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(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】P2023180278
(43)【公開日】2023-12-21
(54)【発明の名称】情報処理装置、及び、情報処理方法
(51)【国際特許分類】
G08G 1/00 20060101AFI20231214BHJP
G08G 1/01 20060101ALI20231214BHJP
【ＦＩ】
G08G1/00 J
G08G1/01 A
【審査請求】未請求
【請求項の数】20
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022093416
(22)【出願日】2022-06-09
(71)【出願人】
【識別番号】000003207
【氏名又は名称】トヨタ自動車株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110002860
【氏名又は名称】弁理士法人秀和特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】田村 誠
(72)【発明者】
【氏名】藤井 愛子
【テーマコード（参考）】
5H181
【Ｆターム（参考）】
5H181AA01
5H181BB04
5H181BB05
5H181BB11
5H181BB13
5H181CC04
5H181EE11
5H181EE12
5H181FF04
5H181FF05
5H181MC04
5H181MC16
5H181MC27
(57)【要約】
【課題】道路の異常の検出精度を向上する。
【解決手段】道路に異常がある可能性についての第一の情報を取得したことに応答して、第一の情報に対応する位置を含む所定の範囲における複数の車両の挙動に基づいて、道路の異常を判定する制御部を備える。
【選択図】図３２
【解決手段】道路に異常がある可能性についての第一の情報を取得したことに応答して、第一の情報に対応する位置を含む所定の範囲における複数の車両の挙動に基づいて、道路の異常を判定する制御部を備える。
【選択図】図３２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
道路に異常がある可能性についての第一の情報を取得したことに応答して、前記第一の情報に対応する位置を含む所定の範囲における複数の車両の挙動に基づいて、前記道路の異常を判定する制御部を備える情報処理装置。
【請求項2】
前記制御部は、前記第一の情報を、前記複数の車両に夫々設けられ前記道路の状態に関連する信号を出力するセンサの出力値に基づいて取得し、
さらに、
前記制御部は、前記所定の範囲において、前記道路の異常を回避するときの挙動である第一の挙動に関する情報を出力した車両の数に基づいて、前記道路に異常があるか否か判定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
さらに、
前記制御部は、前記所定の範囲において、前記道路の異常を回避するときの挙動である第一の挙動に関する情報を出力した車両の数に基づいて、前記道路に異常があるか否か判定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記制御部は、
前記所定の範囲において、前記第一の情報を出力した車両のうち前記第一の挙動に関する情報を出力した車両の割合と、前記第一の情報を出力しなかった車両のうち前記第一の挙動に関する情報を出力した車両の割合と、に基づいて、前記道路に異常があるか否か判定する、
請求項２に記載の情報処理装置。
前記所定の範囲において、前記第一の情報を出力した車両のうち前記第一の挙動に関する情報を出力した車両の割合と、前記第一の情報を出力しなかった車両のうち前記第一の挙動に関する情報を出力した車両の割合と、に基づいて、前記道路に異常があるか否か判定する、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記制御部は、
前記所定の範囲において、前記第一の情報を出力した車両のうち前記第一の挙動に関する情報を出力した車両の割合よりも、前記第一の情報を出力しなかった車両のうち前記第一の挙動に関する情報を出力した車両の割合のほうが高いことに応答して、前記道路に異常があると判定する、
請求項２または３に記載の情報処理装置。
前記所定の範囲において、前記第一の情報を出力した車両のうち前記第一の挙動に関する情報を出力した車両の割合よりも、前記第一の情報を出力しなかった車両のうち前記第一の挙動に関する情報を出力した車両の割合のほうが高いことに応答して、前記道路に異常があると判定する、
請求項２または３に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記第一の挙動には、前記車両が、右側及び左側に夫々所定距離以上移動したことを含む、
請求項２または３に記載の情報処理装置。
請求項２または３に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記制御部は、
前記所定の範囲において、過去の第一の期間における前記複数の車両の走行位置と、前記第一の期間よりも後の第二の期間における前記複数の車両の走行位置と、に基づいて、前記道路に異常があるか否か判定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
前記所定の範囲において、過去の第一の期間における前記複数の車両の走行位置と、前記第一の期間よりも後の第二の期間における前記複数の車両の走行位置と、に基づいて、前記道路に異常があるか否か判定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記制御部は、
前記所定の範囲において、前記第一の期間における前記複数の車両の走行位置と、前記第二の期間における前記複数の車両の走行位置と、に所定の差があることに応答して、前記道路に異常があると判定する、
請求項６に記載の情報処理装置。
前記所定の範囲において、前記第一の期間における前記複数の車両の走行位置と、前記第二の期間における前記複数の車両の走行位置と、に所定の差があることに応答して、前記道路に異常があると判定する、
請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項8】
前記制御部は、
同一の車両が前記所定の範囲を、過去の第一の時期と、前記第一の時期よりも後の第二の時期とに走行した場合の、前記同一の車両の挙動の変化に基づいて、前記道路に異常があるか否か判定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
同一の車両が前記所定の範囲を、過去の第一の時期と、前記第一の時期よりも後の第二の時期とに走行した場合の、前記同一の車両の挙動の変化に基づいて、前記道路に異常があるか否か判定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項9】
前記制御部は、前記第一の情報を、前記複数の車両に夫々設けられ前記道路の状態に関連する信号を出力するセンサの出力値に基づいて取得し、
さらに、前記制御部は、
同一の車両が前記所定の範囲を、前記第一の時期と、前記第二の時期とに走行した場合であって、前記第一の時期には、前記第一の情報を出力し且つ前記道路の異常を回避するときの挙動である第一の挙動に関する情報を出力せず、前記第二の時期には、前記第一の情報を出力せず且つ前記第一の挙動に関する情報を出力したことに応答して、前記道路に異常があると判定する、
請求項８に記載の情報処理装置。
さらに、前記制御部は、
同一の車両が前記所定の範囲を、前記第一の時期と、前記第二の時期とに走行した場合であって、前記第一の時期には、前記第一の情報を出力し且つ前記道路の異常を回避するときの挙動である第一の挙動に関する情報を出力せず、前記第二の時期には、前記第一の情報を出力せず且つ前記第一の挙動に関する情報を出力したことに応答して、前記道路に異常があると判定する、
請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項10】
前記制御部は、前記複数の車両の夫々に設けられた進行方向に関連するセンサの検出値を取得することにより、前記所定の範囲における前記複数の車両の挙動を取得する、
請求項１に記載の情報処理装置。
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項11】
前記制御部は、前記道路に異常があると判定した場合に、前記異常がある位置を外部の端末に通知する、
請求項１に記載の情報処理装置。
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項12】
前記所定の範囲を走行した前記複数の車両の挙動に関するデータを記憶する記憶部を備える、
請求項１に記載の情報処理装置。
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項13】
ユーザによる点検が行われてから所定の時間が経過した後に、前記制御部は、前記道路に異常があるか否か判定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項14】
コンピュータが、
道路に異常がある可能性についての第一の情報を取得したことに応答して、前記第一の情報に対応する位置を含む所定の範囲における複数の車両の挙動に基づいて、前記道路の異常を判定する、
情報処理方法。
道路に異常がある可能性についての第一の情報を取得したことに応答して、前記第一の情報に対応する位置を含む所定の範囲における複数の車両の挙動に基づいて、前記道路の異常を判定する、
情報処理方法。
【請求項15】
前記コンピュータが、
前記第一の情報を、前記複数の車両に夫々設けられ前記道路の状態に関連する信号を出力するセンサの出力値に基づいて取得し、
さらに、
前記コンピュータが、
前記所定の範囲において、前記道路の異常を回避するときの挙動である第一の挙動に関する情報を出力した車両の数に基づいて、前記道路に異常があるか否か判定する、
請求項１４に記載の情報処理方法。
前記第一の情報を、前記複数の車両に夫々設けられ前記道路の状態に関連する信号を出力するセンサの出力値に基づいて取得し、
さらに、
前記コンピュータが、
前記所定の範囲において、前記道路の異常を回避するときの挙動である第一の挙動に関する情報を出力した車両の数に基づいて、前記道路に異常があるか否か判定する、
請求項１４に記載の情報処理方法。
【請求項16】
前記コンピュータが、
前記所定の範囲において、前記第一の情報を出力した車両のうち前記第一の挙動に関する情報を出力した車両の割合と、前記第一の情報を出力しなかった車両のうち前記第一の挙動に関する情報を出力した車両の割合と、に基づいて、前記道路に異常があるか否か判定する、
請求項１５に記載の情報処理方法。
前記所定の範囲において、前記第一の情報を出力した車両のうち前記第一の挙動に関する情報を出力した車両の割合と、前記第一の情報を出力しなかった車両のうち前記第一の挙動に関する情報を出力した車両の割合と、に基づいて、前記道路に異常があるか否か判定する、
請求項１５に記載の情報処理方法。
【請求項17】
前記コンピュータが、
前記所定の範囲において、前記第一の情報を出力した車両のうち前記第一の挙動に関す
る情報を出力した車両の割合よりも、前記第一の情報を出力しなかった車両のうち前記第一の挙動に関する情報を出力した車両の割合のほうが高いことに応答して、前記道路に異常があると判定する、
請求項１５または１６に記載の情報処理方法。
前記所定の範囲において、前記第一の情報を出力した車両のうち前記第一の挙動に関す
る情報を出力した車両の割合よりも、前記第一の情報を出力しなかった車両のうち前記第一の挙動に関する情報を出力した車両の割合のほうが高いことに応答して、前記道路に異常があると判定する、
請求項１５または１６に記載の情報処理方法。
【請求項18】
前記コンピュータが、
前記所定の範囲において、過去の第一の期間における前記複数の車両の走行位置と、前記第一の期間よりも後の第二の期間における前記複数の車両の走行位置と、に基づいて、前記道路に異常があるか否か判定する、
請求項１４に記載の情報処理方法。
前記所定の範囲において、過去の第一の期間における前記複数の車両の走行位置と、前記第一の期間よりも後の第二の期間における前記複数の車両の走行位置と、に基づいて、前記道路に異常があるか否か判定する、
請求項１４に記載の情報処理方法。
【請求項19】
前記コンピュータが、
前記所定の範囲において、前記第一の期間における前記複数の車両の走行位置と、前記第二の期間における前記複数の車両の走行位置と、に所定の差があることに応答して、前記道路に異常があると判定する、
請求項１８に記載の情報処理方法。
前記所定の範囲において、前記第一の期間における前記複数の車両の走行位置と、前記第二の期間における前記複数の車両の走行位置と、に所定の差があることに応答して、前記道路に異常があると判定する、
請求項１８に記載の情報処理方法。
【請求項20】
前記コンピュータが、
同一の車両が前記所定の範囲を、過去の第一の時期と、前記第一の時期よりも後の第二の時期とに走行した場合の、前記同一の車両の挙動の変化に基づいて、前記道路に異常があるか否か判定する、
請求項１４に記載の情報処理方法。
同一の車両が前記所定の範囲を、過去の第一の時期と、前記第一の時期よりも後の第二の時期とに走行した場合の、前記同一の車両の挙動の変化に基づいて、前記道路に異常があるか否か判定する、
請求項１４に記載の情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、情報処理装置、及び、情報処理方法に関する。
【背景技術】
【0002】
路面異常に車両が遭遇した場合に、車両がとるであろうと想定される特定挙動に基づいて定まる異常条件が満たされているか否かを車両の挙動に基づいて判定し、判定結果に応じて路面の状態を推定する技術が知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０２０－０１３５３７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
本開示の目的は、道路の異常の検出精度を向上することにある。
【課題を解決するための手段】
【0005】
本開示の態様の一つは、
道路に異常がある可能性についての第一の情報を取得したことに応答して、前記第一の情報に対応する位置を含む所定の範囲における複数の車両の挙動に基づいて、前記道路の異常を判定する制御部を備える情報処理装置である。
道路に異常がある可能性についての第一の情報を取得したことに応答して、前記第一の情報に対応する位置を含む所定の範囲における複数の車両の挙動に基づいて、前記道路の異常を判定する制御部を備える情報処理装置である。
【0006】
本開示の態様の一つは、
コンピュータが、
道路に異常がある可能性についての第一の情報を取得したことに応答して、前記第一の情報に対応する位置を含む所定の範囲における複数の車両の挙動に基づいて、前記道路の異常を判定する情報処理方法である。
コンピュータが、
道路に異常がある可能性についての第一の情報を取得したことに応答して、前記第一の情報に対応する位置を含む所定の範囲における複数の車両の挙動に基づいて、前記道路の異常を判定する情報処理方法である。
【0007】
また、本開示の他の態様は、上記の情報処理方法をコンピュータに実行させるプログラム、または、このプログラムを非一時的に記憶した記憶媒体である。
【発明の効果】
【0008】
本開示によれば、道路の異常の検出精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【図1】実施形態に係るシステムの概略構成を示す図である。
【図2】実施形態に係るシステムを構成する車両、ユーザ端末、及び、サーバのそれぞれの構成の一例を概略的に示すブロック図である。
【図3】車両の走行軌跡の一例を示した図である。
【図4】道路を上側から見た図である。
【図5】横ずれの算出方法を説明するための図である。
【図6】分析範囲における各種データの推移を示した図である。
【図7】分析範囲における各種データの推移を示した図である。
【図8】分析範囲における各種データの推移を示した図である。
【図9】分析範囲における各種データの推移を示した図である。
【図10】分析範囲における各種データの推移を示した図である。
【図11】分析範囲における各種データの推移を示した図である。
【図12】同一の車両が複数回通ったときの走行軌跡を示した図である。
【図13】同一の車両が複数回通ったときの走行軌跡を示した他の図である。
【図14】ＰＨ修繕前であってＰＨを踏んだ車両のデータを示した図である。
【図15】ＰＨ修繕前であってＰＨを踏まなかった車両のデータを示した図である。
【図16】ＰＨ修繕後であってＰＨを踏んだ車両のデータを示した図である。
【図17】ＰＨ修繕後であってＰＨを踏まなかった車両のデータを示した図である。
【図19】走行レーンの分布を示した図である。
【図20】道路に存在するＰＨの一例を示した図である。
【図27】サーバの機能構成を例示した図である。
【図28】車両情報のテーブル構成を例示した図である。
【図29】車両の機能構成を示した図である。
【図30】第１実施形態に係るＰＨが存在する可能性を判定するためのフローチャートである。
【図31】ＰＨ候補位置に対応するデータを収集する処理のフローチャートである。
【図32】ＰＨ候補位置にＰＨが存在するか否か判定する処理のフローチャートである。
【図33】ＰＨ候補位置にＰＨが存在するか否か判定する処理のフローチャートである。
【図34】サーバによる道路の監視を行うか否か判定するための処理のフローチャートである。
【図35】第５実施形態に係るＰＨが存在するか否か判定する処理のフローチャートである。
【図36】第５実施形態に係るＰＨが存在するか否かを走行レーンに基づいて判定する処理のフローチャートである。
【図37】複数の車両のデータに基づいてＰＨの存在を通知する処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0010】
本開示の態様の一つである情報処理装置は、制御部を有する。制御部は、道路に異常がある可能性についての第一の情報を取得したことに応答して、第一の情報に対応する位置を含む所定の範囲における複数の車両の挙動に基づいて、前記道路の異常を判定する。
【0011】
道路の異常には、道路の破損、路面のアスファルト若しくはコンクリートの剥がれ、路面の陥没、路面の凹凸、または、路面のひび割れなどを例示できる。道路に異常がある可能性についての第一の情報には、車両から送信される道路の異常に対応した情報、または、道路を通過した車両の乗員若しくは道路を通行した歩行者などから道路に異常がある旨の通報を受けたことに対応した情報であってもよい。例えば、道路に異常がある箇所を車両が通過すると、道路の異常に応じて例えば車両に振動が発生したり、車輪の回転速度が変化したりする場合がある。このような情報を車両から取得した場合には、道路に異常が
発生している可能性が高い。制御部は、道路に異常がある可能性についての情報を取得した場合に、本当に異常があるか否かを判定する。
発生している可能性が高い。制御部は、道路に異常がある可能性についての情報を取得した場合に、本当に異常があるか否かを判定する。
【0012】
第一の情報に対応する位置は、例えば、異常が発生している位置、道路に異常があると通報があった位置、または、道路の異常に対応する情報が車両から発信された位置である。所定の範囲は、例えば、道路の異常が車両の挙動に影響を与える範囲である。例えば、車両の運転者が道路の異常を見つけて回避したときに、その車両の挙動の少なくとも一部が現れる範囲を所定の範囲としている。例えば、車両の進行方向が左右に変化するような範囲、または、車両の通過位置が道路の異常に対応した位置になるような範囲を所定の範囲としてもよい。
【0013】
道路に異常があると、車両の運転者は回避行動をとる場合がある。一方、車両の運転者が道路の異常に気が付かないと、道路に異常がある箇所を車両が通過して、道路の異常に応じて例えば車両に振動が発生したり、車輪の回転速度が変化したりする場合がある。道路に異常がある位置を避けて通った車両には、振動の発生および車輪の回転速度の変化などは表れないため、振動の発生および車輪の回転速度の変化などに基づいて道路の異常を判定すると、誤判定の虞がある。
【0014】
このように道路に異常がある場合には、回避行動をとる車両、及び、回避行動をとらずに異常がある位置を通過してしまう車両などが存在するが、夫々の車両に挙動の差がある。したがって、この挙動の差に基づいて道路に異常があるか否か判定することができる。
【0015】
ここで、全ての道路の全ての箇所について、複数の車両の挙動に基づいて道路の異常を判定しようとすると、計算が膨大になるため時間を要する。一方、道路に異常がある可能性についての第一の情報を取得したことに応答して、道路に異常があるか否か判定することにより、計算負荷を低減することができる。
【0016】
以下、図面に基づいて、本開示の実施の形態を説明する。以下の実施形態の構成は例示であり、本開示は実施形態の構成に限定されない。また、以下の実施形態は可能な限り組み合わせることができる。
【0017】
＜第１実施形態＞
図１は、本実施形態に係るシステム１の概略構成を示す図である。図１の例では、システム１は、車両１０、ユーザ端末２０、及び、サーバ３０を含む。システム１は、複数の車両１０から道路の異常に関する情報をサーバ３０が取得し、その情報に基づいてサーバ３０が道路の異常を判定するシステムである。なお、図１に示すシステム１には、例示的に１台の車両１０を含んでいるが、車両１０は複数存在する。
図１は、本実施形態に係るシステム１の概略構成を示す図である。図１の例では、システム１は、車両１０、ユーザ端末２０、及び、サーバ３０を含む。システム１は、複数の車両１０から道路の異常に関する情報をサーバ３０が取得し、その情報に基づいてサーバ３０が道路の異常を判定するシステムである。なお、図１に示すシステム１には、例示的に１台の車両１０を含んでいるが、車両１０は複数存在する。
【0018】
車両１０、ユーザ端末２０、及び、サーバ３０は、ネットワークＮ１によって相互に接続されている。ネットワークＮ１は、例えば、インターネット等の世界規模の公衆通信網でありＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）やその他の通信網が採用されてもよい。また、ネットワークＮ１は、携帯電話等の電話通信網、または、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）等の無線通信網を含んでもよい。
【0019】
ユーザ端末２０はサーバ３０から道路の異常に関する情報を取得する。ユーザ端末２０は、例えば、道路を管理しているユーザが利用する端末である。サーバ３０は、例えば、異常があると判定した位置をユーザ端末２０に送信する。ユーザ端末２０から情報を取得したユーザは、道路の修繕等を行う。
【0020】
車両１０は、コネクテッドカーであり、ネットワークＮ１を介して走行時の各種データ
をサーバ３０へ送信する。車両１０は、例えば、舵角、車輪の回転速度、上下方向の加速度（振動としてもよい）、及び、現在位置などを検出し、サーバ３０に送信する。
をサーバ３０へ送信する。車両１０は、例えば、舵角、車輪の回転速度、上下方向の加速度（振動としてもよい）、及び、現在位置などを検出し、サーバ３０に送信する。
【0021】
図２に基づいて、車両１０、ユーザ端末２０、及び、サーバ３０のハードウェア構成及び機能構成について説明する。図２は、本実施形態に係るシステム１を構成する車両１０、ユーザ端末２０、及び、サーバ３０のそれぞれの構成の一例を概略的に示すブロック図である。
【0022】
サーバ３０は、コンピュータの構成を有している。サーバ３０は、プロセッサ３０１、主記憶部３０２、補助記憶部３０３、及び、通信部３０４を有する。これらは、バスにより相互に接続される。
【0023】
プロセッサ３０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＤＳＰ（Digital Signal Processor）等である。プロセッサ３０１は、サーバ３０を制御し、様々な情報処理の演
算を行う。主記憶部３０２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等である。補助記憶部３０３は、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ROM）、ハ
ードディスクドライブ（ＨＤＤ、Hard Disk Drive）、リムーバブルメディア等である。
補助記憶部３０３には、オペレーティングシステム（Operating System :ＯＳ）、各種プログラム、各種テーブル等が格納される。補助記憶部３０３に格納されたプログラムをプロセッサ３０１が主記憶部３０２の作業領域にロードして実行し、このプログラムの実行を通じて各構成部等が制御される。これにより、所定の目的に合致した機能をサーバ３０が実現する。主記憶部３０２および補助記憶部３０３は、コンピュータで読み取り可能な記録媒体である。なお、サーバ３０は、単一のコンピュータであってもよいし、複数台のコンピュータが連携したものであってもよい。また、補助記憶部３０３に格納される情報は、主記憶部３０２に格納されてもよい。また、主記憶部３０２に格納される情報は、補助記憶部３０３に格納されてもよい。なお、プロセッサ３０１は、制御部の一例である。
算を行う。主記憶部３０２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等である。補助記憶部３０３は、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ROM）、ハ
ードディスクドライブ（ＨＤＤ、Hard Disk Drive）、リムーバブルメディア等である。
補助記憶部３０３には、オペレーティングシステム（Operating System :ＯＳ）、各種プログラム、各種テーブル等が格納される。補助記憶部３０３に格納されたプログラムをプロセッサ３０１が主記憶部３０２の作業領域にロードして実行し、このプログラムの実行を通じて各構成部等が制御される。これにより、所定の目的に合致した機能をサーバ３０が実現する。主記憶部３０２および補助記憶部３０３は、コンピュータで読み取り可能な記録媒体である。なお、サーバ３０は、単一のコンピュータであってもよいし、複数台のコンピュータが連携したものであってもよい。また、補助記憶部３０３に格納される情報は、主記憶部３０２に格納されてもよい。また、主記憶部３０２に格納される情報は、補助記憶部３０３に格納されてもよい。なお、プロセッサ３０１は、制御部の一例である。
【0024】
通信部３０４は、ネットワークＮ１経由で車両１０、及び、ユーザ端末２０と通信を行う手段である。通信部３０４は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）インターフェースボード、無線通信のための無線通信回路である。ＬＡＮインターフェースボードや無線通信回路は、ネットワークＮ１に接続される。
【0025】
なお、サーバ３０で実行される一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるが、ソフトウェアにより実行させることもできる。
【0026】
次に、ユーザ端末２０について説明する。ユーザ端末２０は、例えば、パーソナルコンピュータ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ、ＰＣ）、スマートフォン、携帯電話、タブレット端末、個人情報端末、ウェアラブルコンピュータ（スマートウォッチ等）といった小型のコンピュータである。ユーザ端末２０は、プロセッサ２０１、主記憶部２０２、補助記憶部２０３、入力部２０４、ディスプレイ２０５、及び、通信部２０６を有する。これらは、バスにより相互に接続される。プロセッサ２０１、主記憶部２０２、補助記憶部２０３については、サーバ３０のプロセッサ３０１、主記憶部３０２、補助記憶部３０３と同様であるため、説明を省略する。
【0027】
入力部２０４は、ユーザが行った入力操作を受け付ける手段であり、例えば、タッチパネル、マウス、キーボード、または、押しボタン等である。ディスプレイ２０５は、ユーザに対して情報を提示する手段であり、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、または、ＥＬ（Electroluminescence）パネル等である。入力部２０４及びディスプレイ２
０５は、１つのタッチパネルディスプレイとして構成してもよい。
０５は、１つのタッチパネルディスプレイとして構成してもよい。
【0028】
通信部２０６は、ユーザ端末２０をネットワークＮ１に接続するための通信手段である。通信部２０６は、例えば、移動体通信サービス（例えば、５Ｇ（5th Generation）、４Ｇ（4th Generation）、３Ｇ（3rd Generation）、ＬＴＥ（Long Term Evolution）等の
電話通信網）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線通信網を利用して、ネットワークＮ１経由で他の装置（例えばサーバ３０等）と通信を行うための回路である。
電話通信網）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線通信網を利用して、ネットワークＮ１経由で他の装置（例えばサーバ３０等）と通信を行うための回路である。
【0029】
次に、車両１０について説明する。車両１０は、プロセッサ１０１、主記憶部１０２、補助記憶部１０３、通信部１０４、位置情報センサ１０５、舵角センサ１０６、車輪速度センサ１０７、及び、外部カメラ１０８を有する。これらは、バスにより相互に接続される。プロセッサ１０１、主記憶部１０２、補助記憶部１０３、及び、通信部１０４については、ユーザ端末２０のプロセッサ２０１、主記憶部２０２、補助記憶部２０３、及び、通信部２０６と同様であるため、説明を省略する。
【0030】
位置情報センサ１０５は、所定の周期で、車両１０の位置情報（例えば緯度、経度）を取得する。位置情報センサ１０５は、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）受
信部、無線通信部等である。位置情報センサ１０５で取得された情報は、例えば、補助記憶部１０３等に記録され、サーバ３０に送信される。
信部、無線通信部等である。位置情報センサ１０５で取得された情報は、例えば、補助記憶部１０３等に記録され、サーバ３０に送信される。
【0031】
舵角センサ１０６、は、ステアリング操作によって得られた舵角を検出するセンサである。舵角センサ１０６は、例えば、ステアリングホイールの角度を検出する。なお、本実施形態は、舵角として、ステアリングホイールの角度を検出しているが、タイヤの切れ角を直接的に又は間接的に表す値を用いてもよい。車輪速度センサ１０７は、車輪の回転速度を検出するセンサである。
【0032】
外部カメラ１０８は、車両１０の外部に向かって設置されるカメラであり、車両１０から前方を撮像するカメラである。外部カメラ１０８は、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサまたはＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサなどの撮像素子を用いて撮像を行うカメラである。外部カメラ１０８が撮像する画像は、静止画または動画の何れであってもよい。
【0033】
ここで、車両１０が道路にできた凹み（ポットホール：以下、「ＰＨ」という。）を踏んだ場合、車輪速度センサ１０７によって検出される。例えば、車輪速度センサ１０７によって取得される車輪速度の時間変化に基づいて車輪加速度を算出することができる。そして、車輪加速度は、ＰＨを踏んだときに増加するため、車輪加速度が所定値以上増加した場合に、ＰＨを踏んだと考えることができる。しかし、車両１０の運転者は、複数回同じ場所を通行していると、ＰＨの位置を覚えていることがある。運転者がＰＨの位置を覚えていると、ＰＨを踏まないように車両１０を運転することがある。そうすると、車輪速度センサ１０７では、ＰＨを検出することが困難となる。このように、ＰＨを回避する車両１０が多くなると、ＰＨが本当に存在しているのか判断することが困難になり得る。そこで、運転者がＰＨの位置を知っていたり、ＰＨを踏む前にＰＨを回避したりしたときの車両１０の挙動を調べ、この車両１０の挙動に基づいてＰＨの有無を判定できないか検討したところ、車両１０の挙動に基づいてＰＨの有無を判定可能であることを見出した。
【0034】
まず、ＰＨが発生している場所において、ＰＨの位置の前後における車両１０の挙動を分析した。また、ＰＨの有無による車両１０の挙動の変化を観察するために、同一箇所におけるＰＨの修繕後のデータと比較した。
【0035】
分析において、車両１０がＰＨの付近を走行した時刻を特定し、ＰＨを通過する前後の夫々２秒間のデータを抽出した。車両１０が例えば時速３０－５０ｋｍで走行している場
合には、ＰＨを認識可能な距離を３０ｍ前後と仮定した。例えば、時速５０ｋｍ前後で走行しているときには、ＰＨよりも約３０ｍ手前から、約３０ｍ後までとなる。このＰＨの前後３０ｍの範囲を、以下では分析範囲ともいう。
合には、ＰＨを認識可能な距離を３０ｍ前後と仮定した。例えば、時速５０ｋｍ前後で走行しているときには、ＰＨよりも約３０ｍ手前から、約３０ｍ後までとなる。このＰＨの前後３０ｍの範囲を、以下では分析範囲ともいう。
【0036】
車両１０ごとに、位置情報センサ１０５により取得された位置情報に基づいて走行した位置を算出し、この位置の時系列順に並べて車両１０の走行軌跡を得た。この走行軌跡に基づいて、走行パターン及び横ずれの分析を行った。このときに、道路を複数のレーンに分けて、車両１０の走行軌跡を分析した。図３は、車両１０の走行軌跡の一例を示した図である。道路の幅を７等分して、第１レーン（＃１）から第７レーン（＃７）の７つのレーンが存在するものとして分析を行った。また、図４は、道路を上側から見た図である。ここで、道路の両端の第１レーン（＃１）及び第７レーン（＃７）は、通常では車両１０がほとんど走行しないため、第１レーン（＃１）及び第７レーン（＃７）以外のレーンを、分析範囲として分析を行った。図３及び図４において、一点鎖線は車両１０の走行軌跡を表している。ＰＨは、第３レーン（＃３）及び第４レーン（＃４）にまたがって存在している。
【0037】
また、横ずれは、車両１０の横方向の移動距離であり、以下のようにして算出した。図５は、横ずれの算出方法を説明するための図である。図５において、符号１０Ａは、第一の位置にある車両１０を示しており、符号１０Ｂは、第二の位置にある車両１０を示している。θ１は、第一の位置にある車両１０Ａの舵角を示しており、θ２は、第二の位置にある車両１０Ａの舵角であって、θ１から変化した分の舵角を示している。第一の位置から、第二の位置にまでに車両１０が横方向に移動する距離（すなわち、横ずれ量）は、以下の式１で表すことができる。
横ずれ量＝Ｖ１×ΔＴ×ｓｉｎ（θ１）・・・（式１）
ただし、Ｖ１は、第一の位置にある車両１０Ａの進行方向（車輪が向いている方向）の速度、ΔＴは、第一の位置から第二の位置に車両１０が移動するのに要する時間である。
また、第二の位置からさらにΔＴ秒後の位置である第三の位置までの横ずれ量は、以下の式２で表すことができる。
横ずれ量＝Ｖ１×ΔＴ×ｓｉｎ（θ１）＋Ｖ２×ΔＴ×ｓｉｎ（θ１＋θ２）・・・（式２）
ただし、Ｖ２は、第二の位置にある車両１０Ｂの進行方向の速度、ΔＴは、（式１）のΔＴと同じ値である。
車両１０の比較的大きな走行軌跡は、位置情報から得られる走行パターンに基づいて分析を行い、車両１０の比較的小さな挙動については、舵角により得られる横ずれに基づいて分析を行った。
横ずれ量＝Ｖ１×ΔＴ×ｓｉｎ（θ１）・・・（式１）
ただし、Ｖ１は、第一の位置にある車両１０Ａの進行方向（車輪が向いている方向）の速度、ΔＴは、第一の位置から第二の位置に車両１０が移動するのに要する時間である。
また、第二の位置からさらにΔＴ秒後の位置である第三の位置までの横ずれ量は、以下の式２で表すことができる。
横ずれ量＝Ｖ１×ΔＴ×ｓｉｎ（θ１）＋Ｖ２×ΔＴ×ｓｉｎ（θ１＋θ２）・・・（式２）
ただし、Ｖ２は、第二の位置にある車両１０Ｂの進行方向の速度、ΔＴは、（式１）のΔＴと同じ値である。
車両１０の比較的大きな走行軌跡は、位置情報から得られる走行パターンに基づいて分析を行い、車両１０の比較的小さな挙動については、舵角により得られる横ずれに基づいて分析を行った。
【0038】
図６から図１１は、分析範囲における各種データの推移を示した図である。これらは、ＰＨが存在する位置を車両１０が通過する２秒前から、ＰＨが存在する位置を車両１０が通過してから２秒後までの間に車両１０のセンサで検出されたデータである。車両１０は、「進行方向」の矢印で示される方向に移動しており、各時点に対応するデータをプロットしてある。「車速」は車両１０の速度、「横ずれ」は図５において説明した横ずれ量を夫々示している。「舵角」はステアリングホイールの角度を示しており、０を境として右側または左側にステアリングが回転されているときの回転方向と回転角度を示している。「ＦＲ車輪加速度」「ＦＬ車輪加速度」「ＲＲ車輪加速度」「ＲＬ車輪加速度」は、夫々、右前、左前、右後、左後の車輪の回転加速度を示している。この回転加速度は、ＰＨを踏むと大きくなる。
【0039】
また、図６において、「＃２」から「＃６」は、図４において説明したレーンに対応している。「右車輪軌跡」は右前または右後の車輪の軌跡に対応しており、「左車輪軌跡」は左前または左後の車輪の軌跡に対応している。車輪の軌跡は、車両１０の位置情報に基
づいて推定している。
づいて推定している。
【0040】
図６に示した例では、車両１０が右前及び右後の車輪でＰＨを踏んでいる。車両１０が分析範囲に進入すると、ステアリングが左に切られた後に右に切られている。そして、ＰＨ付近においてステアリングが再度左に切られ、その後に右に切られている。車両１０は分析範囲において速度を落としながら走行している。右後の車輪の加速度（ＲＲ車輪加速度）がＰＨ付近で大きくなっており、ＰＨを踏んでいることが分かる。
【0041】
図７に示した例では、車両１０が右前及び右後の車輪でＰＨを踏んでいる。車両１０は分析範囲において加速しつつ右側にずれながら移動している。右前の車輪の加速度（ＦＲ車輪加速度）及び右後の車輪の加速度（ＲＲ車輪加速度）がＰＨ付近で大きくなっており、ＰＨを踏んでいることが分かる。
【0042】
図８に示した例では、車両１０が左後の車輪でＰＨを踏んでいる。車両１０が分析範囲に進入して直進した後、ＰＨの手前で、ステアリングが左に切られ、ＰＨを超えた後に、ステアリングが右に切られている。また、車両１０は速度を上げながら走行している。左後の車輪の加速度（ＲＬ車輪加速度）がＰＨ付近で大きくなっており、ＰＨを踏んでいることが分かる。
【0043】
図９に示した例では、車両１０が左側に避けることでＰＨを回避している。車両１０は分析範囲において減速しながらステアリングが左に切られている。これにより、車両１０はＰＨを踏まずに通過している。
【0044】
図１０に示した例では、車両１０が右側に避けることでＰＨを回避している。車両１０は分析範囲において比較的高い速度で走行しつつ、ステアリングが右に切られ、ＰＨを回避した後にステアリングが左に切られている。これにより、車両１０はＰＨを踏まずに通過している。
【0045】
図１１に示した例では、ＰＨよりも右側に右側の車輪が位置し、ＰＨよりも左側に左側の車輪が位置するように走行することで、ＰＨを回避している。車速はほぼ変化していない。このときには、ＰＨの上を車両１０が通過するが、車輪ではＰＨを踏んでいない。運転者は、ＰＨを狙ってＰＨをまたぐように車両１０を運転したと考えられる。
【0046】
図６から１１に示されるように、ＰＨを回避するのには以下の３つのパターンがある。
（１）最初から左側を走行し、更にステアリングを左に操作
（２）最初から右側を走行し、更にステアリングを右に操作
（３）道路の中央を走行しつつ、Ｓ字走行をするようにステアリングを操作
なお、Ｓ字走行には、ステアリングを左、右、左の順に操作する場合と、右、左、右の順に操作する場合とが含まれる。
（１）最初から左側を走行し、更にステアリングを左に操作
（２）最初から右側を走行し、更にステアリングを右に操作
（３）道路の中央を走行しつつ、Ｓ字走行をするようにステアリングを操作
なお、Ｓ字走行には、ステアリングを左、右、左の順に操作する場合と、右、左、右の順に操作する場合とが含まれる。
【0047】
一方、ＰＨを踏んでいる車両１０は、上記のようなＰＨを回避する挙動が少なく、直進する傾向がみられる。また、同じ場所を複数回走行している車両１０は、初回はＰＨを踏んでも、その後に同じ場所を通る際にＰＨを踏まないような挙動を示す傾向がある。図１２は、同一の車両１０が複数回通ったときの走行軌跡を示した図である。車両１０は、同じ分析範囲を１２１１から１２１５まで５回通っている。１２１１は、車両１０が分析範囲を初回に通過したときの走行軌跡である。初回の１２１１では、車両１０はＰＨを回避できずに右側の車輪でＰＨを踏んでいる。１２１２は、車両１０が分析範囲を２回目に通過したときの走行軌跡である。２回目の１２１２でも、車両１０はＰＨを回避できずに右側の車輪でＰＨを踏んでいる。
【0048】
一方、３回目以降の１２１３から１２１５では、何れも、分析範囲において車両１０は右側にずれることによりＰＨを回避している。このように、同じ箇所を複数回通過する場合には、運転者がＰＨの位置を覚えているため、ＰＨを回避するルートを走行する。このときに、分析範囲よりもさらに手前から回避ルートを走行していると、分析範囲において舵角がほとんど変化しないこともあり得る。そうすると、ＰＨがあることを運転者が分かってそのルートを通っているのか、または、ＰＨがあることを知らずにそのルートを通っているのか判断しにくい。
【0049】
図１３は、同一の車両１０が複数回通ったときの走行軌跡を示した他の図である。車両１０は、同じ分析範囲を１３１１及び１３１２の２回通っている。１３１１は、車両１０が分析範囲を初回に通過したときの走行軌跡である。１３１２は、同一の車両１０がその後に同じ分析範囲を通過したときの走行軌跡である。初回の１３１１では、車両１０はＰＨを回避するために左右の車輪の間にＰＨを通過させようと比較的急にステアリングを切っている。一方、２回目の１３１２では、分析範囲に入る前から道路の右側を走行してＰＨを回避している。このように、１３１２のデータだけを見ると、進行方向を急に変えることもなく、ＰＨも踏んでいないので、車輪速度センサ１０７の検出値でもＰＨに対応した出力はない。
【0050】
ここで、以下のような仮説を立てた。
（１）ＰＨを踏んだ車両１０よりもＰＨを踏まない車両１０のほうが、Ｓ字走行する傾向が高い。すなわち、ＰＨを回避するためにＳ字に走行するため、ＰＨがない道路よりもステアリングの操作量が多い。
（２）ＰＨ修繕前とＰＨ修繕後とでは走行レーンに差があり、ＰＨ修繕後には道路の左側を走行する車両１０が比較的多い。
これらの仮設について以下で検証する。
（１）ＰＨを踏んだ車両１０よりもＰＨを踏まない車両１０のほうが、Ｓ字走行する傾向が高い。すなわち、ＰＨを回避するためにＳ字に走行するため、ＰＨがない道路よりもステアリングの操作量が多い。
（２）ＰＨ修繕前とＰＨ修繕後とでは走行レーンに差があり、ＰＨ修繕後には道路の左側を走行する車両１０が比較的多い。
これらの仮設について以下で検証する。
【0051】
図１４から図１７は、サンプルデータを示した図である。図１４は、ＰＨ修繕前であってＰＨを踏んだ車両１０のデータを示している。図１４において、「ＰＨ」はＰＨを踏んだか否かを示しており、ＰＨを踏んだ場合には「１」と表示し、踏まなかった場合には「０」と表示している。「レーン」は、車両１０が分析範囲に進入したときの走行レーンを示している。「走行挙動」は、分析範囲で車両１０に見られた挙動を示している。「走行挙動」における「Ｌ」は車両１０が左側にずれて走行したことを示しており、「Ｓ」は車両１０が直進したことを示しており、「Ｓ字」は車両１０がＳ字走行をしたことを示しており、「Ｒ」は車両１０が右側にずれて走行したことを示している。「分類」は、走行レーン、走行挙動、及び、ＰＨを踏んだか否かを表している。「分類」における最初の数字は「レーン」に対応している。「分類」における二番目の文字は、「走行挙動」に対応している。「分類」における三番目の数字は、「ＰＨ」に対応している。例えば、分類に「２－Ｌ－１」と記載されている行は、分析範囲に第２レーンから進入し、左側にずれて走行して、ＰＨを踏んだ車両１０について記載された行である。また、図１４において「数量」は、車両１０の数量を示しており、「レーン別数量」は、各レーンに対応する車両１０の数量を示している。
【0052】
また、図１５は、ＰＨ修繕前であってＰＨを踏まなかった車両１０のデータを示している。この場合、「分類」における三番目の数字（ＰＨ）は、「０」で示される。図１６は、ＰＨ修繕後であってＰＨを踏んだ車両１０のデータを示している。この場合、「分類」における三番目の数字（ＰＨ）は、「１」で示される。図１７は、ＰＨ修繕後であってＰＨを踏まなかった車両１０のデータを示している。この場合、「分類」における三番目の数字（ＰＨ）は、「０」で示される。ＰＨ修繕後はＰＨが存在しないため、全ての車両１０がＰＨを踏まなかった車両１０に分類される。
【0053】
図１８は、図１４から図１７に示したサンプルデータをまとめた図である。図１８において「左側へ移動」は、図１４から図１７の「走行挙動」が「Ｌ」の車両１０を示している。「直進」は、図１４から図１７の「走行挙動」が「Ｓ」の車両１０を示している。「Ｓ字」は、図１４から図１７の「走行挙動」が「Ｓ字」の車両１０を示している。「右側へ移動」は、図１４から図１７の「走行挙動」が「Ｒ」の車両１０を示している。「ステアリング操作量」は、ステアリングホイールを操作したときの最大角度に関する情報を示している。
【0054】
また、「修繕前」は、ＰＨ修繕前のサンプルデータに対応し、「修繕後」は、ＰＨ修繕後のサンプルデータに対応している。「通過」は、ＰＨを踏んだ車両１０を示しており、「非通過」は、ＰＨを踏まなかった車両１０を示している。図１８は、分析範囲に進入したときのレーンが第２レーンから第４レーンまでの車両１０に絞ってまとめている。
【0055】
「修繕前」には、「通過」及び「非通過」の両方で「Ｓ字」の車両１０が多く存在している。すなわち、ＰＨを踏んだ車両１０と、ＰＨを踏まなかった車両１０の両方で、Ｓ字走行を行ってＰＨの回避をはかった車両１０が多く存在したことが分かる。また、「ＰＨ修繕前」と「ＰＨ修繕後」との「ステアリング操作量」を比較すると「修繕前」のほうが「ステアリング操作量」の標準偏差及び最大値が大きく、ステアリングホイールの操作量が多いことが分かる。また、「Ｓ字」の車両１０について、「修繕前」の「通過」と「非通過」とを比較すると、「非通過」の割合が高いことが分かる。したがって、上記の「（１）ＰＨを踏んだ車両１０よりもＰＨを踏まない車両１０のほうが、Ｓ字走行する傾向が高い」ことは正しいことが分かる。
【0056】
また、図１９は、走行レーンの分布を示した図である。実線は、ＰＨ修繕前を示しており、一点鎖線は、ＰＨ修繕後を示している。なお、ｔ検定を実施し、ＰＨ修繕前とＰＨ修繕後との２つの母集団には差異があり、集団として異なることを確認してある。夫々の走行レーンを見てみると、ＰＨ修繕前は、平均が３．８レーンで標準偏差が１．３３であるのに対し、ＰＨ修繕後は、平均が３．３レーンで標準偏差が１．０３である。ＰＨ修繕前に対してＰＨ修繕後には、走行レーンが左側に寄ることが分かる。したがって、ＰＨ修繕前は、ＰＨの回避行動として右側にずれて走行していると考えられる。したがって、上記の「（２）ＰＨ修繕前とＰＨ修繕後とでは走行レーンに差があり、ＰＨ修繕後には道路の左側を走行する車両１０が比較的多い」ことは正しいとが分かる。
【0057】
図２０は、道路に存在するＰＨの一例を示した図である。図３に示した例と同様に、道路の幅を７等分して、第１レーン（＃１）から第７レーン（＃７）の７つのレーンが存在するものとして考える。図２０で示した例では、２つのＰＨが存在している。また、図２１は、図２０に示した道路を上側から見た図である。図４と同様に、第１レーン（＃１）及び第７レーン（＃７）以外のレーンを、分析範囲として分析を行った。図２１において、一点鎖線は車両１０の走行軌跡を表している。ＰＨは、第２レーン（＃２）及び第３レーン（＃３）にまたがっているものと、第５レーン（＃５）及び第６レーン（＃６）にまたがっているものとが存在している。
【0058】
図２２は、図２０及び図２１で示した例において、ＰＨ修繕前であってＰＨを踏んだ車両１０のデータを示している。また、図２３は、図２０及び図２１で示した例において、ＰＨ修繕前であってＰＨを踏まなかった車両１０のデータを示している。データの構成については、図１４及び図１５と同じである。図２４は、図２２及び図２３に示したサンプルデータをまとめた図である。図２４において「第１例修繕前」は、図１８に示した修繕前のデータを示しており、「第２例修繕前」は、図２２及び図２３に対応したデータを示している。図２４の「第２例修繕前」においても、Ｓ字走行を行った車両１０の傾向は「第１例修繕前」と同じである。すなわち、「第２例修繕前」の「通過」と「非通過」とを
比較すると、「非通過」のほうがＳ字走行を行う傾向が高いことが分かる。
比較すると、「非通過」のほうがＳ字走行を行う傾向が高いことが分かる。
【0059】
また、天気により車両１０の挙動が変わることも考えられるため、異なる天気の日に取得したデータに基づいた分析を行った。図２５は、図３に示した道路の分析範囲における雨の日と晴れの日との車両１０のデータを示している。「雨」は雨の日に収集したデータを示しており、「晴れ」は晴れの日に収集したデータを示している。ＰＨを踏んだ車両１０（「通過」に分類されている車両１０）は、雨の日および晴れの日のいずれであっても、道路の中央付近、すなわち、第３レーン及び第４レーンを走行する傾向が高い。一方、ＰＨを踏まなかった車両１０（「非通過」に分類されている車両１０）は、雨の日および晴れの日の何れであっても、道路の左右、すなわち、第２レーンや第５レーンから第７レーンを走行する傾向が高い。
【0060】
図２６は、図３に示した道路の分析範囲における雨の日と晴れの日との車両１０の挙動を示した図である。ＰＨを踏んだ車両１０は、雨の日および晴れの日で直進する傾向にある。図２５に示されるデータと合わせると、ＰＨを踏んだ車両１０は、道路の中央付近を直進する傾向が高い。雨の日および晴れの日においても、Ｓ字走行を行う車両１０も存在する。そして、雨の日および晴れの日にかかわらず、「非通過」の車両１０は、「通過」の車両１０よりもＳ字走行を行う割合が高い。
【0061】
以上のように、ＰＨが存在する場所において、ＰＨを回避する挙動を示す車両１０が多くなり、ＰＨを回避するために走行ルートを変更する車両１０が多くなることが分かる。したがって、ＰＨが発生していると考えられる場所において、ＰＨが存在すると考えられる位置から前後２秒間のステアリングホイールの操作量、または、車両１０の横ずれ量とに基づいて、その場所にＰＨが存在するか否か判定することができる。また、車両１０の分析範囲への進入ルートに基づいて、その場所にＰＨが存在するか否か判定することもできる。なお、ここでいう「ＰＨが発生していると考えられる場所」とは、例えば、複数の車両１０の車輪速度センサ１０７の検出値が、ＰＨの存在を示している場所である。このような場所であっても、ＰＨを回避した車両１０の車輪速度センサ１０７からはＰＨを検出することができないため、本当にＰＨが存在するのか直ぐには判定せずに、車両１０の挙動に基づいてＰＨが存在しているのか否か判定する。
【0062】
そこで、サーバ３０は、車両１０から取得したデータに基づいて、ＰＨが発生していると考えられる場所を抽出する。そして、抽出した場所について、分析範囲を設定し、その分析範囲におけるＳ字走行の有無などに基づいてＰＨが本当に発生しているのか否か判定する。なお、Ｓ字走行は、第一の挙動の一例である。
【0063】
図２７は、サーバ３０の機能構成を例示した図である。サーバ３０は、機能構成要素として、制御部３１、車両情報ＤＢ３２１、及び、地図情報ＤＢ３２２を備える。サーバ３０のプロセッサ３０１は、主記憶部３０２上のコンピュータプログラムにより、制御部３１の処理を実行する。ただし、各機能構成素のいずれか、またはその処理の一部がハードウェア回路により実行されてもよい。制御部３１には、異常抽出部３１１、異常判定部３１２、及び、通知部３１３が含まれる。
【0064】
車両情報ＤＢ３２１、及び、地図情報ＤＢ３２２は、プロセッサ３０１によって実行されるデータベース管理システム（Ｄａｔａｂａｓｅ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ、ＤＢＭＳ）のプログラムが、補助記憶部３０３に記憶されるデータを管理することで構築される、例えば、リレーショナルデータベースである。なお、サーバ３０の各機能構成要素のいずれか、またはその処理の一部は、ネットワークＮ１に接続される他のコンピュータにより実行されてもよい。
【0065】
車両情報ＤＢ３２１は、補助記憶部３０３に日時、位置、車輪速度、車両速度、及び、舵角に関する情報が格納されて形成されている。ここで、車両情報ＤＢ３２１に格納される車両情報の構成について、図２８に基づいて説明する。図２８は、車両情報のテーブル構成を例示した図である。車両情報テーブルは、車両１０毎に形成されている。車両情報テーブルは、日時、位置、車輪速度、車両速度、及び、舵角の各フィールドを有する。日時フィールドには、車両１０においてデータが取得された日時に関する情報が入力される。位置フィールドには、位置情報センサ１０５によって検出された位置に関する情報が入力される。位置は、例えば座標で表される。車輪速度フィールドには、車輪速度センサ１０７によって検出された車輪速度に関する情報が入力される。車両速度フィールドには、車両１０の速度に関する情報が入力される。車両１０の速度は、車輪速度センサ１０７の検出値と、予め登録されている車両の１０のタイヤの外径とに基づいて算出してもよいし、車両１０に取り付けられた速度センサからの検出値を取得してもよい。舵角フィールドには、舵角センサ１０６によって検出された舵角に関する情報が入力される。これらのデータは、各車両１０から所定の時間毎に送信される。
【0066】
地図情報ＤＢ３２２には、地図データ、当該地図データ上の各地点の特性を示す文字や写真等のＰＯＩ（Point of Interest）情報を含む地図情報が格納される。なお、地図情
報ＤＢ３２２は、ネットワークＮ１に接続される他のシステム、例えば、ＧＩＳ（Geographic Information System）から提供されてもよい。
報ＤＢ３２２は、ネットワークＮ１に接続される他のシステム、例えば、ＧＩＳ（Geographic Information System）から提供されてもよい。
【0067】
異常抽出部３１１は、車両情報ＤＢ３２１に格納されているデータに基づいて、ＰＨが存在していそうな位置を抽出する。ここで、車両情報ＤＢ３２１には、例えば、各車両１０について、位置情報と、車輪速度センサ１０７の検出値と、日時とが関連付けて格納されている。これらの情報に基づいて、異常抽出部３１１は、ＰＨが存在する可能性のある位置を抽出する。異常抽出部３１１は、車輪速度センサ１０７の検出値に基づいて、車輪の回転加速度を算出する。そして、車輪の回転加速度が所定加速度以上であった位置を抽出する。そして、例えば、所定数以上の車両１０において、車輪の回転加速度が所定加速度以上であった位置を、ＰＨが存在している可能性のある位置として抽出する。
【0068】
なお、本実施形態では、異常抽出部３１１が、車輪速度センサ１０７の検出値に基づいてＰＨが存在している可能性のある位置を抽出しているが、これに限らず、ＰＨに対応した信号を出力する他のセンサの検出値に基づいて、ＰＨが存在している可能性のある位置を抽出してもよい。また、例えば、車両１０の運転者または道路の歩行者からＰＨがある旨の通報があった位置を、ＰＨが存在している可能性のある位置として抽出してもよい。この場合、ユーザ端末２０からサーバ３０へ、通報があった位置に関する情報が送信される。また、外部カメラ１０８により撮像された画像を解析することにより、ＰＨが存在している可能性のある位置を抽出してもよい。
【0069】
異常判定部３１２は、異常抽出部３１１により抽出された、ＰＨが存在している可能性のある位置（以下、ＰＨ候補位置ともいう。）について、ＰＨが本当に存在しているのか否か判定する。異常判定部３１２は、ＰＨ候補位置について分析範囲を設定する。分析範囲は、例えば、車両１０の速度に基づいて、ＰＨ候補位置から前後２秒間に車両１０が走行する範囲に設定する。また、異常判定部３１２は、分析範囲を例えば７つのレーンに分割する。なお、本実施形態では道路を７つのレーンに分割して分析を行うが、分割数はこれに限らない。例えば、道路の広さに応じて分割数を多くしてもよい。また、車両１０の平均速度に応じて分割数を決定してもよい。
【0070】
異常判定部３１２は、分析範囲を通過した車両１０の進入レーンを車両情報ＤＢ３２１から取得する。さらに、異常判定部３１２は、分析範囲を通過した車両１０がＳ字走行を行ったか否か判定する。異常判定部３１２は、例えば、車両１０の横ずれが左右に所定量
（例えば、３０ｃｍ）あった場合に、Ｓ字走行を行ったと判定してもよい。なお、横ずれ量に代えて、ステアリングホイールの操作量の標準偏差が所定値以上である場合、ステアリングホイールの操作量の最大値が所定値以上である場合、または、ステアリングホイールの操作量の分散が所定値以上である場合に、Ｓ字走行が行われたと判定してもよい。図１８で説明したように、ＰＨが存在する場合には、ステアリングホイールの操作量の標準偏差、及び、ステアリングホイールの操作量の最大値が増加するため、これらの値に基づいた判定を行うこともできる。
（例えば、３０ｃｍ）あった場合に、Ｓ字走行を行ったと判定してもよい。なお、横ずれ量に代えて、ステアリングホイールの操作量の標準偏差が所定値以上である場合、ステアリングホイールの操作量の最大値が所定値以上である場合、または、ステアリングホイールの操作量の分散が所定値以上である場合に、Ｓ字走行が行われたと判定してもよい。図１８で説明したように、ＰＨが存在する場合には、ステアリングホイールの操作量の標準偏差、及び、ステアリングホイールの操作量の最大値が増加するため、これらの値に基づいた判定を行うこともできる。
【0071】
そして、異常判定部３１２は、ＰＨ候補位置において、車輪速度センサ１０７の検出値に基づいて、ＰＨを踏んだときに対応する検出値が取得された車両１０と、ＰＨを踏んだときに対応する検出値が取得されなかった車両１０とを比較することでＰＨが本当に存在するのか否か判定する。具体的には、異常判定部３１２は、ＰＨを踏んでいない車両１０のうちＳ字走行した車両１０の割合が、ＰＨを踏んだ車両１０のうちＳ字走行した車両１０の割合よりも大きい場合に、ＰＨが存在すると判定する。すなわち、図１８の点線で囲んだ数値の傾向があった場合に、ＰＨが存在すると判定する。
【0072】
そして、ＰＨが存在すると異常判定部３１２が判定した場合に、通知部３１３は、ＰＨが発生していることを示す情報をユーザ端末２０に出力する。この情報には、ＰＨが発生している位置についての情報（例えば、緯度及び経度）が含まれる。なお、ＰＨが発生している位置については、地図情報ＤＢ３２２に格納されているデータに基づいて特定してもよい。
【0073】
次に、車両１０の機能について説明する。図２９は、車両１０の機能構成を示した図である。車両１０は、機能構成要素として、データ送信部１１を有する。車両１０のプロセッサ１０１は、主記憶部１０２上のコンピュータプログラムにより、データ送信部１１の処理を実行する。ただし、各機能構成素のいずれか、またはその処理の一部がハードウェア回路により実行されてもよい。
【0074】
データ送信部１１は、位置情報センサ１０５、舵角センサ１０６、車輪速度センサ１０７、及び、外部カメラ１０８により得られたデータを所定時間毎に取得してサーバ３０へ送信する。
【0075】
次に、サーバ３０におけるＰＨ判定処理について説明する。サーバ３０は、車両１０からデータを受信すると、ＰＨが存在する可能性についての判定を行う。図３０は、本実施形態に係るＰＨが存在する可能性を判定するためのフローチャートである。図３０に示した処理は、サーバ３０において、所定の時間毎に実行される。
【0076】
ステップＳ１０１において異常抽出部３１１は、車両１０から車両情報を受信したか否か判定する。車両情報は、車両情報ＤＢ３２１に格納される情報である。ステップＳ１０１で肯定判定された場合にはステップＳ１０２へ進み、否定判定された場合には本ルーチンを終了させる。ステップＳ１０２において異常抽出部３１１は、車両情報を車両情報ＤＢ３２１に格納する。次いで、ステップＳ１０３において異常抽出部３１１は、車輪加速度を算出する。例えば、前回ルーチンの車輪速度と、今回ルーチンの車輪速度と、ルーチンの実行間隔とに基づいて、車輪の加速度を算出する。このときには、４輪夫々についての車輪加速度が算出される。
【0077】
ステップＳ１０４において異常抽出部３１１は、車輪加速度が所定加速度以上であるか否か判定する。ここでいう所定加速度は、ＰＨを踏んだ場合の車輪加速度の下限値である。このステップＳ１０４では、４輪のうち１輪だけでも車輪加速度が所定加速度以上であれば肯定判定される。ステップＳ１０４で肯定判定された場合にはステップＳ１０６へ進
み、否定判定された場合には本ルーチンを終了させる。
み、否定判定された場合には本ルーチンを終了させる。
【0078】
ステップＳ１０５において異常抽出部３１１は、車両１０の位置を記憶する。ステップＳ１０６において異常抽出部３１１は、同じ位置が記憶されている場合に、その記憶されている数が所定数以上であるか否か判定する。ここでいう所定数は、ＰＨが存在する可能性のある値として設定される。すなわち、同じ位置において車輪加速度が所定加速度以上となった車両１０が所定数以上あった場合には、その位置にＰＨが存在している可能性が高いと考えられる。ステップＳ１０６において肯定判定された場合にはステップＳ１０７へ進み、否定判定された場合には本ルーチンを終了させる。ステップＳ１０７において異常抽出部３１１は、ステップＳ１０５において記憶した位置を、ＰＨ候補位置として登録する。このようにして、異常抽出部３１１は、ＰＨ候補位置を抽出する。
【0079】
次に、ＰＨ候補位置として登録された位置におけるデータを収集する処理について説明する。図３１は、ＰＨ候補位置に対応するデータを収集する処理のフローチャートである。図３１に示した処理は、サーバ３０において、図３０に示したルーチンの後に実行される。
【0080】
ステップＳ２０１において異常判定部３１２は、車両１０の位置がＰＨ候補位置であるか否か判定する。登録されているＰＨ候補位置と、車両１０から送信される位置とが、異常判定部３１２によって比較される。ステップＳ２０１で肯定判定された場合にはステップＳ２０２へ進み、否定判定された場合には本ルーチンを終了させる。ステップＳ２０２において異常判定部３１２は、車輪加速度が所定加速度以上であるか否か判定する。ステップＳ１０４と同様の処理が実行される。ステップＳ２０２で肯定判定された場合にはステップＳ２０３へ進み、否定判定された場合にはステップＳ２０４へ進む。
【0081】
ステップＳ２０３において異常判定部３１２は、補助記憶部３０３に、車両１０がＰＨを通過した（ＰＨを踏んだ）旨の情報を記憶させる。一方、ステップＳ２０４において異常判定部３１２は、補助記憶部３０３に、車両１０がＰＨを通過しなかった（ＰＨを踏まなかった）旨の情報を記憶させる。
【0082】
ステップＳ２０５において異常判定部３１２は、車両１０の左右のずれ量が所定量以上であるか否か判定する。本ステップＳ２０５では、車両１０がＳ字走行を行ったか否か判定している。左右の横ずれ量は、右側及び左側に夫々ずれた距離である。ここでいう所定量は、ＰＨを回避するためのＳ字走行を行った場合のずれ量であり、例えば、３０ｃｍである。すなわち、右、左、右の順に進行方向が変化したときに、右側に例えば３０ｃｍずれて、その後に左側に例えば３０ｃｍずれた場合に、左右の横ずれ量が所定量以上であると判定される。左、右、左の順に進行方向が変化する場合も同様に、左側に例えば３０ｃｍずれて、その後に左側に例えば３０ｃｍずれた場合に、左右の横ずれ量が所定量以上であると判定される。ステップＳ２０５で肯定判定された場合にはステップＳ２０６へ進み、否定判定された場合にはステップＳ２０７へ進む。
【0083】
ステップＳ２０６において異常判定部３１２は、補助記憶部３０３に、車両１０がＳ字走行を行った旨の情報を記憶させる。一方、ステップＳ２０７において異常判定部３１２は、補助記憶部３０３に、車両１０がＳ字走行を行わなかった旨の情報を記憶させる。このようにして、ＰＨ候補位置付近を通る車両１０について、車輪加速度及び横ずれ量に関する情報を蓄積する。
【0084】
次に、ＰＨ候補位置にＰＨが存在するか否か判定する処理について説明する。図３２は、ＰＨ候補位置にＰＨが存在するか否か判定する処理のフローチャートである。図３２に示した処理は、サーバ３０において、所定時間毎に実行される。
【0085】
ステップＳ３０１において異常判定部３１２は、ＰＨ候補位置に対応するデータの取得数が所定数以上であるか否か判定する。すなわち、ＰＨ候補位置を通過した車両１０の数が、ＰＨの存在を判定するのに十分な数に達したか否か判定している。ここでいう所定数は、ＰＨの存在を判定するときの数であり、予め補助記憶部３０３に記憶されている。所定数が多いほど判定精度を高めることができるが、データを収集するのに時間がかかってしまうため、判定精度とデータを収集するのに要する時間とのどちらをどれだけ優先するのかに基づいて所定数を決定しておく。ステップＳ３０１で肯定判定された場合にはステップＳ３０２へ進み、否定判定された場合には本ルーチンを終了させる。
【0086】
ステップＳ３０２において異常判定部３１２は、ＰＨが存在するか否か判定する。すなわち、ステップＳ２０３でＰＨ通過と記憶され且つステップＳ２０６でＳ字走行を行ったと記憶された車両１０（以下、「Ｓ字－１」車両という。）の割合と、ステップＳ２０４でＰＨ非通過と記憶され且つステップＳ２０６でＳ字走行を行ったと記憶された車両１０（以下、「Ｓ字－０」車両という。）の割合と、を比較する。
【0087】
「Ｓ字－１」車両は、運転者がＰＨに気が付いて回避行動をとったもののＰＨを踏んでしまった車両１０と考えられる。一方、「Ｓ字－０」車両は、運転者がＰＨに気が付いて回避行動をとり、ＰＨを踏まなかった車両１０と考えられる。図１８の点線で囲んだ箇所を見れば分かるように、ＰＨを通過した車両１０のうち「Ｓ字－１」車両の割合よりも、ＰＨを通過しなかった車両１０のうち「Ｓ字－０」車両の割合のほうが高くなる。このように、Ｓ字走行を行った車両１０の中でも、ＰＨを踏んだ車両１０とＰＨを踏まなかった車両１０とには、はっきりとした差がある。
【0088】
したがって、ＰＨ候補位置において、このような傾向がみられた場合には、ＰＨが存在すると判定する。ステップＳ３０２において異常判定部３１２は、ＰＨを通過した車両１０のうち「Ｓ字－１」車両の割合よりも、ＰＨを通過しなかった車両１０のうち「Ｓ字－０」車両の割合のほうが高いか否か判定する。ステップＳ３０２で肯定判定された場合にはステップＳ３０３へ進み、否定判定された場合にはステップＳ３０６へ進む。
【0089】
ステップＳ３０３において異常判定部３１２は、ＰＨ候補位置にＰＨが存在すると判定する。異常判定部３１２がＰＨ候補位置にＰＨが存在すると判定したことを受けて、ステップＳ３０４において通知部３１３は、ＰＨが発生していることをユーザ端末２０に通知するための情報である通知情報を生成する。この通知情報には、ＰＨが発生している位置に関する情報が含まれる。そして、ステップＳ３０５において通知部３１３は、通知情報をユーザ端末２０に送信する。通知情報を受信したユーザ端末２０では、例えば、ディスプレイ２０５にＰＨの位置が表示させる。このときに、例えば、ディスプレイ２０５に表示させる地図上にＰＨの位置を表示させてもよい。
【0090】
一方、ステップＳ３０６において異常判定部３１２は、ＰＨ候補位置にＰＨが存在しないと判定する。この場合、ＰＨが存在しないと判定したことをユーザ端末２０に通知してもよい。ステップＳ３０７において異常判定部３１２は、対応するＰＨ候補位置に関するデータをリセットする。
【0091】
以上説明したように、第１実施形態によれば、車両１０から取得される車輪速度センサ１０７の検出値に基づいて、ＰＨ候補位置を特定している。しかし、車輪速度センサ１０７の検出値だけでは、例えばマンホールの蓋を踏んだ場合もＰＨを踏んだ場合と同様の検出値が取得され得るため、誤判定の虞がある。これに対して異常判定部３１２は、ＰＨ候補位置においてさらにＳ字走行をしたか否かに基づいてＰＨが存在するか否か判定している。Ｓ字走行を行った車両１０の中でも、ＰＨを踏んだ車両１０とＰＨを踏まなかった車
両１０とには割合に明らかな差があり、例えばマンホールの蓋を踏んだ場合とは異なる傾向を示す。この傾向に基づいてＰＨが存在するか否か判定するため、単にＳ字走行を行ったか否かに基づいて判定する場合や、単に車輪速度センサ１０７の検出値に基づいて判定する場合と比較して、より高精度にＰＨが存在しているか否か判定することが可能となる。
両１０とには割合に明らかな差があり、例えばマンホールの蓋を踏んだ場合とは異なる傾向を示す。この傾向に基づいてＰＨが存在するか否か判定するため、単にＳ字走行を行ったか否かに基づいて判定する場合や、単に車輪速度センサ１０７の検出値に基づいて判定する場合と比較して、より高精度にＰＨが存在しているか否か判定することが可能となる。
【0092】
＜第２実施形態＞
第２実施形態では、車両１０が走行したレーンに基づいてＰＨの有無を判定する。その他の構成については、第１実施形態と同じため説明を省略する。サーバ３０の異常判定部３１２は、過去のデータと現在のデータとを比較し、車両１０の走行レーンに変化がある場所にＰＨが存在すると判定する。そのため、異常抽出部３１１は、車両１０から取得したデータを補助記憶部３０３に記憶させている。そして、例えば、ＰＨ候補位置が抽出された場合に、そのＰＨ候補位置における過去のデータと現在のデータとを比較する。例えば、図１９に示したように、ＰＨの有無によって車両１０の走行レーンが変化する。したがって、例えば、過去の所定期間（第一の期間）における走行レーンの平均値と、現時点から将来の所定期間（第二の期間）における走行レーンの平均値とを夫々算出し、その差または比が所定値以上であればＰＨが存在すると判定する。
第２実施形態では、車両１０が走行したレーンに基づいてＰＨの有無を判定する。その他の構成については、第１実施形態と同じため説明を省略する。サーバ３０の異常判定部３１２は、過去のデータと現在のデータとを比較し、車両１０の走行レーンに変化がある場所にＰＨが存在すると判定する。そのため、異常抽出部３１１は、車両１０から取得したデータを補助記憶部３０３に記憶させている。そして、例えば、ＰＨ候補位置が抽出された場合に、そのＰＨ候補位置における過去のデータと現在のデータとを比較する。例えば、図１９に示したように、ＰＨの有無によって車両１０の走行レーンが変化する。したがって、例えば、過去の所定期間（第一の期間）における走行レーンの平均値と、現時点から将来の所定期間（第二の期間）における走行レーンの平均値とを夫々算出し、その差または比が所定値以上であればＰＨが存在すると判定する。
【0093】
なお、走行レーンは、位置情報センサ１０５の検出値を用いて取得してもよいし、外部カメラ１０８により取得される画像を解析することにより取得してもよい。また、図１９に示した道路では、７つのレーンに分割しているが、道路の広さなどに応じて分割数を変更することもできる。
【0094】
異常抽出部３１１は、図３０に示した処理によってＰＨ候補位置を抽出する。図３３は、ＰＨ候補位置にＰＨが存在するか否か判定する処理のフローチャートである。図３３に示した処理は、サーバ３０において、所定時間毎に実行される。なお、図３２に示したルーチンと同じ処理が実行されるステップについては、同じ符号を付して説明を省略する。
【0095】
ステップＳ４０１において異常判定部３１２は、ＰＨ候補位置に対応するデータの取得数が所定数以上であるか否か判定する。この取得数は、ＰＨ候補位置が抽出されてから新たに取得された同じ位置におけるデータの数である。ここでいう所定数は、車両１０が走行したレーンの平均値を精度よく算出することのできるデータの数であり、予め補助記憶部３０３に記憶されている。所定数が多いいほど判定精度を高めることができるが、データを収集するのに時間がかかってしまうため、判定精度とデータを収集するのに要する時間とのどちらをどれだけ優先するのかに基づいて所定数が決定される。ステップＳ４０１で肯定判定された場合にはステップＳ４０２へ進み、否定判定された場合には本ルーチンを終了させる。
【0096】
ステップＳ４０２において異常判定部３１２は、ＰＨ候補位置における現時点での車両１０の走行レーンの平均値を算出する。異常判定部３１２は、ＰＨ候補位置に基づいて分析範囲を設定し、分析範囲に進入したときの走行レーンを車両１０毎に抽出し、その平均値を算出する。この平均値は、例えば、直近に分析範囲を通過した所定数の車両１０について算出される。
【0097】
ステップＳ４０３において異常判定部３１２は、ＰＨ候補位置における過去の車両１０の走行レーンの平均値を算出する。ここでいう過去とは、ＰＨ候補位置が抽出されるよりも前の時期を示す。異常判定部３１２は、車両情報ＤＢ３２１に格納されている車両情報から、日時が過去の所定期間に含まれ、且つ、位置が分析範囲に含まれるレコードを抽出し、夫々の位置情報に基づいて走行レーンを取得する。例えば道路を７分割し、夫々のレーンの位置の範囲を異常判定部３１２が求めて補助記憶部３０３に記憶させておく。そし
て、車両情報ＤＢ３２１に格納されている位置情報が、補助記憶部３０３に記憶されている各レーンの範囲の何れに含まれるのか判定する。異常判定部３１２は、例えば、ステップＳ４０１に係る所定数と同数の車両１０のデータを抽出して平均レーンを算出する。
て、車両情報ＤＢ３２１に格納されている位置情報が、補助記憶部３０３に記憶されている各レーンの範囲の何れに含まれるのか判定する。異常判定部３１２は、例えば、ステップＳ４０１に係る所定数と同数の車両１０のデータを抽出して平均レーンを算出する。
【0098】
ステップＳ４０４において異常判定部３１２は、ステップＳ４０２で算出した現在の走行レーンの平均値と、ステップＳ４０３で算出した過去の走行レーンの平均値との差が、所定値以上であるか否か判定する。所定値は、ＰＨが存在する場合と存在しない場合との走行レーンの差として補助記憶部３０３に記憶されている。ステップＳ４０４で肯定判定された場合にはステップＳ３０３へ進み、否定判定された場合にはステップＳ３０６へ進む。
【0099】
以上説明したように、第２実施形態によれば、車両１０から取得される現在と過去との走行レーンを比較することにより、ＰＨが存在するか否か判定することができる。
【0100】
なお、第２実施形態では、現在と過去とで同じ場所における平均レーンを比較しているが、比較に用いる過去の平均レーンは、異なる場所における平均レーンであってもよい。例えば、全国の道路において車両１０が走行するときの平均レーンを予め求めておいて、比較対象としてもよい。
【0101】
＜第３実施形態＞
第１実施形態では、現在の車両情報を利用してＳ字走行が行われたか否か判定し、その結果に基づいてＰＨが存在するか否か判定しているが、これに代えて、過去のデータとの比較に基づいてＳ字走行を行う車両１０が増加している場合に、ＰＨが存在すると判定してもよい。例えば、ＰＨが発生していなと分かっている時期における車両データを補助記憶部３０３に記憶させておく。そして、ＰＨ候補位置において過去にＳ字走行を行った車両１０の割合と、現在でＳ字走行を行う車両１０の割合との差または比が、所定差または所定比以上である場合に、ＰＨが存在すると判定してもよい。
第１実施形態では、現在の車両情報を利用してＳ字走行が行われたか否か判定し、その結果に基づいてＰＨが存在するか否か判定しているが、これに代えて、過去のデータとの比較に基づいてＳ字走行を行う車両１０が増加している場合に、ＰＨが存在すると判定してもよい。例えば、ＰＨが発生していなと分かっている時期における車両データを補助記憶部３０３に記憶させておく。そして、ＰＨ候補位置において過去にＳ字走行を行った車両１０の割合と、現在でＳ字走行を行う車両１０の割合との差または比が、所定差または所定比以上である場合に、ＰＨが存在すると判定してもよい。
【0102】
サーバ３０の異常判定部３１２は、過去の所定期間において分析範囲を通過した全車両１０のうち、Ｓ字走行を行った車両１０の割合を算出する。また、異常判定部３１２は、現時点から所定期間において分析範囲を通過する全車両１０のうち、Ｓ字走行を行った車両１０の割合を算出する。そして、過去と現在とでＳ字走行をした車両１０の割合を比較して、その差が所定差以上の場合にＰＨが存在すると判定する。ここでいう所定差は、ＰＨが発生したことにより増加するＳ字走行を行う車両１０の割合であり、補助記憶部３０３に記憶されている。
【0103】
このように、現在と過去とのＳ字走行を行った車両１０の割合を比較することによっても、ＰＨが存在するか否か判定することができる。
【0104】
＜第４実施形態＞
第４実施形態では、人による道路の点検と組み合わせてＰＨの存在の有無を判定する。ここで、人が目視によって道路を点検することもある。例えば、サーバ３０による監視では道路の異常を見落とすことも考えられる。また、ＰＨ候補位置において車両１０の通過量が少ないと、ＰＨの存在を判定するために時間を要するため、人が現地に行って目視で確認することも考えられる。一方、全ての道路を目視だけで点検するには、多くの人と時間が必要となる。そこで、第４実施形態では、人による目視と、サーバ３０による監視とを組み合わせて道路を監視する。
第４実施形態では、人による道路の点検と組み合わせてＰＨの存在の有無を判定する。ここで、人が目視によって道路を点検することもある。例えば、サーバ３０による監視では道路の異常を見落とすことも考えられる。また、ＰＨ候補位置において車両１０の通過量が少ないと、ＰＨの存在を判定するために時間を要するため、人が現地に行って目視で確認することも考えられる。一方、全ての道路を目視だけで点検するには、多くの人と時間が必要となる。そこで、第４実施形態では、人による目視と、サーバ３０による監視とを組み合わせて道路を監視する。
【0105】
サーバ３０は、人の目視による道路の点検のスケジュールを取得し、目視が行われてから所定期間は、同じ場所においてサーバ３０がＰＨの存在を判定しないこととする。すな
わち、目視での点検が行われた場合には、ＰＨがないか、ＰＨがあったとしても修繕されるため、目視での点検後の所定期間はＰＨの存在を判定しない。そして、目視での点検後に、所定期間が経過してから、ＰＨの存在の有無を判定する。例えば、目視による点検が行われてから所定期間は、第１実施形態から第３実施形態において図３０における処理を実行しないようにしてもよい。これにより、サーバ３０の負荷を低減することができる。また、目視による点検から所定期間が経過すると、新たにＰＨが発生する虞もあるため、サーバ３０による監視を行う。すなわち、図３０における処理を所定時間ごとに実行する。これにより、ＰＨが発生した場合、次の目視による点検を待たずして、ＰＨが存在していると判定することができるため、ＰＨを早期に修繕することができる。
わち、目視での点検が行われた場合には、ＰＨがないか、ＰＨがあったとしても修繕されるため、目視での点検後の所定期間はＰＨの存在を判定しない。そして、目視での点検後に、所定期間が経過してから、ＰＨの存在の有無を判定する。例えば、目視による点検が行われてから所定期間は、第１実施形態から第３実施形態において図３０における処理を実行しないようにしてもよい。これにより、サーバ３０の負荷を低減することができる。また、目視による点検から所定期間が経過すると、新たにＰＨが発生する虞もあるため、サーバ３０による監視を行う。すなわち、図３０における処理を所定時間ごとに実行する。これにより、ＰＨが発生した場合、次の目視による点検を待たずして、ＰＨが存在していると判定することができるため、ＰＨを早期に修繕することができる。
【0106】
図３４は、サーバ３０による道路の監視を行うか否か判定するための処理のフローチャートである。本ルーチンは、サーバ３０において所定の時間毎に実行される。また、本ルーチンは、例えば、道路毎、地域毎、または、予め定めた範囲毎に実行される。ステップＳ５０１において異常抽出部３１１は、目視による道路の点検のスケジュールを取得する。目視による道路の点検スケジュールは、例えばユーザ端末２０において入力され、サーバ３０の補助記憶部３０３に記憶されている。このスケジュールには、目視による点検を行う日時、及び、位置に関する情報が含まれる。
【0107】
ステップＳ５０２において異常抽出部３１１は、目視による点検からの経過日数が所定日数以上であるか否か判定する。所定日数は、ＰＨが発生し得る日数として補助記憶部３０３に記憶させておく。ステップＳ５０２で肯定判定された場合にはステップＳ５０３へ進み、否定判定された場合にはステップＳ５０４へ進む。
【0108】
ステップＳ５０３において異常抽出部３１１は、ＰＨが存在する可能性を判定する処理を開始する。この処理は、図３０に示した処理である。一方、ステップＳ５０４において異常判定部３１２は、ＰＨが存在する可能性を判定する処理を停止する。
【0109】
以上説明したように第４実施形態によれば、人の目視による点検とサーバ３０による道路の監視とを組み合わせてＰＨの存在を判定するため、サーバ３０の計算負荷を低減することができる。また、目視による点検だけだと突発的に発生したＰＨを発見するまでに時間がかかる虞があるが、サーバ３０による監視を組み合わせることにより、ＰＨの早期発見が可能となる。
【0110】
＜第５実施形態＞
第５実施形態では、同一の車両１０の過去の挙動と現在の挙動とを比較してＰＨが存在するか否か判定する。図１２で説明したように、ＰＨが存在する場所を同一の車両１０が複数回通過すると、最初のほうはＰＨを踏んでいても、運転者がＰＨの位置を覚えることによりＰＨを踏まなくなる。したがって、例えば、車輪速度センサ１０７の検出値に基づいてＰＨを踏んだ可能性があると判定されたとしても、その後に車輪速度センサ１０７の検出値に基づいてＰＨを踏んだ可能性があると判定されないようになった場合には、そこにＰＨが存在すると考えられる。例えば、車輪速度センサ１０７によってＰＨが検出されなくなった場合で、且つ、車両１０がＳ字走行を行った場合に、ＰＨが存在すると判定してもよい。また、車輪速度センサ１０７によってＰＨが検出されなくなった場合で、且つ、車両１０の走行レーンが変化した場合に、ＰＨが存在すると判定してもよい。
第５実施形態では、同一の車両１０の過去の挙動と現在の挙動とを比較してＰＨが存在するか否か判定する。図１２で説明したように、ＰＨが存在する場所を同一の車両１０が複数回通過すると、最初のほうはＰＨを踏んでいても、運転者がＰＨの位置を覚えることによりＰＨを踏まなくなる。したがって、例えば、車輪速度センサ１０７の検出値に基づいてＰＨを踏んだ可能性があると判定されたとしても、その後に車輪速度センサ１０７の検出値に基づいてＰＨを踏んだ可能性があると判定されないようになった場合には、そこにＰＨが存在すると考えられる。例えば、車輪速度センサ１０７によってＰＨが検出されなくなった場合で、且つ、車両１０がＳ字走行を行った場合に、ＰＨが存在すると判定してもよい。また、車輪速度センサ１０７によってＰＨが検出されなくなった場合で、且つ、車両１０の走行レーンが変化した場合に、ＰＨが存在すると判定してもよい。
【0111】
図３５は、第５実施形態に係るＰＨが存在するか否か判定する処理のフローチャートである。図３５に示すルーチンは、サーバ３０において各車両１０について所定の時間毎に実行される。上記のフローチャートと同じ処理が実行されるステップについては、同じ符号を付して説明を省略する。図３５に示したルーチンでは、ステップＳ１０４で肯定判定されると、ステップＳ６０１へ進む。ステップＳ６０１において異常抽出部３１１は、車
両１０の位置を、ＰＨ候補位置として登録する。ここでは、車輪加速度が所定速度以上であれば、すぐにその位置をＰＨ候補位置として登録する。このＰＨ候補位置は、当該車両１０にのみ対応する位置であり、他の車両１０がこの位置を通過してもＰＨ候補位置とは扱われない。
両１０の位置を、ＰＨ候補位置として登録する。ここでは、車輪加速度が所定速度以上であれば、すぐにその位置をＰＨ候補位置として登録する。このＰＨ候補位置は、当該車両１０にのみ対応する位置であり、他の車両１０がこの位置を通過してもＰＨ候補位置とは扱われない。
【0112】
一方、ステップＳ１０４において否定判定された場合にはステップＳ６０２へ進む。ステップＳ６０２において異常判定部３１２は、車両１０の位置が、ＰＨ候補位置として登録されている位置であるか否か判定する。すなわち、車両１０からＰＨを踏んだときに対応する情報が出力された後であるか否か判定している。ステップＳ６０２で肯定判定された場合にはステップＳ６０３へ進み否定判定された場合には本ルーチンを終了させる。
【0113】
ステップＳ６０３において異常判定部３１２は、車両１０の左右のずれ量が所定量以上であるか否か判定する。本ステップＳ６０３では、車両１０がＳ字走行を行ったか否か判定している。ＰＨ候補位置として登録された後に、車輪加速度が所定加速度以上ではなくなり、且つ、横ずれ量が所定量以上の場合には、車両１０がＳ字走行を行ってＰＨを回避していると考えられる。ステップＳ６０３で肯定判定された場合にはステップＳ６０４へ進み、否定判定された場合にはステップＳ６０５へ進む。
【0114】
ステップＳ６０４において異常判定部３１２は、ＰＨ候補位置にＰＨが存在すると判定する。すなわち、過去（第一の時期）と現在（第二の時期）とで車両１０の挙動が変化しており、車両１０にＰＨを回避する挙動が現れているため、ＰＨが存在すると判定する。一方、ステップＳ６０５において異常判定部３１２は、ＰＨ候補位置にＰＨが存在しないと判定する。すなわち、車輪加速度が所定加速度以上となった後に、その道路を再度通るときに車両１０がＳ字走行を行わない場合には、ユーザは、ＰＨを認識していない可能性が高い。この場合、ＰＨが存在しないものと考えられる。したがって、異常判定部３１２は、この場所にＰＨが存在しないと判定する。そして、ステップＳ６０６において異常判定部３１２は、この場所についてＰＨ候補位置として記憶されている情報を削除することでＰＨ候補位置をリセットする。
【0115】
また、図３６は、第５実施形態に係るＰＨが存在するか否かを走行レーンに基づいて判定する処理のフローチャートである。図３６に示すルーチンは、サーバ３０において各車両１０について所定の時間毎に実行される。上記のフローチャートと同じ処理が実行されるステップについては、同じ符号を付して説明を省略する。図３６に示したルーチンでは、ステップＳ１０４で肯定判定されると、ステップＳ６０１において異常抽出部３１１が、車両１０の位置を、ＰＨ候補位置として登録し、ステップＳ７０１において異常抽出部３１１が、ＰＨ候補位置を含む分析範囲に車両１０が進入したときの走行レーンを補助記憶部３０３に記憶させる。この走行レーンは、ＰＨが存在する可能性のあるレーンである。
【0116】
一方、ステップＳ６０２で肯定判定された場合には、ステップＳ７０２において異常判定部３１２は、ステップＳ７０２において記憶された走行レーンと、今回の走行レーンとを比較して変化しているか否か判定する。すなわち、運転者がＰＨの位置を覚えていて予め走行レーンを変えているか否か判定される。今回の走行レーンは、ステップＳ１０２において更新された車両情報ＤＢ３２１から読み込む。ステップＳ７０２で肯定判定されて場合にはステップＳ７０３へ進み、否定判定された場合にはステップＳ７０４へ進む。
【0117】
ステップＳ７０３において異常判定部３１２は、ＰＨ候補位置にＰＨが存在すると判定する。一方、ステップＳ７０４において異常判定部３１２は、ＰＨ候補位置にＰＨが存在しないと判定する。すなわち、車輪加速度が所定加速度以上となった後に、その道路を再度通るときに車両１０の走行レーンが変化していないにも関わらず車輪加速度が所定加速
度未満になっているため、ＰＨ候補位置として記憶されたときにはＰＨ以外の要因によって車輪加速度が所定加速度以上になったものと考えられる。したがって、異常判定部３１２は、この場所にＰＨが存在しないと判定する。
度未満になっているため、ＰＨ候補位置として記憶されたときにはＰＨ以外の要因によって車輪加速度が所定加速度以上になったものと考えられる。したがって、異常判定部３１２は、この場所にＰＨが存在しないと判定する。
【0118】
なお、一台の車両１０の結果だけでＰＨが存在しているか否か判定すると、ＰＨ以外の要因の影響によって誤判定する虞もある。そのため、例えば、複数の車両１０においてＰＨが存在していると判定された場合に、通知部３１３が通知情報を生成してもよい。この場合、図３４及び図３５のステップＳ３０４及びステップＳ３０５の処理は行わない。そして、以下の処理が実行される。
【0119】
図３７は、複数の車両１０のデータに基づいてＰＨの存在を通知する処理のフローチャートである。図３７に示すルーチンは、サーバ３０において所定の時間毎に実行される。ステップＳ８０１において通知部３１３は、ＰＨが存在すると判定された車両１０の数が所定数以上であるか否か判定する。所定数は、ＰＨを精度よく検出するために必要となる車両１０の数として補助記憶部３０３に記憶されている。本ステップＳ８０１では、ステップＳ６０４またはステップＳ７０３でＰＨが存在すると判定された車両１０の数が十分に多いか否か判定している。ステップＳ８０１で肯定判定された場合にはステップＳ８０２へ進み、否定判定された場合には本ルーチンを終了する。否定判定された場合には、ユーザ端末２０への通知は行われない。
【0120】
ステップＳ８０２において通知部３１３は、ＰＨが存在すると確定する。すなわち、複数の車両１０においてＰＨが存在すると判定されているため、その位置にＰＨが存在していると確定し、ステップＳ３０４以降の処理によってユーザ端末２０に通知情報を送信する。
【0121】
以上説明したように第５実施形態によれば、同一の車両１０が同じ道路を通ったときの挙動の変化に基づいてＰＨが存在するか否か判定することができる。
【0122】
＜その他の実施形態＞
上記の実施形態はあくまでも一例であって、本開示はその要旨を逸脱しない範囲内で適宜変更して実施し得る。
上記の実施形態はあくまでも一例であって、本開示はその要旨を逸脱しない範囲内で適宜変更して実施し得る。
【0123】
本開示において説明した処理や手段は、技術的な矛盾が生じない限りにおいて、自由に組み合わせて実施することができる。
【0124】
また、１つの装置が行うものとして説明した処理が、複数の装置によって分担して実行されてもよい。あるいは、異なる装置が行うものとして説明した処理が、１つの装置によって実行されても構わない。コンピュータシステムにおいて、各機能をどのようなハードウェア構成（サーバ構成）によって実現するかは柔軟に変更可能である。例えば、サーバ３０の機能の一部または全部を、車両１０またはユーザ端末２０が有していてもよい。
【0125】
本開示は、上記の実施形態で説明した機能を実装したコンピュータプログラムをコンピュータに供給し、当該コンピュータが有する１つ以上のプロセッサがプログラムを読み出して実行することによっても実現可能である。このようなコンピュータプログラムは、コンピュータのシステムバスに接続可能な非一時的なコンピュータ可読記憶媒体によってコンピュータに提供されてもよいし、ネットワークを介してコンピュータに提供されてもよい。非一時的なコンピュータ可読記憶媒体は、例えば、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等）、光ディスク（ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、ブルーレイディスク等）など任意のタイプのディスク、読み込み専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気
カード、フラッシュメモリ、光学式カード、電子的命令を格納するために適した任意のタイプの媒体を含む。
カード、フラッシュメモリ、光学式カード、電子的命令を格納するために適した任意のタイプの媒体を含む。
【符号の説明】
【0126】
１ システム
１０ 車両
２０ ユーザ端末
３０ サーバ
３１ 制御部
３０１ プロセッサ
３０２ 主記憶部
３０３ 補助記憶部
３０４ 通信部
１０ 車両
２０ ユーザ端末
３０ サーバ
３１ 制御部
３０１ プロセッサ
３０２ 主記憶部
３０３ 補助記憶部
３０４ 通信部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】
【図25】
【図26】
【図27】
【図28】
【図29】
【図30】
【図31】
【図32】
【図33】
【図34】
【図35】
【図36】
【図37】