特開 2022-190599 情報出力方法、情報出力装置およびプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022190599

(43)【公開日】2022-12-26

(54)【発明の名称】情報出力方法、情報出力装置およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/16 20060101AFI20221219BHJP

【ＦＩ】

G08G1/16 D

【審査請求】未請求

【請求項の数】12

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021099002

(22)【出願日】2021-06-14

(71)【出願人】

【識別番号】314012076

【氏名又は名称】パナソニックＩＰマネジメント株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100109210

【弁理士】

【氏名又は名称】新居 広守

(74)【代理人】

【識別番号】100137235

【弁理士】

【氏名又は名称】寺谷 英作

(74)【代理人】

【識別番号】100131417

【弁理士】

【氏名又は名称】道坂 伸一

(72)【発明者】

【氏名】上山 晃司

(72)【発明者】

【氏名】浦部 弘章

(72)【発明者】

【氏名】村本 衛一

(72)【発明者】

【氏名】河本 弘和

【テーマコード（参考）】

5H181

【Ｆターム（参考）】

5H181AA01

5H181BB20

5H181CC03

5H181CC04

5H181CC14

5H181FF04

5H181FF05

5H181FF07

5H181LL01

5H181LL04

5H181LL07

5H181LL08

5H181LL15

(57)【要約】

【課題】移動体に生じ得る事象を適切に特定して出力する。
【解決手段】モデルであって、当該モデルに入力された第一移動体に関する情報である第一移動体情報に基づいて、第一移動体に生じた事象を示す第一事象情報を出力するモデルを取得し、第二移動体に関する情報である第二移動体情報を取得し（Ｓ２０２）、取得した第二移動体情報に変更を施した第三移動体情報を生成し（Ｓ２０３）、取得した第二移動体情報をモデルに入力することで出力される、第二移動体に生じた事象を示す情報を、第二事象情報として取得し（Ｓ２０４）、生成した第三移動体情報をモデルに入力することで出力される事象を示す情報を、第三事象情報として取得し（Ｓ２０５）、第二事象情報と第三事象情報との差分を示す差分情報を生成して（Ｓ２０６）出力する（Ｓ２０７）。
【選択図】図１３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

モデルであって、前記モデルに入力された第一移動体に関する情報である第一移動体情報に基づいて、前記第一移動体に生じた事象を示す第一事象情報を出力するモデルを取得し、
第二移動体に関する情報である第二移動体情報を取得し、
取得した前記第二移動体情報に変更を施した第三移動体情報を生成し、
取得した前記第二移動体情報を前記モデルに入力することで出力される、前記第二移動体に生じた事象を示す情報を、第二事象情報として取得し、
生成した前記第三移動体情報を前記モデルに入力することで出力される事象を示す情報を、第三事象情報として取得し、
前記第二事象情報と前記第三事象情報との差分を示す差分情報を生成して出力する
情報出力方法。

【請求項2】

前記第二移動体情報は、前記第二移動体の移動の際に、前記第二移動体が備えるセンサがセンシングにより生成したセンサ値から生成された情報を含み、
前記第三移動体情報を生成する際には、
前記第二移動体が備える前記センサによるセンシングが失敗したことに対応する前記変更を前記第二移動体情報に施すことで、前記第三移動体情報を生成する
請求項１に記載の情報出力方法。

【請求項3】

さらに、前記第二移動体が備える前記センサによる前記センシングが失敗した頻度を計測し、
前記第三移動体情報を生成する際には、
計測した前記頻度で前記変更を施すことで、前記第三移動体情報を生成する
請求項２に記載の情報出力方法。

【請求項4】

前記差分情報を生成する際には、
前記第二事象情報に示されている事象のうち、前記第三事象情報に示されている事象を除く事象を示す前記差分情報を生成する
請求項１～３のいずれか１項に記載の情報出力方法。

【請求項5】

前記第一移動体情報は、さらに、前記第一移動体の移動路に設置されているセンサがセンシングにより生成したセンサ値から生成された情報を含み、
前記第二移動体情報は、さらに、前記第二移動体の移動路に設置されているセンサがセンシングにより生成したセンサ値から生成された情報を含む
請求項２に記載の情報出力方法。

【請求項6】

前記第一移動体情報は、
前記第一移動体の位置情報もしくは速度情報、前記第一移動体の周囲における障害物の有無、前記第一移動体の周囲に存在している障害物の位置情報もしくは速度情報、前記第一移動体の搭乗人数、前記第一移動体の周囲に存在している人の流れの量、または、前記第一移動体の周囲に存在している車両の流れの量を含み、
前記第二移動体情報は、
前記第二移動体の位置情報もしくは速度情報、前記第二移動体の周囲における障害物の有無、前記第二移動体の周囲に存在している障害物の位置情報もしくは速度情報、前記第二移動体の搭乗人数、前記第二移動体の周囲に存在している人の流れの量、または、前記第二移動体の周囲に存在している車両の流れの量を含む
請求項１～５のいずれか１項に記載の情報出力方法。

【請求項7】

前記事象は、前記第一移動体または前記第二移動体である移動体の移動方向における人または物体の飛び出し、前記移動体の進行方向変更時の人または物体の巻き込み、前記移動体の他の移動体との合流時の衝突、前記移動体の移動方向における他の移動体の割込み、前記移動体の移動路の逸脱、信号機のない横断エリアでの車両と歩行者との同時進行開始による衝突、または、車両の周囲での意図的な妨害を含む
請求項１～６のいずれか１項に記載の情報出力方法。

【請求項8】

前記差分情報は、前記差分情報により示される事象が生じた位置を地図上に示した画像を含む
請求項１～７のいずれか１項に記載の情報出力方法。

【請求項9】

前記差分情報は、前記差分情報により示される事象の複数の要因それぞれが、前記事象の発生に影響を及ぼした度合いを含む
請求項１～８のいずれか１項に記載の情報出力方法。

【請求項10】

前記モデルは、ニューラルネットワークモデルである
請求項１～９のいずれか１項に記載の情報出力方法。

【請求項11】

取得部と、変更部と、検知部と、生成部とを備え、
前記検知部は、モデルであって、前記モデルに入力された第一移動体に関する情報である第一移動体情報に基づいて、前記第一移動体に生じた事象を示す第一事象情報を出力するモデルを取得し、
前記取得部は、第二移動体に関する情報である第二移動体情報を取得し、
前記変更部は、前記取得部が取得した前記第二移動体情報に変更を施した第三移動体情報を生成し、
前記検知部は、前記取得部が取得した前記第二移動体情報を前記モデルに入力することで出力される、前記第二移動体に生じた事象を示す情報を、第二事象情報として取得し、
前記検知部は、前記変更部が生成した前記第三移動体情報を前記モデルに入力することで出力される事象を示す情報を、第三事象情報として取得し、
前記生成部は、前記第二事象情報と前記第三事象情報との差分を示す差分情報を生成して出力する
情報出力装置。

【請求項12】

請求項１～１０のいずれか１項に記載の情報出力方法をコンピュータに実行させるプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報出力方法、情報出力装置およびプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、道路の交差点内で発生する事象を予測する方法が開示されている（特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開平９－２５１５９６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、事象を適切に予測することができないことがあるという問題がある。

【0005】

本発明は、移動体に生じ得る事象を適切に特定して出力する情報出力方法などを提供する。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の一態様に係る情報出力方法は、モデルであって、前記モデルに入力された第一移動体に関する情報である第一移動体情報に基づいて、前記第一移動体に生じた事象を示す第一事象情報を出力するモデルを取得し、第二移動体に関する情報である第二移動体情報を取得し、取得した前記第二移動体情報に変更を施した第三移動体情報を生成し、取得した前記第二移動体情報を前記モデルに入力することで出力される、前記第二移動体に生じた事象を示す情報を、第二事象情報として取得し、生成した前記第三移動体情報を前記モデルに入力することで出力される事象を示す情報を、第三事象情報として取得し、前記第二事象情報と前記第三事象情報との差分を示す差分情報を生成して出力する情報出力方法である。

【0007】

なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、装置、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、装置、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

【発明の効果】

【0008】

本発明の情報出力装置は、移動体に生じ得る事象を適切に特定して出力することができる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】図１は、実施の形態における検知システムの構成を模式的に示す説明図である。

【図2】図２は、実施の形態における車両の機能構成を模式的に示す説明図である。

【図3】図３は、実施の形態における検知装置の機能構成を模式的に示す説明図である。

【図4】図４は、実施の形態における検知システムの処理を示すフロー図である。

【図5】図５は、実施の形態における特定システムの構成を模式的に示す説明図である。

【図6】図６は、実施の形態における特定装置の機能構成を模式的に示す説明図である。

【図7】図７は、実施の形態における車両が取得した車両情報と、事象情報との例を示す説明図である。

【図8】図８は、実施の形態における変更部により変更が施された車両情報と、事象情報との例を示す説明図である。

【図9】図９は、実施の形態における統合事象情報の例を示す説明図である。

【図10】図１０は、実施の形態における差分情報の例を示す説明図である。

【図11】図１１は、実施の形態における出力情報の第一例を示す説明図である。

【図12】図１２は、実施の形態における出力情報の第二例を示す説明図である。

【図13】図１３は、実施の形態における特定システムの処理を示すフロー図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

（本発明の基礎となった知見）
本発明者は、「背景技術」の欄において記載した、事象を予測する技術に関し、以下の問題が生じることを見出した。

【0011】

移動体（例えば車両など）がセンサによって取得した情報に基づいて、移動体または移動体の周囲に生じている事象を検知したり、移動体または移動体の周囲に生じる可能性が高い事象を事前に予測したりすることが可能である。事象が検知または予測された場合、移動体がその事象を回避する、または、その事象が発生しないように事前に移動体または移動路を改善するという施策をとることが想定される。

【0012】

上記移動体は、搭乗している運転者によって運転される移動体だけでなく、運転者が搭乗せずに自律的に走行する移動体、または、車内ではなく遠隔地に存在する運転者により通信回線を経由して制御されて走行する移動体も含む。

【0013】

しかしながら、センサにより取得した情報に誤りが含まれている、または、センサにより取得した情報に欠損がある場合がある。このように、センサにより取得した情報に誤りまたは欠損がある場合、適切に事象を予測することができない、言い換えれば、事象の予測に失敗することがあるという問題がある。

【0014】

本発明は、移動体に生ずる事象を適切に予測することができる情報出力方法などを提供する。より具体的には、本発明は、移動体に生じ得る事象のうち、実際の移動の際に検知に失敗し得る事象を事前に特定して出力する情報出力方法などを提供する。

【0015】

このような問題を解決するために、本発明の一態様に係る情報出力方法は、モデルであって、前記モデルに入力された第一移動体に関する情報である第一移動体情報に基づいて、前記第一移動体に生じた事象を示す第一事象情報を出力するモデルを取得し、第二移動体に関する情報である第二移動体情報を取得し、取得した前記第二移動体情報に変更を施した第三移動体情報を生成し、取得した前記第二移動体情報を前記モデルに入力することで出力される、前記第二移動体に生じた事象を示す情報を、第二事象情報として取得し、生成した前記第三移動体情報を前記モデルに入力することで出力される事象を示す情報を、第三事象情報として取得し、前記第二事象情報と前記第三事象情報との差分を示す差分情報を生成して出力する情報出力方法である。

【0016】

上記態様によれば、移動体に生じ得る事象のうち、実際の移動の際に検知に失敗し得る事象を示している差分情報を出力することができる。出力される差分情報は、第二移動体情報に変更を施したことによって生じた事象情報の変化分を示している。また、第二移動体情報に施した変更は、実際の移動の際に生じ得るセンサにより取得した情報に含まれている誤りまたは欠損に相当し得る。そのため、出力される差分情報は、実際の移動の際にセンサにより取得できる情報の誤りまたは欠損により検知できない可能性がある事象を示しているといえる。このように、上記情報出力方法は、移動体に生ずる事象のうち、実際の移動の際に検知に失敗し得る事象を示す差分情報を出力することによって、移動体に生
じ得る事象を適切に特定して出力することができる。

【0017】

例えば、前記第二移動体情報は、前記第二移動体の移動の際に、前記第二移動体が備えるセンサがセンシングにより生成したセンサ値から生成された情報を含み、前記第三移動体情報を生成する際には、前記第二移動体が備える前記センサによるセンシングが失敗したことに対応する前記変更を前記第二移動体情報に施すことで、前記第三移動体情報を生成してもよい。

【0018】

上記態様によれば、第二移動体情報に施された変更が、第二移動体が備えるセンサによるセンシングが失敗したことに対応する変更であるので、出力される差分情報は、実際の移動の際に検知に失敗し得る事象を示す差分情報になる。よって、上記情報出力方法は、移動体に生じ得る事象を、より適切に特定して出力することができる。

【0019】

例えば、さらに、前記第二移動体が備える前記センサによる前記センシングが失敗した頻度を計測し、前記第三移動体情報を生成する際には、計測した前記頻度で前記変更を施すことで、前記第三移動体情報を生成してもよい。

【0020】

上記態様によれば、第二移動体が備えるセンサによるセンシングが失敗した頻度で、第二移動体情報に変更が施されるので、出力される差分情報は、実際の失敗の頻度も考慮して、実際の移動の際に検知に失敗し得る事象を示す差分情報になる。よって、上記情報出力方法は、移動体に生じ得る事象を、より適切に特定して出力することができる。

【0021】

例えば、前記差分情報を生成する際には、前記第二事象情報に示されている事象のうち、前記第三事象情報に示されている事象を除く事象を示す前記差分情報を生成してもよい。

【0022】

上記態様によれば、第二事象情報に示されている事象のうち、第三事象情報に示されている事象を除くことで、容易に差分情報を生成することができる。よって、上記情報出力方法は、より容易に、移動体に生じ得る事象を適切に特定して出力することができる。

【0023】

例えば、前記第一移動体情報は、さらに、前記第一移動体の移動路に設置されているセンサがセンシングにより生成したセンサ値から生成された情報を含み、前記第二移動体情報は、さらに、前記第二移動体の移動路に設置されているセンサがセンシングにより生成したセンサ値から生成された情報を含んでもよい。

【0024】

上記態様によれば、移動体が備えるセンサに加えて、移動路に設置されているセンサがセンシングにより生成したセンサ値をも用いて移動体情報が生成されるので、生成される移動体情報がより適切な情報になる。これにより、事象情報および差分情報の適切さも向上する。よって、上記情報出力方法は、移動体に生じ得る事象を、より適切に特定して出力することができる。

【0025】

例えば、前記第一移動体情報は、前記第一移動体の位置情報もしくは速度情報、前記第一移動体の周囲における障害物の有無、前記第一移動体の周囲に存在している障害物の位置情報もしくは速度情報、前記第一移動体の搭乗人数、前記第一移動体の周囲に存在している人の流れの量、または、前記第一移動体の周囲に存在している車両の流れの量を含み、前記第二移動体情報は、前記第二移動体の位置情報もしくは速度情報、前記第二移動体の周囲における障害物の有無、前記第二移動体の周囲に存在している障害物の位置情報もしくは速度情報、前記第二移動体の搭乗人数、前記第二移動体の周囲に存在している人の流れの量、または、前記第二移動体の周囲に存在している車両の流れの量を含んでもよい。

【0026】

上記態様によれば、移動体情報として、移動体の位置情報もしくは速度情報、移動体の周囲における障害物の有無、または、移動体の周囲に存在している障害物の位置情報もしくは速度情報を用いて、差分情報を生成する。よって、上記情報出力方法は、より容易に、移動体に生じ得る事象を適切に特定して出力することができる。

【0027】

例えば、前記事象は、前記第一移動体または前記第二移動体である移動体の移動方向における人または物体の飛び出し、前記移動体の進行方向変更時の人または物体の巻き込み、前記移動体の他の移動体との合流時の衝突、前記移動体の移動方向における他の移動体の割込み、前記移動体の移動路の逸脱、信号機のない横断エリアでの車両と歩行者との同時進行開始による衝突、または、車両の周囲での意図的な妨害を含んでもよい。

【0028】

上記態様によれば、移動体情報に基づいて、モデルにより、移動体の移動方向における人または物体の飛び出し、移動体の進行方向変更時の人または物体の巻き込み、移動体の他の移動体との合流時の衝突、移動体の移動方向における他の移動体の割込み、または、移動体の移動路の逸脱を事象として検知する。よって、上記情報出力方法は、より容易に、移動体に生じ得る事象を適切に特定して出力することができる。

【0029】

例えば、前記差分情報は、前記差分情報により示される事象が生じた位置を地図上に示した画像を含んでもよい。

【0030】

上記態様によれば、実際の移動の際に検知できない可能性がある事象が生じた位置が地図上で示されて提示される。そのため、上記地図を視認した者は、上記事象を地図上で容易に把握することができ、事象が実際に生じにくくする施策をとることが想定される。よって、上記情報出力方法は、移動体に生じ得る事象を適切に特定して出力しながら、その事象の検知を低減する施策につなげることができる。

【0031】

例えば、前記差分情報は、前記差分情報により示される事象の複数の要因それぞれが、前記事象の発生に影響を及ぼした度合いを含んでもよい。

【0032】

上記態様によれば、事象の複数の要因それぞれが、事象の発生に影響を及ぼした度合いが提示される。そのため、上記度合いを視認した者は、事象が実際に生じにくくする施策、または、事象の検知の失敗を生じにくくする施策を取ることが想定される。よって、上記情報出力方法は、移動体に生じ得る事象を適切に特定して出力しながら、その事象の検知を低減する施策につなげることができる。

【0033】

例えば、前記モデルは、ニューラルネットワークモデルであってもよい。

【0034】

上記態様によれば、ニューラルネットワークモデルを用いて、より容易に、移動体に生ずる事象をより適切に予測することができる。

【0035】

また、本発明の一態様に係る情報出力装置は、取得部と、変更部と、検知部と、生成部とを備え、前記検知部は、モデルであって、前記モデルに入力された第一移動体に関する情報である第一移動体情報に基づいて、前記第一移動体に生じた事象を示す第一事象情報を出力するモデルを取得し、前記取得部は、第二移動体に関する情報である第二移動体情報を取得し、前記変更部は、前記取得部が取得した前記第二移動体情報に変更を施した第三移動体情報を生成し、前記検知部は、前記取得部が取得した前記第二移動体情報を前記モデルに入力することで出力される、前記第二移動体に生じた事象を示す情報を、第二事象情報として取得し、前記検知部は、前記変更部が生成した前記第三移動体情報を前記モデルに入力することで出力される事象を示す情報を、第三事象情報として取得し、前記生
成部は、前記第二事象情報と前記第三事象情報との差分を示す差分情報を生成して出力する情報出力装置である。

【0036】

上記態様によれば、上記情報出力方法と同様の効果を奏する。

【0037】

また、本発明の一態様に係るプログラムは、上記の情報出力方法をコンピュータに実行させるプログラムである。

【0038】

上記態様によれば、上記情報出力方法と同様の効果を奏する。

【0039】

なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、装置、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、装置、集積回路、コンピュータプログラムまたは記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

【0040】

以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。

【0041】

なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。

【0042】

（実施の形態）
本実施の形態において、移動体に生じ得る事象を適切に特定して出力する特定方法および特定装置などについて説明する。特定方法および特定装置を、それぞれ、情報出力方法および情報出力装置ともいう。

【0043】

以降において、（１）車両に生ずる事象を検知する検知システム、および、（２）車両の移動の際に検知システムによる検知が失敗し得る事象を、事前に特定する特定システムについて説明する。

【0044】

なお、事象とは、車両にまつわるさまざまな事象を意味し、より具体的には、車両の進行の妨げになる事象、または、車両の安全な進行の妨げになる事象を意味してもよい。

【0045】

（１）検知システム
図１は、本実施の形態における検知システム５の構成を模式的に示す説明図である。検知システム５は、車両７に生ずる事象を検知するシステムである。

【0046】

図１に示されるように、検知システム５は、提示装置３０と、検知装置５０とを備え、これらは、ネットワークＮを介して通信可能に接続されている。提示装置３０と検知装置５０とは、ネットワークＮを介して車両７に通信可能に接続されている。なお、検知システム５は、車両７をさらに備えてもよい。

【0047】

車両７は、検知システム５によって事象が検知される対象である移動体の一例である。車両７は、センサによるセンシングによって生成したセンサ値から、車両７に関する情報（車両情報ともいう）を生成し、生成した車両情報を検知装置５０に送信する。車両情報は、移動体情報の一例である。

【0048】

検知装置５０は、車両７に生ずる事象を検知する装置である。検知装置５０は、車両７
から車両情報を取得し、検知モデルを用いて車両７に生じている事象を検知し、その事象を示す事象情報を提示装置３０に送信する。

【0049】

提示装置３０は、車両７に生じている事象を提示する装置である。提示装置３０は、検知装置５０が送信した事象情報を取得し、取得した事象情報を提示する。事象情報の提示は、提示情報を示す画像を表示画面に表示すること、または、提示情報を示す音声をスピーカによって出力することなどによりなされる。提示する事象情報は、監視者Ｐに閲覧または聴取されることが想定される。事象情報を閲覧または視認した監視者Ｐは、事象情報に示される事象の内容に応じて車両７を制御することが想定される。特に、事象が、車両７の安全な進行の妨げになる事象である場合には、監視者Ｐは、その事象を回避するように車両７を制御することが想定される。

【0050】

図２は、本実施の形態における車両７の機能構成を模式的に示す説明図である。

【0051】

図２に示されるように、車両７は、機能部として、センサ５１Ａおよび５１Ｂと、処理部５２と、提供部５３とを備える。車両７が備える機能部は、車両７が備えるプロセッサ（例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、不図示）が、メモリ（不図示）を用いて所定のプログラムを実行することで実現され得る。

【0052】

センサ５１Ａは、車両７または車両７の周囲に対するセンシングを行うセンサである。センサ５１Ａは、センシングをすると、センシングの結果を示すセンサ値を生成して処理部５２に提供する。センサ５１Ａは、カメラ、ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）、ＩＭＵ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ
Ｕｎｉｔ）、または、ＧＰＳ受信機を含む。センサ値は、カメラにより撮像された画像（例えばＲＧＢ画像）、ＬｉＤＡＲにより取得されたポイントクラウド、ＩＭＵにより取得された加速度情報および角速度情報、または、ＧＰＳ受信機により得られたＧＰＳデータを少なくとも含む。センサ５１Ａは、適切な間隔（例えば、０．１秒～数秒程度）で繰り返しセンサ値を取得する。センサ５１Ａがセンサ値を取得する間隔は、センシングの内容に応じて定められてよい。また、センサ５１Ａがセンサ値を取得する間隔は、固定であってもよいし、変動してもよい。

【0053】

センサ５１Ｂは、センサ５１Ａと同様のセンサであり、センサ５１Ａとは独立に動作する。センサ５１Ｂは、センサ５１Ａがセンシングする情報とは異なる情報をセンシングするセンサであることが想定されるが、センサ５１Ａがセンシングする情報と同じ情報をセンシングするセンサであってもよい。

【0054】

例えば、センサ５１Ａは、ＧＰＳ受信機であり、センサ５１Ｂは、カメラである。

【0055】

なお、図２には、センサとしてセンサ５１Ａおよび５１Ｂの２つが示されているが、センサは１以上であればいくつでもよい。

【0056】

処理部５２は、センサ５１Ａおよび５１Ｂが提供したセンサ値について処理をすることで、車両７に関する情報（車両情報）を取得する機能部である。車両情報は、例えば、車両７の位置情報もしくは速度情報、車両７の周囲における障害物の有無、車両７の周囲に存在している障害物の位置情報もしくは速度情報、車両７の搭乗人数、車両７の周囲に存在している人の流れの量（人流量ともいう）、または、車両７の周囲に存在している車両の流れの量（車流量ともいう）を含む。なお、処理部５２は、センサ５１Ａ等が提供したセンサ値だけでなく、外部装置から取得した情報について処理をすることで、車両情報を取得してもよい。

【0057】

処理部５２がセンサ値に基づいて車両情報を算出する方法は、公知技術によりなされ得る。例えば、センサ５１ＡがＧＰＳ受信機である場合、処理部５２は、ＧＰＳ受信機がＧＰＳ衛星から受信した信号（センサ値に相当）を処理することで、ＧＰＳ受信機、言い換えれば車両７の位置を示す位置情報を取得する。また、例えば、車両７に乗車するために賃貸借契約をする場合には、処理部５２は、外部装置から取得した賃貸借契約の内容を参照することで、車両７の搭乗人数を取得する。

【0058】

提供部５３は、処理部５２が算出した車両情報を検知装置５０に提供する機能部である。提供部５３は、ネットワークＮに接続される通信インタフェース（不図示）を通じて、車両情報を検知装置５０に送信する。

【0059】

図３は、本実施の形態における検知装置５０の機能構成を模式的に示す説明図である。

【0060】

図３に示されるように、検知装置５０は、機能部として、取得部５０１と、検知部５０２と、出力部５０３とを備える。検知装置５０が備える機能部は、検知装置５０が備えるプロセッサ（例えばＣＰＵ、不図示）が、メモリ（不図示）を用いて所定のプログラムを実行することで実現され得る。

【0061】

取得部５０１は、車両７から車両情報を取得する機能部である。取得部５０１は、ネットワークＮに接続される通信インタフェース（不図示）を通じて、車両７（提供部５３）が送信した車両情報を受信する。取得部５０１は、取得した車両情報を検知部５０２に提供する。

【0062】

なお、取得部５０１は、車両７の車両情報を、車両７とは異なる設備から取得してもよい。具体的には、取得部５０１は、車両７の移動路に設置されているセンサ（不図示）が、車両７または車両７の周囲に対するセンシングをすることにより取得したセンサ値から生成された車両情報を、取得してもよい。車両７の移動路に設置されているセンサは、例えば、ネットワークＮに接続された信号機または街路灯などに設置されているカメラ等である。この場合、取得部５０１は、上記カメラが生成した画像を、ネットワークＮを通じて取得する。

【0063】

検知部５０２は、取得部５０１が取得した車両情報に基づいて、車両７に生じた事象を示す事象情報を取得する機能部である。検知部５０２は、車両情報に基づいて事象情報を出力するモデル５０５を有しており、モデル５０５を用いて上記事象情報を取得する。

【0064】

検知部５０２は、取得した事象情報を提示装置３０に提供する。具体的には、検知部５０２は、取得した事象情報を、ネットワークＮに接続される通信インタフェース（不図示）を通じて提示装置３０に送信する。ここで、車両７に生じた事象は、例えば、車両７の移動方向における人または物体の飛び出し、車両７の進行方向変更時の人または物体の巻き込み、車両７の他の車両との合流時の衝突、車両７の移動方向における他の移動体の割込み、車両７の移動路の逸脱、信号機のない横断エリアでの車両７と歩行者との同時進行開始による衝突、および、車両７の周囲での意図的な妨害の少なくとも１つを含む。

【0065】

モデル５０５は、車両に生じた事象を検知する検知モデルである。モデル５０５は、具体的には、車両情報を入力されると、入力された車両情報に基づいて、その車両情報に係る車両に生じた事象を示す事象情報を出力する。モデル５０５は、例えば、事前に機械学習により構築された学習モデルである。事前の機械学習では、例えば、さまざまな事象が車両に生じたときの車両情報と、その事象を示す事象情報との組が、十分な数（数万～数十万）だけ、訓練データとして学習機に入力される。そして、訓練データに含まれる車両情報の特徴に基づいて、訓練データに含まれる事象情報を出力できるように、モデルに含
まれる内部パラメータを調整することで、学習が進行する。モデルは、例えば、ニューラルネットワークモデルである。

【0066】

出力部５０３は、検知部５０２が取得した事象情報を提示装置３０に提供する機能部である。出力部５０３は、ネットワークＮに接続される通信インタフェース（不図示）を通じて、事象情報を提示装置３０に送信する。

【0067】

図４は、本実施の形態における検知システム５の処理を示すフロー図である。

【0068】

ステップＳ１０１において、車両７のセンサ５１Ａ等は、車両７または車両７の周囲に対するセンシングを行うことで、センサ値を取得する。

【0069】

ステップＳ１０２において、車両７の処理部５２は、ステップＳ１０１で取得したセンサ値を処理することで、車両情報を取得する。

【0070】

ステップＳ１０３において、検知装置５０の検知部５０２は、ステップＳ１０２で取得された車両情報とモデル５０５とを用いて、事象情報を取得する。

【0071】

ステップＳ１０４において、出力部５０３は、ステップＳ１０３で取得した事象情報を提示装置３０に出力する。出力された提示情報は、適切な形式で監視者Ｐに視認されることが想定される。

【0072】

このようにして、検知システム５は、車両７に生ずる事象を検知する。監視者Ｐは、検知システム５によって検知され提示された情報を視認することで、事象を知ることが想定される。

【0073】

（２）特定システム
図５は、本実施の形態における特定システム１の構成を模式的に示す説明図である。特定システム１は、車両７の移動の際に検知に失敗し得る事象を事前に特定するシステムである。

【0074】

図５に示されるように、特定システム１は、提示装置２０と、特定装置１０とを備え、これらは、ネットワークＮを介して通信可能に接続されている。提示装置２０と特定装置１０とは、ネットワークＮを介して車両３に通信可能に接続されている。なお、特定システム１は、車両３をさらに備えてもよい。

【0075】

車両３は、車両７の移動の際に、検知システム５が検知に失敗し得る事象の特定に用いられる移動体の一例である。車両３が備える機能は、検知システム５における車両７におけるものと同じである。なお、車両３は、車両７と同じ車両であってもよいし、異なる車両であってもよい。

【0076】

車両３は、センサによるセンシングによって生成したセンサ値から、車両３に関する情報（車両情報ともいう）を生成し、生成した車両情報を検知装置５０に送信する。

【0077】

特定装置１０は、車両７の移動の際に、検知システム５が検知に失敗し得る事象を事前に特定する装置である。特定装置１０は、車両３から車両情報を取得し、取得した車両情報と、取得した車両情報に変更を加えた車両情報とから、検知モデルを用いて、車両７の移動の際に検知に失敗し得る事象を特定する。また、特定装置１０は、上記事象を特定する特定情報を提示装置２０に送信する。

【0078】

提示装置２０は、車両７の移動の際に検知に失敗し得る事象を提示する装置である。提示装置２０は、特定装置１０が送信した事象情報を取得し、取得した事象情報を提示する。事象情報の提示は、提示情報を示す画像を表示画面に表示すること、または、提示情報を示す音声をスピーカによって出力することなどによりなされる。提示する事象情報は、監視者Ｑに閲覧または聴取されることが想定される。事象情報を閲覧または視認した監視者Ｑは、その事象を回避する施策、または、その事象が発生しないようにする施策をとることが想定される。

【0079】

例えば、上記事象が、人が車両の進行方向に飛び出すことである場合には、その事象が実際に生じにくくなる施策は、人の道路への侵入を妨げる設備（例えばガードレール、または、注意喚起情報を記載した看板など）の設置が含まれる。また、その事象の検知の失敗を生じにくくする施策は、センサの増設または設置位置の調整が含まれる。

【0080】

図６は、本実施の形態における特定装置１０の機能構成を模式的に示す説明図である。

【0081】

図６に示されるように、特定装置１０は、機能部として、取得部１０１と、変更部１０２と、検知部１０３と、生成部１０４とを備える。特定装置１０が備える機能部は、特定装置１０が備えるプロセッサ（例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、不図示）が、メモリ（不図示）を用いて所定のプログラムを実行することで実現され得る。

【0082】

取得部１０１は、車両情報を取得する機能部である。取得部１０１は、具体的には、車両３の移動に関する車両情報（第二移動体情報に相当）を取得する。取得部１０１は、取得した車両情報を変更部１０２と検知部１０３とに提供する。このように提供される車両情報を、車両情報１１１ともいう。車両情報１１１は、車両３が備えるセンサ５１Ａ等がセンシングにより生成したセンサ値から処理部５２により生成された情報であり、車両３に関する情報である。

【0083】

なお、取得部１０１は、車両３の車両情報１１１を、車両３とは異なる設備から取得してもよい。具体的には、取得部１０１は、車両３の移動路に設置されているセンサ（不図示）が、車両３または車両３の周囲に対するセンシングをすることにより取得したセンサ値から生成された車両情報１１１を、取得してもよい。

【0084】

変更部１０２は、車両情報１１１に変更を施す機能部である。変更部１０２は、具体的には、車両情報１１１を取得部１０１から取得し、取得した車両情報１１１に変更を施した車両情報１１２（第三移動体情報に相当）を生成する。変更部１０２は、生成した車両情報１１２を検知部１０３に提供する。変更部１０２は、具体的には、車両情報１１１としての位置情報に含まれる緯度または経度の変更、または、その車両情報１１１に対応する時刻の変更を施す。

【0085】

変更部１０２は、車両情報１１２を生成する際には、車両３が備えるセンサ５１Ａ等によるセンシングが失敗したことに対応する変更を車両情報１１１に施すことで、車両情報１１２を生成する。

【0086】

なお、変更部１０２は、車両情報１１２を生成する際には、車両３が備えるセンサ５１Ａ等によるセンシングが実際に失敗した頻度で上記変更を施すことで、車両情報１１２を生成してもよい。車両３が備えるセンサ５１Ａ等によるセンシングが実際に失敗した頻度は、例えば、以下のように導き出される。

【0087】

すなわち、変更部１０２は、センシングに失敗しないと考えられる十分な個数のセンサ
であって、センシングに失敗しないと考えられる適切な位置に設置されたセンサによるセンシングの結果を用いて生成した車両３の車両情報１１１（車両情報Ａともいう）を取得する。

【0088】

また、変更部１０２は、車両３が備えるセンサ５１Ａ等によるセンシングの結果を用いて生成した車両３の車両情報１１１（車両情報Ｂともいう）を取得する。車両情報Ｂは、車両情報Ａの取得に関与したセンサより少ないセンサにより取得したセンサ値から取得されたものであるので、車両情報Ｂに含まれるエントリ数は、車両情報Ａに含まれるエントリ数より少ないことが想定される。

【0089】

そして、変更部１０２は、車両情報Ａと車両情報Ｂとを比較することで、車両情報Ａに対する車両情報Ｂの差異を特定する。このように特定された車両情報Ａに対する車両情報Ｂの差異が発生する頻度が、車両３が備えるセンサ５１Ａ等によるセンシングが実際に失敗した頻度に相当する。センシングに失敗しないと考えられる十分な個数の上記センサは、車両３が備えるセンサ５１Ａに加えて、他の車両または移動路に設置されたセンサを含んでよい。

【0090】

検知部１０３は、入力された車両情報１１１に基づいて、モデル１０６を用いて、事象情報を出力する機能部である。検知部１０３は、予めモデル１０６を取得している。モデル１０６は、モデル１０６に入力された車両の車両情報１１１（第一移動体情報に相当）に基づいて、当該車両に生じた事象を示す事象情報（第一事象情報に相当）を出力するモデルであり、モデル５０５と同じモデルである。

【0091】

検知部１０３は、取得部１０１が提供した車両情報１１１を取得し、取得した車両情報１１１をモデル１０６に入力することで出力される事象情報１２１（第二事象情報に相当）を取得する。検知部１０３は、取得した事象情報１２１を生成部１０４に提供する。

【0092】

また、検知部１０３は、変更部１０２が提供した車両情報１１２を取得すると、取得した車両情報１１２をモデル１０６に入力することで出力される事象情報１２２（第三事象情報に相当）を取得する。検知部１０３は、取得した事象情報１２２を生成部１０４に提供する。

【0093】

生成部１０４は、事象情報１２１と事象情報１２２との差分を示す差分情報を生成して出力する機能部である。生成部１０４は、ネットワークＮに接続される通信インタフェース（不図示）を通じて、差分情報を提示装置２０に送信する。

【0094】

生成部１０４は、差分情報を生成する際には、まず、事象情報１２１と事象情報１２２とを統合する。統合の際、事象情報１２１と事象情報１２２とのそれぞれに、同一の時刻および同一の場所で生じた同一の事象が含まれている場合には、これらの事象を１つの事象とするように、統合事象情報を生成する。このとき、上記「同一の時刻」は、厳密に同一の時刻であることに限定されず、所定の時間差（例えば、数秒程度以内の時間差）を有する２つの時刻が同一の時刻と扱われてもよい。言い換えれば、上記所定の時間差を有する２つの時刻が同一視されてもよい。同様に、上記「同一の場所」は、厳密に同一の場所であることに限定されず、所定の距離（例えば、数メートル以内の距離）を有する２つの地点が同一の場所と扱われてもよい。言い換えれば、上記所定の距離を有する２つの地点が同一視されてもよい。なお、１メートルに相当する緯度は、例えば赤道付近において約１０^－５度であり、１メートルに相当する緯度は、例えば約１０^－５度である。

【0095】

次に、生成部１０４は、統合事象情報に示されている事象のうち、事象情報１２２に示されている事象を除く事象を示す情報を、差分情報として生成する。差分情報は、統合事
象情報に示されている事象から、事象情報１２２に示されている事象を差し引くことで得ることができる。なお、差分情報は、上記所定の時間差を有する２つの時刻を同一視し、かつ、上記所定の距離を有する２つの地点を同一視しながら、事象情報１２１に示されている事象のうち、事象情報１２２に示されている事象を除く事象を示す情報として得ることもできる。すなわち、差分情報は、車両３に生じた事象のうち、車両３の車両情報１１１に変更が加えられたことによりモデル１０６により検知されなくなった事象を示す情報である。差分情報は、車両７の移動の際に検知に失敗し得る事象を示す情報であると言える。

【0096】

差分情報は、さまざまな形式で表現され得る。差分情報は、例えば、当該差分情報により示される事象が生じた位置を地図上に示した画像を含んでもよい。また、差分情報は、例えば、当該差分情報により示される事象の複数の要因それぞれが、当該事象に影響及ぼした度合いを含んでもよい。

【0097】

以降において、特定装置１０の処理をより詳しく説明する。

【0098】

図７は、本実施の形態における車両３が取得した車両情報１１１と、事象情報１２１との例を示す説明図である。

【0099】

図７に示される車両情報１１１は、車両３の時刻ごとの位置を示す緯度および経度を含む位置情報である。図７に示される車両情報１１１は、例えば、車両３が備えるセンサ５１ＡであるＧＰＳ受信機により取得されたＧＰＳデータが、処理部５２により処理されることで生成された位置情報である。なお、図７に示される車両情報１１１は、車両３が備えるセンサ５１Ａが繰り返し取得した車両情報のうち、車両３に事象が生じたときの車両情報を抽出したものである。

【0100】

図７に示される車両３の事象情報１２１は、車両３に生じた事象の内容を示す情報である。図７に示される車両３の事象情報１２１は、図７に示される車両情報１１１を検知部１０３（モデル１０６）に入力することで出力される事象情報１２１である。

【0101】

例えば、図７に示される１行目の車両情報（車両情報＃１ともいう）は、時刻「２０２０年３月３０日４時５３分２３秒０６１９５３」において、車両３が「緯度３４．８３８９６８度、経度１３５．６７３０７２度」の位置に位置していることを示している。

【0102】

また、図７に示される１行目の事象情報（事象情報＃１ともいう）は、車両情報＃１に示される上記時刻において、車両３に「飛び出し」の事象、より具体的には、車両３の進行方向における人の飛び出しの事象が生じたことを示している。

【0103】

図８は、本実施の形態における変更部１０２により変更が施された車両情報１１２と、事象情報１２２との例を示す説明図である。

【0104】

図８に示される車両情報１１２は、図７に示される車両情報１１１（つまり、車両３の時刻ごとの位置を示す緯度および経度）に対して、変更部１０２により変更が施された車両情報１１２である。

【0105】

具体的には、図８に示される車両情報１１２は、図７に示される車両情報１１１のうち、（ａ）車両情報＃２、＃４および＃６を削除する変更が施され、（ｂ）車両情報＃１、＃３、＃５および＃７の時刻情報を変化させる変更が施され、（ｃ）車両情報＃５および＃７の緯度を変化させる変更が施され、さらに、（ｄ）車両情報＃５の経度を変化させる変更が施されたものである。

【0106】

また、図８に示される車両３の事象情報１２２は、図８に示される車両情報１１２を検知部１０３（モデル１０６）に入力することで出力される事象情報１２２である。

【0107】

例えば、図８に示される車両情報＃１は、時刻「２０２０年３月３０日４時５３分２４秒０６１９５３」において、車両３が「緯度３４．８３８９６８度、経度１３５．６７３０７２度」の位置に位置していることを示している。

【0108】

また、図８に示される事象情報＃１は、車両３に「飛び出し」の事象、言い換えれば、車両３の進行方向における人の飛び出しの事象が生じたことを示している。

【0109】

図９は、本実施の形態における統合事象情報の例を示す説明図である。

【0110】

図９に示される統合事象情報は、図７に示される事象情報と、図８に示される事象情報とが、生成部１０４によって統合されることで生成されたものである。

【0111】

生成部１０４は、統合の際、変更の前後のうちで変更の前だけに存在している事象情報については、そのまま残し、「変更後の検知」の欄を「Ｎｏ」と設定する。

【0112】

一方、生成部１０４は、統合の際、変更の前後に存在している車両情報および事象情報については、変更後の数値を残し、「変更後の検知」の欄を「Ｙｅｓ」と設定する。

【0113】

統合事象情報は、変更前の車両情報から検知される事象情報が、変更後の車両情報から検知されるか否かを示す情報であると言える。

【0114】

なお、統合の際、変更の前後のうちで変更の後だけに存在している事象情報は、統合事象情報には含めない。変更の後だけに存在している事象情報は、検知システム５による検知に関して特に意味をもたないからである。

【0115】

図１０は、実施の形態における差分情報の例を示す説明図である。

【0116】

図１０に示される差分情報は、統合の際、変更の前後のうちで変更の前に存在していて、変更の後に存在しない事象情報（つまり、図９において「変更後の検知」の欄が「Ｎｏ」である事象情報）を示している。具体的には、図１０における差分情報＃１、＃２および＃３は、それぞれ、図９における統合事象情報＃２、＃４および＃６を抜き出したものである。

【0117】

図１０に示される差分情報は、車両３に生じた事象を示す事象情報と、変更部１０２による変更後の事象情報との差分を示す差分情報に相当し、より具体的には、車両３に生じた事象を示す事象情報に示されている事象のうち、変更部１０２による変更後の事象情報に示されている事象を除く事象を示していると言える。

【0118】

図１１は、本実施の形態における出力情報の第一例を示す説明図である。

【0119】

図１１に示される出力情報は、差分情報により示される事象が生じた位置を地図上に示した画像の一例（画像６１）である。

【0120】

画像６１には、差分情報により示される事象が生じた位置を示す図形６２が示されている。図形６２は、多くの事象が生じた位置ほど、より濃い色を有するように表示されている。

【0121】

画像６１は、特定装置１０により生成され、提示装置２０に送信されて、提示装置２０により表示される。監視者Ｑは、画像６１を視認することで、事象が多く生ずる位置を、地図上の位置として把握することができる。

【0122】

このように事象が多く生ずる位置を把握した監視者Ｑは、例えば、事象情報に示される事象が実際に生ずることを回避する施策をとることが想定される。具体的には、監視者Ｑは、人または物体の道路への飛び出しの事象が多く生じた位置に、人または物体の道路への飛び出しを阻止するガードレールを設置する施策をとることが想定される。

【0123】

図１２は、本実施の形態における出力情報の第二例を示す説明図である。

【0124】

図１２に示される出力情報は、差分情報により示される事象の複数の要因それぞれが、その事象の発生に影響を及ぼした度合いを含んでいる。

【0125】

具体的には、図１２に示される出力情報は、事象が発生した要因としての「搭乗人数」、「人流量」および「車流量」それぞれが、事象の発生に影響を及ぼした度合いを、合計を１とした数値で示している。

【0126】

このような、要因ごとの事象の発生に影響を及ぼした度合いは、例えば、事象の発生の有無に関連し得る要素と、事象の発生の有無との相関を取ることで算出され得る。また、要因ごとの事象の発生に影響を及ぼした度合いは、例えば、事象の発生の有無に関連し得る要素による回帰分析結果の標準偏回帰係数として算出され得る。

【0127】

例えば、図１２では、「搭乗人数」の要因が事象の発生に影響を及ぼした度合いが０．４であり、「人流量」の要因が事象の発生に影響を及ぼした度合いが０．３であり、また、「車流量」の要因が事象の発生に影響を及ぼした度合いが０．３である例が示されている。

【0128】

このように示される要因ごとの事象の発生に影響を及ぼした度合いを視認した者は、事象が実際に生じにくくする施策を取ることができる。

【0129】

以上のように構成された特定システム１の処理について説明する。

【0130】

図１３は、実施の形態における特定システム１の処理を示すフロー図である。

【0131】

ステップＳ２０１において、車両３のセンサ５１Ａ等は、車両３または車両３の周囲に対するセンシングを行うことで、センサ値を取得する。

【0132】

ステップＳ２０２において、車両３の処理部５２は、ステップＳ２０１で取得したセンサ値を処理することで、車両情報１１１を取得する。特定装置１０の取得部１０１は、処理部５２が取得した車両情報１１１を取得する。

【0133】

ステップＳ２０３において、特定装置１０の変更部１０２は、ステップＳ２０２で取得部１０１が取得した車両情報（車両情報１１１に相当、図６参照）に変更を施すことで、車両情報１１２（図６参照）を生成する。

【0134】

ステップＳ２０４において、特定装置１０の検知部１０３は、ステップＳ２０２で取得部１０１が取得した車両情報１１１をモデル１０６に入力して、事象情報１２１を取得する（図６参照）。

【0135】

ステップＳ２０５において、特定装置１０の検知部１０３は、ステップＳ２０３で変更部１０２により変更が施された車両情報１１２（図６参照）をモデル１０６に入力して、事象情報１２２（図６参照）を取得する。

【0136】

ステップＳ２０６において、特定装置１０の生成部１０４は、ステップＳ２０４で検知部１０３が取得した事象情報１２１と、ステップＳ２０５で検知部１０３が取得した事象情報１２２との差分を示す差分情報を生成する。

【0137】

ステップＳ２０７において、特定装置１０の生成部１０４は、ステップＳ２０６で生成した差分情報を出力する。

【0138】

このようにして、特定システム１は、移動体に生じ得る事象を適切に特定して出力することができる。

【0139】

以上のように、本実施の形態に係る特定方法（つまり情報出力方法）によれば、移動体に生じ得る事象のうち、実際の移動の際に検知に失敗し得る事象を示している差分情報を出力することができる。出力される差分情報は、第二移動体情報に変更を施したことによって生じた事象情報の変化分を示している。また、第二移動体情報に施した変更は、実際の移動の際に生じ得るセンサにより取得した情報に含まれている誤りまたは欠損に相当し得る。そのため、出力される差分情報は、実際の移動の際にセンサにより取得できる情報の誤りまたは欠損により検知できない可能性がある事象を示しているといえる。このように、上記情報出力方法は、移動体に生ずる事象のうち、実際の移動の際に検知に失敗し得る事象を示す差分情報を出力することによって、移動体に生じ得る事象を適切に特定して出力することができる。

【0140】

また、第二移動体情報に施された変更が、第二移動体が備えるセンサによるセンシングが失敗したことに対応する変更であるので、出力される差分情報は、実際の移動の際に検知に失敗し得る事象を示す差分情報になる。よって、上記情報出力方法は、移動体に生じ得る事象を、より適切に特定して出力することができる。

【0141】

また、第二移動体が備えるセンサによるセンシングが失敗した頻度で、第二移動体情報に変更が施されるので、出力される差分情報は、実際の失敗の頻度も考慮して、実際の移動の際に検知に失敗し得る事象を示す差分情報になる。よって、上記情報出力方法は、移動体に生じ得る事象を、より適切に特定して出力することができる。

【0142】

また、第二事象情報に示されている事象のうち、第三事象情報に示されている事象を除くことで、容易に差分情報を生成することができる。よって、上記情報出力方法は、より容易に、移動体に生じ得る事象を適切に特定して出力することができる。

【0143】

また、移動体が備えるセンサに加えて、移動路に設置されているセンサがセンシングにより生成したセンサ値をも用いて移動体情報が生成されるので、生成される移動体情報がより適切な情報になる。これにより、事象情報および差分情報の適切さも向上する。よって、上記情報出力方法は、移動体に生じ得る事象を、より適切に特定して出力することができる。

【0144】

また、移動体情報として、移動体の位置情報もしくは速度情報、移動体の周囲における障害物の有無、または、移動体の周囲に存在している障害物の位置情報もしくは速度情報を用いて、差分情報を生成する。よって、上記情報出力方法は、より容易に、移動体に生じ得る事象を適切に特定して出力することができる。

【0145】

また、移動体情報に基づいて、モデルにより、移動体の移動方向における人または物体の飛び出し、移動体の進行方向変更時の人または物体の巻き込み、移動体の他の移動体との合流時の衝突、移動体の移動方向における他の移動体の割込み、または、移動体の移動路の逸脱を事象として検知する。よって、上記情報出力方法は、より容易に、移動体に生じ得る事象を適切に特定して出力することができる。

【0146】

また、実際の移動の際に検知できない可能性がある事象が生じた位置が地図上で示されて提示される。そのため、上記地図を視認した者は、上記事象を地図上で容易に把握することができ、事象が実際に生じにくくする施策をとることが想定される。よって、上記情報出力方法は、移動体に生じ得る事象を適切に特定して出力しながら、その事象の検知を低減する施策につなげることができる。

【0147】

また、事象の複数の要因それぞれが、事象の発生に影響を及ぼした度合いが提示される。そのため、上記度合いを視認した者は、事象が実際に生じにくくする施策、または、事象の検知の失敗を生じにくくする施策を取ることが想定される。よって、上記情報出力方法は、移動体に生じ得る事象を適切に特定して出力しながら、その事象の検知を低減する施策につなげることができる。

【0148】

また、ニューラルネットワークモデルを用いて、より容易に、移動体に生ずる事象をより適切に予測することができる。

【0149】

なお、上記実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。ここで、上記実施の形態の特定装置（つまり情報出力装置）などを実現するソフトウェアは、次のようなプログラムである。

【0150】

すなわち、このプログラムは、コンピュータに、モデルであって、前記モデルに入力された第一移動体に関する情報である第一移動体情報に基づいて、前記第一移動体に生じた事象を示す第一事象情報を出力するモデルを取得し、第二移動体に関する情報である第二移動体情報を取得し、取得した前記第二移動体情報に変更を施した第三移動体情報を生成し、取得した前記第二移動体情報を前記モデルに入力することで出力される、前記第二移動体に生じた事象を示す情報を、第二事象情報として取得し、生成した前記第三移動体情報を前記モデルに入力することで出力される事象を示す情報を、第三事象情報として取得し、前記第二事象情報と前記第三事象情報との差分を示す差分情報を生成して出力する情報出力方法を実行させるプログラムである。

【0151】

以上、一つまたは複数の態様に係る特定方法などについて、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、一つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。

【産業上の利用可能性】

【0152】

本発明は、車両に生じ得る事象を予測する予測装置に利用可能である。

【符号の説明】

【0153】

１ 特定システム
３、７ 車両
５ 検知システム
１０ 特定装置
２０、３０ 提示装置
５０ 検知装置
５１Ａ、５１Ｂ センサ
５２ 処理部
５３ 提供部
６１ 画像
６２ 図形
１０１、５０１ 取得部
１０２ 変更部
１０３、５０２ 検知部
１０４ 生成部
１０６、５０５ モデル
１１１、１１２ 車両情報
１２１、１２２ 事象情報
５０３ 出力部
Ｎ ネットワーク
Ｐ、Ｑ 監視者

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】