JP2024100444A - 情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】制御対象となる車両に設けられたセンサを用いた方法では検出が困難であった、他の車両等の物体の位置を特定する。【解決手段】物体データ取得部３１は、複数のセンサ２０によって検出されたデータ、つまり各センサ２０の周囲に存在する物体の外観を２次元又は３次元で示す物体データをネットワーク２経由で取得する。車両データ取得部３３は、車両Ｃの外観を示す車両データを、その車両の車両ＩＤをキーにして車両データ記憶部３２を検索して取得する。特定部３４は、物体データ取得部３１により取得された物体データが示す物体の外観、及び、車両データ取得部３３により取得された車両データが示す車両の外観との類似度と、取得された物体データが示す物体の位置とは異なる基準点となる位置とに基づいて、車両Ｃの位置を特定する。車両制御部３５は、特定された各車両Ｃの位置に基づいて各車両Ｃに対する制御を行う。【選択図】図４

Description

本発明は、車両等の物体の位置を特定する技術に関する。

近年において、自動車の運転を支援又は自動化するべく、従来は人間が行ってきた運転作業の一部又は全部をシステムに代行する研究が進められている。

運転作業をシステムに代行させるためには、人間の運転者が行なっているように自車両の周囲の状況を常に認識する機能が必要になる。例えば特許文献１には、制御対象となる自車両に設けられたセンサによって検出された他の車両や通行人等を基に、その自車両を自動運転する仕組みが開示されている。

特開２０２１－１５５６７号公報

制御対象となる自車両に設けられたセンサを用いた周囲状況の把握には限界がある。例えば光学センサを用いた場合、自車両周囲に存在する障害物によりそのセンシング範囲が制限され、見通しの悪い交差点等において他の車両の接近を認識することができないとか、物陰からの通行人の急な飛び出しに対応することができないといった問題がある。

本発明は、上述した背景に鑑みてなされたものであり、制御対象となる車両に設けられたセンサを用いた方法では検出が困難であった、他の車両等の物体の位置を特定することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明は、複数のセンサによって検出された物体の外観を示す物体データを取得する物体データ取得部と、車両の外観を示す車両データを取得する車両データ取得部と、取得された前記物体データが示す前記物体の外観及び前記車両データが示す前記車両の外観との類似度と、取得された前記物体データが示す前記物体の位置とは異なる基準点の位置とに基づいて、前記車両の位置を特定する特定部とを備えることを特徴とする情報処理装置を提供する。

本発明によれば、車両に設けられたセンサを用いた方法では検出が困難であった、他の車両の位置を特定することが可能となる。

本発明の一実施形態に係る運転支援システム１の構成の一例を示すブロック図である。 同実施形態に係る車載端末１０のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 同実施形態に係るサーバ装置３０のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 同実施形態に係るサーバ装置３０の機能構成の一例を示すブロック図である。 同実施形態に係る車両データ記憶部３２によって記憶されるデータを例示する図である。 同実施形態に係るサーバ装置３０の動作を例示するフローチャートである。 本発明の変形例に係る車両データ記憶部３２によって記憶されるデータを例示する図である。 本発明の変形例に係る車両データ記憶部３２によって記憶されるデータを例示する図である。

［構成］
図１は、本実施形態の運転支援システム１の一例を示す図である。運転支援システム１は、複数の車両Ｃにそれぞれ搭載された車載端末１０と、例えば道路、街灯、電柱、防護柵、標識、中央分離帯等の、車両の走行路に存在する各種設備に設けられた複数のセンサ２０と、本発明に係る情報処理装置として機能するサーバ装置３０とを備える。

車載端末１０は、車両Ｃの運転支援又はその自動運転を実現するためのコンピュータである。

センサ２０は、周囲に存在する物体を２次元又は３次元でセンシングする装置であり、例えばイメージセンサ、２次元Ｌｉｄａｒ(Light Detection And Ranging)センサ、赤外線深度センサ、３次元Ｌｉｄａｒセンサ等である。複数のセンサ２０による全センシング範囲は、車両Ｃが走行し得るエリアを概ねカバーしていることが望ましい。このセンサ２０が制御対象となる車両Ｃ以外の位置に設けられている点が、本実施形態の特徴の１つである。

ネットワーク２は、車載端末１０、センサ２０及びサーバ装置３０を通信可能に接続する。ネットワーク２は、例えばＬＡＮ（Local Area Network）又はＷＡＮ（Wide Area Network）、若しくはこれらの組み合わせであり、有線区間又は無線区間を含んでいる。ネットワーク２は、例えば第５世代移動通信システムに準拠したネットワークを含むことが望ましいが、必ずしもこれに限らない。

図２は、車載端末１０のハードウェア構成の一例を示す図である。車載端末１０は、物理的には、プロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６、測位装置１００７及びこれらを接続するバスなどを含むコンピュータ装置として構成されている。なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。車載端末１０のハードウェア構成は、図に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。

車載端末１０における各機能は、プロセッサ１００１、メモリ１００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることによって、プロセッサ１００１が演算を行い、通信装置１００４による通信を制御したり、メモリ１００２及びストレージ１００３におけるデータの読み出し及び書き込みの少なくとも一方を制御したりすることによって実現される。

プロセッサ１００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１００１は、周辺装置とのインタフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）によって構成されてもよい。また、例えばベースバンド信号処理部や呼処理部などがプロセッサ１００１によって実現されてもよい。

プロセッサ１００１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュール、データなどを、ストレージ１００３及び通信装置１００４の少なくとも一方からメモリ１００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、後述する動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。車載端末１０の機能ブロックは、メモリ１００２に格納され、プロセッサ１００１において動作する制御プログラムによって実現されてもよい。各種の処理は、１つのプロセッサ１００１によって実行されてもよいが、２以上のプロセッサ１００１により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ１００１は、１以上のチップによって実装されてもよい。なお、プログラムは、ネットワーク２経由で車載端末１０に送信されてもよい。

メモリ１００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの少なくとも１つによって構成されてもよい。メモリ１００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）などと呼ばれてもよい。メモリ１００２は、本実施形態に係る方法を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。

ストレージ１００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc ＲＯＭ）などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピーディスク、磁気ストリップなどの少なくとも１つによって構成されてもよい。ストレージ１００３は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。

通信装置１００４は、ネットワーク２を介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。通信装置１００４は、例えば周波数分割複信（ＦＤＤ：Frequency Division Duplex）及び時分割複信（ＴＤＤ：Time Division Duplex）の少なくとも一方を実現するために、高周波スイッチ、デュプレクサ、フィルタ、周波数シンセサイザなどを含んで構成されてもよい。例えば、送受信アンテナ、アンプ部、送受信部、伝送路インタフェースなどは、通信装置１００４によって実現されてもよい。送受信部は、出力部と受信部とで、物理的に、または論理的に分離された実装がなされてもよい。

入力装置１００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キー、スイッチ、ボタンなど）のほか、図示せぬ各種センサ（例えばジャイロセンサや速度センサ）や、車両Ｃの運転制御に関する処理を行う運転制御システム（図示略）からの入力を受け付ける入力インタフェースを含む。

出力装置１００６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカー、LEDランプ、出力インタフェースなど）のほか、車両Ｃの運転制御システムに対する出力を行う出力インタフェースを含む。

測位装置１００７は、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）と呼ばれる測位方法により測位を行う装置である。ＧＮＳＳによれば或る程度の精度で測位を行うことができるが、その測位誤差は車両Ｃの運転を安全に制御するためには十分ではないことに加え、例えば都心部等のように衛星からの電波に対する障害物が多いエリアではその測位誤差は大きくなる。このため、本実施形態では、各車両Ｃの運転支援又は自動運転を行うべくその位置を正確に特定するための手段として、この測位装置１００７を用いない。

プロセッサ１００１、メモリ１００２などの各装置は、情報を通信するためのバスによって接続される。バスは、単一のバスを用いて構成されてもよいし、装置間ごとに異なるバスを用いて構成されてもよい。

また、車載端末１０は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ１００１は、これらのハードウェアの少なくとも１つを用いて実装されてもよい。

図３は、サーバ装置３０のハードウェア構成を示す図である。サーバ装置３０のハードウェア構成は、図３に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。また、それぞれ筐体が異なる複数の装置が通信接続されて、サーバ装置３０を構成してもよい。

サーバ装置３０は、物理的には、プロセッサ３００１、メモリ３００２、ストレージ３００３、通信装置３００４、及びこれらを接続するバスなどを含むコンピュータ装置として構成されている。サーバ装置３０における各機能は、プロセッサ３００１、メモリ３００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることによって、プロセッサ３００１が演算を行い、通信装置３００４による通信を制御したり、メモリ３００２及びストレージ３００３におけるデータの読み出し及び書き込みの少なくとも一方を制御したりすることによって実現される。プロセッサ３００１、メモリ３００２、ストレージ３００３、通信装置３００４、及びこれらを接続するバスは、車載端末１０について説明したプロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、及びこれらを接続するバスと、ハードウェアとしては同様であるため、その説明を省略する。ただし、通信装置３００４は、無線通信の通信規格に従って通信を行うためのハードウェアである必要はなく、任意の有線通信の通信規格に従ってネットワーク２を介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であってもよい。

図４は、サーバ装置３０の機能構成の一例を示すブロック図である。図４に示すように、サーバ装置３０において、物体データ取得部３１と、車両データ記憶部３２と、車両データ取得部３３と、特定部３４と、車両制御部３５という機能が実現される。

物体データ取得部３１は、複数のセンサ２０によって検出されたデータ、つまり各センサ２０の周囲に存在する物体の外観を２次元又は３次元で示す物体データを、各センサ２０からネットワーク２経由で取得する。物体データによって示される物体は、例えばセンサ２０の周囲に存在する車両、人間、動物、建物、設備、構造物等のあらゆるものが含まれる。

車両データ記憶部３２は、各車両Ｃの外観を示す車両データを記憶する。具体的には、車両データ記憶部３２は、図５に例示するように、各車両Ｃを識別する車両ＩＤに対応付けて、各車両の外観を２次元又は３次元で示す車両データを記憶する。車両データは、各車両の外観の特徴量（例えば形状、色、模様等）を事前に数値化して求めたデータであってもよいし、各車両の外観の特徴量を算出するためのＡＩ（Artificial Intelligence）を用いて算出されたものであってもよい。

車両Ｃの外観については、例えばその車両のナンバープレートや車両に外付けされたオプション装備のような各車両に固有の外観を含めれば、各車両を一意に識別し得るものであるが、そのような各車両に固有の外観を除けば、車種というレベルで車両を識別するに留まる。図５の例において、車両データ記憶部３２は、車両Ｃごとに車両データを記憶しているが、必ずしもこれに限らず、車両Ｃの車種ごとに車両データを記憶していてもよい。

車両データ取得部３３は、各車両Ｃの外観を示す車両データを、その車両の車両ＩＤをキーにして車両データ記憶部３２を検索して読み出すことで、これを取得する。

特定部３４は、物体データ取得部３１により取得された物体データが示す物体の外観、及び、車両データ取得部３３により取得された車両データが示す車両の外観との類似度と、物体データ取得部３１により取得された物体データが示す物体の位置とは異なる基準点の位置とに基づいて、車両の位置を特定する。

物体データ取得部３１により取得された物体データは、センサ２０の周囲にある物体の外観を示しているから、そのセンサ２０の近傍に車両が存在しているとき、その車両の外観を示す物体データが物体データ取得部３１により取得されることになる。物体データ取得部３１により取得された物体データがいずれかの車両Ｃの外観を示す車両データと閾値以上の類似度である場合には、物体データ取得部３１により取得された物体データは車両の外観を示したものと言える。つまり、この車両は上記センサ２０の近傍に存在することになる。

上述した、物体データ取得部３１により取得された物体データが示す物体の位置とは異なる基準点の位置とは、各センサ２０の位置のことである。特定部３４はこのセンサ２０の位置を基準にして車両Ｃの位置を特定する。具体的には、現実空間のグローバル座標系におけるセンサ２０の位置情報（例えば緯度、経度、標高等）と、各センサ２０に固有のローカル座標系におけるセンシング範囲内の位置情報（例えばセンサ２０の位置を原点としたＸ，Ｙ，Ｚの３次元座標）とを予め対応付けておく。特定部３４は、後者のローカル座標系における物体の位置情報を、前者のグローバル座標系の位置情報に変換する数列等の変換アルゴリズムを記憶しておく。そして、特定部３４は、この変換アルゴリズムを用いて、物体データ取得部３１により取得された物体データが示す物体のローカル座標系における位置情報を、グローバル座標系の位置情報に変換する。これにより、現実空間における車両Ｃの位置（緯度、経度、標高等）が特定される。

上記のようにして特定部３４により各車両Ｃの位置がそれぞれ特定されると、車両制御部３５は、特定された各車両Ｃの位置に基づいて各車両Ｃに対する制御を行う。各々の車両Ｃの位置が特定されることにより、例えば見通しの悪い交差点等において、或る車両Ｃの位置から見えないような位置にある他の車両Ｃの位置をも把握することができる。よって、車両制御部３５は、これら各車両Ｃの車載端末１０に対して、お互いが衝突しないように、他の車両Ｃの位置を通知するなどの制御を行うことが可能となる。

このような車両制御部３５による制御下で、各車両Ｃの車載端末１０は運転支援又は自動運転を行う。このとき、車載端末１０は、車両制御部３５による制御に加えて、自車両の各種センサ（例えばＬｉｄａｒセンサ等）で検出した結果を併用して、運転支援又は自動運転を行ってもよい。

なお、特定部３４は、物体データ取得部３１により取得された物体データが、各車両Ｃに固有の外観（例えばナンバープレート等）を含むものであれば、車両Ｃを一意に識別できるが、そのような各車両Ｃに固有の外観を含まないものであれば、車種というレベルでしか車両を識別することができない。ただし、このような場合であっても、特定部３４は、車両という物体が存在する位置を特定することはできるから、車両制御部３５は、或る車両Ｃに対する制御を行う場合、特定された他の車両Ｃの位置に基づく制御を行えばよい。

［動作］
次に、サーバ装置３０の動作について説明する。図６に示す各処理の手順は、サーバ装置３０のストレージ３００３等に記憶されているプログラムに記述されている。なお、以下の説明において、サーバ装置３０を処理の主体として記載する場合には、具体的にはプロセッサ３００１、メモリ３００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることで、プロセッサ３００１が演算を行い、通信装置３００４による通信や、メモリ３００２及びストレージ３００３におけるデータの読み出し及び／又は書き込みを制御することにより、処理が実行されることを意味する。車載端末１０についても同様である。

物体データ取得部３１は、複数のセンサ２０によって検出された物体データを各センサ２０からネットワーク２経由で取得する（ステップＳ１１）。

車両データ取得部３３は、各車両Ｃの外観を示す車両データを、その車両の車両ＩＤをキーにして車両データ記憶部３２を検索して取得する（ステップＳ１２）。

特定部３４は、車両データ取得部３３により取得された各車両Ｃの外観を示す車両データのうち、物体データ取得部３１により取得された物体データとの類似度が閾値以上となるような車両データがあるか否かを判断する（ステップＳ１３）。

特定部３４は、取得された物体データとの類似度が閾値以上となる車両データがあれば（ステップＳ１３；ＹＥＳ）、その物体データが示す物体のローカル座標系における位置情報を、グローバル座標系の位置情報に変換し、これを上記車両データに対応する車両ＩＤの車両の位置として特定する（ステップＳ１４）。

一方、取得された物体データとの類似度が閾値以上となる車両データが無ければ（ステップＳ１３；ＮＯ）、ステップＳ１１の処理に戻り、物体データ取得部３１は別の物体データを取得して上述した一連の処理を繰り返す。

そして、車両制御部３５は、特定部３４により特定された各車両Ｃの位置に基づいて、各車両Ｃに対する制御を行う（ステップＳ１５）。

上記実施形態によれば、次のような効果を奏する。従来は、車両に設けられたセンサには、例えば見通しの悪い交差点等においてそのセンシング範囲に制限があるため、他の車両の接近を認識することができないといった問題があった。これに対し、上記実施形態では、物体データ取得部３１により取得された物体データが示す物体の位置とは異なる基準点（本実施形態ではセンサ２０）の位置に基づいて、車両の位置を特定する。つまり、本実施形態によれば、基準点（本実施形態ではセンサ２０）の位置に基づいて、ローカル座標系における他の車両の位置をグローバル座標系における位置に変換することで、制御対象となる自車両に設けられたセンサを用いた従来方法では検出が困難であった、他の車両の位置を特定することが可能となる。これは即ち、制御対象となる自車両以外の物体（走行路）に設けられたセンサを用いることで、他の車両の位置を特定することが可能となるわけである。

［変形例］
本発明は、上述した実施形態に限定されない。上述した実施形態を以下のように変形してもよい。また、以下の２つ以上の変形例を組み合わせて実施してもよい。

［変形例１］
上記実施形態において、センサ２０は車両Ｃの走行路に設けられていたが、センサ２０の設置位置はこれに限らず、走行する車両等の移動体に設けられていてもよい。移動体にセンサ２０が設けられている場合、その移動体はＧＮＳＳ等によって測位を行う測位装置を備えており、センサ２０により検出された物体データと、測位装置により測位された位置を示す位置データとをネットワーク２経由でサーバ装置３０に送信する。サーバ装置３０の特定部３４は、移動体の位置データを基準点の位置として用いて、前述したように物体データが示す物体のローカル座標系における位置情報を、グローバル座標系の位置情報に変換して、車両Ｃの位置を特定する。この場合、制御対象となる自車両以外の移動体にセンサ２０が設けられることになるから、その制御対象となる車両の位置からはセンシングできない物体をも検出することが期待できる。つまり、上記実施形態と同様に、制御対象となる自車両以外の物体（移動体）に設けられたセンサを用いることで、他の車両の位置を特定することが可能となるわけである。

［変形例２］
特定部３４は、物体データ取得部３１により取得された物体の外観データ以外に、各車両Ｃを他の車両Ｃと識別するための補助データを用いてもよい。この補助データは、例えば車載端末１０の測位装置１００７によって測位された車両Ｃの位置を示す車両位置データである。測位装置１００７は、前述したようにＧＮＳＳを用いて測位を行うから、無視できない測位誤差があるものの、或る一定の精度の測位を期待することができる。そこで、特定部３４は、測位装置１００７によって測位された車両Ｃの位置を示す車両位置データを車載端末１０から取得し、これを用いて、物体データ取得部３１により取得された物体データが示す物体の位置と中心とした閾値以内の距離の範囲内に所在する車両Ｃの車両データを抽出する。これにより、物体データ取得部３１により取得された物体データが示す物体に相当する車両Ｃの候補が抽出されることになる。そして、特定部３４は、抽出した車両データの中から、上記物体データが示す物体の外観と閾値以上の類似度がある車両データを特定する。これにより、車両データを特定するための処理に要する時間を短縮することが可能となる。

［変形例３］
センサ２０と車両Ｃが、お互いに直接通信することが可能な通信装置をそれぞれ備えるようにしておき、センサ２０と車両Ｃとの相対的な位置関係を示す位置関係データ（例えばセンサ２０及び車両Ｃ間における距離及び相対的な方向と、その車両の車両ＩＤ）を認識することができるようにしてもよい。この場合、補助データは、センサ２０と物体との相対的な位置関係を示す位置関係データとなる。特定部３４は、このような位置関係データを車載端末１０又はセンサ２０から取得し、これを用いて、センサ２０に対して上記位置関係データに相当する位置に存在する車両Ｃを特定する。これにより、車両Ｃの位置をより正確に特定することができるとともに、その処理に要する時間を短縮することが可能となる。

［変形例４］
補助データは、物体の挙動を示す挙動データを含んでもよい。この場合の物体の挙動とは、例えば車両の速度及び停止の状態や進行方向等を含む。例えば各車両Ｃが自律的に自動運転を行う機能を有する場合、車載端末１０が自車両の挙動データをサーバ装置３０に継続的に送信するようにしておく。サーバ装置３０の特定部３４は、このような挙動データと、物体データ取得部３１により取得された物体データの時系列の変化とを比較し、或る車両Ｃの挙動データに対して時系列的に決められた類似範囲にある物体データを、その車両Ｃに相当する物体データであることを特定することができる。なお、サーバ装置３０が各車両Ｃに対する運転支援を行う場合等においては、サーバ装置３０自身が各車両Ｃの挙動データを把握することも可能である。このような場合は、サーバ装置３０の特定部３４は、自装置が把握している挙動データと、物体データ取得部３１により取得された物体データの時系列の変化とを比較し、或る車両Ｃの挙動データに対して時系列的に決められた類似範囲にある物体データを、その車両Ｃに相当する物体データであることを特定すればよい。これにより、車両Ｃの位置をより正確に特定することができるとともに、その処理に要する時間を短縮することが可能となる。

［変形例５］
例えば車両Ｃを通勤や買い物にのみ使用する等、車両Ｃの日常的な走行範囲がほぼ決まっているような場合がある。特定部３４は、このような車両Ｃについて、その車両Ｃの出現頻度が閾値以上である地理的範囲内でその車両Ｃの特定を試みるようにしてもよい。この場合、補助データは、車両Ｃの出現頻度が閾値以上である地理的範囲を示す範囲データである。このような範囲データは車両Ｃの車載端末１０が備える測位装置１００７によって定期的に測位を行うことで算出することができるから、車載端末１０が算出した範囲データを車両ＩＤと共にサーバ装置３０に送信する。サーバ装置３０の車両データ記憶部３２は、図7に例示するように、範囲データを車両ＩＤに対応付けて記憶する。特定部３４は、各車両Ｃの出現頻度が閾値以上である範囲データが示す地理的範囲内においてその車両Ｃの特定を試みる。これにより、車両Ｃの位置を特定する処理に要する時間を短縮することが可能となる。

［変形例６］
さらに、車両を運転するユーザごとに車両の走行範囲がほぼ決まっている場合もある。例えば父親が車両を運転する場合は走行範囲ａで、母親が車両を運転するなら走行範囲ｂであるといった例が考えられる。そこで、特定部３４は、運転手に相当するユーザ単位で、そのユーザが運転する車両Ｃの出現頻度が閾値以上である地理的範囲内でその車両Ｃの特定を試みるようにしてもよい。この場合、補助データは、車両に乗車しているユーザを示すユーザデータ、及び、そのユーザが車両に乗車しているときのその車両の出現頻度が閾値以上である地理的範囲を示す範囲データである。ユーザデータは、例えば車両Ｃの車内に設置されたカメラの撮像画像からユーザの顔を認識して各ユーザを識別する方法や、例えばスマートフォンなどのようにユーザＩＤを記憶したユーザ端末と車載端末１０が通信して各ユーザを識別する方法によって把握することができる。また、範囲データは、前述したように車両Ｃの車載端末１０が備える測位装置１００７によって定期的に測位を行うことで算出することができる。車載端末１０は算出した範囲データを車両ＩＤ及びユーザデータと共にサーバ装置３０に送信する。サーバ装置３０の車両データ記憶部３２は、図８に例示するように、範囲データ及びユーザデータを車両ＩＤに対応付けて記憶する。特定部３４は、各車両Ｃを運転するユーザに対応する範囲データが示す地理的範囲内において、その車両Ｃの特定を試みる。これにより、車両Ｃの位置を特定する処理に要する時間を短縮することが可能となる。

［変形例７］
補助データは、車両Ｃに搭載された撮像装置によって撮像された画像データを含んでもよい。車両Ｃに搭載された撮像装置によって車両の周囲の画像を撮像した画像を解析することで、例えば車両Ｃから見える位置に存在する特徴的な建物とか信号や標識などの設備といった、いわゆるランドマークを認識することができる。そこで、車載端末１０は自車両に搭載された撮像装置によって撮像された画像データをサーバ装置３０に継続的に送信する。一方、サーバ装置３０の特定部３４は、画像データに対して画像認識を行うなどして、車両Ｃと各ランドマークとの相対的な位置関係を解析し、各ランドマークから見ておおよそどの位置に車両が存在するかを算出する。これにより、車両データを特定する処理に要する時間を短縮することが可能となる。

［変形例８］
実施形態では各車両Ｃの位置を特定していたが、車両以外の移動体（例えば人や動物、自転車等）を特定するようにしてもよい。この場合、サーバ装置３０は、予め決められた各種物体の外観を示す物体外観データを記憶する物体外観データ記憶部を備える。そして、特定部３４は、物体データ取得部３１により取得された物体データが示す物体の外観、及び、物体データ記憶部により記憶されている物体外観データが示す物体の外観との類似度と、取得された物体データが示す物体の位置とは異なる基準点の位置とに基づいて、その物体の位置を特定する。そして、車両制御部３５は、特定された各物体の位置に基づいて各車両Ｃに対する制御を行う。つまり、本変形例によれば、例えば見通しの悪い交差点等において、或る車両Ｃの位置から見えないような位置にある人や動物等の物体の位置を把握することができるから、車両制御部３５は、これら車両Ｃの車載端末１０に対して、それらの物体に衝突しないように、その物体の位置を通知するなどの制御を行う。これにより、運転支援又は自動運転時の安全性が高まる。

［変形例９］
本発明に係る情報処理装置の一例としてサーバ装置３０を例示したが、図４に例示した機能ブロックを実現するコンピュータであれば本発明を適用可能である。また、サーバ装置３０が車両データやセンサデータを記憶している必要はなく、サーバ装置以外の他の装置が記憶してもよい。この場合、サーバ装置３０が他の装置に対して車両データやセンサデータの検索を要求してその検索結果を取得すればよい。

［そのほかの変形例］
なお、上記実施形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェア及びソフトウェアの少なくとも一方の任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現方法は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的又は論理的に結合した１つの装置を用いて実現されてもよいし、物理的又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的又は間接的に（例えば、有線、無線などを用いて）接続し、これら複数の装置を用いて実現されてもよい。機能ブロックは、上記１つの装置又は上記複数の装置にソフトウェアを組み合わせて実現されてもよい。

機能には、判断、決定、判定、計算、算出、処理、導出、調査、探索、確認、受信、送信、出力、アクセス、解決、選択、選定、確立、比較、想定、期待、見做し、報知（broadcasting）、通知（notifying）、通信（communicating）、転送（forwarding）、構成（configuring）、再構成（reconfiguring）、割り当て（allocating、mapping）、割り振り（assigning）などがあるが、これらに限られない。たとえば、送信を機能させる機能ブロック（構成部）は、出力部（transmitting unit）や送信機（transmitter）と呼称される。いずれも、上述したとおり、実現方法は特に限定されない。

情報の通知は、本開示において説明した態様／実施形態に限られず、他の方法を用いて行われてもよい。例えば、情報の通知は、物理レイヤシグナリング（例えば、ＤＣＩ（Downlink Control Information）、ＵＣＩ（Uplink Control Information））、上位レイヤシグナリング（例えば、ＲＲＣ（Radio Resource Control）シグナリング、ＭＡＣ（Medium Access Control）シグナリング、報知情報（ＭＩＢ（Master Information Block）、ＳＩＢ（System Information Block）））、その他の信号又はこれらの組み合わせによって実施されてもよい。また、ＲＲＣシグナリングは、ＲＲＣメッセージと呼ばれてもよく、例えば、ＲＲＣ接続セットアップ（RRC Connection Setup）メッセージ、ＲＲＣ接続再構成（RRC Connection Reconfiguration）メッセージなどであってもよい。

本開示において説明した各態様／実施形態は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、ＬＴＥ－Ａ（LTE-Advanced）、ＳＵＰＥＲ ３Ｇ、ＩＭＴ－Ａｄｖａｎｃｅｄ、４Ｇ（4th generation mobile communication system）、５Ｇ（5th generation mobile communication system）、ＦＲＡ（Future Radio Access）、ＮＲ（new Radio）、Ｗ－ＣＤＭＡ（登録商標）、ＧＳＭ（登録商標）、ＣＤＭＡ２０００、ＵＭＢ（Ultra Mobile Broadband）、ＩＥＥＥ ８０２．１１（Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標））、ＩＥＥＥ ８０２．１６（ＷｉＭＡＸ（登録商標））、ＩＥＥＥ ８０２．２０、ＵＷＢ（Ultra-WideBand）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、その他の適切なシステムを利用するシステム及びこれらに基づいて拡張された次世代システムの少なくとも一つに適用されてもよい。また、複数のシステムが組み合わされて（例えば、ＬＴＥ及びＬＴＥ－Ａの少なくとも一方と５Ｇとの組み合わせ等）適用されてもよい。

本開示において説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本開示において説明した方法については、例示的な順序を用いて様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。

情報等は、上位レイヤ（又は下位レイヤ）から下位レイヤ（又は上位レイヤ）へ出力され得る。複数のネットワークノードを介して入出力されてもよい。

入出力された情報等は特定の場所（例えば、メモリ）に保存されてもよいし、管理テーブルを用いて管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、又は追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。

判定は、１ビットで表される値（０か１か）によって行われてもよいし、真偽値（Boolean：true又はfalse）によって行われてもよいし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）によって行われてもよい。

本開示において説明した各態様／実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗黙的（例えば、当該所定の情報の通知を行わない）ことによって行われてもよい。

以上、本開示について詳細に説明したが、当業者にとっては、本開示が本開示中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本開示は、請求の範囲の記載により定まる本開示の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本開示の記載は、例示説明を目的とするものであり、本開示に対して何ら制限的な意味を有するものではない。

ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。

また、ソフトウェア、命令、情報などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、有線技術（同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線（ＤＳＬ：Digital Subscriber Line）など）及び無線技術（赤外線、マイクロ波など）の少なくとも一方を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び無線技術の少なくとも一方は、伝送媒体の定義内に含まれる。

本開示において説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。

なお、本開示において説明した用語及び本開示の理解に必要な用語については、同一の又は類似する意味を有する用語と置き換えてもよい。例えば、チャネル及びシンボルの少なくとも一方は信号（シグナリング）であってもよい。また、信号はメッセージであってもよい。また、コンポーネントキャリア（ＣＣ：Component Carrier）は、キャリア周波数、セル、周波数キャリアなどと呼ばれてもよい。

本開示において使用する「システム」及び「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。

また、本開示において説明した情報、パラメータなどは、絶対値を用いて表されてもよいし、所定の値からの相対値を用いて表されてもよいし、対応する別の情報を用いて表されてもよい。例えば、無線リソースはインデックスによって指示されるものであってもよい。

上述したパラメータに使用する名称はいかなる点においても限定的な名称ではない。さらに、これらのパラメータを使用する数式等は、本開示で明示的に開示したものと異なる場合もある。様々なチャネル（例えば、ＰＵＣＣＨ、ＰＤＣＣＨなど）及び情報要素は、あらゆる好適な名称によって識別できるので、これらの様々なチャネル及び情報要素に割り当てている様々な名称は、いかなる点においても限定的な名称ではない。

車載端末１０は、送信装置、受信装置、通信装置などと呼ばれてもよい。

「判断(determining)」、「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、判定(judging)、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking up、search、inquiry)（例えば、テーブル、データベース又は別のデータ構造での探索）、確認(ascertaining)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信(receiving)（例えば、情報を受信すること）、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)（例えば、メモリ中のデータにアクセスすること）した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。また、「判断（決定）」は、「想定する（assuming）」、「期待する（expecting）」、「みなす（considering）」などで読み替えられてもよい。

「接続された(connected)」、「結合された(coupled)」という用語、又はこれらのあらゆる変形は、２又はそれ以上の要素間の直接的又は間接的なあらゆる接続又は結合を意味し、互いに「接続」又は「結合」された２つの要素間に１又はそれ以上の中間要素が存在することを含むことができる。要素間の結合又は接続は、物理的なものであっても、論理的なものであっても、或いはこれらの組み合わせであってもよい。例えば、「接続」は「アクセス」で読み替えられてもよい。本開示で使用する場合、２つの要素は、１又はそれ以上の電線、ケーブル及びプリント電気接続の少なくとも一つを用いて、並びにいくつかの非限定的かつ非包括的な例として、無線周波数領域、マイクロ波領域及び光（可視及び不可視の両方）領域の波長を有する電磁エネルギーなどを用いて、互いに「接続」又は「結合」され経路考えることができる。

本開示において使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。

本明細書で使用する「第１」、「第２」などの呼称を使用した要素へのいかなる参照も、それらの要素の量又は順序を全般的に限定するものではない。これらの呼称は、２つ以上の要素間を区別する便利な方法として本明細書で使用され得る。したがって、第１及び第２要素への参照は、２つの要素のみがそこで採用され得ること、又は何らかの形で第１要素が第２要素に先行しなければならないことを意味しない。

上記の各装置の構成における「手段」を、「部」、「回路」、「デバイス」等に置き換えてもよい。

本開示において、「含む（include）」、「含んでいる（including）」及びそれらの変形が使用されている場合、これらの用語は、用語「備える（comprising）」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本開示において使用されている用語「又は（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。

本開示において、例えば、英語でのa,an及びtheのように、翻訳により冠詞が追加された場合、本開示は、これらの冠詞の後に続く名詞が複数形であることを含んでもよい。

本開示において、「ＡとＢが異なる」という用語は、「ＡとＢが互いに異なる」ことを意味してもよい。なお、当該用語は、「ＡとＢがそれぞれＣと異なる」ことを意味してもよい。「離れる」、「結合される」などの用語も、「異なる」と同様に解釈されてもよい。

１…運転支援システム、２…ネットワーク、１０…車載端末、１００１…プロセッサ、１００２…メモリ、１００３…ストレージ、１００４…通信装置、１００５…入力装置、１００６…出力装置、１００７…測位装置、３０…サーバ装置、３１…物体データ取得部、３２…車両データ記憶部、３３…車両データ取得部、３４…特定部、３５…車両制御部、３００１…プロセッサ、３００２…メモリ、３００３…ストレージ、３００４…通信装置、Ｃ…車両。

Claims (10)

1. 複数のセンサによって検出された物体の外観を示す物体データを取得する物体データ取得部と、
   車両の外観を示す車両データを取得する車両データ取得部と、
   取得された前記物体データが示す前記物体の外観及び前記車両データが示す前記車両の外観との類似度と、取得された前記物体データが示す前記物体の位置とは異なる基準点の位置とに基づいて、前記車両の位置を特定する特定部と
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記複数のセンサは、前記車両の走行路、又は、移動体に設けられている
   ことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
3. 前記基準点の位置は、前記センサの位置である、
   ことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
4. 前記特定部は、さらに、前記車両を他の車両と識別するための補助データをも用いて前記特定を行う
   ことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
5. 前記補助データは、測位誤差を含む測位方法によって測位された前記車両の位置を示す車両位置データを含む
   ことを特徴とする請求項４記載の情報処理装置。
6. 前記補助データは、前記センサと前記物体との相対的な位置関係を示す位置関係データを含む
   ことを特徴とする請求項４記載の情報処理装置。
7. 前記補助データは、前記物体の挙動を示す挙動データを含む
   ことを特徴とする請求項４記載の情報処理装置。
8. 前記補助データは、前記車両の出現頻度が閾値以上である地理的範囲を示す範囲データを含む
   ことを特徴とする請求項４記載の情報処理装置。
9. 前記補助データは、前記車両に乗車しているユーザを示すユーザデータ、及び、当該ユーザが車両に乗車しているときの当該車両の出現頻度が閾値以上である地理的範囲を示す範囲データを含む
   ことを特徴とする請求項４記載の情報処理装置。
10. 前記補助データは、前記車両に搭載された撮像装置によって撮像された画像データを含む
    ことを特徴とする請求項４記載の情報処理装置。

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