特開 2023-101745 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023101745

(43)【公開日】2023-07-21

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/01 20060101AFI20230713BHJP

【ＦＩ】

G08G1/01 A

【審査請求】有

【請求項の数】1

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023090641

(22)【出願日】2023-06-01

(62)【分割の表示】P 2018070804の分割

【原出願日】2018-04-02

(71)【出願人】

【識別番号】000005016

【氏名又は名称】パイオニア株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001025

【氏名又は名称】弁理士法人レクスト国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】菊地 泰己

(57)【要約】

【課題】車両の周辺環境の要因によって注意すべき事象が発生した位置に関する情報精度良く生成する情報処理装置を提供する。
【解決手段】
情報処理装置は、移動体の挙動情報を収集する挙動情報収集手段と、前記移動体の運転操作の少なくとも一部が自動で行われている自動運転モードにおける移動体の自動運転挙動情報を収集された前記挙動情報から抽出する挙動情報抽出手段と、前記自動運転挙動情報及び当該自動運転挙動情報が収集された際の移動体の位置情報に基づいて、運転操作に影響を与える事象が発生した位置を推定する位置推定手段と、を有する。
【選択図】図１１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

移動体の挙動情報を収集する挙動情報収集手段と、
前記移動体の運転操作の少なくとも一部が自動で行われている自動運転モードにおける移動体の自動運転挙動情報を当該収集された前記挙動情報から抽出する挙動情報抽出手段と、
前記自動運転挙動情報及び当該自動運転挙動情報が収集された際の移動体の位置情報に基づいて、運転操作に影響を与える事象が発生した位置を推定する位置推定手段と、を有することを特徴とする情報処理装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、移動体に情報を提供する情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

車両の等の移動体の走行履歴（走行位置、走行速度など）を示すプローブ情報を用いて解析することが行われている。

【0003】

このようなプローブ情報を用いて解析する装置としては、例えば、車両のプローブ情報、ＶＩＣＳ（登録商標）（Vehicle Information and Communication System）情報、及び路側に設置された道路管理者の車両感知器からの出力に基づいて、対象車両に注意すべき事象が発生する可能性が高いか否かを予測して、予測結果に応じて、対象車両の車載機に情報を提示させる支援装置を備えている運転支援システムが開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１０-０３９９９２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、特許文献１の運転支援システムは、車両からのプローブ情報の収集において、自動車が自動運転状態であるか手動運転状態であるかの切り分けがないままにプローブ情報の収集を行っている。

【0006】

例えば、「手動運転状態」での注意すべき事象が発生した位置は、車両を運転する運転手の運転操作による影響が大きい。このため、従来の注意すべき事象が発生した位置は、そのような車両を運転する運転手の運転操作による影響が含まれたものである。したがって、車両の周辺環境の要因のみの注意すべき事象が発生した位置を高い精度で生成すること困難であることが課題の一例として挙げられる。

【0007】

本発明は上記した点に鑑みてなされたものであり、車両の周辺環境の要因のみの注意すべき事象が発生した位置を互い精度で生成する情報処理装置を提供することを課題の１つとする。

【課題を解決するための手段】

【0008】

本願請求項１に記載の情報処理装置は、移動体の挙動情報を収集する挙動情報収集手段と、前記移動体の運転操作の少なくとも一部が自動で行われている自動運転モードにおける移動体の自動運転挙動情報を当該収集された前記挙動情報から抽出する挙動情報抽出手段と、前記自動運転挙動情報及び当該自動運転挙動情報が収集された際の移動体の位置情報に基づいて、運転操作に影響を与える事象が発生した位置を推定する位置推定手段と、を有することを特徴とする。

【0009】

本願請求項１３に記載の情報処理システムは、移動体の走行状態に関する計測を行う計測端末と、前記計測端末から送信され、前記移動体の挙動情報を収集する挙動情報収集手段と、前記挙動情報収集手段が収集した前記挙動情報から移動体の運転操作の少なくとも一部が自動で行われている自動運転モードにおける移動体の自動運転挙動情報を抽出する挙動情報抽出手段と、記自動運転挙動情報及び当該自動運転挙動情報が収集された際の移動体の位置情報に基づいて、運転操作に影響を与える事象が発生した位置を推定する位置推定手段と、を備える情報処理装置と、有することを特徴とする。

【0010】

本願請求項１４に記載の情報処理方法は、移動体の挙動情報を収集するステップと、前記移動体の運転操作の少なくとも一部が自動で行われている自動運転モードにおける移動体の自動運転挙動情報を当該収集された前記挙動情報から抽出するステップと、前記自動運転挙動情報及び当該自動運転挙動情報が収集された際の移動体の位置情報に基づいて、運転操作に影響を与える事象が発生した位置を推定するステップと、を有することを特徴とする。

【0011】

本願請求項１５に記載のプログラムは、コンピュータに、移動体の挙動情報を収集するステップと、前記移動体の運転操作の少なくとも一部が自動で行われている自動運転モードにおける移動体の自動運転挙動情報を当該収集された前記挙動情報から抽出するステップと、前記自動運転挙動情報及び当該自動運転挙動情報が収集された際の移動体の位置情報に基づいて、運転操作に影響を与える事象が発生した位置を推定するステップと、を実行させることを特徴とする。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】実施例１の情報処理システムの全体図である。

【図2】実施例１の計測端末及びサーバの構成を示すブロック図である。

【図3】実施例１のサーバの情報処理を示すフロー図である。

【図4】実施例１のサーバの他の情報処理を示すフロー図である。

【図5】実施例２の計測端末及びサーバの構成を示すブロック図である。

【図6】実施例２のサーバの情報処理を示すフロー図である。

【図7】実施例３の計測端末及びサーバの構成を示すブロック図である。

【図8】実施例３のサーバの情報処理を示すフロー図である。

【図9】実施例４の計測端末及びサーバの構成を示すブロック図である。

【図10】実施例４のサーバの情報処理を示すフロー図である。

【図11】実施例５の計測端末及びサーバの構成を示すブロック図である。

【図12】実施例５のサーバの情報処理を示すフロー図である。

【発明を実施するための形態】

【実施例0013】

図１は、実施例１の情報処理システムの全体構成を示している。図１に示すように、情報処理システム１００は、移動体としての自動車Ｍに搭載された計測端末１０と、情報処理装置としてのサーバ２０とが、ネットワークＮＷを介して接続されて構成されている。尚、移動体は、自動車、バイク、飛行機、船舶、移動する人等、自動車以外の移動体であってもよい。

【0014】

図２は、情報処理システム１００の計測端末１０及びサーバ２０の機能ブロックを示している。図２に示すように、情報処理システム１００においては、複数の自動車Ｍの各々に搭載されている計測端末１０とサーバ２０とが通信可能に接続されている。

【0015】

計測端末１０は、自動車Ｍに搭載されている。計測端末１０は、自動車Ｍのナビゲーションシステムの一部であってもよい。

【0016】

加速度センサ１１は、静電容量型又はピエゾ抵抗型等の加速度センサである。加速度センサ１１は、例えば、２軸加速度センサであり、自動車Ｍが前方に進行する際の前後方向の加速度と、前後方向に直交する左右方向、すなわち自動車Ｍの移動方向に対して左右方向の加速度を検出する。

【0017】

ＧＰＳ（Global Positioning System）装置１２は、ＧＰＳ衛星から信号（ＧＰＳ信号）を受信するようになされた装置であり、自動車Ｍの位置情報を取得する。

【0018】

通信部１３は、サーバ２０及び他の自動車Ｍに搭載されている計測端末１０とネットワークＮＷを介して通信可能に接続されているインターフェースである。

【0019】

制御部１４は、例えば、演算処理を行うＣＰＵ（Central Processing Unit）を含んでいる。制御部１４は、加速度センサ１１、ＧＰＳ装置１２及び通信部１３を含む計測端末１０の各部の動作を制御することが可能である。

【0020】

挙動情報算出部１５は、制御部１４の機能ブロックの１つである。挙動情報算出部１５は、加速度センサ１１及びＧＰＳ装置１２の信号から、自動車Ｍの速度、加速度、アクセル開度、ブレーキングの強さ、アクセルオフでの空走距離、自動車Ｍの前方を走行する自動車との車間距離及び自動車Ｍの位置を含む挙動情報を算出可能である。すなわち、挙動情報算出部１５は、プローブ情報を取得可能である。挙動情報は、例えば、所定期間当たりの自動車Ｍの挙動に関する情報である。加速度であれば、例えば１５秒間あたりの自動車Ｍの加速度である。尚、所定期間は任意に定めることが可能である。

【0021】

自動車Ｍの加速度及び速度は、例えば、加速度センサ１１からの加速度信号またはＧＰＳ装置１２からのＧＰＳ信号に基づいて算出されて取得されてもよい。また、自動車Ｍの速度は、例えば、自動車Ｍから車速パルスの供給を受けて、当該車速パルスに基づいて算出して取得可能であってもよい。

【0022】

また、自動車Ｍの位置は、例えば、ＧＰＳ装置１２からのＧＰＳ信号に基づいて取得されてもよい。また自動車Ｍの位置は、基準位置からの移動量、ジャイロ装置からの自動車Ｍの姿勢情報または自動車Ｍの車速パルスにから得られた車速情報に基づいて算出されてもよい。また、挙動情報算出部１５は、地図情報を取得可能であってもよい。すなわち、ＧＰＳ受信機からのＧＰＳ情報、ジャイロ装置からの自動車Ｍの姿勢情報及び自動車Ｍの車速情報のうちの少なくとも１つと当該地図情報を組み合わせて、自動車Ｍの位置を算出して取得可能であってもよい。

【0023】

また、以下の説明において、自動車Ｍが自動車Ｍの進行方向に向けて加速する場合の加速度を正の加速度とし、減速する場合の加速度を負の加速度とする。なお、進行方向における負の加速度を減速度とも称する。また、横方向の加速度については、自動車Ｍの進行方向に対して左に向かった加速度を正の加速度とし、進行方向に対して右の方向に向かった加速度を負の加速度として説明する。

【0024】

サーバ２０の通信部２１は、複数の自動車Ｍの各々に搭載されている計測端末１０の通信部１３とネットワークＮＷを介して通信可能に接続されている。通信部２１は、例えば、通信部１３から上記自動車Ｍの加速度、速度及び位置を含む挙動情報またはプローブ情報を受信可能である。

【0025】

制御部２３は、例えば、演算処理を行うＣＰＵ（Central Processing Unit）等を含んでおり、コンピュータによって実現される。制御部２３は、通信部２１を含むサーバ２０の各部の動作を制御することが可能である。また制御部２３は、通信部２１を介して外部からの様々な情報を取得して、当該取得した情報について解析等の処理を行うことが可能である。ＣＰＵは、記憶部２２から処理内容に応じたプログラムを読み出して、読み出したプログラムを実行して、各種機能を実現する。

【0026】

挙動情報取得手段２３ａは、制御部２３の機能ブロックの１つである。挙動情報取得手段２３ａは、自動車Ｍに搭載されている各々の計測端末１０から当該自動車Ｍの挙動情報を取得することが可能である。

【0027】

判定手段２３ｂは、制御部２３の機能ブロックの１つである。判定手段２３ｂは、通信部２１によって受信された挙動情報に含まれる加速度に基づいて各計測端末１０が搭載された自動車Ｍが自動運転モードであるか否かを判定する。

【0028】

判定手段２３ｂは、例えば、自動車Ｍの進行方向における加速度（減速度）が所定の閾値以下であると自動運転モードであると判定する。また、例えば、判定手段２３ｂは、自動車Ｍの横方向における加速度の絶対値が、所定の閾値以下であると自動運転モードであると判定する。

【0029】

具体的には、自動運転モードで走行する自動車Ｍは、前方を走行する自動車がいない場合は、直線道路で一定速度を維持し、加減速は最小限でばらつきが少なく、なめらかである。

【0030】

また、自動運転モードで走行する自動車Ｍは、前方を走行する自動車に追従する走行を行っている場合は、直線道路で速度が前方を走行する自動車に合わせて変動し、加減速は最小限でばらつきが少なく、なめらかである。

【0031】

また、自動運転モードで走行する自動車Ｍは、前方を走行する自動車に追従する走行を行っている場合、自動車Ｍの前方を走行する自動車との車間距離が一定である。すなわち、自動運転モードで走行する自動車Ｍは、天候や時間帯（日中や、夜間）に左右されずに一定の車間距離を維持しつつ走行する。

【0032】

尚、自動車Ｍの速度域が速くなるにつれて、自動車Ｍの停止距離は伸びる。このため、当該車間距離は、自動車Ｍの速度域が速くなるにつれて長くなる。すなわち、自動運転モードで走行する自動車Ｍは、走行速度に応じた一定の車間距離で走行する。

【0033】

これに対して、手動運転モードで走行する自動車Ｍは、厳密な一定速度が維持されていることは困難である。また、手動運転モードで走行する自動車Ｍは、急減速を示す加速度が散見される。さらに、手動運転モードで走行する自動車Ｍは、前方を走行する自動車との車間距離が走行時及び停車時においてバラツキが生じる。

【0034】

判定手段２３ｂは、これらの要素を考慮して自動運転モードであるか否かを判定する。ここで、自動運転モードとは、自動車の操縦モードである。操縦モードは、自動車Ｍの走行に関する操作の自動化の程度によって異なる複数の操縦モードを含んでいる。

【0035】

例えば、手動運転モードは、自動運転レベル０に相当する。自動運転モードは、自動運転レベル１乃至５に相当するモードであるとする。ここで、自動運転レベルは、日本政府や米国運輸省道路交通安全局(NHTSA)で定義される自動運転レベルであるとする。

【0036】

また、自動運転モードは、アクセル操作、ブレーキ操作、操舵操作（ステアリング操作）のうち、少なくとも１つの操作の支援を行うモードが含まれているものとする。操作の支援を行うモードとは、例えば、エマージェンシーブレーキのように、運転者の操作が予め定めた所定条件を満たさない場合に、運転操作に介入するモードである。

【0037】

判定手段２３ｂは、自動車Ｍの操舵の運転操作、加速の運転操作及び制動の運転操作の各々について少なくとも１つの運転操作が自動で行われているかを判定する。すなわち、判定手段２３ｂは、自動車Ｍの操舵の運転操作、加速の運転操作及び制動の運転操作のうち、少なくとも１つが、自動で制御がなされていれば自動運転モードであるとして判定する。

【0038】

尚、判定手段２３ｂによる判定は、これには限られず、例えば、判定手段２３ｂは、自動車Ｍの操舵の運転操作、加速の運転操作及び制動の運転操作の各々が自動で行われているかを判定するようにしてもよい。すなわち、自動車Ｍの操舵の運転操作、加速の運転操作及び制動の運転操作の各々が自動で操作されている場合を自動運転モードであると判定してもよい。また、自動運転レベルは必ずしも判定されなくてもよく、例えば、アクセル操作、ブレーキ操作、操舵操作の運転操作ごとに自動運転モードであるか否かを判断してもよい。

【0039】

記憶部２２は、例えばハードディスク、フラッシュメモリ、ＳＳＤ（Solid State Drive）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を含み、通信部２１によって受信された移動体情報等の情報を記憶することが可能である。また、記憶部２２は、判定手段２３ｂが自動車Ｍの操縦モードの判定をする際に用いる閾値情報を記憶可能である。また、記憶部２２は、各機能ブロックの手段が判定する際の基準となる情報を記憶可能である。また、記憶部２２は、地図情報等を記憶可能である。尚、記憶部２２は、ＢＩＯＳ（Basic Input Output System）、ソフトウェア等の各種プログラムを記憶する。また、記憶部２２は、挙動情報取得手段２３ａ、判定手段２３ｂ等の制御部２３の各機能ブロックの手段による判定の結果を記憶することが可能である。

【0040】

図３は、サーバ２０によって実行される操縦モードの判定処理を示している。図３に示すように、挙動情報取得手段２３ａは、自動車Ｍに搭載されている各々の計測端末１０から当該自動車Ｍの挙動情報を取得する（ステップＳ１０１）。

【0041】

判定手段２３ｂは、ステップＳ１０１で取得した挙動情報に基づいて、当該自動車Ｍの運転操作が自動で行われているか、すなわち、自動車Ｍの操縦モードを判定する。

【0042】

具体的には、判定手段２３ｂは、挙動情報の前後加速度が予め定めた閾値以下であるかを判定する（ステップＳ１０２）。すなわち、当該自動車Ｍが自動運転モードである場合、自動車Ｍの加速又は減速は予め定められた一定の基準に基づいて操作が行われる。このため、自動運転モードの自動車Ｍは、一定の基準に沿って安定した加速又は減速で走行している。判定手段２３ｂは、このような自動運転モードの性質を利用して、加速に関する運転操作の少なくとも一部及び制動に関する運転操作の少なくとも一部が自動で行われているか、すなわち、自動車Ｍの操縦モードを判定する。一定の基準とは、例えば、一定期間（例えば、１０秒間）における前後加速度の変位である。当該変位が一定の基準より低い場合には、安定した加速又は減速で自動車Ｍが走行しており、判定手段２３ｂは、自動車Ｍが自動運転モードで走行していると判定することができる。つまり、自動運転モードである場合、急な加速操作及び制動操作が行われることがなく比較的一定の前後加速度であることが想定される。

【0043】

ステップＳ１０２の判定において、前後加速度が閾値以下である場合（ステップＳ１０２：Ｙ）、判定手段２３ｂは、当該自動車Ｍが自動運転モードとして判定する（ステップＳ１０３）。

【0044】

ステップＳ１０２の判定において、前後加速度が閾値を超える場合（ステップＳ１０２：Ｎ）、判定手段２３ｂは、挙動情報の左右加速度が予め定めた閾値以下であるか判定する（ステップＳ１０４）。すなわち、当該自動車Ｍが自動運転モードである場合、自動車Ｍの操舵は予め定められた一定の基準に基づいて操作が行われる。このため、自動運転モードの自動車Ｍは、一定の基準に沿って安定した左右加速度で走行している。つまり、自動運転モードである場合、急な操舵操作（ステアリング操作）が行われることがなく比較的一定の左右加速度であることが想定される。

【0045】

判定手段２３ｂは、このような自動運転モードの性質を利用して操舵に関する運転操作の少なくとも一部が自動で行われているか、すなわち、自動車Ｍの操縦モードを判定する。自動車Ｍの操縦モードを判定する。一定の基準とは、例えば、一定期間（例えば、１０秒間）における左右加速度の変位である。当該変位が一定の基準より低い場合には、安定した左右加速度で自動車Ｍが走行しており、判定手段２３ｂは、自動車Ｍは自動運転モードであると判定することができる。

【0046】

ステップＳ１０４の判定において、左右加速度が閾値以下である場合（ステップＳ１０４：Ｙ）、判定手段２３ｂは、当該自動車Ｍが自動運転モードであると判定する（ステップＳ１０３）。

【0047】

ステップＳ１０４の判定において、左右加速度が閾値を超える場合（ステップＳ１０４：Ｎ）、判定手段２３ｂは、当該自動車Ｍが手動運転モードであると判定する（ステップＳ１０５）。

【0048】

以上のように、本実施例の情報処理システムによれば、自動車Ｍの前後加速度及び左右加速度に基づいて、当該自動車Ｍが自動運転モードであるか否かを判定する。したがって、収集したプローブ情報に対して、移動体の運転状態が自動運転状態か手動運転状態かを容易に切り分けることができ、当該運転状態に応じて適切な情報解析を行うことが可能となる。

【0049】

尚、本実施例においては、前後加速度又は左右加速度のいずれかが閾値以下である場合に、自動運転モードであると判定した。しかし、操縦モードの判定処理は、これには限られず、たとえば、前後加速度及び左右加速度のいずれかが閾値以下である場合に、自動運転モードであると判定してもよい。

【0050】

図４は、サーバ２０によって実行される他の自動運転モード判定処理を示している。ステップＳ２０１は、図３に示すステップＳ１０１と同一の処理であるので説明を省略する。図４に示すように、判定手段２３ｂは、挙動情報の前後加速度が予め定めた閾値以下であるかを判定する（ステップＳ２０２）。ステップＳ２０２の判定において、前後加速度が閾値以下である場合（ステップＳ２０２：Ｙ）、判定手段２３ｂは、挙動情報の左右加速度が予め定めた閾値以下であるかを判定する（ステップＳ２０３）。

【0051】

ステップＳ２０３の判定において、左右加速度が閾値以下である場合（ステップＳ２０３Ｙ）、判定手段２３ｂは、当該自動車Ｍが自動運転モードであると判定する（ステップＳ２０４）。

【0052】

ステップＳ２０２の判定において、前後加速度が閾値を超える場合（ステップＳ２０２：Ｎ）、判定手段２３ｂは、当該自動車Ｍが手動運転モードであると判定する（ステップＳ２０５）。

【0053】

ステップＳ２０３の判断において、左右加速度が閾値を超える場合（ステップＳ２０３：Ｎ）、判定手段２３ｂは、当該自動車Ｍが手動運転モードとして判定する（ステップＳ２０５）。

【0054】

このように自動運転モードであるか否かを判定することにより、より精度の高い判定を行うことが可能となる。

【実施例0055】

実施例２に係る情報処理システム１００について説明する。実施例２に係る情報処理システム１００は、実施例１に係る情報処理システム１００とは、計測端末１０がカメラを備え、サーバ２０が車間距離取得手段を備える点で異なる。その他の点は、実施例１に係る情報処理システム１００と構成と同一である。

【0056】

図５は、実施例２に係る情報処理システム１００の構成を示している。図５に示すように、計測端末１０は、自動車Ｍの前方を走行する自動車を撮像するカメラ１７を備えている。

【0057】

サーバ２０は、移動体間距離取得手段としての車間距離取得手段２３ｃを備えている。車間距離取得手段２３ｃは、制御部２３の機能ブロックの１つである。車間距離取得手段２３ｃは、計測端末１０から取得した撮像情報から自動車Ｍと前方を走行する自動車との車間距離を算出する。

【0058】

図６は、サーバ２０によって実行される操縦モードの判定処理を示している。図６に示すように、車間距離取得手段２３ｃは、計測端末１０から撮像データを取得し、取得した撮像データから自動車Ｍの前方を走行する自動車までの距離を算出して車間距離を取得する（ステップＳ３０１）。尚、車間距離取得手段２３ｃは、所定期間（例えば、５分間）に取得した複数の車間距離を取得する。具体的には、車間距離取得手段２３ｃは、自動車Ｍの走行速度に応じた複数の車間距離を取得する。例えば、自動車Ｍが時速４０ｋｍで５分間定速走行する場合、所定時間（例えば、１０秒）毎に車間距離を取得する。また、例えば、自動車Ｍが時速４０ｋｍ～６０ｋｍの間で速度が変動して５分間走行する場合、所定時間（例えば、１０秒）毎に自動車Ｍの速度に応じた車間距離を取得する。

【0059】

判定手段２３ｂは、ステップＳ３０１で取得した複数の車間距離に基づいて、当該自動車Ｍの運転操作が自動で行われているか、すなわち、自動車Ｍの操縦モードを判定する。

【0060】

具体的には、判定手段２３ｂは、複数の車間距離のいずれもが予め定めた所定の範囲内であるか判定する（ステップＳ３０２）。例えば、自動車Ｍが時速４０ｋｍで５分間定速走行している場合、判定手段２３ｂは、所定時間ごとに取得した各々の車間距離が３０～４０ｍの所定の範囲内になっているかを判定する。尚、所定時間及び車間距離の所定の範囲は任意に変更して実施してもよい。

【0061】

すなわち、当該自動車Ｍが自動運転モードである場合、自動車Ｍは予め定められた一定の基準に基づいて加速操作及び制動操作が行われる。判定手段２３ｂは、このような自動運転モードの性質を利用して自動車Ｍの操縦モードを判定する。

【0062】

ステップＳ３０２の判定において、複数の車間距離のいずれもが予め定めた所定の範囲内である場合（ステップＳ３０２：Ｙ）、判定手段２３ｂは、当該自動車Ｍが自動運転モードとして判定する（ステップＳ３０３）。

【0063】

ステップＳ３０２の判断において、複数の車間距離のうち少なくとも１つが予め定めた所定の範囲外である場合（ステップＳ３０２：Ｎ）、判定手段２３ｂは、当該自動車Ｍが手動運転モードとして判定する（ステップＳ３０４）。

【0064】

尚、本実施例においては、車間距離取得手段２３ｃは、計測端末１０のカメラ１７が撮像した撮像データに基づいて車間距離を取得した。しかし、車間距離の取得は、カメラ１７が撮像した撮像データに基づいて行われるものに限られず、前方を走行する自動車との距離を取得することができるデータであればよい。このようなデータとしては、例えば、ミリ波レーダー、ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）等の測定データが挙げられる。

【0065】

以上のように、本実施例の情報処理システムによれば、自動車Ｍの前方を走行する自動車との車間距離に基づいて、当該自動車Ｍが自動運転モードであるか否かを判定する。したがって、収集したプローブ情報に対して、移動体の運転状態が自動運転状態か手動運転状態かを容易に切り分けることができ、当該運転状態に応じて適切な情報解析を行うことが可能となる。