(57)【要約】【課題】道路の異常をより精度よく推定できる異常推定装置を提供する。【解決手段】車両の運転行動の特徴量である運転特徴量をグリッドに対応付けて取得する車両信号受信部２０１と、運転特徴量に対応付けられたグリッドについて、通常時の運転行動を表す運転モデルを取得する運転モデル取得部２０６と、運転モデルに対する運転特徴量の異常度を算出する異常判定部２０７と、異常度に基づく、道路の異常を推定した情報を出力する異常道路状況マップ送信部２０９とを備え、車両信号受信部２０１は、運転特徴量とともに、車両の運転モードが自動運転モードであるか手動運転モードであるかも取得し、運転モデル取得部２０６は、運転特徴量が自動運転モードでの運転特徴量である場合には自動運転モードでの運転モデルを取得し、運転特徴量が手動運転モードでの運転特徴量である場合には手動運転モードでの運転モデルを取得する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路状況の異常を推定する異常推定装置（２００、１１００）であって、
車両の運転行動の特徴量である運転特徴量を、前記車両が走行する領域を分割したグリッドに対応付けて取得する運転特徴量取得部（２０１、１１０２）と、
前記運転特徴量取得部が取得した前記運転特徴量に対応付けられた前記グリッドについて、通常時の前記運転行動を表す運転モデルを取得する運転モデル取得部（２０６）と、
前記運転特徴量取得部が取得した前記運転特徴量と、前記運転モデル取得部が取得した前記運転モデルとを対比し、前記運転モデルに対する前記運転特徴量の異常度を算出する異常度算出部（２０７）と、
前記異常度に基づく、道路の異常を推定した情報を出力する出力部（２０９、１１０３）と、を備え、
前記運転特徴量取得部は、前記運転特徴量とともに、前記車両の運転モードが自動運転モードであるか手動運転モードであるかも取得し、
前記運転モデル取得部は、前記運転特徴量が前記自動運転モードでの前記運転特徴量である場合には前記自動運転モードでの前記運転モデルを取得し、前記運転特徴量が前記手動運転モードでの前記運転特徴量である場合には前記手動運転モードでの前記運転モデルを取得する、異常推定装置。
【請求項２】
前記異常推定装置は、車両外にあり、
前記運転特徴量と、前記運転特徴量を前記グリッドに対応付けるための車両位置と、前記車両の運転モードが前記車両から送信され、
前記運転特徴量取得部（２０１）は、前記車両から送信される前記運転特徴量と前記車両位置と前記運転モードを取得する、請求項１に記載の異常推定装置。
【請求項３】
前記異常推定装置は、前記車両に搭載され、
前記車両の運転行動を示す運転データを取得する運転データ取得部（１０１）を備え、
前記運転特徴量取得部（１１０２）は、前記運転データ取得部が取得した前記運転データに基づいて前記運転特徴量を生成する、請求項１に記載の異常推定装置。
【請求項４】
前記自動運転モードでの前記運転特徴量と前記手動運転モードでの前記運転特徴量とを、前記グリッド別に蓄積している運転特徴量蓄積部（２０３、２０４）を備え、
前記運転モデル取得部は、前記運転特徴量蓄積部から、前記運転特徴量取得部が取得した前記運転特徴量に対応する前記グリッドの前記運転特徴量を取得して前記運転モデルを生成するものであり、前記運転特徴量が前記自動運転モードでの前記運転特徴量である場合、前記運転特徴量蓄積部から前記自動運転モードでの前記運転特徴量を取得し、前記運転特徴量が前記手動運転モードでの前記運転特徴量である場合、前記運転特徴量蓄積部から前記手動運転モードでの前記運転特徴量を取得する、請求項１〜３のいずれか１項に記載の異常推定装置。
【請求項５】
前記自動運転モードでの前記運転特徴量と前記手動運転モードでの前記運転特徴量とを、前記グリッド別に蓄積している運転特徴量蓄積部（２０３、２０４）を備え、
前記運転モデルは、前記運転特徴量蓄積部に蓄積された基準数以上の前記運転特徴量に基づいて決定されるようになっており、
前記運転特徴量取得部が取得した前記運転特徴量に対応付けられた前記グリッドについて、前記運転特徴量蓄積部に記憶されている前記自動運転モードでの前記運転特徴量が前記基準数に満たない場合、前記運転モデル取得部は、前記運転特徴量取得部が取得した前記運転特徴量に対応付けられた前記グリッドについて前記運転特徴量蓄積部に記憶されている前記手動運転モードでの前記運転モデルを、前記自動運転モードでの前記運転モデルとして取得する、請求項１〜３のいずれか１項に記載の異常推定装置。
【請求項６】
前記自動運転モードでの前記運転特徴量と前記手動運転モードでの前記運転特徴量とを、前記グリッド別に蓄積している運転特徴量蓄積部（２０３、２０４）を備え、
前記運転モデルは、前記運転特徴量蓄積部に蓄積された基準数以上の前記運転特徴量に基づいて決定されるようになっており、
前記運転特徴量取得部が取得した前記運転特徴量に対応付けられた前記グリッドに基づいて定まる、前記運転モデルを決定するための前記グリッドをモデル抽出グリッドとしたとき、
前記運転特徴量蓄積部に記憶されている、前記モデル抽出グリッドに対応付けられた前記自動運転モードでの前記運転特徴量が前記基準数に満たない場合、前記運転モデル取得部は、前記モデル抽出グリッド内の前記車両が走行した道路と形状が類似している他の道路を含む前記グリッドに対応付けられた前記自動運転モードでの前記運転特徴量で、前記モデル抽出グリッドに対応付けられた前記自動運転モードでの前記運転特徴量を補って前記運転モデルを決定する、請求項１〜３のいずれか１項に記載の異常推定装置。
【請求項７】
前記異常度算出部が、前記手動運転モードでの前記運転特徴量と前記運転モデルとを対比して前記異常度を算出した場合をパターン１、前記自動運転モードでの前記運転特徴量と前記運転モデルとを対比して前記異常度を算出した場合をパターン２、前記自動運転モードと前記手動運転モードに対して、それぞれ、前記運転特徴量と前記運転モデルとを対比して前記異常度を算出した場合をパターン３としたとき、
前記出力部は、前記パターン１、前記パターン２、前記パターン３を区別可能に、前記異常度に基づく情報を出力する、請求項１〜６のいずれか１項に記載の異常推定装置。
【請求項８】
前記異常度に基づく情報が、道路に生じている異常を前記車両の乗員に通知するための情報である、請求項７に記載の異常推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
道路状況の異常を推定する異常推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１に開示されている装置は、多数のドライバが車両を運転する際の運転行動のパターンをデータ化したものを通常運転モデルとして蓄積している。そして、その通常運転モデルと、ある車両の運転行動のパターンを表す走行パターンデータとを比較して、その車両の運転行動の異常度を演算する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−１１８９０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
近年、自動運転車の研究開発が活発に行われており、近い将来、自動運転車が公道を走行すると想定される。なお、自動運転にはレベルが定義されている。本実施形態では、単に自動運転と記載する場合には、通常時は運転者が運転操作をする必要がないレベルであるレベル３以上の自動運転の意味とする。
【０００５】
また、自動運転車でも、状況によっては自動運転ではなく、運転者による運転（以下、手動運転）が行われることもある。自動運転車において自動運転が行われている状態を自動運転モードとする。一方、自動運転車において手動運転が行われている状態は手動運転モードとする。自動運転車における手動運転モードは、自動運転機能を搭載していない車における手動運転と違いはない。したがって、自動運転機能を搭載していない車において手動運転が行われている状態も手動運転モードとする。
【０００６】
自動運転モードでは、車両の運転行動を制御する主体が制御装置であり、同一のアルゴリズムを実行する制御装置が多数の自動運転車に搭載されることになる。そのため、自動運転モードの車両の運転行動は、異なる車両間で類似するものとなる。一方、手動運転モードでは、運転行動に個人差が反映されることから、運転行動は、自動運転モードと比較すると、相対的にばらつきが大きくなる。
【０００７】
特許文献１では、車両の運転行動を制御する主体を区別していない。そのため、道路の異常を推定する精度に改良の余地がある。
【０００８】
本開示は、この事情に基づいて成されたものであり、その目的とするところは、道路の異常をより精度よく推定できる異常推定装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的は独立請求項に記載の特徴の組み合わせにより達成され、また、下位請求項は更なる有利な具体例を規定する。特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、開示した技術的範囲を限定するものではない。
【００１０】
上記目的を達成するための１つの開示は、
道路状況の異常を推定する異常推定装置（２００、１１００）であって、
車両の運転行動の特徴量である運転特徴量を、車両が走行する領域を分割したグリッドに対応付けて取得する運転特徴量取得部（２０１、１１０２）と、
運転特徴量取得部が取得した運転特徴量に対応付けられたグリッドについて、通常時の運転行動を表す運転モデルを取得する運転モデル取得部（２０６）と、
運転特徴量取得部が取得した運転特徴量と、運転モデル取得部が取得した運転モデルとを対比し、運転モデルに対する運転特徴量の異常度を算出する異常度算出部（２０７）と、
異常度に基づく、道路の異常を推定した情報を出力する出力部（２０９、１１０３）と、を備え、
運転特徴量取得部は、運転特徴量とともに、車両の運転モードが自動運転モードであるか手動運転モードであるかも取得し、
運転モデル取得部は、運転特徴量が自動運転モードでの運転特徴量である場合には自動運転モードでの運転モデルを取得し、運転特徴量が手動運転モードでの運転特徴量である場合には手動運転モードでの運転モデルを取得する。
【００１１】
上記のように、運転モデル取得部は、運転特徴量が自動運転モードでの運転特徴量である場合には、自動運転モードでの運転モデルを取得し、運転特徴量が手動運転モードでの運転特徴量である場合には、手動運転モードでの運転モデルを取得する。したがって、異常度算出部では、自動運転モードでの運転特徴量と自動運転モードでの運転モデルとを対比する、あるいは、手動運転モードでの運転特徴量と手動運転モードでの運転モデルとを対比することになる。
【００１２】
このように、上記異常推定装置は、手動運転モードと自動運転モードとを分けて、運転特徴量と運転モデルとを対比する。よって、自動運転モードと手動運転モードで運転モデルのばらつきが異なることが考慮されることになる。そのため、道路の異常をより精度よく推定できる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】異常推定システム１０の全体構成を示す図である。
【図２】車両側装置１００とセンタ側装置２００の構成を示す図である。
【図３】運転データと運転シーンとトピック割合２１０との対応を示す説明図である。
【図４】手動運転データ記憶部２０３に蓄積されているトピック割合２１０の分布を示す図である。
【図５】自動運転データ記憶部２０４に蓄積されているトピック割合２１０の分布を示す図である。
【図６】図２の運転モデル取得部２０６が実行する処理を示すフローチャートである。
【図７】異常道路状況マップ２２０を例示する図である。
【図８】異常道路状況マップ２２０の他の例を示す図である。
【図９】情報提供部１０５が提供する情報を示す図である。
【図１０】情報提供部１０５が提供する情報を示す図である。
【図１１】情報提供部１０５が提供する情報を示す図である。
【図１２】情報提供部１０５が提供する情報を示す図である。
【図１３】情報提供部１０５が提供する情報を示す図である。
【図１４】情報提供部１０５が提供する情報を示す図である。
【図１５】第２実施形態の車両側装置１１００とセンタ側装置１２００の構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
＜第１実施形態＞
［全体構成］
図１に示すように、異常推定システム１０は、車両側装置１００とセンタ側装置２００とを備えている。第１実施形態では、センタ側装置２００が異常推定装置としての機能を備える。
【００１５】
車両側装置１００は、例えば乗用車等の車両１２に搭載されている。一方、センタ側装置２００は、車両外にあるセンタ１３に備えられている。車両側装置１００とセンタ側装置２００は、データ通信可能に構成されている。たとえば、車両側装置１００とセンタ側装置２００とは、図示しない携帯電話会社の公衆通信回線網やインターネット網を介して相互に接続してデータ通信を行う。また、路側機を介して相互に接続して通信を行ってもよい。
【００１６】
車両側装置１００とセンタ側装置２００との間の通信は、双方向に可能である。すなわち、車両側装置１００からセンタ側装置２００へ信号を送信すること、および、センタ側装置２００から車両側装置１００へ信号を送信することが可能である。
【００１７】
車両側装置１００とセンタ側装置２００は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリとを備えるマイクロコンピュータを備える。車両側装置１００とセンタ側装置２００が備えるマイクロコンピュータの数は一つでも複数でもよい。車両側装置１００とセンタ側装置２００が実現する各機能は、ＣＰＵがＲＯＭ、フラッシュメモリ、ハードディスク等の非遷移的実体的記録媒体に記憶されているプログラムを実行することにより実現される。このプログラムが実行されることにより、プログラムに対応する方法が実行される。ただし、車両側装置１００とセンタ側装置２００が各機能を実現する手法は、ソフトウェアに限るものではなく、その一部または全部の要素を、論理回路やアナログ回路等を組み合わせたハードウェアを用いて実現してもよい。
【００１８】
［車両側装置１００の構成］
図２に示すように、車両側装置１００は、運転データ取得部１０１、記号化処理部１０２、車両信号送信部１０３、異常道路状況マップ受信部１０４、情報提供部１０５を備える。
【００１９】
運転データ取得部１０１は、ドライバによる運転操作に関する運転操作データと、その運転操作の結果として現れる車両１２の挙動に関する車両挙動データとを、車両１２に搭載された各種センサを介して繰り返し取得する。また、運転データ取得部１０１は、運転操作データと車両挙動データとをそれぞれ微分した微分データを生成し、これら、運転操作データ、車両挙動データ、微分データからなる多次元データを運転データとして出力する。
【００２０】
運転データ取得部１０１は、車種毎もしくは車両タイプ毎に予め用意された正規化パラメータで運転データを正規化して出力することが望ましい。運転データを正規化することにより、車種や車両タイプの違いを吸収することができる。
【００２１】
運転操作データとして、たとえば、アクセルペダルの踏み込み量に応じたアクセル開度、ブレーキペダルの踏み込み量に応じたブレーキ圧、ステアリングホイールの操舵角などを用いることができる。車両挙動データとして、たとえば、車速、ヨーレート、加速度などを用いることができる。
【００２２】
また、運転データ取得部１０１は、車両１２の位置をＧＰＳ装置など位置検出装置から取得する。さらに、目的地までの車両の走行経路をナビゲーション装置などから取得してもよく、また、車両１２の周囲を撮像した画像データを車載カメラから取得してもよい。走行経路や画像データも、運転データの一例である。
【００２３】
記号化処理部１０２は、運転データ取得部１０１が出力する運転データから、繰り返し発生する時系列パターンを見つけることで、車両の運転行動の一連のまとまりを運転シーンとする。図３には、運転データ、および、その運転データから抽出できる運転シーンを例示する。図３では、運転データから５個の運転シーンが抽出されている。時系列に取得できる運転データを運転シーンにまとめる技術は、特許文献１などに記載されているので、これ以上の詳しい説明は省略する。
【００２４】
記号化処理部１０２は、さらに、運転シーンごとに運転特徴量を抽出する。運転特徴量は、運転行動の特徴を表す値である。たとえば、アクセル開度、ブレーキ圧、操舵角、車速、ヨーレート、およびそれらの微分データのうち一種類以上を運転データとして用い、各運転シーンの運転特徴量としてトピック割合２１０を用いる。図３には、運転シーン毎に決定したトピック割合２１０も示している。
【００２５】
運転特徴量としてトピック割合２１０を用いる場合、分節化された各運転シーンにおいて、それぞれの運転データの特徴量分布として、運転データの値域の分割単位をビンとし、各ビンにおける運転データの出現頻度を表すヒストグラムが用いられる。
【００２６】
記号化処理部１０２は、一種類以上の運転データについての一種類以上の特徴量分布を表現するために使用される運転データの特徴的なパターンを表す基底特徴分布を、予め運転トピックとして複数用意しておく。そして、一種類以上の特徴量分布を表現するために複数の基底特徴分布を使用し、基底特徴分布の混合比で表される低次のベクトルであるトピック割合２１０を算出する。このトピック割合２１０も、特許文献１などに記載されているので、これ以上の詳しい説明は省略する。
【００２７】
なお、運転特徴量は、上記に限られず、前述した運転データ毎に出現頻度を表すヒストグラムを特徴量分布として用い、一種類以上の運転データの特徴量分布をならべて運転特徴量としてもよい。
【００２８】
車両信号送信部１０３は、記号化処理部１０２で得られたトピック割合２１０と、このトピック割合２１０が得られた車両位置と、車両１２の運転主体情報とを含む車両信号を、センタ側装置２００に送信する。車両位置は座標で表される。運転主体状態は、車両１２の運転主体が制御装置であるか人であるかを示す情報であり、具体的には、車両１２が自動運転車であるか、手動運転車すなわち自動運転機能を搭載していない車を示す車両種別と、運転モードとを示す情報が運転主体情報である。運転モードは、自動運転モードおよび手動運転モードのいずれかである。
【００２９】
異常道路状況マップ受信部１０４は、センタ側装置２００によって生成された道路の異常個所を可視化したマップである異常道路状況マップ２２０（図７、図８参照）をセンタ側装置２００から受信する。そして、受信した異常道路状況マップ２２０に基づく画像信号や音声信号を生成し、情報提供部１０５に送る。
【００３０】
情報提供部１０５は、ディスプレイやスピーカを備えた構成であり、異常道路状況マップ受信部１０４から受信した画像信号や音声信号に基づく画像や音声を車両１２の乗員に対して提供する。
【００３１】
［センタ側装置２００の構成］
センタ側装置２００は、車両信号受信部２０１、車両判定部２０２、手動運転データ記憶部２０３、自動運転データ記憶部２０４、運転モデル取得部２０６、異常判定部２０７、異常道路状況マップ作成部２０８、異常道路状況マップ送信部２０９、道路地図記憶部２３０を備えている。
【００３２】
道路地図記憶部２３０には、道路地図データおよび道路地図上の領域を区分したときの区分であるグリッドを記憶している。たとえば、グリッドは、地図上の領域を１０ｍ平方で分割したものである。
【００３３】
車両信号受信部２０１は、車両側装置１００から車両信号を受信する。車両信号受信部２０１は、道路地図記憶部２３０に記憶されているグリッドを参照して、受信した車両信号に含まれている車両位置を含むグリッドを特定する。この処理により、運転特徴量であるトピック割合２１０とグリッドとが対応付けられる。車両信号受信部２０１は運転特徴量取得部に相当する。車両信号受信部２０１は、受信した車両信号および特定したグリッドを車両判定部２０２および異常判定部２０７に送る。
【００３４】
車両判定部２０２は、車両信号に含まれている運転主体情報に基づいて、その車両信号に含まれているトピック割合２１０が、車両１２が自動運転モードで走行しているときのものであるか、車両１２が手動運転モードで走行しているときのものかを判定する。そして、車両１２が自動運転モードで走行しているときのトピック割合２１０であれば、そのトピック割合２１０を自動運転データ記憶部２０４に保存する。一方、車両１２が手動運転モードで走行しているときのトピック割合２１０は、手動運転データ記憶部２０３に保存する。なお、いずれの場合でも、トピック割合２１０は、車両位置とともに保存するか、車両位置から定まるグリッドに対応付けて保存する。
【００３５】
手動運転データ記憶部２０３には、手動運転モードで走行しているときのトピック割合２１０が蓄積されている。自動運転データ記憶部２０４には、自動運転モードで走行しているときのトピック割合２１０が蓄積されている。トピック割合２１０は運転特徴量に相当しているので、トピック割合２１０を記憶している手動運転データ記憶部２０３および自動運転データ記憶部２０４は、運転特徴量蓄積部に相当する。
【００３６】
図４に手動運転データ記憶部２０３に蓄積されているトピック割合２１０の分布を概念的に示し、図５に自動運転データ記憶部２０４に蓄積されているトピック割合２１０の分布を概念的に示す。図４、図５は二次元座標系であるが、トピック割合２１０は、そのトピック割合２１０に含まれるパラメータ数と同じ次元数となる。
【００３７】
トピック割合２１０のみでは運転行動が表せるわけではなく、トピック割合２１０と、そのトピック割合２１０を構成する各運転トピックにより、車両１２の運転行動を表すことができる。しかしながら、各運転トピック自体は、予め用意されたものである。したがって、手動運転データ記憶部２０３および自動運転データ記憶部２０４には、トピック割合２１０を蓄積しておけばよい。
【００３８】
なお、手動運転データ記憶部２０３あるいは自動運転データ記憶部２０４に蓄積するトピック割合２１０は、後述する異常判定部２０７において異常と判定されなかったトピック割合２１０のみとしてもよい。また、一定時間経過したトピック割合２１０は、手動運転データ記憶部２０３あるいは自動運転データ記憶部２０４から削除するようになっていてもよい。
【００３９】
運転モデル取得部２０６は、車両信号受信部２０１が受信した車両信号に含まれている車両位置からグリッドを特定する。そして、そのグリッドに対する運転モデルを決定して異常判定部２０７へ提供する。
【００４０】
図６を用いて運転モデル取得部２０６の処理を説明する。図６に示す処理は、車両信号受信部２０１から車両位置が供給され、かつ、車両判定部２０２から車両種別と運転モードとを取得した場合に開始する。
【００４１】
ステップ（以下、ステップを省略）Ｓ１では、車両種別を取得する。Ｓ２では、Ｓ１で取得した車両種別が自動運転車であるか否かを判断する。車両種別が自動運転車であればＳ３へ進み、車両種別が手動運転車であればＳ４へ進む。
【００４２】
Ｓ３では、手動運転モードであるか否かを判断する。手動運転モードであればＳ４に進み、手動運転モデルを生成する。また、手動運転車である場合も、Ｓ４を実行するので手動運転モデルを生成する。なお、手動運転モデルは手動運転モードの運転モデル、自動運転モデルは自動運転モードの運転モデルである。Ｓ４を実行後はＳ８へ進む。
【００４３】
本実施形態では、運転モデルは、図４に示すように分散２１１と平均ベクトル２１２で表現する。分散２１１と平均ベクトル２１２を算出するために、運転モデル取得部２０６は、Ｓ４において、まず、車両位置グリッドを決定する。車両位置グリッドは、車両信号に含まれている車両位置を含んでいるグリッドである。そして、この車両位置グリッドおよびその周囲を取り囲む８つのグリッドの合計９グリッドをモデル抽出グリッドとする。このモデル抽出グリッドに基準数以上のトピック割合２１０がある場合に、分散２１１および平均ベクトル２１２を算出する。分散２１１はトピック割合２１０の集合の分散共分散行列により表される。分散２１１と平均ベクトル２１２が通常時の運転行動の確率モデルである。
【００４４】
なお、トピック割合２１０の数が基準数に満たない場合、運転モデル取得部２０６は運転モデルを算出しない。データ数が少ない場合には、運転モデルの信頼性が高くないからである。基準数は、運転モデルに対して要求される信頼性に基づいて決定される。基準数は適宜設定すればよく、たとえば１０である。
【００４５】
Ｓ３の判断の結果、自動運転モードであればＳ５に進み、自動運転モデルを生成する。Ｓ５では、Ｓ４と同様に、まず車両位置グリッドおよびモデル抽出グリッドを決定する。そして、決定したモデル抽出グリッドに基準数以上のトピック割合２１０がある場合に、分散２１１および平均ベクトル２１２を算出する。図５には、自動運転モデルとなる分散２１１および平均ベクトル２１２を示している。
【００４６】
図４、図５の比較から分かるように、通常の運転モードであっても、手動運転モードのときと自動運転モードのときとで、トピック割合２１０は、ばらつきの程度が異なる。そのため、本実施形態では、手動運転モードで走行しているときに得られるトピック割合２１０と、自動運転モードで走行しているときに得られるトピック割合２１０とを区別して、運転モデルを算出する。
【００４７】
しかし、前述したように、トピック割合２１０の数が基準数に満たない場合には、運転モデルは算出しない。そこで、Ｓ６では、データ量が不足して自動運転モデルを生成できなかったか否かを判断する。
【００４８】
Ｓ６の判断がＮＯであればＳ８へ進む。一方、Ｓ６の判断がＹＥＳである場合にはＳ７へ進む。Ｓ７では、運転モデルを代用する処理を実行する。本実施形態では、次に説明する第１代用処理と第２代用処理が可能である。第１代用処理と第２代用処理のいずれも可能である場合に、いずれを優先させるかは予め設定しておけばよい。
【００４９】
第１代用処理は、モデル抽出グリッドに対して、手動運転データ記憶部２０３に記憶されているトピック割合２１０を用いる。自動運転車の普及が十分ではないとき、同じグリッドに対して、手動運転モードについてはトピック割合２１０のデータ量が多いことが想定される。そのため、この第１代用処理を実行するのである。
【００５０】
第２代用処理は、モデル抽出グリッド内にある、車両１２が走行した道路と形状が類似している他の道路を含むグリッドを検索する。形状が類似しているか否かは、道路の曲率、車線数などから判断する。検索の結果、見つかったグリッドを代用グリッドとする。
【００５１】
そして、自動運転データ記憶部２０４に記憶されているトピック割合２１０であって、代用グリッドに対して記憶されているトピック割合２１０で、モデル抽出グリッドに対して記憶されているトピック割合２１０を補って運転モデルを算出する。
【００５２】
Ｓ８では、上記のようにして決定した運転モデルを異常判定部２０７へ提供する。説明を図２に戻す。
【００５３】
異常判定部２０７は、運転モデル取得部２０６から提供された運転モデルと、車両信号受信部２０１から提供された車両信号に含まれているトピック割合２１０とを比較する。この比較の結果から、今回のトピック割合２１０が、運転モデルからどの程度乖離しているかを異常度として算出する。異常度を算出するので、異常判定部２０７は異常度算出部でもある。
【００５４】
異常度は、たとえば、今回のトピック割合２１０と平均ベクトル２１２との距離を分散共分散行列で正規化した値とする。異常判定部２０７は、さらに、算出した異常度と閾値とを比較し、異常度が閾値を超える場合には、今回のトピック割合２１０は異常であると判定し、異常度が閾値を超えない場合には、今回のトピック割合２１０は正常であると判定する。この異常度の判定は、トピック割合２１０を手動運転データ記憶部２０３あるいは自動運転データ記憶部２０４に記憶するか否かに利用できる。
【００５５】
異常道路状況マップ作成部２０８は、異常判定部２０７から、異常度とその異常度が算出されたグリッドを取得する。そして、グリッド別に累積異常度を算出する。累積異常度は、たとえば、特許文献１に記載されているように、今回、異常度が算出されたグリッドを中心とする９つのグリッドにおける最新の所定個数の異常度を選択し、選択した異常度を、異常度が大きいほど重みを大きくして加算することにより算出する。そして、累積異常度が累積判定値を超えると、そのグリッドに含まれている車両１２が走行した道路は道路状況が異常であると判定する。
【００５６】
ただし、本実施形態では、運転モードが自動運転モードであるか手動運転モードであるかを区別して累積異常度を算出する。そして、累積判定値を超えたか否かの判定も、自動運転モードと手動運転モードとを区別して行う。
【００５７】
異常道路状況マップ作成部２０８は、累積異常度が累積判定値を超えたグリッドを示した異常道路状況マップ２２０を作成する。異常道路状況マップ２２０は、道路の異常を推定した情報である。
【００５８】
異常道路状況マップ２２０は、累積異常度が累積判定値を超えたモードが手動運転モードのみであるパターン１と、自動運転モードのみであるパターン２と、手動運転モードおよび自動運転モードの両方であるパターン３を区別して示す。
【００５９】
図７に区別の態様の一例を示す。図７では、パターン１、２、３を色の濃淡で区別している。なお、色の濃淡に代えて色の違いで区別してもよい。色の違いでパターン１、２、３を区別する場合、たとえば、パターン１を緑あるいは青色、パターン２を黄色、パターン３を赤色とする。
【００６０】
図８は、パターン１、２、３の区別の態様の他の例である。図８では、パターン１を「？」で示し、パターン２を「！」で示し、パターン３は記号なしであるが、注意を喚起する色（たとえば赤色）で示している。
【００６１】
手動運転モードでは、同じ道路を走行しても運転者によって運転行動のばらつきが大きい。そのため、仮に累積異常度が累積判定値を超えても、その理由が運転者の運転行動のばらつきによるものである可能性もある。これに対して、自動運転モードでは、同じ道路を走行しているときの車両間での運転行動のばらつきが少ない。したがって、自動運転モードで累積異常度が累積判定値を超えた場合には、手動運転モードで累積異常度が累積判定値を超えた場合よりも、道路状況に異常がある可能性が高い。そのため、パターン２を、パターン１よりも注意喚起度合いが高い態様で示しているのである。パターン３は、手動運転モードおよび自動運転モードで、ともに、累積異常度が累積判定値を超えているのであるから、パターン１、２、３の中で最も道路状況が異常である可能性が高い。そのため、パターン３は、パターン２よりもさらに注意喚起度合いが高い態様で示している。
【００６２】
異常道路状況マップ送信部２０９は、出力部に相当しており、異常道路状況マップ作成部２０８が作成した異常道路状況マップ２２０を車両側装置１００へ送信する。
【００６３】
車両側装置１００では、異常道路状況マップ受信部１０４がこの異常道路状況マップ２２０を受信する。そして、受信した異常道路状況マップ２２０に基づく画像信号や音声信号を生成する。生成する画像信号は、たとえば、車両１２が走行している地点を含む異常道路状況マップ２２０を示す信号である。そのほかに、進行方向の道路に異常があることを示すメッセージを生成してもよい。メッセージを生成する場合にも、パターン１、２、３が区別できる態様で生成する。図９、図１０、図１１は、パターン１、２、３でメッセージの背景色を異ならせている例である。図９はパターン１の場合、図１０はパターン２の場合、図１１はパターン３の場合の例である。具体的な背景色は、図７と同様、パターン１、２、３の順で注意喚起度合いが高くなる色とする。
【００６４】
図１２、図１３、図１４は、メッセージの表現をパターン１、２、３の順に、注意喚起度合いが高くなる表現とした例である。このようにして生成した画像信号や音声信号を情報提供部１０５に出力する。よって、車両１２の乗員にも、パターン１、２、３が区別して、道路の異常状態が通知される。
【００６５】
［実施形態のまとめ］
以上、説明した第１実施形態では、運転モデル取得部２０６は、車両１２から今回取得したトピック割合２１０が自動運転モードでのトピック割合２１０である場合には、自動運転モードでの運転モデルを使用することに決定し、手動運転モードでのトピック割合２１０である場合には、手動運転モードでの運転モデルを使用することに決定する。したがって、異常判定部２０７では、自動運転モードでのトピック割合２１０と自動運転モードでの運転モデルとを対比する、あるいは、手動運転モードでのトピック割合２１０と手動運転モードでの運転モデルとを対比することになる。
【００６６】
つまり、センタ側装置２００は、手動運転モードと自動運転モードとを分けて、トピック割合２１０と運転モデルとを比較する。よって、自動運転モードと手動運転モードで運転モデルのばらつきが異なることが考慮されることになる。そのため、道路の異常をより精度よく推定できる。
【００６７】
また、本実施形態では、図６のＳ６がＹＥＳの場合、すなわち、自動運転モデルを使用すると決定したがデータ量不足により自動運転モデルを使用できない場合、運転モデルを代用する処理を実行する。運転モデルを代用する処理を実行することにより、自動運転モデルが使用できない場合でも、異常判定部２０７は異常判定を行うことができる。
【００６８】
＜第２実施形態＞
次に、第２実施形態を説明する。この第２実施形態以下の説明において、それまでに使用した符号と同一番号の符号を有する要素は、特に言及する場合を除き、それ以前の実施形態における同一符号の要素と同一である。また、構成の一部のみを説明している場合、構成の他の部分については先に説明した実施形態を適用できる。
【００６９】
図１５に第２実施形態の異常推定システム１０００の構成図を示す。この異常推定システム１０００は、車両側装置１１００とセンタ側装置１２００とを備えている。車両側装置１１００は、第１実施形態の車両側装置１００と同様、複数の車両１２にそれぞれ搭載される。第２実施形態では、車両側装置１１００が異常推定装置としての機能を備える。
【００７０】
車両側装置１１００は、第１実施形態と同じ運転データ取得部１０１、異常道路状況マップ受信部１０４、情報提供部１０５を備える。また、第１実施形態の記号化処理部１０２と処理が類似する記号化処理部１１０２を備える。
【００７１】
記号化処理部１１０２は、第１実施形態の記号化処理部１０２と同様、運転特徴量であるトピック割合２１０を算出している。このトピック割合２１０と、トピック割合２１０が得られたグリッドとを対応付けて異常判定部２０７に提供する。また、記号化処理部１１０２は、車両１２に搭載されて車両１２の挙動を制御する制御装置から、車両１２の運転モードが自動運転モードであるか手動運転モードであるかも取得し、取得した運転モードも異常判定部２０７に提供する。また、取得した運転モードは、運転モデル取得部２０６にも提供する。第２実施形態では、記号化処理部１１０２が運転特徴量取得部に相当する。
【００７２】
加えて、車両側装置１１００は、第１実施形態ではセンタ側装置２００が備えていた手動運転データ記憶部２０３、自動運転データ記憶部２０４、運転モデル取得部２０６、異常判定部２０７を備えている。手動運転データ記憶部２０３、自動運転データ記憶部２０４に記憶される内容は、周期的あるいは車両側装置１１００が要求したタイミングなど、適宜のタイミングでセンタ側装置１２００から送信される。また、予め車両側装置１１００に記憶されていてもよい。
【００７３】
さらに、車両側装置１１００は車両信号送信部１１０３を備える。この車両信号送信部１１０３は、異常判定部２０７が、車両１２が走行した道路の道路状況が異常であると判定した場合に、異常度とその異常度が算出されたグリッドを示す信号を、センタ側装置１２００へ送信する。第２実施形態では、この車両信号送信部１１０３が出力部に相当する。また、異常度とその異常度が算出されたグリッドを示す信号が、道路の異常を推定した情報である。
【００７４】
センタ側装置１２００は、第１実施形態と同じ異常道路状況マップ作成部２０８、異常道路状況マップ送信部２０９、手動運転データ記憶部２０３、自動運転データ記憶部２０４を備えている。
【００７５】
加えて、センタ側装置１２００は、車両信号受信部１２０１と運転モデル送信部１２１０を備えている。車両信号受信部１２０１は、車両側装置１１００から送信されてくる異常度とその異常度が算出されたグリッドを示す信号を受信する。そして、受信した異常度とその異常度が算出されたグリッドを異常道路状況マップ作成部２０８に出力する。これにより、異常道路状況マップ作成部２０８は第１実施形態と同様に、異常道路状況マップ２２０を作成することができる。
【００７６】
運転モデル送信部１２１０は、上述した適宜のタイミングで手動運転データ記憶部２０３、自動運転データ記憶部２０４に記憶している内容を車両側装置１１００へ送信する。なお、第２実施形態では、手動運転データ記憶部２０３および自動運転データ記憶部２０４の記憶内容は、第１実施形態で説明した方法などにより、予め記憶されているものとする。
【００７７】
この第２実施形態では、車両側装置１１００で道路異常を判定しており、車両側装置１１００で道路異常を判定した場合に、車両側装置１１００からセンタ側装置１２００へ信号が送信される。したがって、第１実施形態の異常推定システム１０よりも通信量を抑制できる。
【００７８】
以上、実施形態を説明したが、開示した技術は上述の実施形態に限定されるものではなく、次の変形例も開示した範囲に含まれ、さらに、下記以外にも要旨を逸脱しない範囲内で種々変更して実施できる。
【００７９】
＜変形例１＞
実施形態では、運転特徴量として、運転データを運転トピックで表したときのトピック割合２１０を用いていたが、運転データを運転特徴量としてもよい。
【００８０】
＜変形例２＞
第１実施形態では、車両信号に含ませる車両位置として車両１２の座標を用いていたが、車両１２が位置しているグリッドを車両位置とし、グリッドを車両信号に含ませてもよい。
【００８１】
＜変形例３＞
実施形態では、異常度として、今回のトピック割合２１０と平均ベクトル２１２との距離を分散共分散行列で正規化した値を示した。しかし、特許文献１に開示されている逸脱度を異常度として用いてもよい。
【００８２】
＜変形例４＞
実施形態では、モデル抽出グリッドを、車両位置グリッドを含む９つのグリッドとする例を説明した。しかし、モデル抽出グリッドを車両位置グリッドのみとしてもよいなど、モデル抽出グリッドの数や大きさは種々の態様が可能である。
【００８３】
＜変形例５＞
実施形態では、異常判定部２０７は、累積異常度と累積判定値とを比較していた。しかし、この比較を行わずに、累積異常度を出力するのみでもよい。
【００８４】
＜変形例６＞
実施形態では、異常度を判定する毎に運転モデルを計算していた。しかし、これに限られず、運転モデルを、異常度を判定する前に事前に計算しておいてもよい。たとえば、車両信号を１回あるいは１よりも大きい所定回受信するごとに運転モデルを計算してもよい。計算した運転モデルは、車両位置グリッドに対応付けて手動運転データ記憶部２０３あるいは自動運転データ記憶部２０４に記憶する。このようにする場合、運転モデル取得部２０６は、手動運転データ記憶部２０３あるいは自動運転データ記憶部２０４から、車両信号受信部２０１が受信した車両信号に含まれている車両位置から特定できる車両位置グリッドについての運転モデルを取得する。
【符号の説明】
【００８５】
１０：異常推定システム    １２：車両    １３：センタ    １００：車両側装置    １０１：運転データ取得部    １０２：記号化処理部    １０３：車両信号送信部    １０４：異常道路状況マップ受信部    １０５：情報提供部    ２００：センタ側装置（異常推定装置）    ２０１：車両信号受信部（運転特徴量取得部）    ２０２：車両判定部    ２０３：手動運転データ記憶部（運転特徴量蓄積部）    ２０４：自動運転データ記憶部（運転特徴量蓄積部）    ２０６：運転モデル取得部    ２０７：異常判定部    ２０８：異常道路状況マップ作成部    ２０９：異常道路状況マップ送信部（出力部）    ２１０：トピック割合    ２１１：分散    ２１２：平均ベクトル    ２２０：異常道路状況マップ    ２３０：道路地図記憶部    １０００：異常推定システム    １１００：車両側装置（異常推定装置）    １１０２：記号化処理部（運転特徴量取得部）    １１０３：車両信号送信部（出力部）    １２００：センタ側装置    １２０１：車両信号受信部    １２１０：運転モデル送信部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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