(57)【要約】【課題】圧縮センシングを用いて圧縮符号化されたデータをより精度良く復号可能な復号装置を提供する。【解決手段】圧縮データ受信部２４１は、元データとしてのＮ次元ベクトルを、所定の圧縮行列を用いてＭ（Ｍ＜Ｎ）次元に変換してなる圧縮データを随時受信する。圧縮前のＮ次元のベクトルは、例えば送信元の周辺に存在する物体の位置をグリッドマップ形式で示すデータ（以降、グリッドマップ）である。分布推定部２４６は、過去に受信した圧縮データを復元してなるグリッドマップに基づいて、送信元の周辺における各物体の現在位置を推定する。フィルタ生成部２４７は、分布推定部２４６の推定結果に基づいて、Ｎ次元のフィルタベクトルを生成する。復号処理部２４２は、フィルタ生成部２４７がフィルタベクトルを生成できている場合には、当該フィルタベクトルと圧縮行列とを用いて圧縮データの復号を実施する。【選択図】図５
2019087829.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
圧縮センシングを用いて圧縮されているデータである圧縮データを復号する復号装置であって、
前記圧縮データは、時間的な連続性を有しつつ動的に変化する所定の状態量についての或る１時点における状態を示すデータである状態量データを所定の要素数を備える１つの列ベクトルに変換してなる圧縮前元データを、さらに、所定の圧縮行列で圧縮符号化してなるデータであり、
前記圧縮データを他の装置から逐次受信する圧縮データ受信部（２４１）と、
前記圧縮データ受信部が前記圧縮データを受信する度に、その受信した前記圧縮データに対して所定の復号アルゴリズムを実行することによって、前記要素数を備える復号データを生成する復号処理部（２４２）と、
前記復号処理部が生成した前記復号データに基づいて前記状態量データを復元する復元部（２４３）と、
過去一定時間以内に前記復元部が生成した複数の前記状態量データに基づいて、前記状態量の現在の状態を推定する推定部（２４６）と、
前記要素数を備える１つの列ベクトルであって、前記推定部が推定した前記状態量の現在の状態に応じた位置に非零の要素を備えるフィルタベクトルを生成するフィルタ生成部（２４７）と、を備え、
前記復号処理部は、前記フィルタ生成部が前記フィルタベクトルを生成できている場合には、前記復号アルゴリズムとして、前記フィルタベクトルと前記圧縮データと前記圧縮行列とを用いて前記圧縮前元データに相当する推定解を生成するとともに、前記推定解と前記圧縮前元データとのずれ度合いを示す指標である残差を算出し、所定の終了条件を充足するまで前記フィルタベクトルと前記圧縮行列を用いて前記推定解を補正する処理を繰り返し実施するアルゴリズムを用いて前記復号データを生成するように構成されている復号装置。
【請求項２】
請求項１に記載の復号装置であって、
前記状態量データは、前記他の装置の現在位置に応じて定まる所定範囲内の各地点における物体の有無又は物体の存在確率をグリッドマップ形式で表す周辺物体データであって、
前記復号処理部は、前記復号データを前記周辺物体データに変換し、
前記推定部は、過去一定時間以内に前記復元部が生成した複数の前記周辺物体データに基づいて、前記所定範囲内における前記物体の分布を推定し、
前記フィルタ生成部は、前記フィルタベクトルとして、前記推定部が推定した前記物体の分布に応じた位置に非零の要素を備えるベクトルを生成するように構成されている復号装置。
【請求項３】
請求項２に記載の復号装置であって、
前記フィルタ生成部は、過去一定時間以内に前記復元部が生成した複数の前記周辺物体データに基づいて、前記周辺物体データに示されている物体毎の移動方向を特定し、その特定した移動方向に基づいて、前記所定範囲内における前記物体毎の現在位置を推定するように構成されている復号装置。
【請求項４】
請求項３に記載の復号装置であって、
前記フィルタ生成部は、過去一定時間以内に前記復元部が生成した複数の前記周辺物体データに基づいて、前記周辺物体データに示されている物体毎の移動速度を特定し、前記物体毎の移動方向及び移動速度に基づいて、前記所定範囲内における前記物体毎の現在位置を推定するように構成されている復号装置。
【請求項５】
請求項１から４の何れか１項に記載の復号装置であって、
前記復号処理部は、
前記フィルタ生成部が前記フィルタベクトルを生成できていない場合には、前記圧縮センシングで使用されるOrthogonal Matching Pursuit（ＯＭＰ）、Matching Pursuit（ＭＰ）、及びIterative Hard Thresholding（ＩＨＴ）の何れかを用いて前記復号データを生成する一方、
前記フィルタ生成部が前記フィルタベクトルを生成できている場合には、前記圧縮行列において、下記の式を満たす整数ｊを、前記圧縮前元データにおいて非零の値が設定されている要素の番号の集合であるサポート集合に追加することによって、前記推定解を生成するとともに、前記推定解と前記圧縮前元データとのずれ度合いを示す指標である残差を算出し、所定の終了条件を充足するまで前記フィルタベクトルと前記圧縮行列を用いて前記推定解を補正する処理を繰り返し実施するフィルタ併用アルゴリズムを用いて前記復号データを生成するように構成されている復号装置。
【数１】
2019087829.tif 000003
【請求項６】
請求項５に記載の復号装置であって、
前記復号処理部は、前記フィルタ生成部が前記フィルタベクトルを生成できている場合であって、且つ、前記フィルタ併用アルゴリズムにおいて前記処理の繰り返し回数が所定のフィルタ解除閾値を超えた場合には、その時点で得られている前記推定解を初期解として前記ＯＭＰ、前記ＭＰ、及び前記ＩＨＴの何れかを用いて前記復号データを生成するように構成されている復号装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、圧縮センシング技術を用いて符号化されたデータを復号する復号装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、スパース性を持つデータに対して適用できる圧縮技術として、圧縮センシング技術が注目されている。例えば特許文献１には、圧縮センシング技術を用いて圧縮した車載カメラの撮像画像を車車間通信によって共有するシステムが開示されている。
【０００３】
なお、圧縮センシングの技術分野で使用される公知の復号アルゴリズムとしては、Matching Pursuit（ＭＰ）や、Orthogonal Matching Pursuit（ＯＭＰ）、Iterative Hard Thresholding（ＩＨＴ）、Weak MP、LS-OMP、Basis Pursuit（ＢＰ）、Least Angle Regression（ＬＡＲＳ）、Iterated-Reweighted-Least-Squares（ＩＲＬＳ）Approximate Message Passing（ＡＭＰ）など、様々なアルゴリズムが提案されている。ＭＰや、ＯＭＰ、ＩＨＴ、Weak MP、LS-OMPは貪欲法に該当する復号アルゴリズムである。ＢＰや、ＩＲＬＳ、ＬＡＲＳはコスト関数を凸関数として近似する凸緩和法の一種である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−１４５９５４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
圧縮センシングにおける復号処理は、全ての組み合わせを試さないと最適解が得られない最適化問題に該当し、ＮＰ困難である。そこで、現実的な復号アルゴリズムとして、上述の通り、ＯＭＰやＩＨＴなどが提案されている。しかしながら、これらのヒューリスティックな手法では、出力解に誤差が含まれることが想定される。そのため、圧縮センシング技術の分野で使用される復号装置としては、より精度良く元データを復元するための構成が求められている。
【０００６】
本開示は、この事情に基づいて成されたものであり、その目的とするところは、圧縮センシングを用いて圧縮符号化されたデータをより精度良く復号する復号装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
その目的を達成するための本開示に係る復号装置は、圧縮センシングを用いて圧縮されているデータである圧縮データを復号する復号装置であって、圧縮データは、時間的な連続性を有しつつ動的に変化する所定の状態量についての或る１時点における状態を示すデータである状態量データを所定の要素数を備える１つの列ベクトルに変換してなる圧縮前元データを、さらに、所定の圧縮行列で圧縮符号化してなるデータであり、圧縮データを他の装置から逐次受信する圧縮データ受信部（２４１）と、圧縮データ受信部が圧縮データを受信する度に、その受信した圧縮データに対して所定の復号アルゴリズムを実行することによって、要素数を備える復号データを生成する復号処理部（２４２）と、復号処理部が生成した復号データに基づいて状態量データを復元する復元部（２４３）と、過去一定時間以内に復元部が生成した複数の状態量データに基づいて、状態量の現在の状態を推定する推定部（２４６）と、要素数を備える１つの列ベクトルであって、分布推定部が推定した状態量の現在の状態に応じた位置に非零の要素を備えるフィルタベクトルを生成するフィルタ生成部（２４７）と、を備え、復号処理部は、フィルタ生成部がフィルタベクトルを生成できている場合には、復号アルゴリズムとして、フィルタベクトルと圧縮データと圧縮行列とを用いて元データに相当する推定解を生成するとともに、推定解と元データとのずれ度合いを示す指標である残差を算出し、所定の終了条件を充足するまでフィルタベクトルと圧縮行列を用いて推定解を補正する処理を繰り返し実施するアルゴリズムを用いて復号データを生成するように構成されている。
【０００８】
以上の構成が備える復号処理部は、フィルタ生成部がフィルタベクトルを生成できている場合には、フィルタ生成部が生成したフィルタベクトルを用いて圧縮データの復号を実施する。ここで用いられるフィルタベクトルは、分布推定部が推定した状態量の現在の状態に応じた位置に非零の要素を備えるベクトルである。このようなフィルタベクトルは、別の観点によれば、受信した圧縮データの圧縮前のデータにおいて非零要素の位置を推定した結果を示すベクトルに相当する。
【０００９】
つまり、上記の構成は、受信した圧縮データの圧縮前のデータにおいて非零要素の位置を推定した結果を用いて、圧縮データの復号を行う構成に相当する。また、圧縮前のデータにおいて非零要素の位置を推定した結果を用いて復号を行う構成によれば、受信した圧縮データの圧縮前のデータにおいて非零要素が配置されている位置についての情報を何も用いずに復号する構成に比べて、復号精度が高まることが期待できる。故に、上記の構成によれば、圧縮センシングを用いて圧縮符号化されたデータをより精度良く復号することが可能となる。なお、フィルタ生成部がフィルタベクトルを生成できている場合とは、過去一定時間以内に復元部が生成した状態量データが少なくとも１つ存在する場合に相当する。フィルタベクトルの生成には、過去一定時間以内に復元部が生成した複数の状態量データが少なくとも１つは必要であるためである。
【００１０】
なお、特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本開示の技術的範囲を限定するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本実施形態に係る通信システムの概略的な構成を示す概念図である。
【図２】送信側システム１の概略的な構成を示すブロック図である。
【図３】周辺物体データについて説明するための図である。
【図４】図３に示す周辺物体データに対応する行列を示す図である。
【図５】受信側システム２の概略的な構成を示すブロック図である。
【図６】物体追跡部２４５の作動を説明するための概念図である。
【図７】分布推定部２４６の作動を説明するための概念図である。
【図８】占有確率マップの一例を示す図である。
【図９】占有確率マップの一例を示す図である。
【図１０】占有確率マップの一例を示す図である。
【図１１】復号装置２４が実施する復元処理を説明するためのフローチャートである。
【図１２】ＯＭＰをまとめた図である。
【図１３】提案手法としてのフィルタ併用ＯＭＰをまとめた図である。
【図１４】提案手法としてのフィルタ併用ＩＨＴをまとめた図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本開示の実施形態について図を用いて説明する。図１は、本開示に係る通信システムの概略的な構成の一例を示す図である。図１に示すように通信システムは、車両Ｍａに搭載されている送信側システム１と、車両Ｍｂに搭載されている受信側システム２を備えている。便宜上、送信側システム１を搭載している車両Ｍａを送信車両Ｍａとも記載する。また、受信側システム２を搭載している車両Ｍｂを受信車両Ｍｂとも記載する。送信車両Ｍａと受信車両Ｍｂとを区別しない場合には車両と記載する。なお、図１では便宜上、送信側システム１を１つしか図示していないが、複数存在しうる。これに伴い送信車両Ｍａは複数存在しうる。受信側システム２及び受信車両Ｍｂも同様に、それぞれ複数存在しうる。送信側システム１が受信側システム２にとっての他の装置に相当する。
【００１３】
受信車両Ｍｂは、道路上を走行する車両である。受信車両Ｍｂは、四輪自動車のほか、二輪自動車、三輪自動車等であってもよい。二輪自動車には原動機付き自転車も含まれる。本実施形態では一例として受信車両Ｍｂは、四輪自動車とする。送信車両Ｍａも受信車両Ｍｂと同様に道路上を走行する車両であって、その具体的な種別は限定されない。一例として送信車両Ｍａも四輪自動車とする。
【００１４】
送信側システム１と受信側システム２は、所定の周波数帯の電波を用いて狭域通信可能に構成されている。ここでの狭域通信とは、広域通信網を介さない、直接的な無線通信である。狭域通信に用いられる周波数帯は、たとえば、７６０ＭＨｚ帯である。その他、２．４ＧＨｚ、５．９ＧＨｚ帯などを用いることもできる。狭域通信を実現するための周波数、変調方式等を規定する規格は、任意の規格を採用する事ができる。
【００１５】
ここでは一例として、送信側システム１及び受信側システム２は何れも車両に搭載されていることを踏まえ、狭域通信は、ＩＥＥＥ１６０９等にて開示されているＷＡＶＥ（Wireless Access in Vehicular Environment）の規格に準拠している実施されるものとする。なお、ＷＡＶＥは車両同士の直接的な無線通信（いわゆる車車間通信）についての規格である。送信側システム１と受信側システム２との無線通信は、別の観点によれば、車車間通信に相当する。
【００１６】
複数の車両のそれぞれは、狭域通信としての車車間通信によって、現在位置や、走行速度、進行方向などの車両情報を示す通信パケット（以降、車両情報パケット）を逐次同報送信するとともに、他車両から送信された車両情報パケットを逐次受信する。車両情報パケットには、車両情報のほかに、当該通信パケットの送信時刻や、送信元情報などの情報を含む。送信元情報とは、送信元に相当する車両に割り当てられている識別番号（いわゆる車両ＩＤ）である。
【００１７】
また、送信側システム１と受信側システム２は、狭域通信としての車車間通信によって送信車両Ｍａ（換言すれば送信側システム１）周辺に存在する車両や歩行者、落下物等の物体の位置をグリッドマップ形式で表した周辺物体データを共有するように構成されている。周辺物体データは、換言すれば、送信車両Ｍａ周辺の交通状況や走行環境を示すデータである。交通状況は時間的な連続性を有しつつ動的に変化する。つまり、送信側システム１周辺の交通状況は、時間的な連続性を有しつつ動的に変化する状態量に相当する。また、送信側システム１の走行環境（落下物や構造物との位置関係など）は送信車両Ｍａの移動に伴って連続性を有しつつ動的に変化する状態量に相当する。故に、周辺物体データは状態量データに相当する。なお、ここでの送信車両Ｍａの周辺とは、送信車両Ｍａの現在位置を基準として定まる所定範囲に相当する。
【００１８】
＜送信側システム１の構成について＞
送信側システム１は、図２に示すように、狭域通信モジュール１１、周辺監視センサ１２、グリッドマップ生成部１３、及び圧縮処理部１４を備える。狭域通信モジュール１１は前述の狭域通信を実施するための通信モジュールである。狭域通信モジュール１１は、圧縮処理部１４と通信可能に接続されている。また、狭域通信モジュール１１は、グリッドマップ生成部１３とも通信可能に接続されている。狭域通信モジュール１１は、圧縮処理部１４等から入力されたデータを変調し、図示しないアンテナを介して無線送信する。また、狭域通信モジュール１１は、他車両から送信される車両情報パケットを受信すると、当該車両情報パケットに示されるデータ（以降、他車両データ）をグリッドマップ生成部１３に提供する。
【００１９】
周辺監視センサ１２は、送信車両Ｍａの周辺に存在する物体を検出するセンサである。周辺監視センサ１２は、例えば、送信車両Ｍａ周囲の所定範囲を撮像する周辺監視カメラ、送信車両Ｍａ周囲の所定範囲に探査波を送信するミリ波レーダ、ソナー、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging/Laser Imaging Detection and Ranging）等のセンサである。周辺監視カメラは、逐次撮像する撮像画像をセンシング情報として出力するデバイスである。ソナー、ミリ波レーダ、ＬＩＤＡＲ等の探査波を送信するセンサは、障害物によって反射された反射波を受信した場合に得られる受信信号ｙに基づく走査結果をセンシング情報として出力するセンサである。周辺監視センサ１２が出力するセンシング情報は、グリッドマップ生成部１３に入力される。
【００２０】
グリッドマップ生成部１３は、周辺監視センサ１２が出力するセンシング情報に基づいて、送信側システム１の周辺に存在する物体の位置を逐次特定する。本実施形態のグリッドマップ生成部１３は、より好ましい態様として、狭域通信モジュール１１から提供される他車両データも用いて、送信側システム１の周辺に存在する物体の位置を特定する。そして、図３の（Ｂ）に示すように、送信側システム１周辺に存在する物体の位置をグリッドマップ形式で表したデータ（つまり周辺物体データ）を生成する。ここでの物体には車両の他、歩行者も含まれる。周辺物体データは、換言すれば車両が走行可能な空間を示すデータとして機能しうる。
【００２１】
周辺物体データは、送信側システム１を基準として定まる所定範囲を、複数のセルに分割して、各セルに物体が存在するか否かを、数値や、色、ハッチングパターンなどによって表現したデータである。図３の（Ａ）は、推定解と圧縮前元データとのずれ度合いを示す送信側システム１の周辺の交通状況を俯瞰的に示す概念図であり、図３の（Ｂ）は、図３の（Ａ）に例示する交通状況に対応する周辺物体データである。ハッチングを施しているセルが、物体が存在するセル（以降、占有セル）を表している。ハッチングを施していないセルは、物体が存在しないセル（以降、空白セル）を表している。図３の（Ｂ）では、物体が存在するか否かをハッチングの有無によって表現している。
【００２２】
周辺物体データとしてのグリッドマップを構成する行の数や、列の数、セルの総数（以降、セル総数）Ｎは、グリッドマップが表現する範囲の大きさ等に応じて適宜設計されれば良い。ここでは一例としてグリッドマップは、６行、１０列のセルで構成されているものとする。つまり、セル総数Ｎは６×１０＝６０である。グリッドマップが表す実空間の大きさは送信車両Ｍａの周辺と見なす範囲に応じて、適宜設計されればよい。
【００２３】
単位セルが表現する実空間の大きさもまた適宜設計されば良い。ここでは一例として１つのセルは２メートル四方の実空間に対応するものとする。本実施形態のグリッドマップは車幅方向に６行、車両前後方向に１０列備える構成であるため、当該グリッドマップは、実空間において車幅方向に１２ｍ、車両前後方向に２０ｍの矩形範囲内に存在する物体の位置を示すデータとして機能する。
【００２４】
なお、ここでは説明の簡単化のために、周辺物体データは、各セルに物体が存在するか否かの２状態を表すデータするものとするがこれに限らない。他の態様として、周辺物体データは各セルに物体が存在する確率を表すものとしてもよい。その場合、各セルには、物体が存在する確率を示す数値（例えば０．５などの小数）が挿入されればよい。
【００２５】
また、周辺物体データとしてのグリッドマップは、例えば図４に示すように行列で表現されてもよい。周辺物体データとしての行列は、グリッドマップの各セルに対応する要素を備える。周辺物体データとしての行列において、空白セルに対応する要素の値は０に設定され、占有セルに対応する要素は非零の値（ここでは１）に設定される。つまり、図４に示す行列において非零の値が設定されている要素は、図３の（Ｂ）に示すグリッドマップにおいてハッチングが施されているセルである占有セルと対応している。
【００２６】
グリッドマップ生成部１３が生成した周辺物体データとしてのグリッドマップは、圧縮処理部１４に提供される。なおグリッドマップ生成部１３は、送信側システム１周辺に存在する物体の位置を特定し、周辺物体データとしてのグリッドマップを生成する処理を所定の生成間隔で逐次実施する。生成間隔は、送信側システム１周辺の交通状況が大きくは変化しない程度の値に設定されていればよい。例えば生成間隔は、１００ミリ秒や、２００ミリ秒、５００ミリ秒、１秒、２秒など、３秒以内の値に設定されていることが好ましい。ここでは一例として生成間隔は２５０ミリ秒に設定されているものとする。なお、生成間隔はグリッドマップが表現する実空間の大きさ等に応じて適宜設計されれば良い。
【００２７】
圧縮処理部１４は、所定の圧縮行列（いわゆる観測行列）を用い、周辺物体データとしてのグリッドマップを圧縮符号化したデータである圧縮データを生成する。具体的には次の通りである。圧縮処理部１４は、周辺物体データとしてのグリッドマップを、セル総数Ｎと同等の要素数（換言すれば次元数）を備える１つの列ベクトルｘに変換する。グリッドマップから列ベクトルへの変換は、グリッドマップを構成する列ベクトルを列番号順に連結させることで実現すればよい。もちろん、他の態様として、列ベクトルｘは、グリッドマップを構成する行ベクトルを行番号順に連結させてなるＮ次元の行ベクトルを転置することで生成してもよい。
【００２８】
つまり、圧縮処理部１４は、周辺物体データとしてのグリッドマップをＮ次元ベクトルｘに変換する。このＮ次元のベクトルｘ自体も、物体の分布を示すデータであって、圧縮センシングにおける元データに相当する。周辺物体データとしてのグリッドマップを変換してなるＮ次元のベクトルｘが圧縮前元データに相当する。そして、圧縮処理部１４は、当該Ｎ次元ベクトルｘを、所定の圧縮行列を用いて線形変換したＭ次元（Ｍ＜Ｎ）のベクトルｙを生成する。圧縮行列Ａは、Ｍ×Ｎ行列であり、Ｍ次元ベクトルｙが圧縮データに相当する。圧縮データは、周辺物体データとしてのグリッドマップを所定の圧縮行列Ａを用いて線形変換したものに相当する。圧縮処理部１４は、生成した圧縮データを狭域通信モジュール１１に出力する。これにより、圧縮データは生成間隔に応じた周期で同報送信される。
【００２９】
なお、圧縮データは、圧縮前の周辺物体データが備える非零要素数ｋを示す情報を付加された状態で送信されてもよい。そのような態様によれば受信側システム２は受信したデータの非零要素数ｋを特定することができる。そのような事情を鑑み、本実施形態ではより好ましい態様として、送信データとしての圧縮データには、圧縮前の周辺物体データが備える非零要素数ｋを示す情報を付加されているものとする。もちろん、送信データとしての圧縮データは、非零要素数ｋを示す情報を備えていなくともよい。
【００３０】
グリッドマップ生成部１３及び圧縮処理部１４のそれぞれは、図示しないＣＰＵが所定のソフトウェアを実行することによって実現される機能ブロックとして送信側システム１に備えられている。なお、グリッドマップ生成部１３や圧縮処理部１４は、ハードウェアとして実現されていても良い。ハードウェアとして実現されている態様には１つ又は複数のＩＣを用いて実現されている態様も含まれる。
【００３１】
＜受信側システム２の構成について＞
次に図５を用いて受信側システム２の構成について説明する。受信側システム２は図５に示すように、狭域通信モジュール２１、地図データ記憶部２２、ロケータ２３、復号装置２４、及びグリッドマップ記憶部２５を備える。狭域通信モジュール２１は、前述の狭域通信を実施するための通信モジュールである。狭域通信モジュール２１は、復号装置２４と通信可能に接続されている。狭域通信モジュール２１は、送信側システム１から逐次送信される圧縮データを受信すると、当該圧縮データを復号装置２４に提供する。なお、狭域通信モジュール２１は、他車両から送信される車両情報パケットを受信した場合には、当該車両情報パケットに示されるデータ（以降、他車両データ）を、復号装置２４や、受信車両Ｍｂに搭載されている所定のＥＣＵ（Electronic Control Unit）に提供する。
【００３２】
地図データ記憶部２２は、道路の接続関係等を示す地図データを記憶している不揮発性メモリである。地図データは、例えば、複数の道路が交差、合流、分岐する地点（以降、ノード）に関するノードデータと、その地点間を結ぶ道路（以降、リンク）に関するリンクデータを有する。リンクデータは、リンクの始端と終端とのノード座標（緯度／経度）の他、リンクの長さや幅、車線数、道路種別などを備えるデータである。なお、地図データは、道路形状及び構造物の特徴点の点群からなる三次元地図を含む構成であってもよい。また、受信側システム２は、外部のサーバ等から地図データを取得するように構成されていてもよい。
【００３３】
ロケータ２３は、受信車両Ｍｂの現在位置を算出する装置である。ロケータ２３は、例えばＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機、慣性センサを備えている。ＧＮＳＳ受信機は、複数の人工衛星からの測位信号を受信する。慣性センサは、例えばジャイロセンサ及び加速度センサを備える。ロケータ２３は、ＧＮＳＳ受信機で受信する測位信号と、慣性センサの計測結果とを組み合わせることにより、受信車両Ｍｂの現在位置を逐次測位する。なお、ロケータ２３は、車速センサから逐次出力される車速情報や走行距離等を相補的に測位に用いるように構成されていてもよい。ロケータ２３の測位結果は復号装置２４に提供される。
【００３４】
復号装置２４は、狭域通信モジュール２１が受信した圧縮データに対して、所定の復号アルゴリズムを実行することで復号データを生成する構成である。復号データとは、圧縮データとしてのＭ次元ベクトルを、Ｎ次元のベクトルに復号（換言すれば復元）したデータである。復号データは、Ｎ次元のベクトルｘとして表現される元データと同様に、間接的に送信車両Ｍａの周辺における物体の分布を示す。
【００３５】
復号装置２４はＣＰＵやＲＡＭ、フラッシュメモリ等を備えるコンピュータを用いて実現されている。復号装置２４はより細かい機能として圧縮データ受信部２４１、復号処理部２４２、グリッドマップ復元部２４３、保存処理部２４４、物体追跡部２４５、分布推定部２４６、及びフィルタ生成部２４７を備える。復号装置２４が備える各機能は、図示しないＣＰＵが所定のソフトウェアを実行することによって実現されている。なお、復号装置２４が備える機能の一部又は全部は、ハードウェアとして実現されていても良い。ハードウェアとして実現されている態様には１つ又は複数のＩＣを用いて実現されている態様も含まれる。
【００３６】
圧縮データ受信部２４１は、狭域通信モジュール２１が受信した圧縮データを取得する構成である。なお、ここでの圧縮データは、前述の通り、送信車両Ｍａの周辺における物体の分布を示すＮ次元ベクトルを、圧縮行列Ａで圧縮符号化してなるＭ次元ベクトルｙである。
【００３７】
復号処理部２４２は所定の復号アルゴリズムを用いて、圧縮データの復号を行う構成である。この復号処理部２４２の作動の詳細については別途後述する。復号処理部２４２は、所定の復号アルゴリズムを実行することで、受信データとしてのＭ次元ベクトルから、元データの推定解に相当するＮ次元ベクトルｚを生成する。このＮ次元ベクトルｚは受信した圧縮データについての復号データに相当する。復号処理部２４２が生成した復号データとしてのＮ次元ベクトルｚはグリッドマップ復元部２４３に提供される。
【００３８】
グリッドマップ復元部２４３は、Ｎ次元ベクトルｚをグリッドマップに変換する。これにより、送信側システム１が生成した周辺物体データとしてのグリッドマップが復元される。なお、Ｎ次元の列ベクトルｚからグリッドマップへの変換（換言すれば復元）は、グリッドマップからＮ次元の列ベクトルへの変換と逆の手順によって実施されれば良い。グリッドマップ復元部２４３が復元部に相当する。
【００３９】
保存処理部２４４は、グリッドマップ復元部２４３が生成したグリッドマップを、当該グリッドマップ（実際にはその圧縮データ）の送信元を示す情報（つまり送信元情報）や受信時刻情報と対応付けてグリッドマップ記憶部２５に保存する構成である。
【００４０】
物体追跡部２４５は、受信したグリッドマップに示されている物体毎に、固有の物体番号を付与するとともに、周知の物体追跡手法を援用して同一の物体を追跡する。なお、受信したグリッドマップとは、グリッドマップ復元部２４３及び復号処理部２４２が連携（換言すれば協働）して、圧縮データ受信部２４１が受信した圧縮データから再生したグリッドマップのことを指す。
【００４１】
図６は当該物体追跡部２４５の作動を概念的に示した図である。図中のＩＤは、物体番号を表している。このように物体番号を用いて各物体を識別するとともに、前回受信したグリッドマップと新たに受信したグリッドマップに示されている物体を対応づける。そして、複数の連続するフレーム間における同一の物体の位置の変化度合いから、その物体の相対的な移動方向や移動速度を特定する。物体毎の移動方向や移動速度は、物体番号と対応付けて保持されれば良い。
【００４２】
分布推定部２４６は、過去一定時間以内にグリッドマップ復元部２４３が生成した同一の送信車両Ｍａからの複数のグリッドマップに基づいて、その送信車両Ｍａの周辺に存在する物体の現在位置を推定する。分布推定部２４６が推定部に相当する。
【００４３】
例えば分布推定部２４６は図７に示すように、物体番号００１が割り当てられている物体がグリッドマップを受信する度に紙面右側に１セルずつ動いている場合には、現在位置は、前回受信したグリッドマップに示されている位置よりも右側に１セル移動した位置であると推定する。なお、或る物体がグリッドマップを受信する度に紙面右側に２セルずつ動いている場合には、現在位置は、前回受信したグリッドマップに示されている位置よりも右側に２セル移動した位置であると推定する。図中のｔは前回のグリッドマップの受信時刻を表しており、ｔ−１は前々回のグリッドマップの受信時刻を表している。図７においてｔ＋１は現在時刻を表している。
【００４４】
分布推定部２４６は上述した現在位置の推定処理を、物体毎に実施することによって、送信車両Ｍａの周辺所定の範囲内に存在する物体の現在位置を推定する。各物体の現在位置は、物体追跡部２４５によって特定されている移動方向及び移動速度に基づいて推定することができる。
【００４５】
そして、分布推定部２４６は、送信車両Ｍａの周辺に相当する所定範囲に物体が存在する確率を表すグリッドマップ（以降、占有確率マップ）を生成する。占有確率マップは、送信車両Ｍａで生成されるグリッドマップと同数の行、列を備える。つまり、占有確率マップの構成自体は、送信車両Ｍａで生成されるグリッドマップと同様とする。故に、占有確率マップが備えるセルの数もＮ＝６０である。
【００４６】
占有確率マップを構成する各セルには、そのセルに物体が存在する確率（つまり占有確率）を表す数値が挿入されている。占有確率が０に設定されているセルは、当該セルには物体が存在しないと推定していることを意味する。占有確率マップにおいて、受信済みのグリッドマップに基づいて推定した各物体の現在位置に対応するセルは、非零の要素となっている。
【００４７】
或るセルの占有確率は、当該セルに物体が存在する確率である存在確率に相当する。分布推定部２４６は、追跡できている物体のそれぞれに対して現在位置を推定し、それぞれの物体についてのセル毎の存在確率を算出する。或るセルにおける或る１つの物体の存在確率とは、当該物体が当該セルに存在する確率である。或る物体についてのセルごとの存在確率は、当該物体の現在位置等に応じて定まる。物体のセル毎の存在確率は、検出（換言すれば追跡）している物体の進行方向に位置するセルほど高い値に設定することが好ましい。
【００４８】
例えば、図７に示す物体番号００１の物体は、紙面右方向に移動しているため、推定した現在位置の上下方向に隣接するセルよりも左右方向に隣接するセルのほうを高い値に設定する。図８は、図７に示す推定結果に対応する占有確率マップを、便宜上、行列形式で表したものである。図８中の破線は、分布推定部２４６が推定した物体番号００１の物体の現在位置を表している。
【００４９】
また、物体番号００１の物体は紙面右側に進行していることを踏まえ、図７に示す推定結果に対応する占有確率マップは、図９に示すように、推定した現在位置の左側に隣接するセルよりも、右側に隣接するセルの方が高い値となるように設定してもよい。本実施形態ではこのように物体の移動方向を考慮して当該物体のセル毎の存在確率を算出する。
【００５０】
さらに、物体のセル毎の存在確率は、物体の移動速度が大きいほど、移動方向に沿って広範囲に分布させて設定することが好ましい。例えば物体としての物体番号００１の物体は、図７では１セルずつ右側に移動しているものとしたが、仮に２セルずつ右側に移動している場合には、図１０に示すように推定される現在位置から右側２セルまで占有確率として非零の値を設定する。
【００５１】
分布推定部２４６は、以上の規則によって算出した各物体についてのセル毎の存在確率を足し合わせることで、セルごとの占有確率を示す占有確率マップを生成する。複数の物体についての存在確率が互いに重なるセルには、それぞれの物体の存在確率の和を当該セルの占有確率として設定すればよい。つまり、分布推定部２４６は、各物体の現在位置に応じたセル毎の存在確率を算出することによって占有確率マップを生成する。占有確率マップは、受信信号ｙの元データとしてのグリッドマップにおいて各セルが占有セルとなっている確率を示すデータに相当する。
【００５２】
フィルタ生成部２４７は、分布推定部２４６が生成した占有確率マップをＮ次元の列ベクトルに変換したフィルタベクトルＦを生成する。占有確率マップ自体が、送信車両Ｍａ周辺における地点毎（具体的にはセル毎）の物体の存在確率を表すデータであるため、このフィルタベクトルＦもまた、送信車両Ｍａの周辺領域に該当する地点毎の物体の存在確率を示す。フィルタベクトルＦは、送信車両Ｍａの周辺における物体の分布に応じた位置に非零の要素を備える。
【００５３】
なお、受信信号ｙに対応する元データとしてのベクトルｘは、送信車両Ｍａ周辺に存在する物体の分布を示すデータであり、且つ、フィルタベクトルＦは、送信車両Ｍａの周辺領域に該当する地点毎の物体の存在確率を示すデータである。そして、フィルタベクトルＦとベクトルｘが備える各要素が実空間において示す地点は互いに対応する。
【００５４】
つまり、フィルタベクトルＦは、別の観点によれば、受信信号ｙの元信号としてのベクトルｘにおいて非零要素の位置を推定した結果を示すベクトルに相当する。フィルタベクトルＦが備える要素毎の数値は、その要素が元信号としてのベクトルｘにおいて非零の値が設定されている確率に相当する。フィルタ生成部２４７が生成するフィルタベクトルＦは、復号処理部２４２によって使用される。
【００５５】
グリッドマップ記憶部２５は、他車両としての送信車両Ｍａから受信した周辺物体データとしてのグリッドマップを記憶する。グリッドマップ記憶部２５は、ＲＡＭやフラッシュメモリなどの書き換え可能な記憶媒体を用いて実現されている。グリッドマップは、当該圧縮データの送信元を示す情報（つまり送信元情報）や受信時刻情報と対応付けられて保存される。グリッドマップは、受信時刻から少なくとも所定時間保存され、その後、随時削除される。保存期間は例えば３０秒や１分などである。
【００５６】
＜復号処理＞
次に図１１に示すフローチャートを用いて、復号装置２４が実施する復元処理について説明する。復元処理は、圧縮データ受信部２４１が取得した圧縮データからグリッドマップを復元するための処理である。復元処理は図６に示すように、ステップＳ１０１〜ステップＳ１０７を備える。復元処理は、例えば圧縮データ受信部２４１が狭域通信モジュール２１から圧縮データを受信したことをトリガとして開始されればよい。
【００５７】
まずステップＳ１０１では、今回受信した圧縮データの送信元と同一の送信車両Ｍａから受信したグリッドマップであって、且つ、受信時刻が現在から所定の抽出条件時間以内となっているグリッドマップが２個以上グリッドマップ記憶部２５に保存されているか否かを判定する。抽出条件時間は、送信車両Ｍａでのグリッドマップの生成間隔に応じて適宜設計されればよく、ここでは生成間隔の４倍の値、つまり２秒に設定されているものとする。このステップＳ１０１は、分布推定部２４６が受信済みのグリッドマップに基づいて送信車両Ｍａの周辺に存在する物体の現在位置を推定可能であるか否か、換言すればフィルタベクトルＦを生成可能であるか否かを判定する処理に相当する。
【００５８】
ステップＳ１０１で、今回受信した圧縮データ（つまり受信信号ｙ）の送信元と同一の送信車両Ｍａから受信したグリッドマップであって、且つ、受信時刻が現在から抽出条件時間以内となっているグリッドマップが２つ以上存在する場合にはステップＳ１０３を実行する。一方、今回受信した圧縮データの送信元と同一の送信車両Ｍａから受信したグリッドマップであって、且つ、受信時刻が現在から抽出条件時間以内となっているグリッドマップが０個又は１個である場合にはステップＳ１０２を実行する。
【００５９】
なお、本実施形態では物体の移動方向や移動速度を用いて占有確率マップ（ひいてはフィルタベクトルＦ）を生成するために、現時点から抽出条件時間以内に受信したグリッドマップが２つ以上存在することを、占有確率マップを生成するための条件とするが、これに限らない。移動速度や移動方向を考慮せずに占有確率マップを生成する場合には、今回受信した圧縮データの送信元と同一の送信車両Ｍａからのグリッドマップを、現時点から抽出条件時間以内に少なくとも１つ受信できていればよい。つまりステップＳ１０１では、今回受信した圧縮データの送信元と同一の送信車両Ｍａから受信したグリッドマップであって、且つ、受信時刻が現在から抽出条件時間以内となっているグリッドマップが１個以上グリッドマップ記憶部２５に保存されているか否かを判定するように構成されていてもよい。
【００６０】
ステップＳ１０２では復号処理部２４２が、圧縮センシングの技術分野において公知となっている所定の復号アルゴリズムを用いて、受信信号ｙとしての圧縮データを復号する。圧縮センシングの技術分野で使用される公知の復号アルゴリズムとしては、Matching Pursuit（ＭＰ）や、Iterative Hard Thresholding（ＩＨＴ）、Orthogonal ＭＰ（いわゆるＯＭＰ）、Weak MP、LS-OMP、Basis Pursuit（ＢＰ）、Iterated-Reweighted-Least-Squares（ＩＲＬＳ）、Least Angle Regression（ＬＡＲＳ）、Approximate Message Passing（ＡＭＰ）などがある。なお、ＭＰや、ＩＨＴ、ＯＭＰ、Weak MP、LS-OMPは貪欲法に該当する復号アルゴリズムである。ＢＰや、ＩＲＬＳ、ＬＡＲＳはコスト関数を凸関数として近似する凸緩和法の一種である。
【００６１】
ここでは一例として復号処理部２４２は、ＯＭＰを用いて受信信号ｙを復号する。ＯＭＰは、概略的には、圧縮行列Ａが備えるＮ個の列ベクトルａｉ（ｉ＝１、２，…，Ｎ）のうち、受信信号ｙに基づいて定まる残差ｒと相関が強いｋ個（ｋは自然数）の列ベクトルを用いて、元データとしてのベクトルｘ（つまり元データ）を復元する手法である。
【００６２】
図１２はＯＭＰのアルゴリズムをまとめたものであって具体的な手順は図１２に示す通りである。図１２に示す通りＯＭＰは処理１〜処理４を備える。処理１は、元データにおいて非零の値が設定されている要素の番号の集合であるサポート集合Ｓを更新する処理である。処理１では圧縮行列Ａにおいて残差ｒと最も相関の高い（内積の絶対値が大きい）の列ベクトルａｉを特定し、当該列ベクトルａｉの添字ｉをサポート集合Ｓに追加する。なお、処理１においてサポート集合Ｓに追加する見かけ上の変数はｊとなっているが、変数ｊは上記条件を充足する添字ｉに設定されている。そのため、処理１は、実体的には上記条件を充足する列ベクトルａｉの添字ｉをサポート集合Ｓに追加する処理となっている。なお、ｉやｊは、１からＮまでの整数に設定される変数である。
【００６３】
処理２は、サポート集合Ｓ内での最良解を算出する処理である。処理３は、処理２で算出した推定解が提供する残差を算出する処理であり、処理４は処理３の結果が終了条件を充足しているか否かを判定する処理である。なお、終了条件は適宜設計されれば良い。ここでは残差ｒが近似閾値ε未満となった場合、又は、繰り返し回数ｐが繰り返し上限値ｑを超過した場合には繰り返しの処理を終了するように設定されているものとする。近似閾値εや、繰り返し上限値ｑの具体的な値は適宜設計されれば良い。
【００６４】
ＯＭＰにおける残差ｒとは、受信信号ｙから、暫定的な推定解を圧縮行列Ａで圧縮変換してなる信号（具体的にはＭ次元の列ベクトル）を引いた結果である。残差ｒは、推定解と元データとのずれ度合いを示す指標として機能するパラメータである。圧縮行列Ａにおいて受信信号ｙに基づいて定まる残差ｒと相関の強い列ベクトルとは、残差ｒとの内積の絶対値が大きい列ベクトルである。つまり、ＯＭＰは、残差ｒとの内積の絶対値が大きい列から順にサポートとして採用していく方法である。非零要素数ｋは圧縮データに付加されているものを用いれば良い。また、非零要素数ｋは予め設定されている値としてもよい。ステップＳ１０２での演算処理が完了すると、ステップＳ１０６を実行する。
【００６５】
なお、本実施形態では一例として、受信済みのグリッドマップに基づいて送信車両Ｍａの周辺に存在する物体の現在位置を推定できない場合にはＯＭＰを用いて圧縮データを復号するものとするが、これに限らない。受信済みのグリッドマップに基づいて送信車両Ｍａの周辺に存在する物体の現在位置を推定できない場合に用いる公知の復号アルゴリズム（以降、代替アルゴリズム）は、ＯＭＰ以外のアルゴリズムも採用可能である。例えば代替アルゴリズムは、ＩＨＴであってもよい。また、代替アルゴリズムはＢＰなどであってもよい。公知となっている種々の復号アルゴリズムを採用することができる。
【００６６】
ＩＨＴは、概略的には、仮の復号データである推定解に対して残差ｒを算出し、当該残差ｒによって推定解を補正する処理を反復することで、最終的な解（つまり復号データ）を得るアルゴリズムである。なお、ＩＨＴでは推定解の補正のフェーズにおいて、元データの非零要素数ｋを既知として、推定解がｋ−スパースであることを保つために、補正された推定解の要素の絶対値の大きいｋ個以外は０に設定する。残差ｒは、圧縮データとしての受信信号ｙから、圧縮行列を用いて推定解を線形変換した信号を減算したベクトルである。
【００６７】
ステップＳ１０３では分布推定部２４６が、過去一定時間以内に受信した送信車両Ｍａからの複数のグリッドマップに基づいて、送信車両Ｍａの周辺に該当する地点毎の物体の存在確率を示す占有確率マップを生成する。ステップＳ１０３での処理が完了するとステップＳ１０４を実行する。
【００６８】
ステップＳ１０４ではフィルタ生成部２４７が、分布推定部２４６が生成した占有確率マップに基づいて、送信車両Ｍａの周辺に該当する地点毎の物体の存在確率を示すフィルタベクトルＦを生成する。ステップＳ１０４での処理が完了するとステップＳ１０５が実行される。
【００６９】
ステップＳ１０５では復号処理部２４２が、提案手法として図１３に示すアルゴリズムを用いて、受信信号ｙとしての圧縮データを復号する。本実施形態における提案手法としてのアルゴリズムは、ＯＭＰをベースとする新規のアルゴリズムであって、便宜上、フィルタ併用ＯＭＰと称する。図１３はフィルタ併用ＯＭＰをまとめたものであって具体的な手順は図１３に示す通りである。図１３に示す通りフィルタ併用ＯＭＰは、処理１〜処理４を備える。処理１は、サポート集合Ｓを更新する処理であって、圧縮行列Ａにおいて、残差ｒとの内積にフィルタベクトルＦのｉ番目の要素の値ｆｉを乗じた値が最大となる列ベクトルａｉの添字ｉをサポート集合Ｓに追加する。処理２〜４は図１２に示すＯＭＰの処理２〜４と同様である。
【００７０】
つまり、フィルタ併用ＯＭＰと従来のＯＭＰとの相違点は、処理１でのサポート集合の選定（更新）にフィルタベクトルＦによる重み付けを導入している点にあって、次の通りである。ＯＭＰでは、圧縮行列Ａにおいて残差ｒと最も相関の高い（内積の絶対値が大きい）の列ベクトルａｉの添字ｉをサポート集合Ｓに追加する。対して、提案手法では、圧縮行列Ａにおいて、残差ｒとの内積にフィルタベクトルＦのｉ番目の要素の値ｆｉを乗じた値が最大となる列ベクトルａｉの添字ｉをサポート集合Ｓに追加する。
【００７１】
このような構成によれば、圧縮行列Ａにおいて元信号としてのベクトルｘと相関が薄い列ベクトルの添字ｉがサポートとして選択される恐れを低減することができる。つまり、元データとしてのベクトルｘと相関が薄い列ベクトル成分を推定解の最適化の過程から除外できる可能性が高まる。その結果、推定誤差を抑制できる。
【００７２】
ステップＳ１０６ではグリッドマップ復元部２４３が、以上の処理で得られた復号データとしてのＮ次元ベクトルｚをグリッドマップに変換し、ステップＳ１０７では保存処理部２４４が、ステップＳ１０６で生成したグリッドマップを、送信元情報や受信時刻情報と対応付けてグリッドマップ記憶部２５に保存し、本フローを終了する。
【００７３】
なお、本実施形態で取り扱う周辺物体データとしてのグリッドマップは時間軸上において空間的相関が高い。本開示は、送受信するデータの時空間的な相関性に着眼してなるものであって、送受信するデータの時空間的な相関性を利用して定まるフィルタベクトルＦを利用することで復号精度を高める。さらに、本実施形態では、物体の移動特徴量（例えば移動速度や移動方向）をフィルタベクトルＦに織り込むことで、より精度の高い復号が可能になる。
【００７４】
ところで、本実施形態では一例として、フィルタベクトルＦと圧縮行列を用いて推定解を補正するアルゴリズムとして、フィルタ併用ＯＭＰを用いるものとするが、これに限らない。フィルタベクトルＦは種々の復号アルゴリズムに適用可能であって、その復号精度や最適解への収束速度の向上に寄与する。例えばフィルタベクトルＦによる重み付けを用いたサポート集合Ｓの更新方法は、ＯＭＰの基礎となるアルゴリズムであるＭＰにも適用可能である。ＭＰをベースとする他のアルゴリズム（例えばWeak MP、LS-OMPなど）にも適用可能である。
【００７５】
さらに、フィルタベクトルＦを用いた推定解の更新はＩＨＴにも適用可能である。図１４は、第２の提案手法として、ＩＨＴでの推定解の更新にフィルタベクトルＦによる重み付け処理を適用したアルゴリズム（以降、フィルタ併用ＩＨＴ）を表している。フィルタ併用ＩＨＴは、図１４に示すように処理１〜５を備える。処理１は、基本更新ベクトルｖを算出する処理である。基本更新ベクトルは、残差ｒを圧縮行列Ａの転置行列で線形写像したベクトルである。処理２は、処理１で生成した基本更新ベクトルｖをフィルタベクトルＦで重み付けを行い、重み付け更新ベクトルｃを生成する。処理３では、処理２で生成した重み付け更新ベクトルを用いて推定解を更新する。処理４は残差ｒを算出する処理である。処理５は終了条件が充足されたか否かを判定する処理である。
【００７６】
提案手法としてのフィルタ併用ＩＨＴと通常のＩＨＴとの相違点は次の通りである。通常のＩＨＴでは、図１４中で定義されている基本更新ベクトルｖを推定解に加算してなるベクトルが備える要素のうち、絶対値の大きいｋ個以外の要素を０に設定する処理を繰り返すことで、推定解を更新していく。対して、第２の提案手法では、処理２として定義しているように、基本更新ベクトルｖが備える各要素と、フィルタベクトルＦが備える各要素を乗じてなるベクトルを推定解に加算し、その加算後のベクトルが備える要素のうち、絶対値の大きいｋ個以外の要素を０に設定する処理を繰り返すことで、推定解を更新していく。このような態様によっても前述のフィルタ併用ＯＭＰと同様の効果を奏する。フィルタ併用ＯＭＰやフィルタ併用ＩＨＴなど、フィルタベクトルＦと圧縮行列Ａを用いて推定解を更新する処理を繰り返し実施するアルゴリズムがフィルタ併用アルゴリズムに相当する。
【００７７】
以上、本開示の実施形態を説明したが、本開示は上述の実施形態に限定されるものではなく、以降で述べる種々の変形例も本開示の技術的範囲に含まれ、さらに、下記以外にも要旨を逸脱しない範囲内で種々変更して実施することができる。例えば下記の種々の変形例は、技術的な矛盾が生じない範囲において適宜組み合わせて実施することができる。
【００７８】
なお、前述の実施形態で述べた部材と同一の機能を有する部材については、同一の符号を付し、その説明を省略する。また、構成の一部のみに言及している場合、他の部分については先に説明した実施形態の構成を適用することができる。
【００７９】
［変形例１］
上述した提案手法において、繰り返し回数ｐが所定のフィルタ解除閾値を超えた場合には、その時点での推定解を用いて（換言すれば初期解として）通常のＯＭＰや通常のＩＨＴでの復号を継続するように制御しても良い。つまり、ステップＳ１０５では、繰り返し回数ｐがフィルタ解除閾値を超過するまでは提案手法（例えばフィルタ併用ＯＭＰや、フィルタ併用ＩＨＴ）で推定解を算出する一方、繰り返し回数ｐがフィルタ解除閾値を超過した以降においてはその時点での推定解を引き継いで通常のＯＭＰ等での推定解の算出を継続する。このような構成は、提案手法と従来手法を組み合わせて復号する構成に相当する。
【００８０】
変形例１の作用及び効果は次の通りである。提案手法はフィルタベクトルＦを用いることで、最適解への収束を促す一方、これまで検出されていなかった新規の物体の存在を排除する方向にも作用しうる。そのような課題に対して本変形例の構成によれば、これまで検出されていなかった新規の物体の登場にも柔軟に対応可能となる。つまり、上述した実施形態で述べた効果と、新規に検出された物体への対応の柔軟性とを両立させることができる。
【００８１】
なお、これまで検出されていなかった新規の物体とは、保存済みのグリッドマップで表現されていない物体であって、例えばグリッドマップが表す実空間に進入した物体や、追跡中（換言すれば検出済み）の物体から分離した物体である。追跡中の物体から分離した物体とは、追跡中の物体としての車両からの落下物や、降車した人物などである。
【００８２】
上記の構成において適用されるフィルタ解除閾値は、繰り返し上限値ｑよりも小さい範囲において適宜設計されれば良い。例えばフィルタ解除閾値は繰り返し上限値ｑの２分の１や、３分の１、４分の１などの値に設定されれば良い。フィルタ解除閾値は、過剰なフィルタ効果を抑制するために、受信したグリッドマップの非零要素数ｋに応じて動的に設定してもよい。例えば非零要素数ｋが小さいほど、フィルタ解除閾値も小さい値に設定する。
【００８３】
［その他の変形例］
・周辺物体データを配信する装置は、道路上／道路沿いに設置された装置（いわゆる路側機）であってもよい。その場合、路側機が生成した周辺移動体データ（厳密にはその圧縮データ）は、路車間通信によって受信側システム２に提供されれば良い。
・以上の復号処理では複数の復号アルゴリズムを順番に実施する態様を開示したがこれに限らない。複数の復号アルゴリズムを並列的に実施してもよい。また、複数の復号アルゴリズムを並列的に実施し、多数決によって誤りを検出してもよい。
・１つの車両に受信側システム２と送信側システム１とが搭載されていてもよい。そのような構成は別の観点によれば、復号装置２４を備える受信側システム２が送信側システム１の機能も備える構成に相当する。
・以上では送信側システム１の周辺に存在する移動体の位置を示すデータを圧縮符号化して送信する態様を開示したが、圧縮符号化するデータはこれに限らない。温度の分布や降雨量の分布を示すグリッドマップなど、時間的な連続性を有しつつ動的に変化する所定の状態量について或る１時点でのデータに対して、上記の構成を適用することができる。
・受信側システム２は、車両に搭載されている必要はなく、路側機に構築されていてもよい。また、受信側システム２は、スマートフォンやウェアラブルデバイスなどの携帯端末であってもよい。
・圧縮データの送受信は、例えばＷｉ−Ｆｉ（登録商標）（ＩＥＥＥ８０２．１１ａ／ｂ／ｇ／ｎ／ｐ）やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）といった公知の近距離無線通信規格に準拠して実施されても良い。また、圧縮データの送受信は広域通信網を介して実施されても良い。
【符号の説明】
【００８４】
１  送信側システム、２  受信側システム、１１  狭域通信モジュール、１２  周辺監視センサ、１３  元データ生成部、１４  圧縮処理部、２１  狭域通信モジュール、２２  地図データ記憶部、２３  ロケータ、２４  復号装置、２５  グリッドマップ記憶部、２４１  圧縮データ受信部、２４２  復号処理部、２４３  グリッドマップ復元部（復元部）、２４４  保存処理部、２４５  物体追跡部、２４６  分布推定部（推定部）、２４７  フィルタ生成部
【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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