JP2017194913A - プローブ情報処理サーバ、プローブ車両、およびプローブ情報処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】交通情報の推定精度を向上させるプローブ情報処理サーバ、プローブ車両、およびプローブ情報処理方法を提供する。【解決手段】実施形態のプローブ情報処理サーバは、受信部と、推定部と、生成部と、送信部と、を備える。受信部は、プローブ車両から、当該プローブ車両の走行に関する情報でありかつプローブ車両の走行位置を含むプローブ情報を受信する。推定部は、受信したプローブ情報に基づいて、地図上における道路の各区間の交通情報を推定する。生成部は、運転制御対象のプローブ車両が走行する区間の交通情報に対応する推奨走行方法と、運転制御対象のプローブ車両から受信したプローブ情報に基づく当該プローブ車両の走行方法との差分に基づいて、当該差分を減少させることを指示する運転制御情報を生成する。送信部は、生成した運転制御情報を運転制御対象のプローブ車両に送信する。【選択図】図７

Description

本発明の実施形態は、プローブ情報処理サーバ、プローブ車両、およびプローブ情報処理方法に関する。

プローブ車両により計測される車間距離等のプローブ情報に基づいて、地図上の各道路の交通情報を推定する技術がある。

特開２００６−３１４２２号公報 特開２００２−２５１６９８号公報 特開２００８−１５５６１号公報

しかしながら、このような従来技術においては、プローブ車両の走行方法（例えば、車間距離の取り方、加減速の方法、車線の選定方法）にばらつきが生じると、交通情報の推定精度が低下する。

実施形態のプローブ情報処理サーバは、受信部と、推定部と、生成部と、送信部と、を備える。受信部は、プローブ車両から、当該プローブ車両の走行に関する情報でありかつプローブ車両の走行位置を含むプローブ情報を受信する。推定部は、受信したプローブ情報に基づいて、地図上における道路の各区間の交通情報を推定する。生成部は、運転制御対象のプローブ車両が走行する区間の交通情報に対応する推奨走行方法と、運転制御対象のプローブ車両から受信したプローブ情報に基づく当該プローブ車両の走行方法との差分に基づいて、当該差分を減少させることを指示する運転制御情報を生成する。送信部は、生成した運転制御情報を運転制御対象のプローブ車両に送信する。

図１は、本実施形態にかかるプローブ情報処理システムの構成の一例を示す図である。 図２は、本実施形態にかかるプローブ情報処理システムが有するプローブ車両の構成の一例を示す図である。 図３は、本実施形態にかかるプローブ情報処理システムが有するプローブ車両のコックピットの構成の一例を示す図である。 図４は、本実施形態にかかるプローブ情報処理システムのプローブ車両が有する制御装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 図５は、本実施形態にかかるプローブ情報処理システムのプローブ車両による車頭間距離の算出処理の一例を説明するための図である。 図６は、本実施形態にかかるプローブ情報処理システムのプローブ車両による車頭間距離の算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図７は、本実施形態にかかるプローブ情報処理サーバにおける交通情報の推定処理および運転制御情報の生成処理の一例を説明するための図である。 図８は、本実施形態にかかるプローブ情報処理サーバのハードウェア構成の一例を示す図である。 図９は、本実施形態にかかるプローブ情報処理サーバにおける交通情報の推定処理および運転制御情報の生成処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１０は、本実施形態にかかるプローブ情報処理サーバによる交通情報の推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１１は、本実施形態にかかるプローブ車両による個別車両運転特性の特定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１２は、本実施形態にかかるプローブ情報処理システムにおけるプローブ車両とプローブ情報処理サーバ間における各種情報の送受信処理の一例を説明するための図である。 図１３は、本実施形態にかかるプローブ車両の機能構成の一例を示すブロック図である。 図１４Ａは、本実施形態にかかるプローブ車両の運転手による外界の認識状況を推定する処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１４Ｂは、本実施形態にかかるプローブ車両の運転手の視線方向を検出する処理の一例を説明するための図である。 図１５は、本実施形態にかかるプローブ車両による外界のオブジェクトの検出処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１６は、本実施形態にかかるプローブ車両による撮像画像データを記憶する処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１７は、本実施形態にかかるプローブ車両による高次特徴量を記憶する処理の一例を説明するための図である。 図１８は、本実施形態にかかるプローブ車両による運転操作の検出処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１９は、本実施形態にかかるプローブ車両による運転操作の検出処理の一例を説明するための図である。 図２０は、本実施形態にかかるプローブ車両による個別車両運転特性の検出処理の流れの一例を示すフローチャートである。

以下、添付の図面を用いて、本実施形態にかかるプローブ情報処理サーバ、プローブ車両、およびプローブ情報処理方法を適用したプローブ情報処理システムについて説明する。

図１は、本実施形態にかかるプローブ情報処理システムの構成の一例を示す図である。図１に示すように、本実施形態にかかるプローブ情報処理システムは、プローブ車両１と、先行車両２と、ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星ＳＴと、基地局Ｂと、プローブ情報処理サーバＳと、を有する。プローブ車両１は、当該プローブ車両１の周囲（例えば、先行車両２）を撮像する。先行車両２は、プローブ車両１の前方を走行する車両である。

本実施形態では、プローブ車両１は、後述する携帯端末２０５（図３参照）を介して基地局Ｂと無線通信する制御装置１００を有する。本実施形態では、制御装置１００は、携帯端末２０５を介して基地局Ｂと無線通信しているが、これに限定するものではなく、携帯端末２０５を介さずに、基地局Ｂと無線通信可能とする通信インターフェースを備えていても良い。制御装置１００は、プローブ車両１に搭載され、当該プローブ車両１を制御する。また、制御装置１００は、プローブ車両１の走行に関する情報であって、少なくともプローブ車両１の走行位置を含むプローブ情報を取得する。

例えば、制御装置１００は、プローブ車両１と先行車両２との車間距離を所定の周期（例えば、数秒周期）で取得する。そして、制御装置１００は、取得した車間距離および先行車両２の車長に基づいて、プローブ車両１と先行車両２との車頭間距離を算出する。また、制御装置１００は、ＧＰＳ衛星ＳＴから受信するＧＰＳ信号に基づいて、プローブ車両１の走行位置を示す位置情報を取得する。例えば、位置情報は、プローブ車両１の走行位置の緯度および経度、時刻等を含むＧＰＳ情報である。また、制御装置１００は、プローブ車両１の走行速度を取得する。

そして、制御装置１００は、車間距離、先行車両２の車種（例えば、普通車、大型車）、車頭間距離、位置情報、走行速度、先行車両２の移動方向、プローブ車両１と先行車両２との相対速度等をプローブ情報として、基地局Ｂを介して、プローブ情報処理サーバＳに送信する。また、制御装置１００は、プローブ情報に基づいて、地図上の道路を分割した区間のうち、プローブ車両１が走行する区間の交通情報（例えば、車両の密度、車両の流量など）を推定可能である場合、当該推定した交通情報をプローブ情報に含めて、プローブ情報処理サーバＳに送信しても良い。

また、制御装置１００は、プローブ車両１の運転の癖、安全運転、環境負荷、および移動効率のうち少なくとも１つに関する運転特性（以下、個別車両運転特性と言う）をプローブ情報に含めて、プローブ情報処理サーバＳに送信する。本実施形態では、個別車両運転特性には、安全運転度、エコ運転度、および移動効率のうち少なくとも１つを含む。安全運転度は、プローブ車両１の安全運転度の度合いを示す。エコ運転度は、プローブ車両１の走行による環境負荷の度合いを示す。移動効率は、プローブ車両１の所定時間当たりの移動距離を示す。また、制御装置１００は、基地局Ｂを介して、プローブ情報処理サーバＳから運転制御情報を受信する。ここで、運転制御情報は、プローブ車両１を制御する情報であり、詳細は後述する。

ＧＰＳ衛星ＳＴは、時刻等を含むＧＰＳ信号を地上に送信する。基地局Ｂは、プローブ車両１と無線通信可能であり、プローブ車両１から送信されたプローブ情報を、プローブ情報処理サーバＳに転送する。プローブ情報処理サーバＳは、基地局Ｂを介してプローブ車両１から受信したプローブ情報等に基づいて、交通情報の推定や運転制御情報の生成等を行う。本実施形態では、運転制御情報は、速度指示、車間指示、車線指示などを含む。速度指示は、プローブ車両１の走行速度を指示する。本実施形態では、速度指示は、減速、現状維持、または加速を指示する。車間指示は、プローブ車両１の先行車両２との車間距離または車頭間距離を指示する。本実施形態では、車間指示は、短縮、現状維持、または延長を指示する。車線指示は、プローブ車両１が走行する車線を指示する。本実施形態では、車線指示は、左車線に変更、現状維持、または右車線に変更を指示する。

例えば、プローブ情報処理サーバＳは、運転制御対象のプローブ車両１から受信したプローブ情報が含む車頭間距離と、推奨走行方法が含む車頭間距離との差分を求める。ここで、推奨走行方法は、プローブ車両１の走行位置が属する区間の交通情報に応じた走行方法である。例えば、推奨走行方法は、プローブ車両１に推奨される車頭間距離等を含む。そして、プローブ情報処理サーバＳは、受信したプローブ情報が含む車頭間距離が、推奨走行方法が含む車頭間距離よりも短い場合、車頭間距離の延長を指示する車間指示を含む運転制御情報を、基地局Ｂを介して、プローブ車両１に送信する。すなわち、プローブ情報処理サーバＳは、運転制御対象のプローブ車両１の走行方法と推奨走行方法との差分に基づいて、当該差分を減少させることを指示する運転制御情報を生成する。

図２は、本実施形態にかかるプローブ情報処理システムが有するプローブ車両の構成の一例を示す図である。図２に示すように、プローブ車両１は、制御装置１００と、カメラ１０１〜１０４と、レーダ１０５と、ＥＣＵ（Engine Control Unit）１０７と、表示部１０８と、スピーカ１０９と、通信機器１１０と、を有する。カメラ１０１〜１０４は、プローブ車両１に搭載される車載カメラであり、撮像により得られた撮像画像データをフレーム単位で制御装置１００に出力する。カメラ１０１は、予め設定された高さ、俯角、回転角等の撮像条件に従って設けられ、プローブ車両１の車内を撮像可能である。カメラ１０２〜１０４は、予め設定された高さ、俯角、回転角等の撮像条件に従って設けられ、プローブ車両１の車外を撮像可能である。レーダ１０５は、プローブ車両１の外部に対して電波を照射し、その反射波を測定することによって、プローブ車両１の外部に存在するオブジェクト（障害物や歩行者など）までの距離を測定する。そして、レーダ１０５は、測定した距離を示す距離情報を制御装置１００に出力する。

制御装置１００は、カメラ１０１〜１０４から出力される撮像画像データに基づいて、先行車両２との車間距離を検出する。そして、制御装置１００は、レーダ１０５から出力される距離情報や先行車両２との車間距離の検出結果に基づいて、安全運転の支援に必要な情報（以下、警告情報と言う）を表示部１０８に表示したり、当該警告情報を表す音声をスピーカ１０９から出力したりする。また、制御装置１００は、カメラ１０１〜１０４から出力される撮像画像データに基づいて、プローブ車両１の自動ブレーキの作動が必要であることを検出した場合、ＥＣＵ１０７に対して、自動ブレーキの作動を指示する運転アシスト情報を送信する。ＥＣＵ１０７は、制御装置１００から運転アシスト情報を受信した場合に、自動ブレーキを作動させて、プローブ車両１を停止させる。

図３は、本実施形態にかかるプローブ情報処理システムが有するプローブ車両のコックピットの構成の一例を示す図である。図３に示すように、プローブ車両１のコックピットには、制御装置１００と、カメラ２０２，２０３と、ＧＰＳ（Global Positioning System）アンテナ２０４と、携帯端末２０５と、が設けられる。カメラ２０２，２０３は、カメラ１０２に含まれ、プローブ車両１の前方を走行する先行車両２を、互いに異なるアングルから撮像可能に設けられている。本実施形態では、カメラ２０２，２０３は、センターコンソールを挟んで左右対称に設けられている。

制御装置１００は、カメラ２０２，２０３それぞれの撮像により得られた撮像画像データに基づいて、カメラ２０２，２０３のアングルの視差を求める。そして、制御装置１００は、求めた視差を用いて、プローブ車両１の先端から先行車両２の後端までの距離である車間距離を算出する。本実施形態では、制御装置１００は、カメラ２０２，２０３の撮像により得られた撮像画像を用いて、車間距離を算出しているが、これに限定するものではなく、ステレオカメラまたは単眼カメラの撮像により得られた画像を用いて、車間距離を算出しても良い。

ＧＰＳアンテナ２０４は、プローブ車両１の位置を取得するために、ＧＰＳ衛星ＳＴから発信されるＧＰＳ信号を受信する。携帯端末２０５は、基地局Ｂを介して、プローブ情報処理サーバＳとデータ通信を行う。例えば、携帯端末２０５は、プローブ情報処理サーバＳから受信した運転制御情報に基づいて、音声等を出力して、プローブ車両１の搭乗者（例えば、運転手）に対して運転制御情報を通知する。本実施形態では、携帯端末２０５は、スマートフォンやタブレット端末等により構成されるが、プローブ情報処理サーバＳと通信可能な装置であれば、これに限定するものではない。

図４は、本実施形態にかかるプローブ情報処理システムのプローブ車両が有する制御装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図４に示すように、制御装置１００は、制御部４０１と、通信Ｉ／Ｆ４０２と、記憶部４０３と、外部記憶装置４０４と、を有する。制御部４０１は、制御装置１００全体を制御する。本実施形態では、制御部４０１は、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等を含むマイクロコンピュータで構成される。

具体的には、制御部４０１（送信部の一例）は、プローブ情報をプローブ情報処理サーバＳに送信する。また、制御部４０１（受信部の一例）は、プローブ情報処理サーバＳから運転制御情報を受信する。本実施形態では、制御部４０１は、携帯端末２０５を制御して、モバイル回線等を介して、プローブ情報処理サーバＳとの間でプローブ情報および運転制御情報を送受信する。さらに、制御部４０１は、プローブ情報処理サーバＳから受信した運転制御情報を、携帯端末２０５から音声として出力等することによって、当該運転制御情報に従って、プローブ車両１の走行を制御する。本実施形態では、制御部４０１は、携帯端末２０５から音声を出力することにより、プローブ車両１の走行を制御しているが、これに限定するものではない。例えば、制御部４０１は、プローブ情報処理サーバＳから受信した運転制御情報に基づいて、運転アシスト情報を生成し、当該運転アシスト情報をＥＣＵ１０７に送信して、自動ブレーキ等を作動させてプローブ車両１を減速させたり停止させたりすることによって、プローブ車両１の走行を制御しても良い。

通信Ｉ／Ｆ４０２は、カメラ１０１〜１０４，レーダ１０５、ＥＣＵ１０７、表示部１０８、スピーカ１０９、通信機器１１０等、プローブ車両１が備える各部と通信する。記憶部４０３は、制御部４０１による制御装置１００の制御に用いる各種プログラム等を不揮発的に記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）、当該ＲＯＭに記憶された各種プログラムを実行する際の作業領域として用いられるＲＡＭ（Random Access Memory）、プローブ車両１に設定される設定データを不揮発的に記憶するフラッシュＲＯＭ、カメラ１０１〜１０４の撮像により得られた撮像画像データを記憶するＶＲＡＭ等を有する。外部記憶装置４０４は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の大容量記憶装置により構成される。

次に、図５および図６を用いて、本実施形態にかかる制御装置１００による車頭間距離の算出処理について説明する。図５は、本実施形態にかかるプローブ情報処理システムのプローブ車両による車頭間距離の算出処理の一例を説明するための図である。図６は、本実施形態にかかるプローブ情報処理システムのプローブ車両による車頭間距離の算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。

本実施形態では、制御部４０１は、まず、カメラ２０２，２０３の撮像により得られた撮像画像データを取得する（ステップＳ６０１）。次いで、制御部４０１は、カメラ２０２の撮像により得られた撮像画像データおよびカメラ２０３の撮像により得られた撮像画像データそれぞれから先行車両２の画像（以下、先行車両画像と言う）を検出する（ステップＳ６０２）。そして、制御部４０１は、検出した２つの先行車両画像の視差に基づいて、プローブ車両１と先行車両２との車間距離ｌを計測する（ステップＳ６０３）。ここで、車間距離ｌは、図５に示すように、プローブ車両１の先端から、先行車両２の後端までの距離である。

さらに、制御部４０１は、検出した先行車両画像に基づいて、先行車両２の車種を判定する（ステップＳ６０４）。そして、制御部４０１は、判定した先行車両２の車種に基づいて、先行車両２の車長ｃｌを推定する（ステップＳ６０５）。本実施形態では、記憶部４０３は、車種と、当該車種の車両の車長とを対応付ける車長判定用テーブルを記憶している。そして、制御部４０１は、車長判定用テーブルから、判定した先行車両２の車種と対応付けられた車長を、先行車両２の車長ｃｌと推定する。次に、制御部４０１は、図５に示すように、プローブ車両１と先行車両２の車間距離ｌと、推定した先行車両２の車長ｃｌとの合計を、プローブ車両１と先行車両２の車頭間距離Ｌとして算出する（ステップＳ６０６）。

次に、図７〜９を用いて、本実施形態にかかるプローブ情報処理サーバＳにおける交通情報の推定処理および運転制御情報の生成処理について説明する。図７は、本実施形態にかかるプローブ情報処理サーバにおける交通情報の推定処理および運転制御情報の生成処理の一例を説明するための図である。図８は、本実施形態にかかるプローブ情報処理サーバのハードウェア構成の一例を示す図である。図９は、本実施形態にかかるプローブ情報処理サーバにおける交通情報の推定処理および運転制御情報の生成処理の流れの一例を示すフローチャートである。

図８に示すように、プローブ情報処理サーバＳは、制御部８０１と、通信Ｉ／Ｆ８０２と、記憶部８０３と、を有する。制御部８０１は、プローブ情報処理サーバＳ全体を制御する。本実施形態では、制御部８０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等を含むマイクロコンピュータで構成される。通信Ｉ／Ｆ８０２は、インターネット等のネットワークＮＴを介して、プローブ車両１および中央処理装置ＣＳと通信可能である。記憶部８０３は、制御部８０１によるプローブ情報処理サーバＳの制御に用いる各種プログラム等を不揮発的に記憶するＲＯＭ、当該ＲＯＭに記憶された各種プログラムを実行する際の作業領域として用いられるＲＡＭ、プローブ情報、運転制御情報、交通情報等の各種情報を不揮発的に記憶するフラッシュＲＯＭ等を有する。

図７に示すように、制御部８０１（受信部の一例）は、まず、ネットワークＮＴおよび基地局Ｂを介して、プローブ車両１から、プローブ情報を受信する（ステップＳ９０１）。次いで、制御部８０１は、地図上における道路を分割した区間のうち、受信したプローブ情報が含む位置情報が示す走行位置が属する区間に対して、当該受信したプローブ情報を割り当てるマッピング処理を実行する（ステップＳ９０２）。また、制御部８０１（推定部の一例）は、区間（例えば、５００ｍ間隔）毎に、当該区間に割り当てられたプローブ情報に基づいて、交通情報を推定する（ステップＳ９０３）。すなわち、制御部８０１は、プローブ車両１から受信したプローブ情報に基づいて、地図上における道路の各区間の交通情報を推定する。本実施形態では、制御部８０１は、道路上の車両の粗密情報、空きスペース、移動方向、危険個所、および渋滞情報のうち少なくとも１つの交通情報として推定する。ステップＳ９０３に示す処理の詳細については、後述する。さらに、制御部８０１は、受信したプローブ情報が含む個別車両運転特性を特定する（ステップＳ９０４）。

次いで、制御部８０１は、運転制御対象のプローブ車両１が走行する走行位置（すなわち、当該プローブ車両１から受信した位置情報が示す走行位置）が属する区間（以下、走行区間と言う）の交通情報に対応する推奨走行方法を特定する（ステップＳ９０５）。本実施形態では、記憶部８０３は、交通情報と当該交通情報に対応する推奨走行方法とを対応付けて記憶している。そして、制御部８０１は、記憶部８０３において、推定した交通情報と対応付けて記憶された推奨走行方法を、運転制御対象のプローブ車両１の推奨走行方法として特定する。推奨走行方法は、交通情報の推定に適したプローブ情報を取得可能とする走行方法である。本実施形態では、推奨走行方法は、走行区間の交通情報に応じたプローブ車両１の走行速度、車間距離または車頭間距離、車線等を含む。

また、制御部８０１は、運転制御対象のプローブ車両１が走行する走行位置の道路の交通情報に対応する推奨運転特性（本実施形態では、安全運転度、エコ運転度、および移動効率）を特定する。

そして、制御部８０１は、運転制御対象のプローブ車両１から受信したプローブ情報に基づく当該プローブ車両１の走行方法と、特定した推奨走行方法との差分を取得する走行改善項目分析処理を実行する（ステップＳ９０６）。図７に示すように、さらに、制御部８０１（生成部の一例）は、走行改善項目分析処理により取得した差分に基づいて、当該差分を減少させることを指示する運転制御情報を生成する（ステップＳ９０７）。本実施形態では、制御部８０１は、予め設定された時間毎に、運転制御情報を生成しなおすものとする。

ここで、走行区間の交通情報が渋滞を示している場合に生成する運転制御情報について説明する。制御部８０１は、運転制御対象のプローブ車両１の走行速度が、推奨走行方法が含む走行速度より速い場合、減速を指示する走行指示を含む運転制御情報を生成する。また、制御部８０１は、運転制御対象のプローブ車両１の車間距離が、推奨走行方法が含む車間距離である場合、現在の車間距離の維持を指示する車間指示を含む運転制御情報を生成する。一方、制御部８０１は、運転制御対象のプローブ車両１の車間距離が、推奨走行方法が含む車間距離より短い場合、車間距離の延長を指示する車間指示を含む運転制御情報を生成する。また、制御部８０１は、運転制御対象のプローブ車両１の車線が、推奨走行方法が含む車線（例えば、左車線）である場合、現在の車線の維持を指示する車線指示を含む運転制御情報を生成する。

次に、走行区間の交通情報が自由流を示している場合に生成する運転制御情報について説明する。制御部８０１は、運転制御対象のプローブ車両１の走行速度が、推奨走行方法が含む走行速度より遅い場合、加速を指示する走行指示を含む運転制御情報を生成する。また、制御部８０１は、運転制御対象のプローブ車両１の車間距離が、推奨走行方法が含む車間距離より長い場合、車間距離の短縮を指示する車間指示を含む運転制御情報を生成する。一方、制御部８０１は、運転制御対象のプローブ車両１の車間距離が、推奨走行方法が含む車間距離より短い場合、車間距離の延長を指示する車間指示を含む運転制御情報を生成する。また、制御部８０１は、運転制御対象のプローブ車両１の車線が、推奨走行方法が含む車線（例えば、右車線）である場合、現在の車線の維持を指示する車線指示を含む運転制御情報を生成する。一方、制御部８０１は、運転制御対象のプローブ車両１の車線が、推奨走行方法が含む車線（例えば、右車線）と異なる場合、右車線への変更を指示する車線指示を含む運転制御情報を生成する。

本実施形態では、制御部８０１は、速度指示、車間指示、および車線指示を含む運転制御情報を生成しているが、走行改善項目分析処理により取得された差分を示す情報を運転制御情報として生成しても良い。例えば、制御部８０１は、運転制御対象のプローブ車両１の車頭間距離と、推奨走行方法が含む車頭間距離との差分を示す運転制御情報を生成する。

図９に戻り、制御部８０１は、運転制御対象のプローブ車両１から受信したプローブ情報が個別車両運転特性を含む場合、当該個別車両運転特性と、特定した推奨運転特性とを比較し、その比較結果に基づいて、個別車両運転特性を推奨運転特性に近づけることを指示する運転制御情報を生成する。その後、制御部８０１（送信部の一例）は、図７に示すように、通信Ｉ／Ｆ８０２を介して、当該生成した運転制御情報を、運転制御対象のプローブ車両１に対して送信する（ステップＳ９０８）。これにより、プローブ車両１の走行方法を、交通情報の推定に適したプローブ情報を取得可能な走行方法に近づけることができるので、交通情報の推定精度を向上させることができる。本実施形態では、制御部８０１は、予め設定された時間毎に運転制御情報が生成される度に、当該運転制御情報を、運転制御対象のプローブ車両１に対して送信するものとする。また、本実施形態では、制御部８０１は、図７に示すように、地図上の道路の区間毎の交通情報を、ネットワークＮＴを介して、中央処理装置ＣＳに送信する。

次に、図１０を用いて、プローブ情報処理サーバＳによる交通情報の推定処理について説明する。図１０は、本実施形態にかかるプローブ情報処理サーバによる交通情報の推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。

制御部８０１は、プローブ情報のマッピング処理を行った地図上における道路の各区間を走行する車両の粗密情報を推定する（ステップＳ１００１）。具体的には、制御部８０１は、地図上の道路を複数の区間に分割する。次いで、制御部８０１は、各区間における車両の占有率に基づいて、地図上の道路における車両の分布（以下、車両分布と言う）を算出する。そして、制御部８０１は、算出した車両分布を粗密情報とする。

次に、制御部８０１は、推定した粗密情報（すなわち、車両分布）に基づいて、地図上の道路の空きスペース（例えば、車両が存在しない道路または車両が少ない道路）を推定する（ステップＳ１００２）。また、制御部８０１は、同一のプローブ車両１から受信するプローブ情報の変化に基づいて、地図上の道路における車両の移動方向を推定する（ステップＳ１００３）。また、制御部８０１は、車両分布、空きスペース、および移動方向に基づいて、車両の接触や衝突等が発生し易い危険個所を推定する（ステップＳ１００４）。

さらに、制御部８０１は、車両分布、空きスペース、および移動方向に基づいて、閑散、混雑、渋滞等の交通のパターンを渋滞情報として推定する（ステップＳ１００５）。さらに、制御部８０１は、地図上の各道路に割り当てられているプローブ情報が含む車頭間距離または車間距離を用いて、交通工学の理論に従って、各道路の車両の密度または流量である交通量を交通情報として推定する（ステップＳ１００６）。本実施形態では、制御部８０１は、粗密情報、空きスペース、移動方向、危険個所、および渋滞情報を交通情報として推定しているが、粗密情報、空きスペース、移動方向、危険個所、および渋滞情報のうち少なくとも１つを交通情報として推定するものであれば良い。

次に、図１１を用いて、プローブ車両１における個別車両運転特性の特定処理について説明する。図１１は、本実施形態にかかるプローブ車両による個別車両運転特性の特定処理の流れの一例を示すフローチャートである。

制御部４０１（安全度判定部の一例）は、プローブ車両１と先行車両２との車間距離または車頭間距離、プローブ車両１の走行位置、およびプローブ車両１の走行速度の少なくとも１つの時間変化に基づいて、プローブ車両１の安全運転度を判定する（ステップＳ１１０１）。また、制御部４０１（エコ運転度判定部の一例）は、プローブ車両１の加減速およびプローブ車両１の走行速度の平均の少なくとも１つに基づいて、プローブ車両１のエコ運転度を判定する（ステップＳ１１０２）。さらに、制御部４０１（移動効率算出部の一例）は、プローブ車両１の走行位置の時間変化に基づいて、移動効率を算出する（ステップＳ１１０３）。

次に、図１２を用いて、プローブ車両１とプローブ情報処理サーバＳ間における各種情報の送受信処理の一例について説明する。図１２は、本実施形態にかかるプローブ情報処理システムにおけるプローブ車両とプローブ情報処理サーバ間における各種情報の送受信処理の一例を説明するための図である。

プローブ車両１は、予め設定された時間毎に、プローブ情報をプローブ情報処理サーバＳに送信する。また、プローブ車両１は、運転の癖、安全運転度、エコ運転度、および移動効率のうち、当該プローブ車両１の運転手が優先する個別車両運転特性をプローブ情報処理サーバＳに送信する。プローブ情報処理サーバＳは、運転制御対象のプローブ車両１から受信したプローブ情報に基づく当該プローブ車両１の走行方法と、当該プローブ車両１が走行する区間の交通情報に基づく推奨走行方法との差分に基づいて運転制御情報を生成する。

さらに、プローブ情報処理サーバＳは、各区間に割り当てられたプローブ情報に基づいて、プローブ車両１の走行位置が属する区間の交通情報に対応する推奨運転特性を生成する。次いで、プローブ情報処理サーバＳは、生成した推奨運転特性と、運転制御対象のプローブ車両１の個別車両運転特性とを比較し、その比較結果を、運転制御情報に含める。その後、プローブ情報処理サーバＳは、生成した運転制御情報を、運転制御対象のプローブ車両１に送信する。また、プローブ情報処理サーバＳは、運転制御対象のプローブ車両１の走行位置が属する区間の交通情報を、当該プローブ車両１に送信しても良い。また、プローブ情報処理サーバＳは、運転制御対象のプローブ車両１に前回送信した運転制御情報と、当該プローブ車両１に今回送信する運転制御情報の差分を、当該プローブ車両１に送信しても良い。

ただし、プローブ車両１は、周囲を走行する車両との関係で局所的な安全を考慮して走行を行うため、プローブ情報処理サーバＳから受信した運転制御情報に従った走行を行うと、他の車両と接触または衝突する可能性がある。そのため、プローブ情報処理サーバＳは、個別車両運転特性のうち優先する所定の個別車両運転特性と、推奨運転特性との比較結果のみを含む運転制御情報を、運転制御対象のプローブ車両１に送信しても良い。これにより、プローブ車両１が、運転制御情報に従って運転された結果、他の車両と接触または衝突する可能性を低減することができる。

次に、図１３〜２０を用いて、プローブ車両１において個別車両運転特性を取得する処理について説明する。図１３は、本実施形態にかかるプローブ車両の機能構成の一例を示すブロック図である。

図１３に示すように、プローブ車両１は、制御部４０１が記憶部４０３に記憶されたプログラムを実行することによって、ドライバモニタリング機能部１３０１と、外部センシング機能部１３０２と、学習機能部１３０３と、運転モニタリング機能部１３０４と、運転ログ収集・分析機能部１３０５と、を実現する。

図１４Ａは、本実施形態にかかるプローブ車両の運転手による外界の認識状況を推定する処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１４Ｂは、本実施形態にかかるプローブ車両の運転手の視線方向を検出する処理の一例を説明するための図である。ドライバモニタリング機能部１３０１は、プローブ車両１の運転手を監視する。具体的には、図１４Ａに示すように、ドライバモニタリング機能部１３０１は、有線ネットワークまたは無線ネットワークを介して、カメラ１０１によりプローブ車両１の車内を撮像して得られた撮像画像データを取得する（ステップＳ１４０１）。次いで、ドライバモニタリング機能部１３０１は、取得した撮像画像データから、プローブ車両１の運転手の顔画像を抽出する（ステップＳ１４０２）。本実施形態では、ドライバモニタリング機能部１３０１は、図１４Ｂに示すように、カメラ１０１の撮像により得られた撮像画像データに基づいて、プローブ車両１の座席に着座してステアリングホイールＳＴを握る運転手Ｄの視線方向ｄを検出する。さらに、ドライバモニタリング機能部１３０１は、抽出した顔画像から、プローブ車両１の運転手の瞳画像を抽出する（ステップＳ１４０３）。

そして、ドライバモニタリング機能部１３０１は、抽出した瞳画像から、プローブ車両１の運転手の視線方向および瞬きを検出する（ステップＳ１４０４）。その後、ドライバモニタリング機能部１３０１は、プローブ車両１の運転手の視線方向および瞬きの検出結果に基づいて、当該運転手が注視している注視領域や当該運転手が注視している注視時間を推定する。さらに、ドライバモニタリング機能部１３０１は、推定した注視領域および注視時間に基づいて、プローブ車両１の運転手による外界の認識状況を推定する（ステップＳ１４０５）。

図１５は、本実施形態にかかるプローブ車両による外界のオブジェクトの検出処理の流れの一例を示すフローチャートである。外部センシング機能部１３０２は、プローブ車両１の外界のオブジェクトを検出する。具体的には、図１５に示すように、外部センシング機能部１３０２は、有線ネットワークまたは無線ネットワークを介して、カメラ１０２〜１０４の撮像により得られた撮像画像データを取得する（ステップＳ１５０１）。次いで、外部センシング機能部１３０２は、取得した撮像画像データから、プローブ車両１の外界に存在するオブジェクト（例えば、障害物、歩行者）を検出する（ステップＳ１５０２）。また、外部センシング機能部１３０２は、有線ネットワークまたは無線ネットワークを介して、レーダ１０５から出力される距離情報を取得する（ステップＳ１５０３）。

外部センシング機能部１３０２は、レーダ１０５から出力される距離情報およびカメラ１０２〜１０４から取得した撮像画像データに基づいて、プローブ車両１を基準とする、オブジェクトの移動方向およびオブジェクトの相対速度を推定する（ステップＳ１５０４、ステップＳ１５０５）。その後、外部センシング機能部１３０２は、オブジェクトの移動方向およびオブジェクトの相対速度の推定結果に基づいて、プローブ車両１の走行において運転手が認識すべきオブジェクトを検出する（ステップＳ１５０６）。

図１６は、本実施形態にかかるプローブ車両による撮像画像データを記憶する処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１７は、本実施形態にかかるプローブ車両による高次特徴量を記憶する処理の一例を説明するための図である。学習機能部１３０３は、カメラ１０１〜１０４の撮像により得られた撮像画像データを収集し、記憶する。具体的には、図１６に示すように、学習機能部１３０３は、カメラ１０１〜１０４の撮像により得られた撮像画像データを取得する（ステップＳ１６０１）。さらに、学習機能部１３０３は、取得した撮像画像データを記憶する（ステップＳ１６０２）。次いで、学習機能部１３０３は、図１７に示すように、取得した撮像画像データにおいて、外部センシング機能部１３０２により検出されたオブジェクトを囲む矩形画像ＳＧを検出する（ステップＳ１６０３）。そして、学習機能部１３０３は、抽出した矩形画像ＳＧ内の高次特徴量を抽出する（ステップＳ１６０４）。その後、学習機能部１３０３は、抽出した矩形画像ＳＧの高次特徴量を記憶する（ステップＳ１６０５）。外部センシング機能部１３０２は、図１５のステップＳ１５０２において撮像画像データからオブジェクトを検出する際、撮像画像データにおいて、学習機能部１３０３が記憶する高次特徴量を有する領域を、オブジェクトとして検出する。

図１８は、本実施形態にかかるプローブ車両による運転操作の検出処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１９は、本実施形態にかかるプローブ車両による運転操作の検出処理の一例を説明するための図である。運転モニタリング機能部１３０４は、プローブ車両１の運転操作を検出する。具体的には、図１８に示すように、運転モニタリング機能部１３０４は、プローブ車両１の運転手によるステアリングの操舵角、アクセスペダルおよびブレーキペダルの踏込量、左右のウィンカーのオンまたはオフなど、プローブ車両１に対する運転手の運転操作を取得する（ステップＳ１８０１）。そして、運転モニタリング機能部１３０４は、図１９に示すように、取得した各運転操作を、時系列に並べて記憶する（ステップＳ１８０２）。

次に、運転モニタリング機能部１３０４は、記憶した各運転操作に応じた、プローブ車両１の挙動および当該プローブ車両１の走行軌跡を推定する（ステップＳ１８０３）。そして、運転モニタリング機能部１３０４は、推定したプローブ車両１の挙動およびプローブ車両１の走行軌跡を出力する（ステップＳ１８０４）。

図２０は、本実施形態にかかるプローブ車両による個別車両運転特性の検出処理の流れの一例を示すフローチャートである。運転ログ収集・分析機能部１３０５は、プローブ車両１の個別車両運転特性を検出する。具体的には、図２０に示すように、運転ログ収集・分析機能部１３０５は、ドライバモニタリング機能部１３０１によるプローブ車両１の運転手の監視結果、外部センシング機能部１３０２によるプローブ車両１の外界のオブジェクトの検出結果、および運転モニタリング機能部１３０４によるプローブ車両１の運転手の運転操作の検出結果に基づいて、プローブ車両１の運転手による外界のオブジェクトの視認の漏れや遅れを検出する（ステップＳ２００１）。次に、運転ログ収集・分析機能部１３０５は、プローブ車両１の運転手による外界のオブジェクトの視認の漏れや遅れの検出結果に基づいて、安全運転度を個別車両運転特性として取得する（ステップＳ２００２）。また、運転ログ収集・分析機能部１３０５は、運転モニタリング機能部１３０４により推定されたプローブ車両１の挙動および走行軌跡等に基づいて、エコ運転度および移動効率を取得する。そして、運転ログ収集・分析機能部１３０５は、取得した個別車両運転特性を含むプローブ情報を、プローブ情報処理サーバＳに送信する（ステップＳ２００３）。

このように、本実施形態にかかるプローブ情報処理システムによれば、交通情報の推定精度を向上させることができる。

なお、本実施形態の制御部４０１，８０１で実行されるプログラムは、ＲＯＭ等に予め組み込まれて提供される。本実施形態の制御部４０１，８０１で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。

さらに、本実施形態の制御部４０１，８０１で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、本実施形態の制御部４０１，８０１で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。

本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施形態は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１ プローブ車両
２ 先行車両
１００ 制御装置
１０１〜１０４，２０２，２０３ カメラ
１０５ レーダ
１０７ ＥＣＵ
１０８ 表示部
１０９ スピーカ
１１０ 通信機器
２０４ ＧＰＳアンテナ
２０５ 携帯端末
４０１，８０１ 制御部
４０２，８０２ 通信Ｉ／Ｆ
４０３，８０３ 記憶部
４０４ 外部記憶装置
Ｓ プローブ情報処理サーバ

Claims (15)

1. プローブ車両から、当該プローブ車両の走行に関する情報でありかつ前記プローブ車両の走行位置を含むプローブ情報を受信する受信部と、
   受信した前記プローブ情報に基づいて、地図上における道路の各区間の交通情報を推定する推定部と、
   運転制御対象の前記プローブ車両が走行する前記区間の前記交通情報に対応する推奨走行方法と、前記運転制御対象のプローブ車両から受信した前記プローブ情報に基づく当該プローブ車両の走行方法との差分に基づいて、当該差分を減少させることを指示する運転制御情報を生成する生成部と、
   生成した前記運転制御情報を前記運転制御対象のプローブ車両に送信する送信部と、
   を備えるプローブ情報処理サーバ。
2. 前記受信部は、前記プローブ車両の運転の癖、安全運転、環境負荷、および移動効率のうち少なくとも１つに関する個別車両運転特性を含む前記プローブ情報を受信し、
   前記生成部は、前記運転制御対象のプローブ車両から受信した前記プローブ情報が含む前記個別車両運転特性と、前記運転制御対象のプローブ車両が走行する前記区間の前記交通情報に対応する推奨運転特性とを比較し、その比較結果に基づいて、前記個別車両運転特性を前記推奨運転特性に近づける前記運転制御情報を生成する請求項１に記載のプローブ情報処理サーバ。
3. 前記個別車両運転特性は、前記プローブ車両の安全運転の度合いを示す安全運転度、前記プローブ車両の走行による環境負荷の度合いを示すエコ運転度、および前記プローブ車両の所定時間当たりの移動距離を示す移動効率の少なくとも１つを含む請求項２に記載のプローブ情報処理サーバ。
4. 前記交通情報と当該交通情報に対応する前記推奨走行方法とを対応付けて記憶する記憶部をさらに備え、
   前記生成部は、前記記憶部において、前記運転制御対象のプローブ車両が走行する道路の前記交通情報と対応付けて記憶された前記推奨走行方法と、前記運転制御対象のプローブ車両の走行方法との差分に基づいて、前記運転制御情報を生成する請求項１から３のいずれか一に記載のプローブ情報処理サーバ。
5. 前記推定部は、地図上の道路の車両の粗密情報、空きスペース、移動方向、危険個所、および渋滞情報のうち少なくとも１つを前記交通情報として推定する請求項１から４のいずれか一に記載のプローブ情報処理サーバ。
6. 前記プローブ情報は、前記プローブ車両と先行車両との車間距離または車頭間距離を含み、
   前記推定部は、前記プローブ情報が含む前記車間距離または前記車頭間距離に基づいて、地図上の道路の車両の密度または流量を前記交通情報として推定する請求項１から５のいずれか一に記載のプローブ情報処理サーバ。
7. プローブ車両の走行に関する情報でありかつ前記プローブ車両の走行位置を含むプローブ情報をプローブ情報処理サーバに送信する送信部と、
   前記プローブ情報処理サーバから、前記プローブ車両の走行方法と、前記プローブ情報に基づく地図上における道路の各区間の交通情報に対応する推奨走行方法との差分を減少させることを指示する運転制御情報を受信する受信部と、
   受信した前記運転制御情報に従って、前記プローブ車両の走行を制御する制御部と、
   を備えたプローブ車両。
8. 前記プローブ車両と先行車両との車間距離または車頭間距離、前記プローブ車両の走行位置、および前記プローブ車両の走行速度の少なくとも１つの時間変化に基づいて、前記プローブ車両の安全運転の度合いである安全運転度を判定する安全度判定部をさらに備え、
   前記送信部は、前記安全運転度を含む前記プローブ情報を前記プローブ情報処理サーバに送信する請求項７に記載のプローブ車両。
9. 前記プローブ車両の加減速および前記プローブ車両の走行速度の平均の少なくとも１つに基づいて、前記プローブ車両の走行による環境負荷の度合いを示すエコ運転度を判定するエコ運転度判定部をさらに備え、
   前記送信部は、前記エコ運転度を含む前記プローブ情報を前記プローブ情報処理サーバに送信する請求項７に記載のプローブ車両。
10. 前記プローブ車両の走行位置の時間変化に基づいて、前記プローブ車両の所定時間当たりの移動距離を示す移動効率を算出する移動効率算出部をさらに備え、
    前記送信部は、前記移動効率を含む前記プローブ情報を前記プローブ情報処理サーバに送信する請求項７に記載のプローブ車両。
11. プローブ車両から、当該プローブ車両の走行に関する情報でありかつ前記プローブ車両の走行位置を含むプローブ情報を受信し、
    受信した前記プローブ情報に基づいて、地図上における道路の各区間の交通情報を推定し、
    運転制御対象の前記プローブ車両が走行する前記区間の前記交通情報に対応する推奨走行方法と、前記運転制御対象のプローブ車両から受信した前記プローブ情報に基づく当該プローブ車両の走行方法との差分に基づいて、当該差分を減少させることを指示する運転制御情報を生成し、
    生成した前記運転制御情報を前記運転制御対象のプローブ車両に送信する、
    ことを含むプローブ情報処理方法。
12. 前記プローブ車両の運転の癖、安全運転、環境負荷、および移動効率のうち少なくとも１つに関する個別車両運転特性を含む前記プローブ情報を受信し、
    前記生成部は、前記運転制御対象のプローブ車両から受信した前記プローブ情報が含む前記個別車両運転特性と、前記運転制御対象のプローブ車両が走行する前記区間の前記交通情報に対応する推奨運転特性とを比較し、その比較結果に基づいて、前記個別車両運転特性を前記推奨運転特性に近づける前記運転制御情報を生成する請求項１１に記載のプローブ情報処理方法。
13. 前記個別車両運転特性は、前記プローブ車両の安全運転の度合いを示す安全運転度、前記プローブ車両の走行による環境負荷の度合いを示すエコ運転度、および前記プローブ車両の所定時間当たりの移動距離を示す移動効率の少なくとも１つを含む請求項１２に記載のプローブ情報処理方法。
14. 記憶部において、前記運転制御対象のプローブ車両が走行する道路の前記交通情報と対応付けて記憶された前記推奨走行方法と、前記運転制御対象のプローブ車両の走行方法との差分に基づいて、前記運転制御情報を生成する請求項１１から１３のいずれか一に記載のプローブ情報処理方法。
15. 前記プローブ情報は、前記プローブ車両と先行車両との車間距離または車頭間距離を含み、
    前記プローブ情報が含む前記車間距離または前記車頭間距離に基づいて、地図上の道路の車両の密度または流量を前記交通情報として推定する請求項１１から１４のいずれか一に記載のプローブ情報処理方法。

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