JP2021189034A - 物標認識装置 - Google Patents

Abstract

【課題】複数のセンサによる検知結果を統合して物標の位置を認識する物標認識装置において、一部のセンサの検知精度が低下しても物標位置を高精度に認識できるようにする。【解決手段】移動体若しくは道路の周囲に設けられた複数のセンサから、物標の検知結果をセンサの種別情報と共に取得するセンサ情報取得部３２、センサによる検知結果から物標の種別及び位置を含む物標情報を推定する物標情報推定部３８、物標情報に基づき検知結果を物標毎にグループ分けして統合することで、各物標の位置を認識する物標認識部４０、センサ周囲の環境情報を取得する環境情報取得部４２、センサの種別情報、物標情報及び環境情報に基づき、各センサによる物標の検知精度を推定する検知精度推定部４４、及び、検知精度が高いほど優先度が高くなるように検知結果を統合する際の優先度を設定する優先度設定部５０を備える。【選択図】図２

Description

本開示は、複数のセンサにて検知された物標の検知結果から物標の位置を認識する物標認識装置に関する。

例えば、特許文献１には、レーダ装置による物標の検知結果と、カメラによる撮像画像から得られる物標の検知結果とを統合することで、物標の位置を検出するよう構成された物体検出装置が開示されている。

特開２０１６−１５３７７５号公報

特許文献１に開示された技術は、異種センサによる物標の検知結果を統合することで、位置検出精度を高めるという技術であるが、発明者の詳細な検討の結果、複数の検知結果を単に統合したのでは、検出精度が低下する場合がある、という課題が見出された。

つまり、センサの検知精度は、物標に対する位置や周囲環境等の検知条件によって変化するため、複数のセンサのうちの１つが、検知条件の変化によって、他のセンサに比べて検知精度が大きく低下することがある。

この場合、検知結果の統合により最終的に検出される物標の位置が、実際の位置から大きくずれてしまい、所望の検出精度を得ることができなくなるのである。また、この問題は、検知結果を統合するセンサの数が多くなるほど、発生し易くなる。

本開示の１つの局面は、複数のセンサによる物標の検知結果を統合することにより、物標の位置を認識する物標認識装置において、一部のセンサの検知精度が低下しても物標位置を高精度に認識できるようにすることが望ましい。

本開示の１つの態様による物標認識装置は、センサ情報取得部（３２）、物標情報推定部（３８）、物標認識部（４０）、環境情報取得部（４２）、検知精度推定部（４４）、及び、優先度設定部（５０）を備える。

ここで、センサ情報取得部は、道路を移動する移動体若しくは道路の周囲に設けられた複数のセンサから、それぞれ、物標の検知結果をセンサの種別情報と共に取得する。
なお、センサは、移動体を含む周囲の物標を検知するものであり、例えば、上述したレーダ装置やカメラを挙げることができる。

また、物標情報推定部は、センサ情報取得部にて取得された物標の検知結果から、物標の種別及び位置を含む物標情報を推定する。
そして、物標認識部は、物標情報推定部にて推定された物標情報に基づき、複数のセンサによる物標の検知結果を、一つの物標毎にグループ分けし、そのグループ分けした物標毎に検知結果を統合して、各物標の位置を認識する。

また、環境情報取得部は、複数のセンサの周囲の環境を環境情報として取得する。そして、検知精度推定部は、センサ情報取得部にて取得されたセンサの種別情報、物標情報推定部にて推定された物標情報、及び、環境情報取得部にて取得された環境情報に基づき、複数のセンサによる各物標の検知精度を推定する。

つまり、センサによる物標の検知精度は、センサや物標の種別、センサと物標との位置関係、センサ周囲の環境、によって変化するため、検知精度推定部は、これらの情報に基づき、各センサによる各物標の検知精度を推定するように構成される。

そして、優先度設定部は、検知精度推定部にて推定された各物標の検知精度に基づき、検知精度が高いほど優先度が高くなるように、物標認識部が物標毎に複数の検知結果を統合する際の、各検知結果の優先度を設定する。

従って、本開示の物標認識装置によれば、物標認識部において認識される物標の位置が、検知精度が低いセンサの影響を受けて、実際の位置から大きくずれるのを抑制することができ、物標の位置を精度良く認識することができるようになる。

実施形態の交通監視システム全体の構成を表すブロック図である。 センタ装置に設けられた制御部の機能構成を表すブロック図である。 車載レーダ装置による物標検知精度の低下を説明する説明図である。 路上カメラによる物標検知精度の低下を説明する説明図である。 制御部にて実行される制御処理を表すフローチャートである。 実施形態による物標の認識精度を従来装置と比較して表す説明図である。

以下に本開示の実施形態を図面と共に説明する。
［構成］
図１に示すように、本実施形態の交通監視システム１は、自動車等の移動体４が走行する道路の近く、例えば交差点等、に設置されたセンタ装置２と、移動体４若しくは路上機６に設けられた複数の通信端末１０とにより構成される。

通信端末１０は、移動体４若しくは路上機６に設けられている物標検知用のセンサ１２から検知結果を取得し、センタ装置２に送信するためのものである。
なお、物標検知用のセンサ１２としては、車載カメラ若しくは定点カメラによる撮像画像から物標を検知する画像認識装置、測距用の電波若しくは光を出射し、その反射波から物標を検知するレーダ装置若しくはライダ装置、等を挙げることができる。また、このセンサ１２には、ＧＰＳ受信装置、車速センサ、加速度センサ等、移動体４自身に設けられた位置若しくは運動検出用のセンサが含まれていてもよい。

次に、センタ装置２は、センタ装置２の周囲の移動体４及び路上機６に設けられた通信端末１０との間で無線通信を行う、所謂ローカルサーバである。そして、センタ装置２は、無線通信により、移動体４及び路上機６に設けられた各種センサ１２による物標の検知結果を取得し、周囲に存在する物標の位置を認識すると共に、その認識結果を交通情報として周囲の移動体４に送信する。

このため、センタ装置２には、移動体４及び路上機６に設けられた通信端末１０と間で無線通信を行う通信部２０、その無線通信により得られた物標の検知結果や、検知結果から認識される物標位置、等が記憶される記憶部２２、及び制御部３０が備えられている。

制御部３０は、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，等を含むマイコンにて構成されており、通信部２０及び記憶部２２とバスを介して接続されている。
そして、センタ装置２は、制御部３０において、ＣＰＵがＲＯＭ等に格納されたプログラムを実行することで、移動体４や路上機６に設けられた各種センサ１２による検知結果から、周囲に存在する物標の位置を認識する、本開示の物標認識装置として機能する。

すなわち、センタ装置２の制御部３０は、ＣＰＵが物標認識用のプログラムを実行することにより、図２に示す、センサ情報取得部３２、物標情報推定部３８、物標認識部４０、環境情報取得部４２、検知精度推定部４４、及び、優先度判定部５０として機能する。

ここで、センサ情報取得部３２は、周囲の複数の通信端末１０から、各通信端末１０に接続された１又は複数のセンサ１２による物標の検知結果とセンサ１２の種別を表す種別情報を取得する。

つまり、移動体４及び路上機６に設けられた通信端末１０は、センタ装置２から検知結果の要求信号を受信すると、通信端末１０に接続されたセンサ１２による物標の検知結果を、そのセンサ１２の種別情報と共に、センタ装置２に送信するように構成されている。

このため、センサ情報取得部３２は、通信部２０から検知結果の要求信号を送信させることで、周囲の通信端末１０から、センサ１２による物標の検知結果を、センサ１２の種別情報と共に送信させるのである。

そして、センサ情報取得部３２においては、通信部２０にて周囲の通信端末１０からの送信信号が受信されると、センサ種別取得部３４及び検知結果取得部３６が、その受信信号の中から、それぞれ、センサ１２の種別情報及び物標の検知結果をそれぞれ取得する。

なお、センサ１２の種別情報は、検知精度推定部４４にて、センサ１２による物標の検知精度を推定できるようにするためのものであり、センサ１２の種類や仕様を表す情報に加えて、センサ１２の設置場所や、物標の検知方向等が含まれる。また、センサ１２が移動体４に搭載されている場合には、移動体４の位置や移動速度、移動方向等も、センサ１２の種別情報に含まれる。

次に、物標情報推定部３８は、センサ情報取得部３２の検知結果取得部３６にて取得された物標の検知結果から、物標の位置や運動状態、物標の種別、等を物標情報として推定する。なお、物標の種別には、物標が移動体又は固定物であるといった識別情報に加え、物標の大きさや形状等から推定可能な詳細情報、例えば、物標が自動車、二輪車、人、建造物、電柱、ポスト、であるといった詳細情報、が含まれていてもよい。

そして、物標認識部４０は、物標情報推定部３８にて推定された物標情報に基づき、複数のセンサ１２による物標の検知結果を、一つの物標毎にグループ分けし、そのグループ分けした物標毎に検知結果を統合して、各物標の位置を認識する。

つまり、センタ装置２の周囲には移動体４や路上機６に設けられた多数のセンサ１２が存在するため、本実施形態の交通監視システムにおいては、その内の複数のセンサ１２にて、同一の物標が異なる方向から検知されることになる。

そこで、物標認識部４０は、各センサ１２による検知結果から得られる物標の位置や運動状態、及び、物標の種別に基づき、各センサ１２による物標の検知結果を、１つの物標毎にグループ分けして統合することで、各物標の位置を特定するのである。

ところで、物標認識部４０において、複数のセンサ１２による同一物標の検知結果を統合する際、例えば、各センサ１２による同一物標の検出位置を平均化して、その中心位置を物標位置として認識するようにすると、物標の認識精度が大きく低下することがある。

すなわち、各センサ１２による物標の検知精度は、センサ１２の種別、物標の種別、周囲環境によって変化する。
例えば、図３に示すように、移動体４としての車両４Ａに搭載されたライダ装置１２Ａにて、光の送受信により先行車両４Ｂまでの距離を測定する場合、先行車両４Ｂが光を反射し難い黒色であるときには、白色の場合に比べて、測距精度が低下する。

また、例えば、図４に示すように、路上機６として設置された定点カメラ１２Ｄにて道路８の周囲を撮像し、その撮像画像から歩行者７や車両４Ｃを検知する場合、検知対象物の色や、天候、時間帯、等によって、検知精度が変化する。

つまり、例えば、歩行者７の服の色が、道路８の路面や周囲の建造物９の壁の色と同系色である場合、定点カメラ１２Ｄによる歩行者７の検知精度は低下し、車両４Ｃに搭載されたレーダ装置１２Ｃによる検知精度に比べて低くなる。

このように一つのセンサ１２による物標の検知精度が低下しても、他のセンサ１２の物標の検知精度から大きく外れていなければ、複数のセンサ１２による物標の検出位置を平均化することで、物標位置を所望の精度で特定することができる。

しかし、各センサ１２の物標の検知精度は、センサ１２や物標の種別、周囲環境等によって変化するため、検知結果が統合される複数のセンサ１２の内、一部のセンサ１２だけが、他のセンサ１２に比べて検知精度が著しく低下することがある。

この場合、複数のセンサ１２による同一物標の検出位置を平均化して、物標位置を認識するようにすると、物標位置が実際の位置から大きく外れてしまい、物標位置を正確に特定することができなくなる。

そこで、本実施形態では、センサ１２や物標の種別、周囲環境等によって、一部のセンサ１２の検知精度が低下しても、物標の位置を正確に特定できるように、制御部３０に、環境情報取得部４２、検知精度推定部４４、優先度判定部５０の機能が設けられている。

このうち、環境情報取得部４２は、センタ装置２周囲の複数のセンサ１２による検知領域内の気象、道路及び建造物に関する情報を、環境情報として取得する。
つまり、環境情報取得部４２は、例えば、検知領域内の天候や気温等の気象情報を外部の情報センタから取得し、道路の幅や形状、傾斜角度、道路周囲の建造物の色や大きさ、等の情報を、地図データから取得する。

また、検知精度推定部４４は、センサ種別取得部３４にて取得されたセンサ１２の種別情報、物標情報推定部３８にて推定された物標情報、及び、環境情報取得部４２で取得された環境情報に基づき、センサ１２毎及び物標毎に、検知精度を推定する。

検知精度推定部４４において、検知精度の推定には、センサ１２の種別情報、物標情報、及び、環境情報をパラメータとして検知精度を推定するために、所謂３次元マップとして構成されたデータベース４６が用いられる。なお、このデータベース４６は、制御部３０に設けられた不揮発性メモリ、若しくは、記憶部２２に記憶されている。

つまり、検知精度推定部４４は、このデータベース４６を用いて、センサ１２及び物標の種別、周囲環境に対応した検知精度を、物標情報推定部３８にて物標情報が推定されたセンサ１２毎及び物標毎に推定する。そして、その推定されたセンサ１２毎及び物標毎の検知精度は、優先度判定部５０に出力される。

優先度判定部５０は、検知精度推定部４４にて推定された検知精度に基づき、検知精度が高いほど優先度が高くなるように、物標認識部４０が物標毎に各センサ１２による検知結果を統合する際の、各検知結果の優先度を設定する。

そして、物標認識部４０は、物標毎に各センサ１２による検知結果を統合して物標の位置を特定する際に、優先度判定部５０にて設定された優先度に応じて各センサ１２による検知結果に重み付けし、重み付けした検知結果を平均化する。

この結果、物標認識部４０において、物標の位置は、主として、検知精度が高いセンサ１２による検知結果に基づき認識されるようになり、物標認識部４０による認識結果において、検知精度が低いセンサ１２による検知結果の比率は小さくなる。

従って、本実施形態によれば、物標認識部４０にて特定される各物標の位置が、検知精度が低いセンサ１２の影響を受けて、実際の位置から大きくずれるのを抑制することができ、物標の位置を精度良く認識することができるようになる。

なお、優先度判定部５０は、検知精度推定部４４にて推定された検知精度が所定の閾値よりも低いセンサ１２による検知結果については、物標認識部４０において物標位置を認識するのに使用されることがないよう、優先度を「０」に設定するようにしてもよい。

また、この場合、検知精度が閾値以上である検知結果については、優先度を「１」に設定することで、検知結果の統合により、検知精度が閾値以上の検知結果を平均化して、物標位置を認識するようにしてもよい。

次に、物標認識部４０にて認識された物標の位置情報は、その物標の種別や認識した時刻を表す付加情報と共に記憶部２２に記憶される。そして、記憶部２２に記憶された各物標の位置情報は、移動体４である周囲の車両に対し、その車両が衝突する危険のある移動体４若しくは物標の位置を表す交通情報として通知するのに利用される。

また、物標認識部４０による認識結果、つまり、物標の位置情報及び付加情報は、記憶部２２に記憶されるだけでなく、検知精度推定部４４にフィードバックされる。
そして、検知精度推定部４４には、そのフィードバックされた認識結果を、認識結果を求めるのに用いられた各センサ１２の検知精度と共に順次蓄積し、その蓄積した時系列データに基づきデータベース４６を更新する、認識結果学習部４８が備えられている。

なお、認識結果学習部４８による時系列データの蓄積は、制御部３０に設けられた不揮発性メモリを用いるようにしてもよく、記憶部２２を用いるようにしてもよい。
そして、認識結果学習部４８は、物標認識部４０にて位置が認識された物標毎に、認識結果の時系列データから物標の位置変化を検知し、位置変化に異常があれば、位置変化が正常になるよう、物標の認識結果の劣化要因を特定して、データベース４６を更新する。

つまり、物標が固定物である場合、物標認識部４０にて認識される物標位置は変化しない筈である。従って、この場合には、認識結果学習部４８では、認識結果の時系列データから前後に認識された物標位置と所定値以上異なる、異常な物標位置を検出する。

また、物標が移動体である場合、物標認識部４０にて逐次認識される物標位置は概ね一方向に一定速度若しくは一定加速度で変化する筈である。従って、この場合には、認識結果学習部４８では、認識結果の時系列データから、前後の物標位置に比べて異常に位置変化している物標位置を、異常な物標位置として検出する。

そして、認識結果学習部４８は、異常な物標位置を検出すると、その物標位置を特定するのに利用された優先度、換言すれば各センサ１２の検知精度が、認識結果の劣化要因であると特定する。

また、認識結果学習部４８は、認識結果の劣化要因を特定すると、その特定した劣化要因である各センサ１２の検知精度が、その検知精度の算出に用いた検知条件下で適正値となるよう、データベース４６を更新する。

つまり、例えば、認識結果学習部４８は、データベース４６を更新するに当たって、上記のように検出した異常な物標位置を、前後の物標位置から得られる正常位置に修正するのに必要な、各検出結果の適正優先度を求める。

そして、各検出結果に対応するセンサ１２の検知精度が、検知精度を推定したときと同じ検知条件下で、適正優先度に対応する検知精度となるように、データベース４６を更新する。

この結果、認識結果学習部４８により更新されたデータベース４６を利用すれば、センサ１２や物標の種別、周囲環境等の検知条件によって変化する検知精度を、より適正に推定できるようになる。

よって、本実施形態では、物標認識部４０が複数のセンサ１２による検知結果を統合する際の優先度を適正に設定して、物標位置をより正確に認識することができるようになる。

また、認識結果学習部４８によりデータベース４６を更新することで、移動体４や路上機６に設けられるセンサ１２の特性や検知対象となる物標が経時的に変化しても、その変化に対応して、データベース４６を自動で改良することができるようになる。
［制御処理］
次に、センタ装置２の制御部３０において、センサ情報取得部３２、物標情報推定部３８、物標認識部４０、環境情報取得部４２、検知精度推定部４４、及び優先度判定部５０としての機能を実現するために実行される制御処理について説明する。なお、以下の説明において、Ｓはステップを表す。

図５に示すように、この制御処理においては、まずＳ１１０にて、通信部１０から周囲の移動体４及び路上機６に対し、これら各部に設けられたセンサ１２による検知結果を要求する要求信号を送信させる。

次に、Ｓ１２０では、移動体４若しくは路上機６に設けられた通信端末１０から、要求信号に対する応答信号が送信され、その応答信号が通信部２０にて受信されたか否かを判断することにより、応答信号が受信されるのを待機する。

そして、Ｓ１２０にて、通信部２０により応答信号が受信されたと判断されると、Ｓ１３０に移行し、その応答信号と共に通信端末１０から送信されてくる検知結果及びセンサ１２の種別情報を取得する、センサ情報取得部３２としての処理を実行する。

次に、Ｓ１４０では、Ｓ１３０にて取得された物標の検知結果及びセンサ１２の種別情報に基づき、物標の位置や運動状態、物標の種別等を物標情報として推定する、物標情報推定部３８としての処理を実行し、Ｓ１５０に移行する。

Ｓ１５０では、センサ１２による検知領域内の天候や気温等の気象情報、及び、検知領域内の道路の幅や形状、傾斜角度、道路周囲の建造物の色や大きさ、等の情報を、環境情報として取得する、環境情報取得部４２としての処理を実行する。

そして、続くＳ１６０では、Ｓ１３０〜Ｓ１５０の処理にて取得した物標の検知結果、センサ１２の種別情報、物標情報、及び環境情報に基づき、上述したデータベース４６を用いて、物標の検知精度を推定する、検知精度推定部４４としての処理を実行する。

なお、Ｓ１６０にて推定されたセンサ１２の検知精度は、検知精度を推定するのに用いられたセンサ１２の種別情報、物標情報、環境情報及び検知結果と共に、制御部３０に設けられた不揮発性メモリ若しくは記憶部２２に記憶される。

次に、Ｓ１７０では、Ｓ１１０にて要求信号を送信してから、センタ装置２の周囲に存在する通信端末１０からセンサ１２による検知結果を収集するのに要する時間として予め設定された設定時間が経過したか否かを判断する。

そして、Ｓ１７０にて設定時間は経過していないと判断されると、Ｓ１２０に移行して、まだ応答信号を受信していない他の通信端末１０からの応答信号が通信部２０にて受信されるのを待機する。

この結果、Ｓ１３０〜Ｓ１６０の処理は、センタ装置２の周囲に存在する複数の通信端末１０からの応答信号毎に実施されることになる。つまり、Ｓ１３０〜Ｓ１６０の処理が繰り返し実施されることで、センタ装置２周囲の移動体４及び路上機６に設けられた複数のセンサ１２による検知結果が収集され、各検知結果の検知精度が推定されることになる。

次に、Ｓ１７０にて、設定時間が経過したと判断されると、Ｓ１８０に移行し、Ｓ１６００にて物標の検知結果や検知精度と共に記憶した物標情報に基づき、所定時間が経過する間に収集した各センサ１２による物標の検知結果を、同じ物標毎にグループ分けする。

そして、続くＳ１９０では、Ｓ１７０にてグループ分けした検知結果のグループ毎、つまり同一の物標毎に、各検知結果の検知精度から、検知結果を統合する際の各検知結果の優先度を設定する。

また続くＳ２００では、Ｓ１９０にて設定された優先度に従い同一物標の検知結果を統合することにより、センタ装置２の周囲に存在する複数の物標の位置をそれぞれ認識する。

そして、Ｓ２１０にて、Ｓ２００にて位置が特定された各物標の認識結果を、複数の検知結果を統合するのに用いた各検知結果の優先度と共に記憶部２２に記憶し、制御処理を終了する。

なお、Ｓ１８０，Ｓ２００，Ｓ２１０の処理は、上述した物標認識部４０として機能し、Ｓ１９０の処理は、優先度判定部５０として機能する。
また、上述した制御処理は、制御部３０において、メインルーチンの１つとして所定時間毎に繰り返し実行される。このため、記憶部２２には、所定時間毎に各物標の認識結果が逐次蓄積されることになる。

そして、その蓄積された各物標の認識結果は、各物標の位置変化を表す時系列データとして、認識結果学習部４８の機能によってデータベース４６を更新するのに利用される。
［効果］
以上説明したように、本実施形態の交通監視システム１においては、物標認識装置としてのセンタ装置２が、周囲に存在する移動体４や路上機６に設けられたセンサ１２による物標の検知結果を収集し、収集した複数の検知結果を用いて、物標の位置を認識する。

また、センタ装置２は、物標毎に、複数のセンサ１２による検知結果を統合することで位置を認識するが、検知結果を統合するに当たっては、各検知結果の優先度を、各センサ１２による物標の検知精度に応じて、検知精度が高いほど高くなるように設定する。

従って、図６に例示するように、物標の実位置Ｐ０を原点（０，０）とするＸＹ座標系で、＋印で示す複数のセンサ１２の検知結果の内、特定のセンサ１２の検知結果ＰＸが実位置Ｐ０と大きく異なる場合であっても、物標位置を精度良く認識することができる。

つまり、図６に示すように、＋印で示す全てのセンサ１２による検知結果を平均化して、その検知結果の中心位置を、物標位置Ｐ１として認識するようにすると、実位置Ｐ０に対し誤差が大きくなる。

これに対し、本実施形態では、他のセンサに比べて物標の検知精度が低いセンサ１２による検知結果ＰＸについては、各検知結果を統合する際の優先度が、他のセンサ１２による検知結果に比べて低く設定される。

このため、各検知結果を統合することにより認識される物標位置Ｐ２は、物標の実位置Ｐ０に極めて近くなり、物標位置の認識誤差を低減することができる。よって、本実施形態のセンタ装置２によれば、本開示の物標認識装置としての機能によって、センタ装置２の周囲に存在する物標の位置を、精度良く認識することが可能となる。

また、センサ１２の物標の検知精度は、センサ１２及び物標の種別及び周囲環境によって変化することから、検知精度推定部４４には、これらをパラメータとしてセンサ１２の検知精度を推定できるように、データベース４６が設けられている。

そして、このデータベース４６は、認識結果学習部４８の機能によって、認識した物標位置の時系列データから得られる認識結果の変化に基づき、適宜更新される。
従って、本実施形態のセンタ装置２によれば、データベース４６が更新されることにより、センタ装置２の周囲に存在する物標の位置を、より精度良く認識することができるようになる。
［変形例］
以上、本開示の実施形態について説明したが、本開示は上述の実施形態に限定されることなく、種々変形して実施することができる。

例えば、上記実施形態では、センタ装置２において、制御部３０の各機能は、ＣＰＵがプログラムを実行することにより実現されるものとして説明したが、上記各機能は、１つ以上の専用ハードウェア若しくは専用コンピュータによって実現されてもよい。

また、上記実施形態では、センタ装置２には、物標の過去の認識結果に基づいてデータベース４６を更新する、認識結果学習部４８としての機能が設けられているものとして説明した。

しかし、センタ装置２においては、検知精度推定部４４としての機能によって、各センサ１２の検知精度を推定できればよいので、認識結果学習部４８としての機能は、センタ装置２に必ずしも設ける必要はない。

また、この場合、認識結果学習部４８としての機能は、センタ装置２の上位サーバに設け、上位サーバが、センタ装置２における物標の過去の認識結果に基づき、データベース４６を更新するようにしてもよい。

また、上記実施形態における１つの構成要素が有する複数の機能を、複数の構成要素によって実現したり、１つの構成要素が有する１つの機能を、複数の構成要素によって実現したりしてもよい。また、複数の構成要素が有する複数の機能を、１つの構成要素によって実現したり、複数の構成要素によって実現される１つの機能を、１つの構成要素によって実現したりしてもよい。

また、本開示は、上記実施形態のセンタ装置２にて実現される物標認識装置の他、移動体４や路上機６に設けられる通信端末１０を含む交通監視システム１、或いは、コンピュータを物標認識装置として機能させるためのプログラムとして実現することもできる。また、このプログラムを記録した半導体メモリ等の非遷移的実態的記録媒体、交通情報通知方法など、種々の形態で本開示を実現することもできる。

２…センタ装置、３２…センサ情報取得部、３４…センサ種別取得部、３６…検知結果取得部、３８…物標情報推定部、４０…物標認識部、４２…環境情報取得部、４４…検知精度推定部、４６…データベース、４８…認識結果学習部、５０…優先度判定部。

Claims (5)

1. 道路を移動する移動体若しくは前記道路の周囲に設けられ、前記移動体を含む周囲の物標を検知する複数のセンサから、それぞれ、前記物標の検知結果を前記センサの種別情報と共に取得するよう構成されたセンサ情報取得部（３２）と、
   前記センサ情報取得部にて取得された前記物標の検知結果から前記物標の種別及び位置を含む物標情報を推定するよう構成された物標情報推定部（３８）と、
   前記物標情報推定部にて推定された前記物標情報に基づき、前記複数のセンサによる前記物標の検知結果を、一つの物標毎にグループ分けし、該グループ分けした物標毎に検知結果を統合して、各物標の位置を認識するよう構成された物標認識部（４０）と、
   前記複数のセンサの周囲の環境を環境情報として取得するよう構成された環境情報取得部（４２）と、
   前記センサ情報取得部にて取得された前記センサの種別情報、前記物標情報推定部にて推定された前記物標情報、及び、前記環境情報取得部にて取得された前記環境情報に基づき、前記複数のセンサによる各物標の検知精度を推定するよう構成された検知精度推定部（４４）と、
   前記検知精度推定部にて推定された前記各物標の検知精度に基づき、前記検知精度が高いほど優先度が高くなるように、前記物標認識部が前記物標毎に前記複数の検知結果を統合する際の各検知結果の優先度を設定するよう構成された優先度設定部（５０）と、
   を備えた物標認識装置。
2. 請求項１に記載の物標認識装置であって、
   前記センサ情報取得部は、
   前記センサの仕様及び位置を前記種別情報として取得するセンサ種別取得部（３４）と、
   前記物標の検知結果を取得する検知結果取得部（３６）と、
   を備えている、物標認識装置。
3. 請求項１又は請求項２に記載の物標認識装置であって、
   物標情報推定部は、前記物標の種別及び位置に加えて、前記物標の運動状態を推定するよう構成されている、物標認識装置。
4. 請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の物標認識装置であって、
   前記環境情報取得部は、前記センサの検知領域内の気象、道路、及び、建造物に関する情報を、前記環境情報として取得するよう構成されている、物標認識装置。
5. 請求項１〜請求項４の何れか１項に記載の物標認識装置であって、
   前記検知精度推定部は、
   前記センサの種別情報、前記物標情報、及び、前記環境情報をパラメータとして、前記物標の検知精度を推定するためのデータベース（４６）と、
   前記物標認識部による前記物標の認識結果を蓄積し、該蓄積した前記認識結果の変化に基づき、前記認識結果の検知精度の劣化要因を特定して、前記データベースを更新する認識結果学習部（４８）と、
   を備えている、物標認識装置。

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