(57)【要約】【課題】移動体に関わる状況が変化しても、移動体の不要な接近回避行動の発生や、移動体の安全性の低下を防止することができるようにする。【解決手段】予測誤差分布算出部１４により算出された予測誤差分布と、予測誤差分布調整情報データベース１５に格納されている予測誤差分布との間に差異があれば、予測誤差分布算出部１４により算出された予測誤差分布の信頼度に応じて設定した調整感度パラメータαＸ，αＹ，βＸ，βＹを用いて、予測誤差分布調整情報データベース１５に格納されている予測誤差分布を調整する。【選択図】図１
2015204068.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の移動体の予測誤差分布の初期値を格納するデータベースと、
観測エリア内に存在している移動体毎に、当該移動体の軌道を示す軌道観測値と、当該移動体の予測軌道を示す軌道予測値との差分である予測誤差分布を算出する予測誤差分布算出手段と、
前記予測誤差分布算出手段により算出された予測誤差分布の信頼度に対応する調整値を設定する調整値設定手段と、
前記観測エリア内に存在している移動体毎に、前記予測誤差分布算出手段により算出された予測誤差分布と、前記データベースに格納されている予測誤差分布との間に差異があれば、前記調整値設定手段により設定された調整値を用いて、前記データベースに格納されている予測誤差分布を調整する予測誤差分布調整手段と、
前記観測エリア内に存在している複数の移動体の予測軌道を示す軌道予測値と、前記データベースに格納されている複数の移動体の予測誤差分布とを用いて、前記複数の移動体間の接近確率を算出する接近確率算出手段と
を備えた接近検出装置。
【請求項２】
前記調整値設定手段は、前記予測誤差分布算出手段により算出された予測誤差分布の信頼度が予め設定されている閾値より高い高信頼度の場合には前記予測誤差分布調整手段で用いられる調整値として高信頼度用の調整値を設定し、前記予測誤差分布の信頼度が前記閾値より低い低信頼度の場合には前記予測誤差分布調整手段で用いられる調整値として、前記高信頼度用の調整値より小さい低信頼度用の調整値を設定することを特徴とする請求項１記載の接近検出装置。
【請求項３】
前記調整値設定手段は、前記予測誤差分布算出手段で前記予測誤差分布の算出に用いられた軌道観測値のデータ数が予め設定されている基準のデータ数以上であれば、前記予測誤差分布の信頼度が高信頼度であると判定し、前記軌道観測値のデータ数が前記基準のデータ数より少なければ、前記予測誤差分布の信頼度が低信頼度であると判定することを特徴とする請求項２記載の接近検出装置。
【請求項４】
前記調整値設定手段は、前記予測誤差分布算出手段により算出された予測誤差分布の履歴から予測誤差分布の分散を算出し、前記予測誤差分布の分散が予め設定されている基準の分散より小さければ、前記予測誤差分布の信頼度が高信頼度であると判定し、前記予測誤差分布の分散が前記基準の分散以上であれば、前記予測誤差分布の信頼度が低信頼度であると判定することを特徴とする請求項２記載の接近検出装置。
【請求項５】
前記調整値設定手段は、前記予測誤差分布調整手段で用いられる調整値として高信頼度用の調整値を設定する際、前記予測誤差分布算出手段で前記予測誤差分布の算出に用いられた軌道観測値が観測された際の当該移動体の移動環境と、当該移動体の予測誤差分布の初期値が設定された際の当該移動体の移動環境とを比較して、前記移動環境の変化方向を判定するとともに、前記予測誤差分布算出手段により算出された当該移動体の予測誤差分布と、前記データベースに格納されている当該移動体の予測誤差分布とを比較して、前記予測誤差分布調整手段による当該移動体の予測誤差分布の調整方向を判定し、前記移動環境の変化方向と前記予測誤差分布の調整方向が不一致であれば、前記低信頼度用の調整値より大きい第１の高信頼度用の調整値を設定し、前記移動環境の変化方向と前記予測誤差分布の調整方向が一致していれば、前記第１の高信頼度用の調整値より大きい第２の高信頼度用の調整値を設定することを特徴とする請求項２から請求項４のうちのいずれか１項記載の接近検出装置。
【請求項６】
前記調整値設定手段は、前記予測誤差分布算出手段で前記予測誤差分布の算出に用いられた軌道観測値が観測された際の当該移動体の移動環境と、当該移動体の予測誤差分布の初期値が設定された際の当該移動体の移動環境とを比較して、前記初期値が設定された時点より、前記軌道観測値が観測された際の天候が悪化しているか否かを判定し、前記天候が悪化しており、かつ、前記予測誤差分布算出手段により算出された当該移動体の予測誤差分布が前記データベースに格納されている当該移動体の予測誤差分布より大きければ、前記移動環境の変化方向と前記予測誤差分布の調整方向が一致していると判定することを特徴とする請求項５記載の接近検出装置。
【請求項７】
前記調整値設定手段は、前記予測誤差分布算出手段で前記予測誤差分布の算出に用いられた軌道観測値が観測された際の当該移動体の移動環境と、当該移動体の予測誤差分布の初期値が設定された際の当該移動体の移動環境とを比較して、前記初期値が設定された時点より、前記軌道観測値が観測された際の天候が改善しているか否かを判定するとともに、交通量が減少しているか否かを判定し、前記天候が改善し、前記交通量が減少し、かつ、前記予測誤差分布算出手段により算出された当該移動体の予測誤差分布が前記データベースに格納されている当該移動体の予測誤差分布より小さければ、前記移動環境の変化方向と前記予測誤差分布の調整方向が一致していると判定することを特徴とする請求項５記載の接近検出装置。
【請求項８】
前記調整値設定手段は、前記予測誤差分布算出手段で前記予測誤差分布の算出に用いられた軌道観測値が観測された際の当該移動体の移動環境を参照して、当該移動体のスケジュールが確定しているか否かを判定し、当該移動体のスケジュールが確定しており、かつ、前記予測誤差分布算出手段により算出された当該移動体の予測誤差分布が前記データベースに格納されている当該移動体の予測誤差分布より小さければ、前記移動環境の変化方向と前記予測誤差分布の調整方向が一致していると判定することを特徴とする請求項５記載の接近検出装置。
【請求項９】
前記調整値設定手段は、前記予測誤差分布算出手段で前記予測誤差分布の算出に用いられた軌道観測値が観測された際の当該移動体の移動環境と、当該移動体の予測誤差分布の初期値が設定された際の当該移動体の移動環境とを比較して、前記初期値が設定された際の風向きと、前記軌道観測値が観測された際の風向きが一致しているか否かを判定し、
前記風向きが不一致である場合、
前記軌道観測値が観測された際の風向きが当該移動体の予測誤差分布に関する主軸の向きであり、かつ、前記予測誤差分布算出手段により算出された当該移動体の予測誤差分布が当該移動体の予測誤差分布に関する主軸の向きに移動されていれば、前記移動環境の変化方向と前記予測誤差分布の調整方向が一致していると判定し、
あるいは、前記軌道観測値が観測された際の風向きが当該移動体の予測誤差分布に関する主軸の向きと逆方向であり、かつ、前記予測誤差分布算出手段により算出された当該移動体の予測誤差分布が当該移動体の予測誤差分布に関する主軸の向きと逆方向に移動されていれば、前記移動環境の変化方向と前記予測誤差分布の調整方向が一致していると判定することを特徴とする請求項５記載の接近検出装置。
【請求項１０】
前記調整値設定手段は、前記予測誤差分布算出手段で前記予測誤差分布の算出に用いられた軌道観測値が観測された際の当該移動体の移動環境と、当該移動体の予測誤差分布の初期値が設定された際の当該移動体の移動環境とを比較して、前記初期値が設定された際の風向きと、前記軌道観測値が観測された際の風向きが一致しているか否かを判定するとともに、前記初期値が設定された際の風速より、前記軌道観測値が観測された際の風速が大きくなっているか否かを判定し、
前記風向きが一致しており、かつ、前記風速が大きくなっている場合、
前記軌道観測値が観測された際の風向きが当該移動体の予測誤差分布に関する主軸の向きであり、かつ、前記予測誤差分布算出手段により算出された当該移動体の予測誤差分布が当該移動体の予測誤差分布に関する主軸の向きに移動されていれば、前記移動環境の変化方向と前記予測誤差分布の調整方向が一致していると判定し、
あるいは、前記軌道観測値が観測された際の風向き当該移動体の予測誤差分布に関する主軸の向きと逆方向であり、かつ、前記予測誤差分布算出手段により算出された当該移動体の予測誤差分布が当該移動体の予測誤差分布に関する主軸の向きと逆方向に移動されていれば、前記移動環境の変化方向と前記予測誤差分布の調整方向が一致していると判定することを特徴とする請求項５記載の接近検出装置。
【請求項１１】
前記調整値設定手段は、前記予測誤差分布算出手段で前記予測誤差分布の算出に用いられた軌道観測値が観測された際の当該移動体の移動環境を参照して、新たに発生している移動禁止区域を避ける方向を判定し、
前記移動禁止区域を避ける方向が当該移動体の予測誤差分布に関する主軸の向きであり、かつ、前記予測誤差分布算出手段により算出された当該移動体の予測誤差分布が当該移動体の予測誤差分布に関する主軸の向きに移動されていれば、前記移動環境の変化方向と前記予測誤差分布の調整方向が一致していると判定し、
あるいは、前記移動禁止区域を避ける方向が当該移動体の予測誤差分布に関する主軸の向きと逆方向であり、かつ、前記予測誤差分布算出手段により算出された当該移動体の予測誤差分布が当該移動体の予測誤差分布に関する主軸の向きと逆方向に移動されていれば、前記移動環境の変化方向と前記予測誤差分布の調整方向が一致していると判定することを特徴とする請求項５記載の接近検出装置。
【請求項１２】
予測誤差分布算出手段が、観測エリア内に存在している移動体毎に、当該移動体の軌道を示す軌道観測値と、当該移動体の予測軌道を示す軌道予測値との差分である予測誤差分布を算出する予測誤差分布算出処理ステップと、
調整値設定手段が、前記予測誤差分布算出処理ステップで算出された予測誤差分布の信頼度に対応する調整値を設定する調整値設定処理ステップと、
予測誤差分布調整手段が、前記観測エリア内に存在している移動体毎に、前記予測誤差分布算出処理ステップで算出された予測誤差分布と、データベースに格納されている予測誤差分布の初期値との間に差異があれば、前記調整値設定処理ステップで設定された調整値を用いて、前記データベースに格納されている予測誤差分布を調整する予測誤差分布調整処理ステップと、
接近確率算出手段が、前記観測エリア内に存在している複数の移動体の予測軌道を示す軌道予測値と、前記データベースに格納されている複数の移動体の予測誤差分布とを用いて、前記複数の移動体間の接近確率を算出する接近確率算出処理ステップと
を備えた接近検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、移動体（例えば、船、飛行機など）の交通を制御する際、複数の移動体間の接近を検出する接近検出装置及び接近検出方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
移動体の予測軌道を示す軌道予測値を用いて、複数の移動体間の間隔が所定値以下になる時刻を検出する接近検出装置がある。
しかし、この軌道予測値には誤差が含まれているため、軌道予測値を用いるだけでは、複数の移動体間の間隔が所定値以下になる時刻を高精度に検出することが困難である。
そこで、移動体間の間隔が所定値以下になる時刻を検出するだけでなく、軌道の予測誤差を考慮した接近確率を算出する接近検出装置が開発されている（例えば、非特許文献１を参照）。
【０００３】
非特許文献１に開示されている接近検出装置では、各移動体の軌道の予測誤差を正規分布でモデル化し（図５を参照）、複数の移動体の軌道の予測誤差の確率分布の重なりを積分することで、複数の移動体間の接近確率を算出するようにしている。
ここで、予測誤差をモデル化する正規分布の平均と標準偏差の設定は、過去にレーダなどから取得された移動体の軌道を示す軌道観測値の集合について、予測誤差の発生状況を解析することで設定される。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Heinz Erzberger著、「Conflict Detection and Resolution In the Presence of Prediction Error」、1st USA /Europe Air Traffic Management R&D Seminar、1997
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来の接近検出装置は以上のように構成されているので、移動体の予測誤差分布を設定したのち、移動体に関わる状況が変化しても（例えば、移動体の位置や速度の変化、気象の変化、交通量の変化など）、移動体の予測誤差分布を調整することがない。このため、設定されている予測誤差分布が大き過ぎてしまう場合や小さ過ぎてしまう場合が生じ、予測誤差分布が大き過ぎてしまう場合には、移動体の不要な接近回避行動が発生し、予測誤差分布が小さ過ぎてしまう場合には、移動体の安全性の低下を招いてしまう課題があった。
なお、追尾装置から提供される予測誤差共分散を予測誤差分布の設定値として利用する方法が考えられるが、この方法では、予測誤差分布の急激な変更や不安定な変更が発生してしまう可能性がある。
【０００６】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、移動体に関わる状況が変化しても、移動体の不要な接近回避行動の発生や、移動体の安全性の低下を防止することができる接近検出装置及び接近検出方法を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明に係る接近検出装置は、複数の移動体の予測誤差分布の初期値を格納するデータベースと、観測エリア内に存在している移動体毎に、当該移動体の軌道を示す軌道観測値と、当該移動体の予測軌道を示す軌道予測値との差分である予測誤差分布を算出する予測誤差分布算出手段と、予測誤差分布算出手段により算出された予測誤差分布の信頼度に対応する調整値を設定する調整値設定手段と、観測エリア内に存在している移動体毎に、予測誤差分布算出手段により算出された予測誤差分布と、データベースに格納されている予測誤差分布との間に差異があれば、調整値設定手段により設定された調整値を用いて、データベースに格納されている予測誤差分布を調整する予測誤差分布調整手段とを設け、接近確率算出手段が、観測エリア内に存在している複数の移動体の予測軌道を示す軌道予測値と、データベースに格納されている複数の移動体の予測誤差分布とを用いて、複数の移動体間の接近確率を算出するようにしたものである。
【発明の効果】
【０００８】
この発明によれば、予測誤差分布算出手段により算出された予測誤差分布の信頼度に対応する調整値を設定する調整値設定手段と、観測エリア内に存在している移動体毎に、予測誤差分布算出手段により算出された予測誤差分布と、データベースに格納されている予測誤差分布との間に差異があれば、調整値設定手段により設定された調整値を用いて、データベースに格納されている予測誤差分布を調整する予測誤差分布調整手段とを設け、接近確率算出手段が、観測エリア内に存在している複数の移動体の予測軌道を示す軌道予測値と、データベースに格納されている複数の移動体の予測誤差分布とを用いて、複数の移動体間の接近確率を算出するように構成したので、移動体に関わる状況が変化しても、移動体の不要な接近回避行動の発生や、移動体の安全性の低下を防止することができる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】この発明の実施の形態１による接近検出装置を示す構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１による接近検出装置の処理内容（接近検出方法）を示すフローチャートである。
【図３】予測誤差分布調整部１６による調整感度パラメータの設定方法を示すフローチャートである。
【図４】調整感度パラメータの設定例を示す説明図である。
【図５】観測エリア内に存在している各移動体の軌道の予測誤差を正規分布でモデル化しているイメージを示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による接近検出装置を示す構成図である。
図１において、軌道予測装置１は例えば移動体の位置や速度を示す観測値をカルマンフィルタなどに入力することで、一定時間後の移動体の位置や速度を予測する公知の軌道予測装置である。
図１の例では、軌道予測装置１が接近検出装置２の外部に設けられているが、接近検出装置２の内部に設けられていてもよい。
【００１１】
軌道観測情報データベース１１は例えばＲＡＭやハードディスクなどの記憶装置から構成されており、図示せぬレーダ装置や通信装置などから、各移動体の軌道を示す軌道観測値が与えられて、その軌道観測値を格納している。
この軌道観測値には、例えば、移動体を識別する移動体ＩＤ、観測時刻、移動体の位置・速度などの情報が含まれている。
【００１２】
予測誤差分布初期値データベース１２は例えばＲＡＭやハードディスクなどの記憶装置から構成されており、複数の移動体の予測誤差分布の初期値が与えられて、その複数の移動体の予測誤差分布の初期値を格納している。
例えば、予測誤差分布が正規分布でモデル化される場合、予測誤差分布の主軸毎に、その標準偏差と平均に関する初期値が格納される。
予測誤差分布の主軸は、例えば、移動体が船である場合は「横方向／進行方向」の２次元となり、移動体が航空機の場合は「横方向／進行方向／高度方向」の３次元となることが考えられる。
この実施の形態１では、説明の簡単化のため、予測誤差分布が２次元の正規分布でモデル化される場合を例に説明する。
２次元の正規分布に関して、主軸は横方向がｘ軸、進行方向がｙ軸、予測誤差分布の平均はμＸ，μＹ、予測誤差分布の標準偏差はσＸ，σＹとする。
【００１３】
移動体の予測誤差分布の初期値は、移動体の種別、移動フェーズ、移動環境などの分類に応じて異なる値が設定される。分類は、例えば、以下のような項目で行なわれる。
［移動体の種別］
船    ：大型船／小型船／高速船
航空機：大型機／中型機／小型機
［移動フェーズ］
船    ：陸地付近／遠洋
航空機：上昇／巡航／降下
［移動環境］
交通量：多い／少ない
天候  ：晴れ／くもり／雨／霧
気象  ：風向き、風速
潮流・海流の流れの向きと速さ（船の場合）
【００１４】
また、予測誤差分布初期値データベース１２には、予測誤差分布の初期値を設定する際に用いている移動体の移動環境に関する情報も格納される。
移動体の移動環境に関する情報としては、下記に示すような情報が考えられる。
交通量：観測エリア内に存在している移動体の数
天候                  ：晴れ、くもり、雨、霧
気象                  ：風向き、風速、雨量
潮流・海流（船の場合）：流れの向き、速さ
例えば、予測誤差分布の初期値が過去にレーダなどから取得された複数の移動体の軌道を示す軌道観測値の集合を解析することで設定されている場合、交通量、天候、気象、潮流・海流に関する各情報は、各移動体における値の平均値が格納されると考える。
【００１５】
移動環境データベース１３は例えばＲＡＭやハードディスクなどの記憶装置から構成されており、移動体の軌道を示す軌道観測値が観測された際の当該移動体の移動環境に関する情報が与えられて、それらの移動環境に関する情報を格納する。
移動体の移動環境に関する情報としては、下記に示すような情報が考えられる。
交通量：観測エリア内に存在している移動体の数
天候                  ：晴れ、くもり、雨、霧
気象                  ：風向き、風速、雨量
潮流・海流（船の場合）：流れの向き、速さ
スケジュールの確定状況：交通管制官と移動体の操縦者間で「目的地、または、次の
経由点への到達時刻」が確定されているか否かを示す情報
移動禁止区域          ：事故発生区域、雷雲発生区域（航空機の場合）
（移動禁止区域の情報は突発的に発生する）
【００１６】
予測誤差分布算出部１４は例えばＣＰＵを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、軌道観測情報データベース１１により格納されている各移動体の軌道を示す軌道観測値を取得して、その軌道観測値を軌道予測装置１に与えることで、軌道予測装置１から各移動体の予測軌道を示す軌道予測値を取得する処理を実施する。
また、予測誤差分布算出部１４は観測エリア内に存在している移動体毎に、当該移動体の軌道を示す軌道観測値と、当該移動体の予測軌道を示す軌道予測値との差分である予測誤差分布を算出するとともに、その予測誤差分布の平均及び標準偏差を算出する処理を実施する。なお、予測誤差分布算出部１４は予測誤差分布算出手段を構成している。
【００１７】
予測誤差分布調整情報データベース１５は例えばＲＡＭやハードディスクなどの記憶装置から構成されており、各移動体に関する下記の情報が格納される。
・予測誤差分布の初期値の分類（移動体の種別、移動フェーズ、移動環境など）
・予測誤差分布算出部１４により算出された予測誤差分布の平均（μＥＰ＿Ｘ，μＥＰ＿Ｙ）及び標準偏差（σＥＰ＿Ｘ，σＥＰ＿Ｙ）の履歴と、予測誤差分布算出部１４で予測誤差分布の算出に用いられた軌道観測値のデータ数ＮＥＰ
・予測誤差分布調整部１６により調整された予測誤差分布の平均（μＣ＿Ｘ，μＣ＿Ｙ）及び標準偏差（σＣ＿Ｘ，σＣ＿Ｙ）
初期段階では、予測誤差分布初期値データベース１２に格納された予測誤差分布の初期値が格納される。
・予測誤差分布調整部１６により算出された調整感度パラメータとして、予測誤差分布の平均の調整感度パラメータ（横方向用の調整感度パラメータαＸ，進行方向用の調整感度パラメータαＹ）と、予測誤差分布の標準偏差の調整感度パラメータ（横方向用の調整感度パラメータβＸ，進行方向用の調整感度パラメータβＹ）
【００１８】
予測誤差分布調整部１６は例えばＣＰＵを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、予測誤差分布算出部１４により算出された予測誤差分布の信頼度に対応する調整感度パラメータ（調整値）を設定する処理を実施する。即ち、予測誤差分布調整部１６は予測誤差分布算出部１４により算出された予測誤差分布の信頼度が予め設定されている閾値より高い場合（予測誤差分布の信頼度が高い（以下、「高信頼度」と称する）場合）には、予測誤差分布の調整感度パラメータとして高信頼度用の調整値を設定し、予測誤差分布算出部１４により算出された予測誤差分布の信頼度が前記閾値より低い場合（予測誤差分布の信頼度が低い（以下、「低信頼度」と称する）場合）には、予測誤差分布の調整感度パラメータとして、高信頼度用の調整値より小さい低信頼度用の調整値を設定する処理を実施する。
【００１９】
また、予測誤差分布調整部１６は観測エリア内に存在している移動体毎に、予測誤差分布算出部１４により算出された予測誤差分布の平均（μＥＰ＿Ｘ，μＥＰ＿Ｙ）及び標準偏差（σＥＰ＿Ｘ，σＥＰ＿Ｙ）と、予測誤差分布調整情報データベース１５に格納されている予測誤差分布の平均（μＣ＿Ｘ，μＣ＿Ｙ）及び標準偏差（σＣ＿Ｘ，σＣ＿Ｙ）との間に差異があれば、設定した調整感度パラメータαＸ，αＹ，βＸ，βＹを用いて、その予測誤差分布の平均（μＣ＿Ｘ，μＣ＿Ｙ）及び標準偏差（σＣ＿Ｘ，σＣ＿Ｙ）を調整し、調整後の予測誤差分布の平均（μＣ＿Ｘ，μＣ＿Ｙ）及び標準偏差（σＣ＿Ｘ，σＣ＿Ｙ）を予測誤差分布調整情報データベース１５に上書きをする。なお、予測誤差分布調整部１６は調整値設定手段及び予測誤差分布調整手段を構成している。
【００２０】
接近検出部１７は例えばＣＰＵを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、軌道観測情報データベース１１により格納されている複数の移動体の軌道を示す軌道観測値を取得して、その軌道観測値を軌道予測装置１に与えることで、軌道予測装置１から複数の移動体の予測軌道を示す軌道予測値を取得する処理を実施する。
また、接近検出部１７は複数の移動体の予測軌道を示す軌道予測値と、予測誤差分布調整情報データベース１５に格納されている複数の移動体の予測誤差分布の平均（μＣ＿Ｘ，μＣ＿Ｙ）及び標準偏差（σＣ＿Ｘ，σＣ＿Ｙ）とを用いて、複数の移動体間の接近確率を算出する処理を実施する。なお、接近検出部１７は接近確率算出手段を構成している。
【００２１】
図１の例では、接近検出装置の構成要素である軌道観測情報データベース１１、予測誤差分布初期値データベース１２、移動環境データベース１３、予測誤差分布算出部１４、予測誤差分布調整情報データベース１５、予測誤差分布調整部１６及び接近検出部１７のそれぞれが専用のハードウェアで構成されているものを想定しているが、接近検出装置がコンピュータで構成されていてもよい。
接近検出装置をコンピュータで構成する場合、軌道観測情報データベース１１、予測誤差分布初期値データベース１２、移動環境データベース１３及び予測誤差分布調整情報データベース１５をコンピュータの内部メモリ又は外部メモリ上に構成するとともに、予測誤差分布算出部１４、予測誤差分布調整部１６及び接近検出部１７の処理内容が記述されているプログラムをコンピュータのメモリに格納し、当該コンピュータのＣＰＵが当該メモリに格納されているプログラムを実行するようにすればよい。
図２はこの発明の実施の形態１による接近検出装置の処理内容（接近検出方法）を示すフローチャートである。
【００２２】
次に動作について説明する。
軌道観測情報データベース１１は、図示せぬレーダ装置や通信装置などから、観測エリア内に存在している各移動体の軌道を示す軌道観測値ＤＲ＝｛ｄＲｉ＝（ｘＲｉ，ｙＲｉ）；ｉ＝１，２，・・・，ＮＥＰ｝が与えられる毎に、各移動体の軌道を示す軌道観測値ＤＲを格納する。
予測誤差分布初期値データベース１２は、複数の移動体の予測誤差分布の初期値が事前に与えられて、複数の移動体の予測誤差分布の初期値を格納する。
この実施の形態１では、予測誤差分布が２次元の正規分布でモデル化されるものとしているので、予測誤差分布の初期値として、予測誤差分布の平均μＸ，μＹと標準偏差σＸ，σＹが与えられるものとする。
【００２３】
予測誤差分布算出部１４は、新たな軌道観測値ＤＲが軌道観測情報データベース１１に格納される毎に、軌道観測情報データベース１１から新たな軌道観測値ＤＲを取得する。
予測誤差分布算出部１４は、新たな軌道観測値に含まれている移動体ＩＤを参照して、その軌道観測値ＤＲが観測エリア内で新規に検出された移動体に関する情報であるか否かを判定し（ステップＳＴ１）、新規に検出された移動体に関する情報であれば、予測誤差分布初期値データベース１２から新規に検出された移動体の予測誤差分布（μＣ＿Ｘ，μＣ＿Ｙ，σＣ＿Ｘ，σＣ＿Ｙ）の初期値を取得して、その予測誤差分布（μＣ＿Ｘ，μＣ＿Ｙ，σＣ＿Ｘ，σＣ＿Ｙ）の初期値を予測誤差分布調整情報データベース１５に登録するとともに、その予測誤差分布の初期値の分類を予測誤差分布調整情報データベース１５に登録する（ステップＳＴ２）。
予測誤差分布算出部１４は、新規に検出された移動体に関する情報である場合、予測誤差分布の調整処理が不要である旨を予測誤差分布調整部１６に通知する（ステップＳＴ３）。
【００２４】
予測誤差分布算出部１４は、新たな軌道観測値ＤＲが新規に検出された移動体ではなく、既に検出済みの移動体に関する情報である場合、新たな軌道観測値ＤＲに含まれているデータ数ＮＥＰと基準データ数Ｎｒｅｆを比較し（ステップＳＴ４）、新たな軌道観測値ＤＲに含まれているデータ数ＮＥＰが基準データ数Ｎｒｅｆより少ない場合、予測誤差分布の調整処理が不要である旨を予測誤差分布調整部１６に通知する（ステップＳＴ３）。
予測誤差分布算出部１４は、新たな軌道観測値ＤＲに含まれているデータ数ＮＥＰが基準データ数Ｎｒｅｆ以上の場合、その軌道観測値ＤＲを軌道予測装置１に与えることで、軌道予測装置１から当該移動体の予測軌道を示す軌道予測値ＤＰ＝｛ｄＰｉ＝（ｘＰｉ，ｙＰｉ）；ｉ＝１，２，・・・，ＮＥＰ｝を取得する（ステップＳＴ５）。
なお、軌道予測値ＤＰは、軌道観測値ＤＲがΔＴ時間分の観測値であれば、ΔＴ時間前を予測開始時刻とする移動体の軌道の予測結果である。
【００２５】
予測誤差分布算出部１４は、軌道予測装置１から当該移動体の予測軌道を示す軌道予測値ＤＰを取得すると、当該移動体の軌道を示す軌道観測値ＤＲと、当該移動体の予測軌道を示す軌道予測値ＤＰとの差分である予測誤差分布ＥＰ＝｛ＥＰｉ＝（ｘＲｉ−ｘＰｉ，ｙＲｉ−ｙＰｉ）；ｉ＝１，２，・・・，ＮＥＰ｝を算出する（ステップＳＴ６）。
また、予測誤差分布算出部１４は、予測誤差分布ＥＰの平均μＥＰ＿Ｘ，μＥＰ＿Ｙと標準偏差σＥＰ＿Ｘ，σＥＰ＿Ｙを算出して、予測誤差分布ＥＰの平均μＥＰ＿Ｘ，μＥＰ＿Ｙと標準偏差σＥＰ＿Ｘ，σＥＰ＿Ｙ及び軌道観測値のデータ数ＮＥＰを予測誤差分布調整情報データベース１５に格納する。
予測誤差分布算出部１４は、予測誤差分布の調整処理が必要である旨を予測誤差分布調整部１６に通知する（ステップＳＴ７）。
【００２６】
予測誤差分布調整部１６は、予測誤差分布算出部１４から予測誤差分布の調整処理が必要である旨の通知を受けると、予測誤差分布算出部１４により算出された予測誤差分布ＥＰの信頼度が高い高信頼度である場合には、調整感度パラメータαＸ，αＹ，βＸ，βＹとして高信頼度用の調整値を設定し、その予測誤差分布の信頼度が低い低信頼度である場合には、調整感度パラメータαＸ，αＹ，βＸ，βＹとして、高信頼度用の調整値より小さい低信頼度用の調整値を設定する（ステップＳＴ８）。
以下、予測誤差分布調整部１６による調整感度パラメータαＸ，αＹ，βＸ，βＹの設定方法を説明する。
図３は予測誤差分布調整部１６による調整感度パラメータαＸ，αＹ，βＸ，βＹの設定方法を示すフローチャートである。
【００２７】
予測誤差分布調整部１６は、予測誤差分布算出部１４が当該移動体の予測誤差分布ＥＰを算出すると、その予測誤差分布ＥＰの信頼度が予め設定されている閾値より高い高信頼度であるのか、その予測誤差分布ＥＰの信頼度が閾値より低い低信頼度であるのかを判定する。
即ち、予測誤差分布調整部１６は、当該移動体の予測誤差分布ＥＰの算出に用いられている軌道観測値のデータ数ＮＥＰと予め設定されている基準データ数Ｎｒｅｆを比較し（図３のステップＳＴ２１）、その軌道観測値のデータ数ＮＥＰが基準データ数Ｎｒｅｆ以上であれば（ＮＥＰ≧Ｎｒｅｆ）、その予測誤差分布ＥＰの信頼度が高信頼度であると判定し（ステップＳＴ２２）、その軌道観測値のデータ数ＮＥＰが基準データ数Ｎｒｅｆより少なければ（ＮＥＰ＜Ｎｒｅｆ）、その予測誤差分布ＥＰの信頼度が低信頼度であると判定する（ステップＳＴ２３）。
【００２８】
ここでは、軌道観測値のデータ数ＮＥＰと基準データ数Ｎｒｅｆを比較して判定する例を示しているが、予測誤差分布ＥＰの分散と予め設定されている基準の分散を比較して判定するようにしてもよい。
即ち、予測誤差分布調整部１６は、予測誤差分布ＥＰの分散として、例えば、予測誤差分布調整情報データベース１５に格納されている過去所定回数分の予測誤差分布（μＥＰ＿Ｘ，μＥＰ＿Ｙ，σＥＰ＿Ｘ，σＥＰ＿Ｙ）の履歴のうち、過去所定回数分の予測誤差分布の標準偏差σＥＰ＿Ｘの履歴を取得して、過去所定回数分の予測誤差分布の標準偏差σＥＰ＿Ｘの分散を算出する。
また、過去所定回数分の予測誤差分布の標準偏差σＥＰ＿Ｘの最小値より、最新の標準偏差σＥＰ＿Ｘが小さければ、その最小値を最新の標準偏差σＥＰ＿Ｘで更新し、過去所定回数分の予測誤差分布の標準偏差σＥＰ＿Ｘの最大値より、最新の標準偏差σＥＰ＿Ｘが大きければ、その最小値を最新の標準偏差σＥＰ＿Ｘで更新する。
【００２９】
予測誤差分布調整部１６は、「過去所定回数分の予測誤差分布の標準偏差σＥＰ＿Ｘの分散」よりも「過去所定回数分の予測誤差分布の標準偏差σＥＰ＿Ｘと最新の標準偏差σＥＰ＿Ｘの集合による分散」が小さい場合、あるいは、「過去所定回数分の予測誤差分布の標準偏差σＥＰ＿Ｘと最新の標準偏差σＥＰ＿Ｘの集合による分散」が所定値より小さい場合、その予測誤差分布ＥＰの信頼度が高信頼度であると判定する。
それ以外の場合、その予測誤差分布ＥＰの信頼度が低信頼度であると判定する。
【００３０】
予測誤差分布調整部１６は、予測誤差分布算出部１４により算出された予測誤差分布ＥＰの信頼度が高信頼度であると判定すると、調整感度パラメータαＸ，αＹ，βＸ，βＹとして高信頼度用の調整値を設定する（ステップＳＴ２４）。
一方、その予測誤差分布ＥＰの信頼度が低信頼度であると判定すると、調整感度パラメータαＸ，αＹ，βＸ，βＹとして、高信頼度用の調整値より小さい低信頼度用の調整値を設定する（ステップＳＴ２５）。
このように、予測誤差分布ＥＰの信頼度が高い場合に大きな調整感度パラメータαＸ，αＹ，βＸ，βＹを設定し、予測誤差分布ＥＰの信頼度が低い場合に小さな調整感度パラメータαＸ，αＹ，βＸ，βＹを設定しているので、予測誤差分布ＥＰの信頼度が低い状況下では、予測誤差分布の調整が最低限の変更に留まるため、予測誤差分布の急激な変更や不安定な変更を回避することができる。一方、予測誤差分布ＥＰの信頼度が高い状況下では、移動体に関わる状況が変化したとき、予測誤差分布を迅速に調整して、移動体の不要な接近回避行動の発生や、移動体の安全性の低下を防止することができる。
【００３１】
予測誤差分布調整部１６は、調整感度パラメータαＸ，αＹ，βＸ，βＹを設定すると、予測誤差分布算出部１４により算出された当該移動体の予測誤差分布ＥＰの平均（μＥＰ＿Ｘ，μＥＰ＿Ｙ）及び標準偏差（σＥＰ＿Ｘ，σＥＰ＿Ｙ）と、予測誤差分布調整情報データベース１５に格納されている当該移動体の予測誤差分布の平均（μＣ＿Ｘ，μＣ＿Ｙ）及び標準偏差（σＣ＿Ｘ，σＣ＿Ｙ）との間の差異ΔμＸ，ΔμＹ，ΔσＸ，ΔσＹを算出する（図２のステップＳＴ９）。
ΔμＸ＝μＣ＿Ｘ−μＥＰ＿Ｘ
ΔμＹ＝μＣ＿Ｙ−μＥＰ＿Ｙ
ΔσＸ＝σＣ＿Ｘ−σＥＰ＿Ｘ
ΔσＹ＝σＣ＿Ｙ−σＥＰ＿Ｙ
【００３２】
予測誤差分布調整部１６は、ΔμＸ＝０の場合、予測誤差分布の平均μＣ＿Ｘを調整しないが、ΔμＸ＞０、または、ΔμＸ＜０であれば（ステップＳＴ１０）、下記に示すように、予測誤差分布の平均μＣ＿Ｘを調整する（ステップＳＴ１１）。
ΔμＸ＞０  →  μＣ＿Ｘ＝μＣ＿Ｘ−αＸ
ΔμＸ＜０  →  μＣ＿Ｘ＝μＣ＿Ｘ＋αＸ
αＸは調整感度パラメータであり、上述したように、予測誤差分布ＥＰの信頼度が高信頼度である場合のαＸは、予測誤差分布ＥＰの信頼度が低信頼度である場合のαＸより大きな値である。
【００３３】
予測誤差分布調整部１６は、予測誤差分布の平均μＣ＿Ｘの場合と同様に、ΔμＹ＝０の場合、予測誤差分布の平均μＣ＿Ｙを調整しないが、ΔμＹ＞０、または、ΔμＹ＜０であれば（ステップＳＴ１０）、下記に示すように、予測誤差分布の平均μＣ＿Ｙを調整する（ステップＳＴ１１）。
ΔμＹ＞０  →  μＣ＿Ｙ＝μＣ＿Ｙ−αＹ
ΔμＹ＜０  →  μＣ＿Ｙ＝μＣ＿Ｙ＋αＹ
αＹは調整感度パラメータであり、上述したように、予測誤差分布ＥＰの信頼度が高信頼度である場合のαＹは、予測誤差分布ＥＰの信頼度が低信頼度である場合のαＹより大きな値である。
【００３４】
予測誤差分布調整部１６は、予測誤差分布の平均μＣ＿Ｘの場合と同様に、ΔσＸ＝０の場合、予測誤差分布の標準偏差σＣ＿Ｘを調整しないが、ΔσＸ＞０、または、ΔσＸ＜０であれば（ステップＳＴ１０）、下記に示すように、予測誤差分布の標準偏差σＣ＿Ｘを調整する（ステップＳＴ１１）。
ΔσＸ＞０  →  σＣ＿Ｘ＝σＣ＿Ｘ−βＸ
ΔσＸ＜０  →  σＣ＿Ｘ＝σＣ＿Ｘ＋βＸ
βＸは調整感度パラメータであり、上述したように、予測誤差分布ＥＰの信頼度が高信頼度である場合のβＸは、予測誤差分布ＥＰの信頼度が低信頼度である場合のβＸより大きな値である。
【００３５】
予測誤差分布調整部１６は、予測誤差分布の標準偏差σＣ＿Ｘの場合と同様に、ΔσＹ＝０の場合、予測誤差分布の標準偏差σＣ＿Ｙを調整しないが、ΔσＹ＞０、または、ΔσＹ＜０であれば（ステップＳＴ１０）、下記に示すように、予測誤差分布の標準偏差σＣ＿Ｙを調整する（ステップＳＴ１１）。
ΔσＹ＞０  →  σＣ＿Ｙ＝σＣ＿Ｙ−βＹ
ΔσＹ＜０  →  σＣ＿Ｙ＝σＣ＿Ｙ＋βＹ
βＹは調整感度パラメータであり、上述したように、予測誤差分布ＥＰの信頼度が高信頼度である場合のβＹは、予測誤差分布ＥＰの信頼度が低信頼度である場合のβＹより大きな値である。
【００３６】
予測誤差分布調整部１６は、その予測誤差分布の平均（μＣ＿Ｘ，μＣ＿Ｙ）及び標準偏差（σＣ＿Ｘ，σＣ＿Ｙ）を調整すると、調整後の分布予測誤差分布の平均（μＣ＿Ｘ，μＣ＿Ｙ）及び標準偏差（σＣ＿Ｘ，σＣ＿Ｙ）を予測誤差分布調整情報データベース１５に上書きをする。
【００３７】
接近検出部１７は、軌道観測情報データベース１１により格納されている複数の移動体の軌道を示す軌道観測値を取得して、その軌道観測値を軌道予測装置１に与えることで、軌道予測装置１から複数の移動体の予測軌道を示す軌道予測値を取得する。
次に、接近検出部１７は、複数の移動体の予測軌道を示す軌道予測値と、予測誤差分布調整情報データベース１５に格納されている複数の移動体の予測誤差分布の平均（μＣ＿Ｘ，μＣ＿Ｙ）及び標準偏差（σＣ＿Ｘ，σＣ＿Ｙ）とを用いて、複数の移動体間の接近確率を算出する（ステップＳＴ１２）。
接近検出部１７による接近確率の算出処理は公知の技術であるため詳細な説明を省略するが、例えば、複数の移動体間の軌道の予測誤差分布の重なりを積分することで接近確率を算出する（例えば、非特許文献１を参照）。
【００３８】
以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、観測エリア内に存在している移動体毎に、予測誤差分布算出部１４により算出された予測誤差分布ＥＰの平均（μＥＰ＿Ｘ，μＥＰ＿Ｙ）及び標準偏差（σＥＰ＿Ｘ，σＥＰ＿Ｙ）と、予測誤差分布調整情報データベース１５に格納されている予測誤差分布の平均（μＣ＿Ｘ，μＣ＿Ｙ）及び標準偏差（σＣ＿Ｘ，σＣ＿Ｙ）との間に差異があれば、予測誤差分布算出部１４により算出された予測誤差分布ＥＰの信頼度に応じて設定した調整感度パラメータαＸ，αＹ，βＸ，βＹを用いて、予測誤差分布調整情報データベース１５に格納されている予測誤差分布の平均（μＣ＿Ｘ，μＣ＿Ｙ）及び標準偏差（σＣ＿Ｘ，σＣ＿Ｙ）を調整する予測誤差分布調整部１６を設け、接近検出部１７が、観測エリア内に存在している複数の移動体の予測軌道を示す軌道予測値と、予測誤差分布調整情報データベース１５に格納されている複数の移動体の予測誤差分布の平均（μＣ＿Ｘ，μＣ＿Ｙ）及び標準偏差（σＣ＿Ｘ，σＣ＿Ｙ）とを用いて、複数の移動体間の接近確率を算出するように構成したので、移動体に関わる状況が変化しても、移動体の不要な接近回避行動の発生や、移動体の安全性の低下を防止することができる効果を奏する。
【００３９】
実施の形態２．
上記実施の形態１では、予測誤差分布調整部１６が、予測誤差分布算出部１４により算出された予測誤差分布ＥＰの信頼度が高信頼度であると判定すると、調整感度パラメータαＸ，αＹ，βＸ，βＹとして高信頼度用の調整値を設定し、その予測誤差分布ＥＰの信頼度が低信頼度であると判定すると、調整感度パラメータαＸ，αＹ，βＸ，βＹとして、高信頼度用の調整値より小さい低信頼度用の調整値を設定するものを示したが、移動体の移動環境等に応じて、高信頼度用の調整値を設定するようにしてもよい。
具体的には、以下の通りである。図４は調整感度パラメータの設定例を示す説明図である。
【００４０】
予測誤差分布調整部１６は、上記実施の形態１と同様にして、予測誤差分布算出部１４により算出された予測誤差分布ＥＰの信頼度が低信頼度であると判定すると、調整感度パラメータαＸ，αＹ，βＸ，βＹとして、低信頼度用の調整値を設定する。
調整感度パラメータβＸを例に挙げると、例えば、下記のように設定する。
βＸ＝｜ΔσＸ｜×Ｃ１
ただし、Ｃ１は、０＜Ｃ１＜１の範囲の任意の定数である。
【００４１】
予測誤差分布調整部１６は、上記実施の形態１と同様にして、予測誤差分布算出部１４により算出された予測誤差分布ＥＰの信頼度が高信頼度であると判定すると、移動環境データベース１３から、当該移動体の予測誤差分布の初期値が設定された際の当該移動体の移動環境（以下、「初期時移動環境」と称する）に関する情報を取得するとともに、予測誤差分布算出部１４で予測誤差分布ＥＰの算出に用いられた軌道観測値ＤＲが観測された際の当該移動体の移動環境（以下、「観測時移動環境」と称する）に関する情報を取得する。
そして、予測誤差分布調整部１６は、初期時移動環境に関する情報と、観測時移動環境に関する情報とを比較して、当該移動体の移動環境の変化方向を判定する。
【００４２】
移動環境の変化方向は、例えば、以下のようにして判定する。
初期時移動環境に関する情報に含まれている雨量の情報と、観測時移動環境に関する情報に含まれている雨量の情報とを比較して、予測誤差分布の初期値設定時より、軌道観測値ＤＲの観測時の方が、雨量が増えているか否かを判定する。
また、初期時移動環境に関する情報に含まれている風速の情報と、観測時移動環境に関する情報に含まれている風速の情報とを比較して、予測誤差分布の初期値設定時より、軌道観測値ＤＲの観測時の方が、風速が大きくなっているか否かを判定する。
そして、雨量が増えており、あるいは、風速が大きくなっていれば、移動環境の変化方向が「天候が悪化している方向」であると判定する。
一方、雨量が減っており、かつ、風速が小さくなっていれば、移動環境の変化方向が「天候が改善している方向」であると判定する。
【００４３】
次に、予測誤差分布調整部１６は、予測誤差分布算出部１４により算出された予測誤差分布と、予測誤差分布調整情報データベース１５に格納されている予測誤差分布とを比較して、予測誤差分布の調整方向を判定し、その予測誤差分布の調整方向が移動環境の変化方向と一致しているか否かを判定する。
例えば、移動環境の変化方向が「天候が悪化している方向」であり、かつ、予測誤差分布の調整方向が「初期値設定時より軌道観測値ＤＲの観測時の方が、予測誤差分布が大きくなっている方向」であれば、移動環境の変化方向と予測誤差分布の調整方向が一致していると判定する。
【００４４】
あるいは、初期時移動環境に関する情報に含まれている交通量の情報と、観測時移動環境に関する情報に含まれている交通量の情報とを比較して、移動体の交通量が減少しているか否かを判定する。
そして、移動環境の変化方向が「天候が悪化している方向」＆「移動体の交通量が減少している方向」であり、かつ、予測誤差分布の調整方向が「初期値設定時より軌道観測値ＤＲの観測時の方が、予測誤差分布が小さくなっている方向」であれば、移動環境の変化方向と予測誤差分布の調整方向が一致していると判定する。
【００４５】
あるいは、観測時移動環境に関する情報に含まれているスケジュールの確定状況の情報を参照して、当該移動体のスケジュールが確定（例えば、目的地、または、次の経由点への到達時刻が確定）しているか否かを判定する。到達時刻が確定している場合、目的地等までの移動距離が短いため、当該移動体の予測誤差分布は小さなものになることが予想される。
そして、当該移動体のスケジュールが確定しており、かつ、予測誤差分布の調整方向が「初期値設定時より軌道観測値ＤＲの観測時の方が、予測誤差分布が小さくなっている方向」であれば、移動環境の変化方向と予測誤差分布の調整方向が一致していると判定する。
【００４６】
予測誤差分布調整部１６は、移動環境の変化方向と予測誤差分布の調整方向が一致していないと判定すると、調整感度パラメータαＸ，αＹ，βＸ，βＹとして、低信頼度用の調整値より大きい第１の高信頼度用の調整値を設定する。
調整感度パラメータβＸを例に挙げると、例えば、下記のように設定する。
βＸ＝ｍｉｎ（｜ΔσＸ｜，Ｃ２×βＸ）
ただし、Ｃ２は、１＜Ｃ２の範囲の任意の定数であり、右辺のβＸは低信頼度用の調整値である。
【００４７】
予測誤差分布調整部１６は、移動環境の変化方向と予測誤差分布の調整方向が一致していると判定すると、調整感度パラメータαＸ，αＹ，βＸ，βＹとして、第１の高信頼度用の調整値より大きい第２の高信頼度用の調整値を設定する。
調整感度パラメータβＸを例に挙げると、例えば、下記のように設定する。
βＸ＝ｍｉｎ（｜ΔσＸ｜，Ｃ３×βＸ）
ただし、Ｃ３は、Ｃ２＜Ｃ３の範囲の任意の定数であり、右辺のβＸは低信頼度用の調整値である。
【００４８】
ここでは、調整感度パラメータαＸ，αＹ，βＸ，βＹのうち、予測誤差分布の標準偏差σＣ＿Ｘの調整感度パラメータβＸの設定方法を例に説明したが、標準偏差σＣ＿Ｙの調整感度パラメータβＹの設定方法は、調整感度パラメータβＹの設定方法と同様である。
予測誤差分布の平均μＣ＿Ｘ，μＣ＿Ｙの調整感度パラメータαＸ，αＹの設定方法についても、「移動環境の変化方向と予測誤差分布の調整方向が一致しているか否かの判定条件」が異なる以外は、調整感度パラメータβＸの設定方法と同様である。
予測誤差分布の平均μＣ＿Ｘ，μＣ＿Ｙの調整感度パラメータαＸ，αＹの設定では、次のようにして、移動環境の変化方向と予測誤差分布の調整方向が一致しているか否かを判定する。
【００４９】
予測誤差分布調整部１６は、初期時移動環境に関する情報に含まれている風向きの情報と、観測時移動環境に関する情報に含まれている風向きの情報とを比較して、予測誤差分布の初期値設定時の風向きと、軌道観測値ＤＲの観測時の風向きとが一致しているか否かを判定する。
［風向きが不一致である場合］
下記の（１）又は（２）の条件を満足していれば、移動環境の変化方向と予測誤差分布の調整方向が一致していると判定する。
（１）軌道観測値ＤＲの観測時の風向きが当該移動体の進行方向であり、かつ、予測誤差分布の調整方向が「μＣ＿Ｙの値を大きくする方向」である。
（２）軌道観測値ＤＲの観測時の風向きが当該移動体の進行方向と逆方向であり、かつ、予測誤差分布の調整方向が「μＣ＿Ｙの値を小さくする方向」である。
【００５０】
［風向きが一致している場合］
初期時移動環境に関する情報に含まれている風速の情報と、観測時移動環境に関する情報に含まれている風速の情報とを比較して、予測誤差分布の初期値設定時より、軌道観測値ＤＲの観測時の方が、風速が大きくなっているか否かを判定する。
風速が大きくなっている場合、下記の（１）又は（２）の条件を満足していれば、移動環境の変化方向と予測誤差分布の調整方向が一致していると判定する。
（１）軌道観測値ＤＲの観測時の風向きが当該移動体の進行方向であり、かつ、予測誤差分布の調整方向が「μＣ＿Ｙの値を大きくする方向」である。
（２）軌道観測値ＤＲの観測時の風向きが当該移動体の進行方向と逆方向であり、かつ、予測誤差分布の調整方向が「μＣ＿Ｙの値を小さくする方向」である。
【００５１】
あるいは、観測時移動環境に関する情報に含まれている移動禁止区域の情報を参照して、新たに発生している移動禁止区域を避ける方向を判定する。
下記の（１）又は（２）の条件を満足していれば、移動環境の変化方向と予測誤差分布の調整方向が一致していると判定する。
（１）移動禁止区域を避ける方向が当該移動体の進行方向であり、かつ、予測誤差分布の調整方向が「μＣ＿Ｙの値を大きくする方向」である。
（２）移動禁止区域を避ける方向が当該移動体の進行方向と逆方向であり、かつ、予測誤差分布の調整方向が「μＣ＿Ｙの値を小さくする方向」である。
【００５２】
以上で明らかなように、この実施の形態２によれば、予測誤差分布調整部１６が、調整感度パラメータαＸ，αＹ，βＸ，βＹとして、高信頼度用の調整値を設定する際、初期時移動環境に関する情報と、観測時移動環境に関する情報とを比較して、当該移動体の移動環境の変化方向を判定するとともに、予測誤差分布算出部１４により算出された予測誤差分布と、予測誤差分布調整情報データベース１５に格納されている予測誤差分布とを比較して、予測誤差分布の調整方向を判定し、移動環境の変化方向と予測誤差分布の調整方向が不一致であれば、低信頼度用の調整値より大きい第１の高信頼度用の調整値を設定し、移動環境の変化方向と予測誤差分布の調整方向が一致していれば、第１の高信頼度用の調整値より大きい第２の高信頼度用の調整値を設定するように構成したので、上記実施の形態１と同様の効果を奏する他に、不安定な変更にはならない移動環境では、調整感度パラメータαＸ，αＹ，βＸ，βＹを迅速に調整することができる効果を奏する。
【００５３】
なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。
【符号の説明】
【００５４】
１  軌道予測装置、２  接近検出装置、１１  軌道観測情報データベース、１２  予測誤差分布初期値データベース、１３  移動環境データベース、１４  予測誤差分布算出部（予測誤差分布算出手段）、１５  予測誤差分布調整情報データベース、１６  予測誤差分布調整部（調整値設定手段、予測誤差分布調整手段）、１７  接近検出部（接近確率算出手段）。
【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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