(57)【要約】【課題】車両制御に関するパラメータの適合性を評価すること。【解決手段】実施形態に係るデータ収集装置は、収集部と、判定部と、抽出部と、解析部とを備える。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車両データを収集する。判定部は、収集部によって収集された車両データに基づいて、所望の挙動を示す車両を判定する。抽出部は、判定部の判定結果に基づいて、車両制御に関するパラメータの評価用となる車両データである評価用データの収集条件を抽出する。解析部は、上記収集条件に基づいて収集部により収集された評価用データを解析する。【選択図】図２
2020071829.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車両データを収集する収集部と、
前記収集部によって収集された車両データに基づいて、所望の挙動を示す車両を判定する判定部と、
前記判定部の判定結果に基づいて、車両制御に関するパラメータの評価用となる車両データである評価用データの収集条件を抽出する抽出部と、
前記収集条件に基づいて前記収集部により収集された前記評価用データを解析する解析部と
を備えることを特徴とするデータ収集装置。
【請求項２】
前記判定部は、
車両データに基づいて、異常である挙動を示す車両を判定する
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】
前記抽出部は、
前記収集条件の１つである収集対象車両条件として、前記判定部によって所望の挙動を示すと判定された車両に類似する車両を抽出する
ことを特徴とする請求項１または２に記載のデータ収集装置。
【請求項４】
前記抽出部は、
前記収集条件の１つである収集データ条件につき、収集対象車両に対し、異なる収集データ条件を抽出する
ことを特徴とする請求項１、２または３に記載のデータ収集装置。
【請求項５】
前記パラメータは、自動運転制御における車両制御モデルに関するものであって、
前記解析部の解析結果に基づく機械学習によって車両制御モデルを更新する更新部と、
前記更新部によって更新された車両制御モデルを更新対象の車両へ配信する配信部と
をさらに備えることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載のデータ収集装置。
【請求項６】
請求項１〜５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
を備えることを特徴とするデータ収集システム。
【請求項７】
各車両に搭載された車載装置から車両に関する車両データを収集する収集工程と、
前記収集工程によって収集された車両データに基づいて、所望の挙動を示す車両を判定する判定工程と、
前記判定工程の判定結果に基づいて、車両制御に関するパラメータの評価用となる車両データである評価用データの収集条件を抽出する抽出工程と、
前記収集条件に基づいて前記収集工程により収集された前記評価用データを解析する解析工程と
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、道路情報を収集するものに過ぎず、車両制御に関するパラメータの適合性を評価できるまでのものではない。
【０００５】
具体的には、自動運転技術の発展が目覚ましい昨今、車両を自動運転制御する車両制御モデルの開発現場では、実際に道路を走行する車両から、車両の挙動に関する情報収集を行い、かかる収集した情報に基づいて車両制御に関するパラメータの適合性を評価することが求められている。
【０００６】
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、車両制御に関するパラメータの適合性を評価す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】
【０００７】
実施形態の一態様に係るデータ収集装置は、収集部と、判定部と、抽出部と、解析部とを備える。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車両データを収集する。前記判定部は、前記収集部によって収集された車両データに基づいて、所望の挙動を示す車両を判定する。前記抽出部は、前記判定部の判定結果に基づいて、車両制御に関するパラメータの評価用となる車両データである評価用データの収集条件を抽出する。前記解析部は、前記収集条件に基づいて前記収集部により収集された前記評価用データを解析する。
【発明の効果】
【０００８】
実施形態の一態様によれば、車両制御に関するパラメータの適合性を評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【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、抽出処理の一例を示す図（その１）である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、抽出処理の一例を示す図（その２）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シーケンスを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
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。
【００１１】
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。
【００１２】
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。
【００１３】
また、以下では、車両Ｖが自動運転車両であり、各車両Ｖにそれぞれ搭載された車両制御モデル１０２ｃによって自動運転制御されるものとする。車両制御モデル１０２ｃは、たとえば、車両Ｖから収集された車両データを解析し、その結果に基づく深層学習等の機械学習によって生成される学習モデルである。
【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、図１Ｂに示すように、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、同図に示すように、たとえば「対象車両」、「データ種別」、「収集トリガ条件」、「収集期間」などである。
【００２１】
なお、「収集対象車両」は、収集対象となる車両Ｖの識別情報である。かかる「収集対象車両」は、収集条件の１つである「収集対象車両条件」の一例に相当する。また、「データ種別」は、収集対象となるデータの種別、一例としてアクセル開度率などである。「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。「収集期間」は、データが収集される期間である。これら「データ種別」、「収集トリガ条件」、「収集期間」などは、収集条件の１つである「収集データ条件」の一例に相当する。
【００２２】
そして、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、常時またはデータ収集装置１０からのアップロード要求に基づいてデータ収集装置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。
【００２３】
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、タグデータＴと実データＲとが含まれる。
【００２４】
かかる点を含め、より具体的に、データ収集システム１においてデータ利用者へ車両データが提供されるまでの一連の流れについて、図１Ｃ〜図１Ｅを用いて説明する。図１Ｃに示すように、まずデータ利用者は、データ収集装置１０と接続された利用者端末２００により収集条件を指定する。
【００２５】
また、この際に、データ収集装置１０は、収集することとなる実データＲに付加され、かかる実データＲ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Ｔの生成用データを生成する。なお、かかるタグデータＴの生成用データは、利用者端末２００あるいはデータ収集装置１０に記憶されたプログラムや生成用データを用いつつ、データ利用者の操作に基づいて生成される。
【００２６】
そして、指定された収集条件や、生成されたタグデータＴの生成用データは、データ収集装置１０に記憶されるとともに、データ収集の対象となる車両Ｖへ配信されて、車載装置１００にも記憶される。
【００２７】
次に、各車載装置１００は、各種センサの出力データを監視し、記憶している収集条件を満たすイベントが発生した場合に、その実データＲを記憶デバイスに記憶する。また、各車載装置１００は、記憶しているタグデータＴの生成用データと実データＲとに基づき、当該実データＲに対応するタグデータＴを生成して記憶する。
【００２８】
なお、タグデータＴは、実データＲの一部を単純に抜粋したようなデータではなく、データ利用者が参照したときに実データＲの概要を把握し、実データＲの要否を判断できる程度にメタ情報化されていることが好ましい。
【００２９】
そして、各車載装置１００は、タグデータＴをデータ収集装置１０にアップロードし、データ収集装置１０はそのタグデータＴを記憶する。なお、このとき、実データＲは、データ収集装置１０へはアップロードされない。
【００３０】
そして、データ利用者が、利用者端末２００により、データ収集状況の確認や実データＲの収集のためにデータ収集装置１０と接続すると、データ収集装置１０により収集されたタグデータＴに基づくメタ情報が利用者端末２００に表示される。あわせて、各タグデータＴに対応する実データＲを収集する操作を行うためのＵＩ画面が表示される。
【００３１】
そして、図１Ｄに示すように、データ利用者が、利用者端末２００により、収集する実データＲに対応するタグデータＴを指定すると、データ収集装置１０を介して該当の車載装置１００へ実データＲを指定する「指示データ」が送信される。なお、以下では、かかる指示データを「アップロード要求」と言う場合がある。
【００３２】
その後、図１Ｅに示すように、指定された実データＲが、各車載装置１００からデータ収集装置１０へアップロードされ、データ収集装置１０に記憶される。そして、データ利用者が、利用者端末２００により、データ収集装置１０に記憶された実データＲにアクセスして、かかる実データＲの閲覧やダウンロードなどを行う。
【００３３】
なお、車載装置１００のストレージ容量の観点からは、データ収集装置１０にアップロードされた実データＲおよびこれに対応するタグデータＴは、データ収集装置１０へのアップロード完了後に車載装置１００から削除されることが好ましい。
【００３４】
ところで、上述したようにデータ収集装置１０に収集されるタグデータＴに基づいては、メタ情報により、各車両Ｖがバージョンいくつの車両制御モデル１０２ｃを搭載しているか、現在どこを走行しているか、ＣＡＮ（Controller  Area  Network）データが示す車両Ｖの挙動はどのようであるか、といった各車両Ｖの状況を仮想的に把握することができる。
【００３５】
そこで、実施形態に係るデータ収集方法では、まずかかる各車両Ｖの状況に基づいて、自動運転制御に関し、評価したい挙動を示す車両Ｖを抽出することとした。そのうえで、抽出された車両Ｖとともに、かかる車両Ｖに類似する車両Ｖ、たとえば車種が同じであったり、車両制御モデル１０２ｃのバージョンが同じであったり、乗員数や、製造年、走行距離、天候等の走行環境などが類似するものをあわせて、車両制御モデル１０２ｃの所望の評価のための車両データの収集対象車両とすることとした。
【００３６】
そして、これらを収集対象車両として含む収集条件を新たに指定し、かかる収集条件に基づいて該当する車両Ｖから車両データを収集し、収集した車両データを解析して、その解析結果に基づいて車両制御モデル１０２ｃを更新することとした。
【００３７】
具体的には、図１Ｆに示すように、実施形態に係るデータ収集方法では、たとえば利用者端末２００等を用い、常時収集されるタグデータＴに基づいて各車両Ｖの状況を仮想的に把握しておく。また、ここで、自動運転制御に関し、評価したい挙動を示す車両Ｖを判定できるように、所定の判定条件を予め設定しておく。なお、評価したい挙動の正常／異常は問わないが、かかる判定条件で抽出される車両Ｖは、説明の便宜上、「異常」であるものとして以下、説明する。
【００３８】
ここで、かかる判定条件により、図１Ｆに示すように、車両Ｖ−２が異常と判定されたものとする（図中のエクスクラメーションマーク参照）。
【００３９】
すると、実施形態に係るデータ収集方法では、図１Ｇに示すように、データ収集装置１０が、かかる車両Ｖ−２に基づき、収集対象車両を抽出する（ステップＳ１１）。たとえば図１Ｇでは、車両Ｖ−２と同一車種の車種「Ｂ」、また、車両制御モデル１０２ｃの同一バージョン「２．０」のものが、収集対象車両として抽出された例を示している。
【００４０】
そして、たとえばデータ収集装置１０が、収集対象車両となった各車両Ｖを収集対象車両条件として含む収集条件を指定する（ステップＳ１２）。なお、かかる収集条件は、各車両Ｖで同一としてもよいし、敢えてバラツキある車両データが収集できるように、個別としてもよい。無論、データ収集装置１０でなく、データ利用者が利用者端末２００を用いて指定してもよい。なお、収集条件については、たとえば異常種別に応じて設定された収集条件であって、それらはテーブル形式で記憶されており、上記で判定された異常の種別に応じて当該テーブルが検索される。そして、検索の結果、合致した異常の種別に紐付けられた収集条件が抽出される。すなわち、収集条件は、異常種別に応じたプリセット情報として予め登録しておくことができ、これを利用することで、収集条件の指定の簡易化を図ることができる。
【００４１】
そして、データ収集装置１０は、各車両Ｖへ収集条件を配信し（ステップＳ１３）、かかる収集条件に基づいて各車載装置１００は車両データをアップロードして（ステップＳ１４）、これをデータ収集装置１０が蓄積する（ステップＳ１５）。
【００４２】
そして、図１Ｈに示すように、データ収集装置１０が、ステップＳ１５（図１Ｇ参照）で蓄積された車両データを解析する（ステップＳ１６）。かかる解析は、たとえば、いつ、どこで、車両制御モデル１０２ｃがどういう制御をした、それななぜかといった内容を分析するものである。また、それにより、車両制御モデル１０２ｃの更新用にどのような学習用データセットを与えるべきか、言い換えれば車両Ｖの制御に関するパラメータをどのように設定すべきかを分析するものである。
【００４３】
そして、データ収集装置１０は、その解析結果に基づいて車両制御モデル１０２ｃを更新する（ステップＳ１７）。そのうえで、データ収集装置１０は、各車両Ｖに車両制御モデル１０２ｃを配信し（ステップＳ１８）、たとえば車載装置１００が新たな車両制御モデル１０２ｃへの書き換えを行う（ステップＳ１９）。
【００４４】
このように、実施形態に係るデータ収集方法では、各車両Ｖの概況を示す車両データに基づいて、車両制御に関し所望の挙動を示す車両Ｖを判定することとした。そして、その判定結果に基づき、上記車両制御に関するパラメータの評価用となる車両データの収集条件を抽出することとした。
【００４５】
そして、抽出された収集条件に基づいて評価用となる車両データを収集し、収集した車両データを解析することとした。
【００４６】
したがって、実施形態に係るデータ収集方法によれば、車両Ｖの制御に関するパラメータの適合性を評価することができる。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。
【００４７】
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。
【００４８】
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。
【００４９】
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。
【００５０】
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。
【００５１】
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。
【００５２】
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。
【００５３】
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、収集データＤＢ１２ａと、判定条件情報１２ｂと、車両制御モデル１０２ｃとを記憶する。
【００５４】
収集データＤＢ１２ａは、利用者端末２００から指定された収集条件およびかかる収集条件により各車載装置１００から収集された車両データが蓄積される。すなわち、収集データＤＢ１２ａは、収集条件およびこれにより収集された車両データの過去の実績を含む。なお、ここに言う車両データは、前述のタグデータＴおよび実データＲを含む。
【００５５】
判定条件情報１２ｂは、各車両Ｖの概況を示すタグデータＴに基づいて、自動運転制御に関し所望の挙動を示す車両Ｖを判定するための判定条件に関する情報である。したがって、判定条件情報１２ｂには、車両Ｖの挙動を識別するためのデータ種別や、閾値等が含まれる。
【００５６】
車両制御モデル１０２ｃは、既に述べたように各車両Ｖを自動運転制御する学習モデルであり、後述する更新部１３ｆによって更新される。
【００５７】
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。
【００５８】
制御部１３は、収集部１３ａと、判定部１３ｂと、抽出部１３ｃと、配信部１３ｄと、解析部１３ｅと、更新部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。
【００５９】
収集部１３ａは、予め指定され、配信された収集条件に基づいて車載装置１００からアップロードされる車両データを収集し、収集データＤＢ１２ａへ格納する。
【００６０】
判定部１３ｂは、収集データＤＢ１２ａに格納されたタグデータＴおよび判定条件情報１２ｂに基づいて、自動運転制御に関し、評価したい挙動を示す車両Ｖを判定する。また、判定部１３ｂは、判定結果を抽出部１３ｃへ通知する。
【００６１】
抽出部１３ｃは、判定部１３ｂの判定結果に基づき、車両制御モデル１０２ｃの評価用の車両データを収集する収集対象車両となる車両Ｖを抽出する。また、抽出部１３ｃは、抽出した収集対象車両である車両Ｖを収集対象車両条件として含む収集条件を設定する。
【００６２】
抽出部１３ｃは、たとえば予め設けられた車両制御モデル１０２ｃの評価用のパラメータに基づいて収集条件を設定する。また、抽出部１３ｃは、たとえば収集対象車両となる車両Ｖを利用者端末２００のＵＩ画面へリスト表示し、ＵＩ画面を介したデータ利用者からの指定に基づいて収集条件を設定する。
【００６３】
ここで、抽出部１３ｃによる抽出処理の一例について、図３Ａおよび図３Ｂを用いて説明する。図３Ａおよび図３Ｂは、抽出処理の一例を示す図（その１）および（その２）である。
【００６４】
なお、既に図１Ｆに示したのと同様に、ここでは、車両Ｖ−２が判定部１３ｂにより異常と判定されていたものとする。かかる場合、図３Ａに示すように、抽出部１３ｃは、たとえば車両Ｖ−２と同一車種および車両制御モデル１０２ｃが同一バージョンのものを収集対象車両として抽出する。
【００６５】
なお、同図に示すように、同一車種および同一バージョンであっても、たとえば「乗員数」、「製造年」、「走行距離」、ひいては現在位置での「天候」など、各車両Ｖの状況は、種々の要素が異なるのが通常であるため、より近い状況にあるものを絞り込んでもよい。たとえば、「乗員数」、「製造年」、「走行距離」および「天候」まで類似したものに絞り込むと、ここでは、少なくとも車両Ｖ−２，Ｖ−５２が選択されることとなる。
【００６６】
すると、図３Ｂに示すように、かかる車両Ｖ−２，Ｖ−５２について、それぞれ収集データ条件が指定される。ここでは、収集するデータ種別がいずれも「アクセル開度率」であり、収集する地点がいずれも「ＹＹＹＹ」である例を示している。
【００６７】
ただし、同じような収集対象車両として選択された車両Ｖ−２，Ｖ−５２から、同じような車両データだけが収集されて評価に偏りが生じないように、収集データ条件は、たとえば収集する距離や時間、周期等が異なるものとなるように指定されることが好ましい。これにより、車両制御モデル１０２ｃの汎用性の向上に資することができる。
【００６８】
図２の説明に戻り、つづいて配信部１３ｄについて説明する。配信部１３ｄは、抽出部１３ｃにおいて設定された収集条件を、各車両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。配信部１３ｄによって配信された収集条件に基づく車両制御モデル１０２ｃの評価用の車両データは、収集部１３ａによって収集され、収集データＤＢ１２ａへ格納されることとなる。
【００６９】
解析部１３ｅは、収集部１３ａによって収集された車両制御モデル１０２ｃの評価用の車両データを解析し、解析結果を更新部１３ｆへ通知する。更新部１３ｆは、解析部１３ｅによる解析結果に基づいてたとえば追加学習を実行し、車両制御モデル１０２ｃを更新する。
【００７０】
更新部１３ｆによって更新された車両制御モデル１０２ｃは、配信部１３ｄによって更新対象となる（たとえば車両制御モデル１０２ｃが同一バージョンである）各車両Ｖへ配信される。
【００７１】
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。
【００７２】
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。
【００７３】
記憶部１０２は、たとえば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子等によって実現され、図２の例では、収集条件情報１０２ａと、車両データ情報１０２ｂと、車両制御モデル１０２ｃとを記憶する。
【００７４】
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。車両データは、前述のタグデータＴおよび実データＲを含む。車両制御モデル１０２ｃは、データ収集装置１０から配信された車両制御モデルである。
【００７５】
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。
【００７６】
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。
【００７７】
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。また、取得部１０３ａは、データ収集装置１０から配信された新たな車両制御モデル１０２ｃを取得し、古い車両制御モデル１０２ｃを書き換える。
【００７８】
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。
【００７９】
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。
【００８０】
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。
【００８１】
アップロード部１０３ｄは、タグデータＴを常時データ収集装置１０へアップロードする。また、アップロード部１０３ｄは、通信部１０１を介してデータ収集装置１０から実データＲのアップロード要求を受け付けた場合に、実データＲをデータ収集装置１０へアップロードする。なお、アップロード部１０３ｄは、たとえば車両制御モデル１０２ｃの評価用となる実データＲ等については、即時でデータ収集装置１０へアップロードしてもよい。
【００８２】
次に、実施形態に係るデータ収集システム１が実行する処理シーケンスについて、図４を用いて説明する。図４は、実施形態に係るデータ収集システム１が実行する処理シーケンスを示す図である。
【００８３】
まず、車載装置１００が、各車両Ｖの概況を示すタグデータＴを常時送信する（ステップＳ１０１）。これに基づき、データ収集装置１０が、所望の挙動、たとえば所望の異常を判定する（ステップＳ１０２）。
【００８４】
そして、データ収集装置１０は、ステップＳ１０２の判定結果に基づき、車両制御モデル１０２ｃの評価用の車両データの収集対象車両を抽出し（ステップＳ１０３）、かかる収集対象車両を含む収集条件を指定する（ステップＳ１０４）。
【００８５】
そして、データ収集装置１０は、各車両Ｖへ収集条件を配信する（ステップＳ１０５）。車載装置１００は、配信された収集条件を記憶する（ステップＳ１０６）。そして、車載装置１００は、車両データの採取のトリガとなるイベント発生に基づき（ステップＳ１０７）、車両データを採取する（ステップＳ１０８）。
【００８６】
そして、車載装置１００は、採取した車両データをデータ収集装置１０へアップロードし（ステップＳ１０９）、データ収集装置１０が、かかる車両データを収集する（ステップＳ１１０）。
【００８７】
そして、データ収集装置１０は、車両制御モデル１０２ｃの評価用に収集した車両データを解析し（ステップＳ１１１）、その解析結果に基づいて車両制御モデル１０２ｃを更新する（ステップＳ１１２）。
【００８８】
そして、データ収集装置１０は、更新した車両制御モデル１０２ｃを車載装置１００へ配信して（ステップＳ１１３）、車載装置１００はこれを取得し、モデルを書き換える（ステップＳ１１４）。
【００８９】
ところで、これまでは、車両制御モデル１０２ｃを例に挙げ、自動運転制御に関するパラメータの適合性を評価する場合について説明したが、車両制御に関するものであれば、自動運転制御に限られない。
【００９０】
したがって、本実施形態は、手動運転時の車両制御に関するパラメータ、たとえば車両Ｖに搭載された各ＥＣＵ（Electronic  Control  Unit）で動作する制御プログラム等のパラメータの適合性を評価する場合にも適用することができる。この場合、データ利用者は、自動運転技術に限らず、手動運転時までも含む車両制御技術の開発者等であるということになる。
【００９１】
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１３ａと、判定部１３ｂと、抽出部１３ｃと、解析部１３ｅとを備える。収集部１３ａは、各車両Ｖに搭載された車載装置１００から車両Ｖに関する車両データを収集する。判定部１３ｂは、収集部１３ａによって収集された車両データに基づいて、所望の挙動を示す車両Ｖを判定する。抽出部１３ｃは、判定部１３ｂの判定結果に基づいて、車両制御に関するパラメータの評価用となる車両データである評価用データの収集条件を抽出する。解析部１３ｅは、上記収集条件に基づいて収集部１３ａにより収集された評価用データを解析する。
【００９２】
したがって、実施形態に係るデータ収集装置１０によれば、運転制御に関するパラメータの適合性を評価することができる。
【００９３】
また、判定部１３ｂは、車両データに基づいて、異常である挙動を示す車両Ｖを判定する。
【００９４】
したがって、実施形態に係るデータ収集装置１０によれば、異常な挙動を示す車両Ｖの運転制御に関するパラメータの適合性を評価することができる。
【００９５】
また、抽出部１３ｃは、上記収集条件の１つである収集対象車両条件として、判定部１３ｂによって所望の挙動を示すと判定された車両Ｖに類似する車両Ｖを抽出する。
【００９６】
したがって、実施形態に係るデータ収集装置１０によれば、上記挙動を示す車両Ｖに類似する状況の車両Ｖをまとめて収集対象とすることができ、類似する状況下で同様の事象が発生するかといった点を評価するための車両データを多量に集めることができる。
【００９７】
また、抽出部１３ｃは、上記収集条件の１つである収集データ条件につき、収集対象車両に対し、異なる収集データ条件を抽出する。
【００９８】
したがって、実施形態に係るデータ収集装置１０によれば、類似する収集対象として選択された車両Ｖから、同じような車両データだけが収集されて評価に偏りが生じてしまうのを防止することができる。
【００９９】
また、上記パラメータは、自動運転制御における車両制御モデル１０２ｃに関するものであって、実施形態に係るデータ収集装置１０は、解析部１３ｅの解析結果に基づく機械学習によって車両制御モデル１０２ｃを更新する更新部１３ｆと、更新部１３ｆによって更新された車両制御モデル１０２ｃを更新対象の車両Ｖへ配信する配信部１３ｄとをさらに備える。
【０１００】
したがって、実施形態に係るデータ収集装置１０によれば、車両制御モデル１０２ｃに関し、設定値が不適合と認められるパラメータがあった場合などに、適切に車両制御モデル１０２ｃを更新し、迅速に更新対象となる車両Ｖへ配信することができる。すなわち、自動運転制御の安全性を高めるのに資することができる。
【０１０１】
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】
【０１０２】
１    データ収集システム
１０    データ収集装置
１２ａ  収集データＤＢ
１２ｂ  判定条件情報
１３ａ  収集部
１３ｂ  判定部
１３ｃ  抽出部
１３ｄ  配信部
１３ｅ  解析部
１３ｆ  更新部
１００    車載装置
１０２ａ  収集条件情報
１０２ｂ  車両データ情報
１０２ｃ  車両制御モデル
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
Ｒ      実データ
Ｔ      タグデータ
Ｖ      車両
【図１Ａ】
2020071829.tif 000003
【図１Ｂ】
2020071829.tif 000004
【図１Ｃ】
2020071829.tif 000005
【図１Ｄ】
2020071829.tif 000006
【図１Ｅ】
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【図１Ｆ】
2020071829.tif 000008
【図１Ｇ】
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【図１Ｈ】
2020071829.tif 000010
【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４】
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