JP2016045063A - Road surface property measurement device and road surface property measurement method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、路面性状を測定する路面性状測定に関する。 The present invention relates to a road surface property measurement for measuring a road surface property.
路面性状測定システムは、定期的に路面の凹凸変位（以降、路面プロファイル）を測定し、路面プロファイルを可視化するシステムである。路面性状測定システムの利用者は、例えば、道路管理者である。道路管理者は、特定の道路の路面プロファイルを閲覧し、路面プロファイルの状態を把握する。そして、道路管理者は、路面プロファイル等に基づいて、路面の修繕が必要か否かを判断する。 The road surface property measurement system is a system that regularly measures road surface unevenness displacement (hereinafter, road surface profile) and visualizes the road surface profile. The user of the road surface property measurement system is, for example, a road manager. The road manager browses the road surface profile of a specific road and grasps the state of the road surface profile. Then, the road administrator determines whether or not the road surface needs to be repaired based on the road surface profile or the like.
路面プロファイルの測定方法としては、主に二つの方法が知られている。一つ目の測定方法としては、高価なレーザプロファイラを搭載した路面性状測定車で走行し、車両走行位置の路面プロファイルを測定する方法がある。なお、車両の走行位置は、車両に搭載した高価な高精度ＧＰＳデバイス（例えば、ＲＴＫ−ＧＰＳ）を用いて、数ｃｍの精度で測定される。 There are mainly two known methods for measuring the road surface profile. As a first measurement method, there is a method in which a road surface property measurement vehicle equipped with an expensive laser profiler is used to measure a road surface profile at a vehicle travel position. The traveling position of the vehicle is measured with an accuracy of several centimeters using an expensive high-precision GPS device (for example, RTK-GPS) mounted on the vehicle.
レーザプロファイラを用いた路面プロファイルの測定方法の課題は、測定コストが高いため、測定頻度が少なくなることである。この方法では、例えば数年に一度しか路面プロファイルを測定できないため、路面の状態を月単位で把握することは困難になる。 The problem of the road surface profile measurement method using a laser profiler is that the measurement frequency is low because the measurement cost is high. In this method, for example, the road surface profile can be measured only once every several years, so it is difficult to grasp the road surface condition on a monthly basis.
二つ目の路面プロファイルの測定方法としては、安価な加速度センサを搭載した車で走行し、車両の走行位置における車両の振動に基づいて路面プロファイルを測定する方法がある。車両走行位置は、安価なＧＰＳデバイスを用いて数十ｍの精度で測定される。加速度センサを用いた路面プロファイル測定方法は、安価な加速度センサとＧＰＳデバイスを用いるので、測定コストが低くできる。 As a second method for measuring the road surface profile, there is a method in which a vehicle is mounted with an inexpensive acceleration sensor and the road surface profile is measured based on the vibration of the vehicle at the travel position of the vehicle. The vehicle travel position is measured with an accuracy of several tens of meters using an inexpensive GPS device. Since the road surface profile measurement method using the acceleration sensor uses an inexpensive acceleration sensor and GPS device, the measurement cost can be reduced.
しかし、安価なＧＰＳデバイスを用いた車両の走行位置の測定精度は数十ｍであり、走行車線の特定が困難となる。また、車両の進行方向に対する正確な車両の走行位置の特定が困難となる。 However, the measurement accuracy of the travel position of the vehicle using an inexpensive GPS device is several tens of meters, and it is difficult to specify the travel lane. In addition, it is difficult to accurately specify the traveling position of the vehicle with respect to the traveling direction of the vehicle.
車両の位置を特定する技術として、特開２００３−５７０５１号公報（特許文献１）がある。特許文献１には、「ＧＰＳ受信装置により取得できる位置情報より正確な位置情報を得るように構成したナビゲーション装置及び該装置における車両走行位置の判定方法を提供する。道路面の凹凸情報を地図情報と関連づけて記憶した凹凸情報記憶部（１５）と、道路面の凹凸を検出する凹凸検出部（１９）と、それらの情報に基づいて道路上の車両の位置を算出する位置判定部２２とを備え、さらに、位置検出判定手段（１３）は、道路面の凹凸情報を記憶した凹凸情報記憶部（１５）から凹凸情報を読み出し、また、車両走行距離算出部（１７）から距離情報を受け取り、また、位置判定部（２２）からの情報を受け取る。そして受け取った全ての情報に基づいて車両が走行している道路と走行位置を判定する。」と記載されている（要約参照）。
There exists Unexamined-Japanese-Patent No. 2003-57051 (patent document 1) as a technique which pinpoints the position of a vehicle.
特許文献１に記載された技術は、路面上のジョイント部等の凹凸に対応する位置を予め記憶しておき、記憶された凹凸と、走行車両の鉛直加速度から検出した凹凸とを比較することによって、車両の位置を特定する。このため、一つのジョイント部が第１車線及び第２車線に跨る場合、車両が第１車線を走行した場合の凹凸は当該ジョイント部の凹凸と一致し、車両が第２車線を走行した場合の凹凸も当該ジョイント部の凹凸と一致し、第１車線を走行した車両の位置及び第２車線を走行した車両の位置は、当該ジョイント部の位置と特定されてしまい、車両の位置が第１車線か第２車線かを特定できない。
The technique described in
したがって、本発明は、加速度データを用いて路面プロファイルを算出する場合に、車両の位置の特定の精度を向上させる路面性状測定システムを提供することを目的とする。 Therefore, an object of the present invention is to provide a road surface property measuring system that improves the specific accuracy of the position of a vehicle when a road surface profile is calculated using acceleration data.
本発明の代表的な一例を示せば、路面性状測定システムであって、車両の走行中の位置データ及び加速度データを取得する測定部と、前記位置データ及び加速度データを前記測定部から取得し、前記位置データ及び前記加速度データに基づいて路面性状を測定する路面性状測定部と、を備え、前記路面性状測定部は、前記取得した位置データ及び加速度データに基づいて、前記車両が走行した区間の前記路面性状を示す路面指標を算出する算出部と、複数の車線の過去に測定された区間の路面指標である事前測定路面指標の各々が前記各車線に対応して記憶された事前測定路面指標記憶部と、前記算出部によって算出された路面指標と当該路面指標の区間に対応する区間の事前測定路面指標とを比較し、前記算出部によって算出された路面指標と類似する事前測定路面指標に対応する車線を、前記車両が走行した車線として特定する車線推定部と、を有することを特徴とする。 A typical example of the present invention is a road surface property measurement system, a measurement unit that acquires position data and acceleration data during traveling of a vehicle, and the position data and acceleration data are acquired from the measurement unit, A road surface property measuring unit that measures a road surface property based on the position data and the acceleration data, and the road surface property measuring unit is a section of a section in which the vehicle has traveled based on the acquired position data and acceleration data. A pre-measured road surface index in which each of a calculation unit that calculates a road surface index that indicates the road surface property and a pre-measured road surface index that is a road surface index of a plurality of lanes measured in the past is stored corresponding to each lane The road surface index calculated by the calculation unit is compared with the road surface index calculated by the storage unit and the road surface index calculated in the section corresponding to the section of the road surface index. And a lane corresponding to pre-determined road surface indicator similar, characterized by having a a lane estimation unit that specifies a lane in which the vehicle has traveled.
本願において開示される発明のうち代表的なものによって得られる効果を簡潔に説明すれば、下記の通りである。すなわち、加速度データを用いて路面プロファイルを算出する場合に、車両の位置の特定の精度を向上させる路面性状測定システムを提供できる。 The effects obtained by the representative ones of the inventions disclosed in the present application will be briefly described as follows. That is, when calculating a road surface profile using acceleration data, it is possible to provide a road surface property measuring system that improves the accuracy of specifying the position of the vehicle.
上記した以外の課題、構成、及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。 Problems, configurations, and effects other than those described above will be clarified by the following description of embodiments.
実施例１について図１〜図５を用いて説明する。 Example 1 will be described with reference to FIGS.
図１は、実施例１の路面性状測定システム１０００の構成図である。路面性状測定システム１０００は、車両１００に設置された測定装置２００と、データセンタ３００に設置された計算機４００とを有する。測定装置２００は、車両１００の加速度データを含む振動データ１０、及び車両１００の位置を示す位置データ２０を取得する。
FIG. 1 is a configuration diagram of a road surface
計算機４００は、測定装置２００から振動データ１０及び位置データ２０を取得し、取得した振動データ１０及び位置データ２０に基づいて、車両１００が走行した路面性状を示す路面プロファイル３０（路面指標）を算出する。そして、計算機４００は、算出した路面プロファイル３０と事前測定路面プロファイル４０とを比較し、車両１００が走行した車線を特定する。
The
なお、測定装置２００及び計算機４００が一つの筐体に実装されてもよい。測定装置２００及び計算機４００が一つ筐体に実装される場合も想定して、特許請求の範囲では、測定装置２００を測定部と記載し、計算機４００を路面性状測定部と記載した。また、測定装置２００及び計算機４００が一つ筐体に実装される場合、当該筐体は車両１００に配置されることが想定される。
Note that the measuring
まず、測定装置２００の詳細について説明する。測定装置２００は、制御部２０１、加速度センサ２０２、ＧＰＳデバイス２０３、メモリ２０４、及びデータ通信部２０５を有する。
First, details of the
制御部２０１は測定装置２００を制御するプロセッサである。加速度センサ２０２は測定装置２００の３次元の加速度を測定する。測定装置２００は車両１００に設置されるので、加速度センサ２０２は車両１００の加速度を測定する。ＧＰＳデバイス２０３は、測定装置２００の経度及び緯度を含む位置を測定する。測定装置２００は車両１００に設置されるので、ＧＰＳデバイス２０３は車両１００の位置を測定する。
The
制御部２０１は、加速度センサ２０２が測定した加速度を振動データ１０として取得し、取得した振動データ１０をメモリ２０４に記憶する。また、制御部２０１は、ＧＰＳデバイス２０３が測定した位置を位置データ２０として取得し、取得した位置データ２０をメモリ２０４に記憶する。
The
なお、一般的な位置データ２０が示す位置は本来の位置から約１０メートル程度の誤差がある。本実施例では、説明を簡単にするために、位置データ２０が示す位置のうち車両１００の進行方向の位置には誤差がないものとし、車両１００の進行方向に対して横方向の位置は数１０ｍ程度の誤差があるものとする。このため、複数の車線が近接している場合、計算機４００は、位置データ２０のみに基づいて車両１００が走行した車線がどちらの車線かを特定できない。
The position indicated by the
データ通信部２０５は、メモリ２０４に記憶された振動データ１０及び位置データ２０を計算機４００のデータ通信部４０１に送信する。測定装置２００の例としては、加速度センサ２０２及びＧＰＳデバイス２０３を備える携帯端末（例えばスマートフォン等）がある。この場合、測定装置２００は、振動データ１０及び位置データ２０を無線で計算機４００に送信してもよいし、振動データ１０及び位置データ２０を外部記憶媒体に記憶して、計算機４００が外部記憶媒体に記憶された振動データ１０及び位置データ２０を読み出してもよい。
The
次に、計算機４００について説明する。
Next, the
計算機４００は、データ通信部４０１、路面プロファイル推定部（算出部）４０２、検索部４０３、事前測定路面プロファイルＤＢ（データベース）（事前測定路面指標記憶部）４０４、車線推定部４０５、データ更新部４０６、及び保留ＤＢ（データベース）４０７を有する。
The
データ通信部４０１は、測定装置２００によって取得された振動データ１０及び位置データ２０を取得し、取得した振動データ１０及び位置データ２０を路面プロファイル推定部４０２に入力し、取得した位置データ２０を検索部４０３に入力する。
The
路面プロファイル推定部４０２は、入力された振動データ１０及び位置データ２０に基づいて、車両１００が走行した路面の性状を示す路面プロファイル３０を算出し、算出した路面プロファイル３０を車線推定部４０５に入力する。本実施例では、路面プロファイル３０として、路面の平坦性を評価する国際的な指標であるＩＲＩ（国際ラフネス指標）を用いてもよいし、他の指標（日本国内で主に用いられている指標）を用いてもよい。なお、路面プロファイル３０を算出するためには、車両１００の走行距離を算出することが必要となり、位置データ２０は車両１００の走行距離を算出するために用いられる。
The road surface
事前測定路面プロファイルＤＢ４０４には、複数の車線の過去に測定された路面プロファイル（事前測定路面指標）が複数の車線毎に登録される。初期状態の事前測定路面プロファイルＤＢ４０４には、例えば図２に示す高精度路面性状測定装置５００が設置された路面性状測定車によって数ｃｍ単位で高精度に測定された高精度路面プロファイル（高精度路面指標）が車線毎に登録される。
In the pre-measurement road
検索部４０３は、事前測定路面プロファイルＤＢ４０４に登録された路面プロファイルから、入力された位置データ２０が示す位置周辺（例えば、位置データ２０が示す緯度及び経度の半径５００ｍ以内）の路面プロファイルを検索する。検索部４０３に入力された位置データ２０が示す位置周辺の二つの車線の路面プロファイル（第１車線路面プロファイル４１（図３参照）及び第２車線路面プロファイル４２（図３参照））が事前測定路面プロファイルＤＢ４０４に登録されていた場合、検索部４０３は、第１車線路面プロファイル４１及び第２車線路面プロファイル４２を事前測定路面プロファイル４０として車線推定部４０５に入力する。
The
車線推定部４０５は、路面プロファイル推定部４０２から入力された路面プロファイル３０と検索部４０３から入力された事前測定路面プロファイル４０（第１車線路面プロファイル４１及び第２車線路面プロファイル４２）とを比較し、車両１００が走行した車線を特定する。そして、車線推定部４０５は、特定した車線を示す車線データ５０、及び路面プロファイル３０をデータ更新部４０６に入力する。
The
例えば、車線推定部４０５は、路面プロファイル３０と第１車線路面プロファイル４１との類似度、及び路面プロファイル３０と第２車線路面プロファイル４２との類似度を算出し、類似度が高い方の車線を、車両１００が走行した車線として特定する。車線推定部４０５の車線の推定処理については、図３で詳細を説明する。
For example, the
データ更新部４０６は、車線推定部４０５から入力された路面プロファイル３０に基づいて、車線推定部４０５から入力された車線データ５０が示す車線に対応する事前測定路面プロファイル４０を更新する。例えば、車両１００が走行した車線を第１車線と車線推定部４０５が推定した場合、データ更新部４０６は、事前測定路面プロファイルＤＢ４０４に登録された第１車線路面プロファイル４１を路面プロファイル３０に更新する。なお、データ更新部４０６による事前測定路面プロファイルＤＢ４０の更新処理は、図５で詳細に説明する。
The
このように、データ更新部４０６が事前測定路面プロファイルＤＢ４０４を更新することによって、事前測定路面プロファイルＤＢ４０４を最新の路面プロファイル３０に更新でき、車線の特定の精度を向上させることができる。
As described above, the
図２は、実施例１の路面性状測定システム１０００のハードウェア構成図である。図１に示す構成と同じ構成は同じ符号を付与し、説明を省略する。
FIG. 2 is a hardware configuration diagram of the road surface
図２では、測定装置２００、計算機４００、及び高精度路面性状測定装置５００は、ネットワーク２２０を介して接続される。実施例３以外の実施例の路面性状測定システム１０００は、高精度路面性状測定装置５００を備えなくてもよく、高精度路面性状測定装置５００は図９に示す高精度路面性状測定車９００に配置されるものである。
In FIG. 2, the measuring
高精度路面性状測定装置５００は、プロセッサ（ＣＰＵ）５０１、ＧＰＳデバイス５０３、メモリ５０４、レーザプロファイラ５０５、及び外部インタフェース５０６を有する。プロセッサ（ＣＰＵ）５０１、ＧＰＳデバイス５０３、メモリ５０４、レーザプロファイラ５０５、及び外部インタフェース５０６はバス５０７を介して接続される。
The high-precision road surface
プロセッサ５０１は、メモリ５０４に記憶された各種プログラムを実行する。メモリ５０４には、各種プログラム及び各種データが記憶される。ＧＰＳデバイス５０３は、高精度路面性状測定装置５００の位置を取得する。なお、ＧＰＳデバイス５０３は、測定装置２００のＧＰＳデバイス２０３より精度よく位置を取得でき、誤差は数ｃｍ程度であるものとする。
The
レーザプロファイラ５０５は、路面の性状を高精度に示す高精度路面プロファイルを測定する。外部インタフェース５０６は、高精度路面性状測定装置５００を外部に接続するためのインタフェースであり、例えば、ネットワーク２２０に接続するインタフェースであってもよいし、外部記憶媒体に接続するインタフェースであってもよい。
The
測定装置２００が測定した振動データ１０及び位置データ２０、並びに高精度路面性状測定装置５００が測定した高精度路面プロファイルが外部記憶媒体に記憶され、計算機４００が外部記憶媒体に記憶されたデータを読み取る場合には、測定装置２００、計算機４００、及び高精度路面性状測定装置５００はネットワーク２２０に接続されなくてもよい。
The vibration data 10 and
測定装置２００は、プロセッサ（ＣＰＵ）２１１、メモリ２０４、加速度センサ２０２、ＧＰＳデバイス２０３、及び外部インタフェース２１２を有する。プロセッサ２１１、メモリ２０４、加速度センサ２０２、ＧＰＳデバイス２０３、及び外部インタフェース２１２はバス２１３を介して接続される。
The measuring
メモリ２０４、加速度センサ２０２、及びＧＰＳデバイス２０３は図１に示す構成と同じ構成であるので、説明を省略する。
The
プロセッサ２１１は、メモリ２０４に記憶された各種プログラムを実行し、図１に示す制御部２０１に対応する。外部インタフェース２１２は、測定装置２００を外部に接続するためのインタフェースであり、例えば、ネットワーク２２０に接続するインタフェースであってもよいし、外部記憶媒体に接続するインタフェースであってもよい。
The
計算機４００は、プロセッサ（ＣＰＵ）４１１、メモリ４１２、及び外部インタフェース４１３を有する。プロセッサ４１１、メモリ４１２、及び外部インタフェース４１３は、バス４１４を介して接続される。
The
プロセッサ４１１は、メモリ４１２に記憶された各種プログラムを実行し、路面プロファイル推定部４０２、検索部４０３、車線推定部４０５、及びデータ更新部４０６を有する。メモリ４１２は、事前測定路面プロファイルＤＢ４０４、保留ＤＢ４０７、及び各種プログラムを記憶する。
The
プロセッサ４１１は、路面プロファイル推定部４０２、検索部４０３、車線推定部４０５、及びデータ更新部４０６に対応するプログラムを実行することによって、路面プロファイル推定部４０２、検索部４０３、車線推定部４０５、及びデータ更新部４０６を実現する。
The
外部インタフェース４１３は、計算機４００を外部に接続するためのインタフェースであり、例えば、ネットワーク２２０に接続するインタフェースであってもよいし、外部記憶媒体に接続するインタフェースであってもよい。
The
図３は、実施例１の車線推定部４０５による車線推定処理の説明図である。
FIG. 3 is an explanatory diagram of a lane estimation process performed by the
図３では、車線推定部４０５に第１車線路面プロファイル４１及び第２車線路面プロファイル４２が入力された場合の車線推定処理について説明する。
In FIG. 3, a lane estimation process when the first lane surface profile 41 and the second lane surface profile 42 are input to the
検索部４０３は、入力された位置データ２０が示す位置から所定の範囲の位置を含む車線の事前測定路面プロファイルを事前測定路面プロファイルＤＢ４０４から検索する。そして、検索部４０３は、検索した車線の事前測定路面プロファイルから、入力された位置データ２０が示すある位置に最も近い位置から所定の距離までの区間の路面プロファイルを検索する。これによって、路面プロファイル推定部４０２によって算出された路面プロファイル３０の区間に対応する区間の事前測定路面プロファイルが用意される。
The
ここでは、図３に示す所定の区間の第１車線路面プロファイル４１及び第２車線路面プロファイル４２が検索され、車線推定部４０５に入力される。図３に示す路面プロファイル３０の車両位置は、入力された位置データ２０のある位置からの距離であり、第１車線路面プロファイル４１及び第２車線路面プロファイル４２の車両位置は、入力され位置データ２０のある位置に最も近い位置からの距離である。本実施例では、位置データ２０の車両進行方向の位置には誤差がないので、路面プロファイル３０の車両位置と第１車線路面プロファイル４１及び第２車線路面プロファイル４２の車両位置とは対応する。
Here, the first lane surface profile 41 and the second lane surface profile 42 in the predetermined section shown in FIG. 3 are retrieved and input to the
車線推定部４０５は、路面プロファイル３０と第１車線路面プロファイル４１との間で互いに対応する車両位置のＩＲＩを比較し、路面プロファイル３０と第１車線路面プロファイル４１との類似度Ｘを算出する。例えば、類似度の算出には相関係数を用いることができる。ここでは、類似度Ｘは０．９と算出される。
The
また、同様に、車線推定部４０５は、路面プロファイル３０と第２車線路面プロファイル４２との類似度Ｙを算出する。ここでは、類似度Ｙは０．２と算出される。
Similarly, the
そして、車線推定部４０５は、類似度Ｘ及び類似度Ｙを比較し、類似度が高い方の車線（第１車線）を、車両１００が走行した車線として推定する。
Then, the
ジョイント部が第１車線及び第２車線に跨がる場合であっても、ジョイント部以外の区間は第１車線と第２車線とで異なる路面プロファイルとなる。本実施例のように、ある区間の路面プロファイル３０と当該区間に対応する区間の複数の車線に対応する路面プロファイルとを比較することによって、車両の走行した車線を特定すれば、ジョイント部が第１車線及び第２車線に跨がる場合であっても、精度よく車線を特定できる。 Even when the joint portion extends over the first lane and the second lane, the sections other than the joint portion have different road surface profiles in the first lane and the second lane. As in the present embodiment, by comparing the road surface profile 30 of a certain section with the road surface profiles corresponding to a plurality of lanes of the section corresponding to the section, the joint portion is Even when the vehicle crosses the first lane and the second lane, the lane can be identified with high accuracy.
図４は、実施例１の路面性状測定システム１０００の全体処理のフローチャートである。
FIG. 4 is a flowchart of the entire process of the road surface
まず、路面点検担当者は、測定装置２００を起動し、振動データ１０及び位置データ２０（測定データ）の取得を開始する。そして、路面点検担当者は測定装置２００が設置された車両１００を運転し、例えば第１車線を走行し、測定装置２００は、第１車線の振動データ１０及び位置データ２０を取得する（Ｓ１０１）。
First, the road surface inspection person activates the measuring
そして、車両１００の走行終了後、測定装置２００は、振動データ１０及び位置データ２０をデータ通信部２０５を介して計算機４００に送信する（Ｓ１０２）。例えば、測定装置２００は、振動データ１０及び位置データ２０を、ネットワークに接続されるデータ通信部２０５を介してリアルタイムに計算機４００に送信してもよい。これによって、計算機４００は、リアルタイムに振動データ１０及び位置データ２０を取得することができる。
And after driving | running | working completion | finish of the
また、測定装置２００は、データ通信部２０５に接続された外部記憶媒体に振動データ１０及び位置データ２０を記憶し、路面点検担当者が外部記憶媒体を計算機４００のデータ通信部４０１に接続し、計算機４００が外部記憶媒体に記憶された振動データ１０及び位置データ２０を読み取ってもよい。
Further, the measuring
なお、読み取られた振動データ１０及び位置データ２０は路面プロファイル推定部４０２に入力され、読み取られた位置データ２０は検索部４０３に入力される。
The read vibration data 10 and
次に、路面プロファイル推定部４０２は、入力された振動データ１０及び位置データ２０に基づいて、所定の区間（例えば１００ｍ）の路面プロファイル３０を算出する（Ｓ１０３）。具体的には、路面プロファイル推定部４０２は、入力された位置データ２０のある位置（例えば、最も古い取得時刻の位置）から所定の距離（例えば、１００ｍ）までの区間に対応する振動データ１０に基づいて路面プロファイル３０を算出する。
Next, the road surface
次に、検索部４０３は、Ｓ１０３の処理で算出された路面プロファイル３０と比較する車線の路面プロファイルを事前測定路面プロファイルＤＢ４０４から検索する（Ｓ１０４）。具体的には、検索部４０３は、入力された位置データ２０が示す位置から所定の範囲内に存在する車線の路面プロファイルを事前測定路面プロファイルＤＢ４０４から検索する。そして、検索部４０３は、検索された路面プロファイルの中から路面プロファイル３０のある位置に最も近い位置から所定の距離（例えば１００ｍ）までの区間の事前測定路面プロファイルを検索する。これによって、路面プロファイル３０の区間に対応する区間の事前測定路面プロファイルが検索される。ここでは、図３と同様に、第１車線路面プロファイル４１及び第２車線路面プロファイル４２が検索されたものとする。
Next, the
次に、車線推定部４０５は、Ｓ１０４の処理で検索部４０３によって事前測定路面プロファイルＤＢ４０４から検索された事前測定路面プロファイルとＳ１０３の処理で路面プロファイル推定部４０２によって算出された路面プロファイル３０とを比較し、車両１００が走行した車線を特定する（Ｓ１０５）。ここでは、車両１００が走行した車線として第１車線が特定されたものとする。
Next, the
次に、データ更新部４０６は、Ｓ１０５の処理で特定された車線の事前測定路面プロファイルとして路面プロファイル３０を事前測定路面プロファイルＤＢ４０４に登録し、事前測定路面プロファイルＤＢ４０４を更新し（Ｓ１０６）、全体処理を終了する。Ｓ１０６の処理の事前測定路面プロファイルＤＢ４０４の更新処理は、図５で詳細に説明する。
Next, the
図５は、実施例１の事前測定路面プロファイルＤＢ４０４の更新処理のフローチャートである。
FIG. 5 is a flowchart of the update process of the prior measurement road
まず、データ更新部４０６は、検索部４０３によって検索された事前測定路面プロファイルのうち車線推定部４０５によって特定された車線に対応する事前測定路面プロファイルと路面プロファイル推定部４０２によって算出された路面プロファイル３０との類似度がしきい値以下であるか否かを判定する（Ｓ２０１）。
First, the
Ｓ２０１の処理で類似度がしきい値より大きいと判定された場合、データ更新部４０６は、路面プロファイル推定部４０２によって算出された路面プロファイル３０を、事前測定路面プロファイルＤＢ４０４の特定された車線に対応する事前測定路面プロファイルとして新たに登録し、事前測定路面プロファイルＤＢ４０４を更新する（Ｓ２０６）。
If it is determined in step S201 that the degree of similarity is greater than the threshold value, the
そして、データ更新部４０６は、保留ＤＢ４０７に登録された路面プロファイルのうち、車線推定部４０５によって特定された車線に対応する全ての路面プロファイルを削除し（Ｓ２０７）、更新処理を終了する。
Then, the
一方、Ｓ２０１の処理で類似度がしきい値以下であると判定された場合、データ更新部４０６は、車線推定部４０５によって特定された車線及び路面プロファイル推定部４０２によって算出された路面プロファイルを、保留ＤＢ４０７に登録する（Ｓ２０２）。
On the other hand, when it is determined that the similarity is equal to or less than the threshold value in the process of S201, the
次に、データ更新部４０６は、保留ＤＢ４０７に登録されて所定期間（例えば１ヶ月間）の経過した路面プロファイルを、保留ＤＢ４０７から削除する（Ｓ２０３）。
Next, the
そして、データ更新部４０６は、保留ＤＢ４０７に登録された路面プロファイルのうち、車線推定部４０５によって特定された車線に対応する路面プロファイルの数を取得する（Ｓ２０４）。そして、データ更新部４０６は、Ｓ２０４の処理で取得した路面プロファイルの数がしきい値以上である否かを判定する（Ｓ２０５）。
And the data update
Ｓ２０４の処理で取得した路面プロファイルの数がしきい値以上であるとＳ２０５の処理で判定された場合、データ更新部４０６は、Ｓ２０６の処理に進み、事前測定路面プロファイルＤＢ４０４を更新する。そして、データ更新部４０６は、Ｓ２０７の処理で、車線推定部４０５によって特定された車線に対応する全ての路面プロファイルを削除し、更新処理を終了する。
If it is determined in S205 that the number of road surface profiles acquired in S204 is greater than or equal to the threshold value, the
一方、Ｓ２０４の処理で取得した路面プロファイルの数がしきい値より小さいとＳ２０５の処理で判定された場合、データ更新部４０６は、更新処理を終了する。
On the other hand, when it is determined in the process of S205 that the number of road surface profiles acquired in the process of S204 is smaller than the threshold value, the
なお、Ｓ２０６の処理では、データ更新部４０６は、保留ＤＢ４０７に登録された路面プロファイルのうち、車線推定部４０５によって特定された車線の路面プロファイルの各車両位置での平均値を算出し、算出した平均値を、事前測定路面プロファイルＤＢ４０４に登録された事前測定路面プロファイルのうち車線推定部４０５によって特定された車線の事前測定路面プロファイルとして登録してもよい。
In the process of S206, the
以上によって、本実施例は、路面性状測定システム１０００であって、車両４００の走行中の位置データ２０及び加速度データ（振動データ１０）を取得する測定部（測定装置２００）と、前記位置データ及び加速度データを前記測定部から取得し、前記位置データ及び前記加速度データに基づいて路面性状を測定する路面性状測定部（計算機４００）と、を備え、前記路面性状測定部は、前記取得した位置データ及び加速度データに基づいて、前記車両が走行した区間の前記路面性状を示す路面指標を算出する算出部（路面プロファイル推定部４０２）と、複数の車線の過去に測定された区間の路面指標である事前測定路面指標の各々が前記各車線に対応して記憶された事前測定路面指標記憶部（事前測定路面プロファイルＤＢ４０４）と、前記算出部によって算出された路面指標と当該路面指標の区間に対応する区間の事前測定路面指標とを比較し、前記算出部によって算出された路面指標と類似する事前測定路面指標に対応する車線を、前記車両が走行した車線として特定する車線推定部４０５と、を有することを特徴とする。これによって、路面プロファイルと当該路面プロファイルの区間に対応する複数の車線の事前測定路面指標とを比較するので、ジョイント部が複数の車線に跨がる場合であっても、複数のジョイント部以外の箇所の路面指標は複数の車線で異なっているため、車線を正確に特定できる。したがって、車両の位置の特定の精度を向上させることができる。
As described above, the present embodiment is a road surface
また、測定装置２００が振動データ１０及び位置データ２０をネットワーク２２０を介して計算機４００に送信し、計算機４００は振動データ１０及び位置データ２０をネットワーク２２０を介して受信することによって、振動データ１０及び位置データ２０を取得する。これによって、計算機４００は、振動データ１０及び位置データ２０をリアルタイムに取得でき、車線の特定をリアルタイムに実行することができる。
In addition, the
また、データ更新部４０６が、特定された車線と当該車線に対応する路面プロファイルとを保留ＤＢ４０７に記憶し、特定された車線と同じ車線の路面プロファイルが所定数以上記憶されている場合、特定された車線と当該車線に対応する路面指標プロファイルとに基づいて、当該車線に対応する事前測定路面プロファイルを更新する。これによって、事前測定路面指標を逐次更新でき、車線の推定の精度を向上させることができる。
Further, the
実施例２では、位置データ２０の車両進行方向に誤差が生じる場合、当該誤差を修正して車線を特定する路面性状測定システム１０００の例を説明する。
In the second embodiment, an example of a road surface
実施例２について図６〜図８を用いて説明する。図６は、実施例２の路面性状測定システム１０００の構成図である。
A second embodiment will be described with reference to FIGS. FIG. 6 is a configuration diagram of a road surface
図６に示す本実施例の路面性状測定システム１０００の構成のうち、図１に示す実施例１の路面性状測定システム１０００と同じ構成は、同じ符号を付与し、説明を省略する。本実施例の路面性状測定システム１０００は、実施例１の路面性状測定システム１０００の車線推定部４０５の代わりに誤差修正部４０８を有する点で実施例１の路面性状測定システム１０００と異なる。
Among the configurations of the road surface
誤差修正部４０８は、位置データ２０の車両進行の誤差により生じた路面プロファイル３０の誤差を修正し、車両１００が走行した車線を特定する。
The
図７は、実施例２の誤差修正部４０８によって実行される車線推定処理について説明する。
FIG. 7 illustrates a lane estimation process executed by the
位置データ２０が示す車両進行方向の位置に数１０ｍの誤差が生じる場合、当該誤差は路面プロファイル３０に反映される。誤差を修正しないそのままの路面プロファイル３０と第１車線路面プロファイル４１との類似度Ｘ１が算出され、当該路面プロファイル３０と第２車線路面プロファイル４２との類似度Ｙ１が算出される。この場合の類似度Ｘ１及び類似度Ｙ１が小さい値となり、類似度Ｙ１が類似度Ｘ１より大きな値となり、車両１００が第１車線を走行したにもかかわらず、車線推定部４０５は車両１００が走行した車線を第２車線と特定する場合もある。図７では、類似度Ｘ１は０．３であり、類似度Ｙ１は０．４であるため、車両１００が走行した車線は第２車線と誤って特定される。
When an error of several tens of meters occurs at the position in the vehicle traveling direction indicated by the
本実施例では、誤差修正部４０８が、路面プロファイル３０の車両位置に対して第１所定量（ｄ１）だけ移動させて移動後の路面プロファイル３０と第１車線路面プロファイル４１及び第２車線路面プロファイル４２との類似度を算出し、路面プロファイル３０の移動量が第２所定量となるまでこれを繰り返す。図７では、誤差修正部４０８は、路面プロファイル３０を第１所定量移動させた路面プロファイル３０’と第１車線路面プロファイル４１との類似度Ｘ２（０．５）を算出する。次に、誤差修正部４０８は、路面プロファイル３０’をさらに第１所定量移動させた路面プロファイル３０’’と第１車線路面プロファイル４１との類似度Ｘ３（０．９）を算出する。ここで、路面プロファイル３０の合計移動量（ｄ２）が第２所定量以上となったものとする。誤差修正部４０８は、第２車線路面プロファイル４２についても、同じ処理を実行し、類似度Ｙ２（０．３）及び類似度Ｙ３（０．２）を算出する。
In the present embodiment, the
誤差修正部４０８は、類似度が最大となる類似度Ｘ３を算出した第１車線路面プロファイル４１に対応する車線を、車両１００が走行した車線として特定し、類似度が最大となる路面プロファイル３０の移動量（ｄ２）を路面プロファイル３０の誤差に設定する。そして、誤差修正部４０８は、特定した車線を示す車線データ５０及び誤差を修正した路面プロファイル３０’’をデータ更新部４０６に入力する。
The
図８は、実施例２の誤差修正部４０８によって実行される車線推定処理のフローチャートである。
FIG. 8 is a flowchart of the lane estimation process executed by the
まず、誤差修正部４０８は、検索部４０３によって検索された事前測定路面プロファイルから一つの事前測定路面プロファイルを選択し、路面プロファイル３０と選択した事前測定路面プロファイルとの類似度を算出する（Ｓ３０１）。
First, the
次に、誤差修正部４０８は、路面プロファイル３０を車両位置に対して第１所定量だけ移動させる（Ｓ３０２）。そして、誤差修正部４０８は、移動後の路面プロファイル３０と選択した事前測定路面プロファイルとの類似度を算出する（Ｓ３０３）。
Next, the
次に、誤差修正部４０８は、路面プロファイル３０の合計移動量が第２所定量以上であるか否かを判定する（Ｓ３０４）。第２所定量は第１所定量より大きな値である。第２所定量は例えば、５００ｍであることが望ましい。
Next, the
Ｓ３０４の処理で、路面プロファイル３０の合計移動量が第２所定量より小さいと判定された場合、誤差修正部４０８は、ステップ３０２の処理に戻り、路面プロファイル３０をさらに第１所定量だけ移動させる。
If it is determined in step S304 that the total movement amount of the road surface profile 30 is smaller than the second predetermined amount, the
一方、Ｓ３０４の処理で、路面プロファイル３０の合計移動量が第２所定量以上であると判定された場合、誤差修正部４０８は、検索部４０３によって検索された全ての事前測定路面プロファイルが選択され、Ｓ３０２〜Ｓ３０４の処理が実行されたか否かを判定する（Ｓ３０５）。
On the other hand, when it is determined in S304 that the total movement amount of the road surface profile 30 is equal to or larger than the second predetermined amount, the
Ｓ３０５の処理で、 検索部４０３によって検索された全ての事前測定路面プロファイルが選択されていないと判定された場合、誤差修正部４０８は、Ｓ３０１の処理に戻り、他の事前測定路面プロファイルを選択し、路面プロファイル３０と選択した事前測定路面プロファイルとの類似度を算出する。
When it is determined in the process of S305 that all the premeasured road surface profiles searched by the
一方、Ｓ３０５の処理で、 検索部４０３によって検索された全ての事前測定路面プロファイルが選択されたと判定された場合、誤差修正部４０８は、類似度が最大となる事前測定路面プロファイルに対応する車線を、車両１００が走行した車線に特定し、類似度が最大となったときの路面プロファイルの合計移動量を誤差に設定する（Ｓ３０６）。
On the other hand, if it is determined in the process of S305 that all the pre-measured road surface profiles searched by the
次に、誤差修正部４０８は、Ｓ３０６の処理で誤差に設定した移動量だけ路面プロファイル３０を移動させ、移動後の路面プロファイル３０及び特定した車線を示す車線データ５０を、データ更新部４０６に入力する。
Next, the
以上によって、路面プロファイル３０の車両進行方向の誤差を修正して、車線を特定するため、車線の特定の精度が向上する。また、誤差修正後の路面プロファイル３０に基づいて、事前測定路面プロファイルＤＢ４０４が更新されるため、車線の特定の精度が向上する。
As described above, the error in the vehicle traveling direction of the road surface profile 30 is corrected and the lane is specified, so that the accuracy of specifying the lane is improved. Further, since the pre-measured road
実施例３では、高精度路面性状測定装置５００（図９参照）が測定した高精度路面プロファイル６０に基づいて高精度路面性状測定装置５００が設置された路面性状測定車が走行した車線に対応する事前測定路面プロファイルを更新する路面性状測定システム１０００の例を説明する。
In the third embodiment, the road surface property measuring vehicle on which the high-accuracy road surface
実施例３について図９及び図１０を用いて説明する。 A third embodiment will be described with reference to FIGS. 9 and 10.
図９は、実施例３の路面性状測定システム１０００の構成図である。図９に示す構成のうち、図１及び図６に示す構成と同じ構成は、同じ符号を付与し、説明を省略する。
FIG. 9 is a configuration diagram of a road surface
路面性状測定システム１０００は、測定装置２００及び計算機４００の他に、高精度路面性状測定装置５００を有する。
The road surface
高精度路面性状測定装置５００は路面性状測定車６００に配置される。高精度路面性状測定装置５００は、レーザプロファイラ５０５、及びデータ通信部５０７を有する。レーザプロファイラ５０５は、路面性状測定車６００が走行した走行線のある測線上の路面性状をレーザ（例えば、赤外線レーザ）によって測定する。レーザプロファイラ５０５が測定した測線の路面性状を示すデータを高精度路面プロファイル６０という。高精度路面プロファイル６０は、路面プロファイル推定部４０２が振動データ１０及び位置データ２０に基づいて算出する路面プロファイル３０より高精度に路面性状を示すものである。レーザプロファイラ５０５が測定した高精度路面プロファイル６０をデータ通信部５０７を介して計算機４００に入力する。データ通信部５０７は、ネットワーク２２０に接続されてもよいし、外部記憶媒体に接続されてもよい。
The high-accuracy road surface
なお、図２に示すように、高精度路面性状測定装置５００は、ＧＰＳデバイス５０３を有する。ＧＰＳデバイス５０３は、測定装置２００が有するＧＰＳデバイス２０３よりコストは高いが、位置の測定精度が高く、車線を特定できないほどの誤差は生じないものとする。このため、ＧＰＳデバイス５０３によって測定された位置データから路面性状測定車６００が走行した車線が特定可能である。高精度路面プロファイル６０は、位置データを含むものとする。
As shown in FIG. 2, the high-precision road surface
計算機４００は、データ通信部４０１、路面プロファイル推定部４０２、検索部４０３、事前測定路面プロファイルＤＢ４０４、データ更新部４０６、誤差修正部４０８、及び高精度路面プロファイルＤＢ（データベース）４０９を有する。データ通信部４０１、路面プロファイル推定部４０２、検索部４０３、事前測定路面プロファイルＤＢ４０４、データ更新部４０６、及び誤差修正部４０８は図６に示す構成と同じであるので、説明を省略する。なお、計算機４００は、誤差修正部４０８の代わりに車線推定部４０５を有してもよい。
The
データ通信部４０１は、高精度路面性状測定装置５００から高精度路面プロファイル６０を取得した場合、高精度路面プロファイル６０を高精度路面プロファイルＤＢ４０９に登録する。そして、計算機４００は、高精度路面プロファイルＤＢ４０９に登録した高精度路面プロファイル６０を当該高精度路面プロファイル６０が測定された車線に対応する事前測定路面プロファイルとして登録し、事前測定路面プロファイルＤＢ４０４を更新する。
When the
図１０は、実施例３の事前測定路面プロファイルＤＢ４０４の更新タイミングの説明図である。
FIG. 10 is an explanatory diagram of the update timing of the prior measurement road
路面性状測定車６００は、所定の周期（例えば、数年周期）である車線を走行し、高精度路面プロファイル６０を測定する。測定装置２００が配置された車両１００は路面性状測定車６００より低コストであるので、路面性状測定車６００の数より多く用意できる。このため、いずれかの車両１００がある車線を走行する周期は、路面性状測定車６００の周期より短くなる。
The road surface property measuring vehicle 600 travels on a lane having a predetermined cycle (for example, a cycle of several years), and measures the high-precision
したがって、図１０に示すように、ある車線に対応する事前測定路面プロファイルは、所定の周期で高精度路面性状測定装置５００によって測定された高精度路面プロファイル６０に基づいて更新される。この事前測定路面プロファイルは、次に高精度路面プロファイル６０に基づいて更新されるまで、車両１００に配置された測定装置２００によって測定された振動データ１０及び位置データ２０に基づいて算出された路面プロファイル３０に基づいて更新される。
Therefore, as shown in FIG. 10, the pre-measured road surface profile corresponding to a certain lane is updated based on the high-accuracy
路面プロファイル３０は測定装置２００によって測定された振動データ１０に基づいて算出されるものであるため、路面プロファイル３０の路面の性状を示す精度は、レーザプロファイラ５０５よって測定された高精度路面プロファイル６０の路面性状を示す精度より劣る。事前測定路面プロファイルが、所定の周期で路面性状を示す精度が高い高精度路面プロファイル６０に基づいて更新されるため、車線の路面性状を示す信頼性が高くなる。
Since the road surface profile 30 is calculated based on the vibration data 10 measured by the measuring
また、路面プロファイル３０に車両進行方向の誤差が生じ、誤差修正部４０８が誤差を修正しても、路面プロファイル３０にわずかな誤差が残る場合がある。路面プロファイル３０に基づいて事前測定路面プロファイルが繰り返し更新された場合、誤差が累積されていき、事前測定路面プロファイルの信頼性が低下する。本実施例のように、所定の周期で高精度路面プロファイル６０に基づいて事前測定路面プロファイルが更新されれば、事前測定路面プロファイルの誤差を０にできる。
Further, an error in the vehicle traveling direction occurs in the road surface profile 30, and even if the
実施例４では、事前測定路面プロファイルＤＢ４０４には、事前測定路面プロファイルとなる高精度路面プロファイルが測定された測線毎に各車線に対応して記憶され、路面プロファイル３０と各測線の事前測定路面プロファイルとの類似度を算出し、最大の類似度となった測線の事前測定路面プロファイルに対応する車線を車両１００が走行した車線として特定する路面性状測定システム１０００の例を説明する。
In the fourth embodiment, the pre-measurement road
実施例４について図１１を用いて説明する。図１１は、実施例４の車線推定部４０５による車線推定処理の説明図である。
Example 4 will be described with reference to FIG. FIG. 11 is an explanatory diagram of a lane estimation process performed by the
第１車線路面プロファイル４１は、第１位置路面プロファイル４１Ａ、第２位置路面プロファイル４１Ｂ、及び第３位置路面プロファイル４１Ｃを含む。高精度路面プロファイル６０が測定された測線に対応する高精度路面プロファイル６０が、各事前測定路面プロファイルとして事前測定路面プロファイルＤＢ４０４に登録される。例えば、路面性状測定車６００が第１車線を走行し、第１車線上のある位置の第１測線上の高精度路面プロファイル６０が測定された場合、第１測線の高精度路面プロファイル６０が第１位置路面プロファイル４１Ａとして事前測定路面プロファイルＤＢ４０４に登録される。
The first road surface profile 41 includes a first position road surface profile 41A, a second position road surface profile 41B, and a third position road surface profile 41C. The high-accuracy
車線推定部４０５は、路面プロファイル３０と第１車線路面プロファイル４１の各測線の事前測定路面プロファイル４１Ａ〜４１Ｃとの類似度（類似度Ｘ１〜Ｘ３）を算出する。図１１で図示していないが、車線推定部４０５は、路面プロファイル３０と第２車線路面プロファイル４２の各測線の事前測定路面プロファイルとの類似度を算出する。そして、車線推定部４０５は、算出された類似度が最大となる事前測定路面プロファイルに対応する車線を、車両１００が走行した車線として特定する。
The
なお、データ更新部４０６は、類似度が最大となる事前測定路面プロファイルを路面プロファイル３０に基づいて更新する。
The
各車線の事前測定路面プロファイルが測線を考慮せずに事前測定路面プロファイルＤＢ４０４に登録されている場合、車両１００が走行した走行線と事前測定路面プロファイルの測線とが異なれば、路面プロファイル３０と当該事前測定路面プロファイルとの類似度が低くなり、誤判定される可能性がある。本実施例では、事前測定路面プロファイルと当該事前測定路面プロファイルの測線が事前測定路面プロファイルＤＢ４０４に登録され、路面プロファイル３０と各事前測定路面プロファイルとの類似度が算出されるため、車線の特定の精度を向上させることができる。
When the pre-measured road surface profile of each lane is registered in the pre-measured road
実施例５では、路面プロファイル３０を、車線変更前までの区間と車線の変更後の区間とに区切って、変更前までの区間の路面プロファイル３０と当該区間に対応する事前測定路面プロファイルとを比較し、変更前までの区間の車線を特定し、車線変更後からの区間の路面プロファイル３０と当該区間に対応する事前測定路面プロファイルとを比較し、車線変更後の区間の車線を特定する路面性状測定システム１０００の例を説明する。
In Example 5, the road surface profile 30 is divided into a section before the lane change and a section after the lane change, and the road surface profile 30 of the section before the change is compared with the pre-measured road surface profile corresponding to the section. The road surface property that identifies the lane of the section before the change, compares the road surface profile 30 of the section after the lane change with the pre-measured road surface profile corresponding to the section, and identifies the lane of the section after the lane change An example of the
実施例５は、図１２を用いて説明する。図１２は、実施例５の測定装置２００の構成図である。図１２に示す構成のうち図１に示す構成と同じ構成は、同じ符号を付与し、説明を省略する。
Example 5 will be described with reference to FIG. FIG. 12 is a configuration diagram of the measuring
測定装置２００は、制御部２０１、加速度センサ２０２、ＧＰＳデバイス２０３、メモリ２０４、データ通信部２０５、車線変更推定部２０６、及び車線変更特徴量ＤＢ（データベース）２０７を有する。制御部２０１、加速度センサ２０２、ＧＰＳデバイス２０３、メモリ２０４、及びデータ通信部２０５は、図１と同じ構成であるので説明を省略する。
The measuring
車線変更特徴量ＤＢ２０７には、事前に学習した車両１００の車線変更時の挙動の特徴量（例えば、車両１００の横方向の加速度及び走行速度の変位）が登録される。車線変更推定部２０６には、加速度センサ２０２から車両横方向加速度７０、及びＧＰＳデバイス２０３から位置データ２０が入力される。車線変更推定部２０６は、入力された車両横方向加速度７０及び位置データ２０に基づいて車両１００の挙動の特徴量を算出し、算出した特徴量と車線変更特徴量ＤＢ２０７に登録された特徴量とを比較し、車線変更の有無を判定する。
In the lane change feature amount DB 207, the feature amount of the behavior when the lane of the
車線変更推定部２０６の判定処理について具体的に説明する。まず、車線変更推定部２０６は、今回入力された位置データ２０及び前回入力された位置データ２０に基づいて、走行距離及び時間を算出し、算出した走行距離及び時間に基づいて車両１００の走行速度を算出する。例えば、車線変更推定部２０６は、走行距離を時間で除算することによって、車両１００の走行速度を算出する。そして、車線変更推定部２０６は、今回入力された車両横方向加速度７０及び走行速度を特徴量として、当該特徴量と車線変更特徴量ＤＢ２０７に登録された特徴量との類似度を算出する。車線変更推定部２０６は、算出した類似度が所定値以上である場合、車線変更があったと判断し、車線変更があったことを示す車線変更有無データ２１を位置データ２０と紐付けてメモリ２０４に記憶する。
The determination process of the lane
データ通信部２０５は、振動データ１０、位置データ２０、及び車線変更有無データ２１を計算機４００に送信する。
The
計算機４００の路面プロファイル推定部４０２は、車線の変更があったことを示す車線変更有無データ２１に紐付けられた位置データ２０が示す位置から車線の変更があったことを示す次の車線変更有無データ２１に紐付けられた位置データ２０が示す位置までを一つの区間として路面プロファイル３０を算出する。すなわち、車線の変更がない区間を一つの区間として路面プロファイル３０が算出される。また、検索部４０３は、事前測定路面プロファイルＤＢ４０４からこの区間に対応する事前測定路面プロファイルを検索する。
The road surface
そして、車線推定部４０５は、車線の変更がない区間の路面プロファイル３０と路面プロファイル３０の区間に対応する事前測定路面プロファイルとを比較し、車線の変更がない区間の車線を特定する。
Then, the
なお、路面プロファイル推定部４０２は、車線の変更があったことを示す車線変更有無データ２１に紐付けられた位置データ２０が示す位置から所定範囲（例えば、１０ｍ）の路面プロファイル３０は算出しなくてもよい。すなわち、路面プロファイル推定部４０２は、車線の変更があったことを示す車線変更有無データ２１に紐付けられた位置データ２０が示す位置から所定範囲の振動データ１０を路面プロファイル３０の算出から除外してもよい。これによって、車線変更中の路面プロファイル３０は算出されないので、車線の特定の精度を向上させることができる。
The road surface
本実施例によれば、車線変更があった位置から次に車線変更があった位置までを一つの区間として路面プロファイル３０を算出できる。これによって、車線変更した二つの車線を走行した区間が一つの区間として路面プロファイル３０として算出され、車両１００が走行した車線が誤判定されることを防止できる。
According to the present embodiment, the road surface profile 30 can be calculated with one section from the position where the lane is changed to the position where the lane is changed next. Accordingly, a section in which two lanes having changed lanes are traveled is calculated as a road surface profile 30 as one section, and a lane in which the
実施例６では、事前測定路面プロファイルＤＢ４０４に登録される事前測定路面プロファイルを学習する路面性状測定システム１０００の例を説明する。
In the sixth embodiment, an example of a road surface
実施例６について図１３及び図１４を用いて説明する。図１３は、実施例６の計算機４００の構成図である。図１３に示す構成のうち実施例３の図９に示す構成と同じ構成は、同じ符号を付与し、説明を省略する。
Example 6 will be described with reference to FIGS. 13 and 14. FIG. 13 is a configuration diagram of the
計算機４００は、データ通信部４０１、路面プロファイル推定部４０２、検索部４０３、事前測定路面プロファイルＤＢ４０４、データ更新部４０６、保留ＤＢ４０７、誤差修正部４０８、高精度路面プロファイルＤＢ４０９、及び事前測定路面プロファイル生成部４１０を有する。データ通信部４０１、路面プロファイル推定部４０２、検索部４０３、事前測定路面プロファイルＤＢ４０４、データ更新部４０６、保留ＤＢ４０７、誤差修正部４０８、及び高精度路面プロファイルＤＢ４０９は、図９に示す構成と同じであるので、説明を省略する。
The
図１３に示す初期状態では、事前測定路面プロファイルＤＢ４０４に事前測定路面プロファイルが登録されていないものとする。この場合、路面プロファイル推定部４０２は、路面プロファイル３０を算出すると、算出した路面プロファイル３０を保留ＤＢ４０７に登録する。また、データ通信部４０１は、高精度路面プロファイル６０を取得すると、取得した高精度路面プロファイルＤＢ４０９及び保留ＤＢ４０７に登録する。なお、保留ＤＢ４０７に登録された路面プロファイル３０及び高精度路面プロファイル６０を学習用路面プロファイル（学習用路面指標）という。
In the initial state illustrated in FIG. 13, it is assumed that the premeasurement road surface profile is not registered in the premeasurement road
事前測定路面プロファイル生成部４１０は、保留ＤＢ４０７に登録された各学習用路面プロファイル同士の類似度を算出する。そして、事前測定路面プロファイル生成部４１０は、互いの類似度が所定値以上となる学習用路面プロファイルを一つのグループとする。ここで、グループに高精度路面プロファイル６０が含まれる場合、事前測定路面プロファイル生成部４１０は、当該高精度路面プロファイル６０の位置に対応する車線を特定し、特定した車線の事前測定プロファイルとして、当該グループの最新の学習用路面プロファイルを事前測定路面プロファイルＤＢ４０４に登録する。
The pre-measurement road surface
図１４は、実施例６の保留ＤＢ４０７に登録された路面プロファイル３０及び高精度路面プロファイル６０間の類似度の説明図である。
FIG. 14 is an explanatory diagram of the similarity between the road surface profile 30 and the high-precision
保留ＤＢ４０７には、車両１００で第１車線を２回走行した路面プロファイル１及び３、車両１００で第２車線を２回走行した路面プロファイル２及び４、路面性状測定車６００で第１車線を走行した高精度路面プロファイル１、並びに路面性状測定車６００で第２車線を走行した高精度路面プロファイル２が学習用路面プロファイルとして登録されている。
In the
事前測定路面プロファイル生成部４１０は、保留ＤＢ４０７に登録された学習用路面プロファイル同士の類似度を算出する。算出された類似度はそれぞれ図１４に示す値となる。
The pre-measurement road surface
ここで所定値が０．８とすると、高精度路面プロファイル１、路面プロファイル１、及び路面プロファイル３が同じグループ（第１グループ）に属し、高精度路面プロファイル２、路面プロファイル２、及び路面プロファイル４が同じグループ（第２グループ）に属する。
Here, when the predetermined value is 0.8, the high-precision
第１グループ及び第２グループにはそれぞれ高精度路面プロファイル１及び２が属するので、事前測定路面プロファイル生成部４１０は、第１グループが第１車線に対応し、第２グループが第２車線に対応することを把握できる。
Since the high-precision
そして、路面プロファイル３が第１グループで最新の路面プロファイル３０であり、路面プロファイル４が第２グループで最新の路面プロファイルであるとした場合、事前測定路面プロファイル生成部４１０は、第１車線の事前測定路面プロファイルとして路面プロファイル３を事前測定路面プロファイルＤＢ４０４に登録し、第２車線の事前測定路面プロファイルとして路面プロファイル４を事前測定路面プロファイルＤＢ４０４に登録する。
Then, when the road surface profile 3 is the latest road surface profile 30 in the first group and the road surface profile 4 is the latest road surface profile in the second group, the pre-measurement road surface
以上によって、事前測定路面プロファイルＤＢ４０４に登録される事前測定路面プロファイルを自動的に学習するので、管理者が事前測定路面プロファイルを設定する手間を省くことができる。
As described above, since the premeasurement road surface profile registered in the premeasurement road
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることも可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。 In addition, this invention is not limited to an above-described Example, Various modifications are included. For example, the above-described embodiments have been described in detail for easy understanding of the present invention, and are not necessarily limited to those having all the configurations described. Further, a part of the configuration of a certain embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of a certain embodiment. Further, it is possible to add, delete, and replace other configurations for a part of the configuration of each embodiment.
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。 Each of the above-described configurations, functions, processing units, processing means, and the like may be realized by hardware by designing a part or all of them with, for example, an integrated circuit. Each of the above-described configurations, functions, and the like may be realized by software by interpreting and executing a program that realizes each function by the processor. Information such as programs, tables, and files that realize each function can be stored in a recording device such as a memory, a hard disk, or an SSD (Solid State Drive), or a recording medium such as an IC card, an SD card, or a DVD.
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない、実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。 In addition, control lines and information lines are those that are considered necessary for explanation, and not all control lines and information lines on the product are shown. In fact, almost all configurations are connected to each other. You may think that it is.
１０ 振動データ
２０ 位置データ
２１ 車線変更有無データ
３０ 路面プロファイル
４１ 第１車線路面プロファイル
４２ 第２車線路面プロファイル
５０ 車線データ
６０ 高精度路面プロファイル
１００ 車両
２００ 測定装置
２０１ 制御部
２０２ 加速度センサ
２０３ ＧＰＳデバイス
２０４ メモリ
２０５ データ通信部
２０６ 車線変更推定部
３００ データセンタ
４００ 計算機
４０１ データ通信部
４０２ 路面プロファイル推定部
４０３ 検索部
４０４ 事前測定路面プロファイルＤＢ
４０５ 車線推定部
４０６ データ更新部
４０７ 保留ＤＢ
４０８ 誤差修正部
４０９ 高精度路面プロファイルＤＢ
４１０ 事前測定路面プロファイル生成部
１０００ 路面性状測定システム
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10
405
408
410 Pre-measurement road surface
Claims (14)
車両の走行中の位置データ及び加速度データを取得する測定部と、
前記位置データ及び加速度データを前記測定部から取得し、前記位置データ及び前記加速度データに基づいて路面性状を測定する路面性状測定部と、を備え、
前記路面性状測定部は、
前記取得した位置データ及び加速度データに基づいて、前記車両が走行した区間の前記路面性状を示す路面指標を算出する算出部と、
複数の車線の過去に測定された区間の路面指標である事前測定路面指標の各々が前記各車線に対応して記憶された事前測定路面指標記憶部と、
前記算出部によって算出された路面指標と当該路面指標の区間に対応する区間の事前測定路面指標とを比較し、前記算出部によって算出された路面指標と類似する事前測定路面指標に対応する車線を、前記車両が走行した車線として特定する車線推定部と、を有することを特徴とする路面性状測定システム。 A road surface property measuring system,
A measurement unit for acquiring position data and acceleration data during traveling of the vehicle;
A road surface property measuring unit that acquires the position data and acceleration data from the measurement unit, and measures road surface properties based on the position data and the acceleration data;
The road surface property measuring unit is
Based on the acquired position data and acceleration data, a calculation unit that calculates a road surface index indicating the road surface property of the section in which the vehicle has traveled,
A pre-measurement road surface index storage unit in which each of the pre-measurement road surface indexes that are road surface indexes of a plurality of lanes measured in the past is stored corresponding to each lane;
The road surface index calculated by the calculating unit is compared with the pre-measured road surface index of the section corresponding to the section of the road surface index, and the lane corresponding to the pre-measured road surface index similar to the road surface index calculated by the calculating unit is A lane estimation unit that identifies the lane on which the vehicle has traveled.
前記車線推定部は、
前記算出部によって算出された路面指標を区間に対して所定量移動し、移動後の路面指標と前記算出部によって算出された路面指標の区間に対応する区間の前記事前測定路面指標との類似度を算出する処理を、前記路面指標の合計移動量が所定の移動量となるまで繰り返し実行し、
前記算出された類似度が最大となる事前測定路面指標に対応する車線を、前記車両が走行した車線として特定することを特徴とする路面性状測定システム。 The road surface property measuring system according to claim 1,
The lane estimation unit
The road surface index calculated by the calculation unit is moved by a predetermined amount with respect to the section, and the road surface index after movement is similar to the prior measurement road surface index of the section corresponding to the section of the road surface index calculated by the calculation unit The process of calculating the degree is repeatedly executed until the total movement amount of the road surface index becomes a predetermined movement amount,
A road surface property measuring system, wherein a lane corresponding to a pre-measured road surface index having the maximum calculated similarity is specified as a lane on which the vehicle has traveled.
前記測定部は前記車両に配置され、
前記測定部と前記路面性状測定部とはネットワークを介して接続され、
前記測定部は、前記位置データ及び前記加速度データを前記ネットワークを介して前記路面性状測定部に送信することを特徴とする路面性状測定システム。 The road surface property measuring system according to claim 1,
The measuring unit is disposed in the vehicle;
The measurement unit and the road surface property measurement unit are connected via a network,
The said measurement part transmits the said position data and the said acceleration data to the said road surface property measurement part via the said network, The road surface property measurement system characterized by the above-mentioned.
前記路面性状測定部は、前記算出部によって算出された路面指標に基づいて、前記車線推定部によって特定された車線に対応する事前測定路面指標を更新するデータ更新部を有し、
前記データ更新部は、
前記算出部によって算出された路面指標と前記車線推定部によって特定された車線とを記憶し、
前記車線推定部によって特定された車線と同じ車線に対応する路面指標が所定数以上記憶されている場合、前記記憶された路面指標に基づいて、前記車線推定部によって特定された車線に対応する事前測定路面指標を更新することを特徴とする路面性状測定システム。 The road surface property measuring system according to claim 1,
The road surface property measuring unit includes a data updating unit that updates a pre-measured road surface index corresponding to the lane specified by the lane estimating unit, based on the road surface index calculated by the calculating unit,
The data update unit
Storing the road surface index calculated by the calculation unit and the lane specified by the lane estimation unit;
When a predetermined number or more of road surface indicators corresponding to the same lane as the lane specified by the lane estimation unit are stored, the advance corresponding to the lane specified by the lane estimation unit based on the stored road surface indicator A road surface property measuring system characterized by updating a measured road surface index.
前記算出部によって算出される路面指標より高精度に路面性状を示す高精度路面指標を測定する高精度路面性状測定部を備え、
前記事前測定路面指標記憶部には、前記高精度路面性状測定部によって測定された高精度路面指標が、前記高精度路面指標が測定された測線毎に前記各車線に対応して前記事前測定路面指標として記憶され、
前記車線推定部は、
前記算出部によって算出された路面指標と前記各車線の各測線の前記路面指標の区間に対応する区間の事前測定路面指標との類似度を算出し、
前記算出された類似度が最大となる事前測定路面指標に対応する車線を、前記車両が走行した車線として特定することを特徴とする路面性状測定システム。 The road surface property measuring system according to claim 1,
A high-accuracy road surface property measuring unit that measures a high-accuracy road surface indicator that indicates road surface properties with higher accuracy than the road surface index calculated by the calculation unit;
In the pre-measured road surface index storage unit, the high-accuracy road surface index measured by the high-accuracy road surface property measuring unit corresponds to the lanes corresponding to the lanes for each survey line on which the high-accuracy road surface index is measured. It is memorized as a measurement road surface index,
The lane estimation unit
Calculating the similarity between the road surface index calculated by the calculation unit and the pre-measured road surface index of the section corresponding to the section of the road surface index of each line of each lane;
A road surface property measuring system, wherein a lane corresponding to a pre-measured road surface index having the maximum calculated similarity is specified as a lane on which the vehicle has traveled.
前記測定部は、前記車両が車線を変更したか否かを判定し、
前記路面性状測定部は、前記車線を変更したか否かの判定結果、前記位置データ、及び前記加速度データを前記測定部から取得し、
前記算出部は、前記車線を変更したと判定された位置データが示す位置から次に車線を変更したと判定された位置データが示す位置までの区間を一つの区間として前記路面指標を算出することを特徴とする路面性状測定システム。 The road surface property measuring system according to claim 1,
The measurement unit determines whether the vehicle has changed lanes,
The road surface property measuring unit obtains the determination result whether the lane has been changed, the position data, and the acceleration data from the measuring unit,
The calculation unit calculates the road surface index with a section from a position indicated by position data determined to have changed the lane to a position indicated by position data determined to have changed the lane next as one section. Road surface texture measurement system characterized by
前記算出部によって算出される路面指標より高精度に路面性状を示す高精度路面指標を測定する高精度路面性状測定部を備え、
前記高精度路面指標は、測定した位置を正確に示す位置データを含み、
前記路面性状測定部は、
前記高精度路面性状測定部から取得した高精度路面指標、及び前記算出部によって算出された路面指標を学習用路面指標として記憶し、
前記記憶された学習用路面指標に基づいて、前記事前測定路面指標を生成する事前測定路面指標生成部を有し、
前記事前測定路面指標生成部は、
前記記憶された学習用路面指標の各々の間の類似度を算出し、
前記算出された類似度が所定値以上である学習用路面指標を一つのグループにまとめ、
前記グループに前記高精度路面指標が属する場合、当該高精度路面指標に含まれる位置データが示す位置に対応する車線に対応する事前測定路面指標として、当該グループに属する最新の高精度路面指標又は路面指標を前記事前測定路面指標記憶部に記憶することを特徴とする路面性状測定システム。 The road surface property measuring system according to claim 1,
A high-accuracy road surface property measuring unit that measures a high-accuracy road surface indicator that indicates road surface properties with higher accuracy than the road surface index calculated by the calculation unit;
The high-precision road surface index includes position data that accurately indicates the measured position,
The road surface property measuring unit is
Storing the high-accuracy road surface index acquired from the high-accuracy road surface property measuring unit and the road surface index calculated by the calculation unit as a learning road surface index;
Based on the stored road index for learning, has a pre-measurement road surface index generation unit that generates the pre-measurement road surface index,
The pre-measurement road surface index generating unit is
Calculating the similarity between each of the stored learning road surface indices;
The learning road surface index whose calculated similarity is equal to or greater than a predetermined value is grouped into one group,
When the high-precision road surface index belongs to the group, the latest high-precision road surface index or road surface belonging to the group is used as the pre-measurement road surface index corresponding to the lane corresponding to the position indicated by the position data included in the high-precision road surface index. A road surface property measuring system, wherein an index is stored in the prior measurement road surface index storage unit.
前記メモリには、複数の過去に算出された区間の路面性状を示す路面指標である事前測定路面指標各々が前記各車線に対応して記憶され、
前記路面性状測定方法は、
前記プロセッサが、車両の走行中の位置データ及び加速度データを取得し、
前記プロセッサが、前記取得した位置データ及び加速度データに基づいて、前記車両が走行した区間の前記路面性状を示す路面指標を算出し、
前記プロセッサが、前記算出された路面指標と当該路面指標の区間に対応する区間の事前測定路面指標とを比較し、前記路面指標と類似する事前測定路面指標に対応する車線を、前記車両が走行した車線として特定することを特徴とする路面性状測定方法。 In a computer having a processor and a memory, a road surface property measuring method for measuring a road surface property traveled by a vehicle,
In the memory, each pre-measured road surface index that is a road surface index indicating a road surface property of a plurality of previously calculated sections is stored corresponding to each lane,
The road surface property measuring method is:
The processor obtains position data and acceleration data while the vehicle is running,
The processor calculates a road surface index indicating the road surface property of the section in which the vehicle has traveled based on the acquired position data and acceleration data,
The processor compares the calculated road surface index with a pre-measured road surface index of a section corresponding to the section of the road surface index, and the vehicle travels on a lane corresponding to a pre-measured road surface index similar to the road surface index. A road surface property measuring method, characterized in that the road surface property is specified.
前記プロセッサが、前記算出された路面指標を区間に対して所定量ずつ移動し、移動後の路面指標と前記算出された路面指標の区間に対応する区間の前記事前測定路面指標との類似度を算出する処理を、前記算出された路面指標の合計移動量が所定の移動量となるまで繰り返し実行し、
前記プロセッサが、前記算出された類似度が最大となる事前測定路面指標に対応する車線を、前記車両が走行した車線として特定することを特徴とする路面性状測定方法。 The road surface property measuring method according to claim 8,
The processor moves the calculated road surface index by a predetermined amount with respect to the section, and the similarity between the road surface index after movement and the pre-measured road surface index of the section corresponding to the section of the calculated road surface index Is repeatedly executed until the total amount of movement of the calculated road surface index becomes a predetermined amount of movement,
The road surface property measuring method, wherein the processor specifies a lane corresponding to a pre-measured road surface index having the calculated similarity as a maximum as a lane on which the vehicle has traveled.
前記車両に設置された測定装置が、前記車両の走行中の前記位置データ及び前記加速度データを取得し、
前記測定装置と前記計算機とはネットワークを介して接続され、
前記測定装置は、前記取得した位置データ及び加速度データを前記ネットワークを介して前記計算機に送信し、
前記プロセッサが、前記送信された位置データ及び前記加速度データを受信することによって、前記位置データ及び前記加速度データを取得することを特徴とする路面性状測定方法。 The road surface property measuring method according to claim 8,
A measuring device installed in the vehicle acquires the position data and the acceleration data while the vehicle is running;
The measuring device and the computer are connected via a network,
The measuring device transmits the acquired position data and acceleration data to the computer via the network,
The road surface property measuring method, wherein the processor acquires the position data and the acceleration data by receiving the transmitted position data and the acceleration data.
前記プロセッサが、前記算出された路面指標と前記特定された車線とを前記メモリに記憶し、
前記プロセッサが、前記特定された車線と同じ車線に対応する路面指標が前記メモリに所定数以上記憶されている場合、前記メモリに記憶された路面指標に基づいて、前記特定された車線に対応する事前測定路面指標を更新することを特徴とする路面性状測定方法。 The road surface property measuring method according to claim 8,
The processor stores the calculated road surface index and the identified lane in the memory;
When a predetermined number or more of road surface indexes corresponding to the same lane as the specified lane are stored in the memory, the processor corresponds to the specified lane based on the road surface index stored in the memory. A road surface property measuring method, comprising updating a pre-measured road surface index.
前記メモリには、前記算出される路面指標より高精度に路面性状を示す高精度路面指標を測定する高精度路面性状測定部が測定した前記高精度路面指標が、前記高精度路面指標が測定された測線毎に前記各車線に対応して前記事前測定路面指標として記憶され、
前記路面性状測定方法は、
前記プロセッサが、前記算出された路面指標と前記各車線の各測線の前記路面指標の区間に対応する区間の事前測定路面指標との類似度を算出し、
前記プロセッサが、前記算出された類似度が最大となる事前測定路面指標に対応する車線を、前記車両が走行した車線として特定することを特徴とする路面性状測定方法。 The road surface property measuring method according to claim 8,
In the memory, the high-accuracy road surface index measured by the high-accuracy road surface property measuring unit that measures the high-accuracy road surface index indicating the road surface property with higher accuracy than the calculated road surface index is measured, and the high-accuracy road surface index is measured. Is stored as the prior measurement road surface index corresponding to each lane for each survey line,
The road surface property measuring method is:
The processor calculates a similarity between the calculated road surface index and a pre-measured road surface index of a section corresponding to a section of the road surface index of each survey line of each lane;
The road surface property measuring method, wherein the processor specifies a lane corresponding to a pre-measured road surface index having the calculated similarity as a maximum as a lane on which the vehicle has traveled.
前記車両に設置され、前記車両の走行中の前記位置データ及び前記加速度データを取得する測定装置は、前記車両が車線を変更したか否かを変更したか否かを判定し、
前記路面性状測定方法は、
前記プロセッサが、前記車線を変更したか否かの判定結果、前記位置データ、及び前記加速度データを前記測定装置から取得し、
前記プロセッサが、前記車線を変更したと判定された位置データが示す位置から次に車線を変更したと判定された位置データが示す位置までの区間を一つの区間として前記路面指標を算出することを特徴とする路面性状測定方法。 The road surface property measuring method according to claim 8,
The measuring device installed in the vehicle and acquiring the position data and the acceleration data during the traveling of the vehicle determines whether or not the vehicle has changed lanes,
The road surface property measuring method is:
The processor obtains the determination result of whether or not the lane has been changed, the position data, and the acceleration data from the measuring device,
The processor calculates the road surface index with a section from the position indicated by the position data determined to have changed the lane to the position indicated by the position data determined to have changed the lane next as one section. A characteristic road surface property measuring method.
前記プロセッサが、前記路面指標より高精度に路面性状を示し、測定した位置を正確に示す位置データを含む高精度路面指標を取得し、
前記プロセッサが、前記取得した高精度路面指標、及び前記算出された路面指標を学習用路面指標として前記メモリに記憶し、
前記プロセッサが、前記記憶された学習用路面指標の各々の間の類似度を算出し、
前記プロセッサが、前記算出された類似度が所定値以上である学習用路面指標を一つのグループにまとめ、
前記プロセッサが、前記グループに前記高精度路面指標が属する場合、当該高精度路面指標に含まれる位置データが示す位置に対応する車線に対応する事前測定路面指標として、当該グループに属する最新の高精度路面指標又は路面指標を前記メモリに記憶することを特徴とする路面性状測定方法。 The road surface property measuring method according to claim 8,
The processor indicates a road surface property with higher accuracy than the road surface index, obtains a high-accuracy road surface index including position data that accurately indicates the measured position,
The processor stores the acquired high-accuracy road surface index and the calculated road surface index in the memory as a learning road surface index,
The processor calculates a similarity between each of the stored learning road surface indices;
The processor collects the road index for learning whose calculated similarity is a predetermined value or more into one group,
When the high-accuracy road surface index belongs to the group, the processor uses the latest high-accuracy belonging to the group as a pre-measured road surface index corresponding to the lane corresponding to the position indicated by the position data included in the high-accuracy road surface index. A road surface property measuring method, wherein a road surface index or a road surface index is stored in the memory.
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