JP2001208844A - 光学式車両感知装置および光学式車両感知方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 光学式車両感知装置において、車両の感知と
ともに車両に関する必要な情報を取得する。 【解決手段】 上流側、下流側それぞれの車両プロファ
イルの作成が終了すると、両者のマッチング処理を行な
う（ステップＳ７０３）。マッチング処理結果に基づい
て、同一車両が上流側の感知点および下流側の感知点を
通過した時間差を求め（ステップＳ７０５）、これに基
づいて通過速度を算出する（ステップＳ７０７）。通過
速度の算出と並行して、上流側、下流側それぞれで、車
両感知信号の継続時間の算出を行なう（ステップＳ７０
２、Ｓ７０２’）。そして、通過速度と継続時間とから
車両長さの算出を行なう（ステップＳ７０８）。車両長
さと、車両プロファイルをサブバンド化したデータとを
ニューラルネットワークに入力し（ステップＳ７１
０）、出力結果により車種の特定を行なう（ステップＳ
７１２）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は光学式車両感知装置
および光学式車両感知方法に関し、特に、より詳細に車
両の感知を行なうことのできる光学式車両感知装置およ
び光学式車両感知方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来から、路面上空に発光部および受光
部を有する光式測距儀と呼ばれる装置を設置し、受光さ
れた反射光のレベルの変化から車両を感知するという光
学式の車両感知装置が知られている。

【０００３】このような光学式の車両感知装置の一つ
が、例えば、特開平７−２１８６３５に開示されてい
る。ただし、そこには、単に車両の有無を感知するのみ
でなく、車両の通過速度を測定することのできる技術が
記載されている。

【０００４】すなわち、照射光と反射光の位相差から光
路長を算出し、光路長が予め定められたしきい値以内と
なった場合に車両を感知し、さらに、２つの光式測距儀
を車両進行方向に照射角度を異ならせて一体に設置する
ことにより、上流側での車両感知信号と下流側での車両
感知信号の時間差および車体の高さ等から車両速度を算
出するというものである。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、最近の
交通制御システム分野では、車両の有無や走行速度のみ
ならず、より正確かつ詳細な交通状況の把握を実現する
ために多種多様な情報の取得が要望されてきている。こ
のため、特開平７−２１８６３５に記載される技術で
は、最近のニーズに応じた情報を取得するためには必ず
しも十分とは言えなかった。

【０００６】本発明はこの実状に鑑み考え出されたもの
であり、その目的は、車両の感知とともに車両に関する
必要な情報を取得することにより、より付加価値の高い
光学式車両感知装置および光学式車両感知方法を提供す
ることである。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明のある局面に従うと、光学式車両感知装置
は、光線を照射する照射部と、照射された光線の反射光
を受光する受光部と、照射された光線および受光された
反射光の位相差から算出される反射点までの距離に基づ
いて、路面から反射点までの高さを算出する高さ算出部
と、算出された高さが所定のしきい値以上の場合に、車
両感知信号を出力する感知信号出力部とを備え、照射部
は、走行車線の上流側を照射する上流側照射部と下流側
を照射する下流側照射部とを含み、受光部は、上流側照
射部から照射される光線の反射光を受光する上流側受光
部と下流側照射部から照射される光線の反射光を受光す
る下流側受光部とを含み、車両が上流側の反射点および
下流側の反射点を通過した時間差を算出する時間差算出
部と、算出された時間差と上流側の反射点および下流側
の反射点の路面に平行な距離とに基づいて車両の通過速
度を算出する速度算出部と、車両感知信号が出力された
継続時間を取得する取得部と、算出された通過速度およ
び取得された継続時間に基づき車両の長さを算出する車
両長算出部とをさらに備える。

【０００８】この発明に従うと、取得部により、車両感
知信号が出力された継続時間が取得され、速度算出部に
より上流側および下流側の反射点を通過した時間差と距
離とに基づいて車両の通過速度が算出される。そして、
取得された継続時間および算出された通過速度に基づき
車両の長さが算出される。このため、車両に関する必要
な情報である車両長さの情報を得ることが可能となる。

【０００９】したがって、車両の感知とともに車両に関
する必要な情報を取得することにより、より付加価値の
高い光学式車両感知装置を提供することが可能となる。

【００１０】好ましくは、前記光学式車両感知装置は、
感知信号出力部により車両感知信号が出力されてから所
定時間内に車両感知信号が出力される数をカウントする
カウント部と、カウント部によるカウント数がしきい値
以下である場合、出力された車両感知信号を取り消す取
消部とをさらに備え、取得部は、取消部により取り消さ
れた車両感知信号を除いた車両感知信号についての継続
時間を取得することを特徴とする。

【００１１】これによると、所定時間内の車両感知信号
のカウント数がしきい値以下の場合、出力された感知信
号が取り消され、この取り消された車両感知信号を除い
た真の車両感知信号に基づき車両感知信号の出力の継続
時間が取得される。このため、ノイズ等により誤って認
識された車両感知信号を除去することができ、より正確
な継続時間の取得が可能となる。

【００１２】また、好ましくは、前記光学式車両感知装
置は、感知信号出力部により車両感知信号が出力される
と、所定時間にわたり、高さ算出部により算出された高
さ情報を時系列に記憶部に記憶することで車両のプロフ
ァイルを作成するプロファイル作成部と、作成された車
両のプロファイルおよび算出された車両の長さに基づい
て車種を特定する車種特定部とをさらに備える。

【００１３】これによると、所定時間にわたり高さ情報
を時系列に記憶することで車両のプロファイルが作成さ
れ、この作成された車両のプロファイルと、算出された
車両の長さとに基づいて車種が特定される。このため、
車両に関する必要な情報である車種の判別情報を得るこ
とが可能となる。したがって、車両の感知とともに車両
に関する必要な情報を取得することにより、さらに光学
式車両感知装置の付加価値を高めることが可能となる。

【００１４】さらに、好ましくは、前記光学式車両感知
装置は、プロファイル作成部により作成された上流側の
車両のプロファイルおよび下流側の車両のプロファイル
をマッチング処理するマッチング処理部をさらに備え、
時間差算出部は、マッチング処理部によるマッチング結
果に基づいて前記時間差を算出することを特徴とする。

【００１５】これによると、マッチング処理部により上
流側の車両のプロファイルと下流側の車両のプロファイ
ルとがマッチング処理され、その結果に基づいて、車両
が、上流側の反射点および下流側の反射点を通過した時
間差が算出される。このため、より正確な時間差を算出
することが可能となる。

【００１６】また、好ましくは、前記光学式車両感知装
置は、作成された車両のプロファイルを複数のサブバン
ドに分割する分割部をさらに含み、車種特定部は、分割
された複数のサブバンドのデータおよび算出された車両
の長さに基づいて車種を特定することを特徴とする。

【００１７】これによると、車両のプロファイルデータ
がサブバンドに分割され、その分割された複数のサブバ
ンドのデータと算出された車両の長さに基づいて車種が
特定される。このため、適切に車種の特定を行なうこと
が可能となる。

【００１８】さらに、好ましくは、前記光学式車両感知
装置において、車種特定部はニューラルネットワークに
より構成されることを特徴とする。

【００１９】これによると、車種の特定はニューラルネ
ットワークが利用される。車両のプロファイルデータが
ノイズ等の影響を受けた場合、パターン認識に通常用い
られるような線形的手法を用いると十分な精度が得られ
ない可能性があるため、強力な学習機能を有し、非線形
な処理を基本とするニューラルネットワークの導入が有
効であると考えられる。

【００２０】本発明の別の局面に従うと、光学式車両感
知方法は、光線を照射する照射ステップと、照射された
光線の反射光を受光する受光ステップと、照射された光
線および受光された反射光の位相差から算出される反射
点までの距離に基づいて、路面から反射点までの高さを
算出する高さ算出ステップと、算出された高さが所定の
しきい値以上の場合に、車両感知信号を出力する感知信
号出力ステップとを備え、照射ステップは、走行車線の
上流側を照射する上流側照射ステップと下流側を照射す
る下流側照射ステップとを含み、受光ステップは、上流
側照射ステップから照射される光線の反射光を受光する
上流側受光ステップと下流側照射ステップから照射され
る光線の反射光を受光する下流側受光ステップとを含
み、車両が上流側の反射点および下流側の反射点を通過
した時間差を算出する時間差算出ステップと、算出され
た時間差と上流側の反射点および下流側の反射点の路面
に平行な距離とに基づいて車両の通過速度を算出する速
度算出ステップと、車両感知信号が出力された継続時間
を取得する取得ステップと、算出された通過速度および
取得された継続時間に基づき車両の長さを算出する車両
長算出ステップとをさらに備える。

【００２１】この発明に従うと、取得ステップにおいて
車両感知信号が出力された継続時間が取得され、速度算
出ステップにより上流側および下流側の反射点を通過し
た時間差と距離とに基づいて、車両の通過速度が算出さ
れる。そして、この取得された継続時間および算出され
た通過速度に基づき車両の長さが算出される。このた
め、車両に関する必要な情報である車両長さの情報を得
ることが可能となる。

【００２２】したがって、車両の感知とともに車両に関
する必要な情報を取得することにより、より付加価値の
高い光学式車両感知方法を提供することが可能となる。

【００２３】好ましくは、前記光学式車両感知方法は、
感知信号出力ステップにおいて車両感知信号が出力され
てから所定時間内に車両感知信号が出力される数をカウ
ントするカウントステップと、カウントステップにおけ
るカウント数がしきい値以下である場合、出力された車
両感知信号を取り消す取消ステップとをさらに備え、取
得ステップは、取消ステップにより取り消された車両感
知信号を除いた車両感知信号についての継続時間を取得
することを特徴とする。

【００２４】これによると、所定時間内の車両感知信号
のカウント数がしきい値以下の場合、出力された感知信
号が取り消され、この取り消された車両感知信号を除い
た真の車両感知信号に基づき車両感知信号の出力の継続
時間が取得される。このため、ノイズ等により誤って認
識された車両感知信号を除去することができ、より正確
に継続時間を取得することが可能となる。

【００２５】また、好ましくは、感知信号出力ステップ
により車両感知信号が出力されると、所定時間にわた
り、高さ算出ステップにより算出された高さ情報を時系
列に記憶部に記憶することで車両のプロファイルを作成
するプロファイル作成ステップと、作成された車両のプ
ロファイルおよび算出された車両の長さに基づいて車種
を特定する車種特定ステップとをさらに備える。

【００２６】これによると、所定時間にわたり高さ情報
を時系列に記憶することで車両のプロファイルが作成さ
れ、この作成された車両のプロファイルと、算出された
車両の長さとに基づいて車種が特定される。このため、
車両に関する必要な情報である車種の判別情報を得るこ
とが可能となる。したがって、車両の感知とともに車両
に関する必要な情報を取得することにより、さらに光学
式車両感知方法の付加価値を高めることが可能となる。

【００２７】さらに、好ましくは、前記光学式車両感知
方法は、プロファイル作成ステップにより作成された上
流側の車両のプロファイルおよび下流側の車両のプロフ
ァイルをマッチング処理するマッチング処理ステップを
さらに備え、時間差算出ステップは、マッチング処理ス
テップによるマッチング結果に基づいて時間差を算出す
ることを特徴とする。

【００２８】これによると、マッチング処理ステップに
より上流側の車両のプロファイルと下流側の車両のプロ
ファイルとがマッチング処理され、その結果に基づい
て、車両が、上流側の反射点および下流側の反射点を通
過した時間差が算出される。このため、より正確な時間
差を算出することが可能となる。

【００２９】また、好ましくは、前記光学式車両感知方
法は、作成された車両のプロファイルを複数のサブバン
ドに分割する分割ステップをさらに含み、車種特定ステ
ップは、分割された複数のサブバンドのデータおよび算
出された車両の長さに基づいて車種を特定することを特
徴とする。

【００３０】これによると、車両のプロファイルデータ
がサブバンドに分割され、その分割された複数のサブバ
ンドのデータと算出された車両の長さに基づいて車種が
特定される。このため、適切に車種の特定を行なうこと
が可能となる。

【００３１】さらに好ましくは、前記光学式車両感知方
法において、車種特定ステップはニューラルネットワー
クを用いて特定することを特徴とする。

【００３２】これによると、車種の特定にニューラルネ
ットワークが利用される。車両のプロファイルデータが
ノイズ等の影響を受けた場合、パターン認識に通常用い
られるような線形的手法を用いると十分な精度が得られ
ない可能性があるため、強力な学習機能を有し、非線形
な処理を基本とするニューラルネットワークの導入が有
効であると考えられる。

【００３３】

【発明の実施の形態】次に、本発明の実施の形態を、図
面に基づいて説明する。図１は、本発明の実施の形態に
おける光学式車両感知装置（以下「車両感知測定装置」
と略す）１０の使用取付例を示した図である。

【００３４】車両感知装置１０は、本図に示すように、
車線を走行する車両を感知するためのヘッド１が支柱２
の上部に設けられ、ヘッド１からの信号に基づいて車両
プロファイルの作成や速度算出等の所定の処理を行なう
制御部３が支柱２の下部に設けられている。

【００３５】ヘッド１内には、所定の光線を発光する発
光部とその反射光を受光する受光部との対で構成される
２つの光式測距儀が含まれている。そして、一方の発光
部からは、走行車線の上流側（矢印Ａ）に光線が照射さ
れ、他方の発光部からは、下流側（矢印Ｂ）に光線が照
射される。したがって、２つの光式測距儀により上流側
と下流側の２方向における車両感知が可能となってい
る。

【００３６】図２は、車両感知装置１０の全体構成の概
略を示したブロック図である。図２を参照して、車両感
知装置１０は、大きくは、上流側の車両を感知するため
の上流側光式測距儀４と、下流側の車両を感知するため
の下流側光式測距儀５と、上流側光式測距儀４および下
流側光式測距儀５から得られる信号の処理等を行なう制
御部３とで構成されている。

【００３７】上流側光式測距儀４は、走行車線の上流側
に所定の光線を照射するための上流側発光部２０３と、
上流側発光部２０３からの光線の反射光を受光するため
の上流側受光部２０５とを備えている。そして、下流側
光式測距儀５は、走行車線の下流側に所定の光線を照射
するための下流側発光部２０７と、下流側発光部２０７
からの光線の反射光を受光するための下流側受光部２０
９とを備えている。

【００３８】また、制御部３は、上流側および下流側の
発光部２０３，２０７および受光部２０５，２０９の制
御を行なう発光・受光制御部２１１と、車両感知や速度
計測を行なうための計測処理部２１３と、装置の詳細な
設定を行なったり装置の状態を表示等するための表示設
定部２１７と、計測結果を中央装置２１１等に伝送する
ための通信処理部２１５と、電源部２１９とを含んでい
る。

【００３９】各光式測距儀４，５から反射地点までの距
離は、各発光部２０３，２０７から照射される照射光
と、各受光部２０５，２０９で受光される反射光との位
相差から求められる。即ち、公知の手法において、照射
光と反射光の位相差に基づき光路長が求められ、その半
分の長さが反射地点までの距離として算出される。

【００４０】通常、発光部から照射された光線は路面で
反射するため、光式測距儀から路面までの距離が測定さ
れるが、車両が通過して光線の光路上を横切った場合、
路面に達する前に車両上で反射するため、算出される反
射地点までの距離は路面までの距離よりも短くなる。

【００４１】図３は、車両高さの算出原理を説明するた
めの図である。図３を参照して、路面上空に設置されて
いるヘッド１から照射角度θでもって、光線が照射され
るとする。光式測距儀が具備されているヘッド１の路面
からの高さをＨとすると、ヘッド１から反射点Ｍまでの
距離Ｌは、上述したように、照射光と反射光の位相差か
ら算出される。したがって、反射点Ｍと路面との距離、
即ち車両高さｈが、ｈ=Ｈ−Ｌ・ｃｏｓθにより求めら
れる。

【００４２】そして、考え得る最も低い車両の高さを予
めしきい値ｈ_cとして定めておけば、測定された車両の
高さｈが、そのしきい値ｈ_c以上の場合に、車両が通過
したと判断させることが可能となる。

【００４３】次に、図２に示す制御部３の動作処理につ
いて、図４から図８を用いて説明する。図４は、制御部
３における車両感知処理および車両速度測定処理の流れ
を示したフローチャートである。図４を参照して、制御
部３においては、上流側光式測距儀４からの信号に基づ
く処理と、下流側光式測距儀５からの信号に基づく処理
とが、別個に並行して行なわれる。上流側における処理
内容（ステップＳ４０１からステップＳ４３３）と下流
側における処理内容（ステップＳ４０１’からステップ
Ｓ４３３’）とは殆ど同様であるため、上流側の処理の
流れのみを説明し、下流側の説明は省略する。

【００４４】上流側においては、まず、ステップＳ４０
１で初期設定が行なわれ、カウンタＣ₁、フラグｆ₁、フ
ラグｆ₂がそれぞれ０に、そして、時刻Ｔ₁がｔ（現在時
刻）に設定される。次に、ステップＳ４０３で、所定時
間を経過したか否かが判断される。即ち、ＲＡＭに記憶
した時刻Ｔ₁と現在の時刻ｔとの差から、所定時間Ｔ_cを
経過しているか否かが判断される（ｔ−Ｔ₁＞Ｔ_c?）。

【００４５】所定時間を経過していない場合は、ステッ
プＳ４０５において、ヘッド１から反射点までの距離Ｌ
が算出される。そして、算出された距離Ｌに基づいて、
ステップＳ４０７において、路面からの反射点の高さｈ
が算出される。

【００４６】高さｈが算出されると、ステップＳ４０９
において、その高さｈが予め定められた所定のしきい値
ｈ_cよりも大きいか否かが判断される。即ち、ここで、
車両の有無が判断されることになる。高さｈがしきい値
ｈ_cよりも小さい場合は、車両は感知されないものとし
て、ステップＳ４０３の処理に戻る。

【００４７】反対に、高さｈがしきい値ｈｃよりも大き
い場合は、車両が感知されることになり、ステップＳ４
１１において、車両感知信号（以下「感知信号」と略
す）が出力される。そして、ステップＳ４１３におい
て、このときの時刻ｔと高さｈがＲＡＭの所定の領域に
記憶される。

【００４８】次に、ステップＳ４１５において、カウン
タＣ₁の値が１インクリメントされる。そして、ステッ
プＳ４１７において、カウント値Ｃ₁が１か否かが判断
される。カウント値Ｃ₁が１の場合は、ステップＳ４１
９において、その時の時刻ｔがＴ₁として記憶される。
即ち、カウントを開始した時刻がＴ₁として、ここで記
憶されることになる。そして、ステップＳ４０３の処理
に戻る。

【００４９】カウント値Ｃ₁が１でない場合、即ち、カ
ウントを開始してから時間が経っており、カウント値Ｃ
₁が２以上の場合は、ステップＳ４２１の処理に進み、
カウント値Ｃ₁と所定のしきい値Ｃ_cとの比較判断が行な
われる。カウント値Ｃ₁がしきい値Ｃ_cよりも大きい場合
は、ステップＳ４２３の処理に進むが、小さい場合は、
ステップＳ４０３の処理に戻る。

【００５０】そして、ステップＳ４０３において、所定
時間が経過していない場合はステップＳ４０５以降の処
理を繰り返すが、所定時間が経過している場合はステッ
プＳ４２７の処理に進む。そして、ステップＳ４２７で
フラグｆ₂が０にされ、ステップＳ４２９でフラグｆ₁が
１か否かが判断される。フラグｆ₁が１であれば、同一
車両と判断されたことになり、ステップＳ４３０の車種
特定処理に進むが、フラグｆ₁が１でない場合は、ステ
ップＳ４３１の処理に進み、プロファイルが消去され
る。

【００５１】つまり、ここでは、所定時間内にステップ
Ｓ４１１で出力された感知信号がある場合は、その感知
信号が”偽”の信号であると判断され、感知信号が取り
消されることになる。そして、ステップＳ４３３におい
て、再びカウント値Ｃ₁に０が、そして、Ｔ₁にｔ（現在
時刻）が設定され、ステップＳ４０５以降の処理が行な
われる。即ち、また最初からカウントおよびプロファイ
ルの作成が開始されることになる。

【００５２】以上の処理を要約すると次のようになる。
まず、光線の照射される微小時間毎に反射点の高さｈが
算出され、その高さｈがしきい値ｈ_cよりも大きい場合
にのみ感知信号が出力されて、時刻ｔと高さｈが記憶さ
れる。そして、所定時間Ｔ_cが経過するまで、必要な時
刻ｔと高さｈが順に記憶され車両のプロファイルが作成
される。なお、感知信号が出力される度にカウントが行
なわれ、所定時間Ｔ_c内にカウント値Ｃ₁がしきい値Ｃ_c
以上とならなければ、車両の感知は行なわれなかったも
のとして、不要なプロファイルが消去される。

【００５３】次に、以上の処理を具体的に図５を用いて
説明する。図５は、車両の誤感知を防止するための処理
方法を説明するための図である。横軸に時間ｔがとられ
ており、縦軸に反射点の路面からの高さ（車高）ｈがと
られている。光線が照射される微小時間毎に高さｈが算
出されており、その値が時系列にプロットされている。
そして、高さｈがしきい値ｈ_c以上の場合に、車両感知
信号が出力される。本図においては、高さデータｈ₁か
らｈ₉が得られた場合にそれぞれ感知信号が出力され
る。

【００５４】この出力された感知信号を基に車両の有無
が判断されるわけであるが、感知信号が出力された場
合、即ち、得られた高さデータがしきい値以上の場合す
べてに対して、直ちに、車両が感知されたと判断してし
まうと、正確性に欠ける場合が生じてくる。これは、感
知信号の中には、路面の水溜まり等の影響で発生するノ
イズを拾うような場合もあるからである。

【００５５】一般に、水溜まり等の影響で発生するノイ
ズは、瞬間的なものが多く、継続して発生し続けるケー
スは少ない。そこで、図４に示した処理の流れに従い、
感知信号が出力されてから所定の時間内Ｔ_cにしきい値
以上となるデータ数がいくつあるかをカウントすること
で、その感知信号が瞬間的なものか継続した信号かを判
断することが可能となる。

【００５６】ここでは、例えば、感知信号が出力されて
から高さデータが５プロットされる間に、しきい値以上
となる高さデータ数が４つ以上ある場合それらの感知信
号は”真”であると判断され、３つ以下の場合は”偽”
であると判断されるとする。

【００５７】すると、データ点ｈ₁，ｈ₂に対しては、感
知信号自体は出力されるものの、ｈ ₁に対する出力から
５プロットされる間には、ｈ₁，ｈ₂の２つしか感知信号
は出力されていないため、これらの感知信号は”偽”の
信号であると判断される。一方、データ点ｈ₃〜ｈ₉に対
しては、５プロットされる間に４つ以上存在することに
なり、”真”の信号であると判断される。

【００５８】このように、得られた高さデータが単にし
きい値以上か否かで車両の有無を判断するのではなく、
所定時間内に所定数以上感知信号が出力された場合にの
み真に車両が感知されたと判断することにより、路面状
況等の影響による誤感知を回避し、より正確な車両感知
を行なうことが可能となる。

【００５９】次に、図４に戻って、ステップＳ４２１に
おいて、カウント値Ｃ₁がしきい値Ｃ_cよりも大きいと判
断された場合、即ち、所定時間内に出力された感知信号
が”真”であると判断された場合（ステップＳ４２１に
おいて”Ｙｅｓ”の場合）の処理について説明する。

【００６０】この場合、ステップＳ４２３の処理に進
み、フラグｆ₂が１になっているか否かが判断される。
フラグｆ₂は、同一車両判断処理（ステップＳ４３５）
が行なわれたか否かを示すためのフラグである。同一車
両判断処理が行なわれていない場合は０のままであり、
同一車両判断処理が行なわれた場合は１が立つというも
のである。

【００６１】したがって、一度、ステップＳ４２１にお
いてカウント値Ｃ₁がしきい値Ｃ_cよりも大きいと判断さ
れると、フラグｆ₂に１を設定してから（ステップＳ４
２５）、まず、ステップＳ４３５の同一車両判断処理に
進み、上流側と下流側で感知された車両が同一か否かが
判断される。

【００６２】そして、次回からは、ステップＳ４２１で
カウント値Ｃ₁がしきい値Ｃ_cよりも大きいと判断されて
も、フラグｆ₂は１となっているため、同一車両判断処
理（ステップＳ４３５）は行なわずに、ステップＳ４３
３の処理に戻る。そこで、カウント値Ｃ₁を０に、メモ
リＴ₁をｔ（現在時刻）にそれぞれ設定し直して、再び
ステップＳ４０５以降の処理を行なう。

【００６３】次に、ステップＳ４３５の同一車両判断処
理について説明する。図６は、図４の同一車両判断処理
（ステップＳ４３５）の詳細を示したフローチャートで
ある。図６を参照して、この同一車両判断処理は、上流
側と下流側いずれにおいても、感知信号が”真”である
と判断された場合に行なわれる。

【００６４】まず、ステップＳ６０１において、上流側
と下流側の感知時間差が算出される。即ち、上流側のス
テップＳ４１９（あるいはステップＳ４３３）で記憶さ
れたカウント開始時刻Ｔ₁と、下流側のステップＳ４１
９’（あるいはステップＳ４３３’）で記憶されたカウ
ント開始時刻Ｔ₂との差Ｔがここで算出される（Ｔ=Ｔ ₂
−Ｔ₁）。

【００６５】次に、ステップＳ６０３において、算出さ
れた感知時間差Ｔが予め定められた所定時間Ｔ_pよりも
小さいか否かが判断される。そして、Ｔ_pよりも大きい
場合は、ステップＳ６０９において、上流側で感知され
た車両と下流側で感知された車両とは異なる車両である
と判断される。

【００６６】反対に、Ｔ_pよりも小さい場合は、ステッ
プＳ６０５において、上流側で感知された車両と下流側
で感知された車両とは同一車両であると判断され、ステ
ップＳ６０７において、フラグｆ₁に１が設定される。

【００６７】上流側で感知された車両は、通常に走行す
る場合、微小時間経過後に下流側でも感知されるはずで
ある。したがって、常識的に考え得る最低の走行速度を
適当に設定することにより、上流側の感知点と下流側の
感知点との距離から、上流側を通過した車両が下流側を
通過するまでに要する時間（最大時間）Ｔ_pを定めるこ
とができる。

【００６８】そして、上流側で感知信号が出力されてか
ら、この所定時間Ｔ_p内に下流側で感知信号が出力され
た場合に、両者は対応付けができたことになり、同一車
両を感知したものと判断される。

【００６９】なお、両者の対応付けができなかった場
合、即ち、上流側の感知信号と下流側の感知信号との出
力時間差が所定時間Ｔ_p以上であった場合は、上流側で
感知された車両と下流側で感知された車両とは、異なる
車両であると判断される。この場合、車両の斜め走行等
により、上流もしくは下流の感知地点のみを通過した車
両が感知されたと考えることができる。

【００７０】図７は、上流側で感知された車両と下流側
で感知された車両とが同一車両であると判断された場合
の車種特定処理（図４のステップＳ４３０）の流れを示
すフローチャートである。この車種特定処理は、上流側
においてカウントを開始してから所定のカウント値に達
しないまま所定時間を経過した場合（図４のステップＳ
４０３において”Ｙｅｓ”）、即ち、感知信号が”偽”
となり車両のプロファイル作成が終了した場合、かつ、
下流側においても車両のプロファイル作成が終了した場
合（ステップＳ４０３’において”Ｙｅｓ”）であっ
て、図４のステップＳ４２９（およびＳ４２９’）でフ
ラグｆ₁が１であると判断された場合、即ち、同一車両
判断処理において同一車両と判断された場合に、行なわ
れる処理である。

【００７１】図７を参照して、フラグｆ₁が１であると
判断された場合（図４のステップＳ４２９で”Ｙｅ
ｓ”）、まず、ステップＳ７０１でフラグｆ₁が０に設
定し直される。そして、ステップＳ７０３において、マ
ッチング処理が行なわれる。マッチング処理の詳細につ
いては後述する。

【００７２】次に、ステップＳ７０５において、同一車
両が上流側の感知点を通過した時間と下流側の感知点を
通過した時間の差（以下「通過時間差」という）Δｔが
求められる。これは、ステップＳ７０３のマッチング処
理を行なうことにより容易に求められるものである。通
過時間差Δｔが算出されると、ステップＳ７０７におい
て、通過速度ｖが算出される。

【００７３】通過速度ｖは、上流側および下流側の光線
の照射角度を、上流側方向および下流側方向にそれぞれ
θであるとすると、ｖ=（２・（Ｈ−ｈ）・ｔａｎθ）
／Δｔにより求めることができる（図３参照）。

【００７４】図８は、図７のマッチング処理（ステップ
Ｓ７０３）の詳細を説明するための図である。図８
（ａ）は、上段に上流側の車両プロファイルが、下段に
下流側の車両プロファイルがそれぞれ示されている。

【００７５】この上流側車両プロファイルと下流側車両
プロファイルとは、以下のようにしてマッチングされ
る。図８（ｂ）に示すように、上流側の車両プロファイ
ルに対して、各時刻における車高データの差の二乗和
（Ｓ）が最小となるように、下流側の車両プロファイル
を時間軸方向に平行移動させていく。そして、各時刻に
おけるデータの差の二乗和（Ｓ）が最小となった状態
が、上流側車両プロファイルと下流側車両プロファイル
とがマッチングした状態であると判断される。

【００７６】このマッチング処理によりマッチング状態
まで下流側プロファイルを平行移動させた時間が、車両
の上流側と下流側の通過時間差Δｔとして求められる。
そして、求められた通過時間差Δｔを用いて速度が算出
されることになる。

【００７７】このように、マッチング処理により車両の
通過時間差を求めると、上流側と下流側の感知開始時間
の差のみから通過時間差を求めるという従来の方法より
も正確な値を得ることができる。

【００７８】つまり、従来の方法であると、車両感知が
開始された時間の差、即ち、立ち上がり部分の時間差ｔ
₂が、上流側感知点と下流側感知点の通過時間差Δｔと
される。これに対して、本実施の形態では、マッチング
処理を行なうことにより、ｔ ₂よりも小さい値が得られ
ることになり、より正確な値ｔ₁に近づく。したがっ
て、より信頼性の高い通過時間差を得ることができ、こ
れを基に求められる車両速度もより正確なものとなる。

【００７９】また、図７を参照して、通過速度ｖの算出
処理と並行して、ステップＳ７０２（Ｓ７０２’）にお
いて、上流側、下流側それぞれで、車両感知信号の継続
時間の算出が行なわれる。この継続時間の算出は、作成
されたそれぞれの車両のプロファイルに基づいて行なわ
れるものである。

【００８０】そして、通過速度ｖの算出と、上流側、下
流側それぞれの車両感知信号の継続時間の算出とが終了
すると、ステップＳ７０８において、車両長さｌの算出
が行なわれる。車両長さｌは、通過速度ｖと継続時間ｔ
ｃとが既知であると、ｌ=ｖ・ｔｃにより算出される。

【００８１】ここで、車両感知信号の継続時間ｔｃにつ
いては、例えば、上流側で求めた継続時間と下流側で求
めた継続時間の平均を取ることにより、その車両に関す
る継続時間として決定することができる。

【００８２】車両長さｌが算出されると、ステップＳ７
１０において、車両長さと、車両プロファイルをサブバ
ンド化したデータとがニューラルネットワークに入力さ
れる。車両プロファイルのサブバンド化は、上流側と下
流側いずれかにおける車両のプロファイルデータに基づ
き行なう。そして、ステップＳ７１２において、車種の
特定が行なわれ、ステップＳ７１４において、速度や特
定された車種情報等の表示が行なわれる。

【００８３】図９は、図７のステップＳ７１０およびＳ
７１２におけるニューラルネットワークを用いた車種の
判別方法を示す図である。図９を参照して、まず、車両
のプロファイルデータは、予め定められたＮ個の領域に
サブバンド化される。サブバンド化は、例えば所定の時
間領域内に含まれる車高データの平均をとることなどに
より行なわれる。

【００８４】そして、Ｎ分割された車両のプロファイル
データと算出された車両の長さｌとが、その車両の特徴
を示す１セットのデータと見なされて、ニューラルネッ
トワークの入力層にそれぞれ入力される。ここで、ニュ
ーラルネットワークの入力層は、図９に示すように（Ｎ
＋１）個のニューロンを有するものである。

【００８５】また、ニューラルネットワークの出力層の
ニューロン数は、判別したい車種の数に一致させられ
る。例えば、大型車と普通車の２種類の区別を行ないた
い場合は、出力層のニューロン数は２つになる。そし
て、出力層に現れるパターンが（１，０）である時は大
型車、（０，１）である時は普通車といったように判定
させることになる。

【００８６】なお、このニューラルネットワークは、車
両プロファイルと車両の長さを入力、車種を出力とした
１つ以上の学習データを用いて、予め知能化されたもの
である。知能化されたニューラルネットワークを用いる
ことによって車種の判別を行なうことが可能となる。

【００８７】以上説明したように、本実施の形態におけ
る車両感知装置１０によると、感知信号の回数を所定時
間カウントすることにより感知信号の信憑性が審査され
る。このため、路面にできた水溜まり等の影響で発生す
るノイズにより車両を誤まって感知するという事態が回
避され、より高い精度でもって車両の感知を行なうこと
が可能となる。

【００８８】また、高精度の車両感知結果に基づいて車
両のプロファイルが作成されるため、その後の処理であ
る車両速度の測定も一層正確なものとなる。

【００８９】さらに、上流側で感知された車両と下流側
で感知された車両とが常識的な範囲で同一であるか否か
が判断されることにより、斜め走行された車両に対する
誤感知、および、誤感知に基づく誤った通過速度の算出
等が排除される。

【００９０】また、得られたプロファイルをマッチング
処理することにより、通過時間差が算出されるため、従
来以上に正確な通過時間差が求められることになる。し
たがって、この通過時間差を用いて算出される車両速度
も、より正確な値が得られることになる。

【００９１】また、車両が感知される継続時間が求めら
れ、この継続時間と車両速度とに基づいて容易に車両長
さが算出される。さらに、算出された車両長さと作成さ
れた車両プロファイルとに基づいてニューラルネットワ
ークを用いた適切な車種の特定を行なうことが可能とな
る。

【００９２】したがって、車両の感知のみならず、車両
速度、車両長さ、車種の特定等といった、車両に関する
必要な情報を容易に取得することが可能となり、一層、
付加価値の向上を図ることができる。

【００９３】なお、ニューラルネットワークの適用に関
しては、図９に示した適用例の他に、一部分に適用させ
る等、種々の適用が可能である。したがって、例えば、
車両長さや車両高さによって判別車種を複数のグループ
のいずれに属するかを判定させた後に、プロファイルデ
ータのみをネットワークに入力して、そのグループ中の
いずれの車種であるかを判別させるといった方法も考え
られる。

【００９４】なお、図７等に示す車種特定処理において
は、ニューラルネットの代替技術として、ファジィや遺
伝アルゴリズムといった技術を適用することも可能であ
る。

【００９５】なお、本実施の形態においては、図１、図
２等に示すように、簡単のために光式測距儀が２つの場
合を示しているが、数に限定はなく２つ以上であればよ
い。多数設けることにより、さらに高精度の測定を行な
うことが可能となる。

【００９６】また、図１および図２等で示したように、
ヘッド１内に光式測距儀が含まれ、制御部３には、発光
・受光制御部２１１、計測処理部２１３等が含まれる構
成となっているが、このような構成に限られず、例え
ば、制御部３の一部がヘッド１内に含まれるようにする
ことなども可能である。

【００９７】さらに、上流側と下流側の光式測距儀は、
ここでは同じヘッド１内に一体に設けられているが、異
なるヘッドに別々に設けるようにしてもよい。

【００９８】また、図４のフローチャートで示したよう
に、同一車両判断処理（ステップＳ４３５）は、上流側
および下流側において出力された感知信号がともに”
真”であると判断された場合に行なっているが、いずれ
か一方のみが”真”であると判断された所定の場合にも
行なうようにしてもよい。

【００９９】たとえば、上流側で感知信号が”真”と判
断されてから、一定時間経過しても下流側で感知信号
が”真”と判断されない場合や、逆に、上流側では”
真”と判断されないが、下流側のみで”真”と判断され
る場合なども、同一車両判断処理を行なうようにしても
よい。なお、これらの場合は、当然に同一車両ではない
と判断されることになる。

【０１００】また、同一車両か否かの判断は、感知開始
時間Ｔ₁およびＴ₂に基づいて行なっているが、複数点の
対応づけにより判断するようにしてもよい。

【０１０１】また、図４のフローチャートでは、感知信
号が出力された場合のみプロファイルが作成されるよう
になっているが、出力されない場合にもその時刻ｔおよ
び高さｈを記憶させ、プロファイルを作成するようにし
てもよい。したがって、例えば、ステップＳ４０７で高
さｈが算出されると、直ぐ後に、記憶処理（ステップＳ
４１３の処理内容）を行なうようにしてもよい。

【０１０２】また、ここでは、感知信号が”真”である
と判断された場合にプロファイルの作成を開始し、感知
信号が”偽”であると判断された場合にプロファイルの
作成を終了しているが、このような方法には限られな
い。したがって、例えば、適当に定められた一定時間に
わたりプロファイルが作成されるようにしてもよい。

【０１０３】また、図７においては、車両感知信号の継
続時間の算出処理（ステップＳ７０２、Ｓ７０２’）と
通過速度等の算出処理（ステップＳ７０３からＳ７０
７）とを並行して行なっているが、順番に行なうように
してもよい。また、車両感知信号の継続時間の算出処理
は上流側と下流側とで別個に行なっているが、いずれか
一方のみで行なうようにしてもよい。

【０１０４】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及び
範囲内ですべての変更が含まれることが意図される。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の実施の形態における光学式車両感知
装置１０の使用取付例を示した図である。

【図２】 車両感知装置１０の全体構成の概略を示した
ブロック図である。

【図３】 車両高さの算出原理を説明するための図であ
る。

【図４】 制御部３における車両感知処理および車両速
度測定処理の流れを示したフローチャートである。

【図５】 車両の誤感知を防止するための処理方法を説
明するための図である。

【図６】 図４の同一車両判断処理（ステップＳ４３
５）の詳細を示したフローチャートである。

【図７】 上流側で感知された車両と下流側で感知され
た車両とが同一車両であると判断された場合の車種特定
処理（図４のステップＳ４３０）の流れを示すフローチ
ャートである。

【図８】 図７のマッチング処理（ステップＳ７０３）
の詳細を説明するための図である。

【図９】 図７のステップＳ７１０およびＳ７１２にお
けるニューラルネットワークを用いた車種の判別方法を
示す図である。

【符号の説明】

１ ヘッド、２ 支柱、３ 制御部、４ 上流側光式測
距儀、５ 下流側光式測距儀、１０ 光学式車両速度測
定装置、２０３ 上流側発光部、２０５ 上流側受光
部、２０７ 下流側発光部、２０９ 下流側受光部、２
１１ 発光・受光制御部、２１３ 計測処理部、２１５
通信処理部、２１７ 表示設定部、２１９ 電源部。

Claims (12)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 光線を照射する照射手段と、 前記照射された光線の反射光を受光する受光手段と、 前記照射された光線および前記受光された反射光の位相
   差から算出される反射点までの距離に基づいて、路面か
   ら前記反射点までの高さを算出する高さ算出手段と、 前記算出された高さが所定のしきい値以上の場合に、車
   両感知信号を出力する感知信号出力手段と、を備えた光
   学式車両感知装置であって、 前記照射手段は、走行車線の上流側を照射する上流側照
   射手段と下流側を照射する下流側照射手段とを含み、 前記受光手段は、前記上流側照射手段から照射される光
   線の反射光を受光する上流側受光手段と前記下流側照射
   手段から照射される光線の反射光を受光する下流側受光
   手段とを含み、 車両が前記上流側の反射点および下流側の反射点を通過
   した時間差を算出する時間差算出手段と、 前記算出された時間差と前記上流側の反射点および下流
   側の反射点の路面に平行な距離とに基づいて車両の通過
   速度を算出する速度算出手段と、 前記車両感知信号が出力された継続時間を取得する取得
   手段と、 前記算出された通過速度および前記取得された継続時間
   に基づき車両の長さを算出する車両長算出手段とをさら
   に備えた、光学式車両感知装置。
2. 【請求項２】 前記感知信号出力手段により車両感知信
   号が出力されてから所定時間内に車両感知信号が出力さ
   れる数をカウントするカウント手段と、 前記カウント手段によるカウント数がしきい値以下であ
   る場合、前記出力された車両感知信号を取り消す取消手
   段とをさらに備え、 前記取得手段は、前記取消手段により取り消された車両
   感知信号を除いた車両感知信号についての継続時間を取
   得することを特徴とする、請求項１に記載の光学式車両
   感知装置。
3. 【請求項３】 前記感知信号出力手段により車両感知信
   号が出力されると、所定時間にわたり、前記高さ算出手
   段により算出された高さ情報を時系列に記憶手段に記憶
   することで車両のプロファイルを作成するプロファイル
   作成手段と、 前記作成された車両のプロファイルおよび前記算出され
   た車両の長さに基づいて車種を特定する車種特定手段と
   をさらに備えた、請求項１または２に記載の光学式車両
   感知装置。
4. 【請求項４】 前記プロファイル作成手段により作成さ
   れた上流側の車両のプロファイルおよび下流側の車両の
   プロファイルをマッチング処理するマッチング処理手段
   をさらに備え、 前記時間差算出手段は、前記マッチング処理手段による
   マッチング結果に基づいて前記時間差を算出することを
   特徴とする、請求項３に記載の光学式車両感知装置。
5. 【請求項５】 前記作成された車両のプロファイルを複
   数のサブバンドに分割する分割手段をさらに含み、 前記車種特定手段は、前記分割された複数のサブバンド
   のデータおよび前記算出された車両の長さに基づいて車
   種を特定することを特徴とする、請求項３または４に記
   載の光学式車両感知装置。
6. 【請求項６】 前記車種特定手段はニューラルネットワ
   ークにより構成されることを特徴とする、請求項５に記
   載の光学式車両感知装置。
7. 【請求項７】 光線を照射する照射ステップと、 前記照射された光線の反射光を受光する受光ステップ
   と、 前記照射された光線および前記受光された反射光の位相
   差から算出される反射点までの距離に基づいて、路面か
   ら前記反射点までの高さを算出する高さ算出ステップ
   と、 前記算出された高さが所定のしきい値以上の場合に、車
   両感知信号を出力する感知信号出力ステップと、を備え
   た光学式車両感知方法であって、 前記照射ステップは、走行車線の上流側を照射する上流
   側照射ステップと下流側を照射する下流側照射ステップ
   とを含み、 前記受光ステップは、前記上流側照射ステップから照射
   される光線の反射光を受光する上流側受光ステップと前
   記下流側照射ステップから照射される光線の反射光を受
   光する下流側受光ステップとを含み、 車両が前記上流側の反射点および下流側の反射点を通過
   した時間差を算出する時間差算出ステップと、 前記算出された時間差と前記上流側の反射点および下流
   側の反射点の路面に平行な距離とに基づいて車両の通過
   速度を算出する速度算出ステップと、 前記車両感知信号が出力された継続時間を取得する取得
   ステップと、 前記算出された通過速度および前記取得された継続時間
   に基づき車両の長さを算出する車両長算出ステップとを
   さらに備えた、光学式車両感知方法。
8. 【請求項８】 前記感知信号出力ステップにおいて車両
   感知信号が出力されてから所定時間内に車両感知信号が
   出力される数をカウントするカウントステップと、 前記カウントステップにおけるカウント数がしきい値以
   下である場合、前記出力された車両感知信号を取り消す
   取消ステップとをさらに備え、 前記取得ステップは、前記取消ステップにより取り消さ
   れた車両感知信号を除いた車両感知信号についての継続
   時間を取得することを特徴とする、請求項７に記載の光
   学式車両感知方法。
9. 【請求項９】 前記感知信号出力ステップにより車両感
   知信号が出力されると、所定時間にわたり、前記高さ算
   出ステップにより算出された高さ情報を時系列に記憶手
   段に記憶することで車両のプロファイルを作成するプロ
   ファイル作成ステップと、 前記作成された車両のプロファイルおよび前記算出され
   た車両の長さに基づいて車種を特定する車種特定ステッ
   プとをさらに備えた、請求項７または８に記載の光学式
   車両感知方法。
10. 【請求項１０】 前記プロファイル作成ステップにより
    作成された上流側の車両のプロファイルおよび下流側の
    車両のプロファイルをマッチング処理するマッチング処
    理ステップをさらに備え、 前記時間差算出ステップは、前記マッチング処理ステッ
    プによるマッチング結果に基づいて前記時間差を算出す
    ることを特徴とする、請求項９に記載の光学式車両感知
    方法。
11. 【請求項１１】 前記作成された車両のプロファイルを
    複数のサブバンドに分割する分割ステップをさらに含
    み、 前記車種特定ステップは、前記分割された複数のサブバ
    ンドのデータおよび前記算出された車両の長さに基づい
    て車種を特定することを特徴とする、請求項９または１
    ０に記載の光学式車両感知方法。
12. 【請求項１２】 前記車種特定ステップはニューラルネ
    ットワークを用いて特定することを特徴とする、請求項
    １１に記載の光学式車両感知方法。