JP7473008B2 - 判定システム、サーバ、判定方法、及び判定プログラム - Google Patents

Description

本開示は、判定システム、サーバ、判定方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体に関する。

自動車の使用者は、自動車が保安基準に適合するよう、点検及び整備を実施する義務がある。法令で定められた点検整備は、日常点検整備、及び定期点検整備を含む。特に、事業用自動車は、１日１回の日常点検整備を実施することが求められている。また、事業用自動車の定期点検整備の実施周期は、自家用自動車のそれに比べて短く設定されている。

関連技術として、例えば、特許文献１は、車両走行用データ記録解析装置を開示する。特許文献１に記載の車両走行用データ記録解析装置は、計測装置と、データ解析装置とを含む。計測装置は、車両に搭載され、車両の走行状態を計測する。計測装置は、外部から受信した測位情報に基づき自車位置を計測すると共に、自車位置のデータに基づいて、自車の走行軌跡を演算する。また、計測装置は、自車の走行状態を検出する走行状態検出部から出力される計測信号に基づいて、走行データの演算も行う。データ解析装置は、走行軌跡のデータ及び走行データを読み込んで表示部に表示する。

また、別の関連技術として、特許文献２は、広域型車両状態管理システムを開示する。特許文献２に記載の広域型車両状態管理システムにおいて、収集手段は、センサ等からデータを収集する。データには、車両に備えられる車両状態センサが検出した車両部品の基準値に対する物理的変位量の計測結果データ、計測時の時刻データ、及び車両の識別データが含まれる。基準データ保持手段は、車両部品の正常動作範囲の基準データを保持する。判定手段は、収集したデータと基準データとを比較して車両部品の状態を分析する。

特開平１１－１２５５８４号公報 特開２００５－３２６３８０号公報

車両の日常点検を行うことで車両の不具合を事前に検知することは、車両の安全性の維持のために有効である。しかし、例えば、車両の床下のように、日常点検で検査を行うことが困難な点検箇所もある。また、目視検査や打音検査などは、車両の外観や車両から発せられた異音を基に車両の不具合を判定する必要がある。このような検査は、点検業務を行う点検者に熟練した技術が必要であり、点検の効果が点検者に依存する。そのため、点検者に依存して車両の点検レベルにバラつきが生じることとなり、車両の不具合が生じている箇所をユーザが適切に判断することができないおそれがある。

特許文献１が開示する技術は、走行時の状態から車両の故障原因及び故障箇所を特定することはできるが、駐車時の点検で生じる点検レベルのバラつきについては考慮していない。また、特許文献２が開示する技術は、車両の運転者に知られることなくデータを収集し、収集したデータに基づいて車両部品の状態を分析するものである。そのため、特許文献２が開示する技術は、収集したデータを車両の使用者が点検に用いることについては考慮していない。

本開示は、上述した課題を鑑み、車両の不具合箇所を適切に判定することができる判定システム、サーバ、判定方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体を提供することを目的とする。

本開示にかかる判定システムは、
サーバと、
車両の走行時の状態を示す走行データを取得し、前記走行データを前記サーバに送信する走行データ送信装置と、
前記車両の駐車時の状態を示す駐車データを取得し、前記駐車データを前記サーバに送信する駐車データ送信装置と、を備え、
前記サーバは、
前記走行データ及び前記駐車データを受信する受信手段と、
前記受信した走行データと前記受信した駐車データとに基づいて前記車両の不具合箇所を判定する判定手段と、を備えるものである。

本開示にかかるサーバは、
車両の走行時の状態を示す走行データを走行データ送信装置から受信し、かつ、前記車両の駐車時の状態を示す駐車データを駐車データ送信装置から受信する受信手段と、
前記受信した走行データと前記受信した駐車データとに基づいて前記車両の不具合箇所を判定する判定手段と、を備えるものである。

本開示にかかる判定方法は、
車両の走行時の状態を示す走行データを走行データ送信装置から受信し、かつ、前記車両の駐車時の状態を示す駐車データを駐車データ送信装置から受信し、
前記受信した走行データと前記受信した駐車データとに基づいて前記車両の不具合箇所を判定するものである。

本開示にかかる判定プログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体は、
車両の走行時の状態を示す走行データを走行データ送信装置から受信し、かつ、前記車両の駐車時の状態を示す駐車データを駐車データ送信装置から受信する受信処理と、
前記受信した走行データと前記受信した駐車データとに基づいて前記車両の不具合箇所を判定する判定処理と、
をコンピュータに実行させるものである。

本開示にかかる判定システム、サーバ、判定方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体は、車両の不具合箇所を適切に判定することができる。

実施形態１にかかる判定システムの構成を示すブロック図である。 実施形態２にかかる判定システムの概要を示す図である。 実施形態２にかかる判定システムの構成を示すブロック図である。 実施形態２にかかるサーバの構成を示すブロック図である。 実施形態２にかかる走行データ及び駐車データの一例を示す図である。 車両の使用者に対して求められる点検箇所及び点検内容の一例を示す図である。 実施形態２にかかる判定部が車両の床下画像からボルトの緩みを検知する方法の一例を示す図である。 実施形態２にかかる判定部が車体側面に生じた異常を検出する方法のイメージを示す図である。 実施形態２にかかる判定部が車両の不具合箇所を判定する流れを示す図である。 実施形態２にかかるサーバが行う処理を示すフローチャートである。 実施形態３にかかるサーバの構成を示すブロック図である。 実施形態３にかかる走行データの内容の一例を示す図である。 実施形態３にかかる判定部が車両の不具合箇所を判定する流れを示す図である。 ハードウエアの構成例を示す図である。

＜実施形態１＞
以下、図面を参照して本開示の実施形態について説明する。
図１は、本実施形態にかかる判定システム１の構成を示すブロック図である。同図に示すように、判定システム１は、サーバ４０と、走行データ送信装置１０と、駐車データ送信装置１１と、を備えている。走行データ送信装置１０は、車両の走行時の状態を示す走行データを取得し、走行データをサーバに４０に送信する。駐車データ送信装置１１は、車両の駐車時の状態を示す駐車データを取得し、駐車データをサーバに送信する。
サーバ４０は、走行データ及び駐車データを受信する受信部４１と、受信した走行データと受信した駐車データとに基づいて車両の不具合箇所を判定する判定部４２と、を備えている。

このように、本実施形態にかかる判定システム１は、走行データ送信装置１０が走行データをサーバ４０に送信し、駐車データ送信装置１１が駐車データをサーバ４０に送信する。サーバ４０は、受信した走行データ及び駐車データに基づいて、車両の不具合箇所を判定する。

本実施形態にかかる判定システム１は、不具合箇所の判定に走行データと駐車データとの双方を用いる。仮に、走行データのみが用いられるとした場合、サーバは、走行データに基づいて、何らかの異常を検知することができる。しかしながら、サーバは、異常は検知できるものの、走行データのみでは、その原因を特定することは困難な場合がある。本開示において、サーバ４０は、走行データに加えて駐車データを用いて不具合箇所を判定する。判定システム１は、駐車データを用いることで、走行データでは判別できない異常の原因を、ある程度絞り込むことができる。したがって、本実施形態にかかる判定システム１は、車両の不具合箇所を適切に判定することができる。

＜実施形態２＞
続いて、本実施形態にかかる判定システムについて説明する。本実施形態は、上述した実施形態１の具体例である。
図２は、本実施形態にかかる判定システムの概要を示す図である。本実施形態にかかる判定システムでは、車両２００は、走行データ送信装置１００を搭載する。走行データ送信装置１００は、車両２００の走行時の状態を示す走行データを取得して、走行データをサーバ４００に送信する。車両２００は、例えば、バス、トラック、又はタクシーなどの自動車が含まれる。本実施形態では、車両２００の走行時とは、車両２００が駐車スペースに駐車されている状態以外にあるときをいう。駐車スペースは、駐車場、又は車庫などの他、車両２００を保管する営業所の駐車スペースなどであってもよい。車両２００の走行時は、車両２００の走行中の他、交差点などで車両２００が一時的に停車している状態などを含む。

走行データは、走行時の車両２００の状態を示すデータである。走行データは、例えば、走行中の車両２００の速度、加速度、及びエンジンの回転数などの情報を含み得る。また、走行データは、車両２００の外観を撮影した外観画像を含む。さらに、走行データは、車両２００から発せられた音の音情報を含む。

また、車両２００の駐車スペースには、カメラ、マイク、及び駐車データ送信装置１１０が設けられている。カメラは車両２００の外観を撮影し、マイクは車両２００から発する音を収音する。駐車データ送信装置１１０は、車両２００の駐車時の状態を示す駐車データを取得して、駐車データをサーバ４００に送信する。本実施形態では、車両２００の駐車時とは、車両２００が駐車スペースに駐車されている状態にあるときをいう。

駐車データは、駐車時の車両２００の状態を示すデータである。駐車データは、例えば、カメラが撮影した駐車時の車両２００の外観画像を含む。また、駐車データは、マイクが収音した駐車時の車両２００から発せられた音の音情報を含む。

続いて、図３を用いて本実施形態にかかる判定システム１０００の構成を詳細に説明する。同図は、判定システム１０００の構成を示すブロック図である。判定システム１０００は、図１に示される実施形態１の判定システム１に相当するものである。

判定システム１０００は、サーバ４００と、走行データ送信装置１００と、駐車データ送信装置１１０と、を備えている。走行データ送信装置１００及び駐車データ送信装置１１０は、ネットワークＮを介してサーバ４００と接続されている。ネットワークＮは、例えばインターネット、及び無線通信ネットワークを含む。走行データ送信装置１００及び駐車データ送信装置１１０は、車両２００の状態を示すデータを取得して、取得したデータをサーバ４００に送信する。

走行データ送信装置１００は、図１に示される実施形態１の走行データ送信装置１０に相当するものである。走行データ送信装置１００は、車両２００の走行時の状態を示す走行データを取得し、走行データをサーバ４００に送信する。

走行データ送信装置１００は、走行データ取得部１０１及び送信部１０２を備えている。走行データ取得部１０１は、車両２００の走行時の状態を示す走行データを車両２００から取得する。

走行データは、車両２００の走行状態を示すテレマティクス情報を含む。テレマティクス情報は、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）を用いて測定された位置情報を含む。走行データ取得部１０１は、例えばカーナビゲーションシステムから位置情報を取得する。

テレマティクス情報は、ＣＡＮ（Controller Area Network）を通じて車両から取得可能なＣＡＮ情報を含んでいてもよい。ＣＡＮ情報は、例えば車速、エンジン回転数、シフトポジション、及びステアリング操舵角などを含み得る。テレマティクス情報は、車両に搭載される各種ＥＣＵ（Electric Control Unit）が生成するＤＴＣ（Diagnostic Trouble Code）情報を含んでいてもよい。

走行情報は、上記以外の走行時の車両２００の状態を示す種々の情報を含む。走行情報には、例えば、車両２００の走行経路の環境に関する情報が含まれてもよい。車両２００の走行経路の環境に関する情報は、車両２００の位置周辺における天候、気温、及び湿度などの情報を含む。車両２００に備えられたセンサ類から取得してもよいし、入力インタフェース（不図示）からユーザの任意の入力を受け付けて取得してもよい。

また、走行データは、上記に示したテレマティクス情報に限られない。走行データは、車両２００の走行時における車両２００の外観画像を更に含んでもよい。外観画像は、例えば、走行時における車両２００の床下画像を含んでもよい。床下画像は、車両２００の底面を撮影した画像である。車両２００の底面とは、車両２００の底部で、車両２００の道路と対向している面である。

また、走行データは、車両２００の走行時に車両２００が発する音の音情報を更に含んでもよい。なお、本実施形態では、車両２００にはカメラ及びマイクが搭載されておらず、走行データは、外観画像及び音情報を含まないものとして説明を行う。
送信部１０２は、取得した走行データを、ネットワークＮを介してサーバ４００に送信する。

駐車データ送信装置１１０は、図１に示される実施形態１の駐車データ送信装置１１に相当するものである。駐車データ送信装置１１０は、車両２００の駐車時の状態を示す駐車データを取得し、駐車データをサーバ４００に送信する。

駐車データ送信装置１１０は、駐車データ取得部１１１及び送信部１１２を備えている。
駐車データ取得部１１１は、車両２００の駐車時の状態を示す駐車データを取得する。駐車データは、車両２００の駐車時における車両２００の外観画像を含む。外観画像は、例えば、駐車時における車両２００の床下画像を含んでもよい。

本実施形態では、駐車データ取得部１１１は、車両２００の駐車スペースに設けられたカメラ３１０から外観画像を取得する。カメラ３１０は、駐車スペースの床面に設けられ、車両２００の床下画像を所定の方向から撮影し、撮影画像を駐車データ取得部１１１に出力する。カメラ３１０は、駐車スペースにおいて所定の位置に固定され、定点カメラとして機能する。カメラ３１０は、複数設けられてもよく、例えば、車両２００を上方、側面、又は後方などから撮影可能な位置に設けられてよい。カメラ３１０は、暗所でも撮影可能な赤外線カメラなどであってもよい。

また、駐車データは、車両２００の駐車時に車両２００が発する音の音情報を更に含む。本実施形態では、駐車データ取得部１１１は、車両２００の駐車スペースに設けられたマイク３２０から音情報を取得する。マイク３２０は、例えば、カメラ３１０同様、駐車スペースの床面に設けられ、車両２００が発する音を収音し、収音した音情報を駐車データ取得部１１１に出力する。マイク３２０は、複数設けられてもよく、駐車スペース床面に限らず、他の場所に設けられてもよい。

カメラ３１０及びマイク３２０は、車両の安全性への影響が大きい重要部品（例えば、マフラーやサスペンションなど）の近傍を中心に設けるとよい。このようにすることで、重要部品の外観上の変化や、異音の発生を検出しやすくすることができる。
送信部１１２は、取得した駐車データを、ネットワークＮを介してサーバ４００に送信する。

続いて、サーバ４００の構成を説明する。サーバ４００は、図１に示される実施形態１のサーバ４０に相当するものである。
図４は、サーバ４００の構成を示すブロック図である。サーバ４００は、受信部４１０、判定部４２０、出力部４３０、及び記憶部４５０を備えている。

受信部４１０は、図１に示される実施形態１の受信部４１に相当するものである。受信部４１０は、走行データ及び駐車データを受信する。受信部４１０は、受信した走行データ及び駐車データを、走行データ送信装置１００又は駐車データ送信装置１１０を識別する送信装置ＩＤ４５１と対応付けて、走行データ４５２及び駐車データ４５３として記憶部４５０に記憶する。走行データ４５２は、車両２００の走行時におけるテレマティクス情報４５２１を含む。駐車データ４５３は、車両２００の駐車時における外観画像４５３１及び音情報４５３２を含む。また、外観画像４５３１には、駐車時における車両２００の床下画像が含まれる。

図５は、走行データ及び駐車データの一例を示す図である。同図に示すように、走行データには、例えば、ＣＡＮ情報、ＤＴＣ情報、位置情報、又は走行情報が含まれる。また、駐車データには、例えば、サスペンションの損傷、マフラーの損傷、ナット又はボルトの緩み、灯火装置の損傷、又はブレーキの損傷などの外観画像が含まれる。駐車データには、マフラーの異音又はトランスミッションの異音などが音情報として含まれる。

図４に戻り説明を続ける。判定部４２０は、図１に示される実施形態１の判定部４２に相当するものである。判定部４２０は、受信した走行データと受信した駐車データとに基づいて車両２００の不具合箇所を判定する。

図６は、車両の使用者に対して求められる点検箇所及び点検内容の一例を示す図である。同図の点検種類、点検箇所、及び点検内容の欄に示すように、車両の使用者は、日常点検及び定期点検において車両の各部品の点検を行うことが法令により定められている。
判定部４２０は、情報種類欄に示すように、テレマティクス情報、外観画像、及び音情報のいずれか又はこれらの組み合わせを用いて、点検箇所における不具合発生の有無を判定することができる。

判定部４２０は、まず、取得したテレマティクス情報、外観画像、及び音情報のいずれかに異常を示す情報が含まれている場合、その異常を検知する。以下では、外観画像に異常を示す情報が含まれている場合に、判定部４２０がその画像を用いて異常を検知する方法の一例を説明する。

図７は、車両２００の床下画像から、ボルトの緩みを検知する方法の一例を示す図である。カメラが撮影する床下画像は、同図に示すようなボルト画像６０１及び６０２を含むものとする。
まず、ユーザは、ボルト画像６０１に示すように、ボルトと、ボルトの固定対象に予め目印を付しておく（同図の四角印）。ボルトが緩んだ場合、ボルト画像６０２に示すように、ボルトに付した目印と、固定対象に付した目印との距離がボルト画像６０１の状態と比べて長くなる。判定部４２０は、ボルト画像６０２を用いて、ボルトに付した目印及び固定対象に付した目印の領域抽出を行う。ボルトに付した目印と固定対象に付した目印との距離が、予め設けた閾値以上になった場合、判定部４２０は、ボルトの緩みが発生したことを検知する。

このようにすることで、ユーザが床下を目視で観察することなく、ボルトの緩みを検知することができる。車両の床下には、多くのボルトが使用されているため点検箇所が多く、点検漏れが生じるリスクがある。また、分類により異常を検知する場合には、異常時のデータを大量に学習する必要があるが、異常時のデータを大量に取得することは困難である。上記の方法を用いることで、このような問題を解決し、効率的にボルトの緩みを検知することができる。

また、例えば、車体に生じたヒビなどの異常を検出するためには、車両２００の外観画像を用いて、ピクセル単位の領域分類技術を用いてもよい。
図８は、車体側面に生じた異常を検出する方法のイメージを示す図である。カメラが撮影する外観画像は、同図に示すような車体の側面を撮影した側面画像６１１を含むものとする。
判定部４２０は、車体側面の外観画像に基づいて異常箇所を検出することが可能な学習済みモデルを用いて、異常箇所の検出を行う。判定部４２０は、側面画像６１１の領域分類を行い、領域抽出の結果として、同図に示す抽出結果画像６１２を取得する。判定部４２０は、領域分類技術を用いることでピクセル単位の細かい粒度で領域を分類することができる。判定部４２０は、車体に生じたヒビを効率的に検知することができる。

上記に限らず、判定部４２０は、テレマティクス情報又は音情報に基づいて、異常を検知してもよい。

図４に戻り説明を続ける。判定部４２０は、受信した走行データ４５２のテレマティクス情報４５２１と、駐車データ４５３の外観画像４５３１及び音情報４５３２と、に基づいて、車両２００の不具合箇所を判定する。判定部４２０は、これらの情報から異常を検知した場合、異常が含まれている情報に基づいて、不具合箇所を判定する。例えば、判定部４２０は、外観画像４５３１に含まれる車両２００の床下画像を用いて異常を検知し、検出した異常と走行データ４５２のテレマティクス情報４５２１とに基づいて、不具合箇所を判定する。

判定部４２０は、例えば、車両２００の不具合箇所を判定する点検用ＡＩ（Artificial Intelligence）を用いて不具合箇所を判定する。点検用ＡＩは、テレマティクス情報、外観画像、及び音情報に含まれる１つ以上の異常を示す情報に基づいて車両の不具合箇所を判定することを機械学習した、学習済みの判定モデルを用いて判定を行う。点検用ＡＩは、テレマティクス情報４５２１、外観画像４５３１、及び音情報４５３２のうち、異常を含む情報を判定モデルに入力し、車両２００の不具合箇所の判定結果を得る。

図９は、判定部４２０が点検用ＡＩを用いて不具合箇所を判定する流れを示す図である。例えば、あるエンジン回転数において、車両２００のふらつき及び揺れが生じているとする。走行データに含まれるテレマティクス情報には、加速度センサが示す異常な値が含まれる。また、駐車データに含まれる床下画像において、サスペンションのダンパー部分のボルトの緩みが検知されたとする。

このような場合、判定部４２０は、走行データのテレマティクス情報と、駐車データに含まれる床下画像から、それぞれ異常を示す情報を抽出し、これらを判定モデルに入力する。判定モデルは、加速度センサが示した異常値、車両のふらつき、揺れ、及びボルトの緩みに基づいて、不具合箇所を判定し、判定結果を出力する。このように、点検用ＡＩを用いることで、判定部４２０は、複数の異常に基づいて総合的に不具合箇所を判定することができる。

仮に、判定部４２０が、走行データのテレマティクス情報に含まれる加速度センサの異常値のみを用いて不具合を判定した場合には、駐車データに含まれる床下画像の異常が判定において考慮されない。その場合、判定部４２０は、サスペンションのダンパー部分のボルトの緩みを考慮して不具合箇所の判定を行うことができないため、ユーザが不具合箇所を正しく認識できないおそれがある。

判定部４２０は、走行データ及び駐車データの双方に基づいて不具合箇所を判定することで、発生している異常の不具合箇所を適切に判定することができる。また、判定部４２０は、車両２００の外観画像及び音情報を加味して不具合箇所を判定することができるので、センサ類からでは捉えることのできない損傷や不具合を検出し、精度よく不具合箇所を特定することができる。

判定モデルは、異常を含む部品や部位に応じて、不具合箇所を特定するための重み付けがなされていてもよい。その場合、異常が発生した部品や部位に応じて、予め重み付け値を定義しておく。判定モデルは、定義された重み付け値に基づいて不具合箇所を判定する。
上記に限らず、判定部４２０は、他の判定条件を用いて不具合箇所を判定してもよい。また、判定部４２０は、異常な情報だけでなく、正常な情報を含む情報を点検用ＡＩに入力し、不具合箇所の判定結果を得てもよい。このようにすることで、不具合箇所である可能性が低い部位や部品の情報を考慮して判定することができる。

出力部４３０は、判定結果をユーザに報知するための情報を生成し、出力する。例えば、出力部４３０は、判定結果を表示するための表示情報を生成して、生成した表示情報を表示装置（不図示）に出力する。出力部４３０は、例えば、不具合が発生した場合に、車両２００の運転者に対して、不具合が発生した旨及び不具合箇所を報知してもよい。このようにすることで、運転者は、速やかに車両２００の異常を把握することができる。出力部４３０は、不具合の箇所や、車両の安全性に及ぼす影響の程度に応じて、出力のタイミングを変えてもよい。例えば、不具合が車両の安全性に及ぼす影響が大きい場合には、走行中の運転者に報知し、速やかな対応を促してもよい。安全性への影響が小さい場合には、車両２００が営業所などの駐車スペースに戻ったタイミングで報知してもよい。また、不具合箇所がないと判定された場合、出力部４３０は、その旨を出力してもよい。

図４に戻り説明を続ける。記憶部４５０は、走行データ送信装置１００から受信した走行データ及び駐車データ送信装置１１０から受信した駐車データを、送信装置ＩＤ４５１と対応付けて記憶する。

続いて、図１０に示すフローチャートを用いて、サーバ４００が行う処理を説明する。
まず、受信部４１０（図４を参照）は、走行データ送信装置１００及び駐車データ送信装置１１０（共に図３を参照）から、走行データ及び駐車データをそれぞれ受信する（Ｓ１１）。走行データは、テレマティクス情報を含む。また、駐車データは、外観画像及び音情報を含む。
判定部４２０（図４を参照）は、受信した走行データと駐車データとに基づいて、データに含まれる異常を検知する。また、判定部４２０は、検知した異常に基づいて、点検用ＡＩを用いて車両２００の不具合箇所を判定する（Ｓ１２）。
出力部４３０は、不具合箇所があるか否かを判定する（Ｓ１３）。不具合箇所がある場合（Ｓ１３のＹＥＳ）、出力部４３０は、判定結果をユーザに報知するための情報を生成し、出力する（Ｓ１４）。不具合箇所がない場合（Ｓ１３のＮＯ）は処理を終了する。

以上説明したように、本実施形態にかかる判定システム１０００では、サーバ４００は、車両２００の走行データ及び駐車データを受信し、受信した走行データ及び駐車データに基づいて、車両２００の不具合箇所を判定する。また、サーバ４００は、判定結果をユーザに報知する。ユーザは、不具合箇所を容易に把握することができるので、車両２００の点検作業を効率的に行うことができる。

また、駐車データには、車両２００の床下画像を含む外観画像が含まれる。さらに、駐車データには、車両２００が発する音の音情報が含まれる。サーバ４００は、画像認識や音声認識を用いて部品の損傷や異音の発生を検知するので、走行時のテレマティクス情報のみを用いた場合には検知することが困難な異常を検知することができる。そして、サーバ４００が、検知した異常に基づいて、不具合箇所を判定するので、精度よく不具合箇所の判定を行うことができる。そして、ユーザは、判定結果を把握することができるので、点検業務を効率化し、点検品質を安定させることができる。

＜実施形態３＞
本実施形態は、上述した実施形態１の具体例である。実施形態２では、駐車データ送信装置１１０（図３を参照）は、駐車スペースに設けられたカメラ３１０及びマイク３２０から外観画像及び音情報を取得して、これらの情報をサーバ４００に送信した。本実施形態では、カメラ及びマイクが車両２００の底面に設けられ、車両２００の底面に設けられたカメラ及びマイクが、走行時の外観画像及び床下画像をそれぞれ取得する。したがって、車両２００に搭載された走行データ送信装置１００は、テレマティクス情報に加え、外観画像及び音情報を含む走行データをサーバ４００に送信する。

図１１は、本実施形態にかかるサーバ４００ａの構成を示すブロック図である。サーバ４００ａは、受信部４１０、判定部４２０ａ、出力部４３０、及び記憶部４５０ａを備えている。受信部４１０及び出力部４３０の構成は、図３に示される実施形態２の受信部４１０及び出力部４３０と同様であるので詳細な説明を省略する。判定部４２０ａは、図４に示される実施形態２の判定部４２０に対応するものである。また、記憶部４５０ａは、図４に示される実施形態２の記憶部４５０に対応するものである。

本実施形態では、実施形態２と異なり、車両２００の底面にカメラ及びマイクが設けられている。カメラ及びマイクは、走行時の床下画像及び音情報をそれぞれ取得する。
走行データ送信装置１００の構成は、図３に示される実施形態２の走行データ送信装置１００と同様である。走行データ取得部１０１は、車両２００の走行時の状態を示す走行データを車両２００から取得する。走行データは、車両２００の走行状態を示すテレマティクス情報を含む。本実施形態では、走行データは、車両２００の底面に設けられたカメラが撮影した外観画像を更に含む。外観画像には、車両２００の床下画像が含まれる。また、走行データは、車両２００の底面に設けられたマイクが収音した車両２００から発せられた音の音情報を更に含む。
したがって、図１１に示すように、記憶部４５０ａの走行データ４５２ａには、テレマティクス情報４５２１だけでなく、外観画像４５２２及び音情報４５２３が含まれる。

図１２は、本実施形態における走行データの内容の一例を示す図である。実施形態２では、サスペンションやマフラーなどの外観画像及び音情報は、駐車データ送信装置がサーバに送信した。本実施形態では、走行データ送信装置がこれらの情報をサーバに送信することができる。よって、同図に示すように、走行データには、サスペンションの損傷を含む外観画像や、マフラーの異音を含む音情報なども含まれる。

図１３は、受信した走行データを用いて、判定部４２０ａが不具合箇所を判定する流れを示す図である。判定の流れは、図９に示される実施形態２の場合と同様である。
例えば、テレマティクス情報に、エンジンの出力低下の異常を示す情報が含まれているとする。また、外観画像にはマフラーの損傷を示す画像が含まれ、音情報にはマフラーから発せられた異音が含まれているとする。
判定部４２０ａは、テレマティクス情報、外観画像、及び音情報のそれぞれから異常を検知し、検知した内容に基づいて、点検用ＡＩを用いて不具合箇所を総合的に判定する。判定部４２０ａは、テレマティクス情報だけでなく、外観画像及び音情報を考慮して不具合箇所を判定するので、例えば、エンジン自体の不具合ではなく、排気系の不具合であることをユーザに対して報知し、点検を推奨することができる。

なお、車両２００に設けられたカメラ及びマイクに加えて、実施形態２と同様、駐車スペースにカメラ及びマイクを設けてもよい。このようにすることで、判定部４２０ａは、走行データのテレマティクス情報、外観画像、及び音情報に加え、駐車データの外観画像及び音情報も含めて不具合箇所を判定することができる。

以上説明したように、本実施形態にかかる判定システムによれば、走行データ送信装置１００は、走行データ取得部１０１が取得したテレマティクス情報、外観画像及び音情報をサーバ４００に送信するので、実施形態２と同様の効果を得ることができる。また、走行データ送信装置１００は、走行時の床下画像及び音情報を、テレマティクス情報と対応付けて送信することができる。したがって、例えば、サーバ４００では、異音の発生時におけるエンジンの回転数を考慮して不具合箇所を判定することができるので、より精度よく不具合箇所の判定を行うことができる。

＜ハードウエアの構成例＞
サーバ４００等の各機能構成部は、各機能構成部を実現するハードウエア（例：ハードワイヤードされた電子回路など）で実現されてもよいし、ハードウエアとソフトウエアとの組み合わせ（例：電子回路とそれを制御するプログラムの組み合わせなど）で実現されてもよい。以下、サーバ４００等の各機能構成部がハードウエアとソフトウエアとの組み合わせで実現される場合について、さらに説明する。

図１４は、サーバ４００等を実現するコンピュータ５００のハードウエア構成を例示するブロック図である。コンピュータ５００は、スマートフォンやタブレット端末などといった可搬型のコンピュータであってもよい。コンピュータ５００は、サーバ４００等を実現するために設計された専用のコンピュータであってもよいし、汎用のコンピュータであってもよい。

例えば、コンピュータ５００に対して所定のアプリケーションをインストールすることにより、コンピュータ５００で、サーバ４００等の各機能が実現される。上記アプリケーションは、サーバ４００等の機能構成部を実現するためのプログラムで構成される。

コンピュータ５００は、バス５０２、プロセッサ５０４、メモリ５０６、ストレージデバイス５０８、入出力インタフェース５１０、及びネットワークインタフェース５１２を有する。バス５０２は、プロセッサ５０４、メモリ５０６、ストレージデバイス５０８、入出力インタフェース５１０、及びネットワークインタフェース５１２が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ５０４などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。

プロセッサ５０４は、CPU（Central Processing Unit）、GPU（Graphics Processing Unit）、又は FPGA（Field－Programmable Gate Array）などの種々のプロセッサである。メモリ５０６は、RAM（Random Access Memory）などを用いて実現される主記憶装置である。ストレージデバイス５０８は、ハードディスク、SSD（Solid State Drive）、メモリカード、又は ROM（Read Only Memory）などを用いて実現される補助記憶装置である。

入出力インタフェース５１０は、コンピュータ５００と入出力デバイスとを接続するためのインタフェースである。例えば入出力インタフェース５１０には、キーボードなどの入力装置や、ディスプレイ装置などの出力装置が接続される。

ネットワークインタフェース５１２は、コンピュータ５００をネットワークに接続するためのインタフェースである。このネットワークは、LAN（Local Area Network）であってもよいし、WAN（Wide Area Network）であってもよい。

ストレージデバイス５０８は、サーバ４００等の各機能構成部を実現するプログラム（前述したアプリケーションを実現するプログラム）を記憶している。プロセッサ５０４は、このプログラムをメモリ５０６に読み出して実行することで、サーバ４００等の各機能構成部を実現する。

なお、本開示は上記の実施形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。
例えば、上述の説明では、サーバが走行データ送信装置及び駐車データ送信装置からデータを受信し、受信したデータの異常を検知して不具合箇所を判定したが、これに限られない。走行データ送信装置又は駐車データ送信装置において、それぞれが取得したデータの異常を検知し、異常を検知した場合に、異常を含むデータをサーバに送信してもよい。このようにすることで、走行データ送信装置又は駐車データ送信装置と、サーバとの間の通信にかかる通信量を削減することができる。

また、カメラ及びマイクは、車両及び駐車スペースのいずれでもない場所に設けられてもよい。カメラ及びマイクは、例えば信号機など、道路近傍に設けられた設備を含むインフラストラクチャに設けられてもよい。例えば、カメラは、交差点において信号待ちのために停車中の車両の床下画像を撮影し、マイクは、同車両から発せられた音を収音する。また、停車中だけでなく、走行中における床下画像及び音情報を取得してもよい。さらに、車両の前方部分や側面部分など、床下以外の領域の画像を撮影してもよい。
このようにすることで、カメラ、マイク、及び送信装置を備えていない車両についても異常を検知し、不具合箇所を判定することができる。

また、本開示は、上述したバス、トラック、又はタクシーなどの事業用自動車に限らず、自家用自動車に適用されてもよい。また、警察、消防、又は医療機関などが利用する緊急車両や特殊車両に適用されてもよい。さらに、鉄道車両、航空機、及び船舶などに適用されてもよい。

なお、上述の例において、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を用いて格納され、コンピュータに提供することができる。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（compact disc）、又はＤＶＤ（digital versatile disk）などの光ディスク媒体、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によってコンピュータに提供されてもよい。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。

１ 判定システム
１０ 走行データ送信装置
１１ 駐車データ送信装置
４０ サーバ
４１ 受信部
４２ 判定部
１００ 走行データ送信装置
１０１ 走行データ取得部
１０２ 送信部
１１０ 駐車データ送信装置
１１１ 駐車データ取得部
１１２ 送信部
２００ 車両
３１０ カメラ
３２０ マイク
４００、４００ａ サーバ
４１０ 受信部
４２０、４２０ａ 判定部
４３０ 出力部
４５０、４５０ａ 記憶部
４５１ 送信装置ＩＤ
４５２、４５２ａ 走行データ
４５３ 駐車データ
５００ コンピュータ
５０２ バス
５０４ プロセッサ
５０６ メモリ
５０８ ストレージデバイス
５１０ 入出力インタフェース
５１２ ネットワークインタフェース
６０１、６０２ ボルト画像
６１１ 側面画像
６１２ 抽出結果画像
１０００ 判定システム
４５２１ テレマティクス情報
４５２２、４５３１ 外観画像
４５２３、４５３２ 音情報
Ｎ ネットワーク

Claims (8)

1. サーバと、
   車両の走行時の状態を示す走行データを取得し、前記走行データを前記サーバに送信する走行データ送信装置と、
   前記車両の駐車時の状態を示す駐車データを取得し、前記駐車データを前記サーバに送信する駐車データ送信装置と、を備え、
   前記サーバは、
   前記走行データ及び前記駐車データを受信する受信手段と、
   前記受信した走行データと前記受信した駐車データとに基づいて前記車両の不具合箇所を判定する判定手段と、を備え、
   前記走行データ及び前記駐車データの少なくとも一方は、前記車両の床下画像を含み、
   前記判定手段は、前記床下画像を用いて前記車両の異常を検知し、前記異常と前記走行データとに基づいて前記不具合箇所を判定する
   判定システム。
2. 前記走行データは、前記車両の走行状態を示すテレマティクス情報、前記車両の走行時における前記車両の外観画像、及び前記車両の走行時に前記車両が発する音の音情報のうち、少なくとも１つを含む
   請求項１に記載の判定システム。
3. 前記駐車データは、前記車両の駐車時における前記車両の外観画像、及び前記車両の駐車時に前記車両が発する音の音情報のうち、少なくとも１つを含む
   請求項１又は２に記載の判定システム。
4. 前記判定手段は、前記走行データ及び前記駐車データの少なくとも一方に基づいて前記車両の不具合を判定することを学習した学習済みモデルを用いて、前記不具合箇所を判定する
   請求項１～３のいずれか１項に記載の判定システム。
5. 車両の走行時の状態を示す走行データを走行データ送信装置から受信し、かつ、前記車両の駐車時の状態を示す駐車データを駐車データ送信装置から受信する受信手段と、
   前記受信した走行データと前記受信した駐車データとに基づいて前記車両の不具合箇所を判定する判定手段と、を備え、
   前記走行データ及び前記駐車データの少なくとも一方は、前記車両の床下画像を含み、
   前記判定手段は、前記床下画像を用いて前記車両の異常を検知し、前記異常と前記走行データとに基づいて前記不具合箇所を判定する
   サーバ。
6. 前記走行データは、前記車両の走行状態を示すテレマティクス情報、前記車両の走行時における前記車両の外観画像、及び前記車両の走行時に前記車両が発する音の音情報のうち、少なくとも１つを含む
   請求項５に記載のサーバ。
7. 車両の走行時の状態を示す走行データを走行データ送信装置から受信し、かつ、前記車両の駐車時の状態を示す駐車データを駐車データ送信装置から受信し、
   前記受信した走行データと前記受信した駐車データとに基づいて前記車両の不具合箇所を判定し、
   前記走行データ及び前記駐車データの少なくとも一方は、前記車両の床下画像を含み、
   前記不具合箇所の判定では、前記床下画像を用いて前記車両の異常を検知し、前記異常と前記走行データとに基づいて前記不具合箇所を判定する
   判定方法。
8. 車両の走行時の状態を示す走行データを走行データ送信装置から受信し、かつ、前記車両の駐車時の状態を示す駐車データを駐車データ送信装置から受信する受信処理と、
   前記受信した走行データと前記受信した駐車データとに基づいて前記車両の不具合箇所を判定する判定処理と、
   をコンピュータに実行させ、
   前記走行データ及び前記駐車データの少なくとも一方は、前記車両の床下画像を含み、
   前記判定処理では、前記床下画像を用いて前記車両の異常を検知し、前記異常と前記走行データとに基づいて前記不具合箇所を判定する判定プログラム。

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