CN112136165A - 路车间通信的道路侧设备和车辆侧设备以及路车间通信系统 - Google Patents

路车间通信的道路侧设备和车辆侧设备以及路车间通信系统 Download PDF

Info

Publication number
CN112136165A
CN112136165A CN201980033398.XA CN201980033398A CN112136165A CN 112136165 A CN112136165 A CN 112136165A CN 201980033398 A CN201980033398 A CN 201980033398A CN 112136165 A CN112136165 A CN 112136165A
Authority
CN
China
Prior art keywords
vehicle
road
traffic
information
traffic object
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201980033398.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN112136165B (zh
Inventor
久永贤司
小川研二
长一文
泉昭彦
下屋铺太一
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sony Corp
Original Assignee
Sony Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Sony Corp filed Critical Sony Corp
Publication of CN112136165A publication Critical patent/CN112136165A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112136165B publication Critical patent/CN112136165B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • G08G1/0116—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from roadside infrastructure, e.g. beacons
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • G08G1/0112—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from the vehicle, e.g. floating car data [FCD]
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G08G1/0129—Traffic data processing for creating historical data or processing based on historical data
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G08G1/0133—Traffic data processing for classifying traffic situation
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/015—Detecting movement of traffic to be counted or controlled with provision for distinguishing between two or more types of vehicles, e.g. between motor-cars and cycles
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/04—Detecting movement of traffic to be counted or controlled using optical or ultrasonic detectors
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • G08G1/166—Anti-collision systems for active traffic, e.g. moving vehicles, pedestrians, bikes

Abstract

本系统包括道路侧设备和车辆侧设备。所述道路侧设备包括：道路侧传感器，其检测路况；识别器，其从由所述道路侧传感器检测到的所述路况中识别交通对象，并将所述识别的结果转换为所述交通对象的定型信息；以及发送器，其发送和接收所述定型信息。所述车辆侧设备包括：数据存储单元，其存储关于与所述定型信息相对应的交通对象的数据；接收器，其接收由所述道路侧设备发送的所述定型信息，以及呈现单元，其基于所接收的定型信息来呈现存储在所述数据存储单元中的所述数据。

Description

路车间通信的道路侧设备和车辆侧设备以及路车间通信系统
技术领域
本技术涉及一种检测并发送交通状况的道路侧设备、接收该交通状况的检测结果并将该检测结果呈现给用户的车辆侧设备以及路车间通信系统。
背景技术
在路车间通信系统中，例如，通过道路侧设备检测交叉路口等处的交通状况，并且将检测结果发送到每个车辆的车辆侧设备以呈现给驾驶员，尽可能多地呈现实时交通状况非常重要。在这方面，已经提出了用于道路和车辆之间的高速数据通信的各种技术。
引文列表
专利文献
专利文献1：日本特开2016-018407号公报
专利文献2：日本特开2014-071831号公报
专利文献3：日本特开2012-226535号公报
专利文献4：日本特开2012-203721号公报
专利文献5：日本特开2012-088922号公报
专利文献6：日本特开2009-201028号公报
专利文献7：日本特开2002-261685号公报
专利文献8：日本特开平11-167695号公报
发明内容
技术问题
为了在车辆侧设备中尽可能全面地向驾驶员呈现交通状况的检测结果，有必要呈现具有相对大量信息的数据，诸如图像和合成声音。然而，如果仅通过使用图像和合成声音来呈现数据，则没有变化的图像和合成声音会使信息传输的表达性变差，并且能传输给驾驶员的信息量受到限制。因此，如果通过使用各种类型的图像和合成声音将不时改变的各种交通状况呈现给驾驶员，则道路和车辆之间的通信量趋于增加。换句话说，为了通过路车间通信在车辆侧设备中呈现具有大量信息的各种交通状况，存在技术上待解决的各种问题。
本技术的目的是提供一种用于路车间通信的道路侧设备和车辆侧设备以及路车间通信系统，其能够以大量信息高速传送道路交通状况，同时抑制数据通信量。
问题的解决方案
为了解决上述问题，根据本技术的实施例的用于路车间通信的道路侧设备包括：道路侧传感器，其检测路况；识别器，其从由道路侧传感器检测到的路况中识别交通对象，并将识别的结果转换为该交通对象的定型信息；以及发送器，其发送和接收该定型信息。
在该用于路车间通信的道路侧设备中，识别器还可以识别该交通对象的位置和位移量。
在该用于路车间通信的道路侧设备中，发送器可以从在该路况下的车辆接收定型信息。
在该用于路车间通信的道路侧设备中，道路侧传感器可以包括麦克风，并且识别器可以识别由麦克风检测到的声音的声源，并将识别的结果转换为该声源的定型信息。
在该用于路车间通信的道路侧设备中，识别器可以识别该交通对象的局部结构的位移或状态，并将识别的结果转换为定型信息。
在该用于路车间通信的道路侧设备中，在该交通对象是车辆的情况下，该交通对象的局部结构的位移或状态是下列之一：驾驶员的头部摆动运动、转向方向、轮胎方向、以及方向指示器的状态。
在该用于路车间通信的道路侧设备中，在该交通对象是自行车的情况下，该交通对象的局部结构的位移或状态可以是骑手的面部的方向。
根据本技术的另一实施例的用于路车间通信的车辆侧设备包括：数据存储单元，其存储关于与定型信息相对应的交通对象的数据；接收器，其接收该定型信息；以及呈现单元，其基于所接收的定型信息来呈现存储在数据存储单元中的数据。
在该用于路车间通信的车辆侧设备中，呈现单元可以将数据呈现在车辆的风挡上。
在该用于路车间通信的车辆侧设备中，呈现单元可以将数据呈现在车辆的后视镜上。
在该用于路车间通信的车辆侧设备中，接收器可以接收声源的定型ID，并且呈现单元可以呈现与所接收的声源的定型ID相对应的合成声音。
在该用于路车间通信的车辆侧设备中，接收器可以接收交通对象的位移信息，并且呈现单元可以基于所接收的位移信息来改变合成声音。
在该用于路车间通信的车辆侧设备中，接收器可以接收交通对象的位移信息，并且呈现单元可以基于所接收的定型信息和位移信息来呈现存储在数据存储单元中的数据。
另外，根据本技术的又一实施例的路车间通信系统包括：道路侧设备，包括：道路侧传感器，其检测路况；识别器，其从由道路侧传感器检测到的路况中识别交通对象，并将识别的结果转换为该交通对象的定型信息；以及发送器，其发送和接收该定型信息；和车辆侧设备，包括：数据存储单元，其存储关于与定型信息相对应的交通对象的数据；接收器，其接收由道路侧设备发送的定型信息；以及呈现单元，其基于所接收的定型信息来呈现存储在数据存储单元中的数据。
发明的有益效果
如上所述，根据本技术，可以以大量信息高速传送道路交通状况，同时抑制数据通信量。
附图说明
图1是示出根据本技术的第一实施例的路车间通信系统的配置的框图。
图2是图1的路车间通信系统100中的道路侧设备10的操作的流程图。
图3是图1的路车间通信系统100中的车辆侧设备20的操作的流程图。
图4是示出由道路侧设备检测到的交叉路口周围的第一交通状况的示例的图。
图5是示出交通状况虚拟数据呈现单元24的配置和交通状况虚拟数据的呈现示例的图。
图6A是用于描述基于用户车辆和被检测到的车辆之间的交叉路口预测距离的呈现控制的图。
图6B也是用于描述基于用户车辆和被检测到的车辆之间的交叉路口预测距离的呈现控制的图。
图7是示出由道路侧设备10检测到的交叉路口周围的第二交通状况的示例的图。
图8是示出针对图7的交通状况的交通状况虚拟数据的呈现示例的图。
图9是示出包括高速车辆的交通状况的图。
图10是示出针对图9的交通状况的交通状况虚拟数据的呈现示例的图。
图11是示出由道路侧设备10检测到的交叉路口周围的第三交通状况的示例的图。
图12是示出针对图11的交通状况的交通状况虚拟数据的呈现示例的图。
图13是示出第四交通状况的图，第四交通状况包括在交叉路口32附近改变车道的车辆73。
图14是示出针对图13的交通状况的交通状况虚拟数据的呈现示例的图。
图15是示出第五交通状况的图，第五交通状况包括在交叉路口处等待右转的车辆81以及在车辆81之后的后续车辆82和82。
图16是示出针对图15的交通状况的交通状况虚拟数据的呈现示例的图。
图17是示出包括不可成像区域的交叉路口的第六交通状况的图。
图18是示出针对图17的交通状况的交通状况虚拟数据的呈现示例的图。
具体实施方式
下面将描述根据本技术的实施例。
<第一实施例>
图1是示出根据本技术的第一实施例的路车间通信系统的配置的框图。
该实施例涉及包括道路侧设备10和车辆侧设备20的路车间通信系统100。道路侧设备10包括：道路侧传感器11，其检测路况；道路侧识别器12，其根据道路侧传感器11检测到的路况识别与交通对象有关的信息并将识别结果转换为定型ID；以及道路侧收发器14，其发送和接收该定型ID。
同时，车辆侧设备20包括：车辆侧模型数据库23，其存储与定型ID相对应的数据；车辆侧接收器21，其接收定型ID；以及交通状况虚拟数据生成器22和交通状况虚拟数据呈现单元24，其基于接收到的定型ID呈现车辆侧模型数据库23的数据。
接下来，将描述本实施例的路车间通信系统100中的道路侧设备10的细节。
如图1所示，道路侧设备10包括道路侧传感器11、道路侧识别器12、道路侧数据库13和道路侧收发器14。
道路侧传感器11是物理地检测在包括交叉路口的特定道路区域中的交通状况的传感器。更具体地，道路侧传感器11是相机，麦克风等。包括交叉路口的特定道路区域在本文中简称为“交叉路口”。
道路侧识别器12根据由道路侧传感器11检测到的诸如图像和声音之类的信息识别出交通对象的定型和声源的定型，从而生成交通对象的定型ID和声源的定型ID。此外，道路侧识别器12根据由道路侧传感器11检测到的诸如图像和声音之类的信息生成交通对象的位移信息，诸如位置、移动方向、速度和加速度之类的。由道路侧识别器12生成的交通对象的定型ID、声源的定型ID和位移信息在本文被称为“交通对象信息”。用于识别交叉路口等的交叉路口ID也被添加到该交通对象信息。
道路侧识别器12包括中央处理单元(CPU)、包括随机存取存储器(RAM)等的主存储器、存储由CPU执行程序所需的数据等的只读存储器(ROM)等。
道路侧数据库13是存储了针对交通对象的每个定型的图像特征量、针对声源的每个定型的声音特征量等的数据库，这些是道路侧识别器12根据由道路侧传感器11检测到的图像、声音等而对交通对象的定型或声源的定型进行识别所必需的。道路侧数据库13包括例如硬盘驱动器(HDD)、固态驱动器(SSD)等。
道路侧收发器14将由道路侧识别器12生成的交通对象信息无线地发送至车辆侧设备20。此外，当从处于该交通状况中的车辆5发送车辆5的交通对象的定型ID时，道路侧收发器14能够接收该定型ID并且跳过对该车辆的定型的识别。
(车辆侧设备20的配置)
车辆侧设备20包括车辆侧接收器21、交通状况虚拟数据生成器22、车辆侧模型数据库23、交通状况虚拟数据呈现单元24等。
车辆侧接收器21接收从道路侧设备10无线地发送的交通对象信息。
交通状况虚拟数据生成器22基于由车辆侧接收器21接收到的交通对象信息、以及存储在车辆侧模型数据库23中的交叉路口模型数据、交通对象模型数据、声源声音模型数据等来生成交通状况虚拟数据。交通状况虚拟数据生成器22包括中央处理单元(CPU)、包括随机存取存储器(RAM)等的主存储器、以及存储由CPU执行程序所需的数据等的只读存储器(ROM)等。
车辆侧模型数据库23是存储针对每个交叉路口ID的交叉路口模型数据、针对交通对象的每个定型ID的交通对象模型数据、针对声源的每个定型ID的声源声音模型数据等(这些是生成交通状况虚拟数据所必需的)的数据库。车辆侧模型数据库23包括例如硬盘驱动器(HDD)、固态驱动器(SSD)等。
交通状况虚拟数据呈现单元24将由交通状况虚拟数据生成器22生成的交通状况虚拟数据呈现给用户车辆的驾驶员。
(交通对象信息)
交通对象信息包括交通对象的定型ID、声源的定型ID、位移信息、交叉路口ID等。
交通对象的定型ID是用定型来指示交通对象的分类的ID。交通对象的定型的示例包括“应急车辆”、“大型车辆”、“中型车辆”、“小型车辆”、“高速车辆”、“两轮车辆”和“行人”。可以更精细地对交通对象的那些定型进行分类。例如，“应急车辆”可以被分类为“救护车”、“消防车”、“警车”等。“大型车辆”可以被分类为“公共汽车”、“卡车”、“拖车”等。“中型车辆”可以被分类为“厢式货车”、“大型轿车”等。“小型车辆”可以被分类为“轻型汽车”、“机动三轮车”等。“两轮车”可以被分类为“摩托车”、“自行车”等。“行人”可以被分类为“成人”、“儿童”、“婴儿推车”等。
声源的定型ID是通过使用定型来指示与交通对象相关联的声源的分类的ID。
位移信息包括诸如交通对象的位置、移动方向、速度和加速度之类的信息。
关于交通对象的位置的信息由与交叉路口的相对位置关系给出。关于移动方向的信息由分别分配给上行、下行方向的移动方向ID给出。关于速度的信息由分配给每个预定速度区间的速度ID给出。关于加速度的信息也由分配给每个预定加速度区间的加速度ID给出。
交叉路口ID是用于识别每个交叉路口的信息。
如上所述，在交通对象信息中使用的所有ID中，信息内容以一对一的方式与相应的ID的值相关联。因此，从道路侧设备10传送到车辆侧设备20的数据量完全小于发送图像数据和声音数据的方法或发送结构化数据的方法中的数据量。
(关于模型数据)
交通对象模型数据可以是图示图像，其中，用图标方式以用户一眼就能区分出该交通对象的定型的程度来反映每个定型的外观特征。例如，“应急车辆”的模型数据可以是“救护车”、“消防车”、“警车”等的图示图像。“高速车辆”的模型数据可以是例如“跑车”、“赛车”等的图示图像。
交叉路口模型数据包括在从用户车辆的驾驶员的角度观看交叉路口的情况下获得的图示图像等。
声源声音模型数据可以是以用户能够一下就容易地区分出该声源的定型的程度反映每个定型的特征的声音等。
(路车间通信系统100的操作)
接下来，将描述本实施例的路车间通信系统100的操作。
(道路侧设备10的操作)
图2是本实施例的路车间通信系统100中的道路侧设备10的操作的流程图。注意，这里假定相机被用作道路侧传感器11。
在道路侧设备10中，道路侧传感器11(相机)检测交叉路口周围的交通状况(步骤S101)。道路侧识别器12获取接近交叉路口的交通对象的定型ID。获取接近交叉路口的交通对象的定型ID的方法包括：接收从车辆通知的定型ID的方法、以及从由道路侧传感器11(相机)拍摄的图像中识别该车辆的定型并获取定型ID的方法。
当从车辆接收到定型ID的通知时(步骤S102中为“是”)，道路侧识别器12从由道路侧传感器11(相机)拍摄的图像中生成车辆的位移信息(步骤S103)，并生成集合了位移信息、定型ID和交叉路口ID的交通对象信息(步骤S105)。
此外，对于未对其发出定型ID通知的交通对象(步骤S102中为“否”)，道路侧识别器12从由道路侧传感器11(相机)拍摄的图像中生成这样的交通对象的定型ID和位移信息(步骤S104)，并将交叉路口ID添加到该定型ID和位移信息以生成交通对象信息(步骤S105)。
这里，可以基于例如在由道路侧传感器11(相机)在多个时刻拍摄的图像中的交通对象的图像的位移量，来计算诸如交通对象的速度和加速度之类的位移信息。
由道路侧识别器12生成的交通对象信息由道路侧收发器14无线地发送到车辆侧设备20(步骤S106)。
尽管在此已经描述了道路侧设备10的道路侧传感器11是相机并且根据由相机拍摄的图像生成交通对象的定型ID和位移信息的情况，但是如果道路侧传感器11是麦克风，则还可以根据由麦克风检测到的声音来生成交通对象的定型ID和位移信息。可替换地，可以使用相机和麦克风两者来生成交通对象的定型ID和位移信息。
(车辆侧设备20的操作)
接下来，将描述车辆侧设备20的操作。
图3是本实施例的路车间通信系统100中的车辆侧设备20的操作的流程图。
当进入与道路侧设备10可通信的区域时，车辆侧设备20接收从道路侧设备10无线地发送的交通对象信息(步骤S201)。所接收的交通对象信息被提供给交通状况虚拟数据生成器22。
交通状况虚拟数据生成器22从获取的交通对象信息中提取交叉路口ID(步骤S202)。交通状况虚拟数据生成器22从车辆侧模型数据库23中读取与所提取的交叉路口ID对应的交叉路口模型数据(步骤S203)。
接下来，交通状况虚拟数据生成器22从交通对象信息中提取定型ID和位移信息(步骤S204)。交通状况虚拟数据生成器22从车辆侧模型数据库23读取与所提取的定型ID相对应的交通对象模型数据。交通状况虚拟数据生成器22基于交通对象模型数据、位移信息和交叉路口模型数据生成交通状况虚拟数据(步骤S205)，并在交通状况虚拟数据呈现单元24上呈现交通状况虚拟数据(步骤S206)。
(交通状况虚拟数据生成的特定示例)
图4是示出由道路侧设备10检测到的交叉路口附近的第一交通状况的示例的图。
现在，作为配备有车辆侧设备20的车辆的用户车辆31将从图的底部朝向顶部进入交叉路口32。同时，作为待检测的交通对象的车辆(中型车辆)33将从图的右侧进入交叉路口32。
道路侧设备10根据相机11a拍摄的图像生成包括接近交叉路口32的车辆33的定型ID和位移信息、以及交叉路口32的交叉路口ID的交通对象信息，并使用道路侧收发器14无线地将交通对象信息发送到用户车辆31的车辆侧设备20。这里，车辆33的定型被假定为“中型车辆”。
用户车辆31的车辆侧设备20基于接收到的交通对象信息中包括的交叉路口ID，从车辆侧模型数据库23中读取交叉路口32的交叉路口模型数据。随后，交通状况虚拟数据生成器22基于交通对象信息中包括的定型ID从车辆侧模型数据库23读取中型车辆的交通对象模型数据。然后，交通状况虚拟数据呈现单元24基于交叉路口32的交叉路口模型数据、中型车辆的交通对象模型数据和位移信息来生成交通状况虚拟数据，并在交通状况虚拟数据呈现单元24上呈现交通状况虚拟数据。
图5是示出交通状况虚拟数据呈现单元24的配置和交通状况虚拟数据的呈现示例的图。
如图所示，交通状况虚拟数据呈现单元24包括多个监视器，诸如风挡监视器241、仪表盘监视器242、左后视镜监视器243、右后视镜监视器244和内后视镜监视器245、以及汽车导航系统的显示监视器(未示出)之类。
风挡监视器241可以包括，例如，布置在风挡表面上的反射或透射的透明屏幕，以及在该透明屏幕上进行投影的投影仪。例如，诸如液晶显示器的显示装置或用于呈现交通状况虚拟数据的指示器被设置在仪表盘监视器242、左后视镜监视器243、右后视镜监视器244以及内后视镜监视器245中。另外，交通状况虚拟数据呈现单元24包括扬声器系统(未示出)，该扬声器系统用于呈现由诸如警笛声和引擎声之类的声音呈现的交通状况虚拟数据。期望扬声器系统是能够输出通过声音的定位产生的立体声的立体声系统。
使用中型车辆33的交通对象模型数据和交叉路口模型数据生成的交通状况虚拟数据被呈现在风挡监视器241上。用大量的基于图像的信息将交通状况以这种方式呈现在风挡监视器241上，因此，用户车辆31的驾驶员可以一眼就掌握到中型车辆33正在从右侧进入交叉路口32。此外，由于从道路侧设备10无线地传输至车辆侧设备20的交通对象信息主要是一组ID，因此可以将数据通信量抑制到非常低的水平。因此，高速通信成为可能，并且可以在车辆侧设备20中呈现具有高实时性的交通状况。还可以将数据高速地同时传送到许多用户车辆。
(交通状况虚拟数据生成的获取)
1.车辆侧模型数据库23存储与交通对象的定型ID相关联的交通对象模型数据。交通状况虚拟数据生成器22基于交通对象模型数据、交叉路口模型数据、包括在位移信息中的位置信息和移动方向的信息等来生成交通状况虚拟数据。
2.具体地，例如，从用户车辆31的驾驶员的视角来看与在预定方位角内的真实空间对应的部分的交叉路口模型数据，以及存在于真实空间中的交通对象的交通对象模型数据可以被呈现在风挡监视器241上。
3.取决于交通对象的速度、加速度或定型ID，即使交通对象存在于从用户车辆31的驾驶员的视角来看在预定方位角内的真实空间之外，也可以将交通对象的交通对象模型数据呈现在交通状况虚拟数据呈现单元24上。例如，即使这样的交通对象存在于真实空间之外，其速度或加速度超过交通对象的每个阈值的交通对象(例如高速车辆)或其定型ID为应急车辆的交通对象优选地被呈现在交通状况虚拟数据呈现单元24上。这里，速度的阈值可以是法定速度、根据每个交叉路口的事故数据确定的安全速度等。
(除风挡监视器之外的监视器上的交通状况的呈现)
在图5所示的仪表盘监视器242、左后视镜监视器243、右后视镜监视器244和内后视镜监视器245、以及汽车导航系统的显示监视器(未示出)等上，呈现用于对风挡监视器241上的交通状况的呈现内容进行补充的辅助信息35和36。例如，辅助信息35和36指示诸如高速车辆或应急车辆之类的具有高速特性的交通对象正在接近交叉路口、其接近方向等。
以这种方式，用于对风挡监视器241上的交通状况的呈现内容进行补充的辅助信息35和36被呈现在仪表盘监视器242、左后视镜监视器243、右后视镜监视器244和内后视镜监视器245、以及汽车导航系统的显示监视器(未示出)等上，因此用户车辆31的驾驶员可以更可靠且更早地掌握交通状况。注意，辅助信息35和36可以是以图标图示的图像或字符信息，其允许用户车辆31的驾驶员一眼就识别出所呈现的内容。可替换地，辅助信息35和36可以是合成声音。
此外，从驾驶员的视角看来，将在风挡监视器241上呈现不自然位置的交通状况，例如，从驾驶员的视角看来在预定方位角内的真实空间之外的真实空间的交通状况、用户车辆31左方和右方的交通状况以及用户车辆31后方的交通状况，可以被呈现在仪表盘监视器242、左后视镜监视器243、右后视镜监视器244和内后视镜监视器245、以及汽车导航系统的显示监视器(未示出)上。因此，驾驶员可以从交通状况虚拟数据呈现单元24掌握用户车辆31周围的交通状况，从而可以进一步提高交通安全性。
(基于用户车辆和被检测到的车辆之间的交叉路口预测距离的呈现控制)
用户车辆31与已经通过来自道路侧设备10的交通对象信息通知了其存在的车辆(以下，该车辆将被称为“被检测到的车辆”)之间的距离(以下，该距离将被称为“交叉路口预测距离”)可以由交通状况虚拟数据生成器22在这些车辆之一到达交叉路口的时刻进行预测。当交叉路口预测距离小于阈值时，交通状况虚拟数据生成器22可以在交通状况虚拟数据呈现单元24上呈现已经通过来自道路侧设备10的交通对象信息通知了其存在的车辆的交通对象模型数据。
图6A和图6B是用于描述计算用户车辆31与被检测到的车辆40之间的交叉路口预测距离的方法的图。图6A示出了在特定时刻(在T0)的情况，Da代表在T0时从用户车辆31到交叉路口中心30的距离，Sa代表在T0时用户车辆31的速度，BDa代表用户车辆31在速度Sa下的制动距离，Db代表在T0时从被检测到的车辆40到交叉路口中心30的距离，Sb代表在T0时被检测到的车辆40的速度，以及BDb代表被检测到的车辆40在速度Sb下的制动距离。假定Db/Sb＜Da/Sa。
图6B示出了在时刻T1(在T1)的情况，在该时刻T1，被检测到的车辆40与交叉路口中心30之间的剩余距离Db基本上达到零。假设在T1时用户车辆31和交叉路口中心30之间的距离为Da'，则当Da'大于用户车辆31的制动距离BDa时，交通状况虚拟数据生成器22在交通状况虚拟数据呈现单元24上呈现被检测到的车辆等的模型数据。
车辆侧设备20的车辆侧模型数据库23存储例如针对每个定型ID或更详细的车辆类型的速度-制动距离表。交通状况虚拟数据生成器22从与被检测到的车辆40的定型ID或详细车辆类型对应的速度-制动距离表中读取对应的制动距离信息，并且在上述计算中使用该制动距离信息。
注意，道路的坡度和诸如车辆的加速性能之类的性能数据被添加到距离的计算中，因此可以以更高的准确度计算距离。
另外，交通状况虚拟数据生成器22使用Da'大于用户车辆31的制动距离BDa的情况作为用于呈现交通对象模型数据的确定条件。然而，不用说，可以采用具有较高安全性的确定条件，例如，可采用将Da'乘以对应于安全因素的系数而获得的值大于BDa作为确定条件。另外，可以基于Da'和BDa之间的比率来执行该确定。
此外，当包括指示被检测到的车辆的驾驶员的头部摆动、轮胎方向、转向方向、方向指示器的状态等的骨骼(bone)ID的交通对象信息从道路侧设备10向车辆侧设备20发送时，交通状况虚拟数据生成器22可以基于这些骨骼ID来预测被检测到的车辆是否将要改变车道，并且可以通过考虑预测结果来确定必须注意的车辆。注意，稍后将描述骨骼ID。
另外，交通状况虚拟数据生成器22可以通过考虑针对每个交叉路口的特征量来进行上述的确定，该特征量(例如，车道数、坡度、事故统计数据、诸如好的或差的能见性的安全因素数据等)预先存储在诸如车辆侧模型数据库23的数据存储单元中。
(基于声源的定型ID和骨骼ID的呈现控制)
除了上述交通对象的定型ID和位移信息之外，交通对象信息还可以包括声源的定型ID和骨骼ID。
基于声源的定型ID的呈现控制
声源的定型ID是标识了与交通对象相关联的声源的类型的信息。声源的类型的示例包括警笛声、引擎声、喇叭声、自行车的链条声和铃声。由于每种类型的应急车辆(救护车、消防车、警车等)的警笛声均不同，因此可以为每种类型的应急车辆分配定型ID。由于引擎声根据引擎排气量、引擎类型、车辆类型等而不同，因此可以为每种类型的引擎声分配定型ID。
道路侧设备10包括麦克风作为道路侧传感器11，以便生成存在于交通状况中的声源的定型ID。麦克风将检测到的声音信号提供给道路侧识别器12。道路侧识别器12通过将获取的声音数据的特征量与存储在道路侧数据库13中的声源的每个定型ID的声音数据的特征量进行匹配，来生成存在于交通状况中的声源55的定型ID。
此外，道路侧识别器12可以根据由多个麦克风检测到的声音来估计声源的位置，并且可以根据声源的估计位置来确定具有该声源的交通对象。
基于骨骼ID的呈现控制
骨骼ID是这样一种定型ID，其标识交通对象的特定局部结构的位移或状态，诸如车辆驾驶员、自行车骑手、行人等的头部摆动动作的发生、转向方向、轮胎方向和由方向指示器(方向灯)指示的方向。
道路侧设备10的道路侧识别器12从由道路侧传感器11(相机)拍摄的图像中切出交通对象的特定局部结构的图像。道路侧识别器12通过将该局部结构的图像的特征量与道路侧数据库13中存储的每个骨骼ID的特征量进行匹配来识别每个局部结构的位移和状态，并生成骨骼ID。
(基于声源的定型ID和骨骼ID的交通状况呈现控制)
图7是示出由道路侧设备10检测到的交叉路口周围的第二交通状况的示例的图。
现在，应急车辆41将在发出警笛声44的同时从图中的右侧进入交叉路口32。此外，自行车42和行人(儿童)43正从图中的左侧接近交叉路口32。
道路侧设备10的道路侧识别器12根据第一相机11a拍摄的图像生成正进入交叉路口32的应急车辆41的定型ID和位移信息。在该示例中，由于应急车辆41将通过交叉路口32直行，因此假定应急车辆41的驾驶员的头部的运动、转向方向、轮胎方向和方向指示器(方向灯)没有变化。因此，在这种情况下，不产生骨骼ID。此外，道路侧识别器12根据由麦克风11b检测到的声音而生成应急车辆41发出的警笛声44的定型ID。
此外，道路侧识别器12根据第二相机11c拍摄的图像生成接近交叉路口32的自行车42的定型ID和位移信息，并且还生成自行车42的骑手面部方向的骨骼ID。
另外，道路侧识别器12根据第二相机11c拍摄的图像获得朝向交叉路口32行走的行人(儿童)43的定型ID和位移信息，并且还生成行人(儿童)43的面部方向的骨骼ID。
道路侧设备10使用道路侧收发器14将如上所述由道路侧识别器12生成的应急车辆41的交通对象信息、自行车42的交通对象信息以及行人(儿童)43的交通对象信息无线地发送到用户车辆31的车辆侧设备20。
车辆侧设备20的交通状况虚拟数据生成器22基于从道路侧设备10发送的交通对象信息生成如下的交通状况虚拟数据，并使交通状况虚拟数据呈现单元24呈现交通状况虚拟数据。
图8是示出针对图7的交通状况的交通状况虚拟数据的呈现示例的图。
如图8所示，在风挡监视器241上呈现根据应急车辆41的交通对象模型数据45、自行车42的交通对象模型数据46、行人(儿童)43的交通对象模型数据47等生成的交叉路口模型数据和交通状况虚拟数据。
结合自行车42的交通对象模型数据46，基于指示自行车42的骑手面部的方向和角度的骨骼ID，在风挡监视器241上呈现指示骑手面部方向的视锥台48。
此外，如果行人43是儿童，则结合行人(儿童)43的交通对象模型数据47将提醒用户车辆31的驾驶员的辅助信息49呈现在风挡监视器241上。因此，即使当以现实比率的大小呈现儿童和成人的每个行人的交通对象模型数据时，用户车辆31的驾驶员也容易在视觉上识别儿童的交通对象模型数据47。
此外，交通状况虚拟数据生成器22使风挡监视器241、后视镜监视器243和244以及仪表盘监视器242呈现辅助信息50、51和52，以提醒用户车辆31的驾驶员了解应急车辆正在接近交叉路口32的事实。例如，辅助信息50、51和52呈现在：靠近风挡监视器241上所呈现的应急车辆的交通对象模型数据46的位置处、在仪表盘监视器242的呈现空间中与应急车辆的交通对象模型数据46的呈现位置相对应的位置处、以及在应急车辆接近的一侧的后视镜监视器244上。
如果该应急车辆从用户车辆31的前方接近交叉路口32，辅助信息可以呈现在风挡监视器241和仪表盘监视器242的中央部分。如果应急车辆从用户车辆31的后方而来，辅助信息可以呈现在内后视镜监视器245、左后视镜监视器243和右后视镜监视器244等上。注意，对于用户而言，期望可选地设置将在哪个监视器上呈现关于用户车辆31与应急车辆之间的位置关系的辅助信息。
此外，用户车辆31的室内灯可以用作例如用于提醒用户车辆31的驾驶员注意诸如应急车辆之类的危险车辆的接近等的装置。同样在这种情况下，室内灯的亮度、颜色、闪烁速度等可以根据危险车辆的速度或加速度、或危险车辆与交叉路口之间的距离而变化。
交通状况虚拟数据生成器22可以从车辆侧模型数据库23读取与包括在所接收的交通对象信息中的警笛声的定型ID相对应的警笛声的声源声音模型数据，以及可以将立体声数据提供给安装在用户车辆31上的立体声系统(未示出)。该立体声数据由交通状况虚拟数据生成器22根据接收到的交通对象信息中包括的位移信息(例如位置信息)而生成，以便就像其是从应急车辆真实空间中的某个位置发出的警笛声那样呈现给用户车辆31的驾驶员。另外，此时，也可以结合在风挡监视器241上呈现的应急车辆的交通对象模型数据46，来呈现诸如指示应急车辆是警笛声的来源的声源标记之类的辅助信息55。因此，用户车辆31的驾驶员可以容易地掌握警笛声的来源是在风挡监视器241上作为交通对象模型数据46呈现的应急车辆。
道路侧设备10的道路侧识别器12可以确定用户车辆31的驾驶员通常难以听见的声音的声源的定型ID，诸如自行车42的链条声或铃声之类，并且可以将该定型ID添加到自行车42的交通对象信息中，以将定型ID提供给车辆侧设备20。已经获取自行车42的对象信息的车辆侧设备20的交通状况虚拟数据生成器22以类似于应急车辆的警笛声的方式将诸如自行车的链条声或铃声的立体声数据提供给立体声系统(未示出)，并将该数据呈现给用户车辆31的驾驶员。因此，例如，用户车辆31的驾驶员可以掌握诸如自行车的不在视线中的交通对象的位置。
(交通对象模型数据的显示的结束)
交通状况虚拟数据生成器22基于所获取的交通对象信息中包括的位移信息来计算交通对象通过交叉路口的时刻，并在该时刻结束交通对象模型数据的显示。交通对象模型数据的显示的结束可以通过渐消来进行。更具体地，交通对象通过交叉路口的时刻例如是，交通对象完成通过交叉路口的中心或在呈现于风挡监视器241上的交叉路口模型数据中交叉路口的中心的时刻。然而，考虑到安全性，可以在从上述时刻起经过预定时间的延迟后再终止显示。可以根据交通对象的速度或加速度来改变延迟时间。
此外，交通状况虚拟数据生成器22基于例如交通对象信息中包括的方向指示器的骨骼ID、轮胎方向的骨骼ID或转向方向的骨骼ID来预测交通对象的车道变化，并在确定不存在交通对象和用户车辆31彼此相交的可能性时，终止交通对象模型数据的显示。
在风挡监视器241上呈现从用户车辆31的驾驶员的视角来看在预定方位角内的真实空间交通状况、并且在左后视镜监视器243和右后视镜监视器244上呈现在该方位角之外的真实空间交通状况的情况下，当某些交通对象模型数据的呈现目的地从风挡监视器241切换到左或右后视镜监视器243或244时，在风挡监视器241上的交通对象模型数据的呈现被终止，反之亦然。
(高速车辆的交通对象模型数据的呈现)
图9是示出包括高速车辆的交通状况的图。
现在，中型车辆61和62从图中的右边和左边接近交叉路口32。假设从右侧接近的中型车辆61的速度高于阈值，并且从左侧接近的中型车辆62的速度小于阈值。
道路侧设备10的道路侧识别器12根据第一相机11a拍摄的图像生成从右侧接近交叉路口32的中型车辆61的定型ID和位移信息，并通过添加交叉路口ID生成中型车辆61的交通对象信息。此外，道路侧识别器12根据第二相机11c拍摄的图像生成从左侧接近交叉路口32的中型车辆62的定型ID和位移信息，并通过添加交叉路口ID生成中型车辆62的交通对象信息。所生成的两条交通对象信息通过道路侧收发器14发送至车辆侧设备20。
车辆侧设备20的交通状况虚拟数据生成器22基于所获取的中型车辆61的交通对象信息和所获取的中型车辆62的交通对象信息，生成如下的交通状况虚拟数据，并且使交通状况虚拟数据呈现单元24呈现所生成的交通状况虚拟数据。
图10是示出针对图9的交通状况的交通状况虚拟数据的呈现示例的图。
交通状况虚拟数据生成器22基于包括在中型车辆62的交通对象信息中的定型ID，从车辆侧模型数据库23读取中型车辆的交通对象模型数据。
此外，由于包括在中型车辆61的交通对象信息中的定型ID是针对中型车辆的，但是其速度超过阈值，所以交通状况虚拟数据生成器22从车辆侧模型数据库23读取高速车辆的交通对象模型数据。如图10中所示，交通状况虚拟数据生成器22根据交叉路口模型数据、中型车辆的交通对象模型数据63和高速车辆的交通对象模型数据64生成交通状况虚拟数据，并使交通状况虚拟数据呈现单元24呈现所生成的交通状况虚拟数据。这可以提醒用户车辆31的驾驶员有高速地接近交叉路口32的交通对象。
注意，可以不基于速度而是基于加速度来执行高速车辆的确定条件。可替换地，可以同时考虑速度和加速度。
在以这种方式识别高速车辆的情况下，为了提醒用户车辆31的驾驶员注意接近交叉路口32的高速车辆，交通状况虚拟数据生成器22可以例如在高速车辆正在接近的一侧的后视镜监视器244上和/或在仪表盘监视器242的高速车辆正在接近的一侧的区域中呈现辅助信息65和66，诸如指向接近方向的箭头。
此外，交通状况虚拟数据生成器22可以使得高速车辆模型数据64更显眼，例如，可通过使呈现在风挡监视器241上的高速车辆模型数据64闪烁。此时，闪烁的速度可以根据高速车辆的速度或加速度而改变。
交通状况虚拟数据生成器22可以通过颜色、颜色变化等使在风挡监视器241上呈现的高速车辆模型数据64更显眼。此外，可以根据速度或加速度来确定颜色，或者可以根据车辆的速度或加速度来改变颜色变化的速度。
交通状况虚拟数据生成器22可以根据车辆与交叉路口之间的距离来改变高速车辆模型数据的颜色或颜色变化的速度。根据车辆的速度或车辆与交叉路口之间的距离来改变颜色的方法包括：随着车辆的速度或加速度变高而增加色温的方法；以及随着车辆与交叉路口之间的距离变短而增加色温的方法等。
另外，也可以根据车辆速度或加速度、或车辆与交叉路口之间的距离来改变呈现在后视镜监视器243和244以及仪表盘监视器242上的辅助信息的颜色、大小、图像类型等。
交通状况虚拟数据生成器22可以生成诸如引擎声之类的合成声音，将其提供给扬声器系统，以提醒用户车辆31的驾驶员有高速车辆62接近交叉路口32。在此同样，可以根据车辆的速度或加速度、或车辆与交叉路口之间的距离，来改变引擎声的类型、声音的响度、音调(频率)等。另外，可以基于车辆与交叉路口之间的距离，将多普勒效应应用于引擎声。
引擎声的合成输出不仅可以用于高速车辆，还可以用于所有类型的车辆。在这种情况下，交通状况虚拟数据生成器22可以基于交通对象的定型ID来确定引擎声的类型、响度、音调等。
在用户车辆31和被检测到的车辆彼此接近的状况下，用户车辆31的驾驶员也可能听到被检测到的车辆的实际引擎声，因此当用户车辆31与被检测到的车辆之间的距离小于阈值时，交通状况虚拟数据生成器22可终止引擎声的合成输出。可替换地，随着用户车辆31与被检测到的车辆之间的距离减小，合成引擎声的输出电平可以逐渐减小以最终渐消。这允许避免合成引擎声与实际引擎声重叠并给驾驶员带来不愉快的感觉。
可以选择性地执行上述交叉路口周围的交通状况的呈现，例如，仅在其中由于诸如建筑物之类的遮挡物而使得从用户车辆31的驾驶员的角度看不到交叉路口周围的交通状况的环境中。例如，将待呈现的交通状况的交叉路口ID存储在车辆侧模型数据库23中，因此，车辆侧设备20能够确定是否呈现该交通状况。此外，有利地，当从用户车辆31的驾驶员的角度观看时，不仅基于交叉路口，而且还基于诸如交叉路口的左侧和右侧的较细区域进行该确定。在这种情况下，在从用户车辆31的驾驶员看到接近交叉路口的交通对象的能见性良好的环境中，关闭该部分的交通状况的呈现是有效的。此外，可以在对于用户车辆31的驾驶员而言具有良好能见性的交叉路口处呈现具有增加的透明度的交通对象模型数据。
在本实施例的路车间通信系统100中，如图11所示，例如，呈现了对从用户车辆31的驾驶员的视角来看在预定方位角内的真实空间进行建模的交通状况虚拟数据。在这种情况下，随着用户车辆31和交叉路口32之间的距离变短，被呈现为交通状况虚拟数据的真实空间逐渐变窄。在此，如图11所示，在用户车辆31和从图的左侧接近交叉路口32的被检测到的车辆71各自以恒定速度行驶并且如果两者继续行进会在交叉路口32处相交的情况下，则在交通状况虚拟数据呈现单元24的风挡监视器241上呈现的被检测到的车辆71的交通对象模型数据72的位置变化不大，从而有可能从用户车辆31的驾驶员的角度看到被检测到的车辆71停止。
在如上所述的情况下，例如，如图12所示，随着被检测到的车辆71与交叉路口之间的距离减小，交通状况虚拟数据生成器22将被检测到的车辆的交通对象模型数据72的显示比例增大。注意，被检测到的车辆71的交通对象信息中包括的位移信息中的位置信息由对于交叉路口的位置的相对值给出，因此交通状况虚拟数据生成器22根据该位置信息可以唯一地获得被检测到的车辆71与交叉路口之间的距离。因此，用户车辆31的驾驶员可以从在交通状况虚拟数据呈现单元24上呈现的被检测到的车辆71的放大的交通对象模型数据72中识别出被检测到的车辆71正在向交叉路口32行驶。
(用于被检测到的车辆的车道改变的呈现控制)
图13是示出包括了在交叉路口32附近进行车道变换的车辆73的交通状况的图。
在图13中，假设车辆73从右侧接近交叉路口32。在此，车辆73要将车道从右车道改变为左车道。
道路侧设备10的道路侧识别器12根据第一相机11a拍摄的图像生成从右侧接近交叉路口32的车辆73的定型ID、位移信息等。另外，道路侧识别器12根据该图像生成指示用户车辆31的驾驶员已经摆头的骨骼ID、指示轮胎的方向相对于车道方向向左倾斜的骨骼ID、指示转向方向向左倾斜的骨骼ID、或指示左侧的方向指示器(方向灯)在闪烁的骨骼ID中的至少一个。道路侧识别器12将交叉路口ID添加到所生成的定型ID、位移信息和骨骼ID，以生成车辆73的交通对象信息。道路侧设备10使用道路侧收发器14将由道路侧识别器12如上所述生成的车辆73的交通对象信息无线地发送给用户车辆31的车辆侧设备20。
注意，在该示例中，可以使用车辆73的任何定型。
基于从道路侧设备10发送来的交通对象信息，车辆侧设备20的交通状况虚拟数据生成器22生成如下交通状况虚拟数据，并使交通状况虚拟数据呈现单元24呈现该交通状况虚拟数据。
图14是示出针对图13的交通状况的交通状况虚拟数据的呈现示例的图。
这里，由于由交通状况虚拟数据生成器22获取的交通对象信息包括指示用户车辆31的驾驶员已经摆头、轮胎方向相对于行驶方向向左倾斜、转向方向向左倾斜、或左侧的方向指示器(方向灯)在闪烁的至少其中之一的骨骼ID，交通状况虚拟数据生成器22确定存在要从右车道移动到左车道的车辆，并基于交通对象信息生成包括交叉路口模型数据、进行车道变换之前的车辆的交通对象模型数据74、进行车道变换之后的车辆的交通对象模型数据75以及表示车道变化的轨迹的箭头76的交通状况虚拟数据。
这里，进行车道变换前的车辆的交通对象模型数据74和进行车道变换后的车辆的交通对象模型数据75可以是相同的数据，也可以在颜色、透明度等方面不同。
此外，为了提醒用户车辆31的驾驶员注意车辆73由于变道而对用户车辆31具有增加的风险并且正在接近交叉路口32，交通状况虚拟数据生成器22在车辆73接近的一侧的后视镜监视器244上呈现诸如指向接近方向的箭头的辅助信息77。另外，可以在仪表盘监视器242上呈现诸如指点标记的辅助信息78，以在执行车道变换之后将用户车辆31的驾驶员的视线引到交通对象模型数据74和75的呈现位置。
如上所述，由于通过交通状况虚拟数据呈现单元24向用户车辆31的驾驶员呈现由于变道而具有增加的风险的车辆正在接近交叉路口，因此可以增加交通安全。
(用于等待右转的车辆和后续车辆的呈现控制)
图15是示出第五交通状况的图，该第五交通状况包括等待向右转的车辆81和在交叉路口处的后续车辆82和82。
这里，假设了十字路口的交叉路口32。
现在，用户车辆31在十字路口的交叉路口32处等待右转。那时，当从用户车辆31的驾驶员的角度观察时从前方进入交叉路口32的诸如公共汽车的车辆81在交叉路口32处等待右转。假定在等待右转的车辆81的后方，有两辆直行的后续车辆82和83即将沿着等待右转的大型车辆81的侧面通过交叉路口32向前直行，而且由于大型车辆81如墙壁一般，使得向前直行的两辆后续车辆82和83位于从用户车辆31的驾驶员的视角看不见或难以看见的位置。
道路侧设备10的道路侧识别器12识别包括大型车辆81以及向前直行的两辆后续车辆82和83的交通状况，并生成每个车辆的交通对象信息。所生成的每个车辆的交通对象信息通过道路侧收发器14被无线地发送到用户车辆31的车辆侧设备20。
车辆侧设备20的交通状况虚拟数据生成器22基于从道路侧设备10发送来的各车辆的交通对象信息，生成如下交通状况虚拟数据，并使交通状况虚拟数据呈现单元24呈现该交通状况虚拟数据。
图16是示出针对图15的交通状况的交通状况虚拟数据的呈现示例的图。
基于各车辆的交通对象信息，交通状况虚拟数据生成器22识别出由于等待右转的大型车辆81而处于从用户车辆31的驾驶员处看不见或难以看见的位置的两辆向前直行的后续车辆82和83。在这种情况下，如图16所示，交通状况虚拟数据生成器22在等待右转的大型车辆81的交通对象模型数据84上叠加并呈现向前直行的两辆后续车辆82和83的交通对象模型数据85和86。此时，交通状况虚拟数据生成器22基于包括在每个车辆的交通对象信息中的位移信息，将各个车辆81、82和83的交通对象模型数据84、85和86彼此叠加，就好像从用户车辆31的驾驶员的视角看到车辆81、82和83在真实空间中一样。图16示出了这样的示例，在该示例中，在风挡表面将向前直行的后续车辆82和83的交通对象模型数据85和86中的每个布置在等待右转的大型车辆81的交通对象模型数据84上。
因此，用户车辆31的驾驶员可以从呈现在交通状况虚拟数据呈现单元24上的交通状况虚拟数据中掌握由于被大型车辆81隐藏而看不见或难以看见的向前直行的后续车辆82和83的存在，并且可以更安全地执行用户车辆31的右转。
注意，在上述呈现控制中，等待向右转的车辆不一定是“大型车辆”，并且可以是其他定型的车辆。可以将向前直行的后续车辆的交通对象模型数据叠加在等待右转的车辆的交通对象模型数据的车体部分、风挡部分等上。此外，可以进行叠加以使得向前直行的后续车辆的交通对象模型数据的至少一部分从等待右转的车辆的交通对象模型数据中突出。
被叠加在等待右转的车辆的交通对象模型数据上的向前直行的后续车辆的交通对象模型数据，可以是清晰度降低的数据或信息量减少到驾驶员可以掌握向前直行的后续车辆的存在的程度的数据。这是因为，如果交通对象模型数据的叠加使整个数据过于凌乱，则可能难以理解向前直行的后续车辆的存在或数量。
此外，当检测到本车辆(用户车辆31)不顾正在接近交叉路口32的向前直行的后续车辆的存在而进行的启动操作时，交通状况虚拟数据生成器22可以通过使立体声扬声器系统从前方发出虚拟的喇叭声来提醒用户车辆31的驾驶员以便施加对车辆的制动。如果在车辆上安装了自动驾驶系统，则交通状况虚拟数据生成器22可以命令自动驾驶系统执行制动。
注意，在图16中所示的等待右转的车辆81的交通对象模型数据的呈现中，可以通过使交通对象模型数据中的方向指示器闪烁87来向用户车辆31的驾驶员呈现车辆81在等待右转的事实。
另外，可以通过例如设置在仪表盘监视器242上的诸如指示器的显示装置来显示在等待右转的车辆81之后出现的向前直行的后续车辆82和83的数量。
(针对不可成像区域的交通状况的呈现控制)
图17是示出包括不可成像区域的交叉路口处的交通状况的图。
这里，假定由于存在诸如道路形状或建筑物之类的遮挡物90，所以存在不能由道路侧设备10的相机11a进行成像的区域。
在这种情况下，使用第一麦克风11d和第二麦克风11e。第一麦克风11d具有相对于衍射声92的指向性，该衍射声是当诸如从位于不能由相机11a成像的区域的车辆91发出的引擎声之类的声音92沿道路到达而避开了遮挡物90时所获得的。第二麦克风11e具有相对于反射声94的指向性，该反射声是当来自车辆91的声音92通过在遮挡物93上反射而到达时所获得的。第一麦克风11d和第二麦克风11e中的每一个的指向性是考虑了每个交叉路口的遮挡条件而选择的。
由麦克风11d和11e中的每一个收集的声音的信号被提供给道路侧识别器12。道路侧识别器12生成各个声音(衍射声92和反射声94)的特征量的时间序列数据。道路侧识别器12通过将所生成的衍射声92的特征量的时间序列数据与第一传感器11d的传感器ID进行组合来生成衍射声信息。另外，道路侧识别器12通过将所生成的反射声93的特征量的时间序列数据与第二传感器11e的传感器ID进行组合来生成反射声信息。
注意，例如使用频谱、倒谱(cepstrum)、包络等作为声音的特征量。
另外，道路侧识别器12基于声音的特征量生成交通对象的定型ID。
道路侧识别器12生成如上所述获得的交通对象的定型ID、衍射声信息、反射声音息和交叉路口ID作为交通对象信息。所生成的交通对象信息由道路侧设备10的道路侧收发器14无线地发送至车辆侧设备20。
车辆侧设备20的交通状况虚拟数据生成器22基于从道路侧设备10发送的交通对象信息，生成如下的交通状况虚拟数据，并使交通状况虚拟数据呈现单元24呈现该交通状况虚拟数据。
交通状况虚拟数据生成器22基于交通对象信息中包括的衍射声92的特征量的时间序列数据和反射声93的特征量的时间序列数据，计算车辆91的包括位置、移动方向、速度和加速度的位移信息。此外，交通状况虚拟数据生成器22基于包括在接收到的交通对象信息中的定型ID来读取交通对象模型数据，根据该交通对象模型数据、交叉路口模型数据等而生成交通状况虚拟数据，并且将生成的交通状况虚拟数据呈现在交通状况虚拟数据呈现单元24上。
图18是示出针对图17的交通状况的交通状况虚拟数据的呈现示例的图。
如图18所示，交叉路口模型数据包括遮挡物模型数据95。如图17所示，在接近交叉路口32的真实空间中的车辆91存在于相机11a的由于遮挡物92而不能成像的区域中的情况下，车辆91的交通对象模型数据96被呈现从而叠加在遮挡物模型数据95上，并且，箭头99指示了车辆91的交通对象模型数据96的轨迹。因此，用户车辆31的驾驶员可以掌握，尽管驾驶员并未看到，因遮挡物90的存在而不可见的车辆91正在接近交叉路口32。这提高了交通安全性。
注意，此时，交通状况虚拟数据生成器22在因遮挡物90而不可见的车辆91接近的一侧的后视镜监视器244上呈现了诸如指向接近方向的箭头的辅助信息97。另外，可以在仪表盘监视器242上呈现诸如指向标记的辅助信息98，以便将用户车辆31的驾驶员的视线引至因遮挡物90而不可见的车辆91的交通对象模型数据96的呈现位置。
注意，本技术可以采用以下配置。
(1)一种路车间通信的道路侧设备，包括：
道路侧传感器，该道路侧传感器检测路况；
识别器，该识别器从由道路侧传感器检测到的路况中识别交通对象，并将识别的结果转换为该交通对象的定型信息；以及
发送器，该发送器发送和接收该定型信息。
(2)根据(1)所述的路车间通信的道路侧设备，其中
识别器进一步识别该交通对象的位置和位移量。
(3)根据(1)或(2)所述的路车间通信的道路侧设备，其中
发送器从在该路况下的车辆接收该定型信息。
(4)根据(1)至(3)中的任一项所述的路车间通信的道路侧设备，其中
道路侧传感器包括麦克风，并且
识别器识别由麦克风检测到的声音的声源，并将识别的结果转换为定型ID定型信息。
(5)根据(1)至(4)中的任一项所述的路车间通信的道路侧设备，其中
识别器识别该交通对象的局部结构的位移或状态，并将识别的结果转换为定型信息。
(6)根据(5)所述的路车间通信的道路侧设备，其中
在该交通对象是车辆的情况下，该交通对象的局部结构的位移或状态是下列之一：驾驶员的头部摆动运动、转向方向、轮胎方向、以及方向指示器的状态。
(7)根据(5)所述的路车间通信的道路侧设备，其中
在该交通对象是自行车的情况下，该交通对象的局部结构的位移或状态是骑手面部的方向。
(8)一种路车间通信的车辆侧设备，包括：
数据存储单元，该数据存储单元存储关于与定型信息相对应的交通对象的数据；
接收器，该接收器接收定型信息；以及
呈现单元，该呈现单元基于所接收的定型信息来呈现存储在数据存储单元中的数据。
(9)根据(8)所述的路车间通信的车辆侧设备，其中
呈现单元将该数据呈现在车辆的风挡上。
(10)根据(8)或(9)所述的路车间通信的车辆侧设备，其中，
呈现单元将该数据呈现在车辆的后视镜上。
(11)根据(8)至(10)中的任一项所述的路车间通信的车辆侧设备，其中，
接收器接收声源的定型ID，并且
呈现单元呈现与所接收的声源的定型ID相对应的合成声音。
(12)根据(8)至(11)中的任一项所述的路车间通信的车辆侧设备，其中
接收器接收交通对象的位移信息，并且
呈现单元基于接收的位移信息来改变合成声音。
(13)根据(8)至(12)中的任一项所述的路车间通信的车辆侧设备，其中，
接收器接收交通对象的位移信息，并且
呈现单元基于所接收的定型信息和位移信息来呈现存储在数据存储单元中的数据。
附图标记说明
10 道路侧设备
11 道路侧传感器
12 道路侧识别器
13 道路侧数据库
14 道路侧收发器
20 车辆侧设备
21 车辆侧接收器
22 交通状况虚拟数据生成器
23 车辆侧模型数据库
24 交通状况虚拟数据呈现单元
100 路车间通信系统

Claims (14)

1.一种路车间通信的道路侧设备，包括：
道路侧传感器，所述道路侧传感器检测路况；
识别器，所述识别器从由所述道路侧传感器检测到的所述路况中识别交通对象，并将所述识别的结果转换为所述交通对象的定型信息；以及
发送器，所述发送器发送和接收所述定型信息。
2.根据权利要求1所述的路车间通信的道路侧设备，其中，
所述识别器进一步识别所述交通对象的位置和位移量。
3.根据权利要求1所述的路车间通信的道路侧设备，其中，
所述发送器从在所述路况下的车辆接收所述定型信息。
4.根据权利要求1所述的路车间通信的道路侧设备，其中，
所述道路侧传感器包括麦克风，并且
所述识别器识别由所述麦克风检测到的声音的声源，并将所述识别的结果转换为所述声源的定型信息。
5.根据权利要求1所述的路车间通信的道路侧设备，其中，
所述识别器识别所述交通对象的局部结构的位移或状态，并将所述识别的结果转换为所述定型信息。
6.根据权利要求5所述的路车间通信的道路侧设备，其中，
在所述交通对象是车辆的情况下，所述交通对象的所述局部结构的位移或状态是下列之一：驾驶员的头部摆动运动、转向方向、轮胎方向、以及方向指示器的状态。
7.根据权利要求5所述的路车间通信的道路侧设备，其中，
在所述交通对象是自行车的情况下，所述交通对象的所述局部结构的位移或状态是骑手的面部的方向。
8.一种路车间通信的车辆侧设备，包括：
数据存储单元，所述数据存储单元存储关于与定型信息相对应的交通对象的数据；
接收器，所述接收器接收所述定型信息；以及
呈现单元，所述呈现单元基于所接收的定型信息来呈现存储在所述数据存储单元中的所述数据。
9.根据权利要求8所述的路车间通信的车辆侧设备，其中，
所述呈现单元将所述数据呈现在车辆的风挡上。
10.根据权利要求8所述的路车间通信的车辆侧设备，其中，
所述呈现单元将所述数据呈现在车辆的后视镜上。
11.根据权利要求8所述的路车间通信的车辆侧设备，其中，
所述接收器接收声源的定型ID，并且
所述呈现单元呈现与所接收的所述声源的定型ID相对应的合成声音。
12.根据权利要求11所述的路车间通信的车辆侧设备，其中，
所述接收器接收所述交通对象的位移信息，并且
所述呈现单元基于所接收的位移信息来改变所述合成声音。
13.根据权利要求11所述的路车间通信的车辆侧设备，其中
所述接收器接收所述交通对象的位移信息，并且
所述呈现单元基于所接收的定型信息和位移信息来呈现存储在所述数据存储单元中的所述数据。
14.一种路车间通信系统，包括：
道路侧设备，包括：
道路侧传感器，所述道路侧传感器检测路况；
识别器，所述识别器从由所述道路侧传感器检测到的所述路况中识别交通对象，并将所述识别的结果转换为所述交通对象的定型信息；以及
发送器，所述发送器发送和接收所述定型信息；和
车辆侧设备，包括：
数据存储单元，所述数据存储单元存储关于与所述定型信息相对应的交通对象的数据；
接收器，所述接收器接收由所述道路侧设备发送的所述定型信息；以及
呈现单元，所述呈现单元基于所接收的定型信息来呈现存储在所述数据存储单元中的所述数据。
CN201980033398.XA 2018-05-25 2019-05-13 路车间通信的道路侧设备和车辆侧设备以及路车间通信系统 Active CN112136165B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018100914 2018-05-25
JP2018-100914 2018-05-25
PCT/JP2019/018892 WO2019225371A1 (ja) 2018-05-25 2019-05-13 路車間通信の路側装置、車側装置および路車間通信システム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112136165A true CN112136165A (zh) 2020-12-25
CN112136165B CN112136165B (zh) 2023-10-27

Family

ID=68617321

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201980033398.XA Active CN112136165B (zh) 2018-05-25 2019-05-13 路车间通信的道路侧设备和车辆侧设备以及路车间通信系统

Country Status (4)

Country Link
US (1) US11545032B2 (zh)
CN (1) CN112136165B (zh)
DE (1) DE112019002668T5 (zh)
WO (1) WO2019225371A1 (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11639185B2 (en) * 2020-10-16 2023-05-02 Here Global B.V. Method to predict, react to, and avoid loss of traction events

Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002245588A (ja) * 2001-02-13 2002-08-30 Toshiba Corp 緊急車両優先通過支援システム
JP2004287728A (ja) * 2003-03-20 2004-10-14 Denso Corp 運転支援システム及び車載用運転支援装置
CN101046390A (zh) * 2006-03-29 2007-10-03 株式会社电装 导航设备与对车辆导航的方法
JP2009070243A (ja) * 2007-09-14 2009-04-02 Denso Corp 車両用視界支援システム、及び、情報配信装置
US20110006914A1 (en) * 2008-03-25 2011-01-13 Mitsubishi Electric Corporation Driving support system
US20150279209A1 (en) * 2014-03-27 2015-10-01 Xerox Corporation Vehicle wheel and axle sensing method and system
CN105283883A (zh) * 2013-04-22 2016-01-27 福特全球技术公司 用于检测非机动车道路使用者的方法和装置
CN105489019A (zh) * 2015-12-18 2016-04-13 中山大学 一种基于双音频信号采集的分车型的交通流量监测系统
CN105806358A (zh) * 2014-12-30 2016-07-27 中国移动通信集团公司 一种驾驶提示的方法及装置
CN106560365A (zh) * 2015-10-06 2017-04-12 福特全球技术公司 使用经地图数据增强的听觉数据的碰撞避免
US20170129401A1 (en) * 2015-11-11 2017-05-11 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Driving support device
JP2017102839A (ja) * 2015-12-04 2017-06-08 株式会社デンソー 運転支援装置
CN106873580A (zh) * 2015-11-05 2017-06-20 福特全球技术公司 基于感知数据在交叉口处自主驾驶
JP2017157066A (ja) * 2016-03-03 2017-09-07 株式会社東芝 情報処理装置、情報処理方法、および、情報処理プログラム
CN107264399A (zh) * 2016-03-31 2017-10-20 株式会社斯巴鲁 车辆周围监视装置
US20180053413A1 (en) * 2016-08-19 2018-02-22 Sony Corporation System and method for processing traffic sound data to provide driver assistance

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5708425A (en) * 1997-01-17 1998-01-13 Hughes Aircraft Company Real time messaging interface for vehicle detection sensors
US10928511B2 (en) * 2017-12-07 2021-02-23 Ford Global Technologies, Llc Synchronous short range radars for automatic trailer detection

Patent Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002245588A (ja) * 2001-02-13 2002-08-30 Toshiba Corp 緊急車両優先通過支援システム
JP2004287728A (ja) * 2003-03-20 2004-10-14 Denso Corp 運転支援システム及び車載用運転支援装置
CN101046390A (zh) * 2006-03-29 2007-10-03 株式会社电装 导航设备与对车辆导航的方法
JP2009070243A (ja) * 2007-09-14 2009-04-02 Denso Corp 車両用視界支援システム、及び、情報配信装置
US20110006914A1 (en) * 2008-03-25 2011-01-13 Mitsubishi Electric Corporation Driving support system
CN105283883A (zh) * 2013-04-22 2016-01-27 福特全球技术公司 用于检测非机动车道路使用者的方法和装置
US20150279209A1 (en) * 2014-03-27 2015-10-01 Xerox Corporation Vehicle wheel and axle sensing method and system
CN105806358A (zh) * 2014-12-30 2016-07-27 中国移动通信集团公司 一种驾驶提示的方法及装置
CN106560365A (zh) * 2015-10-06 2017-04-12 福特全球技术公司 使用经地图数据增强的听觉数据的碰撞避免
CN106873580A (zh) * 2015-11-05 2017-06-20 福特全球技术公司 基于感知数据在交叉口处自主驾驶
US20170129401A1 (en) * 2015-11-11 2017-05-11 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Driving support device
JP2017102839A (ja) * 2015-12-04 2017-06-08 株式会社デンソー 運転支援装置
CN105489019A (zh) * 2015-12-18 2016-04-13 中山大学 一种基于双音频信号采集的分车型的交通流量监测系统
JP2017157066A (ja) * 2016-03-03 2017-09-07 株式会社東芝 情報処理装置、情報処理方法、および、情報処理プログラム
CN107264399A (zh) * 2016-03-31 2017-10-20 株式会社斯巴鲁 车辆周围监视装置
US20180053413A1 (en) * 2016-08-19 2018-02-22 Sony Corporation System and method for processing traffic sound data to provide driver assistance

Also Published As

Publication number Publication date
DE112019002668T5 (de) 2021-03-11
US20210209949A1 (en) 2021-07-08
US11545032B2 (en) 2023-01-03
CN112136165B (zh) 2023-10-27
WO2019225371A1 (ja) 2019-11-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10232713B2 (en) Lamp for a vehicle
KR101989102B1 (ko) 차량용 운전 보조 장치 및 그 제어 방법
CN109515434B (zh) 车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质
JP6663547B2 (ja) 車両制御装置
JP4578795B2 (ja) 車両制御装置、車両制御方法および車両制御プログラム
JP6515814B2 (ja) 運転支援装置
US20100045482A1 (en) Method and Appratus for Identifying Concealed Objects In Road Traffic
US20130090806A1 (en) Method for operating a driver assistance system of a motor vehicle and driver assistance system for a motor vehicle
KR20210083462A (ko) 운전자 보조 시스템, 그를 가지는 차량 및 그 제어 방법
JP2009271766A (ja) 自動車用障害物検知装置
JP2005056372A5 (zh)
CN106809160B (zh) 一种交叉路口驾驶辅助方法及系统
CN108569282B (zh) 用于车辆的辅助驾驶设备和方法
JP6404126B2 (ja) 衝突回避システム
US20190244515A1 (en) Augmented reality dsrc data visualization
CN112298024B (zh) 一种避让提醒系统、方法、车辆及计算机存储介质
US20230339494A1 (en) Method and device for operating a motorcycle
US20230399004A1 (en) Ar display device for vehicle and method for operating same
CN112298016A (zh) 一种远光灯提醒系统、方法、车辆及计算机存储介质
JP2009157438A (ja) 車載警報装置及び車両用警報方法
CN112136165B (zh) 路车间通信的道路侧设备和车辆侧设备以及路车间通信系统
JP7398633B2 (ja) 警報制御装置、警報制御方法、プログラム、記録媒体
KR20180085585A (ko) 차량에 구비된 차량 제어 장치 및 그의 제어방법
CN112365729A (zh) 一种路况提醒系统、方法、车辆及计算机存储介质
CN112298018A (zh) 一种求助系统、方法、车辆及计算机存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant