WO2023170914A1 - 緊急車両通行支援装置、緊急車両通行支援方法、及び、緊急車両通行支援プログラムが格納された記録媒体 - Google Patents

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WO2023170914A1
WO2023170914A1 PCT/JP2022/010890 JP2022010890W WO2023170914A1 WO 2023170914 A1 WO2023170914 A1 WO 2023170914A1 JP 2022010890 W JP2022010890 W JP 2022010890W WO 2023170914 A1 WO2023170914 A1 WO 2023170914A1
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WO
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road
emergency vehicle
passable
support device
traffic congestion
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PCT/JP2022/010890
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English (en)
French (fr)
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啓汰 藤森
茂樹 篠田
聖 御領原
幸春 神山
泰嗣 白川
亜美 大久保
秀樹 久保元
優希 渡邉
靖 奥村
周平 佐藤
Original Assignee
日本電気株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0968—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle

Definitions

  • the present invention relates to an emergency vehicle traffic support device, an emergency vehicle traffic support method, and a recording medium storing an emergency vehicle traffic support program.
  • Technology is expected to support emergency vehicles arriving at the scene as quickly as possible, such as transporting emergency patients to hospitals or extinguishing fires.
  • Patent Document 1 describes a technology that dynamically recognizes the road traffic situation when an emergency vehicle is traveling and provides route information suitable for the emergency vehicle to travel based on the road traffic situation.
  • An emergency vehicle assistance system for generating is disclosed.
  • Patent Document 2 discloses an emergency vehicle support device that receives a report, searches for a route based on road traffic information, and calculates the estimated arrival time to the scene. This device controls traffic lights and transmits emergency vehicle approach information to general vehicles based on the route information of the emergency vehicle.
  • Patent Document 3 discloses a road monitoring system that sequentially selects surveillance images from surveillance cameras to determine the traffic jam situation, confirms the installation point of the surveillance camera where the occurrence of traffic congestion is detected, and stores it in a storage unit. has been done. This system selects images from surveillance cameras that detect traffic jams and displays them on a monitor. This system similarly performs the congestion determination process, determines the congestion section from the information stored in the storage unit, and outputs the traffic congestion information to the alarm device for display.
  • Patent Documents 1 to 3 cannot be said to be sufficient to solve the problem of shortening the time it takes for emergency vehicles to reach their destinations when a disaster occurs.
  • the main purpose of the present invention is to shorten the time it takes for emergency vehicles to reach their destinations in the event of a disaster.
  • An emergency vehicle traffic support device includes an acquisition unit that acquires the current situation of traffic congestion on a road and a past record of traffic congestion on the road, and the present situation and the past record. and determining means for determining whether or not the road is passable based on the comparison result and a determination criterion, and determining that the road is included if the road is passable. generating means for generating a scheduled travel route for an emergency vehicle that permits the road and prohibits the road from being included if the road is impassable; and an output means for outputting the generated scheduled travel route.
  • the determination criterion represents a relationship between the comparison result and whether or not the road is passable.
  • an emergency vehicle traffic support method uses an information processing device to determine the current state of traffic congestion on a road and the past performance of traffic congestion on the road. and compare the current situation with the past performance, determine whether or not the road is passable based on the comparison result and a determination criterion, and determine whether the road is passable. If the road is impassable, the road is allowed to be included, and if the road is impassable, the road is prohibited from being included, generating a scheduled travel route for an emergency vehicle, and outputting the generated scheduled travel route.
  • the determination criterion represents a relationship between the comparison result and whether or not the road is passable.
  • an emergency vehicle traffic support program acquires the current situation of traffic congestion on a road and the past record of traffic congestion on the road. a determination process of comparing the current situation with the past performance and determining whether or not the road is passable based on the comparison result and a determination criterion; A generation process for generating a scheduled route for an emergency vehicle, which allows the road to be included if possible, and prohibits the road from being included if the road is impassable; A program for causing a computer to execute an output process of outputting the planned travel route, and the determination criterion represents a relationship between the comparison result and whether or not the road is passable.
  • the present invention can also be realized by a computer-readable, non-volatile recording medium in which such an emergency vehicle traffic support program (computer program) is stored.
  • an emergency vehicle traffic support device etc. that makes it possible to shorten the time it takes for an emergency vehicle to reach its destination when a disaster occurs.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an emergency vehicle traffic support device 10 according to a first embodiment of the present invention. It is a flowchart (1/2) showing the operation of the emergency vehicle traffic support device 10 according to the first embodiment of the present invention. It is a flowchart (2/2) showing the operation of the emergency vehicle traffic support device 10 according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of an emergency vehicle traffic support device 30 according to a second embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of an information processing device 900 that can realize the emergency vehicle traffic support devices 10 and 30 according to each embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an emergency vehicle traffic support system 10 according to a first embodiment of the present invention.
  • the emergency vehicle traffic support device 10 determines whether each road is passable or not in the event of a disaster such as an earthquake, tsunami, or heavy rain, and generates an emergency vehicle based on the determination result.
  • This is a device that provides the emergency vehicle 24 with a scheduled route 124 that is a route to the destination that the vehicle 24 will travel.
  • the emergency vehicle traffic support device 10 is communicably connected to one or more surveillance cameras 21, one or more mobile terminals 22, one or more general vehicles 23, and emergency vehicles 24 via a communication network (for example, the Internet) not shown. ing.
  • the surveillance cameras 21 are installed in various locations and capture images of, for example, the occurrence of vehicle congestion on nearby roads, or the occurrence of disasters such as landslides, fallen trees, and floods.
  • the mobile terminal 22 is an information processing device, such as a smartphone, that people carry, and transmits information regarding the occurrence of disasters, the occurrence of vehicle traffic jams, etc., via, for example, SNS (Social Networking Service). .
  • the information transmitted from the mobile terminal 22 includes sentences input by the person who owns the mobile terminal 22, images captured by a camera included in the mobile terminal 22, and the like.
  • the general vehicle 23 transmits position information indicating the current position of its own vehicle.
  • the general vehicle 23 may transmit an image captured by an on-vehicle camera of the situation around the vehicle.
  • the emergency vehicle 24 is a vehicle for which the emergency vehicle traffic support device 10 supports passage to the destination, and moves to the destination according to the scheduled travel route 124 provided by the emergency vehicle traffic support device 10.
  • the emergency vehicle traffic support device 10 is configured by an information processing device such as one or more servers, and includes an acquisition unit 101, a determination unit 102, a generation unit 103, an output unit 104, a determination criterion learning unit 105, an estimation unit 106, and a calculation unit 107. , a prediction unit 108, an estimation standard learning unit 109, a prediction standard learning unit 110, and a storage unit 120.
  • the acquisition unit 101, the determination unit 102, the generation unit 103, the output unit 104, the determination criterion learning unit 105, the estimation unit 106, the calculation unit 107, the prediction unit 108, the estimation criterion learning unit 109, and the prediction criterion learning unit 110 perform the acquisition, These are examples of means, determination means, generation means, output means, determination criterion learning means, estimation means, calculation means, prediction means, estimation criterion learning means, and prediction criterion learning means.
  • the storage unit 120 is, for example, a storage device such as a RAM (Random Access Memory) or a hard disk 904, which will be described later with reference to FIG.
  • the storage unit 120 stores a current situation 121, past performance 122, determination criteria 123, planned route 124, factor information 125, recovery time 126, estimation criteria 127, and prediction criteria 128. These pieces of information stored in the storage unit 11 will be described later.
  • the acquisition unit 101 acquires the current status 121 of traffic congestion on each road.
  • the current state of traffic congestion 121 is represented by position information of general vehicles 23. For example, when the position information of a plurality of general vehicles 23 indicates that the flow of vehicles is stagnant in a certain section of a certain road, the acquisition unit 101 acquires the position information of those general vehicles 23 on the corresponding road.
  • the current status 121 is acquired as a current status 121 indicating that traffic congestion is occurring in the section.
  • the acquisition unit 101 may acquire, as the current situation 121, an image representing road congestion captured by an on-vehicle camera of the general vehicle 23.
  • the acquisition unit 101 detects the occurrence of a traffic jam by detecting a large number of vehicles from the image using image recognition technology.
  • the acquisition unit 101 associates the acquired image with the position information of the general vehicle 23 that transmitted the image, and acquires it as the current situation 121.
  • the acquisition unit 101 stores the acquired current status 121 of traffic congestion on each road in the storage unit 120.
  • the current situation 121 is information indicating whether or not traffic congestion is currently occurring for each section (area) of each road.
  • the current situation 121 may include information (index) quantifying the severity of the traffic congestion that is occurring (such as whether the flow of vehicles has almost stopped or whether there is a certain amount of vehicle flow). good.
  • the acquisition unit 101 acquires past traffic jam results 122 for each road.
  • the past track record 122 is information representing the track record of occurrence of traffic congestion in the past for each predetermined section (area) of each road.
  • the past performance 122 may include the occurrence performance of traffic congestion for each time period.
  • the past performance 122 may also include information (index) quantifying the severity of traffic congestion.
  • the acquisition unit 101 can acquire past results 122 from, for example, a system of a business operator that manages each road.
  • the acquisition unit 101 stores the acquired past results 122 of traffic congestion on each road in the storage unit 120.
  • the determination unit 102 compares the current situation 121 acquired by the acquisition unit 101 with the past performance 122. For each predetermined section of each road, the determination unit 102 compares, for example, the current situation 121 with the past performance 122 in the same time zone on the same day of the week as the current one.
  • the reason why the determination unit 102 compares the current situation 121 and the past performance 122 with respect to the same time period on the same day of the week as the current one is because the tendency of occurrence of traffic congestion on roads depends on the day of the week, time of day, etc. Based on. For example, traffic congestion is generally more likely to occur during commuting hours (morning and evening) on weekdays and during hours other than midnight on holidays.
  • the determination unit 102 determines whether or not each predetermined section of each road is passable (i.e., whether there is a landslide, fallen tree, etc. Determine whether there are any factors that make the road impassable.
  • the determination criterion 123 is information representing the relationship between the comparison result between the current situation 121 and the past performance 122 and whether or not the road is passable.
  • the determination criterion 123 is that if the current situation 121 and the past performance 122 are the same for a certain section of a road (for example, the numerical values representing the severity of traffic congestion are the same), then the section of the road is passable. Show that something is true.
  • the determination criterion 123 indicates, for example, that the traffic congestion indicated by the current situation 121 is not due to impassable factors such as landslides or fallen trees, but that the traffic congestion is occurring as usual. There is.
  • the determination criterion 123 also specifies that, regarding a certain section of a certain road, if no traffic congestion has occurred in the past record 122 and the current situation 121 indicates that a traffic congestion has occurred, the section of the road is impassable. Show that something is true. In this case, the determination criterion 123 indicates that the traffic congestion indicated by the current situation 121 is caused by a factor that makes it impossible to pass, such as a landslide or a fallen tree.
  • the criterion learning unit 105 generates or updates the criterion 123 by learning the relationship between the comparison result between the current situation 121 and the past performance 122 and whether or not the road is passable. For example, when the past performance 122 indicates that no traffic congestion has occurred and the current situation 121 indicates that a traffic congestion has occurred, the determination criterion learning unit 105 determines whether the difference between the past performance 122 and the current situation 121 is If it is small, it is learned that the difference is due to a fluctuation error related to traffic congestion, and that no impassable factors have occurred.
  • the determination criterion learning unit 105 determines whether the difference between the past performance 122 and the current situation 121 is If the difference is large, the system learns that the difference is not due to a fluctuation error related to traffic congestion, but that a factor making it impossible to pass has occurred.
  • the teacher data used by the judgment criterion learning unit 105 for the above-described learning is provided, for example, by the administrator of the emergency vehicle traffic support device 10.
  • the generation unit 103 If the determination result by the determination unit 102 indicates that (a certain section of) the road is passable, the generation unit 103 generates a scheduled route 124 for the emergency vehicle 24 that allows the road to be included. . If the determination result by the determination unit 102 indicates that the road is impassable, the generation unit 103 generates a scheduled route 124 for the emergency vehicle 24 that prohibits the road from being included. However, the scheduled route 124 is information representing the route that the emergency vehicle 24 is scheduled to take when heading to the destination. In generating the planned route 124, the generation unit 103 can utilize existing technology used in general navigation systems mounted on vehicles.
  • the output unit 104 outputs (transmits) the planned route 124 generated by the generation unit 103 to the emergency vehicle 24.
  • the emergency vehicle 24 displays the scheduled route 124 received from the output unit 104 on, for example, a display screen of a navigation system provided therein. Then, the driver of the emergency vehicle 24 drives the emergency vehicle 24 so as to follow the scheduled route 124 displayed on the display screen. Note that when the emergency vehicle 24 is equipped with an automatic driving function, the emergency vehicle 24 autonomously travels along the scheduled route 124 received from the output unit 104.
  • the acquisition unit 101 acquires factor information 125 representing the cause of impassability on a road (a certain section). For example, the acquisition unit 101 may search for the factor information 125 on the Internet or the like when the determination unit 102 determines that the road is impassable.
  • the factor information 125 includes, for example, an image representing the road condition captured by the surveillance camera 21 installed near the site of occurrence of landslides, fallen trees, floods, and the like.
  • the factor information 125 may also include an image or text representing the road condition transmitted via SNS or the like from a mobile terminal 22 owned by a person near the site of a landslide, fallen tree, flood, or the like.
  • the factor information 125 includes position information of the surveillance camera 21 or the mobile terminal 22.
  • the acquisition unit 101 may search the factor information 125 using, for example, information regarding the position of the road determined to be impassable by the determination unit 102 as a search key.
  • the estimation unit 106 estimates the restoration time 126 until the cause of impassability is resolved.
  • the estimation standard 127 is a standard that expresses the relationship between the scale of the disaster, etc., which is the cause of the impassability indicated by the factor information 125, and the recovery time 126.
  • the estimation unit 106 stores the estimated recovery time 126 in the storage unit 120.
  • the estimation unit 106 analyzes images included in the factor information 125 using existing image recognition technology, or analyzes sentences included in the factor information 125 using existing text analysis techniques, thereby predicting whether a landslide, It is possible to generate information indicating the scale of fallen trees, floods, etc.
  • the estimation standard learning unit 109 generates or updates the estimation standard 127 by learning the relationship between the disaster scale, etc., which is the cause of impassability indicated by the factor information 125, and the recovery time 126.
  • the teacher data used by the estimation standard learning unit 109 for the above-described learning is information representing recovery results from disasters that have occurred in the past, and is provided by, for example, the administrator of the emergency vehicle traffic support device 10.
  • the calculation unit 107 calculates the estimated arrival time for the emergency vehicle 24 to arrive at the location where the cause of impassability indicated by the cause information 125 occurs.
  • the calculation unit 107 can use existing technology used in general navigation systems installed in vehicles to calculate the estimated arrival time.
  • the calculation unit 107 stores the calculated estimated arrival time (not shown) in the storage unit 120.
  • the generation unit 103 If the restoration time 126 is before the scheduled arrival time calculated by the calculation unit 107, the generation unit 103 generates a planned travel route 124 that allows the road to be included due to the impassability factor. generate. If the restoration time 126 is later than the estimated arrival time calculated by the calculation unit 107, the generation unit 103 generates a planned traffic route 124 that prohibits the road from including the road where the cause of impassability has occurred. generate.
  • the estimating unit 106 may use weather information representing the weather of the area including the road where the impassable factor has occurred.
  • the estimation standard 127 represents the relationship between the weather information and the recovery time 126, and the relationship can be obtained by learning by the estimation standard learning unit 109, for example.
  • the acquisition unit 101 acquires the weather information from a system such as a business operator that provides a service that provides weather information.
  • the prediction unit 108 predicts, based on the factor information 125 and prediction criteria 128 acquired by the acquisition unit 101, the scale of traffic congestion that will newly occur due to the impassability factor indicated by the factor information 125.
  • the prediction standard 128 is a standard that expresses the relationship between the scale of the disaster, which is the cause of the impassability, indicated by the factor information 125, and the traffic congestion that will newly occur due to the cause of the impassability.
  • the prediction unit 108 stores the prediction result (not shown) of newly occurring traffic congestion in the storage unit 120.
  • the prediction standard learning unit 110 generates or generates the prediction standard 128 by learning the relationship between the scale of the disaster, which is the cause of the impassability indicated by the factor information 125, and the traffic congestion newly occurring due to the cause of the impassability. Update.
  • the training data used by the prediction standard learning unit 110 for the above-mentioned learning is information representing the results of traffic jams that have newly occurred due to disasters that have occurred in the past. given by.
  • the calculation unit 107 uses the prediction result of newly occurring traffic congestion by the prediction unit 108 when calculating the estimated arrival time for the emergency vehicle 24 to arrive at the location where the cause of impassability indicated by the factor information 125 occurs. Good too.
  • the acquisition unit 101 acquires the current situation 121 and past performance 122 of traffic congestion on each road (a certain section) (step S101).
  • the determination unit 102 compares the current situation 121 with the past performance 122, and determines whether the road is passable based on the comparison result and the determination criteria 123 (step S102).
  • step S104 If the determination result by the determination unit 102 indicates that the road is passable (Yes in step S103), the process proceeds to step S112.
  • the acquisition unit 101 searches the Internet etc. for factor information 125 representing the cause of the impassability of the road. (Step S104).
  • step S105 If the factor information 125 could not be retrieved (not found) by the acquisition unit 101 (No in step S105), the process proceeds to step S113. If the acquisition unit 101 is able to search for (found) the cause information 125 (Yes in step S105), the acquisition unit 101 acquires the cause information 125 (step S106).
  • the estimation unit 106 estimates the recovery time 126 until the cause of impassability is resolved (step S107).
  • the prediction unit 108 predicts traffic congestion that will newly occur due to impassability factors based on the factor information 125 and the prediction criteria 128 (step S108).
  • the calculation unit 107 uses the prediction result of the newly occurring traffic congestion by the prediction unit 108 to calculate the estimated arrival time for the emergency vehicle to arrive at the location where the cause of impassability on the road has occurred (step S109).
  • the generation unit 103 determines whether the recovery time 126 is before the scheduled arrival time (step S110). If the restoration time 126 is before the scheduled arrival time (Yes in step S111), the generation unit 103 generates a planned travel route 124 that allows the road to be included (step S112). If the restoration time 126 is later than the scheduled arrival time (No in step S111), the generation unit 103 generates a planned travel route 124 that prohibits the road from being included (step S113). The output unit 104 transmits the planned travel route 124 generated by the generation unit 103 to the emergency vehicle 24 (step S114), and the entire process ends.
  • the emergency vehicle traffic support device 10 can shorten the time it takes for the emergency vehicle 24 to arrive at its destination when a disaster occurs. The reason is that the emergency vehicle traffic support device 10 determines whether or not the road is passable based on the current situation 121 and past performance 122 regarding traffic congestion on the road, and determines whether the road is passable or not. This is because the planned route 124 for the emergency vehicle 24 is generated in which the road is allowed to be included if the road is impassable, and the planned route 124 for the emergency vehicle 24 is prohibited from including the road if the road is impassable.
  • the emergency vehicle traffic support device 10 compares the current situation 121 regarding road traffic congestion with the past performance 122, and determines whether, for example, traffic congestion does not normally occur.
  • traffic congestion occurs on a road
  • a factor that makes it impossible to pass such as a landslide
  • the emergency vehicle traffic support device 10 quickly determines that the impassable factor has occurred, even though information from the site where the impassable factor has occurred has not yet been obtained.
  • the emergency vehicle traffic support device 10 generates a scheduled travel route 124 that detours around the impassable area based on the determination result. Thereby, the emergency vehicle traffic support device 10 can shorten the time it takes for the emergency vehicle 24 to arrive at its destination when a disaster occurs.
  • the emergency vehicle traffic support device 10 determines the determination criteria 123 by learning the relationship between the comparison result between the current situation 121 and the past performance 122 and whether or not the road is passable. Generate or update. Thereby, the emergency vehicle traffic support device 10 can efficiently generate the determination criteria 123 and gradually improve the determination accuracy when determining that a factor that makes it impossible to pass has occurred.
  • the emergency vehicle traffic support device 10 estimates the restoration time 126 until the cause of impassability is resolved based on the factor information 125 and the estimation standard 127, and estimates the recovery time 126 until the cause of impassability is resolved.
  • the estimated arrival time for the emergency vehicle 24 to arrive at the location of occurrence is calculated.
  • the emergency vehicle traffic support device 10 allows the road where the cause of impassability has occurred to be included if the restoration time 126 is before the scheduled arrival time, and allows the restoration time 126 to be earlier than the scheduled arrival time. If it is later, a planned route 124 is generated that prohibits the road from being included.
  • the emergency vehicle traffic support device 10 selects a road where an impassable factor that does not affect the passage of the emergency vehicle 24 has occurred as one of the road options included in the planned traffic route 124, so that it can be used when a disaster occurs. In this way, the time it takes for the emergency vehicle 24 to arrive at its destination can be more reliably shortened.
  • the emergency vehicle traffic support device 10 predicts traffic congestion that will newly occur due to impassable factors on the road based on the factor information 125 and the prediction standard 128, and uses the prediction result to , the estimated arrival time for the emergency vehicle 24 to arrive at the location where the cause of impassability has occurred is calculated.
  • the emergency vehicle traffic support device 10 can improve the accuracy of calculating the estimated arrival time, thereby more reliably shortening the time it takes for the emergency vehicle 24 to arrive at its destination in the event of a disaster. can.
  • the emergency vehicle traffic support device 10 generates or updates the estimation standard 127 by learning the relationship between the factor information 125 and the recovery time 126. Furthermore, the emergency vehicle traffic support device 10 generates or updates the prediction standard 128 by learning the relationship between the factor information 125 and traffic jams newly occurring due to road impassability factors. Thereby, the emergency vehicle traffic support device 10 efficiently generates the estimation standard 127 and the prediction standard 128, and gradually improves the estimation accuracy of the recovery time 126 and the prediction accuracy of newly occurring traffic congestion due to impassability factors. be able to.
  • the emergency vehicle traffic support device 10 estimates the recovery time 126 based on weather information of the area including the road and an estimation standard 127 representing the relationship between the weather information and the recovery time 126. . Thereby, the emergency vehicle traffic support device 10 can improve the accuracy of estimating the recovery time 126.
  • FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of an emergency vehicle traffic support device 30 according to the second embodiment of the present invention.
  • the emergency vehicle traffic support device 30 includes an acquisition section 31, a determination section 32, a generation section 33, and an output section 34.
  • the acquisition unit 31, the determination unit 32, the generation unit 33, and the output unit 34 are examples of acquisition means, determination means, generation means, and output means, respectively.
  • the acquisition unit 31 acquires the current status 301 of traffic congestion on the road and the past record 302 of traffic congestion on the road.
  • the current situation 301 is, for example, information similar to the current situation 121 according to the first embodiment.
  • the past performance 302 is, for example, the same information as the past performance 122 according to the first embodiment.
  • the acquisition unit 31 operates in the same manner as the acquisition unit 101 according to the first embodiment, for example.
  • the determination unit 32 compares the current situation 301 and past performance 302, and determines whether the road is passable based on the comparison result and the determination criteria 320.
  • the determination criterion 320 is a criterion expressing the relationship between the comparison result and whether or not the corresponding road is passable, and is, for example, the same criterion as the determination criterion 123 according to the first embodiment.
  • the determination unit 32 operates in the same manner as the determination unit 102 according to the first embodiment, for example.
  • the generation unit 33 generates a planned emergency vehicle route 330 that allows the road to be included if the road is passable, and prohibits the road to be included if the road is impassable. generate.
  • the planned route 330 is, for example, the same information as the planned route 124 according to the first embodiment.
  • the generation unit 33 operates in the same manner as the generation unit 103 according to the first embodiment, for example.
  • the output unit 34 outputs the generated planned route 330.
  • the output unit 34 operates in the same manner as the output unit 104 according to the first embodiment, for example.
  • the emergency vehicle traffic support device 30 can shorten the time it takes for an emergency vehicle to reach its destination when a disaster occurs. The reason is that the emergency vehicle traffic support device 30 determines whether or not the road is passable based on the current situation 301 and past performance 302 regarding traffic congestion on the road, and determines whether the road is passable or not. This is because if there is a road, the road is allowed to be included, and if the road is impassable, the planned emergency vehicle route 330 is generated which prohibits the road from being included.
  • each part of the emergency vehicle traffic support device 10 shown in FIG. 1 and the emergency vehicle traffic support device 30 shown in FIG. 3 can be realized by dedicated HW (HardWare) (electronic circuit).
  • HW HardWare
  • FIGS. 1 and 3 at least the configuration described below can be regarded as a functional (processing) unit (software module) of a software program.
  • FIG. 4 shows the configuration of an information processing device 900 (computer system) that can realize the emergency vehicle traffic support device 10 according to the first embodiment of the present invention or the emergency vehicle traffic support device 30 according to the second embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example. That is, FIG. 4 shows the configuration of at least one computer (information processing device) that can realize the above-described system shown in FIGS. 1 and 3, and a hardware environment that can realize each function in the embodiment described above. represents.
  • the information processing apparatus 900 shown in FIG. 4 includes the following components, some of the components listed below may not be included.
  • ⁇ CPU Central_Processing_Unit
  • ⁇ ROM Read_Only_Memory
  • RAM Random_Access_Memory
  • ⁇ Hard disk storage device
  • - Communication interface 905 with external devices ⁇ Bus 906 (communication line)
  • ⁇ Bus 906 communication line
  • a reader/writer 908 that can read and write data stored in a recording medium 907 such as a CD-ROM (Compact_Disc_Read_Only_Memory); - Input/output interface 909 for monitors, speakers, keyboards, etc.
  • CD-ROM Compact_Disc_Read_Only_Memory
  • Input/output interface 909 for monitors, speakers, keyboards, etc.
  • the information processing device 900 including the above components is a general computer in which these components are connected via a bus 906.
  • the information processing device 900 may include a plurality of CPUs 901, or may include a CPU 901 configured with multi-cores.
  • the information processing device 900 may include a GPU (Graphical_Processing_Unit) (not shown) in addition to the CPU 901.
  • the present invention which has been described using the above-described embodiment as an example, supplies a computer program capable of realizing the following functions to the information processing apparatus 900 shown in FIG.
  • the functions are the above-described configurations in the block diagrams (FIGS. 1 and 3) or the functions in the flowcharts (FIGS. 2A and 2B) referred to in the description of the embodiment.
  • the present invention is achieved by subsequently reading the computer program into the CPU 901 of the hardware, interpreting it, and executing it.
  • the computer program supplied to the apparatus may be stored in a readable/writable volatile memory (RAM 903) or a nonvolatile storage device such as ROM 902 or hard disk 904.
  • a currently common procedure can be adopted as a method for supplying a computer program into the hardware.
  • the procedure includes, for example, a method of installing the program into the device via various recording media 907 such as a CD-ROM, a method of downloading from the outside via a communication line such as the Internet, and the like.
  • the present invention can be considered to be constituted by the code constituting the computer program or the recording medium 907 in which the code is stored.
  • an acquisition means for acquiring the current status of traffic congestion on a road and the past record of traffic congestion on the road; determining means for comparing the current situation and the past performance and determining whether or not the road is passable based on the comparison result and a determination criterion; generating means for generating a scheduled route for emergency vehicles that allows the road to be included when the road is passable, and prohibits the road from being included when the road is impassable; , Output means for outputting the generated planned travel route; Equipped with The determination criterion represents a relationship between the comparison result and whether or not the road is passable.
  • the acquisition means acquires factor information representing a factor of impassability on the road, Estimating means for estimating the recovery time based on the factor information and an estimation standard representing a relationship between the factor information and the recovery time until the impassability factor is resolved; Calculation means for calculating the estimated arrival time for the emergency vehicle to arrive at the location where the cause of impassability indicated by the factor information occurs; Furthermore, The generating means allows the road to be included if the restoration time is before the scheduled arrival time, and allows the road to be included if the restoration time is after the scheduled arrival time. generating said scheduled route in which said traffic is prohibited; The emergency vehicle traffic support device according to Supplementary note 1 or Supplementary note 2.
  • the acquisition means acquires an image of the road representing the current situation or the factor information.
  • the emergency vehicle traffic support device according to any one of Supplementary notes 3 to 6.
  • the acquisition means acquires the image captured by a surveillance camera installed on the road or a mobile terminal of a person near the road.
  • the acquisition means acquires weather information of a region including the road,
  • the estimating means estimates the recovery time based on the weather information and the estimation standard representing a relationship between the weather information and the recovery time.
  • the emergency vehicle traffic support device according to any one of Supplementary notes 3 to 8.
  • a recording medium that stores an emergency vehicle traffic support program.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

緊急車両通行支援装置３０は、道路の交通渋滞の現在の状況３０１、及び、当該道路の交通渋滞の過去の実績３０２を取得する取得部３１と、現在の状況３０１と過去の実績３０２とを比較し、その比較結果と、判定基準３２０とに基づいて、当該道路が通行可能であるか否かを判定する判定部３２と、当該道路が通行可能である場合は当該道路が含まれることを許容し、当該道路が通行不能である場合は当該道路が含まれることを禁止した、緊急車両の通行予定経路３３０を生成する生成部３３と、生成された通行予定経路３３０を出力する出力部３４と、を備え、判定基準３２０は、当該比較結果と当該道路が通行可能であるか否かとの関係を表すことによって、災害発生時において、緊急車両が目的地に到着するまでの時間を短縮する。

Description

緊急車両通行支援装置、緊急車両通行支援方法、及び、緊急車両通行支援プログラムが格納された記録媒体
　本発明は、緊急車両通行支援装置、緊急車両通行支援方法、及び、緊急車両通行支援プログラムが格納された記録媒体に関する。
　救急患者の病院への搬送、あるいは火災の消火活動等のために、緊急車両が一刻も早く現場に到着することを支援する技術が期待されている。
　このような技術に関連する技術として、特許文献１には、緊急車両が走行するときの道路交通状況を動的に認識し、当該道路交通状況に基づいて緊急車両の走行に適した経路情報を生成する緊急車両支援システムが開示されている。
　また、特許文献２には、通報を受付け、道路交通情報を基にルートを探索し、現場までの到着予定時間を算出する緊急車両支援装置が開示されている。この装置は、緊急車両のルート情報を基に、信号機の制御及び一般車両へ緊急車両の接近情報を送信する。
　また、特許文献３には、監視カメラの監視画像を順次選択して渋滞状況を判定し、渋滞の発生が検知された監視カメラの設置地点を確認して記憶部に記憶する道路監視システムが開示されている。このシステムは、 渋滞が検知された監視カメラからの画像を選択してモニターに表示する。このシステムは、以下同様にして渋滞の判定処理を行ない、記憶部に記憶した情報から渋滞区間を判定し、渋滞情報をアラーム装置に出力して表示する。
特開２０１１－０５３９６４号公報 特開２００１－１８４５９６号公報 特開２００２－２２２４８６号公報
　地震、津波、豪雨などの災害の発生時には、土砂崩れ、倒木、洪水などにより、車両が通行できない道路の区間が発生する場合がある。このような場合、緊急車両は通行不能箇所を回避した目的地までの最短経路を使用して、目的地に向かう必要がある。しかしながら、災害発生時において、土砂崩れ、倒木、洪水等の発生による通行不能箇所を迅速に把握することは困難である。そして、そのような通行不能箇所を認識できない状態でその通行不能箇所を含んだ目的地までの不適切な経路が設定されることによって、緊急車両の目的地への到着時間が大きく遅れる場合がある。特許文献１乃至３は、災害発生時において、緊急車両が目的地に到着するまでの時間を短縮するという課題を解決するのに十分であるとは言えない。
　本発明の主たる目的は、災害発生時において、緊急車両が目的地に到着するまでの時間を短縮することである。
　本発明の一態様に係る緊急車両通行支援装置は、道路の交通渋滞の現在の状況、及び、前記道路の交通渋滞の過去の実績を取得する取得手段と、前記現在の状況と前記過去の実績とを比較し、その比較結果と、判定基準とに基づいて、前記道路が通行可能であるか否かを判定する判定手段と、前記道路が通行可能である場合は前記道路が含まれることを許容し、前記道路が通行不能である場合は前記道路が含まれることを禁止した、緊急車両の通行予定経路を生成する生成手段と、生成された前記通行予定経路を出力する出力手段と、を備え、前記判定基準は、前記比較結果と前記道路が通行可能であるか否かとの関係を表す。
　上記目的を達成する他の見地において、本発明の一態様に係る緊急車両通行支援方法は、情報処理装置によって、道路の交通渋滞の現在の状況、及び、前記道路の交通渋滞の過去の実績を取得し、前記現在の状況と前記過去の実績とを比較し、その比較結果と、判定基準とに基づいて、前記道路が通行可能であるか否かを判定し、前記道路が通行可能である場合は前記道路が含まれることを許容し、前記道路が通行不能である場合は前記道路が含まれることを禁止した、緊急車両の通行予定経路を生成し、生成された前記通行予定経路を出力する、方法であって、前記判定基準は、前記比較結果と前記道路が通行可能であるか否かとの関係を表す。
　また、上記目的を達成する更なる見地において、本発明の一態様に係る緊急車両通行支援プログラムは、道路の交通渋滞の現在の状況、及び、前記道路の交通渋滞の過去の実績を取得する取得処理と、前記現在の状況と前記過去の実績とを比較し、その比較結果と、判定基準とに基づいて、前記道路が通行可能であるか否かを判定する判定処理と、前記道路が通行可能である場合は前記道路が含まれることを許容し、前記道路が通行不能である場合は前記道路が含まれることを禁止した、緊急車両の通行予定経路を生成する生成処理と、生成された前記通行予定経路を出力する出力処理と、をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記判定基準は、前記比較結果と前記道路が通行可能であるか否かとの関係を表す。
　更に、本発明は、係る緊急車両通行支援プログラム（コンピュータプログラム）が格納された、コンピュータ読み取り可能な、不揮発性の記録媒体によっても実現可能である。
　本発明によれば、災害発生時において、緊急車両が目的地に到着するまでの時間を短縮することを可能とする緊急車両通行支援装置等が得られる。
本発明の第１の実施形態に係る緊急車両通行支援装置１０の構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係る緊急車両通行支援装置１０の動作を示すフローチャート（１／２）である。 本発明の第１の実施形態に係る緊急車両通行支援装置１０の動作を示すフローチャート（２／２）である。 本発明の第２の実施形態に係る緊急車両通行支援装置３０の構成を示すブロック図である。 本発明の各実施形態に係る緊急車両通行支援装置１０及び３０を実現可能な情報処理装置９００の構成を示すブロック図である。
　以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
　＜第１の実施形態＞
　図１は、本発明の第１の実施の形態に係る緊急車両通行支援装置１０の構成を示すブロック図である。本実施形態に係る緊急車両通行支援装置１０は、地震、津波、豪雨などの災害の発生時において、各道路が通行可能であるか否かを判定し、その判定結果をふまえて生成した、緊急車両２４が通行する目的地までの経路である通行予定経路１２４を緊急車両２４に提供する装置である。
　緊急車両通行支援装置１０は、１以上の監視カメラ２１、１以上の携帯端末２２、１以上の一般車両２３、緊急車両２４と、図示しない通信ネットワーク（例えばインターネット）を介して通信可能に接続されている。
　監視カメラ２１は、様々な場所に設置され、例えば、近辺の道路における車両の渋滞の発生状況、あるいは、土砂崩れ、倒木、洪水などの災害の発生状況などを撮像する。
　携帯端末２２は、人々が所持する例えばスマートフォンなどの情報処理装置であり、災害の発生状況、あるいは、車両の渋滞の発生状況等に関する情報を、例えばＳＮＳ（Social Networking Service）等を介して発信する。携帯端末２２から発信された情報は、携帯端末２２を所持する人によって入力された文章、あるいは、携帯端末２２が具備するカメラによって撮像された画像などを含む。
　一般車両２３は、自車両の現在位置を表す位置情報を発信する。一般車両２３は、具備する車載カメラによって自車両の近辺の状況が撮像された画像を発信してもよい。
　緊急車両２４は、緊急車両通行支援装置１０が目的地までの通行を支援する対象となる車両であり、緊急車両通行支援装置１０から提供された通行予定経路１２４にしたがって目的地に移動する。
　緊急車両通行支援装置１０は、１以上のサーバ等の情報処理装置によって構成され、取得部１０１、判定部１０２、生成部１０３、出力部１０４、判定基準学習部１０５、推定部１０６、算出部１０７、予測部１０８、推定基準学習部１０９、予測基準学習部１１０、記憶部１２０を備える。取得部１０１、判定部１０２、生成部１０３、出力部１０４、判定基準学習部１０５、推定部１０６、算出部１０７、予測部１０８、推定基準学習部１０９、予測基準学習部１１０は、順に、取得手段、判定手段、生成手段、出力手段、判定基準学習手段、推定手段、算出手段、予測手段、推定基準学習手段、予測基準学習手段の一例である。
　記憶部１２０は、例えば、図４を参照して後述するＲＡＭ（Random Access Memory）あるいはハードディスク９０４のような記憶デバイスである。記憶部１２０は、現在の状況１２１、過去の実績１２２、判定基準１２３、通行予定経路１２４、要因情報１２５、復旧時間１２６、推定基準１２７、予測基準１２８を記憶している。記憶部１１に記憶されたこれらの情報に関しては後述する。
　取得部１０１は、各道路における交通渋滞の現在の状況１２１を取得する。交通渋滞の現在の状況１２１は、一般車両２３の位置情報により表される。例えば、複数の一般車両２３の位置情報が、ある道路のある区間において、車両の流れが滞っていることを表す場合、取得部１０１は、それらの一般車両２３の位置情報を、当該道路の当該区間において渋滞が発生していることを示す現在の状況１２１として取得する。
　取得部１０１は、一般車両２３の車載カメラによって撮像された道路の渋滞を表す画像を、現在の状況１２１として取得してもよい。取得部１０１は、画像認識技術を用いて当該画像から多数の車両を検出することによって、渋滞の発生を検出する。この場合、取得部１０１は、取得した画像を、当該画像を送信した一般車両２３の位置情報と関連付けて、現在の状況１２１として取得する。
　取得部１０１は、取得した各道路の交通渋滞の現在の状況１２１を、記憶部１２０に格納する。現在の状況１２１は、上述した通り、各道路における区間（区域）ごとの、現在、交通渋滞が発生しているか否かを表す情報である。現在の状況１２１は、発生している交通渋滞の激しさ（車両の流れがほぼ停止した状態にあるのか、あるいはある程度の車両の流れがあるのかなど）を数値化した情報（指標）を含んでもよい。
　また、取得部１０１は、各道路の交通渋滞の過去の実績１２２を取得する。過去の実績１２２は、各道路における所定の区間（区域）ごとの、過去における交通渋滞の発生実績を表す情報である。過去の実績１２２は、時間帯ごとの交通渋滞の発生実績を含んでもよい。過去の実績１２２は、また、交通渋滞の激しさを数値化した情報（指標）を含んでもよい。取得部１０１は、例えば、各道路を管理する事業者のシステム等から過去の実績１２２を取得可能である。取得部１０１は、取得した各道路の交通渋滞の過去の実績１２２を、記憶部１２０に格納する。
　判定部１０２は、取得部１０１によって取得された、現在の状況１２１と過去の実績１２２とを比較する。判定部１０２は、各道路における所定の区間ごとに、例えば、現在の状況１２１と、現在と同じ曜日の同じ時間帯における過去の実績１２２とを比較する。判定部１０２が、現在の状況１２１と過去の実績１２２との比較を、現在と同じ曜日の同じ時間帯に関して行うのは、道路における交通渋滞の発生傾向が、曜日及び時間帯等に依存することに基づいている。例えば、平日における通勤の時間帯（朝及び夕方）、及び、休日における深夜を除く時間帯は、一般的に交通渋滞が発生する傾向が高い。
　判定部１０２は、現在の状況１２１と過去の実績１２２とに関する比較結果と判定基準１２３とに基づいて、各道路における所定の区間ごとに、通行可能であるか否か（即ち、土砂崩れあるいは倒木などの通行不能な要因が発生していないか否か）を判定する。
　判定基準１２３は、現在の状況１２１と過去の実績１２２との比較結果と道路が通行可能であるか否かとの関係を表す情報である。判定基準１２３は、ある道路におけるある区間に関して、現在の状況１２１と過去の実績１２２とが同等（例えば交通渋滞の激しさを表す数値が同等）である場合、当該道路の当該区間は通行可能であることを示す。この場合、判定基準１２３は、例えば、現在の状況１２１が示す交通渋滞は、土砂崩れあるいは倒木等の通行不能な要因に起因するのではなく、普段通りの交通渋滞が発生していることを示している。
　判定基準１２３は、また、ある道路におけるある区間に関して、過去の実績１２２では交通渋滞が発生しておらず、現在の状況１２１が交通渋滞の発生を示す場合、当該道路の当該区間は通行不能であることを示す。この場合、判定基準１２３は、現在の状況１２１が示す交通渋滞は、土砂崩れあるいは倒木等の通行不能な要因に起因することを示している。
　判定基準学習部１０５は、現在の状況１２１と過去の実績１２２との比較結果と、道路が通行可能であるか否かとの関係を学習することによって、判定基準１２３を生成あるいは更新する。例えば、判定基準学習部１０５は、過去の実績１２２では交通渋滞が発生しておらず、現在の状況１２１が交通渋滞の発生を示す場合において、過去の実績１２２と現在の状況１２１との差分が小さい場合は、その差分は交通渋滞に関する変動誤差によるものであり、通行不能な要因が発生していないことを学習する。また、判定基準学習部１０５は、過去の実績１２２では交通渋滞が発生しておらず、現在の状況１２１が交通渋滞の発生を示す場合において、過去の実績１２２と現在の状況１２１との差分が大きい場合は、その差分は交通渋滞に関する変動誤差によるものではなく、通行不能な要因が発生していることを学習する。尚、判定基準学習部１０５が上述した学習に用いる教師データは、例えば、緊急車両通行支援装置１０の管理者などによって与えられる。
　生成部１０３は、判定部１０２による判定結果が、道路（におけるある区間）が通行可能であることを示す場合は、当該道路が含まれることを許容した緊急車両２４の通行予定経路１２４を生成する。生成部１０３は、判定部１０２による判定結果が、道路が通行不能であることを示す場合は、当該道路が含まれることを禁止した緊急車両２４の通行予定経路１２４を生成する。但し、通行予定経路１２４は、緊急車両２４が目的地に向かう際に通行する予定の経路を表す情報である。生成部１０３は、通行予定経路１２４の生成にあたり、車両に搭載された一般的なナビゲーションシステムにおいて使用されている既存技術などを利用可能である。
　出力部１０４は、生成部１０３によって生成された通行予定経路１２４を緊急車両２４に出力（送信）する。緊急車両２４は、出力部１０４から受信した通行予定経路１２４を、例えば具備するナビゲーションシステムの表示画面に表示する。そして、緊急車両２４の運転手は、当該表示画面に表示された通行予定経路１２４を通行するように緊急車両２４を運転する。尚、緊急車両２４が自動運転機能を備える場合、緊急車両２４は、出力部１０４から受信した通行予定経路１２４を通行するように自律的に走行する。
　次に、災害発生時において、緊急車両２４が目的地に到着するまでの時間を短縮することをより確実に実現するために、本実施形態に係る緊急車両通行支援装置１０が備える付加機能について説明する。
　取得部１０１は、道路（のある区間）における通行不能の要因を表す要因情報１２５を取得する。取得部１０１は、例えば、判定部１０２によって当該道路が通行不能と判定されたことを契機として、要因情報１２５をインターネット等において検索してもよい。要因情報１２５は、例えば、土砂崩れ、倒木、洪水等の発生現場の近辺に設置された監視カメラ２１によって撮像された、道路の状況を表す画像を含む。要因情報１２５は、あるいは、土砂崩れ、倒木、洪水等の発生現場の近辺にいる人が所持する携帯端末２２からＳＮＳ等を介して発信された、道路の状況を表す画像あるいは文章を含む。尚、要因情報１２５は、監視カメラ２１あるいは携帯端末２２の位置情報を含むこととする。そして取得部１０１は、例えば、判定部１０２によって通行不能と判定された道路の位置に関する情報を検索キーとして、要因情報１２５を検索すればよい。
　推定部１０６は、取得部１０１によって取得された要因情報１２５と推定基準１２７とに基づいて、通行不能の要因が解消されるまでの復旧時間１２６を推定する。但し、推定基準１２７は、要因情報１２５が示す通行不能の要因である災害の規模等と復旧時間１２６との関係を表す基準である。推定部１０６は、推定した復旧時間１２６を記憶部１２０に格納する。
　推定部１０６は、要因情報１２５に含まれる画像を既存の画像認識技術を用いて解析することによって、あるいは要因情報１２５に含まれる文章を既存の文章解析技術を用いて解析することによって、土砂崩れ、倒木、洪水等の規模等を表す情報を生成可能である。
　推定基準学習部１０９は、要因情報１２５が示す通行不能の要因である災害の規模等と復旧時間１２６との関係を学習することによって、推定基準１２７を生成あるいは更新する。尚、推定基準学習部１０９が上述した学習に用いる教師データは、過去に発生した災害の復旧実績などを表す情報であり、例えば、緊急車両通行支援装置１０の管理者などによって与えられる。
　算出部１０７は、要因情報１２５が示す通行不能の要因の発生場所に、緊急車両２４が到着する到着予定時間を算出する。算出部１０７は、当該到着予定時間の算出にあたり、車両に搭載された一般的なナビゲーションシステムにおいて使用されている既存技術などを利用可能である。算出部１０７は、算出した到着予定時間（不図示）を記憶部１２０に格納する。
　生成部１０３は、復旧時間１２６が算出部１０７によって算出された到着予定時間よりも前である場合は、通行不能の要因が発生している当該道路が含まれることを許容した通行予定経路１２４を生成する。生成部１０３は、復旧時間１２６が算出部１０７によって算出された到着予定時間よりも後である場合は、通行不能の要因が発生している当該道路が含まれることを禁止した通行予定経路１２４を生成する。
　また、推定部１０６は、復旧時間１２６を推定する際に、通行不能の要因が発生している道路を含む地域の天候を表す天候情報を用いてもよい。この場合、推定基準１２７は、天候情報と復旧時間１２６との関係を表し、その関係は、例えば、推定基準学習部１０９による学習によって得ることができる。またこの場合、取得部１０１は、例えば天候情報を提供するサービスを展開する事業者などのシステムから当該天候情報を取得する。
　予測部１０８は、取得部１０１によって取得された要因情報１２５と予測基準１２８とに基づいて、要因情報１２５によって示される通行不能の要因によって新たに発生する交通渋滞の規模などを予測する。但し、予測基準１２８は、要因情報１２５が示す通行不能の要因である災害の規模等と、通行不能の要因によって新たに発生する交通渋滞との関係を表す基準である。予測部１０８は、新たに発生する交通渋滞の予測結果（不図示）を記憶部１２０に格納する。
　予測基準学習部１１０は、要因情報１２５が示す通行不能の要因である災害の規模等と、通行不能の要因によって新たに発生する交通渋滞との関係を学習することによって、予測基準１２８を生成あるいは更新する。尚、予測基準学習部１１０が上述した学習に用いる教師データは、過去に発生した災害によって新たに発生した交通渋滞の実績などを表す情報であり、例えば、緊急車両通行支援装置１０の管理者などによって与えられる。
　算出部１０７は、要因情報１２５が示す通行不能の要因の発生場所に、緊急車両２４が到着する到着予定時間を算出する際に、予測部１０８による新たに発生する交通渋滞の予測結果を用いてもよい。
　次に図２Ａ及び２Ｂのフローチャートを参照して、本実施形態に係る緊急車両通行支援装置１０の動作（処理）について詳細に説明する。
　取得部１０１は、個々の道路（のある区間）の交通渋滞の現在の状況１２１及び過去の実績１２２を取得する（ステップＳ１０１）。判定部１０２は、現在の状況１２１と過去の実績１２２とを比較し、その比較結果と判定基準１２３とに基づいて、当該道路が通行可能であるか否かを判定する（ステップＳ１０２）。
　判定部１０２による判定結果が、当該道路が通行可能であることを示す場合（ステップＳ１０３でＹｅｓ）、処理はステップＳ１１２へ進む。判定部１０２による判定結果が、当該道路が通行不能であることを示す場合（ステップＳ１０３でＮｏ）、取得部１０１は、当該道路の通行不能の要因を表す要因情報１２５を、インターネット等において検索する（ステップＳ１０４）。
　取得部１０１により要因情報１２５が検索できなかった（見つからなかった）場合（ステップＳ１０５でＮｏ）、処理はステップＳ１１３に進む。取得部１０１により要因情報１２５が検索できた（見つかった）場合（ステップＳ１０５でＹｅｓ）、取得部１０１は要因情報１２５を取得する（ステップＳ１０６）。
　推定部１０６は、要因情報１２５と推定基準１２７とに基づいて、通行不能の要因が解消されるまでの復旧時間１２６を推定する（ステップＳ１０７）。予測部１０８は、要因情報１２５と予測基準１２８とに基づいて、通行不能の要因によって新たに発生する交通渋滞を予測する（ステップＳ１０８）。算出部１０７は、予測部１０８による新たに発生する交通渋滞の予測結果を用いて、当該道路における通行不能の要因の発生場所に救急車両が到着する到着予定時間を算出する（ステップＳ１０９）。
　生成部１０３は、復旧時間１２６が到着予定時間より前であるか否かを判定する（ステップＳ１１０）。復旧時間１２６が到着予定時間よりも前である場合（ステップＳ１１１でＹｅｓ）、生成部１０３は、当該道路が含まれることを許容した通行予定経路１２４を生成する（ステップＳ１１２）。復旧時間１２６が到着予定時間よりも後である場合（ステップＳ１１１でＮｏ）、生成部１０３は、当該道路が含まれることを禁止した通行予定経路１２４を生成する（ステップＳ１１３）。出力部１０４は、生成部１０３によって生成された通行予定経路１２４を緊急車両２４に送信し（ステップＳ１１４）、全体の処理は終了する。
　本実施形態に係る緊急車両通行支援装置１０は、災害発生時において、緊急車両２４が目的地に到着するまでの時間を短縮することができる。その理由は、緊急車両通行支援装置１０は、道路の交通渋滞に関する現在の状況１２１と過去の実績１２２とに基づいて当該道路が通行可能であるか否かを判定し、当該道路が通行可能である場合は当該道路が含まれることを許容し、当該道路が通行不能である場合は当該道路が含まれることを禁止した緊急車両２４の通行予定経路１２４を生成するからである。
　以下に、本実施形態に係る緊急車両通行支援装置１０によって実現される効果について、詳細に説明する。
　地震、津波、豪雨などの災害の発生時には、土砂崩れ、倒木、洪水などにより、車両が通行できない道路の区間が発生する場合がある。このような場合、緊急車両は通行不能箇所を回避した目的地までの最短経路を使用して、目的地に向かう必要がある。しかしながら、災害発生時において、土砂崩れ、倒木、洪水等の発生による通行不能箇所を迅速に把握することは困難である。そして、そのような通行不能箇所を認識できない状態でその通行不能箇所を含んだ目的地までの不適切な経路が設定されることによって、緊急車両の目的地への到着時間が大きく遅れる場合がある。
　このような問題に対して、本実施形態に係る緊急車両通行支援装置１０は、道路の交通渋滞に関する現在の状況１２１と過去の実績１２２とを比較し、例えば、普段交通渋滞が発生していない道路において交通渋滞が発生している場合、当該道路において、土砂崩れなどの通行不能な要因が発生したと判定する。即ち、緊急車両通行支援装置１０は、通行不能な要因が発生した現場からの情報がまだ得られていない状態で、通行不能な要因が発生したと迅速に判定する。そして、緊急車両通行支援装置１０は、その判定結果に基づいて、通行不能箇所を迂回した通行予定経路１２４を生成する。これにより、緊急車両通行支援装置１０は、災害発生時において、緊急車両２４が目的地に到着するまでの時間を短縮することができる。
　また、本実施形態に係る緊急車両通行支援装置１０は、現在の状況１２１と過去の実績１２２との比較結果と道路が通行可能であるか否かとの関係を学習することによって、判定基準１２３を生成あるいは更新する。これにより、緊急車両通行支援装置１０は、判定基準１２３を効率的に生成するとともに、通行不能な要因が発生したと判定する際の判定精度を次第に高めることができる。
　また、本実施形態に係る緊急車両通行支援装置１０は、要因情報１２５と推定基準１２７とに基づいて、通行不能の要因が解消されるまでの復旧時間１２６を推定し、また、通行不能の要因の発生場所に、緊急車両２４が到着する到着予定時間を算出する。そして緊急車両通行支援装置１０は、復旧時間１２６が当該到着予定時間よりも前である場合は通行不能の要因が発生した道路が含まれることを許容し、復旧時間１２６が当該到着予定時間よりも後である場合は当該道路が含まれることを禁止した、通行予定経路１２４を生成する。即ち、緊急車両通行支援装置１０は、緊急車両２４の通行に影響を及ぼさない通行不能の要因が発生した道路を、通行予定経路１２４に含まれる道路の選択肢の一つとすることによって、災害発生時において、緊急車両２４が目的地に到着するまでの時間をより確実に短縮することができる。
　また、本実施形態に係る緊急車両通行支援装置１０は、要因情報１２５と予測基準１２８とに基づいて、道路における通行不能の要因によって新たに発生する交通渋滞を予測し、その予測結果を用いて、通行不能の要因の発生場所に緊急車両２４が到着する到着予定時間を算出する。これにより、緊急車両通行支援装置１０は、当該到着予定時間の算出精度を高めることができるので、災害発生時において、緊急車両２４が目的地に到着するまでの時間をより確実に短縮することができる。
　また、本実施形態に係る緊急車両通行支援装置１０は、要因情報１２５と復旧時間１２６との関係を学習することによって推定基準１２７を生成あるいは更新する。また、緊急車両通行支援装置１０は、要因情報１２５と道路における通行不能の要因によって新たに発生する交通渋滞との関係を学習することによって予測基準１２８を生成あるいは更新する。これにより、緊急車両通行支援装置１０は、推定基準１２７及び予測基準１２８を効率的に生成するとともに、復旧時間１２６の推定精度及び通行不能の要因によって新たに発生する交通渋滞の予測精度を次第に高めることができる。
　また、本実施形態に係る緊急車両通行支援装置１０は、道路を含む地域の天候情報と、当該天候情報と復旧時間１２６との関係を表す推定基準１２７とに基づいて、復旧時間１２６を推定する。これにより、緊急車両通行支援装置１０は、復旧時間１２６の推定精度を高めることができる。
　＜第２の実施形態＞
　図３は、本発明の第２の実施形態に係る緊急車両通行支援装置３０の構成を示すブロック図である。緊急車両通行支援装置３０は、取得部３１、判定部３２、生成部３３、出力部３４を備える。但し、取得部３１、判定部３２、生成部３３、出力部３４は、順に、取得手段、判定手段、生成手段、出力手段の一例である。
　取得部３１は、道路の交通渋滞の現在の状況３０１、及び、当該道路の交通渋滞の過去の実績３０２を取得する。現在の状況３０１は、例えば、第１の実施形態に係る現在の状況１２１と同様な情報である。過去の実績３０２は、例えば、第１の実施形態に係る過去の実績１２２と同様な情報である。取得部３１は、例えば、第１の実施形態に係る取得部１０１と同様に動作する。
　判定部３２は、現在の状況３０１と過去の実績３０２とを比較し、その比較結果と、判定基準３２０とに基づいて、当該道路が通行可能であるか否かを判定する。判定基準３２０は、当該比較結果と当該道路が通行可能であるか否かとの関係を表す基準であり、例えば、第１の実施形態に係る判定基準１２３と同様な基準である。判定部３２は、例えば、第１の実施形態に係る判定部１０２と同様に動作する。
　生成部３３は、当該道路が通行可能である場合は当該道路が含まれることを許容し、当該道路が通行不能である場合は当該道路が含まれることを禁止した、緊急車両の通行予定経路３３０を生成する。通行予定経路３３０は、例えば、第１の実施形態に係る通行予定経路１２４と同様な情報である。生成部３３は、例えば、第１の実施形態に係る生成部１０３と同様に動作する。
　出力部３４は、生成された通行予定経路３３０を出力する。出力部３４は、例えば、第１の実施形態に係る出力部１０４と同様に動作する。
　本実施形態に係る緊急車両通行支援装置３０は、災害発生時において、緊急車両が目的地に到着するまでの時間を短縮することができる。その理由は、緊急車両通行支援装置３０は、道路の交通渋滞に関する現在の状況３０１と過去の実績３０２とに基づいて当該道路が通行可能であるか否かを判定し、当該道路が通行可能である場合は当該道路が含まれることを許容し、当該道路が通行不能である場合は当該道路が含まれることを禁止した緊急車両の通行予定経路３３０を生成するからである。
　＜ハードウェア構成例＞
　上述した各実施形態において図１に示した緊急車両通行支援装置１０、及び、図３に示した緊急車両通行支援装置３０における各部は、専用のＨＷ（ＨａｒｄＷａｒｅ）（電子回路）によって実現することができる。また、図１及び図３において、少なくとも、下記構成は、ソフトウェアプログラムの機能（処理）単位（ソフトウェアモジュール）と捉えることができる。
・取得部１０１及び３１、
・判定部１０２及び３２、
・生成部１０３及び３３、
・出力部１０４及び３４、
・判定基準学習部１０５、
・推定部１０６、
・算出部１０７、
・予測部１０８、
・推定基準学習部１０９、
・予測基準学習部１１０、
・記憶部１２０における記憶制御機能。
　但し、これらの図面に示した各部の区分けは、説明の便宜上の構成であり、実装に際しては、様々な構成が想定され得る。この場合のハードウェア環境の一例を、図４を参照して説明する。
　図４は、本発明の第１の実施形態に係る緊急車両通行支援装置１０、あるいは第２の実施形態に係る緊急車両通行支援装置３０を実現可能な情報処理装置９００（コンピュータシステム）の構成を例示的に説明する図である。即ち、図４は、図１及び図３に示した上述したシステムを実現可能な少なくとも１つのコンピュータ（情報処理装置）の構成であって、上述した実施形態における各機能を実現可能なハードウェア環境を表す。
　図４に示した情報処理装置９００は、構成要素として下記を備えているが、下記のうちの一部の構成要素を備えない場合もある。
・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ＿Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ＿Ｕｎｉｔ）９０１、
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ＿Ｏｎｌｙ＿Ｍｅｍｏｒｙ）９０２、
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ＿Ａｃｃｅｓｓ＿Ｍｅｍｏｒｙ）９０３、
・ハードディスク（記憶装置）９０４、
・外部装置との通信インタフェース９０５、
・バス９０６（通信線）、
・ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ＿Ｄｉｓｃ＿Ｒｅａｄ＿Ｏｎｌｙ＿Ｍｅｍｏｒｙ）等の記録媒体９０７に格納されたデータを読み書き可能なリーダライタ９０８、
・モニターやスピーカ、キーボード等の入出力インタフェース９０９。
　即ち、上記構成要素を備える情報処理装置９００は、これらの構成がバス９０６を介して接続された一般的なコンピュータである。情報処理装置９００は、ＣＰＵ９０１を複数備える場合もあれば、マルチコアにより構成されたＣＰＵ９０１を備える場合もある。情報処理装置９００は、ＣＰＵ９０１に加えてＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ＿Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ＿Ｕｎｉｔ）（不図示）を備えてもよい。
　そして、上述した実施形態を例に説明した本発明は、図４に示した情報処理装置９００に対して、次の機能を実現可能なコンピュータプログラムを供給する。その機能とは、その実施形態の説明において参照したブロック構成図（図１及び図３）における上述した構成、或いはフローチャート（図２Ａ及び２Ｂ）の機能である。本発明は、その後、そのコンピュータプログラムを、当該ハードウェアのＣＰＵ９０１に読み出して解釈し実行することによって達成される。また、当該装置内に供給されたコンピュータプログラムは、読み書き可能な揮発性のメモリ（ＲＡＭ９０３）、または、ＲＯＭ９０２やハードディスク９０４等の不揮発性の記憶デバイスに格納すれば良い。
　また、前記の場合において、当該ハードウェア内へのコンピュータプログラムの供給方法は、現在では一般的な手順を採用することができる。その手順としては、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ等の各種記録媒体９０７を介して当該装置内にインストールする方法や、インターネット等の通信回線を介して外部よりダウンロードする方法等がある。そして、このような場合において、本発明は、係るコンピュータプログラムを構成するコード或いは、そのコードが格納された記録媒体９０７によって構成されると捉えることができる。
　以上、上述した実施形態を模範的な例として本発明を説明した。しかしながら、本発明は、上述した実施形態には限定されない。即ち、本発明は、本発明のスコープ内において、当業者が理解し得る様々な態様を適用することができる。
　尚、上述した各実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうる。しかしながら、上述した各実施形態により例示的に説明した本発明は、以下には限られない。
　（付記１）
　道路の交通渋滞の現在の状況、及び、前記道路の交通渋滞の過去の実績を取得する取得手段と、
　前記現在の状況と前記過去の実績とを比較し、その比較結果と、判定基準とに基づいて、前記道路が通行可能であるか否かを判定する判定手段と、
　前記道路が通行可能である場合は前記道路が含まれることを許容し、前記道路が通行不能である場合は前記道路が含まれることを禁止した、緊急車両の通行予定経路を生成する生成手段と、
　生成された前記通行予定経路を出力する出力手段と、
　を備え、
　前記判定基準は、前記比較結果と前記道路が通行可能であるか否かとの関係を表す、
　緊急車両通行支援装置。
　（付記２）
　前記比較結果と前記道路が通行可能であるか否かとの関係を学習することによって、前記判定基準を生成あるいは更新する判定基準学習手段をさらに備える、
　付記１に記載の緊急車両通行支援装置。
　（付記３）
　前記取得手段は、前記道路における通行不能の要因を表す要因情報を取得し、
　前記要因情報と、前記要因情報と前記通行不能の要因が解消されるまでの復旧時間との関係を表す推定基準とに基づいて、前記復旧時間を推定する推定手段と、
　前記要因情報が示す前記通行不能の要因の発生場所に、前記緊急車両が到着する到着予定時間を算出する算出手段と、
　をさらに備え、
　前記生成手段は、前記復旧時間が前記到着予定時間よりも前である場合は前記道路が含まれることを許容し、前記復旧時間が前記到着予定時間よりも後である場合は前記道路が含まれることを禁止した、前記通行予定経路を生成する、
　付記１または付記２に記載の緊急車両通行支援装置。
　（付記４）
　前記要因情報と、前記要因情報と前記通行不能の要因によって新たに発生する交通渋滞との関係を表す予測基準とに基づいて、前記新たに発生する交通渋滞を予測する予測手段をさらに備え、
　前記算出手段は、前記予測手段による予測結果を用いて、前記到着予定時間を算出する、
　付記３に記載の緊急車両通行支援装置。
　（付記５）
　前記要因情報と前記復旧時間との関係を学習することによって前記推定基準を生成あるいは更新する推定基準学習手段をさらに備える、
　付記３または付記４に記載の緊急車両通行支援装置。
　（付記６）
　前記要因情報と前記新たに発生する交通渋滞との関係を学習することによって前記予測基準を生成あるいは更新する予測基準学習手段をさらに備える、
　付記４に記載の緊急車両通行支援装置。
　（付記７）
　前記取得手段は、前記現在の状況あるいは前記要因情報を表す、前記道路が撮像された画像を取得する、
　付記３乃至付記６のいずれか一項に記載の緊急車両通行支援装置。
　（付記８）
　前記取得手段は、前記道路に設置された監視カメラ、あるいは、前記道路の近辺にいる人の携帯端末により撮像された前記画像を取得する、
　付記７に記載の緊急車両通行支援装置。
　（付記９）
　前記取得手段は、前記道路を含む地域の天候情報を取得し、
　前記推定手段は、前記天候情報と、前記天候情報と前記復旧時間との関係を表す前記推定基準とに基づいて、前記復旧時間を推定する、
　付記３乃至付記８のいずれか一項に記載の緊急車両通行支援装置。
　（付記１０）
　情報処理装置によって、
　　道路の交通渋滞の現在の状況、及び、前記道路の交通渋滞の過去の実績を取得し、
　　前記現在の状況と前記過去の実績とを比較し、その比較結果と、判定基準とに基づいて、前記道路が通行可能であるか否かを判定し、
　　前記道路が通行可能である場合は前記道路が含まれることを許容し、前記道路が通行不能である場合は前記道路が含まれることを禁止した、緊急車両の通行予定経路を生成し、
　　生成された前記通行予定経路を出力する、
　方法であって、
　前記判定基準は、前記比較結果と前記道路が通行可能であるか否かとの関係を表す、
　緊急車両通行支援方法。
　（付記１１）
　道路の交通渋滞の現在の状況、及び、前記道路の交通渋滞の過去の実績を取得する取得処理と、
　前記現在の状況と前記過去の実績とを比較し、その比較結果と、判定基準とに基づいて、前記道路が通行可能であるか否かを判定する判定処理と、
　前記道路が通行可能である場合は前記道路が含まれることを許容し、前記道路が通行不能である場合は前記道路が含まれることを禁止した、緊急車両の通行予定経路を生成する生成処理と、
　生成された前記通行予定経路を出力する出力処理と、
　をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
　前記判定基準は、前記比較結果と前記道路が通行可能であるか否かとの関係を表す、
　緊急車両通行支援プログラムが格納された記録媒体。
　１０　　緊急車両通行支援装置
　１０１　　取得部
　１０２　　判定部
　１０３　　生成部
　１０４　　出力部
　１０５　　判定基準学習部
　１０６　　推定部
　１０７　　算出部
　１０８　　予測部
　１０９　　推定基準学習部
　１１０　　予測基準学習部
　１２０　　記憶部
　１２１　　現在の状況
　１２２　　過去の実績
　１２３　　判定基準
　１２４　　通行予定経路
　１２５　　要因情報
　１２６　　復旧時間
　１２７　　推定基準
　１２８　　予測基準
　２１　　監視カメラ
　２２　　携帯端末
　２３　　一般車両
　２４　　緊急車両
　３０　　緊急車両通行支援装置
　３０１　　現在の状況
　３０２　　過去の実績
　３１　　取得部
　３２　　判定部
　３２０　　判定基準
　３３　　生成部
　３３０　　通行予定経路
　３４　　出力部
　９００　　情報処理装置
　９０１　　ＣＰＵ
　９０２　　ＲＯＭ
　９０３　　ＲＡＭ
　９０４　　ハードディスク（記憶装置）
　９０５　　通信インタフェース
　９０６　　バス
　９０７　　記録媒体
　９０８　　リーダライタ
　９０９　　入出力インタフェース

Claims (11)

  1. 　道路の交通渋滞の現在の状況、及び、前記道路の交通渋滞の過去の実績を取得する取得手段と、
    　前記現在の状況と前記過去の実績とを比較し、その比較結果と、判定基準とに基づいて、前記道路が通行可能であるか否かを判定する判定手段と、
    　前記道路が通行可能である場合は前記道路が含まれることを許容し、前記道路が通行不能である場合は前記道路が含まれることを禁止した、緊急車両の通行予定経路を生成する生成手段と、
    　生成された前記通行予定経路を出力する出力手段と、
    　を備え、
    　前記判定基準は、前記比較結果と前記道路が通行可能であるか否かとの関係を表す、
    　緊急車両通行支援装置。
  2. 　前記比較結果と前記道路が通行可能であるか否かとの関係を学習することによって、前記判定基準を生成あるいは更新する判定基準学習手段をさらに備える、
    　請求項１に記載の緊急車両通行支援装置。
  3. 　前記取得手段は、前記道路における通行不能の要因を表す要因情報を取得し、
    　前記要因情報と、前記要因情報と前記通行不能の要因が解消されるまでの復旧時間との関係を表す推定基準とに基づいて、前記復旧時間を推定する推定手段と、
    　前記要因情報が示す前記通行不能の要因の発生場所に、前記緊急車両が到着する到着予定時間を算出する算出手段と、
    　をさらに備え、
    　前記生成手段は、前記復旧時間が前記到着予定時間よりも前である場合は前記道路が含まれることを許容し、前記復旧時間が前記到着予定時間よりも後である場合は前記道路が含まれることを禁止した、前記通行予定経路を生成する、
    　請求項１または請求項２に記載の緊急車両通行支援装置。
  4. 　前記要因情報と、前記要因情報と前記通行不能の要因によって新たに発生する交通渋滞との関係を表す予測基準とに基づいて、前記新たに発生する交通渋滞を予測する予測手段をさらに備え、
    　前記算出手段は、前記予測手段による予測結果を用いて、前記到着予定時間を算出する、
    　請求項３に記載の緊急車両通行支援装置。
  5. 　前記要因情報と前記復旧時間との関係を学習することによって前記推定基準を生成あるいは更新する推定基準学習手段をさらに備える、
    　請求項３または請求項４に記載の緊急車両通行支援装置。
  6. 　前記要因情報と前記新たに発生する交通渋滞との関係を学習することによって前記予測基準を生成あるいは更新する予測基準学習手段をさらに備える、
    　請求項４に記載の緊急車両通行支援装置。
  7. 　前記取得手段は、前記現在の状況あるいは前記要因情報を表す、前記道路が撮像された画像を取得する、
    　請求項３乃至請求項６のいずれか一項に記載の緊急車両通行支援装置。
  8. 　前記取得手段は、前記道路に設置された監視カメラ、あるいは、前記道路の近辺にいる人の携帯端末により撮像された前記画像を取得する、
    　請求項７に記載の緊急車両通行支援装置。
  9. 　前記取得手段は、前記道路を含む地域の天候情報を取得し、
    　前記推定手段は、前記天候情報と、前記天候情報と前記復旧時間との関係を表す前記推定基準とに基づいて、前記復旧時間を推定する、
    　請求項３乃至請求項８のいずれか一項に記載の緊急車両通行支援装置。
  10. 　情報処理装置によって、
    　　道路の交通渋滞の現在の状況、及び、前記道路の交通渋滞の過去の実績を取得し、
    　　前記現在の状況と前記過去の実績とを比較し、その比較結果と、判定基準とに基づいて、前記道路が通行可能であるか否かを判定し、
    　　前記道路が通行可能である場合は前記道路が含まれることを許容し、前記道路が通行不能である場合は前記道路が含まれることを禁止した、緊急車両の通行予定経路を生成し、
    　　生成された前記通行予定経路を出力する、
    　方法であって、
    　前記判定基準は、前記比較結果と前記道路が通行可能であるか否かとの関係を表す、
    　緊急車両通行支援方法。
  11. 　道路の交通渋滞の現在の状況、及び、前記道路の交通渋滞の過去の実績を取得する取得処理と、
    　前記現在の状況と前記過去の実績とを比較し、その比較結果と、判定基準とに基づいて、前記道路が通行可能であるか否かを判定する判定処理と、
    　前記道路が通行可能である場合は前記道路が含まれることを許容し、前記道路が通行不能である場合は前記道路が含まれることを禁止した、緊急車両の通行予定経路を生成する生成処理と、
    　生成された前記通行予定経路を出力する出力処理と、
    　をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
    　前記判定基準は、前記比較結果と前記道路が通行可能であるか否かとの関係を表す、
    　緊急車両通行支援プログラムが格納された記録媒体。
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