JP7380705B2 - 情報生成装置、情報生成方法、及びコンピュータプログラム - Google Patents

情報生成装置、情報生成方法、及びコンピュータプログラム Download PDF

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Description

本開示は、情報生成装置、情報生成方法、及びコンピュータプログラムに関する。
従来、道路上を走行する車両の運転を支援するためのシステムが種々提案されている（特許文献１参照）。
このような運転支援においては、車両の検出が必要となる。車両は、例えば、レーダセンサ又はカメラのようなセンサによって検出される。
特許文献２は、レーダセンサによって車両状況を把握する走行車両把握装置を開示している。特許文献２のレーダセンサは、道路上の複数箇所に設置され、車両に対してパルスレーザビームを照射する。
特許文献３は、車両を撮影するカメラにより得られる画像データから、車種を判別する車種判別装置を開示している。特許文献３の車種判別装置は、道路上に配備された格子状パターンを用いて、当該パターン上を走行する車両を撮影する。車種判別装置は、撮影により得られた画像データから、車両長を算出し、算出した車両長から車種を判別する。
特開２００３－２８８６８６号公報 特開２０００－２０８７６号公報 特開平６－３０９５８８号公報
本開示のある観点は、情報生成装置である。開示の情報生成装置は、同一の走行車両について車両サイズの測定を複数回行うことで、複数の測定結果を得るための測定部と、前記複数の測定結果それぞれの精度を検知するための検知部と、前記精度に基づいて、前記複数の測定結果から、前記走行車両の車両サイズを決定するための決定部と、を備える。
本開示の他の観点は、情報生成方法である。開示の情報生成方法は、同一の走行車両について車両サイズの測定を複数回行うことで、複数の測定結果を得ること、前記複数の測定結果それぞれの精度を検知すること、及び前記精度に基づいて、前記複数の測定結果から、前記走行車両の車両サイズを決定すること、を備える。
本開示の他の観点は、コンピュータプログラムである。開示のコンピュータプログラムは、コンピュータを情報生成装置として動作させるためのものである。前記情報生成装置は、同一の走行車両について車両サイズの測定を複数回行うことで、複数の測定結果を得るための測定部と、前記複数の測定結果それぞれの精度を検知するための検知部と、前記精度に基づいて、前記複数の測定結果から、前記走行車両の車両サイズを決定するための決定部と、を備える。
図１は、第１実施形態に係る交通情報提供システムの全体構成を示す図である。 図２は、第１実施形態に係る交通流計測装置の構成を示すブロック図である。 図３は、センサから出力される各測定点の測定結果を示す図である。 図４は、車両長決定部による車両長の決定方法について説明するための図である。 図５は、記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。 図６は、第１実施形態に係る交通流計測装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。 図７は、第２実施形態に係る交通情報提供システムの全体構成を示す図である。 図８は、第２実施形態に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。 図９は、第２実施形態に係る運転支援装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１０は、車間距離の説明図である。
［本開示が解決しようとする課題］
車両をレーダセンサ又はカメラのようなセンサによって検知する場合、単一のセンサ車両検知が可能なエリアを広くすると、有利である。つまり、検知が可能なエリアが広いと、センサの設置数を少なくでき、設置コストを抑えることができる。
しかし、車両検知が可能なエリアが広い場合、車両長などの車両サイズの測定精度が、エリア内の位置によって異なることがある。例えば、特許文献３に開示の技術を利用した場合、カメラから遠方の地点では格子状パターンが小さく映るため、車両長の測定精度が悪くなる。レーダセンサの場合も、測定される位置によって、車両サイズの測定精度が異なることがある。
したがって、車両長などの車両サイズを精度よく求めることが望まれる。
［本開示の実施形態の説明］
（１）実施形態に係る情報生成装置は、同一の走行車両について車両サイズの測定を複数回行うことで、複数の測定結果を得るための測定部と、前記複数の測定結果それぞれの精度を検知するための検知部と、前記精度に基づいて、前記複数の測定結果から、前記走行車両の車両サイズを決定するための決定部と、を備える。この構成によると、同一の走行車両についての複数の車両サイズ測定結果のうち、精度が良好なものを、車両サイズとして決定することができる。したがって、複数の測定結果に、精度が悪いものが含まれていても、適切に車両サイズを決定できる。
（２）前記決定部は、前記複数の測定結果のうち、前記精度が最も高い測定結果を、前記車両サイズとして決定するよう構成されているのが好ましい。この場合、精度が最も高い測定結果が、車両サイズとして決定される。
（３）前記複数の測定結果は、複数の位置それぞれにおいて測定された測定結果であるのが好ましい。複数の時刻それぞれにおいて車両サイズを測定すると、走行車両は、移動して異なる位置に存在することになる。この場合、複数の測定結果は、複数の位置それぞれにおいて測定された測定結果になる。
（４）前記情報生成装置は、前記複数の位置において検知された車両を、前記同一の走行車両として判定するための追跡部をさらに備えるのが好ましい。追跡部は、複数の位置において検知された車両を同一の走行車両として判定することができる。
（５）前記情報生成装置は、前記決定部によって決定された前記車両サイズに基づいて、前記走行車両の車種を決定するための車種決定部をさらに備えるのが好ましい。この場合、精度の良い車両サイズに基づいて、車種を精度よく決定できる。
（６）前記情報生成装置は、前記車種決定部により決定された前記車種に基づき、前記車種ごとの交通流を計測するための流計測部をさらに備えるのが好ましい。この場合、精度よく決定された車種に基づいて、車種ごとの交通流を精度よく計測できる。
（７）前記車種ごとの前記交通流は、前記車種ごとの車両台数を含むのが好ましい。この場合、車種ごとの車両台数を精度よく計測できる。車両台数は、例えば、所定時間ごとの車両の台数として計測される。
（８）前記情報生成装置は、前記決定部によって決定された前記車両サイズに基づく第１情報を提供するための提供部をさらに備えるのが好ましい。この場合、決定された車両サイズに基づく第１情報を、他の車両の運転支援に用いることができる。なお、他の車両の運転は、人による運転であってもよいし、自動運転であってもよい。
（９）前記第１情報は、前記走行車両の位置にさらに基づくのが好ましい。この場合、決定された車両サイズと走行車両の位置とに基づく第１情報を提供することができる。これにより、他の車両の運転支援がより適切となる。
（１０）前記情報提供部は、前記位置の測定時刻を示す第２情報をさらに提供するよう構成されているのが好ましい。この場合、他の車両は、走行車両の位置の測定時刻も利用できる。
（１１）前記第１情報は、第１走行車両と前記第１走行車両の後方を走行する第２走行車両との車間データを含み、前記決定車両サイズは、少なくとも車両長を示し、前記車間データは、少なくとも前記第１走行車両の車両サイズが示す車両長を用いて求められる。
（１２）前記車間データは、車間距離及び車間時間長の少なくともいずれか一つを含むのが好ましい。第１走行車両と第２走行車両との車間距離又は車間時間長は、第１走行車両と第２走行車両との間に入ろうとする他の車両の運転支援に有用である。
（１３）前記第１情報は、前記第１走行車両及び前記第２走行車両が走行する車線へ進入しようとする車両への提供用であるのが好ましい。第１走行車両及び第２走行車両が走行する車線へ進入しようとする車両は、車間データを含む第１情報を利用することで、第１走行車両及び第２走行車両が走行する車線への進入を円滑に行うことができる。
（１４）前記車両サイズは、少なくとも車両長を示すのが好ましい。情報生成装置は、前記車両サイズが示す前記車両長及び前記走行車両の位置に基づく第１情報を提供するための提供部をさらに備えるのが好ましい。前記第１情報は、他の車両への提供用であるのが好ましい。他の車両は、例えば、前記走行車両が走行する車線へ進入しようとする車両である。
（１５）前記測定結果は、道路を撮影することにより得られる画像データに基づいて求められるのが好ましい。前記精度は、前記画像データにおいて前記走行車両の像に含まれる画素の数に基づき検知されるのが好ましい。画像データ中で大きく映っている車両ほど、測定結果の精度が高いことが多い。このため、走行車両の像に含まれる画素の数を利用することで、精度を検知することができる。
（１６）前記測定車両長は、レーダセンサによって道路に照射された送信波の反射波から得られる測定点のクラスタに基づいて求められるのが好ましい。前記精度は、前記クラスタに含まれる前記測定点の数に基づいて検知されるのが好ましい。測定点の数が多いほど、測定車両サイズの測定精度の高いことが多い。このため、測定点の数を利用することで、精度を検知することができる。
（１７）前記測定車両サイズは、レーダセンサによって道路に照射された送信波の反射波に基づいて求められるのが好ましい。前記精度は、前記車両サイズが測定された前記走行車両の位置に基づいて検知されるのが好ましい。例えば、事前に車両サイズの測定誤差と車両の位置との関係を調査しておくことで、調査結果に基づいて、車両の位置から車両サイズの精度を検知することができる。
（１８）実施形態に係る情報生成方法は、同一の走行車両について車両長の測定を複数回行うことで、複数の測定結果を得ること、前記複数の測定結果それぞれの測定精度を検知すること、及び、前記精度に基づいて、前記複数の測定結果から、前記走行車両の車両長を決定することを備える。
（１９）実施形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータを情報生成装置として動作させる。前記情報生成装置は、同一の走行車両について車両サイズの測定を複数回行うことで、複数の測定結果を得るための測定部と、前記複数の測定結果それぞれの精度を検知するための検知部と、前記精度に基づいて、前記複数の測定結果から、前記走行車両の車両サイズを決定するための決定部と、を備える。
なお、上述のコンピュータプログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory）等のコンピュータ読取可能な非一時的な記録媒体やインターネット等の通信ネットワークを介して流通させることができるのは、言うまでもない。また、情報生成装置は、その一部又は全部が、半導体集積回路によって実現されてもよい。情報生成装置は、情報生成装置を含むシステムにおいて、利用されてもよい。
［本開示の実施形態の詳細］
以下、本開示の実施形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下で説明する実施形態は、いずれも本発明の好ましい一具体例を示すものである。以下の実施形態で示される数値、形状、材料、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、本発明を限定する主旨ではない。本発明は、請求の範囲によって特定される。よって、以下の実施の形態における構成要素のうち、本発明の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、本発明の課題を達成するのに必ずしも必要ではないが、より好ましい形態を構成するものとして説明される。
また、同一の構成要素には同一の符号を付す。それらの機能および名称も同様であるため、それらの説明は適宜省略する。
［第１実施形態］
＜交通情報提供システムの全体構成＞
図１は、第１実施形態に係る交通情報提供システムの全体構成を示す図である。
交通情報提供システム１は、道路１００を走行する車両６０の交通流を計測するシステムである。交通情報提供システム１は、センサ２と、情報生成装置としての交通流計測装置３とを備える。
センサ２は、例えば、レーダセンサである。レーダセンサは、電波（送信波）を道路１００上のエリア７０に対して送信し、送信波の反射波を受信する。エリア７０は、例えば、車両６０の走行方向において数百メートルの長さを有する。
センサ２は、受信した反射波に基づいて、エリア７０内の物体に対応する複数の測定点を得る。測定点は、例えば、反射波のレベルが、検知のための閾値よりも大きい箇所である。センサ２は、エリア７０内の物体の複数の測定点からの反射波を受信し、受信した反射波に基づいて、センサ２から各測定点までの距離、センサ２を基準とした各測定点の方向（水平角）および各測定点の速度を測定する。複数の測定点は、車両検知のため、後述のようにクラスタリングされる。
一例として、センサ２は、送信アンテナと、複数の設置位置の異なる受信アンテナとを含んで構成される。センサ２は、周波数変調連続波（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｍｏｄｕｌａｔｅｄ Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ Ｗａｖｅ；ＦＭ－ＣＷ）方式を用いて、反射波から各測定点の位置、方向および速度を測定する。センサ２は、測定点の位置、方向および速度を含む測定結果を、情報生成装置としての交通流計測装置３へ出力する。なお、電波は、例えば、２４ＧＨｚ帯、７９ＧＨｚ帯又は７６ＧＨｚ帯のミリ波である。送信波は、電波に代えて、２０ｋＨｚ以上の周波数を有する超音波であってもよい。
センサ２は、例えば、図１に示すように、センサ２よりも上流を走行する車両６０を、車両６０の正面から計測可能な位置に設置される。ただし、センサ２の設置位置は、これに限定されるものではない。例えば、センサ２は、センサ２よりも下流を走行する車両６０を、車両６０の後方から計測可能な位置に設置されてもよい。また、センサ２は、車両６０の上方または側方から車両６０を計測可能な位置に設置されてもよい。
交通流計測装置３は、センサ２から測定結果を受信し、道路１００を走行する車両６０の交通流を計測する。交通流は、例えば、単位時間当たりの台数、及び、平均速度の少なくともいずれか一つを含む。交通流は、車種ごとに計測される。すなわち、台数は、車種ごとに計測され、平均速度も車種ごとに計測される。交通流計測装置３は、計測した交通流を示す交通情報を、中央装置１０に送信する。交通流計測装置３は、携帯電話網、専用の無線回線又は有線回線などの通信ネットワークを利用して、中央装置１０に交通情報を送信する。中央装置１０は、例えば、交通管制センターなどに設置されたサーバである。
＜交通流計測装置の構成＞
図２は、第１実施形態に係る交通流計測装置３の構成を示すブロック図である。
交通流計測装置３は、車両位置測定部３１と、速度測定部３２と、車両長測定部３３と、精度検知部３４と、車両追跡部３５と、車両長決定部３６と、車種決定部３７と、交通流計測部３８と、交通情報提供部３９と、記憶部４０とを備える。
なお、交通流計測装置３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）および通信Ｉ／Ｆ（インタフェース）などを備えるコンピュータにより構成することもできる。各処理部３１～３９は、ＣＰＵ上でコンピュータプログラムを実行することにより機能的に実現される。
車両位置測定部３１は、車両６０の位置を測定する。より詳細には、車両位置測定部３１は、センサ２から出力される各測定点の測定結果に基づいて、車両６０の位置を測定する。
図３を参照して、車両６０の位置の測定方法について説明する。図３は、センサ２から出力される各測定点の測定結果を示す図である。各測定点の測定結果は、距離、方向および速度からなる三次元空間中の点（図３中の黒点）として表される。
車両位置測定部３１は、当該空間中の点（図３中の黒点）をクラスタリングする。例えば、車両位置測定部３１は、速度がｘ（ｋｍ／ｈ）以内で、かつ方向がｙ（°）以内の点を１つのクラスタにクラスタリングする。ここでは、測定点がクラスタＣＡおよびＣＢの２つのクラスタに分類されている。１つのクラスタが１台の車両６０を示す。このため、車両位置測定部３１は、クラスタごとに距離が最小の点を、当該クラスタに対応する車両６０の先端位置の点として特定する。車両位置測定部３１は、先端位置の点に対応する距離および方向に基づいて、先端位置を計算することにより、車両６０の先端位置を車両６０の位置として測定する。当該位置は、例えば、２次元座標で示すことができる。
なお、車両位置測定部３１は、センサ２がセンサ２よりも下流を走行する車両６０を計測する場合には、車両６０の後端位置を、車両６０の位置として測定してもよい。また、車両位置測定部３１は、センサ２が上方または側方から車両６０を計測する場合には、車両６０の先端位置および後端位置のうち事前に設定した位置を、車両６０の位置として測定してもよい。
車両位置測定部３１は、測定した車両６０の位置の情報を、当該位置の測定時刻の情報と対応付けて、車両６０ごとに記憶部４０に記憶させる。
速度測定部３２は、センサ２から出力される各測定点の測定結果に基づいて、車両６０の速度を測定する。
図３を参照して、車両６０の速度の測定方法について説明する。上述したように、センサ２による測定点が車両６０ごとにクラスタに分類されている。このため、速度測定部３２は、各クラスタに含まれる測定点に対応する速度から、当該クラスタに対応する車両６０の速度を測定する。例えば、速度測定部３２は、クラスタに含まれる各測定点の速度の平均値または中央値を、当該クラスタに対応する車両６０の速度として測定してもよい。速度測定部３２は、測定した車両６０の速度の情報を、記憶部４０に記憶させる。
車両長測定部（車両サイズ測定部）３３は、車両６０の車両長を測定する。より詳細には、車両長測定部３３は、センサ２から出力される各測定点の測定結果に基づいて、車両６０の車両長を測定する。例えば、車両長測定部３３は、クラスタごとにクラスタに含まれる測定点の距離の最大値と最小値の差を、当該クラスタに対応する車両６０の車両長として測定する。図３に示す例では、クラスタＣＡに対応する車両６０の車両長がＬＡとして測定され、クラスタＣＢに対応する車両６０の車両長がＬＢとして測定される。
なお、クラスタＣＡ，ＣＢは、車幅も示すため、車両サイズ測定部３３は、クラスタＣＡ，ＣＢに基づき、車幅を測定することもできる。また、センサ２の設置位置によっては、クラスタＣＡ，ＣＢは、車高を示すため、車両サイズ測定部３３は、クラスタＣＡ，ＣＢに基づき、車高を測定することもできる。
車両長測定部３３は、測定した車両６０の車両長（測定車両長）等の測定車両サイズに関する情報を、記憶部４０に記憶させる。ここで記憶される測定車両サイズ（測定車両長など）は、暫定値としての車両サイズである。
精度検知部３４は、車両長測定部３３が測定した車両長の測定結果（測定車両長）の測定精度を検知する。より詳細には、精度検知部３４は、センサ２から出力される各測定点の測定結果に基づいて、車両６０の車両長の測定結果の精度を判定する。
図３を参照して、車両長の測定結果の精度の検知方法について説明する。上述したように、センサ２による測定点が車両６０ごとにクラスタに分類されている。各車両６０のクラスタに含まれる測定点の数が多いほど、当該車両６０の車両長の測定結果の精度は高くなる。したがって、精度検知部３４は、各車両６０のクラスタに含まれる測定点の数に基づいて、当該車両６０の車両長の測定結果の精度を求める。精度検知部３４は、各車両６０のクラスタに含まれる測定点の数自体を、当該車両６０の車両長の測定結果の精度としてもよいし、測定点の数から求められる指標を精度としてもよい。
精度検知部３４は、車両６０の車両長の測定結果の精度の情報（測定精度；車両長精度）を、記憶部４０に記憶させる。
つまり、記憶部４０には、車両６０ごとに、当該車両６０の位置、当該位置の測定時刻、速度、車両長および車両長の測定結果の精度の情報が記憶される。
交通流計測装置３は、エリア７０内を走行することによって位置が変化する車両６０を、エリア７０内の複数の位置それぞれにおいて検知する。すなわち、車両位置測定部３１は、同一車両の車両位置を、エリア７０内の複数の位置それぞれにおいて測定する。また、速度測定部３２は、同一車両の速度を、エリア７０内の複数の位置それぞれにおいて測定し、車両長測定部３３は、同一車両の速度を、エリア７０内の複数の位置それぞれにおいて測定する。
したがって、車両６０の位置の測定時刻、速度、車両長および車両長の測定結果の精度の情報は、エリア７０内の複数の位置それぞれにおいて測定又は検知され、複数の位置ごとに記憶部４０に格納される。
車両追跡部３５は、車両６０を追跡する。車両追跡部３５は、エリア７０内の複数の位置で検知された走行車両６０を、同一車両として判定するよう動作する。より詳細には、車両追跡部３５は、記憶部４０に記憶されている車両６０ごとの情報に基づいて、測定時刻の異なる車両６０の情報を対応付けることにより、車両６０の追跡を行う。例えば、車両追跡部３５は、カルマンフィルタを用いて、第１測定時刻における第１車両の位置および速度などの情報から、第２測定時刻における第１車両の位置を推定する。車両追跡部３５は、第１車両の推定位置に最も近い第２測定時刻での測定位置を有する第２車両を、第１車両と同一車両であると判定することにより、第１車両の追跡を行う。
車両追跡部３５は、同一車両と判断された第１車両および第２車両に同一の車両ＩＤ（識別子）を付与し、記憶部４０に記憶させる。
車両長決定部３６は、暫定値である測定車両長（測定車両サイズ）から、確定値としての決定車両サイズ（決定車両長）を求める。車両長決定部３６は、車両追跡部３５による車両の追跡結果および精度検知部３４による車両長の測定結果の精度の判定結果に基づいて、同一の走行車両の車両長の測定結果の精度を比較する。車両長決定部３６は、精度の比較結果に基づいて車両の車両長を決定する。実施形態においては、車両長決定部３６は、同一車両の車両長のうち、最も精度が高いと判定された車両長を、当該車両の車両長（決定車両長）と決定する。
図４は、車両長決定部による車両長の決定方法について説明するための図である。図４を参照して、車両６０は、道路１００上のエリア７０内を位置Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ５、Ｐ６の順に走行するものとする。車両長測定部３３は、各位置Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ５、Ｐ６での車両６０の車両長を測定する。精度検知部３４は、測定された車両長（以下、「測定車両長」という）の測定結果それぞれの精度（以下、「車両長精度」という）を求める。例えば、位置Ｐ１における車両６０の測定車両長および車両長精度の組は、（Ｌ１，３０）となり、位置Ｐ２～Ｐ６における上記組は、それぞれ、（Ｌ２，４２）、（Ｌ３，４９）、（Ｌ４，５６）、（Ｌ５，４０）、（Ｌ６，３０）となったとする。
つまり、位置Ｐ１から進むにつれ、車両６０の車両長精度は大きくなり、位置Ｐ４において最高精度となるが、その後は、車両長精度が小さくなったとする。これは、センサ２から遠い位置では車両６０の測定点の数が少なくなり、車両長精度が低くなる一方、車両６０がセンサ２に近すぎる場合にもノイズの影響を受け、１つのクラスタに含まれる測定点の数が少なくなるからである。
車両長決定部３６は、位置Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ５、Ｐ６の順に車両６０の車両長を決定する。車両長決定部３６は、各位置において、それまでに測定された車両６０の測定車両長のうち、車両長精度が最高の測定車両長を、当該位置における車両６０の車両長（決定車両長）として決定する。
例えば、車両長決定部３６は、位置Ｐ１においては測定車両長Ｌ１しか測定しておらず測定車両長Ｌ１が最高精度であるため、測定車両長Ｌ１を決定車両長とする。また、車両長決定部３６は、位置Ｐ２においては測定車両長Ｌ１およびＬ２の車両長精度のうち測定車両長Ｌ２の車両長精度「４２」が最高精度であるため、測定車両長Ｌ２を決定車両長とする。同様に、車両長決定部３６は、位置Ｐ３およびＰ４においては、それぞれ、測定車両長Ｌ３およびＬ４を決定車両長とする。
さらに、車両長決定部３６は、位置Ｐ５においては測定車両長Ｌ１～Ｌ５の車両長精度のうち測定車両長Ｌ４の車両長精度「５６」が最高精度であるため、測定車両長Ｌ４を決定車両長とする。また、車両長決定部３６は、位置Ｐ６においては測定車両長Ｌ１～Ｌ６の車両長精度のうち測定車両長Ｌ４の車両長精度「５６」が最高精度であるため、測定車両長Ｌ４を決定車両長とする。
このように、決定車両長は、車両長精度が増加し続ける位置Ｐ４までは順次更新されるが、位置Ｐ４を過ぎると、車両長精度が低下し続けるため更新されない。
なお、車両長決定部３６は、車両６０がエリア７０を通過した後に、位置Ｐ１～Ｐ６の車両長を決定するようにしてもよい。この場合、車両長決定部３６は、測定車両長Ｌ１～Ｌ６の車両長精度のうち測定車両長Ｌ４の車両長精度「５６」が最高精度であるため、位置Ｐ１～Ｐ６の決定車両長を、全てＬ４と決定してもよい。車両長決定部３６は、決定車両長を、記憶部４０に記憶させる。
再び図２を参照して、車種決定部３７は、車両長決定部３６により決定された車両長に基づいて、車両６０の車種を決定する。例えば、車種決定部３７は、決定車両長が５．５ｍ以上の場合には車両６０の車種を大型車と決定し、決定車両長が５．５ｍ未満の場合には車両６０の車種を小型車と決定する。
なお、同一の車両６０について位置に応じて車両長が異なる場合がある。このような場合には、車種決定部３７は、最高精度の車両長に基づいて車種を決定してもよい。つまり、図４に示した例では、車種決定部３７は、車両長精度が最も高い位置Ｐ４の決定車両長Ｌ４に基づいて、車種を決定する。
また、車種決定部３７は、車両長の代わりに車幅や車高が測定可能な場合には、車幅または車高を閾値処理することにより、車種を決定してもよい。車種決定部３７は、決定した車種を、記憶部４０に記憶させる。
記憶部４０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリなどの記憶装置により構成され、上記した各種情報を記憶する。
図５は、記憶部４０に記憶される情報の一例を示す図である。
記憶部４０には、車両６０の車両ＩＤ、位置、測定時刻、測定車両長、車両長精度、決定車両長および車種が組として記憶されている。例えば、車両ＩＤ「Ｃ１」の情報は、車両追跡部３５により追跡された同一の車両の情報である。
交通流計測部３８は、車両追跡部３５による追跡結果に基づいて、車種ごとの車両６０の交通流を計測する。一例として、交通流計測部３８は、記憶部４０に記憶されている情報を参照して、一定時間にエリア７０を通過した大型車の台数と、小型車の台数とを、それぞれ交通流として計測する。なお、交通流計測部３８は、車両追跡部３５により同一の車両と判断され、同一の車両ＩＤが付された情報を、同一の車両６０の情報とみなして、車両６０の台数を計測する。交通流は車両６０の台数に限定されるものではなく、例えば、車両６０の平均速度であってもよい。平均速度も車種ごとに計測できる。
交通情報提供部３９は、交通流計測部３８が計測した車種ごとの車両６０の交通流の情報を交通情報として中央装置１０に送信することにより、交通情報を提供する。
＜交通流計測装置の処理手順＞
図６は、本開示の実施の形態１に係る交通流計測装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。
図６を参照して、車両位置測定部３１は、センサ２から出力される各測定点の測定結果に基づいて、車両６０の位置を測定して、測定結果を、車両６０の車両ＩＤとともに、記憶部４０に記憶させる（Ｓ１）。なお、車両位置測定部３１は、これまで車両ＩＤとして付与していない値を、例えばランダムまたは連番で発生させて車両ＩＤとして付与する。
速度測定部３２は、センサ２から出力される各測定点の測定結果に基づいて、車両６０の速度を測定し、測定結果を記憶部４０に記憶させる（Ｓ２）。なお、測定結果は、ステップＳ１で生成された車両ＩＤと対応付けられる。
車両長測定部３３は、センサ２から出力される各測定点の測定結果に基づいて、車両６０の車両長を測定し、測定車両長を、記憶部４０に記憶させる（Ｓ３）。なお、測定車両長は、ステップＳ１で生成された車両ＩＤと対応付けられる。
精度検知部３４は、センサ２から出力される各測定点の測定結果に基づいて、車両６０の車両長の測定結果の精度を判定し、判定した車両長精度を記憶部４０に記憶させる（Ｓ４）。なお、車両長精度は、ステップＳ１で生成された車両ＩＤと対応付けられる。
車両追跡部３５は、記憶部４０に記憶されている車両６０ごとの情報に基づいて、測定時刻の異なる車両６０の情報を対応付けることにより、車両６０の追跡を行う（Ｓ５）。なお、車両追跡部３５は、対応付けられた情報の車両ＩＤが同一の値になるように、車両ＩＤを更新する。
車両６０を追跡することができた場合には（Ｓ５でＹＥＳ）、車両長決定部３６は、同一の車両ＩＤの車両長の中で、ステップＳ３で測定された車両長が最高精度か否かを判定する（Ｓ６）。
測定車両長が最高精度でなければ（Ｓ６でＮＯ）、車両長決定部３６は、測定した車両長を、最高精度の車両長に置換することにより、置換後の車両長を、車両６０の車両長として決定する（Ｓ７）。
その後、車両長決定部３６は、決定車両長を記憶部４０に記憶させる（Ｓ８）。なお、決定車両長は車両ＩＤと対応付けられる。
測定車両長が最高精度であれば（Ｓ６でＹＥＳ）、車両長決定部３６は、その測定車両長を、車両６０の車両長と決定して、車両ＩＤと対応付けて記憶部４０に記憶させる（Ｓ８）。
車両６０を追跡することができなかった場合には（Ｓ５でＹＥＳ）、その車両６０の測定車両長を、車両６０の車両長と決定して、車両ＩＤと対応付けて記憶部４０に記憶させる。
車種決定部３７は、タイマの出力などに基づいて、ステップＳ１の処理を開始してから一定時間（例えば、１分）が経過したか否かを判断する（Ｓ９）。
一定時間が経過していなければ（Ｓ９でＮＯ）、ステップＳ１以降の処理が繰り返し実行される。ステップＳ１以降の処理の繰り返しにより、車両位置、車両速度、車両長は、同一の走行車両について複数回測定される。車両長の測定精度は、複数の測定車両長それぞれについて検知される。
一定時間が経過していれば（Ｓ９でＹＥＳ）、車種決定部３７は、記憶部４０に記憶されている情報に基づいて、情報ごとに、決定車両長から車種を決定し、決定した車種を車両ＩＤと対応付けて記憶部４０に記憶させる（Ｓ１０）。ここまでの処理により、図５に示したような情報が記憶部４０に記憶される。
交通流計測部３８は、記憶部４０に記憶されている情報を参照して、一定時間にエリア７０を通過した大型車の台数と、小型車の台数とを、それぞれ交通流として計測する（Ｓ１１）。
交通情報提供部３９は、交通流計測部３８が計測した車種ごとの車両６０の交通流の情報を交通情報として中央装置１０に送信することにより、交通情報を提供する（Ｓ１２）。
交通流計測装置３は、所定の終了条件を満たすか否かを判断する（Ｓ１３）。例えば、交通流計測装置３は、外部より交通流計測装置３の処理の停止指示信号を受信した場合には、終了条件を満たすと判断してもよい。
終了条件を満たす場合には（Ｓ１３でＹＥＳ）、交通流計測装置３は、処理を終了する。終了条件を満たさない場合には（Ｓ１３でＮＯ）、ステップＳ１以降の処理が繰り返し実行される。
＜第１実施形態の効果＞
以上説明したように、第１実施形態によると、車両６０を追跡し、同一の走行車両６０について、ある時刻においてある位置で測定された車両長の測定結果の精度と、他の時刻において他の位置で測定された車両長の測定結果の精度とを比較し、比較結果に基づいて車両６０の車両長を決定することができる。これにより、精度がより高い車両長を採用して、車両６０の車両長と決定することができる。また、この構成によると、車両６０が検知されるエリア７０を広くして、エリア７０内に車両サイズの測定精度が低くなる箇所が存在しても、測定精度が低い車両サイズの利用を回避できる。したがって、エリア７０を広くすることができ、センサの設置数を抑えることができる。このため、低設置コストで、車両６０の車両長を高精度に決定することができる。
また、照射した電波に対する反射波の測定点が多い車両６０ほど車両長の測定結果の精度が高いと判定することができる。これにより、車両長の測定結果の精度を正確に判定することができる。
また、高精度な車両長に基づいて、車種を決定し、車種ごとの交通流を計測することができる。具体的には、所定時間ごとの車種別の車両６０の台数を計測することができる。このため、車種ごとの交通流を高精度に計測することができる。
［第１実施形態の第１変形例］
上述の第１実施形態では、センサ２の一例としてレーダセンサを用いたが、センサ２はレーダセンサに限定されるものではない。センサ２としては、エリア７０を略同時に観測可能なものであれば、他の装置を利用することができる。例えば、センサ２として、カメラを用いることもできるし、ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）を用いることもできる。
第１変形例では、センサ２としてカメラを用いる場合を説明する。この場合、交通流計測装置３の車両位置測定部３１は、カメラがエリア７０を撮影することにより得られる画像データを画像処理することにより、車両６０の位置を特定する。例えば、車両位置測定部３１は、背景差分法などを利用して車両６０の位置を特定する。つまり、車両位置測定部３１は、車両６０が含まれていない時点でエリア７０を撮影することにより得られた背景画像データと、カメラから出力される画像データとの差分データを二値化することにより二値化画像データを作成する。車両位置測定部３１は、二値化画像データから車両６０の像を抽出し、車両６０ごとに位置を推定する。例えば、二値化画像データ中で、車両６０の像ごとに最も上側の位置を特定し、当該位置に対応する三次元空間（実空間）中の位置を、車両６０の位置と特定する。なお、画像データ中の位置と、三次元空間中の位置との関係は、事前のキャリブレーション等により既知であるものとする。
車両長測定部３３は、二値化画像データ中での車両６０の像に基づいて、当該像の長さから、車両６０の車両長を測定する。なお、画像データ中の各位置での像の長さと車両長との関係は、事前のキャリブレーション等により既知であるものとする。
精度検知部３４は、二値化画像データ中での車両６０の像に基づいて、車両長測定部３３が測定した車両長の測定結果の精度を判定する。例えば、精度検知部３４は、車両６０の像に含まれる画素数が多いほど、車両長の測定結果の精度が高いと判定してもよい。つまり、精度検知部３４は、画素数と精度との関係を示すテーブル情報に基づいて、画素数から精度を判定してもよい。
なお、センサ２としてカメラを用いる場合には、車両追跡部３５は、例えば、カメラから出力される画像データからナンバープレートを認識し、フレーム間で同一ナンバーを有する車両６０を対応付けることにより、車両６０を追跡するようにしてもよい。
［第１実施形態の第２変形例］
上述の第１実施形態の交通流計測装置３の精度検知部３４は、クラスタに含まれる測定点の数に基づいて、車両長の測定結果の精度を検知したが、精度検知方法はこれに限定されるものではない。
例えば、事前に、実験用の車両６０を用いて、車両６０の位置ごとに、当該位置で車両長測定部３３が測定した車両長と、正しい車両長との誤差を求め、誤差が小さい位置ほど車両長の測定結果の精度が高くなるような、車両６０の位置と車両長の測定結果の精度との関係情報を求めておく。
運用時には、精度検知部３４は、当該関係情報を参照し、車両位置測定部３１が測定した車両６０の位置に基づいて、当該位置に存在する車両６０の車両長の測定結果の精度を検知する。
なお、実験用の車両６０の位置と車両長の誤差とから上記関係情報を求める代わりに、例えば、実験用の車両６０までの水平角または仰角と、水平角または仰角の測定値および真値の誤差とに基づいて、関係情報を求めてもよい。
第２変形例によると、例えば、事前に車両長の測定誤差と車両の位置との関係を調査しておくことで、調査結果である関係情報に基づいて、車両６０の位置から車両長の測定結果の精度を検知することができる。これにより、車両長の測定結果の精度を正確に検知することができる。
［第２実施形態］
＜交通情報提供システムの全体構成＞
図７は、第２実施形態に係る交通情報提供システムの全体構成を示す図である。
交通情報提供システム１Ａは、車両の運転を支援するシステムであり、センサ２と、情報生成装置としての運転支援装置５とを備える。実施形態の運転支援装置５は、ある車線１０１の外からその車線１０１内へ進入しようとする車両６０に対する運転支援をする。
以下では、車線１０１への進入として、道路１００に含まれる第２車線１０２から、道路１００に含まれる第１車線１０１への車線変更を例として想定して説明する。ただし、車線１０１への進入は、駐車場などの道路１００外位置から、道路１００に進入することであってもよい。
センサ２は、第１実施形態と同様のレーダセンサであり、例えば、図７に示すように、センサ２よりも上流のエリア７０内を走行する車両６０，６０Ａ，６０Ｂを、車両６０，６０Ａ，６０Ｂの正面から計測可能な位置に設置される。センサ２により車両６０，６０Ａ，６０Ｂが検知されるエリア７０は、道路１００の第１車線１０１及び第２車線１０２を含む。なお、センサ２は、第１実施形態と同様、エリア７０を走行する車両６０，６０Ａ，６０Ｂを、車両６０，６０Ａ，６０Ｂの後方から計測可能な位置に設置されてもよい。また、センサ２は、車両６０，６０Ａ，６０Ｂの上方または側方から車両６０，６０Ａ，６０Ｂを計測可能な位置に設置されてもよい。
以下では、第２車線１０２を走行する車両６０が、第１走行車両６０Ａ及び第２走行車両６０Ｂが走行する第１車線１０１へ車線変更する際における、車両６０への運転支援について説明する。車両６０への車線変更支援のため、第１車線を走行する車両６０Ａ，６０Ｂに関する情報が、車両６０へ提供される。ただし、以下で説明する運転支援は、第１車線１０１を走行する車両６０Ａ，６０Ｂが、第２車線１０２へ車線変更する際にも同様に利用される。
運転支援装置５は、センサ２から測定結果を受信し、第１車線１０１を走行する車両６０Ａ，６０Ｂの位置および車両長に基づく第１情報を提供する。例えば、運転支援装置５は、第１車線１０１を走行する車両６０Ａ，６０Ｂの位置および車両長の情報を車両情報（第１情報）として、第２車線１０２を走行する車両６０に提供してもよい。また、運転支援装置５は、車両６０Ａ，６０Ｂの位置および車両長に基づいて、車両６０及び車両６０Ｂの車間距離、および車両６０Ａ及び車両６０Ｂの車間時間長などの情報を車両情報（第１情報）として作成し、この車両情報を車両６０に提供してもよい。なお、第１車線１０１を走行する車両６０Ａ，６０Ｂと、第２車線１０２を走行する車両６０とは、センサ２によって測定された車両の位置（方向）によって区別される。
＜運転支援装置の構成＞
図８は、第２実施形態に係る運転支援装置５の構成を示すブロック図である。
運転支援装置５は、車両位置測定部３１と、速度測定部３２と、車両長測定部３３と、精度検知部３４と、車両追跡部３５と、車両長決定部３６と、車両情報提供部５１と、記憶部４０とを備える。
なお、運転支援装置５は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭおよび通信Ｉ／Ｆなどを備えるコンピュータにより構成することもできる。各処理部３１～３６および５１は、ＣＰＵ上でコンピュータプログラムを実行することにより機能的に実現される。
各処理部３１～３６は、第１実施形態に示したものと同様である。このため、その詳細な説明はここでは繰り返さない。
車両情報提供部５１は、車両位置測定部３１が測定した車両６０Ａ，６０Ｂの位置と、車両長決定部３６が決定した車両６０Ａ，６０Ｂの車両長とに基づいて、車両情報（第１情報）を生成する。車両情報（第１情報）は、第２車線１０２を走行する車両６０に対して第１車線１０１への車線変更を支援するための情報である。車両情報提供部５１は、生成した車両情報（第１情報）を無線により車両６０に送信する。なお、車両情報は、車両６０Ａ、６０Ｂによって受信されてもよい。
実施形態に係る車両情報（第１情報）は、少なくとも決定車両サイズ（決定車両長）に基づく情報を含むのが好ましい。決定車両サイズ（決定車両長）に基づく情報は、決定車両サイズ（決定車両長）自体であってもよいし、決定車両サイズ（決定車両長）から求められた情報であってもよい。車両情報（第１情報）は、車両の位置に基づく情報を含むのが好ましい。車両の位置に基づく情報は、車両の位置自体であってもよいし、車両の位置から求められた情報であってもよい。例えば、車両情報提供部５１は、第１車線１０１を走行する車両６０Ａ，６０Ｂの位置および車両長（決定車両長）の情報を車両情報（第１情報）として生成してもよい。
また、車両情報提供部５１は、車両６１の車間距離および車間時間の情報を含む車間データを車両情報（第１情報）として生成してもよい。具体的には、車両情報提供部５１は、車両６０Ａ，６０Ｂの位置および各車両６０Ａ，６０Ｂの車両長に基づいて、車両６０Ａ，６０Ｂごとに先端位置Ｐ１，Ｐ２および後端位置Ｐ１１，Ｐ１２を特定する（図１０参照）。例えば、車両情報提供部５１は、車両位置測定部３１が測定した車両６０Ａの先端位置Ｐ１に車両長（決定車両長）を足し合わせることにより、車両６１の後端位置Ｐ１２を特定する。車両情報提供部５１は、第１車線１０１を走行する前後方向に隣接する車両６０Ａ，６０Ｂの組ごとに、前方車両６０Ａの後端位置Ｐ１１から後方車両６０Ｂの先端位置Ｐ２までの距離である車間距離（車間データ）を算出する。なお、車両情報提供部５１は、車間距離を後方車両６０Ｂが走行するために必要な時間を、車間距離と後方車両６０Ｂの速度から車間時間長（車間データ）として算出してもよい。
車間データは、車両６０Ａ，６０Ｂ以外の車両６０が、車両６０Ａと車両６０Ｂとの間を走行しようとする場合に有用である。車両６０が車両６０Ａと車両６０Ｂとの間を走行することは、例えば、車両６０が車線変更することによって生じる。また、車両６０が車両６０Ａと車両６０Ｂとの間を走行しようとすることは、車両６０が交差点において、対向車線を横切って曲がる場合にも生じる。例えば、日本のように、車両が左車線を走行する国においては、交差点において対向車線を横切ることは右折時に生じる。このような場合において、車間データは、有用である。
車両情報提供部５１は、作成した車両情報（第１情報）を車両６０に送信する。これにより、第２車線１０２を走行する車両６０は、第１車線１０１への車線変更位置又は車線変更タイミングを決定することができ、スムーズに車線変更することができる。
なお、車両情報提供部５１は、車両情報を送信する際に、車両６０Ａ，６０Ｂの位置等の測定時刻の情報（第２情報）と車両情報（第１情報）とを対応付けて送信してもよい。運転支援装置５と車両６０との間の通信状況によっては、車両情報提供部５１が提供した車両情報を車両６０が受信するまでの間に時間遅れが生じる場合がある。しかし、この構成によると、車両６０Ａ，６０Ｂの位置等の測定時刻の情報を車両６０に提供することができる。このため、車両６０側では、測定時刻と現在時刻とに基づいて、車両６０Ａ，６０Ｂの位置を補正することができる。これにより、第２車線１０２を走行する車両６０は、正確に、第１車線１０１への車線変更位置や車線変更タイミングなどを決定することができる。
なお、車両６０に提供される車両情報（第１情報）が、車両６０Ａ，６０Ｂの位置および各車両６０Ａ，６０Ｂの決定車両長を含むが、車間データを含まない場合、車両情報を受信した車両６０が、車両６０Ａ，６０Ｂの位置および各車両６０Ａ，６０Ｂの決定車両長から、車間データを生成してもよい。
記憶部４０には、図５に示したのと同様の情報が記憶される。ただし、車種の情報は記憶されない。
＜運転支援装置の処理手順＞
図９は、第２実施形態に係る運転支援装置５の処理手順の一例を示すフローチャートである。
図９を参照して、運転支援装置５は、ステップＳ１～Ｓ８の処理を実行する。これらの処理は、図６を用いて説明したものと同様である。このため、その詳細な説明はここでは繰り返さない。
車両情報提供部５１は、車両位置測定部３１が測定した車両６１の位置と、車両長決定部３６が決定した車両６１の決定車両長とに基づいて、第２車線１０２を走行する車両６０に対して第１車線１０１への車線変更を支援するための車両情報を作成する（Ｓ２１）。
車両情報提供部５１は、作成した車両情報を、無線により車両６０に送信することにより、車両情報を提供する（Ｓ２２）。
運転支援装置５は、第１実施形態で説明したのと同様の終了条件を満たすか否かを判断する（Ｓ１３）。
終了条件を満たす場合には（Ｓ１３でＹＥＳ）、運転支援装置５は、処理を終了する。終了条件を満たさない場合には（Ｓ１３でＮＯ）、ステップＳ１以降の処理が繰り返し実行される。
＜第２実施形態の効果＞
以上説明したように、第２実施形態によると、第２車線１０２を走行する車両６０に対して、第１車線１０１を走行する車両６０Ａ，６０Ｂの位置および車両長などの車両情報を提供することができる。これにより、第２車線１０２を走行する車両６０は、第１車線１０１への車線変更位置や車線変更タイミングなどを決定することができ、これにより、車両６０の車線変更を支援することができる。
［付記］
コンピュータを、交通流計測装置３または運転支援装置５として機能させるためのコンピュータプログラムは、コンピュータ読取可能な非一時的な記録媒体、例えば、ＨＤＤ、ＣＤ－ＲＯＭ、半導体メモリなどに記録したものとしてもよい。
また、上記コンピュータプログラムを、電気通信回線、無線または有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送するものとしてもよい。
また、上記各装置は、複数のコンピュータにより実現されてもよい。
また、上記各装置の一部または全部の機能がクラウドコンピューティングによって提供されてもよい。つまり、各装置の一部または全部の機能がクラウドサーバにより実現されていてもよい。例えば、交通流計測装置３の交通流計測部３８の機能がクラウドサーバにより実現され、交通流計測装置３は、クラウドサーバに対して、記憶部４０に記憶されている情報を送信し、クラウドサーバから交通流の情報を受信する構成であってもよい。
さらに、上記実施の形態および上記変形例の少なくとも一部を任意に組み合わせるとしてもよい。
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
１ 交通情報提供システム
１Ａ 交通情報提供システム
２ センサ
３ 交通流計測装置
５ 運転支援装置
１０ 中央装置
３１ 車両位置測定部
３２ 速度測定部
３３ 車両長測定部（車両サイズ測定部）
３４ 精度検知部
３５ 車両追跡部
３６ 車両長決定部
３７ 車種決定部
３８ 交通流計測部
３９ 交通情報提供部
４０ 記憶部
５１ 車両情報提供部
６０ 車両
６０Ａ 車両
６０Ｂ 車両
７０ エリア
１００ 道路
１０１ 第１車線
１０２ 第２車線
Ｐ１ 先端位置
Ｐ１１ 後端位置
Ｐ１２ 後端位置
Ｐ２ 先端位置

Claims (16)

  1. レーダセンサによって道路に照射された送信波の反射波から得られる測定点を、レーダセンサからの距離、前記レーダセンサを基準とした方向、及び前記測定点の速度の三次元空間においてクラスタリングするための位置測定部と、
    同一の走行車両について車両サイズの測定を複数回行うことで、前記測定点のクラスタに基づく複数の測定結果を得るための車両サイズ測定部と、
    前記複数の測定結果それぞれの精度を検知するための検知部と、
    前記精度に基づいて、前記複数の測定結果から、前記走行車両の車両サイズを決定するための決定部と、
    を備え、
    前記精度は、前記クラスタに含まれる前記測定点の数に基づいて検知される
    情報生成装置。
  2. 前記決定部は、前記複数の測定結果のうち、前記精度が最も高い測定結果を、前記車両サイズとして決定するよう構成されている
    請求項１に記載の情報生成装置。
  3. 前記複数の測定結果は、複数の位置それぞれにおいて測定された測定結果である
    請求項１又は請求項２に記載の情報生成装置。
  4. 前記複数の位置において検知された車両を、前記同一の走行車両として判定するための追跡部をさらに備える
    請求項３に記載の情報生成装置。
  5. 前記決定部によって決定された前記車両サイズに基づいて、前記走行車両の車種を決定するための車種決定部をさらに備える
    請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の情報生成装置。
  6. 前記車種決定部により決定された前記車種に基づき、前記車種ごとの交通流を計測するための計測部をさらに備える
    請求項５に記載の情報生成装置。
  7. 前記車種ごとの前記交通流は、前記車種ごとの車両台数を含む
    請求項６に記載の情報生成装置。
  8. 前記車両サイズ決定部によって決定された前記車両サイズに基づく第１情報を提供するための提供部をさらに備える
    請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の情報生成装置。
  9. 前記第１情報は、前記走行車両の位置にさらに基づく
    請求項８に記載の情報生成装置。
  10. 前記提供部は、前記位置の測定時刻を示す第２情報をさらに提供するよう構成されている
    請求項９に記載の情報生成装置。
  11. 前記第１情報は、第１走行車両と前記第１走行車両の後方を走行する第２走行車両との車間データを含み、
    前記決定車両サイズは、少なくとも車両長を示し、
    前記車間データは、少なくとも前記第１走行車両の前記車両サイズが示す車両長を用いて求められる
    請求項８から請求項１０のいずれか１項に記載の情報生成装置。
  12. 前記車間データは、車間距離及び車間時間長の少なくともいずれか一つを含む
    請求項１１に記載の情報生成装置。
  13. 前記第１情報は、前記第１走行車両及び前記第２走行車両が走行する車線へ進入しようとする車両への提供用である
    請求項１１又は請求項１２に記載の情報生成装置。
  14. 前記車両サイズは、少なくとも車両長を示し、
    前記車両サイズが示す前記車両長及び前記走行車両の位置に基づく第１情報を提供するための提供部をさらに備え、
    前記第１情報は、他の車両への提供用である
    請求項１に記載の情報生成装置。
  15. レーダセンサによって道路に照射された送信波の反射波から得られる測定点を、レーダセンサからの距離、前記レーダセンサを基準とした方向、及び前記測定点の速度の三次元空間においてクラスタリングすること、
    同一の走行車両について車両サイズの測定を複数回行うことで、前記測定点のクラスタに基づく複数の測定結果を得ること、
    前記複数の測定結果それぞれの精度を検知すること、及び
    前記精度に基づいて、前記複数の測定結果から、前記走行車両の車両サイズを決定すること、
    を備え、
    前記精度は、前記クラスタに含まれる前記測定点の数に基づいて検知される
    情報生成方法。
  16. コンピュータを情報生成装置として動作させるためのコンピュータプログラムであって、
    前記情報生成装置は、
    レーダセンサによって道路に照射された送信波の反射波から得られる測定点を、レーダセンサからの距離、前記レーダセンサを基準とした方向、及び前記測定点の速度の三次元空間においてクラスタリングするための位置測定部と、
    同一の走行車両について車両サイズの測定を複数回行うことで、前記測定点のクラスタに基づく複数の測定結果を得るための車両サイズ測定部と、
    前記複数の測定結果それぞれの精度を検知するための検知部と、
    前記精度に基づいて、前記複数の測定車両サイズから、前記走行車両の車両サイズを決定するための決定部と、
    を備え、
    前記精度は、前記クラスタに含まれる前記測定点の数に基づいて検知される
    コンピュータプログラム。
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