特開2023-58368 | 知財ポータル「IP Force」

知財求人 - 知財ポータルサイト「IP Force」

▶ パナソニックＩＰマネジメント株式会社の特許一覧

特開2023-58368歩行者装置、移動体装置、測位システム、および測位方法

書誌要約請求の範囲詳細な説明課題実施例実施するための形態図面の説明

目に優しい文字サイズ小中大 PDF Top

< >

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31

(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】P2023058368

(43)【公開日】2023-04-25

(54)【発明の名称】歩行者装置、移動体装置、測位システム、および測位方法

(51)【国際特許分類】

G01C 21/26 20060101AFI20230418BHJP

G09B 29/00 20060101ALI20230418BHJP

【ＦＩ】

G01C21/26 P

G09B29/00 F

【審査請求】未請求

【請求項の数】19

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021168364

(22)【出願日】2021-10-13

(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】110001379

【氏名又は名称】弁理士法人大島特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】上野剛

(72)【発明者】

【氏名】村松慎太郎

(72)【発明者】

【氏名】沈陽平

(72)【発明者】

【氏名】林俊光

【テーマコード（参考）】

2C032

2F129

【Ｆターム（参考）】

2C032HB05

2C032HB22

2C032HC08

2F129AA02

2F129BB02

2F129BB03

2F129BB15

2F129BB21

2F129BB22

2F129BB26

2F129FF02

2F129GG17

2F129GG18

2F129HH15

(57)【要約】

【課題】ビジュアル測位を実施して高精度な位置情報を取得すると共に、消費電力を抑制して省電力化を図る。
【解決手段】歩行者端末１は、歩行者の周囲を撮影するカメラ１２と、歩行者の状態を検出する状態センサ１３と、歩行者の周辺環境に関する周辺環境情報ＤＢの登録情報を記憶するメモリ１７と、プロセッサ１８と、を備え、プロセッサは、常時、衛星測位を実施して歩行者の位置情報を取得し、状態センサの検出結果に基づいて、歩行者状態に所定の変化が現れた場合には、カメラの撮影画像と、周辺環境情報ＤＢに登録された候補画像とを照合して、歩行者の現在位置を推定するビジュアル測位を実施すると共に、ビジュアル測位の実施タイミングに応じて、カメラのオンオフを制御する。
【選択図】図４

【特許請求の範囲】

【請求項1】

歩行者の周囲の物体を検出する外界センサと、
歩行者の周辺環境に関する周辺環境情報を記憶するメモリと、
プロセッサと、を備え、
前記プロセッサは、
標準測位を実施して歩行者の位置情報を取得し、
特定事象が発生すると、前記外界センサの検出画像と前記周辺環境情報とを照合して歩行者の現在位置を推定するビジュアル測位を実施すると共に、
前記ビジュアル測位の実施時には前記外界センサをオンとし、それ以外では前記外界センサをオフとする制御を行うことを特徴とする歩行者装置。

【請求項2】

前記外界センサは、カメラおよびＬＩＤＡＲのいずれかであることを特徴とする請求項１に記載の歩行者装置。

【請求項3】

歩行者の状態を検出する状態センサを備え、
前記プロセッサは、
前記状態センサの検出結果に基づいて、前記特定事象として、歩行者状態に所定の変化が現れた場合に、前記ビジュアル測位を実施することを特徴とする請求項１に記載の歩行者装置。

【請求項4】

前記状態センサは、加速度センサであり、
前記プロセッサは、
前記加速度センサの検出結果に基づいて、前記特定事象として、歩行者の移動速度に所定の変化が現れた場合に、前記ビジュアル測位を実施することを特徴とする請求項３に記載の歩行者装置。

【請求項5】

前記状態センサは、方位センサであり、
前記プロセッサは、
前記方位センサの検出結果に基づいて、前記特定事象として、歩行者の方位に所定の変化が現れた場合に、前記ビジュアル測位を実施することを特徴とする請求項３に記載の歩行者装置。

【請求項6】

歩行者の視線を検出する視線センサを備え、
前記プロセッサは、
前記視線センサの検出結果に基づいて、前記特定事象として、歩行者の視線に所定の変化が現れた場合に、前記ビジュアル測位を実施することを特徴とする請求項３に記載の歩行者装置。

【請求項7】

前記プロセッサは、
複数の前記状態センサの各検出結果に基づいて、前記ビジュアル測位の実施が必要な前記特定事象を検知することを特徴とする請求項３に記載の歩行者装置。

【請求項8】

前記プロセッサは、
前記標準測位としての衛星測位を実施し、
前記衛星測位により取得した位置情報に基づいて歩行者の軌跡を取得し、前記特定事象として、前記軌跡に所定の変化が現れた場合に、前記ビジュアル測位を実施することを特徴とする請求項１に記載の歩行者装置。

【請求項9】

前記プロセッサは、
前記標準測位としての衛星測位を実施し、
前記特定事象として、衛星電波に所定の不良が現れる状況である場合に、前記ビジュアル測位を実施することを特徴とする請求項１に記載の歩行者装置。

【請求項10】

前記プロセッサは、
地図情報と、歩行者の位置情報とに基づいて、前記地図情報に登録された衛星電波不良エリアに自装置が進入した場合に、前記ビジュアル測位を実施することを特徴とする請求項９に記載の歩行者装置。

【請求項11】

歩行者の足元の路面を撮影する足元カメラを備え、
前記プロセッサは、
前記ビジュアル測位として、前記外界センサの検出画像と前記周辺環境情報とを照合する第１の照合処理と、前記足元カメラの撮影画像と前記周辺環境情報とを照合する第２の照合処理とを実行し、前記第１の照合処理および前記第２の照合処理の各照合結果に基づいて、歩行者の現在位置を推定することを特徴とする請求項１に記載の歩行者装置。

【請求項12】

前記プロセッサは、
前記歩行者状態に所定の変化が現れない場合でも、歩行者の移動速度が所定値以上速い場合には、前記外界センサの各時刻の検出画像の変化に基づいて、前回の位置からの歩行者の相対的な移動量を推定して、歩行者の現在位置を相対的に推定する画像相対測位を、所定間隔で実施することを特徴とする請求項３に記載の歩行者装置。

【請求項13】

前記プロセッサは、
前記歩行者状態に所定の変化が現れ、且つ、その変化度合が所定の範囲を超える場合には、前記ビジュアル測位を実施し、
前記歩行者状態に所定の変化が現れ、且つ、その変化度合が所定の範囲を超えない場合には、前記外界センサの各時刻の検出画像の変化に基づいて、前回の位置からの歩行者の相対的な移動量を推定して、歩行者の現在位置を相対的に推定する画像相対測位を実施することを特徴とする請求項３に記載の歩行者装置。

【請求項14】

前記プロセッサは、
前記歩行者状態に所定の変化が現れない場合には、前記状態センサの検出結果に基づいて、前回の位置からの歩行者の相対的な移動量を推定して、歩行者の現在位置を相対的に推定する非画像相対測位を実施することを特徴とする請求項１３に記載の歩行者装置。

【請求項15】

前記プロセッサは、
前記歩行者状態に所定の変化が現れ、且つ、その変化度合が所定の範囲を超える場合には、前記ビジュアル測位を実施し、
前記歩行者状態に所定の変化が現れ、且つ、その変化度合が所定の範囲を超えない場合には、歩行者の直前の軌跡に基づいて歩行者の経路パターンを判別して歩行者の現在位置を推定する経路推定測位を実施することを特徴とする請求項３に記載の歩行者装置。

【請求項16】

前記プロセッサは、
前記歩行者状態に所定の変化が現れない場合でも、歩行者が所定の安全エリアに近接した場合には、前記ビジュアル測位を実施することを特徴とする請求項３に記載の歩行者装置。

【請求項17】

移動体の周囲の物体を検出する外界センサと、
移動体の周辺環境に関する周辺環境情報を記憶するメモリと、
プロセッサと、を備え、
前記プロセッサは、
標準測位を実施して移動体の位置情報を取得し、
特定事象が発生すると、前記外界センサの検出画像と前記周辺環境情報とを照合して移動体の現在位置を推定するビジュアル測位を実施すると共に、
前記ビジュアル測位の実施時には前記外界センサをオンとし、それ以外では前記外界センサをオフとする制御を行うことを特徴とする移動体装置。

【請求項18】

移動体装置において移動体の位置情報を取得する処理を実行する１つ以上のコンピュータで構成される測位システムであって、
移動体装置に設けられ、移動体の周囲の物体を検出する外界センサを備え、
前記コンピュータは、
移動体の周辺環境に関する周辺環境情報を記憶するメモリを有し、
標準測位を実施して移動体の位置情報を取得し、
特定事象が発生すると、前記外界センサの検出画像と前記周辺環境情報とを照合して移動体の現在位置を推定するビジュアル測位を実施すると共に、
前記ビジュアル測位の実施時には前記外界センサをオンとし、それ以外では前記外界センサをオフとする制御を行うことを特徴とする測位システム。

【請求項19】

移動体装置において移動体の位置情報を取得する処理を１つ以上のコンピュータで実行する測位方法であって、
前記コンピュータは、
標準測位を実施して移動体の位置情報を取得し、
特定事象が発生すると、移動体の周囲の物体を検出する外界センサの検出画像と、移動体の周辺環境に関する周辺環境情報とを照合して移動体の現在位置を推定するビジュアル測位を実施すると共に、
前記ビジュアル測位の実施時には前記外界センサをオンとし、それ以外では前記外界センサをオフとする制御を行うことを特徴とする測位方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、歩行者に保持されて歩行者の現在位置を測定する測位を行う歩行者装置、歩行者や車両などの移動体に保持されて移動体の現在位置を測定する測位を行う移動体装置、測位システム、および測位方法に関するものである。

【背景技術】

【0002】

ＩＴＳ（Intelligent Transport System：高度道路交通システム）を利用した安全運転支援無線システムでは、車両の位置情報を、車載端末同士で交換することで、車両同士の事故を回避し、また、車両や歩行者の位置情報を、車載端末と歩行者端末との間で交換することで、車両と歩行者との事故を回避する。

【0003】

車載端末や歩行者端末では、主に衛星測位により車両や歩行者の位置情報を取得するが、ＰＤＲ（歩行者自律航法：Pedestrian Dead Reckoning）を利用した測位など、様々な測位方法を採用することができる。このとき、交通事故を防止する上で、高精度な測位技術を採用することが望まれる。

【0004】

このような高精度な測位技術として、ビジュアル測位、例えばＶＰＳ（Visual Positioning Service）と呼称される技術が知られている（特許文献１参照）。この技術では、測位装置が、カメラからリアルタイムに出力される撮影画像と、データベースに登録された候補画像とを照合して、両者が一致すると、候補画像に対応付けられた位置情報を、移動体の現在地の位置情報として取得する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】国際公開第２０１２／０８６８２１号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

衛星測位では、歩行者が建築物の影に入ることによる衛星電波の遮蔽やマルチパスの影響により測位精度が低下する。一方、ビジュアル測位では、高い精度を確保することができるが、カメラを動作させる上に照合処理の負荷が大きいため、消費電力が大きい。このため、ビジュアル測位が頻繁に実施されると、歩行者端末を長時間連続して使用できないという問題があった。

【0007】

そこで、本発明は、ビジュアル測位を実施して高精度な位置情報を取得すると共に、消費電力を抑制して省電力化を図ることができる歩行者装置、測位システム、および測位方法を提供することを主な目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0008】

本発明の歩行者装置は、歩行者の周囲の物体を検出する外界センサと、歩行者の周辺環境に関する周辺環境情報を記憶するメモリと、プロセッサと、を備え、前記プロセッサは、標準測位を実施して歩行者の位置情報を取得し、特定事象が発生すると、前記外界センサの検出画像と前記周辺環境情報とを照合して歩行者の現在位置を推定するビジュアル測位を実施すると共に、前記ビジュアル測位の実施時には前記外界センサをオンとし、それ以外では前記外界センサをオフとする制御を行う構成とする。

【0009】

また、本発明の移動体装置は、移動体の周囲の物体を検出する外界センサと、移動体の周辺環境に関する周辺環境情報を記憶するメモリと、プロセッサと、を備え、前記プロセッサは、標準測位を実施して移動体の位置情報を取得し、特定事象が発生すると、前記外界センサの検出画像と前記周辺環境情報とを照合して移動体の現在位置を推定するビジュアル測位を実施すると共に、前記ビジュアル測位の実施時には前記外界センサをオンとし、それ以外では前記外界センサをオフとする制御を行う構成とする。

【0010】

また、本発明の測位システムは、移動体装置において移動体の位置情報を取得する処理を実行する１つ以上のコンピュータで構成される測位システムであって、移動体装置に設けられ、移動体の周囲の物体を検出する外界センサを備え、前記コンピュータは、移動体の周辺環境に関する周辺環境情報を記憶するメモリを有し、標準測位を実施して移動体の位置情報を取得し、特定事象が発生すると、前記外界センサの検出画像と前記周辺環境情報とを照合して移動体の現在位置を推定するビジュアル測位を実施すると共に、前記ビジュアル測位の実施時には前記外界センサをオンとし、それ以外では前記外界センサをオフとする制御を行う構成とする。

【0011】

また、本発明の測位方法は、移動体装置において移動体の位置情報を取得する処理を１つ以上のコンピュータで実行する測位方法であって、前記コンピュータは、標準測位を実施して移動体の位置情報を取得し、特定事象が発生すると、移動体の周囲の物体を検出する外界センサの検出画像と、移動体の周辺環境に関する周辺環境情報とを照合して移動体の現在位置を推定するビジュアル測位を実施すると共に、前記ビジュアル測位の実施時には前記外界センサをオンとし、それ以外では前記外界センサをオフとする制御を行う構成とする。

【発明の効果】

【0012】

本発明によれば、ビジュアル測位を実施して高精度な位置情報を取得すると共に、消費電力を抑制して省電力化を図ることができる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】第１実施形態に係る交通安全支援システムの全体構成図

【図2】第１実施形態に係る歩行者端末で行われるビジュアル測位の概要を示す説明図

【図3】第１実施形態に係る歩行者端末で行われる測位制御の概要を示す説明図

【図4】第１実施形態に係る歩行者端末の概略構成を示すブロック図

【図5】第１実施形態に係る路側機の概略構成を示すブロック図

【図6】第１実施形態に係る歩行者端末の動作手順を示すフロー図

【図7】第１実施形態に係る歩行者端末の動作手順を示すフロー図

【図8】第１実施形態に係る車載端末の動作手順を示すフロー図

【図9】第１実施形態に係る路側機の動作手順を示すフロー図

【図10】第１実施形態に係る歩行者端末で行われるビジュアル測位の手順を示すフロー図

【図11】第１実施形態の変形例に係る歩行者端末で行われる足下画像照合処理の概要を示す説明図

【図12】第１実施形態の変形例に係る歩行者端末の概略構成を示すブロック図

【図13】第２実施形態に係る歩行者端末で行われる測位制御の概要を示す説明図

【図14】第２実施形態に係る歩行者端末の概略構成を示すブロック図

【図15】第２実施形態に係る歩行者端末の動作手順を示すフロー図

【図16】第３実施形態に係る歩行者端末で行われる測位制御の概要を示す説明図

【図17】第３実施形態に係る歩行者端末の概略構成を示すブロック図

【図18】第３実施形態に係る歩行者端末の動作手順を示すフロー図

【図19】第４実施形態に係る歩行者端末で行われる測位制御の概要を示す説明図

【図20】第４実施形態に係る歩行者端末で行われる画像相対測位の概要を示す説明図

【図21】第４実施形態に係る歩行者端末の概略構成を示すブロック図

【図22】第４実施形態に係る歩行者端末の動作手順を示すフロー図

【図23】第５実施形態に係る歩行者端末で行われる測位制御の概要を示す説明図

【図24】第５実施形態に係る歩行者端末の概略構成を示すブロック図

【図25】第５実施形態に係る歩行者端末の動作手順を示すフロー図

【図26】第６実施形態に係る歩行者端末で行われる測位制御の概要を示す説明図

【図27】第６実施形態に係る歩行者端末の概略構成を示すブロック図

【図28】第６実施形態に係る歩行者端末の動作手順を示すフロー図

【図29】第７実施形態に係る歩行者端末で行われる測位制御の概要を示す説明図

【図30】第７実施形態に係る歩行者端末の概略構成を示すブロック図

【図31】第７実施形態に係る歩行者端末の動作手順を示すフロー図

【発明を実施するための形態】

【0014】

前記課題を解決するためになされた第１の発明は、歩行者の周囲の物体を検出する外界センサと、歩行者の周辺環境に関する周辺環境情報を記憶するメモリと、プロセッサと、を備え、前記プロセッサは、標準測位を実施して歩行者の位置情報を取得し、特定事象が発生すると、前記外界センサの検出画像と前記周辺環境情報とを照合して歩行者の現在位置を推定するビジュアル測位を実施すると共に、前記ビジュアル測位の実施時には前記外界センサをオンとし、それ以外では前記外界センサをオフとする制御を行う構成とする。

【0015】

これによると、ビジュアル測位が、高い測位精度が望まれる状況でのみ実施されるため、ビジュアル測位の頻度が少なくなるため、消費電力を抑制して省電力化を図ることができる。また、歩行者にとって危険な状態に推移する可能性が高い状況で、精度の高いビジュアル測位が実施されることで、精度の高い危険判定が実現されるため、歩行者の安全性を高めることができる。なお、標準測位は、到来電波に基づいて位置情報を取得する電波測位、例えば、測位衛星からの電波に基づいて位置情報を取得する衛星測位などである。

【0016】

また、第２の発明は、前記外界センサは、カメラおよびＬＩＤＡＲのいずれかである構成とする。

【0017】

これによると、歩行者の周囲の物体を精度よく検出することができる。なお、外界センサはカメラおよびＬＩＤＡＲに限定されない。例えば、外界センサはレーダーであってもよい。

【0018】

また、第３の発明は、歩行者の状態を検出する状態センサを備え、前記プロセッサは、前記状態センサの検出結果に基づいて、前記特定事象として、歩行者状態に所定の変化が現れた場合に、前記ビジュアル測位を実施する構成とする。

【0019】

これによると、高い測位精度が求められる状況で適切にビジュアル測位を実施することができる。

【0020】

また、第４の発明は、前記状態センサは、加速度センサであり、前記プロセッサは、前記加速度センサの検出結果に基づいて、前記特定事象として、歩行者の移動速度に所定の変化が現れた場合に、前記ビジュアル測位を実施する構成とする。

【0021】

これによると、例えば歩行者が急に走り出したり急に立ち止まったりした場合、歩行者にとって危険な物体（例えば車両など）や、歩行者が高い関心を示す物体（知人）を、歩行者が見つけたものと推測され、直後に歩行者が飛び出しなどの急な行動をとる可能性が高く、高い測位精度が求められる状況である。したがって、このようなタイミングでビジュアル測位が実施されることで、歩行者の安全性を高めることができる。

【0022】

また、第５の発明は、前記状態センサは、方位センサであり、前記プロセッサは、前記方位センサの検出結果に基づいて、前記特定事象として、歩行者の方位に所定の変化が現れた場合に、前記ビジュアル測位を実施する構成とする。

【0023】

これによると、例えば歩行者が急に方位（進行方向や顔の向き）を変えた場合、歩行者にとって危険な物体（例えば車両など）や、歩行者が高い関心を示す物体（知人）を、歩行者が見つけたものと推測され、直後に歩行者が飛び出しなどの急な行動をとる可能性が高く、高い測位精度が求められる状況である。したがって、このようなタイミングでビジュアル測位が実施されることで、歩行者の安全性を高めることができる。なお、方位センサは、具体的にはジャイロセンサや地磁気センサである。

【0024】

また、第６の発明は、歩行者の視線を検出する視線センサを備え、前記プロセッサは、前記視線センサの検出結果に基づいて、前記特定事象として、歩行者の視線に所定の変化が現れた場合に、前記ビジュアル測位を実施する構成とする。

【0025】

これによると、例えば歩行者が視線を大きく変化させた場合、歩行者にとって危険な物体（例えば車両など）や、歩行者が高い関心を示す物体（知人）を、歩行者が見つけたものと推測され、直後に歩行者が飛び出しなどの急な行動をとる可能性が高く、高い測位精度が求められる状況である。したがって、このようなタイミングでビジュアル測位が実施されることで、歩行者の安全性を高めることができる。

【0026】

また、第７の発明は、前記プロセッサは、複数の前記状態センサの各検出結果に基づいて、前記ビジュアル測位の実施が必要な前記特定事象を検知する構成とする。

【0027】

これによると、複数の状態センサの検出結果を組み合わせることで、歩行者の飛び出しなどの急な行動の予兆を検知して、ビジュアル測位の実施の必要性を適切に判定することができる。

【0028】

また、第８の発明は、前記プロセッサは、前記標準測位としての衛星測位を実施し、前記衛星測位により取得した位置情報に基づいて歩行者の軌跡を取得し、前記特定事象として、前記軌跡に所定の変化が現れた場合に、前記ビジュアル測位を実施する構成とする。

【0029】

これによると、歩行者の軌跡に特異な変化が現れた場合、すなわち、歩行者自体が異常な行動をとった場合や、測位誤差により異常な軌跡が現れた場合に、ビジュアル測位を実施して精度の高い位置情報を取得することで、歩行者の安全性を高めることができる。

【0030】

また、第９の発明は、前記プロセッサは、前記標準測位としての衛星測位を実施し、前記特定事象として、衛星電波に所定の不良が現れる状況である場合に、前記ビジュアル測位を実施する構成とする。

【0031】

これによると、衛星測位の精度が低下したタイミングで適切にビジュアル測位を実施することができる。

【0032】

また、第１０の発明は、前記プロセッサは、地図情報と、歩行者の位置情報とに基づいて、前記地図情報に登録された衛星電波不良エリアに自装置が進入した場合に、前記ビジュアル測位を実施する構成とする。

【0033】

これによると、衛星電波に所定の不良が現れる状況であることを簡単に判定することができる。

【0034】

また、第１１の発明は、歩行者の足元の路面を撮影する足元カメラを備え、前記プロセッサは、前記ビジュアル測位として、前記外界センサの検出画像と前記周辺環境情報とを照合する第１の照合処理と、前記足元カメラの撮影画像と前記周辺環境情報とを照合する第２の照合処理とを実行し、前記第１の照合処理および前記第２の照合処理の各照合結果に基づいて、歩行者の現在位置を推定する構成とする。

【0035】

これによると、測位精度を向上させることができる。

【0036】

また、第１２の発明は、前記プロセッサは、前記歩行者状態に所定の変化が現れない場合でも、歩行者の移動速度が所定値以上速い場合には、前記外界センサの各時刻の検出画像の変化に基づいて、前回の位置からの歩行者の相対的な移動量を推定して、歩行者の現在位置を相対的に推定する画像相対測位を、所定間隔で実施する構成とする。

【0037】

これによると、画像相対測位が、歩行者の移動速度が速い場合に実施され、さらに、画像相対測位が間欠的に実施されるため、消費電力を抑えることができる。なお、画像相対測位は、画像照合が行われるビジュアル測位（画像絶対測位）より処理負荷が小さく消費電力が小さいが、外界センサを利用することから、継続して実施されると消費電力が大きくなる。

【0038】

また、第１３の発明は、前記プロセッサは、前記歩行者状態に所定の変化が現れ、且つ、その変化度合が所定の範囲を超える場合には、前記ビジュアル測位を実施し、前記歩行者状態に所定の変化が現れ、且つ、その変化度合が所定の範囲を超えない場合には、前記外界センサの各時刻の検出画像の変化に基づいて、前回の位置からの歩行者の相対的な移動量を推定して、歩行者の現在位置を相対的に推定する画像相対測位を実施する構成とする。

【0039】

これによると、画像相対測位では、画像照合のような負荷の大きい処理が行われないため、消費電力を抑えることができる。

【0040】

また、第１４の発明は、前記プロセッサは、前記歩行者状態に所定の変化が現れない場合には、前記状態センサの検出結果に基づいて、前回の位置からの歩行者の相対的な移動量を推定して、歩行者の現在位置を相対的に推定する非画像相対測位を実施する構成とする。

【0041】

これによると、非画像相対測位では、外界センサが用いられず、また、画像照合のような負荷の大きい処理も行われないため、消費電力を抑えることができる。

【0042】

また、第１５の発明は、前記プロセッサは、前記歩行者状態に所定の変化が現れ、且つ、その変化度合が所定の範囲を超える場合には、前記ビジュアル測位を実施し、前記歩行者状態に所定の変化が現れ、且つ、その変化度合が所定の範囲を超えない場合には、歩行者の直前の軌跡に基づいて歩行者の経路パターンを判別して歩行者の現在位置を推定する経路推定測位を実施する構成とする。

【0043】

これによると、歩行者状態に所定の変化が現れた場合でも、その変化度合が小さい場合には、ビジュアル測位は実施されず、代わりに経路推定測位が実施される。この経路推定測位では、外界センサが用いられず、また、画像照合のような負荷の大きい処理も行われないため、消費電力を抑えることができる。

【0044】

また、第１６の発明は、前記プロセッサは、前記歩行者状態に所定の変化が現れない場合でも、歩行者が所定の安全エリアに近接した場合には、前記ビジュアル測位を実施する構成とする。

【0045】

これによると、歩行者が安全エリアに進入する直前にビジュアル測位を実施することで、歩行者が確実に安全エリアに進入することを確認することができる。

【0046】

また、第１７の発明は、移動体の周囲の物体を検出する外界センサと、移動体の周辺環境に関する周辺環境情報を記憶するメモリと、プロセッサと、を備え、前記プロセッサは、標準測位を実施して移動体の位置情報を取得し、特定事象が発生すると、前記外界センサの検出画像と前記周辺環境情報とを照合して移動体の現在位置を推定するビジュアル測位を実施すると共に、前記ビジュアル測位の実施時には前記外界センサをオンとし、それ以外では前記外界センサをオフとする制御を行う構成とする。

【0047】

これによると、第１の発明と同様に、ビジュアル測位を実施して高精度な位置情報を取得すると共に、消費電力を抑制して省電力化を図ることができる。

【0048】

また、第１８の発明は、移動体装置において移動体の位置情報を取得する処理を実行する１つ以上のコンピュータで構成される測位システムであって、移動体装置に設けられ、移動体の周囲の物体を検出する外界センサを備え、前記コンピュータは、移動体の周辺環境に関する周辺環境情報を記憶するメモリを有し、標準測位を実施して移動体の位置情報を取得し、特定事象が発生すると、前記外界センサの検出画像と前記周辺環境情報とを照合して移動体の現在位置を推定するビジュアル測位を実施すると共に、前記ビジュアル測位の実施時には前記外界センサをオンとし、それ以外では前記外界センサをオフとする制御を行う構成とする。

【0049】

【0050】

また、第１９の発明は、移動体装置において移動体の位置情報を取得する処理を１つ以上のコンピュータで実行する測位方法であって、前記コンピュータは、標準測位を実施して移動体の位置情報を取得し、特定事象が発生すると、移動体の周囲の物体を検出する外界センサの検出画像と、移動体の周辺環境に関する周辺環境情報とを照合して移動体の現在位置を推定するビジュアル測位を実施すると共に、前記ビジュアル測位の実施時には前記外界センサをオンとし、それ以外では前記外界センサをオフとする制御を行う構成とする。

【0051】

【0052】

以下、本発明の実施の形態を、図面を参照しながら説明する。

【0053】

（第１実施形態）
図１は、第１実施形態に係る交通安全支援システムの全体構成図である。

【0054】

この交通安全支援システムは、歩行者及び車両の交通安全を支援するものであり、歩行者端末１（歩行者装置、移動体装置、コンピュータ）と、車載端末２（車載装置）と、路側機３（路側装置）と、を備えている。

【0055】

歩行者端末１、車載端末２、および路側機３の間ではＩＴＳ通信が行われる。このＩＴＳ通信は、ＩＴＳ（Intelligent Transport System：高度道路交通システム）を利用した安全運転支援無線システムで採用されている周波数帯（例えば７００ＭＨｚ帯や５．８ＧＨｚ帯）を利用した無線通信である。なお、本実施形態では、適宜に歩行者端末１と車載端末２との間でのＩＴＳ通信を歩車間通信と呼称し、歩行者端末１と路側機３との間でのＩＴＳ通信を路歩間通信と呼称し、車載端末２と路側機３との間でのＩＴＳ通信を路車間通信と呼称する。また、車載端末２同士の間でもＩＴＳ通信が行われ、このＩＴＳ通信は車車間通信と呼称する。

【0056】

歩行者端末１は、歩行者に所持される。この歩行者端末１では、ＩＴＳ通信（歩車間通信）により車載端末２との間で、位置情報などを含むメッセージを送受信して、歩行者と車両との衝突の危険性を判定し、衝突の危険性がある場合には、歩行者に対する注意喚起動作を行う。歩行者端末１は、歩行者の身体に装着されるウェアラブルデバイス、特に歩行者の頭部に装着されるウェアラブルデバイス、いわゆるヘッドマウントデバイスやスマートグラスと呼称される装置であり、ＡＲ（拡張現実：Augmented Reality）を実現する機能を備えている。

【0057】

車載端末２は、車両に搭載される。この車載端末２では、ＩＴＳ通信（歩車間通信）により歩行者端末１との間で、位置情報などを含むメッセージを送受信して、歩行者と車両との衝突の危険性を判定し、衝突の危険性がある場合には、運転者に対する注意喚起動作を行う。なお、注意喚起動作は、例えばカーナビゲーション装置などを用いて行われるとよい。

【0058】

路側機３は、道路の交差点などに設置される。この路側機３では、ＩＴＳ通信（路歩間通信、路車間通信）により、歩行者端末１及び車載端末２に対して、交通情報などの各種の情報を配信する。また、路側機３は、ＩＴＳ通信（路車間通信、路歩間通信）により、自装置の周辺に位置する車両や歩行者の存在を、車載端末２や歩行者端末１に通知する。これにより、見通し外の交差点における衝突を防止することができる。

【0059】

ここで、歩行者端末１では、歩行者の現在地の位置情報を取得するために標準測位として衛星測位が常時実施される。衛星測位は、測位衛星からの電波に基づいて位置情報を取得する。なお、標準測位は、到来電波に基づいて位置情報を取得する電波測位、例えば地上の基地局からの電波に基づいて位置情報を取得する測位でもよい。また、標準測位は、ＰＤＲ（歩行者自律航法：Pedestrian Dead-Reckoning）による測位でもよい。このＰＤＲによる測位では、歩行者端末１が、ジャイロセンサや加速度センサなどの検出結果に基づいて、前回の位置からの歩行者の相対的な移動量を推定して、歩行者の現在位置を相対的に推定する。

【0060】

次に、第１実施形態に係る歩行者端末１で行われるビジュアル測位について説明する。図２は、歩行者端末１で行われるビジュアル測位の概要を示す説明図である。

【0061】

歩行者端末１では、歩行者の周囲を撮影するカメラ１２の撮影画像を用いて歩行者の現在地の位置情報を取得するビジュアル測位が行われる。ビジュアル測位では、カメラ１２からリアルタイムに出力される撮影画像（以下、適宜に「リアルタイムの撮影画像」と呼称する。）と、周辺環境ＤＢ（周辺環境データベース）に登録された候補画像とを照合して、照合が成功した候補画像に対応する位置情報を、歩行者の現在地の位置情報として取得する。

【0062】

周辺環境ＤＢには、歩行者の周辺環境に関する情報（周辺環境情報）が登録されている。具体的には、歩行者が通行する道路において、歩行者が前方を見る視線に対応する撮影方向で撮影された撮影画像が、その撮影地点の位置情報と対応付けて、周辺環境ＤＢに登録される。なお、撮影画像そのものでなく、撮影画像から抽出された特徴情報（特徴点の情報）が周辺環境ＤＢに登録されてもよい。

【0063】

また、周辺環境ＤＢには、三次元地図情報（環境地図情報）が登録されてもよい。三次元地図情報は、歩行者から見える景色の中に存在する物体、具体的には、道路や、その周辺の建築物などの定着物に関する三次元の情報である。この三次元地図情報は、例えば、歩行者が通行する道路を含む対象空間を種々の方向から撮影した撮影画像などに基づいて生成される。

【0064】

なお、路側機３は、自装置の周辺の所定範囲に関する周辺環境ＤＢの登録情報を保持する。路側機３は、自装置に歩行者端末１に近づくと、自装置の周辺環境ＤＢの登録情報を歩行者端末１に配信する。

【0065】

次に、第１実施形態に係る歩行者端末１で行われる測位制御について説明する。図３は、歩行者端末１で行われる測位制御の概要を示す説明図である。

【0066】

衛星測位では、歩行者が建築物の影に入ることによる衛星電波の遮蔽やマルチパスの影響により測位精度が低下する。一方、ビジュアル測位では、高い精度を確保できるが、カメラを動作させる上に照合処理の負荷が大きいため、消費電力が大きい。このため、ビジュアル測位が頻繁に実行されると、歩行者端末１を長時間連続して使用できないという問題があった。このため、消費電力を抑制して省電力化を図ることが望まれる。

【0067】

そこで、本実施形態では、歩行者端末１において、常時、衛星測位が実施されると共に、高い測位精度が求められる特定事象が発生した場合にのみビジュアル測位が実施される。これにより、ビジュアル測位が、高い測位精度が望まれる状況でのみ実施され、ビジュアル測位の頻度が低くなるため、消費電力を抑制して省電力化を図ることができる。また、歩行者にとって危険な状態に推移する可能性が高い状況で、精度の高いビジュアル測位が実施されることで、精度の高い危険判定が実現されるため、歩行者の安全性を高めることができる。

【0068】

特に本実施形態では、歩行者端末１において、歩行者状態に所定の変化が現れた場合に、ビジュアル測位が実施される。具体的には、歩行者状態として、移動速度、方位（進行方向や顔の向き）、および視線が検出され、これらのいずれかに所定の変化が現れた場合に、ビジュアル測位が実施される。

【0069】

ここで、例えば、歩行者が急に走り出したり急に立ち止まったりした場合や、歩行者が急に進行方向や顔の向きを変えた場合や、歩行者が視線を大きく変化させた場合、歩行者にとって危険な物体（例えば車両など）や、歩行者が高い関心を示す物体（知人）を、歩行者が見つけたものと推測される。このような行動を歩行者がとると、直後に歩行者が飛び出しなどの急な行動をとることで危険な状態に推移する可能性が高いため、高い測位精度が求められる。したがって、このようなタイミングでビジュアル測位を実施することで、歩行者の安全性を高めることができる。

【0070】

図３（Ａ）に示す例では、歩行者が急に走り出したため、歩行者状態に所定の変化が現れたものと判定されて、ビジュアル測位が実施される。一方、図３（Ｂ）に示す例では、歩行者が概ね一定速度で歩いているため、歩行者状態に所定の変化が現れていないと判定されて、ビジュアル測位が実施されない。

【0071】

次に、第１実施形態に係る歩行者端末１の概略構成について説明する。図４は、歩行者端末１の概略構成を示すブロック図である。

【0072】

歩行者端末１は、衛星測位部１１と、カメラ１２（外界センサ）と、状態センサ１３と、ＡＲディスプレイ１４と、ＩＴＳ通信部１５と、無線通信部１６と、メモリ１７と、プロセッサ１８と、を備えている。

【0073】

衛星測位部１１は、ＧＰＳ（Global Positioning System）、ＱＺＳＳ（Quasi-Zenith Satellite System）などの衛星測位システムにより自装置の位置を測定して、自装置の位置情報（緯度経度）を取得する。

【0074】

カメラ１２は、歩行者の前方を撮影する。

【0075】

状態センサ１３は、歩行者の状態を検出する。本実施形態では、歩行者端末１が、状態センサ１３として、加速度センサ２１と、ジャイロセンサ２２（角速度センサ）と、地磁気センサ２３と、視線センサ２４とを備えている。加速度センサ２１は、歩行者の身体に発生する加速度を検出する。ジャイロセンサ２２は、歩行者の身体に発生する角速度を検出する。地磁気センサ２３は、地磁気方位を検出する。視線センサ２４（視線カメラ）は、歩行者の左右の眼球を撮影する。

【0076】

ＡＲディスプレイ１４は、歩行者の現実の視界に入る実空間上に仮想オブジェクトを重畳表示して、ＡＲ（拡張現実：Augmented Reality）を実現する。

【0077】

ＩＴＳ通信部１５は、ＩＴＳ通信（歩車間通信、路歩間通信）により、メッセージをブロードキャストで車載端末２や路側機３に送信し、また、車載端末２や路側機３から送信されるメッセージを受信する。

【0078】

無線通信部１６は、例えばＷｉＦｉ（登録商標）などの無線通信により、メッセージを路側機３に送信し、また、路側機３から送信されるメッセージを受信する。

【0079】

メモリ１７は、地図情報や、プロセッサ１８で実行されるプログラムなどを記憶する。また、メモリ１７は、周辺環境ＤＢの登録情報（候補画像及び位置情報）を記憶する。なお、本実施形態では、歩行者端末１が、交差点に近づいた際に、その交差点に設置された路側機３から、交差点の周辺エリアに関する周辺環境ＤＢの登録情報を取得する。また、周辺環境ＤＢには、候補画像そのものではなく、候補画像から抽出された特徴情報（複数の特徴点の情報）が登録されてもよい。

【0080】

プロセッサ１８は、メモリ１７に記憶されたプログラムを実行することで各種の処理を行う。本実施形態では、プロセッサ１８が、メッセージ制御処理Ｐ１と、衝突判定処理Ｐ２と、注意喚起制御処理Ｐ３と、状態情報取得処理Ｐ４と、歩行者状態判定処理Ｐ５と、測位制御処理Ｐ６と、カメラ制御処理Ｐ７と、ビジュアル測位処理Ｐ８とを行う。

【0081】

メッセージ制御処理Ｐ１では、プロセッサ１８が、車載端末２及び路側機３との間でのＩＴＳ通信のメッセージの送受信を制御する。また、プロセッサ１８が、路側機３との間での無線通信のメッセージの送受信を制御する。

【0082】

衝突判定処理Ｐ２では、プロセッサ１８が、車載端末２から取得した車両情報に含まれる車両の位置情報、及び衛星測位部１１で取得した歩行者の位置情報などに基づいて、歩行者に車両が衝突する危険性があるか否かを判定する。

【0083】

注意喚起制御処理Ｐ３では、プロセッサ１８が、衝突判定処理Ｐ２で衝突の危険性があると判定された場合に、歩行者に対する所定の注意喚起動作（例えば音声出力や振動など）を行うように制御する。

【0084】

状態情報取得処理Ｐ４では、プロセッサ１８が、状態センサ１３の検出結果に基づいて、歩行者の状態を表す状態情報を取得する。

【0085】

具体的には、プロセッサ１８が、加速度センサ２１の検出結果に基づいて、歩行者の移動速度を測定する。歩行者が歩行すると、歩行者の身体に加速度が発生し、この加速度の変化状況に基づいて、歩行者の歩行ピッチが求められる。また、歩行ピッチと歩幅から速度が算出される。なお、歩幅は、歩行者端末１に登録された歩行者の属性（大人、子供など）に基づいて設定されるようにしてもよい。

【0086】

また、プロセッサ１８が、ジャイロセンサ２２および地磁気センサ２３の検出結果に基づいて、歩行者端末１が装着された歩行者の頭部の方位（顔の向き）および歩行者の進行方向を測定する。

【0087】

また、プロセッサ１８が、視線センサ２４の検出結果（撮影画像）に基づいて、歩行者の視線方向（視点）を測定する（視線センシング）。具体的には、歩行者の視点の位置情報、すなわち、歩行者の視界の座標系における視点の座標値を取得する。

【0088】

歩行者状態判定処理Ｐ５では、プロセッサ１８が、状態情報取得処理Ｐ４で取得した状態情報に基づいて、歩行者状態に所定の変化が現れたか否かを判定する。このとき、歩行者状態の標準状態からの変化量や、歩行者状態の変化率（単位時間あたりの変化量）が所定のしきい値と比較されて、歩行者状態に所定の変化が現れたか否かが判定される。すなわち、歩行者状態が大きく変化して、標準状態からの変化量が所定のしきい値以上になる場合や、歩行者状態が急に変化して、変化率が所定のしきい値以上となる場合に、歩行者状態に所定の変化が現れたと判定される。

【0089】

具体的には、歩行者の移動速度に関して、例えば歩行者が走り出した場合、すなわち、歩行時の標準的な速度からの変化量が所定のしきい値以上になると、歩行者状態に所定の変化が現れたと判定される。また、例えば歩行者が急に走り出した場合（急な加速）や、急に立ち止まった場合（急な停止）、すなわち、速度の変化率が所定のしきい値以上になると、歩行者状態に所定の変化が現れたと判定される。

【0090】

また、歩行者の方位（進行方向や顔の向き）に関して、例えば歩行者が進行方向や顔の向きを大きく変えた場合、すなわち、前を向いた標準状態からの方位の変化量が所定のしきい値以上になると、歩行者状態に所定の変化が現れたと判定される。また、例えば歩行者が急に進行方向や顔の向きを変えた場合、すなわち、方位の変化率が所定のしきい値以上になると、歩行者状態に所定の変化が現れたと判定される。

【0091】

また、歩行者の視線方向（視点）に関して、例えば歩行者の視線方向が大きく変化した場合、すなわち、前を向いた標準状態からの視線方向の変化量が所定のしきい値以上になると、歩行者状態に所定の変化が現れたと判定される。また、例えば歩行者の視線方向が急に変化した場合、すなわち、視線方向の変化率が所定のしきい値以上になると、歩行者状態に所定の変化が現れたと判定される。

【0092】

測位制御処理Ｐ６では、プロセッサ１８が、歩行者状態判定処理Ｐ５での判定結果として、歩行者状態に所定の変化が現れた場合に、ビジュアル測位処理Ｐ８の実行を指示する。

【0093】

カメラ制御処理Ｐ７では、プロセッサ１８が、カメラ１２を必要とするビジュアル測位の実施タイミングに応じて、カメラ１２のオンオフを制御する。すなわち、ビジュアル測位を行う場合にはカメラ１２をオン状態とし、ビジュアル測位を行わない場合にはカメラ１２をオフ状態とする。なお、カメラ１２のオンオフ制御では、カメラ１２の撮像素子および信号処理回路などの部品に対する給電が制御されるが、カメラ１２の一部の部品に対する給電が制御されてもよい。

【0094】

ビジュアル測位処理Ｐ８では、プロセッサ１８が、カメラ１２からリアルタイムに出力される撮影画像と、自装置の周辺環境ＤＢから抽出された候補画像とを照合して歩行者の現在位置を推定する。このビジュアル測位処理Ｐ８では、照合対象抽出処理Ｐ９と、画像照合処理Ｐ１０と、位置情報取得処理Ｐ１１とが行われる。

【0095】

照合対象抽出処理Ｐ９では、プロセッサ１８が、自装置の周辺環境ＤＢから、照合対象となる候補画像を抽出する。

【0096】

画像照合処理Ｐ１０では、プロセッサ１８が、カメラ１２からリアルタイムに出力される撮影画像と、照合対象抽出処理Ｐ９で抽出した候補画像とを照合する。このとき、プロセッサ１８が、撮影画像及び候補画像からそれぞれ特徴情報（複数の特徴点の情報）を抽出して、各々の特徴情報を比較することで、画像照合が行われる。

【0097】

位置情報取得処理Ｐ１１では、プロセッサ１８が、画像照合処理Ｐ１０で照合が成功した候補画像に対応付けられた位置情報を、歩行者の現在地の位置情報として取得する。

【0098】

なお、車載端末２も、プロセッサおよびメモリ（図示せず）を搭載し、メモリに記憶されたプログラムを実行することで、メッセージ制御処理、衝突判定処理、および注意喚起制御処理などを行うことができる。

【0099】

また、本実施形態では、歩行者端末１が、高い測位精度が求められる特定事象が発生した場合、すなわち、歩行者状態に所定の変化が現れた場合に、ビジュアル測位を実施する構成としたが、同様の構成が車載端末２で行われてもよい。すなわち、車載端末２が、特定事象が発生した場合、例えば車両状態に所定の変化が現れた場合に、ビジュアル測位を実施する構成であってもよい。

【0100】

ところで、本実施形態では、歩行者端末１が、歩行者の周囲の物体を検出する外界センサとしてカメラ１２を備えているが、外界センサはカメラ１２に限定されない。例えば、外界センサは、レーザー光を用いて物体を検出するＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging）であってもよい。また、外界センサは、電波を用いて物体を検出するレーダーであってもよい。また、外界センサは、深度、すなわち、外界センサから物体までの距離（深度）を計測する機能（深度予測機能）を有するもの、例えばデプスカメラであってもよい。ビジュアル測位では、このような外界センサからリアルタイムに出力される検出画像と、周辺環境ＤＢに登録された候補画像とが照合される。なお、本実施形態における画像は、２次元情報だけでなく、例えばデプスカメラにより取得される距離画像のような３次元情報を含むものでもよい。また、画像照合処理Ｐ１０で行われる処理は、２次元情報同士の照合や、３次元情報同士の照合の他に、２次元情報と３次元情報との照合でもよい。

【0101】

また、本実施形態では、カメラ１２が、歩行者の前方を撮影する構成としたが、カメラ１２は、歩行者の周囲のいずれかの方向、例えば後方を撮影する構成や、歩行者の周囲の広範囲を撮影する構成でもよい。

【0102】

次に、路側機３の概略構成について説明する。図５は、路側機３の概略構成を示すブロック図である。

【0103】

路側機３は、ＩＴＳ通信部３１と、無線通信部３２と、メモリ３３と、プロセッサ３４と、を備えている。

【0104】

ＩＴＳ通信部３１は、ＩＴＳ通信（路歩間通信、路車間通信）により、メッセージをブロードキャストで歩行者端末１や車載端末２に送信し、また、歩行者端末１や車載端末２から送信されるメッセージを受信する。

【0105】

無線通信部３２は、例えばＷｉＦｉ（登録商標）などの無線通信により、メッセージを歩行者端末１に送信し、また、歩行者端末１から送信されるメッセージを受信する。

【0106】

メモリ３３は、プロセッサ３４で実行されるプログラムなどを記憶する。また、本実施形態では、メモリ３３が、周辺環境ＤＢの登録情報を記憶する。

【0107】

プロセッサ３４は、メモリ３３に記憶されたプログラムを実行することで各種の処理を行う。本実施形態では、プロセッサ３４が、メッセージ制御処理と、周辺環境ＤＢ管理処理と、を行う。

【0108】

メッセージ制御処理では、プロセッサ３４が、歩行者端末１及び車載端末２との間でのＩＴＳ通信のメッセージの送受信を制御する。また、プロセッサ３４が、歩行者端末１との間での無線通信のメッセージの送受信を制御する。

【0109】

周辺環境ＤＢ管理処理では、プロセッサ３４が、周辺環境ＤＢを管理する。具体的には、プロセッサ３４が、歩行者端末１からの要求に応じて、周辺環境ＤＢの登録情報を無線通信部３２から歩行者端末１に配信する。

【0110】

ところで、路側機３の機能がクラウドコンピュータに設けられてもよい。例えば、本実施形態では、周辺環境ＤＢが路側機３に設けられたが、周辺環境ＤＢがクラウドコンピュータに設けられてもよい。この場合、歩行者端末１は、路側機３を経由してクラウドコンピュータと通信を行うことで、周辺環境ＤＢの登録情報をダウンロードする構成としてもよい。また、歩行者端末１は、５Ｇなどの高速なセルラー通信の機能を備え、セルラー通信網などを介してクラウドコンピュータと通信を行うことで、周辺環境ＤＢの登録情報をダウンロードする構成としてもよい。このとき、歩行者端末１が、自装置の位置情報をクラウドコンピュータに通知することで、クラウドコンピュータが、歩行者端末１の周辺の所要の範囲の周辺環境ＤＢの登録情報を歩行者端末１に配信する構成としてもよい。

【0111】

また、歩行者端末１の機能がクラウドコンピュータに設けられてもよい。例えば、第１実施形態では、歩行者端末１が、歩行者状態判定、およびビジュアル測位などの処理を行うが、これらの処理がクラウドコンピュータで行われてもよい。

【0112】

次に、第１実施形態に係る歩行者端末１、車載端末２、及び路側機３の動作手順について説明する。図６，図７は、歩行者端末１の動作手順を示すフロー図である。図８は、車載端末２の動作手順を示すフロー図である。図９は、路側機３の動作手順を示すフロー図である。なお、図６（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）、図８、および図９（Ａ），（Ｂ）に示す各処理は所定の間隔で行われる。すなわち、これらの処理は一旦終了しても繰り返し実行される。

【0113】

図６（Ａ）に示すように、歩行者端末１では、まず、衛星測位部１１が、歩行者の位置情報を取得する（ＳＴ１０１）。次に、プロセッサ１８が、歩行者の位置情報に基づいて、歩行者情報を送信する状況か否か、具体的には歩行者が危険エリア（例えば交差点）に進入したか否かを判定する（ＳＴ１０２）。

【0114】

ここで、歩行者情報を送信する状況であれば（ＳＴ１０２でＹｅｓ）、プロセッサ１８の送信指示に応じて、ＩＴＳ通信部１５が、歩行者情報（歩行者ＩＤ及び位置情報など）を含むＩＴＳ通信のメッセージを、車載端末２及び路側機３に送信する（ＳＴ１０３）。

【0115】

図８に示すように、車載端末２では、歩行者端末１からのＩＴＳ通信（歩車間通信）のメッセージを受信すると（ＳＴ２０１でＹｅｓ）、メッセージに含まれる車両の位置情報などに基づいて、自車両が歩行者に衝突する危険性があるか否かの衝突判定を行う（ＳＴ２０２）。

【0116】

ここで、自車両が歩行者に衝突する危険性がある場合には（ＳＴ２０２でＹｅｓ）、運転者に対する所定の注意喚起動作を行う（ＳＴ２０３）。具体的には、注意喚起動作として、カーナビゲーション装置に注意喚起動作（例えば音声出力や画面表示など）を行わせる。なお、自車両が自動運転車両である場合には、自動運転ＥＣＵ（走行制御装置）に対して、所定の衝突回避動作を行うように指示する。

【0117】

図９（Ａ）に示すように、路側機３では、ＩＴＳ通信部３１が、歩行者端末１からのＩＴＳ通信（歩車間通信）のメッセージを受信すると（ＳＴ３０１でＹｅｓ）、プロセッサ３４が、受信したメッセージに含まれる歩行者端末１の端末ＩＤと位置情報とを取得する（ＳＴ３０２）。次に、プロセッサ３４が、歩行者の位置情報に基づいて、歩行者端末１が、周辺環境ＤＢの登録情報の対象エリアの周辺（対象エリアの内部または近傍）に位置するか否かを判定する（ＳＴ３０３）。

【0118】

ここで、歩行者端末１が対象エリアの周辺に位置する場合には（ＳＴ３０３でＹｅｓ）、プロセッサ３４の送信指示に応じて、ＩＴＳ通信部３１が、歩行者端末１が自装置の周辺環境ＤＢの登録情報を利用できる旨のＤＢ利用情報を含むＩＴＳ通信のメッセージを歩行者端末１に送信する（ＳＴ３０４）。

【0119】

図６（Ｂ）に示すように、歩行者端末１では、ＩＴＳ通信部１５が、路側機３から、ＤＢ利用情報を含むＩＴＳ通信のメッセージを受信すると（ＳＴ１１１でＹｅｓ）、プロセッサ１８の送信指示に応じて、無線通信部１６が、ＤＢ登録情報（周辺環境ＤＢの登録情報）を要求する無線通信のメッセージを路側機３に送信する（ＳＴ１１２）。

【0120】

図９（Ｂ）に示すように、路側機３では、無線通信部３２が、歩行者端末１から、ＤＢ登録情報を要求する無線通信のメッセージを受信すると（ＳＴ３１１でＹｅｓ）、プロセッサ３４の送信指示に応じて、無線通信部３２が、ＤＢ登録情報（周辺環境ＤＢの登録情報）を含む無線通信のメッセージを歩行者端末１に送信する（ＳＴ３１２）。

【0121】

このとき、路側機３の周辺環境ＤＢの全ての登録情報が歩行者端末１に送信されるようにしてもよいが、歩行者端末１が利用する可能性が高い一部の登録情報のみが歩行者端末１に送信されるようにしてもよい。具体的には、歩行者端末１の周辺の所定範囲内、特に歩行者の進行方向に位置する所定範囲内の登録情報が歩行者端末１に送信されるようにしてもよい。

【0122】

図６（Ｃ）に示すように、歩行者端末１では、無線通信部１６が、路側機３から、ＤＢ登録情報を含む無線通信のメッセージを受信すると（ＳＴ１２１でＹｅｓ）、プロセッサ１８が、受信したメッセージに含まれるＤＢ登録情報（周辺環境ＤＢの登録情報）を、自装置の周辺環境ＤＢに登録する（ＳＴ１２２）。

【0123】

次に、図７に示すように、歩行者端末１では、プロセッサ１８が、衛星測位部１１による歩行者の位置情報を取得する（ＳＴ１３１）。

【0124】

次に、プロセッサ１８が、状態センサ１３の検出結果に基づいて、歩行者の状態情報を取得する（ＳＴ１３２）。具体的には、プロセッサ１８が、加速度センサ２１の検出結果に基づいて、歩行者の移動速度を測定する。また、プロセッサ１８が、ジャイロセンサ２２および地磁気センサ２３の検出結果に基づいて、歩行者の進行方向（顔の向き）を測定する。また、プロセッサ１８が、視線センサ２４の検出結果に基づいて、歩行者の視線方向を測定する。

【0125】

次に、プロセッサ１８が、歩行者の状態情報に基づいて、歩行者状態に所定の変化が現れたか否かを判定する（ＳＴ１３３）。

【0126】

ここで、歩行者状態に所定の変化が現れた場合には（ＳＴ１３３でＹｅｓ）、次に、プロセッサ１８が、カメラ１２をオン状態とする（ＳＴ１３４）。このとき、プロセッサ１８は、カメラ１２がオフ状態であればカメラ１２を起動し、カメラ１２が既にオン状態であれば特に制御を行わない。次に、プロセッサ１８が、ビジュアル測位を行う（ＳＴ１３５）。

【0127】

一方、歩行者状態に所定の変化が現れない場合には（ＳＴ１３３でＮｏ）、プロセッサ１８が、カメラ１２をオフ状態とする（ＳＴ１３６）。このとき、プロセッサ１８は、カメラ１２がオン状態であればカメラ１２を停止し、カメラ１２が既にオフ状態であれば特に制御を行わない。この場合、衛星測位の測位結果が歩行者の位置情報として採用される。

【0128】

次に、第１実施形態に係る歩行者端末１で行われるビジュアル測位（図７のＳＴ１３５）の手順について説明する。図１０は、歩行者端末１で行われるビジュアル測位の手順を示すフロー図である。

【0129】

歩行者端末１では、まず、プロセッサ１８が、カメラ１２からリアルタイムの撮影画像を取得する（ＳＴ４０１）。

【0130】

次に、プロセッサ１８が、照合対象抽出処理Ｐ９として、自装置の周辺環境ＤＢから、照合対象となる候補画像を抽出する（ＳＴ４０２）。

【0131】

次に、プロセッサ１８が、画像照合処理Ｐ１０として、自装置の周辺環境ＤＢから抽出した候補画像と、リアルタイムの撮影画像とを照合する（ＳＴ４０３）。

【0132】

この画像照合で照合が成功する、すなわち、候補画像と撮影画像とが一致する場合には（ＳＴ４０４でＹｅｓ）、プロセッサ１８が、位置情報取得処理Ｐ１１として、照合が成功した候補画像に対応付けられた位置情報を、歩行者の現在地の位置情報として取得する（ＳＴ４０５）。

【0133】

ところで、歩行者状態判定処理Ｐ５では、プロセッサ１８が、複数の状態センサ１３の各検出結果に基づく複数の状態情報（移動速度、方位、視線方向）を組み合わせて、ビジュアル測位の実施が必要な特定事象を検知してもよい。

【0134】

例えば、加速度センサ２１の検出結果による歩行者の移動速度と、ジャイロセンサ２２または地磁気センサ２３の検出結果による歩行者の顔の向きとを組み合わせることで、例えば、歩行者が急に立ち止まって振り向く状態を検知することができる。また、プロセッサ１８が、加速度センサ２１の検出結果に基づく歩行者の移動速度と、視線センサ２４の検出結果に基づく歩行者の視線方向とを組み合わせて、例えば、歩行者が視線を大きくまたは急に変化させた後に走り出す状態を、歩行者の危険な行動の予兆として検知してもよい。

【0135】

このような場合、直後に歩行者が飛び出しなどの急な行動をとる可能性が高く、このような状態を歩行者の危険な行動の予兆として検知することで、ビジュアル測位の実施の必要性を適切に判定することができる。

【0136】

（第１実施形態の変形例）
次に、第１実施形態の変形例について説明する。なお、ここで特に言及しない点は前記の実施形態と同様である。図１１は、第１実施形態の変形例に係る歩行者端末１で行われる足下画像照合処理の概要を示す説明図である。図１２は、第１実施形態の変形例に係る歩行者端末１の概略構成を示すブロック図である。

【0137】

第１実施形態では、歩行者の前方を撮影するカメラ１２による撮影画像を利用したビジュアル測位が行われる。一方、本変形例では、歩行者の前方を撮影した前方画像と、歩行者の足下を撮影した足下画像とを利用したビジュアル測位が行われる。

【0138】

本変形例では、歩行者端末１が、歩行者の前方を撮影する前方カメラ２５と、歩行者の足下を撮影する足下カメラ２６とを備えている（図１２参照）。なお、１つのカメラが、歩行者の前方および足下を含む広範囲を撮影できるように広い画角を有する構成であってもよい。

【0139】

道路の路面は次第に経年劣化する。例えば、道路の路面には、専用塗料（トラフィックペイント）で白線などの路面標示が描かれている。この路面標示にはひび割れなどの劣化が発生する。また、アスファルト舗装材にも欠損などの劣化が発生する。このような路面の劣化状態は、地点ごとの固有の特徴を有している。このため、路面の特徴に基づいて、足下画像が撮影された地点を特定することができる。

【0140】

そこで、本変形例では、予め登録地点の路面を撮影した撮影画像が、足下画像照合用として、登録地点の位置情報と対応付けて、周辺環境ＤＢに登録される。また、第１実施形態と同様に、歩行者が前方を見る視線に対応する撮影方向で撮影された撮影画像が、前方画像照合用として、登録地点の位置情報と対応付けて、周辺環境ＤＢに登録される。

【0141】

一方、歩行者端末１では、前方カメラ２５が、歩行者の前方を撮影した前方画像をリアルタイムに出力する。プロセッサ１８は、ビジュアル測位処理Ｐ８として、周辺環境ＤＢに登録された前方画像照合用の候補画像（登録地点の撮影画像）を抽出し（前方照合対象抽出処理Ｐ１２）、その前方画像照合用の候補画像と、前方カメラ２５からリアルタイムに出力される前方画像とを照合する（前方画像照合処理Ｐ１３、第１の照合処理）。

【0142】

また、歩行者端末１では、足下カメラ２６が、歩行者の足元の路面を撮影した足下画像をリアルタイムに出力する。プロセッサ１８は、ビジュアル測位処理Ｐ８として、周辺環境ＤＢに登録された足下画像照合用の候補画像（登録地点の撮影画像）を抽出し（足下照合対象抽出処理Ｐ１４）、その足下画像照合用の候補画像と、足下カメラ２６からリアルタイムに出力される足下画像とを照合する（足下画像照合処理Ｐ１５、第２の照合処理）。

【0143】

次に、プロセッサ１８は、前方画像照合処理Ｐ１３において照合が成功した候補画像に対応する位置情報と、足下画像照合処理Ｐ１５において照合が成功した候補画像に対応する位置情報とに基づいて、歩行者の現在地の位置情報を取得する（位置情報取得処理Ｐ１１）。このとき、前方画像照合処理Ｐ１３に基づく位置情報と足下画像照合処理Ｐ１５に基づく位置情報とに対して適宜な統計処理（平均）を行うことで、歩行者の現在地の位置情報を取得してもよい。

【0144】

また、足下画像照合処理Ｐ１５に基づく位置情報が、前方画像照合処理Ｐ１３に基づく位置情報より精度が高いことから、前方画像照合処理Ｐ１３を仮測位とし、足下画像照合処理Ｐ１５を本測位として、足下画像照合処理Ｐ１５での候補画像を、前方画像照合処理Ｐ１３の照合結果を利用して絞り込んでもよい。具体的には、前方画像照合処理Ｐ１３に基づく歩行者の位置を、歩行者の暫定的な位置として、その暫定的な位置の周辺の所定範囲に含まれる足下画像照合用の候補画像を周辺環境ＤＢから抽出して、足下画像照合処理Ｐ１５を実施する。これにより、画像照合の処理負荷を軽減できる。

【0145】

（第２実施形態）
次に、第２実施形態について説明する。なお、ここで特に言及しない点は前記の実施形態と同様である。図１３は、第２実施形態に係る歩行者端末１で行われる測位制御の概要を示す説明図である。

【0146】

第１実施形態では、歩行者端末１が、状態センサ１３により取得した状態情報に基づいて、歩行者状態に所定の変化が現れた場合に、ビジュアル測位を実施する。一方、本実施形態では、歩行者端末１が、衛星測位により取得した位置情報に基づいて、歩行者の軌跡に所定の変化が現れた場合に、ビジュアル測位を実施する。

【0147】

ここで、歩行者が体調不良などにより異常な行動をとった場合に、歩行者が車両と衝突する危険性が高く、高い測位精度が求められる。また、衛星測位では、歩行者が建築物の影に入ることによる衛星電波の遮蔽やマルチパスの影響により測位精度が低下すると、測位誤差により適切な衝突判定ができなくなるため、高精度な測位が求められる。

【0148】

一方、歩行者自体が異常な行動をとった場合や（図１３（Ａ）参照）、衛星測位の精度が低下して大きな測位誤差が現れた場合には（図１３（Ｂ）参照）、歩行者の軌跡に異常な変化が現れる。そこで、本実施形態では、歩行者の軌跡に異常な変化が現れた場合に、ビジュアル測位を実施して精度の高い位置情報を取得することで、歩行者の安全性を高めることができる。

【0149】

次に、第２実施形態に係る歩行者端末１の概略構成について説明する。図１４は、歩行者端末１の概略構成を示すブロック図である。なお、路側機３の概略構成は第１実施形態（図５参照）と同様である。

【0150】

本実施形態では、歩行者端末１のプロセッサ１８が、軌跡判定処理Ｐ２１を行う。その他は第１実施形態（図４参照）と略同様である。

【0151】

軌跡判定処理Ｐ２１では、プロセッサ１８が、各時刻の歩行者の位置情報に基づいて、歩行者の軌跡に所定の変化が現れたか否かを判定する。このとき、例えば、衛星測位による歩行者の位置が、正常な状態では現れないような大きな変化や急な変化を示した場合、歩行者の軌跡に所定の変化が現れたものと判定する。

【0152】

測位制御処理Ｐ６では、プロセッサ１８が、軌跡判定処理Ｐ２１の判定結果として、歩行者の軌跡に所定の変化が現れた場合に、ビジュアル測位処理Ｐ８の実行を指示する。

【0153】

なお、本実施形態では、第１実施形態において歩行者端末１に設けられた状態センサ１３が省略されているが、歩行者端末１が、状態センサ１３を備え、歩行者状態判定処理Ｐ５と軌跡判定処理Ｐ２１との両方を実施する構成でもよい。

【0154】

次に、第２実施形態に係る歩行者端末１の動作手順について説明する。図１５は、歩行者端末１の動作手順を示すフロー図である。なお、歩行者端末１では、第１実施形態（図６（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）参照）と同様の処理が行われる。また、路側機３の動作手順は第１実施形態（図９参照）と同様である。

【0155】

歩行者端末１では、プロセッサ１８が、衛星測位部１１による歩行者の位置情報を取得する（ＳＴ１３１）。次に、プロセッサ１８が、各時刻の歩行者の位置情報に基づいて、歩行者の軌跡に所定の変化が現れたか否かを判定する（ＳＴ１４１）。

【0156】

ここで、歩行者の軌跡に所定の変化が現れた場合には（ＳＴ１４１でＹｅｓ）、プロセッサ１８が、カメラ１２をオン状態として（ＳＴ１３４）、ビジュアル測位を行う（ＳＴ１３５）。

【0157】

一方、歩行者の軌跡に所定の変化が現れない場合には（ＳＴ１４１でＮｏ）、プロセッサ１８が、カメラ１２をオフ状態とする（ＳＴ１３６）。この場合、衛星測位の測位結果が歩行者の位置情報として採用される。

【0158】

（第３実施形態）
次に、第３実施形態について説明する。なお、ここで特に言及しない点は前記の実施形態と同様である。図１６は、第３実施形態に係る歩行者端末１で行われる測位制御の概要を示す説明図である。

【0159】

第１実施形態では、歩行者端末１が、状態センサ１３の検出結果に基づいて、歩行者状態に所定の変化が現れた場合に、ビジュアル測位を実施する。一方、本実施形態では、歩行者端末１が、衛星電波に所定の不良が現れる状況である場合に、ビジュアル測位を実施する。

【0160】

具体的には、歩行者端末１が、高層ビル街などの衛星電波不良エリアに歩行者が進入した場合に（図１６（Ａ）参照）、衛星電波に所定の不良が現れる状況であると判定して、ビジュアル測位を実施する。また、歩行者端末１が、必要数（必要な精度を確保できる数）の測位衛星が観測できない場合に（図１６（Ｂ）参照）、衛星電波に所定の不良が現れる状況であると判定して、ビジュアル測位を実施する。

【0161】

このように本実施形態では、衛星電波に不良が現れる状況で衛星測位の精度が低下したタイミングで適切にビジュアル測位を実施することができる。特に、衛星電波不良エリアへの進入や観測された測位衛星の数に基づく判定により、衛星電波に所定の不良が現れる状況であることを簡単に判定することができる。

【0162】

次に、第３実施形態に係る歩行者端末１の概略構成について説明する。図１７は、歩行者端末１の概略構成を示すブロック図である。なお、路側機３の概略構成は第１実施形態（図５参照）と同様である。

【0163】

本実施形態では、歩行者端末１のプロセッサ１８が、衛星電波不良判定処理Ｐ３１を行う。その他は第１実施形態（図４参照）と略同様である。

【0164】

衛星電波不良判定処理Ｐ３１では、プロセッサ１８が、衛星電波に所定の不良が現れる状況であるか否かを判定する。

【0165】

具体的には、プロセッサ１８が、地図情報と、歩行者の位置情報とに基づいて、歩行者が衛星電波不良エリアに進入か否かを判定する。すなわち、地図情報に登録された衛星電波不良エリアの位置情報と、衛星測位により取得した歩行者の現在地の位置情報とに基づいて、歩行者が衛星電波不良エリアに進入か否かを判定する（エリア進入判定処理）。

【0166】

また、プロセッサ１８が、観測された測位衛星（利用可能な測位衛星）の情報を衛星測位部１１から取得し、必要数（必要な精度を確保できる数）の測位衛星が観測できないか否かを判定する（衛星数判定処理）。

【0167】

測位制御処理Ｐ６では、プロセッサ１８が、衛星電波不良判定処理Ｐ３１の判定結果として、衛星電波に所定の不良が現れる状況である場合、すなわち、歩行者が衛星電波不良エリアに進入した場合や、必要数の測位衛星が観測できない場合に、ビジュアル測位処理の実行を指示する。

【0168】

次に、第３実施形態に係る歩行者端末１の動作手順について説明する。図１８は、歩行者端末１の動作手順を示すフロー図である。なお、歩行者端末１では、第１実施形態（図６（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）参照）と同様の処理が行われる。また、路側機３の動作手順は第１実施形態（図９参照）と同様である。

【0169】

歩行者端末１では、プロセッサ１８が、衛星測位部１１による歩行者の位置情報を取得する（ＳＴ１３１）。次に、プロセッサ１８が、衛星電波に所定の不良が現れる状況であるか否かを判定する（ＳＴ１５１）。このとき、歩行者が衛星電波不良エリアに進入したか否かを判定する（エリア進入判定処理）。また、必要数（必要な精度を確保できる数）の測位衛星が観測できないか否かを判定する（衛星数判定処理）。

【0170】

ここで、衛星電波に所定の不良が現れる状況である場合、すなわち、歩行者が衛星電波不良エリアに進入した場合や、必要数の測位衛星が観測できない場合には（ＳＴ１５１でＹｅｓ）、プロセッサ１８が、カメラ１２をオン状態として（ＳＴ１３４）、ビジュアル測位を行う（ＳＴ１３５）。

【0171】

一方、衛星電波に所定の不良が現れる状況でない場合、すなわち、歩行者が衛星電波不良エリアに進入していない場合や、必要数の測位衛星が観測できる場合には（ＳＴ１５１でＮｏ）、プロセッサ１８が、カメラ１２をオフ状態とする（ＳＴ１３６）。この場合、衛星測位の測位結果が歩行者の位置情報として採用される。

【0172】

（第４実施形態）
次に、第４実施形態について説明する。なお、ここで特に言及しない点は前記の実施形態と同様である。図１９は、第４実施形態に係る歩行者端末１で行われる測位制御の概要を示す説明図である。図２０は、歩行者端末１で行われる画像相対測位の概要を示す説明図である。

【0173】

第１実施形態では、歩行者端末１が、状態センサ１３の検出結果に基づいて、歩行者状態に所定の変化が現れた場合に、ビジュアル測位を実施する。一方、本実施形態では、歩行者端末１が、状態センサ１３の検出結果に基づいて、歩行者状態に所定の変化が現れた場合に、ビジュアル測位を実施すると共に、歩行者状態に所定の変化が現れない場合には、歩行者の移動速度が所定値以上速い場合に、画像相対測位を所定間隔で定期的に実施する（図１９参照）。

【0174】

画像相対測位では、カメラ１２による撮影画像の変化状況、具体的には、各時刻の撮影画像から抽出される特徴点の変化状況に基づいて、前回の位置からの歩行者の相対的な移動量を推定して（自己移動量推定）、歩行者の現在位置を相対的に推定する（図２０参照）。具体的には、前回の撮影画像から抽出された特徴点と、今回の撮影画像から抽出された特徴点とを比較して、前回の撮影画像と今回の撮影画像とで互いに対応する特徴点の変化量を取得して、その特徴点の変化量に基づいて、前回の測位で取得した位置からの相対的な移動量を算出して、今回の位置を取得する。なお。この画像相対測位は、例えばVisual SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）（登録商標）で採用される測位技術である。

【0175】

ここで、ビジュアル測位では、カメラ１２の撮影画像と周辺環境ＤＢの候補画像とを照合して、照合が成功した候補画像に対応する位置情報を歩行者の現在地の位置情報として取得するため、絶対位置測位となる。このビジュアル測位では、画像照合が行われることから、プロセッサ１８の処理負荷が大きいため、消費電力が大きくなる。一方、画像相対測位では、ビジュアル測位のような画像照合が行われないため、ビジュアル測位より、プロセッサ１８の処理負荷が小さく消費電力が小さくなる。

【0176】

また、画像相対測位では、カメラ１２がオン状態となるため、衛星測位より消費電力が大きくなるが、本実施形態では、画像相対測位が所定間隔で定期的に実施される。すなわち、画像相対測位が、継続して実施されず、間欠的に実施される。このため、消費電力を抑えることができる。

【0177】

また、図１９（Ｂ）に示すように、歩行者が一定の速度で走っている状態では、歩行者状態に大きな変化が現れないが、歩行者の移動速度が速くなるため、画像相対測位が実施される。一方、歩行者が一定の速度で走っている状態では、画像相対測位の処理負荷が高くなり、かつ移動方向に大きな変化はないため、画像相対測位が間欠的に実施されることで、消費電力を抑え、ある程度の位置精度を確保することができる。

【0178】

次に、第４実施形態に係る歩行者端末１の概略構成について説明する。図２１は、歩行者端末１の概略構成を示すブロック図である。

【0179】

本実施形態では、歩行者端末１のプロセッサ１８が、画像相対測位処理Ｐ４１を行う。その他は第１実施形態（図４参照）と略同様である。

【0180】

画像相対測位処理Ｐ４１では、プロセッサ１８が、カメラ１２による撮影画像の変化状況、具体的には、各時刻の撮影画像から抽出される特徴点の変化状況に基づいて、前回の位置からの歩行者の相対的な移動量を推定して（自己移動量推定）、歩行者の現在位置を相対的に推定する。

【0181】

一方、歩行者状態判定処理Ｐ５では、第１実施形態と同様に、プロセッサ１８が、状態センサ１３の検出結果に基づいて、歩行者状態に所定の変化が現れたか否かを判定する。また、本実施形態では、歩行者状態に所定の変化が現れない場合に、プロセッサ１８が、歩行者の移動速度が所定値以上速いか否かを判定する（速度判定処理）。

【0182】

測位制御処理Ｐ６では、プロセッサ１８が、歩行者状態に所定の変化が現れた場合に、ビジュアル測位処理Ｐ８の実行を指示する。また、プロセッサ１８が、歩行者状態に所定の変化が現れない場合で、歩行者の移動速度が所定値以上速い場合には、画像相対測位処理Ｐ４１の実行を指示する。このとき、前回の画像相対測位処理Ｐ４１の実行タイミングからの経過時間が所定時間に達したか否かを判定し（経過時間判定処理）、経過時間が所定時間に達していない場合には、画像相対測位処理Ｐ４１の実行を指示しない。これにより、画像相対測位処理Ｐ４１が所定間隔で間欠的に実行される。

【0183】

次に、第４実施形態に係る歩行者端末１の動作手順について説明する。図２２は、歩行者端末１の動作手順を示すフロー図である。なお、歩行者端末１では、第１実施形態（図６（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）参照）と同様の処理が行われる。また、路側機３の動作手順は第１実施形態（図９参照）と同様である。

【0184】

歩行者端末１では、第１実施形態（図７参照）と同様に、プロセッサ１８が、衛星測位部１１による歩行者の位置情報を取得してから、プロセッサ１８が、歩行者の状態情報に基づいて、歩行者状態に所定の変化が現れたか否かに関する判定までの処理（ＳＴ１３１～ＳＴ１３３）を行う。また、歩行者状態に所定の変化が現れた場合には（ＳＴ１３３でＹｅｓ）、第１実施形態と同様に、プロセッサ１８が、カメラ１２をオン状態として（ＳＴ１３４）、ビジュアル測位を行う（ＳＴ１３５）。

【0185】

一方、歩行者状態に所定の変化が現れない場合には（ＳＴ１３３でＮｏ）、次に、プロセッサ１８が、歩行者の移動速度が所定値以上か否かを判定する（ＳＴ１６１）。

【0186】

ここで、歩行者の移動速度が所定値以上である場合には（ＳＴ１６１でＹｅｓ）、次に、前回の画像相対測位から所定時間が経過したか否かを判定する（ＳＴ１６２）。

【0187】

ここで、前回の画像相対測位から所定時間が経過した場合には（ＳＴ１６２でＹｅｓ）、次に、カメラ１２をオン状態として（ＳＴ１６３）、画像相対測位を実施する（ＳＴ１６４）。

【0188】

一方、歩行者の移動速度が所定値未満である場合や（ＳＴ１６１でＮｏ）、前回の画像相対測位から所定時間が経過していない場合には（ＳＴ１６２でＮｏ）、次に、カメラ１２をオフ状態とする（ＳＴ１３６）。この場合、衛星測位の測位結果が歩行者の位置情報として採用される。

【0189】

（第５実施形態）
次に、第５実施形態について説明する。なお、ここで特に言及しない点は前記の実施形態と同様である。図２３は、第５実施形態に係る歩行者端末１で行われる測位制御の概要を示す説明図である。

【0190】

第１実施形態では、歩行者端末１が、状態センサ１３の検出結果に基づいて、歩行者状態に所定の変化が現れた場合に、ビジュアル測位を実施する。一方、本実施形態では、歩行者端末１が、歩行者状態に所定の変化が現れ、且つ、その変化度合が所定の範囲を超える場合には、ビジュアル測位を実施し、歩行者状態に所定の変化が現れ、且つ、その変化度合が所定の範囲を超えない場合には、画像相対測位を実施し、歩行者状態に所定の変化が現れない場合には、非画像相対測位を実施する。

【0191】

例えば、歩行者の方位（進行方向）の変化が所定のしきい値（例えば９０度）以上である場合には（図２３（Ａ）参照）、歩行者状態の変化度合が所定の範囲を超えたと判定されて、ビジュアル測位が実施される。一方、歩行者の方位の変化がしきい値未満である場合には（図２３（Ｂ）参照）、歩行者状態の変化度合が所定の範囲を超えないと判定されて、画像相対測位が実施される。また、歩行者の方位にわずかな変化しかない場合には（図２３（Ｃ）参照）、歩行者状態に所定の変化が現れないと判定されて、非画像相対測位が実施される。

【0192】

画像相対測位では、第４実施形態と同様に、カメラ１２による各時刻の撮影画像の変化状況に基づいて、前回の位置からの歩行者の相対的な移動量を推定して、歩行者の現在位置を相対的に推定する。なお、この画像相対測位は、例えばVisual SLAM（登録商標）で採用される測位技術である。

【0193】

非画像相対測位では、状態センサ１３（ジャイロセンサ２２や加速度センサ２１など）の検出結果に基づいて、前回の位置からの歩行者の相対的な移動量を推定して、歩行者の現在位置を相対的に推定する。なお、この非画像相対測位は、例えばＰＤＲ（歩行者自律航法：Pedestrian Dead-Reckoning）で採用される測位技術である。

【0194】

このように本実施形態では、歩行者状態に所定の変化が現れた場合でも、その変化度合が小さい場合には、ビジュアル測位は実施されず、代わりに画像相対測位が実施され、この画像相対測位では、画像照合のような負荷の大きい処理が行われないため、消費電力を抑えることができる。

【0195】

また、本実施形態では、歩行者状態に所定の変化が現れない場合には、非画像相対測位が実施されることで、位置情報の精度が向上する場合があり、また、非画像相対測位では、状態センサ１３が用いられるが、カメラ１２が用いられず、また、画像照合のような負荷の大きい処理も行われないため、消費電力を抑えることができる。

【0196】

なお、本実施形態では、歩行者状態に所定の変化が現れない場合に、非画像相対測位が実施されるが、非画像相対測位が実施されずに、衛星測位による位置情報が、歩行者の現在地の位置情報に採用されてもよい。

【0197】

次に、第５実施形態に係る歩行者端末１の概略構成について説明する。図２４は、歩行者端末１の概略構成を示すブロック図である。なお、路側機３の概略構成は第１実施形態（図５参照）と同様である。

【0198】

本実施形態では、歩行者端末１のプロセッサ１８が、非画像相対測位処理Ｐ５１を行う。その他は第４実施形態（図２１参照）と略同様である。

【0199】

非画像相対測位処理Ｐ５１では、プロセッサ１８が、状態センサ１３（ジャイロセンサ２２や加速度センサ２１など）の検出結果に基づいて、前回の位置からの歩行者の相対的な移動量を推定して（自己移動量推定）、歩行者の現在位置を相対的に推定する。

【0200】

画像相対測位処理Ｐ４１では、プロセッサ１８が、第４実施形態と同様に、カメラ１２による各時刻の撮影画像の変化状況に基づいて、前回の位置からの歩行者の相対的な移動量を推定して（自己移動量推定）、歩行者の現在位置を相対的に推定する。

【0201】

一方、歩行者状態判定処理Ｐ５では、第１実施形態と同様に、プロセッサ１８が、状態センサ１３の検出結果に基づいて、歩行者状態に所定の変化が現れたか否かを判定する。また、本実施形態では、歩行者状態に所定の変化が現れた場合には、プロセッサ１８が、歩行者状態の変化度合が所定の範囲を超えたか否かを判定する。

【0202】

測位制御処理Ｐ６では、プロセッサ１８が、歩行者状態に所定の変化が現れ、かつ、歩行者状態の変化度合が所定の範囲を超えた場合には、ビジュアル測位処理Ｐ８の実行を指示する。また、プロセッサ１８が、歩行者状態に所定の変化が現れ、かつ、歩行者状態の変化度合が所定の範囲を超えない場合には、画像相対測位処理Ｐ４１の実行を指示する。また、プロセッサ１８が、歩行者状態に所定の変化が現れない場合には、非画像相対測位処理Ｐ５１の実行を指示する。

【0203】

次に、第５実施形態に係る歩行者端末１の動作手順について説明する。図２５は、歩行者端末１の動作手順を示すフロー図である。なお、歩行者端末１では、第１実施形態（図６（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）参照）と同様の処理が行われる。また、路側機３の動作手順は第１実施形態（図９参照）と同様である。

【0204】

歩行者端末１では、第１実施形態（図７参照）と同様に、プロセッサ１８が、衛星測位部１１による歩行者の位置情報を取得してから、プロセッサ１８が、歩行者の状態情報に基づいて、歩行者状態に所定の変化が現れたか否かに関する判定までの処理（ＳＴ１３１～ＳＴ１３３）を行う。

【0205】

ここで、歩行者状態に所定の変化が現れた場合には（ＳＴ１３３でＹｅｓ）、次に、プロセッサ１８が、カメラ１２をオン状態とする（ＳＴ１３４）。次に、プロセッサ１８が、歩行者状態の変化度合が所定の範囲を超えるか否かを判定する（ＳＴ１７１）。

【0206】

ここで、歩行者状態の変化度合が所定の範囲を超える場合には（ＳＴ１７１でＹｅｓ）、プロセッサ１８が、ビジュアル測位を行う（ＳＴ１３５）。

【0207】

一方、歩行者状態の変化度合が所定の範囲を超えない場合には（ＳＴ１７１でＮｏ）、プロセッサ１８が、画像相対測位を行う（ＳＴ１６３）。

【0208】

また、歩行者状態に所定の変化が現れない場合には（ＳＴ１３３でＮｏ）、プロセッサ１８が、カメラ１２をオフ状態として（ＳＴ１３６）、非画像相対測位を行う（ＳＴ１５１）。

【0209】

なお、歩行者状態に所定の変化が現れるか否かの判定（ＳＴ１３３）では、プロセッサ１８が、歩行者状態の変化量や変化率に関する所定のしきい値を用いて判定を行えばよい。一方、歩行者状態の変化度合が所定の範囲を超えるか否かの判定（ＳＴ１７１）では、プロセッサ１８が、歩行者状態に所定の変化が現れるか否かの判定（ＳＴ１３３）で用いられるしきい値より大きなしきい値を用いて判定を行えばよい。

【0210】

（第６実施形態）
次に、第６実施形態について説明する。なお、ここで特に言及しない点は前記の実施形態と同様である。図２６は、第６実施形態に係る歩行者端末１で行われる測位制御の概要を示す説明図である。

【0211】

【0212】

経路推定測位では、歩行者の直前の軌跡、すなわち、歩行者の直前の各時刻の位置情報に基づいて、歩行者が実際に通行しているものと想定される経路が、経路パターンの候補のいずれに該当するかを判別し、該当する経路パターンに基づいて歩行者の現在位置を推定する。

【0213】

経路パターンの候補は、ディープラーニングなどの機械学習により構築される経路パターン認識用の機械学習モデルを用いて取得される。学習時には、各歩行者が過去に通行した際の軌跡の情報、すなわち、各歩行者端末１での過去の測位で取得した各歩行者の各時刻の測位結果である位置情報（測位履歴情報）が収集され、それを学習データとしてパターン認識用の機械学習モデルが構築される。なお、各歩行者の軌跡は、実際に歩行者が通行可能な道路の構成に基づいて定まり、相応の数の経路パターンに分類され得る。

【0214】

このとき、衛星測位で取得した位置情報の他に、非画像相対測位（ＰＤＲなど）で取得した位置情報が学習データに用いられる。また、ビジュアル測位で取得した位置情報が学習データに用いられてもよい。また、画像相対測位（Visual SLAM（登録商標）など）で取得した位置情報が学習データに用いられてもよい。

【0215】

また、標準測位としての衛星測位以外の測位（非画像相対測位、ビジュアル測位、画像相対測位）が実行されたときの測位結果としての位置情報と、そのときの衛星測位の測位結果としての位置情報とを対応付けた情報が、学習データに用いられてもよい。

【0216】

次に、第６実施形態に係る歩行者端末１の概略構成について説明する。図２７は、歩行者端末１の概略構成を示すブロック図である。

【0217】

本実施形態では、歩行者端末１のプロセッサ１８が、経路推定測位処理Ｐ６１を行う。その他は第１実施形態（図４参照）と略同様である。

【0218】

経路推定測位処理Ｐ６１では、歩行者の直前の軌跡、すなわち、歩行者の直前の各時刻の位置情報に基づいて、歩行者の経路パターンを判別して歩行者の現在位置を推定する。

【0219】

一方、歩行者状態判定処理Ｐ５では、第５実施形態と同様に、プロセッサ１８が、状態センサ１３の検出結果に基づいて、歩行者状態に所定の変化が現れたか否かを判定する。また、歩行者状態に所定の変化が現れた場合には、プロセッサ１８が、歩行者状態の変化度合が所定の範囲を超えたか否かを判定する。

【0220】

測位制御処理Ｐ６では、プロセッサ１８が、歩行者状態に所定の変化が現れ、かつ、歩行者状態の変化度合が所定の範囲を超えた場合には、ビジュアル測位処理Ｐ８の実行を指示する。また、プロセッサ１８が、歩行者状態に所定の変化が現れ、かつ、歩行者状態の変化度合が所定の範囲を超えない場合には、経路推定測位処理Ｐ６１の実行を指示する。

【0221】

次に、第６実施形態に係る歩行者端末１の動作手順について説明する。図２８は、歩行者端末１の動作手順を示すフロー図である。なお、歩行者端末１では、第１実施形態（図６（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）参照）と同様の処理が行われる。また、路側機３の動作手順は第１実施形態（図９参照）と同様である。

【0222】

【0223】

また、歩行者の状態に所定の変化が現れた場合には（ＳＴ１３３でＹｅｓ）、プロセッサ１８が、歩行者状態の変化度合が所定の範囲を超えるか否かの判定を行い（ＳＴ１７１）、歩行者状態の変化度合が所定の範囲を超える場合には（ＳＴ１７１でＹｅｓ）、プロセッサ１８が、カメラ１２をオン状態として（ＳＴ１３４）、ビジュアル測位を行う（ＳＴ１３５）。

【0224】

一方、歩行者状態の変化度合が所定の範囲を超えない場合には（ＳＴ１７１でＮｏ）、プロセッサ１８が、カメラ１２をオフ状態として（ＳＴ１６３）、経路推定測位を行う（ＳＴ１８１）。

【0225】

また、歩行者の状態に所定の変化が現れない場合には（ＳＴ１３３でＮｏ）、プロセッサ１８が、カメラ１２をオフ状態とする（ＳＴ１３６）。

【0226】

（第７実施形態）
次に、第７実施形態について説明する。なお、ここで特に言及しない点は前記の実施形態と同様である。図２９は、第７実施形態に係る歩行者端末１で行われる測位制御の概要を示す説明図である。

【0227】

第１実施形態では、歩行者端末１が、状態センサ１３の検出結果に基づいて、歩行者状態に所定の変化が現れた場合に、ビジュアル測位を実施する。一方、本実施形態では、歩行者端末１が、状態センサ１３の検出結果に基づいて、歩行者状態に所定の変化が現れた場合に、ビジュアル測位を実施すると共に、歩行者状態に所定の変化が現れない場合でも、歩行者が所定の安全エリアに近接した場合には、ビジュアル測位を実施する。

【0228】

ここで、安全エリアは、歩行者が車両と衝突する危険性が低く、高い測位精度を確保する必要性が比較的低い場所である。具体的には、例えば、車両の内部（車内）（図２９（Ａ）参照）、建築物の内部（屋内）（図２９（Ｂ）参照）、および歩道橋やペデストリアンデッキなどの歩行者専用通路の建造物（図２９（Ｃ）参照）などが安全エリアとなる。

【0229】

また、本実施形態では、歩行者端末１が、歩行者が安全エリアに近接したタイミング、すなわち、安全エリアに進入する直前のタイミングで、ビジュアル測位を実施して、精度の高い位置情報を取得する。これにより、歩行者端末１は、歩行者が安全エリアに確実に進入することを確認できる。

【0230】

このとき、例えば、安全エリアが車内である場合、歩行者が車両に近づいたタイミングでビジュアル測位が実施される。安全エリアが屋内である場合、歩行者が建築物の入口に近づいたタイミングでビジュアル測位が実施される。安全エリアが歩道橋などの建造物である場合、歩行者が建造物の入口に近づいたタイミングでビジュアル測位が実施される。

【0231】

また、本実施形態では、歩行者が安全エリアに近づいてから安全エリアに進入するまでの期間、ビジュアル測位が継続される。一方、周辺環境ＤＢには、安全エリアの内部の一般的な撮影画像が候補画像して登録されている。ビジュアル測位では、周辺環境ＤＢから安全エリアの内部の一般的な撮影画像が照合対象として抽出されて、画像照合が成功することで、歩行者が安全エリア内に滞在していることが確認される。

【0232】

なお、歩行者端末１は、ビジュアル測位を実施した後は、例えば歩行者が安全エリアに滞在している間は、屋外であれば、衛星測位で歩行者の位置情報を取得すればよく、また、屋内であれば、ＰＤＲなどの屋内測位で歩行者の位置情報を取得すればよい。

【0233】

次に、第７実施形態に係る歩行者端末１の概略構成について説明する。図３０は、歩行者端末１の概略構成を示すブロック図である。なお、路側機３の概略構成は第１実施形態（図５参照）と同様である。

【0234】

本実施形態では、歩行者端末１のプロセッサ１８が、エリア近接判定処理Ｐ７１を行う。その他は第１実施形態（図４参照）と略同様である。

【0235】

エリア近接判定処理Ｐ７１では、プロセッサ１８が、地図情報に基づいて、歩行者が所定の安全エリアに近接したか否かを判定する。具体的には、地図情報に登録された安全エリアの位置情報や、衛星測位により取得した歩行者の現在地の位置情報などに基づいて、歩行者が安全エリアから所定距離以内に位置し、かつ、安全エリアに近づく向きに移動している場合に、歩行者が安全エリアに近接すると判定される。

【0236】

このとき、安全エリアが屋内である場合、地図情報に含まれる建築物の位置情報を用いて、歩行者が安全エリアに近接したか否かの判定が行われる。また、この場合、ビジュアル測位において、周辺環境ＤＢから一般的な屋内の撮影画像（候補画像）が照合対象として抽出されて、画像照合が成功することで、歩行者が屋内に滞在していることが確認される。

【0237】

また、安全エリアが歩道橋などの建造物（定着物）の内部である場合、地図情報に含まれる建造物の位置情報を用いて、歩行者が安全エリアに近接したか否かの判定が行われる。また、この場合、ビジュアル測位において、周辺環境ＤＢから一般的な建造物の内部の撮影画像（候補画像）が照合対象として抽出されて、画像照合が成功することで、歩行者が建造物上に滞在していることが確認される。

【0238】

また、安全エリアが車内である場合、歩車間通信で車載端末２から受信した車両情報に含まれる車両の位置情報を用いて、歩行者が安全エリアに近接したか否かの判定が行われる。また、この場合、ビジュアル測位において、周辺環境ＤＢから一般的な車内の撮影画像（候補画像）が照合対象として抽出されて、画像照合が成功することで、歩行者が車内に滞在していることが確認される。また、この場合、歩行者の現在位置は、車両の現在位置とすればよい。

【0239】

測位制御処理Ｐ６では、プロセッサ１８が、エリア近接判定処理Ｐ７１の判定結果として、歩行者が所定の安全エリアに近接した場合に、ビジュアル測位処理Ｐ８の実行を指示する。

【0240】

次に、第７実施形態に係る歩行者端末１の動作手順について説明する。図３１は、歩行者端末１の動作手順を示すフロー図である。なお、歩行者端末１では、第１実施形態（図６（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）参照）と同様の処理が行われる。また、路側機３の動作手順は第１実施形態（図９参照）と同様である。

【0241】

【0242】

一方、歩行者状態に所定の変化が現れない場合には（ＳＴ１３３でＮｏ）、次に、プロセッサ１８が、歩行者が安全エリアに近接したか否かを判定する（ＳＴ１９１）。

【0243】

ここで、歩行者が安全エリアに近接した場合には（ＳＴ１９１でＹｅｓ）、プロセッサ１８が、カメラ１２をオン状態として（ＳＴ１３４）、ビジュアル測位を行う（ＳＴ１３５）。

【0244】

一方、歩行者が安全エリアに近接していない場合には（ＳＴ１９１でＮｏ）、プロセッサ１８が、カメラ１２をオフ状態とする（ＳＴ１３６）。

【0245】

以上のように、本出願において開示する技術の例示として、実施形態を説明した。しかしながら、本開示における技術は、これに限定されず、変更、置き換え、付加、省略などを行った実施形態にも適用できる。また、上記の実施形態で説明した各構成要素を組み合わせて、新たな実施形態とすることも可能である。

【産業上の利用可能性】

【0246】

本発明に係る歩行者装置、移動体装置、測位システム、および測位方法は、ビジュアル測位を実施して高精度な位置情報を取得すると共に、消費電力を抑制して省電力化を図ることができる効果を有し、歩行者に保持されて歩行者の現在位置を測定する測位を行う歩行者装置、歩行者や車両などの移動体に保持されて移動体の現在位置を測定する測位を行う移動体装置、測位システム、および測位方法などとして有用である。

【符号の説明】

【0247】

１歩行者端末（歩行者装置、移動体装置、コンピュータ）
２車載端末
３路側機
１１衛星測位部
１２カメラ
１３状態センサ
１７メモリ
１８プロセッサ
２１加速度センサ
２２ジャイロセンサ
２３地磁気センサ
２４視線センサ
２５前方カメラ
２６足下カメラ

【図1】