JPWO2020202497A1 - 危険領域推定装置、危険領域情報送信システム及び危険領域推定方法 - Google Patents

Abstract

本発明は要注意車両が特定されないようにして求めた危険領域の情報を危険領域情報として周囲と共有することを可能とする危険領域推定装置を提供する。
本発明に係る危険領域推定装置は、車両の情報が検出される範囲にいる車両である周辺車両の状況を推定する周辺車両状況推定部と、周辺車両の状況に基づいて、あらかじめ定めた条件を満たす運転をしている車両である要注意車両を検出する要注意車両検出部と、要注意車両の状況、要注意車両の周囲にある車両である複数台の周囲車両の状況及び道路情報に基づいて、要注意車両及び周囲車両のあらかじめ定めた一定時間後に存在する場所を推定箇所として推定し、推定箇所から要注意車両及び周囲車両が存在すると推定できる度合いの値を表す車両存在度を求め、車両存在度から求めた閾値以上の車両存在度の値を閾値に置き換えて、あらかじめ定めた有意義な値よりも大きい車両存在度の値を持つ領域を危険領域として危険領域を推定する危険領域推定部と、危険領域の情報をセンター装置に送信する送信部と、を備えたことを特徴とする。

Description

本発明は、危険運転をしている要注意車両を検出し、検出した要注意車両が特定されないようにプライバシーを保護した上で危険領域を表す危険領域情報を推定することができる危険領域推定装置、危険領域推定装置を備えた危険領域情報送信システム及び危険領域推定方法に関するものである。

従来、車両に搭載されたカメラ、センサ及びＬＩＤＡＲ（Ｌａｓｅｒ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ、以下ＬＩＤＡＲ）等から検出された情報を基に、危険運転をしている要注意車両を検出して求めた危険情報をセンター装置へ送ることで、他車両と危険情報を共有する方法があった（例えば、特許文献１参照）。また、他車両の運転手の状態及び走行状態といった他車両の情報と周辺走行環境の情報に基づいて危険度を判定して求めた危険領域を運転手へ報知する方法があった（例えば、特許文献２参照）。
また、近年は、改正個人情報保護法及びＥＵ一般データ保護規則（Ｇｅｎｅｒａｌ Ｄａｔａ Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ Ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ、ＧＤＰＲ）のように、国際的にも個人情報を保護しようとする動きが強まっており、個人情報の利用時の規制が強化されている。その結果、個人が特定されないように個人情報を加工する技術が高まっている。

特開２０１５−１５３２０８号公報 特開２０１６−３５７３８号公報

しかしながら、このように周囲の車両の位置情報を同意なしに第３者の立場であるセンター装置へ送ること、及び危険運転をする要注意車両の特定が容易にできる危険情報を第３者の立場であるセンター装置へ送ることは、プライバシー保護の観点から、問題となる恐れがあった。

本発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、要注意車両が特定されないようにして求めた危険領域の情報を危険領域情報として周囲と共有することを可能とする危険領域推定装置を提供することが目的とする。

本発明に係る危険領域推定装置は、車両の情報が検出される範囲にいる車両である周辺車両の状況を推定する周辺車両状況推定部と、周辺車両の状況に基づいて、あらかじめ定めた条件を満たす運転をしている車両である要注意車両を検出する要注意車両検出部と、要注意車両の状況、要注意車両の周囲にある車両である複数台の周囲車両の状況及び道路情報に基づいて、要注意車両及び周囲車両のあらかじめ定めた一定時間後に存在する場所を推定箇所として推定し、推定箇所から要注意車両及び周囲車両が存在すると推定できる度合いの値を表す車両存在度を求め、車両存在度から求めた閾値以上の車両存在度の値を閾値に置き換えて、あらかじめ定めた有意義な値よりも大きい車両存在度の値を持つ領域を危険領域として危険領域を推定する危険領域推定部と、危険領域の情報をセンター装置に送信する送信部と、を備えたことを特徴とする。

本発明に係る危険領域推定装置は、要注意車両の特定をされないように危険領域情報を周囲と共有するためにセンター装置へ送ることが可能となる。

実施の形態１に係る危険領域推定装置を備えた危険領域情報送信システムの概要図の例である。 実施の形態１に係る危険領域推定装置を備えた危険領域情報送信システムの機能ブロック図の例である。 道路分岐点ＤＢに格納している道路情報の例である 道路分岐点ＤＢに格納している分岐点情報の例である。 実施の形態１に係る危険領域推定装置を備えた危険情報送信システムの動作を表すフローチャート図の例である。 実施の形態１に係る危険領域推定装置を備えた危険領域情報送信システムの実施例の図である。 実施の形態１に係る危険領域推定装置が有する危険領域推定部の動作を表すフローチャート図の例である。 実施の形態１に係る危険領域推定装置が有する危険領域推定部が車両存在度を求める動作を表すフローチャート図の例である。 図６の実施例での１秒後における各車両の推定箇所を示した図の例である。 図６の実施例での１秒後における車両存在度及び危険領域を表す図の例である。 図１０で表された車両存在度の閾値を０．０３とした場合の車両存在度を表す図の例である。 図６の実施例での５秒後における各車両の推定箇所を示した図の例である。 図６の実施例での５秒後における車両存在度の閾値を０．０３とした場合の車両存在度を表す図の例である。 実施の形態１に係る危険領域推定装置がセンター装置へ送る危険領域情報の例である。 実施の形態２に係る危険領域推定装置を備えた危険領域情報送信システムの概要図の例である。 実施の形態２に係る危険領域推定装置を備えた危険領域情報送信システムの機能ブロック図の例である。 実施の形態２に係る危険領域推定装置が有する危険領域推定部の動作を表すフローチャート図の例である。 実施の形態２に係る危険領域推定装置を備えた危険領域情報送信システムの実施例の図である。 実施の形態２に係る危険領域推定装置が有する危険領域推定部の動作を表すフローチャート図の例である。

実施の形態１．
本実施の形態である危険領域推定装置を有する危険領域情報送信システムについて説明する。図１は、本実施の形態である危険領域推定装置１００ａを含む危険領域情報送信システム１０ａの概要図である。
危険領域情報送信システム１０ａは、危険領域推定装置１００ａ、センター装置２００及び検出部３００ａで構成されている。
危険領域推定装置１００ａ及び検出部３００ａは、車両に搭載されている。危険領域推定装置１００ａ及び検出部３００ａを搭載している車両を各々搭載された危険領域推定装置１００ａ及び検出部３００ａにとって自車両とみなし、ここでは自車両と呼ぶ。

図２は、本実施の形態である危険領域推定装置１００ａを含む危険領域情報送信システム１０ａの機能ブロック図の例である。
危険領域推定装置１００ａは、センサ情報取得部１１０、自車両状況推定部１２０、周辺車両状況推定部１３０、要注意車両検出部１４０ａ、危険領域推定部１５０ａ、道路分岐点ＤＢ１７０及び危険領域情報送信部１６０で構成されている。
センター装置２００は、危険領域情報受信部２１０を備えている。

検出部３００ａは、あらかじめ定めた一定周期でデータを検出する。検出部３００ａが検出したデータを検出データと呼ぶ。検出部３００ａは例えばカメラであるとすると、車内には運転手の状態を取得する内向きカメラ及び車両の上には３６０度カメラが設置され、車内の映像データ及び周辺の映像データを検出する。検出部３００ａは例えばセンサであるとすると、速度センサ、加速度センサ、ジャイロセンサ、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ、ＧＰＳ）、レーダー、超音波センサ、赤外センサ、ＬＩＤＡＲ等が設置され、自車両及び周辺車両のデータを検出する。カメラ及びセンサは、いずれか１つを用いてもよいし、組み合わせて複数用いても良い。また、周辺車両とは、自車両に搭載された検出部３００ａが検出できる範囲にいる車両のことである。

センサ情報取得部１１０は、あらかじめ定めた一定周期で検出データを取得する。
自車両状況推定部１２０は、検出データから求めた自車両の情報に基づき、自車両状況を推定する。自車両の情報とは、例えば、自車両の位置、速度、進行方向及びふらつき度合いといった情報のことである。自車両状況とは、自車両がどのように走行しているかを表した情報のことである。
周辺車両状況推定部１３０は、検出データから求めた自車両及び周辺車両の情報に基づき、周辺車両状況を推定する。周辺車両の情報とは、自車両の情報と同様に、例えば、周辺車両の位置、速度、進行方向及びふらつき度合いといった情報である。周辺車両状況とは、周辺車両がどのように走行しているかを表した情報のことである。周辺車両状況の推定方法は、例えば、センサで自車両と周辺車両との距離を測定し自車両との相対位置及び相対速度から推定する方法、又は、カメラの取得画像のフレーム間差分を行って推定する方法が挙げられる。

要注意車両検出部１４０ａは、自車両状況及び周辺車両状況から要注意車両の存在を検出する。要注意車両は、あらかじめ定めた条件を満たす危険運転をしている車両のことである。あらかじめ定めた条件を満たす危険運転とは、例えば、走行している道路の制限速度を超えた速度で運転する行為、車間距離を接近して走行する行為、又は、一定以上ふらつきながら運転する行為等である。要注意車両検出部１４０ａが検出した要注意車両の情報を要注意車両検出情報と呼ぶ。
道路分岐点ＤＢ１７０は、道路及び分岐点の位置、幅及び方向といった情報を保持している。道路分岐点ＤＢ１７０の保持している情報を道路及び分岐点情報と呼ぶ。分岐点情報には、交差点、三叉路、丁字路、高速道路のインターチェンジ等の道路が分岐する分岐点情報も含まれる。図３は、道路分岐点ＤＢ１７０が保持している道路情報の例である。図４は、道路分岐点ＤＢ１７０が保持している分岐点情報の例である。図４では、分岐点が交差点である場合の例を示している。道路分岐点ＤＢ１７０は、車載装置である危険領域推定装置１００ａの一部として設けてもよいし、車載装置の一部とせず、例えばネットワーク経由で必要に応じて道路及び分岐点情報を取得できるようにセンター装置２００等に設けてもよい。本実施の形態では、車載装置である危険領域推定装置１００ａの一部とする。

危険領域推定部１５０ａは、自車両状況、周辺車両状況、要注意車両検出情報及び道路及び分岐点情報を用いて車両存在度を求め、車両存在度から要注意車両が特定されないように危険領域を推定する。
車両存在度は、要注意車両及び周囲車両が存在すると推定できる度合いを指数で表したものであり、値が大きいほど車両が存在する可能性が高い。危険領域は、車両存在度に基づいて算出され、要注意車両が存在する可能性が高く、危険である領域を表したものである。本実施の形態では、車両存在度は、自車両状況、周辺車両状況、要注意車両検出情報、道路及び分岐点情報から算出する。車両存在度及び危険領域の推定方法については、後述する。また、推定した危険領域の情報を危険領域情報と呼ぶ。

危険領域情報送信部１６０は、危険領域情報をセンター装置２００の危険領域情報受信部２１０に送る。つまり、危険領域情報送信部１６０は、推定した危険領域の情報をセンター装置２００に送信する送信部である。センター装置２００に危険領域情報を送ることができればよいため、本実施の形態では危険領域情報送信部１６０としたが、危険領域情報送信部１６０の代わりに、センター装置と通信できる通信装置を利用してもよい。センター装置と通信できる通信装置の送信方法は、例えば、Ｖ２Ｉ（Ｖｅｈｉｃｌｅ−ｔｏ−ｒｏａｄｓｉｄｅ−Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ、Ｖ２Ｉ）又はモバイル回線を利用する方法等である。
危険領域情報受信部２１０は、危険領域情報を受信する。その結果、センター装置２００が危険領域情報を周辺車両に送ること、又は、周辺車両がセンター装置２００から危険領域情報を取得することができ、周辺車両と危険領域情報を共有することができる。
検出部３００ａ及び危険領域推定装置１００ａは、無線又は有線で接続されている。

続いて、危険領域情報送信システム１０ａの処理の流れについて、図５〜図１３を用いて順に説明する。
図５は、危険領域推定装置１００ａの処理の流れの例をフローチャートで表したものである。分かりやすくするため、図６〜図１３を適宜用いて説明する。
図６は、本実施の形態の危険領域推定装置１００ａ及び検出部３００ａを自車両に搭載した実施例の図である。車両１ａ〜１ｄが道路１７０ｂを走行しており、自車両は車両１ａである。周辺車両は、車両１ｂ〜１ｄである。道路１７０ｂは、道路１７０ａと交わって交差点となっている。点線の矢印は、各車両の走行軌跡を表している。
図７は、図５のステップＳ１０５である危険領域を推定する危険領域推定部１５０ａの動作の流れの例をフローチャートで表したものである。
図８は、図７のステップＳ１５０２で行う車両存在度の推定方法の流れの例をフローチャートで表したものである。
図９〜図１３は、図６の実施例に図５、図７及び図８で示す処理を行った結果得られた例の図を示したものであり、適宜用いて処理の説明をする。

まず図５及び図６を用いて説明する。
ステップＳ１０１では、検出部３００ａが、検出データを検出する。
図６では、車両１ａに搭載された検出部３００ａは、車両１ａ〜１ｄの検出データを検出する。
ステップＳ１０２では、センサ情報取得部１１０が、検出データの取得を行い、自車両状況推定部１２０及び周辺車両状況推定部１３０に検出データを送る。
ステップＳ１０３では、自車両状況推定部１２０は、検出データから自車両状況を推定する。同様に、周辺車両状況推定部１３０は、検出データから周辺車両状況を推定する。
図６では、自車両状況推定部１２０は、自車両状況である車両１ａの位置、速度、進行方向及びふらつき度合いを推定する。周辺車両状況推定部１３０は、周辺車両状況である車両１ｂ〜１ｄの位置、速度、進行方向及びふらつき度合いを推定する。

ステップＳ１０４では、要注意車両検出部１４０ａが、自車両状況及び周辺車両状況から、要注意車両を検出する。要注意車両が存在する場合、ステップＳ１０５に進む。要注意車両が存在しない場合、ステップＳ１０１に戻る。
図６では、要注意車両検出部１４０ａが、周辺車両状況から、車両１ｄの速度が制限速度以上であり軌跡にふらつきがあることから、車両１ｄは要注意車両であると判定する。また、同様に、車両１ａ〜１ｃの速度が制限速度以内であり、軌跡にふらつきもないことから、車両１ａ〜１ｃは、要注意車両ではないと判定する。したがって、図６では、要注意車両が存在することから、ステップＳ１０５に進む。

ステップＳ１０５では、自車両状況及び周辺車両状況から、自車両及び周辺車両の数がｋ台以上存在するか否かを判定する。ｋ台は、プライバシーが保護されるのに十分である車両の台数を示している。プライバシーが保護されるのに十分である車両の台数がまだ法律で明確に定められていないため、本実施の形態ではｋ台とする。自車両及び周辺車両の数がｋ台以上存在する場合、ステップＳ１０６に進む。自車両及び周辺車両の数がｋ台以上存在しない場合、ステップＳ１０１に戻る。
図６では、ｋ台を４台として、自車両及び周辺車両の台数が４台以上存在するか否かを判定する。図６では、自車両及び周辺車両の台数は車両１ａ〜１ｄの４台であることから、ステップＳ１０６に進む。
ステップＳ１０６では、危険領域推定部１５０ａが、自車両状況、周辺車両状況、要注意車両検出情報及び道路分岐点情報から車両存在度を求め、危険領域を推定する。

ステップＳ１０６の危険領域の推定方法について、図７を用いて詳しく説明する。
ステップＳ１５０１では、要注意車両に近い距離の車両から順に、ｋ−１台選択し、ステップＳ１５０２に進む。分かりやすくするため、要注意車両に近い距離の車両から順に選択したｋ―１台の車両を周囲車両と呼び、周辺車両と区別する。なお、周辺車両と周囲車両が同じ車両である場合もあるし、異なる車両である場合もある。
図６では、ｋ−１台は３台であるため、要注意車両である車両１ｄに距離が近い車両から順に車両１ｂ、車両１ａ、車両１ｃを選択し、周囲車両とする。図６では、周囲車両と周辺車両が同じ車両１ａ〜１ｃとなっている。
ステップＳ１５０２では、選択したｋ−１台に要注意車両を加えたｋ台の位置、速度及び移動方向等の情報から、あらかじめ定めた一定時間ごとの車両存在度を推定する。
図６では、要注意車両である車両１ｄを含めた４台の位置、速度及び移動方向から車両存在度を推定する。

図７のステップＳ１５０２の車両存在度を推定する処理について、図８を用いて詳しく説明する。図８のステップＳ１５０２ａ〜Ｓ１５０２ｄの処理は、あらかじめ定めた推定する周期をＴとすると、Ｔ秒ごとに繰り返し行う。本実施の形態では、推定する周期をＴ、回数をｎとして、ｔ＝ｎＴとする。繰り返し回数をＮとすると、ステップＳ１５０２ａ〜Ｓ１５０２ｄの処理はｎが１からＮまで繰り返す。

ステップＳ１５０２ａでは、道路分岐点ＤＢ１７０から道路及び分岐点の情報を引き出す。そして、道路及び分岐点の情報、ｋ台の位置、速度及び移動方向の情報から、ｋ台各々がｔ秒後に存在すると考えられる場所を複数箇所推定する。場所の座標は、緯度及び経度で表す。推定方法は、例えば、各車両の速度及び方角に乱数を加えて算出する方法、又は、あらかじめ定めた一定時間後の位置を中心とした分布に従う乱数を用いて算出する方法がある。また、道路及び分岐点の情報から、要注意車両が分岐点に差し掛かると思われる場合においては、要注意車両が分岐点からどの方向に走行するか各々の場合について推定を行う。両方の場合について推定することで、求める危険領域情報の精度が向上する。
図６では、Ｔ＝１秒とし、Ｎ＝５回とする。周期Ｔ＝１秒ごとに、例えば、１台当たり１０箇所推定する。図６の実施例から、ｔ＝１×１＝１秒後に推定した結果の図の例を図９で示す。図９の黒く示した丸い点が推定箇所である。車両１ａの推定箇所は、点Ａで示している。同様に、車両１ｂの推定箇所を点Ｂ、車両１ｃの推定箇所を点Ｃ及び車両１ｄの推定箇所を点Ｄで各々示している。黒く示した四角の点は、現在の各々の車両の位置を示す。つまり、点１Ａは、車両１ａの現在の位置、点１Ｂは車両１ｂの現在の位置、点１Ｃは、車両１ｃの現在の位置、及び点１Ｄは、車両１ｄの現在の位置である。

ステップＳ１５０２ｂでは、ステップＳ１５０２ａで推定した推定箇所から車両存在度を求める。求める車両存在度は、車両の存在する度合いを数値で表したものである。車両存在度は、例えば、空間フィルタリングの処理を行って求める。
まず、ステップＳ１５０２ａで推定した推定箇所の範囲を入力画像とする。入力画像として考えるため、範囲にある場所を各々画素として考え、各場所の値を各画素値として表す。推定箇所の場所の画素値を１、その他の場所の画素値を０とする。
図９では、図９の推定箇所の画素値を１、その他の場所の画素値を０とする。
次に、例えば、３×３画素の平均化フィルタを用いて、入力画像の各画素値と３×３の平均化フィルタの重みとで積和の計算を行う。
平均化フィルタで計算した結果の各画素値が、各場所の車両存在度である。本実施の形態では平均化フィルタを用いたが、例えばガウシアンフィルタ、モーションフィルタ等でもよい。

ステップＳ１５０２ｃでは、ステップＳ１５０２ｂで算出した車両存在度の結果から閾値を求める。閾値は、例えば、ステップＳ１５０２ｂで算出した車両存在度の値が所定の値以上である領域を閉領域として作成した中で、ｋ台全てから推定された推定箇所をそれぞれ少なくとも１つ以上含む閉領域のうち車両存在度が最大の値とする。
図１０は、図９から閉領域を作成した図の例である。分かりやすくするため、各車両の推定箇所の点は示したままにしている。着色された範囲が車両存在度の領域であり、同じ着色の濃度である領域は同じ車両存在度の領域である。図１０では、ステップＳ１５０２ｂで求めた車両存在度をｐ、ｑ、ｒ、ｓ、ｖで表し、閉領域を作成する際の所定の値であるとする。本実施の形態では、ｐ＝０．０５、ｑ＝０．０４、ｒ＝０．０３、ｓ＝０．０２、ｖ＝０．０１とする。ｐの領域は、ステップＳ１５０２ｂで求めた車両存在度の値が０．０５以上である点の閉領域としており、車両１ａ〜１ｄの各々４つの推定箇所で生成されている。また、ｑの領域は、車両存在度の値が０．０４以上である点を閉領域としており、車両１ａの推定箇所で１つ、車両１ｃの推定箇所で１つ、車両１ｂ及び車両１ｄの推定箇所で１つ、計３つ生成されている。ｒの領域は、車両１ａ〜１ｄの推定箇所が各々１箇所以上含まれて１つ生成されている。ｓ及びｖの領域は、車両１ａ〜１ｄの全ての推定箇所が含まれた閉領域として各々生成されている。
したがって、図１０では、求める閾値を、車両存在度の値から所定の値以上である領域を閉領域として作成したｐ、ｑ、ｒ、ｓ、ｖの各々の閉領域の中で、車両１ａ〜１ｄの４台全てから推定された推定箇所をそれぞれ少なくとも１つ以上含むｒ、ｓ、ｖの閉領域のうち車両存在度が最大の値であるとすると、閾値は、ｒ、つまり０．０３となる。

ステップＳ１５０２ｄでは、閾値以上の車両存在度の値をすべて閾値に置き換える。閾値に置き換えることで、ｋ台全てが少なくとも１箇所以上で閾値を持ち、また、閾値以上の車両存在度の値が無くなる。したがって、要注意車両の位置が特定される可能性が少なくなり、車両のプライバシーの保護につながる。ステップＳ１５０２ｄの結果、ｔ秒後の各場所の車両存在度を推定できる。
図１０では、ステップＳ１５０２ｃで求めた閾値がｒ＝０．０３であるため、車両存在度の値が０．０３以上の値を０．０３に置き換える。図１１は、図１０を閾値で置き換えた結果を表した図である。分かりやすくするため、各車両の推定箇所の点は示している。ｒの領域には、車両１ａ〜１ｄの推定箇所が各々１箇所以上含まれていることが分かる。したがって、ｔ＝１秒後の車両存在度の値は、ｒ＝０．０３、ｓ＝０．０２、ｖ＝０．０１として場所ごとに表すことができる。

次に、Ｎ＝２としてステップＳ１５０２ａ〜Ｓ１５０２ｄの処理を行う。Ｔ＝１秒、Ｎ＝２の場合、ｔ＝２×１＝２秒後の車両存在度を推定する。ステップＳ１５０２ａで求める推定箇所は、Ｎ＝１の場合と同様に、現在の場所からｔ＝２秒後に存在すると考える場所を推定する。図６の実施例では、図９で示した現在の位置である点１Ａ〜１Ｄの各々の位置から２秒後の車両存在度を求める。
つまり、ステップＳ１５０２ａの推定処理は、現在の場所からｔ秒後に存在すると考えられる場所を推定する。また、ステップＳ１５０２ａ〜Ｓ１５０２ｄの処理は、あらかじめ定めたＮ回まで繰り返し行い、Ｔ秒ごとに車両存在度を推定する。

図６では、ｔ＝１秒後を求めた後、Ｎ＝５までステップＳ１５０２ａ〜１５０２ｄの処理を繰り返す。
ここで、ｔ＝１×５＝５秒後の車両存在度を求める場合について述べる。
図１２は、ｔ＝５秒後のときの推定箇所を表した図の例である。分かりやすくするために、図９と同様に、現在の場所を点１Ａ〜１Ｄで示している。
ｔ＝５秒後の場合、車両１ｄが、道路１７０ａ及び道路１７０ｂが交わる交差点に進行する可能性がある。したがって、ステップＳ１５０２ａの推定は、道路１７０ａ及び道路１７０ｂの交差点を曲がった場合と道路１７０ｂを直進した場合の各々について行う。各々の場合について推定することで、要注意車両が危険領域に含まれる可能性を高める。なお、道路１７０ｂを直進する方向を第１の方向、道路１７０ａ及び道路１７０ｂの交差点を曲がる方向を第２の方向とする。図１２は、図９と同様に、車両１ａ〜１ｃの推定箇所は点Ａ〜Ｃで示している。また、車両１ｄが直進する、つまり第１の方向へ走行する場合の推定箇所は点Ｄ１、交差点を曲がる、つまり第２の方向へ走行する場合の推定箇所は点Ｄ２で示す。
ステップＳ１５０２ｂでは、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ１及びＤ２の全ての推定箇所を用いて車両存在度を求める。

ステップＳ１５０２ｃでは、ｔ＝１の場合と同様にｒ＝０．０３であったとする。
ステップＳ１５０２ｄでは、ｔ＝１の場合と同様に、ｔ＝５秒後のとき、ｒ＝０．０３以上の車両存在度の値を全て０．０３に置き換える。図１３は、置き換えた結果を表した図である。図１０及び図１１と同様に、着色された範囲が領域であり、同じ着色の濃度である領域は同じ車両存在度の領域である。ｒの領域には、車両１ａ〜１ｄの推定箇所が各々１箇所以上含まれていることが分かる。したがって、ｔ＝５秒後の車両存在度の値は、ｒ＝０．０３、ｓ＝０．０２、ｖ＝０．０１として場所ごとに表すことができる。

図８のステップＳ１５０２ａ〜Ｓ１５０２ｄによりＮ回繰り返してＴ秒ごとの車両存在度を求めることで図７のステップＳ１５０２は終了し、図７のステップＳ１５０３に進む。
ステップＳ１５０３では、危険領域情報を求めて出力する。危険領域は、ステップＳ１５０２で求めた車両存在度が有意義な値よりも大きな値を持つ領域のことである。有意義な値とは、本実施の形態では、ゼロとする。出力する危険領域情報の例を図１４で表す。危険領域情報は、測定日時、予測日時、車両存在度、緯度及び経度で表される。予測日時は、測定日時からｔ秒後の日時であり、車両存在度は、予測日時に対応して求めたものである。緯度及び経度は、車両存在度各々の場所の座標である。危険領域推定部１５０ａは、危険領域情報を危険領域情報送信部１６０に出力する。
図１１では、ｒ、ｓ及びｖの領域をそれぞれの車両存在度の危険領域とする。また、図１３でも同様に、ｒ、ｓ及びｖの領域をそれぞれの車両存在度の危険領域とする。
ステップＳ１５０３の処理で図５のステップＳ１０６の危険領域の推定の処理は終了する。図５のステップＳ１０６の危険領域の推定の処理が終了すると、次に、図５のステップＳ１０７に進む。

図５のステップＳ１０７では、危険領域情報送信部１６０が、危険領域情報をセンター装置２００が有する危険領域情報受信部２１０に送信する。
ステップＳ１０８では、危険領域情報受信部２１０が、危険領域情報を受信する。危険領域情報受信部２１０が危険領域情報を取得することで、センター装置２００が危険領域情報を周辺車両に送ること、又は、周辺車両がセンター装置２００から危険領域情報を取得することができ、周辺車両と危険領域情報を共有することができる。

本実施の形態に係る危険領域推定装置１００ａでは、要注意車両を検出すると、要注意車両が特定されないように複数台の周囲車両の車両状況を用いて危険領域を推定し、危険領域情報としてセンター装置２００へ送ることができる。その結果、要注意車両のプライバシーを保護した上で、周辺車両と危険領域情報を共有することができる。

実施の形態２．
実施の形態２に係る危険領域推定装置と実施の形態１に係る危険領域推定装置との相違点は、実施の形態１では車両に搭載されているのに対し、本実施の形態では、例えば信号機、電柱及び道路情報板といった道路付近に設けられた機器に搭載されている点である。なお、以下では、実施の形態１との相違点のみ説明し、同一又は対応する部分についての説明は省略する。符号についても、実施の形態１と同一又は相当部分は同一符号とし、説明を省略する。

図１５は、本実施の形態である危険領域推定装置１００ｂを含む危険領域情報送信システム１０ｂの概要図の例である。
危険領域情報送信システム１０ｂは、危険領域推定装置１００ｂ、センター装置２００及び検出部３００ｂで構成されている。
本実施の形態では、危険領域推定装置１００ｂ及び検出部３００ｂは、信号機に搭載されている。
本実施の形態での周辺車両は、検出部３００ｂが検出できる範囲にいる車両のことである。

図１６は、本実施の形態である危険領域推定装置１００ｂを含む危険領域情報送信システム１０ｂの機能ブロック図の例である。
危険領域推定装置１００ｂは、センサ情報取得部１１０、周辺車両状況推定部１３０、要注意車両検出部１４０ｂ、危険領域推定部１５０ｂ、道路分岐点ＤＢ１７０及び危険領域情報送信部１６０で構成されている。
要注意車両検出部１４０ｂは、周辺車両状況から要注意車両の存在を検出する。
危険領域推定部１５０ｂは、周辺車両状況、要注意車両検出情報及び道路及び分岐点情報を用いて車両存在度を求め、車両存在度から要注意車両が特定されないように危険領域を推定する。

続いて、危険領域情報送信システム１０ｂの処理の流れについて、図１７〜図１９を用いて順に説明する。
図１７は、危険領域情報送信システム１０ｂの処理の流れの例をフローチャートで表したものである。分かりやすくするため、図１８及び図１９を適宜用いて説明する。
図１８は、本実施の形態の危険領域推定装置１００ｂを信号機に搭載した実施例の図である。点線の矢印は、各車両の走行軌跡を表している。車両１ｂ〜１ｅは、道路１７０ｂを走行しており、周辺車両である。道路１７０ｂは、道路１７０ａと交わって交差点となっている。
図１９は、図１７のステップＳ２０６である危険領域を推定する危険領域推定部１５０ｂの処理の流れの例をフローチャートで表したものである。

まず、図１７及び図１８を用いて説明する。
ステップＳ２０１では、検出部３００ｂが、検出データを検出する。
図１８では、信号機に搭載された検出部３００ｂが、車両１ｂ〜１ｅの検出データを検出する。
ステップＳ２０２では、センサ情報取得部１１０が、検出データの取得を行い、周辺車両状況推定部１３０に検出データを送る。
ステップＳ２０３では、周辺車両状況推定部１３０は、検出データから周辺車両である車両１ｂ〜１ｅの周辺車両状況を推定する。
図１８では、周辺車両状況推定部１３０は、車両１ｂ〜１ｅの周辺車両状況である位置、速度、進行方向及びふらつき度合いを推定する。

ステップＳ２０４では、要注意車両検出部１４０ｂが、周辺車両状況から、要注意車両を検出する。要注意車両が存在する場合、ステップＳ２０５に進む。
図１８では、周辺車両状況から、車両１ｄの速度が制限速度以上であり、軌跡にふらつきがあることから、要注意車両であると判定する。

ステップＳ２０５では、周辺車両状況から、周辺車両の数がｋ台以上存在するか否かを判定する。実施の形態１と同様に、ｋ台は、プライバシーが保護されるのに十分である車両の台数を示している。周辺車両の数がｋ台以上存在する場合、ステップＳ２０６に進む。周辺車両の数がｋ台以上存在しない場合、ステップＳ２０１に戻る。
図１８では、ｋ台を４台として、自車両及び周辺車両の台数が４台以上存在するか否かを判定する。図１８では、自車両及び周辺車両の台数は車両１ｂ〜１ｅの４台であることから、ステップＳ２０６に進む。

ステップＳ２０６の危険領域の推定方法について、図１９を用いて詳しく説明する。
ステップＳ１６０１では、要注意車両に近い距離の車両から順に、ｋ−１台を周囲車両として選択し、ステップＳ１６０２に進む。
図１８では、ｋ−１台は３台であるため、要注意車両である車両１ｄに近い距離の車両を順に、車両１ｂ、１ｅ及び１ｃを周囲車両として選択する。
ステップＳ１６０２及びＳ１６０３の処理は、実施の形態１と同様に、あらかじめ定めた推定する周期をＴ、繰り返し回数をＮとすると、Ｔ秒ごとにＮ回繰り返し行う。
ステップＳ１６０３の処理で図１９のステップＳ２０６の危険領域の推定の処理は終了する。図１９のステップＳ２０６の危険領域の推定の処理が終了すると、次に、図１９のステップＳ２０７に進む。
ステップＳ２０７及びステップＳ２０８の処理は、実施の形態１のステップＳ１０７及びステップＳ１０８の処理と同様である。

本実施の形態によれば、危険領域推定装置１００ｂが道路付近に設けられた機器に搭載された場合、周辺車両の情報から危険領域を推定し、センター装置２００に危険領域情報を送ることができる、その結果、車両の通行量の多い交差点のような特に注目したい道路に存在する要注意車両を検出し、要注意車両のプライバシーを保護した上で周辺車両と危険領域情報を共有することができる。

１ａ〜１ｅ 車両
３００ａ、３００ｂ 検出部
１１０ センサ情報取得部
１２０ 自車両状況推定部
１３０ 周辺車両状況推定部
１４０ａ、１４０ｂ 要注意車両検出部
１５０ａ、１５０ｂ 危険領域推定部
１７０ 道路分岐点ＤＢ
１６０ 危険領域情報送信部
２１０ 危険領域情報受信部
１００ａ、１００ｂ 危険領域推定装置
１０ａ、１０ｂ 危険領域情報送信システム

Claims (7)

1. 車両の情報が検出される範囲にいる車両である周辺車両の状況を推定する周辺車両状況推定部と、
   前記周辺車両の状況に基づいて、あらかじめ定めた条件を満たす運転をしている車両である要注意車両を検出する要注意車両検出部と、
   前記要注意車両の状況、前記要注意車両の周囲にある車両である複数台の周囲車両の状況及び道路情報に基づいて、前記要注意車両及び前記周囲車両のあらかじめ定めた一定時間後に存在する場所を推定箇所として推定し、前記推定箇所から前記要注意車両及び前記周囲車両が存在すると推定できる度合いの値を表す車両存在度を求め、前記車両存在度から求めた閾値以上の前記車両存在度の値を前記閾値に置き換えて、あらかじめ定めた有意義な値よりも大きい前記車両存在度の値を持つ領域を危険領域として前記危険領域を推定する危険領域推定部と、
   前記危険領域の情報をセンター装置に送信する送信部と、
   を備えた危険領域推定装置。
2. 前記閾値は、
   前記車両存在度の値が所定の値以上である領域を閉領域として作成し、１つの前記閉領域の中に前記要注意車両及び前記周囲車両の各々の前記推定箇所をそれぞれ少なくとも１つ以上含む前記閉領域の前記車両存在度の値のうち、最大の値である
   ことを特徴とする請求項１に記載の危険領域推定装置。
3. 前記危険領域推定部は、
   前記道路情報に加えて分岐点情報に基づいて分岐点があるとわかった場合、前記要注意車両が、前記分岐点から第１の方向へ走行する場合と前記分岐点から第２の方向へ走行する場合との各々の場合の前記推定箇所を推定する
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の危険領域推定装置。
4. 前記危険領域推定部は、
   前記要注意車両及び前記周囲車両の各々の速度及び方角に乱数を加えて前記あらかじめ定めた一定時間後の場所を求める方法又は、前記あらかじめ定めた一定時間後の場所を中心とした分布に従う乱数を用いて前記場所を求める方法で推定する
   ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の危険領域推定装置。
5. 前記車両の情報から自車両の状況を推定する自車両状況推定部と、
   をさらに備え、
   前記要注意車両検出部は、前記周辺車両の状況及び前記自車両の状況に基づいて前記要注意車両を検出する
   ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の危険領域推定装置。
6. 前記車両の情報を検出する検出部と、
   請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の危険領域推定装置と、
   前記危険領域の情報を受信する受信部と、
   を備えた危険領域情報送信システム。
7. 車両の情報が検出される範囲にいる車両である周辺車両の状況に基づいて、あらかじめ定めた条件を満たす運転をしている車両である要注意車両の状況、前記要注意車両の周囲にある車両である複数台の周囲車両の状況及び道路情報に基づいて、前記要注意車両及び前記周囲車両のあらかじめ定めた一定時間後に存在する場所を推定箇所として推定し、前記推定箇所から前記要注意車両及び前記周囲車両が存在すると推定できる度合いの値を表す車両存在度を求めるステップと、
   前記車両存在度から閾値を求めるステップと、
   前記閾値以上の前記車両存在度の値を前記閾値に置き換えるステップと、
   前記車両存在度の値があらかじめ定めた有意義な値よりも大きい値を持つ領域を危険領域として前記危険領域を推定するステップと、
   を備えたことを特徴とする危険領域推定方法。

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