JP2000155167A - 経路予測装置 - Google Patents
経路予測装置Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 本発明は、経路予測装置に関し、移動物体一
般を対象として、大局的な経路予測を可能とすることを
目的とする。 【解決手段】 センサ１０により得られた移動物体の観
測データを目標情報取得手段１１で変換して、移動物体
の各時刻における経度や緯度などの観測情報を得る。観
測情報を時系列情報として目標情報記憶手段１２に保持
する。経路履歴データベース１３に、過去の移動物体の
一連の観測情報の履歴を複数個保存する。類似度算出手
段１４は、経路履歴データベース１３に保存されている
各履歴と、目標情報記憶手段１２内の時系列情報との間
の類似度を算出する。経路判定手段１５は、目標情報記
憶手段１２内の時系列情報との類似度が高い履歴を移動
物体の経路と予測して出力する。表示手段１７は、現在
の経路および予測経路を地図とともに表示する。
般を対象として、大局的な経路予測を可能とすることを
目的とする。 【解決手段】 センサ１０により得られた移動物体の観
測データを目標情報取得手段１１で変換して、移動物体
の各時刻における経度や緯度などの観測情報を得る。観
測情報を時系列情報として目標情報記憶手段１２に保持
する。経路履歴データベース１３に、過去の移動物体の
一連の観測情報の履歴を複数個保存する。類似度算出手
段１４は、経路履歴データベース１３に保存されている
各履歴と、目標情報記憶手段１２内の時系列情報との間
の類似度を算出する。経路判定手段１５は、目標情報記
憶手段１２内の時系列情報との類似度が高い履歴を移動
物体の経路と予測して出力する。表示手段１７は、現在
の経路および予測経路を地図とともに表示する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、移動する物体の経
路を予測する経路予測装置に係り、特に、過去の履歴を
利用して移動物体の大局的な経路を予測するための経路
予測装置に関する。
路を予測する経路予測装置に係り、特に、過去の履歴を
利用して移動物体の大局的な経路を予測するための経路
予測装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】空間中を飛行する飛行機や、地上を走行
する車等の移動物体を観測し、その現在までの観測結果
に基づいて今後の経路を予測する際に、従来は移動物体
の持つ物理的性質や能力、またその目的が利用されてい
た。
する車等の移動物体を観測し、その現在までの観測結果
に基づいて今後の経路を予測する際に、従来は移動物体
の持つ物理的性質や能力、またその目的が利用されてい
た。
【０００３】例えば、戦闘機が敵陣に侵入して偵察を行
う場合を考える。この場合、偵察側は、飛行前にまず大
局的な経路計画をたてる。これにより、戦闘機が通過す
べきポイントがサブゴールの系列として決定される。そ
の後、飛行中にリアルタイムに局所的経路計画がたてら
れて、それに基づいて飛行が行われる。局所的経路計画
の立案においては、サブゴールを当面の目的地として、
敵からの攻撃による被害を最小限にとどめるような経路
が、戦闘機の能力等に関する制約下で求められる。具体
的には、最大限地形に隠れて低高度で飛行するような経
路が算出される。
う場合を考える。この場合、偵察側は、飛行前にまず大
局的な経路計画をたてる。これにより、戦闘機が通過す
べきポイントがサブゴールの系列として決定される。そ
の後、飛行中にリアルタイムに局所的経路計画がたてら
れて、それに基づいて飛行が行われる。局所的経路計画
の立案においては、サブゴールを当面の目的地として、
敵からの攻撃による被害を最小限にとどめるような経路
が、戦闘機の能力等に関する制約下で求められる。具体
的には、最大限地形に隠れて低高度で飛行するような経
路が算出される。
【０００４】局所的経路計画の研究としては、例えばDe
nton R.V., Jones J.E. and Froeberg P.L.による"Demo
nstration of an Innovative Technique for Terrain F
ollowing/Terrain Avoidance -the Dynapath Algorithm
-" (NAECON, pp. 522-529, 1985)がある。この文献中の
方法では、地形とその上方の空間を直方体のセルの集ま
りとして表現し、その空間セル間の最適な移動経路を、
DP(Dynamic Programming)により探索的に求めている。
nton R.V., Jones J.E. and Froeberg P.L.による"Demo
nstration of an Innovative Technique for Terrain F
ollowing/Terrain Avoidance -the Dynapath Algorithm
-" (NAECON, pp. 522-529, 1985)がある。この文献中の
方法では、地形とその上方の空間を直方体のセルの集ま
りとして表現し、その空間セル間の最適な移動経路を、
DP(Dynamic Programming)により探索的に求めている。
【０００５】上記文献は戦闘機の経路計画に関するもの
であるが、逆に、偵察される側が戦闘機の経路予測を行
う場合にも利用することができる。つまり、戦闘機の短
期的なサブゴールがわかっている場合、その戦闘機が、
被害を最小限にとどめるような経路を通ることは自明で
あるから、局所的経路計画のアルゴリズムを用いること
によって、局所的経路予測を行うことが可能である。
であるが、逆に、偵察される側が戦闘機の経路予測を行
う場合にも利用することができる。つまり、戦闘機の短
期的なサブゴールがわかっている場合、その戦闘機が、
被害を最小限にとどめるような経路を通ることは自明で
あるから、局所的経路計画のアルゴリズムを用いること
によって、局所的経路予測を行うことが可能である。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】上述の如く、飛行物体
の大局的経路が判っている場合は、上記従来技術を利用
することにより、その飛行物体の局所的な経路をある程
度予測することができる。しかし、大局的な経路の決定
には、より上位の目的や様々な要因が絡んでおり、従来
の経路計画のアルゴリズムを利用して大局的経路の予測
を行うことは困難である。このため、従来、大局的経路
の推定は、人間の経験や勘に基づいて行われていた。
の大局的経路が判っている場合は、上記従来技術を利用
することにより、その飛行物体の局所的な経路をある程
度予測することができる。しかし、大局的な経路の決定
には、より上位の目的や様々な要因が絡んでおり、従来
の経路計画のアルゴリズムを利用して大局的経路の予測
を行うことは困難である。このため、従来、大局的経路
の推定は、人間の経験や勘に基づいて行われていた。
【０００７】また、上記従来技術は、敵陣を偵察中の戦
闘機の経路予測に関するものであるが、その他にも、地
上を走行する車、或いは、雲などの自然物の経路を予測
したいという需要も多い。しかし、従来の経路予測技術
は対象となる移動物体の性質や目的などの情報を利用し
て経路の予測を行うため、その方法を適用して種々の移
動物体の経路を推定するためには、対象とする移動物体
に応じて異なる経路予測技術を用いる必要が生ずる。こ
のように、従来の経路予測技術は、一般的な移動物体に
対して共通に用いることができないという課題を有して
いた。
闘機の経路予測に関するものであるが、その他にも、地
上を走行する車、或いは、雲などの自然物の経路を予測
したいという需要も多い。しかし、従来の経路予測技術
は対象となる移動物体の性質や目的などの情報を利用し
て経路の予測を行うため、その方法を適用して種々の移
動物体の経路を推定するためには、対象とする移動物体
に応じて異なる経路予測技術を用いる必要が生ずる。こ
のように、従来の経路予測技術は、一般的な移動物体に
対して共通に用いることができないという課題を有して
いた。
【０００８】本発明は、上記のような課題を解決するた
めになされたもので、一般的な移動物体を対象として大
局的経路の予測を可能とする経路推定装置を提供するこ
とを目的とする。
めになされたもので、一般的な移動物体を対象として大
局的経路の予測を可能とする経路推定装置を提供するこ
とを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明は、
移動物体を観測して観測データを出力するセンサと、前
記観測データを入力として前記移動物体に関する観測情
報を出力する目標情報取得手段と、 順次得られる前記
観測情報を時系列情報として保存する目標情報記憶手段
と、 一連の観測情報の履歴を複数組記憶する経路履歴
データベースと、前記経路履歴データベースに記憶され
ている履歴と、前記目標情報記憶手段に記憶されている
時系列情報との間の類似度を算出する類似度算出手段
と、前記類似度に基づいて、移動物体の現在の経路と類
似する履歴を判定する経路判定手段と、予め地図情報が
格納された地図データベースと、前記経路判定手段の判
定結果と、前記時系列情報と、前記地図情報とを入力と
して、移動物体の現在の経路と、その経路に類似すると
判定された履歴とを地図と共に表示する表示手段と、を
備えることを特徴とするものである。
移動物体を観測して観測データを出力するセンサと、前
記観測データを入力として前記移動物体に関する観測情
報を出力する目標情報取得手段と、 順次得られる前記
観測情報を時系列情報として保存する目標情報記憶手段
と、 一連の観測情報の履歴を複数組記憶する経路履歴
データベースと、前記経路履歴データベースに記憶され
ている履歴と、前記目標情報記憶手段に記憶されている
時系列情報との間の類似度を算出する類似度算出手段
と、前記類似度に基づいて、移動物体の現在の経路と類
似する履歴を判定する経路判定手段と、予め地図情報が
格納された地図データベースと、前記経路判定手段の判
定結果と、前記時系列情報と、前記地図情報とを入力と
して、移動物体の現在の経路と、その経路に類似すると
判定された履歴とを地図と共に表示する表示手段と、を
備えることを特徴とするものである。
【００１０】請求項２記載の発明は、請求項１記載の経
路予測装置であって、前記類似度算出手段は、前記経路
履歴データベースに履歴として記憶される観測情報の系
列、および、前記目標情報記憶手段に時系列情報として
記憶されている観測情報の系列より、互いに対応づけら
れる観測情報の対を複数抽出する比較対象点列抽出手段
と、前記観測情報の対のそれぞれに含まれる２つの観測
情報の間の類似度を算出し、更に、各観測情報の対に対
応する前記類似度を統合することにより、前記複数の観
測情報の対全体に対する類似度を算出するように構成さ
れている点列間類似度算出手段と、を含んで構成される
ことを特徴とするものである。
路予測装置であって、前記類似度算出手段は、前記経路
履歴データベースに履歴として記憶される観測情報の系
列、および、前記目標情報記憶手段に時系列情報として
記憶されている観測情報の系列より、互いに対応づけら
れる観測情報の対を複数抽出する比較対象点列抽出手段
と、前記観測情報の対のそれぞれに含まれる２つの観測
情報の間の類似度を算出し、更に、各観測情報の対に対
応する前記類似度を統合することにより、前記複数の観
測情報の対全体に対する類似度を算出するように構成さ
れている点列間類似度算出手段と、を含んで構成される
ことを特徴とするものである。
【００１１】請求項３記載の発明は、請求項２記載の経
路予測装置であって、前記目標情報取得手段は、移動物
体の経度と緯度とを含む観測情報を出力し、前記経路履
歴データベースは、各サンプリング時刻における移動物
体の経度と緯度とを含む観測情報を記憶し、前記点列間
類似度算出手段は、前記観測情報に含まれる経度と緯度
とをもとにして前記類似度を算出することを特徴とする
ものである。
路予測装置であって、前記目標情報取得手段は、移動物
体の経度と緯度とを含む観測情報を出力し、前記経路履
歴データベースは、各サンプリング時刻における移動物
体の経度と緯度とを含む観測情報を記憶し、前記点列間
類似度算出手段は、前記観測情報に含まれる経度と緯度
とをもとにして前記類似度を算出することを特徴とする
ものである。
【００１２】請求項４記載の発明は、請求項２記載の経
路予測装置であって、前記目標情報取得手段は、移動物
体の経度と緯度と高度とを含む観測情報を出力し、前記
経路履歴データベースは、各サンプリング時刻における
移動物体の経度と緯度と高度とを含む観測情報を記憶
し、前記点列間類似度算出手段は、前記観測情報に含ま
れる経度と緯度と高度とをもとにして前記類似度を算出
することを特徴とするものである。
路予測装置であって、前記目標情報取得手段は、移動物
体の経度と緯度と高度とを含む観測情報を出力し、前記
経路履歴データベースは、各サンプリング時刻における
移動物体の経度と緯度と高度とを含む観測情報を記憶
し、前記点列間類似度算出手段は、前記観測情報に含ま
れる経度と緯度と高度とをもとにして前記類似度を算出
することを特徴とするものである。
【００１３】請求項５記載の発明は、請求項２記載の経
路予測装置であって、前記目標情報取得手段は、移動物
体の経度と緯度と速度とを含む観測情報を出力し、前記
経路履歴データベースは、各サンプリング時刻における
移動物体の経度と緯度と速度とを含む観測情報を記憶
し、前記点列間類似度算出手段は、前記観測情報に含ま
れる経度と緯度と速度とをもとにして前記類似度を算出
することを特徴とするものである。
路予測装置であって、前記目標情報取得手段は、移動物
体の経度と緯度と速度とを含む観測情報を出力し、前記
経路履歴データベースは、各サンプリング時刻における
移動物体の経度と緯度と速度とを含む観測情報を記憶
し、前記点列間類似度算出手段は、前記観測情報に含ま
れる経度と緯度と速度とをもとにして前記類似度を算出
することを特徴とするものである。
【００１４】請求項６記載の発明は、請求項２記載の経
路予測装置であって、前記目標情報取得手段は、移動物
体の経度と緯度と速度とを含む観測情報を出力し、前記
経路履歴データベースは、個々の履歴毎に、各サンプリ
ング時刻における移動物体の経度および緯度と共に、所
定時間内における移動物体の平均速度を含む観測情報を
記憶し、前記点列間類似度算出手段は、前記観測情報に
含まれる経度と緯度とをもとにして第１の類似度を算出
し、更に、前記類似度算出手段は、前記目標情報取得手
段から出力される観測情報に基づいて過去所定時間にわ
たる移動物体の平均速度を算出すると共に、その平均速
度と、前記経路履歴データベースに記憶されている履歴
毎の平均速度との類似度を速さ類似度として算出する速
さ類似度算出手段と、前記第１の類似度と、前記速さ類
似度とを統合して類似度を算出する類似度統合手段と、
を含んで構成されることを特徴とするものである。
路予測装置であって、前記目標情報取得手段は、移動物
体の経度と緯度と速度とを含む観測情報を出力し、前記
経路履歴データベースは、個々の履歴毎に、各サンプリ
ング時刻における移動物体の経度および緯度と共に、所
定時間内における移動物体の平均速度を含む観測情報を
記憶し、前記点列間類似度算出手段は、前記観測情報に
含まれる経度と緯度とをもとにして第１の類似度を算出
し、更に、前記類似度算出手段は、前記目標情報取得手
段から出力される観測情報に基づいて過去所定時間にわ
たる移動物体の平均速度を算出すると共に、その平均速
度と、前記経路履歴データベースに記憶されている履歴
毎の平均速度との類似度を速さ類似度として算出する速
さ類似度算出手段と、前記第１の類似度と、前記速さ類
似度とを統合して類似度を算出する類似度統合手段と、
を含んで構成されることを特徴とするものである。
【００１５】請求項７記載の発明は、請求項2記載の経
路予測装置であって、前記比較対象点列抽出手段は、移
動物体の最新のサンプリング時刻における観測情報と、
その観測情報と最も近い内容を持つ履歴中の観測情報と
を前記観測情報の対として組み合わせ、更に、その観測
情報の対に含まれるそれぞれの観測情報から一定時間さ
かのぼった時刻における観測情報として算出される情報
を、他の観測情報の組として組み合わせるように構成さ
れていることを特徴とするものである。
路予測装置であって、前記比較対象点列抽出手段は、移
動物体の最新のサンプリング時刻における観測情報と、
その観測情報と最も近い内容を持つ履歴中の観測情報と
を前記観測情報の対として組み合わせ、更に、その観測
情報の対に含まれるそれぞれの観測情報から一定時間さ
かのぼった時刻における観測情報として算出される情報
を、他の観測情報の組として組み合わせるように構成さ
れていることを特徴とするものである。
【００１６】請求項８記載の発明は、請求項2記載の経
路予測装置であって、前記比較対象点列抽出手段は、移
動物体の最新のサンプリング時刻における観測情報と、
その観測情報と最も近い内容を持つ履歴中の観測情報と
を前記観測情報の対として組み合わせ、更に、その観測
情報の対に含まれるそれぞれの観測情報から一定距離さ
かのぼった位置における観測情報として算出される情報
を、他の観測情報の組として組み合わせるように構成さ
れていることを特徴とするものである。
路予測装置であって、前記比較対象点列抽出手段は、移
動物体の最新のサンプリング時刻における観測情報と、
その観測情報と最も近い内容を持つ履歴中の観測情報と
を前記観測情報の対として組み合わせ、更に、その観測
情報の対に含まれるそれぞれの観測情報から一定距離さ
かのぼった位置における観測情報として算出される情報
を、他の観測情報の組として組み合わせるように構成さ
れていることを特徴とするものである。
【００１７】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態について
図面に基づいて説明する。本実施形態では、空中を飛行
する飛行機等の飛行物体を対象として経路予測を行う場
合について述べるが、地上を走行する車や海中を移動す
る潜水艦、あるいは雲などの自然物など、一般的な移動
物体の経路予測に対しても同様に適用可能である。尚、
各図において共通する要素には、同一の符号を付して重
複する説明を省略する。
図面に基づいて説明する。本実施形態では、空中を飛行
する飛行機等の飛行物体を対象として経路予測を行う場
合について述べるが、地上を走行する車や海中を移動す
る潜水艦、あるいは雲などの自然物など、一般的な移動
物体の経路予測に対しても同様に適用可能である。尚、
各図において共通する要素には、同一の符号を付して重
複する説明を省略する。
【００１８】実施の形態１．図１に実施の形態１におけ
る経路予測装置のブロック図を示す。図１において、セ
ンサ１０はレーダ等の装置であり、特定の飛行物体を任
意のサンプリング間隔で観測する。センサ１０で観測さ
れたデータは目標情報取得手段１１で処理されることに
よって、飛行物体の観測情報に変換される。変換の内容
には、飛行物体の位置の決定、および、その位置の情報
を経度緯度に変換する処理が含まれる。目標情報取得手
段１１は、具体的には、飛行物体の観測時刻、および、
その時刻における飛行物体の経度緯度を含む情報を観測
情報として取得する。目標情報取得手段１１により得ら
れた各時刻における観測情報は、目標情報記憶手段１２
内に時系列情報として保存される。以下、この観測情報
の系列のことを「経路」と呼ぶ。
る経路予測装置のブロック図を示す。図１において、セ
ンサ１０はレーダ等の装置であり、特定の飛行物体を任
意のサンプリング間隔で観測する。センサ１０で観測さ
れたデータは目標情報取得手段１１で処理されることに
よって、飛行物体の観測情報に変換される。変換の内容
には、飛行物体の位置の決定、および、その位置の情報
を経度緯度に変換する処理が含まれる。目標情報取得手
段１１は、具体的には、飛行物体の観測時刻、および、
その時刻における飛行物体の経度緯度を含む情報を観測
情報として取得する。目標情報取得手段１１により得ら
れた各時刻における観測情報は、目標情報記憶手段１２
内に時系列情報として保存される。以下、この観測情報
の系列のことを「経路」と呼ぶ。
【００１９】図２に、現在時刻(仮に１０時０分４秒と
する)における目標情報記憶手段１２の内容の例を示
す。図２に示す如く、目標情報記憶手段１２には、各時
刻における飛行物体の経度と緯度が格納されている。飛
行物体は、例えば１０時０分０秒には東経145.011度北
緯44.997度の位置に、またその1秒後には東経145.012度
北緯45.004度の位置にあり、さらに、現在つまり10時0
分4秒には東経145.014度北緯45.018度の位置にあること
を表す。なお、ここでは、簡単のため時・分・秒で時刻
を表すこととしているが、時刻の情報に年・月・日の情
報を含めても良い。
する)における目標情報記憶手段１２の内容の例を示
す。図２に示す如く、目標情報記憶手段１２には、各時
刻における飛行物体の経度と緯度が格納されている。飛
行物体は、例えば１０時０分０秒には東経145.011度北
緯44.997度の位置に、またその1秒後には東経145.012度
北緯45.004度の位置にあり、さらに、現在つまり10時0
分4秒には東経145.014度北緯45.018度の位置にあること
を表す。なお、ここでは、簡単のため時・分・秒で時刻
を表すこととしているが、時刻の情報に年・月・日の情
報を含めても良い。
【００２０】一方、経路履歴データベース１３内には、
過去の飛行物体の経路の履歴が複数個記録されている。
図３に履歴の例を一つ示す。飛行物体は、例えば１４時
５分０秒には東経144.998度北緯44.995度の位置に、ま
たその２秒後には東経145.003度北緯45.003度の位置に
あったことを表している。このように、履歴の形式は、
目標情報記憶手段１２の内容の形式と同じになってい
る。これらの履歴は、新たな飛行物体が観測された際
に、目標情報記憶手段１２の内容をコピーするなどの操
作によって作成される。尚、経路履歴データベース１３
には、実際の観測結果でなく、シミュレーションの結果
を記録しても良い。
過去の飛行物体の経路の履歴が複数個記録されている。
図３に履歴の例を一つ示す。飛行物体は、例えば１４時
５分０秒には東経144.998度北緯44.995度の位置に、ま
たその２秒後には東経145.003度北緯45.003度の位置に
あったことを表している。このように、履歴の形式は、
目標情報記憶手段１２の内容の形式と同じになってい
る。これらの履歴は、新たな飛行物体が観測された際
に、目標情報記憶手段１２の内容をコピーするなどの操
作によって作成される。尚、経路履歴データベース１３
には、実際の観測結果でなく、シミュレーションの結果
を記録しても良い。
【００２１】類似度算出手段１４は、経路履歴データベ
ース１３中の個々の履歴と、目標情報記憶手段１２中の
経路とを比較して、それらの間の類似度を算出する。経
路判定手段１５は、類似度算出手段１４が出力した類似
度に基づいて、経路履歴データベース１３に記憶されて
いる履歴の中から、目標情報記憶手段１２中の経路と類
似度が高いと判断される１個または複数個の履歴を選択
する。そして、経路判定手段１５は、選択した履歴を、
現在観測中の飛行物体の経路と予測して出力する。表示
手段１７は地図データベース１６中の地図情報と共に、
現在時刻までの飛行物体の経路、および、その経路と類
似度の高い履歴を表示する。表示手段１７の表示例を図
４に示す。図４において、曲線４２は海岸線、矢印４０
は現在までの飛行物体の経路、また矢印４１は類似度の
高い履歴を表す。
ース１３中の個々の履歴と、目標情報記憶手段１２中の
経路とを比較して、それらの間の類似度を算出する。経
路判定手段１５は、類似度算出手段１４が出力した類似
度に基づいて、経路履歴データベース１３に記憶されて
いる履歴の中から、目標情報記憶手段１２中の経路と類
似度が高いと判断される１個または複数個の履歴を選択
する。そして、経路判定手段１５は、選択した履歴を、
現在観測中の飛行物体の経路と予測して出力する。表示
手段１７は地図データベース１６中の地図情報と共に、
現在時刻までの飛行物体の経路、および、その経路と類
似度の高い履歴を表示する。表示手段１７の表示例を図
４に示す。図４において、曲線４２は海岸線、矢印４０
は現在までの飛行物体の経路、また矢印４１は類似度の
高い履歴を表す。
【００２２】上述の如く、本実施形態の経路予測装置に
よれば、飛行物体の経路の決定に様々な要因が絡んでい
るために経路を予測することが困難な場合でも、過去の
履歴を利用することによって、大局的な経路予測を行う
ことができる。また、本実施形態の経路予測装置が用い
る手法は、飛行物体の性質や目的などの情報を利用しな
いので、様々な移動体に対して同じように適用すること
ができる。
よれば、飛行物体の経路の決定に様々な要因が絡んでい
るために経路を予測することが困難な場合でも、過去の
履歴を利用することによって、大局的な経路予測を行う
ことができる。また、本実施形態の経路予測装置が用い
る手法は、飛行物体の性質や目的などの情報を利用しな
いので、様々な移動体に対して同じように適用すること
ができる。
【００２３】次に、図１に示す類似度算出手段１４の構
成について説明する。類似度算出手段１４は、比較対象
点列抽出手段１４０と点列間類似度算出手段１４１とか
ら構成される。比較対象点列抽出手段１４０は、経路履
歴データベース１３中の個々の履歴に含まれる観測情報
の系列と、目標情報記憶手段１２中の経路を構成する観
測情報の系列とを対照させて、それぞれの系列に属する
観測情報の中で互いに対応するものを組み合わせる。以
下、上記の処理によって組み合わされた対を「観測情報
対」と称す。比較対象点列抽出手段１４０は、一つの履
歴と現在の経路との組合せから、複数の観測情報対を抽
出する。点列間類似度算出手段１４１は、上記の如く抽
出された複数の観測情報対のそれぞれを構成する２つの
観測情報間の類似度を算出し、更に、各観測情報の対に
対応する類似度を統合することにより、複数の観測情報
の対全体に対する類似度を算出する。上記の如く、先ず
複数個の観測情報対を抽出して、次に、抽出された観測
情報対の類似度を算出して統合する手法によれば、類似
度の算出が容易になるという効果を得ることができる。
成について説明する。類似度算出手段１４は、比較対象
点列抽出手段１４０と点列間類似度算出手段１４１とか
ら構成される。比較対象点列抽出手段１４０は、経路履
歴データベース１３中の個々の履歴に含まれる観測情報
の系列と、目標情報記憶手段１２中の経路を構成する観
測情報の系列とを対照させて、それぞれの系列に属する
観測情報の中で互いに対応するものを組み合わせる。以
下、上記の処理によって組み合わされた対を「観測情報
対」と称す。比較対象点列抽出手段１４０は、一つの履
歴と現在の経路との組合せから、複数の観測情報対を抽
出する。点列間類似度算出手段１４１は、上記の如く抽
出された複数の観測情報対のそれぞれを構成する２つの
観測情報間の類似度を算出し、更に、各観測情報の対に
対応する類似度を統合することにより、複数の観測情報
の対全体に対する類似度を算出する。上記の如く、先ず
複数個の観測情報対を抽出して、次に、抽出された観測
情報対の類似度を算出して統合する手法によれば、類似
度の算出が容易になるという効果を得ることができる。
【００２４】以下、図１に示す比較対象点列抽出手段１
４０が、対応する観測情報対を抽出する方法について説
明する。まず、観測中の飛行物体の最新の時刻における
観測情報と、履歴に含まれる観測情報の中でその最新の
観測情報に最も近い内容を持つような観測情報とが、最
初の観測情報対として抽出される。具体的には、最新の
時刻における観測情報と、その時刻における飛行物体の
位置に最も近い位置を示す履歴中の観測情報とが観測情
報対として抽出される。その後にさらに複数個の観測情
報対を抽出する方法としては、例えば以下の２つの方法
がある。
４０が、対応する観測情報対を抽出する方法について説
明する。まず、観測中の飛行物体の最新の時刻における
観測情報と、履歴に含まれる観測情報の中でその最新の
観測情報に最も近い内容を持つような観測情報とが、最
初の観測情報対として抽出される。具体的には、最新の
時刻における観測情報と、その時刻における飛行物体の
位置に最も近い位置を示す履歴中の観測情報とが観測情
報対として抽出される。その後にさらに複数個の観測情
報対を抽出する方法としては、例えば以下の２つの方法
がある。
【００２５】１つ目は、抽出済の観測情報対を基準と
し、その観測情報対から一定時間遡って新たな観測情報
対を生成する方法である。この方法では、抽出済の観測
情報対が検出された時刻より一定時間前における現在経
路上の観測情報と、抽出済の観測情報対が検出された時
刻より一定時間前における履歴上の観測情報とが、新た
な観測情報対として認識される。以後、同様の処理が繰
り返されることにより、複数の観測情報対が抽出され
る。
し、その観測情報対から一定時間遡って新たな観測情報
対を生成する方法である。この方法では、抽出済の観測
情報対が検出された時刻より一定時間前における現在経
路上の観測情報と、抽出済の観測情報対が検出された時
刻より一定時間前における履歴上の観測情報とが、新た
な観測情報対として認識される。以後、同様の処理が繰
り返されることにより、複数の観測情報対が抽出され
る。
【００２６】２つ目は、抽出済の観測情報対を基準と
し、飛行物体がその観測情報対の位置に至る一定距離前
の時刻に遡って新たな観測情報対を生成する方法であ
る。この方法では、抽出済の観測情報対が検出された位
置より一定距離前の現在経路上の観測情報と、抽出済の
観測情報対が検出された位置より一定距離前の履歴上の
観測情報とが、新たな観測情報対として認識される。以
後、同様の処理が繰り返されることにより、複数の観測
情報対が抽出される。
し、飛行物体がその観測情報対の位置に至る一定距離前
の時刻に遡って新たな観測情報対を生成する方法であ
る。この方法では、抽出済の観測情報対が検出された位
置より一定距離前の現在経路上の観測情報と、抽出済の
観測情報対が検出された位置より一定距離前の履歴上の
観測情報とが、新たな観測情報対として認識される。以
後、同様の処理が繰り返されることにより、複数の観測
情報対が抽出される。
【００２７】次に、上述したそれぞれの方法について、
図５および図６を参照して具体的に説明する。尚、以下
の具体例では、目標情報記憶手段１２に、飛行物体の現
在の経路、すなわち、観測情報系列として図２に示す観
測情報の系列が保持されており、かつ、経路履歴データ
ベース１３に、経路の履歴として、図３に示す観測情報
の系列が記憶されているものとする。
図５および図６を参照して具体的に説明する。尚、以下
の具体例では、目標情報記憶手段１２に、飛行物体の現
在の経路、すなわち、観測情報系列として図２に示す観
測情報の系列が保持されており、かつ、経路履歴データ
ベース１３に、経路の履歴として、図３に示す観測情報
の系列が記憶されているものとする。
【００２８】図５および図６には、図２および図３に示
す観測情報の系列が表示されている。図５において、A1
〜A6は、履歴として記録されている飛行物体が観測され
た位置を表し、また、B1〜B5は、現在観測中の飛行物体
が観測された位置を表している。B5は、飛行物体の最新
の観測位置を示す。
す観測情報の系列が表示されている。図５において、A1
〜A6は、履歴として記録されている飛行物体が観測され
た位置を表し、また、B1〜B5は、現在観測中の飛行物体
が観測された位置を表している。B5は、飛行物体の最新
の観測位置を示す。
【００２９】上述した２つの方法によれば、何れの場合
も、まず、飛行物体の最新の観測位置と最も近い履歴中
の観測位置が求められる。今回の具体例において、最新
の観測位置B5に最も近い履歴中の観測位置は、図５に示
すごとくA5である。従って、今回の具体例では、何れの
方法が用いられる場合にも、まず、B5とA5とが最初の観
測情報対として組み合わされる。
も、まず、飛行物体の最新の観測位置と最も近い履歴中
の観測位置が求められる。今回の具体例において、最新
の観測位置B5に最も近い履歴中の観測位置は、図５に示
すごとくA5である。従って、今回の具体例では、何れの
方法が用いられる場合にも、まず、B5とA5とが最初の観
測情報対として組み合わされる。
【００３０】ところで、上記の説明では、観測情報に飛
行物体の緯度および経度のみが含まれることとしている
が、観測情報には、それらの情報に加えて飛行物体の高
度や速度を含めることができる。このような場合には、
緯度および経度に高度や速度を含めて観測情報間の距離
を定義すると共に、最新の観測情報と対をなす履歴中の
観測情報を、そのように定義された距離に基づいて抽出
する事としても良い。
行物体の緯度および経度のみが含まれることとしている
が、観測情報には、それらの情報に加えて飛行物体の高
度や速度を含めることができる。このような場合には、
緯度および経度に高度や速度を含めて観測情報間の距離
を定義すると共に、最新の観測情報と対をなす履歴中の
観測情報を、そのように定義された距離に基づいて抽出
する事としても良い。
【００３１】飛行物体の現在の経路と過去の履歴とに基
づいて観測情報対を抽出するための1つ目の方法を図５
を参照して説明する。この方法では、まず、B5とA5の観
測時刻から一定時間さかのぼった時刻における位置が、
時系列情報中および履歴中でそれぞれ算出される。例え
ば、現在観測中の飛行物体は、１秒前にはB4に位置して
いた。履歴中には、A5の観測時刻から１秒さかのぼった
時刻における観測情報が存在しない。しかし、最新の観
測情報A5と、その観測時刻から２秒さかのっぼった時刻
における観測情報A4との中間点であるA45は、ほぼ1秒前
の観測情報と等しいと考えられる。従って、１つ目の方
法では、B4とA45とが新たな観測情報対として組み合わ
される。同様に、B5とA5の観測時刻の２秒前を考えるこ
とによりB3とA4とが、また、３秒前を考えることにより
B2とA34とが、更に、4秒前を考えることによりB1とA3と
がそれぞれ観測情報対として組み合わされる。
づいて観測情報対を抽出するための1つ目の方法を図５
を参照して説明する。この方法では、まず、B5とA5の観
測時刻から一定時間さかのぼった時刻における位置が、
時系列情報中および履歴中でそれぞれ算出される。例え
ば、現在観測中の飛行物体は、１秒前にはB4に位置して
いた。履歴中には、A5の観測時刻から１秒さかのぼった
時刻における観測情報が存在しない。しかし、最新の観
測情報A5と、その観測時刻から２秒さかのっぼった時刻
における観測情報A4との中間点であるA45は、ほぼ1秒前
の観測情報と等しいと考えられる。従って、１つ目の方
法では、B4とA45とが新たな観測情報対として組み合わ
される。同様に、B5とA5の観測時刻の２秒前を考えるこ
とによりB3とA4とが、また、３秒前を考えることにより
B2とA34とが、更に、4秒前を考えることによりB1とA3と
がそれぞれ観測情報対として組み合わされる。
【００３２】次に、２つ目の方法を図６を参照して説明
する。ここで前提として、B1とB2との距離、B2とB3との
距離、B3とB4との距離、B4とB5との距離は、何れも500m
であったとする。さらに、A1とA2との距離は1000m、A2
とA3との距離、A3とA4との距離、A4とA5との距離は、何
れも500mであったとする。
する。ここで前提として、B1とB2との距離、B2とB3との
距離、B3とB4との距離、B4とB5との距離は、何れも500m
であったとする。さらに、A1とA2との距離は1000m、A2
とA3との距離、A3とA4との距離、A4とA5との距離は、何
れも500mであったとする。
【００３３】２つ目の方法では、まずB5とA5とから一定
距離さかのっぼった位置が、時系列情報中、および、履
歴中でそれぞれ算出される。例えば、B5とA5とから500m
さかのぼった位置は、それぞれB4およびA4であるから、
これらが観測情報対として組み合わされる。同様に、B5
およびA5の1000m前をそれぞれ考えることによりB3とA3
とが、B5およびA5の1500m前をそれぞれ考えることによ
りB2とA2とがそれぞれ観測情報対として組み合わされ
る。図６に示すごとく、B5から2000mさかのぼった位置
には、観測情報B1が存在する。これに対して、A5から20
00mさかのぼった位置には、観測情報が存在しない。し
かし、A5から2500ｍさかのぼった位置の観測情報A1と、
A5から1500ｍさかのぼった位置の観測情報A2との中間点
であるA12は、ほぼ2000ｍさかのぼった位置の観測情報
と等しいと考えられる。従って、この方法では、B1とA1
2とが観測情報対として組み合わされる。
距離さかのっぼった位置が、時系列情報中、および、履
歴中でそれぞれ算出される。例えば、B5とA5とから500m
さかのぼった位置は、それぞれB4およびA4であるから、
これらが観測情報対として組み合わされる。同様に、B5
およびA5の1000m前をそれぞれ考えることによりB3とA3
とが、B5およびA5の1500m前をそれぞれ考えることによ
りB2とA2とがそれぞれ観測情報対として組み合わされ
る。図６に示すごとく、B5から2000mさかのぼった位置
には、観測情報B1が存在する。これに対して、A5から20
00mさかのぼった位置には、観測情報が存在しない。し
かし、A5から2500ｍさかのぼった位置の観測情報A1と、
A5から1500ｍさかのぼった位置の観測情報A2との中間点
であるA12は、ほぼ2000ｍさかのぼった位置の観測情報
と等しいと考えられる。従って、この方法では、B1とA1
2とが観測情報対として組み合わされる。
【００３４】次に、図１に示す点列間類似度算出手段１
４１における類似度算出の方法について説明する。以
下、比較対象点列抽出手段１４０によって抽出された観
測情報対を(Ai,Bi)(i=1,・・・,n)と表す。ここで、Aiは履
歴から抽出された観測情報を、Biは現在の飛行物体の観
測情報の系列から抽出された観測情報を表す。nは処理
の対象とすべき観測情報対の数を表す。本実施形態にお
いて、点列間類似度算出手段１４１は、観測情報Aiと観
測情報Biの類似度を算出し、これをi=1〜nまで足し合わ
せて平均を取ることによって、全体としての類似度を算
出する。観測情報が観測時刻および経度と緯度のみから
なっている場合、各位置の間の地表面に沿った距離を算
出して逆数をとるなどの操作により、観測情報間の類似
度が算出できる。
４１における類似度算出の方法について説明する。以
下、比較対象点列抽出手段１４０によって抽出された観
測情報対を(Ai,Bi)(i=1,・・・,n)と表す。ここで、Aiは履
歴から抽出された観測情報を、Biは現在の飛行物体の観
測情報の系列から抽出された観測情報を表す。nは処理
の対象とすべき観測情報対の数を表す。本実施形態にお
いて、点列間類似度算出手段１４１は、観測情報Aiと観
測情報Biの類似度を算出し、これをi=1〜nまで足し合わ
せて平均を取ることによって、全体としての類似度を算
出する。観測情報が観測時刻および経度と緯度のみから
なっている場合、各位置の間の地表面に沿った距離を算
出して逆数をとるなどの操作により、観測情報間の類似
度が算出できる。
【００３５】上述した例においては、観測情報が観測時
刻および経度と緯度のみから構成されている場合につい
て説明したが、観測情報が飛行物体の高度を含んでいる
場合は、観測情報間の類似度を経度と緯度と高度をもと
に算出しても良い。この場合、高度を考慮して、例え
ば、以下に示すような手法で類似度を算出する。すなわ
ち、あらかじめ高度をその数値によって高高度と中高度
と低高度とに分類しておき、観測情報対に含まれる２つ
の観測情報にカテゴリの異なる高度が含まれる場合はそ
の位置にかかわらず類似度を0とする。一方、高度のカ
テゴリが同じ場合は各位置の地表面に沿った距離を算出
してその逆数を類似度とする。
刻および経度と緯度のみから構成されている場合につい
て説明したが、観測情報が飛行物体の高度を含んでいる
場合は、観測情報間の類似度を経度と緯度と高度をもと
に算出しても良い。この場合、高度を考慮して、例え
ば、以下に示すような手法で類似度を算出する。すなわ
ち、あらかじめ高度をその数値によって高高度と中高度
と低高度とに分類しておき、観測情報対に含まれる２つ
の観測情報にカテゴリの異なる高度が含まれる場合はそ
の位置にかかわらず類似度を0とする。一方、高度のカ
テゴリが同じ場合は各位置の地表面に沿った距離を算出
してその逆数を類似度とする。
【００３６】また、観測情報が飛行物体の速度を含んで
いる場合は、観測情報間の類似度を経度と緯度と速度を
もとに算出しても良い。この場合、例えば、あらかじめ
速度の大きさをその数値によって高速度と中速度と低速
度とに分類しておき、観測情報対に含まれる２つの観測
情報にカテゴリの異なる速度が含まれる場合はその位置
にかかわらず類似度を0とし、速度のカテゴリが同じ場
合は各位置の地表面に沿った距離を算出してその逆数を
類似度とする。
いる場合は、観測情報間の類似度を経度と緯度と速度を
もとに算出しても良い。この場合、例えば、あらかじめ
速度の大きさをその数値によって高速度と中速度と低速
度とに分類しておき、観測情報対に含まれる２つの観測
情報にカテゴリの異なる速度が含まれる場合はその位置
にかかわらず類似度を0とし、速度のカテゴリが同じ場
合は各位置の地表面に沿った距離を算出してその逆数を
類似度とする。
【００３７】実施の形態２．図７に実施の形態２におけ
る経路予測装置のブロック図を示す。本実施形態におい
て、目標情報取得手段１１は、センサ１０のデータよ
り、飛行物体の経度緯度の他に速度も出力する。また、
本実施形態において、経路履歴データベース１３内の各
履歴には、履歴を構成する各観測情報に含まれる速度を
平均化した値、すなわち、履歴毎の平均速度が含まれて
いる。
る経路予測装置のブロック図を示す。本実施形態におい
て、目標情報取得手段１１は、センサ１０のデータよ
り、飛行物体の経度緯度の他に速度も出力する。また、
本実施形態において、経路履歴データベース１３内の各
履歴には、履歴を構成する各観測情報に含まれる速度を
平均化した値、すなわち、履歴毎の平均速度が含まれて
いる。
【００３８】次に、図７中の類似度算出手段１４の内容
について説明する。本実施形態の装置において、比較対
象点列抽出手段１４０の動作、および、点列間類似度算
出手段１４１の動作は実施の形態１で説明した内容と同
じである。速さ間類似度算出手段７０は、目標情報記憶
手段１２内の観測情報に含まれる速度を平均化すること
により飛行物体の平均速度を算出し、これと、経路履歴
データベース１３中の各履歴に含まれている平均速度と
の類似度を算出する。例えば、あらかじめ平均速度をそ
の数値によって高速と中速と低速とに分類しておき、２
種類の平均速度が同じ分類に属する場合は類似度を２、
高速と中速、または、中速と低速に分かれる場合は類似
度を１、さらに、高速と低速に分かれる場合は類似度を
０などとする。
について説明する。本実施形態の装置において、比較対
象点列抽出手段１４０の動作、および、点列間類似度算
出手段１４１の動作は実施の形態１で説明した内容と同
じである。速さ間類似度算出手段７０は、目標情報記憶
手段１２内の観測情報に含まれる速度を平均化すること
により飛行物体の平均速度を算出し、これと、経路履歴
データベース１３中の各履歴に含まれている平均速度と
の類似度を算出する。例えば、あらかじめ平均速度をそ
の数値によって高速と中速と低速とに分類しておき、２
種類の平均速度が同じ分類に属する場合は類似度を２、
高速と中速、または、中速と低速に分かれる場合は類似
度を１、さらに、高速と低速に分かれる場合は類似度を
０などとする。
【００３９】類似度統合手段７１は、点列間類似度算出
手段１４１により出力された類似度と、速さ間類似度算
出手段７０により出力された類似度とを統合した類似度
（以下、「統合類似度」と称す）を出力する。統合類似
度は、具体的には、例えば、上述した２種類の類似度を
足し合わせることによって算出される。
手段１４１により出力された類似度と、速さ間類似度算
出手段７０により出力された類似度とを統合した類似度
（以下、「統合類似度」と称す）を出力する。統合類似
度は、具体的には、例えば、上述した２種類の類似度を
足し合わせることによって算出される。
【００４０】本実施形態の経路予測装置において、経路
判定手段１５、および、表示手段１７は、上記の如く算
出される統合類似度に基づいて、実施の形態１の場合と
同様の処理を行う。その結果、表示手段１７には、現在
の飛行物体の速度に近い速度で移動する物体によって記
録され、かつ、飛行物体の現在の経路と類似する履歴
が、飛行物体の予測経路として表示される。この場合、
明らかに移動速度の異なる物体によって過去に記録され
た経路を、予測経路の候補から外すことができるため、
経路の予測に関する精度を高めることができる。
判定手段１５、および、表示手段１７は、上記の如く算
出される統合類似度に基づいて、実施の形態１の場合と
同様の処理を行う。その結果、表示手段１７には、現在
の飛行物体の速度に近い速度で移動する物体によって記
録され、かつ、飛行物体の現在の経路と類似する履歴
が、飛行物体の予測経路として表示される。この場合、
明らかに移動速度の異なる物体によって過去に記録され
た経路を、予測経路の候補から外すことができるため、
経路の予測に関する精度を高めることができる。
【００４１】
【発明の効果】この発明は以上説明したように構成され
ているので、以下に示すような効果を奏する。請求項１
記載の発明によれば、移動物体の経路の決定に様々な要
因が絡んでいるために経路を予測することが困難な場合
でも、過去の履歴を利用することによって、大局的な経
路予測が可能になるという効果が得られる。また、移動
物体の性質や目的などの情報を利用しないので、様々な
移動物体に対して適用できるという効果を得ることがで
きる。
ているので、以下に示すような効果を奏する。請求項１
記載の発明によれば、移動物体の経路の決定に様々な要
因が絡んでいるために経路を予測することが困難な場合
でも、過去の履歴を利用することによって、大局的な経
路予測が可能になるという効果が得られる。また、移動
物体の性質や目的などの情報を利用しないので、様々な
移動物体に対して適用できるという効果を得ることがで
きる。
【００４２】請求項２記載の発明によれば、移動物体の
現在までの経路と、過去の経路の履歴とより、互いに対
応する観測情報の対を複数組抽出して、それらを対象と
して類似度が算出される。このため、本発明によれば、
類似度を容易に算出できるという効果が得られる。
現在までの経路と、過去の経路の履歴とより、互いに対
応する観測情報の対を複数組抽出して、それらを対象と
して類似度が算出される。このため、本発明によれば、
類似度を容易に算出できるという効果が得られる。
【００４３】請求項３記載の発明によれば、類似度の算
出に移動物体の経度と緯度を用いることにより、過去の
経路の履歴の中から、移動物体の通過位置が類似するも
の選んで予測経路とすることができる。
出に移動物体の経度と緯度を用いることにより、過去の
経路の履歴の中から、移動物体の通過位置が類似するも
の選んで予測経路とすることができる。
【００４４】請求項４記載の発明によれば、類似度の算
出に移動物体の経度と緯度と高度を用いることにより、
過去の経路の履歴の中から、移動物体の通過位置および
通過高度が類似するものを選んで予測経路とすることが
できる。
出に移動物体の経度と緯度と高度を用いることにより、
過去の経路の履歴の中から、移動物体の通過位置および
通過高度が類似するものを選んで予測経路とすることが
できる。
【００４５】請求項５記載の発明によれば、類似度の算
出に移動物体の経度と緯度と速度を用いることにより、
過去の経路の履歴の中から、移動物体の通過位置および
通過速度が類似しているものを選んで予測経路とするこ
とができる。
出に移動物体の経度と緯度と速度を用いることにより、
過去の経路の履歴の中から、移動物体の通過位置および
通過速度が類似しているものを選んで予測経路とするこ
とができる。
【００４６】請求項６記載の発明によれば、類似度の算
出に移動物体の経度および緯度と共に、移動物体の平均
速度を用いることにより、過去の経路の履歴の中から、
移動物体の通過位置が類似し、かつ、移動物体の平均速
度が類似しているものを選んで予測経路とすることがで
きる。
出に移動物体の経度および緯度と共に、移動物体の平均
速度を用いることにより、過去の経路の履歴の中から、
移動物体の通過位置が類似し、かつ、移動物体の平均速
度が類似しているものを選んで予測経路とすることがで
きる。
【００４７】請求項７記載の発明によれば、移動物体の
現在までの経路および過去の経路の履歴より、互いに対
応する観測情報の対を複数組抽出する際に、まず基準と
なる観測情報の対を決めた後、基準の観測情報の対から
一定時間前の観測情報を組み合わせることにより他の観
測情報の対が抽出される。このようにして複数の観測情
報の対を抽出することによれば、ある時間内における観
測情報が重要な意味を有する移動物体の経路を精度良く
予測することができる。
現在までの経路および過去の経路の履歴より、互いに対
応する観測情報の対を複数組抽出する際に、まず基準と
なる観測情報の対を決めた後、基準の観測情報の対から
一定時間前の観測情報を組み合わせることにより他の観
測情報の対が抽出される。このようにして複数の観測情
報の対を抽出することによれば、ある時間内における観
測情報が重要な意味を有する移動物体の経路を精度良く
予測することができる。
【００４８】請求項８記載の発明によれば、移動物体の
現在までの経路および過去の経路の履歴より、互いに対
応する観測情報の対を複数組抽出する際に、まず基準と
なる観測情報の対を決めた後、基準の観測情報の対から
一定距離前の観測情報を組み合わせることにより他の観
測情報の対が抽出される。このようにして複数の観測情
報の対を抽出することによれば、移動距離が重要な意味
を有する移動物体の経路を精度良く予測することができ
る。
現在までの経路および過去の経路の履歴より、互いに対
応する観測情報の対を複数組抽出する際に、まず基準と
なる観測情報の対を決めた後、基準の観測情報の対から
一定距離前の観測情報を組み合わせることにより他の観
測情報の対が抽出される。このようにして複数の観測情
報の対を抽出することによれば、移動距離が重要な意味
を有する移動物体の経路を精度良く予測することができ
る。
【００４９】
【図１】 本発明の実施の形態１の経路予測装置のブロ
ック図である。
ック図である。
【図２】 本発明の実施の形態１の経路予測装置が備え
る目標情報記憶手段の内容の例を示す図である。
る目標情報記憶手段の内容の例を示す図である。
【図３】 本発明の実施の形態１の経路予測装置が備え
る経路履歴データベース内に含まれている履歴の例を示
す図である。
る経路履歴データベース内に含まれている履歴の例を示
す図である。
【図４】 本発明の実施の形態１の経路予測装置が備え
る表示手段による表示画面の例を示す図
る表示手段による表示画面の例を示す図
【図５】 飛行物体の現在の経路および過去の経路の履
歴より対応する観測情報の対を抽出するための1つ目の
方法を説明するための図である。
歴より対応する観測情報の対を抽出するための1つ目の
方法を説明するための図である。
【図６】 飛行物体の現在の経路および過去の経路の履
歴より対応する観測情報の対を抽出するための２つ目の
方法を説明するための図である。
歴より対応する観測情報の対を抽出するための２つ目の
方法を説明するための図である。
【図７】 本発明の実施の形態２の経路予測装置のブロ
ック図である。
ック図である。
１０ センサ、 １１ 目標情報取得手段、 １２
目標情報記憶手段、１３ 経路履歴データベース、
１４ 類似度算出手段、 １４０ 比較対象点列抽出手
段、 １４１ 点列間類似度算出手段、 １５ 経路
判定手段、１６ 地図データベース、 １７ 表示手
段。
目標情報記憶手段、１３ 経路履歴データベース、
１４ 類似度算出手段、 １４０ 比較対象点列抽出手
段、 １４１ 点列間類似度算出手段、 １５ 経路
判定手段、１６ 地図データベース、 １７ 表示手
段。
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Claims (8)
- 【請求項１】 移動物体を観測して観測データを出力す
るセンサと、前記観測データを入力として前記移動物体
に関する観測情報を出力する目標情報取得手段と、 順
次得られる前記観測情報を時系列情報として保存する目
標情報記憶手段と、 一連の観測情報の履歴を複数組記
憶する経路履歴データベースと、 前記経路履歴データベースに記憶されている履歴と、前
記目標情報記憶手段に記憶されている時系列情報との間
の類似度を算出する類似度算出手段と、 前記類似度に基づいて、移動物体の現在の経路と類似す
る履歴を判定する経路判定手段と、 予め地図情報が格納された地図データベースと、 前記経路判定手段の判定結果と、前記時系列情報と、前
記地図情報とを入力として、移動物体の現在の経路と、
その経路に類似すると判定された履歴とを地図と共に表
示する表示手段と、 を備えることを特徴とする経路予測装置。 - 【請求項２】 前記類似度算出手段は、 前記経路履歴データベースに履歴として記憶される観測
情報の系列、および、前記目標情報記憶手段に時系列情
報として記憶されている観測情報の系列より、互いに対
応づけられる観測情報の対を複数抽出する比較対象点列
抽出手段と、 前記観測情報の対のそれぞれに含まれる２つの観測情報
の間の類似度を算出し、更に、各観測情報の対に対応す
る前記類似度を統合することにより、前記複数の観測情
報の対全体に対する類似度を算出するように構成されて
いる点列間類似度算出手段と、 を含んで構成されることを特徴とする請求項１記載の経
路予測装置。 - 【請求項３】 前記目標情報取得手段は、移動物体の経
度と緯度とを含む観測情報を出力し、 前記経路履歴データベースは、各サンプリング時刻にお
ける移動物体の経度と緯度とを含む観測情報を記憶し、 前記点列間類似度算出手段は、前記観測情報に含まれる
経度と緯度とをもとにして前記類似度を算出することを
特徴とする請求項２記載の経路予測装置。 - 【請求項４】 前記目標情報取得手段は、移動物体の経
度と緯度と高度とを含む観測情報を出力し、 前記経路履歴データベースは、各サンプリング時刻にお
ける移動物体の経度と緯度と高度とを含む観測情報を記
憶し、 前記点列間類似度算出手段は、前記観測情報に含まれる
経度と緯度と高度とをもとにして前記類似度を算出する
ことを特徴とする請求項２記載の経路予測装置。 - 【請求項５】 前記目標情報取得手段は、移動物体の経
度と緯度と速度とを含む観測情報を出力し、 前記経路履歴データベースは、各サンプリング時刻にお
ける移動物体の経度と緯度と速度とを含む観測情報を記
憶し、 前記点列間類似度算出手段は、前記観測情報に含まれる
経度と緯度と速度とをもとにして前記類似度を算出する
ことを特徴とする請求項２記載の経路予測装置。 - 【請求項６】 前記目標情報取得手段は、移動物体の経
度と緯度と速度とを含む観測情報を出力し、 前記経路履歴データベースは、個々の履歴毎に、各サン
プリング時刻における移動物体の経度および緯度と共
に、所定時間内における移動物体の平均速度を含む観測
情報を記憶し、 前記点列間類似度算出手段は、前記観測情報に含まれる
経度と緯度とをもとにして第１の類似度を算出し、更
に、 前記類似度算出手段は、 前記目標情報取得手段から出力される観測情報に基づい
て過去所定時間にわたる移動物体の平均速度を算出する
と共に、その平均速度と、前記経路履歴データベースに
記憶されている履歴毎の平均速度との類似度を速さ類似
度として算出する速さ類似度算出手段と、 前記第１の類似度と、前記速さ類似度とを統合して類似
度を算出する類似度統合手段と、 を含んで構成されることを特徴とする請求項２記載の経
路予測装置。 - 【請求項７】 前記比較対象点列抽出手段は、 移動物体の最新のサンプリング時刻における観測情報
と、その観測情報と最も近い内容を持つ履歴中の観測情
報とを前記観測情報の対として組み合わせ、更に、 その観測情報の対に含まれるそれぞれの観測情報から一
定時間さかのぼった時刻における観測情報として算出さ
れる情報を、他の観測情報の組として組み合わせるよう
に構成されていることを特徴とする請求項2記載の経路
予測装置。 - 【請求項８】 前記比較対象点列抽出手段は、 移動物体の最新のサンプリング時刻における観測情報
と、その観測情報と最も近い内容を持つ履歴中の観測情
報とを前記観測情報の対として組み合わせ、更に、 その観測情報の対に含まれるそれぞれの観測情報から一
定距離さかのぼった位置における観測情報として算出さ
れる情報を、他の観測情報の組として組み合わせるよう
に構成されていることを特徴とする請求項2記載の経路
予測装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10329099A JP2000155167A (ja) | 1998-11-19 | 1998-11-19 | 経路予測装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10329099A JP2000155167A (ja) | 1998-11-19 | 1998-11-19 | 経路予測装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000155167A true JP2000155167A (ja) | 2000-06-06 |
Family
ID=18217608
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10329099A Pending JP2000155167A (ja) | 1998-11-19 | 1998-11-19 | 経路予測装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2000155167A (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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-
1998
- 1998-11-19 JP JP10329099A patent/JP2000155167A/ja active Pending
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