JP2023122833A - 移動支援装置および移動支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザと移動体との接触の可能性の有無を早期に認識し、それに応じて適切な移動支援動作が行える移動支援装置および移動支援システムを提供する。【解決手段】カメラ２０からの画像によって認識された車両との相対位置関係および当該相対位置関係の変化に基づき、車両との間に距離を存した状態において、当該車両と白杖との接触の可能性の有無を判定し、車両と白杖との接触の可能性があると判定された場合には、移動支援動作を実施する。これにより、ユーザと車両とが接触する可能性があることを早期に認識可能であり、接触の可能性がある場合に、それに応じた移動支援動作を早期に開始することができる。その結果、移動支援動作の開始タイミングを適切に得ることができる。【選択図】図３

Description

本発明は、ユーザの移動（例えば白杖を使用する視覚障碍者の歩行）に対する移動支援を行うための移動支援装置および移動支援システムに係る。特に、本発明は、移動支援（移動支援動作）を行うために取得した情報の処理の改良に関する。

視覚障碍者等の歩行者に対する歩行支援（移動支援デバイスを使用するユーザの移動に対する移動支援）を行うための移動支援装置として特許文献１に開示されているものが知られている。この特許文献１には、視覚を用いずに行動する者（視覚障碍者）が歩く方向を決定する方向決定部と、決定した方向へ視覚障碍者が歩くためのガイド情報を生成するガイド情報生成部とを備え、視覚障碍者が携帯するカメラからの画像と、予め記憶されている参照画像とのマッチングによって視覚障碍者の歩行方向を決定し、音声等によって視覚障碍者に対して歩行方向を案内することが開示されている。

再公表特許ＷＯ２０１８／０２５５３１号公報

ところで、視覚障碍者等のユーザ（移動支援デバイスを使用するユーザ）が車道を横断する（例えば横断歩道を渡る）場合にあっては、移動支援デバイスに内蔵されたカメラ等によって取得される情報（例えば画像情報）に基づいて周辺の移動体（車両等）を認識し、ユーザと移動体との接触を回避するための移動支援動作を行うことが求められている。特に、ユーザと移動体との接触の可能性の有無を早期に認識し、接触の可能性がある場合には移動支援動作を早期に開始することが求められている。しかしながら、これまでの移動支援装置にあっては、ユーザと移動体との接触の可能性の有無を早期に認識するといった観点での効果的な提案はなされておらず、移動支援装置としては改良の余地があった。

本発明は、かかる点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、ユーザと移動体との接触の可能性の有無を早期に認識し、それに応じて適切な移動支援動作が行える移動支援装置および移動支援システムを提供することにある。

前記の目的を達成するための本発明の解決手段は、移動支援デバイスに備えられ、当該移動支援デバイスを使用するユーザの移動を支援するための移動支援動作が可能な移動支援装置を前提とする。そして、この移動支援装置は、移動体認識部、相対位置認識部、接触判定部、情報送信部を備えている。移動体認識部は、周辺に存在する移動体を認識する。相対位置認識部は、前記移動体認識部によって認識された前記移動体との相対位置関係を認識する。接触判定部は、前記相対位置認識部によって認識された前記移動体との相対位置関係および当該相対位置関係の変化のうち少なくとも一方の情報を含む接触判定支援情報に基づき、前記移動体との間に距離を存した状態において、当該移動体と前記移動支援デバイスとの接触の可能性の有無を判定する。情報送信部は、前記接触判定部によって前記移動体と前記移動支援デバイスとの接触の可能性があると判定された場合に、前記移動支援動作を実施するための移動支援動作指示情報を出力する。

この特定事項により、移動支援デバイスを使用するユーザの移動時には、相対位置認識部によって認識された移動体との相対位置関係（移動支援装置に対する移動体の相対位置）および当該相対位置関係の変化（移動体やユーザの移動に伴う移動支援装置に対する移動体の相対位置の変化）のうち少なくとも一方の情報を含む接触判定支援情報に基づき、移動体との間に距離を存した状態において、当該移動体と移動支援デバイスとの接触の可能性の有無を接触判定部が判定（推定）する。そして、移動体と移動支援デバイスとの接触の可能性があると判定された場合には、情報送信部が、移動支援動作を実施するための移動支援動作指示情報を出力する。これにより、移動支援デバイス（言い換えると移動支援デバイスを使用するユーザ）と移動体との接触を回避するための移動支援動作が開始されることになる。このように、本解決手段では、ユーザと移動体とが接触する可能性があることを早期に認識可能であり、接触の可能性がある場合に、それに応じた移動支援動作を早期に開始することができる。その結果、移動支援動作の開始タイミングを適切に得ることができる。

また、前記接触判定部は、予備推定動作を行う予備推定部、および、前記予備推定動作に後続する接触推定動作を行う接触推定部を備えている。そして、前記予備推定部による前記予備推定動作では、前記移動体認識部によって複数の前記移動体が認識された場合に、前記各移動体それぞれとの相対位置関係および当該相対位置関係の変化のうち少なくとも一方の情報に基づき、前記複数の移動体のうち前記接触の可能性があると推定される前記移動体のみを抽出する。また、前記接触推定部による前記接触推定動作では、前記予備推定動作によって抽出された前記移動体のみに対して、前記接触判定支援情報に基づき、前記移動体との間に距離を存した状態において、前記接触の可能性の有無を判定する。

これによれば、接触推定部による接触推定動作にあっては、予備推定部による予備推定動作によって抽出された移動体のみに対して接触の可能性の有無を判定することになり、移動体認識部によって認識されている移動体の全てを対象として接触の可能性の有無を判定する必要がなくなる。つまり、接触の可能性が無い移動体を対象とした接触推定動作が必要なくなる。このため、接触推定部における演算処理の負荷を軽減することができ（有限なリソーセスを効果的に使用でき）、移動体との接触の可能性の有無を判定するまでに要する時間の短縮化を図ることができる。

前記予備推定部による前記予備推定動作として具体的には、前記接触の可能性があると推定される前記移動体の抽出条件として、当該移動体の移動方向が前記移動支援デバイスに接近してくる方向であることを含んでいる。

これによれば、予備推定動作では、移動支援デバイスに接近してくる（ユーザに接近してくる）移動体を、接触の可能性がある移動体として抽出し、これにより、接触推定動作において接触の可能性の有無を判定する対象となる移動体を絞り込むことになる。つまり、移動支援デバイスに接近してこない（ユーザに接近してこない）移動体については、接触推定動作において接触の可能性の有無を判定する対象としないことになり、接触推定部における演算処理の負荷を軽減することができる。

この場合における予備推定動作としてより具体的には、移動方向が前記移動支援デバイスに接近してくる方向である前記移動体の移動速度に応じて、前記接触の可能性がある移動体を抽出するようになっており、前記接触の可能性があると推定される前記移動体の抽出条件としては、移動方向が変化して前記移動支援デバイスに接近してくる前記移動体を前記接触の可能性があると推定する移動速度条件の範囲に比べて、移動方向が変化することなく前記移動支援デバイスに接近してくる前記移動体を前記接触の可能性があると推定する移動速度条件の範囲が高く設定されている。

例えば交差点に進入してくる車両（移動体）のうち、右折や左折を行う（移動方向が変化する）車両は比較的速度が低く、直進する（移動方向が変化しない）車両は比較的速度が高いことが一般的である。この点を考慮し、本解決手段では、接触の可能性があると推定される移動体の抽出条件（移動速度の条件）として、移動方向が変化して移動支援デバイスに接近してくる移動体を接触の可能性があると推定する移動速度条件の範囲に比べて、移動方向が変化することなく移動支援デバイスに接近してくる移動体を接触の可能性があると推定する移動速度条件の範囲を高くし、実際の移動体の移動速度の状況に照らして、接触の可能性があると推定される移動体の抽出条件を設定している。これにより、接触の可能性があると推定される移動体の抽出の信頼性を高めることができる。

また、予備推定動作として、移動方向が前記移動支援デバイスに接近してくる方向である前記移動体の移動加速度に応じて、前記接触の可能性がある移動体を抽出するようになっており、前記接触の可能性があると推定される前記移動体の抽出条件としては、移動方向が変化して前記移動支援デバイスに接近してくる前記移動体を前記接触の可能性があると推定する移動加速度条件の範囲に比べて、移動方向が変化することなく前記移動支援デバイスに接近してくる前記移動体を前記接触の可能性があると推定する移動加速度条件の範囲が高く設定されているものであってもよい。

例えば交差点に進入してくる車両（移動体）のうち、右折や左折を行う（移動方向が変化する）車両は比較的加速度が低く（例えば減速しながら移動方向が変化し）、直進する（移動方向が変化しない）車両は比較的加速度が高い（例えば定速で移動、または、加速しながら移動する）ことが一般的である。本解決手段においても、この点を考慮し、接触の可能性があると推定される移動体の抽出条件（移動加速度の条件）として、移動方向が変化して移動支援デバイスに接近してくる移動体を接触の可能性があると推定する移動加速度条件の範囲に比べて、移動方向が変化することなく移動支援デバイスに接近してくる移動体を接触の可能性があると推定する移動加速度条件の範囲を高くし、実際の移動体の移動加速度の状況に照らして、接触の可能性があると推定される移動体の抽出条件を設定している。これによっても、接触の可能性があると推定される移動体の抽出の信頼性を高めることができる。

また、前記予備推定部による前記予備推定動作では、前記接触の可能性があると推定される前記移動体の抽出条件として、当該移動体が前記ユーザの移動方向前側の位置で停止していることを含んでいる。

ユーザの移動方向前側の位置に移動体が停止している場合、ユーザの移動が進むのに伴って当該ユーザが移動体に接触してしまうことになる。このため、本解決手段では、接触の可能性があると推定される移動体の抽出条件として、当該移動体がユーザの移動方向前側の位置で停止していることとし、この移動体を予備推定動作によって抽出し、接触推定動作によって、当該移動体との接触の可能性の有無を判定する。これにより、停止している移動体に対しても、接触の可能性の有無を早期に判定することができる。

また、前記接触推定部による前記接触推定動作における前記接触判定支援情報は、前記ユーザの移動方向前側に存在する固定物と前記移動体との相対距離を含んでいる。

ユーザの移動方向前側に存在する固定物（例えば横断歩道の白線）と移動体との相対距離が比較的大きい場合には、移動体はユーザの移動方向前側に達していない。この場合、当該移動体は接触の可能性が無いものとして判定することができる。これに対し、ユーザの移動方向前側に存在する固定物と移動体との相対距離が所定値以下（例えば零以下）となっている場合には、移動体はユーザの移動方向前側に達している可能性がある。この場合、当該移動体は接触の可能性があるものとして判定することができる。これにより、接触推定動作によって移動体の接触の可能性の有無を高い精度で判定することができる。

また、前記接触推定部による前記接触推定動作における前記接触判定支援情報は、前記移動体の移動速度を含んでいてもよい。

移動体の移動速度が高い場合、現時点では移動体がユーザの移動方向前側に達していなくても、比較的短時間のうちに当該移動体はユーザの移動方向前側に達する可能性があり、移動体とユーザとが接触してしまう虞がある。このことを考慮し、本解決手段では、接触判定支援情報として移動体の移動速度を含めるようにし、この移動速度を考慮して、移動体の接触の可能性の有無を高い精度で判定することを可能にしている。

また、前記接触推定部による前記接触推定動作における前記接触判定支援情報は、前記移動体と前記移動支援デバイスとの相対距離を含んでいてもよい。

移動体と移動支援デバイスとの相対距離が短い場合、現時点では移動体がユーザの移動方向前側に達していなくても、その後、当該移動体およびユーザの移動が進むことで移動体とユーザとが接触する可能性がある。このことを考慮し、本解決手段では、接触判定支援情報として移動体と移動支援デバイスとの相対距離を含めるようにし、この相対距離を考慮して、移動体の接触の可能性の有無を高い精度で判定することを可能にしている。

また、前記接触判定部による前記移動体との接触の可能性の有無の判定動作は、前記移動体が移動する道路を前記ユーザが横断中であることを条件として実行される。

移動体と移動支援デバイスとの接触は、移動支援デバイスを使用するユーザが、移動体が移動する道路の横断中に発生する。このため、移動体との接触の可能性の有無の判定動作をこの横断中に限って実行することで、無駄な判定動作（移動体が通らない領域をユーザが移動している状況での判定動作）が行われてしまうことを抑制できる。

また、前記移動支援動作を行うための通知手段を備え、該通知手段は、振動または音声によって、前記ユーザに向けて移動支援のための通知を行う構成となっている。

これにより、移動支援デバイスを使用するユーザに対して適切な通知を行うことができる。

また、前記ユーザは視覚障碍者であり、前記移動支援デバイスを、前記視覚障碍者が使用する白杖とした場合、この白杖に移動支援装置が内蔵されることになるので、利用価値の高い白杖を提供することができる。

前記の目的を達成するための本発明の解決手段としては、移動支援装置を含む移動支援システムとして構築されていてもよい。具体的には、移動支援デバイスに備えられ且つ当該移動支援デバイスを使用するユーザの移動を支援するための移動支援動作が可能な移動支援装置を含む移動支援システムを前提とする。そして、この移動支援システムは、前記移動支援装置と、移動体に搭載された指示情報受信部とを含んで構成されている。前記移動支援装置は、周辺に存在する前記移動体を認識する移動体認識部と、前記移動体認識部によって認識された前記移動体との相対位置関係を認識する相対位置認識部と、前記相対位置認識部によって認識された前記移動体との相対位置関係および当該相対位置関係の変化のうち少なくとも一方の情報を含む接触判定支援情報に基づき、前記移動体との間に距離を存した状態において、当該移動体と前記移動支援デバイスとの接触の可能性の有無を判定する接触判定部と、前記接触判定部によって前記移動体と前記移動支援デバイスとの接触の可能性があると判定された場合に、前記移動支援動作を実施するための移動支援動作指示情報を前記移動体の前記指示情報受信部に出力する情報送信部とを備えている。また、前記移動体は、前記指示情報受信部が前記移動支援動作指示情報を受信した際、前記ユーザとの接触を回避するための接触回避動作を実施する接触回避制御部を備えている。

この特定事項によれば、移動体と移動支援デバイスとの接触の可能性があると判定された場合には、情報送信部が、移動体の指示情報受信部に向けて移動支援動作指示情報を送信する。そして、この移動支援動作指示情報を受信した移動体は、接触回避制御部によって接触回避動作が実施されることになる。例えば、運転者に対する注意喚起のための音声を提供したり、移動体に制動力を発生させたりすることが挙げられる。

本発明では、認識された移動体との相対位置関係および当該相対位置関係の変化のうち少なくとも一方の情報を含む接触判定支援情報に基づき、移動体との間に距離を存した状態において、当該移動体と移動支援デバイスとの接触の可能性の有無を判定し、この接触の可能性があると判定された場合には、移動支援動作を実施するための移動支援動作指示情報を出力するようにしている。このため、ユーザと移動体とが接触する可能性があることを早期に認識可能であり、接触の可能性がある場合に、それに応じた移動支援動作を早期に開始することができる。その結果、移動支援動作の開始タイミングを適切に得ることができる。

実施形態に係る移動支援装置を内蔵した白杖を示す図である。 白杖のグリップ部の内部を示す概略図である。 移動支援装置の制御系の概略構成を示すブロック図である。 カメラで撮影された画像の一例を示す図である。 車両の向きを規定する車両向き閾値を説明するための車両の平面図である。 ユーザが横断歩道を横断している状態の一例を示す図である。 車両速度検出処理における時刻ｔ－１の状態の一例を示す図である。 車両速度検出処理における時刻ｔの状態の一例を示す図である。 車両速度検出処理における車両速度算出原理を説明するための図である。 予備推定動作を説明するための図である。 接触推定動作を説明するための図である。 ユーザが横断歩道に向かう歩行状態にある際に、カメラで撮影された画像の一例を示す図である。 ユーザが横断歩道に達したタイミングにおいてカメラで撮影された画像の一例を示す図である。 ユーザが横断歩道の横断状態にある際に、カメラで撮影された画像の一例を示す図である。 横断歩道の横断状態にあるユーザが横断歩道の右側に逸脱する方向に向かって歩行している際に、カメラで撮影された画像の一例を示す図である。 横断歩道の横断状態にあるユーザが横断歩道の左側に逸脱する方向に向かって歩行している際に、カメラで撮影された画像の一例を示す図である。 認識された横断歩道および信号機の画像を示す図である。 認識された横断歩道の白線のBoundary Boxにおける各部の寸法を説明するための図である。 移動支援装置による歩行支援動作の手順を示すフローチャート図である。 移動支援装置による車両接触推定による歩行支援動作の手順を示すフローチャート図である。 変形例に係る移動支援システムの制御系の概略構成を示すブロック図である。 変形例におけるユーザ位置通知動作を説明するための図６相当図である。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。本実施形態では、本発明に係る移動支援装置を、視覚障碍者が使用する白杖（移動支援デバイス）に内蔵した場合について説明する。尚、以下では、視覚障碍者を単にユーザと呼ぶ場合もある。また、本発明におけるユーザとしては視覚障碍者に限定されるものではない。

－白杖の概略構成－
図１は、本実施形態に係る移動支援装置１０を内蔵した白杖１を示す図である。この図１に示すように、白杖１は、シャフト部２、グリップ部３、チップ部（石突き）４を備えている。

シャフト部２は、中空の略円形断面を有するロッド状であって、アルミニウム合金やガラス繊維強化樹脂、炭素繊維強化樹脂等で形成されている。

グリップ部３は、シャフト部２の基端部（上端部）に設けられ、ゴム等の弾性体で成るカバー３１が装着されて構成されている。また、本実施形態における白杖１のグリップ部３は、ユーザが把持する際の持ち易さと滑り難さを考慮し、先端側（図１における上側）が僅かに湾曲した形状となっている。尚、グリップ部３の構成としてはこれに限定されるものではない。

チップ部４は、硬質の合成樹脂などで形成された略有底筒状の部材であって、シャフト部２の先端部に外挿されて接着やねじ止めなどの手段で固定されている。尚、チップ部４は、先端側の端面が半球状となっている。

本実施形態に係る白杖１は、折り畳み不能な直杖であるが、シャフト部２の中間の一箇所または複数箇所で折り畳み可能或いは伸縮可能とされたものであってもよい。

－移動支援装置の構成－
本実施形態の特徴は、前記白杖１に内蔵された移動支援装置１０にある。以下、この移動支援装置１０について説明する。

図２は、白杖１のグリップ部３の内部を示す概略図である。この図２に示すように、本実施形態に係る移動支援装置１０は、白杖１に内蔵されている。また、図３は、移動支援装置１０の制御系の概略構成を示すブロック図である。

これらの図に示すように、移動支援装置１０は、カメラ２０、近距離無線通信機４０、振動発生機（通知手段）５０、バッテリ６０、充電ソケット７０、制御装置８０等を備えている。

カメラ２０は、グリップ部３の根元部における当該グリップ部３の前面（ユーザの進行方向に向く面）に埋め込まれ、ユーザの進行方向前側（歩行方向前方）を撮影する。このカメラ２０は、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等で成る。また、カメラ２０の構成や配設位置は前述したものには限定されず、例えば、シャフト部２の前面（ユーザの進行方向に向く面）に埋め込まれたものであってもよい。

このカメラ２０の特徴としては、歩行するユーザの進行方向の前方の画像であって、当該ユーザが横断歩道に達した際における、当該横断歩道の白線のうちユーザに最も近い位置にある白線、および、ユーザの前方に位置する信号機（例えば歩行者用信号機）の両方を含む画像を取得可能な広角のカメラとして構成されている。つまり、ユーザが横断歩道の手前まで達した時点で、ユーザの足元付近（足元から少し前方の位置）に存在する横断歩道における最も手前側にある白線と、横断先の地点に設置された信号機との両方を撮影可能な構成となっている。このカメラ２０において必要とされる視野角度（上下方向の視野角度）は、前述したようにユーザに最も近い位置にある白線（横断歩道の白線）および信号機の両方を含む画像を取得（撮影）可能なものとして適宜設定される。また、このカメラ２０における左右方向の視野角度としては、ユーザの側方に位置する車両等を撮影可能なものとして設定されている。また、ユーザの斜め後方に位置する車両等を撮影可能な視野角度となっていることが好ましい。

近距離無線通信機４０は、前記カメラ２０と制御装置８０との間で近距離無線通信を行うための無線通信装置である。例えば、周知のBluetooth（登録商標）等の通信手段によって、カメラ２０と制御装置８０との間で近距離無線通信を行い、カメラ２０が撮影した画像の情報を制御装置８０に向けて無線送信する構成となっている。

振動発生機５０は、グリップ部３の根元部における前記カメラ２０の上側に配設されている。この振動発生機５０は、内蔵されたモータの作動に伴って振動し、その振動をグリップ部３に伝達することによって、当該グリップ部３を把持しているユーザに向けて種々の通知が行えるようになっている。この振動発生機５０の振動によるユーザに向けての通知の具体例については後述する。

バッテリ６０は、前記カメラ２０、近距離無線通信機４０、振動発生機５０、制御装置８０のための電力を蓄電する二次電池で構成されている。

充電ソケット７０は、バッテリ６０に電力を蓄える際に充電ケーブルが接続される部分である。例えば、ユーザが在宅中に家庭用電源からバッテリ６０を充電する際に充電ケーブルが接続される。

制御装置８０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサ、制御プログラムを記憶するＲＯＭ（Read-Only Memory）、データを一時的に記憶するＲＡＭ（Random-Access Memory）、および、入出力ポート等を備えている。

そして、この制御装置８０は、前記制御プログラムによって実現される機能部として、情報受信部８１、横断歩道検出部８２、信号機認識部８３、切り替わり認識部８４、移動体認識部８５、相対位置認識部８６、接触判定部８７、情報送信部８８を備えている。以下、これら各部の機能の概略について説明する。

情報受信部８１は、前記カメラ２０が撮影した画像の情報を、当該カメラ２０から近距離無線通信機４０を介して所定時間間隔をもって受信する。

横断歩道検出部８２は、情報受信部８１が受信した画像の情報（カメラ２０によって撮影された画像の情報）の当該画像中における、横断歩道を認識したり、横断歩道における各白線の位置を検出する。

具体的には、図４（カメラ２０で撮影された画像の一例を示す図）に示すように、横断歩道ＣＷを構成する複数の白線ＷＬ１～ＷＬ７に対してBoundary Box（図４の一点鎖線を参照）を設定する。例えば周知のマッチング処理によって横断歩道ＣＷの白線ＷＬ１～ＷＬ７を確定し、これら確定された白線ＷＬ１～ＷＬ７に対してBoundary Boxを設定する。また、予めアノテーションされた白線のデータ（ラベルが付けられた白線のデータ；深層学習によって白線を認識するための教師データ）を利用して白線ＷＬ１～ＷＬ７を確定し、これら確定された白線ＷＬ１～ＷＬ７に対してBoundary Boxを設定するようにしてもよい。

そして、横断歩道検出部８２は、これらBoundary Boxのうち最も歩行者寄りのBoundary Boxの下端位置（図４におけるＬＮを参照）を検出する。本実施形態では、各白線ＷＬ１～ＷＬ７に対してBoundary Boxを設定し、画像上において最も下側に位置するBoundary Boxの下端位置ＬＮを「横断歩道における歩行者寄りの端縁位置」としているが、Boundary Boxを設定することなく、画像上において確定された複数の白線ＷＬ１～ＷＬ７のうち最も下側に位置する白線ＷＬ１の下端位置を「横断歩道における歩行者寄りの端縁位置」とするものであってもよい。

尚、前記Boundary Boxは、後述するように、ユーザの停止位置の特定、信号機ＴＬの位置の特定、ユーザが横断歩道ＣＷを横断する際の進行方向の特定、横断歩道ＣＷの横断完了の判断、車両の位置の特定、車両の速度や加速度の算出等に利用される。これらの詳細については後述する。

信号機認識部８３は、情報受信部８１が受信した画像の情報から信号機ＴＬの状態が、赤信号（停止指示状態）および青信号（横断許可状態）の何れであるかを判断する。情報受信部８１が受信した画像上における信号機ＴＬの存在領域を推定するに当たっては、前述の如く認識された白線ＷＬ１～ＷＬ７に設定されたBoundary Boxのうち、最も遠い位置にあるBoundary Boxの画像内座標を特定すると共に、図４に示すように、前記Boundary Box（認識された白線ＷＬ１～ＷＬ７のうち最も遠い位置にある白線ＷＬ７に設定されたBoundary Box）の上辺に接する四角形（幅寸法がｗ_s、高さ寸法がｈ_sの四角形）を規定し、これを信号機ＴＬの領域（信号機ＴＬの存在領域）ＡとしてのＣｒｏｐ範囲を出力する。この際、Ｃｒｏｐ範囲は正方形であってもよいし長方形であってもよい。尚、この信号機認識部８３によって行われる信号機の状態の判断（色の検出）は、一般的な物体検出アルゴリズムまたはルールベースアルゴリズムが用いられる。

切り替わり認識部８４は、前記信号機認識部８３によって判断された信号機ＴＬの状態が、赤信号から青信号に切り替わったことを認識する。この信号の切り替わりを認識した際、この切り替わり認識部８４は、切り替わり信号を情報送信部８８に送信する。この切り替わり信号は、情報送信部８８から振動発生機５０に送信される。振動発生機５０は、この切り替わり信号を受けたことに連動して、所定のパターンで振動し、ユーザに、信号機ＴＬが赤信号から青信号に切り替わったことに起因して横断歩道の横断を許可する通知（横断開始通知）を行うことになる。

移動体認識部８５は、情報受信部８１が受信した画像の情報（カメラ２０によって撮影された画像の情報）の当該画像中における車両（本発明でいう、周辺に存在する移動体）の存在を認識する。

具体的に、この移動体認識部８５は、カメラ２０によって取得（撮影）された画像に対し、予めアノテーションされたデータに基づく学習済みモデルを用いて車両の認識動作を行う機能部である。より具体的に、移動体認識部８５は、深層学習を用いて車両の認識動作を行う。つまり、事前にアノテーションされた車両のデータ（ラベルが付けられた車両のデータ；深層学習によって車両を認識するための教師データ）を利用して、カメラ２０によって取得された画像中に車両が存在するか否かの判断（車両の存在の有無の判別）、および、車両の状態（車両が向いている方向等）の認識を行う。ここで、予めアノテーションされたデータの例としては、車両の正面画像、背面画像、右側面画像、左側面画像、右斜め前から見た場合の画像、右斜め後から見た場合の画像、左斜め前から見た場合の画像、左斜め後から見た場合の画像といったように、車両の鉛直軸周りの周方向に亘る各画像のデータが挙げられ、これら画像が予めアノテーションされている。尚、車両の種類としては、多種多様であるので、種々のタイプ（セダンタイプ、ワゴンタイプ、ワンボックスタイプ等）に応じた車両のデータが事前にアノテーションされていることが望ましい。

また、本実施形態では、車両の向きを規定する車両向き閾値（車両が何れの方向を向いているかを識別するために利用する車両向き閾値）として、車両の鉛直軸周りの周方向に亘って５方向の値を設定している。具体的には、図５に示すように、車両Ｖを正面方向から見た場合の車両向き閾値を０°（＝２π）とし、図５における時計回り方向に７２°の角度間隔を存した方向として、β１，β２，β３，β４それぞれを車両向き閾値として設定している。このため、カメラ２０によって取得された画像中の車両Ｖにおいて、カメラ２０に向いている面が車両向き閾値の０°～β１の範囲にある場合には、当該車両Ｖはカメラ２０に対して正面から右前側の範囲を向けていると判断でき、カメラ２０に向いている面が車両向き閾値のβ１～β２の範囲にある場合には、当該車両Ｖはカメラ２０に対して右側面から右後側の範囲を向けていると判断でき、カメラ２０に向いている面が車両向き閾値のβ２～β３の範囲にある場合には、当該車両Ｖはカメラ２０に対して背面を向けていると判断でき、カメラ２０に向いている面が車両向き閾値のβ３～β４の範囲にある場合には、当該車両Ｖはカメラ２０に対して左側面から左後側の範囲を向けていると判断でき、カメラ２０に向いている面が車両向き閾値のβ４～２πの範囲にある場合には、当該車両Ｖはカメラ２０に対して正面から左前側の範囲を向けていると判断できることになる。

相対位置認識部８６は、移動体認識部８５によって認識された車両Ｖとの相対位置関係（移動支援装置１０に対する車両Ｖの相対位置）を認識する。つまり、カメラ２０によって取得された画像中に車両Ｖが存在する場合に（移動体認識部８５によって車両Ｖの存在が認識された場合に）、その車両Ｖが存在している方向を認識する。

図６は、ユーザＵが横断歩道ＣＷを横断している状態の一例を示す図である。この図６では、交差点付近に４台の車両Ａ～Ｄが走行または停止（停車）している状態を示している。図中における車両Ａは、ユーザＵから見て左斜め前方から交差点に進入してくる車両である。この場合、相対位置認識部８６は、車両Ａを、左斜め前方に存在する車両として認識する（画像上の左上に位置していることにより左斜め前方に存在する車両として認識する）。尚、この車両Ａが交差点に進入してきた場合の進行方向としては、図中に破線の矢印で示すように直進である場合と左折である場合とが想定される（ここでは、右折および後退については考慮しないこととする）。図中における車両Ｂは、ユーザＵから見て左斜め後方から交差点に進入してくる車両である。この場合、相対位置認識部８６は、車両Ｂを、左斜め後方に存在する車両として認識する（画像上の左下に位置していることにより左斜め後方に存在する車両として認識する）。尚、この車両Ｂが交差点に進入してきた場合の進行方向としては、図中に破線の矢印で示すように直進である場合と右折である場合とが想定される（ここでは、左折および後退については考慮しないこととする）。図中における車両Ｃは、ユーザＵから見て右方向から交差点に進入してくる車両である。この場合、相対位置認識部８６は、車両Ｃを、右方向に存在する車両として認識する（画像上の右側に位置していることにより右方向に存在する車両として認識する）。尚、この車両Ｃの交差点に向けての（ユーザＵに向けての）進行方向としては、直進である場合と停止である場合とが想定される。図中における車両Ｄは、ユーザＵから見て右斜め前方で停止している車両である。この場合、相対位置認識部８６は、車両Ｄを、右斜め前方に存在する車両として認識する（画像上で右上に位置していることにより右斜め前方に存在する車両として認識する）。

接触判定部８７は、相対位置認識部８６によって認識された車両Ａ～Ｄとの相対位置関係および当該相対位置関係の変化の情報を含む接触判定支援情報に基づき、ユーザＵと何れかの車両との接触の可能性の有無を判定する。この判定動作は、ユーザＵが横断歩道ＣＷの横断中であることを条件として実行される。これは、車両とユーザＵとの接触は、白杖１を使用するユーザＵの横断歩道ＣＷの横断中に発生することを考慮したものである。つまり、車両との接触の可能性の有無の判定動作をこの横断中に限って実行することで、無駄な判定動作（車両が通らない領域（例えば歩道）をユーザＵが歩行している状況での判定動作）が行われてしまうことを抑制するようにしたものである。
以下、具体的に説明する。

接触判定部８７は、後述する予備推定動作を行う予備推定部８７ａ、および、予備推定動作が行われた後に、後述する接触推定動作を行う接触推定部８７ｂを備えている。

（予備推定動作）
予備推定部８７ａによって行われる予備推定動作では、前記移動体認識部８５によって複数の車両Ａ～Ｄが認識された場合に、各車両Ａ～Ｄそれぞれとの相対位置関係および当該相対位置関係の変化の情報に基づき、複数の車両Ａ～Ｄのうち接触の可能性があると推定される車両のみを抽出する。

具体的には、カメラ２０から所定時間間隔をもって送信されてくる画像の情報から、各車両Ａ～Ｄの走行状態を判断し、複数の車両Ａ～Ｄのうち接触の可能性があると推定される車両のみを抽出する。ここでいう車両の走行状態とは、車両の向きおよび車両速度を含む指標である。車両の向きとしては、深層学習モデル（前述した学習済みモデル）を用いた推論の結果から求めることができ、前述したように、車両向き閾値で区画される何れの範囲に属しているかによって判別できる。また、車両速度は、所定時間間隔をもってカメラ２０から送信されてくる画像の情報から単位時間当たりの車両の移動量を用いることで演算することができる。

ここで、車両速度の演算処理について具体的に説明する。

ユーザは白杖１を左右に振って前方の路面状態を確認しながら歩行する。つまり、白杖１を左右に振ることで、当該白杖１に内蔵されたカメラ２０の撮影光軸が左右に振られることになる。このため、ユーザの歩行方向に対してカメラ２０の撮影光軸の方向が大きく変化することになり、カメラ２０から送信されてくる画像内に車両が存在する場合、この撮影光軸の方向が変化することにより、単位時間当たりの車両の移動量を正確に演算することが困難である。このため、本実施形態では、時刻ｔで撮影された画像と、１フレーム前の時刻ｔ－１で撮影された画像とを用いて、深層学習モデルにより速度ベクトルを算出することで車両速度を求めるようにしている。

具体的に図７および図８を用いて車両速度検出処理を説明する。図７は時刻ｔ－１で撮影された画像であり、図８は時刻ｔで撮影された画像である。先ず、時刻ｔ－１で撮影された画像（図７）上において、ユーザに最も近い位置にある白線ＷＬに対してBoundary Boxを設定すると共に、車両Ｖに対してもBoundary Boxを設定する。これらは、前述した場合と同様に、深層学習によって白線ＷＬを認識するための教師データや車両Ｖを認識するための教師データを利用して行われる。そして、これらBoundary Boxに基準座標点ＰＷＬ，ＰＶ１（図７に示すものにあっては左上角の位置）を設定し、時刻ｔ－１で撮影された画像（図７）上において、白線ＷＬに対して設定されたBoundary Boxの基準座標点ＰＷＬから車両Ｖに対して設定されたBoundary Boxの基準座標点ＰＶ１へのベクトルを設定する。これを第１速度ベクトルと呼ぶ。その後、時刻ｔで撮影された画像（図８）上において、同一の白線ＷＬに対して設定されたBoundary Boxの基準座標点ＰＷＬから車両（時刻ｔ－１から時刻ｔまでの間に移動した車両）Ｖに対して設定されたBoundary Boxの基準座標点ＰＶ２へのベクトルを設定する。これを第２速度ベクトルと呼ぶ。

そして、図９に示すように第１速度ベクトルと第２速度ベクトルとの差を車両速度（車両速度ベクトルから求まる車両速度）として演算する。これにより、白杖１が左右に振られることに起因して画像上での白線ＷＬの位置や車両Ｖの位置が変動する状況であっても、車両速度を正確に算出することができる。

本実施形態では、予備推定動作において、接触の可能性があると推定する車両を抽出するための閾値として、ｖ１，ｖ２（ｖ２＞ｖ１＞０）を設定し、車速ｖの範囲として、ｖ１＞ｖ≧０の範囲（極低速）、ｖ２＞ｖ≧ｖ１の範囲（低速）、ｖ≧ｖ２（中速）の範囲を設定している。

図１０は、予備推定動作を説明するための図である。この予備推定動作では、車両の走行状態に応じたスクリーニングによって接触の可能性があると推定される車両を絞り込む。

図６を用いて説明したように、交差点付近に４台の車両Ａ～Ｄが走行または停止している状態において、カメラ２０から所定時間間隔をもって送信されてくる画像の情報から、前述した如く各車両Ａ～Ｄの走行状態（車両の向きおよび車両速度）を認識することが可能である。

そして、図６に示すようにユーザＵから見て左斜め前方から交差点に進入してくる車両Ａにあっては、前述したように交差点に進入してきた場合の進行方向として直進である場合と左折である場合とが想定され、直進である場合にはユーザＵと接触する可能性は無いものの、左折である場合であって、車速が低速である場合にはユーザＵと接触する可能性があると推定するようにしている。

図１０にあっては、「接触可能性」の欄において×印はユーザＵと接触する可能性が無いことを表しており、○印はユーザＵと接触する可能性があることを表している。つまり、ユーザＵから見て左斜め前方から交差点に進入してきた車両Ａが左折する場合、カメラ２０に対する車両Ａの向きθとしては、正面から右前側の面に遷移していく。この過程において、車両Ａはカメラ２０に向いている面が車両向き閾値の０°～β１の範囲となる（β１＞θ≧０）。また、車両Ａは左折時に減速することにより車速ｖは低速となって、その過程において、低速範囲（ｖ２＞ｖ≧ｖ１）となる。これらのことを条件として、車両Ａの移動方向が左折である場合であって、車速ｖが低速である場合にはユーザＵと接触する可能性があると推定するようにしている。

この推定は、具体的に、車両の向きθおよび車速ｖを変数とする以下の式（１）によって行うことができる。

ここで、ｙ_IDは、車両がユーザと接触する可能性があるか否かの判定値（演算により求められた判定値）であり、θは前記車両向き閾値に応じて設定される車両の向きであり、ｖは車速（車速範囲）である。前記ｙ_IDは、本実施形態では、「１，３，６，７（ｙ_ID∈｛１，３，６，７｝）」として得られた場合にユーザと接触する可能性がある車両であると推定され、「２，４，５（ｙ_ID∈｛２，４，５｝）」として得られた場合にユーザと接触する可能性が無い車両であると推定されるようにしている。車両Ａが左折する場合には、ｙ_ID＝１となり、ユーザと接触する可能性がある車両であると推定されることになる。

また、ユーザＵから見て左斜め後方から交差点に進入してくる車両Ｂにあっては、前述したように交差点に進入してきた場合の進行方向として直進である場合と右折である場合とが想定され、直進である場合にはユーザＵと接触する可能性は無いものの（接触可能性の欄は×印）、右折である場合であって、車速が低速である場合にはユーザＵと接触する可能性があると推定するようにしている（接触可能性の欄は○印）。

つまり、ユーザＵから見て左斜め後方から交差点に進入してきた車両Ｂが右折する場合、カメラ２０に対する車両の向きθとしては、右側面から右後側の面に遷移していく。この過程において、車両Ｂはカメラ２０に向いている面が車両向き閾値のβ２～β１の範囲となる（β２＞θ＞β１）。また、車両Ｂは右折時に減速することにより車速ｖは低速となって、その過程において、低速範囲（ｖ２＞ｖ≧ｖ１）となる。これらのことを条件として、車両Ｂの移動方向が右折である場合であって、車速ｖが低速である場合にはユーザＵと接触する可能性があると推定するようにしている。

また、ユーザＵから見て右方向から交差点に進入してくる車両Ｃにあっては、前述したように直進である場合と停止する場合とが想定され、停止する場合にはユーザＵと接触する可能性は無いものの（接触可能性の欄は×印）、直進である場合であって、車速が中速である場合にはユーザＵと接触する可能性があるとしている（接触可能性の欄は○印）。

つまり、ユーザＵから見て右方向から交差点に進入してきた車両Ｃが直進してくる場合、カメラ２０に対する車両の向きθとしては、正面から左前側の面の範囲となる。つまり、車両Ｃはカメラ２０に向いている面が車両向き閾値の２π～β４の範囲となる（２π＞θ＞β４）。また、車両Ｃは低速とならないことで、中速範囲（ｖ≧ｖ２）となる。これらのことを条件として、車両Ｃの移動方向が直進である場合であって、車速ｖが中速である場合にはユーザＵと接触する可能性があると推定するようにしている。

また、ユーザＵから見て右斜め前方に停止している車両Ｄにあっては、歩行するユーザＵと接触する可能性があるとしている（接触可能性の欄は○印）。つまり、ユーザＵから見て右斜め前方に停止している車両Ｄにおける、カメラ２０に対する向きとしては、右後側の面の範囲となる。つまり、車両Ｄはカメラ２０に向いている面が車両向き閾値のβ２～β１の範囲となる（β２＞θ＞β１）。また、車両Ｄは停止しているため、車速範囲（ｖ１＞ｖ≧０）となる。これらのことを条件として、車両ＤはユーザＵと接触する可能性があると推定するようにしている。

前述したユーザＵと接触する可能性があると推定される車速範囲の条件が、本発明でいう「接触の可能性があると推定される移動体の抽出条件としては、移動方向が変化して移動支援デバイスに接近してくる移動体を接触の可能性があると推定する移動速度条件の範囲に比べて、移動方向が変化することなく移動支援デバイスに接近してくる移動体を接触の可能性があると推定する移動速度条件の範囲が高く設定されている」ことに相当する。

このようにして、車両の走行状態に応じたスクリーニングによって複数の車両Ａ～Ｄのうち接触の可能性があると推定される車両のみが抽出される。例えば、車両Ａが右折、車両Ｂが直進、車両Ｃが停止、車両Ｄが発進の場合には、これら４台の車両Ａ～Ｄのうち車両Ａのみが、ユーザＵと接触の可能性がある車両と推定され、この車両Ａのみが抽出されることになる。また、例えば、車両Ａが直進、車両Ｂが直進、車両Ｃが停止、車両Ｄが停止維持の場合には、これら４台の車両Ａ～Ｄのうち車両Ｄのみが、ユーザと接触の可能性がある車両と推定され、この車両Ｄのみが抽出されることになる。

以上が予備推定動作である。

（接触推定動作）
接触推定部８７ｂによって行われる接触推定動作では、前記予備推定動作によって抽出された車両のみに対して、当該車両との間に距離を存した状態において、その車両との接触の可能性の有無を判定する。

具体的には、ユーザの歩行方向前側に存在する固定物（本実施形態にあっては横断歩道ＣＷの白線ＷＬ）と車両（予備推定動作によって抽出された車両）との相対距離、車両速度、車両と白杖１との相対距離といった情報（接触判定支援情報）に基づいて車両との接触の可能性の有無を判定する。

図１１（接触推定動作を説明するための図）において、車両の走行位置として２箇所の位置を考える。図中の車両Ｖａの位置は横断歩道ＣＷの手前（図１１における左側）であり、図中の車両Ｖｂの位置は横断歩道ＣＷ上（より具体的には車両の前輪が横断歩道ＣＷに達する位置）である。

この図１１では、画像上の水平方向の座標位置（右方向を大きな値とする座標上の位置）として、車両に対して設定されたBoundary Bo_xの右端の位置をＸ_carとし、横断歩道ＣＷにおける最も手前側にある白線ＷＬに対して設定されたBoundary Boxの左端の位置をＸ₀とする。このため、「Ｘ₀－Ｘ_car」の値として、車両Ｖａの位置の場合には正の値となり、車両Ｖｂの位置の場合には負の値となる。尚、車両前端の位置が、横断歩道ＣＷにおける最も手前側にある白線ＷＬのBoundary Boxの左端の位置に一致した場合には、「Ｘ₀－Ｘ_car」の値は零となる。

これを踏まえ、本実施形態では、接触推定動作として以下の式（２）が成立する場合（ｇ_c＜０の場合）には、車両との接触の可能性があると判定し、式（２）が成立しない場合（ｇ_c≧０の場合）には、車両との接触の可能性が無いと判定するようにしている。

ここで、δ₁（ｖ）は、車両速度に応じた補正項であり、δ₂（ｗ_car）は、車両と白杖１との相対距離（言い換えると、車両とユーザとの相対距離）に応じた補正項（画像上における車両の長さ（車体前後方向の長さ）ｗ_carによって求まる相対距離による補正項）である。この場合も、車両の種類毎に長さｗ_carは多種多様であるので、種々の車両のデータ（長さｗ_carのデータ）が事前にアノテーションされていることが望ましい。

各補正項について説明する。車両速度が高い場合、現時点では車両が横断歩道に達していなくても（例えば車両Ｖａの位置を参照）、比較的短時間のうちに当該車両Ｖａは横断歩道ＣＷに達する可能性がある。このことを考慮し、式（２）では、車両速度に応じた補正項としてδ₁（ｖ）を加算し（車両速度が高いほど負の値の絶対値が大きくなるδ₁（ｖ）を加算し）、車両速度が高いほどｇ_cが小さい値として求められるようにしている。これにより、車両速度を考慮して判定の精度を高めている。

また、車両と白杖１との相対距離が短い場合、現時点では車両がユーザの歩行方向前側に達していなくても、その後、当該車両の移動およびユーザの歩行が進むことで車両とユーザとが接触する可能性がある。このことを考慮し、式（２）では、車両と白杖１との相対距離に応じた補正項としてδ₂（ｗ_car）を加算し（車両と白杖１との相対距離が短いほど負の値の絶対値が大きくなるδ₂（ｗ_car）を加算し）、車両と白杖１との相対距離が短いほどｇ_cが小さい値として求められるようにしている。これにより、この相対距離を考慮して判定の精度を高めている。

以上が接触推定動作である。この接触推定動作によって、車両と白杖１（ユーザ）との接触の可能性があると判定された場合には、情報送信部８８が、移動支援動作を実施するための移動支援動作指示情報を振動発生機５０に出力し、該振動発生機５０が、停止指示（停止通知）を示すパターンで振動することになる。

－歩行支援動作－
次に、前述の如く構成された移動支援装置１０による歩行支援動作（移動支援動作）について説明する。先ず、歩行支援動作の概要について説明する。

（歩行支援動作の概要）
ここでは、ユーザの歩行中における時間をｔ∈［０，Ｔ］と表し、当該ユーザの状態を表す変数（状態変数）をｓ∈Ｒ^Tとする。また、時刻ｔのときの状態変数はｓ_t∈｛－１，０，１，２｝の整数で表現され、それぞれ、システム停止状態（ｓ_t＝－１）、歩行状態（ｓ_t＝０）、停止状態（ｓ_t＝１）、横断状態（ｓ_t＝２）を表すものとする。ここでいうシステム停止状態とは、システムの停止条件が成立したことにより移動支援装置１０が停止した状態である。具体的には、本実施形態に係る移動支援装置１０では、横断歩道検出部８２による横断歩道ＣＷの認識がされない状態が所定時間継続（システムの停止条件が成立）した場合に移動支援装置１０を停止するようになっており、システム停止状態とは、このシステムの停止条件が成立したことで移動支援装置１０が停止した状態である。歩行状態とは、例えば歩行者が交差点（信号機ＴＬおよび横断歩道ＣＷのある交差点）に向かって歩行している状態が想定される。また、停止状態とは、ユーザが横断歩道ＣＷの手前に達し、信号待ちによって（赤信号から青信号に切り替わるのを待って）停止している状態（歩行していない状態）が想定される。また、横断状態とは、ユーザが横断歩道ＣＷを横断している状態が想定される。

本実施形態は、時刻ｔでカメラ２０によって撮影された画像Ｘ_t∈Ｒ^w0×^h0（ｗ₀，ｈ₀はそれぞれ画像の縦と横の画像サイズを表す）が入力された際に、ユーザの歩行を支援することを目的とした出力（出力変数）ｙ∈Ｒ^Tを求めるアルゴリズムを提案するものとなっている。ここで、ユーザの歩行を支援する出力としては、ｙ_t∈｛１，２，３，４，５｝の整数で表現され、それぞれ、停止指示（ｙ_t＝１）、歩行指示（ｙ_t＝２）、右逸脱警告（ｙ_t＝３）、左逸脱警告（ｙ_t＝４）、システム停止通知（ｙ_t＝５）を表すものとする。以下の説明では停止指示を停止通知という場合もある。また、歩行指示を歩行通知または横断通知という場合もある。これらの指示（通知）および警告は、振動発生機５０の振動のパターンによってユーザに対して行われる。ユーザは、予め、指示（通知）および警告と、振動発生機５０の振動のパターンとの関係を把握しており、振動発生機５０の振動のパターンをグリップ部３から感じ取ることで指示および警告の種類を把握することになる。

また、後述するように、ユーザの状態を表す変数ｓの遷移を判定する関数（以下、状態遷移関数という）ｆ₀，ｆ₁，ｆ₂と、横断歩道からの逸脱（左右方向への逸脱）を判断する状態遷移関数ｆ₃が存在しており、これら状態遷移関数ｆ₀～ｆ₃が前記ＲＯＭに記憶されている。これら状態遷移関数ｆ₀～ｆ₃の具体例については後述する。

（出力変数ｙおよび状態遷移関数ｆ_iの概要）
前述したユーザの歩行を支援する出力ｙ_t∈｛１，２，３，４，５｝について説明する。

前述したように出力ｙ_tとしては、ユーザの歩行支援を目的として、停止指示（ｙ_t＝１）、歩行指示（ｙ_t＝２）、右逸脱警告（ｙ_t＝３）、左逸脱警告（ｙ_t＝４）、システム停止通知（ｙ_t＝５）の５種類の出力が存在する。

停止指示（ｙ_t＝１）は、歩行するユーザが横断歩道の手前まで達した時点で当該ユーザに歩行を停止する旨の通知を行うものである。例えば、カメラ２０で撮影された画像が、図１２（ユーザが横断歩道ＣＷに向かう歩行状態にある際に、カメラ２０で撮影された画像の一例を示す図）に示す状態であれば、横断歩道ＣＷまでの距離が比較的長いため、停止指示（ｙ_t＝１）は行わず、ユーザは歩行状態（ｓ_t＝０）が継続され、カメラ２０で撮影された画像が、図１３（ユーザが横断歩道ＣＷに達したタイミングにおいてカメラ２０で撮影された画像の一例を示す図）に示す状態となった場合には、ユーザが横断歩道ＣＷの手前に達したタイミングであることから、停止指示（ｙ_t＝１）を出力して、当該ユーザに歩行を停止する旨の通知を行うことになる。この停止指示（ｙ_t＝１）を行う条件が成立しているか否かの判定（状態遷移関数の算出結果に基づく判定）については後述する。

歩行指示（ｙ_t＝２）は、信号機ＴＬが赤信号から青信号に切り替わったことで、ユーザに歩行（横断歩道ＣＷの横断）を指示する旨の通知を行うものである。例えば、横断歩道ＣＷの手前でユーザが停止状態（ｓ_t＝１）にある状況で、カメラ２０で撮影された画像に基づいて信号機ＴＬが赤信号から青信号に切り替わった場合に、歩行指示（ｙ_t＝２）を出力して、当該ユーザに横断歩道ＣＷの横断を開始する旨の通知を行う。この歩行指示（ｙ_t＝２）を行う条件が成立しているか否かの判定（状態遷移関数の算出結果に基づく判定）についても後述する。

そして、本実施形態では、この歩行指示（ｙ_t＝２）を行うタイミングとして、信号機ＴＬの状態が赤信号から青信号に切り替わったタイミングとしている。つまり、仮に、ユーザが横断歩道ＣＷに達した時点で既に信号機ＴＬが青信号となっていたとしても歩行指示（ｙ_t＝２）は行わず、信号機ＴＬが一旦赤信号となり、その後に青信号に切り替わったタイミングで歩行指示（ｙ_t＝２）を行うようにしている。これによって、ユーザが横断歩道ＣＷを横断するに当たって、信号機ＴＬが青信号となっている時間を十分に確保することができるようにし、ユーザが横断歩道ＣＷを横断している途中で信号機ＴＬが青信号から赤信号に切り替わってしまうといった状況を招き難くしている。

右逸脱警告（ｙ_t＝３）は、横断歩道ＣＷを横断しているユーザが横断歩道ＣＷから右側に逸脱する方向に向かって歩行している際に、当該ユーザに対して横断歩道ＣＷから右側に逸脱する虞があることの警告を行うものである。例えば、カメラ２０で撮影された画像が図１４（ユーザが横断歩道ＣＷの横断状態にある際に、カメラ２０で撮影された画像の一例を示す図）に示す状態にあって、ユーザが横断歩道ＣＷの横断状態（ｓ_t＝２）にある状況で、カメラ２０で撮影された画像が、図１５（横断歩道ＣＷの横断状態にあるユーザが横断歩道ＣＷの右側に逸脱する方向に向かって歩行している際に、カメラ２０で撮影された画像の一例を示す図）に示す状態となった場合には、ユーザが横断歩道ＣＷから右側に逸脱する方向に向かって歩行していることから、右逸脱警告（ｙ_t＝３）を出力して、当該ユーザに警告を行うことになる。

左逸脱警告（ｙ_t＝４）は、横断歩道ＣＷを横断しているユーザが横断歩道ＣＷから左側に逸脱する方向に向かって歩行している際に、当該ユーザに対して横断歩道ＣＷから左側に逸脱する虞があることの警告を行うものである。例えば、カメラ２０で撮影された画像が図１４に示す状態にあって、ユーザが横断歩道ＣＷの横断状態（ｓ_t＝２）にある状況で、カメラ２０で撮影された画像が、図１６（横断歩道ＣＷの横断状態にあるユーザが横断歩道ＣＷの左側に逸脱する方向に向かって歩行している際に、カメラ２０で撮影された画像の一例を示す図）に示す状態となった場合には、ユーザが横断歩道ＣＷから左側に逸脱する方向に向かって歩行していることから、左逸脱警告（ｙ_t＝４）を出力して、当該ユーザに警告を行うことになる。

これら右逸脱警告（ｙ_t＝３）および左逸脱警告（ｙ_t＝４）を行う条件が成立しているか否かの判定（状態遷移関数の算出結果に基づく判定）についても後述する。

システム停止通知（ｙ_t＝５）は、システムの停止条件が成立した際に、ユーザに移動支援装置１０が停止したことの通知を行うものである。具体的には、横断歩道ＣＷ上に障害物在する状況で、カメラ２０が取得した画像上において横断歩道ＣＷの全体が障害物によって覆い隠されている（横断歩道ＣＷの殆どの白線または全ての白線ＷＬ１～ＷＬ７が障害物によって覆い隠されている）状況にあっては、カメラ２０が取得した画像から横断歩道ＣＷの存在を認識することができない（横断歩道ＣＷの存在の有無を判断することができない）。つまり、横断歩道ＣＷが存在しないにも拘わらず停止通知（障害物が存在していることに起因して停止通知）を行ってしまう可能性があり、移動支援装置１０の作動の信頼性（停止通知の信頼性）を十分に得ることができない。このため、このような状況では、横断歩道ＣＷの認識がされない状態が所定時間継続することになるので、それを条件として、移動支援装置１０を停止し、誤った停止通知が行われてしまうことを回避すると共に、移動支援装置１０が停止した旨の情報を振動発生機５０に送信し、該振動発生機５０から歩行者に対して移動支援装置１０が停止したことを知らせるようにしている。

（歩行支援で用いる特徴量）
次に、ユーザに対する歩行支援で用いる特徴量について説明する。ユーザに対して、横断歩道ＣＷの手前での歩行の停止通知、および、その後の横断開始通知等の各種通知を適切に行うためには、横断歩道ＣＷの位置（横断歩道ＣＷにおいて最も手前側にある白線ＷＬ１の位置）、および、信号機ＴＬの状態（青信号であるか赤信号であるか）をカメラ２０からの情報によって正確に認識しておくことが必須である。つまり、白線ＷＬ１の位置および信号機ＴＬの状態を反映させたモデル式を構築しておき、このモデル式に従って、現在、ユーザが置かれている状況を把握できるようにしておく必要がある。

尚、以下における特徴量および状態遷移関数の説明は、移動支援装置１０の基本的な動作として、横断歩道ＣＷ上に障害物が存在しておらず、カメラ２０が取得した画像上において横断歩道ＣＷが認識されている（少なくとも最も手前に位置する白線ＷＬ１が認識されている）状態である場合について説明する。

図１７および図１８は、ユーザに対する歩行支援で用いる特徴量｛ｗ₃，ｗ₄，ｗ₅，ｈ₃，ｒ，ｂ｝^T∈Ｒ⁶の概要を示している。ｒ，ｂは、それぞれ信号機ＴＬの状態（赤信号および青信号）の検出結果（０：未検出、１：検出）を表している。この信号機ＴＬの状態の検出に際し、前述したように図４において破線で囲まれた領域Ａ１が抽出されることで信号機ＴＬの状態の認識が行われることになる。また、ｗ₃，ｗ₄，ｗ₅，ｈ₃は、前記横断歩道検出部８２によって認識された横断歩道ＣＷの白線ＷＬ１～ＷＬ７のうち、最も手前に位置する白線ＷＬ１に対するBoundary Boxを用いて図１８に示すように定義される。つまり、ｗ₃は画像の左端からBoundary Boxの左端（白線ＷＬ１の左端に相当）までの距離であり、ｗ₄はBoundary Boxの幅寸法（白線ＷＬ１の幅寸法に相当）であり、ｗ₅は画像の右端からBoundary Boxの右端（白線ＷＬ１の右端に相当）までの距離であり、ｈ₃は画像の下端からBoundary Boxの下端（白線ＷＬ１の手前側の端縁に相当）までの距離である。

深層学習を用いて横断歩道ＣＷおよび信号機ＴＬを検出する関数をｇとした場合、時刻ｔでカメラ２０によって撮影された画像Ｘ_t∈Ｒ^w0×^h0を用いて予測された横断歩道ＣＷおよび信号機ＴＬのBoundary Boxをｇ（Ｘｔ）と表現すると、ユーザの歩行を支援するために必要な特徴量としては、以下の式（３）として表現できる。

ここで、

は前記特徴量ｊ（ｔ）を抽出する演算子であり、前記ｇ（Ｘｔ）に対する後処理を行うためのものであり、ｐ１は１フレーム当たりのBoundary Boxの最大数である。

（状態遷移関数）
次に、状態遷移関数について説明する。この状態遷移関数は、前述したように、停止指示（ｙ_t＝１）、歩行指示（ｙ_t＝２）、右逸脱警告（ｙ_t＝３）、左逸脱警告（ｙ_t＝４）それぞれの通知を行う条件が成立しているか否かを判定するために用いられるものである。

時刻ｔ＋１での状態量（状態変数）ｓ_t+1は、横断歩道ＣＷの特徴量に対する時刻履歴情報Ｊ＝｛ｊ（０），ｊ（１），…ｊ（ｔ）｝と、現在の状態量（状態変数）ｓ_t、および、時刻ｔ＋１で撮影された画像Ｘ_t+1を用いて以下の式（５）のように表すことができる。

この式（５）における状態遷移関数ｆは、現在時刻の状態量に応じて以下の式（６）のように定義することができる。

つまり、ユーザの歩行の推移としては、歩行（例えば横断歩道ＣＷに向かう歩行）→停止（例えば横断歩道ＣＷの手前での停止）→横断（例えば横断歩道ＣＷの横断）→歩行（例えば横断歩道ＣＷの横断完了後の歩行）を繰り返すことになるが、歩行状態（ｓ_t＝０）にあるユーザに対して停止指示（ｙ_t＝１）を行う条件の成立の有無を判定するための状態遷移関数がｆ₀（Ｊ，Ｘ_t+1）であり、停止状態（ｓ_t＝１）にあるユーザに対して横断（歩行）指示（ｙ_t＝２）を行う条件の成立の有無を判定するための状態遷移関数がｆ₁（Ｊ，Ｘ_t+1）であり、横断状態（ｓ_t＝２）にあるユーザに対して歩行（横断の完了）の通知を行う条件の成立の有無を判定するための状態遷移関数がｆ₂（Ｊ，Ｘ_t+1）である。また、横断状態（ｓ_t＝２）にあるユーザに対して横断歩道ＣＷからの逸脱の警告を行う条件の成立の有無を判定するための状態遷移関数が後述するｆ₃（Ｊ，Ｘ_t+1）である。

以下、各状態量（状態変数）それぞれに応じた状態遷移関数について具体的に説明する。

（歩行状態で適用される状態遷移関数）
現在時刻の状態量が歩行状態（ｓ_t＝０）である場合に使用される状態遷移関数ｆ₀（ｊ，Ｘ_t+1）は、前記式（３）の特徴量を用いて以下の式（７）～（９）とすることができる。

ここで、ＨはHeaviside関数であり、δはDelta関数である。また、α₁，α₂は判定基準に用いられるパラメータであり、ｔ０は利用する過去の状態を指定するパラメータである。また、Ｉ₂＝｛０，１，０，０，０，０｝^T、Ｉ₄＝｛０，０，０，１，０，０｝^Tである。

この式（７）を用いれば、α₁＞ｈ₃、且つ、ｗ₄＞α₂の条件が過去ｔ０時間では成立しておらず、時刻ｔで初めて成立した場合にのみ「１」が得られ、それ以外の場合には「０」が得られることになる。つまり、α₁＞ｈ₃が成立したことで、ユーザの足元に、横断歩道ＣＷにおける最も手前に位置する白線ＷＬ１（白線のBoundary Boxの下端）が位置し、ｗ₄＞α₂が成立したことで、その白線ＷＬ１はユーザの進行方向に直交する方向に延在する（白線のBoundary Boxの幅寸法が所定寸法を超えている）ものであることが判定された場合に「１」が得られるものとなっている。

このようにして式（７）において「１」が得られた場合には、停止指示（ｙ_t＝１）を行う条件が成立したとして、歩行状態にあるユーザに停止指示（例えば横断歩道ＣＷの手前での歩行の停止指示；停止通知）を行うことになる。

また、本実施形態では、横断歩道ＣＷがユーザの足元にある条件を（α₁＞ｈ₃）だけでなく、検出された横断歩道ＣＷの幅の制約（ｗ₄＞α₂）を加えていることで、ユーザの進行方向にある横断歩道ＣＷ以外の横断歩道（交差点において、ユーザの進行方向に直交する方向の横断歩道等）が、画像Ｘ_t+1に含まれる場合の誤検知を防止している。つまり、道路の交差点等において横断方向が互いに異なる複数の横断歩道が存在している場合であっても、ユーザが横断すべき横断歩道ＣＷ（白線ＷＬ１が、ユーザが横断すべき方向に対して交差する方向に延びていることで、当該白線ＷＬ１の幅寸法が比較的広く認識されている横断歩道ＣＷ）とその他の横断歩道（白線の幅寸法が比較的狭く認識されている横断歩道）とを明確に判別することができ、ユーザに向けての横断の開始通知を高い精度で正確に行うことが可能になっている。

（停止状態で適用される状態遷移関数）
前時刻の状態量が停止状態（ｓ_t＝１）である場合に使用される状態遷移関数ｆ₁（ｊ，Ｘ_t+1）は、以下の式（１０）～（１２）とすることができる。

ここでＸ’_t+1は、Ｘ_t+1から画像のトリミングと拡大処理とを行って得られたものである。つまり、信号機ＴＬの認識精度が十分に高められた画像Ｘ’_t+1となっている。また、Ｉ₅＝｛０，０，０，０，１，０｝^T、Ｉ₆＝｛０，０，０，０，０，１｝^Tである。

式（１０）では、過去ｔ０時間に赤信号を検知した後で、時刻ｔで初めて青信号を検知した場合にのみ「１」が得られ、それ以外の場合には「０」が得られることになる。

このようにして式（１０）において「１」が得られた場合には、歩行（横断）指示（ｙ_t＝２）を行う条件が成立したとして、停止状態にあるユーザに横断指示（例えば横断歩道の横断指示；横断通知）を行うことになる。

また、信号機がない交差点の横断歩道では前述のロジックでの状態遷移ができない場合がある。この課題を解決するために、新たなパラメータｔ１＞ｔ０を導入し、時間ｔ１の間、停止状態からの状態遷移がないと判断された場合に、歩行状態に遷移するようにしてもよい。

（横断状態で適用される状態遷移関数）
前時刻の状態量が横断状態（ｓ_t＝２）である場合に使用される状態遷移関数ｆ₂（ｊ，Ｘ_t+1）は、以下の式（１３）とすることができる。

この式（１３）では、過去ｔ－ｔ０から、現在時刻ｔ＋１の間に一度も信号機および足元の横断歩道ＣＷが検出できなかった場合にのみ「１」が得られ、それ以外の場合には「０」が得られることになる。つまり、横断歩道ＣＷを渡りきったことで信号機ＴＬおよび足元の横断歩道ＣＷが検出できなかった場合にのみ「１」が得られることになる。

このようにして式（１３）において「１」が得られた場合には、横断完了の通知を行う条件が成立したとして、歩行状態にあるユーザに横断完了（横断歩道の横断の完了）の通知を行うことになる。

（横断歩道からの逸脱を判定する状態遷移関数）
ユーザの横断歩道ＣＷの横断中に、横断歩道ＣＷからの逸脱を判定する状態遷移関数ｆ₃（ｊ，Ｘ_t+1）は、以下の式（１４）～（１６）とすることができる。

ここで、α₃は判定基準に用いられるパラメータである。また、Ｉ₁＝｛１，０，０，０，０，０｝^T、Ｉ₃＝｛０，０，１，０，０，０｝^Tである。

この式（１４）では、検出された横断歩道ＣＷの位置におけるフレームの中心からのズレ量が許容量以上であれば「１」が得られ、それ以外では「０」が得られることになる。つまり、ｗ₃の値が所定値よりも大きくなった場合（左逸脱の場合）や、ｗ₅の値が所定値よりも大きくなった場合（右逸脱の場合）に「１」が得られることになる。

このようにして式（１４）において「１」が得られた場合には、右逸脱警告（ｙ_t＝３）または左逸脱警告（ｙ_t＝４）を行うことになる。

（歩行支援動作）
次に、移動支援装置１０による歩行支援動作の流れについて説明する。

図１９は、前述した歩行支援動作の一連の流れを示すフローチャートである。このフローチャートは、ユーザが路上（歩道上）を歩行している状況において、所定時刻ｔから所定時刻ｔ＋１までの間で１回のルーチンが実施されるように所定時間間隔を存して繰り返して実施される。以下の説明では各状態遷移関数における変数（Ｊ，Ｘ_t+1）の記載を省略する。

先ず、ステップＳＴ１においてユーザが歩行状態にある状況で、ステップＳＴ２において、前記横断歩道検出部８２によって認識された、横断歩道ＣＷを含む画像領域における当該横断歩道ＣＷの白線ＷＬ１の位置（より具体的には、最も手前に位置する白線ＷＬ１のBoundary Boxの位置）に基づき、前述した停止指示（ｙ_t＝１）を行う条件の成立の有無を判定するための状態遷移関数ｆ₀（前記式７）において「１」が得られたか否かを判定する。

この状態遷移関数ｆ₀において「０」が得られている場合には、停止指示（ｙ_t＝１）を行う条件が成立していない、つまり、ユーザは未だ横断歩道ＣＷの手前に達していないとしてＮＯ判定され、ステップＳＴ１に戻る。ユーザが横断歩道ＣＷの手前に達するまで、ステップＳＴ２ではＮＯ判定されるため、ステップＳＴ１，ＳＴ２の動作を繰り返すことになる。

ユーザが横断歩道ＣＷの手前に達し、状態遷移関数ｆ₀において「１」が得られた場合には、ステップＳＴ２でＹＥＳ判定され、ステップＳＴ３に移る。このステップＳＴ３では、ユーザに対して停止指示（ｙ_t＝１）を行う。具体的には、ユーザが持っている白杖１の振動発生機５０が、停止指示（停止通知）を示すパターンで振動する。これにより、白杖１のグリップ部３を把持しているユーザは、振動発生機５０の振動のパターンを感じ取ることで停止指示されたことを認識し、歩行を停止することになる。

ステップＳＴ４においてユーザが停止状態にある状況で、ステップＳＴ５において、前述した歩行指示（ｙ_t＝２）を行う条件の成立の有無を判定するための状態遷移関数ｆ₁（前記式１０）において「１」が得られたか否かを判定する。この状態遷移関数ｆ₁による判定動作に際しては、前述した図４で示したように、破線で囲まれた領域Ａ１が抽出され、例えばこの領域Ａ１が拡大処理されることで信号機ＴＬの状態を容易に判断することが可能になる。

この状態遷移関数ｆ₁において「０」が得られている場合には、歩行指示（ｙ_t＝２）を行う条件が成立していない、つまり、信号機ＴＬは未だ青信号に切り替わっていないとしてＮＯ判定され、ステップＳＴ４に戻る。信号機ＴＬが青信号に切り替わるまで、ステップＳＴ５ではＮＯ判定されるため、ステップＳＴ４，ＳＴ５の動作を繰り返すことになる。

信号機ＴＬが青信号に切り替わり、状態遷移関数ｆ₁において「１」が得られた場合には、ステップＳＴ５でＹＥＳ判定され、ステップＳＴ６に移る。この動作が、切り替わり認識部（信号機の状態が、停止指示状態から横断許可状態に切り替わったことを認識する切り替わり認識部）８４の動作に相当する。

ステップＳＴ６では、ユーザに対して歩行（横断）指示（ｙ_t＝２）を行う。具体的には、ユーザが持っている白杖１の振動発生機５０が、歩行指示（横断開始通知）を示すパターンで振動する。これにより、白杖１のグリップ部３を把持しているユーザは歩行指示されたことを認識し、横断歩道ＣＷの横断を開始することになる。

ステップＳＴ７においてユーザが横断歩道ＣＷの横断状態にある状況で、ステップＳＴ８において、横断歩道ＣＷからの逸脱の警告を行う条件の成立の有無を判定するための状態遷移関数ｆ₃（前記式１４）において「１」が得られたか否かを判定する。

状態遷移関数ｆ₃において「１」が得られ、ステップＳＴ８でＹＥＳ判定された場合、ステップＳＴ９において、その横断歩道ＣＷからの逸脱の方向が右方向（右逸脱）であるか否かを判定する。そして、横断歩道ＣＷからの逸脱の方向が右方向であり、ステップＳＴ９でＹＥＳ判定された場合にはステップＳＴ１０に移り、ユーザに対して右逸脱警告（ｙ_t＝３）を行う。具体的には、ユーザが持っている白杖１の振動発生機５０が、右逸脱警告を示すパターンで振動する。これにより、白杖１のグリップ部３を把持しているユーザは右逸脱警告されたことを認識し、歩行方向を左方向に向けて変更することになる。

一方、横断歩道ＣＷからの逸脱の方向が左方向であり、ステップＳＴ９でＮＯ判定された場合にはステップＳＴ１１に移り、ユーザに対して左逸脱警告（ｙ_t＝４）を行う。具体的には、ユーザが持っている白杖１の振動発生機５０が、左逸脱警告を示すパターンで振動する。これにより、白杖１のグリップ部３を把持しているユーザは左逸脱警告されたことを認識し、歩行方向を右方向に向けて変更することになる。このようにして逸脱警告を行った後、ステップＳＴ１５に移る。

横断歩道ＣＷからの逸脱がなく、状態遷移関数ｆ₃において「０」が得られている場合には、ステップＳＴ８でＮＯ判定され、ステップＳＴ１２に移る。このステップＳＴ１２では、現在、ステップＳＴ１０またはステップＳＴ１１における逸脱警告の発生中であるか否かを判定する。逸脱警告の発生中でなく、ステップＳＴ１２でＮＯ判定された場合には、ステップＳＴ１４に移り、後述する、車両接触判定による歩行支援動作に移行する。

一方、逸脱警告の発生中であり、ステップＳＴ１２でＹＥＳ判定された場合には、ステップＳＴ１３に移り、逸脱警告を解除してステップＳＴ１４に移る。

ここで、図２０に示す車両接触推定による歩行支援動作について説明する。この車両接触判定による歩行支援動作では、先ず、ステップＳＴ２１において、車両認識動作が実行される。これは、前述した移動体認識部８５によって行われる動作であって、情報受信部８１が受信した画像の情報（カメラ２０によって撮影された画像の情報）の当該画像中における車両の存在を認識（学習済みモデルを用いて車両を認識）するものである。

その後、ステップＳＴ２２に移り、前記車両認識動作によって、画像中に車両の存在が認識されたか否かを判定する。車両の存在が認識されない場合には、本サブルーチンを抜けてステップＳＴ１５（図１９を参照）に移る。一方、車両の存在が認識された場合には、ステップＳＴ２２でＹＥＳ判定され、ステップＳＴ２３に移って、前述した予備推定部８７ａによる予備推定動作が実行される。つまり、認識された車両に対し（認識された車両が１台の場合も含む）、その車両との相対位置関係および当該相対位置関係の変化の情報に基づき、接触の可能性があると推定される車両のみを抽出する。

その後、ステップＳＴ２４に移り、予備推定動作によって抽出された車両があるか否かを判定する。抽出された車両がない場合には、本サブルーチンを抜けてステップＳＴ１５（図１９を参照）に移る。一方、抽出された車両がある場合には、ステップＳＴ２４でＹＥＳ判定され、ステップＳＴ２５に移って、前述した接触推定部８７ｂによる接触推定動作が実行される。つまり、前記予備推定動作によって抽出された車両のみに対して、当該車両との間に距離を存した状態において、その車両との接触の可能性の有無を判定する。

その後、ステップＳＴ２６に移り、接触推定動作によって、接触の可能性がある車両が存在するか否かを判定する。接触の可能性がある車両が存在していない場合には、本サブルーチンを抜けてステップＳＴ１５（図１９を参照）に移る。一方、接触の可能性がある車両が存在している場合には、ステップＳＴ２７に移り、歩行支援動作が実行される。この場合の歩行支援動作の例としては、前述したステップＳＴ３の場合と同様のユーザに対する停止指示（ｙ_t＝１）である。具体的には、ユーザが持っている白杖１の振動発生機５０が、停止指示（停止通知）を示すパターンで振動する。これにより、白杖１のグリップ部３を把持しているユーザは、振動発生機５０の振動のパターンを感じ取ることで停止指示されたことを認識し、歩行を停止することになる。これにより、歩行を続けた場合に車両に接触する可能性があった場合に、歩行を停止させることで車両との接触を回避する。この歩行支援動作の実行の後、本サブルーチンを抜けてステップＳＴ１５（図１９を参照）に移る。

図１９に戻り、ステップＳＴ１５では、横断完了の通知を行う条件の成立の有無を判定するための状態遷移関数ｆ₂（前記式１３）において「１」が得られたか否かを判定する。

この状態遷移関数ｆ₂において「０」が得られている場合には、横断完了の通知を行う条件が成立していない、つまり、ユーザは横断歩道ＣＷの横断中であるとしてＮＯ判定され、ステップＳＴ７に戻る。横断歩道ＣＷの横断が完了するまで、ステップＳＴ１５ではＮＯ判定されるため、ステップＳＴ７～ＳＴ１５の動作を繰り返すことになる。

ユーザが横断歩道ＣＷの横断を完了し、状態遷移関数ｆ₂において「１」が得られた場合には、ステップＳＴ１５でＹＥＳ判定され、ステップＳＴ１６に移り、ユーザに対して横断完了の通知を行う。具体的には、ユーザが持っている白杖１の振動発生機５０が、横断完了を示すパターンで振動する。これにより、白杖１のグリップ部３を把持しているユーザは横断完了の通知が行われたことを認識し、通常の歩行状態に戻ることになる。

このようにして、ユーザが横断歩道ＣＷを横断する度に前述した動作が繰り返されることになる。

－実施形態の効果－
以上説明したように、本実施形態では、接触判定部８７の判定動作（予備推定部８７ａによって行われる予備推定動作および接触推定部８７ｂによって行われる接触推定動作）によって、車両と白杖１（ユーザ）との接触の可能性があると判定された場合には、振動発生機５０の振動による歩行支援動作が開始されることになる。このため、ユーザと車両とが接触する可能性があることを早期に認識可能であり、接触の可能性がある場合に、それに応じた歩行支援動作を早期に開始することができる。その結果、歩行支援動作の開始タイミングを適切に得ることができる。

また、本実施形態では、接触推定部８７ｂによる接触推定動作にあっては、予備推定部８７ａによる予備推定動作によって抽出された車両のみに対して接触の可能性の有無を判定することになり、移動体認識部８５によって認識されている車両の全てを対象として接触の可能性の有無を判定する必要がない。つまり、接触の可能性が無い車両を対象とした接触推定動作は必要ない。このため、接触推定部８７ｂにおける演算処理の負荷を軽減することができ、車両との接触の可能性の有無を判定するまでに要する時間の短縮化を図ることができる。

また、本実施形態では、接触の可能性があると推定される車両の抽出条件（移動速度の条件）として、移動方向が変化して（右折や左折を伴って）白杖１に接近してくる車両を接触の可能性があると推定する移動速度条件の範囲に比べて、移動方向が変化することなく（直進して）白杖１に接近してくる車両を接触の可能性があると推定する移動速度条件の範囲を高くし、実際の車両速度の状況に照らして、接触の可能性があると推定される車両の抽出条件を設定している。これにより、接触の可能性があると推定される車両の抽出の信頼性を高めることができる。

また、本実施形態では、予備推定部８７ａによる予備推定動作では、接触の可能性があると推定される車両の抽出条件として、当該車両がユーザの歩行方向前側の位置で停止していることを含んでいる（図６における車両Ｄを接触の可能性があると推定される車両として抽出している）。つまり、ユーザの歩行が進むのに伴って当該ユーザが車両（停止している車両）に接触してしまう可能性があることを早期に判定することができる。

また、本実施形態では、移動支援装置１０を白杖１に内蔵させていることにより、利用価値の高い白杖１を提供することができる。

－変形例－
次に変形例について説明する。本変形例は、移動支援装置１０と車両Ｖとの間での通信によって、車内の情報提供デバイス（例えばナビゲーションシステム等）を利用して、車両の運転者にユーザの存在を把握させるようにした移動支援システムを構築したものである。ここでは、前述した実施形態との相違点について主に説明する。

図２１は、本実施形態に係る移動支援システムの制御系の概略構成を示すブロック図である。

図２１に示すように、本実施形態における移動支援装置１０の情報送信部８８は、車両Ｖに搭載されている無線通信装置としてのＤＣＭ（Data Communication Module；本発明でいう指示情報受信部に相当）９１と通信可能となっている。

ＤＣＭ９１は、車両Ｖに搭載されたナビゲーションシステム９２との間で車載ネットワークを通じて双方向通信が可能となっている。

本実施形態における制御装置８０に備えられた情報送信部８８は、前述した予備推定部８７ａによる予備推定動作および接触推定部８７ｂによる接触推定動作によって、接触の可能性があると推定された車両が存在すると判定された場合に、当該車両を特定し（例えば車両のＩＤ情報等を特定し）、その車両ＶのＤＣＭ９１に向けて移動支援動作指示情報を出力する。情報送信部８８とＤＣＭ９１との間では、多数の基地局を有する携帯電話網やインターネット網等を含む所定のネットワークを通じた双方向での通信が行われており、車両ＶのＩＤ情報（個体情報）や前記移動支援動作指示情報の送受信が行われている。

そして、ＤＣＭ９１が受信した情報はナビゲーションシステム９２に送信され、このナビゲーションシステム９２のスピーカから、車両前方に歩行者（ユーザ）が存在している旨の音声が運転者に向けて発せられることになる（ナビゲーションシステム９２に内蔵された接触回避制御部（ＣＰＵの機能部）からの制御信号によってスピーカから音声が発せられることになる）。また、ナビゲーションシステム９２の表示画面上（表示画面の地図上）にユーザの位置を表示させることも可能である。

これにより、ナビゲーションシステム９２を利用してユーザの存在を通知することにより、車両の運転者にユーザの存在を気付かせることが可能になる。

例えば、図２２に示すように、車両Ａが右折、車両Ｂが直進、車両Ｃが停止（横断歩道ＣＷの手前で停止）の場合には、これら３台の車両Ａ～Ｃのうち車両Ａのみに対して移動支援動作指示情報が出力され、当該車両Ａの運転者に対し、ナビゲーションシステム９２を利用してユーザＵの存在を通知することになる。

尚、本変形例の構成および動作は、前述した実施形態と組み合わされてもよいし、前述した実施形態と組み合わされなくてもよい。また、本変形例では、ナビゲーションシステム９２を利用して、車両の運転者にユーザの存在を気付かせるようにしていたが、白杖１にスピーカを備えさせ、該スピーカから車両に向けて音声を発することによって、車両の運転者にユーザの存在を気付かせるようにしてもよい。この場合、接触の可能性があると推定された車両に向けて音声が発せられるように指向性スピーカを採用することが好ましい。また、白杖１にＬＥＤライトを備えさせ、該ＬＥＤライトから車両に向けて光を照射することによって、車両の運転者にユーザの存在を気付かせるようにしてもよい。この場合、接触の可能性があると推定された車両に向けて光が照射されるように、光の照射方向を可変とする駆動部を備えさせることが好ましい。

尚、車両が自動運転車両であった場合には、該車両が前記移動支援動作指示情報を受信した場合に緊急停止するようにしてもよい。

－他の実施形態－
尚、本発明は、前記実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲および該範囲と均等の範囲で包含される全ての変形や応用が可能である。

例えば、前記実施形態および前記変形例では、移動支援装置１０を、ユーザが使用する白杖１に内蔵した場合について説明した。本発明はこれに限らず、ユーザが高齢者である場合の杖や手押し車等に内蔵したものであってもよい。また、移動支援装置１０はパーソナルモビリティに搭載されたものであってもよい。

また、前記実施形態および前記変形例では、移動体を車両（自動車）としていたが、移動体としてはオートバイや自転車等を含めるようにしてもよい。

また、前記実施形態および前記変形例では、白杖１に充電ソケット７０を備えさせ、家庭用電源からバッテリ（二次電池）６０を充電するようにしていた。本発明はこれに限らず、白杖１の表面に太陽光発電シートを貼り付けておき、当該太陽光発電シートで発電した電力によってバッテリ６０を充電するようにしてもよい。また、二次電池に代えて一次電池を使用するようになっていてもよい。また、白杖１に振り子式発電機を内蔵し、該振り子式発電機を利用してバッテリ６０を充電するようにしてもよい。

また、前記実施形態および前記変形例では、振動発生機５０の振動パターンによって通知の種類を分けるようにしていた。本発明はこれに限らず、音声によって通知を行うようにしてもよい。

また、前記実施形態および前記変形例では、予備推定動作において、車両の移動速度（車両速度）に応じて、接触の可能性がある車両を抽出するようにしていたが、車両の移動加速度（車両加速度）に応じて、接触の可能性がある車両を抽出するようにしてもよいし、車両の移動速度および移動加速度の両方に応じて、接触の可能性がある車両を抽出するようにしてもよい。この場合、前述した車両速度に応じた判定の場合と同様に「接触の可能性があると推定される移動体（車両）の抽出条件としては、移動方向が変化して移動支援デバイス（白杖）に接近してくる移動体を接触の可能性があると推定する移動加速度条件の範囲に比べて、移動方向が変化することなく移動支援デバイスに接近してくる移動体を接触の可能性があると推定する移動加速度条件の範囲が高く設定される」ことになる。

本発明は、歩行する視覚障碍者に対して車両の接近の通知を行う移動支援装置に適用可能である。

１ 白杖（移動支援デバイス）
１０ 移動支援装置
５０ 振動発生機
８０ 制御装置
８５ 移動体認識部
８６ 相対位置認識部
８７ 接触判定部
８７ａ 予備推定部
８７ｂ 接触推定部
８８ 情報送信部
９１ ＤＣＭ（指示情報受信部）
Ｕ ユーザ（視覚障碍者）
Ｖ 車両（移動体）

Claims (13)

1. 移動支援デバイスに備えられ、当該移動支援デバイスを使用するユーザの移動を支援するための移動支援動作が可能な移動支援装置であって、
   周辺に存在する移動体を認識する移動体認識部と、
   前記移動体認識部によって認識された前記移動体との相対位置関係を認識する相対位置認識部と、
   前記相対位置認識部によって認識された前記移動体との相対位置関係および当該相対位置関係の変化のうち少なくとも一方の情報を含む接触判定支援情報に基づき、前記移動体との間に距離を存した状態において、当該移動体と前記移動支援デバイスとの接触の可能性の有無を判定する接触判定部と、
   前記接触判定部によって前記移動体と前記移動支援デバイスとの接触の可能性があると判定された場合に、前記移動支援動作を実施するための移動支援動作指示情報を出力する情報送信部と、を備えていることを特徴とする移動支援装置。
2. 請求項１記載の移動支援装置において、
   前記接触判定部は、予備推定動作を行う予備推定部、および、前記予備推定動作に後続する接触推定動作を行う接触推定部を備えており、
   前記予備推定部による前記予備推定動作では、前記移動体認識部によって複数の前記移動体が認識された場合に、前記各移動体それぞれとの相対位置関係および当該相対位置関係の変化のうち少なくとも一方の情報に基づき、前記複数の移動体のうち前記接触の可能性があると推定される前記移動体のみを抽出し、
   前記接触推定部による前記接触推定動作では、前記予備推定動作によって抽出された前記移動体のみに対して、前記接触判定支援情報に基づき、前記移動体との間に距離を存した状態において、前記接触の可能性の有無を判定することを特徴とする移動支援装置。
3. 請求項２記載の移動支援装置において、
   前記予備推定部による前記予備推定動作では、前記接触の可能性があると推定される前記移動体の抽出条件として、当該移動体の移動方向が前記移動支援デバイスに接近してくる方向であることを含んでいることを特徴とする移動支援装置。
4. 請求項３記載の移動支援装置において、
   前記予備推定部による前記予備推定動作では、移動方向が前記移動支援デバイスに接近してくる方向である前記移動体の移動速度に応じて、前記接触の可能性がある移動体を抽出するようになっており、
   前記接触の可能性があると推定される前記移動体の抽出条件としては、移動方向が変化して前記移動支援デバイスに接近してくる前記移動体を前記接触の可能性があると推定する移動速度条件の範囲に比べて、移動方向が変化することなく前記移動支援デバイスに接近してくる前記移動体を前記接触の可能性があると推定する移動速度条件の範囲が高く設定されていることを特徴とする移動支援装置。
5. 請求項３または４記載の移動支援装置において、
   前記予備推定部による前記予備推定動作では、移動方向が前記移動支援デバイスに接近してくる方向である前記移動体の移動加速度に応じて、前記接触の可能性がある移動体を抽出するようになっており、
   前記接触の可能性があると推定される前記移動体の抽出条件としては、移動方向が変化して前記移動支援デバイスに接近してくる前記移動体を前記接触の可能性があると推定する移動加速度条件の範囲に比べて、移動方向が変化することなく前記移動支援デバイスに接近してくる前記移動体を前記接触の可能性があると推定する移動加速度条件の範囲が高く設定されていることを特徴とする移動支援装置。
6. 請求項２記載の移動支援装置において、
   前記予備推定部による前記予備推定動作では、前記接触の可能性があると推定される前記移動体の抽出条件として、当該移動体が前記ユーザの移動方向前側の位置で停止していることを含んでいることを特徴とする移動支援装置。
7. 請求項２記載の移動支援装置において、
   前記接触推定部による前記接触推定動作における前記接触判定支援情報は、前記ユーザの移動方向前側に存在する固定物と前記移動体との相対距離を含むことを特徴とする移動支援装置。
8. 請求項７記載の移動支援装置において、
   前記接触推定部による前記接触推定動作における前記接触判定支援情報は、前記移動体の移動速度を含むことを特徴とする移動支援装置。
9. 請求項７または８記載の移動支援装置において、
   前記接触推定部による前記接触推定動作における前記接触判定支援情報は、前記移動体と前記移動支援デバイスとの相対距離を含むことを特徴とする移動支援装置。
10. 請求項１～９のうち何れか一つに記載の移動支援装置において、
    前記接触判定部による前記移動体との接触の可能性の有無の判定動作は、前記移動体が移動する道路を前記ユーザが横断中であることを条件として実行されることを特徴とする移動支援装置。
11. 請求項１～１０のうち何れか一つに記載の移動支援装置において、
    前記移動支援動作を行うための通知手段を備え、該通知手段は、振動または音声によって、前記ユーザに向けて移動支援のための通知を行う構成となっていることを特徴とする移動支援装置。
12. 請求項１～１１のうち何れか一つに記載の移動支援装置において、
    前記ユーザは視覚障碍者であり、前記移動支援デバイスは、前記視覚障碍者が使用する白杖であることを特徴とする移動支援装置。
13. 移動支援デバイスに備えられ且つ当該移動支援デバイスを使用するユーザの移動を支援するための移動支援動作が可能な移動支援装置を含む移動支援システムであって、
    前記移動支援装置と、移動体に搭載された指示情報受信部とを含んで構成され、
    前記移動支援装置は、
    周辺に存在する前記移動体を認識する移動体認識部と、
    前記移動体認識部によって認識された前記移動体との相対位置関係を認識する相対位置認識部と、
    前記相対位置認識部によって認識された前記移動体との相対位置関係および当該相対位置関係の変化のうち少なくとも一方の情報を含む接触判定支援情報に基づき、前記移動体との間に距離を存した状態において、当該移動体と前記移動支援デバイスとの接触の可能性の有無を判定する接触判定部と、
    前記接触判定部によって前記移動体と前記移動支援デバイスとの接触の可能性があると判定された場合に、前記移動支援動作を実施するための移動支援動作指示情報を前記移動体の前記指示情報受信部に出力する情報送信部とを備えており、
    前記移動体は、前記指示情報受信部が前記移動支援動作指示情報を受信した際、前記ユーザとの接触を回避するための接触回避動作を実施する接触回避制御部を備えていることを特徴とする移動支援システム。

Images