(57)【要約】【課題】低コストで路上の停止車両を検出することが可能な交通監視装置を提供する。【解決手段】車両に搭載されたカメラなどの検出機器により、車両周辺の他車数が検出され、送信される。交通監視装置はこれを受信し、複数の車両から取得した他車数を地理的領域毎に処理して交通情報を作成する。交通情報としては、例えば渋滞情報などが含まれる。検出機器として、安全走行支援のために一般車両に搭載されるカメラを利用することとすれば、専用のプローブカーではなく、一般車両により広範囲での情報収集が可能となり、低コストで信頼性の高い交通情報を得ることが可能となる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載された検出機器により検出した前記車両周辺の他車数を受信する受信手段と、
複数の車両から取得した他車数を、地理的領域毎に処理して交通情報を作成する交通情報作成手段と、を備えることを特徴とする交通監視装置。
【請求項２】
前記交通情報作成手段は、道路の所定区間を前記地理的領域として、前記地理的領域内に存在する複数の車両から得られた他車数を統計処理することにより前記交通情報を作成することを特徴とする請求項１に記載の交通監視装置。
【請求項３】
前記交通情報作成手段は、前記地理的領域内に存在する複数の車両から得られた他車数の平均値を、前記交通情報として出力することを特徴とする請求項１又は２に記載の交通監視装置。
【請求項４】
前記交通情報作成手段は、前記地理的領域内に存在する複数の車両から得られた他車数の標準偏差値が所定値より小さいとき、当該他車数を前記交通情報として出力することを特徴とする請求項１又は２に記載の交通監視装置。
【請求項５】
車両に搭載され、当該車両の周辺の他車数を検出する他車数検出手段と、
前記他車数を交通監視装置へ送信する送信手段と、を備えることを特徴とする車載装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、道路の交通状況、特に駐車車両の検出を行う交通監視装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
道路の路側やトンネルの側壁に取り付けられた複数のカメラからの映像を利用して、道路の交通状況を監視する交通監視装置が知られている（特許文献１を参照）。特許文献１の装置では、複数のカメラで取得した映像を画像処理装置に送る。画像処理装置は、複数のカメラからの画像と、各種の処理条件とを利用して、車両台数、車両速度、渋滞状況、停止車両などを含む交通状況を検出する。
【０００３】
【特許文献１】特開平１１−３９５８９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記した特許文献１に記載された装置では、道路の路側などの多数の地点にカメラを設置する必要があり、システム全体のコストが非常に高くなるという問題がある。
【０００５】
本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、低コストで路上の停止車両を検出し、交通情報を提供することが可能な交通監視装置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】
【０００６】
本発明の１つの観点では、交通監視装置は、車両に搭載された検出機器により検出した前記車両周辺の他車数を受信する受信手段と、複数の車両から取得した他車数を、地理的領域毎に処理して交通情報を作成する交通情報作成手段と、を備える。
【０００７】
上記の交通監視装置では、車両に搭載されたカメラなどの検出機器により、車両周辺の他車数が検出され、送信される。交通監視装置はこれを受信し、複数の車両から取得した他車数を地理的領域毎に処理して交通情報を作成する。交通情報としては、例えば渋滞情報などが含まれる。検出機器として、安全走行支援のために一般車両に搭載されるカメラを利用することとすれば、専用のプローブカーではなく、一般車両により広範囲での情報収集が可能となり、低コストで信頼性の高い交通情報を得ることが可能となる。
【０００８】
上記の交通監視装置の一態様では、前記交通情報作成手段は、道路の所定区間を前記地理的領域として、前記地理的領域内に存在する複数の車両から得られた他車数を統計処理することにより前記交通情報を作成する。これにより、道路の所定区間毎に情報を整理することが可能となる。
【０００９】
上記の交通監視装置の他の一態様では、前記交通情報作成手段は、前記地理的領域内に存在する複数の車両から得られた他車数の平均値を、前記交通情報として出力する。これにより、地理的領域毎に渋滞状況などの交通状況を概略的に把握することができる。
【００１０】
上記の交通監視装置の他の一態様では、前記交通情報作成手段は、前記地理的領域内に存在する複数の車両から得られた他車数の標準偏差値が所定値より小さいとき、当該他車数を前記交通情報として出力する。これにより、ばらつきの少ない、信頼性の高い交通情報を得ることができる。
【００１１】
本発明の他の観点では、車載装置は、車両に搭載され、当該車両の周辺の他車数を検出する他車数検出手段と、前記他車数を交通監視装置へ送信する送信手段と、を備える。
【００１２】
上記の車載装置は、カメラを備える一般車両などに搭載され、周辺の他社数を検出して交通監視装置へ送信する。安全走行支援のために一般車両に搭載されるカメラを利用して他車数を検出することとすれば、専用のプローブカーではなく、一般車両により広範囲での情報収集が可能となり、低コストで信頼性の高い交通情報を得ることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、図面を参照して本発明の好適な実施の形態について説明する。
【００１４】
図１に本発明を適用した交通監視システムの概略構成を示す。交通監視システム１は、交通情報センタ２と、複数のプローブカー３により構成される。プローブカー３は、走行中に周囲の車両を撮影し、これを分析して、収集情報として交通情報センタ２へ送信する。収集情報としては、特に停止車両（駐車車両）に関する情報が使用される。交通情報センタ２は、複数のプローブカー３から受信した収集情報を統計処理して、停止車両が原因となる渋滞情報を作成することができる。なお、プローブカー３は本発明における車両に対応し、交通情報センタ２は交通監視装置に対応する。
【００１５】
図２は、プローブカー３の概略構成を示すブロック図である。プローブカー３は、複数のカメラ１３ａ〜１３ｂを備える。カメラ１３ａ〜１３ｄは、例えばプローブカー３の左前方、右前方、左後方、右後方に取り付けられ、プローブカー３の周囲の画像を撮影する。これらのカメラは、一般車両にプリクラッシュ検出などの用途で取り付けられたカメラを利用することができ、そうすることにより、専用のプローブカーではなく、一般車両を本交通監視システムのプローブカーとして使用することができる。これにより、システム全体のコストを大幅に低下させることができる。なお、本実施形態では、プローブカー３は４つのカメラを搭載しているが、カメラ数はこれには限定されない。
【００１６】
プローブカー３は、慣性力センサ１４を備える。慣性力センサ１４は、プローブカー３自体の挙動を検出するためのものであり、具体的にはヨーレート、ロールレート、ピッチレート、３軸加速度、自車速度などを計測し、車両挙動情報として出力する。
【００１７】
さらに、プローブカー３は、信号処理装置１５、ＧＰＳ位置推定装置１１、無線通信装置１２及び制御装置１６を備える。信号処理装置１５は、カメラ１３ａ〜１３ｄが撮影したプローブカー３の周囲の画像と、慣性力センサ１４が計測した車両挙動情報とを利用して、停止車両の検出を行う。具体的には、信号処理装置１５は、複数のカメラ１３ａ〜１３ｄが撮影した画像の合成処理、オプティカルフロー生成処理、８点パラメータ演算処理、補正処理などを実行するが、これらについては後述する。信号処理装置１５は、検出した停止車両数を無線通信装置１２へ供給する。
【００１８】
ＧＰＳ位置推定装置１１は、複数の衛星から送信される電波を受信するアンテナ１７に接続されており、プローブカー３の現在位置、具体的には緯度及び経度を測定する。ＧＰＳ位置推定装置１１は、測定したプローブカー３の自車位置情報を無線通信装置１２へ供給する。
【００１９】
無線通信装置１２はアンテナ１８に接続されており、交通情報センタ２に対して情報を無線伝送する。具体的には、無線通信装置１２は、信号処理装置１５から供給された停止車両数と、ＧＰＳ位置推定装置１１から供給されたプローブカー３の自車位置情報とを交通情報センタ２へ送信する。
【００２０】
制御装置１６は、カメラ１３ａ〜１３ｄが撮影した画像を図示しない表示装置に表示するための表示処理や、車両の走行に関する走行制御などを行う。
【００２１】
図３は、プローブカー３による停止車両の検出方法を模式的に示す。図３において、プローブカー３はある道路を方向Ｄ１へ走行中である。プローブカー３の前後には、それぞれ前方車両４及び後方車両５が同様に方向Ｄ１へ走行している。また、反対車線では、対向車両７が方向Ｄ２へ走行している。さらに、プローブカー３の左側には路上駐車中の停止車両６がある。
【００２２】
まず、停止車両の検出方法の基本的な考え方について説明する。プローブカー３（以下、「自車両」とも呼ぶ。）の前後を走行している前方車両４及び後方車両５は、通常、自車両３とほぼ同程度の速度で走行している。よって、自車両３を基準とする前方車両４及び後方車両５の相対速度は非常に小さく、ゼロに近い。反対車線を走行中の対向車両７の、自車両３を基準とする相対速度は原理的には自車両３の速度と対向車両７の速度の和となり、非常に大きい。一方、自車両３の左側に位置する停止車両６の、自車両３を基準とする相対速度は、自車両３の走行速度とほぼ等しい。従って、自車両３の周囲に存在する車両をカメラ１３ａ〜１３ｄで撮影し、撮影画像に基づいて、それら各車両の自車両３に対する相対速度を算出することにより、停止車両を検出することができる。
【００２３】
図４に、プローブカー３において実行される停止車両検出処理のフローチャートを示す。なお、この処理は、図２に示すプローブカー３の各要素により実行される。
【００２４】
まず、プローブカー３の走行中に、複数のカメラ１３ａ〜１３ｄは、自車両の周囲の画像を撮影する（ステップＳ１１）。撮影された画像は信号処理装置１５へ送られる。なお、カメラ１３ａ〜１３ｄによる撮影は所定時間間隔で継続的に行われる。
【００２５】
信号処理装置１５は、カメラ１３ａ〜１３ｄから取得した画像を１枚の画像に合成する（ステップＳ１２）。複数のカメラ１３ａ〜１３ｄは、プローブカー３の周囲全方向をカバーできるような方向に向けてプローブカー３上に設置されている。よって、カメラ１３ａ〜１３ｄの位置関係に基づいて、各カメラからの撮影画像を合成することにより、プローブカー３の周囲全方向に対応する１枚の合成画像を得ることができる。カメラによる撮影は所定時間間隔で行われるので、時間的に連続して撮影された画像の合成画像が得られることになる。
【００２６】
次に、信号処理装置１５は、合成画像中の車両の形状を認識する（ステップＳ１３）。そして、時間的に連続する複数の合成画像中の各車両のオプティカルフローを求め、８点パラメータを計算して、各車両の挙動を推定する（ステップＳ１４）。
【００２７】
オプティカルフローとは、画像空間から計算した速度ベクトルであり、画像空間上のある場所にあった物体がつぎの瞬間にどこに移動したのかを１画素ごとに計算した結果である。オプティカルフローの長さは速度の大きさを示す。信号処理装置１５は、具体的には、時間的に前後する複数の合成画像中に含まれる車両について、対応する同一点を結ぶことによりオプティカルフローを生成する。
【００２８】
図５は、自車両で撮影した合成画像中の停止車両、対向車両、前方車両及び後方車両に対するオプティカルフローを示す。図中の速度は、停止車両以外の車両、即ち自車両及び対向車両の速度を時速５０ｋｍと仮定したときの、自車両に対する各車両の相対速度を示している。
【００２９】
次に、信号処理装置は、生成したオプティカルフローに基づいて８点パラメータを計算して各車両の挙動を推定する。８点パラメータとは、既知の２次のフローモデルにおける８個のフローパラメータである。フローパラメータはオプティカルフローを用いて算出される。これらのパラメータは、画像中の個々の位置に対応付けられている。本例では、路面が平面であるとの前提のもとで、２つの画像中の同一点を結ぶベクトルを識別する。
【００３０】
３次元空間では、車両の動きは図６（ａ）及び６（ｂ）に示すように９個のパラメータを用いて表現される。ここで、９個の物理的パラメータは、垂直方向速度「ａ」、横方向速度「ｂ」、縦方向速度「ｃ」、３つの軸における角速度であるヨーレート「ω１」、ピッチレート「ω２」及びロールレート「ω３」、並びに、カメラのピッチ「θ」、ロール「φ」及び高さ「Ｈ」である。
【００３１】
例えばカメラの高さＨなど、９個の物理的パラメータのうちの１つを得れば、オプティカルフローを用いて他の８個の物理的パラメータを算出し、カメラの動きを決定することができる。例えば拡張カルマンフィルタ（Extended Kalman Filter）を用いてカメラの動きを決定することができる。具体的には、３次元座標における動きパラメータ（変化率）を積算することにより、路面に対する車両の動き及び方向を決定する。
【００３２】
こうして各車両の挙動を推定した後、信号処理装置１５は、慣性力センサからの出力に基づいて自車両の挙動を求め（ステップＳ１５）、その挙動に基づいて各車両の挙動を補正する（ステップＳ１６）。次に、信号処理装置１５は、補正により得られた各車両の速度を参照し、自車両に対する相対速度が自車両の速度とほぼ等しい車両を停止車両と判定する（ステップＳ１７）。そして、停止車両と判定された車両の数（停止車両数）を算出する。停止車両であるか否かの判定は、合成画像中に存在する全ての車両に対して行われる。そして、無線通信装置１２は、停止車両数と、そのときの自車両の自車位置情報とを交通情報センタ２へ送信する（ステップＳ１８）。
【００３３】
なお、こうして得られた停止車両数は、基本的にカメラ１３ａ〜１３ｄによる１つの撮影間隔に対する数（即ち、連続する２枚の合成画像に基づいて算出された数）であるが、信号処理装置１５は、これを単位走行距離あたりの停止車両数として保存し、交通情報センタ２へ送信することとしてもよい。
【００３４】
図７は、プローブカー３から交通情報センタ２へ送信される情報の構成例を示す。この例では、複数のプローブカー３からの情報が時分割方式でパケット送信される。各パケットはプローブカー３に割り当てられている。例えば、パケット０は識別番号ＩＤ０のプローブカー３に割り当てられ、パケット１は識別番号ＩＤ１のプローブカー３に割り当てられる。各パケット２１は、自車位置情報２２と、停止車両数２３とを含む。このデータ構造により、複数のプローブカー３から交通情報センタ２へ定期的に情報が伝送される。
【００３５】
以上のように、複数の車載カメラで撮影された画像からオプティカルフローを生成し、車両の挙動を推定することにより、レーザスキャナなどの特別な機器を使用することなく、効率的に停止車両を検出することができる。将来は、車両の安全走行支援のため、複数のカメラが車両に搭載される可能性が高く、本発明の手法により、多数の一般車両をプローブカーとして利用することが可能となる。これにより、多地点における多数の情報を取得することができ、渋滞情報の精度を向上させることができる。なお、上記の実施形態では、プローブカー３から交通情報センタ２へ送信される情報として、停止車両数を挙げているが、この他に、プローブカー３の走行速度、ブレーキ頻度、ワイパー稼動頻度などを交通情報センタ２へ送信してもよい。
【００３６】
次に、交通情報センタにおける統計処理について説明する。本実施形態では、プローブカー３による計測は、道路のリンク単位で行われるものとする。道路ネットワークは、図８に例示するように、通常、複数のノードと、それらを結ぶ複数のリンクにより構成される。なお、一般的に、ノードは交差点などに対応し、リンクはそれらを結ぶ道路の区画に対応する。各リンクは、ＧＰＳによる位置情報と対応付けられている。
【００３７】
プローブカー３は、各リンクを通過する度に、前述の方法で算出した停止車両数と、自車位置情報とを交通情報センタ２へ送信する。交通情報センタ２は、プローブカー３から送信されたデータを統計処理するために、図９に例示する表を用いる。図９における時刻１２：３０〜１２：３１の間を拡大表示したものが図１０である。図９及び図１０に示す表において、横軸はリンク番号であり、縦軸は測定時刻及びプローブカー３の識別番号（ＩＤ）を示す。表中の各項目には、測定時刻、測定場所であるリンク番号、測定データを送信したプローブカー３の識別番号、及び、停止車両数が記録されていく。
【００３８】
測定時刻としては、交通情報センタが各プローブカーに対応するパケットを受信した時刻を用いることができる。また、その代わりに、各プローブカー３が、測定時刻を各パケット内に含めて、自車位置情報及び停止車両数とともに交通情報センタへ送信するように構成することもできる。
【００３９】
また、リンク番号は、プローブカー３から送信された自車位置情報に基づいて決定される。即ち、交通情報センタは、各リンクと、それに対応する位置情報（緯度及び経度）との関係を所持しており、プローブカーから自車位置情報及び停止車両数を受信すると、その自車位置情報に対応するリンクを特定し、図１０に示す表の当該リンク番号の位置に停止車両数を記録する。
【００４０】
図１０においては、リンク番号がｉ−１、ｉ、ｉ＋１の３種類の道路区画に対するデータが示されている。プローブカー３の識別番号は（ＩＤ＋番号）で示されている。この例では（ｎ＋１）台のプローブカー３から得られた停止車両数が、各分毎の欄に記録される。また、（ｎ＋１）台分の停止車両数から、停止車両数の平均値及び標準偏差値が毎分算出される。平均値は各リンクにおける停止車両数の概数を示す。一方、標準偏差値は、測定値間のばらつきの大きさを示し、標準偏差値が小さいほどばらつきが小さく、測定データの信頼性が高いとみなすことができる。同様に、プローブカーの数（ｎ＋１）が大きいほどデータの信頼性は高いということができる。よって、交通情報センタ２は、標準偏差値が所定値より小さい場合の停止車両数を、渋滞状況に関連する交通情報として出力することとしてもよい。なお、この標準偏差値のような信頼性情報は、ナビゲーション装置に搭載されている最短時間経路探索アルゴリズムに活用することが可能である。
【００４１】
以上のように、停止車両数などの単なる測定結果のみならず、測定に参加したプローブカー台数と標準偏差値のような信頼性を表す情報をユーザに提供することにより、渋滞情報の利用価値を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】本発明による交通監視システムの概略構成図である。
【図２】プローブカーの概略構成を示すブロック図である。
【図３】プローブカーによる停止車両の検出方法を模式的に示す。
【図４】停止車両検出処理のフローチャートを示す。
【図５】自車両で撮影した合成画像中の車両のオプティカルフローを示す。
【図６】車両の挙動を表現するパラメータを示す。
【図７】プローブカーから交通情報センタへ送信される情報の例を示す
【図８】道路のノード及びリンクを示す。
【図９】交通情報センタにおける統計処理例を示す。
【図１０】交通情報センタにおける統計処理例を示す。
【符号の説明】
【００４３】
１  交通監視システム
２  交通情報センタ
３  プローブカー
４  前方車両
５  後方車両
６  停止車両
７  対向車両
１１  ＧＰＳ位置推定装置
１２  無線通信装置
１３ａ〜１３ｄ  カメラ
１４  慣性力センサ
１５  信号処理装置
１６  制御装置
【図１】
2007304841.tif 000003
【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】
2007304841.tif 000009
【図８】
2007304841.tif 000010
【図９】
2007304841.tif 000011
【図１０】
2007304841.tif 000012