JP2016528601A - 視認性が低下したエリア及びそれらの移動方向を検出するためにセンサベースの照明器具を用いる装置及び方法 - Google Patents
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Abstract
Description
1.より信頼性のある入力を可能にするために、霧センサから得られた入力値をテスト及び認証することと、
2.霧の位置付け及び移動の方向(もし存在すれば)を特定することと、
3.霧による危険な状況に関してドライバー及び/又は他の自律デバイスに警報を出すことと、
に関する。
1.有線、無線及び可視光通信手段を含む様々な種類の通信インタフェースを介して隣接するデバイスと通信可能なスマート照明デバイス。デバイスは、蓄積転送も可能であり、つまり、それらは、隣接するデバイスからデータを受信し、後にその情報を転送することができる。
2.スマート照明デバイスは、近くの車及び自律デバイスと通信し、それらに危険を知らせる。加えて、これらは、データを目的として集中型サーバに対して継続的にポーリングするという用途を有し得る。例えば車内の電子機器は、ドライバーに向けて情報を表示すること又は自動的に行動を起こすこと(フォグライトを点ける、全輪駆動にする、安定制御を有効にする、若しくは最高推奨運転速度を強調する等)を選択してもよい。自律ドローンは、重大な状況を知らせるために、その高度を上げ、警告LEDを点けてもよい。最後に、デバイスは、データを転送し、情報をやり取りして、互いに通信することもできる。一実施形態では、個々の車両が霧検出能力を有する。それは、霧を検出すると、例えば専用狭域通信(DSRC:dedicated short-range communications)ベースの無線通信を用いて、又はインターネットに接続するためにドライバーのスマートフォンを用いて、1つ又は複数の照明器具/ポールに情報を送信する。次に、照明器具/ポールは、霧情報を中央サーバに送信し、及び/又はその車両の付近の他の車両に対して、それらが潜在的事故を回避するための予防措置を取ることができるように警報を後方伝搬する。
3.霧センサユニットが照明デバイスに取り付けられる。これらのセンサは、起こり得るエラーを有するものの、霧を検出する。多くの先行技術のセンサは、±10%範囲の精度で、33フィート〜20マイルの測定範囲を有する。しかしながら、実際には、霧が多発するゾーンが緻密に監視されることから、そのようなセンサがより低い値の範囲内にあると問題なく推測することができる。本発明の更なる実施形態では、様々な検知範囲を担うようにセンサ間に多少の重複が存在する。また更なる実施形態では、LED照明器具は、自己埋め込みLED及び処理能力を利用する(例えば、前方散乱技術を用いる)ことによって、霧検知機能性を組み込む。
4.データが送られる、処理される及び保存される、1つ又は複数のプロセッサ及び1つ又は複数のデータベースを備えた集中型サーバ。
5.照明ネットワークの特定の構成要素(命名されたゲートウェイ)は、集中型サーバと通信するために固定インフラ(無線LTE、WiMAX、又は光ファイバー等の他の有線機構)に依存してもよい。
6.集中型サーバは、市の詳細な地図(これは、照明器具のGPS位置並びに各道路の交通(車)の流れの方向及び最高/最低速度規制を含み得る)を有する。
1.センサの格差及びセンサのエラーによる不確実性に対処可能なデータ入力処理及び認証機構。これは、分散機構(ここでは、「スマート」照明器具(以下に記載)によって個々に実行され、その後、隣接するデバイスと通信される)又は集中機構(ここでは、全ての情報がまず集中型サーバへ送られる)として実現することができる。
2.隣接する照明器具間の分散集約プロトコルによって行われる霧の位置付け及び移動方向機構。
3.重度の霧ゾーンにいるドライバー及び軽度の霧が存在する又は霧が全く無いエリアに依然としているドライバーに警報を出すことができる送信プロトコル。これは、照明デバイスと車両との間で、車両自体間で、及び集中型サーバから車両へと生じてもよい。
各センサデバイス202は、継続的に霧環境データを検知し、環境がどの程度「霧がかかっている」かを測定する値を出力する。上述の通り、測定される実際の基準は、様々な環境要因により、人の視野がどの程度明白に遮られるかである。従って、「霧がかかっている」という用語は、その遮断のレベルを総称するために使用される。
霧レベルの言語的クラスがまず定義される。例えば、「霧が全く無い」、「視認性不良」、「重度」、「非常に危険」等である。これらは予め定義され、霧の専門家によって事前に値の範囲と関連付けられる。霧センサからの測定値がクラスの何れか1つの範囲内であれば、ある量のメンバーシップを有するそのクラスに「属する」と言われる。これは、実際は、数字の単一値をそのクラス及びあるパーセンテージのメンバーシップを含む値のタプルへと変換するマッピングである。全パーセンテージの値の合計は、100%に相当するべきである。これが意味するのは、霧センサの主観的知覚が全メンバーシップクラスの合計によって完全に定義されることである。その結果、本発明では、クラスは重複するべきであり、並びに単一の要素及び要素の組み合わせの両方を含む。
本発明によれば、決定段階において、照明器具は、それが通信可能である隣接する照明器具を有するか否かに応じて異なって挙動する。ある実施形態では、照明器具は、送られた周期的な「ハロー」メッセージを聞くことによって及び/又は集中型サーバによって告げられる通り、それらが隣接する照明器具を有するか否かを検出することができる。これが一旦決定されると、
a)照明器具が隣接する照明器具を有さない場合、それは、メンバーシップが最も高いクラスを決定する。これは、クラス間の単純な比較である。2つの(又はそれよりも多い)クラスが同じメンバーシップを有する場合、選択されるクラスは、組み合わせ要素を常に選ぶべきである。
b)照明器具が隣接する照明器具を有する場合、それは、補足ステップを実行する(及び既刊の任意の数の証拠推論アルゴリズムに基づいて、その決定をその隣接する照明器具の決定と融合させる)。一例として、そのような出版物は、G. Shafer, A mathematical theory of evidence. Princeton university press, 1976; B. Marhic, L. Delahoche, C. Soleau, A.-M. Jolly-Desodt, and D. Menga, “Detection of abnormal sensor behaviour using tbm,” in Proceedings of the Workshop on the Theory of Belief Function, 2010;及びH. Wu, M. Siegel, and M. Siegel, “Sensor fusion using dempster-shafer theory,” in Proceedings of IEEE Instrumentation and Measurement Technology Conference, pp. 21-23, 2002を含む。これらのアルゴリズムが可能にするのは、矛盾に対処できる一方で、異なるタプルを融合させる能力である。例えば、これらのアルゴリズムの何れも、「霧が全く無い」が生じたことを90%確信している照明器具と、「重度の霧」が生じたことを90%確信している照明器具との融合を可能にする。このステップの最後には、各照明器具は、その隣接する照明器具と連絡を取り、それらの個々の決定の他に、<クラス、メンバーシップ>の最後の融合された知覚タプルを取得しているであろう。
本発明のある実施形態では、各照明器具からの単一の言語的決定が分析され、並びに、ある特定のエリア内の全照明器具の決定を分析することによって、霧の位置、そのサイズの最近の変化、及びその移動方向が特定される。分析は、集中的に(全決定を集中型サーバに送信することにより)又は分散的に(グループメンバーシッププロトコルを用いて局地的総意に達したノードによって)行われてもよい。一般性を失うこと無く、集中型解決策に関連する例が以下に提供される。
この実施形態では、集中型サーバが以下の情報を保有する集中型サーバが提供される:
a)照明器具の正確な位置。これは、例えばハンドヘルドGPS対応デバイスを用いることによって試運転段階において入手され、後にアクセス可能なデータベースに保存されたものでもよい。更に、照明器具の位置は、OLN内で適用された位置特定技術によって又は照明器具自体に取り付けられたGPSデバイスを用いて決定されてもよい。
b)GPS位置の道路へのマッピング及び照明器具の順序を特定する能力。即ち、ある特定の照明器具が別の照明器具の前又は後に来ること、及びどの照明器具が互いに隣接する照明器具であるか。
c)各道路における交通の流れの方向。
霧の移動の方向を決定するためには、一連のタイムスタンプされた推測結果が比較される。つまり、一例として、複数の個々の照明器具からの検出結果が、そのような結果の履歴(例えば、関与した照明器具の時間及び位置)を霧の移動方向を決定するために使用することができるように組み合わせられる。各推論されたエリアがどのように変化するかの方向(又はその欠如)を分析することによって、システムは、移動の方向及び速度の両方を決定することができる。
本発明の更なる実施形態では、重度の霧ゾーンにいるドライバー及び軽度の霧が存在する又は霧の全く無いエリアに依然としているドライバーに警報を出すことができる送信機構が提供される。
Claims (23)
- 視認性警報を提供する方法であって、複数の照明ユニットを含む少なくとも1つの屋外照明ネットワーク(OLN)を利用し、前記複数の照明ユニットの少なくとも2つは互いに通信し、前記方法は、
複数の視認性検出器であって、各々が前記照明デバイスの少なくとも1つと通信する複数の視認性検出器を設けるステップと、
各視認性検出器によって、地理的エリアを監視するステップと、
前記視認性検出器の2つ以上から監視データを受信するステップと、
2つ以上の視認性検出器に関連付けられた前記監視された地理的エリアによって定義される統合地理的エリアに関する視認性状況の総合的推定を導出するステップと、
前記推定された視認性状況に関する情報を送信するステップと、
を含む方法。 - 前記導出ステップは、各視認性検出器から受信されたデータからタプルセットへのマッピングを含み、前記タプルは、不明瞭な視認性のレベルに関連付けられたメンバーシップクラスを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記タプルは、各クラスに関連付けられたパーセンテージメンバーシップを含む、請求項2に記載の方法。
- 前記導出ステップが集中型サーバによって行われ、複数のライトユニットからのタプルが前記総合的推定を導出する際に利用される、請求項2に記載の方法。
- 前記導出ステップは、第1のライトユニットによって行われ、前記第1のライトユニットは、前記第1のライトユニットによって監視される地理的エリアと同じ地理的エリアの少なくとも一部を監視する少なくとも1つの隣接するライトユニットと通信し、
前記導出ステップは、前記第1のライトユニットによって監視される前記地理的エリアに関する前記第1のライトユニットによって導出された推定と、前記少なくとも1つの隣接するライトユニットによって導出された1つ又は複数の推定とを融合させることを更に含む、請求項3に記載の方法。 - 前記導出ステップは、第1のライトユニットによって行われ、前記第1のライトユニットは、前記第1のライトユニットによって監視される地理的エリアと同じ地理的エリアの少なくとも一部を監視する隣接するライトユニットと通信せず、及び
前記導出ステップは、前記メンバーシップクラス内の最も高いメンバーシップに基づいて、前記第1のライトユニットによって監視される前記地理的エリアに関する前記視認性状況を推定するステップを更に含む、請求項3に記載の方法。 - 集中型サーバによってアクセス可能な1つ又は複数のデータベースに以下の情報:
前記照明デバイスの各々及びそれに関連付けられた視認性検出器の地理的位置と、
前記照明デバイスに関連付けられた道路位置のマッピングと、
前記マッピングされた道路位置に関する交通の流れの方向及び法定制限速度と、
を保存するステップを更に含む、請求項1に記載の方法。 - 視認性の低下が存在すると決定されたエリアに近づいているドライバー並びに自律車両及びデバイスに早期警報を提供するステップを更に含む、請求項7に記載の方法。
- 前記提供ステップは、
前記視認性の低下が決定されたエリアの方向及び速度を決定することと、
1つ又は複数の道路位置において車両が前記視認性の低下が決定されたエリアに近づいている前記位置を決定することと、
を含む、請求項8に記載の方法。 - 視認性警報を提供するシステムであって、
複数の照明ユニットを含む少なくとも1つの屋外照明ネットワーク(OLN)であって、前記複数の照明ユニットの少なくとも2つは互いに通信する、少なくとも1つの屋外照明ネットワークと、
複数の視認性検出器であって、各々が前記照明デバイスの少なくとも1つと通信し、各々が地理的エリアを監視可能な複数の視認性検出器と、
前記視認性検出器の2つ以上から監視データを受信し、2つ以上の視認性検出器に関連付けられた前記監視された地理的エリアによって定義される統合地理的エリアに関する視認性状況の総合的推定を導出するデータ分析エンジンと、
前記推定された視認性状況に関する情報を送信する通信モジュールと、
を含む、システム。 - 前記データ分析エンジンは、各視認性検出器から受信されたデータからタプルセットへのマッピング手段を含み、前記タプルは、不明瞭な視認性のレベルに関連付けられたメンバーシップクラスを含む、請求項10に記載のシステム。
- 前記タプルは、各クラスに関連付けられたパーセンテージメンバーシップを含む、請求項11に記載のシステム。
- 前記データ分析エンジンが集中型サーバに常駐し、複数のライトユニットからのタプルが前記総合的推定を導出する際に利用される、請求項12に記載のシステム。
- 前記データ分析エンジンは、第1のライトユニットに常駐し、前記第1のライトユニットは、前記第1のライトユニットによって監視される地理的エリアと同じ地理的エリアの少なくとも一部を監視する少なくとも1つの隣接するライトユニットと通信し、
前記第1のライトユニットによって監視される前記地理的エリアに関する前記第1のライトユニットによって導出された推定が、前記少なくとも1つの隣接するライトユニットによって得られた1つ又は複数の推定と融合される、請求項12に記載のシステム。 - 前記データ分析エンジンは、第1のライトユニットに常駐し、前記第1のライトユニットは、前記第1のライトユニットによって監視される地理的エリアと同じ地理的エリアの少なくとも一部を監視する隣接するライトユニットと通信せず、
前記第1のライトユニットによって監視される前記地理的エリアに関する視認性状況の推定が、前記メンバーシップクラス内の最も高いメンバーシップに基づいて、前記第1のライトユニットによって導出される、請求項12に記載のシステム。 - 集中型サーバと、
1つ又は複数のデータベースと、
を更に含み、前記データベースは、以下の情報:
前記照明デバイスの各々及びそれに関連付けられた視認性検出器の地理的位置と、
前記照明デバイスに関連付けられた道路位置のマッピングと、
前記マッピングされた道路位置に関する交通の流れの方向及び法定制限速度と、
を含む、請求項10に記載のシステム。 - 視認性の低下が存在すると決定されたエリアに近づいているドライバーに早期警報を提供する手段を更に含む、請求項16に記載のシステム。
- 前記提供手段は、
前記視認性の低下が決定されたエリアの方向及び速度を決定する手段と、
1つ又は複数の道路位置において車両が前記視認性の低下が決定されたエリアに近づいている前記位置を決定する手段と、
を含む、請求項17に記載のシステム。 - 前記早期警報を提供する手段は、
前記ドライバーのハンドヘルド通信デバイスと通信を行う通信手段、
1つ又は複数のライトユニットによって前記ドライバーの車両と直接通信を行う通信手段、
前記集中型サーバから前記ドライバーの車両への通信を行う通信手段、及び
車両自体間の通信を行う通信手段、
から成る群から選択される、請求項17に記載のシステム。 - 請求項1に記載の方法を実行するための、非一時的コンピュータ可読媒体に保存された複数のプログラムコード部分を含む、コンピュータプログラム。
- 1つ又は複数の環境状況に関する警報を提供するシステムであって、
複数の照明ユニットを含む少なくとも1つの屋外照明ネットワーク(OLN)であって、前記複数の照明ユニットの少なくとも2つは互いに通信する、少なくとも1つの屋外照明ネットワークと、
複数の検出器であって、各々が前記照明デバイスの少なくとも1つと通信し、各々が地理的エリアと関連付けられた環境状況を監視可能な複数の検出器と、
前記視認性検出器の2つ以上から監視データを受信し、2つ以上の検出器に関連付けられた前記監視された地理的エリアによって定義される統合地理的エリアに関する前記1つ又は複数の環境状況の総合的推定を導出するデータ分析エンジンと、
前記推定された環境状況に関する情報を送信する通信モジュールと、
を含む、システム。 - 前記監視される環境状況は、洪水並びに霧、煙、及び塵による視認性低下状況から成る群から選択される、請求項21に記載のシステム。
- 前記推定された視認性状況に関する前記情報は、影響を受けるエリアで生じている霧の重大度、前記霧の位置、前記霧の移動の方向、及び霧の移動の速度から成る群から選択される、請求項1に記載の方法。
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