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公開番号2024130894
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-09-30
出願番号2023040841
出願日2023-03-15
発明の名称震度推定装置
出願人トヨタ自動車株式会社
代理人弁理士法人YKI国際特許事務所
主分類G01V 1/01 20240101AFI20240920BHJP(測定;試験)
要約【課題】車両が地表そのものの上に存在せずに、地表上に存在する構造物上に存在する場合であっても、その車両の位置の震度を精度良く推定すること。
【解決手段】震度推定部22は、地震の発生と規模とを示す地震情報を受け付け、車両の現在の位置における地盤特性を示す地盤特性情報と地震情報とに基づいて、車両の現在の位置における地表の震度を推定する。車両が高架や橋梁等の構造物上に存在する場合、震度推定部22は、地表の震度と当該構造物の振動特性とに基づいて、当該構造物上に存在する車両の位置の震度を推定する。出力部24は、その推定された震度を示す推定震度情報を、車両や車両運行システム等に送信する。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
車両の位置における地盤特性を示す情報、前記車両の位置における地盤上に存在する構造物の振動特性を示す情報、及び、地震の発生と規模とを示す地震情報を取得する取得手段と、
前記地震情報が示す地震の規模と、前記地盤特性と、前記構造物の振動特性と、に基づいて、前記車両の位置における震度を推定する震度推定手段と、
を有することを特徴とする震度推定装置。
続きを表示（約 86 文字）【請求項２】
請求項１に記載の震度推定装置において、
前記震度推定手段は、機械学習によって震度を推定する、
ことを特徴とする震度推定装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、地震が発生したときの車両の位置の震度を推定する技術に関する。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、車両が走行している領域の震度を取得するシステムが記載されている。当該システムは、地震情報と地盤情報と移動体の位置情報とに基づいて、移動体の位置を含む領域で予測される震度と、当該領域への地震が到達する時刻とを計算する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２１－０５６７１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載のシステムによれば、地表の震度を推定することができる。しかし、当該システムにおいては、地盤の特性を考慮して地表の震度を推定するに過ぎない。そのため、車両が高架や橋梁等の構造物上に存在する場合、その構造物上に存在する車両の位置の震度を正確に推定することができない。
【０００５】
本開示の目的は、車両が地表そのものの上に存在せずに、地表上に存在する構造物上に存在する場合であっても、その車両の位置の震度を精度良く推定することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の１つの態様は、車両の位置における地盤特性を示す情報、前記車両の位置における地盤上に存在する構造物の振動特性を示す情報、及び、地震の発生と規模とを示す地震情報を取得する取得手段と、前記地震情報が示す地震の規模と、前記地盤特性と、前記構造物の振動特性と、に基づいて、前記車両の位置における震度を推定する震度推定手段と、を有することを特徴とする震度推定装置である。
【０００７】
上記の構成によれば、車両の位置における地盤上に存在する構造物の振動特性をも考慮して震度が推定される。それ故、地盤の特性のみを考慮して車両に対する震度を推定する場合と比べて、車両の位置の震度を精度良く推定することができる。
【０００８】
震度推定装置の機能は、人工知能（ＡＩ）によって実現されてもよい。例えば、ディープラーニング等の機械学習が用いられてもよい。具体的な技術として、ニューラルネットワーク（例えば、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ））、自己符号化、誤差逆伝搬又はアンサンブル学習等が用いられてもよい。もちろん、これらに限らず、人工知能に関する技術が上記の構成に適用されてもよい。
【発明の効果】
【０００９】
本開示によれば、車両が地表そのものの上に存在せずに、地表上に存在する構造物上に存在する場合であっても、その車両の位置の震度を精度良く推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
実施形態に係る震度推定システムの構成を示すブロック図である。
震度推定装置による処理の流れを示すフローチャートである。
構造物位置のデータベースを示す図である。
車両の位置の震度を推定する処理を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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