JP5298712B2 - Sensor abnormality detection system, method, sensor abnormality detection device, and computer program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、車載機から収集したプローブ情報を利用して、道路上に設置した車両感知器の動作異常を検知する感知器異常検出システムに関する。 The present invention relates to a sensor abnormality detection system that detects an operation abnormality of a vehicle sensor installed on a road using probe information collected from an in-vehicle device.
従来、交通情報を収集するために、所定の間隔毎に道路上に車両感知器を設置して車両の通過台数(交通量)や占有時間等を計測するという方法が用いられてきた。
この車両感知器によって計測される交通量等を用いて、交通信号制御や交通情報の提供を行うため、車両感知器の故障や不良が交通システムに対して与える影響は大きい。
これまで、車両感知器の故障等を検出する方法として、例えば車両感知器の車両感知信号が感知しっぱなしの状態となったら異常と判定したり(特許文献1参照)、所定時間以上感知しなかったら異常と判定したりする方法が用いられてきた。
Conventionally, in order to collect traffic information, a method has been used in which vehicle detectors are installed on a road at predetermined intervals to measure the number of vehicles passing (traffic volume), occupied time, and the like.
Because traffic signal control and traffic information are provided using the traffic volume measured by the vehicle detector, the influence of the failure or failure of the vehicle detector on the traffic system is large.
Up to now, as a method for detecting a failure or the like of a vehicle detector, for example, when the vehicle detection signal of the vehicle detector is in a state of being continuously detected, it is determined to be abnormal (see Patent Document 1), or is detected for a predetermined time or more. A method of determining that there is no abnormality has been used.
また、近年は、車両感知器の設置されていない道路の交通情報を取得する等の目的で、車両が自身の走行軌跡に関するプローブ情報を生成して所定の周期毎にセンター側装置に送信し、センター側で複数の車両から送信されるプローブ情報を分析することにより、道路のリンク旅行時間等を取得するという方法も用いられるようになってきた(特許文献1参照)。現在では、プローブ情報を送信可能な車両の台数が所定の割合に達してきたため、旅行時間等の取得以外の様々な活用方法が考えられる。 In recent years, for the purpose of acquiring traffic information on roads where vehicle detectors are not installed, the vehicle generates probe information related to its own travel locus and transmits it to the center side device at predetermined intervals. A method of acquiring a link travel time of a road by analyzing probe information transmitted from a plurality of vehicles on the center side has also been used (see Patent Document 1). At present, since the number of vehicles that can transmit probe information has reached a predetermined ratio, various utilization methods other than acquisition of travel time and the like are conceivable.
車両感知器の異常検出方法として、従来のように車両感知信号が感知しっぱなしになったか否か等のみで故障か否かを判断するだけでは十分とは言えず、例えば、以下のような異常を検出できることが望まれていた。
(1) 車両感知器の車両感知ヘッド(例えば超音波感知器であれば超音波ヘッド)の
設置角度等の条件が、設置後に何らかの理由で変化してしまったために、感知
漏れが起きる、あるいは、誤って異なる車線の車両を感知してしまう。
(2) 路側の樹木の伸びた枝が揺れる等の影響で、枝を誤って車両と誤感知してしま
う。
(3) 画像処理式の車両感知器などの場合には、新しく建設されたビルのビル影等の
影響やカメラの汚れ等の要因で画像処理に不良が発生し、車両の感知漏れや誤
感知が起きる。
(4) 作業者の保守作業等のミスにより、車両感知器に設定するべきパラメータ等に
誤りが発生し、車両の感知漏れや誤感知が起きる。
As a method for detecting an abnormality of a vehicle detector, it is not sufficient to determine whether or not a failure is caused only by whether or not the vehicle detection signal has been continuously detected. It was desired to be able to detect abnormalities.
(1) The vehicle detection head of the vehicle detector (for example, an ultrasonic head for an ultrasonic sensor)
Sensing because the installation angle and other conditions have changed for some reason after installation.
Leakage occurs or a vehicle in a different lane is mistakenly detected.
(2) The branch is mistakenly mistaken for a vehicle due to the swinging branch of the roadside tree.
Yeah.
(3) In the case of image processing type vehicle detectors, etc.
Defects in image processing may occur due to factors such as effects and camera contamination, resulting in vehicle detection errors and errors.
Sensation occurs.
(4) Due to errors in maintenance work by workers, parameters etc. to be set in the vehicle detector
An error occurs, resulting in a vehicle being missed or misdetected.
しかし、車両感知器の異常検出を目的として新たな道路設備を導入したり、点検作業の回数を増やしたりするのはコストが増大するため望ましくない。
そこで、本発明は、新たな道路設備を導入することなく前記(1)乃至(4)のような車両感知器の異常を検出可能な感知器異常検出システムを提供することを目的とする。
However, it is not desirable to introduce new road equipment or increase the number of inspection operations for the purpose of detecting an abnormality in the vehicle detector because of increased costs.
Therefore, an object of the present invention is to provide a sensor abnormality detection system that can detect abnormality of a vehicle sensor as described in the above (1) to (4) without introducing new road equipment.
本発明にかかる感知器異常検出システムは、道路上を走行する複数の車両から送信される走行軌跡情報を収集するプローブ情報収集手段と、前記道路上に設置された車両感知器によって計測された当該道路の交通流に関する感知器情報を収集する感知器情報収集手段とを備え、前記プローブ情報収集手段によって収集された走行軌跡情報に基づいて当該道路の交通流を推定する交通流推定手段と、前記推定された交通流と、当該推定の対象となった日に収集された同じ時間帯の前記感知器情報とを対比することにより、当該感知器情報が妥当か否かを判定する判定手段を備えている(請求項1)。 The sensor abnormality detection system according to the present invention includes a probe information collection unit that collects travel locus information transmitted from a plurality of vehicles traveling on a road, and the vehicle sensor installed on the road. Sensor information collecting means for collecting sensor information relating to the traffic flow of the road, and a traffic flow estimating means for estimating the traffic flow of the road based on the travel locus information collected by the probe information collecting means, A determination unit configured to determine whether or not the sensor information is valid by comparing the estimated traffic flow with the sensor information of the same time period collected on the date of the estimation; (Claim 1).
この発明によれば、複数の車両から収集される走行軌跡情報を用いて、車両感知器の交通流計測が正常に行われているかどうかを判定することができるので、新たな道路設備を導入しなくても車両感知器の動作状態を監視することが可能となる。 According to the present invention, it is possible to determine whether or not the traffic flow measurement of the vehicle detector is normally performed using travel locus information collected from a plurality of vehicles. Without it, it becomes possible to monitor the operating state of the vehicle detector.
ここで、前記交通流推定手段は、前記道路上を走行する車両のうち走行軌跡情報を送信可能な車両の割合であるプローブカー率と、収集された走行軌跡情報の数とから前記道路の推定交通量を算出し、前記判定手段は、前記車両感知器によって実際に計測され前記感知器情報に含まれている計測交通量を取得して前記推定交通量と比較し、計測交通量と推定交通量との差が所定の閾値以上の場合に、感知器情報に含まれる計測交通量が不当と判定することが好ましい(請求項2)。 Here, the traffic flow estimation means estimates the road from a probe car rate, which is a ratio of vehicles that can transmit travel locus information among vehicles traveling on the road, and the number of collected travel locus information. The traffic volume is calculated, and the determination means obtains the measured traffic volume actually measured by the vehicle sensor and included in the sensor information, and compares the measured traffic volume with the estimated traffic volume. When the difference from the amount is equal to or greater than a predetermined threshold value, it is preferable to determine that the measured traffic volume included in the sensor information is inappropriate (Claim 2).
推定交通量と計測交通量との対比によって計測交通量の妥当性を判断する方法を用いることで、車両感知器の状態を客観的に判定することが可能となる。 By using a method for determining the appropriateness of the measured traffic volume by comparing the estimated traffic volume and the measured traffic volume, the state of the vehicle detector can be objectively determined.
なお、前記走行軌跡情報によって、例えば車両の平均走行速度や渋滞末尾位置も推定できるので、これらの推定値と計測値を比較することで車両感知器の計測結果の妥当性を判定しても良い(請求項3、5)。また、前記走行軌跡情報に車種に関する情報が含まれていれば大型車混入率を推定することも可能であるから、大型車混入率の推定値と計測値を比較することで車両感知器の計測結果の妥当性を判定しても良い(請求項4)。 In addition, since the average travel speed of the vehicle and the end position of the traffic jam can be estimated from the travel locus information, for example, the validity of the measurement result of the vehicle detector may be determined by comparing the estimated value with the measured value. (Claims 3 and 5). In addition, if the information on the vehicle type is included in the travel locus information, it is possible to estimate the large vehicle mixture rate. Therefore, the vehicle detector measurement is performed by comparing the estimated value of the large vehicle mixture rate with the measured value. The validity of the result may be determined (claim 4).
なお、前記推定交通量等の交通流を前記道路の複数の車線毎に算出し、前記道路の車線
毎に計測交通量等が妥当か否かを判定することがより好ましい(請求項6)。車線毎に行
うことで車両感知器の動作状態をきめ細やかに判定することが可能となるためである。
また、この感知器異常検出システムにおける異常の判定方法、判定手段等を備えた感知器異常検出装置および判定ステップ等を実行させるためのコンピュータプログラムも大変有用である(請求項7乃至9)。
It is more preferable to calculate a traffic flow such as the estimated traffic volume for each of a plurality of lanes of the road and determine whether or not the measured traffic volume is appropriate for each lane of the road. This is because the operation state of the vehicle detector can be determined finely by performing the operation for each lane.
In addition, a sensor abnormality detection device provided with an abnormality determination method, determination means, and the like in this sensor abnormality detection system, and a computer program for executing the determination step are also very useful (
以上のように、本発明の感知器異常検出システムによれば、路側が各車載機に対してプローブ情報の作成方法を指示し、当該指示に従って車載機がプローブ情報を作成して路側に送信するため、路側にとって扱いやすい内容のプローブ情報を効率よく収集することが可能となる。 As described above, according to the sensor abnormality detection system of the present invention, the roadside instructs each vehicle-mounted device on the probe information creation method, and the vehicle-mounted device creates probe information according to the instruction and transmits it to the roadside. Therefore, it is possible to efficiently collect probe information having contents that are easy to handle on the roadside.
(第1の実施形態)
以下、本発明の第1の実施形態を、図面を参照しながら詳細に説明する。
図1は、本発明に係る感知器異常検出システムの機器配置の概要を示す模式図である。
(First embodiment)
Hereinafter, a first embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
FIG. 1 is a schematic diagram showing an outline of device arrangement of a sensor abnormality detection system according to the present invention.
〔システムの全体構成〕
交差点Aには交通信号制御機1が設置されており、信号灯器1Aを制御することで停止線Pに向かって道路A上を走行する車両C等に対して通行権を表示している。この交通信号制御機1は無線通信機7を筐体内に内蔵しており、アンテナ7Aを通じて道路A上の車両に搭載された車載機との間で路車間通信をすることができる。
また、交差点Aの上流側には車両感知器2が設置されており、感知ヘッド2A〜2Cが車線毎に設けられている。なお、各ヘッドに対応した車線を車線A〜車線Cと呼ぶこととし、各車線の進行方向はいずれも停止線Pに向かって進む方向とする。
[Overall system configuration]
The
A
この交通信号制御機1と車両感知器2は路側に設置される端末ルータ3に接続されており、通信回線や中央ルータ4を通じて交通管制センター側に設置されたプローブ情報収集装置5A等の中央装置と接続されている。
道路Aを走行する車両のうち車両Cを含む一部の車両には、無線通信機7と通信可能な車載機(車両Cの車載機は車載機6)が搭載されており、道路A上において路車間通信を行うことができるようになっている。
The
Among vehicles traveling on the road A, some vehicles including the vehicle C are equipped with an in-vehicle device that can communicate with the wireless communication device 7 (the in-vehicle device of the vehicle C is the in-vehicle device 6). Road-to-vehicle communication can be performed.
〔プローブ情報の内容〕
図2は車載機6が車両Cの走行軌跡を示すプローブ情報を作成してアンテナ7A宛に当該プローブ情報を送信する概念を示す図であり、図3はプローブ情報の一例を示す図である。
図2にある通り、車載機6は、車線Bを停止線Pに向かって走行する間に、地点1〜地点4の4箇所でその地点の緯度・経度と通過時刻を記録してプローブ情報に格納する。この際、前記緯度・経度や通過時刻と共に、地点通過時におけるヘッドライト等の状態を記録することもできる。
車載機6は通過した複数の地点の情報を含むプローブ情報を作成した後、アンテナ7Aに向けて当該プローブ情報を送信する。
[Contents of probe information]
FIG. 2 is a diagram illustrating a concept in which the vehicle-mounted device 6 creates probe information indicating the traveling locus of the vehicle C and transmits the probe information to the antenna 7A. FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the probe information.
As shown in FIG. 2, the vehicle-mounted device 6 records the latitude / longitude of the point and the passage time at four
The in-vehicle device 6 creates probe information including information on a plurality of points that have passed, and then transmits the probe information toward the antenna 7A.
なお、車載機6から送信されるプローブ情報は、どのようなデータ形式であってもよく、通信効率を高めるためにデータ圧縮等がされていても良い。また、プローブ情報に格納する地点の場所や数についても、車両の走行軌跡を把握することが可能であればどのように決定しても構わない。
そして、作成されたプローブ情報は、無線通信機7に受信された後、端末ルータ3や中央ルータ4を通じてプローブ情報収集装置5Aに送られ、プローブ情報のデータベースとして蓄積される。
Note that the probe information transmitted from the in-vehicle device 6 may have any data format, and may be subjected to data compression or the like in order to increase communication efficiency. Further, the location and number of points stored in the probe information may be determined in any way as long as the travel locus of the vehicle can be grasped.
The created probe information is received by the
〔車両感知器の基本動作〕
車両感知器2は、各ヘッド2A〜2Cから道路Aの路面に対して周期的に超音波を送出しており、自身の送出した超音波の路面からの反射波を受信する機能を備えている。
超音波を送出してから反射波を受信するまでの時間は、通常、ヘッドと路面との間の距離の2倍の距離を音波が伝播するのにかかる時間と等しいが、ヘッドの直下に車両が存在している場合には、超音波がその車両の天井で跳ね返るため、通常よりも短い時間で反射波を受信することになる。
すなわち、超音波を送出してからその反射波を受信するまでの時間が所定の閾値以内であるか否かに応じてヘッドの直下に車両が存在するか否かを判断する、という仕組みで車両を感知している。
[Basic operation of vehicle detector]
The
The time from sending the ultrasonic wave to receiving the reflected wave is usually equal to the time taken for the sound wave to propagate a distance twice the distance between the head and the road surface. Is present, the ultrasonic waves bounce off the ceiling of the vehicle, so that the reflected wave is received in a shorter time than usual.
That is, the vehicle determines whether or not there is a vehicle immediately below the head depending on whether or not the time from sending an ultrasonic wave to receiving the reflected wave is within a predetermined threshold. Is perceived.
超音波は間欠的に路面に向かって送出されており、単位時間毎(例えば50ms毎)の車両の存在の有無を計測することができる。
この単位時間毎の車両の存在有無を時系列で観測し、存在有りから存在無しに変化した時点で、車両が1台通過したと判断して交通量を1つカウントアップする。
また、存在有りの時間と存在無しの時間の割合によって、いわゆる道路上における車両の占有時間を算出し、当該占有時間からおおよその平均走行速度を推定することができる。占有時間が大きいほど走行速度は小さく、占有時間が小さいほど走行速度は大きい。
The ultrasonic waves are intermittently sent toward the road surface, and the presence / absence of the vehicle can be measured every unit time (for example, every 50 ms).
The presence / absence of the vehicle for each unit time is observed in time series, and when the vehicle changes from the presence to the absence, it is determined that one vehicle has passed and the traffic volume is counted up by one.
Further, the occupation time of the vehicle on the road can be calculated based on the ratio of the presence time to the absence time, and an approximate average traveling speed can be estimated from the occupation time. The greater the occupied time, the lower the traveling speed, and the smaller the occupied time, the greater the traveling speed.
図2のように車両Cが走行した場合、その経路上に設置される車両感知器2において車両Cの通過が感知される。車両Cは車線Bを走行して車両感知器2のヘッド2Bの下を通過したので、車両感知器2では、車両Cの通過時点で車線Bの交通量を1つカウントアップする。また占有時間を基におおよその走行速度を推定することもできる。
When the vehicle C travels as shown in FIG. 2, the passage of the vehicle C is detected by the
なお、ここでは超音波式の車両感知器を例に説明したが、光学式、画像処理式や遠赤外線式など、交通量や占有時間等を算出可能な車両感知器であればどのような種類の車両感知器を用いても良い。画像式車両感知器などの場合であれば、車両の走行速度や渋滞長を直接計測することも可能である。
このようにして算出された交通量や占有時間等は、感知器情報収集装置5Bからの要求に応じて所定の周期で交通管制センター宛に送信される。
In addition, although the ultrasonic type vehicle sensor was described here as an example, any type of vehicle sensor that can calculate traffic volume, occupation time, etc., such as an optical type, an image processing type, a far infrared type, etc. A vehicle sensor may be used. In the case of an image-type vehicle detector or the like, it is also possible to directly measure the traveling speed of the vehicle and the traffic jam length.
The traffic volume and occupation time calculated in this way are transmitted to the traffic control center at a predetermined cycle in response to a request from the sensor information collection device 5B.
〔感知器異常検出装置5Cの基本的動作〕
以下、感知器異常検出装置5Cの基本的動作を説明する。
[Basic operation of sensor abnormality detection device 5C]
Hereinafter, the basic operation of the sensor abnormality detection device 5C will be described.
感知器異常検出装置5Cは、一定の周期毎に、プローブ情報収集装置5Aから所定時間内に収集されたプローブ情報群を受信する。また、感知器情報収集装置5Bからも所定時間内に収集された感知器情報群を受信する。これらプローブ情報群や感知器情報群に含まれる個々の情報には、収集された地点(道路)や時刻が付与され、いつどこで得られた情報かを識別することができるようになっており、感知器異常検出装置5Cは、受信した前記プローブ情報群と感知器情報群の中から、同じ時間帯の同じ道路におけるプローブ情報と感知器情報を取り出して分析する。
The sensor abnormality detection device 5C receives the probe information group collected within a predetermined time from the probe
まず、受信したプローブ情報群から対象となる時間帯および道路における複数のプローブ情報を順次抜き出す。ここでは、ある日の昼間の1時間(13時〜14時)における道路Aのプローブ情報を抜き出す。
なお、ここで抜き出されるプローブ情報の個数が所定以下である場合(例えば30台以下の場合)には、正確な交通状況の推定をすることが困難なため、その時点で異常判定不能として処理を終了する。
First, a plurality of pieces of probe information in a target time zone and road are sequentially extracted from the received probe information group. Here, the probe information of the road A at one day in the day (13:00 to 14:00) is extracted.
If the number of pieces of probe information extracted here is less than a predetermined number (for example, 30 or less), it is difficult to accurately estimate the traffic situation, so that the abnormality determination is impossible at that time. Exit.
次に、抜き出された複数のプローブ情報に含まれる通過地点の緯度・経度から、プローブ情報を送信した車両の走行車線を割り出す。走行車線の割り出しは、道路Aの車線A〜Cの各車線が存在する領域を予めテーブルで記憶しておいて、通過地点の緯度・経度がどの領域に含まれているかによって行われる。このようにして、全てのプローブ情報について走行した車線を割り出し、車線毎の通過台数を求める。
そして、プローブ情報を作成して送信することのできる車載機の搭載率から、この1時間における車線毎のトータルの通過台数の推定値を算出する。例えば、前記車載機の搭載率が10%であれば、プローブ情報によって割り出された車線毎の通過台数を10倍することで推定値を算出する。なお、搭載率は動的に変動しうるため、定期的に見直しをして適切な値として設定することが望ましい。
Next, the travel lane of the vehicle that has transmitted the probe information is determined from the latitude and longitude of the passing points included in the extracted plurality of probe information. The travel lane is determined by storing in advance a region where the lanes A to C of the road A are present in a table, and in which region the latitude and longitude of the passing point are included. In this way, the lanes traveled for all the probe information are determined, and the number of passing vehicles for each lane is obtained.
Then, an estimated value of the total number of passing vehicles for each lane in this one hour is calculated from the mounting rate of the vehicle-mounted device that can create and transmit the probe information. For example, if the mounting rate of the in-vehicle device is 10%, the estimated value is calculated by multiplying the number of passing vehicles for each lane determined by the probe information by 10. Since the mounting rate can change dynamically, it is desirable to review it periodically and set it as an appropriate value.
次に、受信した感知器情報群から、対象となる日の13時〜14時における道路Aのプローブ情報を抜き出す。通常、感知器情報は5分毎程度の間隔で記録されているから、13時〜13時5分、13時5分〜13時10分、・・・、13時55分〜14時のそれぞれの感知器情報を取り出す。そして、これらの12個の時間帯の車線毎の交通量の累積値を算出する。 Next, the probe information of the road A from 13:00 to 14:00 on the target day is extracted from the received sensor information group. Normally, sensor information is recorded at intervals of about every 5 minutes, so each time from 13:00 to 13: 5, 13: 5 to 13:10, ..., 13:55 to 14:00 The sensor information is extracted. And the cumulative value of the traffic volume for each lane in these 12 time zones is calculated.
そして、プローブ情報群から求めた道路Aの各車線の交通量の推定値と、感知器情報群から算出された交通量の累積値を比較する。そして、これらの値の乖離が所定の閾値以内であれば、車両感知器は正常であり、乖離が所定以上であれば異常と判定する。この場合の閾値は、例えば一般的な交通量の1割程度といった値に設定しておけば良い。 And the estimated value of the traffic volume of each lane of the road A calculated | required from the probe information group and the accumulated value of the traffic volume calculated from the sensor information group are compared. If the difference between these values is within a predetermined threshold, the vehicle detector is normal, and if the difference is greater than or equal to a predetermined value, it is determined as abnormal. The threshold value in this case may be set to a value such as about 10% of general traffic volume.
また、走行車線以外にも、各プローブ情報の通過地点間の距離と所要時間から走行速度を算出することができるため、プローブ情報を利用すれば時間帯ごとの平均走行速度を推定することができる。この平均走行速度と車両感知器で計測される速度情報を比較することで、速度情報の計測が正常か否かを判定することもできる。
また、プローブ情報に車種に関する情報も格納されているのであれば、大型車混入率を推定して感知器情報と比較することもできる。また、プローブ情報から渋滞末尾位置を推定した上で、車両感知器で計測される渋滞長と比較することも可能である。
In addition to the travel lane, since the travel speed can be calculated from the distance between the passing points of each probe information and the required time, the average travel speed for each time zone can be estimated by using the probe information. . It is possible to determine whether or not the measurement of the speed information is normal by comparing the average traveling speed with the speed information measured by the vehicle detector.
In addition, if information related to the vehicle type is also stored in the probe information, it is possible to estimate the mixing ratio of large vehicles and compare it with the sensor information. It is also possible to estimate the traffic jam end position from the probe information and compare it with the traffic jam length measured by the vehicle detector.
上記のような方法で、例えば1時間おき等の一定の周期で車両感知器の異常判定を行った場合、異常と判定される回数が多い車両感知器を順番に並べたリストを帳票の形式で自動的に出力することができ、メンテナンス作業を行う場合に、作業の優先順位を容易に決定することができるようになる。
また、異常と判定される回数が多い車両感知器で計測される交通情報は、ドライバに対する交通情報提供の対象から除外したり、交通信号制御を行う場合に使用しないようにしたりすることが望ましい。この場合、異常と判定されるのが夜間に集中しているのであれば、感知器情報を使用しない時間帯を夜間のみとする、といった方法でも良い。
For example, when vehicle detector abnormality determination is performed at regular intervals such as every hour by the above method, a list in which vehicle detectors that are determined to be abnormal are arranged in order is displayed in the form of a form. It is possible to output automatically, and when performing maintenance work, the priority of work can be easily determined.
In addition, it is desirable that traffic information measured by a vehicle detector that is determined to be abnormal is excluded from the target of providing traffic information to the driver or not used when performing traffic signal control. In this case, if it is determined that the abnormality is concentrated at night, a method may be used in which the time zone when the sensor information is not used is only at night.
なお、ここでは、プローブ情報収集装置5Aや感知器情報収集装置5Bとは異なる装置として感知器異常検出装置5Cを設置する例を示したが、プローブ情報収集装置5Aや感知器情報収集装置5Bに感知器異常を判定する機能を実装して使用することもできるし、これら3つの装置を1つの装置とすることもできる。このように、既存のシステムにとって好適な構成を適宜採用することが可能である。
Here, an example in which the sensor abnormality detecting device 5C is installed as a device different from the probe
以上の実施形態では、プローブ情報から車線毎の交通量を推定した上で、実際に車両感知器2で計測された計測交通量と比較したが、プローブ情報に含まれる緯度・経度の位置の精度が良くないために走行した車線を特定するのが困難な場合には、道路Aの全車線の交通量の推定値を算出した上で、感知ヘッド2A〜2Cの3車線分の計測交通量と比較する方法を用いることもできる。また、交通量のみならず走行速度等についても同様である。
In the above embodiment, the traffic volume for each lane is estimated from the probe information and compared with the measured traffic volume actually measured by the
なお、本発明におけるプローブ情報収集装置5Aや交通信号制御機1等は、1の筐体によって実現されていても良いし、複数の筐体の組み合わせによって実現されても良い。また、これらは、それぞれ1つのコンピュータによって実現されていても良いし、複数のコンピュータを組み合わせて実現されていても良い。
Note that the probe
今回開示された実施の形態はすべ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。本発明の範囲は上記した説明ではなく、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および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。 The embodiment disclosed this time should be considered as illustrative in all points and not restrictive. The scope of the present invention is defined by the terms of the claims, rather than the description above, and is intended to include any modifications within the scope and meaning equivalent to the terms of the claims.
1 交通信号制御機
1A 信号灯器
2 車両感知器
2A〜2C 感知ヘッド
3 端末ルータ
4 中央ルータ
5A プローブ情報収集装置
5B 感知器情報収集装置
5C 感知器異常検出装置
6 車載機
7 無線通信機
DESCRIPTION OF
Claims (9)
前記道路上に設置された車両感知器によって計測された当該道路の交通流に関する感知器情報を収集する感知器情報収集手段とを備え、
前記プローブ情報収集手段によって収集された走行軌跡情報に基づいて当該道路の交通流を推定する交通流推定手段と、
前記推定された交通流と、当該推定の対象となった日に収集された同じ時間帯の前記感知器情報とを対比することにより、当該感知器情報が妥当か否かを判定する判定手段を備えること
を特徴とする感知器異常検出システム。 Probe information collecting means for collecting traveling locus information transmitted from a plurality of vehicles traveling on a road;
Detector information collecting means for collecting sensor information relating to traffic flow of the road measured by a vehicle detector installed on the road,
Traffic flow estimation means for estimating the traffic flow of the road based on the travel locus information collected by the probe information collection means;
A determination means for determining whether or not the sensor information is valid by comparing the estimated traffic flow with the sensor information of the same time zone collected on the date of the estimation ; A sensor abnormality detection system comprising:
前記道路上を走行する車両のうち走行軌跡情報を送信可能な車両の割合であるプローブカー率と、収集された走行軌跡情報の数とから前記道路の推定交通量を算出し、
前記判定手段は、
前記車両感知器によって実際に計測され前記感知器情報に含まれている計測交通量を取得して前記推定交通量と比較し、計測交通量と推定交通量との差が所定の閾値以上の場合に、感知器情報に含まれる計測交通量が不当と判定すること
を特徴とする請求項1に記載の感知器異常検出システム。 The traffic flow estimation means includes
Calculate the estimated traffic volume of the road from the probe car rate, which is the proportion of vehicles that can transmit the travel locus information among the vehicles traveling on the road, and the number of collected travel locus information,
The determination means includes
When the measured traffic actually measured by the vehicle sensor and included in the sensor information is acquired and compared with the estimated traffic, and the difference between the measured traffic and the estimated traffic is greater than or equal to a predetermined threshold The sensor abnormality detection system according to claim 1, wherein the measured traffic included in the sensor information is determined to be invalid.
前記プローブ情報収集手段によって収集される走行軌跡情報に基づいて、前記道路上における車両の推定平均走行速度を算出し、
前記判定手段は、
前記車両感知器によって実際に計測され前記感知器情報に含まれている計測平均走行速度を取得して前記推定平均走行速度と比較し、前記計測平均走行速度と推定平均走行速度との差が所定の閾値以上の場合に、感知器情報に含まれる計測平均走行速度が不当と判定すること
を特徴とする請求項1又は2に記載の感知器異常検出システム。 The traffic flow estimation means includes
Based on the travel trajectory information collected by the probe information collection means, calculate the estimated average travel speed of the vehicle on the road,
The determination means includes
A measured average traveling speed actually measured by the vehicle sensor and included in the sensor information is acquired and compared with the estimated average traveling speed, and a difference between the measured average traveling speed and the estimated average traveling speed is predetermined. 3. The sensor abnormality detection system according to claim 1, wherein the measured average traveling speed included in the sensor information is determined to be inappropriate when the threshold value is equal to or greater than the threshold value.
前記プローブ情報収集手段によって収集される走行軌跡情報に含まれる車種情報に基づいて、前記道路上における推定大型車混入率を算出し、
前記判定手段は、
前記車両感知器によって実際に計測され前記感知器情報に含まれている計測大型車混入率を取得して前記推定大型車混入率と比較し、前記計測大型車混入率と推定大型車混入率との差が所定の閾値以上の場合に、感知器情報に含まれる計測大型車混入率が不当と判定すること
を特徴とする請求項1乃至3のいずれか1つに記載の感知器異常検出システム。 The traffic flow estimation means includes
Based on the vehicle type information included in the travel locus information collected by the probe information collection means, calculate the estimated large vehicle mixture rate on the road,
The determination means includes
The measured large vehicle mixing rate that is actually measured by the vehicle sensor and included in the sensor information is compared with the estimated large vehicle mixing rate, and the measured large vehicle mixing rate and the estimated large vehicle mixing rate are 4. The sensor abnormality detection system according to claim 1, wherein when the difference between the two is greater than or equal to a predetermined threshold, the measurement large vehicle mixing rate included in the sensor information is determined to be invalid. .
前記プローブ情報収集手段によって収集される走行軌跡情報に基づいて、前記道路上における推定渋滞末尾位置を算出し、
前記判定手段は、
前記車両感知器によって実際に計測され前記感知器情報に含まれている計測渋滞末尾位置を取得して前記推定渋滞末尾位置と比較し、前記計測渋滞末尾位置と推定渋滞末尾位置との差が所定の閾値以上の場合に、感知器情報に含まれる計測渋滞末尾位置が不当と判定すること
を特徴とする請求項1乃至4のいずれか1つに記載の感知器異常検出システム。 The traffic flow estimation means includes
Based on the travel trajectory information collected by the probe information collecting means, calculate the estimated traffic jam tail position on the road,
The determination means includes
The measured traffic jam tail position actually measured by the vehicle sensor and included in the sensor information is acquired and compared with the estimated traffic jam tail position, and a difference between the measured traffic jam tail position and the estimated traffic jam tail position is predetermined. 5. The sensor abnormality detection system according to claim 1, wherein the measurement traffic tail position included in the sensor information is determined to be invalid when the threshold is equal to or greater than the threshold value.
前記判定手段は、前記道路の車線毎に計測交通流が妥当か否かを判定すること
を特徴とする請求項1乃至5のいずれか1つに記載の感知器異常検出システム。 The estimated traffic flow estimated by the traffic flow estimating means is calculated for each of a plurality of lanes of the road,
6. The sensor abnormality detection system according to claim 1, wherein the determination unit determines whether or not the measured traffic flow is appropriate for each lane of the road.
前記道路上に設置された車両感知器によって計測された当該道路の交通流に関する感知器情報を収集する感知器情報収集ステップと、A sensor information collecting step for collecting sensor information on traffic flow of the road measured by a vehicle sensor installed on the road;
収集された前記走行軌跡情報に基づいて当該道路の交通流を推定するステップと、Estimating the traffic flow of the road based on the collected travel locus information;
前記推定された交通流と、当該推定の対象となった日に収集された同じ時間帯の前記感知器情報とを対比することにより、当該感知器情報が妥当か否かを判定するステップとをコンピュータに実行させることDetermining whether or not the sensor information is valid by comparing the estimated traffic flow with the sensor information of the same time period collected on the date of the estimation. What to do on your computer
を特徴とする方法。A method characterized by.
前記道路上に設置された車両感知器によって計測された当該道路の交通流に関する感知器情報を取得する手段と、Means for obtaining sensor information relating to traffic flow of the road measured by a vehicle sensor installed on the road;
前記推定交通流と、当該推定の対象となった日に収集された同じ時間帯の前記感知器情報とを対比することにより、当該感知器情報が妥当か否かを判定する判定手段を備えることA determination unit configured to determine whether or not the sensor information is valid by comparing the estimated traffic flow with the sensor information of the same time period collected on the day of the estimation;
を特徴とする感知器異常検出装置。Sensor abnormality detection device characterized by the above.
前記道路上に設置された車両感知器によって計測された当該道路の交通流に関する感知器情報を取得するステップと、Obtaining sensor information relating to traffic flow on the road measured by a vehicle sensor installed on the road;
前記推定交通流と、当該推定の対象となった日に収集された同じ時間帯の前記感知器情報とを対比することにより、当該感知器情報が妥当か否かを判定するステップとをコンピュータに実行させることDetermining whether the sensor information is valid by comparing the estimated traffic flow with the sensor information of the same time period collected on the date of the estimation. To do
を特徴とするコンピュータプログラム。A computer program characterized by the above.
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