JP7608881B2 - 車両検知装置、車両検知方法、および、車両検知プログラム - Google Patents

Description

この発明は、道路を走行中の車両の種類を検知する技術に関する。

従来、道路を走行する車両の種類を識別する技術が各種考案されている。例えば、特許文献１の交通量調査装置は、道路を走行中の車両から得られる反射波の持続時間を演算する。

特許文献１の交通量調査装置は、この持続時間を用いて、車両の種別を識別する。

特開平１１－２７２９８８号公報

しかしながら、従来の車両を識別する技術では、単独走行の大型車と、並走する複数の小型車（乗用車等）とを、区別して検知することが難しかった。

この発明の目的は、単独走行の大型車と、並走する複数の小型車（乗用車等）とを、より確実に区別して検知することにある。

この発明の車両検知装置は、上記目的を達成するため以下に示すように構成している。

この車両検知装置は、道路を走行する車両の種類を検知する。車両検知装置は、検知点抽出部、クラスタリング処理部、ばらつき情報算出部、車両種別判定部を備える。検知点抽出部は、道路を走行する車両で反射して得られる受信信号から複数の検知点を抽出する。クラスタリング部は、複数の検知点を、複数の検知点の特徴に応じてグループ化する。ばらつき情報算出部は、１つのグループにグループ化された複数の検知点の位置のばらつき情報を算出する。車両種別判定部は、ばらつき情報から単独走行の大型車か並走する複数の小型車かを判定する。

この構成では、単独走行の大型車（第１の検知点のグループ）と、並走する複数の小型車（第２の検知点のグループ）とでそれぞれのグループに対して得られる複数の検知点のばらつきが異なるので、このばらつきを用いることで、単独走行の大型車か並走する複数の小型車かの判定が行える。

車両種別判定部は、道路における車両の走行方向のばらつき情報から、単独走行の大型車か並走する複数の小型車かを判定してもよい。

車両種別判定部は、車両の走行方向のばらつき情報が大型車判定用の閾値以上であれば、単独走行の大型車であると判定し、車両の走行方向のばらつき情報が大型車判定用の閾値未満であれば、並走する複数の小型車であると判定してもよい。

車両種別判定部は、道路における幅方向のばらつき情報から、単独走行の大型車か単独走行の小型車かを判定してもよい。

車両種別判定部は、幅方向のばらつき情報が小型車判定用の閾値未満であれば、単独走行の小型車であると判定してもよい。

道路に探知波を放射して、その受信信号を出力する探知部を備えてもよい。

この発明によれば、単独走行の大型車と、並走する複数の小型車（乗用車等）とを、より確実に区別して検知できる。

この例に係る車両検知技術の概念を示す図である。 この例に係る車両検知装置の構成例を示すブロック図である。 レーダ２０の設置例を示す図である。 信号処理部３０の構成の一例を示すブロック図である。 車両検知装置の動作を示すフローチャートである。 変形例１の車両検知装置の動作を示すフローチャートである。 変形例２の車両検知装置の動作を示すフローチャートである。

以下、この発明の実施形態について説明する。

＜１．適用例＞
図１（Ａ）、図１（Ｂ）、図１（Ｃ）は、この例に係る車両検知技術の概念を示す図である。

レーダ２０は、道路８０の検知範囲に含むように、探知波を送信する。レーダ２０は、道路８０を走行する車両からの反射波を受信し、受信信号を出力する。車両検知装置１０は、レーダ２０から出力された受信信号から、複数の検知点を抽出する。

車両検知装置１０は、複数の検知点をクラスタリング処理し、図１（Ａ）、図１（Ｂ）、図１（Ｃ）に示すように、車両と思われる複数の検知点群毎にグループ化する。車両検知装置１０は、各グループの複数の検知点の位置座標のばらつき情報を検出する。

車両検知装置１０は、ばらつき情報から、各グループが、単独走行の小型車両か、単独走行の大型車両か、並走する小型車両かを判定する。

図１（Ａ）、図１（Ｃ）に示すように、大型車９０ｔに対する複数の検知点のばらつき長Ｌｔは、並走する小型車９０ｃ１、９０ｃ２に対する複数の検知点のばらつき長Ｌｃよりも大きい。車両検知装置１０は、この大型車９０ｔのばらつき長Ｌｔと、並走する小型車９０ｃ１、９０ｃ２のばらつき長Ｌｃとの差を用いることで、単独走行の大型車９０ｔと、並走する小型車９０ｃ１、９０ｃ２とを区別できる。

さらに、図１（Ａ）、図１（Ｂ）に示すように、大型車９０ｔに対する複数の検知点のばらつき幅Ｗｔは、小型車９０ｃに対する複数の検知点のばらつき幅Ｗｃよりも大きい。車両検知装置１０は、この大型車９０ｔのばらつき幅Ｗｔと、小型車９０ｃのばらつき幅Ｗｃとの差を用いることで、単独走行の大型車９０ｔと単独走行の小型車９０ｃとを区別できる。

＜２．構成例＞
図２は、この例に係る車両検知装置の構成例を示すブロック図である。図２に示すように、車両検知装置１０は、レーダ２０、信号処理部３０、および、通信部４０を備える。なお、レーダ２０および通信部４０は、車両検知装置１０外にあってもよい。

図３（Ａ）、図３（Ｂ）は、レーダ２０の設置例を示す図である。図３（Ａ）、図３（Ｂ）に示すように、レーダ２０は、車両検知を行う道路８０に設置される。より具体的には、例えば、レーダ２０は、道路８０の幅方向（図３（Ａ）、図３（Ｂ）のｘ軸方向）の略中心に設置される。さらに、レーダ２０は、道路８０の路面から所定高さ（図３（Ａ）、図３（Ｂ）のｚ軸方向）の位置に設置される。この際、レーダ２０は、道路８０の路面上において、道路８０の延びる方向（車両の通行方向：図３（Ａ）、図３（Ｂ）のｙ軸方向）と幅方向（図３（Ａ）、図３（Ｂ）のｘ軸方向）の所定範囲内を探知可能に設置される。

レーダ２０は、道路８０上の所定範囲内に探知波（例えば、ミリ波）を照射し、道路８０上の車両等による反射波を受信して、受信信号を生成する。レーダ２０は、この探知波の照射、これに伴う受信信号の生成を、所定時間間隔で行う。レーダ２０は、受信信号を信号処理部３０に出力する。

なお、レーダ２０は、例えば、ミリ波レーダであるが、探知波を道路８０上に照射して、その受信信号を得られれば、他のレーダであってもよい。ただし、ミリ波レーダを用いることによって、レーダ２０から比較的遠い位置の車両を精度良く探知できる。また、レーダに限らず、探知波を道路８０上に照射して、その受信信号を得られる装置を用いることもできる。

図４は、信号処理部３０の構成の一例を示すブロック図である。図４に示すように、信号処理部３０は、検知点抽出部３１、クラスタリング処理部３２、ばらつき情報算出部３３、車両種別判定部３４を備える。

検知点抽出部３１は、レーダ２０から出力された受信信号から、検知点を抽出する。例えば、検知点抽出部３１は、物標検知用閾値を記憶しており、受信信号における物標検知用閾値を超える点を検知点として抽出する。この際、検知点抽出部３１は、検知点の位置座標を検出し、この位置座標とともに検知点を、クラスタリング処理部３２に出力する。

クラスタリング処理部３２は、複数の検知点の位置座標、速度、および、信号レベルから、車両と推定される複数の検知点を抽出する。クラスタリング処理部３２は、車両と推定される複数の検知点を、これら複数の検知点の位置座標から、１つの車両と推定されるグループ単位にグループ化する。クラスタリング処理部３２は、グループ化した複数の検知点を、ばらつき情報算出部３３に出力する。

ばらつき情報算出部３３は、グループを構成する複数の検知点のばらつき情報を算出する。より具体的には、ばらつき情報算出部３３は、グループを構成する複数の検知点の位置座標について、ばらつき幅Ｗおよびばらつき長Ｌを算出する。

ばらつき幅Ｗは、グループを構成する複数の検知点の位置座標における道路８０の幅方向の両端の位置座標の差分値である。ばらつき長Ｌは、グループを構成する複数の検知点の位置座標における道路８０の延びる方向（車両の走行方向）の両端の位置座標の差分値である。

ばらつき情報算出部３３は、グループ毎にばらつき長Ｌとばらつき幅Ｗとを紐づけして、車両種別判定部３４に出力する。

車両種別判定部３４は、ばらつき長Ｌおよびばらつき幅Ｗとから、複数の検知点のグループ毎に、車種を判定する。より具体的には、車両種別判定部３４は、次の方法によって、単独走行の大型車、並走する複数の小型車、単独走行の小型車を区別して判定する。

上述の図１（Ａ）、図１（Ｂ）、図１（Ｃ）を用いた説明に示すように、大型車９０ｔに対する複数の検知点のばらつき長Ｌｔは、並走する小型車９０ｃ１、９０ｃ２に対する複数の検知点のばらつき長Ｌｃｐよりも大きい。また、大型車９０ｔに対する複数の検知点のばらつき幅Ｗｔは、小型車９０ｃに対する複数の検知点のばらつき幅Ｗｃよりも大きい。

車両種別判定部３４は、このばらつき長Ｌおよびばらつき幅Ｗの差を用いて、車両種別を判定する。

車両種別判定部３４は、ばらつき幅Ｗに対する小型車判定用の閾値を設定している。小型車判定用の閾値は、例えば、過去の実証実験等によって、大型車のばらつき幅Ｗｔの代表値と小型車のばらつき幅Ｗｃの代表値とを検出しておき、例えば、これらの代表値の中間値等によって設定される。

車両種別判定部３４は、グループのばらつき幅が小型車判定用の閾値未満であれば（図１（Ｂ）のばらつき幅Ｗｃの場合）、単独走行の小型車９０ｃであると判定する。

車両種別判定部３４は、ばらつき長Ｌに対する大型車判定用の閾値を設定している。大型車判定用の閾値は、例えば、過去の実証実験等によって、大型車のばらつき長Ｌｔの代表値と小型車のばらつき長Ｌｃの代表値とを検出しておき、例えば、これらの代表値の中間値等によって設定される。

車両種別判定部３４は、グループのばらつき長が大型車判定用の閾値以上であれば（図１（Ａ）のばらつき長Ｌｔの場合）、単独走行の大型車９０ｔであると判定する。車両種別判定部３４は、グループのばらつき長が大型車判定用の閾値未満であれば（図１（Ｃ）のばらつき長Ｌｃの場合）、並走する複数の小型車９０ｃ１、９０ｃ２であると判定する。

このような処理を行うことによって、車両種別判定部３４は、単独走行の大型車９０ｔと、並走する複数の小型車９０ｃ１、９０ｃ２とを、より確実に識別できる。さらに、車両種別判定部３４は、単独走行の大型車９０ｔと単独走行の小型車９０ｃとを、より確実に識別できる。また、これらの結果を利用して、車両種別判定部３４は、並走する複数の小型車９０ｃ１、９０ｃ２と、単独走行の小型車９０ｃとを、より確実に識別できる。

車両種別判定部３４は、判定結果を通信部４０に出力する。通信部４０は、例えば、ネットワークで接続された上位システムに、判定結果を送信する。

なお、車両種別判定部３４は、グループ毎に、当該グループに含まれる複数時刻の検知点の位置座標等を用いて、車両の速度を算出できる。この場合、車両種別判定部３４は、判定結果として、車両種別とともに車両の速度を出力し、通信部４０を通じて、例えば、上位ネットワークに送信できる。

＜３．動作例＞
以下に、この例の車両検知装置１０の動作について説明する。図５は、車両検知装置の動作を示すフローチャートである。

レーダ２０は、探知波を放射し、この探知波による反射波から受信信号を生成する（Ｓ１１）。

検知点抽出部３１は、受信信号から複数の検知点を抽出する（Ｓ１２）。クラスタリング処理部３２は、複数の検知点をクラスタリング処理し、グループ化する（Ｓ１３）。

ばらつき情報算出部３３は、グループ毎に、ばらつき情報を算出する（Ｓ１３）。ばらつき情報は、グループを構成する複数の検知点の位置座標から算出される道路８０の幅方向のばらつき幅Ｗと道路８０の延びる方向のばらつき長Ｌを含む。

車両種別判定部３４は、ばらつき幅Ｗが閾値（小型車判定用の閾値）未満であれば、言い換えれば、ばらつき幅Ｗが閾値（小型車判定用の閾値）以上でなければ（Ｓ１４：ＮＯ）、小型車（単独走行の小型車）と判定する（Ｓ１５）。

車両種別判定部３４は、ばらつき幅Ｗが閾値（小型車判定用の閾値）以上であれば（Ｓ１４：ＹＥＳ）、ばらつき長Ｌを用いた判定に移行する。

車両種別判定部３４は、ばらつき長Ｌが閾値（大型車判定用の閾値）以上であれば（Ｓ１６：ＹＥＳ）、大型車（単独走行の大型車）と判定する（Ｓ１７）。車両種別判定部３４は、ばらつき長Ｌが閾値（大型車判定用の閾値）以上でなければ（Ｓ１６：ＮＯ）、並走する複数の小型車と判定する（Ｓ１８）。

このように、この例の車両検知装置１０は、単独走行の大型車９０ｔと、並走する複数の小型車９０ｃ１、９０ｃ２とを、より確実に識別できる。さらに、車両検知装置１０は、単独走行の大型車９０ｔと単独走行の小型車９０ｃとを、より確実に識別できる。また、車両検知装置１０は、並走する複数の小型車９０ｃ１、９０ｃ２と、単独走行の小型車９０ｃとを、より確実に識別できる。

なお、上述の車両検知装置１０では、複数の検知点のばらつき状態として、ばらつき幅およびばらつき長を用いた。しかしながら、複数の検知点のばらつき状態は、これに限るものではなく、例えば、グループを構成する複数の検知点の位置座標の分散、標準偏差等のばらつきを表す統計値を用いることも可能である。

＜４．変形例＞
次に、車両検知装置の変形例について説明する。

・変形例１
図６は、変形例１の車両検知装置の動作を示すフローチャートである。図６に示すように、変形例１の車両検知装置は、ばらつき幅を用いずに単独走行の小型車の判定を行う点で異なる。

変形例１の車両検知装置は、クラスタリング処理（Ｓ１３）後に、単独走行の小型車であるかどうかを判定する（Ｓ２０）。単独走行の小型車であるかどうかの判定は、例えば、グループ化された複数の検知点によって占める面積等によって、実現される。なお、単独走行の小型車の判定は、他の方法を用いてもよい。

変形例１の車両検知装置は、単独走行の小型車でないと判定すると（Ｓ２０：ＮＯ）、グループ毎にばらつき情報を算出し（Ｓ１３）、単独走行の大型車と、並走する複数の小型車との判定を行う。

・変形例２
図７は、変形例２の車両検知装置の動作を示すフローチャートである。図７に示すように、変形例２の車両検知装置は、ばらつきの変化量を用いて、単独走行の大型車と、並走する複数の小型車との判定を行う点で異なる。

変形例２の車両検知装置は、単独走行の小型車の識別後、グループ化された複数の検知点の位置座標のばらつきの変化量（時間変化量）を算出する。変形例２の車両検知装置は、ばらつきの変化量が閾値以下であると（Ｓ３０：ＹＥＳ）、大型車と判定する（Ｓ１７）。変形例２の車両検知装置は、ばらつきの変化量が閾値よりも大きいと（Ｓ３０：ＮＯ）、並走する複数の小型車と判定する（Ｓ１８）。

これは、例えば、並走する複数の小型車は、単独走行の大型車と比較して、グループを構成する複数の検知点の位置関係が時間とともに変化し易いと考えられる。したがって、ばらつきの変化量を用いることで、単独走行の大型車と、並走する複数の小型車とを区別して検出できる。

＜付記＞
道路（８０）を走行する車両の種類を検知する車両検知装置（１０）であって、
車両で反射して得られる受信信号から複数の検知点を抽出する検知点抽出部（３１）と、
複数の検知点を複数の検知点の特徴に応じてグループ化するクラスタリング処理部（３２）と、
１つのグループにグループ化された複数の検知点の位置のばらつき情報を算出するばらつき情報算出部（３３）と、
単独走行の大型車か並走する複数の小型車かを前記ばらつき情報から判定する車両種別判定部（３４）と、
を備えた車両検知装置（１０）。

１０：車両検知装置
２０：レーダ
３０：信号処理部
３１：検知点抽出部
３２：クラスタリング処理部
３３：ばらつき情報算出部
３４：車両種別判定部
４０：通信部
８０：道路
９０ｃ、９０ｃ１、９０ｃ２：小型車
９０ｔ：大型車

Claims (7)

1. 道路を走行する車両の種類を検知する車両検知装置であって、
   前記車両で反射して得られる受信信号から複数の検知点を抽出する検知点抽出部と、
   前記複数の検知点を前記複数の検知点の特徴に応じてグループ化するクラスタリング処理部と、
   １つのグループにグループ化された複数の検知点の位置のばらつき情報を算出するばらつき情報算出部と、
   単独走行の大型車か並走する複数の小型車かを前記ばらつき情報から判定する車両種別判定部と、
   を備え、
   前記ばらつき情報算出部は、前記ばらつき情報として、前記道路における幅方向の第１ばらつき値と、前記道路における前記車両の走行方向の第２ばらつき値と、を算出し、
   前記車両種別判定部は、前記第１ばらつき値が小型車判定用の第１閾値以上であり、且つ前記第２ばらつき値が大型車判定用の第２閾値未満あれば、並走する複数の小型車と判定し、前記第１ばらつき値が前記第１閾値以上であり、且つ前記第２ばらつき値が前記第２閾値以上あれば、単独走行の大型車と判定する、
   車両検知装置。
2. 前記車両種別判定部は、前記第１ばらつき値が前記第１閾値未満であった場合、単独走行の小型車と判定する、
   請求項１に記載の車両検知装置。
3. 前記ばらつき情報算出部は、１つのグループにグループ化された複数の検知点に対し、前記道路の幅方向の一方の端部側に位置する第１検知点と、他方の端部側に位置する第２検知点とを抽出し、前記第１検知点の位置と前記第２検知点の位置とにおける前記道路の幅方向の長さを前記第１ばらつき値として算出する、
   請求項１、または２に記載の車両検知装置。
4. 前記ばらつき情報算出部は、１つのグループにグループ化された複数の検知点に対し、前記道路における前記車両の走行方向の一方の端部側に位置する第３検知点と、他方の端部側に位置する第４検知点とを抽出し、前記第３検知点の位置と前記第４検知点の位置とにおける前記道路における前記車両の走行方向の長さを前記第２ばらつき値として算出する、
   請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の車両検知装置。
5. 前記道路に探知波を放射して、その受信信号を出力する探知部を備える、
   請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の車両検知装置。
6. 道路を走行する車両の種類を検知する車両検知用のコンピュータが、
   前記車両で反射して得られる受信信号から複数の検知点を抽出する検知点抽出ステップと、
   前記複数の検知点を前記複数の検知点の特徴に応じてグループ化するクラスタリング処理ステップと、
   １つのグループにグループ化された複数の検知点の位置のばらつき情報を算出するばらつき情報算出ステップと、
   単独走行の大型車か並走する複数の小型車かを前記ばらつき情報から判定する車両種別判定ステップと、を実行し、
   前記ばらつき情報算出ステップは、前記ばらつき情報として、前記道路における幅方向の第１ばらつき値と、前記道路における前記車両の走行方向の第２ばらつき値と、を算出するステップであり、
   前記車両種別判定ステップは、前記第１ばらつき値が小型車判定用の第１閾値以上であり、且つ前記第２ばらつき値が大型車判定用の第２閾値未満あれば、並走する複数の小型車と判定し、前記第１ばらつき値が前記第１閾値以上であり、且つ前記第２ばらつき値が前記第２閾値以上あれば、単独走行の大型車と判定するステップである、
   車両検知方法。
7. 道路を走行する車両の種類を検知する車両検知用のコンピュータに、
   前記車両で反射して得られる受信信号から複数の検知点を抽出する検知点抽出ステップと、
   前記複数の検知点を前記複数の検知点の特徴に応じてグループ化するクラスタリング処理ステップと、
   １つのグループにグループ化された複数の検知点の位置のばらつき情報を算出するばらつき情報算出ステップと、
   前記ばらつき情報から単独走行の大型車か並走する複数の小型車かを判定する車両種別判定ステップと、を実行させ、
   前記ばらつき情報算出ステップは、前記ばらつき情報として、前記道路における幅方向の第１ばらつき値と、前記道路における前記車両の走行方向の第２ばらつき値と、を算出するステップであり、
   前記車両種別判定ステップは、前記第１ばらつき値が小型車判定用の第１閾値以上であり、且つ前記第２ばらつき値が大型車判定用の第２閾値未満あれば、並走する複数の小型車と判定し、前記第１ばらつき値が前記第１閾値以上であり、且つ前記第２ばらつき値が前記第２閾値以上あれば、単独走行の大型車と判定するステップである、
   車両検知プログラム。

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