WO2023073747A1 - 路面状態推定システム、路面状態推定装置、プローブ移動体、および路面状態推定プログラム - Google Patents

路面状態推定システム、路面状態推定装置、プローブ移動体、および路面状態推定プログラム Download PDF

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WO2023073747A1
WO2023073747A1 PCT/JP2021/039210 JP2021039210W WO2023073747A1 WO 2023073747 A1 WO2023073747 A1 WO 2023073747A1 JP 2021039210 W JP2021039210 W JP 2021039210W WO 2023073747 A1 WO2023073747 A1 WO 2023073747A1
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WO
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road surface
information
probe
surface condition
surface state
Prior art date
Application number
PCT/JP2021/039210
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English (en)
French (fr)
Inventor
泰三 吉田
光生 下谷
Original Assignee
三菱電機株式会社
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles

Definitions

  • the present disclosure relates to a road surface condition estimation system, a road surface condition estimation device, a probe mobile body, and a road surface condition estimation program.
  • Patent Document 1 discloses an operation information management system that determines deterioration of road markings.
  • This operation information management system is composed of a plurality of vehicles and a management device that manages the operation information of each vehicle.
  • Each vehicle is equipped with a camera.
  • Each camera acquires image data around each vehicle while each vehicle is running.
  • the acquired image data is read by an image recognition CPU provided in each vehicle.
  • the image recognition CPU uses the image data to recognize road markings corresponding to the travel position and generates road marking information.
  • the management device uses the road marking information generated by each of the plurality of vehicles, and monitors the transition of the degree of similarity for road markings having the same travel position. When the degree of similarity decreases, it is determined that the road marking has deteriorated.
  • the quality of information acquired by a vehicle is not necessarily constant.
  • a mobile probe the quality of information acquired by a vehicle
  • the road surface condition is estimated based on information whose quality has deteriorated, there is a possibility that the estimation accuracy will decrease.
  • the present disclosure is a road surface state estimation system that can suppress a decrease in the accuracy of road surface state estimation even when the quality of information transmitted from some probe mobiles is degraded.
  • An object of the present invention is to provide a state estimating device, a probe moving body, and a road surface state estimating program.
  • One aspect of the road surface state estimation system includes a plurality of probe moving bodies each having an image acquisition unit, and road surface state information based on road images acquired by the plurality of probe moving bodies by the image acquisition unit , an information acquisition unit that acquires a plurality of probe information including position information indicating the position of the road surface and identification information of the probe moving body, and a road surface associated with the position information based on the plurality of probe information a control unit that generates road surface condition estimation information regarding a state and probe quality estimation information regarding the quality of the road surface condition information associated with the identification information; a map DB storage unit that stores a map and the road surface condition estimation information; and a probe information storage unit for storing the probe quality estimation information.
  • One aspect of the road surface state estimation device includes road surface state information based on road surface images acquired by the image acquisition unit by a plurality of probe moving bodies, position information indicating the position of the road surface, and each of the probes
  • An information acquisition unit that acquires a plurality of probe information, each including identification information of a mobile object; Based on the plurality of probe information, road surface state estimation information related to a road surface state associated with the position information, and associated with the identification information a map DB storage unit for storing a map and the road surface state estimation information; and a probe information storage unit for storing the probe quality estimation information. And prepare.
  • One aspect of the probe moving body includes a locator device that generates its own position information, an image acquisition unit that acquires an image of a road surface, the position information, and the image that is associated with the position information.
  • a mobile side control unit that generates probe information including road surface state information generated based on and self identification information, and a communication device that transmits the probe information generated by the mobile side control unit to a road surface state estimation device , wherein the road surface condition estimation device is based on a plurality of probe information including the probe information, road surface condition estimation information related to the road surface condition associated with the position information, and the road surface condition information associated with the identification information Probe quality estimation information about the quality of the .
  • One aspect of the road surface condition estimation program according to the present disclosure causes a computer to function as the above aspect of the road surface condition estimation device.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing a schematic configuration of a road surface condition estimation system according to Embodiment 1;
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing a schematic configuration of a road surface condition estimation system according to Embodiment 1;
  • FIG. 4 is a flow chart showing an example of the flow of processing executed by a probe moving body in Embodiment 1.
  • FIG. 4 is a flow chart showing an example of the flow of processing executed by the road surface condition estimation device in Embodiment 1.
  • FIG. FIG. 2 is a schematic diagram showing a schematic configuration of a road surface condition estimation system according to a modification of Embodiment 1;
  • FIG. 4 is a diagram showing locations of occurrence of road surface condition anomalies for each lane based on road surface condition estimation information; It is a table
  • FIG. 6 is a schematic diagram showing a schematic configuration of a road surface state estimation system according to Embodiment 2; 7 is a flow chart showing an example of the flow of processing executed by a road surface state estimation device in Embodiment 2.
  • FIG. 7 is an example of notification information presented to a user of a specific mobile object in Embodiment 2.
  • FIG. 7 is an example of notification information presented to a user of a specific mobile object in Embodiment 2.
  • FIG. 7 is an example of notification information presented to a user of a specific mobile object in Embodiment 2.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing a schematic configuration of a road surface condition estimation system 1 according to Embodiment 1.
  • the road surface state estimation system 1 includes a probe moving body group G and a road surface state estimation device 20 .
  • a probe moving body group G includes a plurality of probe moving bodies 10 .
  • Each probe moving body 10 and the road surface condition estimation device 20 are connected via a network so as to be able to communicate with each other wirelessly. If the moving probe group G includes a moving probe 10 whose quality of information to be transmitted to the road surface state estimation device 20 has deteriorated, the road surface state estimation device 20 "identifies the moving probe 10. It is identifiable as the moving object 10s”. A method for identifying the specific moving object 10s by the road surface state estimation device 20 will be described later.
  • the probe mobile body 10 may be a vehicle or an aircraft.
  • a vehicle as the probe moving body 10 may be an automobile, a bicycle, or a motorcycle.
  • the flying object as the probe moving body 10 may be an unmanned aerial vehicle (UAV) or a drone.
  • the probe mobile body group G may include the probe mobile body 10 which is a vehicle and the probe mobile body 10 which is an aircraft. Below, the case where the probe moving body 10 is a motor vehicle is made into an example, and it demonstrates.
  • the probe moving body 10 includes an image acquisition unit 11, a lighting device 12, a road surface condition detection device 13, a locator device 14, and a communication device 15.
  • the image acquisition unit 11 includes a photographing device 11a and an image processing sensor 11b. However, some or all of the image acquisition units 11 included in the probe moving body 10 may not include the image processing sensor 11b.
  • the imaging device 11a is, for example, a front camera, a rear camera, or the like mounted on an automobile.
  • the front camera captures an image of the road surface in front of the probe moving body 10 .
  • the rear camera takes an image of the road behind the probe moving body 10 .
  • These images may be still images or moving images.
  • the imaging device 11a may include a device that acquires an image of the side of the traveling direction of the probe moving body 10, such as an electronic mirror or a side imaging camera.
  • the image processing sensor 11b detects the road surface condition by processing the image captured by the imaging device 11a.
  • the "road surface condition” includes the presence or absence of deformation of the road surface, the presence or absence of deterioration of signs displayed on the road surface, the presence or absence of fallen objects on the road surface, and the like.
  • the road surface condition is abnormal, for example, when the road surface is deformed, when a sign displayed on the road surface is deteriorated, or when there is a fallen object on the road surface.
  • the "deformation of the road surface” means, for example, the formation of holes in the road surface, the cracking of the road surface, the depression of the road surface, and the like.
  • a "sign” is a character, figure, line, or the like.
  • “Deterioration of the sign” means fading or disappearance of the sign.
  • the lighting device 12 is a device that illuminates the road surface, such as a headlight.
  • the road surface state detection device 13 includes a mobile-side control unit 13a, a mobile-side communication unit 13b, and a self-position detection unit 13c.
  • the mobile-side control unit 13a generates probe information Ip. Further, the moving body side control section 13a outputs a transmission command of the probe information Ip to the road surface state estimation device 20 to the moving body side communication section 13b.
  • the hardware constituting the mobile-side control unit 13a is a CPU (Central Processing Unit) and the like.
  • the road surface condition detection device 13 may include the locator device 14, the communication device 15, the image processing sensor 11b, and the like.
  • the road surface condition detection device 13 may be incorporated in a communication type drive recorder mounted on the vehicle. Further, the road surface condition detection device 13 may be a device different from the communication type drive recorder.
  • the mobile-side communication unit 13b communicates with the communication device 15 based on the transmission command from the mobile-side control unit 13a.
  • the communication device 15 is mounted on the mobile probe 10 and performs wireless communication.
  • the communication device 15 and the road surface state estimation device 20 are wirelessly connected via a cloud on the Internet. However, if the communication device 15 and the road surface state estimation device 20 can communicate with each other, the cloud does not have to be used.
  • the locator device 14 is configured to generate a signal regarding its own position using, for example, GNSS (Global Navigation Satellite System) and output it to the own position detection unit 13c. Based on the signal input from the locator device 14, the self-position detector 13c generates the position information Im of the probe moving body 10. FIG. In addition, the self-position detector 13c inputs the generated position information Im to the mobile-side controller 13a.
  • GNSS Global Navigation Satellite System
  • the mobile-side control unit 13 a transmits the probe information Ip to the road surface state estimation device 20 via the mobile-side communication unit 13 b and the communication device 15 .
  • the probe information Ip includes road surface condition information Is, position information Im, and identification information Id.
  • the road surface condition information Is is information about the condition of the road surface obtained based on the image of the road surface acquired by the image acquisition unit 11 of each probe moving body 10 .
  • the road surface state information Is can include the road surface state detected by the image processing sensor 11b.
  • the road surface condition information Is may not include the road surface condition, and may simply include only the image captured by the imaging device 11a.
  • the position information Im is information about the position of the probe moving body 10 .
  • the identification information Id is information for identifying each probe moving body 10 . By including the identification information Id in the probe information Ip, the road surface state estimation device 20 can identify from which mobile probe 10 the probe information Ip is transmitted.
  • the road surface condition information Is is generated based on the road surface image acquired by the image acquisition unit 11 .
  • the quality of the road surface condition information Is is degraded.
  • Modes of abnormality that occurs in the image acquisition unit 11 include adhesion of foreign matter to the imaging device 11a, failure of the imaging device 11a, deterioration of the image processing sensor 11b, and the like.
  • the road surface state estimation system 1 uses a plurality of pieces of probe information Ip transmitted from different probe moving bodies 10 to improve the estimation accuracy of the road surface state. It has
  • the road surface state estimation device 20 is configured to communicate with each probe mobile 10 .
  • the road surface condition estimation device 20 may be a so-called edge server or a so-called central server.
  • the road surface condition estimation system 1 may include a plurality of road surface condition estimation devices 20 .
  • Each of the plurality of road surface state estimation devices 20 may have the configuration and functions described below.
  • the road surface condition estimation device 20 includes an information acquisition unit 21, a control unit 22, a probe information storage unit 23, and a map DB storage unit 24.
  • the information acquisition unit 21 receives probe information Ip transmitted by each of the plurality of mobile probes 10 .
  • Hardware constituting the control unit 22 is a CPU or the like.
  • the control unit 22 Based on the probe information Ip transmitted by each of the plurality of mobile probes 10, the control unit 22 generates road surface state estimation information Ir related to the road surface state, which is associated with the position information Im. Further, the control unit 22 causes the map DB storage unit 24 to store the generated road surface state estimation information Ir.
  • the map DB storage unit 24 stores the road surface state estimation information Ir together with the map.
  • the control unit 22 generates probe quality estimation information Iq relating to the quality of the road surface condition information Is associated with the identification information Id based on the probe information Ip transmitted by each of the plurality of probe mobile bodies 10 . Further, the control unit 22 causes the probe information storage unit 23 to store the generated probe quality estimation information Iq.
  • the map DB storage unit 24 and the probe information storage unit 23 may exist within a single piece of hardware, or may exist separately within a plurality of pieces of hardware.
  • the hardware constituting the map DB storage unit 24 and the probe information storage unit 23 includes, for example, RAM (Random Access Memory), flash memory, EPROM (Erasable Programmable Read-Only Memory), EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory ) etc. can be adopted.
  • step S10 the imaging device 11 a captures an image around the probe moving body 10 . More specifically, a front camera may capture a still image or moving image in front of the probe moving body 10 . Alternatively, a rear camera may capture a still image or moving image behind the probe moving body 10 . Only one of the images in front of and behind the probe moving body 10 may be acquired, or both images may be acquired.
  • step S11 the image processing sensor 11b processes the image captured by the image capturing device 11a to detect the road surface condition. More specifically, the image acquired by the photographing device 11 a is stored in a buffer provided in the image acquiring section 11 . The image processing sensor 11b takes out the images stored in the buffer and sequentially executes detection processing. The image processing sensor 11b may perform detection processing in synchronization with the frame rate specified by the imaging device 11a. Alternatively, when real-time detection processing is not required, the image acquired by the imaging device 11a is stored in a storage medium (for example, HDD: Hard Disk Drive, etc.), and the image processing sensor 11b executes the detection processing afterwards. may be executed. The execution result of the detection process by the image processing sensor 11b is output to the moving body side control section 13a.
  • a storage medium for example, HDD: Hard Disk Drive, etc.
  • step S12 the road surface condition detection device 13 determines whether the road surface condition is abnormal based on the execution result of the detection processing by the image processing sensor 11b. Specifically, the road surface condition detection device 13 determines whether there is deformation of the road surface, whether there is deterioration of the sign, whether there is a fallen object on the road surface, and the like. The road surface condition detection device 13 may perform the determination by pattern matching using machine learning. Alternatively, the road surface condition detection device 13 may perform the determination using another method.
  • step S12 determines that there is an abnormality in the road surface condition (step S12: YES)
  • the process proceeds to step S13.
  • step S12: NO the process returns to step S10.
  • the road surface condition detection device 13 generates probe information Ip in step S13.
  • the probe information Ip includes road surface condition information Is, position information Im, and identification information Id.
  • the road surface condition information Is, the position information Im, and the identification information Id included in one piece of probe information Ip are associated with each other. Therefore, the probe information Ip indicates at which location an abnormality occurred on the road and from which probe moving body 10 the information was obtained.
  • the road surface condition information Is can be generated based on the determination result in step S12.
  • the road surface condition information Is can include the type of road surface deformation, the type of deteriorated sign, the image of a fallen object, and the like.
  • the road surface condition detection device 13 transmits the generated probe information Ip to the road surface condition estimation device 20 using the communication device 15 .
  • the probe information Ip can include not only the point where the road surface condition detection device 13 has determined that there is an abnormality in the road surface condition, but also the road surface condition information Is and the position information Im about other points.
  • an operation flow may be adopted in which the probe mobile body 10 transmits the probe information Ip even when it is determined in step S12 that there is no abnormality in the road surface condition.
  • Such an operation flow is effective, for example, when it is desired to collect the probe information Ip even if there is no abnormality in the road surface condition in an area where the traffic volume of vehicles is small.
  • the probe moving body 10 does not necessarily have to perform step S12.
  • the probe moving body 10 may transmit the probe information Ip to the road surface condition estimation device 20 without judging the road surface condition.
  • the road surface condition information Is included in the probe information Ip can be the image itself captured by the imaging device 11a.
  • step S14 the road surface condition detection device 13 determines whether or not the probe mobile body 10 has finished traveling. If the vehicle has finished running, the process ends (step S14: YES). If the vehicle continues to run, the process returns to step S10 (step S14: NO). Thus, when the probe moving body 10 continues to travel, the flow shown in FIG. 3 is repeated.
  • step S ⁇ b>20 the information acquisition unit 21 of the road surface state estimation device 20 acquires the probe information Ip transmitted from the probe mobile body 10 .
  • the route through which the probe information Ip is transferred from the probe mobile body 10 to the road surface state estimation device 20 is not particularly limited.
  • each mobile probe 10 may transmit the probe information Ip to an edge server that is not the road surface condition estimation device 20, and the edge server may aggregate a plurality of pieces of probe information Ip. Then, the edge server may transmit the aggregated probe information Ip to the road surface state estimation device 20, which is the central server.
  • each probe mobile 10 may directly transmit the probe information Ip to the road surface state estimation device 20 .
  • the process proceeds to step S21.
  • step S21 based on one piece of probe information Ip obtained, it is determined whether or not there is an abnormality in the road surface state corresponding to one piece of position information Im included in the probe information Ip.
  • step S12 of FIG. 3 if the presence or absence of an abnormality in the road surface condition has already been determined, the determination result may be used. Alternatively, even if the presence or absence of an abnormality in the road surface condition has already been determined in step S12, the determination may be made again.
  • the control unit 22 may determine whether or not there is an abnormality in the road surface condition in step S21.
  • the control unit 22 may perform the determination by a method similar to that of the road surface condition detection device 13 .
  • the administrator of the road surface condition estimation device 20 may visually check the image or the like included in the probe information Ip and make the determination manually. Alternatively, other methods may be used to determine whether there is an abnormality in the road surface condition. If it is determined that the road surface corresponding to the arbitrary position information Im has an abnormality in the road surface condition (step S21: YES), the process proceeds to step S22.
  • step S22 the control unit 22 compares a plurality of pieces of probe information Ip each including position information Im corresponding to a point determined to have an abnormal road surface condition. Based on this comparison result, the control unit 22 generates road surface state estimation information Ir associated with the position information Im.
  • the road surface condition estimation information Ir is information including a result of estimating whether or not an abnormality has occurred in the road surface condition at an arbitrary point, which is obtained by comparing a plurality of pieces of probe information Ip.
  • the road surface condition information Is also includes information about the road surface condition.
  • the road surface state information Is is generated by the mobile-side control unit 13 a of the mobile probe 10 based on the image acquired by the image acquisition unit 11 of the mobile probe 10 . Therefore, when there is an abnormality in the image acquisition unit 11, the road surface condition information included in the road surface condition information Is may not be accurate. Alternatively, as a result of some error occurring in the processing by the road surface condition detection device 13, the probe information Ip may include inaccurate road surface condition information Is.
  • the road surface state estimation information Ir is generated based on the comparison result of a plurality of pieces of probe information Ip transmitted from a plurality of mobile probes 10 .
  • the probe information Ip transmitted from the probe moving body 10 in which the image acquisition unit 11 or the like is malfunctioning is different from the probe information Ip transmitted from the probe moving body 10 in which the image acquisition unit 11 or the like is not malfunctioning.
  • the road surface condition information Is included in the probe information Ip transmitted by a specific mobile probe 10 (hereinafter referred to as the specific mobile body 10s) is included in the probe information Ip transmitted by a plurality of other mobile probes 10. If it is different from the road surface state information Is, it can be estimated that an abnormality has occurred in the image acquisition unit 11 or the like of the specific moving body 10s.
  • step S22 a plurality of pieces of probe information Ip including the position information Im determined to have an abnormality in the road surface state in step S21 are compared, and the road surface determined to have occurred in the position information Im Calculate the frequency of occurrence of abnormal status. Then, for road surface condition abnormalities whose appearance frequency is equal to or greater than a predetermined threshold value, it is estimated that the abnormal condition actually occurs (step S22: YES), and road surface condition estimation information Ir is generated in association with position information Im. do. Then, the control unit 22 causes the generated road surface state estimation information Ir to be stored in the map DB storage unit 24 (step S23).
  • the control unit 22 estimates that an abnormality in the road surface condition whose frequency of occurrence is less than a predetermined threshold is not actually occurring, but is due to an abnormality in the image acquisition unit 11 or the like (step S22: NO). At this time, the control unit 22 generates the probe quality estimation information Iq associated with the identification information Id regarding the probe moving body 10 (specific moving body 10s) estimated to have an abnormality in the image acquisition unit 11 or the like. do. Then, the control unit 22 stores the generated probe quality estimation information Iq in the probe information storage unit 23 (step S24).
  • the "predetermined threshold” used for estimation in step S22 can be changed as appropriate, but is, for example, 90%. In other words, it may be estimated that an abnormality in the road surface condition with an appearance frequency of 90% or more at a point corresponding to arbitrary position information Im actually occurs. At a point corresponding to arbitrary position information Im, an abnormality in the road surface condition whose appearance frequency is less than 10% does not actually occur, and an abnormality (that is, an error detection).
  • the "predetermined threshold value” does not need to be common to all points, and may differ from area to area, for example. As a specific example, since the number of samples of probe information Ip is small in areas with low traffic volume, effective estimation results can be obtained by setting the "predetermined threshold" to a low value (e.g., 50% or more). may be
  • step S23 or S24 the operation flow of the road surface condition estimation device 20 returns to step S20 again.
  • Generation and storage of the road surface state estimation information Ir or the probe quality estimation information Iq by the road surface state estimation device 20 are repeatedly executed.
  • the configuration or processing flow of the road surface condition estimation system 1 according to the present embodiment is not limited to the above description, and various modifications can be made. A modification of the first embodiment will be described below.
  • the road surface condition detection device 13 may calculate a deterioration degree Rd that quantifies the deterioration state of the road surface, such as the degree of deformation of the road surface and the degree of deterioration of the sign.
  • the degree of deterioration Rd may be calculated using machine learning results, for example.
  • the determination result of step S12 is YES when the degree of deterioration Rd exceeds a predetermined threshold, and the process proceeds to step S13.
  • the road surface condition detection device 13 determines NO in step S12, and returns to step S10. It is also possible to employ such a flow.
  • the probe moving body 10 may include a high-precision locator 14A.
  • the high-precision locator 14A is a type of locator device 14.
  • FIG. The high-precision locator 14A incorporates a high-precision map DB that includes centimeter-precision road shape data.
  • the high-accuracy locator 14A can acquire its own position in the high-accuracy map DB with high accuracy by GNSS positioning.
  • the position information Im can include lane information Il, which is information about the driving lane of the probe mobile 10 .
  • FIG. 6 shows an example of road surface state estimation information Ir generated using probe information Ip including lane information Il.
  • the probe information Ip includes the lane information Il
  • bumps, ruts, dents, etc. around the manhole are shown as one type of "deformation of the road surface”.
  • the user of the road surface condition estimating device 20 may display on the display an image in which a map and an abnormality of the road surface condition are combined as shown in FIG.
  • the probe moving body 10 may not have the locator device 14, and the road surface condition detection device 13 itself may have a GPS (Global Positioning System) positioning function. Also in this case, the position information Im can be included in the probe information Ip.
  • GPS Global Positioning System
  • the probe moving body 10 may include an illuminance sensor 16.
  • the illuminance sensor 16 detects the illuminance around the probe moving body 10 .
  • the illuminance sensor 16 may detect the illuminance of the road surface in front of or behind the probe moving body 10 .
  • a result of detection by the illuminance sensor 16 may be used for output control of the lighting device 12 .
  • the road surface state detection device 13 may include the detection result of the illuminance by the illuminance sensor 16 in the probe information Ip.
  • the number of times it is determined that there is an abnormality in the road surface state based on the probe information Ip transmitted from the specific moving body 10s is that the image acquisition unit 11 is normal.
  • the number of times it is determined that there is an abnormality in the road surface state based on the probe information Ip transmitted from other probe mobile bodies 10 may differ greatly from the number of times. Therefore, when comparing a plurality of pieces of probe information Ip, the number of times the road surface state is determined to be abnormal may be referenced to estimate the specific moving body 10s in which the image acquisition unit 11 has an abnormality.
  • the specific moving body 10 s in which the abnormality has occurred is specified by referring to the length of the occurrence of the abnormality along the road.
  • FIG. 7 is an example of multiple pieces of probe information Ip.
  • each probe information Ip includes identification information Id, latitude, longitude, type, number of times, distance, illuminance, and weather information.
  • “Latitude” and “longitude” are examples of position information Im.
  • “Illuminance” is the illuminance around the probe moving body 10 based on the detection result by the illuminance sensor 16 .
  • “Type” indicates the type of road condition abnormality detected.
  • “Number of times” indicates the number of times an abnormality in the road condition was detected.
  • “Distance” indicates the distance on the road surface for the detected road condition anomaly.
  • “Weather” indicates the weather when the road condition abnormality was detected.
  • Information related to "weather” may be obtained based on the detection result by the illuminance sensor 16, or may be obtained by referring to weather information.
  • the matching degree Rf is how well the probe information Ip transmitted from the probe mobile body 10 to be estimated matches the probe information Ip transmitted from the other probe mobile bodies 10 with respect to the same position information Im. It is an indicator that indicates whether or not For example, in a plurality of pieces of probe information Ip shown in FIG. 7, the matching degree Rf may be the difference between the average value of the "number of times" corresponding to the identification information Id to be estimated and the "number of times" for the other identification information Id. . Similarly, the "distance" information included in a plurality of pieces of probe information Ip may be used to calculate the fitness Rf. The goodness of fit Rf may be calculated using another statistical method instead of the difference from the average value. It can be estimated that the mobile probe 10 that has transmitted the probe information Ip whose matching degree Rf is below a predetermined threshold is the specific mobile 10s.
  • illuminance information, weather information, etc. may be used to estimate whether or not an abnormality has occurred in the image acquisition unit 11 . This is because when the illuminance is low or the weather is bad, it may be determined that an abnormality has occurred in the image acquisition unit 11 even though the image acquisition unit 11 has not.
  • the probe information Ip whose identification information Id shown in FIG. to big. Therefore, it can be estimated that an abnormality has occurred in the image acquisition unit 11 of the probe moving body 10 corresponding to the identification information Id of 3.
  • the performance of the image processing sensor 11b mounted on each probe moving body 10 is not necessarily the same. If the probe information Ip of the probe mobile body 10 equipped with the image processing sensors 11b having different performances is compared with each other, there is a possibility that an abnormality in the road surface state or an abnormality in the image acquisition unit 11 cannot be properly estimated. Therefore, the probe information Ip may include information about the HW model number and the sensor model number of the image processing sensor 11b.
  • the "sensor model number” is the model number of the image processing engine included in the image processing sensor 11b.
  • “HW model number” is the model number of the hardware in which the image processing engine is implemented.
  • probe quality estimation information Iq generated based on a plurality of pieces of probe information Ip, each including a HW model number and a sensor model number.
  • probe moving bodies 10 corresponding to identification information Id of 1, 3, 4, and 5 have the same HW model number and sensor model number. Therefore, since these probe moving bodies 10 have the image processing sensors 11b having the same performance, by comparing the probe information Ip transmitted by each, it is possible to detect whether the road surface condition is abnormal or the image acquisition unit 11 is abnormal. Anomalies can be properly estimated.
  • the image processing sensor 11b mounted on the probe moving body 10 corresponding to the identification information Id of 3 has deteriorated. Therefore, in the probe quality estimation information Iq shown in FIG. 8, "with deterioration" is input as the "operating state" with the identification information Id of 3.
  • the road surface condition detection device 13 or the road surface condition estimation device 20 may determine the presence or absence of obstacles on the road surface based on the image acquired by the image acquisition unit 11, and generate obstacle information Io.
  • the probe information Ip may include the obstacle information Io.
  • the control unit 22 may cause the map DB storage unit 24 to store the obstacle information Io in association with the location information Im of the point determined to have an obstacle.
  • Embodiment 2 Next, a road surface condition estimation system 1 according to Embodiment 2 will be described. Since the road surface state estimation system 1 according to the present embodiment has the same basic configuration as the road surface state estimation system 1 of the first embodiment, different points will be mainly described.
  • the road surface condition estimation device 20 includes a software management unit 25 and a road surface condition analysis unit 26.
  • the road surface condition analysis unit 26 analyzes whether there is an abnormality in the road surface condition based on the road surface condition information Is included in the probe information Ip.
  • the software management unit 25 manages software of a device (for example, a communication type drive recorder) mounted on the probe mobile body 10 .
  • the software of the device mounted on the probe moving body 10 is simply referred to as "moving body side software".
  • the moving body side software may be software executed by the image processing sensor 11b, or may be software executed by the moving body side control section 13a.
  • the software management unit 25 can grasp the version of the mobile-side software, and can update the mobile-side software.
  • step S30 when the control unit 22 estimates that an abnormality has occurred in the image acquiring unit 11 of the specific moving body 10s, etc., the process proceeds to step S31.
  • step S31 the software management unit 25 generates a control command Oc for the specific mobile object 10s.
  • the control command Oc is transmitted to the specific mobile object 10s by wireless communication.
  • the control instruction Oc generated in step S31 includes an instruction to update the software on the mobile side.
  • step S32 the control unit 22 determines whether or not the abnormality, etc. has been resolved by updating the software on the mobile side. If it is determined that the abnormality or the like of the image acquisition unit 11 has been resolved (step S32: YES), the control flow for the specific moving body 10s ends. If it is determined that the abnormality or the like of the image acquisition unit 11 has not been resolved (step S32: NO), the process proceeds to step S33.
  • step S33 the control unit 22 determines whether or not to continue transmitting the probe information Ip to the specific mobile object 10s. For example, when the specific mobile object 10s is traveling in an area with little traffic, even the probe information Ip of the specific mobile object 10s with an abnormality occurring in the image acquisition unit 11 should be accumulated. may be beneficial in Conversely, when the specific mobile object 10s is traveling in an area with heavy traffic, the probe information Ip regarding the area is sufficiently accumulated, so the probe information Ip of the specific mobile object 10s becomes unnecessary. In this way, it may be determined whether or not to continue transmitting the probe information Ip to the specific mobile object 10s according to the area where the specific mobile object 10s travels. Alternatively, the determination of step S33 may be performed using other criteria.
  • step S34 the control unit 22 generates a control command Oc including a command to stop transmitting the probe information Ip. 10 s of specific mobile bodies which received this control command Oc stop transmission of the probe information Ip toward the road surface state estimation apparatus 20.
  • a control command Oc including a command to stop transmitting the probe information Ip. 10 s of specific mobile bodies which received this control command Oc stop transmission of the probe information Ip toward the road surface state estimation apparatus 20.
  • FIG. This prevents unnecessary probe information Ip from being transmitted to the road surface condition estimation device 20, and the processing load of the road surface condition estimation device 20 can be reduced.
  • the specific mobile object 10s that has received this control command Oc may stop generating the probe information Ip itself. Thereby, it is also possible to suppress power consumption in the specific moving body 10s.
  • step S35 the control unit 22 generates a control command Oc including a command to include the image captured by the imaging device 11a in the probe information Ip before being processed by the image processing sensor 11b.
  • the road surface condition detection device 13 of the specific moving body 10s that has received this control command Oc generates probe information Ip that includes an image that has not been processed by the image processing sensor 11b as road surface condition information Is.
  • the road surface condition estimation device 20 analyzes the road surface condition information Is (that is, the image that has not been processed by the image processing sensor 11b) by the road surface condition analysis unit 26 .
  • a convolutional neural network may be used for this analysis.
  • the control unit 22 compares the analysis result by the road surface condition analysis unit 26 with other probe information Ip. As a result of the comparison, if there is no discrepancy between the analysis result by the road surface condition analysis unit 26 and other probe information Ip, road surface condition estimation information Ir based on the analysis result is generated and stored in the map DB storage unit 24. good.
  • Various commands can be included in the control command Oc generated by the road surface condition estimation device 20 in step S31.
  • the notification information C may be presented to the user of the specific moving body 10s.
  • FIG. 11 shows an example of notification information C.
  • a message indicating that the image acquisition unit 11 needs to be repaired is displayed on the communication type drive recorder or the like of the specific mobile unit 10s.
  • the notification information C the contact information of the repair center and the like may be displayed together.
  • the need for repair may be notified to the user of the specific mobile object 10s by voice.
  • the notification information C may be displayed on the display, or may be voice or the like.
  • the control command Oc can include the notification command Oi.
  • the notification command Oi is issued to the mobile-side controller 13a of the specific mobile 10s.
  • the notification command Oi is a command for presenting the notification information C for notifying the user of the specific moving body 10s that an abnormality has occurred in the image acquisition unit 11 or the like.
  • the notification information C may include information about the adhering matter adhering to the photographing device 11a.
  • the display or the like of the communication type drive recorder indicates that the front camera (image capturing device 11a) of the specific mobile object 10s is dirty. Furthermore, in the example of FIG. 12, which part of the front camera is soiled is also displayed using an image. Thereby, it is possible to prompt the user to remove the dirt.
  • the road surface condition estimation information Ir generated by the control unit 22 may include information about the possibility that an abnormality has occurred in the road surface condition instead of whether there is an abnormality in the road surface condition. For example, when more than 90% of the probe moving bodies 10 passing through a specific point determine that there is an abnormality in the road surface state at that point, the control unit 22 determines that the abnormality in the road surface state has certainly occurred at that point. can be estimated. Further, when 30% or more and 90% or less of the probe moving bodies 10 passing through a specific point determine that there is an abnormality in the road surface state at that point, the control unit 22 determines that there is an abnormality in the road surface state at the point. It may be determined that it is suspected that it has occurred. Then, the control unit 22 may determine the content of the notification command Oi based on information about the possibility that an abnormality has occurred in the road surface condition.
  • an abnormality has occurred in the image acquisition unit 11. may include information about the likelihood of Then, the control unit 22 may determine the contents of the notification command Oi based on information about the possibility that an abnormality has occurred in the image acquisition unit 11 .
  • the road surface state estimation system 1 includes a plurality of probe moving bodies 10 each having an image acquisition unit 11, and road surface images acquired by the plurality of probe moving bodies 10 by the image acquisition unit 11.
  • An information acquisition unit 21 for acquiring a plurality of probe information Ip, each including road surface state information Is based on, position information Im indicating the position of the road surface, and identification information Id of the probe moving body 10, and based on the plurality of probe information Ip , the road surface condition estimation information Ir related to the road surface condition associated with the position information Im, and the probe quality estimation information Iq related to the quality of the road surface condition information Is associated with the identification information Id;
  • a map DB storage unit 24 for storing state estimation information Ir and a probe information storage unit 23 for storing probe quality estimation information Iq are provided.
  • the probe quality estimation information Iq is generated in addition to the road surface state estimation information Ir. Since the probe quality estimation information Iq is generated based on the comparison results of a plurality of pieces of probe information Ip, it can be estimated that an abnormality has occurred in the image acquisition unit 11 or the like of the specific probe moving body 10 . Further, the probe quality estimation information Iq is associated with the identification information Id of the probe moving body 10 from which the road surface state information Is was obtained. Therefore, the mobile probe 10 having an abnormality in the image acquisition unit 11 or the like can be specified by the identification information Id, and the use of the probe information Ip transmitted by the mobile probe 10 can be stopped.
  • the image acquisition unit 11 of at least a part of the plurality of probe moving bodies 10 includes a photographing device 11a for photographing a road surface and an image processing sensor for detecting the road surface state based on the image of the road surface photographed by the photographing device 11a. 11b, and the road surface condition information Is may include the road surface condition detected by the image processing sensor 11b.
  • the processing load of the road surface condition estimation device 20 can be reduced compared to the case where the road surface condition is detected by the road surface condition estimation device 20, for example. .
  • the road surface state estimation information Ir may include at least one of the presence or absence of deformation of the road surface and the presence or absence of deterioration of signs provided on the road surface.
  • the control unit 22 when the control unit 22 performs a plurality of estimations regarding the road surface state at a specific point based on a plurality of pieces of probe information Ip, and obtains a plurality of different estimation results, the appearance frequency falls below a predetermined threshold. It may be determined that an abnormality has occurred in the image acquiring unit 11 of the moving probe 10 that has transmitted the probe information Ip corresponding to the estimation result.
  • control unit 22 compares a plurality of pieces of probe information Ip corresponding to the same position information Im to calculate the degree of conformity Rf of arbitrary probe information Ip with respect to other probe information Ip. , it may be determined that an abnormality has occurred in the image acquisition unit 11 of the probe moving body 10 that has transmitted arbitrary probe information Ip.
  • the probe moving bodies 10 have an illuminance sensor 16 that detects illuminance on the road surface, and the probe information Ip includes illuminance information based on the illuminance detection result of the illuminance sensor 16. refers to the illuminance information included in the probe information Ip transmitted from a plurality of mobile probes 10, and compares the road surface condition information Is acquired in a similar environment to obtain the image acquisition unit 11 of the mobile probe 10. You may make a judgment about the abnormality.
  • the image acquisition unit 11 of at least a part of the plurality of probe moving bodies 10 includes a photographing device 11a for photographing a road surface and an image processing sensor for detecting the road surface state based on the image of the road surface photographed by the photographing device 11a.
  • the probe information Ip includes information about the type of the image processing sensor 11b
  • the control unit 22 receives from a plurality of probe moving bodies 10 having the same type of image processing sensor 11b. A plurality of pieces of probe information Ip may be compared to determine whether the image processing sensor 11b is abnormal.
  • control unit 22 may associate the position information Im with the obstacle information Io regarding the presence or absence of obstacles on the road surface, and store them in the map DB storage unit 24 .
  • At least some of the probe mobile bodies 10 have a high-precision locator 14A that stores high-precision map data including road shape data for each lane, and the high-precision locator 14A stores lane information about its own lane position.
  • the lane information Il may be included in the probe information Ip that generates Il and is transmitted by the probe mobile 10 having the high-precision locator 14A.
  • the probe information Ip includes lane information Il regarding the lane position of the probe moving body 10, and the control unit 22 controls the road surface condition for each lane based on the comparison result of a plurality of pieces of probe information Ip including the lane information Il.
  • the control unit 22 may generate probe quality estimation information Iq based on a comparison result of a plurality of pieces of probe information Ip including the lane information Il.
  • the control unit 22 when it is estimated that an abnormality has occurred in the image acquisition unit 11 of the specific moving body 10s included in the plurality of probe moving bodies 10, the control unit 22 generates a control command Oc to be transmitted to the specific moving body 10s.
  • authentication may be performed between the road surface state estimation device 20 and the probe mobile body 10 .
  • Various authentication methods can be selected, but for example, a password combined with identification information Id may be issued in advance to each probe mobile body 10 .
  • the probe information Ip includes a password together with the identification information Id, so that the road surface condition estimation device 20 can recognize that the probe mobile body 10 is authorized.
  • Such authentication is also effective in preventing the control command Oc from being issued to the wrong probe mobile body 10 .
  • control command Oc may include a command to update the software of the device mounted on the specific mobile object 10s.
  • control command Oc may include a command to stop transmission of the probe information Ip by the specific mobile object 10s.
  • transmission of the probe information Ip to the road surface state estimation device 20 by the probe moving body 10 in which the image acquisition unit 11 or the like has become abnormal is stopped. Therefore, it is possible to prevent the accuracy of road surface condition estimation by the control unit 22 from deteriorating. Moreover, it is possible to suppress an increase in the processing load of the road surface condition estimation device 20 due to transmission of unnecessary probe information Ip to the road surface condition estimation device 20 .
  • control command Oc includes a notification command Oi issued to the mobile-side control unit 13a of the specific mobile unit 10s. 11 or the like may be a command for causing the mobile-side control unit 13a to display notification information C that notifies that an abnormality has occurred in the mobile unit side control unit 13a.
  • the notification information C may include information about the attached matter attached to the imaging device 11a included in the image acquisition unit 11 of the specific moving body 10s.
  • the road surface condition estimation apparatus 20 includes road surface condition information Is based on road surface images acquired by the image acquisition unit 11 by the plurality of probe moving bodies 10, position information Im indicating the position of the road surface, and each probe movement
  • An information acquisition unit 21 that acquires a plurality of pieces of probe information Ip each including identification information Id of the body 10, and based on the plurality of pieces of probe information Ip, generates road surface state estimation information Ir regarding the road surface state and indicates the position of the road surface.
  • the probe quality estimation information Iq is generated in addition to the road surface state estimation information Ir. Since the probe quality estimation information Iq is generated based on the comparison results of a plurality of pieces of probe information Ip, it can be estimated that an abnormality has occurred in the image acquisition unit 11 or the like of the specific probe moving body 10 . Further, the probe quality estimation information Iq is associated with the identification information Id of the probe moving body 10 from which the road surface state information Is was obtained. Therefore, the mobile probe 10 having an abnormality in the image acquisition unit 11 or the like can be specified by the identification information Id, and the use of the probe information Ip transmitted by the mobile probe 10 can be stopped.
  • the road surface condition estimation device 20 may also include a road surface condition analysis unit 26 that analyzes the road surface condition based on the images acquired by at least some of the multiple probe moving bodies 10 .
  • the probe moving body 10 includes a locator device 14 that generates its own position information Im, an image acquisition unit 11 that acquires an image of the road surface, position information Im, and is associated with the position information Im and based on the image.
  • the moving body side control unit 13a that generates the probe information Ip including the road surface state information Is generated by and the self identification information Id, and the probe information Ip generated by the moving body side control unit 13a are transmitted to the road surface state estimation device 20. and a communication device 15 that
  • the probe moving body 10 configured as described above, when it is used in combination with the road surface state estimation device 20 that generates the probe quality estimation information Iq and the road surface state estimation information Ir, when an abnormality occurs in the image acquisition unit 11 or the like, It is possible to suppress deterioration of the quality of the road surface state estimation information Ir.
  • a road surface condition estimation program for causing a computer to function as the road surface condition estimation device 20 may be stored in the storage unit of the road surface condition estimation device 20 .
  • the hardware that stores the road surface state estimation program may be the same as or different from the hardware such as the probe information storage unit 23 and the map DB storage unit 24 .
  • the image acquisition unit 11 may be configured to acquire an image of the road surface using radar. In this case as well, it is possible to detect the deformation of the road surface and the presence or absence of fallen objects on the road surface based on at least the image acquired by the image acquisition unit 11 .

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Abstract

本開示に係る路面状態推定システムは、複数のプローブ移動体と、複数の前記プローブ移動体がそれぞれ画像取得部によって取得した路面の画像に基づく路面状態情報、前記路面の位置を示す位置情報、および前記プローブ移動体の識別情報をそれぞれ含む、複数のプローブ情報を取得する情報取得部と、複数の前記プローブ情報に基づき、前記位置情報に関連付けられた路面状態に関する路面状態推定情報と、前記識別情報に関連付けられた前記路面状態情報の品質に関するプローブ品質推定情報と、を生成する制御部と、地図ＤＢ記憶部と、プローブ情報記憶部と、を備える。

Description

路面状態推定システム、路面状態推定装置、プローブ移動体、および路面状態推定プログラム
　本開示は、路面状態推定システム、路面状態推定装置、プローブ移動体、および路面状態推定プログラムに関する。
　特許文献１には、路面標示の劣化を判定する運行情報管理システムが開示されている。この運行情報管理システムは、複数の車両と、各車両の運行情報を管理する管理装置と、により構成されている。複数の車両にはそれぞれカメラが搭載されている。各カメラは、各車両の走行中における、各車両の周囲の画像データを取得する。取得された画像データは、各車両が備える画像認識用ＣＰＵによって読み込まれる。画像認識用ＣＰＵは、画像データを用いて、走行位置に対応した路面標示を認識し、路面標示情報を生成する。管理装置は、複数の車両がそれぞれ生成した路面標示情報を用い、走行位置が一致する路面標示について、類似度の推移を監視する。そして、類似度が低下したとき、その路面標示が劣化したと判定する。
特開２０１５－１１８６６９号公報
　特許文献１における画像データのように、車両（以下、プローブ移動体という）が取得する情報の品質は一定であるとは限らない。例えば、プローブ移動体に搭載されたカメラに異物が付着している場合、そのプローブ移動体が取得した画像データに異物が写り込む。ここで、品質が低下した情報に基づいて路面状態を推定した場合、その推定精度が低下する可能性がある。
　本開示は、上記の事情に鑑みて、一部のプローブ移動体から送信された情報の品質が低下した場合でも、路面状態の推定精度が低下することを抑制可能な、路面状態推定システム、路面状態推定装置、プローブ移動体、および路面状態推定プログラムを提供することを目的とする。
　本開示に係る路面状態推定システムの一つの態様は、画像取得部をそれぞれ有する複数のプローブ移動体と、複数の前記プローブ移動体がそれぞれ前記画像取得部によって取得した路面の画像に基づく路面状態情報、前記路面の位置を示す位置情報、および前記プローブ移動体の識別情報をそれぞれ含む、複数のプローブ情報を取得する情報取得部と、複数の前記プローブ情報に基づき、前記位置情報に関連付けられた路面状態に関する路面状態推定情報と、前記識別情報に関連付けられた前記路面状態情報の品質に関するプローブ品質推定情報と、を生成する制御部と、地図および前記路面状態推定情報を記憶する地図ＤＢ記憶部と、前記プローブ品質推定情報を記憶するプローブ情報記憶部と、を備える。
　本開示に係る路面状態推定装置の一つの態様は、複数のプローブ移動体がそれぞれ画像取得部によって取得した路面の画像に基づく路面状態情報、前記路面の位置を示す位置情報、および各々の前記プローブ移動体の識別情報をそれぞれ含む、複数のプローブ情報を取得する情報取得部と、複数の前記プローブ情報に基づき、前記位置情報に関連付けられた路面状態に関する路面状態推定情報と、前記識別情報に関連付けられた前記路面状態情報の品質に関するプローブ品質推定情報と、を生成する制御部と、地図および前記路面状態推定情報を記憶する地図ＤＢ記憶部と、前記プローブ品質推定情報を記憶するプローブ情報記憶部と、を備える。
　本開示に係るプローブ移動体の一つの態様は、自己の位置情報を生成するロケータ装置と、路面の画像を取得する画像取得部と、前記位置情報、前記位置情報に対応付けられるとともに前記画像に基づいて生成された路面状態情報、および自己の識別情報を含むプローブ情報を生成する移動体側制御部と、前記移動体側制御部が生成した前記プローブ情報を、路面状態推定装置に送信する通信装置と、を備え、前記路面状態推定装置は、前記プローブ情報を含む複数のプローブ情報に基づき、前記位置情報に関連付けられた路面状態に関する路面状態推定情報と、前記識別情報に関連付けられた前記路面状態情報の品質に関するプローブ品質推定情報と、を生成する。
　本開示に係る路面状態推定プログラムの一つの態様は、コンピュータを、上記態様の路面状態推定装置として機能させる。
　本開示によれば、一部のプローブ移動体から送信された情報の品質が低下した場合でも、路面状態の推定精度が低下することを抑制可能である。
実施の形態１における路面状態推定システムの概略構成を示す模式図である。 実施の形態１における路面状態推定システムの概略構成を示す模式図である。 実施の形態１において、プローブ移動体によって実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。 実施の形態１において、路面状態推定装置によって実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。 実施の形態１の変形例に係る路面状態推定システムの概略構成を示す模式図である。 路面状態推定情報に基づき、路面状態の異常の発生個所を車線ごとに示した図である。 複数のプローブ情報の一例を示す表である。 複数のプローブ情報に基づいて生成されたプローブ品質推定情報の一例を示す表である。 実施の形態２に係る路面状態推定システムの概略構成を示す模式図である。 実施の形態２において、路面状態推定装置によって実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。 実施の形態２において、特定移動体の使用者に対して提示される報知情報の一例である。 実施の形態２において、特定移動体の使用者に対して提示される報知情報の一例である。
　以下、図面を参照しながら、本開示の実施の形態について説明する。なお、本開示の範囲は、以下の実施の形態に限定されず、本開示の技術的思想の範囲内で任意に変更可能である。
　実施の形態１．
　図１は、実施の形態１における路面状態推定システム１の概略構成を示す模式図である。路面状態推定システム１は、プローブ移動体群Ｇと、路面状態推定装置２０と、を備えている。プローブ移動体群Ｇには、複数のプローブ移動体１０が含まれている。各プローブ移動体１０と路面状態推定装置２０とは、ネットワークを介して、相互に無線通信可能に接続されている。プローブ移動体群Ｇの中に、路面状態推定装置２０に対して送信する情報の品質が低下したプローブ移動体１０が含まれている場合、路面状態推定装置２０はそのプローブ移動体１０を「特定移動体１０ｓ」として識別可能となっている。路面状態推定装置２０によって特定移動体１０ｓを識別する方法については後述する。
　プローブ移動体１０は、車両であってもよいし、飛行体であってもよい。プローブ移動体１０としての車両は、自動車であってもよいし、自転車であってもよいし、自動二輪車であってもよい。プローブ移動体１０としての飛行体は、無人航空機（ＵＡＶ：Ｕｎｍａｎｎｅｄ　Ａｅｒｉａｌ　Ｖｅｈｉｃｌｅ）であってもよいし、ドローンであってもよい。プローブ移動体群Ｇに、車両であるプローブ移動体１０と飛行体であるプローブ移動体１０とが含まれてもよい。以下では、プローブ移動体１０が自動車である場合を例にして説明する。
　図２に示すように、プローブ移動体１０は、画像取得部１１と、灯火装置１２と、路面状態検出装置１３と、ロケータ装置１４と、通信装置１５と、を備える。画像取得部１１は、撮影装置１１ａおよび画像処理センサ１１ｂを含んでいる。ただし、一部または全部のプローブ移動体１０が備える画像取得部１１が、画像処理センサ１１ｂを含んでいなくてもよい。
　撮影装置１１ａは、例えば自動車に搭載されたフロントカメラ、リアカメラ等である。フロントカメラは、プローブ移動体１０の前方における路面の画像を撮影する。リアカメラは、プローブ移動体１０の後方における路面の画像を撮影する。これらの画像は、静止画であってもよいし、動画であってもよい。また、撮影装置１１ａには、電子ミラー、側面撮影カメラ等の、プローブ移動体１０の進行方向に対する側方の画像を取得する装置が含まれてもよい。
　画像処理センサ１１ｂは、撮影装置１１ａが撮影した画像を処理することで、路面状態を検出する。「路面状態」とは、路面の変形の有無、路面上に表示された標識の劣化の有無、路面上の落下物の有無、等である。路面状態に異常がある場合とは、路面の変形が有る場合、路面上に表示された標識が劣化している場合、路面上に落下物が有る場合、等である。「路面の変形」とは、例えば路面に穴が開くこと、路面がひび割れること、路面が窪むこと、等である。「標識」とは、文字、図形、線等である。「標識の劣化」とは、標識のかすれ、消滅、等である。
　灯火装置１２は、路面を照らす装置であり、例えばヘッドライトである。
　路面状態検出装置１３は、移動体側制御部１３ａと、移動体側通信部１３ｂと、自位置検出部１３ｃと、を含んでいる。移動体側制御部１３ａは、プローブ情報Ｉｐを生成する。また、移動体側制御部１３ａは、路面状態推定装置２０へのプローブ情報Ｉｐの送信命令を移動体側通信部１３ｂに出力する。移動体側制御部１３ａを構成するハードウェアは、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）等である。なお、路面状態検出装置１３に、ロケータ装置１４、通信装置１５、画像処理センサ１１ｂ、等が含まれてもよい。路面状態検出装置１３は、車両に搭載された通信型ドライブレコーダに内蔵されてもよい。また、路面状態検出装置１３は、通信型ドライブレコーダとは別の装置であってもよい。
　移動体側通信部１３ｂは、移動体側制御部１３ａからの送信命令に基づき、通信装置１５と通信を行う。通信装置１５は、プローブ移動体１０に搭載されて無線通信を実行する。図２の例では、通信装置１５と路面状態推定装置２０とがインターネット上のクラウドを介して無線接続されている。ただし、通信装置１５と路面状態推定装置２０とが通信を行うことができれば、クラウドを介さなくてもよい。
　ロケータ装置１４は、例えばＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ　Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ　Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ　Ｓｙｓｔｅｍ）を用いて、自らの位置に関する信号を生成し、自位置検出部１３ｃに出力するように構成されている。自位置検出部１３ｃは、ロケータ装置１４から入力された信号に基づいて、プローブ移動体１０の位置情報Ｉｍを生成する。また、自位置検出部１３ｃは生成した位置情報Ｉｍを移動体側制御部１３ａに入力する。
　移動体側制御部１３ａは、移動体側通信部１３ｂおよび通信装置１５を介して、プローブ情報Ｉｐを路面状態推定装置２０に送信する。プローブ情報Ｉｐには、路面状態情報Ｉｓ、位置情報Ｉｍ、および識別情報Ｉｄが含まれる。路面状態情報Ｉｓとは、個々のプローブ移動体１０が画像取得部１１によって取得した路面の画像に基づいて得られた、路面の状態に関する情報である。画像取得部１１に画像処理センサ１１ｂが含まれる場合、路面状態情報Ｉｓには、画像処理センサ１１ｂが検出した路面状態を含めることができる。ただし、路面状態情報Ｉｓに路面状態を含めず、単に撮影装置１１ａが撮影した画像のみを含めてもよい。位置情報Ｉｍとは、プローブ移動体１０の位置に関する情報である。位置情報Ｉｍは、例えば緯度および経度の組み合わせであってもよい。識別情報Ｉｄとは、個々のプローブ移動体１０を識別するための情報である。プローブ情報Ｉｐに識別情報Ｉｄが含まれることで、いずれのプローブ移動体１０から送信されたプローブ情報Ｉｐであるかを、路面状態推定装置２０が識別することが可能である。
　ここで、路面状態情報Ｉｓは、画像取得部１１によって取得した路面の画像に基づいて生成される。画像取得部１１に異常が生じている場合には、路面状態情報Ｉｓの品質が低下する。画像取得部１１に生じる異常の態様としては、撮影装置１１ａへの異物の付着、撮影装置１１ａの故障、画像処理センサ１１ｂの劣化、等が挙げられる。例えば、撮影装置１１ａに異物が付着している場合、その撮影装置１１ａによって撮影された画像に基づいて生成された路面状態情報Ｉｓには、路面状態が正確に反映されていない可能性がある。このような、品質の低下した路面状態情報Ｉｓに基づいて路面状態を推定すると、推定の精度が低下する。そこで本実施の形態に係る路面状態推定システム１は、異なるプローブ移動体１０から送信された複数のプローブ情報Ｉｐを用いることで、路面状態の推定精度を高めることが可能な、路面状態推定装置２０を備えている。
　図１に示すように、路面状態推定装置２０は、各プローブ移動体１０と通信を行うように構成されている。路面状態推定装置２０は、いわゆるエッジサーバであってもよいし、いわゆるセントラルサーバであってもよい。理解を容易にするため、以下では路面状態推定システム１が有する路面状態推定装置２０の数が１つである場合を説明する。ただし、路面状態推定システム１は、複数の路面状態推定装置２０を備えてもよい。そして、複数の路面状態推定装置２０がそれぞれ、以下に説明する構成および機能を有してもよい。
　路面状態推定装置２０は、情報取得部２１と、制御部２２と、プローブ情報記憶部２３と、地図ＤＢ記憶部２４と、を備えている。情報取得部２１は、複数のプローブ移動体１０がそれぞれ送信したプローブ情報Ｉｐを受信する。制御部２２を構成するハードウェアは、ＣＰＵ等である。制御部２２は、複数のプローブ移動体１０がそれぞれ送信したプローブ情報Ｉｐに基づき、位置情報Ｉｍに関連付けられた、路面状態に関する路面状態推定情報Ｉｒを生成する。また、制御部２２は、生成した路面状態推定情報Ｉｒを、地図ＤＢ記憶部２４に記憶させる。地図ＤＢ記憶部２４は、地図とともに路面状態推定情報Ｉｒを記憶する。制御部２２は、複数のプローブ移動体１０がそれぞれ送信したプローブ情報Ｉｐに基づき、識別情報Ｉｄに関連付けられた、路面状態情報Ｉｓの品質に関するプローブ品質推定情報Ｉｑを生成する。また、制御部２２は、生成したプローブ品質推定情報Ｉｑを、プローブ情報記憶部２３に記憶させる。
　地図ＤＢ記憶部２４およびプローブ情報記憶部２３は、単一のハードウェア内に存在してもよいし、複数のハードウェア内に分かれて存在してもよい。地図ＤＢ記憶部２４およびプローブ情報記憶部２３を構成するハードウェアとしては、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ　Ｅｒａｓａｂｌｅ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）等を採用できる。
　次に、図３を用いて、プローブ移動体１０の動作フローを説明する。
　プローブ移動体１０のエンジンが始動する等により、動作フローが開始されると、ステップＳ１０が行われる。ステップＳ１０では、撮影装置１１ａが、プローブ移動体１０の周辺の画像を撮影する。より具体的には、フロントカメラによって、プローブ移動体１０の前方の静止画または動画を撮影してもよい。あるいは、リアカメラによって、プローブ移動体１０の後方の静止画または動画を撮影してもよい。プローブ移動体１０の前方および後方のうち、一方の画像のみを取得してもよいし、両方の画像を取得してもよい。
　次に、ステップＳ１１に進む。ステップＳ１１では、画像処理センサ１１ｂが、撮影装置１１ａによって撮影された画像を処理し、路面状態を検出する。より具体的には、撮影装置１１ａが取得した画像は、画像取得部１１が備えるバッファに格納される。画像処理センサ１１ｂは、バッファに格納された画像を取り出し、検出処理を順次実行する。画像処理センサ１１ｂは、撮影装置１１ａによって指定されたフレームレートに同調して、検出処理を実行してもよい。あるいは、検出処理のリアルタイム性が求められない場合には、撮影装置１１ａが取得した画像を記憶媒体（例えば、ＨＤＤ：Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ等）に保存し、事後的に画像処理センサ１１ｂが検出処理を実行してもよい。画像処理センサ１１ｂによる検出処理の実行結果は、移動体側制御部１３ａに出力される。
　次に、ステップＳ１２に進む。ステップＳ１２では、路面状態検出装置１３が、画像処理センサ１１ｂによる検出処理の実行結果に基づいて、路面状態の異常についての判定を行う。具体的には、路面状態検出装置１３は、路面の変形の有無、標識の劣化の有無、路面上の落下物の有無、等を判定する。路面状態検出装置１３は、機械学習を用いたパターンマッチングにより当該判定を実行してもよい。あるいは、路面状態検出装置１３は、その他の方法を用いて、当該判定を実行してもよい。路面状態検出装置１３は、路面状態に異常が有ると判定したとき（ステップＳ１２：ＹＥＳ）、ステップＳ１３に進む。路面状態検出装置１３は、路面状態に異常が無いと判定したとき（ステップＳ１２：ＮＯ）、ステップＳ１０に戻る。
　路面状態検出装置１３は、ステップＳ１３において、プローブ情報Ｉｐを生成する。先述の通り、プローブ情報Ｉｐには、路面状態情報Ｉｓ、位置情報Ｉｍ、および識別情報Ｉｄが含まれる。また、一つのプローブ情報Ｉｐに含まれる路面状態情報Ｉｓ、位置情報Ｉｍ、および識別情報Ｉｄは、互いに関連付けられている。したがって、プローブ情報Ｉｐは、どの位置における道路に異常が生じ、その情報がどのプローブ移動体１０によって得られたものであるか、を示す。路面状態情報Ｉｓは、ステップＳ１２における判定結果に基づいて生成されることができる。路面状態情報Ｉｓには、路面の変形の種類、劣化した標識の種類、落下物の画像、等を含めることができる。路面状態検出装置１３は、生成したプローブ情報Ｉｐを、通信装置１５を用いて路面状態推定装置２０に送信する。プローブ情報Ｉｐには、路面状態に異常があると路面状態検出装置１３が判定した地点だけでなく、その他の地点についての路面状態情報Ｉｓおよび位置情報Ｉｍを含めることができる。
　なお、ステップＳ１２において、路面状態に異常が無いと判定された場合にも、プローブ移動体１０がプローブ情報Ｉｐを送信する動作フローを採用してもよい。このような動作フローは、例えば車両の通行量が少ない地域において、路面状態に異常が生じていなくてもプローブ情報Ｉｐを収集したい場合等に有効である。路面状態に異常が無いと判定されているプローブ情報Ｉｐを予め蓄積しておくことで、その後に当該地域の路面状態に異常が生じたことを示すプローブ情報Ｉｐが得られた場合に、複数のプローブ情報Ｉｐを比較し、路面状態の異常の推定精度を高めることが可能となるためである。また、プローブ移動体１０は、必ずしもステップＳ１２を実行しなくてもよい。つまり、プローブ移動体１０は、路面状態についての判定を行わずに、プローブ情報Ｉｐを路面状態推定装置２０に送信してもよい。この場合、プローブ情報Ｉｐに含まれる路面状態情報Ｉｓは、撮影装置１１ａが撮影した画像そのものとすることができる。
　ステップＳ１３の後、路面状態検出装置１３はステップＳ１４を実行する。ステップＳ１４において、路面状態検出装置１３は、プローブ移動体１０の走行が終了したか否かを判定する。走行が終了した場合は処理を終了する（ステップＳ１４：ＹＥＳ）。走行が継続している場合は、ステップＳ１０に戻る（ステップＳ１４：ＮＯ）。このように、プローブ移動体１０の走行が継続している場合は、図３に示すフローが繰り返される。
　次に、図４を用いて、路面状態推定装置２０の動作フローを説明する。
　ステップＳ２０において、路面状態推定装置２０の情報取得部２１は、プローブ移動体１０から送信されたプローブ情報Ｉｐを取得する。プローブ移動体１０から路面状態推定装置２０へとプローブ情報Ｉｐが受け渡される際の経路は、特に限定されない。例えば、路面状態推定装置２０ではないエッジサーバに、各プローブ移動体１０がプローブ情報Ｉｐを送信し、エッジサーバが複数のプローブ情報Ｉｐを集約してもよい。そして、エッジサーバが、セントラルサーバである路面状態推定装置２０に、集約したプローブ情報Ｉｐを送信してもよい。あるいは、各プローブ移動体１０が、路面状態推定装置２０に直接的にプローブ情報Ｉｐを送信してもよい。路面状態推定装置２０がプローブ情報Ｉｐを受信すると、ステップＳ２１に進む。
　ステップＳ２１では、取得した１つのプローブ情報Ｉｐに基づいて、そのプローブ情報Ｉｐに含まれる１つの位置情報Ｉｍに対応する路面の、路面状態の異常の有無が判定される。図３のステップＳ１２において、既に路面状態の異常の有無が判定されている場合は、その判定結果を援用してもよい。あるいは、ステップＳ１２において既に路面状態の異常の有無が判定されている場合であっても、改めて当該判定を行ってもよい。ステップＳ２１における、路面状態における異常の有無の判定は、制御部２２が行ってもよい。制御部２２は、路面状態検出装置１３と同様の方法によって、当該判定を実行してもよい。また、路面状態推定装置２０の管理者が、プローブ情報Ｉｐに含まれる画像等を視認し、手動で判定を行ってもよい。あるいは、他の方法で路面状態における異常の有無を判定してもよい。任意の位置情報Ｉｍに対応する路面について、路面状態の異常があると判定された場合（ステップＳ２１：ＹＥＳ）、ステップＳ２２に進む。
　ステップＳ２２において、制御部２２は、路面状態の異常があると判定された地点に対応する位置情報Ｉｍをそれぞれ含む、複数のプローブ情報Ｉｐを比較する。この比較結果に基づき、制御部２２は、当該位置情報Ｉｍに関連付けられた路面状態推定情報Ｉｒを生成する。路面状態推定情報Ｉｒとは、複数のプローブ情報Ｉｐを比較することで得られる、任意の地点において路面状態に異常が発生しているか否かを推定した結果を含む情報である。
　ここで、路面状態推定情報Ｉｒと路面状態情報Ｉｓとの相違について説明する。路面状態情報Ｉｓにも、路面状態に関する情報が含まれる。しかしながら、路面状態情報Ｉｓは、プローブ移動体１０の移動体側制御部１３ａによって、当該プローブ移動体１０の画像取得部１１が取得した画像に基づいて生成される。このため、画像取得部１１に異常が生じている場合には、路面状態情報Ｉｓに含まれる路面状態に関する情報が正確ではない場合がある。あるいは、路面状態検出装置１３による処理に何らかのエラーが生じた結果、正確ではない路面状態情報Ｉｓがプローブ情報Ｉｐに含まれる可能性もある。これに対して路面状態推定情報Ｉｒは、複数のプローブ移動体１０から送信された複数のプローブ情報Ｉｐの比較結果に基づいて生成される。
　例えば、画像取得部１１等に異常が生じているプローブ移動体１０から送信されたプローブ情報Ｉｐは、画像取得部１１等に異常が生じていないプローブ移動体１０から送信されたプローブ情報Ｉｐとは、同一地点の路面状態に関する情報が異なる蓋然性が高い。そして、プローブ移動体群Ｇに含まれる、各プローブ移動体１０に搭載された画像取得部１１等の多くには、異常が生じていないと考えられる。したがって、ある特定のプローブ移動体１０（以下、特定移動体１０ｓという）が送信したプローブ情報Ｉｐに含まれる路面状態情報Ｉｓが、その他の複数のプローブ移動体１０が送信したプローブ情報Ｉｐに含まれる路面状態情報Ｉｓとは異なっている場合、特定移動体１０ｓの画像取得部１１等に異常が生じていることが推定できる。
　より具体的には、ステップＳ２２において、ステップＳ２１で路面状態の異常があると判定された位置情報Ｉｍを含む複数のプローブ情報Ｉｐを比較して、当該位置情報Ｉｍにおいて発生したと判定された路面状態の異常についての、出現頻度を演算する。そして、出現頻度が所定の閾値以上である路面状態の異常については、実際に当該異常が発生していると推定（ステップＳ２２：ＹＥＳ）し、位置情報Ｉｍに関連付けて路面状態推定情報Ｉｒを生成する。そして、制御部２２は、生成した路面状態推定情報Ｉｒを地図ＤＢ記憶部２４に記憶させる（ステップＳ２３）。制御部２２は、出現頻度が所定の閾値未満である路面状態の異常については、実際に当該異常が発生しているのではなく、画像取得部１１等の異常によるものであると推定する（ステップＳ２２：ＮＯ）。このとき、制御部２２は、画像取得部１１等に異常が発生していると推定されたプローブ移動体１０（特定移動体１０ｓ）に関する、識別情報Ｉｄに関連付けられたプローブ品質推定情報Ｉｑを生成する。そして、制御部２２は、生成したプローブ品質推定情報Ｉｑをプローブ情報記憶部２３に記憶させる（ステップＳ２４）。
　ステップＳ２２における推定に用いられる「所定の閾値」は、適宜変更可能であるが、例えば９０％である。つまり、任意の位置情報Ｉｍに対応する地点において出現頻度が９０％以上である路面状態の異常については、実際に当該異常が発生してると推定してもよい。そして、任意の位置情報Ｉｍに対応する地点において、出現頻度が１０％未満である路面状態の異常については、実際に当該異常が発生しておらず、画像取得部１１等の異常（つまり、誤検知）によるものであると推定してもよい。「所定の閾値」については、全ての地点で共通である必要はなく、例えば地域ごとに異なってもよい。具体例を挙げれば、交通量の少ない地域においてはプローブ情報Ｉｐのサンプル数が少ないため、「所定の閾値」を低く（例えば５０％以上に）設定することで、実効性のある推定結果が得られる場合がある。
　ステップＳ２３またはＳ２４を実行した後、路面状態推定装置２０の動作フローは再びステップＳ２０に戻る。路面状態推定装置２０による路面状態推定情報Ｉｒまたはプローブ品質推定情報Ｉｑの生成および記憶は、繰り返し実行される。
　なお、本実施の形態における路面状態推定システム１の構成、または処理フローは、上記の説明に限定されず、種々の変更を加えることが可能である。以下、実施の形態１の変形例について説明する。
　例えば、図３のステップＳ１２において、路面状態検出装置１３は、路面の変形の程度、標識の劣化の程度等の、路面の劣化状態を数値化した劣化度Ｒｄを演算してもよい。劣化度Ｒｄは、例えば機械学習の結果を用いて演算されてもよい。路面状態検出装置１３が劣化度Ｒｄを演算する場合、劣化度Ｒｄが所定の閾値を上回るときにステップＳ１２の判定結果をＹＥＳとし、ステップＳ１３に進む。また、劣化度Ｒｄが所定の閾値以下であるときに、路面状態検出装置１３はステップＳ１２の判定結果をＮＯとし、ステップＳ１０に戻る。このようなフローを採用することも可能である。
　また、図５に示すように、プローブ移動体１０は、高精度ロケータ１４Ａを備えてもよい。高精度ロケータ１４Ａは、ロケータ装置１４の一種である。高精度ロケータ１４Ａは、ｃｍ精度の道路形状データを含む、高精度地図ＤＢを内蔵している。また、高精度ロケータ１４Ａは、ＧＮＳＳ測位によって、高精度地図ＤＢにおける自らの位置を、高精度に取得することができる。プローブ移動体１０が高精度ロケータ１４Ａを備える場合、位置情報Ｉｍには、プローブ移動体１０の走行車線についての情報である、車線情報Ｉｌを含めることができる。図６に、車線情報Ｉｌを含むプローブ情報Ｉｐを用いて生成される路面状態推定情報Ｉｒの一例を示す。プローブ情報Ｉｐに車線情報Ｉｌが含まれている場合は、路面状態の異常の発生位置を、車線ごとに示すことができる。なお、図６の例では、「路面の変形」の一種として、マンホールの周囲の***、轍、凹み等が示されている。路面状態推定装置２０の使用者は、図６に示すような、地図と路面状態の異常とが組み合わされた画像をディスプレイに表示させて、路面の工事の手配などを行ってもよい。
　また、プローブ移動体１０がロケータ装置１４を有さず、路面状態検出装置１３自体がＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ　Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）測位機能を有してもよい。この場合も、位置情報Ｉｍをプローブ情報Ｉｐに含めることができる。
　また、図５に示すように、プローブ移動体１０は、照度センサ１６を備えてもよい。照度センサ１６は、プローブ移動体１０の周辺の照度を検出する。例えば、照度センサ１６は、プローブ移動体１０の前方または後方の路面の照度を検出してもよい。照度センサ１６による検出結果は、灯火装置１２の出力制御のために用いられてもよい。路面状態検出装置１３は、プローブ情報Ｉｐに、照度センサ１６による照度の検出結果を含ませてもよい。
　また、画像取得部１１に異常が生じている場合、その特定移動体１０ｓから送信されるプローブ情報Ｉｐに基づいて路面状態に異常が有ると判定される回数は、画像取得部１１が正常である他のプローブ移動体１０から送信されたプローブ情報Ｉｐに基づいて路面状態に異常が有ると判定される回数より大きく異なる場合がある。したがって、複数のプローブ情報Ｉｐを比較する際に、路面状態に異常が有ると判定された回数を参照し、画像取得部１１に異常が生じた特定移動体１０ｓを推定してもよい。
　また、路面状態の異常の種類によっては、路面状態の異常の発生を、回数ではなく距離として把握することが適当な場合がある。例えば、路面上の線におけるかすれまたは消滅ついては、広い区間（例えば１ｍ以上）で継続して発生する場合もある。このような場合、複数のプローブ情報Ｉｐを比較する際に、道路に沿って異常の発生が継続している長さを参照し、画像取得部１１に異常が発生した特定移動体１０ｓを特定してもよい。
　図７は、複数のプローブ情報Ｉｐの一例である。図７の例では、各プローブ情報Ｉｐに、識別情報Ｉｄ、緯度、経度、種別、回数、距離、照度、天候についての情報が含まれている。「緯度」および「経度」は、位置情報Ｉｍの一例である。「照度」は、照度センサ１６による検出結果に基づく、プローブ移動体１０の周辺の照度である。「種別」は、検出された道路状態の異常の種類を示す。「回数」は、道路状態の異常が検出された回数を示す。「距離」は、検出された道路状態の異常についての路面上の距離を示す。「天候」は、道路状態の異常が検出された際の天候を示している。「天候」に関する情報は、照度センサ１６による検出結果に基づいて求められてもよいし、気象情報を参照して取得されてもよい。
　図７の例において、識別情報Ｉｄが１、３，５，６に対応するプローブ情報Ｉｐでは、同一座標において、Line Faint(車線境界線等のかすれ)が検出されている。しかしながら、識別情報Ｉｄが３に対応するプローブ情報Ｉｐについては、識別情報Ｉｄが１，５，６に対応するプローブ情報Ｉｐと比較して、「回数」および「距離」が明らかに大きい。したがって、識別情報Ｉｄが３に対応するプローブ移動体１０は、画像取得部１１に異常が生じた特定移動体１０ｓであると推定できる。具体的な推定の方法としては、例えば「適合度Ｒｆ」という尺度を用いることができる。適合度Ｒｆは、同一の位置情報Ｉｍについて、推定対象となるプローブ移動体１０から送信されたプローブ情報Ｉｐが、その他のプローブ移動体１０から送信されたプローブ情報Ｉｐに対して、どの程度適合しているか、を示す指標である。例えば図７に示す複数のプローブ情報Ｉｐにおいては、適合度Ｒｆを、推定対象となる識別情報Ｉｄに対応した「回数」の、その他の識別情報Ｉｄにおける「回数」の平均値に対する差異としてもよい。同様に複数のプローブ情報Ｉｐに含まれる「距離」の情報を用いて、適合度Ｒｆを算出してもよい。平均値に対する差異ではなく、その他の統計的手法を用いて、適合度Ｒｆを算出してもよい。適合度Ｒｆが所定の閾値を下回るプローブ情報Ｉｐを送信したプローブ移動体１０が、特定移動体１０ｓであると推定することができる。
　また、画像取得部１１に異常が発生しているか否かの推定に、照度情報、天候に関する情報、等を用いてもよい。照度が低かったり、天候が悪かったりした場合、画像取得部１１に異常が発生していないにも関わらず、画像取得部１１に異常が発生したと判定される可能性があるためである。例えば、図７に示す識別情報Ｉｄが３に対応するプローブ情報Ｉｐは、照度が標準的であり、天候も晴れである状況下において、「回数」および「距離」が他のプローブ情報Ｉｐより顕著に大きい。したがって、識別情報Ｉｄが３に対応するプローブ移動体１０の画像取得部１１に、異常が発生していると推定できる。
　また、各プローブ移動体１０に搭載される画像処理センサ１１ｂの性能は同等であるとは限らない。互いに性能が異なる画像処理センサ１１ｂを搭載したプローブ移動体１０のプローブ情報Ｉｐ同士を比較すると、路面状態の異常または画像取得部１１の異常についての適切な推定ができない可能性がある。そこで、プローブ情報Ｉｐに、画像処理センサ１１ｂのＨＷ型番およびセンサ型番についての情報が含まれてもよい。「センサ型番」とは、画像処理センサ１１ｂに含まれる画像処理エンジンの型番である。「ＨＷ型番」とは、画像処理エンジンが実装されたハードウェアの型番である。図８は、ＨＷ型番およびセンサ型番をそれぞれ含む、複数のプローブ情報Ｉｐに基づいて生成された、プローブ品質推定情報Ｉｑの一例である。図８の例において、識別情報Ｉｄが１，３，４，５に対応するプローブ移動体１０は、同一のＨＷ型番とセンサ型番を有する。したがって、これらのプローブ移動体１０は、同等の性能を有する画像処理センサ１１ｂを有しているため、各々が送信したプローブ情報Ｉｐ同士を比較することで、路面状態の異常または画像取得部１１の異常を適切に推定することができる。図８の例では、識別情報Ｉｄが３に対応するプローブ移動体１０に搭載された画像処理センサ１１ｂに劣化が発生したと推定されている。このため、図８に示すプローブ品質推定情報Ｉｑでは、識別情報Ｉｄが３の「稼働状態」として、「劣化あり」が入力されている。
　また、路面状態検出装置１３若しくは路面状態推定装置２０は、画像取得部１１が取得した画像に基づいて、路面上の障害物の有無を判定し、障害物情報Ｉｏを生成してもよい。路面状態検出装置１３が障害物情報Ｉｏを生成する場合、プローブ情報Ｉｐに障害物情報Ｉｏを含めてもよい。制御部２２は、障害物が有ると判定された地点の位置情報Ｉｍに関連付けて、障害物情報Ｉｏを地図ＤＢ記憶部２４に記憶させてもよい。制御部２２は、複数のプローブ情報Ｉｐを比較する際に、障害物情報Ｉｏを用いることで、より精度よく路面状態の異常の有無または画像取得部１１の異常の有無を推定することが可能となる。
実施の形態２．
　次に、実施の形態２に係る路面状態推定システム１について説明する。本実施の形態に係る路面状態推定システム１は、基本的な構成は実施の形態１の路面状態推定システム１と同様であるため、異なる点を中心に説明する。
　図９に示すように、本実施の形態に係る路面状態推定装置２０は、ソフトウェア管理部２５と、路面状態分析部２６と、を備えている。路面状態分析部２６は、プローブ情報Ｉｐに含まれる路面状態情報Ｉｓに基づき、路面状態の異常の有無を分析する。ソフトウェア管理部２５は、プローブ移動体１０に搭載される装置（例えば、通信型ドライブレコーダ）のソフトウェアを管理する。以下、プローブ移動体１０に搭載される装置のソフトウェアを、単に「移動体側ソフトウェア」という。移動体側ソフトウェアは、画像処理センサ１１ｂにより実行されるソフトウェアであってもよいし、移動体側制御部１３ａにより実行されるソフトウェアであってもよい。ソフトウェア管理部２５は、移動体側ソフトウェアのバージョンを把握可能であり、また、移動体側ソフトウェアのアップデートを実行させることができる。
　図１０を用いて、本実施の形態に係る路面状態推定装置２０が実行する、特定移動体１０ｓに対する制御フローを説明する。なお、図１０に示すステップＳ３０の前に、図４に示すステップＳ２０～Ｓ２２が行われて、画像取得部１１の異常の有無についての推定が行われる。
　ステップＳ３０において、制御部２２が、特定移動体１０ｓの画像取得部１１等に異常が発生したと推定すると、ステップＳ３１に進む。
　ステップＳ３１において、ソフトウェア管理部２５は、特定移動体１０ｓに対する制御命令Ｏｃを生成する。制御命令Ｏｃは、無線通信によって特定移動体１０ｓに送信される。ステップＳ３１において生成される制御命令Ｏｃには、移動体側ソフトウェアをアップデートさせる命令が含まれる。
　移動体側ソフトウェアをアップデートさせることで、画像取得部１１の異常等が解消される場合がある。例えば、画像処理センサ１１ｂの画像処理アルゴリズムに不具合が生じている場合には、画像処理センサ１１ｂが実行するソフトウェアを、不具合の対策済みのバージョンにアップデートすることが有効である。画像処理センサ１１ｂ以外の装置についての移動体側ソフトウェアをアップデートさせてもよい。アップデートが完了すると、ステップＳ３２に進む。
　ステップＳ３２において、制御部２２は、移動体側ソフトウェアのアップデートにより異常等が解消されたか否かを判定する。画像取得部１１の異常等が解消されたと判定された場合（ステップＳ３２：ＹＥＳ）、特定移動体１０ｓに対する制御フローは終了する。画像取得部１１の異常等が解消されていないと判定された場合（ステップＳ３２：ＮＯ）、ステップＳ３３に進む。
　ステップＳ３３において、制御部２２は、特定移動体１０ｓに対して、プローブ情報Ｉｐを継続して送信させるか否かを決定する。例えば、交通量の少ない地域を特定移動体１０ｓが走行している場合には、画像取得部１１に異常が発生している特定移動体１０ｓのプローブ情報Ｉｐであっても、蓄積しておくことで有益となる場合がある。逆に、交通量の多い地域を特定移動体１０ｓが走行している場合には、当該地域に関するプローブ情報Ｉｐは充分に蓄積されるため、特定移動体１０ｓのプローブ情報Ｉｐは不要となる。このように、特定移動体１０ｓが走行する地域に応じて、特定移動体１０ｓにプローブ情報Ｉｐを継続して送信させるか否かを決定してもよい。あるいは、他の判断基準を用いて、ステップＳ３３の判定が実行されてもよい。
　特定移動体１０ｓにプローブ情報Ｉｐを送信させないと決定した場合（ステップＳ３３：ＮＯ）、ステップＳ３４に進む。ステップＳ３４において、制御部２２は、プローブ情報Ｉｐの送信を停止する命令を含む制御命令Ｏｃを生成する。この制御命令Ｏｃを受信した特定移動体１０ｓは、路面状態推定装置２０に向けたプローブ情報Ｉｐの送信を停止する。これにより、不要なプローブ情報Ｉｐが路面状態推定装置２０に送信されることが防止され、路面状態推定装置２０の処理負荷を低減することができる。なお、この制御命令Ｏｃを受信した特定移動体１０ｓは、プローブ情報Ｉｐの生成自体を停止してもよい。これにより、特定移動体１０ｓにおける消費電力を抑制することも可能である。
　特定移動体１０ｓにプローブ情報Ｉｐを送信させると決定した場合（ステップＳ３３：ＹＥＳ）、ステップＳ３５に進む。ステップＳ３５において、制御部２２は、画像処理センサ１１ｂによって処理される前の、撮影装置１１ａが撮影した画像を、プローブ情報Ｉｐに含めるようにする命令を含む制御命令Ｏｃを生成する。この制御命令Ｏｃを受信した特定移動体１０ｓの路面状態検出装置１３は、画像処理センサ１１ｂによって処理されていない画像を、路面状態情報Ｉｓとして含む、プローブ情報Ｉｐを生成する。そのプローブ情報Ｉｐを受信した路面状態推定装置２０は、路面状態情報Ｉｓ（つまり、画像処理センサ１１ｂによって処理されていない画像）を、路面状態分析部２６によって分析する。この分析には、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ　Ｎｅｕｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）を用いてもよい。制御部２２は、路面状態分析部２６による分析結果を、他のプローブ情報Ｉｐと比較する。比較の結果、路面状態分析部２６による分析結果が他のプローブ情報Ｉｐに対して齟齬が無い場合、その分析結果に基づく路面状態推定情報Ｉｒを生成し、地図ＤＢ記憶部２４に記憶させてもよい。
　次に、実施の形態２に係る路面状態推定システム１の変形例について説明する。
　ステップＳ３１において、路面状態推定装置２０が生成する制御命令Ｏｃには、種々の命令を含めることができる。例えば、特定移動体１０ｓの画像取得部１１に対して修理が必要であると判定された場合、特定移動体１０ｓの使用者に報知情報Ｃを提示してもよい。図１１に、報知情報Ｃの一例を示す。図１１の例では、画像取得部１１の修理が必要な旨が、特定移動体１０ｓの通信型ドライブレコーダ等に表示される。報知情報Ｃとして、修理センターの連絡先等を合わせて表示させてもよい。あるいは、修理が必要な旨を、音声によって特定移動体１０ｓの使用者に知らせてもよい。このように、報知情報Ｃはディスプレイへの表示であってもよいし、音声等であってもよい。このような報知を特定移動体１０ｓの使用者に対して行うために、制御命令Ｏｃには、報知命令Ｏｉを含めることができる。報知命令Ｏｉは、特定移動体１０ｓの移動体側制御部１３ａに対して発行される。報知命令Ｏｉは、特定移動体１０ｓの使用者に対して、画像取得部１１等に異常が生じたことを報知する報知情報Ｃを提示するための命令である。
　また、報知情報Ｃには、撮影装置１１ａに付着した付着物についての情報が含まれてもよい。図１２の例では、特定移動体１０ｓのフロントカメラ（撮影装置１１ａ）に汚れが付着していることを、通信型ドライブレコーダのディスプレイ等に表示させている。さらに図１２の例では、フロントカメラにおけるどの部位に汚れが付着しているかについても、画像を用いて表示している。これにより、使用者に対して、汚れの除去を促すことができる。
　また、制御部２２が生成する路面状態推定情報Ｉｒには、路面状態の異常の有無に代えて、路面状態に異常が発生している可能性についての情報が含まれてもよい。例えば、特定の地点を通過する、９０％を超えるプローブ移動体１０が、その地点に路面状態の異常があると判定した場合に、制御部２２は当該地点における路面状態の異常が確実に発生したと推定してもよい。また、特定の地点を通過する、３０％以上９０％以下のプローブ移動体１０が、その地点に路面状態の異常があると判定した場合に、制御部２２は、当該地点に路面状態の異常が発生したことが疑われると判定してもよい。そして制御部２２は、路面状態に異常が発生している可能性についての情報に基づき、報知命令Ｏｉの内容を決定してもよい。
　その他の変形例として、制御部２２が生成するプローブ品質推定情報Ｉｑには、各プローブ移動体１０における画像取得部１１の異常の発生の有無に代えて、画像取得部１１に異常が発生している可能性についての情報が含まれてもよい。そして制御部２２は、画像取得部１１に異常が発生している可能性についての情報に基づき、報知命令Ｏｉの内容を決定してもよい。
　以上説明したように、本開示に係る路面状態推定システム１は、画像取得部１１をそれぞれ有する複数のプローブ移動体１０と、複数のプローブ移動体１０がそれぞれ画像取得部１１によって取得した路面の画像に基づく路面状態情報Ｉｓ、路面の位置を示す位置情報Ｉｍ、およびプローブ移動体１０の識別情報Ｉｄをそれぞれ含む、複数のプローブ情報Ｉｐを取得する情報取得部２１と、複数のプローブ情報Ｉｐに基づき、位置情報Ｉｍに関連付けられた路面状態に関する路面状態推定情報Ｉｒと、識別情報Ｉｄに関連付けられた路面状態情報Ｉｓの品質に関するプローブ品質推定情報Ｉｑと、を生成する制御部２２と、地図および路面状態推定情報Ｉｒを記憶する地図ＤＢ記憶部２４と、プローブ品質推定情報Ｉｑを記憶するプローブ情報記憶部２３と、を備える。
　上記構成の路面状態推定システム１によれば、路面状態推定情報Ｉｒに加えて、プローブ品質推定情報Ｉｑが生成される。プローブ品質推定情報Ｉｑは、複数のプローブ情報Ｉｐの比較結果に基づいて生成されるため、特定のプローブ移動体１０の画像取得部１１等に異常が生じたことを推定できる。さらにプローブ品質推定情報Ｉｑは、路面状態情報Ｉｓの取得元となったプローブ移動体１０の識別情報Ｉｄと関連付けられている。このため、画像取得部１１等に異常が生じたプローブ移動体１０を、識別情報Ｉｄによって特定し、そのプローブ移動体１０が送信したプローブ情報Ｉｐの使用を停止することができる。あるいは、画像取得部１１等に異常が生じたプローブ移動体１０に対して、プローブ品質推定情報Ｉｑの送信を停止させることできる。したがって、画像取得部１１等に異常が生じたプローブ移動体１０によって取得されたプローブ情報Ｉｐを用いて路面の状態を推定してしまうことを防ぎ、推定精度の低下を抑制できる。
　また、複数のプローブ移動体１０の少なくとも一部の画像取得部１１には、路面を撮影する撮影装置１１ａと、撮影装置１１ａにより撮影された路面の画像に基づいて路面状態を検出する画像処理センサ１１ｂと、が含まれ、路面状態情報Ｉｓには、画像処理センサ１１ｂによって検出された路面状態が含まれてもよい。この場合、プローブ移動体１０が備える画像処理センサ１１ｂによって路面状態を検出するため、例えば路面状態推定装置２０によって路面状態を検出する場合と比較して、路面状態推定装置２０の処理負荷を低減できる。
　また、路面状態推定情報Ｉｒには、路面の変形の有無および路面に設けられた標識の劣化の有無の少なくとも一方が含まれてもよい。
　また、制御部２２は、制御部２２が複数のプローブ情報Ｉｐに基づいて特定地点における路面状態に関する推定を複数回行い、異なる複数の推定結果を得た場合に、出現頻度が所定の閾値を下回る推定結果に対応するプローブ情報Ｉｐを送信したプローブ移動体１０の画像取得部１１に異常が発生したと判定してもよい。
　また、制御部２２は、同一の位置情報Ｉｍに対応する複数のプローブ情報Ｉｐを比較することで、任意のプローブ情報Ｉｐにおけるその他のプローブ情報Ｉｐに対する適合度Ｒｆを算出し、適合度Ｒｆが所定の閾値を下回る場合に、任意のプローブ情報Ｉｐを送信したプローブ移動体１０の画像取得部１１に異常が発生したと判定してもよい。
　また、少なくとも一部のプローブ移動体１０は、路面における照度を検出する照度センサ１６を有し、プローブ情報Ｉｐには、照度センサ１６による照度の検出結果に基づく照度情報が含まれ、制御部２２は、複数のプローブ移動体１０から送信されたプローブ情報Ｉｐに含まれる照度情報を参照し、類似環境において取得された路面状態情報Ｉｓ同士を比較することで、プローブ移動体１０の画像取得部１１の異常に関する判定を行ってもよい。
　また、複数のプローブ移動体１０の少なくとも一部の画像取得部１１には、路面を撮影する撮影装置１１ａと、撮影装置１１ａにより撮影された路面の画像に基づいて路面状態を検出する画像処理センサ１１ｂと、が含まれ、プローブ情報Ｉｐには、画像処理センサ１１ｂの型に関する情報が含まれ、制御部２２は、同一の型の画像処理センサ１１ｂを有する複数のプローブ移動体１０から送信された複数のプローブ情報Ｉｐ同士を比較し、画像処理センサ１１ｂの異常に関する判定を行ってもよい。
　また、制御部２２は、位置情報Ｉｍと、路面上の障害物の有無に関する障害物情報Ｉｏと、を対応付けて、地図ＤＢ記憶部２４に記憶させてもよい。
　また、複数のプローブ移動体１０の少なくとも一部は、車線単位の道路形状データを含む高精度地図データを記憶する高精度ロケータ１４Ａを有し、高精度ロケータ１４Ａは、自己の車線位置に関する車線情報Ｉｌを生成し、高精度ロケータ１４Ａを有するプローブ移動体１０が送信するプローブ情報Ｉｐに、車線情報Ｉｌが含まれてもよい。
　また、プローブ情報Ｉｐには、プローブ移動体１０の車線位置に関する車線情報Ｉｌが含まれ、制御部２２は、車線情報Ｉｌを含む複数のプローブ情報Ｉｐの比較結果に基づき、車線ごとの路面状態に関する路面状態推定情報Ｉｒを生成し、制御部２２は、車線情報Ｉｌを含む複数のプローブ情報Ｉｐの比較結果に基づき、プローブ品質推定情報Ｉｑを生成してもよい。
　また、制御部２２は、複数のプローブ移動体１０に含まれる特定移動体１０ｓの画像取得部１１に異常が生じたと推定した場合、特定移動体１０ｓに対して送信される制御命令Ｏｃを生成してもよい。なお、路面状態推定装置２０とプローブ移動体１０との間で認証を行ってもよい。認証の方式は種々選択可能であるが、例えば、識別情報Ｉｄと組み合わされたパスワードが、各プローブ移動体１０に対して事前に発行されてもよい。プローブ情報Ｉｐに、識別情報Ｉｄとともにパスワードが含まれることで、正規のプローブ移動体１０であることを路面状態推定装置２０が認識できる。このような認証は、制御命令Ｏｃが、誤ったプローブ移動体１０に対して発行されないようにする点でも有効である。
　また、制御命令Ｏｃには、特定移動体１０ｓに搭載された装置のソフトウェアをアップデートさせる命令が含まれてもよい。
　また、制御命令Ｏｃには、特定移動体１０ｓによるプローブ情報Ｉｐの送信を停止する命令が含まれてもよい。この場合、画像取得部１１等に異常が生じたプローブ移動体１０によってプローブ情報Ｉｐが路面状態推定装置２０に送信されることが停止される。したがって、制御部２２による路面状態の推定精度が低下することを抑制できる。また、不要なプローブ情報Ｉｐが路面状態推定装置２０に送信されることで路面状態推定装置２０の処理負荷が増大することも抑制できる。
　また、制御命令Ｏｃには、特定移動体１０ｓの移動体側制御部１３ａに対して発行される報知命令Ｏｉが含まれ、報知命令Ｏｉは、特定移動体１０ｓの使用者に対して、画像取得部１１等に異常が生じたことを報知する報知情報Ｃを移動体側制御部１３ａに示させる命令であってもよい。
　また、報知情報Ｃには、特定移動体１０ｓの画像取得部１１に含まれる撮影装置１１ａに付着した付着物についての情報が含まれてもよい。
　本開示に係る路面状態推定装置２０は、複数のプローブ移動体１０がそれぞれ画像取得部１１によって取得した路面の画像に基づく路面状態情報Ｉｓ、路面の位置を示す位置情報Ｉｍ、および各々のプローブ移動体１０の識別情報Ｉｄをそれぞれ含む、複数のプローブ情報Ｉｐを取得する情報取得部２１と、複数のプローブ情報Ｉｐに基づき、路面状態に関する路面状態推定情報Ｉｒを生成し、当該路面の位置を示す位置情報Ｉｍと対応付ける制御部２２と、複数のプローブ情報Ｉｐの比較結果に基づき、識別情報Ｉｄに関連付けて路面状態情報Ｉｓの品質に関するプローブ品質推定情報Ｉｑを生成する制御部２２と、路面状態推定情報Ｉｒを記憶する地図ＤＢ記憶部２４と、プローブ品質推定情報Ｉｑを記憶するプローブ情報記憶部２３と、を有する。
　上記構成の路面状態推定装置２０によれば、路面状態推定情報Ｉｒに加えて、プローブ品質推定情報Ｉｑを生成する。プローブ品質推定情報Ｉｑは、複数のプローブ情報Ｉｐの比較結果に基づいて生成されるため、特定のプローブ移動体１０の画像取得部１１等に異常が生じたことを推定できる。さらにプローブ品質推定情報Ｉｑは、路面状態情報Ｉｓの取得元となったプローブ移動体１０の識別情報Ｉｄと関連付けられている。このため、画像取得部１１等に異常が生じたプローブ移動体１０を、識別情報Ｉｄによって特定し、そのプローブ移動体１０が送信したプローブ情報Ｉｐの使用を停止することができる。あるいは、画像取得部１１等に異常が生じたプローブ移動体１０に対して、プローブ品質推定情報Ｉｑの送信を停止させることできる。したがって、画像取得部１１等に異常が生じたプローブ移動体１０によって取得されたプローブ情報Ｉｐを用いて路面の状態を推定してしまうことを防ぎ、推定精度の低下を抑制できる。
　また、路面状態推定装置２０は、複数のプローブ移動体１０の少なくとも一部によって取得された画像に基づいて路面状態を分析する路面状態分析部２６を備えてもよい。
　本開示に係るプローブ移動体１０は、自己の位置情報Ｉｍを生成するロケータ装置１４と、路面の画像を取得する画像取得部１１と、位置情報Ｉｍ、位置情報Ｉｍに対応付けられるとともに画像に基づいて生成された路面状態情報Ｉｓ、および自己の識別情報Ｉｄを含むプローブ情報Ｉｐを生成する移動体側制御部１３ａと、移動体側制御部１３ａが生成したプローブ情報Ｉｐを、路面状態推定装置２０に送信する通信装置１５と、を備える。
　上記構成のプローブ移動体１０によれば、プローブ品質推定情報Ｉｑおよび路面状態推定情報Ｉｒを生成する路面状態推定装置２０と組み合わせて用いられることで、画像取得部１１等に異常が生じた場合に路面状態推定情報Ｉｒの品質を低下させてしまうことを抑制できる。
　また、コンピュータを路面状態推定装置２０として機能させるための路面状態推定プログラムを、路面状態推定装置２０が有する記憶部に記憶させてもよい。路面状態推定プログラムを記憶するハードウェアは、プローブ情報記憶部２３、地図ＤＢ記憶部２４等のハードウェアと同一であってもよいし、異なってもよい。
　なお、本開示の技術的範囲は前記実施の形態に限定されず、本開示の趣旨を逸脱しない範囲において種々の変更を加えることが可能である。
　例えば、画像取得部１１はレーダーを用いて路面の画像を取得するように構成されていてもよい。この場合も、少なくとも画像取得部１１が取得した画像に基づいて、路面の変形および路面上の落下物の有無を検出することは可能である。
　その他、上記した実施の形態あるいは変形例を、適宜組み合わせてもよい。
１…路面状態推定システム　１０…プローブ移動体　１０ｓ…特定移動体　１１…画像取得部　１１ａ…撮影装置　１１ｂ…画像処理センサ　１３ａ…移動体側制御部　１４…ロケータ装置　１４Ａ…高精度ロケータ　１５…通信装置　１６…照度センサ　２０…路面状態推定装置　２１…情報取得部　２２…制御部　２３…プローブ情報記憶部　２４…地図ＤＢ記憶部

Claims (19)

  1. 　画像取得部をそれぞれ有する複数のプローブ移動体と、
    　複数の前記プローブ移動体がそれぞれ前記画像取得部によって取得した路面の画像に基づく路面状態情報、前記路面の位置を示す位置情報、および前記プローブ移動体の識別情報をそれぞれ含む、複数のプローブ情報を取得する情報取得部と、
    　複数の前記プローブ情報に基づき、前記位置情報に関連付けられた路面状態に関する路面状態推定情報と、前記識別情報に関連付けられた前記路面状態情報の品質に関するプローブ品質推定情報と、を生成する制御部と、
    　前記路面状態推定情報を記憶する地図ＤＢ記憶部と、
    　前記プローブ品質推定情報を記憶するプローブ情報記憶部と、
    　を備える、路面状態推定システム。
  2. 　複数の前記プローブ移動体の少なくとも一部の前記画像取得部には、前記路面を撮影する撮影装置と、前記撮影装置により撮影された前記路面の前記画像に基づいて前記路面状態を検出する画像処理センサと、が含まれ、
    　前記路面状態情報には、前記画像処理センサによって検出された前記路面状態が含まれる、請求項１に記載の路面状態推定システム。
  3. 　前記路面状態推定情報には、路面の変形の有無および路面に設けられた標識の劣化の有無の少なくとも一方が含まれる、請求項１または２に記載の路面状態推定システム。
  4. 　前記制御部は、前記制御部が複数の前記プローブ情報に基づいて特定地点における路面状態に関する推定を複数回行い、異なる複数の推定結果を得た場合に、出現頻度が所定の閾値を下回る推定結果に対応するプローブ情報を送信したプローブ移動体の前記画像取得部に異常が発生したと判定する、請求項１から３のいずれか１項に記載の路面状態推定システム。
  5. 　前記制御部は、同一の前記位置情報に対応する複数の前記プローブ情報を比較することで、任意のプローブ情報におけるその他のプローブ情報に対する適合度を算出し、前記適合度が所定の閾値を下回る場合に、前記任意のプローブ情報を送信した前記プローブ移動体の前記画像取得部に異常が発生したと判定する、請求項１から４のいずれか１項に記載の路面状態推定システム。
  6. 　少なくとも一部の前記プローブ移動体は、路面における照度を検出する照度センサを有し、
    　前記プローブ情報には、前記照度センサによる前記照度の検出結果に基づく照度情報が含まれ、
    　前記制御部は、複数のプローブ移動体から送信された前記プローブ情報に含まれる前記照度情報を参照し、類似環境において取得された前記路面状態情報同士を比較することで、前記プローブ移動体の前記画像取得部の異常に関する判定を行う、請求項１から５のいずれか１項に記載の路面状態推定システム。
  7. 　複数の前記プローブ移動体の少なくとも一部の前記画像取得部には、路面を撮影する撮影装置と、前記撮影装置により撮影された前記路面の前記画像に基づいて前記路面状態を検出する画像処理センサと、が含まれ、
    　前記プローブ情報には、前記画像処理センサの型に関する情報が含まれ、
    　前記制御部は、同一の型の画像処理センサを有する複数の前記プローブ移動体から送信された複数の前記プローブ情報同士を比較し、前記画像処理センサの異常に関する判定を行う、請求項１から６のいずれか１項に記載の路面状態推定システム。
  8. 　前記制御部は、前記位置情報と、路面上の障害物の有無に関する障害物情報と、を対応付けて、前記地図ＤＢ記憶部に記憶させる、請求項１から７のいずれか１項に記載の路面状態推定システム。
  9. 　複数の前記プローブ移動体の少なくとも一部は、車線単位の道路形状データを含む高精度地図データを記憶する高精度ロケータを有し、
    　前記高精度ロケータは、自己の車線位置に関する車線情報を生成し、
    　前記高精度ロケータを有する前記プローブ移動体が送信する前記プローブ情報に、前記車線情報が含まれる、請求項１から８のいずれか１項に記載の路面状態推定システム。
  10. 　前記プローブ情報には、前記プローブ移動体の車線位置に関する車線情報が含まれ、
    　前記制御部は、前記車線情報を含む複数の前記プローブ情報の比較結果に基づき、車線ごとの路面状態に関する前記路面状態推定情報を生成する、請求項１から９のいずれか１項に記載の路面状態推定システム。
  11. 　前記制御部は、複数の前記プローブ移動体に含まれる特定移動体の画像取得部に異常が生じたと推定した場合、前記特定移動体に対して送信される制御命令を生成する、請求項１から１０のいずれか１項に記載の路面状態推定システム。
  12. 　前記制御命令には、前記特定移動体に搭載された装置のソフトウェアをアップデートさせる命令が含まれる、請求項１１に記載の路面状態推定システム。
  13. 　前記制御命令には、前記特定移動体による前記プローブ情報の送信を停止する命令が含まれる、請求項１１または１２に記載の路面状態推定システム。
  14. 　前記制御命令には、前記特定移動体の移動体側制御部に対して発行される報知命令が含まれ、
    　前記報知命令は、前記特定移動体の使用者に対して、前記画像取得部に異常が発生したことを報知する報知情報を前記移動体側制御部に示させる命令である、請求項１１から１３のいずれか１項に記載の路面状態推定システム。
  15. 　前記報知情報には、前記特定移動体の前記画像取得部に含まれる撮影装置に付着した付着物についての情報が含まれる、請求項１４に記載の路面状態推定システム。
  16. 　複数のプローブ移動体がそれぞれ画像取得部によって取得した路面の画像に基づく路面状態情報、前記路面の位置を示す位置情報、および各々の前記プローブ移動体の識別情報をそれぞれ含む、複数のプローブ情報を取得する情報取得部と、
    　複数の前記プローブ情報に基づき、前記位置情報に関連付けられた路面状態に関する路面状態推定情報と、前記識別情報に関連付けられた前記路面状態情報の品質に関するプローブ品質推定情報と、を生成する制御部と、
    　前記路面状態推定情報を記憶する地図ＤＢ記憶部と、
    　前記プローブ品質推定情報を記憶するプローブ情報記憶部と、を備える、路面状態推定装置。
  17. 　複数の前記プローブ移動体の少なくとも一部によって取得された画像に基づいて路面状態を分析する路面状態分析部を備える、請求項１６に記載の路面状態推定装置。
  18. 　自己の位置情報を生成するロケータ装置と、
    　路面の画像を取得する画像取得部と、
    　前記位置情報、前記位置情報に対応付けられるとともに前記画像に基づいて生成された路面状態情報、および自己の識別情報を含むプローブ情報を生成する移動体側制御部と、
    　前記移動体側制御部が生成した前記プローブ情報を、路面状態推定装置に送信する通信装置と、を備え、
    　前記路面状態推定装置は、前記プローブ情報を含む複数のプローブ情報に基づき、前記位置情報に関連付けられた路面状態に関する路面状態推定情報と、前記識別情報に関連付けられた前記路面状態情報の品質に関するプローブ品質推定情報と、を生成する、プローブ移動体。
  19. 　コンピュータを、請求項１６または１７に記載の前記路面状態推定装置として機能させるための、路面状態推定プログラム。
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