(57)【要約】【課題】交通事故の発生率が高い道路状況を改善する。【解決手段】実施形態の道路交通管制装置において、作成部は、道路における複数の区間それぞれについて、少なくとも過去の交通状況の情報と過去事故データとを用いて、複数の道路状況毎に事故の発生しやすさを表す事故発生度が対応付けられた事故発生度情報を作成する。取得部は、前記複数の区間それぞれについて、現在の交通状況の情報を取得する。推定部は、前記複数の区間それぞれについて、前記事故発生度情報と、前記現在の交通状況の情報と、に基いて、現在の事故発生度を推定する。算出部は、前記推定部によって推定された前記事故発生度が所定の閾値よりも高い前記区間があった場合に、当該区間の前記事故発生度が前記所定の閾値以下に低減するように当該区間に存在する自動運転車両を走行させるための走行制御情報を算出する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路における複数の区間それぞれについて、少なくとも過去の交通状況の情報と過去事故データとを用いて、複数の道路状況毎に事故の発生しやすさを表す事故発生度が対応付けられた事故発生度情報を作成する作成部と、
前記複数の区間それぞれについて、現在の交通状況の情報を取得する取得部と、
前記複数の区間それぞれについて、前記事故発生度情報と、前記現在の交通状況の情報と、に基いて、現在の事故発生度を推定する推定部と、
前記推定部によって推定された前記事故発生度が所定の閾値よりも高い前記区間があった場合に、当該区間の前記事故発生度が前記所定の閾値以下に低減するように当該区間に存在する自動運転車両を走行させるための走行制御情報を算出する算出部と、
前記算出部によって算出された前記走行制御情報を前記自動運転車両に送信する通信制御部と、
を備える道路交通管制装置。
【請求項２】
前記作成部は、前記複数の区間それぞれについて、さらに過去の気象状況の情報を用いて、前記事故発生度情報を作成し、
前記取得部は、前記複数の区間それぞれについて、さらに現在の気象状況の情報を取得し、
前記推定部は、前記複数の区間それぞれについて、さらに前記現在の気象状況の情報に基いて、前記現在の事故発生度を推定する、請求項１に記載の道路交通管制装置。
【請求項３】
前記作成部は、前記複数の区間それぞれについて、さらに過去の路面状況の情報を用いて、前記事故発生度情報を作成し、
前記取得部は、前記複数の区間それぞれについて、さらに現在の路面状況の情報を取得し、
前記推定部は、前記複数の区間それぞれについて、さらに前記現在の路面状況の情報に基いて、前記現在の事故発生度を推定する、請求項１または請求項２に記載の道路交通管制装置。
【請求項４】
前記走行制御情報は、前記自動運転車両を所定の速度で走行させるための情報である、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の道路交通管制装置。
【請求項５】
前記走行制御情報は、前記自動運転車両を所定の車線で所定の速度で走行させるための情報である、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の道路交通管制装置。
【請求項６】
前記走行制御情報は、前記自動運転車両を所定のルートで走行させるための情報である、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の道路交通管制装置。
【請求項７】
道路における複数の区間それぞれについて、少なくとも過去の交通状況の情報と過去事故データとを用いて、複数の道路状況毎に事故の発生しやすさを表す事故発生度が対応付けられた事故発生度情報を作成する作成ステップと、
前記複数の区間それぞれについて、現在の交通状況の情報を取得する取得ステップと、
前記複数の区間それぞれについて、前記事故発生度情報と、前記現在の交通状況の情報と、に基いて、現在の事故発生度を推定する推定ステップと、
前記推定ステップによって推定された前記事故発生度が所定の閾値よりも高い前記区間があった場合に、当該区間の前記事故発生度が前記所定の閾値以下に低減するように当該区間に存在する自動運転車両を走行させるための走行制御情報を算出する算出ステップと、
前記算出ステップによって算出された前記走行制御情報を前記自動運転車両に送信する通信制御ステップと、
を備える自動運転車両制御方法。
【請求項８】
前記作成ステップは、前記複数の区間それぞれについて、さらに過去の気象状況の情報を用いて、前記事故発生度情報を作成し、
前記取得ステップは、前記複数の区間それぞれについて、さらに現在の気象状況の情報を取得し、
前記推定ステップは、前記複数の区間それぞれについて、さらに前記現在の気象状況の情報に基いて、前記現在の事故発生度を推定する、請求項７に記載の自動運転車両制御方法。
【請求項９】
前記作成ステップは、前記複数の区間それぞれについて、さらに過去の路面状況の情報を用いて、前記事故発生度情報を作成し、
前記取得ステップは、前記複数の区間それぞれについて、さらに現在の路面状況の情報を取得し、
前記推定ステップは、前記複数の区間それぞれについて、さらに前記現在の路面状況の情報に基いて、前記現在の事故発生度を推定する、請求項７または請求項８に記載の自動運転車両制御方法。
【請求項１０】
前記走行制御情報は、前記自動運転車両を所定の速度で走行させるための情報である、請求項７から請求項９のいずれか一項に記載の自動運転車両制御方法。
【請求項１１】
前記走行制御情報は、前記自動運転車両を所定の車線で所定の速度で走行させるための情報である、請求項７から請求項９のいずれか一項に記載の自動運転車両制御方法。
【請求項１２】
前記走行制御情報は、前記自動運転車両を所定のルートで走行させるための情報である、請求項７から請求項９のいずれか一項に記載の自動運転車両制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、道路交通管制装置、および、自動運転車両制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両用の道路では、交通状況（交通量、占有率、平均速度等）、気象状況（晴れ、曇り、雨、雪、風等）、路面状況（乾燥、湿潤、凍結等）等を含む道路状況によって、交通事故の発生率が異なる。
【０００３】
従来、道路における複数の区間のうち、統計的に交通事故の発生率が高い道路状況となっている区間については、例えば、その区間の路側や道路上方に設けられている情報板に交通事故防止に関する注意喚起表示を行うことで、交通事故対策としている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１０−３３４３９１号公報
【特許文献２】特開２０１７−１２６８９２号公報
【特許文献３】特開２０１０−６６８２７号公報
【特許文献４】特開２００６−２９８００６号公報
【特許文献５】特開２０１４−３５６３９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、上述の従来技術では、情報板の注意喚起表示を見た運転者が自車の交通事故防止のための行動をとるにすぎず、区間全体としては、交通事故の発生率が高い道路状況の改善を図っていなかった。
【０００６】
そこで、本発明の実施形態は、交通事故の発生率が高い道路状況を改善することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
実施形態の道路交通管制装置は、作成部と、取得部と、推定部と、算出部と、通信制御部と、を備える。作成部は、道路における複数の区間それぞれについて、少なくとも過去の交通状況の情報と過去事故データとを用いて、複数の道路状況毎に事故の発生しやすさを表す事故発生度が対応付けられた事故発生度情報を作成する。取得部は、前記複数の区間それぞれについて、現在の交通状況の情報を取得する。推定部は、前記複数の区間それぞれについて、前記事故発生度情報と、前記現在の交通状況の情報と、に基いて、現在の事故発生度を推定する。算出部は、前記推定部によって推定された前記事故発生度が所定の閾値よりも高い前記区間があった場合に、当該区間の前記事故発生度が前記所定の閾値以下に低減するように当該区間に存在する自動運転車両を走行させるための走行制御情報を算出する。通信制御部は、前記算出部によって算出された前記走行制御情報を前記自動運転車両に送信する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態の道路交通管制システムの全体構成図である。
【図２】図２は、実施形態の道路交通管制装置の構成図である。
【図３】図３は、実施形態の事故発生度テーブルの構成図である。
【図４】図４は、実施形態の事故発生度テーブルの作成処理を示すフローチャートである。
【図５】図５は、実施形態の走行制御情報の送信処理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】
【０００９】
以下、添付の図面を用いて、実施形態の道路交通管制装置、および、自動運転車両制御方法について説明する。なお、以下の実施形態では、車両用の道路として高速道路の場合を例にとって説明する。図１は、実施形態の道路交通管制システム１０００の全体構成図である。図２は、実施形態の道路交通管制装置１の構成図である。
【００１０】
道路交通管制システム１０００は、道路交通管制装置１、トラフィックカウンタ２１、路側制御装置２２、カメラ３１、路側制御装置３２、気象観測装置４、プローブ情報システム６を備えている。
【００１１】
道路Ｒ（高速道路）上では、手動運転車両Ｃ１と自動運転車両Ｃ２が走行する。手動運転車両Ｃ１は、運転者による各種運転操作によって走行する従来型の車両である。自動運転車両Ｃ２は、運転者による各種運転操作の全部または一部を代行して走行する車両である。より具体的には、自動運転車両Ｃ２は、レーダー、ＬＩＤＡＲ（Laser  Imaging  Detection  And  Ranging）、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）、カメラ等によって周囲の環境を認識し、指定された行き先に向かって自律的に走行する。以下、手動運転車両Ｃ１と自動運転車両Ｃ２を区別しないときは単に「車両」と称する。
【００１２】
気象観測装置４は、気象を観測し、気象観測データを道路交通管制装置１に送信する。気象観測装置４は、例えば、温度センサ、湿度センサ、風向風速計、日射計、雨量計、大気圧センサ等を備える。
【００１３】
トラフィックカウンタ２１は、道路Ｒの複数の車線それぞれに対して設けられる。それぞれのトラフィックカウンタ２１は、車線上を走行する車両を感知する車両感知器である。トラフィックカウンタ２１は、例えば、道路Ｒの下に埋設され、インダクタンスが車両の接近によって変化することを利用して車両を感知する長方形のループコイルによって実現される。路側制御装置２２は、トラフィックカウンタ２１によって感知された車両の数のデータである車両数データを道路交通管制装置１に送信する。トラフィックカウンタ２１と路側制御装置２２は、各インターチェンジ間に少なくとも１組以上設置されている。
【００１４】
カメラ３１は、道路Ｒ上の車両を撮影する。路側制御装置３２は、カメラ３１によって撮影された画像のデータである画像データを道路交通管制装置１に送信する。
【００１５】
自動運転車両Ｃ２のタイヤ部分には、路面状況センサ５が設けられている。路面状況センサ５は、路面状況（詳細は後述）をセンシングする。自動運転車両Ｃ２は、路面状況センサ５による路面状況のセンシング結果を無線で道路交通管制装置１に送信する。
【００１６】
道路交通管制装置１は、例えば、一般に道路交通管制システムと呼ばれているコンピュータシステムである。道路交通管制装置１は、図２では説明を簡潔にするために１台のコンピュータ装置のように示しているが、複数台のコンピュータ装置によって実現してもよい。道路交通管制装置１は、処理部１１と、記憶部１２と、表示部１３と、入力部１４と、通信部１５と、を備える。
【００１７】
記憶部１２は、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）やＳＳＤ（Solid  State  Drive）などの記憶装置である。記憶部１２は、道路情報、プローブ情報データベース、区間毎（道路Ｒにおける複数の区間それぞれについて）の過去の道路状況の情報、区間毎の現在の道路状況の情報、区間毎の事故発生度テーブル（事故発生度情報）等を記憶する。なお、区間は、ユーザによって設定されるが、例えば、各インターチェンジ間である。
【００１８】
道路情報は、道路Ｒに関する情報であり、例えば、道路Ｒが分けられた複数の区間それぞれに関する位置情報、識別情報等である。
【００１９】
プローブ情報データベースは、外部のプローブ情報システム６から取得したプローブ情報を集めたデータベースである。ここで、プローブ情報とは、プローブカーが送信する車両の位置、速度、加速度等の情報や気象状況の情報、路面状況の情報を指す。また、プローブカーとは、そのような情報の送信機能を有する車両を指す。
【００２０】
過去の道路状況の情報は、区間毎に収集されている。過去の道路状況の情報は、過去の交通状況の情報、過去の気象状況の情報、過去の路面状況の情報を有する。
【００２１】
過去の交通状況の情報は、例えば、交通量［台／ｈ］、占有率［％］（または車両密度［台／ｋｍ］）、平均速度［ｋｍ／ｈ］等の情報を含む。過去の気象状況の情報は、例えば、晴れ、曇り、雨、雪、風等の情報である。過去の路面状況の情報は、例えば、乾燥、半湿、湿潤、積雪、圧雪（積雪が車両のタイヤにより押し詰められた状態）、凍結、シャーベット（雪が部分的に溶けたシャーベット状態）等の情報である。
【００２２】
現在（例えば直近数分程度）の道路状況の情報は、区間毎に収集される。現在の道路状況の情報は、現在の交通状況の情報、現在の気象状況の情報、現在の路面状況の情報を有する（各情報の内容は上述の対応する過去の各情報と同様）。
【００２３】
なお、プローブ情報データベースの各プローブ情報も、区間毎の、過去の道路状況の情報や現在の道路状況の情報として振り分けられ、使用される。また、道路交通管制装置１は、自動運転車両Ｃ２から受信した路面状況のセンシング結果を、区間毎の、過去の路面状況の情報や現在の路面状況の情報として使用する。また、道路交通管制装置１は、気象観測装置４から受信した気象観測データを、区間毎の、過去の気象状況の情報や現在の気象状況の情報として使用する。
【００２４】
過去事故データは、区間毎に収集（蓄積）されている。過去事故データは、事故に関する情報として、事故発生地点、事故発生日時、事故タイプ等を含んでいる。過去事故データは、過去数年以上の事故情報であることが好ましいが、これに限定されない。
【００２５】
事故発生度テーブルは、区間毎に作成される。事故発生度テーブルは、作成部１１１によって過去の道路状況の情報を用いて作成され、複数の道路状況毎に事故の発生しやすさを表す事故発生度が対応付けられた情報である（詳細は後述）。
【００２６】
処理部１１は、道路交通管制装置１の全体の動作を制御し、道路交通管制装置１が有する各種の機能を実現する。処理部１１は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）と、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）と、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）と、を備える。ＣＰＵは、道路交通管制装置１の動作を統括的に制御する。ＲＯＭは、各種プログラムやデータを記憶する記憶媒体である。ＲＡＭは、各種プログラムを一時的に記憶したり、各種データを書き換えたりするための記憶媒体である。ＣＰＵは、ＲＡＭをワークエリア（作業領域）としてＲＯＭ、記憶部１２等に格納されたプログラムを実行する。
【００２７】
処理部１１は、作成部１１１、取得部１１２、推定部１１３、算出部１１４、通信制御部１１５、および、表示制御部１１６を備える。各部１１１〜１１６は、例えば、ＣＰＵがプログラムを実行することにより実現されるが、一部または全部がハードウエアによって実現されてもよい。なお、以下において、処理部１１における各部１１１〜１１６のうちの複数の処理について説明するとき、および、各部１１１〜１１６以外の処理について説明するときは、動作主体を「処理部１１」と称する。
【００２８】
作成部１１１は、道路Ｒにおける複数の区間それぞれについて、過去の交通状況の情報および過去事故データを含む過去の道路状況の情報を用いて、複数の道路状況毎に事故の発生しやすさを表す事故発生度が対応付けられた事故発生度テーブル（事故発生度情報）を作成する。作成部１１１は、例えば、道路Ｒにおける所定の区間について、記憶部１２に格納されている過去事故データ、過去の交通状況の情報、過去の気象状況の情報、過去の路面状況の情報を用いて、所定の学習アルゴリズム（例えば自己組織化マップを用いた学習アルゴリズム）に基づいて事故発生パターンを学習して、複数の道路状況毎の事故発生度を表す事故発生度テーブルを作成する。
【００２９】
ここで、自己組織化マップとは、プロセス解析や、制御、検索システム、さらには経営のための情報分析など、実社会における重要な分野に応用されるニューラルネットワークの一種であり、高次元の入力データを、教師信号（入力データに対して理想的と考えられる出力）などの予備情報なしにクラスタリングするためのアルゴリズムである。自己組織化マップについては、例えば特開２０１４−３５６３９号公報に開示されているため、ここではこれ以上の説明を省略する。
【００３０】
ここで、図３は、実施形態の事故発生度テーブルの構成図である。事故発生度テーブルでは、ユニット番号（自己組織化マップを用いた学習アルゴリズムにおける競合層の識別番号）毎に、交通状況（交通量、占有率、平均速度）、気象状況、路面状況、事故発生度が対応付けられている。つまり、事故発生度テーブルでは、複数の道路状況（交通状況、気象状況、路面状況）毎に事故の発生しやすさを表す事故発生度が対応付けられている。なお、例えば、気象状況の数値は、雨、雪、風などの交通事故を誘発する要素の程度が大きいほど、大きな値とする。また、例えば、路面状況の数値は、湿潤度、凍結度などの交通事故を誘発する要素の程度が大きいほど、大きな値とする。
【００３１】
図２に戻って、取得部１１２は、道路Ｒの複数の区間それぞれについて、現在の道路状況の情報や過去の道路状況の情報を取得し、取得した情報を記憶部１２に格納する。例えば、取得部１１２は、気象観測装置４から気象観測データを取得する。また、取得部１１２は、路側制御装置２２から車両数データを取得する。また、取得部１１２は、路側制御装置３２から画像データを取得する。取得された画像データは、処理部１１によって解析され、車両数データ、気象観測データ、路面状況データとして利用可能である。また、取得部１１２は、自動運転車両Ｃ２から路面状況のセンシング結果を取得する。
【００３２】
推定部１１３は、道路Ｒの複数の区間それぞれについて、事故発生度テーブルと、現在の道路状況の情報と、に基いて、現在の事故発生度を推定する。
【００３３】
算出部１１４は、推定部１１３によって推定された事故発生度が所定の閾値よりも高い区間があった場合に、当該区間の事故発生度が所定の閾値以下に低減するように当該区間に存在する自動運転車両Ｃ２を走行させるための走行制御情報を算出する。なお、事故発生度が所定の閾値よりも高い場合とは、交通状況、気象状況、路面状況の少なくともいずれかが悪い場合である。その場合、自動運転車両Ｃ２を制御して交通状況を変えることで、事故発生度を低減させる。
【００３４】
例えば、当該区間の平均速度を所定の速度（例えば現在の平均速度よりも１０ｋｍ／ｈ遅い速度）まで下げれば当該区間の事故発生度が所定の閾値以下に低減する場合、走行制御情報は、自動運転車両Ｃ２をその所定の速度で走行させるための情報である。
【００３５】
また、例えば、当該区間の平均速度を所定の速度（例えば現在の平均速度よりも１０ｋｍ／ｈ遅い速度）まで下げれば当該区間の事故発生度が所定の閾値以下に低減する場合であって、自動運転車両Ｃ２を所定の車線（例えば追越車線）でその所定の速度で走行させることが特に有効である場合、走行制御情報は、自動運転車両Ｃ２をその所定の車線でその所定の速度で走行させるための情報である。
【００３６】
また、例えば、当該区間の交通量や占有率を所定の程度まで下げれば当該区間の事故発生度が所定の閾値以下に低減する場合、走行制御情報は、自動運転車両Ｃ２を所定のルート（例えば、最寄りのサービスエリアやパーキングエリアに入るルート）で走行させるための情報である。
【００３７】
通信制御部１１５は、通信部１５による気象観測装置４、路側制御装置２２、路側制御装置３２、自動運転車両Ｃ２等との通信を制御する。通信制御部１１５は、自動運転車両Ｃ２とは無線通信を行う。また、通信制御部１１５は、算出部１１４によって算出された走行制御情報を自動運転車両Ｃ２に送信する。
【００３８】
表示制御部１１６は、各種情報を表示部１３に表示する制御を行う。
【００３９】
表示部１３は、情報を表示する手段であり、例えば、液晶表示装置（ＬＣＤ（Liquid  Crystal  Display））、有機ＥＬ（Electro-Luminescence）表示装置等である。入力部１４は、ユーザの操作を受け付ける手段であり、例えば、キーボード、マウス等である。通信部１５は、外部装置と通信を行うための通信インタフェースである。
【００４０】
次に、図４を参照して、実施形態の事故発生度テーブルの作成処理について説明する。図４は、実施形態の事故発生度テーブルの作成処理を示すフローチャートである。ここでは、道路Ｒにおける複数の区間のうちの１つの区間に関する処理について説明する。
【００４１】
まず、ステップＳ１において、作成部１１１は、記憶部１２を参照して、対象区間に関する過去の道路状況の情報（過去事故データ、過去の交通状況の情報、過去の気象状況の情報、過去の路面状況の情報）を読み出す。
【００４２】
次に、ステップＳ２において、作成部１１１は、対象区間について、ステップＳ１で読み出した過去の道路状況の情報を用いて、過去の道路状況と事故の発生しやすさ（事故発生度）との相関関係を学習する。学習方法としては、例えば、上述したような自己組織化マップを用いた方法を用いる。
【００４３】
そして、ステップＳ３において、作成部１１１は、ステップＳ２で学習した結果に基づいて、事故発生度テーブルを作成する。例えば、作成部１１１は、自己組織化マップによって得られた相関関係をテーブル化して、複数の道路状況毎に事故発生度が対応付けられた事故発生度テーブルを作成する。
【００４４】
このようにして、作成部１１１は、事故発生度テーブルを作成することができる。また、作成部１１１は、このような事故発生度テーブルを区間毎に作成する。なお、作成部１１１は、例えば、所定のタイミングで、または、ユーザによる指示入力があったときに、その時点で取得している過去の道路状況の情報を用いて事故発生度テーブルを更新する。所定のタイミングとは、例えば、１年毎で、直近１年分の過去の道路状況の情報が蓄積されたタイミングである。また、ユーザによる指示入力があったときとは、例えば、対象道路の周辺に大きな道路ができた等により、対象道路の車両の流れが変わった場合に、その後、例えば数か月分程度等、充分な量の過去の道路状況の情報が蓄積されたときにユーザが事故発生度テーブルの更新のための指示入力を道路交通管制装置１の入力部１４を用いて行った場合である。
【００４５】
次に、図５を参照して、実施形態の走行制御情報の送信処理について説明する。図５は、実施形態の走行制御情報の送信処理を示すフローチャートである。
【００４６】
まず、ステップＳ１１において、処理部１１は、処理タイミングが到来したか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ１２に進み、Ｎｏの場合はステップＳ１１に戻る。処理タイミングは、例えば、５分おきとすればよいが、これに限定されない。
【００４７】
次に、処理部１１は、ステップＳ１２〜Ｓ１８で区間毎の処理を行う。つまり、処理部１１は、まず１つ目の区間についてステップＳ１３〜Ｓ１７の処理を行い、次に２つ目の区間についてステップＳ１３〜Ｓ１７の処理を行い、・・・、という処理をすべての区間について行う。
【００４８】
ステップＳ１３において、推定部１１３は、対象区間について、記憶部１２から現在の道路状況の情報を読み出す。
【００４９】
次に、ステップＳ１４において、推定部１１３は、当該区間に対応する事故発生度テーブルと、現在の道路状況の情報と、に基いて、現在の事故発生度を推定する。
【００５０】
次に、ステップＳ１５において、算出部１１４は、ステップＳ１４で推定された事故発生度が所定の閾値よりも高いか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ１６に進み、Ｎｏの場合はステップＳ１８に進む。
【００５１】
ステップＳ１６において、算出部１１４は、当該区間の事故発生度が所定の閾値以下に低減するように当該区間に存在する自動運転車両Ｃ２を走行させるための走行制御情報を算出する。
【００５２】
次に、ステップＳ１７において、通信制御部１１５は、ステップＳ１６で算出された走行制御情報を自動運転車両Ｃ２に送信する。例えば、走行制御情報が、自動運転車両Ｃ２をその区間の現在の平均速度よりも１０ｋｍ／ｈ遅い速度で走行させるための情報である場合、その走行制御情報を受信した自動運転車両Ｃ２は、自動運転によりその速度で走行する。そうすると、後続の車両もその影響を受けてその区間の平均速度は低下する。したがって、その区間全体について、平均速度を低下させることができ、交通事故の発生率が高い道路状況を改善することができる。
【００５３】
また、例えば、走行制御情報が、自動運転車両Ｃ２を追越車線で所定の速度で走行させるための情報である場合、その走行制御情報を受信した自動運転車両Ｃ２は、自動運転により追越車線をその速度で走行する。そうすると、高速で走行しがちな追越車線における後続の車両もその影響を受けてその区間の追越車線の平均速度が低下し、ひいてはその区間全体の平均速度も低下する。したがって、その区間全体について、交通事故の発生率が高い道路状況を改善することができる。
【００５４】
また、例えば、走行制御情報が、自動運転車両Ｃ２を最寄りのサービスエリアやパーキングエリアに入るルートで走行させるための情報である場合、その走行制御情報を受信した自動運転車両Ｃ２は、自動運転により最寄りのサービスエリアやパーキングエリアに入る。そうすれば、当該区間の交通量や占有率が次第に低下する。したがって、その区間について、交通事故の発生率が高い道路状況を改善することができる。ステップＳ１７の後、ステップＳ１８に進む。
【００５５】
このようにして、本実施形態の道路交通管制装置１によれば、交通事故の発生率が高い道路状況を改善することができる。つまり、道路交通管制装置１は、複数の道路状況毎に事故発生度が対応付けられた事故発生度テーブルと現在の道路状況の情報に基いて現在の事故発生度を推定し、その事故発生度が所定の閾値よりも高い区間があった場合に、当該区間の事故発生度が所定の閾値以下に低減するように当該区間に存在する自動運転車両Ｃ２を走行させるための走行制御情報を算出する。そして、道路交通管制装置１は、その走行制御情報を自動運転車両Ｃ２に送信して、自動運転車両Ｃ２に速度低下、車線変更、走行ルート変更等を行わせることで、その区間全体の交通事故の発生率を低下させることができる。
【００５６】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【００５７】
例えば、上述の実施形態では、事故発生度テーブルの作成や事故発生度テーブルを用いた処理に関して、道路状況の情報として、交通状況の情報、気象状況の情報、および、路面状況の情報を用いたが、気象状況の情報と路面状況の情報は必須ではなく用いなくてもよい。
【００５８】
また、走行制御情報が走行ルート変更情報である場合、変更後のルートは、上述した最寄りのサービスエリアやパーキングエリアに入るルートに限定されず、目的地までの当初のルートとは別のルートであってもよい。
【００５９】
また、各区間の交通量を計測する手段は、上述のトラフィックカウンタ２１に限定されず、上述のカメラ３１や、車両の通過を計測する超音波センサ等の別の手段であってもよい。
【００６０】
また、上述の実施形態では、学習等を行うための方法として、自己組織化マップを用いた方法を例示した。しかしながら、学習等の方法としては、自己組織化マップを用いた方法以外にも、種々の方法が考えられる。例えば、比較的簡単な方法として、事故発生時の過去の道路状況の情報を保持（蓄積）して現在の道路状況の情報と単純に比較する方法や、事故発生時の過去の道路状況の情報を統計処理でクラスタリングし、事故発生時に類似したケースの道路状況の情報を生成する方法などが考えられる。また、他の方法として、例えばペイジアンネットワークなどの他の多変量解析を利用した方法も考えられる。
【００６１】
また、上述の実施形態では、道路Ｒとして高速道路の場合を例にとったが、これに限定されず、高速道路以外の任意の道路を対象とすることができる。
【００６２】
また、本実施形態の道路交通管制装置１で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ（Compact  Disc）−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disk）等のコンピュータ装置で読み取り可能な記録媒体に記録して提供することができる。また、本実施形態の道路交通管制装置１で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワーク経由で提供または配布するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００６３】
１…道路交通管制装置、４…気象観測装置、５…路面状況センサ、６…プローブ情報システム、１１…処理部、１２…記憶部、１３…表示部、１４…入力部、１５…通信部、２１…トラフィックカウンタ、２２…路側制御装置、３１…カメラ、３２…路側制御装置、１１１…作成部、１１２…取得部、１１３…推定部、１１４…算出部、１１５…通信制御部、１１６…表示制御部、Ｃ１…手動運転車両、Ｃ２…自動運転車両、Ｒ…道路。
【図１】
2019114094.tif 000003
【図２】
2019114094.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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