(57)【要約】  事象検知時刻を正確に推定することができる受信装置及び事象検知時刻を正確に推定するために使用される事象検知時刻の推定方法を提供する。受信装置としてのデータ受信ユニット（１００）は、事象検知時刻（ＴＭＳ＿ｉ′）を推定する装置であって、受信Ｉ／Ｆ部（１０１）による受信時刻を計測する受信時刻計測部（１０２）と、受信時刻とサンプリング周期（Ｔｓａ）とから、次に検知データが受信される時刻である次の受信時刻の期待値である受信時刻期待値（Ｔａ＿ｍｅ＿ｉ）を求める受信時刻期待値演算部（１０３）と、受信時刻期待値（Ｔａ＿ｍｅ＿ｉ）に対する受信時刻（Ｔｒ＿ｉ）の変動量をシステム遅延ジッタ量（Ｔｊ＿ｉ）として求めるジッタ量推定部（１０７）と、事前計測されたシステム遅延時間と、受信時刻期待値（Ｔａ＿ｍｅ＿ｉ）と、前記システム遅延ジッタ量（Ｔｊ＿ｉ）とから、事象検知時刻（ＴＭＳ＿ｉ′）を推定する事象検知時刻推定部（１０５）とを備えている。
2017154296.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
一定のサンプリング周期で事象を検知するセンサから送出される検知データを受信し、前記センサが前記事象を検知した時刻である事象検知時刻を推定する受信装置において、
前記検知データを受信する受信部と、
前記受信部によって前記検知データが受信された時刻である受信時刻を計測する受信時刻計測部と、
前記受信時刻と前記サンプリング周期とから、次に検知データが受信される時刻である次の受信時刻の期待値である受信時刻期待値を求める受信時刻期待値演算部と、
前記受信時刻期待値に対する前記受信時刻の変動量をシステム遅延ジッタ量として求めるジッタ量推定部と、
前記センサが前記事象を検知した時刻から前記受信時刻までの時間として事前計測されたシステム遅延時間と、前記受信時刻期待値と、前記システム遅延ジッタ量とから、前記事象検知時刻を推定する事象検知時刻推定部と
を備えたことを特徴とする受信装置。
【請求項２】
前記事象検知時刻推定部は、前記システム遅延時間の平均値である平均システム遅延時間を、前記受信時刻期待値から差し引くことで前記事象検知時刻を算出することを特徴とする請求項１に記載の受信装置。
【請求項３】
前記受信時刻期待値演算部は、
前記システム遅延時間の変動時間成分の分布平均値である平均システム遅延ジッタ量を求め、
１つ前の検知データの受信時に求められた１つ前の受信時刻期待値に、前記サンプリング周期と、前記平均システム遅延ジッタ量とを加算して前記受信時刻期待値とする
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の受信装置。
【請求項４】
前記検知データに前記事象検知時刻の関連付けを行う関連情報付加部をさらに備えたことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の受信装置。
【請求項５】
前記ジッタ量推定部は、前記受信時刻と前記受信時刻期待値とから前記システム遅延ジッタ量を推定し、
前記関連情報付加部は、前記検知データに前記システム遅延ジッタ量の関連付けを行う
ことを特徴とする請求項４に記載の受信装置。
【請求項６】
前記システム遅延ジッタ量が、定められた閾値を超えた場合に、システム遅延が異常であることを検知する異常遅延検知部をさらに備え、
前記関連情報付加部は、前記検知データに前記システム遅延が異常であることを示す情報を前記検知データに関連付ける
ことを特徴とする請求項４に記載の受信装置。
【請求項７】
一定のサンプリング周期で事象を検知するセンサから送出される検知データを受信する受信装置における、前記センサが前記事象を検知した時刻である事象検知時刻を推定する事象検知時刻の推定方法において、
前記受信装置によって前記検知データが受信された時刻である受信時刻を計測するステップと、
前記受信時刻と前記サンプリング周期とから、次に検知データが受信される時刻である次の受信時刻の期待値である受信時刻期待値を求めるステップと、
前記受信時刻期待値に対する前記受信時刻の変動量をシステム遅延ジッタ量として求めるステップと、
前記センサが前記事象を検知した時刻から前記受信時刻までの時間として事前計測されたシステム遅延時間と、前記受信時刻期待値と、前記システム遅延ジッタ量とから、前記事象検知時刻を推定するステップと
を備えたことを特徴とする事象検知時刻の推定方法。
【請求項８】
前記システム遅延時間の平均値である平均システム遅延時間を、前記受信時刻期待値から差し引くことで前記事象検知時刻を算出することを特徴とする請求項７に記載の事象検知時刻の推定方法。
【請求項９】
前記受信時刻期待値を求める前記ステップは、
前記システム遅延時間の変動時間成分の分布平均値である平均システム遅延ジッタ量を求めるステップと、
１つ前の検知データの受信時に求められた１つ前の受信時刻期待値に、前記サンプリング周期と、前記平均システム遅延ジッタ量とを加算して前記受信時刻期待値とするステップと
を含むことを特徴とする請求項７又は８に記載の事象検知時刻の推定方法。
【請求項１０】
一定のサンプリング周期で事象を検知するセンサから送出される検知データを受信し、前記センサが前記事象を検知した時刻である事象検知時刻を推定する受信装置において、
前記検知データを受信する受信部と、
前記受信部によって前記検知データが受信された時刻である受信時刻を計測する受信時刻計測部と、
前記受信時刻と前記サンプリング周期とから、次に検知データが受信される時刻である次の受信時刻の期待値である受信時刻期待値を求める受信時刻期待値演算部と、
前記受信時刻期待値に対する前記受信時刻の変動量の最大値を最短システム遅延時ジッタ量として求める最短システム遅延時ジッタ量推定部と、
前記センサが前記事象を検知した時刻から前記受信時刻までの最短時間を事前計測して得られた最短システム遅延時間と、前記受信時刻期待値と、前記最短システム遅延時ジッタ量とから、前記事象検知時刻を推定する事象検知時刻推定部と
を備えたことを特徴とする受信装置。
【請求項１１】
一定のサンプリング周期で事象を検知するセンサから送出される検知データを受信する受信装置における、前記センサが前記事象を検知した時刻である事象検知時刻を推定する事象検知時刻の推定方法において、
前記受信装置によって前記検知データが受信された時刻である受信時刻を計測するステップと、
前記受信時刻と前記サンプリング周期とから、次に検知データが受信される時刻である次の受信時刻の期待値である受信時刻期待値を求めるステップと、
前記受信時刻期待値に対する前記受信時刻の変動量の最大値を最短システム遅延時ジッタ量として求めるステップと、
前記センサが前記事象を検知した時刻から前記受信時刻までの最短時間を事前計測して得られた最短システム遅延時間と、前記受信時刻期待値と、前記最短システム遅延時ジッタ量とから、前記事象検知時刻を推定するステップと
を有することを特徴とする事象検知時刻の推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データを受信する受信装置及び事象検知時刻の推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
道路に備えられた検知器（センサ）が道路の状況（事象）を検知したとき（事象検知時刻）から、この検知に基づく交通案内情報（検知データ）を車両の受信装置が受信するとき（受信時刻）までの時間（システム遅延時間）が長い場合、受信された交通案内情報が古い情報（信頼性の低い情報）を示すという問題がある。この問題の対策として、特許文献１は、事前に情報提供システムにおけるシステム遅延時間の平均値（平均システム遅延時間）を取得し、車両が交通案内情報を受信した受信時刻から平均システム遅延時間を減算することにより、事象検知時刻を推定（算出）する装置を記載している。この装置によれば、受信された交通案内情報から、現在より５分以上前の時刻（過去の時刻）に検知された古い情報（信頼性の低い情報）を、除外することができる。【０００３】
特許文献２は、車両に備えられた検知器（センサ）による事象の検知によって生成された走行情報と、この車両の通信端末が受信した情報（他車両から送信された走行情報）とを用いて、同一車両を同定する車載装置を記載している。この車載装置では、センサと、通信端末と、コントローラと、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）と、エンジン及びブレーキ制御のための制御ＥＣＵ（Electronic  Control  Unit）とが、車内ネットワークであるＣＡＮ（Controller  Area  Network）バスによって互いに接続されている。車両（自車両）に備えられた検知器の検知結果を示す情報は、１００ミリ秒ごとに生成され、他車両において検知された情報は他車両の通信端末（送信装置）から数百ミリ秒ごとに送信される。車両（自車両）によって受信された情報に付加された時刻情報が示す時刻が、現在時刻よりも閾値以上前の時刻（過去の時刻）であれば、受信された情報は古い情報（信頼性の低い情報）であるため、この情報は破棄される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−１９４７５９号公報
【特許文献２】特許第５７０２４００号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載された装置は、車両の通信端末（受信装置）が交通案内情報を受信した受信時刻から平均システム遅延時間（データ生成処理時間及びデータ伝送時間によるシステム遅延時間の平均値）を減算することにより、送信装置における時刻（送信側の時刻）である事象検知時刻を推定（算出）している。データ生成処理時間又はデータ伝送時間のばらつきが大きい場合には、平均システム遅延時間のばらつきが大きくなるため、実際に検知器が事象を検知した時刻（実際の事象検知時刻）に対する推定された事象検知時刻の誤差が大きくばらつき、除外されなかった情報に、古い情報（信頼性の低い情報）が含まれる場合があるという問題がある。【０００６】
また、特許文献２に記載された装置は、他車両の通信端末（送信装置）から送信された情報の受信時刻を評価しているが、システム遅延時間（データ生成処理時間及びデータ伝送時間による遅延時間）を考慮していない。このため、事象検知時刻を推定する処理は行われておらず、破棄されなかった情報に、古い情報（信頼性の低い情報）が含まれる場合があるという問題がある。【０００７】
本発明は、従来技術の課題を解決するためになされたものであり、事象検知時刻を正確に推定することができる受信装置及び事象検知時刻を正確に推定するために使用される事象検知時刻の推定方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様に係る受信装置は、一定のサンプリング周期で事象を検知するセンサから送出される検知データを受信し、前記センサが前記事象を検知した時刻である事象検知時刻を推定する受信装置であって、前記検知データを受信する受信部と、前記受信部によって前記検知データが受信された時刻である受信時刻を計測する受信時刻計測部と、前記受信時刻と前記サンプリング周期とから、次に検知データが受信される時刻である次の受信時刻の期待値である受信時刻期待値を求める受信時刻期待値演算部と、前記受信時刻期待値に対する前記受信時刻の変動量をシステム遅延ジッタ量として求めるジッタ量推定部と、前記センサが前記事象を検知した時刻から前記受信時刻までの時間として事前計測されたシステム遅延時間と、前記受信時刻期待値と、前記システム遅延ジッタ量とから、前記事象検知時刻を推定する事象検知時刻推定部とを備えたことを特徴とする。【０００９】
本発明の他の態様に係る事象検知時刻の推定方法は、一定のサンプリング周期で事象を検知するセンサから送出される検知データを受信する受信装置における、前記センサが前記事象を検知した時刻である事象検知時刻を推定する事象検知時刻の推定方法であって、前記受信装置によって前記検知データが受信された時刻である受信時刻を計測するステップと、前記受信時刻と前記サンプリング周期とから、次に検知データが受信される時刻である次の受信時刻の期待値である受信時刻期待値を求めるステップと、前記受信時刻期待値に対する前記受信時刻の変動量をシステム遅延ジッタ量として求めるステップと、前記センサが前記事象を検知した時刻から前記受信時刻までの時間として事前計測されたシステム遅延時間と、前記受信時刻期待値と、前記システム遅延ジッタ量とから、前記事象検知時刻を推定するステップとを備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、事象検知時刻を正確に推定することができ、よって古い情報（信頼性の低い情報）が廃棄されない状況及び古くない情報が廃棄される状況の発生を回避することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施の形態１に係る受信装置の構成を概略的に示すブロック図である。
【図２】実施の形態１に係る受信装置における事象検知時刻の推定方法の概要を示す図である。
【図３】比較例の受信装置における事象検知時刻の推定方法の概要を示す図である。
【図４】実施の形態１に係る受信装置による事象検知時刻の推定方法を示すタイミング図である。
【図５】実施の形態１及び２に係る受信装置の受信時刻期待値演算部における受信時刻期待値の算出処理を示すフローチャートである。
【図６】実施の形態１に係る受信装置の事象検知時刻推定部における事象検知時刻の推定処理を示すフローチャートである。
【図７】実施の形態１に係る受信装置のジッタ量推定部におけるシステム遅延ジッタ量の推定処理を示すフローチャートである。
【図８】実施の形態１及び２に係る受信装置の異常遅延検知部における異常遅延の検知処理を示すフローチャートである。
【図９】図１０及び図１１のシミュレーションに用いられるシステム遅延分布の一例を示す図である。
【図１０】実施の形態１におけるシミュレーションによって得られた事象検知時刻の推定誤差の一例を示す図である。
【図１１】比較例におけるシミュレーションによって得られた事象検知時刻の推定誤差の一例を示す図である。
【図１２】実施の形態１に係る受信装置による事象検知時刻の推定方法の課題を示す図である。
【図１３】本発明の実施の形態２に係る受信装置の構成を概略的に示すブロック図である。
【図１４】実施の形態２に係る受信装置における事象検知時刻の推定方法の概要を示す図である。
【図１５】実施の形態２に係る受信装置における事象検知時刻の推定方法を示すタイミング図である。
【図１６】実施の形態２に係る受信装置における事象検知時刻の推定処理を示すフローチャートである。
【図１７】図１８のシミュレーションに用いられるシステム遅延分布の一例を示す図である。
【図１８】実施の形態１及び２におけるシミュレーションによって得られた事象検知時刻の推定誤差の一例を示す図である。
【図１９】実施の形態１及び２の変形例の受信装置を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
《１》実施の形態１
《１−１》実施の形態１の構成
〈送信側デバイス及び受信システム１０〉
図１は、本発明の実施の形態１に係る受信システム１０の構成を概略的に示すブロック図である。図１に示されるように、事象を検知する複数のセンサ（「センサデバイス」とも言う）１７０，１７１，…，１７２と、複数の検知データ（センサデータ）を受信する複数の受信装置としての複数のデータ受信ユニット１００，１２０，…，１４０とは、伝送路を介して通信可能にそれぞれ接続されている。
【００１３】
センサ１７０，１７１，１７２は、事象を検知することによって生成される検知結果としての検知データを送信する送信側の構成（送信側デバイス）である。センサ１７０，１７１，１７２の検知対象には制限はない。センサ１７０，１７１，１７２は、例えば、物体の位置を検知する位置センサ、物体の速度を検知する速度センサなどである。また、図１には３台のセンサ１７０，１７１，１７２が示されているが、センサの数は、１台、２台、又は４台以上であってもよい。
【００１４】
図１に示されるように、複数のデータ受信ユニット１００，１２０，１４０と統合処理部１６１とは、検知データを受信する受信側のシステムとしての受信システム１０を構成している。図１には、３台のデータ受信ユニット１００，１２０，１４０が示されているが、データ受信ユニットの数は、１台、２台、又は４台以上であってもよい。
【００１５】
センサ１７０，１７１，１７２の各々は、ある一定の検知周期（サンプリング周期）Ｔｓａ、すなわち、一定の時間間隔毎に、センシング（事象の検知）を行い、このセンシングによって生成された信号の処理を行い、この処理によって生成された信号（検知データ）を伝送路に送出する。伝送路は、無線通信用又は有線通信用の信号の伝送路である。伝送路は、例えば、インターネット又はＬＡＮ（ローカル  エリア  ネットワーク）などのようなネットワーク、バス、電話通信網、専用回線などで構成することができる。センサ１７０，１７１，１７２から一定の周期で送出された検知データは、例えば、伝送路を経由して、データ受信ユニット１００，１２０，１４０にそれぞれ入力される。データ受信ユニット１００，１２０，１４０は、送信側デバイスに備えられたセンサ１７０，１７１，１７２のうちの対応するセンサが事象を検知した時刻（事象検知時刻）を推定（算出）し、受信された検知データと推定された事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′との関連付けを行い、関連付けられたデータを統合処理部１６１に出力する。統合処理部１６１は、データ受信ユニット１００，１２０，１４０から、前記関連付けられたデータを受け取り（すなわち、複数のデータ受信ユニットから出力された複数のデータを受け取り）、これらのデータを元に検知データの統合処理を行う。
【００１６】
統合処理部１６１は、例えば、センサ１７０，１７１，１７２から送出された検知データが検知対象としての物体の位置データである場合には、センサ１７０，１７１，１７２によって検知された同一の物体の位置を示す位置データ（検知データ）と、センサ１７０，１７１，１７２が物体を検知（物体の位置を検知）した時刻の推定値（推定された事象検知時刻）ＴＭＳ＿ｉ′（ｉ＝０，１，２，…）とを関連付けることによって、事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′と異なる時刻における物体の位置を把握（算出）することが可能になる。また、統合処理部１６１は、物体の位置データ（検知データ）と、推定された事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′とが関連付けられた情報（過去のデータ）を記憶する記憶部１６１ａを備えてもよい。記憶部１６１ａは、統合処理部１６１の一部であってもよいが、統合処理部１６１の外部に備えられた記憶装置であってもよい。統合処理部１６１は、センサ１７０，１７１，１７２によって検知された物体の位置を、時間の関数として扱うことで、任意の時刻における物体の位置を把握（算出）することができる。このため、図１に示される受信システム１０は、検知対象としての物体の現在位置、又は、検知対象としての物体の未来の位置（予測位置）などのような物体位置の把握（算出）を行うことができる。さらに、統合処理部１６１は、センサ１７０，１７１，１７２の各々によって検知された物体（検知対象）が、同一物体であるか否かの判断を行うことができる。また、統合処理部１６１は、センサ１７０，１７１，１７２から送出された複数の検知データに含まれる複数の位置データを活用するので、検知された物体の位置データの信頼性を向上させることができる。このような統合処理を高精度に行うためには、センサ１７０，１７１，１７２によって検知された物体の位置データだけでなく、センサ１７０，１７１，１７２によって物体が検知された時点の正確な時刻情報（事象検知時刻）が必要である。以降、実施の形態１に係る受信システム１０において、センサが物体を検知した時刻、すなわち、事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′を、どのようにして高精度に推定するのかについて説明する。
【００１７】
〈データ受信ユニット１００，１２０，１４０〉
データ受信ユニット１００，１２０，１４０は、基本的には、互いに同じ構成を有している。このため、以下に、データ受信ユニット１００の構成について説明する。データ受信ユニット１００は、センサ（例えば、センサ１７０）から送出された検知データを受信する受信部としての受信Ｉ／Ｆ（インタフェース）部１０１と、受信Ｉ／Ｆ部１０１から検知データの受信を知らせるデータ受信通知を受け取る毎にシステム時計１６０からシステム時刻を参照することで検知データを受信した時刻（受信時刻）を計測する（すなわち、受信時刻を取得する）受信時刻計測部１０２とを備えている。受信Ｉ／Ｆ部１０１は、順次、検知データを受信し、ｉ番目（ｉは０以上の整数）に受信された検知データの受信時刻を、Ｔｒ＿ｉと記す。システム時計１６０は、例えば、時刻を計測する時計、又は、外部から提供される時刻を示す信号を受信する装置（時刻信号の受信器）であることができる。図１には、システム時計１６０は、受信装置とは別個の構成として示されているが、システム時計１６０は、受信装置の一部であってもよく、又は、統合処理部１６１の一部であってもよい。
【００１８】
また、データ受信ユニット１００は、受信時刻期待値演算部１０３を備えている。受信時刻期待値演算部１０３は、検知データを送信するセンサが事象を検知したとき（事象検知時刻）から、受信Ｉ／Ｆ部１０１が当該検知データを受信するとき（受信時刻）Ｔｒ＿ｉまでの時間であるシステム遅延時間について、その変動時間成分（システム遅延ジッタ量）Ｔｊ＿ｉの分布平均値である平均システム遅延ジッタ量を計算する。ｉ番目に受信された検知データについての平均システム遅延ジッタ量を、Ｔｊ＿ｍｅ＿ｉと記す。また、センサが事象を検知する一定の検知周期であるサンプリング周期を、Ｔｓａと記す。平均システム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｍｅ＿ｉの計算は、Ｎを規定サンプル数（正の整数）とし、Ｋをサンプリング毎に１増加する整数（Ｋ＝０，１，２，…）としたときに、次式（１）及び（２）として、表現される。
【００１９】
【数１】
2017154296.tif 000003
【００２０】
ただし、初回の検知データの受信時には、後述の図５のステップＳ１０３、Ｓ１０４に示されるように、上記式（１）は、Ｔｊ＿ｍｅ＿ｉ＝Ｔｒ＿０に置き換えられる。また、Ｋが規定サンプル数Ｎ以上になるまでの検知データの受信時には、後述の図５のステップＳ１０７に示されるように、上記式（１）は、以下の式（１′）に置き換えられる。
【００２１】
【数２】
2017154296.tif 000004
【００２２】
次に、受信時刻期待値演算部１０３は、１つ前の検知データの受信時に求められた受信時刻期待値（Ｔａ＿ｍｅ＿ｉ−１）に、サンプリング周期Ｔｓａと、求められた平均システム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｍｅ＿ｉとを加算して新たな受信時刻期待値（次に検知データが受信される時刻である次の受信時刻の期待値）Ｔａ＿ｍｅ＿ｉを計算する。この計算は、次式（３）で行われる。
【００２３】
【数３】
2017154296.tif 000005
【００２４】
さらに、データ受信ユニット１００は、システム遅延時間を事前計測して得られた計測値から求められた平均システム遅延時間Ｔｔ＿ｍｅを、受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉから差し引くことで事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′を推定（算出）する事象検知時刻推定部１０５を備えている。この計算は、次式（４）で行われる。
【００２５】
【数４】
2017154296.tif 000006
【００２６】
図２は、実施の形態１に係るデータ受信ユニット１００における事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′の推定方法の概要を示す図である。実施の形態１に係るデータ受信ユニット１００においては、上記式（１）〜（３）を用いることによって、データ受信ユニット１００が受信した検知データから受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉを求め、上記式（４）に示されるように、受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉから事前計測された平均システム遅延時間Ｔｔ＿ｍｅを差し引いて、送信側デバイスのセンサが事象を検知した時刻である事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′を推定することができる。この場合、実際の事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉに対する、推定された事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′の誤差のばらつきは小さい。
【００２７】
図３は、比較例の受信装置による事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉａの推定方法の概要を示す図である。図３において、Ｔｔ＿ｍｅは、事前計測されたシステム遅延時間の平均値（平均システム遅延時間）であり、Ｔｒ＿ｉは、検知データの受信時刻である。比較例においては、平均システム遅延時間が一定である場合には、センサにおける事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉａは、次式（５）で求められる。この場合、実際の事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉに対する、推定された事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉａの誤差のばらつきは、図２の場合に比べて大きい。
【００２８】
【数５】
2017154296.tif 000007
【００２９】
《１−２》実施の形態１の動作
図４は、実施の形態１に係るデータ受信ユニット１００による事象検知時刻の推定方法を示すタイミング図である。図４において、センサ１７０が物体を検知（センシング）した時刻（実際の事象検知時刻）がＴＭＳ＿ｉ（ｉ＝０，１，２，…）である。センサ１７０内の内部処理に伴う内部遅延時間を経て生成された検知データは、Ｎｏ．ｉ（ｉ＝０，１，２，…）として表記されている。送信側デバイスから伝送路上に送出された検知データは、伝送遅延時間を経て、受信システム１０のデータ受信ユニット１００で時刻Ｔｒ＿ｉ（ｉ＝０，１，２，…）に受信される。データ受信ユニット１００では、受信Ｉ／Ｆ部１０１にて受信処理が行われる。具体的には、データ受信ユニット１００では、受信割り込み処理により受信Ｉ／Ｆ部１０１内の受信バッファに格納されたデータが読み出され、このデータは、関連情報付加部１０９に転送され、関連情報付加部１０９に記憶される。これと並行して、受信Ｉ／Ｆ部１０１は、受信時刻計測部１０２にデータ受信したことを通知するデータ受信通知を送る。また、事象検知時刻推定部１０５によって推定された事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′は、関連情報付加部１０９に記憶されている検知データに関連付けされて、関連情報付加部１０９に記憶される。
【００３０】
センサ１７０は、一定の検知周期（サンプリング周期）Ｔｓａで事象を検知し、順次、検知データを送出する。仮に、平均システム遅延時間Ｔｔ＿ｍｅが一定であれば、データ受信ユニット１００で受信される検知データの受信周期も、サンプリング周期Ｔｓａに等しい周期となる。しかし、センサ１７０を備える送信側デバイスにおける内部処理、又は、データ受信ユニット１００における内部処理は、ソフトウェアによって実行されることが多く、内部処理に要する時間（遅延時間）は変動する（ばらつきがある）。また、同じ伝送路に、複数の送信側デバイスが接続されている場合（例えば、ＣＡＮバスのような場合）には、優先度の低い送信側デバイスと優先度の高い送信側デバイスとで送信タイミングが重複すると、優先度の低い送信側デバイスからの検知データの送信が優先度の高い送信側デバイスの送信処理が完了するまで、待たされることになる。このように、一般に、同じ伝送路に複数の送信側デバイスが接続されている場合、伝送路遅延時間は変動する（ばらつきがある）。このため、実際には、図４に示されるように、データ受信ユニット１００の受信時刻Ｔｒ＿０，Ｔｒ＿１，Ｔｒ＿２，…，Ｔｒ＿ｉの間隔は、一定値ではなく、ばらつきがある。
【００３１】
図４において、Ｔｔ＿ｍｅは、事前計測されたシステム遅延時間の平均値（平均システム遅延時間）である。仮に、平均システム遅延時間Ｔｔ＿ｍｅが一定である場合には、センサ１７０における事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉａは、上記式（５）（比較例の推定方法）で正確に求めることができる。しかし、実際には、平均システム遅延時間Ｔｔ＿ｍｅにはばらつきがあるため、式（５）（比較例の推定方法）の計算で推定された事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉａは、ばらつきが大きい。
【００３２】
そこで、平均システム遅延時間Ｔｔ＿ｍｅが変動する環境において、実施の形態１に係るデータ受信ユニット１００は、受信時刻期待値を用いて、センサ１７０における事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′を推定している。実施の形態１においては、受信Ｉ／Ｆ部１０１は、検知データを受信すると、受信時刻計測部１０２にデータ受信通知を出力する。受信時刻計測部１０２は、データ受信通知を受け取る毎に、システム時計１６０から現在時刻を取得し、取得された現在時刻を受信時刻Ｔｒ＿ｉとして受信時刻期待値演算部１０３に通知する。
【００３３】
一方、システム遅延時間を複数回、事前計測し、事前計測された複数のシステム遅延時間の平均値（平均システム遅延時間）Ｔｔ＿ｍｅを算出し、この平均システム遅延時間Ｔｔ＿ｍｅは平均システム遅延時間格納部１０６に格納されている。
【００３４】
〈サンプリング周期格納部１０４〉
サンプリング周期格納部１０４には、センサ１７０が事象を検知（例えば、物体を検知）する検知周期（サンプリング周期）Ｔｓａが予め格納されている。
【００３５】
〈受信時刻期待値演算部１０３〉
受信時刻期待値演算部１０３は、図４において、一定の検知周期（サンプリング周期）Ｔｓａに対する到達時刻変動量（システム遅延ジッタ量）Ｔｊ＿ｉの平均値（平均システム遅延ジッタ量）Ｔｊ＿ｍｅ＿ｉから、上記式（３）により受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉを算出する。受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉは、過去のＮ個の受信時刻と、サンプリング周期Ｔｓａとから求められる。具体的には、受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉは、データ受信時に受信時刻期待値からのずれ（システム遅延ジッタ量）として、Ｎ個のシステム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｉを取得し、Ｎ個のシステム遅延ジッタ量の移動平均値である平均システム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｍｅ＿ｉを上記式（１）により求め、上記式（３）に示されるように、この平均システム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｍｅ＿ｉを（（Ｔａ＿ｍｅ＿ｉ−１）＋Ｔｓａ）に加算したものである。実施の形態１によって推定された事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′は、上記式（４）で求められる。
【００３６】
図５は、実施の形態１に係るデータ受信ユニット１００の受信時刻期待値演算部１０３における受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉの算出処理を示すフローチャートである。まず、ステップＳ１０１でＫ（Ｋ＝０，１，２，…）を初期値０とし、ステップＳ１０２において、受信時刻期待値演算部１０３は、データ受信ユニット１００が起動後最初の検知データの受信であるか否かを判断する。初回の受信である場合（ステップＳ１０２においてＹＥＳ）、処理はステップＳ１０３に遷移し、システム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｉ＝Ｔｊ＿Ｋを値０にする処理（初期化）を行う。すなわち、受信時刻期待値演算部１０３は、初回受信した検知データには、システム遅延ジッタ量が存在しないものとしてＴｊ＿ｉ＝０とし、ステップＳ１０４で、受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉを初回の受信時刻Ｔｒ＿０として、処理をステップＳ１１０に遷移する。次のステップＳ１１０において、受信時刻期待値演算部１０３は、受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉを事象検知時刻推定部１０５及びジッタ量推定部１０７に通知し、Ｎを１インクリメントして、処理をステップＳ１０２に戻す。
【００３７】
ステップＳ１０２で初回受信ではないと判断された場合（ステップＳ１０２においてＮＯ）、受信時刻期待値演算部１０３は、ステップＳ１０４でシステム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｉを上記式（２）を用いて計算し、処理をステップＳ１０５に遷移させる。この処理では、上記式（２）に示されるように、過去のシステム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｉの移動平均を求める。次のステップＳ１０６では、受信時刻期待値演算部１０３は、所定の移動平均処理に必要なＮ個のデータが受信済みか否かを判断する。まだ、検知データの数が必要なデータ数になっていない場合（ステップＳ１０６において、Ｋが規定サンプリング数Ｎ未満である場合）、判断はＮＯとなり、処理はステップＳ１０７に遷移し、上記式（１′）によって、平均システム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｍｅ＿ｉが求められ、ステップＳ１０９において上記式（３）によって、受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉが求められる。次のステップＳ１１０において、受信時刻期待値演算部１０３は、受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉを事象検知時刻推定部１０５及びジッタ量推定部１０７に通知し、Ｋを１インクリメントして、処理をステップＳ１０２に戻す。
【００３８】
ステップＳ１０６で、検知データの数Ｋが規定サンプリング数Ｎ以上になっている場合には、判断はＹＥＳとなり、処理はステップＳ１０９に遷移する。ステップＳ１０８では、平均システム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｍｅ＿ｉが上記式（１）を用いて求められ、ステップＳ１０９において上記式（３）によって、受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉが求められる。次のステップＳ１１０において、受信時刻期待値演算部１０３は、受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉを事象検知時刻推定部１０５及びジッタ量推定部１０７に通知し、Ｎを１インクリメントして、処理をステップＳ１０２に戻す。
【００３９】
以上に記載したように、受信時刻期待値演算部１０３は、受信時刻計測部１０２から新たな検知データを受信する毎に、その際の受信時刻の通知を受け図５に示される処理を行う。
【００４０】
〈事象検知時刻推定部１０５〉
図６は、実施の形態１に係るデータ受信ユニット１００の事象検知時刻推定部１０５における事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′の推定処理を示すフローチャートである。受信時刻期待値演算部１０３が事象検知時刻推定部１０５に受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉを通知すると、ステップＳ１１１において、事象検知時刻推定部１０５は、上記式（４）を用いて事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′を推定（算出）する。そして、ステップＳ１１２において、事象検知時刻推定部１０５は、推定された事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′を関連情報付加部１０９に通知し、記憶させる。
【００４１】
関連情報付加部１０９は、推定された事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′を受信すると、既に受信Ｉ／Ｆ部１０１経由で一時蓄積していたセンサ１７０からの検知データと、推定された事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′との関連付けを行い、関連付けされたデータを統合処理部１６１に送信する。
【００４２】
〈ジッタ量推定部１０７〉
図７は、実施の形態１に係るデータ受信ユニット１００のジッタ量推定部１０７におけるシステム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｉの推定処理を示すフローチャートである。図７のステップＳ１２１において、ジッタ量推定部１０７は、データ受信ユニット１００が起動してから検知データの初回の受信か否かを判断し、初回の受信時である場合には、ステップＳ１２２において、システム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｉをゼロとする初期化を行う。ステップＳ１２１において、検知データの初回の受信時でない場合には、ジッタ量推定部１０７は、ステップＳ１２３において、上記式（２）を用いてシステム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｉを求める。次に、ジッタ量推定部１０７は、ステップＳ１２４において、システム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｉを関連情報付加部１０９に通知する。
【００４３】
〈異常遅延検知部１０８〉
図８は、実施の形態１に係るデータ受信ユニット１００の異常遅延検知部１０８における異常遅延の検知処理を示すフローチャートである。異常遅延検知部１０８は、ジッタ量推定部１０７からのシステム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｉを入力として、推定されたシステム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｉが異常な遅延量であるか否かの判断を行う。異常遅延検知部１０８は、図８のステップＳ１３１にてシステム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｉが予め設定された許容量（閾値）を超える遅延か否かを判断し、閾値より大きいと判断したときには、ステップＳ１３２にてシステム遅延が異常であることを示す異常遅延フラグ情報により関連情報付加部１０９に通知する。ステップＳ１３１において、システム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｉが閾値より小さい場合、異常遅延検知部１０８は、ステップＳ１３３にて、システム遅延が正常範囲内であることを示す異常遅延フラグ情報により関連情報付加部１０９に通知する。
【００４４】
〈関連情報付加部１０９〉
関連情報付加部１０９は、ジッタ量推定部１０７からの通知により受信Ｉ／Ｆ部１０１からの検知データと関連付けしてシステム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｉを記憶する。また、関連情報付加部１０９は、異常遅延検知部１０８からの異常遅延フラグ情報の通知により受信Ｉ／Ｆ部１０１からの検知データと関連付けして異常遅延フラグ情報を記憶する。
【００４５】
このようにして、受信Ｉ／Ｆ部１０１からの検知データは、事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′と、システム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｉと、異常遅延フラグ情報を関連付け、これらの全て、或いは、いずれか一つ以上の情報と共に統合処理部１６１に通知される。
【００４６】
《１−３》実施の形態１の効果
図９は、図１０及び図１１のシミュレーションに用いられるシステム遅延分布の一例を示す図である。図１０は、実施の形態１におけるシミュレーションによって得られた事象検知時刻の推定誤差の一例を示す図である。図１１は、比較例におけるシミュレーションによって得られた事象検知時刻の推定誤差の一例を示す図である。
【００４７】
図９は、システム遅延の分布を示している。図９から図１１のシミュレーションでは、サンプリング周期を５０ｍｓ、平均システム遅延時間を２０ｍｓとし、システム遅延ジッタ量を±１０ｍｓとなるようランダムにシステム遅延を生成させた。このようなデータを、実施の形態１に係るデータ受信ユニット１００が受信したとき、実施の形態１に係るデータ受信ユニット１００が推定した事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′と実際の事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉとの誤差のシミュレーション結果を図１０に示す。
【００４８】
図１１は、比較例、すなわち、上記式（４）により求められた事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉａと実際の事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉとの誤差のシミュレーション結果である。この結果から、図１１に示される比較例では、システム遅延ジッタ量の±１０ｍｓのばらつきが、推定された事象検知時刻（上記式（５）におけるＴＭＳ＿ｉａ）にそのまま混入し、推定された事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉａに±１０ｍｓのばらつきが残存しており、時刻推定精度が悪い。
【００４９】
これに対し、実施の形態１における構成によると、図１０に示されるように、システム遅延ジッタ量の±１０ｍｓのばらつきが、推定された事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′から除去されており、システム遅延時間にジッタが存在する環境下であっても高精度に推定された事象検知時刻を算出することができる。
【００５０】
図１０に示されるように、実施の形態１の構成によると、送信側から受信装置にデータを伝送するシステムにおいて、システム遅延時間にジッタのある環境であっても、受信装置で高精度に事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′を推定することができる。
【００５１】
実施の形態１の構成は、例えば、車両に備え付けられたカメラ、ミリ波レーダ、ＬＩＤＡＲ（Light  Detection  and  Ranging又はLaser  Imaging  Detection  and  Ranging）、ソナー等の各種複数のセンサ（図１におけるセンサ１７０，１７１，１７２など）が、それぞれ一定のサンプリング周期でセンシング（検知）を行い、センシングによって得られたローデータ（Raw  Data）、或いは、物体位置、相対距離、物体種別等の情報に変換処理されたデータが、ＣＡＮ又はＬＡＮ（Local  Area  Network）等の車内ネットワーク経由で伝送され、ＥＣＵがこれらデータを取得し、自動車のステアリング、ブレーキ、アクセルを制御するシステムに適用することができる。例えば、各センサが捉えたセンサデータが物体の位置情報の場合、受信した物体の位置情報から、各センサが事象検知した時刻、すなわち、センサが物体をセンシングした時刻（事象検知時刻）を高精度に推定することができ、受信したセンシングデータと推定された事象検知時刻とを関連付けることができるので、各センサでセンシングされた時刻におけるそれぞれの位置が正確に把握でき、検知対象物体又は自動車が移動している場合に、推定された事象検知時刻及びその際の物体位置から成る直近の数サンプルの推定時刻付き物体位置データから物体の速度又は加速度が求められ、これと現在の時刻から現在の当該物体の位置を高精度に推定することができる。
【００５２】
例えば、推定された事象検知時刻（推定センシング時刻）ｔ１において、センサが検知した３次元座標上の物体位置ベクトルをＸ（ｔ１）とし、時刻ｔにおける物体速度をｖ（ｔ）とすると、現在時刻ｔにおける物体位置座標ベクトルＸ（ｔ）は、次式（６）により高精度に求められ、現在位置を高精度に推定することができる。
【００５３】
【数６】
2017154296.tif 000008
【００５４】
これは、実施の形態１に係る受信装置（事象検知時刻の推定方法）を備えたシステムは、センサが捉えた物体位置Ｘ（ｔ１）が時刻ｔ１における現象であったことを高精度に推定することができることを意味する。例えば、道路上を時速１００ｋｍ／ｈで車両がすれ違う場合を検討する。センサが物体を検知する周期が１００ｍｓである場合、１００ｍｓの間に両車両は、約２．８ｍ接近する。仮に、実施の形態１の推定方法を用いない場合には、次のサンプルまで、最大で２．８ｍの物体位置の誤差を含む。
【００５５】
物体位置に誤差を含んだ状態で式（６）により未来の物体位置を予測すると、誤差の影響が拡大して、物体位置の推定誤差が大きくなり、例えば、この推定された車両位置を用いた車両の障害物回避経路の信頼性が低下する可能性がある。実施の形態１に係る受信装置（事象検知時刻の推定方法）によれば、物体のある位置における時刻を高精度に推定することができるので、上記式（６）により物体位置を時刻の関数として算出することができ、未来の物体位置も高精度に予測することができ、例えば、車両の進行経路として、障害物を回避する経路を正確に求めることが可能となる。
【００５６】
さらに、実施の形態１においては、検知された物体位置とその際の時刻（事象検知時刻）とを関連付けるようにしたので、複数のセンサからのデータを統合して同一物体か別物体かを判定する処理を行う場合、異なるセンサで捉えた物体が同一物体であることを高精度に推定することができる。
【００５７】
また、実施の形態１においては、送信側において時刻情報を付加しなくても受信装置で事象検知時刻を高精度に推定することができる。このため、送信側デバイスにおける時刻付加機能が不要であり、センサ選定の自由度が広くなる。例えば、自動車に備え付けられる各種センサにおいて、センシング時点の時刻付加機能を持つセンサは、一般的ではない。ＣＡＮ等の車内ネットワーク経由でＥＣＵがこれらセンサからの物体位置情報からステアリング、ブレーキ、アクセルを制御する用途に使用する場合には、多数のセンサを使用することになるが、このようなシステムにおいて、センシング時点の時刻を付加する機能を持つセンサを使用することは困難である。実施の形態１においては、センサとして、検知データに時刻情報を付加する機能を持たないセンサを使用することができる。
【００５８】
また、実施の形態１においては、多数のセンサが、センシングの時刻を付加する機能を持たない場合であっても、受信装置でセンシング時刻を高精度に推定することができるため、多数のセンサを用いるシステムの低コスト化が可能になる。
【００５９】
さらに、実施の形態１においては、システム遅延ジッタ量を関連付けして検知データを通知するようにしたこと、又は、異常遅延フラグ情報を関連付けして検知データを通知するようにしたことによって、遅延ジッタ量の大きさから、システム上の負荷の異常増加又は伝送路上のトラフィックの混雑状況を把握することができ、システムの安定度合いを評価することができる。また、実施の形態１においては、システム遅延量が許容量を超える大きな遅延量であった場合は、検知データの信頼性が低いと判断して、検知データを利用しないことができるので、異常な動作を回避することができる。
【００６０】
《２》実施の形態２
《２−１》実施の形態２の構成
実施の形態１に係る受信装置としてのデータ受信ユニット１００，１２０，１４０の性能は、環境変動（例えば、データ伝送のリトライの回数を制限する機能）に影響される可能性がある。これは、伝送負荷の極端な上昇を防ぐため、送信側デバイスから伝送路へのデータ伝送の回数を制限する機能を備えたシステムが存在し、この機能によって事前計測される平均システム遅延時間Ｔｔ＿ｍｅが大きく変動することがあるからである。これに対し、実施の形態２に係る受信装置としてのデータ受信ユニット２００，２２０，２４０は、平均システム遅延時間Ｔｔ＿ｍｅに代えて、環境変動による影響が比較的小さい最短システム遅延時間Ｔｔ＿ｍｉｎを用いているので、送信側デバイスから伝送路へのデータ送出の回数を制限する機能が働いた場合であっても、データ受信ユニット２００，２２０，２４０の性能の変動を抑制することができる。
【００６１】
図１３は、本発明の実施の形態２に係る受信装置としてのデータ受信ユニット２００，２２０，…，２４０の構成を概略的に示すブロック図である。図１３において、図１に示される構成要素と同一又は対応する構成要素には、図１における符号と同じ符号が付される。図１３に示されるように、事象を検知する複数のセンサ１７０，１７１，…，１７２と、検知データ（センサデータ）を受信する複数のデータ受信ユニット２００，２２０，２４０とは、伝送路を介して通信可能に接続されている。
【００６２】
図１３に示されるように、複数のデータ受信ユニット２００，２２０，２４０と統合処理部１６１とは、検知データを受信する受信側のシステムとしての受信システム２０を構成している。図１には、３台のデータ受信ユニット２００，２２０，２４０が示されているが、データ受信ユニットの数は、１台、２台、又は４台以上であってもよい。
【００６３】
データ受信ユニット２００，２２０，２４０は、基本的には、互いに同じ構成を有している。このため、以下に、データ受信ユニット２００の構成について説明する。データ受信ユニット２００は、センサ（例えば、センサ１７０）から送出された検知データを受信する受信部としての受信Ｉ／Ｆ部２０１と、受信Ｉ／Ｆ部２０１から検知データの受信を知らせるデータ受信通知を受け取る毎にシステム時計１６０からシステム時刻を参照することで検知データを受信した時刻（受信時刻）を計測する（すなわち、受信時刻を取得する）受信時刻計測部２０２とを備えている。受信Ｉ／Ｆ部２０１は、順次、検知データを受信し、ｉ番目（ｉは０以上の整数）に受信された検知データの受信時刻を、Ｔｒ＿ｉと記す。
【００６４】
実施の形態１においては、上記式（４）に示されるように、受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉから事前計測された平均システム遅延時間Ｔｔ＿ｍｅを差し引くことで事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′を求めていた。ここで、例えば、センサとデータ受信ユニットとを通信可能に接続する伝送路として、車内ネットワークであるＣＡＮを用いる場合には、ＣＡＮ用のプロトコルとして、最大リトライ回数の制限を持つプロトコルが存在する。このプロトコルでは、ＣＡＮに接続されているセンサに異常が生じ、データの送信のリトライ回数が決められた最大回数（例えば、２５６回）に達した場合、多数回のリトライによる伝送負荷の上昇を防ぐため、この送信側デバイスからＣＡＮへのデータ送信を制限する。このような状況が発生すると、ＣＡＮ上のデータ転送量が減少するため、送信側デバイス間におけるデータ送信時のバス競合の頻度が減少し、事前計測していた平均システム遅延時間Ｔｔ＿ｍｅが短くなる。すなわち、図１２に示されるように、データ受信ユニットにおける受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉが、環境変動によって、環境変動前の受信時刻の分布曲線（白線）から環境変動後の受信時刻の分布曲線（黒線）にシフト（左方向にシフト）することになる。その結果、実施の形態１におけるデータ受信ユニットによれば、変動した平均システム遅延時間Ｔｔ＿ｍｅを、左にシフトした受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉから差し引くため、実施の形態１で推定された事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′の実際の事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉに対するずれが大きくなることがある。
【００６５】
このため、実施の形態２に係るデータ受信ユニット２００，２２０，２４０は、図１３に示されるように、平均システム遅延時間格納部１０６に代えて最短システム遅延時間格納部２０６を備えた点と、ジッタ量記憶部２１０が追加されている点（ジッタ量推定部２０７とジッタ量記憶部２１０とが、最短システム遅延時ジッタ量推定部２０７ａを構成している点）とにおいて、実施の形態１に係るデータ受信ユニット１００，１２０，１４０と相違する。実施の形態２における受信Ｉ／Ｆ部２０１、受信時刻計測部２０２、受信時刻期待値演算部２０３、サンプリング周期格納部２０４、異常遅延検知部２０８、及び関連情報付加部２０９は、実施の形態１における受信Ｉ／Ｆ部１０１、受信時刻計測部１０２、受信時刻期待値演算部１０３、サンプリング周期格納部１０４、異常遅延検知部１０８、及び関連情報付加部１０９とそれぞれ同様の機能を持つ。したがって、実施の形態１における式（１）、（１′）、（２）、及び（３）は、実施の形態２においても適用可能である。
【００６６】
実施の形態２においては、以下のようにして送信側デバイスのセンサが事象を検知した時刻を推定する。実施の形態２に係るデータ受信ユニット２００では、事前計測された最短システム遅延時間Ｔｔ＿ｍｉｎは、事前計測後の動作時における最短システム遅延時間と等しく（すなわち、ほぼ等しいとみなすことができ）、事前計測後の動作時に環境変動が発生して平均システム遅延時間Ｔａ＿ｍｅ＿ｉが変化した場合であっても、最短システム遅延時間Ｔｔ＿ｍｉｎは変化しないという原理を利用している。伝送路としてのネットワーク上の通常時の帯域使用量は、ネットワークで使用可能な最大通信量に比べて十分低い量になるように設計されている。したがって、事前計測時におけるシステム遅延時間の最短時間と、事前計測後におけるシステム遅延時間の最短時間とは、いずれも、伝送路上にデータ伝送する際に、バス競合が存在しない状態で伝送することができた場合における最短時間であり、これらは、同じ時間（最短システム遅延時間）Ｔｔ＿ｍｉｎであると考えられる。また、最短システム遅延時間で受信したときの受信時刻Ｔｒ＿ｉを、受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉから差し引いた時間を、システム遅延時間の最短時間で受信したとき（最短受信時）のジッタ量（最短システム遅延時ジッタ量）Ｔｊ＿ｍｉｎと定義すると、最短システム遅延時ジッタ量Ｔｊ＿ｍｉｎは、動作中にデータ受信ユニット２００により次のようにして求めることができる。即ち、検知データがシステム遅延時間が最短で受信された場合、ジッタ量推定部２０７で求めたジッタ量Ｔｊ＿ｉは、最大になるので、受信時刻Ｔｒ＿ｉが受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉよりも早かった場合に、ジッタ量推定部２０７が求めたジッタ量Ｔｊ＿ｉが、それまでの最大値よりも大きかった場合（ジッタ量Ｔｊ＿ｉが新たな最大値である場合）に、そのジッタ量Ｔｊ＿ｉを最短システム遅延時ジッタ量Ｔｊ＿ｍｉｎとして、ジッタ量記憶部２１０に格納する。これらの値を用いて、図１４に示されるように、事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉｂ′は、受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉから、最短システム遅延時ジッタ量Ｔｊ＿ｍｉｎと事前計測された最短システム遅延時間Ｔｔ＿ｍｉｎとを差し引くことで、求めることができる。この計算は、以下の式（７）で表現される。
【００６７】
【数７】
2017154296.tif 000009
【００６８】
《２−２》実施の形態２の動作
図１５は、実施の形態２に係るデータ受信ユニット２００における事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉｂ′の推定方法を示すタイミング図である。図１５において、図４に示される箇所と同じ箇所には、同じ符号が付されている。図１５において、センサ１７０が事象（例えば、物体の位置）を検知した時刻がＴＭＳ＿ｉ（ｉ＝０，１，２，…）であり、その際に生成されたデータをＮｏ．ｉとして表記している。その後、データは、センサ内の内部処理に伴う内部遅延時間を経て伝送路上に送出される。伝送路上に送出された検知データは、伝送遅延時間を経て、データ受信ユニット２００で時刻Ｔｒ＿ｉ（ｉ＝０，１，２，…）に受信される。データ受信ユニット２００では、受信Ｉ／Ｆ部２０１にて受信処理を行う。具体的には、受信Ｉ／Ｆ部２０１は、受信割り込み処理により受信Ｉ／Ｆ部２０１内の受信バッファに格納されたデータを読み出し、関連情報付加部２０９にデータを転送する。これと並行して、受信Ｉ／Ｆ部２０１は、受信時刻計測部２０２にデータ受信通知を送り、後述する事象検知時刻推定部２０５が推定した事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉｂ′を関連情報付加部２０９内の検知データに関連付けして記憶する。
【００６９】
センサ１７０は、一定のサンプリング周期Ｔｓａで事象を検知し、検知結果としてのデータを伝送路に送出する。システム遅延時間が一定であれば、データ受信ユニット２００で受信するタイミングも一定周期Ｔｓａとなるが、実際には、図１５に示されるように、データ受信ユニットの受信時刻Ｔｒ＿０，Ｔｒ＿１，Ｔｒ＿２，…，Ｔｒ＿ｉの間隔は、一定値Ｔｓａではなく、ばらつきを有する。
【００７０】
図１５において、Ｔｔ＿ｍｉｎは、事前に計測したシステム遅延の最短時間値（最短システム遅延時間）である。受信Ｉ／Ｆ部２０１が検知データを受信すると受信時刻計測部２０２にデータ受信通知を通知する。受信時刻計測部２０２は、データ受信通知を受ける毎にシステム時計１６０から現在時刻（受信時刻）Ｔｒ＿ｉを取得し、受信時刻期待値演算部２０３に通知する。一方、システム遅延の最短時間を事前計測しておき、その値を最短システム遅延時間格納部２０６に格納されている。また、サンプリング周期格納部２０４には、センサ１７０が物体検知する事象検知周期、すなわち、伝送路にデータ出力するサンプリング周期が格納されている。受信時刻期待値演算部２０３は、図１５において、一定周期の受信タイミングに対する到達時刻変動量（システム遅延ジッタ量）Ｔｊ＿ｉの平均値（平均システム遅延ジッタ量）Ｔｊ＿ｍｅ＿ｉから受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉを算出する。
【００７１】
受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉは、実施の形態１の場合と同様に、上記式（３）を用いて算出される。システム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｉは、上記式（２）を用いて算出され、受信時刻期待値（Ｔａ＿ｍｅ＿ｉ−１）＋Ｔｓａに対するずれ量である。また、Ｔｊ＿ｍｉｎは、最短受信時のシステム遅延ジッタ量（最短システム遅延時ジッタ量）であり、受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉから受信時刻が早くなる方向の最大ジッタ量のことである。ジッタ量記憶部２１０は、ジッタ量推定部２０７が推定したデータ受信時のジッタ量を監視し、受信時刻が早くなる方向の最大ジッタ量を記憶する。事象検知時刻推定部２０５では、以上の定義を用いて、センサ１７０における事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉｂ′を上記式（７）で求める。
【００７２】
以上に記載したセンサ１７０における事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉｂ′を推定するため、実施の形態２に係るデータ受信ユニット２００の具体的な動作について以下に説明する。まず、受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉは、受信時刻期待値演算部２０３で求められる。この処理は、実施の形態１における図５のフローチャートに示す処理と同じである。
【００７３】
図１６は、実施の形態２に係るデータ受信ユニット２００における事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉｂ′の推定処理を示すフローチャートである。受信時刻期待値演算部２０３が事象検知時刻推定部２０５に受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉを通知すると、事象検知時刻推定部２０５は、ステップＳ２１１において、式（７）を用いて事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉｂ′を算出する処理を行う。そして、ステップＳ２１２において、事象検知時刻推定部２０５は、求められた事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉｂ′を関連情報付加部２０９に通知する。
【００７４】
関連情報付加部２０９は、事象検知時刻推定部２０５から事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉｂ′を受信すると、既に受信Ｉ／Ｆ部２０１経由で一時蓄積されているセンサ１７０からの検知データと関連付けを行い、関連付けされたデータは統合処理部１６１に送信される。
【００７５】
《２−３》実施の形態２の効果
図１７は、図１８のシミュレーションに用いられるシステム遅延分布の一例を示す図である。図１８は、実施の形態１及び２におけるシミュレーションによって得られた事象検知時刻の推定誤差の一例を示す図である。図１７は、サンプリング周期を５０ｍｓとし、動作中（時刻２５０００ｍｓ）にシステム遅延時間の平均値が２０ｍｓから３０ｍｓに変動した場合を示している。そのため、図１７の例では、動作中（時刻２５０００ｍｓ）に、システム遅延時間のジッタ量を±１０ｍｓから、±２０ｍｓに変更するように、システム遅延を生成させた。このようなデータを、実施の形態２におけるデータ受信ユニット２００が受信したときに推定された事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉｂ′と、実施の形態１におけるデータ受信ユニット１００が受信したときに推定された事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉ′との、誤差のシミュレーション結果を、図１８に示す。図１８に示されるように、システム遅延時間の平均値が２０ｍｓから３０ｍｓに変動すると（時刻２５０００ｍｓにおいて）、実施の形態１における事象検知時刻の誤差がほぼ０ｍｓの状態から１０ｍｓまで定常的に発生していることがわかる。一方、実施の形態２における事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉｂ′の誤差は、システム遅延時間の変動の影響を受けておらず、環境変動に対してロバストな時刻推定が可能であることがわかる。
【００７６】
以上のように、実施の形態２に係るデータ受信ユニット（事象検知時刻の推定方法）によれば、送信側からデータ受信ユニットにデータを伝送するシステムにおいて、システム遅延時間にジッタのある環境であっても、データ受信ユニットで高精度に事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉｂ′を推定することができる。
【００７７】
また、実施の形態２に係るデータ受信ユニット（推定方法）によれば、センサ側に時刻情報付加する機能を必要としないため、システム構成に自由度が広がる。
【００７８】
さらに、実施の形態２においては、実施の形態１に示される効果に加え、送信側からデータ受信ユニットにデータを伝送するシステムにおいて、平均システム遅延時間に変動があっても、データ受信ユニット２００で高精度に事象検知時刻ＴＭＳ＿ｉｂ′を推定することができる。例えば、伝送路に接続されたセンサのうち送信動作を停止したデバイスが存在すると、平均システム遅延時間が減少する。或いは、伝送路に接続されたセンサが、ある条件を満たすようになったときに、動作を開始する場合（例えば、夜間など周辺環境の明度が低下した場合に赤外線カメラが動作を開始しそのセンシング映像データが一定周期でネットワーク上に送信されるような場合）、送信側デバイス間における競合が発生する頻度が高くなる。この場合には、優先度の低い送信側デバイスからの検知データの送信が待たされるため、その送信側デバイスからの検知データについては、伝送路上の平均システム遅延時間は、増加することになる。このような場合であっても、実施の形態２におけるデータ受信ユニットを用いれば、センサが事象を検知した時点の時刻を、高精度に推定することができる。
【００７９】
また、車両に配信される交通案内情報に含まれる車両検知情報が、非常に古い情報であり、渋滞情報等の交通情報の表示が現状とかけ離れた交通状況の表示がなされる課題を、実施の形態２におけるデータ受信ユニットを適用することで解決することができる。具体的には、センサ１７０，１７１，１７２のそれぞれが、車両検知を一定周期Ｔｓａで行い、検知データを伝送路としてのネットワークを経由して受信システムとしての交通案内情報生成システムに提供される場合には、データ受信ユニット内に設けられた受信Ｉ／Ｆ部２０１に伝送される最短時間を事前計測しておき、最短システム遅延時間格納部２０６に格納しておく。受信Ｉ／Ｆ部２０１が車両検知情報を受信した受信時刻Ｔｒ＿ｉを受信時刻計測部２０２が計測し、受信時刻期待値演算部２０３で、過去の受信時の時刻とサンプリング周期格納部２０４に格納しておいたサンプリング周期Ｔｓａの値から式（１）、（２）、（３）に基づいた図５のフローチャートに示される処理により、受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉを求める。また、ジッタ量記憶部２１０は、ジッタ量推定部２０７が生成した各データ受信時のシステム遅延ジッタ量Ｔｊ＿ｉのうちの、受信時刻が早くなる最大ジッタ量を最短受信時のジッタ量（最短システム遅延時ジッタ量）として記憶する。事象検知時刻推定部２０５は、受信時刻期待値Ｔａ＿ｍｅ＿ｉから最短システム遅延時ジッタ量Ｔｊ＿ｍｉｎと事前計測された最短システム遅延時間Ｔｔ＿ｍｅを差し引く式（７）に示される処理によって、すなわち、図１６のフローチャートに従い、事象検知時刻（車両検知時刻）を正確に推定し、関連情報付加部２０９にて受信した車両検知情報と推定車両検知時刻を関連付けし、後段処理部に出力がすることができる。
【００８０】
さらに、実施の形態２におけるデータ受信ユニット２００によれば、センサが車両検知してから受信システムとしての交通案内情報生成システムで受信されるまでの間のシステム遅延時間に、図９に示されるようなばらつきがある場合でも、図１０に示されるように、推定された事象検知時刻の誤差を非常に小さくすることができる。
【００８１】
また、実施の形態２におけるデータ受信ユニット２００によれば、システム遅延時間の平均値が、図１７のように、変化した場合であっても、図１８に示されるように実施の形態２による方式の結果のように、事象検知時刻の推定に影響を受けずに高精度に推定することができる。
【００８２】
以上のように、実施の形態２によれば、システム遅延時間のうちの伝送遅延時間の変化が生じた場合であっても、事象検知時刻を正確に推定することができる。このため、ある閾値よりも過去の事象検知情報を含まないように、交通案内情報を生成することができる。
【００８３】
近年、伝送路としてのネットワークに様々なセンサが接続され、センシングされたビッグデータを活用し遠隔地における物体などのリモート操作、自動運転又は運転支援システム、機器又は構造物の異常検知、異常予測、車両又は道路上のセンサデータを活用したリアルタイム交通情報生成及び配信、お年寄りの見守り又は遠隔監視サービスなど様々なＩＯＴ（Internet  of  Things）サービスが提案されてきている。このようなサービスは、いずれも遠隔地に設置されたセンサが一定周期で検知したデータをネットワーク経由で伝送されるシステムであり、実施の形態２におけるデータ受信ユニットを適用することで、伝送路上にランダムな伝送路遅延ジッタが混入し伝送遅延時間が様々な値に変動した場合又は、平均伝送遅延時間が変動した場合でも正確にセンシング時刻が推定することができるので、多数の用途に適用することができる。
【００８４】
《３》変形例
図１９は、上記実施の形態１及び２に係るデータ受信ユニットの変形例の構成を示すハードウェア構成図である。図１に示されるデータ受信ユニット１００，１２０，１４０は、ソフトウェアとしてのプログラムを格納する記憶装置としてのメモリ９１と、メモリ９１に格納されたプログラムを実行する情報処理部としてのプロセッサ９２とを用いて（例えば、コンピュータにより）実現することができる。この場合には、図１における構成１０４，１０６，１０９は、図１９におけるメモリ９１に相当し、図１における構成１０１，１０２，１０３，１０５，１０７，１０８，１６１は、プログラムを実行するプロセッサ９２に相当する。なお、図１に示される構成１０１，１０２，１０３，１０５，１０７，１０８，１６１の一部を、図１９に示されるメモリ９１と、プログラムを実行するプロセッサ９２とによって実現してもよい。
【００８５】
また、図１３に示されるデータ受信ユニット２００，２２０，２４０は、ソフトウェアとしてのプログラムを格納する記憶装置としてのメモリ９１と、メモリ９１に格納されたプログラムを実行する情報処理部としてのプロセッサ９２とを用いて（例えば、コンピュータにより）実現することができる。この場合には、図１３における構成２０４，２０６，２０９，２１０は、図１９におけるメモリ９１に相当し、図１３における構成２０１，２０２，２０３，２０５，２０７，２０８，１６１は、プログラムを実行するプロセッサ９２に相当する。なお、図１３に示される構成２０１，２０２，２０３，２０５，２０７，２０８，１６１の一部を、図１９に示されるメモリ９１と、プログラムを実行するプロセッサ９２とによって実現してもよい。
【符号の説明】
【００８６】
１０，２０  受信システム、  １００，１２０，１４０  データ受信ユニット（受信装置）、  １０１  受信Ｉ／Ｆ部（受信部）、  １０２  受信時刻計測部、  １０３  受信時刻期待値演算部、  １０４  サンプリング周期格納部、  １０５  事象検知時刻推定部、  １０６  平均システム遅延時間格納部、  １０７  ジッタ量推定部、  １０８  異常遅延検知部、  １０９  関連情報付加部、  １６０  システム時計、  １６１  統合処理部、  １７０，１７１，１７２  センサ、  ２００，２２０，２４０  データ受信ユニット（受信装置）、  ２０１  受信Ｉ／Ｆ部（受信部）、  ２０２  受信時刻計測部、  ２０３  受信時刻期待値演算部、  ２０４  サンプリング周期格納部、  ２０５  事象検知時刻推定部、  ２０６  平均システム遅延時間格納部、  ２０７  ジッタ量推定部、  ２０７ａ  最短ジッタ量推定部、  ２０８  異常遅延検知部、  ２０９  関連情報付加部、  ２１０  ジッタ量記憶部、  Ｔｓａ  サンプリング周期（検知周期）、  Ｔｒ＿ｉ  受信時刻、  Ｔｔ＿ｍｅ  平均システム遅延時間、  Ｔａ＿ｍｅ＿ｉ  受信時刻期待値、  Ｔｊ＿ｉ  システム遅延ジッタ量、  ＴＭＳ＿ｉ′，ＴＭＳ＿ｉｂ′  推定された事象検知時刻、  Ｔｊ＿ｍｅ＿ｉ  平均システム遅延ジッタ量、  Ｔｊ＿ｍｉｎ  最短システム遅延時ジッタ量、  Ｔｔ＿ｍｉｎ  最短システム遅延時間。
【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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【国際調査報告】
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