JP4240321B2 - Obstacle detection center apparatus and obstacle detection method - Google Patents
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Description
本発明は、道路走行中の複数の車両から軌跡情報を収集し、通常走行と障害物の発生場所周辺の走行との違いを検出し、障害物の発生場所を特定することができる、障害物検出センター装置、障害物検出システム及び障害物検出方法に関する。 The present invention collects trajectory information from a plurality of vehicles traveling on a road, detects a difference between normal traveling and traveling around an obstacle occurrence location, and can identify an obstacle occurrence location. The present invention relates to a detection center device, an obstacle detection system, and an obstacle detection method.
道路上に事故車両、故障車両、搬送途中に落下した積荷、崩れた土砂等の障害物が発生したとき、この障害物をいち早く検出して、後続の車両に知らせたり、後続の車両を誘導したりする必要がある。
従来、高速道路等の重要な幹線道路では、道路の安全走行を維持するために、定期的に専用のパトロール車両を走らせている。これにより、故障車等の比較的長く停止した車両を検出して、当該車両が安全に措置されるように援助、指示を行ったり、道路上の落下等の障害物や土砂を発見して取り除いたりして、事故の発生を未然に防止している。しかし費用の観点から、パトロールができる頻度には限界があるため、迅速な障害物の発見ができていない。
When an obstacle such as an accident vehicle, a broken vehicle, a load that falls during transportation, or a collapsed earth and sand occurs on the road, this obstacle is detected quickly and notified to the following vehicle, or the following vehicle is guided. It is necessary to do.
Conventionally, on important trunk roads such as expressways, dedicated patrol vehicles are regularly run in order to maintain safe driving on the road. As a result, vehicles that have been stopped for a relatively long time, such as a broken car, are detected, and assistance and instructions are given so that the vehicles can be taken safely, and obstacles such as drops on the road and earth and sand are found and removed. To prevent accidents from occurring. However, from the viewpoint of cost, there is a limit to the frequency with which patrols can be performed, so that obstacles cannot be found quickly.
かかる問題を解決するため、道路にカメラを設置して、画像処理をして障害物による交通流の異常を検出することが行われている（例えば、特許文献１及び特許文献２参照。）。
ところで、道路上の障害物の場所を特定するためには、道路の広い範囲にわたって高密度にカメラを設置することが必要である。が、カメラを多く設置するには経費がかかる。
一方、経費を削減するために、カメラの設置密度を下げることも考えられるが、そうすれば、障害物の発生した場所をおおまかにしか特定できない。そして、その交通流の異常が、交通事故車両等の障害物によるものか、自然渋滞によるものかの判定が難しくなり、障害物警告情報が意味をなくし、走行中のドライバへの間違った情報を提供するおそれもある。しかも、救急車両を必要とする事態の判定の有無がつけにくく、交通事故時において救急搬送車両等の初期初動の迅速さを欠いてしまう。
By the way, in order to specify the location of an obstacle on the road, it is necessary to install cameras at high density over a wide area of the road. However, it costs money to install many cameras.
On the other hand, in order to reduce the cost, it may be possible to reduce the installation density of the cameras, but in that case, the location where the obstacle occurs can only be roughly identified. And it becomes difficult to determine whether the traffic flow abnormality is due to an obstacle such as a traffic accident vehicle or due to natural traffic jam, the obstacle warning information is meaningless, and wrong information to the driver who is driving There is also a risk of offering. Moreover, it is difficult to determine whether or not an emergency vehicle is required, and the initial initial action of the emergency transport vehicle or the like is lacking in a traffic accident.
さらに、可視光線感知のカメラでは、夜間や悪天候時の検出が困難である。一方、赤外線感知のカメラは、夜間等の撮影に向いているが、機器自体が高価なことにより、莫大な経費がかかってしまう。
もし、パトロールという特定車両の意図的な走行ではなく、バス、トラック、あるいは一般車両に容易に搭載できるような、車両の軌跡情報を蓄積、解析し、その情報を発信する車載装置があれば、上記のような停止車両や障害物が存在する可能性が高い地点の存在が判定できる可能性がある。また、ドライバ自身、意識せずとも、障害物検出センターは道路の軌跡情報を収集できるので、障害物の検出のための情報を一括管理でき、非常に効率的である。
Furthermore, it is difficult to detect at night or in bad weather with a visible light sensing camera. On the other hand, an infrared sensing camera is suitable for photographing at night or the like, but it is very expensive because the device itself is expensive.
If there is an in-vehicle device that accumulates and analyzes vehicle trajectory information that can be easily mounted on a bus, truck, or general vehicle instead of intentional driving of a specific vehicle called patrol, and transmits that information, There is a possibility that it is possible to determine the presence of a stop vehicle or a point where there is a high possibility that an obstacle exists. In addition, since the obstacle detection center can collect road trajectory information without being conscious of the driver himself, information for detecting obstacles can be collectively managed, which is very efficient.
さらに、少なくとも当該地点にパトロール車両が到着するまでは、上記停止車両や障害物等の道路上の障害の存在する可能性が高いことを、その地点に向かう車両に自動的に情報提供することにすれば、走行の安全が計れ、事故の防止につなげることができる。また、停止車両が事故車両による場合には、２次的な事故の発生を押さえることができる。
そこで、本発明の目的は、位置情報等の軌跡情報を記録する装置、及びその情報を送信する装置を搭載した車両の情報を複数利用して、故障や事故等で停止した道路上の停止車両や土砂、道路上の落下物等の障害物が存在する可能性が高いことを間接的に把握できる障害物検出センター装置及び障害物検出方法を提供することである。
Furthermore, at least until the patrol vehicle arrives at the relevant point, it is possible to automatically provide information to the vehicle heading to that point that there is a high possibility that there will be an obstacle on the road such as the stopped vehicle or obstacle. If this is done, driving safety can be measured, and this can help prevent accidents. Further, when the stopped vehicle is an accident vehicle, the occurrence of a secondary accident can be suppressed.
Therefore, an object of the present invention is to use a plurality of information on a vehicle equipped with a device for recording trajectory information such as position information and a device for transmitting the information to stop a vehicle on a road that has stopped due to a failure or an accident. and sediment is to provide an obstacle detection center instrumentation 置及 beauty obstacle detection method is likely to be present obstacle falling objects or the like on the road can be indirectly grasped.
本発明の障害物検出センター装置は、車両の軌跡情報を受信するための受信手段と、前記受信手段で受信した車両の軌跡情報に基づいて車両の車線変更を検出する車線変更検出手段と、道路上の所定の区域において前記車線変更検出手段に基づいて一方向への車線変更をした車両の台数の、当該区域を通過した車両の台数に対する比に基づいて、当該区域内に障害物が存在することを検出する障害物検出手段とを備え、
前記車線変更検出手段は、時刻ｔの関数で表した当該車両の方位と道路の方位との角度差で表される進路角θ(t)が、時刻ｔ１に０より大きく第３の閾値以下となり、時刻ｔ２に第４の閾値以上となり、時刻ｔ３に０より大きく第３の閾値以下になったとき（ただし、時刻ｔ１＜ｔ２＜ｔ３とする。以下同じ。）に、前記車両の通行している車線の幅、当該車両の速度、時刻ｔ１からｔ３までの時間及び時刻ｔ１からの経過時間の関数で表される車線変更の角度推移パターンφa(t)との差Δθ(t)が、時刻ｔ１からｔ３までの間に第５の閾値以下である場合に、当該車両が時刻ｔ１からｔ３にかけての走行で右側への車線変更を行った、と検出するものである（請求項１）。
The obstacle detection center apparatus of the present invention includes a receiving means for receiving vehicle trajectory information, a lane change detecting means for detecting a lane change of the vehicle based on the vehicle trajectory information received by the receiving means, and a road There is an obstacle in the area based on the ratio of the number of vehicles that have changed lanes in one direction based on the lane change detection means to the number of vehicles that have passed through the area. An obstacle detection means for detecting
The lane change detection means has a course angle θ (t) represented by an angle difference between the vehicle direction and the road direction expressed as a function of time t, which is greater than 0 and equal to or less than a third threshold value at time t1. When the vehicle becomes greater than or equal to the fourth threshold at time t2 and greater than 0 and less than or equal to the third threshold at time t3 (however, t1 <t2 <t3; the same applies hereinafter), the vehicle passes. The difference Δθ (t) from the lane change angle transition pattern φa (t) expressed as a function of the width of the lane, the speed of the vehicle, the time from time t1 to t3, and the elapsed time from time t1 is When the vehicle is below the fifth threshold between t1 and t3, it is detected that the vehicle has made a lane change to the right during traveling from time t1 to t3 (claim 1).
この発明によれば、位置、方位、速度や時刻等の軌跡情報を記録する装置、及びその情報を送信する装置を搭載した車両の情報を複数利用して、故障や事故等で停止した道路上の停止車両や道路上の落下物等の障害物が存在する可能性が高いことを間接的に判定することができる。そして、障害物検出センター装置は、道路上のある区域を走行している車両の車線変更台数比に基づいて、当該区域内に障害物があることを、検出することができる。
また、車線変更を行うときの前記関数に沿った進路角の変化をともなう走行を比較することで、当該車両が車線変更をしたか否かを、しいては、退避走行をしたか否かを検出することが容易にできる。
According to the present invention, on a road that has been stopped due to a failure, an accident, or the like by using a plurality of information on a vehicle on which a device that records trajectory information such as position, azimuth, speed, and time, and a device that transmits the information is used. It is possible to indirectly determine that there is a high possibility that an obstacle such as a stopped vehicle or a falling object on the road exists. And the obstacle detection center apparatus can detect that there is an obstacle in the area based on the ratio of the number of lane changes of vehicles traveling in a certain area on the road.
In addition, by comparing the traveling with the change in the course angle along the function when the lane change is performed, it can be determined whether the vehicle has changed the lane, and whether or not the vehicle has retreated. It can be easily detected.
さらに同様に、逆方向への前記車線変更検出手段は、前記進路角θ(t)において、時刻ｔ１に０より小さく第６の閾値以上となり、時刻ｔ２に第７の閾値以下となり、時刻ｔ３に０より小さく第６の閾値以上となったときに、前記車両の通行している車線の幅、当該車両の速度、時刻ｔ１からｔ３までの時間及び時刻ｔ１からの経過時間の関数で表される車線変更の角度推移パターンφb(t)との差Δθ(t)が、時刻ｔ１からｔ３までの間に第８の閾値以下である場合に、当該車両が時刻ｔ１からｔ３にかけての走行で左側への車線変更を行ったことを検出することができる（請求項２）。この場合、逆方向への車線変更を行うときの前記関数に沿った進路角の変化をともなう走行を比較することで、当該車両が車線変更をしたか否かを、しいては、退避走行をしたか否かを検出することが容易にできる。 Similarly, the lane change detection means in the reverse direction is less than 0 at time t1 and is equal to or greater than the sixth threshold at the course angle θ (t), is equal to or less than the seventh threshold at time t2, and is at time t3. When less than 0 and greater than or equal to the sixth threshold value, it is expressed as a function of the width of the lane in which the vehicle is passing, the speed of the vehicle, the time from time t1 to t3, and the elapsed time from time t1 When the difference Δθ (t) from the lane change angle transition pattern φb (t) is equal to or less than the eighth threshold value between time t1 and t3, the vehicle travels to the left side from time t1 to t3. It is possible to detect that the lane has been changed (claim 2 ). In this case, it is possible to determine whether the vehicle has changed lanes by comparing traveling with a change in the course angle along the function when changing lanes in the reverse direction, and in other words retreating. It is easy to detect whether or not it has been done.
また、本発明の障害物検出センター装置は、車両の軌跡情報を受信するための受信手段と、前記受信手段で受信した車両の軌跡情報に基づいて車両の車線変更を検出する車線変更検出手段と、道路上の所定の区域において前記車線変更検出手段に基づいて一方向への車線変更をした車両の台数の、当該区域を通過した車両の台数に対する比に基づいて、当該区域内に障害物が存在することを検出する障害物検出手段とを備え、前記障害物検出手段は、さらに前記一方向の車線変更の地点から逆方向の車線変更の地点までの走行速度の、通常時の走行速度に対する比に基づいて、障害物の存在を検出することができる（請求項３）。この発明によれば、障害物を避けて通るために退避走行目的で車線変更し障害物に隣接する車線を走行する場合、通過車両は、通常時に比べて速度が低下するので、障害物検出センター装置は、障害物の検出に当該車両の速度の変化を加えることができる。ここで、通常時とは、道路上に障害物が存在しない時のことをいう。これにより、障害物検出センター装置は、さらに精度よく障害物の検出をすることができる。 The obstacle detection center apparatus according to the present invention includes a receiving means for receiving vehicle trajectory information, and a lane change detecting means for detecting a lane change of the vehicle based on the vehicle trajectory information received by the receiving means. Based on the ratio of the number of vehicles that have changed lanes in one direction based on the lane change detection means in a predetermined area on the road to the number of vehicles that have passed through the area, there are obstacles in the area. Obstacle detection means for detecting the presence of the obstacle, and the obstacle detection means further compares the traveling speed from the unidirectional lane change point to the reverse lane change point with respect to the normal traveling speed. Based on the ratio , the presence of an obstacle can be detected (Claim 3 ). According to the present invention, when a lane is changed for the purpose of evacuation and travels on a lane adjacent to the obstacle in order to avoid the obstacle, the passing vehicle is reduced in speed as compared with the normal time. The device can add a change in the speed of the vehicle to the detection of the obstacle. Here, the normal time means a time when there is no obstacle on the road. Thereby, the obstacle detection center apparatus can detect the obstacle with higher accuracy.
また、本発明の障害物検出センター装置は、車両の軌跡情報を受信するための受信手段と、前記受信手段で受信した車両の軌跡情報に基づいて車両の車線変更を検出する車線変更検出手段と、道路上の所定の区域において前記車線変更検出手段に基づいて一方向への車線変更をした車両の台数の、当該区域を通過した車両の台数に対する比に基づいて、当該区域内に障害物が存在することを検出する障害物検出手段とを備え、前記障害物検出手段は、前記一方向への車線変更をした車両の台数の、当該区域を通過した車両の台数に対する比が、第１の閾値以上になっている場合に、当該区域内での前記逆方向への車線変更をした車両の台数の、前記通過した車両の台数に対する比が、第１０の閾値以上の場合は、当該区域には障害物が存在することを検出しないことができる（請求項４）。この発明によれば、障害物検出センター装置は、道路上に障害物がないにもかかわらず偶然にも複数車両が同一地点で退避走行に酷似した車線変更を行った場合に、障害物方面への車線変更が認められることにより、障害物が存在しない、と判定することができる。また、障害物検出センター装置による特定の区域において障害物の検出がなされていても、障害物が存在している方向への車線変更がまれに認められることがある。これは、パトロールカーや救急車等の緊急車両のように、障害物の除去のために障害物に近づく車両が存在するためである。このとき、障害物の存在が取り消されることのないようにするため、第１０の閾値を設けた。 Also, the obstacle detection center apparatus of the present invention includes receiving means for receiving trajectory information of the vehicle, lane change detection means for detecting a lane change of the vehicle based on the locus information of the vehicle received by the receiving means And in the predetermined area on the road, based on the ratio of the number of vehicles that have changed lanes in one direction based on the lane change detection means to the number of vehicles that have passed the area, there are obstacles in the area. Obstacle detection means for detecting the presence of the vehicle, wherein the obstacle detection means has a ratio of the number of vehicles that have changed lanes in the one direction to the number of vehicles that have passed through the area is first. If the ratio of the number of vehicles that have changed lanes in the reverse direction within the area is greater than or equal to the tenth threshold, the area There are obstacles Can not detect that (claim 4). According to the present invention, the obstacle detection center device is directed to the obstacle direction when a plurality of vehicles accidentally change lanes that resemble retreat travel at the same point even though there are no obstacles on the road. It is possible to determine that there is no obstacle when the lane change is accepted. Even if an obstacle is detected in a specific area by the obstacle detection center device, a lane change in the direction in which the obstacle exists may be rarely recognized. This is because there are vehicles that approach the obstacle to remove the obstacle, such as emergency vehicles such as patrol cars and ambulances. At this time, a tenth threshold value is provided so that the presence of the obstacle is not canceled.
また、本発明の障害物検出センター装置は、車両の軌跡情報を受信するための受信手段と、前記受信手段で受信した車両の軌跡情報に基づいて車両の車線変更を検出する車線変更検出手段と、道路上の所定の区域において前記車線変更検出手段に基づいて一方向への車線変更をした車両の台数の、当該区域を通過した車両の台数に対する比に基づいて、当該区域内に障害物が存在することを検出する障害物検出手段とを備え、道路上の第１の区域及びその上流の第２の区域を走行する車両の軌跡情報を受信し、受信した車両の軌跡情報に基づいて前記第１の区域及び第２の区域における車両の車線変更を検出し、当該車両の前記第１の区域における車線変更が検出された場合に、当該車両の前記第２の区間における車線変更の頻度が第１２の閾値以下であれば、前記第１の区域における車線変更台数として重み付けを大きくした台数を採用し、前記第２の区間における車線変更の頻度が第１２の閾値より大きければ、前記第１の区域における車線変更台数として重み付けを小さくした台数を採用することにより、当該第１の区域内に障害物が存在することを検出することができる（請求項５）。このように走行車両の走行履歴を考慮して、実績上、車線変更の少ない車両が車線変更したときは重みを大きくし、普段から車線変更の多い車両が車線変更したときは重みを小さくして車線変更台数を算出することにより、障害物の存在検出の精度をさらに向上させることが可能になる。 The obstacle detection center apparatus according to the present invention includes a receiving means for receiving vehicle trajectory information, and a lane change detecting means for detecting a lane change of the vehicle based on the vehicle trajectory information received by the receiving means. Based on the ratio of the number of vehicles that have changed lanes in one direction based on the lane change detection means in a predetermined area on the road to the number of vehicles that have passed through the area, there are obstacles in the area. Obstacle detection means for detecting the presence of the vehicle, receiving the trajectory information of the vehicle traveling in the first area on the road and the second area upstream thereof, and based on the received trajectory information of the vehicle When the lane change of the vehicle in the first area and the second area is detected and the lane change in the first area of the vehicle is detected, the frequency of the lane change in the second section of the vehicle is 12th If the value is equal to or less than the value, the number of lane changes in the first zone is increased, and if the frequency of lane change in the second section is greater than the twelfth threshold, the number of lane changes in the first zone by adopting the number of reduced weight as a lane change number, it is possible to detect that there is an obstacle to the first zone (claim 5). In this way, considering the travel history of the traveling vehicle, the weight is increased when a vehicle with little lane change is changed in lanes, and the weight is decreased when a vehicle with a lot of lane changes is changed from the usual. By calculating the number of lane changes, it is possible to further improve the accuracy of obstacle detection.
なお、当該車両の前記第１の区域における車線変更が検出された場合に、当該車両の前記第２の区域における車線変更の頻度が前記第１２の閾値より大きいときであっても、当該車両の前記第１の区域と前記第２の区域との車線変更の挙動が異なっていれば、前記第１の区域における車線変更台数として１以上の所定台数を採用し、前記第１の区域と前記第２の区域との車線変更の挙動が同じであれば、前記第１の区域における車線変更台数を０台としてもよい（請求項６）。今回の走行ルート上の実績から車線変更の多いと判定される車両であっても、車線変更したときの挙動が実績と異なっていれば、重みを小さくする必要はないからである。 Note that when a lane change in the first area of the vehicle is detected, even if the frequency of the lane change in the second area of the vehicle is greater than the twelfth threshold, If the lane change behavior differs between the first zone and the second zone, a predetermined number of one or more is adopted as the number of lane changes in the first zone, and the first zone and the second zone are adopted. If the behavior of the lane change with the second area is the same, the number of lane changes in the first area may be zero ( Claim 6 ). This is because it is not necessary to reduce the weight even if the vehicle is determined to have a lot of lane changes based on the results of the current travel route if the behavior when the lanes are changed is different from the results.
この発明によれば、退避走行目的で車線変更をする場合、上述のとおり、一方向への障害物通過前の車線変更をし、障害物を通過したのち、すみやかに逆方向への障害物通過後の車線変更を行う。そして、多くのドライバは、ほぼ同一地点で、退避走行をすることがわかっている。この複数の車両による障害物通過前及び障害物通過後の車線変更を行った地点を検出し、その平均を求めることで、ドライバが障害物通過前及び障害物通過後の車線変更をよく行う地点である平均地点を求めることができる。これにより、複数の車両における障害物通過前の車線変更の平均地点と障害物通過後の車線変更の平均地点とを求めることで、両地点の間に障害物が存在する、と容易に検出することができる。 According to this invention, when changing lanes for the purpose of evacuation travel, as described above, after changing the lane before passing an obstacle in one direction, passing the obstacle, immediately passing the obstacle in the opposite direction Change the lane later. And it is known that many drivers retreat at almost the same point. A point where the driver often changes lanes before and after passing obstacles by detecting the point where the lane change before and after passing obstacles by these multiple vehicles is detected. An average point can be obtained. This makes it easy to detect that there is an obstacle between the two points by finding the average point of lane change before passing obstacles and the average point of lane change after passing obstacles in multiple vehicles. be able to.
また、障害物検出センター装置の前記障害物検出手段は、所定の処理周期に検出した「当該区域を通過した車両の台数」が第２の閾値以上となっている場合に、前記比の算出を有効にするものである（請求項７）。この発明によれば、道路の交通量が少ない場合に、車線変更をした車両の台数の当該区域を通過した台数に対する比が第一の閾値以上になっていても、所定の時間内に第２の閾値未満の通過台数しか認められないときは、障害物検出センター装置は、障害物が存在する可能性が高くないとして、障害物が存在することを検出しないことができる。これにより、障害物検出センター装置は、精度よく障害物の検出をすることができる。The obstacle detection means of the obstacle detection center device calculates the ratio when the “number of vehicles that have passed the area” detected in a predetermined processing cycle is equal to or greater than a second threshold. It is made effective (claim 7). According to the present invention, when the traffic volume on the road is small, even if the ratio of the number of vehicles that have changed lanes to the number of vehicles that have passed through the area is greater than or equal to the first threshold, When the number of passing vehicles is less than the threshold value, the obstacle detection center device can not detect the presence of an obstacle because the possibility that the obstacle exists is not high. Thereby, the obstacle detection center apparatus can detect an obstacle with high accuracy.
また、前記障害物検出手段は、前記一方向の車線変更と、逆方向の車線変更とを対で行うことに基づき障害物の存在を検出することができる（請求項８）。この発明によれば、道路上に障害物が存在しているとき、当該地点を走行する車両は、障害物を避けて走行する退避走行を行う。この退避走行とは、車両走行中の道路上に障害物があれば、多くのドライバは、障害物を避けるため当該地点の上流で車線変更し、当該地点通過後に元の車線に戻り走行する、という一対の車線変更を伴う走行パターンのことである。そこで、当該車両の位置、方位、速度や時刻等の軌跡情報が解析されれば、当該車両の車線変更の存在の有無と車線変更を行った地点とが検出でき、しいては、退避走行の有無を検出することができる。したがって、複数の車両からの軌跡情報から、所定の時間内に、ほぼ同一の位置での退避走行が行われていることが確認できれば、障害物検出センター装置は、当該地点に障害物が存在している可能性が高い、と判定できる。Further, the obstacle detection means can detect the presence of an obstacle based on a pair of the lane change in the one direction and the lane change in the reverse direction. According to the present invention, when an obstacle is present on the road, the vehicle traveling on the point performs a retreat traveling that avoids the obstacle. With this evacuation traveling, if there are obstacles on the road where the vehicle is running, many drivers change lanes upstream of the point in order to avoid obstacles, and return to the original lane after passing the point, This is a traveling pattern with a pair of lane changes. Therefore, if the trajectory information such as the position, direction, speed, and time of the vehicle is analyzed, the presence / absence of the lane change of the vehicle and the point where the lane change has been made can be detected. The presence or absence can be detected. Therefore, if it is confirmed from the trajectory information from a plurality of vehicles that the retreat travel is performed at substantially the same position within a predetermined time, the obstacle detection center device has an obstacle at the point. It can be determined that there is a high possibility that
また、障害物検出センター装置の前記車線変更検出手段は、方向指示器の点灯情報に基づき車線変更を検出することができる（請求項９）。この発明によれば、障害物検出センター装置は、車両から送信された軌跡情報に含まれる方向指示器の点灯情報に基づき、容易に車線変更を検出することができ、精度よく障害物の検出をすることができる。Further, the lane change detection means of the obstacle detection center device can detect a lane change based on lighting information of the direction indicator (claim 9). According to the present invention, the obstacle detection center device can easily detect the lane change based on the lighting information of the direction indicator included in the trajectory information transmitted from the vehicle, and can accurately detect the obstacle. can do.
また、前記障害物検出手段は、複数の車両の、一方向への車線変更を行った平均地点と、逆方向への車線変更を行った平均地点との間に障害物が存在することを検出するものである（請求項１０）。The obstacle detection means detects that there is an obstacle between an average point where a plurality of vehicles have changed lanes in one direction and an average point where lanes have changed in the opposite direction. (Claim 10).
また、本発明の請求項１１〜１４に記載の障害物検出方法は、請求項１，３，４，５にそれぞれ記載の障害物検出センター装置と同一の発明にかかる各方法である。
The obstacle detection method according to claims 11 to 14 of the present invention is each method according to the same invention as the obstacle detection center apparatus according to
以下では、この発明の実施の形態を、添付図面を参照して詳細に説明する。
図１は、道路上の障害物の存在を検出する障害物検出システムを示す概略図である。
障害物検出システムは、車載装置１０を搭載したプローブ車両２０と路上装置３１とで通信を行い、路上装置３１に接続された障害物検出センター装置３０において当該車両２０の位置情報等を含む軌跡情報ＰＩを解析し、道路上の障害物の存在を検出するシステムである。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
FIG. 1 is a schematic diagram illustrating an obstacle detection system that detects the presence of an obstacle on a road.
The obstacle detection system performs communication between the
車両走行中の道路上に障害物があれば、多くのドライバは、障害物を避けるため当該地点の上流で車線変更し、当該地点通過後に元の車線に戻り走行する、という一対の車線変更を伴う走行パターン（以下、「退避走行」という）が多くなる。上記システムは、複数の車両からこの退避走行を検出することで、道路上の障害物の場所を検出するシステムである。 If there are obstacles on the road where the vehicle is running, many drivers will change lanes upstream of the point to avoid the obstacles, and then return to the original lane after passing the point to change the lane. The accompanying traveling pattern (hereinafter referred to as “evacuation traveling”) increases. The system is a system that detects the location of an obstacle on a road by detecting the retreat travel from a plurality of vehicles.
まず、プローブ車両２０の車載装置１０は、当該プローブ車両２０の軌跡情報ＰＩを収集する。車載装置１０は、収集した当該プローブ車両２０の軌跡情報ＰＩを蓄積し、それを路上装置３１に送信する。そして、路上装置３１へ送信された軌跡情報ＰＩは、障害物検出センター装置３０へ送信される。
次に、軌跡情報ＰＩを受信した障害物検出センター装置３０は、複数の車両２０から収集された軌跡情報ＰＩを解析し、道路上に障害物が存在するかを判定する。特定の道路上に障害物が認められたとき、障害物検出センター装置３０は、障害物警告情報ＲＩを作成する。
First, the in-
Next, the obstacle
作成された障害物警告情報ＲＩは、関連機関や路上を走行する各車両、可変表示板等に送られ、結果として、当該道路上を走行しているドライバに対して注意を喚起する。
図２は、プローブ車両２０に搭載された車載装置１０を示すブロック図である。ここでは、図１も参照しながら、図２に図示される車載装置１０を説明する。
図２に示す車載装置１０は、車両の軌跡情報を検出する軌跡情報センサ２１等の情報を処理する入力処理部１１と、入力処理部１１に入った情報を受け取り当該車両の軌跡情報を判定する判定部１２と、判定部１２で判定された軌跡情報を路上装置３１へと送信する通信部１３と、路上装置３１から受信した障害物警告情報ＲＩ等を各々の車載装置１０に合わせたデータにして出力するための出力処理部１４と、判定部１２でデータ加工された情報を蓄積するための記録部１５とを備える。
The created obstacle warning information RI is sent to related engines, vehicles traveling on the road, variable display boards, and the like, and as a result, alerts the driver traveling on the road.
FIG. 2 is a block diagram showing the in-
The in-
前記軌跡情報センサ２１は、例えば、プローブ車両２０の位置や方位を感知できる衛星からの電波を利用したＧＰＳ(Global Positioning System)受信機２２、車両の方向指示器の点灯を検出する指示器点灯情報センサ２３や、車両の走行速度を検出する速度センサ２４等を総称したものをいう。なお、方位については、ジャイロスコープ等の方位センサによって検出された方位を用いても良い。
The
前記軌跡情報センサ２１からの位置、方位、速度等の情報、計時センサ２５の時刻情報は、入力処理部１１で入力処理される。入力処理部１１で処理された情報は、判定部１２に入力されて軌跡情報ＰＩとして生成されて、通信部１３に渡され、路上装置３１に向けて送信される。
ここでの車載装置１０と路上装置３１との局所間の通信方式は、例えば、ＤＳＲＣ(Dedicated Short Range Communication)といった極近距離に適した通信方式があげられる。またこの他に電波ビーコン、光ビーコン、信号制御関連機器の情報板等の情報提供関連機器等が挙げられる。また、比較的広域の通信であれば、情報提供関連機器や信号制御関連機器との無線ＬＡＮ等が挙げられる。
Information such as position, azimuth, and speed from the
The communication system between the in-
複数のプローブ車両２０から軌跡情報ＰＩを受信した路上装置３１は、障害物検出センター装置３０にこれらの軌跡情報ＰＩを送信する。障害物検出センター装置３０は、後述する検出手段により、複数の軌跡情報ＰＩに基づき、がけ崩れ、道路上の事故車両や故障停止車両等の障害物の有無を検出する。当該道路上に障害物が検出されたとき、障害物検出センター装置３０は、当該道路上に障害物がある旨、を含んだ障害物警告情報ＲＩを、障害物の存在が検出された地点より上流の路上装置３１や当該地点を走行中の車両に送信し、また通信回線を通して、警察、消防署、放送局、国土交通庁、周辺地方自治体等の各関連機関に送信する。
The
そして、路上装置３１から障害物警告情報ＲＩを受信した車両は、車載したディスプレイやスピーカから、画像や音、音声によりドライバに走行上の注意を喚起する。
また、障害物の存在を検出した障害物検出センター装置３０は、路上にある路側ビーコンや可変表示板等と、有線通信網もしくは無線通信網を通して接続されており、可変表示板により障害物警告を掲示することにより、当該道路上を走行している車両に対して注意を促す。
Then, the vehicle that has received the obstacle warning information RI from the
The obstacle
図３は、障害物検出システムの他の通信形態を示す概略図である。このシステムでは、図１に示すシステムと違い、プローブ車両２０が路上装置３１を介さず直接障害物検出センター装置３０と通信している部分に相違がある。
プローブ車両２０は、図３に示すとおり、携帯電話や自動車電話等の通信端末１９と車載装置１０とを接続することにより、路上装置３１を介さずに障害物検出センター装置３０と直接通信ができる。
FIG. 3 is a schematic diagram showing another communication form of the obstacle detection system. In this system, unlike the system shown in FIG. 1, there is a difference in a part where the
As shown in FIG. 3, the
なお、上述の通信手段は、情報の送受信ができればよく、上述の携帯電話や自動車電話等の通信端末だけに限られることはなく、他の通信手段を用いてもよい。
以下、車両が障害物９０を避けるときの車線変更を検出する車線変更検出の手順を説明する。
図４は、障害物検出センター装置３０における車線変更の検出手段を説明するための概略図である。ここでは、道路を、例えば、１００ｍ毎に、道路区域Ｗ１、Ｗ２で区分する。
Note that the above-described communication unit is not limited to the above-described communication terminal such as a mobile phone or a car phone as long as information can be transmitted and received, and other communication units may be used.
Hereinafter, a lane change detection procedure for detecting a lane change when the vehicle avoids the
FIG. 4 is a schematic diagram for explaining the lane change detection means in the obstacle
車両走行中の道路上に障害物９０があれば、当該道路上を走行中のドライバは、上述のとおり、一対の車線変更を伴う退避走行をする傾向がある。
そこで、プローブ車両２０の位置、方位、速度や時刻等の軌跡情報が解析されれば、当該プローブ車両２０の車線変更の存在の有無と車線変更を行った地点とが検出でき、しいては、退避走行の有無を検出することができる。したがって、複数のプローブ車両２０からの軌跡情報ＰＩから、所定の時間内に、ほぼ同一の地点での退避走行が行われていることが確認できれば、当該地点に障害物９０が存在している可能性が高い、と判定できる。
If there is an
Therefore, if the trajectory information such as the position, direction, speed, and time of the
右側の車線への車線変更のモデル式として、ここでは、以下の式を提案する。
φa(t)＝Ｄ{１−cos(２πｔ／Ｔ)}／ＶＴ ・・・（Ａ）
また、左側の車線への車線変更のモデル式として、以下の式を提案する。
φb(t)＝Ｄ{cos(２πｔ／Ｔ)−１}／ＶＴ ・・・（Ｂ）
ここで、φは角度推移パターン(rad)、Ｄは車線変更の幅(m)、Ｖは走行速度(m/s)、Ｔは車線変更の所要時間(s)、ｔは時刻である。車線変更の幅Ｄは高速道路では３．５(m)程度である。比較的すいている高速道路では、経験上、Ｖ＝２５m/s（＝時速９０km）、Ｔ＝５s （０≦２πｔ／Ｔ＜２π）となる。角度は、車両進行方向に対して時計回りに正とし、右側に車線変更をするときは正、左側に車線変更をするときは負、の値をとる。
Here, the following formula is proposed as a model formula for changing the lane to the right lane.
φa (t) = D {1-cos (2πt / T)} / VT (A)
In addition, the following formula is proposed as a model formula for changing the lane to the left lane.
φb (t) = D {cos (2πt / T) −1} / VT (B)
Here, φ is the angle transition pattern (rad), D is the lane change width (m), V is the travel speed (m / s), T is the time required for lane change (s), and t is the time. The lane change width D is about 3.5 m on the highway. On a relatively busy highway, experience shows V = 25 m / s (= 90 km / h) and T = 5 s (0 ≦ 2πt / T <2π). The angle is positive in the clockwise direction with respect to the traveling direction of the vehicle, and takes a positive value when changing the lane to the right and negative when changing the lane to the left.
なお、当該プローブ車両２０の車線変更の所要時間Ｔは、ドライバの特性を加味できるよう、車両毎に任意に変更できるものとしてもよい。
軌跡情報ＰＩに方位情報が含まれている場合には、前記方位情報を各時刻における車両の絶対方位Θとする。一方、軌跡情報ＰＩに方位情報が含まれておらず、位置情報のみが含まれている場合には、各時刻の位置とその１秒前の位置を結んだ線分の方位を求め、前記線分の方位を車両の絶対方位Θとみなす。そして、車両の絶対方位Θと道路の絶対方位Φとの差を、進路角θとする。
The time T required for changing the lane of the
When the trajectory information PI includes azimuth information, the azimuth information is the absolute azimuth Θ of the vehicle at each time. On the other hand, when the trajectory information PI does not include the azimuth information but only the position information, the direction of the line segment connecting the position of each time and the position one second before is obtained, and the line The direction of the minute is regarded as the absolute bearing Θ of the vehicle. The difference between the absolute azimuth Θ of the vehicle and the absolute azimuth Φ of the road is defined as a course angle θ.
また、軌跡情報ＰＩの位置検出がＧＰＳ受信機からの情報のみによる場合には、道路上の高架道路の存在等により、位置にバラツキが生じる場合があるが、移動平均等によって平滑処理を行ってから、車両の進路角θを求めることができる。
なお、当該地点の道路の絶対方位Φが不明なときは、当該地点を過去に通過したプローブ車両２０の走行方位の中央値、平均値等を用い、演算により割り出してもよい。
In addition, when the position detection of the trajectory information PI is based only on information from the GPS receiver, the position may vary due to the presence of an elevated road on the road, etc., but smoothing processing is performed by moving average etc. From this, the course angle θ of the vehicle can be obtained.
When the absolute direction Φ of the road at the point is unknown, the median value, average value, etc. of the traveling direction of the
まず、右側への車線変更パターンについて説明する。車載装置１０は、軌跡情報センサ２１に基づいて、一定時間（例えば、１秒）毎に進路角θを算出している。
ある区域で、車両の進路角θが最大値をとるときの時刻をTaとする。時刻Taにおいて進路角θ(Ta)と第４の閾値Ｈ３（例えば、２０度）との関係が、
θ(Ta)≧Ｈ３
を満たしているとき、Taの前後の時刻Ta−T/2からTa＋T/2までの軌跡情報を解析する。そして、上記進路角θ(t)と第３の閾値Ｈ２（例えば、５度）との関係が、
０＜θ(Ta−T/2)≦Ｈ２
かつ、
０＜θ(Ta＋T/2)≦Ｈ２
を満たす場合、時刻Ta−T/2からTa＋T/2までの各時刻tにおいて、上記進路角θ(t)と上記式（Ａ）の角度推移パターンφa(t)と第５の閾値Ｈ４（例えば、１０度）との関係が、
Δθ(t)＝abs{φa(t)−θ(t)}≦Ｈ４ （abs{}は絶対値を表す）
を常に満たすとき、このプローブ車両２０は右側への車線変更を行ったと判定することができる。
First, the right side lane change pattern will be described. The in-
Let Ta be the time when the course angle θ of the vehicle takes the maximum value in a certain area. At time Ta, the relationship between the course angle θ (Ta) and the fourth threshold value H3 (for example, 20 degrees) is
θ (Ta) ≧ H3
Is satisfied, the trajectory information from time Ta−T / 2 to Ta + T / 2 before and after Ta is analyzed. The relationship between the course angle θ (t) and the third threshold value H2 (for example, 5 degrees) is
0 <θ (Ta−T / 2) ≦ H2
And,
0 <θ (Ta + T / 2) ≦ H2
If the condition is satisfied, at each time t from the time Ta−T / 2 to Ta + T / 2, the course angle θ (t), the angle transition pattern φa (t) of the equation (A), and the fifth threshold value H4 (for example, 10 degrees)
Δθ (t) = abs {φa (t) −θ (t)} ≦ H4 (abs {} represents an absolute value)
When this condition is always satisfied, it can be determined that the
次に、左側への車線変更パターンについて説明する。
ある区域で、車両の進路角θが最小値をとるときの時刻をTbとする。時刻Tbにおいて進路角θ(Tb)と第７の閾値Ｈ６（例えば、−２０度）との関係が、
θ(Tb)≦Ｈ６
を満たし、Tbの前後の時刻Tb−T/2からTb＋T/2までの軌跡情報を解析する。そして、上記進路角θ(t)と第６の閾値Ｈ５（例えば、−５度）との関係が、
Ｈ５≦θ(Tb−T/2)＜０
かつ、
Ｈ５≦θ(Tb＋T/2)＜０
を満たす場合、時刻Tb−T/2からTb＋T/2までの各時刻tにおいて、上記進路角θ(t)と上記式（B）の角度推移パターンφb(t)と第８の閾値Ｈ７（例えば、１０度）との関係が、
Δθ(t)＝abs {φb(t)−θ(t)}≦Ｈ７ （abs{}は絶対値を表す）
を常に満たすとき、このプローブ車両２０は左側への車線変更を行ったと判定することができる。
Next, the left side lane change pattern will be described.
Let Tb be the time when the vehicle's course angle θ takes the minimum value in a certain area. At time Tb, the relationship between the path angle θ (Tb) and the seventh threshold H6 (for example, −20 degrees) is
θ (Tb) ≦ H6
The trajectory information from time Tb−T / 2 to Tb + T / 2 before and after Tb is analyzed. The relationship between the course angle θ (t) and the sixth threshold H5 (for example, −5 degrees) is
H5 ≦ θ (Tb−T / 2) <0
And,
H5 ≦ θ (Tb + T / 2) <0
When satisfying, at each time t from time Tb−T / 2 to Tb + T / 2, the course angle θ (t), the angle transition pattern φb (t) of the equation (B), and the eighth threshold value H7 (for example, 10 degrees)
Δθ (t) = abs {φb (t) −θ (t)} ≦ H7 (abs {} represents an absolute value)
Is always satisfied, it can be determined that the
そして、車線変更の地点は、例えば、右側への車線変更ならばθ(t)が最大値（上述のθ(Ta)）となる地点、左側への車線変更ならばθ(t)が最小値（上述のθ(Tb)）となる地点、とする。
以上により、右側への車線変更の地点、左側への車線変更の地点を検出することができる。そして、障害物検出センター装置３０は、特定パターンの退避走行をした車線変更の地点を含む道路区域Ｗ１に、障害物９０が存在している、と判定する。
The lane change point is, for example, the point where θ (t) is the maximum value (the above-mentioned θ (Ta)) if the lane is changed to the right side, and θ (t) is the minimum value if the lane change is the left side. It is assumed that (the above-mentioned θ (Tb)).
By the above, the point of the lane change to the right side and the point of the lane change to the left side can be detected. Then, the obstacle
また、後に詳しく説明するように、右側への車線変更と左側への車線変更とを対で行った場合に、２つの車線変更をした地点間の区域に障害物９０が存在している、と判定してもよい。これは、路上に障害物９０が存在しているときには、一定時間以上にわたる一方向への車線変更と元の車線に戻る車線変更を伴う一対の車線変更である退避走行が多く認められることが容易に予測できるからである。そこで、上記の手段を用い当該車両の車線変更の地点の検出することで、退避走行に合致しているか否かが容易に判定できる。
Also, as will be described in detail later, when a lane change to the right side and a lane change to the left side are performed in pairs, an
また、前半の退避走行、例えば、右側への車線変更は、そのタイミングがドライバ特性や交通状況によりばらつくことが予想されるが、後半の退避走行、例えば、左側への車線変更は、障害物を通りすぎてのちに、速やかになされる、と考えられる。よって、退避走行位置としては、後半の車線変更の地点を判定基準とすることもできる。
なお、上述の退避走行において、前半の車線変更を右方向とし、後半の車線変更を左方向としたが、障害物の存在位置により、前半の車線変更を左方向、後半の車線変更を右方向としてもよい。
In addition, the timing of evacuation in the first half, for example, lane change to the right side, is expected to vary depending on the driver characteristics and traffic conditions. It is thought that it will be done promptly after passing. Therefore, as the retreat travel position, the point of lane change in the latter half can be used as a criterion.
In the above-mentioned retreat, the first lane change is set to the right and the second lane change is set to the left. However, depending on the position of the obstacle, the first lane change is set to the left, and the second lane change is set to the right. It is good.
また、事故車両などの障害物に近づく車両（例えば、救急車両やパトロールカー）がある。この場合、当該車両は退避走行を行わないのが普通である。また、検出誤差により車線変更の検出漏れも考えられる。
そこで、第１の閾値を設け、車線変更をした車両の台数の、当該区域を通過した車両の台数に対する比が、１未満であっても第１の閾値を超える割合の車両が車線変更を行っていれば、障害物が存在すると見なす。これにより、正しく障害物の検出がなされるようにすることができる。第１の閾値は１より若干少ない値に設定するとよい。第１の閾値の最適値はシステム運用経験から決定すればよいが、例えば０．９０という値が例示できる。
There are also vehicles (for example, ambulance vehicles and patrol cars) that approach an obstacle such as an accident vehicle. In this case, it is normal that the vehicle does not retreat. In addition, a detection error of lane change may be considered due to a detection error.
Therefore, a first threshold is provided, and even if the ratio of the number of vehicles that have changed lanes to the number of vehicles that have passed through the area is less than 1, a proportion of vehicles that exceed the first threshold changes lanes. If so, it is assumed that there is an obstacle. Thereby, an obstacle can be detected correctly. The first threshold value may be set to a value slightly less than 1. The optimum value of the first threshold value may be determined from system operation experience, but for example, a value of 0.90 can be exemplified.
ところで、１台のみの退避走行車両の検出では、そのプローブ車両２０が偶然、退避走行をした場合に、障害物９０がなくても、退避走行をした台数（例えば、１台）の当該区域を通過した台数（例えば、１台）に対する比（例えば、１）が第１の閾値（例えば、０．９５）以上となり、障害物９０がある、と誤って判定してしまう。このため、複数のプローブ車両２０による軌跡情報ＰＩで判定することが好ましい。
By the way, in the detection of only one retreat travel vehicle, when the
そこで、所定の区域において、第２の閾値（例えば、１０台）以上のプローブ車両２０からのデータを取得すれば、この判定を行うこととする。ただし、制限時間を設けなければ、この判定に時間がかかり過ぎるため、処理周期（例えば、５分）を設けて、この処理周期内に第２の閾値を超えたかどうかで判定する。
さらに、退避走行目的で車線変更し、障害物９０の横を走行する場合には、通常時に比べて速度が低下することから、このことを障害物の検出の要件としてもよい。この障害物の存在判定では、通過車両は、障害物の影響を受けずに走行している通常時に比べて速度が低下するので、通常時の速度からの低下が第９の閾値以上（例えば、時速９０kmから４５km以下への速度の５割以上の減速）のときに退避走行を行っている、と判定する。これにより、退避走行の判定の精度を増すことができる。
Therefore, if data from the
Further, when the lane is changed for the purpose of evacuation and the vehicle travels beside the
なお、上述の第９の閾値は、その時間帯の道路の走行状況、最高速度等を加味して、任意に設定してもよい。これにより、障害物検出センター装置は、障害物の検出の精度を高めることができる。
さらに、渋滞していない自由走行時に障害物が発生すると、これがボトルネックとなって渋滞が上流側に伸びたり、渋滞の発生はなくとも上流側の流れが絞られて速度が低下したり、あるいは当該地点を含む区間の旅行時間が増加したりすることから、障害物の存在判定の精度を更に向上するため、これらの渋滞の発生を、退避走行の判定の前提に加えることもできる。
Note that the above-described ninth threshold value may be arbitrarily set in consideration of the road traveling condition, the maximum speed, and the like during that time period. Thereby, the obstacle detection center apparatus can improve the accuracy of the obstacle detection.
In addition, if an obstacle occurs during free running without traffic jams, this may become a bottleneck, the traffic jams will extend upstream, the upstream flow will be throttled even if there is no traffic jam, or the speed will decrease, or Since the travel time of the section including the point is increased, the occurrence of the traffic jam can be added to the premise for the determination of the evacuation travel in order to further improve the accuracy of the obstacle presence determination.
また、軌跡情報ＰＩに方向指示器の点灯情報が含まれている場合には、障害物検出センター装置３０は、上述の車線変更のモデル式を用いなくてもよく、一定時間（例えば、３秒）以上の右方向あるいは左方向への方向指示器の点滅をもって、右方向あるいは左方向への車線変更を検出することができ、退避走行の検出をすることができる。
ところで、車線変更の検出は、上述のとおり、プローブ車両２０から送信される軌跡情報ＰＩを元に、障害物検出センター装置３０で行われる。しかし、送信される軌跡情報ＰＩが増えるにつれ、障害物検出センター装置３０が処理すべき軌跡情報ＰＩが増え、それにともない、処理時間が増える。
Further, when the lighting information of the direction indicator is included in the trajectory information PI, the obstacle
By the way, the detection of the lane change is performed by the obstacle
そこで、当該プローブ車両２０に搭載された車載装置１０に車線変更検出機能を備えることもできる。これにより、車載装置１０は当該プローブ車両２０の車線変更を検出することができ、さらには、当該プローブ車両の退避走行を検出でき、退避走行を含む情報を軌跡情報ＰＩとして、車載装置１０の記録部１５に記録することができる。
したがって、プローブ車両２０が送信する情報を、車線変更情報を含んだ軌跡情報ＰＩとすることができる。これにより、本来、障害物検出センター装置３０で行う処理を車載装置１０内で処理判定することで、障害物検出センター装置３０の負荷を軽減することができ、迅速な情報提供をすることができる。
Therefore, the in-
Therefore, the information transmitted by the
なお、実際に障害物があるか否かの判定は、障害物検出センター装置３０で収集された、複数の車両の軌跡情報ＰＩに基づいて行われる。
図５は、障害物検出システムの障害物検出センター装置３０側で行われる処理を説明するフローチャートである。図１及び図２も参照しながら、図５の流れに従って、この実施形態における上述の車線変更による障害物の検出の手順を説明する。
The determination as to whether or not there is an obstacle is made based on the trajectory information PI of a plurality of vehicles collected by the obstacle
FIG. 5 is a flowchart for explaining processing performed on the obstacle
まず、障害物検出センター装置３０は、路上装置３１を介しプローブ車両２０と交信を試みる（ステップＳ５−１）。プローブ車両２０と通信が確立できれば（ステップＳ５−１のＹｅｓ）、障害物検出センター装置３０の蓄積された情報の中に、複数の軌跡情報ＰＩに基づき検出した障害物警告情報ＲＩの有無を確認する（ステップＳ５−２）。障害物警告情報ＲＩがあれば（ステップＳ５−２のＹｅｓ）、障害物検出センター装置３０は、路上装置３１を介し当該プローブ車両２０に向けて当該障害物警告情報ＲＩを送信する（ステップＳ５−３）。
First, the obstacle
一方、ステップＳ５−２において障害物警告情報ＲＩが確認できないとき（ステップＳ５−２のＮｏ）は、次のステップに進む。
次に、プローブ車両２０において車載装置１０の記録部１５に記録された軌跡情報ＰＩの有無を確認する（ステップＳ５−４）。ステップＳ５−４において当該プローブ車両２０の軌跡情報ＰＩが確認できれば（ステップＳ５−４のＹｅｓ）、当該プローブ車両２０の車線変更検出機能の搭載の有無を確認する（ステップＳ５−５）。車線変更検出機能の搭載が確認できなければ（ステップＳ５−５のＮｏ）、障害物検出センター装置３０は、路上装置３１を介し送信された当該プローブ車両２０の軌跡情報ＰＩの位置情報や方位情報等に基づいて前述した退避走行の検出を行う（ステップＳ５−６）。そこで、退避走行が検出されれば（ステップＳ５−７のＹｅｓ）、障害物検出センター装置３０に所定の道路上で退避走行があったか、等の旨の退避走行の検出を記録する（ステップＳ５−８）。
On the other hand, when the obstacle warning information RI cannot be confirmed in step S5-2 (No in step S5-2), the process proceeds to the next step.
Next, in the
一方、ステップＳ５−５において当該プローブ車両２０に車線変更検出機能の搭載が確認でき（ステップＳ５−５のＹｅｓ）、当該プローブ車両２０の退避走行が検出されたとき（ステップＳ５−９のＹｅｓ）には、障害物検出センター装置３０は、路上装置３１を介し送信されたプローブ車両２０内の退避走行を含む軌跡情報ＰＩを読み取り（ステップＳ５−１０）、次のステップに進む。
On the other hand, when the lane change detection function is installed in the
ここで、所定時間内で、所定区域内のプローブ車両２０からの軌跡情報ＰＩに含まれる退避走行の検出記録を参照し（ステップＳ５−１１）、所定時間内に第２の閾値（例えば、１０台）以上の通過台数があり、退避走行を行った車両の台数の全通過台数に対する比が第１の閾値（例えば、０．９０）以上であるかを確認する（ステップＳ５−１２）。所定区域内においてそれらが確認できれば（ステップＳ５−１２のＹｅｓ）、障害物検出センター装置３０は、当該区域内に障害物９０が存在すると検出判定する（ステップＳ５−１３）。
Here, with reference to the detection record of the retreat travel included in the trajectory information PI from the
そして、障害物検出センター装置３０は、当該区域内に障害物９０が存在する旨、の障害物警告情報ＲＩを、当該区域の上流の路上装置３１や関連機関に送信し、ドライバに注意を促す掲示等をする（ステップＳ５−１４）。
一方、ステップＳ５−１において車両との通信が確立できなかったとき（ステップＳ５−１のＮｏ）、ステップＳ５−４において軌跡情報ＰＩを確認できなかったとき（ステップＳ５−４のＮｏ）、ステップＳ５−７において退避走行を検出できなかったとき（ステップＳ５−７のＮｏ）、ステップＳ５−１２で障害物が存在されると思われる道路上で、ある時間帯で退避走行車両が認められなかったとき（ステップＳ５−１２のＮｏ）、及びステップＳ５−９においてプローブ車両２０から退避走行を検出できなかったとき（ステップＳ５−９のＮｏ）は、ステップＳ５−１に再び戻る。
Then, the obstacle
On the other hand, when the communication with the vehicle cannot be established in step S5-1 (No in step S5-1), or the trajectory information PI cannot be confirmed in step S5-4 (No in step S5-4), step When the evacuation traveling cannot be detected in S5-7 (No in Step S5-7), no evacuation traveling vehicle is recognized in a certain time zone on the road where an obstacle seems to exist in Step S5-12. If it is detected (No in step S5-12), and if no retreat travel is detected from the
障害物検出センター装置３０は、上記ステップＳ５−１からステップＳ５−１４までの処理を、所定の周期に基づいて行う。
なお、上記処理は障害物検出センター装置３０で行うことを前提に説明したが、路上装置３１で行ってもよい。
以上、障害物検出センター装置３０側での処理手順を説明したが、プローブ車両２０で退避走行検出処理を行ってもよい。以下では、プローブ車両２０側の処理手順を説明する。
The obstacle
In addition, although the said process demonstrated on the assumption that it performed with the obstacle
Although the processing procedure on the obstacle
図６は、障害物検出システムのプローブ車両２０側で行われる処理を説明するフローチャートである。図１及び図２も参照しながら、図６の流れに従って、この実施形態における上述の車線変更による退避走行の検出の手順を説明する。
また、以下の説明は、あるプローブ車両２０に注目して、そこで行われる処理についてのものであるが、それぞれのプローブ車両２０において同様の処理が行われることを、予め断っておく。
FIG. 6 is a flowchart illustrating processing performed on the
In addition, the following description focuses on a
まず、プローブ車両２０は路上装置３１を介して障害物検出センター装置３０との交信を試みる（ステップＳ６−１）。そして、通信が確立し（ステップＳ６−１のＹｅｓ）、当該プローブ車両２０に車載装置１０が搭載されており（ステップＳ６−２のＹｅｓ）、車線変更検出機能が装備されていれば（ステップＳ６−３のＹｅｓ）、退避走行の有無と検出時の位置等の軌跡情報ＰＩを路上装置３１に送信する（ステップＳ６−４）。
First, the
一方、ステップＳ６−２において車載装置１０が搭載されていないとき（ステップＳ６−２のＮｏ）、ステップＳ６−３において車線変更検出機能がなく（ステップＳ６−３のＮｏ）軌跡情報ＰＩとして、退避走行の情報を含まない、位置、方位、速度等の情報を送信したとき（ステップＳ６−５）は、次の処理に進む。
次に、当該プローブ車両２０が障害物警告情報ＲＩを受信しているのならば（ステップＳ６−６のＹｅｓ）、障害物警告情報ＲＩの内容を、車載装置１０の出力処理部１４によって、画像もしくは音声により、障害物９０の情報を伝え、ドライバに注意を喚起する（ステップＳ６−７）。
On the other hand, when the in-
Next, if the
一方、ステップＳ６−１においてプローブ車両２０が路上装置３１を介して障害物検出センター装置３０との通信を確立できないとき（ステップＳ６−１のＮｏ）、ステップＳ６−６において障害物警告情報ＲＩを受信できなかったとき（ステップＳ６−６のＮｏ）は、次の処理に進む。
次に、車両に車載装置１０が搭載されていれば（ステップＳ６−８のＹｅｓ）、車両の位置や方位等を検出して軌跡情報ＰＩとして記録する（ステップＳ６−９）。そして、車線変更検出機能が搭載されていれば（ステップＳ６−１０のＹｅｓ）、プローブ車両２０に記録された軌跡情報ＰＩに基づき、退避走行の有無を検出する（ステップＳ６−１１）。ステップＳ６−１１で、退避走行が検出されたなら（ステップＳ６−１２のＹｅｓ）、検出された退避走行の位置を車載装置１０の記録部に保存する（ステップＳ６−１３）。
On the other hand, when the
Next, if the vehicle-mounted
一方、ステップＳ６−８において車載装置１０がないとき（ステップＳ６−８のＮｏ）、車線変更検出機能がないとき（ステップＳ６−１０のＮｏ）、退避走行を検出できなかったとき（ステップＳ６−１２のＮｏ）、ステップＳ６−１３の処理が終了したときは、再度、ステップＳ６−１に戻り、上記処理を行う。
以上、障害物９０が検出され障害物警告情報ＲＩが作成される手順を説明したが、以下では、障害物警告情報ＲＩの作成が取り消される場合を説明する。
On the other hand, when there is no in-
The procedure for detecting the
図７は、障害物９０の存在を判定したあとに、判定を取り消すときの例図である。
ここでは、車線変更の検出を第１の閾値を、例えば、車線変更を行った台数が全通行台数に比べ５割、所定の区域の範囲を、例えば、図示している範囲である１００ｍ、とする。
車線１及び車線２のある時間帯の通過台数を２０台とした場合、車線１から車線２への車線変更Ａが１８台、車線２から車線１への車線変更Ｂが１９台、ともに第１の閾値（例えば、０．９０）以上となっており、かつ、車線変更Ａと車線変更Ｂの地点は、所定の区域内に含まれるため、一旦、車線変更Ａと車線変更Ｂの間で障害物９０が存在している、と判定される。
FIG. 7 is an example diagram when the determination is canceled after the presence of the
Here, the detection of the lane change is set to the first threshold, for example, the number of the lane change is 50% of the total number of traffic, and the range of the predetermined area is, for example, the illustrated range of 100 m. To do.
Assuming that the number of
しかし、車線変更Ａと車線変更Ｂとの間で、車線変更Ａとは逆の車線２から車線１への車線変更Ｃの２台が、車線変更を行った台数が全通行台数に比べ第１０の閾値（例えば、０．１０）以上となっている場合には、障害物９０は、車線変更Ａと車線変更Ｂとの間に存在していないと再判定し、上記の障害物９０が存在している旨、の判定を取り消す。
第１０の閾値を設定したのは、プローブ機能を搭載したパトロールカーや救急車等の緊急車両のように、障害物の除去のために障害物に近づく車両が存在したときに、障害物９０の存在が取り消されることのないようにするためである。
However, between lane change A and lane change B, the number of lane changes C from
The tenth threshold is set when there is an
なお、一旦障害物が存在していると判定した後で、その判定を取り消すという態様に限らず、上記のような場合には、最初から障害物が存在していると判定しないという態様でもよい。
また、障害物の規模が大きければ、それに伴い緊急車両が増加することが予想されるため、適宜、第１０の閾値を変更することができる。
In addition, it is not limited to a mode in which the determination is canceled after it is determined that an obstacle is once present. In the case described above, a mode in which it is not determined that an obstacle is present from the beginning may be used. .
Further, if the size of the obstacle is large, it is expected that the number of emergency vehicles will increase accordingly, so the tenth threshold value can be changed as appropriate.
次に、当該車両の上流区間の走行履歴を参考にして障害物の判定精度を上げる本発明の他の実施形態について説明する。
図８は、道路を見下ろした図であり、ここでは、道路を所定距離毎に、道路区域Ａ，Ｂ，Ｃなどで区分している。各道路区域Ａ，Ｂ，Ｃ，．．にはそれぞれ路上装置３１が設置されている。各路上装置３１は、通信回線を通して障害物検出センター装置３０とつながっている。また、図中、車載装置１０を搭載したプローブ車両２０を示している。これらのプローブ車両２０、路上装置３１、障害物検出センター装置３０などにより障害物検出システムを構成する。
Next, another embodiment of the present invention that increases the accuracy of obstacle determination with reference to the travel history of the upstream section of the vehicle will be described.
FIG. 8 is a view looking down at the road. Here, the road is divided into road sections A, B, C, etc. at predetermined distances. Each road area A, B, C,. . Each is equipped with a
この実施形態では、プローブ車両２０の挙動に基づいて、例えば道路区域Ｃにおいて障害物の有無を検出する場合に、その上流の道路区域Ａ，Ｂ等における当該プローブ車両２０の車線変更の履歴を参考にする。前記道路区域Ｃが「第１の区域」に相当し、その上流の道路区域Ａ，Ｂ等が「第２の区域」に相当する。
すなわち、当該プローブ車両２０の道路区域Ｃにおける一方向への車線変更が検出された場合に、当該プローブ車両２０の上流の道路区域Ａ，Ｂにおける一方向への車線変更の頻度を考慮する。
In this embodiment, based on the behavior of the
That is, when a lane change in one direction in the road section C of the
ここで「車線変更の頻度」とは、当該プローブ車両２０が単位走行距離あたり又は単位時間あたりの行った車線変更の回数をいう。
上流の道路区域Ａ，Ｂ等でそのプローブ車両２０の車線変更の頻度が高ければ、そのプローブ車両２０は、実績上、車線変更する度合いの高い車両、あるいはドライバであると判断できる。
Here, the “lane change frequency” refers to the number of lane changes that the
If the frequency of the lane change of the
このような車両は、道路区域Ｃで車線変更を行っても、それが障害物の存在によるものでなく、追い越しなど通常行う車線変更であった確率が比較的高い。これとは逆に、普段車線変更する度合いの低い車両であれば、道路区域Ｃで車線変更を行った場合、それは障害物の存在によるものである確率は相対的に高くなる。
そこで、当該プローブ車両２０が、当該道路区域Ｃ地点を通過するまでの走行履歴を判定に用いる。つまり、普段殆ど車線変更しない車両が車線変更を行っていれば、障害物が発生している可能性が高いと判断し、また、頻繁に車線変更を行う車両については、あまり信憑性がないものとして扱う。
In such a vehicle, even if a lane change is made in the road area C, there is a relatively high probability that it is a lane change that is normally performed, such as overtaking, not due to the presence of an obstacle. On the contrary, if the vehicle has a low degree of lane change, if the lane change is performed in the road area C, the probability that it is due to the presence of an obstacle is relatively high.
Therefore, the travel history until the
本実施形態では、当該プローブ車両２０がその上流の道路区域Ａ，Ｂ等で行った車線変更の頻度を記憶しておいて、その頻度が第１２の閾値以下であれば、道路区域Ｃにおける車線変更車両台数に、より大きな重み付けを行い、第１２の閾値より大きければ、道路区域Ｃにおける車線変更台数に、より小さな重み付けを行う。
前記「第１２の閾値」は、例えば多数台のプローブ車両の一定期間又は一定走行距離の車線変更データを集積して車線変更の頻度の分布を求め、車線変更の頻度が所定値以上である車両数が全体のｍ％となる場合の前記所定値を第１２の閾値と定めればよい。ｍの値は、システムの運用経験により定められる数値であるが、例えば２０とか３０とかいった数値となる。
In this embodiment, the frequency of lane changes performed by the
The “12th threshold value” is, for example, a vehicle in which lane change data of a plurality of probe vehicles for a certain period or a certain mileage is accumulated to obtain a lane change frequency distribution, and the lane change frequency is a predetermined value or more. The predetermined value when the number is m% of the whole may be determined as the twelfth threshold value. The value of m is a numerical value determined by system operation experience, and is a numerical value such as 20 or 30, for example.
図９は、前記重み付け処理を含む、障害物検出センター装置３０側で行われる障害物検出処理を説明するためのフローチャートである。
障害物検出センター装置３０は、路上装置３１を介しプローブ車両２０と交信を試みる（ステップＳ９−１）。プローブ車両２０と通信が確立できれば（ステップＳ９−１のＹｅｓ）、当該プローブ車両２０の管轄内全区域Ａ，Ｂ，Ｃ，．．における車線変更時の走行距離、車線変更頻度、車線変更時の走行速度等の車両の挙動を認識して、所定のメモリにデータとして記憶する（ステップＳ９−２）。
FIG. 9 is a flowchart for explaining the obstacle detection process performed on the obstacle
The obstacle
注目する区域、例えば区域Ｃにおいて、当該プローブ車両２０の退避走行があるかどうかを監視する（ステップＳ９−３）。
当該プローブ車両２０の退避走行が検出された場合、障害物検出センター装置３０に蓄積された車両走行データに基づいて、当該プローブ車両２０の上流区域Ａ，Ｂ当での車線変更頻度を調べる（ステップＳ９−４）。
It is monitored whether or not there is an evacuation traveling of the
When the retreat travel of the
当該プローブ車両２０の上流区域Ａ，Ｂでの車線変更頻度を第１２の閾値と比較して、車線変更頻度が第１２の閾値より少ない場合（ステップＳ９−４でYes）、後に行う障害物存在判定処理での車線変更台数をｎ台（ｎは１より大きな定数；例えば３）とする（ステップＳ９−５）。つまり実際には１台の車両が１回車線変更を行っているに過ぎないが、計算上では、ｎ台の車両が車線変更を行ったものとして扱う。
When the lane change frequency in the upstream areas A and B of the
一方、当該プローブ車両２０の上流区域Ａ，Ｂ等での車線変更頻度が第１２の閾値より多い場合は（ステップＳ９−４でNo）、ステップＳ９−６に進む。
ステップＳ９−６では、当該プローブ車両２０の上流の区域Ａ，Ｂ等における車両の挙動と、障害物存在判定処理で検出された当該プローブ車両２０の区域Ｃにおける車線変更の挙動とを比較する。比較する要素は、車線変更の所要時間、車両の進路角θの最大値、車線変更に要した距離、などである。これらの要素を単独で、あるいはこれらの要素の線形和を、比較する。比較の結果が閾値以上異なっていれば、普段車線変更することの多い当該プローブ車両２０の挙動は、普段と違った挙動であり、退避走行である可能性が高いとみなして、ステップＳ９−７に移る。
On the other hand, when the lane change frequency in the upstream areas A and B of the
In step S9-6, the behavior of the vehicle in the areas A and B upstream of the
ステップＳ９−７では、後に行う障害物存在判定処理での車線変更台数に０以上１以下の台数として判定する。
比較の結果が閾値以内であれば、当該プローブ車両２０の挙動は、やはり上流区域の挙動と同じであり、退避走行と判定することはできず、ステップＳ９−１に戻る。つまりこの場合、当該プローブ車両２０の車線変更は数えないこととし、車線変更台数を０台とみなすのである。
In step S9-7, the number of lane changes in the obstacle presence determination process to be performed later is determined as a number of 0 or more and 1 or less.
If the result of the comparison is within the threshold value, the behavior of the
次に、ステップＳ９−８に移り、当該区域Ｃに所定比率以上の退避走行車両が存在するかどうかを判定する。すなわち、区域Ｃにおいて車線変更をした車両の台数の、当該区域を通過した車両の台数に対する比が、第１の閾値以上になっているかどうかを判定する。第１の閾値以上になっている場合に、当該区域内に障害物が存在することを判定する（ステップＳ９−９）。 Next, the process proceeds to step S9-8, and it is determined whether or not there are retreat traveling vehicles having a predetermined ratio or more in the area C. That is, it is determined whether the ratio of the number of vehicles that have changed lanes in the area C to the number of vehicles that have passed through the area is equal to or greater than the first threshold value. If it is greater than or equal to the first threshold, it is determined that an obstacle is present in the area (step S9-9).
障害物が存在すると判定された場合、障害物検出センター装置３０は、当該区域内に障害物９０が存在する旨の障害物警告情報ＲＩを、当該区域の上流の路上装置３１や関連機関に送信し、ドライバに注意を促す掲示等をする（ステップＳ９−１０）。
なお、上記処理は障害物検出センター装置３０で行うことを前提に説明したが、路上装置３１で行ってもよい。
When it is determined that there is an obstacle, the obstacle
In addition, although the said process demonstrated on the assumption that it performed with the obstacle
以上、障害物検出センター装置３０側での処理手順を説明したが、車線変更と退避走行の検出は、プローブ車両２０でも行えるため、これらをプローブ車両２０で行ってもよい。以下では、プローブ車両２０側の処理手順を説明する。
図１０は、障害物検出システムのプローブ車両２０側で行われる処理を説明するフローチャートである。
The processing procedure on the obstacle
FIG. 10 is a flowchart illustrating processing performed on the
プローブ車両２０は、通常の走行において、車線変更時の走行距離、車線変更頻度、車線変更時の走行速度等の車両の挙動を認識して、所定のメモリにデータとして記憶している（ステップＳ１０−１）。
プローブ車両２０は、現在走行中の区域、例えば区域Ｃにおいて、退避走行をしているかどうかを監視する（ステップＳ１０−２）。
The
The
当該プローブ車両２０の退避走行が検出された場合、蓄積されたデータに基づいて、当該プローブ車両２０の車線変更頻度を調べる。
記憶当該プローブ車両２０の車線変更頻度を第１２の閾値と比較して、車線変更頻度が第１２の閾値より少ない場合（ステップＳ１０−３でYes）は、ステップＳ１０−５に進む。
When the retreat travel of the
The lane change frequency of the
ステップＳ１０−５では、区域Ｃにおいて退避走行をしたことと車線変更頻度が第１２の閾値より少ない旨とを記録し、路上装置３１の近くを通ったときに路上装置３１に送信する。障害物検出センター装置３０は、これらの車両から上がってきた情報に基づいて、障害物存在の判定を行う。
なお、当該プローブ車両２０の車線変更頻度を第１２の閾値と比較して、車線変更頻度が第１２の閾値より多い場合（ステップＳ１０−３でNo）は、ステップＳ１０−４に進む。
In step S10-5, the fact that the vehicle has made a retreat in the area C and the fact that the lane change frequency is less than the twelfth threshold value are recorded and transmitted to the
When the lane change frequency of the
ステップＳ１０−４では、当該プローブ車両２０が記憶している車両の挙動と、区域Ｃで検出された当該プローブ車両２０の車線変更の挙動とを比較する。比較する要素は、車線変更の所要時間、車両の進路角θの最大値、車線変更に要した距離、などである。これらの要素を単独で、あるいはこれらの要素の線形和を、比較する。比較の結果が閾値以上異なっていれば、当該プローブ車両２０の挙動は、普段と違った挙動であり、退避走行であるとみなして、ステップＳ１０−５に移る。このように、普段車線変更することが多くても当該プローブ車両２０の挙動は、普段と違った挙動であれば、退避走行である可能性が高いとして、障害物検出センター装置３０に報告する。
In step S10-4, the behavior of the vehicle stored in the
比較の結果が閾値以内であれば、当該プローブ車両２０の挙動は、普段の挙動と変わらず、退避走行と判定することはできず、ステップＳ１０−１に戻る。
以上のように、図９、図１０の処理では、障害物を判定する当該区域Ｃに至るまでの走行履歴を用いて、当該地点に至るまでの車線変更の頻度を考慮することにより、障害物検知精度を高めることができる。
If the result of the comparison is within the threshold value, the behavior of the
As described above, in the processing of FIGS. 9 and 10, by using the travel history up to the area C where the obstacle is determined, the frequency of lane change up to the point is taken into account. Detection accuracy can be increased.
なお、プローブ車両２０の数が増えて、大量にプローブ情報が得られるようになった時代には、車線変更の頻度の多い車両から送信しないようにすれば、プローブデータの効果的な間引き方法としても有効である。
いままでの実施形態では、所定の距離で区切った道路区域内Ｗ１，Ｗ２での障害物の検出をしたが、次のように障害物の発生地点を特定してもよい。
In an era when the number of
In the embodiments so far, obstacles are detected in the road areas W1 and W2 separated by a predetermined distance. However, the obstacle occurrence points may be specified as follows.
図１１は、障害物の検出場所を特定するために示す概略図である。退避走行目的で車線変更をする場合、上述のとおり、多くのドライバは、ほぼ同一地点で第１の車線変更をし、障害物を通過したのち、すみやかに第２の車線変更を行うことがわかっている。これにより、複数の車両における第1の車線変更の平均地点Ｘと第２の車線変更の平均地点Ｙとを検出することで、両地点の間に障害物９０が存在する、と容易に検出することができる。
FIG. 11 is a schematic diagram for specifying an obstacle detection location. When changing lanes for the purpose of evacuation, as described above, it is understood that many drivers change the first lane at almost the same point, pass the obstacle, and then immediately change the second lane. ing. Thereby, it is easily detected that the
また、障害物９０の発生場所の検出には、ＸとＹとの中間地点とすることもできる。
さらに、地形パターンによって、走行中のドライバが目視できる範囲も違ってくるので、退避走行の前半の車線変更を行う地点も変わってくる。しかし、障害物９０を通過してすぐに元の車線に戻る走行パターンをする傾向があるので、地形パターンを条件に追加し、ＸとＹとの地点から障害物の発生場所を特定することもできる。
Further, for detection of the location where the
Furthermore, since the range that can be seen by the driving driver varies depending on the terrain pattern, the lane change point in the first half of the evacuation driving also changes. However, since there is a tendency to travel to the original lane immediately after passing through the
次に、本発明の他の実施形態である、車両の所定区間毎の通過台数により障害物の存在を検出する処理について説明する。
図１２は、片側二車線道路の車線１，２において、交通流の異常が見られないときの所定区間毎の車両の通過台数を示す図である。図１３は、交通流の異常が見られるときの所定区間毎の車両の通過台数を示す図である。矢印は走行方向を示す。
Next, processing for detecting the presence of an obstacle based on the number of passing vehicles for each predetermined section of the vehicle, which is another embodiment of the present invention, will be described.
FIG. 12 is a diagram showing the number of passing vehicles for each predetermined section when no traffic flow abnormality is seen in the
全走行車両に対するプローブ車両の存在比率が比較的高い場合には、以下の方法により、障害物９０の検出を行うことができる。
ここでは、一定時間（例えば、５分間）毎に、路上装置又はセンターに送信された複数の軌跡情報の各時刻の位置に基づいて、道路の各車線を一定距離（例えば、５ｍ）単位で細分化した区間１ａ〜１ｙ及び２ａ〜２ｙ毎に、プローブ車両の通過台数を加算した値を、シミュレーションした。
When the ratio of probe vehicles to all traveling vehicles is relatively high, the
Here, each lane of the road is subdivided in units of a fixed distance (for example, 5 m) based on the position of each time of a plurality of trajectory information transmitted to the road device or the center at a fixed time (for example, 5 minutes). A value obtained by adding the number of passing probe vehicles for each of the sections 1a to 1y and 2a to 2y that were converted into a simulated shape was simulated.
障害物９０が存在しない場合には、図１２に示すとおり、ある区間の通過台数が、その区間の当該車線及び他の車線の通過台数の和に比べ、第１１の閾値（例えば、１割）以下になる区間はなく、どの区間も一定してプローブ車両が走行していることがわかる。
しかし、障害物９０が図１３における区間１ｕに存在する場合には、区間１ｕは、車両が走行できないことにより通過台数は０になる。その場合、区間１ｕの通過台数０台の、その区間１ｕ及び他の車線にある区間２ｕの通過台数の和１６台に対する比は０であり、第１１の閾値以下となっている。したがって、当該区間１ｕには障害が存在すると判定でき、障害物９０の場所を特定できる。
When the
However, when the
ここで、第１１の閾値を設けたのは、交通量が少なくなる時間帯により通行車両数の絶対数が少なくなってしまったときや、交通渋滞等による通行車両の低速化によるときの判定を排除するためにある。この閾値は、実際の道路上に障害物が発生した時点前後の車線利用率のデータを記憶しておき、本発明の実施により道路上の障害物発生をもっとも精度よく検出することができるような値を選べばよい。さらに、交通量、時間帯、曜日、催時の有無等、過去のいろいろな条件での通過台数のデータを蓄積し、交通量、時間帯、曜日、催時の有無等に応じて、最適な閾値を設定することもできる。 Here, the eleventh threshold is set when the absolute number of passing vehicles has decreased due to the time when the traffic volume decreases, or when the speed of the passing vehicles has decreased due to traffic congestion or the like. There is to eliminate. This threshold value stores lane utilization data before and after the time when an obstacle occurs on an actual road, so that the occurrence of an obstacle on the road can be detected with the highest accuracy by implementing the present invention. Choose a value. In addition, data on the number of passing vehicles under various conditions in the past, such as traffic volume, time of day, day of the week, and the presence of events, is accumulated. A threshold can also be set.
なお、図１２及び図１３に示すシミュレーションでは、車線１，２とも同一方向に向かうものとしたが、車線１，２がお互い対向車線であるとしてもよい。このときも、同様の結果が得られる。
図１４は、以上説明した車両の所定区間毎の通過台数により障害物の存在を検出する処理を表すフローチャートである。図１２及び図１３も参照しながら、図１４の流れに従って、この実施形態における障害物の検出の手順を説明する。
In the simulations shown in FIGS. 12 and 13, the
FIG. 14 is a flowchart showing a process for detecting the presence of an obstacle based on the number of vehicles passing for each predetermined section of the vehicle described above. The procedure for detecting an obstacle in this embodiment will be described according to the flow of FIG. 14 with reference to FIGS.
以下の説明は、図１３における障害物９０が存在している区間１ｕに注目して、その地点で行われる処理についてのものであるが、それぞれ同様の処理が他の区間に関しても行われることを、予め断っておく。
まず、障害物検出センター装置３０は、予め設定された計時手段に基づき、所定の処理周期に達しているかを判定する（ステップＳ１１−１）。処理周期に達していれば（ステップＳ１１−１のＹｅｓ）、複数のプローブ車両２０から集められた複数の軌跡情報ＰＩに基づき、各々の道路、車線、一定の距離で区切られた当該区間（例えば、図１３での区画１ｕ）において、その通過台数の、その区間の車線に対して垂直にある区間（例えば、図１３での区間１ｕ、２ｕ）の通過台数の和に対する比が、第１１の閾値以下であるかを確認する（ステップＳ１１−２）。ステップＳ１１−２において、第１１の閾値以下であれば（ステップＳ１１−２のＹｅｓ）、第１１の閾値以下の区間（この場合、区間１ｕ）に障害物９０が存在していると判定できる。よって、障害物検出センター装置３０は障害物警告情報ＲＩを作成する（ステップＳ１１−３）。
The following description will be focused on the section 1u where the
First, the obstacle
一方、ステップＳ１１−１で処理周期に達していなかったとき（ステップＳ１１−１のＮｏ）、ステップＳ１１−２で第１１の閾値より大きいとき（ステップＳ１１−２のＮｏ）は、フローチャートは以下のステップに進む。
次に、障害物検出センター装置３０は、路上装置３１を介してプローブ車両２０との通信が確立できるかを試みる（ステップＳ１１−４）。当該プローブ車両２０との通信が確立できれば（ステップＳ１１−４のＹｅｓ）、ステップＳ１１−３で作成された障害物警告情報ＲＩの有無を確認する（ステップＳ１１−５）。障害物警告情報ＲＩが存在すれば（ステップＳ１１−５のＹｅｓ）、障害物検出センター装置３０は、路上装置３１を介し当該プローブ車両２０に向けて、障害物警告情報ＲＩを送信する（ステップＳ１１−６）。
On the other hand, when the processing cycle has not been reached in step S11-1 (No in step S11-1), when it is greater than the eleventh threshold value in step S11-2 (No in step S11-2), the flowchart is as follows. Proceed to step.
Next, the obstacle
一方、ステップＳ１１−５において障害物警告情報ＲＩの存在が認められないとき（ステップＳ１１−５）は、以下のステップに進む。
次に、軌跡情報ＰＩが当該プローブ車両２０に蓄積されていることを確認できれば（ステップＳ１１−７のＹｅｓ）、当該プローブ車両２０に蓄積された軌跡情報ＰＩを送信するように促し（ステップＳ１１−８）、受信した当該軌跡情報ＰＩに基づいて、区間毎に通過台数を加算していく（ステップＳ１１−９）。
On the other hand, when the presence of the obstacle warning information RI is not recognized in step S11-5 (step S11-5), the process proceeds to the following steps.
Next, if it can be confirmed that the trajectory information PI is accumulated in the probe vehicle 20 (Yes in step S11-7), the trajectory information PI accumulated in the
一方、ステップＳ１１−４においてプローブ車両２０との通信が確立できなかったとき（ステップＳ１１−４のＮｏ）、ステップＳ１１−７において軌跡情報ＰＩがなかったとき（ステップＳ１１−７のＮｏ）は、再度、ステップＳ１１−１に戻り、上記同様の処理を行う。
障害物検出センター装置３０は、上記ステップＳ１１−１からステップＳ１１−９までを、所定の周期に基づいて処理する。
On the other hand, when communication with the
The obstacle
以上のとおり、障害物９０の存在が判定された場合には、その上流となる路上装置３１を通じて、プローブ車両２０に障害物警告情報ＲＩを送信して走行注意の警告を行う。また、障害物検出センター装置３０からの情報を得た可変情報板による表示により、走行注意の警告を行っても良い。
なお、障害物警告情報ＲＩの送信は、障害物発生地点の周辺を走行する車両のみに行っても良い。
As described above, when the presence of the
The transmission of the obstacle warning information RI may be performed only for a vehicle traveling around the obstacle occurrence point.
また、上述の処理は障害物検出センター装置３０で行うことを前提に説明したが、路上装置３１でも行うことができる。路上装置３１は、前述の障害物検出センター装置３０と同様、複数の軌跡情報ＰＩから路上の障害物９０を検出し、障害物検出センター装置３０に障害物警告情報ＲＩを作成する命令を出すことができる。これにより、障害物センター装置３０の処理負担を軽減することができる。
Further, although the above-described processing has been described on the assumption that the processing is performed by the obstacle
１０ 車載装置
２０ プローブ車両
３０ 障害物検出センター装置
３１ 路上装置
９０ 障害物
ＰＩ 軌跡情報
DESCRIPTION OF
Claims (14)
車両の軌跡情報を受信するための受信手段と、
前記受信手段で受信した車両の軌跡情報に基づいて車両の車線変更を検出する車線変更検出手段と、
道路上の所定の区域において前記車線変更検出手段に基づいて一方向への車線変更をした車両の台数の、当該区域を通過した車両の台数に対する比に基づいて、当該区域内に障害物が存在することを検出する障害物検出手段と、を備え、
前記車線変更検出手段は、
時刻ｔの関数で表した当該車両の方位と道路の方位との角度差で表される進路角θ(t)が、
時刻ｔ１に０より大きく第３の閾値以下となり、
時刻ｔ２に第４の閾値以上となり、
時刻ｔ３に０より大きく第３の閾値以下になったとき（ただし、時刻ｔ１＜ｔ２＜ｔ３とする。以下同じ。）に、
前記車両の通行している車線の幅、当該車両の速度、時刻ｔ１からｔ３までの時間及び時刻ｔ１からの経過時間の関数で表される車線変更の角度推移パターンφa(t)との差Δθ(t)が、時刻ｔ１からｔ３までの間に第５の閾値以下である場合に、当該車両が時刻ｔ１からｔ３にかけての走行で右側への車線変更を行った、と検出するものである、障害物検出センター装置。 An obstacle detection center device for detecting the presence of an obstacle on a road,
Receiving means for receiving vehicle trajectory information;
Lane change detection means for detecting a lane change of the vehicle based on vehicle trajectory information received by the receiving means;
Based on the ratio of the number of vehicles that have changed lanes in one direction based on the lane change detection means in a predetermined area on the road to the number of vehicles that have passed through the area, there are obstacles in the area. Obstacle detection means for detecting what to do,
The lane change detection means is
The course angle θ (t) represented by the angle difference between the direction of the vehicle and the direction of the road, expressed as a function of time t,
It is greater than 0 and less than or equal to the third threshold at time t1,
At time t2, it becomes equal to or greater than the fourth threshold,
When it is greater than 0 and less than or equal to the third threshold value at time t3 (provided that time t1 <t2 <t3, and so on).
Difference Δθ from the lane change angle transition pattern φa (t) expressed as a function of the width of the lane in which the vehicle passes, the speed of the vehicle, the time from time t1 to time t3, and the elapsed time from time t1 When (t) is equal to or less than the fifth threshold value from time t1 to time t3, it is detected that the vehicle has changed the lane to the right side during traveling from time t1 to time t3. Obstacle detection center device.
前記進路角θ(t)が、
時刻ｔ１に０より小さく第６の閾値以上となり、
時刻ｔ２に第７の閾値以下となり、
時刻ｔ３に０より小さく第６の閾値以上となったときに、
前記車両の通行している車線の幅、当該車両の速度、時刻ｔ１からｔ３までの時間及び時刻ｔ１からの経過時間の関数で表される車線変更の角度推移パターンφb(t)との差Δθ(t)が、時刻ｔ１からｔ３までの間に第８の閾値以下である場合に、当該車両が時刻ｔ１からｔ３にかけての走行で左側への車線変更を行った、と検出する、請求項１に記載の障害物検出センター装置。 The lane change detection means in the reverse direction is
The course angle θ (t) is
At time t1, it is less than 0 and greater than or equal to the sixth threshold,
It becomes below the seventh threshold at time t2,
When it is less than 0 and greater than or equal to the sixth threshold at time t3,
Difference Δθ from the lane change angle transition pattern φb (t) expressed as a function of the width of the lane in which the vehicle passes, the speed of the vehicle, the time from time t1 to time t3, and the elapsed time from time t1 (t) is the case during the period from time t1 to t3 is less than the eighth threshold value, the vehicle makes a lane change to the left in the traveling toward the time t1 t3, the detected claim 1 Obstacle detection center device described in 1.
車両の軌跡情報を受信するための受信手段と、
前記受信手段で受信した車両の軌跡情報に基づいて車両の車線変更を検出する車線変更検出手段と、
道路上の所定の区域において前記車線変更検出手段に基づいて一方向への車線変更をした車両の台数の、当該区域を通過した車両の台数に対する比に基づいて、当該区域内に障害物が存在することを検出する障害物検出手段と、を備え、
前記障害物検出手段は、さらに
前記一方向の車線変更の地点から逆方向の車線変更の地点までの走行速度の、通常時の走行速度に対する比に基づいて、障害物の存在を検出するものである、障害物検出センター装置。 An obstacle detection center device for detecting the presence of an obstacle on a road,
Receiving means for receiving vehicle trajectory information;
Lane change detection means for detecting a lane change of the vehicle based on vehicle trajectory information received by the receiving means;
Based on the ratio of the number of vehicles that have changed lanes in one direction based on the lane change detection means in a predetermined area on the road to the number of vehicles that have passed through the area, there are obstacles in the area. Obstacle detection means for detecting what to do,
The obstacle detection means, and further the one direction from the point of the lane change in the reverse direction of the running speed to the point of a lane change, based on the ratio of normal running speed when, for detecting the presence of the obstacle there, obstructions detection center apparatus.
車両の軌跡情報を受信するための受信手段と、
前記受信手段で受信した車両の軌跡情報に基づいて車両の車線変更を検出する車線変更検出手段と、
道路上の所定の区域において前記車線変更検出手段に基づいて一方向への車線変更をした車両の台数の、当該区域を通過した車両の台数に対する比に基づいて、当該区域内に障害物が存在することを検出する障害物検出手段と、を備え、
前記障害物検出手段は、
前記一方向への車線変更をした車両の台数の、当該区域を通過した車両の台数に対する比が、第１の閾値以上になっている場合に、
当該区域内での逆方向への車線変更をした車両の台数の、前記通過した車両の台数に対する比が、第１０の閾値以上の場合は、
当該区域には障害物が存在することを検出しないものである、障害物検出センター装置。 An obstacle detection center device for detecting the presence of an obstacle on a road,
Receiving means for receiving vehicle trajectory information;
Lane change detection means for detecting a lane change of the vehicle based on vehicle trajectory information received by the receiving means;
Based on the ratio of the number of vehicles that have changed lanes in one direction based on the lane change detection means in a predetermined area on the road to the number of vehicles that have passed through the area, there are obstacles in the area. Obstacle detection means for detecting what to do,
The obstacle detection means includes
When the ratio of the number of vehicles that have changed lanes in the one direction to the number of vehicles that have passed through the area is equal to or greater than the first threshold,
If the ratio of the number of vehicles that have changed lanes in the reverse direction within the area to the number of vehicles that have passed is equal to or greater than the tenth threshold,
To the area is one which does not detect that there is an obstacle, obstacles detection center apparatus.
車両の軌跡情報を受信するための受信手段と、
前記受信手段で受信した車両の軌跡情報に基づいて車両の車線変更を検出する車線変更検出手段と、
道路上の所定の区域において前記車線変更検出手段に基づいて一方向への車線変更をした車両の台数の、当該区域を通過した車両の台数に対する比に基づいて、当該区域内に障害物が存在することを検出する障害物検出手段と、を備え、
前記受信手段は、道路上の第１の区域及びその上流の第２の区域を走行する車両の軌跡情報を受信するものであり、
車線変更検出手段は、前記受信手段で受信した車両の軌跡情報に基づいて前記第１の区域及び第２の区域における車両の車線変更を検出するものであり、
前記車線変更検出手段により当該車両の前記第１の区域における車線変更が検出された場合に、前記車線変更検出手段により検出された当該車両の前記第２の区間における車線変更の頻度が第１２の閾値以下であれば、前記第１の区域における車線変更台数として重み付けを大きくした台数を採用し、前記第２の区間における車線変更の頻度が第１２の閾値より大きければ、前記第１の区域における車線変更台数として重み付けを小さくした台数を採用する車線変更台数算出手段をさらに有し、
前記障害物検出手段は、前記第１の区域において前記車線変更台数算出手段により算出された台数の、前記第１の区域を通過した車両の台数に対する比に基づいて、当該第１の区域内に障害物が存在することを検出するものである、障害物検出センター装置。 An obstacle detection center device for detecting the presence of an obstacle on a road,
Receiving means for receiving vehicle trajectory information;
Lane change detection means for detecting a lane change of the vehicle based on vehicle trajectory information received by the receiving means;
Based on the ratio of the number of vehicles that have changed lanes in one direction based on the lane change detection means in a predetermined area on the road to the number of vehicles that have passed through the area, there are obstacles in the area. Obstacle detection means for detecting what to do,
The receiving means receives trajectory information of a vehicle traveling in a first area on the road and a second area upstream thereof,
The lane change detection means detects the lane change of the vehicle in the first area and the second area based on the trajectory information of the vehicle received by the receiving means,
When a lane change in the first zone of the vehicle is detected by the lane change detection means, the frequency of the lane change in the second section of the vehicle detected by the lane change detection means is the twelfth frequency. If it is below the threshold value, the number of lane changes in the first area is adopted as the number of lane changes, and if the frequency of lane change in the second section is greater than the twelfth threshold value, in the first area The vehicle further includes a lane change number calculating means that adopts a number with a reduced weight as the number of lane changes.
The obstacle detection unit is configured to determine whether the number of vehicles calculated by the lane change number calculation unit in the first zone is within the first zone based on a ratio of the number of vehicles passing through the first zone. and it detects that there is an obstacle, obstacles detection center apparatus.
前記車線変更台数算出手段は、当該車両の前記第１の区域における車線変更が検出された場合に、当該車両の前記第２の区域における車線変更の頻度が前記第１２の閾値より大きいときであっても、当該車両の前記第１の区域と前記第２の区域との車線変更の挙動が異なっていれば、前記第１の区域における車線変更台数として１以上の所定台数を採用し、前記第１の区域と前記第２の区域との車線変更の挙動が同じであれば、前記第１の区域における車線変更台数を０台とする請求項５に記載の障害物検出センター装置。 Behavior detecting means for detecting behavior of the vehicle when the lane of the vehicle is changed in the first zone and the second zone;
The lane change number calculating means is when the lane change frequency in the second area of the vehicle is greater than the twelfth threshold when a lane change in the first area of the vehicle is detected. However, if the behavior of the lane change between the first area and the second area of the vehicle is different, a predetermined number of one or more is adopted as the number of lane changes in the first area, The obstacle detection center device according to claim 5 , wherein the number of lane changes in the first area is zero if the behavior of the lane change is the same in the first area and the second area.
前記一方向の車線変更と、逆方向の車線変更と、を対で行うことに基づき障害物の存在を検出する、請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の障害物検出センター装置。 The obstacle detection means includes
The obstacle detection center device according to any one of claims 1 to 7 , wherein presence of an obstacle is detected based on performing a pair of the lane change in the one direction and the lane change in the reverse direction. .
前記車線変更検出手段は、前記方向指示器の点灯情報に基づき車線変更を検出する、請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の障害物検出センター装置。 The locus information includes at least lighting information of a direction indicator,
The obstacle detection center device according to any one of claims 1 to 8, wherein the lane change detection means detects a lane change based on lighting information of the direction indicator.
車両の軌跡情報を受信する受信ステップと、
受信した車両の軌跡情報に基づいて車両の車線変更を検出する車線変更検出ステップと、
道路上の所定の区域において一方向への車線変更をした車両の台数の、当該区域を通過した車両の台数に対する比に基づいて、当該区域内に障害物が存在することを検出する障害物検出ステップとを含み、
前記車線変更検出ステップは、
時刻ｔの関数で表した当該車両の方位と道路の方位との角度差で表される進路角θ(t)が、
時刻ｔ１に０より大きく第３の閾値以下となり、
時刻ｔ２に第４の閾値以上となり、
時刻ｔ３に０より大きく第３の閾値以下になったとき（ただし、時刻ｔ１＜ｔ２＜ｔ３とする。以下同じ。）に、
前記車両の通行している車線の幅、当該車両の速度、時刻ｔ１からｔ３までの時間及び時刻ｔ１からの経過時間の関数で表される車線変更の角度推移パターンφa(t)との差Δθ(t)が、時刻ｔ１からｔ３までの間に第５の閾値以下である場合に、当該車両が時刻ｔ１からｔ３にかけての走行で右側への車線変更を行った、と検出する、障害物検出方法。 An obstacle detection method for detecting the presence of an obstacle on a road,
A receiving step for receiving vehicle trajectory information;
A lane change detection step for detecting a lane change of the vehicle based on the received vehicle trajectory information;
Obstacle detection that detects the presence of an obstacle in the area based on the ratio of the number of vehicles that have changed lanes in one direction in a given area on the road to the number of vehicles that have passed through the area Including steps ,
The lane change detection step includes
The course angle θ (t) represented by the angle difference between the direction of the vehicle and the direction of the road, expressed as a function of time t,
It is greater than 0 and less than or equal to the third threshold at time t1,
At time t2, it becomes equal to or greater than the fourth threshold,
When it is greater than 0 and less than or equal to the third threshold value at time t3 (provided that time t1 <t2 <t3, and so on).
Difference Δθ from the lane change angle transition pattern φa (t) expressed as a function of the width of the lane in which the vehicle passes, the speed of the vehicle, the time from time t1 to time t3, and the elapsed time from time t1 Obstacle detection that detects that the vehicle has changed its lane to the right during traveling from time t1 to t3 when (t) is equal to or less than the fifth threshold value from time t1 to t3 Method.
車両の軌跡情報を受信する受信ステップと、A receiving step for receiving vehicle trajectory information;
受信した車両の軌跡情報に基づいて車両の車線変更を検出する車線変更検出ステップと、A lane change detection step for detecting a lane change of the vehicle based on the received vehicle trajectory information;
道路上の所定の区域において一方向への車線変更をした車両の台数の、当該区域を通過した車両の台数に対する比に基づいて、当該区域内に障害物が存在することを検出する障害物検出ステップとを含み、Obstacle detection that detects the presence of an obstacle in the area based on the ratio of the number of vehicles that have changed lanes in one direction in a given area on the road to the number of vehicles that have passed through the area Including steps,
前記障害物検出ステップは、さらに、前記一方向の車線変更の地点から逆方向の車線変更の地点までの走行速度の、通常時の走行速度に対する比に基づいて、障害物の存在を検出する、障害物検出方法。The obstacle detection step further detects the presence of an obstacle based on a ratio of a traveling speed from the lane change point in one direction to a lane change point in the reverse direction with respect to a normal traveling speed. Obstacle detection method.
車両の軌跡情報を受信する受信ステップと、A receiving step for receiving vehicle trajectory information;
受信した車両の軌跡情報に基づいて車両の車線変更を検出する車線変更検出ステップと、A lane change detection step for detecting a lane change of the vehicle based on the received vehicle trajectory information;
道路上の所定の区域において一方向への車線変更をした車両の台数の、当該区域を通過した車両の台数に対する比に基づいて、当該区域内に障害物が存在することを検出する障害物検出ステップとを含み、Obstacle detection that detects the presence of an obstacle in the area based on the ratio of the number of vehicles that have changed lanes in one direction in a given area on the road to the number of vehicles that have passed through the area Including steps,
前記障害物検出ステップは、前記一方向への車線変更をした車両の台数の、当該区域を通過した車両の台数に対する比が、第１の閾値以上になっている場合に、In the obstacle detection step, when the ratio of the number of vehicles that have changed lanes in the one direction to the number of vehicles that have passed through the area is equal to or greater than a first threshold value,
当該区域内での逆方向への車線変更をした車両の台数の、前記通過した車両の台数に対する比が、第１０の閾値以上の場合は、If the ratio of the number of vehicles that have changed lanes in the reverse direction within the area to the number of vehicles that have passed is equal to or greater than the tenth threshold,
当該区域には障害物が存在することを検出しない、障害物検出方法。An obstacle detection method that does not detect the presence of an obstacle in the area.
車両の軌跡情報を受信する受信ステップと、A receiving step for receiving vehicle trajectory information;
受信した車両の軌跡情報に基づいて車両の車線変更を検出する車線変更検出ステップと、A lane change detection step for detecting a lane change of the vehicle based on the received vehicle trajectory information;
道路上の所定の区域において一方向への車線変更をした車両の台数の、当該区域を通過した車両の台数に対する比に基づいて、当該区域内に障害物が存在することを検出する障害物検出ステップとを含み、Obstacle detection that detects the presence of an obstacle in the area based on the ratio of the number of vehicles that have changed lanes in one direction in a given area on the road to the number of vehicles that have passed through the area Including steps,
前記受信ステップは、道路上の第１の区域及びその上流の第２の区域を走行する車両の軌跡情報を受信し、The receiving step receives the trajectory information of the vehicle traveling in the first area on the road and the second area upstream thereof,
前記車線変更検出ステップは、前記受信した車両の軌跡情報に基づいて前記第１の区域及び第２の区域における車両の車線変更を検出し、The lane change detection step detects a lane change of the vehicle in the first zone and the second zone based on the received vehicle trajectory information,
前記車線変更検出ステップにより、当該車両の前記第１の区域における車線変更が検出された場合に、前記検出された当該車両の前記第２の区間における車線変更の頻度が第１２の閾値以下であれば、前記第１の区域における車線変更台数として重み付けを大きくした台数を採用し、前記第２の区間における車線変更の頻度が第１２の閾値より大きければ、前記第１の区域における車線変更台数として重み付けを小さくした台数を採用する車線変更台数算出ステップをさらに含み、If the lane change detection step detects a lane change in the first area of the vehicle, the frequency of the detected lane change in the second section of the vehicle is less than or equal to a twelfth threshold. For example, if the number of lane changes in the first zone is increased and the number of lane changes in the second zone is greater than the twelfth threshold, the number of lane changes in the first zone is The vehicle further includes a lane change number calculating step that employs the number of weights reduced,
前記障害物検出ステップは、前記第１の区域において前記車線変更台数算出ステップにより算出された台数の、前記第１の区域を通過した車両の台数に対する比に基づいて、当該第１の区域内に障害物が存在することを検出する障害物検出方法。In the first area, the obstacle detecting step is based on a ratio of the number of vehicles calculated by the lane change number calculating step in the first area to the number of vehicles passing through the first area. An obstacle detection method for detecting the presence of an obstacle.
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| JP5088592B2 (en) * | 2010-04-28 | 2012-12-05 | アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 | Own vehicle position recognition device and own vehicle position recognition program |
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| WO2013069132A1 (en) * | 2011-11-10 | 2013-05-16 | 三菱電機株式会社 | Vehicle-side system and center-side system |
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| JP6460474B2 (en) * | 2015-03-27 | 2019-01-30 | 住友電工システムソリューション株式会社 | Traffic event estimation device, traffic event estimation system, traffic event estimation method, and computer program |
| JP6410670B2 (en) * | 2015-06-17 | 2018-10-24 | 日本電信電話株式会社 | Traffic difficulty estimation device, method and program |
| JP6786920B2 (en) * | 2016-07-12 | 2020-11-18 | 株式会社デンソー | Monitoring system, on-board unit, center device, and monitoring method |
| US10179586B2 (en) | 2016-08-11 | 2019-01-15 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | Using information obtained from fleet of vehicles for informational display and control of an autonomous vehicle |
| CN108242145B (en) * | 2016-12-26 | 2020-10-16 | 阿里巴巴（中国）有限公司 | Abnormal track point detection method and device |
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| JP6766775B2 (en) * | 2017-08-16 | 2020-10-14 | トヨタ自動車株式会社 | Lane closure notification device |
| JP2019040427A (en) * | 2017-08-25 | 2019-03-14 | 株式会社デンソー | Driving support device, arithmetic device, and driving support method |
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| US11022457B2 (en) * | 2018-10-23 | 2021-06-01 | Here Global B.V. | Method, apparatus, and computer program product for lane-level route guidance |
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| JP7341763B2 (en) * | 2019-07-16 | 2023-09-11 | アルパイン株式会社 | Lane change determination device and lane change determination method |
| WO2021261228A1 (en) * | 2020-06-23 | 2021-12-30 | 株式会社デンソー | Obstacle information management device, obstacle information management method, and device for vehicle |
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| WO2022209607A1 (en) * | 2021-03-29 | 2022-10-06 | 本田技研工業株式会社 | Information processing device, vehicle, travel support method, and travel support program |
| US20230204372A1 (en) * | 2021-12-27 | 2023-06-29 | Here Global B.V. | Method, apparatus, and system for determining road work zone travel time reliability based on vehicle sensor data |
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