JP6952517B2 - 渋滞予測装置及びその渋滞予測方法 - Google Patents

Description

本発明は、渋滞予測装置及びその渋滞予測方法に関する。

従来、地磁気の変化を利用することにより車両の通過を監視するトラフィックカウンタが高速道路の路面に設けられている。また、このようなトラフィックカウンタからの情報に基づいて、高速道路における渋滞を予測する渋滞予測装置についても提案されている（例えば特許文献１参照）。この装置では、トラフィックカウンタとの通信が前提となることから、例えば５分毎に情報を受信するなどリアルタイム性に劣ることとなり、渋滞予測の精度について低下を招いてしまう。

そこで、トラフィックカウンタからの情報によらず、自車両で取得した情報に基づいて渋滞を予測する渋滞予測装置が提案されている。このような渋滞予測装置には、例えば、渋滞が発生する直前にブレーキを踏んだり加速したりといった加速度の揺らぎが発生するとの考えのもと、加速度を周波数分析（フーリエ変換）して渋滞の発生を予測するものがある（特許文献２参照）。また、車線変更しようとするときに、自車線の先行車（自車両の直前を走行する車両）よりも更に前を走行する車両の数を判断して、先行車の前が渋滞しているかを判断する渋滞判断装置についても提案されている（特許文献３参照）。

特開２００６−３０９７３５号公報 特開２０１２−１２８６１４号公報 特開２０１６−１６８２９号公報

しかし、特許文献２に記載の渋滞予測装置は、加速度を周波数分析（フーリエ変換）して渋滞の発生を予測しているため、処理負荷が決して低いものでは無かった。

また、特許文献３に記載の渋滞判断装置については、車線変更時などの先行車よりも更に前の車両が見えるときにしか渋滞を判断できない。このため、特許文献３に記載の渋滞判断装置は、走行状況によっては長期間にわたって渋滞判断できないこともあり、トラフィックカウンタを利用したときと同様に、リアルタイム性に欠け渋滞予測の精度について低下を招いてしまう可能性があった。

本発明は、このような問題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、渋滞に関する予測精度の低下を抑え、且つ、処理負荷についても抑えることができる渋滞予測装置及びその渋滞予測方法を提供することにある。

本発明の渋滞予測装置は、自車両に搭載された搭載装置からの情報に基づいて、自車両の走行車線である自車線における前方車両までの第１車間距離を求める第１算出手段と、自車両に搭載された搭載装置からの情報に基づいて、自車線に隣接する追越車線における前方車両までの第２車間距離を求める第２算出手段と、前記第１算出手段により求められた前記第１車間距離又は前記第２算出手段により求められた前記第２車間距離が前回以前の値と比較して所定値以上変化した場合に、前記第２算出手段により前回以前に算出されていた前記第２車間距離と、前記第１算出手段により今回以後に算出される前記第１車間距離との間に所定の直線性があるかを判断する第１判断手段と、前記第１判断手段により所定の直線性があると判断された場合に、追越イベントが発生したと判断する第２判断手段と、前記第２判断手段により判断された追越イベントの頻度に基づいて、渋滞が発生する前に渋滞の発生を予測する渋滞予測手段と、を備えることを特徴とする。

この渋滞予測装置によれば、自車線における前方車両の車間距離である第１車間距離、又は、追越車線における前方車両の車間距離である第２車間距離が前回以前の値と比較して所定値以上変化した場合に、前回以前の第２車間距離と、今回以後の第１車間距離との間に所定の直線性があるかを判断する。ここで、例えば自車両を追い越す追越車両は、或る速度で追越車線を走行して自車両を追い越し、その後自車線に進入する。このように追越車両は一連の流れで走行しており、追越車両が、追越車線を走行しているときの車間距離と、自車線に進入した後の走行における車間距離についても一連の直線性（連続性）を有することとなる。このため、車間距離の直線性を判断して自車両の追越イベントを判断することができる。ここで、本件発明者らは、渋滞が発生する前段階において追越イベント数が多くなることを見出した。このため、追越イベントの頻度に基づいて、渋滞の発生を予測することができる。特に、トラフィックカウンタからの情報を必要とせず、また、自車線の前方車両と追越車線の前方車両とが検出できればよいことから、渋滞の予測環境が制限され難くなっている。よって、リアルタイム性を高めて渋滞に関する予測精度の低下を抑えることができる。さらに、フーリエ変換などの処理も必要がなく、処理負荷についても抑えることができる。以上より、渋滞に関する予測精度の低下を抑え、且つ、処理負荷についても抑えることができる渋滞予測装置を提供することができる。

また、この渋滞予測装置において、前記渋滞予測手段により渋滞の発生が予測された場合、自車両の運転者に対して渋滞の発生を緩和するための運転警告を行う警告手段をさらに備えることが好ましい。

この渋滞予測装置によれば、自車両の運転者に対して渋滞の発生を緩和するための運転警告を行うため、例えば渋滞発生前においてスローイン等を支援し、渋滞の縮小に貢献することができる。

また、この渋滞予測装置において、自車両の速度に応じた信号を入力する速度信号入力手段をさらに備え、前記渋滞予測手段は、前記速度信号入力手段により入力される信号に応じた自車両の速度が法定速度に所定速度を加算した速度以下でない場合、渋滞の発生の予測を禁止することが好ましい。

この渋滞予測装置によれば、自車両の速度が法定速度に所定速度を加算した速度以下でない場合に渋滞の発生の予測を禁止するため、例えば自車両が速過ぎて追い越されるよりも追い越す側となっているような場合には渋滞を予測せず、より一層渋滞に関する予測精度の低下を抑えることができる。

また、本発明の渋滞予測装置の渋滞予測方法は、自車両に搭載された搭載装置からの情報に基づいて、自車両の走行車線である自車線における前方車両までの第１車間距離を求める第１算出工程と、自車両に搭載された搭載装置からの情報に基づいて、自車両の走行車線に隣接する追越車線における前方車両までの第２車間距離を求める第２算出工程と、前記第１算出工程において求められた前記第１車間距離又は前記第２算出工程において求められた前記第２車間距離が前回以前の値と比較して所定値以上変化した場合に、前記第２算出工程において前回以前に算出されていた前記第２車間距離と、前記第１算出工程において今回以後に算出される前記第１車間距離との間に所定の直線性があるかを判断する第１判断工程と、前記第１判断工程において所定の直線性があると判断された場合に、追越イベントが発生したと判断する第２判断工程と、前記第２判断工程において判断された追越イベントの頻度に基づいて、渋滞が発生する前に渋滞の発生を予測する渋滞予測工程と、を備えることを特徴とする。

この渋滞予測装置の渋滞予測方法によれば、自車線における前方車両の車間距離である第１車間距離、又は、追越車線における前方車両の車間距離である第２車間距離が前回以前の値と比較して所定値以上変化した場合に、前回以前の第２車間距離と、今回以後の第１車間距離との間に所定の直線性があるかを判断する。ここで、例えば自車両を追い越す追越車両は、或る速度で追越車線を走行して自車両を追い越し、その後自車線に進入する。このように追越車両は一連の流れで走行しており、追越車両が、追越車線を走行しているときの車間距離と、自車線に進入した後の走行における車間距離についても一連の直線性（連続性）を有することとなる。このため、車間距離の直線性を判断して自車両の追越イベントを判断することができる。ここで、本件発明者らは、渋滞が発生する前段階において追越イベント数が多くなることを見出した。このため、追越イベントの頻度に基づいて、渋滞の発生を予測することができる。特に、トラフィックカウンタからの情報を必要とせず、また、自車線の前方車両と追越車線の前方車両とが検出できればよいことから、渋滞の予測環境が制限され難くなっている。よって、リアルタイム性を高めて渋滞に関する予測精度の低下を抑えることができる。さらに、フーリエ変換などの処理も必要がなく、処理負荷についても抑えることができる。以上より、渋滞に関する予測精度の低下を抑え、且つ、処理負荷についても抑えることができる渋滞予測装置を提供することができる。

本発明によれば、渋滞に関する予測精度の低下を抑え、且つ、処理負荷についても抑えることができる渋滞予測装置及びその渋滞予測方法を提供することができる。

本発明の実施形態に係る渋滞予測装置を含む車載システムの構成を示すブロック図である。 図１に示した制御部の機能ブロック図である。 自車両の走行環境を示す上面図である。 追越イベント発生時における第１及び第２車間距離の時間変化を示す図である。 所定時間における追越イベント回数と交通密度との相関を示す図である。 本実施形態に係る渋滞予測装置による渋滞予測方法を示すフローチャートである。 第１車間距離と第２車間距離との実測値を示すグラフである。

以下、本発明を好適な実施形態に沿って説明する。なお、本発明は以下に示す実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において適宜変更可能である。また、以下に示す実施形態においては、一部構成の図示や説明を省略している箇所があるが、省略された技術の詳細については、以下に説明する内容と矛盾点が発生しない範囲内において、適宜公知又は周知の技術が適用されていることはいうまでもない。

図１は、本発明の実施形態に係る渋滞予測装置を含む車載システムの構成を示すブロック図である。図１に示すように、車載システム１は、車両内に搭載されるシステムであって、車載カメラ（搭載装置）１０と、車速センサ２０と、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機３０と、ドライブレコーダ装置５０とを備えて構成されている。

車載カメラ１０は、自車両に搭載され、少なくとも自車両が走行する走行車線である自車線、及び自車線に隣接する追越車線の双方を含む前方を撮像可能な撮像装置である。車速センサ２０は、自車両の速度（車輪の回転）に応じたパルス信号を出力するものである。ＧＰＳ受信機３０は、ＧＰＳ衛星から電波を受信するものであり、複数のＧＰＳ衛星のそれぞれから受信した電波の信号に基づき、車両の現在位置を算出して、算出した現在位置情報をドライブレコーダ装置５０に出力するものである。

ドライブレコーダ装置５０は、車載カメラ１０の撮像により得られる撮像画像信号、車速センサ２０からのパルス信号、及び、ＧＰＳ受信機３０からの現在位置情報を利用して、運行記録をメモリーカード４０に記録していくものである。メモリーカード４０は、運転者が保有する記録媒体であり、メモリーカード４０に記憶された運行記録は例えば管理会社等の解析装置にてデータ解析される。なお、運行記録は、装置５０内の記録媒体に記録された後に、後述のアンテナ５８を利用して通信にて管理会社等に送信されるようになっていてもよいし、随時運行記録の情報が後述のアンテナ５８を介してクラウドサーバに送信されて保存（記録）されるようになっていてもよい。

ドライブレコーダ装置５０は、制御部５１と、画像処理部５２と、Ｇ（Gravity）センサ５３と、スピーカ（警告手段）５４と、速度インターフェース（速度信号入力手段）５５と、ＧＰＳインターフェース（速度信号入力手段）５６と、メモリーカードインターフェース５７と、アンテナ５８とを備えている。このうち、制御部５１、スピーカ５４及び速度インターフェース５５（また後述するようにＧＰＳインターフェース５６でも可）が、本実施形態に係る渋滞予測装置１００を構成する。

制御部５１は、ドライブレコーダ装置５０の全体を制御するものである。画像処理部５２は、車載カメラ１０が出力する映像信号を入力し、映像のフレーム毎に、フレームを構成する多数の画素の各々について明るさや色を表すデータを生成し、これらの画素の集合を画像データとして制御部５１に出力するものである。

Ｇセンサ５３は、互いに直交する３つの軸のそれぞれの方向について、自車両に加わった加速度の大きさを表す信号を制御部５１に出力するものである。スピーカ５４は、制御部５１の制御により、例えば警告音や、合成された疑似音声信号による各種の警告や案内などのメッセージを音響として出力するものである。このスピーカ５４は、後述するように渋滞の発生を緩和する運転警告を行う警告手段として機能する。

速度インターフェース５５は、車速センサ２０からのパルス信号（自車両の速度に応じた信号）を入力する入力部位となるものである。ＧＰＳインターフェース５６は、ＧＰＳ受信機３０との接続部位となるものである。なお、ＧＰＳ受信機３０は、自車両の現在位置を算出するため、その移動距離と時間とから自車両の速度を算出することも可能である。この場合、ＧＰＳインターフェース５６は、自車両の速度に応じた信号を入力する入力部位として機能することとなる。

メモリーカードインターフェース５７は、例えばメモリーカード４０が挿入されるカードスロットにより構成されている。このメモリーカードインターフェース５７にメモリーカード４０が挿入されることで、ドライブレコーダ装置５０は、メモリーカード４０に対して自車両の速度や画像データなどの情報を書き込み可能となる。なお、運行記録等の情報をメモリーカード４０に記録せず通信先に送信して記録させる場合には、メモリーカードインターフェース５７の構成は不要とされてもよい。

図２は、図１に示した制御部５１の機能ブロック図である。図２に示すように、制御部５１は、ＲＯＭや外付け記憶媒体に記憶されるプログラムを実行することにより、自車速度算出部５１ａと、イベント判断部（第２判断手段）５１ｂと、第１記録部５１ｃと、第２記録部５１ｄと、第１算出部（第１算出手段）５１ｅと、第２算出部（第２算出手段）５１ｆと、判断部（第１判断手段）５１ｇと、渋滞予測部（渋滞予測手段）５１ｈと、警告制御部５１ｉとが機能する。

自車速度算出部５１ａは、車速センサ２０からのパルス信号に基づいて自車両の速度を算出する機能部である。イベント判断部５１ｂは、加速度の急変イベント（事故やヒヤリハット状態）が発生したかを判断するものである。このイベント判断部５１ｂは、Ｇセンサ５３からの加速度信号に基づいて、加速度の所定値以上の変化があった場合に、事故やヒヤリハット状態に相当する加速度変化であると判断して、加速度の急変イベントが発生したと判断するものである。さらに、イベント判断部５１ｂは、判断部５１ｇにより後述の所定の直線性があると判断された場合に、追越イベントが発生したと判断するものでもある。

第１記録部５１ｃは、車両走行時における自車両の速度の情報をメモリーカード４０やクラウドサーバ等の通信先に記録する機能部である。第２記録部５１ｄは、車載カメラ１０による撮像により得られる映像の情報をメモリーカード４０やクラウドサーバ等の通信先に記録する機能部である。この第２記録部５１ｄは、車載カメラ１０からの映像の情報を常時記録するものである。なお、第２記録部５１ｄは、イベント判断部５１ｂにより加速度の急変イベントが発生したと判断された場合に、イベント発生時点（規定以上の加速度の変化時点）の前及び後の少なくとも一方の所定時間の映像の情報のみを記録してもよい。

第１算出部５１ｅは、車載カメラ１０に基づいて得られた自車両前方の画像から、自車両の走行車線である自車線における前方車両までの第１車間距離を求めるものである。例えば第１算出部５１ｅは、車両前方の画像内からテンプレートマッチングを行い、自車線における前方車両を検出し、検出した前方車両の画像上の位置から前方車両までの距離を算出して、これを第１車間距離とする。車線の特定については例えば白線検知技術を利用する。なお、第１算出部５１ｅは、テンプレートマッチングによって前方車両を検出する場合に限らず、オプティカルフローを利用するなど、他の公知又は周知の検出方法を採用してもよい。

第２算出部５１ｆは、車載カメラ１０に基づいて得られた自車両前方の画像から、自車両に隣接する追越車線における前方車両までの第２車間距離を算出するものである。この第２算出部５１ｆについても、第１算出部５１ｅと同様に、公知又は周知の検出方法等を利用して追越車線における前方車両を検出して第２車間距離を求める。

判断部５１ｇは、第１算出部５１ｅにより求められた第１車間距離、又は、第２算出部５１ｆにより求められた第２車間距離が前回以前の値と比較して所定値以上変化した場合に、第２算出部５１ｆにより前回以前に算出されていた第２車間距離と、第１算出部５１ｅにより今回以後に算出される第１車間距離との間に所定の直線性があるかを判断するものである。また、上記のイベント判断部５１ｂは、判断部５１ｇにより所定の直線性があると判断された場合に、追越イベントが発生したと判断する。

なお、上記における前回以前の値とは、前回の値でもよいし、前々回の値でもよいし、過去数回分の平均値等であってもよいし、種々に設定可能である。また、所定値とは、予め定められた固定値であってもよいし、前回の値等に基づいて変動する可変値であってもよい。さらに、所定値は、比較対象が第１車間距離であるか第２車間距離であるかで異なっていてもよい。

図３は、自車両の走行環境を示す上面図である。図３に示すように、例えば、自車両が走行する走行車線である自車線が存在し、これに隣接して追越車線が存在する。自車線の前方車両ＦＶ１までの距離（すなわち第１車間距離）はｈ１であり、追越車線における前方車両ＦＶ２までの距離（すなわち第２車間距離）はｈｒである。さらに、前方車両ＦＶ２は、自車両よりも速く走行していると考えられることから、追越車線における前方車両ＦＶ２の速度ｖ２＞自車両の速度ｖ１の関係が成立するものとする。

図４は、追越イベント発生時における第１及び第２車間距離ｈ１，ｈｒの時間変化を示す図である。図４に示すように、例えば時刻ｔ１において第１算出部５１ｅにより算出された第１車間距離ｈ１がａであるとし、第２算出部５１ｆにより算出された第２車間距離ｈｒがｂであるとする。

その後、図３に示す追越車線の前方車両ＦＶ２が時刻ｔ２において自車線に進入したとする。この際、追越車線の前方車両ＦＶ２は、自車線に進入後、自車線における前方車両ＦＶ１として渋滞予測装置１００に認識される。従って、図４に示すように、時刻ｔ２付近において第１車間距離ｈ１と第２車間距離ｈｒとは急激にその値が変動する。

加えて、時刻ｔ２以前の前方車両ＦＶ２と時刻ｔ２以後の前方車両ＦＶ１とは同じ車両であることから、時刻ｔ２以前の前方車両ＦＶ２の第２車間距離ｈｒと時刻ｔ２以後の前方車両ＦＶ１の第１車間距離ｈ１とは同じように推移するはずである。従って、時刻ｔ２以前の第２車間距離ｈｒと時刻ｔ２以後の第１車間距離ｈ１とには、所定の直線性（連続性）が存在する。

このように、追越車線の前方車両ＦＶ２が自車線に進入する場合には、１）第１及び第２車間距離ｈ１，ｈｒが急激に変動し、かつ、２）変動時以前の第２車間距離ｈｒと変動時以後の第１車間距離ｈ１とに所定の直線性があるといえる。よって、判断部５１ｇは、第１又は第２車間距離ｈ１，ｈｒが前回以前の値と比較して所定値以上変化した場合に、第２車間距離ｈｒと第１車間距離ｈ１との間に所定の直線性があるかを判断し、イベント判断部５１ｂは、所定の直線性があると判断された場合に、追越イベントが発生したと判断する。

なお、所定の直線性の判断にあたっては、第１及び第２車間距離ｈ１，ｈｒの情報が少なくとも３つ必要であることはいうまでもない。例えば、判断部５１ｇは、前回及び前々回の第２車間距離ｈｒを結ぶ直線ｙ＝ａｘ＋ｂを算出し、この直線を中心とする所定の範囲内（例えばｙ＝ａｘ＋ｂ−ｃ以上ｙ＝ａｘ＋ｂ＋ｃ以下の範囲内、ｃは固定値であっても可変値であってもよい）に今回の第１車間距離ｈ１が収まれば、所定の直線性があると判断する。なお、所定の直線性の判断にあたっては、第１及び第２車間距離ｈ１，ｈｒの情報が少なくとも３つ必要であるが、４つ以上のより多くの値を用いた方が精度が高まることはいうまでもない。また、前回及び前々回の第２車間距離ｈｒを結ぶ直線ｙ＝ａｘ＋ｂに代えて、３つ以上の第２車間距離ｈｒの値に対して最小二乗法等を利用した近似式を採用してもよい。さらに、近似式は、第２車間距離ｈｒの値のみから求める場合に限られず、第１車間距離ｈ１を一部含んでもよいし、第１車間距離ｈ１のみから求められてもよい。特に、今回以後の複数の第１車間距離ｈ１に基づいて近似式を求め、この近似式の所定範囲内に過去の特定時刻の第２車間距離ｈｒが収まっているかを判断してもよい。加えて、直線性の判断に必要となる３つの情報には、今回の第１車間距離ｈ１や前回の第２車間距離ｈｒが含まれることが好ましいが、特にこれに限らず、含まれていなくともよい。

再度図２を参照する。渋滞予測部５１ｈは、イベント判断部５１ｂにより判断された追越イベントの頻度に基づいて、渋滞の発生を予測するものである。ここで、本件発明者らは、渋滞が発生する前段階において追越イベント数が多くなることを見出した。

図５は、所定時間における追越イベント回数と交通密度との相関を示す図である。なお、図５において破線で示す臨界線よりも交通密度が高い領域は渋滞が発生している領域であり、臨界線よりも交通密度が低い領域は渋滞が発生していない領域である。

車両の運転者は、交通密度が高くなって道路が混みあってくると、早く目的地に着きたいとの意識から他車両を追い越す傾向にあり、図５に示すように渋滞直前となると所定時間における追越イベント回数は最多となる。一方渋滞にはまってしまうと、追越車線を走行する車両は走行車線（図３に示す自車線）に戻ることなく、そのまま追越車線を走行することから所定時間における追越イベント回数は少なくなる。

よって、渋滞予測部５１ｈは、イベント判断部５１ｂにより判断された追越イベントの頻度に基づいて、渋滞の発生を予測できるといえる。

再度図２を参照する。警告制御部５１ｉは、渋滞予測部５１ｈにより渋滞の発生が予測された場合に、自車両の運転者に対して渋滞の発生を緩和するための運転警告をスピーカ５４から発生させるものである。

ここで、渋滞の発生を緩和するための運転警告とは、車間距離を維持したり、車速を一定化したりするように促す警告であって、例えば「車間維持・加速度の少ない運転を行って下さい」との音声警告である。また、渋滞に入る５ｋｍ手前などにおいては、スローインを促すことにより渋滞の発生を緩和する（成長を抑える）ことができ、例えば「速度を○○ｋｍ／ｈまで低下させて下さい。」などの音声警告が該当する。

次に、本実施形態に係る渋滞予測装置１００による渋滞予測方法を説明する。図６は、本実施形態に係る渋滞予測装置１００による渋滞予測方法を示すフローチャートである。図６に示すように、まず、速度インターフェース５５は、車速センサ２０からのパルス信号を入力する（Ｓ１）。次に、自車速度算出部５１ａは、車速センサ２０からのパルス信号に基づいて自車両の速度ｖ１を算出する（Ｓ２）。

次いで、渋滞予測部５１ｈは、ステップＳ２において算出した自車両の速度ｖ１が法定速度に所定速度αを加算した速度以下であるかを判断する（Ｓ３）。法定速度に所定速度αを加算した速度以下でないと判断した場合（Ｓ３：ＮＯ）、自車両が速過ぎであり追い越される側ではないと判断できることから、渋滞予測を行うことなく、処理はステップＳ１に移行する。なお、所定速度αは５ｋｍ／ｈなど固定値であってもよいし、法定速度の１０％などの可変値であってもよい。法定速度は、ＧＰＳ受信機３０を介して得られる位置情報と、予め記憶される地図情報とから特定可能である。

一方、法定速度に所定速度αを加算した速度以下であると判断した場合（Ｓ３：ＹＥＳ）、第１算出部５１ｅは、画像処理部５２による処理によって得られた自車両の前方画像から、自車線における前方車両ＦＶ１までの第１車間距離ｈ１を算出する（Ｓ４）。次に、第２算出部５１ｆは、画像処理部５２による処理によって得られた自車両の前方画像から、追越車線における前方車両ＦＶ２までの第２車間距離ｈｒを算出する（Ｓ５）。なお、算出された第１及び第２車間距離ｈ１，ｈｒは、制御部５１の内部メモリ、メモリーカード４０又はクラウドサーバに記録される。

その後、判断部５１ｇは、ステップＳ５にて求められた第２車間距離ｈｒが前回値と比較して所定値以上変化したかを判断する（Ｓ６）。なお、ステップＳ６の処理では、前回値に代えて前々回値が採用されてもよいし、過去数回分の平均値が採用されてもよい。さらに、ステップＳ６の処理では、ステップＳ５にて求められた第２車間距離ｈｒの変化でなく、ステップＳ４にて求められた第１車間距離ｈ１が所定値以上変化したかが判断されてもよいし、双方が所定値以上変化したかが判断されてもよい。加えて、所定値は、固定値であってもよいし、可変値であってもよい。

所定値以上変化していないと判断した場合（Ｓ６：ＮＯ）、処理はステップＳ１に移行する。所定値以上変化したと判断した場合（Ｓ６：ＹＥＳ）、判断部５１ｇは、過去のステップＳ５において算出された３つ以上の第２車間距離ｈｒと、今回のステップＳ４において算出された第１車間距離ｈ１との間に所定の直線性があるかを判断する（Ｓ７）。この処理において、判断部５１ｇは、３つ以上の第２車間距離ｈｒから近似式を求め、この近似式の所定範囲内に今回の第１車間距離ｈ１が収まるかを判断する。

図７は、第１車間距離ｈ１と第２車間距離ｈｒとの実測値を示すグラフである。なお、図７に示すグラフにおいては、第１車間距離ｈ１及び第２車間距離ｈｒは約１秒毎に算出されているものとする。また、図７において、第２車間距離ｈｒが０ｍである場合とは、追越車線における前方車両ＦＶ２を検出できなかった場合を示している。

図７に示すように、時刻９時５２分４２秒から４７秒において、追越車線における前方車両ＦＶ２との第２車間距離ｈｒは約２４ｍ〜２５ｍとなっている。判断部５１ｇは、例えばこれらの過去５つの第２車間距離ｈｒのデータに基づいて、近似式を算出する。近似式を図７において一点鎖線で示す。

さらに、判断部５１ｇは、算出した近似式に対して特定値を加減算した所定範囲を設定する。所定範囲を破線で示す。判断部５１ｇは、この所定範囲内に、今回算出した第１車間距離ｈ１が収まっているかを判断する。図７に示す例において、今回算出した第１車間距離ｈ１は所定範囲内に収まっている。このため、判断部５１ｇは、所定の直線性を有すると判断する。

なお、上記において近似式は過去５つの第２車間距離ｈｒのデータに基づいて算出されているが、特に５つに限らず、３つ、４つ又は６つ以上のデータに基づいて算出されてもよい。また、近似式に限らず、２つの第２車間距離ｈｒのデータに基づいて直線が求められてもよい。さらに、近似式等の算出タイミングを処理数回分後に行い、第２車間距離ｈｒのデータのみに限らず第１車間距離ｈ１のデータを含めて近似式を算出してもよいし、第１車間距離ｈ１のデータのみから近似式を算出してもよい。加えて、判断部５１ｇは、今回算出した第１車間距離ｈ１は所定範囲内に収まっているかを判断したが、特に今回算出した第１車間距離ｈ１に限られるものではないし、今回及び次回の双方の第１車間距離ｈ１は所定範囲内に収まっているかなどを判断してもよい。

再度図６を参照する。所定の直線性がないと判断した場合（Ｓ７：ＮＯ）、処理はステップＳ１に移行する。一方、所定の直線性があると判断した場合（Ｓ７：ＹＥＳ）、渋滞予測部５１ｈは、追越イベントがあったと判断すると共に、過去所定時間以内に閾値Ｔｘ以上追越イベントがあったかを判断する（Ｓ８）。

過去所定時間以内に閾値Ｔｘ以上追越イベントがなかったと判断した場合（Ｓ８：ＮＯ）、処理はステップＳ１に移行する。一方、過去所定時間以内に閾値Ｔｘ以上追越イベントがあったと判断した場合（Ｓ８：ＹＥＳ）、渋滞予測部５１ｈは、渋滞の発生を予測する（Ｓ９）。次いで、警告制御部５１ｉは、自車両の運転者に対して渋滞の発生を緩和するための運転警告をスピーカ５４から発生させる（Ｓ１０）。そして、図６に示す処理は終了する。

このようにして、本実施形態に係る渋滞予測装置１００及び渋滞予測御方法によれば、自車線における前方車両ＦＶ１の車間距離である第１車間距離ｈ１、又は、追越車線における前方車両ＦＶ２の車間距離である第２車間距離ｈｒが前回以前の値と比較して所定値以上変化した場合に、前回以前の第２車間距離ｈｒと、今回以後の第１車間距離ｈ１との間に所定の直線性があるかを判断する。ここで、例えば自車両を追い越す追越車両は、或る速度で追越車線を走行して自車両を追い越し、その後自車線に進入する。このように追越車両は一連の流れで走行しており、追越車両が、追越車線を走行しているときの車間距離と、自車線に進入した後の走行における車間距離についても一連の直線性（連続性）を有することとなる。このため、車間距離の直線性を判断して自車両の追越イベントを判断することができる。ここで、本件発明者らは、渋滞が発生する前段階において追越イベント数が多くなることを見出した。このため、追越イベントの頻度に基づいて、渋滞の発生を予測することができる。特に、トラフィックカウンタからの情報を必要とせず、また、自車線の前方車両ＦＶ１と追越車線の前方車両ＦＶ２とが検出できればよいことから、渋滞の予測環境が制限され難くなっている。よって、リアルタイム性を高めて渋滞に関する予測精度の低下を抑えることができる。さらに、フーリエ変換などの処理も必要がなく、処理負荷についても抑えることができる。以上より、渋滞に関する予測精度の低下を抑え、且つ、処理負荷についても抑えることができる渋滞予測装置１００及び渋滞予測方法を提供することができる。

また、自車両の運転者に対して渋滞の発生を緩和するための運転警告を行うため、例えば渋滞発生前においてスローイン等を支援し、渋滞の縮小に貢献することができる。

また、自車両の速度ｖ１が法定速度に所定速度αを加算した速度以下でない場合に渋滞の発生の予測を禁止するため、例えば自車両が速過ぎて追い越されるよりも追い越す側となっているような場合には渋滞を予測せず、より一層渋滞に関する予測精度の低下を抑えることができる。

以上、実施形態に基づき本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、変更を加えてもよいし、可能な範囲で適宜他の技術を組み合わせてもよい。さらに、可能な範囲で公知又は周知の技術を組み合わせてもよい。

例えば、上記においては、渋滞の発生を緩和する運転警告を音声出力により行っているが、これに限らず、画像によって警告を行うようにしてもよい。

また、上記実施形態においては車載カメラ１０を搭載し車載カメラ１０からの画像を利用して車間距離を算出しているが、これに限らず、レーダー装置（搭載装置の一例）を搭載しレーダー装置からの信号を利用して車間距離が算出されるようになっていてもよい。さらに、可能であれば自車両に搭載される他の装置（搭載装置の一例）からの信号等を利用して車間距離が算出されるようになっていてもよい。

さらに、上記実施形態において、ステップＳ９で判断された渋滞発生の予測の情報や、ステップＳ１０における運転警告の情報は、通信を利用して後続車に伝達されてもよい。そして、後続車において運転警告が行われるようになっていてもよい。さらには、本実施形態においては１台の車両において取得した情報から渋滞発生を予測しているが、これに限らず、複数台の情報が統合されて、渋滞発生が予測されてもよい。

さらに、上記図３においては、片側２車線の道路を参照して説明した。しかし、渋滞予測装置１００は、片側２車線の道路に限らず、片側３車線以上の道路に対しても適用可能であることは言うまでもない。ここで、例えば片側３車線の道路において自車両が最も左側の車線を走行しているとすると、渋滞予測装置１００は、真ん中車線を追越車線として上記処理を実行することとなる。また、自車両が真ん中車線を走行しているとすると、渋滞予測装置１００は、最も右側車線を追越車線として上記処理を実行することとなる。４車線以上の場合も同様である。

さらに、直線性の判断については上記したものに限られず、例えば判断部５１ｇは、図７に示す実測値において過去の５回分の第２車間距離ｈｒについての近似式を算出し、今回から５回分の第１車間距離ｈ１についての近似式を算出し、これら近似式の傾きが近いか否か、切片の値が近いか否か等に基づいて、直線性を判断してもよい。さらに可能であれば、前回の第２車間距離ｈｒと今回の第１車間距離ｈ１の値との差が規定値以下である場合に直線性を有すると判断してもよい。さらには、これらに限らず、公知又は周知の直線性の判断手法が採用されてもよい。

加えて、上記図３においては、車両が左側通行である日本やイギリスにおける道路環境を想定して説明したが、渋滞予測装置１００は、アメリカ、ドイツ及びフランスなどの車両が右側通行である場合においても適用可能である。

１００ ：渋滞予測装置
１ ：車載システム
１０ ：車載カメラ（搭載装置）
２０ ：車速センサ
３０ ：ＧＰＳ受信機
４０ ：メモリーカード
５０ ：ドライブレコーダ装置
５１ ：制御部
５１ａ ：自車速度算出部
５１ｂ ：イベント判断部（第２判断手段）
５１ｃ ：第１記録部
５１ｄ ：第２記録部
５１ｅ ：第１算出部（第１算出手段）
５１ｆ ：第２算出部（第２算出手段）
５１ｇ ：判断部（第１判断手段）
５１ｈ ：渋滞予測部（渋滞予測手段）
５１ｉ ：警告制御部
５２ ：画像処理部
５３ ：Ｇセンサ
５４ ：スピーカ（警告手段）
５５ ：速度インターフェース（速度信号入力手段）
５６ ：ＧＰＳインターフェース（速度信号入力手段）
５７ ：メモリーカードインターフェース
５８ ：アンテナ
ＦＶ１ ：自車線の前方車両
ＦＶ２ ：追越車線の前方車両

Claims (4)

1. 自車両に搭載された搭載装置からの情報に基づいて、自車両の走行車線である自車線における前方車両までの第１車間距離を求める第１算出手段と、
   自車両に搭載された搭載装置からの情報に基づいて、自車線に隣接する追越車線における前方車両までの第２車間距離を求める第２算出手段と、
   前記第１算出手段により求められた前記第１車間距離又は前記第２算出手段により求められた前記第２車間距離が前回以前の値と比較して所定値以上変化した場合に、前記第２算出手段により前回以前に算出されていた前記第２車間距離と、前記第１算出手段により今回以後に算出される前記第１車間距離との間に所定の直線性があるかを判断する第１判断手段と、
   前記第１判断手段により所定の直線性があると判断された場合に、追越イベントが発生したと判断する第２判断手段と、
   前記第２判断手段により判断された追越イベントの頻度に基づいて、渋滞が発生する前に渋滞の発生を予測する渋滞予測手段と、
   を備えることを特徴とする渋滞予測装置。
2. 前記渋滞予測手段により渋滞の発生が予測された場合、自車両の運転者に対して渋滞の発生を緩和するための運転警告を行う警告手段をさらに備える
   ことを特徴とする請求項１に記載の渋滞予測装置。
3. 自車両の速度に応じた信号を入力する速度信号入力手段をさらに備え、
   前記渋滞予測手段は、前記速度信号入力手段により入力される信号に応じた自車両の速度が法定速度に所定速度を加算した速度以下でない場合、渋滞の発生の予測を禁止する
   ことを特徴とする請求項１又は請求項２のいずれかに記載の渋滞予測装置。
4. 自車両に搭載された搭載装置からの情報に基づいて、自車両の走行車線である自車線における前方車両までの第１車間距離を求める第１算出工程と、
   自車両に搭載された搭載装置からの情報に基づいて、自車両の走行車線に隣接する追越車線における前方車両までの第２車間距離を求める第２算出工程と、
   前記第１算出工程において求められた前記第１車間距離又は前記第２算出工程において求められた前記第２車間距離が前回以前の値と比較して所定値以上変化した場合に、前記第２算出工程において前回以前に算出されていた前記第２車間距離と、前記第１算出工程において今回以後に算出される前記第１車間距離との間に所定の直線性があるかを判断する第１判断工程と、
   前記第１判断工程において所定の直線性があると判断された場合に、追越イベントが発生したと判断する第２判断工程と、
   前記第２判断工程において判断された追越イベントの頻度に基づいて、渋滞が発生する前に渋滞の発生を予測する渋滞予測工程と、
   を備えることを特徴とする渋滞予測装置の渋滞予測方法。

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