(57)【要約】  動体管理装置は、外部から受信した第１の信号に基づいて、１つ以上の第１の動体を第１周期で検知する第１の動体検知部と、外部から受信した第２の信号に基づいて、１つ以上の第２の動体を前記第１周期より長い第２周期で検知する第２の動体検知部と、１つの前記第１の動体と、１つの前記第２の動体とが同一であるときに前記１つの第１の動体と前記１つの第２の動体とを統合する処理を、前記第２周期より短い周期で実行する統合処理部と、前記統合処理部の処理結果に基づいて、所定の属性を持ち、かつある車両にとって所定の条件を満たす位置にある動体について、前記ある車両に対して前記所定の条件を満たす動体に関する情報を報知する報知部とを含む。
2019188429.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
外部から受信した第１の信号に基づいて、１つ以上の第１の動体を第１周期で検知する第１の動体検知部と、
外部から受信した第２の信号に基づいて、１つ以上の第２の動体を前記第１周期より長い第２周期で検知する第２の動体検知部と、
１つの前記第１の動体と、１つの前記第２の動体とが同一であるときに前記１つの第１の動体と前記１つの第２の動体とを統合する処理を、前記第２周期より短い周期で実行する統合処理部と、
前記統合処理部の処理結果に基づいて、所定の属性を持ち、かつある車両にとって所定の条件を満たす位置にある動体について、前記ある車両に対して前記所定の条件を満たす動体に関する情報を報知する報知部とを含む、動体管理装置。
【請求項２】
前記統合処理部は、
１つの前記第１の動体の位置と、１つの前記第２の動体の位置が所定の条件を充足するときに、前記１つの第１の動体と、前記１つの第２の動体とが同一か否かを判定する位置判定部と、
前記位置判定部によって同一と判定された前記１つの第１の動体及び前記１つの第２の動体を統合する統合部とを含む、請求項１に記載の動体管理装置。
【請求項３】
前記位置判定部は、前記１つの第１の動体の前記位置と前記１つの第２の動体の前記位置に加えて、前記１つの第１の動体及び前記１つの第２の動体がそれぞれ前記第１の動体検知部及び前記第２の動体検知部により検知された時刻が所定の条件を充足するときに、前記１つの第１の動体と、前記１つの第２の動体とが一致するか否かを判定する位置・時間判定部を含む、請求項２に記載の動体管理装置。
【請求項４】
前記統合部は、前記位置判定部により同一と判定された動体の位置及び属性を、前記１つの第１の動体の位置及び前記１つの第２の動体の属性を用いて設定する、請求項２または請求項３に記載の動体管理装置。
【請求項５】
前記統合部は、
前記第１の動体検知部によって検知される前記第１の動体の数と、前記第２の動体検知部によって検知される前記第２の動体の数とが一致するか否かを判定する動体数判定部と、
前記動体数判定部による結果に基づいて、統合の対象となり得る前記第１の動体と前記第２の動体とのグループを決定するグループ決定部とを含み、
前記位置判定部は、前記グループ決定部により決定されたグループに含まれる１つの前記第１の動体の位置と、前記グループに含まれる１つの前記第２の動体の位置が所定の条件を充足するか否かによって、前記１つの第１の動体と、前記１つの第２の動体とが同一か否かを判定するグループ内判定部を含む、請求項２から請求項４のいずれか１項に記載の動体管理装置。
【請求項６】
前記統合処理部はさらに、前記グループ内判定部が前記グループに含まれる前記１つの第１の動体が前記グループに含まれる前記１つの第２の動体と同一であると判定せず、又は、前記グループに含まれる前記１つの第２の動体が前記グループに含まれる前記１つの第１の動体と同一であると判定しない場合に、前記１つの第１の動体及び前記１つの第２の動体に関する情報のうちで値が設定されていないものに既定の値を設定することにより統合後の動体を生成する既定値設定部を含む、請求項５に記載の動体管理装置。
【請求項７】
前記報知部は、
所定領域内の車両の位置を検知する車両位置検知部と、
前記統合処理部の処理結果及び前記車両位置検知部の検知結果に基づいて、所定の属性を持つ動体を中心とする所定範囲内に位置する車両があるときに、前記車両に対して前記所定の条件を満たす動体に関する警告を報知する警告部とを含む、請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の動体管理装置。
【請求項８】
請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の動体管理装置と、
前記第１周期で周囲の物体までの距離を示す測距信号を前記第１の動体検知部に前記第１の信号として送信する第１のセンサと、
前記第２周期で撮像範囲の画像を示す画像信号を前記第２の信号として前記第２の動体検知部に送信する第２のセンサとを含む動体管理システム。
【請求項９】
コンピュータが、外部から受信した第１の信号に基づいて、１つ以上の第１の動体を第１周期で検知する第１の動体検知ステップと、
コンピュータが、外部から受信した第２の信号に基づいて、１つ以上の第２の動体を前記第１周期より長い第２周期で検知する第２の動体検知ステップと、
コンピュータが、１つの前記第１の動体と、１つの前記第２の動体とが同一であるときに、前記１つの第１の動体と前記１つの第２の動体とを統合する処理を、前記第２周期より短い周期で実行する統合処理ステップと、
コンピュータが、前記統合処理ステップの処理結果に基づいて、所定の属性を持ち、かつある車両にとって所定の条件を満たす位置にある動体について、前記ある車両に対して前記所定の条件を満たす動体に関する情報を報知する報知ステップとを含む、動体管理方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
外部から受信した第１の信号に基づいて、１つ以上の第１の動体を第１周期で検知する第１の動体検知ステップと、
外部から受信した第２の信号に基づいて、１つ以上の第２の動体を前記第１周期より長い第２周期で検知する第２の動体検知ステップと、
１つの前記第１の動体と、１つの前記第２の動体とが同一であるときに、前記１つの第１の動体と前記１つの第２の動体とを統合する処理を、前記第２周期より短い周期で実行する統合処理ステップと、
前記統合処理ステップの処理結果に基づいて、所定の属性を持ち、かつある車両にとって所定の条件を満たす位置にある動体について、前記ある車両に対して前記所定の条件を満たす動体に関する情報を報知する報知ステップと、を実行させるためのコンピュータプログラム。
【請求項１１】
第１周期で周囲の物体までの距離を測定して測距信号を送信する距離センサから前記測距信号を受信し、前記第１周期より長い第２周期で撮像範囲の画像を表す画像信号を送信する撮像装置から前記画像信号を受信することが可能なように接続された受信部と、
前記受信部が受信した情報を読取り可能に前記受信部に接続されたプロセッサとを含み、
前記プロセッサは、
前記測距信号に基づいて１つ以上の第１の動体を検知する第１の動体検知ステップと、
前記画像信号に基づいて１つ以上の第２の動体を検知する第２の動体検知ステップと、
１つの前記第１の動体と、１つの前記第２の動体とが同一であるときに、前記１つの第１の動体と前記１つの第２の動体とを統合する処理を前記第２周期より短い周期で実行する統合処理ステップと、
前記統合処理ステップの処理結果に基づいて、所定の属性を持ち、かつある車両にとって所定の条件を満たす位置にある動体について、前記ある車両に対して前記所定の条件を満たす動体に関する情報を報知する報知ステップとを実行するようにプログラムされている、動体管理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、動体管理装置、動体管理システム、動体管理方法、及びコンピュータプログラムに関する。本出願は、２０１８年３月２９日出願の日本出願第２０１８−０６３８６５号に基づく優先権を主張し、前記日本出願に記載された全ての内容を援用するものである。
【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。従来、このような移動物体（以下、「動体」と呼ぶ。）を検知する技術として、後掲の特許文献１に開示された技術がある。【０００３】
特許文献１には、街頭に設置された監視カメラなどの複数のセンサを用い、一方のセンサで検知された測定結果によって、他方のセンサの対象物に影響を与える情報を取得し、複数のセンサから取得した様々な計測結果を統合した形で保持することによって、システム全体の性能向上を図るシステムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−８５６０２号公報
【発明の概要】
【０００５】
本開示の一態様に係る動体管理装置は、外部から受信した第１の信号に基づいて、１つ以上の第１の動体を第１周期で検知する第１の動体検知部と、外部から受信した第２の信号に基づいて、１つ以上の第２の動体を前記第１周期より長い第２周期で検知する第２の動体検知部と、１つの前記第１の動体と、１つの前記第２の動体とが同一であるときに前記１つの第１の動体と前記１つの第２の動体とを統合する処理を、前記第２周期より短い周期で実行する統合処理部と、前記統合処理部の処理結果に基づいて、所定の属性を持ち、かつある車両にとって所定の条件を満たす位置にある動体について、前記ある車両に対して前記所定の条件を満たす動体に関する情報を報知する報知部とを含む。
【０００６】
本開示の一の態様に係る動体管理システムは、上述の動体管理装置と、前記第１周期で周囲の物体までの距離を示す測距信号を前記第１の動体検知部に前記第１の信号として送信する第１のセンサと、前記第２周期で撮像範囲の画像を示す画像信号を前記第２の信号として前記第２の動体検知部に送信する第２のセンサとを含む。
【０００７】
本開示の一の態様に係る動体管理方法は、コンピュータが、外部から受信した第１の信号に基づいて、１つ以上の第１の動体を第１周期で検知する第１の動体検知ステップと、コンピュータが、外部から受信した第２の信号に基づいて、１つ以上の第２の動体を前記第１周期より長い第２周期で検知する第２の動体検知ステップと、コンピュータが、１つの前記第１の動体と、１つの前記第２の動体とが同一であるときに、前記１つの第１の動体と前記１つの第２の動体とを統合する処理を、前記第２周期より短い周期で実行する統合処理ステップと、コンピュータが、前記統合処理ステップの処理結果に基づいて、所定の属性を持ち、かつある車両にとって所定の条件を満たす位置にある動体について、前記ある車両に対して前記所定の条件を満たす動体に関する情報を報知する報知ステップとを含む。
【０００８】
本開示の一の態様に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、外部から受信した第１の信号に基づいて、１つ以上の第１の動体を第１周期で検知する第１の動体検知ステップと、外部から受信した第２の信号に基づいて、１つ以上の第２の動体を前記第１周期より長い第２周期で検知する第２の動体検知ステップと、１つの前記第１の動体と、１つの前記第２の動体とが同一であるときに、前記１つの第１の動体と前記１つの第２の動体とを統合する処理を、前記第２周期より短い周期で実行する統合処理ステップと、前記統合処理ステップの処理結果に基づいて、所定の属性を持ち、かつある車両にとって所定の条件を満たす位置にある動体について、前記ある車両に対して前記所定の条件を満たす動体に関する情報を報知する報知ステップと、を実行させる。
【０００９】
本開示の他の態様に係る動体管理装置は、第１周期で周囲の物体までの距離を測定して測距信号を送信する距離センサから前記測距信号を受信し、前記第１周期より長い第２周期で撮像範囲の画像を表す画像信号を送信する撮像装置から前記画像信号を受信することが可能なように接続された受信部と、受信部が受信した情報を読取り可能に前記受信部に接続されたプロセッサとを含み、前記プロセッサは、前記測距信号に基づいて１つ以上の第１の動体を検知する第１の動体検知ステップと、前記画像信号に基づいて１つ以上の第２の動体を検知する第２の動体検知ステップと、１つの前記第１の動体と、１つの前記第２の動体とが同一であるときに、前記１つの第１の動体と前記１つの第２の動体とを統合する処理を前記第２周期より短い周期で実行する統合処理ステップと、前記統合処理ステップの処理結果に基づいて、所定の属性を持ち、かつある車両にとって所定の条件を満たす位置にある動体について、前記ある車両に対して前記所定の条件を満たす動体に関する情報を報知する報知ステップとを実行するようにプログラムされている。
【００１０】
本開示は、このような特徴的な処理部を備える動体管理装置、かかる特徴的な処理をステップとする動体管理方法、及びかかる特徴的な処理をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現することができる。また、かかるステップの一部又は全部を実行する機能を有する半導体集積回路として実現したり、動体管理装置を含む動体管理システムとして実現したりすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は本発明の第１の実施形態に係る動体管理システムの概要を示す模式図である。
【図２】図２は図１に示すシステムにおいて複数種類のセンサからの情報を統合することにより動体情報を管理し、安全な運行に必要な情報を車両に報知する動体管理装置であるセンサ共有サーバのブロック図である。
【図３】図３は図２に示すセンサ共有サーバの動体追跡部による解析結果を表形式で示す図である。
【図４】図４は図２に示すセンサ共有サーバの属性検出部による解析結果を表形式で示す図である。
【図５】図５は図２に示すセンサ共有サーバの統合処理部による解析結果を表形式で示す図である。
【図６】図６は図２に示すセンサ共有サーバの車両追跡部により管理される車両情報を表形式で示す図である。
【図７】図７はコンピュータを、図２に示すセンサ共有サーバの統合処理部として機能させ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はコンピュータを、図７に示す解析結果の統合処理を実現するよう動作させ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９】図９はコンピュータを、図２に示す警告報知部として動作させ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は本発明の第１の実施形態による車両への警告処理を説明するための図である。
【図１１】図１１は本発明の第２の実施形態における、検知された動体の統合のためのある組合せ方法を説明するための図である。
【図１２】図１２は本発明の第２の実施形態における、検知された動体の統合のための他の組合せ方法を説明するための図である。
【図１３】図１３は本発明の第２の実施形態において、コンピュータを、解析結果の統合処理を実現するよう動作させ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１４】図１４は本発明の第３の実施形態に係るセンサ共有サーバのブロック図である。
【図１５】図１５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１６】図１６は図１５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】
【００１２】
＜本開示が解決しようとする課題＞
特許文献１に開示された発明は、複数のセンサの計測結果を統合することでシステム全体の性能向上を図る点で優れたものといえる。しかし、特許文献１は、個々のセンサの性能の相違及び特性を十分に考慮していないという問題がある。
【００１３】
例えば特許文献１には、センサとして画像センサ（カメラ等）、距離センサ（レーザレーダ）等が挙げられている。特許文献１では、これらから得た情報を統合することによりシステム全体の性能向上を目指している。しかし、例えば距離センサの場合、その出力を処理して動体の位置を検出するためには短い時間しか必要としないのに対し、画像センサから得た画像から動体の属性等を示す情報を導き出すためには、比較的長い処理時間が必要な画像処理を行う必要がある。そのため、特許文献１に開示された発明による処理速度は、結局画像センサの出力に対する画像処理により律速されてしまい、動体の位置の計測精度が十分に得られないという問題がある。
【００１４】
＜本開示の効果＞
本開示によれば、動体の管理をより精度高く行うことができる。
【００１５】
＜本発明の実施形態の概要＞
以下、本発明の実施形態の概要を列記して説明する。
（１）  本実施形態に係る動体管理装置は、外部から受信した第１の信号に基づいて、１つ以上の第１の動体を第１周期で検知する第１の動体検知部と、外部から受信した第２の信号に基づいて、１つ以上の第２の動体を前記第１周期より長い第２周期で検知する第２の動体検知部と、１つの前記第１の動体と、１つの前記第２の動体とが同一であるときに前記１つの第１の動体と前記１つの第２の動体とを統合する処理を、前記第２周期より短い周期で実行する統合処理部と、前記統合処理部の処理結果に基づいて、所定の属性を持ち、かつある車両にとって所定の条件を満たす位置にある動体について、前記ある車両に対して前記所定の条件を満たす動体に関する情報を報知する報知部とを含む。
【００１６】
第２の動体検知部による詳細な属性情報により高い信頼性で特定の属性を持つと判定された動体について、第１の動体検知部による検知結果を用いて精度高く位置を定め追跡できる。その結果、動体の管理をより精度高く行うことができる。
【００１７】
（２）  本実施形態に係る動体管理装置において、前記統合処理部は、１つの前記第１の動体の位置と、１つの前記第２の動体の位置が所定の条件を充足するときに、前記１つの第１の動体と、前記１つの第２の動体とが同一か否かを判定する位置判定部と、前記位置判定部によって同一と判定された前記１つの第１の動体及び前記１つの第２の動体を統合する統合部とを含んでもよい。
【００１８】
統合処理部は、動体の位置に基づいて同一と判定された動体を統合する。位置計算は少ない計算量で行えるので、動体の数が多くなっても簡単な処理で高速に統合を実行できる。
【００１９】
（３）  本実施形態に係る動体管理装置において、前記位置判定部は、前記１つの第１の動体の前記位置と前記１つの第２の動体の前記位置に加えて、前記１つの第１の動体及び前記１つの第２の動体がそれぞれ前記第１の動体検知部及び前記第２の動体検知部により検知された時刻が所定の条件を充足するときに、前記１つの第１の動体と、前記１つの第２の動体とが一致するか否かを判定する位置・時間判定部を含んでもよい。
【００２０】
位置に加えて時間まで含めて同一と判定された動体を統合するので、統合結果の信頼性が高くなる。検出された位置及び時間が近接している第１の動体と第２の動体とは同一のものである可能性が非常に高いためである。
【００２１】
（４）  本実施形態に係る動体管理装置において、前記統合部は、前記位置判定部により同一と判定された動体の位置及び属性を、前記１つの第１の動体の位置及び前記１つの第２の動体の属性を用いて設定してもよい。
【００２２】
第１の動体検知部の出力と第２の動体検知部の出力との、他より優れた点を組合せるので、動体を統合した後の動体の追跡及び報知が的確に行える。
【００２３】
（５）  本実施形態に係る動体管理装置において、前記統合部は、
前記第１の動体検知部によって検知される前記第１の動体の数と、前記第２の動体検知部によって検知される前記第２の動体の数とが一致するか否かを判定する動体数判定部と、前記動体数判定部による結果に基づいて、統合の対象となり得る前記第１の動体と前記第２の動体とのグループを決定するグループ決定部とを含み、前記位置判定部は、前記グループ決定部により決定されたグループに含まれる１つの前記第１の動体の位置と、前記グループに含まれる１つの前記第２の動体の位置が所定の条件を充足するか否かによって、前記１つの第１の動体と、前記１つの第２の動体とが同一か否かを判定するグループ内判定部を含んでもよい。
【００２４】
第１の動体検知部により検知された動体と第２の動体検知部により検知された動体の数とを比較し、その結果に応じて統合方法を変える。したがって、動体の検知結果に応じて最適な方法で動体の統合を行うことができる。
【００２５】
（６）  本実施形態に係る動体管理装置において、前記統合処理部はさらに、前記グループ内判定部が前記グループに含まれる前記１つの第１の動体が前記グループに含まれる前記１つの第２の動体と同一であると判定せず、又は、前記グループに含まれる前記１つの第２の動体が前記グループに含まれる前記１つの第１の動体と同一であると判定しない場合に、前記１つの第１の動体及び前記１つの第２の動体に関する情報のうちで値が設定されていないものに既定の値を設定することにより統合後の動体を生成する既定値設定部を含んでもよい。
【００２６】
他の動体と組合されなかった動体でも統合後の解析結果に含まれるので、動体の見落としがなくなる。その結果、車両にとってより安全な動体管理を行うことができる。
【００２７】
（７）  本実施形態に係る動体管理装置において、前記報知部は、所定領域内の車両の位置を検知する車両位置検知部と、前記統合処理部の処理結果及び前記車両位置検知部の検知結果に基づいて、所定の属性を持つ動体を中心とする所定範囲内に位置する車両があるときに、前記車両に対して前記所定の条件を満たす動体に関する警告を報知する警告部とを含んでもよい。
【００２８】
所定の属性を持つ動体から所定範囲内にある車両に、適時に注意すべき動体について的確な警告を報知できる。
【００２９】
（８）  本実施形態に係る動体管理システムは、（１）〜（７）のいずれか１つに記載の動体管理装置と、前記第１周期で周囲の物体までの距離を示す測距信号を前記第１の動体検知部に前記第１の信号として送信する第１のセンサと、前記第２周期で撮像範囲の画像を示す画像信号を前記第２の信号として前記第２の動体検知部に送信する第２のセンサとを含む。
【００３０】
第１のセンサ及び第２のセンサの出力を動体管理装置に送信すると、動体管理装置の第２の動体検知部による詳細な属性情報により高い信頼性で特定の属性を持つと判定された動体について、動体管理装置の第１の動体検知部による検知結果を用いて精度高く位置を定め追跡できる。その結果、動体の管理をより精度高く行うことができる。
【００３１】
（９）  本実施形態に係る動体管理方法は、コンピュータが、外部から受信した第１の信号に基づいて、１つ以上の第１の動体を第１周期で検知する第１の動体検知ステップと、コンピュータが、外部から受信した第２の信号に基づいて、１つ以上の第２の動体を前記第１周期より長い第２周期で検知する第２の動体検知ステップと、コンピュータが、１つの前記第１の動体と、１つの前記第２の動体とが同一であるときに、前記１つの第１の動体と前記１つの第２の動体とを統合する処理を、前記第２周期より短い周期で実行する統合処理ステップと、コンピュータが、前記統合処理ステップの処理結果に基づいて、所定の属性を持ち、かつある車両にとって所定の条件を満たす位置にある動体について、前記ある車両に対して前記所定の条件を満たす動体に関する情報を報知する報知ステップとを含む。
【００３２】
この動体管理方法の第２の動体検知ステップによる詳細な属性情報により高い信頼性で特定の属性を持つと判定された動体について、第１の動体検知ステップによる検知結果を用いて精度高く位置を定め追跡できる。その結果、動体の管理をより精度高く行うことができる。
【００３３】
（１０）  本実施形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、外部から受信した第１の信号に基づいて、１つ以上の第１の動体を第１周期で検知する第１の動体検知ステップと、外部から受信した第２の信号に基づいて、１つ以上の第２の動体を前記第１周期より長い第２周期で検知する第２の動体検知ステップと、１つの前記第１の動体と、１つの前記第２の動体とが同一であるときに、前記１つの第１の動体と前記１つの第２の動体とを統合する処理を、前記第２周期より短い周期で実行する統合処理ステップと、前記統合処理ステップの処理結果に基づいて、所定の属性を持ち、かつある車両にとって所定の条件を満たす位置にある動体について、前記ある車両に対して前記所定の条件を満たす動体に関する情報を報知する報知ステップと、を実行させる。
【００３４】
このコンピュータプログラムが第２の動体検知ステップを実行して得られる詳細な属性情報により、高い信頼性で特定の属性を持つと判定された動体について、第１の動体検知ステップを実行して得られる検知結果を用いて精度高く位置を定め追跡できる。その結果、動体の管理をより精度高く行うことができる。
【００３５】
（１１）  本実施形態に係る動体管理装置は、第１周期で周囲の物体までの距離を測定して測距信号を送信する距離センサから前記測距信号を受信し、前記第１周期より長い第２周期で撮像範囲の画像を表す画像信号を送信する撮像装置から前記画像信号を受信することが可能なように接続された受信部と、受信部が受信した情報を読取り可能に前記受信部に接続されたプロセッサとを含み、前記プロセッサは、前記測距信号に基づいて１つ以上の第１の動体を検知する第１の動体検知ステップと、前記画像信号に基づいて１つ以上の第２の動体を検知する第２の動体検知ステップと、１つの前記第１の動体と、１つの前記第２の動体とが同一であるときに、前記１つの第１の動体と前記１つの第２の動体とを統合する処理を前記第２周期より短い周期で実行する統合処理ステップと、前記統合処理ステップの処理結果に基づいて、所定の属性を持ち、かつある車両にとって所定の条件を満たす位置にある動体について、前記ある車両に対して前記所定の条件を満たす動体に関する情報を報知する報知ステップとを実行するようにプログラムされている。
【００３６】
プロセッサが、画像信号に対して第２の動体検知ステップを実行して得られる詳細な属性情報により、高い信頼性で特定の属性を持つと判定された動体について、測距信号に対して第１の動体検知ステップを実行することにより得られる検知結果を用いて精度高く位置を定め追跡できる。その結果、動体の管理をより精度高く行うことができる。
【００３７】
＜本発明の実施形態の詳細＞
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施形態の詳細を説明する。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み合わせてもよい。以下の説明では、同一の部品および構成要素には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、これらの説明は繰り返さない。
【００３８】
なお、以下の説明では、記載を簡略にするため、コンピュータプログラムを単に「プログラム」と呼ぶ。
【００３９】
＜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、後述する各種センサの出力を統合し、所定領域内の車両に適宜警告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、街灯、ビル、信号柱等の社会基盤施設（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。
【００４０】
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を得ることができる。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、周囲を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。
【００４１】
動体管理システム５０の目的は、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わからないが、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、その人物の移動を精度高く追跡し、必要に応じて車両に警告を送信することである。
【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が受信した信号のうち、ＬｉＤＡＲ６２等からの測距信号を解析することにより各動体の位置を第１周期で決定し追跡する動体追跡部１１２と、動体追跡部１１２による解析結果１１３を記憶するための第１の解析結果記憶部１１４と、受信処理部１１０が受信した信号のうち、カメラからの画像信号に対して画像解析を行うことにより、画像中の車両、人等の動体の属性及び位置を第２周期で決定する属性検出部１１６とを含む。センサ共有サーバ６６はさらに、属性検出部１１６の解析結果１１７を記憶するための第２の解析結果記憶部１１８と、解析結果記憶部１１４に記憶された解析結果１１３と解析結果記憶部１１８に記憶された解析結果１１７とを第２周期より短い周期で繰返し統合し、統合後の解析結果１２５を出力する統合処理部１２４と、統合処理部１２４が出力した統合後の解析結果１２５を蓄積して記憶する第３の解析結果記憶部１２６とを含む。統合処理部１２４が第２周期より短い周期で統合処理を行うため、場合によっては属性検出部１１６による解析が間に合わないことがある。本実施形態では、そうしたときには後述する統合処理によってデータの欠損がないようにして動体の統合を行う。
【００４４】
解析結果１１３、１１７及び１２５はそれぞれ所定時間ごとに算出されるが、過去の一定時間に算出された解析結果もそれぞれ履歴として解析結果記憶部１１４、１１８及び１２６に蓄積され記憶されている。統合処理部１２４が統合処理を行うときに、解析結果記憶部１２６に蓄積されている過去の統合解析結果１２５の履歴を参照することがある。
【００４５】
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。センサ共有サーバ６６はさらに、統合後の解析結果１２５の動体情報と、車両情報１２１とを照合し、統合後の動体情報において危険な歩行者という属性を持つ歩行者の各々について、当該歩行者から所定範囲内に位置する車両に対して警告を報知する処理を行うための警告報知部１２８と、警告報知部１２８による警告報知のための信号を対象車両に送信するための送信処理部１３０とを含む。
【００４６】
図３を参照して、図２に示す動体追跡部１１２の解析結果１１３は、管理対象となっている動体ごとに、その識別番号である動体ＩＤと、その動体が検知された時刻と、その動体のその時刻における位置と、その動体についてＬｉＤＡＲ６２で検出された属性とを含む。ＬｉＤＡＲ６２からの出力により得られる情報にはこれ以外の情報もあるが、ここではそれらの図示を省略している。動体追跡部１１２は、この解析結果１１３を第１周期で更新する。
【００４７】
位置は、経度及び緯度により特定される。インフラセンサの場合には、センサが設置された位置が予め分かっているため、センサの設置された位置の経度及び緯度と、センサに対する動体の相対位置とにより動体の経度及び緯度が特定できる。車両センサの場合には、車両に搭載されているＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）及びその補正手段による緯度・経度の測定結果を基準に用いることができる。
【００４８】
ＬｉＤＡＲ６２は基本的に対象動体との距離を測定するためのものであるため、図３に示す属性はこの信号から判定できる限られた情報のみであり、例えば、人、一般車両、大型車両等の区別に限定されている。なお、動体ＩＤは、センサ共有サーバ６６が検出した動体を管理するためのものである。したがってセンサ共有サーバ６６の管理する領域内で新たな動体が検知されるとその動体に新たなＩＤが割り当てられる。またセンサ共有サーバ６６の管理する領域からある動体が離脱すると、本実施形態ではそのＩＤの割り当てが解消する。動体ＩＤは以後の図４及び図５においても同様である。ただし、図３及び図４に示す動体ＩＤは互いに無関係である。また図５に示す動体ＩＤは処理の仕方により様々であるが、本実施形態では、後述するように図３又は図４に示すものとは無関係となる。
【００４９】
図４を参照して、図２に示す属性検出部１１６の解析結果１１７は、解析結果１１３と同様、管理対象となっている動体ごとに、その識別番号である動体ＩＤと、その動体が検知された時刻と、その動体のその時刻における位置と、その動体についてカメラ６０からの画像信号を画像処理することで検出された属性とを含む。カメラ６０の出力する画像は所定の撮像範囲の画像を含む。したがって、適切な画像処理を行うことにより、各動体について解析結果１１３よりも詳細な属性、例えば人であれば、大人と子供の区別、着用している衣服の色彩、歩行しているか否か、等の属性を得ることができる。本実施形態で特に用いるのは、いわゆる「歩きスマホ」をしている人、予測できないような動きをする子供、小さい子供と大人との２人連れ、子供又は老人が運転している自転車等、車両の運転者にとって特に注意すべき動体であることを示す属性である。なお、カメラ６０に対する画像解析の結果得られる情報はこれ以外にも存在するが、図４では図示を省略してある。また、解析結果１１７は、画像処理に時間がかかるため第１周期より長い第２周期で更新される。
【００５０】
図５を参照して、図２に示す統合処理部１２４の解析結果１２５の構成自体は、図３に示す解析結果１１３及び図４に示す解析結果１１７と同様で、動体ＩＤと、その動体が検知された時刻と、その時刻のその動体の位置と、その動体の属性とを含む。解析結果１２５が解析結果１１３とも解析結果１１７とも異なるのは、解析結果１１３と解析結果１１７とを統合したことにより、各動体の位置はＬｉＤＡＲ６２等により検知されたときの位置であるのに対し、各動体の属性はその動体についてカメラ６０等により検出された詳細な属性となっている点である。解析結果１１３と解析結果１１７との統合を行う手法については後述する。解析結果１２５は、統合処理ごとに作成され、蓄積される。
【００５１】
図６を参照して、図２に示す車両追跡部１２０が管理する車両情報１２１は、車両ＩＤと、その車両が検知された時刻と、その車両が検知されたときのその車両の位置と、そのときのその車両の進行方向と、そのときの速度とを含む。車両の位置としては、車両に搭載されているＧＰＳ及びその補正手段による測定結果を用いる。これらの情報から、その車両がある一定時間の間に移動する距離と、そのときの位置とが推定できる。この車両ＩＤも、図３、図４、及び図５に示す動体ＩＤとは無関係であり、センサ共有サーバ６６が管理する領域に車両が進入したことが検知されたときにその車両に割り当てられ、車両がその領域から離脱したときに割り当てが解消される。
【００５２】
図７を参照して、図２に示す統合処理部１２４をコンピュータにより実現するためのプログラムは、ＮＴＰ（Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｔｉｍｅ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）サーバ等から現時刻を取得するステップ１５０と、ステップ１５０において取得された時刻を基準として、解析を開始する時刻（解析開始時刻）を現時刻から所定時間前に設定するステップ１５２と、図３に示す解析結果１１３及び図４に示す解析結果１１７から、解析開始時刻から現時刻までの範囲に入る時刻情報を持つレコードを抽出するステップ１５４とを含む。ここで抽出された各レコードには、そのレコードが解析結果１１３から抽出されたものか、解析結果１１７から抽出されたものかを示す情報を付しておく。
【００５３】
このプログラムはさらに、ステップ１５４において、抽出されたレコードの位置情報の差及び時間的な差（検知された時刻の相違）により計算される動体間の距離が所定のしきい値内である動体同士をグルーピングするステップ１５６と、ステップ１５６でグルーピングされた各グループについて、後述する処理１６０を実行するステップ１５８とを含む。なお、このしきい値は比較的小さな値であることが望ましい。また、ステップ１５６のグルーピングでは、他の全ての動体との距離がしきい値より大きい動体が生じ得る。そうした場合にはその動体のみを構成要素とするグループを形成する。なお、ここでいう距離とは、ユークリッド距離であるものとするが、これ以外にも数学的な距離の定義に適合するものであればどのようなものでも使用できる。例えば位置の場合には単にその絶対値の和を計算して距離としてもよい。また、ここでは時間と位置との双方をまとめて距離を計算した。このように距離を計算することで統合処理がより正確となる。しかしこれに限らず、それぞれについて距離を計算した後にその和を最終的な距離として用いても良い。
【００５４】
位置に加えて時間まで含めて同一と判定された動体を統合するので、統合結果の信頼性が高くなる。検出された位置及び時間が近接している動体は同一のものである可能性が非常に高いためである。
【００５５】
さらに、位置情報のみを用いて距離を計算してもよい。この場合には動体の位置に基づいて同一と判定された動体を統合する。位置計算は少ない計算量で行えるので、動体の数が多くなっても簡単な処理で高速に統合を実行できる。
【００５６】
処理１６０は、処理対象のグループに対し、解析結果１１３と解析結果１１７とを統合する処理を実行するステップ１７０と、ステップ１７０の解析結果（統合解析結果）１２５を図２に示す解析結果記憶部１２６に出力するステップ１７２とを含む。
【００５７】
図８を参照して、図７に示すステップ１７０を実現するプログラムは、ＬｉＤＡＲ６２等で検知した動体の個数がカメラ６０等で検知した動体の個数と等しいか否かを判定するステップ２００と、ステップ２００の判定が肯定ならＬｉＤＡＲ６２により検知された動体とカメラ６０により検知された動体のうち、最も近接する動体同士を統合し解析結果１２５として出力し処理を終了するステップ２０２とを含む。ここでの統合では、位置としてＬｉＤＡＲ６２の検出結果を用い、属性としてはカメラ６０の検出結果を用いる。位置情報についてはＬｉＤＡＲ６２の方が短い間隔で精度高く検出できるのに対し、属性に関してはカメラ６０からの検出結果の方が詳細だからである。このような組合せにより、統合結果はより的確に動体の位置及び属性を表現することになる。なお、このプログラムは、第２周期より短く第１周期以上の周期で実行される。第１周期で実行すれば動体の位置を精度高く追跡できて好ましい。この場合、属性検出部１１６による動体検知の更新が間に合わないことがあり得る。しかしその場合には、直前に属性検出部１１６により検知された動体の情報がそのまま用いられるため、統合処理に支障はない。
【００５８】
動体追跡部１１２の出力と属性検出部１１６の出力との、他より優れた点を組合せるので、動体を統合した後の動体の追跡及び報知が的確に行える。
【００５９】
このプログラムはさらに、ステップ２００の判定が否定のときに実行され、ＬｉＤＡＲ６２が検知した動体の個数がカメラ６０の検知した動体の個数より多いか否かを判定するステップ２０４と、ステップ２０４の判定が肯定であるときに、カメラ６０により検知された動体の各々に対し、ＬｉＤＡＲ６２により検知された動体のうちで最も近接する動体を統合して解析結果１２５として出力するステップ２０６と、ステップ２０６の後に実行され、ＬｉＤＡＲ６２が検知した動体の内で残った動体の各々について、１サイクル前の統合後の解析結果の中で、この動体の位置と最も近接しておりかつその値が所定しきい値より小さかった動体があるか否かを判定するステップ２０７と、ステップ２０７の判定が肯定であるときに、その動体を抽出し、その属性情報をＬｉＤＡＲ６２により得られた情報の属性情報に代入することで両者の情報を統合して統合後の解析結果１２５として出力し処理を終了するステップ２０８と、ステップ２０７の判定が否定であるときに、ＬｉＤＡＲ６２から得られた動体の情報をそのまま使用して統合後の解析結果１２５として出力し処理を終了するステップ２０９とを含む。
【００６０】
このプログラムはさらに、ステップ２０４の判定が否定のときに、ＬｉＤＡＲ６２により検知された動体の各々に、カメラ６０により検知された動体の内で最も近接したものを統合して解析結果１２５として出力するステップ２１０と、ステップ２１０の後、カメラ６０の検知した動体のうち残ったものを解析結果１２５として出力し処理を終了するステップ２１２とを含む。この際、この動体に関して画像から得られた情報は全て統合後の動体の情報に引き継がれる。ステップ２０８の処理により、例えばある動体に画像処理により得られた属性情報が付された場合、その後にその動体がカメラには捉えられなかったとしてもその属性情報が引き継がれる。したがって、カメラによる画像が得られずＬｉＤＡＲ６２による情報しか得られないところでも、特定の属性を持つ動体を追跡することが可能になる。
【００６１】
以上のように本実施形態では、ＬｉＤＡＲ６２により検知された動体の数とカメラ６０により検知された動体の数とを比較し、その結果に応じて異なる処理をしている。こうすることで動体の検知結果に応じて最適な方法で動体の統合が行え、処理が簡単になり、かつオクルージョン等で動体の数が一時的に一致しなくなっても処理を正常に継続できる。
【００６２】
また、上記方法では他の動体と組合されなかった動体でも統合後の解析結果に含まれる。その結果、動体の見落としがなくなり、車両にとってより安全な動体管理を行うことができる。
【００６３】
図９を参照して、図２に示す警告報知部１２８を実現するプログラムは、統合した結果の中で属性として危険な歩行者等、車両にとって注意すべき属性を持つ動体を検索するステップ２４０と、ステップ２４０に続き、検索された各動体について、処理２４４を実行するステップ２４２とを含む。
【００６４】
処理２４４は、図６に示す車両情報１２１の中で、その危険歩行者等の動体から所定距離内に位置し、かつその動体に接近中の車両を検索するステップ２５０と、ステップ２５０で検索された各車両に対して危険歩行者の接近を報知する警告を送信するステップ２５２とを含む。
【００６５】
＜動作＞
この第１の実施形態に係る動体管理システム５０は以下のように動作する。図１を参照して、動体管理システム５０の複数のカメラ６０は、それぞれ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ＬｉＤＡＲ６２は、それぞれ周囲の所定範囲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。
【００６６】
図２を参照して、センサ共有サーバ６６の受信処理部１１０は、上記したように複数のインフラセンサ設備８０からの信号及び車両搭載センサ８２からの信号を受信し、ＬｉＤＡＲ６２からの信号を動体追跡部１１２に与え、カメラ６０からの画像信号を属性検出部１１６に与える。一方、受信処理部１１０は、車両センサ１００から受信した情報のうち、車両の位置、速度及び進行方向を示す情報を車両追跡部１２０に与える。車両追跡部１２０は受けた情報に基づいて図６に示す車両情報１２１を生成し、管理する。
【００６７】
センサ共有サーバ６６の動体追跡部１１２は、受信処理部１１０から受けたＬｉＤＡＲ６２等からの測距信号を解析することにより、各動体の位置を第１周期で決定する。この解析に要する時間は短く、第１周期で解析結果１１３が更新される。属性検出部１１６は、受信処理部１１０から受けた画像信号に対して画像解析を行うことにより、画像中の車両、人等の動体の属性及び位置を決定する。画像処理には時間がかかるため、属性検出部１１６による属性検出の周期は動体追跡部１１２による解析結果１１３の更新周期より長い第２周期となる。属性検出部１１６の解析結果１１７は解析結果記憶部１１８に格納される。
【００６８】
図７に示すプログラムは一定間隔で繰り返して起動される。ステップ１５０で現時刻を取得し、ステップ１５２で現時刻より所定時間前の解析開始時間を計算する。続いてステップ１５４で、図３に示す解析結果１１３及び図４に示す解析結果１１７から、解析開始時刻から現時刻までの範囲に入る時刻情報を持つレコードを抽出する。ここで抽出された各レコードには、そのレコードが解析結果１１３から抽出されたものか、解析結果１１７から抽出されたものかを示す情報を付しておく。
【００６９】
このプログラムはさらに、ステップ１５６において、ステップ１５４で抽出されたレコードにより示される動体の間の距離がしきい値以内となるものをグルーピングする。続くステップ１５８で、グルーピングされた各グループについて、解析結果１１３と解析結果１１７とを統合する処理を実行する（ステップ１７０）。具体的には以下の処理が実行される。
【００７０】
図８を参照して、ステップ２００において、ＬｉＤＡＲ６２等で検知した動体の個数がカメラ６０等で検知した動体の個数と等しいか否かを判定する。ステップ２００の判定が肯定であるときには、ステップ２０２においてＬｉＤＡＲ６２により検知された動体とカメラ６０により検知された動体のうち、最も近接する動体同士を統合した新たな動体の情報を統合後の解析結果１２５として出力する。この統合処理では、位置情報としてはＬｉＤＡＲ６２からの解析結果１１３側の情報を用い、属性情報としてはカメラ６０からの解析結果１１７側の情報を用いる。図示していないこれら以外の要素については、それぞれ予め定められた既定の情報を採用する。
【００７１】
ステップ２００の判定が否定のときには、ＬｉＤＡＲ６２が検知した動体の個数がカメラ６０の検知した動体の個数より多いか否かを判定するステップ２０４が実行される。ステップ２０４の判定が肯定であれば、ステップ２０６で、カメラ６０により検知された動体の各々に対し、ＬｉＤＡＲ６２により検知された動体のうちで最も近接する動体を統合して出来た新たな動体の情報を統合後の解析結果１２５として出力する。ステップ２０６に続き、ＬｉＤＡＲ６２が検知した動体の内で残った動体について、前のサイクルの統合処理により検知された動体のうちで、その位置とこの動体の位置との差が最も小さく、かつその値がしきい値以下のものがあるか否かをステップ２０７で判定する。ステップ２０７の判定が肯定であれば、ステップ２０８でその動体の属性情報をＬｉＤＡＲ６２により得られた情報に統合してできる新たな動体の情報を統合後の解析結果１２５として出力し処理を終了する。ステップ２０７の判定が否定であれば、ＬｉＤＡＲ６２により検知された動体のみの情報を用いて統合後の動体の情報を作成し、解析結果１２５として出力し処理を終了する。
【００７２】
一方、ステップ２０４の判定が否定のときには、ステップ２１０で、ＬｉＤＡＲ６２により検知された動体の各々に、カメラ６０により検知された動体の内で最も近接したものを統合して解析結果１２５として出力する。ステップ２１０の後、カメラ６０の検知した動体のうちで残ったものを解析結果１２５として出力する。この際、この動体に関して画像から得られた情報は全て統合後の動体の情報に引き継がれる。ステップ２０８及びステップ２１２の双方において、組合せられる相手側から得られる筈だった情報については、相手が存在しないので、既定値（例えば空欄）に設定される。このように組合せる相手が存在していないときでも、一方のみからの情報で統合結果を作成することにより、一時的なオクルージョンが原因で、検出された動体数が不一致になっても動作を継続できる。
【００７３】
以上のようにして、図７のステップ１７０に示す解析結果の統合処理が行われると、続くステップ１７２でステップ１７０の処理結果（統合解析結果）を図２に示す解析結果１２５として出力する。
【００７４】
以上のステップ１７０および１７２からなる処理１６０が各グループに対して実行される。この結果、統合後の解析結果１２５（図２及び図５を参照）が生成される。
【００７５】
以上の処理が所定時間ごとに繰り返されることにより、図５に示す解析結果１２５は、ＬｉＤＡＲ６２等の出力に対する解析結果とカメラ６０からの画像信号に対する画像処理の結果得られる解析結果とが互いに統合された形で記録され管理される。この場合、位置情報にはＬｉＤＡＲ６２からの出力に基づいて検出された情報が用いられる。したがって各動体の位置は第１の周期という比較的短い周期で更新され、各移動体の位置に関する情報の精度が高くなる。一方、カメラ６０の出力する画像信号から得られる各動体の属性に関する情報は、解析結果１２５の属性に反映される。この属性の更新は第１の周期より低い第２の周期で行われるが、ＬｉＤＡＲ６２により検知される属性と比較してより詳細である。したがって、この統合後の解析結果１２５により、正確な属性にしたがって特定した動体の位置を、精度高く追跡することが可能になる。
【００７６】
この解析結果１２５を利用して車両に対する警告を報知するのが図２に示す警告報知部１２８である。図９を参照して、このプログラムは、ステップ２４０により、統合した結果の中で属性として危険な歩行者等、車両にとって注意すべき属性を持つ動体を検索する。続くステップ２４２で、その危険歩行者等の各々について、処理２４４を実行する。処理２４４のステップ２５０では、処理対象の危険歩行者等から所定距離内に位置し、かつその動体に接近中の車両を検索する。続くステップ２５２で、検索された各車両に対して危険歩行者の接近を報知する警告を図２に示す送信処理部１３０を介して送信する。
【００７７】
−本実施形態の効果−
図１０を参照して、例えばセンサ共有サーバ６６の管理する領域２８０を考える。領域２８０には複数のカメラ２９０、２９２、２９４、２９６、２９８、３００及び３０２と、ＬｉＤＡＲ３０４を初めとする複数のＬｉＤＡＲが存在する。ここでは説明を分かりやすくするため、ＬｉＤＡＲとしてはＬｉＤＡＲ３０４のみが存在するものとする。
【００７８】
カメラ２９４とＬｉＤＡＲ３０４の検知範囲が重複する領域３０６内の位置３０８で例えばＬｉＤＡＲ３０４、カメラ２９４により歩行者が検知されたものとする。これらから得られる情報は統合され、図５に示す解析結果１２５のような形で管理される。カメラ２９４の出力を画像処理することにより、この歩行者が危険な歩行者であることが判定されたものとする。すると、この歩行者に対応する動体に関する統合情報には、危険歩行者であることを示す属性が付される。
【００７９】
一方、この歩行者が位置３１０を介して位置３１２に移動する間、カメラの画像情報が得られなかったものとする。この場合でも、統合情報に付された属性は引き継がれるため、ＬｉＤＡＲ３０４からの情報しか得られなくてもこの特定の動体を追跡しながら、その動体が特定の属性を持つと判定できる。
【００８０】
そこで例えば歩行者が位置３１４まで移動したとき、カメラ３０２による画像処理が間に合わなくても、この歩行者が危険な属性を持つことがセンサ共有サーバ６６では判定できる。したがって、歩行者の位置３１４から所定の範囲３２２（例えば位置３１４を中心とする半径Ｒの範囲）内にいる車両又はこの範囲３２２に向けて移動中の車両３２４等に対して、注意すべき歩行者がいることを示す警告３２６を的確に送信できる。
【００８１】
以上のように本実施形態によれば、短い周期で処理可能だが詳細な属性が得られないＬｉＤＡＲ６２からの測距信号により検知した動体と、より長い周期でしか処理できないが、より詳細な属性を検出できるカメラ６０等からの画像信号を画像処理することにより検知した動体とを統合する。この際、位置情報についてはＬｉＤＡＲ６２から得られたものを用い、属性についてはカメラ６０から得られたものを用いる。したがって、高い信頼性で動体の属性を検出すると同時に、その位置についての高い精度で検出できる。そのため、周囲の車両等に対して、注意すべき動体に関する的確な報知を行うことができる。その結果、本実施の形態に係るシステムは、一般的には車両の運転支援に利用でき、特にある領域内で注意を要する動体に関する注意喚起を行うことにより、車両の安全な運行管理に利用できる。
【００８２】
＜第２の実施形態＞
第１の実施形態では、ＬｉＤＡＲ６２から得られた動体と、カメラ６０から得られた動体の位置との差が所定のしきい値以下の場合、その中で最も近接した動体同士を統合している。しかしこの場合、統合の仕方によっては統合の誤りが発生する可能性がある。
【００８３】
図１１を参照して、例えば、ＬｉＤＡＲ６２から得られた動体３４０及び３４２と、カメラ６０から得られた動体３４４及び３４６とにおいて、動体３４０と動体３４４、動体３４０と動体３４６、動体３４２と動体３４４及び動体３４６のいずれにおいてもしきい値以下の場合には図１１と図１２の２つの組合せ方が生じる。図１１の場合には、動体３４０と動体３４４が組み合わされ、動体３４２と動体３４６とが組み合わされている。一方図１２の場合には、動体３４０と動体３４６とが組み合わされ、動体３４２と動体３４４とが組み合わされている。こうした場合の組合せ方としては、図１１の方が妥当と考えられるが、動体３４２と動体３４４とを先に組合せた場合、図１２のようになってしまうという可能性がある。本実施形態は、こうした可能性をできるだけ排除するためのものである。具体的には、本実施形態では、図１１に示すような状態が発生した場合、可能な組合せの全てについて、組合せる対象となる動体の間の距離の自乗の和を計算し、その値が最も小さくなるような組合せを採用する。
【００８４】
この第２の実施形態に係るセンサ共有サーバにおいては、図８に示すプログラムに替えて図１３に示す制御構造を持つプログラムを採用する。図１３を参照して、このプログラムは、ＬｉＤＡＲにより検知された動体とカメラにより検知された動体との間の距離がしきい値以下となっているグループの各々に対して実行されるものである。このプログラムは、ＬｉＤＡＲにより検知された動体とカメラにより検知された動体との可能な組合せを全て計算するステップ３５０と、ステップ３５０で計算された全ての組合せについて、ＬｉＤＡＲにより検知された動体とカメラにより検知された動体とで組み合わされたものの間の距離の自乗の和を計算し、その値が最小となる組合せを採用するステップ３５２と、ステップ３５２で採用された組合せにしたがった動体の組合せを統合後の解析結果に出力するステップ３５４とを含む。この処理により、ＬｉＤＡＲにより検知された動体とカメラにより検知された動体との間で組合せ可能なものは全て組合される。
【００８５】
このプログラムはさらに、ステップ３５４の後、処理対象のグループのうちでＬｉＤＡＲにより検知された動体の個数とカメラにより検知された動体の個数が等しいか否かを判定し、判定が肯定ならこのプログラムの実行を終了するステップ３５６と、ステップ３５６の判定結果が否定の時に、ＬｉＤＡＲにより検知された動体の個数がカメラにより検知された動体の個数より多いか否かを判定するステップ３５８とを含む。このプログラムはさらに、ステップ３５８の判定が肯定のときに実行され、ＬｉＤＡＲの検知した動体の内で他の動体と組合されなかった動体の各々について、１ステップ前の統合結果の履歴内においてこの動体の位置と近接する位置にあり、かつその値が所定のしきい値以内の動体があるか否かを判定するステップ３５９と、ステップ３５９の判定が肯定であれば、その動体の属性情報をＬｉＤＡＲにより得られた情報の属性情報に代入して新たな動体の情報を統合後の解析結果に出力するステップ３６０とを含む。このプログラムはさらに、ステップ３５９の判定が否定であれば、ＬｉＤＡＲの情報のみを用いて統合後の動体の情報を作成し統合後の解析結果に出力するステップ３６１と、ステップ３５８の判定が否定のときに、残ったカメラ検知動体の情報を用いて新たな統合後の情報を生成し統合後の解析結果に出力するステップ３６２とを含む。
【００８６】
この第２の実施の形骸によれば、図１１又は図１２のようなケースが発生したときにも、ＬｉＤＡＲの検知した動体とカメラの検知した動体との、もっとも好ましい（正しい可能性が高い）組合せを得ることができる。その結果、危険な属性が付与された動体について精度高く追跡できる。
【００８７】
＜第３の実施形態＞
第１及び第２の実施形態では、ＬｉＤＡＲによる検知動体とカメラによる検知動体とを統合する際に、インフラセンサからの情報だけでなく車両センサからの情報を用いている。こうすることにより、インフラセンサが存在しない領域でも移動中の動体を検知できる可能性が高い。しかし本発明はそのような実施形態には限定されない。インフラセンサからの情報のみを用いることも考えられる。第３の実施形態はそのような実施形態である。
【００８８】
図１４を参照して、この第３の実施形態に係るセンサ共有サーバ３８０は、図２に示す受信処理部１１０に替えて、インフラセンサ設備８０からの信号を受信し、インフラセンサ設備８０の内のＬｉＤＡＲからの信号を動体追跡部１１２に、カメラからの画像信号を属性検出部１１６に、それぞれ与えるための第１の受信処理部３９０と、車両搭載センサ８２からの信号を受信し、車両追跡部１２０に与えるための第２の受信処理部３９２とを含む。
【００８９】
このセンサ共有サーバ３８０では、注意すべき動体の検知及びその追跡は、インフラセンサ設備８０からの信号のみによって行われる。その他の点ではセンサ共有サーバ３８０はセンサ共有サーバ６６と同じ構成を持ち、同じプログラムで動作する。したがってそれらについての詳細な説明は繰り返さない。
【００９０】
この第３の実施形態によれば、予めインフラセンサの位置が分かっているため、例えば画像信号から固定的な背景を削除して画像処理の速度を上げたり、２つのカメラからの画像を用いて動体の位置及び属性の検知精度を高めたりすることができるという効果がある。また、重要な地点のみ、複数のセンサを配置しておくことで、ある領域については効率的に動体の検知を行うことができるという効果がある。ただしこの実施形態では、インフラセンサが設置されていない領域では動体の検知及び追跡が不可能になるという欠点もある。
【００９１】
［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１５はこのコンピュータシステム４３０の外観を示し、図１６はコンピュータシステム４３０の内部構成を示す。
【００９２】
図１５を参照して、このコンピュータシステム４３０は、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）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。
【００９３】
図１６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、ＣＰＵ４５６、ＧＰＵ４５７、ＤＶＤドライブ４５０に接続されたバス４６６と、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、およ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。
【００９４】
上記各実施形態では、図２に示す解析結果１１３、１１７及び１２５、並びに車両情報１２１等は、いずれもＨＤＤ４５４又はＲＡＭ４６０に記憶される。すなわち、ＨＤＤ４５４、ＲＡＭ４６０により解析結果記憶部１１４、１１８及び１２６、並びに車両情報記憶部１２２等が実現される。
【００９５】
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。
【００９６】
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及びセンサ共有サーバ３８０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およ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、命令のうち、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、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。
【００９７】
［変形例］
以上の説明は、以下に付記する特徴を含む。
【００９８】
付記１
１以上の第１の動体を検知可能な第１の動体検知部の直前の所定回数の検知結果を履歴として記憶する第１の履歴記憶部と、
１以上の第２の動体を検知可能な第２の動体検知部の直前の所定回数の検知結果を履歴として記憶する第２の履歴記憶部とをさらに含み、
統合処理部は、第１及び第２の動体検知部の最新の検知結果と、前記第１の履歴記憶部及び前記第２の履歴記憶部に記憶された直前のそれぞれ所定回数の検知結果とに基づいて１つの前記第１の動体と１つの前記第２の動体とが同一であるときに、前記１つの第１の動体と前記１つの第２の動体とを統合する処理を、前記第２周期より短い第３周期で実行する時間を考慮した時間・空間的統合処理部を含む。
【００９９】
時間・空間的統合処理部により、同一の動体の検知がより正確に行える。第１の動体検知部が検知した動体と、第２の動体検知部が検知した動体とが空間的に近傍に存在しているだけでなく、両者が検出された時刻が近接している場合には、両者が同一の動体である可能性が非常に高いためである。また、空間的に複数の動体が検出されたときには、それらの時間的な軌跡が分かれば、最新の検出時に２つの動体を区別できる可能性が高くなるためである。
【０１００】
上記実施形態では、センサとしてＬｉＤＡＲ及びカメラの２種類のみを用いている。しかし本発明はそのような実施形態には限定されない。測距センサとしては赤外線によるものを用いても良い。又、カメラをステレオカメラにすれば、カメラによる位置検知の精度をより高くできる。
【０１０１】
今回開示された実施形態はすべ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。本発明の範囲は上記した説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０１０２】
５０  動体管理システム
６０、２９０、２９２、２９４、２９６、２９８、３００、３０２  カメラ
６２、３０４  ＬｉＤＡＲ
６６、３８０  センサ共有サーバ
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、３９０、３９２  受信処理部
１１２  動体追跡部
１１３、１１７、１２５  解析結果
１１４、１１８、１２６  解析結果記憶部
１１６  属性検出部
１２０  車両追跡部
１２１  車両情報
１２２  車両情報記憶部
１２４、３９４  統合処理部
１２８  警告報知部
１３０  送信処理部
１５０、１５２、１５４、１５６、１５８、１７０、１７２、２００、２０２、２０４、２０６、２０７、２０８、２０９、２１０、２１２、２４０、２４２、２５０、２５２、３５０、３５２、３５４、３５６、３５８、３５９、３６０、３６１、３６２  ステップ
１６０、２４４  処理
３０６  領域
３０８、３１０、３１２、３１４  位置
３２２  所定の範囲
３２４  車両
３２６  警告
３４０、３４２、３４４、３４６  動体
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】
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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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【図１５】
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【図１６】
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【国際調査報告】
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