JP2009157439A - センサ診断方法及びセンサ診断装置 - Google Patents

Abstract

【課題】センサ診断方法で、センサに自己診断機能を設けることなく各センサが正常に動作しているか否かを診断することができることを目的とする。
【解決手段】物体を識別する複数のセンサそれぞれで得た識別情報をセンタ装置に集約するセンサシステムの各センサの診断を行うセンサ診断装置であって、所定時間における前記複数のセンサの識別情報から、各センサとその近隣のセンサ間での移動物体数を計測する移動物体数計測手段と、各センサとその近隣のセンサ間で予め設定された基準値を格納する基準値格納手段と、各センサとその近隣のセンサ間で計測された移動物体数に基づく値を、前記基準値格納手段から読み出した前記各センサとその近隣のセンサ間の基準値と比較して、前記移動物体数に基づく値と前記基準値との偏差が閾値を超えたとき前記移動数を計測したセンサを異常と判定する比較判定手段とを有する。
【選択図】図４

Description

本発明は、センサシステムの各センサの診断を行うセンサ診断方法及びセンサ診断装置に関する。

現在、主要道路では、道路情報として、ある地点から別の地点まで移動するのに必要な時間（旅行時間）が提供されている。このような旅行時間を取得するセンサシステムとして、例えば特許文献１に記載のものがある。

また、所定の物品がどの位置にあるのか把握するセンサシステムとして、例えば特許文献２に記載のものがある。

旅行時間を取得するセンサシステムは、図１に示すように、道路上の複数箇所に設置されたセンサ（ナンバープレート認識装置）１ａ，１ｂ，１ｃと、各センサ１ａ，１ｂ，１ｃとネットワーク２で接続され各センサ１ａ，１ｂ，１ｃが出力するナンバー情報（読み取った自動車のナンバーと読み取った時刻）を集約するセンタ装置３で構成される。

センタ装置３では、各センサ１ａ，１ｂ，１ｃからのナンバー情報から、同一ナンバーの自動車について、各センサ１ａ，１ｂ，１ｃが設置された地点における読み取り時刻の違いから、各区間での旅行時間を求めている。

物品位置を把握するシステムでは、図２に示すように、管理したい物品５に取り付けたＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）タグ６と、その物品が移動する可能性のあるエリア内の複数個所に設置されたセンサ（ＲＦＩＤリーダ）７ａ，７ｂ，７ｃと、各センサ７ａ，７ｂ，７ｃとネットワーク２で接続され各センサ７ａ，７ｂ，７ｃが出力するＩＤ情報（読み取ったＩＤと読み取った時刻）をネットワーク８経由で集約するセンタ装置８で構成される。センタ装置では、同一ＩＤの物品について、各センサ７ａ，７ｂ，７ｃが設置された地点における読み取り時刻から、各物品の現在位置や移動履歴を把握している。
特開平１１−１１０６８４号公報 特開２００６−２４４３３８公報

従来のシステムでは、センサが想定通り正常に動作し、センサから所定の範囲に存在する所定の物体の識別情報を誤りや漏れがなく取得できること前提にしている。しかしながら、現実的には、センサの経年変化や設置環境の変化などによりセンサの出力が誤っている場合や、漏れが発生する場合がある。

例えば、ナンバープレート認識装置は、カメラで撮影した映像からナンバープレートを読み取るが、運用中にカメラのレンズが汚れたり曇ったりすることで、ナンバープレートを正しく読み取れない場合がある。その場合には、出力結果に間違いや漏れが生じる。

また、ＲＦＩＤリーダの場合、運用中にセンシングエリア内に電波を遮蔽、あるいは、反射する物体が置かれた場合やアンテナの向きが変わった場合には、ＩＤを正しく読み取れない場合がある。この場合、出力結果には漏れが生じる。

このようにシステムの運用中に、センサが正常に動作しなくなると、システムも正常に動作しなくなるため、システムを正常に動作させるには、各センサが正常に動作しているか把握する必要がある。

この問題を解決するために、各センサに正常動作しているか判断する自己診断機能を設け、異常が発生した場合には通知することが考えられる。しかしながら、このような自己診断機能を実現するには、センサの動作に影響を与える経年変化や環境変化を全て想定し、異常発生の有無を検出しなければならないため、その実現は非常に困難であり、かつ、コストがかかる。そのため各センサに自己診断機能を設けることなく、それぞれが正常に動作しているか診断することが求められている。

本発明は、上記の点に鑑みなされたものであり、センサに自己診断機能を設けることなく各センサが正常に動作しているか否かを診断することができるセンサ診断方法及びセンサ診断装置を提供することを目的とする。

本発明の一実施態様では、物体を識別する複数のセンサそれぞれで得た識別情報をセンタ装置に集約するセンサシステムの各センサの診断を行うセンサ診断装置であって、
所定時間における前記複数のセンサの識別情報から、各センサとその近隣のセンサ間での移動物体数を計測する移動物体数計測手段と、
各センサとその近隣のセンサ間で予め設定された基準値を格納する基準値格納手段と、
各センサとその近隣のセンサ間で計測された移動物体数に基づく値を、前記基準値格納手段から読み出した前記各センサとその近隣のセンサ間の基準値と比較して、前記移動物体数に基づく値と前記基準値との偏差が閾値を超えたとき前記移動数を計測したセンサを異常と判定する比較判定手段とを有することにより、センサに自己診断機能を設けることなく各センサが正常に動作しているか否かを診断することができる。

また、本発明の一実施態様では、物体を識別する複数のセンサそれぞれで得た識別情報をセンタ装置に集約するセンサシステムの各センサの診断を行うセンサ診断方法であって、
所定時間における前記複数のセンサの識別情報から、各センサとその近隣のセンサ間での移動物体数を計測し、
各センサとその近隣のセンサ間で計測された移動物体数に基づく値を、各センサとその近隣のセンサ間で予め設定された基準値と比較して、前記移動物体数に基づく値と前記基準値との偏差が閾値を超えたとき前記移動数を計測したセンサを異常と判定することにより、センサに自己診断機能を設けることなく各センサが正常に動作しているか否かを診断することができる。

本発明によれば、センサに自己診断機能を設けることなく各センサが正常に動作しているか否かを診断することができる。

以下、図面に基づいて本発明の実施形態について説明する。

以下に説明する本実施形態では、自動車等の物体の移動の仕方には一定のパターンがあることに着目し、そのパターンと実際のセンシング結果のずれを利用してセンサの異常を検出する。

例えば、一本道の上を走行する自動車の多くは、その道路上に配置されたセンサで順番に検出される。そこで、複数のセンサ間で検出した自動車のＩＤを照らし合わせ、その一致する数が十分多ければ各センサが正常に動作していると判断できる。逆に、一致する数が少ない場合は、センサが正常に動作していないと考えられる。このような考えに基づいてセンサの診断を行う。

＜センサシステムの構成＞
図３は、本発明のセンサシステムの一実施形態の全体構成例を示す。同図中、ｎ台のセンサ１１−１〜１１−ｎは、物体が通過する経路上に配置されており、物体の識別情報を検出し、検出した識別情報と検出した時刻を出力する。

センタ装置１３は、ネットワーク１２により各センサ１１−１〜１１−ｎと接続され、各センサ１１−１〜１１−ｎからの出力を集約する。また、センタ装置１３はセンサ診断機能を有している。出力装置１４は、センタ装置１３におけるセンサ診断結果を出力する。

なお、センサ１１−１〜１１−ｎとしては、ナンバープレート認識装置、ＲＦＩＤリーダ等の無線タグリーダが適用されるが、物体の識別情報を検出するものであれば、どのようなものであっても良い。

図４は、センタ装置１３内に設けたセンサ診断機能の一実施形態の機能構成例を示す。同図中、センサ出力収集部２１は、各センサ１１−１〜１１−ｎからの出力を受け取り、センサ出力格納部２２に、センサのＩＤ毎に、そのセンサが読み取った物体のＩＤ（ナンバー又はＲＦＩＤ）と、読み取った時刻を記録する。図５にセンサ出力格納部２２の情報格納の様子を示す。

センサ位置格納部２３には、物体が通過する経路上に配置された各センサ１１−１〜１１−ｎの位置関係が予め格納されている。例えば、図６に示すように、センサ１１−１〜１１−ｎが物体（対象物）の移動経路上で一列に配置されている場合には、図７に示すように、センサ毎に、経路上で隣接するセンサのＩＤが記録されて、センサ位置情報テーブルが形成される。

センサ１１−１は経路上の端部にあるため、図７において、センサ１１−１に隣接するセンサのＩＤの欄にはセンサ１１−２を表す「２」だけが格納されている。これに対し、センサ１１−２に隣接するセンサのＩＤの欄にはセンサ１１−１，１１−３を表す「１」，「３」が格納されている。

基準値格納部２４には、物体の移動パターンの基準値が予め格納されている。基準値は、例えば所定時間Ｔの期間内であるセンサの位置から別のセンサの位置へ移動する物体の数Ｓｉｊ等で定める。図８に基準値格納部２４の情報格納の様子を示す。Ｓｉｊの値は、全てのセンサが正常な状態で集計した値、あるいは、経験的に得られている値等などを設定する。

比較判定部２５は、例えば所定時間毎に、又は、予め決められた日時に、センサ出力格納部２２の情報を読み出し、センサ位置格納部２３及び基準値格納部２４それぞれの情報を参照して各センサ１１−１〜１１−ｎの診断を行う。その結果、センサに異常があれば、異常通知部２６を介して出力装置１４から異常通知を出力する。

＜センサシステムの動作＞
システムの動作時には、まず、センサ出力収集部２１が各センサ１１−１〜１１−ｎの出力情報を受け取り、センサ出力格納部２２に図５に示すように、センサのＩＤとそのセンサが読み取った物体のＩＤと読み取った時刻を記録する。

そして、センサの出力情報が所定の時間分だけ蓄積された後に、比較判定部２５がセンサ診断を実行する。

図１０は、比較判定部２５が実行するセンサ診断処理の一実施形態のフローチャートを示す。同図中、ステップＳ１で全てのセンサ１１−１〜１１−ｎについて検査が終了したか否かを判別し、終了していなければステップＳ２で検査するセンサｉを決定する。

次に、ステップＳ３で、センサｉの検査に必要な他の２つのセンサｊとセンサｋを選択する。なお、センサｊはセンサｉに隣接し、センサｋはセンサｉ又はセンサｊに隣接しているものを選択する。

つまり、センサ位置格納部２３に記録されている図７に示すセンサ位置情報テーブルを参照し、センサｉに隣接する２つのセンサｊ、センサｋを選択する。センサｉ（例えばｉ＝１）に隣接するセンサがセンサｊ（ｊ＝２）のみの場合は、センサｊ（ｊ＝２）に隣接するセンサｉ（ｉ＝１）以外のセンサｋ（ｋ＝３）を選択する。

次に、ステップＳ４では、センサの判定を行う。まず、センサｉ、センサｊ、センサｋについて、時刻Ｔ１から所定時間Ｔ後の時刻Ｔ２までの期間の各出力をセンサ出力格納部２２から読み出す。そして、センサｉとセンサｊの出力を比較し、ＩＤが一致する数Ｔｉｊ、Ｔｊｉを求める。なお、Ｔｉｊはセンサｉの検出時刻がセンサｊの検出時刻より早く、センサｉ位置からセンサｊ位置に移動した物体の数を表している。Ｔｊｉはセンサｊの検出時刻がセンサｉの検出時刻より早く、センサｉ位置からセンサｊ位置に移動した物体の数を表している。同様にして、センサｉとセンサｋの出力を比較し、ＩＤが一致する数Ｔｉｋ、Ｔｋｉを求める。これにより、図９に示す移動物体数テーブルが得られる。

例えば、センサ１１−１が異常の場合、図９の網掛け部分の移動物体数Ｔ１２、Ｔ２１、Ｔ１３、Ｔ３１それぞれの図８に示す基準値Ｓ１２、Ｓ２１、Ｓ１３、Ｓ３１に対する偏差が大きくなる。また、センサ１１−２が異常の場合、移動物体数Ｔ１２、Ｔ２１、Ｔ２３、Ｔ３２それぞれの図８に示す基準値Ｓ１２、Ｓ２１、Ｓ２３、Ｓ３２に対する偏差が大きくなる。

そこで、移動物体数Ｔｉｊ、Ｔｊｉ、Ｔｉｋ、Ｔｋｉを、基準値格納部２４に記録された、移動物体数と同一次元の値である基準値Ｓｉｊ、Ｓｊｉ、Ｓｉｋ、Ｓｋｉと比較してセンサｉの診断を行い、両者の偏差が所定値以上となった場合に、センサｉに異常があると判定する。

ステップＳ５において、診断結果が「センサｉは異常」であればステップＳ６でセンサｉの異常を異常通知部２６から出力装置１４に通知した後で、ステップＳ１に進んで次のセンサの診断を行う。

診断結果が「センサｉは正常」であればステップＳ７で（１）式〜（４）式を用いて基準値Ｓｉｊ、Ｓｊｉ、Ｓｉｋ、Ｓｋｉの更新を行う。

Ｓｉｊ＝α・Ｔｉｊ＋（１−α）Ｓｉｊ …（１）
Ｓｊｉ＝α・Ｔｊｉ＋（１−α）Ｓｊｉ …（２）
Ｓｉｋ＝α・Ｔｉｋ＋（１−α）Ｓｉｋ …（３）
Ｓｋｉ＝α・Ｔｋｉ＋（１−α）Ｓｋｉ …（４）
上記のαは例えば０．０５〜０．４程度の固定値である。この後、ステップＳ１に進んで次のセンサの診断を行う。

図１１は、ステップＳ２におけるセンサｊとセンサｋの選択処理のフローチャートを示す。同図中、ステップＳ１１で、センサ位置情報テーブルのセンサＩＤがｉの行を選択し、ステップＳ１２で、その行の隣接するセンサのＩＤのうち左端の列のセンサＩＤの値をｊとする。

次に、ステップＳ１３で、隣接するセンサのＩＤのうち左端から２番目の列にセンサＩＤの値が登録されているか否かを判別し、登録があればステップＳ１４で登録されているセンサＩＤの値をｋとする。

登録がなければステップＳ１５で、センサ位置情報テーブルのセンサＩＤがｊの行を選択し、ステップＳ１６で、その行の隣接するセンサのＩＤのうち左端の列のセンサＩＤの値をｋδとする。ステップＳ１６で、ｋδ＝ｉであるかを判別し、ｋδ≠ｉであればステップＳ１８でｋδ＝ｋとする。ｋδ＝ｉであればステップＳ１９で、その行の隣接するセンサのＩＤのうち左端から２番目の列のセンサＩＤの値をｋとする。

図１２は、ステップＳ４における移動物体数Ｔｉｊ、Ｔｊｉを求める移動物体数カウント処理のフローチャートを示す。同図中、ステップＳ２１でＴｉｊ、Ｔｊｉを０に初期化する。また、センサｉの出力の取り出し数ｍを０に初期化する。

ステップＳ２２で、センサ出力格納部２２からセンサｉの出力情報を全て取り出したか否かを判別し、全て取り出してなければステップＳ２３に進み、全て取り出した場合は処理を終了する。

ステップＳ２３では、時刻Ｔ１から時刻Ｔ２の期間のセンサｉの出力（時刻ｔ，ＩＤｍ）を１つ取り出し、ｍを１だけ増やす。そして、ステップＳ２４でセンサｊの出力の取り出し数ｍδを０に初期化する。

ステップＳ２５でセンサ出力格納部２２からセンサｊの出力情報を全て取り出したか否かを判別し、全てでなければステップＳ２６に進み、全て取り出した場合はステップＳ２２に進む。

ステップＳ２６では時刻Ｔ１から時刻Ｔ２の期間のセンサｊの出力（時刻ｔδ，ＩＤｍδ）を１つ取り出し、ｍδを１だけ増やす。こののち、ステップＳ２７でｍ＝ｍδであるか否かを判別し、ｍ≠ｍδの場合はステップＳ２５に進む。

ｍ＝ｍδの場合はステップＳ２８でｔ＜ｔδであるか否かを判別し、ｔ＜ｔδであればステップＳ２９でＴｉｊを１だけ増やし、ｔ≧ｔδであればステップＳ３０でＴｊｉを１だけ増やしてステップＳ２２に進む。

図１３は、ステップＳ５における判定処理のフローチャートを示す。同図中、ステップＳ４１で移動物体数Ｔｉｊと基準値Ｓｉｊとの差の絶対値である偏差が所定値（第１固定値）を超えるか否かを判別する。この偏差が所定値以下の場合、ステップＳ４２で移動物体数Ｔｊｉと基準値Ｓｊｉとの差の絶対値である偏差が所定値（第１固定値）を超えるか否かを判別する。この偏差が所定値以下の場合、ステップＳ４３で移動物体数Ｔｉｋと基準値Ｓｉｋとの差の絶対値である偏差が所定値（第１固定値）を超えるか否かを判別する。この偏差が所定値以下の場合、ステップＳ４４で移動物体数Ｔｋｉと基準値Ｓｋｉとの差の絶対値である偏差が所定値（第１固定値）を超えるか否かを判別する。

ステップＳ４１〜Ｓ４４の全てを満足するときはステップＳ４５でセンサｉは異常と判定し、ステップＳ４１〜Ｓ４４のいずれかを満足しないときはステップＳ４６でセンサｉは正常と判定する。

＜旅行時間計測システムの実施形態＞
図１４は、本発明方法が適用されるセンサシステムとしての旅行時間計測システムの一実施形態の構成例を示す。このシステムは、ある地点から別の地点への移動にかかる時間を計測するものであり、道路３０に沿って設置した複数のセンサ（ナンバープレート認識装置）３１−１〜３１−ｎと、各センサ３１−１〜３１−ｎとネットワーク３２で接続され各センサ３１−１〜３１−ｎが出力するナンバー情報（読み取った自動車のナンバーと読み取った時刻）を集約するセンタ装置３３と、出力装置３４を有している。

なお、センサ３１−１〜３１−ｎはナンバープレート認識装置に限るものではなく、自動車を一意に特定できるもの、すなわち自動車３６の識別番号を検出できるものであればよい。例えば、無線により自動車の識別番号を読み取るＤＳＲＣ（Ｄｅｄｉｃａｔｅｄ Ｓｈｏｒｔ Ｒａｎｇｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）装置などがある。

このシステムでは、各センサは、検出した自動車のＩＤと検出した時刻をセンタ装置３３に送信する。そして、センタ装置３３では、各センサ３１−１〜３１−ｎの出力から同一のＩＤを探し、その検出時刻の差から、各センサが設置された地点間の移動時間を推定する。

このシステムにおいて、センサ３１−１〜３１−ｎの診断はセンタ装置３３で行われ、診断のための構成は図４に示すとおりである。

図４のセンサ位置格納部２３には、道路上に配置された各センサ３１−１〜３１−ｎの位置関係が予め格納されている。図１４に示すようにセンサ３１−１〜３１−ｎが配置されている場合、各センサについて道路上で隣接するセンサ３１−１〜３１−ｎのＩＤが図７に示すように格納される。

また、基準値格納部２４には、自動車の移動パターンの基準値が予め格納されている。基準値は、所定の時間Ｔの期間内に、センサｉの位置から別のセンサｊの位置へ移動する自動車の数Ｓｉｊで定める。基準値格納部２４の情報格納の様子は図８に示すとおりである。Ｓｉｊの値は、全てのセンサが正常な状態で集計した値、あるいは、経験的に得られている値などを設定する。

また、図１５に示すように、基準値として所定の時間Ｔの期間内にセンサｉで検出された自動車の総数Ｎｉに対する、センサｉの位置から別のセンサｊの位置へ移動する自動車数（移動物体数）Ｔｉｊの割合と同一次元の基準値Ｓｉ＿ｉｊを設定してもよい。

また、図１６（Ａ），（Ｂ）に示すように、基準値を環境条件毎に複数設定してもよい。図１６（Ａ），（Ｂ）では環境条件が異なっているため、図１６（Ａ）の基準値Ｓｉｊと図１６（Ｂ）の基準値Ｓｉｊとは異なった値（勿論、偶然に一致する場合もある）である。

このときの環境条件としては、図１７に示すように時間帯を用いても良く、更には図１８に示すように、天候など、定量化可能であれば様々に決めることができる。図１７の例では、時刻が８時から１７時までは図１６（Ａ）の基準値を使用し、時刻が１７時から８時までは図１６（Ｂ）の基準値を使用する。また、図１８の例では、降水量が５ｍｍ以上の環境では図１６（Ａ）の基準値を使用し、降水量が５ｍｍ未満の環境では図１６（Ｂ）の基準値を使用する。

センサ診断システムの動作時には、まず、センサ出力収集部２１が各センサ３１−１〜３１−ｎからの出力を受け取り、センサ出力格納部２２に、図５に示すように、センサのＩＤ毎に、そのセンサが読み取った自動車のＩＤと読み取った時刻を記録する。そして、センサの出力が所定の時間Ｔ分だけ蓄積された後に、センサの診断機能が動作する。

センサ診断は、比較判定部２５が図１０に示す処理によって行う。まず、検査するセンサｉを決定し、このセンサの検査に必要な他の２つのセンサｊとセンサｋを選択する。センサｊとセンサｋの選択は、図１１の選択処理によって行う。比較判定部２５はセンサ位置格納部２３に記録されている図７に示すセンサ位置情報テーブルを参照し、センサｉに隣接する２つのセンサｊ、センサｋを選択する。隣接するセンサがセンサｊのみの場合は、センサｊに隣接するセンサｉ以外のセンサｋを選択する。

比較判定部２５は、このようにして選択されたセンサｉ、センサｊ、センサｋについて、所定時間Ｔだけ間隔をあけた時刻Ｔ１から時刻Ｔ２の期間の各出力をセンサ出力格納部２２から読み出す。そして、図１２の移動物体数カウント処理によって、センサｉとセンサｊの出力を比較し、ＩＤが一致する移動物体数Ｔｉｊ、Ｔｊｉを求める。同様に、センサｉとセンサｋの出力を比較し、ＩＤが一致する移動物体数Ｔｉｋ、Ｔｋｉを求める。

更に、比較判定部２５は、図１３の判定処理によって、これらの移動物体数Ｔｉｊ、Ｔｊｉ、Ｔｉｋ、Ｔｋｉを基準値格納部２４に記録された基準値Ｓｉｊ、Ｓｊｉ、Ｓｉｋ、Ｓｋｉと比較し、それぞれの偏差が所定値を超えた場合に、センサｉに異常があると判定する。

ところで、基準値格納部２４に図１５に示す基準値Ｓｉ＿ｉｊを格納している場合には、図１３の判定処理の代りに、図１９に示す判定処理を用いる。

図１９において、ステップＳ５１で所定の時間Ｔの期間内にセンサｊで検出された自動車の総数Ｎｊに対するセンサｉの位置から別のセンサｊの位置へ移動する自動車数Ｔｉｊの割合Ｔｉｊ／Ｎｊと、基準値Ｓｊ＿ｉｊとの差の絶対値である偏差が所定値（第２固定値）を超えるか否かを判別する。基準値Ｓｊ＿ｉｊは割合Ｔｉｊ／Ｎｊと同一次元の値である。

この偏差が所定値以下の場合、ステップＳ５２で所定の時間Ｔの期間内にセンサｊで検出された自動車の総数Ｎｊに対するセンサｊの位置から別のセンサｉの位置へ移動する自動車数Ｔｊｉの割合Ｔｊｉ／Ｎｊと、基準値Ｓｊ＿ｊｉとの差の絶対値である偏差が所定値（第２固定値）を超えるか否かを判別する。

この偏差が所定値以下の場合、ステップＳ５３で所定の時間Ｔの期間内にセンサｋで検出された自動車の総数Ｎｋに対するセンサｉの位置から別のセンサｋの位置へ移動する自動車数Ｔｉｋの割合Ｔｉｋ／Ｎｋと、基準値Ｓｋ＿ｉｋとの差の絶対値である偏差が所定値（第２固定値）を超えるか否かを判別する。この偏差が所定値以下の場合、ステップＳ５４で所定の時間Ｔの期間内にセンサｋで検出された自動車の総数Ｎｋに対するセンサｋの位置から別のセンサｉの位置へ移動する自動車数Ｔｋｉの割合Ｔｋｉ／Ｎｋと、基準値Ｓｋ＿ｋｉとの差の絶対値である偏差が所定値（第２固定値）を超えるか否かを判別する。

ステップＳ５１〜Ｓ５４の全てを満足するときはステップＳ５５でセンサｉは異常と判定し、ステップＳ５１〜Ｓ５４のいずれかを満足しないときはステップＳ５６でセンサｉは正常と判定する。

なお、環境条件に応じて基準値が複数設定されている場合には、比較判定部２５は判定処理を行う際に、そのときの環境条件に応じた基準値を用いることはもちろんである。

上記実施形態によれば、自己診断機能のない安価なセンサや既設のセンサを用いたセンサシステムにおいても、正常でないセンサを自動的に検出できるため、信頼性の高いシステムを安価に構築することが可能となる。
（付記１）
物体を識別する複数のセンサそれぞれで得た識別情報をセンタ装置に集約するセンサシステムの各センサの診断を行うセンサ診断装置であって、
所定時間における前記複数のセンサの識別情報から、各センサとその近隣のセンサ間での移動物体数を計測する移動物体数計測手段と、
各センサとその近隣のセンサ間で予め設定された基準値を格納する基準値格納手段と、
各センサとその近隣のセンサ間で計測された移動物体数に基づく値を、前記基準値格納手段から読み出した前記各センサとその近隣のセンサ間の基準値と比較して、前記移動物体数に基づく値と前記基準値との偏差が閾値を超えたとき前記移動数を計測したセンサを異常と判定する比較判定手段と、
を有することを特徴とするセンサ診断装置。
（付記２）
付記１記載のセンサ診断装置において、
前記複数のセンサは、前記物体を識別した識別情報に識別した時刻を付加して前記センタ装置に送信し、
前記移動物体数計測手段は、前記識別した時刻が前記所定時間内であり、各センサとその近隣のセンサそれぞれで得られた識別情報が一致したとき移動物体数の計数を行う、
ことを特徴とするセンサ診断装置。
（付記３）
付記２記載のセンサ診断装置において、
前記基準値は、前記移動物体数に対応する次元の値であり、
前記比較判定手段は、前記移動物体数そのものを前記移動物体数に基づく値として前記基準値と比較する、
ことを特徴とするセンサ診断装置。
（付記４）
付記２記載のセンサ診断装置において、
前記基準値は、前記移動物体数の割合に対応する次元の値であり、
前記比較判定手段は、前記各センサで検出された物体の総数に対する各センサとその近隣のセンサ間で計測された移動物体数の割合を、前記移動物体数に基づく値として前記基準値と比較する、
ことを特徴とするセンサ診断装置。
（付記５）
付記１記載のセンサ診断装置において、
前記基準値格納手段は、環境条件に応じて異なる複数の基準値を格納し、
前記比較判定手段は、環境条件に応じて前記基準値格納手段から各センサとその近隣のセンサ間の基準値を読み出す、
ことを特徴とするセンサ診断装置。
（付記６）
付記１記載のセンサ診断装置において、
前記比較判定手段で正常と判定されたセンサとその近隣のセンサ間で予め設定された基準値を、前記正常と判定されたセンサとその近隣のセンサ間で計測された移動物体数に基づいて更新する更新手段を
有することを特徴とするセンサ診断装置。
（付記７）
物体を識別する複数のセンサそれぞれで得た識別情報をセンタ装置に集約するセンサシステムの各センサの診断を行うセンサ診断方法であって、
所定時間における前記複数のセンサの識別情報から、各センサとその近隣のセンサ間での移動物体数を計測し、
各センサとその近隣のセンサ間で計測された移動物体数に基づく値を、各センサとその近隣のセンサ間で予め設定された基準値と比較して、前記移動物体数に基づく値と前記基準値との偏差が閾値を超えたとき前記移動数を計測したセンサを異常と判定する、
ことを特徴とするセンサ診断方法。
（付記８）
付記７記載のセンサ診断方法において、
前記複数のセンサは、前記物体を識別した識別情報に識別した時刻を付加して前記センタ装置に送信し、
前記識別した時刻が前記所定時間内であり、各センサとその近隣のセンサそれぞれで得られた識別情報が一致したとき移動物体数の計数を行う、
ことを特徴とするセンサ診断方法。
（付記９）
付記８記載のセンサ診断方法において、
前記基準値は、前記移動物体数に対応する次元の値であり、
前記比較は、前記移動物体数そのものを、前記移動物体数に基づく値として前記基準値と比較する、
ことを特徴とするセンサ診断方法。
（付記１０）
付記８記載のセンサ診断方法において、
前記基準値は、前記移動物体数の割合に対応する次元の値であり、
前記比較は、前記各センサで検出された物体の総数に対する各センサとその近隣のセンサ間で計測された移動物体数の割合を、前記移動物体数に基づく値として前記基準値と比較する、
ことを特徴とするセンサ診断方法。
（付記１１）
付記７記載のセンサ診断方法において、
前記基準値は、環境条件に応じて複数設けられ、
各センサとその近隣のセンサ間で計測された移動物体数に基づく値を、環境条件に応じた各センサとその近隣のセンサ間で予め設定された基準値と比較する、
ことを特徴とするセンサ診断方法。
（付記１２）
付記７記載のセンサ診断方法において、
前記判定で正常と判定されたセンサとその近隣のセンサ間で予め設定された基準値を、前記正常と判定されたセンサとその近隣のセンサ間で計測された移動物体数に基づいて更新する、
ことを特徴とするセンサ診断方法。

従来のセンサシステムの一例の構成図である。 従来のセンサシステムの他の一例の構成図である 本発明のセンサシステムの一実施形態の全体構成例を示す図である。 センサ診断機能の一実施形態の機能構成例を示す図である。 センサ出力格納部の情報格納の様子を示す図である。 センサの配置を示す図である。 センサ位置情報テーブルの様子を示す図である。 基準値格納部の情報格納の様子を示す図である。 移動物体数テーブルの様子を示す図である。 センサ診断処理の一実施形態のフローチャートである。 センサ選択処理のフローチャートである。 移動物体数カウント処理のフローチャートである。 判定処理のフローチャートである。 旅行時間計測システムの一実施形態の構成例を示す図である。 基準値格納部の情報格納の様子を示す図である。 基準値格納部の情報格納の様子を示す図である。 環境条件の一例を示す図である。 環境条件の一例を示す図である。 判定処理のフローチャートである。

符号の説明

１１−１〜１１−ｎ，３１−１〜３１−ｎ センサ
１２，３２ ネットワーク
１３，３３ センタ装置
１４，３４ 出力装置
２１ センサ出力収集部
２２ センサ出力格納部
２３ センサ位置格納部
２４ 基準値格納部
２５ 比較判定部
２６ 異常通知部

Claims (10)

1. 物体を識別する複数のセンサそれぞれで得た識別情報をセンタ装置に集約するセンサシステムの各センサの診断を行うセンサ診断装置であって、
   所定時間における前記複数のセンサの識別情報から、各センサとその近隣のセンサ間での移動物体数を計測する移動物体数計測手段と、
   各センサとその近隣のセンサ間で予め設定された基準値を格納する基準値格納手段と、
   各センサとその近隣のセンサ間で計測された移動物体数に基づく値を、前記基準値格納手段から読み出した前記各センサとその近隣のセンサ間の基準値と比較して、前記移動物体数に基づく値と前記基準値との偏差が閾値を超えたとき前記移動数を計測したセンサを異常と判定する比較判定手段と、
   を有することを特徴とするセンサ診断装置。
2. 請求項１記載のセンサ診断装置において、
   前記複数のセンサは、前記物体を識別した識別情報に識別した時刻を付加して前記センタ装置に送信し、
   前記移動物体数計測手段は、前記識別した時刻が前記所定時間内であり、各センサとその近隣のセンサそれぞれで得られた識別情報が一致したとき移動物体数の計数を行う、
   ことを特徴とするセンサ診断装置。
3. 請求項２記載のセンサ診断装置において、
   前記基準値は、前記移動物体数に対応する次元の値であり、
   前記比較判定手段は、前記移動物体数そのものを前記移動物体数に基づく値として前記基準値と比較する、
   ことを特徴とするセンサ診断装置。
4. 請求項２記載のセンサ診断装置において、
   前記基準値は、前記移動物体数の割合に対応する次元の値であり、
   前記比較判定手段は、前記各センサで検出された物体の総数に対する各センサとその近隣のセンサ間で計測された移動物体数の割合を、前記移動物体数に基づく値として前記基準値と比較する、
   ことを特徴とするセンサ診断装置。
5. 請求項１記載のセンサ診断装置において、
   前記基準値格納手段は、環境条件に応じて異なる複数の基準値を格納し、
   前記比較判定手段は、環境条件に応じて前記基準値格納手段から各センサとその近隣のセンサ間の基準値を読み出す、
   ことを特徴とするセンサ診断装置。
6. 請求項１記載のセンサ診断装置において、
   前記比較判定手段で正常と判定されたセンサとその近隣のセンサ間で予め設定された基準値を、前記正常と判定されたセンサとその近隣のセンサ間で計測された移動物体数に基づいて更新する更新手段を
   有することを特徴とするセンサ診断装置。
7. 物体を識別する複数のセンサそれぞれで得た識別情報をセンタ装置に集約するセンサシステムの各センサの診断を行うセンサ診断方法であって、
   所定時間における前記複数のセンサの識別情報から、各センサとその近隣のセンサ間での移動物体数を計測し、
   各センサとその近隣のセンサ間で計測された移動物体数に基づく値を、各センサとその近隣のセンサ間で予め設定された基準値と比較して、前記移動物体数に基づく値と前記基準値との偏差が閾値を超えたとき前記移動数を計測したセンサを異常と判定する、
   ことを特徴とするセンサ診断方法。
8. 請求項７記載のセンサ診断方法において、
   前記複数のセンサは、前記物体を識別した識別情報に識別した時刻を付加して前記センタ装置に送信し、
   前記識別した時刻が前記所定時間内であり、各センサとその近隣のセンサそれぞれで得られた識別情報が一致したとき移動物体数の計数を行う、
   ことを特徴とするセンサ診断方法。
9. 請求項８記載のセンサ診断方法において、
   前記基準値は、前記移動物体数に対応する次元の値であり、
   前記比較は、前記移動物体数そのものを、前記移動物体数に基づく値として前記基準値と比較する、
   ことを特徴とするセンサ診断方法。
10. 請求項８記載のセンサ診断方法において、
    前記基準値は、前記移動物体数の割合に対応する次元の値であり、
    前記比較は、前記各センサで検出された物体の総数に対する各センサとその近隣のセンサ間で計測された移動物体数の割合を、前記移動物体数に基づく値として前記基準値と比較する、
    ことを特徴とするセンサ診断方法。

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