(57)【要約】【課題】本発明の実施形態が解決しようとする課題は、道路の路面の検査をより簡略化し、時間とコストを低減させることができる電子装置、方法およびプログラムを提供することである。【解決手段】上記課題を解決するために、実施形態の電子装置は、受信部と処理部と推定部を備える。この受信部は、路面上で自動運転を行う移動体が走行する予定の経路であってこの移動体の座標を含む経路を示す第１経路情報、この移動体がこの路面上でこの第１経路情報を算出する際に基準とする経路であってこの移動体の座標を含む経路を示す第２経路情報、およびこの移動体がこの路面上を走行した経路であってこの移動体の座標を含む経路を示す第３経路情報のうち、少なくとも２つの経路情報を受信する。この処理部は、この受信部が受信したこれらの経路情報のうち、２つの経路の差分を算出する。この推定部は、この差分からこの路面の状態を推定する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
路面上で自動運転を行う移動体が走行する予定の経路であって前記移動体の座標を含む経路を示す第１経路情報、前記移動体が前記路面上で前記第１経路情報を算出する際に基準とする経路であって前記移動体の座標を含む経路を示す第２経路情報、および前記移動体が前記路面上を走行した経路であって前記移動体の座標を含む経路を示す第３経路情報のうち、少なくとも２つの経路情報を受信する受信部と、
前記受信部が受信した前記経路情報のうち、２つの経路の差分を算出する処理部と、
前記差分から前記路面の状態を推定する推定部と、
を備える電子装置。
【請求項２】
路面上で自動運転を行う移動体が走行する予定であって前記移動体の座標を含む経路のうち、前記移動体が第１時刻に算出した前記経路を示す第１経路情報、および前記移動体が第２時刻に算出した前記経路を示す第２経路情報を受信する受信部と、
前記第１経路情報および前記第２経路情報の２つの経路の差分を算出する処理部と、
前記差分から前記路面の状態を推定する推定部と、
を備える電子装置。
【請求項３】
前記処理部は、前記２つの経路における前記移動体の座標の差分、舵角量の差分、加速量の差分のうち少なくとも１つの差分を算出する、
請求項１または２に記載の電子装置。
【請求項４】
前記推定部は、前記差分の大きさが第１のしきい値以上である場合、前記路面に異常が存在すると推定する、
請求項１乃至３のいずれか１つに記載の電子装置。
【請求項５】
前記処理部はさらに、前記移動体が前記走行経路を走行した際に計測した鉛直加速度を示す第１の鉛直加速度、およびあらかじめ基準となる路面において前記移動体が計測した鉛直加速度を示す第２の鉛直加速度から鉛直加速度の差分を算出し、
前記推定部は、前記差分および前記鉛直加速度の差分から前記路面の状態を推定する、
請求項１乃至４のいずれか１つに記載の電子装置。
【請求項６】
前記推定部は、前記鉛直加速度の差分が第２のしきい値以上である場合、前記路面に上り段差が存在すると推定する、
請求項５に記載の電子装置。
【請求項７】
前記推定部は、前記鉛直加速度の差分が第３のしきい値以下である場合、前記路面に下り段差が存在すると推定する、
請求項５または６に記載の電子装置。
【請求項８】
前記推定部は、前記鉛直加速度の差分が第４のしきい値以上第４のしきい値未満または第３のしきい値より大きく第５のしきい値以下である場合、前記差分が前記第４のしきい値以上前記第２のしきい値未満または前記第３のしきい値より大きく前記第５のしきい値以下である時間を計測し、前記時間が第６のしきい値以上であるかによって前記路面にひび割れまたは平坦性の低下のいずれかが存在すると推定する、
請求項５乃至７のいずれか１つに記載の電子装置。
【請求項９】
前記推定部は学習モデルを含み、前記差分および前記鉛直加速度の差分の少なくとも１つから前記路面の状態を推定し、
前記学習モデルは、路面性状を計測する車両による前記路面の検査結果を教師データとして更新される、
請求項１乃至８のいずれか１つに記載の電子装置。
【請求項１０】
前記処理部は、複数の前記移動体の前記差分および前記差分の平均値を算出し、
前記推定部は、前記差分の平均値から前記路面の状態を推定する、
請求項１乃至８のいずれか１つに記載の電子装置。
【請求項１１】
前記処理部は、複数の前記移動体の前記鉛直加速度の差分および前記鉛直加速度の差分の平均値を算出し、
前記推定部は、前記鉛直加速度の差分の平均値から前記移動体が走行する路面の状態を推定する、
請求項５乃至１０のいずれか１つに記載の電子装置。
【請求項１２】
前記路面の状態および前記路面の座標を示す座標情報を含む表示情報を生成する表示情報生成部と、
前記表示情報を出力する出力部と、
を備える、
請求項１乃至１１のいずれか１つに記載の電子装置。
【請求項１３】
移動体に入力された舵角量を示す第１舵角量情報および移動体が実際に駆動した舵角量を示す第２舵角量情報を含む舵角量の記録情報、および
移動体に入力された加速量を示す第１加速量情報および移動体が実際に駆動した加速量を示す第２加速量情報を含む加速量の記録情報のうち、少なくとも一方を受信する受信部と、
前記受信部が前記舵角量の記録情報を受信した場合、前記第１舵角量情報および前記第２舵角量情報の第１差分を算出し、
前記受信部が前記加速量の記録情報を受信した場合、前記第１加速量情報および前記第２加速量情報の第２差分を算出する処理部と、
前記第１差分および前記第２差分のうち少なくとも一方から、移動体が走行した路面の状態を推定する推定部と、
を備える電子装置。
【請求項１４】
路面上で自動運転を行う移動体が走行する予定の経路であって前記移動体の座標を含む経路を示す第１経路情報、前記移動体が前記路面上で前記第１経路情報を算出する際に基準とする経路であって前記移動体の座標を含む経路を示す第２経路情報、および前記移動体が前記路面上を走行した経路であって前記移動体の座標を含む経路を示す第３経路情報のうち、少なくとも２つの経路情報を受信し、
受信した前記経路情報のうち、２つの経路の差分を算出し、
前記差分から前記路面の状態を推定する、
方法。
【請求項１５】
路面上で自動運転を行う移動体が走行する予定であって前記移動体の座標を含む経路のうち、前記移動体が第１時刻に算出した前記経路を示す第１経路情報、および前記移動体が第２時刻に算出した前記経路を示す第２経路情報を受信し、
前記第１経路情報および前記第２経路情報の２つの経路の差分を算出し、
前記差分から前記路面の状態を推定する、
方法。
【請求項１６】
移動体に入力された舵角量を示す第１舵角量情報および移動体が実際に駆動した舵角量を示す第２舵角量情報を含む舵角量の記録情報、および
移動体に入力された加速量を示す第１加速量情報および移動体が実際に駆動した加速量を示す第２加速量情報を含む加速量の記録情報のうち、少なくとも一方を受信し、
前記受信部が前記舵角量の記録情報を受信した場合、前記第１舵角量情報および前記第２舵角量情報の第１差分を算出し、
前記受信部が前記加速量の記録情報を受信した場合、前記第１加速量情報および前記第２加速量情報の第２差分を算出し、
前記第１差分および前記第２差分のうち少なくとも一方から、移動体が走行した路面の状態を推定する、
方法。
【請求項１７】
路面上で自動運転を行う移動体が走行する予定の経路であって前記移動体の座標を含む経路を示す第１経路情報、前記移動体が前記路面上で前記第１経路情報を算出する際に基準とする経路であって前記移動体の座標を含む経路を示す第２経路情報、および前記移動体が前記路面上を走行した経路であって前記移動体の座標を含む経路を示す第３経路情報のうち、少なくとも２つの経路情報を受信させ、
受信させた前記経路情報のうち、２つの経路の差分を算出させ、
前記差分から前記路面の状態を推定させる、
プログラム。
【請求項１８】
路面上で自動運転を行う移動体が走行する予定であって前記移動体の座標を含む経路のうち、前記移動体が第１時刻に算出した前記経路を示す第１経路情報、および前記移動体が第２時刻に算出した前記経路を示す第２経路情報を受信させ、
前記第１経路情報および前記第２経路情報の２つの経路の差分を算出させ、
前記差分から前記路面の状態を推定させる、
プログラム。
【請求項１９】
移動体に入力された舵角量を示す第１舵角量情報および移動体が実際に駆動した舵角量を示す第２舵角量情報を含む舵角量の記録情報、および
移動体に入力された加速量を示す第１加速量情報および移動体が実際に駆動した加速量を示す第２加速量情報を含む加速量の記録情報のうち、少なくとも一方を受信させ、
前記受信部が前記舵角量の記録情報を受信した場合、前記第１舵角量情報および前記第２舵角量情報の第１差分を算出し、
前記受信部が前記加速量の記録情報を受信した場合、前記第１加速量情報および前記第２加速量情報の第２差分を算出させ、
前記第１差分および前記第２差分のうち少なくとも一方から、移動体が走行した路面の状態を推定させる、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、道路の路面の検査を行う電子装置、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
道路の路面の検査には、路面性状計測車が用いられている。路面性状計測車は、路面にレーザを照射して反射したレーザの測定を行うことや、路面をカメラで撮影して画像解析を行うことで路面の状態を検査している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−５７０５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の実施形態が解決しようとする課題は、道路の路面の検査をより簡略化し、時間とコストを低減させることができる電子装置、方法およびプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するために、実施形態の電子装置は、受信部と処理部と推定部を備える。この受信部は、路面上で自動運転を行う移動体が走行する予定の経路であってこの移動体の座標を含む経路を示す第１経路情報、この移動体がこの路面上でこの第１経路情報を算出する際に基準とする経路であってこの移動体の座標を含む経路を示す第２経路情報、およびこの移動体がこの路面上を走行した経路であってこの移動体の座標を含む経路を示す第３経路情報のうち、少なくとも２つの経路情報を受信する。この処理部は、この受信部が受信したこれらの経路情報のうち、２つの経路の差分を算出する。この推定部は、この差分からこの路面の状態を推定する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】第１の実施形態における路面検査システム図。
【図２】第１の実施形態における参照経路を説明するための図。
【図３】第１の実施形態における走行予定経路を説明するための図。
【図４】第１の実施形態における走行経路を説明するための図。
【図５】第１の実施形態における移動体の構成図。
【図６】第１の実施形態における移動体のフローチャート。
【図７】第１の実施形態における電子装置の構成図。
【図８】第１の実施形態における電子装置のフローチャート。
【図９】第１の実施形態における移動体の鉛直加速度計測点の図。
【図１０】第１の実施形態における鉛直加速度の偏差からひび割れと推定する場合の図。
【図１１】第１の実施形態における鉛直加速度の偏差から平坦性の低下と推定する場合の図。
【図１２】第１の実施形態における走行予定経路と走行経路との図。
【図１３】第１の実施形態における参照経路と走行経路の図。
【図１４】第１の実施形態における異なる時刻に算出された走行予定経路の図。
【図１５】第１の実施形態における路面の状態を推定する深層学習のモデルの概念図。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、発明を実施するための実施形態について説明する。
【０００８】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態における路面検査システム図である。移動体２００は路面を走行する車両であれば任意でよい。例えば自動車や二輪車である。本実施形態の移動体２００は、自動運転を行う自動車である。移動体２００は、自動運転を行う際に得られる経路情報を電子装置１００に送信する。電子装置１００は移動体２００の近傍に必ずしも設けられる必要はなく、任意の場所に設けられる。電子装置１００は、移動体２００から取得した経路情報から経路情報の差分を算出する。電子装置１００は、この差分を用いて移動体２００が走行している路面の状態を推定し、この路面の状態およびこの路面の位置を含む情報を電子機器に出力する。出力先の電子機器は例えばディスプレイ、デスクトップ、ラップトップ、タブレット、スマートフォンなどである。図１には一例として、路面に劣化があると推定された道路Ａが、破線で囲まれ２次元マップＢ上に表現されている。
【０００９】
次に、経路情報を説明する。経路情報は、移動体２００が自動運転を行う際に必要となる経路を示す情報である。本実施形態では、この経路情報は、移動体２００が走行する予定の経路を示す走行予定経路、移動体２００がこの走行予定経路を算出する際に基準となる経路を示す参照経路（ＲＰ：Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ  Ｐａｔｈ）、および移動体２００が走行した経路を示す走行経路の３つの経路に関する情報を指す。
【００１０】
まず、図２を用いて参照経路を説明する。路面検査の対象となる車道２５０は、ここでは一方通行の２車線で表現されており、白線２７０で区切られているものとする。このうち、破線で示された下側の走行車線２６０は、移動体２００が自動運転を行うように参照経路で指定された車線である。以後、図３、図４、図９、図１２〜図１４の車道も同様である。
【００１１】
次に、参照経路を説明する。参照経路は、移動体２００が走行予定経路を算出する際に基準となる経路である。移動体２００は、図示しない参照経路の保持装置からこの参照経路の経路情報を受信する。この保持装置は例えばサーバであるが、電子装置１００でもよい。本実施形態では、この参照経路を参照経路３００と表記する。参照経路３００は複数の中継点（ｗａｙｐｏｉｎｔ）の点列で構成される。すなわち、参照経路３００の情報とは、参照経路３００の中継点の情報である。この中継点は図２では黒丸で表現されている。各々の参照経路３００の中継点ｉには基準となる走行をしている移動体２００の座標（ｘＲｉ，ｙＲｉ）、移動体２００の姿勢（θＲｉ）、および移動体２００の速度（ｖＲｉ）が定義されている。移動体２００は、現在時刻とこれらの中継点を紐づけ、時刻ｔｉにおける参照経路３００の中継点を（ｘＲｔｉ，ｙＲｔｉ，θＲｔｉ，ｖＲｔｉ）と定義する。
【００１２】
参照経路３００は様々に考えられるが、本実施形態では参照経路３００として、車道２５０の区間では、走行車線２６０の中央を法定速度で走行する経路とする。
【００１３】
また、本実施形態では、参照経路３００の中継点を特定するために、時刻を付して表す。例えば、図２の時刻ｔ０における参照経路３００の中継点を特定する際には、中継点３００ｔ０と表現する。
【００１４】
次に、図３を用いて走行予定経路を説明する。走行予定経路は、移動体２００が走行する予定の経路であり、第１の実施形態では参照経路を基準として移動体２００が算出する。本実施形態では、この走行予定経路を、走行予定経路４００と表記する。走行予定経路４００も複数の中継点の点列で構成される。すなわち、走行予定経路４００の情報とは、走行予定経路４００の中継点の情報である。走行予定経路４００の例として、例えば図３では、時刻ｔ０において移動体２００が参照経路３００から進行方向に向かって右にずれている。移動体２００は、参照経路３００上に漸近するように、走行予定経路４００の各中継点を算出する。
【００１５】
図３では、走行予定経路４００の中継点は白丸で表現されている。参照経路３００の中継点と同様に、時刻ｔｉにおける走行予定経路４００の中継点は（ｘＣｔｉ，ｙＣｔｉ，θＣｔｉ，ｖＣｔｉ）と定義される。特に、（ｘＣｔｉ，ｙＣｔｉ）は時刻ｔｉにおいて移動体２００が走行を予定する位置を表しており、この位置に向かって移動体２００を駆動する。この位置を目標位置とも表することにする。参照経路３００の場合と同様に、走行予定経路４００の中継点を特定するために、時刻を付して表す。例えば、図３における時刻ｔ０の走行予定経路４００の中継点を特定する際には、中継点４００ｔ０と表現する。
【００１６】
加えて、走行予定経路４００の走行を実現するためのステアリング量ζＣとアクセル量ηＣが走行予定経路４００を算出した時刻において算出される。例えば、移動体２００が時刻ｔ０において走行予定経路４００を算出した場合、時刻ｔ０におけるステアリング量ζＣｔ０とアクセル量ηＣｔ０が合わせて算出される。これらの算出されたステアリング量ζＣとアクセル量ηＣは、走行予定経路４００の情報に含まれるものとする。
【００１７】
ステアリング量は、移動体２００を旋回させるためにステアリングを切る量を表し、舵角量とも表される。アクセル量は、移動体２００を加速させるためにアクセルをかける量を表し、加速量とも表される。
【００１８】
次に、図４を用いて第１の実施形態における走行経路を説明する。走行経路は、移動体２００が実際に走行した経路である。移動体２００は、一定時間ごとに移動体２００の座標、姿勢、速度、移動体２００の鉛直上向き方向の加速度、移動体２００のステアリング量およびアクセル量を後述するセンサ等で計測した計測値を、走行経路として記録する。本実施形態では、この走行経路を走行経路５００と表記する。走行経路５００は、計測点の点列で構成される。すなわち、走行経路５００の情報とは、走行経路５００の計測点の情報である。図４では、走行経路５００は白い四角で表現されている。
【００１９】
時刻ｔｉにおける走行経路５００は、走行予定経路４００の中継点と同様の（ｘＭｔｉ，ｙＭｔｉ，θＭｔｉ，ｖＭｔｉ，）に加えて、時刻ｔｉにおける移動体２００の鉛直上向き方向の加速度αＭｔｉが走行経路５００に定義される。したがって、時刻ｔｉにおける走行経路の計測点は（ｘＭｔｉ，ｙＭｔｉ，θＭｔｉ，ｖＭｔｉ，αＭｔｉ）と定義される。特に、（ｘＭｔｉ，ｙＭｔｉ，）は時刻ｔｉにおける移動体２００の実際の位置を表している。この位置を計測位置とも表することにする。参照経路３００、走行予定経路４００の中継点の場合と同様に、走行経路５００の計測点を特定するために、時刻を付して表す。例えば、図４における時刻ｔ０の走行経路５００の計測点を特定する際には、走行経路５００ｔ０と表現する。
【００２０】
また、移動体２００は、算出したステアリング量ζＣとアクセル量ηＣに基づいて、ステアリング量ζＭとアクセル量ηＭで実際に制御する。例えば、時刻ｔ０においてステアリング量ζＣｔ０とアクセル量ηＣｔ０が算出された場合、移動体２００は、ステアリング量ζＭｔ０とアクセル量ηＭｔ０で実際に駆動部を制御する。これらの制御したステアリング量ζＭとアクセル量ηＭは、走行経路５００の情報に含まれるものとする。
【００２１】
また、走行経路５００の他に、移動体２００の周囲における車道の路面の画像情報や、移動体２００がこの画像の解析を行って得られる移動体２００の周囲における車道の路面が降雨によって濡れているか、および降雪によって凹凸があるかの画像解析情報がある。これらの情報も、走行経路５００の計測点における計測と同時に取得されており、３つの経路情報とともに移動体２００から電子装置１００に送信される。
【００２２】
次に、図５を用いて第１の実施形態における移動体２００の構成を説明する。本実施形態の移動体２００は、自動運転を行う。移動体２００は、受信部２０１、記憶部２０２、センサ部２０３、移動体２００が走行した経路である走行経路５００の計測点を取得する走行経路取得部２０４、移動体２００が自動運転を行う経路である走行予定経路４００の中継点を算出する経路算出部２０５、送信部２０６、動力算出部２０７、動力制御部２０８、動力部２０９、入力部２１０を備える。これらの構成は、動力部２０９を除いて半導体集積回路（ＬＳＩ等）で実現される。
【００２３】
受信部２０１は全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ：Ｇｌｏｂａｌ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  Ｓｙｓｔｅｍ）による移動体２００の大まかな位置情報および、たとえば電子装置１００から参照経路３００の経路情報を受信する。この大まかな位置情報は、センサ部２０３による移動体２００の位置の算出に使われ、参照経路３００は、経路算出部２０５による走行予定経路４００の中継点の算出に使われる。受信部２０１は、この大まかな位置情報をセンサ部２０３に送り、参照経路３００の情報を経路算出部２０５に送る。また、受信部２０１は備えられたアンテナからこれらの情報を受信する。
【００２４】
記憶部２０２は走行経路取得部２０４により算出される走行経路５００の計測点の情報や、経路算出部２０５により算出される走行予定経路４００の中継点の情報を保持する。また、記憶部２０２は、この走行予定経路４００の中継点および走行経路５００の計測点の算出のために使われる情報を保持する。記憶部２０２は情報を保持する任意の装置であり、例えばＲＡＭやＲＯＭ、ＨＤＤ、ＳＳＤなどである。
【００２５】
センサ部２０３はセンサを有し、移動体２００の状況を示すデータを一定時間ごとに計測する。例えば移動体２００の位置、速度、加速度などである。また、センサ部２０３は、受信部２０１が受信した移動体２００の大まかな位置情報と計測したデータから、移動体２００の位置を算出する。この移動体２００の位置情報は、座標の情報が含まれる。また、センサ部２０３はこのセンサから移動体２００の周囲に存在する障害物の状況を計測することが可能である。例えば、障害物の輪郭やこの障害物を含む画像などである。これらの計測の情報は、走行経路取得部２０４により算出される走行経路５００の計測点の算出や、経路算出部２０５による走行予定経路４００の中継点の算出のために使われる。センサ部２０３は、計測したこれらの計測の情報を、走行経路取得部２０４および経路算出部２０５に送る。また、センサ部２０３は移動体２００が走行中である走行車線２６０の路面の画像を撮影し、この路面が濡れているか、および降雪により凹凸がないかを解析する。この解析情報は電子装置１００による路面の状態の推定に用いられる。センサ部２０３は、この解析情報を記憶部２０２に保持させる。センサ部２０３が計測を行うセンサは例えばレーザーセンサ、ミリ波センサ、カメラ、加速度センサなどである。
【００２６】
走行経路取得部２０４は、センサ部２０３から送られた情報や、記憶部２０２から読みだした情報から、現在時刻における走行経路５００の計測点を取得する。走行経路取得部２０４は、取得した走行経路５００の計測点を記憶部２０２に保持させる。
【００２７】
経路算出部２０５は、受信部２０１、センサ部２０３、から送られた情報や、記憶部２０２から読みだした情報から、算出した現在時刻における走行経路５００の計測点から参照経路３００に漸近するように走行予定経路４００の中継点を算出する。経路算出部２０５は、参照経路３００の中継点、走行予定経路４００の中継点を記憶部２０２に保持させる。また、経路算出部２０５は、算出した現在時刻における走行予定経路４００を動力算出部２０７へ送る。この走行予定経路４００は、動力制御部２０７によるステアリング量およびアクセル量を算出に使われる。また、経路算出部２０５は、センサ部２０３から送られた画像情報や画像解析情報を記憶部２０２に保持させる。
【００２８】
送信部２０６は、記憶部２０２に保持されている参照経路３００の中継点、走行予定経路４００の中継点、走行経路５００の計測点を含む３つの経路情報、画像情報および画像解析情報を一定時間ごとに電子装置１００に送信する。送信部２０６は、備えられたアンテナを通じて送信を行う。
【００２９】
動力算出部２０７は、走行予定経路４００から移動体２００のステアリング量ζＣおよびアクセル量ηＣを算出する。ζＣおよびηＣは動力制御部２０８に送られ、動力制御部２０８が実際に動力部２０９を制御するステアリング量ζＭおよびアクセル量ηＭの算出に使われる。また、動力算出部２０７は、このステアリングの制御量、およびアクセルの制御量を、走行経路５００に含まれる情報として記憶部２０２に保持させる。
【００３０】
動力制御部２０８は、動力算出部２０７で算出されたステアリング量ζＣおよびアクセル量ηＣから、移動体２００の制御入力に対する応答性能を考慮して修正し、ステアリング量ζＭおよびアクセル量ηＭとする。この制御入力に対する応答性能は、路面の状態によって異なる。例えば、凹凸のある路面は、この凹凸に移動体２００の車輪を取られ、車体を旋回させづらいため、ステアリングを増加させるなどの修正が行われる。このステアリング量ζＭおよびアクセル量ηＭは動力部２０９に送られ、移動体２００を駆動する。また、動力制御部２０８は、このステアリング量ζＭおよびアクセル量ηＭを、走行経路５００に含まれる情報として記憶部２０２に保持させる。
【００３１】
動力部２０９は、動力制御部２０８から送られたステアリング量ζＭおよびアクセル量ηＭの通りに移動体２００を駆動させる。例えば動力部２０９は、自動車のエンジン、モータおよび車輪などである。
【００３２】
入力部２１０は、ユーザにより入力された指示を受け付ける。例えば入力部２１０は移動体２００の搭乗者による移動体２００の自動運転の開始、終了指示などを受け付ける。
【００３３】
次に、経路情報を電子装置１００に送信する移動体２００の動作フローを、図６を用いて説明する。まず、移動体２００は、経路算出部２０５が移動体２００の現在の時刻における走行経路５００の計測点を算出するための情報を収集する（ステップＳ１０１）。すなわち、受信部２０１はアンテナを通じて全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ：Ｇｌｏｂａｌ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  Ｓｙｓｔｅｍ）により移動体２００の大まかな位置情報を受信し、センサ部２０３に送る。センサ部２０３は、移動体２００が走行中である走行車線２６０の周囲の情報を取得する。周囲の情報とは、例えばセンサ部２０３が撮影した画像や、移動体２００から物体（例えば障害物）までの距離の情報などである。
【００３４】
また、センサ部２０３は、移動体２００の速度、および加速度などを計測し、この大まかな位置情報と合わせて移動体２００の位置を算出する。センサ部２０３は、これらの情報を走行経路取得部２０４および経路算出部２０５に送る。また、センサ部２０３はこの画像の画像解析を行い、移動体２００が走行している走行車線２６０の路面が降雨によって濡れているか、および降雪によって凹凸があるかの解析情報を取得する。センサ部２０３は、この解析情報を記憶部２０２に保持させる。
【００３５】
次に、走行経路取得部２０４は、現在の時刻における走行経路５００の計測点を取得する（ステップＳ１０２）。走行経路取得部２０４は、センサ部が取得した移動体２００の位置情報、移動体２００の速度、および移動体２００の鉛直上向き方向の加速度などの情報から、走行経路５００の計測点を取得する。例えば現在時刻がｔ０である場合、５００ｔ０（ｘＭｔ０，ｙｔ０，θＭｔ０，ｖＭｔ０，αＭｔ０）が得られる。走行経路取得部２０４は、この走行経路５００の情報を記憶部２０２に保持させる。
【００３６】
経路算出部２０５は、現在の時刻が走行予定経路４００を算出する時刻にあたるか判断する（ステップＳ１０３）。この特定の時刻はあらかじめ定められているが、任意の時間間隔でもよい。現在の時刻が走行予定経路４００を算出する時刻でない場合（ステップＳ１０３：Ｎｏ）、フローはステップＳ１０１に戻る。
【００３７】
現在の時刻が走行予定経路４００を算出する時刻である場合（ステップＳ１０３：Ｙｅｓ）、経路算出部２０５は、走行予定経路４００を算出するための情報を収集する（ステップＳ１０４）。すなわち、受信部２０１は、例えば図示しない参照経路保持装置から移動体２００が走行している走行車線２６０における参照経路３００を取得する。参照経路３００の中継点から、参照経路３００から、時刻ｔｉにおける参照経路３００の中継点ｉ（ｘＲｔｉ，ｙＲｔｉ，θＲtｉ，ｖＲtｉ）が得られる。この参照経路３００の中継点は現在の移動体２００の状態にかかわらず定義されている。参照経路３００の中継点は現在時刻から未来のものも含まれる。例えば現在時刻がｔ０である場合、図２に示すように中継点３００ｔ０〜ｔｅの情報が得られる。受信部２０１は、この参照経路３００の情報を経路算出部２０５に送る。この参照経路３００は高精細マップやダイナミックマップから得られるようにしてもよい。
【００３８】
次に、経路算出部２０５は、走行経路５００の現在時刻における移動体２００の座標から参照経路３００に漸近するように走行予定経路４００の中継点を算出する（ステップＳ１０５）。またこの際、経路算出部２０５は、センサ部２０３から送られた移動体２００の周囲の情報から、障害物が存在した場合この障害物を回避するように走行予定経路４００の中継点を算出する。すなわち、時刻ｔｉにおける走行予定経路４００の中継点（ｘＣｔｉ，ｙＣｔｉ，θＣｔｉ，ｖＣｔｉ，）が算出される。走行予定経路４００の中継点も参照経路３００の場合と同様に、未来の中継点が含まれる。例えば現在時刻がｔ０である場合、図３に示すように時刻ｔ０に算出した走行予定経路４００における中継点４００ｔ０〜ｔｅの情報が得られる。経路算出部２０５は、これらの走行予定経路４００の中継点を算出することで、走行予定経路４００を算出している。また、経路算出部２０５は、参照経路３００の情報、走行予定経路４００の情報を記憶部２０２に保持させ、走行予定経路４００を動力算出部２０７に送る。
【００３９】
次に、動力部２０９は移動体２００を駆動させる（ステップＳ１０６）。すなわち、まず動力算出部２０７は、走行予定経路４００より現在時刻におけるステアリング量ζＣおよびアクセル量ηＣを算出し、動力制御部２０８に送る。また、動力制御部２０７は算出したステアリング量ζＣおよびアクセル量ηＣを、現在時刻における走行予定経路４００の情報として、記憶部２０２に保持させる。
【００４０】
次に、動力制御部２０８は、動力算出部２０７から送られたステアリング量ζＣおよびアクセル量ηＣを、移動体２００の制御入力に対する応答性能を考慮して修正し、現在時刻における制御量としてステアリング量ζＭおよびアクセル量ηＭとする。動力制御部２０８は、修正したステアリング量ζＭおよびアクセル量ηＭを、現在時刻における走行経路５００の情報として記憶部２０２に保持させ、動力部２０９に送る。動力部２０９は、ステアリング量ζＭおよびアクセル量ηＭの通りに移動体２００を駆動させる。
【００４１】
次に、送信部２０６は、記憶部２０２に一定時間分の参照経路３００、走行予定経路４００、走行経路５００の３つの経路情報と、画像情報および画像解析情報が存在するか確認する（ステップ１０７）。この一定時間は任意に変更可能である。記憶部２０２に一定時間分の経路情報が存在しない場合（ステップＳ１０７：Ｎｏ）、ステップＳ１０９に進む。
【００４２】
一方、記憶部２０２に一定時間分のこれら３つの経路情報、画像情報および画像解析情報が存在する場合（ステップＳ１０７：Ｙｅｓ）、送信部２０６はこれらの経路情報を電子装置１００に送信する（ステップＳ１０８）。
【００４３】
次に、入力部２１０は終了指令が入力されているか確認する（ステップＳ１０９）。この終了指令は、移動体２００が現在処理しているフローで動作を終了することを指示しており、ユーザからの入力部２１０に対する入力などで届けられる。
【００４４】
この終了指令が入力されていない場合（ステップＳ１０９：Ｎｏ）、ステップＳ１０１に戻る。一方、この終了指令が入力されている場合（ステップＳ１０９：Ｙｅｓ）、フローは終了する。この終了指令によって、移動体２００は直ちに動作を終了するようにしてもよい。
【００４５】
次に、第１の実施形態における電子装置１００の構成を、図７を用いて説明する。電子装置１００は、移動体２００から経路情報を受信する受信部１０１、この経路情報から２つの経路の差分を算出する処理部１０２、この差分から移動体２００が走行した路面の状態を推定する推定部１０３、この路面の状態およびこの路面の領域を示す情報を生成する表示情報生成部１０４、この情報を出力する出力部１０５、記憶部１０６、ユーザにより入力された指示を受け付ける入力部１０７を備える。これらの構成は、半導体集積回路（ＬＳＩ等）で実現される。
【００４６】
受信部１０１はインターネットなどを介して移動体２００から送信される経路情報を受信する。受信部１０１は、この経路情報を処理部１０２へ送る。
【００４７】
処理部１０２は、受信部１０１から送られた３つの経路情報から２つの経路の差分を算出する。処理部１０２は、この差分を記憶部１０６に保持させる。
【００４８】
推定部１０３は、記憶部１０６に保持されている２つの経路の差分から、移動体２００が走行している路面の状態を推定する。推定部１０３は、２つの経路の差分に加えて、この路面に対応する画像の情報や画像解析の情報も用いて、この路面の状態を推定してもよい。例えば、路面の劣化状態を推定してもよい。推定部１０３は推定した路面の状態を記憶部１０６に保持する。
【００４９】
表示情報生成部１０４は、記憶部１０６に保持されている路面の劣化状態およびこの路面の領域を表す表示情報を生成する。この情報の態様は様々であり、図１では、劣化していると推定された路面の領域を破線で地図に重ねあわせて表現した情報を生成している。表示情報は図１で表される画像情報以外にも、路面の状態を文字で表す情報でも、路面の領域の代表点を緯度、経度で表した情報でもよい。表示情報生成部１０４は、生成した表示情報を記憶部１０６に保持させる。
【００５０】
出力部１０５は、記憶部１０６に保持されている表示情報を出力する。出力先は例えばデスクトップPCやスマートフォンなどのディスプレイやファイルサーバなどである。
【００５１】
記憶部１０６は、情報を保持する装置であり、例えばＲＡＭやＲＯＭ、ＨＤＤ、ＳＳＤなどである。また、電子装置１００内に存在せず、外部に存在するようにしてもよい。例えば外付けＨＤＤやクラウドなどでもよい。
【００５２】
入力部１０７は、ユーザにより入力された指示を受け付ける。例えば入力部１０７は算出するパラメータの指示や、電子装置１００の動作の終了指示などを受け付ける。
【００５３】
次に、これらの参照経路３００、走行予定経路４００、および走行経路５００の３つの経路情報から車道の路面の状態を推定する電子装置１００の動作フローを、図８を用いて説明する。まず、受信部１０１は移動体２００からこれら３つの経路情報、画像情報、および画像解析情報を受信する（ステップＳ２０１）。受信部１０１は、これらの情報を処理部１０２に送る。
【００５４】
処理部１０２は、送られた３つの経路情報、画像情報、および画像解析情報を記憶部１０６に保持させる。次に、処理部１０２は、車道の路面における状態の推定を行う範囲である推定区間を定め、受信した３つの経路情報からこの区間内の経路情報を抽出する（ステップＳ２０２）。例えば、図３の中継点３００ｔ０から中継点３００ｔｅを推定区間として定めると、この区間内の走行予定経路４００の中継点、走行経路５００が抽出される。処理部１０２は、この推定区間を任意に定めることが可能である。例えば、走行車線２６０の所定区間内について、走行経路５００と走行予定経路４００との差分を求めることができる。また、この推定区間内の走行予定経路４００に含まれるステアリング量ζＣおよびアクセル量ηＣ、この推定区間内の走行経路５００に含まれるステアリング量ζＭおよびアクセル量ηＭも抽出される。
【００５５】
ただし、抽出した走行経路５００に降雨や降雪時に算出された情報が含まれている場合（ステップＳ２０３：Ｙｅｓ）、降雨や積雪による路面のすべりが原因で走行予定経路４００に沿って走行できない可能性がある。そこで、降雨や降雪時に取得および算出された経路情報は経路の差分の算出に用いず、ステップＳ２０１に戻る。処理部１０２は、降雨や降雪時に取得および算出されたこの経路情報を記憶部１０６から消去してもよい。
【００５６】
ステップＳ２０３は、具体的には、処理部１０２が抽出した走行経路５００に降雨や降雪時に算出された情報が含まれているかを画像情報や画像解析情報を用いて確認する。例えば、処理部１０２は画像情報から路面の色を解析して確認し、この路面が濡れているという移動体２００による画像解析情報や、この路面に雪が存在するといった画像解析情報によって確認する。降雨によって車道の路面の摩擦係数が異なる場合や、降雪によって車道の路面の凹凸が一時的に変化する場合があり、車道の路面の劣化の推定に影響を及ぼす可能性があるためである。本実施形態では、経路情報に車道の路面における画像解析情報が含まれているため、この画像解析情報に路面が濡れているという解析情報や雪が存在するなどといった情報があるかどうかで判断する。
【００５７】
一方、抽出した走行経路５００に降雨や降雪時に算出された情報が含まれていない場合（ステップＳ２０３：Ｎｏ）、処理部１０２は、抽出した経路情報に含まれる走行予定経路４００および走行経路５００が参照経路３００に沿っているかを確認する（ステップＳ２０４）。
【００５８】
処理部１０２は、同じ時刻における参照経路３００の中継点の座標、速度と走行予定経路４００の中継点の座標、速度および同じ時刻における参照経路３００の中継点と走行経路５００の座標、速度を比較し、一定のしきい値以内であれば走行予定経路４００の中継点および走行経路５００は参照経路３００の中継点に沿っていると判断する。この操作を行う理由は、移動体２００が参照経路３００を大きく外れた走行予定経路４００や走行経路５００を算出した場合、路面の状態を推定に影響を及ぼす可能性があるためである。例えば、移動体２００が参照経路３００上の障害物を回避する走行を行う場合である。
【００５９】
経路情報に含まれる走行予定経路４００および走行経路５００が参照経路３００に沿っていない場合（ステップＳ２０４：Ｎｏ）、参照経路３００に沿っていない走行予定経路４００および走行経路５００は経路の差分の算出に用いず、ステップＳ２０１に戻る。処理部１０２は、参照経路３００に沿っていない走行予定経路４００および走行経路５００を記憶部１０６から消去してもよい。ここで、一部の時刻における走行予定経路４００および走行経路５００が参照経路３００に沿っていない場合は、この一部の時刻における走行予定経路４００および走行経路５００のみが経路の差分の算出に用いられない。
【００６０】
経路情報に含まれる走行予定経路４００および走行経路５００が参照経路３００に沿っている場合（ステップＳ２０４：Ｙｅｓ）、処理部１０２は同じ時刻の参照経路３００の中継点、走行予定経路４００の中継点および走行経路５００の計測点から、２つの経路についての差分を算出する（ステップＳ２０５）。この差分は、２つの経路における座標、ステアリング量、アクセル量についての差分である。２つの経路は、参照経路３００、走行予定経路４００、走行経路５００のうち２つの経路でもよいし、異なる時刻に算出した２つの走行予定経路４００でもよい。この差分の例としては、参照経路３００および走行経路５００の座標における差分や、走行予定経路４００および走行経路５００の座標、ステアリング量、アクセル量における差分や、時刻ｔ０に算出された走行予定経路４００および時刻ｔ１に算出された走行予定経路４００の座標、ステアリング量、アクセル量における差分などである。処理部１０２は、算出したこの２つの経路の差分を記憶部１０６に保持させる。
【００６１】
次に、推定部１０３は、記憶部１０６に保持されたこの経路の差分から、移動体２００が走行している車道の路面の状態の推定を行う（ステップＳ２０６）。推定部１０３は、この経路の差分が、設定されたしきい値を超えていればこの路面に異常があると推定する。推定部１０３は、このしきい値を超えていなければこの路面に異常はないと推定する。このしきい値は任意に設定可能である。
【００６２】
２つの経路における座標、ステアリング量、アクセル量の差分がしきい値よりも大きいと、路面に存在する何らかの異常を受けて移動体２００が自動運転を行ったと推定できる。例えば、参照経路３００および走行予定経路４００における座標の差分がしきい値を超えた場合、移動体２００は参照経路３００から離れた位置に存在し、参照経路３００に漸近するよう走行予定経路４００を算出していることが推定される。他にも、走行予定経路４００のアクセル量と走行経路５００のアクセル量の差分からは、走行車線２６０の路面にひび割れがあれば、走行予定経路４００に含まれるアクセル量では走行予定経路４００の座標に到達できないので、走行予定経路４００のアクセル量よりも多いアクセル量で走行したということが推定される。ステアリング量についても同様である。
【００６３】
推定部１０３は、記憶部１０６に保持された経路情報から、この路面の状態およびこの路面の状態の範囲を算出する。推定部１０３は、この路面の状態、この路面の状態の範囲および座標の情報を記憶部１０６に保持させる。推定部１０３は、しきい値の設定によって、路面の品質を段階的に評価するようにしてもよいし、路面の異常を段階的に評価するようにしてもよい。
【００６４】
次に、表示情報生成部１０４は、移動体２００が走行している車道におけるこの路面の状態、この路面の状態の範囲および座標を表す表示情報を生成する（ステップＳ２０７）。例えば、図１に示されるように劣化と推定される路面の範囲および座標情報を破線で地図情報に重ねあわせて表現する場合、表示情報生成部１０４は記憶部１０６に保持されているこの路面の座標および範囲と、地図情報から図１に示される図を生成する。この情報は図１のような形態に限定されるものではなく、この路面の座標情報を単に緯度、経度で表現するものでもよい。表示情報生成部は、この表示情報を記憶部１０６に保持させる。
【００６５】
次に、出力部１０５は記憶部１０６に保持されている表示情報を出力する（ステップＳ２０８）。出力部１０５は図を出力先の電子機器の表示部に出力してもよいし、この表示情報のデータを、インターネットを通じて送信するようにしてもよい。
【００６６】
次に、入力部１０７は終了指令が入力されているか確認する（ステップＳ２０９）。この終了指令は、電子装置１００が現在処理しているフローで動作を終了することを指示しており、ユーザからの入力部１０７に対する入力などで届けられる。
【００６７】
この終了指令が入力されていない場合（ステップＳ２０９：Ｎｏ）、ステップＳ２０１に戻る。一方、この終了指令が入力されている場合（ステップＳ２０９：Ｙｅｓ）、フローは終了する。この終了指令によって、電子装置１００は直ちに動作を終了するようにしてもよい。
【００６８】
次に、電子装置１００が算出する２つの経路の差分について説明する。表１は、本実施形態において電子装置１００の処理部１０２が２つの経路の差分として算出するパラメータの一覧である。電子装置１００はこのパラメータを算出することで、車線２６０の路面の状態を推定する。以下、これらのパラメータについて説明する。
【表１】
2020086960.tif 000003
【００６９】
鉛直加速度の差分（表１：上から２行目）とは、走行経路５００における移動体２００の鉛直加速度と、標準的な表面粗さの車道における移動体２００の鉛直加速度の差分を表している。この鉛直加速度の差分のみ、参照経路３００や走行予定経路４００と走行経路５００との差分ではなく、走行経路５００に含まれる鉛直加速度の測定値と標準的な表面粗さの車道における移動体２００の鉛直加速度の差分となる。図９は移動体２００による計測の図であり、移動体２００は時刻ｔｉにおける加速度αＭｔｉを計測することを表現している。鉛直加速度のパラメータは、数式（１）、（２）および（３）を用いて算出される。
【数１】
2020086960.tif 000004
【数２】
2020086960.tif 000005
【数３】
2020086960.tif 000006
【００７０】
数式（１）の左辺は鉛直加速度の差分を表している。数式（１）の右辺における上線を付したαをαバーと表記する。αバーは標準的な表面粗さの車道における移動体２００の鉛直加速度を表し、事前に計測して記憶部１０６に保持されている。
【００７１】
数式（２）は、推定区間内のｅα（ｔｉ）の平均値を算出する数式である。数式（２）の左辺をαチルダと表記する。数式（３）は、同じ推定区間内を走行する移動体２００がＮ台存在する場合のαチルダの平均を算出する数式である。数式（３）の左辺をαハットと表記する。このαハットがしきい値以上であった場合、推定部１０３は推定区間内の車道の路面に異常があると推定する。
【００７２】
この路面における異常の種類を推定するようにしてもよい。鉛直加速度の差分による異常として、例えば、ひび割れの可能性が高いか平坦性の低下の可能性が高いかを判別して推定するようにしてもよい。図１０および図１１を用いて説明する。
【００７３】
図１０、図１１は、推定区間内における鉛直加速度の偏差である。この図を使って、異常の種類の推定について説明する。図１０、図１１では、鉛直加速度の偏差ｅα（ｔｉ）がしきい値αＴ以上であれば車道の路面に異常があると推定される。図１０、図１１には時間のしきい値ｔＴも設けられている。このｔＴ以上にわたって鉛直加速度の偏差ｅα（ｔｉ）がしきい値αＴ以上の場合、路面は平坦性が低下している可能性が高いと推定され、鉛直加速度の偏差ｅα（ｔｉ）がしきい値αＴ以上である時間がｔＴ未満の場合、路面はひび割れている可能性が高いと推定される。しきい値αＴ、ｔＴは推定部１０３により任意に定められる。
【００７４】
図１０は鉛直加速度の偏差ｅα（ｔｉ）がしきい値αＴ以上である時間がｔＴ未満であるから路面はひび割れている可能性が高いと推定され、図１１は鉛直加速度の偏差ｅα（ｔｉ）がしきい値αＴ以上である時間がｔＴ以上にわたっているので路面は平坦性が低下している可能性が高いと推定される。
【００７５】
また、移動体２００が算出した走行予定経路４００の高低差によって、しきい値αＴを調整するようにしてもよい。走行予定経路４００の高低差によりしきい値αＴを調整することで、推定部１０３は走行予定経路４００の高低差を考慮した車道の路面の劣化を推定することが可能である。
【００７６】
次に、走行予定経路と走行経路の座標の差分（表１：上から３行目）を説明する。この差分は、同じ時刻における、移動体２００の目標位置と計測位置の差分を表している。図１２は移動体２００における各時刻における目標位置および計測位置を表す図である。走行予定経路と走行経路の座標の差分のパラメータは、数式（４）および（５）を用いて算出される。ｅβ（ｔｉ）は時刻ｔｉにおける目標位置と計測位置の距離である。
【数４】
2020086960.tif 000007
【数５】
2020086960.tif 000008
【００７７】
各時刻ｔｉにおいて、移動体２００は走行予定経路４００上の目標位置を目指して動作するが、轍やひび割れなどの車道の路面の異常により、目標位置と計測位置のずれが生じることがある。このずれを算出することにより、推定部１０３は車道の路面の状態を推定する。
【００７８】
数式（４）は、推定区間内のｅβ（ｔｉ）の平均値を算出する数式である。数式（４）の左辺をβチルダと表記する。数式（５）は、同じ推定区間内を走行する移動体２００がＮ台存在する場合のβチルダの平均を算出する数式である。数式（５）の左辺をβハットと表記する。このβハットがしきい値以上であった場合、推定部１０３は推定区間内の車道の路面に異常があると推定する。異常として、例えばこの路面に轍やひび割れが存在する可能性があるとしてもよい。また、このしきい値は、推定部１０３により任意に定められる。
【００７９】
次に、移動体２００の参照経路からの車線幅方向の差分（表１：上から４行目）を説明する。この差分は、同じ時刻において、移動体２００における参照経路と、移動体２００における走行経路５００の計測点の座標の車線幅方向の差分を表している。図１３は参照経路３００および移動体２００における走行経路５００の計測点を表す図である。参照経路と走行経路の座標の差分のパラメータは、数式（６）および（７）を用いて算出される。ｅγ（ｔｉ）は時刻ｔｉにおける参照経路３００と走行経路５００ｔｉの車線幅方向の距離である。具体的には、参照経路３００の中継点を結んで得られた線分または中継点を補完して得られた直線に対し、走行経路５００ｔｉから垂線を下し、その垂線の長さをｅγ（ｔｉ）とする。
【数６】
2020086960.tif 000009
【数７】
2020086960.tif 000010
【００８０】
移動体２００は走行予定経路４００の中継点を通じて最終的に参照経路３００に沿って走行するが、轍など路面の凹凸に車輪を取られる場合、参照経路３００から車線幅方向にずれて走行する場合がある。このずれを算出することにより、推定部１０３は車道の路面の状態を推定する。
【００８１】
数式（６）は、推定区間内のｅγ（ｔｉ）の平均値を算出する数式である。数式（６）の左辺をγチルダと表記する。数式（７）は、同じ推定区間内を走行する移動体２００がＮ台存在する場合のγチルダの平均を算出する数式である。数式（７）の左辺をγハットと表記する。このγハットがしきい値以上であった場合、推定部１０３は推定区間内の車道の路面に異常があると推定する。異常として、例えばこの路面に轍やひび割れが存在する可能性があるとしてもよい。また、このしきい値は、推定部１０３により任意に定められる。
【００８２】
次に、異なる時刻に算出した走行予定経路の座標の差分（表１：上から５行目）を説明する。この差分は、移動体２００が異なる時刻に算出した２つの走行予定経路４００について、それぞれ同じ時刻における中継点の座標の差分を表している。例えば、図１４は時刻ｔ０に算出した走行予定経路４００Ａの中継点および時刻ｔ１に算出した走行予定経路４００Ｂの中継点を表す図である。図１４は、移動体２００は、時刻ｔ０に算出した走行予定経路４００Ａの中継点と、移動体２００が時刻ｔ１に算出した走行予定経路４００Ｂの中継点の、それぞれ同じ時刻における座標の差分を表している。異なる時刻に算出した走行予定経路の座標の差分のパラメータは、数式（８）および（９）を用いて算出される。ｅδ（ｔｉ）は時刻ｔｉにおける中継点４００Ａｔｉと中継点４００Ｂｔｉの距離である。
【数８】
2020086960.tif 000011
【数９】
2020086960.tif 000012
【００８３】
移動体２００は走行予定経路４００の中継点を通じて走行するが、轍など路面の凹凸に車輪を取られる場合、算出した走行予定経路にずれが生じる場合がある。このずれを算出することにより、推定部１０３は車道の路面の異常を推定する。
【００８４】
数式（８）は、推定区間内のｅδ（ｔｉ）の平均値を算出する数式である。数式（８）の左辺をδチルダと表記する。数式（９）は、同じ推定区間内を走行する移動体２００がＮ台存在する場合のδチルダの平均を算出する数式である。数式（９）の左辺をδハットと表記する。このδハットがしきい値以上であった場合、推定部１０３は推定区間内の車道の路面に異常があると推定する。異常として、例えばこの路面に轍やひび割れが存在する可能性があるとしてもよい。また、このしきい値は、推定部１０３により任意に定められる。
【００８５】
数式（８）は、図１４に表されるように、時刻ｔｍにおいて参照経路３００とのずれがなくなった（設定したしきい値以下となった）場合、時刻ｔ０から時刻ｔｍまでのｅδ（ｔｉ）の平均値を算出するようにしてもよい。一度移動体２００が参照経路３００上に位置すれば、その後は参照経路３００に沿って走行するように操作されるためである。
【００８６】
次に、ステアリングの算出量と制御量の差分（表１：上から６行目）を説明する。動力制御部２０８差分のパラメータは、数式（１０）、（１１）および（１２）を用いて算出される。
【数１０】
2020086960.tif 000013
【数１１】
2020086960.tif 000014
【数１２】
2020086960.tif 000015
【００８７】
動力算出部は走行予定経路４００の中継点を通じて走行するようステアリングの量を算出し、動力制御部２０８はこのステアリングの算出量をもとにステアリングの制御量を算出する。推定部１０３はステアリングの算出量と制御量のずれを算出することで、車道の路面の状態を推定する。例えば、ステアリングの算出量と制御量のずれが続いている場合、轍などの路面の凹凸に車輪を取られているなどが推定される。
【００８８】
数式（１０）は、時刻ｔｉにおけるステアリング量の制御量ζＭｔｉと時刻ｔｉにおけるステアリング量の算出量ζＣｔｉの差分であるｅζ（ｔｉ）を算出する数式である。数式（１１）は、推定区間内のｅζ（ｔｉ）の平均値を算出する数式である。数式（１１）の左辺をζチルダと表記する。数式（１２）は、同じ推定区間内を走行する移動体２００がＮ台存在する場合のζチルダの平均を算出する数式である。数式（１２）の左辺をζハットと表記する。このζハットがしきい値以上であった場合、推定部１０３は推定区間内の車道における路面には異常があると推定する。異常として、例えばこの路面に轍やひび割れが存在する可能性があるとしてもよい。また、このしきい値は、推定部１０３により任意に定められる。
【００８９】
また、移動体２００が算出した走行予定経路４００の曲率によって、しきい値を調整するようにしてもよい。走行予定経路４００の曲率によりしきい値を調整することで、推定部１０３は走行予定経路４００の曲率を考慮して車道の路面の状態を推定することが可能である。
【００９０】
次に、アクセルの算出量と制御量の差分（表１：上から７行目）を説明する。この差分は、動力算出部が算出したアクセル量と動力制御部が算出したアクセル量の差分を表している。その差分のパラメータは、数式（１３）、（１４）および（１５）を用いて算出される。
【数１３】
2020086960.tif 000016
【数１４】
2020086960.tif 000017
【数１５】
2020086960.tif 000018
【００９１】
動力算出部は走行予定経路４００の中継点を通じて走行するようアクセルの量を算出し、動力制御部２０８はこのアクセルの算出量をもとにアクセルの制御量を算出する。推定部１０３はアクセルの算出量と制御量のずれを算出することで、車道の路面の状態を推定する。例えば、アクセルの算出量と制御量のずれが続いている場合、ひび割れなどの路面の凹凸により、車輪を取られているなどが推定される。
【００９２】
数式（１３）は、時刻ｔｉにおけるアクセル量の制御量ηＭｔｉと時刻ｔｉにおけるアクセル量の算出量ηＣｔｉの差分であるｅη（ｔｉ）を算出する数式である。数式（１４）は、推定区間内のｅη（ｔｉ）の平均値を算出する数式である。数式（１４）の左辺をηチルダと表記する。数式（１５）は、同じ推定区間内を走行する移動体２００がＮ台存在する場合のηチルダの平均を算出する数式である。数式（１５）の左辺をηハットと表記する。このζハットがしきい値以上であった場合、推定部１０３は推定区間内の車道の路面には異常があると推定する。異常として、例えばこの路面に轍やひび割れが存在する可能性があるとしてもよい。また、このしきい値は、推定部１０３により任意に定められる。
【００９３】
また、移動体２００が算出した走行予定経路４００の高低差によって、しきい値を調整するようにしてもよい。走行予定経路４００の高低差によりしきい値を調整することで、推定部１０３は走行予定経路４００の高低差を考慮して車道の路面の状態を推定することが可能である。
【００９４】
以上に差分のパラメータおよびこの差分のパラメータから車道における路面の状態を推定する方法について示した。推定部１０３は、これらの差分のパラメータのうち少なくとも１つからこの路面の異常を推定した場合、推定区間における車道の路面には異常があると推定する。
【００９５】
以上に本実施形態を説明したが、バリエーションは様々に考えられる。例えば、本実施形態では、移動体２００は自動運転機能を有するとしていたが、自動運転機能を有さない移動体であってもよい。すなわち、ユーザによる運転で参照経路３００、走行予定経路４００が取得できない場合でも、電子装置１００はαハット、ζハット、ηハットを算出して車道の路面の状態を推定することが可能である。
【００９６】
具体的には、この移動体は、ユーザが移動体のハンドルを回す量をステアリングの算出量ζＣとして計測し、移動体が実際に駆動した舵角量をステアリングの制御量ζＭとして計測する。本実施形態で説明した場合と同様にこれらのステアリングの量の差分を取ることにより、電子装置１００は路面の状態を推定することが可能である。また、この移動体は、ユーザがアクセルを踏み込む量をアクセルの算出量ηＣとして計測し、移動体が実際に駆動した加速量をアクセルの制御量ηＭとして計測する。本実施形態で説明した場合と同様にアクセルの量の差分を取ることにより、電子装置１００は路面の状態を推定することが可能である。また、移動体が計測した鉛直加速度αＭから、電子装置１００は、本実施形態と同様にパラメータを算出し、路面の状態を推定することが可能である。なお、この自動運転機能を有さない移動体は、これらのζＣ、ζＭ、ηＣ、ηＭおよびαＭを計測し、これらのζＣ、ζＭ、ηＣ、ηＭおよびαＭを含んだデータを電子装置１００に対して送信することができるものとする。
【００９７】
また、本実施形態では、移動体２００は自動運転を行うことを前提に説明したが、この移動体２００は常に自動運転を行うものに限定されない。一部の道路（例えば有料道路など）では自動運転を行い、それ以外の道路ではユーザが運転を行う移動体であってもよい。この移動体の場合でも、自動運転を行っている場合において、本実施形態と同様に電子装置１００に路面の状態を推定させるようにしてもよい。
【００９８】
また、電子装置１００の動作を説明したステップＳ２０３では、処理部１０２による抽出した経路情報に降雨や降雪時の情報が含まれているかの確認は画像解析情報による確認に限定されない。他にも、抽出した経路情報の座標情報の天気情報を受信部１０１がインターネットから取得し、処理部１０２が確認してもよいし、抽出した経路情報の路面の画像を、処理部１０２が画像解析することにより確認してもよい。
【００９９】
また、本実施形態では、電子装置１００がパラメータの算出を行ったが、複数の移動体２００のパラメータであるαハット、βハット、γハット、δハット、ζハットおよびηハットを除くパラメータの算出を移動体２００が行い、電子装置１００に送信するようにしてもよい。
【０１００】
また、本実施形態では、電子装置１００が移動体２００から３つの経路情報、画像情報、および解析情報などを受信しているが、移動体２００はこれらの情報を直接電子装置１００に送信するものに限定されない。移動体２００は外部の記憶部、例えば外付けハードディスクやインターネットのクラウドに保持させるようにしてもよい。電子装置１００は、この外部の記憶部からもこれらの情報を受信し、路面の状態を推定するようにしてもよい。この受信は、外部の記憶部と電子装置１００とを直接有線で接続し、これらの情報を取得するものを含む。
【０１０１】
また、本実施形態では、電子装置１００は表１に表されるパラメータを算出したが、これらのパラメータに限定されるものではなく、車線２６０の路面の推定に使用可能な任意のパラメータを算出するものである。
【０１０２】
また、本実施形態では、推定部１０３はαハット、βハット、γハット、δハット、ζハットおよびηハットがそれぞれのしきい値を超えているかで車道の路面の劣化を推定したが、他のパラメータがしきい値を超えているかで劣化を推定するようにしてもよい。例えば、推定部１０３は、ｅα（ｔｉ）、ｅβ（ｔｉ）、ｅγ（ｔｉ）、ｅδ（ｔｉ）、ｅζ（ｔｉ）、ｅη（ｔｉ）などの点ごとの差分や、αチルダ、βチルダ、γチルダ、δチルダ、ζチルダ、ηチルダなどの１台の移動体２００における差分の平均値を用いるようにしてもよい。
【０１０３】
また、本実施形態では、推定部１０３による路面の異常の種類の推定にしきい値を用いたが、このしきい値を複数用意して路面の異常の種類の推定を行ってもよい。例えば、図１０、図１１に示される鉛直加速度の偏差の図において、しきい値はαＴおよび−αＴであったが、絶対値がαＴより大きいαＴ２および−αＴ２をしきい値として設けてもよい。鉛直加速度の偏差ｅα（ｔｉ）がこのαＴ２より大きい場合、推定部１０３は路面に上り段差が存在すると推定し、鉛直加速度の偏差ｅα（ｔｉ）がこの−αＴ２より小さい場合、推定部１０３は路面に下り段差が存在すると推定するようにしてもよい。さらに、時間のしきい値ｔＴ１より短いｔＴ２を設定し、鉛直加速度の偏差ｅα（ｔｉ）が−αＴ２より小さい偏差が算出された後においてｔＴ２以内に鉛直加速度の偏差ｅα（ｔｉ）がαＴ２より大きい偏差が算出された場合、推定部１０３は路面に穴が存在すると推定するようにしてもよい。
【０１０４】
また、本実施形態では、電子装置１００は複数のパラメータを算出し、それぞれのパラメータから路面の状態を推定したが、複数のパラメータを組み合わせて路面の状態を推定するようにしてもよい。例えば、走行予定経路と走行経路の座標の差分のパラメータであるβハットから、路面に異常があると推定される場合、さらに鉛直加速度の差分であるｅαから、路面の異常がどのような異常であるかを推定するようにしてもよい。
【０１０５】
また、本実施形態では、推定部１０３による路面の異常の種類の推定にしきい値を用いたが、このしきい値を設定することで良好な路面を推定するようにしてもよい。例えば、図１０、図１１に示される鉛直加速度の偏差の図において、しきい値はαＴおよび−αＴであったが、絶対値がαＴより小さいαＴ３および−αＴ３をしきい値として設けてもよい。鉛直加速度の偏差ｅα（ｔｉ）がこのαＴ３より小さく、この−αＴ２より大きい場合、推定部１０３はこの路面は良好な路面であると推定するようにしてもよい。
【０１０６】
また、本実施形態では、推定部１０３は、しきい値を超えているかで車道における路面の状態を推定したが、算出されたパラメータを学習のモデルに入力することで、車道の路面の状態を推定するようにしてもよい。例えば、深層学習のモデルによる推定である。この深層学習のモデルによる推定の概念図を図１５に表す。このモデルの構成要素にはそれぞれ重みづけ関数ｗｉがセットされている。算出されたパラメータをモデルに入力すると、最終的に轍、ひび割れ、平坦性低下、異常なしの確率を算出する。また、このモデルは、路面について路面性状計測車による検査結果を教師データとして重みづけ関数ｗｉを更新する。
【０１０７】
この場合でも、入力するパラメータは図１５のものに限定されない。新たなパラメータが作成されてもよいし、図１５に示されたパラメータより種類が少なくてもよい。轍、ひび割れ、平坦性低下、異常なしのうち最も確率が高い状態のみを出力するようにしてもよい。また、この学習のモデルは、今後発達する深層学習のモデルも含み、入力に対してモデルを通じて出力する学習であれば、深層学習以外の学習でもよい。
【０１０８】
また、本実施形態における電子装置１００の機能は、プログラムによっても実現可能である。このプログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、メモリカード、ＣＤ−ＲおよびＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）などのコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されて提供されてもよい。また、このプログラムは、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由で提供されるようにしてもよいし、ＲＯＭ、ＨＤＤ、ＳＳＤなどの記憶媒体に組み込んで提供されるようにしてもよい。
【０１０９】
以上説明したように、本実施形態では、電子装置１００は、移動体２００の経路情報を取得し、この経路情報に基づいて移動体２００が走行する車道における路面の状態を推定する。このようにすることで、現在路面性状計測車で行われている道路の路面の検査をより簡略化することができる。電子装置１００によって路面に異常があると推定される車道を把握し、その車道について路面性状計測車による検査を行うことで、路面の検査の時間とコストを低減させることができる。また、電子装置１００は、受信する経路情報の中継点および計測点の間隔や、推定区間の設定によって路面の検査の時間とコストの低減と、路面の検査の精度のバランスを任意に取ることができる。
【０１１０】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規の実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【０１１１】
１００…電子装置
１０１…受信部
１０２…処理部
１０３…推定部
１０４…表示情報生成部
１０５…出力部
１０６…記憶部
１０７…入力部
２００…移動体
２０１…受信部
２０２…記憶部
２０３…センサ部
２０４…走行経路取得部
２０５…経路算出部
２０６…送信部
２０７…動力算出部
２０８…動力制御部
２０９…動力部
２１０…入力部
２５０…車道
２６０…走行車線
２７０…白線
３００…参照経路
４００…走行予定経路
４００Ａ…時刻ｔ０に算出された走行予定経路
４００Ｂ…時刻ｔ１に算出された走行予定経路
５００…走行経路
【図１】
2020086960.tif 000019
【図２】
2020086960.tif 000020
【図３】
2020086960.tif 000021
【図４】
2020086960.tif 000022
【図５】
2020086960.tif 000023
【図６】
2020086960.tif 000024
【図７】
2020086960.tif 000025
【図８】
2020086960.tif 000026
【図９】
2020086960.tif 000027
【図１０】
2020086960.tif 000028
【図１１】
2020086960.tif 000029
【図１２】
2020086960.tif 000030
【図１３】
2020086960.tif 000031
【図１４】
2020086960.tif 000032
【図１５】
2020086960.tif 000033