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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-09-09
(45)【発行日】2024-09-18
(54)【発明の名称】遠隔監視装置、遠隔監視方法、及び遠隔監視システム
(51)【国際特許分類】
H04Q 9/00 20060101AFI20240910BHJP
H04M 11/00 20060101ALI20240910BHJP
【ＦＩ】
H04Q9/00 301B
H04M11/00 301
【請求項の数】
10
(21)【出願番号】P 2022539942
(86)(22)【出願日】2020-07-31
(86)【国際出願番号】 JP2020029434
(87)【国際公開番号】W WO2022024345
(87)【国際公開日】2022-02-03
【審査請求日】2023-01-25
(73)【特許権者】
【識別番号】000004237
【氏名又は名称】日本電気株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100103894
【弁理士】
【氏名又は名称】家入 健
(72)【発明者】
【氏名】沢辺 亜南
(72)【発明者】
【氏名】岩井 孝法
【審査官】白井 亮
(56)【参考文献】
【文献】国際公開第２０１９／０９３３７４（ＷＯ，Ａ１）
【文献】国際公開第２０１７／１５４２９６（ＷＯ，Ａ１）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｈ０４Ｑ ９／００
Ｈ０４Ｍ １１／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
監視対象である移動体が移動する移動区間にて前記移動体が通信するネットワークにおけるトラヒックを観測する観測部と、前記観測されたトラヒックと、前記移動区間におけるトラヒックモデルとに基づいて、前記移動区間を分割し、分割された区間のそれぞれにおける遅延ジッター分布を特定する特定部と、
を備える、遠隔監視装置。
【請求項2】
前記観測部は、前記トラヒックとして、前記移動区間の各位置における遅延ジッターを観測する、請求項１に記載の遠隔監視装置。
【請求項3】
前記特定部は、前記分割された区間のそれぞれにおける前記遅延ジッター分布を考慮して、前記移動区間を分割する、
請求項１又は２に記載の遠隔監視装置。
【請求項4】
前記特定部は、前記移動区間における前記トラヒックモデルを用いて、前記分割された区間のそれぞれにおける前記遅延ジッター分布の特定及び尤度の算出を行い、
前記分割された区間のそれぞれにおける前記遅延ジッター分布の尤度の合計が大きくなるように、前記移動区間を分割する、
請求項１又は３に記載の遠隔監視装置。
【請求項5】
前記トラヒックモデルは、複数のラプラス分布を混合した混合ラプラス分布に基づくモデルである、請求項４に記載の遠隔監視装置。
【請求項6】
前記移動区間を分割した区間を、前記移動区間を表すマップ上に表示する表示部をさらに備える、請求項１から５のいずれか１項に記載の遠隔監視装置。
【請求項7】
監視対象である移動体が移動する移動区間にて前記移動体が通信するネットワークにおけるトラヒックを観測する第１ステップと、前記観測されたトラヒックと、前記移動区間におけるトラヒックモデルとに基づいて、前記移動区間を分割し、分割された区間のそれぞれにおける遅延ジッター分布を特定する第２ステップと、
を含む、遠隔監視方法。
【請求項8】
前記第１ステップでは、前記トラヒックとして、前記移動区間の各位置における遅延ジッターを観測する、請求項７に記載の遠隔監視方法。
【請求項9】
前記第２ステップでは、前記分割された区間のそれぞれにおける前記遅延ジッター分布を考慮して、前記移動区間を分割する、
請求項７又は８に記載の遠隔監視方法。
【請求項10】
監視対象である移動体が移動する移動区間にて前記移動体が通信するネットワークにおけるトラヒックを観測する観測部と、前記観測されたトラヒックと、前記移動区間におけるトラヒックモデルとに基づいて、前記移動区間を分割し、分割された区間のそれぞれにおける遅延ジッター分布を特定する特定部と、
を備える、遠隔監視システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、遠隔監視装置、遠隔監視方法、及び遠隔監視システムに関する。
【背景技術】
【0002】
監視対象である車両等の移動体が移動する移動区間から離れた遠隔地にある遠隔監視装置において、移動体の状態を推定することがある。この場合、遠隔監視装置は、移動体とネットワーク経由で通信して、移動体の情報を取得し、取得された情報に基づいて、移動体の状態を推定する。
【0003】
しかし、移動体と通信するネットワークは、遅延ジッター等の通信品質の変動が発生する。遅延ジッターは、通信の遅延変動の安定性を示す指標となるものである。
【0004】
そのため、不安定な通信環境下でも、移動体の状態を高精度に推定することが重要である。そこで、最近は、不安定な通信環境下において、各種の処理を行う技術が提案されている。
【0005】
例えば、特許文献１には、サンプリング周期から算出される遅延ジッター量と、事前計測されたシステム遅延時間と、に基づいて、センサが物体をセンシングした事象検知時刻を推定すること、さらに、その物体の位置を推定すること、が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0006】
【文献】国際公開第２０１７／１５４２９６号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
しかし、移動体と通信するネットワークは、地理的特性に依存して通信品質が頻繁に変動する。例えば、ネットワークにおける遅延ジッターは、移動体の位置や移動方向によって変動する。
【0008】
そのため、移動体の状態を高精度に推定するためには、移動体の位置や移動方向を考慮した、地理的特性に応じた遅延ジッター分布を特定する必要がある。遅延ジッター分布は、例えば、遅延ジッターの確率密度関数として、表現されるものである。
【0009】
そこで本開示の目的は、上述した課題を解決し、地理的特性に応じた遅延ジッター分布を特定することができる遠隔監視装置、遠隔監視方法、及び遠隔監視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】
【0010】
一態様による遠隔監視装置は、
監視対象である移動体が移動する移動区間に対応するネットワークにおけるトラヒックを観測する観測部と、
前記観測されたトラヒックに基づいて、前記移動区間を分割し、分割された区間のそれぞれにおける遅延ジッター分布を特定する特定部と、
を備える。
監視対象である移動体が移動する移動区間に対応するネットワークにおけるトラヒックを観測する観測部と、
前記観測されたトラヒックに基づいて、前記移動区間を分割し、分割された区間のそれぞれにおける遅延ジッター分布を特定する特定部と、
を備える。
【0011】
一態様による遠隔監視方法は、
監視対象である移動体が移動する移動区間に対応するネットワークにおけるトラヒックを観測する第１ステップと、
前記観測されたトラヒックに基づいて、前記移動区間を分割し、分割された区間のそれぞれにおける遅延ジッター分布を特定する第２ステップと、
を含む。
監視対象である移動体が移動する移動区間に対応するネットワークにおけるトラヒックを観測する第１ステップと、
前記観測されたトラヒックに基づいて、前記移動区間を分割し、分割された区間のそれぞれにおける遅延ジッター分布を特定する第２ステップと、
を含む。
【0012】
一態様による遠隔監視システムは、
監視対象である移動体が移動する移動区間に対応するネットワークにおけるトラヒックを観測する観測部と、
前記観測されたトラヒックに基づいて、前記移動区間を分割し、分割された区間のそれぞれにおける遅延ジッター分布を特定する特定部と、
を備える。
監視対象である移動体が移動する移動区間に対応するネットワークにおけるトラヒックを観測する観測部と、
前記観測されたトラヒックに基づいて、前記移動区間を分割し、分割された区間のそれぞれにおける遅延ジッター分布を特定する特定部と、
を備える。
【発明の効果】
【0013】
上述の態様によれば、地理的特性に応じた遅延ジッター分布を特定できる遠隔監視装置、遠隔監視方法、及び遠隔監視システムを提供できるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【0014】
【図1】移動体の移動方向の例を示す図である。
【図4】実施の形態１に係る遠隔監視システムの全体構成例を示す図である。
【図5】実施の形態１に係る車両及び遠隔監視装置の構成例を示すブロック図である。
【図6】パケットの同時到着及びパケットロスが発生した状況の例を示す図である。
【図7】ラプラス分布に基づく遅延ジッター分布の例を示す図である。
【図8】実施の形態１に係る区間分割部の動作例を示す図である。
【図9】実施の形態１に係る混合ラプラス分布に基づく遅延ジッター分布モデルの有用性を検証する前提条件を示す図である。
【図12】ラプラス分布に基づく遅延ジッター分布モデルを用いて特定された遅延ジッター分布の例を示す図である。
【図13】実施の形態１に係る混合ラプラス分布に基づく遅延ジッター分布モデルを用いて特定された遅延ジッター分布の例を示す図である。
【図14】実施の形態１に係る尤度ベースの区間分割の有用性を検証する前提条件を示す図である。
【図16】クラスターＩＤ０の混合ラプラス分布の例を示す図である。
【図17】クラスターＩＤ１の混合ラプラス分布の例を示す図である。
【図18】クラスターＩＤ２の混合ラプラス分布の例を示す図である。
【図19】クラスターＩＤ３の混合ラプラス分布の例を示す図である。
【図20】クラスターＩＤ４の混合ラプラス分布の例を示す図である。
【図21】実施の形態１に係る遠隔監視装置の動作の流れの例を示すフロー図である。
【図22】実施の形態２に係る車両及び遠隔監視装置の構成例を示すブロック図である。
【図23】実施の形態２に係る区間表示部による、分割された区間の表示例を示す図である。
【図24】実施の形態２に係る区間表示部による、分割された区間の表示例を示す図である。
【図25】実施の形態２に係る区間表示部による、分割された区間の表示例を示す図である。
【図26】実施の形態２に係る遠隔監視装置の動作の流れの例を示すフロー図である。
【図27】実施の形態を概念的に示した遠隔監視システムの構成例を示すブロック図である。
【図29】実施の形態に係る遠隔監視装置及び遠隔監視システムを実現するコンピュータのハードウェア構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【0015】
【0016】
ここでは、図１に示されるように、以下の２つのケースを想定する。
（Ａ１）車両等の移動体が、（１）の移動方向に移動しながら所定の送信間隔でパケットを送信するケース
（Ａ２）移動体が、（１）とは反対の（２）の移動方向に移動しながら所定の送信間隔でパケットを送信するケース
（Ａ１）車両等の移動体が、（１）の移動方向に移動しながら所定の送信間隔でパケットを送信するケース
（Ａ２）移動体が、（１）とは反対の（２）の移動方向に移動しながら所定の送信間隔でパケットを送信するケース
【0017】
移動体は、移動体の位置を示す位置情報とパケット番号とを少なくともパケットに含める。移動体が送信したパケットは、基地局２０を経由して、遠隔監視装置により受信される。遠隔監視装置は、例えば、以下の数式１を用いて、遅延ジッターを算出する。
【数1】
【0018】
図２は、上述した（Ａ１）のケースの遅延ジッターの例を示し、図３は、上述した（Ａ２）のケースの遅延ジッターの例を示している。図２及び図３において、横軸はパケット番号を示し、縦軸はそのパケット番号のパケットの遅延ジッターを示している。上述した（Ａ１）のケースでは、パケット番号の初期値は０で、移動の度にパケット番号を増加させている。一方、上述した（Ａ２）のケースでは、パケット番号の初期値は２５０で、移動の度にパケット番号を減少させている。そのため、図２及び図３の横軸のパケット番号は、移動体の同じ位置を示している。
【0019】
図２及び図３に示されるように、移動体の位置に依存して、遅延ジッターが変動していることがわかる。
また、図２と図３とを対比すると、移動体の位置が同じでも、移動体の移動方向に依存して、遅延ジッターが変動していることがわかる。
また、図２と図３とを対比すると、移動体の位置が同じでも、移動体の移動方向に依存して、遅延ジッターが変動していることがわかる。
【0020】
そのため、遠隔監視装置において、遅延ジッター分布を高精度に特定するためには、移動体の位置や移動方向等の地理的特性に応じた遅延ジッター分布モデルを学習することにより、移動体が移動する移動区間の中で、この区間は、この遅延ジッター分布となる、ということを知っておく必要がある。
【0021】
しかし、移動体の移動区間を固定サイズで分割すると、サイズによっては、以下の問題が生じる。例えば、固定サイズが大きい場合には、同じ区間の中に複数種類の遅延ジッター分布が現れてしまうという問題が生じる。また、固定サイズが小さい場合には、同じ種類の遅延ジッター分布が複数の区間に分離されてしまうという問題が生じる。
【0022】
このように、移動体の移動区間を固定サイズで分割すると、上述した問題により、遅延ジッター分布の特定精度が低下してしまうため、移動体の移動区間は、適切に分割する必要がある。
【0023】
また、本開示には、他の課題も存在する。
遅延ジッター分布は、ラプラス分布に従うことが知られている。
しかし、ラプラス分布に基づく遅延ジッター分布は、パケットの同時到着やパケットロス等の通信品質の変動による遅延ジッターのばらつきが考慮されていない。
そのため、遅延ジッター分布を高精度に特定するためには、パケットの同時到着やパケットロスを考慮した遅延ジッター分布モデルを学習する必要もある。
以下で説明する本開示の各実施の形態は、上述の課題の解決に寄与するものである。
遅延ジッター分布は、ラプラス分布に従うことが知られている。
しかし、ラプラス分布に基づく遅延ジッター分布は、パケットの同時到着やパケットロス等の通信品質の変動による遅延ジッターのばらつきが考慮されていない。
そのため、遅延ジッター分布を高精度に特定するためには、パケットの同時到着やパケットロスを考慮した遅延ジッター分布モデルを学習する必要もある。
以下で説明する本開示の各実施の形態は、上述の課題の解決に寄与するものである。
【0024】
以下、図面を参照して本開示の実施の形態について説明する。なお、以下の記載及び図面は、説明の明確化のため、適宜、省略及び簡略化がなされている。また、以下の各図面において、同一の要素には同一の符号が付されており、必要に応じて重複説明は省略されている。また、以下の各実施形態では、監視対象となる移動体が、自動車等の車両であるものとして説明するが、移動体は車両に限定されるものではない。
【0025】
＜実施の形態１＞
まず、図４を参照して、本実施の形態１に係る遠隔監視システム１の全体構成例について説明する。
図４に示されるように、本実施の形態１に係る遠隔監視システム１は、車両１０及び遠隔監視装置５０を備えている。
まず、図４を参照して、本実施の形態１に係る遠隔監視システム１の全体構成例について説明する。
図４に示されるように、本実施の形態１に係る遠隔監視システム１は、車両１０及び遠隔監視装置５０を備えている。
【0026】
車両１０は、無線ネットワークを経由して、基地局２０に接続されている。無線ネットワークは、３Ｇ（Generation）、４Ｇ／ＬＴＥ（Long Term Evolution）、５Ｇ、ローカル５Ｇ、Ｗｉ－Ｆｉ（Wireless Fidelity）等のネットワークである。
【0027】
車両１０は、さらに、基地局２０から、インターネット３０を経由して、クラウド４０上に配置された遠隔監視装置５０に接続されている。ただし、これには限定されず、車両１０は、インターネット３０を経由せず、無線ネットワークから、遠隔監視装置５０側のネットワークに直接接続される態様であっても良い。
【0028】
続いて、図５を参照して、本実施の形態１に係る車両１０及び遠隔監視装置５０の構成例について説明する。
図５に示されるように、本実施の形態１に係る車両１０は、車両情報特定部１１及び車両情報送信部１２を備えている。
図５に示されるように、本実施の形態１に係る車両１０は、車両情報特定部１１及び車両情報送信部１２を備えている。
【0029】
車両情報特定部１１は、車両１０の状態を特定する。
車両情報送信部１２は、車両情報特定部１１により特定された車両１０の状態を示す車両情報と、パケット番号と、を少なくとも含むパケットを遠隔監視装置５０に送信する。
車両情報送信部１２は、車両情報特定部１１により特定された車両１０の状態を示す車両情報と、パケット番号と、を少なくとも含むパケットを遠隔監視装置５０に送信する。
【0030】
なお、本実施の形態１では、車両情報特定部１１は、少なくとも、車両１０の位置を特定し、車両情報は、少なくとも、タイムスタンプと、そのタイムスタンプの時刻での車両１０の位置の情報と、を含むものとする。ただし、これには限定されず、車両情報は、車両１０の速度、ハンドル、燃料の残量の状態等の情報も含んでも良い。
【0031】
本実施の形態１に係る遠隔監視装置５０は、車両情報受信部５１、遅延ジッター特定部５２、及び区間分割部５３を備えている。
車両情報受信部５１は、車両１０から、車両情報を含むパケットを受信する。
車両情報受信部５１は、車両１０から、車両情報を含むパケットを受信する。
【0032】
遅延ジッター特定部５２は、車両１０から受信されたパケット及びパケットに含まれる車両情報に基づいて、車両１０と通信するネットワークにおける遅延ジッターを、車両１０の位置毎に算出する。車両１０と通信するネットワークとは、図４の例では、車両１０と基地局２０との間の無線ネットワーク、インターネット３０、及び遠隔監視装置５０側のネットワークからなるネットワークとなる。遅延ジッター特定部５２は、例えば、上述した数式１を用いて、遅延ジッターを算出することができる。
【0033】
区間分割部５３は、遅延ジッター特定部５２により算出された車両１０の位置毎の遅延ジッターに基づいて、車両１０が移動する移動区間における遅延ジッター分布モデルを学習する。さらに、区間分割部５３は、車両１０の位置毎の遅延ジッターと、学習された遅延ジッター分布モデルと、に基づいて、車両１０の移動区間を分割し、分割された区間のそれぞれにおける遅延ジッター分布を特定する。なお、車両１０の移動区間と、車両１０と通信するネットワークと、は互いに対応している。
【0034】
なお、遠隔監視装置５０は、車両１０の運行状況を監視する監視部（不図示）を設けても良い。監視部は、車両１０からの車両情報に基づいて、車両１０が衝突するまでの残余時間であるＴＴＣ（Time to collision。衝突余裕時間）を算出し、ＴＴＣに基づいて車両１０の危険度を算出しても良い。また、監視部は、車両１０が移動している区間の遅延ジッターに基づいて、ＴＴＣを修正し、修正後のＴＴＣに基づいて、危険度を算出しても良い。例えば、遅延ジッターが大きい区間では、ＴＴＣを短めに修正することが考えられる。
また、監視部は、車両１０の監視結果に基づいて、車両１０を制御しても良い。例えば、監視部は、車両１０の危険度が高い場合は、急ブレーキをかける、走行速度を落とす等の制御をしても良い。また、車両１０が自動運転車であれば、監視部は、自動運転から遠隔運転に切り替えても良い。
また、監視部は、車両１０の監視結果に基づいて、車両１０を制御しても良い。例えば、監視部は、車両１０の危険度が高い場合は、急ブレーキをかける、走行速度を落とす等の制御をしても良い。また、車両１０が自動運転車であれば、監視部は、自動運転から遠隔運転に切り替えても良い。
【0035】
以下、本実施の形態１に係る区間分割部５３の動作について、詳細に説明する。
（Ｂ１）遅延ジッター分布モデル
まず、図６及び図７を参照して、区間分割部５３が使用する遅延ジッター分布モデルについて説明する。
（Ｂ１）遅延ジッター分布モデル
まず、図６及び図７を参照して、区間分割部５３が使用する遅延ジッター分布モデルについて説明する。
【0036】
図６に示されるように、車両１０は、所定の送信間隔でパケットを送信する。
そのため、通信品質が正常である場合、遠隔監視装置５０は、車両１０から、所定の送信間隔に相当する間隔でパケットを受信する。
しかし、パケットの同時到着やパケットロスが発生した場合、遠隔監視装置５０において、車両１０からのパケットの受信間隔は変動し、その結果、遅延ジッターが変動する。
そのため、通信品質が正常である場合、遠隔監視装置５０は、車両１０から、所定の送信間隔に相当する間隔でパケットを受信する。
しかし、パケットの同時到着やパケットロスが発生した場合、遠隔監視装置５０において、車両１０からのパケットの受信間隔は変動し、その結果、遅延ジッターが変動する。
【0037】
【0038】
通信品質が正常である場合、遠隔監視装置５０は、車両１０から、所定の送信間隔に相当する間隔でパケットを受信する。そのため、遅延ジッター分布には、パケットの送信間隔に相当する位置にてピークが発生する。
【0039】
しかし、パケットの同時到着やパケットロスが発生した場合、遠隔監視装置５０において、車両１０からのパケットの受信間隔は変動し、その結果、遅延ジッターが変動する。そのため、遅延ジッター分布には、複数のピークが発生する。また、通信品質の変動が激しい場合、遅延ジッター分布の裾が伸びる。
【0040】
そこで、本実施の形態１に係る区間分割部５３は、複数のラプラス分布を混合した混合ラプラス分布に基づく遅延ジッター分布モデルを採用し、この混合ラプラス分布に基づく遅延ジッター分布モデルを用いて、車両１０の移動区間における遅延ジッター分布を特定する。
【0041】
本実施の形態１に係る遅延ジッター分布モデルｆθ（ｙ）は、例えば、ｇ個のラプラス分布を混合した混合ラプラス分布とする場合、以下の数式２を用いて定義される。
ここで、θはモデルパラメータ、ｙは車両１０の位置毎の遅延ジッターを示す観測データ、ｆｊ（ｙ；φｊ）はｊ番目のラプラス分布、ξｊはｊ番目のラプラス分布から観測される割合を示す混合割合である。
【数2】
【0042】
また、ｊ番目のラプラス分布ｆｊ（ｙ；φｊ）は、以下の数式３を用いて定義される。
ここで、βｊは尺度の母数、μｊは位置の母数である。
【数3】
【0043】
また、上述した数式２，３の各種のパラメータは、以下の数式４を用いて定義される。
【数4】
【0044】
（Ｂ２）区間分割
続いて、図８を参照して、区間分割部５３が、車両１０の移動区間を分割する動作について説明する。
区間分割部５３は、上述した混合ラプラス分布に基づく遅延ジッター分布モデルを用いて特定される遅延ジッター分布が、実際の遅延ジッター分布を最も良く表現できるように、車両１０の移動区間を分割することを、基本方針とする。
続いて、図８を参照して、区間分割部５３が、車両１０の移動区間を分割する動作について説明する。
区間分割部５３は、上述した混合ラプラス分布に基づく遅延ジッター分布モデルを用いて特定される遅延ジッター分布が、実際の遅延ジッター分布を最も良く表現できるように、車両１０の移動区間を分割することを、基本方針とする。
【0045】
ステップＳ１：
区間分割部５３は、遅延ジッター特定部５２から、以下の数式５で定義される、車両１０の移動方向の全移動区間分の観測データｙｉを取得する。
区間分割部５３は、遅延ジッター特定部５２から、以下の数式５で定義される、車両１０の移動方向の全移動区間分の観測データｙｉを取得する。
【数5】
【0046】
そして、区間分割部５３は、観測データｙｉを用いて、遅延ジッター分布モデルのモデルパラメータθｉを学習する。
そして、区間分割部５３は、遅延ジッター分布モデルと、学習済みのモデルパラメータθｉと、観測データｙｉと、を用いて、車両１０の全移動区間における遅延ジッター分布を特定すると共に、以下の数式６で定義される、特定された遅延ジッター分布の対数尤度を算出する。
そして、区間分割部５３は、遅延ジッター分布モデルと、学習済みのモデルパラメータθｉと、観測データｙｉと、を用いて、車両１０の全移動区間における遅延ジッター分布を特定すると共に、以下の数式６で定義される、特定された遅延ジッター分布の対数尤度を算出する。
【数6】
【0047】
ステップＳ２：
続いて、区間分割部５３は、所定長の移動窓を用いて、観測データｙｉの平均及び分散を算出し、k-means法等を用いて、車両１０の移動区間をＮ個の区間に分割する。
続いて、区間分割部５３は、所定長の移動窓を用いて、観測データｙｉの平均及び分散を算出し、k-means法等を用いて、車両１０の移動区間をＮ個の区間に分割する。
【0048】
そして、区間分割部５３は、分割された区間毎に、その区間内の観測データを用いて、ステップＳ１と同様にして、その区間における遅延ジッター分布を特定すると共に、以下の数式７で定義される、特定された遅延ジッター分布の対数尤度を算出する。
【数7】
【0049】
ステップＳ３：
続いて、区間分割部５３は、ステップＳ２で算出された分割後の各区間の対数尤度の合計が、ステップＳ１で算出された分割前の対数尤度よりも改善されたか否かを判断し、改善された場合は、ステップＳ１及びステップＳ２を繰り返して、さらなる区間分割を行う。
続いて、区間分割部５３は、ステップＳ２で算出された分割後の各区間の対数尤度の合計が、ステップＳ１で算出された分割前の対数尤度よりも改善されたか否かを判断し、改善された場合は、ステップＳ１及びステップＳ２を繰り返して、さらなる区間分割を行う。
【0050】
すなわち、区間分割部５３は、以下の数式８を満足する間は、ステップＳ１及びステップＳ２を繰り返す。
【数8】
【0051】
区間分割部５３は、上述した数式８を満足しなくなった時点で、区間分割を終了する。そして、区間分割部５３は、直近の区間分割をする前の各区間を、最終的な各区間として特定する。このように、区間分割部５３は、分割後の各区間の対数尤度の合計が大きくなるように、車両１０の移動区間を分割していく。
【0052】
ここで、上述したステップＳ１において、遅延ジッター分布モデルのモデルパラメータθｉを学習する方法の例について説明する。
モデルパラメータθｉは、例えば、混合ラプラス分布に対するＥＭ（Expectation Maximization）アルゴリズムを用いて、算出することができる。
モデルパラメータθｉは、例えば、混合ラプラス分布に対するＥＭ（Expectation Maximization）アルゴリズムを用いて、算出することができる。
【0053】
混合ラプラス分布に対するＥＭアルゴリズムは以下のように算出できる。
Ｅ－ステップ：
を算出する。
この算出のために、以下の数式１０，１１を用いる。
Ｅ－ステップ：
【数9】
この算出のために、以下の数式１０，１１を用いる。
【数10】
【数11】
【0054】
Ｍ－ステップ：
を算出し、
を最大化するパラメータ
を算出する。
この算出のために、以下の数式１５～１７を用いる。
【数12】
【数13】
【数14】
この算出のために、以下の数式１５～１７を用いる。
【数15】
【数16】
【数17】
【0055】
以降、尤度が閾値を下回るまで、上述したＥ－ステップ及びＭ－ステップを繰り返す。
【数18】
【0056】
続いて、ＥＭアルゴリズムの初期値について説明する。
は、以下の数式２０，２１を用いて算出できる。
ここで、τは送信間隔、τｍｉｎは送信間隔の下限値（観測された遅延ジッターの最小値を設定）、δは定数（例えば、送信間隔の１／２の値）である。
【数19】
【数20】
【数21】
【0057】
【数22】
【数23】
【0058】
【数24】
【数25】
【0059】
【数26】
【数27】
【0060】
ロス率が事前にρとわかる場合（例えば、シーケンス番号等でロス率ρを算出できる場合）、ロスが発生しない確率は、以下の数式２８を用いて算出できる。
【数28】
【0061】
よって、ｊ≧２のラプラス分布の生起確率は、ｃを標準化定数として、以下の数式２９を用いて算出できる。
【数29】
【0062】
ｊ＝１のラプラス分布（パケットの同時到着が発生したときの遅延ジッター分布）は、遅延ジッターが送信間隔の２倍以上のときに発生するため、以下の数式３０を用いて表される。
【数30】
【0063】
また、標準化定数は、以下の数式３１を用いて表される。
【数31】
【0064】
（Ｃ１）混合ラプラス分布に基づく遅延ジッター分布モデルの有用性
続いて、図９～図１３を参照して、上述した（Ｂ１）で説明した混合ラプラス分布に基づく遅延ジッター分布モデルの有用性を検証した検証結果について説明する。
ここでは、図９に示されるように、位置を固定された移動体１０Ｘが、基地局２０を経由して、遠隔監視装置５０に対し、１０ｍｓの送信間隔で５００バイトのパケットを送信する、という前提条件を想定する。ここでは、移動体１０Ｘは、パケット番号を少なくともパケットに含める。
続いて、図９～図１３を参照して、上述した（Ｂ１）で説明した混合ラプラス分布に基づく遅延ジッター分布モデルの有用性を検証した検証結果について説明する。
ここでは、図９に示されるように、位置を固定された移動体１０Ｘが、基地局２０を経由して、遠隔監視装置５０に対し、１０ｍｓの送信間隔で５００バイトのパケットを送信する、という前提条件を想定する。ここでは、移動体１０Ｘは、パケット番号を少なくともパケットに含める。
【0065】
図１０は、図９に示される前提条件下において、遠隔監視装置５０の遅延ジッター特定部５２により算出された遅延ジッターである観測データを示している。図１０の横軸及び縦軸は、図２及び図３と同様である。ただし、図９では、移動体１０Ｘの位置が固定されているため、パケット番号が異なっていても、移動体１０Ｘの位置は同じである。
【0066】
図１１は、図１０に示される遅延ジッターに基づいて算出された遅延ジッター分布を示している。図１２は、ラプラス分布に基づく遅延ジッター分布モデルを用いて特定された遅延ジッター分布を示している。図１３は、本実施の形態１に係る混合ラプラス分布に基づく遅延ジッター分布モデルを用いて特定された遅延ジッター分布を示している。図１１～図１３の横軸及び縦軸は、図７と同様である。
【0067】
図１１に示されるように、実際に算出された遅延ジッター分布は、パケットの同時到着等に起因して発生する複数のピークや、通信品質の変動に起因して発生する裾の広がりが観測される。
【0068】
これに対して、図１２に示されるように、ラプラス分布に基づく遅延ジッター分布モデルを用いて特定された遅延ジッター分布は、裾を引っ張ったような分布となり、パケットの同時到着等に起因して発生する複数のピーク等が表現できていないことがわかる。
【0069】
その一方、図１３に示されるように、本実施の形態１に係る混合ラプラス分布に基づく遅延ジッター分布モデルを用いて特定された遅延ジッター分布は、パケットの同時到着等に起因して発生する複数のピークや、通信品質の変動に起因して発生する裾の広がりが、良く表現できていることがわかる。
【0070】
そのため、本実施の形態１に係る混合ラプラス分布に基づく遅延ジッター分布モデルは、パケットの同時到着やパケットロスを考慮した遅延ジッター分布を、高精度に学習できていることがわかる。
【0071】
（Ｃ２）尤度ベースの区間分割の有用性
続いて、図１４～図２０を参照して、上述した（Ｂ２）で説明した尤度ベースの区間分割の有用性を検証した検証結果について説明する。ここでの有用性は、本実施の形態１に係る混合ラプラス分布に基づく遅延ジッター分布モデルが、区間分割された区間毎の遅延ジッター分布を高精度に学習できているかに応じて判断する。
続いて、図１４～図２０を参照して、上述した（Ｂ２）で説明した尤度ベースの区間分割の有用性を検証した検証結果について説明する。ここでの有用性は、本実施の形態１に係る混合ラプラス分布に基づく遅延ジッター分布モデルが、区間分割された区間毎の遅延ジッター分布を高精度に学習できているかに応じて判断する。
【0072】
ここでは、図１４に示されるように、移動体１０Ｘが、ユーザに携帯等されて、（１）の移動方向（基地局２０に近づき、その後、基地局２０から離れる方向）に移動しながら、基地局２０を経由して、遠隔監視装置５０に対し、１０ｍｓの送信間隔で５００バイトのパケットを送信する、という前提条件を想定する。ここでは、移動体１０Ｘは、移動体１０Ｘの位置を示す位置情報とパケット番号とを少なくともパケットに含める。
【0073】
図１５は、図１４に示される前提条件下における遅延ジッターに基づいて、移動体１０Ｘの移動区間を区間分割した結果の例を示す図である。
図１５の上図は、図１４に示される前提条件下において、遠隔監視装置５０の遅延ジッター特定部５２により算出された、移動体１０Ｘの位置毎の遅延ジッターである観測データを示している。図１５の横軸及び縦軸は、図２及び図３と同様である。図１４では、移動体１０Ｘが移動しながらパケットを送信しているため、図１５の上図の横軸のパケット番号は、移動体１０Ｘの位置に対応するものとなる。
図１５の上図は、図１４に示される前提条件下において、遠隔監視装置５０の遅延ジッター特定部５２により算出された、移動体１０Ｘの位置毎の遅延ジッターである観測データを示している。図１５の横軸及び縦軸は、図２及び図３と同様である。図１４では、移動体１０Ｘが移動しながらパケットを送信しているため、図１５の上図の横軸のパケット番号は、移動体１０Ｘの位置に対応するものとなる。
【0074】
図１５の中図及び下図は、移動体１０Ｘの移動区間において、ある区間の遅延ジッター分布が、どのクラスターＩＤの混合ラプラス分布で表現されるかを示すもので、図１５の中図は区間分割される前の状態を示し、図１５の下図は、区間分割された後の状態を示している。図１５の中図及び下図において、横軸はパケット番号を示し、縦軸はそのパケット番号のパケットが送信された位置を含む区間の遅延ジッター分布を表現する混合ラプラス分布のクラスターＩＤを示している。
【0075】
区間分割される前の対数尤度は、－４．７５３×１０４であったのに対し、区間分割された後の対数尤度は、－４．４３１×１０４に改善されている。ここでの対数尤度は、０に近いほど、良いことを示している。
【0076】
図１５の中図に示されるように、区間分割される前は、移動区間全体の遅延ジッター分布は、クラスターＩＤ０の１つの混合ラプラス分布で表現される。
【0077】
これに対して、図１５の下図に示されるように、区間分割された後は、分割された各区間の遅延ジッター分布は、クラスターＩＤ０～ＩＤ４の５つの混合ラプラス分布のいずれかで表現される。例えば、パケット番号０のパケットが送信された位置を含む区間の遅延ジッター分布は、クラスターＩＤ２の混合ラプラス分布で表現される。また、パケット番号３５００のパケットが送信された位置を含む区間の遅延ジッター分布は、クラスターＩＤ０の混合ラプラス分布で表現される。
【0078】
図１６～図２０は、それぞれ、クラスターＩＤ０～ＩＤ４の混合ラプラス分布を示している。図１６～図２０の横軸及び縦軸は、図７と同様である。
図１６及び図１７に示されるように、クラスターＩＤ０，ＩＤ１の混合ラプラス分布は、裾が広がった分布になっている。
図１８に示されるように、クラスターＩＤ２の混合ラプラス分布は、遅延ジッターの急峻の増加を表現した分布になっている。
図１９及び図２０に示されるように、クラスターＩＤ３，ＩＤ４の混合ラプラス分布は、遅延ジッターのばらつきの少なさを表現した分布になっている。
図１６及び図１７に示されるように、クラスターＩＤ０，ＩＤ１の混合ラプラス分布は、裾が広がった分布になっている。
図１８に示されるように、クラスターＩＤ２の混合ラプラス分布は、遅延ジッターの急峻の増加を表現した分布になっている。
図１９及び図２０に示されるように、クラスターＩＤ３，ＩＤ４の混合ラプラス分布は、遅延ジッターのばらつきの少なさを表現した分布になっている。
【0079】
ここで、図１５の上図を参照すると、例えば、パケット番号１０００～２０００のパケットが送信された区間付近は、遅延ジッターのばらつきが少ない。この付近の区間の遅延ジッター分布は、遅延ジッターのばらつきの少なさを表現したクラスターＩＤ３又はＩＤ４のいずれかの混合ラプラス分布で表現されている。
【0080】
また、パケット番号３０００～３５００のパケットが送信された区間付近は、遅延ジッターのばらつきが大きい。この付近の区間の遅延ジッター分布は、裾が広がったクラスターＩＤ０，ＩＤ１の混合ラプラス分布又は遅延ジッターの急峻の増加を表現したクラスターＩＤ２のいずれかの混合ラプラス分布で表現されている。
【0081】
そのため、本実施の形態１に係る混合ラプラス分布に基づく遅延ジッター分布モデルは、移動体の位置や移動方向等の地理的特性に適応し、区間分割された区間毎の特徴を捉えた遅延ジッター分布を、高精度に学習できていることがわかる。
【0082】
続いて、図２１を参照して、本実施の形態１に係る遠隔監視装置５０の動作の流れの例について説明する。
図２１に示されるように、まず、遅延ジッター特定部５２は、車両１０と通信するネットワークに対応する車両１０の全移動区間における車両１０の位置毎の遅延ジッターを算出する（ステップＳ１１）。
図２１に示されるように、まず、遅延ジッター特定部５２は、車両１０と通信するネットワークに対応する車両１０の全移動区間における車両１０の位置毎の遅延ジッターを算出する（ステップＳ１１）。
【0083】
続いて、区間分割部５３は、ステップＳ１１で算出された現区間（最初のステップＳ１２では、車両１０の全移動区間）における遅延ジッターに基づいて、現区間における遅延ジッター分布モデルを学習する。さらに、区間分割部５３は、現区間における遅延ジッターと、学習された遅延ジッター分布モデルと、に基づいて、現区間における遅延ジッター分布を特定し、特定された遅延ジッター分布の尤度を算出する（ステップＳ１２）。
【0084】
続いて、区間分割部５３は、現区間を分割する。そして、区間分割部５３は、分割された区間毎に、その区間における遅延ジッターと、学習された遅延ジッター分布モデルと、に基づいて、その区間における遅延ジッター分布を特定し、特定された遅延ジッター分布の尤度を算出する（ステップＳ１３）。
【0085】
続いて、区間分割部５３は、ステップＳ１３で算出された、現区間が分割された各区間の尤度の合計が、ステップＳ１２で算出された現区間の尤度よりも改善されているか否かを判断する（ステップＳ１４）。
【0086】
ステップＳ１４において、尤度が改善されている場合は（ステップＳ１４のＹｅｓ）、ステップＳ１２に戻り、区間分割部５３は、ステップＳ１３で分割された区間毎に、その区間を現区間とした上で、ステップＳ１２，Ｓ１３の処理を行う。
【0087】
一方、ステップＳ１４において、尤度が改善されていない場合は（ステップＳ１４のＮｏ）、区間分割部５３は、処理を終了する。その結果、区間分割部５３は、直近のステップＳ１３で区間分割をする前の各区間を、最終的な各区間として特定することになる。
【0088】
上述したように本実施の形態１によれば、遅延ジッター特定部５２は、車両１０と通信するネットワークにおける遅延ジッターを算出する。区間分割部５３は、算出された遅延ジッターに基づいて、ネットワークに対応し車両１０が移動する移動区間を分割し、分割された区間のそれぞれにおける遅延ジッター分布を特定する。このように、車両１０の移動区間を分割し、分割された区間のそれぞれにおける遅延ジッター分布を特定するため、車両１０の位置や移動方向等の地理的特性に応じた遅延ジッター分布を特定することができる。
【0089】
また、本実施の形態１によれば、区間分割部５３は、混合ラプラス分布に基づく遅延ジッター分布モデルを用いて、遅延ジッター分布を特定する。この遅延ジッター分布モデルは、パケットの同時到着やパケットロスを考慮した遅延ジッター分布を、高精度に学習することができる。そのため、パケットの同時到着やパケットロスを考慮した遅延ジッター分布を特定することができる。
【0090】
また、本実施の形態１によれば、区間分割部５３は、混合ラプラス分布の尤度が大きくなるように、車両１０の移動区間を分割していく。そのため、車両１０の位置や移動方向等の地理的特性に適応し、分割された区間毎の特徴を捉えた、より高精度な遅延ジッター分布となるように、車両１０の移動区間を分割することができる。
【0091】
＜実施の形態２＞
本実施の形態２に係る遠隔監視システム１Ａは、上述した実施の形態１と比較して、遠隔監視装置５０の構成が異なる。
そこで、以下では、図２２を参照して、本実施の形態２に係る遠隔監視装置５０の構成例について説明する。
本実施の形態２に係る遠隔監視システム１Ａは、上述した実施の形態１と比較して、遠隔監視装置５０の構成が異なる。
そこで、以下では、図２２を参照して、本実施の形態２に係る遠隔監視装置５０の構成例について説明する。
【0092】
図２２に示されるように、本実施の形態２に係る遠隔監視装置５０は、上述した実施の形態１の図５の構成と比較して、区間表示部５４が追加されている点が異なる。
区間表示部５４は、区間分割部５３により分割された区間を、車両１０の移動区間を表すマップ上に表示する。
区間表示部５４は、区間分割部５３により分割された区間を、車両１０の移動区間を表すマップ上に表示する。
【0093】
【0094】
ただし、図２３の表示例には限定されない。例えば、区間表示部５４は、道路上の各区間を色で区分けしても良い。また、区間表示部５４は、遅延ジッターが大きい区間には、注意喚起のマークを表しても良い。また、区間表示部５４は、遅延ジッター又は遅延ジッター分布に応じて、区間に対して段階的な色分けをしても良い。また、区間表示部５４は、各区間の名称や座標を一覧で表示しても良い。また、区間表示部５４は、いずれかの区間がクリック等で指定されると、指定された区間の詳細情報を表示しても良い。
【0095】
また、図２３から図２５の表示例では、区間表示部５４は、分割された各区間を、遠隔監視装置５０の画面に表示しているが、これには限定されない。区間表示部５４は、分割された各区間を、遠隔監視装置５０以外の任意の表示装置（例えば、道路を監視する監視センターの表示装置等）に表示しても良い。
【0096】
また、上述した監視部（不図示）は、複数の車両１０を同時に監視しても良い。区間表示部５４による、分割された各区間の表示例として、複数の車両１０を同時に監視する場合の表示例を図２４に示す。図２４の表示例では、区間表示部５４は、複数の車両１０を表示する。そして、区間表示部５４は、いずれかの車両１０がクリック等で指定されると、指定された車両１０の詳細情報を表示する。図２４において、車両１０の詳細情報を吹き出しで、監視画面上に重畳するように表示する例を記載したが、表示方法はこれに限定されるものではない。
【0097】
区間表示部５４による、分割された各区間の他の表示例として、車両１０の危険度を監視する場合の表示例を図２５に示す。図２５の表示例では、区間表示部５４は、図２５の左上に監視用画面を表示しているが、車両１０の詳細情報を重畳して表示しても良い。また、区間表示部５４は、図２５の左下に示されるように、車両１０を映す監視カメラの映像や近くの監視カメラの映像を表示しても良い。また、区間表示部５４は、図２５の右上に示されるように、危険度が高い車両１０の一覧を表示しても良い。また、区間表示部５４は、図２５の右下に示されるように、クリック等で指定された車両１０を拡大表示したりしても良いし、車両１０を自動運転から遠隔運転に切り替える場合には、遠隔運転用の画面を表示したりしても良い。
【0098】
なお、上述した監視部の動作は、車両情報受信部５１、遅延ジッター特定部５２、区間分割部５３、及び区間表示部５４のいずれかが行うこととしても良い。この場合、監視部は、設けなくても良い。
【0099】
続いて、図２６を参照して、本実施の形態２に係る遠隔監視装置５０の動作の流れの例について説明する。
図２６に示されるように、まず、上述した実施の形態１の図２１のステップＳ１１～Ｓ１４と同様のステップＳ２１～Ｓ２４の処理が行われる。
その後、区間表示部５４は、区間分割部５３により分割された区間を、車両１０の移動区間を表すマップ上に表示する（ステップＳ２５）。
図２６に示されるように、まず、上述した実施の形態１の図２１のステップＳ１１～Ｓ１４と同様のステップＳ２１～Ｓ２４の処理が行われる。
その後、区間表示部５４は、区間分割部５３により分割された区間を、車両１０の移動区間を表すマップ上に表示する（ステップＳ２５）。
【0100】
上述したように本実施の形態２によれば、区間表示部５４は、区間分割部５３により分割された区間を、車両１０の移動区間を表すマップ上に表示する。これにより、車両１０の位置や移動方向等の地理的特性に適応し、区間毎の特徴を踏まえて分割された区間を、車両を監視する監視者等に知らせることができる。
その他の効果は、上述した実施の形態１と同様である。
その他の効果は、上述した実施の形態１と同様である。
【0101】
＜他の実施の形態＞
上述した実施の形態１，２では、遠隔監視装置５０が、車両１０の移動区間の分割と、分割された各区間における遅延ジッター分布の特定と、を行っていたが、これには限定されない。車両１０が、他の車両１０から、直接又は遠隔監視装置５０を経由して、車両情報を取得して、他の車両１０の移動区間の分割と、分割された各区間における遅延ジッター分布の特定と、を行っても良い。この場合、車両１０は、車両情報受信部５１、遅延ジッター特定部５２、及び区間分割部５３に対応する構成要素を備えていれば良い。また、車両１０が、他の車両１０を監視し、他の車両１０を制御しても良い（例えば、急ブレーキをかける、走行速度を落とす、自動運転から遠隔運転に切り替える等）。この場合、車両１０は、上述した監視部及び区間表示部５４に対応する構成要素をさらに備えていれば良い。
上述した実施の形態１，２では、遠隔監視装置５０が、車両１０の移動区間の分割と、分割された各区間における遅延ジッター分布の特定と、を行っていたが、これには限定されない。車両１０が、他の車両１０から、直接又は遠隔監視装置５０を経由して、車両情報を取得して、他の車両１０の移動区間の分割と、分割された各区間における遅延ジッター分布の特定と、を行っても良い。この場合、車両１０は、車両情報受信部５１、遅延ジッター特定部５２、及び区間分割部５３に対応する構成要素を備えていれば良い。また、車両１０が、他の車両１０を監視し、他の車両１０を制御しても良い（例えば、急ブレーキをかける、走行速度を落とす、自動運転から遠隔運転に切り替える等）。この場合、車両１０は、上述した監視部及び区間表示部５４に対応する構成要素をさらに備えていれば良い。
【0102】
＜実施の形態の概念＞
続いて、図２７を参照して、上述した実施の形態１，２に係る遠隔監視システム１，１Ａを概念的に示した遠隔監視システム１００の構成例について説明する。
図２７に示される遠隔監視システム１００は、観測部１０１及び特定部１０２を備えている。
観測部１０１及び特定部１０２は、上述した実施の形態１，２に係る遠隔監視装置５０側又は車両１０側のどちらに設けられても良い。
続いて、図２７を参照して、上述した実施の形態１，２に係る遠隔監視システム１，１Ａを概念的に示した遠隔監視システム１００の構成例について説明する。
図２７に示される遠隔監視システム１００は、観測部１０１及び特定部１０２を備えている。
観測部１０１及び特定部１０２は、上述した実施の形態１，２に係る遠隔監視装置５０側又は車両１０側のどちらに設けられても良い。
【0103】
観測部１０１は、上述した実施の形態１，２に係る遅延ジッター特定部５２に対応する。観測部１０１は、監視対象である移動体（例えば、車両）が移動する移動区間に対応するネットワークにおけるトラヒックを観測する。
【0104】
例えば、観測部１０１は、移動体と通信するネットワークにおけるトラヒックとして、移動体が移動する移動区間の各位置における遅延ジッターを観測する。
【0105】
特定部１０２は、上述した実施の形態１，２に係る区間分割部５３に対応する。特定部１０２は、観測部１０１により観測されたトラヒックに基づいて、移動体の移動区間を分割し、分割された区間のそれぞれにおける遅延ジッター分布を特定する。
【0106】
例えば、特定部１０２は、分割された区間のそれぞれにおける遅延ジッター分布を考慮して、移動体の移動区間を分割する。より詳細には、特定部１０２は、移動体の移動区間におけるトラヒックモデルを用いて、分割された区間のそれぞれにおける遅延ジッター分布の特定及び尤度の算出を行う。そして、特定部１０２は、分割された区間のそれぞれにおける遅延ジッター分布の尤度の合計が大きくなるように、移動区間を分割する。なお、トラヒックモデルは、複数のラプラス分布を混合した混合ラプラス分布に基づくモデルとするのが良い。
【0107】
また、遠隔監視システム１００は、特定部１０２により分割された区間を、移動体の移動区間を表すマップ上に表示する表示部をさらに備えていても良い。この表示部は、上述した実施の形態２に係る区間表示部５４に対応する。
【0108】
【0109】
図２８に示されるように、まず、観測部１０１は、監視対象である移動体が移動する移動区間に対応するネットワークにおけるトラヒックを観測する（ステップＳ３１）。
続いて、特定部１０２は、ステップＳ３１で観測されたトラヒックに基づいて、移動体の移動区間を分割し（ステップＳ３２）、分割された区間のそれぞれにおける遅延ジッター分布を特定する（ステップＳ３３）。
続いて、特定部１０２は、ステップＳ３１で観測されたトラヒックに基づいて、移動体の移動区間を分割し（ステップＳ３２）、分割された区間のそれぞれにおける遅延ジッター分布を特定する（ステップＳ３３）。
【0110】
上述したように、図２７に示される遠隔監視システム１００によれば、観測部１０１は、監視対象である移動体が移動する移動区間に対応するネットワークにおけるトラヒックを観測する。特定部１０２は、観測されたトラヒックに基づいて、移動体の移動区間を分割し、分割された区間のそれぞれにおける遅延ジッター分布を特定する。このように、移動体の移動区間を分割し、分割された区間のそれぞれにおける遅延ジッター分布を特定するため、移動体の位置や移動方向等の地理的特性に応じた遅延ジッター分布を特定することができる。
【0111】
＜実施の形態に係る遠隔監視装置及び遠隔監視システムのハードウェア構成＞
続いて、図２７を参照して、上述した実施の形態１，２に係る遠隔監視装置５０及び上述した実施の形態の概念に係る遠隔監視システム１００を実現するコンピュータ９０のハードウェア構成について説明する。
続いて、図２７を参照して、上述した実施の形態１，２に係る遠隔監視装置５０及び上述した実施の形態の概念に係る遠隔監視システム１００を実現するコンピュータ９０のハードウェア構成について説明する。
【0112】
図２９に示されるように、コンピュータ９０は、プロセッサ９１、メモリ９２、ストレージ９３、入出力インタフェース（入出力Ｉ／Ｆ）９４、及び通信インタフェース（通信Ｉ／Ｆ）９５等を備える。プロセッサ９１、メモリ９２、ストレージ９３、入出力インタフェース９４、及び通信インタフェース９５は、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路で接続されている。
【0113】
プロセッサ９１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の演算処理装置である。メモリ９２は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）等のメモリである。ストレージ９３は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、またはメモリカード等の記憶装置である。また、ストレージ９３は、ＲＡＭやＲＯＭ等のメモリであっても良い。
【0114】
ストレージ９３は、遠隔監視装置５０及び遠隔監視システム１００が備える構成要素の機能を実現するプログラムを記憶している。プロセッサ９１は、これら各プログラムを実行することで、遠隔監視装置５０及び遠隔監視システム１００が備える構成要素の機能をそれぞれ実現する。ここで、プロセッサ９１は、上記各プログラムを実行する際、これらのプログラムをメモリ９２上に読み出してから実行しても良いし、メモリ９２上に読み出さずに実行しても良い。また、メモリ９２やストレージ９３は、遠隔監視装置５０及び遠隔監視システム１００が備える構成要素が保持する情報やデータを記憶する役割も果たす。
【0115】
また、上述したプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータ（コンピュータ９０を含む）に供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc-ROM）、ＣＤ－Ｒ（CD-Recordable）、ＣＤ－Ｒ／Ｗ（CD-ReWritable）、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭを含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されても良い。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【0116】
入出力インタフェース９４は、表示装置９４１、入力装置９４２、音出力装置９４３等と接続される。表示装置９４１は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ、モニターのような、プロセッサ９１により処理された描画データに対応する画面を表示する装置である。入力装置９４２は、オペレータの操作入力を受け付ける装置であり、例えば、キーボード、マウス、及びタッチセンサ等である。表示装置９４１及び入力装置９４２は一体化され、タッチパネルとして実現されていても良い。音出力装置９４３は、スピーカのような、プロセッサ９１により処理された音響データに対応する音を音響出力する装置である。
【0117】
通信インタフェース９５は、外部の装置との間でデータを送受信する。例えば、通信インタフェース９５は、有線通信路または無線通信路を介して外部装置と通信する。
【0118】
以上、実施の形態を参照して本開示を説明したが、本開示は上述した実施の形態に限定されるものではない。本開示の構成や詳細には、本開示のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【0119】
また、上述した実施の形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
監視対象である移動体が移動する移動区間に対応するネットワークにおけるトラヒックを観測する観測部と、
前記観測されたトラヒックに基づいて、前記移動区間を分割し、分割された区間のそれぞれにおける遅延ジッター分布を特定する特定部と、
を備える。
（付記２）
前記観測部は、前記トラヒックとして、前記移動区間の各位置における遅延ジッターを観測する、
付記１に記載の遠隔監視装置。
（付記３）
前記特定部は、
前記分割された区間のそれぞれにおける前記遅延ジッター分布を考慮して、前記移動区間を分割する、
付記１又は２に記載の遠隔監視装置。
（付記４）
前記特定部は、
前記移動区間におけるトラヒックモデルを用いて、前記分割された区間のそれぞれにおける前記遅延ジッター分布の特定及び尤度の算出を行い、
前記分割された区間のそれぞれにおける前記遅延ジッター分布の尤度の合計が大きくなるように、前記移動区間を分割する、
付記１又は２に記載の遠隔監視装置。
（付記５）
前記トラヒックモデルは、複数のラプラス分布を混合した混合ラプラス分布に基づくモデルである、
付記４に記載の遠隔監視装置。
（付記６）
前記移動区間を分割した区間を、前記移動区間を表すマップ上に表示する表示部をさらに備える、
付記１から５のいずれか１項に記載の遠隔監視装置。
（付記７）
前記分割された区間を移動する前記移動体の危険度を算出し、前記移動体を制御する監視部をさらに備える、
付記１から６のいずれか１項に記載の遠隔監視装置。
（付記８）
監視対象である移動体が移動する移動区間に対応するネットワークにおけるトラヒックを観測する第１ステップと、
前記観測されたトラヒックに基づいて、前記移動区間を分割し、分割された区間のそれぞれにおける遅延ジッター分布を特定する第２ステップと、
を含む、遠隔監視方法。
（付記９）
前記第１ステップでは、前記トラヒックとして、前記移動区間の各位置における遅延ジッターを観測する、
付記８に記載の遠隔監視方法。
（付記１０）
前記第２ステップでは、
前記分割された区間のそれぞれにおける前記遅延ジッター分布を考慮して、前記移動区間を分割する、
付記８又は９に記載の遠隔監視方法。
（付記１１）
前記第２ステップでは、
前記移動区間におけるトラヒックモデルを用いて、前記分割された区間のそれぞれにおける前記遅延ジッター分布の特定及び尤度の算出を行い、
前記分割された区間のそれぞれにおける前記遅延ジッター分布の尤度の合計が大きくなるように、前記移動区間を分割する、
付記８又は９に記載の遠隔監視方法。
（付記１２）
前記トラヒックモデルは、複数のラプラス分布を混合した混合ラプラス分布に基づくモデルである、
付記１１に記載の遠隔監視方法。
（付記１３）
前記移動区間を分割した区間を、前記移動区間を表すマップ上に表示する第３ステップをさらに含む、
付記８から１２のいずれか１項に記載の遠隔監視方法。
（付記１４）
前記分割された区間を移動する前記移動体の危険度を算出し、前記移動体を制御する第４ステップをさらに含む、
付記８から１３のいずれか１項に記載の遠隔監視方法。
（付記１５）
監視対象である移動体が移動する移動区間に対応するネットワークにおけるトラヒックを観測する観測部と、
前記観測されたトラヒックに基づいて、前記移動区間を分割し、分割された区間のそれぞれにおける遅延ジッター分布を特定する特定部と、
を備える、遠隔監視システム。
（付記１６）
前記観測部は、前記トラヒックとして、前記移動区間の各位置における遅延ジッターを観測する、
付記１５に記載の遠隔監視システム。
（付記１７）
前記特定部は、
前記分割された区間のそれぞれにおける前記遅延ジッター分布を考慮して、前記移動区間を分割する、
付記１５又は１６に記載の遠隔監視システム。
（付記１８）
前記特定部は、
前記移動区間におけるトラヒックモデルを用いて、前記分割された区間のそれぞれにおける前記遅延ジッター分布の特定及び尤度の算出を行い、
前記分割された区間のそれぞれにおける前記遅延ジッター分布の尤度の合計が大きくなるように、前記移動区間を分割する、
付記１５又は１６に記載の遠隔監視システム。
（付記１９）
前記トラヒックモデルは、複数のラプラス分布を混合した混合ラプラス分布に基づくモデルである、
付記１８に記載の遠隔監視システム。
（付記２０）
前記移動区間を分割した区間を、前記移動区間を表すマップ上に表示する表示部をさらに備える、
付記１５から１９のいずれか１項に記載の遠隔監視システム。
（付記２１）
前記分割された区間を移動する前記移動体の危険度を算出し、前記移動体を制御する監視部をさらに備える、
付記１５から２０のいずれか１項に記載の遠隔監視システム。
（付記１）
監視対象である移動体が移動する移動区間に対応するネットワークにおけるトラヒックを観測する観測部と、
前記観測されたトラヒックに基づいて、前記移動区間を分割し、分割された区間のそれぞれにおける遅延ジッター分布を特定する特定部と、
を備える。
（付記２）
前記観測部は、前記トラヒックとして、前記移動区間の各位置における遅延ジッターを観測する、
付記１に記載の遠隔監視装置。
（付記３）
前記特定部は、
前記分割された区間のそれぞれにおける前記遅延ジッター分布を考慮して、前記移動区間を分割する、
付記１又は２に記載の遠隔監視装置。
（付記４）
前記特定部は、
前記移動区間におけるトラヒックモデルを用いて、前記分割された区間のそれぞれにおける前記遅延ジッター分布の特定及び尤度の算出を行い、
前記分割された区間のそれぞれにおける前記遅延ジッター分布の尤度の合計が大きくなるように、前記移動区間を分割する、
付記１又は２に記載の遠隔監視装置。
（付記５）
前記トラヒックモデルは、複数のラプラス分布を混合した混合ラプラス分布に基づくモデルである、
付記４に記載の遠隔監視装置。
（付記６）
前記移動区間を分割した区間を、前記移動区間を表すマップ上に表示する表示部をさらに備える、
付記１から５のいずれか１項に記載の遠隔監視装置。
（付記７）
前記分割された区間を移動する前記移動体の危険度を算出し、前記移動体を制御する監視部をさらに備える、
付記１から６のいずれか１項に記載の遠隔監視装置。
（付記８）
監視対象である移動体が移動する移動区間に対応するネットワークにおけるトラヒックを観測する第１ステップと、
前記観測されたトラヒックに基づいて、前記移動区間を分割し、分割された区間のそれぞれにおける遅延ジッター分布を特定する第２ステップと、
を含む、遠隔監視方法。
（付記９）
前記第１ステップでは、前記トラヒックとして、前記移動区間の各位置における遅延ジッターを観測する、
付記８に記載の遠隔監視方法。
（付記１０）
前記第２ステップでは、
前記分割された区間のそれぞれにおける前記遅延ジッター分布を考慮して、前記移動区間を分割する、
付記８又は９に記載の遠隔監視方法。
（付記１１）
前記第２ステップでは、
前記移動区間におけるトラヒックモデルを用いて、前記分割された区間のそれぞれにおける前記遅延ジッター分布の特定及び尤度の算出を行い、
前記分割された区間のそれぞれにおける前記遅延ジッター分布の尤度の合計が大きくなるように、前記移動区間を分割する、
付記８又は９に記載の遠隔監視方法。
（付記１２）
前記トラヒックモデルは、複数のラプラス分布を混合した混合ラプラス分布に基づくモデルである、
付記１１に記載の遠隔監視方法。
（付記１３）
前記移動区間を分割した区間を、前記移動区間を表すマップ上に表示する第３ステップをさらに含む、
付記８から１２のいずれか１項に記載の遠隔監視方法。
（付記１４）
前記分割された区間を移動する前記移動体の危険度を算出し、前記移動体を制御する第４ステップをさらに含む、
付記８から１３のいずれか１項に記載の遠隔監視方法。
（付記１５）
監視対象である移動体が移動する移動区間に対応するネットワークにおけるトラヒックを観測する観測部と、
前記観測されたトラヒックに基づいて、前記移動区間を分割し、分割された区間のそれぞれにおける遅延ジッター分布を特定する特定部と、
を備える、遠隔監視システム。
（付記１６）
前記観測部は、前記トラヒックとして、前記移動区間の各位置における遅延ジッターを観測する、
付記１５に記載の遠隔監視システム。
（付記１７）
前記特定部は、
前記分割された区間のそれぞれにおける前記遅延ジッター分布を考慮して、前記移動区間を分割する、
付記１５又は１６に記載の遠隔監視システム。
（付記１８）
前記特定部は、
前記移動区間におけるトラヒックモデルを用いて、前記分割された区間のそれぞれにおける前記遅延ジッター分布の特定及び尤度の算出を行い、
前記分割された区間のそれぞれにおける前記遅延ジッター分布の尤度の合計が大きくなるように、前記移動区間を分割する、
付記１５又は１６に記載の遠隔監視システム。
（付記１９）
前記トラヒックモデルは、複数のラプラス分布を混合した混合ラプラス分布に基づくモデルである、
付記１８に記載の遠隔監視システム。
（付記２０）
前記移動区間を分割した区間を、前記移動区間を表すマップ上に表示する表示部をさらに備える、
付記１５から１９のいずれか１項に記載の遠隔監視システム。
（付記２１）
前記分割された区間を移動する前記移動体の危険度を算出し、前記移動体を制御する監視部をさらに備える、
付記１５から２０のいずれか１項に記載の遠隔監視システム。
【符号の説明】
【0120】
１，１Ａ 遠隔監視システム
１０ 車両
１０Ｘ 移動体
１１ 車両情報特定部
１２ 車両情報送信部
２０ 基地局
３０ インターネット
４０ クラウド
５０ 遠隔監視装置
５１ 車両情報受信部
５２ 遅延ジッター特定部
５３ 区間分割部
５４ 区間表示部
９０ コンピュータ
９１ プロセッサ
９２ メモリ
９３ ストレージ
９４ 入出力インタフェース
９４１ 表示装置
９４２ 入力装置
９４３ 音出力装置
９５ 通信インタフェース
１００ 遠隔監視システム
１０１ 観測部
１０２ 特定部
１０ 車両
１０Ｘ 移動体
１１ 車両情報特定部
１２ 車両情報送信部
２０ 基地局
３０ インターネット
４０ クラウド
５０ 遠隔監視装置
５１ 車両情報受信部
５２ 遅延ジッター特定部
５３ 区間分割部
５４ 区間表示部
９０ コンピュータ
９１ プロセッサ
９２ メモリ
９３ ストレージ
９４ 入出力インタフェース
９４１ 表示装置
９４２ 入力装置
９４３ 音出力装置
９５ 通信インタフェース
１００ 遠隔監視システム
１０１ 観測部
１０２ 特定部
【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】