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特許7069944環境検出装置、環境検出システム、環境検出方法、及びコンピュータプログラム
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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2022-05-10
(45)【発行日】2022-05-18
(54)【発明の名称】環境検出装置、環境検出システム、環境検出方法、及びコンピュータプログラム
(51)【国際特許分類】
   H04L 12/28 20060101AFI20220511BHJP
   H04L 47/24 20220101ALI20220511BHJP
【FI】
H04L12/28 200B
H04L47/24
【請求項の数】 8
(21)【出願番号】P 2018061966
(22)【出願日】2018-03-28
(65)【公開番号】P2019176299
(43)【公開日】2019-10-10
【審査請求日】2021-02-22
(73)【特許権者】
【識別番号】000002130
【氏名又は名称】住友電気工業株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100099933
【弁理士】
【氏名又は名称】清水 敏
(74)【代理人】
【識別番号】100078813
【弁理士】
【氏名又は名称】上代 哲司
(74)【代理人】
【識別番号】100094477
【弁理士】
【氏名又は名称】神野 直美
(72)【発明者】
【氏名】小川 明紘
【審査官】宮島 郁美
(56)【参考文献】
【文献】特開2007-080190(JP,A)
【文献】特開2011-259161(JP,A)
【文献】特開2017-215939(JP,A)
【文献】特開2017-216575(JP,A)
【文献】特開2015-050634(JP,A)
【文献】特開平10-283477(JP,A)
【文献】特開2017-049082(JP,A)
【文献】特開昭53-120550(JP,A)
【文献】国際公開第2018/109865(WO,A1)
【文献】国際公開第2010/068107(WO,A1)
【文献】韓国公開特許第10-2013-0107456(KR,A)
(58)【調査した分野】(Int.Cl.,DB名)
H04L12/00-13/18,41/00-69/40
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
各々が1又は複数のセンサを装備した複数のセンサ装備装置の各々から、センサ情報を受信する受信処理部、
前記受信処理部が受信したセンサ情報の全体のセンサ情報を集約して解析し、前記複数のセンサ装備装置が存在する環境に関する情報を出力する集約解析部、
前記複数のセンサ装備装置の各々から得た前記センサ情報を個別に解析して前記複数のセンサ装備装置の各々が存在する環境に関する情報を出力する個別解析部、
前記集約解析部及び前記個別解析部の出力に基づき、前記複数のセンサ装備装置の各々の、前記複数のセンサ装備装置が存在する前記環境に関する情報に対する寄与度を算出する寄与度算出部、並びに、
前記寄与度算出部が前記複数のセンサ装備装置の各々について算出した前記寄与度と相関するように、前記複数のセンサ装備装置の各々との間の通信リソースの割当ての制御を行う割当て部を含む、環境検出装置。
【請求項2】
さらに、前記複数のセンサ装備装置を、前記受信処理部が受信したセンサ情報に基づいて複数のグループにグループ分けするグループ分け部、及び、
前記複数のグループの各々について、前記複数のセンサ装備装置のうちで当該グループに属するものから受信したセンサ情報を集約して解析し、当該グループに属する前記センサ装備装置の周囲の環境に関する情報を出力するグループ別解析部を含み、
前記寄与度算出部は、前記集約解析部、前記グループ別解析部、及び前記個別解析部の出力に基づき、前記複数のセンサ装備装置の各々の、前記複数のセンサ装備装置が存在する前記環境に関する情報に対する寄与度を算出する算出部を含む、請求項1に記載の環境検出装置。
【請求項3】
前記グループ分け部は、前記複数のセンサ装備装置から受信した前記センサ情報に基づいて、互いに検知範囲が重複しているか否かを基準として前記複数のセンサ装備装置をグループ分けする、請求項2に記載の環境検出装置。
【請求項4】
前記寄与度算出部は、前記複数のセンサ装備装置の各々の寄与度を、当該センサ装備装置からの前記センサ情報に基づき前記個別解析部が出力した情報と、前記グループ別解析部の出力する情報とを合算することにより算出する算出部を含む、請求項2又は請求項3に記載の環境検出装置。
【請求項5】
前記複数のセンサ装備装置は、路側に設けられた少なくとも1つのセンサ装備装置、又は車両に搭載された少なくとも1つのセンサ装備装置のいずれかを含む、請求項1から請求項4のいずれか1項に記載の環境検出装置。
【請求項6】
各々が1又は複数のセンサを装備し、センサ情報を送信可能な複数のセンサ装備装置、及び、
前記センサ装備装置と通信可能なように設けられ、請求項1から請求項5のいずれか1項に記載の環境検出装置を含む、環境検出システム。
【請求項7】
受信処理部が、各々が1又は複数のセンサを装備した複数のセンサ装備装置の各々からセンサ情報を受信する受信ステップ、
コンピュータが、前記受信処理部が受信したセンサ情報の全体のセンサ情報を集約して解析し、前記複数のセンサ装備装置が存在する環境に関する情報を出力する集約解析ステップ、
コンピュータが、前記複数のセンサ装備装置の各々から得た前記センサ情報を個別に解析して前記複数のセンサ装備装置の各々が存在する環境に関する情報を出力する個別解析ステップ、
コンピュータが、前記集約解析ステップ及び前記個別解析ステップの出力に基づき、前記複数のセンサ装備装置の各々の、前記複数のセンサ装備装置が存在する前記環境に関する情報に対する寄与度を算出する寄与度算出ステップ、並びに、
コンピュータが、前記寄与度算出ステップにおいて前記複数のセンサ装備装置の各々について算出した前記寄与度と相関するように、前記複数のセンサ装備装置の各々との間の通信リソースの割当ての制御を行う割当てステップを含む、環境検出方法。
【請求項8】
コンピュータを、
各々が1又は複数のセンサを装備した複数のセンサ装備装置の各々からセンサ情報を受信する受信処理部、
前記受信処理部が受信したセンサ情報の全体のセンサ情報を集約して解析し、前記複数のセンサ装備装置が存在する環境に関する情報を出力する集約解析部、
前記複数のセンサ装備装置の各々から得た前記センサ情報を個別に解析して前記複数のセンサ装備装置の各々が存在する環境に関する情報を出力する個別解析部、
前記集約解析部及び前記個別解析部の出力に基づき、前記複数のセンサ装備装置の各々の、前記複数のセンサ装備装置が存在する前記環境に関する情報に対する寄与度を算出する寄与度算出部、並びに、
前記寄与度算出部が前記複数のセンサ装備装置の各々について算出した前記寄与度と相関するように、前記複数のセンサ装備装置の各々との間の通信リソースの割当ての制御を行う割当て部として機能させるための、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
この発明は、環境検出装置、環境検出システム、環境検出方法、及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
車両を運行する際には、自車の動きだけではなく、他車の動きにも十分に注意する必要がある。車両に加えて、歩行者が存在している場合には特に注意が必要である。このため、最近の車両には複数のセンサが備えられている。車両に搭載されたコンピュータが、こうしたセンサから出力されるセンサ出力信号を監視し、何か注意すべき事象が発生した場合には、運転者の注意を喚起する何らかのアクションを起こす。
【0003】
一方、街頭に設置された監視カメラ等の複数のセンサを用い、多数のセンサで検知された測定結果を統合した形で解析することによって、システム全体の性能向上を図るシステムが存在している。このシステムは、単独の車両だけではなく、システムが管理する領域内に存在する車両から得られる全てのセンサ情報を用いる。このようなシステムが検出した事象は各車両に送信される。各車両に搭載された受信機器が運転者の注意を喚起するアクションを行う。
【0004】
このようなシステムでは多数のセンサ情報を処理する必要がある。この場合、車両とシステムとの間の通信状態が良好な場合には問題は生じない。しかし、通信状態が悪くなったり、システムが管理する車両が多数になり、システムに送信されるセンサ情報が大量になったりすると通信の輻輳が生じ、センサ出力がシステムに届かない状態が発生する危険性がある。
【0005】
こうした問題を解決するための1つの提案が後掲の特許文献1に開示されている。特許文献1に開示されている技術の目的は、精度(時間分解能及び空間分解能)が高い情報を収集し、センサノードが送信した情報による輻輳を抑制できるセンサネットワークシステムを提供することである。
【0006】
このために特許文献1に開示されたセンサネットワークシステムでは、センサが検知した事象がセンサ情報分布に与える影響に応じたタイミングで各センサがセンサ情報をサーバに送信する。センサ情報分布とは、事象の時間的な分布又は空間的な分布を示すものである。この特許文献1では、センサ情報の寄与度という概念を紹介している。特許文献1でいう寄与度とは、センサ情報の分布に対するセンサ情報の寄与を表す度合いである。センサ情報の分布からセンサ情報の値が容易に予測又は推定できる場合にはそのセンサ情報の寄与度は低くなる。センサ情報の分布からセンサ情報の値が容易に予測又は推定できない場合にはそのセンサ情報の寄与度は高くなる。さらに、特許文献1では、事象は事象モデルと呼ばれるモデルにしたがって発生するという仮説に基づいてセンサ情報の寄与度を算出する。具体的には、特許文献1の段落71の記載から考えて、事象モデルからセンサ情報の値が得られる尤度を算出し、得られた尤度が大きい場合にはセンサ情報の寄与度が低く、逆の場合にはセンサ情報の寄与度を高くするような考え方によるものと思われる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0007】
【文献】特開2007-80190号公報
【文献】特開2017-207348号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0008】
上記した特許文献1に開示の技術によれば、寄与度の高いセンサ情報を優先的にサーバに送信する。したがって、サーバでは実際の事象の発生タイミングに近いタイミングで、かつセンサ情報分布を実情に近い形に更新できるという効果が考えられる。
【0009】
しかしこの特許文献1に開示の技術には解決すべき以下のような課題がある。まず、特許文献1に開示された構成では、各センサノードにおいてセンサ情報の寄与度を計算する必要がある。上述したようにセンサ情報分布を用いて尤度を計算する場合には、各センサノードがセンサ情報分布を最新に維持する必要があるという問題がある。また、センサ側で寄与度は判断したとしても、実際のセンサ情報分布に与える影響の大きさは、センサノード単独では判断できない。他のセンサノードから同時期にどのような情報がサーバに送信されているかによって、各センサノードの寄与度もまた変化するからである。
【0010】
さらに、例えば一定領域に存在する車両に関する交通環境を管理する場合には、各車両が装備する1又は複数のセンサ群の性能にばらつきがあるという問題がある。多様な種類のセンサから得られるセンサ情報の寄与度をそれぞれセンサ側で算出するのは単純なことではない。同様のことは、街頭に存在するカメラ等、目的により性能が異なる装置についても当てはまる。
【0011】
したがって本発明の目的は、各々が1又は複数のセンサ群を装備したセンサ装備装置からセンサ情報を受信する場合、通信の状態にかかわらず高い精度で環境に関する情報を検出できる環境検出装置、環境検出システム、環境検出方法、及びコンピュータプログラムを提供することである
【課題を解決するための手段】
【0012】
本発明の一態様に係る環境検出装置は、各々が1又は複数のセンサを装備した複数のセンサ装備装置の各々から、センサ情報を受信する受信処理部、受信処理部が受信したセンサ情報の全体のセンサ情報を集約して解析し、複数のセンサ装備装置が存在する環境に関する情報を出力する集約解析部、複数のセンサ装備装置の各々から得たセンサ情報を個別に解析して複数のセンサ装備装置の各々が存在する環境に関する情報を出力する個別解析部、集約解析部及び個別解析部の出力に基づき、複数のセンサ装備装置の各々の、複数のセンサ装備装置が存在する環境に関する情報に対する寄与度を算出する寄与度算出部、並びに、寄与度算出部が複数のセンサ装備装置の各々について算出した寄与度と相関するように、複数のセンサ装備装置の各々との間の通信リソースの割当ての制御を行う割当て部を含む。
【0013】
本発明の別の態様に係る環境検出システムは、各々が1又は複数のセンサを装備し、センサ情報を送信可能な複数のセンサ装備装置、及び、センサ装備装置と通信可能なように設けられ、上記したいずれかの環境検出装置を含む。
【0014】
本発明のさらに他の態様に係る環境検出方法は、受信処理部が、各々が1又は複数のセンサを装備した複数のセンサ装備装置の各々からセンサ情報を受信する受信ステップ、コンピュータが、受信処理部が受信したセンサ情報の全体のセンサ情報を集約して解析し、複数のセンサ装備装置が存在する環境に関する情報を出力する集約解析ステップ、コンピュータが、複数のセンサ装備装置の各々から得たセンサ情報を個別に解析して複数のセンサ装備装置の各々が存在する環境に関する情報を出力する個別解析ステップ、コンピュータが、集約解析ステップ及び個別解析ステップの出力に基づき、複数のセンサ装備装置の各々の、複数のセンサ装備装置が存在する環境に関する情報に対する寄与度を算出する寄与度算出ステップ、並びに、コンピュータが、寄与度算出ステップにおいて複数のセンサ装備装置の各々について算出した寄与度と相関するように、複数のセンサ装備装置の各々との間の通信リソースの割当ての制御を行う割当てステップを含む。
【0015】
本発明のさらに他の態様に係るコンピュータプログラムは、コンピュータを、各々が1又は複数のセンサを装備した複数のセンサ装備装置の各々からセンサ情報を受信する受信処理部、受信処理部が受信したセンサ情報の全体のセンサ情報を集約して解析し、複数のセンサ装備装置が存在する環境に関する情報を出力する集約解析部、複数のセンサ装備装置の各々から得たセンサ情報を個別に解析して複数のセンサ装備装置の各々が存在する環境に関する情報を出力する個別解析部、集約解析部及び個別解析部の出力に基づき、複数のセンサ装備装置の各々の、複数のセンサ装備装置が存在する環境に関する情報に対する寄与度を算出する寄与度算出部、並びに、寄与度算出部が複数のセンサ装備装置の各々について算出した寄与度と相関するように、複数のセンサ装備装置の各々との間の通信リソースの割当ての制御を行う割当て部として機能させるためのコンピュータプログラムである。
【発明の効果】
【0016】
本発明によれば、各々が1又は複数のセンサ群を装備したセンサ装備装置からセンサ情報を受信する場合、通信の状態にかかわらず高い精度で環境に関する情報を検出できる環境検出装置、環境検出システム、環境検出方法、及びコンピュータプログラムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【0017】
図1図1は第1の実施形態に係る環境検出システムの概略構成を模式的に示す図である。
図2図2図1に示す環境検出システムの構成を示す機能的ブロック図である。
図3図3は集約解析部による全体集約解析結果の構成を表形式で示す図である。
図4図4は集約解析部によるグループ別集約解析結果の構成を表形式で示す図である。
図5図5は車両寄与度を説明するための、通行人検出の状態を模式的に示す図である。
図6図6は、車両寄与度の算出方法を説明するための図である。
図7図7は、本発明の実施形態に係る、環境検出装置の一例であるセンサ共有サーバを実現するコンピュータで実行される、車両寄与度に基づいて各車両との通信に割当てる通信リソースを制御するためのプログラムの制御構造を示すフローチャートである。
図8図8は、グループ別のセンサ情報の集約解析を行うためのプログラムの制御構造を示すフローチャートである。
図9図9は、グループ別の車両寄与度を算出するためのプログラムの制御構造を示すフローチャートである。
図10図10は第1の実施形態に係るセンサ共有サーバの外観図である。
図11図11図10に示すセンサ共有サーバの内部構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【0018】
[本発明の実施形態の説明]
以下の説明及び図面では、同一の部品には同一の参照番号を付してある。したがって、それらについての詳細な説明は繰返さない。なお、以下に記載する実施形態の少なくとも一部を任意に組合せても良い。
【0019】
以下に本発明の好適な実施態様を列記する。
【0020】
(1)実施態様の1つに係る環境検出装置は、各々が1又は複数のセンサを装備した複数のセンサ装備装置の各々から、センサ情報を受信する受信処理部、受信処理部が受信したセンサ情報の全体のセンサ情報を集約して解析し、複数のセンサ装備装置が存在する環境に関する情報を出力する集約解析部、複数のセンサ装備装置の各々から得たセンサ情報を個別に解析して複数のセンサ装備装置の各々が存在する環境に関する情報を出力する個別解析部、集約解析部及び個別解析部の出力に基づき、複数のセンサ装備装置の各々の、複数のセンサ装備装置が存在する環境に関する情報に対する寄与度を算出する寄与度算出部、並びに、寄与度算出部が複数のセンサ装備装置の各々について算出した寄与度と相関するように、複数のセンサ装備装置の各々との間の通信リソースの割当ての制御を行う割当て部を含む。
【0021】
この環境検出装置によれば、通信の輻輳が発生しても、高い精度で環境に関する情報を検出できる。なぜなら、環境検出に関する各センサ装備装置の寄与度と相関するようにセンサ装備装置の各々との間の通信リソースの割当ての制御を行うので、寄与度が高い装置からの情報が優先的に環境検出装置に受信されるからである。そのため、通信環境が悪化しても、環境検出に必要なセンサ情報が十分に集められ、環境検出の精度を高く維持できる。
【0022】
(2)他の実施態様に係る環境検出装置は、さらに、複数のセンサ装備装置を、受信処理部が受信したセンサ情報に基づいて複数のグループにグループ分けするグループ分け部、及び、複数のグループの各々について、複数のセンサ装備装置の内で当該グループに属するものから受信したセンサ情報を集約して解析し、当該グループに属するセンサ装備装置の周囲の環境に関する情報を出力するグループ別解析部を含む。寄与度算出部は、集約解析部、グループ別解析部、及び個別解析部の出力に基づき、複数のセンサ装備装置の各々の、複数のセンサ装備装置が存在する環境に関する情報に対する寄与度を算出する算出部を含む。
【0023】
この実施態様では、センサ装備装置の寄与度を算出するための処理を環境検出装置が行う。そのため、センサ装備装置に搭載されている装置の負荷を軽減できる。比較的少ない装置からなるグループ内で各装置の寄与度を算出するので、寄与度算出のための計算量が比較的少なくて済む。その結果、環境の時間的な変化に十分に追従しながら各装置の寄与度を計算できる。したがって、通信環境が急激に悪化しても、寄与度の低い装置との通信帯域を寄与度の高い装置との通信に振分けることができ、環境検出に必要なセンサ情報が十分に集められ、環境検出の精度を高く維持できる。
【0024】
(3)さらに他の実施態様では、グループ分け部は、複数のセンサ装備装置から受信したセンサ情報に基づいて、互いに検知範囲が重複しているか否かを基準として複数のセンサ装備装置をグループ分けする。
【0025】
互いに検知範囲が重複したセンサを有するセンサ装備装置をグループ化することで、センサ装備装置の寄与の度合いを直接に比較して各車両の寄与度を算出できる。したがって、寄与度を正確に計算できる。その結果、通信環境が急激に悪化しても、寄与度の低い装置との通信帯域を寄与度の高い装置との通信に正しく振分けることができ、環境検出に必要な正確なセンサ情報が十分に集められ、環境検出の精度を高く維持できる。
【0026】
(4)また別の実施態様では、寄与度算出部は、複数のセンサ装備装置の各々の寄与度を、当該センサ装備装置からのセンサ情報に基づき個別解析部が出力した情報と、グループ解析部の出力する情報とを合算することにより算出する算出部を含む。
【0027】
個別解析部は、個々のセンサ装備装置からのセンサ情報を解析して環境検出を行う。一方、グループ解析部では、環境検出に関するセンサ装備装置からの個別のセンサ情報だけではなく、グループ内の各センサ装備装置からのセンサ情報を集約して解析する。グループ全体の解析結果には、個別の解析結果では得られない情報が存在する。この両者を合算することにより、各センサ装備装置のグループ内での寄与度を正確に算出できる。その結果、環境の時間的な変化に十分に追従しながら、環境検出に関する各装置の寄与度を各グループにおいて計算できる。したがって、通信環境が急激に悪化しても、寄与度の低い装置との通信帯域を、より広範囲の環境検出に対して寄与度の高い装置との通信に振分けることができ、環境検出に必要なセンサ情報が十分に集められ、環境検出の精度を高く維持できる。
【0028】
(5)さらに別の実施態様では、複数のセンサ装備装置は、路側に設けられた少なくとも1つのセンサ装備装置、又は車両に搭載された少なくとも1つのセンサ装備装置のいずれかを含む。
【0029】
路側に設けられたセンサ装備装置を使用すれば一定の範囲について安定してセンサ装備装置の寄与度を算出できる。一方、車両に搭載されたセンサ装備装置を使用すれば、時間により様々な領域におけるセンサ装備装置の寄与度を算出できる。いずれの場合も、寄与度の高い装置に対して高い通信帯域が割当てられるので、全体として高い精度で環境検出を行える。
【0030】
(6)本発明の第2の局面に係る実施態様の環境検出システムは、各々が1又は複数のセンサを装備し、センサ情報を送信可能な複数のセンサ装備装置、及び、センサ装備装置と通信可能なように設けられ、上記したいずれかの環境検出装置を含む。
【0031】
この環境検出システムによれば、通信の輻輳が発生しても、高い精度で環境に関する情報を検出できる。なぜなら、環境検出に関する各センサ装備装置の寄与度と相関するように、センサ装備装置の各々との間の通信リソースの割当ての制御を行うので、寄与度が高い装置からの情報が優先的に環境検出装置に受信されるからである。そのため、通信環境が悪化しても、環境検出に必要なセンサ情報が十分に集められ、環境検出の精度を高く維持できる。
【0032】
(7)本発明の第3の局面に係る実施態様は、受信処理部が、各々が1又は複数のセンサを装備した複数のセンサ装備装置の各々からセンサ情報を受信する受信ステップ、コンピュータが、受信処理部が受信したセンサ情報の全体のセンサ情報を集約して解析し、複数のセンサ装備装置が存在する環境に関する情報を出力する集約解析ステップ、コンピュータが、複数のセンサ装備装置の各々から得たセンサ情報を個別に解析して複数のセンサ装備装置の各々が存在する環境に関する情報を出力する個別解析ステップ、コンピュータが、集約解析ステップ及び個別解析ステップの出力に基づき、複数のセンサ装備装置の各々の、複数のセンサ装備装置が存在する環境に関する情報に対する寄与度を算出する寄与度算出ステップ、並びに、コンピュータが、寄与度算出部が複数のセンサ装備装置の各々について算出した寄与度と相関するように、複数のセンサ装備装置の各々との間の通信リソースの割当ての制御を行う割当てステップを含む。
【0033】
この環境検出方法によれば、通信の輻輳が発生しても、高い精度で環境に関する情報を検出できる。なぜなら、環境検出に関する各センサ装備装置の寄与度と相関するように、センサ装備装置の各々との間の通信リソースの割当ての制御を行うので、寄与度が高い装置からの情報が優先的に環境検出装置に受信されるからである。そのため、通信環境が悪化しても、環境検出に必要なセンサ情報が十分に集められ、環境検出の精度を高く維持できる。
【0034】
(8)本発明の第4の局面に係る実施態様は、コンピュータを、各々が1又は複数のセンサを装備した複数のセンサ装備装置の各々からセンサ情報を受信する受信処理部、受信処理部が受信したセンサ情報の全体のセンサ情報を集約して解析し、複数のセンサ装備装置が存在する環境を検出し、当該環境に関する情報を出力する集約解析部、複数のセンサ装備装置の各々から得たセンサ情報を個別に解析して複数のセンサ装備装置の各々が存在する環境に関する情報を出力する個別解析部、集約解析部及び個別解析部の出力に基づき、複数のセンサ装備装置の各々の、複数のセンサ装備装置が存在する環境に関する情報に対する寄与度を算出する寄与度算出部、並びに、寄与度算出部が複数のセンサ装備装置の各々について算出した寄与度と相関するように、複数のセンサ装備装置の各々との間の通信リソースの割当ての制御を行う割当て部として機能させるためのコンピュータプログラムである。
【0035】
このコンピュータプログラムによれば、通信の輻輳が発生しても、高い精度で環境に関する情報を検出できる。なぜなら、環境検出に関する各センサ装備装置の寄与度と相関するように、センサ装備装置の各々との間の通信リソースの割当ての制御を行うので、寄与度が高い装置からの情報が優先的に環境検出装置に受信されるからである。そのため、通信環境が悪化しても、環境検出に必要なセンサ情報が十分に集められ、環境検出の精度を高く維持できる。
【0036】
[本発明の実施形態の詳細]
本発明の実施形態に係る環境検出装置、環境検出システム、環境検出方法、及びコンピュータプログラムの具体例を、以下に図面を参照しつつ説明する。なお、本発明はこれらの例示に限定されるものではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。
【0037】
<第1の実施形態>
〈構成〉
図1を参照して、本発明の第1の実施形態に係る動体管理システム50は、交通に関係する環境を検出する環境検出システムの1例である。この動体管理システム50は、後述する各種センサの出力(センサ情報)を統合して解析し、所定領域内の車両に交通環境に関する情報等を報知する処理を行うためのセンサ共有サーバ66と、所定の撮像範囲を撮像して画像信号をセンサ共有サーバ66に送信する複数のカメラ60と、周囲の所定範囲64内に存在する動体までの距離を測定し、測距信号をセンサ共有サーバ66に送信する複数のLiDAR(Laser Imaging Detection and Ranging)62とを含む。複数のカメラ60及びLiDAR62の一部は、路側の街灯又は信号柱、ビルの外等の社会基盤施設(インフラストラクチャー。以下「インフラ」と呼ぶ。)に取り付けられたインフラセンサであり、他の一部は車両に搭載された車両センサである。本実施形態では、センサ共有サーバ66は各インフラセンサの設置された位置を管理している。そのため、センサ共有サーバ66はLiDAR62からの測距信号及びカメラ60からの画像信号を処理することで各動体の位置を緯度と経度との組合せで計算できる。インフラセンサの出力を用いれば、一定範囲における動体範囲を常に行える。また車両センサの出力を用いれば、一定範囲に限定されない様々な範囲の環境を検出できる。
【0038】
カメラ60はセンサ共有サーバ66に対して画像信号を送信する。画像信号に含まれる情報は多く、人、車両等を広く検知できるだけではなく、人であればその位置及び姿勢、歩行中か否か、スマートフォンを持って歩いているか否か、何色の服を来ているか等の、各動体の属性を示す情報が得られる。しかし、これら属性情報を得るためにはセンサ共有サーバ66において画像信号に対する画像処理を行う必要があり、そのためには比較的長い時間が必要である。一方、LiDAR62は、例えば指向性の高いレーザ光で周囲をスキャンし、動体により反射されたレーザ光を検知して動体までの距離を測定するものである。LiDAR62では対象物の属性としては限定されたものしかわからないが、センサ共有サーバ66において処理するための時間は短い。
【0039】
動体管理システム50の主要な目的は、複数のカメラ60のように対象物の細かい属性まで判別できるが処理には比較的長い時間を要するセンサ出力と、LiDAR62のように対象物の属性については限定的な情報しか分からないが、処理には短い時間しか必要としないセンサ出力との双方を用いて、例えばスマートフォンを見ながら歩く通行人68のように車両にとって危険な人物を発見したときには、その人物の移動を高い精度で追跡し、必要に応じて車両に警告を送信することである。
【0040】
動体管理システム50は所定領域内のインフラセンサ及びその領域内に存在する複数の車両等からセンサ情報を受信する。動体管理システム50はそうしたセンサ情報を処理して運転者の注意を喚起すべき事象、例えば環境に所定の状態が発生したことを検出すると、それをその領域内に存在する車両に送信する機能を持つ。この機能により、この領域内に存在する車両の運転者は常に最新の交通環境に関する情報を考慮しながら安全な運行ができる。
【0041】
ただし、センサ共有サーバが管理する領域内に進入する車両の数には別に制限がない。またそれら車両の車種、年式等も多様である。各車両が搭載しているセンサの種類及び数も様々である。そのために、それら車両からセンサ共有サーバに送信されるセンサ情報の種類及びその質、送信頻度、通信速度、通信品質もさまざまである。さらに、各車両とセンサ共有サーバとの通信媒体も様々で、かつそれら通信媒体はこのシステムの管理のための情報だけではなく、無関係な通信も搬送する。したがって、状況によってはこの領域内の各種センサとセンサ共有サーバとの間の通信速度が低下する可能性がある。インフラセンサの場合には、通信経路は固定されていて1帯域も十分あることが多く、それほどの問題は生じない。しかし車両センサからの情報は、通信媒体の状態に大きく依存することがある。仮に各車両センサから十分なセンサ情報がセンサ共有サーバに入ってこない状態が発生すると、センサ共有サーバによる交通環境の管理に支障が生じる危険性がある。本実施の形態に係るセンサ共有サーバは、そうした事態が発生することを避けながら、十分な精度で環境を検出するために以下に述べるような構成を持つ。
【0042】
図2を参照して、センサ共有サーバ66は、上記したように複数のインフラセンサ設備80(カメラ及びLiDARのいずれか又は双方を含む。)からの信号及び車両搭載センサ82(カメラ及びLiDARのいずれか又は双方を含む。)からの信号を受信するための受信処理部110を含む。インフラセンサ設備80の各々は、カメラ又はLiDARからなるインフラセンサ90と、インフラセンサ90の出力する信号をセンサ共有サーバ66の受信処理部110に対して送信するための通信装置92とを含む。車両搭載センサ82も同様、カメラ又はLiDARからなる車両センサ100と、車両センサ100の出力する信号をセンサ共有サーバ66の受信処理部110に向けて送信する通信装置102とを含む。
【0043】
センサ共有サーバ66はさらに、受信処理部110が受信したセンサ信号を集約して解析することにより、管理対象の範囲内に存在する各動体の位置を決定し追跡するための集約解析結果113を出力する集約解析部112と、集約解析結果113を記憶するための集約解析結果記憶部114と、受信処理部110が受信した信号の内、個別の車両からのセンサ信号に対して解析を行うことにより、その車両の周囲に存在する各動体の位置を決定して個別解析結果117を出力する個別解析部116と、個別解析結果117を記憶する個別解析結果記憶部118とを含む。ここで、複数種類のセンサ信号を集約して解析する手法はセンサフュージョンと呼ばれる。センサフュージョンの手法自体は公知であり、例えば特許文献2にその記載がある。センサフュージョンにより、個々のセンサ信号を解析するだけでは得られない情報を獲得できる。交通環境の検出では、オクルージョンにより、ある動体が単独のセンサ情報だけからは検知できない場合がある。そうした状態でも、センサフュージョンを使用することで動体を発見できることがある。そのためには、各車両が複数のセンサを搭載していることが望ましく、またセンサの種類も複数であることが望ましい。多様なセンサ出力を組合せることで集約解析の結果の信頼性を高めることができる。
【0044】
センサ共有サーバ66はさらに、受信処理部110が各車両から受信した信号に基づいて、管理対象の車両の位置、速度及び移動方向等からなる車両情報を得るための車両追跡部120と、車両追跡部120により解析された各車両の位置、速度及び移動方向等の車両情報121を記憶するための車両情報記憶部122とを含む。
【0045】
センサ共有サーバ66はさらに、集約解析結果記憶部114に記憶された集約解析結果113に基づいて、管理領域内の各車両に送信すべき情報を生成し出力する情報送信部128と、情報送信部128により生成された情報を無線又は有線の通信経路を介して各送信先に送信する送信処理部130とを含む。管理領域内の各車両は、車両情報記憶部122に記憶されている情報から分かる。
【0046】
センサ共有サーバ66はさらに、集約解析結果記憶部114に記憶された集約解析結果113と個別解析結果記憶部118に記憶された個別解析結果117とから、各車両から送信されてくるセンサ信号の寄与度、すなわち交通環境の検出に対する各車両の寄与度を算出し、車両寄与度125を出力する車両寄与度算出部124と、車両寄与度算出部124が出力した車両寄与度125を記憶する車両寄与度記憶部126と、車両寄与度記憶部126に記憶された車両寄与度に基づいて、各車両からセンサ情報を受信する際に各車両との通信に割当てる通信リソースを管理する通信リソース管理部132と、受信処理部110への信号の入力経路に設けられ、通信リソース管理部132からの指示にしたがって各車両からのセンサ情報の受信に割当てる帯域を制御する帯域制御部134とを含む。寄与度の高い車両からのセンサ情報が優先的に受信されるため、通信状況が悪くてもセンサによる動体検出に必要な情報が十分に受信でき、動体検出の精度を高く維持できる。
【0047】
集約解析部112は、受信されるセンサ信号全体を集約して解析するだけでなく、検知範囲が重複する車両からのセンサ情報についても、その検知範囲ごとにグループ化し集約して解析する。このグループ化した解析処理では、そのグループに属する全車両からのセンサ信号の全体を集約して解析するだけではない。そのグループに属する車両の全組合せについて、それら組合せに属する車両のセンサ信号を集約して解析する。この解析はそれぞれ独立に行えるので、グラフィックプロセッサ等のハードウェアを採用することが幸便である。このようにグループ別集約解析を行うことで、各グループにおける車両の寄与度を一定時間内に正確に行え、寄与度の信頼度が向上する。特に検知範囲が重複している車両をグループ化するので、それらのセンサ情報の集約解析を行うことができ、寄与度の計算を信頼性高く行える。
【0048】
図3に、集約解析結果記憶部114に記憶される集約解析結果113の内、全体集約解析結果113Aの内容を示す。図3を参照して、全体集約解析結果113Aは、領域内で検出された動体ごとのレコードを持つ。各レコードは、動体に割当てられた識別番号である動体IDと、その動体が検出された時刻と、その動体が検出された位置と、その動体に関して検出された属性とを含む。動体IDは、継続的に同じ動体を追跡するために使用される。ここでは、動体の追跡についての説明は実施の形態の本質と関係がないので特に説明はしない。この動体IDは、領域内に新たに動体が進入してきたときに割当てられる。その動体が領域外に退出すると、その動体IDは動体IDプールに返却され、別の新たな動体に対して使用可能になる。位置は、本実施の形態では各車両(又はインフラセンサ)が、GPS(Glоbal Pоsitiоning System)等により検出される自己の位置と、検出された動体の、自己に対する相対位置とから算出し、センサ共有サーバに送信してくるものとする。動体の属性は、センサの種類により異なる。LiDAR等の測距センサでは、大きさと、大きさに基づく人車の区別、及び大型車両と一般車両等の比較的単純な属性しか得られない。一方、カラーカメラ等のセンサではこれ以外の多様な情報が属性として得られる。集約解析では、このように多様なセンサの出力を用いて、各センサの特色を生かして動体を追跡できるため、精度を高くできるという効果がある。
【0049】
図4に、集約解析部112の集約解析結果113の内、検知領域が重複するセンサを持つ車両のグループごとに行ったグループ集約解析結果113Bの構成を示す。図4では、グループ内に3台の車両が存在している場合の例を示す。この場合の車両と検出の対象となった通行人との位置関係を図5に模式的に示してある。
【0050】
図5を参照して、この例では、3台の車両150、152及び154のセンサ検知範囲が重複していたものとする。この領域には5人の通行人170、172、174、176及び178がいたものとする。車両150の検知範囲160には通行人170及び172が存在しており、また通行人178の一部がこの検知範囲160内にあったものとする。同様に、車両152の検知範囲162には、通行人172及び174が存在している。車両154の検知範囲164には、通行人176が存在しており、通行人178の一部が検知範囲164内にある。
【0051】
この状況で車両150、152及び154からなるグループについて、以下のようなセンサ情報が得られたものとする。図4には示していないが、車両150からのセンサ出力を、図2に示す個別解析部116で個別解析すると、通行人170及び通行人172が検出される。車両152の場合には、通行人172及び通行人174が個別解析で検出される。車両154の場合には、通行人176のみが検出される。一方、車両150のセンサ出力及び車両154のセンサ出力を集約解析すると、通行人178が検出される。これ以外にはこの例では検出されない。
【0052】
この場合の集約解析の結果を図4に示してある。図4を参照して、グループ集約解析結果113Bは、グループ内の2台の車両のセンサ情報に対する集約解析の結果と、3台全ての車両のセンサ情報に対する集約解析の結果とを含む。このグループでは2台の車両の組合せは(1,2)、(1,3)及び(2,3)の3通りある。これを示したのが図4の左側である。この例では(1,2)及び(2,3)の組合せで初めて検出された動体は0である。一方、(1,3)の組合せで初めて検出された動体は通行人178の1人である。これが図4の左側に表形式で示されている。一方、3台のグループでの3台の車両からなるグループは1つ、(1,2,3)しかない。この3台のセンサ出力を集約解析して初めて検出できた動体の数は0である。これが図4の右側に示してある。
【0053】
図6を参照して、図5に示すような状況で、図3に示す全体集約解析結果113A及び図4に示すグループ集約解析結果113Bと、個別解析部116による個別解析結果117とを用いて寄与度がどのように算出されるかを説明する。図6には、1例として個別解析結果190、グループ内の2台の車両の組合せに対する集約解析結果である複数車両集約解析結果192、及びグループ全体の車両に対する集約解析結果であるグループ車両集約解析結果194を示してある。
【0054】
車両1についてみると、個別解析結果190によれば、個別解析では2人の通行人が検出されている。複数車両集約解析結果192によれば、2台の集約解析では(1,3)の組合せで1人の通行人が検出された。グループ車両集約解析結果194では通行人は検出されなかった。したがって、車両1のセンサ情報により検出できた通行人は合計3人である。車両2についてみると、個別解析結果190から、個別解析では車両1と同様に2人の通行人が検出できている。しかし、複数車両集約解析結果192によれば、2台の集約解析では1人も検出できなかった。グループ車両集約解析結果194で通行人を検出できなかったのは車両1と同様である。したがって車両2のセンサ情報により検出できた通行人は合計2人である。同様の考え方で、車両3のセンサ情報により検出できた通行人は2人である。車両寄与度算出部124による寄与度計算では、これを、グループ全体の集約結果で検出できた通行人の人数(5人)で割る。この結果が、本実施の形態における各車両の通行人(動体)検出の寄与度である。したがって、図6の車両寄与度125により示すように、車両1の寄与度は3/5であり、車両2及び車両3の寄与度はいずれも2/5である。この結果から、仮に通信帯域を制限する必要が生じたときには、車両1に最も広い帯域が割当てられ、車両2及び車両3には、車両1に割当てられたものより狭い帯域が割当てられる。すなわち、各車両において、個別の解析結果により検出できた結果と、グループ内の集約解析により検出できた結果とを合算する。この合算により、各車両の情報により環境に関する情報(発見した通行人の数)がより正確に算出できる。また、車両管理では、グリッド地図が用いられることが通常である。上記した寄与度の計算では、このグリッド地図のグリッド単位で検出された通行人等の数を容易に割出すことができる。
【0055】
図7は、コンピュータを、センサ共有サーバとして機能させるプログラムの制御構造を示すフローチャートである。図7を参照して、このプログラムは、通信対象の全車両からセンサ情報を受信するステップ230を含む。このステップでは、現在の通信帯域の割当てにしたがって通信対象となっている全ての車両からセンサ情報を受信する。仮に通信帯域の割当制限があり、一部の車両からのセンサ情報は受信しないことになっている場合、このステップではそれらの車両からのセンサ情報は受信しない。
【0056】
ステップ230の後、制御の流れは2つのスレッドに分かれる。一方は集約解析部112で全センサ情報を集約解析する第1のスレッドであり、他方は全車両からのセンサ情報を個別解析部116により個別に解析する第2のスレッドである。
【0057】
第1のスレッドは、全センサ情報を集約解析するとともに、後述するように検知範囲が重複する車両をグループ化し、グループごとの集約解析を行うステップ232と、ステップ232の後、ステップ232での集約解析の結果を用いて管理領域内の交通環境について注意を喚起すべき情報があれば各車両に配信して運転者の支援を行うステップ234とを含む。この後、第2のスレッドの処理が終了するのを待ってステップ230に制御を戻す。
【0058】
第2のスレッドは、全車両のセンサ情報を個別に解析するステップ240と、ステップ240の個別解析の結果と、ステップ232の集約解析の結果とを用いて、車両ごとの寄与度を全ての車両に対して算出するステップ242とを含む。このスレッドはさらに、現在の通信状況に鑑みて各車両からのセンサ情報の受信の帯域制限が必要か否かを判定するステップ244と、ステップ244の判定が肯定のときに、各車両に対し、その寄与度に応じた通信帯域の上限を設定してこのスレッドの処理を終了するステップ246と、ステップ244の判定が否定のときに、各車両に対する通信帯域の制限を外す(上限を撤廃する)ステップ248とを含む。ステップ234の処理、ステップ246又はステップ248の処理がともに完了すると制御はステップ230に戻る。
【0059】
図8は、図7に示すステップ232での集約解析を実現するプログラムの制御構造を示すフローチャートである。図8を参照して、このプログラムは、全車両からのセンサ情報の全体を集約して解析するステップ280と、この解析を図4に示す全体集約解析結果113Aの形式で出力するステップ282と、センサの検知領域が重複するセンサグループごとに、以下の処理286を実行するステップ284とを含む。
【0060】
処理286はセンサ領域が重複する車両グループを選択する(そのような車両を集めてグループ化する)ステップ300と、ステップ300で選択されたグループに属する車両の数をNとして、繰返し変数iを2からNまで1ずつ増加させながら、以下の処理304を実行するステップ302とを含む。
【0061】
処理304は、グループ中のi台の車両の全ての組合せに対して、以下の処理312を実行するステップ310を含む。
【0062】
処理312は、組合せ内の車両のセンサ情報を集約解析するステップ320と、ステップ320の解析結果を出力するステップ322とを含む。
【0063】
図9は、図7のステップ242を実現するプログラムのフローチャートである。図9を参照して、このプログラムは、センサ情報のある(センサ共有サーバに対してセンサ情報を通信してきた)全車両の各々に対して、処理352を実行するステップ350を含む。
【0064】
処理352は、対象車両が属するグループを選択するステップ360と、ステップ362で選択されたグループの全検出動体(通行人)数Kを算出するステップ362と、対象車両のセンサ情報を用いて検出された動体(通行人)数の合計Lを算出するステップ364と、L/Kで対象車両の寄与度を計算するステップ366と、ステップ366の結果を出力するステップ366とを含む。ステップ362のKと、ステップ364におけるグループ別の集約解析による動体(通行人)数には、図7のステップ232の結果が利用できる。ステップ364では各車両からのセンサ情報による個別の動体(通行人)の検出数も必要だが、これには図2の個別解析結果記憶部118に記録された個別解析結果117を利用できる。
【0065】
図8のステップ300では、単にセンサ領域が重複する車両をグループ化しているだけで、1グループに属する車両の数は限定してない。しかしこの場合、1グループに属する車両の数が多くなると、ステップ302で行う集約解析の組合せ数が非常に多くなる。センサ共有サーバの計算能力が十分にないと一定時間内に寄与度を計算することが難しくなる危険性がある。したがって、1グループに属する車両の数を制限してもよい。1グループに属する車両の数を制限すると、1グループに関する寄与度計算は一定量で済む。したがって寄与度計算を十分に時間内に済ませることができる。
【0066】
また、グループ分けするときには、各グループに属する車両に重複が生じないようにすることもできるし、重複を許すこともできる。ただし、重複を許すとやはり図8のステップ302で行う計算の対象となるグループの数が多くなる危険性があるので、各グループに属する車両に重複が生じないようにする方が望ましい。
【0067】
[コンピュータによる実現]
この発明の上記実施形態に係る動体管理システム50及びその構成要素は、プロセッサを含むコンピュータハードウェアと、そのコンピュータハードウェアにより実行されるプログラムと、コンピュータハードウェアに格納されるデータとにより実現される。図10はこのコンピュータシステム430の外観を示し、図11はコンピュータシステム430の内部構成を示す。
【0068】
図10を参照して、このコンピュータシステム430は、DVD(Digital Versatile Disc)が装着可能なDVDドライブ450を有するコンピュータ440と、キーボード446と、マウス448と、モニタ442とを含む。
【0069】
図11を参照して、コンピュータ440は、DVDドライブ450に加えて、CPU(Central Processing Unit:中央処理装置)456と、GPU(Graphic Processing Unit)457と、バス466とを含む。バス466はCPU456、GPU457、DVDドライブ450に接続されている。コンピュータ440はさらに、ブートアッププログラム等を記憶する読出専用メモリ(ROM)458と、バス466に接続され、プログラム命令、システムプログラム、及び作業データ等を記憶するランダムアクセスメモリ(RAM)460と、不揮発性メモリであるハードディスクドライブ(HDD)454を含む。コンピュータシステム430はさらに、他端末との通信を可能とするネットワーク468への接続を提供するネットワークインターフェイス(I/F)444を含む。
【0070】
上記各実施形態では、図2に示す集約解析結果113、個別解析結果117、車両情報121、並びに車両寄与度125等は、いずれもHDD454又はRAM460に記憶される。すなわち、HDD454、RAM460により集約解析結果記憶部114、個別解析結果記憶部118、車両情報記憶部122、及び車両寄与度記憶部126が実現される。
【0071】
コンピュータシステム430に動体管理システム50及びその構成要素の機能を実現させるためのコンピュータプログラムは、DVDドライブ450に装着されるDVD462に記憶され、DVDドライブ450からHDD454に転送される。又は、プログラムはネットワーク468を通じてコンピュータ440に送信されHDD454に記憶されてもよい。プログラムは実行の際にRAM460にロードされる。DVD462から、又はネットワークを介して、直接にRAM460にプログラムをロードしてもよい。
【0072】
このプログラムは、コンピュータ440にこの実施形態の動体管理システム50のセンサ共有サーバ66として動作を行なわせる複数の命令を含む。この動作を行なわせるのに必要な基本的機能のいくつかはコンピュータ440上で動作するオペレーティングシステム(OS)若しくはサードパーティのプログラム、又はコンピュータ440にインストールされる各種ツールキットのモジュールにより提供される。したがって、このプログラムはこの実施形態のシステム及び方法を実現するのに必要な機能全てを必ずしも含まなくてよい。このプログラムは、命令の内、所望の結果が得られるように制御されたやり方で適切な機能又は「プログラミング・ツール・キット」を呼出すことにより、上記した動体管理システム50及びその構成要素としての動作を実行する命令のみを含んでいればよい。コンピュータシステム430の動作は周知であるので、ここでは繰返さない。なお、GPU457は並行処理を行うことが可能であり、例えば集約解析部112による集約解析及び個別解析部116による個別解析だけでなく多くの動体に関する統合処理を同時並行的に実行する際に有効に機能する。
【0073】
なお、上記実施形態ではセンサ情報により検出する情報を通行人(動体)の数としたがこれには限定されない。車両数及びその属性、通行人の数及びその属性等、様々な情報に対して上記実施形態を適用できる。例えば検出が難しい通行人を検出した場合に寄与度を大きくする、いわゆる歩きスマホをしている人を検出した場合に寄与度を大きくする、老人・子供を検出した場合に寄与度を大きくする、車道を歩いている人を検出した場合には寄与度を大きくする、車道に飛び出ようとした人を検出した場合には寄与度を大きくする、等である。
【0074】
<本発明の好ましい態様>
以下、本発明の好ましい別の態様を付記する。
【0075】
(付記1)
前記グループ分け部は、各グループに属する前記センサ装備装置の数が一定数以下となるように、前記複数のセンサ装備装置を前記複数のグループにグループ分けする、制限付グループ分け部を含む。
【0076】
グループに属するセンサ装備装置の数を一定以下とすることで、寄与度算出の際の計算量の増加を抑えることができ、高速に寄与度を算出できる。
【0077】
(付記2)
前記グループ分け部は、各グループに属する前記センサ装備装置が互いに重複しないように、前記複数のセンサ装備装置を前記複数のグループに排他的にグループ分けする、排他的グループ分け部を含む。
【0078】
排他的なグループ分けを採用することで、寄与度算出の際のグループ数が抑えられる。その結果、寄与度算出の際の計算量の増加を抑えられる。
【0079】
(付記3)
前記複数のセンサ装備装置に備えられたセンサの集合は、少なくとも1つのカメラと、1つのLiDARとを含む。
【0080】
2種類以上のセンサを使用することにより、集約解析部での集約解析では、異なるセンサ出力の優れた点を活用した、いわゆるセンサフュージョンにより、個々のセンサだけでは得られなかった情報が得られる。その結果、車両の寄与度の算出を正確に行える。各センサ装備装置との通信帯域の割当てが正確に行える。したがって、通信の輻輳が生じても、環境検出に十分な情報が集められる。
【0081】
今回開示された実施形態は全ての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、発明の詳細な説明の記載により示されるわけではなく、特許請求の範囲の各請求項によって示され、特許請求の範囲の文言と均等の意味及び範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【0082】
50 動体管理システム
60 カメラ
62 LiDAR
64、160、162、164 検知範囲
66 センサ共有サーバ
68、170、172、174、176、178 通行人
80 インフラセンサ設備
82 車両搭載センサ
90 インフラセンサ
92、102 通信装置
100 車両センサ
110 受信処理部
112 集約解析部
113 集約解析結果
113A 全体集約解析結果
113B グループ集約解析結果
114 集約解析結果記憶部
116 個別解析部
117、190 個別解析結果
118 個別解析結果記憶部
120 車両追跡部
121 車両情報
122 車両情報記憶部
124 車両寄与度算出部
125 車両寄与度
126 車両寄与度記憶部
128 情報送信部
130 送信処理部
132 通信リソース管理部
134 帯域制御部
150、152、154 車両
192 複数車両集約解析結果
194 グループ車両集約解析結果
230、232、234、240、242、244、246、248、250、252、280、282、284、300、302、310、320、322、350、360、362、364、366、368 ステップ
286、304、312、352 処理
430 コンピュータシステム
440 コンピュータ
442 モニタ
444 ネットワークI/F
446 キーボード
448 マウス
450 DVDドライブ
454 ハードディスク
456 CPU
457 GPU
458 ROM
460 RAM
462 DVD
466 バス
468 ネットワーク
図1
図2
図3
図4
図5
図6
図7
図8
図9
図10
図11