JP7128625B2 - 車両システム、車両情報処理方法、プログラム、交通システム、インフラシステムおよびインフラ情報処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、車両システム、車両情報処理方法、プログラム、交通システム、インフラシステムおよびインフラ情報処理方法に関する。

近年では、車両検出センサから、他車両の位置情報、車速情報、車種情報などを用いてドライバーに警告を発する車両用情報提供装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１の車両用情報提供装置は、対向車両の目視を妨害する障害物の存在を検知する前方検出センサと、障害物の存在を検知した場合に、障害物により生じるドライバーの死角領域及び／又は障害物に邪魔されない目視可能領域を、表示手段の表示画面に重畳して表示させる警報通知部とを備える。

この車両用情報提供装置では、インフラセンサが検知した障害物の情報を取得し、かつ、前方検出センサが検知した障害物の情報を取得する。車両用情報提供装置は、障害物の情報を警報通知部によって提示する。

特許第４２４７７１０号公報

しかしながら、特許文献１では、車両用情報提供装置の前方検出センサが道路の状況を検知する際に生じる死角については考慮されているが、インフラセンサから道路の状況を検知する際に生じる死角については考慮されていない。このため、前方検出センサの死角とインフラセンサの死角とが共通する死角が存在していたとしても、車両用情報提供装置では、この共通する死角が存在していることを認識することができない。このため、この共通する死角に車両の通行の障害となるような障害物が存在していた場合でも、障害物および共通する死角のいずれも認識することができないため、車両を走行させた際に衝突する可能性がある。

そこで、本開示は、上記課題を解決するためになされたものであり、車両が安全に走行を行うことができる車両システム、車両情報処理方法、プログラム、交通システム、インフラシステムおよびインフラ情報処理方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本開示の一態様に係る車両システムは、周囲のオブジェクトを検知するインフラセンサから見た場合における、前記オブジェクトによって生じる死角領域を示す第１死角情報を、前記インフラセンサを有するインフラシステムから取得する取得部と、前記オブジェクトを検知する車載センサから見た場合における、前記オブジェクトによって生じる死角領域を示す第２死角情報を生成する検知認識部とを備え、前記検知認識部は、前記第１死角情報および前記第２死角情報に基づく各々の死角領域に共通する第１共通死角領域を示す共通死角情報を外部装置に出力する統合部を有し、さらに、前記共通死角情報に基づいて車両の走行を制御する判断制御部を備え、前記判断制御部は、前記車両を運転する際に注意しなければならない領域である注視領域を抽出し、前記車載センサから見た場合における、前記オブジェクトによって生じる死角領域と前記注視領域とが共通する第２共通死角領域が生じている場合に、前記車両の走行を停止させる。

なお、これらの包括的又は具体的な側面は、システム、装置、方法、記録媒体、又は、コンピュータプログラムで実現されてもよく、システム、装置、方法、記録媒体およびコンピュータプログラムの任意な組み合わせで実現されてもよい。

本開示に係る車両システム、車両情報処理方法、プログラム、交通システム、インフラシステムおよびインフラ情報処理方法によれば、車両が安全に走行を行うことができる。

図１は、実施の形態１に係る交通システムの構成の一例を示すブロック図である。 図２は、道路等に設置したインフラセンサの検知対象エリアを水平方向から見た場合の模式図である。 図３は、インフラセンサ、インフラセンサの検知対象エリア、検知対象エリア内に存在するオブジェクトを上空から俯瞰した様子を示す模式図である。 図４は、図３の死角領域および死角領域だけを抽出した説明図である。 図５は、インフラシステムが車両システムに送信するデータフォーマットの一例を示す図である。 図６は、車両走行時に、死角が原因となって事故が発生する典型的な一例を示す図である。 図７は、オブジェクトと車両の予測軌跡との関係を示す模式図である。 図８は、実施の形態１に係る車両システムの動作を示すフローチャートである。 図９は、図８のステップＳ４、Ｓ８の判断を示すフローチャートである。 図１０は、図８のステップＳ１１の判断を示すフローチャートである。 図１１は、車載センサおよびインフラセンサからそれぞれオブジェクトを見た場合に生じる死角領域を示す模式図である。 図１２は、車載センサおよび複数のインフラセンサからそれぞれオブジェクトを見た場合に生じる死角領域を示す模式図である。 図１３は、実施の形態２に係る交通システムの構成の一例を示すブロック図である。 図１４は、第１対向車両が停止している場合における第２対向車両を示す模式図である。 図１５は、第１対向車両がゆっくり進んでいる場合における第２対向車両を示す模式図である。 図１６は、実施の形態２に係る車両システムの動作を示すシーケンス図である。 図１７は、実施の形態３に係る交通システムの構成の一例を示すブロック図である。 図１８は、車両走行時に、死角が原因となって事故が発生する典型的な一例を示す図である。 図１９は、オブジェクトと車両の予測軌跡との関係を示す模式図である。 図２０は、実施の形態３に係る車両システムの動作を示すフローチャートである。

本開示の車両システムは、周囲のオブジェクトを検知するインフラセンサから見た場合における、前記オブジェクトによって生じる死角領域を示す第１死角情報を、前記インフラセンサを有するインフラシステムから取得する取得部と、前記オブジェクトを検知する車載センサから見た場合における、前記オブジェクトによって生じる死角領域を示す第２死角情報を生成する検知認識部とを備え、前記検知認識部は、前記第１死角情報および前記第２死角情報に基づく各々の死角領域に共通する第１共通死角領域を示す共通死角情報を外部装置に出力する統合部を有する。

このように、取得部は、インフラセンサが検知したオブジェクトから、インフラセンサからオブジェクトを見て死角となる第１死角情報を取得する。検知認識部は、オブジェクトを検知する車載センサから見た場合における死角となる第２死角情報を生成する。統合部は、前記第１死角情報および前記第２死角情報に基づく各々の死角領域を統合することにより、インフラセンサからオブジェクトを見た場合と、車載センサからオブジェクトを見た場合とによる共通する死角となる第１共通死角領域が存在していることを認識することができる。

したがって、この車両システムでは、第１共通死角領域を用いれば、車両が安全に走行を行うことができる。

また、本開示の車両情報処理方法において、周囲のオブジェクトを検知するインフラセンサから見た場合における、前記オブジェクトによって生じる死角領域を示す第１死角情報を、前記インフラセンサを有するインフラシステムから取得し、前記オブジェクトを検知する車載センサから見た場合における、前記オブジェクトによって生じる死角領域を示す第２死角情報を生成し、前記第１死角情報および前記第２死角情報に基づく各々の死角領域に共通する第１共通死角領域を示す共通死角情報を外部装置に出力することを含む。

また、本開示のプログラムは、車両情報処理方法をコンピュータに実行させる。

また、本開示の交通システムは、周囲のオブジェクトを検知するインフラセンサと、前記インフラセンサから見た場合における、前記オブジェクトによって生じる死角領域を示す第１死角情報を車両に出力する情報生成部とを有するインフラシステムと、前記オブジェクトを検知する車載センサと、前記オブジェクトを前記車載センサから見た場合における、前記オブジェクトによって生じる死角領域を示す第２死角情報を生成する検知認識部と、前記第１死角情報および前記第２死角情報に基づく各々の死角領域に共通する第１共通死角領域を示す共通死角情報を外部装置に出力する統合部とを有する車両システムと備える。

また、本開示の交通システムは、前記情報生成部は、さらに、前記インフラセンサが検知を行う所定期間と、前記インフラセンサから前記オブジェクトを見た奥行き方向における前記死角領域の長さとに基づいて、前記オブジェクトによって生じる前記死角領域に存在すると推定される他のオブジェクトの速度を算出し、前記速度を示す速度情報を車両に出力する。

これらの場合においても、上記と同様の作用効果を奏する。

また、本開示の車両システムは、さらに、前記共通死角情報に基づいて車両の走行を制御する判断制御部を備える。

これによれば、判断制御部は、第１共通死角情報に基づいて、車両の走行を制御することができる。例えば、判断制御部は、第１共通死角情報が存在する場合に車両の走行を停止し、第１共通死角情報が存在しない場合に車両を走行することができる。

また、本開示の車両システムは、前記判断制御部は、前記第１共通死角領域の大きさが所定の大きさよりも大きいか否かを判断し、前記第１共通死角領域の大きさが前記所定の大きさ以下であれば、前記車両を走行させ、前記第１共通死角領域の大きさが前記所定の大きさよりも大きければ、前記車両の走行を停止させる。

このように、判断制御部は、第１共通死角領域の大きさが所定の大きさ以下であれば、第１共通死角領域内に他のオブジェクトが存在しないと判断することができる。このため、検知すべき他のオブジェクトの最小サイズとなる所定の大きさを決定しておけば、所定の大きさを閾値として、小さな死角領域を無視することができる。この場合、判断制御部は、車両を走行させる判断を行うことができる。

また、判断制御部は、第１共通死角領域の大きさが所定の大きさよりも大きければ、第１共通死角領域内に他のオブジェクトが存在していると判断することができる。つまり、判断制御部は、第１共通死角領域内に他のオブジェクトが存在している可能性があるため、車両の走行を停止させる判断を行うことができる。

このため、この車両システムでは、車両が走行可能であると判断する機会を増加させることができ、かつ、車両とオブジェクトとが衝突するといった、車両走行時の安全性の低下を招き難い。その結果、この車両システムでは、車両の走行効率を向上させることができる。

また、本開示の車両システムにおいて、前記判断制御部は、少なくとも前記オブジェクトの走行方向および速度に基づいて前記車両を制御するための注視領域を抽出し、前記車載センサから見た場合における、前記オブジェクトによって生じる死角領域と前記注視領域とが共通する第２共通死角領域が生じている場合に、前記車両の走行を停止させる。

このように、判断制御部は、オブジェクトの走行方向および速度に基づいて注視領域を抽出し、注視領域にオブジェクトが存在している場合に、車両の走行を停止させる。このため、車両からオブジェクトを見た場合に、オブジェクトの死角領域に他のオブジェクトが存在していても、車両と他のオブジェクトとの衝突を回避することができる。このため、車両は、安全に走行を行うことができる。

また、本開示の車両システムは、さらに、前記車両の走行を可能にする地図情報が格納される記憶部を備え、前記判断制御部は、少なくとも前記地図情報に前記第１死角情報および前記第２死角情報を重ね合わせる。

このように、地図情報に第１死角情報および第２死角情報を重ね合わせるため、地図情報に第１共通死角領域をマッピングすることができる。このため、判断制御部は、第１共通死角領域が示された地図情報に基づいて車両の走行を制御することができる。

また、本開示の車両システムにおいて、前記判断制御部は、前記車両が所定の走行を開始してから前記所定の走行を完了するまでの予測軌跡を推定し、他のオブジェクトが前記予測軌跡に到達するまでの推定される到達予測期間が、前記車両が予測軌跡を通過完了するまでに推定される通過期間よりも長いか否かを判断し、前記到達予測期間が前記通過期間よりも長い場合、前記車両を走行させ、前記到達予測期間が前記通過期間以下である場合、前記車両の走行を停止させる。

このように、到達予測期間が通過期間よりも大きい場合、オブジェクトの移動速度が遅いため、車両がオブジェクトと衝突する可能性が低いと推定できる。また、到達予測期間が通過期間以下である場合、オブジェクトの移動速度が速いため、車両が第２対向車両と衝突する可能性があると推定できる。このため、判断制御部は、到達予測期間が通過期間よりも大きい場合に車両を走行させ、到達予測期間が通過期間以下である場合に車両の走行を停止させるように制御する。このため、この車両システムでは、より、車両が安全に走行を行うことができる。

また、本開示の車両システムにおいて、前記取得部は、さらに、インフラセンサから見た場合における、前記オブジェクトに関する第１オブジェクト情報を取得し、前記検知認識部は、さらに、前記車載センサから見た場合における、前記オブジェクトに関する第２オブジェクト情報を出力し、前記統合部は、さらに、前記第１オブジェクト情報と、前記第２オブジェクト情報とを統合する。

このように、統合部が第１オブジェクト情報と第２オブジェクト情報とを統合するため、オブジェクトの位置および速度等の情報を精度良く検知することができる。このため、オブジェクトの位置および速度等を確認することができる。

また、本開示のインフラシステムは、車両システムと通信を行うインフラシステムであって、周囲に存在するオブジェクトを検知するインフラセンサと、前記インフラセンサが検知した前記オブジェクトの死角領域を抽出する情報生成部とを備え、前記情報生成部は、さらに、前記インフラセンサが検知を行う所定期間と、前記インフラセンサから前記オブジェクトを見た奥行き方向における前記死角領域の長さとに基づいて、前記オブジェクトによって生じる前記死角領域に存在すると推定される他のオブジェクトの速度を算出し、前記速度を示す速度情報を車両に出力する。

このように、センシング情報生成部は、インフラセンサが検知を行う所定期間と、インフラセンサからオブジェクトを見た奥行き方向における死角領域の長さとに基づいて、死角領域に存在すると推定される他のオブジェクトの速度を算出し、速度を示す速度情報を車両に出力する。このため、速度情報を取得した車両は、速度情報に基づいて車両の走行又は停止等の判断を行うことができる。

また、本開示のインフラ情報処理方法は、周囲に存在するオブジェクトをインフラセンサが検知し、前記インフラセンサが検知した前記オブジェクトの死角領域を抽出し、前記インフラセンサが検知を行う所定期間と、前記インフラセンサから前記オブジェクトを見た奥行き方向における前記死角領域の長さとに基づいて、前記オブジェクトによって生じる前記死角領域に存在すると推定される他のオブジェクトの速度を算出し、前記速度を示す速度情報を車両に出力することを含む。

この場合においても、上記と同様の作用効果を奏する。

また、本開示のインフラシステムにおいて、前記所定期間は、第１の時点から第２の時点までの前記オブジェクトを検知した検知期間であり、前記死角領域の長さは、前記検知期間に前記オブジェクトが進んだ距離と、前記第１の時点における死角領域の長さとの和である。

このように、センシング情報生成部は、オブジェクトを検知した検知期間において、オブジェクトが進んだ距離と、第１の時点における奥行き方向の死角領域の長さとの和から、オブジェクトの死角領域内に存在する他のオブジェクトの速度を推定することができる。このため、センシング情報生成部が速度を示す速度情報を車両に出力すれば、車両は、速度情報に基づいて走行又は停止等を行うことができる。

また、本開示のインフラシステムにおいて、前記所定期間は、前記インフラセンサが周期的に検知するサンプリング周期である。

このように、センシング情報生成部は、サンプリング周期ごとにインフラセンサが検知したオブジェクトの死角領域に存在する他のオブジェクトの速度を推定することができる。このため、センシング情報生成部が速度を示す速度情報を車両に出力すれば、車両は、速度情報に基づいて走行又は停止等の判断を行うことができる。

なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的又は具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、構成要素、構成要素の配置位置および接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。

なお、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付しており、重複する説明は省略又は簡略化する。

以下、本開示の実施の形態に係る車両システム、車両情報処理方法、プログラム、交通システム、インフラシステムおよびインフラ情報処理方法について説明する。

（実施の形態１）
図１は、実施の形態１に係る交通システム１の構成の一例を示すブロック図である。

図１に示すように、交通システム１は、車両システム５０およびインフラシステム３が検知したオブジェクトから、共通する死角領域を算出し、死角領域に基づいて車両５の制御を行うシステムである。本実施の形態における、車両システム５０が搭載される車両５は、車両５の走行、停止等の制御を車両システム５０が行う自動運転車両を想定している。

交通システム１は、インフラシステム３と、車両システム５０とを備える。

インフラシステム３は、周囲に存在するオブジェクトを検知し、検知した情報を車両システム５０に送信するシステムである。例えば、インフラシステム３は、道路に存在する車両、人等のオブジェクトを検知するために、所定の領域を検知できる道路脇等の場所に設置される。

インフラシステム３は、インフラセンサ３１と、センシング情報生成部３３と、情報送信部３７とを有する。

インフラセンサ３１は、周囲のオブジェクトを検知することができるセンサであり、例えば道路におけるオブジェクトの状況を検知する。具体的には、インフラセンサ３１は、例えば、検知可能な検知対象エリア内に存在するオブジェクトの位置、大きさ、速さ等の、オブジェクトに関する第１検知情報を生成する。インフラセンサ３１は、例えば、ＬＲＦ（Ｌａｓｅｒ Ｒａｎｇｅ Ｆｉｎｄｅｒ）、ＬＩＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ、Ｌａｓｅｒ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）センサ、カメラ、ミリ波レーダー等である。インフラセンサ３１は、生成したオブジェクトに関する第１検知情報をセンシング情報生成部３３に出力する。

インフラセンサ３１の検知対象エリアについて、図２および図３を用いて説明する。

図２は、道路等に設置したインフラセンサ３１の検知対象エリアを水平方向から見た場合の模式図である。図３は、インフラセンサ３１、検知対象エリア、検知対象エリア内に存在するオブジェクトを上空から俯瞰した様子を示す模式図である。

インフラセンサ３１が検知する際に死角となる死角領域の種類は、２つに大別できる。

まず、１つ目は、図２に示すように、インフラセンサ３１の検知可能範囲（ＦＯＶ：Ｆｉｅｌｄ Ｏｆ Ｖｉｅｗ）に起因する死角領域である。インフラセンサ３１は、例えば道路等に設置される状況を想定する。インフラセンサ３１は、設置状況によって検知可能範囲が変化する。インフラセンサ３１の検知可能範囲は、領域ＣＡ０２で示す。ここで、インフラセンサ３１が道路を検知する際に、死角領域と検知領域とに分けて考えると、領域ＣＡ０２の先にある道路の領域ＣＡ０３も検知可能範囲となる。また、領域ＣＡ０２以外の死角領域ＣＡ０４、ＣＡ０５の先にある道路の死角領域ＣＡ０６、ＣＡ０７が死角領域となる。つまり、インフラセンサ３１の検知可能範囲に起因する死角領域は、インフラセンサ３１の設置状況によって固有に決定される。

次に、２つ目は、図３に示すように、インフラセンサ３１の検知対象エリア内Ｃ０１に、オブジェクトＣ０４が存在する場合に、オブジェクトＣ０４によって生じる影（オクルージョン）に起因する死角領域Ｃ０５である。死角領域Ｃ０５は、インフラセンサ３１の検知可能範囲に起因する死角領域Ｃ０３と異なり、オブジェクトＣ０４の存在位置によって発生場所が変化する。言い換えれば、オブジェクトＣ０４を検知するインフラセンサ３１の位置を変えれば、オブジェクトの死角となる死角領域Ｃ０５も変化する。オブジェクトＣ０４によって生じる死角領域Ｃ０５は、死角領域Ｃ０３、領域Ｃ０６、Ｃ０７、検知可能範囲Ｃ０２およびオブジェクトＣ０４を検知対象エリアから除いた領域である。

オブジェクトＣ０４は、一つしか存在していないため、オクルージョンによって生じる死角領域Ｃ０５も単一の領域となる。しかし、インフラセンサ３１の検知対象エリアＣ０１内に、複数のオブジェクトが存在している場合には、オクルージョンによって生じる死角領域Ｃ０５の大きさ、領域の数も拡大する。また、オブジェクトＣ０４が移動する場合、オブジェクトＣ０４の存在位置によってインフラセンサ３１から死角となる部分も変化する。そのため、死角領域Ｃ０５もオブジェクトＣ０４の存在位置に応じて変化することとなる。

このようにして、インフラセンサ３１がオブジェクトを検知する際の検知可能範囲Ｃ０２によって起因する死角領域Ｃ０３と、オクルージョンによって生じる死角領域Ｃ０５とを抽出する。そのため、既定の検知対象エリアＣ０１では、死角領域Ｃ０３および死角領域Ｃ０５をインフラセンサ３１が検知した第１検知情報から抽出可能な領域となる。

図１に示すように、センシング情報生成部３３は、インフラセンサ３１から取得した第１検知情報から、オブジェクトを示す第１オブジェクト情報と、オブジェクトによって生じる死角領域を示す第１死角情報とを生成する。センシング情報生成部３３は、情報生成部の一例である。

具体的には、センシング情報生成部３３は、オブジェクト検知部３４と、死角情報生成部３５とを有する。

オブジェクト検知部３４は、第１検知情報から検知対象エリア内に存在するオブジェクトを抽出し、インフラセンサ３１から見た場合における、オブジェクトの大きさ、形、速度、位置等の情報である第１オブジェクト情報を生成する。オブジェクト検知部３４は、生成した第１オブジェクト情報を死角情報生成部３５および情報送信部３７に出力する。

死角情報生成部３５は、インフラセンサ３１が検知したオブジェクトの死角領域を抽出する。死角情報生成部３５が生成する死角領域について具体的に説明する。

図４は、図３の死角領域Ｃ０３および死角領域Ｃ０５だけを抽出した説明図である。図４に示すように、インフラセンサ３１の検知対象エリアＤ０１を、グリッドを用いて表現している。図３の検知対象エリアＣ０１は検知対象エリアＤ０１に対応し、図３の死角領域Ｃ０３は領域Ｄ０２に対応し、図３の死角領域Ｃ０５は領域Ｄ０３に対応している。

死角情報生成部３５は、オブジェクト検知部３４が生成した第１オブジェクト情報から、インフラセンサ３１から見た場合における、図３で示すようにオクルージョンによる死角領域Ｃ０５を算出し、検知可能範囲Ｃ０２に起因する死角領域Ｃ０３を算出する。死角情報生成部３５は、検知可能範囲Ｃ０２に起因する死角領域Ｃ０３と、オクルージョンに起因する死角領域Ｃ０５とを重ね合わせることで、図４で示すようにインフラセンサ３１から見た場合のオブジェクトの図４の死角領域Ｄ０２、Ｄ０３を抽出する。そして、死角情報生成部３５は、死角領域Ｄ０２、Ｄ０３の位置、大きさ、速さ等である第１死角情報を生成し、情報送信部３７に出力する。

検知対象エリアＤ０１内に死角領域が存在しているか否かの判断は、検知対象エリアＤ０１の内部を細かいグリッドに分割し、各グリッドが死角領域Ｄ０２又は死角領域Ｄ０３と重なり合う部分が存在しているか否かによる。各グリッドが死角領域Ｄ０２又は死角領域Ｄ０３と重なり合う部分は、死角領域に対応したグリッドであると判断できる。一方、各グリッドが死角領域Ｄ０２又は死角領域Ｄ０３と重なり合わない部分は、インフラセンサ３１が検知することができたグリッドと判断できる。

なお、グリッドのサイズに関しては、より細かいグリッドを用いれば、もともとの死角領域Ｄ０２、Ｄ０３の再現度は向上するがデータサイズが大きくなってしまう。このため、グリッドの１つのサイズは、１つのオブジェクトを上空から見た場合と同程度であればよい。一例を挙げれば、人物検知を行う場合では、１辺を２０ｃｍ程度に設定してもよい。なお、グリッドのサイズは２０ｃｍ以上でもよく、２０ｃｍ以下でもよい。

センシング情報生成部３３は、オブジェクト検知部３４で生成された第１オブジェクト情報および死角情報生成部３５によって生成された第１死角情報を、情報送信部３７を介して車両システム５０に送信する。

情報送信部３７では、第１オブジェクト情報および第１死角情報を送信可能な形に変換して車両システム５０に送信してもよい。情報送信部３７が車両システム５０に送信を行うメディアの一例としては、９２０ＭＨｚ帯、２．４ＧＨｚ帯、５ＧＨｚ帯等のアンライセンスバンドの電波を利用してもよく、７００ＭＨｚ帯、５．９ＧＨｚ帯等の交通安全支援システム向けのバンドの電波を利用してもよい。また、無線送信の際にデータのロスに対応するため、データの再送制御、ＦＥＣ（Ｆｏｒｗａｒｄ Ｅｒｒｏｒ Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ）等を利用して送信データの冗長性を上げる工夫をしてもよい。インフラシステム３が車両システム５０に第１オブジェクト情報および第１死角情報の送信を行う際には、車両システム５０が解釈可能となるよう、座標系の情報を付与してもよい。座標系の情報の一例としては、平面直角座標系に代表されるような一般的な座標系に対応付けてもよく、インフラセンサ３１を中心とした座標系で送信を行ってもよい。

図５は、インフラシステム３が車両システム５０に送信するデータフォーマットの一例を示す図である。

図５に示すように、送信データは、データを一意に認識可能なデータＩＤのフィールドＤＡ０１と、データが作成された時刻を表すタイムスタンプのフィールドＤＡ０２と、座標系の情報を示すフィールドＤＡ０３と、第１オブジェクト情報を記載するフィールドＤＡ０４と、第１死角情報を記載するフィールドＤＡ０５とを有する。情報送信部３７は、送信データのパケットを作成する際に、送信するネットワークのＭＴＵ（Ｍａｘｉｍｕｍ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｕｎｉｔ）に合わせて、送信データを分割して送信してもよい。

車両システム５０は、車両５に搭載され、第１死角情報に基づいて車両５の制御を行うシステムである。車両システム５０は、車載センサ５１と、検知認識部５２と、判断制御部５５と、地図データベース５６と、情報受信部５７とを有する。

車載センサ５１は、周辺の状況を検知するセンサであり、例えば、車両５の走行方向を含む車両５の周囲に存在するオブジェクトを検知する。具体的には、車載センサ５１は、例えば、検知可能な検知対象エリア内に存在するオブジェクトの位置、大きさ等のオブジェクトに関する第２検知情報を生成する。車載センサ５１は、例えば、ＬＲＦ、カメラ、ＬＩＤＡＲセンサ、ミリ波レーダー等である。車載センサ５１は、生成したオブジェクトに関する第２検知情報を検知認識部５２に出力する。

検知認識部５２は、車載センサ５１が取得したオブジェクトに関する第２検知情報から、車載センサ５１から見た場合における、オブジェクトの大きさ、形、速度、位置等の情報である第２オブジェクト情報と、オブジェクトによって生じる死角領域を示す第２死角情報とを生成する。また、検知認識部５２は、インフラシステム３から情報受信部５７を介して第１オブジェクト情報および第１死角情報を受信する。

検知認識部５２は、オブジェクト統合部５３と、死角情報統合部５４とを有する。

オブジェクト統合部５３は、車載センサ５１から取得した第２検知情報に基づいて、検知対象エリア内に存在するオブジェクトの検知を行い、車載センサ５１が検知したオブジェクトの位置、大きさ、速さ等である第２オブジェクト情報を生成する。オブジェクト統合部５３は、統合部の一例である。

オブジェクト統合部５３は、第２検知情報から生成した第２オブジェクト情報と、インフラシステム３から取得した第１オブジェクト情報とを統合したオブジェクト統合情報を判断制御部５５に出力する。判断制御部５５は、道路等の情報が格納されている地図データベース５６から、車両５の周囲の地図情報を読み出し、オブジェクト統合情報を地図情報にマッピングするオブジェクトマップ情報を生成し、死角情報統合部５４に出力する。なお、オブジェクト統合部５３が地図データベース５６から、車両５の周囲の地図情報を読み出し、オブジェクトマップ情報を生成してもよく、死角情報統合部５４に出力してもよい。

死角情報統合部５４は、オブジェクト統合部５３が生成した第２オブジェクト情報から、図３に記載のようにオクルージョンによる死角領域を算出する。また、死角情報統合部５４は、車載センサ５１の第２検知情報に含まれる検知可能範囲に起因する死角領域を算出する。死角情報統合部５４は、オクルージョンに起因する死角領域と、検知可能範囲に起因する死角領域とを重ね合わせることで、車載センサ５１から見た場合の死角領域を抽出する。これにより、死角情報統合部５４は、車載センサ５１から見た場合における、死角領域の位置、大きさ等である第２死角情報を生成する。死角情報統合部５４は、統合部の一例である。

死角情報統合部５４は、第１死角情報および第２死角情報に基づく各々の死角領域に共通する第１共通死角領域を示す共通死角情報を外部装置に出力する。具体的には、死角情報統合部５４は、第２検知情報から生成した第２死角情報に含まれる死角領域と、インフラシステム３から取得した第１死角情報に含まれる死角領域とが共通する第１共通死角領域を抽出する。死角情報統合部５４は、抽出した第１共通死角領域を示す共通死角情報を外部装置に出力する。外部装置は、例えば、判断制御部５５、地図データベース５６等である。また、外部装置は、他にも、車両５が備える表示部、車両５を駆動制御する駆動制御部等であってもよい。

死角情報統合部５４は、第１共通死角領域を示す共通死角情報をオブジェクトマップ情報にさらにマッピングするマップ情報を生成する。つまり、マップ情報は、第１、２オブジェクト情報および第１、２死角情報が重ね合わされた地図情報となる。具体的には、マップ情報は、地図情報が示す地図に第１死角情報が示す死角領域と、第２死角情報が示す死角領域とがマッピングされた情報である。死角情報統合部５４は、マップ情報を判断制御部５５に出力する。また、マップ情報には、共通死角情報以外の第１死角情報および第２死角情報もマッピングされている。なお、マップ情報には、少なくとも第１死角情報および第２死角情報が重ね合わされている。

判断制御部５５は、共通死角情報に基づいて車両５の走行を制御する。具体的には、判断制御部５５は、検知認識部５２から提供されたマップ情報から、車両５が走行しても安全であるか否かの判断を行い、安全であると判断した場合には車両５を走行させ、危険があると判断した場合には車両５の走行を停止させる等の制御を行う。例えば、判断制御部５５は、車両５のエンジン、ブレーキ、ステアリング等を含むアクチュエータ５８を制御する。

判断制御部５５は、少なくともオブジェクトの走行方向および速度に基づいて車両５を制御するための注視領域を考慮する。判断制御部５５は、車載センサ５１から見た場合における、オブジェクトによって生じる死角領域と注視領域とが共通する第２共通死角領域が生じている場合に、車両５の走行を停止させる。判断制御部５５は、注視領域に基づいて車両５を走行又は停止させる判断を下す。この注視領域について、図６を用いて説明する。

図６は、車両５走行時に、死角が原因となって事故が発生する典型的な一例を示す図である。図６では、車両５が交差点での右折時に、第１対向車両Ｅ０１の陰から飛び出してきた第２対向車両Ｅ０２と地点Ｐで衝突する右直事故を起こす直前を例示している。なお、図１０で示す右折は、例示であり右折の場合に限定されず、左折、Ｕターン、旋回等でもよい。第１対向車両Ｅ０１は、オブジェクトの一例である。第２対向車両Ｅ０２は、他のオブジェクトの一例である。

図６では、上下方向の第１の道路Ｒ１と、第１の道路Ｒ１と交差する左右方向の第２の道路Ｒ２とからなる十字路を示す。上方向に進む車両５は、第１の道路Ｒ１と第２の道路Ｒ２と交差する交差点で右折しようとし、交差点で待機している。一方で、車両５の対向する側には、下方向に進む第１対向車両Ｅ０１が交差点で右折しようと交差点で待機している。このような状況において、車両５の車載センサ５１が周囲のオブジェクトＥ０３、Ｅ２１、Ｅ２２等の情報を検知した場合に、オブジェクトの１つである第１対向車両Ｅ０１の影になる領域が、斜線で示す死角領域Ｅ０９となる。この死角領域Ｅ０９に第２対向車両Ｅ０２が存在していても、車両５の車載センサ５１は、第２対向車両Ｅ０２を認識することができない。このため、車両５が第１対向車両Ｅ０１の背後の死角を考慮せずにそのまま走行すれば、車両５が第２対向車両Ｅ０２と地点Ｐにおいて衝突する危険性がある。

そこで、車両５が交差点を右折する際に、所定領域Ｅ０８と死角領域Ｅ０９とが共通する第１共通死角領域Ｅ１０がある場合、第１共通死角領域Ｅ１０に第２対向車両Ｅ０２が存在していると仮定すると、車両５が第２対向車両Ｅ０２と衝突する可能性があると考えられる。この場合では、第２対向車両Ｅ０２が交差点の車両５に近いため、車両５が右折する際に、直進してきた第２対向車両Ｅ０２と衝突する可能性がある。ここで、ドットのハッチを付した破線で示す所定領域Ｅ０８は、車両５が右折する際の軌跡と第２対向車両Ｅ０２が直進する軌跡との交点から、第２対向車両Ｅ０２が直進してきた側に向かって延びる任意の領域である。

また、第１対向車両Ｅ０１から遠く離れた死角領域Ｅ０９内に、第３対向車両Ｅ０７が存在している場合がある。第３対向車両Ｅ０７は、所定領域Ｅ０８の外側に位置している。この場合では、第３対向車両Ｅ０７が車両５から遠いため、第３対向車両Ｅ０７が直進してきても、交差点に到達するまでに時間が掛かり、車両５と第３対向車両Ｅ０７とが衝突する可能性は低くなる。第３対向車両Ｅ０７は、他のオブジェクトの一例である。

これらの観点から、実際に車両５が右折をする際に注意をしなければならない領域は、死角領域Ｅ０９から第３対向車両Ｅ０７を除いた所定領域Ｅ０８となる。つまり、この所定領域Ｅ０８が、注視領域となる。

図１に示すように、注視領域は、車両システム５０の地図データベース５６内にあらかじめ領域の情報として記憶されていてもよい。また、判断制御部５５が必要に応じて注視領域を呼び出してもよく、地図データベース５６に含まれる車線等の情報に基づいて、判断制御部５５が自動的にオブジェクトマップ情報に示されるマップ、マップ情報に示されるマップ等に注視領域をマッピングしてもよい。

このように、車両５は、走行計画に従って注視領域を逐次作成し、注視領域内に衝突する可能性があるオブジェクトが存在していないことを確認してから右折を行えば、右直事故を回避できる。

また、判断制御部５５は、車両５を走行又は停止させる判断を下す際に、第２対向車両Ｅ０２が交差点に到達する期間に基づいて行う。

図７は、オブジェクトと車両５の予測軌跡との関係を示す模式図である。

図７に示すように、判断制御部５５は、車両５が方向転換を行う際に通過する予測軌跡を推定し、車両５が予測軌跡を通過完了するまでに推定される通過期間を算出する。ここでいう予測軌跡は、車両５が所定の走行を開始してから所定の走行を完了するまでの軌跡であり、例えば右折する場合を例にあげると、車両５が右折を開始してから右折を完了するまでの間に、車両５が走行すると予測できる軌跡であり、Ｒ０１で示される。ここでいう方向転換は、右折、左折、Ｕターン、旋回等を含む意味である。

判断制御部５５は、車載センサ５１の第２検知情報又はインフラセンサ３１からの第１検知情報に基づいて、第２対向車両Ｅ０２の移動速度ｖを取得する。第２対向車両Ｅ０２の移動速度の取得方法は、例えば、ドップラー速度のようなセンサ側で検知可能な値を利用してもよく、検知認識部５２で時系列的にトラッキングすることで取得した値を利用してもよい。

判断制御部５５は、第２対向車両Ｅ０２が車両５の予測軌跡Ｒ０１に到達するまでの推定される到達予測期間を算出する。具体的には、第２対向車両Ｅ０２の現在位置から車両５の予測軌跡Ｒ０１までの距離をｄとし、第２対向車両Ｅ０２が予測軌跡Ｒ０１に到達するまでの推定される到達予測期間をＥｔとし、第２対向車両Ｅ０２の移動速度をｖとすると、第２対向車両Ｅ０２が予測軌跡Ｒ０１に到達するまでの到達予測期間は、Ｅｔ＝ｄ／ｖで算出される。なお、距離ｄは、注視領域Ｅ０８の奥行き方向の最大長さであってもよい。

判断制御部５５は、第２対向車両Ｅ０２が予測軌跡に到達するまでに推定される到達予測期間Ｅｔが、車両５が予測軌跡を通過完了するまでの推定される通過期間ｔよりも長いか否かを判断する。

車両５が予測軌跡を通過完了するまでの期間が短い場合には、第２対向車両Ｅ０２が予測軌跡に到達するまでの期間が長い場合等があるため、到達予測期間Ｅｔが通過期間ｔよりも長ければ、車両５と第２対向車両Ｅ０２とが衝突する可能性が低いと推定できる。このため、判断制御部５５は、車両５を走行させる。

一方、車両５が予測軌跡を通過完了するまでの到達予測期間が長い場合には、第２対向車両Ｅ０２が予測軌跡に到達する期間が短い場合等があるため、到達予測期間Ｅｔが通過期間ｔ以下であれば、車両５が第２対向車両Ｅ０２と衝突する可能性があると推定できる。このため、判断制御部５５は、車両５の走行を停止させる。

なお、到達予測期間Ｅｔが通過期間ｔよりも長いか否かの判断は、車両５と他のオブジェクトとが衝突する可能性があるか否かの判断を行う一例であり、例えば、単に到達予測期間Ｅｔが通過期間ｔよりも大きいか否かを判断するだけでなく、到達予測期間Ｅｔと通過期間ｔとの差分値が規定値以上であるか否かに基づいて判断してもよい。この場合、例えば、判断制御部５５は、規定値を大きく取ることで、通過期間ｔが到達予測期間Ｅｔより十分に小さくなれば衝突の可能性が低いと推定してもよい。

また、図７では、車両５は、インフラセンサ３１が第２対向車両Ｅ０２を検知した場合、インフラシステム３から第２対向車両Ｅ０２の移動速度、大きさ、位置等を示す情報を取得してもよい。この場合では、インフラシステム３が距離ｄを算出してもよく、車両５が距離ｄを算出してもよい。

さらに、判断制御部５５は、車両５を走行又は停止させる判断を下す際に、第１共通死角領域の大きさに基づいて行う。つまり、判断制御部５５は、第１共通死角領域の大きさが所定の大きさよりも大きいか否かを判断する。

判断制御部５５は、第１共通死角領域の大きさが所定の大きさ以下であれば、第１共通死角領域内に他のオブジェクトが存在しないと判断し、車両５を走行させる。一方、判断制御部５５は、第１共通死角領域の大きさが所定の大きさよりも大きければ、第１共通死角領域内に他のオブジェクトが存在している可能性があるため、第１共通死角領域内に他のオブジェクトが存在していると判断し、車両５の走行を停止させる。

他のオブジェクトと車両５との衝突の可能性を算出する際に、衝突の可能性のある他のオブジェクトが人であるか自動車であるか等について、ある程度の推定を行う必要がある。ここで、衝突が想定される他のオブジェクトが人間以上の大きさであるとすると、所定の大きさは、おのずと検知を行わなければならない他のオブジェクトの最小サイズが決定される。例えば、人間を上空から見た場合に、４０ｃｍ四方以上の大きさを占めるとすると、所定の大きさは、最小の検知すべき他のオブジェクトサイズが４０ｃｍ四方となる。なお、この車両システム５０において、死角情報は死角領域を正確に再現するため、所定の大きさは、できるだけ小さいことが好ましい。したがって、所定の大きさは、４０ｃｍ四方以上であることに限定されない。

第１共通死角領域が所定の大きさ以下となる場合では、第１共通死角領域が小さな領域であると考えられるため、第１共通死角領域の中には、検知すべき他のオブジェクトが存在していないと推定することができる。

地図データベース５６は、車両５の走行を可能にする地図情報を記憶する記憶装置である。地図情報は、例えば判断制御部５５が図示しない通信部によってネットワークを介して外部のサーバから平面直角座標等の地図情報を取得してもよい。なお、地図情報には、予め注視領域が含まれていてもよい。地図データベース５６は、記憶部の一例である。

情報受信部５７は、インフラシステム３から第１オブジェクト情報、第１死角情報等を取得する受信装置である。情報受信部５７は、取得部の一例である。なお、検知認識部５２がインフラシステム３から第１オブジェクト情報、第１死角情報等を取得することができてもよい。この場合、検知認識部５２が取得部の一例となる。

［動作］
次に、交通システム１の動作について、図８を用いて説明する。

図８は、実施の形態１に係る車両システム５０の動作を示すフローチャートである。

図８に示すように、まず、判断制御部５５は、現在の車両５が存在する地図上での位置を算出する（Ｓ１）。ここで、車両５の地図上での位置の算出には、車載センサ５１を利用する。例えばＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）等の衛星測位システム、ＬＲＦから取得したデータ等を利用することによって、地図上での車両５の位置を算出してもよい。

次に、判断制御部５５は、車両５の地図データベース５６から注視領域の抽出を行う（Ｓ２）。注視領域の抽出は、車両５が走行中あるいは走行を予定している領域について行われる。

次に、検知認識部５２は、車載センサ５１が検知した第２検知情報を用いて、車両５の周りのオブジェクトの検知処理を行う。具体的には、検知認識部５２のオブジェクト統合部５３は、検知対象エリア内に存在するオブジェクトの検知を行い、第２オブジェクト情報を生成する（Ｓ３）。

次に、判断制御部５５は、ステップＳ２で抽出した注視領域内に、オブジェクト以外の対向車両等の他のオブジェクトと衝突する可能性があるか否かを判断する（Ｓ４）。

判断制御部５５は、他のオブジェクトと衝突する可能性があると判断した場合（Ｓ４でＹｅｓ）に、車両５のアクチュエータ５８に制御信号を送信し、車両５の走行を停止させる（Ｓ１３）。そして、判断制御部５５は、ステップＳ１に戻り同様のフローを行う。他のオブジェクトが存在しているか否かを判断する方法については後述する。

一方、他のオブジェクトと衝突する可能性がないと、判断制御部５５が判断した場合（Ｓ４でＮｏ）に、検知認識部５２は、オブジェクト統合部５３が算出した第２オブジェクト情報を用いて、第２死角情報を生成する（Ｓ５）。なお、他のオブジェクトと衝突する可能性がないには、他のオブジェクトと衝突する可能性が低い場合も含まれる。後述するステップＳ８においても同様である。

次に、判断制御部５５は、オブジェクトによって生じる死角領域と注視領域とが共通する第２共通死角領域が存在するか否かを判断する（Ｓ６）。

判断制御部５５は、第２共通死角領域が存在すると判断した場合（Ｓ６でＹｅｓ）に、インフラシステム３から取得した第１オブジェクト情報および第１死角情報を取得する（Ｓ７）。

一方、判断制御部５５は、第２共通死角領域が存在していないと判断した場合（Ｓ６でＮｏ）に、他のオブジェクトが検知されない場合に、車両５のアクチュエータ５８に制御信号を送信し、車両５を走行させる（Ｓ１２）。つまり、注視領域と第２死角情報が示す死角領域とが共通している死角領域が存在していない場合に、注視領域内に死角が存在していないと言える。このため、車両５の走行によって他のオブジェクトと衝突する危険性が低いと考えられ、判断制御部５５は、他のオブジェクトが検知されない場合に、車両５を走行させる（Ｓ１２）。そして、判断制御部５５は、ステップＳ１に戻り同様のフローを行う。

なお、ステップＳ６でＮｏであっても、他のオブジェクトが検知された場合には、判断制御部５５は車両５の走行を停止させ、他のオブジェクトが検知されなくなった場合に、判断制御部５５は車両５を走行させる。

次に、判断制御部５５は、ステップＳ７でインフラシステム３から取得した第１オブジェクト情報および第１死角情報に基づいて、ステップＳ２で抽出した注視領域内に、他のオブジェクトと衝突する可能性があるか否かを判断する（Ｓ８）。他のオブジェクトが存在しているか否かを判断する方法については後述する。

判断制御部５５は、注視領域内に他のオブジェクトと衝突する可能性があると判断した場合（Ｓ８でＹｅｓ）に、車両５のアクチュエータ５８に制御信号を送信し、車両５の走行を停止させる（Ｓ１３）。そして、判断制御部５５は、ステップＳ１に戻り同様のフローを行う。

一方、注視領域内に他のオブジェクトと衝突する可能性がないと、判断制御部５５が判断した場合（Ｓ８でＮｏ）に、検知認識部５２は、マップ情報を判断制御部５５に出力する。具体的には、オブジェクト統合部５３が第２オブジェクト情報と第１オブジェクト情報とを地図情報に統合したオブジェクトマップ情報を出力し、死角情報統合部５４がオブジェクトマップ情報に第２死角情報と第１死角情報とを統合したマップ情報を出力する（Ｓ９）。

次に、判断制御部５５は、マップ情報に基づいて、第１死角情報が示す死角領域と、第２死角情報が示す死角領域とに共通する第１共通死角領域が存在するか否かを判断する（Ｓ１０）。

判断制御部５５は、第１共通死角領域が存在していると判断した場合（Ｓ１０でＹｅｓ）に、無視できる死角領域であるか否かを判断する（Ｓ１１）。無視できる死角領域であるか否かの判断については、後述する。

一方、判断制御部５５は、第１共通死角領域が存在していないと判断した場合（Ｓ１０でＮｏ）に、インフラセンサ３１の死角領域と車載センサ５１の死角領域とが共通する死角が存在していないことを意味する。このため、判断制御部５５は、他のオブジェクトが検知されない場合に、車両５のアクチュエータ５８に制御信号を送信し、車両５を走行させる（Ｓ１２）。

なお、ステップＳ１０でＮｏであっても、他のオブジェクトが検知された場合には、判断制御部５５は車両５の走行を停止させ、他のオブジェクトが検知されなくなった場合に、判断制御部５５は車両５を走行させる。

判断制御部５５は、無視できる死角領域であると判断した場合（Ｓ１１でＹｅｓ）に、車両５を走行させる（Ｓ１２）。そして、判断制御部５５は、ステップＳ１に戻り同様のフローを行う。

一方、判断制御部５５は、無視できる死角領域ではないと判断した場合（Ｓ１１でＮｏ）に、車両５の走行を停止させる（Ｓ１３）。そして、判断制御部５５は、ステップＳ１に戻り同様のフローを行う。

次に、他のオブジェクトと車両５とが衝突する可能性の判断について、図８および図９を用いて説明する。

図９は、図８のステップＳ４、Ｓ８の判断を示すフローチャートである。

まず、判断制御部５５は、他のオブジェクトの移動速度を取得する（Ｓ２１）。

次に、判断制御部５５は、車両５が右折を行う際に通過する予測軌跡と、その予測軌跡を通過して右折完了するまでに掛かる通過期間ｔとを算出する（Ｓ２２）。

次に、判断制御部５５は、他のオブジェクトが車両５の予測軌跡に到達するまでの到達予測期間Ｅｔを算出する（Ｓ２３）。

次に、判断制御部５５は、到達予測期間Ｅｔが通過期間ｔよりも大きいか否かを判断する（Ｓ２４）。

判断制御部５５は、到達予測期間Ｅｔが通過期間ｔよりも大きいと判断した場合（Ｓ２４でＹｅｓ）、車両５と他のオブジェクトとが衝突する可能性が低いと言えるため、車両５と他のオブジェクトとが衝突する危険性が低いと判断する（Ｓ２５）。そして、判断制御部５５は、図８のステップＳ４でＮｏと判断し、ステップＳ５に進む。また、図８のステップＳ８でＮｏと判断し、ステップＳ９に進む。

一方、判断制御部５５は、到達予測期間Ｅｔが通過期間ｔ以下であると判断した場合（Ｓ２４でＮｏ）、車両５と他のオブジェクトとが衝突する可能性があると言えるため、車両５と他のオブジェクトとが衝突する危険性があると判断する（Ｓ２６）。そして、判断制御部５５は、図８のステップＳ４でＹｅｓと判断し、ステップＳ１３に進む。また、図８のステップＳ８でＹｅｓと判断し、ステップＳ１３に進む。

次に、図８のステップＳ１１における、無視できる死角領域であるか否かの判断について、図１０を用いて説明する。

図１０は、図８のステップＳ１１の判断を示すフローチャートである。

図１０に示すように、まず、判断制御部５５は、図８のステップＳ１１から、インフラセンサ３１から見た死角領域と車載センサ５１から見た死角領域とが共通する第１共通死角領域を抽出する（Ｓ３１）。

次に、判断制御部５５は、第１共通死角領域が所定の大きさよりも大きいか否かを判断する（Ｓ３２）。

判断制御部５５は、第１共通死角領域が所定の大きさよりも大きいと判断した場合（Ｓ３２でＹｅｓ）、第１共通死角領域に他のオブジェクトが存在している可能性があると判断できるため、無視できない死角領域であると判断する（Ｓ３３）。そして、判断制御部５５は、図８のステップＳ１１でＮｏと判断し、ステップＳ１３に進む。

一方、判断制御部５５は、第１共通死角領域が所定の大きさ以下であると判断した場合（Ｓ３２でＮｏ）、第１共通死角領域に他のオブジェクトが存在していないと判断できるため、無視できる死角領域であると判断する（Ｓ３４）。そして、判断制御部５５は、図８のステップＳ１１でＹｅｓと判断し、ステップＳ１２に進む。

次に、車両５が他のオブジェクトを回避する手順について説明する。

図１１は、車載センサ５１およびインフラセンサ３１からそれぞれオブジェクトを見た場合に生じる死角領域を示す模式図である。

図１１で示すように、交差点内に車両５と第１対向車両Ｅ０１とが存在している状況において、注視領域Ｅ０８と死角領域Ｅ０９とが共通する第１共通死角領域Ｅ１０に第２対向車両Ｅ０２が存在している場合、車両５からは第２対向車両Ｅ０２を認識することができない。このままでは、車両５は、第１共通死角領域Ｅ１０があることを認識するだけでは、第１対向車両Ｅ０１が注視領域に存在する場合に車両５の走行を停止する判断を行わなければならない。このように、車載センサ５１からの第２検知情報だけでは、第１対向車両Ｅ０１がいなくなるまで、車両５を走行させることができない。これでは、非効率的な車両５の運行を行わなければならなくなる。

そこで、車両システム５０を備えた車両５は、交差点の周囲に存在するインフラセンサ３１から第１検知情報を取得する。つまり、インフラセンサ３１は、検知可能エリアに存在する第１対向車両Ｅ０１を検知し、第１検知情報を送信する。これにより、車両５から第１対向車両Ｅ０１を見た場合における死角領域Ｅ０９の一部を検知することができる。

しかし、インフラセンサ３１から検知する場合においても、第１対向車両Ｅ０１のオクルージョンによる死角領域Ｅ１１が生じている。縦線で示す範囲が死角領域Ｅ１１である。

ここで、死角情報統合部５４は、第１共通死角領域Ｅ１０と、インフラセンサ３１からの死角領域Ｅ１１とを重ね合わせると、注視領域Ｅ０８内で、インフラセンサ３１の死角領域Ｅ１１と車載センサ５１の死角領域Ｅ０９とが共通する第１共通死角領域Ｅ１ａを抽出できる。

車両システム５０を備えた車両５は、死角領域Ｅ１ａが存在している場合に、死角領域Ｅ１ａの大きさ等を考慮して、他のオブジェクトが存在していると判断した場合に走行を停止し、他のオブジェクトが存在していないと判断した場合に走行する。

この車両システム５０では、第１共通死角領域Ｅ１０に衝突の危険性のある第２対向車両Ｅ０２が存在し、車両５がその存在を認識することができない場合に、判断制御部５５が走行しても安全であるとの誤った判断を行い難い。このため、この車両システム５０では、他のオブジェクトとの衝突を回避し、安全性を確保しながら車両５の運行を行うことができる。

また、この車両システム５０では、死角領域Ｅ１ａの大きさ等を考慮して、他のオブジェクトが存在しているか否かを判断するため、単に死角が存在するというだけで車両５の走行を停止するといった非効率的な運行が抑制される。

［作用効果］
次に、本実施の形態における車両システム５０、車両情報処理方法、プログラム、交通システム１、インフラシステムおよびインフラ情報処理方法の作用効果について説明する。

上述したように、本実施の形態に係る車両システム５０は、周囲のオブジェクトを検知するインフラセンサ３１から見た場合における、オブジェクトによって生じる死角領域を示す第１死角情報を、インフラセンサ３１を有するインフラシステム３から取得する情報受信部５７と、オブジェクトを検知する車載センサ５１から見た場合における、オブジェクトによって生じる死角領域を示す第２死角情報を生成する検知認識部５２とを備える。そして、検知認識部５２は、第１死角情報および第２死角情報に基づく各々の死角領域に共通する第１共通死角領域を示す共通死角情報を外部装置に出力する死角情報統合部５４を有する。

このように、情報受信部５７は、インフラセンサ３１が検知したオブジェクトから、インフラセンサ３１からオブジェクトを見て死角となる第１死角情報を取得する。検知認識部５２は、オブジェクトを検知する車載センサ５１から見た場合における死角となる第２死角情報を生成する。死角情報統合部５４は、第１死角情報および第２死角情報に基づく各々の死角領域を統合することにより、インフラセンサ３１からオブジェクトを見た場合と、車載センサ５１からオブジェクトを見た場合とによる共通する死角となる第１共通死角領域が存在していることを認識することができる。

したがって、この車両システム５０では、第１共通死角領域を用いれば、車両５が安全に走行を行うことができる。

また、本実施の形態に係る車両情報処理方法は、周囲のオブジェクトを検知するインフラセンサ３１から見た場合における、オブジェクトによって生じる死角領域を示す第１死角情報を、インフラセンサ３１を有するインフラシステム３から取得し、オブジェクトを検知する車載センサ５１から見た場合における、オブジェクトによって生じる死角領域を示す第２死角情報を生成し、第１死角情報および第２死角情報に基づく各々の死角領域に共通する第１共通死角領域を示す共通死角情報を外部装置に出力することを含む。また、本実施の形態に係るプログラムは、車両情報処理方法をコンピュータに実行させる。また、本実施の形態に係る交通システム１は、周囲のオブジェクトを検知するインフラセンサ３１と、インフラセンサ３１から見た場合における、オブジェクトによって生じる死角領域を示す第１死角情報を車両５に出力する情報生成部とを有するインフラシステム３と、オブジェクトを検知する車載センサ５１と、オブジェクトを車載センサ５１から見た場合における、オブジェクトによって生じる死角領域を示す第２死角情報を生成する検知認識部５２と、第１死角情報および第２死角情報に基づく各々の死角領域に共通する第１共通死角領域を示す共通死角情報を外部装置に出力する死角情報統合部５４とを有する車両システム５０と備える。

このような車両情報処理方法、プログラムおよび交通システム１においても、上述と同様の作用効果を奏する。

また、本実施の形態に係る車両システム５０は、さらに、共通死角情報に基づいて車両５の走行を制御する判断制御部５５を備える。

この構成によれば、判断制御部５５は、共通死角情報に基づいて、車両５の走行を制御することができる。例えば、判断制御部５５は、第１共通死角情報が存在する場合に車両５の走行を停止し、第１共通死角情報が存在しない場合に車両５を走行することができる。

また、本実施の形態に係る車両システム５０において、判断制御部５５は、第１共通死角領域の大きさが所定の大きさよりも大きいか否かを判断する。また、判断制御部５５は、第１共通死角領域の大きさが所定の大きさ以下であれば、車両５を走行させる。そして、判断制御部５５は、第１共通死角領域の大きさが所定の大きさよりも大きければ、車両５の走行を停止させる。

このように、判断制御部５５は、第１共通死角領域の大きさが所定の大きさ以下であれば、第１共通死角領域内に他のオブジェクトが存在しないと判断することができる。このため、検知すべき他のオブジェクトの最小サイズとなる所定の大きさを決定しておけば、所定の大きさを閾値として、小さな死角領域を無視することができる。この場合、判断制御部５５は、車両５を走行させる判断を行うことができる。

また、判断制御部５５は、第１共通死角領域の大きさが所定の大きさよりも大きければ、第１共通死角領域内に他のオブジェクトが存在していると判断することができる。つまり、判断制御部５５は、第１共通死角領域内に他のオブジェクトが存在している可能性があるため、車両５の走行を停止させる判断を行うことができる。

このため、この車両システム５０では、車両５が走行可能であると判断する機会を増加させることができ、かつ、車両５とオブジェクトとが衝突するといった、車両５走行時の安全性の低下を招き難い。その結果、この車両システム５０では、車両５の走行効率を向上させることができる。

また、本実施の形態に係る車両システム５０において、判断制御部５５は、少なくともオブジェクトの走行方向および速度に基づいて車両５を制御するための注視領域を抽出する。そして、判断制御部５５は、車載センサ５１から見た場合における、オブジェクトによって生じる死角領域と注視領域とが共通する第２共通死角領域が生じている場合に、車両５の走行を停止させる。

このように、判断制御部５５は、オブジェクトの走行方向および速度に基づいて注視領域を抽出し、注視領域にオブジェクトが存在している場合に、車両５の走行を停止させる。このため、車両５からオブジェクトを見た場合に、オブジェクトの死角領域に他のオブジェクトが存在していても、車両５と他のオブジェクトとの衝突を回避することができる。このため、車両５は、安全に走行を行うことができる。

また、本実施の形態に係る車両システム５０は、さらに、車両５の走行を可能にする地図情報が格納される記憶部を備える。そして、判断制御部５５は、少なくとも地図情報に第１死角情報および第２死角情報を重ね合わせる。

このように、地図情報に第１死角情報および第２死角情報を重ね合わせるため、地図情報に第１共通死角領域をマッピングすることができる。このため、判断制御部５５は、第１共通死角領域が示された地図情報に基づいて車両５の走行を制御することができる。

また、本実施の形態に係る車両システム５０において、判断制御部５５は、車両５が所定の走行を開始してから所定の走行を完了するまでの予測軌跡を推定する。また、判断制御部５５は、他のオブジェクトが予測軌跡に到達するまでの推定される到達予測期間が、車両５が予測軌跡を通過完了するまでの推定される通過期間よりも長いか否かを判断する。さらに、判断制御部５５は、到達予測期間が通過期間よりも長い場合、車両５を走行させる。そして、判断制御部５５は、到達予測期間が通過期間以下である場合、車両５の走行を停止させる。

このように、到達予測期間Ｅｔが通過期間ｔよりも大きい場合、オブジェクトの移動速度が遅いため、車両５がオブジェクトと衝突する可能性が低いと推定できる。また、到達予測期間Ｅｔが通過期間ｔ以下である場合、オブジェクトの移動速度が速いため、車両５が第２対向車両Ｅ０２と衝突する可能性があると推定できる。このため、判断制御部５５は、到達予測期間Ｅｔが通過期間ｔよりも大きい場合に車両５を走行させ、到達予測期間Ｅｔが通過期間ｔ以下である場合に車両５の走行を停止させるように制御する。このため、この車両システム５０では、より、車両５が安全に走行を行うことができる。

また、本実施の形態に係る車両システム５０において、情報受信部５７は、さらに、インフラセンサ３１から見た場合における、オブジェクトに関する第１オブジェクト情報を取得する。また、検知認識部５２は、さらに、車載センサ５１から見た場合における、オブジェクトに関する第２オブジェクト情報を出力する。そして、オブジェクト統合部５３は、さらに、第１オブジェクト情報と、第２オブジェクト情報とを統合する。

このように、オブジェクト統合部５３が第１オブジェクト情報と第２オブジェクト情報とを統合するため、オブジェクトの位置および速度等の情報を精度良く検知することができる。このため、オブジェクトの位置および速度等を確認することができる。

（実施の形態２）
図１３は、実施の形態２に係る交通システム２００の構成の一例を示すブロック図である。

図１３に示すように、交通システム２００は、車両システム２５０およびインフラシステム２０３が検知したオブジェクトから、共通する死角領域を算出し、死角領域に基づいて車両２０５の制御を行うシステムである。本実施の形態における、車両システム２５０が搭載される車両２０５は、車両２０５の走行、停止等の制御を車両システム２５０が行う自動運転車両を想定している。

交通システム２００は、インフラシステム２０３と、車両システム２５０とを備える。

インフラシステム２０３は、周囲に存在するオブジェクトを検知し、検知した情報を車両システム２５０に送信するシステムである。例えば、インフラシステム２０３は、道路に存在する車両、人等のオブジェクトを検知するために、所定の領域を検知できる道路脇等の場所に設置される。

インフラシステム２０３は、インフラセンサ３１と、センシング情報生成部２３３と、判断部３８と、情報送信部３７とを有する。

インフラセンサ３１は、周囲のオブジェクトを検知することができるセンサであり、例えば道路におけるオブジェクトの状況を検知する。具体的には、インフラセンサ３１は、例えば、検知可能な検知対象エリア内に存在するオブジェクトの位置、大きさ、速さ等の、オブジェクトに関する第１検知情報を生成する。インフラセンサ３１は、例えば、ＬＲＦ（Ｌａｓｅｒ Ｒａｎｇｅ Ｆｉｎｄｅｒ）、ＬＩＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ、Ｌａｓｅｒ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）センサ、カメラ、ミリ波レーダー等である。インフラセンサ３１は、生成したオブジェクトに関する第１検知情報をセンシング情報生成部２３３に出力する。

図１３に示すように、センシング情報生成部２３３は、オブジェクト検知部３４、及び死角情報生成部３５の他に、算出部３９を有する。

センシング情報生成部２３３の算出部３９は、さらに、インフラセンサ３１が検知を行う所定期間と、インフラセンサ３１からオブジェクトを見た奥行き方向における死角領域の長さとに基づいて、オブジェクトによって生じる死角領域に存在すると推定される他のオブジェクトの速度を算出し、速度を示す速度情報を車両２０５に出力する。なお、他のオブジェクトの速度の算出は、算出部３９に限定されず、例えば、判断部３８が行ってもよい。

具体的には、算出部３９は、第１死角情報に示される死角領域内に存在するオブジェクトの速度を計算する。インフラセンサ３１からオブジェクトが見え始める時間をｔ０とし、インフラセンサ３１がオブジェクトを時間ｔ０の次にインフラセンサ３１が検知した時間をｔ１とし、オブジェクトの速度をＶｍとし、オブジェクトによって生じたオブジェクトの奥行き方向における死角領域の距離をＬｂ０とする。この場合、時間ｔ０と時間ｔ１とで表されるサンプリング周期をＴとすると、死角領域に存在する他のオブジェクトの平均最大速度は、次の式（１）で表される。

ここでいうサンプリング周期は、インフラセンサ３１が周期的に検知する周期であり、所定期間の一例である。インフラセンサ３１は、サンプリング周期ごとに第１検知情報を生成する。

オブジェクト検知部３４は、インフラセンサ３１がサンプリング周期ごとにオブジェクトを検知するため、今回生成した第１オブジェクト情報に、前回生成した第１オブジェクト情報を紐付け、判断部３８に出力する。なお、前回生成した第１オブジェクト情報が存在しない場合は、紐付けを行うことなく、第１オブジェクト情報を判断部３８に出力する。なお、紐付けられた過去の第１オブジェクト情報が存在しない場合は、インフラセンサ３１がオブジェクトを最初に検知した場合である。

死角情報生成部３５は、インフラセンサ３１が周期的に検知するサンプリング周期ごとにオブジェクトを検知するため、今回生成した第１死角情報に、前回生成した第１死角情報を紐付け、判断部３８に出力する。なお、紐付けられた過去の第１死角情報が存在しない場合は、紐付けを行うことなく、第１死角情報を判断部３８に出力する。

また、第１の時点ｔａからインフラセンサ３１が検知した第２の時点をｔｂとし、第１の時点ｔａにおけるオブジェクトによって生じた奥行き方向における死角領域の距離をＬｂ１とする。この場合、オブジェクトの速度をＶとし、第１の時点ｔａから第２の時点ｔｂまでの期間を検知期間Ｔｃとすると、検知期間Ｔｃの間にオブジェクトが進んだ距離Ｌｖ１は、Ｌｖ１＝Ｖ×Ｔｃで算出される。死角領域に存在する他のオブジェクトの平均最大速度は、次の式（２）で表される。

ここでいう検知期間は、第１の時点から第２の時点までのオブジェクトを検知した期間であり、所定期間の一例である。

判断部３８は、センシング情報生成部２３３が生成した第１死角情報に他の第１死角情報が紐付けられているか否かを判断する。第１死角情報に他の第１死角情報が紐付けられていないと、判断部３８が判断した場合、算出部３９は、式（１）を用いて、第１死角情報に示される死角領域内に存在するオブジェクトの速度を計算する。第１死角情報に他の第１死角情報が紐付けられていないと判断する場合は、インフラセンサ３１がオブジェクトを初めて検知した場合であることを意味し、インフラセンサ３１がオブジェクトを検知した過去の情報が存在していないことを意味する。

第１死角情報に他の第１死角情報が紐付けられていると、判断部３８が判断した場合に、算出部３９は、前回生成した第１オブジェクト情報と、オブジェクト検知部３４が今回生成した第１オブジェクト情報とから、オブジェクトの移動距離を算出する。そして、算出部３９は、式（２）を用いて、第１死角情報に示される死角領域内に存在するオブジェクトの速度を計算する。第１死角情報に他の第１死角情報が紐付けられていると判断する場合は、インフラセンサ３１がオブジェクトを所定期間以上検知していることを意味し、インフラセンサ３１がオブジェクトを検知した過去の情報が存在していることを意味する。

判断部３８は、式（１）又は式（２）を用いて計算したオブジェクトの速度を示す速度情報を、情報送信部３７を介して車両２０５の車両システム２５０に送信する。

車両システム２５０は、判断制御部５５と、情報受信部５７とを有する。つまり、本実施の形態では、実施の形態１のような、車載センサ５１、検知認識部５２、地図データベース５６を有していなくてもよいが、これらを有していてもよい。

判断制御部５５は、オブジェクトの速度を示す速度情報をインフラシステム２０３から所得し、車両２０５を走行又は停止等をさせる判断を行う。以下、判断制御部５５が行う車両２０５を走行又は停止等をさせる判断について、図１４および図１５を用いて説明する。

図１４は、第１対向車両Ｅ０１が停止している場合における第２対向車両Ｅ０２を示す模式図である。図１４の（ａ）は、第１の時点において第１対向車両Ｅ０１によって生じた死角領域に第２対向車両Ｅ０２が侵入し、第１対向車両Ｅ０１に向かって走行する図である。図１４の（ｂ）は、第２の時点において第１対向車両Ｅ０１によって生じた死角領域に第２対向車両Ｅ０２が第１対向車両Ｅ０１に向かって走行している図である。図１４の（ｂ）では、第２対向車両Ｅ０２が距離Ｌ０走行した様子を示している。

図１４に示すように、オブジェクトが停止している場合、第１対向車両Ｅ０１によって生じた死角領域に第２対向車両Ｅ０２が存在していると推定する。この場合において、第１対向車両Ｅ０１の死角領域の長さもＬ０とし、検知を行った第１の時点をｔａとし、所定期間経過後に検知を行った第２の時点をｔｂとする。式（２）を用いると、例えば、ｔｂ－ｔａの所定期間内で第２対向車両Ｅ０２が第１対向車両Ｅ０１の死角領域内に存在している場合は、第２対向車両Ｅ０２の速度がＶｍ＝Ｌ０／（ｔｂ－ｔａ）以下であると推定される。所定期間ｔｂ－ｔａが経過しても、インフラセンサ３１が第２対向車両Ｅ０２を検知できない場合は、第２対向車両Ｅ０２の走行速度がさほど速くないと推定できる。

ここでいう死角領域の長さは、検知期間にオブジェクトが進んだ距離と、第１の時点における死角領域の長さとの和である。図１４では、オブジェクトが停止しているため、死角領域の長さは、第１の時点における死角領域の長さとなる。

図１５は、第１対向車両Ｅ０１がゆっくり進んでいる場合における第２対向車両Ｅ０２を示す模式図である。図１５の（ａ）は、第１の時点において第１対向車両Ｅ０１によって生じた死角領域に第２対向車両Ｅ０２が侵入し、第１対向車両Ｅ０１に向かって走行する図である。図１５の（ｂ）は、第２の時点において第１対向車両Ｅ０１によって生じた死角領域に第２対向車両Ｅ０２が第１対向車両Ｅ０１に向かって走行している図である。図１５の（ｂ）では、第２対向車両Ｅ０２が距離Ｌ１走行した様子を示している。

図１５に示すように、また、オブジェクトがゆっくりと車両２０５に向かって進んでいる場合、第１対向車両Ｅ０１自身は、ゆっくりと進んでいるため、車両２０５に危険性を与える可能性は低くなる。しかし、この場合では、第１対向車両Ｅ０１によって生じる死角領域の発生時間が長くなる。この死角領域に第２対向車両Ｅ０２が存在していると推定すると、例えば所定期間が数秒程度では、第１対向車両Ｅ０１が進む距離は短く、この死角領域の大きさもさほど変化していないと考えられる。ここで、所定期間ｔｂ－ｔａが経過しても、インフラセンサ３１が第２対向車両Ｅ０２を検知できない場合は、第２対向車両Ｅ０２の走行速度がさほど速くないと推定できる。

図１５では、オブジェクトが進んでいるため、死角領域の長さは、検知期間にオブジェクトが進んだ距離Ｌｖ１と、第１の時点における死角領域の長さＬｂ１との和であるＬｖ１＋Ｌｂ１となる。この場合、第２対向車両Ｅ０２の速度がＶｍ＝（Ｌｖ１＋Ｌｂ１）／（ｔｂ－ｔａ）以下と推定できる。

これらのことから、車両２０５の予測軌跡から他のオブジェクトまでの距離をＬａとし、車両２０５が交差点を曲がり始めてから曲がり終えるまでの時間、言い換えれば、車両２０５が予測軌跡を通過するまでの時間をｔｃとすると、Ｖｍ＜Ｌａ／ｔｃの条件を満たしているか否かを判断すれば、第２対向車両Ｅ０２と車両２０５とが衝突するか否かが判断できると考えられる。

判断制御部５５は、オブジェクトの速度Ｖｍが他のオブジェクトの速度Ｌａ／ｔｃよりも小さいかを判断する。判断制御部５５は、オブジェクトの速度Ｖｍが他のオブジェクトの速度Ｌａ／ｔｃよりも小さいと判断した場合に、車両２０５を走行させるように、アクチュエータ５８を制御する。つまり、第１対向車両Ｅ０１の死角領域内に第２対向車両Ｅ０２が存在していても、第２対向車両Ｅ０２の走行速度は、さほど速くないと推定できる。このため、車両２０５と第２対向車両Ｅ０２とが衝突し難いと判断できるため、判断制御部５５は、車両２０５を走行させる。

一方、判断制御部５５は、オブジェクトの速度Ｖｍが他のオブジェクトの速度Ｌａ／ｔｃ以上であると判断した場合に、車両２０５を停止させるように、アクチュエータ５８を制御する。つまり、第２対向車両Ｅ０２が第１対向車両Ｅ０１の死角領域を脱出するため、第２対向車両Ｅ０２の走行速度は、速いと推定できる。このため、車両２０５と第２対向車両Ｅ０２とが衝突する可能性があると判断できるため、判断制御部５５は、車両２０５を停止させる。

情報受信部５７は、インフラシステム２０３から第１オブジェクト情報、第１死角情報等を取得する受信装置である。

［動作］
次に、交通システム２００の動作について、図１６を用いて説明する。

図１６は、実施の形態２に係る車両システム２５０の動作を示すシーケンス図である。

図１６に示すように、まず、インフラセンサ３１は、オブジェクトの死角領域に進入した他のオブジェクトの位置、速度等を検知し（Ｓ２０１）、第１検知情報を生成する。そして、インフラセンサ３１は、第１検知情報をセンシング情報生成部２３３に出力する。なお、図８では、オブジェクトが１つの場合について例示しているが、オブジェクトが複数ある場合は、各々のオブジェクトに対応する各々の第１検知情報をセンシング情報生成部２３３に出力する。

次に、センシング情報生成部２３３のオブジェクト検知部３４は、第１検知情報からオブジェクトの検知を行い、インフラセンサ３１から見た場合における、オブジェクトの速度、位置等の情報である第１オブジェクト情報を生成する（Ｓ２０２）。オブジェクト検知部３４は、第１オブジェクト情報を死角情報生成部３５に出力する。

次に、死角情報生成部３５は、第１オブジェクト情報を取得し、オクルージョンに起因する死角領域を算出し、オブジェクトによって生じる死角領域を示す第１死角情報を生成する（Ｓ２０３）。第１死角情報は、インフラセンサ３１が検知したオブジェクトによって生じる死角領域の速度、位置等である。

インフラシステム２０３では、インフラセンサ３１がサンプリング周期ごとにオブジェクトを検知するため、インフラセンサ３１がオブジェクトを検知するごとに、オブジェクト検知部３４が第１オブジェクト情報を生成し、かつ、死角情報生成部３５が第１死角情報を生成する。このため、オブジェクト検知部３４は、今回生成した第１オブジェクト情報に、前回生成した第１オブジェクト情報を紐付け、判断部３８に出力する。また、死角情報生成部３５は、今回生成した第１死角情報に、前回生成した第１死角情報を紐付け、判断部３８に出力する。

次に、判断部３８は、第１死角情報に他の第１死角情報が紐付けられているか否かを判断する（Ｓ２０４）。なお、判断部３８は、第１死角情報に規定数以上の他の第１死角情報が紐付けられているか否かで判断してもよい。

第１死角情報に他の第１死角情報が紐付けられていないと、判断部３８が判断した場合（Ｓ２０４でＮｏ）に、センシング情報生成部２３３の算出部３９は、式（１）を用いて、第１死角情報に示される死角領域内に存在する他のオブジェクトの速度を計算する（Ｓ２０５）。

一方、第１死角情報に他の第１死角情報が紐付けられていると、判断部３８が判断した場合（Ｓ２０４でＹｅｓ）に、算出部３９は、死角領域を発生させるオブジェクトの移動距離と、第１の時点におけるオブジェクトによって生じた奥行き方向における死角領域の距離との和を算出する（Ｓ２０６）。算出部３９は、オブジェクト検知部３４が第１の時点で生成した第１オブジェクト情報と、オブジェクト検知部３４が第２の時点で生成した第１オブジェクト情報とから、オブジェクトの移動距離を算出する。

次に、算出部３９は、式（２）を用いて、第１死角情報に示される死角領域内に存在する他のオブジェクトの速度を計算する（Ｓ２０７）。

そして、ステップＳ２０５、又は、Ｓ２０６およびＳ２０７を経て、センシング情報生成部２３３は、オブジェクトの速度を示す速度情報を、情報送信部３７を介して車両２０５の車両システム２５０に送信する（Ｓ２０８）。

次に、車両システム２５０の判断制御部５５は、速度情報を取得し、速度情報が示すオブジェクトの速度Ｖｍが、他のオブジェクトの速度Ｌａ／ｔｃよりも小さいか否かを判断する（Ｓ２１１）。

判断制御部５５は、オブジェクトの速度Ｖｍが他のオブジェクトの速度Ｌａ／ｔｃ以上であると判断した場合（Ｓ２１１でＮｏ）、オブジェクトの死角領域内に他のオブジェクトが存在していれば、車両２０５がオブジェクトと衝突する危険性があると判断し、車両２０５のアクチュエータ５８に制御信号を送信し、車両２０５の走行を停止させる（Ｓ２１２）。

一方、判断制御部５５は、オブジェクトの速度Ｖｍが他のオブジェクトの速度Ｌａ／ｔｃよりも小さいと判断した場合（Ｓ２１１でＹｅｓ）、オブジェクトの死角領域内に他のオブジェクトが存在していても、車両２０５がオブジェクトと衝突する危険性が低いと判断し、車両２０５のアクチュエータ５８に制御信号を送信し、車両２０５を走行させる（Ｓ２１３）。

このようにして、このインフラシステム２０３では、オブジェクトの死角領域の存在する他のオブジェクトの速度を算出し、オブジェクトの速度が示す速度情報を車両２０５に送信することで、車両２０５が安全に通行を行うことができるか否かを判断することができる。このため、車両２０５は、安全に通行を行うことができる。

［作用効果］
次に、本実施の形態におけるインフラシステム２０３およびインフラ情報処理方法の作用効果について説明する。

上述したように、本実施の形態に係るインフラシステム２０３は、周囲に存在するオブジェクトを検知するインフラセンサ３１と、インフラセンサ３１が検知したオブジェクトの死角領域を抽出するセンシング情報生成部２３３とを備える。そして、センシング情報生成部２３３は、さらに、インフラセンサ３１が検知を行う所定期間と、インフラセンサ３１からオブジェクトを見た奥行き方向における死角領域の長さとに基づいて、オブジェクトによって生じる死角領域に存在すると推定される他のオブジェクトの速度を算出し、速度を示す速度情報を車両２０５に出力する。

このように、センシング情報生成部２３３は、インフラセンサ３１が検知を行う所定期間と、インフラセンサ３１からオブジェクトを見た奥行き方向における死角領域の長さとに基づいて、死角領域に存在すると推定される他のオブジェクトの速度を算出し、速度を示す速度情報を車両２０５に出力する。このため、速度情報を取得した車両２０５は、速度情報に基づいて車両２０５の走行又は停止等の判断を行うことができる。

したがって、このインフラシステム２０３では、車両２０５が安全に通行を行うことができる。

また、本実施の形態に係るインフラ情報処理方法は、周囲に存在するオブジェクトをインフラセンサ３１が検知し、インフラセンサ３１が検知したオブジェクトの死角領域を抽出し、インフラセンサ３１が検知を行う所定期間と、インフラセンサ３１からオブジェクトを見た奥行き方向における死角領域の長さとに基づいて、オブジェクトによって生じる死角領域に存在すると推定される他のオブジェクトの速度を算出し、速度を示す速度情報を車両２０５に出力することを含む。

このインフラ情報処理方法においても、インフラシステム２０３と同様の作用効果を奏する。

また、本実施の形態に係るインフラシステム２０３において、所定期間は、第１の時点から第２の時点までのオブジェクトを検知した検知期間である。そして、死角領域の長さは、検知期間にオブジェクトが進んだ距離と、第１の時点における死角領域の長さとの和である。

このように、センシング情報生成部２３３は、オブジェクトを検知した検知期間において、オブジェクトが進んだ距離と、第１の時点における奥行き方向の死角領域の長さとの和から、オブジェクトの死角領域内に存在する他のオブジェクトの速度を推定することができる。このため、センシング情報生成部２３３が速度を示す速度情報を車両２０５に出力すれば、車両２０５は、速度情報に基づいて走行又は停止等の判断を行うことができる。

また、本実施の形態に係るインフラシステム２０３において、所定期間は、インフラセンサ３１が周期的に検知するサンプリング周期である。

このように、センシング情報生成部２３３は、サンプリング周期ごとにインフラセンサ３１が検知したオブジェクトの死角領域に存在する他のオブジェクトの速度を推定することができる。このため、センシング情報生成部２３３が速度を示す速度情報を車両２０５に出力すれば、車両２０５は、速度情報に基づいて走行又は停止等の判断を行うことができる。

（実施の形態３）
本実施の形態に係るインフラシステム３０３の構成について、図１７を用いて説明する。

図１７は、実施の形態３に係る交通システム３００の構成の一例を示すブロック図である。

本実施の形態では、車両システム３５０が、さらに、車載センサ５１と、検知認識部５２と、地図データベース５６とを有する点で実施の形態１と異なっている。また、本実施の形態の交通システム３００は、特に明記しない場合は、実施の形態１等と同様であり、同一の構成については同一の符号を付して構成に関する詳細な説明を省略する。

図１７に示すように、車両システム３５０は、判断制御部５５および情報受信部５７の他に、車載センサ５１と、検知認識部５２と、地図データベース５６とを備える。

車載センサ５１は、周辺の状況を検知するセンサであり、例えば、車両３０５の走行方向を含む車両３０５の周囲に存在するオブジェクトを検知する。具体的には、車載センサ５１は、例えば、検知可能な検知対象エリア内に存在するオブジェクトの位置、大きさ等のオブジェクトに関する第２検知情報を生成する。車載センサ５１は、例えば、ＬＲＦ、カメラ、ＬＩＤＡＲセンサ、ミリ波レーダー等である。車載センサ５１は、生成したオブジェクトに関する第２検知情報を検知認識部５２に出力する。

検知認識部５２は、車載センサ５１が取得したオブジェクトに関する第２検知情報から、車載センサ５１から見た場合における、オブジェクトの大きさ、形、速度、位置等の情報である第２オブジェクト情報と、オブジェクトによって生じる死角領域を示す第２死角情報とを生成する。また、検知認識部５２は、インフラシステム３０３から情報受信部５７を介して第１オブジェクト情報および第１死角情報を受信する。

検知認識部５２は、オブジェクト統合部５３と、死角情報統合部５４とを有する。

オブジェクト統合部５３は、車載センサ５１から取得した第２検知情報に基づいて、検知対象エリア内に存在するオブジェクトの検知を行い、車載センサ５１が検知したオブジェクトの位置、大きさ、速さ等である第２オブジェクト情報を生成する。オブジェクト統合部５３は、統合部の一例である。

オブジェクト統合部５３は、第２検知情報から生成した第２オブジェクト情報と、インフラシステム３０３から取得した第１オブジェクト情報とを統合したオブジェクト統合情報を判断制御部５５に出力する。判断制御部５５は、道路等の情報が格納されている地図データベース５６から、車両３０５の周囲の地図情報を読み出し、オブジェクト統合情報を地図情報にマッピングするオブジェクトマップ情報を生成し、死角情報統合部５４に出力する。なお、オブジェクト統合部５３が地図データベース５６から、車両３０５の周囲の地図情報を読み出し、オブジェクトマップ情報を生成してもよく、死角情報統合部５４に出力してもよい。

死角情報統合部５４は、オブジェクト統合部５３が生成した第２オブジェクト情報から、図３に記載のようにオクルージョンによる死角領域を算出する。また、死角情報統合部５４は、車載センサ５１の第２検知情報に含まれる検知可能範囲に起因する死角領域を算出する。死角情報統合部５４は、オクルージョンに起因する死角領域と、検知可能範囲に起因する死角領域とを重ね合わせることで、車載センサ５１から見た場合の死角領域を抽出する。これにより、死角情報統合部５４は、車載センサ５１から見た場合における、死角領域の位置、大きさ等である第２死角情報を生成する。死角情報統合部５４は、統合部の一例である。

死角情報統合部５４は、第１死角情報および第２死角情報に基づく各々の死角領域に共通する第１共通死角領域を示す共通死角情報を外部装置に出力する。具体的には、死角情報統合部５４は、第２検知情報から生成した第２死角情報に含まれる死角領域と、インフラシステム３０３から取得した第１死角情報に含まれる死角領域とが共通する第１共通死角領域を抽出する。死角情報統合部５４は、抽出した第１共通死角領域を示す共通死角情報を外部装置に出力する。外部装置は、例えば、判断制御部５５、地図データベース５６等である。また、外部装置は、他にも、車両３０５が備える表示部、車両３０５を駆動制御する駆動制御部等であってもよい。

死角情報統合部５４は、第１共通死角領域を示す共通死角情報をオブジェクトマップ情報にさらにマッピングするマップ情報を生成する。つまり、マップ情報は、第１、２オブジェクト情報および第１、２死角情報が重ね合わされた地図情報となる。具体的には、マップ情報は、地図情報が示す地図に第１死角情報が示す死角領域と、第２死角情報が示す死角領域とがマッピングされた情報である。死角情報統合部５４は、マップ情報を判断制御部５５に出力する。また、マップ情報には、共通死角情報以外の第１死角情報および第２死角情報もマッピングされている。なお、マップ情報には、少なくとも第１死角情報および第２死角情報が重ね合わされている。

判断制御部５５は、共通死角情報に基づいて車両３０５の走行を制御する。具体的には、判断制御部５５は、検知認識部５２から提供されたマップ情報から、車両３０５が走行しても安全であるか否かの判断を行い、安全であると判断した場合には車両３０５を走行させ、危険があると判断した場合には車両３０５の走行を停止させる等の制御を行う。例えば、判断制御部５５は、車両３０５のエンジン、ブレーキ、ステアリング等を含むアクチュエータ５８を制御する。

判断制御部５５は、少なくともオブジェクトの走行方向および速度に基づいて車両３０５を制御するための注視領域を考慮する。判断制御部５５は、車載センサ５１から見た場合における、オブジェクトによって生じる死角領域と注視領域とが共通する第２共通死角領域が生じている場合に、車両３０５の走行を停止させる。判断制御部５５は、注視領域に基づいて車両３０５を走行又は停止させる判断を下す。この注視領域について、図１８を用いて説明する。

図１８は、車両３０５走行時に、死角が原因となって事故が発生する典型的な一例を示す図である。図１８では、車両３０５が交差点での右折時に、第１対向車両Ｅ０１の陰から飛び出してきた第２対向車両Ｅ０２と地点Ｐで衝突する右直事故を起こす直前を例示している。なお、図１８で示す右折は、例示であり右折の場合に限定されず、左折、Ｕターン、旋回等でもよい。第１対向車両Ｅ０１は、オブジェクトの一例である。第２対向車両Ｅ０２は、他のオブジェクトの一例である。

図１８では、上下方向の第１の道路Ｒ１と、第１の道路Ｒ１と交差する左右方向の第２の道路Ｒ２とからなる十字路を示す。上方向に進む車両３０５は、第１の道路Ｒ１と第２の道路Ｒ２と交差する交差点で右折しようとし、交差点で待機している。一方で、車両３０５の対向する側には、下方向に進む第１対向車両Ｅ０１が交差点で右折しようと交差点で待機している。このような状況において、車両３０５の車載センサ５１が周囲のオブジェクトＥ０３、Ｅ２１、Ｅ２２等の情報を検知した場合に、オブジェクトの１つである第１対向車両Ｅ０１の影になる領域が、斜線で示す死角領域Ｅ０９となる。この死角領域Ｅ０９に第２対向車両Ｅ０２が存在していても、車両３０５の車載センサ５１は、第２対向車両Ｅ０２を認識することができない。このため、車両３０５が第１対向車両Ｅ０１の背後の死角を考慮せずにそのまま走行すれば、車両３０５が第２対向車両Ｅ０２と地点Ｐにおいて衝突する危険性がある。

そこで、車両３０５が交差点を右折する際に、所定領域Ｅ０８と死角領域Ｅ０９とが共通する第１共通死角領域Ｅ１０がある場合、第１共通死角領域Ｅ１０に第２対向車両Ｅ０２が存在していると仮定すると、車両３０５が第２対向車両Ｅ０２と衝突する可能性があると考えられる。この場合では、第２対向車両Ｅ０２が交差点の車両３０５に近いため、車両３０５が右折する際に、直進してきた第２対向車両Ｅ０２と衝突する可能性がある。ここで、ドットのハッチを付した破線で示す所定領域Ｅ０８は、車両３０５が右折する際の軌跡と第２対向車両Ｅ０２が直進する軌跡との交点から、第２対向車両Ｅ０２が直進してきた側に向かって延びる任意の領域である。

また、第１対向車両Ｅ０１から遠く離れた死角領域Ｅ０９内に、第３対向車両Ｅ０７が存在している場合がある。第３対向車両Ｅ０７は、所定領域Ｅ０８の外側に位置している。この場合では、第３対向車両Ｅ０７が車両３０５から遠いため、第３対向車両Ｅ０７が直進してきても、交差点に到達するまでに時間が掛かり、車両３０５と第３対向車両Ｅ０７とが衝突する可能性は低くなる。第３対向車両Ｅ０７は、他のオブジェクトの一例である。

これらの観点から、実際に車両３０５が右折をする際に注意をしなければならない領域は、死角領域Ｅ０９から第３対向車両Ｅ０７を除いた所定領域Ｅ０８となる。つまり、この所定領域Ｅ０８が、注視領域となる。

図１７に示すように、注視領域は、車両システム３５０の地図データベース５６内にあらかじめ領域の情報として記憶されていてもよい。また、判断制御部５５が必要に応じて注視領域を呼び出してもよく、地図データベース５６に含まれる車線等の情報に基づいて、判断制御部５５が自動的にオブジェクトマップ情報に示されるマップ、マップ情報に示されるマップ等に注視領域をマッピングしてもよい。

このように、車両３０５は、走行計画に従って注視領域を逐次作成し、注視領域内に衝突する可能性があるオブジェクトが存在していないことを確認してから右折を行えば、右直事故を回避できる。

また、判断制御部５５は、車両３０５を走行又は停止させる判断を下す際に、第２対向車両Ｅ０２が交差点に到達する期間に基づいて行う。

図１９は、オブジェクトと車両３０５の予測軌跡との関係を示す模式図である。

図１９に示すように、判断制御部５５は、車両３０５が方向転換を行う際に通過する予測軌跡を推定し、車両３０５が予測軌跡を通過完了するまでに推定される通過期間を算出する。ここでいう予測軌跡は、車両３０５が所定の走行を開始してから所定の走行を完了するまでの軌跡であり、例えば右折する場合を例にあげると、車両３０５が右折を開始してから右折を完了するまでの間に、車両３０５が走行すると予測できる軌跡であり、Ｒ０１で示される。ここでいう方向転換は、右折、左折、Ｕターン、旋回等を含む意味である。

判断制御部５５は、車載センサ５１の第２検知情報又はインフラセンサ３１からの第１検知情報に基づいて、第２対向車両Ｅ０２の移動速度ｖを取得する。第２対向車両Ｅ０２の移動速度の取得方法は、例えば、ドップラー速度のようなセンサ側で検知可能な値を利用してもよく、検知認識部５２で時系列的にトラッキングすることで取得した値を利用してもよい。

判断制御部５５は、第２対向車両Ｅ０２が車両３０５の予測軌跡Ｒ０１に到達するまでの推定される到達予測期間を算出する。具体的には、第２対向車両Ｅ０２の現在位置から車両３０５の予測軌跡Ｒ０１までの距離をｄとし、第２対向車両Ｅ０２が予測軌跡Ｒ０１に到達するまでの推定される到達予測期間をＥｔとし、第２対向車両Ｅ０２の移動速度をｖとすると、第２対向車両Ｅ０２が予測軌跡Ｒ０１に到達するまでの到達予測期間は、Ｅｔ＝ｄ／ｖで算出される。なお、距離ｄは、注視領域Ｅ０８の奥行き方向の最大長さであってもよい。

判断制御部５５は、第２対向車両Ｅ０２が予測軌跡に到達するまでに推定される到達予測期間Ｅｔが、車両３０５が予測軌跡を通過完了するまでの推定される通過期間ｔよりも長いか否かを判断する。

車両３０５が予測軌跡を通過完了するまでの期間が短い場合には、第２対向車両Ｅ０２が予測軌跡に到達するまでの期間が長い場合等があるため、到達予測期間Ｅｔが通過期間ｔよりも長ければ、車両３０５と第２対向車両Ｅ０２とが衝突する可能性が低いと推定できる。このため、判断制御部５５は、車両３０５を走行させる。

一方、車両３０５が予測軌跡を通過完了するまでの到達予測期間が長い場合には、第２対向車両Ｅ０２が予測軌跡に到達する期間が短い場合等があるため、到達予測期間Ｅｔが通過期間ｔ以下であれば、車両３０５が第２対向車両Ｅ０２と衝突する可能性があると推定できる。このため、判断制御部５５は、車両３０５の走行を停止させる。

なお、到達予測期間Ｅｔが通過期間ｔよりも長いか否かの判断は、車両３０５と他のオブジェクトとが衝突する可能性があるか否かの判断を行う一例であり、例えば、単に到達予測期間Ｅｔが通過期間ｔよりも大きいか否かを判断するだけでなく、到達予測期間Ｅｔと通過期間ｔとの差分値が規定値以上であるか否かに基づいて判断してもよい。この場合、例えば、判断制御部５５は、規定値を大きく取ることで、通過期間ｔが到達予測期間Ｅｔより十分に小さくなれば衝突の可能性が低いと推定してもよい。

また、図１９では、車両３０５は、インフラセンサ３１が第２対向車両Ｅ０２を検知した場合、インフラシステム３０３から第２対向車両Ｅ０２の移動速度、大きさ、位置等を示す情報を取得してもよい。この場合では、インフラシステム３０３が距離ｄを算出してもよく、車両３０５が距離ｄを算出してもよい。

さらに、判断制御部５５は、車両３０５を走行又は停止させる判断を下す際に、第１共通死角領域の大きさに基づいて行う。つまり、判断制御部５５は、第１共通死角領域の大きさが所定の大きさよりも大きいか否かを判断する。

判断制御部５５は、第１共通死角領域の大きさが所定の大きさ以下であれば、第１共通死角領域内に他のオブジェクトが存在しないと判断し、車両３０５を走行させる。一方、判断制御部５５は、第１共通死角領域の大きさが所定の大きさよりも大きければ、第１共通死角領域内に他のオブジェクトが存在している可能性があるため、第１共通死角領域内に他のオブジェクトが存在していると判断し、車両３０５の走行を停止させる。

他のオブジェクトと車両３０５との衝突の可能性を算出する際に、衝突の可能性のある他のオブジェクトが人であるか自動車であるか等について、ある程度の推定を行う必要がある。ここで、衝突が想定される他のオブジェクトが人間以上の大きさであるとすると、所定の大きさは、おのずと検知を行わなければならない他のオブジェクトの最小サイズが決定される。例えば、人間を上空から見た場合に、４０ｃｍ四方以上の大きさを占めるとすると、所定の大きさは、最小の検知すべき他のオブジェクトサイズが４０ｃｍ四方となる。なお、この車両システム３５０において、死角情報は死角領域を正確に再現するため、所定の大きさは、できるだけ小さいことが好ましい。したがって、所定の大きさは、４０ｃｍ四方以上であることに限定されない。

第１共通死角領域が所定の大きさ以下となる場合では、第１共通死角領域が小さな領域であると考えられるため、第１共通死角領域の中には、検知すべき他のオブジェクトが存在していないと推定することができる。

地図データベース５６は、車両３０５の走行を可能にする地図情報を記憶する記憶装置である。地図情報は、例えば判断制御部５５が図示しない通信部によってネットワークを介して外部のサーバから平面直角座標等の地図情報を取得してもよい。なお、地図情報には、予め注視領域が含まれていてもよい。地図データベース５６は、記憶部の一例である。

情報受信部５７は、インフラシステム３０３から第１オブジェクト情報、第１死角情報等を取得する受信装置である。情報受信部５７は、取得部の一例である。なお、検知認識部５２がインフラシステム３０３から第１オブジェクト情報、第１死角情報等を取得することができてもよい。この場合、検知認識部５２が取得部の一例となる。

［動作］
次に、交通システム１の動作について、図２０を用いて説明する。

図２０は、実施の形態３に係る車両システム３５０の動作を示すシーケンス図である。図２０では、図１６のインフラシステム３０３の動作を示すシーケンス図と同様であるため、図１６のインフラシステム３０３側のフローを省略している。図１６のステップＳ２０８で出力された速度情報は、例えば図２０の後述するステップＳ３２７で取得される。

図２０に示すように、まず、判断制御部５５は、現在の車両３０５が存在する地図上での位置を算出する（Ｓ３２１）。ここで、車両３０５の地図上での位置の算出には、車載センサ５１を利用する。例えばＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）等の衛星測位システム、ＬＲＦから取得したデータ等を利用することによって、地図上での車両３０５の位置を算出してもよい。

次に、判断制御部５５は、車両３０５の地図データベース５６から注視領域の抽出を行う（Ｓ３２２）。注視領域の抽出は、車両３０５が走行中あるいは走行を予定している領域について行われる。

次に、検知認識部５２は、車載センサ５１が検知した第２検知情報を用いて、車両３０５の周りのオブジェクトの検知処理を行う。具体的には、検知認識部５２のオブジェクト統合部５３は、検知対象エリア内に存在するオブジェクトの検知を行い、第２オブジェクト情報を生成する（Ｓ３２３）。

次に、判断制御部５５は、ステップＳ３２２で抽出した注視領域内に、オブジェクト以外の対向車両等の他のオブジェクトと衝突する可能性があるか否かを判断する（Ｓ３２４）。

判断制御部５５は、他のオブジェクトと衝突する可能性があると判断した場合（Ｓ３２４でＹｅｓ）に、他のオブジェクトの速度ＶｍがＬａ／ｔｃよりも小さいか否かを判断する（Ｓ３３３）。判断制御部５５は、速度ＶｍがＬａ／ｔｃよりも小さいと判断した場合（Ｓ３３３でＹｅｓ）に、車両３０５のアクチュエータ５８に制御信号を送信し、車両３０５を走行させる（Ｓ３３２）。一方、判断制御部５５は、他のオブジェクトの速度ＶｍがＬａ／ｔｃ以上であると判断した場合（Ｓ３３３でＮｏ）に、車両３０５のアクチュエータ５８に制御信号を送信し、車両３０５の走行を停止させる（Ｓ３３４）。そして、判断制御部５５は、ステップＳ３２１に戻り同様のフローを行う。他のオブジェクトが存在しているか否かを判断する方法については後述する。

一方、他のオブジェクトと衝突する可能性がないと、判断制御部５５が判断した場合（Ｓ３２４でＮｏ）に、検知認識部５２は、オブジェクト統合部５３が算出した第２オブジェクト情報を用いて、第２死角情報を生成する（Ｓ３２５）。なお、他のオブジェクトと衝突する可能性がないには、他のオブジェクトと衝突する可能性が低い場合も含まれる。後述するステップＳ３２８においても同様である。

次に、判断制御部５５は、オブジェクトによって生じる死角領域と注視領域とが共通する第２共通死角領域が存在するか否かを判断する（Ｓ３２６）。

判断制御部５５は、第２共通死角領域が存在すると判断した場合（Ｓ３２６でＹｅｓ）に、インフラシステム３０３から取得した第１オブジェクト情報および第１死角情報を取得する（Ｓ３２７）。

一方、判断制御部５５は、第２共通死角領域が存在していないと判断した場合（Ｓ３２６でＮｏ）に、他のオブジェクトが検知されない場合に、車両３０５のアクチュエータ５８に制御信号を送信し、車両３０５を走行させる（Ｓ３３２）。つまり、注視領域と第２死角情報が示す死角領域とが共通している死角領域が存在していない場合に、注視領域内に死角が存在していないと言える。このため、車両３０５の走行によって他のオブジェクトと衝突する危険性が低いと考えられ、判断制御部５５は、他のオブジェクトが検知されない場合に、車両３０５を走行させる（Ｓ３３２）。そして、判断制御部５５は、ステップＳ３２１に戻り同様のフローを行う。

なお、ステップＳ３２６でＮｏであっても、他のオブジェクトが検知された場合には、判断制御部５５は車両３０５の走行を停止させ、他のオブジェクトが検知されなくなった場合に、判断制御部５５は車両３０５を走行させる。

次に、判断制御部５５は、ステップＳ３２７でインフラシステム３０３から取得した第１オブジェクト情報および第１死角情報に基づいて、ステップＳ３２２で抽出した注視領域内に、他のオブジェクトと衝突する可能性があるか否かを判断する（Ｓ３２８）。他のオブジェクトが存在しているか否かを判断する方法については後述する。

判断制御部５５は、注視領域内に他のオブジェクトと衝突する可能性があると判断した場合（Ｓ３２８でＹｅｓ）に、車両３０５のアクチュエータ５８に制御信号を送信し、Ｓ３３３に進みＳ３３３の処理を行う。

一方、注視領域内に他のオブジェクトと衝突する可能性がないと、判断制御部５５が判断した場合（Ｓ３２８でＮｏ）に、検知認識部５２は、マップ情報を判断制御部５５に出力する。具体的には、オブジェクト統合部５３が第２オブジェクト情報と第１オブジェクト情報とを地図情報に統合したオブジェクトマップ情報を出力し、死角情報統合部５４がオブジェクトマップ情報に第２死角情報と第１死角情報とを統合したマップ情報を出力する（Ｓ３２９）。

次に、判断制御部５５は、マップ情報に基づいて、第１死角情報が示す死角領域と、第２死角情報が示す死角領域とに共通する第１共通死角領域が存在するか否かを判断する（Ｓ３３０）。

判断制御部５５は、第１共通死角領域が存在していると判断した場合（Ｓ３３０でＹｅｓ）に、無視できる死角領域であるか否かを判断する（Ｓ３３１）。無視できる死角領域であるか否かの判断については、後述する。

一方、判断制御部５５は、第１共通死角領域が存在していないと判断した場合（Ｓ３３０でＮｏ）に、インフラセンサ３１の死角領域と車載センサ５１の死角領域とが共通する死角が存在していないことを意味する。このため、判断制御部５５は、他のオブジェクトが検知されない場合に、車両３０５のアクチュエータ５８に制御信号を送信し、車両３０５を走行させる（Ｓ３３２）。

なお、ステップＳ３３０でＮｏであっても、他のオブジェクトが検知された場合には、判断制御部５５は車両３０５の走行を停止させ、他のオブジェクトが検知されなくなった場合に、判断制御部５５は車両３０５を走行させる。

判断制御部５５は、無視できる死角領域であると判断した場合（Ｓ３３１でＹｅｓ）に、車両３０５を走行させる（Ｓ３３２）。そして、判断制御部５５は、ステップＳ３２１に戻り同様のフローを行う。

一方、判断制御部５５は、無視できる死角領域ではないと判断した場合（Ｓ３３１でＮｏ）に、ステップＳ３３３に進む。

他のオブジェクトと車両３０５とが衝突する可能性の判断については、図９及び図１０と同様であるため、その説明を省略する。

［作用効果］
次に、本実施の形態における車両システム３５０の作用効果について説明する。

このような車両システム３５０において、情報受信部５７は、インフラセンサ３１が検知したオブジェクトから、インフラセンサ３１からオブジェクトを見て死角となる第１死角情報を取得する。検知認識部５２は、オブジェクトを検知する車載センサ５１から見た場合における死角となる第２死角情報を生成する。死角情報統合部５４は、第１死角情報および第２死角情報に基づく各々の死角領域を統合することにより、インフラセンサ３１からオブジェクトを見た場合と、車載センサ５１からオブジェクトを見た場合とによる共通する死角となる第１共通死角領域が存在していることを認識することができる。この車両システム３５０では、第１共通死角領域を用いれば、車両３０５が安全に走行を行うことができる。

また、判断制御部５５は、共通死角情報に基づいて、車両３０５の走行を制御することができる。例えば、判断制御部５５は、第１共通死角情報が存在する場合に車両３０５の走行を停止し、第１共通死角情報が存在しない場合に車両３０５を走行することができる。

また、本実施の形態に係る車両システム３５０において、判断制御部５５は、第１共通死角領域の大きさが所定の大きさ以下であれば、第１共通死角領域内に他のオブジェクトが存在しないと判断することができる。このため、検知すべき他のオブジェクトの最小サイズとなる所定の大きさを決定しておけば、所定の大きさを閾値として、小さな死角領域を無視することができる。この場合、判断制御部５５は、車両３０５を走行させる判断を行うことができる。

また、判断制御部５５は、第１共通死角領域の大きさが所定の大きさよりも大きければ、第１共通死角領域内に他のオブジェクトが存在していると判断することができる。つまり、判断制御部５５は、第１共通死角領域内に他のオブジェクトが存在している可能性があるため、車両３０５の走行を停止させる判断を行うことができる。

このため、この車両システム３５０では、車両３０５が走行可能であると判断する機会を増加させることができ、かつ、車両３０５とオブジェクトとが衝突するといった、車両３０５走行時の安全性の低下を招き難い。その結果、この車両システム３５０では、車両３０５の走行効率を向上させることができる。

また、本実施の形態に係る車両システム３５０において、判断制御部５５は、オブジェクトの走行方向および速度に基づいて注視領域を抽出し、注視領域にオブジェクトが存在している場合に、車両３０５の走行を停止させる。このため、車両３０５からオブジェクトを見た場合に、オブジェクトの死角領域に他のオブジェクトが存在していても、車両３０５と他のオブジェクトとの衝突を回避することができる。このため、車両３０５は、安全に走行を行うことができる。

また、本実施の形態に係る車両システム３５０では、地図情報に第１死角情報および第２死角情報を重ね合わせるため、地図情報に第１共通死角領域をマッピングすることができる。このため、判断制御部５５は、第１共通死角領域が示された地図情報に基づいて車両３０５の走行を制御することができる。

また、本実施の形態に係る車両システム３５０では、到達予測期間Ｅｔが通過期間ｔよりも大きい場合、オブジェクトの移動速度が遅いため、車両３０５がオブジェクトと衝突する可能性が低いと推定できる。また、到達予測期間Ｅｔが通過期間ｔ以下である場合、オブジェクトの移動速度が速いため、車両３０５が第２対向車両Ｅ０２と衝突する可能性があると推定できる。このため、判断制御部５５は、到達予測期間Ｅｔが通過期間ｔよりも大きい場合に車両３０５を走行させ、到達予測期間Ｅｔが通過期間ｔ以下である場合に車両３０５の走行を停止させるように制御する。このため、この車両システム３５０では、より、車両３０５が安全に走行を行うことができる。

また、本実施の形態に係る車両システム３５０では、オブジェクト統合部５３が第１オブジェクト情報と第２オブジェクト情報とを統合するため、オブジェクトの位置および速度等の情報を精度良く検知することができる。このため、オブジェクトの位置および速度等を確認することができる。

（その他変形例）
以上、本開示の実施の形態１～３に係る車両システム、車両情報処理方法、プログラムおよび交通システムについて説明したが、本開示の実施の形態１～３は上述の実施の形態１～３に限定されるものではない。

例えば、上記実施の形態１～３において、１つのインフラセンサに限定されず、複数のインフラセンサを用いてもよい。図１２は、車載センサ５１および複数のインフラセンサ３１からそれぞれオブジェクトを見た場合に生じる死角領域を示す模式図である。具体的には、図１２に示すように、２つのインフラセンサ３１、１３１が交差点の周囲に存在している。インフラセンサ３１が第１死角情報を車両５に提供する場合に、第１共通死角領域Ｅ１ａを抽出することができる。また、インフラセンサ３１から見て交差点の対角線上にインフラセンサ１３１が設置されたとすると、インフラセンサ１３１のから見て対向車両Ｅ０３によって生じる死角領域はＥ１２となる。ここで、インフラセンサ１３１および車両５に共通する第１共通死角領域Ｅ１０とインフラセンサ１３１によって生じる死角領域Ｅ１２とから、重複する死角領域は存在しない。すなわち、車両５から見て死角であった死角領域のすべてがインフラセンサ３１、１３１からの検知によって検知可能になっているということがわかる。車両システムでは、車両システム内の検知認識部によって複数のインフラセンサ３１からの情報を統合し、判断制御部で注視領域に死角が残っていないかどうかを確認するため、インフラセンサ３１を複数設置し検知可能な領域においては、より多くの範囲についての情報を判断制御部で利用することができる。

また、上記実施の形態１～３において、例えば車両が方向転換する場合、判断制御部は、車載センサが検知した第２検知情報に基づいて、対向車両の方向指示器の点滅状況、対向車両が道路上のどのレーンに存在しているか等から対向車両の軌道を予測してもよい。例えば、対向車両の方向指示器が右折する指示を出していた場合は、車両側から見て左側に曲がると認識できる。また、対向車両が道路上の右折レーンに存在している場合には、方向指示器が点滅していなくても、その後に車両側から見て左側に曲がると認識できる。

また、上記実施の形態１～３において、情報生成部は、オブジェクトの速度を検知し、オブジェクトの速度が所定速度以下であれば、他のオブジェクトの速度を推定してもよい。この構成によれば、オブジェクトの速度が所定速度以下であれば、オブジェクトの進行速度が遅いと判断できる。この場合、インフラセンサ側からオブジェクトを見れば、オブジェクトによって生じている死角領域から他のオブジェクトが突然検知される場合がある。このため、情報生成部は、オブジェクトの速度が所定速度以下であれば、他のオブジェクトの速度を推定する。また、オブジェクトの速度が所定速度よりも大きければ、死角領域に他のオブジェクトが存在していても、車両とオブジェクトとが衝突する可能性があるため、車両は、走行を停止する。このため、車両は、走行することが出来るため、効率的な運行を実現することができる。

また、上記実施の形態１、２において、車両システムは、実施の形態３の地図データベースを有していてもよい。この場合、判断制御部は、地図データベースから、車両の周囲の地図情報を読み出し、インフラシステムから得た第１オブジェクト情報および第１死角情報を地図情報にマッピングした情報を生成し、この情報を外部装置に出力してもよい。

また、上記実施の形態２、３において、実施の形態１に上記実施の形態２、３を組み合わせることで、例えば、車両が交差点において曲がる場合に、車両に対する第１対向車両が存在する環境下では、対向車両によって死角領域が生じる。この場合において、車両は、死角領域に隠れた第２対向車両が存在しているか否かを推定することで、車両にとって交差点に死角領域が生じていても、車両は曲がることができるか否かを判断することができる。つまり、単に安全だけを考えれば、停止しておればよいと考えられるが、車両の運行効率という観点から、死角が存在しなくなるまで車両を停止させておくことは現実的でない。このように、車両は曲がることができるか否かを判断することで、車両の運行効率を向上させることができる。

また、上記実施の形態１～３において、各処理部は典型的には集積回路であるＬＳＩとして実現される。これらは個別に１チップ化されてもよいし、一部又は全てを含むように１チップ化されてもよい。

また、集積回路化はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後にプログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、又はＬＳＩ内部の回路セルの接続および設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用してもよい。

なお、上記各実施の形態１～３において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。

また、上記で用いた数字は、全て本開示を具体的に説明するために例示するものであり、本開示の実施の形態１～３は例示された数字に制限されない。

また、ブロック図における機能ブロックの分割は一例であり、複数の機能ブロックを一つの機能ブロックとして実現したり、一つの機能ブロックを複数に分割したり、一部の機能を他の機能ブロックに移してもよい。また、類似する機能を有する複数の機能ブロックの機能を単一のハードウェア又はソフトウェアが並列又は時分割に処理してもよい。

また、フローチャートにおける各ステップが実行される順序は、本開示を具体的に説明するために例示するためのものであり、上記以外の順序であってもよい。また、上記ステップの一部が、他のステップと同時（並列）に実行されてもよい。

以上、一つまたは複数の態様に係る車両システム、車両情報処理方法、プログラムおよび交通システムについて、実施の形態１～３に基づいて説明したが、本開示の実施の形態１～３は当該複数の態様に限定されるものではない。本開示の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態１～３に施したものや、異なる実施の形態１～３における構成要素を組み合わせて構築される形態も、一つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。

本開示は、車両走行時の安全性を高めるためのシステムとして交通事故の予防等に有用である。

１、２００、３００ 交通システム
３、２０３、３０３ インフラシステム
５、２０５、３０５ 車両
３１、１３１ インフラセンサ
３３、２３３ センシング情報生成部（情報生成部）
５０、２５０、３５０ 車両システム
５１ 車載センサ
５２ 検知認識部
５３ オブジェクト統合部（統合部）
５４ 死角情報統合部（統合部）
５５ 判断制御部
５６ 地図データベース（記憶部）
５７ 情報受信部（取得部）

Claims (13)

1. 周囲のオブジェクトを検知するインフラセンサから見た場合における、前記オブジェクトによって生じる死角領域を示す第１死角情報を、前記インフラセンサを有するインフラシステムから取得する取得部と、
   前記オブジェクトを検知する車載センサから見た場合における、前記オブジェクトによって生じる死角領域を示す第２死角情報を生成する検知認識部とを備え、
   前記検知認識部は、前記第１死角情報および前記第２死角情報に基づく各々の死角領域に共通する第１共通死角領域を示す共通死角情報を外部装置に出力する統合部を有し、
   さらに、前記共通死角情報に基づいて車両の走行を制御する判断制御部を備え、
   前記判断制御部は、
   前記車両を運転する際に注意しなければならない領域である注視領域を抽出し、
   前記車載センサから見た場合における、前記オブジェクトによって生じる死角領域と前記注視領域とが共通する第２共通死角領域が生じている場合に、前記車両の走行を停止させる
   車両システム。
2. 前記第１死角情報と前記第２死角情報は死角領域が異なる
   請求項１に記載の車両システム。
3. 前記判断制御部は、
   前記第１共通死角領域の大きさが所定の大きさよりも大きいか否かを判断し、
   前記第１共通死角領域の大きさが前記所定の大きさ以下であれば、前記車両を走行させ、
   前記第１共通死角領域の大きさが前記所定の大きさよりも大きければ、前記車両の走行を停止させる
   請求項１に記載の車両システム。
4. さらに、前記車両の走行を可能にする地図情報が格納される記憶部を備え、
   前記判断制御部は、少なくとも前記地図情報に前記第１死角情報および前記第２死角情報を重ね合わせる
   請求項１～３のいずれか１項に記載の車両システム。
5. 前記判断制御部は、
   前記車両が所定の走行を開始してから前記所定の走行を完了するまでの予測軌跡を推定し、
   前記オブジェクトによって生じる前記死角領域に存在すると推定される他のオブジェクトが前記予測軌跡に到達するまでの推定される到達予測期間が、前記車両が予測軌跡を通過完了するまでに推定される通過期間よりも長いか否かを判断し、
   前記到達予測期間が前記通過期間よりも長い場合、前記車両を走行させ、
   前記到達予測期間が前記通過期間以下である場合、前記車両の走行を停止させる
   請求項１～４のいずれか１項に記載の車両システム。
6. 前記取得部は、さらに、インフラセンサから見た場合における、前記周囲のオブジェクトに関する第１オブジェクト情報を取得し、
   前記検知認識部は、さらに、前記車載センサから見た場合における、前記周囲のオブジェクトに関する第２オブジェクト情報を出力し、
   前記統合部は、さらに、前記第１オブジェクト情報と、前記第２オブジェクト情報とを統合する
   請求項１～５のいずれか１項に記載の車両システム。
7. 車両システムにより実施される車両情報処理方法であって、
   周囲のオブジェクトを検知するインフラセンサから見た場合における、前記オブジェクトによって生じる死角領域を示す第１死角情報を、前記インフラセンサを有するインフラシステムから取得し、
   前記オブジェクトを検知する車載センサから見た場合における、前記オブジェクトによって生じる死角領域を示す第２死角情報を生成し、
   前記第１死角情報および前記第２死角情報に基づく各々の死角領域に共通する第１共通死角領域を示す共通死角情報を外部装置に出力することを含み、
   さらに、前記共通死角情報に基づいて車両の走行を制御し、
   前記車両の走行の制御は、
   前記車両を運転する際に注意しなければならない領域である注視領域を抽出し、
   前記車載センサから見た場合における、前記オブジェクトによって生じる死角領域と前記注視領域とが共通する第２共通死角領域が生じている場合に、前記車両の走行を停止させる
   車両情報処理方法。
8. 請求項７に記載の車両情報処理方法をコンピュータに実行させる
   プログラム。
9. 周囲のオブジェクトを検知するインフラセンサと、前記インフラセンサから見た場合における、前記オブジェクトによって生じる死角領域を示す第１死角情報を車両に出力する情報生成部とを有するインフラシステムと、
   前記オブジェクトを検知する車載センサと、前記オブジェクトを前記車載センサから見た場合における、前記オブジェクトによって生じる死角領域を示す第２死角情報を生成する検知認識部と、前記第１死角情報および前記第２死角情報に基づく各々の死角領域に共通する第１共通死角領域を示す共通死角情報を外部装置に出力する統合部とを有する車両システムと備え、
   前記情報生成部は、さらに、前記インフラセンサが検知を行う所定期間と、前記インフラセンサから前記オブジェクトを見た奥行き方向における前記死角領域の長さとに基づいて、前記オブジェクトによって生じる前記死角領域に存在すると推定される他のオブジェクトの速度を算出し、前記速度を示す速度情報を前記車両に出力する
   交通システム。
10. 請求項１～６のいずれか１項に記載の車両システムと通信を行うインフラシステムであって、
    周囲に存在するオブジェクトを検知するインフラセンサと、
    前記インフラセンサが検知した前記オブジェクトによって前記インフラセンサに生じる死角領域を抽出する情報生成部とを備え、
    前記情報生成部は、さらに、前記インフラセンサが検知を行う所定期間と、前記インフラセンサから前記オブジェクトを見た奥行き方向における前記死角領域の長さとに基づいて、前記オブジェクトによって生じる前記死角領域に存在すると推定される他のオブジェクトの速度を算出し、前記速度を示す速度情報を前記車両に出力する
    インフラシステム。
11. 前記所定期間は、第１の時点から第２の時点までの前記オブジェクトを検知した検知期間であり、
    前記死角領域の長さは、前記検知期間に前記オブジェクトが進んだ距離と、前記第１の時点における死角領域の長さとの和である
    請求項１０に記載のインフラシステム。
12. 前記所定期間は、前記インフラセンサが周期的に検知するサンプリング周期である
    請求項１０に記載のインフラシステム。
13. 請求項１～６のいずれか１項に記載の車両システムと通信を行うインフラシステムにより実施されるインフラ情報処理方法であって、
    周囲に存在するオブジェクトをインフラセンサが検知し、
    前記インフラセンサが検知した前記オブジェクトによって前記インフラセンサに生じる死角領域を抽出し、
    前記インフラセンサが検知を行う所定期間と、前記インフラセンサから前記オブジェクトを見た奥行き方向における前記死角領域の長さとに基づいて、前記オブジェクトによって生じる前記死角領域に存在すると推定される他のオブジェクトの速度を算出し、前記速度を示す速度情報を前記車両に出力することを含む
    インフラ情報処理方法。

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