JP2020091614A - 情報提供システム、サーバ、移動端末、及びコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】歩行者が移動行動を起こす前に、移動行動を推定する。【解決手段】情報提供システムは、対象領域を歩行する対象者の将来の行動に関連する属性を検出する属性検出部と、前記属性検出部によって検出された前記属性に基づいて、前記対象領域における前記対象者の移動行動を推定する推定部と、前記推定部によって推定された前記移動行動に基づく推定移動行動範囲を出力する出力部と、を備える。【選択図】図１４

Description

本発明は、情報提供システム、サーバ、移動端末、及びコンピュータプログラムに関する。

特許文献１には、歩行者の移動行動を推定する装置が開示されている。特許文献１に開示されている装置は、撮像画像から歩行者を検出して当該歩行者を含む部分画像を抽出し、抽出された部分画像から取得される歩行者の形状情報を蓄積し、蓄積された形状情報を用いて所定時間前の形状情報と現在の形状情報とを比較することで、歩行者の動作の変化を検出し、歩行者の動作の変化に続いて生じる歩行者の不連続的な動作を示す不連続動作推定情報を用いて歩行者の移動行動を推定する。

国際公開第２０１３／０４２２０５号

しかしながら、特許文献１に開示された装置では、推定対象の歩行者の過去の形状情報を用いるため、方向転換などの歩行者の動作が変化する場合、動作変化が生じた後でなければその動作変化を検出することができない。

本開示は、以下の発明を含む。但し、本発明は、特許請求の範囲によって定められるものである。

本発明の一態様に係る情報提供システムは、対象領域を歩行する対象者の将来の行動に関連する属性を検出する属性検出部と、前記属性検出部によって検出された前記属性に基づいて、前記対象領域における前記対象者の移動行動範囲を推定する推定部と、前記推定部によって推定された移動行動範囲を出力する出力部と、を備える。

本発明の一態様に係るサーバは、対象領域を歩行する対象者の将来の行動に関連する属性を検出する属性検出部と、前記属性検出部によって検出された前記属性に基づいて、前記対象領域における前記対象者の移動行動範囲を推定する推定部と、前記推定部による推定結果を示す推定結果情報を送信する送信部と、を備える。

本発明の一態様に係る移動端末は、対象領域を歩行する対象者の将来の行動に関連する属性に基づいて、前記対象領域における前記対象者の移動行動範囲を推定するサーバから、前記移動行動範囲の推定結果を示す推定結果情報を受信する受信部と、前記受信部によって受信された前記推定結果情報に示される、推定された移動行動範囲を出力する出力部と、を備える。

本発明の一態様に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、対象領域を歩行する対象者の将来の行動に関連する属性を検出するステップと、検出された前記属性に基づいて、前記対象領域における前記対象者の移動行動範囲を推定するステップと、前記移動行動範囲の推定結果を示す推定結果情報を送信するステップと、を実行させる。

本発明の他の一態様に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、対象領域を歩行する対象者の将来の行動に関連する属性に基づいて、前記対象領域における前記対象者の移動行動範囲を推定するサーバから、前記移動行動範囲の推定結果を示す推定結果情報を受信するステップと、受信された前記推定結果情報に示される、推定された移動行動範囲を出力するステップと、を実行させる。

本発明は、上記のような特徴的な処理部を備えるサーバとして実現することができるだけでなく、かかる特徴的な処理をステップとする情報処理方法として実現したり、かかるステップをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムとして実現したりすることができる。また、上記のような特徴的な処理部を備える移動端末として実現することができるだけでなく、かかる特徴的な処理をステップとする情報処理方法として実現したり、かかるステップをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムとして実現したりすることもできる。さらに、サーバ又は移動体端末の一部又は全部を半導体集積回路として実現したり、サーバ及び移動体端末を含む情報提供システムとして実現したりすることができる。

本発明によれば、歩行者が移動行動を起こす前に、移動行動を推定できる。

実施形態に係る無線通信システムの全体構成図である。 エッジサーバ及びコアサーバの内部構成の一例を示すブロック図である。 車載装置の内部構成の一例を示すブロック図である。 歩行者端末の内部構成の一例を示すブロック図である。 路側センサの内部構成の一例を示すブロック図である。 実施形態に係る情報提供システムの全体構成図である。 歩行者端末、車両、路側センサ、及びエッジサーバの協働により実行される、動的情報の更新処理、移動行動推定処理、及び情報配信処理の一例を示すシーケンス図である。 実施形態に係るエッジサーバの機能の一例を示す機能ブロック図である。 実施形態に係る情報提供システムにおける対象者の移動行動の推定の一例を説明するための模式図である。 実施形態に係る推定移動行動範囲の一例を示す模式図である。 実施形態に係る行動パターン情報の一例を示す図である。 実施形態に係る蓄積部における行動パターン情報の登録の一例を説明するための模式図である。 実施形態に係るエッジサーバによる移動行動推定処理の手順の一例を示すフローチャートである。 推定移動行動範囲の出力態様の一例を説明するための図である。

＜本発明の実施形態の概要＞
以下、本発明の実施形態の概要を列記して説明する。

（１） 本実施形態に係る情報提供システムは、対象領域を歩行する対象者の将来の行動に関連する属性を検出する属性検出部と、前記属性検出部によって検出された前記属性に基づいて、前記対象領域における前記対象者の移動行動範囲を推定する推定部と、前記推定部によって推定された移動行動範囲を出力する出力部と、を備える。対象者の将来の行動に関連する属性を用いることにより、対象者が移動行動を開始する前に、移動行動範囲を推定することができる。

（２） また、本実施形態に係る情報提供システムにおいて、前記属性は、前記対象者の顔の向きを含んでもよい。対象者の顔の向きは、これから移動する方向を示す場合がある。したがって、対象者の顔の向きを用いることにより、対象者が移動行動を開始する前に、移動行動範囲を推定することができる。

（３） また、本実施形態に係る情報提供システムにおいて、前記属性は、前記対象者の体の向きをさらに含んでもよい。対象者の顔の向きに加え、体の向きを用いることで、対象者の移動行動範囲をより正確に推定することができる。

（４） また、本実施形態に係る情報提供システムにおいて、前記推定部は、前記対象者の周辺環境の状態を示す環境状態情報にさらに基づいて、前記対象者の移動行動範囲を推定してもよい。歩行者の移動行動は、例えば、横断歩道の有無、信号機の有無、歩行者用信号機の有無、交差点の規模、天候、路面状態等の周辺環境の状態に左右される。したがって、周辺環境の状態を用いることで、対象者の移動行動範囲をより正確に推定することができる。

（５） また、本実施形態に係る情報提供システムにおいて、前記情報提供システムは、前記対象領域における過去の歩行者の移動行動を示す行動パターン情報を蓄積する蓄積部をさらに備え、前記推定部は、前記蓄積部に蓄積された前記行動パターン情報にさらに基づいて、前記対象者の移動行動範囲を推定してもよい。対象領域における歩行者の行動パターンの実績を用いることで、対象者の移動行動範囲をより正確に推定することができる。

（６） また、本実施形態に係る情報提供システムにおいて、前記行動パターン情報は、第１パラメータの値と第２パラメータの値とを含み、前記蓄積部は、前記対象者における前記第１パラメータの値が入力された場合に、入力された前記第１パラメータの値を含む前記行動パターン情報に含まれる前記第２パラメータの値を出力し、前記推定部は、前記蓄積部から出力された前記第２パラメータの値に基づいて、前記対象者の移動行動範囲を推定してもよい。対象者における第１パラメータの値と同じ移動行動を過去に取った歩行者の行動パターンが、第２パラメータの値として出力される。このような第２パラメータの値を用いることで、対象者の移動行動範囲を正確に推定することができる。

（７） また、本実施形態に係る情報提供システムにおいて、前記移動行動範囲は、前記対象者が移動する方向、前記対象者の移動速度、及び前記対象者が移動する可能性のある方向範囲を示してもよい。これにより、対象領域の通行者に通行に有益な情報を提供することができる。

（８） また、本実施形態に係る情報提供システムにおいて、前記出力部は、前記推定された移動行動範囲である図形が付加された、前記対象領域を示すマップを出力してもよい。これにより、通行者が理解しやすい視覚情報として、推定された移動行動範囲を通行者に提供することができる。

（９） 本実施形態に係るサーバは、対象領域を歩行する対象者の将来の行動に関連する属性を検出する属性検出部と、前記属性検出部によって検出された前記属性に基づいて、前記対象領域における前記対象者の移動行動範囲を推定する推定部と、前記推定部による推定結果を示す推定結果情報を送信する送信部と、を備える。対象者の将来の行動に関連する属性を用いることにより、対象者が移動行動を開始する前に、移動行動範囲を推定することができる。

（１０） 本実施形態に係る移動端末は、対象領域を歩行する対象者の将来の行動に関連する属性に基づいて、前記対象領域における前記対象者の移動行動範囲を推定するサーバから、前記移動行動範囲の推定結果を示す推定結果情報を受信する受信部と、前記受信部によって受信された前記推定結果情報に示される、推定された移動行動範囲を出力する出力部と、を備える。対象者の将来の行動に関連する属性を用いることにより、対象者が移動行動を開始する前に、移動行動範囲を推定することができる。したがって、事前に歩行者の移動行動範囲を、通行者に提供することができる。

（１１） 本実施形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、対象領域を歩行する対象者の将来の行動に関連する属性を検出するステップと、検出された前記属性に基づいて、前記対象領域における前記対象者の移動行動範囲を推定するステップと、前記移動行動範囲の推定結果を示す推定結果情報を送信するステップと、を実行させる。対象者の将来の行動に関連する属性を用いることにより、対象者が移動行動を開始する前に、移動行動範囲を推定することができる。

（１２） 本実施形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、対象領域を歩行する対象者の将来の行動に関連する属性に基づいて、前記対象領域における前記対象者の移動行動範囲を推定するサーバから、前記移動行動範囲の推定結果を示す推定結果情報を受信するステップと、受信された前記推定結果情報に示される、推定された移動行動範囲を出力するステップと、を実行させる。対象者の将来の行動に関連する属性を用いることにより、対象者が移動行動を開始する前に、移動行動範囲を推定することができる。したがって、事前に歩行者の移動行動範囲を、通行者に提供することができる。

＜本発明の実施形態の詳細＞
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施形態の詳細を説明する。なお、以下に記載する実施形態の少なくとも一部を任意に組み合わせてもよい。

［無線通信システムの全体構成］
図１は、本実施形態に係る無線通信システムの全体構成図である。
図１に示すように、本実施形態の無線通信システムは、無線通信が可能な複数の通信端末１Ａ〜１Ｄ、通信端末１Ａ〜１Ｄと無線通信する１又は複数の基地局２、基地局２と有線又は無線で通信する１又は複数のエッジサーバ３、及び、エッジサーバ３と有線又は無線で通信する１又は複数のコアサーバ４を備える。

コアサーバ４は、コアネットワークのコアデータセンタ（ＤＣ）に設置されている。エッジサーバ３は、メトロネットワークの分散データセンタ（ＤＣ）に設置されている。
メトロネットワークは、例えば都市ごとに構築された通信ネットワークである。各地のメトロネットワークは、それぞれコアネットワークに接続されている。
基地局２は、メトロネットワークに含まれる分散データセンタのいずれかのエッジサーバ３に通信可能に接続されている。

コアサーバ４は、コアネットワークに通信可能に接続されている。エッジサーバ３は、メトロネットワークに通信可能に接続されている。従って、コアサーバ４は、コアネットワーク及びメトロネットワークを介して、各地のメトロネットワークに属するエッジサーバ３及び基地局２と通信可能である。
基地局２は、マクロセル基地局、マイクロセル基地局、及びピコセル基地局のうちの少なくとも１つよりなる。

例えば、メトロネットワークには交通管制センターが運営管理する交通情報サーバ９１と、民間気象業務支援センターが運営管理する気象サーバ９２とが接続される。交通情報サーバ９１には、例えば、交通規制情報、道路工事情報、道路の詳細情報（信号機の有無、横断歩道の有無、歩行者用信号機の有無、交差点規模など）が記憶される。気象サーバ９２には、例えば、地域毎、時間毎の気象情報（晴れ、雨、曇り、雪など）が記憶される。交通情報サーバ９１及び気象サーバ９２に記憶されるこれらの情報は、道路や交差点などの地点の環境状態を示す情報である。換言すれば、これらの情報は、注目する地点（対象領域）における歩行者の周辺環境の状態を示す環境状態情報である。
エッジサーバ３及びコアサーバ４のそれぞれは、交通情報サーバ９１及び気象サーバ９２のそれぞれと通信可能である。通信端末１Ａ〜１Ｄも、基地局２を介して交通情報サーバ９１及び気象サーバ９２のそれぞれと通信可能である。

本実施形態の無線通信システムにおいて、エッジサーバ３及びコアサーバ４は、ＳＤＮ（Software-Defined Networking）が可能な汎用サーバよりなる。基地局２及び図示しないリピータなどの中継装置は、ＳＤＮが可能なトランスポート機器によりなる。
従って、ネットワーク仮想化技術により、低遅延通信と大容量通信などの相反するサービス要求条件を満足する複数の仮想的なネットワーク（ネットワークスライス）Ｓ１〜Ｓ４を、無線通信システムの物理機器に定義することができる。

上記のネットワーク仮想化技術は、現時点で規格化が進行中の「第５世代移動通信システム」（以下、「５Ｇ」（5th Generation）と略記する。）の基本コンセプトである。従って、本実施形態の無線通信システムは、例えば５Ｇよりなる。
もっとも、本実施形態の無線通信システムは、遅延時間などの所定のサービス要求条件に応じて複数のネットワークスライス（以下、「スライス」ともいう。）Ｓ１〜Ｓ４を定義可能な移動通信システムであればよく、５Ｇに限定されるものではない。また、定義するスライスの階層は、４階層に限らず５階層以上であってもよい。

図１の例では、各ネットワークスライスＳ１〜Ｓ４は、次のように定義されている。
スライスＳ１は、通信端末１Ａ〜１Ｄが、直接通信するように定義されたネットワークスライスである。スライスＳ１で直接通信する通信端末１Ａ〜１Ｄを、「ノードＮ１」ともいう。
スライスＳ２は、通信端末１Ａ〜１Ｄが、基地局２と通信するように定義されたネットワークスライスである。スライスＳ２における最上位の通信ノード（図例では基地局２）を、「ノードＮ２」ともいう。

スライスＳ３は、通信端末１Ａ〜１Ｄが、基地局２を経由してエッジサーバ３と通信するように定義されたネットワークスライスである。スライスＳ３における最上位の通信ノード（図例ではエッジサーバ３）を、「ノードＮ３」ともいう。
スライスＳ３では、ノードＮ２が中継ノードとなる。すなわち、ノードＮ１→ノードＮ２→ノードＮ３のアップリンク経路と、ノードＮ３→ノードＮ２→ノードＮ１のダウンリンク経路によりデータ通信が行われる。

スライスＳ４は、通信端末１Ａ〜１Ｄが、基地局２及びエッジサーバ３を経由してコアサーバ４と通信するように定義されたネットワークスライスである。スライスＳ４における最上位の通信ノード（図例ではコアサーバ４）を、「ノードＮ４」ともいう。
スライスＳ４では、ノードＮ２及びノードＮ３が中継ノードとなる。すなわち、ノードＮ１→ノードＮ２→ノードＮ３→ノードＮ４のアップリンク経路と、ノードＮ４→ノードＮ３→ノードＮ２→ノードＮ１のダウンリンク経路によりデータ通信が行われる。

スライスＳ４において、エッジサーバ３を中継ノードとしないルーティングの場合もある。この場合、ノードＮ１→ノードＮ２→ノードＮ４のアップリンク経路と、ノードＮ４→ノードＮ２→ノードＮ１のダウンリンク経路によりデータ通信が行われる。

スライスＳ２において、複数の基地局２（ノードＮ２）が含まれる場合は、基地局２，２間の通信を辿るルーティングも可能である。
同様に、スライスＳ３において、複数のエッジサーバ３（ノードＮ３）が含まれる場合は、エッジサーバ３，３間の通信を辿るルーティングも可能である。スライスＳ４において、複数のコアサーバ４（ノードＮ４）が含まれる場合は、コアサーバ４，４の通信を辿るルーティングも可能である。

通信端末１Ａは、車両５に搭載された無線通信機よりなる。車両５には、通常の乗用車だけでなく、路線バスや緊急車両などの公共車両も含まれる。車両５は、四輪車だけでなく、二輪車（バイク）であってもよい。
車両５の駆動方式は、エンジン駆動、電気モータ駆動、及びハイブリッド方式のいずれでもよい。車両５の運転方式は、搭乗者が加減速やハンドル操舵などの操作を行う通常運転、及びその操作をソフトウェアが実行する自動運転のいずれでもよい。

車両５の通信端末１Ａは、車両５に既設の無線通信機であってもよいし、搭乗者が車両５に持ち込んだ携帯端末であってもよい。
搭乗者の携帯端末は、車両５の車内ＬＡＮ（Local Area Network）に接続されることにより、一時的に車載の無線通信機となる。

通信端末１Ｂは、歩行者７が携帯する携帯端末よりなる。歩行者７は、道路や駐車場などの屋外、及び建物内や地下街などの屋内を徒歩で移動する人間である。歩行者７には、徒歩だけでなく、動力源を有しない自転車などに搭乗する人間も含まれる。
通信端末１Ｃは、路側センサ８に搭載された無線通信機よりなる。路側センサ８は、道路に設置された画像式車両感知器、及び屋外又は屋内に設置された防犯カメラなどよりなる。通信端末１Ｄは、交差点の交通信号制御機９に搭載された無線通信機よりなる。

スライスＳ１〜Ｓ４のサービス要求条件は、次の通りである。スライスＳ１〜Ｓ４に許容される遅延時間Ｄ１〜Ｄ４は、Ｄ１＜Ｄ２＜Ｄ３＜Ｄ４となるように定義されている。例えば、Ｄ１＝１ｍｓ、Ｄ２＝１０ｍｓ、Ｄ３＝１００ｍｓ、Ｄ４＝１ｓである。
スライスＳ１〜Ｓ４に許容される所定期間（例えば１日）当たりのデータ通信量Ｃ１〜Ｃ４は、Ｃ１＜Ｃ２＜Ｃ３＜Ｃ４となるように定義されている。例えば、Ｃ１＝２０ＧＢ、Ｃ２＝１００ＧＢ、Ｃ３＝２ＴＢ、Ｃ４＝１０ＴＢである。

上記の通り、図１の無線通信システムでは、スライスＳ１での直接的な無線通信（例えば、車両５の通信端末１Ａが直接通信する「車車間通信」など）、及び基地局２を経由するスライスＳ２の無線通信が可能である。
もっとも、本実施形態では、図１の無線通信システムにおけるスライスＳ３及びスライスＳ４を利用した、比較的広域のサービスエリア（例えば、市町村や都道府県を包含するエリア）に含まれるユーザに対する情報提供サービスを想定している。

［エッジサーバ及びコアサーバの内部構成］
図２は、エッジサーバ３及びコアサーバ４の内部構成の一例を示すブロック図である。
図２に示すように、エッジサーバ３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などを含む制御部３１、ＲＯＭ（Read Only Memory）３２、ＲＡＭ（Random Access Memory）３３、記憶部３４、及び通信部３５などを備える。

制御部３１は、ＲＯＭ３２に予め記憶された１又は複数のプログラムをＲＡＭ３３に読み出して実行することにより、各ハードウェアの動作を制御し、コンピュータ装置をコアサーバ４や基地局２などと通信可能なエッジサーバとして機能させる。
ＲＡＭ３３は、ＳＲＡＭ（Static ＲＡＭ）又はＤＲＡＭ（Dynamic ＲＡＭ）などの揮発性のメモリ素子で構成され、制御部３１が実行するプログラム及びその実行に必要なデータが一時的に記憶される。

記憶部３４は、フラッシュメモリ若しくはＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）などの不揮発性のメモリ素子、又は、ハードディスクなどの磁気記憶装置などにより構成されている。
通信部３５は、５Ｇ対応の通信処理を実行する通信装置よりなり、メトロネットワークを介してコアサーバ４や基地局２などと通信する。通信部３５は、制御部３１から与えられた情報を、メトロネットワークを介して外部装置に送信するとともに、メトロネットワークを介して受信した情報を制御部３１に与える。

図２に示すように、エッジサーバ３の記憶部３４は、例えば交差点、道路、駐車場等の対象領域における動的情報マップ（以下、単に「マップ」ともいう。）Ｍ１を記憶している。
マップＭ１は、静的情報である高精細のデジタル地図に対して、時々刻々と変化する動的情報及び推定移動行動範囲を重畳させたデータの集合体（仮想的なデータベース）である。マップＭ１を構成するデジタル情報には、下記の「動的情報」、「准動的情報」、「准静的情報」、「静的情報」、及び「推定移動行動範囲」が含まれる。

「動的情報」（〜１秒）は、１秒以内の遅延時間が要求される動的なデータのことである。例えば、ＩＴＳ（Intelligent Transport Systems）先読み情報として活用される、移動体（車両及び歩行者など）の位置情報、及び信号情報などが動的情報に該当する。
「准動的情報」（〜１分）は、１分以内の遅延時間が要求される准動的なデータのことである。例えば、事故情報、渋滞情報、及び狭域気象情報などが准動的情報に該当する。

「准静的情報」（〜１時間）は、１時間以内の遅延時間が許容される准静的なデータのことである。例えば、交通規制情報、道路工事情報、及び広域気象情報などが准静的情報に該当する。
「静的情報」（〜１カ月）は、１カ月以内の遅延時間が許容される静的なデータのことである。例えば、路面情報、車線情報、３次元構造物データなどが静的情報に該当する。

「推定移動行動範囲」は、歩行者の推定される将来の移動行動範囲を示す情報である。例えば、推定移動行動範囲には、歩行者が将来移動すると推定される方向（方角）、推定される歩行者の将来の移動速度、及び歩行者が将来移動する可能性があると推定される方向範囲が含まれてもよい。

エッジサーバ３の制御部３１は、記憶部３４に格納されたマップＭ１の動的情報及び推定移動行動範囲を、所定の更新周期ごとに更新する（動的情報の更新処理及び移動行動推定処理）。なお、以下では、動的情報及び推定移動行動範囲の組み合わせ情報を、「動的推定情報」という。
具体的には、制御部３１は、所定の更新周期ごとに、自装置のサービスエリア内で車両５や路側センサ８などが計測した各種のセンサ情報を、５Ｇ対応の各通信端末１Ａ〜１Ｄから収集し、収集したセンサ情報に基づいてマップＭ１の動的情報を更新し、歩行者の移動行動を推定して推定移動行動範囲を更新する。

制御部３１は、所定のユーザの通信端末１Ａ，１Ｂから動的情報の要求メッセージを受信すると、所定の配信周期ごとに、最新の動的推定情報を要求メッセージの送信元の通信端末１Ａ，１Ｂに配信する（情報配信処理）。
制御部３１は、交通情報サーバ９１及び気象サーバ９２からサービスエリア内の各地の交通情報及び気象情報を収集し、収集した情報に基づいて、マップＭ１の准動的情報及び准静的情報を更新する。制御部３１は、移動行動推定処理において交通情報及び気象情報を用いてもよい。

図２に示すように、コアサーバ４は、ＣＰＵなどを含む制御部４１、ＲＯＭ４２、ＲＡＭ４３、記憶部４４、及び通信部４５などを備える。

制御部４１は、ＲＯＭ３２に予め記憶された１又は複数のプログラムをＲＡＭ４３に読み出して実行することにより、各ハードウェアの動作を制御し、コンピュータ装置をエッジサーバ３と通信可能なコアサーバ４として機能させる。
ＲＡＭ４３は、ＳＲＡＭ又はＤＲＡＭなどの揮発性のメモリ素子で構成され、制御部４１が実行するプログラム及びその実行に必要なデータが一時的に記憶される。

記憶部４４は、フラッシュメモリ若しくはＥＥＰＲＯＭなどの不揮発性のメモリ素子、又は、ハードディスクなどの磁気記憶装置などにより構成されている。
通信部４５は、５Ｇ対応の通信処理を実行する通信装置よりなり、コアネットワークを介してエッジサーバ３や基地局２などと通信する。通信部４５は、制御部４１から与えられた情報を、コアネットワークを介して外部装置に送信するとともに、コアネットワークを介して受信した情報を制御部４１に与える。

図２に示すように、コアサーバ４の記憶部４４は、動的情報マップＭ２を記憶している。
マップＭ２のデータ構造（動的情報、准動的情報、准静的情報、静的情報、及び推定移動行動範囲を含むデータ構造）は、マップＭ１の場合と同様である。マップＭ２は、特定のエッジサーバ３のマップＭ１と同じサービスエリアのマップでもよいし、複数のエッジサーバ３が保持する各マップＭ１を統合した、より広域のマップであってもよい。

コアサーバ４の制御部４１は、エッジサーバ３の場合と同様に、記憶部４４に格納されたマップＭ２の動的情報を更新する動的情報の更新処理と、推定移動行動範囲を更新する移動行動推定処理と、要求メッセージに応答して動的推定情報を配信する情報配信処理を行うことができる。
すなわち、制御部４１は、エッジサーバ３とは別に、自装置のマップＭ２に基づく動的情報の更新処理、移動行動推定処理、及び情報配信処理を独自に実行可能である。

もっとも、スライスＳ４に属するコアサーバ４は、スライスＳ３に属するエッジサーバ３に比べて、通信端末１Ａ〜１Ｄとの通信の遅延時間が大きい。
このため、コアサーバ４がマップＭ２の動的情報及び推定移動行動範囲を独自に更新しても、エッジサーバ３が管理するマップＭ１の動的情報及び推定移動行動範囲に比べてリアルタイム性に劣る。そこで、例えば所定のエリアごとに定義した優先度に応じて、エッジサーバ３の制御部３１とコアサーバ４の制御部４１が動的情報の更新処理、移動行動推定処理及び情報配信処理を分散的に処理することが好ましい。

制御部４１は、交通情報サーバ９１及び気象サーバ９２からサービスエリア内の各地の交通情報及び気象情報を収集し、収集した情報に基づいて、マップＭ２の准動的情報及び准静的情報を更新する。制御部４１は、移動行動推定処理において交通情報及び気象情報を用いてもよい。
制御部４１は、エッジサーバ３から受信したマップＭ１の准動的情報及び准静的情報を、自装置のマップＭ２の准動的情報及び准静的情報として採用してもよい。

［車載装置の内部構成］
図３は、車載装置５０の内部構成の一例を示すブロック図である。
図３に示すように、車両５の車載装置５０は、制御部（ＥＣＵ：Electronic Control Unit）５１、ＧＰＳ受信機５２、車速センサ５３、ジャイロセンサ５４、記憶部５５、ディスプレイ５６、スピーカ５７、入力デバイス５８、車載カメラ５９、レーダセンサ６０、及び通信部６１などを備える。

通信部６１は、前述の通信端末１Ａ、すなわち、例えば５Ｇ対応の通信処理が可能な無線通信機よりなる。
従って、車両５は、スライスＳ３に属する移動端末の一種として、エッジサーバ３と通信することができる。また、車両５は、スライスＳ４に属する移動端末の一種として、コアサーバ４と通信することもできる。

制御部５１は、車両５の経路探索及び他の電子機器５２〜６１の制御などを行うコンピュータ装置よりなる。制御部５１は、ＧＰＳ受信機５２が定期的に取得するＧＰＳ信号により自車両の車両位置を求める。
制御部５１は、車速センサ５３及びジャイロセンサ５４の入力信号に基づいて、車両位置及び方位を補完し、車両５の正確な現在位置及び方位を把握する。

ＧＰＳ受信機５２、車速センサ５３及びジャイロセンサ５４は、車両５の現在位置、速度及び向きを計測するセンサ類である。
記憶部５５は、地図データベースを備える。地図データベースは、制御部５１に道路地図データを提供する。道路地図データは、リンクデータやノードデータを含み、ＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、メモリカード、又はＨＤＤなどの記録媒体に格納されている。記憶部５５は、記録媒体から必要な道路地図データを読み出して制御部５１に提供する。

ディスプレイ５６とスピーカ５７は、制御部５１が生成した各種情報を車両５の搭乗者であるユーザに通知するための出力装置である。
具体的には、ディスプレイ５６は、経路探索の際の入力画面、自車周辺の地図画像及び目的地までの経路情報などを表示する。スピーカ５７は、車両５を目的地に誘導するためのアナウンスなどを音声出力する。これらの出力装置は、通信部６１が受信した提供情報を搭乗者に通知することもできる。

入力デバイス５８は、車両５の搭乗者が各種の入力操作を行うためデバイスである。入力デバイス５８は、ハンドルに設けた操作スイッチ、ジョイスティック、及びディスプレイ５６に設けたタッチパネルなどの組み合わせよりなる。
搭乗者の音声認識によって入力を受け付ける音声認識装置を、入力デバイス５８とすることもできる。入力デバイス５８が生成した入力信号は、制御部５１に送信される。

車載カメラ５９は、車両５の前方の映像を取り込む画像センサよりなる。車載カメラ５９は、単眼又は複眼のいずれでもよい。レーダセンサ６０は、ミリ波レーダやＬｉＤＡＲ方式などにより車両５の前方や周囲に存在する物体を検出するセンサよりなる。
制御部５１は、車載カメラ５９及びレーダセンサ６０による計測データに基づいて、運転中の搭乗者に対する注意喚起をディスプレイ５６に出力させたり、強制的なブレーキ介入を行ったりする運転支援制御を実行することができる。

制御部５１は、記憶部５５に格納された各種の制御プログラムを実行する、マイクロコンピュータなどの演算処理装置により構成されている。
制御部５１は、上記制御プログラムを実行することにより、ディスプレイ５６に地図画像を表示させる機能、出発地から目的地までの経路（中継地がある場合はその位置を含む。）を算出する機能、算出した経路に従って車両５を目的地まで誘導する機能など、各種のナビゲーション機能を実行可能である。

制御部５１は、車載カメラ５９及びレーダセンサ６０のうちの少なくとも１つの計測データに基づいて、自車両の前方又は周囲の物体を認識する物体認識処理と、認識した物体までの距離を算出する測距処理が可能である。
制御部５１は、測距処理により算出した距離と、自車両のセンサ位置とから、物体認識処理によって認識した物体の位置情報を算出することができる。

制御部５１は、エッジサーバ３（コアサーバ４であってもよい。）との通信において、以下の各処理を実行可能である。
１）要求メッセージの送信処理
２）情報受信処理
３）変化点情報の算出処理
４）変化点情報の送信処理

要求メッセージの送信処理とは、エッジサーバ３が逐次更新するマップＭ１の動的推定情報の配信を要求する制御パケットを、エッジサーバ３に送信する処理のことである。制御パケットには、自車両の車両ＩＤが含まれる。
エッジサーバ３は、所定の車両ＩＤを含む要求メッセージを受信すると、送信元の車両ＩＤを有する車両５の通信端末１Ａ宛てに、動的推定情報を所定の配信周期で配信する。

情報受信処理とは、自装置に宛ててエッジサーバ３が配信した動的推定情報を、受信する処理のことである。
車両５における変化点情報の算出処理とは、受信した動的情報と、受信時点における自車両のセンサ情報との比較結果から、それらの情報間の変化量を算出する処理である。車両５が算出する変化点情報としては、例えば、次の情報例ａ１〜ａ２が考えられる。

情報例ａ１：認識物体に関する変化点情報
制御部５１は、受信した動的情報には物体Ｘ（車両、歩行者及び障害物など）が含まれないが、自身の物体認識処理により物体Ｘを検出した場合は、検出した物体Ｘの画像データと位置情報を変化点情報とする。
制御部５１は、受信した動的情報に含まれる物体Ｘの位置情報と、自身の物体認識処理により求めた物体Ｘの位置情報とが、所定の閾値以上ずれている場合は、検出した物体Ｘの画像データと、両者の位置情報の差分値を変化点情報とする。

情報例ａ２：自車両に関する変化点情報
制御部５１は、受信した動的情報に含まれる自車両の位置情報と、ＧＰＳ信号により自身が算出した自車両の車両位置とが、所定の閾値以上ずれている場合は、両者の差分値を変化点情報とする。
制御部５１は、受信した動的情報に含まれる自車両の方位と、ジャイロセンサ５４の計測データから自身が算出した自車両の方位とが、所定の閾値以上ずれている場合は、両者の差分値を変化点情報とする。

制御部５１は、上記のようにして変化点情報を算出すると、算出した変化点情報を含むエッジサーバ３宛の通信パケットを生成する。制御部５１は、その通信パケットに自車両の車両ＩＤを含める。
変化点情報の送信処理とは、変化点情報をデータに含む上記の通信パケットを、エッジサーバ３宛てに送信する処理のことである。変化点情報の送信処理は、エッジサーバ３による動的推定情報の配信周期内に行われる。

制御部５１は、エッジサーバ３などから受信した動的情報に基づいて、運転中の搭乗者に対する注意喚起をディスプレイ５６に出力させたり、強制的なブレーキ介入を行ったりする運転支援制御を実行することもできる。

［歩行者端末の内部構成］
図４は、歩行者端末７０の内部構成の一例を示すブロック図である。
図４の歩行者端末７０は、前述の通信端末１Ｂ、すなわち、例えば５Ｇ対応の通信処理が可能な無線通信機よりなる。
従って、歩行者端末７０は、スライスＳ３に属する移動端末の一種として、エッジサーバ３と通信することができる。また、歩行者端末７０は、スライスＳ４に属する移動端末の一種として、コアサーバ４と通信することもできる。

図４に示すように、歩行者端末７０は、制御部７１、記憶部７２、表示部７３、操作部７４、及び通信部７５を備える。
通信部７５は、５Ｇサービスを提供するキャリアの基地局２と無線通信する通信インターフェースよりなる。通信部７５は、基地局２からのＲＦ信号をデジタル信号に変換して制御部７１に出力し、制御部７１から入力されたデジタル信号をＲＦ信号に変換して、基地局２に送信する。

制御部７１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ及びＲＡＭなどを含む。制御部７１は、記憶部７２に記憶されたプログラムを読み出して実行し、歩行者端末７０の全体の動作を制御する。
記憶部７２は、ハードディスクや不揮発性のメモリなどより構成され、各種のコンピュータプログラムやデータを記憶する。記憶部７２は、歩行者端末７０の識別情報である携帯ＩＤを記憶している。携帯ＩＤは、例えば、キャリア契約者の固有のユーザＩＤやＭＡＣアドレスなどよりなる。

記憶部７２は、ユーザが任意にインストールした各種のアプリケーションソフトを記憶している。
このアプリケーションソフトには、例えば、エッジサーバ３（コアサーバ４でもよい。）との５Ｇ通信により、マップＭ１の動的推定情報などを受信する情報提供サービスを享受するためのアプリケーションソフトなどが含まれる。

操作部７４は、各種の操作ボタンや表示部７３のタッチパネル機能により構成されている。操作部７４は、ユーザの操作に応じた操作信号を制御部７１に出力する。
表示部７３は、例えば液晶ディスプレイよりなり、各種の情報をユーザに提示する。例えば、表示部７３は、サーバ３，４から送信された動的情報マップＭ１，Ｍ２の画像データなどを画面表示することができる。

制御部７１は、ＧＰＳ信号から現在時刻を取得する時刻同期機能と、ＧＰＳ信号から自車両の現在位置（緯度、経度及び高度）を計測する位置検出機能と、方位センサによって歩行者７の向きを計測する方位検出機能なども有する。

制御部７１は、エッジサーバ３（コアサーバ４であってもよい。）との通信において、以下の各処理を実行可能である。
１）要求メッセージの送信処理
２）端末状態情報の送信処理
３）情報受信処理

要求メッセージの送信処理とは、エッジサーバ３が逐次更新するマップＭ１の動的推定情報の配信を要求する制御パケットを、エッジサーバ３に送信する処理のことである。制御パケットには、歩行者端末７０の携帯ＩＤが含まれる。
エッジサーバ３は、所定の携帯ＩＤを含む要求メッセージを受信すると、送信元の携帯ＩＤを有する歩行者７の通信端末１Ｂ宛てに、動的推定情報を所定の配信周期で配信する。

端末状態情報の送信処理とは、自装置の位置及び方位情報などの歩行者端末７０の状態情報を、エッジサーバ３に送信する処理のことである。端末状態情報には、地図アプリ、メールアプリ及びゲームアプリなど、いわゆる「歩きスマホ」の原因になり易いアプリケーションソフトを表示中か否かを表す識別情報を含めてもよい。
情報受信処理とは、自装置に宛ててエッジサーバ３が配信した動的推定情報を、受信する処理のことである。

［路側センサの内部構成］
図５は、路側センサ８の内部構成の一例を示すブロック図である。
図５に示すように、路側センサ８は、制御部８１、記憶部８２、路側カメラ８３、レーダセンサ８４、降雨センサ８５、日射センサ８６、及び通信部８７を備える。

通信部８７は、前述の通信端末１Ｃ、すなわち、例えば５Ｇ対応の通信処理が可能な無線通信機よりなる。
従って、路側センサ８は、スライスＳ３に属する固定端末の一種として、エッジサーバ３と通信することができる。また、路側センサ８は、スライスＳ４に属する固定端末の一種として、コアサーバ４と通信することもできる。

制御部８１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ及びＲＡＭなどを含む。制御部８１は、記憶部８２に記憶されたプログラムを読み出して実行し、路側センサ８の全体の動作を制御する。
記憶部８２は、ハードディスクや不揮発性のメモリなどより構成され、各種のコンピュータプログラムやデータを記憶する。記憶部８２は、路側センサ８の識別情報であるセンサＩＤを記憶している。センサＩＤは、例えば、路側センサ８の所有者固有のユーザＩＤやＭＡＣアドレスなどよりなる。

路側カメラ８３は、所定の撮影エリアの映像を取り込む画像センサよりなる。路側カメラ８３は、単眼又は複眼のいずれでもよい。レーダセンサ８４は、ミリ波レーダやＬｉＤＡＲ方式などにより車両５の前方や周囲に存在する物体を検出するセンサよりなる。降雨センサ８５は、例えば電気抵抗の変化によって水分を検出するセンサよりなり、降雨状況を検出する。日射センサ８６は、フォトダイオード等の光学素子よりなり、日射量を検出する。
降雨センサ８５は、設置地点（対象領域）の降雨状況を示すセンサ情報を出力する。日射センサ８６は、設置地点の日射量を示すセンサ情報を出力する。これらのセンサ情報は、設置地点における歩行者の周辺環境の状態を示す情報であるといえる。このため、降雨センサ８５及び日射センサ８６によって得られるセンサ情報は、環境状態情報である。
路側センサ８が防犯カメラである場合、制御部８１は、取り込んだ映像データなどを防犯管理者のコンピュータ装置に送信する。路側センサ８が画像式車両感知器である場合、制御部８１は、取り込んだ映像データなどを交通管制センターに送信する。

制御部８１は、路側カメラ８３及びレーダセンサ８４のうちの少なくとも１つの計測データに基づいて、撮影エリア内の物体を認識する物体認識処理と、認識した物体までの距離を算出する測距処理が可能である。
制御部５１は、測距処理により算出した距離と、自車両のセンサ位置とから、物体認識処理によって認識した物体の位置情報を算出することができる。

制御部８１は、エッジサーバ３（コアサーバ４であってもよい。）との通信において、以下の各処理を実行可能である。
１）変化点情報の算出処理
２）変化点情報の送信処理
３）センサ情報の送信処理

路側センサ８における変化点情報の算出処理とは、所定の計測周期（例えば、エッジサーバ３による動的情報の配信周期）ごとの、前回のセンサ情報と今回のセンサ情報との比較結果から、それらのセンサ情報間の変化量を算出する処理である。路側センサ８が算出する変化点情報としては、例えば、次の情報例ｂ１が考えられる。

情報例ｂ１：認識物体に関する変化点情報
制御部８１は、前回の物体認識処理では物体Ｙ（車両、歩行者及び障害物など）が含まれないが、今回の物体認識処理により物体Ｙを検出した場合は、検出した物体Ｙの画像データと位置情報を変化点情報とする。
制御部８１は、前回の物体認識処理により求めた物体Ｙの位置情報と、今回の物体認識処理により求めた物体Ｘの位置情報とが、所定の閾値以上ずれている場合は、検出した物体Ｙの位置情報と、両者の差分値を変化点情報とする。

制御部８１は、上記のようにして変化点情報を算出すると、算出した変化点情報を含むエッジサーバ３宛の通信パケットを生成する。制御部８１は、その通信パケットに自装置のセンサＩＤを含める。
変化点情報の送信処理とは、変化点情報をデータに含む上記の通信パケットを、エッジサーバ３宛てに送信する処理のことである。変化点情報の送信処理は、エッジサーバ３による動的推定情報の配信周期内に行われる。

センサ情報の送信処理とは、路側カメラ８３により得られた映像データ、レーダセンサ８４、降雨センサ８５、及び日射センサ８６のそれぞれによる検出結果のデータを含む上記の通信パケットを、エッジサーバ３宛てに送信する処理のことである。センサ情報の送信処理は、エッジサーバ３による動的推定情報の配信周期内に行われる。

［情報提供システムの全体構成］
図６は、本発明の実施形態に係る情報提供システムの全体構成図である。
図６に示すように、本実施形態の情報提供システムは、比較的広範囲であるエッジサーバ３のサービスエリア（リアルワード）に散在する多数の車両５、歩行者端末７０及び路側センサ８と、これらの通信ノードと基地局２を介した５Ｇ通信などにより低遅延での無線通信が可能なエッジサーバ３とを備える。

エッジサーバ３は、車両５及び路側センサ８などから、前述の変化点情報を所定周期で収集しており（ステップＳ３１）、収集した変化点情報をマップマッチングによって統合し、管理中の動的情報マップＭ１の動的情報を更新する（ステップＳ３２）。

エッジサーバ３は、所定周期ごとの変化点情報の収集（ステップＳ３１）に加えて、路側センサ８によって得られたセンサ情報、並びに、交通情報サーバ９１及び気象サーバ９２によって得られた環境状態情報を、所定周期ごとに収集可能である（ステップＳ３３）。
エッジサーバ３は、所定の更新周期ごとに、取得されたセンサ情報及び環境状態情報に基づいて、現時点以後にサービスエリア内の所定地点において起こり得る歩行者の移動行動を推定し（移動行動推定処理：ステップＳ３４）、推定された移動行動範囲（推定移動行動範囲）を動的情報マップＭ１に重畳する。
エッジサーバ３は、車両５又は歩行者端末７０から要求があれば、最新の動的推定情報を要求元の通信ノードに送信する（ステップＳ３５）。これにより、例えば動的推定情報を受信した車両５は、搭乗者の運転支援などに動的情報及び推定移動行動範囲を活用することができる。

動的推定情報を受信した車両５は、動的情報に基づいて自車両のセンサ情報との変化点情報を検出すると、検出した変化点情報をエッジサーバ３に送信する（ステップＳ３６）。
このように、本実施形態の情報提供システムでは、変化点情報の収集（ステップＳ３１）→動的情報の更新（ステップＳ３２）→センサ情報及び環境状態情報の収集（ステップＳ３３）→歩行者の移動行動の推定（ステップＳ３４）→動的推定情報の配信（ステップＳ３５）→車両による変化点情報の検出（ステップＳ３６）→変化点情報の収集（ステップＳ３１）の順で、各通信ノードにおける情報処理が循環する。

図６では、１つのエッジサーバ３のみを含む情報提供システムを例示しているが、複数のエッジサーバ３が含まれていてもよいし、エッジサーバ３の代わりに或いはエッジサーバ３に加えて、１又は複数のコアサーバ４が含まれていてもよい。
また、エッジサーバ３が管理する動的情報マップＭ１は、デジタル地図などの地図情報に少なくとも物体の動的情報及び推定移動行動範囲が重畳されたマップであればよい。この点は、コアサーバの動的情報マップＭ２の場合も同様である。

［動的情報の更新処理、移動行動推定処理及び情報配信処理］
図７は、歩行者端末７０、車両５、路側センサ８、及びエッジサーバ３の協働により実行される、動的情報の更新処理、移動行動推定処理、及び情報配信処理の一例を示すシーケンス図である。
以下の説明では、実行主体が歩行者端末７０、車両５、路側センサ８及びエッジサーバ３となっているが、実際の実行主体は、それらの制御部７１，５１，８１，３１である。図７中のＵ１，Ｕ２……は、動的推定情報の配信周期である。

図７に示すように、エッジサーバ３は、歩行者端末７０及び車両５から動的推定情報の要求メッセージを受信すると（ステップＳ１）、受信時点において最新の動的推定情報を、送信元の歩行者端末７０及び車両５に配信する（ステップＳ２）。
ステップＳ１において、歩行者端末７０及び車両５のいずれか一方から要求メッセージがあった場合には、ステップＳ２において、要求メッセージの送信元である一方の通信端末のみに動的推定情報が配信される。

ステップＳ２の動的推定情報を受信した車両５は、配信周期Ｕ１内に、動的情報と自身のセンサ情報との比較結果から変化点情報を検出すると（ステップＳ３）、検出した変化点情報をエッジサーバ３に送信する（ステップＳ５）。
路側センサ８は、配信周期Ｕ１内に、自身のセンサ情報の変化点情報を検出すると、検出した変化点情報をエッジサーバ３に送信する（ステップＳ５）。

路側センサ８は、配信周期Ｕ１内に、取得したセンサ情報（及び環境状態情報）をエッジサーバ３に送信する（ステップＳ６）。

エッジサーバ３は、配信周期Ｕ１内に、車両５及び路側センサ８から変化点情報を受信すると、それらの変化点情報を反映した動的情報に更新する（ステップＳ７）。
エッジサーバ３は、配信周期Ｕ１内に、路側センサ８から送信されたセンサ情報に基づいて、歩行者の移動行動を推定する（ステップＳ８）。
エッジサーバ３は、更新後の動的情報及び推定移動行動範囲、即ち動的推定情報を歩行者端末７０及び車両５に配信する（ステップＳ９）。

配信周期Ｕ１内に、車両５のみが変化点情報を検出した場合は、ステップＳ３で車両５が検出した変化点情報のみがエッジサーバ３に送信され（ステップＳ５）、その変化点情報のみを反映した動的情報の更新が行われる（ステップＳ７）。
配信周期Ｕ１内に、路側センサ８のみが変化点情報を検出した場合は、ステップＳ４で路側センサ８が検出した変化点情報のみがエッジサーバ３に送信され（ステップＳ５）、その変化点情報のみを反映した動的情報の更新が行われる（ステップＳ７）。
配信周期Ｕ１内に、車両５及び路側センサ８の双方が変化点情報を検出しなかった場合は、ステップＳ３〜Ｓ５及びＳ７の処理が実行されず、前回送信分の動的情報（ステップＳ２）と同じ動的情報が歩行者端末７０及び車両５に配信される（ステップＳ９）。

ステップＳ９の動的情報を受信した車両５は、配信周期Ｕ２内に、動的情報と自身のセンサ情報との比較結果から変化点情報を検出すると（ステップＳ１０）、検出した変化点情報をエッジサーバ３に送信する（ステップＳ１２）。
路側センサ８は、配信周期Ｕ２内に、自身のセンサ情報の変化点情報を検出すると（ステップＳ１１）、検出した変化点情報をエッジサーバ３に送信する（ステップＳ１２）。

路側センサ８は、配信周期Ｕ２内に、取得したセンサ情報（及び環境状態情報）をエッジサーバ３に送信する（ステップＳ１３）。

エッジサーバ３は、配信周期Ｕ２内に、車両５及び路側センサ８から変化点情報を受信すると、それらの変化点情報を反映した動的情報に更新する（ステップＳ１４）。
エッジサーバ３は、配信周期Ｕ２内に、路側センサ８から送信されたセンサ情報に基づいて、歩行者の移動行動を推定する（ステップＳ１５）。
エッジサーバ３は、更新後の動的情報及び推定移動行動範囲、即ち動的推定情報を歩行者端末７０及び車両５に配信する（ステップＳ１６）。

配信周期Ｕ２内に、車両５のみが変化点情報を検出した場合は、ステップＳ１０で車両５が検出した変化点情報のみがエッジサーバ３に送信され（ステップＳ１２）、その変化点情報のみを反映した動的情報の更新が行われる（ステップＳ１４）。
配信周期Ｕ２内に、路側センサ８のみが変化点情報を検出した場合は、ステップＳ１１で路側センサ８が検出した変化点情報のみがエッジサーバ３に送信され（ステップＳ１２）、その変化点情報のみを反映した動的情報の更新が行われる（ステップＳ１４）。
配信周期Ｕ２内に、車両５及び路側センサ８の双方が変化点情報を検出しなかった場合は、ステップＳ１０〜Ｓ１２及びＳ１４の処理が実行されず、前回送信分の動的情報（ステップＳ７）と同じ動的情報が歩行者端末７０及び車両５に配信される（ステップＳ１６）。

その後、歩行者端末７０及び車両５の双方から、動的推定情報の配信停止の要求メッセージを受信するか、或いは、歩行者端末７０及び車両５の通信が遮断されるまで、上記と同様のシーケンスが繰り返される。

［歩行者の移動行動の推定］
以下、歩行者の移動行動の推定についてさらに詳細に説明する。図８は、本実施形態に係るエッジサーバ３の機能の一例を示す機能ブロック図である。図８に示すように、エッジサーバ３は、受信部３１０と、属性検出部３２０と、推定部３３０と、蓄積部３４０と、送信部３５０との各機能を有する。

受信部３１０は、路側センサ８から送信されたセンサ情報を受信できる。また、受信部３１０は、交通情報サーバ９１及び気象サーバ９２から送信された環境状態情報を受信できる。なお、路側センサ８から送信されるセンサ情報の一部（例えば、降雨センサ８５及び日射センサ８６のセンサ情報）は、環境状態情報とすることもできる。受信部３１０は、交通信号制御機９から送信される点灯状態の情報（青、赤、黄など）を環境状態情報として受信してもよい。

属性検出部３２０は、受信部３１０によって受信されたセンサ情報に基づいて、対象領域における歩行者（対象者）の将来の行動に関連する属性を検出する。

対象者の将来の行動に関連する属性は、例えば、対象者の顔の向き、体の向き、及び移動ベクトルを含む。歩行者は、自分が進行したい方向に顔を向ける。したがって、対象者の顔の向きは、対象者が将来進行する可能性が高い方向を示す属性である。歩行者は、それまで進行していた方向に継続して将来も進行する可能性が高い。したがって、対象者の移動ベクトルは、対象者が将来進行する可能性の高い方向を示す属性である。歩行者は、通常、進行している方向に体を向けて歩行する。したがって、対象者の体の向きもまた、対象者が将来進行する可能性の高い方向を示す属性である。なお、多くの場合において「体の向き」と「移動ベクトル」とは同じ方向を指す。したがって、例えば「移動ベクトル」を属性に含め、「体の向き」を属性に含めなくてもよい。この場合、「移動ベクトル」の方向成分を「体の向き」に対応する情報とすることができる。

図９は、本実施形態に係る情報提供システムにおける対象者の移動行動の推定の一例を説明するための模式図である。図９の例では、対象領域が交差点であり、顔の向き、体の向き、及び移動ベクトルが属性とされる。例えば、属性検出部３２０は、路側カメラ８３によって得られた映像データを解析することで、顔の向き及び体の向きを検出する。

また、属性検出部３２０は、路側カメラ８３による前回の映像における対象者の位置と、今回の映像における対象者の位置とに基づいて、移動ベクトルを検出する。例えば、属性検出部３２０は、前回（前回の動的推定情報の配信周期）の映像における対象者の位置と、今回（今回の動的推定情報の配信周期）の映像における対象者の位置とを結ぶ方向及びその距離を移動ベクトルとして検出できる。

移動ベクトルは、路側カメラ８３により得られた映像ではなく、レーダセンサ８４によるセンサ情報に基づいて検出することもできる。例えば、属性検出部３２０は、レーダセンサ８４によって前回検出された対象者の位置と、今回検出された対象者の位置とを結ぶ方向及びその距離を移動ベクトルとして検出してもよい。

属性検出部３２０は、路側カメラ８３による映像及びレーダセンサ８４によるセンサ情報の少なくとも１つと共に、または単独で、車両５に設けられた車載カメラ５９による映像を用いて、顔の向き、体の向き、及び移動ベクトルの少なくとも１つを検出することもできる。また、属性検出部３２０は、路側カメラ８３による映像、レーダセンサ８４によるセンサ情報、及び車載カメラ５９による映像の少なくとも１つと共に、または単独で、歩行者端末７０による検出位置及び検出方位を用いて、顔の向き、体の向き、及び移動ベクトルの少なくとも１つを検出することもできる。なお、属性の検出に車載カメラ５９，歩行者端末７０によって得られる情報を用いる場合、動的推定情報の配信周期毎に、車載カメラ５９，歩行者端末７０がエッジサーバ３へセンサ情報（車載カメラ５９の映像、歩行者端末７０の検出位置及び検出方位）を送信すればよい。

図９に示すように、属性検出部３２０は、対象領域における各歩行者を対象者とし、対象者毎に属性を検出する。

再び図８を参照する。推定部３３０は、属性検出部３２０によって検出された属性に基づいて、対象領域における対象者の移動行動を推定する。

推定部３３０は、例えば、顔の向き、体の向き、及び移動ベクトルを総合的に考慮して、対象者の移動行動を推定し、対象者毎に推定移動行動範囲を決定する。図１０は、推定移動行動範囲の一例を示す模式図である。推定移動行動範囲は、例えば、対象者が将来移動すると推定される方向（以下、「推定方向」という）φ、推定される対象者の将来の移動速度（以下、「推定速度」という）Ｖ、及び対象者が将来移動する可能性があると推定される方向範囲（以下、「推定方向範囲」という）θが含まれてもよい。推定部３３０は、対象者の属性に加え、環境状態情報を用いて移動行動を推定してもよい。

再び図９を参照する。具体的な一例では、対象者の顔の向き、体の向き、及び移動ベクトルの方向が一致する場合、推定部３３０は、当該方向を推定方向範囲θとする。また、この場合において、例えば対象者が交差点から一定距離以上離れた位置から当該交差点に向かって移動しているとき、交差点から離れており、且つ、歩行状態が安定している（継続的に同一方向に歩行している）と判断できるため、推定部３３０は、推定速度Ｖをそれまでの移動速度（移動ベクトルの長さ）と同じとし、推定方向範囲θを狭い範囲（例えば、推定方向φを中心とした５°の範囲）とすることができる。

また他の例では、対象者の体の向きと移動ベクトルの方向とが一致しているが、顔の向きがこれらと異なり、横断歩道を向いている場合、対象者がしばらく方向を変えずに歩行した後、横断歩道を渡る可能性があると判断できる。このため、推定部３３０は、推定方向φを横断歩道に向いた方向とし、推定速度Ｖを中程度とし、推定方向範囲θを広く（例えば、推定方向φを中心とした３０°の範囲）することができる。

この例において、推定部３３０は、例えば環境状態情報として、信号機の有無、横断歩道の有無、歩行者用信号機の有無、信号機の点灯状態（青、赤、黄など）、気象情報（晴れ、雨、曇り、雪など）を用いることができる。具体的には、横断歩道の歩行者用信号機が青の場合、推定部３３０は、推定速度Ｖを大きくし、推定方向範囲θを中程度（例えば、２０°の範囲）することができる。

さらに他の例では、対象者の顔が横断歩道を向き、顔の向きと体の向きとが異なっており、移動ベクトルが０（停止状態）である場合、対象者が方向転換し横断歩道を渡る可能性があると判断できる。このため、推定部３３０は、推定方向φを横断歩道に向いた方向とし、推定速度Ｖを小さくし、推定方向範囲θを中程度（例えば、推定方向φを中心とした２０°の範囲）することができる。

この例において、推定部３３０は、例えば環境状態情報として、信号機の有無、横断歩道の有無、歩行者用信号機の有無、信号機の点灯状態（青、赤、黄など）、気象情報（晴れ、雨、曇り、雪など）を用いることができる。具体的には、横断歩道の歩行者用信号機が青の場合、推定部３３０は、推定速度Ｖを中程度とし、推定方向範囲θを狭く（例えば、１５°の範囲）することができる。

さらに他の例では、対象者が交差点へ向かって歩きながら歩行者端末７０を使用しているため、対象者の顔が下を向き、体は交差点方向へ向き、移動ベクトルが小さい場合、注意力が低下した状態で歩行していると判断できる。このため、推定部３３０は、推定方向φを進行方向とし、推定速度Ｖを小さくし、推定方向範囲θを広く（例えば、１２０°の範囲）することができる。

環境状態情報は、上記以外にも、気象情報、路面状態の情報を含むことができる。推定部３３０は、例えば気象情報を用いて、雨の場合には推定速度Ｖを大きくしたり、例えば路面状態情報を用いて、路面を工事中の場合には推定方向φを変更したりすることができる。

再び図８を参照する。蓄積部３４０は、対象領域における過去の歩行者の移動行動を示す行動パターン情報を蓄積する。

図１１は、行動パターン情報の一例を示す図である。行動パターン情報は、複数のパラメータの値よりなる。具体的な一例では、行動パターン情報のパラメータに、流入方向、通過横断歩道情報、流出方向、時間帯、天候のそれぞれが含まれる。「流入方向」は、対象領域に歩行者が入る方向を示すパラメータである。パラメータ「流入方向」の値の一例は、「東」、「西」、「南」、「北」である。「通過横断歩道情報」は交差点の横断歩道のＩＤを示すパラメータである。例えば、４つの横断歩道を含む交差点におけるパラメータ「通過横断歩道情報」の値の一例は、「１」、「２」、「３」、「４」である。「流出方向」は、対象領域から歩行者が出る方向を示すパラメータである。パラメータ「流出方向」の値の一例は、「東」、「西」、「南」、「北」である。「時間帯」は、行動パターン情報が記録された時間帯を示すパラメータである。パラメータ「時間帯」の値の一例は、「０時〜６時」、「６時〜８時」、「８時〜１２時」、「１２時〜１４時」、「１４時〜１６時」、「１６時〜１８時」、「１８時〜２０時」、「２０時〜２２時」、「２２時〜０時」である。「天候」は、行動パターン情報が記録された時点での対象領域の天候を示すパラメータである。パラメータ「天候」の値の一例は、「晴れ」、「曇り」、「雨」、「雪」である。

蓄積部３４０には、過去に対象領域を通過した歩行者の行動パターン情報が登録される。図１２は、蓄積部３４０における行動パターン情報の登録の一例を説明するための模式図である。例えば、ある歩行者が対象領域の交差点に、東から西へと入り、ＩＤ：２の横断歩道を通過し、南から北へと出た場合、パラメータ「流入方向」の値は「東」であり、パラメータ「通過横断歩道情報」の値は「２」であり、パラメータ「流出方向」の値は「北」である。この例において、歩行者が対象領域を通過した時刻が７時であり、その時刻における対象領域での天候が晴れの場合、パラメータ「時間帯」の値は「６時〜８時」であり、パラメータ「天候」の値は「晴れ」である。エッジサーバ３において、例えば路側センサ８のセンサ情報に基づいて歩行者の行動パターンが検出され、蓄積部３４０に行動パターン情報が登録される。

具体的なハードウェア構成として、記憶部３４にデータベースを構築し、当該データベースに行動パターン情報を登録することで、蓄積部３４０を実現できる。

再び図８を参照する。推定部３３０は、蓄積部３４０から行動パターン情報を抽出できる。行動パターン情報のパラメータには、第１パラメータと第２パラメータとが含まれる。第１パラメータは入力パラメータであり、第２パラメータは出力パラメータである。推定部３３０は、第１パラメータの値を蓄積部３４０に入力する。蓄積部３４０は、第１パラメータの値を受け付けると、これに対応する第２パラメータの値を出力する。

具体的な一例では、第１パラメータは「流入方向」、「時間帯」、及び「天気」であり、第２パラメータは「通過横断歩道情報」及び「流出方向」である。推定部３３０は、対象領域に入った対象者の移動行動を推定する場合、蓄積部３４０から行動パターン情報を抽出し、抽出された行動パターン情報に基づいて、上記のようにして得られた推定移動行動範囲を修正できる。例えば、対象者の「流入方向」が「西」、「時間帯」が「１２時〜１４時」、「天候」が「曇り」の場合、推定部３３０は、蓄積部３４０に各第１パラメータの値「流入方向：西」、「時間帯：１２時〜１４時」、及び「天候：曇り」を入力する。

具体的な一例では、蓄積部３４０は、第１パラメータの値が入力値に合致する行動パターン情報を検索し、検索された行動パターン情報における第２パラメータの値を出力する。推定部３３０は、出力された第２パラメータの値に基づいて、例えば統計的な手法により、過去の歩行者の行動パターンを特定する。例えば、「通過横断歩道情報」が「１」、「流出方向」が「東」のデータがその他のデータよりも多い場合、過去の歩行者の行動パターンは「通過横断歩道情報：１」及び「流出方向：東」が多いと判断できる。このため、推定部３３０は、「通過横断歩道情報：１」及び「流出方向：東」に基づいて、推定移動行動範囲を修正できる。具体的には、推定移動行動範囲において、ＩＤ：１の横断歩道を東に向かって対象者が通過する行動が推定されている場合、推定部３３０は、推定方向範囲θを狭くするように修正できる。また、推定移動行動範囲において、ＩＤ：４の横断歩道を南に向かって対象者が通過する行動が推定されている場合、推定部３３０は、推定方向φを東寄りに修正し、推定方向範囲を広くするように修正できる。

送信部３５０は、推定部３３０によって決定された推定移動行動範囲を示す推定結果情報を、車両５及び歩行者端末７０へ送信する。

受信部３１０及び送信部３５０は、例えば、通信部３５によって実現できる。属性検出部３２０及び推定部３３０は、例えば、制御部３１によって実現できる。

図１３は、本実施形態に係るエッジサーバによる移動行動推定処理の手順の一例を示すフローチャートである。エッジサーバ３は、路側センサ８によって得られるセンサ情報を受信し（ステップＳ１０１）、路側センサ８、交通情報サーバ９１、気象サーバ９２、車載カメラ５９、及び歩行者端末７０によって得られる環境状態情報を受信する（ステップＳ１０２）。

制御部３１は、受信されたセンサ情報に基づいて対象者毎の属性（例えば、顔の向き、体の向き、移動ベクトル）を検出する（ステップＳ１０３）。

制御部３１は、第１推定処理を実行する（ステップＳ１０４）。第１推定処理では、検出された属性に基づいて対象者の移動行動が推定される。第１推定処理では、制御部３１は、例えば、顔の向き、体の向き、及び移動ベクトルを総合的に考慮して、対象者の移動行動を推定し、対象者毎に推定移動行動範囲を決定する。

制御部３１は、第２推定処理を実行する（ステップＳ１０５）。第２推定処理では、環境状態情報に基づいて、第１推定処理によって得られた推定移動行動範囲が修正される。第２推定処理では、制御部３１は、例えば、環境状態情報として、信号機の有無、横断歩道の有無、歩行者用信号機の有無、信号機の点灯状態（青、赤、黄など）、気象情報（晴れ、雨、曇り、雪など）を用いて、推定移動行動範囲を修正する。

制御部３１は、各歩行者の流入方向、現在の時間帯、及び対象領域の現在の天候を決定する（ステップＳ１０６）。例えば、制御部３１は、上記のステップＳ１０３において検出された移動ベクトルを用いて、歩行者の流入方向を決定できる。制御部３１は、現在時刻から時間帯を決定できる。制御部３１は、気象サーバ９２、降雨センサ８５、日射センサ８６から得られた情報に基づいて、対象領域の現在の天候を決定できる。

制御部３１は、記憶部３４に設けられたデータベースに対して、決定された流入方向、時間帯、天候の各値を入力し、行動パターン情報を検索する（ステップＳ１０７）。

制御部３１は、第３推定処理を実行する（ステップＳ１０８）。第３推定処理では、検索された行動パターン情報に基づいて、第２推定処理によって得られた推定移動行動範囲が修正される。第３推定処理では、制御部３１は、例えば、検索によって得られた流出方向及び通過横断歩道情報を統計的に解析し、過去において流入方向、時間帯、天候が入力値と同じ歩行者の流出方向及び通過横断歩道情報の傾向を特定する。制御部３１は、特定された流出方向及び通過横断歩道情報に基づいて、推定移動行動範囲を修正する。

制御部３１は、車両５及び歩行者端末７０を宛先として、第３推定処理によって得られた推定移動行動範囲を示す推定結果情報を、通信部３５に送信させる（ステップＳ１０９）。以上で、移動行動推定処理が終了する。上記の処理は、動的推定情報の更新周期毎に実行される。

なお、コアサーバ４もエッジサーバ３と同様の上記機能を有し、上記の移動行動推定処理を実行してもよい。

図３を参照する。車両５の通信部６１は、エッジサーバ３又はコアサーバ４から送信された推定結果情報を受信する。制御部５１は、推定移動行動範囲を、動的情報と共にデジタル地図に重畳してマップＭ１を作成し、ディスプレイ５６にマップＭ１を表示（出力）させる。

図４を参照する。歩行者端末７０の通信部７５は、エッジサーバ３又はコアサーバ４から送信された推定結果情報を受信する。制御部７１は、推定移動行動範囲を、動的情報と共にデジタル地図に重畳してマップＭ１を作成し、表示部７３にマップＭ１を表示（出力）させる。

図１４は、推定移動行動範囲の出力態様の一例を説明するための図である。具体的な一例では、推定移動行動範囲は、上記のように、推定方向φと、推定速度Ｖと、推定方向範囲θとを含む。これらのφ、Ｖ、θによって、推定移動行動範囲を扇形として表すことができる。即ち、この扇形は、推定方向φを扇形の中心線方向とし、推定速度Ｖを半径とし、推定方向範囲を中心角とした扇形である（図１１参照）。例えば、制御部５１，７１は、デジタル地図に歩行者マーク９０１を動的情報として重畳し、上記のようにして作成された扇形の図形９０２を推定移動行動範囲として重畳することにより、マップＭ１を作成できる。

ユーザ（車両５のドライバー、歩行者端末７０を使用する歩行者）は、マップＭ１を参照することにより、各歩行者の推定される移動行動を把握することができる。このようなマップＭ１を提供することにより、通行者（車両５のドライバー及び歩行者）の安全な通行を支援することができる。

［変形例］
上記の実施形態では、エッジサーバ３が歩行者の属性を検出する構成としたが、これに限定されない。例えば、路側センサ８の制御部８１が、自装置のセンサ情報に基づいて属性を検出してもよい。即ち、属性検出部３２０は、エッジサーバ３ではなく、路側センサ８に備わってもよい。この場合、路側センサ８は、センサ情報に代えて、属性を示す属性情報をエッジサーバ３へ送信できる。

［効果］
上記のように、本実施形態に係る情報提供システムは、属性検出部３２０と、推定部３３０と、出力部であるディスプレイ５６とを備える。属性検出部３２０は、対象領域を歩行する対象者の将来の行動に関連する属性を検出する。推定部３３０は、属性検出部３２０によって検出された属性に基づいて、対象領域における対象者の移動行動範囲を推定する。出力部（ディスプレイ５６）は、推定部３３０によって推定された移動行動範囲を出力する。対象者の将来の行動に関連する属性を用いることにより、対象者が移動行動を開始する前に、移動行動範囲を推定することができる。

属性は、対象者の顔の向きを含んでもよい。対象者の顔の向きは、これから移動する方向を示す場合がある。したがって、対象者の顔の向きを用いることにより、対象者が移動行動を開始する前に、移動行動範囲を推定することができる。

属性は、対象者の体の向きをさらに含んでもよい。対象者の顔の向きに加え、体の向きを用いることで、対象者の移動行動範囲をより正確に推定することができる。

推定部３３０は、対象者の周辺環境の状態を示す環境状態情報にさらに基づいて、対象者の移動行動を推定してもよい。歩行者の移動行動は、例えば、横断歩道の有無、信号機の有無、歩行者用信号機の有無、交差点の規模、天候、路面状態等の周辺環境の状態に左右される。したがって、周辺環境の状態を用いることで、対象者の移動行動範囲をより正確に推定することができる。

情報提供システムは、蓄積部３４０をさらに備えてもよい。蓄積部３４０は、対象領域における過去の歩行者の移動行動を示す行動パターン情報を蓄積する。推定部３３０は、蓄積部３４０に蓄積された行動パターン情報にさらに基づいて、対象者の移動行動範囲を推定してもよい。対象領域における歩行者の行動パターンの実績を用いることで、対象者の移動行動範囲をより正確に推定することができる。

行動パターン情報は、第１パラメータの値と第２パラメータの値とを含んでもよい。蓄積部３４０は、対象者における第１パラメータの値が入力された場合に、入力された第１パラメータの値を含む行動パターン情報に含まれる第２パラメータの値を出力してもよい。推定部３３０は、蓄積部３４０から出力された第２パラメータの値に基づいて、対象者の移動行動範囲を推定してもよい。対象者における第１パラメータの値と同じ移動行動を過去に取った歩行者の行動パターンが、第２パラメータの値として出力される。このような第２パラメータの値を用いることで、対象者の移動行動範囲を正確に推定することができる。

移動行動範囲は、対象者が移動する方向、対象者の移動速度、及び対象者が移動する可能性のある方向範囲を示してもよい。これにより、対象領域の通行者に通行に有益な情報を提供することができる。

出力部は、推定された移動行動範囲である図形が付加された、対象領域を示すマップを出力してもよい。これにより、通行者が理解しやすい視覚情報として、推定された移動行動範囲を通行者に提供することができる。

［補記］
今回開示した実施形態（変形例を含む。）はすべての点で例示であって制限的なものではない。本発明の権利範囲は、上述の実施形態に限定されるものではなく、請求の範囲に記載された構成と均等の範囲内でのすべての変更が含まれる。

１Ａ 通信端末
１Ｂ 通信端末
１Ｃ 通信端末
１Ｄ 通信端末
２ 基地局
３ エッジサーバ
４ コアサーバ
５ 車両（移動端末）
７ 歩行者
８ 路側センサ
９ 交通信号制御機
３１ 制御部
３２ ＲＯＭ
３３ ＲＡＭ
３４ 記憶部
３５ 通信部
４１ 制御部
４２ ＲＯＭ
４３ ＲＡＭ
４４ 記憶部
４５ 通信部
５０ 車載装置
５１ 制御部
５２ ＧＰＳ受信機
５３ 車速センサ
５４ ジャイロセンサ
５５ 記憶部
５６ ディスプレイ（出力部）
５７ スピーカ
５８ 入力デバイス
５９ 車載カメラ
６０ レーダセンサ
６１ 通信部
７０ 歩行者端末（移動端末）
７１ 制御部
７２ 記憶部
７３ 表示部（出力部）
７４ 操作部
７５ 通信部
８１ 制御部
８２ 記憶部
８３ 路側カメラ
８４ レーダセンサ
８５ 降雨センサ
８６ 日射センサ
８７ 通信部
９１ 交通情報サーバ
９２ 気象サーバ
３１０ 受信部
３２０ 属性検出部
３３０ 推定部
３４０ 蓄積部
３５０ 送信部
９０１ 歩行者マーク
９０２ 図形

Claims (12)

1. 対象領域を歩行する対象者の将来の行動に関連する属性を検出する属性検出部と、
   前記属性検出部によって検出された前記属性に基づいて、前記対象領域における前記対象者の移動行動範囲を推定する推定部と、
   前記推定部によって推定された移動行動範囲を出力する出力部と、
   を備える、
   情報提供システム。
2. 前記属性は、前記対象者の顔の向きを含む、
   請求項１に記載の情報提供システム。
3. 前記属性は、前記対象者の体の向きをさらに含む、
   請求項２に記載の情報提供システム。
4. 前記推定部は、前記対象者の周辺環境の状態を示す環境状態情報にさらに基づいて、前記対象者の移動行動範囲を推定する、
   請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の情報提供システム。
5. 前記対象領域における過去の歩行者の移動行動を示す行動パターン情報を蓄積する蓄積部をさらに備え、
   前記推定部は、前記蓄積部に蓄積された前記行動パターン情報にさらに基づいて、前記対象者の移動行動範囲を推定する、
   請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の情報提供システム。
6. 前記行動パターン情報は、第１パラメータの値と第２パラメータの値とを含み、
   前記蓄積部は、前記対象者における前記第１パラメータの値が入力された場合に、入力された前記第１パラメータの値を含む前記行動パターン情報に含まれる前記第２パラメータの値を出力し、
   前記推定部は、前記蓄積部から出力された前記第２パラメータの値に基づいて、前記対象者の移動行動範囲を推定する、
   請求項５に記載の情報提供システム。
7. 前記移動行動範囲は、前記対象者が移動する方向、前記対象者の移動速度、及び前記対象者が移動する可能性のある方向範囲を示す、
   請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の情報提供システム。
8. 前記出力部は、前記推定された移動行動範囲である図形が付加された、前記対象領域を示すマップを出力する、
   請求項７に記載の情報提供システム。
9. 対象領域を歩行する対象者の将来の行動に関連する属性を検出する属性検出部と、
   前記属性検出部によって検出された前記属性に基づいて、前記対象領域における前記対象者の移動行動範囲を推定する推定部と、
   前記推定部による推定結果を示す推定結果情報を送信する送信部と、を備える、
   サーバ。
10. 対象領域を歩行する対象者の将来の行動に関連する属性に基づいて、前記対象領域における前記対象者の移動行動範囲を推定するサーバから、前記移動行動範囲の推定結果を示す推定結果情報を受信する受信部と、
    前記受信部によって受信された前記推定結果情報に示される、推定された移動行動範囲を出力する出力部と、
    を備える、
    移動端末。
11. コンピュータに、
    対象領域を歩行する対象者の将来の行動に関連する属性を検出するステップと、
    検出された前記属性に基づいて、前記対象領域における前記対象者の移動行動範囲を推定するステップと、
    前記移動行動範囲の推定結果を示す推定結果情報を送信するステップと、
    を実行させるための、
    コンピュータプログラム。
12. コンピュータに、
    対象領域を歩行する対象者の将来の行動に関連する属性に基づいて、前記対象領域における前記対象者の移動行動範囲を推定するサーバから、前記移動行動範囲の推定結果を示す推定結果情報を受信するステップと、
    受信された前記推定結果情報に示される、推定された移動行動範囲を出力するステップと、
    を実行させるための、
    コンピュータプログラム。
    

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