JP2022155698A - 車群判定装置、合流支援装置、車群判定方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】交通異常を避ける車両の挙動を検知できる車群判定装置、合流支援装置、車群判定方法、及びプログラムを提供する。【解決手段】車群判定装置は、道路を走行する車両を検知する路側センサから検知情報を取得する取得部と、検知情報に基づき、複数の車両が進む方位を示すベクトルである方位ベクトルの挙動を検知する方位ベクトル検知部と、方位ベクトルの挙動に基づき異常車群を判定する異常車群判定部と、を備える。【選択図】図２

Description

本開示は、車群判定装置、合流支援装置、車群判定方法、及びプログラムに関する。

道路を走行する際、自車両の周辺を走行する自車両以外の車両の状況を把握することで適切な走行が可能となる。例えば高速道路等における合流区間では、合流道路を走行する車両（以下、合流車両）は、本流道路を走行する車両（以下、本流車両）の状況を確認しながら本流道路に合流する必要がある。
このため、合流区間における運転操作を支援するシステムは、本流車両の状況を的確に特定する必要がある。

道路における車両の状況を把握する装置として、例えば、特許文献１に開示されるような交通情報取得装置が知られている。

特開２０１８－０１０５０６号公報

特許文献１では、車群の低速区間を特定するため、車両の走行方向に並ぶ複数の地点における各地点における車両の通過時刻が描く走行軌跡を取得している。
しかしながら、特許文献１に開示された装置が取得する走行軌跡では、安全な走行をするうえで把握し避けることが望ましい道路上の交通状況の異常である交通異常を避ける車両の挙動を検知できないことがある。

本開示は、上記課題を解決するためになされたものであって、交通異常を避ける車両の挙動を検知できる車群判定装置、合流支援装置、車群判定方法、及びプログラムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本開示に係る車群判定装置は、道路を走行する車両を検知する路側センサから検知情報を取得する取得部と、前記検知情報に基づき、複数の前記車両が進む方位を示すベクトルである方位ベクトルの挙動を検知する方位ベクトル検知部と、前記方位ベクトルの挙動に基づき異常車群を判定する異常車群判定部と、を備える。

本開示に係る車群判定方法は、道路を走行する車両を検知する路側センサから検知情報を取得し、前記検知情報に基づき、複数の前記車両が進む方位を示すベクトルである方位ベクトルの挙動を検知し、前記方位ベクトルの挙動に基づき異常車群を判定する。

本開示に係るプログラムは、車群判定装置のコンピュータに、道路を走行する車両を検知する路側センサから検知情報を取得し、前記検知情報に基づき、複数の前記車両が進む方位を示すベクトルである方位ベクトルの挙動を検知し、前記方位ベクトルの挙動に基づき異常車群を判定することを実行させる。

本開示の車群判定装置、合流支援装置、車群判定方法、及びプログラムによれば、交通異常を避ける車両の挙動を検知できる。

本開示の実施形態に係る合流支援システムの全体図である。 本開示の実施形態に係る車群判定装置のブロック図である。 本開示の実施形態に係る車群判定装置が取得する画像データの例を示す図である。 本開示の実施形態に係る車群判定装置が取得する画像データの例を示す図である。 本開示の実施形態に係る車群判定装置が各車両ＩＤに関連付けて取得する車両情報の例を示す表である。 本開示の実施形態に係る車群判定方法のフローチャートである。 本開示の実施形態の変形例に係る合流支援システムの全体図である。 本開示の実施形態の変形例に係る車群判定装置が取得する画像データの例を示す図である。 本開示の実施形態に係る車群判定装置、又は合流支援装置が備えるコンピュータのハードウェア構成の例である。

以下、本開示に係る各実施形態について、図面を用いて説明する。すべての図面において同一または相当する構成には同一の符号を付し、共通する説明は省略する。

＜実施形態＞
ある実施形態に係る車群判定装置について、図面を参照しながら説明する。

（合流支援システムの全体構成）
合流支援システム１００は、道路ＲＲと合流する合流道路ＲＭを走行する車両に対し、道路ＲＲとの合流区間において、道路ＲＲを走行する車両の状況に応じて、運転操作を支援するためのシステムである。
例えば、道路ＲＲは、片側車線に複数の車線ＬＬを有してもよい。
例えば、道路ＲＲは、高速道路等の本線道路であってもよい。
例えば、合流道路ＲＭは、高速道路等の本線道路に合流するランプであってもよい。

図１に示すように、合流支援システム１００は、合流支援装置１と、路側センサ２と、路側無線機３と、合流道路ＲＭを走行する車両に搭載される車載器ＶＭａと、を備える。
以下の説明において、道路ＲＲを走行する車両を「車両ＶＶ」、合流道路ＲＭを走行する車両を「合流車両ＶＭ」とも表記する。
図１において、各車両は矢印に示す方向に走行している。
例えば、本実施形態に係る合流車両ＶＭは、自動運転車両であってもよい。

以下、道路ＲＲが延びている方向であって、各車両が走行する方向をＸ方向とも表記する。
また、道路ＲＲの幅方向であって、道路ＲＲから合流道路ＲＭに向く方向をＹ方向とも表記する。

（合流支援装置の構成）
図２に示すように、合流支援装置１は、車群判定装置１１と、支援情報生成部１２と、を備える。
合流支援装置１は、専用通信回線、又は公共通信回線によって、路側センサ２と通信可能に接続されている。
合流支援装置１は、専用通信回線、又は公共通信回線によって、路側無線機３と通信可能に接続されている。
例えば、合流支援装置１は、道路（高速道路等）の本流道路である道路ＲＲに、合流道路ＲＭが合流する合流区間の周辺に設置されてもよいし、合流区間から離れた遠隔地に設定されてもよい。
例えば、後述するプログラムを実行することにより、コンピュータを合流支援装置１として機能させてもよい。

（車群判定装置の構成）
車群判定装置１１は、取得部１１１と、方位ベクトル検知部１１２と、異常車群判定部１１５と、を備える。
例えば、車群判定装置１１は、加速度検知部１１３と、車速検知部１１４と、をさらに備えてもよい。
例えば、後述するプログラムを実行することにより、コンピュータを車群判定装置１１として機能させてもよい。

取得部１１１は、道路ＲＲを走行する車両ＶＶを検知する路側センサ２から検知情報ＤＤを取得する。
例えば、検知情報ＤＤは、複数の車両ＶＶを含む道路ＲＲの所定領域ＡＡの画像データＤ１を含んでもよい。
例えば、所定領域ＡＡは、道路ＲＲと合流道路ＲＭとの合流区間の直前に設定されてもよい。

例えば、取得部１１１は、画像データＤ１に含まれる複数の車両ＶＶを個別に識別し、識別した各車両ＶＶに対し、他の車両ＶＶと識別可能な車両ＩＤを付与してもよい。
例えば、取得部１１１は、異なる時刻における複数の画像データＤ１間で車両ＶＶ別にマッチング処理を行い、同一視できる車両ＶＶについて、同一の車両ＩＤを付与してもよい。
例えば、取得部１１１は、異なる時刻に取得された複数の画像データＤ１の間における経時変化から、複数の車両ＶＶについて所定領域ＡＡを通過する順を求め、所定領域ＡＡを通過する時系列順に車両ＩＤを付与してもよい。

方位ベクトル検知部１１２は、検知情報ＤＤに基づき、複数の車両ＶＶが進む方位を示すベクトルである方位ベクトルＤ２の挙動を検知する。
例えば、方位ベクトル検知部１１２は、検知情報ＤＤに基づき、複数の車両ＶＶに亘る方位ベクトルＤ２の挙動を検知してもよい。
例えば、方位ベクトル検知部１１２は、検知情報ＤＤに基づき、各車両ＶＶの方位ベクトルＤ２を取得してもよい。
例えば、方位ベクトル検知部１１２は、画像データＤ１に含まれる複数の車両ＶＶを個別に特定し、異なる時刻に取得された複数の画像データＤ１の間における各車両の位置の経時変化から、各車両ＶＶの方位ベクトルＤ２を取得してもよい。
例えば、方位ベクトル検知部１１２は、取得した各方位ベクトルＤ２から、方位ベクトル角θを特定してもよい。
例えば、方位ベクトル検知部１１２は、検知された方位ベクトルＤ２の挙動と、取得された方位ベクトルＤ２と、特定された方位ベクトル角θとを、各車両ＶＶに付与した車両ＩＤに関連付けてもよい。

ここで、各車両ＶＶの方位ベクトルＤ２とは、各車両ＶＶが進む方位を示すベクトルである。
方位ベクトル角θは、Ｘ方向に対し、方位ベクトルＤ２が傾く角度である。
例えば、図３に示すように、道路ＲＲが片側車線に車線Ｌ１と車線Ｌ２とを有する場合、車線Ｌ１を進みながら、車線Ｌ２に向かって車線Ｌ１を避ける動きをする車両ＶＶの方位ベクトルＤ２は、車線Ｌ１から車線Ｌ２に向かって、Ｘ方向に対し方位ベクトル角θで傾いている。
他方、車両ＶＶが、車線Ｌ１を真っ直ぐ進んでいる場合、車両ＶＶの方位ベクトルＤ２は、Ｘ方向を向くベクトルであり、車両ＶＶの方位ベクトル角θは０°である。

例えば、方位ベクトル検知部１１２は、複数の車両ＶＶに亘る方位ベクトルＤ２の挙動として、絶対値が所定角ｒより大きい方位ベクトル角θを有する方位ベクトルＤ２を検知してよい。
すなわち、所定角ｒが正の数であるとすると、方位ベクトル検知部１１２は、θ＜－ｒ、又はｒ＜θとなる方位ベクトル角θを有する方位ベクトルＤ２を検知してよい。
例えば、方位ベクトル検知部１１２は、所定角ｒ＝１０°に設定し、方位ベクトル検知部１１２は、θ＜－１０°、又は１０°＜θとなる方位ベクトル角θを有する方位ベクトルＤ２を、検知してよい。

図３に示すように、例えば、救急車、緊急車両、警察車両等の非常車両ＶＡが車線Ｌ１後方から迫る場合、非常車両ＶＡを避けるため、車線Ｌ１を走行する車両ＶＶは車線Ｌ２に向かって動き、車線Ｌ２を走行する車両ＶＶは車線Ｌ１から離れるため、各車両ＶＶの方位ベクトル角θは傾く可能性がある。
図４に示すように、例えば、逆走車両ＶＢが車線Ｌ１の前方から迫る場合、逆走車両ＶＢを避けるため、車線Ｌ１を走行する車両ＶＶは車線Ｌ２に向かって動き、車線Ｌ２を走行する車両ＶＶは車線Ｌ１から離れるため、各車両ＶＶの方位ベクトル角θは傾く可能性がある。

加速度検知部１１３は、検知情報ＤＤに基づき、複数の車両ＶＶに亘る加速度Ｄ３の挙動を検知する。
例えば、加速度検知部１１３は、複数の車両ＶＶに亘り各車両ＶＶの加速度Ｄ３を取得してもよい。
例えば、加速度検知部１１３は、取得された加速度Ｄ３と、検知された加速度Ｄ３の挙動とを、各車両ＶＶに付与した車両ＩＤに関連付けてもよい。
例えば、加速度検知部１１３は、画像データＤ１に含まれる複数の車両ＶＶを個別に特定し、異なる時刻に取得された複数の画像データＤ１間における各車両ＶＶの位置の経時変化から、各車両ＶＶの加速度Ｄ３を取得してもよい。
例えば、加速度検知部１１３は、取得された加速度Ｄ３と、車群判定装置１１に予め記憶された所定加速度－αとを比較してもよい。

例えば、加速度検知部１１３は、複数の車両ＶＶに亘る加速度Ｄ３の挙動として、所定加速度－αより小さい加速度Ｄ３を検知してもよい。
ここで、例えば、救急車、緊急車両、警察車両等の非常車両ＶＡが車線Ｌ１後方から迫る場合、非常車両ＶＡを避けるため、車線Ｌ１を走行する車両ＶＶは大きく減速する可能性がある。このような減速する車両ＶＶの加速度Ｄ３を検知するため、加速度検知部１１３は、負の値である所定加速度－αより小さい加速度Ｄ３を検知してもよい。
同様に、例えば、逆走車両ＶＢが車線Ｌ１の前方から迫る場合、逆走車両ＶＢを避けるため、車線Ｌ１を走行する車両ＶＶは大きく減速する可能性がある。このような減速する車両ＶＶの加速度Ｄ３を検知するため、加速度検知部１１３は、負の値である所定加速度－αより小さい加速度Ｄ３を検知してもよい。
これらの際、例えば、所定加速度－αは、－２．０ｍ／ｓ^２に設定されてもよい。

車速検知部１１４は、検知情報ＤＤに基づき、複数の車両ＶＶに亘る車速Ｄ４の挙動を検知する。
例えば、車速検知部１１４は、複数の車両ＶＶに亘り各車両ＶＶの車速Ｄ４を取得してもよい。
例えば、車速検知部１１４は、取得された車速Ｄ４と、検知された車速Ｄ４の挙動とを、各車両ＶＶに付与した車両ＩＤに関連付けてもよい。
例えば、車速検知部１１４は、画像データＤ１に含まれる複数の車両ＶＶを個別に特定し、異なる時刻に取得された複数の画像データＤ１間における各車両ＶＶの位置の経時変化から、各車両ＶＶの車速Ｄ４を取得してもよい。

例えば、車速検知部１１４は、複数の車両ＶＶに亘る車速Ｄ４の挙動として、平均車速から所定値βよりさらに小さい車速Ｄ４を検知してもよい。
平均車速は、所定領域ＡＡを通過した車両全体の平均車速であってもよく、例えば、検知すべき車速Ｄ４を検知した時刻から遡った所定時間に亘り、所定領域ＡＡを通過した全ての車両の平均車速であってよい。
例えば、車速検知部１１４は、各車両ＶＶについて、平均車速との差異＝平均車速－車速Ｄ４を取得してもよい。その際、車速検知部１１４は、平均車速との差異＞所定値βとなるような車速Ｄ４を検知してもよい。なお、所定値βは正の数である。

ここで、例えば、救急車、緊急車両、警察車両等の非常車両ＶＡが車線Ｌ１後方から迫る場合、非常車両ＶＡを避けるため、車線Ｌ１を走行する車両ＶＶは、所定領域ＡＡにおける普段の平均車速に比べてかなり遅い車速で走行する可能性がある。このような遅い車速で走行する車両ＶＶの車速Ｄ４を検知するため、車速検知部１１４は、平均車速から所定値βよりさらに小さい車速Ｄ４を検知してもよい。
同様に、例えば、逆走車両ＶＢが車線Ｌ１の前方から迫る場合、逆走車両ＶＢを避けるため、車線Ｌ１を走行する車両ＶＶは、所定領域ＡＡにおいて、普段の平均車速に比べてかなり遅い車速で走行する可能性がある。このような遅い車速で走行する車両ＶＶの車速Ｄ４を検知するため、車速検知部１１４は、平均車速から所定値βよりさらに小さい車速Ｄ４を検知してもよい。

異常車群判定部１１５は、方位ベクトル検知部１１２が検知する方位ベクトルＤ２の挙動に基づき異常車群ＧＡを判定する。異常車群とは、通常想定される走行とは異なる挙動で走行をする複数の車両を指す。
例えば、異常車群判定部１１５は、方位ベクトル検知部１１２が検知する方位ベクトルＤ２を有する複数の車両ＶＶを、同一の異常車群ＧＡとして判定してもよい。その際、異常車群判定部１１５は、車両ＩＤが連続する複数の車両ＶＶを同一の異常車群ＧＡとして判定してもよい。

例えば、図３に示すように、非常車両ＶＡを避ける挙動を示す複数の車両ＶＶについて、方位ベクトル角θの絶対値が所定角ｒより大きいとして、異常車群判定部１１５は、異常車群ＧＡを判定してもよい。
例えば、図４に示すように、逆走車両ＶＢを避ける挙動を示す複数の車両ＶＶについて、方位ベクトル角θの絶対値が所定角ｒより大きいとして、異常車群判定部１１５は、異常車群ＧＡを判定してもよい。
なお、図３、４に示す場合、異常車群ＧＡに含まれる複数の車両ＶＶの平均方位ベクトルである車群方位ベクトルＤＧ２も、Ｘ方向に対し傾いている。

例えば、各車両ＶＶについて、図５に示すような方位ベクトル角θを有する方位ベクトルＤ２が取得され、所定角ｒ＝１０°が設定された場合、異常車群判定部１１５は、グループＧ１で囲まれた部分に関連する車両ＶＶのグループを、異常車群ＧＡとして判定してもよい。

例えば、異常車群判定部１１５は、加速度検知部１１３が検知する加速度Ｄ３の挙動に基づき異常車群ＧＡを判定してもよい。
例えば、異常車群判定部１１５は、加速度検知部１１３が検知する加速度Ｄ３を有する複数の車両ＶＶを、同一の異常車群ＧＡとして判定してもよい。その際、異常車群判定部１１５は、車両ＩＤが連続する複数の車両ＶＶを同一の異常車群ＧＡとして判定してもよい。

例えば、各車両ＶＶについて、図５に示すような加速度Ｄ３が取得され、所定加速度－α＝－２．０ｍ／ｓ^２が設定された場合、異常車群判定部１１５は、グループＧ２で囲まれた部分に関連する車両ＶＶのグループを、異常車群ＧＡとして判定してもよい。

例えば、異常車群判定部１１５は、車速検知部１１４が検知する車速Ｄ４の挙動に基づき異常車群ＧＡを判定してもよい。
例えば、異常車群判定部１１５は、車速検知部１１４が検知する車速Ｄ４を有する複数の車両ＶＶを、同一の異常車群ＧＡとして判定してもよい。その際、異常車群判定部１１５は、車両ＩＤが連続する複数の車両ＶＶを同一の異常車群ＧＡとして判定してもよい。

なお、車群判定装置１１は、異常車群ＧＡとして判定されなかった複数の車両ＶＶに対し、車群挙動が正常であると判定してもよい。

（支援情報生成部の構成）
支援情報生成部１２は、異常車群ＧＡに基づいて、合流支援情報ＤＡを生成する。
例えば、支援情報生成部１２は、車群判定装置１１が異常車群ＧＡを判定した場合、異常車群ＧＡが合流区間に近づいている旨の情報を作成し、合流支援情報ＤＡに含めてもよい。

例えば、支援情報生成部１２は、道路ＲＲ上における異常車群ＧＡの位置を示す情報を合流支援情報ＤＡに含めてもよい。
例えば、支援情報生成部１２は、異常車群ＧＡの特徴を合流支援情報ＤＡに含めてもよい。その際、異常車群ＧＡの特徴は、方位ベクトルＤ２の挙動、加速度Ｄ３の挙動、及び車速Ｄ４の挙動のうち、いずれの挙動に基づいて判定された異常車群ＧＡであるかを示す情報を含んでもよい。

（路側センサの構成）
路側センサ２は、道路ＲＲを走行する車両ＶＶを検知する。
例えば、路側センサ２は、道路ＲＲの所定領域ＡＡを見下ろす画像を撮影し、複数の車両ＶＶを含む道路ＲＲの所定領域ＡＡの画像データＤ１を含む検知情報ＤＤを取得してもよい。
例えば、路側センサ２は、所定領域ＡＡが、Ｘ方向について道路ＲＲを走行する複数の車両ＶＶが収まる領域となるように、設定されてもよい。
例えば、路側センサ２は、所定領域ＡＡが、Ｙ方向について複数の車線ＬＬが収まる領域となるように、設定されてもよい。
例えば、路側センサ２は、所定時刻で繰り返し撮影を行い、異なる時刻にわたり複数の画像データＤ１を取得してもよい。
例えば、路側センサ２は、ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）、カメラ等のエリアセンサを含んでもよい。
例えば、路側センサ２は、通信回線を介して、取得した検知情報ＤＤを合流支援装置１に提供してもよい。

（路側無線機の構成）
路側無線機３は、通信回線を介して、合流支援装置１から合流支援情報ＤＡを取得してもよい。
例えば、路側無線機３は、取得した合流支援情報ＤＡを、合流道路ＲＭを走行する合流車両ＶＭに搭載された車載器ＶＭａに送信して、ドライバー等へ通知してもよい。
例えば、路側無線機と車載器ＶＭａとは、狭域通信（Ｄｅｄｉｃａｔｅｄ Ｓｈｏｒｔ Ｒａｎｇｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ：ＤＳＲＣ）技術に基づく無線通信を行ってもよい。
例えば、路側無線機３は、合流支援情報ＤＡを、合流車両ＶＭに搭載された車載器ＶＭａに送信して通知するほか、路側に立てた表示板等へ送信して、合流道路ＲＭを走行する合流車両ＶＭに、表示板、スピーカ等を介して表示や音声で合流支援情報ＤＡを通知してもよい。

（動作）
本実施形態の車群判定装置１１の動作について説明する。
車群判定装置１１の動作は、本実施形態の車群判定方法に相当する。

まず、図６に示すように、取得部１１１は、道路ＲＲを走行する車両ＶＶを検知する路側センサ２から検知情報ＤＤを取得する（ＳＴ０１：検知情報を取得するステップ）。

ＳＴ０１を実施後、方位ベクトル検知部１１２は、検知情報ＤＤに基づき、複数の車両ＶＶが進む方位を示すベクトルである方位ベクトルＤ２の挙動を検知する（ＳＴ０２：方位ベクトルの挙動を検知するステップ）。
例えば、方位ベクトル検知部１１２は、検知情報ＤＤに基づき、複数の車両ＶＶに亘る方位ベクトルＤ２の挙動を検知してもよい。
例えば、方位ベクトル検知部１１２は、複数の車両ＶＶに亘る方位ベクトルＤ２の挙動として、絶対値が所定角ｒより大きい方位ベクトル角θを有する方位ベクトルＤ２を検知してよい。
方位ベクトルＤ２の方位ベクトル角θの絶対値が所定角ｒより大きい場合（ＳＴ０２：Ｙｅｓ）、ＳＴ０６に進む。
方位ベクトルＤ２の方位ベクトル角θの絶対値が所定角ｒより大きくない場合（ＳＴ０２：Ｎｏ）、ＳＴ０３へ進む。

ＳＴ０３では、加速度検知部１１３は、検知情報ＤＤに基づき、複数の車両ＶＶに亘る加速度Ｄ３の挙動を検知する（ＳＴ０３：加速度の挙動を検知するステップ）。
例えば、加速度検知部１１３は、複数の車両ＶＶに亘る加速度検知部１１３の挙動として、所定加速度－αより小さい加速度Ｄ３を検知してもよい。
加速度Ｄ３が、所定加速度－αより小さい場合（ＳＴ０３：Ｙｅｓ）、ＳＴ０６に進む。
加速度Ｄ３が、所定加速度－αより小さくない場合（ＳＴ０３：Ｎｏ）、ＳＴ０４に進む。

ＳＴ０４では、車速検知部１１４は、検知情報ＤＤに基づき、複数の車両ＶＶに亘る車速Ｄ４の挙動を検知する（ＳＴ０４：車速の挙動を検知するステップ）。
例えば、車速検知部１１４は、複数の車両ＶＶに亘る車速Ｄ４の挙動として、平均車速から所定値βよりさらに小さい車速Ｄ４を検知してもよい。
車速Ｄ４が、平均車速から所定値βよりさらに小さい場合（ＳＴ０４：Ｙｅｓ）、ＳＴ０６に進む。
車速Ｄ４が、平均車速から所定値βよりさらに小さくない場合（ＳＴ０４：Ｎｏ）、ＳＴ０５に進む。

ＳＴ０５では、車群判定装置１１は、異常車群ＧＡとして判定されなかった複数の車両ＶＶに対し、車群挙動が正常であると判定する（ＳＴ０５：車群挙動正常と判定するステップ）。
なお、ＳＴ０５を実施後、ＳＴ０１に戻り、再び各ステップを繰り返す。

ＳＴ０６において、異常車群判定部１１５は、方位ベクトル検知部１１２が検知する方位ベクトルＤ２の挙動に基づき異常車群ＧＡを判定する（ＳＴ０６：異常車群を判定するステップ）。

例えば、ＳＴ０２実施後、異常車群判定部１１５は、方位ベクトル検知部１１２が検知する（方位ベクトル角θの絶対値が所定角ｒより大きい）方位ベクトルＤ２が複数の車両ＶＶに亘るか否か判定する。複数の車両ＶＶに亘ると判定した場合、異常車群判定部１１５は、判定に関連する複数の車両ＶＶを異常車群ＧＡと判定してもよい（ＳＴ０６－１）。
なお、複数の車両ＶＶに亘るということは、上述のとおり、判定された複数の車両ＶＶの平均方位ベクトルである車群方位ベクトルＤＧ２が、Ｘ方向に対し傾き、異常であることを意味する。

例えば、異常車群判定部１１５は、方位ベクトル検知部１１２が検知する（方位ベクトル角θの絶対値が所定角ｒより大きい）方位ベクトルＤ２を有する複数の車両ＶＶを、同一の異常車群ＧＡとして、異常車群ＧＡを判定してもよい。その際、異常車群判定部１１５は、車両ＩＤが連続する複数の車両ＶＶを同一の異常車群ＧＡとして判定してもよい。

例えば、ＳＴ０６において、異常車群判定部１１５は、加速度検知部１１３が検知する加速度Ｄ３の挙動に基づき異常車群ＧＡを判定してもよい。

例えば、ＳＴ０３を実施後、異常車群判定部１１５は、加速度検知部１１３が検知する（所定加速度－αより小さい）加速度Ｄ３が複数の車両ＶＶに亘るか否か判定する。
複数の車両ＶＶに亘ると判定した場合、異常車群判定部１１５は、判定に関連する複数の車両ＶＶを異常車群ＧＡと判定してもよい（ＳＴ０６－２）。
なお、複数の車両ＶＶに亘るということは、複数の車両ＶＶの平均加速度である車群加速度が、異常であることを意味する。

例えば、異常車群判定部１１５は、加速度検知部１１３が検知する（所定加速度－αより小さい）加速度Ｄ３を有する複数の車両ＶＶを、同一の異常車群ＧＡとして、異常車群ＧＡを判定してもよい。その際、異常車群判定部１１５は、車両ＩＤが連続する複数の車両ＶＶを同一の異常車群ＧＡとして判定してもよい。

例えば、ＳＴ０６において、異常車群判定部１１５は、車速検知部１１４が検知する車速Ｄ４の挙動に基づき異常車群ＧＡを判定してもよい。

例えば、ＳＴ０４を実施後、異常車群判定部１１５は、車速検知部１１４が検知する（平均車速から所定値βよりさらに小さい）車速Ｄ４が複数の車両ＶＶに亘るか否か判定する。
複数の車両ＶＶに亘ると判定した場合、異常車群判定部１１５は、判定に関連する複数の車両ＶＶを異常車群ＧＡと判定してもよい（ＳＴ０６－３）。
なお、複数の車両ＶＶに亘るということは、複数の車両ＶＶの平均速度である車群速度が、異常であることを意味する。

例えば、異常車群判定部１１５は、車速検知部１１４が検知する（平均車速から所定値βよりさらに小さい）車速Ｄ４を有する複数の車両ＶＶを、同一の異常車群ＧＡとして、異常車群ＧＡを判定してもよい。その際、異常車群判定部１１５は、車両ＩＤが連続する複数の車両ＶＶを同一の異常車群ＧＡとして判定してもよい。

なお、ＳＴ０６を実施後、ＳＴ０１に戻り、再び各ステップを繰り返す。

（作用及び効果）
本実施形態によれば、車群判定装置１１は、複数の車両ＶＶに亘る方位ベクトルＤ２の挙動に基づき異常車群ＧＡを判定している。
このため、車群判定装置１１は、交通異常を避けようとして、道路ＲＲに沿って走行する動きから外れた方位に進む傾向にある複数の車両ＶＶを特定できる。複数の車両を特定することで、一台の車両のみで判定を行う場合に比べ個別の車両の運転技術によらずに異常を判定できる。
したがって、車群判定装置１１は、交通異常を避ける車両ＶＶの挙動を検知できる。

本実施形態によれば、方位ベクトル検知部１１２は、方位ベクトルＤ２の挙動として、絶対値が所定角ｒより大きい方位ベクトル角θを有する方位ベクトルＤ２を検知しているため、車群判定装置１１は、所定の方位から外れた方位を向く方位ベクトルＤ２を検知できる。
このため、車群判定装置１１は、異常な方位ベクトルＤ２の挙動を検知できる。

本実施形態によれば、車群判定装置１１は、複数の車両ＶＶに亘る加速度Ｄ３の挙動に基づき異常車群ＧＡを判定している。
このため、車群判定装置１１は、交通異常を避けようとして、道路ＲＲを走行している最中に、例えばブレーキを掛けるなど減速傾向にある複数の車両ＶＶを特定できる。
したがって、車群判定装置１１は、交通異常を避ける車両ＶＶの挙動を検知できる。

本実施形態によれば、加速度検知部１１３は、加速度Ｄ３の挙動として、所定加速度－αより小さい加速度Ｄ３を検知する。
これにより、車群判定装置１１は、所定の加速度から外れた加速度Ｄ３を検知できる。
このため、車群判定装置１１は、異常な加速度Ｄ３の挙動を検知できる。

本実施形態によれば、車群判定装置１１は、複数の車両ＶＶに亘る車速Ｄ４の挙動に基づき異常車群ＧＡを判定している。
このため、車群判定装置１１は、交通異常を避けようとして、通常の車速より遅い速度で走行する傾向にある複数の車両ＶＶを特定できる。
したがって、車群判定装置１１は、交通異常を避ける車両ＶＶの挙動を検知できる。

本実施形態によれば、車速検知部１１４は、車速Ｄ４の挙動として、平均車速から所定値βよりさらに小さい車速Ｄ４を検知する。
これにより、車群判定装置１１は、平均車速から外れた車速Ｄ４を特定できる。
このため、車群判定装置１１は、異常な車速Ｄ４の挙動を検知できる。

本実施形態によれば、合流支援装置１は、交通異常を避けようする異常車群ＧＡに基づいて、合流支援情報ＤＡを生成している。
したがって、合流支援装置１は、本流道路の交通異常に応じて合流道路の車両の走行を支援できる。

（変形例）
上述の実施形態の一例では、路側センサ２は、道路ＲＲの所定領域ＡＡを見下ろす画像を撮影しているが、異常車群ＧＡを判定できる画像データＤ１を取得できるなら路側センサ２は、どのように構成されてもよい。
例えば、車群判定装置１１は、路側センサ２の変形例として、路側センサ２ａを含んでもよい。
例えば、路側センサ２ａは、図７に示すように、地点Ａ１において、道路ＲＲの路側から走行する各車両ＶＶを横切るように検知するラインセンサを含んでもよい。

例えば、路側センサ２ａは、道路ＲＲの路側から走行する各車両を横切るようにレーザを照射するレーザスキャナ２ａ１とレーザスキャナ２ａ２とを含んでもよい。その際、高さ方向にレーザを走査するレーザスキャナ２ａ１とレーザスキャナ２ａ２とが、地点Ａ１付近において、Ｘ方向上流と下流とに所定のセンサ間隔で設置されてもよい。

例えば、レーザスキャナ２ａ１、及びレーザスキャナ２ａ２の各レーザスキャナは、Ｘ方向に垂直な面内でレーザを走査してもよい。
例えば、レーザスキャナ２ａ１、及びレーザスキャナ２ａ２の各レーザスキャナは、道路ＲＲの路側に各車両ＶＶと同程度の高さに設けられてもよい。その際、レーザスキャナ２ａ１、及びレーザスキャナ２ａ２の各レーザスキャナは、Ｘ方向に垂直な面内で水平方向を中心にレーザを走査してもよい。
例えば、レーザスキャナ２ａ１、及びレーザスキャナ２ａ２の各レーザスキャナは、各車両との距離を測定できてもよい。

例えば、図８に示すように、路側センサ２ａは、各車両ＶＶついて、車間距離、車高、車長等を特定可能な画像データＤ１を取得できてもよい。
例えば、路側センサ２ａは、車両ＶＶと各レーザスキャナとの距離と、両レーザスキャナ間の距離と、各レーザスキャナが走行する車両ＶＶを検知する時刻の時間差と、から各車両ＶＶの走行する方位ベクトルＤ２や加速度Ｄ３や車速Ｄ４を取得できてもよい。

上述の実施形態の一例では、車群判定装置１１が合流支援装置１に設けられているが、異常車群ＧＡを判定できるなら、車群判定装置１１はどのように構成されてもよい。
変形例として、車群判定装置１１は、合流支援装置１とは別に設けられてもよい。
他の変形例として、車群判定装置１１は、合流道路と合流しない道路に対し設けられてもよい。その際、車群判定装置１１は、特定した異常車群ＧＡに関する情報を、管制センター等の監視盤に提供したり、前方、後方又は周辺の車両の車載器に提供したりしてもよい。

上述の実施形態の一例では、車群判定装置１１は、方位ベクトルＤ２の挙動と、加速度Ｄ３の挙動と、車速Ｄ４の挙動とを検知し、異常車群を判定しているが、異常車群ＧＡを判定できるならどのように実施してもよい。
変形例として、車群判定装置１１は、方位ベクトルＤ２の挙動のみを検知し、異常車群ＧＡを判定してもよい。その際、車群判定装置１１は、加速度Ｄ３の挙動及び車速Ｄ４の挙動を検知しなくてもよい。
他の変形例として、車群判定装置１１は、方位ベクトルＤ２の挙動と加速度Ｄ３の挙動とのみを検知し、異常車群ＧＡを判定してもよい。その際、車群判定装置１１は、車速Ｄ４の挙動を検知しなくてもよい。
さらに他の変形例として、車群判定装置１１は、方位ベクトルＤ２の挙動と車速Ｄ４の挙動とのみを検知し、異常車群ＧＡを判定してもよい。その際、車群判定装置１１は、加速度Ｄ３の挙動を検知しなくてもよい。

上述の実施形態の一例では、車群判定装置１１は、方位ベクトルＤ２の挙動と、加速度Ｄ３の挙動と、車速Ｄ４の挙動とを検知し、異常車群を判定しているが、異常車群ＧＡを判定できるならどのような順で実施してもよい。
変形例として、車群判定装置１１は、最初に、方位ベクトルＤ２の挙動を検知し、次に、車速Ｄ４の挙動を検知してもよい。さらに、最後に、加速度Ｄ３の挙動を検知してもよい。
他の変形例として、車群判定装置１１は、最初に、車速Ｄ４の挙動を検知し、次に、方位ベクトルＤ２の挙動及び加速度Ｄ３の挙動の一方の挙動を検知してもよい。さらに、最後に、方位ベクトルＤ２の挙動及び加速度Ｄ３の挙動の他方の挙動を検知してもよい。
さらに他の変形例として、車群判定装置１１は、最初に、加速度Ｄ３の挙動を検知し、次に、車速Ｄ４の挙動及び方位ベクトルＤ２の挙動の一方の挙動を検知してもよい。さらに、最後に、車速Ｄ４の挙動及び方位ベクトルＤ２の挙動の他方の挙動を検知してもよい。
さらに他の変形例として、車群判定装置１１は、方位ベクトルＤ２の挙動と、加速度Ｄ３の挙動と、車速Ｄ４の挙動と、を同時に検知してもよい。

上述の実施形態の一例では、車群判定装置１１は、絶対値が所定角ｒより大きい方位ベクトル角θを有する方位ベクトルＤ２を検知し、検知した方位ベクトルＤ２から異常車群ＧＡを判定しているが、異常車群ＧＡを判定できるならどのように実施されてもよい。
変形例として、方位ベクトル検知部１１２が、複数の車両ＶＶに亘る方位ベクトルＤ２の挙動として、方位ベクトル角θの大きさにかかわらず、各車両ＶＶの方位ベクトルＤ２を検知してもよい。その際、車群判定装置１１は、方位ベクトルＤ２が検知された複数の車両ＶＶに亘る車群を特定し、特定した車群の車群方位ベクトルＤＧ２の方位ベクトル角の絶対値が、所定角を超える車群を異常車群ＧＡと判定してもよい。

上述の実施形態の一例では、車群判定装置１１は、所定加速度－αより小さい加速度Ｄ３を検知し、検知した加速度Ｄ３から異常車群ＧＡを判定しているが、異常車群ＧＡを判定できるならどのように実施されてもよい。
変形例として、加速度検知部１１３が、複数の車両ＶＶに亘る加速度Ｄ３の挙動として、加速度Ｄ３の大きさにかかわらず、各車両ＶＶの加速度Ｄ３を検知してもよい。その際、車群判定装置１１は、加速度Ｄ３が検知された複数の車両ＶＶに亘る車群を特定し、特定した車群の車群加速度が、所定加速度より小さい車群を異常車群ＧＡと判定してもよい。ここで、車群加速度は、車群に含まれる複数の車両ＶＶの平均加速度であってもよい。

上述の実施形態の一例では、車群判定装置１１は、平均車速から所定値βよりさらに小さい車速Ｄ４を検知し、検知した車速Ｄ４から異常車群ＧＡを判定しているが、異常車群ＧＡを判定できるならどのように実施されてもよい。
変形例として、車速検知部１１４は、複数の車両ＶＶに亘る車速Ｄ４の挙動として、車速Ｄ４の大きさにかかわらず、各車両ＶＶの車速Ｄ４を検知してもよい。その際、車群判定装置１１は、車速Ｄ４が検知された複数の車両ＶＶに亘る車群を特定し、特定した車群の車群速度が、平均車速から所定値よりさらに小さい車群を異常車群ＧＡと判定してもよい。ここで、車群速度は、車群に含まれる複数の車両ＶＶの平均車速であってもよい。

本実施形態では、異常車群判定部１１５は、異常車群ＧＡを判定しているが、判定した異常車群ＧＡに、追加情報を付与してもよい。
変形例として、異常車群判定部１１５は、検知情報ＤＤに基づき、逆走車両ＶＢを検知して、判定した異常車群ＧＡに、追加情報として、逆走車両ＶＢが原因である旨の情報を付与してもよい。その際、異常車群判定部１１５は、逆走車両ＶＢとして、検知情報ＤＤに基づき、車速Ｄ４がマイナス値である車両、又は位置移動がＸ方向に対して逆向きである車両を検知してもよい。
他の変形例として、異常車群判定部１１５は、別途、道路ＲＲに設けた逆走探知装置等が検知した逆走車両ＶＢの検知情報を取得し、判定した異常車群ＧＡに、追加情報として、逆走車両ＶＢが原因である旨の情報を付与してもよい。

（コンピュータの構成）
なお、上述の各実施形態においては、合流支援装置１、又は車群判定装置１１の機能を実現するためのプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをマイコンといったコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各種処理を行うものとしている。ここで、コンピュータシステムのＣＰＵの各種処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって上記各種処理が行われる。また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしてもよい。

上述の各実施形態において、合流支援装置１、又は車群判定装置１１の機能を実現するためのプログラムを実行させるコンピュータのハードウェア構成の例について説明する。

図９に示すように、合流支援装置１、又は車群判定装置１１が備えるコンピュータは、ＣＰＵ９１と、メモリ９２と、記憶／再生装置９３と、Ｉｎｐｕｔ Ｏｕｔｐｕｔ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ（以下、「ＩＯ Ｉ／Ｆ」という。）９４と、通信Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ（以下、「通信Ｉ／Ｆ」という。）９５と、を備える。

メモリ９２は、合流支援装置１、又は車群判定装置１１で実行されるプログラムで使用されるデータ等を一時的に記憶するＲａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ（以下、「ＲＡＭ」という。）等の媒体である。
記憶／再生装置９３は、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ、フラッシュメモリ等の外部メディアへデータ等を記憶したり、外部メディアのデータ等を再生したりするための装置である。
ＩＯ Ｉ／Ｆ９４は、合流支援装置１と他の装置との間で、又は車群判定装置１１と他の装置との間で情報等の入出力を行うためのインタフェースである。
通信Ｉ／Ｆ９５は、インターネット、専用通信回線等の通信回線を介して、他の装置との間で通信を行うインタフェースである。

以上、本開示のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、開示の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、開示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。これら実施形態やその変形は、開示の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲とその均等の範囲に含まれるものとする。

＜付記＞
各実施形態に記載の車群判定装置、合流支援装置、車群判定方法、及びプログラムは、例えば以下のように把握される。

（１）第１の態様に係る車群判定装置１１は、道路ＲＲを走行する車両ＶＶを検知する路側センサ２から検知情報ＤＤを取得する取得部１１１と、前記検知情報ＤＤに基づき、複数の前記車両ＶＶが進む方位を示すベクトルである方位ベクトルＤ２の挙動を検知する方位ベクトル検知部１１２と、前記方位ベクトルＤ２の挙動に基づき異常車群ＧＡを判定する異常車群判定部１１５と、を備える。

本態様によれば、車群判定装置１１は、複数の車両ＶＶに亘る方位ベクトルＤ２の挙動に基づき異常車群ＧＡを判定している。
このため、車群判定装置１１は、交通異常を避けようとして、道路ＲＲに沿って走行する動きから外れた方位に進む傾向にある複数の車両ＶＶを特定できる。複数の車両ＶＶを特定することで、一台の車両のみで判定を行う場合に比べ個別の車両の運転技術によらずに異常を判定できる。
したがって、車群判定装置１１は、交通異常を避ける車両ＶＶの挙動を検知できる。

（２）第２の態様に係る車群判定装置１１は、（１）の車群判定装置１１であって、前記方位ベクトル検知部１１２は、前記方位ベクトルＤ２の挙動として、絶対値が所定角ｒより大きい方位ベクトル角θを有する前記方位ベクトルＤ２を検知する。

本態様によれば、車群判定装置１１は、所定の方位から外れた方位を向く方位ベクトルＤ２を検知できる。
このため、車群判定装置１１は、異常な方位ベクトルＤ２の挙動を検知できる。

（３）第３の態様に係る車群判定装置１１は、（１）又は（２）の車群判定装置１１であって、前記検知情報ＤＤに基づき、前記複数の車両ＶＶに亘る加速度Ｄ３の挙動を検知する加速度検知部１１３をさらに備え、前記異常車群判定部１１５は、前記加速度Ｄ３の挙動に基づき前記異常車群ＧＡを判定する。

本態様によれば、車群判定装置１１は、複数の車両ＶＶに亘る加速度Ｄ３の挙動に基づき異常車群ＧＡを判定している。
このため、車群判定装置１１は、交通異常を避けようとして、道路ＲＲを走行している最中に、例えばブレーキを掛けるなど減速傾向にある複数の車両ＶＶを特定できる。
したがって、車群判定装置１１は、交通異常を避ける車両ＶＶの挙動を検知できる。

（４）第４の態様に係る車群判定装置１１は、（３）の車群判定装置１１であって、前記加速度検知部１１３は、前記加速度Ｄ３の挙動として、所定加速度－αより小さい前記加速度Ｄ３を検知する。

本態様によれば、車群判定装置１１は、所定の加速度から外れた加速度Ｄ３を検知できる。
このため、車群判定装置１１は、異常な加速度Ｄ３の挙動を検知できる。

（５）第５の態様に係る車群判定装置１１は、（１）から（４）のいずれかの車群判定装置１１であって、前記検知情報ＤＤに基づき、前記複数の車両ＶＶに亘る車速Ｄ４の挙動を検知する車速検知部１１４をさらに備え、前記異常車群判定部１１５は、前記挙動に基づき前記異常車群ＧＡを判定する。

本態様によれば、車群判定装置１１は、複数の車両ＶＶに亘る車速Ｄ４の挙動に基づき異常車群ＧＡを判定している。
このため、車群判定装置１１は、交通異常を避けようとして、通常の車速より遅い速度で走行する傾向にある複数の車両ＶＶを特定できる。
したがって、車群判定装置１１は、交通異常を避ける車両ＶＶの挙動を検知できる。

（６）第６の態様に係る車群判定装置１１は、（５）の車群判定装置１１であって、車速検知部１１４は、前記車速Ｄ４の挙動として、平均車速から所定値βよりさらに小さい前記車速Ｄ４を検知する。

本態様によれば、車群判定装置１１は、平均車速から外れた車速Ｄ４を特定できる。
このため、車群判定装置１１は、異常な車速Ｄ４の挙動を検知できる。

（７）第７の態様に係る合流支援装置１は、（１）から（６）のいずれかの車群判定装置１１と、前記異常車群ＧＡに基づいて、合流支援情報ＤＡを生成する支援情報生成部１２と、を備える。

本態様によれば、合流支援装置１は、交通異常を避けようする異常車群ＧＡに基づいて、合流支援情報ＤＡを生成している。
したがって、合流支援装置１は、本流道路の交通異常に応じて合流道路の車両の走行を支援できる。

（８）第８の態様に係る車群判定方法は、道路ＲＲを走行する車両ＶＶを検知する路側センサ２から検知情報ＤＤを取得し、前記検知情報ＤＤに基づき、複数の前記車両ＶＶが進む方位を示すベクトルである方位ベクトルＤ２の挙動を検知し、前記方位ベクトルＤ２の挙動に基づき異常車群ＧＡを判定する。

本態様によれば、車群判定方法は、複数の車両ＶＶに亘る方位ベクトルＤ２の挙動に基づき異常車群ＧＡを判定している。
このため、車群判定方法は、交通異常を避けようとして、道路ＲＲに沿って走行する動きから外れた方位に進む傾向にある複数の車両ＶＶを特定できる。複数の車両ＶＶを特定することで、一台の車両のみで判定を行う場合に比べ個別の車両の運転技術によらずに異常を判定できる。
したがって、車群判定方法は、交通異常を避ける車両ＶＶの挙動を検知できる。

（９）第９の態様に係るプログラムは、車群判定装置１１のコンピュータに、道路ＲＲを走行する車両ＶＶを検知する路側センサ２から検知情報ＤＤを取得し、前記検知情報ＤＤに基づき、複数の前記車両ＶＶが進む方位を示すベクトルである方位ベクトルＤ２の挙動を検知し、前記方位ベクトルＤ２の挙動に基づき異常車群ＧＡを判定することを実行させる。

本態様によれば、プログラムは、車群判定装置１１のコンピュータに、複数の車両ＶＶに亘る方位ベクトルＤ２の挙動に基づき異常車群ＧＡを判定させる。
このため、プログラムは、車群判定装置１１のコンピュータに、交通異常を避けようとして、道路ＲＲに沿って走行する動きから外れた方位に進む傾向にある複数の車両ＶＶを特定させる。複数の車両ＶＶを特定させることで、一台の車両のみで判定を行う場合に比べ個別の車両の運転技術によらずに異常を判定させることができる。
したがって、プログラムは、交通異常を避ける車両ＶＶの挙動を検知できる。

１ 合流支援装置
２ 路側センサ
２ａ 路側センサ
２ａ１ レーザスキャナ
２ａ２ レーザスキャナ
３ 路側無線機
１１ 車群判定装置
１２ 支援情報生成部
９１ ＣＰＵ
９２ メモリ
９３ 記憶／再生装置
９４ ＩＯ Ｉ／Ｆ
９５ 通信Ｉ／Ｆ
１００ 合流支援システム
１１１ 取得部
１１２ 方位ベクトル検知部
１１３ 加速度検知部
１１４ 車速検知部
１１５ 異常車群判定部
Ａ１ 地点
ＡＡ 所定領域
Ｄ１ 画像データ
Ｄ２ 方位ベクトル
Ｄ３ 加速度
Ｄ４ 車速
ＤＡ 合流支援情報
ＤＤ 検知情報
ＤＧ２ 車群方位ベクトル
Ｇ１ グループ
Ｇ２ グループ
ＧＡ 異常車群
Ｌ１ 車線
Ｌ２ 車線
ＬＬ 車線
ｒ 所定角
ＲＭ 合流道路
ＲＲ 道路
ＶＶ 車両
ＶＡ 非常車両
ＶＢ 逆走車両
ＶＭ 合流車両
ＶＭａ 車載器
－α：所定加速度
β 所定値
θ 方位ベクトル角

Claims (9)

1. 道路を走行する車両を検知する路側センサから検知情報を取得する取得部と、
   前記検知情報に基づき、複数の前記車両が進む方位を示すベクトルである方位ベクトルの挙動を検知する方位ベクトル検知部と、
   前記方位ベクトルの挙動に基づき異常車群を判定する異常車群判定部と、
   を備える車群判定装置。
2. 前記方位ベクトル検知部は、前記方位ベクトルの挙動として、絶対値が所定角より大きい方位ベクトル角を有する前記方位ベクトルを検知する請求項１に記載の車群判定装置。
3. 前記検知情報に基づき、前記複数の車両が進む方位を示すベクトルである加速度の挙動を検知する加速度検知部をさらに備え、
   前記異常車群判定部は、前記加速度の挙動に基づき前記異常車群を判定する請求項１又は２に記載の車群判定装置。
4. 前記加速度検知部は、前記加速度の挙動として、所定加速度より小さい前記加速度を検知する請求項３に記載の車群判定装置。
5. 前記検知情報に基づき、前記複数の車両に亘る車速の挙動を検知する車速検知部をさらに備え、
   前記異常車群判定部は、前記車速の挙動に基づき前記異常車群を判定する請求項１から４のいずれか一項に記載の車群判定装置。
6. 前記車速検知部は、前記車速の挙動として、平均車速から所定値よりさらに小さい前記車速を検知する請求項５に記載の車群判定装置。
7. 請求項１から６のいずれか一項に記載の車群判定装置と、
   前記異常車群に基づいて、合流支援情報を生成する支援情報生成部と、
   を備える合流支援装置。
8. 道路を走行する車両を検知する路側センサから検知情報を取得し、
   前記検知情報に基づき、複数の前記車両が進む方位を示すベクトルである方位ベクトルの挙動を検知し、
   前記方位ベクトルの挙動に基づき異常車群を判定する
   車群判定方法。
9. 車群判定装置のコンピュータに、
   道路を走行する車両を検知する路側センサから検知情報を取得し、
   前記検知情報に基づき、複数の前記車両が進む方位を示すベクトルである方位ベクトルの挙動を検知し、
   前記方位ベクトルの挙動に基づき異常車群を判定する
   ことを実行させるプログラム。

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