JPWO2019198449A1 - Information provision system, mobile terminal, information provision device, information provision method, and computer program - Google Patents

Information provision system, mobile terminal, information provision device, information provision method, and computer program Download PDF

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Abstract

情報提供システムは、所定のエリア内に位置する1又は複数の移動体のうちの少なくとも一部に搭載された移動端末と、前記エリアの地図情報に、前記1又は複数の移動体に関する動的情報が重畳された動的マップ情報に基づいて、前記移動端末それぞれの交通状況の予測結果である予測交通状況の評価値を求める演算部と、前記移動端末それぞれの前記予測交通状況を前記移動端末へ通知するか否かを、前記評価値に基づいて前記移動端末ごとに判定する判定部と、前記判定部の判定結果に基づいて前記移動端末へ前記予測交通状況を通知する通知部と、を備えている。The information providing system includes a mobile terminal mounted on at least a part of one or a plurality of moving objects located in a predetermined area, and dynamic information on the one or a plurality of moving objects in the map information of the area. Based on the dynamic map information on which is superimposed, the calculation unit that obtains the evaluation value of the predicted traffic condition, which is the prediction result of the traffic condition of each of the mobile terminals, and the predicted traffic condition of each of the mobile terminals are transferred to the mobile terminal. It is provided with a determination unit that determines whether or not to notify for each mobile terminal based on the evaluation value, and a notification unit that notifies the mobile terminal of the predicted traffic situation based on the determination result of the determination unit. ing.

Description

本発明は、情報提供システム、移動端末、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に関するものである。
本出願は、2018年4月10日出願の日本出願第2018−075446号に基づく優先権を主張し、前記日本出願に記載された全ての記載内容を援用するものである。
The present invention relates to an information providing system, a mobile terminal, an information providing device, an information providing method, and a computer program.
This application claims priority based on Japanese Application No. 2018-075446 filed on April 10, 2018, and incorporates all the contents described in the Japanese application.

特許文献1には、他車両の情報を自車両に報知する交通システムが開示されている。 Patent Document 1 discloses a traffic system that notifies its own vehicle of information on another vehicle.

特開2013−109746号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2013-109746

一実施形態である情報提供システムは、所定のエリア内に位置する1又は複数の移動体のうちの少なくとも一部に搭載された移動端末と、前記エリアの地図情報に、前記1又は複数の移動体に関する動的情報が重畳された動的マップ情報に基づいて、前記移動端末それぞれの交通状況の予測結果である予測交通状況の評価値を求める演算部と、前記移動端末それぞれの前記予測交通状況を前記移動端末へ通知するか否かを、前記評価値に基づいて前記移動端末ごとに判定する判定部と、前記判定部の判定結果に基づいて前記移動端末へ前記予測交通状況を通知する通知部と、を備えている。 The information providing system according to the embodiment is a mobile terminal mounted on at least a part of one or a plurality of moving bodies located in a predetermined area, and the one or a plurality of movements on the map information of the area. Based on the dynamic map information on which the dynamic information about the body is superimposed, the calculation unit that obtains the evaluation value of the predicted traffic condition, which is the prediction result of the traffic condition of each of the mobile terminals, and the predicted traffic condition of each of the mobile terminals. A determination unit that determines whether or not to notify the mobile terminal for each mobile terminal based on the evaluation value, and a notification that notifies the mobile terminal of the predicted traffic situation based on the determination result of the determination unit. It has a department.

また、他の実施形態である移動端末は、上記情報提供システムから前記予測交通状況を受け付け、ユーザへ前記予測交通状況を出力する移動端末である。 Further, the mobile terminal according to another embodiment is a mobile terminal that receives the predicted traffic situation from the information providing system and outputs the predicted traffic situation to the user.

他の実施形態である情報提供方法は、移動端末へ情報提供を行う情報提供方法であって、1又は複数の移動体が位置するエリアの地図情報に、前記1又は複数の移動体に関する動的情報が重畳された動的マップ情報に基づいて、前記1又は複数の移動体の少なくとも一部に搭載された前記移動端末それぞれの交通状況の予測結果である予測交通状況の評価値を求める演算ステップと、前記移動端末それぞれの前記予測交通状況を前記移動端末へ通知するか否かを、前記評価値に基づいて前記移動端末ごとに判定する判定ステップと、前記判定部の判定結果に基づいて前記移動端末へ前記予測交通状況を通知する通知ステップと、を含む。 Another embodiment of the information providing method is an information providing method for providing information to a mobile terminal, in which the map information of an area where one or more moving objects are located is dynamically related to the one or more moving objects. A calculation step for obtaining an evaluation value of a predicted traffic condition, which is a prediction result of the traffic condition of each of the mobile terminals mounted on at least a part of the one or a plurality of moving bodies, based on the dynamic map information on which the information is superimposed. A determination step for determining whether or not to notify the mobile terminal of the predicted traffic situation of each of the mobile terminals for each mobile terminal based on the evaluation value, and the determination result of the determination unit. A notification step for notifying the mobile terminal of the predicted traffic situation is included.

また、他の実施形態であるコンピュータプログラムは、移動端末へ情報提供を行う情報提供処理をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、前記コンピュータに1又は複数の移動体が位置するエリアの地図情報に、前記1又は複数の移動体に関する動的情報が重畳された動的マップ情報に基づいて、前記1又は複数の移動体の少なくとも一部に搭載された前記移動端末それぞれの交通状況の予測結果である予測交通状況の評価値を求める演算ステップと、前記移動端末それぞれの前記予測交通状況を前記移動端末へ通知するか否かを、前記評価値に基づいて前記移動端末ごとに判定する判定ステップと、前記判定部の判定結果に基づいて前記移動端末へ前記予測交通状況を通知する通知ステップと、を実行させるためのコンピュータプログラムである。 Further, the computer program of another embodiment is a computer program for causing a computer to execute an information providing process for providing information to a mobile terminal, and is a map of an area in which one or more moving objects are located in the computer. Prediction of traffic conditions of each of the mobile terminals mounted on at least a part of the one or more moving objects based on dynamic map information in which dynamic information about the one or more moving objects is superimposed on the information. A calculation step for obtaining an evaluation value of the predicted traffic condition as a result, and a determination for each mobile terminal to determine whether or not to notify the mobile terminal of the predicted traffic condition of each of the mobile terminals based on the evaluation value. It is a computer program for executing a step and a notification step of notifying the mobile terminal of the predicted traffic situation based on the determination result of the determination unit.

また、他の実施形態である情報提供装置は、1又は複数の移動体が位置するエリアの地図情報に、前記1又は複数の移動体に関する動的情報が重畳された動的マップ情報に基づいて、前記1又は複数の移動体の少なくとも一部に搭載された移動端末それぞれの交通状況の予測結果である予測交通状況の評価値を求める演算部と、前記移動端末それぞれの前記予測交通状況を前記移動端末へ通知するか否かを、前記評価値に基づいて前記移動端末ごとに判定する判定部と、を備えている。 Further, the information providing device according to another embodiment is based on the dynamic map information in which the dynamic information about the one or more moving bodies is superimposed on the map information of the area where the one or more moving bodies are located. The calculation unit for obtaining the evaluation value of the predicted traffic condition, which is the prediction result of the traffic condition of each of the mobile terminals mounted on at least a part of the one or a plurality of mobile bodies, and the predicted traffic condition of each of the mobile terminals. It is provided with a determination unit that determines whether or not to notify the mobile terminal for each mobile terminal based on the evaluation value.

図1は、一実施形態にかかる無線通信システムの全体構成を示す概略図である。FIG. 1 is a schematic view showing an overall configuration of a wireless communication system according to an embodiment. 図2は、エッジサーバおよびコアサーバの内部構成の一例を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing an example of the internal configuration of the edge server and the core server. 図3は、通信端末を搭載した車両の車載装置の内部構成の一例を示すブロック図である。FIG. 3 is a block diagram showing an example of an internal configuration of an in-vehicle device of a vehicle equipped with a communication terminal. 図4は、歩行者端末の内部構成の一例を示すブロック図である。FIG. 4 is a block diagram showing an example of the internal configuration of the pedestrian terminal. 図5は、通信端末である無線通信機を搭載した路側センサの内部構成の一例を示すブロック図である。FIG. 5 is a block diagram showing an example of the internal configuration of a roadside sensor equipped with a wireless communication device which is a communication terminal. 図6は、本実施形態にかかる情報提供システムの全体構成図である。FIG. 6 is an overall configuration diagram of the information providing system according to the present embodiment. 図7は、動的情報の更新処理および配信処理の一例を示すシーケンス図である。FIG. 7 is a sequence diagram showing an example of dynamic information update processing and distribution processing. 図8は、予測交通状況を提供するための機能について示したエッジサーバの機能ブロック図である。FIG. 8 is a functional block diagram of an edge server showing a function for providing a predicted traffic situation. 図9は、移動体データベースの一例を示す図である。FIG. 9 is a diagram showing an example of a mobile database. 図10は、演算部による予測交通状況の評価値の演算処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 10 is a flowchart showing an example of calculation processing of the evaluation value of the predicted traffic condition by the calculation unit. 図11は、図10中ステップS55の車両用演算処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 11 is a flowchart showing an example of the vehicle calculation process in step S55 in FIG. 図12は、図11中の歩行者の状況判定処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 12 is a flowchart showing an example of the pedestrian situation determination process in FIG. 図13は、図10中の歩行者用演算処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 13 is a flowchart showing an example of the pedestrian arithmetic processing in FIG. 図14は、評価値データベースの一例を示す図である。FIG. 14 is a diagram showing an example of an evaluation value database. 図15は、判定部による判定処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 15 is a flowchart showing an example of the determination process by the determination unit. 図16は、シナリオ1に係る交差点周辺の状況を示した図である。FIG. 16 is a diagram showing a situation around an intersection according to scenario 1. 図17は、シナリオ2に係る交差点周辺の状況を示した図である。FIG. 17 is a diagram showing a situation around an intersection according to scenario 2. 図18は、シナリオ3に係る交差点周辺の状況を示した図である。FIG. 18 is a diagram showing a situation around an intersection according to scenario 3. 図19は、シナリオ4に係る交差点周辺の状況を示した図である。FIG. 19 is a diagram showing a situation around an intersection according to scenario 4. 図20は、シナリオ5に係る交差点周辺の状況を示した図である。FIG. 20 is a diagram showing a situation around an intersection according to scenario 5. 図21は、シナリオ6に係る交差点周辺の状況を示した図である。FIG. 21 is a diagram showing a situation around an intersection according to scenario 6. 図22は、他の実施形態に係るシステムによって実行される情報提供の態様を示す図である。FIG. 22 is a diagram showing an aspect of information provision executed by the system according to another embodiment.

[本開示が解決しようとする課題]
上記従来例では、システムの中央装置が各車両から得られた車両情報に基づいて各車両の異常事象の有無を判定し、判定結果を各車両に報知するように構成されている。
[Issues to be solved by this disclosure]
In the above-mentioned conventional example, the central device of the system is configured to determine the presence or absence of an abnormal event in each vehicle based on the vehicle information obtained from each vehicle, and notify each vehicle of the determination result.

上記従来例では、異常事象が生じた結果を報知するように構成されているが、例えば、このようなシステムを用いて移動体同士の衝突可能性の有無等といった各移動体個々の交通状況を予測しようとする場合、各車両同士の関係は多様であり、予測した交通状況の情報を各車両に提供する際に、得られた情報取捨選択することなく提供すれば、各車両に与えられる情報量が膨大になり、システムに与える負荷の観点から好ましくない。 In the above-mentioned conventional example, it is configured to notify the result of the occurrence of an abnormal event, but for example, the traffic condition of each moving body such as the presence or absence of the possibility of collision between moving bodies is determined by using such a system. When trying to make a prediction, the relationship between each vehicle is diverse, and when providing the predicted traffic situation information to each vehicle, if the obtained information is provided without selection, the information given to each vehicle will be given. The amount becomes enormous, which is not preferable from the viewpoint of the load applied to the system.

本開示はこのような事情に鑑みてなされたものであり、必要な情報を適切に情報提供することができる技術の提供を目的とする。 This disclosure has been made in view of such circumstances, and an object of the present disclosure is to provide a technique capable of appropriately providing necessary information.

[本開示の効果]
本開示によれば、必要な情報を適切に情報提供することができる。
[Effect of the present disclosure]
According to the present disclosure, necessary information can be appropriately provided.

最初に実施形態の内容を列記して説明する。
[実施形態の概要]
(1)一実施形態である情報提供システムは、所定のエリア内に位置する1又は複数の移動体のうちの少なくとも一部に搭載された移動端末と、前記エリアの地図情報に、前記1又は複数の移動体に関する動的情報が重畳された動的マップ情報に基づいて、前記移動端末それぞれの交通状況の予測結果である予測交通状況の評価値を求める演算部と、前記移動端末それぞれの前記予測交通状況を前記移動端末へ通知するか否かを、前記評価値に基づいて前記移動端末ごとに判定する判定部と、前記判定部の判定結果に基づいて前記移動端末へ前記予測交通状況を通知する通知部と、を備えている。
First, the contents of the embodiments will be listed and described.
[Outline of Embodiment]
(1) The information providing system according to the embodiment includes the mobile terminal mounted on at least a part of one or a plurality of moving bodies located in a predetermined area, and the map information of the area. Based on the dynamic map information on which dynamic information about a plurality of moving objects is superimposed, the calculation unit for obtaining the evaluation value of the predicted traffic condition, which is the prediction result of the traffic condition of each of the mobile terminals, and the above-mentioned of each of the mobile terminals. A determination unit that determines whether or not to notify the mobile terminal of the predicted traffic situation for each mobile terminal based on the evaluation value, and a determination unit that determines whether or not to notify the mobile terminal of the predicted traffic condition to the mobile terminal based on the determination result of the determination unit. It has a notification unit for notifying.

上記構成によれば、予測交通状況を通知するか否かを、移動端末それぞれの予測交通状況の評価値に基づいて移動端末ごとに判定するので、必要な情報を適切に各移動端末へ情報提供することができる。
また、移動端末それぞれの予測交通状況の評価値を求めるために、1又は複数の移動体に関する動的情報が重畳された動的マップ情報を用いるので、移動端末が搭載されていない移動体も含めて予測交通状況の評価値を得ることができ、各移動端末において、適切に予測された交通状況を評価値として表すことができる。
このように、上記構成によれば、適切に予測された交通状況に関する情報を適切に各移動端末へ情報提供することができる。
According to the above configuration, whether or not to notify the predicted traffic condition is determined for each mobile terminal based on the evaluation value of the predicted traffic condition of each mobile terminal, so that necessary information is appropriately provided to each mobile terminal. can do.
In addition, in order to obtain the evaluation value of the predicted traffic condition of each mobile terminal, the dynamic map information in which the dynamic information about one or more moving objects is superimposed is used, so that the moving objects not equipped with the mobile terminals are included. The evaluation value of the predicted traffic condition can be obtained, and the appropriately predicted traffic condition can be expressed as the evaluation value in each mobile terminal.
As described above, according to the above configuration, it is possible to appropriately provide information on appropriately predicted traffic conditions to each mobile terminal.

(2)上記情報提供システムにおいて、前記通知部は、前記移動端末のうち、前記判定部が通知すると判定した移動端末に対して、前記予測交通状況を通知することが好ましい。
この場合、評価値に基づいて予測交通状況に関する情報が必要と判定された移動端末のみに情報提供することができる。
(2) In the information providing system, it is preferable that the notification unit notifies the predicted traffic situation to the mobile terminal that the determination unit determines to notify among the mobile terminals.
In this case, the information can be provided only to the mobile terminal for which it is determined that the information on the predicted traffic condition is necessary based on the evaluation value.

(3)また、上記情報提供システムにおいて、前記予測交通状況は、前記演算部により前記評価値が求められる移動端末を搭載した対象移動体と、前記1又は複数の移動体のうちの前記対象移動体以外の他の移動体との間の衝突予測の予測結果であり、前記演算部は、前記動的マップ情報に基づいて、前記移動端末それぞれについて前記衝突予測を行い、その予測結果に基づいて前記評価値を、前記移動端末それぞれの安全度を評価する値として求めることが好ましい。
この場合、移動端末と移動体との衝突予測に基づいた安全度に関する評価値を得ることができる。
(3) Further, in the information providing system, the predicted traffic situation is the target moving body equipped with the mobile terminal whose evaluation value is obtained by the calculation unit, and the target moving body among the one or a plurality of the moving bodies. It is a prediction result of collision prediction with another moving body other than the body, and the calculation unit performs the collision prediction for each of the mobile terminals based on the dynamic map information, and based on the prediction result. It is preferable to obtain the evaluation value as a value for evaluating the safety level of each of the mobile terminals.
In this case, it is possible to obtain an evaluation value regarding the safety level based on the collision prediction between the mobile terminal and the moving body.

(4)また、上記情報提供システムにおいて、前記演算部は、前記他の移動体のうち、前記対象移動体に対して衝突すると予測される移動体を、前記予測結果に基づいて特定し、前記衝突すると予測される移動体に関する前記予測結果に基づいて前記評価値を求めることが好ましい。
この場合、衝突すると予測される移動体の衝突予測に基づいた安全度に関する評価値を得ることができる。
(4) Further, in the information providing system, the calculation unit identifies, among the other moving bodies, a moving body that is predicted to collide with the target moving body, based on the prediction result, and said. It is preferable to obtain the evaluation value based on the prediction result regarding the moving body predicted to collide.
In this case, it is possible to obtain an evaluation value regarding the safety level based on the collision prediction of the moving body predicted to collide.

(5)上記情報提供システムにおいて、前記演算部は、前記対象移動体、及び、前記対象移動体に対して衝突すると予測される移動体のいずれか一方が歩行者である場合、前記歩行者の状況に応じた調整値を前記評価値に加味することが好ましい。
この場合、歩行者特有の状況を、移動端末への情報提供の実行判定に反映することができる。
(5) In the information providing system, when either the target moving body or the moving body predicted to collide with the target moving body is a pedestrian, the calculation unit of the pedestrian. It is preferable to add an adjustment value according to the situation to the evaluation value.
In this case, the situation peculiar to the pedestrian can be reflected in the execution determination of providing information to the mobile terminal.

(6)上記情報提供システムにおいて、前記演算部は、前記対象移動体と、前記対象移動体に対して衝突すると予測される移動体と、の間に死角を生じさせる死角要因の有無を判定し、前記死角要因の有無の判定結果を前記評価値に加味してもよい。
この場合、死角要因の有無を、移動端末への情報提供の実行判定に反映させることができる。
(6) In the information providing system, the calculation unit determines the presence or absence of a blind spot factor that causes a blind spot between the target moving body and the moving body predicted to collide with the target moving body. , The determination result of the presence or absence of the blind spot factor may be added to the evaluation value.
In this case, the presence or absence of the blind spot factor can be reflected in the execution determination of providing information to the mobile terminal.

(7)上記情報提供システムにおいて、前記予測交通状況を前記移動端末のユーザへ向けて出力させるように、前記移動端末を制御する制御部をさらに備え、前記制御部は、前記対象移動体に対して衝突すると予測される移動体の属性に応じて、前記予測交通状況の出力態様が異なるように制御するものであってもよい。
この場合、衝突すると予測される移動体の属性それぞれの特徴に応じた出力態様でユーザに出力することができる。
(7) The information providing system further includes a control unit that controls the mobile terminal so that the predicted traffic situation is output to the user of the mobile terminal, and the control unit refers to the target mobile body. It may be controlled so that the output mode of the predicted traffic situation is different according to the attribute of the moving body predicted to collide.
In this case, it is possible to output to the user in an output mode according to the characteristics of each attribute of the moving body predicted to collide.

(8)また、上記情報提供システムにおいて、前記予測交通状況は、前記演算部により前記評価値が求められる移動端末の将来の移動が快適な移動であるか否かを示す情報であり、前記演算部は、前記動的マップ情報に基づいて、前記移動端末それぞれの将来の移動の快適性について評価し、前記移動端末それぞれの将来の移動の快適性に基づいて前記評価値を求めるものであってもよい。
この場合、移動端末それぞれの快適性に関する評価値を得ることができる。
(8) Further, in the information providing system, the predicted traffic situation is information indicating whether or not the future movement of the mobile terminal for which the evaluation value is obtained by the calculation unit is comfortable movement, and the calculation. The unit evaluates the future movement comfort of each of the mobile terminals based on the dynamic map information, and obtains the evaluation value based on the future movement comfort of each of the mobile terminals. May be good.
In this case, it is possible to obtain an evaluation value regarding the comfort of each mobile terminal.

(9)また、他の実施形態である移動端末は、上記(1)から(8)のいずれか1つの情報提供システムから前記予測交通状況を受け付け、ユーザへ前記予測交通状況を出力する移動端末である。 (9) Further, the mobile terminal according to another embodiment is a mobile terminal that receives the predicted traffic situation from any one of the information providing systems (1) to (8) and outputs the predicted traffic situation to the user. Is.

(10)また、他の実施形態である情報提供方法は、移動端末へ情報提供を行う情報提供方法であって、1又は複数の移動体が位置するエリアの地図情報に、前記1又は複数の移動体に関する動的情報が重畳された動的マップ情報に基づいて、前記1又は複数の移動体の少なくとも一部に搭載された前記移動端末それぞれの交通状況の予測結果である予測交通状況の評価値を求める演算ステップと、前記移動端末それぞれの前記予測交通状況を前記移動端末へ通知するか否かを、前記評価値に基づいて前記移動端末ごとに判定する判定ステップと、前記判定部の判定結果に基づいて前記移動端末へ前記予測交通状況を通知する通知ステップと、を含む。 (10) Further, the information providing method according to another embodiment is an information providing method for providing information to a mobile terminal, and the one or a plurality of the above-mentioned one or a plurality of information is added to the map information of the area where one or a plurality of moving objects are located. Evaluation of predicted traffic conditions, which is a prediction result of traffic conditions of each of the mobile terminals mounted on at least a part of the one or a plurality of moving bodies, based on dynamic map information on which dynamic information about the moving body is superimposed. A calculation step for obtaining a value, a determination step for determining whether or not to notify the mobile terminal of the predicted traffic condition of each of the mobile terminals for each mobile terminal based on the evaluation value, and a determination by the determination unit. It includes a notification step of notifying the mobile terminal of the predicted traffic situation based on the result.

(11)また、他の実施形態であるコンピュータプログラムは、移動端末へ情報提供を行う情報提供処理をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、前記コンピュータに1又は複数の移動体が位置するエリアの地図情報に、前記1又は複数の移動体に関する動的情報が重畳された動的マップ情報に基づいて、前記1又は複数の移動体の少なくとも一部に搭載された前記移動端末それぞれの交通状況の予測結果である予測交通状況の評価値を求める演算ステップと、前記移動端末それぞれの前記予測交通状況を前記移動端末へ通知するか否かを、前記評価値に基づいて前記移動端末ごとに判定する判定ステップと、前記判定部の判定結果に基づいて前記移動端末へ前記予測交通状況を通知する通知ステップと、を実行させるためのコンピュータプログラムである。 (11) Further, the computer program of another embodiment is a computer program for causing a computer to execute an information providing process for providing information to a mobile terminal, and one or a plurality of mobile bodies are located in the computer. Traffic of each of the mobile terminals mounted on at least a part of the one or more moving objects based on the dynamic map information in which the dynamic information about the one or more moving objects is superimposed on the map information of the area. For each mobile terminal, based on the evaluation value, a calculation step for obtaining an evaluation value of the predicted traffic condition, which is a prediction result of the situation, and whether or not to notify the mobile terminal of the predicted traffic condition of each of the mobile terminals. It is a computer program for executing the determination determination step and the notification step of notifying the mobile terminal of the predicted traffic situation based on the determination result of the determination unit.

(12)また、他の実施形態である情報提供装置は、1又は複数の移動体が位置するエリアの地図情報に、前記1又は複数の移動体に関する動的情報が重畳された動的マップ情報に基づいて、前記1又は複数の移動体の少なくとも一部に搭載された移動端末それぞれの交通状況の予測結果である予測交通状況の評価値を求める演算部と、前記移動端末それぞれの前記予測交通状況を前記移動端末へ通知するか否かを、前記評価値に基づいて前記移動端末ごとに判定する判定部と、を備えている。 (12) Further, in the information providing device according to another embodiment, the dynamic map information in which the dynamic information about the one or more moving bodies is superimposed on the map information of the area where the one or more moving bodies are located. Based on the above, a calculation unit for obtaining an evaluation value of the predicted traffic condition, which is a prediction result of the traffic condition of each of the mobile terminals mounted on at least a part of the one or a plurality of mobile bodies, and the predicted traffic of each of the mobile terminals. It is provided with a determination unit for determining whether or not to notify the mobile terminal of the situation for each mobile terminal based on the evaluation value.

[実施形態の詳細]
以下、好ましい実施形態について図面を参照しつつ説明する。
なお、以下に記載する各実施形態の少なくとも一部を任意に組み合わせてもよい。
[Details of Embodiment]
Hereinafter, preferred embodiments will be described with reference to the drawings.
In addition, at least a part of each embodiment described below may be arbitrarily combined.

〔無線通信システムの全体構成〕
図1は、一実施形態にかかる無線通信システムの全体構成を示す概略図である。図1を参照して、無線通信システムは、無線通信が可能な複数の通信端末1A〜1D、通信端末1A〜1Dと無線通信する1または複数の基地局2、基地局2と有線又は無線で通信する1または複数のエッジサーバ3、および、エッジサーバ3と有線または無線で通信する1または複数のコアサーバ4を含む。通信端末1A〜1Dを代表させて通信端末1とも称する。
[Overall configuration of wireless communication system]
FIG. 1 is a schematic view showing an overall configuration of a wireless communication system according to an embodiment. With reference to FIG. 1, the wireless communication system may be wired or wireless with a plurality of communication terminals 1A to 1D capable of wireless communication, one or a plurality of base stations 2 that wirelessly communicate with communication terminals 1A to 1D, and base stations 2. Includes one or more edge servers 3 to communicate with and one or more core servers 4 to communicate with the edge server 3 by wire or wirelessly. Communication terminals 1A to 1D are represented and also referred to as communication terminal 1.

コアサーバ4は、コアネットワークのコアデータセンタ(DC)に設置される。エッジサーバ3は、メトロネットワークの分散データセンタ(DC)に設置される。メトロネットワークは、たとえば都市ごとに構築された通信ネットワークである。各地のメトロネットワークは、それぞれコアネットワークに接続される。基地局2は、メトロネットワークに含まれる分散データセンタのいずれかのエッジサーバ3に通信可能に接続される。 The core server 4 is installed in the core data center (DC) of the core network. The edge server 3 is installed in a distributed data center (DC) of a metro network. A metro network is, for example, a communication network constructed in each city. Each metro network in each area is connected to the core network. The base station 2 is communicably connected to any edge server 3 of a distributed data center included in the metro network.

コアサーバ4は、コアネットワークに通信可能に接続される。エッジサーバ3は、メトロネットワークに通信可能に接続される。従って、コアサーバ4は、コアネットワークおよびメトロネットワークを介して、各地のメトロネットワークに属するエッジサーバ3および基地局2と通信可能である。基地局2は、マクロセル基地局、マイクロセル基地局、およびピコセル基地局のうちの少なくとも1つよりなる。 The core server 4 is communicably connected to the core network. The edge server 3 is communicably connected to the metro network. Therefore, the core server 4 can communicate with the edge server 3 and the base station 2 belonging to each metro network via the core network and the metro network. The base station 2 comprises at least one of a macrocell base station, a microcell base station, and a picocell base station.

本実施形態の無線通信システムにおいて、エッジサーバ3およびコアサーバ4は、SDN(Software−Defined Networking)が可能な汎用サーバである。基地局2および図示しないリピータなどの中継装置は、SDNが可能なトランスポート機器である。従って、ネットワーク仮想化技術により、低遅延通信と大容量通信などの相反するサービス要求条件を満足する複数の仮想的なネットワーク(ネットワークスライス)S1〜S4を、無線通信システムの物理機器に定義できる。 In the wireless communication system of the present embodiment, the edge server 3 and the core server 4 are general-purpose servers capable of SDN (Software-Defined Networking). The relay device such as the base station 2 and the repeater (not shown) is a transport device capable of SDN. Therefore, the network virtualization technology can define a plurality of virtual networks (network slices) S1 to S4 that satisfy conflicting service requirements such as low-latency communication and large-capacity communication as physical devices of a wireless communication system.

上記のネットワーク仮想化技術は、現時点で規格化が進行中の「第5世代移動通信システム」(以下、「5G」(5th Generation)と略記する。)の基本コンセプトである。従って、本実施形態にかかる無線通信システムは、たとえば5Gに準拠している。
もっとも、本実施形態にかかる無線通信システムは、遅延時間などの所定のサービス要求条件に応じて複数のネットワークスライス(以下、「スライス」ともいう。)S1〜S4を定義可能な移動通信システムであればよく、5Gに限定されるものではない。また、定義するスライスの階層は、4階層に限らず5階層以上であってもよい。
The above network virtualization technology is the basic concept of the "fifth generation mobile communication system" (hereinafter, abbreviated as "5G" (5th Generation)) whose standardization is currently underway. Therefore, the wireless communication system according to the present embodiment conforms to, for example, 5G.
However, the wireless communication system according to the present embodiment may be a mobile communication system capable of defining a plurality of network slices (hereinafter, also referred to as “slices”) S1 to S4 according to predetermined service requirements such as delay time. It is not limited to 5G. Further, the layer of the slice to be defined is not limited to four layers and may be five or more layers.

図1の例では、各ネットワークスライスS1〜S4は、次のように定義される。スライスS1は、通信端末1A〜1Dが、直接通信するように定義されたネットワークスライスである。スライスS1で直接通信する通信端末1A〜1Dを、「ノードN1」ともいう。 In the example of FIG. 1, each network slice S1 to S4 is defined as follows. The slice S1 is a network slice defined so that the communication terminals 1A to 1D communicate directly with each other. The communication terminals 1A to 1D that directly communicate with the slice S1 are also referred to as "node N1".

スライスS2は、通信端末1A〜1Dが、基地局2と通信するように定義されたネットワークスライスである。スライスS2における最上位の通信ノード(図例では基地局2)を、「ノードN2」ともいう。 The slice S2 is a network slice defined so that the communication terminals 1A to 1D communicate with the base station 2. The highest communication node (base station 2 in the figure) in the slice S2 is also referred to as “node N2”.

スライスS3は、通信端末1A〜1Dが、基地局2を経由してエッジサーバ3と通信するように定義されたネットワークスライスである。スライスS3における最上位の通信ノード(図例ではエッジサーバ3)を、「ノードN3」ともいう。スライスS3では、ノードN2が中継ノードとなる。すなわち、ノードN1→ノードN2→ノードN3のアップリンク経路と、ノードN3→ノードN2→ノードN1のダウンリンク経路によりデータ通信が行われる。 The slice S3 is a network slice defined so that the communication terminals 1A to 1D communicate with the edge server 3 via the base station 2. The highest communication node (edge server 3 in the figure) in the slice S3 is also referred to as “node N3”. In slice S3, node N2 serves as a relay node. That is, data communication is performed by the uplink route of node N1 → node N2 → node N3 and the downlink route of node N3 → node N2 → node N1.

スライスS4は、通信端末1A〜1Dが、基地局2およびエッジサーバ3を経由してコアサーバ4と通信するように定義されたネットワークスライスである。スライスS4における最上位の通信ノード(図例ではコアサーバ4)を、「ノードN4」ともいう。スライスS4では、ノードN2およびノードN3が中継ノードとなる。すなわち、ノードN1→ノードN2→ノードN3→ノードN4のアップリンク経路と、ノードN4→ノードN3→ノードN2→ノードN1のダウンリンク経路と、によりデータ通信が行われる。 The slice S4 is a network slice defined so that the communication terminals 1A to 1D communicate with the core server 4 via the base station 2 and the edge server 3. The highest communication node (core server 4 in the figure) in the slice S4 is also referred to as “node N4”. In slice S4, node N2 and node N3 serve as relay nodes. That is, data communication is performed by the uplink route of node N1 → node N2 → node N3 → node N4 and the downlink route of node N4 → node N3 → node N2 → node N1.

スライスS4において、エッジサーバ3を中継ノードとしないルーティングの場合もある。この場合、ノードN1→ノードN2→ノードN4のアップリンク経路と、ノードN4→ノードN2→ノードN1のダウンリンク経路と、によりデータ通信が行われる。 In the slice S4, there is a case of routing in which the edge server 3 is not used as a relay node. In this case, data communication is performed by the uplink route of node N1 → node N2 → node N4 and the downlink route of node N4 → node N2 → node N1.

スライスS2において、複数の基地局2(ノードN2)が含まれる場合は、基地局2,2間の通信を辿るルーティングも可能である。同様に、スライスS3において、複数のエッジサーバ3(ノードN3)が含まれる場合は、エッジサーバ3,3間の通信を辿るルーティングも可能である。スライスS4において、複数のコアサーバ4(ノードN4)が含まれる場合は、コアサーバ4,4の通信を辿るルーティングも可能である。 When a plurality of base stations 2 (nodes N2) are included in the slice S2, routing that follows the communication between the base stations 2 and 2 is also possible. Similarly, when a plurality of edge servers 3 (nodes N3) are included in the slice S3, routing that traces communication between the edge servers 3 and 3 is also possible. When a plurality of core servers 4 (nodes N4) are included in the slice S4, routing that follows the communication of the core servers 4 and 4 is also possible.

通信端末1Aは、車両5に搭載された無線通信機である。車両5には、通常の乗用車だけでなく、路線バスや緊急車両などの公共車両も含まれる。車両5は、四輪車だけでなく、二輪車(バイク)であってもよい。車両5の駆動方式は、エンジン駆動、電気モータ駆動、およびハイブリッド方式のいずれでもよい。車両5の運転方式は、搭乗者が加減速やハンドル操舵などの操作を行う通常運転、およびその操作をソフトウェアが実行する自動運転のうちのいずれでもよい。 The communication terminal 1A is a wireless communication device mounted on the vehicle 5. The vehicle 5 includes not only ordinary passenger cars but also public vehicles such as fixed-route buses and emergency vehicles. The vehicle 5 may be a two-wheeled vehicle (motorcycle) as well as a four-wheeled vehicle. The drive system of the vehicle 5 may be an engine drive, an electric motor drive, or a hybrid system. The driving method of the vehicle 5 may be either normal driving in which the passenger performs operations such as acceleration / deceleration and steering wheel steering, or automatic driving in which the software executes the operations.

車両5の通信端末1Aは、車両5に既設の無線通信機であってもよいし、搭乗者が車両5に持ち込んだ携帯端末であってもよい。搭乗者の携帯端末は、車両5の車内LAN(Local Area Network)に接続されることにより、一時的に車載の無線通信機となる。 The communication terminal 1A of the vehicle 5 may be an existing wireless communication device in the vehicle 5 or a mobile terminal brought into the vehicle 5 by the passenger. The passenger's mobile terminal temporarily becomes an in-vehicle wireless communication device by being connected to the in-vehicle LAN (Local Area Network) of the vehicle 5.

通信端末1Bは、歩行者7が携帯する携帯端末(歩行者端末)である。歩行者7は、道路や駐車場などの屋外、および建物内や地下街などの屋内を徒歩で移動する人間である。歩行者7には、徒歩だけでなく、動力源を有しない自転車などに搭乗する人間も含まれる。 The communication terminal 1B is a mobile terminal (pedestrian terminal) carried by the pedestrian 7. The pedestrian 7 is a person who moves on foot outdoors such as a road or a parking lot, and indoors such as inside a building or an underground shopping mall. The pedestrian 7 includes not only a person walking but also a person riding a bicycle or the like having no power source.

通信端末1Cは、路側センサ8に搭載された無線通信機である。路側センサ8は、道路に設置された画像式車両感知器、および屋外または屋内に設置された防犯カメラなどである。通信端末1Dは、交差点の交通信号制御機9に搭載された無線通信機である。 The communication terminal 1C is a wireless communication device mounted on the roadside sensor 8. The roadside sensor 8 is an image-type vehicle sensor installed on the road, a security camera installed outdoors or indoors, and the like. The communication terminal 1D is a wireless communication device mounted on the traffic signal controller 9 at an intersection.

スライスS1〜S4のサービス要求条件は、次の通りである。スライスS1〜S4に許容される遅延時間D1〜D4は、D1<D2<D3<D4となるように定義される。たとえば、D1=1ms、D2=10ms、D3=100ms、D4=1sである。スライスS1〜S4に許容される所定期間(たとえば1日)当たりのデータ通信量C1〜C4は、C1<C2<C3<C4となるように定義される。たとえば、C1=20GB、C2=100GB、C3=2TB、C4=10TBである。 The service requirements for slices S1 to S4 are as follows. The delay times D1 to D4 allowed for slices S1 to S4 are defined so that D1 <D2 <D3 <D4. For example, D1 = 1 ms, D2 = 10 ms, D3 = 100 ms, D4 = 1s. The data traffic C1 to C4 per predetermined period (for example, one day) allowed for the slices S1 to S4 is defined so that C1 <C2 <C3 <C4. For example, C1 = 20GB, C2 = 100GB, C3 = 2TB, C4 = 10TB.

上記の通り、図1の無線通信システムでは、スライスS1での直接的な無線通信(たとえば、車両5の通信端末1Aが直接通信する「車車間通信」など)、および基地局2を経由するスライスS2の無線通信が可能である。もっとも、本実施形態では、図1の無線通信システムにおけるスライスS3およびスライスS4を利用した、比較的広域のサービスエリア(たとえば、市町村や都道府県を包含するエリア)に含まれるユーザに対する情報提供サービスが想定される。 As described above, in the wireless communication system of FIG. 1, direct wireless communication in the slice S1 (for example, "vehicle-to-vehicle communication" in which the communication terminal 1A of the vehicle 5 directly communicates) and a slice via the base station 2 Wireless communication of S2 is possible. However, in the present embodiment, an information providing service for a user included in a relatively wide service area (for example, an area including a municipality or a prefecture) using the slice S3 and the slice S4 in the wireless communication system of FIG. 1 is provided. is assumed.

〔エッジサーバおよびコアサーバの内部構成〕
図2は、エッジサーバ3およびコアサーバ4の内部構成の一例を示すブロック図である。図2を参照して、エッジサーバ3は、CPU(Central Processing Unit)などを含む制御部31、ROM(Read Only Memory)32、RAM(Random Access Memory)33、記憶部34、および、通信部35を含む。
[Internal configuration of edge server and core server]
FIG. 2 is a block diagram showing an example of the internal configuration of the edge server 3 and the core server 4. With reference to FIG. 2, the edge server 3 includes a control unit 31 including a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory) 32, a RAM (Random Access Memory) 33, a storage unit 34, and a communication unit 35. including.

制御部31は、ROM32に予め記憶された1または複数のプログラムをRAM33に読み出して実行することにより、各ハードウェアの動作を制御し、コンピュータ装置をコアサーバ4や基地局2などと通信可能なエッジサーバ3として機能させる。 The control unit 31 can control the operation of each hardware by reading one or a plurality of programs stored in advance in the ROM 32 into the RAM 33 and executing the program, and can communicate the computer device with the core server 4, the base station 2, and the like. It functions as an edge server 3.

RAM33は、SRAM(Static RAM)またはDRAM(Dynamic RAM)などの揮発性のメモリ素子で構成され、制御部31が実行するプログラムおよびその実行に必要なデータを一時的に記憶する。 The RAM 33 is composed of a volatile memory element such as a SRAM (Static RAM) or a DRAM (Dynamic RAM), and temporarily stores a program executed by the control unit 31 and data necessary for the execution.

記憶部34は、フラッシュメモリもしくはEEPROM(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory)などの不揮発性のメモリ素子、または、ハードディスクなどの磁気記憶装置などにより構成される。 The storage unit 34 is composed of a flash memory, a non-volatile memory element such as EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read Only Memory), or a magnetic storage device such as a hard disk.

通信部35は、メトロネットワークを介してコアサーバ4や基地局2などと通信する機能を有している。通信部35は、制御部31から与えられた情報を、メトロネットワークを介して外部装置に送信するとともに、メトロネットワークを介して受信した情報を制御部31に与える。 The communication unit 35 has a function of communicating with the core server 4, the base station 2, and the like via the metro network. The communication unit 35 transmits the information given from the control unit 31 to the external device via the metro network, and gives the information received via the metro network to the control unit 31.

記憶部34は、動的なマップ情報として動的情報マップ(以下、単に「マップ」ともいう。)M1を記憶する。マップM1は、静的情報である高精細のデジタル地図に対して、時々刻々と変化する動的情報を重畳させたデータの集合体(仮想的なデータベース)である。
マップM1を構成する情報には、下記の「動的情報」や「静的情報」が含まれる。
The storage unit 34 stores a dynamic information map (hereinafter, also simply referred to as “map”) M1 as dynamic map information. The map M1 is a collection of data (virtual database) in which dynamic information that changes from moment to moment is superimposed on a high-definition digital map that is static information.
The information constituting the map M1 includes the following "dynamic information" and "static information".

「動的情報」は、1秒以内の遅延時間が要求される動的なデータを指す。たとえば、ITS(Intelligent Transport Systems)先読み情報として活用される、移動体(車両および歩行者など)の位置情報、および信号情報などが動的情報に該当する。
なお、動的情報に含まれる移動体の位置情報には、通信端末1A,1Bを有することで無線通信が可能な車両5や歩行者7の位置情報の他、無線通信機能を有していない車両5や歩行者7の位置情報も含まれている。
"Dynamic information" refers to dynamic data that requires a delay time of less than one second. For example, position information of a moving body (vehicle, pedestrian, etc.) and signal information utilized as ITS (Intelligent Transport Systems) look-ahead information correspond to dynamic information.
The position information of the moving body included in the dynamic information does not have a wireless communication function in addition to the position information of the vehicle 5 and the pedestrian 7 capable of wireless communication by having the communication terminals 1A and 1B. The position information of the vehicle 5 and the pedestrian 7 is also included.

「静的情報」は、1カ月以内の遅延時間が許容される静的なデータを指す。たとえば、路面情報、車線情報、および3次元構造物データなどが静的情報に該当する。 "Static information" refers to static data that allows a delay time of up to one month. For example, road surface information, lane information, three-dimensional structure data, and the like correspond to static information.

エッジサーバ3の制御部31は、記憶部34に格納されたマップM1の動的情報を、所定の更新周期ごとに更新する(更新処理)。具体的には、制御部31は、所定の更新周期ごとに、自装置のサービスエリア内で車両5や路側センサ8などによって取得された各種のセンサ情報を各通信端末1A〜1Dから収集し、収集したセンサ情報に基づいてマップM1の動的情報を更新する。 The control unit 31 of the edge server 3 updates the dynamic information of the map M1 stored in the storage unit 34 at predetermined update cycles (update process). Specifically, the control unit 31 collects various sensor information acquired by the vehicle 5 or the roadside sensor 8 in the service area of the own device from each communication terminal 1A to 1D at a predetermined update cycle. The dynamic information of the map M1 is updated based on the collected sensor information.

制御部31は、所定のユーザの通信端末1A,1Bから動的情報の要求メッセージを受信すると、所定の配信周期ごとに、最新の動的情報を要求メッセージの送信元の通信端末1A,1Bへ配信する(配信処理)。
制御部31は、交通管制センターおよび民間気象業務支援センターなどからサービスエリア内の各地の交通情報および気象情報を収集し、収集した情報に基づいて、マップM1の動的情報または静的情報を更新してもよい。
When the control unit 31 receives the dynamic information request message from the communication terminals 1A and 1B of the predetermined user, the control unit 31 sends the latest dynamic information to the communication terminals 1A and 1B from which the request message is sent at each predetermined distribution cycle. Deliver (delivery process).
The control unit 31 collects traffic information and weather information of each place in the service area from the traffic control center, the private weather business support center, etc., and updates the dynamic information or static information of the map M1 based on the collected information. You may.

さらに図2を参照して、コアサーバ4は、CPUなどを含む制御部41、ROM42、RAM43、記憶部44、および、通信部45を含む。 Further, referring to FIG. 2, the core server 4 includes a control unit 41 including a CPU and the like, a ROM 42, a RAM 43, a storage unit 44, and a communication unit 45.

制御部41は、ROM32に予め記憶された1または複数のプログラムをRAM43に読み出して実行することにより、各ハードウェアの動作を制御し、コンピュータ装置をエッジサーバ3と通信可能なコアサーバ4として機能させる。 The control unit 41 controls the operation of each hardware by reading one or a plurality of programs stored in advance in the ROM 32 into the RAM 43 and executing the program, and functions as a core server 4 capable of communicating the computer device with the edge server 3. Let me.

RAM43は、SRAMまたはDRAMなどの揮発性のメモリ素子で構成され、制御部41が実行するプログラムおよびその実行に必要なデータを一時的に記憶する。 The RAM 43 is composed of a volatile memory element such as an SRAM or a DRAM, and temporarily stores a program executed by the control unit 41 and data necessary for the execution.

記憶部44は、フラッシュメモリもしくはEEPROMなどの不揮発性のメモリ素子、または、ハードディスクなどの磁気記憶装置などにより構成される。 The storage unit 44 is composed of a non-volatile memory element such as a flash memory or EEPROM, a magnetic storage device such as a hard disk, or the like.

通信部45は、コアネットワークを介してエッジサーバ3や基地局2などと通信する機能を有している。通信部45は、制御部41から与えられた情報を、コアネットワークを介して外部装置に送信するとともに、コアネットワークを介して受信した情報を制御部41に与える。 The communication unit 45 has a function of communicating with the edge server 3, the base station 2, and the like via the core network. The communication unit 45 transmits the information given from the control unit 41 to the external device via the core network, and gives the information received via the core network to the control unit 41.

図2に示すように、コアサーバ4の記憶部44は情報マップM2を記憶する。マップM2のデータ構造(動的情報および静的情報を含むデータ構造)は、マップM1のデータ構造と同様である。マップM2は、特定のエッジサーバ3のマップM1と同じサービスエリアのマップでもよいし、複数のエッジサーバ3が保持する各マップM1を統合した、より広域のマップであってもよい。 As shown in FIG. 2, the storage unit 44 of the core server 4 stores the information map M2. The data structure of the map M2 (the data structure including the dynamic information and the static information) is the same as the data structure of the map M1. The map M2 may be a map of the same service area as the map M1 of the specific edge server 3, or may be a wider area map in which each map M1 held by the plurality of edge servers 3 is integrated.

コアサーバ4の制御部41は、エッジサーバ3と同様に、記憶部44に格納されたマップM2の動的情報を更新する更新処理と、要求メッセージに応答して動的情報を配信する配信処理と、を行ってもよい。すなわち、制御部41は、エッジサーバ3から独立して、自装置のマップM2に基づく更新処理および配信処理を行うことができる。
すなわち、制御部41は、エッジサーバ3とは別に、自装置のマップM2に基づく動的情報の更新処理及び配信処理を独自に実行可能である。
Similar to the edge server 3, the control unit 41 of the core server 4 updates the dynamic information of the map M2 stored in the storage unit 44, and distributes the dynamic information in response to the request message. And may be done. That is, the control unit 41 can perform update processing and distribution processing based on the map M2 of its own device independently of the edge server 3.
That is, the control unit 41 can independently execute the dynamic information update process and the distribution process based on the map M2 of its own device, separately from the edge server 3.

もっとも、スライスS4に属するコアサーバ4は、スライスS3に属するエッジサーバ3に比べて、通信端末1A〜1Dとの通信の遅延時間が大きい。
このため、コアサーバ4がマップM2の動的情報を独自に更新しても、エッジサーバ3が管理するマップM1の動的情報に比べてリアルタイム性に劣る。
そこで、例えば所定のエリアごとに定義した優先度に応じて、エッジサーバ3の制御部31とコアサーバ4の制御部41が動的情報の更新処理及び配信処理を分散的に処理することが好ましい。
However, the core server 4 belonging to the slice S4 has a larger delay time for communication with the communication terminals 1A to 1D than the edge server 3 belonging to the slice S3.
Therefore, even if the core server 4 independently updates the dynamic information of the map M2, the real-time property is inferior to that of the dynamic information of the map M1 managed by the edge server 3.
Therefore, for example, it is preferable that the control unit 31 of the edge server 3 and the control unit 41 of the core server 4 process the dynamic information update processing and the distribution processing in a distributed manner according to the priority defined for each predetermined area. ..

〔車載装置の内部構成〕
図3は、通信端末1Aを搭載した車両5の車載装置50の内部構成の一例を示すブロック図である。
図3を参照して、車両5に搭載される車載装置50は、制御部(ECU:Electronic Control Unit)51、GPS受信機52、車速センサ53、ジャイロセンサ54、記憶部55、ディスプレイ56、スピーカ57、入力デバイス58、車載カメラ59、レーダセンサ60、および、通信部61を含む。
[Internal configuration of in-vehicle device]
FIG. 3 is a block diagram showing an example of the internal configuration of the in-vehicle device 50 of the vehicle 5 equipped with the communication terminal 1A.
With reference to FIG. 3, the in-vehicle device 50 mounted on the vehicle 5 includes a control unit (ECU: Electronic Control Unit) 51, a GPS receiver 52, a vehicle speed sensor 53, a gyro sensor 54, a storage unit 55, a display 56, and a speaker. It includes 57, an input device 58, an in-vehicle camera 59, a radar sensor 60, and a communication unit 61.

通信部61は、前述の通信端末1A(5Gに準拠した通信が可能な無線通信機)である。従って、車両5の車載装置50は、スライスS3に属する移動端末の一種として、エッジサーバ3と通信することができる。また、車両5の車載装置50は、スライスS4に属する移動端末の一種として、コアサーバ4と通信することもできる。 The communication unit 61 is the above-mentioned communication terminal 1A (a wireless communication device capable of communication conforming to 5G). Therefore, the in-vehicle device 50 of the vehicle 5 can communicate with the edge server 3 as a kind of mobile terminal belonging to the slice S3. Further, the in-vehicle device 50 of the vehicle 5 can also communicate with the core server 4 as a kind of mobile terminal belonging to the slice S4.

制御部51は、車両5の経路探索および他の電子機器52〜61の制御などを行うコンピュータ装置である。制御部51は、GPS受信機52が定期的に取得するGPS信号により自車両の車両位置を求める。また、制御部51は、車速センサ53およびジャイロセンサ54の入力信号に基づいて、車両位置および方位を補完し、車両5の正確な現在位置および方位を把握する。 The control unit 51 is a computer device that searches the route of the vehicle 5 and controls other electronic devices 52 to 61. The control unit 51 obtains the vehicle position of the own vehicle from the GPS signal periodically acquired by the GPS receiver 52. Further, the control unit 51 complements the vehicle position and direction based on the input signals of the vehicle speed sensor 53 and the gyro sensor 54, and grasps the accurate current position and direction of the vehicle 5.

GPS受信機52、車速センサ53およびジャイロセンサ54は、車両5の現在位置、速度および向きを計測するセンサ類である。
記憶部55は、地図データベースを含む。地図データベースは、制御部51に道路地図データを提供する。道路地図データは、リンクデータやノードデータを含み、DVD、CD−ROM、メモリカード、またはHDDなどの記録媒体に格納されている。記憶部55は、記録媒体から必要な道路地図データを読み出して制御部51に提供する。
The GPS receiver 52, the vehicle speed sensor 53, and the gyro sensor 54 are sensors that measure the current position, speed, and orientation of the vehicle 5.
The storage unit 55 includes a map database. The map database provides road map data to the control unit 51. The road map data includes link data and node data, and is stored in a recording medium such as a DVD, CD-ROM, memory card, or HDD. The storage unit 55 reads out the necessary road map data from the recording medium and provides it to the control unit 51.

ディスプレイ56およびスピーカ57は、制御部51が生成した各種情報を車両5の搭乗者であるユーザに通知するための出力装置である。具体的には、ディスプレイ56は、経路探索の際の入力画面、自車周辺の地図画像および目的地までの経路情報などを表示する。スピーカ57は、車両5を目的地に誘導するためのアナウンスなどを音声出力する。これらの出力装置は、通信部61が受信した提供情報を搭乗者に通知することもできる。 The display 56 and the speaker 57 are output devices for notifying the user who is a passenger of the vehicle 5 of various information generated by the control unit 51. Specifically, the display 56 displays an input screen at the time of route search, a map image around the own vehicle, route information to the destination, and the like. The speaker 57 outputs an announcement or the like for guiding the vehicle 5 to the destination by voice. These output devices can also notify the passenger of the provided information received by the communication unit 61.

入力デバイス58は、車両5の搭乗者が各種の入力操作を行うためデバイスである。入力デバイス58は、ハンドルに設けた操作スイッチ、ジョイスティックディスプレイ56に設けたタッチパネル、およびこれらの組合せなどである。入力デバイス58は、搭乗者の音声認識によって入力を受け付ける音声認識装置であってもよい。入力デバイス58が生成した入力信号は、制御部51に送信される。 The input device 58 is a device for the passenger of the vehicle 5 to perform various input operations. The input device 58 includes an operation switch provided on the handle, a touch panel provided on the joystick display 56, and a combination thereof. The input device 58 may be a voice recognition device that accepts input by voice recognition of the passenger. The input signal generated by the input device 58 is transmitted to the control unit 51.

車載カメラ59は、車両5の前方の映像を取り込む画像センサである。車載カメラ59は、単眼または複眼のいずれでもよい。レーダセンサ60は、ミリ波レーダやLiDAR方式などにより車両5の前方や周囲に存在する物体を検出するセンサである。
制御部51は、車載カメラ59およびレーダセンサ60による計測データに基づいて、運転中の搭乗者に対する注意喚起をディスプレイ56に出力させたり、強制的なブレーキ介入を行ったりする運転支援制御を実行することができる。
The in-vehicle camera 59 is an image sensor that captures an image in front of the vehicle 5. The vehicle-mounted camera 59 may be either monocular or compound eye. The radar sensor 60 is a sensor that detects an object existing in front of or around the vehicle 5 by a millimeter wave radar, a LiDAR method, or the like.
The control unit 51 executes driving support control such as outputting a warning to the occupant during driving to the display 56 or performing a forced braking intervention based on the measurement data by the in-vehicle camera 59 and the radar sensor 60. be able to.

制御部51は、記憶部55に格納された各種の制御プログラムを実行する、マイクロコンピュータなどの演算処理装置により構成される。
制御部51は、上記制御プログラムを実行することにより実現される機能として、ディスプレイ56に地図画像を表示させる機能、出発地から目的地までの経路(中継地がある場合はその位置を含む。)を算出する機能、および、算出した経路に従って車両5を目的地まで誘導する機能など、各種のナビゲーション機能を有する。
The control unit 51 is composed of an arithmetic processing unit such as a microcomputer that executes various control programs stored in the storage unit 55.
The control unit 51 has a function of displaying a map image on the display 56 and a route from the departure point to the destination (including the position of the relay point if there is a relay point) as a function realized by executing the control program. It has various navigation functions such as a function of calculating the number of vehicles 5 and a function of guiding the vehicle 5 to the destination according to the calculated route.

制御部51は、車載カメラ59およびレーダセンサ60のうちの少なくとも1つの計測データに基づいて、自車両の前方または周囲の物体を認識する物体認識処理と、認識した物体までの距離を算出する測距処理とを実行する機能を有する。
制御部51は、測距処理により算出した距離と、自車両のセンサ位置とから、物体認識処理によって認識した物体の位置情報を算出できる。
The control unit 51 performs an object recognition process for recognizing an object in front of or around the own vehicle and a measurement for calculating the distance to the recognized object based on the measurement data of at least one of the in-vehicle camera 59 and the radar sensor 60. It has a function to execute distance processing.
The control unit 51 can calculate the position information of the object recognized by the object recognition process from the distance calculated by the distance measurement process and the sensor position of the own vehicle.

制御部51は、エッジサーバ3(コアサーバ4であってもよい。)との通信において、以下の各処理を実行可能である。
1)要求メッセージの送信処理
2)動的情報の受信処理
3)変化点情報の生成処理
4)変化点情報の送信処理
The control unit 51 can execute each of the following processes in communication with the edge server 3 (which may be the core server 4).
1) Request message transmission process 2) Dynamic information reception process 3) Change point information generation process 4) Change point information transmission process

要求メッセージの送信処理は、エッジサーバ3が逐次更新するマップM1の動的情報の配信を要求する制御パケットを、エッジサーバ3に送信する処理である。当該制御パケットは、自車両の車両IDを含む。
エッジサーバ3は、所定の車両IDを含む要求メッセージを受信すると、送信元の車両IDを有する車両5の通信端末1A宛てに、動的情報を所定の配信周期で配信する。
The request message transmission process is a process of transmitting a control packet requesting the delivery of the dynamic information of the map M1 that the edge server 3 sequentially updates to the edge server 3. The control packet includes the vehicle ID of the own vehicle.
When the edge server 3 receives the request message including the predetermined vehicle ID, the edge server 3 distributes the dynamic information to the communication terminal 1A of the vehicle 5 having the source vehicle ID at a predetermined distribution cycle.

動的情報の受信処理は、自装置に宛ててエッジサーバ3が配信した動的情報を受信する処理である。
制御部51による変化点情報の生成処理は、受信した動的情報と、受信時点における自車両のセンサ情報との比較結果から、それらの情報間の変化を算出し、両情報間の差分に関する情報である変化点情報を生成する処理である。
制御部51が生成する変化点情報は、たとえば、次の情報例a1〜a2である。
The dynamic information reception process is a process of receiving the dynamic information distributed by the edge server 3 to the own device.
The change point information generation process by the control unit 51 calculates the change between the received dynamic information and the sensor information of the own vehicle at the time of reception, and calculates the change between the two pieces of information. This is a process for generating change point information.
The change point information generated by the control unit 51 is, for example, the following information examples a1 to a2.

情報例a1:認識物体に関する変化点情報
制御部51は、受信した動的情報には含まれない物体X(車両、歩行者等の移動体および障害物など)を、自身の物体認識処理により検出した場合は、検出した物体Xの画像データと位置情報とを変化点情報とする。制御部51は、受信した動的情報に含まれる物体Xの位置情報と、自身の物体認識処理により求めた物体Xの位置情報とが、所定の閾値以上ずれている場合は、検出した物体Xの画像データと、両者の位置情報の差分値とを変化点情報とする。
Information example a1: Change point information regarding a recognized object The control unit 51 detects an object X (moving objects such as vehicles and pedestrians and obstacles) that is not included in the received dynamic information by its own object recognition process. If so, the detected image data of the object X and the position information are used as the change point information. When the position information of the object X included in the received dynamic information and the position information of the object X obtained by its own object recognition process deviate from each other by a predetermined threshold value or more, the control unit 51 detects the detected object X. The image data of the above and the difference value of the position information of both are used as the change point information.

情報例a2:自車両に関する変化点情報
制御部51は、受信した動的情報に含まれる自車両の位置情報と、GPS信号により自身が算出した自車両の車両位置とが、所定の閾値以上ずれている場合は、両者の差分値を変化点情報とする。制御部51は、受信した動的情報に含まれる自車両の方位と、ジャイロセンサ54の計測データから自身が算出した自車両の方位とが、所定の閾値以上ずれている場合は、両者の差分値を変化点情報とする。
Information example a2: Change point information regarding own vehicle The control unit 51 deviates between the position information of the own vehicle included in the received dynamic information and the vehicle position of the own vehicle calculated by itself by a GPS signal by a predetermined threshold value or more. If so, the difference between the two is used as the change point information. If the orientation of the own vehicle included in the received dynamic information and the orientation of the own vehicle calculated by itself from the measurement data of the gyro sensor 54 deviate from each other by a predetermined threshold value or more, the control unit 51 makes a difference between the two. The value is used as the change point information.

制御部51は、上記のようにして変化点情報を生成すると、生成した変化点情報と、自車両の車両IDとを含むエッジサーバ3宛の通信パケットを生成する。
変化点情報の送信処理は、変化点情報を含む上記の通信パケットを、エッジサーバ3宛てに送信する処理である。変化点情報の送信処理は、エッジサーバ3による動的情報の配信周期内に行われる。
When the change point information is generated as described above, the control unit 51 generates a communication packet addressed to the edge server 3 including the generated change point information and the vehicle ID of the own vehicle.
The change point information transmission process is a process of transmitting the above-mentioned communication packet including the change point information to the edge server 3. The change point information transmission process is performed within the dynamic information distribution cycle by the edge server 3.

制御部51は、エッジサーバ3などから受信した動的情報に基づいて、運転中の搭乗者に対する注意喚起をディスプレイ56に出力させたり、強制的なブレーキ介入を行ったりする運転支援制御を実行することもできる。 Based on the dynamic information received from the edge server 3 and the like, the control unit 51 executes driving support control such as outputting a warning to the occupant during driving to the display 56 or performing a forced braking intervention. You can also do it.

〔歩行者端末の内部構成〕
図4は、歩行者端末70(通信端末1B)の内部構成の一例を示すブロック図である。
図4の歩行者端末70は、たとえば5Gに準拠した通信処理が可能な無線通信機である。従って、歩行者端末70は、スライスS3に属する移動端末の一種として、エッジサーバ3と通信することができる。また、歩行者端末70は、スライスS4に属する移動端末の一種として、コアサーバ4と通信することもできる。
[Internal configuration of pedestrian terminal]
FIG. 4 is a block diagram showing an example of the internal configuration of the pedestrian terminal 70 (communication terminal 1B).
The pedestrian terminal 70 of FIG. 4 is, for example, a wireless communication device capable of communication processing conforming to 5G. Therefore, the pedestrian terminal 70 can communicate with the edge server 3 as a kind of mobile terminal belonging to the slice S3. Further, the pedestrian terminal 70 can also communicate with the core server 4 as a kind of mobile terminal belonging to the slice S4.

図4を参照して、歩行者端末70は、制御部71、記憶部72、表示部73、操作部74、および、通信部75を含む。 With reference to FIG. 4, the pedestrian terminal 70 includes a control unit 71, a storage unit 72, a display unit 73, an operation unit 74, and a communication unit 75.

通信部75は、5Gサービスを提供するキャリアの基地局2と無線通信する通信インターフェースである。通信部75は、基地局2からのRF信号をデジタル信号に変換して制御部71に出力する。また、通信部75は、制御部71から入力されたデジタル信号をRF信号に変換して、基地局2に送信する。 The communication unit 75 is a communication interface that wirelessly communicates with the base station 2 of the carrier that provides the 5G service. The communication unit 75 converts the RF signal from the base station 2 into a digital signal and outputs it to the control unit 71. Further, the communication unit 75 converts the digital signal input from the control unit 71 into an RF signal and transmits it to the base station 2.

制御部71は、CPU、ROMおよびRAMを含む。制御部71は、記憶部72に記憶されたプログラムを読み出して実行し、歩行者端末70の全体の動作を制御する。 The control unit 71 includes a CPU, a ROM, and a RAM. The control unit 71 reads and executes the program stored in the storage unit 72, and controls the entire operation of the pedestrian terminal 70.

記憶部72は、ハードディスクや不揮発性のメモリなどより構成され、各種のコンピュータプログラムやデータを記憶する。また、記憶部72は、歩行者端末70の識別情報である携帯IDを記憶する。携帯IDは、たとえば、キャリア契約者の固有のユーザIDやMACアドレスなどである。 The storage unit 72 is composed of a hard disk, a non-volatile memory, or the like, and stores various computer programs and data. Further, the storage unit 72 stores the mobile ID which is the identification information of the pedestrian terminal 70. The mobile ID is, for example, a unique user ID or MAC address of the carrier contractor.

さらに、記憶部72は、ユーザが任意にインストールした各種のアプリケーションソフトを記憶している。記憶部72が記憶するアプリケーションソフトは、例えば、エッジサーバ3(コアサーバ4でもよい。)との通信により、マップM1の動的情報などを受信する情報提供サービスを享受するためのアプリケーションソフトを含む。 Further, the storage unit 72 stores various application software arbitrarily installed by the user. The application software stored in the storage unit 72 includes, for example, application software for enjoying an information providing service for receiving dynamic information of the map M1 by communicating with an edge server 3 (may be a core server 4). ..

操作部74は、各種の操作ボタンや表示部73のタッチパネル機能により構成される。操作部74は、ユーザの操作に応じた操作信号を制御部71に出力する。 The operation unit 74 is composed of various operation buttons and a touch panel function of the display unit 73. The operation unit 74 outputs an operation signal corresponding to the user's operation to the control unit 71.

表示部73は、たとえば液晶ディスプレイである。表示部73は、各種の情報をユーザに提示する。たとえば、表示部73は、サーバ3,4から送信された情報マップM1,M2の画像データなどを画面表示する。 The display unit 73 is, for example, a liquid crystal display. The display unit 73 presents various types of information to the user. For example, the display unit 73 displays the image data of the information maps M1 and M2 transmitted from the servers 3 and 4 on the screen.

制御部71は、GPS信号から現在時刻を取得する時刻同期機能と、GPS信号から自車両の現在位置(緯度、経度及び高度)を計測する位置検出機能と、方位センサによって歩行者7の向きを計測する方位検出機能と、をさらに有する。 The control unit 71 uses a time synchronization function to acquire the current time from GPS signals, a position detection function to measure the current position (latitude, longitude and altitude) of the own vehicle from GPS signals, and a direction sensor to determine the direction of the pedestrian 7. It also has an orientation detection function for measuring.

制御部71は、エッジサーバ3(コアサーバ4であってもよい。)との通信において、以下の各処理を実行可能である。
1)要求メッセージの送信処理
2)動的情報の受信処理
3)変化点情報の生成処理
4)変化点情報の送信処理
The control unit 71 can execute each of the following processes in communication with the edge server 3 (which may be the core server 4).
1) Request message transmission process 2) Dynamic information reception process 3) Change point information generation process 4) Change point information transmission process

要求メッセージの送信処理は、エッジサーバ3が逐次更新するマップM1の動的情報の配信を要求する制御パケットを、エッジサーバ3に送信する処理である。当該制御パケットは、歩行者端末70の携帯IDを含む。
エッジサーバ3は、所定の携帯IDを含む要求メッセージを受信すると、送信元の携帯IDを有する歩行者7の通信端末1B宛てに、動的情報を所定の配信周期で配信する。
The request message transmission process is a process of transmitting a control packet requesting the delivery of the dynamic information of the map M1 that the edge server 3 sequentially updates to the edge server 3. The control packet includes the mobile ID of the pedestrian terminal 70.
When the edge server 3 receives the request message including the predetermined mobile ID, the edge server 3 distributes the dynamic information to the communication terminal 1B of the pedestrian 7 having the transmission source mobile ID at a predetermined distribution cycle.

動的情報の受信処理は、自装置に宛ててエッジサーバ3が配信した動的情報を受信する処理である。
制御部71による変化点情報の生成処理は、受信した動的情報と、受信時点における自車両のセンサ情報との比較結果から、それらの情報間の変化を算出し、両情報間の差分に関する情報である変化点情報を生成する処理である。
制御部71が生成する変化点情報は、たとえば、次の情報例である。
The dynamic information reception process is a process of receiving the dynamic information distributed by the edge server 3 to the own device.
The change point information generation process by the control unit 71 calculates the change between the received dynamic information and the sensor information of the own vehicle at the time of reception, and calculates the change between the two pieces of information. This is a process for generating change point information.
The change point information generated by the control unit 71 is, for example, the following information example.

情報例:自車両に関する変化点情報
制御部71は、受信した動的情報に含まれる自歩行者7の位置情報と、GPS信号により自身が算出した自歩行者7の位置とが、所定の閾値以上ずれている場合は、両者の差分値を変化点情報とする。制御部71は、受信した動的情報に含まれる自歩行者7の方位と、方位センサによって算出した自歩行者7の方位とが、所定の閾値以上ずれている場合は、両者の差分値を変化点情報とする。
Information example: Change point information about own vehicle The control unit 71 sets a predetermined threshold value between the position information of the own pedestrian 7 included in the received dynamic information and the position of the own pedestrian 7 calculated by itself using GPS signals. If there is a deviation of the above, the difference between the two is used as the change point information. When the direction of the self-pedestrian 7 included in the received dynamic information and the direction of the self-pedestrian 7 calculated by the direction sensor deviate by a predetermined threshold value or more, the control unit 71 sets a difference value between the two. Use as change point information.

制御部71は、上記のようにして変化点情報を生成すると、生成した変化点情報と、自端末70の携帯IDとを含むエッジサーバ3宛の通信パケットを生成する。
変化点情報の送信処理は、変化点情報を含む上記の通信パケットを、エッジサーバ3宛てに送信する処理である。変化点情報の送信処理は、エッジサーバ3による動的情報の配信周期内に行われる。
When the change point information is generated as described above, the control unit 71 generates a communication packet addressed to the edge server 3 including the generated change point information and the mobile ID of the own terminal 70.
The change point information transmission process is a process of transmitting the above-mentioned communication packet including the change point information to the edge server 3. The change point information transmission process is performed within the dynamic information distribution cycle by the edge server 3.

以上のように、制御部71は、変化点情報の生成処理及び変化点情報の送信処理を行うことで、自端末70の位置及び方位情報などを含む状態情報を、エッジサーバ3へ送信する。 As described above, the control unit 71 transmits the state information including the position and direction information of the own terminal 70 to the edge server 3 by performing the change point information generation process and the change point information transmission process.

〔路側センサの内部構成〕
図5は、通信端末1Cである無線通信機を搭載した路側センサ8の内部構成の一例を示すブロック図である。図5を参照して、路側センサ8は、制御部81、記憶部82、路側カメラ83、レーダセンサ84、および、通信部85を含む。
[Internal configuration of roadside sensor]
FIG. 5 is a block diagram showing an example of the internal configuration of the roadside sensor 8 equipped with the wireless communication device which is the communication terminal 1C. With reference to FIG. 5, the roadside sensor 8 includes a control unit 81, a storage unit 82, a roadside camera 83, a radar sensor 84, and a communication unit 85.

通信部85は、前述の通信端末1C、すなわち、たとえば5Gに準拠した通信処理が可能な無線通信機である。従って、路側センサ8は、スライスS3に属する固定端末の一種として、エッジサーバ3と通信することができる。また、路側センサ8は、スライスS4に属する固定端末の一種として、コアサーバ4と通信することもできる。 The communication unit 85 is the above-mentioned communication terminal 1C, that is, a wireless communication device capable of communication processing conforming to, for example, 5G. Therefore, the roadside sensor 8 can communicate with the edge server 3 as a kind of fixed terminal belonging to the slice S3. Further, the roadside sensor 8 can also communicate with the core server 4 as a kind of fixed terminal belonging to the slice S4.

制御部81は、CPU、ROMおよびRAMを含む。制御部81は、記憶部82に記憶されたプログラムを読み出して実行し、路側センサ8の全体の動作を制御する。 The control unit 81 includes a CPU, a ROM, and a RAM. The control unit 81 reads and executes the program stored in the storage unit 82, and controls the overall operation of the roadside sensor 8.

記憶部82は、ハードディスクや不揮発性のメモリなどより構成され、各種のコンピュータプログラムやデータを記憶する。また、記憶部82は、路側センサ8の識別情報であるセンサIDを記憶する。センサIDは、たとえば、路側センサ8の所有者固有のユーザIDやMACアドレスなどである。 The storage unit 82 is composed of a hard disk, a non-volatile memory, or the like, and stores various computer programs and data. Further, the storage unit 82 stores the sensor ID, which is the identification information of the roadside sensor 8. The sensor ID is, for example, a user ID or MAC address unique to the owner of the roadside sensor 8.

路側カメラ83は、所定の撮影エリアの映像を取り込む画像センサである。路側カメラ83は、単眼または複眼のいずれでもよい。レーダセンサ60は、ミリ波レーダやLiDAR方式などにより車両5の前方や周囲に存在する物体を検出するセンサである。 The roadside camera 83 is an image sensor that captures an image of a predetermined shooting area. The roadside camera 83 may be monocular or compound eye. The radar sensor 60 is a sensor that detects an object existing in front of or around the vehicle 5 by a millimeter wave radar, a LiDAR method, or the like.

路側センサ8が防犯カメラである場合、制御部81は、取り込んだ映像データなどを防犯管理者のコンピュータ装置に送信する。路側センサ8が画像式車両感知器である場合、制御部81は、取り込んだ映像データなどを交通管制センターに送信する。 When the roadside sensor 8 is a security camera, the control unit 81 transmits the captured video data and the like to the computer device of the security manager. When the roadside sensor 8 is an image type vehicle sensor, the control unit 81 transmits the captured video data or the like to the traffic control center.

制御部81は、路側カメラ83およびレーダセンサ84のうちの少なくとも1つの計測データに基づいて、撮影エリア内の物体を認識する物体認識処理と、認識した物体までの距離を算出する測距処理と、を実行する機能を有する。制御部51は、測距処理により算出した距離と、自車両のセンサ位置とから、物体認識処理によって認識した物体の位置情報を算出できる。 The control unit 81 performs object recognition processing for recognizing an object in the photographing area and distance measurement processing for calculating the distance to the recognized object based on the measurement data of at least one of the roadside camera 83 and the radar sensor 84. Has the function of executing. The control unit 51 can calculate the position information of the object recognized by the object recognition process from the distance calculated by the distance measurement process and the sensor position of the own vehicle.

制御部81は、エッジサーバ3(コアサーバ4であってもよい。)との通信において、以下の各処理を実行可能である。
1)変化点情報の生成処理
2)変化点情報の送信処理
The control unit 81 can execute each of the following processes in communication with the edge server 3 (which may be the core server 4).
1) Change point information generation process 2) Change point information transmission process

路側センサ8における変化点情報の生成処理は、所定の計測周期(たとえば、エッジサーバ3による動的情報の配信周期)ごとの、前回のセンサ情報と今回のセンサ情報との比較結果から、それらのセンサ情報間の変化を算出し、両情報間の差分に関する情報である変化点情報を生成する処理である。
路側センサ8が生成する変化点情報は、たとえば、次の情報例b1である。
The change point information generation process in the roadside sensor 8 is performed based on the comparison result between the previous sensor information and the current sensor information for each predetermined measurement cycle (for example, the distribution cycle of dynamic information by the edge server 3). This is a process of calculating the change between the sensor information and generating the change point information which is the information related to the difference between the two pieces of information.
The change point information generated by the roadside sensor 8 is, for example, the following information example b1.

情報例b1:認識物体に関する変化点情報
制御部81は、前回の物体認識処理では検出されなかった物体Y(車両、歩行者等の移動体及び障害物など)を、今回の物体認識処理により検出した場合は、検出した物体Yの画像データと位置情報を変化点情報とする。
制御部81は、前回の物体認識処理により求めた物体Yの位置情報と、今回の物体認識処理により求めた物体Yの位置情報とが、所定の閾値以上ずれている場合は、検出した物体Yの位置情報と、両者の差分値とを変化点情報とする。
Information example b1: Change point information regarding a recognized object The control unit 81 detects an object Y (moving objects such as vehicles and pedestrians and obstacles) that was not detected in the previous object recognition process by this object recognition process. If so, the image data and position information of the detected object Y are used as change point information.
When the position information of the object Y obtained by the previous object recognition process and the position information of the object Y obtained by the current object recognition process deviate from each other by a predetermined threshold value or more, the control unit 81 detects the object Y. The position information of and the difference value between the two are used as change point information.

制御部81は、上記のようにして変化点情報を生成すると、生成した変化点情報と、自装置のセンサIDとを含むエッジサーバ3宛の通信パケットを生成する。
変化点情報の送信処理は、変化点情報をデータに含む上記の通信パケットを、エッジサーバ3宛てに送信する処理である。変化点情報の送信処理は、エッジサーバ3による動的情報の配信周期内に行われる。
When the change point information is generated as described above, the control unit 81 generates a communication packet addressed to the edge server 3 including the generated change point information and the sensor ID of the own device.
The change point information transmission process is a process of transmitting the above-mentioned communication packet including the change point information in the data to the edge server 3. The change point information transmission process is performed within the dynamic information distribution cycle by the edge server 3.

〔情報提供システムの全体構成〕
図6は、本実施形態にかかる情報提供システムの全体構成図である。
図6を参照して、本実施形態にかかる情報提供システムは、比較的広範囲であるエッジサーバ3のサービスエリア(リアルワールド)に散在する多数の車両5、歩行者端末70、および路側センサ8と、これらの通信ノードと基地局2を介して行われる5Gに準拠した通信などにより低遅延での無線通信が可能であって、情報提供装置として機能するエッジサーバ3と、を含む。つまり、情報提供システムは、上述の無線通信システムの一部又は全部を含んで構成される。
なお、エッジサーバ3のサービスエリアに存在する移動体には、通信端末1Aや車載装置50が搭載されることで無線通信が可能な車両5や、歩行者端末70を携帯する歩行者7の他、無線通信機能を有していない車両5、歩行者端末70を携帯しない歩行者7も含まれている。
[Overall configuration of information provision system]
FIG. 6 is an overall configuration diagram of the information providing system according to the present embodiment.
With reference to FIG. 6, the information providing system according to the present embodiment includes a large number of vehicles 5, pedestrian terminals 70, and roadside sensors 8 scattered in the service area (real world) of the edge server 3 which is relatively wide. , The edge server 3 which is capable of wireless communication with low delay by communication conforming to 5G performed via these communication nodes and the base station 2 and functions as an information providing device. That is, the information providing system includes a part or all of the above-mentioned wireless communication system.
In addition, the moving body existing in the service area of the edge server 3 includes a vehicle 5 capable of wireless communication by mounting a communication terminal 1A and an in-vehicle device 50, and a pedestrian 7 carrying a pedestrian terminal 70. Also included are a vehicle 5 that does not have a wireless communication function and a pedestrian 7 that does not carry a pedestrian terminal 70.

エッジサーバ3は、サービスエリア内の車両5の車載装置50や、歩行者端末70、路側センサ8などから、前述の変化点情報を所定周期で収集する(ステップS31)。
エッジサーバ3は、収集した変化点情報をマップマッチングによって統合し(統合処理)、管理中の情報マップM1の動的情報を更新する(ステップS32)。
The edge server 3 collects the above-mentioned change point information at a predetermined cycle from the in-vehicle device 50 of the vehicle 5 in the service area, the pedestrian terminal 70, the roadside sensor 8, and the like (step S31).
The edge server 3 integrates the collected change point information by map matching (integration process), and updates the dynamic information of the information map M1 under management (step S32).

エッジサーバ3は、車両5の車載装置50または歩行者端末70から要求があれば、最新の動的情報を要求元の通信ノードに送信する(ステップS33)。これにより、たとえば動的情報を受信した車両5は、搭乗者の運転支援などに動的情報を活用することができる。
なお、エッジサーバ3は、ステップS32で更新したマップM1を動的情報として要求元の通信ノードに送信してもよい。
The edge server 3 transmits the latest dynamic information to the requesting communication node when requested by the vehicle-mounted device 50 of the vehicle 5 or the pedestrian terminal 70 (step S33). As a result, for example, the vehicle 5 that has received the dynamic information can utilize the dynamic information for driving support of the passenger.
The edge server 3 may transmit the map M1 updated in step S32 as dynamic information to the requesting communication node.

動的情報を受信した車両5は、動的情報に基づいて自車両のセンサ情報との変化点情報を検出すると、検出した変化点情報をエッジサーバ3に送信する(ステップS34)。 When the vehicle 5 that has received the dynamic information detects the change point information with the sensor information of the own vehicle based on the dynamic information, the vehicle 5 transmits the detected change point information to the edge server 3 (step S34).

このように、本実施形態の情報提供システムでは、変化点情報の収集(ステップS31)→動的情報の更新(ステップS32)→動的情報の配信(ステップS33)→車両による変化点情報の検出(ステップS34)→変化点情報の収集(ステップS31)の順で、各通信ノードにおける情報処理が循環する。 As described above, in the information providing system of the present embodiment, the change point information is collected (step S31) → the dynamic information is updated (step S32) → the dynamic information is distributed (step S33) → the change point information is detected by the vehicle. Information processing at each communication node circulates in the order of (step S34) → collection of change point information (step S31).

図6は1つのエッジサーバ3のみを含む情報提供システムを例示しているが、情報提供システムは複数のエッジサーバ3を含んでもよいし、エッジサーバ3の替わりに、あるいはエッジサーバ3に加えて、1または複数のコアサーバ4を含んでもよい。
また、エッジサーバ3が管理する情報マップM1は、デジタル地図などの地図情報に少なくとも物体の動的情報が重畳されたマップであればよい。この点は、コアサーバの情報マップM2の場合も同様である。
Although FIG. 6 illustrates an information providing system including only one edge server 3, the information providing system may include a plurality of edge servers 3, and instead of the edge server 3 or in addition to the edge server 3. It may include one or more core servers 4.
Further, the information map M1 managed by the edge server 3 may be a map in which at least dynamic information of an object is superimposed on map information such as a digital map. This point is the same in the case of the information map M2 of the core server.

〔動的情報の更新処理および配信処理〕
図7は、歩行者端末70、車両5の車載装置50、路側センサ8、およびエッジサーバ3の協働により実行される、動的情報の更新処理および配信処理の一例を示すシーケンス図である。
以下の説明では、実行主体が歩行者端末70、車両5の車載装置50、路側センサ8およびエッジサーバ3となっているが、実際の実行主体は、それらの制御部71,51,81,31である。
なお、図7中のU1,U2・・・は、動的情報の配信周期である。
[Dynamic information update processing and distribution processing]
FIG. 7 is a sequence diagram showing an example of dynamic information update processing and distribution processing executed in cooperation with the pedestrian terminal 70, the vehicle-mounted device 50 of the vehicle 5, the roadside sensor 8, and the edge server 3.
In the following description, the execution subject is the pedestrian terminal 70, the in-vehicle device 50 of the vehicle 5, the roadside sensor 8 and the edge server 3, but the actual execution subject is their control units 71, 51, 81, 31. Is.
U1, U2 ... In FIG. 7 are dynamic information distribution cycles.

図7を参照して、エッジサーバ3は、歩行者端末70および車両5の車載装置50から動的情報の要求メッセージを受信すると(ステップS1)、受信時点において最新の動的情報を、送信元の歩行者端末70および車両5の車載装置50に配信する(ステップS2)。 With reference to FIG. 7, when the edge server 3 receives the dynamic information request message from the pedestrian terminal 70 and the vehicle-mounted device 50 of the vehicle 5 (step S1), the edge server 3 sends the latest dynamic information at the time of reception to the transmission source. It is delivered to the pedestrian terminal 70 and the in-vehicle device 50 of the vehicle 5 (step S2).

好ましくは、ステップS1でエッジサーバ3は、受信した要求メッセージを解析し、当該メッセージに含まれる要求元を示す情報が予め登録されている通信端末1を示す情報である場合に、当該要求メッセージの送信元に対して動的情報を送信する。 Preferably, in step S1, the edge server 3 analyzes the received request message, and when the information indicating the request source included in the message is the information indicating the pre-registered communication terminal 1, the request message is described. Send dynamic information to the source.

ステップS1において、歩行者端末70および車載装置50のうちのいずれか一方から要求メッセージがあった場合には、ステップS2において、要求メッセージの送信元である一方の通信端末のみに動的情報が配信される。 If there is a request message from either the pedestrian terminal 70 or the in-vehicle device 50 in step S1, the dynamic information is delivered only to one of the communication terminals that is the source of the request message in step S2. Will be done.

ステップS2で配信された動的情報を受信した歩行者端末70は、配信周期U1内に、変化点情報を生成すると(ステップS3)、生成した変化点情報をエッジサーバ3に送信する(ステップS6)。
ステップS2で配信された動的情報を受信した車載装置50は、配信周期U1内に、動的情報と自身のセンサ情報との比較結果から変化点情報を生成すると(ステップS4)、生成した変化点情報をエッジサーバ3に送信する(ステップS6)。
また、路側センサ8は、配信周期U1内に、自身のセンサ情報の変化点情報を生成すると、生成した変化点情報をエッジサーバ3に送信する(ステップS6)。
When the pedestrian terminal 70 that has received the dynamic information delivered in step S2 generates change point information within the delivery cycle U1 (step S3), it transmits the generated change point information to the edge server 3 (step S6). ).
When the in-vehicle device 50 that has received the dynamic information delivered in step S2 generates change point information from the comparison result between the dynamic information and its own sensor information in the delivery cycle U1 (step S4), the generated change. The point information is transmitted to the edge server 3 (step S6).
Further, when the roadside sensor 8 generates the change point information of its own sensor information within the distribution cycle U1, the generated change point information is transmitted to the edge server 3 (step S6).

エッジサーバ3は、更新周期U1内に、歩行者端末70、車載装置50および路側センサ8から変化点情報を受信すると、それらの変化点情報を反映した動的情報に更新し(ステップS7)、更新後の動的情報を歩行者端末70および車載装置50に配信する(ステップS8)。 When the edge server 3 receives the change point information from the pedestrian terminal 70, the in-vehicle device 50, and the roadside sensor 8 within the update cycle U1, the edge server 3 updates the change point information with dynamic information reflecting the change point information (step S7). The updated dynamic information is distributed to the pedestrian terminal 70 and the in-vehicle device 50 (step S8).

例えば、配信周期U1内に、車載装置50のみが変化点情報を生成した場合は、ステップS4で車載装置50が生成した変化点情報のみがエッジサーバ3に送信され(ステップS6)、その変化点情報のみを反映した動的情報の更新が行われる(ステップS7)。
また、配信周期U1内に、歩行者端末70、車載装置50、および路側センサ8が変化点情報をしなかった場合は、ステップS3〜S7の処理が実行されず、前回送信分の動的情報(ステップS2)と同じ動的情報が歩行者端末70および車載装置50に配信される(ステップS8)。
このように、エッジサーバ3は、配信周期U1内に送信された変化点情報に基づき、ステップS7における動的情報の更新を行う。
For example, when only the in-vehicle device 50 generates change point information within the distribution cycle U1, only the change point information generated by the in-vehicle device 50 in step S4 is transmitted to the edge server 3 (step S6), and the change point is transmitted. The dynamic information that reflects only the information is updated (step S7).
If the pedestrian terminal 70, the in-vehicle device 50, and the roadside sensor 8 do not provide change point information within the distribution cycle U1, the processes of steps S3 to S7 are not executed, and the dynamic information for the previous transmission is not executed. The same dynamic information as in (step S2) is delivered to the pedestrian terminal 70 and the in-vehicle device 50 (step S8).
In this way, the edge server 3 updates the dynamic information in step S7 based on the change point information transmitted within the distribution cycle U1.

ステップS8で配信された動的情報を受信した歩行者端末70は、配信周期U2内に、変化点情報を生成すると(ステップS9)、生成した変化点情報をエッジサーバ3に送信する(ステップS12)。
ステップS8で配信された動的情報を受信した車載装置50は、配信周期U2内に、動的情報と自身のセンサ情報との比較結果から変化点情報を生成すると(ステップS10)、生成した変化点情報をエッジサーバ3に送信する(ステップS12)。
また、路側センサ8は、配信周期U2内に、自身のセンサ情報の変化点情報を生成すると、生成した変化点情報をエッジサーバ3に送信する(ステップS12)。
When the pedestrian terminal 70 that has received the dynamic information delivered in step S8 generates change point information within the delivery cycle U2 (step S9), the generated change point information is transmitted to the edge server 3 (step S12). ).
When the in-vehicle device 50 that has received the dynamic information delivered in step S8 generates change point information from the comparison result between the dynamic information and its own sensor information in the delivery cycle U2 (step S10), the generated change. The point information is transmitted to the edge server 3 (step S12).
Further, when the roadside sensor 8 generates the change point information of its own sensor information within the distribution cycle U2, the roadside sensor 8 transmits the generated change point information to the edge server 3 (step S12).

エッジサーバ3は、配信周期U2内に車載装置50および路側センサ8から変化点情報を受信すると、それらの変化点情報を反映した動的情報に更新し(ステップS13)、更新後の動的情報を歩行者端末70および車載装置50に配信する(ステップS14)。
このように、エッジサーバ3は、配信周期U2内に送信された変化点情報に基づき、ステップS13における動的情報の更新を行う。
When the edge server 3 receives the change point information from the in-vehicle device 50 and the roadside sensor 8 within the distribution cycle U2, the edge server 3 updates the dynamic information reflecting the change point information (step S13), and the updated dynamic information. Is delivered to the pedestrian terminal 70 and the in-vehicle device 50 (step S14).
In this way, the edge server 3 updates the dynamic information in step S13 based on the change point information transmitted in the distribution cycle U2.

ステップS14以降の処理は、歩行者端末70および車両5の双方から、動的情報の配信停止の要求メッセージを受信するか、または、歩行者端末70および車両5の通信が遮断されるまで、上記と同様のシーケンスによって繰り返される。 The processing after step S14 is described above until the request message for stopping the distribution of dynamic information is received from both the pedestrian terminal 70 and the vehicle 5 or the communication between the pedestrian terminal 70 and the vehicle 5 is cut off. It is repeated by the same sequence as.

〔移動端末に対する情報提供〕
本実施形態の情報提供システムは、サービスエリア内に位置する1又は複数の移動体に搭載された歩行者端末70や、車両5の車載装置50に対して予測交通状況に関する情報を提供する機能を有している。なお、予測交通状況とは、将来の交通状況を予測した結果を示す。
[Providing information to mobile terminals]
The information providing system of the present embodiment has a function of providing information on predicted traffic conditions to a pedestrian terminal 70 mounted on one or a plurality of moving bodies located in a service area and an in-vehicle device 50 of a vehicle 5. Have. The predicted traffic condition indicates the result of predicting the future traffic condition.

図8は、予測交通状況を提供するための機能について示したエッジサーバ3の機能ブロック図である。
エッジサーバ3の制御部31は、演算部31a、判定部31b、通知部31c、検出部31dを機能的に有している。これら各機能は、記憶部34に記憶されたプログラムを制御部31が実行することで実現される。
FIG. 8 is a functional block diagram of the edge server 3 showing a function for providing a predicted traffic condition.
The control unit 31 of the edge server 3 functionally has a calculation unit 31a, a determination unit 31b, a notification unit 31c, and a detection unit 31d. Each of these functions is realized by the control unit 31 executing the program stored in the storage unit 34.

演算部31aは、動的情報マップM1に基づいて、動的情報マップM1が表すサービスエリア内に位置する移動体(歩行者7、車両5)に搭載された移動端末(歩行者端末70及び車載装置50)それぞれの交通状況の予測を行い、予測交通状況の評価値を求める機能を有している。演算部31aは、動的情報マップM1から得られる情報が登録された移動体データベース34a(後に説明する)を参照し、予測交通状況の評価値を求める。 Based on the dynamic information map M1, the calculation unit 31a is a mobile terminal (pedestrian terminal 70 and an in-vehicle vehicle) mounted on a moving body (pedestrian 7, vehicle 5) located in the service area represented by the dynamic information map M1. Device 50) It has a function of predicting each traffic condition and obtaining an evaluation value of the predicted traffic condition. The calculation unit 31a refers to the mobile database 34a (described later) in which the information obtained from the dynamic information map M1 is registered, and obtains an evaluation value of the predicted traffic condition.

判定部31bは、移動端末(歩行者端末70及び車載装置50)へ、各移動端末それぞれの予測交通状況に関する情報を通知するか否かを、前記評価値に基づいて判定する機能を有している。
通知部31cは、判定部31bの判定結果に基づいて移動端末へ予測交通状況に関する情報を通知する機能を有している。
また、検出部31dは、動的情報マップM1の動的情報に位置情報が含まれている複数の移動体(歩行者7、車両5)を検出し、各移動体の状況を示す移動体情報を生成する機能を有している。
The determination unit 31b has a function of determining whether or not to notify the mobile terminals (pedestrian terminal 70 and the in-vehicle device 50) of information on the predicted traffic situation of each mobile terminal based on the evaluation value. There is.
The notification unit 31c has a function of notifying the mobile terminal of information on the predicted traffic situation based on the determination result of the determination unit 31b.
Further, the detection unit 31d detects a plurality of moving objects (pedestrians 7 and vehicles 5) whose position information is included in the dynamic information of the dynamic information map M1, and the moving object information indicating the status of each moving object. Has the function of generating.

また、記憶部34には、上述の動的情報マップM1の他、移動体データベース34a及び評価値データベース34bが記憶されている。
図9は、移動体データベース34aの一例を示す図である。
図9に示すように、移動体データベース34aには、検出部31dが生成する移動体情報が登録されている。
移動体データベース34aは、検出部31dによって管理、更新される。
検出部31dは、動的情報マップM1を参照し、動的情報に新たな移動体(歩行者7、車両5)の位置情報が登録されると、その移動体に移動体IDを付与し、移動体IDに対応する移動体情報を生成して移動体データベース34aに登録する。このように、検出部31dは、動的情報マップM1に位置情報が登録されている移動体を検出するとともに、移動体それぞれに移動体IDを付与し、移動体情報を生成する。
In addition to the above-mentioned dynamic information map M1, the storage unit 34 stores the mobile database 34a and the evaluation value database 34b.
FIG. 9 is a diagram showing an example of the mobile database 34a.
As shown in FIG. 9, the mobile body information generated by the detection unit 31d is registered in the mobile body database 34a.
The mobile database 34a is managed and updated by the detection unit 31d.
The detection unit 31d refers to the dynamic information map M1, and when the position information of a new moving body (pedestrian 7, vehicle 5) is registered in the dynamic information, the detection unit 31d assigns the moving body ID to the moving body. The mobile information corresponding to the mobile ID is generated and registered in the mobile database 34a. In this way, the detection unit 31d detects the moving body whose position information is registered in the dynamic information map M1 and assigns the moving body ID to each moving body to generate the moving body information.

移動体情報には、通信機能の有無に関する情報、車両ID(携帯ID)、移動体の属性情報、位置情報、移動方向を示す方位情報、及び移動速度を示す速度情報といった情報が含まれる。なお、属性情報とは、移動体の種別を示す情報であり、例えば、移動体が車両であるか又は歩行者であるかを示す情報である。また属性情報は、移動体が歩行者の場合、大人か子供かを示す情報、及び体の向きを示す情報を含む。さらに、属性情報は、その歩行者が松葉杖や車椅子の利用者か否かを示す情報、服の色や種類等の外観を示す情報、歩きスマホであるか否かを示す情報等を含んでいてもよい。 The mobile body information includes information regarding the presence / absence of a communication function, a vehicle ID (mobile ID), attribute information of the mobile body, position information, directional information indicating a moving direction, and speed information indicating a moving speed. The attribute information is information indicating the type of the moving body, for example, information indicating whether the moving body is a vehicle or a pedestrian. Further, the attribute information includes information indicating whether the moving body is an adult or a child when the moving body is a pedestrian, and information indicating the orientation of the body. Further, the attribute information includes information indicating whether or not the pedestrian is a crutch or a wheelchair user, information indicating the appearance such as the color and type of clothes, and information indicating whether or not the pedestrian is a walking smartphone. May be good.

移動体データベース34aには、移動体ID、通信機能の有無に関する情報、車両ID(携帯ID)、移動体の属性情報、位置情報、方位情報、及び速度情報それぞれを登録するための欄が設けられている。 The mobile database 34a is provided with columns for registering each of the mobile ID, information regarding the presence / absence of a communication function, vehicle ID (mobile ID), mobile attribute information, position information, orientation information, and speed information. ing.

検出部31dは、動的情報マップM1を参照し、移動体それぞれの移動体情報を生成する。
検出部31dは、移動体情報のうち、動的情報マップM1に含まれている通信機能の有無に関する情報、車両ID(携帯ID)、及び位置情報については、移動体データベース34aに含まれる情報をそのまま取得する。
属性情報について、検出部31dは、動的情報マップM1に含まれる、カメラ等によって撮像された移動体の画像データを参照し、移動体それぞれの属性を判定しその判定に基づいて属性情報を生成する。
方位情報及び速度情報について、検出部31dは、動的情報マップM1に含まれる移動体それぞれの位置情報の経時変化に基づいて算出する。
The detection unit 31d refers to the dynamic information map M1 and generates moving body information for each moving body.
Among the mobile information, the detection unit 31d uses the information included in the mobile database 34a for the information regarding the presence / absence of the communication function included in the dynamic information map M1, the vehicle ID (mobile ID), and the position information. Get it as it is.
Regarding the attribute information, the detection unit 31d refers to the image data of the moving body captured by the camera or the like included in the dynamic information map M1, determines the attributes of each moving body, and generates the attribute information based on the determination. To do.
The detection unit 31d calculates the directional information and the velocity information based on the time-dependent change of the position information of each of the moving objects included in the dynamic information map M1.

検出部31dは、移動体それぞれの移動体情報の生成と、移動体情報の移動体データベース34aへの登録を繰り返し実行し、移動体データベース34aを随時更新する。これにより、移動体データベース34aに登録されている移動体情報は、最新の情報に維持される。 The detection unit 31d repeatedly generates mobile information for each mobile and registers the mobile information in the mobile database 34a, and updates the mobile database 34a at any time. As a result, the mobile information registered in the mobile database 34a is maintained at the latest information.

また、図8中の評価値データベース34bは、演算部31aが求める予測交通状況の評価値を登録するためのデータベースである。評価値データベース34bについては後に説明する。 Further, the evaluation value database 34b in FIG. 8 is a database for registering the evaluation value of the predicted traffic condition obtained by the calculation unit 31a. The evaluation value database 34b will be described later.

〔評価値の演算処理〕
図10は、演算部31aによる予測交通状況の評価値の演算処理の一例を示すフローチャートである。
図10に示すように、まず、演算部31aは、移動体データベース34aを読み込み(ステップS51)、通信機能を有する移動体を評価対象として特定する(ステップS52)。予測交通状況に関する情報は、歩行者端末70や車載装置50を有している移動体に提供可能である。よって、演算部31aは、歩行者端末70や車載装置50を有している移動体を、評価値を求める評価対象として特定する。
つまり、評価対象とは、演算部31aにより評価値が求められる移動端末を指す。
なお、以下の説明において、評価対象とは、移動体に携帯又は搭載されている歩行者端末70又は車載装置50の他、評価対象である歩行者端末70や車載装置50を有している移動体(対象移動体)を指すことがある。
[Calculation processing of evaluation value]
FIG. 10 is a flowchart showing an example of calculation processing of the evaluation value of the predicted traffic condition by the calculation unit 31a.
As shown in FIG. 10, first, the calculation unit 31a reads the mobile database 34a (step S51) and identifies the mobile having the communication function as an evaluation target (step S52). Information on the predicted traffic situation can be provided to a mobile body having a pedestrian terminal 70 or an in-vehicle device 50. Therefore, the calculation unit 31a specifies the moving body having the pedestrian terminal 70 and the in-vehicle device 50 as the evaluation target for obtaining the evaluation value.
That is, the evaluation target refers to a mobile terminal whose evaluation value is obtained by the calculation unit 31a.
In the following description, the evaluation target is a movement having a pedestrian terminal 70 or an in-vehicle device 50 to be evaluated, in addition to the pedestrian terminal 70 or the in-vehicle device 50 carried or mounted on the moving body. It may refer to the body (target mobile body).

次いで、演算部31aは、評価値演算処理を行う(ステップS53)。
演算部31aは、評価値演算処理において、特定した評価対象それぞれに対して順次処理を実行し、評価対象の全てに対して処理するまで処理を繰り返す。
演算部31aは、評価値演算処理において、まず評価対象の属性が車両か否かを判定する(ステップS54)。
Next, the calculation unit 31a performs the evaluation value calculation process (step S53).
In the evaluation value calculation process, the calculation unit 31a sequentially executes the processing for each of the specified evaluation targets, and repeats the processing until all the evaluation targets are processed.
In the evaluation value calculation process, the calculation unit 31a first determines whether or not the attribute to be evaluated is a vehicle (step S54).

評価対象の属性が車両であると判定する場合(ステップS54)、演算部31aは、ステップS55へ進み、車両用演算処理を行う。演算部31aは、車両用演算処理において評価対象の評価値を求める(ステップS55)。 When it is determined that the attribute to be evaluated is a vehicle (step S54), the calculation unit 31a proceeds to step S55 and performs a vehicle calculation process. The calculation unit 31a obtains an evaluation value to be evaluated in the vehicle calculation process (step S55).

図11は、図10中ステップS55の車両用演算処理の一例を示すフローチャートである。
図11に示すように、演算部31aは、評価対象以外の移動体(他の移動体)を特定し(ステップS61)、評価対象(対象移動体)と、評価対象以外の移動体との衝突予測時間を、評価対象以外の移動体それぞれについて算出する(ステップS62)。
FIG. 11 is a flowchart showing an example of the vehicle calculation process in step S55 in FIG.
As shown in FIG. 11, the calculation unit 31a identifies a moving body (another moving body) other than the evaluation target (step S61), and the evaluation target (target moving body) collides with the moving body other than the evaluation target. The estimated time is calculated for each of the moving objects other than the evaluation target (step S62).

演算部31aは、移動体データベース34aを参照し、評価対象、及び評価対象以外の移動体それぞれの位置情報、方位情報、及び速度情報から、評価対象と、評価対象以外の移動体とが衝突するとした場合の衝突予測時間を求める。
演算部31aは、位置情報、及び方位情報から衝突の可能性がない場合、衝突予測時間を極端に大きい所定値(例えば、5分)に設定する。また、演算部31aは、求めた衝突予測時間が前記所定値以上となる場合も、衝突予測時間を前記所定値に設定する。
The calculation unit 31a refers to the moving object database 34a, and when the evaluation target collides with the moving object other than the evaluation target based on the position information, the orientation information, and the speed information of the evaluation target and the moving object other than the evaluation target, respectively. The estimated collision time is calculated.
When there is no possibility of collision from the position information and the direction information, the calculation unit 31a sets the collision prediction time to an extremely large predetermined value (for example, 5 minutes). Further, the calculation unit 31a sets the collision prediction time to the predetermined value even when the obtained collision prediction time is equal to or longer than the predetermined value.

このように、演算部31aは、動的情報マップM1に基づいて、評価対象と評価対象以外の移動体との衝突を予測し、衝突予測の予測結果(予測交通状況)として衝突予測時間を求める。 In this way, the calculation unit 31a predicts the collision between the evaluation target and the moving object other than the evaluation target based on the dynamic information map M1, and obtains the collision prediction time as the prediction result (predicted traffic condition) of the collision prediction. ..

演算部31aは、評価対象以外の移動体それぞれについて算出した衝突予測時間のうち、最も短い衝突予測時間となる移動体を衝突予測対象として特定する(ステップS63)。
ここで、衝突予測時間が最も短い移動体が評価対象に対して最も衝突する可能性が高いと判定することができる。このため、演算部31aは、最も短い衝突予測時間の移動体を衝突予測対象として特定する。
The calculation unit 31a specifies the moving body having the shortest collision prediction time among the collision prediction times calculated for each of the moving bodies other than the evaluation target as the collision prediction target (step S63).
Here, it can be determined that the moving object having the shortest collision prediction time is most likely to collide with the evaluation target. Therefore, the calculation unit 31a specifies the moving body having the shortest collision prediction time as the collision prediction target.

次いで、演算部31aは、評価対象と衝突予測対象との間の衝突予測時間に基づいて、予測結果(衝突予測結果)の評価値を求める(ステップS64)。
演算部31aは、衝突予測時間に対して、下記に示すルールに従って予測結果の評価値を求める。例えば、以下のような設定になるが、これに限定されるものではない。
衝突予測時間が10秒以上: 評価値=0
衝突予測時間が10秒未満: 評価値=20
衝突予測時間が 5秒未満: 評価値=100
衝突予測時間が 3秒未満: 評価値=200
衝突予測時間が 1秒未満: 評価値=500
この評価値は、値が大きいほど、評価対象の安全性を阻害する要因が高くなるように設定される。つまり、評価値は、評価対象それぞれの安全度を評価するための値である。
なお、演算部31aは、衝突予測対象以外の移動体に対する評価値として「0」を設定する。
Next, the calculation unit 31a obtains an evaluation value of the prediction result (collision prediction result) based on the collision prediction time between the evaluation target and the collision prediction target (step S64).
The calculation unit 31a obtains the evaluation value of the prediction result with respect to the collision prediction time according to the rules shown below. For example, the settings are as follows, but the settings are not limited to the following.
Collision prediction time is 10 seconds or more: Evaluation value = 0
Predicted collision time is less than 10 seconds: Evaluation value = 20
Collision prediction time less than 5 seconds: Evaluation value = 100
Collision prediction time less than 3 seconds: Evaluation value = 200
Collision prediction time less than 1 second: Evaluation value = 500
This evaluation value is set so that the larger the value, the higher the factor that impedes the safety of the evaluation target. That is, the evaluation value is a value for evaluating the safety level of each evaluation target.
The calculation unit 31a sets "0" as an evaluation value for a moving body other than the collision prediction target.

以上のように、演算部31aは、評価対象と、評価対象以外の移動体との間の衝突予測の予測結果である衝突予測時間に基づいて移動体ごとの評価値を求める。
これにより、評価対象と、評価対象以外の移動体との間の衝突予測の評価値を得ることができる。
As described above, the calculation unit 31a obtains the evaluation value for each moving object based on the collision prediction time, which is the prediction result of the collision prediction between the evaluation target and the moving object other than the evaluation target.
As a result, it is possible to obtain the evaluation value of the collision prediction between the evaluation target and the moving object other than the evaluation target.

より詳細には、演算部31aは、評価対象以外の移動体のうち、評価対象に対して衝突すると予測される移動体(衝突予測対象)を、衝突予測の予測結果である衝突予測時間に基づいて特定し、衝突予測対象に関する衝突予測時間に基づいて評価値を求める。
これにより、衝突すると予測される評価対象の衝突予測に関する評価値を得ることができる。
More specifically, the calculation unit 31a determines the moving body (collision prediction target) that is predicted to collide with the evaluation target among the moving bodies other than the evaluation target based on the collision prediction time which is the prediction result of the collision prediction. And obtain the evaluation value based on the collision prediction time for the collision prediction target.
As a result, it is possible to obtain an evaluation value related to the collision prediction of the evaluation target that is predicted to collide.

次いで、演算部31aは、ステップS65に進み、評価対象と衝突予測対象との間に死角を生じさせる死角要因が有るか否かを判定する(ステップS65)。
評価対象と衝突予測対象との間の死角要因の有無は、演算部31aが動的情報マップM1を参照することで判定される。演算部31aは、動的情報マップM1を参照し、評価対象と衝突予測対象との間に両者の見通しを遮る建物や、他の移動体等の有無を判定する。評価対象と衝突予測対象との間にこのような建物や他の移動体等が存在する場合、演算部31aは、評価対象と衝突予測対象との間に死角要因が有ると判定する。一方、評価対象と衝突予測対象との間に見通しを遮るものが無ければ、演算部31aは、死角要因がないと判定する。
Next, the calculation unit 31a proceeds to step S65 and determines whether or not there is a blind spot factor that causes a blind spot between the evaluation target and the collision prediction target (step S65).
The presence or absence of a blind spot factor between the evaluation target and the collision prediction target is determined by the calculation unit 31a referring to the dynamic information map M1. The calculation unit 31a refers to the dynamic information map M1 and determines the presence or absence of a building, another moving body, or the like that blocks the line of sight between the evaluation target and the collision prediction target. When such a building or other moving object exists between the evaluation target and the collision prediction target, the calculation unit 31a determines that there is a blind spot factor between the evaluation target and the collision prediction target. On the other hand, if there is nothing blocking the line of sight between the evaluation target and the collision prediction target, the calculation unit 31a determines that there is no blind spot factor.

ステップS65において、評価対象と衝突予測対象との間に死角要因が有ると判定する場合、演算部31aは、ステップS64において求めた評価値に加算を行い(ステップS66)、ステップS67へ進む。
一方、評価対象と衝突予測対象との間に死角要因が無いと判定する場合(ステップS65)、演算部31aは、評価値に対する加算を行わずにステップS67へ進む。
When it is determined in step S65 that there is a blind spot factor between the evaluation target and the collision prediction target, the calculation unit 31a adds to the evaluation value obtained in step S64 (step S66), and proceeds to step S67.
On the other hand, when it is determined that there is no blind spot factor between the evaluation target and the collision prediction target (step S65), the calculation unit 31a proceeds to step S67 without adding to the evaluation value.

評価値は、上述のように、値が大きいほど、評価対象の安全性を阻害する要因が高くなるように設定される。
評価対象と衝突予測対象との間に死角要因が有る場合、評価対象においては、安全性がより阻害される。よって、死角要因が有ると判定する場合には、演算部31aは評価値に加算を行う。
なおステップS66において評価値に加算される加算値は、例えば「100」である。この加算値は、一例であってこれに限定されるものではない。以下に示す加算値も同様である。
As described above, the evaluation value is set so that the larger the value, the higher the factor that hinders the safety of the evaluation target.
When there is a blind spot factor between the evaluation target and the collision prediction target, the safety of the evaluation target is further impaired. Therefore, when it is determined that there is a blind spot factor, the calculation unit 31a adds to the evaluation value.
The added value added to the evaluation value in step S66 is, for example, "100". This added value is an example and is not limited to this. The same applies to the added values shown below.

このように、演算部31aは、評価対象と、衝突予測対象との間に死角を生じさせる死角要因の有無を判定し、死角要因の有無の判定結果を評価値に加味する。
この場合、死角要因の有無を、評価値に反映でき、後述する評価対象への情報提供の実行判定に反映させることができる。
In this way, the calculation unit 31a determines the presence or absence of a blind spot factor that causes a blind spot between the evaluation target and the collision prediction target, and adds the determination result of the presence or absence of the blind spot factor to the evaluation value.
In this case, the presence or absence of the blind spot factor can be reflected in the evaluation value, and can be reflected in the execution determination of providing information to the evaluation target described later.

次に、演算部31aは、ステップS67において、衝突予測対象が歩行者か否かを判定する(ステップS67)。
衝突予測対象(の移動体)が歩行者7である場合、演算部31aは、ステップS68へ進み、衝突予測対象である歩行者7の状況判定を行い、処理を終える。
Next, in step S67, the calculation unit 31a determines whether or not the collision prediction target is a pedestrian (step S67).
When the collision prediction target (moving body) is a pedestrian 7, the calculation unit 31a proceeds to step S68, determines the situation of the pedestrian 7 which is the collision prediction target, and ends the process.

一方、衝突予測対象(の移動体)が歩行者7でない場合、衝突予測対象は車両5であるので、演算部31aは、歩行者7の状況判定を行うことなく車両用演算処理を終える。 On the other hand, when the collision prediction target (moving body) is not the pedestrian 7, the collision prediction target is the vehicle 5, so the calculation unit 31a finishes the calculation process for the vehicle without determining the situation of the pedestrian 7.

図12は、図11中の歩行者7の状況判定処理の一例を示すフローチャートである。
図12に示すように、演算部31aは、衝突予測対象の歩行者7が横断歩道又は歩道を歩行していないか否かを判定する(ステップS71)。
衝突予測対象の歩行者7が横断歩道又は歩道を歩行していないか否かの判定は、演算部31aが動的情報マップM1を参照することで判定される。演算部31aは、動的情報マップM1の静的情報に含まれる横断歩道や歩道の位置情報と、歩行者7の位置情報とを比較することで、歩行者7が横断歩道又は歩道を歩行していないか否かを判定することができる。
FIG. 12 is a flowchart showing an example of the situation determination process of the pedestrian 7 in FIG.
As shown in FIG. 12, the calculation unit 31a determines whether or not the pedestrian 7 to be predicted to collide is walking on a pedestrian crossing or a sidewalk (step S71).
Whether or not the pedestrian 7 to be predicted to collide is walking on a pedestrian crossing or a sidewalk is determined by the calculation unit 31a referring to the dynamic information map M1. The calculation unit 31a compares the position information of the pedestrian crossing or the sidewalk included in the static information of the dynamic information map M1 with the position information of the pedestrian 7, so that the pedestrian 7 walks on the pedestrian crossing or the sidewalk. It can be determined whether or not it is not.

ステップS71において、衝突予測対象の歩行者7が横断歩道又は歩道を歩行していないと判定する場合、演算部31aは、評価値に加算を行い(ステップS72)、ステップS73へ進む。
一方、衝突予測対象の歩行者7が横断歩道又は歩道を歩行していると判定する場合(ステップS71)、演算部31aは、評価値に対する加算を行わずにステップS73へ進む。
In step S71, when it is determined that the pedestrian 7 to be predicted to collide is not walking on the pedestrian crossing or the sidewalk, the calculation unit 31a adds to the evaluation value (step S72) and proceeds to step S73.
On the other hand, when it is determined that the pedestrian 7 to be predicted to collide is walking on the pedestrian crossing or the sidewalk (step S71), the calculation unit 31a proceeds to step S73 without adding to the evaluation value.

衝突予測対象の歩行者7が横断歩道又は歩道を歩行していない場合、評価対象においては、安全性がより阻害される。よって、衝突予測対象の歩行者7が横断歩道又は歩道を歩行していないと判定する場合には、演算部31aは評価値に加算を行う。
なおステップS72において評価値に加算される加算値は、例えば「100」である。
When the pedestrian 7 to be predicted to collide is not walking on a pedestrian crossing or a sidewalk, the safety of the evaluation target is further impaired. Therefore, when it is determined that the pedestrian 7 to be predicted to collide is not walking on the pedestrian crossing or the sidewalk, the calculation unit 31a adds to the evaluation value.
The added value added to the evaluation value in step S72 is, for example, "100".

次に、演算部31aは、衝突予測対象の歩行者7の歩行速度が所定値よりも遅いか否かを判定する(ステップS73)。
衝突予測対象の歩行者7の歩行速度が所定値よりも遅いか否かの判定は、移動体データベース34aを参照することで判定することができる。
なお、歩行速度と比較される所定値は、例えば、一般的な歩行者の速度として3.6km毎時に設定される。
Next, the calculation unit 31a determines whether or not the walking speed of the pedestrian 7 to be predicted to collide is slower than a predetermined value (step S73).
Whether or not the walking speed of the pedestrian 7 to be predicted to collide is slower than a predetermined value can be determined by referring to the mobile database 34a.
The predetermined value to be compared with the walking speed is set, for example, as a general pedestrian speed of 3.6 km / h.

ステップS73において、衝突予測対象の歩行者7の歩行速度が所定値よりも遅いと判定する場合、演算部31aは、評価値に加算を行い(ステップS74)、ステップS75へ進む。
一方、衝突予測対象の歩行者7の歩行速度が所定値よりも遅くないと判定する場合(ステップS73)、演算部31aは、評価値に対する加算を行わずにステップS75へ進む。
When it is determined in step S73 that the walking speed of the pedestrian 7 to be predicted to collide is slower than a predetermined value, the calculation unit 31a adds to the evaluation value (step S74) and proceeds to step S75.
On the other hand, when it is determined that the walking speed of the pedestrian 7 to be predicted to collide is not slower than the predetermined value (step S73), the calculation unit 31a proceeds to step S75 without adding to the evaluation value.

例えば、衝突予測対象の歩行者7が横断歩道を渡っている場合において、その歩行者7の歩行速度が所定値よりも遅い場合、青信号の間に歩行者7が横断歩道を渡り切れない可能性があることを考慮すれば、評価対象においては、安全性の阻害要因となる。よって、歩行者7の歩行速度が所定値よりも遅いと判定する場合には、演算部31aは評価値に加算を行う。
なお、ステップS74において評価値に加算される加算値は、例えば「100」である。
For example, when the pedestrian 7 to be predicted to collide is crossing the pedestrian crossing, if the walking speed of the pedestrian 7 is slower than a predetermined value, the pedestrian 7 may not be able to cross the pedestrian crossing during the green light. Considering that there is, it becomes an obstacle to safety in the evaluation target. Therefore, when it is determined that the walking speed of the pedestrian 7 is slower than the predetermined value, the calculation unit 31a adds to the evaluation value.
The added value added to the evaluation value in step S74 is, for example, "100".

次に、演算部31aは、衝突予測対象の歩行者7の属性が子供か否かを判定する(ステップS75)。
衝突予測対象の歩行者7の属性が子供か否かの判定は、移動体データベース34aを参照することで判定することができる。
Next, the calculation unit 31a determines whether or not the attribute of the pedestrian 7 to be predicted to collide is a child (step S75).
Whether or not the attribute of the pedestrian 7 to be predicted to collide is a child can be determined by referring to the mobile database 34a.

ステップS75において、衝突予測対象の歩行者7の属性が子供であると判定する場合、演算部31aは、評価値に加算を行い(ステップS76)、ステップS77へ進む。
一方、衝突予測対象の歩行者7の属性が子供でないと判定する場合(ステップS75)、演算部31aは、評価値に対する加算を行わずにステップS77へ進む。
In step S75, when it is determined that the attribute of the pedestrian 7 to be predicted to collide is a child, the calculation unit 31a adds to the evaluation value (step S76) and proceeds to step S77.
On the other hand, when it is determined that the attribute of the pedestrian 7 to be predicted to collide is not a child (step S75), the calculation unit 31a proceeds to step S77 without adding to the evaluation value.

衝突予測対象の歩行者7が子供である場合、評価対象においては、安全性の阻害要因となる。よって、衝突予測対象の歩行者7の属性が子供と判定する場合には、演算部31aは評価値に加算を行う。
なおステップS76において評価値に加算される加算値は、例えば「100」である。
When the pedestrian 7 to be predicted for collision is a child, it becomes an obstacle to safety in the evaluation target. Therefore, when the attribute of the pedestrian 7 to be predicted to collide is determined to be a child, the calculation unit 31a adds to the evaluation value.
The added value added to the evaluation value in step S76 is, for example, "100".

次に、演算部31aは、衝突予測対象の歩行者7が蛇行しているか否かを判定する(ステップS77)。
衝突予測対象の歩行者7が蛇行しているか否かの判定は、移動体データベース34a、又は動的情報マップM1に含まれる移動体の位置情報の経時変化に基づいて判定することができる。
Next, the calculation unit 31a determines whether or not the pedestrian 7 to be predicted to collide is meandering (step S77).
Whether or not the pedestrian 7 to be predicted to collide is meandering can be determined based on the time-dependent change of the position information of the moving body included in the moving body database 34a or the dynamic information map M1.

ステップS77において、衝突予測対象の歩行者7が蛇行していると判定する場合、演算部31aは、評価値に加算を行い(ステップS78)、ステップS79へ進む。
一方、衝突予測対象の歩行者7が蛇行していないと判定する場合(ステップS77)、演算部31aは、評価値に対する加算を行わずにステップS79へ進む。
When it is determined in step S77 that the pedestrian 7 to be predicted to collide is meandering, the calculation unit 31a adds to the evaluation value (step S78) and proceeds to step S79.
On the other hand, when it is determined that the pedestrian 7 to be predicted to collide is not meandering (step S77), the calculation unit 31a proceeds to step S79 without adding to the evaluation value.

衝突予測対象の歩行者7が蛇行している場合、評価対象においては、安全性の阻害要因となる。よって、衝突予測対象の歩行者7が蛇行していると判定する場合には、演算部31aは評価値に加算を行う。
なおステップS78において評価値に加算される加算値は、例えば「100」である。
When the pedestrian 7 to be predicted to collide is meandering, it becomes an obstacle to safety in the evaluation target. Therefore, when it is determined that the pedestrian 7 to be predicted to collide is meandering, the calculation unit 31a adds to the evaluation value.
The added value added to the evaluation value in step S78 is, for example, "100".

次に、演算部31aは、衝突予測対象の歩行者7が信号無視をしているか否かを判定する(ステップS79)。
衝突予測対象の歩行者7が信号無視をしているか否かの判定は、動的情報マップM1の動的情報に含まれる信号情報及び移動体の位置情報に基づいて判定することができる。
Next, the calculation unit 31a determines whether or not the pedestrian 7 to be predicted to collide is ignoring the signal (step S79).
Whether or not the pedestrian 7 to be predicted to collide is ignoring the signal can be determined based on the signal information included in the dynamic information of the dynamic information map M1 and the position information of the moving body.

ステップS79において、衝突予測対象の歩行者7が信号無視をしていると判定する場合、演算部31aは、評価値に加算を行い(ステップS80)、車両用演算処理(図11)を終える。
一方、衝突予測対象の歩行者7が信号無視をしていないと判定する場合(ステップS79)、演算部31aは、評価値に対する加算を行わずに、車両用演算処理(図11)を終える。
When it is determined in step S79 that the pedestrian 7 to be predicted to collide is ignoring the signal, the calculation unit 31a adds to the evaluation value (step S80) and ends the vehicle calculation process (FIG. 11).
On the other hand, when it is determined that the pedestrian 7 to be predicted to collide is not ignoring the signal (step S79), the calculation unit 31a ends the vehicle calculation process (FIG. 11) without adding to the evaluation value.

衝突予測対象の歩行者7が信号無視をしている場合、評価対象においては、安全性の阻害要因となる。よって、衝突予測対象の歩行者7が信号無視をしていると判定する場合には、演算部31aは評価値に加算を行う。
なおステップS79において評価値に加算される加算値は、例えば「100」である。
When the pedestrian 7 to be predicted to collide ignores the signal, it becomes an obstacle to safety in the evaluation target. Therefore, when it is determined that the pedestrian 7 to be predicted to collide is ignoring the signal, the calculation unit 31a adds to the evaluation value.
The added value added to the evaluation value in step S79 is, for example, "100".

このように、演算部31aは、状況判定処理において、歩行者7に関する状況を取得し、取得した歩行者7の状況に応じた調整値としての加算値を評価値に加味する。 In this way, the calculation unit 31a acquires the situation regarding the pedestrian 7 in the situation determination process, and adds the added value as the adjustment value according to the acquired situation of the pedestrian 7 to the evaluation value.

以上のように、演算部31aは、車両用演算処理(図10中、ステップS55)を行うことで、評価対象の評価値を求める。 As described above, the calculation unit 31a obtains the evaluation value of the evaluation target by performing the vehicle calculation process (step S55 in FIG. 10).

一方、図10中のステップS54において、評価対象の属性が車両でないと判定する場合(ステップS54)、演算部31aは、ステップS56へ進み、歩行者用演算処理を行う。演算部31aは、歩行者用演算処理において評価対象の評価値を求める(ステップS56)。 On the other hand, in step S54 in FIG. 10, when it is determined that the attribute to be evaluated is not a vehicle (step S54), the calculation unit 31a proceeds to step S56 and performs a pedestrian calculation process. The calculation unit 31a obtains an evaluation value to be evaluated in the pedestrian calculation process (step S56).

図13は、図10中の歩行者用演算処理の一例を示すフローチャートである。
図13中、ステップ61からステップS66までは、評価対象が車両であるか歩行者であるかの相違だけで、図11と同様の処理である。よって、ステップ61からステップS66については説明を省略する。
FIG. 13 is a flowchart showing an example of the pedestrian arithmetic processing in FIG.
In FIG. 13, steps 61 to S66 are the same processes as in FIG. 11 except for the difference in whether the evaluation target is a vehicle or a pedestrian. Therefore, the description of steps 61 to S66 will be omitted.

図13中、ステップS65又はステップS66の処理を終えると、演算部31aは、ステップS82に進む。
演算部31aは、ステップ82において、衝突予測対象が車両か否かを判定する(ステップS82)。
衝突予測対象(の移動体)が車両であると判定する場合、演算部31aは、ステップS83へ進み、評価対象である歩行者7の状況判定を行い、歩行者用演算処理を終える。
ここで、評価対象である歩行者7の状況判定処理は、図12と同様である。
When the process of step S65 or step S66 is completed in FIG. 13, the calculation unit 31a proceeds to step S82.
In step 82, the calculation unit 31a determines whether or not the collision prediction target is a vehicle (step S82).
When it is determined that the collision prediction target (moving body) is a vehicle, the calculation unit 31a proceeds to step S83, determines the situation of the pedestrian 7 to be evaluated, and finishes the pedestrian calculation process.
Here, the situation determination process of the pedestrian 7 to be evaluated is the same as in FIG.

一方、衝突予測対象(の移動体)が車両でないと判定する場合、演算部31aは、評価対象の歩行者7の状況判定を行うことなく歩行者用演算処理を終える。
なお、歩行者用演算処理においては、衝突予測時間に応じた評価値に関するルールや、各判定によって評価値に加算される加算値は、歩行者であることを考慮して、車両用演算処理と異なる値に設定される。
On the other hand, when it is determined that the collision prediction target (moving body) is not a vehicle, the calculation unit 31a finishes the pedestrian calculation process without determining the situation of the pedestrian 7 to be evaluated.
In the pedestrian calculation process, the rules regarding the evaluation value according to the collision prediction time and the added value added to the evaluation value by each judgment are the vehicle calculation process in consideration of being a pedestrian. Set to a different value.

なお、演算部31aは、車両用演算処理を示す図11中のステップS67において、衝突予測対象が歩行者か否かを判定し、衝突予測対象(の移動体)が歩行者7である場合のみ、衝突予測対象である歩行者7の状況判定を行う。
また、同様に演算部31aは、歩行者用演算処理を示す図13中のステップS82において、衝突予測対象が車両か否かを判定し、衝突予測対象(の移動体)が車両であると判定する場合のみ、評価対象である歩行者7の状況判定を行う。
In step S67 in FIG. 11 showing the calculation process for a vehicle, the calculation unit 31a determines whether or not the collision prediction target is a pedestrian, and only when the collision prediction target (moving body) is a pedestrian 7. , The situation of the pedestrian 7 which is the collision prediction target is determined.
Similarly, in step S82 in FIG. 13 showing the pedestrian calculation process, the calculation unit 31a determines whether or not the collision prediction target is a vehicle, and determines that the collision prediction target (moving body) is a vehicle. Only when this is done, the situation of the pedestrian 7 to be evaluated is determined.

このように、演算部31aは、評価対象、及び、評価対象に対して衝突すると予測される移動体のいずれか一方が歩行者である場合、その歩行者に関する状況を取得し、取得した歩行者7の状況に応じた加算値を評価値に加味する。
この場合、歩行者特有の状況を、評価値に反映でき、後述する評価対象への情報提供の実行判定に反映させることができる。
In this way, when either the evaluation target or the moving object predicted to collide with the evaluation target is a pedestrian, the calculation unit 31a acquires the situation regarding the pedestrian and the acquired pedestrian. The added value according to the situation of 7 is added to the evaluation value.
In this case, the situation peculiar to the pedestrian can be reflected in the evaluation value, and can be reflected in the execution determination of providing information to the evaluation target described later.

図10に戻って、ステップS55の車両用演算処理、又はステップS56の歩行者用演算処理によって評価対象の評価値を求めると、演算部31aは、ステップS57へ進み、求めた評価値を評価値データベース34bへ登録する(ステップS57)。 Returning to FIG. 10, when the evaluation value of the evaluation target is obtained by the vehicle calculation process of step S55 or the pedestrian calculation process of step S56, the calculation unit 31a proceeds to step S57 and evaluates the obtained evaluation value. Register in the database 34b (step S57).

演算部31aは、図10中のステップS54からステップS57までの処理を、特定した評価対象に対して順次処理し、評価対象の全てを処理するまで処理を繰り返す。
演算部31aは、特定した評価対象の全てについて評価値を求めデータベース34bへ登録すると、再度、ステップS51に戻り、同様の処理を繰り返す。
The calculation unit 31a sequentially processes the processes from step S54 to step S57 in FIG. 10 for the specified evaluation target, and repeats the process until all of the evaluation targets are processed.
When the calculation unit 31a obtains evaluation values for all the specified evaluation targets and registers them in the database 34b, the calculation unit 31a returns to step S51 again and repeats the same processing.

よって、演算部31aは、演算処理を繰り返すことで、特定した評価対象それぞれの評価値の算出及び登録を繰り返し実行し、評価値データベース34bの登録内容を随時更新する。 Therefore, the calculation unit 31a repeatedly executes the calculation and registration of the evaluation value of each of the specified evaluation targets by repeating the calculation process, and updates the registered contents of the evaluation value database 34b at any time.

図14は、評価値データベース34bの一例を示す図である。
図14に示すように、評価値データベース34bには、評価対象の移動体IDと、評価対象以外の移動体の評価値とが対応付けられて登録されている。
FIG. 14 is a diagram showing an example of the evaluation value database 34b.
As shown in FIG. 14, in the evaluation value database 34b, the mobile ID of the evaluation target and the evaluation value of the mobile other than the evaluation target are registered in association with each other.

評価値データベース34bには、評価対象の移動体IDの欄、車両ID(携帯ID)の欄、及び評価対象以外の移動体の評価値の欄が設けられている。
評価対象の移動体IDの欄には、評価対象として特定された移動体の移動体IDが登録されている。
また、車両ID(携帯ID)の欄には、評価対象の移動体が有する移動端末歩行者端末70又は車載装置50の車両ID(携帯ID)が登録されている。
The evaluation value database 34b is provided with a column for the mobile ID of the evaluation target, a column for the vehicle ID (mobile ID), and a column for the evaluation value of the mobile other than the evaluation target.
In the column of the mobile ID of the evaluation target, the mobile ID of the mobile specified as the evaluation target is registered.
Further, in the vehicle ID (mobile ID) column, the vehicle ID (mobile ID) of the mobile terminal pedestrian terminal 70 or the in-vehicle device 50 possessed by the moving body to be evaluated is registered.

評価対象以外の移動体の評価値の欄には、評価対象以外の移動体それぞれの移動体IDの欄が含まれている。これにより、評価対象以外の移動体の評価値の欄には、複数の移動体それぞれの評価値が登録される。
上述したように、衝突予測対象以外の移動体に対する評価値は「0」に設定される。
よって、評価対象以外の移動体の評価値に「0」以外の値が登録されている評価対象以外の移動体は、その評価対象の衝突予測対象であることを示している。
The column of the evaluation value of the moving body other than the evaluation target includes the column of the moving body ID of each moving body other than the evaluation target. As a result, the evaluation value of each of the plurality of moving objects is registered in the evaluation value column of the moving object other than the evaluation target.
As described above, the evaluation value for the moving body other than the collision prediction target is set to "0".
Therefore, it is shown that the moving object other than the evaluation target in which a value other than "0" is registered in the evaluation value of the moving object other than the evaluation target is the collision prediction target of the evaluation target.

例えば、図14中、移動体IDが「1006」である評価対象の評価値において、評価対象以外の移動体の評価値の欄のうち、移動体IDが「1004」に対応する欄には評価値として「500」が登録され、それ以外には「0」が登録されている。このことより、移動体IDが「1006」である評価対象の衝突予測対象として、移動体IDが「1004」の移動体が特定されていることが判る。
このように、評価値データベース34bを参照することで、各評価対象の衝突予測対象を特定することができる。
For example, in FIG. 14, in the evaluation value of the evaluation target whose mobile body ID is "1006", among the columns of the evaluation values of the mobile body other than the evaluation target, the column corresponding to the mobile body ID "1004" is evaluated. "500" is registered as a value, and "0" is registered other than that. From this, it can be seen that the moving object having the moving object ID of "1004" is specified as the collision prediction target of the evaluation target having the moving object ID of "1006".
In this way, by referring to the evaluation value database 34b, the collision prediction target of each evaluation target can be specified.

〔評価値の判定処理〕
図15は、判定部31bによる判定処理の一例を示すフローチャートである。
図15に示すように、判定部31bは、評価値データベース34bを参照し、評価値が予め設定された閾値以上である評価対象があるか否かを判定する(ステップS85)。
ステップS85において、評価値が閾値以上である評価対象がないと判定すると、判定部31bは、さらにステップS85を繰り返す。よって、判定部31bは、評価値が閾値以上である評価対象があると判定するまで、ステップS85を繰り返す。
[Evaluation value judgment processing]
FIG. 15 is a flowchart showing an example of the determination process by the determination unit 31b.
As shown in FIG. 15, the determination unit 31b refers to the evaluation value database 34b and determines whether or not there is an evaluation target whose evaluation value is equal to or higher than a preset threshold value (step S85).
If it is determined in step S85 that there is no evaluation target whose evaluation value is equal to or greater than the threshold value, the determination unit 31b further repeats step S85. Therefore, the determination unit 31b repeats step S85 until it determines that there is an evaluation target whose evaluation value is equal to or greater than the threshold value.

ステップS85において、評価値が閾値以上である評価対象があると判定すると、判定部31bは、ステップS86へ進み、その評価対象へ、衝突予測対象の衝突予測結果に関する情報を通知することを決定し、ステップS85へ戻る。 If it is determined in step S85 that there is an evaluation target whose evaluation value is equal to or higher than the threshold value, the determination unit 31b proceeds to step S86 and determines to notify the evaluation target of information regarding the collision prediction result of the collision prediction target. , Return to step S85.

判定部31bは、各評価対象の評価値を参照し、評価値が閾値以上の評価対象が複数あれば、その複数すべての評価対象へ、衝突予測対象の衝突予測結果に関する情報の通知を決定する。
このように、判定部31bは、評価対象へ、評価対象それぞれの予測結果に関する情報を通知するか否かを、評価値に基づいて評価対象ごとに判定する。
The determination unit 31b refers to the evaluation value of each evaluation target, and if there are a plurality of evaluation targets whose evaluation value is equal to or higher than the threshold value, determines to notify all the plurality of evaluation targets of information regarding the collision prediction result of the collision prediction target. ..
In this way, the determination unit 31b determines whether or not to notify the evaluation target of information regarding the prediction result of each evaluation target for each evaluation target based on the evaluation value.

すなわち、本実施形態では、衝突予測結果に関する情報(予測交通状況に関する情報)を通知するか否かを、評価対象(歩行者端末70や車載装置50又はこれらを有している移動体)それぞれの予測結果の評価値に基づいて評価対象ごとに判定するので、必要な情報を適切に各評価対象へ情報提供することができる。
また、評価対象それぞれの衝突予測の予測結果の評価値を求めるために、複数の移動体に関する動的情報が重畳された動的情報マップM1を用いるので、移動端末が搭載されていない移動体も含めて予測交通状況の評価値を得ることができ、各評価対象において、適切に予測された交通状況を評価値として表すことができる。
このように、上記構成によれば、適切に衝突予測された予測結果に関する情報を適切に各評価対象へ情報提供することができる。
That is, in the present embodiment, whether or not to notify the information regarding the collision prediction result (information regarding the predicted traffic situation) is determined for each of the evaluation targets (pedestrian terminal 70, in-vehicle device 50, or a moving body having these). Since the judgment is made for each evaluation target based on the evaluation value of the prediction result, necessary information can be appropriately provided to each evaluation target.
Further, in order to obtain the evaluation value of the prediction result of the collision prediction of each evaluation target, the dynamic information map M1 in which the dynamic information about a plurality of moving objects is superimposed is used, so that the moving object on which the mobile terminal is not mounted is also used. The evaluation value of the predicted traffic condition can be obtained including the evaluation value, and the appropriately predicted traffic condition can be expressed as the evaluation value in each evaluation target.
As described above, according to the above configuration, it is possible to appropriately provide information on the prediction result of the appropriately predicted collision to each evaluation target.

〔通知処理〕
判定部31bが、評価対象へ衝突予測結果に関する情報の通知を決定すると、通知部31cは、判定部31bが通知を決定した評価対象へ、当該評価対象と衝突予測対象との間の衝突予測結果に関する情報を通知する。
これにより、評価値に基づいて衝突予測の予測結果に関する情報が必要と判定された移動端末のみに情報提供することができる。
なお、通知部31cが評価対象へ通知する衝突予測結果に関する情報としては、衝突予測対象の属性や、衝突予測対象が接近してくる方向、衝突予測時間等が含まれる。
[Notification processing]
When the determination unit 31b decides to notify the evaluation target of the information regarding the collision prediction result, the notification unit 31c notifies the evaluation target for which the judgment unit 31b has decided to notify the collision prediction result between the evaluation target and the collision prediction target. Notify information about.
As a result, it is possible to provide information only to mobile terminals for which it is determined that information on the prediction result of collision prediction is necessary based on the evaluation value.
The information regarding the collision prediction result notified by the notification unit 31c to the evaluation target includes the attributes of the collision prediction target, the direction in which the collision prediction target approaches, the collision prediction time, and the like.

通知部31cによる通知を受け付けた評価対象の移動端末(歩行者端末70及び車載装置50)は、当該移動端末のユーザへ向けて、通知された予測結果に関する情報を出力する。 The mobile terminal (pedestrian terminal 70 and the in-vehicle device 50) to be evaluated that has received the notification by the notification unit 31c outputs the information regarding the notified prediction result to the user of the mobile terminal.

〔シナリオ1について〕
次に、本実施形態の情報提供システムの動作について、道路上で想定されるシナリオに従って説明する。
図16は、シナリオ1に係る交差点周辺の状況を示した図である。
図16において、歩行者7A,7Bは、横断歩道Pを通過した直後の位置に駐車されている車両5Cから降車して横断歩道Pを横断している。また、歩行者7Aは大人であり、歩行者7Bは子供である。
歩行者7A,7Bが横断歩道Pを横断し始めたタイミングにおいて横断歩道Pの信号の灯色は、青色の点滅であった。
[About scenario 1]
Next, the operation of the information providing system of the present embodiment will be described according to a scenario assumed on the road.
FIG. 16 is a diagram showing a situation around an intersection according to scenario 1.
In FIG. 16, the pedestrians 7A and 7B get off from the vehicle 5C parked at the position immediately after passing the pedestrian crossing P and cross the pedestrian crossing P. Pedestrian 7A is an adult and pedestrian 7B is a child.
At the timing when pedestrians 7A and 7B started crossing the pedestrian crossing P, the light color of the signal of the pedestrian crossing P was blinking blue.

一方、歩行者7A,7Bが横断歩道Pを渡り始めたタイミングにおいては、車両5Aが走行する方路の信号の灯色は赤色であるが、横断歩道Pの信号が青色の点滅であるため、横断歩道Pに接近する車両5Aは、もうすぐ青色に変わることを認識している。このため車両5Aは、交差点を停止せずに通過しようと試みているとする。
なお、車両5Aは、車両5Cの存在によって歩行者7A,7Bが目視できないものとする。
さらに、車両5Aの後方には、さらに車両5Bが走行している。
On the other hand, at the timing when pedestrians 7A and 7B start crossing the pedestrian crossing P, the light color of the signal of the direction on which the vehicle 5A travels is red, but the signal of the pedestrian crossing P is blinking blue. The vehicle 5A approaching the pedestrian crossing P recognizes that it will soon turn blue. Therefore, it is assumed that the vehicle 5A is trying to pass through the intersection without stopping.
It is assumed that the pedestrians 7A and 7B cannot see the vehicle 5A due to the presence of the vehicle 5C.
Further, a vehicle 5B is further running behind the vehicle 5A.

なお、車両5A,5B,5C、歩行者7A,7Bは、システムによって移動体として動的情報マップM1及び移動体データベース34aに登録されているものとする。
また、車両5A,5Bは、車載装置50を搭載しており、歩行者7A,7Bは歩行者端末70を携帯しているものとする。
It is assumed that the vehicles 5A, 5B, 5C and the pedestrians 7A, 7B are registered in the dynamic information map M1 and the mobile database 34a as mobiles by the system.
Further, it is assumed that the vehicles 5A and 5B are equipped with the in-vehicle device 50 and the pedestrians 7A and 7B carry the pedestrian terminal 70.

ここで、横断歩道Pの途中で、横断歩道Pの信号の灯色が赤色に変わり、歩行者7A,7Bが、そのまま急いで横断歩道Pを渡っているとする。 Here, it is assumed that the light color of the signal of the pedestrian crossing P changes to red in the middle of the pedestrian crossing P, and the pedestrians 7A and 7B are rushing across the pedestrian crossing P as they are.

このとき、車両5Aと、歩行者7A,7Bとは、横断歩道Pで衝突の可能性がある。よって、エッジサーバ3(の演算部31a)は、車両5Aの衝突予測対象として、歩行者7A,7Bを特定するとともに、歩行者7A,7Bの衝突予測対象として、車両5Aを特定する。また、歩行者7A,7Bは、属性が子供(歩行者7Bのみ)であり、信号無視をしている。さらに、車両5Aと歩行者7A,7Bとの間に死角要因である車両5Cが存在する。 At this time, the vehicle 5A and the pedestrians 7A and 7B may collide with each other at the pedestrian crossing P. Therefore, the edge server 3 (calculation unit 31a) specifies the pedestrians 7A and 7B as the collision prediction target of the vehicle 5A, and specifies the vehicle 5A as the collision prediction target of the pedestrians 7A and 7B. Further, the pedestrians 7A and 7B have the attribute of a child (only the pedestrian 7B) and ignore the signal. Further, there is a vehicle 5C which is a blind spot factor between the vehicle 5A and the pedestrians 7A and 7B.

このような場合、エッジサーバ3は、車両5Aを評価対象としたときの評価値を求める場合、衝突予測時間の他、歩行者の状況判定も加味する。本シナリオでは、死角要因、歩行者の属性、及び信号無視によって評価値に加算値が加算される。
予測結果を通知するか否かの判定に用いられる前記閾値は、本シナリオのように、安全性を阻害する要因が重なるような場合における評価値よりも小さく設定される。よって、本シナリオのような場合では、車両5Aにおける歩行者7A,7Bの評価値は前記閾値よりも大きい値となる。このため、エッジサーバ3は、車両5Aにおける歩行者7A,7Bの衝突予測結果に関する情報を車両5Aへ通知する。
In such a case, when the edge server 3 obtains the evaluation value when the vehicle 5A is the evaluation target, the pedestrian situation determination is taken into consideration in addition to the collision prediction time. In this scenario, the added value is added to the evaluation value due to the blind spot factor, the pedestrian attribute, and the signal neglect.
The threshold value used for determining whether or not to notify the prediction result is set to be smaller than the evaluation value in the case where factors that impede safety overlap as in this scenario. Therefore, in the case of this scenario, the evaluation values of the pedestrians 7A and 7B in the vehicle 5A are larger than the threshold value. Therefore, the edge server 3 notifies the vehicle 5A of information regarding the collision prediction results of the pedestrians 7A and 7B in the vehicle 5A.

また、エッジサーバ3は、歩行者7A,7Bを評価対象としたときの評価値を求める場合においても、衝突予測時間の他、歩行者の状況判定も加味する。よって、歩行者7A,7Bにおける車両5Aの評価値が前記閾値よりも大きい値となり、エッジサーバ3は、歩行者7A,7Bにおける車両5Aの衝突予測結果に関する情報を歩行者7A,7Bへ通知する。 Further, when the edge server 3 obtains the evaluation value when the pedestrians 7A and 7B are evaluated, the collision prediction time and the pedestrian situation determination are also taken into consideration. Therefore, the evaluation value of the vehicle 5A in the pedestrians 7A and 7B becomes a value larger than the above threshold value, and the edge server 3 notifies the pedestrians 7A and 7B of the information regarding the collision prediction result of the vehicle 5A in the pedestrians 7A and 7B. ..

さらに、車両5Bにおいても、車両5Aが横断歩道Pに近づくに従って速度を落とし、両車両が接近すると、エッジサーバ3は、車両5Bの衝突予測対象として車両5Aを特定する。衝突予測の結果、衝突予測時間が短ければ、評価値が大きな値に設定される。この結果、エッジサーバ3は、車両5Bにおける車両5Aの衝突予測結果に関する情報を車両5Bへ通知する。 Further, also in the vehicle 5B, the speed is reduced as the vehicle 5A approaches the pedestrian crossing P, and when both vehicles approach each other, the edge server 3 identifies the vehicle 5A as a collision prediction target of the vehicle 5B. As a result of collision prediction, if the collision prediction time is short, the evaluation value is set to a large value. As a result, the edge server 3 notifies the vehicle 5B of information regarding the collision prediction result of the vehicle 5A in the vehicle 5B.

このように、エッジサーバ3は、必要な情報を適切に各移動端末へ情報提供することができる。
車両5A,5Bの車載装置50、歩行者7A,7Bの歩行者端末70は、エッジサーバ3からの通知に基づいて、衝突予測結果に関する情報を自装置のユーザへ出力する。
In this way, the edge server 3 can appropriately provide necessary information to each mobile terminal.
The in-vehicle device 50 of the vehicles 5A and 5B and the pedestrian terminal 70 of the pedestrians 7A and 7B output information on the collision prediction result to the user of the own device based on the notification from the edge server 3.

図16中、車両5Aの車載装置50の出力画面V1には、自車両前方の横断歩道Pの右側から歩行者が現れることを示す表示D1や、その歩行者の進行方向を示す矢印D2等が表示される。
これにより、エッジサーバ3は、前方の横断歩道Pの右側から歩行者が現れることを事前に車両5Aのユーザに認識させることができる。
なお、ここでは、歩行者7A,7Bを特定することなく表示しているが、例えば、歩行者7の属性が子供である場合と、大人である場合とで表示方法を異なるようにしてもよい。歩行者が子供の場合の方が、より注意が必要だからである。
In FIG. 16, on the output screen V1 of the in-vehicle device 50 of the vehicle 5A, a display D1 indicating that a pedestrian appears from the right side of the pedestrian crossing P in front of the own vehicle, an arrow D2 indicating the traveling direction of the pedestrian, and the like are displayed. Is displayed.
As a result, the edge server 3 can make the user of the vehicle 5A recognize in advance that a pedestrian will appear from the right side of the pedestrian crossing P in front of the vehicle.
Although the pedestrians 7A and 7B are displayed here without being specified, for example, the display method may be different depending on whether the attribute of the pedestrian 7 is a child or an adult. .. This is because more attention is required when the pedestrian is a child.

つまり、本システムでは、衝突予測対象の属性に応じて、衝突予測結果に関する情報の出力態様は、異なるように制御されてもよい。これにより、衝突予測対象の属性の特徴に応じた出力態様でユーザへ向けて情報を出力することができる。 That is, in this system, the output mode of the information regarding the collision prediction result may be controlled differently depending on the attribute of the collision prediction target. As a result, information can be output to the user in an output mode according to the characteristics of the attributes of the collision prediction target.

また、歩行者7A,7Bの歩行者端末70の出力画面V2には、前方の横断歩道Pの左側から車両Aが現れることを示す表示D3や、その車両5Aの進行方向を示す矢印D4等が表示される。
これにより、エッジサーバ3は、前方の横断歩道Pの左側から車両が現れることを事前に歩行者7A,7Bに認識させることができる。
Further, on the output screen V2 of the pedestrian terminal 70 of the pedestrians 7A and 7B, a display D3 indicating that the vehicle A appears from the left side of the pedestrian crossing P in front, an arrow D4 indicating the traveling direction of the vehicle 5A, and the like are displayed. Is displayed.
As a result, the edge server 3 can make the pedestrians 7A and 7B recognize in advance that the vehicle will appear from the left side of the pedestrian crossing P in front of the pedestrian crossing P.

また、車両5Bの車載装置50の出力画面V3には、自車両前方を走行する車両5Aに対する注意を促すことを表す表示D5等が表示される。
これにより、エッジサーバ3は、前方を走行する車両5Aが停止して接近することを事前に車両5Bのユーザに認識させることができる。
Further, on the output screen V3 of the in-vehicle device 50 of the vehicle 5B, a display D5 or the like indicating to call attention to the vehicle 5A traveling in front of the own vehicle is displayed.
As a result, the edge server 3 can make the user of the vehicle 5B recognize in advance that the vehicle 5A traveling in front of the vehicle stops and approaches.

このように、エッジサーバ3は、車両5A,5Bの車載装置50、歩行者7A,7Bの歩行者端末70にユーザへの出力を行わせることで、各移動体同士の衝突を回避させることができる。 In this way, the edge server 3 can avoid collisions between the moving bodies by causing the in-vehicle devices 50 of the vehicles 5A and 5B and the pedestrian terminals 70 of the pedestrians 7A and 7B to output to the user. it can.

なお、歩行者端末70及び車載装置50による衝突予測結果に関する情報の出力は、歩行者端末70及び車載装置50の制御部71及び制御部51が有する出力制御部によって制御される。
また、エッジサーバ3の制御部31が、歩行者端末70及び車載装置50によるユーザへ向けた出力を制御可能な出力制御部を有している場合には、エッジサーバ3の出力制御部が、歩行者端末70及び車載装置50によるユーザへの出力を制御してもよい。
The output of information regarding the collision prediction result by the pedestrian terminal 70 and the in-vehicle device 50 is controlled by the output control units of the control unit 71 and the control unit 51 of the pedestrian terminal 70 and the in-vehicle device 50.
Further, when the control unit 31 of the edge server 3 has an output control unit capable of controlling the output directed to the user by the pedestrian terminal 70 and the in-vehicle device 50, the output control unit of the edge server 3 may be used. The output to the user by the pedestrian terminal 70 and the in-vehicle device 50 may be controlled.

〔シナリオ2について〕
図17は、シナリオ2に係る交差点周辺の状況を示した図である。
図17中、車両5A,5B、歩行者7A,7Bの設定は、シナリオ1と同様である。また、シナリオ2には、シナリオ1の車両5Cがいない。
シナリオ2では、歩行者7A,7Bが横断歩道Pを一般的な歩行速度(3.6km毎時)よりも低い速度で渡っている。
[About scenario 2]
FIG. 17 is a diagram showing a situation around an intersection according to scenario 2.
In FIG. 17, the settings of the vehicles 5A and 5B and the pedestrians 7A and 7B are the same as in the scenario 1. Further, in scenario 2, the vehicle 5C of scenario 1 is not provided.
In scenario 2, pedestrians 7A and 7B are crossing the pedestrian crossing P at a speed lower than the general walking speed (3.6 km / h).

歩行者7A,7Bがゆっくりと横断歩道Pを渡っているため、歩行者7A,7Bが横断歩道Pを横断し始めたタイミングにおいて横断歩道Pの信号の灯色は、青色の点滅であったが、横断歩道Pの途中で、横断歩道Pの信号の灯色が赤色に変わり、歩行者7A,7Bは、そのままの歩行速度でゆっくりと横断歩道Pを渡っているとする。 Since pedestrians 7A and 7B slowly crossed the pedestrian crossing P, the light color of the signal of the pedestrian crossing P was blinking blue at the timing when the pedestrians 7A and 7B started crossing the pedestrian crossing P. , It is assumed that the light color of the signal of the pedestrian crossing P changes to red in the middle of the pedestrian crossing P, and the pedestrians 7A and 7B slowly cross the pedestrian crossing P at the same walking speed.

この場合、シナリオ1のように、車両5Aと歩行者7A,7Bとの間に死角要因はない。
また、歩行者7A,7Bはゆっくりと横断歩道Pを渡っているため、青色の点滅であった横断歩道Pの信号の灯色が、横断歩道Pの途中で赤色に変わり、歩行者7A,7Bがそのままの歩行速度でゆっくりと横断歩道Pを渡っているとする。
ここで、車両5Aと、歩行者7A,7Bとは、横断歩道上で衝突の可能性がある。よって、エッジサーバ3は、車両5Aの衝突予測対象として、歩行者7A,7Bを特定するとともに、歩行者7A,7Bの衝突予測対象として、車両5Aを特定する。
In this case, as in scenario 1, there is no blind spot factor between the vehicle 5A and the pedestrians 7A and 7B.
In addition, since pedestrians 7A and 7B slowly cross the pedestrian crossing P, the light color of the signal of the pedestrian crossing P, which was blinking blue, changes to red in the middle of the pedestrian crossing P, and the pedestrians 7A and 7B Is slowly crossing the pedestrian crossing P at the same walking speed.
Here, the vehicle 5A and the pedestrians 7A and 7B may collide on the pedestrian crossing. Therefore, the edge server 3 specifies the pedestrians 7A and 7B as the collision prediction target of the vehicle 5A, and specifies the vehicle 5A as the collision prediction target of the pedestrians 7A and 7B.

このとき、エッジサーバ3は、車両5Aを評価対象としたときの評価値を求める場合、衝突予測時間から求められる評価値に、歩行者の属性、歩行者の速度、及び信号無視による加算値を加算する。
これにより、車両5Aにおける歩行者7A,7Bの評価値は前記閾値よりも大きい値となり、エッジサーバ3は、車両5Aにおける歩行者7A,7Bの衝突予測結果に関する情報を車両5Aへ通知する。
At this time, when the edge server 3 obtains the evaluation value when the vehicle 5A is the evaluation target, the edge server 3 adds the pedestrian attribute, the pedestrian speed, and the added value by ignoring the signal to the evaluation value obtained from the collision prediction time. to add.
As a result, the evaluation values of the pedestrians 7A and 7B in the vehicle 5A become larger than the threshold value, and the edge server 3 notifies the vehicle 5A of the information regarding the collision prediction result of the pedestrians 7A and 7B in the vehicle 5A.

また、エッジサーバ3は、歩行者7A,7Bを評価対象としたときの評価値を求める場合においても、衝突予測の他、歩行者の状況判定も加味する。よって、歩行者7A,7Bにおける車両5Aの評価値が前記閾値よりも大きい値となり、エッジサーバ3は、歩行者7A,7Bにおける車両5Aの衝突予測の予測結果に関する情報を歩行者7A,7Bへ通知する。 Further, when the edge server 3 obtains the evaluation value when the pedestrians 7A and 7B are evaluated, the pedestrian situation determination is taken into consideration in addition to the collision prediction. Therefore, the evaluation value of the vehicle 5A in the pedestrians 7A and 7B becomes a value larger than the above threshold value, and the edge server 3 transfers the information regarding the prediction result of the collision prediction of the vehicle 5A in the pedestrians 7A and 7B to the pedestrians 7A and 7B. Notice.

さらに、車両5Bにおいても、車両5Aが横断歩道Pに近づくに従って速度を落とし、両車両が接近すると、エッジサーバ3は、車両5Bの衝突予測対象として車両5Aを特定する。衝突予測の結果、衝突予測時間が短ければ、評価値が大きな値に設定される。この結果、エッジサーバ3は、車両5Bにおける車両5Aの衝突予測結果に関する情報を車両5Bへ通知する。 Further, also in the vehicle 5B, the speed is reduced as the vehicle 5A approaches the pedestrian crossing P, and when both vehicles approach each other, the edge server 3 identifies the vehicle 5A as a collision prediction target of the vehicle 5B. As a result of collision prediction, if the collision prediction time is short, the evaluation value is set to a large value. As a result, the edge server 3 notifies the vehicle 5B of information regarding the collision prediction result of the vehicle 5A in the vehicle 5B.

以上によって、車両5A,5Bの車載装置50、歩行者7A,7Bの歩行者端末70は、エッジサーバ3からの通知に基づいて、衝突予測結果に関する情報を自装置のユーザへ出力する。
これによって、エッジサーバ3は、前方の横断歩道Pの右側から歩行者が現れることを事前に車両5Aのユーザに認識させることができる。
また、エッジサーバ3は、前方の横断歩道Pの左側から車両が現れることを事前に歩行者7A,7Bに認識させることができる。
As described above, the in-vehicle device 50 of the vehicles 5A and 5B and the pedestrian terminal 70 of the pedestrians 7A and 7B output information on the collision prediction result to the user of the own device based on the notification from the edge server 3.
As a result, the edge server 3 can make the user of the vehicle 5A recognize in advance that a pedestrian will appear from the right side of the pedestrian crossing P in front of the vehicle.
Further, the edge server 3 can make the pedestrians 7A and 7B recognize in advance that the vehicle will appear from the left side of the pedestrian crossing P in front of the vehicle.

これにより、エッジサーバ3は、車両5A,5Bの車載装置50、歩行者7A,7Bの歩行者端末70にユーザへの出力を行わせることで、各移動体同士の衝突を回避させることができる。 As a result, the edge server 3 can avoid collisions between the moving bodies by causing the in-vehicle device 50 of the vehicles 5A and 5B and the pedestrian terminal 70 of the pedestrians 7A and 7B to output to the user. ..

〔シナリオ3について〕
図18は、シナリオ3に係る交差点周辺の状況を示した図である。
図18において、歩行者7A,7Bは、歩道Hを歩いていたところ、歩道H上に障害物G1があり、障害物G1を避けて車道にはみ出して歩行している。また、歩行者7Aは大人であり、歩行者7Bは子供である。
[About scenario 3]
FIG. 18 is a diagram showing a situation around an intersection according to scenario 3.
In FIG. 18, when the pedestrians 7A and 7B were walking on the sidewalk H, there was an obstacle G1 on the sidewalk H, and the pedestrians 7A and 7B walked out of the roadway avoiding the obstacle G1. Pedestrian 7A is an adult and pedestrian 7B is a child.

ここで、車両5Aと、歩行者7A,7Bとは、車道上で衝突の可能性がある。よって、エッジサーバ3は、車両5Aの衝突予測対象として、歩行者7A,7Bを特定するとともに、歩行者7A,7Bの衝突予測対象として、車両5Aを特定する。また、歩行者7A,7Bは、属性が子供(歩行者7Bのみ)であり、歩道を歩行していない。 Here, the vehicle 5A and the pedestrians 7A and 7B may collide on the roadway. Therefore, the edge server 3 specifies the pedestrians 7A and 7B as the collision prediction target of the vehicle 5A, and specifies the vehicle 5A as the collision prediction target of the pedestrians 7A and 7B. Further, the pedestrians 7A and 7B have the attribute of a child (pedestrian 7B only) and do not walk on the sidewalk.

このとき、エッジサーバ3は、車両5Aを評価対象としたときの歩行者7A,7Bの評価値を求める場合、衝突予測時間から求められる評価値に、歩行者の属性、及び歩行者が歩行している場所(横断歩道又は歩道を歩行していないか否か)による加算値を加算する。
これにより、車両5Aにおける歩行者7A,7Bの評価値は前記閾値よりも大きい値となり、エッジサーバ3は、車両5Aにおける歩行者7A,7Bの衝突予測結果に関する情報を車両5Aへ通知する。
At this time, when the edge server 3 obtains the evaluation values of the pedestrians 7A and 7B when the vehicle 5A is the evaluation target, the attributes of the pedestrian and the pedestrian walk to the evaluation values obtained from the collision prediction time. Add the added value depending on the location (whether or not you are walking on a pedestrian crossing or a sidewalk).
As a result, the evaluation values of the pedestrians 7A and 7B in the vehicle 5A become larger than the threshold value, and the edge server 3 notifies the vehicle 5A of the information regarding the collision prediction result of the pedestrians 7A and 7B in the vehicle 5A.

また、エッジサーバ3は、歩行者7A,7Bを評価対象としたときの評価値を求める場合においても、衝突予測の他、歩行者の状況判定も加味する。よって、歩行者7A,7Bにおける車両5Aの評価値が前記閾値よりも大きい値となり、エッジサーバ3は、歩行者7A,7Bにおける車両5Aの衝突予測結果に関する情報を歩行者7A,7Bへ通知する。 Further, when the edge server 3 obtains the evaluation value when the pedestrians 7A and 7B are evaluated, the pedestrian situation determination is taken into consideration in addition to the collision prediction. Therefore, the evaluation value of the vehicle 5A in the pedestrians 7A and 7B becomes a value larger than the above threshold value, and the edge server 3 notifies the pedestrians 7A and 7B of the information regarding the collision prediction result of the vehicle 5A in the pedestrians 7A and 7B. ..

また、車両5Aが、歩行者7A,7Bを避けて反対車線側にはみ出そうとすると、反対車線を走行している車両5Bは、車両5Aとの間で衝突の可能性がある。よって、この場合、エッジサーバ3は、車両5Bの衝突予測対象として、車両5Aを特定する。また、車両5Bと車両5Aとの間に死角要因である車両5Dが存在する。 Further, if the vehicle 5A tries to avoid the pedestrians 7A and 7B and protrudes to the opposite lane side, the vehicle 5B traveling in the opposite lane may collide with the vehicle 5A. Therefore, in this case, the edge server 3 specifies the vehicle 5A as the collision prediction target of the vehicle 5B. Further, there is a vehicle 5D which is a blind spot factor between the vehicle 5B and the vehicle 5A.

エッジサーバ3は、車両5Bを評価対象としたときの評価値を求める場合、衝突予測時間から求められる評価値に、死角要因の有無による加算値を加算する。
車両5Bにおける車両5Aの評価値が前記閾値よりも大きい値となれば、エッジサーバ3は、車両5Bにおける車両5Aの衝突予測結果に関する情報を車両5Bへ通知する。
When the edge server 3 obtains the evaluation value when the vehicle 5B is the evaluation target, the edge server 3 adds the added value depending on the presence or absence of the blind spot factor to the evaluation value obtained from the collision prediction time.
When the evaluation value of the vehicle 5A in the vehicle 5B becomes a value larger than the threshold value, the edge server 3 notifies the vehicle 5B of information regarding the collision prediction result of the vehicle 5A in the vehicle 5B.

また、車両5Cにおいても、車両5Bが車両5Aのはみ出しによって速度を落とし、両車両が接近すると、エッジサーバ3は、車両Cの衝突予測対象として車両5Bを特定する。衝突予測の結果、衝突予測時間が短ければ、評価値が大きな値に設定される。この結果、エッジサーバ3は、車両5Cにおける車両5Bの衝突予測結果に関する情報を車両5Cへ通知する。 Further, also in the vehicle 5C, when the vehicle 5B slows down due to the protrusion of the vehicle 5A and both vehicles approach each other, the edge server 3 identifies the vehicle 5B as a collision prediction target of the vehicle C. As a result of collision prediction, if the collision prediction time is short, the evaluation value is set to a large value. As a result, the edge server 3 notifies the vehicle 5C of information regarding the collision prediction result of the vehicle 5B in the vehicle 5C.

これにより、エッジサーバ3は、車両5A,5B,5Cの車載装置50、歩行者7A,7Bの歩行者端末70にユーザへの出力を行わせることで、各移動体同士の衝突を回避させることができる。 As a result, the edge server 3 causes the in-vehicle device 50 of the vehicles 5A, 5B, 5C and the pedestrian terminal 70 of the pedestrians 7A, 7B to output to the user, thereby avoiding collisions between the moving bodies. Can be done.

〔シナリオ4について〕
図19は、シナリオ4に係る交差点周辺の状況を示した図である。
図19において、歩行者7A,7Bは、歩道Hを歩いていたところ、停車している車両5Cと、車両5Dとの間をすり抜けて横断歩道ではないところを歩行し車道を横断しようとしている。また、歩行者7Aは大人であり、歩行者7Bは子供である。
[About scenario 4]
FIG. 19 is a diagram showing a situation around an intersection according to scenario 4.
In FIG. 19, when pedestrians 7A and 7B are walking on the sidewalk H, they pass between the stopped vehicle 5C and the vehicle 5D and try to walk on a place other than a pedestrian crossing and cross the roadway. Pedestrian 7A is an adult and pedestrian 7B is a child.

ここで、反対車線を走行する車両5Aと、歩行者7A,7Bとは、車道上で衝突の可能性がある。よって、エッジサーバ3は、車両5Aの衝突予測対象として、歩行者7A,7Bを特定するとともに、歩行者7A,7Bの衝突予測対象として、車両5Aを特定する。また、歩行者7A,7Bは、属性が子供(歩行者7Bのみ)であり、歩道及び横断歩道を歩行していない。さらに、車両5Aと歩行者7A,7Bとの間に死角要因である車両5Dが存在する。 Here, the vehicle 5A traveling in the opposite lane and the pedestrians 7A and 7B may collide on the roadway. Therefore, the edge server 3 specifies the pedestrians 7A and 7B as the collision prediction target of the vehicle 5A, and specifies the vehicle 5A as the collision prediction target of the pedestrians 7A and 7B. In addition, pedestrians 7A and 7B have the attribute of a child (pedestrian 7B only) and do not walk on the sidewalk or pedestrian crossing. Further, there is a vehicle 5D which is a blind spot factor between the vehicle 5A and the pedestrians 7A and 7B.

このとき、エッジサーバ3は、車両5Aを評価対象としたときの歩行者7A,7Bの評価値を求める場合、衝突予測時間の他、歩行者の属性、歩行者が歩行している場所(横断歩道又は歩道を歩行していないか否か)、及び死角要因の有無によって評価値に加算値が加算される。
これにより、車両5Aにおける歩行者7A,7Bの評価値は前記閾値よりも大きい値となり、エッジサーバ3は、車両5Aにおける歩行者7A,7Bの衝突予測結果に関する情報を車両5Aへ通知する。
At this time, when the edge server 3 obtains the evaluation values of the pedestrians 7A and 7B when the vehicle 5A is the evaluation target, the edge server 3 includes the collision prediction time, the attributes of the pedestrian, and the place where the pedestrian is walking (crossing). An additional value is added to the evaluation value depending on whether or not the person is walking on the sidewalk or the sidewalk) and whether or not there is a blind spot factor.
As a result, the evaluation values of the pedestrians 7A and 7B in the vehicle 5A become larger than the threshold value, and the edge server 3 notifies the vehicle 5A of the information regarding the collision prediction result of the pedestrians 7A and 7B in the vehicle 5A.

また、エッジサーバ3は、歩行者7A,7Bを評価対象としたときの評価値を求める場合においても、衝突予測の他、歩行者の状況判定も加味する。よって、歩行者7A,7Bにおける車両5Aの評価値が前記閾値よりも大きい値となり、エッジサーバ3は、歩行者7A,7Bにおける車両5Aの衝突予測結果に関する情報を歩行者7A,7Bへ通知する。 Further, when the edge server 3 obtains the evaluation value when the pedestrians 7A and 7B are evaluated, the pedestrian situation determination is taken into consideration in addition to the collision prediction. Therefore, the evaluation value of the vehicle 5A in the pedestrians 7A and 7B becomes a value larger than the above threshold value, and the edge server 3 notifies the pedestrians 7A and 7B of the information regarding the collision prediction result of the vehicle 5A in the pedestrians 7A and 7B. ..

また、車両5Bにおいても、車両5Aが歩行者7A,7Bの車道横断によって速度を落とし、両車両が接近すると、エッジサーバ3は、車両5Bの衝突予測対象として車両5Aを特定する。衝突予測の結果、衝突予測時間が短ければ、評価値が大きな値に設定される。この結果、エッジサーバ3は、車両5Bにおける車両5Aの衝突予測結果に関する情報を車両5Bへ通知する。 Further, also in the vehicle 5B, when the vehicle 5A slows down due to the pedestrians 7A and 7B crossing the roadway and both vehicles approach each other, the edge server 3 identifies the vehicle 5A as a collision prediction target of the vehicle 5B. As a result of collision prediction, if the collision prediction time is short, the evaluation value is set to a large value. As a result, the edge server 3 notifies the vehicle 5B of information regarding the collision prediction result of the vehicle 5A in the vehicle 5B.

なお、本シナリオのように、車両5同士の間をすり抜ける移動体(歩行者)を検知する方法としては、路側センサ8による検知の他、歩行者がすり抜ける車両5に車載カメラ59を有する車載装置50が搭載されていれば、車載カメラ59によって検知することもできる。 As a method of detecting a moving object (pedestrian) passing between vehicles 5 as in this scenario, in addition to detection by a roadside sensor 8, an in-vehicle device having an in-vehicle camera 59 in the vehicle 5 through which a pedestrian passes. If the 50 is mounted, it can be detected by the in-vehicle camera 59.

〔シナリオ5について〕
図20は、シナリオ5に係る交差点周辺の状況を示した図である。
図20において、歩行者7A,7Bは、歩道Hを蛇行して歩いている。また、歩行者7Aは大人であり、歩行者7Bは子供である。
[About scenario 5]
FIG. 20 is a diagram showing a situation around an intersection according to scenario 5.
In FIG. 20, pedestrians 7A and 7B meander on the sidewalk H. Pedestrian 7A is an adult and pedestrian 7B is a child.

歩行者7A,7Bが歩道Hを蛇行することで、車道にはみ出せば、車両5Aと、歩行者7A,7Bとは、車道上で衝突の可能性がある。よって、エッジサーバ3は、車両5Aの衝突予測対象として、歩行者7A,7Bを特定するとともに、歩行者7A,7Bの衝突予測対象として、車両5Aを特定する。また、歩行者7A,7Bは、属性が子供(歩行者7Bのみ)であり、車道をはみ出した場合、歩道を歩行していないことになる。 If the pedestrians 7A and 7B meander on the sidewalk H and protrude into the roadway, the vehicle 5A and the pedestrians 7A and 7B may collide on the roadway. Therefore, the edge server 3 specifies the pedestrians 7A and 7B as the collision prediction target of the vehicle 5A, and specifies the vehicle 5A as the collision prediction target of the pedestrians 7A and 7B. Further, the pedestrians 7A and 7B have the attribute of a child (only the pedestrian 7B), and when they go off the roadway, they are not walking on the sidewalk.

このとき、エッジサーバ3は、車両5Aを評価対象としたときの歩行者7A,7Bの評価値を求める場合、衝突予測時間から求められる評価値に、歩行者の属性、歩行者の歩行状態(蛇行しているか否か)、及び歩行者が歩行している場所(横断歩道又は歩道を歩行していないか否か)による加算値を加算する。
これにより、車両5Aにおける歩行者7A,7Bの評価値は前記閾値よりも大きい値となり、エッジサーバ3は、車両5Aにおける歩行者7A,7Bの衝突予測結果に関する情報を車両5Aへ通知する。
At this time, when the edge server 3 obtains the evaluation values of the pedestrians 7A and 7B when the vehicle 5A is the evaluation target, the evaluation values obtained from the collision prediction time include the attributes of the pedestrian and the walking state of the pedestrian ( Add the added value depending on whether or not it is meandering) and where the pedestrian is walking (whether or not it is walking on a pedestrian crossing or sidewalk).
As a result, the evaluation values of the pedestrians 7A and 7B in the vehicle 5A become larger than the threshold value, and the edge server 3 notifies the vehicle 5A of the information regarding the collision prediction result of the pedestrians 7A and 7B in the vehicle 5A.

また、エッジサーバ3は、歩行者7A,7Bを評価対象としたときの評価値を求める場合においても、衝突予測の他、歩行者の状況判定も加味する。よって、歩行者7A,7Bにおける車両5Aの評価値が前記閾値よりも大きい値となり、エッジサーバ3は、歩行者7A,7Bにおける車両5Aの衝突予測結果に関する情報を歩行者7A,7Bへ通知する。 Further, when the edge server 3 obtains the evaluation value when the pedestrians 7A and 7B are evaluated, the pedestrian situation determination is taken into consideration in addition to the collision prediction. Therefore, the evaluation value of the vehicle 5A in the pedestrians 7A and 7B becomes a value larger than the above threshold value, and the edge server 3 notifies the pedestrians 7A and 7B of the information regarding the collision prediction result of the vehicle 5A in the pedestrians 7A and 7B. ..

また、車両5Aが、歩行者7A,7Bを避けて反対車線側にはみ出そうとすると、反対車線を走行している車両5Bは、車両5Aとの間で衝突の可能性がある。よって、この場合、エッジサーバ3は、車両5Bの衝突予測対象として、車両5Aを特定する。 Further, if the vehicle 5A tries to avoid the pedestrians 7A and 7B and protrudes to the opposite lane side, the vehicle 5B traveling in the opposite lane may collide with the vehicle 5A. Therefore, in this case, the edge server 3 specifies the vehicle 5A as the collision prediction target of the vehicle 5B.

エッジサーバ3は、車両5Bを評価対象としたときの評価値を、歩行者7A,7Bとの間の衝突予測時間に基づいて求める。
車両5Bにおける車両5Aの評価値が前記閾値よりも大きい値となれば、エッジサーバ3は、車両5Bにおける車両5Aの衝突予測結果に関する情報を車両5Bへ通知する。
The edge server 3 obtains an evaluation value when the vehicle 5B is an evaluation target based on the estimated collision time with the pedestrians 7A and 7B.
When the evaluation value of the vehicle 5A in the vehicle 5B becomes a value larger than the threshold value, the edge server 3 notifies the vehicle 5B of information regarding the collision prediction result of the vehicle 5A in the vehicle 5B.

〔シナリオ6について〕
図21は、シナリオ6に係る交差点周辺の状況を示した図である。
図21において、歩行者7A,7Bは、方路R1を横断する横断歩道Pを横断している。歩行者7A,7Bが横断歩道Pを横断し始めたタイミングにおいて横断歩道Pの信号の灯色は、青色の点滅であったが、横断歩道Pの途中で、横断歩道Pの信号の灯色が赤色に変わり、歩行者7A,7Bは、そのまま急いで横断歩道Pを渡っているとする。また、歩行者7Aは大人であり、歩行者7Bは子供である。
[About scenario 6]
FIG. 21 is a diagram showing a situation around an intersection according to scenario 6.
In FIG. 21, pedestrians 7A and 7B cross the pedestrian crossing P that crosses the direction R1. At the timing when pedestrians 7A and 7B started crossing the pedestrian crossing P, the light color of the signal of the pedestrian crossing P was blinking blue, but in the middle of the pedestrian crossing P, the light color of the signal of the pedestrian crossing P changed. It turns red, and pedestrians 7A and 7B are rushing to cross the pedestrian crossing P. Pedestrian 7A is an adult and pedestrian 7B is a child.

車両5Aは、方路R2から交差点に進入し、左折して方路R1に向かって交差点内を走行している。また、車両5Bは、車両5Aに後続して走行している。横断歩道Pの信号の灯色が青色の点滅から赤色に変わるタイミングであるので、車両5A,5Bも前方の信号機の灯色も青から黄色、赤色と、切り替わるタイミングである。よって、車両5A,5Bも交差点の通過を急いでいる。
さらに、方路R2と方路R1との間にであって交差点の角部には、方路R1と方路R2との見通しを遮る建物G2が存在する。
Vehicle 5A enters the intersection from the direction R2, turns left, and travels in the intersection toward the direction R1. Further, the vehicle 5B is traveling following the vehicle 5A. Since it is the timing when the light color of the signal of the pedestrian crossing P changes from blinking blue to red, the light color of the traffic lights in front of the vehicles 5A and 5B also changes from blue to yellow and red. Therefore, vehicles 5A and 5B are also rushing to pass the intersection.
Further, at the corner of the intersection between the route R2 and the route R1, there is a building G2 that blocks the line of sight between the route R1 and the route R2.

ここで、交差点を方路R1に向かって左折する車両5Aと、歩行者7A,7Bとは、車道上で衝突の可能性がある。特に、方路R1と方路R2との間には見通しを遮る建物G2が存在しているため、車両5Aと、歩行者7A,7Bの双方で接近するまで互いの存在に気づきにくい状況である。 Here, there is a possibility that the vehicle 5A turning left at the intersection toward the direction R1 and the pedestrians 7A and 7B may collide on the roadway. In particular, since there is a building G2 that blocks the line of sight between the route R1 and the route R2, it is difficult for both the vehicle 5A and the pedestrians 7A and 7B to notice each other's existence until they approach each other. ..

車両5Aが左折し、歩行者7A,7Bに向かって走行すれば、エッジサーバ3は、車両5Aの衝突予測対象として、歩行者7A,7Bを特定するとともに、歩行者7A,7Bの衝突予測対象として、車両5Aを特定する。また、歩行者7A,7Bは、属性が子供(歩行者7Bのみ)であり、信号を無視している。さらに、車両5Aと歩行者7A,7Bとの間に死角要因である建物G2が存在する。 When the vehicle 5A turns left and travels toward the pedestrians 7A and 7B, the edge server 3 identifies the pedestrians 7A and 7B as the collision prediction targets of the vehicle 5A and the collision prediction target of the pedestrians 7A and 7B. As, the vehicle 5A is specified. Further, the pedestrians 7A and 7B have the attribute of a child (only the pedestrian 7B) and ignore the signal. Further, there is a building G2 which is a blind spot factor between the vehicle 5A and the pedestrians 7A and 7B.

このとき、エッジサーバ3は、車両5Aを評価対象としたときの評価値を求める場合、衝突予測時間から求められる評価値に、歩行者の属性、死角要因の有無、及び信号無視による加算値を加算する。
これにより、車両5Aにおける歩行者7A,7Bの評価値は前記閾値よりも大きい値となり、エッジサーバ3は、車両5Aにおける歩行者7A,7Bの衝突予測結果に関する情報を車両5Aへ通知する。
At this time, when the edge server 3 obtains the evaluation value when the vehicle 5A is the evaluation target, the edge server 3 adds the pedestrian attribute, the presence or absence of the blind spot factor, and the added value due to ignoring the signal to the evaluation value obtained from the collision prediction time. to add.
As a result, the evaluation values of the pedestrians 7A and 7B in the vehicle 5A become larger than the threshold value, and the edge server 3 notifies the vehicle 5A of the information regarding the collision prediction result of the pedestrians 7A and 7B in the vehicle 5A.

また、エッジサーバ3は、歩行者7A,7Bを評価対象としたときの評価値を求める場合においても、衝突予測の他、歩行者の状況判定も加味する。よって、歩行者7A,7Bにおける車両5Aの評価値が前記閾値よりも大きい値となり、エッジサーバ3は、歩行者7A,7Bにおける車両5Aの衝突予測の予測結果に関する情報を歩行者7A,7Bへ通知する。 Further, when the edge server 3 obtains the evaluation value when the pedestrians 7A and 7B are evaluated, the pedestrian situation determination is taken into consideration in addition to the collision prediction. Therefore, the evaluation value of the vehicle 5A in the pedestrians 7A and 7B becomes a value larger than the above threshold value, and the edge server 3 transfers the information regarding the prediction result of the collision prediction of the vehicle 5A in the pedestrians 7A and 7B to the pedestrians 7A and 7B. Notice.

さらに、車両5Bにおいても、車両5Aが横断歩道Pの歩行者7A,7Bに気づいて速度を落とし、両車両が接近すると、エッジサーバ3は、車両5Bの衝突予測対象として車両5Aを特定する。衝突予測の結果、衝突予測時間が短ければ、評価値が大きな値に設定される。この結果、エッジサーバ3は、車両5Bにおける車両5Aの衝突予測結果に関する情報を車両5Bへ通知する。 Further, also in the vehicle 5B, when the vehicle 5A notices the pedestrians 7A and 7B on the pedestrian crossing P and slows down, and both vehicles approach each other, the edge server 3 identifies the vehicle 5A as a collision prediction target of the vehicle 5B. As a result of collision prediction, if the collision prediction time is short, the evaluation value is set to a large value. As a result, the edge server 3 notifies the vehicle 5B of information regarding the collision prediction result of the vehicle 5A in the vehicle 5B.

以上によって、車両5A,5Bの車載装置50、歩行者7A,7Bの歩行者端末70は、エッジサーバ3からの通知に基づいて、衝突予測結果に関する情報を自装置のユーザへ出力する。
これによって、エッジサーバ3は、横断歩道Pを歩行者が渡っていることを事前に車両5Aのユーザに認識させることができる。
また、エッジサーバ3は、横断歩道Pの右側から車両5Aが現れることを事前に歩行者7A,7Bに認識させることができる。
As described above, the in-vehicle device 50 of the vehicles 5A and 5B and the pedestrian terminal 70 of the pedestrians 7A and 7B output information on the collision prediction result to the user of the own device based on the notification from the edge server 3.
As a result, the edge server 3 can make the user of the vehicle 5A recognize in advance that a pedestrian is crossing the pedestrian crossing P.
Further, the edge server 3 can make the pedestrians 7A and 7B recognize in advance that the vehicle 5A will appear from the right side of the pedestrian crossing P.

これにより、エッジサーバ3は、車両5A,5Bの車載装置50、歩行者7A,7Bの歩行者端末70にユーザへの出力を行わせることで、各移動体同士の衝突を回避させることができる。 As a result, the edge server 3 can avoid collisions between the moving bodies by causing the in-vehicle device 50 of the vehicles 5A and 5B and the pedestrian terminal 70 of the pedestrians 7A and 7B to output to the user. ..

〔他の実施形態について〕
図22は、他の実施形態に係るシステムによって実行される情報提供の態様を示す図である。
図22は、他の実施形態に係る演算処理の一例を示すフローチャートである。
本実施形態のエッジサーバ3は、動的情報マップM1に基づいて、評価対象それぞれの移動の快適性について評価し、評価対象それぞれの将来の移動の快適性に基づいて評価値を求めるように構成されている。つまり、本実施形態の演算部31aが予測する評価対象それぞれの予測交通状況は、評価対象の将来の移動が快適な移動であるか否かを示す状況である。
[About other embodiments]
FIG. 22 is a diagram showing an aspect of information provision executed by the system according to another embodiment.
FIG. 22 is a flowchart showing an example of arithmetic processing according to another embodiment.
The edge server 3 of the present embodiment is configured to evaluate the movement comfort of each evaluation target based on the dynamic information map M1 and obtain the evaluation value based on the future movement comfort of each evaluation target. Has been done. That is, the predicted traffic condition of each evaluation target predicted by the calculation unit 31a of the present embodiment is a situation indicating whether or not the future movement of the evaluation target is a comfortable movement.

より具体的に、エッジサーバ3は、サービスエリア内における各方路を複数の単位エリアに分割し、各単位エリアに快適性を損なう要因が一定以上存在するか否かを判定し、快適性を損なう要因が一定以上存在する非快適エリアを特定する。エッジサーバ3は、その判定結果をデータベースに登録し随時更新する。
本実施形態において快適性を損なう要因とは、例えば、渋滞の発生、又は蛇行する歩行者の存在である。これら要因が一定以上存在する場合、エッジサーバ3は、その単位エリアを非快適エリアと特定する。
More specifically, the edge server 3 divides each route in the service area into a plurality of unit areas, determines whether or not there is a factor that impairs comfort in each unit area, and determines the comfort. Identify uncomfortable areas where there are more than a certain number of detrimental factors. The edge server 3 registers the determination result in the database and updates it as needed.
The factor that impairs comfort in the present embodiment is, for example, the occurrence of traffic congestion or the presence of meandering pedestrians. When these factors exist for a certain amount or more, the edge server 3 identifies the unit area as an uncomfortable area.

さらに、エッジサーバ3は、評価対象と、非快適エリアとの位置関係に基づいて評価値を求める。例えば、評価対象と、非快適エリアとの間の距離に応じて評価値を設定する。
この評価値は、評価対象と、非快適エリアとが近づけば近づくほど大きな値に設定される。評価対象と、非快適エリアとが近づくと、当該評価対象が非快適エリアを通過する可能性が高くなり、将来の移動の快適性が損なわれるおそれがある。つまり、本実施形態の評価値は、評価対象が非快適エリアを通過する可能性に応じて設定される。
Further, the edge server 3 obtains an evaluation value based on the positional relationship between the evaluation target and the uncomfortable area. For example, the evaluation value is set according to the distance between the evaluation target and the uncomfortable area.
This evaluation value is set to a larger value as the evaluation target and the uncomfortable area get closer. When the evaluation target and the uncomfortable area come close to each other, the possibility that the evaluation target passes through the uncomfortable area increases, and the comfort of future movement may be impaired. That is, the evaluation value of the present embodiment is set according to the possibility that the evaluation target passes through the uncomfortable area.

その評価値が所定の閾値以上になると、判定部31bが、評価対象へ、非快適エリアに関する情報を通知する。
そして、非快適エリアに接近したときに、車両5A,5Bの車載装置50、歩行者7A,7Bの歩行者端末70は、エッジサーバ3からの通知に基づいて、非快適エリアに関する情報を自装置のユーザへ出力する。
When the evaluation value becomes equal to or higher than a predetermined threshold value, the determination unit 31b notifies the evaluation target of information regarding the uncomfortable area.
Then, when approaching the uncomfortable area, the in-vehicle device 50 of the vehicles 5A and 5B and the pedestrian terminal 70 of the pedestrians 7A and 7B provide information on the uncomfortable area based on the notification from the edge server 3. Output to the user of.

図22では、交差点で区切られている各方路R10、R11、R12、R13、R14がそれぞれ単位エリアを構成している。
各方路のうち、方路R11には、渋滞が発生し、また、蛇行する歩行者7A,7Bが存在している。これら事象により、エッジサーバ3は、方路R11を非快適エリアと特定する。なお、他の方路は、非快適エリアと特定されていないものとする。
In FIG. 22, each road R10, R11, R12, R13, and R14 separated by an intersection constitutes a unit area, respectively.
Of the routes, the route R11 is congested and there are meandering pedestrians 7A and 7B. Due to these events, the edge server 3 identifies the route R11 as an uncomfortable area. In addition, other directions shall not be specified as uncomfortable areas.

ここで、方路R10を、方路R11及び方路R12が繋がる交差点に向かって走行する車両5Aは、非快適エリアである方路R11に接近している。そして、評価対象としての車両5Aの評価値が非快適エリアである方路R11に接近することで高くなり、所定の閾値以上になったとする。
この場合、エッジサーバ3は、評価対象である車両5Aへ、非快適エリアに関する情報を通知する。
Here, the vehicle 5A traveling on the route R10 toward the intersection where the route R11 and the route R12 are connected is approaching the uncomfortable area R11. Then, it is assumed that the evaluation value of the vehicle 5A as the evaluation target becomes higher as it approaches the uncomfortable area R11, and becomes equal to or higher than a predetermined threshold value.
In this case, the edge server 3 notifies the vehicle 5A to be evaluated of the information regarding the uncomfortable area.

また、方路R13を、方路R11及び方路R14が繋がる交差点に向かって走行する車両5Bは、非快適エリアである方路R11に接近している。そして、評価対象としての車両5Bの評価値が非快適エリアである方路R11に接近することで高くなり、所定の閾値以上になったとする。
この場合も、エッジサーバ3は、評価対象である車両5Bへ、非快適エリアに関する情報を通知する。
Further, the vehicle 5B traveling on the route R13 toward the intersection where the route R11 and the route R14 are connected is approaching the uncomfortable area R11. Then, it is assumed that the evaluation value of the vehicle 5B as the evaluation target becomes higher as it approaches the road R11 which is an uncomfortable area, and becomes equal to or higher than a predetermined threshold value.
In this case as well, the edge server 3 notifies the vehicle 5B to be evaluated of the information regarding the uncomfortable area.

車両5A,5Bの車載装置50は、エッジサーバ3からの通知に基づいて、予測交通情報に関する情報として、将来通過する可能性が高い非快適エリアに関する情報を自装置のユーザへ出力する。 Based on the notification from the edge server 3, the in-vehicle device 50 of the vehicles 5A and 5B outputs information on the uncomfortable area that is likely to pass in the future to the user of the own device as information on the predicted traffic information.

図22中、車両5Aの車載装置50の出力画面V10には、方路R11へ進入すると、非快適エリアが存在することを示す表示D10や、非快適エリアを避けた迂回路を示す矢印D11等が表示される。
また、車両5Bの車載装置50の出力画面V11には、方路R13へ進入すると、非快適エリアが存在することを示す表示D12や、非快適エリアを避けた迂回路を示す矢印D13等が表示される。
In FIG. 22, on the output screen V10 of the in-vehicle device 50 of the vehicle 5A, a display D10 indicating that an uncomfortable area exists when entering the route R11, an arrow D11 indicating a detour avoiding the uncomfortable area, and the like are displayed. Is displayed.
Further, on the output screen V11 of the in-vehicle device 50 of the vehicle 5B, a display D12 indicating that an uncomfortable area exists when entering the route R13, an arrow D13 indicating a detour avoiding the uncomfortable area, and the like are displayed. Will be done.

これらにより、エッジサーバ3は、非快適エリアが現れることを事前に車両5Aのユーザに認識させることができ、各評価対象それぞれに移動中の快適性を維持させることができる。 As a result, the edge server 3 can make the user of the vehicle 5A recognize in advance that the uncomfortable area will appear, and can make each evaluation target maintain the comfort during movement.

〔その他〕
なお、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。
例えば、上記各実施形態では、エッジサーバ3によって予測される予測交通状況が、衝突予測の予測結果である場合と、評価対象の将来の移動の快適性である場合について例示したが、その他の予測可能な交通状況であってもよい。
[Other]
It should be noted that the embodiments disclosed this time are exemplary in all respects and are not restrictive.
For example, in each of the above embodiments, the case where the predicted traffic condition predicted by the edge server 3 is the prediction result of the collision prediction and the case where the future movement comfort of the evaluation target is exemplified, but other predictions are made. It may be possible traffic conditions.

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、及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。 The scope of the present invention is indicated by the scope of claims, not the above-mentioned meaning, and is intended to include the meaning equivalent to the scope of claims and all modifications within the scope.

1A〜1D 通信端末
2 基地局
3 エッジサーバ
4 コアサーバ
5,5A,5B,5C,5D 車両
7,7A,7B 歩行者
8 路側センサ
9 交通信号制御機
31 制御部
31a 演算部
31b 判定部
31c 通知部
31d 検出部
34 記憶部
34a 移動体データベース
34b 評価値データベース
35 通信部
41 制御部
44 記憶部
45 通信部
50 車載装置
51 制御部
52 受信機
53 車速センサ
54 ジャイロセンサ
55 記憶部
56 ディスプレイ
57 スピーカ
58 入力デバイス
59 車載カメラ
60 レーダセンサ
61 通信部
70 歩行者端末
71 制御部
72 記憶部
73 表示部
74 操作部
75 通信部
81 制御部
82 記憶部
83 路側カメラ
84 レーダセンサ
85 通信部
D1 表示
D2 矢印
D3 表示
D4 矢印
D5 表示
D10 表示
D11 矢印
D13 表示
D13 矢印
G1 障害物
G2 建物
M1 動的情報マップ
M2 動的情報マップ
N1〜N4 ノード
S1〜S4 ネットワークスライス
R1,R2,R10,R11,R12,R13,R14 方路
V1,V2,V3,V10,V11 出力画面
1A to 1D communication terminal 2 Base station 3 Edge server 4 Core server 5,5A, 5B, 5C, 5D Vehicle 7,7A, 7B Pedestrian 8 Roadside sensor 9 Traffic signal controller 31 Control unit 31a Calculation unit 31b Judgment unit 31c Notification Unit 31d Detection unit 34 Storage unit 34a Mobile database 34b Evaluation value database 35 Communication unit 41 Control unit 44 Storage unit 45 Communication unit 50 In-vehicle device 51 Control unit 52 Receiver 53 Vehicle speed sensor 54 Gyro sensor 55 Storage unit 56 Display 57 Speaker 58 Input device 59 In-vehicle camera 60 Radar sensor 61 Communication unit 70 Pedestrian terminal 71 Control unit 72 Storage unit 73 Display unit 74 Operation unit 75 Communication unit 81 Control unit 82 Storage unit 83 Roadside camera 84 Radar sensor 85 Communication unit D1 display D2 Arrow D3 Display D4 Arrow D5 Display D10 Display D11 Arrow D13 Display D13 Arrow G1 Obstacle G2 Building M1 Dynamic Information Map M2 Dynamic Information Map N1-N4 Nodes S1-S4 Network Slice R1, R2, R10, R11, R12, R13, R14 Direction V1, V2, V3, V10, V11 Output screen

Claims (12)

所定のエリア内に位置する1又は複数の移動体のうちの少なくとも一部に搭載された移動端末と、
前記エリアの地図情報に、前記1又は複数の移動体に関する動的情報が重畳された動的マップ情報に基づいて、前記移動端末それぞれの交通状況の予測結果である予測交通状況の評価値を求める演算部と、
前記移動端末それぞれの前記予測交通状況を前記移動端末へ通知するか否かを、前記評価値に基づいて前記移動端末ごとに判定する判定部と、
前記判定部の判定結果に基づいて前記移動端末へ前記予測交通状況を通知する通知部と、を備えている
情報提供システム。
A mobile terminal mounted on at least a part of one or a plurality of mobile bodies located in a predetermined area.
Based on the dynamic map information in which the dynamic information about the one or more moving objects is superimposed on the map information of the area, the evaluation value of the predicted traffic condition which is the prediction result of the traffic condition of each of the mobile terminals is obtained. Calculation unit and
A determination unit that determines whether or not to notify the mobile terminal of the predicted traffic status of each mobile terminal based on the evaluation value for each mobile terminal.
An information providing system including a notification unit that notifies the mobile terminal of the predicted traffic situation based on the determination result of the determination unit.
前記通知部は、前記移動端末のうち、前記判定部が通知すると判定した移動端末に対して、前記予測交通状況を通知する
請求項1に記載の情報提供システム。
The information providing system according to claim 1, wherein the notification unit notifies the predicted traffic situation to the mobile terminal determined to be notified by the determination unit among the mobile terminals.
前記予測交通状況は、前記演算部により前記評価値が求められる移動端末を搭載した対象移動体と、前記1又は複数の移動体のうちの前記対象移動体以外の他の移動体との間の衝突予測の予測結果であり、
前記演算部は、前記動的マップ情報に基づいて、前記移動端末それぞれについて前記衝突予測を行い、その予測結果に基づいて前記評価値を、前記移動端末それぞれの安全度を評価する値として求める
請求項1又は請求項2に記載の情報提供システム。
The predicted traffic situation is between a target mobile body equipped with a mobile terminal whose evaluation value is obtained by the calculation unit and a moving body other than the target moving body among the one or a plurality of moving bodies. It is the prediction result of the collision prediction,
The calculation unit makes the collision prediction for each of the mobile terminals based on the dynamic map information, and obtains the evaluation value as a value for evaluating the safety degree of each of the mobile terminals based on the prediction result. The information providing system according to claim 1 or 2.
前記演算部は、前記他の移動体のうち、前記対象移動体に対して衝突すると予測される移動体を、前記予測結果に基づいて特定し、前記衝突すると予測される移動体に関する前記予測結果に基づいて前記評価値を求める
請求項3に記載の情報提供システム。
The calculation unit identifies a moving body predicted to collide with the target moving body among the other moving bodies based on the prediction result, and the prediction result regarding the moving body predicted to collide. The information providing system according to claim 3, wherein the evaluation value is obtained based on the above.
前記演算部は、前記対象移動体、及び、前記対象移動体に対して衝突すると予測される移動体のいずれか一方が歩行者である場合、前記歩行者の状況に応じた調整値を前記評価値に加味する
請求項4に記載の情報提供システム。
When either the target moving body or the moving body predicted to collide with the target moving body is a pedestrian, the calculation unit evaluates the adjustment value according to the situation of the pedestrian. The information providing system according to claim 4, which is added to the value.
前記演算部は、前記対象移動体と、前記対象移動体に対して衝突すると予測される移動体と、の間に死角を生じさせる死角要因の有無を判定し、前記死角要因の有無の判定結果を前記評価値に加味する
請求項4又は請求項5に記載の情報提供システム。
The calculation unit determines the presence or absence of a blind spot factor that causes a blind spot between the target moving body and the moving body that is predicted to collide with the target moving body, and determines the presence or absence of the blind spot factor. The information providing system according to claim 4 or 5, wherein the above-mentioned evaluation value is added to the above-mentioned evaluation value.
前記予測交通状況を前記移動端末のユーザへ向けて出力させるように、前記移動端末を制御する制御部をさらに備え、
前記制御部は、前記対象移動体に対して衝突すると予測される移動体の属性に応じて、前記予測交通状況の出力態様が異なるように制御する
請求項3から請求項6のいずれか一項に記載の情報提供システム。
A control unit that controls the mobile terminal is further provided so that the predicted traffic situation is output to the user of the mobile terminal.
Any one of claims 3 to 6, wherein the control unit controls the output mode of the predicted traffic situation to be different according to the attribute of the moving body predicted to collide with the target moving body. Information provision system described in.
前記予測交通状況は、前記演算部により前記評価値が求められる移動端末の将来の移動が快適な移動であるか否かを示す情報であり、
前記演算部は、前記動的マップ情報に基づいて、前記移動端末それぞれの将来の移動の快適性について評価し、前記移動端末それぞれの将来の移動の快適性に基づいて前記評価値を求める
請求項1又は請求項2に記載の情報提供システム。
The predicted traffic condition is information indicating whether or not the future movement of the mobile terminal for which the evaluation value is obtained by the calculation unit is a comfortable movement.
The claim that the calculation unit evaluates the future movement comfort of each of the mobile terminals based on the dynamic map information, and obtains the evaluation value based on the future movement comfort of each of the mobile terminals. The information providing system according to 1 or 2.
請求項1から請求項8のいずれか一項に記載の情報提供システムから前記予測交通状況を受け付け、ユーザへ前記予測交通状況を出力する移動端末。 A mobile terminal that receives the predicted traffic situation from the information providing system according to any one of claims 1 to 8 and outputs the predicted traffic situation to the user. 移動端末へ情報提供を行う情報提供方法であって、
1又は複数の移動体が位置するエリアの地図情報に、前記1又は複数の移動体に関する動的情報が重畳された動的マップ情報に基づいて、前記1又は複数の移動体の少なくとも一部に搭載された前記移動端末それぞれの交通状況の予測結果である予測交通状況の評価値を求める演算ステップと、
前記移動端末それぞれの前記予測交通状況を前記移動端末へ通知するか否かを、前記評価値に基づいて前記移動端末ごとに判定する判定ステップと、
前記判定ステップの判定結果に基づいて前記移動端末へ前記予測交通状況を通知する通知ステップと、を含む
情報提供方法。
It is an information provision method that provides information to mobile terminals.
Based on the dynamic map information in which the dynamic information about the one or more moving bodies is superimposed on the map information of the area where the one or more moving bodies are located, at least a part of the one or more moving bodies. A calculation step for obtaining an evaluation value of the predicted traffic condition, which is a prediction result of the traffic condition of each of the mounted mobile terminals, and
A determination step for determining whether or not to notify the mobile terminal of the predicted traffic condition of each mobile terminal based on the evaluation value, and a determination step for each mobile terminal.
An information providing method including a notification step for notifying the mobile terminal of the predicted traffic situation based on the determination result of the determination step.
移動端末へ情報提供を行う情報提供処理をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータに
1又は複数の移動体が位置するエリアの地図情報に、前記1又は複数の移動体に関する動的情報が重畳された動的マップ情報に基づいて、前記1又は複数の移動体の少なくとも一部に搭載された前記移動端末それぞれの交通状況の予測結果である予測交通状況の評価値を求める演算ステップと、
前記移動端末それぞれの前記予測交通状況を前記移動端末へ通知するか否かを、前記評価値に基づいて前記移動端末ごとに判定する判定ステップと、
前記判定ステップの判定結果に基づいて前記移動端末へ前記予測交通状況を通知する通知ステップと、を実行させるための
コンピュータプログラム。
A computer program for causing a computer to execute an information providing process for providing information to a mobile terminal.
At least one or more mobiles based on dynamic map information in which dynamic information about the one or more mobiles is superimposed on map information of an area where one or more mobiles are located on the computer. A calculation step for obtaining an evaluation value of the predicted traffic condition, which is a prediction result of the traffic condition of each of the mobile terminals mounted on a part of the mobile terminal.
A determination step for determining whether or not to notify the mobile terminal of the predicted traffic situation of each mobile terminal based on the evaluation value, and a determination step for each mobile terminal.
A computer program for executing a notification step of notifying the mobile terminal of the predicted traffic situation based on the determination result of the determination step.
1又は複数の移動体が位置するエリアの地図情報に、前記1又は複数の移動体に関する動的情報が重畳された動的マップ情報に基づいて、前記1又は複数の移動体の少なくとも一部に搭載された移動端末それぞれの交通状況の予測結果である予測交通状況の評価値を求める演算部と、
前記移動端末それぞれの前記予測交通状況を前記移動端末へ通知するか否かを、前記評価値に基づいて前記移動端末ごとに判定する判定部と、を備えている
情報提供装置。
Based on the dynamic map information in which the dynamic information about the one or more moving bodies is superimposed on the map information of the area where the one or more moving bodies are located, at least a part of the one or more moving bodies. A calculation unit that obtains the evaluation value of the predicted traffic condition, which is the prediction result of the traffic condition of each mounted mobile terminal,
An information providing device including a determination unit for determining whether or not to notify the mobile terminal of the predicted traffic situation of each of the mobile terminals based on the evaluation value for each mobile terminal.
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