(57)【要約】【課題】複数のセンサを用い、各センサの性能以上に多くの動的物体を検知可能にする。【解決手段】物体検出装置は、第１及び第２のセンサの出力に基づき物体を検出する。各センサは、周囲の所定領域内にある物体までの距離を表すセンサデータを取得でき、所定領域は、当該センサによる検出の信頼度がしきい値より高い第１の領域と、しきい値以下の第２の領域とに区分される。この装置は、第１及び第２の領域を特定する情報を取得する領域情報取得部と、取得された情報に基づき、第１及び第２のセンサの各々の第１の領域と、第１及び第２のセンサの各々の第２の領域の重複領域とを統合して、統合検出範囲を特定する検出範囲適応装置と、第１及び第２のセンサから、各センサの検出範囲内のデータを取得し、統合検出範囲にマッピングするマッピング装置と、マッピングされたデータを解析して、統合検出範囲内にある物体を検出する解析装置とを含む。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１のセンサ及び第２のセンサの出力に基づき、物体を検出する物体検出装置であって、
前記第１のセンサ及び前記第２のセンサの各々は、当該センサの周囲の所定領域内にある物体までの距離を表すセンサデータを取得可能であり、かつ、前記所定領域は、当該センサによる物体の検出の信頼度がしきい値より高い第１の領域と、信頼度が前記しきい値以下の第２の領域とに区分され、
前記第１のセンサ及び前記第２のセンサの前記第１の領域及び前記第２の領域を特定するための情報を取得する領域情報取得部と、
前記領域情報取得部により取得された前記情報に基づき、前記第１のセンサ及び前記第２のセンサの各々の前記第１の領域と、前記第１のセンサ及び前記第２のセンサの各々の前記第２の領域の重複領域とを統合することにより、適応的な統合検出範囲を特定する検出範囲適応装置と、
前記第１のセンサ及び前記第２のセンサから、当該第１のセンサ及び前記第２のセンサがそれぞれ得た、各センサの検出範囲内のセンサデータを取得し、前記統合検出範囲にマッピングするマッピング装置と、
前記マッピング装置により前記統合検出範囲にマッピングされたセンサデータを解析することにより、前記統合検出範囲内にある物体を検出する解析装置とを含む、物体検出装置。
【請求項２】
前記センサデータは、前記第１のセンサ及び前記第２のセンサの各々から周囲の所定領域内にある物体までの距離を表す点群データを含み、
前記領域情報取得部は、
前記第１のセンサの前記第１の領域と前記第２の領域とを特定する情報を取得する第１のセンサ情報取得部と、
前記第２のセンサの前記第１の領域と前記第２の領域とを特定する情報を取得する第２のセンサ情報取得部とを含み、
前記解析装置による解析後に前記統合検出範囲及び当該統合検出範囲にマッピングされた点群データをクリアするクリア部と、
前記第１のセンサ情報取得部、前記第２のセンサ情報取得部、前記検出範囲適応装置、前記マッピング装置、前記解析装置、及び前記クリア部を所定時間ごとに繰返し動作させることにより、前記統合検出範囲内にある物体を前記所定時間ごとに継続的に検出する検出制御部とをさらに含む、請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項３】
前記領域情報取得部は、前記第１のセンサ及び前記第２のセンサの各々について、当該センサの位置、前記第１の領域、及び前記第２の領域を特定する情報を取得するセンサ情報取得部を含む、請求項１又は請求項２に記載の物体検出装置。
【請求項４】
前記領域情報取得部は、
センサの識別情報ごとに、当該センサに関する前記第１の領域及び前記第２の領域を特定する領域特定情報を記憶する領域特定情報記憶装置と、
前記第１のセンサ及び前記第２のセンサの各々から、当該センサの位置、及び当該センサの識別情報を取得するセンサ識別情報取得部と、
前記第１のセンサ及び前記第２のセンサの各々について、前記領域特定情報記憶装置から前記センサ識別情報取得部が取得した識別情報に対応する領域特定情報を読出し、前記センサ識別情報取得部が取得した当該センサの位置と当該領域特定情報とを用いて、当該センサの前記第１の領域及び前記第２の領域の範囲を算出する範囲算出装置とを含む、請求項１又は請求項２に記載の物体検出装置。
【請求項５】
前記領域情報取得部は、
センサの識別情報ごとに、当該センサに関する物体検出精度を記憶する検出精度記憶装置と、
前記第１のセンサ及び前記第２のセンサの各々から、当該センサの位置、及び当該センサの識別情報を取得するセンサ識別情報取得部と、
前記第１のセンサ及び前記第２のセンサの各々について、前記検出精度記憶装置から前記センサ識別情報取得部が取得した識別情報に対応する物体検出精度を読出す精度読出装置と、
前記第１のセンサ及び前記第２のセンサの少なくとも一方の物体検出精度が所定のしきい値より大きいことに応答して、前記領域情報取得部により取得された前記情報に基づき、前記第１のセンサ及び前記第２のセンサの前記第１の領域と、前記第１のセンサ及び前記第２のセンサの前記第２の領域の重複領域とを統合することにより、前記統合検出範囲を特定する第１の統合範囲特定装置と、
前記第１のセンサ及び前記第２のセンサの双方の物体検出精度がいずれも前記所定のしきい値以下であることに応答して、前記領域情報取得部により取得された前記情報に基づき、前記第１のセンサ及び前記第２のセンサの各々の前記第１の領域を統合することにより、前記統合検出範囲を特定する第２の統合範囲特定装置とを含む、請求項１又は請求項２に記載の物体検出装置。
【請求項６】
前記第１のセンサ情報取得部はさらに、前記第１のセンサの移動速度を取得し、
前記検出範囲適応装置は、
前記第１のセンサの移動速度が所定のしきい値より大きいことに応答して、前記領域情報取得部により取得された前記情報に基づき、前記第１のセンサ及び前記第２のセンサの前記第１の領域と、前記第１のセンサ及び前記第２のセンサの前記第２の領域の重複領域とを統合することにより、前記統合検出範囲を特定する第１の統合範囲特定装置と、
前記第１のセンサの移動速度が前記所定のしきい値以下であることに応答して、前記領域情報取得部により取得された前記情報に基づき、前記第１のセンサ及び前記第２のセンサの各々の前記第１の領域を統合することにより、前記統合検出範囲を特定する第２の統合範囲特定装置とを含む、請求項２に記載の物体検出装置。
【請求項７】
前記検出範囲適応装置は、
前記領域情報取得部により取得された前記情報に基づき、前記第１のセンサの前記第２の領域と、前記第２のセンサの前記第２の領域との重複領域を算出する重複領域算出部と、
前記重複領域算出部により算出された前記重複領域の面積が所定のしきい値より大きいことに応答して、前記第１のセンサ及び前記第２のセンサの各々の前記第１の領域と、前記第１のセンサ及び前記第２のセンサの前記第２の領域の重複領域とを統合することにより、適応的な統合検出範囲を特定する第１の統合範囲特定装置と、
前記重複領域の面積が前記所定のしきい値以下であることに応答して、前記第１のセンサ及び前記第２のセンサの各々の前記第１の領域を統合することにより、適応的な統合検出範囲を特定する第２の統合範囲特定装置とを含む、請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載の物体検出装置。
【請求項８】
所定の管理領域内に存在する物体を検出し解析するための、請求項１〜請求項７のいずれか１項に記載の物体検出装置と、
当該物体検出装置による解析により得られる交通支援情報を前記管理領域内に存在する交通参加者に送信する送信装置とを含む、交通支援サーバ。
【請求項９】
第１のセンサ及び第２のセンサの出力に基づき、物体を検出する物体検出方法であって、
前記第１のセンサ及び前記第２のセンサの各々は、当該センサの周囲の所定領域内にある物体までの距離を表すセンサデータを取得可能であり、かつ、前記所定領域は、物体の検出の信頼度がしきい値より高い第１の領域と、信頼度が前記しきい値以下の第２の領域とに区分され、
前記第１のセンサ及び前記第２のセンサの前記第１の領域及び前記第２の領域を特定するための情報を前記第１のセンサ及び前記第２のセンサからそれぞれ取得するステップと、
前記取得するステップにおいて取得された前記情報に基づき、前記第１のセンサ及び前記第２のセンサの各々の前記第１の領域と、前記第１のセンサ及び前記第２のセンサの前記第２の領域の重複領域とを統合することにより、適応的な統合検出範囲を特定するステップと、
前記第１のセンサ及び前記第２のセンサから、前記第１のセンサ及び前記第２のセンサがそれぞれ得た、各センサの検出範囲からのセンサデータを取得し、前記統合検出範囲にマッピングするステップと、
前記マッピングするステップにおいて前記統合検出範囲にマッピングされたセンサデータを解析することにより、前記統合検出範囲内にある物体を検出するステップとを含む、物体検出方法。
【請求項１０】
コンピュータを、第１のセンサ及び第２のセンサの出力に基づき、物体を検出する物体検出装置として機能させるコンピュータプログラムであって、
前記第１のセンサ及び前記第２のセンサの各々は、当該センサの周囲の所定領域内にある物体までの距離を表すセンサデータを取得可能であり、かつ、前記所定領域は、当該センサによる物体の検出の信頼度がしきい値より高い第１の領域と、信頼度が前記しきい値以下の第２の領域とに区分され、
前記コンピュータプログラムは、コンピュータを、
前記第１のセンサ及び前記第２のセンサの前記第１の領域及び前記第２の領域を特定するための情報を取得する領域情報取得部と、
前記領域情報取得部により取得された前記情報に基づき、前記第１のセンサ及び前記第２のセンサの各々の前記第１の領域と、前記第１のセンサ及び前記第２のセンサの各々の前記第２の領域の重複領域とを統合することにより、適応的な統合検出範囲を特定する検出範囲適応装置と、
前記第１のセンサ及び前記第２のセンサから、当該第１のセンサ及び前記第２のセンサがそれぞれ得た、各センサの検出範囲内のセンサデータを取得し、前記統合検出範囲にマッピングするマッピング装置と、
前記マッピング装置により前記統合検出範囲にマッピングされたセンサデータを解析することにより、前記統合検出範囲内にある物体を検出する解析装置として機能させる、コンピュータプログラム。
【請求項１１】
周囲の所定領域内にある物体までの距離を表すセンサデータを取得可能であり、かつ、前記所定領域は、当該センサによる物体の検出の信頼度がしきい値より高い第１の領域と、信頼度が前記しきい値以下の第２の領域とに区分されるセンサと、
前記センサの前記第１の領域及び前記第２の領域を特定するための領域特定情報を記憶する領域特定情報記憶部と、
前記領域特定情報記憶部に記憶された前記領域特定情報と、前記センサにより前記第１の領域及び前記第２の領域の双方から取得されたセンサデータとを所定のサーバに送信する送信装置とを含む、センサ装置。
【請求項１２】
前記送信装置はさらに、前記センサの存在する位置を示す位置データを前記サーバに送信する、請求項１１に記載のセンサ装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この開示は、物体検出装置及び方法、交通支援サーバ、コンピュータプログラム及びセンサ装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両を運行する際には、自車の動きだけではなく、他車の動きにも十分に注意する必要がある。車両に加えて、歩行者が存在している場合には特に注意が必要である。従来、図１に示すように、このような実空間５０に存在する移動物体（以下、「動体」と呼ぶ。）を、ＬｉＤＡＲ、カメラ等の多数のセンサで検知し、その属性（大人、子供、車両、二輪車等）を推定し、仮想空間上で予め準備された高精細な道路地図データを用いて交通状況俯瞰マップ５２を作成する技術がある。
【０００３】
このような交通状況俯瞰マップ５２を作成するためには、多数のセンサの出力であるセンサデータを、それらセンサが搭載されている車両、及び、路側に設けられたカメラ等のインフラセンサから収集する必要がある。そのために、第５世代移動通信システム（いわゆる「５Ｇ」）を用いることが考えられる。
【０００４】
さらに、交通状況俯瞰マップ５２の信頼性を高めるために、収集したデータを統合する必要があるが、複数のセンサから収集したデータを統合するのは、各センサの位置及び速度、及びそれらセンサの性能に相違があるためにかなり難しい。複数のセンサから収集したデータを高い信頼性で統合する技術が後掲の特許文献１に開示されている。
【０００５】
図２を参照して、特許文献１は、ＬｉＤＡＲのように対象までの距離を測定するセンサである障害物センサからの情報、路側に設けられたカメラ、ＬｉＤＡＲのようなインフラセンサから路車間無線機を介して得られた情報、及び他の自動車から車々間無線機を介して得られた情報について統合する方法を開示している。
【０００６】
図２に示す例では、障害物センサ、路車間無線機、車々間無線機で得られた情報に、それぞれ信頼度３、２、及び１を割当てる。ある位置において、上記各センサ及び無線から得た情報のいずれかに基づいてある物体が存在することを検知したとき、この信頼度を用いて以下のようにその物体の検知が信頼できるものかどうかを判定する。
【０００７】
すなわち、図２を参照して、あるセンサでその物体を検知したときに、そのセンサに対する検知結果として「１」を割当て、検知していないときには「０」を割当てる。この値と、そのセンサに割当てられている信頼度とを乗算して、全てのセンサについて合算する。その結果の値が大きいほど、その物体の検知の信頼度が高くなる。特許文献１では、このように異なるセンサの出力で同じ物体が検知されたことを「多重度」と呼んでいる。
【０００８】
例えば、ある物体について、障害物センサ、路車間無線機、及び車々間無線機のいずれでも検知したとき（多重度＝３）には、その物体の検知の信頼度は３×１＋２×１＋１×１＝６となる。これは図２の「ある車両１台に対する検知の可否」と書かれた部分の最も左側の列に対応する。また、障害物センサのみで物体を検知し、路車間無線機でも車々間無線機でも物体を検知できないとき（多重度＝１）には、信頼度は３×１＋２×０＋１×０＝３となる。これは図２の左から４列目に相当する。
【０００９】
特許文献１では、こうして得られた信頼度の和の大きなものから高い信頼度を割当てる。図２に示す例ではこれをトータル信頼度と呼んでいる。特許文献１ではトータル信頼度が１である場合が最も信頼度が高く、トータル信頼度が大きくなるにしたがって信頼度が低くなるようになっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２００６−１９５６４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
特許文献１に開示された発明では、各センサの検知結果を用いて物体の検知のトータル信頼度を定めている。そのため、検知できる物体の範囲は、結局のところ各センサの性能による制限を受けるという問題がある。複数のセンサを使って物体を検知する場合、各センサの性能以上の検知結果が得られれば、交通状況俯瞰マップを作製する上で好ましい。交通状況俯瞰マップで、単に各センサにより検知された物体を統合するだけではなく、各センサ単独では検知できない物体も検知できるようになれば、そうした情報を用いて充実した交通支援情報を生成し、交通の安全に役立てることができる。
【００１２】
それ故に本開示の目的は、複数のセンサを用い、各センサの性能以上に多くの動的物体を検知できる、物体検出装置及び方法、交通支援サーバ、コンピュータプログラム及びセンサ装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本開示の第１の局面に係る物体検出装置は、第１のセンサ及び第２のセンサの出力に基づき、物体を検出する物体検出装置であって、第１のセンサ及び第２のセンサの各々は、当該センサの周囲の所定領域内にある物体までの距離を表すセンサデータを取得可能であり、かつ、所定領域は、当該センサによる物体の検出の信頼度がしきい値より高い第１の領域と、信頼度がしきい値以下の第２の領域とに区分され、第１のセンサ及び第２のセンサの第１の領域及び第２の領域を特定するための情報を取得する領域情報取得部と、領域情報取得部により取得された情報に基づき、第１のセンサ及び第２のセンサの各々の第１の領域と、第１のセンサ及び第２のセンサの各々の第２の領域の重複領域とを統合することにより、適応的な統合検出範囲を特定する検出範囲適応装置と、第１のセンサ及び第２のセンサから、当該第１のセンサ及び第２のセンサがそれぞれ得た、各センサの検出範囲内のセンサデータを取得し、統合検出範囲にマッピングするマッピング装置と、マッピング装置により統合検出範囲にマッピングされたセンサデータを解析することにより、統合検出範囲内にある物体を検出する解析装置とを含む。
【００１４】
本開示の第２の局面に係る交通支援サーバは、所定の管理領域内に存在する物体を検出し解析するための、上記した物体検出装置と、当該物体検出装置による解析により得られる交通支援情報を管理領域内に存在する交通参加者に送信する送信装置とを含む。
【００１５】
本開示の第３の局面に係る物体検出方法は、第１のセンサ及び第２のセンサの出力に基づき、物体を検出する物体検出方法であって、第１のセンサ及び第２のセンサの各々は、当該センサの周囲の所定領域内にある物体までの距離を表すセンサデータを取得可能であり、かつ、所定領域は、物体の検出の信頼度がしきい値より高い第１の領域と、信頼度がしきい値以下の第２の領域とに区分され、第１のセンサ及び第２のセンサの第１の領域及び第２の領域を特定するための情報を第１のセンサ及び第２のセンサからそれぞれ取得するステップと、取得するステップにおいて取得された情報に基づき、第１のセンサ及び第２のセンサの各々の第１の領域と、第１のセンサ及び第２のセンサの第２の領域の重複領域とを統合することにより、適応的な統合検出範囲を特定するステップと、第１のセンサ及び第２のセンサから、第１のセンサ及び第２のセンサがそれぞれ得た、各センサの検出範囲からのセンサデータを取得し、統合検出範囲にマッピングするステップと、マッピングするステップにおいて統合検出範囲にマッピングされたセンサデータを解析することにより、統合検出範囲内にある物体を検出するステップとを含む。
【００１６】
本開示の第４の局面に係るコンピュータプログラムは、コンピュータを、第１のセンサ及び第２のセンサの出力に基づき、物体を検出する物体検出装置として機能させるコンピュータプログラムであって、第１のセンサ及び第２のセンサの各々は、当該センサの周囲の所定領域内にある物体までの距離を表すセンサデータを取得可能であり、かつ、所定領域は、当該センサによる物体の検出の信頼度がしきい値より高い第１の領域と、信頼度がしきい値以下の第２の領域とに区分され、コンピュータプログラムは、コンピュータを、第１のセンサ及び第２のセンサの第１の領域及び第２の領域を特定するための情報を取得する領域情報取得部と、領域情報取得部により取得された情報に基づき、第１のセンサ及び第２のセンサの各々の第１の領域と、第１のセンサ及び第２のセンサの各々の第２の領域の重複領域とを統合することにより、適応的な統合検出範囲を特定する検出範囲適応装置と、第１のセンサ及び第２のセンサから、当該第１のセンサ及び第２のセンサがそれぞれ得た、各センサの検出範囲内のセンサデータを取得し、統合検出範囲にマッピングするマッピング装置と、マッピング装置により統合検出範囲にマッピングされたセンサデータを解析することにより、統合検出範囲内にある物体を検出する解析装置として機能させる。
【００１７】
本開示の第５の局面に係るセンサ装置は、周囲の所定領域内にある物体までの距離を表すセンサデータを取得可能であり、かつ、所定領域は、当該センサによる物体の検出の信頼度がしきい値より高い第１の領域と、信頼度がしきい値以下の第２の領域とに区分されるセンサと、センサの第１の領域及び第２の領域を特定するための領域特定情報を記憶する領域特定情報記憶部と、領域特定情報記憶部に記憶された領域特定情報と、センサの存在する位置を示す位置データと、センサにより第１の領域及び第２の領域の双方から取得されたセンサデータとを所定のサーバに送信する送信装置とを含む。
【発明の効果】
【００１８】
以上のようにこの開示によれば、複数のセンサを用い、各センサの性能以上に多くの動的物体を検知できる、物体検出装置及び方法、交通支援サーバ、コンピュータプログラム及びセンサ装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】図１は、現実の道路状況と道路状況俯瞰マップとの関係を模式的に示す図である。
【図２】図２は、特許文献１に示されたシステムにおいてセンサにより検知された物体の信頼度を計算するための表の構成を示す図である。
【図３】図３は、本開示の第１の実施の形態に係る交通支援システムの概略構成を示す図である。
【図４】図４は、２つのＬｉＤＡＲの伝搬領域が重複した領域を模式的に示す図である。
【図５】図５は、２つのＬｉＤＡＲの伝搬領域が重複した領域に存在する動的物体を検知する上での問題を、物体検知のための解析に用いられるグリッドマップとともに模式的に示す図である。
【図６】図６は、本開示の第１の実施の形態において、２つのＬｉＤＡＲの伝搬領域が重複した領域に存在する動的物体が検知できることを、グリッドマップとともに模式的に示す図である。
【図７】図７は、本開示の第１の実施の形態に係るシステムで使用される車両の構成を模式的に示す図である。
【図８】図８は、図７に示す車両に搭載された車載機のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図９】図９は、図８に示すマイクロプロセッサが実行する、センサデータをアップロードするためのプログラムの制御構造を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、本開示の第１の実施の形態に係るシステムで使用される、路側に設けられるインフラセンサ装置の構成を模式的に示す図である。
【図１１】図１１は、図１０に示すインフラセンサ装置のハードウェア構成を模式的に示すブロック図である。
【図１２】図１２は、図１１に示すマイクロプロセッサで実行される、センサデータをアップロードするためのプログラムの制御構造を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、本開示の第１の実施の形態に係るシステムで使用される、センサデータを統合して管理対象領域内の動的物体を検出し、管理対象領域内の各車両に交通支援情報を提供するエッジサーバの機能的構成を示すブロック図である。
【図１４】図１４は、図１３に示すエッジサーバのハードウェア構成を示すブロック図である。
【図１５】図１５は、図１４に示すマイクロプロセッサ４６０が定期的に実行する、センサデータを解析するためのプログラムの制御構造を示すフローチャートである。
【図１６】図１６は、図１５に示すプログラムの中で、車両センサ及びインフラセンサからのセンサデータを用いて車両センサ及びインフラセンサの共通グリッドマップを作成し最適化する処理を実行するプログラムの制御構造を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、本開示の第２の実施の形態に係るエッジサーバで実行される、共通グリッドマップを作成し最適化する処理を実行するプログラムの制御構造を示すフローチャートである。
【図１８】図１８は、本開示の第３の実施の形態に係るエッジサーバの機能的ブロック図である。
【図１９】図１９は、本開示の第４の実施の形態に係るエッジサーバで実行される、共通グリッドマップを作成し最適化する処理を実行するプログラムの制御構造を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
［本開示の実施の形態の説明］
以下の説明及び図面では、同一の部品には同一の参照番号を付してある。したがって、それらについての詳細な説明は繰返さない。なお、以下の実施の形態の少なくとも一部を任意に組合せても良い。
【００２１】
（１）本開示の第１の局面に係る物体検出装置は、第１のセンサ及び第２のセンサの出力に基づき、物体を検出する物体検出装置であって、第１のセンサ及び第２のセンサの各々は、当該センサの周囲の所定領域内にある物体までの距離を表すセンサデータを取得可能であり、かつ、所定領域は、当該センサによる物体の検出の信頼度がしきい値より高い第１の領域と、信頼度がしきい値以下の第２の領域とに区分され、第１のセンサ及び第２のセンサの第１の領域及び第２の領域を特定するための情報を取得する領域情報取得部と、領域情報取得部により取得された情報に基づき、第１のセンサ及び第２のセンサの各々の第１の領域と、第１のセンサ及び第２のセンサの各々の第２の領域の重複領域とを統合することにより、適応的な統合検出範囲を特定する検出範囲適応装置と、第１のセンサ及び第２のセンサから、当該第１のセンサ及び第２のセンサがそれぞれ得た、各センサの検出範囲内のセンサデータを取得し、統合検出範囲にマッピングするマッピング装置と、マッピング装置により統合検出範囲にマッピングされたセンサデータを解析することにより、統合検出範囲内にある物体を検出する解析装置とを含む。
【００２２】
物体の検出の信頼性が低いために単独では物体検出に用いることができない第２の領域から得られた情報であっても、２つのセンサの第２の領域が重複する範囲を統合して統合検出範囲とすることにより、単独のセンサでは検出できない物体を検出できる可能性が高くなる。その結果、複数のセンサを用い、各センサの性能以上に多くの物体を検知できる。
【００２３】
（２）好ましくは、センサデータは、第１のセンサ及び第２のセンサの各々から周囲の所定領域内にある物体までの距離を表す点群データを含み、領域情報取得部は、第１のセンサの第１の領域と第２の領域とを特定する情報を取得する第１のセンサ情報取得部と、第２のセンサの第１の領域と第２の領域とを特定する情報を取得する第２のセンサ情報取得部とを含み、解析装置による解析後に統合検出範囲及び当該統合検出範囲にマッピングされた点群データをクリアするクリア部と、第１のセンサ情報取得部、第２のセンサ情報取得部、検出範囲適応装置、マッピング装置、解析装置、及びクリア部を所定時間ごとに繰返し動作させることにより、統合検出範囲内にある物体を所定時間ごとに継続的に検出する検出制御部とをさらに含む。
【００２４】
２つのセンサの第２の領域の重複領域を各センサ単独で物体検出できる範囲と統合し、さらに所定時間ごとにそれら統合された範囲で物体を継続的に検出できる。その結果、複数のセンサを用い、単独のセンサでは検出できない物体を継続的に検出し追跡できる可能性が高くなる。
【００２５】
（３）より好ましくは、領域情報取得部は、第１のセンサ及び第２のセンサの各々について、当該センサの位置、第１の領域、及び第２の領域を特定する情報を取得するセンサ情報取得部を含む。
【００２６】
領域情報取得部が、第１のセンサ及び第２のセンサの各々について、第１及び第２の領域を特定する情報だけではなく、センサの位置を特定する情報も取得する。第１のセンサ及び第２のセンサの少なくとも一方が移動しているときにも、第１及び第２のセンサの第２の領域の重複領域に存在する物体を検出できる可能性が高くなる。その結果、複数のセンサを用い、各センサの性能以上に多くの動的物体を検知できる。
【００２７】
（４）さらに好ましくは、領域情報取得部は、センサの識別情報ごとに、当該センサに関する第１の領域及び第２の領域を特定する領域特定情報を記憶する領域特定情報記憶装置と、第１のセンサ及び第２のセンサの各々から、当該センサの位置、及び当該センサの識別情報を取得するセンサ識別情報取得部と、第１のセンサ及び第２のセンサの各々について、領域特定情報記憶装置からセンサ識別情報取得部が取得した識別情報に対応する領域特定情報を読出し、センサ識別情報取得部が取得した当該センサの位置と当該領域特定情報とを用いて、当該センサの第１の領域及び第２の領域の範囲を算出する範囲算出装置とを含む。
【００２８】
センサ識別情報取得部は、各センサから第１の領域及び第２の領域の範囲を取得するのではなく、各センサの識別情報を取得する。領域特定情報記憶装置には、センサの識別情報ごとに、そのセンサの第１の領域及び第２の領域を特定する情報が記憶されている。範囲算出装置がセンサの識別情報をキーにして領域特定情報記憶装置からそのセンサの第１の領域及び第２の領域を特定する情報を読出すことにより、各センサの実際の第１の領域及び第２の領域の位置を特定できる。センサから第１の領域及び第２の領域情報を物体検出装置に送信しなくても、その識別情報を送るだけでセンサの第１の領域及び第２の領域を特定でき、効率的に２つのセンサの第２の領域の重複領域を特定できる。
【００２９】
（５）好ましくは、領域情報取得部は、センサの識別情報ごとに、当該センサに関する物体検出精度を記憶する検出精度記憶装置と、第１のセンサ及び第２のセンサの各々から、当該センサの位置、及び当該センサの識別情報を取得するセンサ識別情報取得部と、第１のセンサ及び第２のセンサの各々について、検出精度記憶装置からセンサ識別情報取得部が取得した識別情報に対応する物体検出精度を読出す精度読出装置と、第１のセンサ及び第２のセンサの少なくとも一方の物体検出精度が所定のしきい値より大きいことに応答して、領域情報取得部により取得された情報に基づき、第１のセンサ及び第２のセンサの第１の領域と、第１のセンサ及び第２のセンサの第２の領域の重複領域とを統合することにより、統合検出範囲を特定する第１の統合範囲特定装置と、第１のセンサ及び第２のセンサの双方の物体検出精度がいずれも所定のしきい値以下であることに応答して、領域情報取得部により取得された情報に基づき、第１のセンサ及び第２のセンサの各々の第１の領域を統合することにより、統合検出範囲を特定する第２の統合範囲特定装置とを含む。
【００３０】
第１のセンサ及び第２のセンサの少なくとも一方の物体検出精度が高い場合には、その第２の領域に存在する物体に関する検出情報を他のセンサからの情報で補完することにより、物体を検出できる可能性が高くなる。したがって、少なくとも一方のセンサの物体検出精度がしきい値より高い場合には、そのセンサの第２の領域と他のセンサの第２の領域とが重複した領域で双方のセンサから得た情報を統合することで、単独では検出できない物体を検出できる可能性が高くなる。一方、双方とも物体検出精度が低い場合には、２つのセンサの情報を統合したときに新たな物体が検出できる精度は、物体検出精度が高い場合と比較して相対的に低くなる。したがって、物体を検出できる可能性が高いときには統合検出範囲から物体を検出する処理をし、そうでない場合にはそうした処理をしないことにより、全体の処理速度を高く保ちながら、単独では検出できない物体を検出できる可能性を高くできる。
【００３１】
（６）より好ましくは、第１のセンサ情報取得部はさらに、第１のセンサの移動速度を取得し、検出範囲適応装置は、第１のセンサの移動速度が所定のしきい値より大きいことに応答して、領域情報取得部により取得された情報に基づき、第１のセンサ及び第２のセンサの第１の領域と、第１のセンサ及び第２のセンサの第２の領域の重複領域とを統合することにより、統合検出範囲を特定する第１の統合範囲特定装置と、第１のセンサの移動速度が所定のしきい値以下であることに応答して、領域情報取得部により取得された情報に基づき、第１のセンサ及び第２のセンサの各々の第１の領域を統合することにより、統合検出範囲を特定する第２の統合範囲特定装置とを含む。
【００３２】
一方のセンサを搭載した物体が大きな速度で移動しているときには、そのセンサで検出できる物体だけではなく、その近傍のより多くの物体を検出できるようにすることが望ましい。そこで、そうした場合には、上記したようにそのセンサの第２の領域からの情報と、他のセンサの第２の領域からの情報とを統合していずれかのセンサ単独では検出できない物体を検出できる可能性を高めることが望ましい。一方、双方のセンサの移動速度が小さかったり、停止していたりする場合には、あえて第２の領域の重複領域を物体検出の範囲に統合しても、処理量が増大するのと比較して実際上の効果が得られる可能性が小さくなることが懸念される。そこで、センサの移動速度が大きいときは第２の領域の重複領域を物体検出の範囲に統合することにし、そうでないときは統合をしないようにすることで、処理量の増大をできるだけ抑えながら必要なときに必要な物体を検出できる。
【００３３】
（７）さらに好ましくは、検出範囲適応装置は、領域情報取得部により取得された情報に基づき、第１のセンサの第２の領域と、第２のセンサの第２の領域との重複領域を算出する重複領域算出部と、重複領域算出部により算出された重複領域の面積が所定のしきい値より大きいことに応答して、第１のセンサ及び第２のセンサの各々の第１の領域と、第１のセンサ及び第２のセンサの第２の領域の重複領域とを統合することにより、適応的な統合検出範囲を特定する第１の統合範囲特定装置と、重複領域の面積が所定のしきい値以下であることに応答して、第１のセンサ及び第２のセンサの各々の第１の領域を統合することにより、適応的な統合検出範囲を特定する第２の統合範囲特定装置とを含む。
【００３４】
第２の領域の重複領域の面積が小さいと、その領域から新たな物体が検出される可能性は小さくなる。一方、重複領域の面積が大きいと、その領域から新たな物体が検出される可能性が大きくなる。そこで、第２の領域の重複領域の面積がしきい値より大きいときに、その重複領域を物体検出の対象領域に統合し、そうでないときはそうした処理をしないことにより、処理量を抑え、検出速度を高く保ちながら、必要な物体が検出できる可能性を高めることができる。
【００３５】
本開示の第２の局面に係る交通支援サーバは、所定の管理領域内に存在する物体を検出し解析するための、上記したいずれかの物体検出装置と、当該物体検出装置による解析により得られる交通支援情報を管理領域内に存在する交通参加者に送信する送信装置とを含む。
【００３６】
物体の検出の信頼性が低いために単独では物体検出に用いることができない第２の領域から得られた情報であっても、２つのセンサの第２の領域が重複する範囲を統合して統合検出範囲とすることにより、単独のセンサでは検出できない物体を検出できる可能性が高くなる。その結果、複数のセンサを用い、各センサの性能以上に多くの物体を検知できる。より多くの物体を検知した結果を用いて交通支援情報を生成し交通参加者に送信できるので、より安全な交通環境を提供できる。
【００３７】
（８）本開示の第３の局面に係る物体検出方法は、第１のセンサ及び第２のセンサの出力に基づき、物体を検出する物体検出方法であって、第１のセンサ及び第２のセンサの各々は、当該センサの周囲の所定領域内にある物体までの距離を表すセンサデータを取得可能であり、かつ、所定領域は、物体の検出の信頼度がしきい値より高い第１の領域と、信頼度がしきい値以下の第２の領域とに区分され、第１のセンサ及び第２のセンサの第１の領域及び第２の領域を特定するための情報を第１のセンサ及び第２のセンサからそれぞれ取得するステップと、取得するステップにおいて取得された情報に基づき、第１のセンサ及び第２のセンサの各々の第１の領域と、第１のセンサ及び第２のセンサの第２の領域の重複領域とを統合することにより、適応的な統合検出範囲を特定するステップと、第１のセンサ及び第２のセンサから、第１のセンサ及び第２のセンサがそれぞれ得た、各センサの検出範囲からのセンサデータを取得し、統合検出範囲にマッピングするステップと、マッピングするステップにおいて統合検出範囲にマッピングされたセンサデータを解析することにより、統合検出範囲内にある物体を検出するステップとを含む。
【００３８】
物体の検出の信頼性が低いために単独では物体検出に用いることができない第２の領域から得られた情報であっても、２つのセンサの第２の領域が重複する範囲を統合して統合検出範囲とすることにより、単独のセンサでは検出できない物体を検出できる可能性が高くなる。その結果、複数のセンサを用い、各センサの性能以上に多くの物体を検知できる。
【００３９】
（９）本開示の第４の局面に係るコンピュータプログラムは、コンピュータを、第１のセンサ及び第２のセンサの出力に基づき、物体を検出する物体検出装置として機能させるコンピュータプログラムであって、第１のセンサ及び第２のセンサの各々は、当該センサの周囲の所定領域内にある物体までの距離を表すセンサデータを取得可能であり、かつ、所定領域は、当該センサによる物体の検出の信頼度がしきい値より高い第１の領域と、信頼度がしきい値以下の第２の領域とに区分され、コンピュータプログラムは、コンピュータを、第１のセンサ及び第２のセンサの第１の領域及び第２の領域を特定するための情報を取得する領域情報取得部と、領域情報取得部により取得された情報に基づき、第１のセンサ及び第２のセンサの各々の第１の領域と、第１のセンサ及び第２のセンサの各々の第２の領域の重複領域とを統合することにより、適応的な統合検出範囲を特定する検出範囲適応装置と、第１のセンサ及び第２のセンサから、当該第１のセンサ及び第２のセンサがそれぞれ得た、各センサの検出範囲内のセンサデータを取得し、統合検出範囲にマッピングするマッピング装置と、マッピング装置により統合検出範囲にマッピングされたセンサデータを解析することにより、統合検出範囲内にある物体を検出する解析装置として機能させる。
【００４０】
物体の検出の信頼性が低いために単独では物体検出に用いることができない第２の領域から得られた情報であっても、２つのセンサの第２の領域が重複する範囲を統合して統合検出範囲とすることにより、単独のセンサでは検出できない物体を検出できる可能性が高くなる。その結果、複数のセンサを用い、各センサの性能以上に多くの物体を検知できる。
【００４１】
（１０）本開示の第５の局面に係るセンサ装置は、周囲の所定領域内にある物体までの距離を表すセンサデータを取得可能であり、かつ、所定領域は、当該センサによる物体の検出の信頼度がしきい値より高い第１の領域と、信頼度がしきい値以下の第２の領域とに区分されるセンサと、センサの第１の領域及び第２の領域を特定するための領域特定情報を記憶する領域特定情報記憶部と、領域特定情報記憶部に記憶された領域特定情報と、センサにより第１の領域及び第２の領域の双方から取得されたセンサデータとを所定のサーバに送信する送信装置とを含む。
【００４２】
（１１）送信装置は、センサの存在する位置を示す位置データもサーバに送信する。
【００４３】
［実施の形態の詳細な説明］
＜第１の実施の形態＞
〈構成〉
《全体構成》
図３にこの発明に係る交通支援システムの概略構成図を示す。図３を参照して、この交通支援システムは、特許文献１に記載のものと同様、車両８２及び車両８４、並びにインフラセンサ８０、歩行者が持つ携帯電話機等と、これらと基地局７２を介して通信し、交通状況俯瞰マップ５２を構築し維持する処理を行う交通支援サーバであるエッジサーバ７０とを含む。車両８２及び車両８４はいずれも、周囲をスキャンし、周囲に存在する物体までの距離を検出する測距センサであるＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｒａｎｇｉｎｇ）９２及び９４をそれぞれ搭載している。この実施の形態では、固定された位置にあるインフラセンサ８０もまたＬｉＤＡＲを含む。インフラセンサ８０のＬｉＤＡＲは常に周囲をスキャンし、周囲の物体までの距離を検出している。
【００４４】
図４を参照して、この実施の形態で使用するＬｉＤＡＲは、１又は複数のレーザ光のパルスで周囲をメカニカルな機構でスキャンし、周囲の物体に反射したレーザ光を受光するまでの時間により周囲の物体までの距離を測定する。その測定は非常に精密に行えるが、レーザ光を使用するために環境の影響を受けやすいという問題がある。特にセンサから物体までの距離が長いと反射して戻ってくるレーザ光は減衰し、物体の一部からの反射光しか測定できないという問題がある。なお、典型的なＬｉＤＡＲでは上下に配列された複数のレーザからレーザ光のパルスを発射しながら周囲をスキャンする。そのため、得られる反射光もパルス状となり、得られるデータは点群となる。
【００４５】
図４を参照して、これをＬｉＤＡＲ９４とインフラセンサ８０について考える。ここでは、レーザ光が到達可能で、光が戻ってくることがある範囲を伝搬範囲といい、伝搬範囲内で物体までの距離を高い信頼性で測定できる範囲を解析範囲という。伝搬範囲は解析範囲の外側領域であり、解析範囲を含まない。図４に示すように、ＬｉＤＡＲ９４は、ＬｉＤＡＲ９４を中心とする円形の領域である伝搬範囲１０４と、同じくＬｉＤＡＲ９４を中心とする伝搬範囲１０４よりも小さな半径の円形である解析範囲１０６とを持つ。インフラセンサ８０のＬｉＤＡＲは、インフラセンサ８０を中心とする円形の伝搬範囲１００と、インフラセンサ８０を中心とし伝搬範囲１００よりも小さな半径の円形の解析範囲１０２とを持つ。図４に示す例では、伝搬範囲１００及び解析範囲１０２はそれぞれ伝搬範囲１０４及び解析範囲１０６より大きいが、伝搬範囲及び解析範囲はセンサごとに異なるので図４に示す例には限らない。
【００４６】
なお、図３に示すように車両８４がインフラセンサ８０に向かって走行している場合、車両８４がインフラセンサ８０に十分に近くなると、図４の斜線領域で示すように、伝搬範囲１００と伝搬範囲１０４の重複領域であって解析範囲１０６にも解析範囲１０２にも含まれない部分（この明細書では、この領域１０８を、伝搬範囲のみが重複している領域という意味で重複領域という。）が生じる。エッジサーバ７０による解析では、図５に示すように解析範囲１０６及び解析範囲１０２内の物体から得られた点群データのみを解析して物体の検出を行うため、解析範囲１０６内又は解析範囲１０２内にある物体は検出できるが、図５において点線で示すように、伝搬範囲１０４内にある物体、伝搬範囲１００内にある物体、及び重複領域１０８内にある物体は検出されない。
【００４７】
しかし、前述したとおり、重複領域１０８内の物体からでもＬｉＤＡＲ９４に反射光が帰ってくる場合もあるし、同様にインフラセンサ８０に反射光が帰ってくる場合もある。ＬｉＤＡＲ９４及びインフラセンサ８０は、これら信頼性の低い点群データは廃棄する。したがってこれら反射光から得られる点群データはエッジサーバ７０では使用されない。しかし、両者は同じ領域に存在する物体からの反射光を受光しているので、ＬｉＤＡＲ９４が重複領域１０８内の物体から受光した反射光と、インフラセンサ８０が重複領域１０８内の物体から受光した反射光とを総合して解析すれば、図６に示すように重複領域１０８内に存在する物体も検出できる可能性がある。この実施の形態では、こうした考え方によりＬｉＤＡＲ９４及びインフラセンサ８０からはそれぞれ伝搬範囲１０４及び伝搬範囲１００内の物体から得られた点群データもエッジサーバ７０に送信する。この明細書では、図６に示すように車両に搭載されたセンサとインフラセンサとの点群データを統合して処理することが可能な領域（重複領域１０８）が生ずるような位置（センサから一定距離内の位置）に車両が存在することを「（車両が）インフラ協調エリア内に存在している」という。すなわち、車両センサがインフラ協調エリア内に存在する場合には、センサによる物体の検出範囲を適応的に広げることで単独のセンサでは検出できない物体も検出できる可能性を高くする。
【００４８】
エッジサーバ７０は、これら点群データの中で、解析範囲１０６内の点群データ及び解析範囲１０２内の点群データと、重複領域１０８内の点群データとを統合して点群データの解析を行い物体の検出を行う。
【００４９】
なお、図５及び図６に示すグリッド１３０は、エッジサーバ７０が点群データの解析の際に使用するものである。この実施の形態では、ＬｉＤＡＲ９４及びインフラセンサ８０からそれぞれの位置データと、伝搬範囲１０４及び解析範囲１０６、並びに伝搬範囲１００及び解析範囲１０２に関する情報をそれぞれ受信し、伝搬範囲１０４及び伝搬範囲１００を包含する最小のグリッドを形成する。グリッドにより区画される矩形をここではセルという。エッジサーバ７０は各セルにＬｉＤＡＲ９４及びインフラセンサ８０から受信した点群データをマッピングしてデータの解析を行う。
【００５０】
なお、グリッドは様々な方法で形成できる。この実施の形態では、予め所定の大きさのセルである広さの領域をグリッド化しておき、伝搬範囲１０４及び伝搬範囲１００に関する情報を受けた時点でそれらを包含する最小のグリッドを選択するものとする。
【００５１】
《車両側の設備》
図７を参照して、車両８４は、ＬｉＤＡＲ９４、車載カメラ１４２、及びミリ波レーダ１４０等の各種のセンサ、及びこれらセンサからセンサデータを収集しエッジサーバ７０に無線通信により送信するための車載装置１４６と、を含む。
【００５２】
図８を参照して、車載装置１４６は実質的にはコンピュータ１６０を含むプロセッサであって、マイクロプロセッサ１８０、マイクロプロセッサ１８０とコンピュータ１６０内の各部との間のデータ及び命令の伝送経路となるバス１９０とを含む。コンピュータ１６０はさらに、いずれもバス１９０に接続されたＲＯＭ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１８２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１８４、ハードディスク又はＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等からなる不揮発性の補助記憶装置１８６、無線通信により外部との通信を提供する無線通信部１８８、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１９２及びユーザとの音声によるインタラクションを提供するための音声処理Ｉ／Ｆ１９４とを含む。
【００５３】
車載装置１４６はさらに、バス１９０に接続されたタッチパネル１６４、液晶等のモニタ１６２、及び入出力Ｉ／Ｆ１９２に接続された車両の制御のための各種アクチュエータ１６６及びＬｉＤＡＲ９４等の各種センサ１６８と、音声処理Ｉ／Ｆ１９４に接続されたスピーカ及びマイク１７０と、バス１９０に接続され、ＵＳＢメモリ１７２が装着可能で、コンピュータ１６０の各部とＵＳＢメモリ１７２との間のデータの授受を行う半導体メモリドライブ１９６とを含む。ＲＯＭ１８２にはコンピュータ１６０の起動プログラム等が記憶されている。ＲＡＭ１８４はマイクロプロセッサ１８０による処理の際に様々な変数を記憶するための作業領域として使用される。
【００５４】
図９に、車載装置１４６のマイクロプロセッサ１８０が実行する、センサデータのエッジサーバ７０へのアップロード機能を実現するプログラムの制御構造を示す。このプログラムは、補助記憶装置１８６に記憶されており、車載装置１４６が起動するとＲＡＭ１８４にロードされ、マイクロプロセッサ１８０により実行される。図９を参照して、このプログラムは、起動後、アップロードのタイミングか否かを判定するステップ２１０と、ステップ２１０の判定でアップロードのタイミングではないと判定されたときに所定時間だけ待機し、所定時間経過後に制御をステップ２１０に戻すステップ２１２と、ステップ２１０においてアップロードのタイミングであると判定されたことに応答して、センサデータである点群データと、センサ情報とをエッジサーバ７０にアップロードし、制御をステップ２１０に戻すステップ２１４とを含む。この明細書において、センサ情報とは、センサの位置を示す情報（位置情報）、センサの伝搬範囲１０４及び解析範囲１０６を示す情報のことをいう。なお、センサデータには現在時刻を示す情報（時刻情報）も含まれる。アップロードされるセンサデータとしてはＬｉＤＡＲ９４が検出した点群データ以外にも、車載カメラ１４２による画像データ、ミリ波レーダ１４０による検出データ等があるが、これらの動作サイクルは互いに異なっているため、図９のステップ２１４ではＬｉＤＡＲ９４による点群データのみをエッジサーバ７０にアップロードし、他のセンサデータは別のタイミングでエッジサーバ７０にアップロードするものとする。
【００５５】
図９に制御構造を示すプログラムにより、所定時間ごとにＬｉＤＡＲ９４の点群データがエッジサーバ７０に送信される。
【００５６】
《インフラセンサ８０》
インフラセンサ８０の構成を図１０に示す。図１０を参照して、このインフラセンサ８０は、カメラ２３２及びＬｉＤＡＲ２３４と、カメラ２３２からの画像データ及びＬｉＤＡＲ２３４からの点群データを、ＬｉＤＡＲ２３４の位置情報とともにエッジサーバ７０に送信するためのインフラセンサ情報送信装置２３０とを含む。
【００５７】
図１１に、インフラセンサ情報送信装置２３０のハードウェア構成を示す。図１１を参照して、インフラセンサ情報送信装置２３０も実質的にはコンピュータ２５０を含むプロセッサである。コンピュータ２５０は、マイクロプロセッサ２８０と、マイクロプロセッサ２８０及びコンピュータ２５０内の各機能部との間のデータ及び命令の経路となるバス２９０とを含む。コンピュータ２５０はさらに、いずれもバス２９０に接続された、ＲＯＭ２８２と、ＲＡＭ２８４と、ハードディスク又はＳＳＤ等からなる不揮発性の補助記憶装置２８６と、無線通信により外部との通信を提供する無線通信部２８８と、入出力Ｉ／Ｆ２９２とを含む。
【００５８】
インフラセンサ情報送信装置２３０はさらに、入出力Ｉ／Ｆ２９２に接続された、カメラ２３２及びＬｉＤＡＲ２３４を含む各種センサ２５２を含む。
【００５９】
図１２に、インフラセンサ情報送信装置２３０がセンサデータをエッジサーバ７０にアップロードするよう、マイクロプロセッサ２８０を機能させるためのコンピュータプログラムの制御構造を示す。このプログラムは、補助記憶装置２８６に記憶されており、インフラセンサ情報送信装置２３０が起動すると補助記憶装置２８６からＲＡＭ２８４にロードされマイクロプロセッサ２８０により実行される。
【００６０】
図１２を参照して、このプログラムは、インフラセンサ情報送信装置２３０の起動後、アップロードのタイミングか否かを判定するステップ３１０と、ステップ３１０の判定でアップロードのタイミングではないと判定されたときに所定時間だけ待機し、所定時間経過後に制御をステップ３１０に戻すステップ３１２と、ステップ３１０においてアップロードのタイミングであると判定されたことに応答して、ＬｉＤＡＲ２３４のセンサデータである点群データと、ＬｉＤＡＲ２３４の位置情報、ＬｉＤＡＲ２３４の伝搬範囲１００及び解析範囲１０２を示すセンサ情報をエッジサーバ７０にアップロードし、制御をステップ３１０に戻すステップ３１４とを含む。なお、ここでもステップ３１４でエッジサーバ７０にアップロードされるのは、センサデータの中でＬｉＤＡＲ２３４からの点群データのみであり、カメラ２３２による画像データは別のプログラムで別のタイミングでエッジサーバ７０に送信される。ここでもセンサデータには現在時刻を示す情報が含まれる。
【００６１】
図１２に制御構造を示すプログラムにより、所定時間ごとにＬｉＤＡＲ２３４の点群データがエッジサーバ７０に送信される。
【００６２】
《エッジサーバ７０》
―機能的構成―
図１３を参照して、エッジサーバ７０は、インフラセンサ８０及びＬｉＤＡＲ９４等からセンサ情報及びセンサデータを、車両及びインフラセンサからそれぞれの位置情報を、それぞれ受信する受信処理部３４０と、受信処理部３４０が受信した信号の中で、ＬｉＤＡＲ等から受信した点群データ等の受信データを一時記憶するための受信データ記憶部３４２と、受信データ記憶部３４２に記憶された受信データの中の各センサの伝搬範囲及び解析範囲についての情報を用いてグリッドマップを作成し初期化するグリッドマップ作成部３４４と、グリッドマップ作成部３４４により作成されたグリッドマップの各セルに関する情報を記憶するグリッドマップ記憶部３４６とを含む。グリッドマップとは、地上のある地域をグリッドに分割したもののことをいう。ある地域を包括的に含むグリッドマップをグローバルグリッドと呼ぶ。グローバルグリッドは複数のセルに分割される。各セルは基本的には正方形であり、その一辺は所望の解像度にあわせた大きさに決められる。交通支援に使用されるグリッドは、例えば一辺が３０ｃｍのセルからなる。通常、グローバルグリッドの各辺は経度線及び緯度線に並行になるように選択される。
【００６３】
エッジサーバ７０はさらに、グリッドマップ作成部３４４により作成されたグリッドの各セルの中で、解析の対象となるセルのリストを記憶するための対象セルリスト記憶部３５０と、所定時間ごとに、受信データ記憶部３４２に記憶された点群データを読出し、その位置データにしたがって各点群データをグリッドマップの各セルにマッピングする点群データマッピング部３４８と、対象セルリスト記憶部３５０を参照して、グリッドマップ記憶部３４６に記憶されたグリッドマップの各セルの中で、解析処理の対象となるセルを判定する対象セル判定部３５２とを含む。
【００６４】
エッジサーバ７０はさらに、対象セル判定部３５２により対象セルと判定されたセルの点群データのみをグリッドマップ記憶部３４６から読出して解析し、処理対象（解析範囲１０６、解析範囲１０２、及び重複領域１０８を統合した範囲の動体）を検出する処理を行う動体検出部３５４と、動体検出部３５４により検出された動体に関するデータを記憶する検出動体記憶部３５６とを含む。
【００６５】
グリッドマップ記憶部３４６はグリッドマップ作成部３４４及び点群データマッピング部３４８により一定時間ごとに作り変えられるので、動体検出部３５４による解析結果は、各タイミングでの動体の位置等となる。しかし過去の一定時間に算出された解析結果もそれぞれ履歴として検出動体記憶部３５６に蓄積され記憶されている。
【００６６】
エッジサーバ７０はさらに、検出動体記憶部３５６に記憶されている現在及び過去の動体の位置データを解析して動体を追跡する動体追跡部３５８と、動体追跡部３５８による解析結果を記憶する解析結果記憶部３６０と、検出動体記憶部３５６に記憶されているデータに基づいて各動体の属性を検出する属性検出部３６２と、属性検出部３６２により検出された各動体の属性を記憶する解析結果記憶部３６４と、解析結果記憶部３６０に記憶されている動体の位置に関するデータと解析結果記憶部３６４に記憶されている各動体の属性とを統合する統合処理部３６６と、統合処理部３６６により統合された解析結果を記憶する解析結果記憶部３６８とを含む。
【００６７】
エッジサーバ７０はさらに、受信処理部３４０が各車両から受信した信号に基づいて、管理対象の車両の位置、速度及び移動方向等からなる車両情報を得るための車両追跡部３８０と、車両追跡部３８０により解析された各車両の位置、速度及び移動方向等の車両情報を記憶するための車両情報記憶部３８２とを含む。エッジサーバ７０はさらに、解析結果記憶部３６８に記憶された各動体の位置、属性、及び動き等に関する動体情報と、車両情報記憶部３８２とを照合し、統合後の動体情報において子供、スマートフォンを見ながら歩行する歩行者等のような、危険と思われる属性を持つ動的物体、道路上の事故車両、故障車両、落下物等についての情報等の交通支援のための情報を、当該物体から所定範囲内に位置する車両に対して報知する等の処理を行う情報送信部３９０と、情報送信部３９０による情報報知のための信号を無線通信により対象車両に送信するための送信処理部３９２とを含む。なお、図１３では送信処理部３９２は受信処理部３４０とは別の機能ブロックとなっているが、受信処理部３４０及び送信処理部３９２は同じハードウェアを使用してもよい。
【００６８】
―ハードウェア構成―
エッジサーバ７０は、この実施の形態では、コンピュータハードウェア及び当該コンピュータハードウェア上で実行されるコンピュータプログラムにより実現される。図１４はエッジサーバ７０のためのコンピュータハードウェアのブロック図を示す。図１４を参照して、エッジサーバ７０は、インターネット４５０に接続されるコンピュータ４４０と、いずれもコンピュータ４４０に接続されたモニタ４４２、キーボード４４６及びマウス４４８とを含む。モニタ４４２はタッチパネルでもよく、キーボード４４６及びマウス４４８は、モニタ４４２上でソフトウェアにより実現されてもよい。
【００６９】
コンピュータ４４０はマイクロプロセッサ４６０と、マイクロプロセッサ４６０とコンピュータ４４０内の各部との間のデータ及び命令の伝送経路となるバス４７４とを含む。コンピュータ４４０はさらに、いずれもバス４７４に接続された、並列処理により大量のデータを高速に処理可能なＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）４６２、ＲＯＭ４６４、ＲＡＭ４６８、ハードディスク又はＳＳＤ等からなる不揮発性の補助記憶装置４７０、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）４５２が装着可能なＤＶＤドライブ４７２、インターネット４５０への接続を提供するネットワークＩ／Ｆ４７６、及び無線通信により外部との通信を提供する無線通信部４７８を含む。
【００７０】
―エッジサーバ７０を実現するプログラムの構成―
図１５に、エッジサーバ７０においてＬｉＤＡＲからの点群データを統合する処理を実現するプログラムの構成をフローチャート形式で示す。このプログラムは、グリッドマップを作り直すタイミングに合わせ、交通状況俯瞰マップを作成するプログラムと並列に、一定時間間隔で繰返し動作する。図１５を参照して、このプログラムは、処理対象となっている車両がインフラ協調エリアを走行中か否かを判定し、判定にしたがって制御の流れを分岐させるステップ５００を含む。ステップ５００の判定が否定であればステップ５０６に進み、ＬｉＤＡＲ９４からの点群データとインフラセンサ８０からの点群データとを別々に、従来と同様の手法を用いて解析しプログラムの実行を終了する。
【００７１】
このプログラムはさらに、ステップ５００の判定が肯定であることに応答して、車両センサとインフラセンサとの共通グリッドマップを作成し最適化するステップ５０２と、ステップ５０２により作成されたグリッドマップを使用してセンサデータを解析し、解析後のデータを使用して各車両に対して情報を送信して処理を終了するステップ５０４とを含む。
【００７２】
図１６に、図１５のステップ５０２で実行されるプログラムの詳細なフローチャートを示す。図１６を参照して、このプログラムは、車両センサ及びインフラセンサの各々の伝搬範囲及び解析範囲を図１３に示す受信データ記憶部３４２から読出すステップ５５０と、ステップ５５０で読出したデータに基づき、予め準備されたグローバルなグリッドの中で車両センサ及びインフラセンサの両方の伝搬範囲を包含する最小のグリッドを決定することで統合グリッドを生成するステップ５５２と、ステップ５５２で生成された統合グリッドの各セルに対応する要素を持つ配列を生成するステップ５５４と、統合処理の対象となる対象セルのリストを初期化するステップ５５６とを含む。
【００７３】
このプログラムはさらに、図１３に示す受信データ記憶部３４２に記憶されている各点群データの各々について、以下の処理５６０を実行するステップ５５８を含む。
【００７４】
処理５６０は、処理対象となっている点群データを、その位置データに基づいてステップ５５２で生成されたグリッドのいずれかにマッピングするステップ５７０と、ステップ５７０で点群データがマッピングされたグリッドのセルを表す情報を対象セルのリストに追加するステップ５７２とを含む。ステップ５７０では、各点群データを、その位置を含むグリッドセルにマッピングする。ステップ５７２のリストは、既にリスト内に存在するセルが再度追加されたときには新たなセルを追加することはしない形式のものが好ましい。
【００７５】
このプログラムはさらに、ステップ５５８に続き、ステップ５７２で作成された処理対象セルのリスト内の各セルについて、以下の処理５６４を実行するステップ５６２を含む。
【００７６】
処理５６４は、処理対象となっているセルがインフラセンサの解析範囲内か否かを判定し、判定にしたがって制御の流れを分岐させるステップ５８０と、ステップ５８０の判定結果が否定であるときに、処理対象となっているセルが車両センサの解析範囲内か否かを判定し、判定にしたがって制御の流れを分岐させるステップ５８２と、ステップ５８２の判定が否定のときに、処理対象となっているセルがインフラセンサの伝搬範囲内か否かを判定し、判定にしたがって制御の流れを分岐させるステップ５８４と、ステップ５８４の判定が肯定であることに応答して、処理対象となっているセルが車両センサの伝搬範囲内か否かを判定し、判定にしたがって制御の流れを分岐させるステップ５８６と、ステップ５８４の判定結果が否定のとき、及びステップ５８６の判定が否定のときに、処理対象のセルを対象セルのリストから削除し処理５６４を終了するステップ５８８とを含む。ステップ５８０の判定が肯定のとき、ステップ５８２の判定が肯定のとき、ステップ５８４の判定が肯定でかつステップ５８６の判定が肯定のときには、処理対象セルのリストに対する処理はせず処理５６４の処理を終了する。
【００７７】
すなわち、処理対象のセルがインフラセンサの解析範囲内にあるか、車両センサの解析範囲内にあるとき、及び、処理対象のセルがインフラセンサの伝搬範囲内にあり、かつ、車両センサの伝搬範囲内にもあるとき、すなわち両者の重複した範囲にあるときには、そのセルについては解析の処理対象とする。それ以外のときには処理対象とはしない。
【００７８】
このような構成をとることにより、以下のような効果が生じる。すなわち、統合グリッドの大きさは伝搬範囲と比較して大きく、含まれるセルの数も多い。そのため、統合グリッド内の全てのセルについて、処理対象とすべきか否かを判定していると、処理に要する時間が長くなるおそれがある。それに対しこの実施の形態では、点群データがあるセルにマッピングされるたびに、そのセルを示すデータを対象セルのリストに追加する。さらに、対象セルの中でも上記した条件を充足しないセルは削除される。点群データを解析するときには、処理対象セルのリストにあるセルだけを処理対象とすればよい。この処理対象セルのリストは統合グリッド全体に含まれるセルの数以下であり、多くの場合にはかなり少なくなることが見込まれる。したがって、統合グリッドにマッピングされた点群データに対する解析処理を短時間で終了させることができる。
【００７９】
〈動作〉
上記したシステムは以下のように動作する。図３を参照して、車両８４はＬｉＤＡＲ９４により得られた伝搬範囲の点群データを全てエッジサーバ７０に送信する（図９）。同様にインフラセンサ８０もＬｉＤＡＲの伝搬範囲から得られた点群データを全てエッジサーバ７０に送信する（図１２）。
【００８０】
車両８４がインフラセンサ８０から離れた位置（インフラ協調エリア外）にある場合、図４の重複領域１０８のような領域は生じない。図１５を参照して、この場合、受信データ記憶部３４２（図１３）がこれらデータを受信した後、ステップ５０２及びステップ５０４の処理は行われない。図１３に示すグリッドマップ作成部３４４は車両８４とインフラセンサ８０との双方について別々にグリッドマップを作成する。動体検出部３５４はこのグリッドマップを使用して動体検出を行う。検出された動体に関する情報は検出動体記憶部３５６に記憶され、動体追跡部３５８が各動体を追跡し、属性検出部３６２が各動体の属性を検出する。これら情報はそれぞれ解析結果記憶部３６０及び解析結果記憶部３６４に記憶された後、統合処理部３６６により統合され解析結果記憶部３６８に記憶される。一方、エッジサーバ７０は受信処理部３４０を介して車両情報を受信し、車両追跡部３８０が各車両を追跡する。各車両の位置等に関する情報は車両情報記憶部３８２に記憶される。情報送信部３９０は解析結果記憶部３６８に記憶された解析結果に基づいて作成した交通支援の情報を、車両情報記憶部３８２に記憶された各車両に向けて送信処理部３９２を介して送信する。
【００８１】
一方、図３を参照して、車両が十分にインフラセンサ８０に近づき、インフラ協調エリアに進入したとする。この場合、図４に示すようにＬｉＤＡＲ９４の伝搬範囲１０４とインフラセンサ８０の伝搬範囲１００との間に重複領域１０８が生ずる。
【００８２】
この場合、図１５に示すプログラムでステップ５００の判定が肯定となり、ステップ５０２が実行される。
【００８３】
図１３を参照して、グリッドマップ作成部３４４は車両８４のＬｉＤＡＲ９４及びインフラセンサ８０のＬｉＤＡＲの伝搬範囲及び解析範囲を受信データ記憶部３４２から読出す（図１６のステップ５５０）。続いてグリッドマップ作成部３４４はグリッドマップ記憶部３４６に記憶されている前回作成したグリッドマップをクリアし、新たなグリッドマップを作成してグリッドマップ記憶部３４６に記憶させる（図１６のステップ５５２）。このグリッドマップは、グリッドマップ作成部３４４が予め記憶しているグローバルグリッドマップから、ＬｉＤＡＲ９４の伝搬範囲とインフラセンサ８０のＬｉＤＡＲの伝搬範囲とを包含する最も小さな矩形からなる部分的なグリッドマップを特定することで作成される。さらにグリッドマップ作成部３４４はグリッドマップ記憶部３４６内に、グリッドマップの各セルを要素とする二次元配列を作成する（図１６のステップ５５４）。さらにグリッドマップ作成部３４４は、対象セルリスト記憶部３５０に記憶された対象セルのリストを初期化する（図１６のステップ５５６）。この初期化は、要素が何もないリストを生成することに相当する。
【００８４】
点群データマッピング部３４８は、受信データ記憶部３４２に記憶されている点群データを読出す（図１６のステップ５５８）。点群データマッピング部３４８は、読出した各点群データを、それらの位置に基づいてグリッドマップの各セルにマッピングし、対応する配列要素に記憶させる（図１６のステップ５７０）。同時に点群データマッピング部３４８は、ある配列要素に点群データをマッピングしたときには、その配列要素を特定する情報を対象セルリスト記憶部３５０に追加する（図１６のステップ５７２）。対象セルリスト記憶部３５０は、このセルを記憶する。ただし、対象セルリスト記憶部３５０は、既にリスト内にあるセルの追加要求があった場合にはその要求を無視する。
【００８５】
この処理をすることにより、ＬｉＤＡＲ９４からの点群データ及びインフラセンサ８０からの点群データが全てグリッドマップ上にマッピングされる。
【００８６】
ステップ５５８の処理５６０が全て完了すると、図１３に示す対象セル判定部３５２が、グリッドマップ記憶部３４６に記憶されているグリッドマップの中で、どのセルを処理対象とすべきかについて対象セルリスト記憶部３５０を参照して以下のように判定する。
【００８７】
すなわち、図１６を参照して、ステップ５５２において、対象セルリスト記憶部３５０に記憶された対象セルリスト内の各セルについて、まずそのセルがインフラセンサ８０の解析範囲内にあるか否かを判定する。判定結果が肯定ならこのセルは処理対象となる。判定結果が否定なら制御はステップ５８２に進む。
【００８８】
ステップ５８２では、セルは車両センサであるＬｉＤＡＲ９４の解析範囲内か否かを判定する。判定が肯定ならこのセルは処理対象となる。判定が否定なら制御はステップ５８４に進む。
【００８９】
ステップ５８４ではセルがインフラセンサ８０の伝搬範囲内か否かが判定される。判定が肯定なら制御はステップ５８６に進み、さらにセルがＬｉＤＡＲ９４の伝搬範囲内か否かが判定される。ステップ５８６の判定が肯定ならこのセルは処理対象となる。ステップ５８４での判定が否定の場合、及びステップ５８６での判定が否定の場合には、セルを処理対象セルのリストから削除する。
【００９０】
すなわち、セルがインフラセンサ８０の解析範囲内にあるか、ＬｉＤＡＲ９４の解析範囲内にあるか、又はセルがインフラセンサ８０の伝搬範囲内にあってかつＬｉＤＡＲ９４の伝搬範囲内にある場合にはそのセルは処理対象となり、それ以外のセルは処理対象から除外される。
【００９１】
このようにすることで、点群データに対する解析では、対象セルリスト内のセルのみを処理対象とすればよく、グリッドマップ内の全セルを処理対象とする必要がなくなる。その結果、点群データに対する処理が速くなるという効果が生じる。
【００９２】
動体検出部３５４は、グリッドマップ記憶部３４６に記憶されているグリッドマップのセルの中で、対象セルリスト記憶部３５０に記憶されたリスト内のセルの点群データのみを解析対象として解析を行い、動体を検出する。検出された動体に関する情報は検出動体記憶部３５６に記憶される。以下の処理は車両がインフラ協調エリア外にある場合と同じである。
【００９３】
以上のようにこの実施の形態に係る交通支援システムによれば、ＬｉＤＡＲ９４及びインフラセンサ８０の伝搬範囲内の点群データという、従来は使用されていなかったデータを使用して動体の検出を行うことができる。従来は検出されていなかった動体を検出できる可能性が高くなり、より充実した交通支援情報を交通参加者に対して提供できる。また、グリッドマップにマッピングされた点群データの中で、ＬｉＤＡＲ９４の伝搬範囲とインフラセンサ８０の伝搬範囲との重複領域から検出された点群データのみを処理対象とする。そのため、伝搬範囲まで処理対象を広げても処理時間が大きく増加することはなく、従来と同じ周期で繰返すことが可能であり、より充実した交通支援情報を提供できる。
【００９４】
なお、インフラセンサ８０は固定した位置に設けられている。したがって、インフラセンサ８０の位置並びに伝搬範囲及び解析範囲に関する情報が予め分かっている場合には、エッジサーバ７０にその情報を記憶しておけばよい。例えばインフラセンサ８０の位置にエッジサーバ７０を設置するような場合が考えられる。
【００９５】
＜第２の実施の形態＞
〈構成〉
上記第１の実施の形態に係る交通支援システムでは、ＬｉＤＡＲ９４の伝搬範囲とインフラセンサ８０の伝搬範囲とが多少とも重複していればインフラ協調処理を行っている。しかし、この開示の実施の形態はそのような形態には限定されない。重複領域がごく小さい場合には、重複領域の点群データを用いても有効な情報が得られない可能性が高い。そもそも重複領域から点群データが得られない可能性もある。そこで、ＬｉＤＡＲ９４の伝搬範囲とインフラセンサ８０の伝搬範囲との重複領域の面積があるしきい値より大きい場合に限ってインフラ協調処理を行う事が考えられる。第２の実施の形態に係る交通支援システムはそのようなシステムである。
【００９６】
この実施の形態に係るシステムでは、図１３の対象セル判定部３５２を実現するプログラムが第１の実施の形態のものとは異なっている。そのプログラムの制御構造を図１７にフローチャート形式で示す。図１７に示すフローチャートが図１６に示すものと異なっているのは、図１６のステップ５６２に替えて、対象セルリスト内の各セルについて処理６０２を実行するステップ６００を含む点である。
【００９７】
処理６０２が図１６に示す処理５６４と異なるのは、ステップ５８２の判定が否定となったとき、ステップ５８４の前に、伝搬範囲の重複領域の面積がしきい値より大きいか否かを判定し、判定が肯定のときに制御をステップ５８４に進め、それ以外のときには制御をステップ５８８に進めるステップ６１０を含む点である。それ以外の点では図１７の処理６０２は図１６の処理５６４と同一であり、図１７の全体フローチャートは図１６の全体フローチャートと同一である。
【００９８】
〈動作〉
この第２の実施の形態に係る交通支援システムでは、図１７の処理６０２に示すように、対象セルリスト内のセルがインフラセンサ８０の解析範囲内になく（ステップ５８０でＮＯ）、かつそのセルがＬｉＤＡＲ９４の解析範囲内にもない場合（ステップ５８２でＮＯ）には、インフラセンサ８０の伝搬範囲とＬｉＤＡＲ９４の伝搬範囲との重複領域の面積がしきい値より大きいか否かが判定される。重複領域の面積がしきい値以下であれば（ステップ６１０の判定がＮＯ）重複領域を含め、伝搬領域内の点群データは処理対象とされない。重複領域の面積がしきい値より大きいときのみ、重複領域内の点群データが処理対象となる。
【００９９】
以上のようにこの第２の実施の形態によれば、ＬｉＤＡＲ９４とインフラセンサ８０の伝搬範囲の重複領域の面積がしきい値より大きくなければ、重複領域から得られた点群データは動体検出のための解析対象とならない。重複領域の点群データから有効な情報が得られる可能性が高いときのみ、重複領域から得られた点群データを処理対象とするので、交通支援情報の品質を落とさず、処理を高速化できる。
【０１００】
なお、この実施の形態では伝搬範囲の重複領域の面積がしきい値より大きい場合にのみ伝搬範囲の重複領域内にあるセルを解析の処理対象としている。しかしこの開示の実施の形態はそのような形態には限定されない。例えば、図１７のステップ５８４において、２つのセンサの少なくとも一方の検出精度がしきい値より高いと判定されたときに、伝搬範囲の重複領域を解析の処理対象としてもよい。このために必要な構成は次の第３の実施の形態の構成と類似しているのでここでは詳細は述べない。
【０１０１】
このように少なくとも一方のセンサの検出精度が高いときには、伝搬範囲の情報についても、多少の情報を補完することで正しい物体の検出を行うことができる可能性が高い。そうした場合に、他のセンサの伝搬範囲の重複領域の情報を使用することで、単独では検出できない物体を検出できる可能性が高くなる。
【０１０２】
＜第３の実施の形態＞
〈構成〉
第１の実施の形態では、エッジサーバ７０はインフラセンサ８０及び車両８４のＬｉＤＡＲ９４の双方からセンサの伝搬範囲及び解析範囲に関する情報を受信している。しかしこの開示の実施の形態はそのような形態には限定されない。予めエッジサーバ７０にセンサごとに伝搬範囲及び解析範囲に関する情報をセンサの識別情報とともに記憶しておき、各センサからはそのセンサの識別情報を受信するようにしてもよい。この第３の実施の形態に係るエッジサーバ６３０はそのような機能を持つ。
【０１０３】
図１８に、第３の実施の形態に係るエッジサーバ６３０の機能ブロック図を示す。図１８を参照して、このエッジサーバ６３０が図１３に示すエッジサーバ７０と異なるのは、センサの伝搬範囲及び解析範囲に関する情報をセンサの識別情報（品番等）と関連付けて記憶したセンサ情報記憶部６４０、及び受信データ記憶部３４２からＬｉＤＡＲ９４及びインフラセンサ８０のセンサ識別情報を読出し、センサ情報記憶部６４０からそれらの伝搬範囲及び解析範囲に関する情報を読出すセンサ情報読出部６４２を新たに含むことと、図１３のグリッドマップ作成部３４４に替えて、センサ情報読出部６４２の出力する各センサの伝搬範囲及び解析範囲に関する情報を用いてグリッドマップ記憶部３４６にグリッドマップを作成するグリッドマップ作成部６４６を含むこととである。その他の点ではエッジサーバ６３０は図１３に示すエッジサーバ７０と同一である。
【０１０４】
〈動作〉
この第３の実施の形態に係るエッジサーバ６３０では、最初にグリッドマップを作成するときの動作のみが第１の実施の形態のエッジサーバ７０と異なる。すなわち、受信処理部３４０はＬｉＤＡＲ９４及びインフラセンサ８０からそれぞれの点群データ及び位置データとともに、センサの識別情報を受信しいずれも受信データ記憶部３４２に格納する。センサ情報読出部６４２は、グリッドマップ作成のタイミングになると受信データ記憶部３４２から各センサの識別情報を読出し、各識別情報をキーにセンサ情報記憶部６４０から各センサの伝搬範囲及び解析範囲に関する情報を読出す。グリッドマップ作成部６４６はセンサ情報読出部６４２が読出した各センサの伝搬範囲及び解析範囲に関する情報と、受信データ記憶部３４２に格納されている各センサの位置データとを用いて、グリッドマップ記憶部３４６内のグリッドマップを作成しなおす。このグリッドマップの作成方法は第１の実施の形態のグリッドマップ作成部３４４によるものと同一である。
【０１０５】
この実施の形態に係るエッジサーバ６３０では、各センサから伝搬範囲及び解析範囲に関する情報を受信せず、各センサの識別情報を受信するだけでその伝搬範囲及び解析範囲を特定できる。その結果、各センサから送信する情報を削減しながら第１の実施の形態と同様、より有効な交通支援情報を提供できる。
【０１０６】
なおセンサ情報記憶部６４０はエッジサーバ６３０の内部に存在する必要はない。センサ情報記憶部６４０を外部のサーバに保存し、外部からその識別情報をキーに伝搬範囲と解析範囲とがセンサごとに読出すことができるのであれば、それを利用しても良い。識別情報としては、センサの品番だけでもよいし、センサのメーカとメーカごとのセンサの品番とをあわせて用いることもできる。
【０１０７】
なお、第２の実施の形態の末尾で述べたように、センサごとの物体検出精度に基づいて重複領域を解析対象とするか否かを決定するシステムの場合には、図１８に示す構成において、センサ情報記憶部６４０にセンサの物体検出精度を記憶させておき、センサ情報読出部６４２によりその精度を読出すようにすればよい。
【０１０８】
＜第４の実施の形態＞
〈構成〉
上記第２の実施の形態では、ＬｉＤＡＲ９４及びインフラセンサ８０の伝搬範囲の重複領域の面積がしきい値より大きいときに重複領域内の点群データを動体解析の対象としている。しかしこの開示の実施の形態はそのような形態には限定されない。ＬｉＤＡＲ９４を搭載した車両８４の速度がしきい値より大きいときのみ、ＬｉＤＡＲ９４の伝搬範囲とインフラセンサ８０の伝搬範囲との重複領域の点群データを動体解析の対象としてもよい。第４の実施の形態はそのような実施の形態である。なお、この実施の形態では、２つのセンサが一定の速さ以上の速さで互いに近づいているときのみ伝搬範囲の重複領域を解析の対象とする。
【０１０９】
図１９は、第１の実施の形態に係る図１６に示すものに替えて、この第４の実施の形態に係るエッジサーバで実行されるプログラムのフローチャートである。図１９に示すフローチャートが図１６に示すフローチャートと異なるのは、図１６のステップ５６２に替えて、対象セルリスト内の各セルに対して処理６７０を実行するステップ６６０を含む点である。その他の点では図１９に示すフローチャートは図１６に示すものと同一である。
【０１１０】
一方、処理６７０が図１６の処理５６４と異なるのは、ステップ５８２の判定が否定のとき、ステップ５８４の前に、ＬｉＤＡＲ９４とインフラセンサ８０との間の距離の減少速度が所定のしきい値（＞０）より大きいか否かを判定し、判定が肯定であるときには制御をステップ５８４に、判定が否定であるときには制御をステップ５８８に、それぞれ分岐させるステップ６８０を含む点である。その他の点では処理６７０は図１６に示す処理５６４と同一である。
【０１１１】
〈動作〉
この第４の実施の形態に係る交通支援システムでは、図１９の処理６７０に示すように、対象セルリスト内のセルがインフラセンサ８０の解析範囲内になく（ステップ５８０でＮＯ）、かつそのセルがＬｉＤＡＲ９４の解析範囲内にもない場合（ステップ５８２でＮＯ）には、ＬｉＤＡＲ９４とインフラセンサ８０の間の距離の減少速度が正のしきい値より大きいか否かが判定される。この減少速度がしきい値以下であれば（ステップ６８０の判定がＮＯ）重複領域を含め、伝搬領域内の点群データは処理対象とされない。センサ間の距離の減少速度がしきい値より大きいときのみ、重複領域内の点群データが処理対象となる。
【０１１２】
この第４の実施の形態によれば、ＬｉＤＡＲ９４とインフラセンサ８０の間の距離の減少速度がしきい値より大きくなければ、重複領域から得られた点群データは動体検出のための解析対象とならない。ＬｉＤＡＲ９４とインフラセンサ８０の間の距離の減少速度がしきい値より大きいということは、インフラセンサ８０が固定されていることを前提とすれば、ＬｉＤＡＲ９４がインフラセンサ８０に近づいており、かつその速度がしきい値より大きいことを意味する。こうした場合には、ＬｉＤＡＲ９４を搭載した車両８４に、より充実した交通支援情報を提供することが可能になる。一方、ステップ６８０の条件が充足されないときには、重複領域の点群データを処理対象としないので、解析処理に要する時間を短縮化できる。その結果、センサの伝搬範囲の重複領域から得られた点群データを用いてより詳細な交通支援情報を提供でき、さらに、そのように詳細な交通支援情報が不要な場合には処理を高速化できるという効果がある。
【０１１３】
［コンピュータによる実現］
本開示の上記実施の形態に係る交通支援システムで使用される車載装置１４６、インフラセンサ情報送信装置２３０、エッジサーバ７０、６３０等は、図８、図１１及び図１４に示すように、コンピュータハードウェアと、そのコンピュータハードウェア内のマイクロプロセッサにより実行されるプログラムとにより実現される。これらプログラムの構成の中で、この発明に関係するものについては図９、図１２、図１５〜図１７及び図１９に示したとおりである。これらプログラムを、図８に示す補助記憶装置１８６、図１１に示す補助記憶装置２８６、及び図１４に示す補助記憶装置４７０に記憶しておき、実行時には図８に示すＲＡＭ１８４、図１１に示すＲＡＭ２８４、及び図１４に示すＲＡＭ４６８にそれぞれロードし、図８に示すマイクロプロセッサ１８０、図１１に示すマイクロプロセッサ２８０、及び図１４に示すマイクロプロセッサ４６０に実行させることにより、上記した各実施の形態に係る交通支援システムを実現できる。
【０１１４】
これらのプログラムは、コンピュータに上記各実施形態に係る車載装置１４６、インフラセンサ情報送信装置２３０、エッジサーバ７０及び６３０等として動作を行わせる複数の命令を含む。この動作を行わせるのに必要な基本的機能のいくつかはコンピュータ上で動作するオペレーティングシステム（ＯＳ）若しくはサードパーティのプログラム、又は各コンピュータにインストールされる各種ツールキットのモジュールにより提供される。したがって、このプログラムはこの実施形態のシステム及び方法を実現するのに必要な機能全てを必ずしも含まなくてよい。このプログラムは、命令の中で、所望の結果が得られるように制御されたやり方で適切な機能又は「プログラミング・ツール・キット」を呼出すことにより、上記した車載装置１４６、インフラセンサ情報送信装置２３０、エッジサーバ７０及び６３０等並びにその構成要素としての動作を実行する命令のみを含んでいればよい。コンピュータの動作は周知であるので、ここでは繰返さない。なお、図１４に示すＧＰＵ４６２は並列処理を行うことが可能であり、多くの動体検出のための処理を同時並列的に実行する際に有効に機能する。
【０１１５】
上記実施の形態では、センサの伝搬範囲と解析範囲とがセンサごとに固定されたものとして説明した。しかしこの開示の実施の形態はそのような形態には限定されない。例えばＬｉＤＡＲ等の場合、レーザ光を使用する関係上、周囲の環境によって検出精度がしきい値以上となる距離が変動する可能性がある。例えば物体から反射してくる光の強さを測定することでその距離の変動をある程度検知できる。そうした場合には、各センサでその変動に合わせて伝搬範囲と解析範囲とを動的に変更することも可能である。そうした場合にも、上記した実施の形態の中で、センサから伝搬範囲及び解析範囲に関する情報を受け取るシステムでは、それら変動にあわせて解析対象の範囲を変化させることが可能である。
【０１１６】
さらに、上記実施の形態では、２つのセンサの一方が動体に設置され、他方が路側に設置されているものとして説明した。しかしこの開示の実施形態はそのような形態には限定されない。例えば双方のセンサがいずれも動体に設置されている場合でもよい。この場合には、双方のセンサからエッジサーバに位置情報を送信することが必要である。また、双方のセンサとも固定されている場合でもこの開示は適用できる。この場合には、双方のセンサの位置が固定され、伝搬範囲及び解析範囲も予めわかるので、これらの情報を予めエッジサーバに記憶させておけば、センサからエッジサーバには点群データと時刻情報のみを送信すればよい。
【０１１７】
また上記実施の形態では、サーバが装置全体を回転させて周囲をスキャンする機械式ＬｉＤＡＲであるものとして説明した。しかしこの開示の実施形態はそのような形態には限定されない。ＬｉＤＡＲとしてはこのような方式のものに限らず、ポリゴンミラーを用いてレーザ光で周囲をスキャンするもの、ＭＥＭＳ（Ｍｉｃｒｏ  Ｅｌｅｃｔｒｏ  Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ  Ｓｙｓｔｅｍｓ）ミラーを使用してスキャンするもの、レーザを２次元的に配置した２次元アレーによるもの、単一のレーザ光の発射方向を電子的に偏向させることで２次元的に空間をスキャンするもの、及びそれらを複数個組み合わせるもの等、任意のものを用いることができる。同様に、近赤外線ではなく、ミリ波のパルスを用いるミリ波レーダについてもこの発明を適用できる。原理的にはテラヘルツ波によるレーダを用いても良い。また、上記実施の形態では、対象となるセンサデータは点群データであるものとした。しかしこの開示の実施形態はそのような形態には限定されない。
【０１１８】
上記交通支援システムにおける各装置は、図８、図１１及び図１４に示すように、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を含んで構成されるコンピュータを備える。マイクロプロセッサ等の演算処理部は、図１２、図１５から図１７及び図１９に示すような、シーケンス図またはフローチャートの各ステップの一部または全部を含むコンピュータプログラムを、ＲＯＭ、ＲＡＭ等の記憶部からそれぞれ読み出して実行する。これら複数の装置のコンピュータプログラムは、それぞれ、外部のサーバ装置等からインストールすることができる。また、これら複数の装置のコンピュータプログラムは、それぞれ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等の記録媒体に格納された状態で流通する。
【０１１９】
今回開示された実施の形態は単に例示であって、この発明が上記した実施の形態のみに制限されるわけではない。この開示の範囲は、発明の詳細な説明の記載を参酌した上で、特許請求の範囲の各請求項によって示され、そこに記載された文言と均等の意味及び範囲内での全ての変更を含む。
【符号の説明】
【０１２０】
５０  実空間
５２  交通状況俯瞰マップ
７０、６３０  エッジサーバ
７２  基地局
８０  インフラセンサ
８２、８４  車両
９２、９４、２３４  ＬｉＤＡＲ
１００、１０４  伝搬範囲
１０２、１０６  解析範囲
１０８  重複領域
１３０  グリッド
１４０  ミリ波レーダ
１４２  車載カメラ
１４６  車載装置
１６０、２５０、４４０  コンピュータ
１６２、４４２  モニタ
１６４  タッチパネル
１６６  各種アクチュエータ
１６８、２５２  各種センサ
１７０  スピーカ及びマイク
１７２  ＵＳＢメモリ
１８０、２８０、４６０  マイクロプロセッサ
１８２、２８２、４６４  ＲＯＭ
１８４、２８４、４６８  ＲＡＭ
１８６、２８６、４７０  補助記憶装置
１８８、２８８、４７８  無線通信部
１９０、２９０、４７４  バス
１９２、２９２  入出力Ｉ／Ｆ
１９４  音声処理Ｉ／Ｆ
１９６  半導体メモリドライブ
２１０、２１２、２１４、３１０、３１２、３１４、５００、５０２、５０４、５０６、５５０、５５２、５５４、５５６、５５８、５６２、５７０、５７２、５８０、５８２、５８４、５８６、５８８、６００、６１０、６６０、６８０  ステップ
２３０  インフラセンサ情報送信装置
２３２  カメラ
３４０  受信処理部
３４２  受信データ記憶部
３４４、６４６  グリッドマップ作成部
３４６  グリッドマップ記憶部
３４８  点群データマッピング部
３５０  対象セルリスト記憶部
３５２  対象セル判定部
３５４  動体検出部
３５６  検出動体記憶部
３５８  動体追跡部
３６０、３６４、３６８  解析結果記憶部
３６２  属性検出部
３６６  統合処理部
３８０  車両追跡部
３８２  車両情報記憶部
３９０  情報送信部
３９２  送信処理部
４４６  キーボード
４４８  マウス
４５０  インターネット
４５２  ＤＶＤ
４６２  ＧＰＵ
４７２  ＤＶＤドライブ
４７６  ネットワークＩ／Ｆ
５６０、５６４、６０２、６７０  処理
６４０  センサ情報記憶部
６４２  センサ情報読出部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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