(57)【要約】【課題】特定の車両環境下における車両データを簡便に、しかも迅速に収集することのできる車両データのリモート収集システムを提供する。【解決手段】車両データのリモート収集システムは、複数の車両の走行情報を管理するセンター１００から車両３００に対して車両データの収集条件をスクリプトにより指示し、その車両に対して指示した収集条件に基づき収集された車両データをセンター１００に取り込むシステムである。このシステムでは、車両３００は、指示された収集条件を示すコマンドを読み込んで実行するスクリプト解釈実行部３１３と、スクリプト解釈実行部３１３によるスクリプトの実行に伴って解釈されるスクリプトに記述されている環境情報と自身の車両環境とが合致するか否かを判断する車両環境判断部３４２Ａとを備える。そして、合致すると判断されたときの車両データが、車両３００から通信部３１１を通じてセンター１００に返信される。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の車両の走行情報を管理するセンターから対象車両に対し無線通信にて車両データの収集条件を指示し、その対象車両に対して指示した収集条件に基づき収集された車両データを無線通信にて前記センターに取り込む車両データのリモート収集システムであって、
前記対象車両は、
前記収集条件として記述された命令を読み込んで実行する命令実行部と、
前記命令実行部による命令の実行に伴って解釈される前記収集条件により指示されている環境情報と自身の車両環境とが合致するか否かを判断する判断部と、
前記判断部により合致すると判断されたときの車両データを前記センターに返信する通信部と
を備える
ことを特徴とする車両データのリモート収集システム。
【請求項２】
前記環境情報に対応付けて蓄積されている車両データに対する統計処理を通じてそれら環境情報の判断基準が予め定められ、前記判断部による車両環境の判断は、新たに取得された車両データに対して前記判断基準を適用することにより行われる
請求項１に記載の車両データのリモート収集システム。
【請求項３】
前記判断基準は、前記対象車両自身に蓄積された車両データに基づき定められる
請求項２に記載の車両データのリモート収集システム。
【請求項４】
前記対象車両は、車両外部又は車両内部を撮影する車載カメラを備えており、
前記判断部による車両環境の判断は、前記車載カメラが撮影した画像を用いて行われる
請求項１〜３の何れか一項に記載の車両データのリモート収集システム。
【請求項５】
前記判断部は、前記車載カメラにおいて外部から取得した画像を処理して前記車両環境を判断する画像処理部を備える
請求項４に記載の車両データのリモート収集システム。
【請求項６】
前記対象車両は、コントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ）に接続された複数の車載制御装置を備えており、
前記車両データは、ＣＡＮプロトコルに規定される通信によって前記複数の車載制御装置から収集される
請求項１〜５の何れか一項に記載の車両データのリモート収集システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、センターを介した要求に応じて車両データをリモートで収集する車両データのリモート収集システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、この種のシステムとしては、特許文献１に記載のシステムが知られている。このシステムでは、車両データをセンターに送信するための送信条件をセンターから車両に予め指示しておく。そして、この指示された送信条件が車両側で成立したとき、車両データをデータ送信用バッファに格納する。その後、定期的又はセンターからの要求に応じてデータ送信用バッファに格納された車両データを車両からセンターに返信するようにしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−２８３６５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、上記文献に記載のシステムでは、例えばレーン変更等、特定の車両環境下における車両データを収集するような場合には、その車両環境に対応する送信条件（環境を示す変数や条件式等）を詳細に設定することが必要となるが、実情としては、そのような要求に迅速に対応することは困難な状況にある。
【０００５】
本発明は、このような実情に鑑みてなされたものであり、その目的は、特定の車両環境下における車両データを簡便に、しかも迅速に収集することのできる車両データのリモート収集システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
以下、上記課題を解決するための手段及びその作用効果について記載する。
上記課題を解決する車両データのリモート収集システムは、複数の車両の走行情報を管理するセンターから対象車両に対し無線通信にて車両データの収集条件を指示し、その対象車両に対して指示した収集条件に基づき収集された車両データを無線通信にて前記センターに取り込む車両データのリモート収集システムであって、前記対象車両は、前記収集条件として記述された命令を読み込んで実行する命令実行部と、前記命令実行部による命令の実行に伴って解釈される前記収集条件により指示されている環境情報と自身の車両環境とが合致するか否かを判断する判断部と、前記判断部により合致すると判断されたときの車両データを前記センターに返信する通信部とを備える。
【０００７】
上記構成によれば、センターから対象車両に車両データの収集条件が送信、指示されると、その収集条件として記述された命令が対象車両側にて実行されて、この収集条件が指示する環境情報と自身の車両環境とが合致するか否かが判断される。そして、この合致すると判断されたときの車両データがセンターに返信される。このように、車両環境の判断が対象車両側で行われるようにしたことで、センター側からは収集条件とする環境の変数や条件式等について詳細に特定せずとも、所望とする車両データが収集されることとなり、特定の車両環境下における車両データが簡便に、しかも迅速に収集されるようになる。
【０００８】
上記車両データのリモート収集システムにおいて、前記環境情報に対応付けて蓄積されている車両データに対する統計処理を通じてそれら環境情報の判断基準が予め定められ、前記判断部による車両環境の判断は、新たに取得された車両データに対して前記判断基準を適用することにより行われることが好ましい。
【０００９】
上記構成によれば、収集条件が指示する環境情報と対象車両の車両環境とが合致するか否かの判断が、環境情報に対応付けて蓄積されている車両データに対する統計処理を通じてそれら環境情報の判断基準を予め定めておくことにより実現される。そして、環境情報に対応付けられた車両データの蓄積に伴って環境情報の判断基準を更新するようにすれば、車両環境の判断精度の向上を図ることができるようになる。
【００１０】
上記車両データのリモート収集システムにおいて、前記判断基準は、前記対象車両自身に蓄積された車両データに基づき定められることが好ましい。
環境情報に対応付けした車両データの蓄積は例えばセンター側等で行ってもよいが、上記構成によれば、個々の対象車両の実情を反映した車両データを用いて判断基準が定められるため、車両環境の判断精度の更なる向上が図られるようになる。
【００１１】
上記車両データのリモート収集システムにおいて、前記対象車両は、車両外部又は車両内部を撮影する車載カメラを備えており、前記判断部による車両環境の判断は、前記車載カメラが撮影した画像を用いて行われることが好ましい。
【００１２】
上記構成によれば、車載カメラが撮影した画像から詳細な情報が得られるため、これによっても対象車両が置かれた車両環境の判断精度の向上が図られるようになる。
上記車両データのリモート収集システムにおいて、前記判断部は、前記車載カメラにおいて外部から取得した画像を処理して前記車両環境を判断する画像処理部を備えることが好ましい。
【００１３】
上記構成によれば、車載カメラの画像処理に耐え得る程の処理能力を持つ画像処理部を車両環境の判断処理に用いることにより、情報量の多い画像データを入力情報に用いたとしてもその処理速度を十分に担保することができるようになる。
【００１４】
上記車両データのリモート収集システムにおいて、前記対象車両は、コントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ）に接続された複数の車載制御装置を備えており、前記車両データは、ＣＡＮプロトコルに規定される通信によって前記複数の車載制御装置から収集されることが好ましい。
【００１５】
上記構成によれば、車両に多く利用されている汎用性の高いＣＡＮプロトコルを利用して車載制御装置からの車両データを収集することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】車両データのリモート収集システムの一実施の形態についてその概略構成を示すブロック図。
【図２】ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）によるレーン変更の有無についての判断基準の設定態様の一例を示すグラフ。
【図３】情報収集テーブルの規定内容の一例を示す模式図。
【図４】同実施の形態の車両データのリモート収集システムによる車両データの収集時において画像処理ＥＣＵ（制御装置）が実行する車両環境の判断処理の処理手順を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、車両データのリモート収集システムの一実施の形態について図面を参照して説明する。
本実施の形態の車両データのリモート収集システムは、対象とする複数の車両と、それら複数の車両の走行情報を管理するセンターと、センターを介した複数の車両からの車両データの収集を指示すべくエンジニア等により操作される外部端末とにより構成されている。外部端末は、例えばインターネット回線を介してセンターに接続されており、車両からの車両データの収集条件をセンターに入力可能となっている。ここで、車両データの収集条件は高い自由度で設定できることが望ましく、本実施の形態では、こうした自由度の高い収集条件の設定をスクリプト入力により実現している。このスクリプトは、車両データの収集時に実行される複数のコマンドを記述した文字列である。そして、外部端末から入力されたスクリプトがセンターを介して無線通信により車両に送信されると、この送信されたスクリプトに記述された複数のコマンド（命令）が車両側で順次実行されることにより、スクリプトに記述された条件に基づいて車両データが収集される。その後、この収集された車両データは無線通信によりセンターに返信され、この返信された車両データがセンターを介して外部端末に転送される。
【００１８】
具体的には、図１に示すように、センター１００は、外部端末２００から入力されたスクリプトを登録するスクリプト登録部１０１を備えている。本実施の形態において、このスクリプトには、以下の（ａ）〜（ｅ）に列挙する項目が記述可能とされている。
【００１９】
（ａ）条件式：車内環境を判定するための条件式や車外環境を認識するための想定シーン（条件式）
（ｂ）チェック周期：車両データが条件式を満たしているのか判定したり、画像に対し
てシーン分類するチェック周期
（ｃ）データ収集期間：データ収集を開始してから終了するまでの期間
（ｄ）サンプリング周期：データをストレージに収集する周期
（ｅ）車両データ：収集対象のＣＡＮデータやＥＣＵ内部値
なお、上記（ａ）の「条件式」において記述可能とされる車内環境には、例えば、「ブレーキ不具合」や「バッテリ電圧低下」等が含まれる。また、上記（ａ）の「条件式」において記述可能とされる車外環境には、例えば、「レーン変更」、「渋滞」、「事故」、「横断者多数」、「駐車両多数」、「海岸走行」、「渋滞なし」等が含まれる。そして、センター１００は、スクリプト登録部１０１に登録されたスクリプトを含む送信メッセージを作成するとともに、その作成した送信メッセージをセンター通信機１０２から無線通信にて車両３００に送信する。
【００２０】
車両３００は、センター１００との間で無線通信にて上記送信メッセージを含めた各種の情報を授受する車載通信機３１０を備えている。車載通信機３１０は、センター１００からの送信メッセージを通信部３１１を通じて受信したときには、その受信した送信メッセージからスクリプトを抽出してスクリプト格納部３１２に一時保存するとともに、その保存したスクリプトをスクリプト解釈実行部３１３に入力する。スクリプト解釈実行部３１３は、スクリプトの命令を順次読み込んで実行することにより、指示された条件に基づく車両データを車両ネットワーク通信部３１４を通じて収集する。
【００２１】
車両ネットワーク通信部３１４には、各種の車載装置の動作を制御するための車載ＥＣＵが例えばＣＡＮからなる車両ネットワークＮＷを介して接続されている。ここで、車載ＥＣＵには、例えばブレーキの動作を制御するブレーキＥＣＵ３２０や、ステアリング（ハンドル）の操作支援等を制御するステアリングＥＣＵ３３０等が含まれる。なお、ブレーキＥＣＵ３２０には、車両３００の車速を検出する車速センサ３２１や、ドライバによるブレーキペダルの踏込み量を検出するブレーキセンサ３２２が接続されている。また、ステアリングＥＣＵ３３０には、ドライバによるステアリングの操舵量を検出する操舵角センサ３３１が接続されている。
【００２２】
また、車両ネットワークＮＷには、車両外部を撮影する車載カメラ３４０が接続されている。車載カメラ３４０は、車両周囲を撮像する撮像素子３４１と、撮像素子３４１から読み出した画素信号に対して画像処理を行う画像処理ＥＣＵ３４２とを備えている。
【００２３】
画像処理ＥＣＵ３４２は、車両の走行時に撮像された画像に対する画像認識機能を有している。この画像認識機能は、「レーン変更」、「渋滞」、「事故」、「横断者多数」、「駐車両多数」、「海岸走行」、「渋滞なし」等の各種の車外環境を対象としている。ここで、例えば「レーン変更」が対象とされていれば、画像回転や画像の照明変化や画像スケールの変化等の影響を受けにくい特徴量であるＳＩＦＴ（Ｓｃａｌｅ−Ｉｎｖａｒｉａｎｔ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）やＳＵＲＦ（Ｓｐｅｅｄｅｄ  Ｕｐ  Ｒｏｂｕｓｔ  Ｆｅａｔｕｒｅｓ）等の局所特徴量を画像認識機能に用いる。そして、この画像認識機能では、これら画像から抽出した局所特徴量に基づき画像中の特徴点を追跡したり、その追跡した特徴点のシフト量を算出したりすることとなる。
【００２４】
また、画像処理ＥＣＵ３４２は、撮像素子３４１が撮像した画像を用いて車両環境（車外環境）を判断基準Ａに基づき判断する車両環境判断部３４２Ａを備えている。こうした車両環境判断部３４２Ａの判断手法の一例として、本実施の形態ではＳＶＭが採用されている。このＳＶＭは、二つのクラスに予め分類された教師データに対する統計処理を通じてそれらクラスを識別する判断基準を定めておき、未知のデータが新たに入力されたときにその定めておいた判断基準を基にクラス分けを行う識別手法の一種である。
【００２５】
図２は、画像から抽出されるＳＩＦＴに基づく特徴点のシフト量を横軸とし、同じく画像から抽出されるＳＵＲＦに基づく特徴点のシフト量を縦軸としたときに、車両環境（車外環境）の一種であるレーン変更の有無に関する教師データを二次元状にプロットしたものである。このレーン変更に関する教師データは、画像処理ＥＣＵ３４２が車両の走行時に画像から予め抽出していた各シフト量を、例えば車載カメラ３４０による白線認識とステアリングの操舵量との組み合わせに基づき各時点で把握されるレーン変更の有無と関連付けて、車両環境判断部３４２Ａに内蔵されている書き込み可能なＲＯＭ等に蓄積したものである。
【００２６】
なお図２には、レーン変更があったときに取得された教師データが○印で表記されるとともに、レーン変更が無かったときに取得された教師データが×印で表記されている。同図に示されるように、レーン変更があったときに取得された教師データは、ＳＩＦＴに基づく特徴点のシフト量、及び、ＳＵＲＦに基づく特徴点のシフト量の何れもが大きい傾向にあるデータ群となる。その一方で、レーン変更が無かったときに取得された教師データは、ＳＩＦＴに基づく特徴点のシフト量、及び、ＳＵＲＦに基づく特徴点のシフト量の何れもが小さい傾向にあるデータ群となる。
【００２７】
そして、レーン変更があったときに取得された教師データとレーン変更が無かったときに取得された教師データとを識別する境界線がＳＶＭによる判断基準Ａとして算出される。こうして判断基準Ａが算出されて以後は、車両３００の走行時に新たに取得された画像からＳＩＦＴに基づく特徴点のシフト量とＳＵＲＦに基づく特徴点のシフト量とを同様に算出し、これら算出したシフト量に対して判断基準Ａを適用することによりレーン変更の有無が判断される。
【００２８】
具体的には、図２において黒塗りの星印「★」で示すように、車両３００の走行時に新たに取得された画像における上記各特徴点のシフト量の組み合わせが判断基準Ａよりも大きい傾向にあるときには、車両３００がレーン変更を行っていると判断される。また、図２において白抜きの星印「☆」で示すように、車両３００の走行時に新たに取得された画像における上記各特徴点のシフト量の組み合わせが判断基準Ａよりも小さい傾向にあるときには、車両３００がレーン変更を行っていないと判断される。なお、この判断には車載カメラ３４０による白線認識等が不要となるため、幅広い道路環境に対応可能となる。
【００２９】
また、図１に示すように、車両ネットワーク通信部３１４は、収集対象とする車両データと、それら車両データの取得元となる車載ＥＣＵやそれら車載ＥＣＵのネットワーク識別値となるＣＡＮ‐ＩＤとの関係を規定する情報収集テーブルＴを備えている。
【００３０】
例えば図３に示すように、本実施の形態の情報収集テーブルＴには、「車速」及び「ブレーキ踏込み量」といった車両データの取得元となる車載ＥＣＵとして「ブレーキＥＣＵ」が、またそのネットワーク識別値として「ＣＡＮ‐ＩＤ１」がそれぞれ関連付けられている。また、この情報収集テーブルＴには、「ステアリング操作量」といった車両データの取得元となる車載ＥＣＵとして「ステアリングＥＣＵ」が、またそのネットワーク識別値として「ＣＡＮ‐ＩＤ２」がそれぞれ関連付けられている。
【００３１】
そのためこの例では、例えばスクリプトが収集対象となる車両データの種類として「車速」及び「ステアリング操作量」といった車両データを指定していれば、車両ネットワーク通信部３１４は、これら車両データに関連付けられたネットワーク識別値として「ＣＡＮ‐ＩＤ１」及び「ＣＡＮ‐ＩＤ２」を情報収集テーブルＴから特定する。そして、車両ネットワーク通信部３１４は、この特定したネットワーク識別値からそれら車両データの取得元である「ブレーキＥＣＵ」及び「ステアリングＥＣＵ」をそれぞれ割り出し、「車速」及び「ステアリング操作量」といった車両データを車両ネットワークＮＷを通じてそれぞれ収集する。
【００３２】
そして、図１に示すように、車両ネットワーク通信部３１４は、車両ネットワークＮＷを通じて収集した車両データを車両データ格納部３１５に格納する。この車両データ格納部３１５に格納された車両データは、車載通信機３１０からセンター通信機１０２に送信された後、センター１００が備える車両データ格納部１０３に一時的に格納されるなどして外部端末２００に取り込まれる。
【００３３】
次に、本実施の形態の車両データのリモート収集システムの動作例として、同システムが車両データの収集時に実行する処理手順を説明する。この処理に際し、車載通信機３１０は、スクリプトに「条件式」として記述された環境情報（車内環境、又は、車外環境）の取得元である車載ＥＣＵに対し、車両環境の判断開始を要求する。例えば、スクリプトに「条件式」として「レーン変更」が記述されていれば、車載通信機３１０は「レーン変更」の有無を判断し得る画像処理ＥＣＵ３４２に対して判断開始を要求する。そして、スクリプトに記述された環境情報と車両３００が置かれた車両環境とが合致した旨の判断結果がその判断主体となる車載ＥＣＵから車載通信機３１０に返信されたときには、スクリプトに記述された車両データの取得元となる車載ＥＣＵに対して車載通信機３１０から車両データの収集が要求される。その一方で、スクリプトに記述された環境情報と車両３００が置かれた車両環境とが合致しない旨の判断結果がその判断主体となる車載ＥＣＵから車載通信機３１０に返信されたときには、車載通信機３１０は車両データの収集を要求しない。その後、車載通信機３１０は、例えばスクリプトに「データ収集期間」として記述された期間の経過等に伴い、収集された車両データをセンター１００に対して返信する。
【００３４】
ここで、上述した車両データの収集処理に際し、例えばレーン変更案内サービスを開発するため、レーン変更時の車両データを収集することを目的としてスクリプトに「条件式」として「レーン変更」が記述されているときに、画像処理ＥＣＵ３４２が「レーン変更」の有無に関する車両環境を判断する際の処理手順について具体的に説明する。この処理に際し、画像処理ＥＣＵ３４２は、車載通信機３１０から車両環境（レーン変更）の判断開始の要求があったか否かを監視しており、要求があったときに図４に示す処理を実行する。
【００３５】
まず、画像処理ＥＣＵ３４２は、車両３００の走行時に取得された画像からＳＩＦＴやＳＵＲＦ等の特徴量を抽出する（ステップＳ２１）。
続いて、画像処理ＥＣＵ３４２は、抽出した特徴量を入力としてＳＶＭを用いて車両３００の置かれた車両環境を分類する（ステップＳ２２）。そして、画像処理ＥＣＵ３４２は、「レーン変更」に関して予め定めておいたＳＶＭによる判断基準Ａに基づき、車両３００の置かれた車両環境が「レーン変更」に該当するか否かを判断する（ステップＳ２３）。すなわち、スクリプトに「条件式」として「レーン変更」が記述されていれば、画像処理ＥＣＵ３４２は、先のステップＳ２２において車両３００の置かれた車両環境が「レーン変更」に該当したか否かを判断する。そして、画像処理ＥＣＵ３４２は、その判断結果を車載通信機３１０に返信する（ステップＳ２４）。
【００３６】
続いて、画像処理ＥＣＵ３４２は、車載通信機３１０からスクリプトの「データ収集期間」に基づいて指示される車両環境（レーン変更）の判断停止の要求があったか否かを判定し（ステップＳ２５）、判断停止の要求があるまではステップＳ２１〜ステップＳ２５の処理を繰り返す。また、画像処理ＥＣＵ３４２は、判断停止の要求があったときには（ステップＳ２５＝ＹＥＳ）、図４に示す処理を終了する。
【００３７】
また、上述した車両データの収集処理に際し、スクリプトに「条件式」として「ブレーキ不具合」が記述されているときに、車載通信機３１０が行う処理について説明する。この場合、スクリプトには「サンプリング周期」として「通常よりも短い周期」が記述され、また「車両データ」として「車速」や「ブレーキ踏込み量」等が記述されることとなり、車両３００側でブレーキ不具合が発生したときには、その解析のために「車速」や「ブレーキ踏込み量」等のブレーキ動作情報が通常よりも短いサンプリング周期で収集されることとなる。なおこの間、スクリプトの「車両データ」に「車速」、「ステアリング操作量」があれば、情報収集テーブルＴから「ブレーキＥＣＵ」、「ステアリングＥＣＵ」の割り出しが行われ、それら車両データの収集が行われることは上述の通りである。
【００３８】
以上説明したように、上記実施の形態によれば、以下に示す効果を得ることができる。
（１）センター１００から車両３００にスクリプトが送信されると、そのスクリプトとして記述された命令が車両３００側にて読み込まれて実行されるとともに、このスクリプトが指示する環境情報と自身の車両環境とが合致するか否かが判断される。そして、この合致すると判断されたときの車両データがセンター１００に返信される。このように、車両環境が車両３００側で判断されるようにしたことで、センター１００側からはスクリプトが収集条件とする環境の変数や条件式等について詳細に特定せずとも、所望とする車両データが収集されることとなり、特定の車両環境下における車両データが簡便に、しかも迅速に収集されるようになる。
【００３９】
（２）環境情報と車両３００が置かれた車両環境とが合致するか否かの判断は、環境情報に対応付けて蓄積された車両データに対する統計処理を通じてそれら環境情報の判断基準Ａを予め算出しておき、新たに取得された車両データに対して判断基準Ａを適用することにより行われる。そのため、環境情報に対応付けられた車両データの蓄積に伴って判断基準Ａを更新するようにすれば、車両環境の判断精度の向上を図ることができるようになる。
【００４０】
（３）判断基準Ａは、車両３００自身に蓄積された車両データに基づき算出される。そのため、個々の車両３００の実情を反映した車両データを用いて判断基準Ａが算出されるため、車両環境の判断精度の更なる向上が図られるようになる。
【００４１】
（４）車両３００は、車両外部を撮影する車載カメラ３４０を備えており、車両環境の判断は、車載カメラ３４０が撮影した画像を用いて行われる。そのため、車載カメラ３４０が撮影した画像から詳細な情報が得られるため、これによっても車両３００が置かれた車両環境の判断精度の向上が図られるようになる。
【００４２】
（５）車載カメラ３４０において外部から取得した画像を処理する画像処理ＥＣＵ３４２が車両環境の判断主体となっている。そのため、車載カメラ３４０の画像処理に耐え得る程の処理能力を持つ画像処理ＥＣＵ３４２を車両環境の判断処理に用いることにより、情報量の多い画像データを入力情報に用いたとしてもその処理速度を十分に担保することができるようになる。
【００４３】
（６）車両３００は、ＣＡＮからなる車両ネットワークＮＷに接続された複数の車載ＥＣＵを備えており、車両データは、ＣＡＮプロトコルに規定される通信によって複数の車載ＥＣＵから収集される。そのため、車両３００に多く利用されている汎用性の高いＣＡＮプロトコルを利用して車載ＥＣＵからの車両データを収集することができるようになる。
【００４４】
なお、上記実施の形態は、以下のような形態にて実施することもできる。
・上記実施の形態において、車両環境の判断主体として、車両ネットワークＮＷに接続された画像処理ＥＣＵ３４２以外の他の車載ＥＣＵを設定するようにしてもよい。例えば、画像処理ＥＣＵ３４２が画像から抽出したＳＩＦＴ及びＳＵＦＲ等の特徴量の情報を車両ネットワークＮＷを通じて他の車載ＥＣＵが蓄積するようにしてもよい。この構成では、この他の車載ＥＣＵが、上記蓄積した情報に基づき算出した判断基準に基づきレーン変更等の車両環境を判断することも可能である。
【００４５】
・上記実施の形態において、車両データのみで車両挙動・外部環境を予測するために、レーン変更時・渋滞時・事故時・横断者多発時・駐車両多発時の車両データを車両３００側で自律的に判断して収集するようにしてもよい。
【００４６】
・上記実施の形態において、車両データからユーザーが快適だと感じているかどうか予測するために、混雑が少ない道路走行時・高速道路走行時・海岸走行時の車両データを車両３００側で自律的に判断して収集するようにしてもよい。
【００４７】
・上記実施の形態において、バッテリー電圧低下の異常を調査するために、バッテリー電圧低下を車両３００側で検知したときの車両データを収集するようにしてもよい。
・上記実施の形態において、車両環境と関連付けて車両ごとに蓄積された車両データをセンター１００側で集約し、その集約した車両データに基づきセンター１００側で算出した車両環境の判断基準を各車両に配信するようにしてもよい。この構成によれば、判断基準を算出する際に用いられる車両データのデータ数を確保し易くなる。
【００４８】
・上記実施の形態において、車両環境の判断に用いる識別手法はＳＶＭに限られるものではなく、例えばナイーブベイズ識別法やニューラルネットワーク等を用いた他の識別手法を適用するようにしてもよい。
【００４９】
・上記実施の形態において、車両データの収集経路を構成する車両ネットワークＮＷの通信規格はＣＡＮに限られず、少なくとも一部の車両ネットワークの通信規格がＦｌｅｘＲａｙやイーサネット（登録商標）等の他の通信規格であってもよい。
【符号の説明】
【００５０】
１００…センター、１０１…スクリプト登録部、１０２…センター通信機、２００…外部端末、３００…車両、３１０…車載通信機、３１１…通信部、３１２…スクリプト格納部、３１３…スクリプト解釈実行部、３１４…車両ネットワーク通信部、３１５…車両データ格納部、３２０…ブレーキＥＣＵ、３２１…車速センサ、３２２…ブレーキセンサ、３３０…ステアリングＥＣＵ、３３１…操舵角センサ、３４０…車載カメラ、３４１…撮像素子、３４２…画像処理ＥＣＵ、３４２Ａ…車両環境判断部、Ａ…判断基準、Ｄ…車両データ、ＮＷ…車両ネットワーク、Ｔ…情報収集テーブル。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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