(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
一定範囲の道路の状況を計測するミリ波センサと、
前記ミリ波センサにより計測された計測データと背景データとに基づいて障害物を検出し、検出した障害物の履歴を履歴情報として記録する検出手段と、
前記履歴情報に登録されていて、今回の計測データに存在しない障害物を他の物体により一時的に隠された障害物と推定する推定手段と、
前記推定手段により隠された障害物と推定された障害物が、計測された物体の後方の領域に存在するか否かを判断し、物体の後方の領域に隠された障害物が存在する場合には、過去の背景データと前記隠された障害物についてのデータとに対してそれぞれ所定の重み付けをしたデータに基づいて背景データを更新する更新手段とを備えることを特徴とする道路の障害物検出装置。
【請求項２】
前記更新手段は、過去の背景データに重み係数（１−α）を乗算して得られるデータと、過去の前記隠された障害物についてのデータに重み係数αを乗算して得られるデータとを加算したデータを背景データとして求めることを特徴とする請求項１記載の道路の障害物検出装置。
【請求項３】
前記更新手段は、今回計測された物体の後方の領域に隠された障害物が存在する場合には、隠された障害物を囲む所定範囲の過去の背景データと前記隠された障害物についてのデータとに対して所定の重み付けをしたデータに基づいて背景データを更新することを特徴とする請求項１または２記載の道路の障害物検出装置。
【請求項４】
前記検出手段は、検出した障害物の属性情報と一致する属性情報を有する障害物が前記履歴情報に存在するか否かを判断し、一致する障害物が存在する場合には、同一の障害物として前記履歴情報に記録し、属性情報が一致する障害物が存在しないときには、新たな障害物候補として前記履歴情報に記録することを特徴とする請求項１，２または３記載の道路の障害物検出装置。
【請求項５】
ミリ波センサにより道路の状況を計測し、
前記ミリ波センサにより計測された計測データと背景データとに基づいて障害物を検出し、検出した障害物の履歴を履歴情報としてコンピュータの記憶手段に記憶し、
前記記憶手段に記憶されている履歴情報に登録されていて、今回の計測データに存在しない障害物を他の物体により一時的に隠された障害物と推定し、
隠された障害物と推定された障害物が、計測された物体の後方の領域に存在するか否かを判断し、物体の後方の領域に隠された障害物が存在する場合には、過去の背景データと前記隠された障害物についてのデータに対してそれぞれ所定の重み付けをしたデータに基づいて背景データを更新することを特徴とする道路の障害物検出方法。
【請求項６】
過去の背景データに重み係数（１−α）を乗算して得られるデータと、過去の前記隠された障害物についてのデータに重み係数αを乗算して得られるデータとを加算したデータを背景データとして求める請求項５記載の道路の障害物検出方法。
【請求項７】
今回計測された物体の後方の領域に隠された障害物が存在する場合には、隠された障害物を囲む所定範囲の過去の背景データと前記隠された障害物についてのデータに対して所定の重み付けをしたデータに基づいて背景データを更新すること特徴とする請求項５または６記載の道路の障害物検出方法。
【請求項８】
ミリ波センサにより計測された道路の状況示す計測データと背景データとに基づいて障害物を検出し、検出した障害物の履歴を履歴情報として記憶手段に記憶するステップと、
前記記憶手段に記憶されている履歴情報に登録されていて、今回の計測データに存在しない障害物を他の物体により一時的に隠された障害物と推定するステップと、
前記推定ステップにおいて隠された障害物と推定された障害物が、計測された物体の後方の領域に存在するか否かを判断し、物体の後方の領域に隠された障害物が存在する場合には、過去の背景データと前記隠された障害物についてのデータに対してそれぞれ所定の重み付けをしたデータに基づいて背景データを更新するステップとをコンピュータに実行させる障害物検出プログラムを記録した記録媒体。
【請求項９】
過去の背景データに重み係数（１−α）を乗算して得られるデータと、過去の前記隠された障害物についてのデータに重み係数αを乗算して得られるデータとを加算したデータを背景データとして求めることを特徴とする請求項８記載の記録媒体。
【請求項１０】
今回計測された物体の後方の領域に隠された障害物が存在する場合に、隠された障害物を囲む所定範囲の過去の背景データと前記隠された障害物についてのデータに対して所定の重み付けをしたデータに基づいて背景データを更新することを特徴とする請求項８または９記載の記録媒体。
【請求項１１】
一定範囲の道路の状況を計測するミリ波センサと、
前記ミリ波センサにより計測された計測データと背景データとに基づいて障害物を検出し、検出した障害物の履歴を履歴情報として記録する検出手段と、
前記履歴情報に登録されていて、今回の計測データに存在しない障害物を他の物体により一時的に隠された障害物と推定する推定手段と、
前記推定手段により隠された障害物と推定された障害物が、計測された物体の後方の領域に存在するか否かを判断し、物体の後方の領域に隠された障害物が存在する場合には、過去の背景データと前記隠された障害物についてのデータに対してそれぞれ所定の重み付けをしたデータに基づいて背景データを更新する更新手段とを備えることを特徴とする道路の障害物検出システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、道路の障害物検出装置、道路の障害物検出方法、道路の障害物検出システム及び道路の障害物検出プログラムを記録した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
高速道路などでは、道路上に障害物があると車両の走行に非常に危険であるので、道路上の障害物を検出して運転者に知らせることが望まれている。道路の障害物検出システムとしては、センサにより道路上の物体を検出し、その物体が一定速度以上で移動中の物体か、静止している物体かにより障害物か否かを識別することが考えられる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
例えば、高速道路沿いに複数のセンサを設置し、それぞれのセンサにより計測される計測データに基づいて障害物を検出する障害物検出システムを構築した場合、障害物が実際に道路上に存在する場合でも、障害物が走行する車両の影になって、あるいは障害物が他の障害物の影になって、センサにより検出できなくなることが考えられる。道路の障害物を検出するシステムにおいては、このような他の物体により一時的に隠された障害物をどのように検出するかが重要なテーマとなる。
【０００４】
さらに、上述したセンサで一定周期毎に道路の状況を計測し、道路の状況を監視するシステムを実現することも道路の運行管理のうえで有用と考えられる。その場合、センサで道路状況を計測する毎に計測データから得られるデータを更新するようにすると、車がスムーズに流れていて道路状況がほとんど変化しないときにもデータの更新処理が行われ、道路状況を表示するためのデータの更新処理時間が増大することが考えられる。
【０００５】
本発明の課題は、他の物体により隠された障害物を検出できるようにすることである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明の道路の障害物検出装置は、一定範囲の道路の状況を計測するミリ波センサと、前記ミリ波センサにより計測された計測データと背景データとに基づいて障害物を検出し、検出した障害物の履歴を履歴情報として記録する検出手段と、前記履歴情報に登録されていて、今回の計測データに存在しない障害物を他の物体により一時的に隠された障害物と推定する推定手段と、前記推定手段により隠された障害物と推定された障害物が、計測された物体の後方の領域に存在するか否かを判断し、物体の後方の領域に隠された障害物が存在する場合には、過去の背景データと前記隠された障害物についてのデータとに対してそれぞれ所定の重み付けをしたデータに基づいて背景データを更新する更新手段とを備える。
【０００７】
この発明によれば、他の物体により隠された障害物が存在すると推定された場合には、計測データから得られるデータから他の物体により隠された障害物が消去されないようにデータの更新を行うことができるので、他の物体の影となりセンサで計測できなかった障害物を検出することができる。また、他の物体により隠された障害物が再度計測されたときにも、計測データから得られるデータには隠された障害物がそのまま保存されているのでデータが連続したものとなり、障害物が計測されたり、計測されなかったりすることがなくなる。
【０００８】
なお、他の物体により隠された障害物が存在するか否かの推定は、例えば、過去に検出された障害物の属性情報と障害物の検出履歴を示す履歴情報とを記憶しておいて、現在に近い計測タイミングに同一の属性情報を有する障害物が所定回数以上繰り返し検出されているのに、今回その障害物が検出されなかった場合には、その障害物が他の物体により隠されたものと推定する。
【０００９】
また、障害物の検出は、例えば、計測データを重み付けしたデータから得られる背景データと計測データとの差分を取ることにより行う。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照しながら説明する。図１は、本発明の実施の形態の道路状況を監視するシステムの構成を示す図である。このシステムは、一定範囲の道路の状況を計測するために首振り回転が可能な駆動部に取り付けられたミリ波センサ１１と、ミリ波センサ１１により計測される計測データ（距離、速度、角度データからなる）に基づいて障害物を検出するとと共に、道路状況を示す表示データを作成する障害物検出装置１２と、障害物検出装置１２から送られてくる障害物の存在を知らせるメッセージ等を表示する情報表示板１３とからなる。
【００１２】
情報表示板１３は、前方の視界が悪い道路がカーブしている場所などの近くの道路沿い、あるいは道路を横断する位置に設置され、車両の運転者に前方に障害物があることを知らせるためのものである。
【００１３】
なお、道路沿いに多数のミリ波センサ１１を設置し、それぞれのミリ波センサ１１の計測データを障害物検出装置１２から道路状況を監視する中央監視センタに有線または無線により送信し、中央監視センタの表示装置に道路の各地点の障害物を表示させ、中央監視センタが情報表示板１３に障害物の存在を知らせるメッセージ等を表示させるようにしても良い。
【００１４】
次に、以上のような構成の道路状況監視システムにおける障害物検出処理を図２のフローチャートを参照して説明する。
障害物検出装置１２は、ミリ波センサ１１から道路の状況を示す計測データを取得し（図２，Ｓ１１）、その計測データに基づいて背景データの生成・更新処理を実行する。この背景データの生成・更新処理は、後述するステップＳ１９のオクルージョンチェック等と関連するのでそれらの説明が終了した後に詳しく説明する。
【００１５】
次に、計測データの中で一定以上の速度で移動している物体を除外する（Ｓ１３）。これにより、速度が極端に遅い車両とガードレール及び速度標識等の固定設置物と静止障害物が残った計測データが得られる。
【００１６】
図３（Ａ）、（Ｂ）は、背景データ取得時、計測データ取得時のそれぞれの道路の状況を示す図であり、図４（Ａ）、（Ｂ）は、背景データ及び計測データの説明図である。
【００１７】
図３（Ａ）は、車両及び障害物が存在しないときの道路の状況を示し、図３（Ｂ）は車両または障害物が存在するときの道路の状況を示している。
図３（Ａ）の車両が存在しない道路の状況を、ミリ波センサ１１で計測すると、その計測データはガードレールのみが存在するものとなり、その計測データから図４（Ａ）に示すような背景データが生成される。
【００１８】
図４（Ａ）の破線で示す範囲がミリ波センサ１１のスキャン範囲であるとすると、この場合、障害物は存在しないので、左側の破線とガードレール３１との交点のミリ波センサ１１から見た角度と距離で表される点から、右側の破線とガードレール３１との交点のミリ波センサ１１から見た角度と距離で表される点までの範囲の計測データから得られるドットデータが背景データのマトリックスデータとして保存される。
【００１９】
図３（Ｂ）の車両または障害物Ａが存在するときの道路の状況を、ミリ波センサ１１で計測すると、その計測データは図４（Ｂ）に黒く示すようにガードレールの一部と車両または障害物Ａとを示すデータとなる。この場合、ガードレール３１の中央部は障害物Ａの影となるのでミリ波センサ１１では計測されないことになる。
【００２０】
図５は、背景データのデータマトリックスを示す図であり、図５は、図４（Ａ）の背景データを記憶した状態を示している。ミリ波センサ１１により検出された計測データは、ミリ波センサ１１の位置を原点とした角度及び距離データとして得られ、計測データのドット数はミリ波センサ１１の分解能により決まるので、計測データの各ドットの角度及び距離データから図５に示す背景データのデータマトリックスが生成される。なお、図５においては、縦軸に角度、横軸に距離を記載しているが、これは縦軸と横軸がそれぞれ角度と距離を示しているという意味ではなく、計測データが角度と距離で表されるデータとして得られることを表している。
【００２１】
図２に戻り、一定速度以上の移動物体を除去した計測データと背景データとの差分を取る（Ｓ１４）。
障害物Ａが存在する場合には、計測データは、図４（Ｂ）に黒で示すにミリ波センサ１１から見えた障害物Ａのイメージ（Ｌ字型の形状）とガードレール３１とからなる。そして、障害物が存在する前の背景データが図４（Ａ）に示すようなものであるとすると、両者の差分を取ると、ガードレール３１の中央部と３１ａと障害物Ａとが抽出されるが、ガードレール３１は背景データに最初から存在する部分であるので、障害物から除外され、図６に示すようなＬ字状のデータのみが差分データとして抽出される。
【００２２】
次に、抽出した差分データをグループ分け（セグメンテーション）する（図２，Ｓ１５）。グループ分けとは、差分データに複数の障害物候補が含まれている場合に、黒ドットの集合毎に分類することである。グループ分けした後、グループに属さない孤立した黒ドットのデータを除去する（Ｓ１６）。これは、孤立したデータは、ミリ波センサ１１により計測されたノイズ等と考えられるからである。
【００２３】
次に、グループ分したそれぞれの障害物候補の属性情報を生成する（Ｓ１７）。属性情報とは、ミリ波センサ１１により計測された障害物（障害物候補を含む）の各検出点の角度及び距離データから重心の位置を計算し、その重心の位置（角度、距離）と速度と障害物の大きさを表したものである。この属性情報は、障害物を識別する情報（例えば、ラベル名）と対応づけて記憶される。なお、属性情報は重心に限らず、障害物の位置を特定できるような情報であれば良く、例えば障害物の外接円の中心座標、障害物の外周の複数の点の座標等でも良い。
【００２４】
次に、検出した障害物候補の履歴情報を生成する（Ｓ１８）。履歴情報の生成処理では、今回検出された障害物候補と過去に検出された障害物の属性情報を比較し、属性情報の一致する障害物が過去に存在する場合には、その障害物に定義されているラベル名を今回計測時の履歴情報として記録する。属性情報の一致する障害物が存在しない場合には、その障害物候補に新たなラベル名を定義して、そのラベル名を履歴情報として記録する。ここで、履歴情報とは、障害物の検出履歴を示すものであり、障害物に定義したラベル名を各スキャンタイミングに対応させて順に記録したものである。
【００２５】
図７は履歴情報の構成の一例を示す図であり、履歴情報はミリ波センサ１１による何回目のスキャンであるかを示すスキャン回数とそのとき検出された障害物のラベル名とが対になって構成されている。
【００２６】
図７の例では、ｔ−２回目のスキャン時に、２個の障害物候補が検出され、それらのラベル名がＬ１，Ｌ２であることが記憶されている。次のｔ−１回目のスキャン時にはラベル名Ｌ２に該当する障害物候補のみが検出され、ラベル名Ｌ１に該当する障害物候補は検出されなかったが、この障害物候補は他の物体により一時的に隠された可能性が高いのでオクルージョンの疑いを示すＯＣがラベル名Ｌ１の欄に記憶される。次のｔ回目のスキャン時には、ラベル名Ｌ１，Ｌ２の障害物候補の他に新たに障害物候補が検出されたので、そのラベル名Ｌ３が記憶されている。
【００２７】
図２に戻り、上述した履歴情報と属性情報を参照して他の物体により一時的に隠された障害物（オクルージョン）が存在するか否かを調べる（Ｓ１９）。オクルージョンのチェックは、計測データと履歴情報を比較して、走行車等が前にいて計測されていないものがないかを調べる処理である。今回の計測でその障害物が計測されていない場合には、他の物体によりその障害物が一時的に隠されたものと推定する。
【００２８】
次に、障害物の有無を検出する（Ｓ２０）。障害物の検出は、履歴情報を参照して同じラベル名、つまり同じ属性情報を有する障害物候補が一定回数以上繰り返し検出されたか否かにより行う。一定回数以上（本実施の形態では２回以上）同じ障害物候補が検出された場合には、障害物が検出されたものと判断する。
【００２９】
ステップＳ２０で障害物が検出された場合には（Ｓ２０，ＹＥＳ）、障害物の重心の位置を計算し、重心の角度、距離を計算する（Ｓ２１）。また、重心位置の速度から障害物の速度を算出する（Ｓ２２）。さらに、障害物の各検出点の角度、距離データから障害物の大きさを計算する（Ｓ２３）。
【００３０】
障害物の位置、速度及び大きさの検出が終了したなら、障害物が存在することを知らせるメッセージを情報表示板１３に表示する（Ｓ２４）。さらに、障害物検出装置１２に表示装置が接続されている場合には、その表示装置に障害物を含む道路の状況を表示させる。
【００３１】
また、検出した障害物の位置及び障害物の大きさを障害物検出装置１２の外部Ｉ／Ｆを介して外部装置に出力する（Ｓ２５）。例えば、障害物検出装置１２の外部Ｉ／Ｆを介して出力される障害物に関するデータを道路状況を監視する監視センタが受信し、道路の各地点の障害物に関するデータに基づいて監視センタの表示装置に障害物を含む道路の状況を表示させることができる。これにより、監視センタにおいて、道路の各地点の障害物の有無を把握し、道路沿いに設けた情報表示板等により、予め運転者に障害物の存在を知らせることができる。
【００３２】
ここで、図２のステップＳ１２の背景データの生成・更新処理の内容を図８のフローチャートを参照して説明する。
先ず、ステップＳ３１で、物体（障害物を含む）のぼかし範囲か否かを判別する。ぼかし範囲とは、物体を囲む所定の領域（図１０の障害物を囲む領域）であある。ぼかし範囲の計測データと判別された場合には（Ｓ３１，ＹＥＳ）、ステップＳ３２に進み背景データの更新処理を実行する。また、ステップＳ３１がＮＯの場合には、ステップＳ３３に進み、物体の後方の計測データか否か、さらには後方の領域にオクルージョンが存在しないか否かを判別する。物体の後方の計測データで、オクルージョンが存在しない場合には（Ｓ３３，ＹＥＳ）、背景データの更新を行わず、そこで処理を終了する。他方、物体の後方の計測データでも、オクルージョンが存在する場合には（Ｓ３３，ＮＯ）、ステップＳ３２の背景データの更新処理を実行する。
【００３３】
ここで、背景データの更新処理について説明すると、本実施の形態では、道路状況が突発的に変化した場合でも、障害物の検出の基準となる背景データがその影響を受けないようにするために、異なる計測タイミングに計測された複数の計測データを重み付けしたデータを用いて背景データを更新している。具体的には、以下の式から背景データを求めている。
【００３４】
Ｍｔ  ＝（１−α）Ｍｔ−１  ＋αＷｔ−１  ・・・（１）
Ｍ；背景データ
Ｗ；ぼかしデータ
α；０≦α≦１
ｔ；ミリ波センサ１１のスキャン回数
なお、ぼかしデータＷは、Ｗ＝ｆ（Ｄ）から求める。”Ｄ”は計測データであり、”ｆ（Ｄ）”は複数の計測データに重み付けをする演算式である。
【００３５】
上記の（１）式から背景データを計算することにより、突発的な計測データの影響を抑えた背景データを得ることができる。
ここで、上述したステップＳ１９のオクルージョンチェックとステップＳ１２の背景データの生成・更新処理の内容を、図９及び図１０を例にとって説明する。
【００３６】
図９（Ａ）は、道路上に実際に存在する車両等の物体と障害物を示す図であり、図９（Ｂ）は、そのときミリ波センサ１１により計測された計測データを示す図である。なお、図９においては、縦軸に角度、横軸に距離を記載しているが、これは縦軸と横軸がそれぞれ角度と距離を直接示しているという意味ではなく、計測データが角度と距離で表されるデータとして得られることを表している。
【００３７】
ミリ波センサ１１により計測されない、物体の影となる領域は、通常は背景データの更新を行う必要がない。しかしながら、障害物の一部、あるいは全部が物体の影となる領域に含まれている可能性があるときに、その領域の背景データを更新しないと、その領域に実際に存在する障害物が背景データに含まれなくなるという問題が生じる。
【００３８】
そこで、本実施の形態では、物体の影となって隠された障害物（オクルージョン）が存在すると推定された場合には、その隠された障害物を囲む所定の領域の背景データの更新処理を行うようにした。これにより、物体の影となりミリ波センサ１１により計測されない障害物が背景データとして保存されるので、その背景データを利用して障害物を表示する表示データ等を作成できる。
【００３９】
図９（Ａ）に示すような位置関係で道路上に車両などの物体Ａと、静止障害物Ｂと、静止障害物Ｃとが存在する場合には、ミリ波センサ１１に近い位置にある物体Ａと障害物Ｂはミリ波センサ１１により計測されるが、障害物Ｂの裏側にある障害物Ｃは、障害物Ｂの影となって計測されない。
【００４０】
障害物Ｂは一部が物体Ａの影となるので、図９（Ｂ）に示すようにミリ波センサ１１により障害物Ｂの一部が欠けた状態の障害物（これを障害物Ｂ’と呼ぶ）が計測される。そして、図２のステップＳ１９のオクルージョンのチェックで、障害物Ｂ’の属性情報と、過去に計測された障害物の属性情報を比較し、他の物体により隠されたオクルージョンが存在するか否かを推定する。この場合、属性情報が完全に一致する障害物は存在しないが、履歴情報から前回、前々回のスキャン時に計測された障害物Ｂが今回計測されず、属性情報から障害物Ｂ’と障害物Ｂがほぼ同じ位置にあることが分かるので、障害物Ｂ’は障害物Ｂの一部が隠されたものと推定する。
【００４１】
障害物Ｂ’が障害物Ｂの一部が隠されたものと推定された場合には、図２のステップＳ１２で、障害物Ｂの属性情報に基づいて障害物Ｂを囲む所定の領域について背景データの更新を行う。
【００４２】
以下、このときの背景データの更新処理の内容を図１０を参照して説明する。図１０の物体Ａ及び障害物Ｂの周りの四角で囲まれた領域ａ、ｂは、本実施の形態において、背景データを更新する領域を示している。また、物体Ａと障害物Ｂの後方の斜線で示す領域ｄ、ｅは、物体Ａと障害物Ｂの後方の領域で、通常であれば背景データの更新を行わない領域である。
【００４３】
障害物Ｂがオクルージョンと推定された場合には、ステップＳ１２の背景データの生成・更新処理において、本来の障害物Ｂの大きさ、重心の位置から障害物Ｂを囲む所定の領域ｂを計算し、その領域ｂ内の背景データの更新を行う。背景データの更新は、前述した（１）式から時刻ｔの計測データと前回の背景データから求める。その際、時刻ｔの計測データは障害物Ｂの一部が欠けたデータであるので、例えば、障害物Ｂ’の本来の大きさを示す障害物Ｂの属性情報に基づいて計測データを補正し、補正した計測データを用いて背景データを計算することにより、障害物Ｂ全体を含む背景データの更新を行う。
【００４４】
これにより、障害物の一部が他の物体により隠された場合でも、背景データには実際に存在する障害物の全体が含まれることになるので、障害物をより正確に検出することが可能となる。
【００４５】
次に、障害物Ｃに関するオクルージョンチェックと背景データの更新について図１０を参照して説明する。
この場合、図２のステップＳ１９のオクルージョンチェックで、履歴情報から障害物Ｃがそれ以前の計測で繰り返し計測されていて、今回の計測データで障害物Ｃが計測されなかったことが分かるので、障害物Ｃは他の物体により一時的に隠されたオクルージョンと推定される。
【００４６】
障害物Ｃがオクルージョンと推定された場合には、図２のステップＳ１２の背景データの生成・更新処理において、障害物Ｃの属性情報からその大きさ、重心の位置を取得し、障害物Ｃを囲む所定の領域ｃ内の背景データを更新する。
【００４７】
オクルージョンの背景データの更新は、例えば、今回の計測データの障害物Ｃのデータの代わりに障害物Ｃの属性情報から生成したデータを用いて、上述した（１）式から背景データを生成することにより行っても良いし、他の方法で実現しても良い。
【００４８】
これにより、障害物Ｃが他の物体により隠された場合でも、履歴情報には実際に存在する障害物Ｃが含まれ、障害物Ｃが履歴情報から除去されないので、実際に存在する可能性の高い障害物を確実に検出することができる。
【００４９】
上述した第１の実施の形態では、それまで計測されていた障害物の一部、あるいは全部が計測されなかったとき、それらの障害物が他の物体により一時的に隠されたものと推定し、障害物の属性情報に基づいてそれらの障害物が存在していた位置の周りの所定の領域の背景データの更新処理を行うことにより、他の物体により隠された障害物を背景データの一部として保存することができる。これにより、実際に存在する可能性の高い障害物を含む正確な背景データを得ることができるので、その背景データを用いて、他の物体の影となって計測されなかった障害物を正確に検出し、表示させることができる。
【００５０】
次に、本発明の第２の実施の形態を、図１１を参照して説明する。この第２の実施の形態は、上述した道路状況監視システムにおいて実現されるものであり、ミリ波センサ１１により一定時間毎に道路の状況が検出され、その検出された道路の状況に応じて道路状況を表示するためのデータの更新タイミングを変化させている。
【００５１】
道路の状況は、車がスムーズに流れている状態と、渋滞している状態の２つに分類することができる。そして、状態の変化を考慮すると、道路状況は、以下の４つに分類することができる。
【００５２】
▲１▼車がスムーズに流れる状態が継続中、▲２▼車がスムーズに流れている状態から徐々に流れが悪くなり渋滞の状態に遷移中、▲３▼渋滞の状態から徐々に車がスムーズに流れる状態に遷移中、▲４▼渋滞が継続中の４つである。
【００５３】
そして、ミリ波センサ１１により検出した車の速度に基づいて一定速度以上の車を計測データから抽出し、一定速度以上の車の台数の変化や平均速度の変化を監視することによりこれら４つの状態の何れであるかを判断している。
【００５４】
具体的には、速度が一定以上の車の数が一定値以上で、その数があまり変化していないときには、上記▲１▼の車がスムーズに流れている状態が継続中と判断する。また、速度が一定以上で車の数が減少傾向にあり、かつ車の平均速度も低下傾向にあるときには、上記▲２▼の徐々に車の流れが悪くなり、渋滞状態に遷移中と判断する。また、一定速度以上の車の数が増加傾向にあり、かつ平均速度も上昇傾向にあるときには、上記▲３▼の渋滞状態から徐々に車の流れが良くなる状態に遷移中と判断する。さらに、速度が一定以上の車の数が殆ど無く、その数も変化していないときには、上記▲４▼の渋滞が継続中と判断する。
【００５５】
上記のような道路状況を検出し、道路の状況が上記▲１▼で、車がスムーズに流れている状態が継続しているときには、道路状況は急激には変化しないので、ミリ波センサ１１の計測周期より長い周期で道路状況を示すデータの更新を行う。
【００５６】
図１１の例では、ミリ波線センサ１１の１スキャン分のデータを１フレームとすると、３フレーム毎、つまり３回スキャンする毎に前述した背景データの更新を行う。
【００５７】
また、上記▲４▼以外の場合、つまり▲２▼の徐々に車の流れが悪くなり、渋滞の状態に遷移中のとき、▲３▼の渋滞の状態から徐々に車の流れが良くなる状態に遷移中のとき、▲４▼の渋滞の状態が継続中のときには、道路状況が変化する可能性があるので、フレーム毎に背景データの更新を行う。
【００５８】
この第２の実施の形態は、背景データの更新を計測タイミング毎に行うのではなく、道路の状況に応じて更新回数を間引くことにより、道路状況があまり変化しないときには更新処理の回数を少なくすることで、背景データ、道路状況を表示するためのデータ等の更新処理の処理時間を減らすことができる。
【００５９】
さらに、本発明に係る障害物の検出プログラム、あるいは第２の実施の形態の道路状況の検出プログラムを、図１２に示すフロッピーディスク、ＣＤＲＯＭ等の記録媒体１２０１に格納しておいて、その記録媒体１２０１を情報処理装置（パーソナルコンピュータ等）１２０２の媒体駆動装置（フロッピーディスクドライバー、ＣＤＲＯＭドライバー等）により読み取り、読み取ったプログラムをハードディスク等の記憶装置１２０３に格納し、そのプログラム実行するようにしてもよい。あるいはプログラムを情報提供者のコンピュータのハードディスク等の記憶装置１２０４に記憶しておいて、通信によりユーザの情報処理装置１２０２に転送し、ユーザ側の記憶装置１２０３に記憶してプログラムを実行するようにしてもよい。また、記録媒体１２０１に記録するプログラムは、実施の形態に述べたプログラムの一部の機能を有するものであってもよい。
【００６１】
また、使用するセンサはミリ波センサ１１に限らず、物体の速度、位置等が検出できるようなセンサであればどのような波長のセンサでも良い。
【００６２】
【発明の効果】
本発明によれば、他の物体により隠された障害物が存在する場合でも、例えば、他の物体により隠された障害物が消去されないようにデータを更新することができるので、実際に存在する障害物をより正確に検出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】道路状況監視システムのシステム構成図である。
【図２】障害物検出処理のフローチャートである。
【図３】図３（Ａ）、（Ｂ）は、背景データ取得時及び計測データ取得時の道路の状況を示す図である。
【図４】図４（Ａ）、（Ｂ）は背景データ及び計測データの説明図である。
【図５】背景データのデータマトリックスを示す図である。
【図６】計測データと背景データの差分から抽出される障害物を示す図である。
【図７】履歴データの構成を示す図である。
【図８】背景データ生成・更新処理のフローチャートである。
【図９】図９（Ａ）、（Ｂ）は、実際に存在する障害物とセンサにより検出される障害物を示す図である。
【図１０】背景データの更新範囲の説明図である。
【図１１】第２の実施の形態の更新処理の説明図である。
【図１２】記録媒体の説明図である。
【符号の説明】
１１      ミリ波センサ
１２      障害物検出装置
１３      情報表示板
【図１】
0003626879.tif 000002
【図２】
0003626879.tif 000003
【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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