JP7570533B2 - Road surface condition estimation system, road surface condition estimation device, and road surface condition estimation program - Google Patents
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Description
本開示は、路面状態推定システム、路面状態推定装置、および路面状態推定プログラムに関する。
The present disclosure relates to a road surface condition estimation system, a road surface condition estimation device , and a road surface condition estimation program.
特許文献1には、路面標示の劣化を判定する運行情報管理システムが開示されている。この運行情報管理システムは、複数の車両と、各車両の運行情報を管理する管理装置と、により構成されている。複数の車両にはそれぞれカメラが搭載されている。各カメラは、各車両の走行中における、各車両の周囲の画像データを取得する。取得された画像データは、各車両が備える画像認識用CPUによって読み込まれる。画像認識用CPUは、画像データを用いて、走行位置に対応した路面標示を認識し、路面標示情報を生成する。管理装置は、複数の車両がそれぞれ生成した路面標示情報を用い、走行位置が一致する路面標示について、類似度の推移を監視する。そして、類似度が低下したとき、その路面標示が劣化したと判定する。
特許文献1における画像データのように、車両(以下、プローブ移動体という)が取得する情報の品質は一定であるとは限らない。例えば、プローブ移動体に搭載されたカメラに異物が付着している場合、そのプローブ移動体が取得した画像データに異物が写り込む。ここで、品質が低下した情報に基づいて路面状態を推定した場合、その推定精度が低下する可能性がある。Like the image data in
本開示は、上記の事情に鑑みて、一部のプローブ移動体から送信された情報の品質が低下した場合でも、路面状態の推定精度が低下することを抑制可能な、路面状態推定システム、路面状態推定装置、プローブ移動体、および路面状態推定プログラムを提供することを目的とする。In view of the above circumstances, the present disclosure aims to provide a road surface condition estimation system, a road surface condition estimation device, a probe mobile body, and a road surface condition estimation program that can suppress a decrease in the estimation accuracy of road surface conditions even when the quality of information transmitted from some of the probe mobile bodies decreases.
本開示に係る路面状態推定システムの一つの態様は、画像取得部をそれぞれ有する複数のプローブ移動体と、複数の前記プローブ移動体がそれぞれ前記画像取得部によって取得した路面の画像に基づく路面状態情報、前記路面の位置を示す位置情報、および前記プローブ移動体の識別情報をそれぞれ含む、複数のプローブ情報を取得する情報取得部と、複数の前記プローブ情報に基づき、前記位置情報に関連付けられた路面状態に関する路面状態推定情報と、前記識別情報に関連付けられた前記路面状態情報の品質に関するプローブ品質推定情報と、を生成する制御部と、地図および前記路面状態推定情報を記憶する地図DB記憶部と、前記プローブ品質推定情報を記憶するプローブ情報記憶部と、を備える。One aspect of the road surface condition estimation system according to the present disclosure comprises a plurality of probe mobile bodies each having an image acquisition unit; an information acquisition unit that acquires a plurality of probe information each including road surface condition information based on an image of the road surface acquired by each of the plurality of probe mobile bodies by the image acquisition unit, position information indicating the position of the road surface, and identification information of the probe mobile body; a control unit that generates, based on the plurality of probe information, road surface condition estimation information relating to the road surface condition associated with the position information and probe quality estimation information relating to the quality of the road surface condition information associated with the identification information; a map DB storage unit that stores a map and the road surface condition estimation information; and a probe information storage unit that stores the probe quality estimation information.
本開示に係る路面状態推定装置の一つの態様は、複数のプローブ移動体がそれぞれ画像取得部によって取得した路面の画像に基づく路面状態情報、前記路面の位置を示す位置情報、および各々の前記プローブ移動体の識別情報をそれぞれ含む、複数のプローブ情報を取得する情報取得部と、複数の前記プローブ情報に基づき、前記位置情報に関連付けられた路面状態に関する路面状態推定情報と、前記識別情報に関連付けられた前記路面状態情報の品質に関するプローブ品質推定情報と、を生成する制御部と、地図および前記路面状態推定情報を記憶する地図DB記憶部と、前記プローブ品質推定情報を記憶するプローブ情報記憶部と、を備える。One aspect of the road surface condition estimation device according to the present disclosure includes an information acquisition unit that acquires multiple pieces of probe information, each of which includes road surface condition information based on an image of the road surface acquired by an image acquisition unit by multiple probe moving bodies, position information indicating the position of the road surface, and identification information of each of the probe moving bodies; a control unit that generates, based on the multiple pieces of probe information, road surface condition estimation information relating to the road surface condition associated with the position information and probe quality estimation information relating to the quality of the road surface condition information associated with the identification information; a map DB storage unit that stores a map and the road surface condition estimation information; and a probe information storage unit that stores the probe quality estimation information.
本開示に係るプローブ移動体の一つの態様は、自己の位置情報を生成するロケータ装置と、路面の画像を取得する画像取得部と、前記位置情報、前記位置情報に対応付けられるとともに前記画像に基づいて生成された路面状態情報、および自己の識別情報を含むプローブ情報を生成する移動体側制御部と、前記移動体側制御部が生成した前記プローブ情報を、路面状態推定装置に送信する通信装置と、を備え、前記路面状態推定装置は、前記プローブ情報を含む複数のプローブ情報に基づき、前記位置情報に関連付けられた路面状態に関する路面状態推定情報と、前記識別情報に関連付けられた前記路面状態情報の品質に関するプローブ品質推定情報と、を生成する。One aspect of a probe mobile body according to the present disclosure comprises a locator device that generates its own position information, an image acquisition unit that acquires an image of the road surface, a mobile body-side control unit that generates probe information including the position information, road surface condition information that is associated with the position information and generated based on the image, and its own identification information, and a communication device that transmits the probe information generated by the mobile body-side control unit to a road surface condition estimation device, and the road surface condition estimation device generates road surface condition estimation information regarding the road surface condition associated with the position information and probe quality estimation information regarding the quality of the road surface condition information associated with the identification information based on a plurality of probe information including the probe information.
本開示に係る路面状態推定プログラムの一つの態様は、コンピュータを、上記態様の路面状態推定装置として機能させる。One aspect of the road surface condition estimation program disclosed herein causes a computer to function as the road surface condition estimation device of the above aspect.
本開示によれば、一部のプローブ移動体から送信された情報の品質が低下した場合でも、路面状態の推定精度が低下することを抑制可能である。 According to the present disclosure, even if the quality of information transmitted from some of the probe mobile bodies deteriorates, it is possible to prevent a decrease in the accuracy of estimating road surface conditions.
以下、図面を参照しながら、本開示の実施の形態について説明する。なお、本開示の範囲は、以下の実施の形態に限定されず、本開示の技術的思想の範囲内で任意に変更可能である。Hereinafter, an embodiment of the present disclosure will be described with reference to the drawings. Note that the scope of the present disclosure is not limited to the following embodiment, and may be modified as desired within the scope of the technical concept of the present disclosure.
実施の形態1.
図1は、実施の形態1における路面状態推定システム1の概略構成を示す模式図である。路面状態推定システム1は、プローブ移動体群Gと、路面状態推定装置20と、を備えている。プローブ移動体群Gには、複数のプローブ移動体10が含まれている。各プローブ移動体10と路面状態推定装置20とは、ネットワークを介して、相互に無線通信可能に接続されている。プローブ移動体群Gの中に、路面状態推定装置20に対して送信する情報の品質が低下したプローブ移動体10が含まれている場合、路面状態推定装置20はそのプローブ移動体10を「特定移動体10s」として識別可能となっている。路面状態推定装置20によって特定移動体10sを識別する方法については後述する。
FIG. 1 is a schematic diagram showing a schematic configuration of a road surface
プローブ移動体10は、車両であってもよいし、飛行体であってもよい。プローブ移動体10としての車両は、自動車であってもよいし、自転車であってもよいし、自動二輪車であってもよい。プローブ移動体10としての飛行体は、無人航空機(UAV:Unmanned Aerial Vehicle)であってもよいし、ドローンであってもよい。プローブ移動体群Gに、車両であるプローブ移動体10と飛行体であるプローブ移動体10とが含まれてもよい。以下では、プローブ移動体10が自動車である場合を例にして説明する。The probe
図2に示すように、プローブ移動体10は、画像取得部11と、灯火装置12と、路面状態検出装置13と、ロケータ装置14と、通信装置15と、を備える。画像取得部11は、撮影装置11aおよび画像処理センサ11bを含んでいる。ただし、一部または全部のプローブ移動体10が備える画像取得部11が、画像処理センサ11bを含んでいなくてもよい。2, the probe
撮影装置11aは、例えば自動車に搭載されたフロントカメラ、リアカメラ等である。フロントカメラは、プローブ移動体10の前方における路面の画像を撮影する。リアカメラは、プローブ移動体10の後方における路面の画像を撮影する。これらの画像は、静止画であってもよいし、動画であってもよい。また、撮影装置11aには、電子ミラー、側面撮影カメラ等の、プローブ移動体10の進行方向に対する側方の画像を取得する装置が含まれてもよい。The photographing
画像処理センサ11bは、撮影装置11aが撮影した画像を処理することで、路面状態を検出する。「路面状態」とは、路面の変形の有無、路面上に表示された標識の劣化の有無、路面上の落下物の有無、等である。路面状態に異常がある場合とは、路面の変形が有る場合、路面上に表示された標識が劣化している場合、路面上に落下物が有る場合、等である。「路面の変形」とは、例えば路面に穴が開くこと、路面がひび割れること、路面が窪むこと、等である。「標識」とは、文字、図形、線等である。「標識の劣化」とは、標識のかすれ、消滅、等である。The
灯火装置12は、路面を照らす装置であり、例えばヘッドライトである。
路面状態検出装置13は、移動体側制御部13aと、移動体側通信部13bと、自位置検出部13cと、を含んでいる。移動体側制御部13aは、プローブ情報Ipを生成する。また、移動体側制御部13aは、路面状態推定装置20へのプローブ情報Ipの送信命令を移動体側通信部13bに出力する。移動体側制御部13aを構成するハードウェアは、CPU(Central Processing Unit)等である。なお、路面状態検出装置13に、ロケータ装置14、通信装置15、画像処理センサ11b、等が含まれてもよい。路面状態検出装置13は、車両に搭載された通信型ドライブレコーダに内蔵されてもよい。また、路面状態検出装置13は、通信型ドライブレコーダとは別の装置であってもよい。
The
The road surface
移動体側通信部13bは、移動体側制御部13aからの送信命令に基づき、通信装置15と通信を行う。通信装置15は、プローブ移動体10に搭載されて無線通信を実行する。図2の例では、通信装置15と路面状態推定装置20とがインターネット上のクラウドを介して無線接続されている。ただし、通信装置15と路面状態推定装置20とが通信を行うことができれば、クラウドを介さなくてもよい。The mobile
ロケータ装置14は、例えばGNSS(Global Navigation Satellite System)を用いて、自らの位置に関する信号を生成し、自位置検出部13cに出力するように構成されている。自位置検出部13cは、ロケータ装置14から入力された信号に基づいて、プローブ移動体10の位置情報Imを生成する。また、自位置検出部13cは生成した位置情報Imを移動体側制御部13aに入力する。The
移動体側制御部13aは、移動体側通信部13bおよび通信装置15を介して、プローブ情報Ipを路面状態推定装置20に送信する。プローブ情報Ipには、路面状態情報Is、位置情報Im、および識別情報Idが含まれる。路面状態情報Isとは、個々のプローブ移動体10が画像取得部11によって取得した路面の画像に基づいて得られた、路面の状態に関する情報である。画像取得部11に画像処理センサ11bが含まれる場合、路面状態情報Isには、画像処理センサ11bが検出した路面状態を含めることができる。ただし、路面状態情報Isに路面状態を含めず、単に撮影装置11aが撮影した画像のみを含めてもよい。位置情報Imとは、プローブ移動体10の位置に関する情報である。位置情報Imは、例えば緯度および経度の組み合わせであってもよい。識別情報Idとは、個々のプローブ移動体10を識別するための情報である。プローブ情報Ipに識別情報Idが含まれることで、いずれのプローブ移動体10から送信されたプローブ情報Ipであるかを、路面状態推定装置20が識別することが可能である。The mobile-
ここで、路面状態情報Isは、画像取得部11によって取得した路面の画像に基づいて生成される。画像取得部11に異常が生じている場合には、路面状態情報Isの品質が低下する。画像取得部11に生じる異常の態様としては、撮影装置11aへの異物の付着、撮影装置11aの故障、画像処理センサ11bの劣化、等が挙げられる。例えば、撮影装置11aに異物が付着している場合、その撮影装置11aによって撮影された画像に基づいて生成された路面状態情報Isには、路面状態が正確に反映されていない可能性がある。このような、品質の低下した路面状態情報Isに基づいて路面状態を推定すると、推定の精度が低下する。そこで本実施の形態に係る路面状態推定システム1は、異なるプローブ移動体10から送信された複数のプローブ情報Ipを用いることで、路面状態の推定精度を高めることが可能な、路面状態推定装置20を備えている。Here, the road surface condition information Is is generated based on an image of the road surface acquired by the
図1に示すように、路面状態推定装置20は、各プローブ移動体10と通信を行うように構成されている。路面状態推定装置20は、いわゆるエッジサーバであってもよいし、いわゆるセントラルサーバであってもよい。理解を容易にするため、以下では路面状態推定システム1が有する路面状態推定装置20の数が1つである場合を説明する。ただし、路面状態推定システム1は、複数の路面状態推定装置20を備えてもよい。そして、複数の路面状態推定装置20がそれぞれ、以下に説明する構成および機能を有してもよい。As shown in FIG. 1, the road surface
路面状態推定装置20は、情報取得部21と、制御部22と、プローブ情報記憶部23と、地図DB記憶部24と、を備えている。情報取得部21は、複数のプローブ移動体10がそれぞれ送信したプローブ情報Ipを受信する。制御部22を構成するハードウェアは、CPU等である。制御部22は、複数のプローブ移動体10がそれぞれ送信したプローブ情報Ipに基づき、位置情報Imに関連付けられた、路面状態に関する路面状態推定情報Irを生成する。また、制御部22は、生成した路面状態推定情報Irを、地図DB記憶部24に記憶させる。地図DB記憶部24は、地図とともに路面状態推定情報Irを記憶する。制御部22は、複数のプローブ移動体10がそれぞれ送信したプローブ情報Ipに基づき、識別情報Idに関連付けられた、路面状態情報Isの品質に関するプローブ品質推定情報Iqを生成する。また、制御部22は、生成したプローブ品質推定情報Iqを、プローブ情報記憶部23に記憶させる。The road surface
地図DB記憶部24およびプローブ情報記憶部23は、単一のハードウェア内に存在してもよいし、複数のハードウェア内に分かれて存在してもよい。地図DB記憶部24およびプローブ情報記憶部23を構成するハードウェアとしては、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ、EPROM(Erasable Programmable Read-Only Memory)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory)等を採用できる。The map
次に、図3を用いて、プローブ移動体10の動作フローを説明する。
プローブ移動体10のエンジンが始動する等により、動作フローが開始されると、ステップS10が行われる。ステップS10では、撮影装置11aが、プローブ移動体10の周辺の画像を撮影する。より具体的には、フロントカメラによって、プローブ移動体10の前方の静止画または動画を撮影してもよい。あるいは、リアカメラによって、プローブ移動体10の後方の静止画または動画を撮影してもよい。プローブ移動体10の前方および後方のうち、一方の画像のみを取得してもよいし、両方の画像を取得してもよい。
Next, the operation flow of the
When the operation flow is started by starting the engine of the probe
次に、ステップS11に進む。ステップS11では、画像処理センサ11bが、撮影装置11aによって撮影された画像を処理し、路面状態を検出する。より具体的には、撮影装置11aが取得した画像は、画像取得部11が備えるバッファに格納される。画像処理センサ11bは、バッファに格納された画像を取り出し、検出処理を順次実行する。画像処理センサ11bは、撮影装置11aによって指定されたフレームレートに同調して、検出処理を実行してもよい。あるいは、検出処理のリアルタイム性が求められない場合には、撮影装置11aが取得した画像を記憶媒体(例えば、HDD:Hard Disk Drive等)に保存し、事後的に画像処理センサ11bが検出処理を実行してもよい。画像処理センサ11bによる検出処理の実行結果は、移動体側制御部13aに出力される。Next, proceed to step S11. In step S11, the
次に、ステップS12に進む。ステップS12では、路面状態検出装置13が、画像処理センサ11bによる検出処理の実行結果に基づいて、路面状態の異常についての判定を行う。具体的には、路面状態検出装置13は、路面の変形の有無、標識の劣化の有無、路面上の落下物の有無、等を判定する。路面状態検出装置13は、機械学習を用いたパターンマッチングにより当該判定を実行してもよい。あるいは、路面状態検出装置13は、その他の方法を用いて、当該判定を実行してもよい。路面状態検出装置13は、路面状態に異常が有ると判定したとき(ステップS12:YES)、ステップS13に進む。路面状態検出装置13は、路面状態に異常が無いと判定したとき(ステップS12:NO)、ステップS10に戻る。Next, the process proceeds to step S12. In step S12, the road surface
路面状態検出装置13は、ステップS13において、プローブ情報Ipを生成する。先述の通り、プローブ情報Ipには、路面状態情報Is、位置情報Im、および識別情報Idが含まれる。また、一つのプローブ情報Ipに含まれる路面状態情報Is、位置情報Im、および識別情報Idは、互いに関連付けられている。したがって、プローブ情報Ipは、どの位置における道路に異常が生じ、その情報がどのプローブ移動体10によって得られたものであるか、を示す。路面状態情報Isは、ステップS12における判定結果に基づいて生成されることができる。路面状態情報Isには、路面の変形の種類、劣化した標識の種類、落下物の画像、等を含めることができる。路面状態検出装置13は、生成したプローブ情報Ipを、通信装置15を用いて路面状態推定装置20に送信する。プローブ情報Ipには、路面状態に異常があると路面状態検出装置13が判定した地点だけでなく、その他の地点についての路面状態情報Isおよび位置情報Imを含めることができる。In step S13, the road surface
なお、ステップS12において、路面状態に異常が無いと判定された場合にも、プローブ移動体10がプローブ情報Ipを送信する動作フローを採用してもよい。このような動作フローは、例えば車両の通行量が少ない地域において、路面状態に異常が生じていなくてもプローブ情報Ipを収集したい場合等に有効である。路面状態に異常が無いと判定されているプローブ情報Ipを予め蓄積しておくことで、その後に当該地域の路面状態に異常が生じたことを示すプローブ情報Ipが得られた場合に、複数のプローブ情報Ipを比較し、路面状態の異常の推定精度を高めることが可能となるためである。また、プローブ移動体10は、必ずしもステップS12を実行しなくてもよい。つまり、プローブ移動体10は、路面状態についての判定を行わずに、プローブ情報Ipを路面状態推定装置20に送信してもよい。この場合、プローブ情報Ipに含まれる路面状態情報Isは、撮影装置11aが撮影した画像そのものとすることができる。
In addition, an operation flow in which the probe
ステップS13の後、路面状態検出装置13はステップS14を実行する。ステップS14において、路面状態検出装置13は、プローブ移動体10の走行が終了したか否かを判定する。走行が終了した場合は処理を終了する(ステップS14:YES)。走行が継続している場合は、ステップS10に戻る(ステップS14:NO)。このように、プローブ移動体10の走行が継続している場合は、図3に示すフローが繰り返される。After step S13, the road surface
次に、図4を用いて、路面状態推定装置20の動作フローを説明する。
ステップS20において、路面状態推定装置20の情報取得部21は、プローブ移動体10から送信されたプローブ情報Ipを取得する。プローブ移動体10から路面状態推定装置20へとプローブ情報Ipが受け渡される際の経路は、特に限定されない。例えば、路面状態推定装置20ではないエッジサーバに、各プローブ移動体10がプローブ情報Ipを送信し、エッジサーバが複数のプローブ情報Ipを集約してもよい。そして、エッジサーバが、セントラルサーバである路面状態推定装置20に、集約したプローブ情報Ipを送信してもよい。あるいは、各プローブ移動体10が、路面状態推定装置20に直接的にプローブ情報Ipを送信してもよい。路面状態推定装置20がプローブ情報Ipを受信すると、ステップS21に進む。
Next, the operation flow of the road surface
In step S20, the
ステップS21では、取得した1つのプローブ情報Ipに基づいて、そのプローブ情報Ipに含まれる1つの位置情報Imに対応する路面の、路面状態の異常の有無が判定される。図3のステップS12において、既に路面状態の異常の有無が判定されている場合は、その判定結果を援用してもよい。あるいは、ステップS12において既に路面状態の異常の有無が判定されている場合であっても、改めて当該判定を行ってもよい。ステップS21における、路面状態における異常の有無の判定は、制御部22が行ってもよい。制御部22は、路面状態検出装置13と同様の方法によって、当該判定を実行してもよい。また、路面状態推定装置20の管理者が、プローブ情報Ipに含まれる画像等を視認し、手動で判定を行ってもよい。あるいは、他の方法で路面状態における異常の有無を判定してもよい。任意の位置情報Imに対応する路面について、路面状態の異常があると判定された場合(ステップS21:YES)、ステップS22に進む。In step S21, based on one acquired piece of probe information Ip, the presence or absence of an abnormality in the road surface condition of the road surface corresponding to one piece of position information Im included in the probe information Ip is determined. If the presence or absence of an abnormality in the road surface condition has already been determined in step S12 of FIG. 3, the determination result may be used. Alternatively, even if the presence or absence of an abnormality in the road surface condition has already been determined in step S12, the determination may be made again. The determination of the presence or absence of an abnormality in the road surface condition in step S21 may be performed by the
ステップS22において、制御部22は、路面状態の異常があると判定された地点に対応する位置情報Imをそれぞれ含む、複数のプローブ情報Ipを比較する。この比較結果に基づき、制御部22は、当該位置情報Imに関連付けられた路面状態推定情報Irを生成する。路面状態推定情報Irとは、複数のプローブ情報Ipを比較することで得られる、任意の地点において路面状態に異常が発生しているか否かを推定した結果を含む情報である。In step S22, the
ここで、路面状態推定情報Irと路面状態情報Isとの相違について説明する。路面状態情報Isにも、路面状態に関する情報が含まれる。しかしながら、路面状態情報Isは、プローブ移動体10の移動体側制御部13aによって、当該プローブ移動体10の画像取得部11が取得した画像に基づいて生成される。このため、画像取得部11に異常が生じている場合には、路面状態情報Isに含まれる路面状態に関する情報が正確ではない場合がある。あるいは、路面状態検出装置13による処理に何らかのエラーが生じた結果、正確ではない路面状態情報Isがプローブ情報Ipに含まれる可能性もある。これに対して路面状態推定情報Irは、複数のプローブ移動体10から送信された複数のプローブ情報Ipの比較結果に基づいて生成される。Here, the difference between the road surface condition estimation information Ir and the road surface condition information Is will be explained. The road surface condition information Is also includes information about the road surface condition. However, the road surface condition information Is is generated by the mobile body
例えば、画像取得部11等に異常が生じているプローブ移動体10から送信されたプローブ情報Ipは、画像取得部11等に異常が生じていないプローブ移動体10から送信されたプローブ情報Ipとは、同一地点の路面状態に関する情報が異なる蓋然性が高い。そして、プローブ移動体群Gに含まれる、各プローブ移動体10に搭載された画像取得部11等の多くには、異常が生じていないと考えられる。したがって、ある特定のプローブ移動体10(以下、特定移動体10sという)が送信したプローブ情報Ipに含まれる路面状態情報Isが、その他の複数のプローブ移動体10が送信したプローブ情報Ipに含まれる路面状態情報Isとは異なっている場合、特定移動体10sの画像取得部11等に異常が生じていることが推定できる。For example, the probe information Ip transmitted from a probe
より具体的には、ステップS22において、ステップS21で路面状態の異常があると判定された位置情報Imを含む複数のプローブ情報Ipを比較して、当該位置情報Imにおいて発生したと判定された路面状態の異常についての、出現頻度を演算する。そして、出現頻度が所定の閾値以上である路面状態の異常については、実際に当該異常が発生していると推定(ステップS22:YES)し、位置情報Imに関連付けて路面状態推定情報Irを生成する。そして、制御部22は、生成した路面状態推定情報Irを地図DB記憶部24に記憶させる(ステップS23)。制御部22は、出現頻度が所定の閾値未満である路面状態の異常については、実際に当該異常が発生しているのではなく、画像取得部11等の異常によるものであると推定する(ステップS22:NO)。このとき、制御部22は、画像取得部11等に異常が発生していると推定されたプローブ移動体10(特定移動体10s)に関する、識別情報Idに関連付けられたプローブ品質推定情報Iqを生成する。そして、制御部22は、生成したプローブ品質推定情報Iqをプローブ情報記憶部23に記憶させる(ステップS24)。More specifically, in step S22, a plurality of pieces of probe information Ip including the position information Im determined to have an abnormality in the road surface condition in step S21 are compared, and the occurrence frequency of the abnormality in the road surface condition determined to have occurred in the position information Im is calculated. Then, for the abnormality in the road surface condition whose occurrence frequency is equal to or greater than a predetermined threshold, it is estimated that the abnormality has actually occurred (step S22: YES), and road surface condition estimation information Ir is generated in association with the position information Im. Then, the
ステップS22における推定に用いられる「所定の閾値」は、適宜変更可能であるが、例えば90%である。つまり、任意の位置情報Imに対応する地点において出現頻度が90%以上である路面状態の異常については、実際に当該異常が発生してると推定してもよい。そして、任意の位置情報Imに対応する地点において、出現頻度が10%未満である路面状態の異常については、実際に当該異常が発生しておらず、画像取得部11等の異常(つまり、誤検知)によるものであると推定してもよい。「所定の閾値」については、全ての地点で共通である必要はなく、例えば地域ごとに異なってもよい。具体例を挙げれば、交通量の少ない地域においてはプローブ情報Ipのサンプル数が少ないため、「所定の閾値」を低く(例えば50%以上に)設定することで、実効性のある推定結果が得られる場合がある。The "predetermined threshold" used for the estimation in step S22 can be changed as appropriate, but is, for example, 90%. In other words, for an abnormality in road surface conditions that occurs at a point corresponding to any position information Im with a frequency of 90% or more, it may be estimated that the abnormality actually occurs. And, for an abnormality in road surface conditions that occurs at a point corresponding to any position information Im with a frequency of less than 10%, it may be estimated that the abnormality does not actually occur and is due to an abnormality (i.e., a false detection) in the
ステップS23またはS24を実行した後、路面状態推定装置20の動作フローは再びステップS20に戻る。路面状態推定装置20による路面状態推定情報Irまたはプローブ品質推定情報Iqの生成および記憶は、繰り返し実行される。After executing step S23 or S24, the operation flow of the road surface
なお、本実施の形態における路面状態推定システム1の構成、または処理フローは、上記の説明に限定されず、種々の変更を加えることが可能である。以下、実施の形態1の変形例について説明する。
Note that the configuration or processing flow of the road surface
例えば、図3のステップS12において、路面状態検出装置13は、路面の変形の程度、標識の劣化の程度等の、路面の劣化状態を数値化した劣化度Rdを演算してもよい。劣化度Rdは、例えば機械学習の結果を用いて演算されてもよい。路面状態検出装置13が劣化度Rdを演算する場合、劣化度Rdが所定の閾値を上回るときにステップS12の判定結果をYESとし、ステップS13に進む。また、劣化度Rdが所定の閾値以下であるときに、路面状態検出装置13はステップS12の判定結果をNOとし、ステップS10に戻る。このようなフローを採用することも可能である。For example, in step S12 of FIG. 3, the road surface
また、図5に示すように、プローブ移動体10は、高精度ロケータ14Aを備えてもよい。高精度ロケータ14Aは、ロケータ装置14の一種である。高精度ロケータ14Aは、cm精度の道路形状データを含む、高精度地図DBを内蔵している。また、高精度ロケータ14Aは、GNSS測位によって、高精度地図DBにおける自らの位置を、高精度に取得することができる。プローブ移動体10が高精度ロケータ14Aを備える場合、位置情報Imには、プローブ移動体10の走行車線についての情報である、車線情報Ilを含めることができる。図6に、車線情報Ilを含むプローブ情報Ipを用いて生成される路面状態推定情報Irの一例を示す。プローブ情報Ipに車線情報Ilが含まれている場合は、路面状態の異常の発生位置を、車線ごとに示すことができる。なお、図6の例では、「路面の変形」の一種として、マンホールの周囲の隆起、轍、凹み等が示されている。路面状態推定装置20の使用者は、図6に示すような、地図と路面状態の異常とが組み合わされた画像をディスプレイに表示させて、路面の工事の手配などを行ってもよい。
As shown in FIG. 5, the probe
また、プローブ移動体10がロケータ装置14を有さず、路面状態検出装置13自体がGPS(Global Positioning System)測位機能を有してもよい。この場合も、位置情報Imをプローブ情報Ipに含めることができる。
In addition, the probe
また、図5に示すように、プローブ移動体10は、照度センサ16を備えてもよい。照度センサ16は、プローブ移動体10の周辺の照度を検出する。例えば、照度センサ16は、プローブ移動体10の前方または後方の路面の照度を検出してもよい。照度センサ16による検出結果は、灯火装置12の出力制御のために用いられてもよい。路面状態検出装置13は、プローブ情報Ipに、照度センサ16による照度の検出結果を含ませてもよい。
As shown in FIG. 5, the probe
また、画像取得部11に異常が生じている場合、その特定移動体10sから送信されるプローブ情報Ipに基づいて路面状態に異常が有ると判定される回数は、画像取得部11が正常である他のプローブ移動体10から送信されたプローブ情報Ipに基づいて路面状態に異常が有ると判定される回数より大きく異なる場合がある。したがって、複数のプローブ情報Ipを比較する際に、路面状態に異常が有ると判定された回数を参照し、画像取得部11に異常が生じた特定移動体10sを推定してもよい。
また、路面状態の異常の種類によっては、路面状態の異常の発生を、回数ではなく距離として把握することが適当な場合がある。例えば、路面上の線におけるかすれまたは消滅ついては、広い区間(例えば1m以上)で継続して発生する場合もある。このような場合、複数のプローブ情報Ipを比較する際に、道路に沿って異常の発生が継続している長さを参照し、画像取得部11に異常が発生した特定移動体10sを特定してもよい。
Furthermore, when an abnormality occurs in the
Depending on the type of abnormality in the road surface condition, it may be appropriate to grasp the occurrence of the abnormality in the road surface condition in terms of distance rather than the number of times. For example, the fading or disappearance of a line on the road surface may occur continuously over a wide section (e.g., 1 m or more). In such a case, when comparing multiple pieces of probe information Ip, the length of time that the abnormality continues along the road may be referenced to identify the specific moving
図7は、複数のプローブ情報Ipの一例である。図7の例では、各プローブ情報Ipに、識別情報Id、緯度、経度、種別、回数、距離、照度、天候についての情報が含まれている。「緯度」および「経度」は、位置情報Imの一例である。「照度」は、照度センサ16による検出結果に基づく、プローブ移動体10の周辺の照度である。「種別」は、検出された道路状態の異常の種類を示す。「回数」は、道路状態の異常が検出された回数を示す。「距離」は、検出された道路状態の異常についての路面上の距離を示す。「天候」は、道路状態の異常が検出された際の天候を示している。「天候」に関する情報は、照度センサ16による検出結果に基づいて求められてもよいし、気象情報を参照して取得されてもよい。
Figure 7 is an example of multiple probe information Ip. In the example of Figure 7, each probe information Ip includes information on the identification information Id, latitude, longitude, type, number of times, distance, illuminance, and weather. "Latitude" and "longitude" are examples of location information Im. "Illuminance" is the illuminance around the probe
図7の例において、識別情報Idが1、3,5,6に対応するプローブ情報Ipでは、同一座標において、Line Faint(車線境界線等のかすれ)が検出されている。しかしながら、識別情報Idが3に対応するプローブ情報Ipについては、識別情報Idが1,5,6に対応するプローブ情報Ipと比較して、「回数」および「距離」が明らかに大きい。したがって、識別情報Idが3に対応するプローブ移動体10は、画像取得部11に異常が生じた特定移動体10sであると推定できる。具体的な推定の方法としては、例えば「適合度Rf」という尺度を用いることができる。適合度Rfは、同一の位置情報Imについて、推定対象となるプローブ移動体10から送信されたプローブ情報Ipが、その他のプローブ移動体10から送信されたプローブ情報Ipに対して、どの程度適合しているか、を示す指標である。例えば図7に示す複数のプローブ情報Ipにおいては、適合度Rfを、推定対象となる識別情報Idに対応した「回数」の、その他の識別情報Idにおける「回数」の平均値に対する差異としてもよい。同様に複数のプローブ情報Ipに含まれる「距離」の情報を用いて、適合度Rfを算出してもよい。平均値に対する差異ではなく、その他の統計的手法を用いて、適合度Rfを算出してもよい。適合度Rfが所定の閾値を下回るプローブ情報Ipを送信したプローブ移動体10が、特定移動体10sであると推定することができる。In the example of FIG. 7, in the probe information Ip corresponding to the identification information Id of 1, 3, 5, and 6, Line Faint (blurring of lane boundaries, etc.) is detected at the same coordinates. However, for the probe information Ip corresponding to the identification information Id of 3, the "number of times" and "distance" are clearly larger than those of the probe information Ip corresponding to the identification information Id of 1, 5, and 6. Therefore, it can be estimated that the probe
また、画像取得部11に異常が発生しているか否かの推定に、照度情報、天候に関する情報、等を用いてもよい。照度が低かったり、天候が悪かったりした場合、画像取得部11に異常が発生していないにも関わらず、画像取得部11に異常が発生したと判定される可能性があるためである。例えば、図7に示す識別情報Idが3に対応するプローブ情報Ipは、照度が標準的であり、天候も晴れである状況下において、「回数」および「距離」が他のプローブ情報Ipより顕著に大きい。したがって、識別情報Idが3に対応するプローブ移動体10の画像取得部11に、異常が発生していると推定できる。
In addition, illuminance information, weather information, etc. may be used to estimate whether an abnormality has occurred in the
また、各プローブ移動体10に搭載される画像処理センサ11bの性能は同等であるとは限らない。互いに性能が異なる画像処理センサ11bを搭載したプローブ移動体10のプローブ情報Ip同士を比較すると、路面状態の異常または画像取得部11の異常についての適切な推定ができない可能性がある。そこで、プローブ情報Ipに、画像処理センサ11bのHW型番およびセンサ型番についての情報が含まれてもよい。「センサ型番」とは、画像処理センサ11bに含まれる画像処理エンジンの型番である。「HW型番」とは、画像処理エンジンが実装されたハードウェアの型番である。図8は、HW型番およびセンサ型番をそれぞれ含む、複数のプローブ情報Ipに基づいて生成された、プローブ品質推定情報Iqの一例である。図8の例において、識別情報Idが1,3,4,5に対応するプローブ移動体10は、同一のHW型番とセンサ型番を有する。したがって、これらのプローブ移動体10は、同等の性能を有する画像処理センサ11bを有しているため、各々が送信したプローブ情報Ip同士を比較することで、路面状態の異常または画像取得部11の異常を適切に推定することができる。図8の例では、識別情報Idが3に対応するプローブ移動体10に搭載された画像処理センサ11bに劣化が発生したと推定されている。このため、図8に示すプローブ品質推定情報Iqでは、識別情報Idが3の「稼働状態」として、「劣化あり」が入力されている。
In addition, the performance of the
また、路面状態検出装置13若しくは路面状態推定装置20は、画像取得部11が取得した画像に基づいて、路面上の障害物の有無を判定し、障害物情報Ioを生成してもよい。路面状態検出装置13が障害物情報Ioを生成する場合、プローブ情報Ipに障害物情報Ioを含めてもよい。制御部22は、障害物が有ると判定された地点の位置情報Imに関連付けて、障害物情報Ioを地図DB記憶部24に記憶させてもよい。制御部22は、複数のプローブ情報Ipを比較する際に、障害物情報Ioを用いることで、より精度よく路面状態の異常の有無または画像取得部11の異常の有無を推定することが可能となる。
Furthermore, the road surface
実施の形態2.
次に、実施の形態2に係る路面状態推定システム1について説明する。本実施の形態に係る路面状態推定システム1は、基本的な構成は実施の形態1の路面状態推定システム1と同様であるため、異なる点を中心に説明する。
Next, a description will be given of a road surface
図9に示すように、本実施の形態に係る路面状態推定装置20は、ソフトウェア管理部25と、路面状態分析部26と、を備えている。路面状態分析部26は、プローブ情報Ipに含まれる路面状態情報Isに基づき、路面状態の異常の有無を分析する。ソフトウェア管理部25は、プローブ移動体10に搭載される装置(例えば、通信型ドライブレコーダ)のソフトウェアを管理する。以下、プローブ移動体10に搭載される装置のソフトウェアを、単に「移動体側ソフトウェア」という。移動体側ソフトウェアは、画像処理センサ11bにより実行されるソフトウェアであってもよいし、移動体側制御部13aにより実行されるソフトウェアであってもよい。ソフトウェア管理部25は、移動体側ソフトウェアのバージョンを把握可能であり、また、移動体側ソフトウェアのアップデートを実行させることができる。As shown in FIG. 9, the road surface
図10を用いて、本実施の形態に係る路面状態推定装置20が実行する、特定移動体10sに対する制御フローを説明する。なお、図10に示すステップS30の前に、図4に示すステップS20~S22が行われて、画像取得部11の異常の有無についての推定が行われる。
ステップS30において、制御部22が、特定移動体10sの画像取得部11等に異常が発生したと推定すると、ステップS31に進む。
ステップS31において、ソフトウェア管理部25は、特定移動体10sに対する制御命令Ocを生成する。制御命令Ocは、無線通信によって特定移動体10sに送信される。ステップS31において生成される制御命令Ocには、移動体側ソフトウェアをアップデートさせる命令が含まれる。
A control flow for a specific moving
In step S30, if the
In step S31, the
移動体側ソフトウェアをアップデートさせることで、画像取得部11の異常等が解消される場合がある。例えば、画像処理センサ11bの画像処理アルゴリズムに不具合が生じている場合には、画像処理センサ11bが実行するソフトウェアを、不具合の対策済みのバージョンにアップデートすることが有効である。画像処理センサ11b以外の装置についての移動体側ソフトウェアをアップデートさせてもよい。アップデートが完了すると、ステップS32に進む。
By updating the software on the mobile unit, abnormalities in the
ステップS32において、制御部22は、移動体側ソフトウェアのアップデートにより異常等が解消されたか否かを判定する。画像取得部11の異常等が解消されたと判定された場合(ステップS32:YES)、特定移動体10sに対する制御フローは終了する。画像取得部11の異常等が解消されていないと判定された場合(ステップS32:NO)、ステップS33に進む。In step S32, the
ステップS33において、制御部22は、特定移動体10sに対して、プローブ情報Ipを継続して送信させるか否かを決定する。例えば、交通量の少ない地域を特定移動体10sが走行している場合には、画像取得部11に異常が発生している特定移動体10sのプローブ情報Ipであっても、蓄積しておくことで有益となる場合がある。逆に、交通量の多い地域を特定移動体10sが走行している場合には、当該地域に関するプローブ情報Ipは充分に蓄積されるため、特定移動体10sのプローブ情報Ipは不要となる。このように、特定移動体10sが走行する地域に応じて、特定移動体10sにプローブ情報Ipを継続して送信させるか否かを決定してもよい。あるいは、他の判断基準を用いて、ステップS33の判定が実行されてもよい。In step S33, the
特定移動体10sにプローブ情報Ipを送信させないと決定した場合(ステップS33:NO)、ステップS34に進む。ステップS34において、制御部22は、プローブ情報Ipの送信を停止する命令を含む制御命令Ocを生成する。この制御命令Ocを受信した特定移動体10sは、路面状態推定装置20に向けたプローブ情報Ipの送信を停止する。これにより、不要なプローブ情報Ipが路面状態推定装置20に送信されることが防止され、路面状態推定装置20の処理負荷を低減することができる。なお、この制御命令Ocを受信した特定移動体10sは、プローブ情報Ipの生成自体を停止してもよい。これにより、特定移動体10sにおける消費電力を抑制することも可能である。If it is determined that the specific moving
特定移動体10sにプローブ情報Ipを送信させると決定した場合(ステップS33:YES)、ステップS35に進む。ステップS35において、制御部22は、画像処理センサ11bによって処理される前の、撮影装置11aが撮影した画像を、プローブ情報Ipに含めるようにする命令を含む制御命令Ocを生成する。この制御命令Ocを受信した特定移動体10sの路面状態検出装置13は、画像処理センサ11bによって処理されていない画像を、路面状態情報Isとして含む、プローブ情報Ipを生成する。そのプローブ情報Ipを受信した路面状態推定装置20は、路面状態情報Is(つまり、画像処理センサ11bによって処理されていない画像)を、路面状態分析部26によって分析する。この分析には、畳み込みニューラルネットワーク(CNN:Convolutional Neural Network)を用いてもよい。制御部22は、路面状態分析部26による分析結果を、他のプローブ情報Ipと比較する。比較の結果、路面状態分析部26による分析結果が他のプローブ情報Ipに対して齟齬が無い場合、その分析結果に基づく路面状態推定情報Irを生成し、地図DB記憶部24に記憶させてもよい。If it is determined that the specific moving
次に、実施の形態2に係る路面状態推定システム1の変形例について説明する。
ステップS31において、路面状態推定装置20が生成する制御命令Ocには、種々の命令を含めることができる。例えば、特定移動体10sの画像取得部11に対して修理が必要であると判定された場合、特定移動体10sの使用者に報知情報Cを提示してもよい。図11に、報知情報Cの一例を示す。図11の例では、画像取得部11の修理が必要な旨が、特定移動体10sの通信型ドライブレコーダ等に表示される。報知情報Cとして、修理センターの連絡先等を合わせて表示させてもよい。あるいは、修理が必要な旨を、音声によって特定移動体10sの使用者に知らせてもよい。このように、報知情報Cはディスプレイへの表示であってもよいし、音声等であってもよい。このような報知を特定移動体10sの使用者に対して行うために、制御命令Ocには、報知命令Oiを含めることができる。報知命令Oiは、特定移動体10sの移動体側制御部13aに対して発行される。報知命令Oiは、特定移動体10sの使用者に対して、画像取得部11等に異常が生じたことを報知する報知情報Cを提示するための命令である。
Next, a modification of the road surface
In step S31, the control command Oc generated by the road surface
また、報知情報Cには、撮影装置11aに付着した付着物についての情報が含まれてもよい。図12の例では、特定移動体10sのフロントカメラ(撮影装置11a)に汚れが付着していることを、通信型ドライブレコーダのディスプレイ等に表示させている。さらに図12の例では、フロントカメラにおけるどの部位に汚れが付着しているかについても、画像を用いて表示している。これにより、使用者に対して、汚れの除去を促すことができる。
The notification information C may also include information about an attachment attached to the
また、制御部22が生成する路面状態推定情報Irには、路面状態の異常の有無に代えて、路面状態に異常が発生している可能性についての情報が含まれてもよい。例えば、特定の地点を通過する、90%を超えるプローブ移動体10が、その地点に路面状態の異常があると判定した場合に、制御部22は当該地点における路面状態の異常が確実に発生したと推定してもよい。また、特定の地点を通過する、30%以上90%以下のプローブ移動体10が、その地点に路面状態の異常があると判定した場合に、制御部22は、当該地点に路面状態の異常が発生したことが疑われると判定してもよい。そして制御部22は、路面状態に異常が発生している可能性についての情報に基づき、報知命令Oiの内容を決定してもよい。
The road surface condition estimation information Ir generated by the
その他の変形例として、制御部22が生成するプローブ品質推定情報Iqには、各プローブ移動体10における画像取得部11の異常の発生の有無に代えて、画像取得部11に異常が発生している可能性についての情報が含まれてもよい。そして制御部22は、画像取得部11に異常が発生している可能性についての情報に基づき、報知命令Oiの内容を決定してもよい。As another modification, the probe quality estimation information Iq generated by the
以上説明したように、本開示に係る路面状態推定システム1は、画像取得部11をそれぞれ有する複数のプローブ移動体10と、複数のプローブ移動体10がそれぞれ画像取得部11によって取得した路面の画像に基づく路面状態情報Is、路面の位置を示す位置情報Im、およびプローブ移動体10の識別情報Idをそれぞれ含む、複数のプローブ情報Ipを取得する情報取得部21と、複数のプローブ情報Ipに基づき、位置情報Imに関連付けられた路面状態に関する路面状態推定情報Irと、識別情報Idに関連付けられた路面状態情報Isの品質に関するプローブ品質推定情報Iqと、を生成する制御部22と、地図および路面状態推定情報Irを記憶する地図DB記憶部24と、プローブ品質推定情報Iqを記憶するプローブ情報記憶部23と、を備える。As described above, the road surface
上記構成の路面状態推定システム1によれば、路面状態推定情報Irに加えて、プローブ品質推定情報Iqが生成される。プローブ品質推定情報Iqは、複数のプローブ情報Ipの比較結果に基づいて生成されるため、特定のプローブ移動体10の画像取得部11等に異常が生じたことを推定できる。さらにプローブ品質推定情報Iqは、路面状態情報Isの取得元となったプローブ移動体10の識別情報Idと関連付けられている。このため、画像取得部11等に異常が生じたプローブ移動体10を、識別情報Idによって特定し、そのプローブ移動体10が送信したプローブ情報Ipの使用を停止することができる。あるいは、画像取得部11等に異常が生じたプローブ移動体10に対して、プローブ品質推定情報Iqの送信を停止させることできる。したがって、画像取得部11等に異常が生じたプローブ移動体10によって取得されたプローブ情報Ipを用いて路面の状態を推定してしまうことを防ぎ、推定精度の低下を抑制できる。According to the road surface
また、複数のプローブ移動体10の少なくとも一部の画像取得部11には、路面を撮影する撮影装置11aと、撮影装置11aにより撮影された路面の画像に基づいて路面状態を検出する画像処理センサ11bと、が含まれ、路面状態情報Isには、画像処理センサ11bによって検出された路面状態が含まれてもよい。この場合、プローブ移動体10が備える画像処理センサ11bによって路面状態を検出するため、例えば路面状態推定装置20によって路面状態を検出する場合と比較して、路面状態推定装置20の処理負荷を低減できる。
In addition, at least some of the
また、路面状態推定情報Irには、路面の変形の有無および路面に設けられた標識の劣化の有無の少なくとも一方が含まれてもよい。 The road surface condition estimation information Ir may also include at least one of the presence or absence of deformation of the road surface and the presence or absence of deterioration of signs on the road surface.
また、制御部22は、制御部22が複数のプローブ情報Ipに基づいて特定地点における路面状態に関する推定を複数回行い、異なる複数の推定結果を得た場合に、出現頻度が所定の閾値を下回る推定結果に対応するプローブ情報Ipを送信したプローブ移動体10の画像取得部11に異常が発生したと判定してもよい。
In addition, when the
また、制御部22は、同一の位置情報Imに対応する複数のプローブ情報Ipを比較することで、任意のプローブ情報Ipにおけるその他のプローブ情報Ipに対する適合度Rfを算出し、適合度Rfが所定の閾値を下回る場合に、任意のプローブ情報Ipを送信したプローブ移動体10の画像取得部11に異常が発生したと判定してもよい。In addition, the
また、少なくとも一部のプローブ移動体10は、路面における照度を検出する照度センサ16を有し、プローブ情報Ipには、照度センサ16による照度の検出結果に基づく照度情報が含まれ、制御部22は、複数のプローブ移動体10から送信されたプローブ情報Ipに含まれる照度情報を参照し、類似環境において取得された路面状態情報Is同士を比較することで、プローブ移動体10の画像取得部11の異常に関する判定を行ってもよい。In addition, at least some of the probe
また、複数のプローブ移動体10の少なくとも一部の画像取得部11には、路面を撮影する撮影装置11aと、撮影装置11aにより撮影された路面の画像に基づいて路面状態を検出する画像処理センサ11bと、が含まれ、プローブ情報Ipには、画像処理センサ11bの型に関する情報が含まれ、制御部22は、同一の型の画像処理センサ11bを有する複数のプローブ移動体10から送信された複数のプローブ情報Ip同士を比較し、画像処理センサ11bの異常に関する判定を行ってもよい。In addition, at least some of the
また、制御部22は、位置情報Imと、路面上の障害物の有無に関する障害物情報Ioと、を対応付けて、地図DB記憶部24に記憶させてもよい。The
また、複数のプローブ移動体10の少なくとも一部は、車線単位の道路形状データを含む高精度地図データを記憶する高精度ロケータ14Aを有し、高精度ロケータ14Aは、自己の車線位置に関する車線情報Ilを生成し、高精度ロケータ14Aを有するプローブ移動体10が送信するプローブ情報Ipに、車線情報Ilが含まれてもよい。In addition, at least a portion of the multiple probe
また、プローブ情報Ipには、プローブ移動体10の車線位置に関する車線情報Ilが含まれ、制御部22は、車線情報Ilを含む複数のプローブ情報Ipの比較結果に基づき、車線ごとの路面状態に関する路面状態推定情報Irを生成し、制御部22は、車線情報Ilを含む複数のプローブ情報Ipの比較結果に基づき、プローブ品質推定情報Iqを生成してもよい。In addition, the probe information Ip includes lane information Il relating to the lane position of the probe
また、制御部22は、複数のプローブ移動体10に含まれる特定移動体10sの画像取得部11に異常が生じたと推定した場合、特定移動体10sに対して送信される制御命令Ocを生成してもよい。なお、路面状態推定装置20とプローブ移動体10との間で認証を行ってもよい。認証の方式は種々選択可能であるが、例えば、識別情報Idと組み合わされたパスワードが、各プローブ移動体10に対して事前に発行されてもよい。プローブ情報Ipに、識別情報Idとともにパスワードが含まれることで、正規のプローブ移動体10であることを路面状態推定装置20が認識できる。このような認証は、制御命令Ocが、誤ったプローブ移動体10に対して発行されないようにする点でも有効である。
In addition, when the
また、制御命令Ocには、特定移動体10sに搭載された装置のソフトウェアをアップデートさせる命令が含まれてもよい。
The control command Oc may also include a command to update software of a device installed in a specific
また、制御命令Ocには、特定移動体10sによるプローブ情報Ipの送信を停止する命令が含まれてもよい。この場合、画像取得部11等に異常が生じたプローブ移動体10によってプローブ情報Ipが路面状態推定装置20に送信されることが停止される。したがって、制御部22による路面状態の推定精度が低下することを抑制できる。また、不要なプローブ情報Ipが路面状態推定装置20に送信されることで路面状態推定装置20の処理負荷が増大することも抑制できる。
The control command Oc may also include a command to stop the transmission of probe information Ip by the specific
また、制御命令Ocには、特定移動体10sの移動体側制御部13aに対して発行される報知命令Oiが含まれ、報知命令Oiは、特定移動体10sの使用者に対して、画像取得部11等に異常が生じたことを報知する報知情報Cを移動体側制御部13aに示させる命令であってもよい。In addition, the control command Oc includes a notification command Oi issued to the mobile body
また、報知情報Cには、特定移動体10sの画像取得部11に含まれる撮影装置11aに付着した付着物についての情報が含まれてもよい。
The alarm information C may also include information about an attachment attached to the
本開示に係る路面状態推定装置20は、複数のプローブ移動体10がそれぞれ画像取得部11によって取得した路面の画像に基づく路面状態情報Is、路面の位置を示す位置情報Im、および各々のプローブ移動体10の識別情報Idをそれぞれ含む、複数のプローブ情報Ipを取得する情報取得部21と、複数のプローブ情報Ipに基づき、路面状態に関する路面状態推定情報Irを生成し、当該路面の位置を示す位置情報Imと対応付ける制御部22と、複数のプローブ情報Ipの比較結果に基づき、識別情報Idに関連付けて路面状態情報Isの品質に関するプローブ品質推定情報Iqを生成する制御部22と、路面状態推定情報Irを記憶する地図DB記憶部24と、プローブ品質推定情報Iqを記憶するプローブ情報記憶部23と、を有する。The road surface
上記構成の路面状態推定装置20によれば、路面状態推定情報Irに加えて、プローブ品質推定情報Iqを生成する。プローブ品質推定情報Iqは、複数のプローブ情報Ipの比較結果に基づいて生成されるため、特定のプローブ移動体10の画像取得部11等に異常が生じたことを推定できる。さらにプローブ品質推定情報Iqは、路面状態情報Isの取得元となったプローブ移動体10の識別情報Idと関連付けられている。このため、画像取得部11等に異常が生じたプローブ移動体10を、識別情報Idによって特定し、そのプローブ移動体10が送信したプローブ情報Ipの使用を停止することができる。あるいは、画像取得部11等に異常が生じたプローブ移動体10に対して、プローブ品質推定情報Iqの送信を停止させることできる。したがって、画像取得部11等に異常が生じたプローブ移動体10によって取得されたプローブ情報Ipを用いて路面の状態を推定してしまうことを防ぎ、推定精度の低下を抑制できる。
According to the road surface
また、路面状態推定装置20は、複数のプローブ移動体10の少なくとも一部によって取得された画像に基づいて路面状態を分析する路面状態分析部26を備えてもよい。
The road surface
本開示に係るプローブ移動体10は、自己の位置情報Imを生成するロケータ装置14と、路面の画像を取得する画像取得部11と、位置情報Im、位置情報Imに対応付けられるとともに画像に基づいて生成された路面状態情報Is、および自己の識別情報Idを含むプローブ情報Ipを生成する移動体側制御部13aと、移動体側制御部13aが生成したプローブ情報Ipを、路面状態推定装置20に送信する通信装置15と、を備える。The probe
上記構成のプローブ移動体10によれば、プローブ品質推定情報Iqおよび路面状態推定情報Irを生成する路面状態推定装置20と組み合わせて用いられることで、画像取得部11等に異常が生じた場合に路面状態推定情報Irの品質を低下させてしまうことを抑制できる。
According to the probe
また、コンピュータを路面状態推定装置20として機能させるための路面状態推定プログラムを、路面状態推定装置20が有する記憶部に記憶させてもよい。路面状態推定プログラムを記憶するハードウェアは、プローブ情報記憶部23、地図DB記憶部24等のハードウェアと同一であってもよいし、異なってもよい。In addition, a road surface condition estimation program for causing a computer to function as the road surface
なお、本開示の技術的範囲は前記実施の形態に限定されず、本開示の趣旨を逸脱しない範囲において種々の変更を加えることが可能である。The technical scope of this disclosure is not limited to the above-described embodiments, and various modifications may be made without departing from the spirit of this disclosure.
例えば、画像取得部11はレーダーを用いて路面の画像を取得するように構成されていてもよい。この場合も、少なくとも画像取得部11が取得した画像に基づいて、路面の変形および路面上の落下物の有無を検出することは可能である。For example, the
その他、上記した実施の形態あるいは変形例を、適宜組み合わせてもよい。 In addition, the above-mentioned embodiments or variations may be combined as appropriate.
1…路面状態推定システム 10…プローブ移動体 10s…特定移動体 11…画像取得部 11a…撮影装置 11b…画像処理センサ 13a…移動体側制御部 14…ロケータ装置 14A…高精度ロケータ 15…通信装置 16…照度センサ 20…路面状態推定装置 21…情報取得部 22…制御部 23…プローブ情報記憶部 24…地図DB記憶部
1...Road surface
Claims (18)
複数の前記プローブ移動体がそれぞれ前記画像取得部によって取得した路面の画像に基づく路面状態情報、前記路面の位置を示す位置情報、および前記プローブ移動体の識別情報をそれぞれ含む、複数のプローブ情報を取得する情報取得部と、
複数の前記プローブ情報に基づき、前記位置情報に関連付けられた路面状態に関する路面状態推定情報と、前記識別情報に関連付けられた前記路面状態情報の品質に関するプローブ品質推定情報と、を生成するとともに、同一地点における複数の前記プローブ情報を基に前記プローブ移動体の前記画像取得部の異常の発生の有無を判定する、制御部と、
前記路面状態推定情報を記憶する地図DB記憶部と、
前記プローブ品質推定情報を記憶するプローブ情報記憶部と、
を備える、路面状態推定システム。 A plurality of probe moving bodies each having an image acquisition unit;
an information acquisition unit that acquires a plurality of pieces of probe information, each of which includes road surface condition information based on an image of a road surface acquired by the image acquisition unit of the plurality of probe moving bodies, position information indicating a position of the road surface, and identification information of the probe moving body;
a control unit that generates road surface condition estimation information related to the road surface condition associated with the position information and probe quality estimation information related to the quality of the road surface condition information associated with the identification information based on the plurality of pieces of probe information , and determines whether or not an abnormality has occurred in the image acquisition unit of the probe moving body based on the plurality of pieces of probe information at the same point ;
a map DB storage unit that stores the road surface condition estimation information;
a probe information storage unit that stores the probe quality estimation information;
A road surface condition estimation system comprising:
前記路面状態情報には、前記画像処理センサによって検出された前記路面状態が含まれる、請求項1に記載の路面状態推定システム。 At least some of the image acquisition units of the plurality of probe moving bodies include an image capture device that captures an image of the road surface, and an image processing sensor that detects the road surface condition based on the image of the road surface captured by the image capture device,
The road surface condition estimation system according to claim 1 , wherein the road surface condition information includes the road surface condition detected by the image processing sensor.
前記プローブ情報には、前記照度センサによる前記照度の検出結果に基づく照度情報が含まれ、
前記制御部は、複数のプローブ移動体から送信された前記プローブ情報に含まれる前記照度情報を参照し、類似環境において取得された前記路面状態情報同士を比較することで、前記プローブ移動体の前記画像取得部の異常に関する判定を行う、請求項1から5のいずれか1項に記載の路面状態推定システム。 At least a part of the probe moving bodies has an illuminance sensor that detects illuminance on a road surface,
the probe information includes illuminance information based on a detection result of the illuminance by the illuminance sensor,
The control unit refers to the illuminance information contained in the probe information transmitted from a plurality of probe mobile bodies, and compares the road surface condition information acquired in similar environments to determine whether there is an abnormality in the image acquisition unit of the probe mobile body.
前記プローブ情報には、前記画像処理センサの型に関する情報が含まれ、
前記制御部は、同一の型の画像処理センサを有する複数の前記プローブ移動体から送信された複数の前記プローブ情報同士を比較し、前記画像処理センサの異常に関する判定を行う、請求項1から6のいずれか1項に記載の路面状態推定システム。 At least some of the image acquisition units of the plurality of probe moving bodies include an image capture device that captures an image of a road surface, and an image processing sensor that detects the road surface condition based on the image of the road surface captured by the image capture device,
the probe information includes information regarding a type of the imaging sensor;
The road surface condition estimation system according to claim 1 , wherein the control unit compares the multiple pieces of probe information transmitted from the multiple probe mobile bodies having the same type of image processing sensor, and makes a determination regarding an abnormality in the image processing sensor.
前記高精度ロケータは、自己の車線位置に関する車線情報を生成し、
前記高精度ロケータを有する前記プローブ移動体が送信する前記プローブ情報に、前記車線情報が含まれる、請求項1から8のいずれか1項に記載の路面状態推定システム。 At least some of the plurality of probe moving bodies have a high-precision locator that stores high-precision map data including road shape data in units of lanes;
The high accuracy locator generates lane information related to its lane position;
The road surface condition estimation system according to claim 1 , wherein the lane information is included in the probe information transmitted by the probe mobile object having the high-precision locator.
前記制御部は、前記車線情報を含む複数の前記プローブ情報の比較結果に基づき、車線ごとの路面状態に関する前記路面状態推定情報を生成する、請求項1から9のいずれか1項に記載の路面状態推定システム。 The probe information includes lane information regarding a lane position of the probe moving body,
The road surface condition estimation system according to claim 1 , wherein the control unit generates the road surface condition estimation information relating to a road surface condition for each lane based on a comparison result of the plurality of pieces of probe information including the lane information.
前記報知命令は、前記特定移動体の使用者に対して、前記画像取得部に異常が発生したことを報知する報知情報を前記移動体側制御部に示させる命令である、請求項11から13のいずれか1項に記載の路面状態推定システム。 the control command includes a notification command to be issued to a mobile-body-side control unit of the specific mobile body,
The road surface condition estimation system according to any one of claims 11 to 13, wherein the notification command is a command to cause the mobile body side control unit to display notification information notifying a user of the specific mobile body that an abnormality has occurred in the image acquisition unit.
複数の前記プローブ情報に基づき、前記位置情報に関連付けられた路面状態に関する路面状態推定情報と、前記識別情報に関連付けられた前記路面状態情報の品質に関するプローブ品質推定情報と、を生成するとともに、同一地点における複数の前記プローブ情報を基に前記プローブ移動体の前記画像取得部の異常の発生の有無を判定する、制御部と、
前記路面状態推定情報を記憶する地図DB記憶部と、
前記プローブ品質推定情報を記憶するプローブ情報記憶部と、を備える、路面状態推定装置。 an information acquisition unit that acquires a plurality of pieces of probe information, each of which includes road surface condition information based on an image of the road surface acquired by an image acquisition unit of a plurality of probe moving bodies, position information indicating a position of the road surface, and identification information of each of the probe moving bodies;
a control unit that generates road surface condition estimation information related to the road surface condition associated with the position information and probe quality estimation information related to the quality of the road surface condition information associated with the identification information based on the plurality of pieces of probe information , and determines whether or not an abnormality has occurred in the image acquisition unit of the probe moving body based on the plurality of pieces of probe information at the same point ;
a map DB storage unit that stores the road surface condition estimation information;
a probe information storage unit that stores the probe quality estimation information.
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