JP2014169872A - センサ統合装置及びセンサ統合方法 - Google Patents

Abstract

【課題】少ない数のセンサによって効率的かつ安価に広域状況を把握する。
【解決手段】複数のセンサによって観測された目標物の時刻ごとの位置情報に基づいて、前記各センサの観測範囲を通過して観測範囲外に移動した各目標物の、前記各観測範囲から出た通過地点、通過時刻及び通過速度を特定し、前記位置情報に基づいて、いずれかの前記観測範囲に侵入した目標物の侵入地点、侵入時刻及び侵入速度を特定し、地図情報に基づいて、前記通過した各目標物の通過地点から前記侵入した目標物の侵入地点までの経路距離を特定し、前記通過速度及び前記侵入速度の少なくとも一方と、前記経路距離と、に基づいて、前記通過地点から前記侵入地点までの経路距離の移動時間を推定し、前記推定された移動時間の長さと、前記通過時刻から前記侵入時刻までの時間の長さと、を照合することによって、前記通過した各目標物と前記侵入した目標物との同一性を評価する。
【選択図】図１

Description

本発明は、センサ統合装置に関する。

本技術分野の背景技術として、特開２０１２−１６３４９５号公報（特許文献１）がある。この公報には、「プロセッサと、前記プロセッサに接続される記憶装置と、前記プロセッサに接続される出力装置と、を備えるセンサ統合システムであって、前記記憶装置は、複数のセンサによって観測された観測データを保持し、前記観測データはあらかじめ規定された項目のうち選択的に記述された項目を含み、前記プロセッサは複数の前記観測データの選択記述された前記項目を組み合わせ、一つ以上の目標物の移動軌跡を推定し、前記出力装置は、前記移動軌跡を示す情報を出力する。」と記載されている。

特開２０１２−１６３４９５号公報

重要施設、環境若しくは災害地域の監視、又は捜索・救難支援など、センサを用いて広域を監視するニーズがある。

広域監視では、単独センサでは関心領域をカバーしきれず、複数センサを組み合わせて利用することが必要な場合が多い。センサとしては、地上設置の固定型のレーダや監視カメラなどだけでなく、車両、飛行体、又は水上及び水中移動体など、様々な移動型センサプラットフォームに搭載されたセンサも利用可能となりつつある。これらの異なる種類のセンサ（異種センサ）を組み合わせて利用できれば、広域を効率的に監視できる。

例えば、特許文献１には、複数の異種センサを用いた目標追尾方法が開示されている。しかし、センサの観測範囲が重複していない場合の移動軌跡の推定方法は開示されていない。また、複数目標物モデルを用いた航跡仮説の生成および追尾方法が開示されているが、目標の数又は集団内に含まれる目標の種別など、位置以外の集団としての特性（属性情報）を考慮した追尾方法は開示されていない。

本発明は、上記のような課題に鑑みてなされたものであり、複数のセンサ観測範囲における観測データと地図情報とを組み合わせて、センサ観測範囲内外に渡る目標物の移動軌跡の推定を実現することを目的とする。

上記の課題を解決するために、本発明は、プロセッサと、前記プロセッサに接続される記憶装置と、前記プロセッサに接続される出力装置と、を備えるセンサ統合装置であって、前記記憶装置は、センサ情報、目標物情報及び地図情報を保持し、前記センサ情報は、複数のセンサの観測範囲を示す情報を含み、前記目標物情報は、前記複数のセンサによって観測された、複数の前記観測範囲における目標物の時刻ごとの位置情報を含み、前記地図情報は、前記各観測範囲に含まれる地域、及び、前記各観測範囲に隣接するいずれの前記観測範囲にも含まれない地域の地図情報を含み、前記プロセッサは、前記目標物情報に基づいて、前記各観測範囲を通過していずれの前記観測範囲にも含まれない地域に移動した各目標物が前記各観測範囲から出た地点である通過地点、前記通過地点の通過時刻及び通過速度を特定する第１手順と、前記目標物情報に基づいて、いずれの前記観測範囲にも含まれない地域からいずれかの前記観測範囲に侵入した目標物の侵入地点、侵入時刻及び侵入速度を特定する第２手順と、前記地図情報に基づいて、前記通過した各目標物の通過地点から前記侵入した目標物の侵入地点までの経路距離を特定する第３手順と、前記通過した各目標物の通過速度及び前記侵入した目標物の侵入速度の少なくとも一方と、前記通過した各目標物の通過地点から前記侵入した目標物の侵入地点までの経路距離と、に基づいて、前記通過した各目標物の通過地点から前記侵入した目標物の侵入地点までの経路距離の移動時間を推定する第４手順と、前記速度及び経路距離に基づいて推定された移動時間の長さと、前記目標物情報に基づいて特定された、前記通過した各目標物の前記通過時刻から前記侵入した目標物の前記侵入時刻までの時間の長さと、を照合することによって、前記通過した各目標物と前記侵入した目標物との同一性を評価する第５手順と、を実行し、前記出力装置は、前記同一性の評価の結果を出力する第６手順を実行することを特徴とする。

本発明の一実施形態によれば、センサ観測範囲の内外に渡る、広域での目標物の追尾が可能となるため、少ない数のセンサによって効率的かつ安価な広域状況把握を実現できる。

本発明の実施形態のセンサ統合システムの構成を示す機能ブロック図である。 本発明の実施形態のセンサ統合システムのハードウェア構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態のセンサ統合システムのハードウェア構成の変形例を示すブロック図である。 本発明の実施形態のセンサ統合システムのセンサ統合処理の概要を示す説明図である。 本発明の実施形態のセンサ統合装置の目標物情報ＤＢに含まれる個別目標物情報テーブルの説明図である。 本発明の実施形態のセンサ統合装置の目標物情報ＤＢに含まれる集団目標物情報テーブルの説明図である。 本発明の実施形態のセンサ統合装置のセンサ情報ＤＢに含まれるセンサ情報テーブルの説明図である。 本発明の実施形態のセンサ統合装置の端点情報ＤＢに含まれる端点情報テーブルの説明図である。 本発明の実施形態のセンサ統合装置の端点間ネットワークＤＢに含まれる端点間ネットワークテーブルの説明図である。 本発明の実施形態のセンサ統合装置が実行するセンサ前処理を示すフローチャートである。 本発明の実施形態のセンサ統合装置が実行するセンサ統合前処理を示すフローチャートである。 本発明の実施形態のセンサ統合装置が実行するセンサ観測範囲目標物通過処理を示すフローチャートである。 本発明の実施形態のセンサ統合装置が実行するセンサ観測範囲目標物侵入処理を示すフローチャートである。 本発明の実施形態のセンサ統合装置が実行する目標物照合処理を示すフローチャートである。 本発明の実施形態のセンサ統合装置が実行するセンサ統合処理の変形例を示す図である。 本発明の実施形態のセンサ統合装置によって出力される情報及びユーザインタフェースの説明図である。 本発明の実施形態のセンサ統合装置によって出力される情報の説明図である。

以下、図面を用いて本発明の実施の形態を説明する。

なお、本実施形態では目標物の移動軌跡を「航跡」と表現するが、本発明が対象とする目標物は、移動する物体である限り、例えば車両、人又は船舶等、いかなるものであってもよい。また、本発明が対象とするセンサは、例えばレーダ、カメラ（定点監視用固定型、移動プラットフォーム搭載型、携帯型、等）、音響センサ、振動センサ、カウンタ、人（目視報告、ソーシャルネットワークサービスに登録された情報、等）など、目標物の存在又は移動を捉えられるいかなるセンサであってもよい。

図１は、本発明の実施形態のセンサ統合システムの構成を示す機能ブロック図である。本実施形態のセンサ統合システムは、センサ統合装置１００、複数のセンサ、及び、センサ統合装置１００と複数のセンサとを接続するネットワーク１６０によって構成される。本実施形態のセンサ統合システムは、さらに、ネットワーク１６０に接続された一つ以上の他センサ統合装置１８０を含んでもよい。また、センサ統合装置１００は、入出力装置１９０を含む。

複数のセンサは、目標物に関する情報を取得できるものであればどのようなものであってもよい。ここで、目標物に関する情報とは、例えば目標物の位置を示す情報又は属性を示す情報等である。図１には二つのセンサ、すなわちセンサ１＿１５１及びセンサ２＿１５２を示すが、本実施形態のセンサ統合システムは、さらに多くのセンサを含んでもよい。これらの複数のセンサは、一つの種類のセンサのみを含んでもよいが、複数の種類のセンサを含んでもよい。例えば、センサ１＿１５１がレーダであり、センサ２＿１５２がカメラであってもよい。

センサ１＿１５１及びセンサ２＿１５２等は、センシングによって取得した観測データを含むセンサ情報１７１及びセンサ情報１７２等を、ネットワーク１６０を介してセンサ統合装置１００に送信する。本実施形態のセンサ情報１７１等は、センサ属性、データ及びデータ属性を含む。センサ属性は、そのセンサ情報１７１等を送信したセンサの種別（たとえばそれがレーダ又はカメラ等のいずれであるかを示す情報）、識別子（ＩＤ）、及び当該センサの観測データに含まれる可能性がある項目（時刻、位置、速度、加速度、及び航跡）のような、センサの諸元を含む。さらにセンサ観測範囲や取得可能な属性などの情報を含んでも良い。データは、各センサによって取得された観測データ及びそれが取得された時刻等を含む。データ属性は、観測データの属性を示す情報、例えば観測データの精度等を含んでもよい。センサ統合装置１００は、センサ情報１７１等をステップごとに取得してもよいし、ストリーミングによって取得してもよい。

各センサはセンサ統合装置１００に固定的に接続されていてもよいが、新規のセンサの追加及び既存のセンサの削除を許容してもよい。追加されたセンサからの要求に基づいてセンサ統合装置１００に新たなセンサが登録されてもよいし（すなわちＰＵＳＨ登録）、センサ統合装置１００がセンサを検索し、検索されたセンサを登録してもよい（すなわちＰＵＬＬ登録）。

なお、以下の説明において、各センサが目標物を観測可能な範囲を各センサの観測範囲と記載する。また、図４を参照して後述するように、本実施形態では複数のセンサの観測範囲が重複も隣接もしない場合があるため、いずれの観測範囲にも含まれない領域が存在する場合がある。このようにいずれの観測範囲にも含まれない領域を観測範囲外の領域と記載する。

センサ統合装置１００は、入出力部１０１、目標物情報処理部１０２、センサ情報処理部１０３、地図情報処理部１０４、地理情報システム１０５及びデータベース１０６を有する。

センサ情報処理部１０３は、センサ１＿１５１等の各種センサの属性及び各センサによって得られたセンサ観測データなどを扱う処理を行う。具体的には、センサ情報処理部１０３は、相関処理などによりセンサ観測データから目標物の移動軌跡を推定する航跡抽出処理部１０３Ａ、センサの属性に観測範囲が含まれていない場合に観測範囲を特定する観測範囲特定処理部１０３Ｂ等を備える。

目標物情報処理部１０２は、複数のセンサ観測範囲にまたがる目標物を管理する目標物管理部１０２Ａ、目標物がセンサ観測範囲から外に出る「通過」、及び目標物がセンサ観測範囲に入る「侵入」を判定する侵入・通過判定部１０２Ｂ、個別目標物をグループ化した集団目標物の属性を判定し、それぞれが別の観測範囲で観測された複数の集団目標物に関する情報が同一の集団に関する情報であるか否かを特定する集団属性照合部１０２Ｃ、同一集団であると判定された複数の集団目標物に関連付けられた複数の航跡を統合する航跡統合処理部１０２Ｄなどを備える。

地図情報処理部１０４は、地理情報システム１０５を用いて、地形及び地域状況の管理、道路地図などの経路情報の管理、並びに、後述の端点情報（端点に関連付ける通過・侵入目標物リストを含む）の管理などを実現する。

地理情報システム１０５は、地図情報の管理機能及び検索機能、空間解析機能（ネットワーク解析、見通し解析等）、並びに編集機能などを備える。地理情報システム１０５は公知の技術によって実現できるため、これに関する詳細な説明は省略する。

データベース１０６は、センサ情報データベース（ＤＢ）１０６Ａ（センサ属性、センサ観測データを含む）、目標物情報ＤＢ１０６Ｂ（航跡を含む）、地図情報ＤＢ１０６Ｃ、処理パラメータＤＢ１０６Ｄ、端点情報ＤＢ１０６Ｅ及び端点間ネットワークＤＢ１０６Ｆなどを含む。センサ情報ＤＢ１０６Ａは、センサ属性に関する情報及びセンサ観測データ等を含む。目標物情報ＤＢ１０６Ｂは、目標物の属性に関する情報及び目標物の航跡データ等を含む。また、目標物情報ＤＢ１０６Ｂは、個別の目標物に関するＤＢと、各々が複数の個別の目標物を含む集団の目標物に関するＤＢと、を含む。端点情報ＤＢ１０６Ｅは、各センサの観測範囲の端点（後述）の位置及びその端点から観測範囲に出入りする目標物に関する情報を含む。端点間ネットワークＤＢ１０６Ｆは、端点から観測範囲外の領域を経由して別の端点に至る経路に関する情報を含む。これらのＤＢの詳細については後述する（図５Ａ〜図５Ｅ等参照）。地図情報ＤＢ１０６Ｃは、複数の観測範囲と、少なくともそれらの観測範囲間をつなぐ観測範囲外の領域と、を含む領域の地図情報を含む。具体的には、地図情報ＤＢ１０６Ｃは、例えば、交差点に対応するノードと、交差点を接続する道路に対応するリンクとの接続関係、及び、道路の通行可否といった道路の属性等を示す道路ネットワークデータを含んでもよい。この道路ネットワークデータを用いて、通行可能な道路からなる目標物の移動経路を探索することができる。あるいは、地図情報ＤＢ１０６Ｃは、道路ネットワークデータの代わりに（又はそれに加えて）、標高、河川及び海岸線等に関する地形情報を含んでもよい。地図情報ＤＢ１０６Ｃとしては公知のものを使用することができるため、詳細な説明は省略する。処理パラメータＤＢ１０６Ｄは、目標物情報処理部１０２及びセンサ情報処理部１０３等が実行する処理に使用される各種パラメータを保持する。例えば、図６Ｅを参照して後述するα、βのようなパラメータが処理パラメータＤＢ１０６Ｄに保持されてもよい。

入出力部１０１は、センサ統合装置１００がネットワーク１６０を介してセンサ１＿１５１等から受信したセンサ情報１７１等、センサ統合装置１００がネットワーク１６０を介して他センサ統合装置１８０から受信した目標物情報１８１、及び、センサ統合装置のユーザが入出力装置１９０を使用して入力した情報等を、データベース１０６に格納する。また、入出力部１０１は、例えばユーザによる情報の入力を支援するためのＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）の画像情報及びセンサ統合装置１００による処理結果をユーザに提示するための画像情報等を入出力装置１９０に出力させる。

他センサ統合装置１８０は、センサ統合装置１００と同様のものであってよいため、詳細な説明は省略する。図１では省略されているが、他センサ統合装置１８０も一つ以上のセンサからセンサ情報を取得し、そのセンサ情報に基づいてセンサ統合装置１００と同様の処理を行うことができる。例えば、他センサ統合装置１８０はセンサ統合装置１００と同様の処理によって目標物情報ＤＢ１０６Ｂと同様の情報を生成し、それを目標物情報１８１としてセンサ統合装置１００に送信してもよい。さらにそれら目標物情報とセンサ情報を統合処理してもよい。

図２は、本発明の実施形態のセンサ統合システムのハードウェア構成を示すブロック図である。本実施形態のセンサ統合装置１００は、インターフェース（Ｉ／Ｆ）２０１、プロセッサ２０２、記憶装置２０３、入力装置２０４及び出力装置２０５を備える。これらは、通信線（例えばバス）２０６を介して相互に接続される。

Ｉ／Ｆ２０１は、ネットワーク１６０に接続され、ネットワーク１６０を介して、センサ１＿１５１等からセンサ情報１７１等を受信し、他センサ統合装置１８０から目標物情報１８１を受信する。ネットワーク１６０は、例えばＩＰネットワーク又はその他の種類のネットワーク等、いかなるものであってもよい。なお、図１にはセンサ情報等（すなわちセンサ情報１７１、１７２及び目標物情報１８１）がネットワーク１６０を介してセンサ統合装置１００に入力される例を示したが、これらのセンサ情報等がネットワーク１６０を介さずにセンサ統合装置１００に入力されてもよい。例えば、センサ１＿１５１等がＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）等のケーブルを介してセンサ統合装置１００に接続され、そのケーブルを介してセンサ情報等がセンサ統合装置１００に入力されてもよい。その場合、Ｉ／Ｆ２０１はＵＳＢのインターフェースである。あるいは、センサ１＿１５１等がセンサ情報等を持ち運び可能な記憶媒体（例えば持ち運び可能なフラッシュメモリ又は記憶ディスク）に格納し、その記憶媒体からセンサ情報等がセンサ統合装置１００に入力されてもよい。その場合、Ｉ／Ｆ２０１は記憶媒体の読み出し装置である。あるいは、センサ１＿１５１等がセンサ統合装置１００に直結されてもよい。

プロセッサ２０２は、センサ統合装置１００の各部を制御することによって、センサ統合装置１００の種々の機能を実現する。例えば、プロセッサ２０２は、記憶装置２０３に格納されたプログラムに従って、Ｉ／Ｆ２０１、入力装置２０４及び出力装置２０５を制御することによって、図１の入出力部１０１、目標物情報処理部１０２、センサ情報処理部１０３、地図情報処理部１０４及び地理情報システム１０５の機能を実現してもよい。その場合、図２に示すハードウェアとして一般的なＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）が使用されてもよい。あるいは、プロセッサ２０２は、上記のような汎用プロセッサでなく、上記の各部の機能を実現する一つ以上の専用プロセッサであってもよい。

記憶装置２０３には、プロセッサ２０２が実行するプログラム及びプロセッサ２０２によって参照されるデータが格納される。例えば、図１に示したデータベース１０６が記憶装置２０３に格納される。記憶装置２０３は、例えば、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）のような揮発性の半導体メモリ、フラッシュメモリのような不揮発性の半導体メモリ、若しくはハードディスクドライブのようなディスク装置等、又はそれらの組み合わせであってもよい。

入力装置２０４は、ユーザからの指示等を受け付けるために使用され、例えば、キーボード及びマウス等を含んでもよい。センサ統合装置１００がユーザから指示を受ける必要がない場合には、入力装置２０４が省略されてもよい。出力装置２０５は、センサ統合装置１００の処理結果（例えば抽出された航跡等）を出力する。さらに、出力装置２０５は、ユーザによる情報の入力を支援するためのＧＵＩ画像情報等を出力してもよい。例えば、出力装置２０５は、液晶表示装置のような画像表示装置であってもよい。図２の入力装置２０４及び出力装置２０５は、図１の入出力装置１９０に相当する。なお、図１に示した入出力部１０１は、ＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、Ｗｅｂサービス又は記憶媒体を介して航跡等を出力してもよい。その場合、出力装置２０５は、ネットワークインターフェース又は記憶媒体への書き込み装置であってもよい。

図３は、本発明の実施形態のセンサ統合システムのハードウェア構成の変形例を示すブロック図である。センサ統合システムは、ネットワークに接続された複数のセンサ統合装置１００を有する。ここでは、複数のセンサ統合装置１００の例としてセンサ統合装置１００Ａ〜１００Ｃを示す。各センサ統合装置１００Ａ〜１００Ｃのハードウェア構成は図２に示したセンサ統合装置１００の構成と同様である。また、図３に示す各センサ統合装置１００Ａ〜１００Ｃは、図１に示すセンサ統合装置１００又は他センサ統合装置１８０に相当する。

例えば、センサ統合装置１００Ａは、センサ１＿１５１から取得したセンサ情報１７１に基づいて、センサ１＿１５１の観測範囲内の目標物の航跡を抽出し、抽出した航跡データを含む目標物情報１８１をセンサ統合装置１００Ｃに送信する。同様に、センサ統合装置１００は、センサ２＿１５２から取得したセンサ情報１７２に基づいて、センサ２＿１５２の観測範囲内の目標物の航跡を抽出し、抽出した航跡データを含む目標物情報１８１をセンサ統合装置１００Ｃに送信する。図３では省略されているが、さらに他のセンサ統合装置１００が同様に目標物情報をセンサ統合装置１００Ｃに送信してもよい。センサ統合装置１００Ｃは、センサ統合装置１００Ａ及び１００Ｂ等から受信した目標物情報１８１に基づいて、複数の観測範囲内の航跡を統合する。

上記のように、各観測範囲内の航跡の抽出と、複数の観測範囲内の航跡の統合とがそれぞれ別のセンサ統合装置１００によって行われる場合には、それぞれのセンサ統合装置１００が図１に示す全ての機能を有しなくてもよい場合がある。例えば、センサ統合装置１００Ａ及び１００Ｂは、航跡の統合を行わないため、少なくとも航跡統合処理部１０２Ｄを有しなくてもよい。センサ統合装置１００Ｃは、通常は各観測範囲内の航跡の抽出を行わないため、少なくとも航跡抽出処理部１０３Ａを有しなくてもよい。ただし、センサ統合装置１００Ｃは、実際には各観測範囲内の航跡の抽出をやり直す可能性もあるため、航跡抽出処理部１０３Ａを有してもよい。

また、図３に示すセンサ統合システムは、上記のセンサ統合装置１００Ａ〜１００Ｃと同様のセンサ統合装置１００のグループ（すなわち、各々が一つのセンサの観測範囲内の航跡を抽出する複数のセンサ統合装置１００と、それらの複数のセンサ統合装置１００からの目標物情報に基づいて複数の観測範囲内の航跡を統合する一つのセンサ統合装置１００と、からなるグループ）を複数有してもよい。その場合、センサ統合システムは、複数の観測範囲内の航跡を統合する複数のセンサ統合装置１００から目標物情報を収集して全ての観測範囲内の航跡を統合する階層構造のセンサ統合装置１００をさらに有する。

例えば、広域に多数のセンサが設置され、各センサにそのセンサの観測範囲内の航跡を抽出する一つのセンサ統合装置１００が設けられ、各部分領域内の複数の観測範囲内の航跡を統合するセンサ統合装置１００が設けられ、さらに、広域における全部分領域の全観測範囲内の航跡を統合するセンサ統合装置１００が設けられてもよい。

また、図３には各センサ統合装置１００Ａ及び１００Ｂ等がそれぞれ一つのセンサから取得したセンサ情報を処理し、それらの複数のセンサ統合装置１００から取得した目標物情報をセンサ統合装置１００Ｃが処理する形態を示したが、各センサ統合装置１００Ａ及び１００Ｂ等がそれぞれ複数のセンサから取得したセンサ情報に基づいて複数の観測範囲内の航跡を抽出し、それらの複数のセンサ統合装置１００から取得した目標物情報に基づいて、センサ統合装置１００Ｃが航跡を統合してもよい。

上記のような階層構造または自律分散型の機能構成を採用することによって、本実施形態のセンサ統合システムは、一つのセンサ統合装置１００が全てのセンサからの情報を処理する集中管理（図２参照）、又は複数のセンサ統合装置１００の各々が一つ以上のセンサからの情報を処理する分散管理（図３参照）のいずれの形態を採用しても本発明を実現することができる。

以下、図１及び図２に示すセンサ統合装置１００が保持する情報及び実行する処理を説明するが、図３に示す複数のセンサ統合装置１００が保持する情報及び実行する処理も、情報が複数のセンサ統合装置１００に分散して保持され、処理が複数のセンサ統合装置１００によって分散して実行される点を除き、以下に説明するものと同様である。

図４は、本発明の実施形態のセンサ統合システムのセンサ統合処理の概要を示す説明図である。例として、センサ１＿１５１の観測範囲４０１及びセンサ２＿１５２の観測範囲４０２を示す。これらの観測範囲は隣接も重複もしておらず、一方の観測範囲内からもう一方の観測範囲内に移動する目標物は、必ず観測範囲外の領域を通過する。センサ１＿１５１によって観測範囲４０１内で観測された目標物４１１Ａ〜４１１Ｃ、及び、センサ２＿１５２によって観測範囲４０２内で観測された目標物４１２Ａ〜４１２Ｃを示す。図４の例において、これらの目標物は道路４２０に沿って移動する車両である。以下、本実施形態の説明においては、目標物の例として、車両又は人のように地上を走行又は歩行する移動体を挙げている。しかし、本実施形態は、車両又は人以外の任意の移動体（例えば船舶又は航空機等）にも適用することができる。

センサ統合装置１００の航跡抽出処理部１０３Ａは、目標物４１１Ａ〜４１１Ｃの観測範囲４０１内における航跡を抽出する。さらに、航跡抽出処理部１０３Ａは、目標物４１１Ａ〜４１１Ｃからなる集団を一つの目標物４１１と認識し、その目標物４１１の観測範囲４０１内における航跡を抽出してもよい。以下、複数の目標物を含む目標物を集団目標物、集団目標物に含まれる目標物を個別目標物とも記載する場合がある。例えば個別目標物は１台の車両であり、集団目標物は複数の車両からなる車列である。

同様に、航跡抽出処理部１０３Ａは、個別目標物４１２Ａ〜４１２Ｃの観測範囲４０２内における航跡を抽出し、さらに、個別目標物４１２Ａ〜４１２Ｃからなる集団目標物４１２の観測範囲４０２内における航跡を抽出してもよい。

航跡抽出処理部１０３Ａは、任意の公知の方法（例えば特許文献１に記載された方法）を用いて各観測範囲内の目標物の航跡を抽出することができるため、その航跡抽出方法の詳細な説明は省略する。

観測範囲４０１と４０２との間に目標物が移動可能な経路が存在していれば、例えば観測範囲４０１においてセンサ１＿１５１によって観測された目標物が、その後観測範囲４０２に移動して、それと異なる時刻にもう一方の観測範囲において観測される場合がある。図４の例では観測範囲４０１と４０２とを接続する道路４２０があるため、例えば目標物４１１Ａ等が道路４２０を通って観測範囲４０１から観測範囲４０２に移動し、目標物４１２Ａ等として観測される可能性がある。そのような場合には、目標物４１１Ａ等の観測範囲４０１内における航跡と、目標物４１２Ａの観測範囲４０２内における航跡とを統合して、同一の目標物の航跡として扱うことによって、複数のセンサの観測範囲の内外にわたる領域を移動する目標物を追跡することが可能になる。

しかし、観測範囲４０１と４０２との間の観測範囲外の領域における目標物の航跡は、各観測範囲内における航跡の抽出方法と同一の方法を用いても精度よく抽出することができない。本実施形態では、複数の観測範囲を地図情報（地図情報ＤＢ１０６Ｃに格納される）に基づいて関連付け、あるセンサの観測範囲内から観測範囲外に出た（以下、これを、「観測範囲を通過した」とも記載する）目標物と、別のセンサの観測範囲内に侵入した目標物とを照合する。これによって、異なる観測範囲における当該目標物の航跡を統合した航跡を推定できる。

特にセンサ観測範囲の間の距離が大きく、その間の観測範囲外の領域が広い場合、個別目標物の航跡を統合することは難しい場合が多い。一方、複数の個別目標物を一つの集団目標物として扱い、集団目標物としての大きな流れ、及び、集団目標物に含まれる個別目標物の属性情報（個別目標物の数、特徴的な種別の個別目標物の存在有無、等）を判定することで、航跡の統合が可能となる。

ここで地図情報は、道路ネットワークなどのネットワークデータ、道路形状又は等高線などのベクトルデータ、土地利用又は地形などのラスタデータであってもよい。道路ネットワークデータは、一般的に利用されるものと同様に、交差点に対応するノード及び交差点間を接続する道路に対応するリンクに関する情報であってよいが、ノード及びリンクの属性情報は、移動時間の推定に利用可能な距離の情報だけでなく、通行容易性の判定に利用可能な交通規制情報等を含んでもよい。

以下の説明において、目標物が各観測範囲に出入りするときに通る各観測範囲の境界上の地点を「端点」と記載する。実際に目標物が通ったと推定される地点だけでなく、目標物が通ることが予想される地点が端点として扱われてもよい。具体的には、例えば地図情報ＤＢ１０６Ｃに道路ネットワーク情報が含まれる場合、道路と各観測範囲の境界が交差する地点が端点となる。

図４の例において、端点４３０Ａ及び４３０Ｂは、道路４２０と観測範囲４０１の境界とが交差する地点であり、端点４３０Ｃ及び４３０Ｄは、道路４２０と観測範囲４０２の境界とが交差する地点である。例えば、観測範囲４０１において目標物４１１として観測された目標物が道路４２０を走行して端点４３０Ｂを通過し、さらに道路４２０を走行して端点４３０Ｃから観測範囲４０２に侵入し、目標物４１２として観測される場合がある。なお、実際の道路は幅を持っているため、道路と観測範囲の境界が交差する端点は、一般に、幾何学上の厳密な定義に従う「点」ではなく、ある程度の大きさを持った範囲である。また、例えば目標物が道路以外の部分を走行する場合、あるいは地図情報ＤＢ１０６Ｃが当該領域の道路ネットワーク情報を含まない場合等には、観測された目標物の航跡に基づいて端点の位置が推定されてもよい。

なお、複数の個別目標物からの一つの集団目標物の生成（言い換えると、どの複数の個別目標物を一つの集団目標物として扱うかを決定すること）は、公知の方法を含む任意の方法によって実行することができるため、詳細な説明を省略する。例えば公知のクラスタリングを行って一つのクラスタに分類された複数の個別目標物を一つの集団目標物として扱ってもよいし、特許文献１に記載されているように所定のテンプレートと複数の個別目標物とを比較した結果に基づいて集団目標物を生成してもよいし、それ以外の個別目標と集団目標を対応付けて管理するいかなる方法を使用してもよい。

次に、センサ統合装置１００が保持するデータベース１０６の内容について説明する。

本実施形態の目標物情報ＤＢ１０６Ｂは、各センサによって観測された個別目標物の航跡及び属性に関する情報を保持する個別目標物情報テーブル５００と、集団目標物の航跡及び属性に関する情報を保持する集団目標物情報テーブル５１０と、を含む。前者については図５Ａを参照して説明し、後者については図５Ｂを参照して後述する。

図５Ａは、本発明の実施形態のセンサ統合装置１００の目標物情報ＤＢ１０６Ｂに含まれる個別目標物情報テーブル５００の説明図である。個別目標物情報テーブル５００は、個別目標物ＩＤ５０１、位置５０２、及び、各個別目標物の位置以外の一つ以上の属性に関する情報を含む。各個別目標物の一つ以上の属性に関する情報は、一つ以上の属性の種類とその種類の属性値とを対応付ける情報であり、図５Ａの例では、属性１（全長）５０３、属性２（種別）５０４及び属性３（色）５０５を含む。

個別目標物ＩＤ５０１は、各個別目標物の識別子である。例えば図４に示すように観測範囲４０１において個別目標物４１１Ａ〜４１１Ｃが観測され、観測範囲４０２において個別目標物４１２Ａ〜４１２Ｃが観測された場合、これらの６個の個別目標物に一意の識別子が与えられ、個別目標物ＩＤ５０１として保持される。個別目標物ＩＤは観測されたセンサと対応付けたＩＤ体系としてもよい。

位置５０２は、各センサによって観測された各個別目標物の各時刻における位置を示す座標値である。例えば、位置５０２として、ある個別目標物の時刻ｔにおける座標値ｐ_t、時刻ｔ−１における座標値ｐ_t-1及び時刻ｔ−２における座標値ｐ_t-2、以下同様に他の時刻における座標値が保持される。これらの時刻ごとの座標値が各個別目標物の航跡に相当する。

属性１（全長）５０３は、各個別目標物の大きさを示す情報の一例であり、例えば「ａａメートル」のような値であってもよいし、「ｂｂメートル〜ｃｃメートル」のような幅を持った値であってもよい。あるいは「ａａメートル（標準偏差ｄｄ）」のような精度の情報を持った値であってもよい。

属性２（種別）５０４は、各個別目標物の種別、例えば、各個別目標物が車両、船舶又は航空機といった移動体のうちいずれの種類のものであるかを示す情報である。本実施形態では一例として車両のような陸上を走行する目標物を扱うため、属性２（種別）５０４は、各個別目標物が車両又は歩行者のいずれであるか、車両である場合にはどのような種類の車両であるか、等を示す情報であってもよい。

属性３（色）５０５は、各個別目標物の色を示す情報である。

個別目標物情報テーブル５００は、各個別目標物の上記以外の属性（例えば各個別目標物の形）に関する情報をさらに含んでもよい。

なお、後述するように、目標物を観測するセンサ１＿１５１等の種別によって、取得できる属性情報の種類が異なる場合がある。例えば、センサ１＿１５１等がカラー画像を撮影できるカメラである場合、撮影した画像から個別目標物の色を特定することができるが、センサ１＿１５１等がレーダである場合、取得された情報から個別目標物の色を特定することができない。このような場合には、個別目標物情報テーブル５００の該当する項目（例えば属性３（色）５０５）は空となる。あるいは属性項目部分をサブテーブル化したり、または属性項目名とその値の組を管理してもよい。

図５Ｂは、本発明の実施形態のセンサ統合装置１００の目標物情報ＤＢ１０６Ｂに含まれる集団目標物情報テーブル５１０の説明図である。集団目標物情報テーブル５１０は、集団目標物ＩＤ５１１、位置５１２、個別目標物リスト５１３、及び、各集団目標物の位置以外の一つ以上の属性に関する情報を含む。各個別目標物の一つ以上の属性に関する情報は、一つ以上の属性の種類とその種類の属性値とを対応付ける情報であり、図５Ｂの例では、属性１（数）５１４及び属性２（位置パターン）５１５を含む。

集団目標物ＩＤ５１１は、各集団目標物の識別子である。例えば図４に示すように観測範囲４０１において集団目標物４１１が観測され、観測範囲４０２において集団目標物４１２が観測された場合、これらの２個の個別目標物に一意の識別子が与えられ、集団目標物ＩＤ５１１として保持される。

位置５１２は、各センサによって観測された各集団目標物の各時刻における位置を示す座標値であり、個別目標物に関する位置５０２と同様の形式のデータとして保持されてもよい。これらの時刻ごとの座標値が各集団目標物の航跡に相当する。

個別目標物リスト５１３は、各集団目標物に含まれる個別目標物の識別子のリストである。ここに保持される識別子は、個別目標物ＩＤ５０１として保持された識別子と対応する。

属性１（数）５１４は、各集団目標物に含まれる個別目標物の数を示す。例えば、属性１（数）５１４は、「ｃｃ個」のような値であってもよいし、「ａａ個〜ｂｂ個」のような幅を持った値であってもよい。あるいは「ａａ個（標準偏差ｃｃ）」のような精度の情報を持った値であってもよい。

属性２（位置パターン）５１５は、各集団目標物に含まれる複数の個別目標物の相対的な位置関係（すなわち配置）を示す。

集団目標物情報テーブル５１０は、各集団目標物の上記以外の属性に関する情報をさらに含んでもよい。あるいは属性項目部分をサブテーブル化したり、または属性項目名とその値の組を管理してもよい。

なお、各集団目標物の個別目標物リスト５１３の値をキーとして個別目標物情報テーブル５００を検索することによって、各集団目標物に含まれる個別目標物の全長、種別といった属性を取得することができる。このような各集団目標物に含まれる個別目標物の属性を、各集団目標物の属性の一部として扱い、集団目標物の照合判定に利用することもできる。

図５Ｃは、本発明の実施形態のセンサ統合装置１００のセンサ情報ＤＢ１０６Ａに含まれるセンサ情報テーブル５２０の説明図である。センサ情報テーブル５２０は、各センサ（例えばセンサ１＿１５１及びセンサ２＿１５２等）に関する情報を含む。図５Ｃの例では、センサ情報テーブル５２０は、センサＩＤ５２１、センサ種別５２２、観測範囲５２３、端点リスト５２４及び取得属性５２５等を含む。

センサＩＤ５２１は、各センサの識別子である。センサ種別５２２は、各センサの種別、例えば各センサがレーダ、カメラ又はその他の種類のセンサのいずれであるかを示す情報である。センサ種別５２２は、各種処理の切り替え及びパラメータ調整等に用いられる。

観測範囲５２３は、各センサの観測範囲の位置、大きさ、形状等を示す情報であり、例えば各センサの観測範囲の境界線（すなわち輪郭線）の座標値を含んでもよい。観測範囲に関する情報がセンサの属性情報に含まれていない場合、観測範囲特定処理部１０３Ｂにて計算生成してもよい。

端点リスト５２４は、各センサの観測範囲の端点の識別子のリストである。例えばセンサ１＿１５１の観測範囲４０１に関する端点リスト５２４は、端点４３０Ａ及び４３０Ｂの識別子を含む。なお、ここで使用される端点の識別子は、各観測範囲内で一意であれば、複数の観測範囲内で一意でなくてもよい。その場合、各センサの観測範囲内の各端点を複数の観測範囲内で一意に識別するためには、各センサの識別子と各端点の識別子とを組み合わせた識別子を使用する必要がある。後述する端点情報テーブル５３０及び端点間ネットワークテーブル５４０において使用される端点の識別子は、上記のように各端点を複数の観測範囲内で識別する情報である。あるいは端点リスト５２４はセンサ情報テーブル５２０で保持せず、端点情報テーブル５３０側で管理し、必要に応じて端点情報テーブル５３０を検索して利用してもよい。

取得属性５２５は、各センサによって取得される属性の情報を示す。例えば、センサがレーダである場合、目標物の位置に関する情報を取得することができるが、色に関する情報を取得することはできない。この場合、レーダに関する取得属性５２５として、「位置」が（さらに他の属性の情報も取得できる場合は、その属性も）保持される。

なお、図５Ｃでは省略されているが、センサ情報テーブル５２０は、各センサが取得した観測データ及びそれが取得された時刻等の情報をさらに含む。あるいは別テーブルに格納し、関連付けて管理してもよい。

図５Ｄは、本発明の実施形態のセンサ統合装置１００の端点情報ＤＢ１０６Ｅに含まれる端点情報テーブル５３０の説明図である。端点情報テーブル５３０は、各端点（例えば端点４３０Ａ〜４３０Ｄ等）に関する情報を含む。図５Ｄの例では、端点情報テーブル５３０は、端点ＩＤ５３１、位置５３２、通過目標物リスト５３３、侵入目標物リスト５３４及び侵入予測リスト５３５等を含む。

端点ＩＤ５３１及び位置５３２は、それぞれ、各端点の識別子、及び、各端点の位置を示す座標値である。通過目標物リスト５３３は、各端点を通過して観測範囲外に出た目標物の識別子のリストである。侵入目標物リスト５３４は、各端点から観測範囲内に侵入した目標物の識別子のリストである。

侵入予測リスト５３５は、各端点から観測範囲内にこれから侵入する可能性があると予測された目標物の識別子のリストである。侵入する可能性の予測は、後述する端点間ネットワークテーブル５４０による端点間の関連付けに基づいて行われる。

端点情報テーブル５３０は、図５Ｄに示すようにあらかじめ侵入予測リスト５３５を計算生成してテーブルに含んでもよいが、これを含めず、必要に応じて通過目標物リスト５３３を検索して侵入する可能性がある目標物を特定してもよい。これらの情報の生成及び利用の方法については、図６Ｃ及び図６Ｄ等を参照して後述する。

なお、図５Ｄに示したように、各端点に、各端点を通過した目標物、各端点から侵入した目標物、及び侵入することが予測される目標物等を関連付けて管理することによって、リアルタイム処理等における処理の簡略化及び高速化を実現することができる。

図５Ｅは、本発明の実施形態のセンサ統合装置１００の端点間ネットワークＤＢ１０６Ｆに含まれる端点間ネットワークテーブル５４０の説明図である。端点間ネットワークテーブル５４０は、目標物が観測範囲外の領域を経由してそれらの間を移動可能な二つの端点を関連付ける情報、及び、その観測範囲外の領域を経由する経路に関する情報を含む。図５Ｅの例では、端点間ネットワークテーブル５４０は、端点始点５４１、端点終点５４２、距離５４３、関連地図図形ＩＤ５４４及び仮想フラグ５４５等を含む。

端点始点５４１及び端点終点５４２は、観測範囲外の領域の目標物が移動可能な経路の始点となる端点及び終点となる端点の識別子であり、距離５４３はその経路の経路距離であり、関連地図図形ＩＤ５４４はその経路の形状を示す図形の識別子である。例えば図４に示すように目標物４１１等が端点４３０Ｂから４３０Ｃまで観測範囲外の道路４２０上を移動可能である場合、端点４３０Ｂ及び４３０Ｃの識別子が端点始点５４１及び端点終点５４２として、道路４２０の端点４３０Ｂから４３０Ｃまでの区間の経路距離が距離５４３として、その区間の形状を示す図形の識別子が関連地図図形ＩＤ５４４としてそれぞれ保持されてもよい。

なお、図４には説明を単純化するために単純な道路４２０のみを示しているが、実際には、例えば端点４３０Ｂと４３０Ｃとの間に複数の経路が存在し得る。その場合、例えば地図情報処理部１０４が地図情報ＤＢ１０６Ｃに含まれる道路ネットワークデータを参照して端点４３０Ｂと４３０Ｃとの間の通行可能な経路を探索し、経路距離が最短となる経路の経路距離及びその経路距離の計算に使用した地図図形の識別子をそれぞれ距離５４３及び関連地図図形ＩＤ５４４として端点間ネットワークテーブル５４０に登録してもよいし、経路距離が比較的短いいくつかの経路（例えば経路距離が短い順に所定の数の経路）の経路距離及び地図図形の識別子を登録してもよい。これらは公知のネットワーク解析技術を用いて実現してもよい。

なお、地図情報ＤＢ１０６Ｃが道路ネットワークデータを含まない場合には、道路ネットワークデータ以外の情報に基づいて推定された経路距離等の情報を端点間ネットワークテーブル５４０に登録してもよい。例えば、地図情報ＤＢ１０６Ｃが道路形状のベクトルデータを含む場合、地図情報処理部１０４がそのベクトルデータに基づいて道路ネットワークデータを推定し、それに基づいて経路探索を行ってもよい。

あるいは、地図情報ＤＢ１０６Ｃが等高線ベクトルデータ又は地形ラスタデータを含む場合、地図情報処理部１０４がそれらのデータに基づいて地形解析を行い、目標物が移動可能な領域（例えば目標物として車両を想定している場合、車両が通行可能と推定される尾根線、谷線及び平坦な領域等を抽出し、それに基づいてネットワークデータを推定してもよい。又は、データベース１０６が注目領域における過去の移動物体の移動履歴データを含む場合、地図情報処理部１０４等がその移動履歴データから移動パターンを抽出し、最短経路解析に加えて当該移動パターンを考慮して経路を推定してもよい。

上記のように、地図情報ＤＢ１０６Ｃにあらかじめ道路ネットワークデータが保持されておらず、道路ネットワークデータ以外の情報（又はそれに基づいて推定されたネットワークデータ）に基づいて推定された距離５４３及び関連地図図形ＩＤ５４４が端点間ネットワークテーブルに登録される場合、そのことを示す仮想フラグ５４５が登録される。図５Ｅの例において、仮想フラグ５４５の値「Ｙｅｓ」は、道路ネットワークデータ以外の情報に基づいて推定された距離５４３及び関連地図図形ＩＤ５４４が登録されていることを示す。

なお、上記の説明では道路ネットワークデータを例示したが、例えば目標物が船舶又は航空機等である場合には、航路に関するネットワークデータが利用されてもよいし、船舶の場合には水深又は海底地形等の情報、航空機に関しては山及び高層建造物の配置等に基づいて航路のネットワークが推定されてもよい。

次に、図６Ａ〜図６Ｅを参照して、センサ統合装置１００が実行するセンサ統合処理の手順を説明する。

図６Ａは、本発明の実施形態のセンサ統合装置１００が実行するセンサ前処理を示すフローチャートである。図６Ａに示すセンサ前処理は、各センサが観測を開始する前に実行される。

センサ統合装置１００は、入出力装置１９０を介して各センサに関する情報を入力されると（ステップ６０１）、それに基づいてセンサ観測範囲等を特定してセンサ情報テーブル５２０に登録し（ステップ６０２）、さらにセンサが取得可能な属性情報の種類を特定してセンサ情報テーブル５２０に登録する（ステップ６０３）。例えば、センサ１＿１５１の種別がレーダであり、そのセンサ１＿１５１が設置される位置及び送信電力等が入力されると、センサ統合装置１００はそれに基づいてセンサ１＿１５１の観測範囲及びそれによって取得される情報の属性を特定して、センサ種別５２２、観測範囲５２３及び取得属性５２５等を登録する。なお、センサが移動プラットフォームに搭載されている場合、観測範囲は動的に計算生成できるよう、センサパラメータなどを保持してもよい。以上でセンサ前処理が終了する。

図６Ｂは、本発明の実施形態のセンサ統合装置１００が実行するセンサ統合前処理を示すフローチャートである。図６Ｂに示すセンサ統合前処理は、遅くとも、後述する図６Ｃ〜図６Ｅに示す処理の前に実行される。

最初に、センサ統合装置１００は、複数のセンサ（例えばセンサ１＿１５１及びセンサ２＿１５２）の各々について、図６Ａに示したセンサ前処理を実行する（ステップ６１１）。

次に、センサ統合装置１００は、センサ前処理によって特定された各センサの観測範囲と、地図情報ＤＢ１０６Ｃに含まれる地図とを照合し（ステップ６１２）、各観測範囲の端点を特定する（ステップ６１３）。特定された各端点の識別子がセンサ情報テーブル５２０の端点リスト５２４及び端点情報テーブル５３０の端点ＩＤ５３１として登録され、各端点の位置が位置５３２として登録される。

次に、センサ統合装置１００は、特定された端点の情報と地図情報ＤＢ１０６Ｃに含まれる地図とに基づいて、各端点とそれに関連付けられる端点との組み合わせを生成し、それらの端点間の経路距離を算出する（ステップ６１４）。端点間の関連付けは、図５Ｅを参照して説明した通りである。生成された端点の組み合わせに関する情報は、端点間ネットワークテーブル５４０に登録される。端点間の組み合わせについては、全ての組み合わせを生成するのではなく、公知のネットワーク解析技術を用いて経路距離が短い組み合わせのみを選択的に生成してもよい。以上でセンサ統合前処理が終了する。

図６Ｃは、本発明の実施形態のセンサ統合装置１００が実行するセンサ観測範囲目標物通過処理を示すフローチャートである。

最初に、センサ統合装置１００の目標物情報処理部１０２は、各観測範囲を通過した目標物及びその速度等を特定する（ステップ６２１）。例えば、観測範囲４０１において集団目標物４１１が道路４２０を端点４３０Ａから端点４３０Ｂの方向に移動し、端点４３０Ｂを通過して観測範囲４０１の外に出た場合、センサ１＿１５１は、観測範囲４０１内にある間は集団目標物４１１を観測できるが、観測範囲４０１の外に出た後は観測できなくなる。このように、それまで観測されていた目標物が観測できなくなった場合、目標物情報処理部１０２は、集団目標物４１１が観測範囲４０１を通過した（すなわちその外に出た）と判定し、それまでの航跡（すなわち各時刻の座標値）から、集団目標物４１１が観測範囲４０１を通過したときの移動速度（以下、これを単に「通過速度」とも記載する）を計算する。例えば、目標物情報処理部１０２は、集団目標物４１１が観測範囲４０１を通過する前に最後に観測された地点を含む航跡の情報から、観測範囲４０１を通過する直前の集団目標物４１１の移動速度を計算し、その移動速度を通過速度として特定してもよい。

次に、目標物情報処理部１０２は、通過した目標物が最後に観測された地点の付近の端点を探索する（ステップ６２２）。例えば、目標物情報処理部１０２は、目標物が最後に観測された地点からの距離が所定の値以下の端点を探索してもよい。このとき、その距離の所定の値を目標物の通過速度に応じて変更してもよい。あるいは、最後に観測された際の航跡から予測して探索してもよい。

ステップ６２２の探索の結果、条件を満たす端点が取得された場合、目標物情報処理部１０２は、取得された端点を目標物が通過した（又は、少なくとも通過した可能性がある）と判定し、取得された端点の通過目標物リスト５３３に、通過した目標物の識別子を登録する（ステップ６２４）。例えば、集団目標物４１１が端点４３０Ｂを通過して観測範囲４０１の外に出たと判定された場合、目標物情報処理部１０２は、端点情報テーブル５３０の端点４３０Ｂに対応するレコードの通過目標物リスト５３３に集団目標物４１１の識別子を追加する。さらに、目標物情報処理部１０２は、ステップ６２２において、集団目標物４１１が端点４３０Ｂを通過した時刻を特定してもよい。例えば、取得された端点４３０と集団目標物４１１が最後に観測された地点との間の距離、最後に観測された時刻、及び通過速度に基づいて、端点４３０Ｂを通過した時刻を計算してもよいし、最後に観測された時刻を（近似的な）端点４３０Ｂを通過した時刻として使用してもよい。なお、ステップ６２２において、条件を満たす複数の端点が取得された場合、それらの端点のうち目標物が最後に観測された地点からの距離が最も小さいものを目標物が通過したと判定してもよいし、それらの端点の全てを目標物が通過した可能性があると判定して、それらの端点の各々に対応するレコードの通過目標物リスト５３３に目標物の識別子を登録してもよい。

ステップ６２４において、目標物情報処理部１０２は、さらに、端点間ネットワークテーブル５４０を参照して、ステップ６２２において取得された端点に関連付けられた端点を特定し、その端点に関する端点情報テーブル５３０のレコードの侵入予測リスト５３５に、ステップ６２１において特定された目標物の識別子を登録してもよい。例えば、ステップ６２２を実行した結果、集団目標物４１１が端点４３０Ｂを通過して観測範囲４０１の外に出たと判定された場合、目標物情報処理部１０２は、端点間ネットワークテーブル５４０を参照して、端点４３０Ｂに関連付けられた端点４３０Ｃを特定し、その識別子を、端点４３０Ｃに関する端点情報テーブル５３０のレコードの侵入予測リスト５３５に登録してもよい。

一方、例えば、観測範囲内に道路が存在しない場合、又は目標物が道路地図が存在しない領域を走行した場合等には、ステップ６２２において、条件を満たす端点が取得されない場合がある。このような場合、目標物情報処理部１０２は、目標物の航跡に基づいて仮の端点を生成し、それを端点情報テーブル５３０に登録する（ステップ６２３）。例えば、目標物情報処理部１０２は、目標物の航跡を外挿することで、その目標物が観測されなくなった後の航跡を推定し、その推定した航跡と観測範囲の境界とが交差する地点を仮端点として、仮想フラグ５４５を設定して登録してもよい。続いて、目標物情報処理部１０２は、登録した仮端点についてステップ６２４を実行する。

以上でセンサ観測範囲目標物通過処理が終了する。

図６Ｄは、本発明の実施形態のセンサ統合装置１００が実行するセンサ観測範囲目標物侵入処理を示すフローチャートである。

最初に、目標物情報処理部１０２は、各観測範囲に侵入した目標物及びその速度等を特定する（ステップ６３１）。例えば、それまで観測範囲４０２内で観測されていたいずれの目標物とも同一と判定されない集団目標物４１２が新たに観測された場合、目標物情報処理部１０２は、その集団目標物４１２を観測範囲４０２に新たに侵入した目標物として特定し、その航跡から、集団目標物４１２が観測範囲４０２に侵入したときの移動速度（以下、これを単に「侵入速度」とも記載する）を計算する。この計算は、ステップ６２１と同様の方法で行うことができる。

次に、目標物情報処理部１０２は、侵入した目標物が最初に観測された地点の付近の端点を探索する（ステップ６３２）。この探索は、ステップ６２２と同様に実行することができる。ステップ６３２において取得された端点は、目標物が侵入した（又は、少なくともその可能性がある）と判定された端点である。さらに、ステップ６２２と同様の方法で、目標物が侵入した時刻が特定されてもよい。

ステップ６３２において条件を満たす端点が取得された場合、目標物情報処理部１０２は、端点間ネットワークテーブル５４０を参照して、取得された端点に関連付けられた端点を特定する（ステップ６３３）。例えば、集団目標物４１２が端点４３０Ｃから観測範囲４０２に侵入したと判定され、かつ、端点４３０Ｃが端点４３０Ｂに関連付けられている（より詳細には、端点間ネットワークテーブル５４０のいずれかのレコードの端点始点５４１及び端点終点５４２として端点４３０Ｂ及び４３０Ｃが登録されている）場合、ステップ６３３において端点４３０Ｂが特定される。

次に、目標物情報処理部１０２は、端点情報テーブル５３０を参照して、ステップ６３３で特定された端点の通過目標物リスト５３３に登録された目標物を、侵入した目標物と同一の目標物の候補として特定する（ステップ６３４）。例えば、ステップ６３３において端点４３０Ｂが特定され、端点４３０Ｂの通過目標物リスト５３３に集団目標物４１１が登録されている場合、ステップ６３４において集団目標物４１１が特定される。

なお、端点情報テーブル５３０が侵入予測リスト５３５を含み、ステップ６３２において取得された端点に関する侵入予測リスト５３５にいずれかの目標物の識別子が登録されている場合、目標物情報処理部１０２は、ステップ６３３を実行しなくてもよい。この場合、ステップ６３４において、目標物情報処理部１０２は、ステップ６３２において取得された端点に関する侵入予測リスト５３５に登録された目標物を、侵入した目標物と同一の目標物の候補として特定する。これによって、観測範囲に侵入した目標物が観測された後で端点間ネットワークテーブル５４０を参照する必要がなくなるため、処理時間を短縮することができる。

次に、目標物情報処理部１０２は、ステップ６３４において特定された目標物候補について、目標物照合処理を実行する（ステップ６３５）。この処理の詳細については図６Ｅを参照して後述する。なお、実際にはステップ６３３において複数の端点が特定され、ステップ６３４において各端点について複数の目標物が特定される場合がある。その場合には、特定された全ての目標物について、目標物照合処理が実行される。

次に、目標物情報処理部１０２は、ステップ６３５の目標物照合処理の結果、照合に成功したか否かを判定する（ステップ６３６）。ステップ６３４において特定されたいずれの目標物候補についても照合に失敗した場合は、それらのいずれの目標物候補も、侵入した目標物と同一ではないと判定されたため、それら以外の目標物がいずれかの経路を経由して観測範囲に侵入した可能性がある。このため、目標物情報処理部１０２は、次に、ステップ６３３において特定された端点以外の端点の通過目標物リスト５３３に登録された目標物を、侵入した目標物と同一の目標物の候補として特定する（ステップ６３７）。

なお、ステップ６３３において特定された端点以外の全ての端点を対象としてステップ６３７を実行してもよいが、実際には対象となる端点の数が膨大になるため、例えばステップ６３１において特定された端点からの距離が所定の値以下である端点のみを対象としてステップ６３７を実行してもよい。

また、ステップ６３２において条件を満たす端点が取得されなかった場合は、目標物が道路以外の経路を経由して観測範囲に侵入したと考えられるため、侵入した端点に関連付けられた端点を特定することができない。この場合は、ステップ６３３〜６３６は実行されず、目標物が侵入した仮端点を除く全ての端点（又はその仮端点からの距離が所定の値以下である端点）を対象としてステップ６３７が実行される。

次に、目標物情報処理部１０２は、ステップ６３７において特定された全ての目標物について、目標物照合処理を実行する（ステップ６３８）。この処理はステップ６３５と同様であり、図６Ｅを参照して後述する。

次に、目標物情報処理部１０２は、ステップ６３８の目標物照合処理の結果、照合に成功したか否かを判定する（ステップ６３９）。ステップ６３７において特定されたいずれの目標物候補についても照合に失敗した場合は、目標物情報処理部１０２は、侵入した目標物が過去にいずれかの観測範囲で観測されたいずれの目標物とも異なる新規の目標物であると判定し、新規目標物を生成してそれを目標物情報ＤＢ１０６Ｂに登録する（ステップ６４０）。

ステップ６３６又はステップ６３９の照合の結果、ステップ６３７において特定された一つ以上の目標物候補について照合に成功した場合、及び、ステップ６４０において新規目標物が生成された場合、目標物情報処理部１０２は、照合結果を出力する（ステップ６４１）。出力される情報の例については、図８及び図９を参照して後述する。

図６Ｅは、本発明の実施形態のセンサ統合装置１００が実行する目標物照合処理を示すフローチャートである。ステップ６３５において実行される目標物照合処理は、ステップ６３１において特定された目標物（以下、侵入目標物と記載）と、ステップ６３４において特定された目標物候補（以下、通過目標物候補と記載）との組を対象として行われる。ステップ６３４において複数の通過目標物候補が特定された場合には、侵入目標物と各通過目標物候補との各組を対象として行われる。同様に、ステップ６３８において実行される目標物照合処理は、ステップ６３１において特定された侵入目標物と、ステップ６３７において特定された通過目標物候補との組を対象として行われる。

最初に、目標物情報処理部１０２は、通過目標物候補が通過した端点と侵入目標物が侵入した端点とに対応する経路地図の有無を判定する（ステップ６５１）。通過目標物候補について、ステップ６２２の条件を満たす端点が取得できなかったか、又は、侵入目標物について、ステップ６３２の条件を満たす端点が取得できなかった場合には、対応する経路地図がないと判定され、それ以外の場合には対応する経路地図があると判定される。

ステップ６５１において、対応する経路地図があると判定された場合、目標物情報処理部１０２は、経路地図に基づいて、通過目標物候補が通過した端点と侵入目標物が侵入した端点との間の経路距離を特定する（ステップ６５２）。このとき、地図情報処理部１０４が道路ネットワークデータを用いてこれらの端点間の経路探索を行って経路距離を計算してもよいが、これらの端点の組が端点間ネットワークテーブル５４０に登録されている場合には、その組に対応するレコードの距離５４３を経路距離として取得することができる。このように地図情報に基づいて端点間の経路距離をあらかじめ計算しておくことによって、観測範囲に侵入した目標物が観測された後で端点間の経路探索を行う必要がなくなるため、処理時間を短縮することができる。

ステップ６５１において、対応する経路地図がないと判定された場合、地図情報に基づいて経路を推定することができないため、目標物情報処理部１０２は、通過目標物候補が通過した端点と侵入目標物が侵入した端点との間の直線距離を経路距離として特定する（ステップ６５３）。しかし、例えば車両等が走行して２点間を移動する場合に、その２点間の最短経路を通ることはほとんどなく、実際には最短経路より長い経路を移動すると考えられる。このため、目標物情報処理部１０２は、直線距離に、経験的に求められる所定の係数を乗じる等の方法によって、経路距離を補正してもよい（ステップ６５４）。

次に、目標物情報処理部１０２は、通過目標物候補と侵入目標物とが同一の目標物であり、その目標物がステップ６５２等で推定された経路を移動したと仮定した場合の当該経路の移動時間を、推定された経路距離及びそれらの目標物の少なくとも一方の速度に基づいて推定する（ステップ６５５）。具体的には、通過目標物候補の速度はステップ６２１において、侵入目標物の速度はステップ６３１においてそれぞれ計算されているため、目標物情報処理部１０２は、これらの速度のいずれか一方、又はこれらの値に基づいて計算された速度（例えば両者の平均値）と、ステップ６５２又は６５３で特定された経路距離（又はステップ６５４で補正された経路距離）とに基づいて、通過目標物候補が通過した端点と侵入目標物が侵入した端点との間の経路を目標物が移動するのに要する時間を推定する。以下、この時間を推定移動時間と記載する。

次に、目標物情報処理部１０２は、ステップ６５５の推定移動時間と、通過目標物候補が端点を通過した時刻から侵入目標物が端点から侵入した時刻までの時間（以下、この時間を通過−侵入時間と記載する）とを照合する（ステップ６５６）。例えば、目標物情報処理部１０２は、通過−侵入時間が、推定移動時間を含む所定の時間範囲に含まれるか否かを、次の式（１）に基づいて判定してもよい。

ｄ／ｖ−αｄ／ｖ＜ｔ＜ｄ／ｖ＋αｄ／ｖ ・・・（１）
ここで、
ｄ：ステップ６５２等において特定された経路距離
ｖ：目標物の速度（すなわち、ｄ／ｖ：ステップ６５５の推定移動時間）
α：所定のパラメータ
ｔ：通過−侵入時間
である。

上記の式（１）が満たされないことは、通過−侵入時間が、パラメータαによって定められる、推定移動時間を含む所定の時間範囲に含まれないこと、言い換えると、通過−侵入時間と推定移動時間との乖離の大きさが、パラメータαによって定められる範囲を超えていることを意味する。通過−侵入時間と推定移動時間との乖離が大きいことは、観測範囲内で観測された目標物の移動速度と、観測範囲外の経路を移動するのに要する速度との乖離が大きいことを意味する。この乖離が大きいほど、通過目標物候補と侵入目標物とが同一の目標物であることの確からしさ（確度）が低いと考えられる。このため、目標物情報処理部１０２は、ステップ６５６において、例えば式（１）の条件が満たされるか否かを判定し、満たされない場合、通過目標物候補と侵入目標物とが同一の目標物ではない（すなわち照合に失敗した）と判定する（ステップ６６２）。これによって、確度の低い通過目標物候補を除外することができる。

一方、ステップ６５６の条件が満たされる場合、目標物情報処理部１０２は、通過目標物候補と侵入目標物とが同一の目標物である（すなわち照合に成功した）と判定してもよいが、図６Ｅの例では、さらに目標物の速度以外の一つ以上の種類の属性を照合することによって、それぞれの属性に基づいて、通過目標物候補と侵入目標物とが同一の目標物であることの確度を判定し、さらにそれぞれの属性及び移動時間の照合結果の確度に基づいて、総合的な確度を判定する。例えば、目標物情報処理部１０２は、通過目標物候補と侵入目標物とが個別目標物である場合、それらの種別、大きさ、色、形等を照合してもよいし、それらが集団目標物である場合、それらに含まれる個別目標物の数、位置関係、各個別目標物の種別、大きさ等を照合してもよい。これらの属性を照合することによって、照合の精度がさらに向上することが期待される。

ただし、既に説明したように、例えばセンサ１＿１５１がレーダであり、センサ２＿１５２がカメラである等、複数の種類のセンサが使用される場合があり、センサの種類に応じて取得できる目標物の属性が異なる場合がある。このため、例えば侵入目標物の属性情報は色に関する情報を含んでいるが、通過目標物候補の属性情報は色に関する情報を含んでいないというように、それぞれの目標物の属性情報の種類が一致しない場合があり得る。このため、目標物情報処理部１０２は、属性情報の種類ごとに、通過目標物候補及び侵入目標物のいずれの属性情報にもその種類の属性情報の値が含まれているか否かを判定し（ステップ６５７、６５９等）、含まれている場合に限り、それらの属性値を照合する（ステップ６５８、６６０等）。これによって、複数の種類のセンサが混在する場合にも、精度のよい照合を実現することができる。

図６Ｅの例では、目標物情報処理部１０２は、通過目標物候補及び侵入目標物のいずれの属性情報も、それぞれの目標物に含まれる個別目標物の数を含んでいるか否かを判定し（ステップ６５７）、含んでいる場合には、それらの値の差が所定のパラメータβ以内であるか否かを判定する（ステップ６５８）。その結果、個別目標物の数の差がパラメータβを超える場合には、通過目標物候補と侵入目標物とが同一の目標物ではないと判定する（ステップ６６２）。

個別目標物の数の差がパラメータβを超えない場合には、目標物情報処理部１０２は、さらに他の種類の属性値（集団目標物に含まれる複数の個別目標物の位置関係、各個別目標物の種別等）についても、同様の判定を行うことができる。例えばｎ種類（ｎは１以上の任意の整数）の属性について、上記と同様の判定を繰り返し実行してもよい（ステップ６５９、６６０）。具体的には、例えば、通過目標物候補及び侵入目標物のいずれの属性情報も、それぞれの目標物に含まれる個別目標物の位置関係を示す情報を含んでいる場合、目標物情報処理部１０２は、それぞれの位置関係の類似度を判定してもよい。

なお、図６Ｅは一例であり、実際にはどの種類の属性値を照合してもよいし、何種類の属性値を照合してもよい。例えば、集団目標物に含まれる個別目標物の数を照合せずに、集団目標物に含まれる個別目標物の位置関係を照合してもよい。

結局、目標物情報処理部１０２は、判定の対象となった全ての属性値が所定の条件を満たすと判定された場合に、通過目標物候補と侵入目標物とが同一の目標物である（すなわち照合に成功した）と判定し、目標物照合処理を終了する。センサ統合装置１００は、この照合の結果を入出力装置１９０から出力してもよい（図８、図９参照）。

上記のように、各通過目標物候補と侵入目標物との照合は、それらが同一であることの確度に基づいて行われる。このため、例えば、複数の通過目標物候補が、侵入目標物と実際に同一の目標物のほかに、侵入目標物と同一でないが、類似する属性を有する目標物を含んでいる場合等には、照合の結果、複数の通過目標物候補が一つの侵入目標物と同一であると判定される可能性もある。その場合は、センサ統合装置は、計算された確度が最も高い通過目標物候補のみを侵入目標物と同一のものとして出力してもよいし、侵入目標物と同一であると判定された全ての通過目標物候補を出力し、それらのうちどれが実際に侵入目標物と同一であるかの判定をユーザに委ねてもよい。

さらに、照合の結果に応じてデータベース１０６の内容が更新されてもよい。例えば、図５Ｂに示す識別子「Ｇ００１」によって識別される集団目標物と識別子「Ｇ００２」によって識別される集団目標物とが同一であると判定された場合、そのことを示す情報が集団目標物情報テーブル５１０に追加されてもよいし、それぞれのレコードの集団目標物ＩＤ５１１として登録されている識別子「Ｇ００１」及び「Ｇ００２」のうち一方がもう一方と同一の値に書き換えられてもよい。

さらに、ステップ６３４において通過目標物リスト５３３が参照され、そのリストに含まれるいずれかの通過目標物候補が侵入目標物と同一であると判定された場合、その通過目標物候補の識別子が通過目標物リスト５３３から削除されてもよい。ステップ６３４において侵入予測リスト５３５が参照され、そのリストに含まれるいずれかの通過目標物候補が侵入目標物と同一であると判定された場合も同様である。

ここで、推定移動時間及びその他の一つ以上の属性値の一つでも条件を満たさない場合には、照合に失敗したと判定される。このような決定木による判定は、通過目標物候補と侵入目標物とが同一の目標物であることの確度を判定する方法の一例に過ぎず、これ以外の判定方法、例えばベイズ推論やＤｅｍｐｓｔｅｒ−Ｓｈａｆｅｒ理論などによる確率的判定方法、機械学習による判定方法などを採用することもできる。その際、判定に利用する属性情報の種類は予め規定し、様々なセンサ及び処理方式の間で共通化してもよいし、辞書又はオントロジーなどに任意の変換規則を定義し、同種の概念に変換利用してもよい。

なお、それぞれの属性値の照合は、任意の方法で行うことができる。例えば個別目標物の大きさに関しては、例えば通過目標物候補と侵入目標物との全長の差が所定のパラメータの値以下であるか否か（言い換えると全長の類似度が所定の値以上であるか否か）を判定してもよいし、個別目標物の色、形、集団目標物に含まれる個別目標物の位置関係等に関しては、それらを表す特徴量の類似度が所定のパラメータの値以下であるか否かを判定してもよい。

また、個別目標物の種別に関しては、センサの観測データに含まれる画像データ等から目標物の種別をパターン認識し、その上で種別カテゴリの一致を判定してもよいし、画像データ同士を直接照合し、類似度を算出してそれらの一致を判定してもよい。このような属性の照合は、公知の方法によって行うこともできるため、詳細な説明は省略する。

センサ統合装置１００のユーザは、上記の照合に使用されるα、β等のパラメータを任意に設定することができる。例えば、センサ統合装置１００を使用する目的に応じて、適切なパラメータの値を選択することによって、通過目標物候補と侵入目標物とが同一であると判定されやすくしたり、逆に両者が同一でないと判定されやすくしたりすることもできる。

なお、センサの種別及び航跡抽出処理によって、得られる航跡の確度が異なる。例えば、分解能が高いカメラなどでは、詳細な目標物の情報が得られ、確度の高い航跡及び属性情報が得られる場合が多い。そのような高確度の情報を他の低確度の情報に比べて優先して統合してもよい。例えば、集団目標物に含まれる個別目標物の正確な数、集団目標物に含まれる特徴的な個別目標物の存在の有無などの照合結果を優先して、航跡を統合してもよい。

また、実際には、一つの個別目標物が単独で（すなわち他の個別目標物から離れて独立に）観測範囲間を移動する場合もある。このような場合には、センサ統合装置１００は、その個別目標物について、上記のようなセンサ統合処理を実行することができる。その場合には、図６Ｅの処理において、個別目標物の属性が照合される。

図７は、本発明の実施形態のセンサ統合装置１００が実行するセンサ統合処理の変形例を示す図である。図４では、典型的な例として、観測範囲４０１を通過した目標物４１１等が道路４２０を通って別の観測範囲４０２に侵入する例を示したが、実際には、一つの観測範囲を通過した目標物が観測範囲外の領域を通って再び元の観測範囲に侵入する場合もある。図７はその典型的な例であり、単独のセンサ７０１の観測範囲７０２に、建物又は地形（例えば山など）によるオクルージョンが発生し系統的な欠測範囲がある場合を示している。このような観測範囲７０２において、道路７０３を走行する複数の目標物が、観測範囲７０２内の端点７２１Ａから７２１Ｂまでの間で、個別目標物７１１Ａ、７１１Ｂ及び７１１Ｃを含む集団目標物７１１として観測され、端点７２１Ｂを通過して観測範囲７０２の外に出た後、再び端点７２１Ｃから観測範囲７０２に侵入し、端点７２１Ｃから７２１Ｄまでの間で、個別目標物７１２Ａ、７１２Ｂ及び７１２Ｃを含む集団目標物７１２として観測される場合がある。このような場合も、これまでに説明した方法で、集団目標物７１１と７１２とを照合することができる。

このような照合を行うために、端点間ネットワークテーブル５４０は、異なる観測範囲の端点間を関連付ける情報だけでなく、端点７２１Ｂ及び７２１Ｃのように、観測範囲外の経路によって接続される同一の観測範囲の端点間を関連付ける情報も記述できるようにしてもよい。

図８は、本発明の実施形態のセンサ統合装置１００によって出力される情報及びユーザインタフェースの説明図である。図６Ｅを参照して説明したように、センサ統合装置１００は、複数の通過目標物候補のうち侵入目標物と同一である確度が最も高いものを侵入目標物と同一の目標物と判定してその結果を出力してもよいが、複数の通過目標物候補を出力し、それらのうちのいずれかを侵入目標物と同一の目標物としてユーザに選択させることもできる。そのような出力及び選択のユーザインタフェースについて、センサ統合装置１００の入出力装置１９０によって表示される画面の例を図８に示す。画面には、道路８０３を含む地図上に、観測範囲８０１及び８０２が重畳表示され、さらに、観測範囲８０１内で観測された集団目標物８１１、８１２及び観測範囲８０２内で観測された集団目標物８１３を示すシンボルが表示される。集団目標物８１１は個別目標物８１１Ａ、８１１Ｂ及び８１１Ｃを含み、集団目標物８１２は個別目標物８１２Ａ、８１２Ｂ及び８１２Ｃを含み、集団目標物８１３は個別目標物８１３Ａ、８１３Ｂ及び８１３Ｃを含む。これらの個別目標物を示すシンボルも表示してもよい。この例において、集団目標物８１３が侵入目標物であり、集団目標物８１１及び８１２が集団目標物８１３と同一である可能性がある通過目標物候補である。

さらに、画面には、ユーザがマウス等のデバイスを用いて操作するマウスカーソル等のポインタ８２１が表示される。ユーザがポインタ８２１を観測範囲８０２に侵入した集団目標物８１３の上に置くと、センサ統合装置１００はポップアップメニュー８３１を表示してもよい。ポップアップメニュー８３１には、侵入した集団目標物８１３と同一である確度の高い順にソートされた通過目標物候補の識別子等が確度とともに表示される。ユーザは、いずれかの通過目標物候補を選択することによって、照合結果を確定させることができる。

なお、センサ統合装置１００は、図６Ｅに示した目標物統合処理の結果、侵入目標物と同一であると判定された一つ以上の通過目標物候補を確度の順にポップアップメニュー８３１に表示してもよいし、目標物統合処理によって侵入目標物と同一であると判定されたか否かにかかわらず、全ての通過目標物候補を確度の順にポップアップメニュー８３１に表示してもよい。

さらに、例えば、ポップアップメニュー８３１に表示された複数の通過目標物候補のうちいずれかの上にポインタ８２１が置かれた場合、センサ統合装置１００は、その通過目標物候補に対応する目標物のシンボルを強調表示することによって、視覚的にユーザの状況判断を支援してもよい。これによって、ユーザは適切な目標物の関連付けを簡易に実行でき、複数の観測範囲に跨る目標物の航跡を推定することができる。例えば、通過目標物候補である集団目標物８１１及び８１２の識別情報がそれぞれ「Ａ」及び「Ｂ」、それらが侵入目標物である集団目標物８１３と同一である確度がそれぞれ「ｘｘ」及び「ｙｙ」であり、「ｘｘ」が「ｙｙ」より大きい場合、センサ統合装置１００は、ポップアップメニュー８３１の先頭に「候補グループＡ」を表示し、その次に「候補グループＢ」を表示してもよい。さらに、ユーザがポインタ８２１を「候補グループＡ」の上に置いた場合、センサ統合装置１００は、集団目標物８１１のシンボルを強調表示してもよい。

ポップアップメニュー８３１は、さらに、「新規グループ」及び「キャンセル」の選択肢を含んでもよい。ユーザが「新規グループ」を選択した場合、センサ統合装置１００は、集団目標物８１３がいずれの通過目標物候補とも同一でない新規の目標物であると判定し、その集団目標物８１３の識別子及び属性情報等をデータベース１０６に新規に登録する。このような新規の目標物が観測される場合としては、例えば、複数の集団目標物が合流した場合、これまで観測されていなかった集団目標物が新たに観測された場合、又は一つの集団目標物が***した場合等が挙げられる。なお、複数の集団目標物が合流した場合には、合流したと思われる複数の通過目標物候補をユーザが選択し、センサ統合装置１００がそれらの通過目標物候補をマージしてもよい。一方、ユーザが「キャンセル」を選択した場合、センサ統合装置１００は、照合結果を確定せずに保留（延期）する。このとき、センサ統合装置１００は、特別な処理を実行しなくてもよいが、以降の処理の過程で必要に応じて適切な処理を実行できるよう、照合結果が未確定であることを示すシンボルを表示してもよい。

さらに、ユーザがポインタ８２１を個別目標物のシンボルの上に置いた場合、センサ統合装置１００は、当該個別目標物の観測データ（レーダによる観測データ又はカメラによって撮影された画像データ等）及び属性情報の表示を含むポップアップ表示８３２を行ってもよい。同様に、ユーザがポインタ８２１を集団目標物のシンボルの上に置いた場合、センサ統合装置１００は、当該集団目標物に含まれる全ての個別目標物の観測データ及び属性情報の表示を含むポップアップ表示８３３を行ってもよい。これによって、ユーザの判断を支援する情報を効率よく提示することができる。

さらに、災害等によって通行不可能な経路８４１が生じた場合、ユーザがポインタ８２１を操作して当該経路８４１を指示し、センサ統合装置１００がこの指示に従って当該経路８４１に通行不可の属性情報を追加してもよいし、その指示に従って端点間ネットワークテーブル５４０や端点情報テーブル５３０、あるいは地図情報ＤＢ１０６Ｃそのものを編集してもよい。これによって、当該経路８４１は経路探索に利用されなくなるため、航跡の統合の精度が向上する。

図９は、本発明の実施形態のセンサ統合装置１００によって出力される情報の説明図である。照合結果が確定した場合（すなわち、複数の通過目標物候補のうち一つが侵入目標物と同一であるとの判定が確定した場合）の航跡の表示の例を示す。具体的には、観測範囲４０１を通過した集団目標物４１１と、観測範囲４０２に侵入した集団目標物４１２とが同一であると判定され、それらの間の移動経路として道路４２０が推定された場合の航跡の表示の例を示す。

表示例９０１は、各観測範囲内の航跡のみを表示した例である。このような各観測範囲内の航跡に加えて、表示例９０２に示すように、複数の観測範囲にまたがる航跡も表示することによって、広範囲の目標物の移動及び存在状況を把握できる。あるいは、表示例９０３に示すように、観測範囲の間を連結して航跡を統合した場合、観測範囲の内外で表示する線種を切り替え表示してもよい。あるいは、表示例９０４に示すように、各観測範囲内では個別目標物の航跡を、センサ観測範囲外では集団目標物の航跡を切り替え表示してもよい。上記のような表示によって、侵入目標物と、それと同一であると判定された通過目標物との対応、及び、それらが通ったと推定される経路を、ユーザが容易に把握することが可能になる。

また、観測範囲外の道路ネットワークなどの地図情報が存在しない場合は、表示例９０５に示すように、その間の航跡を道路に沿った形状ではなく直線状の航跡やその他の推定された経路として表示してもよい。

さらに、地図や画面の表示範囲や表示縮尺などユーザからの操作指示に応じて、あるいは目標物の大きさや分布の広がりなどに応じて、上記の任意の表示内容を切り替えても良い。例えば、広域や複数の目標物を表示する場合は、表示例９０２に示すように複数の観測範囲にまたがる航跡を表示し、一部領域や特定目標物を拡大表示する場合は、表示例９０４に示すように個別目標物の航跡と集団目標物の航跡を切り替え表示してもよい。これにより、画面や情報の視認性が向上し、適切な状況把握を支援する情報の提供が可能となる。

以上のように、本実施形態によれば、同種の複数のセンサ、又は、レーダとカメラ、移動プラットフォームに搭載されたセンサと地上センサなど、特性の異なる複数のセンサを組み合わせて、それぞれのセンサ観測範囲を補完できる。従来は統合されていなかった観測範囲が異なる複数のセンサの観測データを統合し、センサ観測範囲の内外に渡る、広域での目標物の追尾が可能となる。また、センサ種別毎に異なる特徴を有する観測データを相互に組み合わせ、同一の目標物に関する確度および項目（データ内容）が異なる情報を組み合わせることによって、信頼性の高い移動軌跡の推定を実現できる。これによって、少ない数のセンサによる効率的（安価）な広域状況把握を実現できる。

なお、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。また、上記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によってハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによってソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、不揮発性半導体メモリ、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶デバイス、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の計算機読み取り可能な非一時的データ記憶媒体に格納することができる。

また、図面には、実施形態を説明するために必要と考えられる制御線及び情報線を示しており、必ずしも、本発明が適用された実際の製品に含まれる全ての制御線及び情報線を示しているとは限らない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１００ センサ統合装置
１０１ 入出力部
１０２ 目標物情報処理部
１０２Ａ 目標物管理部
１０２Ｂ 侵入・通過判定部
１０２Ｃ 集団目標物照合部
１０２Ｄ 航跡統合処理部
１０３ センサ情報処理部
１０３Ａ 航跡抽出処理部
１０３Ｂ 観測範囲特定処理部
１０４ 地図情報処理部
１０５ 地理情報システム
１０６ データベース
１０６Ａ センサ情報データベース（ＤＢ）
１０６Ｂ 目標物情報ＤＢ
１０６Ｃ 地図情報ＤＢ
１０６Ｄ 処理パラメータＤＢ
１０６Ｅ 端点情報ＤＢ
１０６Ｆ 端点間ネットワークＤＢ
１５１、１５２ センサ
１６０ ネットワーク
１７１、１７２ センサ情報
１８０ 他センサ統合装置
１８１ 目標物情報
１９０ 入出力装置

Claims (12)

1. プロセッサと、前記プロセッサに接続される記憶装置と、前記プロセッサに接続される出力装置と、を備えるセンサ統合装置であって、
   前記記憶装置は、センサ情報、目標物情報及び地図情報を保持し、
   前記センサ情報は、複数のセンサの観測範囲を示す情報を含み、
   前記目標物情報は、前記複数のセンサによって観測された、複数の前記観測範囲における目標物の時刻ごとの位置情報を含み、
   前記地図情報は、前記各観測範囲に含まれる地域、及び、前記各観測範囲に隣接するいずれの前記観測範囲にも含まれない地域の地図情報を含み、
   前記プロセッサは、
   前記目標物情報に基づいて、前記各観測範囲を通過していずれの前記観測範囲にも含まれない地域に移動した各目標物が前記各観測範囲から出た地点である通過地点、前記通過地点の通過時刻及び通過速度を特定する第１手順と、
   前記目標物情報に基づいて、いずれの前記観測範囲にも含まれない地域からいずれかの前記観測範囲に侵入した目標物の侵入地点、侵入時刻及び侵入速度を特定する第２手順と、
   前記地図情報に基づいて、前記通過した各目標物の通過地点から前記侵入した目標物の侵入地点までの経路距離を特定する第３手順と、
   前記通過した各目標物の通過速度及び前記侵入した目標物の侵入速度の少なくとも一方と、前記通過した各目標物の通過地点から前記侵入した目標物の侵入地点までの経路距離と、に基づいて、前記通過した各目標物の通過地点から前記侵入した目標物の侵入地点までの経路距離の移動時間を推定する第４手順と、
   前記速度及び経路距離に基づいて推定された移動時間の長さと、前記目標物情報に基づいて特定された、前記通過した各目標物の前記通過時刻から前記侵入した目標物の前記侵入時刻までの時間の長さと、を照合することによって、前記通過した各目標物と前記侵入した目標物との同一性を評価する第５手順と、を実行し、
   前記出力装置は、前記同一性の評価の結果を出力する第６手順を実行することを特徴とするセンサ統合装置。
2. 請求項１に記載のセンサ統合装置であって、
   前記プロセッサは、前記第５手順において、前記目標物情報に基づいて特定された前記通過時刻から前記侵入時刻までの時間の長さが、前記速度及び経路距離に基づいて推定された移動時間の長さを含む所定の時間の長さの範囲に含まれない場合、前記通過した各目標物と前記侵入した目標物とが同一でないと判定し、
   前記出力装置は、前記第６手順において、前記侵入した目標物と同一であると判定された一つ以上の前記通過した目標物の識別情報を出力することを特徴とするセンサ統合装置。
3. 請求項２に記載のセンサ統合装置であって、
   前記目標物情報は、前記各目標物の前記位置情報以外の属性を示す情報をさらに含み、
   前記プロセッサは、前記第５手順において、前記時間の長さの照合に加えて、前記通過した各目標物の属性と、前記侵入した目標物の属性とを照合することによって、前記通過した各目標物と前記侵入した目標物との同一性を評価することを特徴とするセンサ統合装置。
4. 請求項３に記載のセンサ統合装置であって、
   前記各目標物の前記属性を示す情報は、前記属性の一つ以上の種類を示す情報と、前記各種類の属性値を示す情報と、を含み、
   前記プロセッサは、前記第５手順において、前記通過した各目標物及び前記侵入した目標物の同一の種類の属性値が前記目標物情報に含まれるか否かを判定し、前記同一の種類の属性値が含まれる場合に、前記同一の種類の属性値を照合することを特徴とするセンサ統合装置。
5. 請求項４に記載のセンサ統合装置であって、
   前記各目標物は、複数の個別目標物を含み、
   前記各目標物の一つ以上の属性の種類は、前記各目標物に含まれる前記個別目標物の数及び位置関係の少なくとも一つを含み、
   前記プロセッサは、前記第５手順において、前記通過した各目標物の属性と前記侵入した目標物の属性との類似度が所定の条件を満たさない場合、前記通過した各目標物と前記侵入した目標物とが同一でないと判定することを特徴とするセンサ統合装置。
6. 請求項５に記載のセンサ統合装置であって、
   前記各個別目標物は、地上を移動する移動体であり、
   前記地図情報は、前記各観測範囲に含まれる地域、及び、前記各観測範囲に隣接するいずれの前記観測範囲にも含まれない地域の道路ネットワーク情報を含み、
   前記プロセッサは、
   前記第３手順において、前記道路ネットワーク情報に基づいて、前記通過した各目標物の通過地点から前記侵入した目標物の侵入地点までの道路を経由する経路を推定し、
   前記第４手順において、前記推定された経路の移動時間を推定することを特徴とするセンサ統合装置。
7. 請求項６に記載のセンサ統合装置であって、
   前記各目標物の一つ以上の属性の種類は、前記各目標物に含まれる少なくとも一つの前記個別目標物の種別、大きさ、色及び形の少なくとも一つを含むことを特徴とするセンサ統合装置。
8. 請求項７に記載のセンサ統合装置であって、
   前記記憶装置は、前記複数の観測範囲の境界と道路とが交差する端点に関する端点情報と、複数の前記端点間の道路ネットワークに関する端点間ネットワーク情報とをさらに保持し、
   前記端点情報は、前記各端点の位置を示す情報を含み、
   前記端点間ネットワーク情報は、前記端点情報及び前記地図情報に基づいて生成された、前記各端点といずれの前記観測範囲にも含まれない領域の道路を経由して接続される他の前記端点とを関連付ける情報、及び、前記関連付けられた端点間の前記いずれの観測範囲にも含まれない領域の道路を経由する経路距離を示す情報を含み、
   前記プロセッサは、
   前記通過した各目標物と、前記通過した各目標物の通過地点に相当する端点と、を関連付ける情報を前記端点情報に追加する第７手順と、
   前記端点間ネットワーク情報を参照して、前記侵入した目標物の侵入地点に相当する端点に関連付けられた一つ以上の端点を特定する第８手順と、
   前記端点情報を参照して、前記第８手順において特定された一つ以上の端点に関連付けられた一つ以上の前記通過した目標物を特定する第９手順と、をさらに実行し、
   前記第９手順において特定された前記通過した各目標物と、前記侵入した目標物と、を対象として前記第３手順乃至前記第５手順を実行し、
   前記第３手順において、前記プロセッサは、前記通過した各目標物の通過地点に相当する端点と、前記侵入した目標物の侵入地点に相当する端点と、の間の経路距離を、前記端点間ネットワーク情報から取得することを特徴とするセンサ統合装置。
9. 請求項７に記載のセンサ統合装置であって、
   前記記憶装置は、前記複数の観測範囲の境界と道路とが交差する端点に関する端点情報と、複数の前記端点間の道路ネットワークに関する端点間ネットワーク情報とをさらに保持し、
   前記端点情報は、前記各端点の位置を示す情報を含み、
   前記端点間ネットワーク情報は、前記端点情報及び前記地図情報に基づいて生成された、前記各端点といずれの前記観測範囲にも含まれない領域の道路を経由して接続される他の前記端点とを関連付ける情報、及び、前記関連付けられた端点間の前記いずれの観測範囲にも含まれない領域の道路を経由する経路距離を示す情報を含み、
   前記プロセッサは、
   前記端点間ネットワーク情報を参照して、前記通過した各目標物の通過地点に相当する端点に関連付けられた一つ以上の端点を特定し、前記特定された一つ以上の端点と前記通過した各目標物とを関連付ける情報を前記端点情報に追加する第１０手順と、
   前記端点情報を参照して、前記侵入した目標物の侵入地点に相当する端点に関連付けられた前記通過した各目標物を特定する第１１手順と、をさらに実行し、
   前記第１１手順において特定された前記通過した各目標物と、前記侵入した目標物と、を対象として前記第３手順乃至前記第５手順を実行し、
   前記第３手順において、前記プロセッサは、前記通過した各目標物の通過地点に相当する端点と、前記侵入した目標物の侵入地点に相当する端点と、の間の経路距離を、前記端点間ネットワーク情報から取得することを特徴とするセンサ統合装置。
10. 請求項３に記載のセンサ統合装置であって、
    前記プロセッサは、前記第５手順において、前記時間及び前記属性を照合した結果に基づいて、前記通過した各目標物と前記侵入した目標物とが同一である確度を計算し、
    前記出力装置は、前記第６手順において、前記通過した各目標物の識別情報を、前記侵入した目標物と同一である確度が高い順に並べて表示することを特徴とするセンサ統合装置。
11. 請求項７に記載のセンサ統合装置であって、
    いずれかの前記通過した目標物が前記侵入した目標物と同一であると判定された場合、前記出力装置は、前記第６手順において、前記通過した目標物が観測された前記観測範囲における前記通過した目標物の移動軌跡と、前記侵入した目標物が観測された前記観測範囲における前記侵入した目標物の移動軌跡と、を前記目標物情報に基づいて表示し、さらに、前記通過した目標物の通過地点から前記侵入した目標物の侵入地点までの前記推定された経路を表示することを特徴とするセンサ統合装置。
12. プロセッサと、前記プロセッサに接続される記憶装置と、前記プロセッサに接続される出力装置と、を備えるセンサ統合装置が実行するセンサ統合方法であって、
    前記記憶装置は、センサ情報、目標物情報及び地図情報を保持し、
    前記センサ情報は、複数のセンサの観測範囲を示す情報を含み、
    前記目標物情報は、前記複数のセンサによって観測された、複数の前記観測範囲における目標物の時刻ごとの位置情報を含み、
    前記地図情報は、前記各観測範囲に含まれる地域、及び、前記各観測範囲に隣接するいずれの前記観測範囲にも含まれない地域の地図情報を含み、
    前記センサ統合方法は、
    前記プロセッサが、前記目標物情報に基づいて、前記各観測範囲を通過していずれの前記観測範囲にも含まれない地域に移動した各目標物の、前記各観測範囲からの通過地点、通過時刻及び通過速度を特定する第１手順と、
    前記プロセッサが、前記目標物情報に基づいて、いずれの前記観測範囲にも含まれない地域からいずれかの前記観測範囲に侵入した目標物の侵入地点、侵入時刻及び侵入速度を特定する第２手順と、
    前記プロセッサが、前記地図情報に基づいて、前記通過した各目標物の通過地点から前記侵入した目標物の侵入地点までの経路距離を特定する第３手順と、
    前記プロセッサが、前記通過した各目標物の通過速度及び前記侵入した目標物の侵入速度の少なくとも一方と、前記通過した各目標物の通過地点から前記侵入した目標物の侵入地点までの経路距離と、に基づいて、前記通過した各目標物の通過地点から前記侵入した目標物の侵入地点までの経路距離の移動時間を推定する第４手順と、
    前記プロセッサが、前記速度及び経路距離に基づいて推定された移動時間の長さと、前記目標物情報に基づいて特定された、前記通過した各目標物の前記通過時刻から前記侵入した目標物の前記侵入時刻までの時間の長さと、を照合することによって、前記通過した各目標物と前記侵入した目標物との同一性を評価する第５手順と、
    前記出力装置が、前記同一性の評価の結果を出力する第６手順と、を含むことを特徴とするセンサ統合方法。