(57)【要約】【課題】多大な労力及び経費を必要とせずに、路面状態の判別予測を高い信頼性をもって高い精度で行うことができる路面状態判別予測装置及び方法を提供する。【解決手段】逐次型最小二乗推定部１４は、気象センサ部１０から出力される計測データに基づいて判別予測する路面状態の動的モデルの係数パラメータの推定値Θ＾を計測データが得られる毎に算出し、動的モデル設定部１５はこの推定値Θ＾を用いて動的モデルを更新設定する。適用型カルマンフィルタ部１３はカルマンフィルタを用いて、動的モデル設定部１５が設定した動的モデルから路面状況の予測値を求めるとともに、計測データに基づいて予測誤差を修正した最適推定値を求める。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
計測部から得られた計測データに基づいて路面状態に関する事象を判別予測する路面状態判別予測装置において、
判別予測する路面状態に関する事象の動的モデルであって、前記計測部から得られた計測データを反映した動的モデルを前記計測データを得る毎に更新して設定する動的モデル設定手段と、
カルマンフィルタを用いて、前記動的モデル設定手段で設定された動的モデルから前記路面状態に関する事象の予測値を求めるとともに、前記計測部から得られる計測データに基づいて前記予測値の予測誤差を修正する判別予測手段とを備えることを特徴とする路面状態判別予測装置。
【請求項２】
前記動的モデル設定手段は、逐次型最小二乗法を適用して前記動的モデルを更新設定することを特徴とする請求項１記載の路面状態判別予測装置。
【請求項３】
前記計測部から出力される計測データは、前記路面状態に影響を及ぼす自然現象の計測結果を示す第１計測データと、
前記路面状態に影響を及ぼす人為的外乱の計測結果を示す第２計測データとを含むことを特徴とする請求項１又は請求項２記載の路面状態判別予測装置。
【請求項４】
前記第１計測データは、前記路面状態に対して強相関の路面温度、気温、日射量、風速、及び湿度のうちの少なくとも１つの計測データを含み、
前記第２計測データは、前記路面状態に対して強相関の交通量の計測データを含むことを特徴とする請求項３記載の路面状態判別予測装置。
【請求項５】
計測した計測データに基づいて路面状態に関する事象を判別予測する路面状態判別予測方法において、
判別予測する路面状態に関する事象の動的モデルであって、前記計測データを反映した動的モデルを前記計測データを得る毎に更新して設定する動的モデル設定ステップと、
前記動的モデル設定ステップで設定された動的モデルから前記路面状態に関する事象の予測値を求める予測値算出ステップと、
カルマンフィルタを用いて前記計測部から得られる計測データに基づいて前記予測算出ステップで算出された予測値の予測誤差を修正した最適推定値を得る最適推定値算出ステップと
を含むことを特徴とする路面状態判別予測装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、数時間先から数日先程度の将来における路面状態等の判別予測を行う路面状態判別予測装置及び方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
道路の路面状態の判別予測を行うことは交通安全を確保するために極めて重要である。特に、冬季においては、数時間先の路面凍結の有無の予測が得られると、運転者が予めスタッドレスタイヤへのタイヤ交換又はチェーンの装着等の措置をとることができ、これにより交通事故の発生確率の減少につながることになる。
【０００３】
従来の路面状態判別予測装置は、例えば気象センサ部、データロガー、入力情報部、及び路面状態判別予測部から構成され、短期（例えば、３時間先）又は中期（例えば、２４時間先）の路面状態（凍結、圧雪、湿潤、又は乾燥）を判別予測する。従来の路面状態判別予測装置は、基本的に路面温度が氷点温度（０℃）以下であるか否かをもって、路面状態が凍結であるか否かを判別している。
【０００４】
従来の路面状態判別予測装置が備える気象センサ部は、路面温度計（放射温度計）、温度計、日射計、及びアルベドメータ（短波長日射計）等を含んで構成され、データロガーはこれらから出力されるデータを記録する。入力情報部は、路面状態を判別予測する上で必要となる線形自己回帰モデル及び判定値を予測する位置、天候（晴れ、雪等）、高さ（山、平地等）毎に記憶している。尚、これら線形自己回帰モデル及び判定値は観測者が過去の経験則により予め求めて得たものである。
【０００５】
気象センサの出力データは常時データロガーに出力されており、データロガーに記録されたデータの内の路面温度計（放射温度計）及びアルベドメータの出力データが路面状態判別予測部へ出力される。そして、路面状態判別予測部においては、まず、アルベドメータの出力データ（アルベド値）に基づいて現在の路面状態が推定される。この推定の判定値は以下の通りである
（ａ）          アルベド値≦０．１５：湿潤
（ｂ）０．１５＜アルベド値≦０．３  ：乾燥
（ｃ）  ０．３＜アルベド値          ：圧雪又は凍結（路面温度≦氷点）
【０００６】
次に、路面状態判別予測部は、基準観測点又は地方気象台で観測された過去の日射量、路面温度データ、気温データ、氷点温度データ等のデータを用いて、日射量及び路面温度を予測する。この予測には過去の日射量、路面温度データ、気温データ、氷点温度データを説明変数とし、予測すべき日射量及び路面温度を目的変数とした以下の線形自己回帰モデルが用いられる。尚、以下に示す線形自己回帰モデルにおいては、現時刻を「現」と、過去時刻を「過去」とそれぞれ略記している。また、以下のα１１〜α１４及びα２１〜α２４はパラメータ（係数）である。
【０００７】
日射量（現）＝α１１・日射量（過去）＋α１２・路面温度（過去）＋α１３・気温（過去）＋α１４・氷点温度（過去）＋定数
路面温度（現）＝α２１・日射量（過去）＋α２２・路面温度（過去）＋α２３・気温（過去）＋α２４・氷点温度（過去）＋定数
【０００８】
次に、上記線形自己回帰モデルを用いて予測された日射量及び路面温度に対して上記（ａ）〜（ｃ）を適用して路面状態を予測する。以上の処理により、路面状態が予測されるが、上記の処理においては地方気象台からの気温、積雪等の予報データを用いて予測精度を上げている。尚、上記（ａ）〜（ｃ）に示す判定値及び線形自己回帰モデルは、予測判定を行う地点の場所、天候、高さ等の環境条件に従って使い分けられ、適切な判定値及びモデルが使用される（以下、これをキャリブレーションという）。
【０００９】
尚、現時点において、従来の路面状態判別装置の構成を具体的に明記した先行技術文献は無いが、この出願の発明に関連する先行技術文献情報としては以下のものがある。
【００１０】
【非特許文献１】
雪氷フォーラム  第６号、社団法人  日本雪氷学会関東・中部・西日本支部、２０００年１１月
【非特許文献２】
阿部修：除雪道路における積雪路面形成の簡略判別、交通路における雪氷防災情報システムの開発に関する研究、科学技術庁防災科学研究所、平成６年３月
【非特許文献３】
阿部修：移動路面観測車による道路雪氷の判別、交通路における雪氷防災情報システムの開発に関する研究、科学技術庁防災科学研究所、平成６年３月
【非特許文献４】
舟田久之、仙黒邦行、松川宗夫：路面温度および凍結予測手法の開発、交通路における雪氷防災情報システムの開発に関する研究、科学技術庁防災科学研究所、平成６年３月
【非特許文献５】
舟田久之、仙黒邦行、松川宗夫：降雪強度と路面圧雪予測手法の開発、交通路における雪氷防災情報システムの開発に関する研究、科学技術庁防災科学研究所、平成６年３月
【非特許文献６】
木村忠志：偏向による路面の「ぬれ」の検出、交通路における雪氷防災情報システムの開発に関する研究、科学技術庁防災科学研究所、平成６年３月
【非特許文献７】
宮本修司、浅野基樹、仁平陽一郎：冬季路面状態と気象要因について、第１８回雪工学大会、２００１年１１月
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上述した従来の路面状態判別予測装置は以下の（１）〜（６）に示す問題があった。
（１）従来の路面状態判別予測装置において使用される上記（ａ）〜（ｃ）に示す判定値及び線形自己回帰モデルは、人の経験が介入したものであるため信頼性が低く予測的中精度が悪い。
【００１２】
（２）線形自己回帰モデルの決定には過去５年間程度の膨大なデータの蓄積が必要となるため、多大な労力及び経費が必要になる。
（３）路面状態判別予測装置の運用にあたり、状態判別を行う地点の場所、高さ、及び天候等の環境条件に対して判定値及び線形自己回帰モデルを適切にキャリブレーションしなければならないが、このためには事前に環境条件毎の判定値及び線形自己回帰モデルを用意する必要があるため、必要な労力及び経費が膨大になる。
【００１３】
（４）従来の路面状態判別予測装置は、路面状況の判別予測自体は不可能ではないが、判別予測した値と実際の計測値（真値）との差である予測誤差が生じた場合に、実際の計測値をフィードバックして修正する機能がないため、予測精度が解消されない。
【００１４】
（５）従来の路面状態判別予測装置で使用される予測モデルは静的モデルであるため、その予測する値が目的変数の時間的急変に追従（トラッキング）することができず、路面状態の予測の精度が大幅に悪化することがある。
【００１５】
（６）従来の路面状態判別予測装置は、日射量、路面温度データ等の自然現象の測定結果のみに基づいて路面状態の判別予測を行っており、交通量等の人為的外乱が全く考慮されていないため、交通量等の変動が大きい場合等では路面状態の予測の精度が大幅に悪化することがある。
【００１６】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、多大な労力及び経費を必要とせずに、路面状態の判別予測を高い信頼性をもって高い精度で行うことができる路面状態判別予測装置及び方法を提供することを目的とする。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明の路面状態判別予測装置は、計測部から得られた計測データに基づいて路面状態に関する事象を判別予測する路面状態判別予測装置において、判別予測する路面状態に関する事象の動的モデルであって、前記計測部から得られた計測データを反映した動的モデルを前記計測データを得る毎に更新して設定する動的モデル設定手段（１４、１５）と、カルマンフィルタを用いて、前記動的モデル設定手段で設定された動的モデルから前記路面状態に関する事象の予測値を求めるとともに、前記計測部から得られる計測データに基づいて前記予測値の予測誤差を修正する判別予測手段（１３）とを備えることを特徴としている。
この発明によれば、計測部からの計測データのみを用いて路面状態に関する事象の判別推定と予測演算とを行っており、路面状態に関する事象を予測する上で人の主観的な判断が介在していないため、高信頼性且つ高精度で路面状態の判別予測を行うことができる。
また、本発明によれば、計測部からの計測データから判別予測する路面状態に関する事象の動的モデルを自動的に設定し、更に計測データが得られる毎に、その計測データを反映した自動的モデルが更新設定されるため、路面状態に関する事象の予測値を得る上で必要となるモデルを設定するための膨大なデータ蓄積のための多大な労力及び経費が不要になる。
また、気象の急激な変化が生じても動的モデルが計測データを反映して変更設定され、計測データに基づいて予測誤差がフィードバック修正されるため、路面状態に関する事象の予測値を高精度で得ることができる。
ここで、本発明の路面状態判別予測装置は、前記動的モデル設定手段が、逐次型最小二乗法を適用して前記動的モデルを更新設定することが好ましい。
また、本発明の路面状態判別予測装置は、前記計測部から出力される計測データは、前記路面状態に影響を及ぼす自然現象の計測結果を示す第１計測データと、前記路面状態に影響を及ぼす人為的外乱の計測結果を示す第２計測データとを含むことを特徴としている。
ここで、前記第１計測データは、前記路面状態に対して強相関の路面温度、気温、日射量、風速、及び湿度のうちの少なくとも１つの計測データを含み、前記第２計測データは、前記路面状態に対して強相関の交通量の計測データを含むことが好ましい。
これらの本発明によれば、路面状態の予測値のみならず、例えば路面温度、気温、日射量、風速、湿度、及び交通量を含めた路面状態に強相関の路面状態に関する事象の予測値を得ることができるため、予測精度の向上を図ることができる。
上記課題を解決するために、本発明の路面状態判別予測方法は、計測した計測データに基づいて路面状態に関する事象を判別予測する路面状態判別予測方法において、判別予測する路面状態に関する事象の動的モデルであって、前記計測データを反映した動的モデルを前記計測データを得る毎に更新して設定する動的モデル設定ステップ（Ｓ１４、Ｓ１８）と、前記動的モデル設定ステップで設定された動的モデルから前記路面状態に関する事象の予測値を求める予測値算出ステップ（Ｓ１５）と、カルマンフィルタを用いて前記計測部から得られる計測データに基づいて前記予測算出ステップで算出された予測値の予測誤差を修正した最適推定値を得る最適推定値算出ステップ（Ｓ１９、Ｓ２０）とを含むことを特徴としている。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して、本発明の一実施形態による路面状態判別予測装置及び方法について詳細に説明する。尚、本明細書及び図面中の数式に記載された変数の上方にハット記号「＾」又はチルド記号「~」が付されたものについては、本明細書において表記の都合上、変数に続いてハット記号「＾」又はチルド記号「~」を付してそれぞれ表記する場合がある点に注意されたい。
【００１９】
図１は、本発明の一実施形態による路面状態判別予測装置の構成を示すブロック図である。図１に示すように、本発明の一実施形態による路面状態判別予測装置は、大別すると気象センサ部１０、データロガー１１、及び適応型最適路面状態判別予測部１２から構成される。
【００２０】
気象センサ部１０は、路面状態を判別予測する路面又はその付近の気象に関する物理量を測定するためのものである。ここで、気象センサ部１０は、路面温度計、気温温度計、湿度計、日射計、風速計、路面センサ、交通量センサ、雨雪量センサ、その他のセンサを含んでいる。但し、必ずしもこれらの計測器及びセンサの全てを備える必要はなく、路面状況を予測判別する上で必要となる計測器又はセンサが複数選択されて設けられている。
【００２１】
データロガー１１は、気象センサ部１０が備える各計測器又はセンサの計測結果を計測データとして逐次記録するものであり、各計測器又はセンサの計測結果をディジタル信号に変換して、その変換後のディジタル信号を記録するものが好ましい。尚、データロガー１１は計測データを連続的に記録するものであっても良く、一定の時間間隔毎に計測データを記録するものであっても良い。
【００２２】
適応型最適路面状態判別予測部１２は、データロガー１１に記録された計測データを読み出して所定の処理（処理の詳細は後述する）を施して路面状態に関する事象の予測値を出力する。ここで、適応型最適路面状態判別予測部１２が出力する路面状態に関する事象の予測値には、路面状態の予測値、及び路面温度、気温、日射量、湿度、交通量、風速等の最適予測値がある。
【００２３】
図１に示すように、適応型最適路面状態判別予測部１２は、適用型カルマンフィルタ部１３、逐次型最小二乗推定部１４、及び動的モデル設定部１５を含んで構成されている。また、適用型カルマンフィルタ部１３は、現在路面状態判別推定部１６と路面状態予測部１７とから構成されている。適用型カルマンフィルタ部１３は、データロガー１１から計測データを入力データＹとして読み出し、カルマンフィルタを用いた処理を施して路面状態に関する事象の予測値を予測し、その結果を予測値Ｘ＾として出力する。
【００２４】
適用型カルマンフィルタ部１３に設けられた現在路面状態判別推定部１６は、カルマンフィルタにおける推定を行う部位であり、データロガー１１からの入力データＹを用いて以下の（１）式で示される計算を行う。
【数１】
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【００２５】
上記（１）式の右辺第１項に示したＸ＾（ｋ／ｋ−１）は現在の路面状態に関する事象の予測値を示しており、右辺第２項中のＹ＾（ｋ／ｋ−１）は気象センサ部１０で実際に計測される計測値Ｙ（ｋ）の予測値を示している。また、右辺第２項中のＫ（ｋ）はカルマンフィルタゲインを示している。つまり、上記（１）式は、現在の路面状態に関する事象の予測値Ｘ＾（ｋ／ｋ−１）の予測誤差（推定誤差）を修正した後の最適推定値Ｘ＾（ｋ／ｋ）を求める式である。
【００２６】
尚、本実施形態の路面状態判別予測装置は一定の時間間隔（例えば、１時間）をもって気象センサ部１０で計測された計測データを用いて路面状態等の判別予測を行っている。上記の変数ｋは今回判別予測を行う現時刻を意味し、変数ｋ−１は前回判別予測を行った時刻を意味している。
【００２７】
ここで、上述した予測値Ｘ＾（ｋ／ｋ−１）の予測誤差（推定誤差）Ｘ~（ｋ／ｋ−１）は以下の（２）式で表され、最適推定値Ｘ＾（ｋ／ｋ）は以下の（３）式で表される。
【数２】
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【数３】
2004198188.tif 000005
【００２８】
上記（３）式に示す行列は、例えばｘ１が路面状態、ｘ２が路面温度、ｘ３が気温、ｘ４が日射量、ｘ５が湿度、ｘ６が交通量、ｘ７が風速であり、ｘ１＾（ｋ／ｋ）が現時刻での最適路面状態判別推定値である。尚、上記（３）式において、［ ］Ｔは、行列［ ］の転置である。
【００２９】
また、気象センサ部１０における実際の計測値Ｙ（ｋ）と実際の路面状態Ｘ（ｋ）との関係及び計測値Ｙ（ｋ）の予測値Ｙ＾（ｋ／ｋ−１）と路面状態に関する事象の予測値Ｘ＾（ｋ／ｋ−１）との関係は以下の（４）式で表される。尚、（４）式中のＨは、係数行列である。
【数４】
2004198188.tif 000006
【００３０】
更に、現時刻における実際の路面状態Ｘ（ｋ）と過去（前回判別予測を行った時刻）における実際の路面状態Ｘ（ｋ−１）との関係は以下の（５）式に示す動的モデルで表される。この動的モデルは、路面状態、路面温度、気温、日射量、湿度、交通量、風速等の（３）式に示す行列をなす要素の動的モデル（一次元モデル）である。尚、（５）式中のΦ（Θ（ｋ），ｋ），Ｇ（ｋ）は、係数行列である。
【数５】
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【００３１】
上記（４）式及び（５）式中のｖ（ｋ），ｗ（ｋ）は各々統計的に独立なガウシアンノイズであり、ｖ（ｋ）はセンサノイズ、ｗ（ｋ）はシステムノイズを表している。上記（１）式に示したカルマンフィルタゲインＫ（ｋ）は、上記（２）式に示す予測誤差（推定誤差）Ｘ~（ｋ／ｋ−１）の分散を最小にするように求められる。
【００３２】
ここで、上記（２）式及び（４）式を用いると、上記（１）式の右辺第２項は以下の（６）式に変形することができる。
【数６】
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【００３３】
上記（６）式を参照すると、右辺第１項に予測誤差（推定誤差）Ｘ~（ｋ／ｋ−１）が現れている。これは、（１）式において予測値Ｘ＾（ｋ／ｋ−１）から最適推定値Ｘ＾（ｋ／ｋ）を求める際に、実際の路面状態Ｘ（ｋ）と予測値Ｘ＾（ｋ／ｋ−１）との誤差である予測誤差（推定誤差）Ｘ~（ｋ／ｋ−１）がフィードバックされていることを意味する。これにより、予測誤差の蓄積が緩和され、予測精度の向上を図ることが可能であることが分かる。
【００３４】
適用型カルマンフィルタ部１３に設けられた路面状態予測部１７は、カルマンフィルタにおける予測を行う部位であり、（１）式に示した路面状態に関する事象の予測値Ｘ＾（ｋ／ｋ−１）を以下に示す（７）式を用いて計算する。
【数７】
2004198188.tif 000009
尚、上記（７）式の右辺に示された１ステップ前の時刻ｋ−１における最適推定値Ｘ＾（ｋ−１／ｋ−１）は、上述した（１）を用いて現在路面状態判別推定部１６が時刻ｋ−１において計算したものである。また、（７）式中のΦ＾（Θ＾（ｋ），ｋ）は動的モデル設定部１５で算出される。
【００３５】
逐次型最小二乗推定部１４は、データロガー１１から計測データを読み出し、これらの計測データを用いて上記（５）式に示される動的モデルの係数パラメータの推定値Θ＾を計算する。動的モデル設定部１５は、逐次型最小二乗推定部１４で計算された推定値Θ＾を用いて（５）式に示した動的モデルの係数行列である上記（７）式中のΦ＾（Θ＾（ｋ），ｋ）を計算する。
【００３６】
このように、本実施形態においては、気象センサ部１０の計測データのみに基づいて、逐次型最小二乗推定部１４及び動的モデル設定部１５が（５）式を用いて計測データを反映させて動的モデルを定期的に更新し、この動的モデルと１ステップ前の時刻ｋ−１において求められた路面状態に関する最適推定値とを用いて路面状態予測部１７が現在の路面状態を予測し、現在路面状態判別推定部１６が予測誤差をフィードバックしつつ予測誤差を修正した後の最適推定値を求めている。
【００３７】
図１に示す適応型最適路面状態判別予測部１２は、例えばＣＰＵ（中央処理装置）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の内部記憶装置、及びハードディスク等の外部記憶装置を備えるパーソナルコンピュータにより実現され、ＣＰＵが外部記憶装置に記憶されたプログラムを読み出して逐次実行することにより、適応型最適路面状態判別予測部１２の各ブロックの機能が実現される。尚、このように、図１に示した適応型最適路面状態判別予測部１２の各ブロックをソフトウェア的に実現するのではなく、回路を構成してハードウェア的に実現するようにしても良い。
【００３８】
以上、本発明の一実施形態による路面状態判別予測装置の構成について説明したが、次に本発明の一実施形態による路面状態判別予測装置の動作、即ち本発明の一実施形態による路面状態判別予測方法について詳細に説明する。図２は、本発明の一実施形態による路面状態判別予測装置で行われる処理を示すフローチャートである。尚、以下の説明においては、毎時零分毎に路面状態の判別予測が行われる場合を例に挙げて説明する。
【００３９】
路面状態判別予測装置の電源を投入すると、まず前回路面状態の判別予測を行った時刻からの経過時間を計算する処理が行われる（ステップＳ１１）。ここでは電源投入直後であるため、何分に電源が投入されたかが計算される。次に、カルマンフィルタの統計データをデータロガー１１を介して気象センサ部１０から入力する処理が行われる（ステップＳ１２）。ここで、入力される統計データは、センサノイズ及びシステムノイズの平均値及び標準偏差である。
【００４０】
次に、初期推定値として路面状態に関する事象の予測値の最適推定値Ｘ＾（０／０）を現在路面状態判別推定部１６に設定するとともに、動的モデルの係数パラメータの推定値Θ＾（０）を逐次型最小二乗推定部１４に設定する（ステップＳ１３）。これらの初期推定値は予め不図示の外部記憶装置に記憶されているとする。
【００４１】
初期推定値の設定が終了すると、動的モデル設定部１５は逐次型最小二乗推定部１４に設定された推定値Θ＾（０）を用いて前述の（５）式に示した動的モデルを設定する（ステップＳ１４）。そして、路面状態予測部１７は動的モデル設定部１５が設定した動的モデルの係数行列Φ＾（Θ＾（０），０）と現在路面状態判別推定部１６に設定された最適推定値Ｘ＾（０／０）とから、（７）式を用いて路面状態に関する事象の予測値を計算する（ステップＳ１５）。
【００４２】
次に、ステップＳ１１で計算した経過時間に基づいて、現時刻が計測時刻であるか否かを判断する（ステップＳ１６）。計測時刻でないと判断場合（判断結果が「ＮＯ」の場合）には、処理はステップＳ１１に戻り前述したステップＳ１１〜ステップＳ１５の処理が繰り返される。一方、ステップＳ１６において計測時刻であると判断した場合（判断結果が「ＹＥＳ」の場合）には、計測データロガー１１を介して気象センサ部１０の計測データを現在路面状態判別推定部１６及び逐次型最小二乗推定部１４に入力する（ステップＳ１７）。
【００４３】
次に、逐次型最小二乗推定部１４はステップＳ１７で入力した計測データを用いて前述した（５）式に示された動的モデルの係数パラメータの推定値Θ＾を計算する（ステップＳ１８）。また、現在路面状態判別推定部１６は、ステップＳ１７で入力した計測データを用いて、前述した（２）式に示す予測誤差（推定誤差）Ｘ~（ｋ／ｋ−１）の分散が最小になるように（１）式に示すカルマンフィルタゲインＫ（ｋ）を計算する（ステップＳ１９）。尚、この計算においては、センサノイズ及びシステムノイズの平均値及び標準偏差が必要となるため、ステップＳ１２で入力した統計データを用いる。
【００４４】
以上の逐次型最小二乗推定部１４及び現在路面状態判別推定部１６における処理が終了すると、現在路面状態判別推定部１６は、ステップＳ１５で計算された路面状態に関する事象の予測値Ｘ＾（ｋ／ｋ−１）とステップＳ１９で計算されたカルマンフィルタゲインＫ（ｋ）とを用いて、（１）式に示した路面状態に関する事象の予測値Ｘ＾（ｋ／ｋ−１）の予測誤差（推定誤差）を修正して最適推定値Ｘ＾（ｋ／ｋ）を求める（ステップＳ２０）。
【００４５】
ステップＳ２０の処理が終了すると、処理はステップＳ１１に戻り、前回からの経過時間が計算され、カルマンフィルタ統計データの入力が行われる（ステップＳ１２）。ここで、ステップＳ１８及びステップＳ２０の処理で、動的モデルの係数パラメータの推定値Θ＾及び最適推定値Ｘ＾（ｋ／ｋ）はそれぞれ求められているため、ステップＳ１３の初期推定値設定の処理は行われない。
【００４６】
次に、動的モデル設定部１５は、先のステップＳ１８で計算した動的モデルの係数パラメータの推定値Θ＾を用いて前述の（５）式に示した動的モデルΦ＾（Θ＾（ｋ），ｋ）を設定する（ステップＳ１４）。そして、直前のステップＳ１４において動的モデル設定部１５が設定した動的モデルの係数行列Φ＾（Θ＾（ｋ），ｋ）と直前のステップＳ２０で計算した最適推定値Ｘ＾（ｋ／ｋ）とから、（７）式を用いて路面状態に関する事象の予測値Ｘ＾（ｋ／ｋ−１）を計算する（ステップＳ１５）。尚、この処理においては、直前のステップＳ２０で計算した最適推定値Ｘ＾（ｋ／ｋ）をＸ＾（ｋ−１／ｋ−１）となる点に注意されたい。
【００４７】
ステップＳ１５で計算された予測値Ｘ＾（ｋ／ｋ−１）は、求められた予測値として路面状態予測部１７から出力される。以後、以上説明した処理が繰り返し行われ、毎時零分毎に道路状態の判定予測が行われる。
【００４８】
以上、本発明の一実施形態による路面状態判別予測装置及び方法について説明したが、本発明は以上説明した実施形態に制限されず、本発明の範囲内で自由に変更が可能である。例えば、上記実施形態では気象センサ部１０からの計測データのみを用いて路面状態の判定予測を行っていたが、気象センサ部１０からの計測データに加え、例えば２０ｋｍおきに配置された点におけるＧＰＶ（Grid Point Value）予報データを用いて路面状態に関する事象の予測値を計算することで、例えば数時間先又は明日の気象の急変にも対応することが可能となり、路面状態に関する事象の予測値の精度向上を図ることができる。
【００４９】
また、予測値の計算に要する時間を短縮するために、（５）式に示す動的モデルから路面状態に関する動的モデルのみを除き、この代わりに路面状態と強相関の路面温度、気温、日射量、湿度、及び交通量等からなる以下の路面状態判別静的モデルを用いても路面状態を判別予測することは可能である。尚、以下の式の右辺において、語句「未来」が付されている物理量の各値は、上述した動的モデルを用いてカルマンフィルタにより得られた予測値である。
路面状態（未来）＝α１・路面温度（未来）＋α２・気温（未来）＋α３・日射量（未来）＋α４・交通量（未来）＋α５・湿度（未来）＋定数
【００５０】
ここで、上式中の各係数α１〜α５及び定数は、路面センサ、路面温度、気温、日射計、交通量、湿度等の各計測データからバッチ型最小二乗法を用いて求める。このとき、バッチ区間データ長は計測データ周期（日変動周期の２４時間）とし、バッチ区間は時間進行に合わせてシフトさせつつ最小二乗法を実行する。これにより、静的モデルを用いた場合であっても、環境の変化に合わせた予測値を得ることが可能となる。
【００５１】
尚、以上説明した本発明の適応型最適路面状態判別予測部１２は、基本的に気象センサ部１０から得られる計測データのみを用いて路面状態の判別を行っており、適応型最適路面状態判別予測部１２を操作する者の主観的な判断は何等関わっていないため、他の分野への適用が可能である。つまり、カルマンフィルタに用いる動的モデルは計測データから最小二乗法を用いることにより得ることができ、カルマンフィルタ及び最初二乗法は路面状態の予測に特化されたものではなく汎用的なものである。従って、例えば計測データとして株価変動データを用いれば株価を予測することも可能であり、その他の分野にも汎用的に適用することができる。
【００５２】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、計測部からの計測データのみを用いて路面状態に関する事象の判別推定と予測演算とを行っており、路面状態に関する事象を予測する上で人の主観的な判断が介在していないため、高信頼性且つ高精度で路面状態の判別予測を行うことができるという効果がある。
また、本発明によれば、計測部からの計測データから判別予測する路面状態に関する事象の動的モデルを自動的に設定し、更に計測データが得られる毎に、その計測データを反映した自動的モデルが更新設定されるため、路面状態に関する事象の予測値を得る上で必要となるモデルを設定するための膨大なデータ蓄積のための多大な労力及び経費が不要になるという効果がある。
また、本発明によれば、気象の急激な変化が生じても動的モデルが計測データを反映して変更設定され、計測データに基づいて予測誤差がフィードバック修正されるため、路面状態に関する事象の予測値を高精度で得ることができるという効果がある。
更に、本発明によれば、路面状態の予測値のみならず、例えば路面温度、気温、日射量、風速、湿度、及び交通量を含めた路面状態に強相関の路面状態に関する事象の予測値を得ることができるため、予測精度の向上を図ることができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態による路面状態判別予測装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態による路面状態判別予測装置で行われる処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１３    適用型カルマンフィルタ部（判別予測手段）
１４    逐次型最小二乗推定部（動的モデル設定手段）
１５    動的モデル設定部（動的モデル設定手段）
１６    現在路面状態判別推定部（判別予測手段）
１７    路面状態予測部（判別予測手段）
【図１】
2004198188.tif 000010
【図２】
2004198188.tif 000011