JP7321400B1 - Estimation device and estimation method - Google Patents
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Abstract
【課題】より簡易な構成により、車両から送信される位置登録信号を利用した車両の進行方向の推定を行うことを目的とする。【解決手段】複数の通信エリアＡ１～Ａｎにわたって存在する道路を走行する車両の進行方向を推定する推定装置１であって、道路を構成する各区間をカバーする各通信エリアＡ１～Ａｎの各基地局ＢＳ１～ＢＳｎで受信された、車両からの位置登録信号に関連付けられている、車両が各通信エリアＡ１～Ａｎを跨いだ際の車両の３次元位置情報を収集する第１収集部１０と、各基地局ＢＳ１～ＢＳｎで受信された位置登録信号に関連付けられている車両の３次元位置情報を未知の入力として学習済みの分類器に与え、学習済みの分類器の演算を行って、車両の進行方向に関する分類クラスを出力する分類部１４と、分類部１４が出力した分類クラスに基づいて、車両の進行方向を提示する提示部１７とを備える。【選択図】図１An object of the present invention is to estimate the traveling direction of a vehicle using a position registration signal transmitted from the vehicle with a simpler configuration. An estimating device 1 for estimating the traveling direction of a vehicle traveling on a road existing over a plurality of communication areas A1 to An, and each base of each communication area A1 to An covering each section constituting the road. a first collection unit 10 that collects three-dimensional position information of the vehicle when the vehicle crosses each of the communication areas A1 to An, which is associated with the position registration signals from the vehicle received by the stations BS1 to BSn; The three-dimensional position information of the vehicle associated with the position registration signals received by each of the base stations BS1 to BSn is given as an unknown input to the learned classifier, and the learned classifier performs an operation to determine the position of the vehicle. A classification unit 14 for outputting a classification class related to the direction of travel, and a presentation unit 17 for presenting the direction of travel of the vehicle based on the classification class output by the classification unit 14 are provided. [Selection drawing] Fig. 1
Description
本発明は、推定装置および推定方法に関し、特に車両の進行方向を推定する技術に関する。 The present invention relates to an estimating device and an estimating method, and more particularly to technology for estimating the traveling direction of a vehicle.
移動体端末が基地局のエリアを跨ぐ際には、基地局を介してコアネットワークに位置登録信号を送信し、どの通信エリアに在圏するのかを明らかにする。位置登録信号を用いることで、通信エリアを跨いだ通信においてもシームレスなハンドオーバが実現される。 When a mobile terminal straddles the area of a base station, it transmits a location registration signal to the core network via the base station to clarify which communication area it is in. By using the location registration signal, seamless handover is realized even in communication across communication areas.
このような位置登録信号の性質を利用して、移動体端末の位置を基地局の通信エリア単位で把握する技術が知られている。例えば、特許文献１は、複数の通信エリアを跨いで移動する通信端末からの位置登録信号によって示される通信端末の在圏情報を時系列で取得して、通信端末の移動状況を解析する技術を開示している。 There is known a technique for grasping the position of a mobile terminal for each communication area of a base station by using such properties of a position registration signal. For example, Patent Literature 1 discloses a technology for analyzing the movement status of communication terminals by acquiring, in chronological order, location information of communication terminals indicated by location registration signals from communication terminals that move across multiple communication areas. disclosed.
また、特許文献２は、車両に搭載された通信端末を利用して、通信端末からの位置登録信号が示す位置情報を、車両の位置情報として用いる技術を開示している。さらに、特許文献２では、車両に搭載された通信端末の位置登録情報によって、車両が走行する路線を推定し、推定された路線の駅に設置されている基地局の情報などのメタデータと位置登録情報とを照合して、車両の進行方向を推定する技術を開示している。 Further, Patent Literature 2 discloses a technique of using a communication terminal mounted on a vehicle and using position information indicated by a position registration signal from the communication terminal as position information of the vehicle. Furthermore, in Patent Document 2, a route on which a vehicle travels is estimated based on position registration information of a communication terminal mounted on the vehicle, and metadata such as information on base stations installed at stations on the estimated route and position information are stored. It discloses a technique for estimating the traveling direction of a vehicle by comparing it with registered information.
しかし、従来の技術では、位置登録信号を利用して車両の進行方向を推定する場合には、道路情報などの膨大なメタデータが必要となり、データベースのデータ量が増大する問題があった。このように、従来の技術では、より簡易な構成により、車両から送信される位置登録信号を利用した車両の進行方向の推定を行うことができなかった。 However, with the conventional technology, when estimating the traveling direction of a vehicle using a location registration signal, a huge amount of metadata such as road information is required, and there is a problem that the amount of data in the database increases. As described above, with the conventional technology, it was not possible to estimate the traveling direction of the vehicle using the position registration signal transmitted from the vehicle with a simpler configuration.
本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、より簡易な構成により、車両から送信される位置登録信号を利用した車両の進行方向の推定を行うことを目的とする。 SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-described problems, and an object of the present invention is to estimate the traveling direction of a vehicle using a position registration signal transmitted from the vehicle with a simpler configuration.
上述した課題を解決するために、本発明に係る推定装置は、複数の通信エリアにわたって存在する道路を走行する車両の進行方向を推定する推定装置であって、前記道路を構成する各区間をカバーする各通信エリアの各基地局で受信された前記車両からの位置登録信号に関連付けられている、前記車両が前記各通信エリアを跨いだ際の前記車両の３次元位置情報を収集するように構成された第１収集部と、前記各基地局で受信された前記位置登録信号に関連付けられている前記車両の前記３次元位置情報を未知の入力として学習済みの分類器に与え、前記学習済みの分類器の演算を行って、前記車両の進行方向に関する分類クラスを出力するように構成された分類部と、前記分類部が出力した前記分類クラスに基づいて、前記車両の進行方向を提示するように構成された提示部とを備える。 In order to solve the above-described problems, an estimating device according to the present invention is an estimating device that estimates the traveling direction of a vehicle traveling on a road that exists over a plurality of communication areas, and covers each section that constitutes the road. configured to collect three-dimensional position information of the vehicle when the vehicle straddles each communication area, which is associated with a position registration signal from the vehicle received by each base station in each communication area. and the three-dimensional position information of the vehicle associated with the position registration signal received by each of the base stations as an unknown input to a learned classifier, a classifier configured to perform a classifier operation and output a classification class related to the direction of travel of the vehicle; and a classifier configured to present the direction of travel of the vehicle based on the classification class output by the classifier. and a presenting unit configured to:
また、本発明に係る推定装置において、さらに、前記車両が前記各通信エリアを跨いだ際の前記車両の前記３次元位置情報に対して、予め設定された前記車両の進行方向に関する情報をラベル付けした教師データを用いて、前記車両が前記各通信エリアを跨いだ際の前記車両の前記３次元位置情報と、前記車両の進行方向との関係を学習し、前記学習済みの分類器を構築するように構成された学習部を備えていてもよい。 In the estimating apparatus according to the present invention, the three-dimensional position information of the vehicle when the vehicle straddles the communication areas is further labeled with information related to a preset traveling direction of the vehicle. learning the relationship between the three-dimensional position information of the vehicle when the vehicle straddles the communication areas and the traveling direction of the vehicle, using the training data obtained by the training, and constructing the learned classifier. A learning unit configured as above may be provided.
また、本発明に係る推定装置において、さらに、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された日時を示す情報を収集するように構成された第２収集部と、前記分類部によって出力された前記分類クラスに基づく前記車両の進行方向、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された前記日時を示す情報、および、前記各通信エリアの直径に基づいて、前記車両の速度を求めるように構成された第１算出部と、を備え、前記提示部は、求められた前記車両の前記速度を提示してもよい。 Further, in the estimation apparatus according to the present invention, a second collection unit configured to collect information indicating the date and time when the location registration signal was received by each of the base stations; The speed of the vehicle is obtained based on the traveling direction of the vehicle based on the classification class, the information indicating the date and time when the location registration signal was received by each of the base stations, and the diameter of each of the communication areas. and a configured first calculator, wherein the presentation unit presents the determined speed of the vehicle.
また、本発明に係る推定装置において、さらに、前記第１算出部によって算出された前記車両の前記速度、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された前記日時を示す情報、および、前記各通信エリアの直径に基づいて、指定された時刻において、前記車両が走行することになる通信エリアを求めるように構成された第２算出部を備え、前記提示部は、求められた前記車両が走行することになる前記通信エリアに関する情報を提示してもよい。 Further, in the estimation apparatus according to the present invention, the velocity of the vehicle calculated by the first calculation unit, information indicating the date and time when the location registration signal was received by each of the base stations, and A second calculation unit configured to obtain a communication area in which the vehicle will travel at a specified time based on the diameter of the communication area, Information may be presented regarding the coverage areas that will be covered.
また、本発明に係る推定装置において、前記各基地局で受信された前記位置登録信号に関連付けられている前記車両の前記３次元位置情報は、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された前記日時を示す情報とともに、所定の通信規格のコアネットワークに含まれる、加入者情報を管理する統合データリポジトリに記憶され、前記第１収集部は、前記統合データリポジトリから、前記各基地局で受信された前記位置登録信号に関連付けられた前記車両の前記３次元位置情報を収集し、前記第２収集部は、前記統合データリポジトリから、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された前記日時を示す情報を収集してもよい。 Further, in the estimation apparatus according to the present invention, the three-dimensional position information of the vehicle associated with the position registration signal received at each base station is obtained by obtaining the position registration signal received at each base station. stored in an integrated data repository for managing subscriber information included in a core network conforming to a predetermined communication standard, together with information indicating the date and time; The second collection unit collects the three-dimensional position information of the vehicle associated with the position registration signal obtained from the integrated data repository, and collects the date and time when the position registration signal was received at each of the base stations from the integrated data repository. You may collect information that indicates
上述した課題を解決するために、本発明に係る推定方法は、複数の通信エリアにわたって存在する道路を走行する車両の進行方向を推定する推定方法であって、前記道路を構成する各区間をカバーする各通信エリアの各基地局で受信された前記車両からの位置登録信号に関連付けられている、前記車両が前記各通信エリアを跨いだ際の前記車両の３次元位置情報を収集する第１ステップと、前記各基地局で受信された前記位置登録信号に関連付けられている前記車両の前記３次元位置情報を未知の入力として学習済みの分類器に与え、前記学習済みの分類器の演算を行って、前記車両の進行方向に関する分類クラスを出力する第２ステップと、前記第２ステップで出力した前記分類クラスに基づいて、前記車両の進行方向を提示する第３ステップとを備える。 In order to solve the above-described problems, an estimation method according to the present invention is an estimation method for estimating the traveling direction of a vehicle traveling on a road that exists over a plurality of communication areas, and covers each section that constitutes the road. a first step of collecting three-dimensional position information of the vehicle when the vehicle crosses each communication area, which is associated with the position registration signal from the vehicle received by each base station in each communication area and providing the three-dimensional position information of the vehicle associated with the position registration signal received by each base station as an unknown input to a learned classifier, and performing an operation of the learned classifier. a second step of outputting a classification class related to the traveling direction of the vehicle; and a third step of presenting the traveling direction of the vehicle based on the classification class output in the second step.
また、本発明に係る推定方法において、さらに、前記車両が前記各通信エリアを跨いだ際の前記車両の前記３次元位置情報に対して、予め設定された前記車両の進行方向に関する情報をラベル付けした教師データを用いて、前記車両が前記各通信エリアを跨いだ際の前記車両の前記３次元位置情報と、前記車両の進行方向との関係を学習し、前記学習済みの分類器を構築する第４ステップを備えていてもよい。 Further, in the estimation method according to the present invention, the three-dimensional position information of the vehicle when the vehicle straddles the respective communication areas is labeled with information related to a preset traveling direction of the vehicle. learning the relationship between the three-dimensional position information of the vehicle when the vehicle straddles the communication areas and the traveling direction of the vehicle, using the training data obtained by the training, and constructing the learned classifier. A fourth step may be provided.
また、本発明に係る推定方法において、さらに、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された日時を示す情報を収集する第５ステップと、前記第２ステップで出力された前記分類クラスに基づく前記車両の進行方向、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された前記日時を示す情報、および、前記各通信エリアの直径に基づいて、前記車両の速度を求める第６ステップと、を備え、前記第３ステップは、求められた前記車両の前記速度を提示してもよい。 Further, in the estimation method according to the present invention, a fifth step of collecting information indicating the date and time when the location registration signal was received by each of the base stations; a sixth step of determining the speed of the vehicle based on the traveling direction of the vehicle, the information indicating the date and time when the location registration signal was received by each of the base stations, and the diameter of each of the communication areas; , the third step may present the determined speed of the vehicle.
また、本発明に係る推定方法において、さらに、前記第６ステップで算出された前記車両の前記速度、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された前記日時を示す情報、および、前記各通信エリアの直径に基づいて、指定された時刻において、前記車両が走行することになる通信エリアを求める第７ステップを備え、前記第３ステップは、求められた前記車両が走行することになる前記通信エリアに関する情報を提示してもよい。 Further, in the estimation method according to the present invention, the speed of the vehicle calculated in the sixth step, information indicating the date and time when the location registration signal was received at each of the base stations, and each of the communication a seventh step of obtaining a communication area in which the vehicle will travel at a specified time based on the diameter of the area; Information about the area may be presented.
また、本発明に係る推定方法において、前記各基地局で受信された前記位置登録信号に関連付けられている前記車両の前記３次元位置情報は、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された前記日時を示す情報とともに、所定の通信規格のコアネットワークに含まれる、加入者情報を管理する統合データリポジトリに記憶され、前記第１ステップは、前記統合データリポジトリから、前記各基地局で受信された前記位置登録信号に関連付けられた前記車両の前記３次元位置情報を収集し、前記第５ステップは、前記統合データリポジトリから、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された前記日時を示す情報を収集してもよい。 Further, in the estimation method according to the present invention, the three-dimensional position information of the vehicle associated with the position registration signal received at each of the base stations is obtained from the position registration signal received at each of the base stations. stored in an integrated data repository for managing subscriber information included in a core network of a predetermined communication standard together with information indicating the date and time; collecting the three-dimensional location information of the vehicle associated with the location registration signal, and the fifth step indicates the date and time when the location registration signal was received at each of the base stations from the integrated data repository. Information may be collected.
本発明によれば、道路を構成する各区間をカバーする各通信エリアの各基地局で受信された車両からの位置登録信号に関連付けられている、車両が各通信エリアを跨いだ際の車両の３次元位置情報を収集し、各基地局で受信された位置登録信号に関連付けられている車両の３次元位置情報を未知の入力として学習済みの分類器に与え、学習済みの分類器の演算を行って、車両の進行方向に関する分類クラスを出力する。そのため、より簡易な構成により、車両から送信される位置登録信号を利用した車両の進行方向の推定を行うことができる。 According to the present invention, when a vehicle straddles each communication area, it is associated with a location registration signal from the vehicle received by each base station in each communication area covering each section constituting a road. 3D position information is collected, the 3D position information of the vehicle associated with the position registration signal received by each base station is given as an unknown input to the learned classifier, and the operation of the learned classifier is performed. to output the classification class for the direction of travel of the vehicle. Therefore, with a simpler configuration, it is possible to estimate the traveling direction of the vehicle using the position registration signal transmitted from the vehicle.
以下、本発明の好適な実施の形態について、図１から図１０を参照して詳細に説明する。なお、以下の説明では、推定装置１が、５Ｇ通信規格の移動通信システムを利用する場合を例に挙げるが、推定装置１は４Ｇ通信規格の移動通信システムを利用する構成であってもよい。 Preferred embodiments of the present invention will now be described in detail with reference to FIGS. 1 to 10. FIG. In the following description, a case where the estimating device 1 uses a 5G communication standard mobile communication system is taken as an example, but the estimating device 1 may be configured to use a 4G communication standard mobile communication system.
［推定システムの構成］
まず、本発明の実施の形態に係る推定装置１を備える推定システムの概要について説明する。図１に示すように、推定システムは、高速道路などの幹線道路（道路）を、例えば、上り、下りというように異なる進行方向で走行することができる車両の進行方向を推定する。推定を行う幹線道路は、５Ｇ移動通信システムを構築する基地局ＢＳ１，ＢＳ２，ＢＳ３，・・・，ＢＳｎの各々の通信エリアＡ１，Ａ２，Ａ３，・・・，Ａｎによって規定される。
[Estimation system configuration]
First, an outline of an estimation system including the estimation device 1 according to the embodiment of the present invention will be described. As shown in FIG. 1, the estimation system estimates the direction of travel of a vehicle that can travel in different directions, such as uphill and downhill, on a main road (road) such as a highway. , An of each of the base stations BS1, BS2, BS3, . . . , BSn constructing the 5G mobile communication system.
図１に示すように、各基地局ＢＳ１～ＢＳｎの通信エリアＡ１～Ａｎは、幹線道路を構成する各区間をカバーするように配置されている。なお、以下の説明では、「通信エリアＡ１～Ａｎ」といった場合に、通信エリアＡ１～Ａｎがそれぞれカバーする幹線道路の区間と同義として用いる場合がある。 As shown in FIG. 1, the communication areas A1 to An of the base stations BS1 to BSn are arranged so as to cover each section forming a trunk road. In the following description, the term "communication areas A1 to An" may be used synonymously with the section of the main road covered by each of the communication areas A1 to An.
また、図１では、一例として、複数の通信エリアＡ１～Ａｎが、一つの幹線道路をカバーし、この幹線道路においての車両の進行方向が、上りであるか下りであるかを推定する場合を示している。しかし、複数の通信エリアＡ１～Ａｎがカバーする幹線道路は、複数の幹線道路が含まれ、さらに、それぞれの幹線道路が交差、合流、あるいは分流等する場合が含まれる。 Further, in FIG. 1, as an example, a plurality of communication areas A1 to An cover one trunk road, and a case is assumed in which it is estimated whether the traveling direction of the vehicle on this trunk road is uphill or downhill. showing. However, the arterial roads covered by the plurality of communication areas A1 to An include a plurality of arterial roads, and furthermore, cases where the respective arterial roads intersect, merge, or diverge.
図２に示す幹線道路の構造例では、上りの車線と、下りの車線とが、平面的に配置されている。一方、図３の例では、上りの車線が上段に配置され、下りの車線が下段に配置された３次元構造を有する。このように本実施の形態において、車両が走行する幹線道路には、複数の幹線道路が立体または平面交差、合流、分流する様々な構造が含まれる。 In the structural example of the trunk road shown in FIG. 2, an up lane and a down lane are arranged two-dimensionally. On the other hand, the example of FIG. 3 has a three-dimensional structure in which the up lane is arranged in the upper stage and the down lane is arranged in the lower stage. As described above, in the present embodiment, trunk roads on which vehicles travel include various structures in which a plurality of trunk roads cross grades or at grade intersections, merge, and diverge.
幹線道路を走行する車両には、通信端末５が搭載されている。車両には、自動車、原動機付自動車、自動二輪車などが含まれる。通信端末５は、プロセッサ、主記憶装置、補助記憶装置、通信インターフェース等を備え、車両に搭載されている通信端末装置、あるいは車両を利用するユーザのスマートフォンなどの携帯通信端末、タブレット型コンピュータなどとして実現される。 A vehicle traveling on a highway is equipped with a communication terminal 5. - 特許庁Vehicles include automobiles, motor vehicles, motorcycles, and the like. The communication terminal 5 includes a processor, a main storage device, an auxiliary storage device, a communication interface, etc., and can be used as a communication terminal device mounted on the vehicle, a mobile communication terminal such as a smartphone of a user who uses the vehicle, a tablet computer, etc. Realized.
具体的には、通信端末５は、ＳＩＭ５０、および３次元位置情報取得部５１を備える。各車両は、通信端末５が備えるＳＩＭ５０のＩＭＳＩ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｍｏｂｉｌｅ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｉｄｅｎｔｉｔｙ）によって一意に識別される。 Specifically, the communication terminal 5 includes a SIM 50 and a three-dimensional position information acquisition section 51 . Each vehicle is uniquely identified by IMSI (International Mobile Subscriber Identity) of SIM 50 provided in communication terminal 5 .
３次元位置情報取得部５１は、通信端末５のＧＰＳ位置情報に基づいて、通信端末５の３次元直交座標（３次元位置情報）を取得する。３次元位置情報取得部５１は、例えば、世界測地系１９８４（ＷＧＳ８４）等の地球の重心を原点においた３次元直交座標（ｘ，ｙ，ｚ）系を周期的に外部から取得することができる。本実施の形態では、３次元位置情報取得部５１が取得した３次元直交座標を、車両の３次元直交座標として扱う。 The three-dimensional position information acquisition unit 51 acquires three-dimensional orthogonal coordinates (three-dimensional position information) of the communication terminal 5 based on the GPS position information of the communication terminal 5 . The three-dimensional positional information acquisition unit 51 can periodically acquire a three-dimensional orthogonal coordinate (x, y, z) system, such as the World Geodetic System 1984 (WGS84), whose origin is the center of gravity of the earth, from the outside. . In the present embodiment, the three-dimensional orthogonal coordinates acquired by the three-dimensional position information acquiring section 51 are treated as the three-dimensional orthogonal coordinates of the vehicle.
通信端末５のプロセッサは、３次元位置情報取得部５１により取得された３次元直交座標を位置登録信号に関連付けて、通信エリアＡ１～Ａｎを跨ぐ際に、新たな通信エリアＡ１～Ａｎの基地局ＢＳ１～ＢＳｎに対して送信する。例えば、通信端末５のプロセッサは、位置登録信号中に３次元直交座標を付加して基地局ＢＳ１～ＢＳｎに送信することができる。位置登録信号に関連付けられた車両の３次元直交座標により、通信エリアＡ１～Ａｎを跨ぐ際の車両の３次元直交座標が得られる。 The processor of the communication terminal 5 associates the three-dimensional orthogonal coordinates acquired by the three-dimensional position information acquisition unit 51 with the position registration signal, and when crossing the communication areas A1 to An, the base station of the new communication areas A1 to An Transmit to BS1 to BSn. For example, the processor of the communication terminal 5 can add three-dimensional orthogonal coordinates to the location registration signal and transmit it to the base stations BS1 to BSn. The three-dimensional orthogonal coordinates of the vehicle when crossing the communication areas A1 to An are obtained from the three-dimensional orthogonal coordinates of the vehicle associated with the location registration signal.
本実施の形態に係る推定システムは、推定装置１、車両に搭載される通信端末５、基地局ＢＳ１～ＢＳｎ、５Ｇコアネットワークを構成するＡＭＦ（Ａｃｃｅｓｓ ａｎｄ Ｍｏｂｉｌｉｔｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）サーバ２、ＵＤＭ（Ｕｎｉｆｉｅｄ Ｄａｔａ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）サーバ３、およびＵＤＲ（統合データリポジトリ：Ｕｎｉｆｉｅｄ Ｄａｔａ Ｒｅｐｏｓｉｔｏｒｙ）サーバ４を備える。推定装置１は、ＵＤＲサーバ４とＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどのネットワークＮＷを介して接続されている。 The estimation system according to the present embodiment includes an estimation device 1, a communication terminal 5 mounted on a vehicle, base stations BS1 to BSn, an AMF (Access and Mobility Management Function) server 2 that constitutes a 5G core network, a UDM (Unified Data Management) server 3 and UDR (Unified Data Repository) server 4 . The estimation device 1 is connected to the UDR server 4 via a network NW such as a WAN (Wide Area Network), a LAN (Local Area Network), and the Internet.
基地局ＢＳ１～ＢＳｎは、コアネットワークと接続して通信エリアＡ１～Ａｎに在圏する通信端末５からのユーザパケットを転送する。ＡＭＦサーバ２は、パケット通信用のセッションの設定、開放やハンドオーバの制御など移動管理やベアラ制御を行う移動管理制御装置である。ＵＤＭサーバ３は、加入者プロファイル情報などが格納される加入者情報管理装置である。ＵＤＲサーバ４は、通信端末５の加入者情報および加入者の通信端末５の状態などの情報を格納する統合データリポジトリである。 The base stations BS1-BSn are connected to the core network and transfer user packets from the communication terminals 5 located in the communication areas A1-An. The AMF server 2 is a mobility management control device that performs mobility management and bearer control such as setting and releasing sessions for packet communication and handover control. The UDM server 3 is a subscriber information management device that stores subscriber profile information and the like. The UDR server 4 is an integrated data repository that stores subscriber information of the communication terminal 5 and information such as the status of the subscriber's communication terminal 5 .
本実施の形態では、図１に示すように、例えば、下り方向に走行する車両が幹線道路を走行するにしたがって、幹線道路の第１番目の区間をカバーする基地局ＢＳ１の通信エリアＡ１から、第２番目の区間をカバーする基地局Ｂ２の通信エリアＡ２、第３番目の区間をカバーする基地局ＢＳ３の通信エリアＡ３へと順番に移動する。 In this embodiment, as shown in FIG. 1, for example, as a vehicle traveling in the down direction travels on the highway, from the communication area A1 of the base station BS1 covering the first section of the highway, It moves in order to the communication area A2 of the base station B2 covering the second section and the communication area A3 of the base station BS3 covering the third section.
例えば、車両が基地局ＢＳ１の通信エリアＡ１から基地局ＢＳ２の通信エリアＡ２を跨った際に、通信端末５は、基地局ＢＳ２およびＡＭＦサーバ２を介してＵＤＭサーバ３に位置登録要求を行うために位置登録信号を送信する。本実施の形態においては、通信端末５は、位置登録信号および端末識別情報に加えて、通信エリアＡ２を跨った際の車両の３次元直交座標をＡＭＦサーバ２に送信する。 For example, when the vehicle straddles the communication area A1 of the base station BS1 and the communication area A2 of the base station BS2, the communication terminal 5 requests the UDM server 3 to register the location via the base station BS2 and the AMF server 2. Sends a location registration signal to In this embodiment, the communication terminal 5 transmits to the AMF server 2 the three-dimensional orthogonal coordinates of the vehicle when crossing the communication area A2, in addition to the position registration signal and the terminal identification information.
ＡＭＦサーバ２は、受信した信号をＵＤＭサーバ３に対して送信し、ＵＤＭサーバ３は、通信端末５の端末識別情報により位置登録を行う。さらに、通信端末５が送信した位置登録信号、端末識別情報、および車両の３次元直交座標は、ＵＤＲサーバ４において、在圏する基地局ＢＳ１～ＢＳｎおよび通信エリアＡ１～Ａｎに関する識別情報、ならびに位置登録信号の送信タイムスタンプ（日時を示す情報）とともに記憶される。 The AMF server 2 transmits the received signal to the UDM server 3 , and the UDM server 3 performs location registration using the terminal identification information of the communication terminal 5 . Furthermore, the location registration signal, the terminal identification information, and the three-dimensional orthogonal coordinates of the vehicle transmitted by the communication terminal 5 are stored in the UDR server 4 as identification information and position It is stored together with the transmission time stamp (information indicating date and time) of the registration signal.
本実施の形態に係る推定装置１は、ネットワークＮＷを介して、ＵＤＲサーバ４に記憶されている各基地局ＢＳ１～ＢＳｎで受信された位置登録信号に関連付けられている車両の３次元直交座標を収集し、収集された情報に基づいて車両の進行方向を推定する。 The estimation device 1 according to the present embodiment calculates the three-dimensional rectangular coordinates of the vehicle associated with the location registration signals received by each of the base stations BS1 to BSn stored in the UDR server 4 via the network NW. and estimate the traveling direction of the vehicle based on the collected information.
図４は、本実施の形態に係る推定装置１を備える推定システムの概要を示す模式図である。車両が走行する幹線道路の一区間の距離は、各基地局ＢＳ１～ＢＳｎがカバーする各通信エリアＡ１～Ａｎの直径Ｄ［ｋｍ］に対応し、各基地局ＢＳ１～ＢＳｎの通信エリアＡ１～Ａｎの直径は同じであるとする。 FIG. 4 is a schematic diagram showing an outline of an estimation system including the estimation device 1 according to this embodiment. The distance of one section of the trunk road on which the vehicle travels corresponds to the diameter D [km] of each communication area A1 to An covered by each base station BS1 to BSn. are assumed to have the same diameter.
図４に示す幹線道路において、図中右方向を「上り」、左方向を「下り」と定める。この場合において、上り方向を走行する車両が、通信エリアＡ３から通信エリアＡ２に入る。通信エリアＡ２を跨いだ際に、車両は、位置登録信号、および通信エリアＡ２を跨いだ際の車両の３次元直交座標を基地局ＢＳ２に送信する（図４の矢印）。同様に、下り方向を走行する車両が、通信エリアＡ１から通信エリアＡ２に入る場合、車両は、位置登録信号、および通信エリアＡ２を跨いだ際の車両の３次元直交座標を基地局ＢＳ２に送信する（図４の矢印）。このように、車両の移動に伴って、通信エリアＡ１～Ａｎを跨ぐ毎に、位置登録信号、および車両の３次元直交座標が、在圏する通信エリアＡ１～Ａｎの基地局ＢＳ１～ＢＳｎに送信される。 In the main road shown in FIG. 4, the right direction in the drawing is defined as "up" and the left direction is defined as "down". In this case, a vehicle running in the upward direction enters the communication area A2 from the communication area A3. When crossing the communication area A2, the vehicle transmits a position registration signal and the three-dimensional Cartesian coordinates of the vehicle when crossing the communication area A2 to the base station BS2 (arrow in FIG. 4). Similarly, when a vehicle traveling in the down direction enters the communication area A2 from the communication area A1, the vehicle transmits the position registration signal and the three-dimensional orthogonal coordinates of the vehicle when crossing the communication area A2 to the base station BS2. (arrow in FIG. 4). In this way, as the vehicle moves, the location registration signal and the three-dimensional orthogonal coordinates of the vehicle are transmitted to the base stations BS1 to BSn in the communication areas A1 to An in which the vehicle is located every time the vehicle crosses the communication areas A1 to An. be done.
例えば、通信エリアＡ２を跨ぐ際の車両の３次元直交座標は、上り方向を走行する車両と、下り方向を走行する車両とでは、異なる座標の値となり得る。しかし、上述したように、複数の幹線道路が交差、合流、あるいは分流するような場合に車両の進行方向を推定するためには、従来の技術では、車両の３次元直交座標および車両が走行する通信エリアＡ１～Ａｎの情報に幹線道路の情報などのメタデータを付し、膨大な量のデータを解析しなければならなかった。 For example, the three-dimensional Cartesian coordinates of the vehicle when crossing the communication area A2 may have different coordinate values for a vehicle traveling in an upward direction and a vehicle traveling in a downward direction. However, as described above, in order to estimate the traveling direction of a vehicle when a plurality of main roads intersect, merge, or diverge, the conventional technology requires three-dimensional Cartesian coordinates of the vehicle and It was necessary to add metadata such as highway information to the information on the communication areas A1 to An, and analyze a huge amount of data.
これに対して、本実施の形態に係る推定装置１では、通信エリアＡ１～Ａｎを跨いだ際の車両の３次元直交座標と、車両の進行方向との関係を学習し、分類器を構築する。推定装置１は、学習済みの分類器の演算を行うことで、車両の３次元直交座標および通信エリアＡ１～Ａｎの情報のみに基づいて、車両の進行方向を推定することができる。 On the other hand, the estimation device 1 according to the present embodiment learns the relationship between the three-dimensional orthogonal coordinates of the vehicle when crossing the communication areas A1 to An and the traveling direction of the vehicle, and builds a classifier. . The estimating device 1 can estimate the traveling direction of the vehicle based only on the three-dimensional Cartesian coordinates of the vehicle and information on the communication areas A1 to An by performing calculations with the learned classifier.
［推定装置の機能ブロック］
図１に示すように、推定装置１は、第１収集部１０、第２収集部１１、学習部１２、分類器記憶部１３、分類部１４、第１算出部１５、第２算出部１６、および提示部１７を備え、複数の通信エリアＡ１～Ａｎにわたって存在する幹線道路を走行する車両の進行方向を推定する。
[Functional block of estimation device]
As shown in FIG. 1, the estimation device 1 includes a first collection unit 10, a second collection unit 11, a learning unit 12, a classifier storage unit 13, a classification unit 14, a first calculation unit 15, a second calculation unit 16, and a presentation unit 17, and estimates the traveling direction of a vehicle traveling on a main road existing over a plurality of communication areas A1 to An.
第１収集部１０は、幹線道路を構成する各区間をカバーする各通信エリアＡ１～Ａｎの各基地局ＢＳ１～ＢＳｎで受信された、車両からの位置登録信号に関連付けられている、車両が各通信エリアＡ１～Ａｎを跨いだ際の車両の３次元直交座標を収集する。具体的には、第１収集部１０は、ネットワークＮＷを介してＵＤＲサーバ４から、各基地局ＢＳ１～ＢＳｎで受信された位置登録信号に関連付けられた３次元直交座標を収集する。また、第１収集部１０は、車両の３次元直交座標に加えて、車両の一意に特定するための通信端末５の識別情報、および位置登録信号が受信された通信エリアＡ１～Ａｎの識別情報を収集する。 The first collection unit 10 collects data associated with location registration signals from vehicles received by the base stations BS1 to BSn of the communication areas A1 to An covering the sections constituting the trunk road. Collect the three-dimensional rectangular coordinates of the vehicle when crossing the communication areas A1 to An. Specifically, the first collection unit 10 collects three-dimensional orthogonal coordinates associated with location registration signals received by each of the base stations BS1 to BSn from the UDR server 4 via the network NW. In addition to the three-dimensional Cartesian coordinates of the vehicle, the first collection unit 10 collects identification information of the communication terminal 5 for uniquely identifying the vehicle, and identification information of the communication areas A1 to An where the location registration signal is received. to collect.
第２収集部１１は、各基地局ＢＳ１～ＢＳｎで位置登録信号が受信された日時を示す情報を収集する。具体的には、第２収集部１１は、ネットワークＮＷを介してＵＤＲサーバ４から、位置登録信号の送信タイムスタンプを収集する。第２収集部１１が収集する位置登録信号の送信タイムスタンプは、第１収集部１０によって収集された車両の３次元直交座標とともに送信された位置登録信号の送信タイムスタンプである。 The second collection unit 11 collects information indicating the date and time when the location registration signal was received by each of the base stations BS1 to BSn. Specifically, the second collection unit 11 collects transmission time stamps of location registration signals from the UDR server 4 via the network NW. The transmission time stamp of the location registration signal collected by the second collection unit 11 is the transmission time stamp of the location registration signal transmitted together with the three-dimensional orthogonal coordinates of the vehicle collected by the first collection unit 10 .
学習部１２は、車両が各通信エリアＡ１～Ａｎを跨いだ際の、その車両の３次元直交座標に対して、車両の進行方向に関する予め設定された情報をラベル付けした教師データを用いて、車両が各通信エリアＡ１～Ａｎを跨いだ際の車両の３次元直交座標と、車両の進行方向との関係を学習し、学習済みの分類器を構築する。 The learning unit 12 uses teacher data labeled with preset information about the traveling direction of the vehicle with respect to the three-dimensional orthogonal coordinates of the vehicle when the vehicle straddles the communication areas A1 to An, The relationship between the three-dimensional orthogonal coordinates of the vehicle when the vehicle straddles each of the communication areas A1 to An and the traveling direction of the vehicle is learned, and a learned classifier is constructed.
図５は、本実施の形態における分類器の一例として用いるニューラルネットワークの構造を示す模式図である。また、ニューラルネットワークは、入力層ｘ、隠れ層ｈ、出力層ｙからなる多層構造を用いることができる。入力層ｘの各入力ノードには、各基地局ＢＳ１～ＢＳｎで受信される位置登録信号に関連付けられた車両の３次元直交座標が与えられる。 FIG. 5 is a schematic diagram showing the structure of a neural network used as an example of a classifier in this embodiment. Also, the neural network can use a multi-layered structure consisting of an input layer x, a hidden layer h, and an output layer y. Each input node of the input layer x is provided with the 3D Cartesian coordinates of the vehicle associated with the location registration signal received at each base station BS1-BSn.
図５に示すニューラルネットワークは、入力層ｘに与えられた各通信エリアＡ１～Ａｎを跨いだ際に各基地局ＢＳ１～ＢＳｎで受信された位置登録信号に関連付けられている車両の３次元直交座標に対して、入力の重み付け総和に活性化関数を適用し、閾値処理により決定された出力を出力層ｙに渡す。入力ノードの数は、十分な分類精度を得るために必要な数とする。 The neural network shown in FIG. 5 uses the three-dimensional Cartesian coordinates of the vehicle associated with the location registration signals received by each of the base stations BS1 to BSn when crossing each of the communication areas A1 to An given to the input layer x. , apply an activation function to the weighted sum of the inputs and pass the output determined by thresholding to the output layer y. The number of input nodes is the number required to obtain sufficient classification accuracy.
出力層の各出力ノードは、少なくとも２つの分類クラスを示す。また、出力層ｙは、入力データが車両の進行方向に関する各クラスに属する確率を出力することができる。分類クラスは、車両の進行方向に応じて任意に設定することができ、例えば、図５の例に示すように、「上り」および「下り」の２クラスとして設定することができる。また、上述の図３のように、上段の「上り」「下り」、および下段の「上り」「下り」の４クラスを用いることもできる。 Each output node in the output layer represents at least two classification classes. In addition, the output layer y can output the probability that the input data belongs to each class related to the traveling direction of the vehicle. Classification classes can be arbitrarily set according to the traveling direction of the vehicle. For example, as shown in the example of FIG. 5, two classes of "uphill" and "downhill" can be set. Further, as shown in FIG. 3 described above, it is also possible to use four classes of "up" and "down" in the upper row and "up" and "down" in the lower row.
学習部１２は、各通信エリアＡ１～Ａｎを跨いだ際に各基地局ＢＳ１～ＢＳｎで受信される位置登録信号に関連付けられた、車両の３次元直交座標を入力として与えた時の出力が、教師データのラベルに示される進行方向に関する分類クラスの値となるように、ノード間の結線の重みｗを調整する。学習部１２は、例えば、誤差逆伝搬などを利用して、与えた入力値に対して、得られた出力値を比較し、それぞれの重みｗの誤差を調べて逆方向に伝搬していき、最終的に重みｗなどのパラメータを決定することができる。このような学習処理を経て、学習部１２は、学習済みの分類器を構築する。 When the learning unit 12 receives as input the three-dimensional orthogonal coordinates of the vehicle associated with the location registration signals received by the base stations BS1 to BSn when crossing the communication areas A1 to An, the output is: The weight w of the connection between nodes is adjusted so as to be the value of the classification class regarding the traveling direction indicated by the label of the teacher data. The learning unit 12 compares the obtained output value with the given input value using, for example, error back propagation, checks the error of each weight w, and propagates in the opposite direction, Finally, parameters such as weight w can be determined. Through such learning processing, the learning unit 12 constructs a learned classifier.
学習部１２によって構築された学習済みの分類器は、分類器記憶部１３に記憶される。また、分類器記憶部１３は、学習前の分類器についても記憶する。 A learned classifier constructed by the learning unit 12 is stored in the classifier storage unit 13 . The classifier storage unit 13 also stores the pre-learning classifier.
分類部１４は、第１収集部１０が収集した、各基地局ＢＳ１～ＢＳｎで受信された位置登録信号に関連付けられている車両の３次元直交座標を未知の入力として学習済みの分類器に与え、学習済みの分類器の演算を行って、車両の進行方向に関する分類クラス「上り」、「下り」を出力する。 The classifying unit 14 supplies the three-dimensional orthogonal coordinates of the vehicle, which are collected by the first collecting unit 10 and associated with the location registration signals received by each of the base stations BS1 to BSn, to the learned classifier as an unknown input. , performs the operation of the learned classifier, and outputs the classification classes "up" and "down" regarding the traveling direction of the vehicle.
第１算出部１５は、分類部１４によって出力された分類クラスに基づく車両の進行方向、各基地局ＢＳ１～ＢＳｎで位置登録信号が受信された日時を示す情報、および、各通信エリアＡ１～Ａｎの直径Ｄに基づいて、車両の速度を求める。 The first calculation unit 15 calculates the travel direction of the vehicle based on the classification class output by the classification unit 14, the information indicating the date and time when the location registration signal was received by each of the base stations BS1 to BSn, and the communication areas A1 to An. Determine the speed of the vehicle based on the diameter D of .
具体的には、第１算出部１５は、分類部１４から出力された車両の進行方向に関する分類クラスを取得し、進行方向における車両の速度［ｋｍ／ｈ］を次式（１）により求める。なお、次式（１）において、通信エリアＡｎ、Ａｎ－１のどちらを減数および被減数とするかは、分類結果で得られた車両の進行方向に応じて設定される。 Specifically, the first calculator 15 acquires the classification class related to the direction of travel of the vehicle output from the classifier 14, and calculates the speed [km/h] of the vehicle in the direction of travel by the following equation (1). In the following equation (1), which of the communication areas An and An-1 is used as the subtrahend and the minuend is set according to the traveling direction of the vehicle obtained as a result of the classification.
［通信エリアＡｎ－１の直径Ｄ［ｋｍ］］／［（車両が通信エリアＡｎを跨いだ際に位置登録信号が基地局Ｂｎで受信された時刻［日：時：分：秒］）－（車両が通信エリアＡｎ－１を跨いだ際に基地局Ｂｎ－１で位置登録信号が受信された時刻［日：時：分：秒］）］ ・・・（１） [Diameter D [km] of communication area An-1]/[(Time at which the location registration signal was received by the base station Bn when the vehicle crossed over the communication area An [day: hour: minute: second])-( Time at which the location registration signal was received by the base station Bn-1 when the vehicle straddled the communication area An-1 [day: hour: minute: second])] (1)
第１算出部１５は、通信エリアＡ１～Ａｎまでの各通信エリアＡ１～Ａｎの車両の速度、あるいは、設定により特定の通信エリアＡ１～Ａｎにおける車両の速度を求めることができる。 The first calculator 15 can obtain the speed of the vehicle in each of the communication areas A1 to An, or the speed of the vehicle in a specific communication area A1 to An depending on the settings.
第２算出部１６は、第１算出部１５によって算出された車両の速度、各基地局ＢＳ１～ＢＳｎで位置登録信号が受信された日時を示す情報、および、各通信エリアＡ１～Ａｎの直径Ｄに基づいて、指定された時刻において、車両が走行することになる通信エリアＡ１～Ａｎを求める。 The second calculator 16 calculates the speed of the vehicle calculated by the first calculator 15, information indicating the date and time when the location registration signal was received by each of the base stations BS1 to BSn, and the diameter D of each of the communication areas A1 to An. , the communication areas A1 to An in which the vehicle will travel at the specified time are obtained.
具体的には、第２算出部１６は、第１算出部１５によって算出された車両の速度を取得し、かつ、外部から入力された指定された将来の時刻、および各通信エリアＡ１～Ａｎの直径Ｄに基づいて、次式（２）を用いて、指定された将来の時刻に、基準とする通信エリアＡ１からいくつ先の通信エリアＡ２～Ａｎを車両が走行するのかを求める。なお、車両の速度は、複数の通信エリアＡ１～Ａｎにおける車両の平均速度とする。 Specifically, the second calculation unit 16 acquires the speed of the vehicle calculated by the first calculation unit 15, and obtains the specified future time input from the outside and the communication areas A1 to An. Based on the diameter D, the following equation (2) is used to determine how many communication areas A2 to An ahead of the reference communication area A1 the vehicle will travel at a specified future time. The speed of the vehicle is the average speed of the vehicle in a plurality of communication areas A1 to An.
［（指定された時刻［日：時：分：秒］）－（車両が通信エリアＡ１を跨いだ際に基地局ＢＳ１で位置登録信号が受信された時刻［日：時：分：秒］）］×（速度［ｋｍ／ｈ］）／（通信エリアＡ１～Ａｎの直径Ｄ［ｋｍ］） ・・・（２） [(specified time [day: hour: minute: second]) - (time at which the location registration signal was received by the base station BS1 when the vehicle crossed over the communication area A1 [day: hour: minute: second]) ]×(Speed [km/h])/(Diameter D [km] of communication area A1 to An) (2)
提示部１７は、分類部１４が出力した分類クラスに基づいて、車両の進行方向を提示する。また、提示部１７は、第１算出部１５によって求められた車両の速度を提示する。さらに、提示部１７は、第２算出部１６によって求められた、指定された時刻において車両が走行することになる通信エリアＡ１～Ａｎに関する情報を提示する。 The presentation unit 17 presents the traveling direction of the vehicle based on the classification class output by the classification unit 14 . In addition, the presentation unit 17 presents the speed of the vehicle calculated by the first calculation unit 15 . Further, the presenting unit 17 presents information regarding the communication areas A1 to An, which are calculated by the second calculating unit 16 and in which the vehicle will travel at the specified time.
提示部１７は、例えば、外部のサーバなどに対して、車両の進行方向、速度、および指定された時刻において車両が走行することになる通信エリアＡ１～Ａｎに関する情報を送出することができる。 For example, the presentation unit 17 can send information about the traveling direction and speed of the vehicle, and the communication areas A1 to An in which the vehicle will travel at a specified time, to an external server or the like.
［推定装置のハードウェア構成］
次に、上述した機能を有する推定装置１を実現するハードウェア構成の一例について、図６を用いて説明する。
[Hardware configuration of estimation device]
Next, an example of a hardware configuration for realizing the estimation device 1 having the functions described above will be described with reference to FIG.
図６に示すように、推定装置１は、例えば、バス１０１を介して接続されるプロセッサ１０２、主記憶装置１０３、通信インターフェース１０４、補助記憶装置１０５、入出力Ｉ／Ｏ１０６を備えるコンピュータと、これらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。 As shown in FIG. 6, the estimation device 1 includes, for example, a processor 102 connected via a bus 101, a main storage device 103, a communication interface 104, an auxiliary storage device 105, a computer provided with an input/output I/O 106, and a can be implemented by a program that controls the hardware resources of
主記憶装置１０３には、プロセッサ１０２が各種制御や演算を行うためのプログラムが予め格納されている。プロセッサ１０２と主記憶装置１０３とによって、図１に示した第１収集部１０、第２収集部１１、学習部１２、分類部１４、第１算出部１５、第２算出部１６など推定装置１の各機能が実現される。 The main storage device 103 pre-stores programs for the processor 102 to perform various controls and calculations. The processor 102 and the main storage device 103 enable the estimation device 1 such as the first collection unit 10, the second collection unit 11, the learning unit 12, the classification unit 14, the first calculation unit 15, and the second calculation unit 16 shown in FIG. Each function of is realized.
通信インターフェース１０４は、推定装置１と各種外部電子機器との間をネットワーク接続するためのインターフェース回路である。 The communication interface 104 is an interface circuit for network connection between the estimation device 1 and various external electronic devices.
補助記憶装置１０５は、読み書き可能な記憶媒体と、その記憶媒体に対してプログラムやデータなどの各種情報を読み書きするための駆動装置とで構成されている。補助記憶装置１０５には、記憶媒体としてハードディスクやフラッシュメモリなどの半導体メモリを使用することができる。 The auxiliary storage device 105 is composed of a readable and writable storage medium and a drive device for reading and writing various information such as programs and data in the storage medium. A semiconductor memory such as a hard disk or a flash memory can be used as a storage medium for the auxiliary storage device 105 .
補助記憶装置１０５は、推定装置１が実行する推定プログラムを格納するプログラム格納領域を有する。また、補助記憶装置１０５は、分類器の学習を行うための学習プログラムを格納する領域を有する。補助記憶装置１０５によって、図１で説明した分類器記憶部１３が実現される。さらには、例えば、上述したデータやプログラムなどをバックアップするためのバックアップ領域などを有していてもよい。 Auxiliary storage device 105 has a program storage area for storing an estimation program executed by estimation device 1 . The auxiliary storage device 105 also has an area for storing a learning program for learning the classifier. The auxiliary storage device 105 implements the classifier storage unit 13 described with reference to FIG. Furthermore, for example, it may have a backup area for backing up the data and programs described above.
入出力Ｉ／Ｏ１０６は、外部機器からの信号を入力したり、外部機器へ信号を出力したりする入出力装置である。 The input/output I/O 106 is an input/output device that inputs signals from external devices and outputs signals to external devices.
［推定装置の動作］
次に、上述した構成を有する推定装置１の動作を、図７から図１０のフローチャートを参照して説明する。図７は、推定装置１による学習処理を示すフローチャートである。図８は、推定装置１による、学習済みの分類器を用いた分類処理を示すフローチャートである。図９は、分類結果に基づく、車両の速度の算出処理を示すフローチャートである。また、図１０は、車両の速度に基づいて、指定された時刻において車両が走行することになる通信エリアＡ１～Ａｎを算出する処理を示すフローチャートである。
[Operation of estimation device]
Next, the operation of the estimating device 1 having the configuration described above will be described with reference to the flow charts of FIGS. 7 to 10. FIG. FIG. 7 is a flow chart showing learning processing by the estimation device 1 . FIG. 8 is a flow chart showing classification processing by the estimation device 1 using a learned classifier. FIG. 9 is a flowchart showing a vehicle speed calculation process based on the classification result. FIG. 10 is a flow chart showing the process of calculating the communication areas A1 to An in which the vehicle will travel at a specified time based on the speed of the vehicle.
はじめに、推定装置１による分類器の学習処理について図７を参照して説明する。まず、学習部１２は、分類器の学習に用いる教師データを用意する（ステップＳ１）。より詳細には、学習部１２は、車両が各通信エリアＡ１～Ａｎを跨いだ際における車両の３次元直交座標に対して、車両の進行方向に関する情報をラベル付けした教師データを用意する。 First, the classifier learning process by the estimation device 1 will be described with reference to FIG. First, the learning unit 12 prepares teacher data used for learning the classifier (step S1). More specifically, the learning unit 12 prepares teacher data labeled with information about the traveling direction of the vehicle with respect to the three-dimensional orthogonal coordinates of the vehicle when the vehicle straddles the communication areas A1 to An.
学習部１２は、例えば、第１収集部１０によってＵＤＲサーバ４から収集される車両の３次元直交座標に実際の車両の進行方向「上り」、「下り」をラベル付けして教師データを作成することができる。 For example, the learning unit 12 labels the three-dimensional orthogonal coordinates of the vehicle collected from the UDR server 4 by the first collection unit 10 with the actual traveling direction of the vehicle, "up" and "down", to create teacher data. be able to.
次に、学習部１２は、ステップＳ１で用意された教師データを用いて、車両が各通信エリアＡ１～Ａｎを跨いだ際の車両の３次元直交座標と、車両の進行方向との関係を学習し、学習済みの分類器を構築する（ステップＳ２）。続いて、ステップＳ２で構築された学習済みの学習器は、分類器記憶部１３に記憶される（ステップＳ３）。以上の処理により、学習済みの分類器が学習される。 Next, the learning unit 12 uses the teacher data prepared in step S1 to learn the relationship between the three-dimensional orthogonal coordinates of the vehicle and the traveling direction of the vehicle when the vehicle straddles the communication areas A1 to An. and constructs a learned classifier (step S2). Subsequently, the trained learner constructed in step S2 is stored in the classifier storage unit 13 (step S3). Through the above processing, a learned classifier is learned.
次に、図８を参照して、推定装置１による分類処理を説明する。まず、分類部１４は、分類器記憶部１３から学習済みの分類器をロードする（ステップＳ１０）。次に、第１収集部１０は、各通信エリアＡ１～Ａｎの各基地局ＢＳ１～ＢＳｎで受信された位置登録信号に関連付けられている、車両が各通信エリアＡ１～Ａｎを跨いだ際の車両の３次元直交座標を収集する（ステップＳ１１）。具体的には、第１収集部１０は、ＵＤＲサーバ４から、位置登録信号に係る通信エリアＡ１～Ａｎの識別情報、位置登録信号に付されて送信された車両の３次元直交座標、および通信端末５の識別情報を収集する。 Next, the classification processing by the estimation device 1 will be described with reference to FIG. First, the classification unit 14 loads a learned classifier from the classifier storage unit 13 (step S10). Next, the first collection unit 10 collects the position registration signals received by the base stations BS1 to BSn of the communication areas A1 to An when the vehicle straddles the communication areas A1 to An. are collected (step S11). Specifically, the first collection unit 10 receives from the UDR server 4 the identification information of the communication areas A1 to An related to the location registration signal, the three-dimensional orthogonal coordinates of the vehicle transmitted with the location registration signal, and the communication The identification information of the terminal 5 is collected.
次に、分類部１４は、各基地局ＢＳ１～ＢＳｎで受信された位置登録信号に関連付けられている、車両の３次元直交座標を未知の入力として学習済みの分類器に与え、学習済みの分類器の演算を行って、車両の進行方向に関する分類クラスを出力する（ステップＳ１２）。ステップＳ１１で収集された、各通信エリアＡ１～Ａｎを車両が跨いだ際の車両の３次元直交座標がステップＳ１２において未知の入力として用いられる。 Next, the classifying unit 14 supplies the three-dimensional orthogonal coordinates of the vehicle, which are associated with the location registration signals received by each of the base stations BS1 to BSn, as unknown inputs to the learned classifier, Then, a classification class related to the traveling direction of the vehicle is output (step S12). The three-dimensional orthogonal coordinates of the vehicle when the vehicle straddles each of the communication areas A1 to An, collected in step S11, are used as unknown inputs in step S12.
その後、提示部１７は、ステップＳ１２で分類部１４が出力した分類クラスに基づいて、車両の進行方向を提示する（ステップＳ１３）。 After that, the presentation unit 17 presents the traveling direction of the vehicle based on the classification class output by the classification unit 14 in step S12 (step S13).
次に、図９を参照して、推定装置１が分類結果に基づいて車両の速度を算出する処理について説明する。まず、第２収集部１１は、各基地局ＢＳ１～ＢＳｎで位置登録信号が受信された日時を示す情報を収集する（ステップＳ２０）。具体的には、第２収集部１１は、ＵＤＲサーバ４から、分類対象となった車両が送信した位置登録信号の送信タイムスタンプを収集する。 Next, with reference to FIG. 9, the process of calculating the speed of the vehicle by the estimation device 1 based on the classification results will be described. First, the second collection unit 11 collects information indicating the date and time when the location registration signal was received by each of the base stations BS1 to BSn (step S20). Specifically, the second collection unit 11 collects, from the UDR server 4, the transmission time stamps of the location registration signals transmitted by the vehicles to be classified.
次に、第１算出部１５は、分類部１４によって出力された分類クラスに基づく車両の進行方向、およびステップＳ２０で収集された位置登録信号の送信タイムスタンプ、および通信エリアＡ１～Ａｎの直径に基づいて、上式（１）を用いて車両の速度を求める（ステップＳ２１）。 Next, the first calculation unit 15 calculates the travel direction of the vehicle based on the classification class output by the classification unit 14, the transmission time stamp of the location registration signal collected in step S20, and the diameters of the communication areas A1 to An. Based on this, the speed of the vehicle is obtained using the above equation (1) (step S21).
続いて、提示部１７は、ステップＳ２１で求められた車両の速度を提示する（ステップＳ２２）。以上の処理によって、車両の速度が求められる。 Subsequently, the presentation unit 17 presents the speed of the vehicle obtained in step S21 (step S22). The speed of the vehicle is obtained by the above processing.
次に、図１０を参照して、指定された時刻で車両が走行することになる通信エリアＡ１～Ａｎの算出処理を説明する。まず、第２算出部１６は、第１算出部１５によって求められた車両の速度を取得する（ステップＳ３０）。 Next, with reference to FIG. 10, the calculation processing of the communication areas A1 to An in which the vehicle will travel at the specified time will be described. First, the second calculator 16 acquires the speed of the vehicle calculated by the first calculator 15 (step S30).
次に、第２算出部１６は、ステップＳ３０で取得された車両の速度、各基地局Ａ１～Ａｎで位置登録信号が受信された日時を示す情報、および、各通信エリアＡ１～Ａｎの直径Ｄに基づいて、指定された時刻において、前記車両が走行することになる通信エリアＡ１～Ａｎを求める（ステップＳ３１）。具体的には、第２算出部１６は、例えば、外部から入力された指定された時刻を用いて、上式（２）により、指定された時刻において、基準となる通信エリアＡ１からいくつ先の通信エリアＡ２～Ａｎにおいて車両が走行することになるのかを求める。 Next, the second calculator 16 calculates the speed of the vehicle acquired in step S30, the information indicating the date and time when the location registration signal was received by each of the base stations A1 to An, and the diameter D of each of the communication areas A1 to An. , the communication areas A1 to An in which the vehicle will travel at the specified time are found (step S31). Specifically, for example, using the designated time input from the outside, the second calculation unit 16 uses the above formula (2) to determine how many points ahead from the reference communication area A1 at the designated time. It is determined whether the vehicle will run in the communication areas A2 to An.
続いて、提示部１７は、ステップＳ３１で求められた、指定された時刻において、車両が走行することになる通信エリアＡ１～Ａｎに関する情報を提示する（ステップＳ３２）。以上の処理により、車両が、指定された時刻にどの通信エリアＡ１～Ａｎを走行するのかが特定される。 Subsequently, the presentation unit 17 presents information regarding the communication areas A1 to An in which the vehicle will travel at the specified time determined in step S31 (step S32). Through the above processing, it is specified in which communication areas A1 to An the vehicle will travel at the specified time.
なお、上述した実施の形態では、分類器としてニューラルネットワークを用いる場合について説明した。しかし、分類器は、上述したニューラルネットワークモデルの他、ロジスティック回帰などの識別器を用いることができる。ロジスティック回帰を用いた場合には、分類クラスを予測できる確率値を分類クラス数だけ得ることができる。したがって、各進行方向の分類クラスに対する確率を出力し、最も確率の高い分類クラスが車両の進行方向の推定値として採用される。その他にも、分類器として、ＳＶＭ、ナイーブベイズ、ランダムフォレスト、決定木等、さらにニューラルネットワークを多層化したディープラーニングを用いてもよい。 It should be noted that in the above-described embodiment, the case of using a neural network as a classifier has been described. However, the classifier can use a discriminator such as logistic regression in addition to the neural network model described above. When logistic regression is used, it is possible to obtain probability values for predicting the classification classes as many as the number of classification classes. Therefore, the probabilities for each heading classification class are output, and the classification class with the highest probability is taken as the estimate of the heading of the vehicle. In addition, as a classifier, SVM, naive Bayes, random forest, decision tree, etc., and deep learning with multi-layered neural networks may also be used.
また、上述した実施の形態では、分類部１４による学習済みの分類器の演算により出力された分類クラスに基づいて、車両の進行方向が提示される場合について説明した。しかし、提示部１７は、車両の進行方向に基づいて特定される車両の走行経路をさらに提示する構成とすることができる。 Further, in the above-described embodiment, a case has been described in which the traveling direction of the vehicle is presented based on the classification class output by the calculation of the learned classifier by the classification unit 14 . However, the presentation unit 17 can be configured to further present the traveling route of the vehicle specified based on the traveling direction of the vehicle.
また、上述した実施の形態では、分類部１４は、事前に学習部１２が学習し構築した分類器を用いて、分類処理を行う場合について説明した。しかし、分類部１４は、事前学習により構築された分類器を用いる場合に限らない。例えば、学習部１２は、学習済みの分類器を構築した後に、さらに第１収集部１０が収集した実データに基づく新たな教師データにより、学習済みの分類器の再学習を行って、重みなどパラメータの微調整を行うことができる。 Further, in the above-described embodiment, a case has been described in which the classification unit 14 performs classification processing using a classifier that has been learned and constructed by the learning unit 12 in advance. However, the classification unit 14 is not limited to using a classifier constructed by pre-learning. For example, after building a learned classifier, the learning unit 12 re-learns the learned classifier using new teacher data based on the actual data collected by the first collection unit 10, and weights, etc. Parameters can be fine-tuned.
また、上述した実施の形態では、学習処理を行う学習部１２および分類処理を行う分類部１４の両方の機能部が推定装置１に搭載される場合について説明した。しかし、学習部１２および分類部１４は同一のハードウェア構成として設けられている場合の他、複数のサーバ等によって、学習処理と分類処理とをネットワークＮＷ上の別のサーバ等により分散することもできる。 Moreover, in the above-described embodiment, a case has been described in which both the functional units of the learning unit 12 that performs the learning process and the classification unit 14 that performs the classification process are installed in the estimating device 1 . However, in addition to the case where the learning unit 12 and the classification unit 14 are provided as the same hardware configuration, it is also possible to distribute the learning processing and the classification processing to another server on the network NW by using a plurality of servers. can.
以上説明したように、本実施の形態に係る推定装置１によれば、各基地局ＢＳ１～ＢＳｎで受信された、車両からの位置登録信号に関連付けられている車両の３次元直交座標を収集する。さらに、各基地局ＢＳ１～ＢＳｎで受信された位置登録信号に関連付けられた車両の３次元直交座標を未知の入力として学習済みの分類器に与え、学習済みの分類器の演算を行って、車両の進行方向に関する分類クラスを出力する。したがって、道路情報などのメタデータを用いることなく、より簡易な構成により、車両から送信される位置登録信号を利用した車両の進行方向の推定を行うことができる。 As described above, according to the estimation apparatus 1 according to the present embodiment, the three-dimensional orthogonal coordinates of the vehicle associated with the location registration signals from the vehicle received by each of the base stations BS1 to BSn are collected. . Furthermore, the three-dimensional rectangular coordinates of the vehicle associated with the location registration signals received by each of the base stations BS1 to BSn are given to the learned classifier as unknown inputs, and the learned classifier performs calculations to obtain the vehicle Outputs the classification class for the direction of travel of . Therefore, the traveling direction of the vehicle can be estimated using the position registration signal transmitted from the vehicle with a simpler configuration without using metadata such as road information.
以上、本発明の推定装置および推定方法における実施の形態について説明したが、本発明は説明した実施の形態に限定されるものではなく、請求項に記載した発明の範囲において当業者が想定し得る各種の変形を行うことが可能である。 Although the embodiments of the estimation device and estimation method of the present invention have been described above, the present invention is not limited to the described embodiments, and can be assumed by those skilled in the art within the scope of the invention described in the claims. Various modifications are possible.
１…推定装置、２…ＡＭＦサーバ、３…ＵＤＭサーバ、４…ＵＤＲサーバ、５…通信端末、５０…ＳＩＭ、５１…３次元位置情報取得部、１０…第１収集部、１１…第２収集部、１２…学習部、１３…分類器記憶部、１４…分類部、１５…第１算出部、１６…第２算出部、１７…提示部、１０１…バス、１０２…プロセッサ、１０３…主記憶装置、１０４…通信インターフェース、１０５…補助記憶装置、１０６…入出力Ｉ／Ｏ、ＮＷ…ネットワーク、ＢＳ１～ＢＳｎ…基地局、Ａ１～Ａｎ…通信エリア。
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1... Estimation apparatus, 2... AMF server, 3... UDM server, 4... UDR server, 5... Communication terminal, 50... SIM, 51... Three-dimensional position information acquisition unit, 10... First collection unit, 11... Second collection Part 12... Learning part 13... Classifier storage part 14... Classification part 15... First calculation part 16... Second calculation part 17... Presentation part 101... Bus 102... Processor 103... Main memory Device 104 Communication interface 105 Auxiliary storage device 106 Input/output I/O NW Network BS1 to BSn Base station A1 to An Communication area.
Claims (10)
前記道路を構成する各区間をカバーする各通信エリアの各基地局で受信された前記車両からの位置登録信号に関連付けられている、前記車両が前記各通信エリアを跨いだ際の前記車両の３次元位置情報を収集するように構成された第１収集部と、
前記各基地局で受信された前記位置登録信号に関連付けられている前記車両の前記３次元位置情報を未知の入力として学習済みの分類器に与え、前記学習済みの分類器の演算を行って、前記車両の進行方向に関する分類クラスを出力するように構成された分類部と、
前記分類部が出力した前記分類クラスに基づいて、前記車両の進行方向を提示するように構成された提示部と
を備える推定装置。 An estimating device for estimating the traveling direction of a vehicle traveling on a road that exists over a plurality of communication areas,
3 of the vehicle when the vehicle straddles each communication area, which is associated with a location registration signal from the vehicle received by each base station in each communication area covering each section constituting the road; a first collector configured to collect dimensional position information;
Giving the three-dimensional position information of the vehicle associated with the position registration signal received by each base station as an unknown input to a learned classifier, performing an operation of the learned classifier, a classification unit configured to output a classification class related to the traveling direction of the vehicle;
a presenting unit configured to present the traveling direction of the vehicle based on the classification class output by the classifying unit.
さらに、前記車両が前記各通信エリアを跨いだ際の前記車両の前記３次元位置情報に対して、予め設定された前記車両の進行方向に関する情報をラベル付けした教師データを用いて、前記車両が前記各通信エリアを跨いだ際の前記車両の前記３次元位置情報と、前記車両の進行方向との関係を学習し、前記学習済みの分類器を構築するように構成された学習部
を備える推定装置。 The estimation device according to claim 1,
Furthermore, the three-dimensional position information of the vehicle when the vehicle straddles the respective communication areas is labeled with preset information about the direction in which the vehicle travels. a learning unit configured to learn the relationship between the three-dimensional position information of the vehicle when crossing the communication areas and the traveling direction of the vehicle, and build the learned classifier. Device.
さらに、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された日時を示す情報を収集するように構成された第２収集部と、
前記分類部によって出力された前記分類クラスに基づく前記車両の進行方向、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された前記日時を示す情報、および、前記各通信エリアの直径に基づいて、前記車両の速度を求めるように構成された第１算出部と、
を備え、
前記提示部は、求められた前記車両の前記速度を提示する
ことを特徴とする推定装置。 The estimation device according to claim 2,
a second collection unit configured to collect information indicating the date and time when the location registration signal was received by each of the base stations;
Based on the traveling direction of the vehicle based on the classification class output by the classification unit, information indicating the date and time when the location registration signal was received by each of the base stations, and the diameter of each of the communication areas, a first calculator configured to determine the speed of the vehicle;
with
The estimating device, wherein the presenting unit presents the obtained speed of the vehicle.
さらに、前記第１算出部によって算出された前記車両の前記速度、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された前記日時を示す情報、および、前記各通信エリアの直径に基づいて、指定された時刻において、前記車両が走行することになる通信エリアを求めるように構成された第２算出部を備え、
前記提示部は、求められた前記車両が走行することになる前記通信エリアに関する情報を提示する
ことを特徴とする推定装置。 The estimation device according to claim 3,
Further, based on the speed of the vehicle calculated by the first calculation unit, information indicating the date and time when the location registration signal was received by each of the base stations, and the diameter of each of the communication areas, a second calculation unit configured to obtain a communication area in which the vehicle will travel at the time,
The estimating device, wherein the presenting unit presents information regarding the communication area in which the vehicle will travel.
前記各基地局で受信された前記位置登録信号に関連付けられている前記車両の前記３次元位置情報は、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された前記日時を示す情報とともに、所定の通信規格のコアネットワークに含まれる、加入者情報を管理する統合データリポジトリに記憶され、
前記第１収集部は、前記統合データリポジトリから、前記各基地局で受信された前記位置登録信号に関連付けられた前記車両の前記３次元位置情報を収集し、
前記第２収集部は、前記統合データリポジトリから、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された前記日時を示す情報を収集する
ことを特徴とする推定装置。 The estimation device according to claim 4,
The three-dimensional position information of the vehicle associated with the position registration signal received by each of the base stations is transmitted together with information indicating the date and time when the position registration signal was received by each of the base stations through a predetermined communication. stored in a unified data repository that manages subscriber information contained in the standard's core network;
The first collection unit collects, from the integrated data repository, the three-dimensional position information of the vehicle associated with the position registration signal received by each of the base stations;
The estimation device, wherein the second collection unit collects information indicating the date and time when the location registration signal was received by each of the base stations from the integrated data repository.
前記道路を構成する各区間をカバーする各通信エリアの各基地局で受信された前記車両からの位置登録信号に関連付けられている、前記車両が前記各通信エリアを跨いだ際の前記車両の３次元位置情報を収集する第１ステップと、
前記各基地局で受信された前記位置登録信号に関連付けられている前記車両の前記３次元位置情報を未知の入力として学習済みの分類器に与え、前記学習済みの分類器の演算を行って、前記車両の進行方向に関する分類クラスを出力する第２ステップと、
前記第２ステップで出力した前記分類クラスに基づいて、前記車両の進行方向を提示する第３ステップと
を備える推定方法。 An estimation method for estimating the traveling direction of a vehicle traveling on a road that exists over a plurality of communication areas,
3 of the vehicle when the vehicle straddles each communication area, which is associated with a location registration signal from the vehicle received by each base station in each communication area covering each section constituting the road; a first step of collecting dimensional position information;
Giving the three-dimensional position information of the vehicle associated with the position registration signal received by each base station as an unknown input to a learned classifier, performing an operation of the learned classifier, a second step of outputting a classification class related to the traveling direction of the vehicle;
and a third step of presenting the traveling direction of the vehicle based on the classification class output in the second step.
さらに、前記車両が前記各通信エリアを跨いだ際の前記車両の前記３次元位置情報に対して、予め設定された前記車両の進行方向に関する情報をラベル付けした教師データを用いて、前記車両が前記各通信エリアを跨いだ際の前記車両の前記３次元位置情報と、前記車両の進行方向との関係を学習し、前記学習済みの分類器を構築する第４ステップ
を備える推定方法。 In the estimation method according to claim 6,
Furthermore, the three-dimensional position information of the vehicle when the vehicle straddles the respective communication areas is labeled with preset information about the direction in which the vehicle travels. a fourth step of learning a relationship between the three-dimensional position information of the vehicle when crossing the communication areas and the traveling direction of the vehicle, and constructing the learned classifier.
さらに、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された日時を示す情報を収集する第５ステップと、
前記第２ステップで出力された前記分類クラスに基づく前記車両の進行方向、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された前記日時を示す情報、および、前記各通信エリアの直径に基づいて、前記車両の速度を求める第６ステップと、
を備え、
前記第３ステップは、求められた前記車両の前記速度を提示する
ことを特徴とする推定方法。 In the estimation method according to claim 7,
a fifth step of collecting information indicating the date and time when the location registration signal was received by each of the base stations;
Based on the traveling direction of the vehicle based on the classification class output in the second step, information indicating the date and time when the location registration signal was received at each base station, and the diameter of each communication area, a sixth step of determining the speed of the vehicle;
with
The estimation method, wherein the third step presents the determined speed of the vehicle.
さらに、前記第６ステップで算出された前記車両の前記速度、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された前記日時を示す情報、および、前記各通信エリアの直径に基づいて、指定された時刻において、前記車両が走行することになる通信エリアを求める第７ステップを備え、
前記第３ステップは、求められた前記車両が走行することになる前記通信エリアに関する情報を提示する
ことを特徴とする推定方法。 In the estimation method according to claim 8,
Furthermore, based on the speed of the vehicle calculated in the sixth step, information indicating the date and time when the location registration signal was received at each base station, and the diameter of each communication area, A seventh step of obtaining a communication area in which the vehicle will travel at a time;
The estimation method, wherein the third step presents information regarding the communication area in which the vehicle will travel.
前記各基地局で受信された前記位置登録信号に関連付けられている前記車両の前記３次元位置情報は、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された前記日時を示す情報とともに、所定の通信規格のコアネットワークに含まれる、加入者情報を管理する統合データリポジトリに記憶され、
前記第１ステップは、前記統合データリポジトリから、前記各基地局で受信された前記位置登録信号に関連付けられた前記車両の前記３次元位置情報を収集し、
前記第５ステップは、前記統合データリポジトリから、前記各基地局で前記位置登録信号が受信された前記日時を示す情報を収集する
ことを特徴とする推定方法。 In the estimation method according to claim 9,
The three-dimensional position information of the vehicle associated with the position registration signal received by each of the base stations is transmitted together with information indicating the date and time when the position registration signal was received by each of the base stations through a predetermined communication. stored in a unified data repository that manages subscriber information contained in the standard's core network;
The first step collects, from the integrated data repository, the three-dimensional position information of the vehicle associated with the position registration signal received by each of the base stations;
The estimation method, wherein the fifth step collects information indicating the date and time when the location registration signal was received by each of the base stations from the integrated data repository.
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