(57)【要約】【課題】車両特性に合わせた配信情報を車両に配信するとともに、該配信情報の精度を良好に維持することができる統計処理サーバ、プローブ情報統計方法及びプローブ情報統計プログラムを提供する。【解決手段】各車両のナビゲーション装置からプローブデータ３０を取得し、該プローブデータ３０を統計処理する統計サーバ２において、ナビゲーション装置から車両属性データ２０と、該車両属性に応じて変化する車両挙動を観測したプローブデータ３０とを取得してプローブ情報記憶部４５に記憶し、車両属性のカテゴリ毎にプローブデータ３０の蓄積数を取得し、該蓄積数に応じて、プローブデータ３０の統計対象となるカテゴリの大きさを判断する。また、統計対象のカテゴリに属するプローブデータを統計して、車両属性に応じた配信データ４７を生成し、該配信データ４７を、該カテゴリに属するナビゲーション装置に送信する。【選択図】図４
2009075647.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各車両の車載装置からプローブ情報を取得し、該プローブ情報を統計処理する統計処理サーバにおいて、
前記車載装置から、前記車両の属性を示す車両属性と、車両挙動を観測したプローブ情報とを取得し、プローブ情報記憶手段に蓄積するプローブ情報蓄積手段と、
車両属性に含まれる複数のカテゴリ毎に、前記プローブ情報の蓄積数を取得する蓄積数取得手段と、
前記プローブ情報の蓄積数に応じて、前記プローブ情報を統計処理する際のカテゴリを判断するカテゴリ判断手段と、
前記判断されたカテゴリに属する前記プローブ情報を統計して配信データを生成し、該配信データを、該カテゴリに属する車両の車載装置に送信する配信手段と
を備えることを特徴とする統計処理サーバ。
【請求項２】
請求項１に記載の統計処理サーバにおいて、
前記複数のカテゴリは階層化されるとともに、
前記カテゴリ判断手段は、前記複数のカテゴリのうち一つのカテゴリに属する前記プローブ情報の蓄積数が所定数未満である場合に、該カテゴリを統計対象とし、該プローブ情報の蓄積数が所定数以上である場合に、該カテゴリよりもさらに下位のカテゴリを統計対象とすることを特徴とする統計処理サーバ。
【請求項３】
請求項１に記載の統計処理サーバにおいて、
前記複数のカテゴリは階層化されるとともに、
前記カテゴリ判断手段は、前記複数のカテゴリのうち一つのカテゴリに属する前記プローブ情報の蓄積数が所定数未満である場合に、該カテゴリよりもさらに上位のカテゴリを統計対象とすることを特徴とする統計処理サーバ。
【請求項４】
各車両の車載装置からプローブ情報を取得する制御手段を用いて、該プローブ情報を統計処理するプローブ情報統計方法において、
前記制御手段が、
前記車載装置から、前記車両の属性を示す車両属性と、車両挙動を観測したプローブ情報とを取得してプローブ情報記憶手段に蓄積し、
車両属性に含まれる複数のカテゴリ毎に、前記プローブ情報の蓄積数を取得し、前記プローブ情報の蓄積数に応じて、前記プローブ情報を統計処理する際のカテゴリを判断し、前記判断されたカテゴリに属する前記プローブ情報を統計して、配信データを生成し、該配信データを、該カテゴリに属する車両の車載装置に送信することを特徴とするプローブ情報統計方法。
【請求項５】
各車両の車載装置からプローブ情報を取得する制御手段を用いて、該プローブ情報を統計処理するプローブ情報統計プログラムにおいて、
前記制御手段を、
前記車載装置から、前記車両の属性を示す車両属性と、車両挙動を観測したプローブ情報とを取得し、プローブ情報記憶手段に蓄積するプローブ情報蓄積手段と、
車両属性に含まれる複数のカテゴリ毎に、前記プローブ情報の蓄積数を取得する蓄積数取得手段と、
前記プローブ情報の蓄積数に応じて、前記プローブ情報を統計処理する際のカテゴリを判断するカテゴリ判断手段と、
前記判断されたカテゴリに属する前記プローブ情報を統計して配信データを生成し、該配信データを、該カテゴリに属する車両の車載装置に送信する配信手段として機能させることを特徴とするプローブ情報統計プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、統計処理サーバ、プローブ情報統計方法及びプローブ情報統計プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、自動車の円滑な走行を図るために、高度道路交通システム（Intelligent Transport Systems）の開発が進められている。例えば、自動車に搭載された通信装置から計測
データ（以下、プローブ情報という）を取得するシステムがある。
【０００３】
上記プローブ情報には、例えば車両位置、速度、方向、ワイパーのオン／オフ等が含まれ、プローブ情報を収集したサーバは、各プローブ情報を統計処理して、渋滞情報や天候情報を生成する。さらに、サーバは、生成した渋滞情報等を配信対象の車両やユーザが使用する端末に配信する。
【０００４】
このようなシステムの一例として、特許文献１には、自動車が走行した走行経路の走行経路情報とその走行経路を走行中に行った運転操作に関する運転操作情報とを含む運転履歴情報が、その自動車の車種と型式の情報を含む車両特定情報と対応付けて蓄積されており、蓄積された情報を車両に搭載されたユーザコンピュータによって利用できるシステムが記載されている。ユーザが、車種や型式が一致する運転履歴情報を選択すると、選択された運転履歴情報をダウンロードし、ユーザコンピュータは、ダウンロードした運転履歴情報に基づき運転支援処理を行う。
【特許文献１】特開２００５−１９５５３６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところが、上記したシステムでは、車種や型式によって運転履歴情報を選択するようになっているが、この運転履歴情報は１人のドライバーの運転履歴情報であるため、そのドライバーの運転特性に偏った情報である恐れがある。そのため、ユーザにとって最適な情報とならない可能性がある。また、同じ車種や型式であっても、使用年数や走行距離等の使用状況によって車両の状態は異なるため、車種や型式のみの選択では、ユーザにとって最適な情報を得られない可能性がある。
【０００６】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、車両特性に合わせた配信情報を車両に配信するとともに、該配信情報の精度を良好に維持することができる統計処理サーバ、プローブ情報統計方法及びプローブ情報統計プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記問題点を解決するために、請求項１に記載の発明は、各車両の車載装置からプローブ情報を取得し、該プローブ情報を統計処理する統計処理サーバにおいて、前記車載装置から、前記車両の属性を示す車両属性と、車両挙動を観測したプローブ情報とを取得し、プローブ情報記憶手段に蓄積するプローブ情報蓄積手段と、車両属性に含まれる複数のカテゴリ毎に、前記プローブ情報の蓄積数を取得する蓄積数取得手段と、前記プローブ情報の蓄積数に応じて、前記プローブ情報を統計処理する際のカテゴリを判断するカテゴリ判断手段と、前記判断されたカテゴリに属する前記プローブ情報を統計して配信データを生成し、該配信データを、該カテゴリに属する車両の車載装置に送信する配信手段と
を備えることを要旨とする。
【０００８】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の統計処理サーバにおいて、前記複数のカテゴリは階層化されるとともに、前記カテゴリ判断手段は、前記複数のカテゴリのうち一つのカテゴリに属する前記プローブ情報の蓄積数が所定数未満である場合に、該カテゴリを統計対象とし、該プローブ情報の蓄積数が所定数以上である場合に、該カテゴリよりもさらに下位のカテゴリを統計対象とすることを要旨とする。
【０００９】
請求項３に記載の発明は、請求項１に記載の統計処理サーバにおいて、前記複数のカテゴリは階層化されるとともに、前記カテゴリ判断手段は、前記複数のカテゴリのうち一つのカテゴリに属する前記プローブ情報の蓄積数が所定数未満である場合に、該カテゴリよりもさらに上位のカテゴリを統計対象とすることを要旨とする。
【００１０】
請求項４に記載の発明は、各車両の車載装置からプローブ情報を取得する制御手段を用いて、該プローブ情報を統計処理するプローブ情報統計方法において、前記制御手段が、前記車載装置から、前記車両の属性を示す車両属性と、車両挙動を観測したプローブ情報とを取得してプローブ情報記憶手段に蓄積し、車両属性に含まれる複数のカテゴリ毎に、前記プローブ情報の蓄積数を取得し、前記プローブ情報の蓄積数に応じて、前記プローブ情報を統計処理する際のカテゴリを判断し、前記判断されたカテゴリに属する前記プローブ情報を統計して、配信データを生成し、該配信データを、該カテゴリに属する車両の車載装置に送信することを要旨とする。
【００１１】
請求項５に記載の発明は、各車両の車載装置からプローブ情報を取得する制御手段を用いて、該プローブ情報を統計処理するプローブ情報統計プログラムにおいて、前記制御手段を、前記車載装置から、前記車両の属性を示す車両属性と、車両挙動を観測したプローブ情報とを取得し、プローブ情報記憶手段に蓄積するプローブ情報蓄積手段と、車両属性に含まれる複数のカテゴリ毎に、前記プローブ情報の蓄積数を取得する蓄積数取得手段と、前記プローブ情報の蓄積数に応じて、前記プローブ情報を統計処理する際のカテゴリを判断するカテゴリ判断手段と、前記判断されたカテゴリに属する前記プローブ情報を統計して配信データを生成し、該配信データを、該カテゴリに属する車両の車載装置に送信する配信手段として機能させることを要旨とする。
【発明の効果】
【００１２】
請求項１に記載の発明によれば、車両属性に応じて変化する車両挙動を観測したプローブ情報を統計する際に、各カテゴリ毎の蓄積数に応じて、統計対象のカテゴリを選択する。このため、例えば、統計処理を行う際にデータが不足している場合には、上位のカテゴリで統計処理を行い、データ数が十分な量である場合には、それよりも下位のカテゴリで統計処理を行い、車両の特性により合致した配信データを生成し、車両に送信することができる。このため、配信データの精度を良好な範囲に保つとともに、各車両の特性に沿った配信データを車両に送信することができる。
【００１３】
請求項２に記載の発明によれば、あるカテゴリに属するプローブ情報の蓄積数が所定数以上である場合に、それよりも下位のカテゴリを統計対象として設定する。このため、データの精度を良好な範囲に保つとともに、各車両の特性に沿った配信データを車両に送信することができる。
【００１４】
請求項３に記載の発明によれば、あるカテゴリに属するプローブ情報の蓄積数が所定数未満である場合に、そのカテゴリよりも上位のカテゴリを統計対象として設定する。このため、データの精度を良好な範囲に保つとともに、各車両の特性に沿った配信データを車両に送信することができる。
【００１５】
請求項４に記載の発明によれば、車両属性に応じて変化する車両挙動を観測したプローブ情報を統計する際に、各カテゴリ毎の蓄積数に応じて、統計対象のカテゴリを選択する。このため、例えば、統計処理を行う際にデータが不足している場合には、上位のカテゴリで統計処理を行い、データ数が十分な量である場合には、それよりも下位のカテゴリで統計処理を行い、車両の特性により合致した配信データを生成し、車両に送信することができる。このため、配信データの精度を良好な範囲に保つとともに、各車両の特性に沿った配信データを車両に送信することができる。
【００１６】
請求項５に記載の発明によれば、プローブ情報統計プログラムに従って、車両属性に応じて変化する車両挙動を観測したプローブ情報を統計する際に、各カテゴリ毎の蓄積数に応じて、統計対象のカテゴリを選択する。このため、例えば、統計処理を行う際にデータが不足している場合には、上位のカテゴリで統計処理を行い、データ数が十分な量である場合には、それよりも下位のカテゴリで統計処理を行い、車両の特性により合致した配信データを生成し、車両に送信することができる。このため、配信データの精度を良好な範囲に保つとともに、各車両の特性に沿った配信データを車両に送信することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
（第１実施形態）
以下、本発明を具体化した第１実施形態を図１〜図９に従って説明する。図１は、本実施形態の統計システム１の概略図である。
【００１８】
図１に示すように、統計システム１は、統計処理サーバとしての統計サーバ２、基地局３、各車両Ｃに搭載された車載装置としてのナビゲーション装置５を有している。統計サーバ２は、インターネット、又は専用回線等のネットワークＮを介して、各車両Ｃに搭載された各ナビゲーション装置５に各種データを送受信可能に接続されている。所定の各地域毎に設置された基地局３は、該地域を示す識別子を各車両Ｃに向けて送信し、ナビゲーション装置５は、受信した地域識別子及び車両識別子を、基地局３を介して統計サーバ２に送信する。統計サーバ２は、受信した地域識別子及び車両識別子に基づいて、車両Ｃが走行している地域を逐次特定する。
【００１９】
次に、ナビゲーション装置５の構成について、図２に従って説明する。ナビゲーション装置５は、メインＣＰＵ１０、ＲＡＭ１１、ＲＯＭ１２、車両側インターフェース（Ｉ／Ｆ）１３、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）１４、画像プロセッサ１５、地理情報記憶部１６及び属性データ記憶部１７、音声プロセッサ２６を備えている。
【００２０】
メインＣＰＵ１０は、車両側Ｉ／Ｆ１３を介して、ＧＰＳ受信部２１からの絶対位置検出信号を入力して、車両Ｃの緯度・経度を算出する。また、ジャイロ２２及び車速センサ２３からの各種信号を入力して、自律航法により自車位置を検出し、ＧＰＳ受信部２１に基づく絶対位置と組み合わせて、自車位置を特定する。
【００２１】
また、メインＣＰＵ１０は、車両側Ｉ／Ｆ１３を介して、上下加速度センサ２４からの電気信号を入力する。上下加速度センサ２４は、車両Ｃのサスペンションのバネ上の車体に取付けられ、バネ上の上下加速度αを検出して、上下加速度αに応じた電気信号をメインＣＰＵ１０に出力する。メインＣＰＵ１０は、上下加速度αの大きさに基づき、車両Ｃに加わった振動の大きさを判断する。
【００２２】
通信Ｉ／Ｆ１４は、統計サーバ２に各種データを送受信するためのインターフェースである。
地理情報記憶部１６は、ハードディスク等の外部記憶媒体であって、目的地までの経路を探索するための経路データ１８と、ディスプレイ２５に地図画面２５ａを出力するため
の地図描画データ１９とが格納されている。
【００２３】
メインＣＰＵ１０は、この経路データ１８を用いて、目的地と現在の自車位置とを接続する推奨経路を探索する。また、メインＣＰＵ１０は、自車位置と、地図描画データ１９とを用いて、車両Ｃを道路上に特定するマップマッチングを行う。即ち、地図描画データ１９は、地図を描画する描画データの他に、道路を実際の形状と同じ様に描画するための道路形状データを有しており、メインＣＰＵ１０は、ジャイロ２２及び車速センサ２３に基づき走行軌跡を算出し、該走行軌跡を、車両Ｃが走行中である道路の上記道路形状データと照合する。そして、走行軌跡と道路形状との間にずれがある場合には、走行軌跡が道路形状に沿うように、予め算出した自車位置を道路上の適切な位置に特定する。
【００２４】
属性データ記憶部１７には、車両属性データ２０が記憶されている。車両属性データ２０は、該ナビゲーション装置５が搭載された車両Ｃの属性を示すデータである。図３（ａ）に示すように、車両属性データ２０は、車両ＩＤ２０ａ、車型２０ｂ、車種２０ｃ、走行距離２０ｄ、使用年数２０ｅを有している。車両ＩＤ２０ａは、予め各車両Ｃに割り振られた識別子である。車型２０ｂは、「セダン」、「ミニバン」、「ステーションワゴン」等の型式を示し、車両Ｃの車型が格納されている。車種２０ｃには、車両Ｃの車名が格納されている。走行距離２０ｄには、車両Ｃの累積走行距離が格納されている。使用年数２０ｅは、車両Ｃを新規登録してからの経過年数を示す。
【００２５】
また、ナビゲーション装置５は、統計サーバ２に対し、走行中の車両挙動を示すプローブ情報としてのプローブデータ３０を送信する。本実施形態では、ナビゲーション装置５は、車両Ｃが道路上の段差を通過した際に、段差の検出を示すプローブデータ３０を送信するが、所定時間毎に送信するようにしてもよい。具体的には、上下加速度センサ２４により検出した上下加速度αの大きさに基づき、メインＣＰＵ１０が、車両Ｃが段差を通過したと判断すると、プローブデータ３０を生成するとともに、属性データ記憶部１７から、車両属性データ２０を読み出す。さらに、生成したプローブデータ３０を、車両属性データ２０とともに通信Ｉ／Ｆ１４を介して統計サーバ２に送信する。
【００２６】
図３（ｂ）に示すように、プローブデータ３０は、車両ＩＤ３０ａ、車両位置３０ｂ、速度３０ｃ、加速度３０ｄ、走行方向３０ｅ、上下加速度３０ｆを有している。車両位置３０ｂは、段差を検出した際の車両位置である。速度３０ｃ及び加速度３０ｄは、段差を通過したときの速度と加速度である。加速度３０ｄは、図示しないＧセンサから取得してもよいし、車速に基づき算出するようにしてもよい。走行方向３０ｅは、車両Ｃの進行方向を示す。上下加速度３０ｆは、上下加速度センサ２４から取得した、段差通過時の上下加速度αである。
【００２７】
尚、段差通過時の上下加速度３０ｆの大きさは、車型、車種、車両Ｃの走行距離２０ｄ、使用年数２０ｅ、段差通過時の速度３０ｃ及び加速度３０ｄ等の因子に左右される。即ち、車型が「セダン」の車両Ｃと「軽自動車」の車両とでは、ボデー形状の違い等により同じ段差を通過しても加わる振動が異なる。また、同じ車型でも車種が異なると、搭載しているサスペンション機構も異なるため、上下加速度αは変化する。さらに、走行距離２０ｄや使用年数２０ｅが長くなると、車両Ｃの経年劣化が進行するため、走行距離２０ｄや使用年数２０ｅによっても上下加速度αは異なる。また、速度３０ｃ及び加速度３０ｄが大きければ、段差通過時の上下加速度αも大きくなる。従って、ナビゲーション装置５から送信されるプローブデータ３０に含まれる上下加速度３０ｆは、これらの因子によって異なる値になっている。
【００２８】
また、画像プロセッサ１５は、地図画面２５ａや設定画面、警告画面等の各種画面をディスプレイ２５に表示する。音声プロセッサ２６は、スピーカ２７から経路を案内する案
内音声、ドライバーの注意を喚起する音声等を出力する。
【００２９】
次に、統計サーバ２の構成について、図４に従って説明する。統計サーバ２は、ＣＰＵ４０、ＲＡＭ４１、ＲＯＭ４２、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）４３、プローブ情報記憶手段としてのプローブデータ記憶部４５及び配信データ記憶部４６を備えている。尚、ＣＰＵ４０は、プローブ情報蓄積手段、蓄積数取得手段、カテゴリ判断手段、配信手段、制御手段に対応する。
【００３０】
ＣＰＵ４０は、ＲＯＭ４２に記憶された統計プログラムに基づいて、ナビゲーション装置５から取得したプローブデータ３０を統計する。
プローブデータ記憶部４５には、ナビゲーション装置５から取得したプローブデータ３０が、車両属性データ２０に関連付けられて記憶されている。
【００３１】
ＣＰＵ４０は、上記統計プログラムに従って、予め設定したカテゴリに基づき、該カテゴリ毎のプローブデータ３０のデータ数（蓄積数）を算出する。本実施形態では、カテゴリは、車両属性データ２０に含まれるデータのうち、車型２０ｂ、車種２０ｃ、走行距離２０ｄ、使用年数２０ｅであり、図５に示すように、４段階に階層化されている。最も上位のカテゴリは、車型カテゴリであって、例えば「セダン」、「ミニバン」、「ステーションワゴン」、「軽自動車」等のカテゴリがある。
【００３２】
さらに、各車型カテゴリには、該車型カテゴリに属する車種カテゴリがそれぞれ関連付けられている。例えば「セダン」のカテゴリには、「車種Ａ」、「車種Ｂ」等、その車型に属する車名のカテゴリが関連付けられている。さらに各車種カテゴリには、走行距離カテゴリがそれぞれ関連付けられている。この走行距離カテゴリは、「５万ｋｍ未満」、「５万ｋｍ以上１０万ｋｍ未満」等の距離範囲のカテゴリがそれぞれ関連付けられている。
【００３３】
また、走行距離カテゴリには、各走行距離カテゴリに属する使用年数カテゴリが関連付けられている。使用年数カテゴリは、「５年未満」、「５年以上１０年未満」等のカテゴリがある。
【００３４】
カテゴリ毎のデータ数を算出する際、ＣＰＵ４０は、まず最上位の階層である車型カテゴリ毎のデータ数を算出する。即ち、「セダン」の車両Ｃから取得したプローブデータ３０のデータ数を算出する場合、「セダン」を車型２０ｂとして含む車両属性データ２０を検出し、該車両属性データ２０に関連付けられたプローブデータ３０を読み出して、データ数をカウントする。さらに、「ミニバン」、「ステーションワゴン」といった他の車型カテゴリに対して、同様にデータ数をカウントする。
【００３５】
次に、ＣＰＵ４０は、車型カテゴリ毎の各データ数が、所定数Ｎ以上であるか否かを判断する。尚、所定数Ｎは、統計処理するカテゴリを下げても十分なデータ数が得られると推定される数を予め計算することにより求められている。
【００３６】
データ数が所定数Ｎ未満である車型カテゴリについては、車型カテゴリ毎にプローブデータ３０を統計処理する。このとき、例えば「セダン」の車型の車両Ｃから収集したプローブデータ３０に基づき、車種、走行距離に関わらず、段差が検出された車両位置３０ｂが一定範囲内に存在するものを抽出し、段差が検出された車両位置３０ｂの平均値或いは中央値を演算する等して、段差がある地点を特定する。さらに、速度３０ｃ及び加速度３０ｄと、上下加速度３０ｆとの相関性を求め、段差通過時でも乗員にとって不快とならない程度の振動にするための推奨速度、推奨される減衰力を算出するようにしてもよい。或いは、段差の大きさを示す上下加速度の値を算出するようにしてもよい。そして、これらの情報を、配信データ４７とし、該配信データ４７を配信データ記憶部４６に記憶する。
【００３７】
本実施形態では、配信データ４７は、図６に示すように、該配信データ４７の配信対象である車両Ｃを示すカテゴリ４７ａと、段差地点４７ｂ、支援情報４７ｃとを少なくとも有している。カテゴリ４７ａには、「セダン」に対応するプローブデータ３０を統計処理した場合には、「セダン」を示すカテゴリが格納される。段差地点４７ｂには、統計処理により段差の位置を特定した座標が格納されている。支援情報４７ｃには、「セダン」の車両Ｃがその段差を通過する際の走行支援情報が格納されている。例えば上記したように、推奨速度又は推奨される減衰力や、上下加速度の大きさ等が格納される。
【００３８】
統計サーバ２は、配信データ４７が示す段差地点４７ｂを中心とした所定距離範囲を走行している車両Ｃに対して、配信データ４７を送信する。所定距離範囲は、段差地点４７ｂを中心点とした半径所定距離以内にしてもよいし、段差地点４７ｂを含む道路に沿って、一定の距離範囲内にしてもよい。このとき、所定距離範囲内の車両Ｃに無作為に配信データ４７を送信し、車両側でその配信データ４７のうち自車が利用可能であるデータをカテゴリ４７ａに基づき判断するようにしてもよいし、予め車両Ｃからその車両の車両属性データ２０を統計サーバ２へ送信しておき、同じカテゴリ４７ａである車両Ｃに対して配信データ４７を送信するようにしてもよい。
【００３９】
一方、車型カテゴリのプローブデータ３０のデータ数が、所定数Ｎ以上である場合、十分なデータ数が蓄積されていると判断し、より車両特性に沿った情報を提供するために、さらに下位の階層のカテゴリ毎のデータ数を算出する。即ち、「セダン」に属する下位カテゴリである「車種Ａ」、「車種Ｂ」…の車両Ｃから取得したプローブデータ３０のデータ数を上記したようにそれぞれ算出する。
【００４０】
そして、ＣＰＵ４０は、「車種Ａ」の車両Ｃから収集したプローブデータ３０のデータ数が所定数Ｎ以上であるか否かを判断し、所定数未満である場合には、「車種Ａ」のカテゴリに属するプローブデータ３０を上記したように統計処理して、配信データ４７を生成する。
【００４１】
「車種Ａ」の車両Ｃから収集したプローブデータ３０のデータ数が所定数Ｎ以上であると判断した場合、さらに、車種カテゴリよりも下位の走行距離カテゴリに下げて、各走行距離カテゴリのデータ数を算出する。このように、統計サーバ２は、各カテゴリのデータ数を算出し、配信データ４７を生成するためのカテゴリを選択する。
（処理手順）
次に、本実施形態の処理手順について、図７〜図９に従って説明する。まず、ナビゲーション装置５の処理について図７に従って説明する。まず、ナビゲーション装置５は、モニタリングを開始するか否かを判断する（ステップＳ１−１）。例えば、ナビゲーション装置５が起動した時、或いはイグニッションからのオン信号を入力した時、又は所定の操作スイッチがオン操作された時、モニタリングを開始すると判断する（ステップＳ１−１においてＹＥＳ）。モニタリングを開始しないと判断した場合（ステップＳ１−１においてＮＯ）、ナビゲーション装置５の起動、或いはイグニッションからのオン信号の入力、或いは所定の操作スイッチのオン操作を待機する。
【００４２】
次に、ナビゲーション装置５のメインＣＰＵ１０は、車両Ｃが走行中であるか否かを判断する（ステップＳ１−２）。このとき、例えば、シフトポジションセンサから入力した検出信号に基づき、シフトポジションがパーキングポジション以外の位置にある場合に、走行中であると判断してもよい。
【００４３】
走行中であると判断すると（ステップＳ１−２においてＹＥＳ）、メインＣＰＵ１０は、マップマッチングが正しく行われているか否かを判断する（ステップＳ１−３）。車両
Ｃの走行軌跡が、道路形状に沿っている場合には、マップマッチングが正しく行われていると判断して（ステップＳ１−３においてＹＥＳ）、ステップＳ１−４に進む。走行軌跡と道路形状とが合致しない場合には、マップマッチングが正しく行われていないと判断し（ステップＳ１−３においてＮＯ）、ステップＳ１−８に進み、モニタリング終了であるか否かを判断する。また、ステップＳ１−２において走行中でないと判断した場合（ステップＳ１−２においてＮＯ）にも、ステップＳ１−８に進む。
【００４４】
メインＣＰＵ１０は、ナビゲーション装置５のシャットダウン、又はイグニッションからのオフ信号、又は所定の操作スイッチのオフ操作を示す信号を入力した場合等には、モニタリング終了であると判断する（ステップＳ１−８においてＹＥＳ）。ナビゲーション装置５が起動中である、又は上記信号を入力していない場合には（ステップＳ１−８においてＮＯ）、ステップＳ１−２に戻り、上記した処理を繰り返す。
【００４５】
一方、ステップＳ１−４では、メインＣＰＵ１０は、上下加速度センサ２４から入力した上下加速度αに基づき、道路上の段差を検出したか否かを判断する。例えば、上下加速度αが所定値以上であるか否かを判断し、所定値以上の上下加速度αを検出した場合には、車両Ｃが段差を通過したと判断する。
【００４６】
段差を検出しない場合には（ステップＳ１−４においてＮＯ）、ステップＳ１−８に進む。段差を検出したと判断すると（ステップＳ１−４においてＹＥＳ）、メインＣＰＵ１０は、車両属性データ２０を属性データ記憶部１７から読み出して取得する（ステップＳ１−５）。さらに、メインＣＰＵ１０は、ＧＰＳ受信部２１、車速センサ２３、ジャイロ２２、上下加速度センサ２４等に基づき、車両位置３０ｂ、速度３０ｃ、加速度３０ｄ、走行方向３０ｅ、上下加速度３０ｆを取得してプローブデータ３０を生成する（ステップＳ１−６）。さらに、通信Ｉ／Ｆ１４を介して、車両属性データ２０及びプローブデータ３０を、基地局３を介して統計サーバ２に送信する（ステップＳ１−７）。統計サーバ２は、車両属性データ２０及びプローブデータ３０を受信すると、車両属性データ２０及びプローブデータ３０を関連付けて、プローブデータ記憶部４５に記憶する。
【００４７】
ナビゲーション装置５のメインＣＰＵ１０は、車両属性データ２０及びプローブデータ３０を送信すると、モニタリング終了であるか否かを判断し（ステップＳ１−８）、上記したようにモニタリング終了であると判断した場合には（ステップＳ１−８においてＹＥＳ）、処理を終了する。モニタリング終了でないと判断した場合には（ステップＳ１−８においてＮＯ）、ステップＳ１−２に戻り、上記した処理を繰り返す。
【００４８】
次に、統計サーバ２によるプローブデータ３０の統計の処理について図８に従って説明する。統計サーバ２は、この処理を所定時間毎に実行しても良いし、新たに受信したプローブデータ３０のデータ数が所定数以上になった場合に実行してもよい。
【００４９】
まず、統計サーバ２のＣＰＵ４０は、上記した車型カテゴリのプローブデータ記憶部４５に記憶されたプローブデータ３０のデータ数を算出し、該データ数が所定数Ｎ以上であるか否かを判断する（ステップＳ２−１）。例えば、まず「セダン」の車型カテゴリに属するプローブデータ３０を検出し、該プローブデータ３０のデータ数を算出する。
【００５０】
例えば「セダン」のカテゴリに属するデータ数が所定数Ｎ未満である場合（ステップＳ２−１においてＮＯ）、上記したようにその「セダン」のカテゴリに属するプローブデータ３０の統計を行い、「セダン」をカテゴリ４７ａとして有する配信データ４７を生成する（ステップＳ２−２）。さらに生成した配信データ４７を、配信データ記憶部４６に記憶する。さらにステップＳ２−３に進み、残りの車型カテゴリがあるか否かを判断する（ステップＳ２−３）。ここでは、「セダン」のカテゴリのみに対する処理しか実行してい
ないため（ステップＳ２−３においてＮＯ）、ステップＳ２−１に戻り、次の車型カテゴリである「ミニバン」について上記した処理を行う。残りの車型カテゴリがない、即ち全ての車型カテゴリについて処理を終了した場合（ステップＳ２−３においてＮＯ）、処理を終了する。
【００５１】
一方、「セダン」のカテゴリに属するデータ数が、所定数Ｎ以上である場合（ステップＳ２−１においてＹＥＳ）、「セダン」のカテゴリに属する車種カテゴリのデータ数が所定数Ｎ以上であるか否かを判断する（ステップＳ２−４）。まず、ＣＰＵ４０は、「セダン」に属する車種カテゴリのうち、所定の順番に従って、「車種Ｊ」等のカテゴリを選択し、「車種Ｊ」に属するプローブデータ３０のデータ数を算出する。さらに、該データ数が所定数Ｎ以上であるか否かを判断する。例えば、「車種Ｊ」に属する該データ数が所定数Ｎ未満であると判断すると（ステップＳ２−４においてＮＯ）、その「車種Ｊ」に属するプローブデータ３０に対して統計を行い、カテゴリとして「車種Ｊ」が付与された配信データ４７を生成し、格納する（ステップＳ２−５）。
【００５２】
「車種Ｊ」について配信データ４７を生成すると、「セダン」の下位にあるカテゴリのうち、データ数を算出していない残りの車種カテゴリがある否かを判断する（ステップＳ２−６）。「セダン」の下位に、「車種Ｊ」、「車種Ｋ」、「車種Ｌ」等の他の車種カテゴリがあり、例えば「車種Ｊ」のカテゴリに対するデータ数のみ算出している場合には、残りのカテゴリがあると判断して（ステップＳ２−６においてＹＥＳ）、ステップＳ２−４に戻り、次に「車種Ｋ」のカテゴリに属するプローブデータ３０のデータ数を算出する。データ数を算出すると、該データ数が所定数Ｎ以上であるか否か判断する。ステップＳ２−６において、残りの車種カテゴリがない場合（ステップＳ２−６においてＮＯ）、上記したステップＳ２−３に進む。
【００５３】
ステップＳ２−４において、例えば「車種Ｋ」のデータ数が所定数Ｎ以上であると判断すると（ステップＳ２−４においてＹＥＳ）、該「車種Ｋ」のカテゴリに属する走行距離カテゴリ毎のデータ数を算出し、該データ数が所定数Ｎ以上であるか否かを判断する（ステップＳ２−７）。例えば、「車種Ｋ」の下位に、「５万ｋｍ未満」、「５万ｋｍ以上１０万ｋｍ未満」、「１０万ｋｍ以上２０万ｋｍ未満」のカテゴリがある場合、まず「５万ｋｍ未満」のカテゴリを選択し、該カテゴリに属するプローブデータ３０のデータ数を算出する。さらに、算出したデータ数が所定数Ｎ以上であるか否かを判断する。
【００５４】
例えば「車種Ｋ」の下位の「５万ｋｍ未満」のカテゴリに属するデータ数が所定数Ｎ未満であると判断すると（ステップＳ２−７においてＮＯ）、その「５万ｋｍ未満」のカテゴリに属するプローブデータ３０に対して統計を行い、カテゴリとして「車種Ｋ」「５万ｋｍ未満」が付与された配信データ４７を生成する（ステップＳ２−８）。生成した配信データ４７を配信データ記憶部４６に格納すると、ＣＰＵ４０は、「車種Ｋ」に属する残りの走行距離カテゴリがあるか否かを判断する（ステップＳ２−９）。「５万ｋｍ未満」のカテゴリのみデータ数を算出している場合には、他の「５万ｋｍ以上１０万ｋｍ未満」、「１０万ｋｍ以上２０万ｋｍ未満」の走行距離カテゴリが残りのカテゴリであると判断して（ステップＳ２−９においてＹＥＳ）、ステップＳ２−７に戻る。ステップＳ２−９において、残りの走行距離カテゴリがないと判断すると（ステップＳ２−９においてＮＯ）、上記したステップＳ２−６に進む。
【００５５】
ステップＳ２−７において、ＣＰＵ４０は、「車種Ｋ」に属し、次の走行距離カテゴリである「５万ｋｍ以上１０万ｋｍ未満」を選択する。そして、該走行距離カテゴリに属するプローブデータ３０のデータ数を算出し、該データ数が所定数Ｎ以上であるか否かを判断する。例えば、該データ数が所定数Ｎ以上である場合（ステップＳ２−７においてＹＥＳ）、使用年数毎にプローブデータ３０を統計する（ステップＳ２−１０）。即ち、「５
万ｋｍ以上１０万ｋｍ未満」の下位にある使用年数が「５年未満」、「５年以上１０年未満」、「１０年以上１５年未満」等の各使用年数カテゴリにそれぞれ属するプローブデータ３０を統計処理し、「５年未満」、「５年以上１０年未満」、「１０年以上１５年未満」等の配信データ４７を生成し、カテゴリとして「車種Ｋ」「５万ｋｍ以上１０万ｋｍ未満」「５年未満」、「車種Ｋ」「５万ｋｍ以上１０万ｋｍ未満」「５年以上１０年未満」、「車種Ｋ」「５万ｋｍ以上１０万ｋｍ未満」「１０年以上１５年未満」がそれぞれ付与された配信データ記憶部４６に格納する。
【００５６】
このように配信データ４７を格納すると、ステップＳ２−９に進み、全ての走行距離カテゴリのデータ数を算出したか否かを判断する。データ数の算出が完了している場合には（ステップＳ２−９においてＮＯ）、ステップＳ２−６に進み、残りの車種カテゴリがあるか否かを判断する。残りの車種カテゴリがある場合には（ステップＳ２−６においてＹＥＳ）、ステップＳ２−４に進む。
【００５７】
そして、ステップＳ２−４〜ステップＳ２−１０を繰り返し、残りの車種カテゴリがなくなると、ステップＳ２−３に進み、残りの車型カテゴリがあるか否かを判断する（ステップＳ２−３）。ここでは、「セダン」のカテゴリのみに対する処理しか実行していないため（ステップＳ２−３においてＹＥＳ）、ステップＳ２−１に戻り、次の車型カテゴリである「ミニバン」について上記した処理を行う。
【００５８】
「セダン」、「ミニバン」、「ステーションワゴン」等、全ての車型カテゴリについて処理を実行すると（ステップＳ２−３においてＮＯ）、カテゴリの設定処理を終了する。その結果、配信データ記憶部４６には、プローブデータ３０の蓄積数に応じた配信データ４７が記憶されている状態になる。
【００５９】
続いて、図９に示すように、統計サーバ２は、カテゴリ毎に配信データ４７をナビゲーション装置５に対して送信する（ステップＳ３−１）。ナビゲーション装置５は、配信データ４７を受信し（ステップＳ３−２）、その配信データ４７のうち自車が利用可能であるデータをカテゴリ４７ａに基づき判断して抽出し、抽出したデータを用いて走行支援を行う（ステップＳ３−３）。例えば、ナビゲーション装置５のメインＣＰＵ１０は、抽出したデータに含まれる段差地点４７ｂに基づき、自車両前方に段差があるか否かを判断する。自車両前方に段差があると判断すると、支援情報４７ｃに基づき、ドライバーへの報知又は車両制御を行う。ドライバーへの報知を行う場合、ディスプレイ２５に段差があることを示す警告画面を表示したり、スピーカ２７から、段差があることを知らせる注意喚起音声を出力する。これにより、ドライバーは段差を通過する前に減速し、段差を通過する際の衝撃を和らげることができる。
【００６０】
また、配信データ４７に基づき車両制御を行う場合、ブレーキ装置（図示略）を制御して、各車輪に制動力を加えて支援情報４７ｃに含まれる推奨速度まで減速する。或いはサスペンションの減衰力を、支援情報４７ｃに含まれた推奨される減衰力に調整する。また、配信データ４７に、段差の大きさを示す上下加速度が含まれている場合には、ナビゲーション装置５がその大きさに応じて、必要な減速度を判断し速度調整等を行うようにしてもよい。これにより、段差を通過する際の衝撃を自動的に緩和することができる。
【００６１】
第１実施形態によれば、以下のような効果を得ることができる。
（１）上記実施形態では、統計サーバ２は、ナビゲーション装置５から、車両Ｃの属性を示す車両属性データ２０と、該車両属性に応じて変化する車両挙動を観測したプローブデータ３０とを取得し、プローブデータ記憶部４５に記憶するようにした。また、車型、車種等といった車両属性のカテゴリ毎に、プローブデータ３０のデータ数を取得し、データ数に応じてプローブデータ３０の統計対象となるカテゴリの大きさを判断するようにし
た。さらに統計対象のカテゴリに属するプローブデータ３０を統計して、車両属性に応じた配信データ４７を生成し、該配信データ４７を、該カテゴリに属するナビゲーション装置５に送信するようにした。即ち、データ数に応じてカテゴリの階層を決定するので、段差地点及び支援情報の統計上の誤差を抑制しながら、各車両Ｃの属性に合わせた精度のよい配信データ４７を送信することができる。
【００６２】
（２）上記実施形態では、プローブデータ３０のカテゴリを、車型、車種、走行距離、使用年数といった４つの階層に分類するようにした。また、統計サーバ２は、あるカテゴリに属するプローブデータ３０のデータ数が所定数未満である場合に、そのカテゴリを統計対象とするようにした。また、該データ数が所定数以上である場合には、そのカテゴリをさらに細分化した下位カテゴリに属するプローブデータ３０のデータ数を取得し、該データ数に基づき、その下位カテゴリを統計対象とするか否かを判断するようにした。即ち、データ数が多い場合には、カテゴリを狭い範囲に絞っていくため、配信データ４７の精度を良好に保ちながら、車両の特定に沿った配信データ４７を送信することができる。
【００６３】
（第２実施形態）
次に、本発明を具体化した第２の実施形態を図１０〜図１１に従って説明する。尚、第２の実施形態は、第１の実施形態の処理手順を変更したのみの構成であるため、同様の部分についてはその詳細な説明を省略する。
【００６４】
即ち、第２実施形態では、各カテゴリに属するプローブデータ３０のデータ数が閾値Ｓ（所定数）未満である場合に、そのカテゴリよりも上位のカテゴリを統計対象とするようにした。尚、この閾値Ｓは、統計処理を行う上で必要なデータ数を、誤差の許容範囲、要求される信頼度等に基づいて算出した値に設定されている。
【００６５】
図１０に示すように、統計サーバ２のＣＰＵ４０は、一つの車型カテゴリに対するデータ数が閾値Ｓ以上であるか否かを判断する（ステップＳ４−１）。データ数が閾値Ｓ未満である場合には（ステップＳ４−１においてＮＯ）、その車型カテゴリについては処理を行わず、ステップＳ４−９に進む。
【００６６】
車型カテゴリに属するデータ数が閾値Ｓ以上の場合（ステップＳ４−１においてＹＥＳ）、下位カテゴリに移行し、その車型カテゴリに属する車種カテゴリに分類されるデータ数が閾値Ｓ以上であるか否かを判断する（ステップＳ４−２）。データ数が閾値Ｓ未満である場合には（ステップＳ４−２においてＮＯ）、カテゴリを１つ上位に繰り上げ、車型カテゴリに属するプローブデータ３０の統計を行う（ステップＳ４−３）。例えば「ミニバン」のカテゴリに属するデータ数が閾値Ｓ以上であるが、「ミニバン」に属する「車種Ａ」のデータ数が閾値Ｓ未満である場合、「ミニバン」のカテゴリを統計対象とする。
【００６７】
一方、上記車種カテゴリに属するデータ数が閾値Ｓ以上である場合には（ステップＳ４−２においてＹＥＳ）、走行距離カテゴリのデータ数が閾値Ｓ以上であるか否かを判断する（ステップＳ４−４）。データ数が閾値Ｓ未満である場合には（ステップＳ４−４においてＮＯ）、カテゴリを一つ上位にし、車種カテゴリのプローブデータ３０を統計する（ステップＳ４−５）。データ数が閾値Ｓ以上である場合には（ステップＳ４−４においてＹＥＳ）、該車種カテゴリに属する使用年数カテゴリのデータ数が、閾値Ｓ以上であるか否かを判断する（ステップＳ４−６）。
【００６８】
上記使用年数カテゴリに属するデータ数が閾値Ｓ未満である場合（ステップＳ４−６においてＮＯ）、走行距離カテゴリを統計対象とし、プローブデータ３０を統計する（ステップＳ４−７）。上記使用年数カテゴリに属するデータ数が閾値Ｓ以上である場合（ステップＳ４−６においてＹＥＳ）、例えば「５年未満」といった該使用年数カテゴリを統計
対象とし、プローブデータ３０を統計する（ステップＳ４−８）。
【００６９】
一つのカテゴリを設定すると、図１１に示すステップＳ４−９に進み、例えば「５年以上１０年未満」、「１０年以上１５年未満」といった残りの使用年数カテゴリがあるか否かを判断する。ステップＳ４−８で統計した使用年数以外に他の使用年数のカテゴリがない場合、或いは車種カテゴリ等をステップＳ４−５で設定したような場合等、直前に算出したカテゴリが使用年数以外のカテゴリである場合（ステップＳ４−９においてＮＯ）、ステップＳ４−１０に進む。一方、残りの使用年数カテゴリがある場合には（ステップＳ４−９においてＹＥＳ）、ステップＳ４−６に戻り、同じ階層の使用年数カテゴリの統計が完了するまで処理を繰り返す。
【００７０】
ステップＳ４−１０では、残りの走行距離カテゴリがあるか否かを判断し、残りの走行距離カテゴリがある場合には（ステップＳ４−１０においてＹＥＳ）、ステップＳ４−４に進む。残りのカテゴリがない場合、或いは走行距離カテゴリよりも大きいカテゴリを統計対象とした場合には（ステップＳ４−１０においてＮＯ）、ステップＳ４−１１に進む。
【００７１】
ステップＳ４−１１では、残りの車種カテゴリがあるか否かを判断し、残りの車種カテゴリがある場合には（ステップＳ４−１１においてＹＥＳ）、ステップＳ４−２に進む。残りのカテゴリがない場合、或いは車種カテゴリよりも大きいカテゴリを統計対象とした場合には（ステップＳ４−１１においてＮＯ）、ステップＳ４−１２に進む。
【００７２】
ステップＳ４−１２では、残りの車型カテゴリがあるか否かを判断し、残りのカテゴリがある場合には（ステップＳ４−１２においてＹＥＳ）、ステップＳ４−１に進む。残りのカテゴリがない場合には（ステップＳ４−１２においてＮＯ）、全てのカテゴリを設定したとして処理を終了する。
【００７３】
従って、第２実施形態によれば、第１の実施形態の（１）に記載の効果に加えて以下の効果を得ることができる。
（３）第２実施形態では、プローブデータ３０のカテゴリを、車型、車種、走行距離、使用年数といった４つの階層に分類するようにした。また、統計サーバ２は、あるカテゴリに属するプローブデータ３０のデータ数が閾値Ｓ未満である場合に、そのカテゴリが属する、階層が一つ上のカテゴリを統計対象とするようにした。このため、統計処理の際に、必要最小限のデータ数を保つことができるので、配信データ４７の精度を良好に保ちながら、車両の特定に沿った配信データ４７を送信することができる。
【００７４】
尚、上記各実施形態は以下のように変更してもよい。
・上記各実施形態では、車載装置をナビゲーション装置５に具体化したが、ナビゲーション装置５とは別に設けられた装置に具体化してもよい。
【００７５】
・上記各実施形態では、車両Ｃは、段差を通過した際に、段差通過時の速度３０ｃや上下加速度３０ｆ等の車両挙動を示すプローブデータ３０を送信するようにしたが、道路に応じた車両挙動を示す他のデータを送信するようにしてもよい。例えば、ＡＢＳ（Antilock Brake System）の作動状況を含むプローブデータ３０を送信するようにしてもよい。
この場合、統計サーバ２は、上記カテゴリ毎のデータ数から、統計対象のカテゴリの大きさを設定し、ＡＢＳの作動状況に基づいて算出したスリップ地点の座標、推奨速度等を含む配信データ４７を送信する。
【００７６】
・配信データ４７に基づく走行支援を行った場合に、その車両Ｃが段差を通過した後、プローブデータ３０を、走行支援を実行したことを示すデータとともに統計サーバ２にフ
ィードバックするようにしてもよい。統計サーバ２は、このプローブデータ３０に基づき、走行支援が実行された場合の速度３０ｃや上下加速度３０ｆ等を参照し、配信データ４７が的確であるか否かを判断するようにしてもよい。
【００７７】
・上記実施形態では、カテゴリを車型、車種、走行距離、使用年数の４段階に分けたが、支援内容に応じて、排気量、駆動方式等のカテゴリに分類してもよい。また、カテゴリを、４段階以外の階層にしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７８】
【図１】配信システムの概略図。
【図２】ナビゲーション装置のブロック図。
【図３】（ａ）は車両属性データ、（ｂ）はプローブデータの概念図。
【図４】統計サーバのブロック図。
【図５】カテゴリの階層を説明する概念図。
【図６】配信データの概念図。
【図７】ナビゲーション装置の処理手順のフローチャート。
【図８】統計サーバの処理手順のフローチャート。
【図９】配信データを送信する際の処理手順のフローチャート。
【図１０】第２実施形態の処理手順のフローチャート。
【図１１】同処理手順のフローチャート。
【符号の説明】
【００７９】
１…統計システム、２…統計処理サーバとしての統計サーバ、５…車載装置としてのナビゲーション装置、２０…車両属性としての車両属性データ、３０…プローブ情報としてのプローブデータ、４０…プローブ情報蓄積手段、蓄積数取得手段、カテゴリ判断手段、配信手段、制御手段としてのＣＰＵ、４５…プローブ情報記憶手段としてのプローブデータ記憶部、４７…配信データ、４７ａ…カテゴリ、Ｃ…車両、Ｎ…所定数、Ｓ…所定数としての閾値。
【図１】
2009075647.tif 000003
【図２】
2009075647.tif 000004
【図３】
2009075647.tif 000005
【図４】
2009075647.tif 000006
【図５】
2009075647.tif 000007
【図６】
2009075647.tif 000008
【図７】
2009075647.tif 000009
【図８】
2009075647.tif 000010
【図９】
2009075647.tif 000011
【図１０】
2009075647.tif 000012
【図１１】
2009075647.tif 000013