JP2008097251A - Congestion prediction apparatus, and driving support apparatus and support system - Google Patents

Congestion prediction apparatus, and driving support apparatus and support system Download PDF

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Yasuo Sakaguchi
靖雄 坂口
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To highly accurately predict congestion on the basis of a state of walkers and a state of vehicles. <P>SOLUTION: A congestion prediction apparatus 12 detects vehicles and walkers in a prescribed area including a roadway and predicts congestion generated in the roadway included in the prescribed area on the basis of the detection result. A driving support apparatus 14 loaded on a vehicle receives the congestion information of the congestion predicted by the congestion prediction apparatus 12 and guides a route for evading the congestion to a vehicle driver or calls driver's attention. <P>COPYRIGHT: (C)2008,JPO&INPIT

Description

本発明は、渋滞を予測する渋滞予測装置、該渋滞の予測に基づいて運転支援を行う運転支援装置、及び渋滞予測装置及び運転支援装置を含んで構成された運転支援シテムに関する。   The present invention relates to a traffic jam prediction device that predicts traffic jams, a driving assistance device that provides driving assistance based on the prediction of traffic jams, and a driving assistance system that includes the traffic jam prediction device and the driving assistance device.

近年、ドライバーへ経路情報を提供する走行補助装置としてナビゲーション装置を搭載した車両が増加している。このナビゲーション装置は、映像情報を表示するためのディスプレイ装置等を備えており、ディスプレイ装置には自己の車両周辺の地図と自己の車両の位置とを画像により表示してドライバーに対して経路情報を提供している。   In recent years, an increasing number of vehicles are equipped with navigation devices as driving assistance devices that provide route information to drivers. The navigation device includes a display device for displaying video information, and the display device displays a map around the vehicle and the position of the vehicle by an image, and provides route information to the driver. providing.

車両走行中には進行方向の交通状況に応じて、進路を変更し迂回したり、経路の所要時間が異なったりするので、ドライバーは交通状況を考慮することもある。このため、道路状況等の交通状況に応じて迅速にその周辺の交通情報をドライバーへ提供する交通情報システムが要望されている。この交通情報システムの一例としては、VICS(ビークル・インフォメーション・アンド・コミュニケーション・システム)が知られている。VICSは、渋滞情報、所要時間情報、交通障害情報及び交通規制情報等の交通情報を文字情報や画像情報でドライバーへ提供するシステムである。これらの情報で一般道路の情報は各都道府県警、高速の情報は各道路管理者が収集して、(財)日本道路交通情報センターを通じ、(財)VICSセンターで処理され、電波ビーコン、光ビーコン、FM多重放送等により車両に搭載されたVICS受信機に送信される。VICS受信機で受信された情報は車両に搭載されたナビゲーション装置に出力され、ディスプレイ装置に地図情報及び案内ルート情報等が表示されたり、音声による音声ガイドがなされる。   While the vehicle is traveling, the driver may consider the traffic situation because the route is changed to make a detour or the required time of the route differs depending on the traffic situation in the traveling direction. For this reason, there is a demand for a traffic information system that quickly provides traffic information to the driver in accordance with traffic conditions such as road conditions. VICS (Vehicle Information and Communication System) is known as an example of this traffic information system. VICS is a system that provides traffic information such as traffic jam information, required time information, traffic fault information, and traffic regulation information to drivers using text information and image information. In this information, information on general roads is collected by each prefectural police and highway information is collected by each road administrator and processed by the VICS Center through the Japan Road Traffic Information Center. It is transmitted to the VICS receiver mounted on the vehicle by beacon, FM multiplex broadcasting or the like. Information received by the VICS receiver is output to a navigation device mounted on the vehicle, and map information, guidance route information, and the like are displayed on the display device, and voice guidance is provided by voice.

なお、カメラで交差点を撮影して歩行者や対向直進車の動きを監視し、右左折する車両に対してこの情報をVICSで伝達し、ドライバに注意を促す運転支援装置も知られている(例えば、特許文献1参照。)。
特開2000−113396号公報
A driving support device is also known in which an intersection is photographed with a camera to monitor the movement of a pedestrian or an oncoming straight vehicle, and this information is transmitted to the vehicle turning right or left using VICS to alert the driver ( For example, see Patent Document 1.)
JP 2000-113396 A

しかしながら、上記VICSによる渋滞情報提供システムでは、歩行者の状況については監視しておらず、歩行者が渋滞の原因となる場合に予測が困難である、という問題がある。以下、車両だけでなく歩行者が渋滞の原因となる場合について説明する。   However, the traffic information providing system based on the VICS does not monitor the situation of pedestrians, and there is a problem that it is difficult to predict when a pedestrian causes traffic congestion. Hereinafter, the case where not only a vehicle but a pedestrian causes a traffic jam is demonstrated.

例えば図5(A)に示すような交差点70にて、車両80が左折する状況を例に挙げる。車両80の左折先には横断歩道72があり、この横断歩道72に対する歩行者用信号機(図示省略)は並行する車道に対する車両用信号機(図示省略)と同時に青になるものとする。また、車両用信号機の青の期間は歩行者用信号機の青の期間よりも長く設定されているものとする。   For example, a situation where the vehicle 80 turns left at an intersection 70 as shown in FIG. There is a pedestrian crossing 72 at the left turn of the vehicle 80, and a pedestrian traffic light (not shown) for the pedestrian crossing 72 turns blue simultaneously with a vehicle traffic light (not shown) for the parallel roadway. In addition, it is assumed that the blue period of the vehicle traffic light is set longer than the blue period of the pedestrian traffic signal.

交差点70に走行車線の進行方向下流側から車両80が進入し、左折して左方向に進む場合には、車両80は横断歩道72の歩行者74の通行を妨げてはならない。従って、左折車両80は、歩行者74の横断歩道72の横断が終了するまで左折することはできない。なお、繁華街等では、歩行者用信号機が赤になっても渡り続ける歩行者が多く、横断歩道72を歩行する歩行者74が多いと車両用信号機が赤になるまでの間に車両80が左折できない場合もある。   When the vehicle 80 enters the intersection 70 from the downstream side in the traveling direction of the traveling lane, turns left and proceeds to the left, the vehicle 80 should not block the passage of the pedestrian 74 on the pedestrian crossing 72. Therefore, the left turn vehicle 80 cannot turn left until the pedestrian 74 crosses the pedestrian crossing 72. In busy streets and the like, there are many pedestrians that continue to cross even if the traffic light for pedestrians turns red, and if there are many pedestrians 74 walking on the pedestrian crossing 72, the vehicle 80 is not yet ready until the traffic light for vehicles turns red. Sometimes you cannot turn left.

図5(A)に示した例では、歩行者74の通行量、車両80の通行量ともに少ない。このように車両自体が少ないため、車両用信号機の1サイクル内で左折する車両数は少なく、左折による渋滞は発生しない。なお、信号機の1サイクルとは、信号機が青になってから赤に変わり次に青になるまでの1周期をいう。   In the example shown in FIG. 5A, both the traffic amount of the pedestrian 74 and the traffic amount of the vehicle 80 are small. Since the number of vehicles is small in this way, the number of vehicles that turn left within one cycle of the traffic signal for vehicles is small, and there is no traffic jam due to the left turn. Note that one cycle of a traffic light means one cycle from when the traffic light turns blue until it turns red and then turns blue.

その後、図5(B)に示すように、歩行者74の通行量が少ないまま、車両80の通行量が増加した場合を考える。歩行者が少ないため、車両80の通行量が増加しても車両用信号機1サイクル内で左折できる車両数は多く、車両80の流れはスムーズで渋滞は発生しにくい。   Thereafter, as shown in FIG. 5B, a case is considered in which the traffic amount of the vehicle 80 is increased while the traffic amount of the pedestrian 74 is small. Since there are few pedestrians, even if the amount of traffic of the vehicle 80 increases, the number of vehicles that can turn left within one cycle of the vehicle traffic light is large, the flow of the vehicle 80 is smooth, and traffic congestion is unlikely to occur.

一方、図5(C)に示すように、車両80の通行量は少ないが、歩行者74の通行量が多い場合を考える。左折する車両80は歩行者74を優先させるために横断歩道72手前で一時停止する必要がある。このため、車両用信号機1サイクル内で左折できる車両数は少なくなるが、車両自体の通行量が少なければ、渋滞は発生しにくい。   On the other hand, as shown in FIG. 5C, a case is considered where the amount of traffic of the vehicle 80 is small but the amount of traffic of the pedestrian 74 is large. The vehicle 80 that makes a left turn needs to stop temporarily before the pedestrian crossing 72 in order to give priority to the pedestrian 74. For this reason, the number of vehicles that can turn left within one cycle of the traffic signal for the vehicle is reduced, but traffic congestion is unlikely to occur unless the traffic volume of the vehicle itself is small.

その後、図5(D)に示すように、歩行者74の通行量が多い状態で車両80の通行量も増加した場合には、車両80は歩行者74の横断が終了するまでは左折できない状態が続き、車両用信号機1サイクル内で左折できる車両数も限定される。従って、交差点の下側から進入しようとする車両による渋滞は、歩行者74の通行量が少ない図5(B)に比べて発生しやすくなる。   Thereafter, as shown in FIG. 5 (D), when the traffic volume of the vehicle 80 increases while the traffic volume of the pedestrian 74 is large, the vehicle 80 cannot turn left until the pedestrian 74 crosses the road. The number of vehicles that can turn left within one cycle of the vehicle traffic light is also limited. Therefore, a traffic jam due to a vehicle entering from below the intersection is more likely to occur than in FIG. 5B where the amount of traffic of the pedestrian 74 is small.

VICSによる渋滞情報提供システムでは、車両の状況しか監視していないため、上記図5(A)、(C)の状況を見かけ上区別できず、その後の車両交通量が増加した時の渋滞発生の予測(図5(B)になるか(D)になるか)が困難である。   In the traffic information providing system using VICS, only the vehicle status is monitored, so the statuses of FIGS. 5A and 5C cannot be distinguished apparently, and the occurrence of traffic congestion when the subsequent vehicle traffic increases. Prediction (whether it will be (B) in FIG. 5 or (D)) is difficult.

また、特許文献1に記載の技術においては、歩行者や車両の動きの監視によってドライバに注意を喚起するシステムであり、渋滞発生を予測することはできない。   Moreover, in the technique of patent document 1, it is a system which alerts a driver by monitoring the motion of a pedestrian or a vehicle, and cannot generate | occur | produce traffic congestion.

本発明は上述した問題を解決するためになされたものであり、歩行者及び車両の状態に基づいて渋滞を精度高く早期に予測することができる渋滞予測装置、該渋滞の予測に基づいて車両の運転を支援する運転支援装置、及び渋滞予測装置及び運転支援装置を含んで構成された運転支援システムを提供することを目的とする。   The present invention has been made to solve the above-described problems, and is a traffic jam prediction device capable of predicting traffic jams with high accuracy and early timing based on pedestrian and vehicle conditions, and vehicle traffic based on the traffic jam prediction. An object of the present invention is to provide a driving support system configured to include a driving support device that supports driving, a traffic jam prediction device, and a driving support device.

上記目的を達成するために、本発明の渋滞予測装置は、車道を含む所定領域内の車両及び歩行者を検出する検出手段と、前記検出手段の検出結果に基づいて、前記所定領域に含まれる車道で発生する渋滞を予測する予測手段と、を含んで構成されている。   In order to achieve the above object, the traffic jam prediction device of the present invention is included in the predetermined area based on detection means for detecting a vehicle and a pedestrian in a predetermined area including a roadway, and a detection result of the detection means. Predicting means for predicting traffic jams occurring on the roadway.

このように、歩行者及び車両の検出結果に基づいて車道で発生する渋滞を予測するようにしたため、歩行者と車両の双方の交通状況を監視して、渋滞を精度高くまた早期に予測することができる。特に、車両だけでなく歩行者が原因となる渋滞も早期に予測することができる。   As described above, traffic jams that occur on the roadway are predicted based on the detection results of pedestrians and vehicles, so the traffic conditions of both pedestrians and vehicles are monitored, and traffic jams are predicted with high accuracy and early. Can do. In particular, traffic jams caused not only by vehicles but also by pedestrians can be predicted early.

また、前記所定領域は交差点を含む領域であって、前記検出手段は前記交差点に進入する車両及び前記交差点に設けられた横断歩道付近の歩行者を検出し、前記予測手段は、前記交差点で発生する左折渋滞を予測することができる。   The predetermined area is an area including an intersection, and the detection means detects a vehicle entering the intersection and a pedestrian near a pedestrian crossing provided at the intersection, and the prediction means is generated at the intersection. You can predict a left turn traffic jam.

このように、交差点に進入する車両及び交差点に設けられた横断歩道付近の歩行者を検出することによって、交差点で発生する左折渋滞を早期に予測することができる。   Thus, by detecting a vehicle entering the intersection and a pedestrian near the pedestrian crossing provided at the intersection, it is possible to predict a left turn traffic jam occurring at the intersection at an early stage.

また、前記交差点には車両用信号機が設けられると共に、前記交差点の横断歩道には歩行者用信号機が設けられ、前記予測手段は、更に前記車両用信号機及び前記歩行者用信号機に関する情報に基づいて、前記交差点で発生する左折渋滞を予測することができる。   The intersection is provided with a vehicle traffic light, and a pedestrian traffic light is provided on the pedestrian crossing of the intersection. The prediction means is further based on information on the vehicle traffic light and the pedestrian traffic light. A left turn traffic jam occurring at the intersection can be predicted.

これにより、交差点に車両用信号機と歩行者用信号機が設けられている場合には、この情報を用いて予測することができるため、早期かつ精度高く左折渋滞を予測することができる。   Thereby, when the vehicle traffic light and the pedestrian traffic light are provided at the intersection, it is possible to predict using this information, and therefore it is possible to predict the left turn traffic jam early and with high accuracy.

また、前記所定領域の周辺の交通情報を取得する取得手段を更に備え、前記予測手段は、更に前記取得手段で取得された交通情報に基づいて前記渋滞を予測することができる。   In addition, the information processing apparatus may further include an acquisition unit that acquires traffic information around the predetermined area, and the prediction unit may further predict the traffic jam based on the traffic information acquired by the acquisition unit.

これにより、周辺の交通情報を考慮して渋滞を予測することができるため、早期かつ精度高く渋滞を予測することができる。   As a result, the traffic jam can be predicted in consideration of the surrounding traffic information, so that the traffic jam can be predicted early and with high accuracy.

また、本発明の運転支援装置は、上記渋滞予測装置で予測された渋滞の予測情報を受信する受信手段と、前記受信手段で受信された予測情報に基づいて、車両を運転する運転者に対する運転支援を行う運転支援手段と、を含んで構成されている。   The driving support device according to the present invention includes a receiving unit that receives the prediction information of the traffic jam predicted by the traffic jam prediction device, and a driving for a driver who drives the vehicle based on the prediction information received by the receiving unit. Driving support means for providing support.

これにより、渋滞の予測情報に基づいて事前に該渋滞に対応した適切な運転支援を行うことができ、運転者の利便性が高まる。   As a result, appropriate driving support corresponding to the traffic jam can be performed in advance based on the traffic jam prediction information, and the convenience of the driver is enhanced.

なお、前記運転支援手段は、前記予測された渋滞を回避する経路を前記運転者に案内するか、または前記予測された渋滞を前記運転者に報知することにより運転支援を行うことができる。   The driving support means can provide driving support by guiding the driver on a route that avoids the predicted traffic jam or by notifying the driver of the predicted traffic jam.

このように、運転支援手段が上記予測された渋滞を回避する経路を運転者に案内することによって、例えば、歩行者の多い横断歩道を横切るような経路を避けることができ、歩行者の横断を待つ時間を短縮することができる。また、これにより、歩行者待ち渋滞も減少させることができる。また、運転支援手段が上記予測された渋滞を前記運転者に報知することにより、運転者に注意を喚起することができる。   In this way, the driving support means guides the driver on a route that avoids the predicted traffic jam, so that, for example, a route that crosses a pedestrian crossing with many pedestrians can be avoided. The waiting time can be shortened. This also reduces pedestrian waiting traffic. In addition, the driver assisting means can alert the driver by notifying the driver of the predicted traffic jam.

さらに、本発明の運転支援システムは、上記渋滞予測装置と上記運転支援装置とを含んで構成されている。   Furthermore, the driving support system of the present invention includes the traffic jam prediction device and the driving support device.

このような構成によれば、歩行者と車両の双方の交通状況を監視して、渋滞を精度高くまた早期に予測することができると共に、事前に該渋滞に対応した運転支援を行うことができるため、運転者の利便性が高まる。   According to such a configuration, the traffic situation of both the pedestrian and the vehicle can be monitored to predict the traffic jam with high accuracy and early, and driving support corresponding to the traffic jam can be performed in advance. Therefore, the convenience for the driver is increased.

以上説明したように、本発明の渋滞予測装置によれば、歩行者及び車両の状態に基づいて精度高く早期に渋滞を予測することができる、という優れた効果を奏する。また、本発明の運転支援装置によれば、渋滞予測装置における渋滞発生の予想結果に応じて適切な運転支援を行うことができる、という優れた効果を奏する。また、本発明の運転支援システムによれば、歩行者及び車両の状態に基づいて精度高く早期に渋滞を予測することができると共に、該渋滞発生の予想結果に応じて適切な運転支援を行うことができる、という優れた効果を奏する。   As described above, according to the traffic jam prediction device of the present invention, there is an excellent effect that the traffic jam can be predicted with high accuracy and early based on the state of the pedestrian and the vehicle. In addition, according to the driving support device of the present invention, there is an excellent effect that appropriate driving support can be performed according to the predicted result of occurrence of traffic jam in the traffic jam prediction device. In addition, according to the driving support system of the present invention, it is possible to predict traffic jams with high accuracy and early based on the state of pedestrians and vehicles, and to perform appropriate driving support according to the predicted result of the occurrence of the traffic jams There is an excellent effect of being able to.

以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

図1は、本発明の実施の形態に係る運転支援システム10の概略的な構成を示すブロック図である。   FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a driving support system 10 according to an embodiment of the present invention.

運転支援システム10は、渋滞を予測する渋滞予測装置12と、車両に搭載され運転者の運転を支援する運転支援装置14とを含んで構成されている。   The driving support system 10 includes a traffic congestion prediction device 12 that predicts a traffic jam and a driving support device 14 that is mounted on a vehicle and supports a driver's driving.

渋滞予測装置12は、カメラ16と、映像処理装置18と、演算装置20と、予測装置間送受信機22と、路車間送信機24とを備えている。   The traffic jam prediction device 12 includes a camera 16, a video processing device 18, a calculation device 20, an inter-prediction device transceiver 22, and a road-to-vehicle transmitter 24.

カメラ16は、図2に示すように交差点50を見下ろせる高い位置に設置され、交差点を含む所定領域が撮影可能となっている。交差点50には、歩行者の安全を確保するための横断歩道52が設けられている。カメラ16が撮影可能な領域には、横断歩道52付近の領域も含まれる。横断歩道52には歩行者用信号機(不図示)が設けられ、歩行者は該歩行者用信号機に従って横断歩道52を横断することができる。また、交差点50には、車両用信号機(不図示)が設けられている。   The camera 16 is installed at a high position overlooking the intersection 50 as shown in FIG. 2, and a predetermined area including the intersection can be photographed. The intersection 50 is provided with a pedestrian crossing 52 for ensuring the safety of pedestrians. The area that can be photographed by the camera 16 includes an area near the pedestrian crossing 52. The pedestrian crossing 52 is provided with a pedestrian traffic light (not shown), and the pedestrian can cross the pedestrian crossing 52 according to the pedestrian traffic light. The intersection 50 is provided with a vehicle traffic signal (not shown).

カメラ16は、交差点50に進入してくる車両や横断歩道52付近の歩行者を撮影して、撮影した映像を渋滞予測装置12の映像処理装置18に出力する。   The camera 16 captures a vehicle approaching the intersection 50 or a pedestrian near the pedestrian crossing 52 and outputs the captured image to the image processing device 18 of the traffic jam prediction device 12.

映像処理装置18は、カメラ16で撮影された映像を画像処理して歩行者及び車両を検出する。具体的には、予め歩行者及び車両のパターンを学習させた検出用辞書を用意し、入力された画像が検出用辞書に登録されたデータに近いか否かを判断することで歩行者及び車両を検出する。検出結果は、演算装置20及び予測装置間送受信機22に出力される。   The video processing device 18 detects a pedestrian and a vehicle by performing image processing on the video captured by the camera 16. Specifically, a detection dictionary in which patterns of pedestrians and vehicles are learned in advance is prepared, and it is determined whether or not an input image is close to data registered in the detection dictionary. Is detected. The detection result is output to the arithmetic unit 20 and the inter-prediction device transceiver 22.

演算装置20には、交差点50に設置された歩行者用信号機及び車両用信号機の情報が予め入力され、演算装置20に設けられた記憶手段に記憶されている。ここで、信号機の情報は、歩行者用信号機及び車両用信号機の1サイクル内の青の時間、歩行者用信号機及び車両用信号機が青になるタイミングをいう。また、信号機の1サイクルとは、信号機が青になってから赤に変わり次に青になるまでの1周期をいう。なお、ここでは、歩行者用信号機及び車両用信号機が青になるタイミングは同一とする。また、車両用信号機の青の期間は歩行者用信号機の青の期間よりも長く設定されているものとする。   Information of the pedestrian traffic signal and the vehicle traffic signal installed at the intersection 50 is input in advance to the arithmetic device 20 and stored in a storage means provided in the arithmetic device 20. Here, the information on the traffic lights means the blue time within one cycle of the traffic lights for pedestrians and the traffic lights for vehicles, and the timing when the traffic lights for pedestrians and the traffic lights for vehicles turn blue. One cycle of the traffic light means one cycle from when the traffic light turns blue until it turns red and then becomes blue. Here, the timing when the pedestrian traffic light and the vehicle traffic light turn blue is the same. In addition, it is assumed that the blue period of the vehicle traffic light is set longer than the blue period of the pedestrian traffic signal.

また、演算装置20には、映像処理装置18から歩行者及び車両の検出結果が入力されると共に、予測装置間送受信機22を介して他の交差点(例えば、図2では交差点50の手前の交差点54)に設けられた渋滞予測装置12から、該他の交差点で検出された車両の情報が周辺道路の状況に関する情報として入力される。   The computing device 20 receives the detection result of the pedestrian and the vehicle from the video processing device 18 and receives another intersection (for example, an intersection before the intersection 50 in FIG. 2) via the inter-predictor transceiver 22. 54), the information on the vehicles detected at the other intersection is input as information on the situation of the surrounding roads.

演算装置20は、所定の記憶手段に記憶されたプログラムを実行し、上記信号機の情報、歩行者及び車両の情報、及び周辺道路の状況に関する情報に基づいて交差点50の混雑状況を判定し、渋滞(ここでは左折渋滞)を予測する。   The arithmetic unit 20 executes a program stored in a predetermined storage unit, determines the congestion status of the intersection 50 based on the information on the traffic lights, the information on pedestrians and vehicles, and the information on the status of surrounding roads, (Here, turn left traffic jam).

予測装置間送受信機22は、映像処理装置18で検出された車両の情報を、交差点50周辺の交差点の渋滞を予測する他の渋滞予測装置12に対して送信すると共に、該他の渋滞予測装置12から周辺道路の状況に関する情報として他の交差点における車両の検出結果を受信する。   The inter-prediction device transmitter / receiver 22 transmits the vehicle information detected by the video processing device 18 to the other traffic jam prediction device 12 that predicts the traffic jam of the intersection around the intersection 50 and the other traffic jam prediction device. 12, vehicle detection results at other intersections are received as information on the situation of surrounding roads.

路車間送信機24は、交差点50に向かって走行する車両60に設けられた運転支援装置14に対して、演算装置20で判定した渋滞発生予測情報を送信する。路車間送信機24としては、例えばVICSで渋滞情報を送信するためのFM多重、光ビーコン、電波ビーコンなどの形態で送信する送信機とすることができる。   The road-to-vehicle transmitter 24 transmits the traffic jam occurrence prediction information determined by the computing device 20 to the driving support device 14 provided in the vehicle 60 traveling toward the intersection 50. As the road-to-vehicle transmitter 24, for example, a transmitter that transmits in the form of FM multiplexing, an optical beacon, a radio beacon, etc. for transmitting traffic jam information by VICS can be used.

一方、車両80に搭載される運転支援装置14は、路車間受信機26及びナビゲーションシステム28を備えている。   On the other hand, the driving support device 14 mounted on the vehicle 80 includes a road-to-vehicle receiver 26 and a navigation system 28.

路車間受信機26は、渋滞予測装置12から送信された渋滞発生予測情報を受信する。路車間受信機26の受信形態は、渋滞予測装置12の路車間送信機24の送信形態と同一の形態とする。   The road-to-vehicle receiver 26 receives the traffic jam occurrence prediction information transmitted from the traffic jam prediction device 12. The reception mode of the road-to-vehicle receiver 26 is the same as the transmission mode of the road-to-vehicle transmitter 24 of the traffic jam prediction device 12.

ナビゲーションシステム28は、車載ディスプレイ30及びナビ制御装置32を備えている。ナビ制御装置32は、図示は省略するが、ナビゲーション機能を実現するプログラムを実行するマイクロコンピュータ及び該プログラムや地図情報のデータを記録した記録装置を含んで構成されている。ナビ制御装置32は、目的地までの地図を車載ディスプレイ30に表示したり、自車位置を測位して車載ディスプレイ30に表示した地図上に自車位置の表示を行うと共に目的地までの案内ルート情報を地図及び案内音声によって知らせるナビゲーション機能を制御する。さらにまた、ナビ制御装置32は、路車間受信機26で受信した渋滞発生予測情報に基づいて、渋滞を回避する経路案内を行う。   The navigation system 28 includes an in-vehicle display 30 and a navigation control device 32. Although not shown, the navigation control device 32 includes a microcomputer that executes a program that realizes a navigation function and a recording device that records the program and map information data. The navigation control device 32 displays a map to the destination on the in-vehicle display 30, measures the position of the vehicle and displays the position of the vehicle on the map displayed on the in-vehicle display 30, and guides the route to the destination A navigation function that informs information by a map and guidance voice is controlled. Furthermore, the navigation control device 32 performs route guidance for avoiding traffic jams based on the traffic jam occurrence prediction information received by the road-to-vehicle receiver 26.

次に、渋滞予測装置12の演算装置20のプログラムに従った渋滞予測処理の流れについて説明する。なお、ここでは、左折渋滞を予測する場合について説明する。   Next, the flow of the traffic jam prediction process according to the program of the arithmetic unit 20 of the traffic jam prediction device 12 will be described. Here, a case where a left turn traffic jam is predicted will be described.

図3は、渋滞予測装置12の演算装置20で実行される渋滞予測処理の流れを示すフローチャートである。   FIG. 3 is a flowchart showing the flow of the traffic jam prediction process executed by the arithmetic device 20 of the traffic jam prediction device 12.

ステップ100では、演算装置20は、映像処理装置18の検出結果から歩行者の情報を取得する。具体的には、映像処理装置18で検出された歩行者のうち、横断歩道52付近の領域で検出された歩行者の数を取得する。   In step 100, the arithmetic device 20 acquires pedestrian information from the detection result of the video processing device 18. Specifically, the number of pedestrians detected in the area near the pedestrian crossing 52 among the pedestrians detected by the video processing device 18 is acquired.

ステップ102では、演算装置20は、横断歩道52付近で検出された歩行者の数が予め定められた閾値TH以上か否かを判定する。歩行者の数が閾値TH以上であると判定した場合には、ステップ104に移行し、歩行者の数が閾値TH未満であると判定した場合には、ステップ116に移行する。なお、閾値THは、信号機の1サイクル内の青の時間に応じて決定するようにしてもよい。 In step 102, the arithmetic unit 20 determines whether the number of pedestrians detected at around crosswalk 52 predetermined threshold TH 1 or more. If the number of pedestrians is determined to be the threshold value TH 1 or more, the process proceeds to step 104, if the number of pedestrians is determined to be less than the threshold value TH 1, the process proceeds to step 116. The threshold TH 1 may be determined depending on the time of the blue within one cycle of the traffic signal.

ステップ104では、演算装置20は、信号機の情報(歩行者用信号機及び車両用信号機の双方の情報)及び交差点50の車両の情報を取得する。   In step 104, the arithmetic unit 20 acquires information on traffic lights (information on both pedestrian traffic lights and vehicle traffic lights) and vehicle information on the intersection 50.

前述したように信号機の情報として、歩行者用信号機及び車両用信号機の1サイクル内の青の時間と、歩行者用信号機及び車両用信号機が青になるタイミングとが、記憶手段に予め記憶されている。演算装置20はこれら情報を信号機の情報として記憶手段から取得する。また、演算装置20は、交差点50の車両の情報として、映像処理装置18の検出結果から交差点50に進入する左折車両の数(すなわち、左折車線を走行する車両の数)を取得する。   As described above, as the traffic signal information, the blue time in one cycle of the pedestrian traffic signal and the vehicle traffic signal and the timing when the pedestrian traffic signal and the vehicle traffic signal become blue are stored in the storage means in advance. Yes. The arithmetic unit 20 acquires these information from the storage means as signal information. Moreover, the arithmetic unit 20 acquires the number of left turn vehicles entering the intersection 50 (that is, the number of vehicles traveling in the left turn lane) from the detection result of the video processing device 18 as the vehicle information of the intersection 50.

ステップ106では、演算装置20は、上記ステップ100及びステップ104で取得した情報から、車両用信号機1サイクルで左折可能な車両数を演算する。具体的には、まず、歩行者用信号機と車両用信号機の1サイクル内の青の時間の差分を左折可能時間として演算する。本実施の形態では、歩行者用信号機及び車両用信号機の青になるタイミングは同一であるため、該タイミングは考慮せずに左折可能時間を演算する。   In step 106, the arithmetic unit 20 calculates the number of vehicles that can turn left in one cycle of the vehicle traffic light from the information acquired in steps 100 and 104. Specifically, first, the difference between the blue times in one cycle of the pedestrian traffic light and the vehicle traffic light is calculated as the left turnable time. In this embodiment, since the timing when the pedestrian traffic signal and the vehicle traffic signal turn blue is the same, the left turnable time is calculated without considering the timing.

そして、演算装置20は、上記左折可能時間を横断歩道52付近で検出された歩行者の数に応じて調整する。例えば、横断歩道52を横断する歩行者が多い場合には、左折可能時間を所定時間短くし、歩行者が(閾値TH以上ではあるが)少ない場合には所定時間長くする。 And the arithmetic unit 20 adjusts the said left turn possible time according to the number of the pedestrians detected in the pedestrian crossing 52 vicinity. For example, if many pedestrians crossing the crosswalk 52 is a left available time shorter predetermined time (albeit at the threshold value TH 1 or higher) pedestrian longer predetermined time when small.

次に、左折可能時間から、車両用信号機1サイクルで左折可能な車両数を演算する。左折可能な車両数は、予め定められた演算式を用いて求めてもよいが、左折可能時間と、統計的あるいは実験的に求めた左折可能車両数とを対応付けて記憶したテーブルを用意しておき、このテーブルを参照して左折可能車両数を求めても良い。   Next, the number of vehicles that can turn left in one cycle of the vehicle traffic light is calculated from the time that can be turned left. The number of vehicles that can make a left turn may be obtained using a predetermined arithmetic expression, but a table that stores a left turnable time and a statistically or experimentally obtained number of vehicles that can make a left turn is prepared. The number of vehicles that can turn left may be obtained by referring to this table.

ステップ108では、上記求めた車両用信号機1サイクル内で左折可能な車両数が閾値TH以下であるか否かを判定する。左折可能車両数が閾値TH以下であれば、ステップ110に移行し、左折可能車両数が閾値THを超えていれば、ステップ116に移行する。なお、閾値THは、左折可能時間に応じて、或いは、信号機の1サイクル内の青の時間に応じて決定するようにしてもよい。 In step 108 determines whether the number of left-vehicle is the threshold value TH 2 or less in the above obtained vehicle traffic within one cycle. If left allows the vehicle speed is the threshold value TH 2 or less, the process proceeds to step 110, turn left allows the vehicle number if greater than the threshold value TH 2, the process proceeds to step 116. The threshold TH 2, depending on the left uptime, or may be determined according to the time of the blue within one cycle of the traffic signal.

ステップ110では、周辺道路の状況に関する情報を取得する。本実施の形態では、周辺道路の状況に関する情報として、交差点50近傍の交差点(例えば、図2では交差点50の手前の交差点54)における車両の検出結果を、該交差点54の渋滞を予測する渋滞予測装置12から取得する。   In step 110, information on the situation of surrounding roads is acquired. In the present embodiment, as information on the situation of surrounding roads, the vehicle detection result at the intersection near the intersection 50 (for example, the intersection 54 in front of the intersection 50 in FIG. 2) is used to predict the traffic jam at the intersection 54. Obtained from device 12.

ステップ112では、上記取得した周辺道路の状況に関する情報から、周辺の混雑度が小さいか大きいかを判定する。周辺の混雑度が大きいと判定した場合には、当該交差点50の交通量が今後増加することが予想されるため、ステップ112に移行し、渋滞発生(ここでは左折渋滞)の可能性が大きいと判定する。   In step 112, it is determined whether the degree of congestion in the surrounding area is small or large from the acquired information regarding the situation of the surrounding road. If it is determined that the degree of congestion in the surrounding area is large, the traffic volume at the intersection 50 is expected to increase in the future, so that the process proceeds to step 112 and there is a high possibility of occurrence of traffic congestion (here, left turn traffic jam). judge.

ステップ118では、交差点50で左折渋滞発生のおそれがあることを示す渋滞発生予測情報を路車間送信機24に出力する。渋滞発生予測情報が入力された路車間送信機24は、車両60に搭載された路車間受信機26に対して該渋滞発生予測情報を送信する。   In step 118, traffic jam prediction information indicating that there is a possibility of traffic jam on the left turn at the intersection 50 is output to the road-to-vehicle transmitter 24. The road-to-vehicle transmitter 24 to which the traffic jam occurrence prediction information is input transmits the traffic jam occurrence prediction information to the road-to-vehicle receiver 26 mounted on the vehicle 60.

すなわち、横断歩道52を横断する歩行者が多く、交差点50が青信号の間に左折できる車両数が少ないと判定され、かつ当該交差点50の交通量が今後増加することが予想される場合には、演算装置20は左折渋滞発生のおそれがあることを示す渋滞発生予測情報を出力する。   That is, when it is determined that there are many pedestrians crossing the pedestrian crossing 52, the number of vehicles that can turn left while the intersection 50 is green, and the traffic volume at the intersection 50 is expected to increase in the future, The computing device 20 outputs traffic jam occurrence prediction information indicating that there is a possibility of the occurrence of a left turn traffic jam.

一方、ステップ102で歩行者の数が閾値TH未満であると判定した場合、ステップ108で左折可能車両数が閾値THを超えていると判定した場合、及びステップ112で周辺の混雑度が小さいと判定した場合には、ステップ116で、渋滞発生の可能性は無しと判定する。 On the other hand, when the number of pedestrians in step 102 is determined to be less than the threshold value TH 1, when it is determined that the left turn can vehicle speed in step 108 exceeds the threshold value TH 2, and the periphery of the congestion at step 112 is If it is determined that it is small, it is determined in step 116 that there is no possibility of occurrence of traffic congestion.

次に、運転支援装置14のナビ制御装置32のプログラムに従った運転支援処理の流れについて説明する。なお、ここでは、図2の破線で示す経路Aに沿って走行し交差点50で左折する予定の車両60における運転支援処理を例に挙げて説明する。   Next, the flow of the driving support process according to the program of the navigation control device 32 of the driving support device 14 will be described. Here, the driving support process in the vehicle 60 that travels along the route A indicated by the broken line in FIG. 2 and makes a left turn at the intersection 50 will be described as an example.

図4は、運転支援装置14のナビ制御装置32で実行される運転支援処理の流れを示すフローチャートである。   FIG. 4 is a flowchart showing a flow of driving support processing executed by the navigation control device 32 of the driving support device 14.

ステップ200で、路車間受信機26で渋滞発生予測情報が受信されたときに、ステップ202で、ナビ制御装置32は、自車両は左折予定か、或いは直進予定かを判定する。ここで、左折予定であると判定した場合には、ステップ204に移行し、ナビ制御装置32は、地図情報のデータに基づき、交差点50を回避する回避経路があるか否かを判定する。図2に示す例では、実線で示した経路Bが回避経路に相当する。   When the traffic jam prediction information is received by the road-to-vehicle receiver 26 in step 200, the navigation control device 32 determines in step 202 whether the host vehicle is scheduled to turn left or go straight. If it is determined that a left turn is scheduled, the process proceeds to step 204, where the navigation control device 32 determines whether there is an avoidance route that avoids the intersection 50 based on the map information data. In the example shown in FIG. 2, the route B indicated by the solid line corresponds to the avoidance route.

ステップ204で、回避経路があると判定した場合には、ステップ206に移行し、回避経路(経路B)はもとの経路Aに比べて著しく遠回りになるか否かを判定する。具体的には、経路Aと経路Bのそれぞれについて、経路Bと経路Aとが合流する合流ポイントまでの距離を演算し、経路Bの距離が経路Aの距離に比べて所定値以上長ければ、遠回りになると判定することができる。   If it is determined in step 204 that there is an avoidance route, the process proceeds to step 206, and it is determined whether or not the avoidance route (route B) is significantly detoured compared to the original route A. Specifically, for each of the route A and the route B, the distance to the joining point where the route B and the route A merge is calculated, and if the distance of the route B is longer than the distance of the route A by a predetermined value or more, It can be determined that it is a detour.

ステップ206で、回避経路は著しく遠回りにならないと判定した場合には、ステップ206で、案内経路を回避経路(経路B)に変更して、音声により報知すると共に車載ディスプレイ30に表示する。   If it is determined in step 206 that the avoidance route is not significantly detoured, in step 206, the guide route is changed to the avoidance route (route B), which is notified by voice and displayed on the in-vehicle display 30.

図2に示す例では、渋滞予測装置12から交差点50で左折しようとする車両60に対して渋滞予測が送信されると、ナビ制御装置32は、渋滞が予測された経路Aではなく、渋滞を回避できる経路Bに変更して案内することができる。   In the example illustrated in FIG. 2, when the traffic jam prediction is transmitted from the traffic jam prediction device 12 to the vehicle 60 that is about to turn left at the intersection 50, the navigation control device 32 determines the traffic jam instead of the route A where the traffic jam is predicted. The route can be changed to the avoidable route B and guided.

一方、ステップ202で自車両は直進すると判定した場合、ステップ204で回避経路がないと判定した場合、あるいはステップ206で回避経路は著しく遠回りになると判定した場合には、ステップ210に移行し、歩行者に注意を促す案内を音声で報知または車載ディスプレイ30に表示する。例えば、自車両が直進する場合には、「走行車線を中央の車線に変更してください」などのように車線変更を促すメッセージを出力したりすることができる。また、左折する場合には「左折渋滞のおそれあり」のような警告メッセージを出力することができる。   On the other hand, if it is determined in step 202 that the host vehicle is going straight, if it is determined in step 204 that there is no avoidance route, or if it is determined in step 206 that the avoidance route is remarkably detoured, the process proceeds to step 210 to walk. A guidance to call attention to the person is notified by voice or displayed on the in-vehicle display 30. For example, when the host vehicle goes straight, it is possible to output a message prompting the user to change the lane, such as “Please change the driving lane to the center lane”. Further, when making a left turn, a warning message such as “There is a risk of left turn traffic jam” can be output.

このように、渋滞予測装置12により歩行者と車両の双方の交通状況を監視することで、車両だけでなく歩行者が原因となる渋滞を早期に精度高く予測することができる。また、この情報を運転支援装置14が事前に取得することで、歩行者の多い横断歩道を横切る経路を避けるような案内を出すことができ、左折時に歩行者を待つ時間を短縮できる。また、左折待ち車両による渋滞も減少させることができる。   Thus, by monitoring the traffic conditions of both pedestrians and vehicles by the traffic jam prediction device 12, traffic jams caused not only by vehicles but also by pedestrians can be predicted with high accuracy at an early stage. In addition, by obtaining this information in advance by the driving support device 14, it is possible to provide guidance so as to avoid a route that crosses a pedestrian crossing where there are many pedestrians, and it is possible to reduce the time to wait for a pedestrian when making a left turn. In addition, it is possible to reduce traffic jams due to left turn waiting vehicles.

なお、上記実施の形態では、演算装置20に信号機の情報が予め入力され記憶されている例について説明したが、これに限定されず、外部の装置から信号機の情報が所定時間毎に入力されるように構成されていてもよい。また、時間帯毎に信号機の1サイクルの時間や青信号の時間、青になるタイミング等が変化する場合には、時間帯毎に該信号機の情報が記憶されたテーブルを用意しておき、これを利用するようにしてもよいし、時間帯毎に信号機の情報を外部の装置から取得するようにしてもよい。   In the above-described embodiment, an example in which signal information is input and stored in advance in the arithmetic device 20 has been described. However, the present invention is not limited to this, and signal information is input from an external device every predetermined time. It may be configured as follows. In addition, when the time of one cycle of traffic lights, the time of green light, the timing of blue change, etc. for each time zone, prepare a table in which information on the traffic light is stored for each time zone. You may make it utilize, and you may make it acquire the information of a traffic signal from an external apparatus for every time slot | zone.

なお、上記実施の形態では、予測装置間送受信機22から周辺道路の状況に関する情報を取得する例について説明したが、周辺道路の状況に関する情報としてVICSの情報を取得するようにしてもよい。また、カメラ16以外に、周辺道路や周辺交差点にカメラを設け、該カメラで撮影された映像を取得して、周辺道路の状況に関する情報を取得するようにしてもよい。   In the above-described embodiment, an example in which information about the situation of the surrounding road is acquired from the inter-prediction device transceiver 22 has been described. However, VICS information may be acquired as information about the situation of the surrounding road. In addition to the camera 16, a camera may be provided on a surrounding road or a nearby intersection, and information about the situation of the surrounding road may be obtained by acquiring a video imaged by the camera.

また、上記実施の形態では、左折渋滞を予測する場合を例にあげて説明したが、直進車線で発生する渋滞を予測することもできる。例えば、信号機の無い車道に信号機の無い横断歩道が設けられている場合も、車両は歩行者の横断中は歩行者を優先させるために横断歩道手前で一時停止する必要がある。従って、この場合も、該横断歩道を横断しようとする歩行者の数が多いと、渋滞が発生する可能性が大きい。このような横断歩道付近にカメラを設け、上記実施の形態と同じように渋滞を予測するようにすれば、直進車線で発生する渋滞も予測することができる。また、この予測結果を車両側の運転支援装置14で受信して運転支援を行うこともできる。   Moreover, although the case where the left turn traffic jam is predicted has been described as an example in the above embodiment, the traffic jam occurring in the straight lane can also be predicted. For example, even when a pedestrian crossing without a traffic light is provided on a roadway without a traffic signal, the vehicle needs to be temporarily stopped in front of the pedestrian crossing to give priority to the pedestrian during the pedestrian crossing. Therefore, also in this case, if there is a large number of pedestrians trying to cross the pedestrian crossing, there is a high possibility that a traffic jam will occur. If a camera is provided near such a pedestrian crossing and traffic jams are predicted in the same manner as in the above embodiment, traffic jams occurring in a straight lane can also be predicted. In addition, the driving support can be performed by receiving the prediction result by the driving support device 14 on the vehicle side.

なお、上記実施の形態では、歩行者の情報、車両の情報、周辺道路の状況の情報、及び信号機の情報に基づいて渋滞を予測する例について説明したが、信号機の情報については考慮せず、歩行者の情報、車両の情報、及び周辺道路の状況の情報の3要素のみに基づいて渋滞を予測することもできる。その場合、例えば、横断歩道付近で検出された横断歩行者の数、交差点で検出された車両の数、及び周辺道路で検出された車両の数の各々を予め定められた閾値と比較して渋滞を予測する。また同様に、歩行者の情報及び車両の情報の2要素のみで渋滞を予測することも可能である。   In the above embodiment, an example of predicting a traffic jam based on pedestrian information, vehicle information, information on surrounding road conditions, and traffic light information has been described. It is also possible to predict traffic congestion based on only three elements: pedestrian information, vehicle information, and surrounding road condition information. In that case, for example, the number of crossing pedestrians detected near the pedestrian crossing, the number of vehicles detected at the intersection, and the number of vehicles detected on the surrounding roads are compared with a predetermined threshold value to cause congestion. Predict. Similarly, it is also possible to predict a traffic jam using only two elements of pedestrian information and vehicle information.

本発明の実施の形態に係る運転支援システムの概略的な構成を示すブロック図である。1 is a block diagram showing a schematic configuration of a driving support system according to an embodiment of the present invention. 本実施の形態の渋滞予測装置のカメラが設置された交差点及びその周辺道路を示す図である。It is a figure which shows the intersection and its surrounding road where the camera of the traffic jam prediction apparatus of this Embodiment was installed. 渋滞予測装置の演算装置で実行される渋滞予測処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the traffic jam prediction process performed with the arithmetic unit of a traffic jam prediction apparatus. 運転支援装置のナビ制御装置で実行される運転支援処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the driving assistance process performed with the navigation control apparatus of a driving assistance device. 歩行者が渋滞の原因となる場合を説明する説明図である。It is explanatory drawing explaining the case where a pedestrian causes a traffic jam.

符号の説明Explanation of symbols

10 運転支援システム
12 渋滞予測装置
14 運転支援装置
16 カメラ
18 映像処理装置
20 演算装置
22 予測装置間送受信機
24 路車間送信機
26 路車間受信機
28 ナビゲーションシステム
30 車載ディスプレイ
32 ナビ制御装置
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Driving assistance system 12 Congestion prediction apparatus 14 Driving assistance apparatus 16 Camera 18 Image processing apparatus 20 Arithmetic apparatus 22 Predictor transmission / reception device 24 Road-to-vehicle transmitter 26 Road-to-vehicle receiver 28 Navigation system 30 Car-mounted display 32 Navigation control device

Claims (7)

車道を含む所定領域内の車両及び歩行者を検出する検出手段と、
前記検出手段の検出結果に基づいて、前記所定領域に含まれる車道で発生する渋滞を予測する予測手段と、
を含む渋滞予測装置。
Detecting means for detecting vehicles and pedestrians in a predetermined area including the roadway;
Prediction means for predicting a traffic jam occurring on a roadway included in the predetermined area based on the detection result of the detection means;
Congestion prediction device.
前記所定領域は交差点を含む領域であって、
前記検出手段は前記交差点に進入する車両及び前記交差点に設けられた横断歩道付近の歩行者を検出し、
前記予測手段は、前記交差点で発生する左折渋滞を予測する
請求項1に記載の渋滞予測装置。
The predetermined area is an area including an intersection,
The detection means detects a vehicle entering the intersection and a pedestrian near a pedestrian crossing provided at the intersection,
The traffic jam prediction device according to claim 1, wherein the prediction means predicts a left turn traffic jam occurring at the intersection.
前記交差点には車両用信号機が設けられると共に、前記交差点の横断歩道には歩行者用信号機が設けられ、
前記予測手段は、更に前記車両用信号機及び前記歩行者用信号機に関する情報に基づいて、前記交差点で発生する左折渋滞を予測する
請求項2に記載の渋滞予測装置。
A vehicle traffic light is provided at the intersection, and a pedestrian traffic light is provided at a pedestrian crossing at the intersection,
The traffic jam prediction device according to claim 2, wherein the prediction unit further predicts a left turn traffic jam occurring at the intersection based on information on the vehicle traffic signal and the pedestrian traffic signal.
前記所定領域の周辺の交通情報を取得する取得手段を更に備え、
前記予測手段は、更に前記取得手段で取得された交通情報に基づいて前記渋滞を予測する
請求項1乃至請求項3のいずれか1項記載の渋滞予測装置。
Further comprising an acquisition means for acquiring traffic information around the predetermined area;
The traffic jam prediction apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the prediction unit further predicts the traffic jam based on the traffic information acquired by the acquisition unit.
請求項1乃至請求項4のいずれか1項記載の渋滞予測装置で予測された渋滞の予測情報を受信する受信手段と、
前記受信手段で受信された予測情報に基づいて、車両を運転する運転者に対する運転支援を行う運転支援手段と、
を含む運転支援装置。
Receiving means for receiving traffic jam prediction information predicted by the traffic jam prediction device according to any one of claims 1 to 4,
Based on the prediction information received by the receiving means, driving assistance means for providing driving assistance to the driver driving the vehicle;
A driving support device including
前記運転支援手段は、前記予測された渋滞を回避する経路を前記運転者に案内するか、または前記予測された渋滞を前記運転者に報知することにより運転支援を行う
請求項5に記載の運転支援装置。
The driving according to claim 5, wherein the driving support means performs driving support by guiding the driver on a route that avoids the predicted traffic jam or notifying the driver of the predicted traffic jam. Support device.
請求項1乃至請求項4のいずれか1項記載の渋滞予測装置と、
請求項5または請求項6に記載の運転支援装置と、
を含む運転支援システム。
The traffic jam prediction device according to any one of claims 1 to 4,
The driving support device according to claim 5 or 6,
Driving support system including.
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