、加速度センサから取得した車両の加速度に基づいて、前記車両が走行する地点の路面の凹凸状態を推定する路面状態推定部と、複数の地点それぞれの路面の凹凸状態情報を含む地図データと、前記車両が走行する地点の前記路面の前記凹凸状態とを照合して、前記車両の前記地図データ上の位置を推定するマップマッチング部と、を備える。

Description

車載器、課金システム、課金サーバ、位置推定方法、課金方法、及びプログラム
　本発明は、車載器、課金システム、課金サーバ、位置推定方法、課金方法、及びプログラムに関する。
　ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）の技術を利用した課金対象道路（有料道路など）の課金システムが考えられている。例えば、特許文献１には、ＧＮＳＳ衛星より受信した衛星信号に基づく測位結果から、車両が課金対象道路に進入した（課金対象道路の入口など、道路上の所定の地点を示す課金ポイントを通過した）ことを検出した場合に、通行料金を課金するシステムが記載されている。
　ＧＮＳＳ課金システムでは、ＧＮＳＳの測位結果に含まれる誤差を考慮して、所定の閾値以上の確信度で課金ポイントを通過したことを検出した場合に、通行料金の課金が行われる。これにより、課金ポイント付近の別の道路を走行していた車両に対する測位誤差の影響による誤課金を抑制することができる。
国際公開第２０２０／０３９９３８号
　しかしながら、二つの道路が隣接している場所（例えば、一般道路と有料道路が並走している箇所）や、衛星信号の受信条件が悪い場所（例えば、高層ビル付近）では、測位結果の確信度が大きく下がることがある。このような場所に課金ポイントが設けられていると、車両が課金ポイントを通過したにも関わらず、この車両に対する課金が行えない（課金漏れが発生する）可能性がある。また、このような課金漏れを回避するように確信度について十分小さい閾値を設定すると、実際には車両が課金ポイントを通過していない場合にも課金ポイントを通過したと誤判断されて、誤課金が発生する可能性がある。このため、このように測位誤差が生じやすい課金ポイントについては、誤課金及び課金漏れの両方を抑制可能な閾値を設定することが困難である。したがって、測位結果の確信度に関わらず、車両の位置を精度よく推定できる技術が望まれている。
　本開示は、このような課題に鑑みてなされたものであって、車両の走行位置を精度よく推定可能な車載器、課金システム、課金サーバ、位置推定方法、課金方法、及びプログラムを提供する。
　本開示の一態様によれば、車載器は、加速度センサから取得した車両の加速度に基づいて、前記車両が走行する地点の路面の凹凸状態を推定する路面状態推定部と、複数の地点それぞれの路面の凹凸状態情報を含む地図データと、前記車両が走行する地点の前記路面の前記凹凸状態とを照合して、前記車両の前記地図データ上の位置を推定するマップマッチング部と、を備える。
　本開示の一態様によれば、課金システムは、上述の態様に係る車載器と、前記車載器と無線通信を介して接続される課金サーバと、を備え、前記車載器は、前記車両の前記地図データ上の推定位置を示す推定位置情報を前記課金サーバに送信する送信部を更に備え、前記課金サーバは、課金ポイントの地図データ上の位置を示す課金ポイント情報と、前記車載器から受信した前記推定位置情報とを照合して、前記車両が前記課金ポイントを通過したか否かを判定する判定部と、前記車両が前記課金ポイントを通過したと判定された場合に、前記車両に対し通行料金を課金する課金処理部と、を備える。
　本開示の一態様によれば、課金サーバは、車両に搭載された車載器から、前記車両の加速度を取得する取得部と、前記加速度に基づいて、前記車両が走行する地点の路面の凹凸状態を推定する路面状態推定部と、複数の地点それぞれの路面の凹凸状態情報を含む地図データと、前記車両が走行する地点の前記路面の前記凹凸状態とを照合して、前記車両の前記地図データ上の位置を推定するマップマッチング部と、課金ポイントの地図データ上の位置を示す課金ポイント情報と、推定した前記車両の前記地図データ上の位置とを照合して、前記車両が前記課金ポイントを通過したか否かを判定する判定部と、前記車両が前記課金ポイントを通過したと判定した場合に、前記車両に所定の通行料金を課金する課金処理部と、を備える。
　本開示の一態様によれば、課金サーバは、車両に搭載された車載器から前記車両の加速度を取得する取得部と、前記加速度に基づいて、前記車両が走行する地点の路面の凹凸状態を推定する路面状態推定部と、課金ポイントが設けられた地点の路面の凹凸状態情報を含む課金ポイント情報と、前記車両が走行する地点の前記路面の前記凹凸状態とを照合して、前記車両が前記課金ポイントを通過したか否かを判定する判定部と、前記車両が前記課金ポイントを通過したと判定した場合に、前記車両に所定の通行料金を課金する課金処理部と、を備える。
　本開示の一態様によれば、位置推定方法は、加速度センサから取得した車両の加速度に基づいて、前記車両が走行する地点の路面の凹凸状態を推定するステップと、複数の地点それぞれの路面の凹凸状態情報を含む地図データと、前記車両が走行する地点の前記路面の前記凹凸状態とを照合して、前記車両の前記地図データ上の位置を推定するステップと、を有する。
　本開示の一態様によれば、課金方法は、加速度センサから車両の加速度を取得するステップと、前記加速度に基づいて、前記車両が走行する地点の路面の凹凸状態を推定するステップと、複数の地点それぞれの路面の凹凸状態情報を含む地図データと、前記車両が走行する地点の前記路面の前記凹凸状態とを照合して、前記車両の前記地図データ上の位置を推定するステップと、課金ポイントの地図データ上の位置を示す課金ポイント情報と、推定した前記車両の位置とを照合して、前記車両が前記課金ポイントを通過したか否かを判定するステップと、前記車両が前記課金ポイントを通過したと判定した場合に、前記車両に所定の通行料金を課金するステップと、を有する。
　本開示の一態様によれば、プログラムは、加速度センサから取得した車両の加速度に基づいて、前記車両が走行する地点の路面の凹凸状態を推定するステップと、複数の地点それぞれの路面の凹凸状態情報を含む地図データと、前記車両が走行する地点の前記路面の前記凹凸状態とを照合して、前記車両の前記地図データ上の位置を推定するステップと、を車載器に実行させる。
　本開示の一態様によれば、プログラムは、車両に搭載された車載器から前記車両の加速度を取得するステップと、前記加速度に基づいて、前記車両が走行する地点の路面の凹凸状態を推定するステップと、複数の地点それぞれの路面の凹凸状態情報を含む地図データと、前記車両が走行する地点の前記路面の前記凹凸状態とを照合して、前記車両の前記地図データ上の位置を推定するステップと、課金ポイントの地図データ上の位置を示す課金ポイント情報と、推定した前記車両の位置とを照合して、前記車両が前記課金ポイントを通過したか否かを判定するステップと、前記車両が前記課金ポイントを通過したと判定した場合に、前記車両に所定の通行料金を課金するステップと、を課金サーバに実行させる。
　本開示に係る車載器、課金システム、課金サーバ、位置推定方法、課金方法、及びプログラムによれば、車両の走行位置を精度よく推定することができる。
第１の実施形態に係る課金システムの全体構成を示す概略図である。 第１の実施形態に係る車載器の機能構成を示すブロック図である。 第１の実施形態に係る課金サーバの機能構成を示すブロック図である。 第１の実施形態に係る車載器の処理の一例を示すフローチャートである。 第１の実施形態に係る地図データの一例を示す図である。 第１の実施形態に係るマップマッチング部の機能を説明するための図である。 第１の実施形態に係る課金サーバの処理の一例を示すフローチャートである。 第１の実施形態に係る課金ポイント情報の一例を示す図である。 第２の実施形態に係る車載器の機能構成を示すブロック図である。 第２の実施形態に係る車載器の処理の一例を示すフローチャートである。 第３の実施形態に係る課金サーバの機能構成を示すブロック図である。 第３の実施形態に係る課金サーバの処理の一例を示すフローチャートである。 第４の実施形態に係る課金サーバの処理の一例を示すフローチャートである。 第４の実施形態に係る課金ポイント情報の一例を示す図である。
＜第１の実施形態＞
　以下、本開示の第１の実施形態に係る課金システム１について、図１～図７を参照しながら説明する。
（全体構成）
　図１は、第１の実施形態に係る課金システムの全体構成を示す概略図である。
　本実施形態に係る課金システム１は、車両Ａの走行位置を逐次収集して、車両Ａの走行経路に応じた通行料金を課金する。図１に示すように、課金システム１は、車両Ａに搭載された車載器１０と、課金サーバ３０とを備えている。
　車載器１０は、車両Ａの走行位置を推定し、推定した走行位置（推定位置情報）を課金サーバ３０に送信する。車載器１０は、車両Ａに搭載されたセンサ２０から受信したセンサ情報などに基づいて、車両Ａの走行位置を推定する。
　課金サーバ３０は、車載器１０と無線通信を介して接続される。課金サーバ３０は、車載器１０から収集した推定位置情報に基づいて車両Ａの走行経路を特定し、車両Ａが走行した課金対象道路に応じた通行料金を課金する。
　課金対象道路は、例えば有料道路である。また、課金対象道路は、混雑解消を目的とした有料エリア内に位置する道路（又は、道路の一部区間）であってもよい。
　本実施形態に係る課金サーバ３０は、車両Ａの走行経路から、車両Ａが所定の課金ポイントを通過したことを検出した場合に、当該車両Ａに対して通行料金を課金する。課金ポイントは、例えば、課金対象道路の入口である。また、課金ポイントは、課金対象道路の出口であってもよい。
　なお、図１には、課金サーバ３０が一台の車両Ａの推定位置情報を収集する例が示されているが、これに限られることはない。課金サーバ３０は、複数の車両Ａそれぞれに搭載された車載器１０から推定位置情報を収集し、各車両Ａに対して走行経路に応じた通行料金の課金を行うようにしてもよい。
（車載器の機能構成）
　図２は、第１の実施形態に係る車載器の機能構成を示すブロック図である。
　図２に示すように、車載器１０は、ＣＰＵ１１と、メモリ１２と、ストレージ１３と、通信インタフェース１４と、インタフェース１５と、加速度センサ１６とを備えている。
　ＣＰＵ１１は、予め用意されたプログラムに従って動作することで種々の機能を発揮するプロセッサである。ＣＰＵ１１の機能については後述する。
　メモリ１２は、いわゆる主記憶装置であって、ＣＰＵ１１の動作に必要な記憶領域を有する。
　ストレージ１３は、いわゆる補助記憶装置であって、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）などの大容量記憶デバイスである。本実施形態に係るストレージ１３には、予め地図データＤ１が記録される。
　通信インタフェース１４は、無線通信を介して課金サーバ３０と通信可能に接続するための接続インタフェースである。
　インタフェース１５は、車両Ａに設けられたセンサ、機器等と接続するための接続インタフェースである。本実施形態に係るインタフェース１５は、車両Ａに設けられたセンサ２０と接続される。また、本実施形態において、センサ２０は、車両Ａの速度及び走行距離を検出可能な信号（車速パルス）を出力する車速センサである。
　加速度センサ１６は、車両Ａの上下方向における加速度を計測する。なお、本実施形態では、車載器１０が加速度センサ１６を備えている構成を例としたが、これに限られることはない。他の実施形態では、加速度センサ１６は車両Ａに取り付けられ、車載器１０はインタフェース１５を介して車両Ａの加速度センサ１６から計測値を取得するようにしてもよい。
　ＣＰＵ１１は、予め用意されたプログラムに従って動作することで、路面状態推定部１１１、マップマッチング部１１２、及び送信部１１３としての機能を発揮する。
　路面状態推定部１１１は、加速度センサ１６から取得した車両Ａの加速度に基づいて、車両Ａが走行する地点の路面の凹凸状態を推定する。
　マップマッチング部１１２は、複数の地点それぞれの路面の凹凸状態情報を含む地図データＤ１と、路面状態推定部１１１が推定した凹凸状態とを照合して、車両Ａの地図データＤ１上の位置を推定する。
　送信部１１３は、車両Ａの地図データＤ１上の推定位置を示す推定位置情報を課金サーバ３０に送信する。
（課金サーバの機能構成）
　図３は、第１の実施形態に係る課金サーバの機能構成を示すブロック図である。
　図３に示すように、課金サーバ３０は、ＣＰＵ３１と、メモリ３２と、ストレージ３３と、通信インタフェース３４とを備えている。
　ＣＰＵ３１は、予め用意されたプログラムに従って動作することで種々の機能を発揮するプロセッサである。ＣＰＵ３１の機能については後述する。
　メモリ３２は、いわゆる主記憶装置であって、ＣＰＵ３１の動作に必要な記憶領域を有する。
　ストレージ３３は、いわゆる補助記憶装置であって、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）などの大容量記憶デバイスである。本実施形態に係るストレージ３３には、予め課金ポイント情報Ｄ２が記録される。
　通信インタフェース３４は、無線通信を介して車載器１０と通信可能に接続するための接続インタフェースである。
　ＣＰＵ３１は、予め用意されたプログラムに従って動作することで、取得部３１１、判定部３１２、及び課金処理部３１３としての機能を発揮する。
　取得部３１１は、車載器１０から推定位置情報を取得する。
　判定部３１２は、課金ポイントの地図データ上の位置を示す課金ポイント情報Ｄ２と、車載器１０から受信した推定位置情報とを照合して、車両Ａが課金ポイントを通過したか否かを判定する。
　課金処理部３１３は、車両Ａが課金ポイントを通過したと判定された場合に、車両Ａに対し通行料金を課金する。
（車載器の処理フロー）
　図４は、第１の実施形態に係る車載器の処理の一例を示すフローチャートである。
　ここでは、図４を参照しながら、車載器１０が車両Ａの位置を推定する処理の詳細について説明する。
　車載器１０の路面状態推定部１１１は、車両Ａの車速センサ２０及び車載器１０の加速度センサ１６から、センサ情報を取得する（ステップＳ１００）。具体的には、路面状態推定部１１１は、車速センサ２０から車両Ａの速度及び走行距離を検出可能な車速パルスを取得する。また、路面状態推定部１１１は、加速度センサ１６から車両Ａの上下方向における加速度の計測値を取得する。なお、取得したセンサ情報は、取得時刻（タイムスタンプ）を付してストレージ１３に蓄積される。
　次に、路面状態推定部１１１は、取得したセンサ情報に基づいて、車両Ａが走行する地点の路面の凹凸状態を推定する（ステップＳ１０１）。
　本実施形態に係る路面状態推定部１１１は、路面の凹凸状態を表す推定値として、車両Ａの上下方向における加速度に基づいて国際ラフネス指数（International Roughness Index、「ＩＲＩ」とも記載する。）を算出する。ＩＲＩは、車両の上下方向における変位の累積値と、車両の走行距離とを比で表したものであり、路面の凹凸の程度を数値化したものである。単位は、例えばｍ/ｋｍ、又はｍ／ｍである。また、算出したＩＲＩはストレージ１３に記録されて蓄積される。
　路面状態推定部１１１は、例えば、車両Ａが所定距離を走行する毎に、ＩＲＩを算出する。この場合、路面状態推定部１１１は、前回ＩＲＩを算出した時刻から現在時刻までの期間にストレージ１３に蓄積された車両Ａの加速度に基づいて、各時刻における車両Ａの上下方向への変位量を求める。そして、路面状態推定部１１１は、前回から現在までの変位の累積値を、走行距離で除して、ＩＲＩを算出する。
　なお、路面状態推定部１１１は、所定時間を経過する毎に、または、所定数のセンサ情報を収集する毎に、ＩＲＩを算出するようにしてもよい。
　次に、車載器１０のマップマッチング部１１２は、ストレージ１３に予め記録されている地図データＤ１と、路面状態推定部１１１が算出したＩＲＩとを照合して、車両Ａの地図データＤ１上の位置（走行位置）を推定する（ステップＳ１０２）。
　図５は、第１の実施形態に係る地図データの一例を示す図である。
　図５に示すように、道路網は、複数のノード及びリンクにより構成される。ノードは、交差点、道路形状が変化する位置などの結節点を表す。リンクは、二つのノードを結ぶ線（道路）を表す。各道路は１つ又は複数のリンクにより構成される。地図データＤ１は、道路網を構成するノード及びリンクに関するノード情報Ｄ１１及びリンク情報Ｄ１２を含む。
　ノード情報Ｄ１１は、ノードＩＤと、ノードの位置（緯度、経度）を表す座標情報とを含む。
　リンク情報Ｄ１２は、リンクＩＤと、リンクの始点及び終点を表す情報（始点ノードＩＤ及び終点ノードＩＤ）と、凹凸状態情報とを含む。凹凸状態情報は道路上の複数の地点それぞれの路面の凹凸状態を表す指標である。本実施形態に係る凹凸状態情報は、複数の地点それぞれを含むリンクについて、計測車両を走行させて予め計測された基準ＩＲＩである。「道路上の複数の地点」は、それぞれリンクの代表地点（例えば、リンクの始点、終点、中間点、課金ポイント設置地点等）を示すものであってもよい。なお、凹凸状態情報は、計測車両を複数の異なる速度で走行させて計測した、速度別の基準ＩＲＩを含んでいてもよい。
　また、リンクを一定距離毎に複数の区間に分割して、リンクの区間別に基準ＩＲＩを設定してもよい。各区間は、例えば始点ノードからの距離で表される。図５に示すように、ノードＮＤ１からノードＮＤ２までの道路を表すリンクＬＫ１は、０ｍ（始点ノードＮＤ１の位置）からＸ１ｍまでの区間１と、Ｘ１ｍからＸ２ｍ（終点ノードＮＤ２の位置）までの区間２との二つの区間を有しているとする。この場合、リンクＬＫ１の凹凸状態情報には、区間１の基準ＩＲＩと、区間２の基準ＩＲＩとがそれぞれ記録される。
　なお、凹凸状態情報は、基準ＩＲＩの値そのものではなく、基準ＩＲＩに基づくレベルで表されてもよい。例えば、凹凸状態情報は、図５の例のように、基準ＩＲＩの値の大きさに応じて、「小」、「中」、「大」の３つのレベル（ＩＲＩレベル）で表されてもよい。また、凹凸状態情報は、更に複数のレベル（１～ｎ段階）に分類されてもよい。
　マップマッチング部１１２は、地図データＤ１を参照して、路面状態推定部１１１が算出したＩＲＩと一致する凹凸状態情報を有するリンクを、車両Ａの走行位置であると推定する。例えば、マップマッチング部１１２は、ＩＲＩの値の大きさから、ＩＲＩレベル（「小」、「中」、「大」の何れか）を特定する。例えば特定したＩＲＩレベルが「小」であったとすると、マップマッチング部１１２は、複数のリンクのうち、凹凸状態情報に記録された基準ＩＲＩのレベルが同じ「小」であるリンクを、車両の走行位置に相当するリンクであると推定する。図５の例では、リンクＬＫ１の区間１が、特定したＩＲＩレベル（「小」）と同じレベルである。したがって、マップマッチング部１１２は、リンクＬＫ１の区間１を、車両Ａの走行位置として推定する。
　なお、凹凸状態情報として基準ＩＲＩの値そのものが記録されている場合、マップマッチング部１１２は、算出したＩＲＩと、基準ＩＲＩとが略一致するリンクを、車両Ａの走行位置として推定する。このとき、マップマッチング部１１２は、算出したＩＲＩが基準ＩＲＩから所定範囲以内の値である場合、ＩＲＩと基準ＩＲＩとが略一致すると判断する。
　また、マップマッチング部１１２は、凹凸状態情報に速度別の凹凸状態情報（基準ＩＲＩ、又は基準ＩＲＩレベル）が含まれている場合、車速パルスに基づく車両Ａの速度と最も近い速度に対する凹凸状態情報を参照して、車両Ａの走行位置（リンク、又は区間）を推定してもよい。これにより、マップマッチング部１１２は、より精度よく、車両Ａの走行位置を推定することができる。
　なお、路面状態推定部１１１が算出したＩＲＩが、複数のリンク（又は、区間）の基準ＩＲＩと一致する場合がある。このように、ある時刻ｔ１に算出したＩＲＩから走行位置となるリンク（又は、区間）を一つに絞り込めない場合は、マップマッチング部１１２は、この時刻ｔ１の前（過去）又は次（未来）に算出したＩＲＩとの組み合わせから、走行位置となるリンクを絞り込むようにしてもよい。
　図６は、第１の実施形態に係るマップマッチング部の機能を説明するための図である。
　例えば、マップマッチング部１１２は、ストレージ１３に記憶されているＩＲＩのうち、ある時刻ｔ１（今回）と時系列に連続するＩＲＩを読み出す。図６の例では、マップマッチング部１１２は、前回（時刻ｔ１－１）、及び前々回（時刻ｔ１－２）に算出したＩＲＩを読み出す。また、時刻ｔ１、時刻ｔ１－１、及び時刻ｔ１－２のＩＲＩは、それぞれ「小」、「中」、「大」であったとする。
　マップマッチング部１１２は、地図データＤ１から、時刻ｔ１のＩＲＩ（「小」）と一致する基準ＩＲＩを有するリンク（又は、区間）として、リンクＬＫ１（区間１）、リンクＬＫ４、及びリンクＬＫ７を抽出するとともに、これらリンクに接続するリンク（又は、区間）の組み合わせ候補を抽出する。図６の例では、マップマッチング部１１２は３つの候補を抽出する。このうち、時刻ｔ１－２～時刻ｔ１のＩＲＩの組み合わせと一致するリンク（又は、区間）組み合わせは、候補１のみである。したがって、マップマッチング部１１２は、候補１のリンクＬＫ８、リンクＬＫ９、及びリンクＬＫ１（区間１）を、時刻ｔ１－２～時刻ｔ１それぞれにおける車両Ａの走行位置として推定する。
　更に、マップマッチング部１１２は、複数のＩＲＩの組み合わせに加えて、前回推定した走行位置（前回位置）からの位置関係に基づいて絞り込みを行うようにしてもよい。例えば、マップマッチング部１１２は、前回位置から到達不可能となる候補リンクを除外して絞り込みを行う。具体的には、マップマッチング部１１２は、前回位置を推定した時刻からの経過時間、及び車両Ａの車速から、前回位置からの走行可能距離を推定する。マップマッチング部１１２は、候補リンクと前回位置との距離が走行可能距離を超える場合、この候補リンクは到達不可能であるとして除外する。マップマッチング部１１２は、候補リンクが一つに絞り込めるように、更に前のタイミングで推定した走行位置を参照してもよい。これにより、マップマッチング部１１２は、過去に推定した走行位置との位置関係に基づいて、車両Ａの走行位置を推定することができる。
　同様に、マップマッチング部１１２は、次回のタイミングで推定した走行位置（次回位置）へ到達不可能となる候補リンクを除外してもよい。また、マップマッチング部１１２は、候補位置が一つに絞り込めるように、更に後のタイミングで推定した走行位置を参照してもよい。これにより、マップマッチング部１１２は、ある時刻において走行位置を一つに絞り込めなかった場合であっても、後の時刻で推定された走行位置から遡って、当該時刻の走行位置を推定することができる。
　次に、車載器１０の送信部１１３は、マップマッチング部１１２が推定した車両Ａの走行位置（推定位置情報）を課金サーバ３０に送信する（ステップＳ１０３）。なお、送信部１１３は、逐次、推定位置情報を課金サーバ３０に送信してもよいし、所定時間毎に複数の推定位置情報をまとめて課金サーバ３０に送信してもよい。
（課金サーバの処理フロー）
　図７は、第１の実施形態に係る課金サーバの処理の一例を示すフローチャートである。
　ここでは、図７を参照しながら、課金サーバ３０が実行する課金処理の詳細について説明する。
　課金サーバ３０の取得部３１１は、車載器１０から車両Ａの推定位置情報を取得する（ステップＳ１１０）。
　次に、課金サーバ３０の判定部３１２は、取得した推定位置情報と、ストレージ３３に予め記録されている課金ポイント情報Ｄ２とを照合し、車両Ａが課金ポイントを通過したか判定する（ステップＳ１１１）。
　図８は、第１の実施形態に係る課金ポイント情報の一例を示す図である。
　図８の例では、ノードＮＤ１とノードＮＤ２とを接続するリンクＬＫ１上に課金ポイントＰＮ１が設けられている。課金ポイント情報Ｄ２は、課金ポイントＩＤと、課金ポイントが設けられたリンクを示す情報（リンクＩＤ）と、課金ポイントのリンク上の位置を示す情報とを含む。リンク上の位置は、例えば、リンクの始点ノードからの距離で表される。
課金ポイント情報Ｄ２には、課金ポイントＰＮ１がリンクＬＫ１の始点ノードＮＤ１からＸ３ｍの位置に設けられていることが記録されている。
　また、課金対象道路の入口及び出口の両方を課金ポイントとして設定する場合、課金ポイント情報Ｄ２は、課金ポイントが入口及び出口のどちらであるかを示す情報を更に含んでいてもよい。更に、課金ポイント情報Ｄ２は、課金ポイントそれぞれを通過した場合の通行料金を更に含んでいてもよい。
　判定部３１２は、車両Ａの推定位置情報から、車両Ａが課金ポイントを含まないリンクを走行していることを検出した場合、車両Ａが課金ポイントを通過していないと判定する（ステップＳ１１１：ＮＯ）。この場合、課金サーバ３０は車両Ａに対する課金を行わずに、処理を終了する。
　一方、判定部３１２は、車両Ａの推定位置情報から、車両Ａが課金ポイントを含むリンクを走行したことを検出した場合、車両Ａが課金ポイントを通過したと判定する（ステップＳ１１１：ＹＥＳ）。
　車両Ａが課金ポイントを通過したと判定された場合（ステップＳ１１１：ＹＥＳ）、課金サーバ３０の課金処理部３１３は、車両Ａに対し、課金ポイントＰＮ１を通過した場合の通行料金を課金する課金処理を実行する（ステップＳ１１２）。なお、課金処理部３１３は、車両Ａがある課金対象道路の入口及び出口の両方の課金ポイントを通過したと判定された場合、この入口から出口までの距離に応じた通行料金を車両Ａに対し課金するようにしてもよい。
　なお、図７には、課金サーバ３０が車載器１０から推定位置情報を取得する度に、課金ポイントの通過判定、及び課金処理を行う例が示されているが、これに限られることはない。他の実施形態では、課金サーバ３０は、所定時間（例えば１時間）毎に、課金ポイントの通過判定、及び課金処理を行うようにしてもよい。この場合、取得部３１１は、ステップＳ１１０において、車載器１０から取得した推定位置情報をストレージ３３に記憶して蓄積する。また、判定部３１２及び課金処理部３１３は、所定時間が経過したタイミングでストレージ３３に蓄積された複数の推定位置情報を読み出して、上記したステップＳ１１１～Ｓ１１２を実行する。
　また、推定位置情報には車載器１０又は車両Ａを特定可能な識別情報（車載器ＩＤ等）が含まれており、取得部３１１は、ステップＳ１１０において、識別情報別（車両別）に推定位置情報をストレージ３３に蓄積するようにしてもよい。このようにすることで、課金サーバ３０は、図７の一連の処理を、車両別に実行することができる。
（作用効果）
　以上のように、本実施形態に係る車載器１０は、加速度センサ１６から取得した車両Ａの加速度に基づいて、車両が走行する地点の路面の凹凸状態を推定する路面状態推定部１１１と、複数の地点それぞれの路面の凹凸状態情報を含む地図データＤ１と、車両が走行する地点の路面の凹凸状態とを照合して、車両Ａの地図データＤ１上の位置を推定するマップマッチング部１１２と、を備える。
　このように、本実施形態に係る車載器１０は、ＧＮＳＳを利用することなく、路面の凹凸状態から車両Ａの走行位置を推定するので、ＧＮＳＳの測位誤差が生じやすい場所を走行している場合であっても、車両Ａの走行位置を精度よく推定することができる。
　また、車載器１０の路面状態推定部１１１は、車両Ａの加速度に基づいて、路面の凹凸状態の推定値を表す国際ラフネス指数（ＩＲＩ）を算出する。
　このようにすることで、車載器１０は、搭載された車両の車種に依存せず、概ね共通のＩＲＩを得ることができる。これにより、車載器１０は、どのような車両に搭載されたとしても、精度よく車両の走行位置を推定することが可能である。
　また、車載器１０のマップマッチング部１１２は、連続する複数の時刻それぞれにおいて算出したＩＲＩの組み合わせに基づいて、車両Ａの地図データ上の位置を推定する。
　このようにすることで、車載器１０は、ＩＲＩの組み合わせに該当するリンク（又は、区間）の組み合わせを精度よく推定することができる。
　また、本実施形態に係る課金システム１は、車載器１０と、課金サーバ３０とを備える。課金サーバ３０は、課金ポイントの地図データ上の位置を示す課金ポイント情報Ｄ２と、車載器１０から受信した推定位置情報とを照合して、車両Ａが課金ポイントを通過したか否かを判定する判定部３１２と、車両Ａが課金ポイントを通過したと判定された場合に、車両Ａに対し通行料金を課金する課金処理部３１３と、を備える。
　このように、車両Ａの走行位置の推定（マップマッチング処理）を車載器１０側で行うことにより、課金サーバ３０の処理負荷を低減することができるとともに、車載器１０及び課金サーバ３０間の通信量を低減することができる。また、本実施形態に係る車載器１０はＧＮＳＳの測位結果を使わないので、課金ポイントがＧＮＳＳの測位誤差が生じやすい位置に設けられていたとしても、測位誤差に影響されることなく走行位置を精度よく推定することができる。これにより、課金サーバ３０において課金漏れや、誤課金が生じる可能性を低減させることができる。
＜第１の実施形態の変形例＞
　第１の実施形態では、路面状態推定部１１１が路面の凹凸状態の推定値として、車両Ａの加速度からＩＲＩを算出する態様について説明したが、これに限られることはない。本変形例では、路面状態推定部１１１が車両Ａの加速度及び速度に基づいて、路面の凹凸状態を推定する態様について説明する。
　例えば、あるリンクＡ及びリンクＢの長さがそれぞれ１００ｍであったとする。また、リンクＡには約１０ｃｍの溝が５個存在し、リンクＢには約５ｃｍの溝が１０個存在しているとする。このとき、リンクＡ及びリンクＢそれぞれを走行したときの車両Ａの上下方向の変位の累積値は何れも１００ｃｍであり、ＩＲＩは何れも０．１［ｍ／ｍ］となる。このように、路面の凹凸状態（溝の大きさ、数）が異なるものの、ＩＲＩが一致してしまうリンクが存在すると、第１の実施形態に係る車載器１０は、車両Ａの走行位置（リンク）を推定することが困難になる場合がある。
　このようなリンクが存在することを想定して、本変形例に係る路面状態推定部１１１は、図４のステップＳ１０１において、車両Ａの加速度から、フーリエ変換などの技術を用いて車両Ａの上下方向の変位（振動）の周波数を算出する。また、路面状態推定部１１１は、周波数及び車両Ａの速度に基づいて路面の凹凸状態を推定する。具体的には、路面状態推定部１１１は、算出した周波数を車両Ａの速度で除した値を、路面の凹凸状態の推定値として求める。なお、この値は、単位距離における路面の凹凸の数に相当する。
　また、地図データＤ１の凹凸状態情報には、同様に、計測車両で計測した凹凸状態の推定値（＝周波数／速度）がリンク別に記録されているものとする。マップマッチング部１１２は、路面状態推定部１１１が算出した凹凸状態の推定値と、地図データＤ１の凹凸状態情報とを照合して、車両Ａの走行位置を推定する。
　上記したリンクＡ及びリンクＢの例では、溝の数が異なるため、凹凸状態の推定値も異なる値となる。したがって、マップマッチング部１１２におけるリンクＡとリンクＢとの識別が容易となる。これにより、車載器１０は、車両Ａの走行位置の推定精度を更に向上させることができる。
＜第２の実施形態＞
　次に、本開示の第２の実施形態に係る課金システム１について図９～図１０を参照しながら説明する。第１の実施形態と共通の構成要素には同一の符号を付して詳細説明を省略する。本実施形態に係る課金システム１では、車載器１０の機能構成が第１の実施形態と異なっている。課金サーバ３０の機能構成については、第１の実施形態と同様であるため、説明を省略する。
（車載器の機能構成）
　図９は、第２の実施形態に係る車載器の機能構成を示すブロック図である。
　図９に示すように、本実施形態に係る車載器１０は、ＧＮＳＳ測位部１７を更に備えている。
　ＧＮＳＳ測位部１７は、ＧＮＳＳ衛星から受信した衛星信号に基づいて推定した車両Ａの位置座標を含む測位情報を生成する。
　また、本実施形態に係るマップマッチング部１１２は、地図データＤ１と、路面状態推定部１１１が推定した凹凸状態と、測位情報に含まれる位置座標とを照合して、車両Ａの地図データ上の位置を推定する。
（車載器の処理フロー）
　図１０は、第２の実施形態に係る車載器の処理の一例を示すフローチャートである。
　ここでは、図１０を参照しながら、車載器１０が車両Ａの位置を推定する処理の詳細について説明する。
　車載器１０のＧＮＳＳ測位部１７は、衛星信号に基づいて、車両Ａの位置座標（緯度、経度）を推定して測位情報を生成する（ステップＳ２００）。また、ＧＮＳＳ測位部１７は、衛星信号に基づいて車両Ａの速度及び走行距離を更に推定し、これらを測位情報に含めてもよい。
　また、車載器１０の路面状態推定部１１１は、車両Ａの車速センサ２０及び車載器１０の加速度センサ１６から、センサ情報を取得する（ステップＳ２０１）。ステップＳ２０１の処理は、ステップＳ２００と前後してもよいし、同時に行われてもよい。
　次に、路面状態推定部１１１は、加速度センサ１６から取得した加速度と、車速センサ２０の車速パルスに基づく車両Ａの走行距離とに基づいてＩＲＩを算出する(ステップＳ２０２)。また、路面状態推定部１１１は、ＧＮＳＳ測位部１７による測位結果の確信度が所定の閾値以上である場合、車速パルスに基づく走行距離に代えて、ＧＮＳＳ測位部が推定した走行距離を使ってもよい。路面状態推定部１１１がＩＲＩを算出する具体的な方法は、第１の実施形態（図４のステップＳ１０１）と同様である。
　次に、車載器１０のマップマッチング部１１２は、ストレージ１３に予め記録されている地図データＤ１と、路面状態推定部１１１が算出したＩＲＩと、ＧＮＳＳ測位部１７が推定した車両Ａの位置座標とを照合して、車両Ａの地図データＤ１上の位置（走行位置）を推定する（ステップＳ２０３）。
　例えば、マップマッチング部１１２は、車両Ａの位置座標から所定距離の範囲に存在するリンクを候補リンクとして抽出する。また、マップマッチング部１１２は、抽出した候補リンクのうち、路面状態推定部１１１が算出したＩＲＩと一致する基準ＩＲＩを有するリンクを、車両Ａの走行位置であると推定する。候補リンクから走行位置を絞り込む方法は、図４のステップＳ１０２で説明した方法と同様である。
　次に、車載器１０の送信部１１３は、マップマッチング部１１２が推定した車両Ａの走行位置（推定位置情報）を課金サーバ３０に送信する（ステップＳ２０４）。当該処理は、図４のステップＳ１０３と同様である。
（作用効果）
　以上のように、本実施形態に係る車載器１０は、ＧＮＳＳ衛星から受信した衛星信号に基づいて推定した車両Ａの位置座標（緯度、経度）を含む測位情報を生成するＧＮＳＳ測位部１７を更に備える。マップマッチング部１１２は、地図データＤ１と、車両の位置座標と、路面の凹凸状態とを照合して、車両Ａの地図データＤ１上の位置を推定する。
　本実施形態に係る車載器１０は、このようにＧＮＳＳを利用して測位した車両Ａの位置座標から候補リンクを絞り込むことにより、車両Ａの走行位置を推定する処理を高速化することができるとともに、走行位置の推定精度を更に向上させることができる。また、車載器１０は、ＧＮＳＳの測位誤差が生じやすい場所であっても、路面の凹凸状態から車両Ａの走行位置を絞り込むことができるので、測位結果の確信度に影響されることなく、精度よく車両Ａの走行位置を推定することができる。
　なお、本実施形態では、路面状態推定部１１１が第１の実施形態（図４のステップＳ１０１）と同様に、ＩＲＩを路面の凹凸状態の推定値として算出する例について説明したが、これに限られることはない。路面状態推定部１１１は、第１の実施形態の変形例と同様の方法（推定値＝周波数／速度）で、路面の凹凸状態を推定してもよい。なお、路面状態推定部１１１は、ＧＮＳＳ測位部１７による測位結果の確信度が所定の閾値以上である場合、車速パルスに基づく車両Ａの速度に代えて、ＧＮＳＳ測位部が推定した車両Ａの速度を使ってもよい。
＜第３の実施形態＞
　次に、本開示の第３の実施形態に係る課金システム１について図１１～図１２を参照しながら説明する。上述の各実施形態と共通の構成要素には同一の符号を付して詳細説明を省略する。本実施形態に係る課金システム１では、課金サーバ３０の機能構成が第１～第２の実施形態と異なっている。
（課金サーバの機能構成）
　図１１は、第３の実施形態に係る課金サーバの機能構成を示すブロック図である。
　本実施形態に係る課金システム１は、車載器１０に代えて、課金サーバ３０側で車両Ａの走行位置を推定する処理を行うようにしたものである。図１１に示すように、本実施形態に係る課金サーバ３０のＣＰＵ３１は、路面状態推定部３１４、及びマップマッチング部３１５としての機能を更に発揮する。
　課金サーバ３０の路面状態推定部３１４及びマップマッチング部３１５の機能は、第１の実施形態に係る車載器１０の路面状態推定部１１１及びマップマッチング部１１２の機能と同じである。
　また、課金サーバ３０の取得部３１１は、車載器１０からセンサ情報を取得する。センサ情報は、車載器１０の加速度センサ１６が計測した加速度と、車載器１０が車速センサ２０から取得した車速パルスとを含む。
　課金サーバ３０のストレージ３３には、課金ポイント情報Ｄ２（図８）に加え、地図データＤ１（図５）が更に記録されている。
　なお、図示は略すが、本実施形態に係る車載器１０は、路面状態推定部１１１及びマップマッチング部１１２を省略してもよい。車載器１０の送信部１１３は、車速センサ２０及び加速度センサ１６から取得したセンサ情報を、逐次、課金サーバ３０に送信する。
（課金サーバの処理フロー）
　図１２は、第３の実施形態に係る課金サーバの処理の一例を示すフローチャートである。
　ここでは、図１２を参照しながら、課金サーバ３０が実行する走行位置の推定処理及び課金処理の詳細について説明する。
　課金サーバ３０の取得部３１１は、車載器１０からセンサ情報を取得する（ステップＳ３００）。センサ情報には、車両Ａの加速度と、車速パルス（又は車速パルスに基づく車両Ａの速度及び走行距離）とが含まれている。
　次に、課金サーバ３０の路面状態推定部３１４は、車載器１０から取得したセンサ情報に基づいて、車両Ａが走行する地点の路面の凹凸状態を推定する（ステップＳ３０１）。当該処理は、第１の実施形態に係る車載器１０の路面状態推定部１１１の処理（図４のステップＳ１０１）と同じである。
　次に、課金サーバ３０のマップマッチング部３１５は、ストレージ３３に予め記録されている地図データＤ１と、路面状態推定部３１４が算出したＩＲＩとを照合して、車両Ａの地図データＤ１上の位置（走行位置）を推定する（ステップＳ３０２）。当該処理は、第１の実施形態に係る車載器１０のマップマッチング部１１２の処理（図４のステップＳ１０２）と同じである。
　次に、課金サーバ３０の判定部３１２は、マップマッチング部３１５が推定した車両Ａの位置（推定位置情報）と、ストレージ３３に予め記録されている課金ポイント情報Ｄ２とを照合し、車両Ａが課金ポイントを通過したか判定する（ステップＳ３０３）。当該処理は、第１の実施形態に係る判定部３１２の処理（図７のステップＳ１１１）と同じである。
　また、課金サーバ３０の課金処理部３１３は、車両Ａが課金ポイントを通過していないと判定された場合（ステップＳ３０３：ＮＯ）、車両Ａに対する課金を行わずに、処理を終了する。
　一方、課金処理部３１３は、車両Ａが課金ポイントを通過したと判定された場合（ステップＳ３０３：ＹＥＳ）、車両Ａに対し、課金ポイントを通過した場合の通行料金を課金する課金処理を実行する（ステップＳ３０４）。当該処理は、第１の実施形態に係る課金処理部３１３の処理（図７のステップＳ１１２）と同じである。
　なお、本実施形態では、課金サーバ３０の路面状態推定部３１４及びマップマッチング部３１５がＩＲＩに基づいて路面状態の推定、及び走行位置の推定を行う例について説明したが、これに限られることはない。他の実施形態では、路面状態推定部３１４及びマップマッチング部３１５は、第１の実施形態の変形例と同様に、車両Ａの上下方向の振動の周波数と、車両Ａの速度とに基づいて、凹凸状態の推定を行うようにしてもよい。これにより、マップマッチング部３１５は、より精度よく車両Ａの走行位置を推定することができる。
　また、更に他の実施形態では、マップマッチング部３１５は、第２の実施形態と同様に、車載器１０のＧＮＳＳ測位部１７の測位情報を更に用いて、車両Ａの走行位置を推定してもよい。この場合、車載器１０の送信部１１３は、ＧＮＳＳ測位部１７が生成した測位情報を、逐次、課金サーバ３０に送信する。また、課金サーバ３０の取得部３１１は車載器１０から測位情報を更に取得する。これにより、課金サーバ３０のマップマッチング部３１５は、測位情報及び路面の凹凸状態の両方を使って、より正確に車両の走行位置を推定することが可能となる。
（作用効果）
　以上のように、本実施形態に係る課金サーバ３０は、車両Ａに搭載された車載器１０から、車両Ａの加速度を含むセンサ情報を取得する取得部３１１と、加速度に基づいて、車両Ａが走行する地点の路面の凹凸状態を推定する路面状態推定部３１４と、複数の地点それぞれの路面の凹凸状態情報を含む地図データＤ１と、凹凸状態とを照合して、車両Ａの地図データＤ１上の位置（推定位置情報）を推定するマップマッチング部３１５と、課金ポイントの地図データ上の位置を示す課金ポイント情報Ｄ２と、車両Ａの推定位置情報とを照合して、車両Ａが課金ポイントを通過したか否かを判定する判定部３１２と、車両Ａが課金ポイントを通過したと判定した場合に、車両Ａに所定の通行料金を課金する課金処理部３１３と、を備える。
　このように、課金サーバ３０に車両の走行位置を推定する機能を持たせることにより、車載器１０の処理負荷を大幅に低減させることができる。これにより、車載器１０を簡易且つ安価な構成とすることができる。
＜第４の実施形態＞
　次に、本開示の第４の実施形態に係る課金システム１について図１３～図１４を参照しながら説明する。本実施形態に係る課金システム１は、第３の実施形態に係る課金サーバ３０とは異なり、車両Ａの走行位置を推定せず、車両Ａが課金ポイントを通過したか否かのみを監視する。したがって、図示は略すが、本実施形態では、課金サーバ３０のマップマッチング部３１５を省略してもよい。
（課金サーバの処理フロー）
　図１３は、第４の実施形態に係る課金サーバの処理の一例を示すフローチャートである。
　ここでは、図１３を参照しながら、課金サーバ３０が実行する課金処理の詳細について説明する。
　課金サーバ３０の取得部３１１は、車載器１０からセンサ情報を取得する（ステップＳ４００）。また、課金サーバ３０の路面状態推定部３１４は、取得したセンサ情報に基づいて、車両Ａが走行する地点の路面の凹凸状態を推定する（ステップＳ４０１）。これらの処理は、第３の実施形態（図１２のステップＳ３００～Ｓ３０１）と同じである。
　次に、課金サーバ３０の判定部３１２は、ストレージ３３に予め記録されている課金ポイント情報Ｄ３（図１４）と、路面状態推定部３１４が推定した路面の凹凸状態（ＩＲＩ）とを照合し、車両Ａが課金ポイントを通過したか判定する（ステップＳ４０２）。
　図１４は、第４の実施形態に係る課金ポイント情報の一例を示す図である。
　本実施形態に係る課金サーバ３０のストレージには、上述の地図データＤ１及び課金ポイント情報Ｄ２に代えて、図１４に示す課金ポイント情報Ｄ３が記録されている。
　課金ポイント情報Ｄ３は、課金ポイントＩＤと、課金ポイントが設けられたリンクを示す情報（リンクＩＤ）と、課金ポイントのリンク上の位置を示す情報に加えて、課金ポイントが設けられたリンク（又は、区間）の凹凸状態情報を更に含む。図１４の例では、計測車両により予め計測された課金ポイント周辺（課金ポイントが設けられたリンク、又は区間）の基準ＩＲＩが凹凸状態情報として記録される。なお、凹凸状態情報は、計測車両を複数の速度で走行させて計測した、速度別の基準ＩＲＩを含んでいてもよい。
　判定部３１２は、課金ポイント情報Ｄ３に、算出したＩＲＩと略一致する基準ＩＲＩを有する課金ポイントが存在しない場合、車両Ａは課金ポイントを通過していないと判定する（ステップＳ４０２：ＮＯ）。この場合、課金処理部３１３は、車両Ａに対する課金を行わずに、処理を終了する。
　一方、判定部３１２は、算出したＩＲＩと略一致する基準ＩＲＩを有する課金ポイントが存在する場合、車両Ａはこの課金ポイントを通過したと判定する（ステップＳ４０２：ＹＥＳ）。この場合、課金処理部３１３は、車両Ａに対し、課金ポイントを通過した場合の通行料金を課金する課金処理を実行する（ステップＳ４０３）。ステップＳ４０３の処理は、第３の実施形態（図１２のステップＳ３０４）と同じである。
　なお、判定部３１２における課金ポイントの通過判定の精度を向上させるため、課金ポイントが設けられた地点の路面に、課金ポイント別に異なる凹凸パターンを付す（溝又は突起などを形成する）ようにしてもよい。そうすると、課金ポイント情報Ｄ３凹凸状態情報（ＩＲＩ情報）は、路面の凹凸パターンにより、課金ポイント別に異なる値が設定されることとなる。これにより、判定部３１２は、車両Ａが通過した課金ポイントを一つに絞り込むことが容易となる。
　なお、本実施形態では、課金サーバ３０の路面状態推定部３１４がＩＲＩに基づいて路面状態の推定、及び走行位置の推定を行う例について説明したが、これに限られることはない。他の実施形態では、路面状態推定部３１４は、第１の実施形態の変形例と同様に、車両Ａの上下方向の振動の周波数と、車両Ａの速度とに基づいて、凹凸状態の推定を行うようにしてもよい。これにより、判定部３１２は、より精度よく車両Ａが課金ポイントを通過したか否かを判定することができる。また、この場合、課金ポイント情報Ｄ３の凹凸状態情報には、計測車両で計測した凹凸状態の推定値（＝周波数／速度）がリンク別に記録される。
　また、更に他の実施形態では、判定部３１２は、車載器１０のＧＮＳＳ測位部１７の測位情報を更に用いて、車両Ａが課金ポイントを通過したか判定してもよい。また、このとき、課金ポイント情報Ｄ３は、課金ポイントの位置座標（緯度、経度）を更に含む。これにより、課金サーバ３０の判定部３１２は、測位情報及び路面の凹凸状態の両方を使って、より正確に車両Ａが課金ポイントを通過したか判定することができる。
（作用効果）
　以上のように、本実施形態に係る課金サーバ３０は、車両Ａに搭載された車載器１０から車両Ａの加速度を取得する取得部３１１と、加速度に基づいて、車両Ａが走行する地点の路面の凹凸状態を推定する路面状態推定部３１４と、課金ポイントが設けられた地点の路面の凹凸状態情報を含む課金ポイント情報Ｄ３と、凹凸状態とを照合して、車両Ａが課金ポイントを通過したか否かを判定する判定部３１２と、車両Ａが課金ポイントを通過したと判定した場合に、車両Ａに所定の通行料金を課金する課金処理部３１３と、を備える。
　このようにすることで、課金サーバ３０は、車両Ａが課金ポイントを通過したか否かのみを判定すればよいので、常時、マップマッチング処理（走行位置の推定）を行うよりも処理負荷を低減することができる。
　以上のとおり、本開示に係るいくつかの実施形態を説明したが、これら全ての実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することを意図していない。これらの実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これらの実施形態及びその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
　例えば、上記した実施形態において、地図データＤ１（又は、課金ポイント情報Ｄ３）の作成者が、計測車両によりリンク別の凹凸状態情報を計測する例について説明したが、これに限られることはない。他の実施形態では、不図示のセンタサーバが複数の車載器からマップマッチング結果（車両の走行位置）及びセンサ情報（加速度等）を含むプローブデータを収集して、リンク別の凹凸状態情報を生成してもよい。なお、マップマッチング結果は、従来のマップマッチング技術に基づく位置推定結果であってよい。
　センタサーバは、あるリンクについて、複数の車載器から所定数（例えば、１万件）以上のプローブデータを収集すると、収集したプローブデータに基づいてこのリンクの凹凸状態情報を生成する。また、センタサーバは、所定数以上のプローブデータが集まっていないリンクについては、凹凸状態情報を「ＮＵＬＬ」にする。なお、センタサーバは、所定数以上のプローブデータが集まっていないリンクについて、現時点で収集できたプローブデータに基づく凹凸状態情報を生成し、データ精度が低いことを示すフラグを付すようにしてもよい。センタサーバは、凹凸状態情報を生成する毎に、又は、所定時間が経過する毎に、凹凸状態情報を車載器１０又は課金サーバ３０に送信して、地図データＤ１又は課金ポイント情報Ｄ３を更新させる。なお、凹凸状態情報を生成する機能は、課金サーバ３０が有していてもよい。
　また、上記した実施形態において、リンクの識別性を向上させるために、道路の路面に凹凸パターンを設けてもよい。これにより、地図データＤ１にリンクそれぞれで異なる凹凸状態情報を記録されることとなるので、車載器１０又は課金サーバ３０において、凹凸状態に基づく走行位置の推定精度を向上させることができる。なお、凹凸パターンは、測位誤差が生じやすい箇所など、一部の道路のみに設けてもよい。
　また、上記した実施形態において、車載器１０又は課金サーバ３０が車両Ａの走行位置を示すリンク（又は、リンクの区間）を推定する例について説明したが、これに限られることはない。他の実施形態では、車載器１０又は課金サーバ３０は、車両Ａの走行レーンを推定してもよい。この場合、地図データＤ１（又は、課金ポイント情報Ｄ３）は、レーン別の凹凸状態情報を含む。また、走行レーンの推定精度を上げるために、レーンそれぞれに異なる凹凸パターンを付してもよい。このようにすることで、課金サーバ３０は、レーン単位で車両Ａに対する課金を行うことができる。これにより、課金サーバ３０は、レーン毎に通行料金を異ならせるなど、柔軟な運用を行うことが可能となる。また、課金サーバ３０は、車両Ａの走行レーンが不正であった場合（例えば、許可された車両のみが走行可能なレーンを、許可されていない車両が不正に走行した場合）に、当該車両Ａに対し罰金を課金するようにしてもよい。
　また、上記した実施形態において、車載器１０が推定した推定位置情報を通行料金の課金処理に利用する例について説明したが、これに限られることはない。車載器１０の推定位置情報は、ナビゲーション機能、フリート管理、テレマティクス保険などに利用してもよい。
＜付記＞
　上述の実施形態に記載の車載器、課金システム、課金サーバ、位置推定方法、課金方法、及びプログラムは、例えば以下のように把握される。
（１）本開示の第１の態様によれば、車載器（１０）は、加速度センサから取得した車両の加速度に基づいて、車両が走行する地点の路面の凹凸状態を推定する路面状態推定部（１１１）と、複数の地点それぞれの路面の凹凸状態情報を含む地図データ（Ｄ１）と、車両が走行する地点の路面の凹凸状態とを照合して、車両の地図データ上の位置を推定するマップマッチング部（１１２）と、を備える。
　車載器は、ＧＮＳＳを利用することなく、路面の凹凸状態から車両の走行位置を推定するので、ＧＮＳＳの測位誤差が生じやすい場所を走行している場合であっても、車両の走行位置を精度よく推定することができる。
（２）本開示の第２の態様によれば、第１の態様に係る車載器（１０）において、路面状態推定部（１１１）は、加速度に基づいて国際ラフネス指数を算出し、国際ラフネス指数に基づいて凹凸状態を推定する。
　このようにすることで、車載器は、搭載された車両の車種に依存せず、概ね共通のＩＲＩを得ることができる。これにより、車載器は、どのような車両に搭載されたとしても、精度よく車両の走行位置を推定することが可能である。
（３）本開示の第３の態様によれば、第１の態様に係る車載器（１０）において、路面状態推定部（１１１）は、加速度に基づいて車両が走行する地点の路面の凹凸に起因する車両の上下方向の振動の周波数を算出し、周波数と、車両から取得した速度とに基づいて、車両が走行する地点の路面の凹凸状態を推定する。
　このようにすることで、車載器は、道路別の凹凸状態の特徴（凹凸の数など）をより精密に検出することができるので、車両の走行位置の推定精度を更に向上させることができる。
（４）本開示の第４の態様によれば、第１から第３の何れか一の態様に係る車載器（１０）は、ＧＮＳＳ衛星から受信した衛星信号に基づいて推定した車両の位置座標を含む測位情報を生成するＧＮＳＳ測位部（１７）を更に備え、マップマッチング部（１１２）は、地図データ（Ｄ１）と車両の位置座標とを更に照合して、車両の地図データ上の位置を推定する。
　車載器は、このようにＧＮＳＳを利用して測位した車両の位置座標から候補リンクを絞り込むことにより、車両の走行位置を推定する処理を高速化することができるとともに、走行位置の推定精度を更に向上させることができる。また、車載器は、ＧＮＳＳの測位誤差が生じやすい場所であっても、路面の凹凸状態から車両の走行位置を絞り込むことができるので、測位結果の確信度による影響されることなく、精度よく車両の走行位置を推定することができる。
（５）本開示の第５の態様によれば、課金システム（１）は、第１から第４の何れか一の態様に係る車載器（１０）と、車載器（１０）と無線通信を介して接続される課金サーバ（３０）と、を備える。車載器（１０）は、車両の地図データ上の推定位置を示す推定位置情報を課金サーバ（３０）に送信する送信部（１１３）を更に備える。課金サーバ（３０）は、課金ポイントの地図データ上の位置を示す課金ポイント情報（Ｄ２）と、車載器（１０）から受信した推定位置情報とを照合して、車両が課金ポイントを通過したか否かを判定する判定部（３１２）と、車両が課金ポイントを通過したと判定された場合に、車両に対し通行料金を課金する課金処理部（３１３）と、を備える。
　このように、車両の走行位置の推定（マップマッチング処理）を車載器側で行うことにより、課金サーバの処理負荷を低減することができるとともに、車載器及び課金サーバ間の通信量を低減することができる。また、車載器は、路面の凹凸状態情報を用いて走行位置を精度よく推定することができる。これにより、課金サーバにおいて課金漏れや、誤課金が生じる可能性を低減させることができる。
（６）本開示の第６の態様によれば、課金サーバ（３０）は、車両に搭載された車載器（１０）から、車両の加速度を取得する取得部（３１１）と、加速度に基づいて、車両が走行する地点の路面の凹凸状態を推定する路面状態推定部（３１４）と、複数の地点それぞれの路面の凹凸状態情報を含む地図データ（Ｄ１）と、車両が走行する地点の路面の凹凸状態とを照合して、車両の地図データ上の位置を推定するマップマッチング部（３１５）と、課金ポイントの地図データ上の位置を示す課金ポイント情報（Ｄ２）と、推定した車両の地図データ上の位置とを照合して、車両が課金ポイントを通過したか否かを判定する判定部（３１２）と、車両が課金ポイントを通過したと判定した場合に、車両に所定の通行料金を課金する課金処理部（３１３）と、を備える。
　このように、課金サーバに車両の走行位置を推定する機能を持たせることにより、車載器の処理負荷を大幅に低減させることができる。これにより、車載器を簡易且つ安価な構成とすることができる。
（７）本開示の第７の態様によれば、課金サーバ（３０）は、車両に搭載された車載器（１０）から車両の加速度を取得する取得部（３１１）と、加速度に基づいて、車両が走行する地点の路面の凹凸状態を推定する路面状態推定部（３１４）と、課金ポイントが設けられた地点の路面の凹凸状態情報を含む課金ポイント情報（Ｄ３）と、車両が走行する地点の路面の凹凸状態とを照合して、車両が課金ポイントを通過したか否かを判定する判定部（３１２）と、車両が課金ポイントを通過したと判定した場合に、車両に所定の通行料金を課金する課金処理部（３１３）と、を備える。
　このようにすることで、課金サーバは、車両が課金ポイントを通過したか否かのみを判定すればよいので、常時、マップマッチング処理（走行位置の推定）を行うよりも処理負荷を低減することができる。
（８）本開示の第８の態様によれば、位置推定方法は、加速度センサ（１６）から取得した車両の加速度に基づいて、車両が走行する地点の路面の凹凸状態を推定するステップと、複数の地点それぞれの路面の凹凸状態情報を含む地図データ（Ｄ１）と、車両が走行する地点の路面の凹凸状態とを照合して、車両の地図データ上の位置を推定するステップと、を有する。
（９）本開示の第９の態様によれば、課金方法は、加速度センサ（１６）から車両の加速度を取得するステップと、加速度に基づいて、車両が走行する地点の路面の凹凸状態を推定するステップと、複数の地点それぞれの路面の凹凸状態情報を含む地図データと、車両が走行する地点の路面の凹凸状態とを照合して、車両の地図データ上の位置を推定するステップと、課金ポイントの地図データ上の位置を示す課金ポイント情報（Ｄ２）と、推定した車両の位置とを照合して、車両が課金ポイントを通過したか否かを判定するステップと、車両が課金ポイントを通過したと判定した場合に、車両に所定の通行料金を課金するステップと、を有する。
（１０）本開示の第１０の態様によれば、プログラムは、加速度センサ（１６）から取得した車両の加速度に基づいて、車両が走行する地点の路面の凹凸状態を推定するステップと、複数の地点それぞれの路面の凹凸状態情報を含む地図データ（Ｄ１）と、車両が走行する地点の路面の凹凸状態とを照合して、車両の地図データ上の位置を推定するステップと、を車載器（１０）に実行させる。
（１１）本開示の第１１の態様によれば、プログラムは、車両に搭載された車載器（１０）から車両の加速度を取得するステップと、加速度に基づいて、車両が走行する地点の路面の凹凸状態を推定するステップと、複数の地点それぞれの路面の凹凸状態情報を含む地図データ（Ｄ１）と、車両が走行する地点の路面の凹凸状態とを照合して、車両の地図データ上の位置を推定するステップと、課金ポイントの地図データ上の位置を示す課金ポイント情報（Ｄ２）と、推定した車両の位置とを照合して、車両が課金ポイントを通過したか否かを判定するステップと、車両が課金ポイントを通過したと判定した場合に、車両に所定の通行料金を課金するステップと、を課金サーバ（３０）に実行させる。
　本開示に係る車載器、課金システム、課金サーバ、位置推定方法、課金方法、及びプログラムによれば、車両の走行位置を精度よく推定することができる。
１　課金システム
１０　車載器
１１　ＣＰＵ
１１１　路面状態推定部
１１２　マップマッチング部
１１３　送信部
１２　メモリ
１３　ストレージ
１４　通信インタフェース
１５　インタフェース
１６　加速度センサ（センサ）
１７　ＧＮＳＳ測位部
２０　車速センサ（センサ）
３０　課金サーバ
３１　ＣＰＵ
３１１　取得部
３１２　判定部
３１３　課金処理部
３１４　路面状態推定部
３１５　マップマッチング部
３２　メモリ
３３　ストレージ
３４　通信インタフェース
Ｄ１　地図データ
Ｄ２、Ｄ３　課金ポイント情報

Claims (11)

  1. 　加速度センサから取得した車両の加速度に基づいて、前記車両が走行する地点の路面の凹凸状態を推定する路面状態推定部と、
    　複数の地点それぞれの路面の凹凸状態情報を含む地図データと、前記車両が走行する地点の前記路面の前記凹凸状態とを照合して、前記車両の前記地図データ上の位置を推定するマップマッチング部と、
    　を備える車載器。
  2. 　前記路面状態推定部は、前記加速度に基づいて国際ラフネス指数を算出し、前記国際ラフネス指数に基づいて前記凹凸状態を推定する、
    　請求項１に記載の車載器。
  3. 　前記路面状態推定部は、前記加速度に基づいて前記車両が走行する地点の前記路面の凹凸に起因する前記車両の上下方向の振動の周波数を算出し、前記周波数と、前記車両から取得した速度とに基づいて、前記車両が走行する地点の前記路面の凹凸状態を推定する、
    　請求項１に記載の車載器。
  4. 　ＧＮＳＳ衛星から受信した衛星信号に基づいて推定した前記車両の位置座標を含む測位情報を生成するＧＮＳＳ測位部を更に備え、
    　前記マップマッチング部は、前記地図データと前記車両の位置座標とを更に照合して、前記車両の前記地図データ上の位置を推定する、
    　請求項１から３の何れか一項に記載の車載器。
  5. 　請求項１から４の何れか一項に記載の車載器と、
    　前記車載器と無線通信を介して接続される課金サーバと、を備え、
    　前記車載器は、前記車両の前記地図データ上の推定位置を示す推定位置情報を前記課金サーバに送信する送信部を更に備え、
    　前記課金サーバは、
    　課金ポイントの地図データ上の位置を示す課金ポイント情報と、前記車載器から受信した前記推定位置情報とを照合して、前記車両が前記課金ポイントを通過したか否かを判定する判定部と、
    　前記車両が前記課金ポイントを通過したと判定された場合に、前記車両に対し通行料金を課金する課金処理部と、
    　を備える、
    　課金システム。
  6. 　車両に搭載された車載器から、前記車両の加速度を取得する取得部と、
    　前記加速度に基づいて、前記車両が走行する地点の路面の凹凸状態を推定する路面状態推定部と、
    　複数の地点それぞれの路面の凹凸状態情報を含む地図データと、前記車両が走行する地点の前記路面の前記凹凸状態とを照合して、前記車両の前記地図データ上の位置を推定するマップマッチング部と、
    　課金ポイントの地図データ上の位置を示す課金ポイント情報と、推定した前記車両の前記地図データ上の位置とを照合して、前記車両が前記課金ポイントを通過したか否かを判定する判定部と、
    　前記車両が前記課金ポイントを通過したと判定した場合に、前記車両に所定の通行料金を課金する課金処理部と、
    　を備える課金サーバ。
  7. 　車両に搭載された車載器から前記車両の加速度を取得する取得部と、
    　前記加速度に基づいて、前記車両が走行する地点の路面の凹凸状態を推定する路面状態推定部と、
    　課金ポイントが設けられた地点の路面の凹凸状態情報を含む課金ポイント情報と、前記車両が走行する地点の前記路面の前記凹凸状態とを照合して、前記車両が前記課金ポイントを通過したか否かを判定する判定部と、
    　前記車両が前記課金ポイントを通過したと判定した場合に、前記車両に所定の通行料金を課金する課金処理部と、
    　を備える課金サーバ。
  8. 　加速度センサから取得した車両の加速度に基づいて、前記車両が走行する地点の路面の凹凸状態を推定するステップと、
    　複数の地点それぞれの路面の凹凸状態情報を含む地図データと、前記車両が走行する地点の前記路面の前記凹凸状態とを照合して、前記車両の前記地図データ上の位置を推定するステップと、
    　を有する位置推定方法。
  9. 　加速度センサから車両の加速度を取得するステップと、
    　前記加速度に基づいて、前記車両が走行する地点の路面の凹凸状態を推定するステップと、
    　複数の地点それぞれの路面の凹凸状態情報を含む地図データと、前記車両が走行する地点の前記路面の前記凹凸状態とを照合して、前記車両の前記地図データ上の位置を推定するステップと、
    　課金ポイントの地図データ上の位置を示す課金ポイント情報と、推定した前記車両の位置とを照合して、前記車両が前記課金ポイントを通過したか否かを判定するステップと、
    　前記車両が前記課金ポイントを通過したと判定した場合に、前記車両に所定の通行料金を課金するステップと、
    　を有する課金方法。
  10. 　加速度センサから取得した車両の加速度に基づいて、前記車両が走行する地点の路面の凹凸状態を推定するステップと、
    　複数の地点それぞれの路面の凹凸状態情報を含む地図データと、前記車両が走行する地点の前記路面の前記凹凸状態とを照合して、前記車両の前記地図データ上の位置を推定するステップと、
    　を車載器に実行させるプログラム。
  11. 　車両に搭載された車載器から前記車両の加速度を取得するステップと、
    　前記加速度に基づいて、前記車両が走行する地点の路面の凹凸状態を推定するステップと、
    　複数の地点それぞれの路面の凹凸状態情報を含む地図データと、前記車両が走行する地点の前記路面の前記凹凸状態とを照合して、前記車両の前記地図データ上の位置を推定するステップと、
    　課金ポイントの地図データ上の位置を示す課金ポイント情報と、推定した前記車両の位置とを照合して、前記車両が前記課金ポイントを通過したか否かを判定するステップと、
    　前記車両が前記課金ポイントを通過したと判定した場合に、前記車両に所定の通行料金を課金するステップと、
    　を課金サーバに実行させるプログラム。
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