WO2020250332A1 - 道路状態推定装置、方法及びプログラム - Google Patents

道路状態推定装置、方法及びプログラム Download PDF

Info

Publication number
WO2020250332A1
WO2020250332A1 PCT/JP2019/023229 JP2019023229W WO2020250332A1 WO 2020250332 A1 WO2020250332 A1 WO 2020250332A1 JP 2019023229 W JP2019023229 W JP 2019023229W WO 2020250332 A1 WO2020250332 A1 WO 2020250332A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
information
unit
road condition
automobile
road
Prior art date
Application number
PCT/JP2019/023229
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
小林　和則
弘章 伊藤
村田　伸
Original Assignee
日本電信電話株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 日本電信電話株式会社 filed Critical 日本電信電話株式会社
Priority to PCT/JP2019/023229 priority Critical patent/WO2020250332A1/ja
Priority to US17/617,254 priority patent/US11840240B2/en
Priority to JP2021525467A priority patent/JP7184186B2/ja
Publication of WO2020250332A1 publication Critical patent/WO2020250332A1/ja

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • B60W40/06—Road conditions
    • B60W40/068—Road friction coefficient
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • B60W40/06—Road conditions
    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E01—CONSTRUCTION OF ROADS, RAILWAYS, OR BRIDGES
    • E01C—CONSTRUCTION OF, OR SURFACES FOR, ROADS, SPORTS GROUNDS, OR THE LIKE; MACHINES OR AUXILIARY TOOLS FOR CONSTRUCTION OR REPAIR
    • E01C23/00—Auxiliary devices or arrangements for constructing, repairing, reconditioning, or taking-up road or like surfaces
    • E01C23/01—Devices or auxiliary means for setting-out or checking the configuration of new surfacing, e.g. templates, screed or reference line supports; Applications of apparatus for measuring, indicating, or recording the surface configuration of existing surfacing, e.g. profilographs
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/36—Input/output arrangements for on-board computers
    • G01C21/3691—Retrieval, searching and output of information related to real-time traffic, weather, or environmental conditions
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H17/00—Measuring mechanical vibrations or ultrasonic, sonic or infrasonic waves, not provided for in the preceding groups
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M99/00—Subject matter not provided for in other groups of this subclass
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2420/00—Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
    • B60W2420/54—Audio sensitive means, e.g. ultrasound
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2552/00—Input parameters relating to infrastructure
    • B60W2552/40—Coefficient of friction
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2556/00—Input parameters relating to data
    • B60W2556/45—External transmission of data to or from the vehicle
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2556/00—Input parameters relating to data
    • B60W2556/45—External transmission of data to or from the vehicle
    • B60W2556/50—External transmission of data to or from the vehicle of positioning data, e.g. GPS [Global Positioning System] data

Definitions

  • the present invention relates to a technique for estimating a road condition.
  • Understanding the deterioration status of road pavement is important for maintenance of road pavement, and is regularly inspected. For example, at present, inspections are carried out visually by experts and using specialized measuring equipment.
  • An object of the present invention is to provide a road condition estimation device, a method and a program having a lower inspection cost than the conventional one.
  • the road condition estimation device is a sensor including position information which is information about a position where a vehicle travels and spectral information obtained by converting an acoustic signal generated when the vehicle travels into a frequency domain.
  • Information is classified by a receiving unit that receives information from each automobile, a first classification unit that classifies spectral information for each road on which the vehicle travels based on the position information included in the received sensor information, and a first classification unit. It is equipped with an estimation unit that estimates the road condition for each spectral information.
  • the road condition can be estimated at a lower inspection cost than before.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining an outline of a road condition estimation system.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the functional configuration of the road condition estimation system of the first embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of a processing procedure of the road condition estimation method.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of the characteristics of the spectrum of the running sound of an automobile.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of the functional configuration of the road condition estimation system of the second embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of the functional configuration of the road condition estimation system of the third embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of a functional configuration of a computer.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the functional configuration of the road condition estimation system of the first embodiment.
  • the road condition estimation system includes, for example, an information transmission device 1 and a road condition estimation device 2.
  • the road condition estimation method is realized, for example, by each component of the road condition estimation device 2 performing the processes from steps S21 to S23 shown below and shown in FIG.
  • the road condition estimation method may be realized, for example, by each component of the road condition estimation system performing the processes of steps S11 to S23 described below and shown in FIG.
  • the information transmission device 1 includes, for example, a vibration acquisition unit 11, a frequency domain conversion unit 12, a position information acquisition unit 13, and a sensor information transmission unit 14.
  • the vibration acquisition unit 11 acquires a vibration signal, which is a signal of vibration generated when the vehicle passes through the road (step S11).
  • the vibration acquisition unit 11 is a sensor that acquires a vibration signal such as a microphone, a vibration sensor, or an acceleration sensor. It is assumed that the vibration signal also includes an acoustic signal which is a signal of longitudinal wave vibration of an elastic body such as air acquired by a microphone. In the following, a case where the vibration signal is an acoustic signal will be described as an example.
  • the vibration signal acquired by the vibration acquisition unit 11 is output to the frequency domain conversion unit 12.
  • the frequency domain conversion unit 12 acquires spectral information obtained by converting the acquired vibration signal (for example, an acoustic signal) into a frequency domain (step S12).
  • the acquired spectrum information is output to the sensor information transmission unit 14.
  • the position information acquisition unit 13 acquires position information, which is information about the position where the automobile travels, and outputs the position information to the sensor information transmission unit 14 (step S13).
  • the position information is, for example, GPS position information.
  • ⁇ Sensor information transmitter 14> The spectrum information acquired by the frequency domain conversion unit 12 and the position information position information acquired by the position information acquisition unit 13 are input to the sensor information transmission unit 14.
  • the sensor information transmission unit 14 transmits sensor information including position information and spectrum information to the road condition estimation device 2 (step S14).
  • the road condition estimation device 2 includes, for example, a position information receiving unit 21, a first classification unit 22, and an estimation unit 23.
  • the position information receiving unit 21 receives the sensor information transmitted by the sensor information transmitting unit 14 (step S21).
  • the sensor information is output to the first classification unit 22.
  • the first classification unit 22 classifies the spectrum information for each road on which the automobile travels based on the position information included in the sensor information received by the position information receiving unit 21 (step S22).
  • the first classification unit 22 identifies the road on which the automobile is traveling from the position information included in the received sensor information, and classifies the spectrum information for each road.
  • ⁇ Estimator 23> Spectral information classified for each road by the first classification unit 22 is input to the estimation unit 23.
  • the estimation unit 23 estimates the road condition for each road based on the spectrum information classified for each road (step S23).
  • the estimation unit 23 averages the spectrum information classified for each road for each road and obtains the average spectrum for each road.
  • the average is done for multiple cars and a given time interval.
  • the predetermined time interval is, for example, one day, one month, and one year.
  • the average spectrum is obtained for each frequency band.
  • the estimation unit 23 may obtain the average spectrum for each road by averaging with the mel frequency (logarithmic frequency).
  • the estimation unit 23 estimates the road condition based on the average spectrum for each road.
  • FIG. 4 shows an example of the characteristics of the spectrum of the running sound of an automobile.
  • the broken line in FIG. 4 is a spectrum corresponding to a deteriorated road such as a crack
  • the solid line in FIG. 4 is a spectrum corresponding to a smooth road.
  • the estimation unit 23 estimates that the road corresponding to the average spectrum is deteriorated. Can be done.
  • the estimation unit 23 obtains the ratio of the size of the average spectrum below the predetermined first frequency (for example, 500 Hz) and the size of the average spectrum above the predetermined second frequency (for example, 1 kHz), and the ratio is , It can also be estimated that the road corresponding to these average spectra is deteriorated when a predetermined threshold is exceeded.
  • the predetermined first frequency for example, 500 Hz
  • the size of the average spectrum above the predetermined second frequency for example, 1 kHz
  • the estimation unit 23 may estimate the road condition based on the size of the average spectrum and the slope of the average spectrum.
  • an average spectrum of roads without deterioration and an average spectrum of roads with deterioration are prepared in advance, and a neural network for distinguishing these is learned by machine learning to configure a discriminator capable of determining the presence or absence of deterioration. I will do it.
  • the estimation unit 23 may estimate the road condition by inputting the average spectrum into the classifier.
  • the estimation unit 23 may estimate the state of the road by holding the average spectrum immediately after the road is maintained and calculating the amount of change from the average spectrum, instead of setting a threshold value in advance. ..
  • the estimation unit 23 converts the average spectrum of the running sound immediately after maintenance and the average spectrum of the estimation target into decibel dB and then subtracts them, and depending on whether or not the difference exceeds a predetermined threshold value, the road condition. May be estimated. For example, if the difference exceeds a predetermined threshold, it can be estimated that the road has deteriorated, and if not, it can be estimated that the road has not deteriorated.
  • the road condition can be estimated at a lower inspection cost than before. Also, for example, it is possible to constantly monitor the deterioration of all roads.
  • the road condition estimation device system of the second embodiment is obtained by adding an automobile information setting unit 15 and a second classification unit 24 to the road condition estimation system of the first embodiment.
  • the automobile information setting unit 15 is provided in the information transmission device 1, and the second classification unit 24 is provided in the road condition estimation device 2.
  • the automobile information setting unit 15 is predetermined with automobile information which is information about the automobile.
  • automobile information is information about the nature of an automobile that affects running noise, such as vehicle weight, wheelbase, and tire type.
  • the vehicle information setting unit 15 transmits vehicle information to the sensor information transmission unit 14.
  • the sensor information transmission unit 14 transmits sensor information including position information, spectrum information, and automobile information to the road condition estimation device 2.
  • the spectrum information classified for each road by the first classification unit 22 is input.
  • the second classification unit 24 further classifies the spectrum information classified for each road for each automobile information (step S24).
  • the spectrum information classified by the second classification unit 24 is output to the estimation unit 23.
  • the estimation unit 23 estimates the road condition for each spectral information classified by the second classification unit 24.
  • the estimation unit 23 obtains the average spectrum for each classification based on the road and automobile information by averaging the spectra classified by the road and automobile information for each classification. Subsequent processing is the same as in the first embodiment.
  • the road condition estimation device system of the third embodiment is obtained by adding a speed information acquisition unit 16 and a third classification unit 25 to the road condition estimation system of the first embodiment or the second embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining the road condition estimation system of the third embodiment in which the speed information acquisition unit 16 and the third classification unit 25 are added to the road condition estimation system of the second embodiment.
  • the speed information acquisition unit 16 acquires speed information which is information about the speed of the automobile (step S16). For example, speed information can be obtained from a speedometer of an automobile. The acquired speed information is output to the sensor information transmission unit 14.
  • the sensor information transmission unit 14 transmits sensor information including position information, spectrum information, automobile information, and speed information to the road condition estimation device 2.
  • the spectrum information classified by the second classification unit 24 is input to the third classification unit 25.
  • the third classification unit 25 further classifies the spectrum information classified by the second classification unit 24 for each velocity information (step S25).
  • the spectrum information classified by the third classification unit 25 is transmitted to the estimation unit 23.
  • the estimation unit 23 estimates the road condition for each spectral information classified by the third classification unit 25.
  • the estimation unit 23 obtains the average spectrum for each classification based on the road, automobile information, and speed information by averaging the spectra classified by the road, automobile information, and speed information for each classification. Subsequent processing is the same as in the second embodiment.
  • the third classification unit 25 contains the spectrum information classified by the first classification unit 22. Entered.
  • the third classification unit 25 further classifies the spectrum information classified by the first classification unit 22 for each automobile information (step S25).
  • the spectrum information classified by the third classification unit 25 is transmitted to the estimation unit 23. Subsequent processing is the same as above.
  • the road condition estimation device system of the fourth embodiment is obtained by adding the averaging unit 17 to the road condition estimation system of the first to third embodiments.
  • the averaging unit 17 is provided in the information transmission device 1, for example.
  • the spectrum information acquired by the frequency domain conversion unit 12 is input to the averaging unit 17.
  • the averaging unit 17 time-averages the input spectrum information.
  • the time averaging is performed, for example, in a time window of a predetermined time interval of several tens of seconds to several minutes.
  • the averaged spectrum information is transmitted to the sensor information transmission unit 14.
  • the sensor information transmission unit 14 transmits sensor information including the spectrum information averaged by the averaging unit 17 to the road condition estimation device 2 as spectrum information. At this time, the sensor information transmission unit 14 transmits the sensor information at predetermined time intervals. As a result, the receiving unit 21 receives the sensor information at predetermined time intervals. This predetermined time interval may be the same as the length of the time window of the predetermined time interval in which the spectral information is time-averaged.
  • the road condition estimation device system of the third embodiment is obtained by adding a speed information acquisition unit 16, an averaging unit 17, and a third classification unit 18 to the road condition estimation system of the first embodiment or the second embodiment. Is.
  • the speed information acquisition unit 16 As illustrated in FIGS. 2 and 5, the speed information acquisition unit 16, the averaging unit 17, and the third classification unit 18 are provided in the information transmission device 1.
  • the speed information acquisition unit 16 acquires speed information which is information about the speed of the automobile (step S16). For example, speed information can be obtained from a speedometer of an automobile. The acquired speed information is output to the third classification unit 18.
  • the spectrum information acquired by the frequency domain conversion unit 12 is input to the third classification unit 18.
  • the third classification unit 18 classifies the input spectrum information for each velocity information (step S18).
  • the spectral information classified by the third classification unit 18 is transmitted to the averaging unit 17.
  • the averaging unit 17 time-averages the input spectrum information.
  • the time averaging is performed, for example, in a time window of a predetermined time interval of several tens of seconds to several minutes.
  • the averaged spectrum information is transmitted to the sensor information transmission unit 14.
  • the sensor information transmission unit 14 transmits sensor information including the spectrum information averaged by the averaging unit 17 to the road condition estimation device 2 as spectrum information. At this time, the sensor information transmission unit 14 transmits the sensor information at predetermined time intervals. As a result, the receiving unit 21 receives the sensor information at predetermined time intervals. This predetermined time interval may be the same as the length of the time window of the predetermined time interval in which the spectral information is time-averaged.
  • data may be exchanged directly between the constituent parts of the road condition estimation system, or may be performed via a storage unit (not shown).
  • the conversion of the acoustic signal to the frequency domain may be performed by the road condition estimation device 2 instead of the information transmission device 1.
  • the program that describes this processing content can be recorded on a computer-readable recording medium.
  • the computer-readable recording medium may be, for example, a magnetic recording device, an optical disk, a photomagnetic recording medium, a semiconductor memory, or the like.
  • the distribution of this program is carried out, for example, by selling, transferring, or renting a portable recording medium such as a DVD or CD-ROM on which the program is recorded.
  • the program may be stored in the storage device of the server computer, and the program may be distributed by transferring the program from the server computer to another computer via a network.
  • a computer that executes such a program first stores, for example, a program recorded on a portable recording medium or a program transferred from a server computer in its own storage device. Then, when the process is executed, the computer reads the program stored in its own storage device and executes the process according to the read program. Further, as another execution form of this program, a computer may read the program directly from a portable recording medium and execute processing according to the program, and further, the program is transferred from the server computer to this computer. It is also possible to execute the process according to the received program one by one each time. In addition, the above processing is executed by a so-called ASP (Application Service Provider) type service that realizes the processing function only by the execution instruction and result acquisition without transferring the program from the server computer to this computer. May be. It should be noted that the program in this embodiment includes information to be used for processing by a computer and equivalent to the program (data that is not a direct command to the computer but has a property of defining the processing of the computer, etc.).
  • the present device is configured by executing a predetermined program on the computer, but at least a part of these processing contents may be realized by hardware.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Atmospheric Sciences (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Architecture (AREA)
  • Civil Engineering (AREA)
  • Structural Engineering (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

道路状態推定装置２は、自動車が走行する位置についての情報である位置情報と、位置を自動車が走行したときに発生する音響信号を周波数領域に変換したスペクトル情報とを含むセンサ情報を、各自動車から受信する受信部２１と、受信したセンサ情報に含まれる位置情報に基づいて、自動車が走行する道路ごとにスペクトル情報を分類する第一分類部２２と、第一分類部により分類されたスペクトル情報ごとに道路の状態を推定する推定部２３と、を備えている。

Description

道路状態推定装置、方法及びプログラム
　本発明は、道路の状態を推定する技術に関する。
　道路の舗装の劣化状況の把握は、道路の舗装のメンテナンスにとって重要であり、定期的に点検が行われている。例えば、現状は専門家による目視や専門の測定機器を用いての点検が行われている。
国土交通省　道路局、「舗装点検要領」、平成２８年１０月、ｐ．９－１０
　しかし、従来の専門家による点検では、点検コストが高くなってしまう。
　本発明は、従来よりも点検コストが低い道路状態推定装置、方法及びプログラムを提供することを目的とする。
　この発明の一態様による道路状態推定装置は、自動車が走行する位置についての情報である位置情報と、位置を自動車が走行したときに発生する音響信号を周波数領域に変換したスペクトル情報とを含むセンサ情報を、各自動車から受信する受信部と、受信したセンサ情報に含まれる位置情報に基づいて、自動車が走行する道路ごとにスペクトル情報を分類する第一分類部と、第一分類部により分類されたスペクトル情報ごとに道路の状態を推定する推定部と、を備えている。
　従来よりも低い点検コストで道路の状態を推定することができる。
図１は、道路状態推定システムの概要を説明するための図である。 図２は、第一実施形態の道路状態推定システムの機能構成の例を示す図である。 図３は、道路状態推定方法の処理手続きの例を示す図である。 図４は、自動車の走行音のスペクトルの特性の例を示す図である。 図５は、第二実施形態の道路状態推定システムの機能構成の例を示す図である。 図６は、第三実施形態の道路状態推定システムの機能構成の例を示す図である。 図７は、コンピュータの機能構成例を示す図である。
　以下、本発明の実施の形態について詳細に説明する。なお、図面中において同じ機能を有する構成部には同じ番号を付し、重複説明を省略する。
　[第一実施形態]
　現在、運転者の所有するスマートホン等の通信機器や、自動車等の車両の標準装備される通信ユニットにより、携帯通信網に接続された車両が増えてきている。また、通信機器や車両には、GPSや加速度センサ、マイクロホン、ビデオカメラなどのセンサが装備されていることがある。道路状態推定装置、方法及びシステムは、これらを利用して、道路の異常を検出するものである。
　図２は、第一実施形態の道路状態推定システムの機能構成の例を示す図である。
　道路状態推定システムは、情報送信装置１及び道路状態推定装置２を例えば備えている。
　道路状態推定方法は、道路状態推定装置２の各構成部が、以下に説明する及び図３に示すステップＳ２１からステップＳ２３の処理を行うことにより例えば実現される。道路状態推定方法は、道路状態推定システムの各構成部が、以下に説明する及び図３に示すステップＳ１１からステップＳ２３の処理を行うことにより例えば実現されてもよい。
　[[情報送信装置１]]
　情報送信装置１は、振動取得部１１、周波数領域変換部１２、位置情報取得部１３及びセンサ情報送信部１４を例えば備えている。
　<振動取得部１１>
　振動取得部１１は、道路を自動車で通行したときに発生する振動の信号である振動信号を取得する（ステップＳ１１）。振動取得部１１は、マイクロホン、振動センサ又は加速度センサ等の振動信号を取得するセンサである。振動信号には、マイクロホンで取得される、空気等の弾性体の縦波の振動の信号である音響信号も含まれるとする。以下では、振動信号が音響信号である場合を例に挙げて説明する。
　振動取得部１１で取得された振動信号は、周波数領域変換部１２に出力される。
　<周波数領域変換部１２>
　周波数領域変換部１２は、取得された振動信号（例えば、音響信号）を周波数領域に変換したスペクトル情報を取得する（ステップＳ１２）。取得されたスペクトル情報は、センサ情報送信部１４に出力される。
　<位置情報取得部１３>
　位置情報取得部１３は、自動車が走行する位置についての情報である位置情報を取得して、センサ情報送信部１４に出力する（ステップＳ１３）。位置情報は、例えばGPSの位置情報である。
　<センサ情報送信部１４>
　センサ情報送信部１４には、周波数領域変換部１２により取得されたスペクトル情報と、位置情報取得部１３により取得された位置情報位置情報が入力される。
　センサ情報送信部１４は、位置情報とスペクトル情報とを含むセンサ情報を、道路状態推定装置２に送信する（ステップＳ１４）。
　[[道路状態推定装置２]]
　道路状態推定装置２は、位置情報受信部２１、第一分類部２２及び推定部２３を例えば備えている。
　<位置情報受信部２１>
　位置情報受信部２１は、センサ情報送信部１４が送信したセンサ情報を受信する（ステップＳ２１）。センサ情報は、第一分類部２２に出力される。
　<第一分類部２２>
　第一分類部２２には、位置情報受信部２１が受信したセンサ情報が入力される。
　第一分類部２２は、位置情報受信部２１が受信したセンサ情報に含まれる位置情報に基づいて、自動車が走行する道路ごとにスペクトル情報を分類する（ステップＳ２２）。
　具体的には、第一分類部２２は、受信したセンサ情報に含まれる位置情報から、自動車が走行している道路を特定し、道路ごとにスペクトル情報を分類する。
　<推定部２３>
　推定部２３には、第一分類部２２で道路ごとに分類されたスペクトル情報が入力される。
　推定部２３は、道路ごとに分類されたスペクトル情報に基づいて、道路ごとに道路の状態を推定する（ステップＳ２３）。
　まず、推定部２３は、道路ごとに分類されたスペクトル情報を、道路ごとに平均して、道路ごとの平均スペクトルを求める。平均は複数の自動車及び所定の時間区間について行われる。所定の時間区間は、例えば１日、１か月、１年である。また、平均スペクトルは、各周波数帯域ごとに求められる。なお、推定部２３は、メル周波数（対数の周波数）による平均化により、道路ごとの平均スペクトルを求めてもよい。
　つぎに、推定部２３は、道路ごとの平均スペクトルに基づいて道路の状態を推定する。
　図４に自動車の走行音のスペクトルの特性の例を示す。一般に、道路の路面がひび割れなどで劣化してくると高周波の走行音が増加する。図４の破線はひび割れ等、劣化した道路に対応するスペクトルであり、図４の実線は滑らかな道路に対応するスペクトルである。
　このため、例えば、推定部２３は、所定の周波数（例えば1kHz）以上の平均スペクトルの大きさが所定の閾値を超えた場合に、その平均スペクトルに対応する道路は劣化していると推定することができる。
　また、例えば、推定部２３は、所定の第一周波数（例えば500Hz）以下の平均スペクトルの大きさと、所定の第二周波数（例えば1kHz）以上の平均スペクトルの大きさの比を求め、その比が、所定の閾値を超えた場合に、これらの平均スペクトルに対応する道路は劣化していると推定することもできる。
　このように、推定部２３は、平均スペクトルの大きさや、平均スペクトルの傾きに基づいて、道路の状態を推定してもよい。
　さらに、劣化のない道路の平均スペクトルと、劣化のある道路の平均スペクトルとを予め用意し、これらを見分けるためのニューラルネットワークを機械学習により学習して、劣化の有り無しを判定できる識別機を構成しておく。この場合、推定部２３は、この識別器に平均スペクトルを入力することで道路の状態を推定してもよい。
　なお、推定部２３は、予め閾値を設けるのではなく、道路をメンテナンスした直後の平均スペクトルを保持しておき、その平均スペクトルからの変化量を計算することで道路の状態を推定してもよい。
　例えば、推定部２３は、メンテナンスした直後の走行音の平均スペクトルと推定対象の平均スペクトルをデシベルdBに変換してから引き算し、その差分が、所定の閾値を超えるか否かにより、道路の状態を推定してもよい。例えば、その差分が所定の閾値を超える場合には、道路は劣化していると推定することができ、そうでない場合には、道路は劣化していないと推定することができる。
　以上示した手法により、専門家が現地に出向いて、目視や専門の機器を使って測定しなくても、一般の車両から集めた走行音のデータから道路の劣化を判定することができる。これにより、従来よりも低い点検コストで道路の状態を推定することができる。また、例えば、常時、全ての道路の劣化を監視することが可能となる。
　[第二実施形態]
　第二実施形態の道路状態推定装置システムは、第一実施形態の道路状態推定システムに対して、自動車情報設定部１５及び第二分類部２４を加えたものである。
　以下では、第一実施形態の道路状態推定システムと異なる部分を中心に説明する。第一実施形態と同様の部分については説明を省略する。
　図５に例示するように、自動車情報設定部１５は情報送信装置１に設けられ、第二分類部２４は道路状態推定装置２に設けられる。
　自動車情報設定部１５には、自動車についての情報である自動車情報が予め定められている。別の言い方をすると、自動車情報は、例えば車重、ホイルベース、タイヤの種類等の走行音に影響を与える自動車の性質についての情報である。
自動車情報設定部１５は、自動車情報をセンサ情報送信部１４に送信する。
　センサ情報送信部１４は、位置情報、スペクトル情報及び自動車情報を含むセンサ情報を、道路状態推定装置２に送信する。
　第二分類部２４には、第一分類部２２で道路ごとに分類されたスペクトル情報が入力される。
　第二分類部２４は、道路ごとに分類されたスペクトル情報を、自動車情報ごとに更に分類する（ステップＳ２４）。第二分類部２４により分類されたスペクトル情報は、推定部２３に出力される。
　推定部２３は、第二分類部２４により分類されたスペクトル情報ごとに道路の状態を推定する。
　すなわち、推定部２３は、道路と自動車情報で分類されたスペクトルを分類ごとに平均することで、道路と自動車情報による分類ごとに平均スペクトルを求める。その後の処理は、第一実施形態と同様である。
　車両には、トラックやバス、大型の乗用車、小型の乗用車など、さまざまな大きさの車種が存在する。これら車両の種類により、観測される走行音は大きく異なるので、例えば、車種ごとに走行音のスペクトルを平均して、道路の劣化を判定することで、精度の高い判定を行うことができる。
　[第三実施形態]
　第三実施形態の道路状態推定装置システムは、第一実施形態又は第二実施形態の道路状態推定システムに対して、速度情報取得部１６及び第三分類部２５を加えたものである。
　以下では、第一実施形態又は第二実施形態の道路状態推定システムと異なる部分を中心に説明する。第一実施形態又は第二実施形態と同様の部分については説明を省略する。
　図６に例示するように、速度情報取得部１６は情報送信装置１に設けられ、第三分類部２５は道路状態推定装置２に設けられる。図６は、第二実施形態の道路状態推定システムに速度情報取得部１６及び第三分類部２５を加えた第三実施形態の道路状態推定システムを説明するための図である。
　速度情報取得部１６は、自動車の速度についての情報である速度情報を取得する（ステップＳ１６）。例えば、自動車の速度計から、速度情報を取得することができる。取得された速度情報は、センサ情報送信部１４に出力される。
　センサ情報送信部１４は、位置情報、スペクトル情報、自動車情報及び速度情報を含むセンサ情報を、道路状態推定装置２に送信する。
　第三分類部２５には、第二分類部２４により分類されたスペクトル情報が入力される。
　第三分類部２５は、第二分類部２４により分類されたスペクトル情報を、速度情報ごとに更に分類する（ステップＳ２５）。第三分類部２５により分類されたスペクトル情報は、推定部２３に送信される。
　推定部２３は、第三分類部２５により分類されたスペクトル情報ごとに道路の状態を推定する。
　すなわち、推定部２３は、道路と自動車情報と速度情報で分類されたスペクトルを分類ごとに平均することで、道路と自動車情報と速度情報による分類ごとに平均スペクトルを求める。その後の処理は、第二実施形態と同様である。
　車両の走行速度により、観測される走行音は大きく異なるので、車両の走行速度ごとに走行音のスペクトルを平均して、道路の劣化を判定することで、精度の高い判定を行うことができる。
　なお、第一実施形態の道路状態推定システムに速度情報取得部１６及び第三分類部２５を加えた場合には、第三分類部２５には、第一分類部２２により分類されたスペクトル情報が入力される。
　この場合、第三分類部２５は、第一分類部２２により分類されたスペクトル情報を、自動車情報ごとに更に分類する（ステップＳ２５）。第三分類部２５により分類されたスペクトル情報は、推定部２３に送信される。以降の処理は、上記と同様である。
　[第四実施形態]
　第四実施形態の道路状態推定装置システムは、第一実施形態から第三実施形態の道路状態推定システムに対して、平均化部１７を加えたものである。
　以下では、第一実施形態から第三実施形態の道路状態推定システムと異なる部分を中心に説明する。第一実施形態から第三実施形態と同様の部分については説明を省略する。
　図２、図５、図６に破線で示すように、平均化部１７は情報送信装置１に例えば設けられる。
　平均化部１７には、周波数領域変換部１２により取得されたスペクトル情報が入力される。
　平均化部１７は、入力されたスペクトル情報を時間平均する。時間平均は、例えば数十秒から数分の所定の時間区間の時間窓で行われる。平均化されたスペクトル情報は、センサ情報送信部１４に送信される。
　センサ情報送信部１４は、スペクトル情報として、平均化部１７により平均化されたスペクトル情報を含むセンサ情報を道路状態推定装置２に送信する。この際、センサ情報送信部１４は、所定の時間区間ごとにセンサ情報を送信する。これにより、受信部２１は、所定の時間区間ごとにセンサ情報を受信することになる。この所定の時間区間は、スペクトル情報が時間平均される所定の時間区間の時間窓の長さと同じであってもよい。
　このように、センサ情報の送信の頻度を下げることで、通信網への負荷を下げることができる。
　[第五実施形態]
　第三実施形態の道路状態推定装置システムは、第一実施形態又は第二実施形態の道路状態推定システムに対して、速度情報取得部１６、平均化部１７及び第三分類部１８を加えたものである。
　以下では、第一実施形態又は第二実施形態の道路状態推定システムと異なる部分を中心に説明する。第一実施形態又は第二実施形態と同様の部分については説明を省略する。
　図２、図５に例示するように、速度情報取得部１６、平均化部１７及び第三分類部１８は情報送信装置１に設けられる。
　速度情報取得部１６は、自動車の速度についての情報である速度情報を取得する（ステップＳ１６）。例えば、自動車の速度計から、速度情報を取得することができる。取得された速度情報は、第三分類部１８に出力される。
　第三分類部１８には、周波数領域変換部１２により取得されたスペクトル情報が入力される。
　第三分類部１８は、入力されたスペクトル情報を、速度情報ごとに分類する（ステップＳ１８）。第三分類部１８により分類されたスペクトル情報は、平均化部１７に送信される。
　平均化部１７は、入力されたスペクトル情報を時間平均する。時間平均は、例えば数十秒から数分の所定の時間区間の時間窓で行われる。平均化されたスペクトル情報は、センサ情報送信部１４に送信される。
　センサ情報送信部１４は、スペクトル情報として、平均化部１７により平均化されたスペクトル情報を含むセンサ情報を道路状態推定装置２に送信する。この際、センサ情報送信部１４は、所定の時間区間ごとにセンサ情報を送信する。これにより、受信部２１は、所定の時間区間ごとにセンサ情報を受信することになる。この所定の時間区間は、スペクトル情報が時間平均される所定の時間区間の時間窓の長さと同じであってもよい。
　このように、センサ情報の送信の頻度を下げることで、通信網への負荷を下げることができる。
　[変形例]
　以上、本発明の実施の形態について説明したが、具体的な構成は、これらの実施の形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜設計の変更等があっても、本発明に含まれることはいうまでもない。
　実施の形態において説明した各種の処理は、記載の順に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。
　例えば、道路状態推定システムの構成部間のデータのやり取りは直接行われてもよいし、図示していない記憶部を介して行われてもよい。
　なお、音響信号の周波数領域への変換は、情報送信装置１ではなく、道路状態推定装置２で行われてもよい。
　[プログラム、記録媒体]
　上記説明した各装置における各種の処理機能をコンピュータによって実現する場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記各装置における各種の処理機能がコンピュータ上で実現される。例えば、上述の各種の処理は、図７に示すコンピュータの記録部２０２０に、実行させるプログラムを読み込ませ、制御部２０１０、入力部２０３０、出力部２０４０などに動作させることで実施できる。
　この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。
　また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したDVD、CD-ROM等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。
　このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記憶装置に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるASP（Application Service Provider）型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるもの（コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等）を含むものとする。
　また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、本装置を構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。

Claims (7)

  1. 　自動車が走行する位置についての情報である位置情報と、前記位置を前記自動車が走行したときに発生する音響信号を周波数領域に変換したスペクトル情報とを含むセンサ情報を、各自動車から受信する受信部と、
    　受信したセンサ情報に含まれる位置情報に基づいて、前記自動車が走行する道路ごとに前記スペクトル情報を分類する第一分類部と、
    　前記第一分類部により分類された前記スペクトル情報ごとに道路の状態を推定する推定部と、
    　を含む道路状態推定装置。
  2. 　請求項１の道路状態推定装置であって、
    　前記センサ情報には、自動車についての情報である自動車情報が更に含まれ、
    　前記第一分類部により分類された前記スペクトル情報を、自動車情報ごとに更に分類する第二分類部を更に含み、
    　前記推定部は、前記第二分類部により分類された前記スペクトル情報ごとに道路の状態を推定する、
    　道路状態推定装置。
  3. 　請求項１又は２の道路状態推定装置であって、
    　前記センサ情報には、自動車の速度についての情報である速度情報が更に含まれ、
    　前記第一分類部又は前記第二分類部により分類されたスペクトル情報を、速度情報ごとに更に分類する第三分類部を更に含み、
    　前記推定部は、前記第三分類部により分類された前記スペクトル情報ごとに道路の状態を推定する、
    　道路状態推定装置。
  4. 　請求項１から３の何れかの道路状態推定装置であって、
    　前記受信部が受信するセンサ情報に含まれるスペクトル情報は平均化されたものであり、
    　前記受信部は、所定の時間区間ごとに前記センサ情報を受信する、
    　道路状態推定装置。
  5. 　請求項１又は２の道路状態推定装置であって、
    　前記受信部が受信するセンサ情報に含まれるスペクトル情報は、自動車の速度についての情報である速度情報ごとに分類されたスペクトル情報が平均化されたものであり、
    　前記受信部は、所定の時間区間ごとに前記センサ情報を受信する、
    　道路状態推定装置。
  6. 　受信部が、自動車が走行する位置についての情報である位置情報と、前記位置を前記自動車が走行したときに発生する音響信号を周波数領域に変換したスペクトル情報とを含むセンサ情報を、各自動車から受信する受信ステップと、
    　第一分類部が、受信したセンサ情報に含まれる位置情報に基づいて、前記自動車が走行する道路ごとに前記スペクトル情報を分類する第一分類ステップと、
    　推定部が、前記第一分類部により分類された前記スペクトル情報ごとに道路の状態を推定する推定ステップと、
    　を含む道路状態推定方法。
  7. 　請求項１から５の何れかの道路状態推定装置の各部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
PCT/JP2019/023229 2019-06-12 2019-06-12 道路状態推定装置、方法及びプログラム WO2020250332A1 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2019/023229 WO2020250332A1 (ja) 2019-06-12 2019-06-12 道路状態推定装置、方法及びプログラム
US17/617,254 US11840240B2 (en) 2019-06-12 2019-06-12 Road condition estimation apparatus, method and program
JP2021525467A JP7184186B2 (ja) 2019-06-12 2019-06-12 道路状態推定装置、方法及びプログラム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2019/023229 WO2020250332A1 (ja) 2019-06-12 2019-06-12 道路状態推定装置、方法及びプログラム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2020250332A1 true WO2020250332A1 (ja) 2020-12-17

Family

ID=73781691

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2019/023229 WO2020250332A1 (ja) 2019-06-12 2019-06-12 道路状態推定装置、方法及びプログラム

Country Status (3)

Country Link
US (1) US11840240B2 (ja)
JP (1) JP7184186B2 (ja)
WO (1) WO2020250332A1 (ja)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002243535A (ja) * 2001-02-20 2002-08-28 Omron Corp 路面状態検出装置
US20150260614A1 (en) * 2012-10-19 2015-09-17 Roadroid Ab Method and system for monitoring road conditions
JP2017041159A (ja) * 2015-08-21 2017-02-23 株式会社日立製作所 機器診断システム
WO2018159397A1 (ja) * 2017-02-28 2018-09-07 パイオニア株式会社 車載装置、情報処理装置、情報収集方法、インフラストラクチャーの劣化判断方法、及びプログラム
WO2018173631A1 (ja) * 2017-03-24 2018-09-27 日本精工株式会社 振動分析器及び機械部品診断システム

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06138018A (ja) * 1992-10-28 1994-05-20 Mitsubishi Motors Corp 路面状況計測装置
JP2005115687A (ja) * 2003-10-08 2005-04-28 Hitachi Ltd 道路保守支援システム
JP4232162B2 (ja) * 2004-12-07 2009-03-04 三菱電機株式会社 圧縮機検査装置
JP5097470B2 (ja) 2006-11-14 2012-12-12 名古屋電機工業株式会社 路面状況判定方法及びその装置
WO2010050300A1 (ja) * 2008-10-30 2010-05-06 株式会社ブリヂストン 路面状態推定方法
JP6132304B2 (ja) * 2013-07-31 2017-05-24 国立大学法人 東京大学 路面評価装置及び方法
US20160221581A1 (en) * 2015-01-29 2016-08-04 GM Global Technology Operations LLC System and method for classifying a road surface
FR3045815A1 (fr) * 2015-12-17 2017-06-23 Michelin & Cie Procede de representation cartographique de donnees concernant l'etat d'une route
US20190113920A1 (en) * 2017-10-18 2019-04-18 Luminar Technologies, Inc. Controlling an autonomous vehicle using model predictive control
US11287532B2 (en) * 2018-11-13 2022-03-29 Topcon Positioning Systems, Inc. GNSS receiver with synchronization to external timescale

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002243535A (ja) * 2001-02-20 2002-08-28 Omron Corp 路面状態検出装置
US20150260614A1 (en) * 2012-10-19 2015-09-17 Roadroid Ab Method and system for monitoring road conditions
JP2017041159A (ja) * 2015-08-21 2017-02-23 株式会社日立製作所 機器診断システム
WO2018159397A1 (ja) * 2017-02-28 2018-09-07 パイオニア株式会社 車載装置、情報処理装置、情報収集方法、インフラストラクチャーの劣化判断方法、及びプログラム
WO2018173631A1 (ja) * 2017-03-24 2018-09-27 日本精工株式会社 振動分析器及び機械部品診断システム

Also Published As

Publication number Publication date
US20220250626A1 (en) 2022-08-11
US11840240B2 (en) 2023-12-12
JP7184186B2 (ja) 2022-12-06
JPWO2020250332A1 (ja) 2020-12-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20210390798A1 (en) Automatic crash detection
US20210398428A1 (en) Identifying roadway obstacles based on vehicular data
US11915535B2 (en) Vehicle mode detection systems
US20090160675A1 (en) Method and System for Monitoring Road Surface Conditions
DE502006001282D1 (de) Verfahren und anlage zur ermittlung und überwachung des beladungszustandes von kraftfahrzeugen im fliessenden verkehr und zur fallweisen eichfähigen nachwägung von überladenen kraftfahrzeugen
JP6856979B2 (ja) 路線沿線の電波障害検出システム及び電波障害検出方法
JP5645928B2 (ja) 無線通信システムにおける環境評価
AU2016370479A1 (en) Systems and methods of determining road quality
US20230385950A1 (en) Machine learning based accident assessment
Kidambi et al. Accuracy and robustness of parallel vehicle mass and road grade estimation
JP7180686B2 (ja) 情報処理装置、異常分析方法及びプログラム
FR2963602A1 (fr) Procede et dispositif pour evaluer l&#39;etat d&#39;un chassis de vehicule
CN112689585A (zh) 获取车辆滚动阻力系数的方法及装置
WO2016113724A1 (ja) 状態監視装置、状態監視システム、および編成列車
JP7160190B2 (ja) 異常検出装置、方法、システム及びプログラム
WO2020250332A1 (ja) 道路状態推定装置、方法及びプログラム
JP6382732B2 (ja) 状態監視装置、状態監視システム、および編成列車
WO2020261427A1 (ja) 危険検知システム、方法及びプログラム並びに危険場所検出装置
KR102138317B1 (ko) 철도 차량의 출도착 모니터링 장치 및 그 방법
JP7076085B2 (ja) 過積載状態判別装置
WO2021247016A1 (en) Detecting a condition of a road surface
JP2021015013A (ja) 路面状態推定プログラム、路面状態推定方法および情報処理装置
JP7476854B2 (ja) 情報処理装置、プログラム及び情報処理方法
US20240110800A1 (en) Wear mitigation routing platform
CN108288378A (zh) 获取交通状况的方法

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 19932965

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2021525467

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 19932965

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1