JP7447763B2 - 移動体検出装置、及び管制システム - Google Patents

移動体検出装置、及び管制システム Download PDF

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Description

本発明は、移動体検出装置、及び管制システムに関する。
特許文献１には、路側に設置したカメラによって検出した各々の車両の現在位置及び速度を用いて、各々の車両の合流地点への到着時刻を予測し、道路上に設置した表示装置を通じて車両の運転手に加減速の指示情報を提示する合流情報提供装置が開示されている。
特開２０１５－５２９０２号公報
カメラで撮像した画像を画像処理することによって車両のような移動体を検出する場合、例えば位置や速度といった物体の状態を表す情報を検出することができる。こうした場合において、検出した移動体の状態を表す情報の確からしさ、すなわち移動体情報の信頼度を高くしようとすると、画像処理に伴うプロセッサの演算量が増加し、これに伴い消費電力も増加する。
一方、例えば合流地点で交差する道路のうち、片方の道路にしか車両が走行していない場合や、交差する各々の道路を走行する車両の合流地点への到達時間がまったく異なる場合のように、明らかに車両同士が合流地点で干渉する危険性がない場合には、検出する移動体情報の信頼度は低くても構わない。
これに対して、特許文献１に記載の合流情報提供装置では、車両同士が干渉する危険性の有無に関わらず、常に検出可能な最高の信頼度で画像から移動体情報を検出しようとしているため、明らかに車両同士が合流地点で干渉する危険性がない場合には無駄な電力を消費していることになる。
本発明は、上記に示した問題点を鑑みてなされたものであり、検出可能な最高の信頼度で画像から移動体情報を検出し続ける場合と比較して、移動体同士が干渉する危険性が認められる状況での画像から検出した移動体情報の信頼度を低下させることなく、消費電力を低減することができる移動体検出装置、及び管制システムを提供することを目的とする。
第１態様に係る移動体検出装置は、移動体同士が干渉しないように移動体の交通管制を行う管制装置とデータ通信を行うことができない非コネクテッド移動体を撮像した画像から、前記非コネクテッド移動体の位置及び速度を含む移動体情報を指定された精度で検出する移動体検出部と、前記非コネクテッド移動体の走行経路上に設定された判定地点に対する前記非コネクテッド移動体の接近度に応じて信頼度目標を設定し、前記精度を前記信頼度目標に近づけるように前記移動体検出部に指示する制御を行う信頼度制御部と、を備える。
第２態様に係る移動体検出装置は、第１態様に係る移動体検出装置において、前記移動体検出部で検出された前記非コネクテッド移動体の位置を前記画像の画像座標系から、移動体の経路が点列で表された地図データにおける地図座標系に変換する座標変換部と、前記地図データから点列毎の走路情報を取得する走路情報取得部と、前記座標変換部で地図座標系に変換された前記非コネクテッド移動体の位置、前記非コネクテッド移動体の速度、及び前記走路情報取得部で取得した前記経路の走路情報から前記非コネクテッド移動体の走行経路を予測し、予測した走行経路を表す経由点毎に前記非コネクテッド移動体の干渉時間を予測する走行経路予測部と、前記走行経路予測部で予測した走行経路を表す各々の経由点のうち、何れかの経由点を前記判定地点として設定する判定地点設定部と、前記判定地点設定部で設定された前記判定地点における干渉時間に基づき、前記判定地点に対する前記非コネクテッド移動体の接近度を評価する接近度評価部と、を備え、前記信頼度制御部は、前記接近度評価部で評価された接近度に応じて前記信頼度目標を設定する制御を行う。
第３態様に係る移動体検出装置は、第２態様に係る移動体検出装置において、前記判定地点設定部が、前記非コネクテッド移動体の走行経路を表す各々の経由点のうち、前記非コネクテッド移動体の走行経路と、前記非コネクテッド移動体と異なる他の移動体の走行経路と、に基づいて前記管制装置で特定された前記非コネクテッド移動体と前記他の移動体との干渉地点を前記判定地点として設定する。
第４態様に係る移動体検出装置は、第２態様に係る移動体検出装置において、前記接近度評価部が、前記非コネクテッド移動体の前記判定地点における干渉時間、及び前記非コネクテッド移動体と異なる他の移動体の前記判定地点における干渉時間から、前記非コネクテッド移動体の接近度を評価する。
第５態様に係る移動体検出装置は、第４態様に係る移動体検出装置において、前記走路情報取得部が、前記移動体検出部で前記画像から検出された前記非コネクテッド移動体の位置及び速度に含まれる誤差の度合いを表す信頼度が点列毎に付与された前記地図データから、点列毎の走路情報を前記信頼度と共に取得し、前記走行経路予測部は、予測した前記非コネクテッド移動体の走行経路上における各経由点での前記信頼度を反映した前記非コネクテッド移動体の位置及び速度を用いて、前記非コネクテッド移動体の走行経路上における経由点毎に前記非コネクテッド移動体の干渉時間を予測する。
第６態様に係る移動体検出装置は、第５態様に係る移動体検出装置において、前記走路情報取得部から前記地図データの点列を構成する各点に付与された前記信頼度を取得すると共に、前記信頼度制御部から前記信頼度目標を取得し、前記信頼度目標に応じて、前記地図データの点列を構成する各点に付与された前記信頼度を補正する信頼度補正部を備え、前記走行経路予測部は、予測した前記非コネクテッド移動体の走行経路上における各経由点での前記信頼度補正部で補正された前記信頼度を反映した前記非コネクテッド移動体の位置及び速度を用いて、前記非コネクテッド移動体の走行経路上における経由点毎に前記非コネクテッド移動体の干渉時間を予測する。
第７態様に係る移動体検出装置は、第１態様～第６態様の何れかの態様に係る移動体検出装置において、光、音、振動、空気の流れ、圧力、及び熱の少なくとも１つの再生エネルギーを利用して、自装置で消費する電力以上の電力を発電する動力生成部を備える。
第８態様に係る管制システムは、移動体同士が干渉しないように移動体の交通管制を行う管制装置と、移動体の経路に沿って設置され、前記管制装置とデータ通信を行うことができない非コネクテッド移動体の画像を撮像する撮像センサと、前記画像から、前記非コネクテッド移動体の位置及び速度を含む移動体情報を指定された精度で検出する移動体検出部、及び前記非コネクテッド移動体の走行経路上に設定された判定地点に対する前記非コネクテッド移動体の接近度に応じて信頼度目標を設定し、前記精度を前記信頼度目標に近づけるように前記移動体検出部に指示する制御を行う信頼度制御部を備えた移動体検出装置と、を含む。
第９態様に係る管制システムは、第８態様に係る管制システムにおいて、前記移動体検出装置が、前記移動体検出部で検出された前記非コネクテッド移動体の位置を前記画像の画像座標系から、移動体の経路が点列で表された地図データにおける地図座標系に変換する座標変換部と、前記地図データから点列毎の走路情報を取得する走路情報取得部と、前記座標変換部で地図座標系に変換された前記非コネクテッド移動体の位置、前記非コネクテッド移動体の速度、及び前記走路情報取得部で取得した前記経路の走路情報から前記非コネクテッド移動体の走行経路を予測し、予測した走行経路を表す経由点毎に前記非コネクテッド移動体の干渉時間を予測する走行経路予測部と、前記走行経路予測部で予測した走行経路を表す各々の経由点のうち、何れかの経由点を前記判定地点として設定する判定地点設定部と、前記判定地点設定部で設定された前記判定地点における干渉時間に基づき、前記判定地点に対する前記非コネクテッド移動体の接近度を評価する接近度評価部と、を備え、前記信頼度制御部は、前記接近度評価部で評価された接近度に応じて前記信頼度目標を設定する制御を行う。
第１０態様に係る管制システムは、第９態様に係る管制システムにおいて、前記管制装置が、前記非コネクテッド移動体の走行経路と、前記非コネクテッド移動体と異なる他の移動体の走行経路と、に基づいて、前記非コネクテッド移動体と前記他の移動体との干渉地点を特定し、前記移動体検出装置の前記判定地点設定部は、前記非コネクテッド移動体の走行経路を表す各々の経由点のうち、前記干渉地点に対応した経由点を前記判定地点として設定する。
第１１態様に係る管制システムは、第９態様に係る管制システムにおいて、前記移動体検出装置の前記接近度評価部が、前記非コネクテッド移動体の前記判定地点における干渉時間、及び前記非コネクテッド移動体と異なる他の移動体の前記判定地点における干渉時間から、前記非コネクテッド移動体の接近度を評価する。
第１２態様に係る管制システムは、第１１態様に係る管制システムにおいて、前記移動体検出装置の前記走路情報取得部が、前記移動体検出部で前記画像から検出された前記非コネクテッド移動体の位置及び速度に含まれる誤差の度合いを表す信頼度が点列毎に付与された前記地図データから、点列毎の走路情報を前記信頼度と共に取得し、前記走行経路予測部は、予測した前記非コネクテッド移動体の走行経路上における各経由点での前記信頼度を反映した前記非コネクテッド移動体の位置及び速度を用いて、前記非コネクテッド移動体の走行経路上における経由点毎に前記非コネクテッド移動体の干渉時間を予測する。
第１３態様に係る管制システムは、第１２態様に係る管制システムにおいて、前記移動体検出装置が、前記走路情報取得部から前記地図データの点列を構成する各点に付与された前記信頼度を取得すると共に、前記信頼度制御部から前記信頼度目標を取得し、前記信頼度目標に応じて、前記地図データの点列を構成する各点に付与された前記信頼度を補正する信頼度補正部を備え、前記走行経路予測部は、予測した前記非コネクテッド移動体の走行経路上における各経由点での前記信頼度補正部で補正された前記信頼度を反映した前記非コネクテッド移動体の位置及び速度を用いて、前記非コネクテッド移動体の走行経路上における経由点毎に前記非コネクテッド移動体の干渉時間を予測する。
第１４態様に係る管制システムは、第８態様～第１３態様の何れかの態様に係る管制システムにおいて、前記移動体検出装置が、光、音、振動、空気の流れ、圧力、及び熱の少なくとも１つの再生エネルギーを利用して、自装置で消費する電力以上の電力を発電する動力生成部を備える。
本発明によれば、検出可能な最高の信頼度で画像から移動体情報を検出し続ける場合と比較して、移動体同士が干渉する危険性が認められる状況での画像から検出した移動体情報の信頼度を低下させることなく、消費電力を低減することができる。
管制システムのシステム構成例を示す図である。 遵守車両の制御装置における機能構成例を示す図である。 遵守車両及び非コネクテッド車両が有する運転機能の相違点をまとめた図である。 移動体検出装置及び管制装置の機能構成例を示す図である。 管制走行ルート地図の内容例を示す図である。 干渉地点の例を示す図である。 干渉地点情報の一例を示す図である。 移動体検出装置の撮像センサによって撮像される画像例について説明する図である。 画像における車両の位置を、管制走行ルート地図上の経由点に写像した写像例を示す図である。 非コネクテッド車両の走行経路の一例を示す図である。 遵守車両の大域経路の一例を示す図である。 管制装置における電気系統の要部構成例を示す図である。 移動体検出装置における電気系統の要部構成例を示す図である。 遵守車両の制御装置における電気系統の要部構成例を示す図である。 管制処理の流れの一例を示すフローチャートである。 干渉地点における車両の干渉時間の一例を示す図である。 状態ｓx＝０に設定された干渉地点での仮想交通ルールを模式化した模式図である。 状態ｓx＝１に設定された干渉地点での仮想交通ルールを模式化した模式図である。 走行制御処理の流れの一例を示すフローチャートである。 移動体検出処理の流れの一例を示すフローチャートである。 接近度の評価例を示す図である。 管制システムの変形例に係る移動体検出装置及び管制装置の機能構成例を示す図である。 判定地点における車両同士の干渉状況を説明する図である。 接近度の他の評価例を示す図である。 信頼度生成装置の機能構成例を示す図である。 車両の位置の検出誤差例を示す図である。 座標の逆変換例を示す図である。 画像から車両の速度を算出する例を示す図である。 管制システムの他の変形例に係る移動体検出装置及び管制装置の機能構成例を示す図である。 移動体検出装置に動力生成部を追加した場合の機能構成例を示す図である。
以下、本実施の形態について図面を参照しながら説明する。なお、同じ構成要素及び同じ処理には全図面を通して同じ符号を付与し、重複する説明を省略する。
図１は、本実施の形態に係る管制システム１のシステム構成例を示す図である。管制システム１は、管制システム１による管制対象となる車両７、それぞれ経路６に沿って設置される複数の無線通信装置３及び移動体検出装置９、並びに管制装置１０を含み、各々の無線通信装置３及び移動体検出装置９は、通信網５を通じて管制装置１０と接続されている。
車両７が備える運転に関する機能である運転機能の相違により、車両７は複数の種類に分類される。例えば車両７のうち、無線設備を備え、走行中に例えば最も近い場所に設置されている何れか１つの無線通信装置３に無線接続することで、通信網５を通じて管制装置１０とデータ通信を行う車両７はコネクテッド車両に分類され、無線設備を備えておらず、管制装置１０とデータ通信を行うことができない車両７は非コネクテッド車両に分類される。
無線通信装置３は、コネクテッド車両と管制装置１０の間のデータ中継装置としての役割を果たす。無線通信装置３は、コネクテッド車両との無線通信が可能な範囲内であればその設置場所に制約はないが、例えば車道と並行して設けられた歩道や車道の中央分離帯、及び信号設備のように、車道からできるだけ近い場所に設置されることが好ましい。また、無線通信装置３の設置台数に制約はない。
通信網５は、無線通信装置３及び移動体検出装置９で収集した車両７の各種情報を管制装置１０に伝送すると共に、管制装置１０で生成されたコネクテッド車両の管制情報を、管制装置１０が指定した無線通信装置３に伝送する。管制情報は管制装置１０からの指示によってすべての無線通信装置３に伝送され、各々のコネクテッド車両に通知されることもある。なお、通信網５は、有線回線であっても無線回線であってもよい。
管制装置１０は、車両７同士の交通効率を低下させることなく、車両７同士が接触する危険性が認められる予め定めた範囲（以降、「干渉範囲」という）まで接近するような箇所、すなわち干渉地点Ｘで干渉を回避させる交通管制を行う装置である。ここで「干渉」とは、車両７同士が接触する状況を示すだけでなく、車両７同士が干渉範囲まで接近する状況をいう。
管制装置１０は、管制対象となる各々の車両７から、車両７の状態を表す移動体情報を受信し、各々の車両７が行う移動に関する判断を制約する制約条件（以降、「仮想交通ルール」という）を、車両７同士が干渉地点Ｘで干渉しないように制約条件の受信機能を有する車両７毎に生成して、制約条件の受信機能を有する各車両７に送信する。
車両７の状態とは、車両７の動き、車両７に対して行われた制御内容、及び車両７に備わっている各機能の動作状況等、計測及び収集可能な車両７に関する項目を項目毎に表した情報の集合体である。
なお、管制装置１０が車両７に送信する仮想交通ルールは、車両７の管制情報の一例であり、詳細内容については後ほど説明する。
管制装置１０は、コネクテッド車両であれば無線通信装置３を通じて移動体情報を受信することができるが、非コネクテッド車両の場合には無線設備を備えていないため、無線通信装置３を通じて移動体情報を受信することができない。
したがって、管制装置１０は、移動体検出装置９を通じて非コネクテッド車両の移動体情報を取得する。
移動体検出装置９は無線通信装置３と同様に、例えば車道と並行して設けられた歩道や車道の中央分離帯、及び信号設備のように非コネクテッド車両の移動体情報が得られる範囲に設置される。移動体検出装置９は、例えば光学的に撮像を行う撮像センサ９Ａを用いて、車線における非コネクテッド車両や非コネクテッド車両周辺の交通環境を撮像し、非コネクテッド車両に関する移動体情報を収集する装置である。本実施の形態における移動体検出装置９の取り付け位置、撮像方向、及び撮像される画像の撮像範囲（視野角）は固定とする。なお、以降では後述する図８において、画像に対して符号５０を付しているため、画像を「画像５０」と表すことにする。
コネクテッド車両は、運転機能の相違によって更に複数の種類の車両に分類されることがあるが、一例として、本実施の形態に係るコネクテッド車両は遵守車両とする。
遵守車両とは、管制装置１０から仮想交通ルールを受信し、車両７に取り付けられたセンサ等から得られる交通環境情報を参照しながら、受信した仮想交通ルールを満たし、かつ、車両７同士の干渉を自律的に回避するように、車両７自らの判断によって車両７を制御しながら走行する自動運転機能を備えた車両７のことである。なお、本実施の形態に係る自動運転とは、運転手ではなく自動運転機能が走行に関する責任を負うレベル３以上の区分に分類される運転を指す。
以降では、特に断りがない場合、管制装置１０が交通管制を行う範囲内に遵守車両と非コネクテッド車両が走行している例について説明する。遵守車両及び非コネクテッド車両を区別して説明する必要がない場合には総称して「車両７」と表し、区別して説明する場合には、それぞれ遵守車両７Ａと非コネクテッド車両７Ｄのように表す。非コネクテッド車両７Ｄは非コネクテッド移動体の一例である。また、車両７のうち注目する２台の車両を「車両Ｐ」及び「車両Ｑ」で表すことがある。
図２は、遵守車両７Ａの制御装置２０における機能構成例を示す図である。
図２に示すように、遵守車両７Ａの制御装置２０は、位置推定部２１、状態管理部２２、無線通信部２３、局所経路計画部２４、及び制御部２５の各機能部と、車両走行ルート地図２６を含む。
位置推定部２１は遵守車両７Ａの位置を推定する。具体的には、位置推定部２１は、遵守車両７Ａに取り付けられた例えばレーザレンジファインダやカメラのように、遵守車両７Ａが走行する周辺環境の形状や、道路上の状況を捉える外界センサ９１から外形形状データを取得し、取得した外形形状データと、例えば予め用意している環境外形データ（自己位置推定用地図）をマッチングさせ、一致する地点を遵守車両７Ａの現在位置として推定するマップマッチングを用いて遵守車両７Ａの位置を推定する。位置推定部２１における遵守車両７Ａの位置の推定方法に制約はなく、例えばＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）を用いた遵守車両７Ａの位置の推定等、他の推定方法を用いてもよい。位置推定部２１は、推定した遵守車両７Ａの位置を位置情報として状態管理部２２及び局所経路計画部２４に通知する。
状態管理部２２は、例えばナンバー情報及び車体番号のように遵守車両７Ａを一意に識別するために用いられる情報を含んだ車両固有情報を管理する。また、状態管理部２２は、例えば位置情報によって表される遵守車両７Ａの位置、並びに、姿勢、速度、及び制御内容等を計測するセンサ（「内界センサ９０」と呼ばれる）や外界センサ９１で取得した周囲の交通環境に関するセンサ値を時系列に沿って収集し、遵守車両７Ａの状態として管理する。
状態管理部２２は、車両固有情報と遵守車両７Ａの状態を移動体情報として定期及び随時の少なくとも一方のタイミングで、無線通信部２３及び局所経路計画部２４に通知する。
無線通信部２３は、状態管理部２２から受け付けた移動体情報を、無線通信装置３を通じて管制装置１０に送信すると共に、無線通信装置３を通じて管制装置１０から受信した管制情報を遅滞なく局所経路計画部２４に通知する。
局所経路計画部２４は、位置推定部２１から受け付けた位置情報、状態管理部２２から受け付けた移動体情報、無線通信部２３から受け付けた管制情報、及び車両走行ルート地図２６を用いて局所経路を計画し、制御部２５に通知する。
局所経路計画部２４は、遵守車両７Ａが管制情報に含まれる仮想交通ルールを満たし、かつ、管制情報で指定された大域経路に沿って走行するという条件の下で、移動体情報に含まれる遵守車両７Ａに取り付けられた外界センサ９１の計測データから走行中の車道の状況を判断し、大域経路に対応した車道のどの位置を実際に走行しなければならないのかといった実経路を決定する。その上で、局所経路計画部２４は、決定した実経路に沿って車両７を走行させるために従うべき各時刻における遵守車両７Ａの速度や姿勢を設定する。
このように、遵守車両７Ａが仮想交通ルールを満たしながら、管制装置１０によって指定された大域経路に沿って走行するという条件の下で決定した実経路を「局所経路」と呼び、局所経路には、局所経路に沿って遵守車両７Ａを走行させるための制御内容が付加される。なお、大域経路の詳細内容については後ほど説明する。
車両走行ルート地図２６は、遵守車両７Ａが走行する車線を表す地図情報を含んでおり、局所経路の決定や、局所経路に沿って遵守車両７Ａを走行させるための各時刻における遵守車両７Ａの制御内容の設定に用いられる。
制御部２５は局所経路計画部２４から局所経路を受け付けると、局所経路に含まれる制御内容に従い遵守車両７Ａのハンドル、アクセル、ブレーキ等を制御し、局所経路に沿った遵守車両７Ａの自律走行を実現する。
制御部２５が実施した制御に伴うハンドル、アクセル、ブレーキ等の操作量といった遵守車両７Ａの制御内容は、各種制御量を計測するそれぞれの内界センサ９０を通じて状態管理部２２に通知され、遵守車両７Ａの状態として状態管理部２２で管理される。
なお、遵守車両７Ａは管制装置１０から大域経路を受信しなくても、外界センサ９１の計測データから走行中の車道の状況を判断し、仮想交通ルールを満たすような実経路を決定することができるが、ここでは一例として、遵守車両７Ａは管制装置１０から大域経路を受信して実経路、すなわち局所経路を決定するものとする。
一方、非コネクテッド車両７Ｄの場合、管制装置１０とデータ通信を行う通信機能を備えていなければ、どのような機能構成であっても構わない。
図３は、遵守車両７Ａ及び非コネクテッド車両７Ｄが有する運転機能の相違点をまとめた図である。
図３において、“〇”は対応する機能を備えていることを表し、“×”は対応する機能を備えていないことを表す。“〇／×”は対応する機能を備えていても備えていなくてもどちらでもよいことを表し、“－”は原則不要な機能であることを表す。仮想交通ルール伝達機能とは、管制装置１０から受信した仮想交通ルールを、視覚、聴覚、及び触覚の少なくとも１つを利用して車両７の運転手に伝達する機能である。
非コネクテッド車両７Ｄは管制装置１０との通信機能を備えていないため、通信機能の存在を前提とした仮想交通ルール受信、仮想交通ルール伝達機能、及び大域経路取得の各機能は備えていない。また、非コネクテッド車両７Ｄは、例えば自動運転機能のように必ずしも通信機能の存在を前提としていない機能については、該当する機能を備えていても備えていなくてもどちらでもよい。
以降では、説明の便宜上、移動体情報を区別して説明する必要がある場合、遵守車両７Ａの移動体情報を「移動体情報Ａ」、非コネクテッド車両７Ｄの移動体情報を「移動体情報Ｄ」ということにする。
図４は、移動体検出装置９及び管制装置１０の機能構成例を示す図である。まず、移動体検出装置９の機能について説明する。
図４に示すように、移動体検出装置９は撮像センサ９Ａ、移動体検出部９Ｂ、座標変換部９Ｃ、走路情報取得部９Ｄ、走行経路予測部９Ｅ、判定地点設定部９Ｆ、接近度評価部９Ｇ、及び信頼度制御部９Ｈを含む。
撮像センサ９Ａは、非コネクテッド車両７Ｄや非コネクテッド車両７Ｄ周辺の交通環境を撮像した画像５０を生成し、画像５０を移動体検出部９Ｂに通知する。撮像センサ９Ａは複数の撮像素子で構成され、各々の撮像素子がそれぞれ画像５０の画素に対応した画素値を出力する。
なお、撮像センサ９Ａは、例えば指示されたタイミングで画像５０の撮像を行う。例えば、１秒間隔で画像５０の撮像を行う指示を受け付けた場合、撮像センサ９Ａは１秒間隔で画像５０の撮像を行うことになる。なお、撮像間隔を短く設定していけば、撮像センサ９Ａが撮像する画像５０は動画となる。
移動体検出部９Ｂは、撮像センサ９Ａで撮像された画像５０から公知の移動体検出手法、例えばディープラーニングを用いた機械学習やパターンマッチングを用いて移動体（本実施の形態の場合、非コネクテッド車両７Ｄ）を検出し、画像５０から得られる非コネクテッド車両７Ｄの位置及び速度を含む移動体情報Ｄを、後述する信頼度制御部９Ｈによって指定された精度で検出する。なお、移動体検出部９Ｂは信頼度制御部９Ｈからの指示により、撮像センサ９Ａによる撮像のタイミングを制御することができる。
移動体検出部９Ｂは、画像５０から検出した移動体情報Ｄ（画像５０上の移動体情報Ｄともいう）を座標変換部９Ｃに通知する。
座標変換部９Ｃは、移動体検出部９Ｂから受け付けた画像５０上における非コネクテッド車両７Ｄの位置が、後述する管制走行ルート地図１７上ではどの地点に対応するのかを表すために、画像５０上の座標系（画像座標系）で表される非コネクテッド車両７Ｄの位置を、管制走行ルート地図１７上の座標系（地図座標系）で表される地点に座標変換する。
こうした座標変換は、撮像センサ９Ａで撮像された各々の画像５０から検出された非コネクテッド車両７Ｄの位置に対して行われるため、時系列に沿った管制走行ルート地図１７上での非コネクテッド車両７Ｄの位置が得られる。
また、画像５０から検出された非コネクテッド車両７Ｄの速度も、管制走行ルート地図１７上に座標変換された非コネクテッド車両７Ｄの位置に基づいて、管制走行ルート地図１７上の各地点に対応した速度に変換される。
座標変換部９Ｃは、管制走行ルート地図１７上での各地点における非コネクテッド車両７Ｄの速度、及び時系列に沿った管制走行ルート地図１７上での非コネクテッド車両７Ｄの位置を地図上の移動体情報Ｄとして走行経路予測部９Ｅに通知する。
一方、走路情報取得部９Ｄは、例えば管制装置１０に含まれる管制走行ルート地図１７を読み込み、管制走行ルート地図１７から車線８に関する走路情報を取得し、走行経路予測部９Ｅに通知する。
図５は、地図データの一例である管制走行ルート地図１７の内容例を示す図である。管制走行ルート地図１７は、交通規則が変化しない区間を最小単位とした、各区間における走路情報の集合によって表現される道路構造データベースである。
管制走行ルート地図１７を構成する区間（図５の例の場合、地点Ｋ１から地点Ｋ２までの区間、地点Ｋ２から地点Ｋ３までの区間、地点Ｋ３から地点Ｋ７までの区間、地点Ｋ２から地点Ｋ５までの区間、地点Ｋ４から地点Ｋ５までの区間、及び地点Ｋ５から地点Ｋ６までの区間の６区間）には、それぞれ区間における制限速度、車線数、幅員、及び区間における車線が優先車線であるのか、それとも非優先車線であるのかといった車線優先度等の交通規則情報が設定されている。
更に、管制走行ルート地図１７を構成する各区間は、仮想的に設定された経由点４の集合である経由点列によって車両７の経路６を表している。経由点４とは、経路６上における車両７の位置を表す指標の１つであり、各々の経由点４には経由点ＩＤが一意に設定されているため、経由点ＩＤから経路６上における車両７の位置が特定される。この経由点４が、管制走行ルート地図１７における「地点」に相当する。管制走行ルート地図１７における経由点４の位置情報は、３次元空間を規定する地図座標系によって表される。
また、管制走行ルート地図１７の各々の経由点４には、例えば車両７が経路６上を安全に走行することができる最大加減速度が予め設定されていると共に、干渉地点Ｘを予め規定している干渉地点情報が含まれる。管制走行ルート地図１７を構成する各区間の制限速度、車線数、幅員、交通規則情報、最大加減速度、及び干渉地点Ｘ等の情報は、例えば車線８の交通量のように秒単位や分単位で変化する動的な情報ではなく、車線８の構造が変更されるまで変化しない情報、すなわち車線８の静的な状況を表す走路情報の一例である。
図６は、干渉地点Ｘの例を示す図である。干渉地点Ｘには例えば図６（Ａ）に示すように、優先車線８Ａと非優先車線８Ｂが交差する交差点や、一般道や高速道路でみられるような、図６（Ｂ）に示す優先車線８Ａと非優先車線８Ｂが合流する合流点が含まれる。干渉地点Ｘとは、車両７同士が干渉範囲まで接近するような箇所のことであるため、干渉地点Ｘは必ずしも点で表されるわけではなく、一定の大きさを有する領域で表されることもある。すなわち干渉地点Ｘは干渉領域の一例である。
図７は、干渉地点情報の一例を示す図であり、干渉地点情報は、例えば干渉地点Ｘ毎に干渉地点Ｘを一意に識別するための干渉地点ＩＤ、干渉地点Ｘの位置、干渉地点Ｘに対応する経由点４を一意に識別するための経由点ＩＤ、並びに、干渉地点Ｘの１つ手前の経由点４の位置及び経由点ＩＤを、同じ干渉地点Ｘを共有する優先車線８Ａと非優先車線８Ｂのそれぞれについて規定した情報である。
前述した遵守車両７Ａにおける車両走行ルート地図２６も管制走行ルート地図１７と同じ情報で構成されるが、車両走行ルート地図２６は、車両７が実際に走行する上で必要になるような、管制走行ルート地図１７には含まれない情報を含んでもよい。
なお、管制走行ルート地図１７に必ずしも干渉地点情報が含まれている必要はなく、例えば管制走行ルート地図１７に含まれる経由点列の情報から干渉地点情報を生成してもよい。また、移動体検出装置９は管制装置１０の管制走行ルート地図１７から走路情報を取得するのではなく、予め移動体検出装置９の内部に管制装置１０と同じ管制走行ルート地図１７を備えてもよい。
座標変換部９Ｃから地図上の移動体情報Ｄを受け付け、走路情報取得部９Ｄから車線８の走路情報を受け付けた走行経路予測部９Ｅは、それぞれ管制走行ルート地図１７上における非コネクテッド車両７Ｄの位置及び速度、並びに、車線８の走路情報から、画像５０が検出された非コネクテッド車両７Ｄの走行経路を予測すると共に、予測した走行経路を表す経由点４毎に非コネクテッド車両７Ｄの干渉時間ｔを予測する。なお、走行経路とは、車両７が今後走行すると考えられる経路６のことをいう。
経由点４における非コネクテッド車両７Ｄの干渉時間ｔとは、非コネクテッド車両７Ｄが経由点４を通過すると考えられる期間のことである。この期間に他の車両７が経由点４を通過すると非コネクテッド車両７Ｄと他の車両７が干渉することから「干渉時間ｔ」という。
なお、干渉時間ｔが例えば１２時３０分１５秒というように特定の時間ではなく、１２時３０分１５秒から１２時３１分５０秒までの間というように期間によって表されるのは、撮像センサ９Ａで撮像した画像５０から検出した移動体情報Ｄには誤差が含まれているためである。
図８は、移動体検出装置９の撮像センサ９Ａによって撮像される画像５０について説明する図である。図８のうち、図８（Ａ）は車線８を走行する車両Ｐ及び車両Ｑを移動体検出装置９で撮像している状況を示している図であり、図８（Ｂ）は、図８（Ａ）に示した状況で撮像された画像５０の一例を示している。
撮像センサ９Ａ上に被写体の像を結像させるため、移動体検出装置９には撮像センサ９Ａのレンズが装着されているが、レンズに歪みがあると車両Ｐと車両Ｑの大きさが同じであっても、レンズを通して撮像された画像５０内での車両Ｐと車両Ｑの大きさが異なる場合がある。また、移動体検出装置９から車両Ｐ及び車両Ｑまでのそれぞれの距離が異なる場合にも、車両Ｐと車両Ｑの大きさが同じであっても画像５０内での車両Ｐと車両Ｑの大きさが異なる場合がある。
そのため、図８（Ｂ）の画像５０の例では、実際には同じ大きさの車両Ｐと車両Ｑであっても、車両Ｑが車両Ｐより小さく表示されている。なお、枠５５Ｐ及び枠５５Ｑは、それぞれ移動体検出装置９の移動体検出部９Ｂで画像５０から検出した車両Ｐ及び車両Ｑの位置を表す枠線である。車両Ｐ及び車両Ｑの具体的な位置は、例えば枠５５Ｐ及び枠５５Ｑにそれぞれ存在する２本の対角線の交点の座標で表してもよい。画像５０には座標軸Ｘ１及び座標軸Ｙ１で表される画像座標系が適用されている。
実際には同じ大きさの車両Ｐと車両Ｑであっても、車両Ｐに比べて車両Ｑが画像５０内で小さく表示されているということは、撮像センサ９Ａにおいて車両Ｑを撮像している画素１つあたりの撮像範囲の幅が、車両Ｐを撮像している画素１つあたりの撮像範囲の幅よりも長いことを表している。こうした撮像センサ９Ａの各々の画素が撮像する撮像範囲の幅を「画素の解像度」という。画像５０内の各々の画素に対応する撮像センサ９Ａの画素の解像度は、画像５０内のどの場所を撮像しているかによって画素毎に異なる。１つの画素の撮像範囲が狭いほど、予め定めた大きさの範囲をより多くの画素で撮像することになるため、画像５０上では大きく撮像される（図８（Ｂ）の車両Ｐ）。一方、１つの画素の撮像範囲が広いほど、予め定めた大きさの範囲をより少ない画素で撮像することになるため、画像５０上では小さく撮像される（図８（Ｂ）の車両Ｑ）。
すなわち画像５０において、車両Ｑよりも大きく表示された車両Ｐは、車両Ｑよりも高解像度で撮像されているため、画像５０から検出した車両Ｐの位置と、車線８上における実際の車両Ｐの位置との誤差は、車両Ｑの位置の誤差よりも小さくなる。
したがって、移動体検出装置９の移動体検出部９Ｂで画像５０から検出した車両Ｐ及び車両Ｑの位置を、移動体検出装置９の座標変換部９Ｃで管制走行ルート地図１７上の地点に座標変換する場合、図８（Ｂ）の画像５０内で車両Ｑに比べて大きく表示されている車両Ｐの座標変換後における管制走行ルート地図１７上での位置の誤差は、車両Ｑの座標変換後における管制走行ルート地図１７上での位置の誤差に比べて小さくなる傾向がある。
図９は、図８（Ｂ）に示した画像５０における車両Ｐ及び車両Ｑの位置を、それぞれ管制走行ルート地図１７上の最も近い経由点４に写像した例を示す図である。一例として、経由点４Ａが座標変換後の車両Ｐの位置を表し、経由点４Ｂが座標変換後の車両Ｑの位置を表しているものとする。画像５０から検出した車両Ｐの位置の誤差の関係から、実際の車両Ｐの位置は、車両Ｑの位置を表す経由点４Ｂを囲む領域Ｚqよりも狭い領域Ｚp内に含まれることになる。すなわち地図座標系における車両Ｐの位置の誤差は、車両Ｑの位置の誤差よりも小さくなる。なお、地図座標系は座標Ｘ２、Ｙ２、及びＺ２を用いた三次元座標系として表されるが、説明の便宜上、図９では地面に沿った面であるＸ２-Ｙ２平面上での経路６を表している。
このように、撮像センサ９Ａで撮像した画像５０から検出した移動体情報Ｄには誤差が含まれるため、その誤差の範囲と、非コネクテッド車両７Ｄの速度の変動を考慮すれば、経由点４における非コネクテッド車両７Ｄの干渉時間ｔは幅を持った期間で表される。
なお、画像５０からは非コネクテッド車両７Ｄが今後どのような走行経路を走行するかはわからないため、走行経路予測部９Ｅは、管制走行ルート地図１７上の車線８が分岐する場合には車線８が分岐する毎に枝分かれするすべての経路６の組み合わせを非コネクテッド車両７Ｄの走行経路として取り扱う。
図１０は、車両Ｐが非コネクテッド車両７Ｄである場合の走行経路の一例を示す図である。図１０に示すように、管制走行ルート地図１７において車両Ｐの走行先が２つに分岐している場合、走行経路予測部９Ｅは、車両Ｐが分岐点で何れの方向に分岐するか不明であるため、経路６Ｐ－１及び経路６Ｐ－２を共に車両Ｐの走行経路として予測する。
走行経路予測部９Ｅは予測した非コネクテッド車両７Ｄの走行経路上における経由点４毎の干渉時間ｔを接近度評価部９Ｇに通知すると共に、予測した非コネクテッド車両７Ｄの走行経路を判定地点設定部９Ｆに通知する。また、走行経路予測部９Ｅは、予測した非コネクテッド車両７Ｄの走行経路、及び非コネクテッド車両７Ｄの移動体情報Ｄを、通信網５を通じて管制装置１０に送信する。
これにより、管制装置１０では後ほど説明するように、遵守車両７Ａの走行経路と移動体情報Ａ、及び非コネクテッド車両７Ｄの走行経路と移動体情報Ｄから、遵守車両７Ａと非コネクテッド車両７Ｄとの干渉地点Ｘを特定する。特定された遵守車両７Ａと非コネクテッド車両７Ｄとの干渉地点Ｘは、通信網５を通じて管制装置１０から移動体検出装置９の判定地点設定部９Ｆに送信される。
干渉地点Ｘを受信した判定地点設定部９Ｆは、管制装置１０から受信した干渉地点Ｘに基づいて、非コネクテッド車両７Ｄの走行経路を表す各々の経由点４のうち、何れかの経由点４を判定地点Ｙとして設定する。判定地点Ｙとは、非コネクテッド車両７Ｄの接近状態を判定するための対象となる経由点４のことである。具体的には、判定地点Ｙとは、非コネクテッド車両７Ｄが走行経路を安全に走行する上で、非コネクテッド車両７Ｄの干渉時間ｔを可能な範囲で精度よく予測する必要がある経由点４のことである。
判定地点設定部９Ｆは、設定した判定地点Ｙを接近度評価部９Ｇに通知する。
接近度評価部９Ｇは、非コネクテッド車両７Ｄの走行経路上における経由点４毎の干渉時間ｔのうち、判定地点設定部９Ｆから受け付けた判定地点Ｙに対応した経由点４の干渉時間ｔに基づき、判定地点Ｙに対する非コネクテッド車両７Ｄの接近度を評価する。
接近度とは、非コネクテッド車両７Ｄの判定地点Ｙに対する接近状態を表す値であり、例えば接近度が大きいほど、非コネクテッド車両７Ｄが判定地点Ｙに近づいている状態を表す。接近度評価部９Ｇは、評価した接近度を信頼度制御部９Ｈに通知する。
信頼度制御部９Ｈは、接近度評価部９Ｇから接近度を受け付けると、接近度に応じて信頼度目標を設定し、移動体検出部９Ｂに対して、非コネクテッド車両７Ｄの移動体情報Ｄの検出精度を信頼度目標に近づけるように指示する制御を行う。
信頼度目標とは、移動体検出部９Ｂが画像５０から検出する非コネクテッド車両７Ｄの移動体情報Ｄの検出精度の目標値であり、移動体検出部９Ｂは、指示された信頼度目標の値が大きいほど、画像５０から検出する移動体情報Ｄの検出精度を高くする。
このように、信頼度制御部９Ｈは、接近度に応じて変化する信頼度目標を用いて、移動体検出部９Ｂにおける移動体情報Ｄの検出精度を制御する。
なお、移動体検出装置９は、必ずしも撮像センサ９Ａを備える必要はなく、移動体検出装置９から撮像センサ９Ａだけを分離し、撮像センサ９Ａを取り除いた移動体検出装置９の移動体検出部９Ｂに撮像センサ９Ａで撮像した画像５０を入力するようにしてもよい。
次に、管制装置１０の機能について説明する。
図４に示すように、管制装置１０は、目的地設定部１１、通信部１２、大域経路計画部１３、干渉地点特定部１５、及び仮想交通ルール生成部１６の各機能部と、管制走行ルート地図１７を含む。
通信部１２は、遵守車両７Ａから無線通信装置３を通じて移動体情報Ａを受信すると共に、後述する仮想交通ルール生成部１６で生成した仮想交通ルールを含む管制情報を、管制情報の送信先として指定された各々の遵守車両７Ａに送信する。
遵守車両７Ａは、管制装置１０によって指定された大域経路に沿って走行する車両７であるため、管制装置１０が大域経路を計画する必要がある。
そのため、目的地設定部１１は、遵守車両７Ａが向かおうとしている目的地と遵守車両７Ａの車両固有情報を受け付け、遵守車両７Ａの車両固有情報と目的地を対応付けて大域経路計画部１３に通知する。
遵守車両７Ａの目的地及び車両固有情報は管制装置１０の操作者が目的地設定部１１に設定してもよいが、遵守車両７Ａから目的地を含む移動体情報Ａを受信し、目的地設定部１１が、受信した移動体情報Ａに含まれる車両固有情報と目的地を対応付けて大域経路計画部１３に通知してもよい。
大域経路計画部１３は、目的地設定部１１から受け付けた遵守車両７Ａの車両固有情報と目的地、通信部１２から受け付けた移動体情報Ａに含まれる遵守車両７Ａの位置情報と車両固有情報、及び管制走行ルート地図１７に基づいて、遵守車両７Ａ毎に管制走行ルート地図１７上で遵守車両７Ａの現在位置から目的地までの経路６である大域経路を探索する。すなわち大域経路は、管制走行ルート地図１７を構成する各区間の経由点列をつないだ経路６として表される。
図１１は、共に遵守車両７Ａである車両Ｐ及び車両Ｑの大域経路の一例を示す図である。複数の経路６の中から車両Ｐの現在位置と車両Ｐの目的地をつなぐ１つの経路６Ｐが車両Ｐの大域経路として計画され、車両Ｑの現在位置と車両Ｑの目的地をつなぐ１つの経路６Ｑが車両Ｑの大域経路として計画された状況を表している。
大域経路計画部１３における遵守車両７Ａの大域経路の探索に用いる探索方法はどのような方法であってもよく、例えばダイクストラ探索といった公知の探索方法が用いられる。
大域経路計画部１３は、計画した大域経路を干渉地点特定部１５に通知する。
干渉地点特定部１５は、大域経路計画部１３から受け付けた遵守車両７Ａの大域経路と、移動体検出装置９から受信した非コネクテッド車両７Ｄの走行経路及び移動体情報Ｄに基づいて、遵守車両７Ａの大域経路と非コネクテッド車両７Ｄの走行経路が干渉する干渉地点Ｘを特定する。干渉地点特定部１５は、特定した干渉地点Ｘと遵守車両７Ａの大域経路を仮想交通ルール生成部１６に通知する。
仮想交通ルール生成部１６は、通信部１２から受け付けた遵守車両７Ａの移動体情報Ａ、及び干渉地点特定部１５から受け付けた遵守車両７Ａの大域経路と大域経路における干渉地点Ｘの位置情報を用いて、遵守車両７Ａに対する仮想交通ルールを生成する。
具体的には、仮想交通ルール生成部１６は、遵守車両７Ａの大域経路における干渉地点Ｘで干渉しあう遵守車両７Ａと非コネクテッド車両７Ｄについて、各々の干渉地点Ｘにおける干渉時間ｔを推定し、各干渉地点Ｘにおいて、車両７同士の交通効率を低下させることなく干渉地点Ｘでの車両７同士の干渉が回避されるような通過優先順位を遵守車両７Ａに対して規定する。
仮想交通ルール生成部１６は、遵守車両７Ａに対して大域経路と仮想交通ルールを含んだ管制情報を生成し、通信部１２に対して遵守車両７Ａと対応付けられた管制情報の送信依頼を行う。これにより、無線通信装置３から遵守車両７Ａと対応付けられた管制情報が送信されることになる。
なお、管制走行ルート地図１７は必ずしも管制装置１０に含まれている必要はなく、通信網５を通じて外部装置から取得するようにしてもよい。また、仮想交通ルールについての詳細な生成方法については後ほど説明することにする。
次に、移動体検出装置９、及び管制装置１０における各々の電気系統の要部構成例について説明する。
図１２は、管制装置１０における電気系統の要部構成例を示す図である。図１２に示すように、管制装置１０は例えばコンピュータ３０を用いて構成される。
コンピュータ３０は、図４に示した管制装置１０に係る各機能部の処理を担うプロセッサの一例であるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３１、コンピュータ３０を管制装置１０として機能させる管制プログラムを記憶するＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３２、ＣＰＵ３１の一時的な作業領域として使用されるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）３３、不揮発性メモリ３４、及び入出力インターフェース(Ｉ／Ｏ)３５を備える。そして、ＣＰＵ３１、ＲＯＭ３２、ＲＡＭ３３、不揮発性メモリ３４、及びＩ／Ｏ３５がバス３６を介して各々接続されている。
不揮発性メモリ３４は、不揮発性メモリ３４に供給される電力が遮断されても、記憶したデータが維持される記憶装置の一例であり、例えば半導体メモリが用いられるが、ハードディスクを用いてもよい。また、不揮発性メモリ３４は、必ずしもコンピュータ３０に内蔵されている必要はなく、例えばＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリやメモリカードのようにコンピュータ３０に着脱可能な可搬型の記憶媒体を用いてもよい。管制走行ルート地図１７は、例えば不揮発性メモリ３４に記憶される。
Ｉ／Ｏ３５には、例えば通信ユニット３７、入力ユニット３８、及び表示ユニット３９が接続される。
通信ユニット３７は通信網５に接続され、無線通信装置３及び移動体検出装置９や、通信網５と接続された外部装置との間でデータ通信を行う通信プロトコルを備える。
入力ユニット３８は、管制装置１０の操作者からの指示を受け付けてＣＰＵ３１に通知するユニットであり、例えばボタン、タッチパネル、キーボード、及びマウス等が用いられる。指示が音声で行われる場合には、入力ユニット３８としてマイクが用いられることがある。
表示ユニット３９は、ＣＰＵ３１によって処理された情報を表示する装置であり、例えば液晶ディスプレイ、有機ＥＬ(Electro Luminescence)ディスプレイ、及びプロジェクタ等が用いられる。
管制装置１０が無人のデータセンター等に設置されている場合のように情報の表示を必要としない状況では、表示ユニット３９がＩ／Ｏ３５に接続されないこともある。また、必要に応じてプリンタユニットのような他のユニットをＩ／Ｏ３５に接続してもよい。
図１３は、移動体検出装置９における電気系統の要部構成例を示す図である。図１３に示すように、移動体検出装置９は例えばコンピュータ４０を用いて構成される。
コンピュータ４０は、図４に示した移動体検出装置９に係る各機能部の処理を担うプロセッサの一例であるＣＰＵ４１、コンピュータ４０を移動体検出装置９として機能させる検出プログラムを記憶するＲＯＭ４２、ＣＰＵ４１の一時的な作業領域として使用されるＲＡＭ４３、不揮発性メモリ４４、並びに、撮像センサ９Ａ及び通信ユニット９Ｊが接続されたＩ／Ｏ４５を備える。そして、ＣＰＵ４１、ＲＯＭ４２、ＲＡＭ４３、不揮発性メモリ４４、及びＩ／Ｏ４５がバス４６を介して各々接続されている。
通信ユニット９Ｊは通信網５に接続され、管制装置１０や通信網５と接続された外部装置との間でデータ通信を行う通信プロトコルを備える。
図１４は、遵守車両７Ａの制御装置２０における電気系統の要部構成例を示す図である。遵守車両７Ａの制御装置２０も移動体検出装置９や管制装置１０と同様に、例えばコンピュータ８０を用いて構成される。
コンピュータ８０は、図２に示した遵守車両７Ａの制御装置２０に係る各機能部の処理を担うプロセッサの一例であるＣＰＵ８１、コンピュータ８０を遵守車両７Ａの制御装置２０として機能させる制御プログラムを記憶するＲＯＭ８２、ＣＰＵ８１の一時的な作業領域として使用されるＲＡＭ８３、不揮発性メモリ８４、及びＩ／Ｏ８５を備える。そして、ＣＰＵ８１、ＲＯＭ８２、ＲＡＭ８３、不揮発性メモリ８４、及びＩ／Ｏ８５がバス８６を介して各々接続されている。
Ｉ／Ｏ８５には、例えば通信ユニット８７、入力ユニット８８、表示ユニット８９、内界センサ９０、外界センサ９１、及び走行装置９２が接続される。
通信ユニット８７は無線通信装置３との間でデータ通信を行う通信プロトコルを備える。
入力ユニット８８は、遵守車両７Ａの運転手からの指示を受け付けてＣＰＵ８１に通知するユニットであり、例えばボタン、タッチパネル、及びポインティングデバイス等が用いられる。指示が音声で行われる場合には、入力ユニット８８としてマイクが用いられることがある。
表示ユニット８９は、ＣＰＵ８１によって処理された情報を表示する装置であり、例えば液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、及びプロジェクタ等が用いられる。
走行装置９２は、ＣＰＵ８１の指示に従い、例えばハンドル、アクセル、及びブレーキのように遵守車両７Ａの走行状態に影響を与える操作装置の操作量を調整する装置であると共に、操作装置の操作量を遵守車両７Ａの状態としてＣＰＵ８１に通知する。内界センサ９０及び外界センサ９１の機能については、既に説明した通りである。
次に、車両７の交通管制を行う管制装置１０の動作について説明する。
図１５は、各車両７から移動体情報を受け付けた場合に、管制装置１０のＣＰＵ３１によって実行される管制処理の流れの一例を示すフローチャートである。
管制処理を規定する管制プログラムは、例えば管制装置１０のＲＯＭ３２に予め記憶されている。管制装置１０のＣＰＵ３１は、ＲＯＭ３２に記憶される管制プログラムを読み込み、管制処理を実行する。
なお、以降では説明の便宜上、２台の車両７（車両Ｐ及び車両Ｑ）に注目して管制装置１０の動作について説明するが、管制対象となる車両７が３台以上の場合であっても、各々の車両７について同様の処理を行えばよい。また、一例として、車両Ｐ及び車両Ｑの少なくとも一方は遵守車両７Ａとする。
ステップＳ１０において、ＣＰＵ３１は、受け付けた移動体情報の内容に基づいて、車両Ｐ及び車両Ｑの種類を判定する。例えばＣＰＵ３１は、無線通信装置３から受信した移動体情報Ａに対応する車両７は遵守車両７Ａであると判定すればよい。また、ＣＰＵ３１は、移動体検出装置９から受信した移動体情報Ｄに対応する車両７は非コネクテッド車両７Ｄであると判定すればよい。
なお、ＣＰＵ３１は、移動体情報Ｄと共に移動体検出装置９から非コネクテッド車両７Ｄの走行経路を受信する。
ステップＳ２０において、ＣＰＵ３１は、遵守車両７Ａから受信した移動体情報Ａに含まれる車両７の位置情報と遵守車両７Ａの目的地に基づいて、遵守車両７Ａの大域経路を生成する。
ステップＳ３０において、ＣＰＵ３１は、車両Ｐの経路６を示す経由点４が、車両Ｑの経路６を示す経由点４から干渉範囲以内まで接近するような地点、すなわち車両Ｐと車両Ｑの干渉地点Ｘを特定する。具体的には、ＣＰＵ３１は、車両Ｐの大域経路若しくは走行経路（単に「車両Ｐの経路６」という）と、車両Ｑの大域経路若しくは走行経路（単に「車両Ｑの経路６」という）が交差または合流する地点の経由点４や、車両Ｐの経路６と車両Ｑの経路６が干渉範囲以内まで接近して並走するような領域の経由点４を、車両Ｐと車両Ｑの干渉地点Ｘとして特定する。
その上で、ＣＰＵ３１は、車両Ｐ及び車両Ｑの何れか一方の経路６が移動体検出装置９から取得した非コネクテッド車両７Ｄの走行経路である場合、特定した干渉地点Ｘを移動体検出装置９に送信する。
なお、図７に示したような干渉地点情報を参照することができる場合、ＣＰＵ３１は、車両Ｐと車両Ｑの各々の経路６に、干渉地点情報で干渉地点Ｘとして設定されている同一の経由点が含まれていれば、当該経由点４によって表される地点を車両Ｐと車両Ｑの干渉地点Ｘとしてもよい。
ステップＳ４０において、ＣＰＵ３１は、ステップＳ３０で特定した車両Ｐと車両Ｑの各干渉地点Ｘについて、車両Ｐと車両Ｑの移動体情報を用いて車両Ｐと車両Ｑの干渉時間ｔを算出する。
干渉時間ｔは、車両Ｐ及び車両Ｑのそれぞれの現在位置から干渉地点Ｘまでの経路６に沿った距離（以降、「干渉地点Ｘまでの距離」という）と、車両Ｐ及び車両Ｑのそれぞれの速度から算出することができる。しかしながら、既に説明したように、移動体検出装置９が画像５０から算出した非コネクテッド車両７Ｄの位置及び速度には検出誤差が含まれる。また、遵守車両７Ａであっても交通事情等により一定の速度で走行することはできないため、実際には車両Ｐ及び車両Ｑの速度は変動し、速度から推定される各時刻における予想位置も変動する。
したがって、“ｖ”を車両Ｐ及び車両Ｑにおけるそれぞれの速度、“ｌ”を干渉地点Ｘまでの距離、“δ1”及び“δ2”を車両Ｐ及び車両Ｑの速度変化に対応する正数のマージン、“ε”を他の値よりも０に近い正定数とすれば、車両Ｐ及び車両Ｑの速度の変動量を考慮した干渉地点Ｘにおける干渉時間ｔは（１）式で算出される。
なお、ｔbeginは車両Ｐ及び車両Ｑが最も早く干渉地点Ｘを通過する場合の時刻であり、ｔendは、車両Ｐ及び車両Ｑが最も遅く干渉地点Ｘを通過する場合の時刻である。このように、車両Ｐ及び車両Ｑの干渉地点Ｘにおける干渉時間ｔは、ｔbegin以上ｔend未満の期間で表される。以降では、車両Ｐの干渉地点Ｘにおける干渉時間ｔを「干渉時間ｔp」と表し、車両Ｑの干渉地点Ｘにおける干渉時間ｔを「干渉時間ｔq」と表す。また、ｔbeginを干渉時間ｔの開始時間といい、ｔendを干渉時間ｔの終了時間という。
図１６は、特定の干渉地点Ｘに対する車両Ｐの干渉時間ｔpと、車両Ｑの干渉時間ｔqの一例を示す図である。
このようにして、ＣＰＵ３１は干渉地点Ｘについて、車両Ｐの干渉時間ｔp及び車両Ｑの干渉時間ｔqを算出する。
ステップＳ５０において、ＣＰＵ３１は、ステップＳ３０で特定した車両Ｐと車両Ｑの干渉地点Ｘにおける通過優先順位を設定する。
通過優先順位が上、すなわち通過優先順位が優先に設定された車両７は、干渉地点Ｘを優先的に通過することができ、通過優先順位が下、すなわち通過優先順位が非優先に設定された車両７は、通過優先順位が優先に設定された車両７の干渉地点Ｘにおける干渉時間ｔの間は、当該干渉地点Ｘに進入しないようにする制約が設定される。
このように、干渉地点Ｘにおける通過優先順位と干渉時間ｔを対応付け、車両Ｐと車両Ｑが走行することができる時間と場所を制約することで、干渉地点Ｘにおいて車両Ｐと車両Ｑの干渉が回避されることになる。
干渉地点Ｘにおける通過優先順位と、通過優先順位が優先に設定された車両７の干渉時間ｔの対応付け、すなわち通過優先順位が非優先に設定された車両７にとっての干渉地点Ｘへの進入禁止時間が仮想交通ルールとなる。仮想交通ルールは、車両７が干渉地点Ｘで他の車両７と干渉しないように、干渉時間ｔと干渉地点Ｘの位置情報を用いて車両７が走行することができる時間と場所を制約することから時空間制約の一例である。
以降では、干渉地点Ｘにおいて通過優先順位が優先に設定されているのか、それとも非優先に設定されているのかを表す状態を“ｓx”で表す。干渉地点Ｘにおける状態ｓxは“０”または“１”の値をとり、ＣＰＵ３１は、干渉地点Ｘにおいて車両Ｐが優先の場合には状態ｓx＝０に設定し、車両Ｑが優先の場合には状態ｓx＝１に設定する。
図１７は、状態ｓx＝０に設定された干渉地点Ｘでの仮想交通ルールを模式化した模式図である。
この場合、車両Ｐの干渉時間ｔpがｔp begin以上ｔp end未満までの期間で表されるとすれば、車両Ｐは、干渉時間ｔpの間は干渉地点Ｘを車両Ｑに優先して通過することができる。しかしながら、車両Ｑは、干渉時間ｔpに干渉地点Ｘに進入すると車両Ｐと干渉する恐れがあるため、干渉時間ｔpの間は干渉地点Ｘへ進入しないようにする必要がある。
一方、図１８は、状態ｓx＝１に設定された干渉地点Ｘでの仮想交通ルールを模式化した模式図である。
この場合、車両Ｑの干渉時間ｔqがｔq begin以上ｔq end未満までの期間で表されるとすれば、車両Ｑは、干渉時間ｔqの間は干渉地点Ｘを車両Ｐに優先して通過することができる。しかしながら、車両Ｐは、干渉時間ｔqに干渉地点Ｘに進入すると車両Ｑと干渉する恐れがあるため、干渉時間ｔqの間は干渉地点Ｘへ進入しないようにする必要がある。
すなわち干渉地点Ｘでの通過優先順位が非優先に設定された車両７は、同じ干渉地点Ｘにおいて通過優先順位が優先に設定された車両７の干渉時間ｔに当該干渉地点Ｘへ進入しないようにすれば、車両７同士の干渉を回避して目的地まで到達することができる。
このように、仮想交通ルールは、干渉地点Ｘにおける状態ｓxと干渉地点Ｘにおける進入禁止時間（干渉地点Ｘにおいて通過優先順位が優先に設定されている車両７の干渉時間ｔ）の組み合わせを干渉地点Ｘ毎に設定した情報によって表される。
干渉地点Ｘにおいて、車両Ｐ及び車両Ｑの通過優先順位をどのように決定するかは、目的関数Ｃ(Ｓ)を評価することによって行われる。
目的関数Ｃ(Ｓ)は干渉地点Ｘで干渉する車両７の種類の組み合わせ毎に予め用意されており、不揮発性メモリ３４に記憶される。ＣＰＵ３１は、ステップＳ１０で判定した車両Ｐ及び車両Ｑの種類の組み合わせに対応した目的関数Ｃ(Ｓ)を用いて、車両Ｐ及び車両Ｑの通過優先順位を決定する。目的関数Ｃ(Ｓ)は、車両７が移動することによって発生する交通コストを表す関数である。交通コストとは、個々の車両７に対するコストだけでなく、車両７が走行することで他の車両７の走行に与える影響も加味したコストであり、車両７の交通効率を表す。
したがって、ＣＰＵ３１は、目的関数Ｃ(Ｓ)が最小となるような状態ベクトルＳを設定する。目的関数Ｃ(Ｓ)が最小になれば交通コストも最小となるため、管制システム１が管制を行う範囲の交通効率が向上する。
なお、目的関数Ｃ(Ｓ)における状態ベクトルＳは、管制システム１が管理する範囲内に車両Ｐと車両Ｑの干渉地点ＸがＮ地点(Ｎは正の整数)ある場合において、各干渉地点Ｘにおける状態ｓxを要素としたベクトルである。すなわち状態ベクトルＳはＳ＝(ｓ1, ｓ2,・・, ｓi,・・,ｓN)で表される。
ここでは一例として、車両Ｐが遵守車両７Ａで、車両Ｑが非コネクテッド車両７Ｄである場合の干渉地点Ｘにおける通過優先順位の決定方法について説明する。
この場合、ＣＰＵ３１は、例えば（２）式で表されるような目的関数Ｃ２(Ｓ)を用いる。
ここで、Ｃsingle(Ｓ)は、各干渉地点Ｘを通過する車両Ｐ及び車両Ｑに対する管制制御を特徴付けるコストである。Ｃconsistency(Ｓ)は、車両Ｐ及び車両Ｑに設定される通過優先順位の時間方向の一貫性に関するコストである。Ｃmulti(Ｓ)は、干渉地点Ｘ間の整合性や相互作用に関するコストである。ωc及びωmは、目的関数Ｃ２(Ｓ)に対してＣconsistency(Ｓ)、及びＣmulti(Ｓ)が与える影響度を調整するための重みである。
Ｃfunc1(Ｓ)は、車両Ｑが干渉地点Ｘに近い位置にいる場合において、車両Ｑの通過優先順位と干渉回避の妥当性を表したコストであり、（３）式及び（４）式で表される。
すなわち車両Ｑが干渉地点Ｘから離れている場合には、干渉地点Ｘにおける干渉時間ｔが早い車両７を優先的に通過させるとコストが低く設定される一方で、管制装置１０によって交通管制を行うことができない車両Ｑが干渉地点Ｘに近づいている場合には、車両Ｑの通過を優先させるとコストが低く設定される。これは、車両Ｑが干渉地点Ｘに近づいている場合には、運転手が手動で運転している車両Ｑの通過を優先させた方が、遵守車両７Ａである車両Ｐを優先させた場合よりも干渉を回避することができる可能性が高くなるためである。車両Ｑが干渉地点Ｘに近い位置にいるとは、干渉地点Ｘから車両Ｑまでの距離ｌqが、手動運転では干渉の回避に急な操作が必要になると考えられる予め定めた閾値Ｄ1以下になっている状況をいう。また、（２）式においてωf1は、目的関数Ｃ２(Ｓ)に対してＣfunc1(Ｓ)が与える影響度を調整するための重みである。
なお、非コネクテッド車両７Ｄの場合、移動体情報Ｄは移動体検出装置９の撮像センサ９Ａで撮像された画像５０から推定され、撮像センサ９Ａの画素には解像度の違いが発生している。したがって、移動体情報Ｄから算出した干渉地点Ｘにおける非コネクテッド車両７Ｄの干渉時間ｔは、移動体情報Ａから算出した遵守車両７Ａの干渉時間ｔよりも誤差が大きくなる傾向を示す。
そこで、（２）式のＣsingle(Ｓ)の代わりに、Ｃsingle(Ｓ)を修正したＣ^ single(Ｓ)を用いてもよい。Ｃ^ single(Ｓ)は（５）式で表される。
ここで、σは移動体情報Ｄを用いて算出した非コネクテッド車両７Ｄにおける干渉時間ｔの予測誤差であり正数で表される。すなわち移動体情報Ｄを用いて非コネクテッド車両７Ｄが最も早く干渉地点Ｘを通過する時刻として算出した時刻ｔq beginよりも更に予測誤差σだけ早く干渉地点Ｘを通過しても、また、非コネクテッド車両７Ｄが最も遅く干渉地点Ｘを通過する時刻として算出したｔq endよりも更に予測誤差σだけ遅く干渉地点Ｘを通過しても車両Ｐ及び車両Ｑが干渉しないように、当初算出した干渉時間ｔよりも更に幅を持たせた干渉時間ｔに基づいて、Ｃsingle(Ｓ)を補正する。
図１５のステップＳ６０において、ＣＰＵ３１は遵守車両７Ａに対して、ステップＳ３０で特定した車両Ｐと車両Ｑの干渉地点Ｘ、ステップＳ４０で算出した各干渉地点Ｘにおける干渉時間ｔ、及びステップＳ５０で設定した各干渉地点Ｘにおける状態ｓxを用いて仮想交通ルールを生成する。具体的には、ＣＰＵ３１は、各干渉地点Ｘの位置を表す位置情報（例えば干渉地点ＩＤ）と、各干渉地点Ｘにおける状態ｓxと、状態ｓx及び干渉時間ｔから得られる各干渉地点Ｘへの進入禁止時間を対応付けた仮想交通ルールを生成する。
ステップＳ７０において、ＣＰＵ３１は、大域経路及び仮想交通ルールを含む管制情報を生成し、生成した管制情報を、無線通信装置３を通じて遵守車両７Ａに送信する制御を行う。
この場合、ＣＰＵ３１は、最新の移動体情報Ａから遵守車両７Ａの位置を把握し、遵守車両７Ａの現在位置に最も近い無線通信装置３から管制情報が送信されるように、管制情報を送信する無線通信装置３を指定する。無線通信装置３の位置情報は、例えば不揮発性メモリ３４に予め記憶されている。以上により、図１５に示した管制処理を終了する。
一方、図１９は、管制装置１０から管制情報を受信した場合に、遵守車両７Ａの制御装置２０におけるＣＰＵ８１によって実行される走行制御処理の流れの一例を示すフローチャートである。
遵守車両７Ａの走行制御処理を規定する制御プログラムは、例えば遵守車両７Ａの制御装置２０におけるＲＯＭ８２に予め記憶されている。遵守車両７Ａの制御装置２０におけるＣＰＵ８１は、ＲＯＭ８２に記憶される制御プログラムを読み込み、遵守車両７Ａの走行制御処理を実行する。
ステップＳ１００において、ＣＰＵ８１は、自身の遵守車両７Ａにおける最新の位置情報を取得する。
ステップＳ１１０において、ＣＰＵ８１は、自身の遵守車両７Ａにおける最新の移動体情報を取得する。
ステップＳ１２０において、ＣＰＵ８１は、ステップＳ１００で取得した遵守車両７Ａの位置情報、ステップＳ１１０で取得した遵守車両７Ａの移動体情報Ａ、及び管制装置１０から受信した管制情報を用いて局所経路を生成する。
具体的には、ＣＰＵ８１は、移動体情報Ａに含まれる車線８上の状況を表す外界センサ９１のセンサ値や、遵守車両７Ａの状態を表す内界センサ９０のセンサ値から、他の車両７と干渉しないように走行することができる大域経路に沿った実経路、すなわち局所経路を決定する。この際、ＣＰＵ８１は、管制情報に含まれる仮想交通ルールを参照して、非優先に設定されている干渉地点Ｘでは干渉地点Ｘと対応付けられている進入禁止時間に当該干渉地点Ｘへ進入しないような局所経路を遵守車両７Ａが走行するように、目標位置、目標姿勢、及び目標速度といった遵守車両７Ａの制御内容を決定する。
ＣＰＵ８１は、遵守車両７Ａの目標位置及び目標姿勢から局所経路を計算した上で、仮想交通ルールを満たすように遵守車両７Ａが局所経路を走行するための目標速度を計算してもよい。また、ＣＰＵ８１は、遵守車両７Ａの目標位置、目標姿勢、及び目標速度を一緒に計算してもよい。
ＣＰＵ８１は、局所経路をパラメトリック曲線で表現し、パラメトリック曲線の曲率やパラメトリック曲線上を安全に走行することのできる速度等の制約条件を満たすようにパラメトリック曲線を最適化してもよい。
ステップＳ１３０において、ＣＰＵ８１は、ステップＳ１２０で生成した局所経路に沿って遵守車両７Ａを移動させるための制御内容に従い、例えばハンドル、アクセル、ブレーキといった遵守車両７Ａの走行を制御する走行装置の操作量を制御し、計画した局所経路通りに遵守車両７Ａを走行させる。
以上により、図１９に示す遵守車両７Ａの走行制御処理を終了する。
次に、移動体検出装置９の機能について説明する。
図２０は、撮像センサ９Ａで画像５０を撮像した場合に、移動体検出装置９のＣＰＵ４１によって実行される移動体検出処理の流れの一例を示すフローチャートである。
移動体検出処理を規定する移動体検出プログラムは、例えば移動体検出装置９のＲＯＭ４２に予め記憶されている。移動体検出装置９のＣＰＵ４１は、ＲＯＭ４２に記憶される移動体検出プログラムを読み込み、移動体検出処理を実行する。
まず、ステップＳ３００において、ＣＰＵ４１は、例えば公知の移動体検出手法を用いて画像５０に車両７が含まれるか否かを判定する。
画像５０に車両７が含まれていれば、ＣＰＵ４１は、画像５０の撮像間隔、及び時間的に隣り合う画像５０に含まれる車両７の位置の変化量に基づき、車両７の位置及び速度を含む移動体情報を指定された精度で検出する。
移動体情報の検出精度は、例えば撮像センサ９Ａで撮像する画像５０の解像度や撮像間隔を調整することで制御可能である。画像５０の解像度を高くしたり、画像５０の撮像間隔を短くしたりするほど、車両７の位置及び速度を詳細に検出することができるため、移動体情報の検出精度は高くなる。
また、画像５０から車両７の移動体情報を検出する場合に、車両７の状態を表す微分方程式の解を求める等、演算を繰り返し行って方程式の解を収束させる繰り返し処理が必要になることがあるが、繰り返し処理における演算の繰り返し回数を調整することによっても、移動体情報の検出精度を制御することができる。演算の繰り返し回数を多くするほど、移動体情報の真値と画像５０から検出した移動体情報との誤差が少なくなり、移動体情報の検出精度は高くなる。
ＣＰＵ４１は、指定された検出精度に対応した検出設定、すなわち指定された検出精度を実現する画像５０の解像度、撮像間隔、及び移動体情報の検出に係る演算の繰り返し回数等の組み合わせを規定する予め設定された検出設定を参照して、画像５０の解像度、撮像間隔、及び演算の繰り返し回数等を検出設定で指定された値に調整することで移動体情報の検出精度を制御する。
こうして画像５０から検出した車両７の位置は画像座標系上での位置であるため、ステップＳ３１０において、ＣＰＵ４１は、画像座標系における車両７の位置を、地図座標系上の位置に座標変換する。
その後、ＣＰＵ４１は、座標変換後の地図座標系上の車両７が非コネクテッド車両７Ｄであるか否かを判定する。そのため、ＣＰＵ４１は、管制装置１０から遵守車両７Ａの移動体情報Ａに含まれる位置情報を収集する。
ＣＰＵ４１は、車両７の位置と、管制装置１０から受信した遵守車両７Ａの位置情報で表される位置が、同じ車両７であると認められる車両一致判定範囲以内にある場合、車両７は遵守車両７Ａであると判定する。すなわちＣＰＵ４１は、車両７の位置と、管制装置１０から受信した遵守車両７Ａの位置情報で表される位置との距離が車両一致判定範囲を超えている場合に、車両７が非コネクテッド車両７Ｄであると判定する。
ステップＳ３２０において、ＣＰＵ４１は、管制走行ルート地図１７から取得した車線８の走路情報、及び管制走行ルート地図１７上における非コネクテッド車両７Ｄの位置及び速度から、画像５０が検出された非コネクテッド車両７Ｄの走行経路を予測する。
図１０に示したように、管制走行ルート地図１７において経路６が２つに分岐している場合、非コネクテッド車両７Ｄは分岐点で何れの方向に分岐するか不明であるため、ＣＰＵ４１は、分岐する両方の経路６を車両Ｐの走行経路として予測する。しかしながら、例えば分岐点の手前の地点で非コネクテッド車両７Ｄの速度が減速した場合、分岐点を直進するよりも折れ曲がる蓋然性が高いことから、ＣＰＵ４１は、折れ曲がる方向に進む経路６だけを非コネクテッド車両７Ｄの走行経路として予測してもよい。
ステップＳ３３０において、ＣＰＵ４１は、ステップＳ３２０で予測した走行経路上における経由点４毎の非コネクテッド車両７Ｄの干渉時間ｔを予測する。具体的には、ＣＰＵ４１は、管制走行ルート地図１７上における非コネクテッド車両７Ｄの現在位置、非コネクテッド車両７Ｄの速度、並びに、予測した走行経路上における非コネクテッド車両７Ｄの速度や走行位置を規制する最大加減速度、制限速度、車線数、及び交通規則情報といった走路情報を用いて、走行経路上における経由点４毎の非コネクテッド車両７Ｄの干渉時間ｔを予測する。
なお、ＣＰＵ４１は、走行経路上における経由点４毎の非コネクテッド車両７Ｄの干渉時間ｔではなく、走行経路上における経由点４毎に、非コネクテッド車両７Ｄが経由点４に存在する確率を予測してもよい。
ステップＳ３４０において、ＣＰＵ４１は通信ユニット９Ｊを通じて、ステップＳ３２０で予測した非コネクテッド車両７Ｄの走行経路、及び非コネクテッド車両７Ｄの移動体情報Ｄを管制装置１０に送信する。
これにより、既に図１５で説明したように，管制装置１０で遵守車両７Ａと移動体検出装置９で検出された非コネクテッド車両７Ｄとの干渉地点Ｘが特定され、管制装置１０から移動体検出装置９に非コネクテッド車両７Ｄの干渉地点Ｘが送信される。
管制装置１０から干渉地点Ｘを受信すると、ステップＳ３５０において、ＣＰＵ４１は、管制装置１０から受信した干渉地点Ｘに基づいて、非コネクテッド車両７Ｄの走行経路を表す各々の経由点４のうち、何れかの経由点４を判定地点Ｙとして設定する。
ＣＰＵ４１は、干渉地点Ｘを判定地点Ｙに設定してもよく、干渉地点Ｘから予め定めた範囲内（「干渉地点Ｘの近傍」という）にある走行経路上の経由点４を判定地点Ｙに設定してもよい。例えばＣＰＵ４１は、非コネクテッド車両７Ｄの現在位置から見て干渉地点Ｘの手前にある走行経路上の経由点４を判定地点Ｙに設定してもよい。
ステップＳ３６０において、ＣＰＵ４１は、判定地点Ｙにおける非コネクテッド車両７Ｄの干渉時間ｔと、基準時間Ｔを比較することで非コネクテッド車両７Ｄの接近度を評価する。「基準時間Ｔ」とは、接近度の程度を表すための基準となる時間である。
図２１は、判定地点Ｙに対する非コネクテッド車両７Ｄの接近度の評価例を示す図である。
図２１（Ａ）に示すように、ＣＰＵ４１は判定地点Ｙの干渉時間ｔに基づき、非コネクテッド車両７Ｄが判定地点Ｙを最も早く通過する場合の時間を表す干渉時間ｔの開始時間ｔbeginと現在時刻ｔ0との差が基準時間Ｔを超える場合、非コネクテッド車両７Ｄは判定地点Ｙに接近していないと評価する。その上で、干渉時間ｔの開始時間ｔbeginと現在時刻ｔ0との差が基準時間Ｔの場合にＣＰＵ４１が設定する接近度を「基準接近度」とすれば、ＣＰＵ４１は、この場合の接近度を開始時間ｔbeginと現在時刻ｔ0との差が大きくなるにつれて基準接近度より低く設定する。
また、図２１（Ｂ）に示すように、ＣＰＵ４１は判定地点Ｙの干渉時間ｔに基づき、非コネクテッド車両７Ｄが判定地点Ｙを最も早く通過する場合の干渉時間ｔの開始時間ｔbeginと現在時刻ｔ0との差が基準時間Ｔ未満しかない場合、非コネクテッド車両７Ｄは判定地点Ｙに接近していると評価し、この場合の接近度を開始時間ｔbeginと現在時刻ｔ0との差が小さくなるにつれて基準接近度より高く設定する。
ステップＳ３６０で非コネクテッド車両７Ｄが判定地点Ｙに接近していると評価した場合、非コネクテッド車両７Ｄが遵守車両７Ａと干渉する可能性のある判定地点Ｙを安全に走行するためには、判定地点Ｙにおける干渉時間ｔを可能な範囲で精度よく予測する必要がある。そのためには、非コネクテッド車両７Ｄの位置及び速度を含む移動体情報Ｄを可能な範囲で精度よく予測する必要がある。
一方、ステップＳ３６０で非コネクテッド車両７Ｄは判定地点Ｙに接近していないと評価した場合、非コネクテッド車両７Ｄが判定地点Ｙを通過するまでに余裕があり、非コネクテッド車両７Ｄが走行経路を安全に走行する上で差し迫った危険はない。したがって、非コネクテッド車両７Ｄが判定地点Ｙに接近している場合よりも、判定地点Ｙにおける干渉時間ｔの予測精度は低くて構わない。
したがって、ステップＳ３７０において、ＣＰＵ４１は、接近度の値に比例した信頼度目標を設定する。
既に説明したように、信頼度目標は画像５０から検出する移動体情報Ｄの検出精度の度合いを表し、信頼度目標が大きい値に設定されるほど、画像５０から検出する移動体情報Ｄの検出精度が高くなる。
具体的には、ＣＰＵ４１は、画像５０から検出する移動体情報Ｄの検出精度が、設定した信頼度目標に対応する検出精度となるように、検出設定を参照して画像５０の解像度、撮像間隔、及び移動体情報Ｄの検出に係る演算の繰り返し回数等を信頼度目標に対応した値に調整することで移動体情報Ｄの検出精度を制御する。
したがって、接近度が基準接近度より大きい値に設定されている場合には、接近度が基準接近度の場合に設定される信頼度目標（「基準信頼度目標」という）で画像５０から非コネクテッド車両７Ｄの移動体情報Ｄを検出する場合よりも画像５０の解像度が高くなると共に、撮像間隔が短くなり、移動体情報Ｄの検出に係る演算の繰り返し回数も多くなる。これに伴い、ＣＰＵ４１や撮像センサ９Ａの負荷が増加し、ＣＰＵ４１や撮像センサ９Ａの消費電力も増加することになるが、非コネクテッド車両７Ｄの移動体情報Ｄの検出精度は高くなる。
なお、撮像センサ９Ａの単位時間あたりの負荷は、画像５０の解像度が高くなるほど高くなり、撮像間隔が短くなるほど高くなる。ＣＰＵ４１の単位時間あたりの負荷も、画像５０の解像度が高くなるほど高くなり、撮像間隔が短くなるほど高くなる。また、ＣＰＵ４１の演算量が多くなるほど高くなる。
一方、接近度が基準接近度より小さい値に設定されている場合には、基準検出精度で画像５０から非コネクテッド車両７Ｄの移動体情報Ｄを検出する場合よりも画像５０の解像度が低くなると共に、撮像間隔が長くなり、移動体情報Ｄの検出に係る演算の繰り返し回数も少なくなる。これに伴い、ＣＰＵ４１や撮像センサ９Ａの負荷が減少し、ＣＰＵ４１や撮像センサ９Ａの消費電力も低減することになるが、非コネクテッド車両７Ｄの移動体情報Ｄの検出精度は低くなる。
ＣＰＵ４１が非コネクテッド車両７Ｄの移動体情報Ｄの検出精度に関して上記のような制御を行うことで、非コネクテッド車両７Ｄが判定地点Ｙを通過するまで基準時間Ｔ以上ある場合や、非コネクテッド車両７Ｄが判定地点Ｙを通過した後は、非コネクテッド車両７Ｄが判定地点Ｙに接近している状態よりもＣＰＵ４１や撮像センサ９Ａの負荷が減少する。したがって、移動体検出装置９における最高の検出精度で画像５０から非コネクテッド車両７Ｄの移動体情報Ｄを検出し続ける場合と比較して、移動体検出装置９の消費電力を低減することができる。しかも、非コネクテッド車両７Ｄが判定地点Ｙに接近するほど、画像５０から検出する非コネクテッド車両７Ｄの移動体情報Ｄの検出精度が高くなるため、移動体検出装置９における最高の検出精度で画像５０から非コネクテッド車両７Ｄの移動体情報Ｄを検出し続ける場合と比較しても、非コネクテッド車両７Ｄが判定地点Ｙに接近した状況で画像５０から検出した移動体情報Ｄの信頼度は低下することがない。
なお、非コネクテッド車両７Ｄが撮像センサ９Ａの撮像範囲外まで走行して画像５０から非コネクテッド車両７Ｄが検出されなくなった場合には、再び画像５０に非コネクテッド車両７Ｄが含まれるようになるまで画像５０から非コネクテッド車両７Ｄを検出する必要がない。したがって、ＣＰＵ４１は、画像５０から検出する非コネクテッド車両７Ｄの移動体情報Ｄの検出精度が設定可能な範囲で最低の検出精度となるように信頼度目標を設定すればよい。
また、ＣＰＵ４１は、画像５０の解像度、撮像間隔、及び移動体情報Ｄの検出に係る演算の繰り返し回数等を制御するのに加え、管制装置１０に画像５０から検出した非コネクテッド車両７Ｄの移動体情報Ｄを送信する間隔を制御して、管制装置１０との通信負荷を低減することで、移動体検出装置９の消費電力を低減してもよい。
以上により、図２０に示した移動体検出処理を終了する。
＜管制システムの変形例１＞
上記では、判定地点Ｙにおける非コネクテッド車両７Ｄの干渉時間ｔと、基準時間Ｔを比較することで非コネクテッド車両７Ｄの接近度を評価する管制システム１について説明したが、判定地点Ｙに対する非コネクテッド車両７Ｄの接近度の評価方法はこれに限られない。ここでは、判定地点Ｙにおける非コネクテッド車両７Ｄの干渉時間ｔと、判定地点Ｙにおける非コネクテッド車両７Ｄと異なる他の車両７（例えば遵守車両７Ａ）の干渉時間ｔから非コネクテッド車両７Ｄの接近度を評価する例について説明する。
図２２は、管制システム１の変形例１に係る移動体検出装置９及び管制装置１０の機能構成例を示す図である。
図２２に示す管制システム１の機能構成例が図４に示した管制システム１の機能構成例と異なる点は、管制装置１０の仮想交通ルール生成部１６から遵守車両７Ａの走行経路上における経由点４毎の干渉時間ｔが移動体検出装置９の接近度評価部９Ｇに送信されている点である。
なお、管制装置１０のＣＰＵ３１は、図１５に示した管制処理のステップＳ３０において、特定した干渉地点Ｘを遵守車両７Ａの大域経路と共に移動体検出装置９に送信するものとする。また、管制装置１０のＣＰＵ３１は、図１５に示した管制処理のステップＳ４０において、干渉地点Ｘの干渉時間ｔだけでなく遵守車両７Ａの大域経路上における経由点４毎の通過時間を干渉時間ｔとして移動体検出装置９に送信するものとする。
これに対して、移動体検出装置９のＣＰＵ４１は、図２０に示した移動体検出処理のステップＳ３５０で判定地点Ｙを設定した後、ステップＳ３６０において、判定地点Ｙにおける非コネクテッド車両７Ｄの干渉時間ｔと、判定地点Ｙにおける遵守車両７Ａの干渉時間ｔを比較することで、非コネクテッド車両７Ｄの接近度を評価する。
図２３は、判定地点Ｙにおける車両Ｐと車両Ｑの干渉状況を説明する図である。説明の便宜上、図２３の車両Ｐを非コネクテッド車両７Ｄとし、車両Ｑを遵守車両７Ａとする。
図２３（Ａ）に示すように、判定地点Ｙにおける車両Ｐの干渉時間ｔと車両Ｑの干渉時間ｔが離れており、車両Ｐが判定地点Ｙを車両Ｑより先に通過することが明らかな場合、又は、車両Ｐが判定地点Ｙを車両Ｑより後に通過することが明らかな場合には、ＣＰＵ４１は、非コネクテッド車両７Ｄの接近度を低く設定する。
また、図２３（Ｂ）に示すように判定地点Ｙにおける車両Ｐの干渉時間ｔと車両Ｑの干渉時間ｔが接近しており、車両Ｐと車両Ｑが判定地点Ｙで干渉する恐れがある場合には、ＣＰＵ４１は、非コネクテッド車両７Ｄの接近度を高く設定する。
図２４は、非コネクテッド車両７Ｄの接近度の設定例を具体的に示した図であり、図２４（Ａ）が図２３（Ａ）に示した判定地点Ｙにおける車両Ｐと車両Ｑの干渉時間ｔの時間的なずれを表し、図２４（Ｂ）が図２３（Ｂ）に示した判定地点Ｙにおける車両Ｐと車両Ｑの干渉時間ｔの時間的なずれを表している。
図２４（Ａ）に示すように、ＣＰＵ４１は、判定地点Ｙにおける車両Ｐの干渉時間ｔと車両Ｑの干渉時間ｔが重複していない場合に、非コネクテッド車両７Ｄは判定地点Ｙに接近していないと評価する。この場合、ＣＰＵ４１は、車両Ｐの干渉時間ｔと車両Ｑの干渉時間ｔが離れるほど接近度を基準接近度より低く設定する。
一方、図２４（Ｂ）に示すように、ＣＰＵ４１は、判定地点Ｙにおける車両Ｐの干渉時間ｔと車両Ｑの干渉時間ｔが重複している場合に、非コネクテッド車両７Ｄは判定地点Ｙに接近していると評価する。この場合、ＣＰＵ４１は、車両Ｐの干渉時間ｔと車両Ｑの干渉時間ｔの重複範囲が広くなるほど接近度を基準接近度より高く設定する。
このように判定地点Ｙに対する非コネクテッド車両７Ｄの接近度を評価する本変形例１に係る管制システム１によれば、非コネクテッド車両７Ｄの判定地点Ｙに対する干渉時間ｔの開始時間ｔbeginと現在時刻ｔ0との差が基準時間Ｔ未満になったとしても、非コネクテッド車両７Ｄが判定地点Ｙで他の車両７と干渉する恐れがない場合には、接近度が基準接近度未満に設定される。
したがって、本変形例１に係る管制システム１は、判定地点Ｙにおける非コネクテッド車両７Ｄの干渉時間ｔと、基準時間Ｔを比較することで非コネクテッド車両７Ｄの接近度を評価する場合に比べて、更に移動体検出装置９の消費電力を低減することができる。しかも、非コネクテッド車両７Ｄが判定地点Ｙで他の車両７と干渉する恐れがある場合には、非コネクテッド車両７Ｄの接近度が基準接近度より高く設定されるため、画像５０から検出する移動体情報Ｄの信頼度は確保される。
＜管制システムの変形例２＞
管制走行ルート地図１７で表される経路６上の各経由点４において、各々の経由点４に対応した場所を撮像する撮像センサ９Ａにおける画素の解像度の違いにより、画像５０から検出される非コネクテッド車両７Ｄの位置や速度といった移動体情報Ｄにどの程度の誤差が発生するかという誤差情報は、移動体検出装置９を用いて車両７同士が干渉しないように交通管制を行う管制装置１０が交通管制を行う上で考慮しなければならない情報である。
こうした誤差情報は、非コネクテッド車両７Ｄの移動体情報Ｄの検出精度に影響を与えることから、移動体情報Ｄの信頼度を表す一例でもある。
ここでは、経路６上の経由点４毎に移動体情報Ｄが有する誤差情報、すなわち信頼度が付与された管制走行ルート地図１７（以降、「信頼度付き管制走行ルート地図１７Ａ」という）を用いて予測した非コネクテッド車両７Ｄの走行経路上における経由点４毎の干渉時間ｔから非コネクテッド車両７Ｄの接近度を評価する例について説明する。
まず、管制走行ルート地図１７の経由点４に付加される信頼度の生成方法について説明する。
図２５は、管制走行ルート地図１７の経由点４に付加される信頼度を生成する信頼度生成装置６０の機能構成例を示す図である。
図２５に示すように、信頼度生成装置６０は、物体検出部６２、誤差推定部６４、解像度算出部６５、座標逆変換部６７、及び信頼度算出部６８の各機能部と、撮像センサ９Ａ、撮像画像ＤＢ６１、正解座標ＤＢ６３、管制走行ルート地図１７、及び信頼度ＤＢ６９を含む。
このうち撮像センサ９Ａ、撮像画像ＤＢ６１、物体検出部６２、正解座標ＤＢ６３、管制走行ルート地図１７、及び信頼度ＤＢ６９は必ずしも信頼度生成装置６０に含まれる必要はなく、外部の装置に備えられているものを利用してもよい。また「ＤＢ」はデータベース（Ｄａｔａｂａｓｅ）の略語である。撮像センサ９Ａは、管制システム１で用いられる設置済みの移動体検出装置９の撮像センサ９Ａを用いることが好ましいが、移動体検出装置９と異なる別の装置の撮像センサ９Ａを用いてもよい。ここでは一例として、管制システム１で用いられる設置済みの移動体検出装置９の撮像センサ９Ａを用いるものとする。
撮像センサ９Ａで車線８を走行する１台の車両７を撮像した後、撮像センサ９Ａで撮像された画像５０が撮像画像ＤＢ６１に記憶される。
物体検出部６２は撮像画像ＤＢ６１から１つの画像５０を取得し、移動体検出装置９の移動体検出部９Ｂと同様に公知の移動体検出手法を用いて、取得した画像５０から車両７を検出する。
誤差推定部６４は、物体検出部６２で画像５０から検出された車両７の位置と、画像５０における車両７の正解位置情報を用いて、物体検出部６２で検出された画像５０上における車両７の位置の検出誤差を推定する。
車両７を撮像した撮像センサ９Ａにおける画素の解像度の違いにより、画像５０から得られる車両７の見かけ上の位置と実際の位置に対応した画像５０上の位置の間には誤差が生じる。したがって、誤差推定部６４は、画像５０から検出した位置に車両７がいる場合に、画素の解像度の違いがなければ実際には画像５０上のどの位置に車両７が表示されるかといった車両７の実際の位置情報を用いて、物体検出部６２で検出された画像５０上における車両７の位置の検出誤差を推定する。車両７の位置に対応した画像５０内での実際の位置情報が正解位置情報であり、正解位置情報は車両７の位置毎に予め作成されて正解座標ＤＢ６３に記憶されている。
図２６は、車両７の位置の検出誤差例を示す図である。図２６（Ａ）は、画像５０から検出した車両７の位置を枠５５で表した図である。図２６（Ｂ）は、画像５０から検出した車両７の位置に対応した正解位置情報を示す図であり、枠５５Ａが図２６（Ａ）の画像５０から検出した車両７の正解位置を示している。
したがって、図２６（Ｃ）に示すように、誤差推定部６４は画像５０から検出した車両７の位置と、正解位置情報で表される車両７の正解位置を比較し、その差分を画像５０から検出した車両７の位置の検出誤差とする。画像５０における車両７の位置の検出誤差は、画像５０から検出した車両７の位置と正解位置との差分に対応した画素数によって表される。
一方、解像度算出部６５は、解像度を撮像センサ９Ａの画素毎に算出する。そのため、解像度算出部６５は、撮像センサ９Ａの撮像範囲に含まれる経路６上の各経由点４における位置情報を管制走行ルート地図１７から取得し、地図座標系で表される各経由点４の位置情報を座標逆変換部６７に通知する。
座標逆変換部６７は、地図座標系で表された位置を画像座標系で表される位置に変換する機能部であり、これにより、管制走行ルート地図１７から取得した経路６上の各経由点４の位置が、画像５０内の位置に変換される。本実施の形態では、地図座標系で表された位置を画像座標系で表される位置に変換することを「逆変換」という。
図２７は座標の逆変換例を示した図である。図２７（Ａ）は、地図座標系で表される経路６上の経由点４の例を示す図である。図２７（Ｂ）は、図２７（Ａ）における経路６上の経由点４が存在する範囲の画像５０を移動体検出装置９で撮像した場合に、経路６上の各経由点４が画像５０内のどの位置に表示されるのかを表す画像５０の例である。
解像度算出部６５は、座標逆変換部６７から画像５０上における経由点４の位置情報を受け付けると、経由点４の撮像を担う撮像センサ９Ａの画素の解像度（以降、「経由点４の解像度」ともいう）を経由点４毎に算出する。これにより、管制走行ルート地図１７上の経路６に対応する画素の解像度が得られる。
具体的には、経由点４の解像度を算出するためには地図座標系で表された管制走行ルート地図１７上の位置と、画像座標系で表された画像５０上の位置の写像関係を定義する必要がある。この写像関係は、撮像センサ９Ａにおける内部パラメータと外部パラメータから計算することが可能である。また、移動体検出装置９の撮像範囲内にマークを置いて移動体検出装置９でマークを撮像し、実空間でのマークの位置、すなわち、地図座標系でのマークの位置と、画像５０内でのマークの位置、すなわち、画像座標系でのマークの位置を記録し、この対応付けから地図座標系と画像座標系の写像関係を定義してもよい。
解像度算出部６５は予め定義された地図座標系と画像座標系の写像関係を参照して、それぞれ地図座標系で表される車両７が位置する経由点４（特定経由点４）の位置と、経路６に沿って特定経由点４と隣接する隣接経由点４の位置を、画像座標系で表される画像５０内の位置に逆変換する。その上で解像度算出部６５は、地図座標系における特定経由点４と隣接経由点４の経由点間距離を管制走行ルート地図１７の情報を用いて算出し、経由点間距離を画像５０内における特定経由点４と隣接経由点４に対応した各々の画素間の距離で除すことで特定経由点４の解像度を算出する。なお、画像５０内の画素間の距離は、例えば各々の画素を結ぶ直線と接触する画素数で表される。
車両７は経路６に沿って移動することから、経路６上における各経由点４の解像度を算出すれば十分であるが、画像５０に含まれる各画素の解像度を算出することもできる。例えば解像度算出部６５は、解像度の算出対象である画素（特定画素）と、特定画素に隣接する隣接画素が表す画像座標系上の位置を、地図座標系と画像座標系の写像関係を参照してそれぞれ地図座標系上の地点に変換し、地図座標系における特定画素に対応した地点と隣接画素に対応した地点の距離を算出すれば、この距離が特定画素の解像度となる。したがって、解像度算出部６５は、画像５０内の各々の画素について上記の演算を繰り返すことで、画像５０内のすべての画素の解像度を算出することができる。
信頼度算出部６８は、誤差推定部６４で推定された、画像５０から検出した車両７の位置の検出誤差と、解像度算出部６５で算出された、画像５０内における各経由点４の解像度を用いて、画像５０から検出された車両７の位置に最も近い画像５０上の経由点４、すなわち画像５０から検出された車両７の位置に対応した経由点４を特定する。信頼度算出部６８は、画像５０から検出した車両７の位置の検出誤差に、当該車両７の位置に対応した経由点４の解像度を乗じることで、経由点４における車両７の位置の検出誤差を具体的な距離で表す。
一方で、時系列に沿って撮像センサ９Ａで撮像された時間的に隣接する画像５０に対して、例えばオプティカルフローを適用することで画像５０から車両７の速度が算出される。
図２８はオプティカルフローを用いて画像５０から車両７の速度を算出する例について説明した図である。
時系列に沿って撮像された時間的に隣接する図２８（Ａ）に示す画像５０と図２８（Ｂ）に示す画像５０が存在する場合、一方の画像５０に表示されている同じ車両７が、他方の画像５０ではどの位置に移動しているのかといった車両７の位置の対応付けを画素単位で行い、各々の画像５０の間で画素毎の対応関係を求める（図２８（Ｃ））。画素毎の対応関係から得られる車両７を表す画素の移動量の平均と画像５０の撮像間隔から、車両７の速度を算出することができる。
しかしながら、車両７に画素分解能未満の移動量があったとしても、画像５０からこの移動量を検出することができないため、算出した車両７の速度には誤差が含まれる。具体的には、画像５０の撮像間隔を“Ｔint”とした場合、車両７を表す画素の移動量の最大誤差は１／Ｔint［画素／秒］となる。
したがって、信頼度算出部６８は、画像５０内における車両７の位置に対応した経由点４の解像度に画素の移動量の最大誤差を乗じることで、画像５０から検出された車両７の位置に対応した経由点４における速度の検出誤差を算出する。
信頼度算出部６８は、車両７の位置に対応した経由点４に、信頼度算出部６８で算出した車両７の位置の検出誤差と車両７の速度の検出誤差を含む信頼度を対応付けて信頼度ＤＢ６９に記憶する。信頼度付き管制走行ルート地図１７Ａの各経由点４には、信頼度ＤＢ６９に記憶された各経由点４に対応する信頼度が付加される。
ここでは一例として、管制走行ルート地図１７上の１つの経由点４に信頼度を対応付ける方法について説明したが、走行する車両７を繰り返し撮像センサ９Ａで撮像することで、車両７の位置が異なる複数の画像５０が得られる。したがって、各々の画像５０における車両７の位置に対応した経由点４に信頼度生成装置６０で算出した信頼度を付加することで、１台の移動体検出装置９で撮像された画像５０に含まれる経路６上のすべての経由点４に信頼度が付加される。また、管制システム１に含まれるすべての移動体検出装置９の撮像センサ９Ａで撮像した画像５０に対して信頼度生成装置６０で経由点４の信頼度を算出すれば、管制走行ルート地図１７に含まれるすべての経路６の経由点４に信頼度が付加される。
移動体検出装置９は、このようにして生成された信頼度付き管制走行ルート地図１７Ａを参照し、非コネクテッド車両７Ｄの走行経路上における経由点４毎の信頼度を反映した車両７の位置及び速度を用いて、走行経路上における経由点４毎に非コネクテッド車両７Ｄの干渉時間ｔを予測してもよい。
図２９は、信頼度付き管制走行ルート地図１７Ａを用いる移動体検出装置９及び管制装置１０の機能構成例を示す図である。
図２９に示す管制システム１の機能構成例が図２２に示した管制システム１の機能構成例と異なる点は、管制走行ルート地図１７が信頼度付き管制走行ルート地図１７Ａに置き換えられ、移動体検出装置９に信頼度補正部９Ｋが追加された点である。
信頼度付き管制走行ルート地図１７Ａの各経由点４に付与されている信頼度は、画像５０から検出される車両７の位置及び速度の検出誤差を可能な範囲で正確に表している。したがって、本実施形態に係る移動体検出装置９のように、信頼度目標に応じて画像５０から検出する非コネクテッド車両７Ｄの移動体情報Ｄの検出精度を制御する場合には、信頼度付き管制走行ルート地図１７Ａから取得した信頼度をそのまま利用すると、検出した移動体情報Ｄの検出精度が信頼度目標に対応した検出精度を超えてしまうことがある。
したがって、本変形例２に係る移動体検出装置９には、信頼度付き管制走行ルート地図１７Ａの各経由点４に付与されている信頼度を信頼度目標に応じて補正する信頼度補正部９Ｋが追加されている。
信頼度補正部９Ｋは、走路情報取得部９Ｄを通じて信頼度付き管制走行ルート地図１７Ａから経路６を構成する各経由点４に付与された信頼度を取得すると共に、信頼度制御部９Ｈから信頼度目標を取得し、信頼度目標に応じて各経由点４に付与された信頼度を補正する。その上で、信頼度補正部９Ｋは、補正した信頼度（「補正信頼度」という）を走行経路予測部９Ｅに通知する。
例えば、信頼度制御部９Ｈから取得した信頼度目標が信頼度目標の最大値の１／２である場合、信頼度補正部９Ｋは、各経由点４に付与された信頼度を１／２にすればよい。各経由点４に付与された信頼度を１／２にするということは、各経由点４における位置及び速度の検出誤差を２倍にすることである。また、各経由点４に付与された信頼度と、信頼度目標を比較し、小さい方の値を補正信頼度としてもよい。
走行経路予測部９Ｅは、補正信頼度を反映した非コネクテッド車両７Ｄの位置及び速度を用いて、走行経路を表す経由点４毎に非コネクテッド車両７Ｄの干渉時間ｔを予測する。なお、補正信頼度を反映した非コネクテッド車両７Ｄの位置及び速度とは、補正信頼度によって表される検出誤差を考慮した、各経由点４における非コネクテッド車両７Ｄの位置及び速度のことである。
このように本変形例２に係る管制システム１によれば、経由点４毎に異なる信頼度を用いて非コネクテッド車両７Ｄの干渉時間ｔを予測することができるため、移動体検出装置９は、信頼度が付与されていない管制走行ルート地図１７を用いて干渉時間を予測する場合と比較して、判定地点Ｙにおける非コネクテッド車両７Ｄの干渉時間ｔを正確に予測することができる。その結果、移動体検出装置９は、信頼度が付与されていない管制走行ルート地図１７を用いて干渉時間を予測する場合と比較して、信頼度目標を高く設定する時間を短くすることができる場合があるため、移動体検出装置９の消費電力を更に低減することができる。
以上、本実施形態に係る管制システム１について説明したが、移動体検出装置９は経路６に沿って複数設置されることから、商用電源で移動体検出装置９を動作させた場合、各々の移動体検出装置９の合計消費電力量は経済的に無視できない値となる。したがって、移動体検出装置９は光、音、振動、空気の流れ、圧力、及び熱の少なくとも１つの再生エネルギーを利用して、自装置で消費する電力以上の電力を発電する動力生成部９Ｌを備えるようにしてもよい。
図３０は、図４に示した管制システム１の移動体検出装置９に動力生成部９Ｌを追加した図である。
移動体検出装置９が動力生成部９Ｌを備えることによって、移動体検出装置９は商用電源を用いることなく動作することが可能となる。しかしながら、再生エネルギーを利用して発電される電力は、商用電源から得られる電力に比べて小さい。したがって、移動体検出装置９が動力生成部９Ｌで発電した電力を消費して動作する場合、移動体検出装置９における消費電力の低減を検討する必要がある。
これに対して、上記に説明した移動体検出装置９を用いれば、移動体検出装置９における最高の検出精度で画像５０から非コネクテッド車両７Ｄの移動体情報Ｄを検出し続ける場合と比較して、移動体検出装置９の消費電力を低減することができる。したがって、動力生成部９Ｌで発電される電力の範囲内で動作可能な移動体検出装置９を提供することも可能である。
以上、実施の形態を用いて本発明について説明したが、本発明は実施の形態に記載の範囲には限定されない。本発明の要旨を逸脱しない範囲で実施の形態に多様な変更または改良を加えることができ、当該変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれる。例えば、本発明の要旨を逸脱しない範囲で処理の順序を変更してもよい。
実施の形態では、一例として管制装置１０における管制処理、遵守車両７Ａにおける走行制御処理、及び移動体検出装置９における移動体検出処理をソフトウェアで実現する形態について説明したが、図１５、図１９、及び図２０に示したフローチャートと同等の処理を、例えばＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、またはＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）に実装し、ハードウェアで処理させるようにしてもよい。この場合、各々の処理をソフトウェアで実現した場合と比較して、処理の高速化が図られる。
このように、管制装置１０のＣＰＵ３１、移動体検出装置９のＣＰＵ４１、及び遵守車両７Ａの制御装置２０におけるＣＰＵ８１を例えばＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＰＬＤ、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、及びＦＰＵ（Ｆｌｏａｔｉｎｇ Ｐｏｉｎｔ Ｕｎｉｔ）といった特定の処理に特化した専用のプロセッサに置き換えてもよい。
また、上述した実施の形態では、管制プログラム、移動体検出プログラム、及び制御プログラムがそれぞれＲＯＭ３２、ＲＯＭ４２、及びＲＯＭ８２にインストールされている形態について説明したが、これに限定されるものではない。本発明に係る管制プログラム、移動体検出プログラム、及び制御プログラムは、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記録された形態で提供することも可能である。例えば管制プログラム、移動体検出プログラム、及び制御プログラムをＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）またはＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）等の光ディスクに記録した形態で提供してもよい。また、管制プログラム、移動体検出プログラム、及び制御プログラムをＵＳＢメモリやメモリカード等の可搬型の半導体メモリに記録した形態で提供してもよい。
更に、管制装置１０、移動体検出装置９、及び遵守車両７Ａの制御装置２０は、通信網５に接続される外部装置からそれぞれ管制プログラム、移動体検出プログラム、及び制御プログラムをダウンロードするようにしてもよい。
１ 管制システム、３ 無線通信装置、４（４Ａ、４Ｂ） 経由点（特定経由点、隣接経由点）、５ 通信網、６（６Ｐ、６Ｑ） 経路、７ 車両、７Ａ 遵守車両、７Ｄ 非コネクテッド車両、８ 車線、８Ａ 優先車線、８Ｂ 非優先車線、９ 移動体検出装置、９Ａ 撮像センサ、９Ｂ 移動体検出部、９Ｃ 座標変換部、９Ｄ 走路情報取得部、９Ｅ 走行経路予測部、９Ｆ 判定地点設定部、９Ｇ 接近度評価部、９Ｈ 信頼度制御部、９Ｋ 信頼度補正部、９Ｌ 動力生成部、１０ 管制装置、１１ 目的地設定部、１２ 通信部、１３ 大域経路計画部、１５ 干渉地点特定部、１６ 仮想交通ルール生成部、１７ 管制走行ルート地図、１７Ａ 信頼度付き管制走行ルート地図、２０ 制御装置、２１ 位置推定部、２２ 状態管理部、２３ 無線通信部、２４ 局所経路計画部、２５ 制御部、２６ 車両走行ルート地図、３０（４０、８０） コンピュータ、３１（４１、８１） ＣＰＵ、３２（４２、８２） ＲＯＭ、３３（４３、８３） ＲＡＭ、３４（４４、８４） 不揮発性メモリ、３５（４５、８５） Ｉ／Ｏ、３６（４６、８６） バス、３７（８７、９Ｊ） 通信ユニット、３８（８８） 入力ユニット、３９（８９） 表示ユニット、５０ 画像、５５（５５Ａ、５５Ｐ、５５Ｑ） 枠、６０ 信頼度生成装置、６１ 撮像画像ＤＢ、６２ 物体検出部、６３ 正解座標ＤＢ、６４ 誤差推定部、６５ 解像度算出部、６７ 座標逆変換部、６８ 信頼度算出部、６９ 信頼度ＤＢ、９０ 内界センサ、９１ 外界センサ、９２ 走行装置、Ｐ（Ｑ） 車両、Ｔ 基準時間、Ｘ 干渉地点、Ｙ 判定地点、ｔ 干渉時間

Claims (14)

  1. 移動体同士が干渉しないように移動体の交通管制を行う管制装置とデータ通信を行うことができない非コネクテッド移動体を撮像した画像から、前記非コネクテッド移動体の位置及び速度を含む移動体情報を指定された精度で検出する移動体検出部と、
    前記非コネクテッド移動体の走行経路上に設定された地点であって、前記非コネクテッド移動体が他の移動体と干渉する可能性がある判定地点に対する前記非コネクテッド移動体の接近度に応じて信頼度目標を設定し、前記精度を前記信頼度目標に近づけるように前記移動体検出部に指示する制御を行う信頼度制御部と、
    を備えた移動体検出装置。
  2. 前記移動体検出部で検出された前記非コネクテッド移動体の位置を前記画像の画像座標系から、移動体の経路が点列で表された地図データにおける地図座標系に変換する座標変換部と、
    前記地図データから点列毎の走路情報を取得する走路情報取得部と、
    前記座標変換部で地図座標系に変換された前記非コネクテッド移動体の位置、前記非コネクテッド移動体の速度、及び前記走路情報取得部で取得した前記経路の走路情報から前記非コネクテッド移動体の走行経路を予測し、予測した走行経路を表す経由点毎に前記非コネクテッド移動体の干渉時間を予測する走行経路予測部と、
    前記走行経路予測部で予測した走行経路を表す各々の経由点のうち、何れかの経由点を前記判定地点として設定する判定地点設定部と、
    前記判定地点設定部で設定された前記判定地点における干渉時間に基づき、前記判定地点に対する前記非コネクテッド移動体の接近度を評価する接近度評価部と、
    を備え、
    前記信頼度制御部は、前記接近度評価部で評価された接近度に応じて前記信頼度目標を設定する制御を行う
    請求項１記載の移動体検出装置。
  3. 前記判定地点設定部は、前記非コネクテッド移動体の走行経路を表す各々の経由点のうち、前記非コネクテッド移動体の走行経路と、前記非コネクテッド移動体と異なる他の移動体の走行経路と、に基づいて前記管制装置で特定された前記非コネクテッド移動体と前記他の移動体との干渉地点を前記判定地点として設定する
    請求項２記載の移動体検出装置。
  4. 前記接近度評価部は、前記非コネクテッド移動体の前記判定地点における干渉時間、及び前記非コネクテッド移動体と異なる他の移動体の前記判定地点における干渉時間から、前記非コネクテッド移動体の接近度を評価する
    請求項２記載の移動体検出装置。
  5. 前記走路情報取得部は、前記移動体検出部で前記画像から検出された前記非コネクテッド移動体の位置及び速度に含まれる誤差の度合いを表す信頼度が点列毎に付与された前記地図データから、点列毎の走路情報を前記信頼度と共に取得し、
    前記走行経路予測部は、予測した前記非コネクテッド移動体の走行経路上における各経由点での前記信頼度を反映した前記非コネクテッド移動体の位置及び速度を用いて、前記非コネクテッド移動体の走行経路上における経由点毎に前記非コネクテッド移動体の干渉時間を予測する
    請求項４記載の移動体検出装置。
  6. 前記走路情報取得部から前記地図データの点列を構成する各点に付与された前記信頼度を取得すると共に、前記信頼度制御部から前記信頼度目標を取得し、前記信頼度目標に応じて、前記地図データの点列を構成する各点に付与された前記信頼度を補正する信頼度補正部を備え、
    前記走行経路予測部は、予測した前記非コネクテッド移動体の走行経路上における各経由点での前記信頼度補正部で補正された前記信頼度を反映した前記非コネクテッド移動体の位置及び速度を用いて、前記非コネクテッド移動体の走行経路上における経由点毎に前記非コネクテッド移動体の干渉時間を予測する
    請求項５記載の移動体検出装置。
  7. 光、音、振動、空気の流れ、圧力、及び熱の少なくとも１つの再生エネルギーを利用して、自装置で消費する電力以上の電力を発電する動力生成部を備える
    請求項１～請求項６の何れか１項に記載の移動体検出装置。
  8. 移動体同士が干渉しないように移動体の交通管制を行う管制装置と、
    移動体の経路に沿って設置され、前記管制装置とデータ通信を行うことができない非コネクテッド移動体の画像を撮像する撮像センサと、
    前記画像から、前記非コネクテッド移動体の位置及び速度を含む移動体情報を指定された精度で検出する移動体検出部、及び前記非コネクテッド移動体の走行経路上に設定された地点であって、前記非コネクテッド移動体が他の移動体と干渉する可能性がある判定地点に対する前記非コネクテッド移動体の接近度に応じて信頼度目標を設定し、前記精度を前記信頼度目標に近づけるように前記移動体検出部に指示する制御を行う信頼度制御部を備えた移動体検出装置と、
    を含む管制システム。
  9. 前記移動体検出装置は、
    前記移動体検出部で検出された前記非コネクテッド移動体の位置を前記画像の画像座標系から、移動体の経路が点列で表された地図データにおける地図座標系に変換する座標変換部と、
    前記地図データから点列毎の走路情報を取得する走路情報取得部と、
    前記座標変換部で地図座標系に変換された前記非コネクテッド移動体の位置、前記非コネクテッド移動体の速度、及び前記走路情報取得部で取得した前記経路の走路情報から前記非コネクテッド移動体の走行経路を予測し、予測した走行経路を表す経由点毎に前記非コネクテッド移動体の干渉時間を予測する走行経路予測部と、
    前記走行経路予測部で予測した走行経路を表す各々の経由点のうち、何れかの経由点を前記判定地点として設定する判定地点設定部と、
    前記判定地点設定部で設定された前記判定地点における干渉時間に基づき、前記判定地点に対する前記非コネクテッド移動体の接近度を評価する接近度評価部と、
    を備え、
    前記信頼度制御部は、前記接近度評価部で評価された接近度に応じて前記信頼度目標を設定する制御を行う
    請求項８記載の管制システム。
  10. 前記管制装置は、前記非コネクテッド移動体の走行経路と、前記非コネクテッド移動体と異なる他の移動体の走行経路と、に基づいて、前記非コネクテッド移動体と前記他の移動体との干渉地点を特定し、
    前記移動体検出装置の前記判定地点設定部は、前記非コネクテッド移動体の走行経路を表す各々の経由点のうち、前記干渉地点に対応した経由点を前記判定地点として設定する
    請求項９記載の管制システム。
  11. 前記移動体検出装置の前記接近度評価部は、前記非コネクテッド移動体の前記判定地点における干渉時間、及び前記非コネクテッド移動体と異なる他の移動体の前記判定地点における干渉時間から、前記非コネクテッド移動体の接近度を評価する
    請求項９記載の管制システム。
  12. 前記移動体検出装置の前記走路情報取得部は、前記移動体検出部で前記画像から検出された前記非コネクテッド移動体の位置及び速度に含まれる誤差の度合いを表す信頼度が点列毎に付与された前記地図データから、点列毎の走路情報を前記信頼度と共に取得し、
    前記走行経路予測部は、予測した前記非コネクテッド移動体の走行経路上における各経由点での前記信頼度を反映した前記非コネクテッド移動体の位置及び速度を用いて、前記非コネクテッド移動体の走行経路上における経由点毎に前記非コネクテッド移動体の干渉時間を予測する
    請求項１１記載の管制システム。
  13. 前記移動体検出装置は、前記走路情報取得部から前記地図データの点列を構成する各点に付与された前記信頼度を取得すると共に、前記信頼度制御部から前記信頼度目標を取得し、前記信頼度目標に応じて、前記地図データの点列を構成する各点に付与された前記信頼度を補正する信頼度補正部を備え、
    前記走行経路予測部は、予測した前記非コネクテッド移動体の走行経路上における各経由点での前記信頼度補正部で補正された前記信頼度を反映した前記非コネクテッド移動体の位置及び速度を用いて、前記非コネクテッド移動体の走行経路上における経由点毎に前記非コネクテッド移動体の干渉時間を予測する
    請求項１２記載の管制システム。
  14. 前記移動体検出装置は、光、音、振動、空気の流れ、圧力、及び熱の少なくとも１つの再生エネルギーを利用して、自装置で消費する電力以上の電力を発電する動力生成部を備える
    請求項８～請求項１３の何れか１項に記載の管制システム。
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