JPWO2020071072A1

JPWO2020071072A1 - 情報提供システム、移動端末、情報提供方法、及びコンピュータプログラム

Info

Publication number: JPWO2020071072A1
Application number: JP2020550244A
Authority: JP
Inventors: 良明林
Original assignee: Sumitomo Electric Industries Ltd
Current assignee: Sumitomo Electric Industries Ltd
Priority date: 2018-10-02
Filing date: 2019-09-11
Publication date: 2021-09-02
Also published as: WO2020071072A1

Abstract

動的マップ情報に基づいて、前記複数の移動体の移動状態を示す移動情報と、前記複数の移動体の外観情報と、を取得する取得部と、前記複数の移動体のうち前記移動端末を有する対象移動体と、当該対象移動体以外の他の移動体とが衝突するか否かの衝突予測を前記移動情報に基づいて行うとともに、前記対象移動体と前記他の移動体とが衝突する可能性を示す評価値を求める演算部と、前記演算部による衝突予測の結果を示す衝突予測結果を前記移動端末へ通知するか否かを判定する判定部と、を備え、前記演算部は、前記衝突予測結果に含まれる、前記対象移動体と前記他の移動体とが衝突するまでの衝突予測時間と、前記対象移動体、及び前記他の移動体それぞれの前記外観情報に応じた外観属性値と、前記移動情報から得られる、前記対象移動体、及び前記他の移動体それぞれの行動内容を示す行動情報に応じた行動属性値と、に基づいて前記評価値を求め、前記判定部は、前記衝突予測結果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判定する。

Description

本開示は、情報提供システム、移動端末、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１０月２日出願の日本出願第２０１８−１８７５３０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。

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。

特開２０１３−１０９７４６号公報

一実施形態である情報提供システムは、複数の移動体の動的情報を地図情報に重畳した動的マップ情報に基づいて、前記複数の移動体の移動状態を示す移動情報と、前記複数の移動体の外観情報と、を取得する取得部と、前記複数の移動体のうち移動端末を有する対象移動体と、当該対象移動体以外の他の移動体とが衝突するか否かの衝突予測を前記移動情報に基づいて行うとともに、前記対象移動体と前記他の移動体とが衝突する可能性を示す評価値を求める演算部と、前記演算部による衝突予測の結果を示す衝突予測結果を前記移動端末へ通知するか否かを判定する判定部と、を備え、前記演算部は、前記衝突予測結果に含まれる、前記対象移動体と前記他の移動体とが衝突するまでの衝突予測時間と、前記対象移動体、及び前記他の移動体それぞれの前記外観情報に応じた外観属性値と、前記移動情報から得られる、前記対象移動体、及び前記他の移動体それぞれの行動内容を示す行動情報に応じた行動属性値と、に基づいて前記評価値を求め、前記判定部は、前記衝突予測結果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判定する。

他の実施形態である情報提供システムは、複数の移動体の動的情報を地図情報に重畳した動的マップ情報に基づいて、前記複数の移動体の移動状態を示す移動情報を取得する取得部と、前記複数の移動体のうち移動端末を有する対象移動体と、当該対象移動体以外の他の移動体とが衝突するか否かの衝突予測を前記移動情報に基づいて行うとともに、前記対象移動体と前記他の移動体とが衝突する可能性を示す評価値を求める演算部と、前記演算部による衝突予測の結果を示す衝突予測結果を前記移動端末へ通知するか否かを判定する判定部と、を備え、前記演算部は、前記移動情報に含まれる前記複数の移動体の位置情報に基づいて、前記対象移動体と前記他の移動体それぞれとの相対距離、及び前記相対距離の変位を求め、前記相対距離及び前記相対距離の変位に基づいて前記評価値を求め、前記判定部は、前記衝突予測結果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判定する。

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衝突予測結果を受け付け、ユーザへ前記衝突予測結果を出力する移動端末である。

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、複数の移動体の動的情報を地図情報に重畳した動的マップ情報に基づいて、前記複数の移動体の移動状態を示す移動情報と、前記複数の移動体の外観情報と、を取得する取得ステップと、前記複数の移動体のうち前記移動端末を有する対象移動体と、当該対象移動体以外の他の移動体とが衝突するか否かの衝突予測を前記移動情報に基づいて行うとともに、前記対象移動体と前記他の移動体とが衝突する可能性を示す評価値を求める演算ステップと、前記演算ステップによる衝突予測の結果を示す衝突予測結果を前記移動端末へ通知するか否かを判定する判定ステップと、を含み、前記演算ステップでは、前記衝突予測結果に含まれる、前記対象移動体と前記他の移動体とが衝突するまでの衝突予測時間と、前記対象移動体、及び前記他の移動体それぞれの前記外観情報に応じた外観属性値と、前記移動情報から得られる、前記対象移動体、及び前記他の移動体それぞれの行動内容を示す行動情報に応じた行動属性値と、に基づいて前記評価値を求め、前記判定ステップでは、前記衝突予測結果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判定する。

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複数の移動体の動的情報を地図情報に重畳した動的マップ情報に基づいて、前記複数の移動体の移動状態を示す移動情報と、前記複数の移動体の外観情報と、を取得する取得ステップと、前記複数の移動体のうち前記移動端末を有する対象移動体と、当該対象移動体以外の他の移動体とが衝突するか否かの衝突予測を前記移動情報に基づいて行うとともに、前記対象移動体と前記他の移動体とが衝突する可能性を示す評価値を求める演算ステップと、前記演算ステップによる衝突予測の結果を示す衝突予測結果を前記移動端末へ通知するか否かを判定する判定ステップと、を含み、前記演算ステップでは、前記衝突予測結果に含まれる、前記対象移動体と前記他の移動体とが衝突するまでの衝突予測時間と、前記対象移動体、及び前記他の移動体それぞれの前記外観情報に応じた外観属性値と、前記移動情報から得られる、前記対象移動体、及び前記他の移動体それぞれの行動内容を示す行動情報に応じた行動属性値と、に基づいて前記評価値を求め、前記判定ステップでは、前記衝突予測結果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判定するコンピュータプログラムである。

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。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。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。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。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。図８は、衝突予測結果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。図９は、移動体データベースの一例を示す図である。図１０は、移動体データベースにおける属性情報を登録する部分の一部を示す図であり、移動体が車両の場合における属性情報を登録するための欄を示している。図１１は、移動体データベースにおける属性情報を登録する部分の一部を示す図であり、移動体が歩行者の場合における属性情報を登録するための欄を示している。図１２は、演算部による衝突予測結果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１３は、図１２中ステップＳ５５の個別演算処理の一例を示すフローチャートである。図１４は、図１３中の衝突予測対象の加算処理の一例を示すフローチャートである。図１５は、図１４中の車両の加算処理の一例を示すフローチャートである。図１６は、図１４中の歩行者の加算処理の一例を示すフローチャートである。図１７は、評価値データベースの一例を示す図である。図１８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。図１９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２０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２１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２２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２３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２４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２５は、第２実施形態に係るエッジサーバの記憶部を示す図である。図２６は、相対距離データベースの一例を示す図である。図２７は、本実施形態の演算部３１ａが行う演算処理の一例を示すフローチャートである。図２８は、図２７中ステップＳ５９の相対距離に基づく加算処理の一例を示すフローチャートである。図２９は、評価値に対する加算処理の一例を示すフローチャートである。図３０は、車両対歩行者又は歩行者対車両に対応した処理の一例を示すフローチャートである。図３１は、車両対車両に対応した処理の一例を示すフローチャートである。図３２は、相対距離に基づく加算処理の後の評価値データベースの一例を示す図である。図３３は、相対距離に基づく加算処理による具体例を説明するための図である。図３４は、相対距離に基づく加算処理による他の具体例を説明するための図である。図３５は、相対距離に基づく加算処理による他の具体例を説明するための図である。図３６Ａは、相対距離に基づく加算処理による他の具体例を説明するための図である。図３６Ｂは、相対距離に基づく加算処理による他の具体例を説明するための図である。

［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。

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車両（移動体）同士の間で生じる衝突を予測した結果を通知することが考えられる。
ここで、移動体同士の衝突予測を行うために移動体の現在の速度や方位等を用いれば、衝突すると予想される移動体同士が衝突するまでの衝突予測時間を求めることができる。
この衝突予測時間は短ければ短いほど衝突の可能性が高く緊急性を要していると言える。よって、衝突予測時間に応じて、移動体へ衝突予測結果を通知するか否かを判定すれば、必要性に応じた衝突予測結果の通知を行うことができる。

ところで、移動体には、車両だけでなく歩行者等の交通弱者も含まれており、各移動体の属性によって衝突の可能性が異なる場合がある。
このため、衝突予測時間だけで衝突の可能性を評価し、移動体へ衝突予測結果を通知するか否かを判定したとすると、衝突予測時間で評価した衝突の可能性と、実際の衝突の可能性との間に乖離が生じ、衝突予測結果の通知が適切に行われないことが考えられる。
そこで、通知の必要性が高い衝突予測結果を適切に移動端末へ提供することが望まれる。

本開示はこのような事情に鑑みてなされたものであり、衝突予測結果を適切に移動端末へ提供することができる技術の提供を目的とする。

［本開示の効果］
本開示によれば、衝突予測結果を適切に移動端末へ提供することができる。

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、複数の移動体の動的情報を地図情報に重畳した動的マップ情報に基づいて、前記複数の移動体の移動状態を示す移動情報と、前記複数の移動体の外観情報と、を取得する取得部と、前記複数の移動体のうち移動端末を有する対象移動体と、当該対象移動体以外の他の移動体とが衝突するか否かの衝突予測を前記移動情報に基づいて行うとともに、前記対象移動体と前記他の移動体とが衝突する可能性を示す評価値を求める演算部と、前記演算部による衝突予測の結果を示す衝突予測結果を前記移動端末へ通知するか否かを判定する判定部と、を備え、前記演算部は、前記衝突予測結果に含まれる、前記対象移動体と前記他の移動体とが衝突するまでの衝突予測時間と、前記対象移動体、及び前記他の移動体それぞれの前記外観情報に応じた外観属性値と、前記移動情報から得られる、前記対象移動体、及び前記他の移動体それぞれの行動内容を示す行動情報に応じた行動属性値と、に基づいて前記評価値を求め、前記判定部は、前記衝突予測結果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判定する。

上記構成によれば、衝突予測結果を通知するか否かを判定するための評価値を、衝突予測時間と、外観属性値と、行動属性値と、に基づいて求めるので、移動端末へ衝突予測結果を通知するか否かの判定に、対象移動体及び他の移動体の外観や行動を反映させることができる。
よって、例えば、外観や行動において衝突可能性の高い属性を有する移動体に関する衝突予測については、衝突予測結果が通知される方向に重み付けられるように評価値を設定することができ、通知の必要性を判定する上で、移動体の外観や行動を加味することができる。
この結果、通知の必要性を適切に判定することができ、通知の必要性が高い衝突予測結果を適切に移動端末へ提供することができる。

（２）上記情報提供システムにおいて、前記判定部が通知すると判定した移動端末に対して、前記衝突予測結果を通知する通知部をさらに備えてもよい。
この場合、評価値に基づいて衝突予測結果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。

（３）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、前記衝突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の前記衝突予測時間、前記外観属性値、及び前記行動属性値を用いて前記評価値を求め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衝突予測結果に関する評価値を得ることができる。

（４）上記情報提供システムにおいて、前記移動端末を制御し、前記衝突予測結果を前記移動端末のユーザへ向けて出力する処理を前記移動端末に実行させる制御部をさらに備え、前記制御部は、前記衝突すると予測される移動体における前記外観情報及び前記行動情報に応じて前記衝突予測結果の出力態様が異なるように前記移動端末を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。

（５）また、上記情報提供システムにおいて、前記他の移動体が車両である場合、前記外観属性値には、前記車両のサイズに応じた属性値、前記車両の形状に応じた属性値、前記車両の色に応じた属性値、及び、前記車両に取り付けられたナンバープレートに記載された情報に応じた属性値のうち少なくとも１つが含まれていてもよい。

（６）上記情報提供システムにおいて、前記他の移動体が歩行者である場合、前記外観属性値には、前記歩行者の身長に応じた属性値、前記歩行者の服装に応じた属性値、及び前記歩行者の装備品に応じた属性値のうち少なくとも１つが含まれていてもよい。

（７）上記情報提供システムにおいて、前記他の移動体が車両である場合、前記行動属性値には、現在の走行状態に応じた属性値、及び過去の走行履歴に応じた属性値のうち少なくとも１つが含まれていてもよい。

（８）上記情報提供システムにおいて、前記他の移動体が歩行者である場合、前記行動属性値には、前記歩行者の歩行場所に応じた属性値、前記歩行者の歩行軌跡に応じた属性値、信号機の灯色に対する動作に応じた属性値のうち少なくとも１つが含まれていてもよい。

（９）上記情報提供システムにおいて、前記演算部は、前記移動情報に含まれる前記複数の移動体の位置情報に基づいて、前記対象移動体と前記他の移動体それぞれとの相対距離、及び前記相対距離の変位を求め、前記相対距離及び前記相対距離の変位に基づく加算値を前記評価値に加算するものであってもよい。
この場合、衝突予測時間には現れないが、対象移動体と他の移動体が接近することで衝突の可能性が生じている場合において、対象移動体の移動端末へ衝突予測結果が提供されるように評価値に反映させることができる。

（１０）他の実施形態である情報提供システムは、複数の移動体の動的情報を地図情報に重畳した動的マップ情報に基づいて、前記複数の移動体の移動状態を示す移動情報を取得する取得部と、前記複数の移動体のうち移動端末を有する対象移動体と、当該対象移動体以外の他の移動体とが衝突するか否かの衝突予測を前記移動情報に基づいて行うとともに、前記対象移動体と前記他の移動体とが衝突する可能性を示す評価値を求める演算部と、前記演算部による衝突予測の結果を示す衝突予測結果を前記移動端末へ通知するか否かを判定する判定部と、を備え、前記演算部は、前記移動情報に含まれる前記複数の移動体の位置情報に基づいて、前記対象移動体と前記他の移動体それぞれとの相対距離、及び前記相対距離の変位を求め、前記相対距離及び前記相対距離の変位に基づいて前記評価値を求め、前記判定部は、前記衝突予測結果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判定する。

上記構成によれば、衝突予測結果を通知するか否かを判定するための評価値を、対象移動体と前記他の移動体それぞれとの相対距離、及び前記相対距離の変位に基づいて求めるので、対象移動体と他の移動体とが所定の相対距離の範囲内であって、互いに接近するように相対距離が減少していれば、衝突の可能性が生じていると判定することができる。この結果、対象移動体及び他の移動体の進行方向に関わらず、対象移動体に対して衝突の可能性を有する他の移動体を幅広く評価でき、通知の必要性を適切に判定することができる。

（１１）また、他の実施形態である移動端末は、上記（１）から（１０）のいずれか１つの情報提供システムから前記衝突予測結果を受け付け、ユーザへ前記衝突予測結果を出力する移動端末である。

（１２）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、複数の移動体の動的情報を地図情報に重畳した動的マップ情報に基づいて、前記複数の移動体の移動状態を示す移動情報と、前記複数の移動体の外観情報と、を取得する取得ステップと、前記複数の移動体のうち前記移動端末を有する対象移動体と、当該対象移動体以外の他の移動体とが衝突するか否かの衝突予測を前記移動情報に基づいて行うとともに、前記対象移動体と前記他の移動体とが衝突する可能性を示す評価値を求める演算ステップと、前記演算ステップによる衝突予測の結果を示す衝突予測結果を前記移動端末へ通知するか否かを判定する判定ステップと、を含み、前記演算ステップでは、前記衝突予測結果に含まれる、前記対象移動体と前記他の移動体とが衝突するまでの衝突予測時間と、前記対象移動体、及び前記他の移動体それぞれの前記外観情報に応じた外観属性値と、前記移動情報から得られる、前記対象移動体、及び前記他の移動体それぞれの行動内容を示す行動情報に応じた行動属性値と、に基づいて前記評価値を求め、前記判定ステップでは、前記衝突予測結果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判定する。

（１３）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複数の移動体の動的情報を地図情報に重畳した動的マップ情報に基づいて、前記複数の移動体の移動状態を示す移動情報と、前記複数の移動体の外観情報と、を取得する取得ステップと、前記複数の移動体のうち前記移動端末を有する対象移動体と、当該対象移動体以外の他の移動体とが衝突するか否かの衝突予測を前記移動情報に基づいて行うとともに、前記対象移動体と前記他の移動体とが衝突する可能性を示す評価値を求める演算ステップと、前記演算ステップによる衝突予測の結果を示す衝突予測結果を前記移動端末へ通知するか否かを判定する判定ステップと、を含み、前記演算ステップでは、前記衝突予測結果に含まれる、前記対象移動体と前記他の移動体とが衝突するまでの衝突予測時間と、前記対象移動体、及び前記他の移動体それぞれの前記外観情報に応じた外観属性値と、前記移動情報から得られる、前記対象移動体、及び前記他の移動体それぞれの行動内容を示す行動情報に応じた行動属性値と、に基づいて前記評価値を求め、前記判定ステップでは、前記衝突予測結果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判定するコンピュータプログラムである。

［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。

〔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。

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。

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。

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−ＤｅｆｉｎｅｄＮｅｔｗｏｒｋｉｎｇ）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。

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」（５ｔｈＧｅｎｅｒａｔｉｏｎ）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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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（ＬｏｃａｌＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ）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。

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。

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。

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。

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。

〔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（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）などを含む制御部３１、ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）３２、ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）３３、記憶部３４、および、通信部３５を含む。

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。

ＲＡＭ３３は、ＳＲＡＭ（ＳｔａｔｉｃＲＡＭ）またはＤＲＡＭ（ＤｙｎａｍｉｃＲＡＭ）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。

記憶部３４は、フラッシュメモリもしくはＥＥＰＲＯＭ（ＥｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙＥｒａｓａｂｌｅＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）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。

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。

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。

「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（ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＴｒａｎｓｐｏｒｔＳｙｓｔｅｍｓ）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。

「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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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してもよい。

〔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：ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＣｏｎｔｒｏｌＵｎｉｔ）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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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

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。

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。

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。

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。

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。

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。

〔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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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

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。

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。

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。

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。

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。

〔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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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

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。

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。

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。

〔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。

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）。

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。

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）。

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。

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。

〔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。

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）。

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してもよい。

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。

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）。

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）。

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。

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）。

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。

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。

〔第１実施形態について〕
〔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に対して衝突予測結果を提供する機能を有している。なお、衝突予測結果とは、車載装置５０や歩行者端末７０を備えた移動体と、当該移動体以外の他の移動体とが衝突するか否かを予測したときの予測結果を示す情報である。衝突予測結果には、衝突が予測される移動体の属性等の情報や、衝突が予測される移動体が接近してくる方向、衝突予測時間等が含まれる。

図８は、第１実施形態に係る衝突予測結果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。

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）それぞれにおける衝突予測を行い、その衝突予測結果について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、衝突予測結果についての評価値を求める。

判定部３１ｂは、移動端末（歩行者端末７０及び車載装置５０）が搭載された移動体における衝突予測結果を当該移動端末へ通知するか否かを、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、移動端末へ衝突予測結果を通知する機能を有している。
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。

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。

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。属性情報は、各移動体の属性を示す情報である。移動体の属性には、移動体の外観に関する属性や、移動体の行動に関する属性等、複数の属性が含まれている。なお、属性情報は車両と歩行者とで区別されている。属性情報は、移動体における複数の属性それぞれに関する属性内容を示す情報を含む。

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。
移動体データベース３４ａにおける各情報は、移動体ＩＤに対応付けられて登録されている。

検出部３１ｄ（取得部）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、動的マップ情報Ｍ１に含まれる情報をそのまま取得して移動体データベース３４ａへ登録する。
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方位情報及び速度情報を算出する。

図１０及び図１１は、移動体データベース３４ａにおける属性情報を登録する部分の一部を示す図である。図１０は、移動体が車両の場合における属性情報を登録するための欄を示している。図１１は、移動体が歩行者の場合における属性情報を登録するための欄を示している。

図１０に示すように、車両の属性情報は、外観属性と、行動属性とを含む。
外観属性には、「サイズ」、「形状」、「色」、及び「ナンバープレートの表示」の４種類の属性が含まれる。これら属性の内容は予め設定されており、予め設定された複数の属性内容の中から対象の車両に該当する属性内容（外観情報）が移動体ＩＤに対応付けられて登録される。

「サイズ」における属性内容には、大型、中型、及び小型が含まれる。バスやトラック等は大型と判定され、軽自動車は小型と判定され、それ以外の一般乗用車は中型と判定される。
「形状」における属性内容には、セダン、クーペ、ワゴン、ミニバン、ＳＵＶ、オープンカー、及びトラックが含まれる。
「色」における属性内容には、高明度、及び低明度が含まれる。
「ナンバープレートの表示」における属性内容には、対象の車両５に取り付けられたナンバープレートの地名表示（自動車の使用の本拠を管轄する運輸支局の地名）が含まれる。

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、上述の車両５の外観属性に関する情報を取得する。

図１０中、行動属性には、過去の走行履歴が含まれる。より具体的に、行動属性には、「過去の車線変更数」、「過去の急ハンドル急ブレーキ数」、「警報後の車線変更数」、及び「警報後の急ハンドル急ブレーキ数」の４種類の属性が含まれる。「過去の車線変更数」とは、対象の車両５が過去一定期間に車線変更をした回数を示す。「過去の急ハンドル急ブレーキ数」とは、対象の車両５が過去一定期間に急ハンドル操作又は急ブレーキ操作をした回数を示す。「警報後の車線変更数」とは、後述するエッジサーバ３によって対象の車両５の車載装置５０へ通知される警報後に当該車両５が車線変更をした回数を示す。「警報後の急ハンドル急ブレーキ数」とは、警報後に車両５が急ハンドル急ブレーキ操作をした回数を示す。

検出部３１ｄは、各移動体の過去の動的情報（に含まれる位置情報）を記憶部３４に記憶し、過去の動的情報に基づいて、各移動体の過去に移動した軌跡情報を生成する機能を有している。この軌跡情報には、移動体の速度情報も含まれている。よって、車両５の場合、軌跡情報に基づいて、急ハンドル急ブレーキ操作がなされたことを検出することができる。また、軌跡情報に基づいて、直進時に車線を変更する車線変更がなされたことも検出することができる。

検出部３１ｄは、各車両５の軌跡情報に基づいて、各車両５による車線変更、及び急ハンドル急ブレーキ操作を検出し、各車両５が車線変更を行った回数、及び急ハンドル急ブレーキ操作を行った回数をカウントする機能を有している。

なお、エッジサーバ３は、検出部３１ｄがカウントする車線変更を行った回数、及び急ハンドル急ブレーキ操作を行った回数に基づいて、車載装置５０に対して警報を通知する機能を有している。エッジサーバ３は、所定期間内に一定回数以上の車線変更及び急ハンドル急ブレーキ操作を行った車載装置５０に対して警報を通知する。
検出部３１ｄは、この警報が通知された車載装置５０については、警報後の各車両５が車線変更を行った回数、及び急ハンドル急ブレーキ操作を行った回数もカウントする。

検出部３１ｄは、これら機能により、「過去の車線変更数」、「過去の急ハンドル急ブレーキ数」、「警報後の車線変更数」、及び「警報後の急ハンドル急ブレーキ数」に関する情報（行動情報）を取得する。

図１１に示すように、歩行者の属性情報も、車両の属性情報と同様、外観属性と、行動属性とを含む。
外観属性には、「身長」、「服装」、「イヤホン又はわき見」、及び「松葉杖又は車椅子」の４種類の属性が含まれる。
「服装」、「イヤホン又はわき見」、及び「松葉杖又は車椅子」の属性の内容は予め設定されており、予め設定された複数の属性内容（外観情報）の中から対象の歩行者に該当する属性内容が登録される。

「身長」における属性内容には、歩行者の身長が登録される。「服装」における属性内容には、学生、及び学生以外が含まれる。「服装」における属性内容が学生の場合、歩行者の服装が学校の制服や帽子を着用していることを示す。「服装」における属性内容が学生以外の場合、歩行者の服装が学校の制服ではないことを示す。
「イヤホン又はわき見」における属性内容には、該当、及び非該当が含まれる。「イヤホン又はわき見」における属性内容が該当である場合、歩行者がイヤホンを装着していたり、歩きながらスマートフォン等の端末を見ていたりしていることを示す。「イヤホン又はわき見」における属性内容が非該当である場合、普通に歩行していることを示す。
「松葉杖又は車椅子」における属性内容には、該当、及び非該当が含まれる。「松葉杖又は車椅子」における属性内容が該当である場合、歩行者が松葉杖又は車椅子を利用していることを示す。「松葉杖又は車椅子」における属性内容が非該当である場合、普通に歩行していることを示す。

図１１中、行動属性には、「歩行場所」、「信号無視」、及び「歩行軌跡」の４種類の属性が含まれる。「歩行場所」における属性内容には、車道、歩道、及びその他が含まれる。「歩行場所」における属性内容が車道の場合、対象の歩行者７が車道を歩行していることを示す。「歩行場所」における属性内容が歩道の場合、対象の歩行者７が歩道又は横断歩道を歩行していることを示す。「歩行場所」における属性内容がその他の場合、対象の歩行者７が建物の中等を歩行していることを示す。

「信号無視」における属性内容には、該当、及び非該当が含まれる。「信号無視」における属性内容が該当である場合、現在信号無視をしていることを示す。「信号無視」における属性内容が非該当である場合、現在信号無視をしていないことを示す。
「歩行軌跡」における属性内容には、直行、及び蛇行が含まれる。「歩行軌跡」における属性内容が蛇行である場合、対象の歩行者７の直近の歩行軌跡が蛇行していることを示している。「歩行軌跡」における属性内容が直行である場合、対象の歩行者７の直近の歩行軌跡が直行していることを示している。

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等を参照するとともに上述の軌跡情報を参照し、歩行者それぞれの各属性に関する情報（行動情報）を取得する。
なお、動的情報マップＭ１に移動体（車両及び歩行者）の画像データ等が含まれない場合、検出部３１ｄは、動的情報マップＭ１を更新するための変化点情報に含まれる画像データ等を用いることができる。
検出部３１ｄは、取得した属性に関する情報に基づいて、移動体それぞれの属性情報を生成する。

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。

また、図８中の評価値データベース３４ｂは、演算部３１ａが求める衝突予測結果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。

〔評価値の演算処理〕
図１２は、演算部３１ａによる衝突予測結果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１２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）。衝突予測結果は、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（対象移動体）とは、歩行者端末７０や車載装置５０を有している移動体である歩行者７や車両５の他、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を指すことがある。また、歩行者端末７０を所持する人が搭乗する車両５も評価対象に含まれる。

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。

まず、演算部３１ａは、ステップＳ５５へ進み、個別演算処理を行う。演算部３１ａは、個別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）。

図１３は、図１２中ステップＳ５５の個別演算処理の一例を示すフローチャートである。
図１３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、他の移動体との衝突予測時間を、他の移動体それぞれについて算出する（ステップＳ６２）。
なお、他の移動体には、歩行者端末７０又は車載装置５０を搭載した移動体も含まれる。

演算部３１ａは、移動体データベース３４ａを参照し、評価対象、及び他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、他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。

このように、演算部３１ａは、動的情報マップＭ１に基づいて、評価対象と他の移動体との衝突を予測し、衝突予測時間を求める。

演算部３１ａは、他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、衝突予測時間に基づいて衝突の可能性を判定した場合、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。そこで、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。
これにより、演算部３１ａは他の移動体それぞれについての衝突予測をし、衝突予測結果を得る。

次いで、演算部３１ａは、算出した衝突予測時間に基づいて、衝突予測結果の評価値を求めるための基礎値を求める（ステップＳ６４）。
基礎値は、衝突予測結果の評価値を求めるための基礎となる値であり、後の処理において基礎値に加算値が加算されることで、評価値が得られる。

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基礎値を求める。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：基礎値＝０
衝突予測時間が１０秒未満：基礎値＝２０
衝突予測時間が５秒未満：基礎値＝１００
衝突予測時間が３秒未満：基礎値＝２００
衝突予測時間が１秒未満：基礎値＝５００
衝突予測結果の評価値は、値が大きいほど、衝突の可能性が高く、通知の必要性が高くなるように設定される。よって基礎値も同様に、値が大きいほど、衝突の可能性が高く、通知の必要性が高くなるように設定される。
つまり、衝突予測結果の評価値は、衝突予測対象が、衝突予測対象以外の移動体と衝突する可能性を示す値である。
なお、演算部３１ａは、衝突予測対象以外の移動体に対する基礎値として「０」を設定する。衝突予測対象以外の移動体の基礎値には、以降の処理によって加算値が加算されない。よって、衝突予測対象以外の移動体の衝突予測結果の評価値（対象移動体と衝突予測対象以外の移動体との衝突予測結果の評価値）は「０」となる。
以上のように、演算部３１ａは、衝突予測時間に基づいて移動体ごとの基礎値を求める。

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。

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において求めた基礎値に加算を行い（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、ステップＳ６７へ進む。

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は基礎値に加算を行う。
なおステップＳ６６において基礎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。

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。

次に、演算部３１ａは、ステップＳ６７において、衝突予測対象の属性内容に応じて基礎値に値を加算する加算処理を行う（ステップＳ６７）。

図１４は、図１３中の衝突予測対象の加算処理の一例を示すフローチャートである。
まず、演算部３１ａは、衝突予測対象（の移動体）が車両か否かを判定する（ステップＳ７０）。
衝突予測対象が車両５であると判定する場合、演算部３１ａは、ステップＳ７１へ進み、車両の加算処理を実行し、処理を終える。

図１５は、図１４中の車両の加算処理の一例を示すフローチャートである。
車両の加算処理において、演算部３１ａは、まず、移動体データベース３４ａにおける、衝突予測対象（車両５）の各属性情報を参照する。
演算部３１ａは、属性情報のうちの「サイズ」に関する加算を行う（ステップＳ８１）。

「サイズ」における属性内容である大型、中型、及び小型のそれぞれには、予め加算値が設定されている。
演算部３１ａは、「サイズ」における属性内容が大型である場合、加算値として「５０」を基礎値に加算し、中型である場合、加算値として「３０」を基礎値に加算し、小型である場合、加算値として「２０」を基礎値に加算する。
一般に、車両５の大きさが大きければ、衝突の可能性が高まると考えられる。よって、車両５の大きさが大きくなるに従って、加算値が大きくなるように設定されている。
このように、演算部３１ａは、衝突予測対象の「サイズ」に応じた加算値を基礎値に加算する（ステップＳ８１）。

次に、演算部３１ａは、属性情報のうちの「形状」に関する加算を行う（ステップＳ８２）。
「形状」における属性内容であるセダン、クーペ、ワゴン、ミニバン、ＳＵＶ、オープンカー、及びトラックのそれぞれには、予め加算値が設定されている。例えば、車両５の形状に応じて、事故率等に違いがある場合、その事故率が高い属性内容に対してはより大きな加算値を設定することができる。
例えば、「形状」における属性内容が、クーペ、オープンカー、及びトラックの場合、加算値「３０」を加算し、セダン、ワゴン、ミニバン、及びＳＵＶの場合、加算値「１０」を加算する。
このように、演算部３１ａは、衝突予測対象の「形状」に応じた加算値を基礎値に加算する（ステップＳ８２）。

次に、演算部３１ａは、属性情報のうちの「色」に関する加算を行う（ステップＳ８３）。
「色」における属性内容である高明度、及び低明度のそれぞれにも、予め加算値が設定されている。例えば、高明度と、低明度との間に事故率等の違いがある場合、その事故率が高い属性内容に対してはより大きな加算値となるように設定することができる。
例えば、「色」における属性内容が、高明度の場合、加算値を加算せず、低明度の場合、加算値「１０」を加算する。
このように、演算部３１ａは、衝突予測対象の「色」に応じた加算値を基礎値に加算する（ステップＳ８３）。

次に、演算部３１ａは、属性情報のうちの「ナンバープレートの表示」における地名表示が地元でないか否かを判定する（ステップＳ８４）。
ナンバープレートの地名表示が、車両５の現在位置の管轄運輸支局の地名と異なる場合、演算部３１ａは、地名表示が地元でないと判定する。
ステップＳ８４においてナンバープレートの地名表示が地元でないと判定すると、演算部３１ａは、基礎値に加算値を加算し（ステップＳ８５）、ステップＳ８６へ進む。
一方、ステップＳ８４においてナンバープレートの地名表示が地元であると判定すると、演算部３１ａは、ステップＳ８６へ進む。
例えば、「ナンバープレートの表示」における属性内容が、地元である場合、加算値を加算せず、地元でない場合、加算値「１０」を加算する。
なお、ステップＳ８１からステップＳ８５までは、外観属性に関する処理であり、ステップＳ８６は行動属性に関する処理である。

次に、演算部３１ａは、属性情報のうちの行動属性である過去の走行履歴に関する加算を行う（ステップＳ８６）。
行動属性に含まれる「過去の車線変更数」、「過去の急ハンドル急ブレーキ数」、「警報後の車線変更数」、及び「警報後の急ハンドル急ブレーキ数」のそれぞれには、回数に応じた加算値が予め設定されている。これら行動属性に設定される加算値は、その属性内容である回数が増加するに従って大きな加算値が設定される。
車線変更や、急ハンドル急ブレーキ操作が頻繁に行われる場合、衝突の可能性が高い行動を行う確率が高いことが考えられる。このため、車線変更数及び急ハンドル急ブレーキ数が増加するに従って大きな加算値が設定される。

さらに、「過去の車線変更数」と、「警報後の車線変更数」との間においては、「警報後の車線変更数」の方に相対的により大きな加算値が設定される。
「過去の急ハンドル急ブレーキ数」と、「警報後の急ハンドル急ブレーキ数」との間においても同様に、「警報後の急ハンドル急ブレーキ数」の方に相対的により大きな加算値が設定される。
エッジサーバ３から警報を通知したにも関わらず、車線変更数や、急ハンドル急ブレーキ操作を繰り返す場合、衝突の可能性が高い行動を行う確率がより高いと考えられるからである。

このように、演算部３１ａは、過去の走行履歴に応じた加算値を基礎値に加算し（ステップＳ８６）、加算処理を終える。
なお、ここでは、過去の走行履歴に応じた加算値を加算した場合を例示したが、さらに、現在の走行速度等、現在の走行状態に応じた加算値を基礎値に加算してもよい。

図１４に戻って、ステップＳ７０において、衝突予測対象が車両５でないと判定する場合、演算部３１ａは、ステップＳ７２へ進み、歩行者の加算処理を実行し、処理を終える。

図１６は、図１４中の歩行者の加算処理の一例を示すフローチャートである。
歩行者の加算処理において、演算部３１ａは、まず、移動体データベース３４ａにおける、衝突予測対象（歩行者７）の各属性情報を参照する。
演算部３１ａは、属性情報のうちの「身長」が所定値以下か否かを判定する（ステップＳ９１）。
ステップＳ９１において「身長」が所定値以下であると判定すると、演算部３１ａは、基礎値に加算値を加算し（ステップＳ９２）、ステップＳ９３へ進む。
一方、ステップＳ９１において「身長」が所定値以下でないと判定すると、演算部３１ａは、ステップＳ９３へ進む。

所定値としては、例えば、１２０ｃｍに設定される。この場合、ステップＳ９１では、歩行者が、小学校低学年程度よりも年齢の小さい子供か、それ以外の歩行者かを判定することができる。よって、歩行者が、小学校低学年程度よりも年齢の小さい子供である場合、加算値を加算することができる。例えば、ステップＳ９２における加算値は「２０」である。

次に演算部３１ａは、「服装」における属性内容が学生か否かを判定する（ステップＳ９３）。
ステップＳ９３において「服装」における属性内容が学生であると判定すると、演算部３１ａは、基礎値に加算値を加算し（ステップＳ９４）、ステップＳ９５へ進む。
一方、ステップＳ９３において「服装」における属性内容が学生でないと判定すると、演算部３１ａは、ステップＳ９５へ進む。
ステップＳ９３及びステップＳ９４では、歩行者が、学生である場合、加算値を加算することができる。例えば、ステップＳ９４における加算値は「１０」である。

次に演算部３１ａは、「イヤホン又はわき見」における属性内容が該当か否かを判定する（ステップＳ９５）。
ステップＳ９５において「イヤホン又はわき見」における属性内容が該当であると判定すると、演算部３１ａは、基礎値に加算値を加算し（ステップＳ９６）、ステップＳ９７へ進む。
一方、ステップＳ９５において「イヤホン又はわき見」における属性内容が該当でない（非該当である）と判定すると、演算部３１ａは、にステップＳ９７へ進む。
ステップＳ９５及びステップＳ９６では、歩行者が、イヤホンを装着していたり、歩きながらスマートフォン等の端末を見ていたりしている場合、加算値を加算することができる。例えば、ステップＳ９６における加算値は「１０」である。

次に、演算部３１ａは、「松葉杖又は車椅子」における属性内容が該当か否かを判定する（ステップＳ９７）。
ステップＳ９７において「松葉杖又は車椅子」における属性内容が該当であると判定すると、演算部３１ａは、基礎値に加算値を加算し（ステップＳ９８）、ステップＳ９９へ進む。
一方、ステップＳ９７において「松葉杖又は車椅子」における属性内容が該当でない（非該当である）と判定すると、演算部３１ａは、ステップＳ９９へ進む。
ステップＳ９７及びステップＳ９８では、歩行者が、松葉杖又は車椅子を利用している場合、加算値を加算することができる。例えば、ステップＳ９８における加算値は「３０」である。
なお、ステップＳ９１からステップＳ９８までは、外観属性に関する処理であり、ステップＳ９９以降の処理は行動属性に関する処理である。

演算部３１ａは、「歩行場所」における属性内容が車道か否かを判定する（ステップＳ９９）。
ステップＳ９９において「歩行場所」における属性内容が車道であると判定すると、演算部３１ａは、基礎値に加算値を加算し（ステップＳ１００）、ステップＳ１０１へ進む。
一方、ステップＳ９９において「歩行場所」における属性内容が車道でないと判定すると、演算部３１ａは、ステップＳ１０１へ進む。
ステップＳ１００及びステップＳ１０１では、歩行者が、車道を歩行している場合、加算値を加算することができる。例えば、ステップＳ１００における加算値は「３０」である。

次に、演算部３１ａは、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Ｓ１０１）。
歩行者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の移動体情報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。

ステップＳ１０１において歩行速度が所定値よりも遅いと判定すると、演算部３１ａは、基礎値に加算値を加算し（ステップＳ１０２）、ステップＳ１０３へ進む。
一方、ステップＳ１０１において歩行速度が所定値よりも遅くないと判定すると、演算部３１ａは、ステップＳ１０３へ進む。
ステップＳ１０１及びステップＳ１０２では、歩行者の歩行速度が遅い場合、加算値を加算することができる。例えば、ステップＳ１０２における加算値は「１０」である。

次に、演算部３１ａは、「信号無視」における属性内容が該当か否かを判定する（ステップＳ１０３）。
ステップＳ１０３において「信号無視」における属性内容が該当であると判定すると、演算部３１ａは、基礎値に加算値を加算し（ステップＳ１０４）、ステップＳ１０５へ進む。
一方、ステップＳ１０３において「信号無視」における属性内容が該当でない（非該当である）と判定すると、演算部３１ａは、ステップＳ１０５へ進む。
ステップＳ１０３及びステップＳ１０４では、歩行者が、信号無視をしている場合、加算値を加算することができる。例えば、ステップＳ１００における加算値は「５０」である。

次に、演算部３１ａは、「歩行軌跡」における属性内容が蛇行か否かを判定する（ステップＳ１０５）。
ステップＳ１０５において「歩行軌跡」における属性内容が蛇行であると判定すると、演算部３１ａは、基礎値に加算値を加算し（ステップＳ１０６）、加算処理を終える。
一方、ステップＳ１０５において「歩行軌跡」における属性内容が蛇行でない（直行である）と判定すると、演算部３１ａは、加算処理を終える。
ステップＳ１０５及びステップＳ１０６では、例えば、歩行者が飲酒等によって酩酊状態にあることから、蛇行している場合、加算値を加算することができる。例えば、ステップＳ１０６における加算値は「５０」である。

以上のように、演算部３１ａは、車両と歩行者とを区別した上で、加算処理を行う（図１４）。
図１３に戻って、演算部３１ａは、ステップＳ６７における加算処理を終えると、ステップＳ６８へ進み、評価対象の属性内容に応じて基礎値に値を加算する加算処理を行う（ステップＳ６８）。
ステップＳ６８における加算処理は、評価対象に対して行われる点以外、ステップＳ６７における加算処理と同じ内容なので、ここでは説明を省略する。
ステップＳ６８の加算処理を終えると、演算部３１ａは、個別演算処理を終える。

ステップＳ６７，Ｓ６８における加算処理において、演算部３１ａは、評価対象及び衝突予測対象の外観属性の属性内容に応じた加算値（外観属性値）、及び行動属性の属性内容に応じた加算値（行動属性値）を基礎値に加算する。
これにより、評価値に、評価対象及び衝突予測対象の外観や、過去又は現在の行動を反映させることができる。
つまり、評価対象及び衝突予測対象の外観や行動に現れる、衝突予測に影響を及ぼす要因を評価値に反映させることができる。

図１２に戻って、ステップＳ５５の個別演算処理を終えると、演算部３１ａは、ステップＳ５７へ進み、個別演算処理において加算された加算値と基礎値との合計を、衝突予測結果の評価値とし、評価値データベース３４ｂへ登録する（ステップＳ５７）。

演算部３１ａは、図１２中のステップＳ５５及びステップＳ５７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。

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。

図１７は、評価値データベース３４ｂの一例を示す図である。
図１７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（他の移動体）の評価値とが対応付けられて登録されている。

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。

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。

例えば、図１７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。

〔評価値の判定処理〕
図１８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１８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（通知判定用閾値）以上である評価対象があるか否かを判定する（ステップＳ１１０）。
ステップＳ１１０において、評価値が通知判定用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Ｓ１１０を繰り返す。よって、判定部３１ｂは、評価値が通知判定用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Ｓ１１０を繰り返す。

ステップＳ１１０において、評価値が通知判定用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Ｓ１１１へ進み、その評価対象へ、衝突予測対象の衝突予測結果を通知することを決定し、ステップＳ１１０へ戻る。

判定部３１ｂは、各評価対象の評価値を参照し、評価値が通知判定用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衝突予測結果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。

本実施形態では、衝突予測結果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衝突予測を行うことができ、各評価対象において、適切に予測された衝突予測結果を評価値として表すことができる。

〔通知処理〕
判定部３１ｂが、評価対象へ衝突予測結果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を通知する。
これにより、評価値に基づいて衝突予測結果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は、上述したように、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。

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、通知された衝突予測結果を出力する。

上記構成によれば、衝突予測結果を通知するか否かを判定するための評価値を、衝突予測時間と、外観属性値と、行動属性値と、に基づいて求めるので、移動端末へ衝突予測結果を通知するか否かの判定に、評価対象及び衝突予測対象の外観や行動を反映させることができる。
よって、例えば、外観や行動において衝突可能性の高い属性を有する移動体に関する衝突予測については、衝突予測結果が通知される方向に重み付けられるように評価値を設定することができ、通知の必要性を判定する上で、移動体の外観や行動を加味することができる。
この結果、通知の必要性を適切に判定することができ、通知の必要性が高い衝突予測結果を適切に移動端末へ提供することができる。

〔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１９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１９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（身長が１２０ｃｍ以下）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。

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。

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。

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。

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。

この場合、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際、衝突予測時間による基礎値を求め、車両５に関する加算処理による加算値の他、死角要因や、歩行者７Ａ，７Ｂに関する加算処理による加算値を基礎値に加算し、評価値を得る。この際、歩行者７Ａ，７Ｂに関する加算処理では、歩行者の身長や、信号無視による加算値が加算される。
車両５に関する加算処理については、車両５それぞれの外観属性及び行動属性の属性内容によって適宜加算される。以下の説明において現れる車両５についても同様である。

衝突予測結果を通知するか否かの判定に用いられる前記通知判定用閾値は、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の評価値は前記通知判定用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の衝突予測結果を車両５Ａへ通知する。

また、エッジサーバ３は、評価値を求める際、評価対象及び衝突予測対象の両方に対して加算処理を行うので、歩行者７Ａ，７Ｂを評価対象としたときの評価値は、車両５を評価対象としたときと同じ評価値となる。よって、歩行者７Ａ，７Ｂにおける車両５Ａの評価値が前記通知判定用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の衝突予測結果を歩行者７Ａ，７Ｂへ通知する。

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の衝突予測結果を車両５Ｂへ通知する。

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、衝突予測結果を自装置のユーザへ出力する。

図１９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、車両５Ａの制御部５１は、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。

つまり、本システムでは、衝突予測対象における外観属性及び行動属性の属性内容に応じて、衝突予測結果の出力態様が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。

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。

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や、その車両５Ａの進行方向を示す矢印Ｄ６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。

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。

なお、歩行者端末７０及び車載装置５０による衝突予測結果の出力は、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。

また、図１９では、衝突予測対象の位置やその進行方向を出力画面Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３に表示する場合を示したが、衝突予測時間を合わせて表示してもよい。

また、本シナリオにおいては、歩行者において安全性を阻害する要因が重なるような場合を示したが、例えば、歩行者７Ａ，７Ｂに信号無視等の安全性を阻害する要因がなく、評価値が通知判定用閾値よりも大きい値とならなければ、エッジサーバ３は、衝突予測結果を車両５Ａ及び歩行者７Ａ，７Ｂへ通知しない。

一方、歩行者７Ａ，７Ｂに信号無視等の安全性を阻害する要因がなくても、車両５Ａの属性内容に応じて加算値が加算されることで、評価値が通知判定用閾値を超える場合もある。
車両の加算処理（図１５）では、車両５Ａのサイズや、形状、色、ナンバープレートの表示、過去の走行履歴によって加算値が加算される。
よって、歩行者７Ａ，７Ｂが車両５Ａにおける衝突予測対象とされたが、衝突予測結果を通知するに至らない場合であっても、車両５Ａの属性によっては、エッジサーバ３は、衝突予測結果を歩行者７Ａ，７Ｂ及び車両５Ａに通知することがある。

このように、衝突予測結果の通知の必要性を判定する上で、車両５Ａの属性を加味することができる。この結果、衝突予測結果の通知の必要性を適切に判定し、衝突予測結果の通知を適切に行うことができる。

〔シナリオ２について〕
図２０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２０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。

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。

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。

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、衝突予測時間から基礎値を求め、車両５に関する加算処理による加算値の他、歩行者７Ａ，７Ｂに関する加算処理による加算値を基礎値に加算し、評価値を得る。この際、歩行者７Ａ，７Ｂに関する加算処理では、歩行者の身長（１２０ｃｍ以下）や、歩行者の速度、信号無視による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の評価値は前記通知判定用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の衝突予測結果を車両５Ａへ通知する。
また、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を歩行者７Ａ，７Ｂへ通知する。

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。

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。

〔シナリオ３について〕
図２１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２１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。

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。

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、衝突予測時間から基礎値を求め、車両５に関する加算処理による加算値の他、歩行者７Ａ，７Ｂに関する加算処理による加算値を基礎値に加算し、評価値を得る。この際、歩行者７Ａ，７Ｂに関する加算処理では、歩行者の身長（１２０ｃｍ以下）や、歩行者の歩行場所（車道）による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の評価値は前記通知判定用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の衝突予測結果を車両５Ａへ通知する。
また、エッジサーバ３は、歩行者７Ａ，７Ｂにおける車両５Ａの衝突予測結果を歩行者７Ａ，７Ｂへ通知する。

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。

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の評価値が前記通知判定用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の衝突予測結果を車両５Ｂへ通知する。

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５Ｃ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の衝突予測結果を車両５Ｃへ通知する。

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。

〔シナリオ４について〕
図２２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２２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。

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。

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、衝突予測時間から基礎値を求め、車両５に関する加算処理による加算値の他、死角要因や、歩行者７Ａ，７Ｂに関する加算処理による加算値を基礎値に加算し、評価値を得る。この際、歩行者７Ａ，７Ｂに関する加算処理では、歩行者の身長（１２０ｃｍ以下）や、歩行者の歩行場所（車道）による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の評価値は前記通知判定用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の衝突予測結果を車両５Ａへ通知する。
また、エッジサーバ３は、歩行者７Ａ，７Ｂにおける車両５Ａの衝突予測結果を歩行者７Ａ，７Ｂへ通知する。

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の衝突予測結果を車両５Ｂへ通知する。

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。

〔シナリオ５について〕
図２３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２３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。

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。

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、衝突予測時間から基礎値を求め、車両５に関する加算処理による加算値の他、歩行者７Ａ，７Ｂに関する加算処理による加算値を基礎値に加算し、評価値を得る。この際、歩行者７Ａ，７Ｂに関する加算処理では、歩行者の身長（１２０ｃｍ以下）や、歩行者の歩行軌跡（蛇行）、歩行場所（車道）による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の評価値は前記通知判定用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の衝突予測結果を車両５Ａへ通知する。
また、エッジサーバ３は、歩行者７Ａ，７Ｂにおける車両５Ａの衝突予測結果を歩行者７Ａ，７Ｂへ通知する。

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。

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の評価値が前記通知判定用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の衝突予測結果を車両５Ｂへ通知する。

〔シナリオ６について〕
図２４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２４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。

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。

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。

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。

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、衝突予測時間から基礎値を求め、車両５に関する加算処理による加算値の他、死角要因や、歩行者７Ａ，７Ｂに関する加算処理による加算値を基礎値に加算し、評価値を得る。この際、歩行者７Ａ，７Ｂに関する加算処理では、歩行者の身長（１２０ｃｍ以下）や、信号無視による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の評価値は前記通知判定用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の衝突予測結果を車両５Ａへ通知する。
また、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を歩行者７Ａ，７Ｂへ通知する。

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の衝突予測結果を車両５Ｂへ通知する。

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。

〔第２実施形態について〕
図２５は、第２実施形態に係るエッジサーバ３の記憶部３４を示す図である。
本実施形態の記憶部３４には、動的情報マップＭ１、移動体データベース３４ａ、及び評価値データベース３４ｂの他、相対距離データベース３４ｃが記憶されている。
相対距離データベース３４ｃには、移動体データベース３４ａに登録されている各移動体同士の相対距離が登録されている。

本実施形態の演算部３１ａは、評価対象（対象移動体）、及び評価対象以外の移動体（他の移動体）それぞれの移動情報（位置情報、方位情報、及び速度情報）等を用いて評価値を求める個別演算処理に加えて、相対距離データベース３４ｃに登録されている各移動体同士の相対距離に基づく加算処理をさらに行う点で、第１実施形態と相違する。
以下で説明する構成以外の構成については、第１実施形態と同様である。

図２６は、相対距離データベース３４ｃの一例を示す図である。
図２６に示すように、相対距離データベース３４ｃには、移動体データベース３４ａに登録されている各移動体同士の相対距離が登録されている。
相対距離データベース３４ｃには、移動体ＩＤごとに、他の移動体ＩＤとの間の相対距離が登録されている。また、相対距離データベース３４ｃには、過去の相対距離も登録されている。
例えば、相対距離データベース３４ｃ中、移動体ＩＤ「１００１」と移動体ＩＤ「１００２」との相対距離は、直近に更新された位置情報から得られた相対距離として「１３２ｍ」が登録され、前回更新時の位置情報から得られた相対距離として「１５２ｍ」が登録され、前々回更新時の位置情報から得られた相対距離として「１７２ｍ」が登録されている。つまり、相対距離データベース３４ｃには、更新間隔ごとに時系列に並ぶ複数の相対距離が登録される。

検出部３１ｄは、各移動体の位置情報が登録される移動体データベース３４ａを更新するごとに、各移動体同士の相対距離を求め、相対距離データベース３４ｃに登録する。
よって、検出部３１ｄは、移動体データベース３４ａを随時更新するのと同時に、相対距離データベース３４ｃも更新する。

図２７は、本実施形態の演算部３１ａが行う演算処理の一例を示すフローチャートである。
本実施形態の演算処理は、ステップＳ５５の個別演算処理の後に、相対距離に基づく加算処理（ステップＳ５９）を行う。
相対距離に基づく加算処理では、ステップＳ５７において登録された各評価値に対してさらに加算値を加算する処理を行う。
よって、ここでは、主にステップＳ５９について説明する。

図２８は、図２７中ステップＳ５９の相対距離に基づく加算処理の一例を示すフローチャートである。
図２８に示すように、演算部３１ａは、まず、評価対象以外の移動体を特定し（ステップＳ１２０）、評価対象以外の移動体のうち、対象移動体との相対距離が１００ｍ以内でかつ相対距離の変位が負の移動体を接近対象として特定する（ステップＳ１２１）。

相対距離の変位とは、現在の相対距離から過去の相対距離を減算した値である。相対距離の変位が正の場合、相対距離が増加していることを示しており、評価対象と、評価対象以外の移動体とは相対的に離れる方向に移動している。また、相対距離の変位が負の場合、相対距離が減少していることを示しており、評価対象と、評価対象以外の移動体とは相対的に接近する方向に移動していることが判る。
演算部３１ａは、直近に更新された位置情報による相対距離から、直近よりも過去に更新された位置情報による相対距離を減算することで、相対距離の変位を求める。
なお、演算部３１ａは、直近に更新された位置情報による相対距離から、直近よりも過去に更新された位置情報による相対距離を減算し、さらに、相対距離データベース３４ｃの更新間隔に基づいて、単位時間当たりの相対距離の変位を求め、これを相対距離の変位として用いてもよい。

対象移動体の周囲所定の距離に位置しかつ対象移動体に接近する移動体は、対象移動体に衝突又は接触する可能性を有する。
そこで、演算部３１ａは、対象移動体の周囲１００ｍ以内に位置しかつ対象移動体に接近するように相対距離が減少する評価対象以外の移動体を、接近対象として特定する。
つまり、接近対象として特定された移動体は、対象移動体に衝突又は接触する可能性を有する移動体である。

ステップＳ１２１の後、演算部３１ａは、接近対象として特定された移動体（以下、接近移動体ともいう）の評価値に対して加算処理を行う（ステップＳ１２２）。
図２９は、評価値に対する加算処理の一例を示すフローチャートである。
接近移動体に対する加算処理は、対象移動体における接近移動体の評価値にさらに加算値を加算する処理である。
なお、対象移動体における接近移動体の評価値は、個別演算処理によって求められる。

演算部３１ａは、ステップＳ１３１からステップＳ１３７までの処理を、ステップＳ１２１にて特定した全ての接近移動体について処理するまで繰り返す。
以下、ステップＳ１３２からステップＳ１３６の説明については、対象移動体と、特定した全ての接近移動体のうちの１つの接近移動体との処理について説明する。

演算部３１ａは、まず、ステップＳ１３２において、対象移動体と、接近移動体との関係が、歩行者対歩行者か否かを判定する（ステップＳ１３２）。ステップＳ１３２において、対象移動体と、接近移動体との関係が歩行者対歩行者であると判定すると、演算部３１ａは、この接近移動体については加算処理を行わずステップＳ１３７へ進む。これにより、対象移動体と、接近移動体との関係が、歩行者対歩行者の場合、加算処理は行われない。

一方、ステップＳ１３２において、対象移動体と、接近移動体との関係が歩行者対歩行者でないと判定すると、演算部３１ａは、ステップＳ１３４へ進み、対象移動体と、接近移動体との関係が車両対車両か否かを判定する（ステップＳ１３４）。
ステップＳ１３４において、対象移動体と、接近移動体との関係が車両対車両でないと判定すると、演算部３１ａは、ステップＳ１３６へ進み、車両対歩行者又は歩行者対車両に対応した処理を行う。

図３０は、車両対歩行者又は歩行者対車両に対応した処理の一例を示すフローチャートである。
この場合、対象移動体と、接近移動体とは、一方が車両、他方が歩行者である。ここでは、対象移動体が車両、接近移動体が歩行者である場合について説明するが、対象移動体が歩行者、接近移動体が車両である場合も同様の処理が行われる。

図３０に示すように、まず、演算部３１ａは、接近移動体である歩行者の属性「歩行場所」を参照し、その内容が歩道、又は建物の中であるか否かを判定する（ステップＳ１４１）。

本実施形態の検出部３１ｄは、歩行者の歩行場所が、車道、歩道、その他（建物の中）、及び横断歩道のいずれであるかを所得し、歩行者の行動属性「歩行場所」の内容として、車道、歩道、その他（建物の中）、及び横断歩道のいずれかを登録する。

「歩行場所」の内容が歩道、又は建物の中であると判定すると、演算部３１ａは、この接近移動体（歩行者）については加算処理を行わずに処理を終え、ステップＳ１３７（図２９）へ進む。歩行者が歩道や建物の中にいるときは、歩行者と対象移動体である車両とが衝突する可能性は低いと考えられる。よって、歩行者が歩道や建物の中にいるときは、演算部３１ａは、加算処理を行わない。

ステップＳ１４１において「歩行場所」の内容が歩道、又は建物の中でないと判定すると、演算部３１ａは、対象移動体である車両の属性「速度」を参照し、車両の速度が５ｋｍ／ｈ以下か否かを判定する（ステップＳ１４３）。
車両の速度が５ｋｍ／ｈ以下であると判定すると、演算部３１ａは、接近移動体である歩行者については加算処理を行わずに処理を終え、ステップＳ１３７（図２９）へ進む。この場合に加算処理を行わない理由は、車両の速度が５ｋｍ／ｈ以下であれば、歩行者と対象移動体である車両とが衝突する可能性は低いと考えられるからである。

ステップＳ１４３において車両の速度が５ｋｍ／ｈ以下でないと判定すると、演算部３１ａは、歩行者の属性「歩行場所」を参照し、その内容が横断歩道であるか否かを判定する（ステップＳ１４４）。
「歩行場所」の内容が横断歩道であると判定すると、演算部３１ａは、ステップＳ１４５へ進み、横断歩道が横断する道路の中央を、接近移動体である歩行者が通過したか否かを判定する（ステップＳ１４５）。
歩行者が道路の中央を通過したか否かの判定は、演算部３１ａによって行われる。演算部３１ａは、マップＭ１及び歩行者の属性情報を参照し、歩行者の位置及び移動方向から、歩行者の位置が、横断歩道を歩行し横断歩道の中間地点である道路の中央を通過した位置か否かを判定する。

歩行者が道路の中央を通過したと判定すると、演算部３１ａは、歩行者の位置が歩道に達するまで２ｍ以内か否かを判定する（ステップＳ１４６）。
歩行者の位置が歩道に達するまで２ｍ以内か否かの判定についても、演算部３１ａによって行われる。演算部３１ａは、マップＭ１及び歩行者の属性情報を参照し、歩行者の位置及び移動方向から、歩行者が横断歩道を歩行し、かつ歩行者の位置が歩道に達するまで２ｍ以内か否かを判定する。

歩行者の位置が歩道に達するまで２ｍ以内であると判定すると、演算部３１ａは、接近移動体である歩行者については加算処理を行わずに処理を終え、ステップＳ１３７（図２９）へ進む。歩行者の位置が歩道に達するまで２ｍ以内であれば、歩行者は、速やかに横断歩道を渡り終え、歩行者と対象移動体である車両とが衝突する可能性は低いと考えられる。よって、演算部３１ａは、ステップＳ１４２において歩行者が歩道に達するまで２ｍ以内と判定すると、加算処理を行わない。

一方、ステップＳ１４４において歩行者の行動属性「歩行場所」の内容が横断歩道でないと判定すると、演算部３１ａは、ステップＳ１４７へ進み、対象移動体における接近移動体の評価値に加算値を加算し（ステップＳ１４７）、処理を終える。
ステップＳ１４７において、演算部３１ａは、評価値データベース３４ｂを参照し、対象移動体に対応する移動体ＩＤと、接近移動体に対応する移動体ＩＤとの間の評価値が登録される欄を特定する。演算部３１ａは、特定した欄に登録されている評価値に加算値を加算する。
ステップＳ１４７において評価値に加算される加算値は、例えば「２００」である。

この場合、歩行者は、横断歩道以外の車道を歩行している可能性が高く、また、歩行者の行動属性「歩行場所」も車道である。歩行者が車道に位置し、かつ相対的に接近中である歩行者と車両との相対距離が１００ｍ以内であるため、歩行者と車両とが衝突する可能性が比較的高いと考えることができる。よって、ここで加算にされる加算値は、通知の必要性が高く、個別演算処理において衝突予測時間が３秒未満のときの基礎値と同じ値に設定される。

また、ステップＳ１４５において歩行者が道路の中央を通過していないと判定すると、演算部３１ａは、この場合も、ステップＳ１４７へ進み、歩行者が歩道に達するまで２ｍ以内でないと判定すると、対象移動体における接近移動体の評価値に加算値を加算し（ステップＳ１４７）、処理を終える。
この場合、歩行者は、横断歩道を歩行しているが、未だ、横断歩道を渡り終えるまでにある一定の時間が必要であり、その間に、接近中の車両と歩行者とが衝突する可能性があると考えることができる。よって、この場合も、対象移動体における接近移動体の評価値に加算値を加算する。

また、ステップＳ１４６において歩行者が歩道に達するまで２ｍ以内でないと判定すると、演算部３１ａは、ステップＳ１４８へ進み、対象移動体における接近移動体の評価値に加算値を加算し（ステップＳ１４８）、処理を終える。
ステップＳ１４８において、演算部３１ａは、評価値データベース３４ｂを参照し、対象移動体に対応する移動体ＩＤと、接近移動体に対応する移動体ＩＤとの間の評価値が登録される欄を特定する。演算部３１ａは、特定した欄に登録されている評価値に加算値を加算する。
ステップＳ１４８において評価値に加算される加算値は、例えば「１００」である。

この場合、歩行者は、横断歩道を半分渡り終えているが、未だ、横断歩道を渡り終えるまでにある一定の時間が必要であり、その間に、接近中の車両と歩行者とが衝突する可能性があると考えることができる。よって、この場合も、対象移動体における接近移動体の評価値に加算値を加算する。
なお、歩行者が横断歩道を渡り終えるまでの時間は、歩行者が道路の中央を通過していないと判定される場合と比較して短い。よって、ステップＳ１４８における加算値は、ステップＳ１４７における加算値よりも小さい値に設定される。

図２９に戻って、ステップＳ１３４において、対象移動体と、接近移動体との関係が車両対車両であると判定すると、演算部３１ａは、ステップＳ１３５へ進み、車両対車両に対応した処理を行う。

図３１は、車両対車両に対応した処理の一例を示すフローチャートである。
図３１に示すように、まず、演算部３１ａは、対象移動体の車両及び接近移動体の車両が同じ道路を同じ方向へ向かって並走しているか、又は同一車線を走行しているか否かを判定する（ステップＳ１５１）。
両車両が同じ道路を同じ方向へ向かって並走しているか、又は同一車線を走行しているか否かの判定は、演算部３１ａによって行われる。
演算部３１ａは、マップＭ１及び両車両の属性情報を参照し、両車両の位置及び移動方向から、両車両が同じ道路を同じ方向へ向かって並走しているか、又は同一車線を走行しているか否かを判定する。

両車両が同じ道路を同じ方向へ向かって並走しておらず、かつ同一車線を走行していないと判定すると、演算部３１ａは、両車両が走行する道路に中央分離帯があるか否かを判定する（ステップＳ１５２）。

両車両が走行する道路に中央分離帯があるか否かの判定についても、演算部３１ａによって行われる。演算部３１ａは、マップＭ１及び両車両の属性情報を参照し、両車両が走行する道路に中央分離帯があるか否かの判定を行う。

両車両が走行する道路に中央分離帯があると判定すると、演算部３１ａは、対象移動体における接近移動体の評価値に加算値を加算することなく処理を終え、ステップＳ１３７（図２９）へ進む。
両車両が互いに接近しているときに、両車両が同じ道路を同じ方向へ向かって並走しておらず、かつ同一車線を走行していない場合、両車両は、互いに対向車線を走行中であると考えられる。このとき、中央分離帯があれば、両者が衝突する可能性は極めて低いと考えられる。このため、ステップＳ１５２において両車両が走行する道路に中央分離帯があると判定すると、演算部３１ａは、加算処理を行わない。

一方、ステップＳ１５２において両車両が走行する道路に中央分離帯がないと判定すると、演算部３１ａは、ステップＳ１５３へ進み、対象移動体における接近移動体の評価値に加算値を加算し、処理を終える。
この場合、両車両は、互いに対向車線を走行中であり、原則として衝突しないと考えられるが、両車両が互いに接近しているため、演算部３１ａは、加算処理を行う。
ステップＳ１５３において、演算部３１ａは、評価値データベース３４ｂを参照し、対象移動体に対応する移動体ＩＤと、接近移動体に対応する移動体ＩＤとの間の評価値が登録される欄を特定する。演算部３１ａは、特定した欄に登録されている評価値に加算値を加算する。
ステップＳ１５３において評価値に加算される加算値は、例えば「５０」である。

ステップＳ１５１において、対象移動体の車両及び接近移動体の車両が同じ道路を同じ方向へ向かって並走している、又は、同一車線を走行している、と判定すると、演算部３１ａは、対象移動体の車両を基準として前方１００ｍ以内に道路がカーブしているか否かを判定する（ステップＳ１５４）。

前方１００ｍ以内に道路がカーブしているか否かの判定は、演算部３１ａによって行われる。演算部３１ａは、マップＭ１及び対象移動体の車両の属性情報を参照し、対象移動体の前方１００ｍ以内の範囲で道路がカーブしているか否かを判定する。ステップＳ１５４で判定されるカーブは、大きく速度を低下させることなく、法定速度で曲がることができる程度のカーブを指す。

前方１００ｍ以内に道路がカーブしていないと判定すると、演算部３１ａは、演算部３１ａは、対象移動体における接近移動体の評価値に加算値を加算することなく処理を終え、ステップＳ１３７（図２９）へ進む。
両車両が並走している、又は同一車線を走行している場合、両車両が徐々に接近しているとしても、両車両が直線道路を通常に走行していれば、そのような状態の車両に対して積極的に衝突予測結果を通知する必要性が低い。このため、ステップＳ１５４において前方１００ｍ以内に道路がカーブしていないと判定すると、演算部３１ａは、加算処理を行わない。

ステップＳ１５４において前方１００ｍ以内に道路がカーブしていると判定すると、演算部３１ａは、ステップＳ１５５へ進み、対象移動体における接近移動体の評価値に加算値を加算し、処理を終える。
両車両がカーブに進入すると、両車両はカーブに応じてハンドルを切る必要がある。両車両が並走又は同一車線を走行し、互いに接近するときに、両車両がハンドルを切ると、互いに接触する可能性が高まる。このため、演算部３１ａは、加算処理を行う。

ステップＳ１５５において、演算部３１ａは、評価値データベース３４ｂを参照し、対象移動体に対応する移動体ＩＤと、接近移動体に対応する移動体ＩＤとの間の評価値が登録される欄を特定する。演算部３１ａは、特定した欄に登録されている評価値に加算値を加算する。
ステップＳ１５５において評価値に加算される加算値は、例えば「２００」である。ステップＳ１５５では、両車両がハンドルを切る必要があるため、ステップＳ１５５の場合よりも両車両同士で接触する可能性が高いと考えられる。よって、ステップＳ１５５での加算値は、ステップＳ１５３での加算値よりも大きい値に設定される。

図２９に戻って、演算部３１ａは、ステップＳ１３５の処理、又はステップＳ１３６の処理を終えると、ステップＳ１３７へ進む。
演算部３１ａは、ステップＳ１３１からステップＳ１３７までの処理を、ステップＳ１２１にて特定した全ての接近移動体について処理するまで繰り返す。

全ての接近移動体についての処理を終了すると、演算部３１ａは、評価値に対する加算処理を終え（図２８中のステップＳ１２２）、相対距離に基づく加算処理を終える。
このように、相対距離に基づく加算処理において、演算部３１ａは、接近移動体を対象移動体に衝突又は接触する可能性を有する移動体として扱い、接近移動体に対する評価値に加算処理を行う。

ここで、個別演算処理では、衝突予測対象以外の移動体には評価値として「０」が設定される。しかし、相対距離に基づく加算処理では、複数の接近移動体が特定され、複数の接近移動体それぞれの評価値に対して加算値が加算される。
従って、演算部３１ａは、個別演算処理において、ある対象移動体に対する衝突予測対象に特定せず評価値を「０」とした移動体であっても、相対距離に基づく加算処理においては、前記ある対象移動体に対する接近移動体に特定し、評価値に加算することがある。

評価値に対する加算処理を終えると、演算部３１ａは、図２７の演算処理に戻る。演算部３１ａは、図２７中のステップＳ５５，Ｓ５７，Ｓ５９を、特定した対象移動体に対して順次処理し、対象移動体の全てを処理するまで処理を繰り返す。
演算部３１ａは、特定した対象移動体の全てについて評価値を求め、さらに評価値に対する加算処理を終えると、再度、ステップＳ５１に戻り、同様の処理を繰り返す。

よって、演算部３１ａは、演算処理を繰り返すことで、特定した対象移動体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。

図３２は、相対距離に基づく加算処理の後の評価値データベース３４ｂの一例を示す図である。
図３２中、移動体ＩＤ「１００５」である対象移動体の評価値において、評価対象以外の移動体の評価値の欄のうち、移動体ＩＤ「１００１」に対応する欄には評価値として「２００」が登録され、移動体ＩＤ「１００３」に対応する欄には評価値として「２００」が登録され、それ以外には「０」が登録されている。

図３２の評価値データベース３４ｂにおいて、例えば、移動体ＩＤ「１００３」の移動体が、移動体ＩＤ「１００５」の対象移動体に対する衝突予測対象として特定され、これによって評価値が「２００」とされているとする。また、移動体ＩＤ「１００１」の移動体が、移動体ＩＤ「１００５」の対象移動体に対する接近移動体に特定され、これによって評価値が「２００」とされているものとする。さらに、判定部３１ｂが衝突予測結果を通知するか否かを判定するために用いる評価値に対する通知判定用閾値が「２００」に設定されているとする。つまり、判定部３１ｂは、評価値が「２００」以上の場合、その評価対象に対して衝突予測結果を通知すべきと判定する。

上述したように、個別演算処理では、衝突予測対象以外の移動体には評価値として「０」が設定される。しかし、相対距離に基づく加算処理では、複数の接近移動体が特定され、複数の接近移動体それぞれに対する対象移動体の評価値に対して加算値が加算される。
このため、図３２に示すように、移動体ＩＤ「１００５」の移動体に対して、複数の移動体（移動体ＩＤ「１００１」の移動体、及び移動体ＩＤ「１００３」の移動体）の評価値が登録される。

この場合、対象移動体（移動体ＩＤ「１００５」の移動体）には、移動体ＩＤ「１００１」の移動体に関する衝突予測結果と、移動体ＩＤ「１００３」の移動体に関する衝突予測結果とが、通知される。
このように、本実施形態では、個別演算処理によって特定された衝突予測対象に関する衝突予測結果のみならず、相対距離に基づく加算処理によって特定された接近移動体に関する衝突予測結果についても対象移動体へ通知される。
なお、接近移動体に関する衝突予測結果の内容は、衝突予測対象に関する衝突予測結果と同様であり、接近移動体の属性等の情報や、接近移動体が接近してくる方向等が含まれる。

本実施形態のエッジサーバ３は、他の移動体のうち、対象移動体との相対距離が１００ｍ以内でかつ相対距離の変位が負の移動体を接近移動体と特定し、対象移動体における接近移動体の評価値に加算値を加算する。
言い換えると、エッジサーバ３は、対象移動体と他の移動体との相対距離、及び相対距離の変位の基づく加算値を、対象移動体における接近移動体の評価値に加算する。

個別演算処理によって演算される衝突予測時間は、対象移動体、及び他の移動体の移動情報（位置情報、方位情報、及び速度情報）を用いて、対象移動体と、他の移動体とが衝突する場合の衝突予測時間を求める。よって、エッジサーバ３は、対象移動体と他の移動体との進行方向（方位情報）が互いに交差するか又は重複し、かつ、対象移動体の速度と他の移動体の速度との関係から衝突するか否かを判定する。
よって、対象移動体と他の移動体とが接近中である場合であっても、エッジサーバ３は、接近中の対象移動体と他の移動体とは衝突の可能性が低いと判定する場合がある。

これに対して、本実施形態では、エッジサーバ３は、対象移動体と他の移動体との相対距離、及び相対距離の変位の基づく加算値を、対象移動体における接近移動体の評価値に加算する。これにより、衝突予測時間には現れないが、対象移動体と他の移動体が接近することで衝突の可能性が生じている場合において、対象移動体の移動端末へ衝突予測結果が提供されるように評価値に反映させることができる。

なお、本実施形態の図２８中のステップＳ１２１において、評価対象以外の移動体のうち、対象移動体との相対距離が１００ｍ以内でかつ相対距離の変位が負の移動体を接近移動体として特定する場合を例示したが、接近移動体と判定するための相対距離の閾値は、１００ｍに限定されるものではない。

本実施形態において、相対距離の閾値を１００ｍとすれば、対象移動体と他の移動体とが共に車両であって、互いに向かい合う方向に沿って５０ｋｍ／ｈで走行していたとしても、相対距離が１００ｍ以内になった直後に通知をし両車両が停止動作を開始すれば、互いに停止することが可能である。このため、本実施形態では、相対距離の閾値を１００ｍとしている。

一方、対象移動体及び他の移動体のうち、一方が車両、他方が歩行者の場合、相対距離の閾値をより小さくすることができる。
よって、相対距離の閾値は、対象移動体及び他の移動体の属性（車両又は歩行者）に応じて変更するように構成してもよい。
さらに、相対距離の閾値は、相対距離の変位に応じて変更するように構成してもよい。

また、本実施形態の図３１中のステップＳ１５４において、対象移動体の車両を基準として前方１００ｍ以内に道路がカーブしているか否かを判定する場合を例示した。しかし、前方のカーブの有無を判定するための距離の閾値は、１００ｍに限定されるものではない。

本実施形態において、前方のカーブの有無を判定するための距離の閾値を１００ｍとすれば、車両が５０ｋｍ／ｈで走行しているとすると、当該車両がカーブに到達するまでに、数秒間かかる。この数秒間の間に事前に通知することができるため、本実施形態では、前方のカーブの有無を判定するための距離の閾値を１００ｍとしている。
よって、カーブに到達するまでに事前に通知できれば、前記閾値をより長い距離に設定してもよい。
また、前方のカーブの有無を判定するための距離の閾値は、車両の速度に応じて変更するように構成してもよい。

また、本実施形態では、演算部３１ａが、対象移動体及び他の移動体それぞれの移動情報（位置情報、方位情報、及び速度情報）等を用いて評価値を求める個別演算処理に加えて、相対距離データベース３４ｃに登録されている各移動体同士の相対距離に基づく加算処理をさらに行う場合を例示したが、演算部３１ａは、個別演算処理を行わず、各移動体同士の相対距離に基づく加算処理のみによって、対象移動体と他の移動体との間の評価値を求めるように構成してもよい。

この場合、衝突予測結果を通知するか否かを判定するための評価値を、対象移動体と他の移動体それぞれとの相対距離、及び相対距離の変位に基づいて求めるので、対象移動体と他の移動体とが所定の相対距離の範囲内であって、互いに接近するように相対距離が減少していれば、衝突の可能性が生じていると判定することができる。この結果、対象移動体及び他の移動体の進行方向に関わらず、対象移動体に対して衝突の可能性を有する他の移動体を幅広く評価でき、通知の必要性を適切に判定することができる。

〔相対距離に基づく加算処理による具体例について〕
〔具体例１〕
図３３は、相対距離に基づく加算処理による具体例を説明するための図であり、交差点の横断歩道９０を渡る歩行者７と、交差点を右折する車両５とを示した図である。
図３３では、歩行者７及び車両５は共に信号に従って進行している。
歩行者７及び車両５は、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５は、車載装置５０を搭載しており、歩行者７は歩行者端末７０を携帯しているものとする。
また、以下の説明において、通知判定用閾値が「２００」に設定されており、エッジサーバ３は、対象移動体と他の移動体との間の評価値が通知判定用閾値（「２００」）以上であれば、対象移動体に対して衝突予測結果を通知するように構成されているものとする。

図３３中の（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ）は、歩行者７が横断歩道９０を渡り始めたときに車両５が交差点に進入して右折する場合を時系列で示している。また、歩行者７と車両５との距離ｄは、図３３中の（ａ）から（ｄ）の順番で徐々に減少している。また、歩行者７と車両５との相対距離は（ａ）から（ｄ）のいずれの場合も１００ｍ以内であるとする。さらに、車両５の速度は時速５ｋｍ／ｈより大きいものとする。

図３３中の（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ）において、上述の条件を満たしている場合、車両５を対象移動体としたときに歩行者７は接近移動体として特定され、歩行者７を対象移動体としたときに車両５は接近移動体として特定される。
なお、以下の説明では、主として車両５を対象移動体とし、歩行者７を接近移動体とした場合について説明するが、歩行者７を対象移動体とし、車両５を接近移動体とした場合も同様の処理が行われる。

図３３中の（ａ）では、歩行者７及び車両５は、進行方向（図中矢印）が互いに平行であるため、位置情報、方位情報、及び速度情報に基づいた衝突予測では衝突しないこととなり、エッジサーバ３（の演算部３１ａ）は、個別演算処理において、車両５における衝突予測対象として歩行者７を特定することはない。また、エッジサーバ３は、歩行者７における衝突予測対象として車両５を特定することはない。よって、エッジサーバ３は、個別演算処理において、歩行者７を対象移動体としたときの車両５に対する評価値を「０」とする。同様に、エッジサーバ３は、個別演算処理において、車両５を対象移動体としたときの歩行者７に対する評価値を「０」とする。

また、相対距離に基づく加算処理においても、歩行者７が歩道９１上にいるので、エッジサーバ３は、対象移動体である車両５の歩行者７に対する評価値に加算値を加算することはない（図３０中のステップＳ１４１）。
よって、図３３中の（ａ）の段階では、エッジサーバ３は、車両５に対して歩行者７に関する衝突予測結果を通知することはなく、歩行者７に対して車両５に関する衝突予測結果を通知することはない。

次いで、図３３中の（ｂ）では、歩行者７が歩道９１から歩道９２へ向かって横断歩道を歩行し、車両５が交差点に進入して右折を開始しようとしている。
また、図３３中の（ｂ）では、歩行者７は、道路の中央（横断歩道９０の中間地点）を未だ通過しておらず、かつ進行方向先の歩道９２に達するまでの距離が２ｍよりも長い地点を歩行しているものとする。

このとき、歩行者７及び車両５は、進行方向（図中矢印）が互いに交差するため、位置情報、方位情報、及び速度情報に基づいた衝突予測によって衝突予測対象として特定される可能性はあるが、進行方向が互いに交差する交差位置Ｔは比較的遠方となる上、互いの速度によっては衝突しないと予測される場合もある。このため、エッジサーバ３は、個別演算処理において、車両５及び歩行者７を相互に衝突予測対象に特定するか否かはケースバイケースである。
ここでは、エッジサーバ３が車両５及び歩行者７を相互に衝突予測対象に特定しなかったものとする。よって、エッジサーバ３は、個別演算処理において、対象移動体としての歩行者７における車両５の評価値を「０」とする。同様に、エッジサーバ３は、個別演算処理において、対象移動体としての車両５における歩行者７の評価値を「０」とする。

図３３中の（ｂ）の場合、その後、図３３中の（ｃ）及び（ｄ）に示すように、歩行者７が横断歩道９０の横断を継続し、車両５が右折を継続すると、横断歩道９０上で歩行者７と車両５とが衝突する可能性が高い。

ここで、歩行者７は横断歩道９０上であって、道路の中央を未だ通過してない。このため、エッジサーバ３は、相対距離に基づく加算処理において、対象移動体としての車両５における歩行者７の評価値に加算値「２００」を加算する（図３０中のステップＳ１４７）。よって、対象移動体としての車両５における歩行者７の評価値は、「２００」となる。
よって、車両５における歩行者７の評価値は通知判定用閾値以上となり、エッジサーバ３は、図３３中の（ｂ）の段階で、車両５に対して歩行者７に関する衝突予測結果を通知する。また、対象移動体としての歩行者７に対しても、エッジサーバ３は同様の処理を行う。よって、エッジサーバ３は、図３３中の（ｂ）の段階で、歩行者７に対して車両５に関する衝突予測結果を通知する。

このように、仮に、個別演算処理において車両５及び歩行者７を相互に衝突予測対象に特定しなかったとしても、エッジサーバ３は、図３３中の（ｂ）の段階で、相対距離に基づく加算処理によって、対象移動体としての歩行者７における車両５の評価値、及び対象移動体としての車両５における歩行者７の評価値を通知判定用閾値以上に増加させる。これにより、エッジサーバ３は、歩行者７及び車両５の両方に対して衝突予測結果を通知する。
この結果、その後、図３３中の（ｃ）及び（ｄ）に示すような状況となる前に、車両５及び歩行者７に互いの存在を認識させることができ、衝突を回避させることができる。

〔具体例２〕
図３４は、相対距離に基づく加算処理による他の具体例を説明するための図であり、交差点の横断歩道９０を渡る歩行者７と、交差点を右折する車両５とを示した図である。
図３４中の（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ）は、歩行者７が横断歩道９０を渡っている最中に車両５が交差点に進入して右折する場合を時系列で示している。

具体例１では、車両５が交差点に進入する直前において、歩行者７は歩道９１上に位置する場合を示した（図３３中の（ａ））。一方、具体例２では、図３４中の（ａ）に示すように、車両５が交差点に進入する直前において、歩行者７は横断歩道９０上であって道路の中央を通過した位置に位置している場合を示している。つまり、具体例２では、具体例１よりも歩行者７が車両５に対して道路幅半分程度先行して歩行している場合を示している。
なお、図３４中の（ａ）では、歩行者７は横断歩道９０上であって道路の中央を通過しているが、進行方向先の歩道９２に達するまでの距離が２ｍよりも長い地点を歩行しているものとする。
その他の条件は、具体例１と同様であるものとする。

図３４中の（ａ）では、歩行者７及び車両５は、進行方向（図中矢印）が互いに平行であるため、位置情報、方位情報、及び速度情報に基づいた衝突予測では衝突しないこととなり、エッジサーバ３（の演算部３１ａ）は、車両５及び歩行者７を相互に衝突予測対象に特定することはない。よって、エッジサーバ３は、個別演算処理において、対象移動体としての歩行者７における車両５の評価値を「０」とする。同様に、エッジサーバ３は、個別演算処理において、対象移動体としての車両５における歩行者７の評価値を「０」とする。

また、歩行者７は、横断歩道９０上であって道路の中央を通過しているが歩道９２に達するまでの距離が２ｍよりも長い地点を歩行している。よって、エッジサーバ３は、相対距離に基づく加算処理において、対象移動体としての車両５における歩行者７の評価値に加算値「１００」を加算する（図３０中のステップＳ１４８）。
よって、対象移動体としての車両５における歩行者７の評価値は、「１００」となる。

本実施形態では、エッジサーバ３は、評価値が「２００」以上で衝突予測結果を通知する。よって、対象移動体としての車両５における歩行者７の評価値が「１００」の場合、エッジサーバ３は、車両５に対して衝突予測結果を通知しない。
しかし、何らかの要因で、個別演算処理による評価値が「１００」以上となり、評価値が通知判定用閾値（「２００」）を超えれば、エッジサーバ３は、衝突予測結果を通知する。

つまり、相対距離に基づく加算処理によって、通知判定用閾値よりも少ない加算値を加算すれば、個別演算処理のみによる評価値が通知判定用閾値に至らない場合であっても、加算値が加算されることで、衝突予測結果を通知させることができる。これにより、エッジサーバ３が衝突予測結果を通知すると判定する際の車両５及び歩行者７との間における状況をより多様化することができる。

次いで、図３４中の（ｂ）では、歩行者７が歩道９２の直前まで横断歩道９０を渡っており、車両５が交差点に進入して右折を開始しようとしている。
この場合、図３３中の（ｂ）と同様であり、エッジサーバ３は、個別演算処理において、車両５及び歩行者７を相互に衝突予測対象に特定するか否かはケースバイケースである。
ここでは、エッジサーバ３が車両５及び歩行者７を相互に衝突予測対象に特定しなかったものとする。よって、エッジサーバ３は、個別演算処理において、対象移動体としての歩行者７における車両５の評価値を「０」とする。同様に、エッジサーバ３は、個別演算処理において、対象移動体としての車両５における歩行者７の評価値を「０」とする。

一方、歩行者７は、歩道９２の直前まで横断歩道９０を渡っており、例えば、歩道９２に達するまで２ｍ以内に位置しているとする。
この場合、エッジサーバ３は、相対距離に基づく加算処理において、対象移動体としての車両５における歩行者７の評価値に加算しない（図３０中のステップＳ１４６）。

図３４中の（ｂ）の場合、その後、図３４中の（ｃ）及び（ｄ）に示すように、歩行者７は、速やかに横断歩道９０を渡り終え、歩道９２へ到達する。よって、歩行者７と車両５とが衝突する可能性は低い。
このような関係における車両５及び歩行者７においては、衝突予測結果を通知する必要は低い。

このため、エッジサーバ３は、相対距離に基づく加算処理において、対象移動体としての車両５における歩行者７の評価値に加算しない。よって、対象移動体としての車両５における歩行者７の評価値は、「０」となる。よって、エッジサーバ３は、車両５に対して衝突予測結果を通知しない。
また、対象移動体としての歩行者７の場合にも、エッジサーバ３は同様の処理を行う。よって、エッジサーバ３は、歩行者７に対しても衝突予測結果を通知しない。

このように、本実施形態では、エッジサーバ３は、対象移動体に対して接近する接近移動体を特定したとしても、衝突予測結果を通知する必要性が低い場合、当該対象移動体に対して衝突予測結果を通知しない。これにより、無駄に衝突予測結果を通知するのを抑制できる。

〔具体例３〕
図３５は、相対距離に基づく加算処理による他の具体例を説明するための図であり、交差点の横断歩道９０を渡る歩行者７と、交差点を左折する車両５とを示した図である。
図３５中、（ａ）（ｂ）（ｃ）は、歩行者７が横断歩道９０を渡り始めたときに車両５が交差点に進入して左折する場合を時系列で示している。
具体例３では、車両５が交差点を左折して歩行者７が横断する横断歩道９０を通過する点以外、車両５や歩行者７等に関する条件は具体例１と同じであるものとする。よって、図３５中の（ａ），（ｂ），（ｃ）において、車両５を対象移動体としたときに歩行者７は接近移動体として特定され、歩行者７を対象移動体としたときに車両５は接近移動体として特定される。

図３５中の（ａ）では、歩行者７及び車両５は、進行方向（図中矢印）が互いに平行であり、さらに、歩行者７は歩道９１上にいる。
よって、エッジサーバ３は、図３３中の（ａ）の場合と同様、車両５に対して歩行者７に関する衝突予測結果を通知することはなく、歩行者７に対して車両５に関する衝突予測結果を通知することはない。

図３５中の（ｂ）では、歩行者７が歩道９１から歩道９２へ向かって横断歩道を歩行し、車両５が交差点に進入して左折を開始しようとしている。
ここで、歩行者７は横断歩道９０上であって、道路の中央を未だ通過してない。
よって、エッジサーバ３は、個別演算処理によって歩行者７を衝突予測対象に特定しなかったとしても、相対距離に基づく加算処理によって、車両５における歩行者７の評価値に加算値「２００」を加算する（図３０中のステップＳ１４７）。
よって、車両５における歩行者７の評価値は通知判定用閾値以上となり、エッジサーバ３は、図３３中の（ｂ）の場合と同様、車両５に対して歩行者７に関する衝突予測結果を通知し、歩行者７に対して車両５に関する衝突予測結果を通知する。

図３５中の（ｂ）の場合、その後、図３５中の（ｃ）に示すように、歩行者７が横断歩道９０の横断を継続し、車両５が左折を継続すると、横断歩道９０上で歩行者７と車両５とが衝突する可能性が高い。
これに対して、エッジサーバ３は、歩行者７及び車両５の両方に対して衝突予測結果を通知する。
この結果、その後、図３５中の（ｃ）に示すような状況となる前に、車両５及び歩行者７に互いの存在を認識させることができ、衝突を回避させることができる。

〔具体例４〕
図３６Ａは、相対距離に基づく加算処理による他の具体例を説明するための図であり、２台の車両５Ａ，５Ｂが片側２車線の道路Ｒ１０を同じ方向（図中矢印の方向）へ向かって並走している状態を示した図である。
車両５Ａは、車線Ｒ１０ａを走行し、車両５Ｂは、車線Ｒ１０ａに隣接する車線Ｒ１０ｂを走行している。
また、図３６Ａでは、車両５Ａの前方１００ｍ以内の範囲で道路Ｒ１０がカーブしているものとする。

また、車両５Ａ及び車両５Ｂは、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は、車載装置５０を搭載しているが、車両５Ｂは車載装置５０を搭載していないものとする。よって、以下の説明では、車両５Ａを対象移動体とし、車両５Ｂを接近移動体とした場合について説明する。
また、以下の説明では、主として相対距離に基づく加算処理について説明する。

例えば、車両５Ａと車両５Ｂとの相対距離が１００ｍ以内で、５０ｋｍ／ｈ程度で並走し、さらに、車両５Ａが車両５Ｂに徐々に接近している場合について考える。
この場合、エッジサーバ３は、車両５Ａを対象移動体としたときに車両５Ｂを接近移動体として特定する。

ここで、車両５Ａの前方１００ｍ以内の範囲で道路Ｒ１０がカーブしていなければ、エッジサーバ３は、相対距離に基づく加算処理において加算は行わない（図３１中、ステップＳ１５４）。
上述したように、両車両が並走している、又は同一車線を走行している場合、両車両が徐々に接近しているとしても、両車両が直線道路を通常に走行していれば、そのような状態の車両に対して積極的に衝突予測結果を通知する必要性が低い。
このため、車両５Ａと車両５Ｂとが並走している場合において、前方１００ｍ以内に道路がカーブしていないと判定すると、エッジサーバ３は、相対距離に基づく加算処理において、加算処理を行わない。

なお、車両５Ａと車両５Ｂとの間の個別演算処理は行われる。エッジサーバ３は、個別演算処理によって車両５Ａの車両５Ｂに対する評価値を求める。個別演算処理による車両５Ａの車両５Ｂに対する評価値が、通知判定用閾値を超える場合、エッジサーバ３は、車両５Ａに向けて車両５Ｂに関する衝突予測結果を通知する。

一方、図３６Ａに示すように、車両５Ａの前方１００ｍ以内の範囲で道路Ｒ１０がカーブしている場合、エッジサーバ３は、相対距離に基づく加算処理において、対象移動体である車両５Ａにおける車両５Ｂの評価値に加算値「２００」を加算する（図３１中、ステップＳ１５５）。
車両５Ａ及び車両５Ｂがカーブに進入すると、車両５Ａ及び車両５Ｂはカーブに応じてハンドルを切る必要がある。このとき、例えば、後続の車両５Ａがカーブに合わせてハンドルを切ったとしても前を走行する車両５Ｂがハンドルを切らなかった場合、互いに接触する可能性が高まる。このため、エッジサーバ３は加算処理を行う。

エッジサーバ３が車両５Ａの車両５Ｂに対する評価値に加算値「２００」を加算すれば、当該評価値は、通知判定用閾値以上となる。
よって、仮に、個別演算処理において車両５Ａの衝突予測対象として車両５Ｂを特定しなかったとしても、エッジサーバ３は、相対距離に基づく加算処理によって、車両５Ａに対して衝突予測結果を通知する。
この結果、カーブに進入する前に、車両５Ａに対して車両５Ｂとの接触の可能性を通知することができ、車両５Ａに対して注意を促すことができる。

〔具体例５〕
図３６Ｂは、相対距離に基づく加算処理による他の具体例を説明するための図であり、車両５Ａが道路Ｒ１０の車線Ｒ１１を図中矢印の方向へ向かって走行しており、車両５Ａが走行する車線Ｒ１１に対向する車線Ｒ１２を車両５Ｂが図中矢印の方向へ向かって走行している状態を示した図である。

例えば、車両５Ａと車両５Ｂとの相対距離が１００ｍ以内で、共に５０ｋｍ／ｈ程度で走行している場合について考える。
図３６Ｂにおいて、車両５Ａの前方にはカーブがあり、車両５Ｂはそのカーブを走行している。このため、車両５Ａの進行方向と車両５Ｂの進行方向とが互いに交差する。また、車両５Ａと車両５Ｂとは互いに接近する。よって、エッジサーバ３は、車両５Ａを対象移動体としたときに車両５Ｂを接近移動体として特定する。

ここで、図３６Ｂに示すように、車線Ｒ１１と、車線Ｒ１２との間に中央分離帯Ｃが存在する場合、エッジサーバ３は、相対距離に基づく加算処理において加算は行わない（図３１中、ステップＳ１５２）。

上述したように、両車両が互いに接近しているときに、両車両が同じ道路を同じ方向へ向かって並走しておらず、かつ同一車線を走行していない場合、両車両は、互いに対向車線を走行中である。このとき、中央分離帯があれば、両者が衝突する可能性は極めて低いと考えられる。
このため、図３６Ｂに示すように、車両５Ａと車両５Ｂとが互いに対向車線（車線Ｒ１１及び車線Ｒ１２）を走行中であり、かつ中央分離帯Ｃがある場合、エッジサーバ３は、相対距離に基づく加算処理において、評価値に加算値を加算しない。
なお、車両５Ａと車両５Ｂとの間の個別演算処理は行われる。エッジサーバ３は、個別演算処理によって車両５Ａの車両５Ｂに対する評価値を求める。よって、エッジサーバ３は、個別演算処理による車両５Ａの車両５Ｂに対する評価値に応じて衝突予測結果を通知するか否かを判定する。

一方、車線Ｒ１１と車線Ｒ１２との間に中央分離帯がない場合、エッジサーバ３は、相対距離に基づく加算処理において、対象移動体としての車両５Ａにおける車両５Ｂの評価値に加算値「５０」を加算する（図３１中、ステップＳ１５３）。
この場合、エッジサーバ３は、車両５Ａに向けて車両５Ｂに関する衝突予測結果を通知しない。

両車両は、互いに対向車線を走行中であり、原則として衝突しないと考えられる。
しかし、、車線Ｒ１１と車線Ｒ１２との間に中央分離帯がなく、他の要因が組み合わさることで、両車両に衝突の可能性が生じることも考えられる。そこで、エッジサーバ３は、車両５Ａにおける車両５Ｂの評価値に加算値「５０」を加算する。これにより、エッジサーバ３は、個別演算処理による評価値が「１５０」以上の場合に車両５Ａへ衝突予測結果を通知する。
これにより、対向車線を走行中の車両５が存在するとき、何らかの要因で、個別演算処理による評価値が「１５０」以上となれば、相対距離に基づく加算処理の加算値を加えた評価値が「２００」を超え、エッジサーバ３は、衝突予測結果を通知する。

このように、相対距離に基づく加算処理によって、通知判定用閾値よりも少ない加算値を加算すれば、個別演算処理のみによる評価値が通知判定用閾値に至らない場合であっても、加算値が加算されることで、衝突予測結果を通知させることができる。

〔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、車両５及び歩行者７における属性情報における属性の種類は例示であり、これに限定されるものではない。
また、加算処理において加算される加算値についても例示であり、これに限定されるものではない。

また、上記実施形態では、評価対象以外の移動体を特定し、さらにその中から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し、評価対象と衝突予測対象との間で加算処理を行い、評価値を求めた場合を例示したが、例えば、評価対象以外の移動体についても加算処理を行って評価値を求め、判定部３１ｂによる判定処理の対象としてもよい。

また、上記実施形態では、判定部３１ｂが、衝突予測結果を通知するか否かを、通知判定用閾値に基づいて判定する場合を例示したが、例えば、各評価対象の評価値を互いに比較し、比較結果に基づいて、衝突予測結果を通知するか否かを判定するように構成してもよい。
例えば、各評価対象の評価値を互いに比較し、評価値が高い順に上位所定数の評価対象について衝突予測結果を通知すると判定するように構成してもよい。
この場合、衝突予測結果を通知する評価対象が所定数を超えることがないので、無線通信システムに対して必要以上に負荷が及ぶのを抑制することができる。
これにより、無線通信システムへの負荷を抑制しつつ、通知の必要性が高い衝突予測結果を適切に移動端末へ提供することができる。

また、上記実施形態では、通知判定用閾値を予め設定した場合を例示したが、判定部３１ｂが、通知判定用閾値を適応的に変更するように構成してもよい。
例えば、判定部３１ｂは、過去所定期間において各評価対象に衝突予測結果を通知した通知回数をカウントし、通知回数に応じて通知判定用閾値を変更するように構成してもよい。
この場合、通知回数が、無線通信システムに対して必要以上の負荷が及ぶ程度の値である場合、判定部３１ｂは、通知回数が減るように通知判定用閾値をより大きい値に調整し、通知回数が、無線通信システムに対して十分余力がある負荷であると判断しうる値である場合、判定部３１ｂは、通知回数が増えるように通知判定用閾値をより大きい値に調整する。
これにより、無線通信システムへの負荷を抑制しつつ、通知の必要性が高い衝突予測結果を適切に移動端末へ提供することができる。

本開示の範囲は、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。

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
３２ＲＯＭ
３３ＲＡＭ
３４記憶部
３４ａ移動体データベース
３４ｂ評価値データベース
３４ｃ相対距離データベース
３５通信部
４１制御部
４２ＲＯＭ
４３ＲＡＭ
４４記憶部
４５通信部
５０車載装置
５１制御部
５２ＧＰＳ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
９０横断歩道
９１歩道
９２歩道
Ｃ中央分離帯
ｄ距離
Ｄ１表示
Ｄ２矢印
Ｄ３表示
Ｄ４矢印
Ｄ５表示
Ｄ６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
Ｒ１，Ｒ２方路
Ｒ１０道路
Ｒ１０ａ車線
Ｒ１０ｂ車線
Ｒ１１車線
Ｒ１２車線
Ｔ交差位置
Ｓ１〜Ｓ４ネットワークスライス
Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３出力画面

Claims

複数の移動体の動的情報を地図情報に重畳した動的マップ情報に基づいて、前記複数の移動体の移動状態を示す移動情報と、前記複数の移動体の外観情報と、を取得する取得部と、
前記複数の移動体のうち移動端末を有する対象移動体と、当該対象移動体以外の他の移動体とが衝突するか否かの衝突予測を前記移動情報に基づいて行うとともに、前記対象移動体と前記他の移動体とが衝突する可能性を示す評価値を求める演算部と、
前記演算部による衝突予測の結果を示す衝突予測結果を前記移動端末へ通知するか否かを判定する判定部と、を備え、
前記演算部は、
前記衝突予測結果に含まれる、前記対象移動体と前記他の移動体とが衝突するまでの衝突予測時間と、
前記対象移動体、及び前記他の移動体それぞれの前記外観情報に応じた外観属性値と、
前記移動情報から得られる、前記対象移動体、及び前記他の移動体それぞれの行動内容を示す行動情報に応じた行動属性値と、
に基づいて前記評価値を求め、
前記判定部は、前記衝突予測結果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判定する
情報提供システム。
前記判定部が通知すると判定した移動端末に対して、前記衝突予測結果を通知する通知部をさらに備える
請求項１に記載の情報提供システム。
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、前記衝突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の前記衝突予測時間、前記外観属性値、及び前記行動属性値を用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。
前記移動端末を制御し、前記衝突予測結果を前記移動端末のユーザへ向けて出力する処理を前記移動端末に実行させる制御部をさらに備え、
前記制御部は、前記衝突すると予測される移動体における前記外観情報及び前記行動情報に応じて前記衝突予測結果の出力態様が異なるように前記移動端末を制御する
請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の情報提供システム。
前記他の移動体が車両である場合、前記外観属性値には、前記車両のサイズに応じた属性値、前記車両の形状に応じた属性値、前記車両の色に応じた属性値、及び、前記車両に取り付けられたナンバープレートに記載された情報に応じた属性値のうち少なくとも１つが含まれる
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の情報提供システム。
前記他の移動体が歩行者である場合、前記外観属性値には、前記歩行者の身長に応じた属性値、前記歩行者の服装に応じた属性値、及び前記歩行者の装備品に応じた属性値のうち少なくとも１つが含まれる
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の情報提供システム。
前記他の移動体が車両である場合、前記行動属性値には、現在の走行状態に応じた属性値、及び過去の走行履歴に応じた属性値のうち少なくとも１つが含まれる
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の情報提供システム。
前記他の移動体が歩行者である場合、前記行動属性値には、前記歩行者の歩行場所に応じた属性値、前記歩行者の歩行軌跡に応じた属性値、信号機の灯色に対する動作に応じた属性値のうち少なくとも１つが含まれる
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の情報提供システム。
前記演算部は、前記移動情報に含まれる前記複数の移動体の位置情報に基づいて、前記対象移動体と前記他の移動体それぞれとの相対距離、及び前記相対距離の変位を求め、前記相対距離及び前記相対距離の変位に基づく加算値を前記評価値に加算する
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。
複数の移動体の動的情報を地図情報に重畳した動的マップ情報に基づいて、前記複数の移動体の移動状態を示す移動情報を取得する取得部と、
前記複数の移動体のうち移動端末を有する対象移動体と、当該対象移動体以外の他の移動体とが衝突するか否かの衝突予測を前記移動情報に基づいて行うとともに、前記対象移動体と前記他の移動体とが衝突する可能性を示す評価値を求める演算部と、
前記演算部による衝突予測の結果を示す衝突予測結果を前記移動端末へ通知するか否かを判定する判定部と、を備え、
前記演算部は、
前記移動情報に含まれる前記複数の移動体の位置情報に基づいて、前記対象移動体と前記他の移動体それぞれとの相対距離、及び前記相対距離の変位を求め、前記相対距離及び前記相対距離の変位に基づいて前記評価値を求め、
前記判定部は、前記衝突予測結果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判定する
情報提供システム。
請求項１から請求項１０のいずれか一項に記載の情報提供システムから前記衝突予測結果を受け付け、ユーザへ前記衝突予測結果を出力する移動端末。
移動端末へ情報提供を行う情報提供方法であって、
複数の移動体の動的情報を地図情報に重畳した動的マップ情報に基づいて、前記複数の移動体の移動状態を示す移動情報と、前記複数の移動体の外観情報と、を取得する取得ステップと、
前記複数の移動体のうち前記移動端末を有する対象移動体と、当該対象移動体以外の他の移動体とが衝突するか否かの衝突予測を前記移動情報に基づいて行うとともに、前記対象移動体と前記他の移動体とが衝突する可能性を示す評価値を求める演算ステップと、
前記演算ステップによる衝突予測の結果を示す衝突予測結果を前記移動端末へ通知するか否かを判定する判定ステップと、を含み、
前記演算ステップでは、
前記衝突予測結果に含まれる、前記対象移動体と前記他の移動体とが衝突するまでの衝突予測時間と、
前記対象移動体、及び前記他の移動体それぞれの前記外観情報に応じた外観属性値と、
前記移動情報から得られる、前記対象移動体、及び前記他の移動体それぞれの行動内容を示す行動情報に応じた行動属性値と、
に基づいて前記評価値を求め、
前記判定ステップでは、前記衝突予測結果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判定する
情報提供方法。
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
複数の移動体の動的情報を地図情報に重畳した動的マップ情報に基づいて、前記複数の移動体の移動状態を示す移動情報と、前記複数の移動体の外観情報と、を取得する取得ステップと、
前記複数の移動体のうち前記移動端末を有する対象移動体と、当該対象移動体以外の他の移動体とが衝突するか否かの衝突予測を前記移動情報に基づいて行うとともに、前記対象移動体と前記他の移動体とが衝突する可能性を示す評価値を求める演算ステップと、
前記演算ステップによる衝突予測の結果を示す衝突予測結果を前記移動端末へ通知するか否かを判定する判定ステップと、を含み、
前記演算ステップでは、
前記衝突予測結果に含まれる、前記対象移動体と前記他の移動体とが衝突するまでの衝突予測時間と、
前記対象移動体、及び前記他の移動体それぞれの前記外観情報に応じた外観属性値と、
前記移動情報から得られる、前記対象移動体、及び前記他の移動体それぞれの行動内容を示す行動情報に応じた行動属性値と、
に基づいて前記評価値を求め、
前記判定ステップでは、前記衝突予測結果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判定する
コンピュータプログラム。