(57)【要約】【課題】車両に関する情報収集における通信効率を向上させること。【解決手段】実施形態に係るデータ収集装置は、収集部と、収集条件設定部と、算出部とを備える。収集部は、各車両に搭載された車載装置から車両に関するデータを収集する。収集条件設定部は、収集データの圧縮の条件の設定を行う。算出部は、収集部によって収集された過去の収集データに基づいて上記圧縮に関するデータサイズの予測値を算出する。【選択図】図２
2020071831.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各車両に搭載された車載装置から車両に関するデータを収集する収集部と、
収集データの圧縮の条件の設定を行う収集条件設定部と、
前記収集部によって収集された過去の収集データに基づいて前記圧縮に関するデータサイズの予測値を算出する算出部と
を備えることを特徴とするデータ収集装置。
【請求項２】
前記収集条件設定部は、ユーザからの指定操作を受けて収集条件の設定を行うものであって、
前記算出部によって算出された予測値に基づいて、ユーザにデータサイズをガイダンスするユーザインタフェースを提供する提供部
をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載のデータ収集装置。
【請求項３】
前記収集条件設定部は、
前記算出部によって算出された予測値に基づいて前記圧縮に関するデータサイズを設定する
ことを特徴とする請求項２に記載のデータ収集装置。
【請求項４】
前記算出部は、
過去の収集データに対し、前記収集条件設定部によって設定された収集条件を適用したデータ収集のシミュレーションを実行し、シミュレーションの結果得られたデータに基づいて予測値を算出する
ことを特徴とする請求項２または３に記載のデータ収集装置。
【請求項５】
前記算出部は、
仮のデータサイズによって過去の収集データを送信データに変換して仮送信するシミュレーションを実行し、送信データ容量を予測する
ことを特徴とする請求項２、３または４に記載のデータ収集装置。
【請求項６】
前記算出部は、
複数の仮のデータサイズによって複数のシミュレーションを実行する
ことを特徴とする請求項５に記載のデータ収集装置。
【請求項７】
前記算出部は、
複数のシミュレーションの実行結果のうち、送信データ容量が最小となる場合の仮のデータサイズを最適予測値とする
ことを特徴とする請求項６に記載のデータ収集装置。
【請求項８】
前記提供部は、
シミュレーションに際して用いられる過去の収集データを抽出するパラメータを指定可能なユーザインタフェースを提供する
ことを特徴とする請求項４〜７のいずれか一つに記載のデータ収集装置。
【請求項９】
前記提供部は、
パラメータとして少なくとも車両の車種、データの分解能および車両の運転特性を指定可能なユーザインタフェースを提供する
ことを特徴とする請求項８に記載のデータ収集装置。
【請求項１０】
前記圧縮は、差分圧縮である
ことを特徴とする請求項１〜９のいずれか一つに記載のデータ収集装置。
【請求項１１】
請求項１〜１０のいずれか一つに記載のデータ収集装置と、
前記車載装置と、
ユーザが利用する端末装置と
を備えることを特徴とするデータ収集システム。
【請求項１２】
各車両に搭載された車載装置から車両に関するデータを収集する収集工程と、
収集データの圧縮の条件の設定を行う収集条件設定工程と、
前記収集工程によって収集された過去の収集データに基づいて前記圧縮に関するデータサイズの予測値を算出する算出工程と
を含むことを特徴とするデータ収集方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
開示の実施形態は、データ収集装置、データ収集システムおよびデータ収集方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、各車両に搭載された車載装置から道路情報を収集するデータ収集装置が知られている。かかるデータ収集装置では、各車両の位置情報に基づき、道路情報の収集対象となる車両を選別することで、所望する位置の道路情報を収集する（たとえば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１８−０５５５８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した従来技術は、車両に関する情報収集における通信効率を向上させるうえで、さらなる改善の余地がある。
【０００５】
具体的には、データ通信においては、通信効率を高めるための種々のデータ圧縮技術が知られている。そのうちの一つとして差分圧縮があるが、かかる差分圧縮においては、１回目に送信するベース値および２回目以降に送信する差分値それぞれのデータサイズを指定する必要がある。
【０００６】
ところが、多種多様な動的要因が絡み合う状況下で走行する車両に関する情報収集においては、情報の収集条件の組み合わせも多岐にわたり、かかる収集条件に応じて変化する上記のデータサイズを容易に定め難い。したがって、上記の通信効率を向上させにくい。
【０００７】
実施形態の一態様は、上記に鑑みてなされたものであって、車両に関する情報収集における通信効率を向上させることができるデータ収集装置、データ収集システムおよびデータ収集方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
実施形態の一態様に係るデータ収集装置は、収集部と、収集条件設定部と、算出部とを備える。前記収集部は、各車両に搭載された車載装置から車両に関するデータを収集する。前記収集条件設定部は、収集データの圧縮の条件の設定を行う。前記算出部は、前記収集部によって収集された過去の収集データに基づいて前記圧縮に関するデータサイズの予測値を算出する。
【発明の効果】
【０００９】
実施形態の一態様によれば、車両に関する情報収集における通信効率を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１Ａ】図１Ａは、実施形態に係るデータ収集方法の概要説明図（その１）である。
【図１Ｂ】図１Ｂは、実施形態に係るデータ収集方法の概要説明図（その２）である。
【図１Ｃ】図１Ｃは、実施形態に係るデータ収集方法の概要説明図（その３）である。
【図１Ｄ】図１Ｄは、実施形態に係るデータ収集方法の概要説明図（その４）である。
【図１Ｅ】図１Ｅは、実施形態に係るデータ収集方法の概要説明図（その５）である。
【図１Ｆ】図１Ｆは、実施形態に係るデータ収集方法の概要説明図（その６）である。
【図１Ｇ】図１Ｇは、実施形態に係るデータ収集方法の概要説明図（その７）である。
【図１Ｈ】図１Ｈは、実施形態に係るデータ収集方法の概要説明図（その８）である。
【図２】図２は、実施形態に係るデータ収集システムの構成例を示すブロック図である。
【図３Ａ】図３Ａは、差分圧縮のデータサイズに関するガイダンス情報が表示されるまでの具体例を示す図（その１）である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、差分圧縮のデータサイズに関するガイダンス情報が表示されるまでの具体例を示す図（その２）である。
【図３Ｃ】図３Ｃは、差分圧縮のデータサイズに関するガイダンス情報が表示されるまでの具体例を示す図（その３）である。
【図３Ｄ】図３Ｄは、差分圧縮のデータサイズに関するガイダンス情報が表示されるまでの具体例を示す図（その４）である。
【図４】図４は、実施形態に係るデータ収集システムが実行する処理手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、添付図面を参照して、本願の開示するデータ収集装置、データ収集システムおよびデータ収集方法の実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００１２】
まず、実施形態に係るデータ収集方法の概要について、図１Ａ〜図１Ｈを用いて説明する。図１Ａ〜図１Ｈは、実施形態に係るデータ収集方法の概要説明図（その１）〜（その８）である。なお、図１Ａ〜図１Ｈでは、実施形態に係るデータ収集方法を適用したデータ収集システム１を例に挙げて説明を行う。
【００１３】
図１Ａに示すように、実施形態に係るデータ収集システム１は、データ収集装置１０と、車両Ｖ−１，Ｖ−２，Ｖ−３…にそれぞれ搭載された車載装置１００−１，１００−２，１００−３…と、利用者端末２００とを含む。なお、以下では、車両全般を指す場合には「車両Ｖ」と、また、車載装置全般を指す場合には「車載装置１００」と、それぞれ記載する。
【００１４】
データ収集装置１０は、たとえばインターネットや携帯電話回線網等のネットワークＮを介したクラウドサービスを提供するクラウドサーバとして構成され、データ利用者から車両データの収集要求を受け付けるとともに、受け付けた収集要求に基づき、各車載装置１００から車両データを収集し、データ利用者へ提供する。
【００１５】
車載装置１００は、たとえばカメラや、加速度センサ、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）センサといった各種センサ、記憶デバイス、マイクロコンピュータなどを有するドライブレコーダであって、データ収集装置１０が受け付けた収集要求に応じた車両データを車両Ｖから採取する。
【００１６】
また、車載装置１００は、採取した車両データをデータ収集装置１０へ必要に応じてアップロードする。このようにドライブレコーダを車載装置１００として兼用することによって、車両Ｖへ搭載する車載部品を効率化することができる。なお、兼用することなく、車載装置１００とドライブレコーダとを別体で構成してもよい。
【００１７】
利用者端末２００は、データ利用者が利用する端末であり、たとえばノート型ＰＣ（Personal  Computer）や、デスクトップ型ＰＣ、タブレット端末、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）、スマートフォン、眼鏡型や時計型の情報処理端末であるウェアラブルデバイス（wearable  device）などである。
【００１８】
また、データ利用者は、たとえばデータ収集装置１０から提供される車両データに基づいて自動運転技術の開発を行う開発者などである。データ収集装置１０は、かかるデータ利用者に対し、利用者端末２００を介してアクセス可能なユーザインタフェース（以下、「ＵＩ」と記載する）画面を提供する。
【００１９】
データ利用者は、かかるＵＩ画面を介し、図１Ａに示すように、車両データの収集条件を指定する（ステップＳ１）。すると、これを受け付けたデータ収集装置１０は、各車両Ｖへかかる収集条件をたとえばファイル形式で配信する（ステップＳ２）。
【００２０】
収集条件には、車両データの収集に関する各種パラメータが含まれる。各種パラメータは、たとえば「対象車両」や、「データ種別」、「収集トリガ条件」、「収集期間」、「差分圧縮有無」などである。
【００２１】
なお、「対象車両」は、収集対象となる車両Ｖの識別情報である。また、「データ種別」は、収集対象となるデータの種別、言い換えれば各種センサから採取されるデータの種別である。一例として、ＣＡＮ（Controller  Area  Network）情報に含まれるアクセル開度やブレーキ圧、操舵角、ＳＯＨ（States  Of  Health）等、また、カメラによって撮像された画像等である。「収集トリガ条件」は、収集のトリガとなる条件であり、一例として車速が所定速を超えた場合などである。
【００２２】
また、「差分圧縮有無」は、差分圧縮を行うか否かの指定項目であり、たとえば図１Ｃに示すように、利用者端末２００へ表示されたＵＩ画面上で差分圧縮を「あり」と指定した場合、差分圧縮のベース値および差分値それぞれのデータサイズを設定する必要がある。
【００２３】
図１Ｄに示すように、ベース値は、差分圧縮においてたとえば異なる車両データごとで１度目に送信するデータであり、差分値は、２度目以降に送信するデータである。差分圧縮が「あり」の場合、指定する必要のあるデータサイズは、これらベース値および差分値が格納されるデータバッファそれぞれのサイズである。
【００２４】
図１Ａの説明に戻る。そして、図１Ａに示すように、各車載装置１００は、各車両Ｖにおいて採取した車両データを適宜データ収集装置１０へアップロードし（ステップＳ３）、データ収集装置１０はこれを蓄積する（ステップＳ４）。そして、データ利用者は、たとえば前述のＵＩ画面を介して、データ収集装置１０に蓄積された車両データを閲覧またはダウンロードし（ステップＳ５）、開発のための分析などに利用する。
【００２５】
なお、図１Ａでは図示を略しているが、車載装置１００がアップロードする車両データには、実データと、実データの検索や概要把握に用いられるインデックスデータとしての特性を有するタグデータとがある。
【００２６】
タグデータは実データと比べてデータ容量がごく小さい。このため、各車載装置１００は、たとえばかかるタグデータについては、常時データ収集装置１０へアップロードする。そして、たとえばデータ利用者は、かかるタグデータを利用者端末２００を介して閲覧し、必要と判断した実データについてのみ車載装置１００にデータ収集装置１０へアップロードさせることができる。これにより、通信負荷の軽減を図ることができる。なお、データ収集装置１０へのアップロードを終えたタグデータおよび実データは、車載装置１００から逐次削除されることが好ましい。
【００２７】
以下の説明では、車載装置１００がデータ収集装置１０へアップロードする車両データは、実データを想定する。
【００２８】
ところで、上述の差分圧縮におけるデータサイズが不適当だった場合、図１Ｅに示すように、丸印のデータが想定外の変化量で変化すると、図１Ｆの左図に示すようにたとえばオーバフローによるデータ欠損が発生する。かかる事象が発生した場合、同図の右図に示すように、再度ベース値で補完する必要があり、これによりデータ量が増加してしまう。
【００２９】
そこで、実施形態に係るデータ収集方法では、車両データの収集条件および差分圧縮の「あり」が指定された場合に、たとえば過去に収集された収集データに対して指定の収集条件を適用したデータ収集のシミュレーションを実行して、これに基づき、指定された収集条件におけるベース値および差分値それぞれのデータサイズの予測値を算出することとした。
【００３０】
また、実施形態に係るデータ収集方法では、算出した予測値に基づき、データサイズの設定操作をガイダンスするＵＩ画面を提供することとした。
【００３１】
具体的には、１００ｍｓｅｃ周期での収集指定を含む収集条件があり、これを過去の収集データに適用してデータ収集のシミュレーションを実行したものとする。そして、図１Ｇに示すように、データ列（Ｘ０，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４，Ｘ５，…Ｘｎ）が得られたものとする。
【００３２】
実施形態に係るデータ収集方法では、かかるシミュレーション結果に基づき、指定された収集条件におけるベース値および差分値それぞれのデータサイズの予測値を算出する。図１Ｇの例では、上記データ列の最大値であるＸｍａｘを、ベース値のデータサイズの予測値として算出する。また、上記データ列の差分列（Ｘ１−Ｘ０，Ｘ２−Ｘ１，Ｘ３−Ｘ２，…Ｘｎ−Ｘｎ−１）の最大値を、差分値のデータサイズの予測値として算出する。
【００３３】
そして、実施形態に係るデータ収集方法では、図１Ｈに示すように、たとえば算出した予測値を含むガイダンス情報を利用者端末２００のＵＩ画面に表示して、データ利用者に対し、データサイズの設定操作をガイダンスする。なお、同図に示すように、かかる予測値は、過去の収集データにおいて全車を対象とした場合の平均値や、「車種Ａ」のように特定の車種を対象とした平均値を提示してもよい。
【００３４】
これにより、データ利用者は、かかるガイダンス情報を確認しながらデータサイズを設定することができる。また、かかるガイダンス情報は、過去の収集データに基づくものであるので、その精度も担保することができる。
【００３５】
なお、算出した予測値は、単に提示するだけでなく、データサイズの入力欄に自動入力するようにしてもよい。かかる具体例については、図３Ｂを用いた説明で後述する。
【００３６】
このように、実施形態に係るデータ収集方法では、車両データの収集条件および差分圧縮の「あり」が指定された場合に、たとえば過去に収集された収集データに対して指定の収集条件を適用したデータ収集のシミュレーションを実行して、これに基づき、指定された収集条件におけるベース値および差分値それぞれのデータサイズの予測値を算出することとした。また、算出した予測値に基づき、データサイズの設定操作をガイダンスするＵＩ画面を提供することとした。
【００３７】
したがって、実施形態に係るデータ収集方法によれば、データ利用者の差分圧縮におけるデータサイズの設定操作を適切に支援することができる。そして、これにより、車両Ｖに関する情報収集における通信効率を向上させることができる。以下、実施形態に係るデータ収集システム１の構成例について、より具体的に説明する。
【００３８】
図２は、実施形態に係るデータ収集システム１の構成例を示すブロック図である。なお、図２では、実施形態の特徴を説明するために必要な構成要素のみを表しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。
【００３９】
換言すれば、図２に図示される各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。例えば、各ブロックの分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することが可能である。
【００４０】
また、図２を用いた説明では、既に説明済みの構成要素については、説明を簡略するか、省略する場合がある。
【００４１】
図２に示すように、実施形態に係るデータ収集システム１は、データ収集装置１０と、車載装置１００と、利用者端末２００とを含む。
【００４２】
まず、データ収集装置１０から説明する。データ収集装置１０は、通信部１１と、記憶部１２と、制御部１３とを備える。
【００４３】
通信部１１は、たとえば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。通信部１１は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、ネットワークＮを介して、車載装置１００や、利用者端末２００との間で情報の送受信を行う。
【００４４】
記憶部１２は、たとえば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現され、図２の例では、収集条件情報ＤＢ１２ａと、収集データＤＢ１２ｂとを記憶する。
【００４５】
収集条件情報ＤＢ１２ａは、利用者端末２００から指定され、後述する収集条件設定部１３ｂによって設定される収集条件が格納される。また、収集条件情報ＤＢ１２ａは、過去のデータ収集に用いられた収集条件の実績を含む。
【００４６】
収集データＤＢ１２ｂは、後述する収集部１３ｆによって各車載装置１００から収集される収集データが格納される。また、収集データＤＢ１２ｂは、過去のデータ収集で収集された収集データの実績を含む。
【００４７】
制御部１３は、コントローラ（controller）であり、たとえば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、データ収集装置１０内部の記憶デバイスに記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３は、たとえば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現することができる。
【００４８】
制御部１３は、ＵＩ提供部１３ａと、収集条件設定部１３ｂと、算出部１３ｃと、ガイダンス生成部１３ｄと、配信部１３ｅと、収集部１３ｆとを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。
【００４９】
ＵＩ提供部１３ａは、収集条件の設定画面のほか、データ収集に関する種々のＵＩ画面を生成し、通信部１１を介して利用者端末２００に対し、提供する。ＵＩ画面の具体例については、図３Ａおよび図３Ｂを用いた説明で後述する。また、ＵＩ提供部１３ａは、後述するガイダンス生成部１３ｄによって生成されたガイダンス情報をＵＩ画面へ含ませて提供する。
【００５０】
ガイダンス情報には、利用者端末２００からデータ利用者によって指定された収集条件を収集データＤＢ１２ｂの過去の収集データに適用したシミュレートに基づく、データサイズの予測値が含まれる。
【００５１】
収集条件設定部１３ｂは、データ利用者により、利用者端末２００から指定された収集条件および差分圧縮有無を通信部１１を介して受け付け、差分圧縮が「あり」の場合に、これを受け付けたことを算出部１３ｃへ通知する。また、収集条件設定部１３ｂは、データ利用者により指定された収集条件を収集条件情報ＤＢ１２ａへ格納する。
【００５２】
また、収集条件設定部１３ｂは、ガイダンス情報の提供を受けたデータ利用者により、たとえば条件変更された収集条件を受け付けた場合に、これにより収集条件情報ＤＢ１２ａ内の該当する収集条件を更新する。
【００５３】
算出部１３ｃは、収集条件設定部１３ｂによって受け付けられた該当の収集条件を収集条件情報ＤＢ１２ａから抽出し、これを収集データＤＢ１２ｂの過去の収集データに適用したデータ収集のシミュレーションを実行する。また、算出部１３ｃは、シミュレーションの結果得られたデータ列に基づいて、差分圧縮におけるデータサイズの予測値を算出する。また、算出部１３ｃは、算出した予測値をガイダンス生成部１３ｄへ通知する。
【００５４】
ガイダンス生成部１３ｄは、算出部１３ｃから通知された予測値に基づき、差分圧縮におけるデータサイズに関するガイダンス情報を生成し、ＵＩ提供部１３ａへ通知する。たとえばガイダンス生成部１３ｄは、図１Ｈに示したような、過去の収集データの全車分を対象としたときのデータサイズの平均値、または、過去の収集データの特定車種分を対象としたときのデータサイズの平均値がそれぞれ表示されるように、ガイダンス情報を生成する。
【００５５】
ここで、データ利用者が収集条件を設定して、差分圧縮のデータサイズに関するガイダンス情報が表示されるまでの具体例について、図３Ａ〜図３Ｄを用いて説明する。図３Ａ〜図３Ｄは、差分圧縮のデータサイズに関するガイダンス情報が表示されるまでの具体例を示す図（その１）〜（その４）である。
【００５６】
まず、図３Ａに示すように、ＵＩ提供部１３ａが、ＵＩ画面として利用者端末２００へ「収集条件設定画面」を提供する。「収集条件設定画面」は、たとえば「アップロード条件」や、「収集条件＃１」…といった複数の収集条件を指定可能な各項目を有する。
【００５７】
また、「アップロード条件」や、「収集条件＃１」には、車両データのアップロードや、車両データの採取の開始または終了のトリガとなる条件式の指定が可能な「トリガブロック」項目を有する。
【００５８】
かかる項目では、ＧＵＩウィジェットのドロップダウンリストなどにより、条件式の「パラメータ」や「記号」が選択可能となっている。「閾値」はたとえば直接の入力指定が可能であるが、「パラメータ」や「記号」と同様に、ドロップダウンリストなどによる指定が可能であってもよい。
【００５９】
なお、同図に示すように、こうしたトリガブロックは、「＋」ボタンを押下することにより、追加することが可能である。また、追加した際には、「ａｎｄ」や「ｏｒ」といったブール演算子の入力部が表示され論理条件の設定が可能である（同図のＭ０部参照）。したがって、複合条件でのトリガの発生の検出が可能である。
【００６０】
また、同図に示すように、「収集条件設定画面」では、収集データごとのさらに詳細な条件指定が可能である。たとえばＧＵＩウィジェットのラジオボタンなどで選択可能な「通常」および「メタ情報」は、前述の実データおよびタグデータに対応する。「データ種別」は、たとえばアクセル開度率などをドロップダウンリストなどにより、選択することができる。
【００６１】
そして、同図のＭ１部に示すように、差分圧縮の有無を、ラジオボタンなどで指定することができる。ここで、「あり」が指定された場合、たとえば同図のＭ２部に示すデータサイズの入力欄が有効となる。データ利用者は、たとえば図１Ｈに示したガイダンス情報が表示された場合に、それを参考にしながら図３ＡのＭ２部にデータサイズを直接入力指定することができる。
【００６２】
なお、このようにデータサイズをデータ利用者に直接入力させるのではなく、自動入力するようにしてもよい。かかる場合を図３Ｂを用いて説明する。図３Ｂに示すように、同図のＭ１部で差分圧縮が「あり」と指定されたものとする。
【００６３】
かかる場合、たとえば同図のＭ３部が有効となる。かかるＭ３部では、ラジオボタンなどにより、差分圧縮に関するデータサイズの予測値算出のシミュレーションを、過去の全データを対象とするのか、あるいは、過去の収集データのうちの任意指定したデータを対象とするのかを指定することができる。
【００６４】
ここで、「任意指定」が指定された場合、たとえば同図のＭ４部が有効となる。Ｍ４部では、任意指定の詳細な内容が指定可能となる。たとえば「車種」では、「車種Ａ」や「車種Ｂ」といった特定車種の指定が可能となる。なお、複合的に車種を指定してもよい。
【００６５】
また、たとえば「収集周期（ｍｓｅｃ）」では、「１００」、「２００」といった特定周期の指定が可能となる。かかる収集周期はいわゆる分解能に対応し、かかる収集周期を異ならせたシミュレーションにより、異なる分解能に応じたデータサイズの予測値が算出可能となる。
【００６６】
一例として、「２００」が指定された場合を考える。かかる場合、シミュレーションが実行された結果、図１Ｇに示した１００ｍｓｅｃ周期のデータ列に対して、図３Ｃに示すように、データ列（Ｘ０，Ｘ２，Ｘ４，Ｘ６，Ｘ８，Ｘ１０，…Ｘｎ）が得られる。
【００６７】
そして、かかる場合に、算出部１３ｃは、上記データ列の最大値であるＸｍａｘを、ベース値のデータサイズの予測値として算出する。また、上記データ列の差分列（Ｘ２−Ｘ０，Ｘ４−Ｘ２，Ｘ６−Ｘ４，…Ｘｎ−Ｘｎ−２）の最大値を、差分値のデータサイズの予測値として算出する。
【００６８】
同様に、「５００」が指定された場合を考えると、シミュレーションが実行された結果、図１Ｇに示したデータ列に対して、図３Ｄに示すように、データ列（Ｘ０，Ｘ５，Ｘ１０，Ｘ１５，Ｘ２０，Ｘ２５，…Ｘｎ）が得られる。
【００６９】
そして、かかる場合に、算出部１３ｃは、上記データ列の最大値であるＸｍａｘを、ベース値のデータサイズの予測値として算出する。また、上記データ列の差分列（Ｘ５−Ｘ０，Ｘ１０−Ｘ５，Ｘ１５−Ｘ１０，…Ｘｎ−Ｘｎ−５）の最大値を、差分値のデータサイズの予測値として算出する。
【００７０】
ところで、これまでの説明は、シミュレーションにより、いわば差分値がオーバフローしない最小のデータサイズを予測するものであるが、通信効率をより向上させるうえでは、こうしたデータサイズを用いたデータ送信容量自体を算出するシミュレーションを行うとより効果的である。
【００７１】
かかる例について説明する。差分圧縮によるデータ送信の場合、これまで説明したように、「ベース値のデータサイズ  ＞  差分値のデータサイズ」となる。したがって、ベース値の送信回数が多くなると、トータルの送信データ容量は大きくなる。
【００７２】
また、差分値のデータサイズの設定を小さくすると、トータルでの差分値の送信データ容量を小さくすることはできるが、上述のオーバフローが発生する可能性をも高めることとなる。すなわち、オーバフローが発生した場合はベース値で補完する必要があることから（図１Ｆ参照）、ベース値の送信回数を多くなりやすくしてしまう。
【００７３】
このため、差分値のデータサイズをバランス良く設定することが好ましい。具体的には、差分値のデータサイズをオーバフローがあまり起こらない程度、すなわち、オーバフローによるベース値の送信にともなうデータ送信容量の増加分を、差分値のデータサイズ縮小によりうまく吸収できる程度に設定することが好ましいと言える。
【００７４】
したがって、差分値のデータサイズを仮に設定し、その状態で過去の収集データを用いて実際にデータ送信のシミュレーションを行い、トータルの送信データ容量を算出するとよい。すなわち、仮のデータサイズによって過去の収集データを送信データに変換して仮送信するシミュレーションを実行し、送信データ容量を予測することとなる。そして、こうしたシミュレーションをいくつかの仮の差分値のデータサイズで複数回行い、算出された送信データ容量が最も小さい結果となるデータサイズを、実際のデータ送信に適用するとよい。
【００７５】
具体的に、図３Ｄに示した例に適用した場合、たとえば、算出部１３ｃは、上記データ列の差分列（Ｘ５−Ｘ０，Ｘ１０−Ｘ５，Ｘ１５−Ｘ１０，…Ｘｎ−Ｘｎ−５）の最大値を設定可能なデータサイズ（Ｍビット）を第１シミュレーションとして実行する。また、算出部１３ｃは、これより１ビット少ないデータサイズを第２シミュレーション、…ｍビット少ないデータサイズを第（ｍ−１）シミュレーションとしてそれぞれ実行する。
【００７６】
そのうえで、算出部１３ｃは、第１〜第（ｍ−１）シミュレーションの結果のうち、トータルでの送信データ容量が最も小さかった場合のデータサイズを最適予測値として算出する。
【００７７】
なお、シミュレーション数としては、シミュレーションの最大設定値（差分の最大値）が入るデータサイズのビット数の半数程度を目処に所定回数として決定すればよい。また、たとえば差分列（Ｘ５−Ｘ０，Ｘ１０−Ｘ５，Ｘ１５−Ｘ１０，…Ｘｎ−Ｘｎ−５）の分布に基づいて決定してもよい。この場合、一例として、差分の大きいものから上位３／４に当たる差分値が入るデータサイズまでシミュレーションが実行される、といった決定方法が考えられる。
【００７８】
図３Ｂの説明に戻る。同図のＭ４部ではまた、たとえば「運転特性」の指定が可能となる。ここで、たとえば「荒っぽい」が指定された場合、荒っぽいとの運転特性が推定される過去の収集データがシミュレーションの対象となる。また、たとえば「穏やか」が指定された場合、穏やかとの運転特性が推定される過去の収集データがシミュレーションの対象となる。なお、これらは複合的に指定してもよい。
【００７９】
こうした運転特性は、たとえばアクセル開度やブレーキ圧、操舵角が急峻に変化するか否かといった指標から判断することが可能である。
【００８０】
このようなＭ３，Ｍ４部での指定に基づき、シミュレーションの対象となる過去の収集データが絞り込まれる。そして、たとえば「自動入力」ボタンＭ５が押下されることによって、絞り込まれた収集データに対し、図３Ａの「収集条件設定画面」において指定された収集条件が適用されたデータ収集のシミュレーションが実行される。
【００８１】
そして、その結果、Ｍ２部のデータサイズの入力欄に、算出部１３ｃが算出した予測値が自動入力される。データ利用者は、かかる自動入力された予測値をそのまま設定値としてもよいし、予測値に変更を加えて設定値としてもよい。設定値は、たとえば図３Ａでは図示略の「決定」ボタンなどが押下されることにより、決定される。
【００８２】
なお、ここでは、「自動入力」ボタンＭ５が押下されることによって、Ｍ２部のデータサイズの入力欄に、算出部１３ｃによって算出された予測値が自動入力される例を挙げたが、算出部１３ｃによって算出された予測値が、「自動入力」ボタンＭ５などによることなく、そのままＭ２部に自動入力されてもよい。
【００８３】
また、算出部１３ｃによって算出された予測値を、収集条件設定部１３ｂが自動的に収集条件情報ＤＢ１２ａに設定し、自動配信させるようにしてもよい。
【００８４】
図２の説明に戻り、つづいて配信部１３ｅについて説明する。配信部１３ｅは、収集条件情報ＤＢ１２ａへ格納され、決定された収集条件を、対象車両となる車両Ｖへ、たとえばファイル形式で通信部１１を介して配信する。収集部１３ｆは、車載装置１００からアップロードされる車両データを、通信部１１を介して収集し、収集データＤＢ１２ｂへ蓄積する。
【００８５】
次に、車載装置１００について説明する。車載装置１００は、通信部１０１と、記憶部１０２と、制御部１０３とを備える。また、車載装置１００は、上述したように、カメラや、加速度センサ、ＧＰＳセンサなどの各種センサ１５０が接続される。
【００８６】
通信部１０１は、通信部１１と同様に、たとえばＮＩＣ等によって実現される。通信部１０１は、ネットワークＮと無線で接続され、ネットワークＮを介して、データ収集装置１０との間で情報の送受信を行う。また、通信部１０１は、各種センサ１５０の出力データを受信する。
【００８７】
記憶部１０２は、記憶部１２と同様に、たとえば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現され、図２の例では、収集条件情報１０２ａと、車両データ情報１０２ｂとを記憶する。
【００８８】
収集条件情報１０２ａは、データ収集装置１０から配信された収集条件を含む情報である。車両データ情報１０２ｂは、後述する採取部１０３ｃによって採取された車両データを含む情報である。
【００８９】
制御部１０３は、制御部１３と同様に、コントローラであり、たとえば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、車載装置１００内部の記憶デバイスに記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１０３は、たとえば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現することができる。
【００９０】
制御部１０３は、取得部１０３ａと、検出部１０３ｂと、採取部１０３ｃと、アップロード部１０３ｄとを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。
【００９１】
取得部１０３ａは、データ収集装置１０から配信された収集条件を取得し、収集条件情報１０２ａへ格納する。検出部１０３ｂは、各種センサ１５０からの出力データを監視し、収集条件においてトリガとなるイベントの発生を検出する。
【００９２】
たとえば検出部１０３ｂは、収集条件において車両データを採取するトリガとなるイベントの発生を検出した場合に、採取部１０３ｃに車両データを採取させる。また、たとえば検出部１０３ｂは、収集条件において車両データをデータ収集装置１０へアップロードさせるトリガとなるイベントの発生を検出した場合に、アップロード部１０３ｄに車両データをアップロードさせる。
【００９３】
採取部１０３ｃは、検出部１０３ｂによって車両データを採取するトリガの発生が検出された場合に、各種センサ１５０の出力データに基づく車両データを採取して車両データ情報１０２ｂへ格納する。また、採取部１０３ｃは、検出部１０３ｂによって車両データの採取を停止するトリガの発生が検出された場合に、車両データの採取を停止する。
【００９４】
アップロード部１０３ｄは、検出部１０３ｂによって車両データをアップロードするトリガの発生が検出された場合に、車両データ情報１０２ｂに格納された車両データをデータ収集装置１０へアップロードする。
【００９５】
次に、実施形態に係るデータ収集システム１が実行する処理手順について、図５を用いて説明する。図５は、実施形態に係るデータ収集システム１が実行する処理手順を示すフローチャートである。
【００９６】
まず、データ利用者が、利用者端末２００から収集条件を指定する（ステップＳ１０１）。そして、差分圧縮に関する指定がある場合（ステップＳ１０２，Ｙｅｓ）、データ収集装置１０の算出部１３ｃが、過去の収集データに指定の収集条件を適用したシミュレーションを実行する（ステップＳ１０３）。
【００９７】
そして、算出部１３ｃは、シミュレーション結果に基づき、差分圧縮に関するデータサイズの予測値を算出する（ステップＳ１０４）。そして、ガイダンス生成部１３ｄがかかる予測値に基づいてガイダンス情報を生成し、ＵＩ提供部１３ａがかかるガイダンス情報に基づいてデータサイズをガイダンスまたは自動入力する（ステップＳ１０５）。
【００９８】
また、ステップＳ１０２で差分圧縮に関する指定がない場合（ステップＳ１０２，Ｎｏ）、ステップＳ１０６へ移行する。
【００９９】
そして、収集条件が決定したか否かが判定される（ステップＳ１０６）。収集条件が決定した場合（ステップＳ１０６，Ｙｅｓ）、配信部１３ｅが、各車載装置１００へ収集条件を配信する（ステップＳ１０７）。そして、収集部１３ｆが、配信された収集条件に基づく車両データを収集する（ステップＳ１０８）。
【０１００】
なお、収集条件が決定していない場合（ステップＳ１０６，Ｎｏ）、ステップＳ１０１からの処理を繰り返す。
【０１０１】
なお、上述した実施形態では、圧縮方式が差分圧縮である場合を例に挙げたが、圧縮方式を限定するものではない。したがって、本実施形態は、差分圧縮以外の圧縮方式に関するデータサイズを指定する場合にも適用することができる。
【０１０２】
上述してきたように、実施形態に係るデータ収集装置１０は、収集部１３ｆと、収集条件設定部１３ｂと、算出部１３ｃとを備える。収集部１３ｆは、各車両Ｖに搭載された車載装置１００から車両Ｖに関するデータを収集する。収集条件設定部１３ｂは、収集データの圧縮の条件の設定を行う。算出部１３ｃは、収集部１３ｆによって収集された過去の収集データに基づいて上記圧縮に関するデータサイズの予測値を算出する。
【０１０３】
したがって、実施形態に係るデータ収集装置１０によれば、車両Ｖに関する情報収集における通信効率を向上させることができる。
【０１０４】
また、収集条件設定部１３ｂは、データ利用者（「ユーザ」の一例に相当）からの指定操作を受けて収集条件の設定を行うものであって、実施形態に係るデータ収集装置１０は、ＵＩ提供部１３ａ（「提供部」の一例に相当）をさらに備える。ＵＩ提供部１３ａは、算出部１３ｃによって算出された予測値に基づいて、データ利用者にデータサイズをガイダンスするＵＩを提供する。
【０１０５】
したがって、実施形態に係るデータ収集装置１０によれば、データサイズの指定に関する操作性を向上させることができる。
【０１０６】
また、収集条件設定部１３ｂは、算出部１３ｃによって算出された予測値に基づいて圧縮に関するデータサイズを設定する。
【０１０７】
したがって、実施形態に係るデータ収集装置１０によれば、算出部１３ｃによって算出された予測値をたとえば自動設定したうえで、車載装置１００へ自動配信することが可能となる。
【０１０８】
また、算出部１３ｃは、過去の収集データに対し、収集条件設定部１３ｂによって設定された収集条件を適用したデータ収集のシミュレーションを実行し、シミュレーションの結果得られたデータに基づいて予測値を算出する。
【０１０９】
したがって、実施形態に係るデータ収集装置１０によれば、過去のデータ収集の実績に基づく精度の高い予測値の算出が可能となる。
【０１１０】
また、算出部１３ｃは、仮のデータサイズによって過去の収集データを送信データに変換して仮送信するシミュレーションを実行し、送信データ容量を予測する。
【０１１１】
したがって、実施形態に係るデータ収集装置１０によれば、単なる差分値のデータサイズだけでなく、送信データ容量自体を予測することによって、通信効率を向上させる精度を高めることができる。
【０１１２】
また、算出部１３ｃは、複数の仮のデータサイズによって複数のシミュレーションを実行する。
【０１１３】
したがって、実施形態に係るデータ収集装置１０によれば、差分値のデータサイズをオーバフローがあまり起こらない程度、すなわち、オーバフローによるベース値の送信にともなうデータ送信容量の増加分を、差分値のデータサイズ縮小によりうまく吸収できる程度にバランス良く設定するのに資することができる。
【０１１４】
また、算出部１３ｃは、複数のシミュレーションの実行結果のうち、送信データ容量が最小となる場合の仮のデータサイズを最適予測値とする。
【０１１５】
したがって、実施形態に係るデータ収集装置１０によれば、複数のシミュレーションの実行結果に基づいた予測値の最適化を図ることができる。
【０１１６】
また、ＵＩ提供部１３ａは、シミュレーションに際して用いられる過去の収集データを抽出するパラメータを指定可能なＵＩを提供する。
【０１１７】
したがって、実施形態に係るデータ収集装置１０によれば、パラメータに応じたより適切なデータサイズの指定が可能となる。
【０１１８】
また、ＵＩ提供部１３ａは、パラメータとして少なくとも車両Ｖの車種、データの分解能および車両Ｖの運転特性を指定可能なＵＩを提供する。
【０１１９】
したがって、実施形態に係るデータ収集装置１０によれば、少なくとも車両Ｖの車種、データの分解能および車両Ｖの運転特性に応じたより適切なデータサイズの指定が可能となる。
【０１２０】
また、上記圧縮は、差分圧縮である。
【０１２１】
したがって、実施形態に係るデータ収集装置１０によれば、圧縮方式に差分圧縮を用いた場合のベース値および差分値のデータサーズを適切に設定でき、車両Ｖに関する情報収集における通信効率を向上させることができる。
【０１２２】
なお、上述した実施形態では、データ利用者が、自動運転技術の開発者等であることとしたが、ユーザの一例であって、たとえばサービスプロバイダ等の法人ユーザや、一般の個人ユーザであってもよい。
【０１２３】
さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。
【符号の説明】
【０１２４】
１    データ収集システム
１０    データ収集装置
１２ａ  収集条件情報ＤＢ
１２ｂ  収集データＤＢ
１３ａ  ＵＩ提供部
１３ｂ  収集条件設定部
１３ｃ  算出部
１３ｄ  ガイダンス生成部
１３ｅ  配信部
１３ｆ  収集部
１００    車載装置
１０２ａ  収集条件情報
１０２ｂ  車両データ情報
１０３ａ  取得部
１０３ｂ  検出部
１０３ｃ  採取部
１０３ｄ  アップロード部
１５０    各種センサ
２００    利用者端末
Ｖ      車両
【図１Ａ】
2020071831.tif 000003
【図１Ｂ】
2020071831.tif 000004
【図１Ｃ】
2020071831.tif 000005
【図１Ｄ】
2020071831.tif 000006
【図１Ｅ】
2020071831.tif 000007
【図１Ｆ】
2020071831.tif 000008
【図１Ｇ】
2020071831.tif 000009
【図１Ｈ】
2020071831.tif 000010
【図２】
2020071831.tif 000011
【図３Ａ】
2020071831.tif 000012
【図３Ｂ】
2020071831.tif 000013
【図３Ｃ】
2020071831.tif 000014
【図３Ｄ】
2020071831.tif 000015
【図４】
2020071831.tif 000016