JP2018055191A - データ収集システム - Google Patents

Abstract

【課題】車両で取得されたデータをサーバにおいて適切なデータ収集頻度で収集する。【解決手段】テレマティクスセンタ１００は、車両２００におけるプローブデータの収集頻度を含むデータ収集条件を決定するデータ収集条件決定部１１１と、データ収集条件を車両２００に配信するデータ収集条件配信部１１２と、車両２００から送信されるプローブデータを受信して記憶装置１２０に蓄積するプローブ受信処理部１１３とを備える。車両２００に搭載される中央演算処理装置２１０は、データを取得するデータ取得部２１２と、プローブデータをデータ収集条件の収集頻度ごとに抽出する収集データ絞込処理部２１３と、抽出されたプローブデータをテレマティクスセンタ１００に送信するプローブデータ送信部２１４とを備える。【選択図】図１

Description

本発明は、データ収集システムに関する。

近年、自動車の走行履歴（プローブデータ）を活用した様々なテレマティクスサービスが提供されている。その中でも、ドライブレコーダで撮影された動画と、自動車の走行時の各種センサ情報（車速・ブレーキ・位置など）とを組み合わせることで、自動車の走行時の風景を活用したテレマティクスサービスも提供されている。またこのようなテレマティクスサービスは、今後の自動運転の普及に伴い、自動運転車の故障診断を実施するために必要となる等、重要性が増してくると予想される。

上記のテレマティクスサービスは、テレマティクスセンタと呼ばれるサーバと自動車（コネクティッドビークル）とを無線通信で接続することにより実現される。最近はテレマティスサービスの普及が進んでおり、これに伴ってテレマティクスセンタに接続される自動車の台数が爆発的に増加している。そのため、テレマティクスセンタと自動車間の通信量が膨大となり、テレマティクスセンタにおいてプローブデータを保存するために、非常に大規模なストレージが必要となっている。また、プローブデータとして動画データを収集する場合には、センサ情報等のプローブデータと比較して非常に大きなデータを扱うため、さらにデータの肥大化が進んでいる。加えて、自動運転を見据えて、自動車に搭載される車載カメラの台数や車載センサの数は近年増加傾向にある。したがって、これらのデータ全てをテレマティクスセンタで収集して解析し、様々なサービスに活用するビッグデータサービスとして、テレマティクスサービスを提供する場合には、膨大なコストが必要であるという問題点がある。

これらの問題の対策として、特許文献１に開示された技術が知られている。特許文献１に記載の車両データ収集管理システムにおいて、管理装置は、車両に搭載された端末が測定データを管理装置に送信する際のコストを示す送信コスト情報を、端末に通知する通知部を備える。端末は、測定データの情報としての価値を示す情報価値を算出する算出部と、情報価値および送信コスト情報に基づいて測定データを管理装置に送信するか否かを定める送信制御部とを備える。

特開２０１４−２０９３１１号公報

テレマティクスサービスでは、車両で取得されたデータが重要なデータであっても、車両のおかれた状況やデータの種類、データ蓄積量などに応じてデータを収集すべき頻度が変化することがある。しかしながら、特許文献１に記載のデータ収集管理システムでは、情報価値および送信コスト情報に基づいて、端末から管理装置に測定データを送信する否かが決定される。そのため、車両で取得された測定データを管理装置において適切なデータ収集頻度で収集することができない。

本発明によるデータ収集システムは、車両に搭載される車載装置と、前記車載装置とネットワークを介して通信を行うサーバとを備え、前記車両からプローブデータを収集するものであって、前記サーバは、前記車両における前記プローブデータの収集頻度を含むデータ収集条件を決定するデータ収集条件決定部と、前記データ収集条件決定部により決定されたデータ収集条件を前記車両に配信するデータ収集条件配信部と、前記車両から送信される前記プローブデータを受信して記憶装置に蓄積するプローブ受信処理部と、を備え、前記車載装置は、前記車両の周囲環境または状態に関するデータを取得するデータ取得部と、前記サーバから配信された前記データ収集条件に基づいて、前記データ取得部により取得されたデータから前記プローブデータを前記収集頻度ごとに抽出する収集データ絞込処理部と、前記収集データ絞込処理部により前記収集頻度ごとに抽出された前記プローブデータを前記サーバに送信するプローブデータ送信部と、を備える。

本発明によれば、車両で取得されたデータをサーバにおいて適切なデータ収集頻度で収集することができる。

本発明の一実施形態に係るデータ収集システムの構成例を示す図である。 テレマティクスセンタに格納されるデータ収集条件のテーブルフォーマットの一例を示す図である。 本発明の一実施形態に係るデータ収集システムの処理の流れを示す図である。 テレマティクスセンタのデータ収集条件決定部が行う処理の流れを示す図である。 車両の収集データ絞込処理部が行う処理の流れを示す図である。 テレマティクスセンタのプローブ受信処理部が行う処理の流れを示す図である。 故障予兆診断の実施時における車両のデータ収集条件の内容の一例を示す図である。 故障予兆診断の実施時における車両の更新後のデータ収集条件の内容の一例を示す図である。 故障予兆診断を車両で実施する場合の車両の収集対象データテーブルの一例を示す図である。 交通情報の利用時における車両のデータ収集条件の内容の一例を示す図である。 交通情報の利用時におけるテレマティクスセンタの収集対象データテーブルの一例を示す図である。

以下では、図１〜図１１を参照しながら、本発明の実施形態を説明する。

（実施形態の概要）
図１は、本発明の一実施形態に係るデータ収集システムの構成例を示す図である。図１に示すデータ収集システムは、テレマティクスセンタ１００および複数の車両２００により構成される。テレマティクスセンタ１００は、各車両２００に対してデータ収集条件を指示し、そのデータ収集条件に応じたプローブデータを各車両２００から収集する。各車両２００は、走行中にデータを取得し、テレマティクスセンタ１００から指示されたデータ収集条件に基づいて、取得したデータをプローブデータとしてテレマティクスセンタ１００に送信する。なお、プローブデータとして収集されるデータには、たとえば、車載カメラで撮影して得られた画像データおよび動画データや、車載センサで取得された位置、車速、加速度、アクセル開度、ブレーキ開度、エンジン回転数等の測定データや、これらの測定データを取得した時刻のデータなどが含まれる。

テレマティクスセンタ１００と各車両２００の間には、ネットワーク１０が設けられている。ネットワーク１０としては、たとえば携帯電話網、インターネット網、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の近距離無線通信、あるいはそれら複数の組み合わせで構成されたものなどが挙げられる。テレマティクスセンタ１００と車両２００とは、ネットワーク１０を介して互いに接続され、通信を行うことができる。

テレマティクスセンタ１００は、中央演算処理装置１１０と、記憶装置１２０と、入出力装置１３０と、通信部１４０とを備える。

中央演算処理装置１１０は、たとえばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などから構成され、所定の動作プログラムを実行することで、テレマティクスセンタ１００の機能を実現するための処理を行う。中央演算処理装置１１０は、その機能として、データ収集条件決定部１１１、データ収集条件配信部１１２、プローブ受信処理部１１３を有する。データ収集条件決定部１１１は、記憶装置１２０に記録された各種データを基に、各車両２００のデータ収集条件を決定する。データ収集条件配信部１１２は、データ収集条件決定部１１１が決定したデータ収集条件を走行中の各車両２００に対して配信する。プローブ受信処理部１１３は、各車両２００から送信されるプローブデータを受信し、記憶装置１２０に蓄積する。

記憶装置１２０は、たとえばＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などから構成される。記憶装置１２０には、中央演算処理装置１１０が実行するプログラムや、プログラムの実行に必要な各種データ群などが格納される。また、記憶装置１２０は、収集条件データベース（以下、「データベース」は「ＤＢ」と記す）１２１、プローブＤＢ１２２、地図ＤＢ１２３、車両ＤＢ１２４およびユーザＤＢ１２５として機能する。収集条件ＤＢ１２１は、データ収集条件決定部１１１が決定したデータ収集条件の情報を蓄積する。プローブＤＢ１２２は、各車両２００から送信されるプローブデータを蓄積する。地図ＤＢ１２３は、道路情報を含む地図データを蓄積する。車両ＤＢ１２４は、各車両２００を特定するための車種情報などを蓄積する。ユーザＤＢ１２５は、各車両２００に乗車するユーザに関する情報を蓄積する。

入出力装置１３０は、タッチパネルやキーボード、マウスなどの組み合わせから構成され、テレマティクスセンタ１００のオペレータからの操作が入力される入力部と、オペレータへの情報提示を行う表示部として機能する。

通信部１４０は、ネットワーク１０で用いられる通信規格に準拠したネットワークカードなどから構成される。ネットワークカードは、たとえば有線ＬＡＮなどの有線通信や無線ＬＡＮなどの無線通信、あるいはその両方に必要な通信規格に準拠する。通信部１４０は、ネットワーク１０を介して、各種プロトコルに基づき各車両２００とデータを送受信する。各車両２００から送信されて通信部１４０により受信されたプローブデータは、プローブ受信処理部１１３へ渡される。なお、通信部１４０が各車両２００からプローブデータを受信する際には、通信部１４０の処理性能やプロトコルなどに応じた通信ビットレートの上限がある。この通信ビットレートの上限値は、テレマティクスセンタ１００において既知であるものとする。

車両２００は、中央演算処理装置２１０と、記憶装置２２０と、入出力装置２３０と、車載カメラ群２４０と、車載センサ群２５０と、ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）群２６０と、通信部２７０とを備える。

中央演算処理装置２１０は、例えばＣＰＵやＲＡＭなどから構成され、所定の動作プログラムを実行することで、車両２００においてデータ収集システムの機能を実現するための処理を行う。中央演算処理装置２１０は、その機能として、車両状態確認部２１１、データ取得部２１２、収集データ絞込処理部２１３、プローブデータ送信部２１４を有する。車両状態確認部２１１は、車載センサ群２５０やＥＣＵ群２６０からの情報を基に車両２００の状態を確認する。データ取得部２１２は、車載カメラ群２４０や車載センサ群２５０から車両２００の周囲環境や状態に関するデータを取得して記憶装置２２０に蓄積する。収集データ絞込処理部２１３は、テレマティクスセンタ１００から配信されたデータ収集条件に基づき、記憶装置２２０に蓄積されたデータの中からテレマティクスセンタ１００にプローブデータとして送信するデータを絞り込む。プローブデータ送信部２１４は、収集データ絞込処理部２１３が絞り込んだデータをプローブデータとしてテレマティクスセンタ１００に送信する。

記憶装置２２０は、例えば、ＨＤＤ、ＳＳＤ、フラッシュメモリ、ＲＯＭなどから構成される。記憶装置２２０には、中央演算処理装置２１０が実行するプログラムや、プログラム実行に必要な各種データ群などが格納される。また、記憶装置２２０は、プローブＤＢ２２１、地図ＤＢ２２２および収集条件ＤＢ２２３として機能する。プローブＤＢ２２１は、データ取得部２１２が車載カメラ群２４０や車載センサ群２５０から取得したデータを一時的に蓄積する。地図ＤＢ２２２は、道路情報を含む地図データを蓄積する。収集条件ＤＢ２２３は、テレマティクスセンタ１００より受信したデータ収集条件の情報を蓄積する。

入出力装置２３０は、タッチパネルやキーボード、マウスなどの組み合わせから構成され、車両２００の乗員からの操作が入力される入力部と、乗員への情報提示を行う表示部として機能する。

車載カメラ群２４０は、１つまたは複数の車載カメラにより構成される。車載カメラ群２４０の各車載カメラは、車両２００の周囲風景、たとえば前方や後方の風景をそれぞれ撮影し、車両２００の周囲環境に関する画像データまたは動画データを生成する。

車載センサ群２５０は、１つまたは複数の車載センサにより構成される。車載センサ群２５０の各車載センサは、車両２００の状態に関する各種データをそれぞれ測定する。車載センサ群２５０には、たとえば車両２００の進行方向の方位角（アジマス）を測定する方位センサや、ＧＰＳ（Ｇｒｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）や無線ＬＡＮを用いて車両２００の位置を測定する測位センサなどが含まれる。なお、測位センサとしてＧＰＳを用いた場合には、車両２００の位置に加えて現在時刻を取得することもできる。

ＥＣＵ群２６０は、１つまたは複数のＥＣＵにより構成される。ＥＣＵ群２６０の各ＥＣＵは、車両２００の動作において必要な制御をそれぞれ行う。ＥＣＵ群２６０には、たとえば車両２００のエンジンを制御するエンジンＥＣＵや、車両２００のブレーキを制御するブレーキＥＣＵなどが含まれる。

通信部２７０は、ネットワーク１０で用いられる通信規格に準拠したネットワークカードなどから構成される。ネットワークカードは、たとえば有線ＬＡＮなどの有線通信や無線ＬＡＮなどの無線通信、あるいはその両方に必要な通信規格に準拠する。通信部２７０は、ネットワーク１０を介して、各種プロトコルに基づきテレマティクスセンタ１００とデータを送受信する。

図２は、テレマティクスセンタ１００の収集条件ＤＢ１２１に格納されるデータ収集条件のテーブルフォーマットの一例を示す図である。図２においてデータ収集条件は、図２（ａ）に示すセンタ収集条件テーブル、図２（ｂ）に示す車両収集トリガ条件テーブル、および図２（ｃ）に示す収集対象データテーブルにより構成される。

図２（ａ）のセンタ収集条件テーブルは、データ収集システムにおいてプローブデータの収集を実行するための条件を示しており、条件ＩＤ３００、開始条件３０１、終了条件３０２、対象車両３０３、車両収集トリガＩＤ３０４、動作周期３０５の各フィールドにより構成される。条件ＩＤ３００には、各レコードが表すプローブデータの収集条件を一意に特定するための識別子が格納される。開始条件３０１には、プローブデータの収集開始条件が格納される。終了条件３０２には、プローブデータの収集終了条件が格納される。対象車両３０３には、プローブデータの収集対象とする車両２００の条件を示す対象車両条件が格納される。車両収集トリガＩＤ３０４には、車両２００が特定のプローブデータの収集を行う条件である車両収集トリガを一意に特定するための識別子が格納される。この車両収集トリガＩＤ３０４に格納された識別子により、当該レコードのデータ収集条件に対応する車両収集トリガを表すレコードを、図２（ｂ）の車両収集トリガ条件テーブルにおいて参照することができる。動作周期３０５には、収集データ絞込処理部２１３の動作周期、すなわちプローブデータの収集周期が格納される。

なお、車両収集トリガＩＤ３０４には、１つまたは複数の識別子を格納することができる。別々のレコードで同じ識別子を車両収集トリガＩＤ３０４において指定してもよい。また、データの収集周期については、動作周期３０５を空欄（Ｎｕｌｌ）として、図２（ｂ）の車両収集トリガ条件テーブルや、図２（ｃ）の収集対象データテーブルで指定してもよい。

図２（ｂ）の車両収集トリガ条件テーブルは、図２（ａ）のセンタ収集条件テーブルによってプローブデータの収集対象に指定された各車両２００におけるプローブデータの収集条件を示しており、条件ＩＤ３１０、開始条件３１１、終了条件３１２、収集対象データ条件ＩＤ３１３、動作周期３１４の各フィールドにより構成される。条件ＩＤ３１０には、図２（ａ）の車両収集トリガＩＤ３０４と共通の識別子が格納される。開始条件３１１には、車両収集トリガの開始条件が格納される。終了条件３１２には、車両収集トリガの終了条件が格納される。収集対象データ条件ＩＤ３１３には、収集対象とするプローブデータを一意に特定するための識別子が格納される。この収集対象データ条件ＩＤ３１３に格納された識別子により、当該レコードの車両収集トリガに対応する収集対象データを表すレコードを、図２（ｃ）の収集対象データテーブルにおいて参照することができる。動作周期３１４には、収集データ絞込処理部２１３の動作周期、すなわちプローブデータの収集周期が格納される

なお、動作周期３１４は、前述の図２（ａ）における動作周期３０５と同様に、空欄（Ｎｕｌｌ）であってもよい。また、車両収集トリガの開始条件や終了条件が、図２（ａ）で指定されるプローブデータの収集開始条件や収集終了条件とそれぞれ同じである場合には、開始条件３１１や終了条件３１２を空欄としてもよい。

図２（ｃ）の収集対象データテーブルは、図２（ｂ）の車両収集トリガ条件テーブルにおける収集対象データの具体的な内容を示しており、条件ＩＤ３２０、データ種別３２１、サイズ絞込３２２、レート絞込３２３、収集期間３２４、収集計算式３２５、動作周期３２６の各フィールドにより構成される。条件ＩＤ３２０には、図２（ｂ）の収集対象データ条件ＩＤ３１３と共通の識別子が格納される。データ種別３２１には、収集対象とするプローブデータの種別が格納される。なお、他のフィールドで指定される条件が同じであれば、データ種別３２１において複数のデータ種別を指定してもよい。サイズ絞込３２２には、データサイズの絞り込みに関する条件として、たとえばデータの圧縮・非圧縮や、データの記録方式を示す情報（データが変化しない場合は記録しない、基準値からの差分値を記録するなど）が格納される。レート絞込３２３には、プローブデータのサンプリングレートすなわち収集頻度に関する条件が格納される。たとえば、ある車載センサが100ミリ秒ごとに測定するデータについて、レート絞込３２３で指定されたサンプリングレートが１秒である場合には、当該車載センサから得られた測定データが１秒ごとに抽出され、プローブデータとして収集される。また、車載カメラで取得される動画データが収集対象データである場合には、レート絞込３２３において動画データのフレームレートなどを指定することもできる。収集期間３２４には、プローブデータの収集期間が格納される。収集計算式３２５には、プローブデータ収集に関する計算条件として、たとえばデータを加工するか否か、加工する場合の加工方法や計算式（移動平均など）が格納される。動作周期３２６には、収集データ絞込処理部２１３の動作周期、すなわちプローブデータの収集周期が格納される。

なお、車両２００におけるプローブデータの収集頻度は、当該データを取得する車載センサや車載カメラの性能限界に依存する。そのため、レート絞込３２３においてこれらの性能限界を超えるサンプリングレートが指定されていたとしても、実際にはこれらの性能限界に応じた収集頻度でプローブデータ収集が行われる。たとえば50ミリ秒ごとにセンシングを行う車載センサの測定データに対して、その性能限界を超えるサンプリングレート、たとえば10ミリ秒のサンプリングレートがレート絞込３２３において設定されている場合、車両２００では50ミリ秒ごとにプローブデータの収集が行われる。

テレマティクスセンタ１００において、データ収集条件配信部１１２は、収集条件ＤＢ１２１に格納されている図２のようなデータ収集条件を各車両２００に配信する。テレマティクスセンタ１００から配信されたデータ収集条件は、各車両２００において通信部２７０により受信され、収集条件ＤＢ２２３に格納される。したがって、収集条件ＤＢ２２３に格納されるデータ収集条件のテーブルフォーマットも、基本的な構成は図２と同様である。ただし、収集条件ＤＢ２２３にはテレマティクスセンタ１００から配信されたデータ収集条件のみが格納されるため、収集条件ＤＢ１２１に格納されているデータ収集条件と全く同一とは限らない。また、収集条件ＤＢ２２３の容量が足りない場合、収集条件ＤＢ２２３に格納されているデータ収集条件のうち不要な部分を削除して、必要な容量を確保してもよい。たとえば、現在無効な条件、最も過去に使われた条件、最も古く登録された条件等を削除するなどの方法が考えられる。

図３は、本発明の一実施形態に係るデータ収集システムの処理の流れを示す図である。図３に示す処理は、テレマティクスセンタ１００のデータ収集条件決定部１１１、データ収集条件配信部１１２およびプローブ受信処理部１１３と、車両２００の車両状態確認部２１１、データ取得部２１２、収集データ絞込処理部２１３およびプローブデータ送信部２１４とによって行われる。

図３において、車両２００の車両状態確認部２１１は、ドライバーが車両２００の運転を開始したか否かを確認する（Ｓ４００）。車両状態確認部２１１が運転開始を検知する方法としては、たとえば、ＥＣＵ群２６０を介して車両２００のイグニッションがＯＮになったことを表す情報を取得する方法や、入出力装置２３０に「運転開始」を入力するボタンを設置し、ドライバーがそのボタンを押下したときに運転開始と判断する方法などが考えられる。また、たとえば車載センサ群２５０に含まれる測位センサを用いて、車両２００の現在位置が急激に変化したことを検知したり、他の車載センサの測定値の変化を検知したりすることで、運転開始の判断を行ってもよい。

ステップＳ４００において、車両状態確認部２１１が運転開始を検出できなかった場合（Ｓ４００：Ｎｏ）には、再度運転開始を確認するため、ステップＳ４００を繰り返し実行する。なお、上記の通りボタン押下を運転開始と見立てる場合は、ステップＳ４００はイベントドリブンな処理であってもよい。一方、センサ値の変化を運転開始と見立てる場合は、ステップＳ４００をループ処理として、所定時間ごとにセンサ値を確認するようにしてもよい。

車両状態確認部２１１が運転開始を検出した場合（Ｓ４００：Ｙｅｓ）には、データ取得部２１２は、車両２００でのセンシングを開始、すなわち車載カメラ群２４０や車載センサ群２５０から動画データや各種の測定データの取得を開始すると共に、これらのデータのプローブＤＢ２２１への蓄積を開始する。また、通信部２７０を介して、センシングを開始したことをテレマティクスセンタ１００に通知する（Ｓ４０１）。

テレマティクスセンタ１００のプローブ受信処理部１１３は、ステップＳ４０１で車両２００から送信されたセンシング開始通知を通信部１４０により受信すると（Ｓ４１０）、当該車両２００が運転中であることを車両ＤＢ１２４に登録する。

次に、テレマティクスセンタ１００のデータ収集条件決定部１１１は、車両２００において収集対象とするデータと、そのデータを収集するための条件とを規定するデータ収集条件を決定する（Ｓ４１１）。なお、ステップＳ４１１の処理については、図４を参照してその詳細を後述する。

そして、テレマティクスセンタ１００のデータ収集条件配信部１１２は、車両ＤＢ１２４を利用して走行中の車両２００を特定し、全ての走行中の車両２００に対して、ステップＳ４１１で決定したデータ収集条件を、通信部１４０を介して配信する（Ｓ４１２）。なお、全ての走行中の車両２００に対してではなく、ステップＳ４１１で決定したデータ収集条件においてデータ収集対象に指定されている車両２００のみに対して、データ収集条件を配信するようにしてもよい。また、このとき配信するデータ収集条件のうち、図２（ａ）に例示したセンタ収集条件テーブルにおいて、１つのレコードで複数の車両収集トリガの識別子が車両収集トリガＩＤ３０４に設定されていた場合、各車両収集トリガの優先度を付加するようにしてもよい。

車両２００の収集データ絞込処理部２１３は、ステップＳ４１２でテレマティクスセンタ１００から配信されたデータ収集条件を通信部２７０により受信すると（Ｓ４０２）、受信したデータ収集条件を収集条件ＤＢ２２３へ蓄積する。これにより、車両２００においてデータ収取条件が更新される。

ステップＳ４０２でデータ収集条件を更新したら、車両状態確認部２１１は、車両状態を確認する（Ｓ４０３）。ここでは、たとえば車載カメラ群２４０で撮影された車両２００の周囲の風景や、車載センサ群２５０から出力される各種測定値や、ＥＣＵ群２６０から出力される情報に基づき、車両２００の周囲環境、現在位置、運転操作状態、動作状態などの車両状態を確認する。

次に、収集データ絞込処理部２１３は、車載カメラ群２４０や車載センサ群２５０から取得されてプローブＤＢ２２１に蓄積された動画データや各種の測定データの中から、テレマティクスセンタ１００にプローブデータとして送信するデータを決定する。ここでは、ステップＳ４０３で取得した車両状態に基づき、プローブＤＢ２２１に蓄積されたデータの中から、ステップＳ４０２で受信したデータ収集条件を満たすデータを抽出する。さらに、データ収集条件においてデータの圧縮方法や加工方法が指定されている場合には、これらの内容に基づき、抽出したデータの圧縮や加工を行う。これにより、テレマティクスセンタ１００に送信するプローブデータが決定される。なお、ステップＳ４０４の処理については、図５を参照してその詳細を後述する。

そして、車両２００のプローブデータ送信部２１４は、通信部２７０を介して、ステップＳ４０４で決定されたプローブデータをテレマティクスセンタ１００に送信する（Ｓ４０５）。このとき、テレマティクスセンタ１００においてどのデータ収集条件によるプローブデータであるかを判別できるように、対応するデータ収集条件を示すデータ収集ＩＤをプローブデータに付与して送信してもよい。たとえば、図２（ａ）のセンタ収集条件テーブルにおいて条件ＩＤ３００に格納されているデータ収集条件の識別子と、図２（ｂ）の車両収集トリガ条件テーブルにおいて条件ＩＤ３１０に格納されている車両収集トリガの識別子と、図２（ｃ）の収集対象データテーブルにおいて条件ＩＤ３２０に格納されている収集対象データの識別子とを、データ収集ＩＤとしてプローブデータに付与することができる。

テレマティクスセンタ１００のプローブ受信処理部１１３は、ステップＳ４０５で車両２００から送信されたプローブデータを通信部１４０により受信すると（Ｓ４１３）、受信したプローブデータをプローブＤＢ１２２に蓄積する。なお、受信したプローブデータに圧縮や加工等がされていた場合は、プローブデータを復元した上で蓄積する。なお、ステップＳ４１３の処理については、図６を参照してその詳細を後述する。

ステップＳ４１３で車両２００から受信したプローブデータをプローブＤＢ１２２に蓄積した後は、テレマティクスセンタ１００は、最新のプローブデータを用いてデータ収集条件を決定するべく、再度ステップＳ４１１およびＳ４１２の処理を実行する。このとき、データ収集条件決定部１１１は、ステップＳ４１１において、記憶装置１２０に記憶された情報を用いて、データ収集条件を変更することができる。たとえば、ステップＳ４１３でプローブＤＢ１２２に蓄積されたプローブデータなどを利用して、車両収集トリガの条件や収集対象とするデータの種別を適宜更新し、その内容に応じて、図２（ｂ）に例示した車両収集トリガ条件テーブルや、図２（ｃ）に例示した収集対象データテーブルを更新する。また、たとえばプローブＤＢ１２２、地図ＤＢ１２３、車両ＤＢ１２４、ユーザＤＢ１２５等に蓄積された情報を用いて、データ収集対象とする車両２００の条件を適宜更新し、その内容に応じて、図２（ａ）に例示したセンタ収集条件テーブルにおいて対象車両３０３に格納されている対象車両条件を変更する。その後、データ収集条件配信部１１２は、ステップＳ４１２において、更新後のデータ収集条件においてプローブデータの収集対象とされた各車両２００に対して、更新後のデータ収集条件を配信する。このとき、データ収集対象から除外された各車両２００に対しては、プローブデータの収集を終了する旨の指示を行うことが好ましい。

ステップＳ４０５でプローブデータを送信したら、車両２００の車両状態確認部２１１は、ドライバーが車両２００の運転を終了したか否かを確認する（Ｓ４０６）。その結果、運転を継続中である場合（Ｓ４０６：Ｎｏ）には、車両２００は、プローブデータの収集および送信を続けるべく、再度ステップＳ４０２〜Ｓ４０５の処理を実行する。一方、運転終了を検知した場合（Ｓ４０６：Ｙｅｓ）には、車両２００のデータ取得部２１２は、車両２００でのセンシングを終了、すなわち車載カメラ群２４０や車載センサ群２５０から動画データや各種の測定データの取得を終了する。また、通信部２７０を介して、センシングを終了したことをテレマティクスセンタ１００に通知する（Ｓ４０７）。センシング終了の通知後、車両２００は図３の処理を終了する。

テレマティクスセンタ１００のプローブ受信処理部１１３は、ステップＳ４０７で車両２００から送信されたセンシング終了通知を通信部１４０により受信すると（Ｓ４１４）、当該車両２００が運転中ではないことを車両ＤＢ１２４に登録する。その後、テレマティクスセンタ１００は当該車両２００に対する図３の処理を終了する。

図４は、図３のステップＳ４１１でテレマティクスセンタ１００のデータ収集条件決定部１１１が行う処理の流れを示す図である。

図４において、データ収集条件決定部１１１は、まず入出力装置１３０からのデータ収集条件の入力を受け付ける（Ｓ５００）。テレマティクスセンタ１００で車両向けのアプリケーションを提供している事業者等は、入出力装置１３０を用いたオペレータの操作により、データ収集条件を入力することができる。このデータ収集条件の入力を行う際のユーザインターフェースは、一例として、図２のようなテーブルを入出力装置１３０に画面表示し、このテーブルにおいて必要な条件を入力することが考えられる。たとえば、新規に条件を入力してもよいし、既存の条件を呼び出して追記または変更することで新たな条件としてもよいものとする。

ステップＳ５００でデータ収集条件が入力されたら、データ収集条件決定部１１１は、入力された条件と、収集条件ＤＢ１２１に登録されている条件とを比較する（Ｓ５０１）。そして、ステップＳ５０１の比較結果に基づき、入力された条件が既に収集条件ＤＢ１２１に存在するか否かを判定する（Ｓ５０２）。その結果、入力された条件が既に収集条件ＤＢ１２１に存在する場合（Ｓ５０２：Ｙｅｓ）、データ収集条件決定部１１１は、入力された条件を収集条件ＤＢ１２１へ新たに登録する（Ｓ５０３）。

ステップＳ５０３の処理後、または入力された条件が既に収集条件ＤＢ１２１に存在する場合（Ｓ５０２：Ｎｏ）、データ収集条件決定部１１１は、収集条件ＤＢ１２１に登録されているデータ収集条件のうち、車両２００へ送信するデータ収集条件を決定する（Ｓ５０４）。その後、データ収集条件決定部１１１は、決定したデータ収集条件をデータ収集条件配信部１１２へ渡して、図４の処理を終了する。

なお、図４の処理において、ステップＳ５００でデータ収集条件を入力するオペレータは、ある条件の下で重点的に収集したいデータについては収集レートを細かく（短く）し、それ以外のデータについては収集レートを荒く（長く）するか、もしくは収集しないように、データ収集条件を設定することができる。これにより、テレマティクスセンタ１００でアプリケーションを提供している事業者は、ターゲットとするプローブデータを効果的に収集することができる。

図５は、図３のステップＳ４０４で車両２００の収集データ絞込処理部２１３が行う処理の流れを示す図である。

図５において、収集データ絞込処理部２１３は、まず収集条件ＤＢ２２３よりデータ収集条件を読み出す（Ｓ６００）。このとき、読み出したデータ収集条件において図２の動作周期３０５、３１４または３２６に格納された値が表すプローブデータの収集周期と、収集期間３２４に格納された値が表すプローブデータの収集期間とを確認し、現在時刻が収集期間内の場合は、収集周期ごとに図５の処理を繰り返すこととする。なお、ステップＳ５００の処理は、データ取得部２１２で実施し、その処理結果を収集データ絞込処理部２１３へ渡してもよい。

ステップＳ６００でデータ収集条件を読み出した後、収集データ絞込処理部２１３は、読み出したデータ収集条件に基づいて、テレマティクスセンタ１００への送信対象とするプローブデータのデータ種別を選別する（Ｓ６０１）。ここでは、読み出したデータ収集条件において図２（ａ）のセンタ収集条件テーブルや図２（ｂ）の車両収集トリガ条件テーブルを参照することで、車両２００に対して指定された車両収集トリガの条件を確認する。そして、図３のステップＳ４０３で確認した車両状態と比較することで、現在の車両状態が車両収集トリガの条件を満たすか否かを判断する。その結果、現在の車両状態がいずれかの車両収集トリガの条件を満たす場合には、図２のデータ種別３２１を参照することで、その車両収集トリガにおいて収集対象とするプローブデータの種別を判別する。これにより、送信対象とするプローブデータのデータ種別を特定する。

その後、収集データ絞込処理部２１３は、プローブＤＢ２２１に一時的に記憶された車載カメラ群２４０や車載センサ群２５０からの取得データのうち、ステップＳ６０１で選別した種別のデータをプローブデータとして抽出する（Ｓ６０２）。ここでは、ステップＳ６００で読み出したデータ収集条件において図２の収集期間３２４およびレート絞込３２３の情報を参照することで、収集期間内に取得されてプローブＤＢ２２１に蓄積された収集対象のデータを、データ収集条件で指定されたサンプリングレートに応じた粒度すなわち収集頻度ごとに抽出する。たとえば、50ミリ秒ごとに取得されたデータについて指定されたサンプリングレートが１秒の場合、１秒毎のデータをプローブデータとして抽出する。

ステップＳ６０２でプローブデータの抽出後、収集データ絞込処理部２１３は、ステップＳ６００で読み出したデータ収集条件に収集計算式が設定されているかどうかを確認する（Ｓ６０３）。その結果、収集条件式が設定されていない場合（Ｓ６０３：Ｎｏ）は、ステップＳ６０５の処理へ移行する。一方、収集条件式が設定されている場合（Ｓ６０３：Ｙｅｓ）は、データ収集条件において図２のデータ収集計算式３２５に設定された収集計算式に従って、ステップＳ６０２で抽出したプローブデータを加工する（Ｓ６０４）。その後、ステップＳ６０５の処理へ移行する。

ステップＳ６０５において、収集データ絞込処理部２１３は、ステップＳ６００で読み出したデータ収集条件にデータサイズの絞込方法が設定されているかどうかを確認する。その結果、データサイズの絞込方法が設定されていない場合（Ｓ６０５：Ｎｏ）は、ステップＳ６０７の処理へ移行する。一方、データサイズの絞込方法が設定されている場合（Ｓ６０５：Ｙｅｓ）は、データ収集条件において図２のサイズ絞込３２２に設定されたデータサイズの絞込方法に従って、ステップＳ６０２で抽出したプローブデータ、またはステップＳ６０２で抽出してステップＳ６０４で加工したプローブデータの絞り込みを実施する（Ｓ６０６）。その後、ステップＳ６０７の処理へ移行する。

ステップＳ６０７において、収集データ絞込処理部２１３は、ステップＳ６０２でプローブＤＢ２２１から抽出し、さらに必要に応じてステップＳ６０４の加工処理やステップＳ６０６の絞り込み処理が施されたプローブデータを、プローブデータ送信部２１４へ渡す。このとき前述のように、プローブデータ送信部２１４がデータ収集ＩＤをプローブデータに付与して送信できるようにするため、ステップＳ６００で読み出したデータ収集条件において、図２（ａ）の条件ＩＤ３００、図２（ｂ）の条件ＩＤ３１０、図２（ｃ）の条件ＩＤ３２０にそれぞれ格納されている識別子を、プローブデータと併せてプローブデータ送信部２１４へ渡してもよい。

図６は、図３のステップＳ４１３でテレマティクスセンタ１００のプローブ受信処理部１１３が行う処理の流れを示す図である。

図６において、プローブ受信処理部１１３は、図３のステップＳ４０５で車両２００から送信されたプローブデータを受信し（Ｓ７００）、そのプローブデータに付加されたデータ収集ＩＤを確認する（Ｓ７０１）。そして、ステップＳ７０１で確認したデータ収集ＩＤをキーとして、収集条件ＤＢ１２１への問い合わせを発行し（Ｓ７０２）、データ収集ＩＤに該当するデータ収集条件で設定されているデータサイズの絞り込み方法を取得する。ここでは、データ収集条件において図２のサイズ絞込３２２を参照することで、データサイズの絞り込み方法を取得する。

ステップＳ７０２の実行後、プローブ受信処理部１１３は、受信したプローブデータに対してデータサイズの絞り込み方法が設定されているかどうかを確認する（Ｓ７０３）。ステップＳ７０２でデータサイズの絞り込み方法を取得できなかった場合は、データサイズの絞り込み方法が設定されていないと判定し（Ｓ７０３：Ｎｏ）、ステップＳ７０５の処理へ移行する。一方、ステップＳ７０２でデータサイズの絞り込み方法を取得できた場合は、データサイズの絞り込み方法が設定されていると判定し（Ｓ７０３：Ｙｅｓ）、その方法に従ってプローブデータの復元を実施する（Ｓ７０４）。ここでは、たとえば圧縮されたプローブデータを解凍したり、プローブデータが示す基準値からの差分値を基準値に加算したりすることで、プローブデータを復元する。

その後、プローブ受信処理部１１３は、ステップＳ７００で受信し、さらに必要に応じてステップＳ７０４の復元処理を施したプローブデータを、プローブＤＢ１２２へ格納する（Ｓ７０５）。

ここまで、本発明の実施形態の概要の一例を示してきた。以下では、本発明の実施形態を用いた具体的な実施例を説明する。なお本発明は、ここに説明する実施例に限定されるものではなく、広く適用可能である。

（実施例１：故障予兆診断の実施例）
本発明の実施例の一つに、車両の故障や故障の予兆を診断する、故障予兆診断がある。以下では、車両の制動装置の故障予兆診断における本発明の適用方法の一例を説明する。なお、本発明は制動装置だけでなく、他のセンサから取得した値で実施する故障予兆診断にも適用可能である。

図７に、故障予兆診断の実施時における、車両２００の収集条件ＤＢ２２３に格納されるデータ収集条件の内容の一例を示す。図７のデータ収集条件は、図７（ａ）に示す車両収集条件テーブル、図７（ｂ）に示す車両収集トリガ条件テーブル、および図７（ｃ）に示す収集対象データテーブルにより構成される。

図７（ａ）の車両収集条件テーブルは、車両２００においてプローブデータの収集を実行するための車両収集条件C#11を示しており、テレマティクスセンタ１００の収集条件ＤＢ１２１に格納されたデータ収集条件における図２（ａ）のセンタ収集条件テーブルに対応するものである。図７（ａ）の車両収集条件テーブルは、条件ＩＤ８００、開始条件８０１、終了条件８０２、対象車両８０３、車両収集トリガＩＤ８０４、動作周期８０５の各フィールドにより構成されている。なお、これらの各フィールドに格納される情報は、図２（ａ）のセンタ収集条件テーブルと同様である。

図７（ｂ）の車両収集トリガ条件テーブルは、車両２００におけるプローブデータの収集条件である車両収集トリガVT#11を示しており、テレマティクスセンタ１００の収集条件ＤＢ１２１に格納されたデータ収集条件における図２（ｂ）の車両収集トリガ条件テーブルに対応するものである。図７（ｂ）の車両収集トリガ条件テーブルは、条件ＩＤ８１０、開始条件８１１、終了条件８１２、収集対象データ条件ＩＤ８１３、動作周期８１４の各フィールドにより構成される。なお、これらの各フィールドに格納される情報は、図２（ｂ）の車両収集トリガ条件テーブルと同様である。

図７（ｃ）の収集対象データテーブルは、図７（ｂ）の車両収集トリガ条件テーブルにおける収集対象データ条件D#11の具体的な内容を示しており、テレマティクスセンタ１００の収集条件ＤＢ１２１に格納されたデータ収集条件における図２（ｃ）の収集対象データテーブルに対応するものである。図７（ｃ）の収集対象データテーブルは、条件ＩＤ８２０、データ種別８２１、サイズ絞込８２２、レート絞込８２３、収集期間８２４、収集計算式８２５、動作周期８２６の各フィールドにより構成される。なお、これらの各フィールドに格納される情報は、図２（ｃ）の収集対象データテーブルと同様である。

なお、図７に示した３つのテーブルは、全てテレマティクスセンタ１００より配布されたデータ収集条件を構成するものである。これらのテーブルは、車両２００において受信されると収集条件ＤＢ２２３に保存され、中央演算処理装置２１０より参照される。

以下では、図７のデータ収集条件の内容に従い、車両２００における図３の処理でのプローブデータ収集の動作の具体例を説明する。

車両２００の収集データ絞込処理部２１３は、図３のステップＳ４０２において、図７に記載されたデータ収集条件を受信する。図７のデータ収集条件において、図７（ａ）の車両収集条件テーブルでは、車両収集条件C#11として、車両２００が車種Ｂであった場合に、エンジンがオンのときにデータ収集を開始し、エンジンがオフになるまで、図７（ｂ）のテーブルに示す車両収集トリガVT#11の条件に従って、60秒ごとにプローブデータを収集することを示している。また、図７（ｂ）の車両収集トリガ条件テーブルでは、車両収集トリガVT#11として、図７（ｃ）のテーブルに示す収集対象データ条件D#11に従ったデータをプローブデータとして収集することを示している。なお、図７（ｂ）の車両収集トリガ条件テーブルでは、開始条件８１１、終了条件８１２、動作周期８１４のいずれにも値が設定されていない。そのため、車両２００において車両収集条件C#11が満たされると、同時に車両収集トリガVT#11も満たされ、図７（ｃ）の収集対象データ条件D#11に従ってプローブデータの収集が行われる。

車両２００の収集データ絞込処理部２１３は、図７のデータ収集条件に従って、９時から１８時の間に、ブレーキ、アクセル、速度、エンジン回転数、ハンドル角度の各測定データを１秒ごとにプローブデータとして収集し、収集したこれらのプローブデータをZIP形式で圧縮する。なお、図７（ｃ）の収集対象データ条件D#11では、収集計算式８２５に何も設定されていないため、収集データ絞込処理部２１３は、プローブデータの加工は実施しない。また、動作周期３２６にも何も設定されていないため、プローブデータ送信部２１４は、図７（ａ）の車両収集条件C#11に従い、収集したプローブデータを60秒ごとにテレマティクスセンタ１００へ送信する処理を実施する。

ここで、図７のデータ収集条件でプローブデータ収集を実施していた車種Ｂの各車両２００に対して、あるタイミングでデータ収集条件決定部１１１が車両収集トリガVT#12と収集対象データ条件D#12、D#13を新たに決定し、これらの内容を示すデータ収集条件をデータ収集条件配信部１１２が車両２００に配信したとする。このデータ収集条件を受信すると、車両２００において収集条件ＤＢ２２３の内容が更新され、更新後のデータ収集条件に従ってプローブデータ収集が行われる。

図８に、故障予兆診断の実施時における、車両２００の収集条件ＤＢ２２３に格納される更新後のデータ収集条件の内容の一例を示す。図８のデータ収集条件は、図７に示した更新前のデータ収集条件と比較して、図８（ａ）の車両収集条件テーブルにおいて、車両収集トリガＩＤ９０４に新たな車両収集トリガVT#12が追加されている。また、図８（ｂ）の車両収集トリガにおいて、車両収集トリガVT#12のレコードが追加されると共に、車両収集トリガVT#11、VT#12の優先度が格納された優先度９１５のフィールドが追加されている。図８の例では、新規に追加された車両収集トリガVT#12の方が、それまでの車両収集トリガVT#11よりも優先度が高いことを示している。さらに、図８（ｃ）の収集対象データテーブルにおいて、車両収集トリガVT#12に対応する収集対象データ条件D#12、D#13の各レコードが追加されている。

車両２００の収集データ絞込処理部２１３は、図８に示した更新後のデータ収集条件に従って、次のようにプローブデータ収集を実施する。まず、図８（ｂ）の車両収集トリガでは、前述のように新規に追加された車両収集トリガVT#12の方が、それまでの車両収集トリガVT#11よりも優先度が高いことを示している。また、車両収集トリガVT#12のレコードにおいて、開始条件９１１と終了条件９１２のフィールドには、車両２００において車両収集トリガVT#12を開始する条件がブレーキオンの２秒前であり、終了する条件がブレーキオフの１秒後であることが示されている。そのため、収集データ絞込処理部２１３は、車両２００のブレーキがオンされる２秒前からブレーキがオフされた１秒後までの期間では、図８（ｂ）の車両収集トリガVT#12のレコードにおいて収集対象データ条件ＩＤ９１３に格納された値に基づき、図８（ｃ）のテーブルに示す収集対象データ条件D#12およびD#13に従って、プローブデータの収集を実施する。一方、それ以外の期間では、図８（ｂ）の車両収集トリガVT#11のレコードにおいて収集対象データ条件ＩＤ９１３に格納された値に基づき、図８（ｃ）のテーブルに示す収集対象データ条件D#11に従って、プローブデータの収集を実施する。なお、車両収集トリガVT#11と車両収集トリガVT#12のどちらに従ってプローブデータの収集を行うかは、収集データ絞込処理部２１３が行う前述の図５のステップＳ６０１の処理により決定される。すなわち、これらの車両収集トリガにおいて開始条件９１１や終了条件９１２で指定された条件と、車両状態確認部２１１によって確認された車両状態とを比較し、その比較結果に基づいて、収集対象データ条件D#11と、収集対象データ条件D#12およびD#13とのどちらに従って、プローブデータを収集するかが決定される。

ここで、図８（ｃ）の収集対象データテーブルにおける収集対象データ条件D#12は、制動装置の異常検知を目的に追加されたものであり、データ種別３２１においてブレーキ、アクセル、速度の各データが指定され、レート絞込３２３において50msのサンプリングレートが指定されている。収集データ絞込処理部２１３は、車両収集トリガVT#12で指定された上記のブレーキ前後の期間においては、この収集対象データ条件D#12に従って、制動装置の作動状態に応じたブレーキ量およびアクセル量の測定データと、これらに連動して定まる速度の測定データとを、他の期間よりも細かい粒度でプローブデータとして収集する。すなわち、これらのプローブデータについては、他の期間よりも短い収集頻度に変更する。また、収集対象データ条件D#13には、収集対象データ条件D#11で指定されているデータ種別のうち、収集対象データ条件D#12には含まれない残りのデータ種別に関する条件が記述されている。これにより、ブレーキ前後の期間でもこれらのプローブデータを収集可能としている。

テレマティクスセンタ１００では、上記のようにして収集されたプローブデータを解析することで、制動装置の作動状態を細かく分析することができる。そのため、制動装置の異常検知を高精度に行うことが可能となる。

（実施例１の変形例）
なお、上記の実施例１では、車両２００において収集したプローブデータをテレマティクスセンタ１００に送信する例を説明したが、収集したプローブデータに基づき、車両２００に搭載された中央演算処理装置２１０のリソースを用いて故障予兆診断を実施することも考えられる。以下では、その具体例について説明する。

図９に、故障予兆診断を車両２００で実施する場合に、車両２００の収集条件ＤＢ２２３に格納される収集対象データテーブルの一例を示す。図９の収集対象データテーブルは、たとえば図８（ａ）の車両収集条件テーブルおよび図８（ｂ）の車両収集トリガと組み合わせて用いられるものであり、図８（ｃ）に示した収集対象データテーブルと比較して、収集計算式１０２５および動作周期１０２６のフィールドにそれぞれ情報が格納されている。収集計算式１０２５の情報は、収集対象データ条件D#11、D#12、D#13のそれぞれについて、点列１０点の移動平均を取得し、かつ診断アルゴリズムＡで故障予兆を診断することを示している。ここで、診断アルゴリズムＡはテレマティクスセンタ１００より予め配布されたものであり、固定のアルゴリズムでもよいし、機械学習アルゴリズムでもよい。また、動作周期１０２６の情報は、車両２００において30秒ごとに故障予兆診断を行うことを示している。

車両２００の中央演算処理装置２１０は、図９の収集対象データテーブルに基づいて測定データを収集すると共に、収集した各測定データを用いて、診断アルゴリズムＡによる故障予兆診断を30秒ごとに実施する。そして、データ収集条件において指定されたプローブデータの収集周期、たとえば60秒毎に、診断結果をテレマティクスセンタ１００へ送信する。このとき、診断アルゴリズムＡとして機械学習アルゴリズムを用いた場合には、機械学習により変更された診断アルゴリズムも送信することが好ましい。こうすることで、機械学習により診断アルゴリズムが変更されても、テレマティクスセンタ１００においてその変更を把握可能となる。また、通信量の制限を考えた場合、診断アルゴリズムの送信は、診断結果の送信とは別のタイミング、たとえば車両２００がWi-Fi等に接続されたタイミングで行ってもよい。

また、上記の実施例１および変形例では、故障予兆診断の実施例を説明してきたが、本発明の応用例として、車両２００のドライバーの運転診断に適用することも考えられる。ドライバーの運転診断では、故障予兆診断と同様に、アクセル、ブレーキ、速度、エンジン回転数、ハンドル角度などの情報を取得することが多い。すなわち、故障予兆診断と運転診断では、取得するデータの種類において共通点がある。このため、データ収集の対象車両やデータ収集レート等を適宜変更することで、故障予兆診断と運転診断の両方に対応可能なデータ収集システムを構成することができる。

運転診断への適用例では、テレマティクスセンタ１００にドライバーごとの過去の診断スコアを蓄積しておき、その診断スコアに応じてデータ収集条件を変更してもよい。たとえば、蓄積された診断スコアが低く、事故に繋がりかねない危険運転をしがちなドライバーが運転する車両２００については、データ収集レートを細かく指定する。反対に、診断スコアが高いドライバーが運転する車両２００については、データ収集レートを荒く設定する。このようにすれば、ドライバーごとに適したデータ収集レートを設定できる。なお、運転診断のアルゴリズムについては説明を省略する。

（実施例２：交通情報利用の実施例）
本発明の別の実施例として、車両から交通情報を収集して利用する形態も考えられる。たとえば、ある地域の幹線道路の交通情報として、その道路を走行中の車両から周囲の混雑状況の画像を収集し、他の車両へ配信するような利用形態が挙げられる。以下では、このような利用形態における本発明の適用方法の一例を説明する。

図１０に、交通情報の利用時における、車両２００の収集条件ＤＢ２２３に格納されるデータ収集条件の内容の一例を示す。図１０のデータ収集条件は、図１０（ａ）に示す車両収集条件テーブル、図１０（ｂ）に示す車両収集トリガ条件テーブル、および図１０（ｃ）に示す収集対象データテーブルにより構成される。

図１０（ａ）の車両収集条件テーブルは、車両２００においてプローブデータの収集を実行するための車両収集条件C#21を示しており、テレマティクスセンタ１００の収集条件ＤＢ１２１に格納されたデータ収集条件における図２（ａ）のセンタ収集条件テーブルに対応するものである。図１０（ａ）の車両収集条件テーブルは、条件ＩＤ１１００、開始条件１１０１、終了条件１１０２、対象車両１１０３、車両収集トリガＩＤ１１０４、動作周期１１０５の各フィールドにより構成されている。なお、これらの各フィールドに格納される情報は、図２（ａ）のセンタ収集条件テーブルと同様である。

図１０（ｂ）の車両収集トリガ条件テーブルは、車両２００におけるプローブデータの収集条件である車両収集トリガVT#21を示しており、テレマティクスセンタ１００の収集条件ＤＢ１２１に格納されたデータ収集条件における図２（ｂ）の車両収集トリガ条件テーブルに対応するものである。図１０（ｂ）の車両収集トリガ条件テーブルは、条件ＩＤ１１１０、開始条件１１１１、終了条件１１１２、収集対象データ条件ＩＤ１１１３、動作周期１１１４、優先度１１１５の各フィールドにより構成される。なお、これらの各フィールドに格納される情報は、優先度１１１５以外は図２（ｂ）の車両収集トリガ条件テーブルと同様である。また、優先度１１１５については、図８（ｂ）の車両収集トリガ条件テーブルと同様である。

図１０（ｃ）の収集対象データテーブルは、図１０（ｂ）の車両収集トリガ条件テーブルにおける収集対象データ条件D#21の具体的な内容を示しており、テレマティクスセンタ１００の収集条件ＤＢ１２１に格納されたデータ収集条件における図２（ｃ）の収集対象データテーブルに対応するものである。図１０（ｃ）の収集対象データテーブルは、条件ＩＤ１１２０、データ種別１１２１、サイズ絞込１１２２、レート絞込１１２３、収集期間１１２４、収集計算式１１２５、動作周期１１２６の各フィールドにより構成される。なお、これらの各フィールドに格納される情報は、図２（ｃ）の収集対象データテーブルと同様である。

以下では、図１０のデータ収集条件の内容に従い、車両２００における図３の処理でのプローブデータ収集の動作の具体例を説明する。

車両２００の収集データ絞込処理部２１３は、図３のステップＳ４０２において、図１０に記載されたデータ収集条件を受信する。図１０のデータ収集条件において、図１０（ａ）の車両収集条件テーブルでは、車両収集条件C#21として、車両２００が東京都港区内を走行しているときに、図１０（ｂ）のテーブルに示す車両収集トリガVT#21の条件に従って、5分ごとにプローブデータを収集することを示している。なお、図１０（ａ）の車両収集条件テーブルにおいて、対象車両１１０３には、プローブデータの収集対象に指定された車両２００が東京都内を走行している車両のうち２０％に該当するものであることを示している。テレマティクスセンタ１００では、たとえば全ての車両からランダムに選択したり、過去の情報収集の履歴から積極的に情報をアップロードする車両を優先して選択したりするなど、様々な方法でプローブデータの収集対象とする車両を決定することができる。

また、図１０（ｂ）の車両収集トリガ条件テーブルでは、車両収集トリガVT#21として、車両２００が動的看板Ａから500m以内を走行しているときに、図１０（ｃ）のテーブルに示す収集対象データ条件D#21に従ったデータをプローブデータとして収集することを示している。動的看板Ａは、車両２００が走行する道路付近に設置されている看板のうち、たとえば時刻や状況に応じて表示する情報が変化する看板である。

車両２００の収集データ絞込処理部２１３は、図１０のデータ収集条件に従って、１６時から１８時の間で車両２００が動的看板Ａから500m以内の地点を走行しているときに、収集対象データ条件D#21の撮影条件で動的看板Ａを撮影した動画データをプローブデータとして収集する。なお、図１０（ｃ）の収集対象データ条件D#21では、動作周期１１２６にも何も設定されていないため、プローブデータ送信部２１４は、図１０（ａ）の車両収集条件C#21に従い、収集したプローブデータを5分ごとにテレマティクスセンタ１００へ送信する処理を実施する。

テレマティクスセンタ１００では、収集されたプローブデータを用いて交通状況を監視すると共に、車両２００から送信されるプローブデータのデータ量に応じて、プローブデータの収集対象とする車両２００を変更する。この処理は、テレマティクスセンタ１００の収集条件ＤＢ１２１に登録されているデータ収集条件に基づいて、たとえば以下のように行うことができる。

図１１に、交通情報の利用時における、テレマティクスセンタ１００の収集条件ＤＢ１２１に格納される収集対象データテーブルの一例を示す。図１１の収集対象データテーブルは、テレマティクスセンタ１００の収集対象データ条件D#31を示しており、これは図１０（ｃ）に示した車両２００の収集対象データ条件D#21に対応するものである。図１１の収集対象データテーブルは、図１０（ｃ）の収集対象データテーブルと同様の条件ＩＤ１２２０、データ種別１２２１、サイズ絞込１２２２、レート絞込１２２３、収集期間１２２４、収集計算式１２２５、動作周期１２２６の各フィールドに加えて、さらに下限閾値１２２７、上限閾値１２２８、収集上限量１２２９の各フィールドにより構成される。下限閾値１２２７、上限閾値１２２８には、テレマティクスセンタ１００が車両２００から収集するプローブデータの単位時間当たりの下限値と上限値がそれぞれ格納される。図１１の例では、車両２００からプローブデータとして送信される動画データの１時間あたりデータ量の下限値が300Mbyteであり、上限値が300Mbyteであることを示している。収集上限量１２２９には、テレマティクスセンタ１００が一つの車両２００から収集するプローブデータの累計量の上限値が格納される。図１１の例では、一つの車両２００からプローブデータとして送信される動画データの累計データ量の上限値が1Gbyteであることを示している。

テレマティクスセンタ１００のデータ収集条件決定部１１１は、図１１の収集対象データテーブルが示す収集対象データ条件D#31に基づき、収集対象とする車両２００を変更する。たとえば、車両２００からプローブデータとして送信される動画データの１時間当たりのデータ量が下限値の300Mbyteを下回る場合には、プローブデータの収集対象とする車両の台数を一定量増加させる。このときデータ収集条件配信部１１２は、新たにプローブデータの収集対象に指定された車両２００に対して、変更後のデータ収集条件を配信する。反対に、車両２００からプローブデータとして送信される動画データの１時間当たりのデータ量が上限値の700Mbyteを上回る場合には、プローブデータの収集対象とする車両の台数を一定量減少させる。この場合、既にプローブデータを送信済みの車両を収集対象から除外してもよいし、あるいは前述のように、収集対象から除外する車両を全ての車両からランダムに選択したり、過去の情報収集の履歴から決定したりすることも考えられる。

また、ある車両２００からプローブデータとして送信された動画データの累計データ量が1Gbyteに達したら、データ収集条件決定部１１１は、当該車両２００からのプローブデータの収集を終了するべく、当該車両２００をプローブデータの収集対象から除外する。この場合、テレマティクスセンタ１００は、当該車両２００へ収集停止命令を送信する。この収集停止命令を受信した車両２００は、指定されたデータ収集条件を収集条件ＤＢ２２３から削除する。なお、テレマティクスセンタ１００から収集停止命令を受信せずに、引き続きプローブデータをテレマティクスセンタ１００へ送信した車両２００については、テレマティクスセンタ１００がプローブデータを受信後に適当なタイミングで収集停止命令を返信する。これを受信した車両２００は、指定されたデータ収集条件を収集条件ＤＢ２２３から削除する。

以上説明した本発明の実施形態によれば、以下の作用効果を奏する。

（１）車両２００からプローブデータを収集するデータ収集システムは、車両２００に搭載される車載装置である中央演算処理装置２１０と、中央演算処理装置２１０とネットワークを介して通信を行うサーバであるテレマティクスセンタ１００とを備える。テレマティクスセンタ１００は、車両２００におけるプローブデータの収集頻度を表すレート絞込３２３に格納されている情報を含むデータ収集条件を決定するデータ収集条件決定部１１１と、データ収集条件決定部１１１により決定されたデータ収集条件を車両２００に配信するデータ収集条件配信部１１２と、車両２００から送信されるプローブデータを受信して記憶装置１２０に蓄積するプローブ受信処理部１１３とを備える。中央演算処理装置２１０は、車両２００の周囲環境または状態に関するデータを取得するデータ取得部２１２と、テレマティクスセンタ１００から配信されたデータ収集条件に基づいて、データ取得部２１２により取得されたデータからプローブデータをデータ収集条件の収集頻度ごとに抽出する収集データ絞込処理部２１３と、収集データ絞込処理部２１３によりデータ収集条件の収集頻度ごとに抽出されたプローブデータをテレマティクスセンタ１００に送信するプローブデータ送信部２１４とを備える。このようにしたので、車両で取得されたデータをサーバにおいて適切なデータ収集頻度で収集することができる。

（２）データ収集条件は、プローブデータの収集頻度を変更するための条件を示す車両収集トリガをさらに含む。収集データ絞込処理部２１３は、テレマティクスセンタ１００から配信されたデータ収集条件に含まれる車両収集トリガに基づいて、実施例１で説明したような方法で収集頻度を変更する。このようにしたので、状況に応じて適切な収集頻度でプローブデータを収集することができる。

（３）中央演算処理装置２１０は、車両２００の状態を確認する車両状態確認部２１１をさらに備える。収集データ絞込処理部２１３は、車両状態確認部２１１により確認された車両２００の状態と車両収集トリガとを比較し、その比較結果に基づいて収集頻度を変更する。このようにしたので、車両２００の状態に応じて適切なタイミングで収集頻度を変更することができる。

（４）データ収集条件決定部１１１は、記憶装置１２０のプローブＤＢ１２２に蓄積されたプローブデータに基づいて、データ収集条件を変更することができる。このようにすれば、プローブデータの収集状況などを考慮して、データ収集条件の最適化を図ることができる。

（５）データ収集条件は、プローブデータの収集対象とする車両２００の条件を示す対象車両条件として、図２（ａ）に例示したセンタ収集条件テーブルにおいて対象車両３０３に格納されている情報をさらに含む。データ収集条件配信部１１２は、この対象車両条件に基づいてデータ収集条件を配信する車両２００を決定する。このようにしたので、データ収集条件を配信する車両２００を容易に決定することができる。

（６）データ収集条件決定部１１１は、記憶装置１２０のプローブＤＢ１２２に蓄積されたプローブデータ、および記憶装置１２０の地図ＤＢ１２３、車両ＤＢ１２４、ユーザＤＢ１２５等に予め蓄積されたデータの少なくともいずれか一つに基づいて、対象車両３０３に格納されている対象車両条件を変更することができる。このようにすれば、状況に応じてプローブデータの収集対象とする車両２００の最適化を図ることができる。

（７）データ取得部２１２は、車両２００に搭載されている車載カメラ群２４０で車両２００の周囲を撮影して得られた画像データまたは動画データと、車両２００に搭載されている車載センサ群２５０で得られた測定データと、の少なくともいずれか一つを含むデータを、車両２００の周囲環境または状態に関するデータとして取得する。このようにしたので、プローブデータの元として適切なデータを、車両２００の周囲環境または状態に関するデータとして取得することができる。

なお、以上説明した実施形態や各種の変形例はあくまで一例であり、発明の特徴が損なわれない限り、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。また、上記では種々の実施形態を説明したが、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の態様も本発明の範囲内に含まれる。

１００：テレマティクスセンタ
１１０：中央演算処理装置
１１１：データ収集条件決定部
１１２：データ収集条件配信部
１１３：プローブ受信処理部
１２０：記憶装置
１２１：収集条件ＤＢ
１２２：プローブＤＢ
１２３：地図ＤＢ
１２４：車両ＤＢ
１２５：ユーザＤＢ
１３０：入出力装置
１４０：通信部
２００：車両
２１０：中央演算処理装置
２１１：車両状態確認部
２１２：データ取得部
２１３：収集データ絞込処理部
２１４：プローブデータ送信部
２２０：記憶装置
２２１：プローブＤＢ
２２２：地図ＤＢ
２２３：収集条件ＤＢ
２３０：入出力装置
２４０：車載カメラ群
２５０：車載センサ群
２６０：ＥＣＵ群
２７０：通信部

Claims (7)

1. 車両に搭載される車載装置と、前記車載装置とネットワークを介して通信を行うサーバとを備え、前記車両からプローブデータを収集するデータ収集システムであって、
   前記サーバは、
   前記車両における前記プローブデータの収集頻度を含むデータ収集条件を決定するデータ収集条件決定部と、
   前記データ収集条件決定部により決定されたデータ収集条件を前記車両に配信するデータ収集条件配信部と、
   前記車両から送信される前記プローブデータを受信して記憶装置に蓄積するプローブ受信処理部と、を備え、
   前記車載装置は、
   前記車両の周囲環境または状態に関するデータを取得するデータ取得部と、
   前記サーバから配信された前記データ収集条件に基づいて、前記データ取得部により取得されたデータから前記プローブデータを前記収集頻度ごとに抽出する収集データ絞込処理部と、
   前記収集データ絞込処理部により前記収集頻度ごとに抽出された前記プローブデータを前記サーバに送信するプローブデータ送信部と、を備えるデータ収集システム。
2. 請求項１に記載のデータ収集システムにおいて、
   前記データ収集条件は、前記プローブデータの収集頻度を変更するための条件を示す車両収集トリガをさらに含み、
   前記収集データ絞込処理部は、前記サーバから配信された前記データ収集条件に含まれる前記車両収集トリガに基づいて、前記収集頻度を変更するデータ収集システム。
3. 請求項２に記載のデータ収集システムにおいて、
   前記車載装置は、前記車両の状態を確認する車両状態確認部をさらに備え、
   前記収集データ絞込処理部は、前記車両状態確認部により確認された前記車両の状態と前記車両収集トリガとを比較し、その比較結果に基づいて前記収集頻度を変更するデータ収集システム。
4. 請求項１から請求項３までのいずれか一項に記載のデータ収集システムにおいて、
   前記データ収集条件決定部は、前記記憶装置に蓄積されたプローブデータに基づいて、前記データ収集条件を変更するデータ収集システム。
5. 請求項１から請求項３までのいずれか一項に記載のデータ収集システムにおいて、
   前記データ収集条件は、前記プローブデータの収集対象とする前記車両の条件を示す対象車両条件をさらに含み、
   前記データ収集条件配信部は、前記対象車両条件に基づいて前記データ収集条件を配信する車両を決定するデータ収集システム。
6. 請求項５に記載のデータ収集システムにおいて、
   前記データ収集条件決定部は、前記記憶装置に蓄積されたプローブデータおよび前記記憶装置に予め蓄積されたデータの少なくともいずれか一つに基づいて、前記対象車両条件を変更するデータ収集システム。
7. 請求項１から請求項６までのいずれか一項に記載のデータ収集システムにおいて、
   前記データ取得部は、前記車両に搭載されている車載カメラで前記車両の周囲を撮影して得られた画像データまたは動画データと、前記車両に搭載されている車載センサで得られた測定データと、の少なくともいずれか一つを含むデータを、前記車両の周囲環境または状態に関するデータとして取得するデータ収集システム。

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