JP5895162B2 - 交通事故検出装置及び交通事故検出方法 - Google Patents

Description

本発明は、センサが車両を観測する交通事故検出装置及び交通事故検出方法に関する。

事故予測情報や事故統計・分析情報は、車両事故の防止のために有用である。このような情報は、例えば、車両の運転者、道路の安全設計又は改善策検討を行う道路管理者、交通事故の実況見分や交通安全運動を行う警察、及び、事故分析を行う事故鑑定者や保険事業者等に対して提供される。

このような情報の収集方法として、例えば、ドライブレコーダが知られている。ドライブレコーダは、車載センサが検出した急制動の前後数秒間の映像とセンサ情報を記録する。ドライブレコーダに記録された情報は可視化され、車両を管理する業者から車両運転者に提示されることにより交通安全の意識付けを行うことに利用されている。また、社団法人自動車技術会が構築したドライブレコーダの映像とセンサ情報のデータベースである「ヒヤリハットデータベース」は、大量のヒヤリハットデータに基づく事故の要因分析を可能とし、自動車メーカによる交通安全支援装置開発などに利用されている。なお、ヒヤリハットとは、衝突（接触）には到らなかったものの、危うく衝突するところだった状態をいう。

このようなドライブレコーダは、タクシーやバスなどの業務車両に普及しつつあるが、一般の車両を含め道路を走行する車両全てに搭載することは現実的ではない。一方で、交通事故の６割は交差点で発生していることから、交差点に設置する路側センサが観測した車両の速度変化から事故やヒヤリハットを検出することが望まれている。

そこで、交差点に設置する車両検出センサを用いる交通事故検出装置が、例えば、特許文献１に記載されている。図１は、特許文献１に記載の交通事故検出装置１０の構成を示すブロック図である。図１に示すように、交通事故検出装置１０は、撮像装置１１と、車両検出センサ１２と、データ記録部１３と、データ解析部１４と、記録制御部１５とを有する。

撮像装置１１は、観測領域の交通状況を常時撮像し、撮像された映像データは、一時的にデータ記録部１３に記録（キャッシュ）される。車両検出センサ１２は、観測領域内にある全ての車両を検出し、それぞれの車両の位置、速度の時系列的な変化を把握して、データ解析部１４に出力する。

データ解析部１４は、車両検出センサ１２から出力されたデータを解析する。例えば、データ解析部１４は、車両の急激な加速度変化、複数車両の位置データ異常接近等を検出することにより、事故の発生及び危険状況の発生を判定し、判定結果を記録制御部１５に通知する。

記録制御部１５は、データ解析部１４から通知された判定結果が事故の発生及び危険状況の発生を示す場合、その発生の前後一定時間の撮像データをデータ記録部１３に記録させる。

ここで、観測値に含まれる誤差の修正を行うフィルタとして一般的にカルマンフィルタが知られている。カルマンフィルタの適用例として、車両の方位及び移動距離から車両の現在位置を検出する車両用現在位置検出装置が、例えば、特許文献２に記載されている。

図２は、特許文献２に記載の車両現在位置検出装置２０の構成を示すブロック図である。図２に示すように、車両現在位置検出装置２０は、車速センサ２１と、ジャイロ２２と、ＧＰＳ２３と、相対軌跡演算部２４と、絶対位置演算部２５と、カルマンフィルタ２６とを有する。

車速センサ２１、ジャイロ２２からの信号を基に、相対軌跡演算部２４、絶対位置演算部２５での演算（推測航法演算）が行われることにより、車速、絶対方位、相対軌跡、絶対位置が出力される。また、ＧＰＳ２３からは位置・方位・車速の出力が得られる。カルマンフィルタ２６は、推測航法により得られた車速、絶対方位、絶対位置の情報およびＧＰＳ２３からの車速、方位、位置の情報を基に、車速センサの距離係数補正、ジャイロのオフセット補正、絶対方位補正、絶対位置補正を行う。

特開２０００−２０７６７６号公報 特開平８−６８６５４号公報

しかしながら、交差点などでは車両の向きが一様ではないことに起因して、車両や歩行者を検出するセンサからの照射波が他の車両や自車両の予期せぬ部分に反射してノイズとなる。上述した特許文献１に開示の技術では、特許文献２に開示の技術を用いても、車両検出センサによる観測値に予測不可能な誤差が生じるため、正しい速度変化が得られず、すなわち、急制動のタイミングを正確に取得することが困難であった。

本発明の目的は、車両の正確な速度変化を推定し、交通事故に類する危険事象の検出を行う交通事故検出装置及び交通事故検出方法を提供することである。

本発明の交通事故検出装置は、車両を検出し、前記車両の速度観測値を取得するセンサ部と、前記速度観測値を時系列に読み出して所定フィルタを用いることによって前記車両の速度を推定した時系列速度推定値、及び、前記速度観測値を逆時系列に読み出して前記所定フィルタを用いることによって前記車両の速度を推定した逆時系列速度推定値を算出し、前記時系列速度推定値と前記逆時系列速度推定値との差分が最大となる時刻を抽出し、前記時系列速度推定値のうち前記抽出された時刻より前の値と、前記逆時系列速度推定値のうち前記抽出された時刻より後の値とを統合した速度推定値を算出する時系列・逆時系列統合推定部と、前記速度推定値の単位時間当たりの変化量に基づいて、加速度値を時系列に算出する加速度算出部と、前記加速度値と所定の判定閾値とを時系列に比較し、前記加速度値が前記判定閾値より小さい時刻を、前記車両の急制動時刻と判定する急制動判定部と、を具備する構成を採る。

本発明の交通事故検出方法は、時系列・逆時系列統合推定部は、センサ部が検出した車両の速度観測値を時系列に読み出して所定フィルタを用いることによって前記車両の速度を推定した時系列速度推定値、及び、前記速度観測値を逆時系列に読み出して前記所定フィルタを用いることによって前記車両の速度を推定した逆時系列速度推定値を算出し、前記時系列速度推定値と前記逆時系列速度推定値との差分が最大となる時刻を抽出し、前記時系列速度推定値のうち前記抽出された時刻より前の値と、前記逆時系列速度推定値のうち前記抽出された時刻より後の値とを統合した速度推定値を算出し、加速度算出部は、前記速度推定値の単位時間当たりの変化量に基づいて、加速度値を時系列に算出し、急制動判定部は、前記加速度値と所定の判定閾値と時系列に比較し、前記加速度値が前記判定閾値より小さい時刻を、前記車両の急制動時刻と判定するようにした。

本発明によれば、車両の正確な速度変化を推定し、交通事故に類する危険事象の検出を行う交通事故検出装置及び交通事故検出方法を提供することができる。

特許文献１に記載の交通事故検出装置の構成を示すブロック図 特許文献２に記載の車両現在位置検出装置の構成を示すブロック図 本発明の実施の形態１に係る交通事故検出装置の主要構成を示すブロック図 急制動判定部が備えるテーブルを示す図 本発明の実施の形態２に係る交通事故検出装置の設置例を示す概観図 本発明の実施の形態２に係る交通事故検出装置の構成を示すブロック図 図６に示した時系列・逆時系列統合推定部の内部構成を示すブロック図 図７に示した時系列推定部及び逆時系列推定部の内部構成を示すブロック図 図７に示した時系列・逆時系列統合推定部における処理手順を示すフロー図 探索範囲の説明に供する図 探索範囲の説明に供する図 第１の推定値と第２の推定値とを切り替える様子の説明に供する図 図７に示した統合推定部の動作説明に供する図 図６に示した急制動判定部の動作説明に供する図

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。

（実施の形態１）
図３は、本発明の実施の形態１に係る交通事故検出装置８００の主要構成を示すブロック図である。交通事故検出装置８００は、センサ部１０２と、データ解析部１０３とを有する。データ解析部１０３は、時系列・逆時系列統合推定部１０４と、加速度算出部１０５と、急制動判定部１０６と、を有する。以下、図３を用いて交通事故検出装置８００の構成について説明する。

センサ部１０２は、観測領域内にある全車両を検出し、各車両の速度観測値を時系列で取得して出力する。

データ解析部１０３に含まれる時系列・逆時系列統合推定部１０４は、センサ部１０２から速度観測値を時系列に取得し、速度観測値に基づいて、時系列速度推定値、及び、逆時系列速度推定値を算出する。速度観測値は周辺車両を原因とするノイズを含むため、対象車両の車両速度は、速度観測値に基づいて推定する必要がある。なお、ノイズは、レーダを用いたセンシングの場合は乱反射、カメラを用いたセンシングの場合はオクルージョンを原因として発生する。

時系列速度推定値は、速度観測値を時系列に読み出し、カルマンフィルタなどを用いて推定される。具体的には、時系列速度推定値は、時系列に読み出した速度観測値と、観測時刻と、カルマンフィルタから導出されるカルマンゲイン値とに基づいて推定される。逆時系列速度推定値は、速度観測値を逆時系列に読み出し、カルマンフィルタなどを用いて推定される。具体的には、逆時系列速度推定値は、逆時系列に読み出した速度観測値と、観測時刻と、カルマンゲイン値とに基づいて推定される。

また、時系列・逆時系列統合推定部１０４は、時系列速度推定値と、逆時系列速度推定値とに基づいて、速度推定値を算出する。具体的には、時系列速度推定値と、逆時系列速度推定値との差分が最大となる観測時刻（以下、統合時刻と呼ばれることがある）を算出し、統合時刻前の時系列速度推定値と、統合時刻後の逆時系列速度推定値と、を統合することで、速度推定値を算出する。

加速度算出部１０５は、時系列・逆時系列統合推定部１０４において算出された速度推定値を時系列で取得し、速度推定値の単位時間当たりの変化量に基づいて、加速度値を時系列に算出する。

急制動判定部１０６は、加速度算出部１０５において算出された加速度値を時系列に取得し、時系列の加速度値と、予め定められた判定閾値とを比較判定し、加速度値が判定閾値より小さい乃至未満の場合の観測時刻を、車両の急制動時刻であると判定する。また、加速度値が、判定閾値よりも何れの時刻においても大きい場合は、急制動判定部は、急制動なしと判定する。

以上のように、本実施の形態に係る交通事故検出装置８００は、速度観測値から時系列及び逆時系列に車両速度を推定し、時系列及び逆時系列の推定速度値に基づいて算出された速度推定値の加速度値と、判定閾値との比較判定により、車両の急制動のタイミングを検出する。これにより、交通事故検出装置８００は、車両検出センサによる観測値に予測不可能な誤差が生じる場合であっても、正しい速度変化（急制動のタイミング）を正確に検出することができる。

なお、上記の説明においては、急制動判定部１０６は、予め定められた判定閾値を用いて急制動を判定したが、判定閾値は速度推定値に基づいて可変としてもよい。具体的には、図４に示すテーブルのように単位時速毎に閾値を予め定め、当該単位時速毎の閾値及び速度推定値に基づいて、各観測時刻の判定閾値を定めてもよい。こうすることにより、車両速度が速い場合は加速度が大きく、車両速度が遅い場合は加速度が小さいという特性を考慮した、高精度に急制動のタイミングを検出することができる。かかる場合、判定閾値は対応する時速によって異なり、急制動判定部１０６は、速度推定値を時系列に取得し、取得された速度推定値に基づいて各観測時刻の判定閾値を求め、定められた判定閾値と加速度値とに基づいて、急制動の判定を行う。

（実施の形態２）
図５は、本発明の実施の形態２に係る交通事故検出装置の設置例を示す概観図である。図５に示すように、交通事故検出装置の路側センサが交差点付近の電柱や道路標識等に設置され、路側センサが交差点に侵入する車両の速度等を観測する。なお、図示しないが、路側センサを信号、看板、ビルの側壁等に設置してもよく、例えば、地上高２〜７ｍ程度に固定できればよい。また、センサは路側に設置されている必要はなく、センサは各車両に搭載された車載センサであってもよい。以下、センサは路側センサ又は車載センサを意味する。

図６は、本発明の実施の形態２に係る交通事故検出装置１００の構成を示すブロック図である。交通事故検出装置１００は、撮像装置１０１、センサ部１０２、データ解析部１０３、記録制御部１０７、及び、データ記録部１０８を有する。なお、交通事故検出装置１００の主要構成は、センサ部１０２、及び、データ解析部１０３である。また、データ解析部１０３は、時系列・逆時系列統合推定部１０４、加速度算出部１０５、及び、急制動判定部１０６を有する。

以下、図６を用いて交通事故検出装置１００の構成について説明する。撮像装置１０１は、映像を撮像し、撮像した映像をデータ記録部１０８に一時的に記録（キャッシュ）する。

センサ部１０２は、観測領域内にある全ての車両を検出し、各車両の速度観測値を時系列に取得して、データ解析部１０３の時系列・逆時系列統合推定部１０４に出力する。

データ解析部１０３は、時系列・逆時系列統合推定部１０４、加速度算出部１０５及び急制動判定部１０６を有する。

時系列・逆時系列統合推定部１０４は、センサ部１０２から出力された速度観測値を時系列に取得し、時系列の速度観測値に基づいて、時系列及び逆時系列に車両の速度を推定し、時系列に推定した車両の速度と逆時系列に推定した車両の速度とに基づいて、速度推定値を算出して加速度算出部１０５に出力する。

具体的には、時系列・逆時系列統合推定部１０４は、時系列速度推定値及び逆時系列速度推定値を、時系列の速度観測値に基づいて算出する。また、時系列・逆時系列統合推定部１０４は、時系列速度推定値と、逆時系列速度推定値との差分が最大となる観測時刻である統合時刻を算出し、統合時刻前の時系列速度推定値と、統合時刻後の逆時系列速度推定値と、を統合することで、速度推定値を算出する。

加速度算出部１０５は、時系列・逆時系列統合推定部１０４から出力された速度推定値を時系列で取得し、取得した速度推定値の時系列の変化から車両の加速度値を算出する。算出された車両の加速度値は急制動判定部１０６に出力される。以下、車両の速度を単に「速度値」、車両の加速度を単に「加速度値」という。

急制動判定部１０６は、加速度算出部１０５から取得された加速度値と、予め定められた判定閾値とを比較判定し、加速度値が判定閾値未満の場合、車両が急制動したと判定する。

そして、急制動判定部１０６は、交通事故検出装置１００を、システム運用する場合、判定結果及び急制動時刻を、記録制御部１０７及びデータ記録部１０８に出力する。以下、車両の急制動を単に「急制動」という。

記録制御部１０７は、データ解析部１０３から出力された解析結果が急制動を示す場合、急制動が起きた時刻（急制動時刻）を取得し、取得した急制動時刻に基づいて、記録開始時刻及び記録終了時刻を算出する。記録制御部１０７は、算出した記録開始時刻及び記録終了時刻をデータ記録部１０８に設定する。

データ記録部１０８は、記録制御部１０７によって設定された記録開始時刻から記録終了時刻までの映像データ、およびデータ解析部１０３の解析データをキャッシュから記録媒体へ記録する。データ記録部１０８は、記録媒体への記録が終了した場合、現在時刻から所定時間遡った時点より以前に一時的に記録された映像データ、および解析データを削除する。

なお、撮像装置１０１、記録制御部１０７、及び、データ記録部１０８は、交通事故検出装置１００の構成のうち主要構成ではなく、これらを省いた場合であっても、本発明は急制動のタイミングを正確に取得するという発明の効果を奏する。撮像装置１０１、記録制御部１０７、及び、データ記録部１０８を備えることで、交通事故を検出するシステムが構築される。

図７は、図６に示した時系列・逆時系列統合推定部１０４の内部構成を示すブロック図である。以下、図７を用いて時系列・逆時系列統合推定部１０４の内部構成について説明する。

観測値バッファ２０１は、センサ部１０２から出力された速度観測値を記憶し、記憶された速度観測値は、時系列推定部２０２及び逆時系列推定部２０４によって読み出される。

時系列推定部２０２は、観測値バッファ２０１に記憶された速度観測値を時系列に読み出し、時系列に速度を推定する。推定された時系列速度推定値は、第１の推定値として第１の推定値バッファ２０３に出力される。

逆時系列推定部２０４は、観測値バッファ２０１に記憶された速度観測値を逆時系列に読み出し、逆時系列に速度を推定する。推定された逆時系列速度推定値は、第２の推定値として第２の推定値バッファ２０５に出力される。

図８は、時系列推定部２０２及び逆時系列推定部２０４の内部構成を示す。時系列推定部２０２は、推定値演算部３０１が、観測値バッファ２０１から、観測時刻と共に時系列に読み出した速度観測値と、カルマンフィルタ３０３から導出されたカルマンゲイン値とに基づいて、時系列速度推定値（第１の推定値）を算出する。演算値バッファ３０２が、１時刻前（例えば１００ミリ秒前）の速度推定値を保持すると共に第１の推定値バッファ２０３に出力する。カルマンフィルタ３０３は、１時刻前の速度の推定値から誤差分布を求め、カルマンゲイン値を導出し、推定値演算部３０１へフィードバックする。

また、逆時系列推定部２０４は、推定値演算部３０１が、観測値バッファ２０１から、時系列で最も時間が遅い観測値の速度から逆時系列で速度観測値を読み出し、観測時刻と共に逆時系列に読み出した速度観測値と、カルマンフィルタ３０３から導出されたカルマンゲイン値とに基づいて、逆時系列速度推定値（第２の推定値）を算出する。演算値バッファ３０２が、１時刻後（例えば１００ミリ秒後）の速度推定値を保持すると共に第２の推定値バッファ２０５に出力する。カルマンフィルタ３０３は、１時刻後の速度の推定値から誤差分布を求め、カルマンゲイン値を導出し、推定値演算部３０１へフィードバックする。

第１の推定値バッファ２０３は、時系列推定部２０２から出力された第１の推定値を記憶し、記憶した第１の推定値が統合推定部２０６に読み出される。また、第２の推定値バッファ２０５は、逆時系列推定部２０４から出力された第２の推定値を記憶し、記憶した第２の推定値が統合推定部２０６に読み出される。

統合推定部２０６は、第１の推定値バッファ２０３から読み出した第１の推定値（時系列速度推定値）と、第２の推定値バッファ２０５から読み出した第２の推定値（逆時系列速度推定値）との同時刻の差分が最大となる時刻（統合時刻）までは第１の推定値を、差分が最大となる時刻（統合時刻）以降は第２の推定値を統合推定値として加速度算出部１０５及び急制動判定部１０６に出力する。

すなわち、統合推定部２０６は、第１の推定値（時系列速度推定値）と、第２の推定値（逆時系列速度推定値）との差分が最大となる観測時刻（統合時刻）を算出し、統合時刻前の第１の推定値と、統合時刻後の第２の速度推定値とを統合することで、速度推定値を算出する。

図９は、時系列・逆時系列統合推定部１０４における処理手順のフロー図を示す。以下、図９を用いて時系列・逆時系列統合推定部１０４の処理フローを説明する。

ステップＳ４０１において、時系列・逆時系列統合推定部１０４は、探索開始時刻と探索範囲を設定する。

例えば、時系列・逆時系列統合推定部１０４は、観測値が１００ミリ秒ごとに入力される場合、３秒の探索範囲を１００ミリ秒ごとにずらして処理を行うように設定する。具体的には、探索開始時刻を０秒から３０００ミリ秒へ１００ミリ秒ごとに順次シフトする。まず、ステップＳ４０１において、０秒から３０００ミリ秒までの速度観測値に基づいて「時系列速度推定値」及び「逆時系列速度推定値」を求めるために、探索開始時刻が０ミリ秒に、探索範囲が０ミリ秒から３０００ミリ秒までに設定される（処理１回目）。次に、ステップＳ４０１において、１００ミリ秒から３１００ミリ秒までの速度観測値に基づいて「時系列速度推定値」及び「逆時系列速度推定値」を求めるために、探索開始時刻が１００ミリ秒に、探索範囲が１００ミリ秒から３１００ミリ秒までに設定される（処理２回目）。以降、同様に探索範囲が設定される。

なお、観測値バッファ２０１、第１の推定値バッファ２０３及び第２の推定値バッファ２０５には、１００ミリ秒のサンプリングした速度観測値を３秒分バッファリングするために充分なメモリ容量を割り当てておく。

時系列・逆時系列統合推定部１０４は、探索範囲について、最も早い時刻から最も遅い時刻まで推定時刻を順次設定して推定時刻毎の時系列推定を行い、最も遅い時刻から最も早い時刻まで推定時刻を遡って設定して推定時刻毎の逆時系列推定を行う。

時系列推定部２０２は、ステップＳ４０２において、探索範囲の中の推定時刻を設定し、ステップＳ４０３において、時系列に速度を推定し、ステップＳ４０４において、推定速度値（第１の推定値）を第１の推定値バッファ２０３に一時的に格納する。時系列推定部２０２は、ステップＳ４０５において、探索範囲が終了したか否かを判定し、探索範囲が終了していなければ、終了するまでステップＳ４０２からステップＳ４０４まで繰り返し、探索範囲が終了するとステップＳ４０６へ進む。２回目以降のステップＳ４０２では、次の１００ミリ秒の観測時刻を推定時刻に設定する。例えば、時系列推定部２０２は、探索範囲を０から３０００ミリ秒の観測時刻を探索範囲として処理する場合、０ミリ秒、１００ミリ秒、２００ミリ秒と、順次推定時刻をシフトして観測値バッファ２０１から観測値を読み出し、速度を推定する。

続いて、逆時系列推定部２０４は、ステップＳ４０６において、探索範囲の中の推定時刻を設定し、ステップＳ４０７において、逆時系列に速度を推定し、ステップＳ４０８において、推定速度値（第２の推定値）を第２の推定値バッファ２０５に一時的に格納する。逆時系列推定部２０４は、ステップＳ４０９において、探索範囲が終了したか否かを判定し、探索範囲が終了していなければ、終了するまでステップＳ４０６からステップＳ４０８まで繰り返し、探索範囲が終了するとステップＳ４１０へ進む。２回目以降のステップＳ４０６では、前の１００ミリ秒の観測時刻を推定時刻に設定する。例えば、逆時系列推定部２０４は、０〜３０００ミリ秒の観測時刻を探索範囲として処理する場合、２９００ミリ秒、２８００ミリ秒、２７００ミリ秒と、順次推定時刻を遡りながら観測値バッファ２０１から観測値を読み出し、速度を推定する。

続いて、統合推定部２０６は、ステップＳ４１０において、探索範囲について、最も早い時刻から最も遅い時刻まで算出時刻を設定し、ステップＳ４１１において、第１の推定値バッファ２０３と、第２の推定値バッファ２０５からそれぞれ同じ算出時刻に対応する第１の推定値と第２の推定値を読み出し、第１の推定値と第２の推定値との距離を算出する。統合推定部２０６は、ステップＳ４１２において、探索範囲が終了したか否かを判定し、探索範囲が終了していなければ、終了するまでステップＳ４１０からステップＳ４１１まで繰り返し、探索範囲が終了したらステップＳ４１３へ進む。

続いて、統合推定部２０６は、ステップＳ４１３において、ステップＳ４１１で算出された差分の大きさが最大となる時刻を切替時刻（統合時刻）として保持する。また、統合推定部２０６は、ステップＳ４１４において、探索範囲の中の出力時刻を設定し、ステップＳ４１５において、出力時刻が切替時刻より前か否か判定し、出力時刻が切替時刻前（ＹＥＳ）の場合は、ステップＳ４１６において第１の推定値を出力し、出力時刻が切替時刻より後（ＮＯ）の場合は、ステップＳ４１７において第２の推定値を出力する。統合推定部２０６は、ステップＳ４１８において、探索範囲が終了したか否かを判定し、探索範囲が終了していなければ、終了するまでステップＳ４１４からステップＳ４１７まで繰り返し、探索範囲が終了したらステップＳ４１９へ進む。

最後に、ステップＳ４１９において、時系列・逆時系列統合推定部１０４は、次の探索開始時刻を指定し、ステップＳ４０１へ戻る。

なお、上記説明においては、時系列・逆時系列統合推定部１０４は、観測値が１００ミリ秒ごとに入力される場合、３秒の探索範囲を１００ミリ秒ごとにずらして処理を行うように設定すると説明したが、この限りではない。

例えば、観測値が１００ミリ秒ごとに入力される場合、時系列・逆時系列統合推定部１０４は、２秒の探索範囲を１００ミリ秒ごとにずらして処理を行うように設定してもよい。図１０は、探索範囲の説明に供する図である。具体的には、図１０において、探索開始時刻を−３秒から２．９秒へ１００ミリ秒ごとに順次シフトする。まず、探索開始時刻−３秒から１００ミリ秒後の−２．９秒の間の速度観測値１３０１に基づいて、−３秒から−２．９秒の期間における「時系列速度推定値」及び「逆時系列速度推定値」を求めるために、探索範囲１３０２を−４秒から−２秒に設定する。速度推定値を算出する期間よりも広い探索範囲を設定する理由は、探索範囲の両端においては誤差が生じるためである。次に、探索開始時刻−２．９秒から１００ミリ秒後の−２．８秒の間の速度観測値に基づいて、−２．９秒から−２．８秒における「時系列速度推定値」及び「逆時系列速度推定値」を求めるために、探索範囲を−３．９秒から−１．９秒に設定する。以降、同様に探索範囲を設定する。

すなわち、時系列・逆時系列統合推定部において、時系列速度推定値又は逆時系列速度推定値の算出に用いられる速度観測値の範囲が、算出される結果である時系列速度推定値又は逆時系列速度推定値の範囲よりも大きい。

また、例えば、観測値が１００ミリ秒ごとに入力される場合、時系列・逆時系列統合推定部１０４は、２秒の探索範囲を１００ミリ秒の整数倍、例えば１秒ごとにずらして処理を行うように設定してもよい。図１１は、探索範囲の説明に供する図である。具体的には、図１１において、探索開始時刻を−３秒から１秒へ順次シフトする。まず、探索開始時刻−３秒から２秒後の−１秒の間の速度観測値に基づいて、−３秒から−１秒の期間における「時系列速度推定値」及び「逆時系列速度推定値」を求めるために、探索範囲１４０１を−３秒から−１秒に設定する。次に、探索開始時刻−２秒から２秒後の０（ゼロ）秒の間の速度観測値に基づいて、−２秒から０（ゼロ）秒の期間における「時系列速度推定値」及び「逆時系列速度推定値」を求めるために、探索範囲１４０２を−２秒から０（ゼロ）秒に設定する。この場合、−２秒から−１秒期間における「時系列速度推定値」及び「逆時系列速度推定値」が重畳して算出されるが、いずれもデータとして保持し、以降の処理を進める。重畳して算出された「時系列速度推定値」及び「逆時系列速度推定値」に基づいて「速度推定値」を算出することで、多重事故の場合の複雑な衝突事象を検出できるからである。以降、同様に探索範囲を設定する。

ここでは、線形推定に適したカルマンフィルタ３０３が、事故やヒヤリハットに見られる急制動に対応する速度の急激な変化に追従できないという特性を利用している。すなわち、時系列の推定が追従できない量と、逆時系列の推定が追従できない量が逆方向に拡大するため、時系列速度推定値（第１の推定値）と逆時系列速度推定値（第２の推定値）の距離が最大となる時刻を切替時刻とする。この様子を図１２に示す。５０１はある車両速度の真値、５０２はある車両速度の第１の推定値、５０３はある車両速度の第２の推定値である。図１２において、時刻１秒付近で急制動が発生しており、第１の推定値は急制動直後１．５秒程度、真値に追従できていないことが分かり、第２の推定値は急制動直前の１．５秒程度、真値に追従できていないことが分かる。逆に言えば、急制動の直前までは、第１の推定値が真値に追従しており、急制動直後は第２の推定値が真値に追従している。このことから、第１の推定値と第２の推定値との距離が最大となる時刻で急制動が起こっていると推定することができ、急制動の前後で速度の真値に追従している推定値に切り替えることにより、車両の正確な速度変化を検出することができる。

図１３は、図７に示した統合推定部２０６の動作説明に供する図である。図１３において、６０１はある車両速度の真値、６０２はある車両速度の観測値、６０３はある車両速度の観測値を用いて時系列推定部２０２が推定した第１の推定値、６０４はある車両速度の観測値を用いて逆時系列推定部２０４が推定した第２の推定値、６０５は統合推定部２０６が統合推定する速度推定値である。

図１３に示すように、第１の推定値６０３は、時刻９００ミリ秒に発生する急な速度変化に推定が追従できず真値から離れ、時刻１４００ミリ秒に進んだ時点で追従が復帰する。同様に、第２の推定値６０４は、時刻９００ミリ秒に真値から離れ、時刻５００ミリ秒に遡り追従が復帰する。よって、第１の推定値と第２の推定値との距離が最大となる時刻９００ミリ秒が急制動の発生した時刻であると推定することが可能である。さらに、急制動が発生した時刻以前を第１の推定値、同時刻以後を第２の推定値とした速度推定値６０５を統合推定値とすることにより、急な速度変化にも追従する速度推定が可能となる。

図１４は、図６に示した急制動判定部１０６の動作説明に供する図である。図１４において、自車両の速度観測値に基づく加速度７０１、自車両の速度の統合推定値に基づく加速度７０２、及び、自車両の速度に連動する急制動判定閾値７０３を示す。

図１４に示すように、ある車両の速度観測値に基づく加速度７０１が、急制動判定閾値７０３より大きくなるタイミングは複数回発生しており、これだけでは一意に急制動の時刻を判定することができない。さらに、観測値の誤差が大きい場合、急制動判定閾値７０３を超える正解でない加速度値が大量に発生することから、大量の正解でない候補の中から、正解を抽出しなければならないことになり、誤検出や検出漏れが発生する。また、速度変化が小さいヒヤリハットの検出を行う場合、急制動判定閾値７０３と、正解である加速度値との差分が小さくなる。そのため、正解である小さな差分を抽出しなければならないことになり、誤検出や検出漏れが発生する。これに対し、加速度７０１と同じ車両の速度の統合推定値に基づく加速度７０２は、大きな速度変化が起こる時刻９００ミリ秒の時点のみ、急制動判定加速度７０３より大きな加速度となり、一意に急制動の時刻を判定でき、誤検出や検出漏れを防止することができる。

このように、実施の形態２によれば、センサ部１０２が観測した車両の速度観測値から時系列に速度を推定して第１の推定値を取得し、また、速度観測値から逆時系列に速度を推定して第２の推定値を取得し、第１の推定値と第２の推定値との距離が最大となる時刻までは車両速度に追従した第１の推定値を統合推定値とし、距離が最大となる時刻以降では車両速度に追従した第２の推定値を統合推定値として、実際の車両の速度と判定する。これにより、急制動を検出することができ、また、予測不可能な誤差が速度観測値に生じた場合でも、車両の正確な速度変化、すなわち急制動のタイミングを検出することができる。

なお、本実施の形態では、カルマンフィルタ３０３は、急激な変化に追従できないように、線形性推定に適したカルマンゲインを導出する初期値およびシステムノイズパラメータの設定を行うと好適であるが、それ以外の初期値およびシステムノイズパラメータを用いてもよい。

なお、統合推定部２０６は、第１の推定値と第２の推定値との差分が最大となる時刻（統合時刻）を抽出する場合に、その差分が、所定の閾値よりも大きい場合にのみ判定閾値との比較判定を行い、所定の閾値よりも小さい場合には急制動なしと判定してもよい。かかる場合、所定の閾値は、カルマンフィルタが算出する誤差分布や、センサ部１０２が取得するＳ／Ｎ、センサ部１０２が観測する車両数や車両密度などの変化に基づき動的に設定してもよい。

また、本実施の形態では、急制動判定部１０６は、例えば、図４に示すようなテーブルを備え、このテーブルに基づいて急制動の判定閾値を設定してもよい。このテーブルは、速度が低いほど閾値の絶対値が低いことを示している。高速で走行する車両において事故またはヒヤリハットと判定されない加速度が、低速で走行する車両においては事故またはヒヤリハットと判定すべき場合があり、一定の閾値を用いて加速度を判定すると、誤検出や検出漏れを起こす可能性がある。そこで、速度が低くなることに対応して閾値の絶対値を低くすることにより、誤検出や検出漏れを防止することができる。

また、本実施の形態では、センサ部１０２として、レーザ、ミリ波等の各種レーダを用いてもよいし、画像処理を伴うカメラ、またはそれらの組合せを用いてもよい。

また、本実施の形態では、観測対象の車両の進行方向前後の観測値の変化を対象としたが、車両の進行方向に向かって左右の観測値の変化や、上下の観測値の変化、またはそれらの組合せとしてもよい。さらに、本実施の形態では、観測値として速度を用いたが、本発明はこれに限らず、センサ部１０２と車両間の距離又は車両の位置を用いてもよい。センサ部１０２と車両間の距離を用いる場合は、時系列の距離の差と測距時刻間隔とから速度を求めることができる。また、車両の位置を用いる場合は、時系列の車両の位置の差と測位時刻間隔とから速度を求めることができる。

また、本実施の形態では、カルマンフィルタを用いたが、本発明はこれに限らず、その他の線形フィルタ、拡張カルマンフィルタ、Ｕｎｃｅｎｔｅｄカルマンフィルタなどの非線形フィルタを用いてもよい。

また、本実施の形態では、カルマンフィルタのカルマンゲインを導出する過程において、１時刻前の速度の推定値又は１時刻後の速度の推定値を用いたが、任意時刻前又は任意時刻後、または任意時刻前又は任意時刻後までの積算値や平均値等を用いてもよい。さらに、任意時刻をカルマンゲインの変化幅や推定値の変化幅などに基づいて動的に設定してもよい。

また、本実施の形態では、事故やヒヤリハットに見られる急制動検出に、時系列速度推定値と逆時系列速度推定値の距離が指定する閾値以上で最大となる時刻があるかどうかで検出しているが、二重衝突など複数の急制動が発生する場合などに対応し、時系列速度推定値と逆時系列速度推定値の距離が指定する閾値以上で極大となる時刻があるかどうかで検出してもよい。極大により急制動検出する場合、最小の極大値の時刻以前を第１の推定値、最大の極大値の時刻より後を第２の推定値とし、極大値間の統合推定値は、第１の推定値と第２の推定値のいずれとしてもよい。

２０１０年１０月２８日出願の特願２０１０−２４１９８２の日本出願に含まれる明細書、図面及び要約書の開示内容は、すべて本願に援用される。

本発明にかかる交通事故検出装置及び交通事故検出方法は、交通事故自動記録システム（ＴＡＡＭＳ：Traffic Accident Automatic Memory System）、予防安全システム、運転支援システム、特に交差点に対する交通事故防止システム、交通事故要因分析システム、および交通事故予測システム等に適用できる。

１００ 交通事故検出装置
１０１ 撮像装置
１０２ センサ部
１０３ データ解析部
１０４ 時系列・逆時系列推定部
１０５ 加速度算出部
１０６ 急制動判定部
１０７ 記録制御部
１０８ データ記録部
２０１ 観測値バッファ
２０２ 時系列推定部
２０３ 第１の推定値バッファ
２０４ 逆時系列推定部
２０５ 第２の推定値バッファ
２０６ 統合推定部
３０１ 推定値演算部
３０２ 演算値バッファ
３０３ カルマンフィルタ
８００ 交通事故検出装置

Claims (7)

1. 車両を検出し、前記車両の速度観測値を取得するセンサ部と、
   前記速度観測値を時系列に読み出して所定フィルタを用いることによって前記車両の速度を推定した時系列速度推定値、及び、前記速度観測値を逆時系列に読み出して前記所定フィルタを用いることによって前記車両の速度を推定した逆時系列速度推定値を算出し、前記時系列速度推定値と前記逆時系列速度推定値との差分が最大となる時刻を抽出し、前記時系列速度推定値のうち前記抽出された時刻より前の値と、前記逆時系列速度推定値のうち前記抽出された時刻より後の値とを統合した速度推定値を算出する時系列・逆時系列統合推定部と、
   前記速度推定値の単位時間当たりの変化量に基づいて、加速度値を時系列に算出する加速度算出部と、
   前記加速度値と所定の判定閾値とを時系列に比較し、前記加速度値が前記判定閾値より小さい時刻を、前記車両の急制動時刻と判定する急制動判定部と、
   を具備する交通事故検出装置。
2. 前記判定閾値は対応する時速によって異なり、
   前記急制動判定部は、前記速度推定値を時系列に取得し、取得された前記速度推定値に基づいて各観測時刻の判定閾値を求め、定められた前記判定閾値と前記加速度値とに基づいて、前記急制動時刻を判定する請求項１に記載の交通事故検出装置。
3. 前記判定閾値は、対応する時速が遅いほど絶対値が小さく、対応する時速が速いほど絶対値が大きい請求項２に記載の交通事故検出装置。
4. 前記時系列・逆時系列統合推定部は、時系列に読み出した前記速度観測値と、対応する観測時刻と、カルマンフィルタから導出されるカルマンゲイン値とに基づいて、前記時系列速度推定値を算出し、逆時系列に読み出した前記速度観測値と、対応する観測時刻と、カルマンフィルタから導出されるカルマンゲイン値とに基づいて、前記逆時系列速度推定値を算出する請求項１に記載の交通事故検出装置。
5. 前記急制動判定部は、前記加速度値が所定の閾値よりも大きい場合にのみ、前記判定閾値と比較判定し、前記所定の閾値は、カルマンフィルタが算出する誤差分布、前記センサ部によって取得されるＳＮ比、及びセンサ部によって観測される車両数のうち少なくとも１つによって定まる請求項１に記載の交通事故検出装置。
6. 前記時系列・逆時系列統合推定部において、前記時系列速度推定値又は前記逆時系列速度推定値の算出に用いられる前記速度観測値の範囲が、算出される結果である前記時系列速度推定値又は前記逆時系列速度推定値の範囲よりも大きい請求項１に記載の交通事故検出装置。
7. 時系列・逆時系列統合推定部は、センサ部が検出した車両の速度観測値を時系列に読み出して所定フィルタを用いることによって前記車両の速度を推定した時系列速度推定値、及び、前記速度観測値を逆時系列に読み出して前記所定フィルタを用いることによって前記車両の速度を推定した逆時系列速度推定値を算出し、前記時系列速度推定値と前記逆時系列速度推定値との差分が最大となる時刻を抽出し、前記時系列速度推定値のうち前記抽出された時刻より前の値と、前記逆時系列速度推定値のうち前記抽出された時刻より後の値とを統合した速度推定値を算出し、
   加速度算出部は、前記速度推定値の単位時間当たりの変化量に基づいて、加速度値を時系列に算出し、
   急制動判定部は、前記加速度値と所定の判定閾値と時系列に比較し、前記加速度値が前記判定閾値より小さい時刻を、前記車両の急制動時刻と判定する、
   交通事故検出方法。