WO2020189475A1 - 移動体監視システム、移動体監視システムの制御サーバ、及び移動体監視方法 - Google Patents

移動体監視システム、移動体監視システムの制御サーバ、及び移動体監視方法 Download PDF

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moving
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traffic flow
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翔太 藤澤
謙一 ▲濱▼口
陽 小林
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株式会社Ihi
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Definitions

  • the present disclosure relates to a moving body monitoring system, a control server of the moving body monitoring system, and a moving body monitoring method.
  • Patent Document 1 discloses a system for investigating the traffic volume, congestion, etc. of vehicles at intersections.
  • the system uses a laser radar installed at an intersection to detect moving objects, determine which vehicles enter and exit the intersection, and measure traffic flow through the intersection.
  • Patent Document 1 cannot detect the direction of a vehicle traveling on a traveling road, the direction of a vehicle entering an intersection, and the direction of a vehicle exiting an intersection with high accuracy. That is, there is a problem that it is not possible to obtain information such as from which lane of the road connecting to the intersection to enter the intersection or from which direction the lane is congested.
  • An object of the present disclosure is to provide a moving body monitoring system capable of monitoring a moving body traveling on a traveling path with high accuracy, a control server for the moving body monitoring system, and a moving body monitoring method.
  • the moving body monitoring system is a moving body monitoring system that monitors a moving body traveling on a traveling path, irradiates a predetermined area set on the traveling path with a laser, and performs the predetermined period at predetermined intervals.
  • a laser radar that detects a reflected signal of the laser by an object in the region
  • a moving body detection unit that detects a moving body existing in the predetermined region based on the reflected signal detected by the laser radar, and the above.
  • a plurality of divided regions are set in a predetermined region, and the moving direction of the moving body is based on the presence or absence of the moving body in each of the divided regions detected by the moving body detection unit at each predetermined cycle.
  • data including a moving direction detecting unit for detecting, the number of moving bodies in each divided region detected by the moving body detecting unit, and the moving direction of each moving body detected by the moving direction detecting unit. It is characterized by having a traffic flow calculation unit that calculates a certain traffic flow data.
  • the control server is a control server of a moving body monitoring system that monitors a moving body traveling on a traveling path, irradiates a predetermined area set on the traveling path with a laser, and performs the above-mentioned at predetermined intervals.
  • a moving body detection unit that detects a moving body existing in the predetermined area based on the reflected signal detected by the laser radar that detects the reflected signal of the laser by an object in the predetermined area, and a moving body detecting unit in the predetermined area.
  • a plurality of divided regions are set in the above, and a movement for detecting the moving direction of the moving body based on the presence or absence of the moving body in each of the divided regions detected by the moving body detection unit at each predetermined cycle.
  • Traffic flow data that includes the direction detection unit, the number of moving bodies in each divided region detected by the moving body detection unit, and the moving direction of each moving body detected by the moving direction detection unit. It is characterized by having a traffic flow calculation unit for calculating.
  • the moving body monitoring method is a moving body monitoring method for monitoring a moving body traveling on a traveling path by irradiating a predetermined area set on the traveling path with a laser and performing the predetermined period at predetermined intervals.
  • a step of detecting the reflected signal of the laser by an object in the predetermined region a step of detecting a moving body existing in the predetermined region based on the detected reflected signal, and a plurality of divisions within the predetermined region.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a mobile body monitoring system according to the disclosure of the present invention.
  • FIG. 2A is a plan view showing a laser radar installed on a facing passage and a detection area thereof.
  • FIG. 2B is a bird's-eye view showing a laser radar installed on a two-way passage and a detection area thereof.
  • FIG. 3A is a plan view showing a laser radar installed at an intersection and a detection area thereof.
  • FIG. 3B is a bird's-eye view showing a laser radar installed at an intersection and its detection area.
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing a first example of traffic flow data stored in the database.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram showing a second example of traffic flow data stored in the database.
  • FIG. 6 is a flowchart showing a processing procedure of the mobile body monitoring system according to the first embodiment.
  • FIG. 7 is a flowchart showing a detailed procedure of the calculation and recording process of the traffic flow data shown in S15 of FIG.
  • FIG. 8 is a flowchart showing a detailed procedure of the traffic flow data deletion process shown in S16 of FIG.
  • FIG. 9 is a flowchart showing a processing procedure of the mobile body monitoring system according to the second embodiment.
  • FIG. 10A is an explanatory diagram showing an intersection where the traffic flow is monitored by the moving body monitoring system according to the second embodiment.
  • FIG. 10B is an explanatory diagram showing a plurality of divided regions set in the area of the intersection shown in FIG. 10A.
  • FIG. 11 is an explanatory diagram showing the ratio of vehicles present in the divided region shown in FIG. 10B.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a mobile body monitoring system according to the first embodiment.
  • the moving body monitoring system 101 monitors information on various moving bodies such as the number of moving bodies traveling on a traveling path, a moving direction, and a moving speed.
  • the moving body monitoring system 101 includes a laser radar 1 installed on a traveling path on which a moving body travels, a control device 2 (control server) connected to the laser radar 1, and a management server 3 connected to the control device 2. , Is equipped.
  • the "moving body” described in the present disclosure is a concept including a vehicle (automobile or motorcycle), a bicycle, and a pedestrian.
  • the "running road” is a concept that includes roads through which moving objects pass and intersections such as crossroads, junctions, and three-way junctions.
  • the laser radar 1 irradiates a laser toward a predetermined region set on the traveling path, detects the reflected signal of the laser by an object existing in the predetermined region at a predetermined cycle, and further clusters the three-dimensional points. Get group information. Further, the laser radar 1 outputs the acquired three-dimensional point cloud information (reflection signal) to the control device 2 as sensor data. Based on the sensor data detected by the laser radar 1, the size and shape of the detected object can be detected. Therefore, as will be described later, the type of the moving body traveling on the traveling path or the moving object stopped on the traveling path, that is, the type of the vehicle, the bicycle, the pedestrian, etc. is determined based on the sensor data. Can be done.
  • the mounting position of the laser radar 1 is relatively low compared to the method of capturing and detecting the moving body with a camera such as a visible camera or an infrared camera. It has the advantage that it can be installed in a position. In the method of installing a visible camera or an infrared camera on the traveling path to detect a moving body, it is necessary to install the camera at a relatively high position to take a bird's-eye view of the traveling path. On the other hand, the laser radar 1 does not need to be mounted at a high position.
  • a vehicle will be described as an example of a moving body.
  • 2A, 2B, 3A, and 3B are explanatory views showing the installation location of the laser radar 1 and the detection range by the laser radar 1.
  • FIG. 2A and 2B show an example in which a laser radar 1 is installed on a facing road 51 having one lane on each side to monitor a vehicle
  • FIG. 2A shows a plan view
  • FIG. 2B shows a bird's-eye view
  • the detection region K1 can be set in the facing traveling path 51 by one laser radar 1 installed on the side of the facing traveling path 51.
  • four divided regions n1, n2, s1 and s2 are set in each lane of the facing traveling path 51, and a moving body is detected in each divided region.
  • the divided area is not limited to four, and may be a plurality of divided areas.
  • FIG. 3A and 3B show an example in which a laser radar 1 is installed at an intersection (four-forked road) to monitor a vehicle
  • FIG. 3A shows a plan view
  • FIG. 3B shows a schematic bird's-eye view
  • the detection region K2 can be set at the intersection 52 by one laser radar 1 installed on the side of the intersection 52.
  • FIG. 3B a total of eight division areas n1, n2, w1, w2, s1, s2, e1, and e2 are set at the four intersection approach portions of each runway at the intersection 52, and each division is performed. Detect vehicles in the area. Details will be described later.
  • the control device 2 includes a sensor data acquisition unit 21, a sensor data processing unit 22, a vehicle detection unit 23, a vehicle tracking unit 24, a traffic flow calculation unit 25, a database 26, and a communication unit. 27, is provided.
  • the control device 2 is connected to the laser radar 1 by wire or wirelessly.
  • the control device 2 can be installed in a base station that comprehensively manages the traffic volume, and can be connected to the laser radar 1 via a wired, wireless, or network.
  • the control device 2 may be provided near the side portion of the laser radar 1.
  • the control device 2 can be configured as an integrated computer including a central processing unit (CPU) and storage means such as a RAM, a ROM, and a hard disk.
  • CPU central processing unit
  • storage means such as a RAM, a ROM, and a hard disk.
  • the sensor data acquisition unit 21 acquires three-dimensional point cloud data (sensor data) output from the laser radar 1.
  • the sensor data processing unit 22 performs processing for reducing unnecessary data from the sensor data acquired by the sensor data acquisition unit 21.
  • the vehicle detection unit 23 detects a moving body existing in a predetermined area based on the sensor data (reflection signal) output from the sensor data processing unit 22. Further, the vehicle detection unit 23 measures the size and shape of each moving body based on the sensor data, and determines the type of the moving body based on the measurement result. Specifically, when the lateral length of the sensor data detected by the laser radar 1 is equal to or longer than a preset constant length (for example, 2 m), it is determined that the moving body is a vehicle. Further, when the lateral length is longer than the above-mentioned vehicle, it is determined that the vehicle is a large vehicle (truck or the like). Furthermore, motorcycles and pedestrians can be determined. It is also possible to determine the type of the moving body by detecting at least one of the size and shape of the moving body.
  • the vehicle tracking unit 24 assigns a vehicle ID for identifying each vehicle to the vehicle detected by the vehicle detection unit 23. Then, by tracking the movement of each vehicle on the image, the moving direction and moving speed of the vehicle are detected based on the vehicle ID of each vehicle. For example, when the four divided regions n1, n2, s1 and s2 shown in FIG. 2B are set and the vehicle is detected in the divided region s1 and then detected in the divided region n1, this vehicle is shown in FIG. 2B. It is determined that the vehicle moves in the direction of the arrow Y1 shown (the length (road extension direction) of the divided region is, for example, 1 m. The same applies to the divided region of FIG. 3).
  • the moving speed of the vehicle can be detected based on the relationship between the amount of change in the position of the vehicle based on the sensor data in each frame by the laser radar 1 and the passage of time.
  • the vehicle tracking unit 24 sets a plurality of divided regions in a predetermined region, and moves the vehicle based on the presence or absence of the vehicle in each divided region detected by the vehicle detection unit 23 at predetermined cycles. It has a function as a moving direction detection unit that detects the direction.
  • the vehicle tracking unit 24 detects at different timings based on at least one of the size and shape of each vehicle detected by the vehicle detection unit 23 at different timings (in other words, different times) in a predetermined cycle. It has a function of determining the identity of the vehicles to be used and detecting the moving direction of the vehicles that are determined to be the same.
  • the vehicle tracking unit 24 detects the speed of each vehicle based on the position of each vehicle detected by the vehicle detection unit 23 at different timings of a predetermined cycle. The detected speed is output to the traffic flow calculation unit 25.
  • the traffic flow calculation unit 25 creates traffic flow data indicating the movement status of the vehicle detected by the vehicle detection unit 23 and given the vehicle ID. For example, when the detection area K1 is set in the facing travel path 51 as shown in FIG. 2B, the vehicle ID of the vehicle traveling in the detection area K1, the vehicle type (ordinary vehicle, large vehicle, etc.), and traveling Traffic flow data including each information of the time, the first detected division area, the last detected division area, the traveling direction of the vehicle, and the traveling speed of the vehicle is created.
  • the traffic flow calculation unit 25 calculates the traffic flow data which is the data including the number of vehicles in each divided region detected by the vehicle detection unit 23 and the moving direction of the vehicles in a predetermined time or a unit time. It has a function.
  • the traffic flow calculation unit 25 detects the number of vehicles existing in each divided region within a predetermined time by the vehicle detection unit 23, and indicates the density of vehicles existing in each divided region within a predetermined time. Create a density map. The details of the density map will be described later.
  • the database 26 stores and stores the traffic flow data output from the traffic flow calculation unit 25.
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of traffic flow data.
  • the traffic flow data includes the time when the vehicle traveled (for example, 12:34:01), the vehicle ID (for example, 000100), and the area where the vehicle was first detected (for example, s1). ), The last detected area (for example, n1), and the type of vehicle (for example, ordinary vehicle).
  • the speed of each vehicle is omitted.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram showing the number of passing vehicles in each time zone, and data showing the course (for example, s1 ⁇ n1), the number of passing ordinary vehicles, and the number of passing large vehicles is stored.
  • the above traffic flow data stored in the database 26 is deleted after a predetermined storage period has elapsed.
  • the data storage period can be set to any period such as one week, one month, or one year.
  • the traffic flow data for the latest fixed period (the above storage period) is stored in the database 26.
  • the traffic flow calculation unit 25 stores the traffic flow data in the database 26, and deletes the traffic flow data stored in the database 26 when a certain period of time elapses. Further, the traffic flow calculation unit 25 deletes the traffic flow data when the traffic flow data stored in the database 26 is transmitted to the management server 3 via the communication unit 27.
  • traffic flow data may not be deleted automatically, but may be deleted by an operation by an operator such as the device administrator.
  • the communication unit 27 can communicate with the management server 3, reads the traffic flow data stored in the database 26 in response to the search request from the management server 3, and manages the server. Send to 3. For example, when a request for outputting traffic light lighting data for determining the lighting time of a traffic light provided at a predetermined intersection occurs as a search request from the management server 3, the traffic flow data calculated by the traffic flow calculation unit 25 ( The lighting time of the traffic light is calculated based on the density map described later), and the traffic light lighting data indicating the calculated lighting time is transmitted to the management server 3. Details will be described later.
  • the management server 3 is connected to the control device 2 by wireless, wired, or network. Therefore, the installation position of the management server 3 can be arbitrarily determined. Of course, it can also be installed in the vicinity of the control device 2.
  • the sensor data acquisition unit 21 acquires three-dimensional point cloud information (sensor data) detected in a desired detection region by the laser radar 1. For example, as shown in FIGS. 2A and 2B, when the laser radar 1 is provided on the side of the facing traveling path 51, the sensor data obtained from the moving body existing in the detection area K1 is acquired. .. Further, as shown in FIGS. 3A and 3B, when the laser radar 1 is provided on the side of the intersection 52, the sensor data obtained from the moving body existing in the detection area K2 is acquired.
  • the sensor data processing unit 22 deletes the sensor data detected on a road other than the travel path (other than on the road) from the sensor data acquired by the sensor data acquisition unit 21.
  • the traveling road Delete the sensor data detected in the area other than In the example shown in FIGS. 3A and 3B, the sensor data detected in the region outside the eight regions shown in FIG. 3B is deleted (that is, the data in the region not included in the region K2 is deleted. The data in the intersection included in K2 is not deleted.) By this process, data that is not necessary for vehicle monitoring can be deleted, so that the amount of data can be reduced.
  • the vehicle detection unit 23 specifies the type of the moving body detected by the laser radar 1. For example, a type such as an ordinary vehicle or a large vehicle is specified.
  • step S14 the vehicle tracking unit 24 assigns a vehicle ID for identifying each vehicle to the vehicle detected by the vehicle detection unit 23 (for example, the coordinate values on the frame and the ID are stored in association with each other. ). Then, the same vehicle is identified in different frames (detection data at different times) by tracking on the image.
  • the period of the frame is, for example, about several ⁇ s to several m seconds.
  • step S15 the traffic flow calculation unit 25 measures and records the traffic flow data.
  • the traffic flow calculation unit 25 measures and records the traffic flow data.
  • step S31 shown in FIG. 7 the traffic flow calculation unit 25 selects one frame and acquires each data of the ID, type, size, speed, and area where the vehicle exists in this frame. ..
  • step S32 Whether or not the vehicle detected by the vehicle detection unit 23 (referred to as vehicle V1) in step S32 is detected for the first time in any of the divided regions set in the detection region K1. to decide.
  • the divided regions are the divided regions n1, n2, s1, and s2 shown in FIG. 2B.
  • the vehicle V1 is detected for the first time by the laser radar 1 when entering the divided region s1. If it is detected for the first time (S32; YES), the process proceeds to step S33, and if it is not the first time (S32; NO), the process proceeds to step S34.
  • step S33 the traffic flow calculation unit 25 traffic through the time when the vehicle V1 is detected, the ID and type of the vehicle V1, and the divided region where the vehicle V1 is detected, that is, the divided regions such as s1 and n2 shown in FIG. 2B. Record as flow data.
  • step S34 the traffic flow calculation unit 25 determines whether or not the vehicle V1 is detected in a division area different from the previously detected division area (for example, s1) (in the previous frame). For example, when the vehicle V1 is moving in the direction of the arrow Y1 shown in FIG. 2B, the vehicle V1 moves from the divided region s1 to n1. In this case, it is determined that the detection was performed in a divided area different from the previous one.
  • a division area different from the previously detected division area for example, s1
  • the vehicle V1 moves from the divided region s1 to n1. In this case, it is determined that the detection was performed in a divided area different from the previous one.
  • step S35 the traffic flow calculation unit 25 calculates the movement information of the vehicle V1 and records it in the traffic flow data. For example, when the vehicle V1 is detected in the divided region s1 shown in FIG. 2B and then detected in the divided region n1, it is determined that the vehicle V1 is moving in the direction of the arrow Y1 shown in FIG. 2B. This movement information is recorded in the traffic flow data. After that, the traffic flow data is recorded in the database 26, the process returns to step S31, the next frame of the frame is selected, and the same processing as described above is executed. Then, the above processing is performed on each vehicle (all vehicles) included in each frame detected by the laser radar 1, and this processing is terminated when a predetermined time elapses.
  • step S16 the traffic flow calculation unit 25 executes a process of deleting the traffic flow data from the database 26.
  • the details of this process will be described with reference to the flowchart shown in FIG.
  • step S51 the traffic flow calculation unit 25 determines whether or not a preset threshold time has elapsed since the vehicle V1 was last detected in any of the divided regions shown in FIG. 2B. For example, the vehicle V1 is detected in the divided region s1, then detected in the divided region n1, and then the vehicle V1 is detected in all the divided regions s1, s2, n1, n2, that is, in the detection region K1. When it disappears, the time when it is no longer detected is stored, and the time counting is started from this point to determine whether or not the threshold time has elapsed.
  • step S52 the traffic flow calculation unit 25 determines that the vehicle V1 has gone out of the detection area K1.
  • step S53 the traffic flow calculation unit 25 determines whether or not the determination for all vehicles has been completed, and if so (S53; YES), the traffic flow calculation unit 25 detects in step S54.
  • the traffic flow data for the vehicle determined to have gone out of the area K1 is deleted from the database 26. That is, the amount of data in the database 26 is reduced by deleting the traffic flow data for the vehicle that no longer needs to be detected. After that, this process ends.
  • step S17 the communication unit 27 determines whether or not the current time is the transmission cycle of the traffic flow data.
  • step S18 the communication unit 27 transmits the traffic flow data stored in the database 26 to the management server 3. Therefore, the traffic flow data can be acquired on the management server 3.
  • the management server 3 for example, as shown in FIG. 4, in the detection area K1 shown in FIG. 2B, the time when the vehicle entered the detection area K1, the ID for identifying the vehicle, the divided area in which the vehicle first entered, Information indicating the last entered division area and the type of vehicle is provided to the operator of the management server 3. Further, as shown in FIG. 5, data indicating the number of passing vehicles, the traveling direction of the vehicles, and the type of the vehicle in a predetermined time zone is provided to the operator of the management server 3.
  • step S19 the traffic flow calculation unit 25 deletes the traffic flow data transmitted to the management server 3 from the database 26. After that, this process ends.
  • the laser radar 1 is used to set a desired detection region (K1 in the examples of FIGS. 2A and 2B, K2 in the example of FIG. 3A, and K2 in the example of FIG. 3B).
  • the vehicle is detected in a plurality of divided regions (for example, s1, s2, n1, n2 shown in FIG. 2B). Therefore, it is possible not only to detect the vehicle passing through the detection area K1 but also to detect detailed data such as the traveling direction, speed, type, and stopped vehicle of the vehicle to create traffic flow data. ..
  • the operator of the management server 3 can recognize the traffic flow data within the desired detection area by the laser radar 1.
  • the type and number of vehicles traveling in an arbitrary time zone for example, the time zone from 7:00 am to 8:00 am
  • the labor cost can be reduced, the measurement period can be shortened, and the measurement accuracy can be improved.
  • the moving body is measured by using the laser radar 1, the flexibility of the installation position can be improved as compared with the case of taking an image with a camera, for example. That is, when an image of a moving body traveling on a traveling path is taken by a camera, it is necessary to install the camera at a position (relatively high position) where the traveling path can be overlooked, but in the present disclosure, the moving body is moved by using the laser radar 1. Since the body is detected, the installation position of the laser radar 1 can be lowered, and the restriction on the installation position is relaxed.
  • the laser radar 1 has a wide detection area, it is possible to detect a moving body with only one laser radar 1, and further, it is not easily restricted by the road shape of the traveling path to be monitored.
  • the laser radar 1 is not easily affected by the surrounding environment such as rainy weather, backlight, nighttime, and inside a tunnel, it is possible to stably acquire traffic flow data and there are no restrictions on the installation location.
  • FIGS. 2A and 2B an example in which the detection region K1 is set in the facing traveling path 51 and the traffic flow of the facing traveling path 51 is measured has been described, but as shown in FIGS. 3A and 3B.
  • the vehicle coming from which direction can be determined by detecting the divided area that the vehicle passes through when entering the intersection and the divided area that passes when the vehicle exits the intersection. It is possible to detect from which direction the vehicle is leaving.
  • the vehicle detected in the divided area w1 shown in FIG. 3B is subsequently detected in the divided area n1, the vehicle enters the intersection from the divided area w1 side and then turns left to make the divided area n1. It can be judged that it has gone out to the side. Then, such traffic flow data can be created and provided to the operator of the management server 3. Therefore, the operator can recognize the route and the number of vehicles entering the intersection and the route and the number of vehicles exiting the intersection, which is useful for setting the time of the traffic light (red lighting time, green lighting time), for example. be able to.
  • the time of the traffic light red lighting time, green lighting time
  • step S71 the traffic flow calculation unit 25 acquires the vehicle ID, type, size, speed, and existing position.
  • step S72 the traffic flow calculation unit 25 stores each data acquired in the process of S71 in the database 26.
  • step S73 the traffic flow calculation unit 25 deletes the data stored in the database 26 for which a predetermined time has passed since the data was stored. That is, since the data that has passed the predetermined time or more becomes unnecessary, the amount of data in the database 26 is reduced by deleting the data.
  • step S74 the traffic flow calculation unit 25 sets a divided region having a certain area in the detection region for detecting the vehicle.
  • a method of setting the divided region will be described with reference to FIGS. 10A and 10B.
  • the detection area of the vehicle is an intersection Q1 as shown in FIG. 10A
  • a plurality of rectangular division areas are set at this intersection Q1.
  • rectangular division regions R13 to R75 are set inside the intersection Q1 and at appropriate positions on the travel path connected to the intersection Q1.
  • the divided area is not set in the area deviating from the traveling path.
  • FIGS. 10A and 10B correspond to each other, and the nine division regions R33 to R55 shown in FIG. 10B correspond to the inside of the intersection Q1 shown in FIG. 10A.
  • step S75 the traffic flow calculation unit 25 measures the time during which the vehicle has existed for each divided region within a predetermined time set in advance. For example, a predetermined time is set to 1 minute, and the time during which the vehicle is present in each divided region is measured in this 1 minute.
  • step S76 the traffic flow calculation unit 25 calculates the ratio of the time that the vehicle exists for each divided area. For example, if the vehicle is present for only 6 seconds out of 1 minute in an arbitrary division area, the ratio is 10%.
  • the above ratio is calculated in each divided region shown in FIG. 10B, and a density map showing the ratio is created. Specifically, as shown in FIG. 11, a density map in which the ratio is entered for each divided region is created.
  • step S77 the traffic flow calculation unit 25 stores the density map in which the ratio data is described in the database 26.
  • step S18 of FIG. 6 the above density map is transmitted to the management server 3.
  • the operator of the management server 3 can recognize the area where the vehicle is congested or the area where the vehicle frequently travels at the intersection Q1 by looking at the density map.
  • the communication unit 27 calculates an appropriate lighting time of the traffic light provided at the intersection Q1 based on the above density map, and transmits the traffic light lighting data indicating the calculated lighting time to the management server 3. May be good. That is, the density map described above makes it possible to recognize in which area within the intersection the vehicle is congested. Therefore, since it is possible to recognize which lane at the intersection Q1 is congested, the traffic light lighting data including information such as setting a long lighting time of the green light of the traffic light corresponding to this lane is transmitted to the management server 3.
  • the management server 3 controls the lighting time of the traffic light, and can set the lighting time of the green light and the red light to an appropriate time.
  • a plurality of divided regions are set in the intersection Q1 and the traveling path around the intersection, and a density map showing the ratio of the time when the vehicle exists in each divided region is created. .. Therefore, the operator can recognize the congestion situation in the intersection Q1 by looking at this density map. Therefore, for example, when the presence ratio of vehicles is large in a specific travel path region, it can be recognized that many vehicles traveling on this travel path are waiting for a signal at an intersection. Therefore, it is possible to easily recognize measures such as setting a long lighting time of the green light of the traffic light in the traveling direction of the traveling path. That is, it can be used as data when setting the lighting time of the green light and the lighting time of the red light in the traffic light.
  • the congestion state of each divided area in the morning commuting time zone and the congestion state of each divided area in the daytime time zone are used for each time zone. It is also possible to control the lighting time of the green light and the lighting time of the red light to be changed in real time. Therefore, it can contribute to alleviating traffic congestion of vehicles at intersections.
  • the processing circuit includes a programmed processing device such as a processing device including an electric circuit.
  • Processing devices also include devices such as application specific integrated circuits (ASICs) and conventional circuit components arranged to perform the functions described in the embodiments.
  • ASICs application specific integrated circuits
  • Laser radar Control device 3 Management server 21 Sensor data acquisition unit 22 Sensor data processing unit 23 Vehicle detection unit (moving object detection unit) 24 Vehicle tracking unit 25 Traffic flow calculation unit 26 Database 27 Communication unit 51 Face-to-face driving path 52 Intersection 101 Moving object monitoring system

Abstract

検出領域にレーザを照射し、所定の周期毎に検出領域内の移動体によるレーザの反射信号を検出するレーザレーダ（１）と、レーザレーダ（１）で検出される反射信号に基づいて、検出領域に存在する車両を検出する車両検出部（２３）と、検出領域内に複数の分割領域を設定し、所定の周期毎に車両検出部（２３）で検出される、各分割領域内における車両の存否に基づいて、車両の移動方向を検出する機能を備える車両追跡部（２４）を有する。また、車両検出部（２３）で検出される各分割領域内における車両の数、及び、車両追跡部（２４）で検出される各車両の移動方向、を含むデータである交通流データを算出する交通流算出部（２５）を備える。

Description

移動体監視システム、移動体監視システムの制御サーバ、及び移動体監視方法
　本開示は、移動体監視システム、移動体監視システムの制御サーバ、及び移動体監視方法に関する。
　特開２０１０－１９７３４１号公報（特許文献１）には、交差点において車両の通行量、混雑具合などを調査するシステムが開示されている。当該システムは、交差点に設置されたレーザレーダを用いて移動体を検出し、交差点に入る車両と交差点から出る車両を判定し、交差点を通行する交通流を測定する。
特開２０１０－１９７３４１号公報
　しかしながら、上述した特許文献１に開示された技術は、走行路を走行する車両の方向や、交差点に入る車両の方向、交差点から出る車両の方向を高精度に検出できるものではない。即ち、交差点に接続する道路のどの車線から交差点に進入するか、或いは、どの方向からの車線が混雑しているかなどの情報を取得することができないという問題があった。
　本開示は、走行路を走行する移動体を高精度に監視することが可能な移動体監視システム、移動体監視システムの制御サーバ、及び移動体監視方法を提供することを目的としている。
　本開示に係る移動体監視システムは、走行路を走行する移動体を監視する移動体監視システムであって、前記走行路に設定した所定の領域にレーザを照射し、所定の周期毎に前記所定の領域内の物体による前記レーザの反射信号を検出するレーザレーダと、前記レーザレーダで検出される反射信号に基づいて、前記所定の領域に存在する移動体を検出する移動体検出部と、前記所定の領域内に複数の分割領域を設定し、前記所定の周期毎に前記移動体検出部で検出される、前記各分割領域内における前記移動体の存否に基づいて、前記移動体の移動方向を検出する移動方向検出部と、前記移動体検出部で検出される各分割領域内における移動体の数、及び、前記移動方向検出部で検出される各移動体の移動方向、を含むデータである交通流データを算出する交通流算出部と、を備えたことを特徴とする。
　本開示に係る制御サーバは、走行路を走行する移動体を監視する移動体監視システムの制御サーバであって、前記走行路に設定した所定の領域にレーザを照射し、所定の周期毎に前記所定の領域内の物体による前記レーザの反射信号を検出するレーザレーダで検出される反射信号に基づいて、前記所定の領域に存在する移動体を検出する移動体検出部と、前記所定の領域内に複数の分割領域を設定し、前記所定の周期毎に前記移動体検出部で検出される、前記各分割領域内における前記移動体の存否に基づいて、前記移動体の移動方向を検出する移動方向検出部と、前記移動体検出部で検出される各分割領域内における移動体の数、及び、前記移動方向検出部で検出される各移動体の移動方向、を含むデータである交通流データを算出する交通流算出部と、を備えたことを特徴とする。
　本開示に係る移動体監視方法は、走行路を走行する移動体を監視する移動体監視方法であって、前記走行路に設定した所定の領域にレーザを照射し、所定の周期毎に前記所定の領域内の物体による前記レーザの反射信号を検出するステップと、前記検出した反射信号に基づいて、前記所定の領域に存在する移動体を検出するステップと、前記所定の領域内に複数の分割領域を設定し、前記所定の周期毎に検出される、前記各分割領域内における前記移動体の存否に基づいて、前記移動体の移動方向を検出するステップと、前記各分割領域内における移動体の数、及び、各移動体の移動方向、を含むデータである交通流データを算出するステップと、を備えたことを特徴とする。
　本開示によれば、走行路を走行する移動体を高精度に監視することができる。
図１は、本発明の開示に係る移動体監視システムの構成を示すブロック図である。 図２Ａは、対面通行路に設置したレーザレーダ、及びその検出領域を示す平面図である。 図２Ｂは、対面通行路に設置したレーザレーダ、及びその検出領域を示す鳥観図である。 図３Ａは、交差点に設置したレーザレーダ、及びその検出領域を示す平面図である。 図３Ｂは、交差点に設置したレーザレーダ、及びその検出領域を示す鳥観図である。 図４は、データベースに記憶される交通流データの第１の例を示す説明図である。 図５は、データベースに記憶される交通流データの第２の例を示す説明図である。 図６は、第１実施形態に係る移動体監視システムの処理手順を示すフローチャートである。 図７は、図６のＳ１５に示す交通流データの演算、記録処理の詳細な手順を示すフローチャートである。 図８は、図６のＳ１６に示す交通流データの削除処理の詳細な手順を示すフローチャートである。 図９は、第２実施形態に係る移動体監視システムの処理手順を示すフローチャートである。 図１０Ａは、第２実施形態に係る移動体監視システムで交通流を監視する交差点を示す説明図である。 図１０Ｂは、図１０Ａに示した交差点の領域に設定した複数の分割領域を示す説明図である。 図１１は、図１０Ｂに示した分割領域において車両が存在する比率を示す説明図である。
　以下、いくつかの例示的な実施形態について、図面を参照して説明する。
　［第１実施形態の説明］
　図１は、第１実施形態に係る移動体監視システムの構成を示すブロック図である。図１に示すように、本開示に係る移動体監視システム１０１は、走行路を走行する移動体の数、移動方向、移動速度などの各種の移動体に関する情報を監視するものである。移動体監視システム１０１は、移動体が走行する走行路に設置されるレーザレーダ１と、レーザレーダ１に接続される制御装置２（制御サーバ）と、制御装置２に接続される管理サーバ３と、を備えている。なお、本開示で説明する「移動体」とは、車両（自動車やオートバイ）、自転車、歩行者を含む概念である。また「走行路」とは、移動体が通過する道路や、十字路、丁字路、三叉路などの交差点を含む概念である。
　レーザレーダ１は、走行路上に設定した所定の領域に向けてレーザを照射し、所定の周期毎に所定の領域内に存在する物体によるレーザの反射信号を検出し、更にクラスタリングして三次元点群情報を取得する。更に、レーザレーダ１は、取得した三次元点群情報（反射信号）をセンサデータとして制御装置２に出力する。レーザレーダ１で検出されたセンサデータに基づいて、検出された物体の大きさ、形状を検出することができる。このため、後述するように、センサデータに基づいて、走行路を走行する移動体、或いは走行路に停止している移動体の種別、即ち、車両、自転車、歩行者などの種別を判別することができる。
　また、レーザレーダ１は、移動体の三次元データを取得できるので、可視カメラや赤外線カメラなどのカメラで移動体を撮像して検出する方法と対比すると、レーザレーダ１の取り付け位置を比較的低い位置に設置することができるという利点がある。走行路に可視カメラや赤外線カメラを設置して移動体を検出する方法では、比較的高い位置にカメラを設置して走行路を俯瞰する必要がある。一方、レーザレーダ１では、高い位置への取り付けが不要となる。なお、本開示では、移動体として車両を例に挙げて説明する。
　図２Ａ、図２Ｂ、図３Ａ、図３Ｂは、レーザレーダ１の設置場所、及びレーザレーダ１による検出範囲を示す説明図である。
　図２Ａ、図２Ｂは、走行路が片側１車線の対面走行路５１にレーザレーダ１を設置して車両を監視する例を示し、図２Ａは平面図、図２Ｂは鳥瞰図を示している。図２Ａに示すように、対面走行路５１の側方に設置した１台のレーザレーダ１により、対面走行路５１に検出領域Ｋ１を設定することができる。更に、図２Ｂに示すように、対面走行路５１の各車線に４個の分割領域ｎ１、ｎ２、ｓ１、ｓ２を設定し、各分割領域内において移動体を検出する。なお、分割領域は４個の限定されるものではなく、複数の分割領域とすることができる。
　図３Ａ、図３Ｂは、交差点（四叉路）にレーザレーダ１を設置して車両を監視する例を示し、図３Ａは平面図、図３Ｂは模式的な鳥瞰図を示している。図３Ａに示すように、交差点５２の側方に設置した１台のレーザレーダ１により、交差点５２に検出領域Ｋ２を設定することができる。更に、図３Ｂに示すように、交差点５２における各走行路の４つの交差点進入部に、合計８個の分割領域ｎ１、ｎ２、ｗ１、ｗ２、ｓ１、ｓ２、ｅ１、ｅ２を設定し、各分割領域内において車両を検出する。詳細については後述する。
　図１に戻って、制御装置２は、センサデータ取得部２１と、センサデータ処理部２２と、車両検出部２３と、車両追跡部２４と、交通流算出部２５と、データベース２６と、通信部２７、を備えている。制御装置２は、レーザレーダ１との間で、有線、または無線により接続されている。例えば、制御装置２を、交通量を総括的に管理する基地局内に設置し、レーザレーダ１との間で有線、無線、或いはネットワークを介して接続することができる。勿論、制御装置２をレーザレーダ１の側部近傍に設ける構成としてもよい。なお、制御装置２は、中央演算ユニット（ＣＰＵ）や、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスク等の記憶手段からなる一体型のコンピュータとして構成することができる。
　センサデータ取得部２１は、レーザレーダ１より出力される三次元点群データ（センサデータ）を取得する。
　センサデータ処理部２２は、センサデータ取得部２１で取得されたセンサデータから不要なデータを削減する処理を行う。
　車両検出部２３（移動体検出部）は、センサデータ処理部２２より出力されるセンサデータ（反射信号）に基づいて、所定の領域に存在する移動体を検出する。更に、車両検出部２３は、センサデータに基づいて、各移動体の大きさ、形状を測定し、この測定結果に基づいて移動体の種別を判定する。具体的に、レーザレーダ１で検出されるセンサデータの横方向の長さが、予め設定した一定の長さ（例えば２ｍ）以上である場合に移動体は車両であると判断する。更に、横方向の長さが上記の車両よりも長い場合には、大型車両（トラックなど）であると判断する。更には、二輪車、歩行者を判断することもできる。なお、移動体の大きさ、及び形状のうちの少なくとも一方を検出して移動体の種別を判定することもできる。
　車両追跡部２４（移動方向検出部）は、車両検出部２３にて検出された車両に対して、各車両を特定するための車両ＩＤを付与する。そして、各車両の動きを画像上でトラッキングすることにより、各車両の車両ＩＤに基づいて車両の移動方向、移動速度を検出する。例えば、図２Ｂに示した４個の分割領域ｎ１、ｎ２、ｓ１、ｓ２を設定し、車両が分割領域ｓ１で検出され、その後分割領域ｎ１で検出された場合には、この車両は図２Ｂに示す矢印Ｙ１の方向に移動する車両であると判断する（分割領域の、長さ（道路延長方向）は例えば１ｍである。図３の分割領域も同様である。）。
　また、図３Ｂに示した８個の分割領域ｎ１、ｎ２、ｗ１、ｗ２、ｓ１、ｓ２、ｅ１、ｅ２を設定し、車両が分割領域ｗ１で検出され、その後分割領域ｎ１で検出された場合には、この車両は図３Ｂに示す矢印Ｙ２の方向に左折した車両であると判断する。
　更に、レーザレーダ１による各フレームでのセンサデータによる車両の位置の変化量と、時間経過の関係に基づいて、車両の移動速度を検出することができる。
　即ち、車両追跡部２４は、所定の領域内に複数の分割領域を設定し、所定の周期毎に車両検出部２３で検出される、各分割領域内における車両の存否に基づいて、車両の移動方向を検出する移動方向検出部としての機能を備えている。
　また、車両追跡部２４は、所定の周期の、異なるタイミング（換言すれば異なる時刻）において車両検出部２３で検出される各車両の大きさ、及び形状の少なくとも一方に基づいて、異なるタイミングで検出される車両の同一性を判定し、同一であると判定された車両について、車両の移動方向を検出する機能を備えている。
　更に、車両追跡部２４は、所定周期の異なるタイミングにて、車両検出部２３で検出される各車両の位置に基づいて、各車両の速度を検出する。検出した速度を交通流算出部２５に出力する。
　交通流算出部２５は、車両検出部２３で検出され、車両ＩＤが付与された車両の移動状況を示す交通流データを作成する。例えば、図２Ｂに示したように対面走行路５１に検出領域Ｋ１を設定した場合には、この検出領域Ｋ１内を走行した車両の車両ＩＤ、車両の種別（普通車、大型車など）、走行した時刻、最初に検出された分割領域、最後に検出された分割領域、車両の走行方向、車両の走行速度、の各情報を含む交通流データを作成する。
　即ち、交通流算出部２５は、所定時間又は単位時間における、車両検出部２３で検出される各分割領域内における車両の数、及び、車両の移動方向を含むデータである交通流データを算出する機能を備えている。
　更に、交通流算出部２５は、車両検出部２３にて、所定時間内に各分割領域内に存在する車両の数を検出し、所定時間内における各分割領域内に存在する車両の密度を示す密度マップを作成する。密度マップの詳細については後述する。
　データベース２６は、交通流算出部２５より出力される交通流データを記憶して保存する。図４は、交通流データの一例を示す説明図である。図４に示すように、交通流データには、車両が走行した時刻（例えば、１２時３４分０１秒）、車両ＩＤ（例えば、０００１００）、この車両が最初に検出されたエリア（例えば、ｓ１）、最後に検出されたエリア（例えば、ｎ１）、車両の種別（例えば、普通車）が含まれる。なお、図４では各車両の速度は省略されている。
　更に、所望の時間帯毎の車両の通過台数のデータを記憶する。図５は、時間帯毎における車両の通過台数を示す説明図であり、進路（例えば、ｓ１→ｎ１）、普通車の通過台数、大型車の通過台数を示すデータが記憶される。データベース２６に記憶される上記の交通流データは、所定の保管期間が経過した後に消去される。データの保管期間は、一週間、一ヶ月、一年など、任意の期間に設定することができる。
　このため、データベース２６には、直近の一定期間（上記の保管期間）の交通流データが記憶されることになる。換言すれば、交通流算出部２５は、データベース２６に交通流データを記憶するとともに、一定期間が経過した場合には、データベース２６に記憶されている交通流データを削除する。更には、交通流算出部２５は、データベース２６に記憶されている交通流データが、通信部２７を介して管理サーバ３に送信された場合に、この交通流データを削除する。
　なお、交通流データを自動で削除せず、装置の管理者などの操作者による操作によって削除してもよい。
　図１に戻って、通信部２７は、管理サーバ３との間で通信が可能であり、管理サーバ３からの検索要求に応じて、データベース２６に記憶されている交通流データを読み出し、管理サーバ３に送信する。例えば、管理サーバ３からの検索要求として、所定の交差点に設けられる信号機の点灯時間を決める信号機点灯データの出力要求が発生した場合には、交通流算出部２５で算出された交通流のデータ（後述する密度マップ）に基づいて、信号機の点灯時間を算出し、算出した点灯時間を示す信号機点灯データを管理サーバ３に送信する。詳細については後述する。
　管理サーバ３は、制御装置２との間で無線、有線、或いはネットワークにより接続されている。従って、管理サーバ３の設置位置は任意に決めることができる。勿論、制御装置２の近傍に設置することもできる。
　［第１実施形態の動作の説明］
　次に、上述のように構成された第１実施形態に係る移動体監視システム１０１の処理手順を、図６～図８に示すフローチャートを参照して説明する。図６～図８に示す処理は、図１に示す制御装置２により実行される。なお、本開示では、前述した図２Ａ、図２Ｂに示したように、対面走行路５１の側方に設置されたレーザレーダ１により、対面走行路５１を走行する車両を監視する例について説明する。
　初めに、ステップＳ１１において、センサデータ取得部２１は、レーザレーダ１により所望の検出領域で検出された三次元点群情報（センサデータ）を取得する。例えば、図２Ａ、図２Ｂに示したように、対面走行路５１の側方にレーザレーダ１が設けられている場合には、検出領域Ｋ１内に存在する移動体より得られるセンサデータを取得する。また、図３Ａ、図３Ｂに示したように、交差点５２の側方にレーザレーダ１が設けられている場合には、検出領域Ｋ２内に存在する移動体より得られるセンサデータを取得する。
　ステップＳ１２において、センサデータ処理部２２は、センサデータ取得部２１にて取得されたセンサデータから、走行路以外（道路上以外）で検出されたセンサデータを削除する。例えば、図２Ａ、図２Ｂに示した例では、図２Ｂに示す分割領域ｎ１、ｎ２、ｓ１、ｓ２以外の領域（走行路以外の領域）においては移動体を検出する必要がないので、走行路以外の領域で検出されたセンサデータを削除する。図３Ａ、図３Ｂに示す例では、図３Ｂに示す８個の領域の外側の領域で検出されたセンサデータを削除する（つまり領域Ｋ２に含まれない領域のデータは削除される。なお、領域Ｋ２に含まれる交差点内のデータは削除されない。）。この処理により、車両監視に必要でないデータを削除できるので、データ量を削減できる。
　ステップＳ１３において、車両検出部２３は、レーザレーダ１により検出された移動体の種別を特定する。例えば、普通車両、大型車両などの種別が特定される。
　ステップＳ１４において、車両追跡部２４は、車両検出部２３で検出された車両に、各車両を特定するための車両ＩＤを付与する（例えばフレーム上の座標値とＩＤとを対応させて記憶する。）。そして、画像上のトラッキングにより異なるフレーム（異なる時刻の検出データ）において同一の車両を特定する。なお、フレームの周期は例えば、数μ秒～数ｍ秒程度である。
　ステップＳ１５において、交通流算出部２５により交通流データの測定、記録処理が実施される。以下、図７に示すフローチャートを参照して、交通流データの測定、記録処理の詳細について説明する。
　図７に示すステップＳ３１において、交通流算出部２５は、1つのフレームを選択し、このフレームにおける1つの車両のＩＤ、種別、大きさ、速度、車両が存在する領域、の各データを取得する。
　ステップＳ３２において、車両検出部２３で検出された車両（これを、車両Ｖ１とする）は、検出領域Ｋ１内に設定したいずれかの分割領域にて検出されるのが初めてであるか否かを判断する。分割領域は、図２Ｂに示す分割領域ｎ１、ｎ２、ｓ１、ｓ２である。例えば、車両Ｖ１が図２Ｂに示す矢印Ｙ１の方向に向けて走行している場合には分割領域ｓ１内に進入した場合にレーザレーダ１によって初めて車両Ｖ１が検出されることになる。そして、初めて検出される場合には（Ｓ３２；ＹＥＳ）、ステップＳ３３に処理を進め、初めてでなければ（Ｓ３２；ＮＯ）、ステップＳ３４に処理を進める。
　ステップＳ３３において、交通流算出部２５は、車両Ｖ１が検出された時刻、車両Ｖ１のＩＤ、種別、車両Ｖ１が検出された分割領域、即ち、図２Ｂに示すｓ１、ｎ２などの分割領域を交通流データとして記録する。
　ステップＳ３４において、交通流算出部２５は、車両Ｖ１が前回（前回フレームで）検出された分割領域（例えばｓ１）とは異なる分割領域で検出されたか否かを判断する。例えば、車両Ｖ１が図２Ｂに示す矢印Ｙ１の方向に移動している場合には、車両Ｖ１は分割領域ｓ１からｎ１に移動することになる。この場合には、前回と異なる分割領域で検出されたものと判断される。
　そして、車両Ｖ１が異なる分割領域で検出された場合には（Ｓ３４；ＹＥＳ）、ステップＳ３５において、交通流算出部２５は、車両Ｖ１の移動情報を算出し、交通流データに記録する。例えば、車両Ｖ１が図２Ｂに示す分割領域ｓ１で検出され、その後、分割領域ｎ１で検出された場合には、車両Ｖ１は図２Ｂに示す矢印Ｙ１の方向に移動しているものと判断し、この移動情報を交通流データに記録する。その後、交通流データをデータベース２６に記録し、ステップＳ３１に戻り、前記フレームの次のフレームを選択し、上記と同様の処理を実行する。そして、上記の処理を、レーザレーダ１で検出された各フレーム中に含まれる各車両（全車両）に対して実施し、所定時間が経過したら本処理を終了する。
　図６に戻り、ステップＳ１６において、交通流算出部２５は、交通流データをデータベース２６から削除する処理を実施する。以下、この処理の詳細を図８に示すフローチャートを参照して説明する。
　ステップＳ５１において、交通流算出部２５は、図２Ｂに示すいずれかの分割領域にて車両Ｖ１が最後に検出されてから、予め設定した閾値時間が経過したか否かを判断する。例えば、車両Ｖ１が分割領域ｓ１内で検出され、その後分割領域ｎ１内で検出され、更にその後、全ての分割領域ｓ１、ｓ２、ｎ１、ｎ２内、即ち、検出領域Ｋ１内で車両Ｖ１が検出されなくなった場合には、検出されなくなった時点を記憶すると共に、この時点から計時を開始し、閾値時間が経過したか否かを判断する。
　閾値時間が経過した場合には（Ｓ５１；ＹＥＳ）、ステップＳ５２において、交通流算出部２５は、車両Ｖ１は検出領域Ｋ１の外へ出たものと判定する。
　ステップＳ５３において、交通流算出部２５は、全ての車両についての判定が終了したか否かを判断し、終了した場合には（Ｓ５３；ＹＥＳ）、ステップＳ５４において、交通流算出部２５は、検出領域Ｋ１の外に出たと判定された車両についての交通流データを、データベース２６から削除する。つまり、検出する必要がなくなった車両についての交通流データを削除することにより、データベース２６内のデータ量を削減する。その後、本処理を終了する。
　図６に戻り、ステップＳ１７において通信部２７は、現在の時刻が交通流データの送信周期であるか否かを判断する。
　送信周期である場合には（Ｓ１７；ＹＥＳ）、ステップＳ１８において、通信部２７は、データベース２６に記憶されている交通流データを管理サーバ３に送信する。従って、管理サーバ３において、交通流データを取得できる。管理サーバ３では、例えば図４に示したように、図２Ｂに示す検出領域Ｋ１内において、車両が検出領域Ｋ１内に進入した時刻、車両を特定するＩＤ、車両が最初に入った分割領域、最後に入った分割領域、及び車両の種別を示す情報が、管理サーバ３の操作者に提供される。
　更には、図５に示したように、所定の時間帯における車両の通過台数、車両の進行方向、及び車両の種別を示すデータが管理サーバ３の操作者に提供される。
　その後、ステップＳ１９において、交通流算出部２５は、管理サーバ３に送信した交通流データをデータベース２６から削除する。その後、本処理を終了する。
　［第１実施形態の効果の説明］
　このようにして、本開示に係る移動体監視システム１０１では、レーザレーダ１を用いて所望の検出領域（図２Ａ、図２Ｂの例ではＫ１、図３Ａ、図３Ｂの例ではＫ２）に設定した複数の分割領域（例えば、図２Ｂに示すｓ１、ｓ２、ｎ１、ｎ２）内にて車両を検出する。このため、単に検出領域Ｋ１を通過する車両を検出することのみならず、車両の走行方向、速度、種別、停車中の車両などの詳細なデータを検出し、交通流データを作成することができる。
　従って、管理サーバ３の操作者は、レーザレーダ１による所望の検出領域内において、交通流データを認識することができる。また、所定の検出領域において、任意の時間帯（例えば、午前７時から８時の時間帯）に走行する車両の種別、台数を、容易に且つ正確に認識することができる。また、人員により交通流を測定する場合と比較して、人件費を削減でき、測定期間を短縮でき、且つ測定精度を高めることができる。
　また、レーザレーダ１を用いて移動体を測定しているので、例えばカメラで撮像する場合と比較して、設置位置の融通性を高めることができる。即ち、走行路を走行する移動体をカメラで撮像する場合には、走行路を俯瞰できる位置（比較的高い位置）にカメラを設置する必要があるが、本開示ではレーザレーダ１を用いて移動体を検出するので、レーザレーダ１の設置位置を低くすることができ、設置位置の制限が緩和される。
　更に、移動体をカメラで撮像する場合には、画像解析に多くの演算負荷を要することになるが、レーザレーダ１を用いることにより、移動体検出の演算負荷を軽減できる。
　また、レーザレーダ１は検出領域が広いので、一つのみのレーザレーダ１で移動体検出を行うことができ、更に、監視対象となる走行路の道路形状の制約を受けにくい。
　更に、レーザレーダ１は、雨天、逆光、夜間、トンネル内などの、周囲環境による影響を受けにくいので、安定的に交通流データを取得することができ、且つ設置場所の制約を受けない。
　なお、図２Ａ、図２Ｂに示したように、対面走行路５１に検出領域Ｋ１を設定し、対面走行路５１の交通流を測定する例について説明したが、図３Ａ、図３Ｂに示したように、交差点における交通流を検出することもできる。図３Ａ、図３Ｂに示す例の場合には、車両が交差点に進入するときに通過する分割領域、及び交差点から出るときに通過する分割領域を検出することにより、どの方向から来た車両が、どの方向から出て行くかを検出することができる。
　例えば、図３Ｂに示す分割領域ｗ１において検出された車両が、その後分割領域ｎ１で検出された場合には、この車両は、分割領域ｗ１側から交差点内に進入し、更に左折して分割領域ｎ１側に出ていったものと判断することができる。そして、このような交通流データを作成し、管理サーバ３の操作者に提供することができる。従って、操作者は、交差点内に入る車両の経路及び台数、交差点から出る経路及び台数を認識することが可能になり、例えば、信号機の時間設定（赤の点灯時間、緑の点灯時間）に役立てることができる。
　［第２実施形態の説明］
　次に、第２実施形態について説明する。本開示に係る移動体監視システムの構成は、前述した図１と同様であるので、構成説明を省略する。また、処理動作については、前述した図６のステップＳ１５に示した交通流データの演算、削除処理が相違する。従って、図９に示すフローチャートを参照してＳ１５の処理について以下に説明する。
　ステップＳ７１において、交通流算出部２５は、車両のＩＤ、種別、大きさ、速度、及び存在する位置を取得する。
　ステップＳ７２において、交通流算出部２５は、Ｓ７１の処理で取得した各データをデータベース２６に記憶する。
　ステップＳ７３において、交通流算出部２５は、データベース２６に記憶した上記データのうち、記憶後に所定時間が経過したデータを削除する。即ち、所定時間以上経過したデータは不要となるので、削除することによりデータベース２６のデータ量を削減する。
　ステップＳ７４において、交通流算出部２５は、車両を検出する検出領域に一定の面積を有する分割領域を設定する。以下、分割領域の設定方法を、図１０Ａ、図１０Ｂを参照して説明する。
　例えば、車両の検出領域が、図１０Ａに示す如くの交差点Ｑ１である場合において、この交差点Ｑ１において、矩形状をなす複数の分割領域を設定する。具体的に、図１０Ｂに示すように、交差点Ｑ１の内部、及びこの交差点Ｑ１に接続する走行路の適所に、矩形状の分割領域Ｒ13～Ｒ75を設定する。この際、走行路から逸脱する領域には分割領域は設定されない。ここで、図１０Ａと図１０Ｂは対応しており、図１０Ｂに示す分割領域Ｒ33～Ｒ55の９個の分割領域が、図１０Ａに示す交差点Ｑ１の内部に対応している。
　ステップＳ７５において、交通流算出部２５は、予め設定した所定の時間内において分割領域毎に、車両が存在した時間を測定する。例えば、所定時間を１分間に設定し、この１分間において、それぞれの分割領域に車両が存在している時間を測定する。
　ステップＳ７６において、交通流算出部２５は、分割領域毎に車両が存在している時間の比率を算出する。例えば、任意の分割領域において、１分間のうち６秒間だけ車両が存在している場合には、比率は１０％ということになる。図１０Ｂに示した各分割領域において上記の比率を算出し、比率を示す密度マップを作成する。具体的に、図１１に示すように、分割領域毎に比率が記入された密度マップが作成される。
　ステップＳ７７において、交通流算出部２５は、比率のデータが記載された密度マップをデータベース２６に記憶する。
　その後、図６のステップＳ１８にて示したように、上記の密度マップを管理サーバ３に送信する。その結果、管理サーバ３の操作者は、密度マップを見ることにより交差点Ｑ１において、車両が輻輳する領域、或いは頻繁に車両が走行する領域を認識することができる。
　更に、通信部２７は、上記の密度マップに基づいて、交差点Ｑ１に設けられている信号機の適正な点灯時間を算出し、算出した点灯時間を示す信号機点灯データを、管理サーバ３に送信してもよい。即ち、上述した密度マップにより、交差点内のどの領域において車両が輻輳しているかを認識することができる。従って、交差点Ｑ１におけるどの車線が混雑しているかを認識できるので、この車線に対応する信号機の緑灯の点灯時間を長く設定するなどの情報を含む信号機点灯データを管理サーバ３に送信する。管理サーバ３では、信号機の点灯時間の制御を実施し、緑灯、赤灯の点灯時間を適正な時間に設定できる。
　このようにして、本開示に係る移動体監視システムでは、交差点Ｑ１及びその周辺の走行路に複数の分割領域を設定し、各分割領域において車両の存在する時間の比率を示す密度マップを作成する。従って、操作者はこの密度マップを見ることにより、交差点Ｑ１内における混雑状況を認識できる。従って、例えば特定の走行路の領域において車両の存在比率が大きい場合には、この走行路を走行する車両が交差点で多く信号待ちしていることを認識できる。よって、この走行路の進行方向における信号機の緑灯の点灯時間を長く設定する、などの対応を容易に認識することができる。即ち、信号機における緑灯の点灯時間、赤灯の点灯時間を設定する際のデータとして用いることができる。
　また、曜日や時間帯で、混雑状況が異なる場合、例えば、朝の通勤時間帯における各分割領域の輻輳状態と、昼の時間帯における各分割領域の輻輳状態を用いて、時間帯毎に信号機の緑灯の点灯時間、赤灯の点灯時間をリアルタイムで変更するように制御することもできる。従って、交差点における車両の渋滞緩和に寄与することができる。
　本開示は、ここでは記載していない様々な実施の形態などを含むことは勿論である。したがって、本開示の技術的範囲は、上述の説明から妥当な請求の範囲に係る事項によってのみ定められる。
　本開示で示した各機能は、１又は複数の処理回路により実装され得る。処理回路は、電気回路を含む処理装置等のプログラムされた処理装置を含む。処理装置は、また、実施形態に記載された機能を実行するようにアレンジされた特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）や従来型の回路部品のような装置を含む。
　特願２０１９－０５０７３６号（出願日：２０１９年３月１９日）の全内容は、ここに援用される。
  １　レーザレーダ
　２　制御装置
　３　管理サーバ
　２１　センサデータ取得部
　２２　センサデータ処理部
　２３　車両検出部（移動体検出部）
　２４　車両追跡部
　２５　交通流算出部
　２６　データベース
　２７　通信部
　５１　対面走行路
　５２　交差点
　１０１　移動体監視システム

Claims (8)

  1. 　走行路を走行する移動体を監視する移動体監視システムであって、
    　前記走行路に設定した所定の領域にレーザを照射し、所定の周期毎に前記所定の領域内の物体による前記レーザの反射信号を検出するレーザレーダと、
    　前記レーザレーダで検出される反射信号に基づいて、前記所定の領域に存在する移動体を検出する移動体検出部と、
    　前記所定の領域内に複数の分割領域を設定し、前記所定の周期毎に前記移動体検出部で検出される、前記各分割領域内における前記移動体の存否に基づいて、前記移動体の移動方向を検出する移動方向検出部と、
    　前記移動体検出部で検出される各分割領域内における移動体の数、及び、前記移動方向検出部で検出される各移動体の移動方向、を含むデータである交通流データを算出する交通流算出部と、
    　を備えたことを特徴とする移動体監視システム。
  2. 　前記移動体検出部は、前記反射信号に基づいて、前記移動体の大きさ及び形状の少なくとも一方を検出し、
    　前記移動方向検出部は、
    　前記所定の周期の、異なるタイミングにおいて前記移動体検出部で検出される前記各移動体の大きさ、及び形状の少なくとも一方に基づいて、前記異なるタイミングで検出される移動体の同一性を判定し、同一であると判定された移動体について、前記移動方向を検出すること
    　を特徴とする請求項１に記載の移動体監視システム。
  3. 　前記移動体検出部は、前記反射信号に基づいて、前記移動体の大きさ及び形状の少なくとも一方を検出し、
    　前記移動体の大きさ及び形状の少なくとも一方に基づいて、前記移動体の種別を判定すること
    　を特徴とする請求項１または２に記載の移動体監視システム。
  4. 　前記移動方向検出部は、
    　前記所定の周期の異なるタイミングにて、前記移動体検出部で検出される各移動体の位置に基づいて、各移動体の速度を検出し、前記交通流データは、各移動体の速度を含むこと
    　を特徴とする請求項１～３のいずれか１項に記載の移動体監視システム。
  5. 　前記交通流算出部は、
    　前記移動体検出部にて、所定時間内に前記各分割領域内に存在する移動体の数を検出し、前記所定時間内における前記各分割領域内に存在する移動体の密度を示す密度マップを作成すること
    　を特徴とする請求項１～４のいずれか１項に記載の移動体監視システム。
  6. 　前記走行路は信号機を有する交差点であり、
    　前記交通流算出部で算出された交通流のデータに基づいて、前記信号機の点灯時間を算出し、算出した点灯時間を示す信号機点灯データを送信する通信部、を更に備えたこと
    　を特徴とする請求項１～５のいずれか１項に記載の移動体監視システム。
  7. 　走行路を走行する移動体を監視する移動体監視システムの制御サーバであって、
    　前記走行路に設定した所定の領域にレーザを照射し、所定の周期毎に前記所定の領域内の物体による前記レーザの反射信号を検出するレーザレーダで検出される反射信号に基づいて、前記所定の領域に存在する移動体を検出する移動体検出部と、
    　前記所定の領域内に複数の分割領域を設定し、前記所定の周期毎に前記移動体検出部で検出される、前記各分割領域内における前記移動体の存否に基づいて、前記移動体の移動方向を検出する移動方向検出部と、
    　前記移動体検出部で検出される各分割領域内における移動体の数、及び、前記移動方向検出部で検出される各移動体の移動方向、を含むデータである交通流データを算出する交通流算出部と、
    　を備えたことを特徴とする移動体監視システムの制御サーバ。
  8. 　走行路を走行する移動体を監視する移動体監視方法であって、
    　前記走行路に設定した所定の領域にレーザを照射し、所定の周期毎に前記所定の領域内の物体による前記レーザの反射信号を検出するステップと、
    　前記検出した反射信号に基づいて、前記所定の領域に存在する移動体を検出するステップと、
    　前記所定の領域内に複数の分割領域を設定し、前記所定の周期毎に検出される、前記各分割領域内における前記移動体の存否に基づいて、前記移動体の移動方向を検出するステップと、
    　前記各分割領域内における移動体の数、及び、各移動体の移動方向、を含むデータである交通流データを算出するステップと、
    　を備えたことを特徴とする移動体監視方法。
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