JP2019016081A - 渋滞予測装置及びその渋滞予測方法 - Google Patents

Abstract

【課題】渋滞に関する予測精度の低下を抑え、且つ、処理負荷についても抑えることができる渋滞予測装置及びその渋滞予測方法を提供する。【解決手段】渋滞予測装置は、車載カメラからの画像情報に基づいて、自車両の走行車線に対する追越車線における前方車両を検出する検出部５１ｅと、検出された追越車線における前方車両までの車間距離を求める第１算出部５１ｆと、自車両の速度、及び、算出される車間距離の変化に基づいて、追越車線における前方車両の速度を算出する第２算出部５１ｇと、追越車線における前方車両が検出されてから、追越車線において新たな前方車両が検出されるまでの時間を計測する計測部５１ｈと、追越車線における前方車両の速度、及び、計測された時間に基づいて、追越車線の交通量を算出する交通量算出部５１ｉと、算出された追越車線の交通量に基づいて、渋滞の発生を予測する渋滞予測部５１ｊとを備える。【選択図】図２

Description

本発明は、渋滞予測装置及びその渋滞予測方法に関する。

従来、地磁気の変化を利用することにより車両の通過を監視するトラフィックカウンタが高速道路の路面に設けられている。また、このようなトラフィックカウンタからの情報に基づいて、高速道路における渋滞を予測する渋滞予測装置についても提案されている（例えば特許文献１参照）。この装置では、トラフィックカウンタとの通信が前提となることから、例えば５分毎に情報を受信するなどリアルタイム性に劣ることとなり、渋滞予測の精度について低下を招いてしまう。

そこで、トラフィックカウンタからの情報によらず、自車両で取得した情報に基づいて渋滞を予測する渋滞予測装置が提案されている。このような渋滞予測装置には、例えば、渋滞が発生する直前にブレーキを踏んだり加速したりといった加速度の揺らぎが発生するとの考えのもと、加速度を周波数分析（フーリエ変換）して渋滞の発生を予測するものがある（特許文献２参照）。また、車線変更しようとするときに、自車線の先行車（自車両の直前を走行する車両）よりも更に前を走行する車両の数を判断して、先行車の前が渋滞しているかを判断する渋滞判断装置についても提案されている（特許文献３参照）。

特開２００６−３０９７３５号公報 特開２０１２−１２８６１４号公報 特開２０１６−１６８２９号公報

しかし、特許文献２に記載の渋滞予測装置は、加速度を周波数分析（フーリエ変換）して渋滞の発生を予測しているため、処理負荷が決して低いものでは無かった。

また、特許文献３に記載の渋滞判断装置については、車線変更時などの先行車よりも更に前の車両が見えるときにしか渋滞を判断できない。このため、特許文献３に記載の渋滞判断装置は、走行状況によっては長期間にわたって渋滞判断できないこともあり、トラフィックカウンタを利用したときと同様に、リアルタイム性に欠け渋滞予測の精度について低下を招いてしまう可能性があった。

本発明は、このような問題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、渋滞に関する予測精度の低下を抑え、且つ、処理負荷についても抑えることができる渋滞予測装置及びその渋滞予測方法を提供することにある。

本発明の渋滞予測装置は、自車両の速度に応じた信号を入力する速度信号入力手段と、自車両に搭載された搭載装置からの情報に基づいて、自車両の走行車線に対する追越車線における前方車両を検出する検出手段と、前記検出手段により検出された前記追越車線における前方車両までの車間距離を求める第１算出手段と、前記速度信号入力手段により入力される信号に応じた自車両の速度、及び、前記第１算出手段により算出される前記車間距離の変化に基づいて、前記追越車線における前方車両の速度を算出する第２算出手段と、前記検出手段により前記追越車線における前方車両が検出されてから、前記追越車線において新たな前方車両が検出されるまでの時間を計測する計測手段と、前記第２算出手段により算出された前記追越車線における前方車両の速度、及び、前記計測手段により計測された時間に基づいて、前記追越車線の交通量を算出する交通量算出手段と、前記交通量算出手段により算出された前記追越車線の交通量に基づいて、渋滞の発生を予測する渋滞予測手段と、を備えることを特徴とする。

この渋滞予測装置によれば、追越車線における前方車両が検出されてから、追越車線において新たな前方車両が検出されるまでの時間を計測すると共に、追越車線における前方車両の速度を算出し、これらの情報に基づいて、追越車線における交通量を求める。ここで、本件発明者らは、渋滞の発生が追越車線から始まることを見出した。このため、追越車線における交通量を求めることで、渋滞の発生を予測することができる。特に、トラフィックカウンタからの情報を必要とせず、また、追越車線の前方車両を検出できればよいことから、渋滞の予測環境が制限され難くなっている。よって、リアルタイム性を高めて渋滞に関する予測精度の低下を抑えることができる。さらに、フーリエ変換などの処理も必要がなく、処理負荷についても抑えることができる。以上より、渋滞に関する予測精度の低下を抑え、且つ、処理負荷についても抑えることができる渋滞予測装置を提供することができる。

また、この渋滞予測装置において、前記渋滞予測手段により渋滞の発生が予測された場合、自車両の運転者に対して渋滞の発生を緩和するための運転警告を行う警告手段をさらに備えることが好ましい。

この渋滞予測装置によれば、自車両の運転者に対して渋滞の発生を緩和するための運転警告を行うため、例えば渋滞発生前においてスローイン等を支援し、渋滞の縮小に貢献することができる。

また、この渋滞予測装置において、前記渋滞予測手段は、前記第２算出手段により算出された前記追越車線における前方車両の速度が所定速度未満である場合、渋滞の発生の予測を禁止することが好ましい。

この渋滞予測装置によれば、追越車線における前方車両の速度が所定速度未満である場合、渋滞の発生の予測を禁止するため、例えば追越車線における前方車両の速度が低く、交通量に基づく渋滞予測が不安定にある場合に渋滞を予測しないこととなり、より一層渋滞に関する予測精度の低下を抑えることができる。

また、本発明の渋滞予測装置の渋滞予測方法は、自車両の速度に応じた信号を入力する速度信号入力工程と、自車両に搭載された搭載装置からの情報に基づいて、自車両の走行車線に対する追越車線における前方車両を検出する検出手段により検出された前記追越車線における前方車両までの車間距離を求める第１算出工程と、前記速度信号入力工程において入力される信号に応じた自車両の速度、及び、前記第１算出工程において算出される前記車間距離の変化に基づいて、前記追越車線における前方車両の速度を算出する第２算出工程と、前記検出手段により前記追越車線における前方車両が検出されてから、前記追越車線において新たな前方車両が検出されるまでの時間を計測する計測工程と、前記第２算出工程において算出された前記追越車線における前方車両の速度、及び、前記計測工程において計測された時間に基づいて、前記追越車線の交通量を算出する交通量算出工程と、前記交通量算出工程において算出された前記追越車線の交通量に基づいて、渋滞の発生を予測する渋滞予測工程と、を備えることを特徴とする。

この渋滞予測装置の渋滞予測方法によれば、追越車線における前方車両が検出されてから、追越車線において新たな前方車両が検出されるまでの時間を計測すると共に、追越車線における前方車両の速度を算出し、これらの情報に基づいて、追越車線における交通量を求める。ここで、本件発明者らは、渋滞の発生が追越車線から始まることを見出した。このため、追越車線における交通量を求めることで、渋滞の発生を予測することができる。特に、トラフィックカウンタからの情報を必要とせず、また、追越車線の前方車両を検出できればよいことから、渋滞の予測環境が制限され難くなっている。よって、リアルタイム性を高めて渋滞に関する予測精度の低下を抑えることができる。さらに、フーリエ変換などの処理も必要がなく、処理負荷についても抑えることができる。以上より、渋滞に関する予測精度の低下を抑え、且つ、処理負荷についても抑えることができる渋滞予測装置の渋滞予測方法を提供することができる。

本発明によれば、渋滞に関する予測精度の低下を抑え、且つ、処理負荷についても抑えることができる渋滞予測装置及びその渋滞予測方法を提供することができる。

本発明の実施形態に係る渋滞予測装置を含む車載システムの構成を示すブロック図である。 図１に示した制御部の機能ブロック図である。 自車両の走行環境を示す上面図である。 追越車線における前方車両の車間距離の時間変化を示す図である。 本実施形態に係る渋滞予測装置による渋滞予測方法を示すフローチャートである。 追越車線における前方車両との車間距離の実測値を示すグラフである。 図６のグラフの一部抜粋グラフである。

以下、本発明を好適な実施形態に沿って説明する。なお、本発明は以下に示す実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において適宜変更可能である。また、以下に示す実施形態においては、一部構成の図示や説明を省略している箇所があるが、省略された技術の詳細については、以下に説明する内容と矛盾点が発生しない範囲内において、適宜公知又は周知の技術が適用されていることはいうまでもない。

図１は、本発明の実施形態に係る渋滞予測装置を含む車載システムの構成を示すブロック図である。図１に示すように、車載システム１は、車両内に搭載されるシステムであって、車載カメラ（搭載装置）１０と、車速センサ２０と、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機３０と、ドライブレコーダ装置５０とを備えて構成されている。

車載カメラ１０は、自車両に搭載され、少なくとも自車両が走行する走行車線に対する追越車線を含む前方を撮像可能な撮像装置である。車速センサ２０は、自車両の速度（車輪の回転）に応じたパルス信号を出力するものである。ＧＰＳ受信機３０は、ＧＰＳ衛星から電波を受信するものであり、複数のＧＰＳ衛星のそれぞれから受信した電波の信号に基づき、車両の現在位置を算出して、算出した現在位置情報をドライブレコーダ装置５０に出力するものである。

ドライブレコーダ装置５０は、車載カメラ１０の撮像により得られる撮像画像信号、車速センサ２０からのパルス信号、及び、ＧＰＳ受信機３０からの現在位置情報を利用して、運行記録をメモリーカード４０に記録していくものである。メモリーカード４０は、運転者が保有する記録媒体であり、メモリーカード４０に記憶された運行記録は例えば管理会社等の解析装置にてデータ解析される。なお、運行記録は、装置５０内の記録媒体に記録された後に、後述のアンテナ５８を利用して通信にて管理会社等に送信されるようになっていてもよいし、随時運行記録の情報が後述のアンテナ５８を介してクラウドサーバに送信されて保存（記録）されるようになっていてもよい。

ドライブレコーダ装置５０は、制御部５１と、画像処理部５２と、Ｇ（Gravity）センサ５３と、スピーカ（警告手段）５４と、速度インターフェース（速度信号入力手段）５５と、ＧＰＳインターフェース（速度信号入力手段）５６と、メモリーカードインターフェース５７と、アンテナ５８とを備えている。このうち、制御部５１、スピーカ５４及び速度インターフェース５５（また後述するようにＧＰＳインターフェース５６でも可）が、本実施形態に係る渋滞予測装置１００を構成する。

制御部５１は、ドライブレコーダ装置５０の全体を制御するものである。画像処理部５２は、車載カメラ１０が出力する映像信号を入力し、映像のフレーム毎に、フレームを構成する多数の画素の各々について明るさや色を表すデータを生成し、これらの画素の集合を画像データとして制御部５１に出力するものである。

Ｇセンサ５３は、互いに直交する３つの軸のそれぞれの方向について、自車両に加わった加速度の大きさを表す信号を制御部５１に出力するものである。スピーカ５４は、制御部５１の制御により、例えば警告音や、合成された疑似音声信号による各種の警告や案内などのメッセージを音響として出力するものである。このスピーカ５４は、後述するように渋滞の発生を緩和する運転警告を行う警告手段として機能する。

速度インターフェース５５は、車速センサ２０からのパルス信号（自車両の速度に応じた信号）を入力する入力部位となるものである。ＧＰＳインターフェース５６は、ＧＰＳ受信機３０との接続部位となるものである。なお、ＧＰＳ受信機３０は、自車両の現在位置を算出するため、その移動距離と時間とから自車両の速度を算出することも可能である。この場合、ＧＰＳインターフェース５６は、自車両の速度に応じた信号を入力する入力部位として機能することとなる。

メモリーカードインターフェース５７は、例えばメモリーカード４０が挿入されるカードスロットにより構成されている。このメモリーカードインターフェース５７にメモリーカード４０が挿入されることで、ドライブレコーダ装置５０は、メモリーカード４０に対して自車両の速度や画像データなどの情報を書き込み可能となる。なお、運行記録等の情報をメモリーカード４０に記録せず通信先に送信して記録させる場合には、メモリーカードインターフェース５７の構成は不要とされてもよい。

図２は、図１に示した制御部５１の機能ブロック図である。図２に示すように、制御部５１は、ＲＯＭや外付け記憶媒体に記憶されるプログラムを実行することにより、自車速度算出部５１ａと、イベント判断部５１ｂと、第１記録部５１ｃと、第２記録部５１ｄと、検出部（検出手段）５１ｅと、第１算出部（第１算出手段）５１ｆと、第２算出部（第２算出手段）５１ｇと、計測部（計測手段）５１ｈと、交通量算出部（交通量算出手段）５１ｉと、渋滞予測部（渋滞予測手段）５１ｊと、警告制御部５１ｋとが機能する。

自車速度算出部５１ａは、車速センサ２０からのパルス信号に基づいて自車両の速度を算出する機能部である。イベント判断部５１ｂは、加速度の急変イベント（事故やヒヤリハット状態）が発生したかを判断するものである。このイベント判断部５１ｂは、Ｇセンサ５３からの加速度信号に基づいて、加速度の所定値以上の変化があった場合に、事故やヒヤリハット状態に相当する加速度変化であると判断して、加速度の急変イベントが発生したと判断するものである。

第１記録部５１ｃは、車両走行時における自車両の速度の情報をメモリーカード４０やクラウドサーバ等の通信先に記録する機能部である。第２記録部５１ｄは、車載カメラ１０による撮像により得られる映像の情報をメモリーカード４０やクラウドサーバ等の通信先に記録する機能部である。この第２記録部５１ｄは、車載カメラ１０からの映像の情報を常時記録するものである。なお、第２記録部５１ｄは、イベント判断部５１ｂにより加速度の急変イベントが発生したと判断された場合に、イベント発生時点（所定値以上の加速度の変化時点）の前及び後の少なくとも一方の所定時間の映像の情報のみを記録してもよい。

検出部５１ｅは、車載カメラ１０に基づいて得られた自車両前方の画像から、追越車線における前方車両を検出するものである。この検出部５１ｅは、例えば、自車両前方の画像内からテンプレートマッチングを行い、追越車線における前方車両を検出する。車線の特定については例えば白線検知技術を利用する。なお、検出部５１ｅは、テンプレートマッチングに限らず、オプティカルフローを利用するなど、他の公知又は周知の検出方法を採用してもよい。

第１算出部５１ｆは、自車両から、検出部５１ｅにより検出された追越車線における前方車両までの車間距離を算出するものである。この第１算出部５１ｆは、例えば検出部５１ｅにより検出された追越車線における前方車両の画像上の位置に基づいて、前方車両までの距離を算出して、これを車間距離とする。

第２算出部５１ｇは、自車速度算出部５１ａにより算出された自車両の速度、及び、第１算出部５１ｆにより算出される車間距離の変化に基づいて、追越車線における前方車両の速度を算出するものである。

図３は、自車両の走行環境を示す上面図である。図３に示すように、例えば、自車両が走行する走行車線である自車線が存在し、これに隣接して追越車線が存在する。自車線の前方車両ＦＶ１までの距離はｈ１であり、追越車線における前方車両ＦＶ２までの距離（すなわち第２車間距離）はｈｒである。さらに、前方車両ＦＶ２は、自車両よりも速く走行していると考えられることから、追越車線における前方車両ＦＶ２の速度ｖ２＞自車両の速度ｖ１の関係が成立するものとする。

図４は、追越車線における前方車両ＦＶ２の車間距離ｈｒの時間変化を示す図である。図４に示すように、例えば時刻ｔ１において検出部５１ｅにより追越車線における前方車両ＦＶ２が検出され、このときに第１算出部５１ｆにより算出された車間距離ｈｒが略ゼロであったとする。追越車線を走行する前方車両ＦＶ２は、自車両よりも速く走行していると考えられることから、車間距離ｈｒは、時間の経過と共に大きくなっていく。そして、車間距離ｈｒの変化（傾き）は、自車両に対する前方車両ＦＶ２の相対速度に応じたものとなる。すなわち、ｄｈｒ／ｄｔ＝ｖ２−ｖ１なる式が成り立つことから、第２算出部５１ｇは、この式に基づいて、追越車線における前方車両の速度ｖ２を算出する。

再度図２を参照する。計測部５１ｈは、検出部５１ｅにより追越車線における前方車両ＦＶ２が検出されてから、追越車線において新たな前方車両ＦＶ２が検出されるまでの時間を計測するものである。

図３に示す追越車線における前方車両ＦＶ２のみならず、この前方車両ＦＶ２の後続車両ＦＶ３についても、自車両よりも速いと想定される。このため、後続車両ＦＶ３は、いずれは追越車線における前方車両ＦＶ２として検出部５１ｅにより検出される。このため、図４に示す時刻ｔ２において、後続車両ＦＶ３が追越車線における前方車両ＦＶ２として検出部５１ｅにより検出される。よって、計測部５１ｈは、図４に示す例において、時刻ｔ１（前方車両ＦＶ２が検出されたとき）から時刻ｔ２（時刻ｔ１における前方車両ＦＶ２と異なる前方車両ＦＶ２が検出されたとき）までの時間Ｔを計測することとなる。

なお、図４に示す例においては、時刻ｔ３において追越車線における前方車両ＦＶ２が自車線に進入したため（図３参照）、検出部５１ｅは、前方車両ＦＶ２を自車線の前方車両ＦＶ１として認識し、一時的に追越車線における前方車両ＦＶ２を検出できなくなっている。従って、時刻ｔ３から時刻ｔ２までは、前方車両ＦＶ２までの車間距離ｈｒがゼロ（又は値なし）となっている。

交通量算出部５１ｉは、第２算出部５１ｇにより算出された追越車線における前方車両ＦＶ２の速度ｖ２、自車速度算出部５１ａにより算出された自車両の速度ｖ１、及び、計測部５１ｈにより計測された時間Ｔに基づいて、追越車線の交通量を算出するものである。交通量とは、所定地点を所定時間内に通過する車両の台数を示す。

交通量を算出するにあたり、交通量算出部５１ｉは、まず、追越車線における車両同士の車間距離ｈｍａｘを算出する必要がある。この車間距離ｈｍａｘは、計測部５１ｈにより計測された時間Ｔに応じたものであり、具体的には、ｈｍａｘ＝（ｖ２−ｖ１）Ｔなる式から求めることができる。

また、交通量Ｑは、Ｑ＝ｖρなる式で表され、交通密度ρはρ＝１／ｈなる式で表されることが知られている。よって、Ｑ＝ｖρ＝ｖ／ｈとなる。なお、ｈは、車間距離であり、ｖは速度である。すなわち、追越車線における交通量Ｑは、Ｑ＝ｖ２／ｈｍａｘなる式から算出することができ、交通量算出部５１ｉは、追越車線における車両同士の車間距離ｈｍａｘを算出すると、Ｑ＝ｖ２／ｈｍａｘなる式から、追越車線における交通量Ｑを算出する。なお、交通密度とは、所定距離範囲内に存在する車両の台数を示す値である。

渋滞予測部５１ｊは、交通量算出部５１ｉにより算出された追越車線の交通量Ｑに基づいて、渋滞の発生を予測するものである。ここで、本件発明者らは、渋滞の発生が追越車線から始まることを見出した。このため、追越車線における交通量Ｑを求めることで、渋滞の発生を予測することができる。具体的に渋滞予測部５１ｊは、交通量算出部５１ｉにより算出された交通量Ｑが、予め定められた閾値ＴＨＱ以上である場合に、渋滞の発生を予測する。

さらに、渋滞予測部５１ｊは、第２算出部５１ｇにより算出された追越車線における前方車両ＦＶ２の速度ｖ２が所定速度ＴＨｖ未満である場合、渋滞の発生の予測を禁止することが好ましい。これにより、例えば追越車線における前方車両ＦＶ２の速度が低く、交通量Ｑに基づく渋滞予測が不安定となる場合に渋滞を予測しないこととなり、より一層渋滞に関する予測精度の低下を抑えることができるからである。すなわち、前方車両ＦＶ２の速度ｖ２がある程度高い状況において、交通量Ｑがある程度以上であることが渋滞発生の前段階であるといえ、交通量Ｑだけでは渋滞の予測精度が低下する可能性があるためである。

警告制御部５１ｋは、渋滞予測部５１ｊにより渋滞の発生が予測された場合に、自車両の運転者に対して渋滞の発生を緩和するための運転警告をスピーカ５４から発生させるものである。

ここで、渋滞の発生を緩和するための運転警告とは、車間距離を維持したり、車速を一定化したりするように促す警告であって、例えば「車間維持・加速度の少ない運転を行って下さい」との音声警告である。また、渋滞に入る５ｋｍ手前などにおいては、スローインを促すことにより渋滞の発生を緩和する（成長を抑える）ことができ、例えば「速度を○○ｋｍ／ｈまで低下させて下さい。」などの音声警告が該当する。

次に、本実施形態に係る渋滞予測装置１００による渋滞予測方法を説明する。図５は、本実施形態に係る渋滞予測装置１００による渋滞予測方法を示すフローチャートである。図５に示すように、まず、速度インターフェース５５は、車速センサ２０からのパルス信号を入力する（Ｓ１）。次に、自車速度算出部５１ａは、車速センサ２０からのパルス信号に基づいて自車両の速度ｖ１を算出する（Ｓ２）。

次いで、検出部５１ｅは、画像処理部５２による処理によって得られた自車両の前方画像から、追越車線における前方車両ＦＶ２を検出できたかを判断する（Ｓ３）。前方車両ＦＶ２を検出できたと判断した場合（Ｓ３：ＹＥＳ）、第１算出部５１ｆは、前方車両ＦＶ２までの車間距離ｈｒを算出し（Ｓ４）、算出結果を制御部５１の内部メモリに記録させる（Ｓ５）。また、算出結果は、メモリーカード４０やクラウドサーバに記録されてもよい。

その後、制御部５１は、前方車両ＦＶ２の初回の検出であるかを判断する（Ｓ６）。初回の検出でないと判断した場合（Ｓ６：ＮＯ）、処理はステップＳ１に移行する。

一方、前方車両ＦＶ２を検出できなかったと判断した場合（Ｓ３：ＮＯ）、検出部５１ｅは、前回処理において追越車線における前方車両ＦＶ２を検出していたかを判断する（Ｓ７）。前回処理において追越車線における前方車両ＦＶ２を検出していなかったと判断した場合（Ｓ７：ＮＯ）、処理はステップＳ１に移行する。

前回処理において追越車線における前方車両ＦＶ２を検出していたと判断した場合（Ｓ７：ＹＥＳ）、第２算出部５１ｇは追越車線における前方車両ＦＶ２の速度ｖ２を算出すべく、近似処理を行う（Ｓ８）。

図６は、追越車線における前方車両ＦＶ２との車間距離ｈｒの実測値を示すグラフであって、図７は、図６のグラフの一部抜粋グラフである。なお、図６に示すグラフにおいては、車間距離ｈｒが１秒毎に算出されているものとする。また、図６及び図７において、車間距離ｈｒが０ｍである場合とは、検出部５１ｅにおいて前方車両ＦＶ２を検出できなかった場合を示している。

図６に示すグラフにおいて、追越車線における前方車両ＦＶ２との車間距離ｈｒは、時刻１１時４６分１５秒で０ｍであり、同分１６秒で約１２ｍであり、同分１７秒で約１４ｍであり、同分１８秒で約１５ｍであり、同１９秒で約２４ｍである。また、車間距離ｈｒは、時刻１１時４６分２０秒で約２６ｍであり、同分２１秒で約２９ｍであり、同分２２秒で約３３ｍであり、同分２３秒で約３６ｍであり、同２４秒で約３５ｍである。さらに、車間距離ｈｒは、時刻１１時４６分２５秒で約４１ｍであり、同分２６秒で約４７ｍであり、同分２７秒で０ｍである。

なお、図５と図６とを対比させて説明すると、時刻１１時４６分１６秒から時刻１１時４６分２６秒までは、図５に示すステップＳ３において「ＹＥＳ」と判断され、ステップＳ４において車間距離ｈｒが算出されステップＳ５において車間距離ｈｒのデータが順次記録される。時刻１１時４６分２７秒から時刻１１時４６分３８秒まで（車間距離ｈｒ＝０ｍの間）は、図５に示すステップＳ３において「ＮＯ」と判断される。そのうち、時刻１１時４６分２７秒の時点ではステップＳ７において「ＹＥＳ」と判断され、近似処理（Ｓ８）が行われる。

第２算出部５１ｇは、時刻１１時４６分１６秒から時刻１１時４６分２６秒までの車間距離ｈｒのデータから、図７に示すように、例えば最小二乗法により近似式（破線参照）を算出する。なお、近似式は最小二乗法に限らず、他の手法により算出されてもよい。また、近似式の算出にあたっては、時刻１１時４６分１５秒の車間距離ｈｒの情報（すなわちｈｒ＝０の情報）を含めてもよいし、含めなくともよい。加えて、近似式の算出にあたっては異常値を除外する処理を含んでいてもよい。

再度図５を参照する。近似式を算出した後、第２算出部５１ｇは、追越車線における前方車両ＦＶ２の速度ｖ２を算出する（Ｓ９）。ここで、第２算出部５１ｇは、ステップＳ８にて算出した近似式の傾きと、ステップＳ２にて算出した自車両の速度ｖ１とから、ｄｈｒ／ｄｔ＝ｖ２−ｖ１なる式に基づいて、追越車線における前方車両ＦＶ２の速度ｖ２を算出する。そして、処理はステップＳ１に移行する。

具体的に説明すると、図７に示す例において、傾き（相対速度）は１３．２４５８４（ｋｍ／ｈ）である。ステップＳ２にて算出した自車両の速度ｖ１が７５．８９１６７（ｋｍ／ｈ）であるとすると、第２算出部５１ｇは、前方車両ＦＶ２の速度ｖ２を、８９．１３７５１（ｋｍ／ｈ）と算出する。

なお、速度ｖ２の算出にあたっては、近似式の傾きが利用されているが、近似式に限らず、例えば図７に示す１ｓｅｃ時点の車間距離ｈｒ＝０ｍと、１２ｓｅｃ時点の車間距離ｈｒ＝約４７ｍとを結ぶ線分の傾き等を利用してもよい。

ところで、ステップＳ６において前方車両ＦＶ２の検出が初回であると判断した場合（Ｓ６：ＹＥＳ）、計測部５１ｈは、上記した時間Ｔを計測する（Ｓ１０）。図６を参照して具体的に説明する。

図６においては、１１時４６分２７秒から１１時４６分３８秒まで、前方車両ＦＶ２が検出できず、車間距離ｈｒ＝０ｍとなっており、１１時４６分３９秒において前方車両ＦＶ２が検出されて車間距離ｈｒ＝約１２ｍとなっている。計測部５１ｈは、前方車両ＦＶ２が検出されてから、新たな前方車両ＦＶ２が検出されるまでの時間Ｔを計測することから、１１時４６分１６秒から１１時４６分３９秒までの期間を時間Ｔとして計測する。すなわち、図６に示す例においては、時間Ｔ＝２３秒となる。

その後、交通量算出部５１ｉは、追越車線の交通量Ｑを算出する（Ｓ１１）。このとき、交通量算出部５１ｉは、ステップＳ９において算出された前方車両ＦＶ２の速度ｖ２と、ステップＳ２において算出された自車両の速度ｖ１と、ステップＳ１０において算出された時間Ｔとに基づいて、追越車線の交通量Ｑを算出する。

図６に示したデータの場合、交通量算出部５１ｉは、まず、（ｖ２−ｖ１）×Ｔなる式から、追越車線の車間距離ｈｍａｘを８４．６２６２ｍと算出する。次に、交通量算出部５１ｉは、Ｑ＝ｖ２／ｈｍａｘなる式から、交通量Ｑを１０５３．３０９(ｖｅｈ／ｈ)と算出する。

その後、渋滞予測部５１ｊは、ステップＳ１１において算出した追越車線の交通量Ｑが所定の閾値ＴＨＱ以上であるかを判断する（Ｓ１２）。追越車線の交通量Ｑが所定の閾値ＴＨＱ以上でないと判断した場合（Ｓ１２：ＮＯ）、現時点の環境において今後渋滞が発生しないと予測されることから、処理はステップＳ１に移行する。

一方、追越車線の交通量Ｑが所定の閾値ＴＨＱ以上であると判断した場合（Ｓ１２：ＹＥＳ）、渋滞予測部５１ｊは、ステップＳ９において算出された追越車線の前方車両ＦＶ２の速度ｖ２が所定速度ＴＨｖ以上であるかを判断する（Ｓ１３）。速度ｖ２が所定速度ＴＨｖ以上でないと判断した場合（Ｓ１３：ＮＯ）、渋滞予測部５１ｊは、交通量Ｑが閾値ＴＨＱ以上であっても渋滞を予測することなく、処理はステップＳ１に移行する。

速度ｖ２が所定速度ＴＨｖ以上であると判断した場合（Ｓ１３：ＹＥＳ）、渋滞予測部５１ｊは、渋滞の発生を予測する（Ｓ１４）。次いで、警告制御部５１ｋは、自車両の運転者に対して渋滞の発生を緩和するための運転警告をスピーカ５４から発生させる（Ｓ１５）。そして、図５に示す処理は終了する。

このようにして、本実施形態に係る渋滞予測装置１００及び渋滞予測御方法によれば、追越車線における前方車両ＦＶ２が検出されてから、追越車線において新たな前方車両ＦＶ２が検出されるまでの時間Ｔを計測すると共に、追越車線における前方車両ＦＶ２の速度ｖ２を算出し、これらの情報に基づいて、追越車線における交通量Ｑを求める。ここで、本件発明者らは、渋滞の発生が追越車線から始まることを見出した。このため、追越車線における交通量Ｑを求めることで、渋滞の発生を予測することができる。特に、トラフィックカウンタからの情報を必要とせず、また、追越車線の前方車両ＦＶ２を検出できればよいことから、渋滞の予測環境が制限され難くなっている。よって、リアルタイム性を高めて渋滞に関する予測精度の低下を抑えることができる。さらに、フーリエ変換などの処理も必要がなく、処理負荷についても抑えることができる。以上より、渋滞に関する予測精度の低下を抑え、且つ、処理負荷についても抑えることができる渋滞予測装置１００及び渋滞予測御方法を提供することができる。

また、渋滞の発生が予測された場合、自車両の運転者に対して渋滞の発生を緩和するための運転警告を行うため、例えば渋滞発生前においてスローイン等を支援し、渋滞の縮小に貢献することができる。

また、追越車線における前方車両ＦＶ２の速度ｖ２が所定速度ＴＨｖ未満である場合、渋滞の発生の予測を禁止するため、例えば追越車線における前方車両ＦＶ２の速度ｖ２が低く、交通量Ｑに基づく渋滞予測が不安定にある場合に渋滞を予測しないこととなり、より一層渋滞に関する予測精度の低下を抑えることができる。

以上、実施形態に基づき本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、変更を加えてもよいし、可能な範囲で適宜他の技術を組み合わせてもよい。さらに、可能な範囲で公知又は周知の技術を組み合わせてもよい。

例えば、上記においては、渋滞の発生を緩和する運転警告を音声出力により行っているが、これに限らず、画像によって警告を行うようにしてもよい。

また、上記実施形態においては車載カメラ１０を搭載し車載カメラ１０からの画像を利用して車間距離を算出しているが、これに限らず、レーダー装置（搭載装置の一例）を搭載しレーダー装置からの信号を利用して車間距離が算出されるようになっていてもよい。さらに、可能であれば自車両に搭載される他の装置（搭載装置の一例）からの信号等を利用して車間距離が算出されるようになっていてもよい。

さらに、上記実施形態において、ステップＳ１４で判断された渋滞発生の予測の情報や、ステップＳ１５における運転警告の情報は、通信を利用して後続車に伝達されてもよい。そして、後続車において運転警告が行われるようになっていてもよい。さらには、本実施形態においては１台の車両において取得した情報から渋滞発生を予測しているが、これに限らず、複数台の情報が統合されて、渋滞発生が予測されてもよい。

加えて、上記実施形態において、ステップＳ１２やステップＳ１３の処理は複数回連続して「ＹＥＳ」と判断された場合のみに、ステップＳ１４において渋滞の発生が予測されてもよい。

さらに、上記図３においては、片側２車線の道路を参照して説明した。しかし、渋滞予測装置１００は、片側２車線の道路に限らず、片側３車線以上の道路に対しても適用可能であることは言うまでもない。ここで、例えば片側３車線の道路において自車両が最も左側の車線を走行しているとすると、渋滞予測装置１００は、真ん中車線を追越車線として上記処理を実行してもよいし、最も右側の車線を追越車線として上記処理を実行してもよい。さらには、真ん中車線及び最も右側の車線の双方を対象に、上記処理を実行してもよい。４車線以上の場合も同様である。

加えて、上記図３においては、車両が左側通行である日本やイギリスにおける道路環境を想定して説明したが、渋滞予測装置１００は、アメリカ、ドイツ及びフランスなどの車両が右側通行である場合においても適用可能である。

１００ ：渋滞予測装置
１ ：車載システム
１０ ：車載カメラ（搭載装置）
２０ ：車速センサ
３０ ：ＧＰＳ受信機
４０ ：メモリーカード
５０ ：ドライブレコーダ装置
５１ ：制御部
５１ａ ：自車速度算出部
５１ｂ ：イベント判断部
５１ｃ ：第１記録部
５１ｄ ：第２記録部
５１ｅ ：検出部（検出手段）
５１ｆ ：第１算出部（第１算出手段）
５１ｇ ：第２算出部（第２算出手段）
５１ｈ ：計測部（計測手段）
５１ｉ ：交通量算出部（交通量算出手段）
５１ｊ ：渋滞予測部（渋滞予測手段）
５１ｋ ：警告制御部
５２ ：画像処理部
５３ ：Ｇセンサ
５４ ：スピーカ（警告手段）
５５ ：速度インターフェース（速度信号入力手段）
５６ ：ＧＰＳインターフェース（速度信号入力手段）
５７ ：メモリーカードインターフェース
５８ ：アンテナ
ＦＶ２ ：追越車線の前方車両

Claims (4)

1. 自車両の速度に応じた信号を入力する速度信号入力手段と、
   自車両に搭載された搭載装置からの情報に基づいて、自車両の走行車線に対する追越車線における前方車両を検出する検出手段と、
   前記検出手段により検出された前記追越車線における前方車両までの車間距離を求める第１算出手段と、
   前記速度信号入力手段により入力される信号に応じた自車両の速度、及び、前記第１算出手段により算出される前記車間距離の変化に基づいて、前記追越車線における前方車両の速度を算出する第２算出手段と、
   前記検出手段により前記追越車線における前方車両が検出されてから、前記追越車線において新たな前方車両が検出されるまでの時間を計測する計測手段と、
   前記第２算出手段により算出された前記追越車線における前方車両の速度、及び、前記計測手段により計測された時間に基づいて、前記追越車線の交通量を算出する交通量算出手段と、
   前記交通量算出手段により算出された前記追越車線の交通量に基づいて、渋滞の発生を予測する渋滞予測手段と、
   を備えることを特徴とする渋滞予測装置。
2. 前記渋滞予測手段により渋滞の発生が予測された場合、自車両の運転者に対して渋滞の発生を緩和するための運転警告を行う警告手段をさらに備える
   ことを特徴とする請求項１に記載の渋滞予測装置。
3. 前記渋滞予測手段は、前記第２算出手段により算出された前記追越車線における前方車両の速度が所定速度未満である場合、渋滞の発生の予測を禁止する
   ことを特徴とする請求項１又は請求項２のいずれかに記載の渋滞予測装置。
4. 自車両の速度に応じた信号を入力する速度信号入力工程と、
   自車両に搭載された搭載装置からの情報に基づいて、自車両の走行車線に対する追越車線における前方車両を検出する検出手段により検出された前記追越車線における前方車両までの車間距離を求める第１算出工程と、
   前記速度信号入力工程において入力される信号に応じた自車両の速度、及び、前記第１算出工程において算出される前記車間距離の変化に基づいて、前記追越車線における前方車両の速度を算出する第２算出工程と、
   前記検出手段により前記追越車線における前方車両が検出されてから、前記追越車線において新たな前方車両が検出されるまでの時間を計測する計測工程と、
   前記第２算出工程において算出された前記追越車線における前方車両の速度、及び、前記計測工程において計測された時間に基づいて、前記追越車線の交通量を算出する交通量算出工程と、
   前記交通量算出工程において算出された前記追越車線の交通量に基づいて、渋滞の発生を予測する渋滞予測工程と、
   を備えることを特徴とする渋滞予測装置の渋滞予測方法。

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