JP2015138316A - 特異走行箇所検出装置及び特異走行箇所検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】道路の特異走行箇所に関する情報を普及性の高いセンサを利用して得ることができる特異走行箇所検出装置及び特異走行箇所検出方法を提供する。【解決手段】道路の幅方向への特異な走行が生じた箇所である特異走行箇所を検出する特異走行箇所検出装置であって、車両から、当該車両の位置及び当該車両の旋回に関する物理量を示す値である旋回値を含む走行履歴情報を取得し、複数の走行履歴情報について、それら走行履歴情報に含まれる旋回値を、予め設定された演算対象地点毎に関連付けた旋回値に補正する。また、同じ演算対象地点に関連付けられた複数の旋回値を用いて、平均的な旋回値である基準旋回値を演算し、特異走行箇所の検出対象とされる走行履歴情報について、基準旋回値からの乖離度を演算し、基準旋回値からの乖離度が大きい箇所を特異走行箇所として検出する。【選択図】図１

Description

本発明は、障害物の回避等のために道路の幅方向への特異な走行が生じた箇所を検出する特異走行箇所検出装置及び特異走行箇所検出方法に関する。

近年の高度道路交通システム（ＩＴＳ：Intelligent Transport Systems）が展開されつつある中で、特に最近は、例えば障害物の回避等のために、道路の幅方向への特異な走行が発生した箇所（特異走行箇所）を検出すること等も求められている。こうして特異走行箇所が検出されることにより、例えば、特異走行箇所に関する案内や、特異走行箇所を反映させた運転支援を、ユーザに対して提供することも可能となる。

そして従来、特異走行箇所を検出するために用いられる装置としては、例えば、自車両の車線からの逸脱を判断する装置がある（例えば、特許文献１参照）。当該装置では、車載撮像装置により道路を撮像した画像データ、自車両の旋回量を用いて、自車両が車線から逸脱する可能性が大であるか否かを判断する。

特開２０１３−３９１３号公報

しかし、上述した装置に用いられる車載撮像装置は、車両に搭載されるものとしては、比較的高価である等の理由により普及性が低い。このため、上述した装置が設けられた不特定多数の車両から車線逸脱情報を収集して特異走行箇所を検出する場合には、十分な数のデータが収集できないために、個体差等によらない一般性の高い情報を得ることができない。そこで、特異走行箇所に関する情報を、普及性の高いセンサを用いて得ることができるシステムの開発が求められている。

本発明は、このような実情に鑑みてなされたものであり、その目的は、道路の特異走行箇所に関する情報を普及性の高いセンサを利用して得ることができる特異走行箇所検出装置及び特異走行箇所検出方法を提供することにある。

以下、上記課題を解決するための手段及びその作用効果について記載する。
上記課題を解決する特異走行箇所検出装置は、道路の幅方向への特異な走行が生じた箇所である特異走行箇所を検出する特異走行箇所検出装置であって、車両から、当該車両の位置及び当該車両の旋回に関する物理量を示す値である旋回値を含む走行履歴情報を取得する履歴情報取得部と、複数の走行履歴情報について、それら走行履歴情報に含まれる旋回値を、予め設定された演算対象地点毎に関連付けた旋回値に補正する旋回値補正部と、同じ演算対象地点に関連付けられた複数の旋回値を用いて、平均的な旋回値である基準旋回値を演算する基準旋回値演算部と、特異走行箇所の検出対象とされる走行履歴情報について、前記基準旋回値からの乖離度を演算し、前記基準旋回値からの乖離度が大きい箇所を特異走行箇所として検出する特異走行箇所検出部と、を備える。

上記課題を解決する特異走行箇所検出方法は、道路の幅方向への特異な走行が生じた箇所である特異走行箇所を検出する特異走行箇所検出方法であって、車両から、当該車両の位置及び当該車両の旋回に関する物理量を示す値である旋回値を含む走行履歴情報を取得するステップと、複数の走行履歴情報について、それら走行履歴情報に含まれる旋回値を、予め設定された演算対象地点毎に関連付けた旋回値に補正するステップと、同じ演算対象地点に関連付けられた複数の旋回値を用いて、平均的な旋回値である基準旋回値を演算するステップと、特異走行箇所の検出対象とされる走行履歴情報について、前記基準旋回値からの乖離度を演算し、前記基準旋回値からの乖離度が大きい箇所を特異走行箇所として検出するステップと、を有する。

上記構成又は方法によれば、旋回値を検知するセンサを利用して、演算対象地点毎に関連付けられた複数の旋回値に基づく平均的な旋回値である基準旋回値と、検出対象の走行履歴情報に含まれる旋回値との乖離度に基づき特異走行箇所が検出できる。従って、例えばヨーレートセンサ等の普及性の高いセンサを利用して、道路の特異走行箇所に関する情報を得ることができる。

この特異走行箇所検出装置において、前記特異走行箇所検出部は、同じ演算対象地点に関連付けられた複数の旋回値の絶対偏差を算出し、特異走行箇所の検出対象とされる走行履歴情報について前記演算対象地点に関連付けられた旋回値と前記基準旋回値との差分を前記絶対偏差で除算することによって乖離度を算出することが好ましい。

上記構成によれば、乖離度を算出する際に絶対偏差が用いられるので、外れ値に対する乖離度のロバスト性を高めることができる。
この特異走行箇所検出装置において、前記特異走行箇所検出部は、前記旋回値の前記基準旋回値からの乖離度の前記演算対象地点に沿った推移を算出し、該算出した乖離度の推移に対して平滑化処理を施すことが好ましい。

上記構成によれば、乖離度の推移に対して平滑化処理が施されるので、ステアリング操作のぶれ等による旋回値の外れ値が特異走行箇所の検出に与える影響を抑制することができる。

この特異走行箇所検出装置において、前記特異走行箇所検出部は、特異走行箇所の検出対象とされる走行履歴情報毎に特異走行箇所を検出するものであって、特異走行箇所が検出された複数の走行履歴情報に基づく同じ箇所での特異走行箇所の出現頻度が大きい場合に、当該箇所を最終的に特異走行箇所として判定することが好ましい。

上記構成では、走行履歴情報毎の特異走行箇所のうち、出現頻度が大きい特異走行箇所が、最終的に特異走行箇所として判定されるので、個体に限定されない情報を得ることができる。

この特異走行箇所検出装置において、前記走行履歴情報に含まれる旋回値は、車両のヨーレートであることが好ましい。
上記構成によれば、特異走行箇所を判断するための変数として、車速等の情報と併用することで道路の幅方向の軌跡を判断できるヨーレートが用いられるので、検出された特異走行箇所の精度を高めることができる。また走行履歴情報が、不特定多数の車両から収集された情報である場合には、車両はヨーレートを含む走行履歴情報を送信すればよく、特異走行箇所検出装置は、複数の車両のヨーレートを統計処理すればよい。また、統計対象の走行履歴情報が、一台の車両の走行履歴に基づき収集された情報である場合には、車両はヨーレートを含む走行履歴情報を取得すればよい。このため、車載撮像装置で撮像された画像データ等を用いて特異走行個所を検出する場合と比べて、コストを低減できるとともに、車両に搭載された制御装置や特異走行箇所検出装置にかかる負荷を軽減できる。

本発明にかかる特異走行箇所検出装置及び特異走行箇所検出方法の実施の形態について、当該装置を含む支援情報生成システムの概略構成を示すブロック図。 車両から送信されるプローブ情報のデータ構成を示す図。 各トリップの走行軌跡の例を示す模式図。 同実施の形態における特異走行箇所検出装置の動作を示すフローチャート。 特異走行箇所の検出で用いられるデータの流れを説明する図。 トリップのヨーレートの量子化の方法を説明する図。 ヨーレートの平均的な基準値と絶対偏差とを算出する方法を説明する図。 １つのトリップ情報について検出された特異走行箇所を説明する図。 最終的に特異走行箇所を判定する方法を説明する図。 本発明にかかる特異走行箇所検出装置及び特異走行箇所検出方法の変形例について、特異走行箇所の検出で用いられるデータの流れを説明する図。

以下、特異走行箇所検出装置及び特異走行箇所検出方法を具体化した一実施形態を説明する。本実施形態では、特異走行箇所検出装置を、不特定多数の車両にて生成された走行履歴情報をプローブ情報として収集するプローブ・カー・システムを構成する装置に具体化して説明する。

図１に示すように、本実施の形態では、道路の幅方向に車両の特異な走行が生じた箇所を検出する特異走行箇所検出装置（以下、検出装置１０という）は、道路情報の提供又は運転支援等のための支援情報を生成する支援情報生成システム１１を構成する。支援情報生成システム１１は、ネットワークＮを介して、車両１００に搭載されたプローブ送信システム５０と接続されている。

車両１００に搭載されたプローブ送信システム５０について説明する。プローブ送信システム５０は、ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星から送信された電波を受信するＧＰＳ受信部５１、車速センサ５２、ヨーレートセンサ５３、車載通信部５４、及び車載制御部５５を備えている。車載制御部５５は、ＧＰＳ受信部５１から入力した電波検知信号に基づき、自車位置の緯度及び経度を絶対位置座標として算出する。また車載制御部５５は、車速センサ５２から車輪速パルスを入力し、ヨーレートセンサ５３から、車両１００の旋回方向の角速度であるヨーレートを入力する。また車載制御部５５は、走行履歴情報であるプローブ情報１０１を生成し、生成したプローブ情報１０１を、車載通信部５４を介して支援情報生成システム１１に送信する。

図２に示すように、プローブ情報１０１は、車両識別子１０２、時刻情報１０３、絶対位置座標１０４、車速１０５、ヨーレート１０６を含む。車両識別子１０２は、送信元の車両１００を支援情報生成システム１１側で識別するための識別子である。時刻情報１０３は、プローブ情報１０１が生成されたときの日時を示す。絶対位置座標１０４は、ＧＰＳ電波信号に基づき算出された座標である。車速１０５は、車載制御部５５が車速センサ５２から入力した車輪速パルスに基づく車速であって、ヨーレート１０６は、ヨーレートセンサ５３から入力したヨーレートである。

次に図１を参照して支援情報生成システム１１について説明する。支援情報生成システム１１は、上述した検出装置１０の他に、プローブ情報１０１を受信するための通信部１５と、支援情報生成部１６とを備えている。また支援情報生成システム１１は、プローブ情報記憶部１７、道路地図情報記憶部１８、及びトリップ情報記憶部１９を備える。

本実施の形態では、検出装置１０は、ＣＰＵ、ＲＡＭ及びＲＯＭ等のハードウェアと、特異走行箇所を検出するためのプログラムとを備えることで、履歴情報取得部２０、トリップ抽出部２１、旋回値補正部２２、基準旋回値演算部２３、特異走行箇所検出部２４として機能する。

履歴情報取得部２０は、通信部１５を介して、車両１００から送信されたプローブ情報１０１を取得し、取得したプローブ情報１０１をプローブ情報記憶部１７に格納する。
トリップ抽出部２１は、蓄積されたプローブ情報１０１の中から、共通の条件の下で生成されたプローブ情報１０１を読み込む。例えば、トリップ抽出部２１は、高速道路、幹線道路の所定の走行領域内で生成されたプローブ情報１０１、又はその所定の走行領域内で特定の時間帯に生成されたプローブ情報１０１等を読み込む。本実施の形態では、同じ走行領域のプローブ情報１０１を読み込む場合、異なる車線を走行した場合であっても同じ走行領域を走行した情報として扱う。そしてトリップ抽出部２１は、読み込んだプローブ情報１０１のうち、一台の車両１００から連続的に送信されたプローブ情報１０１から必要なデータを抽出し、プローブ情報１０１が送信された順に時系列的に並べたものを、トリップ情報１１０とする。なお、トリップとは、一台の車両が、ある目的の下で、起点（出発地）から終点（目的地）まで移動する単位のことをいう。トリップ抽出部２１は、トリップ情報１１０を生成すると、トリップ情報記憶部１９に格納する。

道路地図情報記憶部１８は、道路地図情報２５が格納されている。道路地図情報は、交差点や信号機、分岐点等を単位として区切られた区間であるリンク、リンクの両端に設けられたノードに関する情報を有している。

支援情報生成部１６は、検出装置１０から出力された情報に基づき、道路情報や、運転支援のための情報を生成する。生成された情報は、通信部１５から、ネットワークＮを介して、車両１００に送信される。

次に図３〜図９を参照して、検出装置１０の動作について説明する。
まず図３を参照して、特異走行箇所について説明する。「ｎｔ」個のトリップＴｊ（１≦ｊ≦ｎｔ）に対応する車両の走行軌跡があるとき、走行環境によっては、全ての走行軌跡がほぼ道なりとなる区間もある。一方で、駐車車両、故障車両等の回避箇所１２１があるときや、一つの車線に渋滞が発生しているとき等には、車両の走行軌跡は、図３中、道路１２０の長さ方向に区切られた区間１２２のように、道路の幅方向へのばらつきが大きくなる。道なりの走行軌跡に対する乖離が大きいトリップＴｊが存在し、しかも、同じ区間において乖離が大きいトリップＴｊが少なくとも複数ある場合には、その区間を、特異走行箇所として検出する。なお、特異走行箇所は、図３のように道路の進行方向に沿った幅をもつ区間としてではなく、地点として検出されてもよい。

次に図４に従って、特異走行箇所を検出するための主な手順を説明する。検出装置１０は、共通条件の下で生成されたプローブ情報１０１を取得し（ステップＳ１）、そのプローブ情報１０１からトリップ情報１１０を抽出する（ステップ２）。またトリップ情報１１０に基づき、トリップＴｊ毎に車両位置の同定を行うことによって、車両位置の精度を高める（ステップＳ３）。

さらに検出装置１０は、トリップ情報１１０に含まれるヨーレートの計測位置が一定ではないため、それらのヨーレートを、等間隔に設定された演算対象地点ｘｉに関連付けることによって量子化する（ステップＳ４）。さらに、検出装置１０は、量子化されたヨーレートを用いて、各演算対象地点ｘｉにおけるヨーレートの平均となる、旋回基準値としてのヨーレート基準値、及びヨーレートの絶対偏差を算出する（ステップＳ５）。

次に検出装置１０は、平均及び絶対偏差を算出するために用いたトリップ情報１１０を、個別に読み込んで、特異走行箇所を検出するためのトリップ情報１１０として扱う。まずトリップ情報１１０毎に、量子化されたヨーレートについて、ヨーレート基準値からの乖離度を算出する（ステップＳ６）。乖離度は、演算対象地点ｘｉ毎に算出する。また検出装置１０は、ステアリング操作のぶれ等による外れ値を除外するために、演算対象地点ｘｉ間の乖離度の推移を平滑化する（ステップＳ７）。さらに、平滑化された乖離度の推移を示す曲線のうち、予め設定された閾値以上となる領域があるか否かを判断し、閾値以上となる領域を、そのトリップの特異走行箇所とする（ステップＳ８）。この段階では、トリップ毎に検出された特異走行箇所は、特異走行箇所の候補とされる。

そして検出装置１０は、トリップ毎に算出された特異走行箇所を統合して、特異走行箇所を最終的に検出する（ステップＳ９）。
図５を参照して、上述した動作で用いられるデータの流れを説明する。ヨーレート基準値及び絶対偏差を算出する際には、複数のトリップ情報１１０が統計対象として用いられる。次に、このヨーレート基準値及び絶対偏差を用いて、トリップ情報１１０毎に、ヨーレート基準値からの乖離度を個別に算出する。本実施の形態では、統計対象として用いたトリップ情報１１０を個別に読み込んで乖離度を算出する。トリップ情報１１０毎の乖離度を算出すると、その乖離度に基づき、トリップ情報１１０毎に、特異走行箇所の候補を検出する。そして、特異走行箇所の候補が検出された複数のトリップ情報１１０を用いて、同じ箇所における特異走行箇所の出現頻度等に基づき、最終的に特異走行箇所を判定する。

次に各ステップについて詳述する。ステップＳ１では、検出装置１０は、上述したように、プローブ情報記憶部１７に蓄積されたプローブ情報１０１の中から、車両１００の進行方向が同じであって、所定の走行領域内、又は所定の走行領域内且つ時間帯等、共通条件の下で生成されたプローブ情報１０１を取得する。

ステップＳ２では、検出装置１０は、取得したプローブ情報１０１から、一台の車両１００から連続的に送信されたプローブ情報１０１から必要なデータを抽出して時系列的に並べたトリップ情報１１０を生成する。

ステップＳ３では、検出装置１０は、トリップ情報１１０に含まれる絶対位置座標１０４、時刻情報１０３及び車速１０５に基づき、そのプローブ情報１０１を送信した車両１００の位置を同定する。本実施の形態では、検出装置１０が、絶対位置座標１０４の誤差を検証し、誤差が大きい場合には、絶対位置座標の間の車両位置を、車速１０５を時間で積分した車速積分値で補間する。この手法により、例えば多重波伝播が発生するようなＧＰＳ電波の受信状況が悪い場合であっても、車両位置の精度を向上できる。

（ヨーレートの量子化）
図６を参照して、ヨーレート１０６を量子化するステップＳ４について説明する。まず検出装置１０は、道路地図情報記憶部１８に格納された道路地図情報２５から、演算対象とする走行領域のリンク情報を読み出し、一つのリンクＬ内に、例えば０．１ｍ毎の一定間隔で、演算対象地点ｘｉ（１≦ｉ≦ｎｐ）を設定する。なお、この演算対象地点ｘｉは、リンクＬに関連付けられて予め設定されたものを用いてもよい。

また、検出装置１０は、１つのトリップ情報１１０を読み込み、トリップ情報１１０のうち、そのリンク上で計測された複数のヨーレートＹ１，Ｙ２…と、当該ヨーレートが検出された位置を示す車両位置を取得する。車両位置は、ステップＳ３で同定された車両の位置である。検出装置１０は、ヨーレートが検出された車両位置と演算対象地点ｘｉとを比較し、それらが一致するときはヨーレートを補正せず、一致しない場合には、線形補間、スプライン曲線を用いた補間等、公知の方法によって、実測値である複数のヨーレートの間を補間する。そして補間された値に基づき、演算対象地点（ｘｉ）に関連付けられたヨーレートｙｉｊを算出する。なお、添え字の「ｉ」は演算対象地点の識別番号を示し、「ｊ」はトリップの識別番号を示す。また演算対象地点ｘｉの個数は「ｎｐ」とし、トリップＴｊの数は「ｎｊ」とする。

一つのトリップＴｊに対して演算対象地点（ｘｉ）に関連付けられたヨーレートｙｉｊを算出すると、他のトリップＴｊに対してもヨーレートｙｉｊの算出を行う。
（ヨーレート基準値及び絶対偏差の演算）
図７を参照して、ヨーレート基準値及び絶対偏差を演算するステップＳ５について説明する。検出装置１０は、例えば演算対象地点ｘ１に関連付けられたトリップＴｊ（Ｔ１，Ｔ２…，Ｔｎｔ）のヨーレートｙ１ｊ（ｙ１１，ｙ１２…，ｙ１ｎｐ）を取得し、ヨーレート基準値として、その中央値ｍｅｄｉａｎ（ｙ１ｊ）を算出する。また演算対象地点ｘ２…，ｘｎｐについても同様に、ｍｅｄｉａｎ（ｙ２ｊ）、ｍｅｄｉａｎ（ｙ３ｊ）…，ｍｅｄｉａｎ（ｙｎｐｊ）といったように、中央値ｍｅｄｉａｎ（ｙｉｊ）を算出する。

また本実施の形態では、下記の式（１）に従って、中央値を用いた中央絶対偏差（ＭＡＤ：Median Absolute Deviation）を算出する。即ち、演算対象地点ｘ１におけるヨーレートｙ１１，ｙ１２…，ｙ１ｎｐの中央値ｍｅｄｉａｎ（ｘ１）との差分の中央値を算出して、ばらつきの中央値を算出する。また演算対象地点ｘ２…，ｘｎｐについても同様に、ＭＡＤ（ｘ２）…，ＭＡＤ（ｘｎｐ）を算出する。このように中央値を用いることによって外れ値に対するロバスト性を高めることができる。

（乖離度の演算）
次にステップＳ６の乖離度の演算について説明する。上述したように、このステップＳ６では、一つのトリップ情報１１０を対象とする。検出装置１０は、下記の式（２）に従って、ある演算対象地点ｘｉにおけるヨーレートｙｉｊから、当該演算対象地点ｘｉにおける中央値ｍｅｄｉａｎ（ｙｉｊ）を減算した値を、中央絶対偏差ＭＡＤ（ｙｉｊ）で除算することによって、乖離度ｙ＾ｉｊとする。この乖離度ｙ＾ｉｊは、一つのトリップＴｊについて、各演算対象地点ｘｉ毎に算出する。一つのトリップＴｊについて乖離度ｙ＾ｉｊを算出すると、他のトリップＴｊについても、各演算対象地点ｘｉ毎に、乖離度ｙ＾ｉｊの算出を行う。

（乖離度の平滑化）
次にステップＳ７における乖離度の平滑化について説明する。演算対象地点ｘｉにおける乖離度ｙ＾ｉｊには、ステアリング操作のぶれ等に起因する外れ値も含まれている。このため検出装置１０は、乖離度の推移曲線を平滑化して、外れ値を除外する。本実施の形態では、トリップ情報１１０に含まれる車速１０５に基づき、所定の走行領域内のトリップＴｊを発進から停止までの区間に区切り、その区間内において移動平均を算出する。この際、一定の距離毎の乖離度ｙ＾ｉｊの移動平均を算出してもよいし、一定の時間毎のｙ＾ｉｊの移動平均を算出してもよい。乖離度の平滑化は、全てのトリップＴｊに対して行う。

（特異走行箇所の候補の検出）
次に図８を参照して、ステップＳ８における特異走行箇所の候補の検出について説明する。検出装置１０は、平滑化した乖離度のうち、予め設定した閾値ｙｔｈを超える領域があるか否かを判断する。閾値ｙｔｈは、試験を通じて、特異走行箇所の検出における適合率と再現率とが好適なバランスとなる値に設定されている。そして、乖離度ｙ＾ｉｊが閾値ｙｔｈを超える領域を、当該トリップＴｊの特異走行箇所Ｚｊとして検出する。なお、このトリップＴｊ毎の特異走行箇所Ｚｊは、最終的に特異走行箇所Ｚを判定するための候補とされる。特異走行箇所Ｚｊの検出は、全てのトリップＴｊについて行われる。

（特異走行箇所の判定）
次に図９を参照して、ステップＳ９における特異走行箇所の判定について説明する。トリップＴｊ（Ｔ１，Ｔ２…）間で、検出された特異走行箇所Ｚｊは一致又は重複するとは限らないため、同じ地点又は区間で、特異走行箇所Ｚｊが出現する頻度が比較的大きいことを基準として、当該箇所を特異走行箇所Ｚとして特定する。

また、トリップＴｊ間で候補となる特異走行箇所が重複したとしても、その長さが一致するとは限らないため、異なるトリップＴｊの特異走行箇所Ｚｊの間隔や、各特異走行箇所Ｚｊの重複領域に基づき、最終的に特異走行箇所Ｚの長さを決定する。例えば、特異走行箇所Ｚｊが重複する地点又は区間のみを、特異走行箇所Ｚとして特定してもよい。又は複数のトリップＴｊの特異走行箇所Ｚｊが近接している場合には、近接する全ての特異走行箇所Ｚｊを包含する区間を、特異走行箇所Ｚとして特定してもよい。

このように特異走行箇所を検出すると、検出装置１０は、特異走行箇所に関する情報を、支援情報生成部１６に出力する。支援情報生成部１６は、特異走行箇所に関する情報に基づき、道路情報や運転支援情報を生成して、通信部１５及びネットワークＮを介して車両１００に送信する。

次に上述した方法に従って特異走行箇所を検出する場合の作用について説明する。
例えば大多数の車両が道なりに走行する場合、この車群の中で車線変更する車両があると、車線変更した車両のトリップについては、車線変更した区間が特異走行箇所として検出されるが、他のトリップについては特異走行箇所として検出されないため、ステップＳ９において最終的にこの区間は特異走行箇所Ｚとして検出されない。

一方、例えば道路の走行車線上に車両が駐車している場合、その走行車線を走行する車両のなかには、駐車車両の５０ｍ手前で回避する車両もあれば、１０ｍ手前で回避する車両もある。従って、当該車線を走行する車両の走行軌跡は車両によって異なり、駐車位置近傍の演算対象地点ｘｉにおけるヨーレートｙｉｊのばらつきは大きくなる。この場合には、当該演算対象地点ｘｉでの中央絶対偏差ＭＡＤ（ｙｉｊ）が大きくなる可能性もあるが、中央値ｍｅｄｉａｎ（ｙｉｊ）からの乖離度が大きいヨーレートｙｉｊも多くなる。このため演算対象地点ｘｉの間隔や、平滑化を行う間隔が適切に設定されれば、これらの演算対象地点ｘｉにおいて、駐車位置近傍の演算対象地点ｘｉについてヨーレートｙｉｊが閾値以上となるトリップＴｊが多くなり、駐車車両がある地点又は区間を、特異走行箇所として検出できる。また特異走行箇所として検出される地点又は区間は、路上駐車がある箇所だけでなく、例えば故障車両、事故車両、道路への落下物がある箇所、特定の車線の渋滞が発生した箇所、交差点手前等がある。

以上説明したように、本実施の形態によれば、以下の効果が得られるようになる。
（１）演算対象地点ｘｉ毎に関連付けられた複数のヨーレートｙｉｊに基づき、ヨーレートの中央値が演算される。また特異走行箇所を検出する際に、特異走行箇所の検出対象とされるトリップ情報１１０について、演算対象地点ｘｉに関連付けられたヨーレートｙｉｊと、当該地点のヨーレートの中央値の乖離度ｙ＾ｉｊが大きい箇所を特異走行箇所とするため、道路の特異走行箇所に関する情報を、車両に標準的に搭載された普及性の高いセンサを利用して得ることができる。従って、特異走行箇所に関する情報が、個体差や突発的要因によらない情報となるため、その一般性を高めることができる。

（２）演算対象地点ｘｉに関連付けられたヨーレートｙｉｊと、当該地点のヨーレートｙｉｊの中央値からの乖離度ｙ＾ｉｊが算出される際に、当該地点ｘｉに関連付けられた複数のヨーレートｙｉｊに基づく中央絶対偏差ＭＡＤ（ｙｉｊ）が用いられる。このため、演算対象地点ｘｉでの中央値からの平均的な乖離の度合いを基準として、検出対象のヨーレートｙｉｊの中央値からの乖離度ｙ＾ｉｊを演算できるため、外れ値に対する乖離度ｙ＾ｉｊのロバスト性を高めることができる。

（３）乖離度ｙ＾ｉｊの演算対象地点ｘｉに沿った推移に対して移動平均が算出されるので、ステアリング操作のぶれ等による旋回値の外れ値が、特異走行箇所の検出に与える影響を抑制することができる。

（４）最終的に特異走行箇所Ｚであるか否かを判定する際は、特異走行箇所Ｚｊが検出された複数のトリップ情報１１０に基づき、出現頻度が大きい箇所が最終的に特異走行箇所として判定されるので、個体に限定されない情報を得ることができる。

（５）特異走行箇所Ｚを判断するための変数として、車速等の情報と併用することで道路の幅方向の軌跡を判断できるヨーレートｙｉｊが用いられるので、検出された特異走行箇所Ｚ，Ｚｊの精度を高めることができる。また車両１００はヨーレート１０６を含むプローブ情報１０１を送信すればよく、特異走行箇所検出装置１０は、複数の車両のヨーレートを統計処理すればよいため、車載撮像装置で撮像された画像データ等を用いて特異走行個所を検出する場合と比べて、普及性の高いセンサを用いることで、車両側にかかるコストを削減できるとともに、車載制御部５５や特異走行箇所検出装置１０にかかる負荷を軽減できる。また、車載制御部５５等に、画像データを解析するアプリケーションを準備する必要もない。

（他の実施の形態）
なお、上記実施の形態は、以下のような形態をもって実施することもできる。
・上記実施形態では、特異走行箇所検出装置１０は、ＣＰＵ，ＲＡＭ，ＲＯＭ等を含んで構成されるとしたが、この構成以外でもよい。例えばＡＳＩＣ（特定用途集積回路）等から構成されてもよい。

・上記実施の形態では、プローブ情報記憶部１７とは別に、トリップ情報記憶部１９を設けたが、トリップ情報１１０がいずれかの記憶部に一時的に格納できれば、これを省略してもよい。

・プローブ情報１０１には、車両識別子１０２の代わりに、例えばドライバー毎に付与されたユーザ識別子を含めてもよい。またプローブ情報１０１に、進行方向を含めてもよい。この場合、特異走行箇所検出装置１０による車両１００の進行方向の判断を省略することができる。またプローブ情報１０１に、車両１００の走行車線に関する情報を含めてもよい。この場合、特異走行箇所検出装置１０は、走行車線毎に、車線の幅方向の特異な走行が発生しているか否かを容易に判断することが可能となる。

・上記実施の形態では、特異走行箇所を、道路の長さ方向に区切られた区間として説明したが、車両位置の精度が高い場合には、道路の幅方向の位置を同定してもよい。
・上記実施の形態では、検出装置１０がトリップの抽出を行うようにしたが、その他の装置によって生成されたトリップ情報１１０を取得しても良いし、車両側で生成したトリップ情報１１０を取得してもよい。

・上記実施の形態では、ヨーレートの中央値及び中央絶対偏差を用いて、ヨーレートの乖離度を算出するようにしたが、式（１）の係数「１．４８２６」を省略してもよい。又は、中央値以外の平均を用いてもよく、中央絶対偏差以外の絶対偏差を用いてもよい。例えば、演算対象地点に関連付けられた複数ヨーレートの算術平均値、及び平均絶対偏差を用いて、ヨーレートの乖離度を算出してもよい。なお、算術平均値は、個数が「ｎ」のヨーレートｙｉｊを用いた場合、{（ｙｉ１＋ｙｉ２＋…＋ｙｉｎ）／ｎ}となる。平均絶対偏差は、ヨーレートｙｉｊからヨーレート算術平均値Ａｖｒを減算した絶対値（｜ｙｉｊ−Ａｖｒ｜）を、個数が「ｎ」のヨーレート全てについて加算した総和{｜ｙｉ１−Ａｖｒ｜＋｜ｙｉ２−Ａｖｒ｜＋…＋｜ｙｉｎ−Ａｖｒ｜}を、「ｎ」で除算した値、又はさらに係数「１．２５３」を乗じた値となる。

・上記実施の形態では、トリップ毎の特異走行箇所を統合することによって、最終的に特異走行箇所を判定したが、支援情報の目的によっては、トリップ毎の特異走行箇所の全てを、特異走行箇所として判定してもよい。

・車両位置の同定は、絶対位置座標を車速積分値で補間すること以外の方法で行ってもよい。例えば、絶対位置座標と道路地図情報２５とを用いて車両位置の同定を行ってもよい。又は車速積分値と道路地図情報２５とを用いて車両位置の同定を行ってもよい。また、車両位置の同定は、検出装置１０が行わなくても、車両側で車両位置を同定し、その同定した車両位置を特異走行箇所検出装置１０が用いてもよい。

・上記実施の形態では、演算対象地点ｘｉは等間隔に設定されているとしたが、不均等な間隔で設定されてもよい。例えば、交差点近傍では演算対象地点の密度を大きくし、それ以外の領域では演算対象地点の密度を小さくしてもよい。

・上記実施の形態では、乖離度の推移の平滑化を移動平均によって行ったが、ローパスフィルタ等、他の公知の平滑化処理によって外れ値を除外してもよい。
・図１０に示すように、特異走行箇所を検出する目的に応じて、ヨーレート基準値を算出するための統計対象とするトリップ（Ｔ１，Ｔ２…，Ｔｎｔ）と、乖離度の算出対象とするトリップ（ＴＡ１，ＴＡ２…，ＴＡｎ）とを、異なるものとしてもよい。この態様において、例えば判定対象のトリップ情報１１０が収集された期間を、判定対象のトリップ情報１１０が収集された期間に比べ、長くしてもよい。このようにすると、統計対象のトリップ情報１１０に基づき、より一般的な情報が得られる。従って、この判定対象のトリップ情報１１０と判定対象のトリップ情報１１０との比較により、操作ぶれ等の外れ値を除外しつつ、特異な走行を検出することが可能となるため、特異走行箇所の情報の一般性が高められる。

・上記実施の形態では、乖離度の推移に対して平滑化処理を施したが、当該処理を省略し、乖離度と閾値との比較を行ってもよい。この態様において、例えば乖離度の推移のうち閾値以上となる箇所が検出された際、その閾値以上となる箇所の長さが所定の長さ未満であった場合に、当該箇所を、特異走行箇所として検出しないようにしてもよい。

・上記実施の形態では、乖離度を、上記式（２）に基づき算出した。即ち、演算対象地点に関連付けられたヨーレートと、同地点に関連付けられた複数のヨーレートの中央値との差分の絶対値を、同地点に関連付けられた複数のヨーレートの中央絶対偏差で除算した。但し、乖離度の演算方法は、特異走行箇所に関する情報の用途に応じて変更可能であって、これ以外の手法で乖離度を算出してもよい。例えば、外れ値も含めた乖離度を求める場合には、単に、演算対象地点に関連付けられたヨーレートと、算術平均又は中央値等のヨーレート基準値との差分を乖離度としてもよい。

・プローブ情報１０１には、旋回値として、ヨーレート１０６の他に、横加速度、舵角、又はジャイロに基づく相対方向を含めてもよい。また、ヨーレート１０６、横加速度、舵角、及びジャイロに基づく相対方向のうち、複数を含めてもよい。さらにヨーレート１０６、横加速度、舵角、及びジャイロに基づく相対方向のうち少なくとも一つと、方向指示器のオン又はオフを示す情報とを含めてもよい。この場合には、ユーザの意図する旋回方向を検出することができる。検出装置１０は、プローブ情報１０１に含まれる旋回値に基づき、車両１００の道路の幅方向の挙動を検出する。

・上記実施の形態では、特異走行箇所検出装置１０は、道路情報や運転支援情報を生成する支援情報生成システムを構成するものとして説明したが、単にプローブ情報１０１を収集して統計することによって、特異走行箇所を検出する装置として用いてもよい。この場合、特異走行箇所に関する情報は、例えば交通調査に用いることができる。

・上記実施の形態では、旋回値を、車両に搭載されたヨーレートセンサから取得したが、車載センサ以外から取得してもよい。例えば、車両に持ち込まれたスマートフォンやタブレット端末等、携帯情報端末に設けられたジャイロ、回転ベクトルセンサ等の車両の方向を検知可能なセンサから、旋回値を取得してもよい。

・上記実施の形態では、特異走行箇所検出装置１０が、プローブ・カー・システムを構成するとしたが、特異走行箇所検出装置１０は車両１００に搭載されたものであってもよい。この場合、特異走行箇所検出装置１０は、自車両の走行履歴情報を収集して蓄積し、異なるタイミングで収集された複数の走行履歴情報を統計対象として、所定の走行領域内でヨーレート基準値、及び絶対偏差を算出する。そして、統計対象の走行履歴情報の一つ、又は最新の走行履歴情報を乖離度判定対象として、ヨーレート基準値からの乖離度を算出し、乖離度の大きさに基づき特異走行箇所を判定する。この態様において、特異走行箇所が検出された場合、次にその特異走行箇所を走行する際に、ドライバーに注意を促してもよい。また特異走行箇所が検出された時点で、ドライバーに注意を促してもよい。

１０…特異走行箇所検出装置、１１…支援システム、１５…通信部、１６…支援情報生成部、１７…プローブ情報記憶部、１８…道路地図情報記憶部、１９…トリップ情報記憶部、２０…履歴情報取得部、２１…トリップ抽出部、２２…旋回値補正部、２３…基準旋回値演算部、２４…特異走行箇所検出部、５０…履歴送信システム、５１…ＧＰＳ受信部、５２…車速センサ、５３…ヨーレートセンサ、５４…車載通信部５４…車載制御部、１００…車両、１０１…プローブ情報１０１…トリップ情報、Ｎ…ネットワーク。

Claims (6)

1. 道路の幅方向への特異な走行が生じた箇所である特異走行箇所を検出する特異走行箇所検出装置であって、
   車両から、当該車両の位置及び当該車両の旋回に関する物理量を示す値である旋回値を含む走行履歴情報を取得する履歴情報取得部と、
   複数の走行履歴情報について、それら走行履歴情報に含まれる旋回値を、予め設定された演算対象地点毎に関連付けた旋回値に補正する旋回値補正部と、
   同じ演算対象地点に関連付けられた複数の旋回値を用いて、平均的な旋回値である基準旋回値を演算する基準旋回値演算部と、
   特異走行箇所の検出対象とされる走行履歴情報について、前記基準旋回値からの乖離度を演算し、前記基準旋回値からの乖離度が大きい箇所を特異走行箇所として検出する特異走行箇所検出部と、を備える特異走行箇所検出装置。
2. 前記特異走行箇所検出部は、同じ演算対象地点に関連付けられた複数の旋回値の絶対偏差を算出し、特異走行箇所の検出対象とされる走行履歴情報について前記演算対象地点に関連付けられた旋回値と前記基準旋回値との差分を前記絶対偏差で除算することによって乖離度を算出する請求項１に記載の特異走行箇所検出装置。
3. 前記特異走行箇所検出部は、前記旋回値の前記基準旋回値からの乖離度の前記演算対象地点に沿った推移を算出し、該算出した乖離度の推移に対して平滑化処理を施す請求項１又は２に記載の特異走行箇所検出装置。
4. 前記特異走行箇所検出部は、特異走行箇所の検出対象とされる走行履歴情報毎に特異走行箇所を検出するものであって、特異走行箇所が検出された複数の走行履歴情報に基づく同じ箇所での特異走行箇所の出現頻度が大きい場合に、当該箇所を最終的に特異走行箇所として判定する請求項１〜３のいずれか１項に記載の特異走行箇所検出装置。
5. 前記走行履歴情報に含まれる旋回値は、車両のヨーレートである請求項１〜４のいずれか１項に記載の特異走行箇所検出装置。
6. 道路の幅方向への特異な走行が生じた箇所である特異走行箇所を検出する特異走行箇所検出方法であって、
   車両から、当該車両の位置及び当該車両の旋回に関する物理量を示す値である旋回値を含む走行履歴情報を取得するステップと、
   複数の走行履歴情報について、それら走行履歴情報に含まれる旋回値を、予め設定された演算対象地点毎に関連付けた旋回値に補正するステップと、
   同じ演算対象地点に関連付けられた複数の旋回値を用いて、平均的な旋回値である基準旋回値を演算するステップと、
   特異走行箇所の検出対象とされる走行履歴情報について、前記基準旋回値からの乖離度を演算し、前記基準旋回値からの乖離度が大きい箇所を特異走行箇所として検出するステップと、を有する特異走行箇所検出方法。

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