JP2021149163A

JP2021149163A - Transportation system

Info

Publication number: JP2021149163A
Application number: JP2020045398A
Authority: JP
Inventors: 勝彦近藤; Katsuhiko Kondo; 暁琳郭; xiao lin Guo; 友輔礒野; Yusuke Isono; 領渡邊; Ryo Watanabe; 充啓夏目; Mitsuhiro Natsume; 規史神田; Norifumi Kanda; 亮田村; Akira Tamura
Original assignee: Denso Corp; Soken Inc
Current assignee: Denso Corp; Soken Inc
Priority date: 2020-03-16
Filing date: 2020-03-16
Publication date: 2021-09-27

Abstract

To provide a transportation system capable of accurately calculating a collision risk degree.SOLUTION: A transportation system comprises a manager node and a worker node, and communication can be performed between the nodes. The manager node includes: calculating a risk degree of a collision between a target node and a surrounding object on the basis of transportation information received from the worker node; obtaining detection environment information indicating a detection environment when the surrounding object is detected by a sensor; setting, for the transportation information, a priority which is higher as the detection accuracy of the sensor is higher on the basis of the kind of the senor and the detection environment information; and calculating the collision risk degree by increasing weighting of the transportation information as the priority becomes higher.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本開示は交通システムに関する。 This disclosure relates to transportation systems.

特許文献１に交通システムが開示されている。交通システムは、複数のノードを備える。少なくとも一部のノードは、物体を検出可能なセンサを備える。ノード間で、物体の検出結果等を表す情報を送受信する。 The transportation system is disclosed in Patent Document 1. The transportation system includes a plurality of nodes. At least some nodes have sensors that can detect objects. Information representing the detection result of an object is transmitted and received between the nodes.

ＵＳ１０、０７８、９６１Ｂ２US 10, 078, 961 B2

ノード間で送受信される情報を用いて衝突危険度等を算出することが考えられる。センサが物体を検出したときの検出環境によっては、センサの検出精度が低くなることがある。センサの検出精度を考慮することなく、センサの検出結果を用いて衝突危険度等を算出すると、衝突危険度等を正確に算出できないおそれがある。本開示の１つの局面では、衝突危険度を正確に算出することができる交通システムを提供することが好ましい。 It is conceivable to calculate the collision risk, etc. using the information sent and received between the nodes. Depending on the detection environment when the sensor detects an object, the detection accuracy of the sensor may be low. If the collision risk and the like are calculated using the detection result of the sensor without considering the detection accuracy of the sensor, the collision risk and the like may not be calculated accurately. In one aspect of the present disclosure, it is preferable to provide a traffic system capable of accurately calculating the degree of collision risk.

本開示の１つの局面は、複数のノードを備え、前記複数のノードの間で通信可能な交通システムである。前記複数のノードは、複数のワーカノード、及び１以上のマネージャノードを含む。
前記ワーカノードは、道路上又は道路に面した位置にあるノード配置物体に配置される。前記ワーカノードは、前記ノード配置物体の周辺に存在する周辺物体を検出するように構成されたセンサと、前記センサの検出結果、及び前記センサの種別を含む交通情報を、少なくとも前記マネージャノードに送信するように構成されたワーカ送信ユニットと、を備える。 One aspect of the present disclosure is a transportation system comprising a plurality of nodes and capable of communicating between the plurality of nodes. The plurality of nodes include a plurality of worker nodes and one or more manager nodes.
The worker node is placed on a node-arranged object located on or facing the road. The worker node transmits at least a sensor configured to detect peripheral objects existing around the node-arranged object, a detection result of the sensor, and traffic information including the type of the sensor to the manager node. It is provided with a worker transmission unit configured as described above.

前記マネージャノードは、前記ワーカノードから前記交通情報を受信するように構成されたマネージャ受信ユニットと、前記マネージャ受信ユニットが受信した前記交通情報に基づき、前記ワーカノードの一部である対象ノードと、前記対象ノードの周辺に存在する前記周辺物体である対象物体との衝突危険度を算出するように構成された衝突危険度算出ユニットと、前記衝突危険度に基づき、前記対象ノードに行動指示を送信するように構成された行動指示送信ユニットと、前記センサが前記周辺物体を検出したときの検出環境を表す検出環境情報を取得するように構成された検出環境情報取得ユニットと、前記センサの種別と、前記検出環境情報とに基づき、前記センサの検出精度が高いほど高くなる優先度を前記交通情報に設定するように構成された優先度設定ユニットと、を備える。 The manager node includes a manager receiving unit configured to receive the traffic information from the worker node, a target node that is a part of the worker node based on the traffic information received by the manager receiving unit, and the target. A collision risk calculation unit configured to calculate a collision risk with a target object, which is a peripheral object existing around the node, and an action instruction to be transmitted to the target node based on the collision risk. The action instruction transmission unit configured in the above, the detection environment information acquisition unit configured to acquire the detection environment information representing the detection environment when the sensor detects the peripheral object, the type of the sensor, and the above. It includes a priority setting unit configured to set a priority that becomes higher as the detection accuracy of the sensor is higher in the traffic information based on the detection environment information.

前記衝突危険度算出ユニットは、前記優先度が高いほど前記交通情報の重み付けを大きくして前記衝突危険度を算出する。
本開示の１つの局面である交通システムは、センサの検出精度が高いほど高くなる優先度を交通情報に設定する。本開示の１つの局面である交通システムは、優先度が高いほど交通情報の重み付けを大きくして衝突危険度を算出する。そのため、本開示の１つの局面である交通システムは、衝突危険度を正確に算出することができる。 The collision risk calculation unit calculates the collision risk by increasing the weighting of the traffic information as the priority is higher.
In the traffic system, which is one aspect of the present disclosure, the higher the detection accuracy of the sensor, the higher the priority is set in the traffic information. In the traffic system, which is one aspect of the present disclosure, the higher the priority, the greater the weighting of the traffic information to calculate the collision risk. Therefore, the traffic system, which is one aspect of the present disclosure, can accurately calculate the collision risk.

交通システム１の構成を表すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the traffic system 1. 制御部１１の機能的構成を表すブロック図である。It is a block diagram which shows the functional structure of the control part 11. 制御部４１の機能的構成を表すブロック図である。It is a block diagram which shows the functional structure of the control part 41. ワーカノード３が実行する処理を表すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process which a worker node 3 executes. マネージャノード５が実行する処理を表すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process which the manager node 5 executes. センサ１３の種別と、天候情報又は逆光情報とを入力すると、センサ１３の検出精度を出力するマップの例を表す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of the map which outputs the detection accuracy of a sensor 13 when the type of a sensor 13 and the weather information or the backlight information are input. センサ１３の種別と、構造物情報とを入力すると、センサ１３の検出精度を出力するマップの例を表す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of the map which outputs the detection accuracy of a sensor 13 when the type of a sensor 13 and the structure information are input. ノード配置物体９に、ワーカノード３に加えてマネージャノード５が配置された形態を表す説明図である。It is explanatory drawing which shows the form in which the manager node 5 is arranged in addition to the worker node 3 on the node arrangement object 9.

本開示の例示的な実施形態について図面を参照しながら説明する。
＜第１実施形態＞
１．交通システム１の構成
交通システム１の構成を、図１〜図３に基づき説明する。図１に示すように、交通システム１は、ワーカノード３と、マネージャノード５と、を備える。図１では便宜上、１のみのワーカノード３を記載しているが、交通システム１は複数のワーカノード３を備える。また、図１では便宜上、１のみのマネージャノード５を記載しているが、交通システム１は複数のマネージャノード５を備えていてもよい。ワーカノード３及びマネージャノード５はノードに対応する。 An exemplary embodiment of the present disclosure will be described with reference to the drawings.
<First Embodiment>
1. 1. Configuration of Transportation System 1 The configuration of the transportation system 1 will be described with reference to FIGS. 1 to 3. As shown in FIG. 1, the transportation system 1 includes a worker node 3 and a manager node 5. In FIG. 1, for convenience, only one worker node 3 is shown, but the transportation system 1 includes a plurality of worker nodes 3. Further, although FIG. 1 shows only one manager node 5 for convenience, the transportation system 1 may include a plurality of manager nodes 5. The worker node 3 and the manager node 5 correspond to the nodes.

任意のワーカノード３は、他のワーカノード３及びマネージャノード５と、ネットワーク７を介して通信可能である。また、任意のマネージャノード５は、ワーカノード３及び他のマネージャノード５と、ネットワーク７を介して通信可能である。 Any worker node 3 can communicate with other worker nodes 3 and the manager node 5 via the network 7. Further, any manager node 5 can communicate with the worker node 3 and other manager nodes 5 via the network 7.

ワーカノード３は、ノード配置物体９に配置されている。ノード配置物体９は、道路上の位置、又は道路に面した位置にある。ノード配置物体９として、例えば、車両、自転車、歩行者、信号機、道路に面した位置に設置された固定物等が挙げられる。 The worker node 3 is arranged on the node-arranged object 9. The node-arranged object 9 is located on the road or facing the road. Examples of the node-arranged object 9 include vehicles, bicycles, pedestrians, traffic lights, fixed objects installed at positions facing the road, and the like.

ワーカノード３は、制御部１１と、センサ１３と、送受信機１５と、を備える。制御部１１は、ＣＰＵ１７と、例えば、ＲＡＭ又はＲＯＭ等の半導体メモリ（以下、メモリ１９とする）と、を有するマイクロコンピュータを備える。 The worker node 3 includes a control unit 11, a sensor 13, and a transmitter / receiver 15. The control unit 11 includes a microcomputer having a CPU 17 and, for example, a semiconductor memory such as a RAM or a ROM (hereinafter referred to as a memory 19).

制御部１１の各機能は、ＣＰＵ１７が非遷移的実体的記録媒体に格納されたプログラムを実行することにより実現される。この例では、メモリ１９が、プログラムを格納した非遷移的実体的記録媒体に該当する。また、このプログラムが実行されることで、プログラムに対応する方法が実行される。なお、制御部１１は、１つのマイクロコンピュータを備えてもよいし、複数のマイクロコンピュータを備えてもよい。 Each function of the control unit 11 is realized by the CPU 17 executing a program stored in a non-transitional substantive recording medium. In this example, the memory 19 corresponds to a non-transitional substantive recording medium in which a program is stored. Moreover, when this program is executed, the method corresponding to the program is executed. The control unit 11 may include one microcomputer or a plurality of microcomputers.

制御部１１は、図２に示すように、ワーカ送信ユニット２１と、物体検出ユニット２３と、交通情報生成ユニット２５と、行動ユニット２７と、を備える。
センサ１３は、ノード配置物体９の周辺に存在する物体（以下では周辺物体とする）を検出することができる。周辺物体として、例えば、車両、自転車、歩行者等が挙げられる。周辺物体は、他のワーカノード３が配置されたノード配置物体９であってもよいし、ノード配置物体９以外の物体であってもよい。センサ１３として、例えば、カメラ、ライダー、レーザレーダ、ソナー等が挙げられる。送受信機１５は、ネットワーク７を介して、他のワーカノード３及びマネージャノード５と通信を行う。
マネージャノード５は、制御部４１と、送受信機４３と、を備える。制御部４１は、ＣＰＵ４５と、例えば、ＲＡＭ又はＲＯＭ等の半導体メモリ（以下、メモリ４７とする）と、を有するマイクロコンピュータを備える。 As shown in FIG. 2, the control unit 11 includes a worker transmission unit 21, an object detection unit 23, a traffic information generation unit 25, and an action unit 27.
The sensor 13 can detect an object (hereinafter referred to as a peripheral object) existing around the node-arranged object 9. Peripheral objects include, for example, vehicles, bicycles, pedestrians, and the like. The peripheral object may be a node-arranged object 9 in which another worker node 3 is arranged, or an object other than the node-arranged object 9. Examples of the sensor 13 include a camera, a rider, a laser radar, a sonar, and the like. The transmitter / receiver 15 communicates with another worker node 3 and the manager node 5 via the network 7.
The manager node 5 includes a control unit 41 and a transmitter / receiver 43. The control unit 41 includes a microcomputer having a CPU 45 and, for example, a semiconductor memory such as a RAM or a ROM (hereinafter referred to as a memory 47).

制御部４１の各機能は、ＣＰＵ４５が非遷移的実体的記録媒体に格納されたプログラムを実行することにより実現される。この例では、メモリ４７が、プログラムを格納した非遷移的実体的記録媒体に該当する。また、このプログラムが実行されることで、プログラムに対応する方法が実行される。なお、制御部４１は、１つのマイクロコンピュータを備えてもよいし、複数のマイクロコンピュータを備えてもよい。 Each function of the control unit 41 is realized by the CPU 45 executing a program stored in a non-transitional substantive recording medium. In this example, the memory 47 corresponds to a non-transitional substantive recording medium in which the program is stored. Moreover, when this program is executed, the method corresponding to the program is executed. The control unit 41 may include one microcomputer or a plurality of microcomputers.

制御部４１は、図３に示すように、マネージャ受信ユニット４９と、衝突危険度算出ユニット５１と、行動指示送信ユニット５３と、検出環境情報取得ユニット５５と、優先度設定ユニット５７と、を備える。 As shown in FIG. 3, the control unit 41 includes a manager receiving unit 49, a collision risk calculation unit 51, an action instruction transmitting unit 53, a detection environment information acquisition unit 55, and a priority setting unit 57. ..

送受信機４３は、ネットワーク７を介して、ワーカノード３及び他のマネージャノード５と通信を行う。
マネージャノード５は、外部機構５９から情報を取得することができる。外部機構５９は、例えば、インタネット、外部のサーバ、外部のデータベース等である。外部機構５９から入手可能な情報として、例えば、任意の位置及び時刻における天候を表す情報、任意の位置及び時刻における太陽の方向を表す情報、地図情報等が挙げられる。 The transmitter / receiver 43 communicates with the worker node 3 and other manager nodes 5 via the network 7.
The manager node 5 can acquire information from the external mechanism 59. The external mechanism 59 is, for example, an internet, an external server, an external database, or the like. Examples of the information available from the external mechanism 59 include information indicating the weather at an arbitrary position and time, information indicating the direction of the sun at an arbitrary position and time, map information, and the like.

地図情報は、例えば、構造物の位置、高さ、材質等の情報を含む。構造物として、例えば、ビル、トンネル、金網、壁等が挙げられる。構造物の材質として、例えば、金属等の強反射物等が挙げられる。なお、地図情報は、メモリ４７に記憶されていてもよい。 The map information includes, for example, information such as the position, height, and material of the structure. Examples of the structure include buildings, tunnels, wire mesh, walls and the like. Examples of the material of the structure include a strong reflective material such as metal. The map information may be stored in the memory 47.

２．ワーカノード３が実行する処理
それぞれのワーカノード３が所定時間ごとに繰り返し実行する処理を、図４に基づき説明する。図４のステップ１では、物体検出ユニット２３が、センサ１３を用いて周辺物体を検出する処理を実行する。 2. Processes Executed by Worker Nodes 3 Processes executed by each worker node 3 repeatedly at predetermined time intervals will be described with reference to FIG. In step 1 of FIG. 4, the object detection unit 23 executes a process of detecting a peripheral object using the sensor 13.

ステップ２では、交通情報生成ユニット２５が、交通情報を生成する。交通情報は、前記ステップ１の処理で検出した周辺物体の位置、移動方向、移動速度等を含む。また、交通情報は、センサ１３の種別を表す情報を含む。また、交通情報は、例えば、第１検出環境情報を含む。第１検出環境情報は、センサ１３が周辺物体を検出したときの検出環境を表す情報である。 In step 2, the traffic information generation unit 25 generates traffic information. The traffic information includes the position, moving direction, moving speed, and the like of peripheral objects detected in the process of step 1. Further, the traffic information includes information indicating the type of the sensor 13. Further, the traffic information includes, for example, the first detection environment information. The first detection environment information is information representing the detection environment when the sensor 13 detects a peripheral object.

第１検出環境情報として、例えば、ノード配置物体９が車両である場合に、その車両のワイパーの動作状態を表す情報（以下ではワイパー情報とする）がある。ワイパー情報は、センサ１３が周辺物体を検出したときの天候を表す情報である。ワイパー情報の内容が、ワイパーが動作しているという内容である場合、センサ１３が周辺物体を検出したときの天候は、雨である可能性が高い。 As the first detection environment information, for example, when the node-arranged object 9 is a vehicle, there is information representing the operating state of the wiper of the vehicle (hereinafter, referred to as wiper information). The wiper information is information indicating the weather when the sensor 13 detects a peripheral object. When the content of the wiper information is that the wiper is operating, the weather when the sensor 13 detects a peripheral object is likely to be rain.

第１検出環境情報として、例えば、ノード配置物体９が車両である場合に、車両における複数の場所に設置された温度センサ群の測定結果がある。温度センサ群の測定結果は、太陽の照射方向を表す情報である。 As the first detection environment information, for example, when the node-arranged object 9 is a vehicle, there is a measurement result of a group of temperature sensors installed at a plurality of places in the vehicle. The measurement result of the temperature sensor group is information indicating the irradiation direction of the sun.

第１検出環境情報として、例えば、センサ１３が周辺物体を検出したときの時刻、センサ１３の位置、センサ１３の向き等を表す情報が挙げられる。これらの情報は、センサ１３に逆光が入射しているか否かの判断に使用することができる。 Examples of the first detection environment information include information indicating the time when the sensor 13 detects a peripheral object, the position of the sensor 13, the orientation of the sensor 13, and the like. This information can be used to determine whether or not the sensor 13 is backlit.

ステップ４では、ワーカ送信ユニット２１が、前記ステップ３で生成した交通情報を送信する。送信対象には、少なくともマネージャノード５が含まれる。送信対象には、他のワーカノード３が含まれていてもよい。 In step 4, the worker transmission unit 21 transmits the traffic information generated in step 3. The transmission target includes at least the manager node 5. The transmission target may include another worker node 3.

ステップ５では、行動ユニット２７が、行動指示を受信する処理を実行する。行動指示とは、後述するステップ１６でマネージャノード５が送信する指示である。行動指示は、ノード配置物体９に行動を指示する。行動として、例えば、周辺物体から退避する行動等が挙げられる。 In step 5, the action unit 27 executes a process of receiving the action instruction. The action instruction is an instruction transmitted by the manager node 5 in step 16 described later. The action instruction instructs the node-arranged object 9 to act. Examples of the action include an action of evacuating from a surrounding object.

ステップ６では、行動ユニット２７が、前記ステップ５の処理で受信した行動指示に応じて、ノード配置物体９に行動を指示する。ノード配置物体９は、指示された行動を実行する。
３．マネージャノード５が実行する処理
マネージャノード５が所定時間ごとに繰り返し実行する処理を、図５〜図７に基づき説明する。図５のステップ１１では、マネージャ受信ユニット４９が、送受信機４３を用いて、複数のワーカノード３から交通情報を受信する。 In step 6, the action unit 27 instructs the node-arranged object 9 to take action in response to the action instruction received in the process of step 5. The node-arranged object 9 executes the instructed action.
3. 3. Processes Executed by Manager Node 5 Processes executed repeatedly by the manager node 5 at predetermined time intervals will be described with reference to FIGS. 5 to 7. In step 11 of FIG. 5, the manager receiving unit 49 receives the traffic information from the plurality of worker nodes 3 by using the transmitter / receiver 43.

ステップ１２では、衝突危険度算出ユニット５１が、対象ノードと対象物体とを特定する。対象ノードは、ワーカノード３の一部である。対象物体は、対象ノードの周辺に存在する周辺物体である。なお、対象ノードは単数であってもよいし、複数であってもよい。対象ノードが複数である場合、マネージャノード５は、それぞれの対象ノードについて、ステップ１３〜１６の処理を実行することができる。 In step 12, the collision risk calculation unit 51 identifies the target node and the target object. The target node is a part of the worker node 3. The target object is a peripheral object existing around the target node. The target node may be singular or plural. When there are a plurality of target nodes, the manager node 5 can execute the processes of steps 13 to 16 for each target node.

ステップ１３では、検出環境情報取得ユニット５５が、前記ステップ１１で受信した交通情報のそれぞれについて、第１検出環境情報と、第２検出環境情報とを取得する。第１検出環境情報は交通情報に含まれているので、検出環境情報取得ユニット５５は、交通情報から第１検出環境情報を読み出す。 In step 13, the detection environment information acquisition unit 55 acquires the first detection environment information and the second detection environment information for each of the traffic information received in the step 11. Since the first detection environment information is included in the traffic information, the detection environment information acquisition unit 55 reads the first detection environment information from the traffic information.

検出環境情報取得ユニット５５は、外部機構５９を利用して、第２検出環境情報を取得する。第２検出環境情報は、センサ１３が周辺物体を検出したときの検出環境を表す情報である。第２検出環境情報として、例えば、センサ１３が周辺物体を検出した場所及び時刻における天候を表す情報（以下では天候情報とする）がある。天候情報が表す天候として、例えば、雨、雪、曇り、霧、晴れ等がある。天候のうち、例えば、雨、雪、霧等は、センサ１３の視界を阻害する天候である。 The detection environment information acquisition unit 55 acquires the second detection environment information by using the external mechanism 59. The second detection environment information is information representing the detection environment when the sensor 13 detects a peripheral object. As the second detection environment information, for example, there is information representing the weather at the place and time when the sensor 13 detects a peripheral object (hereinafter, referred to as weather information). The weather represented by the weather information includes, for example, rain, snow, cloudy weather, fog, and sunny weather. Among the weather, for example, rain, snow, fog, etc. are the weather that obstructs the view of the sensor 13.

第２検出環境情報として、例えば、センサ１３が周辺物体を検出したときに、センサ１３に入射していた逆光の程度を表す情報（以下では逆光情報とする）がある。検出環境情報取得ユニット５５は、センサ１３が周辺物体を検出したときの時刻、センサ１３の位置、センサ１３の向き、光源の方向、センサ１３の周辺に存在する構造物の位置や高さ等に基づき、逆光情報を取得する。光源として、例えば、太陽等が挙げられる。 As the second detection environment information, for example, there is information (hereinafter, referred to as backlight information) indicating the degree of backlight incident on the sensor 13 when the sensor 13 detects a peripheral object. The detection environment information acquisition unit 55 determines the time when the sensor 13 detects a peripheral object, the position of the sensor 13, the direction of the sensor 13, the direction of the light source, the position and height of the structure existing around the sensor 13, and the like. Based on this, the backlight information is acquired. Examples of the light source include the sun and the like.

検出環境情報取得ユニット５５は、センサ１３が周辺物体を検出したときの時刻、センサ１３の位置、センサ１３の向きを、第１検出環境情報から読み出すことができる。検出環境情報取得ユニット５５は、センサ１３が周辺物体を検出したときの光源の方向を、外部機構５９から取得することができる。検出環境情報取得ユニット５５は、センサ１３の位置と地図情報とを照合することで、センサ１３が周辺物体を検出したときにセンサ１３の周辺に存在する構造物の位置や高さ等を取得することができる。 The detection environment information acquisition unit 55 can read the time when the sensor 13 detects a peripheral object, the position of the sensor 13, and the orientation of the sensor 13 from the first detection environment information. The detection environment information acquisition unit 55 can acquire the direction of the light source when the sensor 13 detects a peripheral object from the external mechanism 59. The detection environment information acquisition unit 55 acquires the position, height, and the like of the structures existing around the sensor 13 when the sensor 13 detects a peripheral object by collating the position of the sensor 13 with the map information. be able to.

第２検出環境情報として、例えば、センサ１３が周辺物体を検出したときに、センサ１３の周辺に存在していた構造物を表す情報（以下では構造物情報とする）がある。構造物情報は、構造物の位置、高さ、材質等の情報を含む。構造物の材質として、例えば、金属等の強反射物等が挙げられる。強反射物は電波を反射し易い。検出環境情報取得ユニット５５は、センサ１３の位置と地図情報とを照合することで、構造物情報を取得することができる。 As the second detection environment information, for example, there is information (hereinafter, referred to as structure information) representing a structure existing around the sensor 13 when the sensor 13 detects a peripheral object. The structure information includes information such as the position, height, and material of the structure. Examples of the material of the structure include a strong reflective material such as metal. Strongly reflective objects easily reflect radio waves. The detection environment information acquisition unit 55 can acquire structure information by collating the position of the sensor 13 with the map information.

ステップ１４では、優先度設定ユニット５７が、前記ステップ１１で受信した交通情報のそれぞれについて、センサ１３の検出精度を推定する。検出精度の推定方法は、以下のとおりである。優先度設定ユニット５７は、センサ１３の種別と、第１検出環境情報及び第２検出環境情報とを入力すると、センサ１３の検出精度を出力するマップを備えている。 In step 14, the priority setting unit 57 estimates the detection accuracy of the sensor 13 for each of the traffic information received in step 11. The method for estimating the detection accuracy is as follows. The priority setting unit 57 includes a map that outputs the detection accuracy of the sensor 13 when the type of the sensor 13 and the first detection environment information and the second detection environment information are input.

マップとして、例えば、図６に示すものがある。図６のマップにおいて、カメラ、ＬｉＤＡＲ、ミリ波レーダは、センサ１３の種別に対応する。図６のマップにおいて、雨、雪、曇り、霧、逆光、晴れは、第１検出環境情報又は第２検出環境情報の内容に対応する。雨、雪、曇り、霧、晴れは天候情報の内容に対応する。逆光は、逆光情報の内容に対応する。なお、図６において逆光は、センサ１３に入射する逆光が存在していたことを意味する。 As a map, for example, there is one shown in FIG. In the map of FIG. 6, the camera, LiDAR, and millimeter-wave radar correspond to the type of sensor 13. In the map of FIG. 6, rain, snow, cloudy weather, fog, backlight, and sunny weather correspond to the contents of the first detection environment information or the second detection environment information. Rain, snow, cloudy, fog, and sunny correspond to the contents of the weather information. The backlight corresponds to the content of the backlight information. In FIG. 6, the backlight means that the backlight incident on the sensor 13 was present.

図６のマップにおいて、○は、検出精度が最も高いことを意味する。×は、検出精度が最も低いことを意味する。△は、検出精度が○と×との間であることを意味する。
マップとして、例えば、図７に示すものがある。図７のマップにおいて、ＧＰＳ、ミリ波、カメラ、Ｌｉｄａｒ、ソナーは、センサ１３の種別に対応する。図７のマップにおいて、ビル群、トンネル、金網など、横線のある壁は、第１検出環境情報又は第２検出環境情報の内容に対応し、特に、構造物情報の内容に対応する。ビル群、トンネル、金網など、横線のある壁は、センサ１３の周辺に存在する構造物に対応する。 In the map of FIG. 6, ◯ means that the detection accuracy is the highest. X means that the detection accuracy is the lowest. Δ means that the detection accuracy is between ◯ and ×.
As a map, for example, there is one shown in FIG. In the map of FIG. 7, GPS, millimeter wave, camera, lidar, and sonar correspond to the type of sensor 13. In the map of FIG. 7, walls with horizontal lines such as buildings, tunnels, and wire mesh correspond to the contents of the first detection environment information or the second detection environment information, and particularly correspond to the contents of the structure information. Walls with horizontal lines, such as buildings, tunnels, and wire mesh, correspond to the structures existing around the sensor 13.

図７のマップにおいて、○は、検出精度が最も高いことを意味する。×は、検出精度が最も低いことを意味する。△は、検出精度が○と×との間であることを意味する。
優先度設定ユニット５７は、図６や図７に表されるマップに、検出精度を推定しようとする交通情報におけるセンサ１３の種別と、第１検出環境情報及び第２検出環境情報とを入力することで、交通情報の検出精度を推定する。 In the map of FIG. 7, ◯ means that the detection accuracy is the highest. X means that the detection accuracy is the lowest. Δ means that the detection accuracy is between ◯ and ×.
The priority setting unit 57 inputs the type of the sensor 13 in the traffic information for which the detection accuracy is to be estimated, and the first detection environment information and the second detection environment information into the map shown in FIGS. 6 and 7. By doing so, the detection accuracy of traffic information is estimated.

次に、優先度設定ユニット５７は、前記ステップ１１で受信した交通情報のそれぞれについて、優先度を設定する。優先度は、上記のように推定した検出精度が高いほど高く設定される。
ステップ１５では、衝突危険度算出ユニット５１が、前記ステップ１１で受信した交通情報と、前記ステップ１４で設定した優先度とに基づき、対象ノードと、対象物体との衝突危険度を算出する。 Next, the priority setting unit 57 sets the priority for each of the traffic information received in the step 11. The priority is set higher as the detection accuracy estimated as described above is higher.
In step 15, the collision risk calculation unit 51 calculates the collision risk between the target node and the target object based on the traffic information received in step 11 and the priority set in step 14.

まず、衝突危険度算出ユニット５１は、例えば、前記ステップ１１で受信した交通情報に基づき、対象ノード及び対象物体について、位置、移動方向、速度等を算出する。このとき、衝突危険度算出ユニット５１は、交通情報の優先度が高いほど、その交通情報の重み付けを大きくして、対象ノード及び対象物体の位置、移動方向、速度等を算出する。次に、衝突危険度算出ユニット５１は、算出した位置、移動方向、速度等に基づき、衝突危険度を算出する。 First, the collision risk calculation unit 51 calculates the position, moving direction, speed, etc. of the target node and the target object based on the traffic information received in step 11, for example. At this time, the collision risk calculation unit 51 calculates the position, moving direction, speed, etc. of the target node and the target object by increasing the weighting of the traffic information as the priority of the traffic information is higher. Next, the collision risk calculation unit 51 calculates the collision risk based on the calculated position, moving direction, speed, and the like.

ステップ１６では、行動指示送信ユニット５３が、対象ノードに行動指示を送信する。行動指示は、衝突危険度に基づき決まる。例えば、衝突危険度が予め設定された閾値を超える場合、行動指示は、対象物体からの退避を指示するものである。また、衝突危険度が閾値以下である場合、行動指示は、何も行動しないことである。 In step 16, the action instruction transmission unit 53 transmits an action instruction to the target node. Action instructions are determined based on the risk of collision. For example, when the collision risk exceeds a preset threshold value, the action instruction instructs the evacuation from the target object. If the collision risk is below the threshold value, the action instruction is to take no action.

４．交通システム１が奏する効果
（１Ａ）マネージャノード５は、センサ１３の検出精度が高いほど高くなる優先度を交通情報に設定する。マネージャノード５は、優先度が高いほど交通情報の重み付けを大きくして衝突危険度を算出する。そのため、マネージャノード５は、衝突危険度を正確に算出することができる。 4. Effect of the traffic system 1 (1A) The manager node 5 sets the priority in the traffic information as the detection accuracy of the sensor 13 becomes higher. The manager node 5 calculates the collision risk by increasing the weighting of the traffic information as the priority is higher. Therefore, the manager node 5 can accurately calculate the collision risk.

（１Ｂ）第１検出環境情報又は第２検出環境情報は天候情報を含む。そのため、マネージャノード５は、天候情報に基づき、優先度を設定することができる。その結果、マネージャノード５は、衝突危険度を一層正確に算出することができる。 (1B) The first detection environment information or the second detection environment information includes weather information. Therefore, the manager node 5 can set the priority based on the weather information. As a result, the manager node 5 can calculate the collision risk more accurately.

（１Ｃ）雨、雪、霧は、視界を阻害する天候である。曇り、晴れは、視界を阻害しない天候である。図６に示すように、雨、雪、霧の場合、検出精度は、曇り、晴れの場合より低い。マネージャノード５は、第１検出環境情報又は第２検出環境情報が、視界を阻害する天候を表す天候情報を含む場合、対応する交通情報の優先度を、視界を阻害する天候を表す天候情報を含まない場合よりも低くする。その結果、マネージャノード５は、衝突危険度を一層正確に算出することができる。 (1C) Rain, snow, and fog are weather conditions that obstruct visibility. Cloudy and sunny are the weather that does not obstruct the view. As shown in FIG. 6, in the case of rain, snow and fog, the detection accuracy is lower than in the case of cloudy and sunny. When the first detection environment information or the second detection environment information includes the weather information indicating the weather that obstructs the view, the manager node 5 sets the priority of the corresponding traffic information and the weather information that represents the weather that obstructs the view. Lower than if not included. As a result, the manager node 5 can calculate the collision risk more accurately.

（１Ｄ）第１検出環境情報又は第２検出環境情報は逆光情報を含む。そのため、マネージャノード５は、逆光情報に基づき、優先度を設定することができる。図６に示すように、カメラやＬｉＤＡＲに逆光が入射している場合、検出精度は低くなる。マネージャノード５は、カメラやＬｉＤＡＲに逆光が入射している場合、対応する交通情報の優先度を低くする。その結果、マネージャノード５は、衝突危険度を一層正確に算出することができる。 (1D) The first detection environment information or the second detection environment information includes backlit information. Therefore, the manager node 5 can set the priority based on the backlit information. As shown in FIG. 6, when the camera or LiDAR is backlit, the detection accuracy is low. When the camera or LiDAR is backlit, the manager node 5 lowers the priority of the corresponding traffic information. As a result, the manager node 5 can calculate the collision risk more accurately.

（１Ｅ）第１検出環境情報又は第２検出環境情報は構造物情報を含む。そのため、マネージャノード５は、構造物情報に基づき、優先度を設定することができる。その結果、マネージャノード５は、衝突危険度を一層正確に算出することができる。 (1E) The first detection environment information or the second detection environment information includes structure information. Therefore, the manager node 5 can set the priority based on the structure information. As a result, the manager node 5 can calculate the collision risk more accurately.

（１Ｆ）構造物情報が、強反射物を含む構造物の存在を表す情報を含み、且つ、センサ１３が電波を使用するセンサであるという条件を充足する場合、センサ１３の検出精度は低くなる。マネージャノード５は、前記条件を充足する場合、対応する交通情報の優先度を、前記条件を充足しない場合よりも低くする。その結果、マネージャノード５は、衝突危険度を一層正確に算出することができる。
＜他の実施形態＞
以上、本開示の実施形態について説明したが、本開示は上述の実施形態に限定されることなく、種々変形して実施することができる。 (1F) When the structure information includes information indicating the existence of a structure including a strong reflective object and satisfies the condition that the sensor 13 is a sensor that uses radio waves, the detection accuracy of the sensor 13 becomes low. .. When the condition is satisfied, the manager node 5 lowers the priority of the corresponding traffic information lower than when the condition is not satisfied. As a result, the manager node 5 can calculate the collision risk more accurately.
<Other embodiments>
Although the embodiments of the present disclosure have been described above, the present disclosure is not limited to the above-described embodiments, and can be implemented in various modifications.

（１）図８に示すように、一部又は全部のノード配置物体９に、ワーカノード３に加えてマネージャノード５が配置されていてもよい。この場合、マネージャノード５を設置するスペースを低減できる。 (1) As shown in FIG. 8, a manager node 5 may be arranged in addition to the worker node 3 on a part or all of the node-arranged objects 9. In this case, the space for installing the manager node 5 can be reduced.

（２）一部又は全部のワーカノード３は、マネージャノード５の機能の一部を実行してもよい。例えば、一部又は全部のワーカノード３は、衝突危険度算出ユニット５１、検出環境情報取得ユニット５５、及び優先度設定ユニット５７を備えていてもよい。 (2) A part or all of the worker nodes 3 may execute a part of the functions of the manager node 5. For example, some or all of the worker nodes 3 may include a collision risk calculation unit 51, a detection environment information acquisition unit 55, and a priority setting unit 57.

一部又は全部のワーカノード３は、前記ステップ１１〜１６と同様の処理を実行してもよい。ただし、前記ステップ１１で取得する交通情報は、前記ステップ１１〜１６と同様の処理を実行するワーカノード３（以下では自己ノードとする）が自ら生成した交通情報である。また、前記ステップ１２で特定する対象ノードは自己ノードである。対象物体は、自己ノードの周辺に存在する物体である。また、前記ステップ１３で取得する情報は、自己ノードが生成した交通情報に含まれる第１検出環境情報である。前記ステップ１６の処理は、自己ノードが配置されているノード配置物体９に対し行動を指示する処理である。 Some or all of the worker nodes 3 may execute the same processing as in steps 11 to 16. However, the traffic information acquired in step 11 is traffic information generated by the worker node 3 (hereinafter referred to as a self-node) that executes the same processing as in steps 11 to 16. Further, the target node specified in step 12 is a self-node. The target object is an object that exists around the self-node. Further, the information acquired in step 13 is the first detection environment information included in the traffic information generated by the self-node. The process of step 16 is a process of instructing an action to the node-arranged object 9 in which the self-node is arranged.

一部又は全部のワーカノード３がマネージャノード５の機能の一部を実行する場合、交通システム１の機能が一層向上する。
（３）交通システム１は、以下のような形態であってもよい。交通システム１はマネージャノード５を複数備える。それぞれのマネージャノード５は、担当範囲にあるワーカノード３から交通情報を受信する。担当範囲は、マネージャノード５ごとに設定されている。マネージャノード５同士の間で、担当範囲に関する情報を送受信する。送受信する情報として、例えば、交通情報等が挙げられる。交通システム１が上記の形態を有する場合、交通システム１の機能が一層向上する。 When some or all the worker nodes 3 execute a part of the functions of the manager node 5, the functions of the transportation system 1 are further improved.
(3) The transportation system 1 may have the following form. The transportation system 1 includes a plurality of manager nodes 5. Each manager node 5 receives traffic information from the worker node 3 in the area in charge. The range of responsibility is set for each manager node 5. Information about the range of responsibility is transmitted and received between the manager nodes 5. Examples of the information to be transmitted and received include traffic information and the like. When the transportation system 1 has the above-mentioned form, the function of the transportation system 1 is further improved.

（４）本開示に記載の制御部１１、４１及びその手法は、コンピュータプログラムにより具体化された一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。あるいは、本開示に記載の制御部１１、４１及びその手法は、一つ以上の専用ハードウェア論理回路によってプロセッサを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。もしくは、本開示に記載の制御部１１、４１及びその手法は、一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリと一つ以上のハードウェア論理回路によって構成されたプロセッサとの組み合わせにより構成された一つ以上の専用コンピュータにより、実現されてもよい。また、コンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されるインストラクションとして、コンピュータ読み取り可能な非遷移有形記録媒体に記憶されてもよい。制御部１１、４１に含まれる各部の機能を実現する手法には、必ずしもソフトウェアが含まれている必要はなく、その全部の機能が、一つあるいは複数のハードウェアを用いて実現されてもよい。 (4) The controls 11, 41 and methods thereof described in the present disclosure are provided by configuring a processor and memory programmed to perform one or more functions embodied by a computer program. It may be realized by a dedicated computer. Alternatively, the controls 11, 41 and methods thereof described in the present disclosure may be realized by a dedicated computer provided by configuring the processor with one or more dedicated hardware logic circuits. Alternatively, the controls 11, 41 and methods thereof described in the present disclosure include a processor and memory programmed to perform one or more functions and a processor composed of one or more hardware logic circuits. It may be realized by one or more dedicated computers configured by the combination of. The computer program may also be stored on a computer-readable non-transitional tangible recording medium as an instruction executed by the computer. The method for realizing the functions of the respective parts included in the control units 11 and 41 does not necessarily include software, and all the functions may be realized by using one or a plurality of hardware. ..

（５）上記実施形態における１つの構成要素が有する複数の機能を、複数の構成要素によって実現したり、１つの構成要素が有する１つの機能を、複数の構成要素によって実現したりしてもよい。また、複数の構成要素が有する複数の機能を、１つの構成要素によって実現したり、複数の構成要素によって実現される１つの機能を、１つの構成要素によって実現したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。 (5) A plurality of functions possessed by one component in the above embodiment may be realized by a plurality of components, or one function possessed by one component may be realized by a plurality of components. .. Further, a plurality of functions possessed by the plurality of components may be realized by one component, or one function realized by the plurality of components may be realized by one component. Further, a part of the configuration of the above embodiment may be omitted. In addition, at least a part of the configuration of the above embodiment may be added or replaced with the configuration of the other above embodiment.

（６）上述した交通システムの他、当該交通システムを構成要素とするさらに上位のシステム、当該制御部１１、４１としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した半導体メモリ等の非遷移的実態的記録媒体、衝突回避方法等、種々の形態で本開示を実現することもできる。 (6) In addition to the above-mentioned traffic system, a higher-level system having the traffic system as a component, a program for operating a computer as the control units 11 and 41, a semiconductor memory in which this program is recorded, and the like are non-transitional. The present disclosure can also be realized in various forms such as an actual recording medium and a collision avoidance method.

１…交通システム、３…ワーカノード、５…マネージャノード、７…ネットワーク、９…ノード配置物体、１１…制御部、１３…センサ、１５…送受信機、１７…ＣＰＵ、１９…メモリ、２１…ワーカ送信ユニット、２３…物体検出ユニット、２５…交通情報生成ユニット、２７…行動ユニット、４１…制御部、４３…送受信機、４５…ＣＰＵ、４７…メモリ、４９…マネージャ受信ユニット、５１…衝突危険度算出ユニット、５３…行動指示送信ユニット、５５…検出環境情報取得ユニット、５７…優先度設定ユニット、５９…外部機構 1 ... Transportation system, 3 ... Worker node, 5 ... Manager node, 7 ... Network, 9 ... Node placement object, 11 ... Control unit, 13 ... Sensor, 15 ... Transmitter, 17 ... CPU, 19 ... Memory, 21 ... Worker transmission Unit, 23 ... Object detection unit, 25 ... Traffic information generation unit, 27 ... Action unit, 41 ... Control unit, 43 ... Transmitter, 45 ... CPU, 47 ... Memory, 49 ... Manager reception unit, 51 ... Collision risk calculation Unit, 53 ... Action instruction transmission unit, 55 ... Detection environment information acquisition unit, 57 ... Priority setting unit, 59 ... External mechanism

Claims

複数のノードを備え、前記複数のノードの間で通信可能な交通システムであって、
前記複数のノードは、複数のワーカノード、及び１以上のマネージャノードを含み、
前記ワーカノードは、道路上又は道路に面した位置にあるノード配置物体に配置され、
前記ワーカノードは、
前記ノード配置物体の周辺に存在する周辺物体を検出するように構成されたセンサと、
前記センサの検出結果、及び前記センサの種別を含む交通情報を、少なくとも前記マネージャノードに送信するように構成されたワーカ送信ユニットと、を備え、
前記マネージャノードは、
前記ワーカノードから前記交通情報を受信するように構成されたマネージャ受信ユニットと、
前記マネージャ受信ユニットが受信した前記交通情報に基づき、前記ワーカノードの一部である対象ノードと、前記対象ノードの周辺に存在する前記周辺物体である対象物体との衝突危険度を算出するように構成された衝突危険度算出ユニットと、
前記衝突危険度に基づき、前記対象ノードに行動指示を送信するように構成された行動指示送信ユニットと、
前記センサが前記周辺物体を検出したときの検出環境を表す検出環境情報を取得するように構成された検出環境情報取得ユニットと、
前記センサの種別と、前記検出環境情報とに基づき、前記センサの検出精度が高いほど高くなる優先度を前記交通情報に設定するように構成された優先度設定ユニットと、を備え、
前記衝突危険度算出ユニットは、前記優先度が高いほど前記交通情報の重み付けを大きくして前記衝突危険度を算出するように構成された交通システム。 A transportation system having a plurality of nodes and capable of communicating between the plurality of nodes.
The plurality of nodes include a plurality of worker nodes and one or more manager nodes.
The worker node is placed on a node-arranged object located on or facing the road.
The worker node is
A sensor configured to detect peripheral objects existing around the node-arranged object, and
A worker transmission unit configured to transmit at least the detection result of the sensor and traffic information including the type of the sensor to the manager node.
The manager node
A manager receiving unit configured to receive the traffic information from the worker node,
Based on the traffic information received by the manager receiving unit, the collision risk between the target node that is a part of the worker node and the target object that is the peripheral object existing in the vicinity of the target node is calculated. Collision risk calculation unit and
An action instruction transmission unit configured to transmit an action instruction to the target node based on the collision risk, and an action instruction transmission unit.
A detection environment information acquisition unit configured to acquire detection environment information representing the detection environment when the sensor detects the peripheral object, and a detection environment information acquisition unit.
Based on the type of the sensor and the detection environment information, the priority setting unit configured to set the priority that becomes higher as the detection accuracy of the sensor is higher in the traffic information is provided.
The collision risk calculation unit is a traffic system configured to calculate the collision risk by increasing the weighting of the traffic information as the priority is higher.

請求項１に記載の交通システムであって、
前記検出環境情報は、天候を表す情報を含む交通システム。 The transportation system according to claim 1.
The detection environment information is a transportation system including information indicating the weather.

請求項２に記載の交通システムであって、
前記検出環境情報が、視界を阻害する天候を表す情報を含む場合、前記優先度設定ユニットは、対応する前記交通情報の前記優先度を、前記視界を阻害する天候を表す情報を含まない場合よりも低くする交通システム。 The transportation system according to claim 2.
When the detection environment information includes information representing the weather that obstructs the view, the priority setting unit sets the priority of the corresponding traffic information as compared to the case where the information representing the weather that obstructs the view is not included. Transportation system that also lowers.

請求項１〜３のいずれか１項に記載の交通システムであって、
前記検出環境情報は、前記センサに入射する逆光の程度を表す情報を含む交通システム。 The transportation system according to any one of claims 1 to 3.
The detection environment information is a traffic system including information indicating the degree of backlight incident on the sensor.

請求項１〜４のいずれか１項に記載の交通システムであって、
前記検出環境情報は、前記センサの周辺に存在する構造物を表す情報を含む交通システム。 The transportation system according to any one of claims 1 to 4.
The detection environment information is a traffic system including information representing a structure existing around the sensor.

請求項５に記載の交通システムであって、
前記検出環境情報が、強反射物を含む前記構造物の存在を表す情報を含み、且つ前記センサが電波を使用するセンサであるという条件を充足する場合、前記優先度設定ユニットは、対応する前記交通情報の前記優先度を、前記条件を充足しない場合よりも低くする交通システム。 The transportation system according to claim 5.
When the detection environment information includes information indicating the presence of the structure including a strong reflector and satisfies the condition that the sensor is a sensor that uses radio waves, the priority setting unit corresponds to the above. A traffic system that lowers the priority of traffic information lower than when the conditions are not satisfied.

請求項１〜６のいずれか１項に記載の交通システムであって、
前記ノード配置物体に、前記ワーカノードに加えて前記マネージャノードが配置されている交通システム。 The transportation system according to any one of claims 1 to 6.
A transportation system in which the manager node is arranged in addition to the worker node on the node-arranged object.

請求項１〜７のいずれか１項に記載の交通システムであって、
前記ワーカノードは、前記マネージャノードの機能の少なくとも一部を実行するように構成された交通システム。 The transportation system according to any one of claims 1 to 7.
The worker node is a transportation system configured to perform at least some of the functions of the manager node.

請求項１〜８のいずれか１項に記載の交通システムであって、
前記マネージャノードを複数備え、
それぞれの前記マネージャノードは、前記マネージャノードごとに設定された担当範囲にある前記ワーカノードから前記交通情報を受信するように構成され、
前記マネージャノード同士の間で、前記担当範囲に関する情報を送受信するように構成された交通システム。 The transportation system according to any one of claims 1 to 8.
It has multiple manager nodes.
Each of the manager nodes is configured to receive the traffic information from the worker node in the range of responsibility set for each manager node.
A transportation system configured to send and receive information about the area of responsibility between the manager nodes.