JP2016085105A - 移動体の速度推定装置、方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 本発明の課題は、移動体の挙動分析を高速に精度良く行うことを目的とする。
【解決手段】 上記課題は、移動体に搭載したカメラによって撮影された画像及び該移動体の位置情報の少なくとも１以上に基づいて、交差点を含む挙動算出範囲を特定する特定部と、特定した前記挙動算出範囲内で交差点進入位置を特定し、該交差点進入位置付近で取得したセンサ値に基づいて移動体の挙動を簡易的に推定する簡易推定部と、簡易的に推定した前記移動体の挙動に基づいて、前記交差点進入位置付近の複数の画像に対して画像処理を行うことで、該移動体の詳細な挙動を推定する詳細推定部と、該詳細な挙動を推定した前記複数の画像から、前記詳細な挙動の推定値に対する補正量を求め、該詳細な挙動の推定値と前記補正量とに基づいて前記挙動算出範囲の速度を推定する速度再推定部と、を有することを特徴とする移動体の速度推定装置により達成される。
【選択図】 図１３

Description

本発明は、移動体の速度推定装置、方法、及びプログラムに関する。

近年、ドライブレコードに記録されたデータを分析して、車速を求め、車両等の移動体の挙動を分析することが行われている。

車体本体に取り付けたカメラによって得られた映像を画像処理して解析することで車速を測定し、車速センサによる車速誤差を補正する技術、所定の時間の前後におけるカメラからの各画像をもとに、同じ特徴物とその変位量を検出することにより、その時間における車両の走行距離を算出する技術等が提案されている。

また、ＧＰＳ（Global Positioning System）と加速度等のセンサのデータとに基づいて取得した車両の位置において車両カメラが撮影した映像から、車両が交差点と交差したか否かを判断し、交差点の映像を抽出する技術が提案されている。

特開２００５−２９１７３２号公報 特開２００８−８２９２５号公報 特開２０１３−２０６３１２号公報

車速を測定するために画像処理を繰り返し行う場合、計算コストが膨大になる。また、ＧＰＳ又は映像を用いて取得した走行距離と、車速パルスのパルス数又は加速度センサとから車速を求めた場合、交差点付近における車速の急激な低速走行への変化を高精度に分析することができない。

したがって、１つの側面では、本発明は、移動体の挙動分析を高速に精度良く行うことを目的とする。

一態様によれば、移動体に搭載したカメラによって撮影された画像及び該移動体の位置情報の少なくとも１以上に基づいて、交差点を含む挙動算出範囲を特定する特定部と、特定した前記挙動算出範囲内で交差点進入位置を特定し、該交差点進入位置付近で取得したセンサ値に基づいて移動体の挙動を簡易的に推定する簡易推定部と、簡易的に推定した前記移動体の挙動に基づいて、前記交差点進入位置付近の複数の画像に対して画像処理を行うことで、該移動体の詳細な挙動を推定する詳細推定部と、該詳細な挙動を推定した前記複数の画像から、前記詳細な挙動の推定値に対する補正量を求め、該詳細な挙動の推定値と前記補正量とに基づいて前記挙動算出範囲の速度を推定する速度再推定部と、を有することを特徴とする移動体の速度推定装置が提供される。

また、上記課題を解決するための手段として、速度推定方法、及び、速度推定プログラムとすることもできる。

移動体の挙動分析を高速に精度良く行うことができる。

同一交差点通過時の各車両の速度変化例を示す図である。 車速パルスに基づく速度変化の例を示す図である。 速度の計測例を示す図である。 画像処理範囲の例を示す図である。 地図データとＧＰＳ測位値との照合例を示す図である。 交差点進入位置の特定方法を説明するための図である。 解析対象範囲における車両の速度変化の推定方法を説明するための図である。 加速度及び速度の推定例を示す図である。 第一の構成例を示す図である。 ドライブレコーダのハードウェア構成を示す図である。 速度推定装置のハードウェア構成を示す図である。 第二の構成例を示す図である。 速度推定部の機能構成の一例を示す図である。 本実施例における速度推定処理の全体を説明するためのフローチャート図である。 交差点位置候補検出処理の第１の例を説明するためのフローチャート図である。 処理区間の設定例を示す図である。 交差点位置候補検出処理の第２の例を説明するためのフローチャート図である。 交差点位置候補検出処理の第３の例を説明するためのフローチャート図である。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。

一般に、車両に搭載されたドライブレコーダには、車速パルスによる車速もしくはＧＰＳ測位値間の平均速度が記録されている。しかしながら、通常の記録速度は、１ｋｍ／ｈ単位であり、ＧＰＳ測位値の更新レートは１Ｈｚ程度である。また、車速パルスは低速ではパルス発生間隔が長時間かかり、更新に時間がかかるうえ、その間の速度変化は平均値しか分からない。

例えば、交差点を徐行し、時速１０ｋｍで通過しようとしていたときに歩行者を発見して急ブレーキをかけたとする。通常、人の平均的な反応時間は、０．７５秒とされており、空走距離は、
１０ × ０．７５ ÷ ３．６ ≒ ２ｍ
となる。

また、制動距離は、乾いた舗装路で０．５ｍ程であり、ブレーキをかけ始めてから停止するまでに２．５ｍ程進む。時速５ｋｍでも停止までにおよそ１ｍ進む。見通しの悪い場所であれば低速で通過しても事故になる可能性があると考えられる。

見通しの悪い交差点での速度変化の例について図１で説明する。図１は、同一交差点通過時の各車両の速度変化例を示す図である。図１において、走行中の車両から撮影した側方の映像９ｅ（図９）から作成したパノラマ画像６ｅの例で説明する。

車両側方のパノラマ画像６ｅで分かるように、交差点進入位置１ａまで遮蔽物１ｅにより、運転者にとって左側の見通しが悪い。このような交差点は、減速や一時停止による注意が必要な場所である。車両Ａ、Ｂ、及びＣの交差点での走行状態を速度変化グラフ２を参照にして説明する。以下の説明において、車両Ａ、Ｂ、及びＣは、総称して車両９と呼ぶ場合がある。

速度変化グラフ２は、縦に速度［ｋｍ／ｈ］を示し、横に位置［ｍ］を示す。交差点進入位置１ａを基点（位置「０ｍ」）として、車両の走行方向において、負の値で交差点進入位置１ａへと接近する距離を示し、正の値で交差点進入位置１ａからの遠ざかる方向への距離を示している。

車両Ａは、交差点進入位置１ａ前の「−２ｍ」位置程で既に速度５ｋｍ／ｈ程に減速しており、更に、交差点進入位置１ａで速度２ｋｍ／ｈまで減速した後、目視可能位置１ｂ直前の凡そ「２ｍ」位置で停止し、その後加速して交差点を通過している。凡そ「２ｍ」位置が、車両Ａの停止位置１ｃに相当する。

車両Ｂは、交差点進入位置１ａ前の「−１ｍ」位置程で急激に速度５ｋｍ／ｈ程まで減速して交差点進入位置１ａを通過し、目視可能位置１ｂの直前の「２ｍ」弱の位置で速度２ｋｍ／ｈ弱で最徐行状態になり、目視可能位置１ｂを通り過ぎた後、加速して交差点を通過している。

車両Ｃは、交差点進入位置１ａの手前で一旦停止するように徐行して、「−０ｍ」位置程で一時停止し、交差点進入位置１ａから最徐行位置１ｄまでの間となる凡そ「１ｍ」位置で、再度停止する。その後、車両Ｃは、加速して交差点を通過している。凡そ「１ｍ」位置が、車両Ｃの停止位置１ｃに相当する。

車両Ａの交差点付近での挙動について、車速パルスに基づく速度変化で解析した場合を図２で説明する。図２は、車速パルスに基づく速度変化の例を示す図である。

図２では、図１の速度変化グラフ２で示す車両Ａの速度変化のみを示した速度変化グラフ２ｂと、車両Ａの速度パルスに基づく速度変化を示す車速パルス速度変化グラフ２ｆとを示す。速度変化グラフ２ａは、図１と同様に、縦軸に速度［ｋｍ／ｈ］を示し、横軸に位置［ｍ］を示す。車両Ａの挙動については上述した通りであるので、その説明を省略する。

車速パルス速度変化グラフ２ｆは、縦軸に速度［ｋｍ／ｈ］を示し、横軸に時刻［ｓｅｃ］を示す。この例では、車両Ａにて、所定の間隔（例えば、０．５秒間隔）で取得した速度を点で示し、時系列に従って点を直線で結んだグラフを示している。速度を計測した時刻をｔ_ｉで示している。例えば、時刻ｔ_ｉと時刻ｔ_ｉ+１の間隔は０．５秒である。

車両Ａの挙動を時系列に従って速度パルスにより得た速度で検証した場合、速度変化グラフ２ａにおける、交差点進入位置１ａ直後の速度３ａと目視可能位置1bとの間で、３ｋｍ／ｈ強まで加速しているのに対して、車速パルス速度変化グラフ２ｆでは、時刻ｔ_ｉ+1と時刻ｔ_ｉ+4との間のでの加速は示されていない。

速度変化グラフ２ａと車速パルス速度変化グラフ２ｆとの間では、速度の値に誤差が存在する。更に、速度３ａ'は、グラフから得られる値であり、精度が更に荒くなる。

また、最徐行位置１ｄから目視可能位置１ａまでの区間３ｂは、車速パルス速度変化グラフ２ｆでは、時刻ｔ_ｉ+４から時刻ｔ_ｉ+９に相当し、各時刻ｔ_ｉ+４、ｔ_ｉ+５、ｔ_ｉ+６、ｔ_ｉ+７、ｔ_ｉ+８、及びｔ_ｉ+９の速度は、全て０ｋｍ／ｈを示している。区間３ｂのように非常に短い距離（例えば、５００ｍ以下）における低速走行では、速度変化を精度良く得ることができない。そのため、車速パルスによる速度変化グラフ２ｆからでは、車両Ｂが最徐行で走行したのか、完全に停止したのかを判定することが困難である。

車両９に搭載されたドライブレコーダでは、カメラが撮影したフレーム毎に、ＧＰＳ測位値による速度と車速パルスによる速度とが記憶されている。ＧＰＳ測位値と車速パルスのパルス数とが記憶されていても良く、結果、ＧＰＳ測位値による速度と、車速パルスによる速度と、を夫々得られる。

画像の撮影間隔は、約３０Ｈｚであるのに対して、ＧＰＳの測位間隔は約１Ｈｚであり、フレーム間隔はＧＰＳの測位間隔より狭い。また、画像の撮影間隔は、車速パルスの間隔よりも狭い。一方、時速数ｋｍという低速運転中は、車両９によっては車速パルスが出力されない場合がある。このような理由により、通常、フレーム内に、撮影時点で取得したＧＰＳ測位値及び／又は車速パルスに基づく各速度が記録される。

図３は、速度の計測例を示す図である。図３では、車両９に搭載されたカメラが撮影したフレーム毎に、ＧＰＳ測位値による速度４ｇと、車速パルスによる速度４ｖの例を示している。

ＧＰＳ測位値による速度４ｇは、ＧＰＳ測位値の誤差に影響され、大きな速度変化を示す場合がある。ＧＰＳ測位値による速度４ｇでは、急ブレーキによる減速であるのかを判断し難い。また、車速パルスによる速度４ｖは、前述したように、低速走行において、速度変化を示さないため、停止したのか、又は徐行であるのかの判断がし難い。

見通しが悪く、減速や一時停止による注意が必要な、交差点等の場所での車両９の挙動分析においては、最徐行時間、停止時間、急ブレーキの有無等を精度良く分析することが有用である。これらの分析には、低速走行中においても、１０Ｈｚ以上の更新レート及び０．１ｋｍ／ｈ単位の精度が望ましい。

また、図１及び図２の速度変化グラブ２及び２ｂでは、交差点進入位置１ａを基点として、−２ｍから４ｍまでの範囲で説明したが、最徐行時間、停止時間、急ブレーキの有無等を含めた車両９の挙動分析には、交差点進入位置１ａを基点に−４ｍから６ｍ程度の範囲を特定して、その範囲における速度変化を精度良く取得することが望ましい。以下、交差点進入位置１ａを基点とした−４ｍから６ｍまでの範囲を「解析対象範囲５」と呼ぶ。

車両９のドライブレコーダに記録されたデータのうち、カメラが撮影した映像９ｅ（図９）を用いて、交差点を特定し、解析対象範囲５の車速を求める画像処理について説明する。

図４は、画像処理範囲の例を示す図である。図４（Ａ）では、走行中に撮影したフレーム６の全シーケンス５ｑに対して画像処理を行う場合を示している。走行経路に含まれる交差点に関する画像を含めて全てのフレーム６に対して画像処理が行われる。

画像処理による移動体の高精度な推定は数多く研究されている。例えば、「Richard Szeliski著，Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer，2010」等が知られている。しかしながら、計算量が膨大であり、全シーケンス５ｑのような大量の映像データ分析には向いていない。

図４（Ｂ）では、全シーケンス５ｑから交差点進入位置１ａを含む解析対象範囲５を特定して、解析対象範囲５のフレーム６を抽出して画像処理を行う。図４（Ａ）の全シーケンス５ｑに対して画像処理を行う場合に比べて、交差点とは関連のないシーンを計算範囲から除外することで高速化され、数分の一への計算コスト削減が可能となる。

しかしながら、各解析対象範囲５において、上述した１０Ｈｚ以上の更新レート及び０．１ｋｍ／ｈ単位の精度の画像処理を行う場合には、相当の計算時間を要する。計算コストを更に削減する必要がある。

以下に説明する本実施例では、各解析対象範囲５での、車両９等の移動体の挙動分析を効率的に精度良く行う手法を提案する。本実施例では、移動体の例として、車両９で説明するが、本実施例の適用範囲は車両９に限定されない。本実施例に係る速度推定部４０によって行われる速度推定処理について説明する。

先ず、速度推定部４０は、車両９が交差点進入位置１ａに差し掛かったデータ抽出基準位置６ｒを推測する。データ抽出基準位置６ｒは、ほぼ交差点進入位置１ａ（図１）に相当する。データ抽出基準位置６ｒは、交差点進入位置１ａの周辺で観測された車両９の位置情報のうち、交差点進入位置１ａから交差点に進入直後の、最も交差点進入位置１ａに近い位置情報によって特定される。データ抽出基準位置６ｒは、フレーム６を抽出する基準として、また、加速度データを抽出する範囲を決定する基準として参照される。

図５は、地図データとＧＰＳ測位値との照合例を示す図である。図５では、道路Ａと道路Ｂとの交差点及びその周辺の地図を含む地図データ７上にＧＰＳ測位値６ｇを照合させた例を示している。この例では、ＧＰＳ測位値６ｇ間を進行方向を示す矢印を付加して示している。

ＧＰＳ測位値６ｇの誤差は９５％が２０ｍ程度に収まることが知られている。例えば、「坂井丈泰、"Ａ．１ ＧＰＳ／ＧＮＳＳの基礎知識"、［online］、［平成２６年８月５日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://www.enri.go.jp/~sakai/pub/symp07a.pdf＞」等には、「測位精度については水平誤差で１３ｍ（９５％、全世界平均）以下と規定されており、・・・」と記載されている。

仮に、交差点進入位置１ａの前４ｍ、後ろ６ｍの画像データを分析する場合、ＧＰＳ測位値６ｇの誤差を考慮して、
２０ｍ×２＋４＋６＝５０ｍ
程度を処理区間８とする。処理区間８は後述される。

速度推定部４０は、地図データ７から交差点の位置を取得して、各フレーム６のＧＰＳ測定値６ｇに基づいて、処理区間８に含まれるフレーム６を取得する。例えば、図５の照合例において、処理区間８に含まれるＧＰＳ測定値６ｇの個数以上のフレーム６が処理対象となる。

次に、速度推定処理は、処理区間８のフレーム６で示される交差点の周辺の映像９ｅから、画像処理により交差点進入位置１ａを絞り込む。交差点進入位置１ａを特定する方法について、図６で説明する。図６は、交差点進入位置の特定方法を説明するための図である。

図６では、走行中の車両９の進行方向の映像９ｅを示している。映像９ｅから速度推定部４０による交差点進入位置１ａを特定する方法は、交差点の際にある建物の境界部分の縦エッジ７１、交差点手前の停止線７２、横断歩道７３等の画像パターンを見つけるといった簡易的な処理で良い。

車両挙動を高精度に推定する処理と比較すると非常に計算コストが低い。交差点進入位置１ａを特定する処理区間では、このときの距離計算は精度を要求しないため、車速パルスを用いて算出した位置情報及びＧＰＳ測位値６ｇの少なくとも１以上を用いることで、交差点進入位置１ａを特定できる。

図７は、解析対象範囲における車両の速度変化の推定方法を説明するための図である。図７（Ａ）は、図５（Ｂ）に相当し、本実施例を適用しない場合を示している。図７（Ａ）では、各交差点に対する解析対象範囲５内において、部分シーケンス５ｑ−１、５ｑ−２、及び５ｑ−３の全フレーム６の画像を解析して、車両９の速度変化を推定する。

図７（Ｂ）は、本実施例における車両９の速度変化の推定方法に関する。図７（Ｂ）において、速度推定部４０は、以下の処理（ｉ）、処理（ｉｉ）、及び処理（ｉｉｉ）を行う。

処理（ｉ）において、速度推定部４０は、ドライブレコーダから交差点境界付近の解析対象範囲５内で取得したセンサ値（加速度６ｖ（図９）及びＧＰＳ測位値６ｇ）を抽出し、車両９の挙動を推定する。処理（ｉ）では、画像処理を行わないため、短時間で行うことができる。

ここで、利用する加速度６ｖにはオフセットなどの誤差が含まれているが、例えば、カルマン・スムーザなどを用いることで、画像処理と比較して、精度は低いが、大幅に計算コストを抑えつつ、かつ、オフセットをある程度排除した車両９の挙動推定が可能である。

処理（ｉｉ）において、速度推定部４０は、処理（ｉ）で推定した車両挙動に基づいて、抽出基準位置６ｒの周辺枚数の画像処理を行い、この間の車両挙動を高精度に推定する。例えば、各部分シーケンス５ｑ−１、５ｑ−２、及び５ｑ−３において、抽出基準位置６ｒのフレーム６と、そのフレーム６の前後の２枚のフレーム６の合計３枚のフレーム６に対して画像処理を行って、高精度に車両挙動を推定する。

そして、処理（ｉｉｉ）において、速度推定部４０は、推定した高精度な車両挙動から、加速度６ｖのオフセットなどを含む誤差の補正関数を求める。速度推定部４０は、この補正関数を使って、各解析対象範囲５の全体の加速度６ｖを補正し、補正した加速度６ｖから車両９の速度変化を高精度に推定する。

以下に、図７（Ａ）と図７（Ｂ）との計算量について検討する。例えば、解析対象範囲５の１０ｍ（＝４ｍ＋６ｍ）を平均時速５ｋｍで走行したとすると、約７．２秒（＝１０ｍ×（３６００秒÷５０００ｍ））かかる。

１枚のフレーム６に対して高精度な画像処理を行った場合に１秒かかる場合、５ＦＰＳ（frames per second）の映像９ｅを解析すると、図７（Ａ）では約３６秒（＝約７．２秒×５ＦＰＳ）かかる。即ち、１つの解析対象範囲５に対して約３６秒の処理時間となる。

一方、図７（Ｂ）では、１つの解析対象範囲５に対して３枚のフレーム６に対してのみ高精度な画像処理を行うため、約３秒（＝３フレーム×１秒）である。ここで、センサ値の処理時間は、画像処理と比較すると極短時間であるため無視できる。従って、本実施例（図７（Ｂ））では、本実施例を適用しない場合（図７（Ａ））に比べて、約１／１２（＝約３秒÷約３６秒）の処理時間で済む。

本実施例では、更に、精度を向上させるために、以下の処理を行う。

上記処理（ｉｉ）において、画像処理による高精度な車両挙動推定を行うと同時に、簡易的に絞り込んだ交差点進入位置１ａ（図６）が正解であったか否かを判断し、誤検出であったと判断した場合には他の候補に対して再度挙動推定を行うことが望ましい。

例えば、簡易的に推定した縦エッジ７１が、交差点の際にある建物の境界部分であるのか否かを、画像処理で検証する。この画像処理では、３次元的な動きを検証して、縦エッジ７１が交差点の際にある建物の境界部分であるのか、構造的な特徴を検証する。再度、推定された他の縦エッジが、簡易的に推定した縦エッジ７１から離れている場合、処理（ｉ）に戻り、オフセットを求め直すことから処理を繰り返す。

次に、上記処理（ｉｉｉ）における加速度６ｖの補正について説明する。交差点付近の縦断線形については、例えば、山梨県道路工事設計マニュアルに関して、
「山梨県県土整備部道路整備課、"第３節 平面交差点付近の線形"、［online］、［平成２６年８月５日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://www.pref.yamanashi.jp/douroseibi/documents/13_kousaten.pdf＞」
を参照すると、
『（１）交差点の取付部及び交差点前後の相当区間の縦断勾配はできるだけ緩やかにする．
（2）凸型縦断曲線の頂部又は凹型縦断曲線の底部付近に交差点を設けないようにすること
が望ましい。』
とある。このように、交差点近傍での急激な勾配変化は避けて設計されると考えられる。従って、交差点近傍の短い区間での勾配変化による加速度センサ１４ｂ（図９）への影響は無視できる。そこで、真の加速度a_trueは観測加速度a_obsvが一定の重力加速度成分a_gを用いて

と表せると考える。

交差点近傍に限定した短時間の映像処理から推定した車両速度v_est(i)に合うように、対応する観測加速度a_obsv(i)を補正するための重力加速度成分の推定値a_g_estと、解析対象範囲５の初期速度v_i₀とを求める。

具体的には下式（数２）が最小となるように求めればよい。

車両９の速度は、

によって求められる。

図８は、加速度及び速度の推定例を示す図である。図８（Ａ）は、交差点付近の加速度の変化を時系列に示したグラフである。図８（Ａ）において、観測加速度a_obsvに対して重力加速度成分の推定値a_g_estで補正することで、補正加速度を得られる例を示している。補正加速度は、真の加速度a_trueと略一致する。

図８（Ｂ）は、交差点付近の速度の変化を時系列に示したグラフである。図８（Ｂ）において、観測加速度a_obsvを積分して得た未補正速度と、真の加速度a_trueのを積分して得た真の速度とが示されている。

未補正速度は、観測加速度a_obsvを積分する毎の重力加速度成分の推定値a_g_estの累積を含む。観測加速度a_obsvから重力加速度成分の推定値a_g_estを減算した補正加速度を用いて補正速度を求めることで、真の速度と略一致する。

上述した本実施例では、解析対象範囲５内では、勾配が大きく変わらないことを前提としている。勾配に変化があった場合には、推定した重力加速度成分からずれが生じ、速度の推定精度に影響を及ぼす。

速度の推定誤差は、推定したオフセットの誤差および走行時間の積の累積であるから、解析対象範囲５内の低速走行区間での平均的な重力加速度成分を推定することで、その低速走行区間外で勾配変化があっても、その勾配変化による影響を短時間で抑えられる。

例えば、最徐行又は停止したと判断する速度２ｋｍ／ｈ以下を、解析対象範囲５内の低速走行区間として設定する。又は、解析対象範囲５内で最も低速となった時点を含む範囲を低速走行区間として設定してもよい。

次に、本実施例に係る構成例について説明する。図９は、第一の構成例を示す図である。図９において、車両９は、ドライブレコーダ９０を搭載する。ドライブレコーダ９０では、加速度センサ１４ｂが検知した加速度と、カメラ１５ｂが撮像した映像９ｅと、ＧＰＳ受信装置１６ｂが受信したＧＰＳ測位値６ｇとが記憶部１３０ｂに記憶される。

記憶部１３０ｂに記憶された加速度、映像９ｅ、ＧＰＳ測位値６ｇ等を含むデータ９０ｄは、データ転送によって、速度推定装置１００へ転送され、速度推定装置１００の記憶部１３０ａに格納される。

速度推定装置１００は、速度推定部４０を有する。速度推定部４０は、記憶部１３０ａから加速度、映像９ｅ、ＧＰＳ測位値６ｇ等のデータを取得して、上述した交差点付近の車両９の速度を推定する。速度推定部４０によって得られた推定速度９ｖは、記憶部１３０ａに記憶される。

図１０は、ドライブレコーダのハードウェア構成を示す図である。図１０において、ドライブレコーダ９０は、コンピュータによって制御される端末であって、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１ｂと、主記憶装置１２ｂと、補助記憶装置１３ｂと、加速度センサ１４ｂと、カメラ１５ｂと、ＧＰＳ受信装置１６ｂと、通信Ｉ／Ｆ（インターフェース）１７ｂとを有し、バスＢ２に接続される。

ＣＰＵ１１ｂは、主記憶装置１２ｂに格納されたプログラムに従ってドライブレコーダ９０を制御する。主記憶装置１２ｂには、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等が用いられ、ＣＰＵ１１ｂにて実行されるプログラム、ＣＰＵ１１ｂでの処理に必要なデータ、ＣＰＵ１１ｂでの処理にて得られたデータ等を記憶又は一時保存する。

補助記憶装置１３ｂには、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等が用いられ、各種処理を実行するためのプログラム等のデータを格納する。補助記憶装置１３ｂに格納されているプログラムの一部が主記憶装置１２ｂにロードされ、ＣＰＵ１１ｂに実行されることによって、各種処理が実現される。記憶部１３０ｂは、主記憶装置１２ｂ及び／又は補助記憶装置１３ｂを有する。

加速度センサ１４ｂは、車両９の加速度６ｖを検知するセンサである。カメラ１５ｂは、車両９に１台以上搭載され、車両９の前方、後方、側面等の少なくとも１か所以上に設置される。ＧＰＳ受信装置１６ｂは、ＧＰＳ測位値６ｇを受信する。加速度センサ１４ｂが計測した加速度６ｖと、ＧＰＳ受信装置１６ｂが受信したＧＰＳ測位値６ｇとは、カメラ１５ｂが撮像したフレームに付加されて、補助記憶部１３ｂに格納される。

通信Ｉ／Ｆ１７ｂは、速度推定装置１００との通信を制御し、補助記憶装置１３ｂに格納されているデータ９０ｄをデータ転送する。

図１１は、速度推定装置のハードウェア構成を示す図である。図１１において、速度推定装置１００は、コンピュータによって制御される端末であって、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１ａと、主記憶装置１２ａと、補助記憶装置１３ａと、入力装置１４ａと、表示装置１５ａと、通信Ｉ／Ｆ（インターフェース）１７ａと、ドライブ装置１８ａとを有し、バスＢ１に接続される。

ＣＰＵ１１ａは、主記憶装置１２ａに格納されたプログラムに従って速度推定装置１００を制御する。主記憶装置１２ａには、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等が用いられ、ＣＰＵ１１ａにて実行されるプログラム、ＣＰＵ１１ａでの処理に必要なデータ、ＣＰＵ１１ａでの処理にて得られたデータ等を記憶又は一時保存する。

補助記憶装置１３ａには、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等が用いられ、各種処理を実行するためのプログラム等のデータを格納する。補助記憶装置１３ａに格納されているプログラムの一部が主記憶装置１２ａにロードされ、ＣＰＵ１１ａに実行されることによって、各種処理が実現される。記憶部１３０ａは、主記憶装置１２ａ及び／又は補助記憶装置１３ａを有する。

入力装置１４ａは、マウス、キーボード等を有し、ユーザが速度推定装置１００による処理に必要な各種情報を入力するために用いられる。表示装置１５ａは、ＣＰＵ１１ａの制御のもとに必要な各種情報を表示する。通信Ｉ／Ｆ１７ａは、車両９のドライブレコーダ９０との通信を制御し、ドライブレコーダ９０からデータ９０ｄを受信すると、補助記憶装置１３ａに格納する。

速度推定装置１００によって行われる処理を実現するプログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read-Only Memory）等の記憶媒体１９ａによって速度推定装置１００に提供される。

ドライブ装置１８ａは、ドライブ装置１８ａにセットされた記憶媒体１９ａ（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ等）と速度推定装置１００とのインターフェースを行う。

また、記憶媒体１９ａに、後述される本実施の形態に係る種々の処理を実現するプログラムを格納し、この記憶媒体１９ａに格納されたプログラムは、ドライブ装置１８ａを介して速度推定装置１００にインストールされる。インストールされたプログラムは、速度推定装置１００により実行可能となる。

尚、プログラムを格納する媒体としてＣＤ−ＲＯＭに限定するものではなく、コンピュータが読み取り可能な媒体であればよい。コンピュータ読取可能な記憶媒体として、ＣＤ−ＲＯＭの他に、ＤＶＤディスク、ＵＳＢメモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリであっても良い。

図１２は、第二の構成例を示す図である。図１２の第二の構成例では、車両９のドライブレコーダ９０が、速度推定部４０を有する。ドライブレコーダ９０は、加速度センサ１４ｂが検知した加速度６ｖと、カメラ１５ｂが撮像した映像９ｅと、ＧＰＳ受信装置１６ｂが受信したＧＰＳ測位値６ｇとを記憶部１３０ｂに記憶する。

ドライブレコーダ９０の速度推定部４０は、記憶部１３０ｂから加速度６ｖ、映像９ｅ、ＧＰＳ測位値６ｇ等のデータを取得して、上述した速度推定処理を行う。速度推定処理の結果として得られる推定速度９ｖは、記憶部１３０ｂに記憶される。記憶部１３０ｂに記憶された、加速度６ｖ、映像９ｅ、ＧＰＳ測位値６ｇ、推定速度９ｖ等の種々のデータは、データ転送により外部へ提供される。

第二の構成例におけるドライブレコーダ９０のハードウェア構成は、第一の構成例におけるドライブレコーダ９０と同様であるのでその詳細な説明を省略する。

速度推定装置１００又はドライブレコーダ９０に実装される速度推定部４０の機能構成について説明する。図１３は、速度推定部の機能構成の一例を示す図である。

図１３において、速度推定部４０は、処理部として、交差点位置候補検出部４１と、処理区間設定部４２と、挙動簡易推定部４３と、挙動詳細推定部４４と、速度再推定部４５とを有する。各処理部は、ＣＰＵ１１ａ又は１１ｂ（以下、総称してＣＰＵ１１という）が対応するプログラムを実行することによって実現される。

速度推定部４０への入力は、加速度６ｖ、ＧＰＳ測位値６ｇ、映像９ｅ等である。交差点位置候補検出部４１と、処理区間設定部４２とは、前処理に相当する。挙動簡易推定部４３と、挙動詳細推定部４４と、速度再推定部４５とによって速度が推定される。その結果として、推定速度９ｖが出力される。

交差点位置候補検出部４１は、ＧＰＳ測位値６ｇを入力として受け取り、ＧＰＳ測位値６ｇに関する交差点及びその周辺の地図を含む地図データ７と照合することで、交差点近傍にあるか否かを判断する。複数の地図データ７が、予め用意され記憶部１３０ａ又は１３０ｂ（以下、総称して記憶部１３０という）に記憶される。

更に、交差点位置候補検出部４１は、その近傍の映像９ｅを受け取り、簡易的な画像処理によって交差点進入位置１ａを推定する。交差点進入位置１ａの推定には、ＧＰＳ測位値６ｇ及び映像９ｅを利用すれば良い。或いは、ＧＰＳ測位値６ｇのみ、又は、映像９ｅのみで検出してもよい。

処理区間設定部４２は、ＧＰＳ測位値６ｇに基づいて、交差点進入位置１ａから規定距離の範囲を処理区間８として設定し、処理区間８を挙動簡易推定部４３に通知する。解析対象範囲５は、処理区間８に包含されるものとする。

距離計算は、ＧＰＳ測位値６ｇに基づくことに限定されない。車速パルスを利用しても良いし、加速度センサ１４ｂの値を利用しても良い。ただし、加速度センサ１４ｂの値を利用する場合には、累積誤差が含まれることを考慮し、広めに処理区間８を設定することが望ましい。

挙動簡易推定部４３は、加速度６ｖとＧＰＳ測位値６ｇとから、処理区間８内の凡その車両９の速度と加速度６ｖとを推定し、挙動詳細推定部４４に渡す。

挙動詳細推定部４４は、画像間の特徴点の追跡などに、挙動簡易推定部４３で推定した車両９の速度及び角速度の推定値を利用して、映像９ｅ（動画像ともいう）から詳細な３次元解析を行うことで、カメラ１５ｂの移動量を推定して、速度再推定部４５に渡す。

交差点進入位置１ａが正解であったか否かの判断は、挙動詳細推定部４４で行っても良いし、個別の処理部として行っても良い。

速度再推定部４５は、カメラ１５ｂの移動量の推定値と、そのときの観測加速度とから、加速度センサ１４ｂの補正量を求め、処理区間８内の観測加速度データ全体の補正量を求めて速度を求める。補正量は、オフセットの値又は関数で示される。上述したように３枚のフレーム６で解析する場合ではオフセットを利用することでよいが、フレーム６が３枚以上で解析する場合では関数を利用することが望ましい。

以下に、本実施例に係るフローチャートについて説明する。図１４は、本実施例における速度推定処理の全体を説明するためのフローチャート図である。図１４において、速度推定部４０によって、まず、前処理が行われる。

交差点位置候補検出部４１によって交差点位置候補検出処理を行う（ステップＳ１０）。交差点進入位置１ａの候補が検出され、候補の中から交差点進入位置１ａが決定される。そして、処理区間設定部４２は、処理区間８を設定する（ステップＳ２０）。

速度推定部４０は、次に、速度を推定する。挙動簡易推定部４３は、車両９の挙動を簡易的に推定する（ステップＳ３０）。図６での説明が、挙動簡易推定部４３による挙動を簡易的に推定する処理に相当する。

挙動詳細推定部４４は、挙動簡易推定部４３によって簡易的に推定された車両９の挙動に基づいて、データ抽出基準位置６ｒのフレーム６と、周辺の数枚のフレーム６とに対して画像処理を行い、車両９の挙動を高精度に推定する（ステップＳ４０）。図４（Ｂ）で説明した処理（ｉ）から処理（ｉｉ）が、挙動詳細推定部４４による挙動を詳細に推定する処理に相当する。

速度再推定部４５は、加速度データの補正量を求めて、処理区間８内の位置情報を示す各フレーム６で示される加速度と求めた補正量とで、解析対象範囲５の車両９の速度を推定する（ステップＳ５０）。推定された速度（推定速度９ｖ）が出力され、記憶部１３０に格納される。図４（Ｂ）で説明した処理（ｉｉｉ）が、速度再推定部４５による車両９の速度を再推定する処理に相当する。

交差点位置候補検出部４１は、ＧＰＳ測位値６ｇと地図データ７とを照合し、交差点外から交差点内に侵入した時刻を、フレーム６から取得する。この時刻は、図６の抽出基準位置６ｒに相当する。

図１５は、交差点位置候補検出処理の第１の例を説明するためのフローチャート図である。図１５において、交差点位置候補検出部４１は、記憶部１３０から時系列にＧＰＳ測位値６ｇを取得する（ステップＳ１１１）。

交差点位置候補検出部４１は、取得したＧＰＳ測位値６ｇと地図データ７とを照合する（ステップＳ１１２）。そして、交差点位置候補検出部４１は、新たに交差点に進入したか否かを判断する（ステップＳ１１３）。交差点に進入していないもしくは以前より交差点に進入していたと判断した場合、交差点位置候補検出部４１は、ステップＳ１１５へと進む。一方、交差点に進入したと判断した場合、交差点位置候補検出部４１は、交差点候補フラグをＧＰＳ測位値６ｇに対して設定する（ステップＳ１１４）。

そして、交差点位置候補検出部４１は、全てのＧＰＳ測位値６ｇを、地図データ７と照合したか否かを判断する（ステップＳ１１５）。未照合のＧＰＳ測位値６ｇが有る場合、交差点位置候補検出部４１は、ステップＳ１１１へと戻り、上述した同様の処理を繰り返す。

一方、全てのＧＰＳ測位値６ｇを照合した場合、交差点位置候補検出部４１は、この交差点位置候補検出処理を終了する。

次に、処理区間設定部４２は、交差点候補フラグが設定されたＧＰＳ測位値６ｇを車両９が記録した時刻に基づいて、処理区間８を設定する。交差点候補フラグが設定されたＧＰＳ測位値６ｇは、図６の抽出基準位置６ｒに相当する。

処理区間設定部４２によって行われる処理区間８の設定例について図１６で説明する。図１６は、処理区間の設定例を示す図である。図１６において、車両９の進行方向は、右向きとする。

図１６におけるＧＰＳ測位値６ｇは、交差点進入位置１ａに進入する時刻に基づいて抽出した位置を示している。

範囲８ｅ−２は、ＧＰＳ測位値６ｇが解析対象範囲５の進行方向に対して最後方位置を示した場合に、車両９が実際に位置する可能性のある範囲を示す。また、範囲８ｆ−２は、ＧＰＳ測位値６ｇが解析対象範囲５の進行方向に対して最前方位置を示した場合に、車両９が実際に位置する可能性のある範囲を示す。ここで、任意のＧＰＳ測位値６ｇに対して、進行方向側を前方とし、進行方向と逆方向側を後方と呼ぶこととする。

解析対象範囲５において、交差点進入位置１ａを基点として、後方Ｌ１と前方Ｌ２の間の車両９の速度を詳細に求める場合、ＧＰＳ測位値６ｇの誤差を無視すれば、解析対象範囲５内のデータを解析すればよい。

しかし、前述したように、ＧＰＳ測位値６ｇには誤差があり、実際には、交差点進入位置１ａの後方側では、範囲８ｅ−２のどこに位置しているのかは不明である。同様に、交差点進入位置１ａの前方側では、範囲８ｆ−２のどこに位置しているのかは不明である。

ＧＰＳ測位値６ｇの列の連続性が保たれており、他のセンサ値との矛盾がない場合でも、全体的に、実際の位置からずれてシフトしている可能性もある。そこで、本来解析したい解析対象範囲５に加え、ＧＰＳ測位値６ｇの誤差分も処理区間８に含める。以下、ＧＰＳ測位値６ｇの誤差をＧＰＳ誤差という。

処理区間８の左端８ｅは、解析対象範囲５の左端がＧＰＳ測位される可能性のある位置であり、処理区間８の右端８ｆは、解析対象範囲５の右端がＧＰＳ測位される可能性のある位置である。

仮に、前方Ｌ１＝４ｍ、後方Ｌ２＝６ｍ、及びＧＰＳ誤差が±２０ｍ（９５％が存在する範囲）とすると、処理区間８は、交差点進入位置１ａから進行方向とは逆方向に２４ｍ、及び、進行方向に２６ｍの範囲を含む。

交差点位置候補検出処理の第２の例として、交差点位置候補の抽出を映像９ｅのみから行っても良い。この場合は、ＧＰＳ測位値６ｇの誤差の範囲８ｅ−２及び８ｆ−２を考慮しなくてよく、解析対象範囲５内を処理対象とすればよい。

図１７は、交差点位置候補検出処理の第２の例を説明するためのフローチャート図である。図１７において、交差点位置候補検出部４１は、記憶部１３０からフレーム６を時系列に読み込む（ステップＳ１３１）。

交差点位置候補検出部４１は、フレーム６の画像から交差点位置を簡易的に推定する（ステップＳ１３２）。そして、交差点位置候補検出部４１は、フレーム６の画像が交差点候補となるか否かを判断する（ステップＳ１３３）。交差点候補とならないと判断した場合、交差点位置候補検出部４１は、ステップＳ１３５へと進む。一方、交差点候補となると判断した場合、交差点位置候補検出部４１は、交差点候補フラグをフレーム６に対して設定する（ステップＳ１３４）。

そして、交差点位置候補検出部４１は、全てのフレーム６を処理したか否かを判断する（ステップＳ１３５）。未処理のフレーム６が存在する場合、ステップＳ１３１へと戻り、上述した同様の処理を繰り返す。

一方、全てのフレーム６を処理した場合、交差点位置候補検出部４１は、この交差点位置候補検出処理を終了する。

交差点位置候補検出処理の第３の例として、交差点位置候補の抽出において、ＧＰＳ測位値６ｇと地図データ７との照合の後、その前後の映像９ｅから交差点であることを簡易的に確認する場合について説明する。

図１８は、交差点位置候補検出処理の第３の例を説明するためのフローチャート図である。図１８において、交差点位置候補検出部４１は、記憶部１３０から時系列にＧＰＳ測位値６ｇを取得する（ステップＳ１５１）。

交差点位置候補検出部４１は、取得したＧＰＳ測位値６ｇと地図データ７とを照合する（ステップＳ１５２）。そして、交差点位置候補検出部４１は、新たに交差点に進入したか否かを判断する（ステップＳ１５３）。

交差点に進入していないと判断した場合、交差点位置候補検出部４１は、全てのＧＰＳ測位値６ｇを、地図データ７と照合したか否かを判断する（ステップＳ１５７）。未照合のＧＰＳ測位値６ｇが有る場合、交差点位置候補検出部４１は、ステップＳ１５１へと戻り、上述した同様の処理を繰り返す。一方、全てのＧＰＳ測位値６ｇを照合した場合、交差点位置候補検出部４１は、この交差点位置候補検出処理を終了する。

一方、交差点に進入したと判断した場合、交差点位置候補検出部４１は、ＧＰＳ測位値６ｇの時刻の前後のフレーム６を取得して（ステップＳ１５４）、取得した前後のフレーム６とを用いて、交差点位置を簡易的に推定する（ステップＳ１５５）。

交差点位置候補検出部４１は、交差点候補フラグをＧＰＳ測位値６ｇに対して設定して（ステップＳ１５６）、全てのＧＰＳ測位値６ｇを、地図データ７と照合したか否かを判断する（ステップＳ１５７）。未照合のＧＰＳ測位値６ｇが有る場合、交差点位置候補検出部４１は、ステップＳ１５１へと戻り、上述した同様の処理を繰り返す。一方、全てのＧＰＳ測位値６ｇを照合した場合、交差点位置候補検出部４１は、この交差点位置候補検出処理を終了する。

次に、挙動簡易推定部４３による挙動簡易推定方法について説明する。挙動簡易推定部４３では、カルマンフィルタなどを用いて車両９の挙動を推定する。以下に、加速度センサ１４ｂの値と、ＧＰＳ測位値６ｇとを用いて速度を簡易的に推定する例を説明する。加速度センサ１４ｂによって、加速度、重力成分、重力加速度成分を得ることができる。

車両９の運動モデルは等加々速度運動を仮定し、速度ｖ、加速度ａ、及び加々速度ｊを用いて、

と表せる。

観測モデルは、真の加速度ａに、重力成分のもれ込みｇを加えたｍが観測されると、

と表せる。

２時刻間（ここでは１秒とする）のＧＰＳ位置の距離差Ｌが観測されるとすると、
状態変数は、

観測変数は、

と表せる。

また、状態遷移モデルは、

観測モデルは、

観測分散は、

として、カルマンフィルタによる状態の推定を行う。

ドライブレコーダに記録されたデータを事後解析することから、カルマンスムーザを用いることも可能である。

挙動詳細推定部４４による挙動詳細推推定方法について説明する。挙動詳細推定部４４では、複数の画像を用いてカメラ１５ｂの動きを推定する。具体的な例を挙げる。

先ず、フレーム６の画像間の自然特徴点の対応付けを行う。このとき、挙動簡易推定部４３で求めた移動体の挙動をもとに画像間での自然特徴点の移動方向及び移動量を予測して、特徴点の探索範囲を絞ることで高速化する。

次に、特徴点の対応付け結果とカメラ１５ｂの内部パラメータとを用いて基本行列Ｅを求める。

そして、基本行列Ｅからカメラ１５ｂの並進Ｔと回転Ｒとを求める。

この並進成分をその画像のフレーム間の速度とし、上述したように重力加速度成分の推定値a_g_estと推定範囲の初期速度v_i₀とを求め、その位置を基準として補正した加速度成分を積分し、推定速度９ｖを得る。

上述したように、本実施例によれば、ドライブレコーダに記録されたデータを分析して、加速度センサ１４ｂの値、ＧＰＳ測位値６ｇ、及び映像９ｅのフレーム６を用いて交差点進入時に視界を遮る遮蔽物１ｅの際の位置（即ち、交差点進入位置１ａ）周辺での正確な速度変化を推定することができる。

本実施例において得られた高精度な推定速度９ｖは、ドライバの運転行動の傾向分析、交差点ごとの通過行動の傾向分析などに有効に利用される。

本発明は、具体的に開示された実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。

以上の実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
移動体に搭載したカメラによって撮影された画像及び該移動体の位置情報の少なくとも１以上に基づいて、交差点を含む挙動算出範囲を特定する特定部と、
特定した前記挙動算出範囲内で交差点進入位置を特定し、該交差点進入位置付近で取得したセンサ値に基づいて移動体の挙動を簡易的に推定する簡易推定部と、
簡易的に推定した前記移動体の挙動に基づいて、前記交差点進入位置付近の複数の画像に対して画像処理を行うことで、該移動体の詳細な挙動を推定する詳細推定部と、
該詳細な挙動を推定した前記複数の画像から、前記詳細な挙動の推定値に対する補正量を求め、該詳細な挙動の推定値と前記補正量とに基づいて前記挙動算出範囲の速度を推定する速度再推定部と、
を有することを特徴とする移動体の速度推定装置。
（付記２）
前記速度再推定部は、
前記挙動算出範囲において観測された加速度を一定の重力加速度成分を用いて補正して、前記速度を推定する
ことを特徴とする付記１記載の移動体の速度推定装置。
（付記３）
前記詳細推定部は、
前記挙動算出範囲内低速時の画像に対して前記移動体の詳細な挙動を推定する
ことを特徴とする付記１又は２記載の移動体の速度推定装置。
（付記４）
移動体に搭載したカメラによって撮影された画像及び測位した位置情報の少なくとも１以上に基づいて、交差点を含む挙動算出範囲を特定し、
特定した前記挙動算出範囲内で交差点進入位置を特定し、該交差点進入位置付近で取得したセンサ値に基づいて移動体の挙動を簡易的に推定し、
簡易的に推定した前記移動体の挙動に基づいて、前記交差点進入位置付近の複数の画像に対して画像処理を行うことで、該移動体の詳細な挙動の推定を行い、
前記詳細な挙動を推定した前記複数の画像から、前記詳細な挙動の推定値に対する補正量を求め、
前記詳細な挙動の推定値と前記補正量とに基づいて前記挙動算出範囲の速度を推定する、
処理をコンピュータが行う移動体の速度推定方法。
（付記５）
移動体に搭載したカメラによって撮影された画像及び測位した位置情報の少なくとも１以上に基づいて、交差点を含む挙動算出範囲を特定し、
特定した前記挙動算出範囲内ので交差点進入位置を特定し、該交差点進入位置付近で取得したセンサ値に基づいて移動体の挙動を簡易的に推定し、
簡易的に推定した前記移動体の挙動に基づいて、前記交差点進入位置付近の複数の画像に対して画像処理を行うことで、該移動体の詳細な挙動の推定を行い、
前記詳細な挙動を推定した前記複数の画像から、前記詳細な挙動の推定値に対する補正量を求め、
前記詳細な挙動の推定値と前記補正量とに基づいて前記挙動算出範囲の速度を推定する、
処理をコンピュータに行わせる移動体の速度推定プログラム。
（付記６）
測位値と加速度と周辺映像とを取得する取得部と、
前記周辺映像を用いて特定した交差点に進入する進入位置に基づいて、速度を推定する範囲を設定する設定部と、
前記範囲において、前記取得部が取得した前記加速度及び前記測位値を用いて、前記進入位置の挙動を簡易的に推定する簡易推定部と、
前記簡易的に推定した挙動に基づいて、前記範囲の前記周辺映像の一部分に対して画像処理を行うことで前記挙動を詳細に推定する詳細推定部、
前記詳細に推定した挙動に基づいて、取得した前記加速度の補正量を求め、該補正量で補正した加速度から速度を推定する速度推定部と
を有することを特徴とする移動体。
（付記７）
前記速度再推定部は、
前記範囲において観測された加速度を一定の重力加速度成分を用いて補正して、前記速度を推定する
ことを特徴とする付記６記載の移動体の速度推定装置。
（付記８）
前記範囲の前記周辺映像の一部分は、前記範囲内の低速時の映像を含むことを特徴とする付記６記載の移動体。

１ａ 交差点進入位置
５ 解析対象範囲
６ フレーム
６ｇ ＧＰＳ測位値、 ６ｒ 抽出基準位置
７ 地図データ
８ 処理区間
９ 車両
１１ａ、１１ｂ ＣＰＵ
１２ａ、１２ｂ 主記憶装置
１３ａ、１３ｂ 補助記憶装置
１４ａ 入力装置、 １４ｂ 加速度センサ
１５ａ 表示装置、 １５ｂ カメラ
１６ａ 出力装置、 １６ｂ ＧＰＳ受信装置
１７ａ、１７ｂ 通信Ｉ／Ｆ
１８ａ ドライブ
１９ａ 記憶媒体
４０ 速度推定部
４１ 交差点位置候補検出部
４２ 処理区間設定部
４３ 挙動簡易推定部
４４ 挙動詳細推定部
４５ 速度再推定部
９０ ドライブレコーダ
１００ 速度推定装置
１３０ａ、１３０ｂ 記憶部

Claims (5)

1. 移動体に搭載したカメラによって撮影された画像及び該移動体の位置情報の少なくとも１以上に基づいて、交差点を含む挙動算出範囲を特定する特定部と、
   特定した前記挙動算出範囲内で交差点進入位置を特定し、該交差点進入位置付近で取得したセンサ値に基づいて移動体の挙動を簡易的に推定する簡易推定部と、
   簡易的に推定した前記移動体の挙動に基づいて、前記交差点進入位置付近の複数の画像に対して画像処理を行うことで、該移動体の詳細な挙動を推定する詳細推定部と、
   該詳細な挙動を推定した前記複数の画像から、前記詳細な挙動の推定値に対する補正量を求め、該詳細な挙動の推定値と前記補正量とに基づいて前記挙動算出範囲の速度を推定する速度再推定部と、
   を有することを特徴とする移動体の速度推定装置。
2. 前記速度再推定部は、
   前記挙動算出範囲において観測された加速度を一定の重力加速度成分を用いて補正して、前記速度を推定する
   ことを特徴とする請求項１記載の移動体の速度推定装置。
3. 前記詳細推定部は、
   前記挙動算出範囲内低速時の画像に対して前記移動体の詳細な挙動を推定する
   ことを特徴とする請求項１又は２記載の移動体の速度推定装置。
4. 移動体に搭載したカメラによって撮影された画像及び測位した位置情報の少なくとも１以上に基づいて、交差点を含む挙動算出範囲を特定し、
   特定した前記挙動算出範囲内で交差点進入位置を特定し、該交差点進入位置付近で取得したセンサ値に基づいて移動体の挙動を簡易的に推定し、
   簡易的に推定した前記移動体の挙動に基づいて、前記交差点進入位置付近の複数の画像に対して画像処理を行うことで、該移動体の詳細な挙動の推定を行い、
   前記詳細な挙動を推定した前記複数の画像から、前記詳細な挙動の推定値に対する補正量を求め、
   前記詳細な挙動の推定値と前記補正量とに基づいて前記挙動算出範囲の速度を推定する、
   処理をコンピュータが行う移動体の速度推定方法。
5. 移動体に搭載したカメラによって撮影された画像及び測位した位置情報の少なくとも１以上に基づいて、交差点を含む挙動算出範囲を特定し、
   特定した前記挙動算出範囲内で交差点進入位置を特定し、該交差点進入位置付近で取得したセンサ値に基づいて移動体の挙動を簡易的に推定し、
   簡易的に推定した前記移動体の挙動に基づいて、前記交差点進入位置付近の複数の画像に対して画像処理を行うことで、該移動体の詳細な挙動の推定を行い、
   前記詳細な挙動を推定した前記複数の画像から、前記詳細な挙動の推定値に対する補正量を求め、
   前記詳細な挙動の推定値と前記補正量とに基づいて前記挙動算出範囲の速度を推定する、
   処理をコンピュータに行わせる移動体の速度推定プログラム。