JP7419667B2 - 経路予測装置、それを備えた車載装置、経路予測システム、経路予測方法、及びコンピュータプログラム - Google Patents
経路予測装置、それを備えた車載装置、経路予測システム、経路予測方法、及びコンピュータプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP7419667B2 JP7419667B2 JP2019074885A JP2019074885A JP7419667B2 JP 7419667 B2 JP7419667 B2 JP 7419667B2 JP 2019074885 A JP2019074885 A JP 2019074885A JP 2019074885 A JP2019074885 A JP 2019074885A JP 7419667 B2 JP7419667 B2 JP 7419667B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- vehicle
- unit
- route
- sensor
- moving object
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 24
- 238000004590 computer program Methods 0.000 title description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 54
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 24
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 claims description 6
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 5
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 47
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 41
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 19
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 16
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 9
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 5
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 4
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 3
- 210000000746 body region Anatomy 0.000 description 3
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 description 2
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 2
- 241001025261 Neoraja caerulea Species 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 230000006386 memory function Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Traffic Control Systems (AREA)
- Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
Description
最初に、本開示の実施形態の内容を列記して説明する。以下に記載する実施形態の少なくとも一部を任意に組合せてもよい。
以下の実施形態では、同一の部品には同一の参照番号を付してある。それらの名称及び機能も同一である。したがって、それらについての詳細な説明は繰返さない。
[全体構成]
図1を参照して、本開示の第1実施形態に係る経路予測システム100は、経路予測装置102、道路及びその周辺等(以下、路上ともいう)に固定して設置された路側センサ104、車両106、移動通信の基地局108、ネットワーク110、及び、道路交通用の信号機(歩行者用信号機)112を含む。歩行者200は、路側センサ104及び車両106に搭載されたセンサの検出対象である。経路予測システム100を構成する各要素間の通信は、基地局108を介して、又は、基地局108を介さない直接の無線通信又は有線通信により行われるとする。基地局108はLTE(Long Term Evolution)回線及び5G(第5世代移動通信システム)回線等による移動通信サービスを提供している。
図3を参照して、経路予測装置102は、各部を制御する制御部120と、データを記憶するメモリ122と、通信を行う通信部124と、各部の間でデータを交換するためのバス126とを含む。制御部120は、CPU(Central Processing Unit)を含んで構成されており、各部を制御することにより、後述する機能を実現する。メモリ122は、書換可能な半導体の不揮発性メモリ及びハードディスクドライブ(以下、HDDという)等の大容量記憶装置を含む。通信部124は、路上に配置された路側センサ104からアップロードされるセンサ情報(画像データ)、及び車両106等の車載装置からアップロードされるセンサ情報を受信する。通信部124により受信されたデータは、メモリ122に伝送されて記憶される。これにより、経路予測装置102は、後述するように経路予測機能を実現する。
図4を参照して、車両106に搭載されている車載装置140のハードウェア構成の一例を示す。車載装置140は、車両106に搭載されているセンサ部142に接続されたインターフェイス部(以下、I/F部という)144、無線通信を行う通信部146、データを記憶するメモリ148、それらを制御する制御部150、情報を提示する提示部152、及び、各部の間でデータを交換するためのバス154を含む。
インフラセンサである路側センサ104も、基本的に車載装置140と同様に構成されている。図5を参照して、路側センサ104のハードウェア構成の一例を示す。路側センサ104は、センサ部160に接続されたI/F部162、無線通信又は有線通信を行う通信部164、データを記憶するメモリ166、それらを制御する制御部168、及び、各部の間でデータを交換するためのバス170を含む。
図6を参照して、経路予測装置102の機能について説明する。経路予測装置102は、パケットデータを受信するパケット受信部180と、パケットデータを送信するパケット送信部182と、受信したセンサ情報に対して所定の解析処理を実行する解析処理部184と、経路予測の学習を行う学習部186と、移動物体の将来の移動経路(予測経路)を予測する処理を実行する予測部188とを含む。パケット受信部180は、路側センサ104及び車載装置140からセンサデータを含むパケットデータを受信する。受信したセンサデータは解析処理部184に入力される。
(経路予測処理)
図8を参照して、経路予測装置102による経路予測処理に関して、より具体的に説明する。図8に示した処理は、制御部120が、所定のプログラムをメモリ122から読出して実行することにより実現される。
図10を参照して、経路予測装置102による経路予測に関する学習処理に関して、より具体的に説明する。図10に示した処理は、制御部120が、所定のプログラムをメモリ122から読出して実行することにより実現される。
経路予測のための学習後の予測装置(予測モデル)は、全国の道路で同じものを用いてもよいが、予測精度は学習に使用した過去のデータに依存する。即ち、学習に用いたセンサデータには、そのセンサデータを取得した地域(以下、エリアともいう)の地理的条件(道路形状、車道幅、車線数、歩道の有無、歩道幅、信号機の有無、信号機の位置、交通量等)が反映されていると考えられる。特定のエリアにおいて経路予測を行う経路予測装置は、そのエリアで取得されたセンサデータにより学習されたものであることが好ましい。したがって、第2実施形態では、車載装置が経路予測機能を有し、エリア毎の学習により決定された学習結果を用いて、車両が走行しているエリアでの経路予測を行う。
車両504及び506の車載装置は、図4と同様に構成されている。車両504及び506の車載装置の機能構成を図13に示す。図13を参照して、車載装置520は、パケット受信部522、パラメータ記憶部524、センサ部526、解析処理部528、予測部530及び情報提示部532を含む。
図15を参照して、車載装置520による経路予測処理に関して、より具体的に説明する。上記したように、車載装置520は図4と同様に構成されているので、以下においては、図4の符号を参照する。図15に示した処理は、制御部150が、所定のプログラムをメモリ148から読出して実行することにより実現される。ここでは、メモリ148には、予めエリアを特定する情報(地図情報等)と、それに対応する学習パラメータが記憶されているとする。
図16を参照して、サーバ500及び502による処理に関して、より具体的に説明する。上記したように、サーバ500及び502は図3と同様に構成されているので、以下においては、図3の符号を参照する。図16に示した処理は、制御部120が、所定のプログラムをメモリ122から読出して実行することにより実現される。メモリ122には、対応するエリアの学習パラメータ及びそのバージョン情報が記憶されている。サーバ500が記憶している学習パラメータは、サーバ502が記憶している学習パラメータとは異なる。
受信したと判定された場合、制御はステップ706に移行する。そうでなければ、制御はステップ708に移行する。送信要求コードは、上記したように、車載装置から送信される(図15のステップ612参照)。
102 経路予測装置
104 路側センサ
106、114、116、118、504、506 車両
108 基地局
110 ネットワーク
112 信号機(歩行者用信号機)
120、150、168 制御部
122、148、166 メモリ
124、146、164 通信部
126、154、170 バス
140、520 車載装置
142、160、526 センサ部
144、162 I/F部
152 提示部
180、522 パケット受信部
182 パケット送信部
184、528 解析処理部
186 学習部
188、530 予測部
200、202、590、594 歩行者
204 歩行者用信号機
206、208 車両用信号機
210、212、592、596 予測経路
220、230 対象枠
222 顔領域枠
224 顔の向き
226 体領域枠
228 体の向き
240 障害物
500、502 サーバ
510、512 エリア
524 パラメータ記憶部
532 情報提示部
Claims (5)
- センサを含む車両に搭載された車載装置と、
前記車載装置に所定情報を、無線通信を介して配信する配信装置とを含み、
前記車載装置は、
前記所定情報を受信する受信部と、
前記センサにより検出されたセンサデータから、移動物体を検出し、当該移動物体の位置及び兆候を特定する解析部と、
前記解析部により特定された前記移動物体の前記位置及び前記兆候と、前記受信部により受信された前記所定情報とを用いて、前記移動物体の未来の位置を含む経路を予測する予測部とを含み、
前記所定情報は、車載センサ及び路側センサの少なくともいずれか一方により取得されたセンサデータから移動物体を検出し、当該移動物体の位置及び兆候を特定する処理を所定期間繰返して得られた前記位置及び前記兆候の集合を用いて、前記予測部と同じモデルの予測器を学習させることにより得られた学習パラメータである、経路予測システム。 - 前記配信装置を複数含み、
複数の前記配信装置の各々は、
車両が通行可能な道路を含む所定領域毎に配置され、
前記所定領域に対応する前記所定情報を、前記無線通信を介して配信し、
前記車載装置の前記受信部は、複数の前記配信装置の内、前記車両の現在位置を含む前記所定領域に配置されている配信装置から、当該所定領域に対応する前記所定情報を受信する、請求項1に記載の経路予測システム。 - 前記車載装置は、前記車両の現在位置を含む前記所定領域に配置されている前記配信装置に、当該所定領域に対応する前記所定情報の送信を要求する送信要求を送信する送信部をさらに含み、
前記送信要求を受信した前記配信装置は、当該配信装置が配置されている前記所定領域に対応する前記所定情報を、前記要求を送信した前記車載装置に送信する、請求項2に記載の経路予測システム。 - 前記受信部は、前記車両の現在位置を含む前記所定領域に配置されている前記配信装置から配信される、当該所定領域に対応する前記所定情報のバージョンを受信し、
前記車載装置は、
前記予測部が前記経路の予測に使用する前記学習パラメータを、前記所定領域毎に記憶する記憶部と、
前記受信部により取得された前記バージョンが、前記記憶部に記憶されている前記学習パラメータの内、前記車両の現在位置を含む前記所定領域に対応する学習パラメータのバージョンよりも新しいか否かを判定する判定部とをさらに含み、
前記判定部により、前記受信部により取得された前記バージョンが、前記記憶部に記憶されている前記学習パラメータの内、前記車両の現在位置を含む前記所定領域に対応する学習パラメータのバージョンよりも新しいと判定されたことを受けて、前記送信部は、前記送信要求を送信する、請求項3に記載の経路予測システム。 - センサと、
前記センサにより検出されたセンサデータから、移動物体を検出し、当該移動物体の位置及び兆候を特定する解析部と、
前記解析部により特定された前記移動物体の前記位置及び前記兆候から、前記移動物体の未来の位置を含む経路を予測する予測部と、
前記予測部が前記経路の予測に使用する学習パラメータを、車両が通行可能な道路を含む所定領域毎に記憶する記憶部とを含み、
前記学習パラメータは、車載センサ及び路側センサの少なくともいずれか一方により取得されたセンサデータから移動物体を検出し、当該移動物体の位置及び兆候を特定する処理を所定期間繰返して得られた前記位置及び前記兆候の集合を用いて、前記予測部と同じモデルの予測器を学習させることにより得られた学習パラメータである、車載装置。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019074885A JP7419667B2 (ja) | 2019-04-10 | 2019-04-10 | 経路予測装置、それを備えた車載装置、経路予測システム、経路予測方法、及びコンピュータプログラム |
JP2023171032A JP2023171455A (ja) | 2019-04-10 | 2023-10-02 | 経路予測装置、それを備えた車載装置、経路予測システム、経路予測方法、及びコンピュータプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019074885A JP7419667B2 (ja) | 2019-04-10 | 2019-04-10 | 経路予測装置、それを備えた車載装置、経路予測システム、経路予測方法、及びコンピュータプログラム |
Related Child Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2023171032A Division JP2023171455A (ja) | 2019-04-10 | 2023-10-02 | 経路予測装置、それを備えた車載装置、経路予測システム、経路予測方法、及びコンピュータプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020173600A JP2020173600A (ja) | 2020-10-22 |
JP7419667B2 true JP7419667B2 (ja) | 2024-01-23 |
Family
ID=72831361
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019074885A Active JP7419667B2 (ja) | 2019-04-10 | 2019-04-10 | 経路予測装置、それを備えた車載装置、経路予測システム、経路予測方法、及びコンピュータプログラム |
JP2023171032A Pending JP2023171455A (ja) | 2019-04-10 | 2023-10-02 | 経路予測装置、それを備えた車載装置、経路予測システム、経路予測方法、及びコンピュータプログラム |
Family Applications After (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2023171032A Pending JP2023171455A (ja) | 2019-04-10 | 2023-10-02 | 経路予測装置、それを備えた車載装置、経路予測システム、経路予測方法、及びコンピュータプログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (2) | JP7419667B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115497282B (zh) * | 2021-06-17 | 2024-01-26 | 丰田自动车株式会社 | 信息处理装置、信息处理方法、以及存储介质 |
WO2024111015A1 (ja) * | 2022-11-21 | 2024-05-30 | 日本電気株式会社 | 運転支援装置、運転支援システム、運転支援方法、及び記録媒体 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2018055141A (ja) | 2016-09-26 | 2018-04-05 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 移動体軌道予測システム |
WO2018146882A1 (ja) | 2017-02-08 | 2018-08-16 | 住友電気工業株式会社 | 情報提供システム、サーバ、移動端末、及びコンピュータプログラム |
-
2019
- 2019-04-10 JP JP2019074885A patent/JP7419667B2/ja active Active
-
2023
- 2023-10-02 JP JP2023171032A patent/JP2023171455A/ja active Pending
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2018055141A (ja) | 2016-09-26 | 2018-04-05 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 移動体軌道予測システム |
WO2018146882A1 (ja) | 2017-02-08 | 2018-08-16 | 住友電気工業株式会社 | 情報提供システム、サーバ、移動端末、及びコンピュータプログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2020173600A (ja) | 2020-10-22 |
JP2023171455A (ja) | 2023-12-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11074813B2 (en) | Driver behavior monitoring | |
US11967230B2 (en) | System and method for using V2X and sensor data | |
JP6840240B2 (ja) | 自律走行車の動的ルート決定 | |
US11294949B2 (en) | Systems and methods for querying a distributed inventory of visual data | |
JP6200421B2 (ja) | 運転支援システム及び運転支援方法 | |
US20240046653A1 (en) | Identifying suspicious entities using autonomous vehicles | |
US11282388B2 (en) | Edge-assisted alert system | |
US11205342B2 (en) | Traffic information processing device | |
CN107949875B (zh) | 用于确定具有交互可能性的交通参与者的方法和系统 | |
JP2023171455A (ja) | 経路予測装置、それを備えた車載装置、経路予測システム、経路予測方法、及びコンピュータプログラム | |
WO2017123665A1 (en) | Driver behavior monitoring | |
CN102951149A (zh) | 一种用于分析车辆将行驶的道路分段的方法及装置 | |
JP7187806B2 (ja) | 情報処理装置、システム、方法、及びコンピュータプログラム | |
JP2019215785A (ja) | 情報提供装置、情報提供方法及びコンピュータプログラム | |
JP2007034920A (ja) | 交差点認識システム及び交差点認識方法 | |
CN114333339B (zh) | 深度神经网络功能模块去重复的方法 | |
JP7484716B2 (ja) | 情報提供装置、情報提供方法、情報提供システムおよびコンピュータプログラム | |
US20230343106A1 (en) | Information processing apparatus, image transmission system, and information processing method | |
CN114037962A (zh) | 车辆碰撞预测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
KR20240095921A (ko) | 지정차로 위반을 감지하는 장치 및 방법 | |
JP2024051891A (ja) | エリア監視システムおよびエリア監視方法 | |
JP2024051893A (ja) | エリア監視システムおよびエリア監視方法 | |
JP2024051892A (ja) | エリア監視システムおよびエリア監視方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220221 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20221228 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230110 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20230704 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20231002 |
|
A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20231010 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20231212 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20231225 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7419667 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |