JP2015204068A - Approach detector and approach detection method - Google Patents
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Abstract
Description
この発明は、移動体(例えば、船、飛行機など)の交通を制御する際、複数の移動体間の接近を検出する接近検出装置及び接近検出方法に関するものである。 The present invention relates to an approach detection device and an approach detection method for detecting an approach between a plurality of moving bodies when controlling traffic of the moving body (for example, a ship, an airplane, etc.).
移動体の予測軌道を示す軌道予測値を用いて、複数の移動体間の間隔が所定値以下になる時刻を検出する接近検出装置がある。
しかし、この軌道予測値には誤差が含まれているため、軌道予測値を用いるだけでは、複数の移動体間の間隔が所定値以下になる時刻を高精度に検出することが困難である。
そこで、移動体間の間隔が所定値以下になる時刻を検出するだけでなく、軌道の予測誤差を考慮した接近確率を算出する接近検出装置が開発されている(例えば、非特許文献1を参照)。
There is an approach detection device that detects a time when an interval between a plurality of moving bodies becomes a predetermined value or less using a predicted trajectory value indicating a predicted trajectory of the moving body.
However, since the predicted trajectory value includes an error, it is difficult to detect with high accuracy the time when the interval between the plurality of moving objects is equal to or less than the predetermined value only by using the predicted trajectory value.
Accordingly, an approach detection device has been developed that not only detects the time when the interval between moving bodies is less than or equal to a predetermined value, but also calculates an approach probability in consideration of the prediction error of the trajectory (see, for example, Non-Patent Document 1). ).
非特許文献1に開示されている接近検出装置では、各移動体の軌道の予測誤差を正規分布でモデル化し(図5を参照)、複数の移動体の軌道の予測誤差の確率分布の重なりを積分することで、複数の移動体間の接近確率を算出するようにしている。
ここで、予測誤差をモデル化する正規分布の平均と標準偏差の設定は、過去にレーダなどから取得された移動体の軌道を示す軌道観測値の集合について、予測誤差の発生状況を解析することで設定される。
In the approach detection device disclosed in Non-Patent Document 1, the prediction error of the trajectory of each moving object is modeled by a normal distribution (see FIG. 5), and the probability distribution of the prediction errors of the trajectories of a plurality of moving objects is overlapped. By integrating, an approach probability between a plurality of moving objects is calculated.
Here, the average and standard deviation of the normal distribution that models the prediction error are analyzed by analyzing the occurrence status of the prediction error for a set of orbital observations that indicate the trajectory of the moving object obtained from the radar in the past. Set by.
従来の接近検出装置は以上のように構成されているので、移動体の予測誤差分布を設定したのち、移動体に関わる状況が変化しても(例えば、移動体の位置や速度の変化、気象の変化、交通量の変化など)、移動体の予測誤差分布を調整することがない。このため、設定されている予測誤差分布が大き過ぎてしまう場合や小さ過ぎてしまう場合が生じ、予測誤差分布が大き過ぎてしまう場合には、移動体の不要な接近回避行動が発生し、予測誤差分布が小さ過ぎてしまう場合には、移動体の安全性の低下を招いてしまう課題があった。
なお、追尾装置から提供される予測誤差共分散を予測誤差分布の設定値として利用する方法が考えられるが、この方法では、予測誤差分布の急激な変更や不安定な変更が発生してしまう可能性がある。
Since the conventional approach detection device is configured as described above, even after setting the prediction error distribution of the moving object, even if the situation related to the moving object changes (for example, the position or speed of the moving object, the weather, etc.) Changes in traffic volume, traffic volume, etc.), and the prediction error distribution of moving objects is not adjusted. For this reason, when the set prediction error distribution may be too large or too small, and when the prediction error distribution is too large, an unnecessary approach avoidance action of the moving body occurs, and the prediction When the error distribution is too small, there is a problem that the safety of the moving body is lowered.
Note that a method of using the prediction error covariance provided by the tracking device as a setting value of the prediction error distribution is conceivable, but this method may cause a sudden change or an unstable change of the prediction error distribution. There is sex.
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、移動体に関わる状況が変化しても、移動体の不要な接近回避行動の発生や、移動体の安全性の低下を防止することができる接近検出装置及び接近検出方法を得ることを目的とする。 The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and prevents occurrence of unnecessary approach avoidance behavior of the moving body and deterioration of the safety of the moving body even if the situation relating to the moving body changes. It is an object of the present invention to provide an approach detection device and an approach detection method that can be used.
この発明に係る接近検出装置は、複数の移動体の予測誤差分布の初期値を格納するデータベースと、観測エリア内に存在している移動体毎に、当該移動体の軌道を示す軌道観測値と、当該移動体の予測軌道を示す軌道予測値との差分である予測誤差分布を算出する予測誤差分布算出手段と、予測誤差分布算出手段により算出された予測誤差分布の信頼度に対応する調整値を設定する調整値設定手段と、観測エリア内に存在している移動体毎に、予測誤差分布算出手段により算出された予測誤差分布と、データベースに格納されている予測誤差分布との間に差異があれば、調整値設定手段により設定された調整値を用いて、データベースに格納されている予測誤差分布を調整する予測誤差分布調整手段とを設け、接近確率算出手段が、観測エリア内に存在している複数の移動体の予測軌道を示す軌道予測値と、データベースに格納されている複数の移動体の予測誤差分布とを用いて、複数の移動体間の接近確率を算出するようにしたものである。 The approach detection device according to the present invention includes a database that stores initial values of prediction error distributions of a plurality of moving objects, and an orbit observation value that indicates the trajectory of the moving object for each moving object that exists in the observation area. A prediction error distribution calculating means for calculating a prediction error distribution that is a difference from the predicted trajectory value indicating the predicted trajectory of the mobile body, and an adjustment value corresponding to the reliability of the prediction error distribution calculated by the prediction error distribution calculating means The difference between the adjustment value setting means for setting the prediction error distribution calculated by the prediction error distribution calculation means and the prediction error distribution stored in the database for each moving object existing in the observation area If there is a prediction error distribution adjusting means for adjusting the prediction error distribution stored in the database using the adjustment value set by the adjustment value setting means, the approach probability calculating means is provided with an observation area. The approach probability between multiple mobile objects is calculated using the predicted trajectory value indicating the predicted trajectory of the multiple mobile objects existing in the database and the prediction error distribution of the multiple mobile objects stored in the database. It is what I did.
この発明によれば、予測誤差分布算出手段により算出された予測誤差分布の信頼度に対応する調整値を設定する調整値設定手段と、観測エリア内に存在している移動体毎に、予測誤差分布算出手段により算出された予測誤差分布と、データベースに格納されている予測誤差分布との間に差異があれば、調整値設定手段により設定された調整値を用いて、データベースに格納されている予測誤差分布を調整する予測誤差分布調整手段とを設け、接近確率算出手段が、観測エリア内に存在している複数の移動体の予測軌道を示す軌道予測値と、データベースに格納されている複数の移動体の予測誤差分布とを用いて、複数の移動体間の接近確率を算出するように構成したので、移動体に関わる状況が変化しても、移動体の不要な接近回避行動の発生や、移動体の安全性の低下を防止することができる効果がある。 According to the present invention, the adjustment value setting means for setting the adjustment value corresponding to the reliability of the prediction error distribution calculated by the prediction error distribution calculation means, and the prediction error for each mobile unit existing in the observation area. If there is a difference between the prediction error distribution calculated by the distribution calculation means and the prediction error distribution stored in the database, the difference is stored in the database using the adjustment value set by the adjustment value setting means. A prediction error distribution adjusting means for adjusting the prediction error distribution, and the approach probability calculating means includes a predicted trajectory value indicating a predicted trajectory of a plurality of mobile objects existing in the observation area, and a plurality of stored in the database. Since the approach probability between multiple mobile objects is calculated using the prediction error distribution of the mobile object, even if the situation related to the mobile object changes, unnecessary approach avoidance action of the mobile object is generated. And, there is an effect capable of preventing the deterioration of the safety of the movable body.
実施の形態1.
図1はこの発明の実施の形態1による接近検出装置を示す構成図である。
図1において、軌道予測装置1は例えば移動体の位置や速度を示す観測値をカルマンフィルタなどに入力することで、一定時間後の移動体の位置や速度を予測する公知の軌道予測装置である。
図1の例では、軌道予測装置1が接近検出装置2の外部に設けられているが、接近検出装置2の内部に設けられていてもよい。
Embodiment 1 FIG.
1 is a block diagram showing an approach detection apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
In FIG. 1, a trajectory prediction apparatus 1 is a known trajectory prediction apparatus that predicts the position and speed of a moving body after a predetermined time by inputting, for example, an observation value indicating the position and speed of the moving body to a Kalman filter or the like.
In the example of FIG. 1, the trajectory prediction device 1 is provided outside the approach detection device 2, but may be provided inside the approach detection device 2.
軌道観測情報データベース11は例えばRAMやハードディスクなどの記憶装置から構成されており、図示せぬレーダ装置や通信装置などから、各移動体の軌道を示す軌道観測値が与えられて、その軌道観測値を格納している。
この軌道観測値には、例えば、移動体を識別する移動体ID、観測時刻、移動体の位置・速度などの情報が含まれている。
The orbit
This orbit observation value includes, for example, information such as a moving body ID for identifying the moving body, an observation time, and a position / speed of the moving body.
予測誤差分布初期値データベース12は例えばRAMやハードディスクなどの記憶装置から構成されており、複数の移動体の予測誤差分布の初期値が与えられて、その複数の移動体の予測誤差分布の初期値を格納している。
例えば、予測誤差分布が正規分布でモデル化される場合、予測誤差分布の主軸毎に、その標準偏差と平均に関する初期値が格納される。
予測誤差分布の主軸は、例えば、移動体が船である場合は「横方向/進行方向」の2次元となり、移動体が航空機の場合は「横方向/進行方向/高度方向」の3次元となることが考えられる。
この実施の形態1では、説明の簡単化のため、予測誤差分布が2次元の正規分布でモデル化される場合を例に説明する。
2次元の正規分布に関して、主軸は横方向がx軸、進行方向がy軸、予測誤差分布の平均はμX,μY、予測誤差分布の標準偏差はσX,σYとする。
The prediction error distribution
For example, when the prediction error distribution is modeled as a normal distribution, the standard deviation and the initial value regarding the average are stored for each main axis of the prediction error distribution.
For example, when the moving body is a ship, the main axis of the prediction error distribution is two-dimensional “lateral / traveling direction”, and when the moving body is an aircraft, the main axis is “horizontal / traveling direction / altitude direction”. It is possible to become.
In the first embodiment, for the sake of simplicity of explanation, a case where the prediction error distribution is modeled by a two-dimensional normal distribution will be described as an example.
Regarding the two-dimensional normal distribution, the horizontal axis is the x axis, the traveling direction is the y axis, the average of the prediction error distribution is μ X , μ Y , and the standard deviation of the prediction error distribution is σ X , σ Y.
移動体の予測誤差分布の初期値は、移動体の種別、移動フェーズ、移動環境などの分類に応じて異なる値が設定される。分類は、例えば、以下のような項目で行なわれる。
[移動体の種別]
船 :大型船/小型船/高速船
航空機:大型機/中型機/小型機
[移動フェーズ]
船 :陸地付近/遠洋
航空機:上昇/巡航/降下
[移動環境]
交通量:多い/少ない
天候 :晴れ/くもり/雨/霧
気象 :風向き、風速
潮流・海流の流れの向きと速さ(船の場合)
As the initial value of the prediction error distribution of the moving object, a different value is set depending on the classification of the moving object, the moving phase, the moving environment, and the like. The classification is performed by the following items, for example.
[Type of mobile object]
Ship: Large ship / Small ship / High speed ship Aircraft: Large machine / Medium machine / Small machine [Movement phase]
Ship: Near land / offshore Aircraft: Climb / cruise / descent [mobile environment]
Traffic volume: High / Low Weather: Sunny / Cloudy / Rain / Fog Weather: Wind direction, wind speed Direction and speed of tide / current (in case of ship)
また、予測誤差分布初期値データベース12には、予測誤差分布の初期値を設定する際に用いている移動体の移動環境に関する情報も格納される。
移動体の移動環境に関する情報としては、下記に示すような情報が考えられる。
交通量:観測エリア内に存在している移動体の数
天候 :晴れ、くもり、雨、霧
気象 :風向き、風速、雨量
潮流・海流(船の場合):流れの向き、速さ
例えば、予測誤差分布の初期値が過去にレーダなどから取得された複数の移動体の軌道を示す軌道観測値の集合を解析することで設定されている場合、交通量、天候、気象、潮流・海流に関する各情報は、各移動体における値の平均値が格納されると考える。
The prediction error distribution
As information related to the moving environment of the moving object, the following information can be considered.
Traffic volume: Number of mobile objects present in the observation area Weather: Sunny, cloudy, rain, fog Meteorology: Wind direction, wind speed, rainfall Tidal current / current (in case of ship): Direction of flow, speed For example, prediction error If the initial value of the distribution is set by analyzing a set of trajectory observations indicating the trajectories of multiple moving bodies acquired from radars in the past, each information on traffic volume, weather, weather, tidal current and ocean current Is considered to store the average of the values in each mobile unit.
移動環境データベース13は例えばRAMやハードディスクなどの記憶装置から構成されており、移動体の軌道を示す軌道観測値が観測された際の当該移動体の移動環境に関する情報が与えられて、それらの移動環境に関する情報を格納する。
移動体の移動環境に関する情報としては、下記に示すような情報が考えられる。
交通量:観測エリア内に存在している移動体の数
天候 :晴れ、くもり、雨、霧
気象 :風向き、風速、雨量
潮流・海流(船の場合):流れの向き、速さ
スケジュールの確定状況:交通管制官と移動体の操縦者間で「目的地、または、次の
経由点への到達時刻」が確定されているか否かを示す情報
移動禁止区域 :事故発生区域、雷雲発生区域(航空機の場合)
(移動禁止区域の情報は突発的に発生する)
The
As information related to the moving environment of the moving object, the following information can be considered.
Traffic volume: Number of moving objects in the observation area Weather: Sunny, cloudy, rain, fog Meteorology: Wind direction, wind speed, rainfall Tidal current / current (in the case of a ship): Direction of flow, speed Schedule confirmation status : "Destination or next between the traffic controller and the mobile operator
Information indicating whether or not the “arrival time at the waypoint” has been confirmed. Movement prohibited area: Accident occurrence area, thundercloud occurrence area (for aircraft)
(Information on prohibited areas suddenly occurs)
予測誤差分布算出部14は例えばCPUを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、軌道観測情報データベース11により格納されている各移動体の軌道を示す軌道観測値を取得して、その軌道観測値を軌道予測装置1に与えることで、軌道予測装置1から各移動体の予測軌道を示す軌道予測値を取得する処理を実施する。
また、予測誤差分布算出部14は観測エリア内に存在している移動体毎に、当該移動体の軌道を示す軌道観測値と、当該移動体の予測軌道を示す軌道予測値との差分である予測誤差分布を算出するとともに、その予測誤差分布の平均及び標準偏差を算出する処理を実施する。なお、予測誤差分布算出部14は予測誤差分布算出手段を構成している。
The prediction error
Further, the prediction error
予測誤差分布調整情報データベース15は例えばRAMやハードディスクなどの記憶装置から構成されており、各移動体に関する下記の情報が格納される。
・予測誤差分布の初期値の分類(移動体の種別、移動フェーズ、移動環境など)
・予測誤差分布算出部14により算出された予測誤差分布の平均(μEP_X,μEP_Y)及び標準偏差(σEP_X,σEP_Y)の履歴と、予測誤差分布算出部14で予測誤差分布の算出に用いられた軌道観測値のデータ数NEP
・予測誤差分布調整部16により調整された予測誤差分布の平均(μC_X,μC_Y)及び標準偏差(σC_X,σC_Y)
初期段階では、予測誤差分布初期値データベース12に格納された予測誤差分布の初期値が格納される。
・予測誤差分布調整部16により算出された調整感度パラメータとして、予測誤差分布の平均の調整感度パラメータ(横方向用の調整感度パラメータαX,進行方向用の調整感度パラメータαY)と、予測誤差分布の標準偏差の調整感度パラメータ(横方向用の調整感度パラメータβX,進行方向用の調整感度パラメータβY)
The prediction error distribution
・ Classification of initial values of prediction error distribution (type of mobile object, mobile phase, mobile environment, etc.)
A history of the average (μ EP_X , μ EP_Y ) and standard deviation (σ EP_X , σ EP_Y ) of the prediction error distribution calculated by the prediction error
The average (μ C — X , μ C — Y ) and standard deviation (σ C — X , σ C — Y ) of the prediction error distribution adjusted by the prediction error
In the initial stage, the initial value of the prediction error distribution stored in the prediction error distribution
As an adjustment sensitivity parameter calculated by the prediction error
予測誤差分布調整部16は例えばCPUを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、予測誤差分布算出部14により算出された予測誤差分布の信頼度に対応する調整感度パラメータ(調整値)を設定する処理を実施する。即ち、予測誤差分布調整部16は予測誤差分布算出部14により算出された予測誤差分布の信頼度が予め設定されている閾値より高い場合(予測誤差分布の信頼度が高い(以下、「高信頼度」と称する)場合)には、予測誤差分布の調整感度パラメータとして高信頼度用の調整値を設定し、予測誤差分布算出部14により算出された予測誤差分布の信頼度が前記閾値より低い場合(予測誤差分布の信頼度が低い(以下、「低信頼度」と称する)場合)には、予測誤差分布の調整感度パラメータとして、高信頼度用の調整値より小さい低信頼度用の調整値を設定する処理を実施する。
The prediction error
また、予測誤差分布調整部16は観測エリア内に存在している移動体毎に、予測誤差分布算出部14により算出された予測誤差分布の平均(μEP_X,μEP_Y)及び標準偏差(σEP_X,σEP_Y)と、予測誤差分布調整情報データベース15に格納されている予測誤差分布の平均(μC_X,μC_Y)及び標準偏差(σC_X,σC_Y)との間に差異があれば、設定した調整感度パラメータαX,αY,βX,βYを用いて、その予測誤差分布の平均(μC_X,μC_Y)及び標準偏差(σC_X,σC_Y)を調整し、調整後の予測誤差分布の平均(μC_X,μC_Y)及び標準偏差(σC_X,σC_Y)を予測誤差分布調整情報データベース15に上書きをする。なお、予測誤差分布調整部16は調整値設定手段及び予測誤差分布調整手段を構成している。
The prediction error
接近検出部17は例えばCPUを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、軌道観測情報データベース11により格納されている複数の移動体の軌道を示す軌道観測値を取得して、その軌道観測値を軌道予測装置1に与えることで、軌道予測装置1から複数の移動体の予測軌道を示す軌道予測値を取得する処理を実施する。
また、接近検出部17は複数の移動体の予測軌道を示す軌道予測値と、予測誤差分布調整情報データベース15に格納されている複数の移動体の予測誤差分布の平均(μC_X,μC_Y)及び標準偏差(σC_X,σC_Y)とを用いて、複数の移動体間の接近確率を算出する処理を実施する。なお、接近検出部17は接近確率算出手段を構成している。
The
Further, the
図1の例では、接近検出装置の構成要素である軌道観測情報データベース11、予測誤差分布初期値データベース12、移動環境データベース13、予測誤差分布算出部14、予測誤差分布調整情報データベース15、予測誤差分布調整部16及び接近検出部17のそれぞれが専用のハードウェアで構成されているものを想定しているが、接近検出装置がコンピュータで構成されていてもよい。
接近検出装置をコンピュータで構成する場合、軌道観測情報データベース11、予測誤差分布初期値データベース12、移動環境データベース13及び予測誤差分布調整情報データベース15をコンピュータの内部メモリ又は外部メモリ上に構成するとともに、予測誤差分布算出部14、予測誤差分布調整部16及び接近検出部17の処理内容が記述されているプログラムをコンピュータのメモリに格納し、当該コンピュータのCPUが当該メモリに格納されているプログラムを実行するようにすればよい。
図2はこの発明の実施の形態1による接近検出装置の処理内容(接近検出方法)を示すフローチャートである。
In the example of FIG. 1, the orbit
When the approach detection device is configured by a computer, the orbit
FIG. 2 is a flowchart showing the processing contents (approach detection method) of the approach detection device according to Embodiment 1 of the present invention.
次に動作について説明する。
軌道観測情報データベース11は、図示せぬレーダ装置や通信装置などから、観測エリア内に存在している各移動体の軌道を示す軌道観測値DR={dRi=(xRi,yRi);i=1,2,・・・,NEP}が与えられる毎に、各移動体の軌道を示す軌道観測値DRを格納する。
予測誤差分布初期値データベース12は、複数の移動体の予測誤差分布の初期値が事前に与えられて、複数の移動体の予測誤差分布の初期値を格納する。
この実施の形態1では、予測誤差分布が2次元の正規分布でモデル化されるものとしているので、予測誤差分布の初期値として、予測誤差分布の平均μX,μYと標準偏差σX,σYが与えられるものとする。
Next, the operation will be described.
The orbit
The prediction error distribution
In the first embodiment, since the prediction error distribution is modeled by a two-dimensional normal distribution, the average μ X and μ Y of the prediction error distribution and the standard deviation σ X , Let σ Y be given.
予測誤差分布算出部14は、新たな軌道観測値DRが軌道観測情報データベース11に格納される毎に、軌道観測情報データベース11から新たな軌道観測値DRを取得する。
予測誤差分布算出部14は、新たな軌道観測値に含まれている移動体IDを参照して、その軌道観測値DRが観測エリア内で新規に検出された移動体に関する情報であるか否かを判定し(ステップST1)、新規に検出された移動体に関する情報であれば、予測誤差分布初期値データベース12から新規に検出された移動体の予測誤差分布(μC_X,μC_Y,σC_X,σC_Y)の初期値を取得して、その予測誤差分布(μC_X,μC_Y,σC_X,σC_Y)の初期値を予測誤差分布調整情報データベース15に登録するとともに、その予測誤差分布の初期値の分類を予測誤差分布調整情報データベース15に登録する(ステップST2)。
予測誤差分布算出部14は、新規に検出された移動体に関する情報である場合、予測誤差分布の調整処理が不要である旨を予測誤差分布調整部16に通知する(ステップST3)。
Prediction error
Prediction error
The prediction error
予測誤差分布算出部14は、新たな軌道観測値DRが新規に検出された移動体ではなく、既に検出済みの移動体に関する情報である場合、新たな軌道観測値DRに含まれているデータ数NEPと基準データ数Nrefを比較し(ステップST4)、新たな軌道観測値DRに含まれているデータ数NEPが基準データ数Nrefより少ない場合、予測誤差分布の調整処理が不要である旨を予測誤差分布調整部16に通知する(ステップST3)。
予測誤差分布算出部14は、新たな軌道観測値DRに含まれているデータ数NEPが基準データ数Nref以上の場合、その軌道観測値DRを軌道予測装置1に与えることで、軌道予測装置1から当該移動体の予測軌道を示す軌道予測値DP={dPi=(xPi,yPi);i=1,2,・・・,NEP}を取得する(ステップST5)。
なお、軌道予測値DPは、軌道観測値DRがΔT時間分の観測値であれば、ΔT時間前を予測開始時刻とする移動体の軌道の予測結果である。
Prediction error
Prediction error
Incidentally, the trajectory prediction value D P, if the trajectory observed value D R is the observed value of ΔT time period, a prediction result of the trajectory of the moving object to be predicted start time before ΔT time.
予測誤差分布算出部14は、軌道予測装置1から当該移動体の予測軌道を示す軌道予測値DPを取得すると、当該移動体の軌道を示す軌道観測値DRと、当該移動体の予測軌道を示す軌道予測値DPとの差分である予測誤差分布EP={EPi=(xRi−xPi,yRi−yPi);i=1,2,・・・,NEP}を算出する(ステップST6)。
また、予測誤差分布算出部14は、予測誤差分布EPの平均μEP_X,μEP_Yと標準偏差σEP_X,σEP_Yを算出して、予測誤差分布EPの平均μEP_X,μEP_Yと標準偏差σEP_X,σEP_Y及び軌道観測値のデータ数NEPを予測誤差分布調整情報データベース15に格納する。
予測誤差分布算出部14は、予測誤差分布の調整処理が必要である旨を予測誤差分布調整部16に通知する(ステップST7)。
Prediction error
Further, the prediction error
The prediction error
予測誤差分布調整部16は、予測誤差分布算出部14から予測誤差分布の調整処理が必要である旨の通知を受けると、予測誤差分布算出部14により算出された予測誤差分布EPの信頼度が高い高信頼度である場合には、調整感度パラメータαX,αY,βX,βYとして高信頼度用の調整値を設定し、その予測誤差分布の信頼度が低い低信頼度である場合には、調整感度パラメータαX,αY,βX,βYとして、高信頼度用の調整値より小さい低信頼度用の調整値を設定する(ステップST8)。
以下、予測誤差分布調整部16による調整感度パラメータαX,αY,βX,βYの設定方法を説明する。
図3は予測誤差分布調整部16による調整感度パラメータαX,αY,βX,βYの設定方法を示すフローチャートである。
Prediction error
Hereinafter, a method of setting the adjustment sensitivity parameters α X , α Y , β X , β Y by the prediction error
FIG. 3 is a flowchart showing a method of setting the adjustment sensitivity parameters α X , α Y , β X , β Y by the prediction error
予測誤差分布調整部16は、予測誤差分布算出部14が当該移動体の予測誤差分布EPを算出すると、その予測誤差分布EPの信頼度が予め設定されている閾値より高い高信頼度であるのか、その予測誤差分布EPの信頼度が閾値より低い低信頼度であるのかを判定する。
即ち、予測誤差分布調整部16は、当該移動体の予測誤差分布EPの算出に用いられている軌道観測値のデータ数NEPと予め設定されている基準データ数Nrefを比較し(図3のステップST21)、その軌道観測値のデータ数NEPが基準データ数Nref以上であれば(NEP≧Nref)、その予測誤差分布EPの信頼度が高信頼度であると判定し(ステップST22)、その軌道観測値のデータ数NEPが基準データ数Nrefより少なければ(NEP<Nref)、その予測誤差分布EPの信頼度が低信頼度であると判定する(ステップST23)。
When the prediction error
In other words, the prediction error
ここでは、軌道観測値のデータ数NEPと基準データ数Nrefを比較して判定する例を示しているが、予測誤差分布EPの分散と予め設定されている基準の分散を比較して判定するようにしてもよい。
即ち、予測誤差分布調整部16は、予測誤差分布EPの分散として、例えば、予測誤差分布調整情報データベース15に格納されている過去所定回数分の予測誤差分布(μEP_X,μEP_Y,σEP_X,σEP_Y)の履歴のうち、過去所定回数分の予測誤差分布の標準偏差σEP_Xの履歴を取得して、過去所定回数分の予測誤差分布の標準偏差σEP_Xの分散を算出する。
また、過去所定回数分の予測誤差分布の標準偏差σEP_Xの最小値より、最新の標準偏差σEP_Xが小さければ、その最小値を最新の標準偏差σEP_Xで更新し、過去所定回数分の予測誤差分布の標準偏差σEP_Xの最大値より、最新の標準偏差σEP_Xが大きければ、その最小値を最新の標準偏差σEP_Xで更新する。
Here, an example is determined by comparing the number of data N EP and the reference data number N ref of orbital observations, by comparing the variance of the reference that is previously set and variance of the prediction error distribution E P You may make it determine.
In other words, the prediction error
Also, if the latest standard deviation σ EP_X is smaller than the minimum value of the standard deviation σ EP_X of the prediction error distribution for the past predetermined number of times, the minimum value is updated with the latest standard deviation σ EP_X and the prediction for the past predetermined number of times is performed. If the latest standard deviation σEP_X is larger than the maximum value of the standard deviation σEP_X of the error distribution, the minimum value is updated with the latest standard deviation σEP_X .
予測誤差分布調整部16は、「過去所定回数分の予測誤差分布の標準偏差σEP_Xの分散」よりも「過去所定回数分の予測誤差分布の標準偏差σEP_Xと最新の標準偏差σEP_Xの集合による分散」が小さい場合、あるいは、「過去所定回数分の予測誤差分布の標準偏差σEP_Xと最新の標準偏差σEP_Xの集合による分散」が所定値より小さい場合、その予測誤差分布EPの信頼度が高信頼度であると判定する。
それ以外の場合、その予測誤差分布EPの信頼度が低信頼度であると判定する。
The prediction error
Otherwise, it determines the reliability of the prediction error distribution E P is the low reliability.
予測誤差分布調整部16は、予測誤差分布算出部14により算出された予測誤差分布EPの信頼度が高信頼度であると判定すると、調整感度パラメータαX,αY,βX,βYとして高信頼度用の調整値を設定する(ステップST24)。
一方、その予測誤差分布EPの信頼度が低信頼度であると判定すると、調整感度パラメータαX,αY,βX,βYとして、高信頼度用の調整値より小さい低信頼度用の調整値を設定する(ステップST25)。
このように、予測誤差分布EPの信頼度が高い場合に大きな調整感度パラメータαX,αY,βX,βYを設定し、予測誤差分布EPの信頼度が低い場合に小さな調整感度パラメータαX,αY,βX,βYを設定しているので、予測誤差分布EPの信頼度が低い状況下では、予測誤差分布の調整が最低限の変更に留まるため、予測誤差分布の急激な変更や不安定な変更を回避することができる。一方、予測誤差分布EPの信頼度が高い状況下では、移動体に関わる状況が変化したとき、予測誤差分布を迅速に調整して、移動体の不要な接近回避行動の発生や、移動体の安全性の低下を防止することができる。
Prediction error
On the other hand, if it is determined that the reliability of the prediction error distribution E P is low, the adjustment sensitivity parameters α X , α Y , β X , β Y are for low reliability smaller than the adjustment value for high reliability. Is set (step ST25).
Thus, when the reliability of the prediction error distribution E P is high, large adjustment sensitivity parameters α X , α Y , β X , β Y are set, and when the reliability of the prediction error distribution E P is low, the small adjustment sensitivity is set. Since the parameters α X , α Y , β X , and β Y are set, the prediction error distribution only needs to be adjusted to a minimum when the reliability of the prediction error distribution E P is low. It is possible to avoid sudden changes and unstable changes. Meanwhile, in a situation having high reliability of the prediction error distribution E P, when the situation relating to the mobile body is changed, to quickly adjust the prediction error distribution, generation of unnecessary approach avoidance behavior of the moving body, the moving body It is possible to prevent a decrease in safety.
予測誤差分布調整部16は、調整感度パラメータαX,αY,βX,βYを設定すると、予測誤差分布算出部14により算出された当該移動体の予測誤差分布EPの平均(μEP_X,μEP_Y)及び標準偏差(σEP_X,σEP_Y)と、予測誤差分布調整情報データベース15に格納されている当該移動体の予測誤差分布の平均(μC_X,μC_Y)及び標準偏差(σC_X,σC_Y)との間の差異ΔμX,ΔμY,ΔσX,ΔσYを算出する(図2のステップST9)。
ΔμX=μC_X−μEP_X
ΔμY=μC_Y−μEP_Y
ΔσX=σC_X−σEP_X
ΔσY=σC_Y−σEP_Y
Prediction error
Δμ X = μ C_X −μ EP_X
Δμ Y = μ C_Y −μ EP_Y
Δσ X = σ C_X −σ EP_X
Δσ Y = σ C_Y −σ EP_Y
予測誤差分布調整部16は、ΔμX=0の場合、予測誤差分布の平均μC_Xを調整しないが、ΔμX>0、または、ΔμX<0であれば(ステップST10)、下記に示すように、予測誤差分布の平均μC_Xを調整する(ステップST11)。
ΔμX>0 → μC_X=μC_X−αX
ΔμX<0 → μC_X=μC_X+αX
αXは調整感度パラメータであり、上述したように、予測誤差分布EPの信頼度が高信頼度である場合のαXは、予測誤差分布EPの信頼度が低信頼度である場合のαXより大きな値である。
The prediction error
Δμ X > 0 → μ C_X = μ C_X −α X
Δμ X <0 → μ C_X = μ C_X + α X
α X is an adjustment sensitivity parameter. As described above, α X in the case where the reliability of the prediction error distribution E P is high reliability is equal to that in the case where the reliability of the prediction error distribution E P is low reliability. it is a value greater than α X.
予測誤差分布調整部16は、予測誤差分布の平均μC_Xの場合と同様に、ΔμY=0の場合、予測誤差分布の平均μC_Yを調整しないが、ΔμY>0、または、ΔμY<0であれば(ステップST10)、下記に示すように、予測誤差分布の平均μC_Yを調整する(ステップST11)。
ΔμY>0 → μC_Y=μC_Y−αY
ΔμY<0 → μC_Y=μC_Y+αY
αYは調整感度パラメータであり、上述したように、予測誤差分布EPの信頼度が高信頼度である場合のαYは、予測誤差分布EPの信頼度が低信頼度である場合のαYより大きな値である。
The prediction error
Δμ Y > 0 → μ C_Y = μ C_Y −α Y
Δμ Y <0 → μ C_Y = μ C_Y + α Y
α Y is an adjustment sensitivity parameter, and as described above, α Y when the reliability of the prediction error distribution E P is high reliability is equal to α Y when the reliability of the prediction error distribution E P is low reliability. is a value greater than α Y.
予測誤差分布調整部16は、予測誤差分布の平均μC_Xの場合と同様に、ΔσX=0の場合、予測誤差分布の標準偏差σC_Xを調整しないが、ΔσX>0、または、ΔσX<0であれば(ステップST10)、下記に示すように、予測誤差分布の標準偏差σC_Xを調整する(ステップST11)。
ΔσX>0 → σC_X=σC_X−βX
ΔσX<0 → σC_X=σC_X+βX
βXは調整感度パラメータであり、上述したように、予測誤差分布EPの信頼度が高信頼度である場合のβXは、予測誤差分布EPの信頼度が低信頼度である場合のβXより大きな値である。
As in the case of the average μ C_X of the prediction error distribution, the prediction error
Δσ X > 0 → σ C_X = σ C_X −β X
Δσ X <0 → σ C_X = σ C_X + β X
β X is an adjustment sensitivity parameter, and, as described above, β X when the reliability of the prediction error distribution E P is high reliability is equal to β X when the reliability of the prediction error distribution E P is low reliability. , which is a larger value than the β X.
予測誤差分布調整部16は、予測誤差分布の標準偏差σC_Xの場合と同様に、ΔσY=0の場合、予測誤差分布の標準偏差σC_Yを調整しないが、ΔσY>0、または、ΔσY<0であれば(ステップST10)、下記に示すように、予測誤差分布の標準偏差σC_Yを調整する(ステップST11)。
ΔσY>0 → σC_Y=σC_Y−βY
ΔσY<0 → σC_Y=σC_Y+βY
βYは調整感度パラメータであり、上述したように、予測誤差分布EPの信頼度が高信頼度である場合のβYは、予測誤差分布EPの信頼度が低信頼度である場合のβYより大きな値である。
As in the case of the standard deviation σ C_X of the prediction error distribution, the prediction error
Δσ Y > 0 → σ C_Y = σ C_Y −β Y
Δσ Y <0 → σ C_Y = σ C_Y + β Y
β Y is an adjustment sensitivity parameter, and as described above, β Y when the reliability of the prediction error distribution E P is high reliability is equal to β Y when the reliability of the prediction error distribution E P is low reliability. , which is a larger value than the β Y.
予測誤差分布調整部16は、その予測誤差分布の平均(μC_X,μC_Y)及び標準偏差(σC_X,σC_Y)を調整すると、調整後の分布予測誤差分布の平均(μC_X,μC_Y)及び標準偏差(σC_X,σC_Y)を予測誤差分布調整情報データベース15に上書きをする。
When the prediction error
接近検出部17は、軌道観測情報データベース11により格納されている複数の移動体の軌道を示す軌道観測値を取得して、その軌道観測値を軌道予測装置1に与えることで、軌道予測装置1から複数の移動体の予測軌道を示す軌道予測値を取得する。
次に、接近検出部17は、複数の移動体の予測軌道を示す軌道予測値と、予測誤差分布調整情報データベース15に格納されている複数の移動体の予測誤差分布の平均(μC_X,μC_Y)及び標準偏差(σC_X,σC_Y)とを用いて、複数の移動体間の接近確率を算出する(ステップST12)。
接近検出部17による接近確率の算出処理は公知の技術であるため詳細な説明を省略するが、例えば、複数の移動体間の軌道の予測誤差分布の重なりを積分することで接近確率を算出する(例えば、非特許文献1を参照)。
The
Next, the
The approach probability calculating process by the
以上で明らかなように、この実施の形態1によれば、観測エリア内に存在している移動体毎に、予測誤差分布算出部14により算出された予測誤差分布EPの平均(μEP_X,μEP_Y)及び標準偏差(σEP_X,σEP_Y)と、予測誤差分布調整情報データベース15に格納されている予測誤差分布の平均(μC_X,μC_Y)及び標準偏差(σC_X,σC_Y)との間に差異があれば、予測誤差分布算出部14により算出された予測誤差分布EPの信頼度に応じて設定した調整感度パラメータαX,αY,βX,βYを用いて、予測誤差分布調整情報データベース15に格納されている予測誤差分布の平均(μC_X,μC_Y)及び標準偏差(σC_X,σC_Y)を調整する予測誤差分布調整部16を設け、接近検出部17が、観測エリア内に存在している複数の移動体の予測軌道を示す軌道予測値と、予測誤差分布調整情報データベース15に格納されている複数の移動体の予測誤差分布の平均(μC_X,μC_Y)及び標準偏差(σC_X,σC_Y)とを用いて、複数の移動体間の接近確率を算出するように構成したので、移動体に関わる状況が変化しても、移動体の不要な接近回避行動の発生や、移動体の安全性の低下を防止することができる効果を奏する。
As can be seen from the above description, according to the first embodiment, each moving body is present in the observation area, the average of the prediction error distribution E P calculated by the prediction error distribution calculation section 14 (μ EP_X, μ EP_Y ) and standard deviation (σ EP_X , σ EP_Y ), average (μ C_X , μ C_Y ) and standard deviation (σ C_X , σ C_Y ) of the prediction error distribution stored in the prediction error distribution
実施の形態2.
上記実施の形態1では、予測誤差分布調整部16が、予測誤差分布算出部14により算出された予測誤差分布EPの信頼度が高信頼度であると判定すると、調整感度パラメータαX,αY,βX,βYとして高信頼度用の調整値を設定し、その予測誤差分布EPの信頼度が低信頼度であると判定すると、調整感度パラメータαX,αY,βX,βYとして、高信頼度用の調整値より小さい低信頼度用の調整値を設定するものを示したが、移動体の移動環境等に応じて、高信頼度用の調整値を設定するようにしてもよい。
具体的には、以下の通りである。図4は調整感度パラメータの設定例を示す説明図である。
Embodiment 2. FIG.
In the first embodiment, the prediction error
Specifically, it is as follows. FIG. 4 is an explanatory diagram showing a setting example of the adjustment sensitivity parameter.
予測誤差分布調整部16は、上記実施の形態1と同様にして、予測誤差分布算出部14により算出された予測誤差分布EPの信頼度が低信頼度であると判定すると、調整感度パラメータαX,αY,βX,βYとして、低信頼度用の調整値を設定する。
調整感度パラメータβXを例に挙げると、例えば、下記のように設定する。
βX=|ΔσX|×C1
ただし、C1は、0<C1<1の範囲の任意の定数である。
Prediction error
Taking the adjustment sensitivity parameter beta X as an example, for example, set as follows.
β X = | Δσ X | × C 1
However, C 1 is an arbitrary constant in the range 0 <C 1 <1 a.
予測誤差分布調整部16は、上記実施の形態1と同様にして、予測誤差分布算出部14により算出された予測誤差分布EPの信頼度が高信頼度であると判定すると、移動環境データベース13から、当該移動体の予測誤差分布の初期値が設定された際の当該移動体の移動環境(以下、「初期時移動環境」と称する)に関する情報を取得するとともに、予測誤差分布算出部14で予測誤差分布EPの算出に用いられた軌道観測値DRが観測された際の当該移動体の移動環境(以下、「観測時移動環境」と称する)に関する情報を取得する。
そして、予測誤差分布調整部16は、初期時移動環境に関する情報と、観測時移動環境に関する情報とを比較して、当該移動体の移動環境の変化方向を判定する。
Prediction error
Then, the prediction error
移動環境の変化方向は、例えば、以下のようにして判定する。
初期時移動環境に関する情報に含まれている雨量の情報と、観測時移動環境に関する情報に含まれている雨量の情報とを比較して、予測誤差分布の初期値設定時より、軌道観測値DRの観測時の方が、雨量が増えているか否かを判定する。
また、初期時移動環境に関する情報に含まれている風速の情報と、観測時移動環境に関する情報に含まれている風速の情報とを比較して、予測誤差分布の初期値設定時より、軌道観測値DRの観測時の方が、風速が大きくなっているか否かを判定する。
そして、雨量が増えており、あるいは、風速が大きくなっていれば、移動環境の変化方向が「天候が悪化している方向」であると判定する。
一方、雨量が減っており、かつ、風速が小さくなっていれば、移動環境の変化方向が「天候が改善している方向」であると判定する。
The changing direction of the moving environment is determined as follows, for example.
Compare the rainfall information included in the information on the initial moving environment with the information on the rainfall included in the information on the moving environment at the time of observation. who at the time of observation of R it is, determines whether or not the rainfall is increasing.
In addition, by comparing the wind speed information included in the information related to the initial moving environment and the information related to the wind speed included in the information related to the moving environment during observation, the orbital observation can be performed since the initial value of the prediction error distribution was set. who upon measurement value D R determines whether the wind speed is increased.
If the rainfall increases or the wind speed increases, it is determined that the changing direction of the moving environment is “the direction in which the weather is getting worse”.
On the other hand, if the rainfall is reduced and the wind speed is reduced, it is determined that the direction of change of the moving environment is “the direction in which the weather is improving”.
次に、予測誤差分布調整部16は、予測誤差分布算出部14により算出された予測誤差分布と、予測誤差分布調整情報データベース15に格納されている予測誤差分布とを比較して、予測誤差分布の調整方向を判定し、その予測誤差分布の調整方向が移動環境の変化方向と一致しているか否かを判定する。
例えば、移動環境の変化方向が「天候が悪化している方向」であり、かつ、予測誤差分布の調整方向が「初期値設定時より軌道観測値DRの観測時の方が、予測誤差分布が大きくなっている方向」であれば、移動環境の変化方向と予測誤差分布の調整方向が一致していると判定する。
Next, the prediction error
For example, change the direction of the mobile environment is "direction weather has deteriorated", and found the adjustment direction of the prediction error distribution when observing the "initial value setting trajectory observed value D R than when the prediction error distribution If the direction is “larger”, it is determined that the change direction of the moving environment and the adjustment direction of the prediction error distribution match.
あるいは、初期時移動環境に関する情報に含まれている交通量の情報と、観測時移動環境に関する情報に含まれている交通量の情報とを比較して、移動体の交通量が減少しているか否かを判定する。
そして、移動環境の変化方向が「天候が悪化している方向」&「移動体の交通量が減少している方向」であり、かつ、予測誤差分布の調整方向が「初期値設定時より軌道観測値DRの観測時の方が、予測誤差分布が小さくなっている方向」であれば、移動環境の変化方向と予測誤差分布の調整方向が一致していると判定する。
Or, whether the traffic volume of the moving body has decreased by comparing the traffic volume information included in the information on the initial mobile environment with the traffic volume information included in the information on the mobile environment during observation Determine whether or not.
And the direction of change in the moving environment is “the direction in which the weather is getting worse” & “the direction in which the traffic volume of the moving body is decreasing”, and the adjustment direction of the prediction error distribution is “orbit from the initial value setting” who during observations observations D R is determined that if the direction "the prediction error distribution is smaller, the adjustment direction of the prediction error distribution and change direction of movement environment match.
あるいは、観測時移動環境に関する情報に含まれているスケジュールの確定状況の情報を参照して、当該移動体のスケジュールが確定(例えば、目的地、または、次の経由点への到達時刻が確定)しているか否かを判定する。到達時刻が確定している場合、目的地等までの移動距離が短いため、当該移動体の予測誤差分布は小さなものになることが予想される。
そして、当該移動体のスケジュールが確定しており、かつ、予測誤差分布の調整方向が「初期値設定時より軌道観測値DRの観測時の方が、予測誤差分布が小さくなっている方向」であれば、移動環境の変化方向と予測誤差分布の調整方向が一致していると判定する。
Alternatively, the schedule of the mobile object is determined by referring to the information on the fixed status of the schedule included in the information on the mobile environment during observation (for example, the arrival time at the destination or the next waypoint is determined) It is determined whether or not. When the arrival time is fixed, since the moving distance to the destination is short, the prediction error distribution of the moving body is expected to be small.
Then, the schedule of the mobile has deterministic, and adjust the direction of the prediction error distribution is "towards the observation time of the initial value setting trajectory observed value D R than at is, the direction in which the prediction error distribution is smaller." If so, it is determined that the change direction of the mobile environment and the adjustment direction of the prediction error distribution match.
予測誤差分布調整部16は、移動環境の変化方向と予測誤差分布の調整方向が一致していないと判定すると、調整感度パラメータαX,αY,βX,βYとして、低信頼度用の調整値より大きい第1の高信頼度用の調整値を設定する。
調整感度パラメータβXを例に挙げると、例えば、下記のように設定する。
βX=min(|ΔσX|,C2×βX)
ただし、C2は、1<C2の範囲の任意の定数であり、右辺のβXは低信頼度用の調整値である。
If the prediction error
Taking the adjustment sensitivity parameter beta X as an example, for example, set as follows.
β X = min (| Δσ X |, C 2 × β X )
However, C 2 is an arbitrary constant in the range of 1 <C 2, the right side of the beta X is an adjustment value for low confidence.
予測誤差分布調整部16は、移動環境の変化方向と予測誤差分布の調整方向が一致していると判定すると、調整感度パラメータαX,αY,βX,βYとして、第1の高信頼度用の調整値より大きい第2の高信頼度用の調整値を設定する。
調整感度パラメータβXを例に挙げると、例えば、下記のように設定する。
βX=min(|ΔσX|,C3×βX)
ただし、C3は、C2<C3の範囲の任意の定数であり、右辺のβXは低信頼度用の調整値である。
If the prediction error
Taking the adjustment sensitivity parameter beta X as an example, for example, set as follows.
β X = min (| Δσ X |, C 3 × β X )
However, C 3 is an arbitrary constant in the range of C 2 <C 3, the right side of the beta X is an adjustment value for low confidence.
ここでは、調整感度パラメータαX,αY,βX,βYのうち、予測誤差分布の標準偏差σC_Xの調整感度パラメータβXの設定方法を例に説明したが、標準偏差σC_Yの調整感度パラメータβYの設定方法は、調整感度パラメータβYの設定方法と同様である。
予測誤差分布の平均μC_X,μC_Yの調整感度パラメータαX,αYの設定方法についても、「移動環境の変化方向と予測誤差分布の調整方向が一致しているか否かの判定条件」が異なる以外は、調整感度パラメータβXの設定方法と同様である。
予測誤差分布の平均μC_X,μC_Yの調整感度パラメータαX,αYの設定では、次のようにして、移動環境の変化方向と予測誤差分布の調整方向が一致しているか否かを判定する。
Here, of the adjustment sensitivity parameters α X , α Y , β X , and β Y , the method of setting the adjustment sensitivity parameter β X of the standard deviation σ C_X of the prediction error distribution has been described as an example, but the adjustment of the standard deviation σ C_Y is described. setting the sensitivity parameter beta Y is the same as the method of setting the adjustment sensitivity parameter beta Y.
Regarding the method of setting the adjustment sensitivity parameters α X and α Y of the average μ C — X and μ C — Y of the prediction error distribution, the “determination condition as to whether or not the change direction of the mobile environment matches the adjustment direction of the prediction error distribution” is except that different is the same as the method of setting the adjustment sensitivity parameter beta X.
In the setting of the adjustment sensitivity parameters α X and α Y of the average μ C — X and μ C — Y of the prediction error distribution, it is determined whether or not the change direction of the moving environment and the adjustment direction of the prediction error distribution match as follows. To do.
予測誤差分布調整部16は、初期時移動環境に関する情報に含まれている風向きの情報と、観測時移動環境に関する情報に含まれている風向きの情報とを比較して、予測誤差分布の初期値設定時の風向きと、軌道観測値DRの観測時の風向きとが一致しているか否かを判定する。
[風向きが不一致である場合]
下記の(1)又は(2)の条件を満足していれば、移動環境の変化方向と予測誤差分布の調整方向が一致していると判定する。
(1)軌道観測値DRの観測時の風向きが当該移動体の進行方向であり、かつ、予測誤差分布の調整方向が「μC_Yの値を大きくする方向」である。
(2)軌道観測値DRの観測時の風向きが当該移動体の進行方向と逆方向であり、かつ、予測誤差分布の調整方向が「μC_Yの値を小さくする方向」である。
The prediction error
[If the wind direction does not match]
If the following condition (1) or (2) is satisfied, it is determined that the change direction of the mobile environment and the adjustment direction of the prediction error distribution match.
(1) wind direction of observation time trajectory observations D R is the traveling direction of the moving object, and adjust the direction of the prediction error distribution is the "direction to increase the value of mu c_y".
(2) wind direction of observation time trajectory observations D R is traveling the opposite direction of the moving object, and adjust the direction of the prediction error distribution is the "direction of reducing the value of mu c_y".
[風向きが一致している場合]
初期時移動環境に関する情報に含まれている風速の情報と、観測時移動環境に関する情報に含まれている風速の情報とを比較して、予測誤差分布の初期値設定時より、軌道観測値DRの観測時の方が、風速が大きくなっているか否かを判定する。
風速が大きくなっている場合、下記の(1)又は(2)の条件を満足していれば、移動環境の変化方向と予測誤差分布の調整方向が一致していると判定する。
(1)軌道観測値DRの観測時の風向きが当該移動体の進行方向であり、かつ、予測誤差分布の調整方向が「μC_Yの値を大きくする方向」である。
(2)軌道観測値DRの観測時の風向きが当該移動体の進行方向と逆方向であり、かつ、予測誤差分布の調整方向が「μC_Yの値を小さくする方向」である。
[When the wind direction matches]
By comparing the wind speed information included in the information on the initial moving environment and the information on the wind speed included in the information on the moving environment at the time of observation, the orbital observation value D from the time of setting the initial value of the prediction error distribution is compared. It is determined whether or not the wind speed is higher during the R observation.
When the wind speed is high, if the following condition (1) or (2) is satisfied, it is determined that the change direction of the moving environment and the adjustment direction of the prediction error distribution match.
(1) wind direction of observation time trajectory observations D R is the traveling direction of the moving object, and adjust the direction of the prediction error distribution is the "direction to increase the value of mu c_y".
(2) wind direction of observation time trajectory observations D R is traveling the opposite direction of the moving object, and adjust the direction of the prediction error distribution is the "direction of reducing the value of mu c_y".
あるいは、観測時移動環境に関する情報に含まれている移動禁止区域の情報を参照して、新たに発生している移動禁止区域を避ける方向を判定する。
下記の(1)又は(2)の条件を満足していれば、移動環境の変化方向と予測誤差分布の調整方向が一致していると判定する。
(1)移動禁止区域を避ける方向が当該移動体の進行方向であり、かつ、予測誤差分布の調整方向が「μC_Yの値を大きくする方向」である。
(2)移動禁止区域を避ける方向が当該移動体の進行方向と逆方向であり、かつ、予測誤差分布の調整方向が「μC_Yの値を小さくする方向」である。
Or the direction which avoids the new movement prohibition area is determined with reference to the information of the movement prohibition area contained in the information regarding the movement environment at the time of observation.
If the following condition (1) or (2) is satisfied, it is determined that the change direction of the mobile environment and the adjustment direction of the prediction error distribution match.
(1) The direction of avoiding the movement prohibited area is the traveling direction of the moving body, and the adjustment direction of the prediction error distribution is the “direction in which the value of μ C_Y is increased”.
(2) The direction avoiding the movement prohibited area is opposite to the traveling direction of the moving body, and the adjustment direction of the prediction error distribution is “the direction in which the value of μ C_Y is decreased”.
以上で明らかなように、この実施の形態2によれば、予測誤差分布調整部16が、調整感度パラメータαX,αY,βX,βYとして、高信頼度用の調整値を設定する際、初期時移動環境に関する情報と、観測時移動環境に関する情報とを比較して、当該移動体の移動環境の変化方向を判定するとともに、予測誤差分布算出部14により算出された予測誤差分布と、予測誤差分布調整情報データベース15に格納されている予測誤差分布とを比較して、予測誤差分布の調整方向を判定し、移動環境の変化方向と予測誤差分布の調整方向が不一致であれば、低信頼度用の調整値より大きい第1の高信頼度用の調整値を設定し、移動環境の変化方向と予測誤差分布の調整方向が一致していれば、第1の高信頼度用の調整値より大きい第2の高信頼度用の調整値を設定するように構成したので、上記実施の形態1と同様の効果を奏する他に、不安定な変更にはならない移動環境では、調整感度パラメータαX,αY,βX,βYを迅速に調整することができる効果を奏する。
As is apparent from the above, according to the second embodiment, the prediction error
なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。 In the present invention, within the scope of the invention, any combination of the embodiments, or any modification of any component in each embodiment, or omission of any component in each embodiment is possible. .
1 軌道予測装置、2 接近検出装置、11 軌道観測情報データベース、12 予測誤差分布初期値データベース、13 移動環境データベース、14 予測誤差分布算出部(予測誤差分布算出手段)、15 予測誤差分布調整情報データベース、16 予測誤差分布調整部(調整値設定手段、予測誤差分布調整手段)、17 接近検出部(接近確率算出手段)。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Trajectory prediction apparatus, 2 Approach detection apparatus, 11 Trajectory observation information database, 12 Prediction error distribution initial value database, 13 Mobile environment database, 14 Prediction error distribution calculation part (prediction error distribution calculation means), 15 Prediction error distribution adjustment information database , 16 Prediction error distribution adjustment unit (adjustment value setting unit, prediction error distribution adjustment unit), 17 Approach detection unit (approach probability calculation unit).
Claims (12)
観測エリア内に存在している移動体毎に、当該移動体の軌道を示す軌道観測値と、当該移動体の予測軌道を示す軌道予測値との差分である予測誤差分布を算出する予測誤差分布算出手段と、
前記予測誤差分布算出手段により算出された予測誤差分布の信頼度に対応する調整値を設定する調整値設定手段と、
前記観測エリア内に存在している移動体毎に、前記予測誤差分布算出手段により算出された予測誤差分布と、前記データベースに格納されている予測誤差分布との間に差異があれば、前記調整値設定手段により設定された調整値を用いて、前記データベースに格納されている予測誤差分布を調整する予測誤差分布調整手段と、
前記観測エリア内に存在している複数の移動体の予測軌道を示す軌道予測値と、前記データベースに格納されている複数の移動体の予測誤差分布とを用いて、前記複数の移動体間の接近確率を算出する接近確率算出手段と
を備えた接近検出装置。 A database that stores initial values of prediction error distributions of a plurality of moving objects;
A prediction error distribution that calculates a prediction error distribution that is a difference between the trajectory observation value indicating the trajectory of the mobile object and the predicted trajectory value indicating the predicted trajectory of the mobile object for each mobile object existing in the observation area. A calculation means;
Adjustment value setting means for setting an adjustment value corresponding to the reliability of the prediction error distribution calculated by the prediction error distribution calculation means;
If there is a difference between the prediction error distribution calculated by the prediction error distribution calculation means and the prediction error distribution stored in the database for each moving object existing in the observation area, the adjustment Prediction error distribution adjusting means for adjusting the prediction error distribution stored in the database using the adjustment value set by the value setting means;
Using a predicted trajectory value indicating a predicted trajectory of a plurality of moving objects existing in the observation area, and a prediction error distribution of the plurality of moving objects stored in the database, between the plurality of moving objects. An approach detection device comprising: an approach probability calculating means for calculating an approach probability.
前記風向きが不一致である場合、
前記軌道観測値が観測された際の風向きが当該移動体の予測誤差分布に関する主軸の向きであり、かつ、前記予測誤差分布算出手段により算出された当該移動体の予測誤差分布が当該移動体の予測誤差分布に関する主軸の向きに移動されていれば、前記移動環境の変化方向と前記予測誤差分布の調整方向が一致していると判定し、
あるいは、前記軌道観測値が観測された際の風向きが当該移動体の予測誤差分布に関する主軸の向きと逆方向であり、かつ、前記予測誤差分布算出手段により算出された当該移動体の予測誤差分布が当該移動体の予測誤差分布に関する主軸の向きと逆方向に移動されていれば、前記移動環境の変化方向と前記予測誤差分布の調整方向が一致していると判定することを特徴とする請求項5記載の接近検出装置。 The adjustment value setting means includes a moving environment of the moving body when the orbit observation value used for the calculation of the prediction error distribution is observed by the prediction error distribution calculating means, and an initial prediction error distribution of the moving body. Compared with the moving environment of the moving object when the value is set, whether the wind direction when the initial value is set and the wind direction when the orbital observation value is observed coincide with each other. Judgment,
If the wind direction is inconsistent,
The wind direction when the orbital observation value is observed is the direction of the main axis related to the prediction error distribution of the moving object, and the prediction error distribution of the moving object calculated by the prediction error distribution calculating means is If it is moved in the direction of the main axis related to the prediction error distribution, it is determined that the change direction of the moving environment and the adjustment direction of the prediction error distribution match,
Alternatively, the wind direction when the orbital observation value is observed is opposite to the direction of the main axis related to the prediction error distribution of the moving object, and the prediction error distribution of the moving object calculated by the prediction error distribution calculating unit Is moved in the direction opposite to the direction of the main axis related to the prediction error distribution of the mobile body, it is determined that the change direction of the moving environment and the adjustment direction of the prediction error distribution coincide with each other. Item 6. The approach detection device according to Item 5.
前記風向きが一致しており、かつ、前記風速が大きくなっている場合、
前記軌道観測値が観測された際の風向きが当該移動体の予測誤差分布に関する主軸の向きであり、かつ、前記予測誤差分布算出手段により算出された当該移動体の予測誤差分布が当該移動体の予測誤差分布に関する主軸の向きに移動されていれば、前記移動環境の変化方向と前記予測誤差分布の調整方向が一致していると判定し、
あるいは、前記軌道観測値が観測された際の風向き当該移動体の予測誤差分布に関する主軸の向きと逆方向であり、かつ、前記予測誤差分布算出手段により算出された当該移動体の予測誤差分布が当該移動体の予測誤差分布に関する主軸の向きと逆方向に移動されていれば、前記移動環境の変化方向と前記予測誤差分布の調整方向が一致していると判定することを特徴とする請求項5記載の接近検出装置。 The adjustment value setting means includes a moving environment of the moving body when the orbit observation value used for the calculation of the prediction error distribution is observed by the prediction error distribution calculating means, and an initial prediction error distribution of the moving body. Compared with the moving environment of the moving object when the value is set, whether the wind direction when the initial value is set and the wind direction when the orbital observation value is observed coincide with each other. And determining whether the wind speed when the orbital observation value is observed is greater than the wind speed when the initial value is set,
When the wind direction matches and the wind speed is increased,
The wind direction when the orbital observation value is observed is the direction of the main axis related to the prediction error distribution of the moving object, and the prediction error distribution of the moving object calculated by the prediction error distribution calculating means is If it is moved in the direction of the main axis related to the prediction error distribution, it is determined that the change direction of the moving environment and the adjustment direction of the prediction error distribution match,
Alternatively, the wind direction when the orbital observation value is observed is opposite to the direction of the main axis related to the prediction error distribution of the moving object, and the prediction error distribution of the moving object calculated by the prediction error distribution calculating unit is The movement direction of the moving environment and the adjustment direction of the prediction error distribution coincide with each other if the movement direction is opposite to the direction of the main axis related to the prediction error distribution of the moving body. 5. The approach detection device according to 5.
前記移動禁止区域を避ける方向が当該移動体の予測誤差分布に関する主軸の向きであり、かつ、前記予測誤差分布算出手段により算出された当該移動体の予測誤差分布が当該移動体の予測誤差分布に関する主軸の向きに移動されていれば、前記移動環境の変化方向と前記予測誤差分布の調整方向が一致していると判定し、
あるいは、前記移動禁止区域を避ける方向が当該移動体の予測誤差分布に関する主軸の向きと逆方向であり、かつ、前記予測誤差分布算出手段により算出された当該移動体の予測誤差分布が当該移動体の予測誤差分布に関する主軸の向きと逆方向に移動されていれば、前記移動環境の変化方向と前記予測誤差分布の調整方向が一致していると判定することを特徴とする請求項5記載の接近検出装置。 The adjustment value setting means is newly generated with reference to the moving environment of the moving body when the orbit observation value used for calculating the prediction error distribution is observed by the prediction error distribution calculating means. Determine the direction to avoid the prohibited area,
The direction avoiding the movement prohibited area is the direction of the main axis related to the prediction error distribution of the mobile object, and the prediction error distribution of the mobile object calculated by the prediction error distribution calculating means relates to the prediction error distribution of the mobile object. If it is moved in the direction of the main axis, it is determined that the change direction of the moving environment and the adjustment direction of the prediction error distribution match,
Alternatively, the direction avoiding the movement prohibited area is opposite to the direction of the main axis related to the prediction error distribution of the mobile object, and the prediction error distribution of the mobile object calculated by the prediction error distribution calculating unit is the mobile object. 6. The method according to claim 5, wherein the direction of change of the moving environment and the adjustment direction of the prediction error distribution coincide with each other if the direction of the main axis related to the prediction error distribution is moved in the opposite direction. Approach detection device.
調整値設定手段が、前記予測誤差分布算出処理ステップで算出された予測誤差分布の信頼度に対応する調整値を設定する調整値設定処理ステップと、
予測誤差分布調整手段が、前記観測エリア内に存在している移動体毎に、前記予測誤差分布算出処理ステップで算出された予測誤差分布と、データベースに格納されている予測誤差分布の初期値との間に差異があれば、前記調整値設定処理ステップで設定された調整値を用いて、前記データベースに格納されている予測誤差分布を調整する予測誤差分布調整処理ステップと、
接近確率算出手段が、前記観測エリア内に存在している複数の移動体の予測軌道を示す軌道予測値と、前記データベースに格納されている複数の移動体の予測誤差分布とを用いて、前記複数の移動体間の接近確率を算出する接近確率算出処理ステップと
を備えた接近検出方法。 For each moving object existing in the observation area, the prediction error distribution calculating means calculates a prediction error that is a difference between the observed trajectory value indicating the trajectory of the mobile object and the predicted trajectory value indicating the predicted trajectory of the mobile object. A prediction error distribution calculation processing step for calculating a distribution;
An adjustment value setting means for setting an adjustment value corresponding to the reliability of the prediction error distribution calculated in the prediction error distribution calculation processing step;
A prediction error distribution adjusting means, for each moving object existing in the observation area, a prediction error distribution calculated in the prediction error distribution calculation processing step, and an initial value of the prediction error distribution stored in the database, If there is a difference between the two, the prediction error distribution adjustment processing step of adjusting the prediction error distribution stored in the database using the adjustment value set in the adjustment value setting processing step;
The approach probability calculation means uses the predicted trajectory value indicating the predicted trajectory of a plurality of moving objects existing in the observation area, and the prediction error distribution of the plurality of moving objects stored in the database, An approach detection method comprising: an approach probability calculation processing step for calculating an approach probability between a plurality of moving objects.
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