JP7073949B2 - 避難誘導装置、避難誘導システム、および制御プログラム - Google Patents
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Description
本発明は、避難誘導装置、避難誘導システム、および制御プログラムに関する。
従来から、検知エリア内を検知する超音波センサー、光センサー、等の検知センサーにより、車両や通行者等の移動体を検知して、音響、音声、光の点灯もしくは点滅、文字または画像の表示、または振動等によって検知エリア内への移動体の進入を報知する技術が知られている。
特許文献１では、本来検知対象としない動体をも検知することにより、不必要な報知を行うことを避けるために、マイクロ波等を利用したドップラー方式の複数のレーダーにより、移動体の絶対距離、速度および移動方向をそれぞれ計測する。そして、計測した移動体の絶対距離、速度および移動方向が予め設定された範囲内にある場合に限って報知を行う技術が開示されている。
しかしながら、特許文献１の技術では、移動体の絶対距離、速度および移動方向によって、報知を行っているため、報知が有効に機能していない場合がある。例えば、高速道路等の歩行者の立ち入りが禁止されている危険領域において、進入した歩行者の認知能力が十分でない場合には、報知したとしてもその報知が有効に機能しない虞がある。
本発明は、このような問題を解決するためになされたものである。すなわち、報知後の動体の行動パターンに基づいて、次の報知を適切に行うことを目的とする。
本発明の上記目的は、下記の手段によって達成される。
（１）所定領域内の動体を測定した動体情報を取得する取得部と、
取得した前記動体情報に基づいて、前記動体の行動パターンを解析する解析部と、
報知部により第１の報知をした後、前記解析部が解析した前記行動パターンに基づいて報知内容を決定し、決定した前記報知内容で、前記報知部により前記動体への第２の報知を行うように制御する判断部と、
を備え、
前記取得部は、前記動体情報として、前記所定領域内に存在する動体までの距離値の分布を示す測距点群データを取得し、
前記解析部が解析した前記行動パターンには、測距点群データにより求めた、前記動体の移動軌跡、前記動体の移動速度、前記動体の転倒状態、前記動体の位置、および、設定した危険領域までの前記動体の距離の少なくとも１つが含まれる、
避難誘導装置。
（２）所定領域内の動体を測定した動体情報を取得する取得部と、
取得した前記動体情報に基づいて、前記動体の行動パターンを解析する解析部と、
報知部により第１の報知をした後、前記解析部が解析した前記行動パターンに基づいて報知内容を決定し、決定した前記報知内容で、前記報知部により前記動体への第２の報知を行うように制御する判断部と、
前記動体情報に基づいて、前記動体の種類を解析する種類解析部と、を備え、
前記種類解析部が判別した前記動体の種類が、前記所定領域内への進入が許可されない特定の種類の動体である場合に、前記解析部は、前記動体に対する前記行動パターンの解析を行う、
避難誘導装置。
（３）所定領域内の動体を測定した動体情報を取得する取得部と、
取得した前記動体情報に基づいて、前記動体の行動パターンを解析する解析部と、
報知部により第１の報知をした後、前記解析部が解析した前記行動パターンに基づいて報知内容を決定し、決定した前記報知内容で、前記報知部により前記動体への第２の報知を行うように制御する判断部と、
を備え、
前記取得部は、前記所定領域内を撮影した画像データを取得し、
さらに、前記取得部が取得した前記画像データから、前記動体の属性を解析する属性解析部を備え、
前記属性解析部が解析した前記動体の属性、および前記解析部が解析した前記行動パターンに基づいて、前記第２の報知の報知内容を決定する、
避難誘導装置。
取得した前記動体情報に基づいて、前記動体の行動パターンを解析する解析部と、
報知部により第１の報知をした後、前記解析部が解析した前記行動パターンに基づいて報知内容を決定し、決定した前記報知内容で、前記報知部により前記動体への第２の報知を行うように制御する判断部と、
を備え、
前記取得部は、前記動体情報として、前記所定領域内に存在する動体までの距離値の分布を示す測距点群データを取得し、
前記解析部が解析した前記行動パターンには、測距点群データにより求めた、前記動体の移動軌跡、前記動体の移動速度、前記動体の転倒状態、前記動体の位置、および、設定した危険領域までの前記動体の距離の少なくとも１つが含まれる、
避難誘導装置。
（２）所定領域内の動体を測定した動体情報を取得する取得部と、
取得した前記動体情報に基づいて、前記動体の行動パターンを解析する解析部と、
報知部により第１の報知をした後、前記解析部が解析した前記行動パターンに基づいて報知内容を決定し、決定した前記報知内容で、前記報知部により前記動体への第２の報知を行うように制御する判断部と、
前記動体情報に基づいて、前記動体の種類を解析する種類解析部と、を備え、
前記種類解析部が判別した前記動体の種類が、前記所定領域内への進入が許可されない特定の種類の動体である場合に、前記解析部は、前記動体に対する前記行動パターンの解析を行う、
避難誘導装置。
（３）所定領域内の動体を測定した動体情報を取得する取得部と、
取得した前記動体情報に基づいて、前記動体の行動パターンを解析する解析部と、
報知部により第１の報知をした後、前記解析部が解析した前記行動パターンに基づいて報知内容を決定し、決定した前記報知内容で、前記報知部により前記動体への第２の報知を行うように制御する判断部と、
を備え、
前記取得部は、前記所定領域内を撮影した画像データを取得し、
さらに、前記取得部が取得した前記画像データから、前記動体の属性を解析する属性解析部を備え、
前記属性解析部が解析した前記動体の属性、および前記解析部が解析した前記行動パターンに基づいて、前記第２の報知の報知内容を決定する、
避難誘導装置。
（４）前記取得部は、前記動体情報として、前記所定領域内に存在する動体までの距離値の分布を示す測距点群データを取得し、
前記解析部が解析した前記行動パターンには、測距点群データにより求めた、前記動体の移動軌跡、前記動体の移動速度、前記動体の転倒状態、前記動体の位置、および、設定した危険領域までの前記動体の距離の少なくとも１つが含まれる、上記（２）、または上記（３）に記載の避難誘導装置。
前記解析部が解析した前記行動パターンには、測距点群データにより求めた、前記動体の移動軌跡、前記動体の移動速度、前記動体の転倒状態、前記動体の位置、および、設定した危険領域までの前記動体の距離の少なくとも１つが含まれる、上記（２）、または上記（３）に記載の避難誘導装置。
（５）前記報知部は１種類以上の複数の報知部であり、
前記判断部は、前記行動パターンにより、前記報知内容とともに前記報知部の選択を行い、選択した前記報知部により、前記動体への第２の報知を行うように制御する、上記（１）から上記（４）のいずれかに記載の避難誘導装置。
（６）所定領域内の動体を測定した動体情報を取得する取得部と、
取得した前記動体情報に基づいて、前記動体の行動パターンを解析する解析部と、
報知部により第１の報知をした後、前記解析部が解析した前記行動パターンに基づいて報知内容を決定し、決定した前記報知内容で、前記報知部により前記動体への第２の報知を行うように制御する判断部と、
を備え、
前記報知部は１種類以上の異なる位置に配置された複数の報知部であり、
前記判断部は、前記行動パターンにより、前記報知内容とともに前記報知部の選択を行い、選択した前記報知部により、前記動体への第２の報知を行うように制御し、
前記取得部は、前記動体情報として、前記所定領域内を測定する測距部から取得した前記所定領域内の物体までの距離値の分布を示す測距点群データを取得し、
前記判断部は、測距点群データにより求めた、前記動体の移動軌跡、または前記動体の位置により、前記報知部の選択を行う、
避難誘導装置。
（７）前記判断部は、前記行動パターンの履歴を保持し、前記第１の報知の前後の前記行動パターンにより、前記第２の報知の報知内容を決定する、上記（１）から上記（６）のいずれかに記載の避難誘導装置。
前記判断部は、前記行動パターンにより、前記報知内容とともに前記報知部の選択を行い、選択した前記報知部により、前記動体への第２の報知を行うように制御する、上記（１）から上記（４）のいずれかに記載の避難誘導装置。
（６）所定領域内の動体を測定した動体情報を取得する取得部と、
取得した前記動体情報に基づいて、前記動体の行動パターンを解析する解析部と、
報知部により第１の報知をした後、前記解析部が解析した前記行動パターンに基づいて報知内容を決定し、決定した前記報知内容で、前記報知部により前記動体への第２の報知を行うように制御する判断部と、
を備え、
前記報知部は１種類以上の異なる位置に配置された複数の報知部であり、
前記判断部は、前記行動パターンにより、前記報知内容とともに前記報知部の選択を行い、選択した前記報知部により、前記動体への第２の報知を行うように制御し、
前記取得部は、前記動体情報として、前記所定領域内を測定する測距部から取得した前記所定領域内の物体までの距離値の分布を示す測距点群データを取得し、
前記判断部は、測距点群データにより求めた、前記動体の移動軌跡、または前記動体の位置により、前記報知部の選択を行う、
避難誘導装置。
（７）前記判断部は、前記行動パターンの履歴を保持し、前記第１の報知の前後の前記行動パターンにより、前記第２の報知の報知内容を決定する、上記（１）から上記（６）のいずれかに記載の避難誘導装置。
（８）測定することで、所定領域内の動体の動体情報を生成する動体情報測定部と、
報知部と、
前記動体情報測定部から取得した動体情報を用いて、前記報知部により前記動体への報知を行う、上記（１）から上記（７）のいずれかに記載の避難誘導装置と、
を備える避難誘導システム。
報知部と、
前記動体情報測定部から取得した動体情報を用いて、前記報知部により前記動体への報知を行う、上記（１）から上記（７）のいずれかに記載の避難誘導装置と、
を備える避難誘導システム。
（９）所定領域内の動体に対して避難誘導を行う避難誘導装置を制御する制御プログラムであって、
所定領域内の動体を測定した動体情報を取得するステップ（ａ）と、
取得した前記動体情報に基づいて、前記動体の行動パターンを解析するステップ（ｂ）と、
報知部により前記動体への第１の報知をするステップ（ｃ）と、
ステップ（ｃ）の後に、前記ステップ（ｂ）で解析した前記行動パターンに基づいて報知内容を決定するステップ（ｄ）と、
決定した前記報知内容で、前記動体への第２の報知を行うステップ（ｅ）と、
を含み、
前記ステップ（ａ）では、前記動体情報として、前記所定領域内に存在する動体までの距離値の分布を示す測距点群データを取得し、
前記ステップ（ｂ）で解析した前記行動パターンには、測距点群データにより求めた、前記動体の移動軌跡、前記動体の移動速度、前記動体の転倒状態、前記動体の位置、および、設定した危険領域までの前記動体の距離の少なくとも１つが含まれる、
処理をコンピューターに実行させるための制御プログラム。
（１０）所定領域内の動体に対して避難誘導を行う避難誘導装置を制御する制御プログラムであって、
所定領域内の動体を測定した動体情報を取得するステップ（ａ）と、
取得した前記動体情報に基づいて、前記動体の行動パターンを解析するステップ（ｂ）と、
報知部により前記動体への第１の報知をするステップ（ｃ）と、
ステップ（ｃ）の後に、前記ステップ（ｂ）で解析した前記行動パターンに基づいて報知内容を決定するステップ（ｄ）と、
決定した前記報知内容で、前記動体への第２の報知を行うステップ（ｅ）と、
を含み、
さらに、前記（ａ）で取得した前記動体情報に基づいて、前記動体の種類を解析するステップ（ｆ）を含み、
前記ステップ（ｆ）で判別した前記動体の種類が、前記所定領域内への進入が許可されない特定の種類の動体である場合に、前記ステップ（ｂ）における、前記動体に対する前記行動パターンの解析を行う、
処理をコンピューターに実行させるための制御プログラム。
（１１）所定領域内の動体に対して避難誘導を行う避難誘導装置を制御する制御プログラムであって、
所定領域内の動体を測定した動体情報を取得するステップ（ａ）と、
取得した前記動体情報に基づいて、前記動体の行動パターンを解析するステップ（ｂ）と、
報知部により前記動体への第１の報知をするステップ（ｃ）と、
ステップ（ｃ）の後に、前記ステップ（ｂ）で解析した前記行動パターンに基づいて報知内容を決定するステップ（ｄ）と、
決定した前記報知内容で、前記動体への第２の報知を行うステップ（ｅ）と、
を含み
前記ステップ（ａ）では、さらに、前記所定領域内を撮影した画像データを取得し、
さらに、前記ステップ（ａ）で取得した前記画像データから、前記動体の属性を解析するステップ（ｆ）を含み、
前記ステップ（ｄ）では、前記ステップ（ｆ）で解析した前記動体の属性、および前記ステップ（ｂ）で解析した前記行動パターンに基づいて、前記第２の報知の報知内容を決定する、
処理をコンピューターに実行させるための制御プログラム。
（１２）所定領域内の動体に対して避難誘導を行う避難誘導装置を制御する制御プログラムであって、
所定領域内の動体を測定した動体情報を取得するステップ（ａ）と、
取得した前記動体情報に基づいて、前記動体の行動パターンを解析するステップ（ｂ）と、
報知部により前記動体への第１の報知をするステップ（ｃ）と、
ステップ（ｃ）の後に、前記ステップ（ｂ）で解析した前記行動パターンに基づいて報知内容を決定するステップ（ｄ）と、
決定した前記報知内容で、前記動体への第２の報知を行うステップ（ｅ）と、
を含み、
前記報知部は１種類以上の異なる位置に配置された複数の報知部であり、
前記ステップ（ａ）では、前記動体情報として、前記所定領域内を測定する測距部から取得した前記所定領域内の物体までの距離値の分布を示す測距点群データを取得し、
前記ステップ（ｄ）では、前記行動パターンにより、前記報知内容の決定とともに前記報知部の選択を行い、
前記ステップ（ｅ）では、前記ステップ（ｄ）で選択した前記報知部により、前記動体への第２の報知を行い、
前記ステップ（ｄ）では、測距点群データにより求めた、前記動体の移動軌跡、または前記動体の位置により、前記報知部の選択を行う、
処理をコンピューターに実行させるための制御プログラム。
所定領域内の動体を測定した動体情報を取得するステップ（ａ）と、
取得した前記動体情報に基づいて、前記動体の行動パターンを解析するステップ（ｂ）と、
報知部により前記動体への第１の報知をするステップ（ｃ）と、
ステップ（ｃ）の後に、前記ステップ（ｂ）で解析した前記行動パターンに基づいて報知内容を決定するステップ（ｄ）と、
決定した前記報知内容で、前記動体への第２の報知を行うステップ（ｅ）と、
を含み、
前記ステップ（ａ）では、前記動体情報として、前記所定領域内に存在する動体までの距離値の分布を示す測距点群データを取得し、
前記ステップ（ｂ）で解析した前記行動パターンには、測距点群データにより求めた、前記動体の移動軌跡、前記動体の移動速度、前記動体の転倒状態、前記動体の位置、および、設定した危険領域までの前記動体の距離の少なくとも１つが含まれる、
処理をコンピューターに実行させるための制御プログラム。
（１０）所定領域内の動体に対して避難誘導を行う避難誘導装置を制御する制御プログラムであって、
所定領域内の動体を測定した動体情報を取得するステップ（ａ）と、
取得した前記動体情報に基づいて、前記動体の行動パターンを解析するステップ（ｂ）と、
報知部により前記動体への第１の報知をするステップ（ｃ）と、
ステップ（ｃ）の後に、前記ステップ（ｂ）で解析した前記行動パターンに基づいて報知内容を決定するステップ（ｄ）と、
決定した前記報知内容で、前記動体への第２の報知を行うステップ（ｅ）と、
を含み、
さらに、前記（ａ）で取得した前記動体情報に基づいて、前記動体の種類を解析するステップ（ｆ）を含み、
前記ステップ（ｆ）で判別した前記動体の種類が、前記所定領域内への進入が許可されない特定の種類の動体である場合に、前記ステップ（ｂ）における、前記動体に対する前記行動パターンの解析を行う、
処理をコンピューターに実行させるための制御プログラム。
（１１）所定領域内の動体に対して避難誘導を行う避難誘導装置を制御する制御プログラムであって、
所定領域内の動体を測定した動体情報を取得するステップ（ａ）と、
取得した前記動体情報に基づいて、前記動体の行動パターンを解析するステップ（ｂ）と、
報知部により前記動体への第１の報知をするステップ（ｃ）と、
ステップ（ｃ）の後に、前記ステップ（ｂ）で解析した前記行動パターンに基づいて報知内容を決定するステップ（ｄ）と、
決定した前記報知内容で、前記動体への第２の報知を行うステップ（ｅ）と、
を含み
前記ステップ（ａ）では、さらに、前記所定領域内を撮影した画像データを取得し、
さらに、前記ステップ（ａ）で取得した前記画像データから、前記動体の属性を解析するステップ（ｆ）を含み、
前記ステップ（ｄ）では、前記ステップ（ｆ）で解析した前記動体の属性、および前記ステップ（ｂ）で解析した前記行動パターンに基づいて、前記第２の報知の報知内容を決定する、
処理をコンピューターに実行させるための制御プログラム。
（１２）所定領域内の動体に対して避難誘導を行う避難誘導装置を制御する制御プログラムであって、
所定領域内の動体を測定した動体情報を取得するステップ（ａ）と、
取得した前記動体情報に基づいて、前記動体の行動パターンを解析するステップ（ｂ）と、
報知部により前記動体への第１の報知をするステップ（ｃ）と、
ステップ（ｃ）の後に、前記ステップ（ｂ）で解析した前記行動パターンに基づいて報知内容を決定するステップ（ｄ）と、
決定した前記報知内容で、前記動体への第２の報知を行うステップ（ｅ）と、
を含み、
前記報知部は１種類以上の異なる位置に配置された複数の報知部であり、
前記ステップ（ａ）では、前記動体情報として、前記所定領域内を測定する測距部から取得した前記所定領域内の物体までの距離値の分布を示す測距点群データを取得し、
前記ステップ（ｄ）では、前記行動パターンにより、前記報知内容の決定とともに前記報知部の選択を行い、
前記ステップ（ｅ）では、前記ステップ（ｄ）で選択した前記報知部により、前記動体への第２の報知を行い、
前記ステップ（ｄ）では、測距点群データにより求めた、前記動体の移動軌跡、または前記動体の位置により、前記報知部の選択を行う、
処理をコンピューターに実行させるための制御プログラム。
本発明に係る避難誘導装置は、報知部により第１の報知をした後、解析部が解析した、所定領域内の動体の行動パターンに基づいて報知内容を決定し、決定した報知内容で、報知部により動体への第２の報知を行う。これにより、報知後の動体の行動パターンに基づいて、次の報知を適切に行える。
以下、添付した図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。また、図面の寸法比率は、説明の都合上誇張されており、実際の比率とは異なる場合がある。
図１は、避難誘導システム１０の構成を示すブロック図である。避難誘導システム１０は、入力部１００、避難誘導装置２００、および報知部３００を有する。避難誘導装置２００は、例えば、コンピューターであり、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、メモリ（半導体メモリ、磁気記録媒体（ハードディスク等））、入出力部（ディスプレイ、キーボード、等）、通信Ｉ／Ｆ（ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）等を備える。通信Ｉ／Ｆは、外部機器と通信するためのインターフェースである。通信には、イーサネット（登録商標）、ＳＡＴＡ、ＰＣＩ Ｅｘｐｒｅｓｓ、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４などの規格によるネットワークインターフェースが用いてもよい。また、通信には、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＩＥＥＥ８０２．１１、４Ｇなどの無線通信インターフェースを用いてもよい。
（入力部１００）
入力部１００は、ライダー（ＬｉＤＡＲ：Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）１１０、およびカメラ１２０を含む。入力部１００は、ライダー１１０のみにより構成されてもよい。カメラ１２０は、例えば、可視光カメラにより構成される。カメラ１２０は、サーマルカメラにより構成されてもよい。以下においては、入力部１００はライダー１１０およびカメラ１２０により構成されるものとして説明する。
入力部１００は、ライダー（ＬｉＤＡＲ：Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）１１０、およびカメラ１２０を含む。入力部１００は、ライダー１１０のみにより構成されてもよい。カメラ１２０は、例えば、可視光カメラにより構成される。カメラ１２０は、サーマルカメラにより構成されてもよい。以下においては、入力部１００はライダー１１０およびカメラ１２０により構成されるものとして説明する。
入力部１００は、測距部としてのライダー１１０により、監視領域（所定領域）内の対象物（動体）までの距離を測定し、監視領域内の距離値の分布を示す測距点群データを生成する。ライダー１１０は、「動体情報測定部」として機能し、生成した測距点群データは、所定領域内の動体を測定した動体情報に相当する。カメラ１２０により監視領域内を撮影し可視光の画像データを生成する。
（ライダー１１０）
以下、図２、図３を参照し、ライダー１１０の構成について説明する。図２は、ライダー１１０の概略構成を示す断面図である。図３は、ライダー１１０によって監視領域内を走査する状態を示す模式図である。ライダー１１０は、投受光ユニット１１１、および測距点群データ生成部１１２を有する。投受光ユニット１１１は、半導体レーザー５１、コリメートレンズ５２、ミラーユニット５３、レンズ５４、フォトダイオード５５、およびモーター５６、ならびにこれらの各構成部材を収容する筐体５７を有する。投受光ユニット１１１は、レーザースポット光５００によりライダー１１０の監視空間内を走査することで得られた各画素の受光信号を出力する。測距点群データ生成部１１２は、この受光信号に基づいて、測距点群データを生成する。この測距点群データは距離画像、または距離マップとも称される。
以下、図２、図３を参照し、ライダー１１０の構成について説明する。図２は、ライダー１１０の概略構成を示す断面図である。図３は、ライダー１１０によって監視領域内を走査する状態を示す模式図である。ライダー１１０は、投受光ユニット１１１、および測距点群データ生成部１１２を有する。投受光ユニット１１１は、半導体レーザー５１、コリメートレンズ５２、ミラーユニット５３、レンズ５４、フォトダイオード５５、およびモーター５６、ならびにこれらの各構成部材を収容する筐体５７を有する。投受光ユニット１１１は、レーザースポット光５００によりライダー１１０の監視空間内を走査することで得られた各画素の受光信号を出力する。測距点群データ生成部１１２は、この受光信号に基づいて、測距点群データを生成する。この測距点群データは距離画像、または距離マップとも称される。
半導体レーザー５１は、パルス状のレーザー光束を出射する。コリメートレンズ５２は、半導体レーザー５１からの発散光を平行光に変換する。ミラーユニット５３は、コリメートレンズ５２で平行とされたレーザー光を、回転するミラー面により監視領域に向かって走査投光するとともに、対象物からの反射光を反射させる。レンズ５４は、ミラーユニット５３で反射された対象物からの反射光を集光する。フォトダイオード５５は、レンズ５４により集光された光を受光し、Ｚ方向に並んだ複数の画素を有する。モーター５６はミラーユニット５３を回転駆動する。
測距点群データ生成部１１２は、これらの半導体レーザー５１の出射タイミングとフォトダイオード５５の受光タイミングとの時間差に応じて距離情報（距離値）を求める。測距点群データ生成部１１２は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）とメモリで構成され、メモリに記憶しているプログラムを実行することにより各種の処理を実行することによって測距点群データを求めるが、測距点群データ生成用の専用ハードウエア回路を備えてもよい。また、測距点群データ生成部１１２は、上述の避難誘導装置２００の１つの機能として、解析部２２０（後述）に統合されてもよい。
本実施形態において、半導体レーザー５１とコリメートレンズ５２とで出射部５０１を構成し、レンズ５４とフォトダイオード５５とで受光部５０２を構成する。出射部５０１、受光部５０２の光軸は、ミラーユニット５３の回転軸５３０に対して直交していることが好ましい。
剛体である壁９１等に固定して設置されたボックス状の筐体５７は、上壁５７ａと、これに対向する下壁５７ｂと、上壁５７ａと下壁５７ｂとを連結する側壁５７ｃとを有する。側壁５７ｃの一部に開口５７ｄが形成され、開口５７ｄには透明板５８が取り付けられている。
ミラーユニット５３は、２つの四角錐を逆向きに接合して一体化した形状を有し、すなわち対になって向き合う方向に傾いたミラー面５３１ａ、５３１ｂを４対（但し４対に限られない）有している。ミラー面５３１ａ、５３１ｂは、ミラーユニットの形状をした樹脂素材（例えばＰＣ（ポリカーボネート））の表面に、反射膜を蒸着することにより形成されていることが好ましい。
ミラーユニット５３は、筐体５７に固定されたモーター５６の軸５６ａに連結され、回転駆動されるようになっている。本実施形態では、例えば、壁９１に設置された状態で、軸５６ａの軸線（回転軸線）が鉛直方向であるＺ方向に延在しており、Ｚ方向に直交するＸ方向およびＹ方向によりなすＸＹ平面が水平面となっているが、軸５６ａの軸線を鉛直方向に対して傾けてもよい。
次に、ライダー１１０の対象物検出原理について説明する。図２において、半導体レーザー５１からパルス状に間欠的に出射された発散光は、コリメートレンズ５２で平行光束に変換され、回転するミラーユニット５３の第１ミラー面５３１ａに入射する。その後、第１ミラー面５３１ａで反射され、さらに第２ミラー面５３１ｂで反射した後、透明板５８を透過して外部の測定空間に向けて、例えば縦長の矩形断面を持つレーザースポット光として走査投光される。なお、レーザースポット光が出射される方向と、出射されたレーザースポット光が対象物で反射し、反射光として戻ってくる方向は重複し、この重複する２方向を投受光方向という。同一の投受光方向に進行するレーザースポット光は、同一の画素で検出される。
図３は、ミラーユニット５３の回転に応じて、出射するレーザースポット光５００（ハッチングで示す）で、監視領域内を走査する状態を示す図である。ここで、ミラーユニット５３の対のミラー（第１ミラー面５３１ａと第２ミラー面５３１ｂ）の組み合わせにおいて、４対はそれぞれ交差角が異なっている。レーザー光は、回転する第１ミラー面５３１ａと第２ミラー面５３１ｂにて、順次反射される。まず１番対の第１ミラー面５３１ａと第２ミラー面５３１ｂにて反射したレーザー光は、ミラーユニット５３の回転に応じて、測定空間の一番上の領域Ｌｎ１を水平方向に左から右へと走査される。次に、２番対の第１ミラー面５３１ａと第２ミラー面５３１ｂで反射したレーザー光は、ミラーユニット５３の回転に応じて、測定空間の上から２番目の領域Ｌｎ２を水平方向に左から右へと走査される。次に、３番対の第１ミラー面５３１ａと第２ミラー面５３１ｂで反射したレーザー光は、ミラーユニット５３の回転に応じて、測定空間の上から３番目の領域Ｌｎ３を水平方向に左から右へと走査される。次に、４番対の第１ミラー面５３１ａと第２ミラー面で反射したレーザー光は、ミラーユニット５３の回転に応じて、測定空間の最も下の領域Ｌｎ４を水平方向に左から右へと走査される。これによりライダー１１０が測定可能な測定空間全体の１回の走査が完了する。この領域Ｌｎ１～Ｌｎ４の走査により得られた画像を組み合わせて、１つのフレーム９００が得られる。そして、ミラーユニット５３が１回転した後、再び１番対の第１ミラー面５３１ａと第２ミラー面５３１ｂに戻り、以降は測定空間の一番上の領域Ｌｎ１から最も下の領域Ｌｎ４までの走査を繰り返し、次のフレーム９００が得られる。
図２において、走査投光された光束のうち対象物に当たって反射したレーザー光の一部は、再び透明板５８を透過して筐体５７内のミラーユニット５３の第２ミラー面５３１ｂに入射し、ここで反射され、さらに第１ミラー面５３１ａで反射されて、レンズ５４により集光され、それぞれフォトダイオード５５の受光面で画素毎に検知される。さらに、測距点群データ生成部１１２が、半導体レーザー５１の出射タイミングとフォトダイオード５５の受光タイミングとの時間差に応じて距離情報を求める。これにより監視空間内の全領域で対象物の検出を行って、画素毎に距離情報を持つ測距点群データとしてのフレーム９００（図３参照）を得ることができる。また、ユーザーの指示により、得られた測距点群データを背景画像データとして、測距点群データ生成部１１２内のメモリ、または避難誘導装置２００のメモリに記憶してもよい。
（避難誘導装置２００）
再び図１を参照し、避難誘導装置２００の構成について説明する。避難誘導装置２００は、取得部２１０、解析部２２０、データベース２３０、判断部２４０を含む。主に、上述の避難誘導装置２００のＣＰＵが解析部２２０および判断部２４０として機能し、メモリがデータベース２３０として機能し、通信Ｉ／Ｆが取得部２１０として機能する。
再び図１を参照し、避難誘導装置２００の構成について説明する。避難誘導装置２００は、取得部２１０、解析部２２０、データベース２３０、判断部２４０を含む。主に、上述の避難誘導装置２００のＣＰＵが解析部２２０および判断部２４０として機能し、メモリがデータベース２３０として機能し、通信Ｉ／Ｆが取得部２１０として機能する。
（取得部２１０）
取得部２１０は、入力部１００から、ライダー１１０が生成した時系列に並んだ測距点群データ（「動体情報」ともいう）取得し、取得した測距点群データを解析部２２０に送る。また、取得部２１０は、入力部１００から、カメラ１２０が生成した画像データを取得し、解析部２２０に送る。
取得部２１０は、入力部１００から、ライダー１１０が生成した時系列に並んだ測距点群データ（「動体情報」ともいう）取得し、取得した測距点群データを解析部２２０に送る。また、取得部２１０は、入力部１００から、カメラ１２０が生成した画像データを取得し、解析部２２０に送る。
（解析部２２０）
解析部２２０は、動体種類解析部２２１、歩行特性解析部２２２、および歩行者属性解析部２２３を含む。
解析部２２０は、動体種類解析部２２１、歩行特性解析部２２２、および歩行者属性解析部２２３を含む。
ここで、背景差分法を用いた、ライダー１１０の測定対象物の検知アルゴリズムについて説明する。本実施形態では、例えば背景差分法を採用する。この背景差分法では、予め生成し、保存しておいた背景画像（基準画像ともいう）を用いる。具体的には、測定の前準備（前処理）として、ユーザーの指示により、人間や動物等の移動物体が存在しない状態で、ライダー１１０からレーザースポット光５００を走査する。これにより背景対象物９２から得られた反射光に基づいて、背景画像を得ることができる。実際の測定時においては、背景対象物９２の手前に行動解析の対象者である物体として例えば歩行者９３が現れた場合、歩行者９３からの反射光が新たに生じる。
動体種類解析部２２１は、動体を検出する機能を有する。動体種類解析部２２１はメモリに保持している背景画像データと現時点での測距点群データとを比較して、差が生じた場合、歩行者等の何らかの動体（物体）が監視空間内に現れたことを認識できる。例えば、背景差分法を用いて、背景データと、現時点での測距点群データ（距離画像データ）とを比較することで、前景データを抽出する。そして抽出した前景データの画素（画素群）を、例えば画素の距離値に応じてクラスタに分ける。そして、各クラスタのサイズを算定する。例えば、垂直方向寸法、水平方向寸法、総面積等を算出する。なお、ここでいう「サイズ」は、実寸法であり、見た目上の大きさ（画角、すなわち画素の広がり）とは異なり、対象物までの距離に応じて画素群の塊が判断される。例えば、動体種類解析部２２１は算定したサイズが抽出対象の解析対象の動体を特定するための所定のサイズ閾値以下か否か判定する。サイズ閾値は、測定場所や行動解析対象等により任意に設定できる。歩行者を追跡して行動を解析するのであれば、通常の人の大きさの最小値を、クラスタリングする場合のサイズ閾値とすればよい。逆にあらゆる動体を追跡するのであれば、サイズ閾値はこれよりも小さな値としてもよい。
動体種類解析部２２１は、「種類解析部」として機能し、クラスタリングした動体のサイズ、縦横比、等を、予め保存しておいたメモリ内の基準データと比較することにより、動体の種類を判別する。判別する動体の種類には、人（歩行者）、車両（４輪、２輪車）が含まれる。また、このときサイズのみでは判別が難しい物体の場合には、さらに移動速度を算出し、移動速度を組み合わせて、動体の種類を判別してもよい。例えば、高速道路を通行可能な２輪車のオートバイと、通行が禁止される自転車の判別に、サイズと移動速度により判別する。
歩行特性解析部２２２は、動体の行動パターン（移動特性）を解析する。図４は、測距点群データにより検出した動体の各時刻での位置情報データの例である。検出された各動体を動体ＩＤ（歩行者ＩＤ）で管理する。歩行特性解析部２２２は、時系列の動体毎の位置情報を解析することで行動パターンを解析する。行動パターンには、測距点群データにより求めた、動体の移動軌跡、動体の移動速度、動体の転倒状態、動体の位置、および、設定した危険領域までの動体の距離の少なくとも１つが含まれる。この解析に用いる動体の位置は、クラスタリングした動体の中心値、または重心値を用いてもよく、また、動体を矩形によりクラスタリングするのであれば、その矩形の中心を動体の位置として用いてもよい。動体の転倒状態は、動体が歩行者と判別した場合に用いるものであり、動体の中心位置の地面からの高さが急激に低下した場合、または縦横比（横に対する縦の割合）が急激に低下した場合、あるいはその状態が維持された場合には、転倒状態と判断する。危険領域の設定は、予め設定するものであり、例えば高速道路本線を危険領域に設定する。
本実施形態においては、特に動体種類解析部２２１が、動体の種類を歩行者９３と判別した場合に、行動パターンとして、その歩行者９３の移動速度（歩行速度）、軌跡を解析する。
歩行者属性解析部２２３は、「属性解析部」として機能し、主に、カメラ１２０から取得した画像データから動体の属性を解析する。具体的には、２次元の画像データを解析することで、歩行者を抽出するとともに、歩行者の属性を解析する。解析項目には、性別、年齢、人種が含まれる。また、歩行者の属性として、さらに杖、車椅子、キャリーバッグ等の携帯品を判別してもよい。携帯品の判別は、予め、歩行者属性解析部２２３に携帯品になり得る物体の形状、サイズを登録しておき、その登録データとマッチングさせることで判別できる。
この解析には、物体の種類として人間と他の物体との判別、および判別した属性の判別が含まれる。例えば、性別、年齢、人種の認識においては、コンピューターは得られた画像データから顔を抽出し、抽出した顔の特徴量から、人物の属性を判別する。この判別アルゴリズは公知のアルゴリズムにより事前に機械学習することができる。この機械学習は、膨大なデータを用いて、事前に他の高性能なコンピューターで実施し、パラメータを決定する。歩行者属性解析部２２３はそのパラメータを用いて歩行者の属性の解析を行える。
また、歩行者属性解析部２２３は、歩行特性解析部２２２から歩行者の位置情報を受け、画像データとこの位置情報により歩行者の属性の解析を行ってもよい。例えば、ライダー１１０とカメラ１２０の光軸（監視領域）を一致させ、または、位置合わせのキャリブレーションを事前に行う。そして、測距点群データの解析により得られた歩行者の位置情報に該当する画像データから歩行者の身長等のサイズ、歩行速度、等を参照して、歩行者の属性を解析する。
（データベース２３０）
データベース２３０は、歩行者データ保存部２３１、および報知内容保存部２３２を含む。歩行者データ保存部２３１には、歩行特性解析部２２２から送られた歩行者ＩＤ毎の歩行特性、および歩行者属性解析部２２３から送られた歩行者ＩＤ毎の歩行者属性を記憶する。報知内容保存部２３２は、歩行者ＩＤ毎の報知内容（報知内容に関する履歴情報）、および効果を記憶する。また、この報知内容、効果について、履歴管理する。この報知内容、および効果については後述する。
データベース２３０は、歩行者データ保存部２３１、および報知内容保存部２３２を含む。歩行者データ保存部２３１には、歩行特性解析部２２２から送られた歩行者ＩＤ毎の歩行特性、および歩行者属性解析部２２３から送られた歩行者ＩＤ毎の歩行者属性を記憶する。報知内容保存部２３２は、歩行者ＩＤ毎の報知内容（報知内容に関する履歴情報）、および効果を記憶する。また、この報知内容、効果について、履歴管理する。この報知内容、および効果については後述する。
（判断部２４０）
判断部２４０は、報知内容決定部２４１、および報知効果判定部２４２を含み、報知内容を決定し、決定した内容で報知するように報知部３００を制御する。報知内容決定部２４１は、歩行者データ保存部２３１に記憶されている歩行特性（歩行パターン）、および報知効果判定部２４２の判定結果により、報知内容を決定する。報知効果判定部２４２は、歩行者データ保存部２３１に記憶されている歩行者ＩＤ毎の歩行特性、および歩行者属性、ならびに報知内容保存部２３２に記憶されている歩行者ＩＤ毎の報知内容（報知内容に関する履歴情報）、および効果により報知効果の有無を判定する。
判断部２４０は、報知内容決定部２４１、および報知効果判定部２４２を含み、報知内容を決定し、決定した内容で報知するように報知部３００を制御する。報知内容決定部２４１は、歩行者データ保存部２３１に記憶されている歩行特性（歩行パターン）、および報知効果判定部２４２の判定結果により、報知内容を決定する。報知効果判定部２４２は、歩行者データ保存部２３１に記憶されている歩行者ＩＤ毎の歩行特性、および歩行者属性、ならびに報知内容保存部２３２に記憶されている歩行者ＩＤ毎の報知内容（報知内容に関する履歴情報）、および効果により報知効果の有無を判定する。
（報知部３００）
報知部３００は、スピーカー３１０、およびサイネージ３２０の２種類の報知手段を含む。スピーカー３１０、またはサイネージ３２０のそれぞれは複数であってもよい。また、報知部３００は、スピーカー３１０、またはサイネージ３２０のどちらか１種類のみで構成されていてもよい。スピーカー３１０は、報知内容決定部２４１が決定した報知内容に応じた音声を発する。サイネージ３２０はデジタルサイネージ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｇｅ）であり、液晶ディスプレイまたは複数のＬＥＤを２次元状に配置した表示部により、報知内容に応じた文字や映像を表示する。
報知部３００は、スピーカー３１０、およびサイネージ３２０の２種類の報知手段を含む。スピーカー３１０、またはサイネージ３２０のそれぞれは複数であってもよい。また、報知部３００は、スピーカー３１０、またはサイネージ３２０のどちらか１種類のみで構成されていてもよい。スピーカー３１０は、報知内容決定部２４１が決定した報知内容に応じた音声を発する。サイネージ３２０はデジタルサイネージ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｇｅ）であり、液晶ディスプレイまたは複数のＬＥＤを２次元状に配置した表示部により、報知内容に応じた文字や映像を表示する。
（避難誘導システム１０の適用例）
図５は、避難誘導システム１０の監視領域を適用した高速道路入口周辺を示す図である。図６は、高速道路入口での監視領域を示す模式図である。
図５は、避難誘導システム１０の監視領域を適用した高速道路入口周辺を示す図である。図６は、高速道路入口での監視領域を示す模式図である。
近年、歩行者や自転車の高速道路への立ち入りが社会問題になっている。一般に、高速道路等の危険領域には、許可される車両以外の進入を防止するために、出入り口付近に標識を設置し、歩行者やドライバーへの注意喚起をする等、様々な対策が取られている。また、公知文献１（特開２００４－１９２０９７号公報）のような移動体の移動方向、移動速度が、設定範囲内にある場合に限って一定の報知を行うような従来の技術においても、高速道路入口に歩行者が進入した場合にも、同様に進入を防止するための報知を行うことができる。
しかしながら、標識設置や公知文献１に開示された技術では、下記の（１）～（５）のような理由により高速道路に誤って侵入した人が、適切な判断に基づいて避難できず、他者を巻き込んだ新たな事故の原因となってしまうという虞があった。
（１）高速道路上に避難誘導の案内がない。
（２）立ち入り者がパニック状態に陥る、認知症である、酩酊状態である、等で、認知／思考能力に課題があり、高速道路上の避難誘導を認識／理解できず、また適切な避難行動を取ることができない。
（３）立ち入り者の日本語能力が不十分等の理由で、避難誘導表示が、立ち入り者が理解できる言語で表記、通知されておらず、理解することができない。
（４）高速道路上では、迅速な避難が必要であるが、警備員、誘導員が現場まで出向く時間の余裕がない。
（５）高速道路上では、料金所の前後、車道、路肩、カーブの有無などの領域によって危険度が異なるが、立ち入った人がより危険な領域に近づいているのか遠ざかっているのかを詳細に把握することが難しいため、領域毎に一律の避難誘導内容となり、より適切な誘導効果を得ることができない。
（１）高速道路上に避難誘導の案内がない。
（２）立ち入り者がパニック状態に陥る、認知症である、酩酊状態である、等で、認知／思考能力に課題があり、高速道路上の避難誘導を認識／理解できず、また適切な避難行動を取ることができない。
（３）立ち入り者の日本語能力が不十分等の理由で、避難誘導表示が、立ち入り者が理解できる言語で表記、通知されておらず、理解することができない。
（４）高速道路上では、迅速な避難が必要であるが、警備員、誘導員が現場まで出向く時間の余裕がない。
（５）高速道路上では、料金所の前後、車道、路肩、カーブの有無などの領域によって危険度が異なるが、立ち入った人がより危険な領域に近づいているのか遠ざかっているのかを詳細に把握することが難しいため、領域毎に一律の避難誘導内容となり、より適切な誘導効果を得ることができない。
そこで、本実施形態においては、図６に示すように危険領域として、高速道路入口の進入路が監視領域となるように入力部１００（ライダー１１０、カメラ１２０）を配置する。そして、以下に説明する報知処理により、高速道路入口のような歩行者にとって危険な領域からの避難誘導指示を行う。なお、ライダー１１０、カメラ１２０は、監視領域（測定領域／撮影領域）が略一致し、また、光軸が略一致するように配置され、位置合わせは行われている。また、ライダー１１０の測定領域、およびカメラ１２０の撮影領域が、進入路の外側に渡るような場合には、立ち入り禁止領域である進入路のみを監視領域とするように、予め設定してもよい。
（第１の実施形態における報知処理）
図７～図１２を参照し、第１の実施形態に係る避難誘導装置２００で実行する報知処理について説明する。図７は、報知処理を示すフローチャートである。
図７～図１２を参照し、第１の実施形態に係る避難誘導装置２００で実行する報知処理について説明する。図７は、報知処理を示すフローチャートである。
（ステップＳ１１０）
所定領域（監視領域）内の動体情報を取得する。具体的には、取得部２１０は、監視領域を測定した時系列に並んだ測距点群データを、ライダー１１０から取得する。また、取得部２１０は、監視領域を撮影した画像データ（動画）をカメラ１２０から取得する。
所定領域（監視領域）内の動体情報を取得する。具体的には、取得部２１０は、監視領域を測定した時系列に並んだ測距点群データを、ライダー１１０から取得する。また、取得部２１０は、監視領域を撮影した画像データ（動画）をカメラ１２０から取得する。
（ステップＳ１２０）
解析部２２０は、ステップＳ１１０で取得した動体情報を解析する。ここでは、動体種類解析部２２１は、監視領域内の動体の種類を解析する。判別する種類には、歩行者、自転車、４輪車、および２輪車が含まれる。
解析部２２０は、ステップＳ１１０で取得した動体情報を解析する。ここでは、動体種類解析部２２１は、監視領域内の動体の種類を解析する。判別する種類には、歩行者、自転車、４輪車、および２輪車が含まれる。
（ステップＳ１３０）
判断部２４０は、動体の種類が、監視領域への進入（侵入）を許可されない特定の種類か否かを判定する。例えば、図５、６に示すような進入路であれば、歩行者９３は、進入を許可されない特定の種類の動体であり（ＹＥＳ）、処理をステップＳ１４０に進める。一方で、４輪車または２輪車の車両であり、許可される種類の物体であれば（ＮＯ）、処理を終了する（エンド）。このときには、報知部３００のサイネージ３２０により通行できる旨の表示を行ってもよい。
判断部２４０は、動体の種類が、監視領域への進入（侵入）を許可されない特定の種類か否かを判定する。例えば、図５、６に示すような進入路であれば、歩行者９３は、進入を許可されない特定の種類の動体であり（ＹＥＳ）、処理をステップＳ１４０に進める。一方で、４輪車または２輪車の車両であり、許可される種類の物体であれば（ＮＯ）、処理を終了する（エンド）。このときには、報知部３００のサイネージ３２０により通行できる旨の表示を行ってもよい。
（ステップＳ１４０）
ここでは、判断部２４０の報知内容決定部２４１は、予め設定されている報知内容、または後述のステップＳ１７０で決定した報知内容で、報知部３００による報知を行わせる。進入している歩行者９３に対して、過去に報知していなければ、予め設定されている報知内容で１回目（初回）の報知を行う。
ここでは、判断部２４０の報知内容決定部２４１は、予め設定されている報知内容、または後述のステップＳ１７０で決定した報知内容で、報知部３００による報知を行わせる。進入している歩行者９３に対して、過去に報知していなければ、予め設定されている報知内容で１回目（初回）の報知を行う。
例えば、初回の報知用の予め設定されている報知内容は、「戻ってください」（日本語）であり、動体の種類（人：歩行者）に応じて一律に決定したものである。初回の報知（避難指示）は、以下に行う歩行者の行動パターン判定の結果を待たず、歩行者が監視領域に存在することを判定することに応じて、即時に行う。高速道路の進入路では、迅速な避難指示、および避難開始が事故防止に重要であるためである。なお、ここで行った報知は、報知の必要がないと判断されるまで、または新たな報知内容で報知を行うまで継続する。例えば、スピーカー３１０であれば報知内容の音声を繰り返し、出力し、サイネージ３２０であれば表示し続ける。
（ステップＳ１５０）
１回目の報知を行った後、解析部２２０は、引き続き動体情報を取得し、動体の行動パターンを判定する。ここでは、歩行特性解析部２２２は、歩行速度、軌跡を解析する。また、歩行者属性解析部２２３は、歩行者属性を解析する。
１回目の報知を行った後、解析部２２０は、引き続き動体情報を取得し、動体の行動パターンを判定する。ここでは、歩行特性解析部２２２は、歩行速度、軌跡を解析する。また、歩行者属性解析部２２３は、歩行者属性を解析する。
以下では、歩行者９３の例として歩行者Ａ～Ｄを想定した場合について説明する。なお、これらの歩行者Ａ～Ｄは、それぞれ別々のタイミングで高速道路入口に進入した場合を想定している。しかしながら、複数人が同時に監視領域に進入した状況を想定してもよい。その場合は、それぞれの歩行者９３は、動体ＩＤ（図４参照）により、それぞれ個別に並行して、追跡が行われる。図８は、カメラ１２０の画像データから、歩行者属性解析部２２３が、判別した歩行者Ａ～Ｄの歩行者属性の例を示す図である。図９Ａ、図９Ｂは、それぞれ同じ歩行者Ａ～Ｄの移動軌跡、および移動速度の変化を示す図である。図９Ａは、俯瞰図（Ｘ、Ｙ座標）であり、下方側が高速道路入口、上方が高速道路本線側であり、矢印方向に進んだことを示している。また、図９Ａにおいて、１回目の報知を行った時の歩行者の位置を黒丸で示している。この黒丸の位置は、図９Ｂにおいて時刻ｔ１に対応する。歩行速度、および軌跡、ならびに後述する行動パターンの分類で構成される行動パターンは、報知を行った前後で履歴管理された状態で、データベース２３０に記憶される。
図８は、歩行者属性解析部２２３が行った、歩行者Ａ～Ｄに関する、それぞれ性別、年齢（分類）、携帯品、人種の判定結果を示す図である。性別については、男性／女性の判定結果の右脇に歩行者属性解析部２２３が算出した判定の確からしさ（％）を示している。
図９Ａ、図９Ｂに示す例では、歩行者Ａは真っ直ぐ進んでいるので、行動パターンは「直進」に分類される。歩行者Ｂは入口の方に戻っているので、行動パターンは「Ｕターン」に分類される。歩行者Ｃは比較的ゆっくりとした速度で、左右にぶれながら進んでいるので、行動パターンは「ふらつき」に分類される。歩行者Ｄは途中から停止しているので、行動パターンは「滞留」に分類される。これらの分類は、歩行特性解析部２２２により行われる。
（ステップＳ１６０）
ここでは、報知効果判定部２４２は、ステップＳ１４０の報知、およびステップＳ１５０で判定した行動パターンから、効果を判定する。特に報知を行った前後の行動パターンの履歴から効果を判定する。
ここでは、報知効果判定部２４２は、ステップＳ１４０の報知、およびステップＳ１５０で判定した行動パターンから、効果を判定する。特に報知を行った前後の行動パターンの履歴から効果を判定する。
図１０は、ステップＳ１４０の報知（１回目（第１の報知））の効果判定結果の例を示す図である。同図では、歩行者Ａ～Ｄそれぞれの認知レベル、理解度レベル、避難達成率レベル、および状態予測結果を示している。各レベルは１～５の５段階で表示している（１が最も低く、５が最も高い）。
報知効果判定部２４２は、歩行者Ｂに対しては、行動パターンから１回目の報知が効果的に機能したことが分かるので、「避難完了」と判断する。報知効果判定部２４２は、行動パターンおよび歩行者属性から、歩行者Ａに対しては「言語相違」と判断（推定）し、歩行者Ｃに対しては「酩酊、または認知障害」と判断し、また、歩行者Ｄに対しては、１回目の報知の後、停止しているので、前後の履歴から「パニック、または言語相違」と判断する。
（ステップＳ１７０）
報知内容決定部２４１は、次の報知の必要性、および報知内容を決定する。図１１は、１回目の報知に対する図１０の効果判定結果に基づいて、またはこれとともに行動パターン、および歩行者属性に基づいて決定した２回目の報知における報知内容の例を示す図である。これらの報知内容は予めデータベース２３０内に記憶されており、その中から選択したものであるが、報知内容決定部２４１が自動で作成するようにしてもよい。歩行者Ａに対しては、達成レベルは低く、「言語相違」と判定したので、２回目の報知を必要と判断し、その報知内容を「Ｓｔｏｐ ａｎｄ Ｕ ｔｕｒｎ」に決定する。歩行者Ｂに対しては、達成レベルが十分に高いため、２回目の報知を不要と判断する。歩行者Ｃに対しては、達成レベルが低く、「酩酊、または認知障害」と判定したので、２回目の報知を必要と判断し、その報知内容を「おばあさん、戻ってください」に決定する。歩行者Ｃに対しては、達成レベルが低く、「パニック、または言語相違」と判定したので、２回目の報知を必要と判断し、その報知内容を「落ち着いて、左右を確認し、壁側に寄って下さい」に決定する。
報知内容決定部２４１は、次の報知の必要性、および報知内容を決定する。図１１は、１回目の報知に対する図１０の効果判定結果に基づいて、またはこれとともに行動パターン、および歩行者属性に基づいて決定した２回目の報知における報知内容の例を示す図である。これらの報知内容は予めデータベース２３０内に記憶されており、その中から選択したものであるが、報知内容決定部２４１が自動で作成するようにしてもよい。歩行者Ａに対しては、達成レベルは低く、「言語相違」と判定したので、２回目の報知を必要と判断し、その報知内容を「Ｓｔｏｐ ａｎｄ Ｕ ｔｕｒｎ」に決定する。歩行者Ｂに対しては、達成レベルが十分に高いため、２回目の報知を不要と判断する。歩行者Ｃに対しては、達成レベルが低く、「酩酊、または認知障害」と判定したので、２回目の報知を必要と判断し、その報知内容を「おばあさん、戻ってください」に決定する。歩行者Ｃに対しては、達成レベルが低く、「パニック、または言語相違」と判定したので、２回目の報知を必要と判断し、その報知内容を「落ち着いて、左右を確認し、壁側に寄って下さい」に決定する。
（ステップＳ１８０）
判断部２４０は、ステップＳ１７０の決定により、次の報知が必要か否かを判定する。図１１に示すように、歩行者Ｂであれば、報知は必要なく（ＮＯ）、それまでの報知を停止し、処理を終了する。一方で、歩行者Ａ、Ｃ、Ｄであれば、報知が必要であり（ＹＥＳ）、処理をステップＳ１４０に戻し、図１１に示す２回目の報知内容で報知処理を行う。そしてステップＳ１５０以降の処理を繰り返す。
判断部２４０は、ステップＳ１７０の決定により、次の報知が必要か否かを判定する。図１１に示すように、歩行者Ｂであれば、報知は必要なく（ＮＯ）、それまでの報知を停止し、処理を終了する。一方で、歩行者Ａ、Ｃ、Ｄであれば、報知が必要であり（ＹＥＳ）、処理をステップＳ１４０に戻し、図１１に示す２回目の報知内容で報知処理を行う。そしてステップＳ１５０以降の処理を繰り返す。
図１２は、歩行者Ａ～Ｄへの２回目の報知の効果判定結果の例、および３回目の報知における報知内容の例を示す図である。図１２（ａ）、（ｂ）はそれぞれ、図１０、図１１に対応する。
図１２に示すように、２回目の報知を行った以降も、上述の判断と同様に、前回の報知（第１の報知）を行った前後の歩行者の行動パターンの履歴、および歩行者の歩行者属性から、次の報知（第２の報知）の必要性、および報知内容を決定する。
このように、本実施形態においては、前回の報知（第１の報知）をした後、解析部２２０が解析した歩行者の行動パターンに基づいて、判断部２４０は、次の報知（第２の報知）の必要性、およびその報知内容を決定する。そして報知が必要であれば、報知部３００を制御して、決定した報知内容で歩行者への報知を行う。
このようにすることで、避難誘導装置２００からの報知に対して、報知後の動体の行動パターンに基づいた適切な報知を行うことができる。具体的には、対象の歩行者の行動に変化が見られない場合、対象者が高齢のため耳が遠く音声に気が付かないのか、報知に用いた言語を使えないために内容を理解できないなのか、等の報知が有効に機能しない理由を高い精度で判断（推測）できる。そして、その判断結果に基づいて、対象者に合わせて適切な報知内容を選択することで、避難誘導の成功率を高めることができる。また、本実施形態では、高速道路に用いた場合に、上述の（１）から（５）の課題を解決できる。
（第２の実施形態）
以下、図１３、図１４を参照し、第２の実施形態に係る避難誘導装置２００で実行する報知処理について説明する。図１３は、高速道路入口での監視領域を示す模式図である。図１４は、報知処理を示すフローチャートである。第２の実施形態においては、報知部３００は、複数のスピーカー３１０ａ、３１０ｂ、３１０ｃ、および複数のサイネージ３２０ａ、３２０ｂ、３２０ｃを備え、歩行者９３の位置や行動パターンに応じて、使用する報知部３００（スピーカー３１０またはサイネージ３２０）を選択する。これらの報知部３００の各位置は予め避難誘導装置２００のメモリに記憶されている。また、サイネージ３２０については、ディスプレイの表示面の方向、向きの情報がメモリに記憶されている。なお、第２の実施形態においては、特に説明がない場合は、第１の実施形態と同一である。
以下、図１３、図１４を参照し、第２の実施形態に係る避難誘導装置２００で実行する報知処理について説明する。図１３は、高速道路入口での監視領域を示す模式図である。図１４は、報知処理を示すフローチャートである。第２の実施形態においては、報知部３００は、複数のスピーカー３１０ａ、３１０ｂ、３１０ｃ、および複数のサイネージ３２０ａ、３２０ｂ、３２０ｃを備え、歩行者９３の位置や行動パターンに応じて、使用する報知部３００（スピーカー３１０またはサイネージ３２０）を選択する。これらの報知部３００の各位置は予め避難誘導装置２００のメモリに記憶されている。また、サイネージ３２０については、ディスプレイの表示面の方向、向きの情報がメモリに記憶されている。なお、第２の実施形態においては、特に説明がない場合は、第１の実施形態と同一である。
（ステップＳ２１０～Ｓ２３０）
図７のステップＳ１１０～Ｓ１３０と同様の処理を行い、動体の種類が歩行者であれば処理をステップＳ２３５に進める。
図７のステップＳ１１０～Ｓ１３０と同様の処理を行い、動体の種類が歩行者であれば処理をステップＳ２３５に進める。
（ステップＳ２３５、Ｓ２４０）
ここでは、現在の動体（歩行者）の位置に応じて、次の報知に使用する報知部３００の種類（スピーカー３１０、またはサイネージ３２０）、および位置を選択する。図１３に示すように、歩行者９３が高速道路入口から遠い位置を移動中であれば、歩行者９３に最も近い、および／または移動軌跡により進行方向前方にあるスピーカー３１０ｃ、サイネージ３２０ｃを選択し、選択したスピーカー３１０ｃ、サイネージ３２０ｃで報知を行う。
ここでは、現在の動体（歩行者）の位置に応じて、次の報知に使用する報知部３００の種類（スピーカー３１０、またはサイネージ３２０）、および位置を選択する。図１３に示すように、歩行者９３が高速道路入口から遠い位置を移動中であれば、歩行者９３に最も近い、および／または移動軌跡により進行方向前方にあるスピーカー３１０ｃ、サイネージ３２０ｃを選択し、選択したスピーカー３１０ｃ、サイネージ３２０ｃで報知を行う。
このときの報知内容は、第１の実施形態と同様に、予め設定されている報知内容、またはステップＳ２７０で決定した報知内容である。また、このとき、歩行者９３の位置からいずれかのサイネージ３２０も視認できないと判断した場合には、報知部３００の種類としてスピーカー３１０のみを選択してもよい。また、他の例として、避難誘導装置２００は、第１の報知の後、効果判定を行った結果、効果が無いと判定した場合には、スピーカー３１０とサイネージ３２０の両方を選択するようにしてもよい。このときに選択するスピーカー３１０、サイネージ３２０は、歩行者９３に最も近い、および／または進行方向前方にあるものを選択してもよい。
（ステップＳ２５０～Ｓ２８０）
以下は、図７のステップＳ１５０～Ｓ１８０と同様の処理を行い、終了する（エンド）。
以下は、図７のステップＳ１５０～Ｓ１８０と同様の処理を行い、終了する（エンド）。
このように、第２の実施形態においても、第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。
以上に説明した避難誘導装置２００、および避難誘導システム１０の構成は、上述の実施形態の特徴を説明するにあたって主要構成を説明したのであって、上述の構成に限られず、特許請求の範囲内において、種々改変することができる。また、一般的な避難誘導システム１０が備える構成を排除するものではない。
例えば、上述の実施例では、歩行者を特定の種類の動体と判定し、避難誘導を行う例について説明したが、これに限られず、さらに自転車（および運転者）を特定の種類の動体として、これを避難誘導の対象としてもよい。また、この場合、初回の報知内容や２回目以降の報知内容を、歩行者向けの報知内容と異なるように構成してもよい。
上述した実施形態に係る避難誘導装置における各種処理を行う手段および方法は、専用のハードウエア回路、またはプログラムされたコンピューターのいずれによっても実現することが可能である。上記プログラムは、例えば、ＵＳＢメモリやＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）－ＲＯＭ等のコンピューター読み取り可能な記録媒体によって提供されてもよいし、インターネット等のネットワークを介してオンラインで提供されてもよい。この場合、コンピューター読み取り可能な記録媒体に記録されたプログラムは、通常、ハードディスク等の記憶部に転送され記憶される。また、上記プログラムは、単独のアプリケーションソフトとして提供されてもよいし、装置の一機能としてその装置のソフトウエアに組み込まれてもよい。
１０ 避難誘導システム
１００ 入力部
１１０ ライダー
１２０ カメラ
２００ 避難誘導装置
２１０ 取得部
２２０ 解析部
２２１ 動体種類解析部
２２２ 歩行特性解析部
２２３ 歩行者属性解析部
２３０ データベース
２３１ 歩行者データ保存部
２３２ 報知内容保存部
２４０ 判断部
２４１ 報知内容決定部
２４２ 報知効果判定部
３００ 報知部
３１０、３１０ａ～３１０ｃ スピーカー
３２０、３２０ａ～３２０ｃ サイネージ
１００ 入力部
１１０ ライダー
１２０ カメラ
２００ 避難誘導装置
２１０ 取得部
２２０ 解析部
２２１ 動体種類解析部
２２２ 歩行特性解析部
２２３ 歩行者属性解析部
２３０ データベース
２３１ 歩行者データ保存部
２３２ 報知内容保存部
２４０ 判断部
２４１ 報知内容決定部
２４２ 報知効果判定部
３００ 報知部
３１０、３１０ａ～３１０ｃ スピーカー
３２０、３２０ａ～３２０ｃ サイネージ
Claims (12)
- 所定領域内の動体を測定した動体情報を取得する取得部と、
取得した前記動体情報に基づいて、前記動体の行動パターンを解析する解析部と、
報知部により第１の報知をした後、前記解析部が解析した前記行動パターンに基づいて報知内容を決定し、決定した前記報知内容で、前記報知部により前記動体への第２の報知を行うように制御する判断部と、
を備え、
前記取得部は、前記動体情報として、前記所定領域内に存在する動体までの距離値の分布を示す測距点群データを取得し、
前記解析部が解析した前記行動パターンには、測距点群データにより求めた、前記動体の移動軌跡、前記動体の移動速度、前記動体の転倒状態、前記動体の位置、および、設定した危険領域までの前記動体の距離の少なくとも１つが含まれる、
避難誘導装置。 - 所定領域内の動体を測定した動体情報を取得する取得部と、
取得した前記動体情報に基づいて、前記動体の行動パターンを解析する解析部と、
報知部により第１の報知をした後、前記解析部が解析した前記行動パターンに基づいて報知内容を決定し、決定した前記報知内容で、前記報知部により前記動体への第２の報知を行うように制御する判断部と、
前記動体情報に基づいて、前記動体の種類を解析する種類解析部と、を備え、
前記種類解析部が判別した前記動体の種類が、前記所定領域内への進入が許可されない特定の種類の動体である場合に、前記解析部は、前記動体に対する前記行動パターンの解析を行う、
避難誘導装置。 - 所定領域内の動体を測定した動体情報を取得する取得部と、
取得した前記動体情報に基づいて、前記動体の行動パターンを解析する解析部と、
報知部により第１の報知をした後、前記解析部が解析した前記行動パターンに基づいて報知内容を決定し、決定した前記報知内容で、前記報知部により前記動体への第２の報知を行うように制御する判断部と、
を備え、
前記取得部は、前記所定領域内を撮影した画像データを取得し、
さらに、前記取得部が取得した前記画像データから、前記動体の属性を解析する属性解析部を備え、
前記属性解析部が解析した前記動体の属性、および前記解析部が解析した前記行動パターンに基づいて、前記第２の報知の報知内容を決定する、
避難誘導装置。 - 前記取得部は、前記動体情報として、前記所定領域内に存在する動体までの距離値の分布を示す測距点群データを取得し、
前記解析部が解析した前記行動パターンには、測距点群データにより求めた、前記動体の移動軌跡、前記動体の移動速度、前記動体の転倒状態、前記動体の位置、および、設定した危険領域までの前記動体の距離の少なくとも１つが含まれる、請求項２、または請求項３に記載の避難誘導装置。 - 前記報知部は１種類以上の複数の報知部であり、
前記判断部は、前記行動パターンにより、前記報知内容とともに前記報知部の選択を行い、選択した前記報知部により、前記動体への第２の報知を行うように制御する、請求項１から請求項４のいずれかに記載の避難誘導装置。 - 所定領域内の動体を測定した動体情報を取得する取得部と、
取得した前記動体情報に基づいて、前記動体の行動パターンを解析する解析部と、
報知部により第１の報知をした後、前記解析部が解析した前記行動パターンに基づいて報知内容を決定し、決定した前記報知内容で、前記報知部により前記動体への第２の報知を行うように制御する判断部と、
を備え、
前記報知部は１種類以上の異なる位置に配置された複数の報知部であり、
前記判断部は、前記行動パターンにより、前記報知内容とともに前記報知部の選択を行い、選択した前記報知部により、前記動体への第２の報知を行うように制御し、
前記取得部は、前記動体情報として、前記所定領域内を測定する測距部から取得した前記所定領域内の物体までの距離値の分布を示す測距点群データを取得し、
前記判断部は、測距点群データにより求めた、前記動体の移動軌跡、または前記動体の位置により、前記報知部の選択を行う、
避難誘導装置。 - 前記判断部は、前記行動パターンの履歴を保持し、前記第１の報知の前後の前記行動パターンにより、前記第２の報知の報知内容を決定する、請求項１から請求項６のいずれかに記載の避難誘導装置。
- 測定することで、所定領域内の動体の動体情報を生成する動体情報測定部と、
報知部と、
前記動体情報測定部から取得した動体情報を用いて、前記報知部により前記動体への報知を行う、請求項１から請求項７のいずれかに記載の避難誘導装置と、
を備える避難誘導システム。 - 所定領域内の動体に対して避難誘導を行う避難誘導装置を制御する制御プログラムであって、
所定領域内の動体を測定した動体情報を取得するステップ（ａ）と、
取得した前記動体情報に基づいて、前記動体の行動パターンを解析するステップ（ｂ）と、
報知部により前記動体への第１の報知をするステップ（ｃ）と、
ステップ（ｃ）の後に、前記ステップ（ｂ）で解析した前記行動パターンに基づいて報知内容を決定するステップ（ｄ）と、
決定した前記報知内容で、前記動体への第２の報知を行うステップ（ｅ）と、
を含み、
前記ステップ（ａ）では、前記動体情報として、前記所定領域内に存在する動体までの距離値の分布を示す測距点群データを取得し、
前記ステップ（ｂ）で解析した前記行動パターンには、測距点群データにより求めた、前記動体の移動軌跡、前記動体の移動速度、前記動体の転倒状態、前記動体の位置、および、設定した危険領域までの前記動体の距離の少なくとも１つが含まれる、
処理をコンピューターに実行させるための制御プログラム。 - 所定領域内の動体に対して避難誘導を行う避難誘導装置を制御する制御プログラムであって、
所定領域内の動体を測定した動体情報を取得するステップ（ａ）と、
取得した前記動体情報に基づいて、前記動体の行動パターンを解析するステップ（ｂ）と、
報知部により前記動体への第１の報知をするステップ（ｃ）と、
ステップ（ｃ）の後に、前記ステップ（ｂ）で解析した前記行動パターンに基づいて報知内容を決定するステップ（ｄ）と、
決定した前記報知内容で、前記動体への第２の報知を行うステップ（ｅ）と、
を含み、
さらに、前記（ａ）で取得した前記動体情報に基づいて、前記動体の種類を解析するステップ（ｆ）を含み、
前記ステップ（ｆ）で判別した前記動体の種類が、前記所定領域内への進入が許可されない特定の種類の動体である場合に、前記ステップ（ｂ）における、前記動体に対する前記行動パターンの解析を行う、
処理をコンピューターに実行させるための制御プログラム。 - 所定領域内の動体に対して避難誘導を行う避難誘導装置を制御する制御プログラムであって、
所定領域内の動体を測定した動体情報を取得するステップ（ａ）と、
取得した前記動体情報に基づいて、前記動体の行動パターンを解析するステップ（ｂ）と、
報知部により前記動体への第１の報知をするステップ（ｃ）と、
ステップ（ｃ）の後に、前記ステップ（ｂ）で解析した前記行動パターンに基づいて報知内容を決定するステップ（ｄ）と、
決定した前記報知内容で、前記動体への第２の報知を行うステップ（ｅ）と、
を含み
前記ステップ（ａ）では、さらに、前記所定領域内を撮影した画像データを取得し、
さらに、前記ステップ（ａ）で取得した前記画像データから、前記動体の属性を解析するステップ（ｆ）を含み、
前記ステップ（ｄ）では、前記ステップ（ｆ）で解析した前記動体の属性、および前記ステップ（ｂ）で解析した前記行動パターンに基づいて、前記第２の報知の報知内容を決定する、
処理をコンピューターに実行させるための制御プログラム。 - 所定領域内の動体に対して避難誘導を行う避難誘導装置を制御する制御プログラムであって、
所定領域内の動体を測定した動体情報を取得するステップ（ａ）と、
取得した前記動体情報に基づいて、前記動体の行動パターンを解析するステップ（ｂ）と、
報知部により前記動体への第１の報知をするステップ（ｃ）と、
ステップ（ｃ）の後に、前記ステップ（ｂ）で解析した前記行動パターンに基づいて報知内容を決定するステップ（ｄ）と、
決定した前記報知内容で、前記動体への第２の報知を行うステップ（ｅ）と、
を含み、
前記報知部は１種類以上の異なる位置に配置された複数の報知部であり、
前記ステップ（ａ）では、前記動体情報として、前記所定領域内を測定する測距部から取得した前記所定領域内の物体までの距離値の分布を示す測距点群データを取得し、
前記ステップ（ｄ）では、前記行動パターンにより、前記報知内容の決定とともに前記報知部の選択を行い、
前記ステップ（ｅ）では、前記ステップ（ｄ）で選択した前記報知部により、前記動体への第２の報知を行い、
前記ステップ（ｄ）では、測距点群データにより求めた、前記動体の移動軌跡、または前記動体の位置により、前記報知部の選択を行う、
処理をコンピューターに実行させるための制御プログラム。
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|---|---|---|---|---|
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