JP2017068589A - 情報処理装置、情報端末、及び、情報処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】移動体の事故を確実に防止する。
【解決手段】情報処理装置は、各移動体から撮影された画像に基づいて推定された各前記移動体の位置及び速度を示す位置情報を各前記移動体に備えられている情報端末から受信する受信部と、推定された各前記移動体の位置及び速度に基づいて予測される各前記移動体の動きに基づいて、各前記移動体間の事故の予測を行う危険予測部とを備える。本技術は、例えば、車両間の事故を予測し防止するシステムに適用することができる。
【選択図】図４

Description

本技術は、情報処理装置、情報端末、及び、情報処理方法に関し、特に、移動体の事故を防止できるようにした情報処理装置、情報端末、及び、情報処理方法に関する。

従来、自車両が山岳路や見通しの悪い狭い道路を走行中の場合、自車両に搭載されたナビゲーション装置が、接近する対向車についての情報をサーバから受信し、対向車とすれ違うことができる地点を探索して表示することが提案されている。

具体的には、ナビゲーション装置は、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信器、車速センサ、角速度ジャイロ、及び、地図データベースとのマップマッチングにより、自車両の現在位置、速度及び方位を算出する。そして、ナビゲーション装置は、自車両が山岳路や見通しの悪い狭い道路を走行中の場合、自車両の現在位置、速度及び方位、誤差情報、並びに、行き先地点情報をサーバへ送信する。

サーバは、各車両から受信した情報に基づいて、各車両のすれ違い可能性を判定し、他の車両の現在位置情報、方位情報、速度情報を含む接近情報を各車両のナビゲーション装置に送信する。接近情報を受信したナビゲーション装置は、他の車両とすれ違うことが可能な地点を探索し、地図上に表示する（例えば、特許文献１参照）。

国際公開第２００４／０６４００７号

しかしながら、特許文献１に記載の発明では、ナビゲーション装置がＧＰＳ衛星からの電波を受信できない場合、自車両の位置を検出できないため、サーバは接近情報を提供することができない。その結果、ナビゲーション装置は、他の車両とすれ違うことが可能な地点への誘導を行うことができなくなる。また、民間利用におけるＧＰＳの位置の測定精度は１０ｍ程度であるため、他の車両とのすれ違いを誤検出するおそれがある。その結果、車両のすれ違い時の事故を防止できないおそれがある。

本技術は、このような状況に鑑みてなされたものであり、車両等の移動体の事故を確実に防止できるようにするものである。

本技術の第１の側面の情報処理装置は、各移動体から撮影された画像に基づいて推定された各前記移動体の位置及び速度を示す位置情報を各前記移動体に備えられている情報端末から受信する受信部と、推定された各前記移動体の位置及び速度に基づいて予測される各前記移動体の動きに基づいて、各前記移動体間の事故の予測を行う危険予測部とを備える。

推定された各前記移動体の位置及び速度に基づいて、各前記移動体の動きを予測する動き予測部をさらに設けることができる。

前記受信部には、各前記移動体から撮影された画像内の特徴点の３次元空間内の位置を示すローカルマップを各前記情報端末から受信させ、受信された前記ローカルマップに基づいて、所定の領域内の特徴点の３次元空間の位置を示すグローバルマップを更新するグローバルマップ更新部をさらに設け、前記動き予測部には、さらに前記グローバルマップに基づいて、各前記移動体の動きを予測させることができる。

前記動き予測部には、各前記移動体が前記グローバルマップ上の静止物体を避ける動きを予測させることができる。

前記位置情報に、各前記情報端末が予測した各前記移動体の動きを含ませ、前記危険予測部には、各前記情報端末が予測した各前記移動体の動きに基づいて、各前記移動体間の事故の予測を行わせることができる。

前記危険予測部により事故にあう危険性があると予測された前記移動体に備えられている前記情報端末への危険の通知を行う危険通知部をさらに設けることができる。

前記危険通知部には、前記移動体が事故を回避するための処理に用いる制御情報を前記情報端末に送信させることができる。

前記受信部には、事故が発生する危険性がある危険領域の検出結果を各前記情報端末から受信させ、各前記情報端末による前記危険領域の検出結果に基づいて、前記危険領域を示す危険領域マップを更新する危険領域マップ更新部と、前記危険領域マップに基づいて、各前記情報端末に前記危険領域を通知する危険領域通知部とをさらに設けることができる。

前記受信部には、事故が発生する危険性がある危険領域の検出結果を各前記情報端末から受信させ、各前記情報端末による前記危険領域の検出結果に基づいて、前記危険領域を示す危険領域マップを更新する危険領域マップ更新部と、前記危険領域マップに基づいて、各前記移動体が前記危険領域内にあるか否かを判定し、判定結果を各前記情報端末に通知する危険領域判定部とをさらに設けることができる。

前記移動体の事故の発生を示す事故情報を受信した場合、前記事故に関連する位置情報を保存する記憶部をさらに設けることができる。

前記記憶部に保存されている前記位置情報に基づいて、前記移動体の事故の発生状況のシミュレーションを行うシミュレーション部をさらに設けることができる。

本技術の第１の側面の情報処理方法は、情報処理装置が、各移動体から撮影された画像に基づいて推定された各前記移動体の位置及び速度を示す位置情報を各前記移動体に備えられている情報端末から受信する受信ステップと、推定された各前記移動体の位置及び速度に基づいて予測される各前記移動体の動きに基づいて、各前記移動体間の事故の予測を行う危険予測ステップとを含む。

本技術の第２の側面の情報端末は、移動体に備えられ、前記移動体から撮影された画像に基づいて前記移動体の位置及び速度を推定する推定部と、推定された前記移動体の位置及び速度を含む位置情報を情報処理装置に送信する送信部と、前記情報処理装置から前記移動体が事故にあう危険性が通知された場合、事故を回避するための処理を行う危険回避処理部とを備える。

前記推定部には、前記移動体から撮影された画像内の特徴点と前記移動体との相対位置に基づいて、前記移動体の位置及び速度を推定させることができる。

前記特徴点の３次元空間内の位置を示すローカルマップを生成するローカルマップ生成部をさらに設け、前記送信部には、さらに前記ローカルマップを前記情報処理装置に送信させることができる。

前記特徴点に基づいて、前記移動体の周辺の物体の検出を行う物体検出部と、推定された前記移動体の位置及び速度、並びに、前記物体の検出結果に基づいて、前記移動体の事故の予測を行う危険予測部とをさらに設け、前記危険回避処理部には、さらに前記危険予測部により前記移動体が事故にあう危険性が予測された場合、事故を回避するための処理を行わせることができる。

前記推定部には、推定した前記移動体の位置及び速度に基づいて、前記移動体の動きを予測させ、前記送信部には、前記移動体の動きの予測結果を含む前記位置情報を前記情報処理装置に送信させることができる。

前記送信部には、前記情報処理装置からの情報に基づいて、事故が発生する危険性がある危険領域内に前記移動体があると判定した場合、前記位置情報を前記情報処理装置に送信させることができる。

前記危険予測部には、さらに前記危険領域の検出を行わせ、前記送信部には、前記危険領域の検出結果を前記情報処理装置に送信させることができる。

本技術の第２の側面の情報処理方法は、移動体に備えられた情報端末が、前記移動体から撮影された画像に基づいて前記移動体の位置及び速度を推定する推定ステップと、推定された前記移動体の位置及び速度を含む位置情報を情報処理装置に送信する送信ステップと、前記情報処理装置から前記移動体が事故にあう危険性が通知された場合、事故を回避するための処理を行う危険回避処理ステップとを含む。

本技術の第１の側面においては、各移動体から撮影された画像に基づいて推定された各前記移動体の位置及び速度を示す位置情報が各前記移動体に備えられている情報端末から受信され、推定された各前記移動体の位置及び速度に基づいて予測される各前記移動体の動きに基づいて、各前記移動体間の事故の予測が行われる。

本技術の第２の側面においては、移動体から撮影された画像に基づいて前記移動体の位置及び速度が推定され、推定された前記移動体の位置及び速度を含む位置情報が情報処理装置に送信され、前記情報処理装置から前記移動体が事故にあう危険性が通知された場合、事故を回避するための処理が行われる。

本技術の第１の側面によれば、移動体間の事故の予測精度が向上する。その結果、移動体の事故を確実に防止することができる。

本技術の第２の側面によれば、移動体の事故を確実に防止することができる。

なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載されたいずれかの効果であってもよい。

本技術を適用した情報処理システムの一実施の形態を示すブロック図である。 情報端末の第１の実施の形態を示すブロック図である。 ＳＬＡＭ処理部の第１の実施の形態を示すブロック図である。 サーバの第１の実施の形態を示すブロック図である。 危険領域マップの例を示す図である。 情報端末の処理の第１の実施の形態を説明するためのフローチャートである。 サーバの処理の第１の実施の形態を説明するためのフローチャートである。 サーバの処理の第１の実施の形態を説明するためのフローチャートである。 危険予測処理の第１の例を示す図である。 危険予測処理の第２の例を示す図である。 本技術の効果を説明するための図である。 本技術の効果を説明するための図である。 情報端末の第２の実施の形態を示すブロック図である。 サーバの第２の実施の形態を示すブロック図である。 情報端末の処理の第２の実施の形態を説明するためのフローチャートである。 サーバの処理の第２の実施の形態を説明するためのフローチャートである。 サーバの処理の第２の実施の形態を説明するためのフローチャートである。 ＳＬＡＭ処理部の第２の実施の形態を示すブロック図である。 コンピュータの構成例を示すブロック図である。 車両制御システムの概略的な構成の一例を示すブロック図である。 車外情報検出部及び撮像部の設置位置の一例を示す説明図である。

以下、本技術を実施するための形態（以下、実施の形態という）について説明する。なお、説明は以下の順序で行う。
１．第１の実施の形態
２．第２の実施の形態（危険領域の判定をサーバで行う場合の例）
３．第３の実施の形態（グローバルマップを用いて移動体の位置及び姿勢を直接推定する例）
４．変形例
５．応用例

＜１．第１の実施の形態＞
まず、図１乃至図１２を参照して、本技術の第１の実施の形態について説明する。

｛情報処理システム１の構成例｝
図１は、本技術を適用した情報処理システム１の一実施の形態を示している。

情報処理システム１は、情報端末１１−１乃至１１−ｎ及びサーバ１２を含むように構成される。なお、以下、情報端末１１−１乃至１１−ｎを個々に区別する必要がない場合、単に情報端末１１と称する。

各情報端末１１とサーバ１２とは、図示せぬ基地局及びネットワーク１３等を介して相互に接続されており、互いに通信を行う。なお、情報端末１１の通信方式には、任意の無線の通信方式を採用することが可能である。サーバ１２の通信方式には、任意の有線又は無線の通信方式を採用することが可能である。また、情報端末１１とサーバ１２とが、直接通信を行うようにすることも可能である。

なお、以下、各情報端末１１とサーバ１２とがネットワーク１３等を介して通信を行う場合、説明を分かりやすくするために、”ネットワーク１３等を介して”の記載を省略する。例えば、以下、”各情報端末１１とサーバ１２とが通信を行う”、”各情報端末１１とサーバ１２とが情報やデータ等の送受信を行う”等の表現を用いる。

各情報端末１１は、例えば、カーナビゲーションシステム、自動運転システム等に用いられる車載情報端末、スマートフォン、携帯電話機、タブレット、ウエアラブルデバイス、ノート型のパーソナルコンピュータ等の携帯情報端末等により構成される。

また、各情報端末１１は、それぞれ移動体に備えられる。各情報端末１１が備えられる移動体には、例えば、陸上や空中を移動する移動体が含まれる。そのような移動体には、例えば、車両、人、飛行機、ヘリコプター、ドローン、ロボット等が含まれる。また、各情報端末１１を移動体に常時設置するようにしてもよいし、或いは、一時的に移動体に設置したり、装着したり、携帯させたりするようにしてもよい。

なお、以下、ある情報端末１１に対して、当該情報端末１１が備えられている移動体を他の移動体と区別する場合、自移動体と称する。

情報処理システム１は、各情報端末１１が備えられている各移動体の危険予測を行い、各移動体が予測される事故を回避するための処理を行う。例えば、サーバ１２は、各情報端末１１からの情報やデータ等を統合し、各移動体間の危険予測を行い、予測結果を各情報端末１１に通知する。また、各情報端末１１は、自移動体から撮影された画像に基づいて、自移動体の危険予測を行う。各情報端末１１は、各情報端末１１及びサーバ１２の危険予測の結果に基づいて、自移動体が予測される事故を回避するための処理を行う。

また、サーバ１２は、例えば、各情報端末１１からの情報やデータ等に基づいて、発生した移動体の事故の発生状況のシミュレーションを行う。

｛情報端末１１ａの機能の構成例｝
図２は、図１の情報端末１１の第１の実施の形態である情報端末１１ａの機能の構成例を示している。情報端末１１ａは、カメラ１０１Ｌ，１０１Ｒ、受信部１０２、情報処理部１０３、及び、送信部１０４を含むように構成される。情報処理部１０３は、ＳＬＡＭ（Simultaneous Localization and Mapping）処理部１１１、危険領域判定部１１２、危険予測部１１３、及び、危険回避処理部１１４を含むように構成される。

カメラ１０１Ｌは、例えば、移動体の進行方向を左側から撮影する。カメラ１０１Ｌは、撮影の結果得られた画像（以下、左画像と称する）をＳＬＡＭ処理部１１１に供給する。

カメラ１０１Ｒは、例えば、移動体の進行方向を右側から撮影する。カメラ１０１Ｒは、撮影の結果得られた画像（以下、右画像と称する）をＳＬＡＭ処理部１１１に供給する。

受信部１０２は、他の情報端末１１ａ、サーバ１２、及び、図示せぬ他のサーバ等から各種の情報やデータ等を受信し、情報端末１１ａの各部に供給する。例えば、受信部１０２は、サーバ１２からグローバルマップを受信し、ＳＬＡＭ処理部１１１に供給する。また、例えば、受信部１０２は、サーバ１２から危険領域情報を受信し、危険領域判定部１１２に供給する。さらに、例えば、受信部１０２は、サーバ１２から危険通知情報を受信し、危険回避処理部１１４に供給する。

ここで、グローバルマップとは、所定の広域な領域内の静止物体の３次元空間内の位置を示すマップである。例えば、グローバルマップは、所定の領域内の静止物体の特徴点の３次元の空間座標系上の位置及び特徴量を示す情報を含む。なお、空間座標系は、例えば、緯度、経度及び地面からの高さにより表される。

危険領域情報とは、事故が発生する危険性のある危険領域の位置を示す情報である。

危険通知情報とは、サーバ１２が、移動体が事故にあう危険性を予測した場合に、事故にあう危険性のある移動体に備えられている情報端末１１ａに危険を通知するための情報である。

ＳＬＡＭ処理部１１１は、ＳＬＡＭの技術を用いて、左画像及び右画像、並びに、グローバルマップに基づいて、自移動体の速度、位置及び姿勢を推定したり、自移動体の周囲の物体を検出したり、ローカルマップを生成したりする。ＳＬＡＭ処理部１１１は、推定した自移動体の位置及び姿勢を示す位置姿勢情報を危険領域判定部１１２及び危険予測部１１３に供給する。また、ＳＬＡＭ処理部１１１は、推定した自移動体の速度を示す速度情報を危険予測部１１３に供給する。さらに、ＳＬＡＭ処理部１１１は、推定した自移動体の位置及び速度を含む位置情報を送信部１０４に供給する。また、ＳＬＡＭ処理部１１１は、自移動体の周囲の物体の検出結果を危険予測部１１３に通知する。さらに、ＳＬＡＭ処理部１１１は、生成したローカルマップを送信部１０４に供給する。また、ＳＬＡＭ処理部１１１は、グローバルマップの送信を要求するためのグローバルマップ送信要求情報を生成し、送信部１０４に供給する。

ここで、ローカルマップとは、各移動体の周辺の静止物体の３次元空間内の位置を示すマップであり、各情報端末１１により生成される。例えば、ローカルマップは、グローバルマップと同様に、各移動体の周辺の静止物体の特徴点の３次元の空間座標系上の位置及び特徴量を示す情報を含む。

危険領域判定部１１２は、危険領域情報及び自移動体の位置姿勢情報に基づいて、自移動体が危険領域内にあるか否かを判定し、判定結果をＳＬＡＭ処理部１１１に通知する。

危険予測部１１３は、自移動体の速度情報及び位置姿勢情報、並びに、自移動体の周囲の物体の検出結果に基づいて、自移動体の危険予測及び危険領域の検出処理を行う。危険予測部１１３は、危険予測の結果を危険回避処理部１１４に通知する。また、危険予測部１１３は、検出した危険領域を通知するための危険領域通知情報を生成し、送信部１０４に供給する。

危険回避処理部１１４は、危険予測部１１３による危険予測結果、及び、サーバ１２からの危険通知情報に基づいて、自移動体の危険を回避するための処理を行う。

送信部１０４は、他の情報端末１１ａ、サーバ１２、及び、図示せぬ他のサーバ等に各種の情報やデータ等を送信する。例えば、送信部１０４は、位置情報、ローカルマップ、危険領域通知情報、及び、グローバルマップ送信要求情報をサーバ１２に送信する。

｛ＳＬＡＭ処理部１１１ａの構成例｝
図３は、図２のＳＬＡＭ処理部１１１の第１の実施の形態であるＳＬＡＭ処理部１１１ａの機能の構成例を示している。ＳＬＡＭ処理部１１１ａは、推定部２０１、位置情報生成部２０２、物体検出部２０３、及び、ローカルマップ生成部２０４を含むように構成される。

推定部２０１は、カメラ２０１Ｌ及び２０１Ｒにより撮影された左画像及び右画像内の特徴点と移動体との相対位置に基づいて、自移動体の移動量、位置、姿勢及び速度を推定する。具体的には、推定部２０１は、画像補正部２１１Ｌ，２１１Ｒ、特徴点検出部２１２、視差マッチング部２１３、距離推定部２１４、特徴量算出部２１５、マップ情報記憶部２１６、動きマッチング部２１７、移動量推定部２１８、物体辞書記憶部２１９、物体認識部２２０、位置姿勢情報記憶部２２１、位置姿勢推定部２２２、及び、速度推定部２２３を含むように構成される。

画像補正部２１１Ｌ及び画像補正部２１１Ｒは、それぞれカメラ２０１Ｌから供給される左画像、及び、カメラ２０１Ｒから供給される右画像を、互いに同じ方向を向いた画像となるように補正する。画像補正部２１１Ｌは、補正後の左画像を特徴点検出部２１２及び動きマッチング部２１７に供給する。画像補正部２１１Ｒは、補正後の右画像を視差マッチング部２１３に供給する。

特徴点検出部２１２は、左画像の特徴点を検出する。特徴点検出部２１２は、検出した各特徴点の２次元の画像座標系上の位置を示す２次元位置情報を視差マッチング部２１３及び特徴量算出部２１５に供給する。なお、画像座標系は、例えば、画像内のｘ座標及びｙ座標により表される。

視差マッチング部２１３は、左画像で検出された特徴点に対応する右画像の特徴点を検出する。これにより、各特徴点の左画像上の位置と右画像上の位置の差である視差が求まる。視差マッチング部２１３は、各特徴点の左画像及び右画像における画像座標系上の位置を示す２次元位置情報を距離推定部２１４に供給する。

距離推定部２１４は、各特徴点の左画像と右画像との間の視差に基づいて、各特徴点までの距離を推定し、さらに各特徴点の３次元の空間座標系上の位置を算出する。距離推定部２１４は、各特徴点の空間座標系上の位置を示す３次元位置情報を特徴量算出部２１５に供給する。

特徴量算出部２１５は、左画像の各特徴点の特徴量を算出する。特徴量算出部２１５は、各特徴点の３次元位置情報及び特徴量を含む特徴点情報を、マップ情報記憶部２１６に記憶させる。

マップ情報記憶部２１６には、ローカルマップに用いられる特徴点情報の他、サーバ１２から供給されるグローマップが記憶される。

動きマッチング部２１７は、１つ前のフレームで検出された各特徴点の３次元位置情報をマップ情報記憶部２１６から取得する。次に、動きマッチング部２１７は、現在のフレームの左画像において、１つ前のフレームで検出された各特徴点に対応する特徴点を検出する。そして、動きマッチング部２１７は、各特徴点の１つ前のフレームにおける３次元位置情報、及び、現在のフレームにおける画像座標系上の位置を示す２次元位置情報を移動量推定部２１８に供給する。

移動量推定部２１８は、各特徴点の１つ前のフレームの３次元位置情報及び現在のフレームの２次元位置情報に基づいて、フレーム間の自移動体（より正確には、カメラ２０１Ｌ）の位置及び姿勢の移動量を推定する。移動量推定部２１８は、推定した自移動体の位置及び姿勢の移動量を示す移動量情報を、物体検出部２０３、位置姿勢推定部２２２、及び、速度推定部２２３に供給する。

物体認識部２２０は、物体辞書記憶部２１９に記憶されている物体辞書に基づいて、左画像内の物体の認識を行う。物体認識部２２０は、物体の認識結果に基づいて、自移動体（より正確には、カメラ２０１Ｌ）の空間座標系における位置及び姿勢の初期値（以下、初期位置及び初期姿勢と称する）を設定する。物体認識部２２０は、設定した初期位置及び初期姿勢を示す初期位置姿勢情報を位置姿勢情報記憶部２２１に記憶させる。

位置姿勢推定部２２２は、位置姿勢情報記憶部２２１に記憶されている初期位置姿勢情報、又は、前のフレームの位置姿勢情報、並びに、自移動体の移動量の推定結果に基づいて、自移動体の位置及び姿勢を推定する。また、位置姿勢推定部２２２は、必要に応じて、マップ情報記憶部２１６に記憶されているグローバルマップに基づいて、推定した自移動体の位置及び姿勢の補正を行う。位置姿勢推定部２２２は、推定した自移動体の位置及び姿勢を示す位置姿勢情報を、危険領域判定部１１２、危険予測部１１３、位置情報生成部２０２、及び、速度推定部２２３に供給するとともに、位置姿勢情報記憶部２２１に記憶させる。

速度推定部２２３は、推定された自移動体の移動量を経過時間で除算することにより、自移動体の速度を推定する。速度推定部２２３は、推定した速度を示す速度情報を危険予測部１１３及び位置情報生成部２０２に供給する。

位置情報生成部２０２は、危険領域判定部１１２から自移動体が危険領域内にあることを通知された場合、自移動体の位置及び速度を含む位置情報を生成する。位置情報生成部２０２は、生成した位置情報を送信部１０４に供給する

物体検出部２０３は、移動量情報、並びに、マップ情報記憶部２１６に記憶されている１つ前のフレームと現在のフレームの特徴点情報に基づいて、自移動体の周囲の静止物体及び移動体を検出する。物体検出部２０３は、自移動体の周囲の静止物体及び移動体の検出結果を危険予測部１１３及びローカルマップ生成部２０４に通知する。

ローカルマップ生成部２０４は、危険領域判定部１１２から自移動体が危険領域内にあることを通知された場合、自移動体の周囲の静止物体及び移動体の検出結果、並びに、マップ情報記憶部２１６に記憶されている現在のフレームの特徴点情報に基づいて、ローカルマップを生成する。ローカルマップ生成部２０４は、生成したローカルマップを送信部１０４に供給する。また、ローカルマップ生成部２０４は、生成したローカルマップを含み、グローバルマップの送信をサーバ１２に要求するためのグローバルマップ送信要求情報を生成し、送信部１０４に供給する。

｛サーバ１２の第１の実施の形態｝
図４は、図１のサーバ１２の第１の実施の形態であるサーバ１２ａの機能の構成例を示している。

サーバ１２ａは、受信部３０１、位置情報記憶部３０２、マップ情報記憶部３０３、グローバルマップ更新部３０４、危険領域マップ更新部３０５、動き予測部３０６、危険予測部３０７、危険通知部３０８、シミュレーション部３０９、グローバルマップ検索部３１０、危険領域通知部３１１、及び、送信部３１２を含むように構成される。

受信部３０１は、各情報端末１１ａ及び図示せぬ他のサーバ等から各種の情報やデータ等を受信し、サーバ１２ａの各部に供給する。例えば、受信部３０１は、各情報端末１１ａから位置情報を受信し、位置情報記憶部３０２に記憶させる。また、例えば、受信部３０１は、各情報端末１１ａからローカルマップ及び危険領域情報を受信し、マップ情報記憶部３０３に記憶させる。さらに、例えば、受信部３０１は、各情報端末１１ａからグローバルマップ送信要求情報を受信し、グローバルマップ検索部３１０に供給する。また、例えば、受信部３０１は、他のサーバから移動体の事故の発生を示す事故情報、及び、事故のシミュレーションの実行の指令を受信し、シミュレーション部３０９に供給する。

グローバルマップ更新部３０４は、マップ情報記憶部３０３に記憶されている各情報端末１１ａにより生成されたローカルマップに基づいて、マップ情報記憶部３０３に記憶されているグローバルマップを更新する。

危険領域マップ更新部３０５は、マップ情報記憶部３０３に記憶されている各情報端末１１ａからの危険領域通知情報に基づいて、マップ情報記憶部３０３に記憶されている危険領域マップを更新する。

ここで、危険領域マップとは、事故が発生する危険性がある危険領域の位置を示すマップである。例えば、危険領域マップでは、グローバルマップがカバーする領域をグリッド状に分割し、グリッド毎に危険領域であるか否かが示される。

なお、図５に示されるように、危険領域マップのグリッドを階層構造にしてもよい。具体的には、図５では、グリッドを２層構造とした危険領域マップの例が示されている。まず、第１階層において各グリッドが危険領域であるか否かが判定される。そして、第１階層において危険領域であると判定されたグリッドにおいて、当該グリッドをさらに分割した第２階層の各グリッドが危険領域であるか否かが判定される。

例えば、図５の例では、斜線で示される危険領域である第１階層のグリッドＧ１が、第２階層において複数のグリッドに分割されている。次に、第２階層のグリッド毎に危険領域であるか否かが判定される。なお、この例では、斜線で示される第２階層のグリッドＧ２ａ乃至Ｇ２ｄが危険領域であると判定されている。

これにより、第２階層において危険領域であるか否かを判定するグリッドの数を削減することができ、処理の負荷を軽減することができる。

動き予測部３０６は、位置情報記憶部３０２に記憶されている各情報端末１１ａからの位置情報、及び、マップ情報記憶部３０３に記憶されているグローバルマップに基づいて、各移動体の動きを予測する。動き予測部３０６は、各移動体の動きの予測結果を動き予測部３０６に通知する。

危険予測部３０７は、各移動体の動きの予測結果に基づいて、各移動体の危険予測を行い、予測結果を危険通知部３０８に供給する。

危険通知部３０８は、危険な状態が検出された移動体、すなわち、事故にあう危険性が予測された移動体に備えられている情報端末１１ａに危険の通知等を行うための危険通知情報を生成する。危険通知部３０８は、生成した危険通知情報を送信部３１２に供給する。

シミュレーション部３０９は、事故情報に示される事故に関連する位置情報を位置情報記憶部３０２に保存するように設定する。また、シミュレーション部３０９は、図示せぬ入力部から、又は、受信部３０１を介して他のサーバ等から、事故のシミュレーションの実行の指令を受信した場合、位置情報記憶部３０２に記憶されている位置情報に基づいて、指定された事故の発生状況のシミュレーションを行う。或いは、シミュレーション部３０９は、事故の発生状況のシミュレーションを行うためのシミュレーションデータを生成し、送信部３１２に供給する。

グローバルマップ検索部３１０は、マップ情報記憶部３０３に記憶されているグローバルマップにおいて、グローバルマップ送信要求情報に含まれるローカルマップの画像検索を行う。グローバルマップ検索部３１０は、検索した領域及びその周辺の領域のマップをグローバルマップから抽出し、抽出したマップを送信部３１２に供給する。

危険領域通知部３１１は、マップ情報記憶部３０３に記憶されている危険領域マップに示される危険領域毎に危険領域情報を生成し、送信部３１２に供給する。

送信部３１２は、各情報端末１１ａ及び他のサーバ等に各種の情報やデータ等を送信する。例えば、送信部３１２は、危険通知情報、シミュレーションデータ、グローバルマップ、及び、危険領域情報を各情報端末１１ａに送信する。

｛情報処理システム１の処理の第１の実施の形態｝
次に、図６乃至図１２を参照して、情報処理システム１の処理の第１の実施の形態について説明する。

（情報端末１１ａの処理）
まず、図６のフローチャートを参照して、情報端末１１ａの処理について説明する。

ステップＳ１において、推定部２０１は、自移動体の移動量、位置及び姿勢を推定する。

具体的には、画像補正部２１１Ｌ及び画像補正部２１１Ｒは、それぞれカメラ２０１Ｌから供給される左画像、及び、カメラ２０１Ｒから供給される右画像を、互いに同じ方向を向いた画像となるように補正する。画像補正部２１１Ｌは、補正後の左画像を特徴点検出部２１２及び動きマッチング部２１７に供給する。画像補正部２１１Ｒは、補正後の右画像を視差マッチング部２１３に供給する。

特徴点検出部２１２は、左画像の特徴点を検出する。特徴点の検出方法には、例えば、Harrisコーナー等の任意の方法を用いることができる。特徴点検出部２１２は、検出した各特徴点の画像座標系上の位置を示す２次元位置情報を視差マッチング部２１３に供給する。

視差マッチング部２１３は、左画像で検出された特徴点に対応する右画像の特徴点を検出する。視差マッチング部２１３は、各特徴点の左画像及び右画像における画像座標系上の位置を示す２次元位置情報を距離推定部２１４に供給する。

距離推定部２１４は、各特徴点の左画像と右画像との間の視差に基づいて、各特徴点までの距離を推定し、さらに各特徴点の３次元の空間座標系上の位置を算出する。距離推定部２１４は、各特徴点の空間座標系上の位置を示す３次元位置情報を特徴量算出部２１５に供給する。

特徴量算出部２１５は、左画像の各特徴点の特徴量を算出する。特徴量には、例えばＳＵＲＦ（Speeded Up Robust Features）等、任意の特徴量を用いることができる。特徴量算出部２１５は、各特徴点の３次元位置情報及び特徴量を含む特徴点情報を、マップ情報記憶部２１６に記憶させる。

動きマッチング部２１７は、１つ前のフレームで検出された各特徴点の３次元位置情報をマップ情報記憶部２１６から取得する。次に、動きマッチング部２１７は、現在のフレームの左画像において、１つ前のフレームで検出された各特徴点に対応する特徴点を検出する。そして、動きマッチング部２１７は、各特徴点の１つ前のフレームにおける３次元位置情報、及び、現在のフレームにおける画像座標系上の位置を示す２次元位置情報を移動量推定部２１８に供給する。

移動量推定部２１８は、１つ前のフレームと現在のフレームとの間における自移動体（より正確には、カメラ２０１Ｌ）の移動量を推定する。例えば、移動量推定部２１８は、次式（１）のコスト関数ｆの値が最小となる移動量ｄＸを算出する。

ｆ＝Σ||Ｚ_t−proj（ｄＸ，Ｍ_t-1）||² ・・・（１）

なお、移動量ｄＸは、１つ前のフレームから現在のフレームまでの間の自移動体（より正確には、カメラ２０１Ｌ）の位置及び姿勢の移動量を示している。例えば、移動量ｄＸは、空間座標系における３軸方向（３自由度）の位置及び各軸まわり（３自由度）の姿勢の移動量を示す。

また、Ｍ_t-1とＺ_tは、対応する特徴点の１つ前のフレームと現在のフレームの位置を示している。より具体的には、Ｍ_t-1は、１つ前のフレームの空間座標系上の特徴点の位置を示し、Ｚ_tは、現在のフレームの画像座標系上の特徴点の位置を示している。

さらに、proj（ｄＸ，Ｍ_t-1）は、１つ前のフレームにおける特徴点の空間座標系上の位置Ｍ_t-1を、移動量ｄＸを用いて、現在のフレームの左画像の画像座標系上に射影した位置を示している。すなわち、proj（ｄＸ，Ｍ_t-1）は、１つ前のフレームにおける特徴点の位置Ｍ_t-1と移動量ｄＸに基づいて、現在のフレームの左画像上の特徴点の位置を推定したものである。

移動量推定部２１８は、式（１）に示される各特徴点のＺ_t−proj（ｄＸ，Ｍ_t-1）の二乗和が最小となる移動量ｄＸを、例えば最小二乗法等により求める。すなわち、移動量推定部２１８は、１つ前のフレームにおける特徴点の空間座標系上の位置Ｍ_t-1及び移動量ｄＸに基づいて、現在のフレームの左画像の特徴点の画像座標系上の位置を推定した場合の誤差が最小となる移動量ｄＸを求める。移動量推定部２１８は、求めた移動量ｄＸを示す移動量情報を、物体検出部２０３、位置姿勢推定部２２２、及び、速度推定部２２３に供給する。

位置姿勢推定部２２２は、１つ前のフレームにおける位置姿勢情報を位置姿勢情報記憶部２２１から取得する。そして、位置姿勢推定部２２２は、１つ前のフレームにおける自移動体の位置及び姿勢に、移動量推定部２１８により推定された移動量ｄＸを加算することにより、現在の自移動体の位置及び姿勢を推定する。

なお、位置姿勢推定部２２２は、最初のフレームにおける自移動体の位置及び姿勢の推定を行う場合、初期位置姿勢情報を位置姿勢情報記憶部２２１から取得する。そして、位置姿勢推定部２２２は、自移動体の初期位置及び初期姿勢に、移動量推定部２１８により推定された移動量ｄＸを加算することにより、自移動体の位置及び姿勢を推定する。

また、位置姿勢推定部２２２は、必要に応じて、マップ情報記憶部２１６に記憶されているグローバルマップに基づいて、推定した自移動体の位置及び姿勢の補正を行う。

位置姿勢推定部２２２は、推定した自移動体の位置及び姿勢を示す位置姿勢情報を、危険領域判定部１１２、危険予測部１１３、位置情報生成部２０２、及び、速度推定部２２３に供給するとともに、位置姿勢情報記憶部２２１に記憶させる。

ステップＳ２において、速度推定部２２３は、自移動体の速度を推定する。具体的には、速度推定部２２３は、移動量推定部２１８により推定された移動量ｄＸを経過時間で除算することにより、自移動体の速度を推定する。速度推定部２２３は、推定した速度を示す速度情報を危険予測部１１３及び位置情報生成部２０２に供給する。

ステップＳ３において、物体検出部２０３は、周囲の物体の検出を行う。具体的には、物体検出部２０３は、１つ前のフレームと現在のフレームの特徴点情報をマップ情報記憶部２１６から取得する。次に、物体検出部２０３は、１つ前のフレームの特徴点と現在のフレームの特徴点とのマッチングを行い、フレーム間における各特徴点の動きを検出する。次に、物体検出部２０３は、移動量推定部２１８により推定された移動量ｄＸに基づく自移動体の動きに対応する動きをしている特徴点と、自移動体の動きに対応する動きをしていない特徴点とを区別する。次に、物体検出部２０３は、自移動体の動きに対応する動きをしている特徴点に基づいて、自移動体の周囲の静止物体を検出する。また、物体検出部２０３は、自移動体の動きに対応する動きをしていない特徴点に基づいて、自移動体の周囲の移動体を検出する。そして、物体検出部２０３は、自移動体の周囲の静止物体及び移動体の検出結果を危険予測部１１３及びローカルマップ生成部２０４に通知する。

ステップＳ４において、危険領域判定部１１２は、自移動体が危険領域内にあるか否かを判定する。具体的には、自移動体が、後述する図７のステップＳ１０２においてサーバ１２ａから送信される危険領域情報の受信エリア内に存在する場合、受信部１０２は、危険領域情報を受信する。受信部１０２は、受信した危険領域情報を危険領域判定部１１２に供給する。

危険領域判定部１１２は、位置姿勢推定部２２２により推定された自移動体の位置が、受信した危険領域情報に示される危険領域内であるか否かを判定する。そして、自移動体が危険領域内にあると判定された場合、処理はステップＳ５に進む。

ステップＳ５において、情報端末１１ａは、位置情報及びローカルマップをサーバ１２ａに送信する。具体的には、危険領域判定部１１２は、自移動体が危険領域内にあることを位置情報生成部２０２及びローカルマップ生成部２０４に通知する。

位置情報生成部２０２は、速度推定部２２３により推定された自移動体の速度、並びに、位置姿勢推定部２２２からの位置姿勢情報に含まれる自移動体の位置を含む位置情報を生成する。位置情報生成部２０２は、生成した位置情報を送信部１０４に供給する。

ローカルマップ生成部２０４は、現在のフレームの特徴点情報をマップ情報記憶部２１６から取得する。次に、ローカルマップ生成部２０４は、取得した特徴点情報から、物体検出部２０３により検出された周囲の移動体の特徴点に関する情報を削除する。そして、ローカルマップ生成部２０４は、残った特徴点情報に基づいてローカルマップを生成し、生成したローカルマップを送信部１０４に供給する。

送信部１０４は、取得した位置情報及びローカルマップをサーバ１２ａに送信する。

その後、処理はステップＳ６に進む。

一方、ステップＳ４において、危険領域判定部１１２は、位置姿勢推定部２２２により推定された自移動体の位置が、受信した危険領域情報に示される危険領域内でない場合、又は、危険領域情報を受信していない場合、自移動体が危険領域内にないと判定する。そして、ステップＳ５の処理はスキップされ、処理はステップＳ６に進む。

ステップＳ６において、危険予測部１１３は、危険予測を行う。具体的には、危険予測部１１３は、推定された自移動体の速度及び位置、並びに、自移動体の周囲の物体の検出結果に基づいて、周囲の物体との間で、衝突、追突、接触等の事故が発生する危険性を予測する。なお、危険予測部１１３は、必要に応じて、推定された自移動体の姿勢をさらに用いて危険予測を行うようにしてもよい。危険予測部１１３は、危険予測の結果を危険回避処理部１１４に通知する。

なお、例えば、危険予測部１１３は、自移動体及び周囲の移動体の速度及び進行方向、並びに、自移動体と周囲の物体との間の距離等に基づいて、事故が発生する危険性の度合いや重大度を示す危険度を算出するようにしてもよい。

ステップＳ７において、危険回避処理部１１４は、自移動体が事故にあう危険性があるか否かを判定する。

具体的には、危険回避処理部１１４が、危険予測部１１３による危険予測の結果に基づいて、自移動体が事故にあう危険性があると判定した場合、処理はステップＳ８に進む。

また、サーバ１２ａは、後述する図７のステップＳ１０８において、危険な状態を検出した場合、ステップＳ１０９において、事故にあう危険性があると予測した移動体に危険通知情報を送信する。そして、危険回避処理部１１４は、受信部１０２を介して危険通知情報を受信した場合、自移動体が事故にあう危険性があると判定し、処理はステップＳ８に進む。

ステップＳ８において、危険回避処理部１１４は、事故を回避するための処理を行う。

例えば、危険回避処理部１１４は、自移動体が乗り物である場合、乗り物の運転又は操縦をしている人に対して警告を行う。また、例えば、危険回避処理部１１４は、自移動体が人である場合、その人に対して警告を行う。なお、警告内容は、任意に設定することが可能である。例えば、単に危険の通知のみを行うようにしてもよいし、事故を回避する方法を通知するようにしてもよい。また、警告方法には、画像、音声、光の点滅、操作部の振動等の任意の方法を採用することができる。

また、例えば、危険回避処理部１１４は、自移動体が乗り物である場合、事故を回避するように自移動体の動作を制御することも可能である。例えば、危険回避処理部１１４は、事故を回避するために、乗り物である自移動体のブレーキを作動させたり、減速させたり、進行方向を変更させたりすることが可能である。

さらに、例えば、危険予測部１１３により危険度が算出されている場合、危険度に応じて処理内容を変更するようにしてもよい。例えば、危険回避処理部１１４は、危険度に応じて、自移動体の停止、減速、方向転換、警告等の中から処理を選択して実行するようにしてもよい。

また、危険回避処理部１１４は、例えば、サーバ１２ａから受信した危険通知情報に、事故を回避するための処理に用いる制御情報が含まれる場合、その制御情報に従って処理を行う。

ステップＳ９において、危険予測部１１３は、予測した事故の相手が移動体であるか否かを判定する。予測された事故の相手が移動体であると判定された場合、処理はステップＳ１０に進む。

ステップＳ１０において、危険予測部１１３は、危険領域の通知を行う。具体的には、危険予測部１１３は、現在の自移動体の位置を他の移動体との事故が発生する危険性のある危険領域とみなし、危険領域を通知するための危険領域通知情報を生成する。危険領域通知情報は、例えば、自移動体の位置、危険領域を検出した時刻、予測された事故の相手である他の移動体の位置、及び、天気等の環境条件を含む。危険予測部１１３は、生成した危険領域通知情報を、送信部１０４を介してサーバ１２ａに送信する。

その後、処理はステップＳ１１に進む。

なお、サーバ１２ａは、後述する図７のステップＳ１０１において、危険領域通知情報を受信する。

一方、ステップＳ９において、危険予測部１１３が、予測した事故の相手が移動体ではなく静止物体であると判定した場合、ステップＳ１０の処理はスキップされ、処理はステップＳ１１に進む。

また、ステップＳ７において、自移動体が事故にあう危険性がないと判定された場合、ステップＳ８乃至Ｓ１０の処理はスキップされ、処理はステップＳ１１に進む。

ステップＳ１１において、ローカルマップ生成部２０４は、グローバルマップの送信を要求するか否かを判定する。グローバルマップの送信を要求すると判定された場合、処理はステップＳ１２に進む。

なお、グローバルマップの送信を要求する条件は任意に設定することができる。例えば、マップ情報記憶部２１６にグローバルマップが記憶されていない場合に、グローバルマップの送信を要求するようにしてもよい。或いは、例えば、所定の日付、曜日、又は、時間帯等に、グローバルマップの送信を要求するようにしてもよい。或いは、例えば、現在の自移動体の位置が、マップ情報記憶部２１６に記憶されているグローバルマップの外に出そうな場合又はグローバルマップの外に出ている場合、グローバルマップの送信を要求するようにしてもよい。

ステップＳ１２において、ローカルマップ生成部２０４は、グローバルマップの送信を要求する。具体的には、ローカルマップ生成部２０４は、上述したステップＳ５と同様の処理により、ローカルマップを生成する。そして、ローカルマップ生成部２０４は、生成したローカルマップを含むグローバルマップ送信要求情報を生成し、生成したグローバルマップ送信要求情報を、送信部１０４を介してサーバ１２ａに送信する。

サーバ１２ａは、後述する図７のステップＳ１０３において、グローバルマップ送信要求情報を受信し、ステップＳ１０５において、要求元の自移動体の周辺のグローバルマップを送信する。

ステップＳ１３において、受信部１０２は、サーバ１２ａから送信されたグローバルマップを受信する。受信部１０２は、受信したグローバルマップをマップ情報記憶部２１６に記憶させる。

その後、処理はステップＳ１に戻り、ステップＳ１以降の処理が実行される。

一方、ステップＳ１１において、グローバルマップの送信を要求しないと判定された場合、処理はステップＳ１に戻り、ステップＳ１以降の処理が実行される。

（サーバ１２ａの処理）
次に、図７及び図８のフローチャートを参照して、図６の情報端末１１ａの処理に対応して実行される、サーバ１２ａの処理について説明する。

ステップＳ１０１において、受信部３０１は、各情報端末１１ａから送信されてくる位置情報、ローカルマップ及び危険領域通知情報の受信を開始する。受信部３０１は、受信した位置情報を位置情報記憶部３０２に記憶させる。また、受信部３０１は、受信したローカルマップ及び危険領域通知情報をマップ情報記憶部３０３に記憶させる。

ステップＳ１０２において、サーバ１２ａは、危険領域情報の送信を開始する。例えば、危険領域通知部３１１は、マップ情報記憶部３０３に記憶されている危険領域マップに示される危険領域毎に危険領域情報を生成する。各危険領域情報には、危険領域の位置を示す情報が含まれる。危険領域通知部３１１は、生成した危険領域情報を送信部３１２に供給する。

送信部３１２は、例えば、各危険領域情報を、対応する危険領域及びその周辺を含む領域にそれぞれ送信する。

ステップＳ１０３において、グローバルマップ検索部３１０は、グローバルマップの送信が要求されたか否かを判定する。グローバルマップ検索部３１０は、図６のステップＳ１２において情報端末１１ａから送信されたグローバルマップ送信要求情報を、受信部３０１を介して受信した場合、グローバルマップの送信が要求されたと判定し、処理はステップＳ１０４に進む。

ステップＳ１０４において、グローバルマップ検索部３１０は、要求元の移動体周辺のグローバルマップを検索する。具体的には、グローバルマップ検索部３１０は、マップ情報記憶部３０３に記憶されているグローバルマップにおいて、グローバルマップ送信要求情報に含まれるローカルマップの画像及び特徴量の検索を行う。

ステップＳ１０５において、グローバルマップ検索部３１０は、グローバルマップを送信する。具体的には、グローバルマップ検索部３１０は、ステップＳ１０４の処理で検索された領域及びその周辺の領域のマップをグローバルマップから抽出する。グローバルマップ検索部３１０は、抽出したマップを、送信部３１２を介して、要求元の情報端末１１ａに送信する。

その後、処理はステップＳ１０６に進む。

一方、ステップＳ１０３において、グローバルマップの送信が要求されていないと判定された場合、ステップＳ１０４及びＳ１０５の処理はスキップされ、処理はステップＳ１０６に進む。

ステップＳ１０６において、動き予測部３０６は、各移動体の動きを予測する。具体的には、動き予測部３０６は、所定の時間前から現在までの間に位置情報記憶部３０２に蓄積された各情報端末１１ａからの位置情報に基づいて、各移動体の動きを予測する。動き予測部３０６は、各移動体の動きの予測結果を危険予測部３０７に通知する。

このとき、動き予測部３０６は、さらにグローバルマップを用いて移動体の動きを予測するようにしてもよい。例えば、動き予測部３０６は、グローバルマップにおいて、位置情報により予測される移動体の進行方向に静止物体が存在する場合、移動体がその静止物体を避けるように動くと予測するようにしてもよい。すなわち、動き予測部３０６は、移動体がグローバルマップ上の静止物体を避ける動きを予測するようにしてもよい。これにより、より正確に移動体の動きを予測することができる。

ステップＳ１０７において、危険予測部３０７は、危険予測を行う。具体的には、危険予測部３０７は、各移動体の動きの予測結果に基づいて、各移動体が、他の移動体との間で衝突、追突、接触等の事故が発生する危険性を予測する。

例えば、危険予測部３０７は、各移動体の動きの予測結果に基づいて、今後複数の移動体間の距離が所定の距離以内になることが予測される場合、当該複数の移動体が事故にあう危険性があると予測する。

例えば、図９及び図１０に示されるように、一方の車線に移動体である車両４０１と車両４０２が前後に並んで走行し、対向車線に移動体である車両４０３と車両４０４が前後に並んで走行している例について検討する。

図９の例では、車両４０１乃至４０４は、それぞれ速度ｖ１ａ乃至ｖ４ａで走行している。そして、速度ｖ４ａ＞速度ｖ３ａであり、車両４０３と車両４０４との間の距離が所定の距離以内になることが予測される場合、車両４０３と車両４０４との間に事故が発生する危険性がある（危険な状態である）と予測される。

一方、車両４０１と車両４０３が、対向車線上ですれ違うことが予測されるが、車両４０１と車両４０３との間は一定の距離が確保されるため、車両４０１及び車両４０３との間で事故が発生する危険性はない（危険な状態ではない）と判定される。また、速度ｖ１ａと速度ｖ２ａがほぼ等しい場合、車両４０１と車両４０２との間は一定の距離が確保されるため、車両４０１と車両４０２との間で事故が発生する危険性はない（危険な状態ではない）と判定される。

図１０の例では、車両４０１乃至４０４は、それぞれ速度ｖ１ｂ乃至ｖ４ｂで走行している。そして、車両４０２が対向車線の方向に進んでおり、車両４０２と車両４０３との間の距離が所定の距離以内になることが予測される場合、車両４０２と車両４０３との間で事故が発生する危険性がある（危険な状態である）と予測される。

一方、速度ｖ３ｂと速度ｖ４ｂがほぼ等しい場合、車両４０３と車両４０４との間は一定の距離が確保されるため、車両４０３と車両４０４との間で事故が発生する危険性はない（危険な状態ではない）と判定される。

また、例えば、危険予測部３０７は、移動体の速度及び進行方向、並びに、移動体間の距離等に基づいて、事故が発生する危険性の度合いや事故の重大度を示す危険度を算出するようにしてもよい。

ステップＳ１０８において、危険予測部３０７は、危険な状態を検出したか否かを判定する。例えば、危険予測部３０７は、ステップＳ１０９の処理の結果、移動体間の事故が発生する危険性を検出した場合、危険な状態を検出したと判定し、処理はステップＳ１０９に進む。

ステップＳ１０９において、危険通知部３０８は、事故にあう危険性のある移動体に危険を通知する。具体的には、危険予測部３０７は、事故にあう危険性のある移動体の位置、速度、及び、進行方向等を示す情報を危険通知部３０８に供給する。

危険通知部３０８は、事故にあう危険性のある移動体毎に、事故の相手となる他の移動体の位置、速度、及び、進行方向等を含む危険通知情報を生成する。なお、危険通知情報に、事故を回避するための方法を示す情報や、移動体が事故を回避するための処理に用いる制御情報等を含めるようにしてもよい。

また、例えば、危険通知部３０８は、危険予測部３０７により危険度が算出されている場合、危険度に応じて危険通知情報の内容を変更するようにしてもよい。例えば、危険通知部３０８は、危険度が高い場合、危険通知情報に移動体に対する制御情報を含め、危険度が低い場合、制御情報を含めないようにしてもよい。

また、例えば、危険通知部３０８は、危険度に応じて、危険通知情報に含める制御情報の内容を変更するようにしてもよい。例えば、危険通知部３０８は、危険度が高い場合、移動体の停止を指令する制御情報を含め、危険度が低い場合、移動体の減速を指令する制御情報を含めるようにしてもよい。

危険通知部３０８は、生成した危険通知情報を、送信部３１３を介して、事故にあう危険性のある移動体に備られている情報端末１１ａにそれぞれ送信する。

その後、処理は、ステップＳ１１０に進む。

一方、ステップＳ１０８において、危険な状態を検出していないと判定された場合、ステップＳ１０９の処理はスキップされ、処理はステップＳ１１０に進む。

ステップＳ１１０において、グローバルマップ更新部３０４は、グローバルマップを更新するか否かを判定する。グローバルマップを更新すると判定された場合、処理はステップＳ１１１に進む。

なお、グローバルマップを更新する条件は任意に設定することが可能である。例えば、所定の日付、曜日、又は、時間帯等にグローバルマップを更新するようにしてもよい。或いは、例えば、所定の時間間隔でグローバルマップを更新するようにしてもよい。或いは、例えば、マップ情報記憶部３０３において、前回の更新後の各情報端末１１ａからのローカルマップの蓄積量が所定の量以上になった場合に、グローバルマップを更新するようにしてもよい。

ステップＳ１１１において、グローバルマップ更新部３０４は、グローバルマップを更新する。例えば、グローバルマップ更新部３０４は、前回の更新後にマップ情報記憶部３０３に蓄積されているローカルマップと、マップ情報記憶部３０３に記憶されているグローバルマップとの比較を行い、情報が異なる領域を抽出する。グローバルマップ更新部３０４は、抽出したグローバルマップの領域のうち、ローカルマップの信頼度が高い領域を、ローカルマップの情報に置き換える。ここで、ローカルマップの信頼度が高い領域とは、例えば、所定の数以上の情報端末１１ａからのローカルマップの情報が一致する領域等である。

このように、各情報端末１１ａから送信されるローカルマップに基づいて、グローバルマップを更新することにより、各地の状況の変化がリアルタイムにグローバルマップに反映される。

例えば、移動体が所定の期間以上同じ位置にとどまっている場合に、その移動体の情報をグローバルマップに反映することができる。例えば、長時間駐車している車両等をグローバルマップに反映することができる。

また、例えば、静止物体が新たに出現したり、位置が変化したり、消滅したりした場合に、その変化をグローバルマップに反映することができる。たとえ、倒れてきた樹木、落下してきた岩等をグローバルマップに反映することができる。

そして、各地の状況の変化がリアルタイムにグローバルマップに更新されることにより、各移動体の危険予測の精度が向上し、より確実に事故を防止することが可能になる。

グローバルマップ更新部３０４は、更新したグローバルマップをマップ情報記憶部３０３に記憶させる。

その後、処理はステップＳ１１２に進む。

一方、ステップＳ１１０において、グローバルマップを更新しないと判定された場合、ステップＳ１１１の処理はスキップされ、処理はステップＳ１１２に進む。

ステップＳ１１２において、危険領域マップ更新部３０５は、危険領域マップを更新するか否かを判定する。危険領域マップを更新すると判定された場合、処理はステップＳ１１３に進む。

なお、危険領域マップを更新する条件は任意に設定することが可能である。例えば、所定の日付、曜日、又は、時間帯等に危険領域マップを更新するようにしてもよい。或いは、例えば、所定の時間間隔で危険領域マップを更新するようにしてもよい。或いは、例えば、グローバルマップの更新に合わせて危険領域マップを更新するようにしてもよい。或いは、例えば、マップ情報記憶部３０３において、前回の更新後の各情報端末１１ａからの危険領域情報の蓄積量が所定の量以上になった場合に、危険領域マップを更新するようにしてもよい。

ステップＳ１１３において、危険領域マップ更新部３０５は、危険領域マップを更新する。例えば、危険領域マップ更新部３０５は、現時点で危険領域マップにおいて危険領域に設定されていない領域のうち、各情報端末１１ａから危険領域であると通知された頻度が所定の閾値を超えた領域を、新たに危険領域に設定する。また、例えば、危険領域マップ更新部３０５は、現在危険領域に設定されている領域であっても、各情報端末１１ａから危険領域であると通知される頻度が非常に低い場合、危険領域の設定を外すようにしてもよい。

その後、処理はステップＳ１１４に進む。

一方、ステップＳ１１２において、危険領域マップを更新しないと判定された場合、ステップＳ１１３の処理はスキップされ、処理はステップＳ１１４に進む。

ステップＳ１１４において、シミュレーション部３０９は、事故が発生したか否かを判定する。例えば、シミュレーション部３０９は、受信部３０１を介して、外部のサーバや情報端末１１ａ等から、移動体の事故の発生を示す事故情報を受信した場合、事故が発生したと判定し、処理はステップＳ１１５に進む。

なお、事故情報を送信する外部のサーバとして、例えば、eCallシステムのサーバ等が想定される。

ステップＳ１１５において、シミュレーション部３０９は、事故に関連する位置情報を保存するように設定する。例えば、シミュレーション部３０９は、位置情報記憶部３０２に記憶されている位置情報のうち、送信時刻が事故の発生時刻前後の所定の期間内であり、位置情報に示される位置が事故の発生場所を含む所定の範囲内である位置情報を、発生した事故に関連する位置情報に設定する。事故に関連する位置情報は、例えば、古い位置情報を位置情報記憶部３０２から消去する場合でも、消去されずにそのまま保存される。

その後、処理はステップＳ１１６に進む。

一方、ステップＳ１１４において、事故が発生していないと判定された場合、ステップＳ１１５の処理はスキップされ、処理はステップＳ１１６に進む。

ステップＳ１１６において、シミュレーション部３０９は、事故のシミュレーションの実行が指令されたか否かを判定する。例えば、シミュレーション部３０９は、図示せぬ入力部を介して事故のシミュレーションの実行の指令が入力されたり、或いは、受信部３０１を介して、他のサーバ等から事故のシミュレーションの実行の指令を受信した場合、事故のシミュレーションの実行が指令されたと判定し、処理はステップＳ１１７に進む。

ステップＳ１１７において、シミュレーション部３０９は、事故のシミュレーションを実行する。例えば、シミュレーション部３０９は、シミュレーションにより再現する事故に関連する位置情報を位置情報記憶部３０２から取得する。そして、例えば、シミュレーション部３０９は、取得した位置情報に基づいて、事故の発生状況を示すシミュレーション画像を生成し、表示する。例えば、シミュレーション画像において、事故の現場付近の事故の発生前後の移動体の動きが再現される。

或いは、例えば、シミュレーション部３０９は、取得した位置情報に基づいて、上述したシミュレーション画像を表示するためのシミュレーションデータを生成する。そして、シミュレーション部３０９は、生成したシミュレーションデータを、送信部３１２を介して、要求元の他のサーバに送信する。

その後、処理はステップＳ１０３に戻り、ステップＳ１０３以降の処理が実行される。

一方、ステップＳ１１６において、事故のシミュレーションの実行が指令されていないと判定された場合、処理はステップＳ１０３に戻り、ステップＳ１０３以降の処理が実行される。

以上のようにして、情報端末１１が備えられている移動体の事故を確実に防止することができる。

例えば、ＳＬＡＭを用いることにより、移動体の位置及び速度の推定精度が向上し、移動体の危険予測の精度が向上するため、移動体の事故を確実に防止することができる。

具体的には、例えば、ＧＰＳを用いて移動体の位置を測定する場合、ＧＰＳ衛星からの電波を受信が困難な都市部等において、移動体の位置を正確に測定することができない。また、民間利用におけるＧＰＳの位置の測定精度は１０ｍ程度である。従って、ＧＰＳを用いた場合、移動体の危険予測の精度が低下する場合がある。

一方、各情報端末１１ａでは、ＳＬＡＭを用いることにより、周囲の条件や環境によらずに、安定して各移動体の位置、姿勢及び速度を高精度に推定することができる。例えば、ＳＬＡＭでは、数ｃｍの精度で移動体の位置を推定することができる。従って、各移動体の動きの推定精度が向上し、移動体の危険予測の精度が向上する。

また、サーバ１２ａにおいて、各移動体間の危険予測を行うことにより、各移動体単独で危険予測を行う場合と比較して、危険予測の精度が向上する。

具体的には、ＳＬＡＭは、基本的に静止物に対する移動体の位置及び姿勢を推定する技術であり、周囲の移動体の認識を主目的とする技術ではない。また、ＳＬＡＭでは、カメラの死角にある画像に写らない他の移動体を認識することができない。

例えば、図１１の例では、異なる道を進んでいる車両４２１と車両４２２が、同じ交差点に差し掛かっている。しかし、この交差点は、道路脇の木により見通しが悪くなっており、車両４２１及び車両４２２から、お互いの車両の動きを認識することが困難である。

また、例えば、図１２の例では、駐車中の車両４３３及び車両４３３により、車両４３１の前方の視界が遮られている。従って、車両４３１から、対向車線から接近中の車両４３２の動きを認識することが困難である。

これに対して、サーバ１２ａは、車両４２１及び車両４２２、並びに、車両４３１及び車両４３２の位置情報を収集し、各車両の動きを予測した上で、各車両の危険予測を行う。これにより、サーバ１２ａは、車両４２１と車両４２２の事故、及び、車両４３１と車両４３２に事故の発生を予測し、未然に防ぐことができる。

さらに、サーバ１２ａは、各情報端末１１ａからローカルマップを収集し、収集したローカルマップに基づいてグローバルマップを更新する。これにより、各地の状況の変化を迅速かつ正確にグローバルマップに反映することができため、各移動体の危険予測の精度が向上し、確実に各移動体の事故を防止することができる。

また、例えば、移動体の位置を検出するために、危険領域毎に監視カメラ等を設置する必要がないため、工事やコストの削減を実現することができる。

さらに、サーバ１２ａは、事故に関連する位置情報を保存し、後で事故の発生状況のシミュレーションを行うことができるので、現場検証、事故の原因の解析、事故防止の対策等を支援することができる。

＜２．第２の実施の形態＞
次に、図１３乃至図１７を参照して、本技術の第２の実施の形態について説明する。

｛情報端末１１の第２の実施の形態｝
図１３は、図１の情報端末１１の第２の実施の形態である情報端末１１ｂの機能の構成例を示している。なお、図中、図２と対応する部分には、同じ符号を付してある。

情報端末１１ｂは、図２の情報端末１１ａと比較して、情報処理部１０３の代わりに情報処理部５０１が設けられている点が異なる。情報処理部５０１は、情報処理部１０３と比較して、危険領域判定部１１２の代わりに、 危険領域判定部５１１が設けられている点が異なる。

危険領域判定部５１１は、自移動体が危険領域内にあるか否かの判定結果を、受信部１０２を介してサーバ１２ｂ（図１４）から受信する。 危険領域判定部５１１は、受信した判定結果に基づいて、自移動体が危険領域内にあるか否かを判定し、判定結果をＳＬＡＭ処理部１１１に通知する。

｛サーバ１２の第２の実施の形態｝
図１４は、図１のサーバ１２の第２の実施の形態であるサーバ１２ｂの機能の構成例を示している。なお、図中、図４と対応する部分には、同じ符号を付してある。

サーバ１２ｂは、図４のサーバ１２ａと比較して、グローバルマップ検索部３１０及び危険領域通知部３１１の代わりに、グローバルマップ検索部６０１及び危険領域判定部６０２が設けられている点が異なる。

グローバルマップ検索部６０１は、受信部３０１を介して、各情報端末１１ｂからグローバルマップ送信要求情報を受信する。そして、グローバルマップ検索部６０１は、マップ情報記憶部３０３に記憶されているグローバルマップにおいて、グローバルマップ送信要求情報に含まれるローカルマップの画像検索を行う。グローバルマップ検索部６０１は、検索した領域及びその周辺の領域のマップをグローバルマップから抽出し、抽出したマップを、送信部３１２を介して要求元の情報端末１１ｂに送信する。また、グローバルマップ検索部６０１は、検索結果に基づいて、要求元の移動体の現在位置を検出し、検出結果を危険領域判定部６０２に供給する。

危険領域判定部６０２は、グローバルマップ検索部３１０により検出された要求元の移動体の現在位置が、マップ情報記憶部３０３に記憶されている危険領域マップに示される危険領域内であるか否かを判定する。危険領域判定部６０２は、判定結果を、送信部３１２を介して、グローバルマップの要求元の情報端末１１ｂに送信する。

｛情報処理システム１の処理の第２の実施の形態｝
次に、図１５乃至図１７を参照して、情報処理システム１の処理の第２の実施の形態について説明する。

（情報端末１１ｂの処理）
まず、図１５のフローチャートを参照して、情報端末１１ｂの処理について説明する。

ステップＳ２０１乃至Ｓ２０３において、図６のステップＳ１乃至Ｓ３と同様の処理が実行される。

ステップＳ２０４において、 危険領域判定部５１１は、自移動体が危険領域内にあるか否かを判定する。具体的には、 危険領域判定部５１１は、サーバ１２ｂから自移動体が危険領域内にあるという判定結果を受信している場合、自移動体が危険領域内にあると判定し、処理はステップＳ２０５に進む。

ステップＳ２０５において、図６のステップＳ５の処理と同様に、位置情報及びローカルマップがサーバ１２ｂに送信される。

その後、処理はステップＳ２０６に進む。

一方、ステップＳ２０４において、 危険領域判定部５１１は、サーバ１２ｂから自移動体が危険領域外にあるという判定結果を受信している場合、又は、サーバ１２ｂから判定結果を受信していない場合、自移動体が危険領域内にないと判定する。そして、ステップＳ２０５の処理はスキップされ、処理はステップＳ２０６に進む。

ステップＳ２０６乃至Ｓ２１０において、図６のステップＳ６乃至Ｓ１０と同様の処理が実行される。

ステップＳ２１１において、図６のステップＳ１１の処理と同様に、グローバルマップの送信を要求するか否かが判定される。グローバルマップの送信を要求すると判定された場合、処理はステップＳ２１２に進む。

ステップＳ２１２において、図６のステップＳ１２の処理と同様に、グローバルマップ送信要求情報がサーバ１２ａに送信される。

サーバ１２ａは、後述する図１６のステップＳ３０２において、グローバルマップ送信要求情報を受信し、ステップＳ３０５において、要求元の自移動体の周辺のグローバルマップ及び危険領域の判定結果を送信する。

ステップＳ２１３において、受信部１０２は、サーバ１２ａから送信されたグローバルマップ及び危険領域の判定結果を受信する。受信部１０２は、受信したグローバルマップをマップ情報記憶部２１６に記憶させ、危険領域の判定結果を 危険領域判定部５１１に供給する。

その後、処理はステップＳ２０１に戻り、ステップＳ２０１以降の処理が実行される。

一方、ステップＳ２１１において、グローバルマップの送信を要求しないと判定された場合、処理はステップＳ２０１に戻り、ステップＳ２０１以降の処理が実行される。

（サーバ１２ｂの処理）
次に、図１６及び図１７のフローチャートを参照して、図１５の情報端末１１ｂの処理に対応して実行される、サーバ１２ｂの処理について説明する。

ステップＳ３０１において、図７のステップＳ１０１の処理と同様に、各情報端末１１ｂから送信されてくる位置情報、ローカルマップ及び危険領域通知情報の受信が開始される。

ステップＳ３０２において、図７のステップＳ１０３の処理と同様に、グローバルマップの送信が要求されたか否かが判定される。グローバルマップの送信が要求されたと判定された場合、処理はステップＳ３０３に進む。

ステップＳ３０３において、図７のステップＳ１０４の処理と同様に、要求元の移動体周辺のグローバルマップが検索される。また、グローバルマップ検索部３１０は、検索結果に基づいて、要求元の移動体の現在位置を検出し、検出結果を危険領域判定部６０２に供給する。

ステップＳ３０４において、危険領域判定部６０２は、要求元の移動体が危険領域内にあるか否かを判定する。具体的には、危険領域判定部６０２は、グローバルマップ検索部３１０により検出された要求元の移動体の現在位置が、マップ情報記憶部３０３に記憶されている危険領域マップに示される危険領域内にあるか否かを判定する。

ステップＳ３０５において、サーバ１２ｂは、グローバルマップ及び危険領域の判定結果を送信する。具体的には、グローバルマップ検索部３１０は、ステップＳ３０５の処理で検索された領域及びその周辺の領域のマップをグローバルマップから抽出する。グローバルマップ検索部３１０は、抽出したマップを送信部３１２に供給する。

危険領域判定部６０２は、ステップＳ３０４の処理における判定結果を送信部３１２に通知する。

送信部３１２は、グローバルマップ検索部３１０から供給されたマップ、及び、危険領域判定部６０２から通知された判定結果を、要求元の情報端末１１ｂに送信する。

その後、処理はステップＳ３０６に進む。

一方、ステップＳ３０２において、グローバルマップの送信が要求されていないと判定された場合、ステップＳ３０３乃至Ｓ３０５の処理はスキップされ、処理はステップＳ３０６に進む。

その後、ステップＳ３０６乃至Ｓ３１７において、図７のステップＳ１０６乃至Ｓ１１７と同様の処理が実行される。そして、処理はステップＳ３０２に戻り、ステップＳ３０２以降の処理が実行される。

この第２の実施の形態では、各移動体が危険領域内にあるか否かがサーバ１２ｂで判定されるため、各情報端末１１ｂの処理を軽減することができる。

＜３．第３の実施の形態＞
次に、図１８を参照して、本技術の第３の実施の形態について説明する。

第３の実施の形態は、第１の実施の形態と比較して、情報端末１１のＳＬＡＭ処理部１１１の構成が異なる。

｛ＳＬＡＭ処理部１１１ｂの構成例｝
図１８は、図２のＳＬＡＭ処理部１１１の第２の実施の形態であるＳＬＡＭ処理部１１１ｂの機能の構成例を示している。なお、図中、図３と対応する部分には同じ符号を付してある。

ＳＬＡＭ処理部１１１ｂは、図３のＳＬＡＭ処理部１１１ａと比較して、推定部２０１の代わりに、推定部７０１が設けられている点が異なる。推定部７０１は、推定部２０１と比較して、特徴量算出部２１５、動きマッチング部２１７、移動量推定部２１８、物体辞書記憶部２１９、物体認識部２２０、及び、位置姿勢推定部２２２の代わりに、特徴量算出部７１１、画像検索部７１２、特徴点マッチング部７１３、位置姿勢推定部７１４、及び、移動量推定部７１５が設けられている点が異なる。

特徴量算出部７１１は、ＳＬＡＭ処理部１１１ａの特徴量算出部２１５と同様に、左画像の各特徴点の特徴量を算出する。特徴量算出部７１１は、各特徴点に関する特徴点情報を、画像検索部７１２及び特徴点マッチング部７１３に供給するとともに、マップ情報記憶部２１６に記憶させる。

画像検索部７１２は、特徴量算出部７１１から供給された特徴量情報に基づいて、マップ情報記憶部２１６に記憶されているグローバルマップの中から、左画像と類似する画像を検索する。すなわち、画像検索部７１２は、グローバルマップの中から、自移動体の周辺の画像を検索する。画像検索部７１２は、検出された画像（以下、類似画像と称する）を特徴点マッチング部７１３に供給する。

特徴点マッチング部７１３は、特徴量算出部７１１から供給された特徴量情報に基づいて、特徴点検出部２１２により検出された特徴点に対応する類似画像の特徴点を検出する。特徴点マッチング部７１３は、類似画像、及び、特徴点の検出結果を位置姿勢推定部７１４に供給する。

位置姿勢推定部７１４は、類似画像における特徴点の位置に基づいて、グローバルマップ（すなわち、空間座標系）における自移動体（より正確には、カメラ２０１Ｌ）の位置及び姿勢を推定する。位置姿勢推定部７１４は、自移動体の位置及び姿勢を示す位置姿勢情報を、危険領域判定部１１２、危険予測部１１３、位置情報生成部２０２、速度推定部２２３、及び、移動量推定部７１５に供給するとともに、位置姿勢情報記憶部２２１に記憶させる。

移動量推定部７１５は、位置姿勢情報記憶部２２１に記憶されている１つ前のフレームと現在のフレームの位置姿勢情報に基づいて、１つ前のフレームと現在のフレームとの間の自移動体の位置及び姿勢の移動量を推定する。移動量推定部７１５は、推定した自移動体の位置及び姿勢の移動量を示す移動量情報を、物体検出部２０３及び速度推定部２２３に供給する。

このように、第３の実施の形態では、グローバルマップを用いて、移動体の位置及び姿勢が直接推定される。

＜４．変形例＞
以下、上述した本技術の実施の形態の変形例について説明する。

｛移動体の位置、姿勢、速度等の推定方法に関する変形例｝
以上の説明では、２台のカメラを用いたステレオカメラ方式のＳＬＡＭを用いる例を示したが、例えば、１台又は３台以上のカメラを用いたＳＬＡＭを用いて、移動体の位置、姿勢、速度等を推定するようにしてもよい。

また、以上の説明では、ＳＬＡＭ処理部１１１ａが、隣接するフレームの画像（１つ前のフレームの画像と現在のフレームの画像）を用いて、動きマッチング、移動量推定、位置姿勢推定、物体検出等の処理を行う例を示したが、例えば、２フレーム以上離れた画像（例えば、２以上のＮフレーム前の画像と現在のフレームの画像）を用いて処理を行うようにしてもよい。これは、ＳＬＡＭ処理部１１１ｂについても同様である。

さらに、ＳＬＡＭ以外の方法により、移動体から撮影した画像に基づいて、移動体の位置、姿勢、速度等を推定するようにすることも可能である。

｛危険領域マップに関する変形例｝
例えば、危険領域マップの各危険領域に危険度を設定し、情報端末１１が、危険度に応じた処理を行うようにしてもよい。

また、例えば、時間帯、季節、天候等により、危険な領域及び危険度は異なる。そこで、時間帯、季節、天候等の違いにより複数の危険領域マップを作成し、複数の危険領域マップを使い分けるようにしてもよい。

また、以上の説明では、情報端末１１が、他の移動体との事故にあう危険性を検出した場所を危険領域としてサーバ１２に通知する例を示したが、異なる方法により危険領域を検出するようにすることが可能である。例えば、左画像又は右画像内で、進行方向の視界を遮る領域が所定の割合以上になる場所を危険領域として検出するようにしてもよい。

｛装置の構成や処理分担に関する変形例｝
以上の説明では、各移動体の動きをサーバ１２で予測する例を示したが、例えば、各情報端末１１が、サーバ１２ａの動き予測部３０６と同様の処理により自移動体の動きを予測し、予測結果を位置情報に含めてサーバ１２に送信するようにしてもよい。そして、例えば、サーバ１２が、各情報端末１１からの移動体の動きの予測結果に基づいて、各移動体の危険予測を行うようにしてもよい。

また、例えば、カメラ１０１Ｌ，１０１Ｒを情報端末１１の外部に設けるようにしてもよい。

｛本技術の適用範囲について｝
以上の説明では、主に移動体が車両である場合を例に挙げて説明したが、上述したように、本技術は、移動体が車両以外の人、飛行機、ヘリコプター、ドローン等の場合にも適用することができる。また、本技術は、移動体が、原動機により動く車両の場合だけでなく、レール又は架線により運転する車両や、人の力により動く車両等の場合にも適用することができる。さらに、車両の運転方法（例えば、自動運転、マニュアル運転、遠隔操作等）の違いに関わらず、本技術は適用することが可能である。

また、本技術は、例えば、多くの移動体が行き交う場合や、移動体からの死角が発生しやすい場合に適用すると、大きな効果が得られる。例えば、ヘッドマウントディスプレイを装着した人がＡＲ（拡張現実）やＶＲ（仮想現実）のアプリケーションを利用する場合、多くの人が行き交う路上やイベント会場等において、人同士の衝突、追突、接触等の事故が発生しやすい。そこで、例えば、上述した情報端末１１をウエアラブルデバイスにより実現し、人同士の事故を回避するように人を誘導することが想定される。

さらに、飛行機、ドローン、ヘリコプター等の空中を移動する移動体の場合、移動体から地上を撮影するようにすることにより、ＳＬＡＭ技術を適用することが可能になる。

また、本技術は、２種類以上の移動体間の事故を防止する場合にも適用することができる。例えば、自動車、自転車及び人の間の事故、自動車と電車の間の事故等を防止する場合にも適用することができる。

＜５．応用例＞
｛コンピュータの構成例｝
上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行することもできるし、ソフトウエアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行する場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、コンピュータにインストールされる。ここで、コンピュータには、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータや、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどが含まれる。

図１９は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウエアの構成例を示すブロック図である。

コンピュータにおいて、CPU（Central Processing Unit）９０１，ROM（Read Only Memory）９０２，RAM（Random Access Memory）９０３は、バス９０４により相互に接続されている。

バス９０４には、さらに、入出力インタフェース９０５が接続されている。入出力インタフェース９０５には、入力部９０６、出力部９０７、記憶部９０８、通信部９０９、及びドライブ９１０が接続されている。

入力部９０６は、キーボード、マウス、マイクロフォンなどよりなる。出力部９０７は、ディスプレイ、スピーカなどよりなる。記憶部９０８は、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる。通信部９０９は、ネットワークインタフェースなどよりなる。ドライブ９１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリなどのリムーバブルメディア９１１を駆動する。

以上のように構成されるコンピュータでは、CPU９０１が、例えば、記憶部９０８に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース９０５及びバス９０４を介して、RAM９０３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。

コンピュータ（CPU９０１）が実行するプログラムは、例えば、パッケージメディア等としてのリムーバブルメディア９１１に記録して提供することができる。また、プログラムは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供することができる。

コンピュータでは、プログラムは、リムーバブルメディア９１１をドライブ９１０に装着することにより、入出力インタフェース９０５を介して、記憶部９０８にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部９０９で受信し、記憶部９０８にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM９０２や記憶部９０８に、あらかじめインストールしておくことができる。

なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。

また、本明細書において、システムとは、複数の構成要素（装置、モジュール（部品）等）の集合を意味し、すべての構成要素が同一筐体中にあるか否かは問わない。したがって、別個の筐体に収納され、ネットワークを介して接続されている複数の装置、及び、１つの筐体の中に複数のモジュールが収納されている１つの装置は、いずれも、システムである。

さらに、本技術の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。

例えば、本技術は、１つの機能をネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成をとることができる。

また、上述のフローチャートで説明した各ステップは、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。

さらに、１つのステップに複数の処理が含まれる場合には、その１つのステップに含まれる複数の処理は、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。

｛車両制御システムへの適用例｝
また、上述したように、情報端末１１は、例えば、自動車、電気自動車、ハイブリッド電気自動車、自動二輪車などのいずれかの種類の車両に搭載される装置として実現することが可能である。

図２０は、本技術が適用され得る車両制御システム１０００の概略的な構成の一例を示すブロック図である。車両制御システム１０００は、通信ネットワーク１００１を介して接続された複数の電子制御ユニットを備える。図２０に示した例では、車両制御システム１０００は、駆動系制御ユニット１００２、ボディ系制御ユニット１００４、バッテリ制御ユニット１００５、車外情報検出装置１００７、車内情報検出装置１０１０、及び統合制御ユニット１０１２を備える。これらの複数の制御ユニットを接続する通信ネットワーク１００１は、例えば、ＣＡＮ（Controller Area Network）、ＬＩＮ（Local Interconnect Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）又はＦｌｅｘＲａｙ（登録商標）等の任意の規格に準拠した車載通信ネットワークであってよい。

各制御ユニットは、各種プログラムにしたがって演算処理を行うマイクロコンピュータと、マイクロコンピュータにより実行されるプログラム又は各種演算に用いられるパラメータ等を記憶する記憶部と、各種制御対象の装置を駆動する駆動回路とを備える。各制御ユニットは、通信ネットワーク１００１を介して他の制御ユニットとの間で通信を行うためのネットワークＩ／Ｆを備えるとともに、車内外の装置又はセンサ等との間で、有線通信又は無線通信により通信を行うための通信Ｉ／Ｆを備える。図２０では、統合制御ユニット１０１２の機能構成として、マイクロコンピュータ１０５１、汎用通信Ｉ／Ｆ１０５２、専用通信Ｉ／Ｆ１０５３、測位部１０５４、ビーコン受信部１０５５、車内機器Ｉ／Ｆ１０５６、音声画像出力部１０５７、車載ネットワークＩ／Ｆ１０５８及び記憶部１０５９が図示されている。他の制御ユニットも同様に、マイクロコンピュータ、通信Ｉ／Ｆ及び記憶部等を備える。

駆動系制御ユニット１００２は、各種プログラムにしたがって車両の駆動系に関連する装置の動作を制御する。例えば、駆動系制御ユニット１００２は、内燃機関又は駆動用モータ等の車両の駆動力を発生させるための駆動力発生装置、駆動力を車輪に伝達するための駆動力伝達機構、車両の舵角を調節するステアリング機構、及び、車両の制動力を発生させる制動装置等の制御装置として機能する。駆動系制御ユニット１００２は、ＡＢＳ（Antilock Brake System）又はＥＳＣ（Electronic Stability Control）等の制御装置としての機能を有してもよい。

駆動系制御ユニット１００２には、車両状態検出部１００３が接続される。車両状態検出部１００３には、例えば、車体の軸回転運動の角速度を検出するジャイロセンサ、車両の加速度を検出する加速度センサ、あるいは、アクセルペダルの操作量、ブレーキペダルの操作量、ステアリングホイールの操舵角、エンジン回転数又は車輪の回転速度等を検出するためのセンサのうちの少なくとも一つが含まれる。駆動系制御ユニット１００２は、車両状態検出部１００３から入力される信号を用いて演算処理を行い、内燃機関、駆動用モータ、電動パワーステアリング装置又はブレーキ装置等を制御する。

ボディ系制御ユニット１００４は、各種プログラムにしたがって車体に装備された各種装置の動作を制御する。例えば、ボディ系制御ユニット１００４は、キーレスエントリシステム、スマートキーシステム、パワーウィンドウ装置、あるいは、ヘッドランプ、バックランプ、ブレーキランプ、ウィンカー又はフォグランプ等の各種ランプの制御装置として機能する。この場合、ボディ系制御ユニット１００４には、鍵を代替する携帯機から発信される電波又は各種スイッチの信号が入力され得る。ボディ系制御ユニット１００４は、これらの電波又は信号の入力を受け付け、車両のドアロック装置、パワーウィンドウ装置、ランプ等を制御する。

バッテリ制御ユニット１００５は、各種プログラムにしたがって駆動用モータの電力供給源である二次電池１００６を制御する。例えば、バッテリ制御ユニット１００５には、二次電池１００６を備えたバッテリ装置から、バッテリ温度、バッテリ出力電圧又はバッテリの残存容量等の情報が入力される。バッテリ制御ユニット１００５は、これらの信号を用いて演算処理を行い、二次電池１００６の温度調節制御又はバッテリ装置に備えられた冷却装置等の制御を行う。

車外情報検出装置１００７は、車両制御システム１０００を搭載した車両の外部の情報を検出する。例えば、車外情報検出装置１００７には、撮像部１００８及び車外情報検出部１００９のうちの少なくとも一方が接続される。撮像部１００８には、ＴｏＦ（Time Of Flight）カメラ、ステレオカメラ、単眼カメラ、赤外線カメラ及びその他のカメラのうちの少なくとも一つが含まれる。車外情報検出部１００９には、例えば、現在の天候又は気象を検出するための環境センサ、あるいは、車両制御システム１０００を搭載した車両の周囲の他の車両、障害物又は歩行者等を検出するための周囲情報検出センサが含まれる。

環境センサは、例えば、雨天を検出する雨滴センサ、霧を検出する霧センサ、日照度合いを検出する日照センサ、及び降雪を検出する雪センサのうちの少なくとも一つであってよい。周囲情報検出センサは、超音波センサ、レーダ装置及びＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging、Laser Imaging Detection and Ranging）装置のうちの少なくとも一つであってよい。これらの撮像部１００８及び車外情報検出部１００９は、それぞれ独立したセンサないし装置として備えられてもよいし、複数のセンサないし装置が統合された装置として備えられてもよい。

ここで、図２１は、撮像部１００８及び車外情報検出部１００９の設置位置の例を示す。撮像部１１０１Ｆ，１１０１Ｌ，１１０１Ｒ，１１０１Ｂ，１１０１Ｃは、例えば、車両１１００のフロントノーズ、サイドミラー、リアバンパ、バックドア及び車室内のフロントガラスの上部のうちの少なくとも一つの位置に設けられる。フロントノーズに備えられる撮像部１１０１Ｆ及び車室内のフロントガラスの上部に備えられる撮像部１１０１Ｃは、主として車両１１００の前方の画像を取得する。サイドミラーに備えられる撮像部１１０１Ｌ，１１０１Ｒは、主として車両１１００の側方の画像を取得する。リアバンパ又はバックドアに備えられる撮像部１１０１Ｂは、主として車両１１００の後方の画像を取得する。車室内のフロントガラスの上部に備えられる撮像部１１０１Ｃは、主として先行車両又は、歩行者、障害物、信号機、交通標識又は車線等の検出に用いられる。

なお、図２１には、それぞれの撮像部１１０１Ｆ，１１０１Ｌ，１１０１Ｒ，１１０１Ｂの撮影範囲の一例が示されている。撮像範囲ａは、フロントノーズに設けられた撮像部１１０１Ｆの撮像範囲を示し、撮像範囲ｂ，ｃは、それぞれサイドミラーに設けられた撮像部１１０１Ｌ，１１０１Ｒの撮像範囲を示し、撮像範囲ｄは、リアバンパ又はバックドアに設けられた撮像部１１０１Ｂの撮像範囲を示す。例えば、撮像部１１０１Ｆ，１１０１Ｌ，１１０１Ｒ，１１０１Ｂで撮像された画像データが重ね合わせられることにより、車両１１００を上方から見た俯瞰画像が得られる。

車両１１００のフロント、リア、サイド、コーナ及び車室内のフロントガラスの上部に設けられる車外情報検出部１１０２Ｆ，１１０２ＦＬ，１１０２ＦＲ，１１０２ＭＬ，１１０２ＭＲ，１１０２Ｃ，１１０２ＢＬ，１１０２ＢＲ，１１０２Ｂは、例えば超音波センサ又はレーダ装置であってよい。車両１１００のフロントノーズ、リアバンパ、バックドア及び車室内のフロントガラスの上部に設けられる車外情報検出部１１０２Ｆ，１１０２Ｃ，１１０２Ｂは、例えばＬＩＤＡＲ装置であってよい。これらの車外情報検出部１１０２Ｆ乃至１１０２Ｂは、主として先行車両、歩行者又は障害物等の検出に用いられる。

図２０に戻って説明を続ける。車外情報検出装置１００７は、撮像部１００８に車外の画像を撮像させるとともに、撮像された画像データを受信する。また、車外情報検出装置１００７は、接続されている車外情報検出部１００９から検出情報を受信する。車外情報検出部１００９が超音波センサ、レーダ装置又はＬＩＤＡＲ装置である場合には、車外情報検出装置１００７は、超音波又は電磁波等を発信させるとともに、受信された反射波の情報を受信する。車外情報検出装置１００７は、受信した情報に基づいて、人、車、障害物、標識又は路面上の文字等の物体検出処理又は距離検出処理を行ってもよい。車外情報検出装置１００７は、受信した情報に基づいて、降雨、霧又は路面状況等を認識する環境認識処理を行ってもよい。車外情報検出装置１００７は、受信した情報に基づいて、車外の物体までの距離を算出してもよい。

また、車外情報検出装置１００７は、受信した画像データに基づいて、人、車、障害物、標識又は路面上の文字等を認識する画像認識処理又は距離検出処理を行ってもよい。車外情報検出装置１００７は、受信した画像データに対して歪補正又は位置合わせ等の処理を行うとともに、異なる撮像部１００８により撮像された画像データを合成して、俯瞰画像又はパノラマ画像を生成してもよい。車外情報検出装置１００７は、異なる撮像部１００８により撮像された画像データを用いて、視点変換処理を行ってもよい。

車内情報検出装置１０１０は、車内の情報を検出する。車内情報検出装置１０１０には、例えば、運転者の状態を検出する運転者状態検出部１０１１が接続される。運転者状態検出部１０１１は、運転者を撮像するカメラ、運転者の生体情報を検出する生体センサ又は車室内の音声を集音するマイク等を含んでもよい。生体センサは、例えば、座面又はステアリングホイール等に設けられ、座席に座った搭乗者又はステアリングホイールを握る運転者の生体情報を検出する。車内情報検出装置１０１０は、運転者状態検出部１０１１から入力される検出情報に基づいて、運転者の疲労度合い又は集中度合いを算出してもよいし、運転者が居眠りをしていないかを判別してもよい。車内情報検出装置１０１０は、集音された音声信号に対してノイズキャンセリング処理等の処理を行ってもよい。

統合制御ユニット１０１２は、各種プログラムにしたがって車両制御システム１０００内の動作全般を制御する。統合制御ユニット１０１２には、入力部１０１８が接続されている。入力部１０１８は、例えば、タッチパネル、ボタン、マイクロフォン、スイッチ又はレバー等、搭乗者によって入力操作され得る装置によって実現される。入力部１０１８は、例えば、赤外線又はその他の電波を利用したリモートコントロール装置であってもよいし、車両制御システム１０００の操作に対応した携帯電話又はＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等の外部接続機器であってもよい。入力部１０１８は、例えばカメラであってもよく、その場合搭乗者はジェスチャにより情報を入力することができる。さらに、入力部１０１８は、例えば、上記の入力部１０１８を用いて搭乗者等により入力された情報に基づいて入力信号を生成し、統合制御ユニット１０１２に出力する入力制御回路などを含んでもよい。搭乗者等は、この入力部１０１８を操作することにより、車両制御システム１０００に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりする。

記憶部１０５９は、マイクロコンピュータにより実行される各種プログラムを記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）、及び各種パラメータ、演算結果又はセンサ値等を記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）を含んでいてもよい。また、記憶部１０５９は、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）等の磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス又は光磁気記憶デバイス等によって実現してもよい。

汎用通信Ｉ／Ｆ１０５２は、外部環境１０１６に存在する様々な機器との間の通信を仲介する汎用的な通信Ｉ／Ｆである。汎用通信Ｉ／Ｆ１０５２は、ＧＳＭ（登録商標）（Global System of Mobile communications）、ＷｉＭＡＸ、ＬＴＥ（Long Term Evolution）若しくはＬＴＥ−Ａ（LTE−Advanced）などのセルラー通信プロトコル、又は無線ＬＡＮ（Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）ともいう）などのその他の無線通信プロトコルを実装してよい。汎用通信Ｉ／Ｆ１０５２は、例えば、基地局又はアクセスポイントを介して、外部ネットワーク（例えば、インターネット、クラウドネットワーク又は事業者固有のネットワーク）上に存在する機器（例えば、アプリケーションサーバ又は制御サーバ）へ接続してもよい。また、汎用通信Ｉ／Ｆ１０５２は、例えばＰ２Ｐ（Peer To Peer）技術を用いて、車両の近傍に存在する端末（例えば、歩行者若しくは店舗の端末、又はＭＴＣ（Machine Type Communication）端末）と接続してもよい。

専用通信Ｉ／Ｆ１０５３は、車両における使用を目的として策定された通信プロトコルをサポートする通信Ｉ／Ｆである。専用通信Ｉ／Ｆ１０５３は、例えば、下位レイヤのＩＥＥＥ８０２．１１ｐと上位レイヤのＩＥＥＥ１６０９との組合せであるＷＡＶＥ（Wireless Access in Vehicle Environment）、又はＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communications）といった標準プロトコルを実装してよい。専用通信Ｉ／Ｆ１０５３は、典型的には、車車間（Vehicle to Vehicle）通信、路車間（Vehicle to Infrastructure）通信及び歩車間（Vehicle to Pedestrian）通信のうちの１つ以上を含む概念であるＶ２Ｘ通信を遂行する。

測位部１０５４は、例えば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）衛星からのＧＮＳＳ信号（例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星からのＧＰＳ信号）を受信して測位を実行し、車両の緯度、経度及び高度を含む位置情報を生成する。なお、測位部１０５４は、無線アクセスポイントとの信号の交換により現在位置を特定してもよく、又は測位機能を有する携帯電話、ＰＨＳ若しくはスマートフォンといった端末から位置情報を取得してもよい。

ビーコン受信部１０５５は、例えば、道路上に設置された無線局等から発信される電波あるいは電磁波を受信し、現在位置、渋滞、通行止め又は所要時間等の情報を取得する。なお、ビーコン受信部１０５５の機能は、上述した専用通信Ｉ／Ｆ１０５３に含まれてもよい。

車内機器Ｉ／Ｆ１０５６は、マイクロコンピュータ１０５１と車内に存在する様々な機器との間の接続を仲介する通信インタフェースである。車内機器Ｉ／Ｆ１０５６は、無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＮＦＣ（Near Field Communication）又はＷＵＳＢ（Wireless USB）といった無線通信プロトコルを用いて無線接続を確立してもよい。また、車内機器Ｉ／Ｆ１０５６は、図示しない接続端子（及び、必要であればケーブル）を介して有線接続を確立してもよい。車内機器Ｉ／Ｆ１０５６は、例えば、搭乗者が有するモバイル機器若しくはウェアラブル機器、又は車両に搬入され若しくは取り付けられる情報機器との間で、制御信号又はデータ信号を交換する。

車載ネットワークＩ／Ｆ１０５８は、マイクロコンピュータ１０５１と通信ネットワーク１００１との間の通信を仲介するインタフェースである。車載ネットワークＩ／Ｆ１０５８は、通信ネットワーク１００１によりサポートされる所定のプロトコルに則して、信号等を送受信する。

統合制御ユニット１０１２のマイクロコンピュータ１０５１は、汎用通信Ｉ／Ｆ１０５２、専用通信Ｉ／Ｆ１０５３、測位部１０５４、ビーコン受信部１０５５、車内機器Ｉ／Ｆ１０５６及び車載ネットワークＩ／Ｆ１０５８のうちの少なくとも一つを介して取得される情報に基づき、各種プログラムにしたがって、車両制御システム１０００を制御する。例えば、マイクロコンピュータ１０５１は、取得される車内外の情報に基づいて、駆動力発生装置、ステアリング機構又は制動装置の制御目標値を演算し、駆動系制御ユニット１００２に対して制御指令を出力してもよい。例えば、マイクロコンピュータ１０５１は、車両の衝突回避あるいは衝撃緩和、車間距離に基づく追従走行、車速維持走行、自動運転等を目的とした協調制御を行ってもよい。

マイクロコンピュータ１０５１は、汎用通信Ｉ／Ｆ１０５２、専用通信Ｉ／Ｆ１０５３、測位部１０５４、ビーコン受信部１０５５、車内機器Ｉ／Ｆ１０５６及び車載ネットワークＩ／Ｆ１０５８のうちの少なくとも一つを介して取得される情報に基づき、車両の現在位置の周辺情報を含むローカル地図情報を作成してもよい。また、マイクロコンピュータ１０５１は、取得される情報に基づき、車両の衝突、歩行者等の近接又は通行止めの道路への進入等の危険を予測し、警告用信号を生成してもよい。警告用信号は、例えば、警告音を発生させたり、警告ランプを点灯させたりするための信号であってよい。

音声画像出力部１０５７は、車両の搭乗者又は車外に対して、視覚的又は聴覚的に情報を通知することが可能な出力装置へ音声及び画像のうちの少なくとも一方の出力信号を送信する。図２０の例では、出力装置として、オーディオスピーカ１０１３、表示部１０１４及びインストルメントパネル１０１５が例示されている。表示部１０１４は、例えば、オンボードディスプレイ及びヘッドアップディスプレイの少なくとも一つを含んでいてもよい。表示部１０１４は、ＡＲ（Augmented Reality）表示機能を有していてもよい。出力装置は、これらの装置以外の、ヘッドホン、プロジェクタ又はランプ等の他の装置であってもよい。出力装置が表示装置の場合、表示装置は、マイクロコンピュータ１０５１が行った各種処理により得られた結果又は他の制御ユニットから受信された情報を、テキスト、イメージ、表、グラフ等、様々な形式で視覚的に表示する。また、出力装置が音声出力装置の場合、音声出力装置は、再生された音声データ又は音響データ等からなるオーディオ信号をアナログ信号に変換して聴覚的に出力する。

なお、図２０に示した例において、通信ネットワーク１００１を介して接続された少なくとも二つの制御ユニットが一つの制御ユニットとして一体化されてもよい。あるいは、個々の制御ユニットが、複数の制御ユニットにより構成されてもよい。さらに、車両制御システム１０００が、図示されていない別の制御ユニットを備えてもよい。また、上記の説明において、いずれかの制御ユニットが担う機能の一部又は全部を、他の制御ユニットに持たせてもよい。つまり、通信ネットワーク１００１を介して情報の送受信がされるようになっていれば、所定の演算処理が、いずれかの制御ユニットで行われるようになってもよい。同様に、いずれかの制御ユニットに接続されているセンサ又は装置が、他の制御ユニットに接続されるとともに、複数の制御ユニットが、通信ネットワーク１００１を介して相互に検出情報を送受信してもよい。

以上説明した車両制御システム１０００において、例えば、図２の情報端末１１ａの情報処理部１０３及び図１３の情報端末１１ｂの情報処理部５０１は、図２０の統合制御ユニット１０１２に適用することができる。また、例えば、図２の情報端末１１ａ及び図１３の情報端末１１ｂの受信部１０２及び送信部１０４は、図２０の汎用通信Ｉ／Ｆ１０５２に適用することができる。さらに、例えば、図２の情報端末１１ａ及び図１３の情報端末１１ｂのカメラ１０１Ｌ，１０１Ｒは、図２０の撮像部１００８に適用することができる。なお、カメラ１０１Ｌ，１０１Ｒは、例えば、基線長をかせぐために、図２１の車外情報検出部１１０２ＦＬ，１１０２ＦＲの位置に設けることが想定される。

また、情報処理部１０３及び情報処理部５０１の少なくとも一部の構成要素は、図２０に示した統合制御ユニット１０１２のためのモジュール（例えば、一つのダイで構成される集積回路モジュール）において実現されてもよい。あるいは、情報処理部１０３及び情報処理部５０１が、図２０に示した車両制御システム１０００の複数の制御ユニットによって実現されてもよい。

なお、情報処理部１０３及び情報処理部５０１の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを、いずれかの制御ユニット等に実装することができる。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体を提供することもできる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリ等である。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信されてもよい。

また、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものではなく、他の効果があってもよい。

さらに、例えば、本技術は以下のような構成も取ることができる。

（１）
各移動体から撮影された画像に基づいて推定された各前記移動体の位置及び速度を示す位置情報を各前記移動体に備えられている情報端末から受信する受信部と、
推定された各前記移動体の位置及び速度に基づいて予測される各前記移動体の動きに基づいて、各前記移動体間の事故の予測を行う危険予測部と
を備える情報処理装置。
（２）
推定された各前記移動体の位置及び速度に基づいて、各前記移動体の動きを予測する動き予測部を
さらに備える前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記受信部は、各前記移動体から撮影された画像内の特徴点の３次元空間内の位置を示すローカルマップを各前記情報端末から受信し、
受信した前記ローカルマップに基づいて、所定の領域内の特徴点の３次元空間の位置を示すグローバルマップを更新するグローバルマップ更新部を
さらに備え、
前記動き予測部は、さらに前記グローバルマップに基づいて、各前記移動体の動きを予測する
前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記動き予測部は、各前記移動体が前記グローバルマップ上の静止物体を避ける動きを予測する
前記（３）に記載の情報処理装置。
（５）
前記位置情報は、各前記情報端末が予測した各前記移動体の動きを含み、
前記危険予測部は、各前記情報端末が予測した各前記移動体の動きに基づいて、各前記移動体間の事故の予測を行う
前記（１）に記載の情報処理装置。
（６）
前記危険予測部により事故にあう危険性があると予測された前記移動体に備えられている前記情報端末への危険の通知を行う危険通知部を
さらに備える前記（１）乃至（５）のいずれかに記載の情報処理装置。
（７）
前記危険通知部は、前記移動体が事故を回避するための処理に用いる制御情報を前記情報端末に送信する
前記（６）に記載の情報処理装置。
（８）
前記受信部は、事故が発生する危険性がある危険領域の検出結果を各前記情報端末から受信し、
各前記情報端末による前記危険領域の検出結果に基づいて、前記危険領域を示す危険領域マップを更新する危険領域マップ更新部と、
前記危険領域マップに基づいて、各前記情報端末に前記危険領域を通知する危険領域通知部と
をさらに備える前記（１）乃至（７）のいずれかに記載の情報処理装置。
（９）
前記受信部は、事故が発生する危険性がある危険領域の検出結果を各前記情報端末から受信し、
各前記情報端末による前記危険領域の検出結果に基づいて、前記危険領域を示す危険領域マップを更新する危険領域マップ更新部と、
前記危険領域マップに基づいて、各前記移動体が前記危険領域内にあるか否かを判定し、判定結果を各前記情報端末に通知する危険領域判定部と
をさらに備える前記（１）乃至（７）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１０）
前記移動体の事故の発生を示す事故情報を受信した場合、前記事故に関連する位置情報を保存する記憶部を
さらに備える前記（１）乃至（９）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１１）
前記記憶部に保存されている前記位置情報に基づいて、前記移動体の事故の発生状況のシミュレーションを行うシミュレーション部を
さらに備える前記（１０）に記載の情報処理装置。
（１２）
情報処理装置が、
各移動体から撮影された画像に基づいて推定された各前記移動体の位置及び速度を示す位置情報を各前記移動体に備えられている情報端末から受信する受信ステップと、
推定された各前記移動体の位置及び速度に基づいて予測される各前記移動体の動きに基づいて、各前記移動体間の事故の予測を行う危険予測ステップと
を含む情報処理方法。
（１３）
移動体に備えられ、
前記移動体から撮影された画像に基づいて前記移動体の位置及び速度を推定する推定部と、
推定された前記移動体の位置及び速度を含む位置情報を情報処理装置に送信する送信部と、
前記情報処理装置から前記移動体が事故にあう危険性が通知された場合、事故を回避するための処理を行う危険回避処理部と
を備える情報端末。
（１４）
前記推定部は、前記移動体から撮影された画像内の特徴点と前記移動体との相対位置に基づいて、前記移動体の位置及び速度を推定する
前記（１３）に記載の情報端末。
（１５）
前記特徴点の３次元空間内の位置を示すローカルマップを生成するローカルマップ生成部を
さらに備え、
前記送信部は、さらに前記ローカルマップを前記情報処理装置に送信する
前記（１４）に記載の情報端末
（１６）
前記特徴点に基づいて、前記移動体の周辺の物体の検出を行う物体検出部と、
推定された前記移動体の位置及び速度、並びに、前記物体の検出結果に基づいて、前記移動体の事故の予測を行う危険予測部と
をさらに備え、
前記危険回避処理部は、さらに前記危険予測部により前記移動体が事故にあう危険性が予測された場合、事故を回避するための処理を行う
前記（１４）又は（１５）に記載の情報端末。
（１７）
前記推定部は、推定した前記移動体の位置及び速度に基づいて、前記移動体の動きを予測し、
前記送信部は、前記移動体の動きの予測結果を含む前記位置情報を前記情報処理装置に送信する
前記（１３）乃至（１６）のいずれかに記載の情報端末。
（１８）
前記送信部は、前記情報処理装置からの情報に基づいて、事故が発生する危険性がある危険領域内に前記移動体があると判定した場合、前記位置情報を前記情報処理装置に送信する
前記（１３）乃至（１７）のいずれかに記載の情報端末。
（１９）
前記危険予測部は、さらに前記危険領域の検出を行い、
前記送信部は、前記危険領域の検出結果を前記情報処理装置に送信する
前記（１８）に記載の情報端末。
（２０）
移動体に備えられた情報端末が、
前記移動体から撮影された画像に基づいて前記移動体の位置及び速度を推定する推定ステップと、
推定された前記移動体の位置及び速度を含む位置情報を情報処理装置に送信する送信ステップと、
前記情報処理装置から前記移動体が事故にあう危険性が通知された場合、事故を回避するための処理を行う危険回避処理ステップと
を含む情報処理方法。

１ 情報処理ステム， １１−１乃至１１−ｎ，１１ａ，１１ｂ 情報端末， １２，１２ａ，１２ｂ サーバ， １０１Ｒ，１０１Ｌ カメラ， １０２ 受信部， １０３ 情報処理部， １０４ 送信部， １１１，１１１ａ，１１１ｂ ＳＬＡＭ処理部， １１２ 危険領域判定部， １１３ 危険予測部， １１４ 危険回避処理部， ２０１ 推定部， ２０２ 位置情報生成部， ２０３ 物体検出部， ２０４ ローカルマップ生成部， ２１１Ｌ，２１１Ｒ 画像補正部， ２１２ 特徴点検出部， ２１３ 視差マッチング部， ２１４ 距離推定部， ２１５ 特徴量算出部， ２１６ マップ情報記憶部， ２１７ 動きマッチング部， ２１８ 移動量推定部， ２１９ 物体辞書記憶部， ２２０ 物体認識部， ２２１ 位置姿勢情報記憶部， ２２２ 位置姿勢推定部， ３０１ 受信部， ３０２ 位置情報記憶部， ３０３ マップ情報記憶部， ３０４ グローバルマップ更新部， ３０５ 危険領域マップ更新部， ３０６ 動き予測部， ３０７ 危険予測部， ３０８ 危険通知部， ３０９ シミュレーション部， ３１０ グローバルマップ検索部， ３１１ 危険領域通知部， ３１２ 送信部， ５０１ 情報処理部， ５１１ 危険領域判定部, ６０１ グローバルマップ検索部， ６０２ 危険領域判定部， ７１１ 特徴量算出部， ７１２ 画像検索部, ７１３ 特徴点マッチング部, ７１４ 位置姿勢推定部， ７１５ 移動量推定部

Claims (20)

1. 各移動体から撮影された画像に基づいて推定された各前記移動体の位置及び速度を示す位置情報を各前記移動体に備えられている情報端末から受信する受信部と、
   推定された各前記移動体の位置及び速度に基づいて予測される各前記移動体の動きに基づいて、各前記移動体間の事故の予測を行う危険予測部と
   を備える情報処理装置。
2. 推定された各前記移動体の位置及び速度に基づいて、各前記移動体の動きを予測する動き予測部を
   さらに備える請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記受信部は、各前記移動体から撮影された画像内の特徴点の３次元空間内の位置を示すローカルマップを各前記情報端末から受信し、
   受信した前記ローカルマップに基づいて、所定の領域内の特徴点の３次元空間の位置を示すグローバルマップを更新するグローバルマップ更新部を
   さらに備え、
   前記動き予測部は、さらに前記グローバルマップに基づいて、各前記移動体の動きを予測する
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記動き予測部は、各前記移動体が前記グローバルマップ上の静止物体を避ける動きを予測する
   請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記位置情報は、各前記情報端末が予測した各前記移動体の動きを含み、
   前記危険予測部は、各前記情報端末が予測した各前記移動体の動きに基づいて、各前記移動体間の事故の予測を行う
   請求項１に記載の情報処理装置。
6. 前記危険予測部により事故にあう危険性があると予測された前記移動体に備えられている前記情報端末への危険の通知を行う危険通知部を
   さらに備える請求項１に記載の情報処理装置。
7. 前記危険通知部は、前記移動体が事故を回避するための処理に用いる制御情報を前記情報端末に送信する
   請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記受信部は、事故が発生する危険性がある危険領域の検出結果を各前記情報端末から受信し、
   各前記情報端末による前記危険領域の検出結果に基づいて、前記危険領域を示す危険領域マップを更新する危険領域マップ更新部と、
   前記危険領域マップに基づいて、各前記情報端末に前記危険領域を通知する危険領域通知部と
   をさらに備える請求項１に記載の情報処理装置。
9. 前記受信部は、事故が発生する危険性がある危険領域の検出結果を各前記情報端末から受信し、
   各前記情報端末による前記危険領域の検出結果に基づいて、前記危険領域を示す危険領域マップを更新する危険領域マップ更新部と、
   前記危険領域マップに基づいて、各前記移動体が前記危険領域内にあるか否かを判定し、判定結果を各前記情報端末に通知する危険領域判定部と
   をさらに備える請求項１に記載の情報処理装置。
10. 前記移動体の事故の発生を示す事故情報を受信した場合、前記事故に関連する位置情報を保存する記憶部を
    さらに備える請求項１に記載の情報処理装置。
11. 前記記憶部に保存されている前記位置情報に基づいて、前記移動体の事故の発生状況のシミュレーションを行うシミュレーション部を
    さらに備える請求項１０に記載の情報処理装置。
12. 情報処理装置が、
    各移動体から撮影された画像に基づいて推定された各前記移動体の位置及び速度を示す位置情報を各前記移動体に備えられている情報端末から受信する受信ステップと、
    推定された各前記移動体の位置及び速度に基づいて予測される各前記移動体の動きに基づいて、各前記移動体間の事故の予測を行う危険予測ステップと
    を含む情報処理方法。
13. 移動体に備えられ、
    前記移動体から撮影された画像に基づいて前記移動体の位置及び速度を推定する推定部と、
    推定された前記移動体の位置及び速度を含む位置情報を情報処理装置に送信する送信部と、
    前記情報処理装置から前記移動体が事故にあう危険性が通知された場合、事故を回避するための処理を行う危険回避処理部と
    を備える情報端末。
14. 前記推定部は、前記移動体から撮影された画像内の特徴点と前記移動体との相対位置に基づいて、前記移動体の位置及び速度を推定する
    請求項１３に記載の情報端末。
15. 前記特徴点の３次元空間内の位置を示すローカルマップを生成するローカルマップ生成部を
    さらに備え、
    前記送信部は、さらに前記ローカルマップを前記情報処理装置に送信する
    請求項１４に記載の情報端末
16. 前記特徴点に基づいて、前記移動体の周辺の物体の検出を行う物体検出部と、
    推定された前記移動体の位置及び速度、並びに、前記物体の検出結果に基づいて、前記移動体の事故の予測を行う危険予測部と
    をさらに備え、
    前記危険回避処理部は、さらに前記危険予測部により前記移動体が事故にあう危険性が予測された場合、事故を回避するための処理を行う
    請求項１４に記載の情報端末。
17. 前記推定部は、推定した前記移動体の位置及び速度に基づいて、前記移動体の動きを予測し、
    前記送信部は、前記移動体の動きの予測結果を含む前記位置情報を前記情報処理装置に送信する
    請求項１３に記載の情報端末。
18. 前記送信部は、前記情報処理装置からの情報に基づいて、事故が発生する危険性がある危険領域内に前記移動体があると判定した場合、前記位置情報を前記情報処理装置に送信する
    請求項１３に記載の情報端末。
19. 前記危険予測部は、さらに前記危険領域の検出を行い、
    前記送信部は、前記危険領域の検出結果を前記情報処理装置に送信する
    請求項１８に記載の情報端末。
20. 移動体に備えられた情報端末が、
    前記移動体から撮影された画像に基づいて前記移動体の位置及び速度を推定する推定ステップと、
    推定された前記移動体の位置及び速度を含む位置情報を情報処理装置に送信する送信ステップと、
    前記情報処理装置から前記移動体が事故にあう危険性が通知された場合、事故を回避するための処理を行う危険回避処理ステップと
    を含む情報処理方法。

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