CN114111820A - 基础设施传感器装置、系统、位置校正方法及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及基础设施传感器装置、系统、位置校正方法及存储介质。在以往的基础设施传感器中，在提高自己位置信息的精度的情况下存在烦杂。本发明的位置校正方法的一方案是具有传感器单元和接收成为移动体的地理位置的第一全局推定位置信息的无线接收部的基础设施传感器的位置校正方法，基于由传感器单元取得的表示移动体的检测对象范围内的位置的本地推定位置信息来算出作为移动体的地理位置而推定的第二全局推定位置信息，与根据第一全局推定位置信息与第二全局推定位置信息的差分求出的判断值超过了预先设定的阈值相应地，将第三全局推定位置信息基于使得第一全局推定位置信息与第三全局推定位置信息的差分变少的校正处理的结果进行校正。

Description

基础设施传感器装置、系统、位置校正方法及存储介质
技术领域
本发明涉及基础设施传感器装置的位置校正方法、基础设施传感器装置、基础设施传感器系统及位置校正程序，例如涉及检测在道路上通行的移动体的基础设施传感器装置的位置校正方法、基础设施传感器装置、基础设施传感器系统及位置校正程序。
背景技术
近年来，掌握道路等的状况，对在路上移动的移动体进行各种各样的通知，或者进行以交通拥堵的消除为目的的各种控制。在这样的交通系统中，为了掌握道路的状况而使用基础设施传感器。基础设施传感器使用光学相机、毫米波雷达、LiDAR(Laser ImagingDetection and Ranging：激光成像探测与测距)等来对检测对象范围内的移动体进行检测。并且，在交通系统中，基于使用基础设施传感器收集到的移动体的信息来进行各种各样的控制。此时，为了掌握移动体的位置，需要上位系统正确地掌握基础设施传感器的位置。于是，自动地校准基础设施传感器等设置传感器的位置信息的技术公开于日本特开2010-127650号。
日本特开2010-127650号所公开的移动体位置推定系统是推定在测定区域内移动的移动体的位置的系统，其中，在测定区域内互相分散地配置，将互相距移动体的距离利用3个以上的距离传感器来计测，在位置推定算出装置中，从距离传感器分别取得并蓄积任意的时刻的传感器计测值，对取得蓄积的各距离传感器的传感器计测值赋予表示与距离对应的可靠性的程度的距离可靠度，采用取得蓄积的传感器计测值中的可靠度高的计测值来推定距离传感器及移动体各自的位置，在位置推定的处理中，使用移动体的移动前后的位置各自的从2个以上的距离传感器得到的传感器计测值来进行各距离传感器的位置的校准及所述移动体的移动位置的推定。
发明内容
然而，在日本特开2010-127650号所记载的技术中，存在必须在测定区域内将距离传感器分散地配置多个的问题。
本发明为了解决这样的问题而完成，目的在于使基础设施传感器装置的设置位置信息的校正容易。
在本发明的基础设施传感器装置的位置校正方法的一方案中，所述基础设施传感器具有：传感器单元，对检测对象范围内的移动体进行检测；及无线接收部，与所述移动体进行通信，从所述移动体接收包含第一全局推定位置信息的移动体信息，所述第一全局推定位置信息表示所述移动体作为地理位置而识别的全局位置信息，其中，所述位置校正方法从由所述传感器单元取得的信息提取表示所述移动体的所述检测对象范围内的位置的本地推定位置信息，基于所述本地推定位置信息来算出作为所述移动体的所述地理位置而推定的第二全局推定位置信息，与根据所述第一全局推定位置信息与所述第二全局推定位置信息的差分求出的判断值超过了预先设定的阈值相应地，将作为所述传感器单元的地理位置而保持的第三全局推定位置信息基于使得所述第一全局推定位置信息与所述第三全局推定位置信息的差分变少的校正处理的结果进行校正。
本发明的基础设施传感器装置的一方案具有：传感器单元，对检测对象范围内的移动体进行检测；无线接收部，与所述移动体进行通信，从所述移动体接收包含第一全局推定位置信息的移动体信息，所述第一全局推定位置信息表示所述移动体作为地理位置而识别的全局位置信息；移动体提取部，从由所述传感器单元取得的信息提取表示所述移动体的所述检测对象范围内的位置的本地推定位置信息；移动体位置算出部，基于所述本地推定位置信息来算出作为所述移动体的所述地理位置而推定的第二全局推定位置信息；及传感器位置算出部，与根据所述第一全局推定位置信息与所述第二全局推定位置信息的差分求出的判断值超过了预先设定的阈值相应地，将作为所述传感器单元的地理位置而保持的第三全局推定位置信息基于使得所述第一全局推定位置信息与所述第三全局推定位置信息的差分变少的校正处理的结果进行校正。
本发明的基础设施传感器系统的一方案具有：传感器单元，对检测对象范围内的移动体进行检测；无线接收部，与所述移动体进行通信，从所述移动体接收包含第一全局推定位置信息的移动体信息，所述第一全局推定位置信息表示所述移动体作为地理位置而识别的全局位置信息；移动体提取部，从由所述传感器单元取得的信息提取表示所述移动体的所述检测对象范围内的位置的本地推定位置信息；移动体位置算出部，基于所述本地推定位置信息来算出作为所述移动体的所述地理位置而推定的第二全局推定位置信息；传感器位置算出部，与根据所述第一全局推定位置信息与所述第二全局推定位置信息的差分求出的判断值超过了预先设定的阈值相应地，将作为所述传感器单元的地理位置而保持的第三全局推定位置信息基于使得所述第一全局推定位置信息与所述第三全局推定位置信息的差分变少的校正处理的结果进行校正；及传感器位置信息保持部，保持将所述第三全局推定位置信息和确定本机的设备辨识信息建立了关联的基础设施传感器位置信息，向上位系统发送所保持的所述基础设施传感器位置信息。
在本发明的存储有位置校正程序的计算机可读取存储介质的一方案中，所述位置校正程序在具有传感器单元、无线接收部及运算部的基础设施传感器系统的所述运算部中执行，所述传感器单元对检测对象范围内的移动体进行检测，所述无线接收部与所述移动体进行通信，从所述移动体接收包含第一全局推定位置信息的移动体信息，所述第一全局推定位置信息表示所述移动体作为地理位置而识别的全局位置信息，所述运算部算出所述传感器单元的自己位置，其中，所述位置校正程序从由所述传感器单元取得的信息提取表示所述移动体的所述检测对象范围内的位置的本地推定位置信息，基于所述本地推定位置信息来算出作为所述移动体的所述地理位置而推定的第二全局推定位置信息，与根据所述第一全局推定位置信息与所述第二全局推定位置信息的差分求出的判断值超过了预先设定的阈值相应地，将作为所述传感器单元的地理位置而保持的第三全局推定位置信息基于使得所述第一全局推定位置信息与所述第三全局推定位置信息的差分变少的校正处理的结果进行校正。
本发明的基础设施传感器装置的位置校正方法、基础设施传感器装置、基础设施传感器系统及位置校正程序使用从通过检测对象范围内的移动体得到的全局位置信息来校正表示基础设施传感器的地理位置的位置信息。
在本发明的基础设施传感器装置的位置校正方法、基础设施传感器装置、基础设施传感器系统及位置校正程序中，能够使基础设施传感器装置的位置信息的校正容易。
本公开的上述和其他的目的、特征及优点将会通过下文给出的详细描述和仅以图解的方式给出的附图而被更充分地理解，因此不应被认为限制本公开。
附图说明
图1是与实施方式1的交通系统的基础设施传感器装置相关的结构图。
图2是实施方式1的基础设施传感器系统的框图。
图3是说明实施方式1的基础设施传感器装置中的推定位置信息的校正处理的流程图。
图4是实施方式2的基础设施传感器系统的框图。
图5是说明实施方式2的基础设施传感器装置中的推定位置信息的校正处理的流程图。
图6是实施方式3的基础设施传感器系统的框图。
图7是说明实施方式3的基础设施传感器装置中的推定位置信息的校正处理的流程图。
具体实施方式
为了说明的清楚化，以下的记载及附图适当被进行了省略及简化。另外，作为进行各种各样的处理的功能框而记载于附图的各要素在硬件上能够由CPU(CentralProcessing Unit：中央处理单元)、存储器、其他电路构成，在软件上由加载于存储器的程序等实现。因此，这些功能框能够通过仅硬件、仅软件或它们的组合而以各种各样的形式实现，这是本领域技术人员会理解的，不限定于任一者。需要说明的是，在各附图中，对同一要素标注有同一标号，根据需要而省略了重复说明。
另外，上述的程序能够使用各种各样的类型的非暂时性的计算机可读介质来保存并向计算机供给。非暂时性的计算机可读介质包括各种各样的类型的具有实体的记录介质。非暂时性的计算机可读介质的例子包括磁记录介质(例如软盘、磁带、硬盘驱动器)、光磁记录介质(例如光磁盘)、CD-ROM(Read Only Memory：只读存储器)、CD-R、CD-R/W、半导体存储器(例如，掩模ROM、PROM(Programmable ROM：可编程ROM)、EPROM(Erasable PROM：可擦除PROM)、快闪ROM、RAM(Random Access Memory：随机存取存储器))。另外，程序也可以由各种各样的类型的暂时性的计算机可读介质向计算机供给。暂时性的计算机可读介质的例子包括电信号、光信号及电磁波。暂时性的计算机可读介质能够经由电线及光纤等有线通信路或无线通信路而将程序向计算机供给。
实施方式1
首先，在图1中示出与实施方式1的交通系统的基础设施传感器装置相关的结构图。在以下的说明中，涉及由在交通系统中掌握道路状况的基础设施传感器系统利用的基础设施传感器的位置的校正方法。
如图1所示，在实施方式1的基础设施传感器系统中，使用基础设施传感器装置10。基础设施传感器装置10设置于道路的旁边。并且，为了将基础设施传感器在系统上利用，表示设置场所的地理位置的位置信息必须正确。该基础设施传感器装置10通过施工而设置，但存在在周边环境、设置工程的工序上无法正确地设置于目标的位置的问题。因而，基础设施传感器装置10需要在设置后进行位置的校正并将正确的位置信息向系统登记。作为位置校正的1个方法，可考虑将道路封锁并进行利用了校正设备的校正，但存在需要道路封锁等停止交通基础设施的问题。于是，以下，对以不进行道路封锁等的方式进行基础设施传感器装置10的校正的方法进行说明。
如图1所示，基础设施传感器装置10使用光学相机、毫米波雷达、LiDAR(LaserImaging Detection and Ranging：激光成像探测与测距)等来检测存在于检测对象范围DA的人、自行车、汽车等移动体。在图1中，示出了在检测对象范围DA存在人H、汽车C1、C2的例子。基础设施传感器装置10将存在于检测对象范围DA的移动体的位置信息及移动体的特征信息向上位系统发送。
另外，实施方式1的基础设施传感器装置10从存在于检测对象范围DA的人H、汽车C1、C2等移动体通过通信来取得移动体拥有的推定自己位置信息。该推定自己位置信息例如是从人H所具有的智能手机、汽车C1、C2具备的汽车导航系统所具有的GPS取得的位置信息。基础设施传感器装置10具有基于从移动体通过通信而得到的推定自己位置信息和在检测对象范围DA中检测到的移动体的信息来校正本机的位置信息的自己位置校正功能。
于是，对基础设施传感器装置10进一步进行详细说明。在图2中示出实施方式1的基础设施传感器系统1的框图。基础设施传感器装置10作为基础设施传感器系统1的一部分来利用，在基础设施传感器系统1中具有多个基础设施传感器装置10。另外，如图2所示，基础设施传感器系统1具有基础设施传感器装置10、自己位置校正处理部20、上位系统30。基础设施传感器装置10进行存在于检测对象范围DA的移动体的检测和来自移动体的推定自己位置信息的接收处理。自己位置校正处理部20基于由基础设施传感器装置10得到的信息来进行基础设施传感器装置10的推定自己位置的校正和校正后的推定自己位置的保持。上位系统30进行与在基础设施传感器系统1中实现的各种功能相关的处理，例如具有在移动体的移动履历的管理、移动体的行动预测中利用的动态地图。基础设施传感器装置10的位置向该动态地图上映射。需要说明的是，自己位置校正处理部20的物理位置可以处于基础设施传感器装置10侧，也可以处于上位系统30侧。
基础设施传感器装置10至少具有传感器单元11、无线接收部12。传感器单元11是光学相机、毫米波雷达、LiDAR等传感器，取得能够掌握检测对象范围DA内的移动体的特征和距基础设施传感器装置10的距离的信息。传感器单元11将取得的信息向自己位置校正处理部20的移动体提取部21发送。无线接收部12例如通过使用了便携电话电波、无线LAN、Bluetooth(注册商标)等无线信号的通信手段来取得包含移动体具有的推定自己位置信息和与推定自己位置信息建立了关联的设备辨识信息的移动体信息MI。需要说明的是，在以下的说明中，移动体具有的推定自己位置信息是表示示出移动体的地理位置的全局位置信息的第一全局推定位置信息(例如，移动体GPS信息G1)。
自己位置校正处理部20具有移动体提取部21、移动体位置算出部22、传感器位置算出部23、传感器位置信息保持部24。移动体提取部21对从传感器单元11发送出的信息进行解析来提取检测对象范围DA中的移动体，生成与提取出的各移动体相关的移动体推定信息MIe。在移动体推定信息MIe中，包含表示检测对象范围DA内的移动体的位置的本地推定位置信息L和表示移动体的形状特征的设备特征信息DF。移动体推定信息MIe向上位系统30发送，并且在自己位置校正处理部20中的基础设施传感器推定位置信息G3的校正中使用。
移动体位置算出部22基于本地推定位置信息L来算出第二全局推定位置信息(例如，移动体推定位置信息G2)。实施方式1的移动体位置算出部22对本地推定位置信息L加上保持于传感器位置信息保持部24的第三全局推定位置信息(例如，基础设施传感器推定位置信息G3)来算出移动体推定位置信息G2。
传感器位置算出部23与根据移动体GPS信息G1与移动体推定位置信息G2的差分求出的判断值超过了预先设定的阈值α相应地校正作为传感器单元11的地理位置保持的基础设施传感器推定位置信息G3。更具体而言，传感器位置算出部23将基础设施传感器推定位置信息G3基于使得移动体GPS信息G1与移动体推定位置信息G2的差分变少的校正处理的结果进行校正。例如，移动体推定位置信息G2由基础设施传感器推定位置信息G3+本地推定位置信息L表示，若将移动体GPS信息G1与移动体推定位置信息G2的误差设为Δ，则移动体GPS信息G1与基础设施传感器推定位置信息G3的关系成为G1＝(G3+Δ)+L。于是，作为新的基础设施传感器推定位置信息G3而采用从移动体GPS信息G1减去本地推定位置信息L后的值。
传感器位置信息保持部24保持由传感器位置信息保持部24校正后的基础设施传感器推定位置信息G3，向上位系统30输出所保持的基础设施传感器推定位置信息G3。需要说明的是，优选的是，在设置了基础设施传感器装置10的最初，优选作为基础设施传感器推定位置信息G3而加入任意的初始值(例如，表示作为设置场所而设想的地理位置的位置信息)。
需要说明的是，移动体提取部21、移动体位置算出部22、传感器位置算出部23及传感器位置信息保持部24例如也能够通过在CPU等能够执行程序的运算部中执行实现这些处理框的功能的位置校正程序来实现。
接着，对实施方式1的基础设施传感器装置10中的传感器推定位置信息的校正处理进行说明。于是，在图3中示出说明实施方式1中的基础设施传感器装置10中的推定位置信息的校正处理的流程图。图3所示的流程图仅表示了在基础设施传感器装置10中进行的多个处理中的与推定位置信息的校正相关的处理。另外，图3所示的流程图在图2中说明的自己位置校正处理部20中进行，但在以下的说明中，作为包含自己位置校正处理部20的基础设施传感器装置10的动作来说明。需要说明的是，在实施方式1的基础设施传感器系统1中，假设作为基础设施传感器推定位置信息G3的初始值而基础设施传感器装置10的设置预定场所的位置信息保存于传感器位置信息保持部24。
如图3所示，在实施方式1的基础设施传感器装置10中，无线接收部12从移动体接收包含移动体GPS信息G1和设备辨识信息D1的移动体信息MI(步骤S1)。然后，基础设施传感器装置10在移动体提取部21中确认具有在步骤S1中接收到的移动体信息MI中包含的移动体GPS信息G1的移动体是否存在于传感器单元11的检测对象范围DA内(步骤S2)。在该步骤S2中，移动体提取部21从自传感器单元11接收到的信息提取表示移动体的检测对象范围DA内的位置的本地推定位置信息L和表示移动体的特征的设备特征信息DF。然后，移动体提取部21算出设备特征信息DF和与移动体GPS信息G1建立关联的设备辨识信息D1的关联度，在判断为关联度高的情况下，判断为具有移动体GPS信息G1的移动体存在于检测对象范围DA内。
并且，在步骤S2中判断为具有移动体GPS信息G1的移动体不存在于检测对象范围DA内的情况下(步骤S2的否的分支)，基础设施传感器装置10使处理返回步骤S1。另一方面，在步骤S2中判断为具有移动体GPS信息G1的移动体存在于检测对象范围DA内的情况下(步骤S2的是的分支)，移动体位置算出部22算出移动体推定位置信息G2(步骤S3)。在步骤S3中，移动体位置算出部22对表示传感器单元11检测到的移动体的检测对象范围DA内的位置的本地推定位置信息L加上保持于传感器位置信息保持部24的基础设施传感器推定位置信息G3来算出移动体推定位置信息G2。
接着，传感器位置算出部23基于移动体推定位置信息G2和移动体GPS信息G1来判断是否更新基础设施传感器推定位置信息G3(步骤S4、S5)。在步骤S4中，判断移动体推定位置信息G2与移动体GPS信息G1的误差的大小是否比预先设定的阈值α大。例如，在步骤S4的判断中，基于误差的绝对值与阈值α之差来进行判断。并且，在步骤S4的判断中误差的大小为阈值α以下的情况下，基础设施传感器装置10不进行保持于传感器位置信息保持部24的基础设施传感器推定位置信息G3的更新，使处理返回步骤S1。另一方面，在步骤S4的判断中判断为误差的大小比阈值α大的情况下，基础设施传感器装置10使用根据移动体推定位置信息G2算出的基础设施传感器推定位置信息G3来校正保持于传感器位置信息保持部24的基础设施传感器推定位置信息G3(步骤S5)。在该步骤S5中，将从移动体GPS信息G1减去本地推定位置信息L而得到的值作为新的移动体推定位置信息G2向传感器位置信息保持部24保存。
根据上述说明，通过使用实施方式1的自己位置校正处理部20的功能，基础设施传感器装置10能够基于通过检测对象范围DA的范围内的移动体来校正表示基础设施传感器装置10的地理位置的基础设施传感器推定位置信息G3。也就是说，在实施方式1的基础设施传感器系统1中，不用进行道路封锁等就能够高精度地掌握基础设施传感器装置10的设置位置。
实施方式2
在实施方式2中，对实施方式1的基础设施传感器系统1的别的方式进行说明。需要说明的是，在实施方式2的说明中，关于在实施方式1中说明的构成要素，标注与实施方式1相同的标号并省略说明。
在图4中示出实施方式2的基础设施传感器系统2的框图。如图4所示，实施方式2的基础设施传感器系统2将基础设施传感器系统1的自己位置校正处理部20置换为了自己位置校正处理部40。自己位置校正处理部40将移动体位置算出部22及传感器位置算出部23置换为了移动体位置算出部42及传感器位置算出部43。
移动体位置算出部42例如是推理机，输出相对于输入的值具有规定的关系的输出值。更具体而言，移动体位置算出部42将移动体提取部21输出的移动体推定信息MIe中包含的本地推定位置信息L设为输入数据，输出根据本地推定位置信息L而推定的表示在检测对象范围DA内检测到的移动体的全局位置信息的移动体推定位置信息G2。
传感器位置算出部43基于移动体推定位置信息G2与移动体GPS信息G1的误差是否比阈值α大来判断是否校正保存于传感器位置信息保持部24的基础设施传感器推定位置信息G3。在该传感器位置算出部43中，阈值α基于移动体位置算出部42的学习结果而更新这一点是与传感器位置算出部23的不同。
接着，对实施方式2的基础设施传感器系统2中的传感器推定位置信息的校正处理进行说明。于是，在图5中示出说明实施方式2的基础设施传感器装置10中的推定位置信息的校正处理的流程图。图5所示的流程图仅表示了在基础设施传感器装置10中进行的多个处理中的与推定位置信息的校正相关的处理。另外，图5所示的流程图在图4中说明的自己位置校正处理部40中进行，但在以下的说明中，作为包含自己位置校正处理部40的基础设施传感器装置10的动作来说明。需要说明的是，在实施方式2的基础设施传感器系统2中，假设作为基础设施传感器推定位置信息G3的初始值而基础设施传感器装置10的设置预定场所的位置信息保存于传感器位置信息保持部24且作为阈值α而设定有任意的值。
如图5所示，在实施方式2的基础设施传感器系统2中的传感器推定位置信息的构成处理中，图3的步骤S3被置换为步骤S11，图3的步骤S5被置换为步骤S12～S14。
在步骤S11中，移动体位置算出部42将传感器单元11作为表示检测对象范围DA的移动体的位置而输出的本地推定位置信息L设为输入数据来推定移动体推定位置信息G2。然后，在步骤S4中判断为移动体推定位置信息G2与移动体GPS信息G1的误差比阈值α大的情况下，进行步骤S12～S14的处理。
在步骤S12中，对移动体位置算出部42进行将移动体GPS信息G1设为训练数据且将本地推定位置信息L设为输入数据的机器学习。通过该机器学习，在向移动体位置算出部42输入了本地推定位置信息L的情况下算出的移动体推定位置信息G2变化。需要说明的是，在该机器学习中，将移动体GPS信息G1与移动体推定位置信息G2的误差变得比原来的阈值α小的情况设为学习的结束条件。
接着，在步骤S13中，使用步骤S12的机器学习的结果以使阈值α变小的方式进行更新。之后，在步骤S14中，传感器位置算出部43利用从在步骤S12中学习后的移动体推定位置信息G2减去本地推定位置信息L而算出的基础设施传感器推定位置信息G3来更新原来的基础设施传感器推定位置信息G3。
根据上述说明，在实施方式2的基础设施传感器系统2中，使用推理机来算出移动体推定位置信息G2，并且进行相对于推理机的机器学习而逐渐减小阈值α。由此，在实施方式2的基础设施传感器系统2中，能够将根据移动体推定位置信息G2算出的基础设施传感器推定位置信息G3的精度比实施方式1提高。
另外，在实施方式2的基础设施传感器系统2中，即使作为初始值给出的基础设施传感器推定位置信息G3的精度不高，也能够以快的速度提高基础设施传感器推定位置信息G3的位置精度。这是因为，通过机器学习来更新阈值α。
实施方式3
在实施方式3中，对实施方式1的基础设施传感器系统1的别的方式进行说明。需要说明的是，在实施方式3的说明中，关于在实施方式1中说明的构成要素，标注与实施方式1相同的标号并省略说明。
在图6中示出实施方式3的基础设施传感器系统3的框图。如图6所示，实施方式3的基础设施传感器系统3将基础设施传感器系统1的自己位置校正处理部20置换为了自己位置校正处理部50。自己位置校正处理部50将移动体位置算出部22及传感器位置算出部23置换为了移动体位置算出部52及传感器位置算出部53。
移动体位置算出部52例如是推理机，输出相对于输入的值具有规定的关系的输出值。更具体而言，移动体位置算出部52将移动体提取部21输出的移动体推定信息MIe中包含的本地推定位置信息L设为输入数据，输出根据本地推定位置信息L而推定的表示在检测对象范围DA内检测到的移动体的全局位置信息的移动体推定位置信息G2。
传感器位置算出部53基于移动体推定位置信息G2相对于移动体GPS信息G1的可靠度是否比阈值β大来判断是否校正保存于传感器位置信息保持部24的基础设施传感器推定位置信息G3。
接着，对实施方式3的基础设施传感器系统3中的传感器推定位置信息的校正处理进行说明。于是，在图7中示出说明实施方式3的基础设施传感器装置10中的推定位置信息的校正处理的流程图。图7所示的流程图仅表示了在基础设施传感器装置10中进行的多个处理中的与推定位置信息的校正相关的处理。另外，图7所示的流程图在图6中说明的自己位置校正处理部50中进行，但在以下的说明中，作为包含自己位置校正处理部50的基础设施传感器装置10的动作来说明。需要说明的是，在实施方式3的基础设施传感器系统3中，假设作为基础设施传感器推定位置信息G3的初始值而基础设施传感器装置10的设置预定场所的位置信息保存于传感器位置信息保持部24且作为阈值β而设定有任意的值。
如图7所示，在实施方式2的基础设施传感器系统2中的传感器推定位置信息的构成处理中，图3的步骤S3以后的处理被置换为步骤S21～S25。
在步骤S21中，移动体位置算出部52将传感器单元11作为表示检测对象范围DA的移动体的位置而输出的本地推定位置信息L设为输入数据来推定移动体推定位置信息G2。然后，在步骤S22中，移动体位置算出部52算出移动体推定位置信息G2相对于移动体GPS信息G1的可靠度，在判断为该可靠度比阈值β小的情况下，进行步骤S23～S25的处理。
在步骤S23中，对移动体位置算出部52进行将移动体GPS信息G1设为训练数据且将本地推定位置信息L设为输入的机器学习。通过该机器学习，在向移动体位置算出部52输入了本地推定位置信息L的情况下算出的移动体推定位置信息G2变化。需要说明的是，在该机器学习中，将移动体推定位置信息G2相对于移动体GPS信息G1的可靠度变得比原来的阈值β大的情况设为学习的结束条件。
接着，在步骤S24中，传感器位置算出部53利用从在步骤S23中学习后的移动体推定位置信息G2减去本地推定位置信息L而算出的基础设施传感器推定位置信息G3来更新原来的基础设施传感器推定位置信息G3。之后，在步骤S25中，使用步骤S23的机器学习的结果以使阈值β变大的方式更新阈值β。
根据上述说明，在实施方式3的基础设施传感器系统3中，使用推理机来算出移动体推定位置信息G2，并且进行相对于推理机的机器学习而逐渐增大阈值β。由此，在实施方式3的基础设施传感器系统3中，能够将根据移动体推定位置信息G2而算出的基础设施传感器推定位置信息G3的精度比实施方式1提高。
另外，在实施方式3的基础设施传感器系统3中，即使作为初始值给出的基础设施传感器推定位置信息G3的精度不高，也能够以快的速度提高基础设施传感器推定位置信息G3的位置精度。这是因为，通过机器学习来更新阈值β。
根据这样描述的本公开，显而易见的是，可以以多种方式改变本公开的实施例。此类变化不应被视为背离本公开的精神和范围，并且对于本领域技术人员而言显而易见的所有此类修改旨在包含于所附权利要求的范围内。

Claims (11)

1.一种基础设施传感器装置的位置校正方法，
所述基础设施传感器具有：
传感器单元，对检测对象范围内的移动体进行检测；及
无线接收部，与所述移动体进行通信，从所述移动体接收包含第一全局推定位置信息的移动体信息，所述第一全局推定位置信息表示所述移动体作为地理位置而识别的全局位置信息，
其中，
从由所述传感器单元取得的信息提取表示所述移动体的所述检测对象范围内的位置的本地推定位置信息，
基于所述本地推定位置信息来算出作为所述移动体的所述地理位置而推定的第二全局推定位置信息，
与根据所述第一全局推定位置信息与所述第二全局推定位置信息的差分求出的判断值超过了预先设定的阈值相应地，将作为所述传感器单元的地理位置而保持的第三全局推定位置信息基于使得所述第一全局推定位置信息与所述第三全局推定位置信息的差分变少的校正处理的结果进行校正。
2.根据权利要求1所述的基础设施传感器装置的位置校正方法，
所述第二全局推定位置信息通过对所述第三全局推定位置信息加上所述本地推定位置信息而算出，
所述判断值是所述第一全局推定位置信息与所述第二全局推定位置信息之间的位置之差，
与所述判断值的大小超过了所述阈值相应地，通过将所述第三全局推定位置信息利用从所述第一全局推定位置信息减去所述本地推定位置信息而得到的值进行置换来校正所述第三全局推定位置信息。
3.根据权利要求1所述的基础设施传感器装置的位置校正方法，
所述第二全局推定位置信息由将所述本地推定位置信息设为输入的推理机算出，
所述判断值是所述第一全局推定位置信息与所述第二全局推定位置信息之间的位置之差，
与所述判断值的大小超过了所述阈值相应地，使算出根据所述本地推定位置信息算出的所述第二全局推定位置信息的所述推理机将所述第一全局推定位置信息设为训练数据进行机器学习，
利用从所述机器学习后的所述第二全局推定位置信息减去所述本地推定位置信息而得到的值来校正所述第三全局推定位置信息，
基于所述机器学习的学习结果而以使所述阈值变小的方式进行更新。
4.根据权利要求1所述的基础设施传感器装置的位置校正方法，
所述第二全局推定位置信息由将所述本地推定位置信息设为输入的推理机算出，
所述判断值是所述第二全局推定位置信息相对于所述第一全局推定位置信息的可靠度，
在所述判断值是比所述阈值高的所述可靠度的情况下，维持所述第三全局推定位置信息，
在所述判断值是所述阈值以下的所述可靠度的情况下，将所述第一全局推定位置信息设为训练数据来使所述推理机机器学习根据所述本地推定位置信息算出的所述第二全局推定位置信息，
利用从所述机器学习后的所述第二全局推定位置信息减去所述本地推定位置信息而得到的值来校正所述第三全局推定位置信息，
基于所述机器学习的学习结果而以使所述阈值变小的方式进行更新。
5.根据权利要求1～4中任一项所述的基础设施传感器装置的位置校正方法，
所述传感器单元包含对所述检测对象范围内进行拍摄的光学相机、利用无线信号来取得所述移动体的位置信息的毫米波雷达及取得包含图像信息和距离信息的信息的LiDAR中的至少任1个。
6.根据权利要求1～5中任一项所述的基础设施传感器装置的位置校正方法，
在所述移动体信息中包含确定所述移动体的设备辨识信息，
对在算出所述本地推定位置信息时确定的所述移动体的种类与所述设备辨识信息一致的移动体算出所述本地推定位置信息。
7.根据权利要求1～5中任一项所述的基础设施传感器装置的位置校正方法，
将所述第三全局推定位置信息和确定本机的设备辨识信息建立关联并向上位系统发送。
8.一种基础设施传感器装置，具有：
传感器单元，对检测对象范围内的移动体进行检测；
无线接收部，与所述移动体进行通信，从所述移动体接收包含第一全局推定位置信息的移动体信息，所述第一全局推定位置信息表示所述移动体作为地理位置而识别的全局位置信息；
移动体提取部，从由所述传感器单元取得的信息提取表示所述移动体的所述检测对象范围内的位置的本地推定位置信息；
移动体位置算出部，基于所述本地推定位置信息来算出作为所述移动体的所述地理位置而推定的第二全局推定位置信息；及
传感器位置算出部，与根据所述第一全局推定位置信息与所述第二全局推定位置信息的差分求出的判断值超过了预先设定的阈值相应地，将作为所述传感器单元的地理位置而保持的第三全局推定位置信息基于使得所述第一全局推定位置信息与所述第三全局推定位置信息的差分变少的校正处理的结果进行校正。
9.一种基础设施传感器系统，具有：
传感器单元，对检测对象范围内的移动体进行检测；
无线接收部，与所述移动体进行通信，从所述移动体接收包含第一全局推定位置信息的移动体信息，所述第一全局推定位置信息表示所述移动体作为地理位置而识别的全局位置信息；
移动体提取部，从由所述传感器单元取得的信息提取表示所述移动体的所述检测对象范围内的位置的本地推定位置信息；
移动体位置算出部，基于所述本地推定位置信息来算出作为所述移动体的所述地理位置而推定的第二全局推定位置信息；
传感器位置算出部，与根据所述第一全局推定位置信息与所述第二全局推定位置信息的差分求出的判断值超过了预先设定的阈值相应地，将作为所述传感器单元的地理位置而保持的第三全局推定位置信息基于使得所述第一全局推定位置信息与所述第三全局推定位置信息的差分变少的校正处理的结果进行校正；及
传感器位置信息保持部，保持将所述第三全局推定位置信息和确定本机的设备辨识信息建立了关联的基础设施传感器位置信息，向上位系统发送所保持的所述基础设施传感器位置信息。
10.根据权利要求9所述的基础设施传感器系统，
所述上位系统将基于所述移动体信息而预测了所述移动体的行动的通知对所述移动体进行。
11.一种存储有位置校正程序的计算机可读取存储介质，
所述位置校正程序在具有传感器单元、无线接收部及运算部的基础设施传感器系统的所述运算部中执行，
所述传感器单元对检测对象范围内的移动体进行检测，
所述无线接收部与所述移动体进行通信，从所述移动体接收包含第一全局推定位置信息的移动体信息，所述第一全局推定位置信息表示所述移动体作为地理位置而识别的全局位置信息，
所述运算部算出所述传感器单元的自己位置，
其中，所述位置校正程序执行如下处理：
从由所述传感器单元取得的信息提取表示所述移动体的所述检测对象范围内的位置的本地推定位置信息，
基于所述本地推定位置信息来算出作为所述移动体的所述地理位置而推定的第二全局推定位置信息，
与根据所述第一全局推定位置信息与所述第二全局推定位置信息的差分求出的判断值超过了预先设定的阈值相应地，将作为所述传感器单元的地理位置而保持的第三全局推定位置信息基于使得所述第一全局推定位置信息与所述第三全局推定位置信息的差分变少的校正处理的结果进行校正。
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