WO2017154296A1 - 受信装置及び事象検知時刻の推定方法 - Google Patents

受信装置及び事象検知時刻の推定方法 Download PDF

Info

Publication number
WO2017154296A1
WO2017154296A1 PCT/JP2016/086309 JP2016086309W WO2017154296A1 WO 2017154296 A1 WO2017154296 A1 WO 2017154296A1 JP 2016086309 W JP2016086309 W JP 2016086309W WO 2017154296 A1 WO2017154296 A1 WO 2017154296A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
time
reception
system delay
reception time
unit
Prior art date
Application number
PCT/JP2016/086309
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
白須賀　恵一
Original Assignee
三菱電機株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 三菱電機株式会社 filed Critical 三菱電機株式会社
Priority to US15/776,719 priority Critical patent/US10623292B2/en
Priority to DE112016006564.7T priority patent/DE112016006564T5/de
Priority to CN201680083022.6A priority patent/CN108702311B/zh
Priority to JP2018504005A priority patent/JP6490298B2/ja
Publication of WO2017154296A1 publication Critical patent/WO2017154296A1/ja

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04Q—SELECTING
    • H04Q9/00—Arrangements in telecontrol or telemetry systems for selectively calling a substation from a main station, in which substation desired apparatus is selected for applying a control signal thereto or for obtaining measured values therefrom
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L43/00—Arrangements for monitoring or testing data switching networks
    • H04L43/08—Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters
    • H04L43/0852—Delays
    • H04L43/087—Jitter
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08C—TRANSMISSION SYSTEMS FOR MEASURED VALUES, CONTROL OR SIMILAR SIGNALS
    • G08C25/00—Arrangements for preventing or correcting errors; Monitoring arrangements
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L12/00—Data switching networks
    • H04L12/28—Data switching networks characterised by path configuration, e.g. LAN [Local Area Networks] or WAN [Wide Area Networks]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/06—Management of faults, events, alarms or notifications
    • H04L41/0681—Configuration of triggering conditions
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L43/00—Arrangements for monitoring or testing data switching networks
    • H04L43/16—Threshold monitoring

Definitions

  • the present invention relates to a receiving apparatus that receives data and a method for estimating an event detection time.
  • Patent Document 1 obtains an average value (average system delay time) of system delay time in the information providing system in advance, and subtracts the average system delay time from the reception time when the vehicle receives the traffic guidance information. By doing this, an apparatus for estimating (calculating) the event detection time is described. According to this device, it is possible to exclude old information (information with low reliability) detected at a time (past time) five minutes or more before the present from the received traffic guidance information.
  • Patent Document 2 uses travel information generated by detection of an event by a detector (sensor) provided in a vehicle, and information received by a communication terminal of the vehicle (travel information transmitted from another vehicle).
  • An in-vehicle device for identifying the same vehicle is described.
  • the sensor, communication terminal, controller, GPS (Global Positioning System), and control ECU (Electronic Control Unit) for engine and brake control are CAN (Controller Area Network). They are connected to each other by a bus.
  • Information indicating the detection result of the detector provided in the vehicle (own vehicle) is generated every 100 milliseconds, and the information detected in the other vehicle is received every several hundred milliseconds from the communication terminal (transmission device) of the other vehicle. Sent to. If the time indicated by the time information added to the information received by the vehicle (own vehicle) is a time (past time) before the current time by a threshold or more, the received information is old information (reliable This information is discarded.
  • JP 2012-194759 A Japanese Patent No. 5702400
  • the device described in Patent Document 1 is based on the average system delay time (the average value of the system delay time based on the data generation processing time and the data transmission time) from the reception time when the vehicle communication terminal (receiving device) receives the traffic guidance information. ) Is subtracted to estimate (calculate) the event detection time that is the time in the transmission device (the time on the transmission side).
  • the variation in data generation processing time or data transmission time is large, the variation in average system delay time becomes large, so the estimated event detection relative to the time when the detector actually detected the event (actual event detection time)
  • time information varies greatly and information that is not excluded may include old information (information with low reliability).
  • Patent Document 2 evaluates the reception time of information transmitted from a communication terminal (transmission device) of another vehicle, but the system delay time (delay due to data generation processing time and data transmission time) Time) is not taken into account. For this reason, the process of estimating the event detection time is not performed, and there is a problem that old information (information with low reliability) may be included in the information that has not been discarded.
  • the present invention has been made to solve the problems of the prior art, and includes a receiver that can accurately estimate an event detection time and an event detection time used to accurately estimate the event detection time.
  • An object is to provide an estimation method.
  • a receiving apparatus receives detection data transmitted from a sensor that detects an event at a constant sampling period, and estimates an event detection time that is a time when the sensor detects the event.
  • a reception unit that receives the detection data; a reception time measurement unit that measures a reception time that is a time when the detection data is received by the reception unit; and the reception time and the sampling period.
  • a reception time expectation value calculation unit that obtains an expected reception time value that is an expected value of the next reception time that is a time at which detection data is received, and a variation amount of the reception time with respect to the reception time expectation value is represented by a system delay jitter
  • a jitter amount estimation unit obtained as a quantity, a system delay time measured in advance as a time from the time when the sensor detects the event to the reception time,
  • a reception time expected value from said system delay jitter characterized by comprising a event detection time estimating unit for estimating the event detection time.
  • An event detection time estimation method for estimating a certain event detection time comprising: measuring a reception time that is a time when the detection data is received by the reception device; and from the reception time and the sampling period, Obtaining a reception time expected value that is an expected value of the next reception time, which is a time at which detection data is received, and obtaining a fluctuation amount of the reception time with respect to the reception time expected value as a system delay jitter amount; System delay time measured in advance as the time from the time when the sensor detects the event to the reception time, and the time of reception And the expected value from said system delay jitter, characterized by comprising a step of estimating the event detection time.
  • the present invention it is possible to accurately estimate the event detection time, and therefore it is possible to avoid the occurrence of a situation where old information (information with low reliability) is not discarded and a situation where information which is not old is discarded.
  • FIG. 6 is a diagram showing an outline of an event detection time estimation method in the receiving apparatus according to Embodiment 1.
  • FIG. It is a figure which shows the outline
  • 6 is a timing diagram illustrating an event detection time estimation method by the reception device according to Embodiment 1.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a reception time expectation value calculation process in a reception time expectation value calculator of the receiving apparatus according to Embodiments 1 and 2.
  • 6 is a flowchart illustrating an event detection time estimation process in an event detection time estimation unit of the receiving apparatus according to Embodiment 1; 6 is a flowchart showing a system delay jitter amount estimation process in a jitter amount estimation unit of the receiving apparatus according to Embodiment 1; 6 is a flowchart showing an abnormal delay detection process in an abnormal delay detection unit of the receiving apparatus according to the first and second embodiments. It is a figure which shows an example of the system delay distribution used for the simulation of FIG.10 and FIG.11. 6 is a diagram illustrating an example of an estimation error of event detection time obtained by simulation in Embodiment 1. FIG. It is a figure which shows an example of the estimation error of the event detection time obtained by the simulation in a comparative example.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a problem of an event detection time estimation method performed by the receiving device according to Embodiment 1.
  • FIG. It is a block diagram which shows roughly the structure of the receiver which concerns on Embodiment 2 of this invention.
  • FIG. 11 is a diagram showing an outline of an event detection time estimation method in a receiving apparatus according to Embodiment 2.
  • FIG. 10 is a timing diagram illustrating an event detection time estimation method in the receiving apparatus according to the second embodiment. 10 is a flowchart illustrating an event detection time estimation process in the receiving apparatus according to the second embodiment. It is a figure which shows an example of the system delay distribution used for the simulation of FIG. It is a figure which shows an example of the estimation error of the event detection time obtained by the simulation in Embodiment 1 and 2.
  • FIG. FIG. 11 is a hardware configuration diagram illustrating a receiving device according to a modification of the first and second embodiments.
  • FIG. 1 is a block diagram schematically showing a configuration of a receiving system 10 according to Embodiment 1 of the present invention.
  • a plurality of sensors also referred to as “sensor devices” that detect an event, and a plurality of receiving devices that receive a plurality of detection data (sensor data).
  • the data receiving units 100, 120,..., 140 are connected to each other via a transmission line so that they can communicate with each other.
  • Sensors 170, 171, and 172 have a transmission side configuration (transmission side device) that transmits detection data as a detection result generated by detecting an event. There are no restrictions on the detection targets of the sensors 170, 171, and 172.
  • the sensors 170, 171, and 172 are, for example, a position sensor that detects the position of an object, a speed sensor that detects the speed of the object, and the like. 1 shows three sensors 170, 171, and 172, the number of sensors may be one, two, or four or more.
  • the plurality of data receiving units 100, 120, and 140 and the integration processing unit 161 constitute a receiving system 10 as a receiving system that receives detection data.
  • the number of data receiving units may be one, two, or four or more.
  • Each of the sensors 170, 171, and 172 performs sensing (detection of an event) at a certain fixed detection cycle (sampling cycle) Tsa, that is, every fixed time interval, and processes a signal generated by the sensing.
  • the signal (detection data) generated by this processing is sent to the transmission line.
  • the transmission path is a transmission path for signals for wireless communication or wired communication.
  • the transmission path can be constituted by, for example, a network such as the Internet or a LAN (local area network), a bus, a telephone communication network, a dedicated line, and the like.
  • the detection data transmitted from the sensors 170, 171, and 172 at a constant cycle are input to the data receiving units 100, 120, and 140, respectively, via a transmission path, for example.
  • the data receiving units 100, 120, and 140 estimate (calculate) the time (event detection time) when the corresponding sensor of the sensors 170, 171, and 172 included in the transmitting device detects the event, and the data is received.
  • the detected data is associated with the estimated event detection time TMS_i ′, and the associated data is output to the integration processing unit 161.
  • the integration processing unit 161 receives the associated data from the data receiving units 100, 120, and 140 (that is, receives a plurality of data output from a plurality of data receiving units), and detects detection data based on these data. Perform the integration process.
  • the integration processing unit 161 may include a storage unit 161a that stores information (past data) in which the position data (detection data) of the object is associated with the estimated event detection time TMS_i ′.
  • the storage unit 161a may be a part of the integration processing unit 161, or may be a storage device provided outside the integration processing unit 161.
  • the integrated processing unit 161 can grasp (calculate) the position of the object at an arbitrary time by treating the position of the object detected by the sensors 170, 171, and 172 as a function of time. Therefore, the receiving system 10 illustrated in FIG. 1 grasps (calculates) an object position such as the current position of the object as the detection target or the future position (predicted position) of the object as the detection target. be able to.
  • the integrated processing unit 161 can determine whether the objects (detection targets) detected by the sensors 170, 171, and 172 are the same object. In addition, since the integrated processing unit 161 utilizes a plurality of position data included in the plurality of detection data transmitted from the sensors 170, 171, and 172, the reliability of the detected position data of the object can be improved. . In order to perform such integration processing with high accuracy, not only the position data of the objects detected by the sensors 170, 171, and 172 but also accurate time information at the time when the objects are detected by the sensors 170, 171, and 172 (Event detection time) is required. Hereinafter, in the reception system 10 according to Embodiment 1, how the time when the sensor detects an object, that is, the event detection time TMS_i ′ is estimated with high accuracy will be described.
  • the data receiving units 100, 120, and 140 basically have the same configuration. Therefore, the configuration of the data receiving unit 100 will be described below.
  • the data receiving unit 100 notifies a reception I / F (interface) unit 101 as a reception unit that receives detection data transmitted from a sensor (for example, the sensor 170), and reception of detection data from the reception I / F unit 101.
  • a reception time measurement unit 102 that measures the time (reception time) at which the detection data is received by referring to the system time from the system clock 160 (that is, acquires the reception time) is provided. .
  • the reception I / F unit 101 sequentially receives the detection data, and the reception time of the detection data received i-th (i is an integer equal to or greater than 0) is denoted as Tr_i.
  • the system clock 160 can be, for example, a clock that measures time, or a device that receives a signal indicating time provided from the outside (a receiver of a time signal). In FIG. 1, the system clock 160 is shown as a configuration separate from the receiving device, but the system clock 160 may be a part of the receiving device or a part of the integrated processing unit 161. There may be.
  • the data receiving unit 100 includes a reception time expected value calculation unit 103.
  • the reception time expected value calculation unit 103 is a time from when the sensor that transmits the detection data detects an event (event detection time) to when the reception I / F unit 101 receives the detection data (reception time) Tr_i.
  • an average system delay jitter amount that is a distribution average value of the fluctuation time component (system delay jitter amount) Tj_i is calculated.
  • the average system delay jitter amount for the i-th received detection data is denoted as Tj_me_i.
  • a sampling period that is a constant detection period in which the sensor detects an event is denoted as Tsa.
  • the reception time expectation value calculation unit 103 adds the sampling period Tsa and the obtained average system delay jitter amount Tj_me_i to the reception time expectation value (Ta_me_i ⁇ 1) obtained at the time of reception of the previous detection data. Is added to calculate a new expected reception time value (expected value of the next reception time, which is the next time when the detection data is received) Ta_me_i. This calculation is performed by the following equation (3).
  • the data receiving unit 100 estimates (calculates) the event detection time TMS_i ′ by subtracting the average system delay time Tt_me obtained from the measurement value obtained by measuring the system delay time in advance from the reception time expected value Ta_me_i.
  • the event detection time estimation unit 105 is provided. This calculation is performed by the following equation (4).
  • FIG. 2 is a diagram showing an outline of a method for estimating the event detection time TMS_i ′ in the data receiving unit 100 according to the first embodiment.
  • the reception time expected value Ta_me_i is obtained from the detection data received by the data receiving unit 100 by using the above equations (1) to (3), and the above equation (4).
  • the event detection time TMS_i ′ which is the time when the sensor of the transmitting device detects an event, can be estimated by subtracting the pre-measured average system delay time Tt_me from the expected reception time value Ta_me_i. In this case, the variation in the error of the estimated event detection time TMS_i ′ with respect to the actual event detection time TMS_i is small.
  • FIG. 3 is a diagram showing an outline of a method for estimating the event detection time TMS_ia by the receiving device of the comparative example.
  • Tt_me is an average value (average system delay time) of system delay times measured in advance
  • Tr_i is a reception time of detection data.
  • the event detection time TMS_ia in the sensor is obtained by the following equation (5). In this case, the error variation of the estimated event detection time TMS_ia with respect to the actual event detection time TMS_i is larger than that in the case of FIG.
  • FIG. 4 is a timing chart showing an event detection time estimation method by the data receiving unit 100 according to the first embodiment.
  • the reception I / F unit 101 performs reception processing.
  • the data stored in the reception buffer in the reception I / F unit 101 is read out by the reception interrupt process, and this data is transferred to the related information adding unit 109, and the related information It is stored in the adding unit 109.
  • the reception I / F unit 101 sends a data reception notification for notifying the reception time measurement unit 102 that data has been received.
  • the event detection time TMS_i ′ estimated by the event detection time estimation unit 105 is associated with the detection data stored in the related information adding unit 109 and stored in the related information adding unit 109.
  • Sensor 170 detects an event at a constant detection cycle (sampling cycle) Tsa, and sequentially sends detection data. If the average system delay time Tt_me is constant, the reception period of the detection data received by the data reception unit 100 is also equal to the sampling period Tsa. However, internal processing in the transmitting device including the sensor 170 or internal processing in the data receiving unit 100 is often executed by software, and the time (delay time) required for the internal processing varies (varies). . In addition, when a plurality of transmission side devices are connected to the same transmission path (for example, in the case of a CAN bus), the transmission timing is set between the transmission device with a low priority and the transmission device with a high priority.
  • the transmission path delay time varies (varies). Therefore, in practice, as shown in FIG. 4, the intervals of the reception times Tr_0, Tr_1, Tr_2,..., Tr_i of the data receiving unit 100 are not constant values but vary.
  • Tt_me is an average value (average system delay time) of system delay times measured in advance. If the average system delay time Tt_me is constant, the event detection time TMS_ia in the sensor 170 can be accurately obtained by the above equation (5) (estimation method of the comparative example). However, actually, since the average system delay time Tt_me varies, the event detection time TMS_ia estimated by the calculation of Expression (5) (estimation method of the comparative example) varies greatly.
  • the data reception unit 100 estimates the event detection time TMS_i ′ in the sensor 170 using the expected reception time value.
  • the reception I / F unit 101 outputs a data reception notification to the reception time measurement unit 102 when receiving the detection data.
  • the reception time measurement unit 102 acquires the current time from the system clock 160 and notifies the reception time expected value calculation unit 103 of the acquired current time as the reception time Tr_i.
  • the system delay time is measured in advance a plurality of times, and an average value (average system delay time) Tt_me of the plurality of system delay times measured in advance is calculated.
  • the average system delay time Tt_me is the average system delay time storage unit 106.
  • the sampling cycle storage unit 104 stores in advance a detection cycle (sampling cycle) Tsa in which the sensor 170 detects an event (for example, detects an object).
  • the reception time expected value calculation unit 103 obtains the above formula (average system delay jitter amount) Tj_me_i from the average value (average system delay jitter amount) Tj_i of the arrival time fluctuation amount (system delay jitter amount) Tj_i with respect to a constant detection cycle (sampling cycle) Tsa
  • the expected reception time value Ta_me_i is calculated according to 3).
  • the expected reception time value Ta_me_i is obtained from the past N reception times and the sampling period Tsa.
  • the expected reception time value Ta_me_i obtains N system delay jitter amounts Tj_i as a deviation (system delay jitter amount) from the expected reception time value at the time of data reception, and the N system delay jitter amounts
  • the average system delay jitter amount Tj_me_i which is a moving average value, is obtained by the above equation (1), and the average system delay jitter amount Tj_me_i is added to ((Ta_me_i ⁇ 1) + Tsa) as shown in the above equation (3).
  • the event detection time TMS_i ′ estimated by the first embodiment is obtained by the above equation (4).
  • FIG. 5 is a flowchart showing a calculation process of the expected reception time value Ta_me_i in the expected reception time value calculation unit 103 of the data reception unit 100 according to the first embodiment.
  • the process transitions to step S110.
  • the expected reception time value calculation unit 103 notifies the expected reception time value Ta_me_i to the event detection time estimation unit 105 and the jitter amount estimation unit 107, increments N by 1, and returns the process to step S102. .
  • step S102 When it is determined in step S102 that the reception is not the first time (NO in step S102), the reception time expectation value calculation unit 103 calculates the system delay jitter amount Tj_i using the above equation (2) in step S104, and performs processing. The process proceeds to step S105. In this process, as shown in the above equation (2), a moving average of past system delay jitter amounts Tj_i is obtained. In the next step S106, the expected reception time value calculation unit 103 determines whether or not N pieces of data necessary for a predetermined moving average process have been received.
  • step S106 If the number of detected data has not yet reached the required number (when K is less than the prescribed sampling number N in step S106), the determination is no, the process transitions to step S107, and the above equation (1) '), The average system delay jitter amount Tj_me_i is obtained, and the reception time expected value Ta_me_i is obtained by the above equation (3) in step S109.
  • the expected reception time value calculation unit 103 notifies the expected reception time value Ta_me_i to the event detection time estimation unit 105 and the jitter amount estimation unit 107, increments K by 1, and returns the process to step S102. .
  • step S106 If it is determined in step S106 that the number K of detected data is equal to or greater than the prescribed sampling number N, the determination is yes and the process transitions to step S109.
  • step S108 the average system delay jitter amount Tj_me_i is obtained using the above equation (1), and in step S109, the expected reception time value Ta_me_i is obtained by the above equation (3).
  • step S110 the expected reception time value calculation unit 103 notifies the expected reception time value Ta_me_i to the event detection time estimation unit 105 and the jitter amount estimation unit 107, increments N by 1, and returns the process to step S102. .
  • FIG. 6 is a flowchart showing the process of estimating the event detection time TMS_i ′ in the event detection time estimation unit 105 of the data receiving unit 100 according to the first embodiment.
  • the event detection time estimation unit 105 calculates the event detection time TMS_i ′ using the above equation (4). Estimate (calculate).
  • the event detection time estimation unit 105 notifies the related information addition unit 109 of the estimated event detection time TMS_i ′ and stores it.
  • the related information adding unit 109 receives the estimated event detection time TMS_i ′, the detection information from the sensor 170 that has been temporarily accumulated via the reception I / F unit 101 and the estimated event detection time TMS_i ′ And the associated data is transmitted to the integration processing unit 161.
  • FIG. 7 is a flowchart showing a system delay jitter amount Tj_i estimation process in the jitter amount estimation unit 107 of the data receiving unit 100 according to the first embodiment.
  • the jitter amount estimation unit 107 determines whether or not the detection data is received for the first time after the data receiving unit 100 is activated. Initialization is performed so that the system delay jitter amount Tj_i is zero.
  • the jitter amount estimation unit 107 calculates the system delay jitter amount Tj_i using the above equation (2) in step S123.
  • the jitter amount estimation unit 107 notifies the related information addition unit 109 of the system delay jitter amount Tj_i in step S124.
  • FIG. 8 is a flowchart showing an abnormal delay detection process in the abnormal delay detection unit 108 of the data receiving unit 100 according to the first embodiment.
  • the abnormal delay detection unit 108 receives the system delay jitter amount Tj_i from the jitter amount estimation unit 107 as input, and determines whether or not the estimated system delay jitter amount Tj_i is an abnormal delay amount.
  • the abnormal delay detection unit 108 determines whether or not the system delay jitter amount Tj_i exceeds the preset allowable amount (threshold value) in step S131 of FIG. 8, and if it is determined that the delay is larger than the threshold value, the process proceeds to step S132.
  • the related information adding unit 109 is notified by the abnormal delay flag information indicating that the system delay is abnormal. If the system delay jitter amount Tj_i is smaller than the threshold value in step S131, the abnormal delay detection unit 108 notifies the related information adding unit 109 in step S133 with abnormal delay flag information indicating that the system delay is within the normal range. To do.
  • the related information adding unit 109 stores the system delay jitter amount Tj_i in association with the detection data from the reception I / F unit 101 based on the notification from the jitter amount estimating unit 107. Further, the related information adding unit 109 stores the abnormal delay flag information in association with the detection data from the reception I / F unit 101 by the notification of the abnormal delay flag information from the abnormal delay detection unit 108.
  • the detection data from the reception I / F unit 101 associates the event detection time TMS_i ′, the system delay jitter amount Tj_i, and the abnormal delay flag information, all of these, or any one or more of them.
  • the information is notified to the integrated processing unit 161 together with the information.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a system delay distribution used in the simulations of FIGS. 10 and 11.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of the estimation error of the event detection time obtained by the simulation in the first embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of the estimation error of the event detection time obtained by the simulation in the comparative example.
  • FIG. 9 shows a system delay distribution.
  • the system delay is randomly generated so that the sampling period is 50 ms, the average system delay time is 20 ms, and the system delay jitter amount is ⁇ 10 ms.
  • the error between the event detection time TMS_i ′ estimated by the data receiving unit 100 according to the first embodiment and the actual event detection time TMS_i is calculated.
  • the simulation result is shown in FIG.
  • FIG. 11 shows a comparative example, that is, a simulation result of an error between the event detection time TMS_ia obtained by the above equation (4) and the actual event detection time TMS_i. From this result, in the comparative example shown in FIG. 11, the ⁇ 10 ms variation of the system delay jitter amount is directly mixed in the estimated event detection time (TMS_ia in the above equation (5)), and the estimated event detection time The variation of ⁇ 10 ms remains in TMS_ia, and the time estimation accuracy is poor.
  • the ⁇ 10 ms variation in the system delay jitter amount is removed from the estimated event detection time TMS_i ′, and the system delay time is reduced. Even in an environment where jitter exists, the event detection time estimated with high accuracy can be calculated.
  • an event can be performed with high accuracy in the reception device.
  • the detection time TMS_i ′ can be estimated.
  • the configuration of the first embodiment includes, for example, a plurality of sensors (sensors 170 and 171 in FIG. 1) such as a camera, millimeter wave radar, LIDAR (Light Detection and Ranging or Laser Imaging Detection and Ranging), sonar, and the like provided in the vehicle. , 172, etc.) each sensing (detects) at a fixed sampling period, and converted to raw data (Raw Data) obtained by sensing or information such as object position, relative distance, object type, etc. However, it is transmitted via an in-vehicle network such as CAN or LAN (Local Area Network), and the ECU acquires these data and can be applied to a system for controlling the steering, brake, and accelerator of the automobile.
  • sensors sensors 170 and 171 in FIG. 1 in FIG. 1
  • sensors such as a camera, millimeter wave radar, LIDAR (Light Detection and Ranging or Laser Imaging Detection and Ranging), sonar, and the like provided in the vehicle.
  • the time at which each sensor detected an event that is, the time at which the sensor sensed the object (event detection time) from the received object position information is highly accurate. Since the received sensing data can be correlated with the estimated event detection time, each position at the time sensed by each sensor can be accurately grasped, and the object to be detected or the vehicle moves The velocity or acceleration of the object is obtained from the object position data with the estimated time of the last few samples consisting of the estimated event detection time and the object position at that time, and the current relevant time is determined from this and the current time. The position of the object can be estimated with high accuracy.
  • the current position coordinate vector X (t) at t is obtained with high accuracy by the following equation (6), and the current position can be estimated with high accuracy.
  • the system including the receiving apparatus (event detection time estimation method) according to Embodiment 1 accurately estimates that the object position X (t1) captured by the sensor was a phenomenon at time t1. Means that you can. For example, consider a case where vehicles pass on the road at a speed of 100 km / h. If the period at which the sensor detects an object is 100 ms, both vehicles approach about 2.8 m during 100 ms. If the estimation method according to the first embodiment is not used, an object position error of 2.8 m at the maximum is included until the next sample.
  • the influence of the error expands and the object position estimation error increases.
  • the estimated vehicle position is used.
  • the reliability of the obstacle avoidance route of the vehicle may be reduced.
  • the receiving apparatus event detection time estimation method according to Embodiment 1
  • the time at a certain position of the object can be estimated with high accuracy. It is possible to calculate the position of the future object with high accuracy, and for example, it is possible to accurately obtain a route that avoids an obstacle as the traveling route of the vehicle.
  • the detected object position is associated with the time (event detection time) at that time, so it is determined whether the same object or another object is integrated by integrating data from a plurality of sensors.
  • the process to perform it is possible to estimate with high accuracy that the objects captured by different sensors are the same object.
  • the event detection time can be estimated with high accuracy by the receiving device without adding time information on the transmitting side. For this reason, the time addition function in a transmission side device is unnecessary, and the freedom degree of sensor selection becomes wide.
  • a sensor having a time addition function at the time of sensing is not common.
  • the ECU is used for controlling steering, brakes, and accelerators from object position information from these sensors via an in-vehicle network such as CAN, a number of sensors are used. In such a system, It is difficult to use a sensor having a function of adding the time at the time of sensing.
  • a sensor that does not have a function of adding time information to detection data can be used as the sensor.
  • the sensing time can be estimated with high accuracy by the receiving device.
  • the cost of the system to be used can be reduced.
  • the delay jitter is notified by associating the system delay jitter amount with the detection data or by associating the abnormal delay flag information with the detection data. From the magnitude of the quantity, it is possible to grasp an abnormal increase in load on the system or traffic congestion on the transmission line, and to evaluate the degree of stability of the system. Further, in the first embodiment, when the system delay amount is a large delay amount that exceeds the allowable amount, it is determined that the reliability of the detection data is low and the detection data can not be used. The operation can be avoided.
  • Embodiment 2 ⁇ 2-1 Configuration of Embodiment 2
  • the performance of the data receiving units 100, 120, and 140 as the receiving apparatus according to Embodiment 1 is affected by environmental fluctuations (for example, a function that limits the number of data transmission retries). May be affected.
  • environmental fluctuations for example, a function that limits the number of data transmission retries.
  • Tt_me measured in advance by this function
  • data receiving units 200, 220, and 240 as receiving apparatuses according to Embodiment 2 use shortest system delay time Tt_min that is relatively less affected by environmental fluctuations, instead of average system delay time Tt_me. Therefore, even if the function of limiting the number of times of data transmission from the transmission side device to the transmission path is activated, fluctuations in the performance of the data reception units 200, 220, and 240 can be suppressed.
  • FIG. 13 is a block diagram schematically showing the configuration of data receiving units 200, 220,..., 240 as receiving devices according to Embodiment 2 of the present invention.
  • 13 components that are the same as or correspond to the components shown in FIG. 1 are given the same reference numerals as those in FIG.
  • a plurality of sensors 170, 171,..., 172 for detecting an event and a plurality of data receiving units 200, 220, 240 for receiving detection data (sensor data) are connected via a transmission line. Are connected to communicate.
  • the plurality of data receiving units 200, 220, and 240 and the integration processing unit 161 constitute a receiving system 20 as a receiving side system that receives detection data.
  • the number of data receiving units may be one, two, or four or more.
  • the data receiving units 200, 220, and 240 basically have the same configuration. Therefore, the configuration of the data receiving unit 200 will be described below.
  • the data reception unit 200 includes a reception I / F unit 201 as a reception unit that receives detection data transmitted from a sensor (for example, the sensor 170), and a data reception notification that notifies reception of detection data from the reception I / F unit 201.
  • a reception time measuring unit 202 that measures the time (reception time) when the detection data is received by referring to the system time from the system clock 160 (that is, obtains the reception time).
  • the reception I / F unit 201 sequentially receives the detection data, and the reception time of the detection data received i-th (i is an integer equal to or greater than 0) is denoted as Tr_i.
  • the event detection time TMS_i ′ is obtained by subtracting the pre-measured average system delay time Tt_me from the reception time expected value Ta_me_i, as shown in the above equation (4).
  • CAN which is an in-vehicle network
  • the protocol having a limit on the maximum number of retries as a CAN protocol.
  • a predetermined maximum number for example, 256 times
  • the expected reception time value Ta_me_i in the data reception unit is changed from the distribution curve (white line) of the reception time before the environmental change to the distribution curve (black line) of the reception time after the environmental change due to the environmental change. ) (Shifted to the left).
  • the changed average system delay time Tt_me is subtracted from the reception time expected value Ta_me_i shifted to the left, and therefore the event detection time TMS_i ′ estimated in the first embodiment. There may be a large deviation from the actual event detection time TMS_i.
  • the data receiving units 200, 220, and 240 according to the second embodiment include a shortest system delay time storage unit 206 in place of the average system delay time storage unit 106, as shown in FIG.
  • the first embodiment is different from the first embodiment in that a jitter amount storage unit 210 is added (the jitter amount estimation unit 207 and the jitter amount storage unit 210 constitute a jitter amount estimation unit 207a at the time of the shortest system delay). This is different from the data receiving units 100, 120, 140.
  • the reception I / F unit 201, the reception time measurement unit 202, the reception time expected value calculation unit 203, the sampling cycle storage unit 204, the abnormal delay detection unit 208, and the related information addition unit 209 according to the second embodiment are the same as those in the first embodiment.
  • the reception I / F unit 101, the reception time measurement unit 102, the reception time expected value calculation unit 103, the sampling cycle storage unit 104, the abnormal delay detection unit 108, and the related information addition unit 109 have the same functions. Therefore, the expressions (1), (1 ′), (2), and (3) in the first embodiment can be applied to the second embodiment.
  • the time when the sensor of the transmitting device detects an event is estimated as follows.
  • the pre-measured shortest system delay time Tt_min is equal to the shortest system delay time in the operation after the pre-measurement (that is, it can be regarded as substantially equal), and the pre-measurement
  • the principle is that the shortest system delay time Tt_min does not change even when the environmental fluctuation occurs during the subsequent operation and the average system delay time Ta_me_i changes.
  • the normal bandwidth usage on the network as a transmission path is designed to be sufficiently lower than the maximum communication volume available on the network.
  • both the shortest system delay time during the pre-measurement and the shortest system delay time after the pre-measurement may be transmitted in a state where there is no bus contention when data is transmitted on the transmission line. It is the shortest time in the case where it can be done, and these are considered to be the same time (shortest system delay time) Tt_min. Also, the amount of jitter (at the time of the shortest system delay) when the time obtained by subtracting the reception time Tr_i when received at the shortest system delay time from the expected reception time Ta_me_i at the shortest system delay time (at the shortest reception) If the jitter amount is defined as Tj_min, the shortest system delay jitter amount Tj_min can be obtained by the data receiving unit 200 during operation as follows.
  • the jitter amount Tj_i obtained by the jitter amount estimation unit 207 is maximized. Therefore, when the reception time Tr_i is earlier than the reception time expected value Ta_me_i, When the jitter amount Tj_i obtained by the jitter amount estimation unit 207 is larger than the maximum value so far (when the jitter amount Tj_i is a new maximum value), the jitter amount Tj_i is changed to the jitter amount Tj_min during the shortest system delay. Is stored in the jitter amount storage unit 210. Using these values, as shown in FIG.
  • the event detection time TMS_ib ′ is obtained by subtracting the shortest system delay jitter amount Tj_min and the pre-measured shortest system delay time Tt_min from the expected reception time value Ta_me_i. And you can ask for it. This calculation is expressed by the following equation (7).
  • FIG. 15 is a timing chart showing an estimation method of event detection time TMS_ib ′ in the data receiving unit 200 according to the second embodiment.
  • the same parts as those shown in FIG. 4 are denoted by the same reference numerals.
  • the data is sent out on the transmission line through an internal delay time associated with internal processing in the sensor.
  • the reception I / F unit 201 performs reception processing. Specifically, the reception I / F unit 201 reads the data stored in the reception buffer in the reception I / F unit 201 by the reception interrupt process, and transfers the data to the related information addition unit 209. In parallel with this, the reception I / F unit 201 sends a data reception notification to the reception time measurement unit 202, and the event detection time TMS_ib ′ estimated by the event detection time estimation unit 205 described later is stored in the related information addition unit 209. It is stored in association with the detection data.
  • the sensor 170 detects an event at a constant sampling period Tsa, and sends data as a detection result to the transmission path. If the system delay time is constant, the timing at which the data receiving unit 200 receives the data also has a constant period Tsa, but actually, as shown in FIG. 15, the reception times Tr_0, Tr_1, Tr_2,. , Tr_i is not a constant value Tsa but varies.
  • Tt_min is the shortest system delay time value (shortest system delay time) measured in advance.
  • the reception time measurement unit 202 obtains the current time (reception time) Tr_i from the system clock 160 every time a data reception notification is received, and notifies the reception time expected value calculation unit 203 of the current time.
  • the shortest system delay time is measured in advance, and the value is stored in the shortest system delay time storage unit 206.
  • the sampling cycle storage unit 204 stores an event detection cycle in which the sensor 170 detects an object, that is, a sampling cycle in which data is output to the transmission path. In FIG.
  • the reception time expected value calculation unit 203 calculates the reception time expectation value Ta_me_i from the average value (average system delay jitter amount) Tj_me_i of the arrival time fluctuation amount (system delay jitter amount) Tj_i with respect to the reception timing of a certain period. .
  • the expected reception time value Ta_me_i is calculated using the above equation (3), as in the case of the first embodiment.
  • the system delay jitter amount Tj_i is calculated using the above equation (2), and is a deviation amount with respect to the reception time expected value (Ta_me_i ⁇ 1) + Tsa.
  • Tj_min is the system delay jitter amount at the time of the shortest reception (jitter amount at the shortest system delay), and is the maximum jitter amount in the direction in which the reception time is earlier than the expected reception time value Ta_me_i.
  • the jitter amount storage unit 210 monitors the jitter amount at the time of data reception estimated by the jitter amount estimation unit 207, and stores the maximum jitter amount in the direction in which the reception time is earlier.
  • the event detection time estimation unit 205 obtains the event detection time TMS_ib ′ in the sensor 170 by the above equation (7) using the above definition.
  • the expected reception time value Ta_me_i is obtained by the expected reception time value calculation unit 203. This process is the same as the process shown in the flowchart of FIG. 5 in the first embodiment.
  • FIG. 16 is a flowchart showing an estimation process of the event detection time TMS_ib ′ in the data receiving unit 200 according to the second embodiment.
  • the event detection time estimation unit 205 calculates the event detection time TMS_ib ′ using equation (7) in step S211. Perform the process.
  • the event detection time estimation unit 205 notifies the related information addition unit 209 of the obtained event detection time TMS_ib ′.
  • the related information adding unit 209 When the related information adding unit 209 receives the event detection time TMS_ib ′ from the event detection time estimating unit 205, the related information adding unit 209 associates with the detection data from the sensor 170 that has already been temporarily stored via the reception I / F unit 201, The data is transmitted to the integration processing unit 161.
  • FIG. 17 is a diagram illustrating an example of a system delay distribution used in the simulation of FIG.
  • FIG. 18 is a diagram illustrating an example of an estimation error of the event detection time obtained by the simulation in the first and second embodiments.
  • FIG. 17 shows a case where the sampling period is 50 ms and the average value of the system delay time varies from 20 ms to 30 ms during operation (time 25000 ms). Therefore, in the example of FIG. 17, the system delay is generated so that the jitter amount of the system delay time is changed from ⁇ 10 ms to ⁇ 20 ms during the operation (time 25000 ms).
  • FIG. 18 shows a simulation result of the error with TMS_i ′.
  • the error of the event detection time in the first embodiment is steadily generated from the state of approximately 0 ms to 10 ms.
  • the error of the event detection time TMS_ib ′ in the second embodiment is not affected by the fluctuation of the system delay time, and the time can be estimated robust against the environmental fluctuation.
  • the system delay time has an jitter environment.
  • the event detection time TMS_ib ′ can be estimated with high accuracy by the data receiving unit.
  • the function of adding time information to the sensor side is not required, so that the degree of freedom in the system configuration is widened.
  • the data reception unit 200 can be estimated with high accuracy. For example, if there is a device that stops the transmission operation among the sensors connected to the transmission path, the average system delay time decreases. Alternatively, when the sensor connected to the transmission line starts to meet a certain condition (for example, when the brightness of the surrounding environment decreases such as at night, the infrared camera starts to operate and senses it) When video data is transmitted over the network at a constant period), the frequency of contention between transmitting devices increases.
  • the average system delay time on the transmission path increases for detection data from the transmission-side device. Even in such a case, if the data receiving unit in the second embodiment is used, the time when the sensor detects the event can be estimated with high accuracy.
  • each of the sensors 170, 171, and 172 performs vehicle detection at a constant period Tsa and provides detection data to a traffic guidance information generation system as a reception system via a network as a transmission path.
  • the shortest time transmitted to the reception I / F unit 201 provided in the data reception unit is measured in advance and stored in the shortest system delay time storage unit 206.
  • the reception time measuring unit 202 measures the reception time Tr_i at which the reception I / F unit 201 has received the vehicle detection information, and the reception time expected value calculation unit 203 stores it in the past reception time and sampling cycle storage unit 204.
  • the expected reception time value Ta_me_i is obtained from the value of the sampling period Tsa, by the processing shown in the flowchart of FIG. 5 based on the equations (1), (2), and (3).
  • the jitter amount storage unit 210 determines the maximum jitter amount at which the reception time is earlier among the system delay jitter amounts Tj_i at the time of receiving each data generated by the jitter amount estimation unit 207 as the jitter amount at the shortest reception (shortest system delay). Time jitter amount).
  • the event detection time estimation unit 205 performs the process shown in Expression (7) by subtracting the shortest system delay jitter amount Tj_min and the pre-measured shortest system delay time Tt_me from the expected reception time value Ta_me_i, that is, according to the flowchart of FIG.
  • the event detection time (vehicle detection time) can be accurately estimated, the vehicle detection information received by the related information adding unit 209 can be associated with the estimated vehicle detection time, and output to the subsequent processing unit.
  • the system delay time from when the sensor is detected by the vehicle until it is received by the traffic guidance information generation system as the receiving system is as shown in FIG. Even when there is a large variation, the error of the estimated event detection time can be made extremely small as shown in FIG.
  • the data receiving unit 200 in the second embodiment even if the average value of the system delay time changes as shown in FIG. 17, the method according to the second embodiment as shown in FIG. As a result, it is possible to estimate with high accuracy without being influenced by the estimation of the event detection time.
  • the event detection time can be accurately estimated even when the transmission delay time of the system delay time changes. For this reason, traffic guidance information can be generated so as not to include event detection information in the past that exceeds a certain threshold.
  • IOT Internet of Things
  • FIG. 19 is a hardware configuration diagram illustrating a configuration of a modified example of the data receiving unit according to the first and second embodiments. 1 uses a memory 91 as a storage device that stores a program as software, and a processor 92 as an information processing unit that executes the program stored in the memory 91.
  • the data receiving units 100, 120, and 140 shown in FIG. (For example, by a computer).
  • the configurations 104, 106, and 109 in FIG. 1 correspond to the memory 91 in FIG. 19, and the configurations 101, 102, 103, 105, 107, 108, and 161 in FIG. It corresponds to.
  • a part of the configurations 101, 102, 103, 105, 107, 108, and 161 shown in FIG. 1 may be realized by the memory 91 shown in FIG. 19 and the processor 92 that executes the program.
  • the data receiving units 200, 220, and 240 shown in FIG. 13 include a memory 91 as a storage device that stores a program as software, and a processor 92 as an information processing unit that executes the program stored in the memory 91. (For example, by a computer).
  • the configurations 204, 206, 209, and 210 in FIG. 13 correspond to the memory 91 in FIG. 19, and the configurations 201, 202, 203, 205, 207, 208, and 161 in FIG. 13 execute programs. It corresponds to the processor 92.
  • a part of the configurations 201, 202, 203, 205, 207, 208, and 161 shown in FIG. 13 may be realized by the memory 91 shown in FIG. 19 and the processor 92 that executes the program.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Small-Scale Networks (AREA)
  • Arrangements For Transmission Of Measured Signals (AREA)

Abstract

事象検知時刻を正確に推定することができる受信装置及び事象検知時刻を正確に推定するために使用される事象検知時刻の推定方法を提供する。受信装置としてのデータ受信ユニット（１００）は、事象検知時刻（ＴＭＳ＿ｉ'）を推定する装置であって、受信Ｉ／Ｆ部（１０１）による受信時刻を計測する受信時刻計測部（１０２）と、受信時刻とサンプリング周期（Ｔｓａ）とから、次に検知データが受信される時刻である次の受信時刻の期待値である受信時刻期待値（Ｔａ＿ｍｅ＿ｉ）を求める受信時刻期待値演算部（１０３）と、受信時刻期待値（Ｔａ＿ｍｅ＿ｉ）に対する受信時刻（Ｔｒ＿ｉ）の変動量をシステム遅延ジッタ量（Ｔｊ＿ｉ）として求めるジッタ量推定部（１０７）と、事前計測されたシステム遅延時間と、受信時刻期待値（Ｔａ＿ｍｅ＿ｉ）と、前記システム遅延ジッタ量（Ｔｊ＿ｉ）とから、事象検知時刻（ＴＭＳ＿ｉ'）を推定する事象検知時刻推定部（１０５）とを備えている。

Description

受信装置及び事象検知時刻の推定方法
　本発明は、データを受信する受信装置及び事象検知時刻の推定方法に関する。
　道路に備えられた検知器（センサ）が道路の状況（事象）を検知したとき（事象検知時刻）から、この検知に基づく交通案内情報（検知データ）を車両の受信装置が受信するとき（受信時刻）までの時間（システム遅延時間）が長い場合、受信された交通案内情報が古い情報（信頼性の低い情報）を示すという問題がある。この問題の対策として、特許文献１は、事前に情報提供システムにおけるシステム遅延時間の平均値（平均システム遅延時間）を取得し、車両が交通案内情報を受信した受信時刻から平均システム遅延時間を減算することにより、事象検知時刻を推定（算出）する装置を記載している。この装置によれば、受信された交通案内情報から、現在より５分以上前の時刻（過去の時刻）に検知された古い情報（信頼性の低い情報）を、除外することができる。
　特許文献２は、車両に備えられた検知器（センサ）による事象の検知によって生成された走行情報と、この車両の通信端末が受信した情報（他車両から送信された走行情報）とを用いて、同一車両を同定する車載装置を記載している。この車載装置では、センサと、通信端末と、コントローラと、ＧＰＳ（Global　Positioning　System）と、エンジン及びブレーキ制御のための制御ＥＣＵ（Electronic　Control　Unit）とが、車内ネットワークであるＣＡＮ（Controller　Area　Network）バスによって互いに接続されている。車両（自車両）に備えられた検知器の検知結果を示す情報は、１００ミリ秒ごとに生成され、他車両において検知された情報は他車両の通信端末（送信装置）から数百ミリ秒ごとに送信される。車両（自車両）によって受信された情報に付加された時刻情報が示す時刻が、現在時刻よりも閾値以上前の時刻（過去の時刻）であれば、受信された情報は古い情報（信頼性の低い情報）であるため、この情報は破棄される。
特開２０１２－１９４７５９号公報 特許第５７０２４００号公報
　しかしながら、特許文献１に記載された装置は、車両の通信端末（受信装置）が交通案内情報を受信した受信時刻から平均システム遅延時間（データ生成処理時間及びデータ伝送時間によるシステム遅延時間の平均値）を減算することにより、送信装置における時刻（送信側の時刻）である事象検知時刻を推定（算出）している。データ生成処理時間又はデータ伝送時間のばらつきが大きい場合には、平均システム遅延時間のばらつきが大きくなるため、実際に検知器が事象を検知した時刻（実際の事象検知時刻）に対する推定された事象検知時刻の誤差が大きくばらつき、除外されなかった情報に、古い情報（信頼性の低い情報）が含まれる場合があるという問題がある。
　また、特許文献２に記載された装置は、他車両の通信端末（送信装置）から送信された情報の受信時刻を評価しているが、システム遅延時間（データ生成処理時間及びデータ伝送時間による遅延時間）を考慮していない。このため、事象検知時刻を推定する処理は行われておらず、破棄されなかった情報に、古い情報（信頼性の低い情報）が含まれる場合があるという問題がある。
　本発明は、従来技術の課題を解決するためになされたものであり、事象検知時刻を正確に推定することができる受信装置及び事象検知時刻を正確に推定するために使用される事象検知時刻の推定方法を提供することを目的とする。
　本発明の一態様に係る受信装置は、一定のサンプリング周期で事象を検知するセンサから送出される検知データを受信し、前記センサが前記事象を検知した時刻である事象検知時刻を推定する受信装置であって、前記検知データを受信する受信部と、前記受信部によって前記検知データが受信された時刻である受信時刻を計測する受信時刻計測部と、前記受信時刻と前記サンプリング周期とから、次に検知データが受信される時刻である次の受信時刻の期待値である受信時刻期待値を求める受信時刻期待値演算部と、前記受信時刻期待値に対する前記受信時刻の変動量をシステム遅延ジッタ量として求めるジッタ量推定部と、前記センサが前記事象を検知した時刻から前記受信時刻までの時間として事前計測されたシステム遅延時間と、前記受信時刻期待値と、前記システム遅延ジッタ量とから、前記事象検知時刻を推定する事象検知時刻推定部とを備えたことを特徴とする。
　本発明の他の態様に係る事象検知時刻の推定方法は、一定のサンプリング周期で事象を検知するセンサから送出される検知データを受信する受信装置における、前記センサが前記事象を検知した時刻である事象検知時刻を推定する事象検知時刻の推定方法であって、前記受信装置によって前記検知データが受信された時刻である受信時刻を計測するステップと、前記受信時刻と前記サンプリング周期とから、次に検知データが受信される時刻である次の受信時刻の期待値である受信時刻期待値を求めるステップと、前記受信時刻期待値に対する前記受信時刻の変動量をシステム遅延ジッタ量として求めるステップと、前記センサが前記事象を検知した時刻から前記受信時刻までの時間として事前計測されたシステム遅延時間と、前記受信時刻期待値と、前記システム遅延ジッタ量とから、前記事象検知時刻を推定するステップとを備えたことを特徴とする。
　本発明によれば、事象検知時刻を正確に推定することができ、よって古い情報（信頼性の低い情報）が廃棄されない状況及び古くない情報が廃棄される状況の発生を回避することができる。
本発明の実施の形態１に係る受信装置の構成を概略的に示すブロック図である。 実施の形態１に係る受信装置における事象検知時刻の推定方法の概要を示す図である。 比較例の受信装置における事象検知時刻の推定方法の概要を示す図である。 実施の形態１に係る受信装置による事象検知時刻の推定方法を示すタイミング図である。 実施の形態１及び２に係る受信装置の受信時刻期待値演算部における受信時刻期待値の算出処理を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る受信装置の事象検知時刻推定部における事象検知時刻の推定処理を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る受信装置のジッタ量推定部におけるシステム遅延ジッタ量の推定処理を示すフローチャートである。 実施の形態１及び２に係る受信装置の異常遅延検知部における異常遅延の検知処理を示すフローチャートである。 図１０及び図１１のシミュレーションに用いられるシステム遅延分布の一例を示す図である。 実施の形態１におけるシミュレーションによって得られた事象検知時刻の推定誤差の一例を示す図である。 比較例におけるシミュレーションによって得られた事象検知時刻の推定誤差の一例を示す図である。 実施の形態１に係る受信装置による事象検知時刻の推定方法の課題を示す図である。 本発明の実施の形態２に係る受信装置の構成を概略的に示すブロック図である。 実施の形態２に係る受信装置における事象検知時刻の推定方法の概要を示す図である。 実施の形態２に係る受信装置における事象検知時刻の推定方法を示すタイミング図である。 実施の形態２に係る受信装置における事象検知時刻の推定処理を示すフローチャートである。 図１８のシミュレーションに用いられるシステム遅延分布の一例を示す図である。 実施の形態１及び２におけるシミュレーションによって得られた事象検知時刻の推定誤差の一例を示す図である。 実施の形態１及び２の変形例の受信装置を示すハードウェア構成図である。
《１》実施の形態１
《１－１》実施の形態１の構成
〈送信側デバイス及び受信システム１０〉
　図１は、本発明の実施の形態１に係る受信システム１０の構成を概略的に示すブロック図である。図１に示されるように、事象を検知する複数のセンサ（「センサデバイス」とも言う）１７０，１７１，…，１７２と、複数の検知データ（センサデータ）を受信する複数の受信装置としての複数のデータ受信ユニット１００，１２０，…，１４０とは、伝送路を介して通信可能にそれぞれ接続されている。
　センサ１７０，１７１，１７２は、事象を検知することによって生成される検知結果としての検知データを送信する送信側の構成（送信側デバイス）である。センサ１７０，１７１，１７２の検知対象には制限はない。センサ１７０，１７１，１７２は、例えば、物体の位置を検知する位置センサ、物体の速度を検知する速度センサなどである。また、図１には３台のセンサ１７０，１７１，１７２が示されているが、センサの数は、１台、２台、又は４台以上であってもよい。
　図１に示されるように、複数のデータ受信ユニット１００，１２０，１４０と統合処理部１６１とは、検知データを受信する受信側のシステムとしての受信システム１０を構成している。図１には、３台のデータ受信ユニット１００，１２０，１４０が示されているが、データ受信ユニットの数は、１台、２台、又は４台以上であってもよい。
　センサ１７０，１７１，１７２の各々は、ある一定の検知周期（サンプリング周期）Ｔｓａ、すなわち、一定の時間間隔毎に、センシング（事象の検知）を行い、このセンシングによって生成された信号の処理を行い、この処理によって生成された信号（検知データ）を伝送路に送出する。伝送路は、無線通信用又は有線通信用の信号の伝送路である。伝送路は、例えば、インターネット又はＬＡＮ（ローカル　エリア　ネットワーク）などのようなネットワーク、バス、電話通信網、専用回線などで構成することができる。センサ１７０，１７１，１７２から一定の周期で送出された検知データは、例えば、伝送路を経由して、データ受信ユニット１００，１２０，１４０にそれぞれ入力される。データ受信ユニット１００，１２０，１４０は、送信側デバイスに備えられたセンサ１７０，１７１，１７２のうちの対応するセンサが事象を検知した時刻（事象検知時刻）を推定（算出）し、受信された検知データと推定された事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′との関連付けを行い、関連付けられたデータを統合処理部１６１に出力する。統合処理部１６１は、データ受信ユニット１００，１２０，１４０から、前記関連付けられたデータを受け取り（すなわち、複数のデータ受信ユニットから出力された複数のデータを受け取り）、これらのデータを元に検知データの統合処理を行う。
　統合処理部１６１は、例えば、センサ１７０，１７１，１７２から送出された検知データが検知対象としての物体の位置データである場合には、センサ１７０，１７１，１７２によって検知された同一の物体の位置を示す位置データ（検知データ）と、センサ１７０，１７１，１７２が物体を検知（物体の位置を検知）した時刻の推定値（推定された事象検知時刻）ＴＭＳ＿ｉ′（ｉ＝０，１，２，…）とを関連付けることによって、事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′と異なる時刻における物体の位置を把握（算出）することが可能になる。また、統合処理部１６１は、物体の位置データ（検知データ）と、推定された事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′とが関連付けられた情報（過去のデータ）を記憶する記憶部１６１ａを備えてもよい。記憶部１６１ａは、統合処理部１６１の一部であってもよいが、統合処理部１６１の外部に備えられた記憶装置であってもよい。統合処理部１６１は、センサ１７０，１７１，１７２によって検知された物体の位置を、時間の関数として扱うことで、任意の時刻における物体の位置を把握（算出）することができる。このため、図１に示される受信システム１０は、検知対象としての物体の現在位置、又は、検知対象としての物体の未来の位置（予測位置）などのような物体位置の把握（算出）を行うことができる。さらに、統合処理部１６１は、センサ１７０，１７１，１７２の各々によって検知された物体（検知対象）が、同一物体であるか否かの判断を行うことができる。また、統合処理部１６１は、センサ１７０，１７１，１７２から送出された複数の検知データに含まれる複数の位置データを活用するので、検知された物体の位置データの信頼性を向上させることができる。このような統合処理を高精度に行うためには、センサ１７０，１７１，１７２によって検知された物体の位置データだけでなく、センサ１７０，１７１，１７２によって物体が検知された時点の正確な時刻情報（事象検知時刻）が必要である。以降、実施の形態１に係る受信システム１０において、センサが物体を検知した時刻、すなわち、事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′を、どのようにして高精度に推定するのかについて説明する。
〈データ受信ユニット１００，１２０，１４０〉
　データ受信ユニット１００，１２０，１４０は、基本的には、互いに同じ構成を有している。このため、以下に、データ受信ユニット１００の構成について説明する。データ受信ユニット１００は、センサ（例えば、センサ１７０）から送出された検知データを受信する受信部としての受信Ｉ／Ｆ（インタフェース）部１０１と、受信Ｉ／Ｆ部１０１から検知データの受信を知らせるデータ受信通知を受け取る毎にシステム時計１６０からシステム時刻を参照することで検知データを受信した時刻（受信時刻）を計測する（すなわち、受信時刻を取得する）受信時刻計測部１０２とを備えている。受信Ｉ／Ｆ部１０１は、順次、検知データを受信し、ｉ番目（ｉは０以上の整数）に受信された検知データの受信時刻を、Ｔｒ＿ｉと記す。システム時計１６０は、例えば、時刻を計測する時計、又は、外部から提供される時刻を示す信号を受信する装置（時刻信号の受信器）であることができる。図１には、システム時計１６０は、受信装置とは別個の構成として示されているが、システム時計１６０は、受信装置の一部であってもよく、又は、統合処理部１６１の一部であってもよい。
　また、データ受信ユニット１００は、受信時刻期待値演算部１０３を備えている。受信時刻期待値演算部１０３は、検知データを送信するセンサが事象を検知したとき（事象検知時刻）から、受信Ｉ／Ｆ部１０１が当該検知データを受信するとき（受信時刻）Ｔｒ＿ｉまでの時間であるシステム遅延時間について、その変動時間成分（システム遅延ジッタ量）Ｔｊ＿ｉの分布平均値である平均システム遅延ジッタ量を計算する。ｉ番目に受信された検知データについての平均システム遅延ジッタ量を、Ｔｊ＿ｍｅ＿ｉと記す。また、センサが事象を検知する一定の検知周期であるサンプリング周期を、Ｔｓａと記す。平均システム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｍｅ＿ｉの計算は、Ｎを規定サンプル数（正の整数）とし、Ｋをサンプリング毎に１増加する整数（Ｋ＝０，１，２，…）としたときに、次式（１）及び（２）として、表現される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　ただし、初回の検知データの受信時には、後述の図５のステップＳ１０３、Ｓ１０４に示されるように、上記式（１）は、Ｔｊ＿ｍｅ＿ｉ＝Ｔｒ＿０に置き換えられる。また、Ｋが規定サンプル数Ｎ以上になるまでの検知データの受信時には、後述の図５のステップＳ１０７に示されるように、上記式（１）は、以下の式（１′）に置き換えられる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　次に、受信時刻期待値演算部１０３は、１つ前の検知データの受信時に求められた受信時刻期待値（Ｔａ＿ｍｅ＿ｉ－１）に、サンプリング周期Ｔｓａと、求められた平均システム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｍｅ＿ｉとを加算して新たな受信時刻期待値（次に検知データが受信される時刻である次の受信時刻の期待値）Ｔａ＿ｍｅ＿ｉを計算する。この計算は、次式（３）で行われる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　さらに、データ受信ユニット１００は、システム遅延時間を事前計測して得られた計測値から求められた平均システム遅延時間Ｔｔ＿ｍｅを、受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉから差し引くことで事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′を推定（算出）する事象検知時刻推定部１０５を備えている。この計算は、次式（４）で行われる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　図２は、実施の形態１に係るデータ受信ユニット１００における事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′の推定方法の概要を示す図である。実施の形態１に係るデータ受信ユニット１００においては、上記式（１）～（３）を用いることによって、データ受信ユニット１００が受信した検知データから受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉを求め、上記式（４）に示されるように、受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉから事前計測された平均システム遅延時間Ｔｔ＿ｍｅを差し引いて、送信側デバイスのセンサが事象を検知した時刻である事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′を推定することができる。この場合、実際の事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉに対する、推定された事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′の誤差のばらつきは小さい。
　図３は、比較例の受信装置による事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉａの推定方法の概要を示す図である。図３において、Ｔｔ＿ｍｅは、事前計測されたシステム遅延時間の平均値（平均システム遅延時間）であり、Ｔｒ＿ｉは、検知データの受信時刻である。比較例においては、平均システム遅延時間が一定である場合には、センサにおける事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉａは、次式（５）で求められる。この場合、実際の事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉに対する、推定された事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉａの誤差のばらつきは、図２の場合に比べて大きい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
《１－２》実施の形態１の動作
　図４は、実施の形態１に係るデータ受信ユニット１００による事象検知時刻の推定方法を示すタイミング図である。図４において、センサ１７０が物体を検知（センシング）した時刻（実際の事象検知時刻）がＴＭＳ＿ｉ（ｉ＝０，１，２，…）である。センサ１７０内の内部処理に伴う内部遅延時間を経て生成された検知データは、Ｎｏ．ｉ（ｉ＝０，１，２，…）として表記されている。送信側デバイスから伝送路上に送出された検知データは、伝送遅延時間を経て、受信システム１０のデータ受信ユニット１００で時刻Ｔｒ＿ｉ（ｉ＝０，１，２，…）に受信される。データ受信ユニット１００では、受信Ｉ／Ｆ部１０１にて受信処理が行われる。具体的には、データ受信ユニット１００では、受信割り込み処理により受信Ｉ／Ｆ部１０１内の受信バッファに格納されたデータが読み出され、このデータは、関連情報付加部１０９に転送され、関連情報付加部１０９に記憶される。これと並行して、受信Ｉ／Ｆ部１０１は、受信時刻計測部１０２にデータ受信したことを通知するデータ受信通知を送る。また、事象検知時刻推定部１０５によって推定された事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′は、関連情報付加部１０９に記憶されている検知データに関連付けされて、関連情報付加部１０９に記憶される。
　センサ１７０は、一定の検知周期（サンプリング周期）Ｔｓａで事象を検知し、順次、検知データを送出する。仮に、平均システム遅延時間Ｔｔ＿ｍｅが一定であれば、データ受信ユニット１００で受信される検知データの受信周期も、サンプリング周期Ｔｓａに等しい周期となる。しかし、センサ１７０を備える送信側デバイスにおける内部処理、又は、データ受信ユニット１００における内部処理は、ソフトウェアによって実行されることが多く、内部処理に要する時間（遅延時間）は変動する（ばらつきがある）。また、同じ伝送路に、複数の送信側デバイスが接続されている場合（例えば、ＣＡＮバスのような場合）には、優先度の低い送信側デバイスと優先度の高い送信側デバイスとで送信タイミングが重複すると、優先度の低い送信側デバイスからの検知データの送信が優先度の高い送信側デバイスの送信処理が完了するまで、待たされることになる。このように、一般に、同じ伝送路に複数の送信側デバイスが接続されている場合、伝送路遅延時間は変動する（ばらつきがある）。このため、実際には、図４に示されるように、データ受信ユニット１００の受信時刻Ｔｒ＿０，Ｔｒ＿１，Ｔｒ＿２，…，Ｔｒ＿ｉの間隔は、一定値ではなく、ばらつきがある。
　図４において、Ｔｔ＿ｍｅは、事前計測されたシステム遅延時間の平均値（平均システム遅延時間）である。仮に、平均システム遅延時間Ｔｔ＿ｍｅが一定である場合には、センサ１７０における事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉａは、上記式（５）（比較例の推定方法）で正確に求めることができる。しかし、実際には、平均システム遅延時間Ｔｔ＿ｍｅにはばらつきがあるため、式（５）（比較例の推定方法）の計算で推定された事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉａは、ばらつきが大きい。
　そこで、平均システム遅延時間Ｔｔ＿ｍｅが変動する環境において、実施の形態１に係るデータ受信ユニット１００は、受信時刻期待値を用いて、センサ１７０における事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′を推定している。実施の形態１においては、受信Ｉ／Ｆ部１０１は、検知データを受信すると、受信時刻計測部１０２にデータ受信通知を出力する。受信時刻計測部１０２は、データ受信通知を受け取る毎に、システム時計１６０から現在時刻を取得し、取得された現在時刻を受信時刻Ｔｒ＿ｉとして受信時刻期待値演算部１０３に通知する。
　一方、システム遅延時間を複数回、事前計測し、事前計測された複数のシステム遅延時間の平均値（平均システム遅延時間）Ｔｔ＿ｍｅを算出し、この平均システム遅延時間Ｔｔ＿ｍｅは平均システム遅延時間格納部１０６に格納されている。
〈サンプリング周期格納部１０４〉
　サンプリング周期格納部１０４には、センサ１７０が事象を検知（例えば、物体を検知）する検知周期（サンプリング周期）Ｔｓａが予め格納されている。
〈受信時刻期待値演算部１０３〉
　受信時刻期待値演算部１０３は、図４において、一定の検知周期（サンプリング周期）Ｔｓａに対する到達時刻変動量（システム遅延ジッタ量）Ｔｊ＿ｉの平均値（平均システム遅延ジッタ量）Ｔｊ＿ｍｅ＿ｉから、上記式（３）により受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉを算出する。受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉは、過去のＮ個の受信時刻と、サンプリング周期Ｔｓａとから求められる。具体的には、受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉは、データ受信時に受信時刻期待値からのずれ（システム遅延ジッタ量）として、Ｎ個のシステム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｉを取得し、Ｎ個のシステム遅延ジッタ量の移動平均値である平均システム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｍｅ＿ｉを上記式（１）により求め、上記式（３）に示されるように、この平均システム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｍｅ＿ｉを（（Ｔａ＿ｍｅ＿ｉ－１）＋Ｔｓａ）に加算したものである。実施の形態１によって推定された事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′は、上記式（４）で求められる。
　図５は、実施の形態１に係るデータ受信ユニット１００の受信時刻期待値演算部１０３における受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉの算出処理を示すフローチャートである。まず、ステップＳ１０１でＫ（Ｋ＝０，１，２，…）を初期値０とし、ステップＳ１０２において、受信時刻期待値演算部１０３は、データ受信ユニット１００が起動後最初の検知データの受信であるか否かを判断する。初回の受信である場合（ステップＳ１０２においてＹＥＳ）、処理はステップＳ１０３に遷移し、システム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｉ＝Ｔｊ＿Ｋを値０にする処理（初期化）を行う。すなわち、受信時刻期待値演算部１０３は、初回受信した検知データには、システム遅延ジッタ量が存在しないものとしてＴｊ＿ｉ＝０とし、ステップＳ１０４で、受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉを初回の受信時刻Ｔｒ＿０として、処理をステップＳ１１０に遷移する。次のステップＳ１１０において、受信時刻期待値演算部１０３は、受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉを事象検知時刻推定部１０５及びジッタ量推定部１０７に通知し、Ｎを１インクリメントして、処理をステップＳ１０２に戻す。
　ステップＳ１０２で初回受信ではないと判断された場合（ステップＳ１０２においてＮＯ）、受信時刻期待値演算部１０３は、ステップＳ１０４でシステム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｉを上記式（２）を用いて計算し、処理をステップＳ１０５に遷移させる。この処理では、上記式（２）に示されるように、過去のシステム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｉの移動平均を求める。次のステップＳ１０６では、受信時刻期待値演算部１０３は、所定の移動平均処理に必要なＮ個のデータが受信済みか否かを判断する。まだ、検知データの数が必要なデータ数になっていない場合（ステップＳ１０６において、Ｋが規定サンプリング数Ｎ未満である場合）、判断はＮＯとなり、処理はステップＳ１０７に遷移し、上記式（１′）によって、平均システム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｍｅ＿ｉが求められ、ステップＳ１０９において上記式（３）によって、受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉが求められる。次のステップＳ１１０において、受信時刻期待値演算部１０３は、受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉを事象検知時刻推定部１０５及びジッタ量推定部１０７に通知し、Ｋを１インクリメントして、処理をステップＳ１０２に戻す。
　ステップＳ１０６で、検知データの数Ｋが規定サンプリング数Ｎ以上になっている場合には、判断はＹＥＳとなり、処理はステップＳ１０９に遷移する。ステップＳ１０８では、平均システム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｍｅ＿ｉが上記式（１）を用いて求められ、ステップＳ１０９において上記式（３）によって、受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉが求められる。次のステップＳ１１０において、受信時刻期待値演算部１０３は、受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉを事象検知時刻推定部１０５及びジッタ量推定部１０７に通知し、Ｎを１インクリメントして、処理をステップＳ１０２に戻す。
　以上に記載したように、受信時刻期待値演算部１０３は、受信時刻計測部１０２から新たな検知データを受信する毎に、その際の受信時刻の通知を受け図５に示される処理を行う。
〈事象検知時刻推定部１０５〉
　図６は、実施の形態１に係るデータ受信ユニット１００の事象検知時刻推定部１０５における事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′の推定処理を示すフローチャートである。受信時刻期待値演算部１０３が事象検知時刻推定部１０５に受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉを通知すると、ステップＳ１１１において、事象検知時刻推定部１０５は、上記式（４）を用いて事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′を推定（算出）する。そして、ステップＳ１１２において、事象検知時刻推定部１０５は、推定された事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′を関連情報付加部１０９に通知し、記憶させる。
　関連情報付加部１０９は、推定された事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′を受信すると、既に受信Ｉ／Ｆ部１０１経由で一時蓄積していたセンサ１７０からの検知データと、推定された事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′との関連付けを行い、関連付けされたデータを統合処理部１６１に送信する。
〈ジッタ量推定部１０７〉
　図７は、実施の形態１に係るデータ受信ユニット１００のジッタ量推定部１０７におけるシステム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｉの推定処理を示すフローチャートである。図７のステップＳ１２１において、ジッタ量推定部１０７は、データ受信ユニット１００が起動してから検知データの初回の受信か否かを判断し、初回の受信時である場合には、ステップＳ１２２において、システム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｉをゼロとする初期化を行う。ステップＳ１２１において、検知データの初回の受信時でない場合には、ジッタ量推定部１０７は、ステップＳ１２３において、上記式（２）を用いてシステム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｉを求める。次に、ジッタ量推定部１０７は、ステップＳ１２４において、システム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｉを関連情報付加部１０９に通知する。
〈異常遅延検知部１０８〉
　図８は、実施の形態１に係るデータ受信ユニット１００の異常遅延検知部１０８における異常遅延の検知処理を示すフローチャートである。異常遅延検知部１０８は、ジッタ量推定部１０７からのシステム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｉを入力として、推定されたシステム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｉが異常な遅延量であるか否かの判断を行う。異常遅延検知部１０８は、図８のステップＳ１３１にてシステム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｉが予め設定された許容量（閾値）を超える遅延か否かを判断し、閾値より大きいと判断したときには、ステップＳ１３２にてシステム遅延が異常であることを示す異常遅延フラグ情報により関連情報付加部１０９に通知する。ステップＳ１３１において、システム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｉが閾値より小さい場合、異常遅延検知部１０８は、ステップＳ１３３にて、システム遅延が正常範囲内であることを示す異常遅延フラグ情報により関連情報付加部１０９に通知する。
〈関連情報付加部１０９〉
　関連情報付加部１０９は、ジッタ量推定部１０７からの通知により受信Ｉ／Ｆ部１０１からの検知データと関連付けしてシステム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｉを記憶する。また、関連情報付加部１０９は、異常遅延検知部１０８からの異常遅延フラグ情報の通知により受信Ｉ／Ｆ部１０１からの検知データと関連付けして異常遅延フラグ情報を記憶する。
　このようにして、受信Ｉ／Ｆ部１０１からの検知データは、事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′と、システム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｉと、異常遅延フラグ情報を関連付け、これらの全て、或いは、いずれか一つ以上の情報と共に統合処理部１６１に通知される。
《１－３》実施の形態１の効果
　図９は、図１０及び図１１のシミュレーションに用いられるシステム遅延分布の一例を示す図である。図１０は、実施の形態１におけるシミュレーションによって得られた事象検知時刻の推定誤差の一例を示す図である。図１１は、比較例におけるシミュレーションによって得られた事象検知時刻の推定誤差の一例を示す図である。
　図９は、システム遅延の分布を示している。図９から図１１のシミュレーションでは、サンプリング周期を５０ｍｓ、平均システム遅延時間を２０ｍｓとし、システム遅延ジッタ量を±１０ｍｓとなるようランダムにシステム遅延を生成させた。このようなデータを、実施の形態１に係るデータ受信ユニット１００が受信したとき、実施の形態１に係るデータ受信ユニット１００が推定した事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′と実際の事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉとの誤差のシミュレーション結果を図１０に示す。
　図１１は、比較例、すなわち、上記式（４）により求められた事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉａと実際の事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉとの誤差のシミュレーション結果である。この結果から、図１１に示される比較例では、システム遅延ジッタ量の±１０ｍｓのばらつきが、推定された事象検知時刻（上記式（５）におけるＴＭＳ＿ｉａ）にそのまま混入し、推定された事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉａに±１０ｍｓのばらつきが残存しており、時刻推定精度が悪い。
　これに対し、実施の形態１における構成によると、図１０に示されるように、システム遅延ジッタ量の±１０ｍｓのばらつきが、推定された事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′から除去されており、システム遅延時間にジッタが存在する環境下であっても高精度に推定された事象検知時刻を算出することができる。
　図１０に示されるように、実施の形態１の構成によると、送信側から受信装置にデータを伝送するシステムにおいて、システム遅延時間にジッタのある環境であっても、受信装置で高精度に事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′を推定することができる。
　実施の形態１の構成は、例えば、車両に備え付けられたカメラ、ミリ波レーダ、ＬＩＤＡＲ（Light　Detection　and　Ranging又はLaser　Imaging　Detection　and　Ranging）、ソナー等の各種複数のセンサ（図１におけるセンサ１７０，１７１，１７２など）が、それぞれ一定のサンプリング周期でセンシング（検知）を行い、センシングによって得られたローデータ（Raw　Data）、或いは、物体位置、相対距離、物体種別等の情報に変換処理されたデータが、ＣＡＮ又はＬＡＮ（Local　Area　Network）等の車内ネットワーク経由で伝送され、ＥＣＵがこれらデータを取得し、自動車のステアリング、ブレーキ、アクセルを制御するシステムに適用することができる。例えば、各センサが捉えたセンサデータが物体の位置情報の場合、受信した物体の位置情報から、各センサが事象検知した時刻、すなわち、センサが物体をセンシングした時刻（事象検知時刻）を高精度に推定することができ、受信したセンシングデータと推定された事象検知時刻とを関連付けることができるので、各センサでセンシングされた時刻におけるそれぞれの位置が正確に把握でき、検知対象物体又は自動車が移動している場合に、推定された事象検知時刻及びその際の物体位置から成る直近の数サンプルの推定時刻付き物体位置データから物体の速度又は加速度が求められ、これと現在の時刻から現在の当該物体の位置を高精度に推定することができる。
　例えば、推定された事象検知時刻（推定センシング時刻）ｔ１において、センサが検知した３次元座標上の物体位置ベクトルをＸ（ｔ１）とし、時刻ｔにおける物体速度をｖ（ｔ）とすると、現在時刻ｔにおける物体位置座標ベクトルＸ（ｔ）は、次式（６）により高精度に求められ、現在位置を高精度に推定することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　これは、実施の形態１に係る受信装置（事象検知時刻の推定方法）を備えたシステムは、センサが捉えた物体位置Ｘ（ｔ１）が時刻ｔ１における現象であったことを高精度に推定することができることを意味する。例えば、道路上を時速１００ｋｍ／ｈで車両がすれ違う場合を検討する。センサが物体を検知する周期が１００ｍｓである場合、１００ｍｓの間に両車両は、約２．８ｍ接近する。仮に、実施の形態１の推定方法を用いない場合には、次のサンプルまで、最大で２．８ｍの物体位置の誤差を含む。
　物体位置に誤差を含んだ状態で式（６）により未来の物体位置を予測すると、誤差の影響が拡大して、物体位置の推定誤差が大きくなり、例えば、この推定された車両位置を用いた車両の障害物回避経路の信頼性が低下する可能性がある。実施の形態１に係る受信装置（事象検知時刻の推定方法）によれば、物体のある位置における時刻を高精度に推定することができるので、上記式（６）により物体位置を時刻の関数として算出することができ、未来の物体位置も高精度に予測することができ、例えば、車両の進行経路として、障害物を回避する経路を正確に求めることが可能となる。
　さらに、実施の形態１においては、検知された物体位置とその際の時刻（事象検知時刻）とを関連付けるようにしたので、複数のセンサからのデータを統合して同一物体か別物体かを判定する処理を行う場合、異なるセンサで捉えた物体が同一物体であることを高精度に推定することができる。
　また、実施の形態１においては、送信側において時刻情報を付加しなくても受信装置で事象検知時刻を高精度に推定することができる。このため、送信側デバイスにおける時刻付加機能が不要であり、センサ選定の自由度が広くなる。例えば、自動車に備え付けられる各種センサにおいて、センシング時点の時刻付加機能を持つセンサは、一般的ではない。ＣＡＮ等の車内ネットワーク経由でＥＣＵがこれらセンサからの物体位置情報からステアリング、ブレーキ、アクセルを制御する用途に使用する場合には、多数のセンサを使用することになるが、このようなシステムにおいて、センシング時点の時刻を付加する機能を持つセンサを使用することは困難である。実施の形態１においては、センサとして、検知データに時刻情報を付加する機能を持たないセンサを使用することができる。
　また、実施の形態１においては、多数のセンサが、センシングの時刻を付加する機能を持たない場合であっても、受信装置でセンシング時刻を高精度に推定することができるため、多数のセンサを用いるシステムの低コスト化が可能になる。
　さらに、実施の形態１においては、システム遅延ジッタ量を関連付けして検知データを通知するようにしたこと、又は、異常遅延フラグ情報を関連付けして検知データを通知するようにしたことによって、遅延ジッタ量の大きさから、システム上の負荷の異常増加又は伝送路上のトラフィックの混雑状況を把握することができ、システムの安定度合いを評価することができる。また、実施の形態１においては、システム遅延量が許容量を超える大きな遅延量であった場合は、検知データの信頼性が低いと判断して、検知データを利用しないことができるので、異常な動作を回避することができる。
《２》実施の形態２
《２－１》実施の形態２の構成
　実施の形態１に係る受信装置としてのデータ受信ユニット１００，１２０，１４０の性能は、環境変動（例えば、データ伝送のリトライの回数を制限する機能）に影響される可能性がある。これは、伝送負荷の極端な上昇を防ぐため、送信側デバイスから伝送路へのデータ伝送の回数を制限する機能を備えたシステムが存在し、この機能によって事前計測される平均システム遅延時間Ｔｔ＿ｍｅが大きく変動することがあるからである。これに対し、実施の形態２に係る受信装置としてのデータ受信ユニット２００，２２０，２４０は、平均システム遅延時間Ｔｔ＿ｍｅに代えて、環境変動による影響が比較的小さい最短システム遅延時間Ｔｔ＿ｍｉｎを用いているので、送信側デバイスから伝送路へのデータ送出の回数を制限する機能が働いた場合であっても、データ受信ユニット２００，２２０，２４０の性能の変動を抑制することができる。
　図１３は、本発明の実施の形態２に係る受信装置としてのデータ受信ユニット２００，２２０，…，２４０の構成を概略的に示すブロック図である。図１３において、図１に示される構成要素と同一又は対応する構成要素には、図１における符号と同じ符号が付される。図１３に示されるように、事象を検知する複数のセンサ１７０，１７１，…，１７２と、検知データ（センサデータ）を受信する複数のデータ受信ユニット２００，２２０，２４０とは、伝送路を介して通信可能に接続されている。
　図１３に示されるように、複数のデータ受信ユニット２００，２２０，２４０と統合処理部１６１とは、検知データを受信する受信側のシステムとしての受信システム２０を構成している。図１には、３台のデータ受信ユニット２００，２２０，２４０が示されているが、データ受信ユニットの数は、１台、２台、又は４台以上であってもよい。
　データ受信ユニット２００，２２０，２４０は、基本的には、互いに同じ構成を有している。このため、以下に、データ受信ユニット２００の構成について説明する。データ受信ユニット２００は、センサ（例えば、センサ１７０）から送出された検知データを受信する受信部としての受信Ｉ／Ｆ部２０１と、受信Ｉ／Ｆ部２０１から検知データの受信を知らせるデータ受信通知を受け取る毎にシステム時計１６０からシステム時刻を参照することで検知データを受信した時刻（受信時刻）を計測する（すなわち、受信時刻を取得する）受信時刻計測部２０２とを備えている。受信Ｉ／Ｆ部２０１は、順次、検知データを受信し、ｉ番目（ｉは０以上の整数）に受信された検知データの受信時刻を、Ｔｒ＿ｉと記す。
　実施の形態１においては、上記式（４）に示されるように、受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉから事前計測された平均システム遅延時間Ｔｔ＿ｍｅを差し引くことで事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′を求めていた。ここで、例えば、センサとデータ受信ユニットとを通信可能に接続する伝送路として、車内ネットワークであるＣＡＮを用いる場合には、ＣＡＮ用のプロトコルとして、最大リトライ回数の制限を持つプロトコルが存在する。このプロトコルでは、ＣＡＮに接続されているセンサに異常が生じ、データの送信のリトライ回数が決められた最大回数（例えば、２５６回）に達した場合、多数回のリトライによる伝送負荷の上昇を防ぐため、この送信側デバイスからＣＡＮへのデータ送信を制限する。このような状況が発生すると、ＣＡＮ上のデータ転送量が減少するため、送信側デバイス間におけるデータ送信時のバス競合の頻度が減少し、事前計測していた平均システム遅延時間Ｔｔ＿ｍｅが短くなる。すなわち、図１２に示されるように、データ受信ユニットにおける受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉが、環境変動によって、環境変動前の受信時刻の分布曲線（白線）から環境変動後の受信時刻の分布曲線（黒線）にシフト（左方向にシフト）することになる。その結果、実施の形態１におけるデータ受信ユニットによれば、変動した平均システム遅延時間Ｔｔ＿ｍｅを、左にシフトした受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉから差し引くため、実施の形態１で推定された事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′の実際の事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉに対するずれが大きくなることがある。
　このため、実施の形態２に係るデータ受信ユニット２００，２２０，２４０は、図１３に示されるように、平均システム遅延時間格納部１０６に代えて最短システム遅延時間格納部２０６を備えた点と、ジッタ量記憶部２１０が追加されている点（ジッタ量推定部２０７とジッタ量記憶部２１０とが、最短システム遅延時ジッタ量推定部２０７ａを構成している点）とにおいて、実施の形態１に係るデータ受信ユニット１００，１２０，１４０と相違する。実施の形態２における受信Ｉ／Ｆ部２０１、受信時刻計測部２０２、受信時刻期待値演算部２０３、サンプリング周期格納部２０４、異常遅延検知部２０８、及び関連情報付加部２０９は、実施の形態１における受信Ｉ／Ｆ部１０１、受信時刻計測部１０２、受信時刻期待値演算部１０３、サンプリング周期格納部１０４、異常遅延検知部１０８、及び関連情報付加部１０９とそれぞれ同様の機能を持つ。したがって、実施の形態１における式（１）、（１′）、（２）、及び（３）は、実施の形態２においても適用可能である。
　実施の形態２においては、以下のようにして送信側デバイスのセンサが事象を検知した時刻を推定する。実施の形態２に係るデータ受信ユニット２００では、事前計測された最短システム遅延時間Ｔｔ＿ｍｉｎは、事前計測後の動作時における最短システム遅延時間と等しく（すなわち、ほぼ等しいとみなすことができ）、事前計測後の動作時に環境変動が発生して平均システム遅延時間Ｔａ＿ｍｅ＿ｉが変化した場合であっても、最短システム遅延時間Ｔｔ＿ｍｉｎは変化しないという原理を利用している。伝送路としてのネットワーク上の通常時の帯域使用量は、ネットワークで使用可能な最大通信量に比べて十分低い量になるように設計されている。したがって、事前計測時におけるシステム遅延時間の最短時間と、事前計測後におけるシステム遅延時間の最短時間とは、いずれも、伝送路上にデータ伝送する際に、バス競合が存在しない状態で伝送することができた場合における最短時間であり、これらは、同じ時間（最短システム遅延時間）Ｔｔ＿ｍｉｎであると考えられる。また、最短システム遅延時間で受信したときの受信時刻Ｔｒ＿ｉを、受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉから差し引いた時間を、システム遅延時間の最短時間で受信したとき（最短受信時）のジッタ量（最短システム遅延時ジッタ量）Ｔｊ＿ｍｉｎと定義すると、最短システム遅延時ジッタ量Ｔｊ＿ｍｉｎは、動作中にデータ受信ユニット２００により次のようにして求めることができる。即ち、検知データがシステム遅延時間が最短で受信された場合、ジッタ量推定部２０７で求めたジッタ量Ｔｊ＿ｉは、最大になるので、受信時刻Ｔｒ＿ｉが受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉよりも早かった場合に、ジッタ量推定部２０７が求めたジッタ量Ｔｊ＿ｉが、それまでの最大値よりも大きかった場合（ジッタ量Ｔｊ＿ｉが新たな最大値である場合）に、そのジッタ量Ｔｊ＿ｉを最短システム遅延時ジッタ量Ｔｊ＿ｍｉｎとして、ジッタ量記憶部２１０に格納する。これらの値を用いて、図１４に示されるように、事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉｂ′は、受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉから、最短システム遅延時ジッタ量Ｔｊ＿ｍｉｎと事前計測された最短システム遅延時間Ｔｔ＿ｍｉｎとを差し引くことで、求めることができる。この計算は、以下の式（７）で表現される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
《２－２》実施の形態２の動作
　図１５は、実施の形態２に係るデータ受信ユニット２００における事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉｂ′の推定方法を示すタイミング図である。図１５において、図４に示される箇所と同じ箇所には、同じ符号が付されている。図１５において、センサ１７０が事象（例えば、物体の位置）を検知した時刻がＴＭＳ＿ｉ（ｉ＝０，１，２，…）であり、その際に生成されたデータをＮｏ．ｉとして表記している。その後、データは、センサ内の内部処理に伴う内部遅延時間を経て伝送路上に送出される。伝送路上に送出された検知データは、伝送遅延時間を経て、データ受信ユニット２００で時刻Ｔｒ＿ｉ（ｉ＝０，１，２，…）に受信される。データ受信ユニット２００では、受信Ｉ／Ｆ部２０１にて受信処理を行う。具体的には、受信Ｉ／Ｆ部２０１は、受信割り込み処理により受信Ｉ／Ｆ部２０１内の受信バッファに格納されたデータを読み出し、関連情報付加部２０９にデータを転送する。これと並行して、受信Ｉ／Ｆ部２０１は、受信時刻計測部２０２にデータ受信通知を送り、後述する事象検知時刻推定部２０５が推定した事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉｂ′を関連情報付加部２０９内の検知データに関連付けして記憶する。
　センサ１７０は、一定のサンプリング周期Ｔｓａで事象を検知し、検知結果としてのデータを伝送路に送出する。システム遅延時間が一定であれば、データ受信ユニット２００で受信するタイミングも一定周期Ｔｓａとなるが、実際には、図１５に示されるように、データ受信ユニットの受信時刻Ｔｒ＿０，Ｔｒ＿１，Ｔｒ＿２，…，Ｔｒ＿ｉの間隔は、一定値Ｔｓａではなく、ばらつきを有する。
　図１５において、Ｔｔ＿ｍｉｎは、事前に計測したシステム遅延の最短時間値（最短システム遅延時間）である。受信Ｉ／Ｆ部２０１が検知データを受信すると受信時刻計測部２０２にデータ受信通知を通知する。受信時刻計測部２０２は、データ受信通知を受ける毎にシステム時計１６０から現在時刻（受信時刻）Ｔｒ＿ｉを取得し、受信時刻期待値演算部２０３に通知する。一方、システム遅延の最短時間を事前計測しておき、その値を最短システム遅延時間格納部２０６に格納されている。また、サンプリング周期格納部２０４には、センサ１７０が物体検知する事象検知周期、すなわち、伝送路にデータ出力するサンプリング周期が格納されている。受信時刻期待値演算部２０３は、図１５において、一定周期の受信タイミングに対する到達時刻変動量（システム遅延ジッタ量）Ｔｊ＿ｉの平均値（平均システム遅延ジッタ量）Ｔｊ＿ｍｅ＿ｉから受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉを算出する。
　受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉは、実施の形態１の場合と同様に、上記式（３）を用いて算出される。システム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｉは、上記式（２）を用いて算出され、受信時刻期待値（Ｔａ＿ｍｅ＿ｉ－１）＋Ｔｓａに対するずれ量である。また、Ｔｊ＿ｍｉｎは、最短受信時のシステム遅延ジッタ量（最短システム遅延時ジッタ量）であり、受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉから受信時刻が早くなる方向の最大ジッタ量のことである。ジッタ量記憶部２１０は、ジッタ量推定部２０７が推定したデータ受信時のジッタ量を監視し、受信時刻が早くなる方向の最大ジッタ量を記憶する。事象検知時刻推定部２０５では、以上の定義を用いて、センサ１７０における事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉｂ′を上記式（７）で求める。
　以上に記載したセンサ１７０における事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉｂ′を推定するため、実施の形態２に係るデータ受信ユニット２００の具体的な動作について以下に説明する。まず、受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉは、受信時刻期待値演算部２０３で求められる。この処理は、実施の形態１における図５のフローチャートに示す処理と同じである。
　図１６は、実施の形態２に係るデータ受信ユニット２００における事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉｂ′の推定処理を示すフローチャートである。受信時刻期待値演算部２０３が事象検知時刻推定部２０５に受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉを通知すると、事象検知時刻推定部２０５は、ステップＳ２１１において、式（７）を用いて事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉｂ′を算出する処理を行う。そして、ステップＳ２１２において、事象検知時刻推定部２０５は、求められた事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉｂ′を関連情報付加部２０９に通知する。
　関連情報付加部２０９は、事象検知時刻推定部２０５から事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉｂ′を受信すると、既に受信Ｉ／Ｆ部２０１経由で一時蓄積されているセンサ１７０からの検知データと関連付けを行い、関連付けされたデータは統合処理部１６１に送信される。
《２－３》実施の形態２の効果
　図１７は、図１８のシミュレーションに用いられるシステム遅延分布の一例を示す図である。図１８は、実施の形態１及び２におけるシミュレーションによって得られた事象検知時刻の推定誤差の一例を示す図である。図１７は、サンプリング周期を５０ｍｓとし、動作中（時刻２５０００ｍｓ）にシステム遅延時間の平均値が２０ｍｓから３０ｍｓに変動した場合を示している。そのため、図１７の例では、動作中（時刻２５０００ｍｓ）に、システム遅延時間のジッタ量を±１０ｍｓから、±２０ｍｓに変更するように、システム遅延を生成させた。このようなデータを、実施の形態２におけるデータ受信ユニット２００が受信したときに推定された事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉｂ′と、実施の形態１におけるデータ受信ユニット１００が受信したときに推定された事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′との、誤差のシミュレーション結果を、図１８に示す。図１８に示されるように、システム遅延時間の平均値が２０ｍｓから３０ｍｓに変動すると（時刻２５０００ｍｓにおいて）、実施の形態１における事象検知時刻の誤差がほぼ０ｍｓの状態から１０ｍｓまで定常的に発生していることがわかる。一方、実施の形態２における事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉｂ′の誤差は、システム遅延時間の変動の影響を受けておらず、環境変動に対してロバストな時刻推定が可能であることがわかる。
　以上のように、実施の形態２に係るデータ受信ユニット（事象検知時刻の推定方法）によれば、送信側からデータ受信ユニットにデータを伝送するシステムにおいて、システム遅延時間にジッタのある環境であっても、データ受信ユニットで高精度に事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉｂ′を推定することができる。
　また、実施の形態２に係るデータ受信ユニット（推定方法）によれば、センサ側に時刻情報付加する機能を必要としないため、システム構成に自由度が広がる。
　さらに、実施の形態２においては、実施の形態１に示される効果に加え、送信側からデータ受信ユニットにデータを伝送するシステムにおいて、平均システム遅延時間に変動があっても、データ受信ユニット２００で高精度に事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉｂ′を推定することができる。例えば、伝送路に接続されたセンサのうち送信動作を停止したデバイスが存在すると、平均システム遅延時間が減少する。或いは、伝送路に接続されたセンサが、ある条件を満たすようになったときに、動作を開始する場合（例えば、夜間など周辺環境の明度が低下した場合に赤外線カメラが動作を開始しそのセンシング映像データが一定周期でネットワーク上に送信されるような場合）、送信側デバイス間における競合が発生する頻度が高くなる。この場合には、優先度の低い送信側デバイスからの検知データの送信が待たされるため、その送信側デバイスからの検知データについては、伝送路上の平均システム遅延時間は、増加することになる。このような場合であっても、実施の形態２におけるデータ受信ユニットを用いれば、センサが事象を検知した時点の時刻を、高精度に推定することができる。
　また、車両に配信される交通案内情報に含まれる車両検知情報が、非常に古い情報であり、渋滞情報等の交通情報の表示が現状とかけ離れた交通状況の表示がなされる課題を、実施の形態２におけるデータ受信ユニットを適用することで解決することができる。具体的には、センサ１７０，１７１，１７２のそれぞれが、車両検知を一定周期Ｔｓａで行い、検知データを伝送路としてのネットワークを経由して受信システムとしての交通案内情報生成システムに提供される場合には、データ受信ユニット内に設けられた受信Ｉ／Ｆ部２０１に伝送される最短時間を事前計測しておき、最短システム遅延時間格納部２０６に格納しておく。受信Ｉ／Ｆ部２０１が車両検知情報を受信した受信時刻Ｔｒ＿ｉを受信時刻計測部２０２が計測し、受信時刻期待値演算部２０３で、過去の受信時の時刻とサンプリング周期格納部２０４に格納しておいたサンプリング周期Ｔｓａの値から式（１）、（２）、（３）に基づいた図５のフローチャートに示される処理により、受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉを求める。また、ジッタ量記憶部２１０は、ジッタ量推定部２０７が生成した各データ受信時のシステム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｉのうちの、受信時刻が早くなる最大ジッタ量を最短受信時のジッタ量（最短システム遅延時ジッタ量）として記憶する。事象検知時刻推定部２０５は、受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉから最短システム遅延時ジッタ量Ｔｊ＿ｍｉｎと事前計測された最短システム遅延時間Ｔｔ＿ｍｅを差し引く式（７）に示される処理によって、すなわち、図１６のフローチャートに従い、事象検知時刻（車両検知時刻）を正確に推定し、関連情報付加部２０９にて受信した車両検知情報と推定車両検知時刻を関連付けし、後段処理部に出力がすることができる。
　さらに、実施の形態２におけるデータ受信ユニット２００によれば、センサが車両検知してから受信システムとしての交通案内情報生成システムで受信されるまでの間のシステム遅延時間に、図９に示されるようなばらつきがある場合でも、図１０に示されるように、推定された事象検知時刻の誤差を非常に小さくすることができる。
　また、実施の形態２におけるデータ受信ユニット２００によれば、システム遅延時間の平均値が、図１７のように、変化した場合であっても、図１８に示されるように実施の形態２による方式の結果のように、事象検知時刻の推定に影響を受けずに高精度に推定することができる。
　以上のように、実施の形態２によれば、システム遅延時間のうちの伝送遅延時間の変化が生じた場合であっても、事象検知時刻を正確に推定することができる。このため、ある閾値よりも過去の事象検知情報を含まないように、交通案内情報を生成することができる。
　近年、伝送路としてのネットワークに様々なセンサが接続され、センシングされたビッグデータを活用し遠隔地における物体などのリモート操作、自動運転又は運転支援システム、機器又は構造物の異常検知、異常予測、車両又は道路上のセンサデータを活用したリアルタイム交通情報生成及び配信、お年寄りの見守り又は遠隔監視サービスなど様々なＩＯＴ（Internet　of　Things）サービスが提案されてきている。このようなサービスは、いずれも遠隔地に設置されたセンサが一定周期で検知したデータをネットワーク経由で伝送されるシステムであり、実施の形態２におけるデータ受信ユニットを適用することで、伝送路上にランダムな伝送路遅延ジッタが混入し伝送遅延時間が様々な値に変動した場合又は、平均伝送遅延時間が変動した場合でも正確にセンシング時刻が推定することができるので、多数の用途に適用することができる。
《３》変形例
　図１９は、上記実施の形態１及び２に係るデータ受信ユニットの変形例の構成を示すハードウェア構成図である。図１に示されるデータ受信ユニット１００，１２０，１４０は、ソフトウェアとしてのプログラムを格納する記憶装置としてのメモリ９１と、メモリ９１に格納されたプログラムを実行する情報処理部としてのプロセッサ９２とを用いて（例えば、コンピュータにより）実現することができる。この場合には、図１における構成１０４，１０６，１０９は、図１９におけるメモリ９１に相当し、図１における構成１０１，１０２，１０３，１０５，１０７，１０８，１６１は、プログラムを実行するプロセッサ９２に相当する。なお、図１に示される構成１０１，１０２，１０３，１０５，１０７，１０８，１６１の一部を、図１９に示されるメモリ９１と、プログラムを実行するプロセッサ９２とによって実現してもよい。
　また、図１３に示されるデータ受信ユニット２００，２２０，２４０は、ソフトウェアとしてのプログラムを格納する記憶装置としてのメモリ９１と、メモリ９１に格納されたプログラムを実行する情報処理部としてのプロセッサ９２とを用いて（例えば、コンピュータにより）実現することができる。この場合には、図１３における構成２０４，２０６，２０９，２１０は、図１９におけるメモリ９１に相当し、図１３における構成２０１，２０２，２０３，２０５，２０７，２０８，１６１は、プログラムを実行するプロセッサ９２に相当する。なお、図１３に示される構成２０１，２０２，２０３，２０５，２０７，２０８，１６１の一部を、図１９に示されるメモリ９１と、プログラムを実行するプロセッサ９２とによって実現してもよい。
　１０，２０　受信システム、　１００，１２０，１４０　データ受信ユニット（受信装置）、　１０１　受信Ｉ／Ｆ部（受信部）、　１０２　受信時刻計測部、　１０３　受信時刻期待値演算部、　１０４　サンプリング周期格納部、　１０５　事象検知時刻推定部、　１０６　平均システム遅延時間格納部、　１０７　ジッタ量推定部、　１０８　異常遅延検知部、　１０９　関連情報付加部、　１６０　システム時計、　１６１　統合処理部、　１７０，１７１，１７２　センサ、　２００，２２０，２４０　データ受信ユニット（受信装置）、　２０１　受信Ｉ／Ｆ部（受信部）、　２０２　受信時刻計測部、　２０３　受信時刻期待値演算部、　２０４　サンプリング周期格納部、　２０５　事象検知時刻推定部、　２０６　平均システム遅延時間格納部、　２０７　ジッタ量推定部、　２０７ａ　最短ジッタ量推定部、　２０８　異常遅延検知部、　２０９　関連情報付加部、　２１０　ジッタ量記憶部、　Ｔｓａ　サンプリング周期（検知周期）、　Ｔｒ＿ｉ　受信時刻、　Ｔｔ＿ｍｅ　平均システム遅延時間、　Ｔａ＿ｍｅ＿ｉ　受信時刻期待値、　Ｔｊ＿ｉ　システム遅延ジッタ量、　ＴＭＳ＿ｉ′，ＴＭＳ＿ｉｂ′　推定された事象検知時刻、　Ｔｊ＿ｍｅ＿ｉ　平均システム遅延ジッタ量、　Ｔｊ＿ｍｉｎ　最短システム遅延時ジッタ量、　Ｔｔ＿ｍｉｎ　最短システム遅延時間。

Claims (11)

  1. 　一定のサンプリング周期で事象を検知するセンサから送出される検知データを受信し、前記センサが前記事象を検知した時刻である事象検知時刻を推定する受信装置において、
    　前記検知データを受信する受信部と、
    　前記受信部によって前記検知データが受信された時刻である受信時刻を計測する受信時刻計測部と、
    　前記受信時刻と前記サンプリング周期とから、次に検知データが受信される時刻である次の受信時刻の期待値である受信時刻期待値を求める受信時刻期待値演算部と、
    　前記受信時刻期待値に対する前記受信時刻の変動量をシステム遅延ジッタ量として求めるジッタ量推定部と、
    　前記センサが前記事象を検知した時刻から前記受信時刻までの時間として事前計測されたシステム遅延時間と、前記受信時刻期待値と、前記システム遅延ジッタ量とから、前記事象検知時刻を推定する事象検知時刻推定部と
    　を備えたことを特徴とする受信装置。
  2. 　前記事象検知時刻推定部は、前記システム遅延時間の平均値である平均システム遅延時間を、前記受信時刻期待値から差し引くことで前記事象検知時刻を算出することを特徴とする請求項１に記載の受信装置。
  3. 　前記受信時刻期待値演算部は、
    　前記システム遅延時間の変動時間成分の分布平均値である平均システム遅延ジッタ量を求め、
    　１つ前の検知データの受信時に求められた１つ前の受信時刻期待値に、前記サンプリング周期と、前記平均システム遅延ジッタ量とを加算して前記受信時刻期待値とする
    　ことを特徴とする請求項１又は２に記載の受信装置。
  4. 　前記検知データに前記事象検知時刻の関連付けを行う関連情報付加部をさらに備えたことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の受信装置。
  5. 　前記ジッタ量推定部は、前記受信時刻と前記受信時刻期待値とから前記システム遅延ジッタ量を推定し、
    　前記関連情報付加部は、前記検知データに前記システム遅延ジッタ量の関連付けを行う
    　ことを特徴とする請求項４に記載の受信装置。
  6. 　前記システム遅延ジッタ量が、定められた閾値を超えた場合に、システム遅延が異常であることを検知する異常遅延検知部をさらに備え、
    　前記関連情報付加部は、前記検知データに前記システム遅延が異常であることを示す情報を前記検知データに関連付ける
    　ことを特徴とする請求項４に記載の受信装置。
  7. 　一定のサンプリング周期で事象を検知するセンサから送出される検知データを受信する受信装置における、前記センサが前記事象を検知した時刻である事象検知時刻を推定する事象検知時刻の推定方法において、
    　前記受信装置によって前記検知データが受信された時刻である受信時刻を計測するステップと、
    　前記受信時刻と前記サンプリング周期とから、次に検知データが受信される時刻である次の受信時刻の期待値である受信時刻期待値を求めるステップと、
    　前記受信時刻期待値に対する前記受信時刻の変動量をシステム遅延ジッタ量として求めるステップと、
    　前記センサが前記事象を検知した時刻から前記受信時刻までの時間として事前計測されたシステム遅延時間と、前記受信時刻期待値と、前記システム遅延ジッタ量とから、前記事象検知時刻を推定するステップと
    　を備えたことを特徴とする事象検知時刻の推定方法。
  8. 　前記システム遅延時間の平均値である平均システム遅延時間を、前記受信時刻期待値から差し引くことで前記事象検知時刻を算出することを特徴とする請求項７に記載の事象検知時刻の推定方法。
  9. 　前記受信時刻期待値を求める前記ステップは、
    　前記システム遅延時間の変動時間成分の分布平均値である平均システム遅延ジッタ量を求めるステップと、
    　１つ前の検知データの受信時に求められた１つ前の受信時刻期待値に、前記サンプリング周期と、前記平均システム遅延ジッタ量とを加算して前記受信時刻期待値とするステップと
    　を含むことを特徴とする請求項７又は８に記載の事象検知時刻の推定方法。
  10. 　一定のサンプリング周期で事象を検知するセンサから送出される検知データを受信し、前記センサが前記事象を検知した時刻である事象検知時刻を推定する受信装置において、
    　前記検知データを受信する受信部と、
    　前記受信部によって前記検知データが受信された時刻である受信時刻を計測する受信時刻計測部と、
    　前記受信時刻と前記サンプリング周期とから、次に検知データが受信される時刻である次の受信時刻の期待値である受信時刻期待値を求める受信時刻期待値演算部と、
    　前記受信時刻期待値に対する前記受信時刻の変動量の最大値を最短システム遅延時ジッタ量として求める最短システム遅延時ジッタ量推定部と、
    　前記センサが前記事象を検知した時刻から前記受信時刻までの最短時間を事前計測して得られた最短システム遅延時間と、前記受信時刻期待値と、前記最短システム遅延時ジッタ量とから、前記事象検知時刻を推定する事象検知時刻推定部と
    　を備えたことを特徴とする受信装置。
  11. 　一定のサンプリング周期で事象を検知するセンサから送出される検知データを受信する受信装置における、前記センサが前記事象を検知した時刻である事象検知時刻を推定する事象検知時刻の推定方法において、
    　前記受信装置によって前記検知データが受信された時刻である受信時刻を計測するステップと、
    　前記受信時刻と前記サンプリング周期とから、次に検知データが受信される時刻である次の受信時刻の期待値である受信時刻期待値を求めるステップと、
    　前記受信時刻期待値に対する前記受信時刻の変動量の最大値を最短システム遅延時ジッタ量として求めるステップと、
    　前記センサが前記事象を検知した時刻から前記受信時刻までの最短時間を事前計測して得られた最短システム遅延時間と、前記受信時刻期待値と、前記最短システム遅延時ジッタ量とから、前記事象検知時刻を推定するステップと
    　を有することを特徴とする事象検知時刻の推定方法。
PCT/JP2016/086309 2016-03-10 2016-12-07 受信装置及び事象検知時刻の推定方法 WO2017154296A1 (ja)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US15/776,719 US10623292B2 (en) 2016-03-10 2016-12-07 Receiver and event-detection-time-point estimation method
DE112016006564.7T DE112016006564T5 (de) 2016-03-10 2016-12-07 Empfänger und Ereigniserfassungszeitpunkt-Schätzungsverfahren
CN201680083022.6A CN108702311B (zh) 2016-03-10 2016-12-07 接收装置和事态检测时刻的估计方法
JP2018504005A JP6490298B2 (ja) 2016-03-10 2016-12-07 受信装置及び事象検知時刻の推定方法

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016047148 2016-03-10
JP2016-047148 2016-03-10

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2017154296A1 true WO2017154296A1 (ja) 2017-09-14

Family

ID=59790169

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2016/086309 WO2017154296A1 (ja) 2016-03-10 2016-12-07 受信装置及び事象検知時刻の推定方法

Country Status (5)

Country Link
US (1) US10623292B2 (ja)
JP (1) JP6490298B2 (ja)
CN (1) CN108702311B (ja)
DE (1) DE112016006564T5 (ja)
WO (1) WO2017154296A1 (ja)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019235101A1 (ja) * 2018-06-04 2019-12-12 日本電信電話株式会社 時刻付与方法、時刻付与装置及びプログラム
JP2020048131A (ja) * 2018-09-20 2020-03-26 ボッシュ株式会社 Ｃａｎ通信方法及びｃａｎ通信システム
WO2021009902A1 (ja) * 2019-07-18 2021-01-21 三菱電機株式会社 情報処理装置、プログラム及び情報処理方法
WO2022024345A1 (ja) * 2020-07-31 2022-02-03 日本電気株式会社 遠隔監視装置、遠隔監視方法、及び遠隔監視システム

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112013506B (zh) * 2019-05-31 2022-02-25 青岛海尔空调电子有限公司 用于通讯检测的方法及装置、空调
DE102021203976A1 (de) 2021-04-21 2022-10-27 Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung Verfahren zur Ermittlung von Signallaufzeiten und System zur Fusion von Sensordaten mindestens zweier Sensoren zur Objekterkennung
CN117857396A (zh) * 2022-09-30 2024-04-09 腾讯科技（深圳）有限公司 数据传输方法、装置、计算机可读介质及电子设备

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012013477A (ja) * 2010-06-30 2012-01-19 Hioki Ee Corp 測定データ回収装置、測定データ記録装置、測定データ記録システムおよび測定データ回収方法
US20150378356A1 (en) * 2013-02-13 2015-12-31 Mohamed M. HEFEEDA Control system and method for remote control of hardware components

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SE525470C2 (sv) * 2003-01-15 2005-03-01 Infineon Technologies Ag Metod och anordning för att uppskatta tidsfel i ett system med tidssammanflätade A/D omvandlare
US7702941B2 (en) * 2003-08-13 2010-04-20 Intel Corporation Universal adaptive synchronization scheme for distributed audio-video capture on heterogeneous computing platforms
JP5369814B2 (ja) * 2009-03-26 2013-12-18 ソニー株式会社 受信装置および受信装置の時刻修正方法
US9552726B2 (en) * 2009-08-24 2017-01-24 Here Global B.V. Providing driving condition alerts using road attribute data
US9183178B2 (en) 2010-11-01 2015-11-10 Hitachi, Ltd. Onboard device and control method
JP5728751B2 (ja) 2011-03-16 2015-06-03 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 交通案内情報生成装置、交通案内情報生成方法および交通案内情報生成プログラム
CN103888381A (zh) * 2012-12-20 2014-06-25 杜比实验室特许公司 用于控制抖动缓冲器的装置和方法
JP6082299B2 (ja) * 2013-03-28 2017-02-15 三菱日立パワーシステムズ株式会社 原動機の異常検出方法、この方法を実行する原動機の制御装置、及びこの装置を備えている発電プラント

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012013477A (ja) * 2010-06-30 2012-01-19 Hioki Ee Corp 測定データ回収装置、測定データ記録装置、測定データ記録システムおよび測定データ回収方法
US20150378356A1 (en) * 2013-02-13 2015-12-31 Mohamed M. HEFEEDA Control system and method for remote control of hardware components

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
BRANICKY, MS ET AL.: "Stability of networked control systems: Explicit analysis of delay", PROCEEDINGS OF THE AMERICAN CONTROL CONFERENCE, vol. 4, 28 June 2000 (2000-06-28), pages 2352 - 2357, XP010517695 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019235101A1 (ja) * 2018-06-04 2019-12-12 日本電信電話株式会社 時刻付与方法、時刻付与装置及びプログラム
JP2020048131A (ja) * 2018-09-20 2020-03-26 ボッシュ株式会社 Ｃａｎ通信方法及びｃａｎ通信システム
JP7079180B2 (ja) 2018-09-20 2022-06-01 ボッシュ株式会社 Ｃａｎ通信方法及びｃａｎ通信システム
WO2021009902A1 (ja) * 2019-07-18 2021-01-21 三菱電機株式会社 情報処理装置、プログラム及び情報処理方法
JPWO2021009902A1 (ja) * 2019-07-18 2021-11-04 三菱電機株式会社 情報処理装置、プログラム及び情報処理方法
JP7094452B2 (ja) 2019-07-18 2022-07-01 三菱電機株式会社 情報処理装置、プログラム及び情報処理方法
WO2022024345A1 (ja) * 2020-07-31 2022-02-03 日本電気株式会社 遠隔監視装置、遠隔監視方法、及び遠隔監視システム

Also Published As

Publication number Publication date
CN108702311B (zh) 2020-11-27
CN108702311A (zh) 2018-10-23
DE112016006564T5 (de) 2018-11-29
JP6490298B2 (ja) 2019-03-27
US20180351839A1 (en) 2018-12-06
US10623292B2 (en) 2020-04-14
JPWO2017154296A1 (ja) 2018-08-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6490298B2 (ja) 受信装置及び事象検知時刻の推定方法
US10102689B2 (en) Systems and methods for location reporting of detected events in vehicle operation
JP5522193B2 (ja) 先行車特定装置
US10323947B2 (en) Travel control method and travel control apparatus
US9734415B2 (en) Object detection system
WO2012002097A1 (ja) 渋滞予測方法
JPWO2018212346A1 (ja) 制御装置、走査システム、制御方法、およびプログラム
US8706392B2 (en) Distance detection device and collision determination device
CN110780315A (zh) 信息处理系统、存储信息处理程序的存储介质和控制方法
JP6169146B2 (ja) 物体認識統合装置および物体認識統合方法
WO2018088194A1 (ja) 車車間通信装置
US9797736B2 (en) Drive assist system, method, and program
WO2020021694A1 (ja) 物体検出装置の制御装置、物体検出装置および物体検出プログラム
EP3709057B1 (en) Radar enhanced v2x communications
JP5716688B2 (ja) 車間距離測定装置
JP6578967B2 (ja) 交通情報処理装置、車両位置推定プログラムおよび車両位置推定方法
US20240123986A1 (en) Control device, control method, and storage medium
CN112565002B (zh) 车路通信性能测评方法及装置
Huang et al. Impact of communication reliability on a cooperative collision warning system
US20100019951A1 (en) Method for determining a variable
JP7335111B2 (ja) 通報装置および通報方法
US20240123954A1 (en) Automatic parking brake actuation and failure detection
CN117529935A (zh) 车路协同的通信、数据处理方法、探测系统及融合装置
JPWO2022208728A5 (ja)
WO2013187476A1 (ja) 車両の衝突回避装置

Legal Events

Date Code Title Description
ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2018504005

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 16893620

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 16893620

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1