(57)【要約】      （修正有）【課題】センサ装備装置からセンサ情報を受信する場合、通信の状態にかかわらず精度高く環境に関する情報を検出できる環境検出装置、システム、方法及びプログラムを提供する。【解決手段】方法は、各々が１又は複数のセンサを装備した複数のセンサ装備装置の各々から、センサ出力情報を受信し、受信したセンサ出力情報の全体のセンサ出力情報を集約して解析し、複数のセンサ装備装置が存在する環境に関する情報を出力し、複数のセンサ装備装置の各々から得たセンサ出力情報を個別に解析して複数のセンサ装備装置の各々が存在する環境に関する情報を出力し、複数のセンサ装備装置の各々の、複数のセンサ装備装置が存在する環境に関する情報に対する寄与度を算出し、並びに、複数のセンサ装備装置の各々について算出した寄与度と相関するように、複数のセンサ装備装置の各々との間の通信リソースの割当ての制御を行う。【選択図】図７
2019176299.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各々が１又は複数のセンサを装備した複数のセンサ装備装置の各々から、センサ情報を受信する受信処理部、
前記受信処理部が受信したセンサ情報の全体のセンサ情報を集約して解析し、前記複数のセンサ装備装置が存在する環境に関する情報を出力する集約解析部、
前記複数のセンサ装備装置の各々から得た前記センサ情報を個別に解析して前記複数のセンサ装備装置の各々が存在する環境に関する情報を出力する個別解析部、
前記集約解析部及び前記個別解析部の出力に基づき、前記複数のセンサ装備装置の各々の、前記複数のセンサ装備装置が存在する前記環境に関する情報に対する寄与度を算出する寄与度算出部、並びに、
前記寄与度算出部が前記複数のセンサ装備装置の各々について算出した前記寄与度と相関するように、前記複数のセンサ装備装置の各々との間の通信リソースの割当ての制御を行う割当て部を含む、環境検出装置。
【請求項２】
さらに、前記複数のセンサ装備装置を、前記受信処理部が受信したセンサ情報に基づいて複数のグループにグループ分けするグループ分け部、及び、
前記複数のグループの各々について、前記複数のセンサ装備装置のうちで当該グループに属するものから受信したセンサ情報を集約して解析し、当該グループに属する前記センサ装備装置の周囲の環境に関する情報を出力するグループ別解析部を含み、
前記寄与度算出部は、前記集約解析部、前記グループ別解析部、及び前記個別解析部の出力に基づき、前記複数のセンサ装備装置の各々の、前記複数のセンサ装備装置が存在する前記環境に関する情報に対する寄与度を算出する算出部を含む、請求項１に記載の環境検出装置。
【請求項３】
前記グループ分け部は、前記複数のセンサ装備装置から受信した前記センサ情報に基づいて、互いに検知範囲が重複しているか否かを基準として前記複数のセンサ装備装置をグループ分けする、請求項２に記載の環境検出装置。
【請求項４】
前記寄与度算出部は、前記複数のセンサ装備装置の各々の寄与度を、当該センサ装備装置からの前記センサ情報に基づき前記個別解析部が出力した情報と、前記グループ別解析部の出力する情報とを合算することにより算出する算出部を含む、請求項２又は請求項３に記載の環境検出装置。
【請求項５】
前記複数のセンサ装備装置は、路側に設けられた少なくとも１つのセンサ装備装置、又は車両に搭載された少なくとも１つのセンサ装備装置のいずれかを含む、請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の環境検出装置。
【請求項６】
各々が１又は複数のセンサを装備し、センサ情報を送信可能な複数のセンサ装備装置、及び、
前記センサ装備装置と通信可能なように設けられ、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の環境検出装置を含む、環境検出システム。
【請求項７】
受信処理部が、各々が１又は複数のセンサを装備した複数のセンサ装備装置の各々からセンサ情報を受信する受信ステップ、
コンピュータが、前記受信処理部が受信したセンサ情報の全体のセンサ情報を集約して解析し、前記複数のセンサ装備装置が存在する環境に関する情報を出力する集約解析ステップ、
コンピュータが、前記複数のセンサ装備装置の各々から得た前記センサ情報を個別に解析して前記複数のセンサ装備装置の各々が存在する環境に関する情報を出力する個別解析ステップ、
コンピュータが、前記集約解析ステップ及び前記個別解析ステップの出力に基づき、前記複数のセンサ装備装置の各々の、前記複数のセンサ装備装置が存在する前記環境に関する情報に対する寄与度を算出する寄与度算出ステップ、並びに、
コンピュータが、前記寄与度算出ステップにおいて前記複数のセンサ装備装置の各々について算出した前記寄与度と相関するように、前記複数のセンサ装備装置の各々との間の通信リソースの割当ての制御を行う割当てステップを含む、環境検出方法。
【請求項８】
コンピュータを、
各々が１又は複数のセンサを装備した複数のセンサ装備装置の各々からセンサ情報を受信する受信処理部、
前記受信処理部が受信したセンサ情報の全体のセンサ情報を集約して解析し、前記複数のセンサ装備装置が存在する環境に関する情報を出力する集約解析部、
前記複数のセンサ装備装置の各々から得た前記センサ情報を個別に解析して前記複数のセンサ装備装置の各々が存在する環境に関する情報を出力する個別解析部、
前記集約解析部及び前記個別解析部の出力に基づき、前記複数のセンサ装備装置の各々の、前記複数のセンサ装備装置が存在する前記環境に関する情報に対する寄与度を算出する寄与度算出部、並びに、
前記寄与度算出部が前記複数のセンサ装備装置の各々について算出した前記寄与度と相関するように、前記複数のセンサ装備装置の各々との間の通信リソースの割当ての制御を行う割当て部として機能させるための、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、環境検出装置、環境検出システム、環境検出方法、及びコンピュータプログラムに関する。
【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。このため、最近の車両には複数のセンサが備えられている。車両に搭載されたコンピュータが、こうしたセンサから出力されるセンサ出力信号を監視し、何か注意すべき事象が発生した場合には、運転者の注意を喚起する何らかのアクションを起こす。
【０００３】
一方、街頭に設置された監視カメラ等の複数のセンサを用い、多数のセンサで検知された測定結果を統合した形で解析することによって、システム全体の性能向上を図るシステムが存在している。このシステムは、単独の車両だけではなく、システムが管理する領域内に存在する車両から得られる全てのセンサ情報を用いる。このようなシステムが検出した事象は各車両に送信される。各車両に搭載された受信機器が運転者の注意を喚起するアクションを行う。
【０００４】
このようなシステムでは多数のセンサ情報を処理する必要がある。この場合、車両とシステムとの間の通信状態が良好な場合には問題は生じない。しかし、通信状態が悪くなったり、システムが管理する車両が多数になり、システムに送信されるセンサ情報が大量になったりすると通信の輻輳が生じ、センサ出力がシステムに届かない状態が発生する危険性がある。
【０００５】
こうした問題を解決するための１つの提案が後掲の特許文献１に開示されている。特許文献１に開示されている技術の目的は、精度（時間分解能及び空間分解能）が高い情報を収集し、センサノードが送信した情報による輻輳を抑制できるセンサネットワークシステムを提供することである。
【０００６】
このために特許文献１に開示されたセンサネットワークシステムでは、センサが検知した事象がセンサ情報分布に与える影響に応じたタイミングで各センサがセンサ情報をサーバに送信する。センサ情報分布とは、事象の時間的な分布又は空間的な分布を示すものである。この特許文献１では、センサ情報の寄与度という概念を紹介している。特許文献１でいう寄与度とは、センサ情報の分布に対するセンサ情報の寄与を表す度合いである。センサ情報の分布からセンサ情報の値が容易に予測又は推定できる場合にはそのセンサ情報の寄与度は低くなる。センサ情報の分布からセンサ情報の値が容易に予測又は推定できない場合にはそのセンサ情報の寄与度は高くなる。さらに、特許文献１では、事象は事象モデルと呼ばれるモデルにしたがって発生するという仮説に基づいてセンサ情報の寄与度を算出する。具体的には、特許文献１の段落７１の記載から考えて、事象モデルからセンサ情報の値が得られる尤度を算出し、得られた尤度が大きい場合にはセンサ情報の寄与度が低く、逆の場合にはセンサ情報の寄与度を高くするような考え方によるものと思われる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００７−８０１９０号公報
【特許文献２】特開２０１７−２０７３４８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上記した特許文献１に開示の技術によれば、寄与度の高いセンサ情報を優先的にサーバに送信する。したがって、サーバでは実際の事象の発生タイミングに近いタイミングで、かつセンサ情報分布を実情に近い形に更新できるという効果が考えられる。
【０００９】
しかしこの特許文献１に開示の技術には解決すべき以下のような課題がある。まず、特許文献１に開示された構成では、各センサノードにおいてセンサ情報の寄与度を計算する必要がある。上述したようにセンサ情報分布を用いて尤度を計算する場合には、各センサノードがセンサ情報分布を最新に維持する必要があるという問題がある。また、センサ側で寄与度は判断したとしても、実際のセンサ情報分布に与える影響の大きさは、センサノード単独では判断できない。他のセンサノードから同時期にどのような情報がサーバに送信されているかによって、各センサノードの寄与度もまた変化するからである。
【００１０】
さらに、例えば一定領域に存在する車両に関する交通環境を管理する場合には、各車両が装備する１又は複数のセンサ群の性能にばらつきがあるという問題がある。多様な種類のセンサから得られるセンサ情報の寄与度をそれぞれセンサ側で算出するのは単純なことではない。同様のことは、街頭に存在するカメラ等、目的により性能が異なる装置についても当てはまる。
【００１１】
したがって本発明の目的は、各々が１又は複数のセンサ群を装備したセンサ装備装置からセンサ情報を受信する場合、通信の状態にかかわらず高い精度で環境に関する情報を検出できる環境検出装置、環境検出システム、環境検出方法、及びコンピュータプログラムを提供することである
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の一態様に係る環境検出装置は、各々が１又は複数のセンサを装備した複数のセンサ装備装置の各々から、センサ情報を受信する受信処理部、受信処理部が受信したセンサ情報の全体のセンサ情報を集約して解析し、複数のセンサ装備装置が存在する環境に関する情報を出力する集約解析部、複数のセンサ装備装置の各々から得たセンサ情報を個別に解析して複数のセンサ装備装置の各々が存在する環境に関する情報を出力する個別解析部、集約解析部及び個別解析部の出力に基づき、複数のセンサ装備装置の各々の、複数のセンサ装備装置が存在する環境に関する情報に対する寄与度を算出する寄与度算出部、並びに、寄与度算出部が複数のセンサ装備装置の各々について算出した寄与度と相関するように、複数のセンサ装備装置の各々との間の通信リソースの割当ての制御を行う割当て部を含む。
【００１３】
本発明の別の態様に係る環境検出システムは、各々が１又は複数のセンサを装備し、センサ情報を送信可能な複数のセンサ装備装置、及び、センサ装備装置と通信可能なように設けられ、上記したいずれかの環境検出装置を含む。
【００１４】
本発明のさらに他の態様に係る環境検出方法は、受信処理部が、各々が１又は複数のセンサを装備した複数のセンサ装備装置の各々からセンサ情報を受信する受信ステップ、コンピュータが、受信処理部が受信したセンサ情報の全体のセンサ情報を集約して解析し、複数のセンサ装備装置が存在する環境に関する情報を出力する集約解析ステップ、コンピュータが、複数のセンサ装備装置の各々から得たセンサ情報を個別に解析して複数のセンサ装備装置の各々が存在する環境に関する情報を出力する個別解析ステップ、コンピュータが、集約解析ステップ及び個別解析ステップの出力に基づき、複数のセンサ装備装置の各々の、複数のセンサ装備装置が存在する環境に関する情報に対する寄与度を算出する寄与度算出ステップ、並びに、コンピュータが、寄与度算出ステップにおいて複数のセンサ装備装置の各々について算出した寄与度と相関するように、複数のセンサ装備装置の各々との間の通信リソースの割当ての制御を行う割当てステップを含む。
【００１５】
本発明のさらに他の態様に係るコンピュータプログラムは、コンピュータを、各々が１又は複数のセンサを装備した複数のセンサ装備装置の各々からセンサ情報を受信する受信処理部、受信処理部が受信したセンサ情報の全体のセンサ情報を集約して解析し、複数のセンサ装備装置が存在する環境に関する情報を出力する集約解析部、複数のセンサ装備装置の各々から得たセンサ情報を個別に解析して複数のセンサ装備装置の各々が存在する環境に関する情報を出力する個別解析部、集約解析部及び個別解析部の出力に基づき、複数のセンサ装備装置の各々の、複数のセンサ装備装置が存在する環境に関する情報に対する寄与度を算出する寄与度算出部、並びに、寄与度算出部が複数のセンサ装備装置の各々について算出した寄与度と相関するように、複数のセンサ装備装置の各々との間の通信リソースの割当ての制御を行う割当て部として機能させるためのコンピュータプログラムである。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、各々が１又は複数のセンサ群を装備したセンサ装備装置からセンサ情報を受信する場合、通信の状態にかかわらず高い精度で環境に関する情報を検出できる環境検出装置、環境検出システム、環境検出方法、及びコンピュータプログラムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】図１は第１の実施形態に係る環境検出システムの概略構成を模式的に示す図である。
【図２】図２は図１に示す環境検出システムの構成を示す機能的ブロック図である。
【図３】図３は集約解析部による全体集約解析結果の構成を表形式で示す図である。
【図４】図４は集約解析部によるグループ別集約解析結果の構成を表形式で示す図である。
【図５】図５は車両寄与度を説明するための、通行人検出の状態を模式的に示す図である。
【図６】図６は、車両寄与度の算出方法を説明するための図である。
【図７】図７は、本発明の実施形態に係る、環境検出装置の一例であるセンサ共有サーバを実現するコンピュータで実行される、車両寄与度に基づいて各車両との通信に割当てる通信リソースを制御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８】図８は、グループ別のセンサ情報の集約解析を行う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９】図９は、グループ別の車両寄与度を算出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は第１の実施形態に係るセンサ共有サーバの外観図である。
【図１１】図１１は図１０に示すセンサ共有サーバの内部構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
［本発明の実施形態の説明］
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、以下に記載する実施形態の少なくとも一部を任意に組合せても良い。
【００１９】
以下に本発明の好適な実施態様を列記する。
【００２０】
（１）実施態様の１つに係る環境検出装置は、各々が１又は複数のセンサを装備した複数のセンサ装備装置の各々から、センサ情報を受信する受信処理部、受信処理部が受信したセンサ情報の全体のセンサ情報を集約して解析し、複数のセンサ装備装置が存在する環境に関する情報を出力する集約解析部、複数のセンサ装備装置の各々から得たセンサ情報を個別に解析して複数のセンサ装備装置の各々が存在する環境に関する情報を出力する個別解析部、集約解析部及び個別解析部の出力に基づき、複数のセンサ装備装置の各々の、複数のセンサ装備装置が存在する環境に関する情報に対する寄与度を算出する寄与度算出部、並びに、寄与度算出部が複数のセンサ装備装置の各々について算出した寄与度と相関するように、複数のセンサ装備装置の各々との間の通信リソースの割当ての制御を行う割当て部を含む。
【００２１】
この環境検出装置によれば、通信の輻輳が発生しても、高い精度で環境に関する情報を検出できる。なぜなら、環境検出に関する各センサ装備装置の寄与度と相関するようにセンサ装備装置の各々との間の通信リソースの割当ての制御を行うので、寄与度が高い装置からの情報が優先的に環境検出装置に受信されるからである。そのため、通信環境が悪化しても、環境検出に必要なセンサ情報が十分に集められ、環境検出の精度を高く維持できる。
【００２２】
（２）他の実施態様に係る環境検出装置は、さらに、複数のセンサ装備装置を、受信処理部が受信したセンサ情報に基づいて複数のグループにグループ分けするグループ分け部、及び、複数のグループの各々について、複数のセンサ装備装置の内で当該グループに属するものから受信したセンサ情報を集約して解析し、当該グループに属するセンサ装備装置の周囲の環境に関する情報を出力するグループ別解析部を含む。寄与度算出部は、集約解析部、グループ別解析部、及び個別解析部の出力に基づき、複数のセンサ装備装置の各々の、複数のセンサ装備装置が存在する環境に関する情報に対する寄与度を算出する算出部を含む。
【００２３】
この実施態様では、センサ装備装置の寄与度を算出するための処理を環境検出装置が行う。そのため、センサ装備装置に搭載されている装置の負荷を軽減できる。比較的少ない装置からなるグループ内で各装置の寄与度を算出するので、寄与度算出のための計算量が比較的少なくて済む。その結果、環境の時間的な変化に十分に追従しながら各装置の寄与度を計算できる。したがって、通信環境が急激に悪化しても、寄与度の低い装置との通信帯域を寄与度の高い装置との通信に振分けることができ、環境検出に必要なセンサ情報が十分に集められ、環境検出の精度を高く維持できる。
【００２４】
（３）さらに他の実施態様では、グループ分け部は、複数のセンサ装備装置から受信したセンサ情報に基づいて、互いに検知範囲が重複しているか否かを基準として複数のセンサ装備装置をグループ分けする。
【００２５】
互いに検知範囲が重複したセンサを有するセンサ装備装置をグループ化することで、センサ装備装置の寄与の度合いを直接に比較して各車両の寄与度を算出できる。したがって、寄与度を正確に計算できる。その結果、通信環境が急激に悪化しても、寄与度の低い装置との通信帯域を寄与度の高い装置との通信に正しく振分けることができ、環境検出に必要な正確なセンサ情報が十分に集められ、環境検出の精度を高く維持できる。
【００２６】
（４）また別の実施態様では、寄与度算出部は、複数のセンサ装備装置の各々の寄与度を、当該センサ装備装置からのセンサ情報に基づき個別解析部が出力した情報と、グループ解析部の出力する情報とを合算することにより算出する算出部を含む。
【００２７】
個別解析部は、個々のセンサ装備装置からのセンサ情報を解析して環境検出を行う。一方、グループ解析部では、環境検出に関するセンサ装備装置からの個別のセンサ情報だけではなく、グループ内の各センサ装備装置からのセンサ情報を集約して解析する。グループ全体の解析結果には、個別の解析結果では得られない情報が存在する。この両者を合算することにより、各センサ装備装置のグループ内での寄与度を正確に算出できる。その結果、環境の時間的な変化に十分に追従しながら、環境検出に関する各装置の寄与度を各グループにおいて計算できる。したがって、通信環境が急激に悪化しても、寄与度の低い装置との通信帯域を、より広範囲の環境検出に対して寄与度の高い装置との通信に振分けることができ、環境検出に必要なセンサ情報が十分に集められ、環境検出の精度を高く維持できる。
【００２８】
（５）さらに別の実施態様では、複数のセンサ装備装置は、路側に設けられた少なくとも１つのセンサ装備装置、又は車両に搭載された少なくとも１つのセンサ装備装置のいずれかを含む。
【００２９】
路側に設けられたセンサ装備装置を使用すれば一定の範囲について安定してセンサ装備装置の寄与度を算出できる。一方、車両に搭載されたセンサ装備装置を使用すれば、時間により様々な領域におけるセンサ装備装置の寄与度を算出できる。いずれの場合も、寄与度の高い装置に対して高い通信帯域が割当てられるので、全体として高い精度で環境検出を行える。
【００３０】
（６）本発明の第２の局面に係る実施態様の環境検出システムは、各々が１又は複数のセンサを装備し、センサ情報を送信可能な複数のセンサ装備装置、及び、センサ装備装置と通信可能なように設けられ、上記したいずれかの環境検出装置を含む。
【００３１】
この環境検出システムによれば、通信の輻輳が発生しても、高い精度で環境に関する情報を検出できる。なぜなら、環境検出に関する各センサ装備装置の寄与度と相関するように、センサ装備装置の各々との間の通信リソースの割当ての制御を行うので、寄与度が高い装置からの情報が優先的に環境検出装置に受信されるからである。そのため、通信環境が悪化しても、環境検出に必要なセンサ情報が十分に集められ、環境検出の精度を高く維持できる。
【００３２】
（７）本発明の第３の局面に係る実施態様は、受信処理部が、各々が１又は複数のセンサを装備した複数のセンサ装備装置の各々からセンサ情報を受信する受信ステップ、コンピュータが、受信処理部が受信したセンサ情報の全体のセンサ情報を集約して解析し、複数のセンサ装備装置が存在する環境に関する情報を出力する集約解析ステップ、コンピュータが、複数のセンサ装備装置の各々から得たセンサ情報を個別に解析して複数のセンサ装備装置の各々が存在する環境に関する情報を出力する個別解析ステップ、コンピュータが、集約解析ステップ及び個別解析ステップの出力に基づき、複数のセンサ装備装置の各々の、複数のセンサ装備装置が存在する環境に関する情報に対する寄与度を算出する寄与度算出ステップ、並びに、コンピュータが、寄与度算出部が複数のセンサ装備装置の各々について算出した寄与度と相関するように、複数のセンサ装備装置の各々との間の通信リソースの割当ての制御を行う割当てステップを含む。
【００３３】
この環境検出方法によれば、通信の輻輳が発生しても、高い精度で環境に関する情報を検出できる。なぜなら、環境検出に関する各センサ装備装置の寄与度と相関するように、センサ装備装置の各々との間の通信リソースの割当ての制御を行うので、寄与度が高い装置からの情報が優先的に環境検出装置に受信されるからである。そのため、通信環境が悪化しても、環境検出に必要なセンサ情報が十分に集められ、環境検出の精度を高く維持できる。
【００３４】
（８）本発明の第４の局面に係る実施態様は、コンピュータを、各々が１又は複数のセンサを装備した複数のセンサ装備装置の各々からセンサ情報を受信する受信処理部、受信処理部が受信したセンサ情報の全体のセンサ情報を集約して解析し、複数のセンサ装備装置が存在する環境を検出し、当該環境に関する情報を出力する集約解析部、複数のセンサ装備装置の各々から得たセンサ情報を個別に解析して複数のセンサ装備装置の各々が存在する環境に関する情報を出力する個別解析部、集約解析部及び個別解析部の出力に基づき、複数のセンサ装備装置の各々の、複数のセンサ装備装置が存在する環境に関する情報に対する寄与度を算出する寄与度算出部、並びに、寄与度算出部が複数のセンサ装備装置の各々について算出した寄与度と相関するように、複数のセンサ装備装置の各々との間の通信リソースの割当ての制御を行う割当て部として機能させるためのコンピュータプログラムである。
【００３５】
このコンピュータプログラムによれば、通信の輻輳が発生しても、高い精度で環境に関する情報を検出できる。なぜなら、環境検出に関する各センサ装備装置の寄与度と相関するように、センサ装備装置の各々との間の通信リソースの割当ての制御を行うので、寄与度が高い装置からの情報が優先的に環境検出装置に受信されるからである。そのため、通信環境が悪化しても、環境検出に必要なセンサ情報が十分に集められ、環境検出の精度を高く維持できる。
【００３６】
［本発明の実施形態の詳細］
本発明の実施形態に係る環境検出装置、環境検出システム、環境検出方法、及びコンピュータプログラムの具体例を、以下に図面を参照しつつ説明する。なお、本発明はこれらの例示に限定されるものではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。
【００３７】
＜第１の実施形態＞
〈構成〉
図１を参照して、本発明の第１の実施形態に係る動体管理システム５０は、交通に関係する環境を検出する環境検出システムの１例である。この動体管理システム５０は、後述する各種センサの出力（センサ情報）を統合して解析し、所定領域内の車両に交通環境に関する情報等を報知する処理を行うためのセンサ共有サーバ６６と、所定の撮像範囲を撮像して画像信号をセンサ共有サーバ６６に送信する複数のカメラ６０と、周囲の所定範囲６４内に存在する動体までの距離を測定し、測距信号をセンサ共有サーバ６６に送信する複数のＬｉＤＡＲ（Ｌａｓｅｒ  Ｉｍａｇｉｎｇ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｒａｎｇｉｎｇ）６２とを含む。複数のカメラ６０及びＬｉＤＡＲ６２の一部は、路側の街灯又は信号柱、ビルの外等の社会基盤施設（インフラストラクチャー。以下「インフラ」と呼ぶ。）に取り付けられたインフラセンサであり、他の一部は車両に搭載された車両センサである。本実施形態では、センサ共有サーバ６６は各インフラセンサの設置された位置を管理している。そのため、センサ共有サーバ６６はＬｉＤＡＲ６２からの測距信号及びカメラ６０からの画像信号を処理することで各動体の位置を緯度と経度との組合せで計算できる。インフラセンサの出力を用いれば、一定範囲における動体範囲を常に行える。また車両センサの出力を用いれば、一定範囲に限定されない様々な範囲の環境を検出できる。
【００３８】
カメラ６０はセンサ共有サーバ６６に対して画像信号を送信する。画像信号に含まれる情報は多く、人、車両等を広く検知できるだけではなく、人であればその位置及び姿勢、歩行中か否か、スマートフォンを持って歩いているか否か、何色の服を来ているか等の、各動体の属性を示す情報が得られる。しかし、これら属性情報を得るためにはセンサ共有サーバ６６において画像信号に対する画像処理を行う必要があり、そのためには比較的長い時間が必要である。一方、ＬｉＤＡＲ６２は、例えば指向性の高いレーザ光で周囲をスキャンし、動体により反射されたレーザ光を検知して動体までの距離を測定するものである。ＬｉＤＡＲ６２では対象物の属性としては限定されたものしかわからないが、センサ共有サーバ６６において処理するための時間は短い。
【００３９】
動体管理システム５０の主要な目的は、複数のカメラ６０のように対象物の細かい属性まで判別できるが処理には比較的長い時間を要するセンサ出力と、ＬｉＤＡＲ６２のように対象物の属性については限定的な情報しか分からないが、処理には短い時間しか必要としないセンサ出力との双方を用いて、例えばスマートフォンを見ながら歩く通行人６８のように車両にとって危険な人物を発見したときには、その人物の移動を高い精度で追跡し、必要に応じて車両に警告を送信することである。
【００４０】
動体管理システム５０は所定領域内のインフラセンサ及びその領域内に存在する複数の車両等からセンサ情報を受信する。動体管理システム５０はそうしたセンサ情報を処理して運転者の注意を喚起すべき事象、例えば環境に所定の状態が発生したことを検出すると、それをその領域内に存在する車両に送信する機能を持つ。この機能により、この領域内に存在する車両の運転者は常に最新の交通環境に関する情報を考慮しながら安全な運行ができる。
【００４１】
ただし、センサ共有サーバが管理する領域内に進入する車両の数には別に制限がない。またそれら車両の車種、年式等も多様である。各車両が搭載しているセンサの種類及び数も様々である。そのために、それら車両からセンサ共有サーバに送信されるセンサ情報の種類及びその質、送信頻度、通信速度、通信品質もさまざまである。さらに、各車両とセンサ共有サーバとの通信媒体も様々で、かつそれら通信媒体はこのシステムの管理のための情報だけではなく、無関係な通信も搬送する。したがって、状況によってはこの領域内の各種センサとセンサ共有サーバとの間の通信速度が低下する可能性がある。インフラセンサの場合には、通信経路は固定されていて１帯域も十分あることが多く、それほどの問題は生じない。しかし車両センサからの情報は、通信媒体の状態に大きく依存することがある。仮に各車両センサから十分なセンサ情報がセンサ共有サーバに入ってこない状態が発生すると、センサ共有サーバによる交通環境の管理に支障が生じる危険性がある。本実施の形態に係るセンサ共有サーバは、そうした事態が発生することを避けながら、十分な精度で環境を検出するために以下に述べるような構成を持つ。
【００４２】
図２を参照して、センサ共有サーバ６６は、上記したように複数のインフラセンサ設備８０（カメラ及びＬｉＤＡＲのいずれか又は双方を含む。）からの信号及び車両搭載センサ８２（カメラ及びＬｉＤＡＲのいずれか又は双方を含む。）からの信号を受信するための受信処理部１１０を含む。インフラセンサ設備８０の各々は、カメラ又はＬｉＤＡＲからなるインフラセンサ９０と、インフラセンサ９０の出力する信号をセンサ共有サーバ６６の受信処理部１１０に対して送信するための通信装置９２とを含む。車両搭載センサ８２も同様、カメラ又はＬｉＤＡＲからなる車両センサ１００と、車両センサ１００の出力する信号をセンサ共有サーバ６６の受信処理部１１０に向けて送信する通信装置１０２とを含む。
【００４３】
センサ共有サーバ６６はさらに、受信処理部１１０が受信したセンサ信号を集約して解析することにより、管理対象の範囲内に存在する各動体の位置を決定し追跡するための集約解析結果１１３を出力する集約解析部１１２と、集約解析結果１１３を記憶するための集約解析結果記憶部１１４と、受信処理部１１０が受信した信号の内、個別の車両からのセンサ信号に対して解析を行うことにより、その車両の周囲に存在する各動体の位置を決定して個別解析結果１１７を出力する個別解析部１１６と、個別解析結果１１７を記憶する個別解析結果記憶部１１８とを含む。ここで、複数種類のセンサ信号を集約して解析する手法はセンサフュージョンと呼ばれる。センサフュージョンの手法自体は公知であり、例えば特許文献２にその記載がある。センサフュージョンにより、個々のセンサ信号を解析するだけでは得られない情報を獲得できる。交通環境の検出では、オクルージョンにより、ある動体が単独のセンサ情報だけからは検知できない場合がある。そうした状態でも、センサフュージョンを使用することで動体を発見できることがある。そのためには、各車両が複数のセンサを搭載していることが望ましく、またセンサの種類も複数であることが望ましい。多様なセンサ出力を組合せることで集約解析の結果の信頼性を高めることができる。
【００４４】
センサ共有サーバ６６はさらに、受信処理部１１０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１２０と、車両追跡部１２０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１２１を記憶するための車両情報記憶部１２２とを含む。
【００４５】
センサ共有サーバ６６はさらに、集約解析結果記憶部１１４に記憶された集約解析結果１１３に基づいて、管理領域内の各車両に送信すべき情報を生成し出力する情報送信部１２８と、情報送信部１２８により生成された情報を無線又は有線の通信経路を介して各送信先に送信する送信処理部１３０とを含む。管理領域内の各車両は、車両情報記憶部１２２に記憶されている情報から分かる。
【００４６】
センサ共有サーバ６６はさらに、集約解析結果記憶部１１４に記憶された集約解析結果１１３と個別解析結果記憶部１１８に記憶された個別解析結果１１７とから、各車両から送信されてくるセンサ信号の寄与度、すなわち交通環境の検出に対する各車両の寄与度を算出し、車両寄与度１２５を出力する車両寄与度算出部１２４と、車両寄与度算出部１２４が出力した車両寄与度１２５を記憶する車両寄与度記憶部１２６と、車両寄与度記憶部１２６に記憶された車両寄与度に基づいて、各車両からセンサ情報を受信する際に各車両との通信に割当てる通信リソースを管理する通信リソース管理部１３２と、受信処理部１１０への信号の入力経路に設けられ、通信リソース管理部１３２からの指示にしたがって各車両からのセンサ情報の受信に割当てる帯域を制御する帯域制御部１３４とを含む。寄与度の高い車両からのセンサ情報が優先的に受信されるため、通信状況が悪くてもセンサによる動体検出に必要な情報が十分に受信でき、動体検出の精度を高く維持できる。
【００４７】
集約解析部１１２は、受信されるセンサ信号全体を集約して解析するだけでなく、検知範囲が重複する車両からのセンサ情報についても、その検知範囲ごとにグループ化し集約して解析する。このグループ化した解析処理では、そのグループに属する全車両からのセンサ信号の全体を集約して解析するだけではない。そのグループに属する車両の全組合せについて、それら組合せに属する車両のセンサ信号を集約して解析する。この解析はそれぞれ独立に行えるので、グラフィックプロセッサ等のハードウェアを採用することが幸便である。このようにグループ別集約解析を行うことで、各グループにおける車両の寄与度を一定時間内に正確に行え、寄与度の信頼度が向上する。特に検知範囲が重複している車両をグループ化するので、それらのセンサ情報の集約解析を行うことができ、寄与度の計算を信頼性高く行える。
【００４８】
図３に、集約解析結果記憶部１１４に記憶される集約解析結果１１３の内、全体集約解析結果１１３Ａの内容を示す。図３を参照して、全体集約解析結果１１３Ａは、領域内で検出された動体ごとのレコードを持つ。各レコードは、動体に割当てられた識別番号である動体ＩＤと、その動体が検出された時刻と、その動体が検出された位置と、その動体に関して検出された属性とを含む。動体ＩＤは、継続的に同じ動体を追跡するために使用される。ここでは、動体の追跡についての説明は実施の形態の本質と関係がないので特に説明はしない。この動体ＩＤは、領域内に新たに動体が進入してきたときに割当てられる。その動体が領域外に退出すると、その動体ＩＤは動体ＩＤプールに返却され、別の新たな動体に対して使用可能になる。位置は、本実施の形態では各車両（又はインフラセンサ）が、ＧＰＳ（Ｇｌоｂａｌ  Ｐоｓｉｔｉоｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等により検出される自己の位置と、検出された動体の、自己に対する相対位置とから算出し、センサ共有サーバに送信してくるものとする。動体の属性は、センサの種類により異なる。ＬｉＤＡＲ等の測距センサでは、大きさと、大きさに基づく人車の区別、及び大型車両と一般車両等の比較的単純な属性しか得られない。一方、カラーカメラ等のセンサではこれ以外の多様な情報が属性として得られる。集約解析では、このように多様なセンサの出力を用いて、各センサの特色を生かして動体を追跡できるため、精度を高くできるという効果がある。
【００４９】
図４に、集約解析部１１２の集約解析結果１１３の内、検知領域が重複するセンサを持つ車両のグループごとに行ったグループ集約解析結果１１３Ｂの構成を示す。図４では、グループ内に３台の車両が存在している場合の例を示す。この場合の車両と検出の対象となった通行人との位置関係を図５に模式的に示してある。
【００５０】
図５を参照して、この例では、３台の車両１５０、１５２及び１５４のセンサ検知範囲が重複していたものとする。この領域には５人の通行人１７０、１７２、１７４、１７６及び１７８がいたものとする。車両１５０の検知範囲１６０には通行人１７０及び１７２が存在しており、また通行人１７８の一部がこの検知範囲１６０内にあったものとする。同様に、車両１５２の検知範囲１６２には、通行人１７２及び１７４が存在している。車両１５４の検知範囲１６４には、通行人１７６が存在しており、通行人１７８の一部が検知範囲１６４内にある。
【００５１】
この状況で車両１５０、１５２及び１５４からなるグループについて、以下のようなセンサ情報が得られたものとする。図４には示していないが、車両１５０からのセンサ出力を、図２に示す個別解析部１１６で個別解析すると、通行人１７０及び通行人１７２が検出される。車両１５２の場合には、通行人１７２及び通行人１７４が個別解析で検出される。車両１５４の場合には、通行人１７６のみが検出される。一方、車両１５０のセンサ出力及び車両１５４のセンサ出力を集約解析すると、通行人１７８が検出される。これ以外にはこの例では検出されない。
【００５２】
この場合の集約解析の結果を図４に示してある。図４を参照して、グループ集約解析結果１１３Ｂは、グループ内の２台の車両のセンサ情報に対する集約解析の結果と、３台全ての車両のセンサ情報に対する集約解析の結果とを含む。このグループでは２台の車両の組合せは（１，２）、（１，３）及び（２，３）の３通りある。これを示したのが図４の左側である。この例では（１，２）及び（２，３）の組合せで初めて検出された動体は０である。一方、（１，３）の組合せで初めて検出された動体は通行人１７８の１人である。これが図４の左側に表形式で示されている。一方、３台のグループでの３台の車両からなるグループは１つ、（１，２，３）しかない。この３台のセンサ出力を集約解析して初めて検出できた動体の数は０である。これが図４の右側に示してある。
【００５３】
図６を参照して、図５に示すような状況で、図３に示す全体集約解析結果１１３Ａ及び図４に示すグループ集約解析結果１１３Ｂと、個別解析部１１６による個別解析結果１１７とを用いて寄与度がどのように算出されるかを説明する。図６には、１例として個別解析結果１９０、グループ内の２台の車両の組合せに対する集約解析結果である複数車両集約解析結果１９２、及びグループ全体の車両に対する集約解析結果であるグループ車両集約解析結果１９４を示してある。
【００５４】
車両１についてみると、個別解析結果１９０によれば、個別解析では２人の通行人が検出されている。複数車両集約解析結果１９２によれば、２台の集約解析では（１，３）の組合せで１人の通行人が検出された。グループ車両集約解析結果１９４では通行人は検出されなかった。したがって、車両１のセンサ情報により検出できた通行人は合計３人である。車両２についてみると、個別解析結果１９０から、個別解析では車両１と同様に２人の通行人が検出できている。しかし、複数車両集約解析結果１９２によれば、２台の集約解析では１人も検出できなかった。グループ車両集約解析結果１９４で通行人を検出できなかったのは車両１と同様である。したがって車両２のセンサ情報により検出できた通行人は合計２人である。同様の考え方で、車両３のセンサ情報により検出できた通行人は２人である。車両寄与度算出部１２４による寄与度計算では、これを、グループ全体の集約結果で検出できた通行人の人数（５人）で割る。この結果が、本実施の形態における各車両の通行人（動体）検出の寄与度である。したがって、図６の車両寄与度１２５により示すように、車両１の寄与度は３／５であり、車両２及び車両３の寄与度はいずれも２／５である。この結果から、仮に通信帯域を制限する必要が生じたときには、車両１に最も広い帯域が割当てられ、車両２及び車両３には、車両１に割当てられたものより狭い帯域が割当てられる。すなわち、各車両において、個別の解析結果により検出できた結果と、グループ内の集約解析により検出できた結果とを合算する。この合算により、各車両の情報により環境に関する情報（発見した通行人の数）がより正確に算出できる。また、車両管理では、グリッド地図が用いられることが通常である。上記した寄与度の計算では、このグリッド地図のグリッド単位で検出された通行人等の数を容易に割出すことができる。
【００５５】
図７は、コンピュータを、センサ共有サーバとして機能させ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７を参照して、このプログラムは、通信対象の全車両からセンサ情報を受信するステップ２３０を含む。このステップでは、現在の通信帯域の割当てにしたがって通信対象となっている全ての車両からセンサ情報を受信する。仮に通信帯域の割当制限があり、一部の車両からのセンサ情報は受信しないことになっている場合、このステップではそれらの車両からのセンサ情報は受信しない。
【００５６】
ステップ２３０の後、制御の流れは２つのスレッドに分かれる。一方は集約解析部１１２で全センサ情報を集約解析する第１のスレッドであり、他方は全車両からのセンサ情報を個別解析部１１６により個別に解析する第２のスレッドである。
【００５７】
第１のスレッドは、全センサ情報を集約解析するとともに、後述するように検知範囲が重複する車両をグループ化し、グループごとの集約解析を行うステップ２３２と、ステップ２３２の後、ステップ２３２での集約解析の結果を用いて管理領域内の交通環境について注意を喚起すべき情報があれば各車両に配信して運転者の支援を行うステップ２３４とを含む。この後、第２のスレッドの処理が終了するのを待ってステップ２３０に制御を戻す。
【００５８】
第２のスレッドは、全車両のセンサ情報を個別に解析するステップ２４０と、ステップ２４０の個別解析の結果と、ステップ２３２の集約解析の結果とを用いて、車両ごとの寄与度を全ての車両に対して算出するステップ２４２とを含む。このスレッドはさらに、現在の通信状況に鑑みて各車両からのセンサ情報の受信の帯域制限が必要か否かを判定するステップ２４４と、ステップ２４４の判定が肯定のときに、各車両に対し、その寄与度に応じた通信帯域の上限を設定してこのスレッドの処理を終了するステップ２４６と、ステップ２４４の判定が否定のときに、各車両に対する通信帯域の制限を外す（上限を撤廃する）ステップ２４８とを含む。ステップ２３４の処理、ステップ２４６又はステップ２４８の処理がともに完了すると制御はステップ２３０に戻る。
【００５９】
図８は、図７に示すステップ２３２での集約解析を実現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８を参照して、このプログラムは、全車両からのセンサ情報の全体を集約して解析するステップ２８０と、この解析を図４に示す全体集約解析結果１１３Ａの形式で出力するステップ２８２と、センサの検知領域が重複するセンサグループごとに、以下の処理２８６を実行するステップ２８４とを含む。
【００６０】
処理２８６はセンサ領域が重複する車両グループを選択する（そのような車両を集めてグループ化する）ステップ３００と、ステップ３００で選択されたグループに属する車両の数をＮとして、繰返し変数ｉを２からＮまで１ずつ増加させながら、以下の処理３０４を実行するステップ３０２とを含む。
【００６１】
処理３０４は、グループ中のｉ台の車両の全ての組合せに対して、以下の処理３１２を実行するステップ３１０を含む。
【００６２】
処理３１２は、組合せ内の車両のセンサ情報を集約解析するステップ３２０と、ステップ３２０の解析結果を出力するステップ３２２とを含む。
【００６３】
図９は、図７のステップ２４２を実現するプログラムのフローチャートである。図９を参照して、このプログラムは、センサ情報のある（センサ共有サーバに対してセンサ情報を通信してきた）全車両の各々に対して、処理３５２を実行するステップ３５０を含む。
【００６４】
処理３５２は、対象車両が属するグループを選択するステップ３６０と、ステップ３６２で選択されたグループの全検出動体（通行人）数Ｋを算出するステップ３６２と、対象車両のセンサ情報を用いて検出された動体（通行人）数の合計Ｌを算出するステップ３６４と、Ｌ／Ｋで対象車両の寄与度を計算するステップ３６６と、ステップ３６６の結果を出力するステップ３６６とを含む。ステップ３６２のＫと、ステップ３６４におけるグループ別の集約解析による動体（通行人）数には、図７のステップ２３２の結果が利用できる。ステップ３６４では各車両からのセンサ情報による個別の動体（通行人）の検出数も必要だが、これには図２の個別解析結果記憶部１１８に記録された個別解析結果１１７を利用できる。
【００６５】
図８のステップ３００では、単にセンサ領域が重複する車両をグループ化しているだけで、１グループに属する車両の数は限定してない。しかしこの場合、１グループに属する車両の数が多くなると、ステップ３０２で行う集約解析の組合せ数が非常に多くなる。センサ共有サーバの計算能力が十分にないと一定時間内に寄与度を計算することが難しくなる危険性がある。したがって、１グループに属する車両の数を制限してもよい。１グループに属する車両の数を制限すると、１グループに関する寄与度計算は一定量で済む。したがって寄与度計算を十分に時間内に済ませることができる。
【００６６】
また、グループ分けするときには、各グループに属する車両に重複が生じないようにすることもできるし、重複を許すこともできる。ただし、重複を許すとやはり図８のステップ３０２で行う計算の対象となるグループの数が多くなる危険性があるので、各グループに属する車両に重複が生じないようにする方が望ましい。
【００６７】
［コンピュータによる実現］
この発明の上記実施形態に係る動体管理システム５０及びその構成要素は、プロセッサを含む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により実行されるプログラムと、コンピュータハードウェアに格納されるデータとにより実現される。図１０はこのコンピュータシステム４３０の外観を示し、図１１はコンピュータシステム４３０の内部構成を示す。
【００６８】
図１０を参照して、このコンピュータシステム４３０は、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）が装着可能なＤＶＤドライブ４５０を有するコンピュータ４４０と、キーボード４４６と、マウス４４８と、モニタ４４２とを含む。
【００６９】
図１１を参照して、コンピュータ４４０は、ＤＶＤドライブ４５０に加えて、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ：中央処理装置）４５６と、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）４５７と、バス４６６とを含む。バス４６６はＣＰＵ４５６、ＧＰＵ４５７、ＤＶＤドライブ４５０に接続されている。コンピュータ４４０はさらに、ブートアッププログラム等を記憶する読出専用メモリ（ＲＯＭ）４５８と、バス４６６に接続され、プログラム命令、システムプログラム、及び作業データ等を記憶するランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）４６０と、不揮発性メモリであるハードディスクドライブ（ＨＤＤ）４５４を含む。コンピュータシステム４３０はさらに、他端末との通信を可能とするネットワーク４６８への接続を提供するネットワークインターフェイス（Ｉ／Ｆ）４４４を含む。
【００７０】
上記各実施形態では、図２に示す集約解析結果１１３、個別解析結果１１７、車両情報１２１、並びに車両寄与度１２５等は、いずれもＨＤＤ４５４又はＲＡＭ４６０に記憶される。すなわち、ＨＤＤ４５４、ＲＡＭ４６０により集約解析結果記憶部１１４、個別解析結果記憶部１１８、車両情報記憶部１２２、及び車両寄与度記憶部１２６が実現される。
【００７１】
コンピュータシステム４３０に動体管理システム５０及びその構成要素の機能を実現させるためのコンピュータプログラムは、ＤＶＤドライブ４５０に装着されるＤＶＤ４６２に記憶され、ＤＶＤドライブ４５０からＨＤＤ４５４に転送される。又は、プログラムはネットワーク４６８を通じてコンピュータ４４０に送信されＨＤＤ４５４に記憶されてもよい。プログラムは実行の際にＲＡＭ４６０にロードされる。ＤＶＤ４６２から、又はネットワークを介して、直接にＲＡＭ４６０にプログラムをロードしてもよい。
【００７２】
このプログラムは、コンピュータ４４０にこの実施形態の動体管理システム５０のセンサ共有サーバ６６として動作を行なわせる複数の命令を含む。この動作を行な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４４０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、又はコンピュータ４４０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、命令の内、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、上記した動体管理システム５０及び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。コンピュータシステム４３０の動作は周知であるので、ここでは繰返さない。なお、ＧＰＵ４５７は並行処理を行うことが可能であり、例えば集約解析部１１２による集約解析及び個別解析部１１６による個別解析だけでなく多くの動体に関する統合処理を同時並行的に実行する際に有効に機能する。
【００７３】
なお、上記実施形態ではセンサ情報により検出する情報を通行人（動体）の数としたがこれには限定されない。車両数及びその属性、通行人の数及びその属性等、様々な情報に対して上記実施形態を適用できる。例えば検出が難しい通行人を検出した場合に寄与度を大きくする、いわゆる歩きスマホをしている人を検出した場合に寄与度を大きくする、老人・子供を検出した場合に寄与度を大きくする、車道を歩いている人を検出した場合には寄与度を大きくする、車道に飛び出ようとした人を検出した場合には寄与度を大きくする、等である。
【００７４】
＜本発明の好ましい態様＞
以下、本発明の好ましい別の態様を付記する。
【００７５】
（付記１）
前記グループ分け部は、各グループに属する前記センサ装備装置の数が一定数以下となるように、前記複数のセンサ装備装置を前記複数のグループにグループ分けする、制限付グループ分け部を含む。
【００７６】
グループに属するセンサ装備装置の数を一定以下とすることで、寄与度算出の際の計算量の増加を抑えることができ、高速に寄与度を算出できる。
【００７７】
（付記２）
前記グループ分け部は、各グループに属する前記センサ装備装置が互いに重複しないように、前記複数のセンサ装備装置を前記複数のグループに排他的にグループ分けする、排他的グループ分け部を含む。
【００７８】
排他的なグループ分けを採用することで、寄与度算出の際のグループ数が抑えられる。その結果、寄与度算出の際の計算量の増加を抑えられる。
【００７９】
（付記３）
前記複数のセンサ装備装置に備えられたセンサの集合は、少なくとも１つのカメラと、１つのＬｉＤＡＲとを含む。
【００８０】
２種類以上のセンサを使用することにより、集約解析部での集約解析では、異なるセンサ出力の優れた点を活用した、いわゆるセンサフュージョンにより、個々のセンサだけでは得られなかった情報が得られる。その結果、車両の寄与度の算出を正確に行える。各センサ装備装置との通信帯域の割当てが正確に行える。したがって、通信の輻輳が生じても、環境検出に十分な情報が集められる。
【００８１】
今回開示された実施形態は全ての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、発明の詳細な説明の記載により示されるわけではなく、特許請求の範囲の各請求項によって示され、特許請求の範囲の文言と均等の意味及び範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【００８２】
５０  動体管理システム
６０  カメラ
６２  ＬｉＤＡＲ
６４、１６０、１６２、１６４  検知範囲
６６  センサ共有サーバ
６８、１７０、１７２、１７４、１７６、１７８  通行人
８０  インフラセンサ設備
８２  車両搭載センサ
９０  インフラセンサ
９２、１０２  通信装置
１００  車両センサ
１１０  受信処理部
１１２  集約解析部
１１３  集約解析結果
１１３Ａ  全体集約解析結果
１１３Ｂ  グループ集約解析結果
１１４  集約解析結果記憶部
１１６  個別解析部
１１７、１９０  個別解析結果
１１８  個別解析結果記憶部
１２０  車両追跡部
１２１  車両情報
１２２  車両情報記憶部
１２４  車両寄与度算出部
１２５  車両寄与度
１２６  車両寄与度記憶部
１２８  情報送信部
１３０  送信処理部
１３２  通信リソース管理部
１３４  帯域制御部
１５０、１５２、１５４  車両
１９２  複数車両集約解析結果
１９４  グループ車両集約解析結果
２３０、２３２、２３４、２４０、２４２、２４４、２４６、２４８、２５０、２５２、２８０、２８２、２８４、３００、３０２、３１０、３２０、３２２、３５０、３６０、３６２、３６４、３６６、３６８  ステップ
２８６、３０４、３１２、３５２  処理
４３０  コンピュータシステム
４４０  コンピュータ
４４２  モニタ
４４４  ネットワークＩ／Ｆ
４４６  キーボード
４４８  マウス
４５０  ＤＶＤドライブ
４５４  ハードディスク
４５６  ＣＰＵ
４５７  ＧＰＵ
４５８  ＲＯＭ
４６０  ＲＡＭ
４６２  ＤＶＤ
４６６  バス
４６８  ネットワーク
【図１】
2019176299.tif 000003
【図２】
2019176299.tif 000004
【図３】
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【図４】
2019176299.tif 000006
【図５】
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【図６】
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【図７】
2019176299.tif 000009
【図８】
2019176299.tif 000010
【図９】
2019176299.tif 000011
【図１０】
2019176299.tif 000012
【図１１】
2019176299.tif 000013