JP7696944B2 - フィルタリング装置、フィルタリング方法及びプログラム - Google Patents

Description

本開示は、フィルタリング装置、フィルタリング方法及びプログラムに関する。

特許文献１には、車両に搭載されたカメラや各種センサによって得られたプローブ情報に基づいて走行ルートマップを生成する技術について記載されている。特許文献１に記載された技術では、運転診断の結果（採点結果）に基づいてプローブ情報のフィルタリングが行われる。特許文献１には、プローブ情報の加速度から急アクセルの頻度、急ブレーキの頻度、急な左折／右折の頻度及び左右のふらつき頻度が算出され、頻度が低いほど高得点になるように点数が付けられ、総合点が算出される旨が記載されている。特許文献１に記載された技術では、総合点が合格点に満たない場合に、危険な運転によるプローブ情報であると推定され、プローブ情報が走行ルートマップの生成に用いられない。

特開２０１９－０２１２２１号公報

ところで、特許文献１に記載された技術では、プローブ車両の急アクセルの頻度、急ブレーキの頻度、急な左折／右折の頻度及び左右のふらつき頻度に基づいて、プローブ情報（車両センサの検知結果を示す車両センサデータ）を除外するか否かが判定されるものの、プローブ車両が交通規則違反をしたか否かを示す情報に基づいてプローブ情報を除外するか否かが判定されない。また、特許文献１に記載された技術では、プローブ車両において車線逸脱警報が頻発するか否かを示す情報に基づいてプローブ情報を除外するか否かが判定されない。更に、特許文献１に記載された技術では、プローブ車両と先行車両との車間距離あるいはＴＴＣ（Time To Collision）に基づいてプローブ情報を除外するか否かが判定されない。そのため、特許文献１に記載された技術では、プローブ情報が適切に除外されないおそれがある。

上述した点に鑑み、本開示は、プローブ車両に搭載された車両センサの検知結果を示す車両センサデータを適切に除外することができるフィルタリング装置、フィルタリング方法及びプログラムを提供することを目的とする。

（１）本開示の一態様は、プローブ車両に搭載された車両センサの検知結果を示す車両センサデータを除外する処理を実行するフィルタリング装置であって、前記車両センサデータの点数化を行う点数化処理部と、前記車両センサデータの点数と第１閾値との比較を行う判定部と、前記判定部の判定結果に基づいて前記車両センサデータを除外する処理を実行するフィルタリング処理部とを備え、前記点数化処理部は、前記プローブ車両が一時停止違反をした車両であるか否かを示す情報と、前記プローブ車両が制限速度違反をした車両であるか否かを示す情報と、前記プローブ車両において車線逸脱警報が頻発するか否かを示す情報と、前記プローブ車両と先行車両との車間距離あるいはＴＴＣが第２閾値以下であるか否かを示す情報との少なくともいずれかに基づいて、前記車両センサデータの点数化を行う、フィルタリング装置である。

（２）（１）のフィルタリング装置では、前記点数化処理部は、前記プローブ車両が一時停止違反をした車両であるか否かを示す情報に基づいて、前記車両センサデータの点数化を行い、前記フィルタリング処理部は、前記プローブ車両が一時停止違反をした車両である場合に、前記プローブ車両が一時停止違反をした車両でない場合よりも、前記車両センサデータを除外しやすくなってもよい。

（３）（１）又は（２）のフィルタリング装置では、前記点数化処理部は、前記プローブ車両が制限速度違反をした車両であるか否かを示す情報に基づいて、前記車両センサデータの点数化を行い、前記フィルタリング処理部は、前記プローブ車両が制限速度違反をした車両である場合に、前記プローブ車両が制限速度違反をした車両でない場合よりも、前記車両センサデータを除外しやすくなってもよい。

（４）（１）～（３）のいずれかのフィルタリング装置では、前記点数化処理部は、前記プローブ車両において前記車線逸脱警報が頻発するか否かを示す情報に基づいて、前記車両センサデータの点数化を行い、前記フィルタリング処理部は、前記プローブ車両において前記車線逸脱警報が頻発する場合に、前記プローブ車両において前記車線逸脱警報が頻発しない場合よりも、前記車両センサデータを除外しやすくなってもよい。

（５）（１）～（４）のいずれかのフィルタリング装置では、前記点数化処理部は、前記車間距離あるいは前記ＴＴＣが前記第２閾値以下であるか否かを示す情報に基づいて、前記車両センサデータの点数化を行い、前記フィルタリング処理部は、前記車間距離あるいは前記ＴＴＣが前記第２閾値以下である場合に、前記車間距離あるいは前記ＴＴＣが前記第２閾値以下でない場合よりも、前記車両センサデータを除外しやすくなってもよい。

（６）（１）～（５）のいずれかのフィルタリング装置では、前記車両センサには、前記プローブ車両の前方の画像を撮影する前方カメラが含まれ、前記車両センサデータには、前記前方カメラによって撮影された前記プローブ車両の前方の画像が含まれ、前記車間距離あるいは前記ＴＴＣが前記第２閾値以下である場合に、前記前方カメラによって撮影された前記プローブ車両の前方の画像に前記先行車両のみが含まれるか、あるいは、前記前方カメラによって撮影された前記プローブ車両の前方の画像の大部分が前記先行車両を示してもよい。

（７）（１）～（６）のいずれかのフィルタリング装置では、前記判定部は、前記車両センサの取り付け位置が変化したか否かを判定し、前記フィルタリング処理部は、前記車両センサの取り付け位置が変化した場合に、取り付け位置が変化した後の前記車両センサの検知結果を示す取り付け位置変化後車両センサデータを除外する処理を実行してもよい。

（８）（７）のフィルタリング装置では、前記車両センサには、前記プローブ車両の外部の状況を示す画像を撮影する車載カメラが含まれ、前記判定部は、取り付け位置が変化した後の前記車載カメラによって撮影された前記プローブ車両の外部の状況を示す画像である取り付け位置変化後画像と、取り付け位置が変化する前の前記車載カメラによって撮影された前記プローブ車両の外部の状況を示す画像である取り付け位置変化前画像とに基づいて、前記車載カメラの取り付け位置が変化したか否かを判定し、前記フィルタリング処理部は、前記車載カメラの取り付け位置が変化した場合に、前記取り付け位置変化後画像を除外する処理を実行してもよい。

（９）（７）のフィルタリング装置では、前記車両センサには、前記プローブ車両の外部の物体を認識する機能を有するＬｉＤＡＲが含まれ、前記判定部は、取り付け位置が変化した後の前記ＬｉＤＡＲのキャリブレーション時に前記ＬｉＤＡＲによって行われた物体認識の結果と、取り付け位置が変化する前の前記ＬｉＤＡＲのキャリブレーション時に前記ＬｉＤＡＲによって行われた物体認識の結果とに基づいて、前記ＬｉＤＡＲの取り付け位置が変化したか否かを判定し、前記ＬｉＤＡＲの取り付け位置が変化したと前記判定部が判定した場合に、前記フィルタリング処理部は、前記ＬｉＤＡＲの取り付け位置が変化したと前記判定部が判定した後に前記ＬｉＤＡＲによって行われた物体認識の結果を除外する処理を実行してもよい。

（１０）（１）～（９）のいずれかのフィルタリング装置では、前記フィルタリング処理部によって除外されなかった前記車両センサデータは、地図情報の生成、交通情報の生成及び路面の劣化状態を示す情報の生成の少なくともいずれかに用いられてもよい。

（１１）本開示の一態様は、フィルタリング装置が、プローブ車両に搭載された車両センサの検知結果を示す車両センサデータを除外する処理を実行するフィルタリング方法であって、前記フィルタリング装置が前記車両センサデータの点数化を行う点数化処理ステップと、前記フィルタリング装置が前記車両センサデータの点数と第１閾値との比較を行う判定ステップと、前記フィルタリング装置が前記判定ステップにおける判定結果に基づいて前記車両センサデータを除外する処理を実行するフィルタリング処理ステップとを備え、前記点数化処理ステップでは、前記プローブ車両が一時停止違反をした車両であるか否かを示す情報と、前記プローブ車両が制限速度違反をした車両であるか否かを示す情報と、前記プローブ車両において車線逸脱警報が頻発するか否かを示す情報と、前記プローブ車両と先行車両との車間距離あるいはＴＴＣが第２閾値以下であるか否かを示す情報との少なくともいずれかに基づいて、前記車両センサデータの点数化が行われる、フィルタリング方法である。

（１２）本開示の一態様は、プローブ車両に搭載されたコンピュータ又はサーバ装置を構成するコンピュータに、前記プローブ車両に搭載された車両センサの検知結果を示す車両センサデータの点数化を行う点数化処理ステップと、前記車両センサデータの点数と第１閾値との比較を行う判定ステップと、前記判定ステップにおける判定結果に基づいて前記車両センサデータを除外するフィルタリング処理ステップとを実行させるためのプログラムであって、前記点数化処理ステップでは、前記プローブ車両が一時停止違反をした車両であるか否かを示す情報と、前記プローブ車両が制限速度違反をした車両であるか否かを示す情報と、前記プローブ車両において車線逸脱警報が頻発するか否かを示す情報と、前記プローブ車両と先行車両との車間距離あるいはＴＴＣが第２閾値以下であるか否かを示す情報との少なくともいずれかに基づいて、前記車両センサデータの点数化が行われる、プログラムである。

本開示によれば、プローブ車両に搭載された車両センサの検知結果を示す車両センサデータを適切に除外することができる。

第１実施形態のフィルタリング装置Ｃ３２が適用された車両データ活用システム１の第１例を示す図である。 図１に示すプロセッサＣ３が有する機能の一例を示す図である。 第１実施形態のフィルタリング装置Ｃ３２によって実行される処理の一例を説明するためのフローチャートである。 第２実施形態のフィルタリング装置２Ｃ２が適用された車両データ活用システム１のサーバ装置１２の制御部１２Ｃが有する機能の一例を示す図である。

以下、図面を参照し、本開示のフィルタリング装置、フィルタリング方法及びプログラムの実施形態について説明する。

＜第１実施形態＞
図１は第１実施形態のフィルタリング装置Ｃ３２が適用された車両データ活用システム１の第１例を示す図である。図２は図１に示すプロセッサＣ３が有する機能の一例を示す図である。

図１及び図２に示す例では、車両データ活用システム１が、プローブ車両１１に搭載された車両センサ１１Ａの検知結果を示す車両センサデータを活用するためのシステムである。車両データ活用システム１には、例えばプローブ車両１１と、サーバ装置１２と、地図情報生成装置１３とが含まれる。
プローブ車両１１は、ネットワークＮＷにつながる車両であり、コネクティッドカーと称されている。プローブ車両１１は、例えば車両センサ１１Ａと、通信部１１Ｂと、制御部１１Ｃと、地図情報ユニット１１Ｄとを備えている。車両センサ１１Ａと通信部１１Ｂと制御部１１Ｃと地図情報ユニット１１Ｄとは、車内ネットワーク１１Ｅを介して接続されている。
車両センサ１１Ａには、例えばプローブ車両１１の外部の状況を示す画像を撮影する車載カメラ（例えば前方カメラ、後方カメラ、側方カメラ等）、プローブ車両１１の外部の物体を認識する機能を有するレーダー、ＬｉＤＡＲ（Light Detection And Ranging）等が含まれる。また、車両センサ１１Ａには、例えばプローブ車両１１の走行状況に関するデータ（例えばエンジン回転速度、アクセル／ブレーキ等の操作状況、車速、加速度、シフトポジション、走行距離、位置情報等）を検知するための各種センサが含まれる。プローブ車両１１の現在位置を示す位置情報は、車両センサ１１Ａとして機能するＧＰＳ（Global Positioning System）モジュールがＧＰＳ信号を受信することによって得られる。更に、車両センサ１１Ａには、例えば警報を出力する各種警報装置、診断結果を出力する各種診断装置等が含まれる。

通信部１１Ｂは、例えばＤＣＭ（Data Communication Module）によって構成される。通信部１１Ｂは、車両センサ１１Ａの検知結果を示す車両センサデータを、ネットワークＮＷを介してサーバ装置１２に送信する機能を有する。また、通信部１１Ｂは、例えば地図情報生成装置１３によって生成された地図情報等を、ネットワークＮＷを介して受信する機能を有する。
地図情報ユニット１１Ｄは、例えばプローブ車両１１に搭載されたＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等のストレージ内に形成されている。地図情報ユニット１１Ｄが有する地図情報には、道路構造（道路の位置、道路の形状、車線構造等）、ルール等の各種の情報が含まれる。

制御部１１Ｃは、通信部１１Ｂに車両センサデータをサーバ装置１２に送信させる機能等を有する。制御部１１Ｃは、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）Ｃ１とメモリＣ２とプロセッサＣ３とを備えるコンピュータによって構成されている。通信インターフェースＣ１とメモリＣ２とプロセッサＣ３とは、信号線Ｃ４を介して接続されている。通信インターフェースＣ１は、制御部１１Ｃを車内ネットワーク１１Ｅに接続するためのインターフェース回路を有する。メモリＣ２は、記憶部の一例であり、例えば揮発性の半導体メモリ及び不揮発性の半導体メモリを有する。メモリＣ２は、プロセッサＣ３により実行される処理において使用されるプログラム及び各種のデータを記憶する。プロセッサＣ３は各種の処理（例えば通信部１１Ｂに車両センサデータをサーバ装置１２に送信させる処理等）を実行する。また、プロセッサＣ３は、例えばプローブ車両１１の操舵アクチュエータ（図示せず）、制動アクチュエータ（図示せず）及び駆動アクチュエータ（図示せず）を制御する機能を有する。

図１及び図２に示す例では、制御部１１Ｃが、例えば自動運転ＥＣＵ（Electronic Control Unit）によって構成されており、ＳＡＥ（Society of Automotive Engineers）の定義によるレベル３の運転制御レベル、すなわち、運転者による操舵アクチュエータ、制動アクチュエータ及び駆動アクチュエータの操作及びプローブ車両１１の周囲の監視を必要としない運転制御レベルでプローブ車両１１を制御可能である。更に、制御部１１Ｃは、運転者がプローブ車両１１の運転に関与する運転制御レベル、例えばＳＡＥの定義によるレベル０～２の運転制御レベルでプローブ車両１１を制御する機能を有する。また、制御部１１Ｃは、例えば車線逸脱警報等をＨＭＩ（Human Machine Interface）（図示せず）に出力させる機能を有する。
他の例では、制御部１１Ｃが、ＳＡＥの定義によるレベル３の運転制御レベルでプローブ車両１１を制御する機能を有さなくてもよい。つまり、プローブ車両１１が、自動運転車両ではなく、手動運転車両であってもよい。
更に他の例では、制御部１１Ｃが、プローブ車両１１の操舵アクチュエータ、制動アクチュエータ及び駆動アクチュエータを制御する機能を有さなくてもよい。つまり、プローブ車両１１の操舵アクチュエータ、制動アクチュエータ及び駆動アクチュエータを制御する機能を有するＥＣＵが、通信部１１Ｂに車両センサデータをサーバ装置１２に送信させる機能を有する制御部１１Ｃとは別個に、プローブ車両１１に備えられていてもよい。

図１及び図２に示す例では、プロセッサＣ３が、収集装置Ｃ３１としての機能と、フィルタリング装置Ｃ３２としての機能とを有する。収集装置Ｃ３１は、車両センサ１１Ａの検知結果を示す車両センサデータを車両センサ１１Ａから収集する。
一方、収集装置Ｃ３１によって車両センサ１１Ａから収集される車両センサデータの中には、例えば地図情報生成装置１３等において活用されることが相応しくない車両センサデータも含まれる。
その点に鑑み、図１及び図２に示す例では、プロセッサＣ３が、車両センサ１１Ａの検知結果を示す車両センサデータを除外する処理を実行するフィルタリング装置Ｃ３２としての機能を有する。フィルタリング装置Ｃ３２は、点数化処理部Ｃ３２Ａと、判定部Ｃ３２Ｂと、フィルタリング処理部Ｃ３２Ｃとを備えている。

点数化処理部Ｃ３２Ａは、収集装置Ｃ３１によって車両センサ１１Ａから収集された車両センサデータの点数化を行う。
具体的には、点数化処理部Ｃ３２Ａは、プローブ車両１１が一時停止違反をした車両であるか否かを示す情報に基づいて、車両センサデータの点数化を行う。点数化処理部Ｃ３２Ａは、プローブ車両１１が一時停止違反をした車両である場合に、プローブ車両１１が一時停止違反をした車両でない場合より低い点数を車両センサデータに付ける。
図１及び図２に示す例では、点数化処理部Ｃ３２Ａが、車両センサ１１Ａとして機能する前方カメラによって撮影されたプローブ車両１１の前方の画像に基づいて、プローブ車両１１が走行中の道路の一時停止箇所を認識する。更に、点数化処理部Ｃ３２Ａは、プローブ車両１１がその一時停止箇所を通過する時に、車両センサ１１Ａとして機能する車速センサによって検知されたプローブ車両１１の車速に基づいて、プローブ車両１１が一時停止違反をしたか否かを判定する。除外するか否かの判定対象の車両センサデータには、前方カメラによって撮影されたプローブ車両１１の前方の一時停止箇所を含む画像と、車速センサによって検知されたプローブ車両１１の車速とが含まれる。
他の例では、点数化処理部Ｃ３２Ａが、車両センサ１１Ａとして機能するＧＰＳユニットによって得られるプローブ車両１１の位置情報と、地図情報ユニット１１Ｄが有する地図情報とに基づいて、プローブ車両１１が一時停止違反をしたか否かを判定してもよい。この例では、除外するか否かの判定対象の車両センサデータに、ＧＰＳユニットによって得られるプローブ車両１１の位置情報（プローブ車両１１の速度情報も含む）が含まれる。

また、図１及び図２に示す例では、点数化処理部Ｃ３２Ａが、プローブ車両１１が制限速度違反をした車両であるか否かを示す情報に基づいて、車両センサデータの点数化を行う。点数化処理部Ｃ３２Ａは、プローブ車両１１が制限速度違反をした車両である場合に、プローブ車両１１が制限速度違反をした車両でない場合より低い点数を車両センサデータに付ける。
図１及び図２に示す例では、点数化処理部Ｃ３２Ａが、車両センサ１１Ａとして機能する前方カメラによって撮影されたプローブ車両１１の前方の画像に基づいて、プローブ車両１１が走行中の道路の制限速度を認識する。更に、点数化処理部Ｃ３２Ａは、プローブ車両１１が、その制限速度が設定された道路を走行する時に、車両センサ１１Ａとして機能する車速センサによって検知されたプローブ車両１１の車速に基づいて、プローブ車両１１が制限速度違反をしたか否かを判定する。除外するか否かの判定対象の車両センサデータには、前方カメラによって撮影されたプローブ車両１１の前方の制限速度の標識又は標示を含む画像と、車速センサによって検知されたプローブ車両１１の車速とが含まれる。
他の例では、点数化処理部Ｃ３２Ａが、車両センサ１１Ａとして機能するＧＰＳユニットによって得られるプローブ車両１１の位置情報と、地図情報ユニット１１Ｄが有する地図情報とに基づいて制限速度を認識し、プローブ車両１１が制限速度違反をしたか否かを判定してもよい。この例では、除外するか否かの判定対象の車両センサデータに、ＧＰＳユニットによって得られるプローブ車両１１の位置情報（プローブ車両１１の速度情報も含む）が含まれる。

更に、図１及び図２に示す例では、点数化処理部Ｃ３２Ａが、プローブ車両１１において車線逸脱警報が頻発するか否かを示す情報に基づいて、車両センサデータの点数化を行う。点数化処理部Ｃ３２Ａは、プローブ車両１１において車線逸脱警報が頻発する場合に、プローブ車両１１において車線逸脱警報が頻発しない場合より低い点数を車両センサデータに付ける。
図１及び図２に例では、点数化処理部Ｃ３２Ａが、ＨＭＩによる車線逸脱警報の出力履歴に基づいて、プローブ車両１１において車線逸脱警報が頻発するか否かを判定する。
他の例では、車両センサ１１Ａに、ＨＭＩによって出力される車線逸脱警報を検知する例えば車内カメラ等が含まれ、点数化処理部Ｃ３２Ａが、車内カメラ等による車線逸脱警報の検知結果に基づいて、プローブ車両１１において車線逸脱警報が頻発するか否かを判定してもよい。

また、図１及び図２に示す例では、点数化処理部Ｃ３２Ａが、プローブ車両１１と先行車両との車間距離あるいはＴＴＣが第２閾値以下であるか否かを示す情報に基づいて、車両センサデータの点数化を行う。点数化処理部Ｃ３２Ａは、プローブ車両１１と先行車両との車間距離あるいはＴＴＣが第２閾値以下である場合に、プローブ車両１１と先行車両との車間距離あるいはＴＴＣが第２閾値以下でない場合より低い点数を車両センサデータに付ける。
図１及び図２に示す例では、プローブ車両１１と先行車両との車間距離あるいはＴＴＣが第２閾値以下である場合に、前方カメラによって撮影されたプローブ車両１１の前方の画像に先行車両のみが含まれるように、第２閾値が設定される。点数化処理部Ｃ３２Ａは、前方カメラによって撮影されたプローブ車両１１の前方の画像に先行車両のみが含まれる場合に、プローブ車両１１と先行車両との車間距離あるいはＴＴＣが第２閾値以下であると判定し、前方カメラによって撮影されたプローブ車両１１の前方の画像に先行車両及び先行車両以外のもの（例えば風景等）が含まれる場合に、プローブ車両１１と先行車両との車間距離あるいはＴＴＣが第２閾値以下でないと判定する。除外するか否かの判定対象の車両センサデータには、例えば、前方カメラによって撮影されたプローブ車両１１の前方の先行車両を含む画像が含まれる。
他の例では、プローブ車両１１と先行車両との車間距離あるいはＴＴＣが第２閾値以下である場合に、前方カメラによって撮影されたプローブ車両１１の前方の画像の所定割合以上の領域が先行車両を示すように、第２閾値が設定されてもよい。この例では、点数化処理部Ｃ３２Ａが、前方カメラによって撮影されたプローブ車両１１の前方の画像の所定割合以上の領域が先行車両を示す場合に、プローブ車両１１と先行車両との車間距離あるいはＴＴＣが第２閾値以下であると判定し、前方カメラによって撮影されたプローブ車両１１の前方の画像の所定割合未満の領域が先行車両を示す場合に、プローブ車両１１と先行車両との車間距離あるいはＴＴＣが第２閾値以下でないと判定する。この例においても、除外するか否かの判定対象の車両センサデータに、前方カメラによって撮影されたプローブ車両１１の前方の先行車両を含む画像が含まれる。

図１及び図２に示す例では、判定部Ｃ３２Ｂが、点数化処理部Ｃ３２Ａによって付けられた車両センサデータの点数と第１閾値との比較を行う。詳細には、判定部Ｃ３２Ｂは、点数化処理部Ｃ３２Ａによって付けられた車両センサデータの点数が第１閾値以下であるか否かを判定する。
フィルタリング処理部Ｃ３２Ｃは、判定部Ｃ３２Ｂの判定結果に基づいて車両センサデータを除外する処理を実行する。フィルタリング処理部Ｃ３２Ｃは、点数化処理部Ｃ３２Ａによって付けられた車両センサデータの点数が第１閾値より高いと判定部Ｃ３２Ｂによって判定された場合に、車両センサデータ（詳細には、上述した除外するか否かの判定対象の車両センサデータ）を除外しない。一方、フィルタリング処理部Ｃ３２Ｃは、点数化処理部Ｃ３２Ａによって付けられた車両センサデータの点数が第１閾値以下であると判定部Ｃ３２Ｂによって判定された場合に、車両センサデータ（除外するか否かの判定対象の車両センサデータ）を除外する。
通信部１１Ｂは、フィルタリング処理部Ｃ３２Ｃによって除外されなかった車両センサデータを、ネットワークＮＷを介してサーバ装置１２に送信する。

つまり、図１及び図２に示す例では、フィルタリング処理部Ｃ３２Ｃは、プローブ車両１１が一時停止違反をした車両である場合に、プローブ車両１１が一時停止違反をした車両でない場合よりも、車両センサデータを除外しやすくなる。
また、フィルタリング処理部Ｃ３２Ｃは、プローブ車両１１が制限速度違反をした車両である場合に、プローブ車両１１が制限速度違反をした車両でない場合よりも、車両センサデータを除外しやすくなる。
更に、フィルタリング処理部Ｃ３２Ｃは、プローブ車両１１において車線逸脱警報が頻発する場合に、プローブ車両１１において車線逸脱警報が頻発しない場合よりも、車両センサデータを除外しやすくなる。
また、フィルタリング処理部Ｃ３２Ｃは、プローブ車両１１と先行車両との車間距離あるいはＴＴＣが第２閾値以下である場合に、プローブ車両１１と先行車両との車間距離あるいはＴＴＣが第２閾値以下でない場合よりも、車両センサデータを除外しやすくなる。

第１実施形態のフィルタリング装置Ｃ３２の変形例では、点数化処理部Ｃ３２Ａは、プローブ車両１１が一時停止違反をした車両である場合に、プローブ車両１１が一時停止違反をした車両でない場合より高い点数を車両センサデータに付ける。また、点数化処理部Ｃ３２Ａは、プローブ車両１１が制限速度違反をした車両である場合に、プローブ車両１１が制限速度違反をした車両でない場合より高い点数を車両センサデータに付ける。更に、点数化処理部Ｃ３２Ａは、プローブ車両１１において車線逸脱警報が頻発する場合に、プローブ車両１１において車線逸脱警報が頻発しない場合より高い点数を車両センサデータに付ける。また、点数化処理部Ｃ３２Ａは、プローブ車両１１と先行車両との車間距離あるいはＴＴＣが第２閾値以下である場合に、プローブ車両１１と先行車両との車間距離あるいはＴＴＣが第２閾値以下でない場合より高い点数を車両センサデータに付ける。
また、第１実施形態のフィルタリング装置Ｃ３２の変形例では、判定部Ｃ３２Ｂは、点数化処理部Ｃ３２Ａによって付けられた車両センサデータの点数が第３閾値以上であるか否かを判定する。フィルタリング処理部Ｃ３２Ｃは、点数化処理部Ｃ３２Ａによって付けられた車両センサデータの点数が第３閾値より低いと判定部Ｃ３２Ｂによって判定された場合に、車両センサデータを除外しない。一方、フィルタリング処理部Ｃ３２Ｃは、点数化処理部Ｃ３２Ａによって付けられた車両センサデータの点数が第３閾値以上であると判定部Ｃ３２Ｂによって判定された場合に、車両センサデータを除外する。
第１実施形態のフィルタリング装置Ｃ３２の変形例においても、通信部１１Ｂは、フィルタリング処理部Ｃ３２Ｃによって除外されなかった車両センサデータを、ネットワークＮＷを介してサーバ装置１２に送信する。

図１及び図２に示す例では、判定部Ｃ３２Ｂが、車両センサ１１Ａの取り付け位置が変化したか否かを判定する。
具体的には、判定部Ｃ３２Ｂは、取り付け位置が変化した後（例えばプローブ車両１１の運転者によるプローブ車両１１の運転時等）の車両センサ１１Ａとしての車載カメラによって撮影されたプローブ車両１１の外部の状況を示す画像である取り付け位置変化後画像と、取り付け位置が変化する前（例えばプローブ車両１１の出荷前の検査時等）の車載カメラによって撮影されたプローブ車両１１の外部の状況を示す画像である取り付け位置変化前画像とに基づいて、車載カメラの取り付け位置が変化したか否かを判定する。判定部Ｃ３２Ｂは、公知の画像比較技術を用いることによって、車載カメラの取り付け位置が変化したか否かを判定する。例えばプローブ車両１１の車高を低くする改造が行われた場合等に、判定部Ｃ３２Ｂは、車載カメラの取り付け位置が変化したと判定する。
また、判定部Ｃ３２Ｂは、取り付け位置が変化した後の車両センサ１１ＡとしてのＬｉＤＡＲのキャリブレーション時（例えばプローブ車両１１の車検時等）にＬｉＤＡＲによって行われた物体認識の結果と、取り付け位置が変化する前のＬｉＤＡＲのキャリブレーション時（例えばプローブ車両１１の出荷前の検査時等）にＬｉＤＡＲによって行われた物体認識の結果とに基づいて、ＬｉＤＡＲの取り付け位置が変化したか否かを判定する。判定部Ｃ３２Ｂは、公知の点群比較技術を用いることによって、ＬｉＤＡＲの取り付け位置が変化したか否かを判定する。例えばプローブ車両１１のフェンダー、タイヤ等の改造が行われた場合等に、判定部Ｃ３２Ｂは、ＬｉＤＡＲの取り付け位置が変化したと判定する。

フィルタリング処理部Ｃ３２Ｃは、車両センサ１１Ａの取り付け位置が変化した場合に、取り付け位置が変化した後の車両センサ１１Ａの検知結果を示す取り付け位置変化後車両センサデータを除外する処理を実行する。
具体的には、フィルタリング処理部Ｃ３２Ｃは、車載カメラの取り付け位置が変化したと判定部Ｃ３２Ｂが判定した場合に、車両センサデータとしての取り付け位置変化後画像を除外する処理を実行する。
また、フィルタリング処理部Ｃ３２Ｃは、車両センサ１１ＡとしてのＬｉＤＡＲの取り付け位置が変化したと判定部Ｃ３２Ｂが判定した場合に、ＬｉＤＡＲの取り付け位置が変化したと判定部Ｃ３２Ｂが判定した後にＬｉＤＡＲによって行われた物体認識の結果である取り付け位置変化後車両センサデータを除外する処理を実行する。

図１及び図２に示す例では、サーバ装置１２が、プローブ車両１１において得られた車両センサデータ（詳細には、フィルタリング処理部Ｃ３２Ｃによって除外されなかった車両センサデータ）を収集する機能を有する。サーバ装置１２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ、ストレージ、ＮＩＣ（Network Interface Card）等を有するコンピュータによって構成されている。サーバ装置１２は、通信部１２Ａと記憶部１２Ｂと制御部１２Ｃとを備えている。
例えばＮＩＣは通信部１２Ａとして機能する。通信部１２Ａは、プローブ車両１１の通信部１１Ｂによって送信された車両センサデータを、ネットワークＮＷを介して受信する。また、通信部１２Ａは、例えば地図情報生成装置１３等からの要請に応じて、サーバ装置１２によって収集された車両センサデータを、ネットワークＮＷを介して地図情報生成装置１３に送信する。

例えばＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等のメモリ及び例えばＨＤＤ、ＳＳＤ等のストレージは、記憶部１２Ｂとして機能する。記憶部１２Ｂは、通信部１２Ａによって受信された車両センサデータ（プローブ車両１１のフィルタリング処理部Ｃ３２Ｃによって除外されなかった車両センサデータ）を記憶する。
例えばＣＰＵは制御部１２Ｃとして機能する。制御部１２Ｃは、例えばプローブ車両１１の通信部１１Ｂによって送信された車両センサデータ（フィルタリング処理部Ｃ３２Ｃによって除外されなかった車両センサデータ）を通信部１２Ａに受信させる処理、通信部１２Ａによって受信された車両センサデータを記憶部１２Ｂに記憶させる処理等を実行する。また、制御部１２Ｃは、例えば地図情報生成装置１３等からの要請に応じて、通信部１２Ａに車両センサデータを、ネットワークＮＷを介して地図情報生成装置１３に送信させる処理を実行する。

地図情報生成装置１３は、プローブ車両１１において得られた車両センサデータに基づいて、地図情報を生成する機能を有する。
例えば地図情報生成装置１３は、プローブ車両１１が直近２４時間に実際に走行した道路の情報を示す車両センサデータ（フィルタリング処理部Ｃ３２Ｃによって除外されなかった車両センサデータ）を用いることによって、実際に走行可能な道路を示す地図情報を生成する。

上述したように、第１実施形態のフィルタリング装置Ｃ３２が適用された車両データ活用システム１の第１例では、フィルタリング処理部Ｃ３２Ｃによって除外されなかった車両センサデータが、地図情報生成装置１３において地図情報の生成に用いられる。
一方、第１実施形態のフィルタリング装置Ｃ３２が適用された車両データ活用システム１の第２例では、フィルタリング処理部Ｃ３２Ｃによって除外されなかった車両センサデータが、交通情報生成装置（図示せず）において交通情報の生成に用いられてもよい。
第１実施形態のフィルタリング装置Ｃ３２が適用された車両データ活用システム１の第２例では、プローブ車両１１が走行することにより、交通情報生成装置によって、プローブ車両１１が走行した道路に関する交通情報が生成される。交通情報生成装置によって生成された交通情報が、道路交通情報通信システムによる主要道路の交通情報に加わることによって、広範囲の道路を対象に、より豊富なリアルタイム情報に基づいたルート案内が可能となる。また、交通情報生成装置が、一定期間の交通情報を分析することによって、渋滞削減、観光振興等の地域課題解決への活用も期待できる。

第１実施形態のフィルタリング装置Ｃ３２が適用された車両データ活用システム１の第３例では、フィルタリング処理部Ｃ３２Ｃによって除外されなかった車両センサデータが、路面劣化状態情報生成装置（図示せず）において路面の劣化状態を示す情報の生成に用いられてもよい。
道路の状態を把握することは、生活の利便性を保つだけではなく、事故の未然防止、地震等の災害発生時の避難ルート確保等の安全及び安心を提供することにつながるからである。
道路の維持管理に当たっては、道路管理者である自治体が、日常的なパトロール、定期的な調査等により、整備すべき道路を前もって把握する必要がある。プローブ車両１１から取得される車両センサデータ（フィルタリング処理部Ｃ３２Ｃによって除外されなかった車両センサデータ）を分析する技術を応用することにより、路面の劣化状態を数値化することができ、保守点検業務の計画、優先度等を検討することが可能となる。これにより、自治体が道路を調査する費用、手間等が低減され、また道路の整備、補修等が進むことにより、豊かなモビリティ社会につながることが期待される。

図３は第１実施形態のフィルタリング装置Ｃ３２によって実行される処理の一例を説明するためのフローチャートである。
図３に示す例では、ステップＳ１１において、点数化処理部Ｃ３２Ａが、収集装置Ｃ３１によって車両センサ１１Ａから収集された車両センサデータ（車両センサ１１Ａの検知結果を示す車両センサデータ）の点数化を行う。具体的には、点数化処理部Ｃ３２Ａは、プローブ車両１１が一時停止違反をした車両であるか否かを示す情報に基づいて、車両センサデータの点数化を行う。また、点数化処理部Ｃ３２Ａは、プローブ車両１１が制限速度違反をした車両であるか否かを示す情報に基づいて、車両センサデータの点数化を行う。更に、点数化処理部Ｃ３２Ａは、プローブ車両１１において車線逸脱警報が頻発するか否かを示す情報に基づいて、車両センサデータの点数化を行う。また、点数化処理部Ｃ３２Ａは、プローブ車両１１と先行車両との車間距離あるいはＴＴＣが第２閾値以下であるか否かを示す情報に基づいて、車両センサデータの点数化を行う。
他の例では、点数化処理部Ｃ３２Ａが、プローブ車両１１が一時停止違反をした車両であるか否かを示す情報、プローブ車両１１が制限速度違反をした車両であるか否かを示す情報、プローブ車両１１において車線逸脱警報が頻発するか否かを示す情報及びプローブ車両１１と先行車両との車間距離あるいはＴＴＣが第２閾値以下であるか否かを示す情報の少なくともいずれかに基づいて、車両センサデータの点数化を行ってもよい。

図３に示す例では、ステップＳ１２では、判定部Ｃ３２Ｂが、ステップＳ１１において付けられた車両センサデータの点数と第１閾値との比較を行う。詳細には、判定部Ｃ３２Ｂは、ステップＳ１１において付けられた車両センサデータの点数が第１閾値以下であるか否かを判定する。車両センサデータの点数が第１閾値以下である場合には、ステップステップＳ１３に進む。一方、車両センサデータの点数が第１閾値以下でない場合には、図３に示すルーチンを終了する。
ステップＳ１３では、フィルタリング処理部Ｃ３２Ｃが、車両センサデータを除外する処理を実行する。

上述したように第１実施形態のフィルタリング装置Ｃ３２が適用された車両データ活用システム１では、プローブ車両１１が一時停止違反をした車両である場合に、プローブ車両１１が一時停止違反をした車両でない場合よりも、プローブ車両１１に搭載された車両センサ１１Ａの検知結果を示す車両センサデータが除外されやすくなる。また、プローブ車両１１が制限速度違反をした車両である場合に、プローブ車両１１が制限速度違反をした車両でない場合よりも、車両センサデータが除外されやすくなる。更に、プローブ車両１１において車線逸脱警報が頻発する場合に、プローブ車両１１において車線逸脱警報が頻発しない場合よりも、車両センサデータが除外されやすくなる。また、プローブ車両１１と先行車両との車間距離あるいはＴＴＣが第２閾値以下である場合に、プローブ車両１１と先行車両との車間距離あるいはＴＴＣが第２閾値以下でない場合よりも、車両センサデータが除外されやすくなる。
つまり、第１実施形態のフィルタリング装置Ｃ３２が適用された車両データ活用システム１では、プローブ車両１１の運転者の特性により、地図情報生成装置１３等において活用されるべきではない車両センサデータが、フィルタリング装置Ｃ３２によって除外される。そのため、第１実施形態のフィルタリング装置Ｃ３２が適用された車両データ活用システム１では、高い信頼性を有する車両センサデータ（フィルタリング処理部Ｃ３２Ｃによって除外されなかった車両センサデータ）を反映させた地図情報等を生成することが可能になる。

また、第１実施形態のフィルタリング装置Ｃ３２が適用された車両データ活用システム１では、車両センサ１１Ａの取り付け位置が変化した場合に、取り付け位置が変化した後の車両センサ１１Ａの検知結果を示す取り付け位置変化後車両センサデータが除外される。
つまり、第１実施形態のフィルタリング装置Ｃ３２が適用された車両データ活用システム１では、プローブ車両１１の所有者等の特性により、地図情報生成装置１３等において活用されるべきではない車両センサデータ（取り付け位置変化後車両センサデータ）が、フィルタリング装置Ｃ３２によって除外される。そのため、第１実施形態のフィルタリング装置Ｃ３２が適用された車両データ活用システム１では、高い信頼性を有する車両センサデータ（取り付け位置変化後車両センサデータが含まれない車両センサデータ）を反映させた地図情報等を生成することが可能になる。

上述したフィルタリング装置Ｃ３２の判定部Ｃ３２Ｂ等による処理は、リアルタイムに（つまり、車両センサデータが収集装置Ｃ３１によって収集されるタイミングで）実行されてもよいが、プローブ車両１１が一定距離を走行する毎に実行されてもよい。

上述したように図１及び図２に示す例では、地図情報生成装置１３が、フィルタリング処理部Ｃ３２Ｃによって除外されなかった車両センサデータ（つまり、判定部Ｃ３２Ｂ等による処理が実行された後の車両センサデータ）を用いて地図情報を生成するが、他の例（例えば高い精度を有する地図情報が要求されない例）では、地図情報生成装置１３が、判定部Ｃ３２Ｂ等による処理が実行される前の車両センサデータを用いて地図情報を生成してもよい。

図１及び図２に示す例では、車両センサデータの点数との比較に用いられる第１閾値を設定するために、まず、車両センサデータ（プローブ情報）を収集可能な複数のプローブ車両１１が標本抽出される。次いで、標本抽出された複数のプローブ車両１１のそれぞれの車両センサデータに点数が付けられる。更に、複数の車両センサデータの点数の分布の偏差等を用いることによって、第１閾値が設定される。
点数化処理部Ｃ３２Ａは、プローブ車両１１が制限速度違反をした車両であるか否かを示す情報に基づいて車両センサデータの点数化を行う際に、プローブ車両１１が制限速度を超過した値に応じて重みを変更し、車両センサデータの点数を付ける。具体的には、点数化処理部Ｃ３２Ａは、制限速度を２０ｋｍ／ｈ超過したプローブ車両１１の車両センサデータにおいて減点される点数を、制限速度を１０ｋｍ／ｈ超過したプローブ車両１１の車両センサデータにおいて減点される点数の２倍よりも高くする。
また、点数化処理部Ｃ３２Ａは、プローブ車両１１において車線逸脱警報が頻発するか否かを示す情報に基づいて車両センサデータの点数化を行う際に、車線逸脱警報が出力される時間に応じて（例えば比例して）減点される点数を高くする。車線逸脱警報が出力される時間が短い場合には、車両センサデータにおいて減点される点数が低いため、車両センサデータの点数が第１閾値以下にならず、フィルタリング処理部Ｃ３２Ｃは車両センサデータを除外しない。

フィルタリング処理部Ｃ３２Ｃがプローブ車両１１の車両センサデータを除外する処理を実行した場合であっても、フィルタリング処理部Ｃ３２Ｃがプローブ車両１１の車両センサデータを除外する処理を実行した後、そのプローブ車両１１の車両センサデータの点数が第１閾値以下ではない状態が所定時間以上継続した時に、そのプローブ車両１１の車両センサデータが、フィルタリング処理部Ｃ３２Ｃによって除外されることなく、地図情報生成装置１３において地図情報の生成に再び用いられるようになる。

＜第２実施形態＞
第２実施形態のフィルタリング装置２Ｃ２が適用された車両データ活用システム１は、後述する点を除き、上述した第１実施形態のフィルタリング装置Ｃ３２が適用された車両データ活用システム１と同様に構成されている。

図４は第２実施形態のフィルタリング装置２Ｃ２が適用された車両データ活用システム１のサーバ装置１２の制御部１２Ｃが有する機能の一例を示す図である。
上述したように第１実施形態のフィルタリング装置Ｃ３２が適用された車両データ活用システム１の第１例（図１及び図２に示す例）では、フィルタリング装置Ｃ３２がプローブ車両１１に備えられている。
一方、第２実施形態のフィルタリング装置２Ｃ２が適用された車両データ活用システム１の第１例（図１及び図４に示す例）では、フィルタリング装置２Ｃ２がサーバ装置１２に備えられている。

図１及び図４に示す例では、図１及び図２に示す例とは異なり、プロセッサＣ３が、収集装置としての機能と、フィルタリング装置としての機能とを有さない。図１及び図４に示す例では、代わりに、サーバ装置１２の制御部１２Ｃが、収集装置２Ｃ１としての機能と、フィルタリング装置２Ｃ２としての機能とを有する。

図１及び図４に示す例では、プローブ車両１１の通信部１１Ｂが、車両センサ１１Ａの検知結果を示す車両センサデータを、ネットワークＮＷを介してサーバ装置１２に送信し、サーバ装置１２の通信部１２Ａが、プローブ車両１１の通信部１１Ｂによって送信された車両センサデータを受信し、サーバ装置１２の制御部１２Ｃの収集装置２Ｃ１が、サーバ装置１２の通信部１２Ａによって受信された車両センサデータを収集する。
一方、収集装置２Ｃ１によって収集される車両センサデータの中には、例えば地図情報生成装置１３等において活用されることが相応しくない車両センサデータも含まれる。
その点に鑑み、図１及び図４に示す例では、サーバ装置１２の制御部１２Ｃが、車両センサデータを除外する処理を実行するフィルタリング装置２Ｃ２としての機能を有する。フィルタリング装置２Ｃ２は、点数化処理部２Ｃ２Ａと、判定部２Ｃ２Ｂと、フィルタリング処理部２Ｃ２Ｃとを備えている。

点数化処理部２Ｃ２Ａは、収集装置２Ｃ１によって収集された車両センサデータの点数化を行う。
具体的には、点数化処理部２Ｃ２Ａは、プローブ車両１１が一時停止違反をした車両であるか否かを示す情報に基づいて、車両センサデータの点数化を行う。点数化処理部２Ｃ２Ａは、プローブ車両１１が一時停止違反をした車両である場合に、プローブ車両１１が一時停止違反をした車両でない場合より低い点数を車両センサデータに付ける。
また、点数化処理部２Ｃ２Ａは、プローブ車両１１が制限速度違反をした車両であるか否かを示す情報に基づいて、車両センサデータの点数化を行う。点数化処理部２Ｃ２Ａは、プローブ車両１１が制限速度違反をした車両である場合に、プローブ車両１１が制限速度違反をした車両でない場合より低い点数を車両センサデータに付ける。
更に、点数化処理部２Ｃ２Ａは、プローブ車両１１において車線逸脱警報が頻発するか否かを示す情報に基づいて、車両センサデータの点数化を行う。点数化処理部２Ｃ２Ａは、プローブ車両１１において車線逸脱警報が頻発する場合に、プローブ車両１１において車線逸脱警報が頻発しない場合より低い点数を車両センサデータに付ける。
また、点数化処理部２Ｃ２Ａは、プローブ車両１１と先行車両との車間距離あるいはＴＴＣが第２閾値以下であるか否かを示す情報に基づいて、車両センサデータの点数化を行う。点数化処理部２Ｃ２Ａは、プローブ車両１１と先行車両との車間距離あるいはＴＴＣが第２閾値以下である場合に、プローブ車両１１と先行車両との車間距離あるいはＴＴＣが第２閾値以下でない場合より低い点数を車両センサデータに付ける。

図１及び図４に示す例では、判定部２Ｃ２Ｂが、点数化処理部２Ｃ２Ａによって付けられた車両センサデータの点数と第１閾値との比較を行う。詳細には、判定部２Ｃ２Ｂは、点数化処理部２Ｃ２Ａによって付けられた車両センサデータの点数が第１閾値以下であるか否かを判定する。
フィルタリング処理部２Ｃ２Ｃは、判定部２Ｃ２Ｂの判定結果に基づいて車両センサデータを除外する処理を実行する。フィルタリング処理部２Ｃ２Ｃは、点数化処理部２Ｃ２Ａによって付けられた車両センサデータの点数が第１閾値より高いと判定部２Ｃ２Ｂによって判定された場合に、車両センサデータを除外しない。一方、フィルタリング処理部２Ｃ２Ｃは、点数化処理部２Ｃ２Ａによって付けられた車両センサデータの点数が第１閾値以下であると判定部２Ｃ２Ｂによって判定された場合に、車両センサデータを除外する。

また、図１及び図４に示す例では、判定部２Ｃ２Ｂが、車両センサ１１Ａの取り付け位置が変化したか否かを判定する。
フィルタリング処理部２Ｃ２Ｃは、車両センサ１１Ａの取り付け位置が変化した場合に、取り付け位置が変化した後の車両センサ１１Ａの検知結果を示す取り付け位置変化後車両センサデータを除外する処理を実行する。
具体的には、フィルタリング処理部２Ｃ２Ｃは、車載カメラの取り付け位置が変化したと判定部２Ｃ２Ｂが判定した場合に、車両センサデータとしての取り付け位置変化後画像を除外する処理を実行する。
また、フィルタリング処理部２Ｃ２Ｃは、車両センサ１１ＡとしてのＬｉＤＡＲの取り付け位置が変化したと判定部２Ｃ２Ｂが判定した場合に、ＬｉＤＡＲの取り付け位置が変化したと判定部２Ｃ２Ｂが判定した後にＬｉＤＡＲによって行われた物体認識の結果である取り付け位置変化後車両センサデータを除外する処理を実行する。

サーバ装置１２の記憶部１２Ｂは、フィルタリング処理部２Ｃ２Ｃによって除外されなかった車両センサデータを記憶する。
また、サーバ装置１２の制御部１２Ｃは、例えば地図情報生成装置１３等からの要請に応じて、通信部１２Ａに車両センサデータ（フィルタリング処理部２Ｃ２Ｃによって除外されなかった車両センサデータ）を、ネットワークＮＷを介して地図情報生成装置１３に送信させる処理を実行する。
地図情報生成装置１３は、車両センサデータ（フィルタリング処理部２Ｃ２Ｃによって除外されなかった車両センサデータ）を用いることによって地図情報を生成する。

上述したように、第２実施形態のフィルタリング装置２Ｃ２が適用された車両データ活用システム１の第１例では、フィルタリング処理部２Ｃ２Ｃによって除外されなかった車両センサデータが、地図情報生成装置１３において地図情報の生成に用いられる。
一方、第２実施形態のフィルタリング装置２Ｃ２が適用された車両データ活用システム１の第２例では、フィルタリング処理部２Ｃ２Ｃによって除外されなかった車両センサデータが、交通情報生成装置（図示せず）において交通情報の生成に用いられてもよい。
第２実施形態のフィルタリング装置２Ｃ２が適用された車両データ活用システム１の第３例では、フィルタリング処理部２Ｃ２Ｃによって除外されなかった車両センサデータが、路面劣化状態情報生成装置（図示せず）において路面の劣化状態を示す情報の生成に用いられてもよい。

以上のように、本開示のフィルタリング装置、フィルタリング方法及びプログラムの実施形態について図面を参照して説明したが、本開示のフィルタリング装置、フィルタリング方法及びプログラムは上述した実施形態に限られるものではなく、本開示の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更を加えることができる。上述した実施形態の各例の構成を適宜組み合わせてもよい。
上述した実施形態の各例では、フィルタリング装置Ｃ３２、２Ｃ２において行われる処理を、プログラムを実行することにより行われるソフトウエア処理として説明したが、フィルタリング装置Ｃ３２、２Ｃ２において行われる処理が、ハードウエアにより行われる処理であってもよい。あるいは、フィルタリング装置Ｃ３２、２Ｃ２において行われる処理が、ソフトウエア及びハードウエアの双方を組み合わせた処理であってもよい。また、制御部１１ＣのメモリＣ２に記憶されるプログラム（制御部１１ＣのプロセッサＣ３の機能を実現するプログラム）又はサーバ装置１２の記憶部１２Ｂに記憶されるプログラム（サーバ装置１２の制御部１２Ｃの機能を実現するプログラム）が、例えば半導体メモリ、磁気記録媒体、光記録媒体等のようなコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記録されて提供、流通等されてもよい。

１ 車両データ活用システム
１１ プローブ車両
１１Ａ 車両センサ
１１Ｂ 通信部
１１Ｃ 制御部
Ｃ１ 通信インターフェース
Ｃ２ メモリ
Ｃ３ プロセッサ
Ｃ３１ 収集装置
Ｃ３２ フィルタリング装置
Ｃ３２Ａ 点数化処理部
Ｃ３２Ｂ 判定部
Ｃ３２Ｃ フィルタリング処理部
１１Ｄ 地図情報ユニット
１１Ｅ 車内ネットワーク
１２ サーバ装置
１２Ａ 通信部
１２Ｂ 記憶部
１２Ｃ 制御部
２Ｃ１ 収集装置
２Ｃ２ フィルタリング装置
２Ｃ２Ａ 点数化処理部
２Ｃ２Ｂ 判定部
２Ｃ２Ｃ フィルタリング処理部
１３ 地図情報生成装置

Claims (12)

1. プローブ車両に搭載された車両センサの検知結果を示す車両センサデータを除外する処理を実行するフィルタリング装置であって、
   前記車両センサデータの点数化を行う点数化処理部と、
   前記車両センサデータの点数と第１閾値との比較を行う判定部と、
   前記判定部の判定結果に基づいて前記車両センサデータを除外する処理を実行するフィルタリング処理部とを備え、
   前記点数化処理部は、
   前記プローブ車両が一時停止違反をした車両であるか否かを示す情報と、
   前記プローブ車両が制限速度違反をした車両であるか否かを示す情報と、
   前記プローブ車両において車線逸脱警報が頻発するか否かを示す情報と、
   前記プローブ車両と先行車両との車間距離あるいはＴＴＣ（Time To Collision）が第２閾値以下であるか否かを示す情報との少なくともいずれかに基づいて、前記車両センサデータの点数化を行い、
   前記車両センサには、前記プローブ車両の前方の画像を撮影する前方カメラが含まれ、
   前記車両センサデータには、前記前方カメラによって撮影された前記プローブ車両の前方の画像が含まれ、
   前記車間距離あるいは前記ＴＴＣが前記第２閾値以下である場合に、前記前方カメラによって撮影された前記プローブ車両の前方の画像に前記先行車両のみが含まれるか、あるいは、前記前方カメラによって撮影された前記プローブ車両の前方の画像の大部分が前記先行車両を示す、フィルタリング装置。
2. 前記点数化処理部は、前記プローブ車両が一時停止違反をした車両であるか否かを示す情報に基づいて、前記車両センサデータの点数化を行い、
   前記フィルタリング処理部は、前記プローブ車両が一時停止違反をした車両である場合に、前記プローブ車両が一時停止違反をした車両でない場合よりも、前記車両センサデータを除外しやすくなる、請求項１に記載のフィルタリング装置。
3. 前記点数化処理部は、前記プローブ車両が制限速度違反をした車両であるか否かを示す情報に基づいて、前記車両センサデータの点数化を行い、
   前記フィルタリング処理部は、前記プローブ車両が制限速度違反をした車両である場合に、前記プローブ車両が制限速度違反をした車両でない場合よりも、前記車両センサデータを除外しやすくなる、請求項１に記載のフィルタリング装置。
4. 前記点数化処理部は、前記プローブ車両において前記車線逸脱警報が頻発するか否かを示す情報に基づいて、前記車両センサデータの点数化を行い、
   前記フィルタリング処理部は、前記プローブ車両において前記車線逸脱警報が頻発する場合に、前記プローブ車両において前記車線逸脱警報が頻発しない場合よりも、前記車両センサデータを除外しやすくなる、請求項１に記載のフィルタリング装置。
5. 前記点数化処理部は、前記車間距離あるいは前記ＴＴＣが前記第２閾値以下であるか否かを示す情報に基づいて、前記車両センサデータの点数化を行い、
   前記フィルタリング処理部は、前記車間距離あるいは前記ＴＴＣが前記第２閾値以下である場合に、前記車間距離あるいは前記ＴＴＣが前記第２閾値以下でない場合よりも、前記車両センサデータを除外しやすくなる、請求項１に記載のフィルタリング装置。
6. 前記判定部は、前記車両センサの取り付け位置が変化したか否かを判定し、
   前記フィルタリング処理部は、前記車両センサの取り付け位置が変化した場合に、取り付け位置が変化した後の前記車両センサの検知結果を示す取り付け位置変化後車両センサデータを除外する処理を実行する、請求項１に記載のフィルタリング装置。
7. 前記車両センサには、前記プローブ車両の外部の状況を示す画像を撮影する車載カメラが含まれ、
   前記判定部は、取り付け位置が変化した後の前記車載カメラによって撮影された前記プローブ車両の外部の状況を示す画像である取り付け位置変化後画像と、取り付け位置が変化する前の前記車載カメラによって撮影された前記プローブ車両の外部の状況を示す画像である取り付け位置変化前画像とに基づいて、前記車載カメラの取り付け位置が変化したか否かを判定し、
   前記フィルタリング処理部は、前記車載カメラの取り付け位置が変化した場合に、前記取り付け位置変化後画像を除外する処理を実行する、請求項６に記載のフィルタリング装置。
8. 前記車両センサには、前記プローブ車両の外部の物体を認識する機能を有するＬｉＤＡＲが含まれ、
   前記判定部は、取り付け位置が変化した後の前記ＬｉＤＡＲのキャリブレーション時に前記ＬｉＤＡＲによって行われた物体認識の結果と、取り付け位置が変化する前の前記ＬｉＤＡＲのキャリブレーション時に前記ＬｉＤＡＲによって行われた物体認識の結果とに基づいて、前記ＬｉＤＡＲの取り付け位置が変化したか否かを判定し、
   前記ＬｉＤＡＲの取り付け位置が変化したと前記判定部が判定した場合に、前記フィルタリング処理部は、前記ＬｉＤＡＲの取り付け位置が変化したと前記判定部が判定した後に前記ＬｉＤＡＲによって行われた物体認識の結果を除外する処理を実行する、請求項６に記載のフィルタリング装置。
9. 前記フィルタリング処理部によって除外されなかった前記車両センサデータは、地図情報の生成、交通情報の生成及び路面の劣化状態を示す情報の生成の少なくともいずれかに用いられる、請求項１に記載のフィルタリング装置。
10. 前記前方カメラによって撮影された前記プローブ車両の前方の画像に前記先行車両のみが含まれる場合または前記前方カメラによって撮影された前記プローブ車両の前方の画像の所定割合以上の領域が前記先行車両を示す場合における前記プローブ車両と前記先行車両との前記車間距離あるいは前記ＴＴＣが、前記第２閾値として設定されている、請求項１に記載のフィルタリング装置。
11. フィルタリング装置が、プローブ車両に搭載された車両センサの検知結果を示す車両センサデータを除外する処理を実行するフィルタリング方法であって、
    前記フィルタリング装置が前記車両センサデータの点数化を行う点数化処理ステップと、
    前記フィルタリング装置が前記車両センサデータの点数と第１閾値との比較を行う判定ステップと、
    前記フィルタリング装置が前記判定ステップにおける判定結果に基づいて前記車両センサデータを除外する処理を実行するフィルタリング処理ステップとを備え、
    前記点数化処理ステップでは、
    前記プローブ車両が一時停止違反をした車両であるか否かを示す情報と、
    前記プローブ車両が制限速度違反をした車両であるか否かを示す情報と、
    前記プローブ車両において車線逸脱警報が頻発するか否かを示す情報と、
    前記プローブ車両と先行車両との車間距離あるいはＴＴＣが第２閾値以下であるか否かを示す情報との少なくともいずれかに基づいて、前記車両センサデータの点数化が行われ、
    前記車両センサには、前記プローブ車両の前方の画像を撮影する前方カメラが含まれ、
    前記車両センサデータには、前記前方カメラによって撮影された前記プローブ車両の前方の画像が含まれ、
    前記車間距離あるいは前記ＴＴＣが前記第２閾値以下である場合に、前記前方カメラによって撮影された前記プローブ車両の前方の画像に前記先行車両のみが含まれるか、あるいは、前記前方カメラによって撮影された前記プローブ車両の前方の画像の大部分が前記先行車両を示す、フィルタリング方法。
12. プローブ車両に搭載されたコンピュータ又はサーバ装置を構成するコンピュータに、
    前記プローブ車両に搭載された車両センサの検知結果を示す車両センサデータの点数化を行う点数化処理ステップと、
    前記車両センサデータの点数と第１閾値との比較を行う判定ステップと、
    前記判定ステップにおける判定結果に基づいて前記車両センサデータを除外するフィルタリング処理ステップとを実行させるためのプログラムであって、
    前記点数化処理ステップでは、
    前記プローブ車両が一時停止違反をした車両であるか否かを示す情報と、
    前記プローブ車両が制限速度違反をした車両であるか否かを示す情報と、
    前記プローブ車両において車線逸脱警報が頻発するか否かを示す情報と、
    前記プローブ車両と先行車両との車間距離あるいはＴＴＣが第２閾値以下であるか否かを示す情報との少なくともいずれかに基づいて、前記車両センサデータの点数化が行われ、
    前記車両センサには、前記プローブ車両の前方の画像を撮影する前方カメラが含まれ、
    前記車両センサデータには、前記前方カメラによって撮影された前記プローブ車両の前方の画像が含まれ、
    前記車間距離あるいは前記ＴＴＣが前記第２閾値以下である場合に、前記前方カメラによって撮影された前記プローブ車両の前方の画像に前記先行車両のみが含まれるか、あるいは、前記前方カメラによって撮影された前記プローブ車両の前方の画像の大部分が前記先行車両を示す、プログラム。

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