WO2022064677A1 - 推定方法、推定装置及び推定プログラム - Google Patents

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Abstract

車列の原因を推定する。車列の原因を推定する推定方法は、車列に属する車両である第一車両に搭載されたセンサで取得されたセンサ情報、若しくは／及び、第二車両に搭載されたセンサで取得されたセンサ情報を取得するステップと、前記センサ情報を取得した前記第一車両が存在する位置情報を取得するステップと、前記センサ情報と前記位置情報を用いて車列の原因を推定するステップと、を有し、前記推定するステップは、前記位置情報より探索される前記第一車両の付近に存在する施設の情報、地物の情報、若しくは前記センサ情報より推定される前記第一車両の状態を示す情報、若しくは前記センサ情報に含まれる前記第一車両の前方に存在する物体の情報、若しくは前記位置情報より探索される走行に影響を及ぼす道路の情報、のいずれかを用いて推定する。

Description

推定方法、推定装置及び推定プログラム
　本開示は、推定方法、推定装置及び推定プログラムに関する。
　一般道路や高速道路等に設置されている監視カメラの映像を解析し、道路状況を認識することで、例えば、渋滞等の車列の発生を検知する状況認識技術が知られている（例えば、下記非特許文献１等）。当該技術によれば、車列の発生等を低コスト、かつ、リアルタイムに検知することができる。
"機械学習による画像認識を活用した交通映像解析技術を開発"［令和２年３月１６日検索］、インターネット（URL:https://pr.fujitsu.com/jp/news/2016/10/18-2.html）
　しかしながら、固定の監視カメラの場合、設置位置や撮影方向によって撮影範囲が限られており、撮影範囲内における車列の発生等を検知することしかできず、また、上記非特許文献１には、車列の要因について推定することは記載されていない。
　加えて、上記非特許文献１に記載された技術を用いて車列の要因を推定しようとしても、監視カメラの撮影範囲外（例えば、撮影範囲よりも更に先）において、車列の原因が存在していた場合にあっては、当然、車列の原因を推定することはできない。
　本開示は、車列の原因を推定することを目的とする。
　本開示の一態様によれば、推定方法は、
　車両に搭載されたセンサを用いて車列の原因を推定する推定方法であって、
　車列に属する車両である第一車両に搭載されたセンサで取得されたセンサ情報、若しくは／及び、前記第一車両もセンシングされている、第二車両に搭載されたセンサで取得されたセンサ情報を取得するステップと、
　前記センサ情報を取得した前記第一車両が存在する位置情報を取得するステップと、
　前記センサ情報と前記位置情報を用いて車列の原因を推定するステップと、を有し、
　前記推定するステップは、
　前記位置情報より探索される前記第一車両の付近に存在する施設の情報、地物の情報、若しくは前記センサ情報より推定される前記第一車両の状態を示す情報、若しくは前記センサ情報に含まれる前記第一車両の前方に存在する物体の情報、若しくは前記位置情報より探索される走行に影響を及ぼす道路の情報、のいずれかを用いて推定する。
　本開示によれば、車列の原因を推定することができる。
図１は、情報提供システムのシステム構成の一例を示す図である。 図２は、情報提供システムの適用例を示す図である。 図３は、車列原因推定装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 図４は、車列原因推定装置の機能構成の一例を示す図である。 図５は、位置情報及び映像情報の一例を示す第１の図である。 図６は、位置情報及び映像情報の一例を示す第２の図である。 図７は、車列原因推定処理の流れを示すフローチャートである。 図８は、対象車両の車載システムの機能構成の一例を示す図である。 図９は、情報提供処理の流れを示すフローチャートである。 図１０は、情報提供システムが適用可能な他の適用例を示す第１の図である。 図１１は、情報提供システムが適用可能な他の適用例を示す第２の図である。 図１２は、情報提供システムが適用可能な他の適用例を示す第３の図である。
　以下、各実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省略する。
　［第１の実施形態］
　＜情報提供システムのシステム構成＞
　はじめに、第１の実施形態に係る情報提供装置を有する情報提供システム全体のシステム構成について説明する。図１は、情報提供システムのシステム構成の一例を示す図である。図１に示すように、情報提供システム１００は、車列原因推定装置１１０と、車載システム１２０＿１～１２０＿ｎと、車載システム１２１＿１と、車載システム１２２＿１とを有する。車列原因推定装置１１０と、各車載システム１２０＿１～１２２＿１とは、ネットワーク１６０を介して通信可能に接続される。
　車列原因推定装置１１０は、周知の方法を用いて、車列の発生を検知する。なお、車列とは、２台以上の車両が並んでいる状態を指し、いわゆる渋滞のほか、例えば、右折または左折の信号待ちで並んでいる状態や、路上駐車して並んでいる状態、施設の入庫のために並んでいる状態等、様々な原因のものが含まれる。また、車列に属する各車両は停車している（時速０ｋｍである）必要はなく、車列に属していない車両と比べて予め定められた値よりも低速で走行している状態であればよい。
　また、車列原因推定装置１１０は、車列の発生を検知した場合に、車列の発生位置を判定し、判定した発生位置（及びその周辺）の各車両に搭載された車載システムと通信することで、各車両より、位置情報と映像情報とを取得する。なお、車列の発生位置は発生領域であってもよい。
　なお、車列原因推定装置１１０が車列の発生を検知した際に位置情報と映像情報とを取得する車両には、例えば、
・車列の先頭に位置する車両（車列先頭車両）、
・車列の先頭から２番目あるいは３番目に位置する車両（車列先頭周辺車両）、
・車列に属するその他の車両（車列車両）、
・車列が発生した車線と対向する対向車線を走行する車両（対向車両）、
・車列が発生した車線に隣接する車線を走行する車両（観測車両）、
等が含まれる。なお、上記車両に、車列車両が含まれるのは、例えば、次のような理由による。即ち、車列の原因が複数存在していた場合に、車列先頭車両や車列先頭周辺車両等より取得した位置情報及び映像情報に加えて、車列車両より取得した位置情報及び映像情報を用いることで、当該複数の原因を推定することができるからである。また、車両自体が車列の原因である場合は、当該原因となる車両を撮影しうる車両、例えば、前述した車列車両や対向車両等により撮影された映像情報を取得して用いることが考えられる。
　また、車列原因推定装置１１０は、各車両より取得した位置情報と映像情報とに基づいて、対象車両の進行方向における車列の原因を推定し、推定結果を、対象車両の車載システム１２０＿ｎに送信する。
　車載システム１２０＿１～１２０＿ｎ－１、１２１＿１、１２２＿１は、それぞれ、車列先頭車両、車列先頭周辺車両、車列車両、対向車両、観測車両に搭載されたシステムである。車載システム１２０＿１～１２０＿ｎ－１、１２１＿１、１２２＿１は、それぞれ、位置情報取得装置１３０＿１～１３０＿ｎ－１、１３１＿１、１３２＿１と、映像情報記録装置１４０＿１～１４０＿ｎ－１、１４１＿１、１４２＿１とを有する。
　なお、車両の属性（車列先頭車両、車列先頭周辺車両、車列車両、対向車両、観測車両）に関わらず、いずれの車載システムも位置情報取得装置と映像情報記録装置とを有するのは、車両の属性は、時間の経過とともに変化するからである。例えば、車列車両は、時間の経過とともに、車列先頭周辺車両や車列先頭車両に変化し、対象車両は、観測車両に変化するからである。
　位置情報取得装置１３０＿１～１３０＿ｎ－１、１３１＿１、１３２＿１は、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）により、各車両の現在の位置情報を取得する。また、位置情報取得装置１３０＿１～１３０＿ｎ－１、１３１＿１、１３２＿１は、車列原因推定装置１１０に、取得した位置情報を送信する。
　映像情報記録装置１４０＿１～１４０＿ｎ－１、１４１＿１、１４２＿１はセンサ情報記録装置の一例であり、例えば、車両のフロントガラスやダッシュボード等に取り付けられた車載型の映像記録装置である。映像情報記録装置１４０＿１～１４０＿ｎ－１、１４１＿１、１４２＿１は、各車両の現在の車外の様子を映像として記録し、車列原因推定装置１１０に、記録した映像情報を送信する。
　なお、本実施形態では、車外の様子を記録する装置として、映像情報記録装置を用いる場合について説明するが、映像情報記録装置に代えて、あるいは、映像情報記録装置に加えて、映像情報記録装置以外のセンサ情報記録装置を用いてもよい。映像情報記録装置以外のセンサ情報記録装置には、例えば、ＬｉＤＡＲ（Laser Imaging Detection and Ranging）情報記録装置等が含まれる。
　車載システム１２０＿ｎは、対象車両に搭載されたシステムである。車載システム１２０＿ｎは、位置情報取得装置１３０＿ｎ、映像情報記録装置１４０＿ｎに加えて、情報提供装置１５０を有する。
　情報提供装置１５０は、車列が発生した際に、車列原因推定装置１１０より車列原因の推定結果を取得し、対象車両の搭乗者等に推定結果（または推定結果に応じた指示）を提供する。これにより、対象車両の運転者は、車列原因の推定結果に応じた適切な運転操作を行うことができる。
　車列原因の推定結果に応じた適切な運転操作とは、例えば、車列原因の推定結果から車列が一定時間以上継続すると判定された場合には、迂回ルートで走行するように運転操作を行うことを指す。また、車列原因の推定結果から車列が一定時間未満に解消すると判定された場合には、そのまま車列に追従して走行するように運転操作を行うことを指す。
　あるいは、車列原因の推定結果から、隣接する車線の先では車列が発生していないと判定された場合には、隣接する車線に車線変更して走行するように運転操作を行うことを指す。また、車列原因の推定結果から、隣接する車線の先でも車列が発生していると判定された場合には、そのまま車列に追従して走行するように運転操作を行うことを指す。
　なお、情報提供装置１５０は、例えば、対象車両がナビゲーション装置による経路案内中であった場合には、推定結果（または推定結果に応じた指示）をナビゲーション装置に提供してもよい。これにより、ナビゲーション装置では、推定結果（または推定結果に応じた指示）に基づいて経路案内を行うことが可能となり、対象車両の運転者は、車列原因の推定結果に応じた適切な運転操作を行うことができる。
　また、情報提供装置１５０は、例えば、対象車両が自動運転機能を有し、自動運転モード中であった場合には、推定結果（または推定結果に応じた指示）を自動運転機能に提供してもよい。これにより、自動運転機能では、車列原因の推定結果に応じた適切な運転操作（自動運転）を行うことができる。
　＜情報提供システムの適用例＞
　次に、情報提供システム１００の適用例について説明する。図２は、情報提供システムの適用例を示す図である。図２の例は、
・片側２車線の道路に沿って、施設２１０（"商業施設Ａ"）があり、
・施設２１０の駐車場の入口が、片側２車線の道路に面しており（隣接しており）、
・施設２１０の駐車場の入口より先に、信号機が設置されており、
・片側２車線の道路のうち、左側の車線は、信号機の手前で左折レーンに指定されており、
・片側２車線の道路のうち、左側の車線は、施設２１０の駐車場の入口付近から、入庫待ちの車列が発生している、
状況を示している。
　かかる道路状況において、車載システム１２０＿ｎが搭載された対象車両が、信号機を左折して目的地に向かうために、車列の最後尾に並んだとする。このような場合、情報提供システム１００では、車列原因推定装置１１０が、
・車列先頭車両の車載システム１２０＿１、
・車列先頭周辺車両の車載システム１２０＿２、
・対向車両の車載システム１２１＿１、
・観測車両の車載システム１２２＿１、
から取得した位置情報及び映像情報に基づいて、対象車両の進行方向における車列の原因が、施設２１０の入庫待ちであると推定し、推定結果を対象車両の車載システム１２０＿ｎに送信する。
　これにより、例えば、対象車両の運転者は、隣接する車線の先に車列が発生していないと判定し、隣接する右側の車線に車線変更する。また、対象車両の運転者は、施設２１０の駐車場の入口付近を通過した後、左側の車線に車線変更して、信号機のある交差点を左折する。
　このように、情報提供システム１００では、車載システムが取得した情報（位置情報、映像情報）を用いることで、より広範囲の情報を取得することが可能となる。このため、情報提供システム１００によれば、固定の監視カメラでは推定することができなかった、車列の原因を推定して、推定結果を提供することが可能となる。この結果、車列の発生時に、車列が一定時間以上継続するか否かを判定したり、隣接する車線の先でも車列が発生しているのか否かを判定することができ、適切な運転操作を行うことができる。
　＜車列原因推定装置のハードウェア構成＞
　次に、車列原因推定装置１１０のハードウェア構成について説明する。図３は、車列原因推定装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図３に示すように、車列原因推定装置１１０は、プロセッサ３０１、メモリ３０２、補助記憶装置３０３、Ｉ／Ｆ（Interface）装置３０４、通信装置３０５、ドライブ装置３０６を有する。なお、車列原因推定装置１１０の各ハードウェアは、バス３０７を介して相互に接続される。
　プロセッサ３０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の各種演算デバイスを有する。プロセッサ３０１は、各種プログラム（例えば、後述する車列原因推定プログラム等）をメモリ３０２上に読み出して実行する。
　メモリ３０２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の主記憶デバイスを有する。プロセッサ３０１とメモリ３０２とは、いわゆるコンピュータを形成し、プロセッサ３０１が、メモリ３０２上に読み出した各種プログラムを実行することで、当該コンピュータは各種機能を実現する。
　補助記憶装置３０３は、各種プログラムや、各種プログラムがプロセッサ３０１によって実行される際に用いられる各種データを格納する。例えば、後述する地物データ格納部４２１、構造データ格納部４２２は、補助記憶装置３０３において実現される。
　Ｉ／Ｆ装置３０４は、外部装置の一例である操作装置３１０、表示装置３１１と、車列原因推定装置１１０とを接続する接続デバイスである。Ｉ／Ｆ装置３０４は、車列原因推定装置１１０に対する操作を、操作装置３１０を介して受け付ける。また、Ｉ／Ｆ装置３０４は、車列原因推定装置１１０による処理の結果を出力し、表示装置３１１に表示する。
　通信装置３０５は、ネットワーク１６０を介して車載システムと通信するための通信デバイスである。
　ドライブ装置３０６は記録媒体３１２をセットするためのデバイスである。ここでいう記録媒体３１２には、ＣＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等のように情報を光学的、電気的あるいは磁気的に記録する媒体が含まれる。また、記録媒体３１２には、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記録する半導体メモリ等が含まれていてもよい。
　なお、補助記憶装置３０３にインストールされる各種プログラムは、例えば、配布された記録媒体３１２がドライブ装置３０６にセットされ、該記録媒体３１２に記録された各種プログラムがドライブ装置３０６により読み出されることでインストールされる。あるいは、補助記憶装置３０３にインストールされる各種プログラムは、通信装置３０５を介してネットワークからダウンロードされることで、インストールされてもよい。
　また、図３では、車列原因推定装置１１０のハードウェア構成について説明したが、各車両に搭載された車載システムの各装置（例えば、対象車両に搭載された車載システム１２０＿ｎの情報提供装置１５０）も同様のハードウェア構成を有しているものとする。
　＜車列原因推定装置の機能構成＞
　次に、車列原因推定装置１１０の機能構成について説明する。図４は、車列原因推定装置の機能構成の一例を示す図である。上述したように、車列原因推定装置１１０には、車列原因推定プログラムがインストールされており、当該プログラムが実行されることで、車列原因推定装置１１０は、
・車列検知部４１０、
・位置情報取得部４１１、
・映像情報取得部４１２（センサ情報取得部の一例）、
・車両特定部４１３、
・地物探索部４１４、
・構造探索部４１５、
・車列原因推定部４１６（推定部の一例）、
として、機能する。
　車列検知部４１０は、周知の方法を用いて、対象車両の近傍での車列の発生を検知する。車列検知部４１０は、車列の発生を検知すると、車列の発生位置を判定し、判定した発生位置を位置情報取得部４１１、映像情報取得部４１２に通知する。
　位置情報取得部４１１は、車列検知部４１０より通知された発生位置（及びその周辺）の各車両に搭載された車載システムと通信することで、各車両より、位置情報を取得し、車両特定部４１３に通知する。
　映像情報取得部４１２は、車列検知部４１０より通知された発生位置（及びその周辺）の各車両に搭載された車載システムと通信することで、各車両より、映像情報を取得し、地物探索部４１４、構造探索部４１５に通知する。
　なお、ここでは、車列の発生を検知する車両と、車列の原因推定のために位置情報及び映像情報を取得する車両とが別の車両であるとして説明したが、これらは、同一の車両であってもよい。つまり、車列検知部４１０は、各車両より取得した位置情報及び映像情報から、車列の発生を検知するように構成してもよい。
　車両特定部４１３は、位置情報取得部４１１より、各車両の位置情報が通知されると、各車両の属性（車列先頭車両、車列先頭周辺車両、対向車両、観測車両）を判定し、位置情報とともに、地物探索部４１４、構造探索部４１５に通知する。
　地物探索部４１４は、車両特定部４１３より通知された、各車両の属性及び各車両の位置情報と、映像情報取得部４１２より通知された映像情報とに基づいて、地物データ格納部４２１より、対応する地物データ（所定の距離以内の地物データ）を探索する。また、地物探索部４１４は、地物データの探索結果を、車列原因推定部４１６に通知する。
　なお、地物データ格納部４２１に格納される地物データには、
（ａ）交差点、信号機、道路標識等、道路を走行する際の走行ルールに関するデータ、若しくは、
（ｂ）施設情報、例えば、
　・観光地または商業施設の駐車場の入口（道路に面した入口）に関するデータ、
　・料金所に関するデータ、
　・バス停、タクシー乗り場、電車の駅等の公共交通機関の停車場に関するデータ、若しくは、
（ｃ）地物情報（道路上に存在する地物情報）、例えば、
　・災害（土砂崩れ）に関するデータ、
　・一時車線閉塞（工事、低速車両（移動販売車両、宣伝車両、選挙車両等））に関するデータ、
等が含まれる。なお、走行ルールに関するデータには、法律で定められたルールや、ユーザ間で共通化されているデファクトなルールが含まれていてもよい。
　構造探索部４１５は、車両特定部４１３より通知された、各車両の属性及び各車両の位置情報と、映像情報取得部４１２より通知された映像情報とに基づいて、構造データ格納部４２２より、対応する構造データを探索する。また、構造探索部４１５は、構造データの探索結果を、車列原因推定部４１６に通知する。
　なお、構造データ格納部４２２に格納される構造データには、
（ｄ）走行に影響を及ぼす道路の情報、例えば、
　・周辺道路の高度の変化、車線数の変化に関するデータ、
　・道路リンク間の接続部に関するデータ、
　・サグ部、合流部に関するデータ、
等が含まれる。
　車列原因推定部４１６は、地物探索部４１４より通知された地物データの探索結果と、構造探索部４１５より通知された構造データの探索結果とに基づいて、車列原因を推定する。
　加えて、車列原因推定部４１６は、映像情報取得部４１２により取得された映像情報に基づいて、直接、車列原因を推定する。
　例えば、車列原因推定部４１６は、車列先頭車両より取得された映像情報に基づいて、車列先頭車両の速度を算出し、車列先頭車両の状態が、対象車両と比べて予め定められた値より低速で走行している状態にある場合、車列先頭車両を車列原因と推定する。
　また、車列原因推定部４１６は、車列先頭車両より取得された映像情報において、車列先頭車両が走行する道路上の前方に一時的に存在する（つまり、平常時には存在しない）物体（事故車両、故障車両、落下物等の障害物）を、車列原因と推定する。
　車列原因推定部４１６は、車列原因の推定結果を、対象車両の車載システム１２０＿ｎに送信する。
　なお、地物データの探索結果及び構造データの探索結果が複数通知された場合、車列原因推定部４１６では、地物データ間において、あるいは、構造データ間において、あるいは、地物データと構造データとの間において、優先順位をつけて車列原因を推定する。
　また、地物データの探索結果及び構造データの探索結果が存在しなかった場合、車列原因推定部４１６では、原因不明の車列、または、特に原因のない車列であるとの推定結果を、対象車両の車載システム１２０＿ｎに送信する。
　特に原因のない車列とは、例えば、運転者の休憩のために停止した車両（例えば、運搬車両やタクシーなどに代表される商用車両）による車列、離れた場所の施設への入庫待ちのために停止した車両による車列等のように、車列の近傍に原因となる地物、構造が存在しないケースでの車列を指す。なお、特に原因のない車列については、"路上駐車"と推定して、対象車両の車載システム１２０＿ｎに送信してもよい。また、休憩のために停止した車両に基づく車列について原因を推定しようとする場合、時間を更に考慮してもよい。例えば、昼食時などであれば、休憩のために停止した車両を、車列の原因として推定するフラグをＯＮにするように構成してもよい。
　＜位置情報及び映像情報の具体例＞
　次に、位置情報及び映像情報の具体例について説明する。図５及び図６は、位置情報及び映像情報の一例を示す第１及び第２の図である。
　図５（ａ）は、位置情報（緯度＝Ｘ１度、経度＝Ｙ１度、高度＝Ｚ１度）に基づいて、車両属性が、車列先頭車両と判定された車両の映像情報５１０を示している。映像情報５１０によれば、
・前方に信号機５１１があること、
・車列先頭車両と信号機５１１との間に、車両がないこと、
・車列先頭車両が駐車場の入口５１２の手前で停車していること、
・対向車両５１３が走行していること、
等を把握することができる。
　図５（ｂ）は、位置情報（緯度＝Ｘ２度、経度＝Ｙ２度、高度＝Ｚ２度）に基づいて、車両属性が、車列先頭周辺車両と判定された車両の映像情報５２０を示している。映像情報５２０によれば、映像情報５１０から把握できる情報に加えて、更に、
・車列先頭車両５２２が"商業施設Ａ"の駐車場の入口５１２の手前で停車していること、
等を把握することができる。
　図６（ａ）は、位置情報（緯度＝Ｘ３度、経度＝Ｙ３度、高度＝Ｚ３度）に基づいて、車両属性が、対向車両と判定された車両の映像情報６１０を示している。映像情報６１０によれば、
・車列先頭車両５２２が駐車場の入口５１２の手前の車列の先頭に停車していること、
・車列先頭周辺車両６１１が駐車場の入口５１２の手前の車列の２番目に停車していること、
等を把握することができる。
　図６（ｂ）は、位置情報（緯度＝Ｘ４度、経度＝Ｙ４度、高度＝Ｚ４度）に基づいて、車両属性が、観測車両と判定された車両の映像情報６２０を示している。映像情報６２０によれば、映像情報６１０から把握できる情報に加えて、更に、
・車列が発生している左側の車線に隣接する右側の車線の先において、車列が発生していないこと、
等を把握することができる。
　＜車列原因推定処理の流れ＞
　次に、車列原因推定装置１１０による車列原因推定処理の流れについて説明する。図７は、車列原因推定処理の流れを示すフローチャートである。
　ステップＳ７０１において、車列原因推定装置１１０の車列検知部４１０は、対象車両の近傍で、車列が発生したか否かを判定する。ステップＳ７０１において、車列が発生していないと判定した場合には（ステップＳ７０１においてＮＯの場合には）、車列が発生したと判定するまで待機する。
　一方、ステップＳ７０１において、車列が発生したと判定した場合（ステップＳ７０１においてＹＥＳの場合）には、ステップＳ７０２に進む。ステップＳ７０２において、車列原因推定装置１１０の位置情報取得部４１１及び映像情報取得部４１２は、車列の発生位置（及びその周辺）の各車両より、位置情報及び映像情報を取得する。
　ステップＳ７０３において、車列原因推定装置１１０の車両特定部４１３は、各車両の位置情報に基づいて車列に対する位置を特定し、各車両の属性を判定する。
　ステップＳ７０４において、車列原因推定装置１１０の地物探索部４１４及び構造探索部４１５は、各車両の属性及び各車両の位置情報と、各車両の映像情報とに基づいて、車列に関わる地物データ及び構造データを探索する。
　ステップＳ７０５において、車列原因推定装置１１０の車列原因推定部４１６は、地物データ及び構造データの探索結果に基づいて、対象車両の進行方向における車列の原因を推定する。なお、車列の発生を検知する車両と、車列の原因推定のために位置情報及び映像情報を取得する車両とが同一の車両の場合にあっては、車列原因の推定方法はこの限りでない。例えば、車列の発生を検知する車両からの位置情報及び映像情報に基づいて、予め格納されている全国各所で過去に発生した車列の原因に関する情報を参照することで（つまり、地物データ及び構造データを検索することなく）推定するように構成してもよい。
　ステップＳ７０６において、車列原因推定装置１１０の車列原因推定部４１６は、推定結果を対象車両の車載システムに送信する。
　なお、車列原因推定装置１１０の車列原因推定部４１６は、推定結果に加えて、映像情報５１０、５２０、６１０、６２０から把握できる情報をあわせて対象車両の車載システムに送信してもよい。
　＜対象車両の車載システムの機能構成＞
　次に、対象車両の車載システム１２０＿ｎの機能構成について説明する。図８は、対象車両の車載システムの機能構成の一例を示す図である。上述したように、車載システム１２０＿ｎは、位置情報取得装置１３０＿ｎ、映像情報記録装置１４０＿ｎ、情報提供装置１５０を有する。このうち、以下では、情報提供装置１５０の詳細について説明する。
　情報提供装置１５０には、情報提供プログラムがインストールされており、当該プログラムが実行されることで、情報提供装置１５０は、車列原因取得部８０１、判定部８０２、車列原因報知部８０３、誘導部８０４、運転制御部８０５として機能する。
　車列原因取得部８０１は、車列が発生した際に、車列原因推定装置１１０より車列原因の推定結果を取得する。
　判定部８０２は、取得された車列原因の推定結果に基づいて、種々の判定を行い、判定結果を、車列原因報知部８０３に通知する。ここでいう種々の判定結果には、例えば、車列原因の推定結果から車列が一定時間以上継続するか否か（一定時間未満に解消するか否か）の判定結果が含まれる。あるいは、車列原因の推定結果から、隣接する車線の先で車列が発生しているか否かの判定結果が含まれていてもよい。
　なお、判定部８０２は、種々の判定を行うにあたり、車列原因の推定結果に加えて、映像情報５１０、５２０、６１０、６２０から把握できる情報をあわせて取得してもよい。
　車列原因報知部８０３は指示部の一例である。車列原因報知部８０３は、車列原因取得部８０１により車列原因の推定結果が取得された場合に、取得された車列原因の推定結果を、対象車両の搭乗者に提供する。また、車列原因報知部８０３は、判定部８０２により種々の判定が行われた場合に、推定結果に応じた指示（例えば、いずれの車線を走行すべきかの指示）を提供する。これにより、対象車両の運転者は、車列の推定結果に応じた適切な運転操作を行うことができる。
　誘導部８０４は、対象車両がナビゲーション装置による経路案内中であった場合に、取得された車列原因の推定結果（または推定結果に応じた指示）を、ナビゲーション装置に提供する。
　運転制御部８０５は、対象車両が自動運転機能を有し、かつ、自動運転モード中であった場合に、取得された車列原因の推定結果（または推定結果に応じた指示）を、自動運転機能に提供する。
　＜情報提供処理の流れ＞
　次に、対象車両の車載システム１２０＿ｎの情報提供装置１５０による情報提供処理の流れについて説明する。図９は、情報提供処理の流れを示すフローチャートである。
　ステップＳ９０１において、情報提供装置１５０の車列原因取得部８０１は、車列原因推定装置１１０より、車列原因の推定結果を取得したか否かを判定する。ステップＳ８０１において、車列原因の推定結果を取得していないと判定した場合には（ステップＳ９０１においてＮＯの場合には）、ステップＳ９０７に進む。
　一方、ステップＳ９０１において、車列原因の推定結果を取得したと判定した場合には（ステップＳ９０１においてＹＥＳの場合には）、ステップＳ９０２に進む。
　ステップＳ９０２において、情報提供装置１５０の運転制御部８０５は、自動運転モード中であるか否かを判定し、自動運転モード中であると判定した場合には（ステップＳ９０２においてＹＥＳの場合には）、ステップＳ９０３に進む。
　ステップＳ９０３において、情報提供装置１５０の運転制御部８０５は、自動運転機能に車列原因の推定結果（または推定結果に応じた指示）を提供する。これにより、自動運転機能では、車列原因の推定結果に応じた適切な運転操作（自動運転）を行うことができる。
　一方、ステップＳ９０２において、自動運転モード中でないと判定した場合には（ステップＳ９０２においてＮＯの場合には）、ステップＳ９０４に進む。
　ステップＳ９０４において、情報提供装置１５０の誘導部８０４は、ナビゲーション装置による経路案内中であるか否かを判定する。ステップＳ９０４において、ナビゲーション装置による経路案内中であると判定した場合には（ステップＳ９０４においてＹＥＳの場合には）、ステップＳ９０５に進む。
　ステップＳ９０５において、情報提供装置１５０の誘導部８０４は、車列原因の推定結果（または推定結果に応じた指示）を、ナビゲーション装置に提供する。これにより、ナビゲーション装置では、車列原因の推定結果に応じた（または推定結果に応じた指示）に基づいて経路案内を行うことが可能となり、対象車両の運転者は、車列原因に応じた適切な運転操作を行うことができる。
　一方、ステップＳ９０４において、ナビゲーション装置による経路案内中でないと判定した場合には（ステップＳ９０４においてＮＯの場合には）、ステップＳ９０６に進む。
　ステップＳ９０６において、情報提供装置１５０の車列原因報知部８０３は、車列原因の推定結果（または推定結果に応じた指示）を、搭乗者に提供する。これにより、対象車両の運転者は、車列原因の推定結果に応じた適切な運転操作を行うことができる。
　ステップＳ９０７において、情報提供装置１５０の車列原因取得部８０１は、情報提供処理を終了するか否かを判定する。ステップＳ９０７において、情報提供処理を継続すると判定した場合には（ステップＳ９０７においてＮＯの場合には）、ステップＳ９０１に戻る。
　一方、ステップＳ９０７において、情報提供処理を終了すると判定した場合には、情報提供処理を終了する。
　＜まとめ＞
　以上の説明から明らかなように、車列原因推定装置１１０は、
・対象車両の近傍において車列の発生を検知した場合に、発生位置及びその周辺の各車両と通信し、各車両より、位置情報及び映像情報を取得する。
・各車両の位置情報と、位置情報に基づいて判定した各車両の属性と、各車両の映像情報とに基づいて、車列に関わる地物データ及び構造データを探索する。
・探索した地物データ及び構造データに基づいて、対象車両の進行方向における車列の原因を推定し、推定結果を対象車両に送信する。
　これにより、車列の原因を推定することができる。
　また、対象車両の情報提供装置１５０は、
・対象車両以外の各車両で取得された位置情報及び映像情報に基づいて推定された、対象車両の進行方向における車列の原因の推定結果を取得する。
・取得した車列の原因の推定結果に応じて、対象車両がいずれの車線を走行すべきかを指示する。
　これにより、対象車両では、車列の発生時に、適切な運転操作を行うことができる。
　［第２の実施形態］
　上記第１の実施形態では、情報提供システム１００の適用例として、図２に示すケースを例示した。しかしながら、情報提供システム１００の適用例はこれに限定されず、他のケースに適用してもよい。以下、第２の実施形態では、情報提供システム１００が適用可能な、他のケースについて例示する。
　＜情報提供システムの他の適用例１＞
　はじめに、情報提供システム１００が適用可能な他の適用例１について説明する。図１０は、情報提供システムが適用可能な他の適用例を示す第１の図である。図１０の例は、
・片側２車線の道路に沿って、施設１０１０（"商業施設Ｂ"）があり、
・施設１０１０の駐車場の入口が、片側２車線の道路の反対側の道路に面しており、
・施設１０１０の先に、信号機が設置されており、
・片側２車線の道路のうち、左側の車線は、左折した後の道路の車列から連続した車列となっており、
・左折後の道路は、更に左折した後の道路の車列から連続した車列となっており、
・更に左折した後の道路に面して、施設１０１０の駐車場の入口があり、
・施設１０１０の駐車場の入口付近から、入庫待ちの車列が発生している、
状況を示している。
　かかる道路状況において、車載システム１２０＿ｎが搭載された対象車両が、信号機を左折して目的地に向かうために、車列の最後尾に並んだとする。このような場合、情報提供システム１００では、車列原因推定装置１１０が、
・車列先頭車両の車載システム１２０＿１、
・車列先頭周辺車両の車載システム１２０＿２、
・対向車両の車載システム１２１＿１、１２１＿２、
・観測車両の車載システム１２２＿１、
から取得した位置情報及び映像情報に基づいて、対象車両の進行方向における車列の原因が、施設１０１０の入庫待ちであると推定し、推定結果を対象車両の車載システム１２０＿ｎに送信する。
　これにより、例えば、対象車両の運転者は、隣接する車線の先に車列が発生していないと判定し、隣接する右側の車線に車線変更する。また、対象車両の運転者は、信号機のある交差点を左折した後、直進する。
　このように、情報提供システム１００によれば、より広範囲の情報を取得して車列の原因を推定することができるため、車列の発生時に、適切な運転操作を行うことができる。
　＜情報提供システムの他の適用例２＞
　次に、情報提供システム１００が適用可能な他の適用例２について説明する。図１１は、情報提供システムが適用可能な他の適用例を示す第２の図である。図１１の例は、
・片側２車線の道路に沿って、施設２１０（"商業施設Ａ"）があり、
・施設２１０の駐車場の入口が、片側２車線の道路に面しており、
・施設２１０の駐車場の入口より先に、第１の信号機が設置されており、
・片側２車線の道路のうち、左側の車線は、第１の信号機の手前で左折レーンに指定されており、
・片側２車線の道路のうち、左側の車線は、施設２１０の駐車場の入口付近から、入庫待ちの車列が発生しており、
・入庫待ちの車列の途中に、Ｔ字路があり、片側２車線の道路に合流する道路側にも車列が連なっており、かつ、片側２車線の道路側にも車列が連なっており、
・片側２車線の道路において、Ｔ字路が合流する位置の手前には、第２の信号機が設置されている、
状況を示している。
　かかる道路状況において、車載システム１２０＿ｎが搭載された対象車両が、第１の信号機を左折して目的地に向かうために、車列の最後尾に並んだとする。このような場合、情報提供システム１００では、車列原因推定装置１１０が、
・車列先頭車両の車載システム１２０＿１、１２０ｎ－１、１２０＿４、
・車列先頭周辺車両の車載システム１２０＿２、１２０ｎ、１２０＿５、
・対向車両の車載システム１２１＿１、１２１＿２、
・観測車両の車載システム１２２＿１、１２２＿２
から取得した位置情報及び映像情報に基づいて、対象車両の進行方向における車列の原因が、第２の信号機ではなく、施設２１０の入庫待ちであると推定し、推定結果を対象車両の車載システム１２０＿ｎに送信する。
　これにより、例えば、対象車両の運転者は、隣接する車線の先に車列が発生していないと判定し、隣接する右側の車線に車線変更する。また、対象車両の運転者は、第２の信号機及び施設２１０の駐車場の入口付近を通過した後、左側の車線に車線変更して、信号機のある交差点を左折する。
　このように、情報提供システム１００によれば、より広範囲の情報を取得して車列の原因を推定することができるため、車列の発生時に、適切な運転操作を行うことができる。
　＜情報提供システムの他の適用例３＞
　次に、情報提供システム１００が適用可能な他の適用例３について説明する。図１２は、情報提供システムが適用可能な他の適用例を示す第３の図である。図１２の例は、
・片側２車線の道路において、事故車両１２１０が止まっており、
・事故車両１２１０の先には、信号機が設置されており、
・片側２車線の道路のうち、左側の車線は、信号機の手前で左折レーンに指定されており、
・事故車両１２１０に対して、片側２車線の道路の左側の車線を走行する車両と、片側２車線の道路の右側を走行する車両とが、交互に、右側の車線から通過している、
状況を示している。
　かかる道路状況において、車載システム１２０＿ｎが搭載された対象車両が、信号機を左折して目的地に向かうために、車列の最後尾に並んだとする。このような場合、情報提供システム１００では、車列原因推定装置１１０が、
・車列先頭車両の車載システム１２０＿１、１２０＿１'
・車列先頭周辺車両の車載システム１２０＿２、１２０＿２'
・対向車両の車載システム１２１＿１、
から取得した位置情報及び映像情報に基づいて、対象車両の進行方向における車列の原因が、事故車両であると推定し、推定結果を対象車両の車載システム１２０＿ｎに送信する。
　この場合、例えば、対象車両の運転者は、隣接する車線の先に車列が発生していると判定し、車線変更することなく、車列の最後尾を走行する。また、対象車両の運転者は、事故車両１２１０の手前で、右側の車線に車線変更して事故車両１２１０を回避した後、左側の車線に再度車線変更して、信号機のある交差点を左折する。
　このように、情報提供システム１００によれば、より広範囲の情報を取得して車列の原因を推定することができるため、車列の発生時に、適切な運転操作を行うことができる。
　＜まとめ＞
　以上の説明から明らかなように、対象車両の情報提供装置１５０は、車列が発生する様々なシーンにおいて、車列原因の推定結果を提供する。これにより、対象車両の運転者は、車列原因の推定結果に応じた適切な運転操作を行うことができる。
　なお、上記各適用例では、推定結果を提供する場合について説明したが、上記第１の実施形態同様、推定結果に応じた指示を提供してもよい。また、上記各適用例では、推定結果を対象車両の搭乗者に提供する場合について説明したが、上記第１の実施形態同様、ナビゲーション装置や自動運転機能に提供してもよい。
　［その他の実施形態］
　上記第１及び第２の実施形態では、車列原因推定装置１１０が、車列原因の推定結果を、対象車両の車載システム１２０＿ｎに送信するものとして説明した。しかしながら、車列原因の推定結果の送信先は、対象車両の車載システム１２０＿ｎに限定されず、例えば、車列情報を提供するサービスや、地図情報を提供するサービスのサーバ装置、サーバシステムに送信してもよい。あるいは、車列原因推定装置１１０は、車列原因の推定結果に代えて、車列原因の推定に用いた位置情報及び映像情報を、これらのサーバ装置、サーバシステムに送信してもよい。
　また、上記第１及び第２の実施形態では、車列原因推定装置１１０が、対象車両以外の車両の位置情報及び映像情報を取得し、車列の原因を推定するものとして説明した。しかしながら、対象車両が、対象車両以外の車両の位置情報及び映像情報を取得し、車列の原因を推定してもよい。あるいは、車列原因推定装置１１０が実現する機能（車列検知部４１０、位置情報取得部４１１、映像情報取得部４１２、車両特定部４１３、地物探索部４１４、構造探索部４１５、車列原因推定部４１６）の一部は対象車両が実現してもよい。
　また、上記第１及び第２の実施形態では、対象車両の近傍で発生した車列を検知するものとして説明したが、対象車両から離れた位置で発生した車列を検知してもよい。
　また、上記第１及び第２の実施形態では、映像情報記録装置やセンサ情報記録装置等、直接センシングされたセンサ情報を用いて、車列の原因を推定するものとして説明した。しかしながら、車列原因の推定方法は、これに限定されず、直接センシングされたセンサ情報とは異なる非センサ情報を用いて、車列の原因を推定してもよい。
　一例として、近隣の施設（特に、車載型の映像情報記録装置では撮影されない施設）が原因で慢性的な車列が発生するケースについて説明する。かかるケースでは、映像情報に基づいて車列の原因を推定することができない。
　これに対して、例えば、現実空間を所定の範囲ごとに分割したメッシュにおいて、所定の時間単位で算出された自動車数の情報等を用いて、慢性的な渋滞であることを推定してもよい。あるいは、予め車列の原因となる施設を登録しておき、原因を推定することができない車列が発生した場合に、同じメッシュ内に存在する、または、近傍のメッシュ内に存在する、当該登録された施設を、車列の原因として推定してもよい。
　このように、非センサ情報を用いれば、原因不明の車列について、車列の原因を推定することができる。
　なお、上記実施形態に挙げた構成等に、その他の要素との組み合わせ等、ここで示した構成に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更することが可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。
　１００　　　　　　　　　　：情報提供システム
　１１０　　　　　　　　　　：車列原因推定装置
　１２０＿１～１２０＿ｎ　　：車載システム
　１２１＿１、１２２＿１　　：車載システム
　１３０＿１～１３０＿ｎ　　：位置情報取得装置
　１３１＿１、１３２＿１　　：位置情報取得装置
　１４０＿１～１４０＿ｎ　　：映像情報取得装置
　１４１＿１、１４２＿１　　：映像情報取得装置
　１５０　　　　　　　　　　：情報提供装置
　４１０　　　　　　　　　　：車列検知部
　４１１　　　　　　　　　　：位置情報取得部
　４１２　　　　　　　　　　：映像情報取得部
　４１３　　　　　　　　　　：車両特定部
　４１４　　　　　　　　　　：地物探索部
　４１５　　　　　　　　　　：構造探索部
　４１６　　　　　　　　　　：車列原因推定部
　８０１　　　　　　　　　　：車列原因取得部
　８０２　　　　　　　　　　：判定部
　８０３　　　　　　　　　　：車列原因報知部
　８０４　　　　　　　　　　：誘導部
　８０５　　　　　　　　　　：運転制御部

Claims (8)

  1. 　車両に搭載されたセンサを用いて車列の原因を推定する推定方法であって、
    　車列に属する車両である第一車両に搭載されたセンサで取得されたセンサ情報、若しくは／及び、第二車両に搭載されたセンサで取得されたセンサ情報を取得するステップと、
    　前記センサ情報を取得した前記第一車両が存在する位置情報を取得するステップと、
    　前記センサ情報と前記位置情報を用いて車列の原因を推定するステップと、を有し、
    　前記推定するステップは、
    　前記位置情報より探索される前記第一車両の付近に存在する施設の情報、地物の情報、若しくは前記センサ情報より推定される前記第一車両の状態を示す情報、若しくは前記センサ情報に含まれる前記第一車両の前方に存在する物体の情報、若しくは前記位置情報より探索される走行に影響を及ぼす道路の情報、のいずれかを用いて推定する推定方法。
  2. 　前記推定するステップは、
    　前記センサ情報から前記第一車両の状態を推定し、前記第一車両の状態が前記第二車両と比べて予め定められた値より低速で走行している状態にある場合、前記第一車両が車列の原因であると推定する、請求項１に記載の推定方法。
  3. 　前記推定するステップは、
    　前記位置情報により探索される前記第一車両の付近に存在する施設のうち、前記第一車両の存在する位置が所定の距離以内である施設、かつ、前記第一車両の走行する道路に隣接する施設を、車列の原因として推定する、請求項１に記載の推定方法。
  4. 　前記推定するステップは、
    　前記位置情報により探索される前記第一車両の付近に存在する地物のうち、前記第一車両の存在する位置が所定の距離以内である地物、かつ、前記第一車両の走行する道路上に存在する地物を、車列の原因として推定する、請求項１に記載の推定方法。
  5. 　前記推定するステップは、
    　前記センサ情報に含まれる前記第一車両の前方に存在する物体のうち、前記第一車両の走行する道路上における平常時に存在しない物体を、車列の原因として推定する、請求項１に記載の推定方法。
  6. 　更に、直接センシングされたセンサ情報ではない非センサ情報を取得するステップを有し、
    　前記推定するステップは、
    　運搬車両の路上駐車を含む、前記センサ情報では原因を推定することができない車列が発生した場合、前記非センサ情報を用いて車列の原因を推定する、請求項２乃至５のいずれか１項に記載の推定方法。
  7. 　車両に搭載されたセンサを用いて車列の原因を推定する推定装置であって、
    　車列に属する車両である第一車両に搭載されたセンサで取得されたセンサ情報、若しくは／及び、第二車両に搭載されたセンサで取得されたセンサ情報を取得するセンサ情報取得部と、
    　前記センサ情報を取得した前記第一車両が存在する位置情報を取得する位置情報取得部と、
    　前記センサ情報と前記位置情報を用いて車列の原因を推定する推定部と、を有し、
    　前記推定部は、
    　前記位置情報より探索される前記第一車両の付近に存在する施設の情報、地物の情報、若しくは前記センサ情報より推定される前記第一車両の状態を示す情報、若しくは前記センサ情報に含まれる前記第一車両の前方に存在する物体の情報、若しくは前記位置情報より探索される走行に影響を及ぼす道路の情報、のいずれかを用いて推定する推定装置。
  8. 　車両に搭載されたセンサを用いて車列の原因を推定する推定方法であって、
    　車列に属する車両である第一車両に搭載されたセンサで取得されたセンサ情報、若しくは／及び、第二車両に搭載されたセンサで取得されたセンサ情報を取得するステップと、
    　前記センサ情報を取得した前記第一車両が存在する位置情報を取得するステップと、
    　前記センサ情報と前記位置情報を用いて車列の原因を推定するステップと、をコンピュータに実行させるための推定プログラムであって、
    　前記推定するステップは、
    　前記位置情報より探索される前記第一車両の付近に存在する施設の情報、地物の情報、若しくは前記センサ情報より推定される前記第一車両の状態を示す情報、若しくは前記センサ情報に含まれる前記第一車両の前方に存在する物体の情報、若しくは前記位置情報より探索される走行に影響を及ぼす道路の情報、のいずれかを用いて推定する推定プログラム。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008292323A (ja) * 2007-05-24 2008-12-04 Toyota Motor Corp 経路案内システム
JP2013020523A (ja) * 2011-07-13 2013-01-31 Nissan Motor Co Ltd 渋滞情報提供装置及び渋滞情報提供方法
JP2020027447A (ja) * 2018-08-10 2020-02-20 株式会社東芝 プローブ情報処理装置
WO2020066656A1 (ja) * 2018-09-25 2020-04-02 住友電気工業株式会社 交通時間予測装置、交通時間予測システム、交通時間予測方法、交通情報の取得方法および交通時間予測プログラム

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008292323A (ja) * 2007-05-24 2008-12-04 Toyota Motor Corp 経路案内システム
JP2013020523A (ja) * 2011-07-13 2013-01-31 Nissan Motor Co Ltd 渋滞情報提供装置及び渋滞情報提供方法
JP2020027447A (ja) * 2018-08-10 2020-02-20 株式会社東芝 プローブ情報処理装置
WO2020066656A1 (ja) * 2018-09-25 2020-04-02 住友電気工業株式会社 交通時間予測装置、交通時間予測システム、交通時間予測方法、交通情報の取得方法および交通時間予測プログラム

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