特開 2024-154031 推定装置および推定方法

(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】P2024154031

(43)【公開日】2024-10-30

(54)【発明の名称】推定装置および推定方法

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/00 20060101AFI20241023BHJP

   H04W 60/00 20090101ALI20241023BHJP

   H04W 4/44 20180101ALI20241023BHJP

【ＦＩ】

G08G1/00 A

H04W60/00

H04W4/44

【審査請求】有

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023067617

(22)【出願日】2023-04-18

(11)【特許番号】

(45)【特許公報発行日】2023-08-04

(71)【出願人】

【識別番号】397036309

【氏名又は名称】株式会社インターネットイニシアティブ

(74)【代理人】

【識別番号】100118902

【弁理士】

【氏名又は名称】山本 修

(74)【代理人】

【識別番号】100106208

【弁理士】

【氏名又は名称】宮前 徹

(74)【代理人】

【識別番号】100196508

【弁理士】

【氏名又は名称】松尾 淳一

(74)【代理人】

【識別番号】100195408

【弁理士】

【氏名又は名称】武藤 陽子

(72)【発明者】

【氏名】柿島 純

【テーマコード（参考）】

5H181

5K067

【Ｆターム（参考）】

5H181AA01

5H181BB20

5H181DD02

5H181MC12

5H181MC27

5K067DD11

5K067EE02

5K067EE10

5K067JJ61

(57)【要約】

【課題】より簡易な構成により、車両から送信される位置登録信号を利用した車両の進行方向の推定を行うことを目的とする。
【解決手段】
複数の通信エリアＡ１～Ａｎにわたって存在する道路を走行する車両の進行方向を推定する推定装置１であって、道路を構成する各区間をカバーする各通信エリアＡ１～Ａｎの各基地局ＢＳ１～ＢＳｎで受信された、車両からの位置登録信号に関連付けられている、車両が各通信エリアＡ１～Ａｎを跨いだ際の車両の３次元位置情報を収集する第１収集部１０と、各基地局ＢＳ１～ＢＳｎで受信された位置登録信号に関連付けられている車両の３次元位置情報を未知の入力として学習済みの分類器に与え、学習済みの分類器の演算を行って、車両の進行方向に関する分類クラスを出力する分類部１４と、分類部１４が出力した分類クラスに基づいて、車両の進行方向を提示する提示部１７とを備える。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数の通信エリアにわたって存在する道路を走行する車両の進行方向を推定する推定装置であって、
前記道路を構成する各区間をカバーする各通信エリアの各基地局で受信された前記車両からの位置登録信号に関連付けられている、前記車両が前記各通信エリアを跨いだ際の前記車両の３次元位置情報を収集するように構成された第１収集部と、
前記各基地局で受信された前記位置登録信号に関連付けられている前記車両の前記３次元位置情報を未知の入力として学習済みの分類器に与え、前記学習済みの分類器の演算を行って、前記車両の進行方向に関する分類クラスを出力するように構成された分類部と、
前記分類部が出力した前記分類クラスに基づいて、前記車両の進行方向を提示するように構成された提示部と
を備える推定装置。

【請求項2】

請求項１に記載の推定装置において、
さらに、前記車両が前記各通信エリアを跨いだ際の前記車両の前記３次元位置情報に対して、予め設定された前記車両の進行方向に関する情報をラベル付けした教師データを用いて、前記車両が前記各通信エリアを跨いだ際の前記車両の前記３次元位置情報と、前記車両の進行方向との関係を学習し、前記学習済みの分類器を構築するように構成された学習部
を備える推定装置。

【請求項3】

請求項２に記載の推定装置において、
さらに、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された日時を示す情報を収集するように構成された第２収集部と、
前記分類部によって出力された前記分類クラスに基づく前記車両の進行方向、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された前記日時を示す情報、および、前記各通信エリアの直径に基づいて、前記車両の速度を求めるように構成された第１算出部と、
を備え、
前記提示部は、求められた前記車両の前記速度を提示する
ことを特徴とする推定装置。

【請求項4】

請求項３に記載の推定装置において、
さらに、前記第１算出部によって算出された前記車両の前記速度、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された前記日時を示す情報、および、前記各通信エリアの直径に基づいて、指定された時刻において、前記車両が走行することになる通信エリアを求めるように構成された第２算出部を備え、
前記提示部は、求められた前記車両が走行することになる前記通信エリアに関する情報を提示する
ことを特徴とする推定装置。

【請求項5】

請求項４に記載の推定装置において、
前記各基地局で受信された前記位置登録信号に関連付けられている前記車両の前記３次元位置情報は、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された前記日時を示す情報とともに、所定の通信規格のコアネットワークに含まれる、加入者情報を管理する統合データリポジトリに記憶され、
前記第１収集部は、前記統合データリポジトリから、前記各基地局で受信された前記位置登録信号に関連付けられた前記車両の前記３次元位置情報を収集し、
前記第２収集部は、前記統合データリポジトリから、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された前記日時を示す情報を収集する
ことを特徴とする推定装置。

【請求項6】

複数の通信エリアにわたって存在する道路を走行する車両の進行方向を推定する推定方法であって、
前記道路を構成する各区間をカバーする各通信エリアの各基地局で受信された前記車両からの位置登録信号に関連付けられている、前記車両が前記各通信エリアを跨いだ際の前記車両の３次元位置情報を収集する第１ステップと、
前記各基地局で受信された前記位置登録信号に関連付けられている前記車両の前記３次元位置情報を未知の入力として学習済みの分類器に与え、前記学習済みの分類器の演算を行って、前記車両の進行方向に関する分類クラスを出力する第２ステップと、
前記第２ステップで出力した前記分類クラスに基づいて、前記車両の進行方向を提示する第３ステップと
を備える推定方法。

【請求項7】

請求項６に記載の推定方法において、
さらに、前記車両が前記各通信エリアを跨いだ際の前記車両の前記３次元位置情報に対して、予め設定された前記車両の進行方向に関する情報をラベル付けした教師データを用いて、前記車両が前記各通信エリアを跨いだ際の前記車両の前記３次元位置情報と、前記車両の進行方向との関係を学習し、前記学習済みの分類器を構築する第４ステップ
を備える推定方法。

【請求項8】

請求項７に記載の推定方法において、
さらに、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された日時を示す情報を収集する第５ステップと、
前記第２ステップで出力された前記分類クラスに基づく前記車両の進行方向、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された前記日時を示す情報、および、前記各通信エリアの直径に基づいて、前記車両の速度を求める第６ステップと、
を備え、
前記第３ステップは、求められた前記車両の前記速度を提示する
ことを特徴とする推定方法。

【請求項9】

請求項８に記載の推定方法において、
さらに、前記第６ステップで算出された前記車両の前記速度、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された前記日時を示す情報、および、前記各通信エリアの直径に基づいて、指定された時刻において、前記車両が走行することになる通信エリアを求める第７ステップを備え、
前記第３ステップは、求められた前記車両が走行することになる前記通信エリアに関する情報を提示する
ことを特徴とする推定方法。

【請求項10】

請求項９に記載の推定方法において、
前記各基地局で受信された前記位置登録信号に関連付けられている前記車両の前記３次元位置情報は、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された前記日時を示す情報とともに、所定の通信規格のコアネットワークに含まれる、加入者情報を管理する統合データリポジトリに記憶され、
前記第１ステップは、前記統合データリポジトリから、前記各基地局で受信された前記位置登録信号に関連付けられた前記車両の前記３次元位置情報を収集し、
前記第５ステップは、前記統合データリポジトリから、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された前記日時を示す情報を収集する
ことを特徴とする推定方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、推定装置および推定方法に関し、特に車両の進行方向を推定する技術に関する。

【背景技術】

【0002】

移動体端末が基地局のエリアを跨ぐ際には、基地局を介してコアネットワークに位置登録信号を送信し、どの通信エリアに在圏するのかを明らかにする。位置登録信号を用いることで、通信エリアを跨いだ通信においてもシームレスなハンドオーバが実現される。

【0003】

このような位置登録信号の性質を利用して、移動体端末の位置を基地局の通信エリア単位で把握する技術が知られている。例えば、特許文献１は、複数の通信エリアを跨いで移動する通信端末からの位置登録信号によって示される通信端末の在圏情報を時系列で取得して、通信端末の移動状況を解析する技術を開示している。

【0004】

また、特許文献２は、車両に搭載された通信端末を利用して、通信端末からの位置登録信号が示す位置情報を、車両の位置情報として用いる技術を開示している。さらに、特許文献２では、車両に搭載された通信端末の位置登録情報によって、車両が走行する路線を推定し、推定された路線の駅に設置されている基地局の情報などのメタデータと位置登録情報とを照合して、車両の進行方向を推定する技術を開示している。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特表２００２－０４１２０５号公報

【特許文献2】特開２０２２－１７４５４４号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

しかし、従来の技術では、位置登録信号を利用して車両の進行方向を推定する場合には、道路情報などの膨大なメタデータが必要となり、データベースのデータ量が増大する問題があった。このように、従来の技術では、より簡易な構成により、車両から送信される位置登録信号を利用した車両の進行方向の推定を行うことができなかった。

【0007】

本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、より簡易な構成により、車両から送信される位置登録信号を利用した車両の進行方向の推定を行うことを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0008】

上述した課題を解決するために、本発明に係る推定装置は、複数の通信エリアにわたって存在する道路を走行する車両の進行方向を推定する推定装置であって、前記道路を構成する各区間をカバーする各通信エリアの各基地局で受信された前記車両からの位置登録信号に関連付けられている、前記車両が前記各通信エリアを跨いだ際の前記車両の３次元位置情報を収集するように構成された第１収集部と、前記各基地局で受信された前記位置登録信号に関連付けられている前記車両の前記３次元位置情報を未知の入力として学習済みの分類器に与え、前記学習済みの分類器の演算を行って、前記車両の進行方向に関する分類クラスを出力するように構成された分類部と、前記分類部が出力した前記分類クラスに基づいて、前記車両の進行方向を提示するように構成された提示部とを備える。

【0009】

また、本発明に係る推定装置において、さらに、前記車両が前記各通信エリアを跨いだ際の前記車両の前記３次元位置情報に対して、予め設定された前記車両の進行方向に関する情報をラベル付けした教師データを用いて、前記車両が前記各通信エリアを跨いだ際の前記車両の前記３次元位置情報と、前記車両の進行方向との関係を学習し、前記学習済みの分類器を構築するように構成された学習部を備えていてもよい。

【0010】

また、本発明に係る推定装置において、さらに、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された日時を示す情報を収集するように構成された第２収集部と、前記分類部によって出力された前記分類クラスに基づく前記車両の進行方向、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された前記日時を示す情報、および、前記各通信エリアの直径に基づいて、前記車両の速度を求めるように構成された第１算出部と、を備え、前記提示部は、求められた前記車両の前記速度を提示してもよい。

【0011】

また、本発明に係る推定装置において、さらに、前記第１算出部によって算出された前記車両の前記速度、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された前記日時を示す情報、および、前記各通信エリアの直径に基づいて、指定された時刻において、前記車両が走行することになる通信エリアを求めるように構成された第２算出部を備え、前記提示部は、求められた前記車両が走行することになる前記通信エリアに関する情報を提示してもよい。

【0012】

また、本発明に係る推定装置において、前記各基地局で受信された前記位置登録信号に関連付けられている前記車両の前記３次元位置情報は、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された前記日時を示す情報とともに、所定の通信規格のコアネットワークに含まれる、加入者情報を管理する統合データリポジトリに記憶され、前記第１収集部は、前記統合データリポジトリから、前記各基地局で受信された前記位置登録信号に関連付けられた前記車両の前記３次元位置情報を収集し、前記第２収集部は、前記統合データリポジトリから、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された前記日時を示す情報を収集してもよい。

【0013】

上述した課題を解決するために、本発明に係る推定方法は、複数の通信エリアにわたって存在する道路を走行する車両の進行方向を推定する推定方法であって、前記道路を構成する各区間をカバーする各通信エリアの各基地局で受信された前記車両からの位置登録信号に関連付けられている、前記車両が前記各通信エリアを跨いだ際の前記車両の３次元位置情報を収集する第１ステップと、前記各基地局で受信された前記位置登録信号に関連付けられている前記車両の前記３次元位置情報を未知の入力として学習済みの分類器に与え、前記学習済みの分類器の演算を行って、前記車両の進行方向に関する分類クラスを出力する第２ステップと、前記第２ステップで出力した前記分類クラスに基づいて、前記車両の進行方向を提示する第３ステップとを備える。

【0014】

また、本発明に係る推定方法において、さらに、前記車両が前記各通信エリアを跨いだ際の前記車両の前記３次元位置情報に対して、予め設定された前記車両の進行方向に関する情報をラベル付けした教師データを用いて、前記車両が前記各通信エリアを跨いだ際の前記車両の前記３次元位置情報と、前記車両の進行方向との関係を学習し、前記学習済みの分類器を構築する第４ステップを備えていてもよい。

【0015】

また、本発明に係る推定方法において、さらに、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された日時を示す情報を収集する第５ステップと、前記第２ステップで出力された前記分類クラスに基づく前記車両の進行方向、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された前記日時を示す情報、および、前記各通信エリアの直径に基づいて、前記車両の速度を求める第６ステップと、を備え、前記第３ステップは、求められた前記車両の前記速度を提示してもよい。

【0016】

また、本発明に係る推定方法において、さらに、前記第６ステップで算出された前記車両の前記速度、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された前記日時を示す情報、および、前記各通信エリアの直径に基づいて、指定された時刻において、前記車両が走行することになる通信エリアを求める第７ステップを備え、前記第３ステップは、求められた前記車両が走行することになる前記通信エリアに関する情報を提示してもよい。

【0017】

また、本発明に係る推定方法において、前記各基地局で受信された前記位置登録信号に関連付けられている前記車両の前記３次元位置情報は、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された前記日時を示す情報とともに、所定の通信規格のコアネットワークに含まれる、加入者情報を管理する統合データリポジトリに記憶され、前記第１ステップは、前記統合データリポジトリから、前記各基地局で受信された前記位置登録信号に関連付けられた前記車両の前記３次元位置情報を収集し、前記第５ステップは、前記統合データリポジトリから、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された前記日時を示す情報を収集してもよい。

【発明の効果】

【0018】

本発明によれば、道路を構成する各区間をカバーする各通信エリアの各基地局で受信された車両からの位置登録信号に関連付けられている、車両が各通信エリアを跨いだ際の車両の３次元位置情報を収集し、各基地局で受信された位置登録信号に関連付けられている車両の３次元位置情報を未知の入力として学習済みの分類器に与え、学習済みの分類器の演算を行って、車両の進行方向に関する分類クラスを出力する。そのため、より簡易な構成により、車両から送信される位置登録信号を利用した車両の進行方向の推定を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【0019】

【図1】図１は、本発明の実施の形態に係る推定装置を含む推定システムの構成を示すブロック図である。

【図2】図２は、本実施の形態に係る推定装置の概要を説明するための図である。

【図3】図３は、本実施の形態に係る推定装置の概要を説明するための図である。

【図4】図４は、本実施の形態に係る推定装置の概要を説明するための図である。

【図5】図５は、本実施の形態に係る推定装置で用いる分類器を説明するための図である。

【図6】図６は、本実施の形態に係る推定装置のハードウェア構成を示すブロック図である。

【図7】図７は、本実施の形態に係る推定装置の動作を示すフローチャートである。

【図8】図８は、本実施の形態に係る推定装置の動作を示すフローチャートである。

【図9】図９は、本実施の形態に係る推定装置の動作を示すフローチャートである。

【図10】図１０は、本実施の形態に係る推定装置の動作を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0020】

以下、本発明の好適な実施の形態について、図１から図１０を参照して詳細に説明する。なお、以下の説明では、推定装置１が、５Ｇ通信規格の移動通信システムを利用する場合を例に挙げるが、推定装置１は４Ｇ通信規格の移動通信システムを利用する構成であってもよい。

【0021】

［推定システムの構成］
まず、本発明の実施の形態に係る推定装置１を備える推定システムの概要について説明する。図１に示すように、推定システムは、高速道路などの幹線道路（道路）を、例えば、上り、下りというように異なる進行方向で走行することができる車両の進行方向を推定する。推定を行う幹線道路は、５Ｇ移動通信システムを構築する基地局ＢＳ１，ＢＳ２，ＢＳ３，・・・，ＢＳｎの各々の通信エリアＡ１，Ａ２，Ａ３，・・・，Ａｎによって規定される。

【0022】

図１に示すように、各基地局ＢＳ１～ＢＳｎの通信エリアＡ１～Ａｎは、幹線道路を構成する各区間をカバーするように配置されている。なお、以下の説明では、「通信エリアＡ１～Ａｎ」といった場合に、通信エリアＡ１～Ａｎがそれぞれカバーする幹線道路の区間と同義として用いる場合がある。

【0023】

また、図１では、一例として、複数の通信エリアＡ１～Ａｎが、一つの幹線道路をカバーし、この幹線道路においての車両の進行方向が、上りであるか下りであるかを推定する場合を示している。しかし、複数の通信エリアＡ１～Ａｎがカバーする幹線道路は、複数の幹線道路が含まれ、さらに、それぞれの幹線道路が交差、合流、あるいは分流等する場合が含まれる。

【0024】

図２に示す幹線道路の構造例では、上りの車線と、下りの車線とが、平面的に配置されている。一方、図３の例では、上りの車線が上段に配置され、下りの車線が下段に配置された３次元構造を有する。このように本実施の形態において、車両が走行する幹線道路には、複数の幹線道路が立体または平面交差、合流、分流する様々な構造が含まれる。

【0025】

幹線道路を走行する車両には、通信端末５が搭載されている。車両には、自動車、原動機付自動車、自動二輪車などが含まれる。通信端末５は、プロセッサ、主記憶装置、補助記憶装置、通信インターフェース等を備え、車両に搭載されている通信端末装置、あるいは車両を利用するユーザのスマートフォンなどの携帯通信端末、タブレット型コンピュータなどとして実現される。

【0026】

具体的には、通信端末５は、ＳＩＭ５０、および３次元位置情報取得部５１を備える。各車両は、通信端末５が備えるＳＩＭ５０のＩＭＳＩ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｍｏｂｉｌｅ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｉｄｅｎｔｉｔｙ）によって一意に識別される。

【0027】

３次元位置情報取得部５１は、通信端末５のＧＰＳ位置情報に基づいて、通信端末５の３次元直交座標（３次元位置情報）を取得する。３次元位置情報取得部５１は、例えば、世界測地系１９８４（ＷＧＳ８４）等の地球の重心を原点においた３次元直交座標（ｘ，ｙ，ｚ）系を周期的に外部から取得することができる。本実施の形態では、３次元位置情報取得部５１が取得した３次元直交座標を、車両の３次元直交座標として扱う。

【0028】

通信端末５のプロセッサは、３次元位置情報取得部５１により取得された３次元直交座標を位置登録信号に関連付けて、通信エリアＡ１～Ａｎを跨ぐ際に、新たな通信エリアＡ１～Ａｎの基地局ＢＳ１～ＢＳｎに対して送信する。例えば、通信端末５のプロセッサは、位置登録信号中に３次元直交座標を付加して基地局ＢＳ１～ＢＳｎに送信することができる。位置登録信号に関連付けられた車両の３次元直交座標により、通信エリアＡ１～Ａｎを跨ぐ際の車両の３次元直交座標が得られる。

【0029】

本実施の形態に係る推定システムは、推定装置１、車両に搭載される通信端末５、基地局ＢＳ１～ＢＳｎ、５Ｇコアネットワークを構成するＡＭＦ（Ａｃｃｅｓｓ ａｎｄ Ｍｏｂｉｌｉｔｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）サーバ２、ＵＤＭ（Ｕｎｉｆｉｅｄ Ｄａｔａ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）サーバ３、およびＵＤＲ（統合データリポジトリ：Ｕｎｉｆｉｅｄ Ｄａｔａ Ｒｅｐｏｓｉｔｏｒｙ）サーバ４を備える。推定装置１は、ＵＤＲサーバ４とＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどのネットワークＮＷを介して接続されている。

【0030】

基地局ＢＳ１～ＢＳｎは、コアネットワークと接続して通信エリアＡ１～Ａｎに在圏する通信端末５からのユーザパケットを転送する。ＡＭＦサーバ２は、パケット通信用のセッションの設定、開放やハンドオーバの制御など移動管理やベアラ制御を行う移動管理制御装置である。ＵＤＭサーバ３は、加入者プロファイル情報などが格納される加入者情報管理装置である。ＵＤＲサーバ４は、通信端末５の加入者情報および加入者の通信端末５の状態などの情報を格納する統合データリポジトリである。

【0031】

本実施の形態では、図１に示すように、例えば、下り方向に走行する車両が幹線道路を走行するにしたがって、幹線道路の第１番目の区間をカバーする基地局ＢＳ１の通信エリアＡ１から、第２番目の区間をカバーする基地局Ｂ２の通信エリアＡ２、第３番目の区間をカバーする基地局ＢＳ３の通信エリアＡ３へと順番に移動する。

【0032】

例えば、車両が基地局ＢＳ１の通信エリアＡ１から基地局ＢＳ２の通信エリアＡ２を跨った際に、通信端末５は、基地局ＢＳ２およびＡＭＦサーバ２を介してＵＤＭサーバ３に位置登録要求を行うために位置登録信号を送信する。本実施の形態においては、通信端末５は、位置登録信号および端末識別情報に加えて、通信エリアＡ２を跨った際の車両の３次元直交座標をＡＭＦサーバ２に送信する。

【0033】

ＡＭＦサーバ２は、受信した信号をＵＤＭサーバ３に対して送信し、ＵＤＭサーバ３は、通信端末５の端末識別情報により位置登録を行う。さらに、通信端末５が送信した位置登録信号、端末識別情報、および車両の３次元直交座標は、ＵＤＲサーバ４において、在圏する基地局ＢＳ１～ＢＳｎおよび通信エリアＡ１～Ａｎに関する識別情報、ならびに位置登録信号の送信タイムスタンプ（日時を示す情報）とともに記憶される。

【0034】

本実施の形態に係る推定装置１は、ネットワークＮＷを介して、ＵＤＲサーバ４に記憶されている各基地局ＢＳ１～ＢＳｎで受信された位置登録信号に関連付けられている車両の３次元直交座標を収集し、収集された情報に基づいて車両の進行方向を推定する。

【0035】

図４は、本実施の形態に係る推定装置１を備える推定システムの概要を示す模式図である。車両が走行する幹線道路の一区間の距離は、各基地局ＢＳ１～ＢＳｎがカバーする各通信エリアＡ１～Ａｎの直径Ｄ［ｋｍ］に対応し、各基地局ＢＳ１～ＢＳｎの通信エリアＡ１～Ａｎの直径は同じであるとする。

【0036】

図４に示す幹線道路において、図中右方向を「上り」、左方向を「下り」と定める。この場合において、上り方向を走行する車両が、通信エリアＡ３から通信エリアＡ２に入る。通信エリアＡ２を跨いだ際に、車両は、位置登録信号、および通信エリアＡ２を跨いだ際の車両の３次元直交座標を基地局ＢＳ２に送信する（図４の矢印）。同様に、下り方向を走行する車両が、通信エリアＡ１から通信エリアＡ２に入る場合、車両は、位置登録信号、および通信エリアＡ２を跨いだ際の車両の３次元直交座標を基地局ＢＳ２に送信する（図４の矢印）。このように、車両の移動に伴って、通信エリアＡ１～Ａｎを跨ぐ毎に、位置登録信号、および車両の３次元直交座標が、在圏する通信エリアＡ１～Ａｎの基地局ＢＳ１～ＢＳｎに送信される。

【0037】

例えば、通信エリアＡ２を跨ぐ際の車両の３次元直交座標は、上り方向を走行する車両と、下り方向を走行する車両とでは、異なる座標の値となり得る。しかし、上述したように、複数の幹線道路が交差、合流、あるいは分流するような場合に車両の進行方向を推定するためには、従来の技術では、車両の３次元直交座標および車両が走行する通信エリアＡ１～Ａｎの情報に幹線道路の情報などのメタデータを付し、膨大な量のデータを解析しなければならなかった。

【0038】

これに対して、本実施の形態に係る推定装置１では、通信エリアＡ１～Ａｎを跨いだ際の車両の３次元直交座標と、車両の進行方向との関係を学習し、分類器を構築する。推定装置１は、学習済みの分類器の演算を行うことで、車両の３次元直交座標および通信エリアＡ１～Ａｎの情報のみに基づいて、車両の進行方向を推定することができる。

【0039】

［推定装置の機能ブロック］
図１に示すように、推定装置１は、第１収集部１０、第２収集部１１、学習部１２、分類器記憶部１３、分類部１４、第１算出部１５、第２算出部１６、および提示部１７を備え、複数の通信エリアＡ１～Ａｎにわたって存在する幹線道路を走行する車両の進行方向を推定する。

【0040】

第１収集部１０は、幹線道路を構成する各区間をカバーする各通信エリアＡ１～Ａｎの各基地局ＢＳ１～ＢＳｎで受信された、車両からの位置登録信号に関連付けられている、車両が各通信エリアＡ１～Ａｎを跨いだ際の車両の３次元直交座標を収集する。具体的には、第１収集部１０は、ネットワークＮＷを介してＵＤＲサーバ４から、各基地局ＢＳ１～ＢＳｎで受信された位置登録信号に関連付けられた３次元直交座標を収集する。また、第１収集部１０は、車両の３次元直交座標に加えて、車両の一意に特定するための通信端末５の識別情報、および位置登録信号が受信された通信エリアＡ１～Ａｎの識別情報を収集する。

【0041】

第２収集部１１は、各基地局ＢＳ１～ＢＳｎで位置登録信号が受信された日時を示す情報を収集する。具体的には、第２収集部１１は、ネットワークＮＷを介してＵＤＲサーバ４から、位置登録信号の送信タイムスタンプを収集する。第２収集部１１が収集する位置登録信号の送信タイムスタンプは、第１収集部１０によって収集された車両の３次元直交座標とともに送信された位置登録信号の送信タイムスタンプである。

【0042】

学習部１２は、車両が各通信エリアＡ１～Ａｎを跨いだ際の、その車両の３次元直交座標に対して、車両の進行方向に関する予め設定された情報をラベル付けした教師データを用いて、車両が各通信エリアＡ１～Ａｎを跨いだ際の車両の３次元直交座標と、車両の進行方向との関係を学習し、学習済みの分類器を構築する。

【0043】

図５は、本実施の形態における分類器の一例として用いるニューラルネットワークの構造を示す模式図である。また、ニューラルネットワークは、入力層ｘ、隠れ層ｈ、出力層ｙからなる多層構造を用いることができる。入力層ｘの各入力ノードには、各基地局ＢＳ１～ＢＳｎで受信される位置登録信号に関連付けられた車両の３次元直交座標が与えられる。

【0044】

図５に示すニューラルネットワークは、入力層ｘに与えられた各通信エリアＡ１～Ａｎを跨いだ際に各基地局ＢＳ１～ＢＳｎで受信された位置登録信号に関連付けられている車両の３次元直交座標に対して、入力の重み付け総和に活性化関数を適用し、閾値処理により決定された出力を出力層ｙに渡す。入力ノードの数は、十分な分類精度を得るために必要な数とする。

【0045】

出力層の各出力ノードは、少なくとも２つの分類クラスを示す。また、出力層ｙは、入力データが車両の進行方向に関する各クラスに属する確率を出力することができる。分類クラスは、車両の進行方向に応じて任意に設定することができ、例えば、図５の例に示すように、「上り」および「下り」の２クラスとして設定することができる。また、上述の図３のように、上段の「上り」「下り」、および下段の「上り」「下り」の４クラスを用いることもできる。

【0046】

学習部１２は、各通信エリアＡ１～Ａｎを跨いだ際に各基地局ＢＳ１～ＢＳｎで受信される位置登録信号に関連付けられた、車両の３次元直交座標を入力として与えた時の出力が、教師データのラベルに示される進行方向に関する分類クラスの値となるように、ノード間の結線の重みｗを調整する。学習部１２は、例えば、誤差逆伝搬などを利用して、与えた入力値に対して、得られた出力値を比較し、それぞれの重みｗの誤差を調べて逆方向に伝搬していき、最終的に重みｗなどのパラメータを決定することができる。このような学習処理を経て、学習部１２は、学習済みの分類器を構築する。

【0047】

学習部１２によって構築された学習済みの分類器は、分類器記憶部１３に記憶される。また、分類器記憶部１３は、学習前の分類器についても記憶する。

【0048】

分類部１４は、第１収集部１０が収集した、各基地局ＢＳ１～ＢＳｎで受信された位置登録信号に関連付けられている車両の３次元直交座標を未知の入力として学習済みの分類器に与え、学習済みの分類器の演算を行って、車両の進行方向に関する分類クラス「上り」、「下り」を出力する。

【0049】

第１算出部１５は、分類部１４によって出力された分類クラスに基づく車両の進行方向、各基地局ＢＳ１～ＢＳｎで位置登録信号が受信された日時を示す情報、および、各通信エリアＡ１～Ａｎの直径Ｄに基づいて、車両の速度を求める。

【0050】

具体的には、第１算出部１５は、分類部１４から出力された車両の進行方向に関する分類クラスを取得し、進行方向における車両の速度［ｋｍ／ｈ］を次式（１）により求める。なお、次式（１）において、通信エリアＡｎ、Ａｎ－１のどちらを減数および被減数とするかは、分類結果で得られた車両の進行方向に応じて設定される。

【0051】

［通信エリアＡｎ－１の直径Ｄ［ｋｍ］］／［（車両が通信エリアＡｎを跨いだ際に位置登録信号が基地局Ｂｎで受信された時刻［日：時：分：秒］）－（車両が通信エリアＡｎ－１を跨いだ際に基地局Ｂｎ－１で位置登録信号が受信された時刻［日：時：分：秒］）］ ・・・（１）

【0052】

第１算出部１５は、通信エリアＡ１～Ａｎまでの各通信エリアＡ１～Ａｎの車両の速度、あるいは、設定により特定の通信エリアＡ１～Ａｎにおける車両の速度を求めることができる。

【0053】

第２算出部１６は、第１算出部１５によって算出された車両の速度、各基地局ＢＳ１～ＢＳｎで位置登録信号が受信された日時を示す情報、および、各通信エリアＡ１～Ａｎの直径Ｄに基づいて、指定された時刻において、車両が走行することになる通信エリアＡ１～Ａｎを求める。

【0054】

具体的には、第２算出部１６は、第１算出部１５によって算出された車両の速度を取得し、かつ、外部から入力された指定された将来の時刻、および各通信エリアＡ１～Ａｎの直径Ｄに基づいて、次式（２）を用いて、指定された将来の時刻に、基準とする通信エリアＡ１からいくつ先の通信エリアＡ２～Ａｎを車両が走行するのかを求める。なお、車両の速度は、複数の通信エリアＡ１～Ａｎにおける車両の平均速度とする。

【0055】

［（指定された時刻［日：時：分：秒］）－（車両が通信エリアＡ１を跨いだ際に基地局ＢＳ１で位置登録信号が受信された時刻［日：時：分：秒］）］×（速度［ｋｍ／ｈ］）／（通信エリアＡ１～Ａｎの直径Ｄ［ｋｍ］） ・・・（２）

【0056】

提示部１７は、分類部１４が出力した分類クラスに基づいて、車両の進行方向を提示する。また、提示部１７は、第１算出部１５によって求められた車両の速度を提示する。さらに、提示部１７は、第２算出部１６によって求められた、指定された時刻において車両が走行することになる通信エリアＡ１～Ａｎに関する情報を提示する。

【0057】

提示部１７は、例えば、外部のサーバなどに対して、車両の進行方向、速度、および指定された時刻において車両が走行することになる通信エリアＡ１～Ａｎに関する情報を送出することができる。

【0058】

［推定装置のハードウェア構成］
次に、上述した機能を有する推定装置１を実現するハードウェア構成の一例について、図６を用いて説明する。

【0059】

図６に示すように、推定装置１は、例えば、バス１０１を介して接続されるプロセッサ１０２、主記憶装置１０３、通信インターフェース１０４、補助記憶装置１０５、入出力Ｉ／Ｏ１０６を備えるコンピュータと、これらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。

【0060】

主記憶装置１０３には、プロセッサ１０２が各種制御や演算を行うためのプログラムが予め格納されている。プロセッサ１０２と主記憶装置１０３とによって、図１に示した第１収集部１０、第２収集部１１、学習部１２、分類部１４、第１算出部１５、第２算出部１６など推定装置１の各機能が実現される。

【0061】

通信インターフェース１０４は、推定装置１と各種外部電子機器との間をネットワーク接続するためのインターフェース回路である。

【0062】

補助記憶装置１０５は、読み書き可能な記憶媒体と、その記憶媒体に対してプログラムやデータなどの各種情報を読み書きするための駆動装置とで構成されている。補助記憶装置１０５には、記憶媒体としてハードディスクやフラッシュメモリなどの半導体メモリを使用することができる。

【0063】

補助記憶装置１０５は、推定装置１が実行する推定プログラムを格納するプログラム格納領域を有する。また、補助記憶装置１０５は、分類器の学習を行うための学習プログラムを格納する領域を有する。補助記憶装置１０５によって、図１で説明した分類器記憶部１３が実現される。さらには、例えば、上述したデータやプログラムなどをバックアップするためのバックアップ領域などを有していてもよい。

【0064】

入出力Ｉ／Ｏ１０６は、外部機器からの信号を入力したり、外部機器へ信号を出力したりする入出力装置である。

【0065】

［推定装置の動作］
次に、上述した構成を有する推定装置１の動作を、図７から図１０のフローチャートを参照して説明する。図７は、推定装置１による学習処理を示すフローチャートである。図８は、推定装置１による、学習済みの分類器を用いた分類処理を示すフローチャートである。図９は、分類結果に基づく、車両の速度の算出処理を示すフローチャートである。また、図１０は、車両の速度に基づいて、指定された時刻において車両が走行することになる通信エリアＡ１～Ａｎを算出する処理を示すフローチャートである。

【0066】

はじめに、推定装置１による分類器の学習処理について図７を参照して説明する。まず、学習部１２は、分類器の学習に用いる教師データを用意する（ステップＳ１）。より詳細には、学習部１２は、車両が各通信エリアＡ１～Ａｎを跨いだ際における車両の３次元直交座標に対して、車両の進行方向に関する情報をラベル付けした教師データを用意する。

【0067】

学習部１２は、例えば、第１収集部１０によってＵＤＲサーバ４から収集される車両の３次元直交座標に実際の車両の進行方向「上り」、「下り」をラベル付けして教師データを作成することができる。

【0068】

次に、学習部１２は、ステップＳ１で用意された教師データを用いて、車両が各通信エリアＡ１～Ａｎを跨いだ際の車両の３次元直交座標と、車両の進行方向との関係を学習し、学習済みの分類器を構築する（ステップＳ２）。続いて、ステップＳ２で構築された学習済みの学習器は、分類器記憶部１３に記憶される（ステップＳ３）。以上の処理により、学習済みの分類器が学習される。

【0069】

次に、図８を参照して、推定装置１による分類処理を説明する。まず、分類部１４は、分類器記憶部１３から学習済みの分類器をロードする（ステップＳ１０）。次に、第１収集部１０は、各通信エリアＡ１～Ａｎの各基地局ＢＳ１～ＢＳｎで受信された位置登録信号に関連付けられている、車両が各通信エリアＡ１～Ａｎを跨いだ際の車両の３次元直交座標を収集する（ステップＳ１１）。具体的には、第１収集部１０は、ＵＤＲサーバ４から、位置登録信号に係る通信エリアＡ１～Ａｎの識別情報、位置登録信号に付されて送信された車両の３次元直交座標、および通信端末５の識別情報を収集する。

【0070】

次に、分類部１４は、各基地局ＢＳ１～ＢＳｎで受信された位置登録信号に関連付けられている、車両の３次元直交座標を未知の入力として学習済みの分類器に与え、学習済みの分類器の演算を行って、車両の進行方向に関する分類クラスを出力する（ステップＳ１２）。ステップＳ１１で収集された、各通信エリアＡ１～Ａｎを車両が跨いだ際の車両の３次元直交座標がステップＳ１２において未知の入力として用いられる。

【0071】

その後、提示部１７は、ステップＳ１２で分類部１４が出力した分類クラスに基づいて、車両の進行方向を提示する（ステップＳ１３）。

【0072】

次に、図９を参照して、推定装置１が分類結果に基づいて車両の速度を算出する処理について説明する。まず、第２収集部１１は、各基地局ＢＳ１～ＢＳｎで位置登録信号が受信された日時を示す情報を収集する（ステップＳ２０）。具体的には、第２収集部１１は、ＵＤＲサーバ４から、分類対象となった車両が送信した位置登録信号の送信タイムスタンプを収集する。

【0073】

次に、第１算出部１５は、分類部１４によって出力された分類クラスに基づく車両の進行方向、およびステップＳ２０で収集された位置登録信号の送信タイムスタンプ、および通信エリアＡ１～Ａｎの直径に基づいて、上式（１）を用いて車両の速度を求める（ステップＳ２１）。

【0074】

続いて、提示部１７は、ステップＳ２１で求められた車両の速度を提示する（ステップＳ２２）。以上の処理によって、車両の速度が求められる。

【0075】

次に、図１０を参照して、指定された時刻で車両が走行することになる通信エリアＡ１～Ａｎの算出処理を説明する。まず、第２算出部１６は、第１算出部１５によって求められた車両の速度を取得する（ステップＳ３０）。

【0076】

次に、第２算出部１６は、ステップＳ３０で取得された車両の速度、各基地局Ａ１～Ａｎで位置登録信号が受信された日時を示す情報、および、各通信エリアＡ１～Ａｎの直径Ｄに基づいて、指定された時刻において、前記車両が走行することになる通信エリアＡ１～Ａｎを求める（ステップＳ３１）。具体的には、第２算出部１６は、例えば、外部から入力された指定された時刻を用いて、上式（２）により、指定された時刻において、基準となる通信エリアＡ１からいくつ先の通信エリアＡ２～Ａｎにおいて車両が走行することになるのかを求める。

【0077】

続いて、提示部１７は、ステップＳ３１で求められた、指定された時刻において、車両が走行することになる通信エリアＡ１～Ａｎに関する情報を提示する（ステップＳ３２）。以上の処理により、車両が、指定された時刻にどの通信エリアＡ１～Ａｎを走行するのかが特定される。

【0078】

なお、上述した実施の形態では、分類器としてニューラルネットワークを用いる場合について説明した。しかし、分類器は、上述したニューラルネットワークモデルの他、ロジスティック回帰などの識別器を用いることができる。ロジスティック回帰を用いた場合には、分類クラスを予測できる確率値を分類クラス数だけ得ることができる。したがって、各進行方向の分類クラスに対する確率を出力し、最も確率の高い分類クラスが車両の進行方向の推定値として採用される。その他にも、分類器として、ＳＶＭ、ナイーブベイズ、ランダムフォレスト、決定木等、さらにニューラルネットワークを多層化したディープラーニングを用いてもよい。

【0079】

また、上述した実施の形態では、分類部１４による学習済みの分類器の演算により出力された分類クラスに基づいて、車両の進行方向が提示される場合について説明した。しかし、提示部１７は、車両の進行方向に基づいて特定される車両の走行経路をさらに提示する構成とすることができる。

【0080】

また、上述した実施の形態では、分類部１４は、事前に学習部１２が学習し構築した分類器を用いて、分類処理を行う場合について説明した。しかし、分類部１４は、事前学習により構築された分類器を用いる場合に限らない。例えば、学習部１２は、学習済みの分類器を構築した後に、さらに第１収集部１０が収集した実データに基づく新たな教師データにより、学習済みの分類器の再学習を行って、重みなどパラメータの微調整を行うことができる。

【0081】

また、上述した実施の形態では、学習処理を行う学習部１２および分類処理を行う分類部１４の両方の機能部が推定装置１に搭載される場合について説明した。しかし、学習部１２および分類部１４は同一のハードウェア構成として設けられている場合の他、複数のサーバ等によって、学習処理と分類処理とをネットワークＮＷ上の別のサーバ等により分散することもできる。

【0082】

以上説明したように、本実施の形態に係る推定装置１によれば、各基地局ＢＳ１～ＢＳｎで受信された、車両からの位置登録信号に関連付けられている車両の３次元直交座標を収集する。さらに、各基地局ＢＳ１～ＢＳｎで受信された位置登録信号に関連付けられた車両の３次元直交座標を未知の入力として学習済みの分類器に与え、学習済みの分類器の演算を行って、車両の進行方向に関する分類クラスを出力する。したがって、道路情報などのメタデータを用いることなく、より簡易な構成により、車両から送信される位置登録信号を利用した車両の進行方向の推定を行うことができる。

【0083】

以上、本発明の推定装置および推定方法における実施の形態について説明したが、本発明は説明した実施の形態に限定されるものではなく、請求項に記載した発明の範囲において当業者が想定し得る各種の変形を行うことが可能である。

【符号の説明】

【0084】

１…推定装置、２…ＡＭＦサーバ、３…ＵＤＭサーバ、４…ＵＤＲサーバ、５…通信端末、５０…ＳＩＭ、５１…３次元位置情報取得部、１０…第１収集部、１１…第２収集部、１２…学習部、１３…分類器記憶部、１４…分類部、１５…第１算出部、１６…第２算出部、１７…提示部、１０１…バス、１０２…プロセッサ、１０３…主記憶装置、１０４…通信インターフェース、１０５…補助記憶装置、１０６…入出力Ｉ／Ｏ、ＮＷ…ネットワーク、ＢＳ１～ＢＳｎ…基地局、Ａ１～Ａｎ…通信エリア。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】