ISSN 1346-7328
国総研資料 第 343 号
平 成 18 年 10 月

国土技術政策総合研究所資料
TECHNICAL NOTE of
National Institute for Land and Infrastructure Management

No.343October 2006

ハイブリッド型位置特定に関する技術資料

Hybrid high accuracy positioning combining positioning devices
and infrastructure information

国土交通省 国土技術政策総合研究所
National Institute for Land and Infrastructure Management
Ministry of Land, Infrastructure and Transport,JapanTechnical

国土技術政策総合研究所資料第 343 号

2006 年 10 月

NoteNo.343ofOctober 2006

ハイブリッド型位置特定に関する技術資料

田中洋一*,

関本義秀* ,

金澤文彦*

Hybrid high accuracy positioning combining positioning
devices and infrastructure information

Youichi Tanaka , Yoshihide Sekimoto , Fumihiko Kanazawa

概要
本研究では，位置特定機器，位置特定基盤に関する共通インターフェースを用意し，位置特定のための機器の乗換えや組み合わせを試行できる環境を提供し，いくつかの妥当な組み合わせの技術資料を提案する。
キーワード
GPS、D-GPS、マップマッチング、レーンマーカ、RFIDタグ、道路GIS
Synopsis
A study has being carried out to develop a uniform interface with positioning devic
es and a platform for positioning, which will allow those devices to be combined.
Finally, the most suitable device combinations are identified and proposed.

Key Words
GPS, D-GPS, MAP Matching, Lane marker ， RFID-tag ，Road-GIS*

情報基盤研究室

Information Technology Division

NILIM

目次
1. はじめに・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・1-1
2. 位置情報に関する動向調査・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・2-1
2.1．位置情報に関する動向調査について・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・2-1
2.2. ニーズ分析・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・2-3
2.2.1. 主要な ITS システムの抽出・整理・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・2-3
2.2.2. サービスの活用場面の整理・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・2-3
2.2.3. サービス種別毎の活用場面整理・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・2-4
2.3. 既存技術の調査・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・2-7
2.3.1. 位置特定技術の調査・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・2-7
2.3.2. シミュレータに関する調査・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・2-7
2.4. 位置特定方式の組合せ検討・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・2-8
2.5. アンビギュイティ決定方法の整理・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・2-10
2.6. マルチパスに関する最新の動向整理・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・2-10
2.6.1. マルチパスに関する資料収集・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・2-10
2.6.2. マルチパス誤差低減技術の動向整理・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・2-10
2.6.3. マルチパス発生場面の整理・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・2-11
3. 位置特定パッケージの設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・3-1
3.1. 位置特定パッケージの要件定義・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・3-1
3.1.1. 背景・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・3-1
3.1.2. 開発システムの目的・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・3-1
3.1.3. 目標・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・3-1
3.1.4. システム化の範囲設定・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・3-1
3.1.5. システムに対する要件整理・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・3-3
3.1.6. システム運用体制・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・3-3
3.1.7. システムの機能・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・3-3
3.1.8. データ要求の定義・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・3-4
3.1.9. システムに求められる性能・品質・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・3-4
3.1.10. システムのアーキテクチャ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・3-5
3.1.11. その他、開発に対する条件 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・3-5
3.2. 位置特定パッケージの基本検討・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・3-6
3.2.1. 精度向上対策・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・3-6
3.2.2. レーンマーカの効率的な配置の試算・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・3-22
3.3. 位置特定パッケージの基本設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・3-26
3.3.1. 目的・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・3-26
3.3.2. 要件定義の確認・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・3-27
3.3.3. ユースケース・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・3-28

3.3.4. ユースケースのシナリオ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・3-29
3.3.5. システム全体設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・3-30
3.3.6. 機能設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・3-31
3.3.7. 情報交換設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・3-34
3.4. 位置特定パッケージの詳細設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・3-35
3.5. 位置特定パッケージの実装設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・3-35
3.6. 位置特定パッケージのプロトタイプ製作およびテスト・・・・・・・・・・・・・・3-35
3.7. 位置特定インターフェース・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・3-36
3.7.1. 位置特定インターフェースの基本設計書・・・・・・・・・・・・・・・・・・3-36
3.7.2. 位置特定インターフェースの詳細設計書・・・・・・・・・・・・・・・・・・3-37
3.7.3. 位置特定インターフェースの実装設計書・・・・・・・・・・・・・・・・・・3-37
3.7.4. 位置特定インターフェースの製作・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・3-37
3.8. 位置特定パッケージの動作試験・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・3-38
3.8.1. 概要・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・3-38
3.9. 位置特定パッケージに関する性能評価・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・3-38
3.9.1. 車線変更の認識率・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・3-38
3.9.2. レーンマーカ検出時の位置特定精度評価・・・・・・・・・・・・・・・・・・3-39
4. ハイブリッド型高精度位置特定シミュレータ設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・4-1
4.1. ハイブリッド型高精度位置特定シミュレータの要件定義・・・・・・・・・・・・・4-1
4.1.1. 背景・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・4-1
4.1.2. 開発システムの目的・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・4-1
4.1.3. 目標・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・4-1
4.1.4. システム化の範囲設定・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・4-1
4.1.5. システムに対する要件整理・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・4-3
4.1.6. システム運用体制・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・4-4
4.1.7. システムの機能・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・4-4
4.1.8. データ要求の定義・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・4-5
4.1.9. システムに求められる性能・品質・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・4-5
4.1.10. システムのアーキテクチャ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・4-6
4.1.11. その他、開発に対する条件 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・4-6
4.2. シミュレータの考え方・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・4-7
4.2.1. シミュレーションの流れ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・4-7
4.2.2. 電波伝播シミュレーションの検討・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・4-8
4.2.3. ＧＰＳと自律航法のハイブリッドシミュレーションの検討・・・・・・・・・・4-14
4.2.4. シミュレーションの結果・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・4-18
4.2.5. データ仕様・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・4-19
4.2.6. 実装条件・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・4-19
4.3. ハイブリッド型高精度位置特定シミュレータの基本設計・・・・・・・・・・・・・4-20
4.3.1. 目的・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・4-20

4.3.2. 要件定義書の確認・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・4-20
4.3.3. システム全体設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・4-21
4.3.4. 機能設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・4-22
4.3.5. ユーザーインターフェース設計(画面設計)・・・・・・・・・・・・・・・・・4-24
4.3.6. ビュー設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・4-24
4.3.7. システム操作設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・4-25
4.3.8. 情報交換設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・4-25
4.4. ハイブリッド型高精度位置特定シミュレータの詳細設計・・・・・・・・・・・・・4-26
4.4.1. 全体ソフトウェア構成設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・4-26
4.5. ハイブリッド型高精度位置特定シミュレータ実装設計書・・・・・・・・・・・・・4-26
4.5.1. モジュール設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・4-26
4.6. ハイブリッド型高精度位置特定シミュレータの製作およびテスト・・・・・・・・・4-26
4.6.1. ハイブリッド型高精度位置特定シミュレータの製作・・・・・・・・・・・・・4-26
5. 車載用高精度位置特定実験システム設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・5-1
5.1. 車載用高精度位置特定実験システムの要件定義・・・・・・・・・・・・・・・・・5-1
5.1.1. 背景・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・5-1
5.1.2. 開発システムの目的・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・5-1
5.1.3. 目標・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・5-1
5.1.4. システム化の範囲設定・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・5-2
5.1.5. システムに対する要件整理・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・5-3
5.1.6. システム運用体制・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・5-3
5.1.7. システムの機能・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・5-3
5.1.8. データ要求の定義・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・5-4
5.1.9. 既存通信インターフェース定義・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・5-4
5.1.10. システムに求められる性能・品質 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・5-5
5.1.11. システムのアーキテクチャ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・5-5
5.1.12. その他、開発に対する条件 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・5-6
5.2. 車載用高精度位置特定実験システムの基本設計・・・・・・・・・・・・・・・・・5-7
5.2.1. 目的・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・5-7
5.2.2. 要件定義の確認・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・5-8
5.2.3. システム全体設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・5-9
5.2.4. 機能設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・5-10
5.2.5. ユーザーインターフェース設計(画面設計)・・・・・・・・・・・・・・・・・5-10
5.2.6. ビュー設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・5-11
5.2.7. システム操作設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・5-12
5.2.8. 情報交換設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・5-12
5.2.9. 試験仕様・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・5-14
5.3. 車載用高精度位置特定実験システムの詳細設計・・・・・・・・・・・・・・・・・5-15
5.3.1. 全体ソフトウェア構成設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・5-15

5.4. 車載用高精度位置特定実験システム実装設計書(ＧＵＩ部)・・・・・・・・・・・・5-16
5.5. 車載用高精度位置特定実験システムの製作およびテスト・・・・・・・・・・・・・5-16
6. インフラの負担を軽減する新しい位置特定手法の検討・・・・・・・・・・・・・・・・6-1
6.1. RFID タグを用いた位置特定手法の検討 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・6-1
6.1.1. RFID に関する基礎調査 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・6-1
6.1.2. RFID の概要整理 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・6-2
6.1.3. RFID の適用事例の整理 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・6-9
6.1.4. 位置特定への利活用方法検討・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・6-9
6.2. RFID タグの検証試験・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 6-13
6.2.1. 検証内容・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・6-13
6.2.2. 計測用システムの設計・製作・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・6-17
6.2.3. 基本性能試験・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・6-24
6.2.4. 車載性能試験・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・6-28
6.2.5. 実現可能性検討・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・6-38
6.3. RFID による位置特定ロジックの追加・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 6-46
6.3.1. 位置特定に活用する RFID の整理 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・6-46
6.3.2. アルゴリズム検討・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・6-47
6.3.3. 位置特定パッケージの改良・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・6-52
6.3.4. 位置特定パッケージの実証試験・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・6-53
6.4. CCD カメラを用いた位置特定手法の検討・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 6-62
6.4.1. 画像処理技術に関する基礎調査 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・6-62
6.4.2. 画像処理技術の概要整理 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・6-62
6.4.3. 画像処理技術の適用事例の整理および位置特定への利活用方法検討 ・・・・・・6-63
6.5. インフラの負担を軽減するための位置特定システムの改良・・・・・・・・・・・・・6-70
6.5.1. 道路状況の走行画像による位置特定ロジックの追加・・・・・・・・・・・・・・6-70
6.5.2. 位置特定パッケージの改良・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・6-99
6.5.3. 位置特定パッケージの実証試験・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・6-99
7. ハイブリッド型位置特定技術仕様の作成・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・7-1
7.1. 高精度な位置特定手法の整理・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・7-1
7.1.1. 位置特定手法の整理・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・7-1
7.1.2. 位置特定手法の利活用方法（位置特定関連サービス）の整理・・・・・・・・・7-3
7.1.3. 利活用における位置特定手法のフィージビリティの整理・・・・・・・・・・・7-7
7.2. 高精度な位置特定手法のとりまとめ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・7-11
7.3. ハイブリッド型高精度位置特定技術仕様の作成・・・・・・・・・・・・・・・・・7-13

〔別添資料〕
別添資料 1

主要な ITS サービス

1. 主要な ITS サービス・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 1-1-1

別添資料 2 個別サービス種別毎の活用場面
1. 個別サービス種毎の活用場面・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 2-1-1

別添資料 3 技術調査
1. 位置特定に関する技術調査・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 3-1-1
2. シミュレータに関する技術調査表・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 3-2-1
3. アンビギュイティに関する技術調査・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 3-3-1
3.1.1. 擬似距離測定による不確定・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 3-3-1
3.1.2. 搬送波位相測定による不確定・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 3-3-1
4. マルチパスに関する技術調査・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 3-4-1
5. マルチパス誤差低減技術の動向整理・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 3-5-1

別添資料 4 位置特定パッケージに関する資料
1. 位置特定パッケージの基本設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-1-1
1.1. 目的・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-1-1
1.1.1. システムの導入背景・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-1-1
1.1.2. システムの目的・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-1-2
1.2. 要件定義の確認・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-1-3
1.2.1. ユースケース・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-1-4
1.2.2. ユースケースのシナリオ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-1-5
1.3. システム全体設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-1-6
1.3.1. 全体構成・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-1-6
1.3.2. 処理形態・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-1-7
1.4. 機能設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-1-1
1.4.1. 記号・用語の定義・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-1-2
1.4.2. GPS クラス・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-1-3
1.4.3. ジャイロクラス・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-1-4
1.4.4. 加速度計クラス・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-1-6
1.4.5. 車速センサクラス・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-1-8
1.4.6. レーンマーカクラス・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-1-9
1.4.7. 各補正クラス・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-1-10
1.5. 情報交換設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-1-11
1.5.1. 初期化時・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-1-12
1.5.2. GPS データ設定時・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-1-13
1.5.3. 角速度データ設定時・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-1-14

1.5.4. 加速度データ設定時・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-1-15
1.5.5. 車速データ設定時・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-1-16
1.5.6. マーカデータ設定時・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-1-17
1.5.7. CCD データ設定時・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-1-18
1.5.8. 位置データ取得時・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-1-19
1.6. 試験仕様・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-1-20

2. 位置特定パッケージ詳細設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-2-1
2.2. 位置特定パッケージの基本設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-2-1
2.1.1. コード設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-2-1
2.1.2. ファイル設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-2-4
2.1.3. プログラム設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-2-5
2.1.4. 通信インターフェース設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-2-65
2.2. 位置特定パッケージ実装設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-2-68
2.2.1. モジュール設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-2-68
2.3. 位置特定パッケージの製作・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-2-293
2.3.1. 位置特定パッケージソースコード・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-2-293
2.3.2. 位置特定パッケージのテスト・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-2-294
2.4. 位置特定インターフェース詳細設計・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-2-296
2.4.1. コード設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-2-296
2.4.2. プログラム設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-2-297
2.4.3. 通信インターフェース設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-2-315
2.4.4. ハードウェア設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-2-325
2.5. 位置特定インターフェース実装設計・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-2-335
2.5.1. モジュール設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-2-335
2.6. 位置特定インターフェースの製作・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-2-460
2.6.1. 位置特定インターフェースソースコード・・・・・・・・・・・・・別 4-2-460
2.7. 動作試験結果・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 4-2-466

別添資料 5 ハイブリッド型高精度位置特定シミュレータに関する資料
1. ハイブリッド型高精度位置特定シミュレータの基本設計・・・・・・・・・・別 5-1-1
1.1. 目的・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 5-1-1
1.2. 要件定義書の確認・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 5-1-2
1.3. システム全体設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 5-1-3
1.3.1. 全体構成・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 5-1-3
1.3.2. 処理シーケンス・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 5-1-4
1.4. 機能設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 5-1-5
1.4.1. 解析部・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 5-1-5
1.4.2. ユーザーインターフェース部・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 5-1-6
1.5. ユーザーインターフェイス設計（画面設計）
・・・・・・・・・・・・・･別 5-1-9

1.6. ビュー設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 5-1-18
1.6.1. 印字・送信タイミング・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 5-1-18
1.6.2. 出力形式・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 5-1-19
1.7. システム操作設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 5-1-22
1.8. 情報交換設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 5-1-33
1.8.1. 接続対象システム・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 5-1-33
1.8.2. 交換する情報項目・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 5-1-33
1.8.3. 情報の性質・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 5-1-33
2. 位置特定シミュレータ詳細設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 5-2-1
2.1. コード設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 5-2-1
2.2. ファイル設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 5-2-9
2.3. プログラム設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 5-2-19
2.4. 通信インターフェース設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 5-2-40
3. 位置特定シミュレータ実装設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 5-3-1
3.1. モジュール設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 5-3-1
4. 位置特定シミュレータ実装設計書（位置特定処理部）
・・・・・・・・・･・・別 5-4-1
4.1. 適用範囲・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 5-4-1
4.2. モジュール設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 5-4-2
5. 位置特定シミュレータの製作・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 5-5-1
5.1. 位置特定パッケージソースコード・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 5-5-1
5.2. 位置特定パッケージのテスト・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 5-5-2

別添資料 6 載用高精度位置特定実験システムに関する資料
1. 車載用高精度位置特定実験システムの基本設計・・・・・・・・・・・・・・別 6-1-1
1.1. 目的・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 6-1-1
1.2. 要件定義の確認・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 6-1-2
1.2.1. ユースケース・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 6-1-2
1.2.2. ユースケースシナリオ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 6-1-3
1.3. システム全体設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 6-1-8
1.3.1. 全体構成・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 6-1-8
1.3.2. 処理形態・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 6-1-9
1.4. 機能設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 6-1-11
1.4.1. 機能概要・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 6-1-11
1.4.2. 処理方法・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 6-1-12
1.5. ユーザーインターフェース設計（画面設計）
・・・・・・・・・・・・・･別 6-1-18
1.6. ビュー設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 6-1-24
1.6.1. 印字・送信タイミング・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 6-1-24
1.6.2. 出力形式・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 6-1-24
1.7. システム操作設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 6-1-25
1.8. 情報交換設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 6-1-35

1.8.1. 接続対象システム・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 6-1-35
1.8.2. 交換する情報項目・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 6-1-35
1.8.3. 情報の性質・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 6-1-36
1.9. 試験仕様・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 6-1-37
2. 車載用高精度位置特定実験システム詳細設計・・・・・・・・・・・・・・・別 6-2-1
2.1. コード設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 6-2-1
2.2. ファイル設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 6-2-4
2.3. プログラム設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 6-2-14
2.4. 通信インターフェース設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 6-2-41
3. 車載用高精度位置特定実験システム実装設計・・・・・・・・・・・・・・・別 6-3-1
3.1. モジュール設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 6-3-1
4. 車載用高精度位置特定実験システムの製作・・・・・・・・・・・・・・・・別 6-4-1
4.1. 位置特定パッケージソースコード・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 6-4-1
4.2. 位置特定パッケージのテスト・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 6-4-1

別添資料 7 モデル地区における位置特定誤差マップに関する資料
1. モデル地区における位置特定誤差マップ・・・・・・・・・・・・・・・・・別 7-1-1
1.1. 基礎データ整備・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 7-1-1
1.1.1. 国総研試験走路のデータ整備・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 7-1-1
1.1.2. つくば市内のデータ整備（国総研入口～つくばセンタービル）
・・・･別 7-1-4
1.2. モデル地区における位置特定計測試験・・・・・・・・・・・・・・・・別 7-1-6
1.2.1. 試験計画の作成・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 7-1-6
1.2.2. 基準位置計測システムの設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 7-1-24
1.2.3. 試験車両の設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 7-1-35
1.2.4. 車両外観図・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 7-1-43
1.2.5. 設置状況・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 7-1-44
1.2.6. 試験走行の実施・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 7-1-50
1.2.7. 試験データの整理・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 7-1-69
1.2.8. 位置特定誤差マップの作成・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 7-1-635
1.2.9. 考察・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 7-1-637
2. （参考）位置特定誤差マップ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 7-2-1

別添資料 8

RFID タグに関する資料

1. メーカヒアリング結果・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 8-1-1
2. RFID の適用事例の整理・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 8-2-1
3. 計測用システムの設計・製作・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 8-3-1
4. 基本性能試験・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 8-4-1
4.1. 試験結果・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 8-4-1
4.1.1. 結果の比較及び考察・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 8-4-38

別添資料 9CCD カメラを用いた位置特定手法の検討

1. 画像処理技術に関する基礎調査・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 9-1-1
2. 道路状況の走行画像による位置特定ロジックの追加・・・・・・・・・・・・別 9-2-1

別添資料 10

CCD カメラによる画像処理

1. 基本設計書・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 10-1-1
1.1. 概要・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 10-1-1
1.2. 適用範囲・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 10-1-1
1.3. システム概要・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 10-1-1
1.4. 画面設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 10-1-5
1.5. 画像処理アルゴリズム・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 10-1-15
1.5.1. 遅延補正処理・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 10-1-16

別添資料 11

GUI の改良

1. 基本設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 11-1-1
1.1. 概要・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 11-1-1
1.2. 適用範囲・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 11-1-1
1.3. ユースケースの修正・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 11-1-1
1.4. クラス図の修正・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 11-1-3
1.5. シーケンス図の修正・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 11-1-4
1.6. ユーザーインターフェース設計（画面設計）
・・・・・・・・・・・・・･別 11-1-7
1.7. システム操作設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 11-1-16
2. 詳細設計書・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 11-2-1
2.1. 適用範囲・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 11-2-1
2.2. パッケージの変更・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 11-2-1
2.3. クラス設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 11-2-3
2.4. 基本動作およびファイル設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 11-2-5
2.5. プログラム設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 11-2-13
3. 実装設計書・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 11-3-1
3.1. 適用範囲・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 11-3-2
3.2. モジュール設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 11-3-2

別添資料 12

位置特定インターフェース

1. 基本設計書・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 12-1-1
1.1. 概要・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 12-1-1
1.2. 適用範囲・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 12-1-1
1.3. ユースケースの修正・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 12-1-1
1.4. クラス図の修正・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 12-1-3
1.5. シーケンス図の修正・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 12-1-6
1.6. ＲＦＩＤ使用時の基本仕様・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 12-1-9

2. 詳細設計書・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 12-2-1
2.1. 適用範囲・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 12-2-1
2.2. 全体構成・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 12-2-1
2.3. クラス設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 12-2-3
2.4. ファイル設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 12-2-1
2.5. プログラム設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 12-2-14
2.6. 通信インターフェース設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 12-2-17
3. 実装設計書・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 12-3-1
3.1. 適用範囲・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 12-3-1
3.2. モジュール設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 12-3-1

別添資料 13

位置特定パッケージ追加改良

1. 基本設計書・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 13-1-1
1.1. 概要・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 13-1-1
1.2. 適用範囲・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 13-1-1
1.3. ユースケースの修正・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 13-1-1
1.4. クラス図の修正・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 13-1-4
1.5. シーケンス図の修正・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 13-1-8
2. 詳細設計書・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 13-2-1
2.1. 適用範囲・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 13-2-1
2.2. 道路基盤対応アルゴリズム・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 13-2-1
2.3. クラス設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 13-2-1
3. 実装設計書・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 13-3-1
3.1. 適用範囲・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 13-3-1
3.2. モジュール設計・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 13-3-1
4. ハイブリッド型高精度位置特定システム

試験成績書・・・・・・・・・・・別 13-4-1

4.1. 概要・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 13-4-1
4.2. 単体試験結果・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 13-4-1
4.2.1. ＣＣＤカメラによる画像処理・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 13-4-1
4.2.2. ＧＵＩの改良・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 13-4-3
4.2.3. 位置特定インターフェース・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 13-4-5
4.2.4. 位置特定パッケージ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 13-4-6
4.3. 結合試験・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 13-4-7

別添資料 14

画像処理アルゴリズム

1. 実験計画書・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 14-1-1
1.1. 実験の目的・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 14-1-1
1.2. 実験の範囲・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 14-1-1
1.3. 画像処理アルゴリズムの処理概要・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 14-1-3
1.4. 実験準備・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 14-1-5

1.4.1. 実験準備作業項目の整理・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 14-1-5
1.4.2. 実験準備作業方法・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 14-1-6
1.5. 実験内容・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 14-1-8
1.5.1. 実験検証項目・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 14-1-8
1.5.2. 検証方法・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 14-1-9
1.6. スケジュール・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 14-1-17
2. 実験結果報告書・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 14-2-1
2.1. 画像処理アルゴリズムの処理概要・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 14-2-1
2.2. 実験結果・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 14-2-3
2.2.1. 画像取得ロジックに関する実験結果・・・・・・・・・・・・・・・別 14-2-3
2.2.2. 白線検知処理ロジックに関する実験結果・・・・・・・・・・・・・別 14-2-13
2.2.3. 標識ロジックに関する実験結果・・・・・・・・・・・・・・・・・別 14-2-15
2.2.4. 車両位置特定ロジックに関する実験結果・・・・・・・・・・・・・別 14-2-29

別添資料 15

QR コ－ドに関する資料

1. 位置特定技術の道路管理（施設管理）への適用検討・・・・・・・・・・・・別 15-1-1
1.1. QR コードの技術動向の整理・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 15-1-1
1.1.1. 二次元バーコードの技術動向の整理・・・・・・・・・・・・・・・別 15-1-1
1.1.2. QR コードの適用事例・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 15-1-9
1.2. QR コードの施設管理への適用検討・・・・・・・・・・・・・・・・・別 15-1-13
1.2.1. 施設管理の作業内容の把握および QR コード適用場面の抽出・・・・・別 15-1-13
1.2.2. QR コードの施設管理への適用性検討・・・・・・・・・・・・・・・別 15-1-16
1.2.3. 活用場面における必要な情報の整理・・・・・・・・・・・・・・・・別 15-1-22

別添資料 16

ハイブリッド型高精度位置特定技術仕様〔詳細編〕

1. 高精度位置特定技術の概要・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 16-1-1
1.1. 既存の位置特定技術の概要・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 16-1-1
1.2. 道路維持管理車両に係わる位置特定サービス・・・・・・・・・・・別 16-1-4
1.3. 既存の位置特定技術の課題・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 16-1-5
2. ハイブリッド型高精度位置特定技術による解決・・・・・・・・・・・・別 16-2-1
3. 位置特定パッケージを採り入れたシステム構築方法・・・・・・・・・・別 16-3-1
3.1. クラス構成・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 16-3-1
3.2. 機器構成・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 16-3-2
3.3. 機器の要求性能・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 16-3-3
3.4. インターフェース構築に際しての留意事項・・・・・・・・・・・・別 16-3-7
3.4.1. ハードとのインターフェース仕様・・・・・・・・・・・・・・別 16-3-7
3.4.2. アプリケーションソフトとのインターフェース仕様・・・・・・別 16-3-10
3.5. 必要なインフラ及びデータ整備・・・・・・・・・・・・・・・・・別 16-3-13
3.5.1. レーンマーカ整備の考え方・・・・・・・・・・・・・・・・・別 16-3-13
3.5.2. RFID タグ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 16-3-14

3.5.3. GIS データ整備・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 16-3-16
4. 構築事例・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 16-4-1
4.1. 散布作業支援システムの概要・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 16-4-1
4.2. 散布作業支援システムの機能・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 16-4-7
4.3. 散布作業支援システムの機器構成・・・・・・・・・・・・・・・・別 16-4-9
4.4. ソフトウェア構成・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 16-4-12
4.5. 調達したシステムの製品仕様・・・・・・・・・・・・・・・・・・別 16-4-13
4.6. ハイブリッド型高精度位置特定技術の課題・・・・・・・・・・・・別 16-4-19
5. ハイブリッド型位置特定技術の今後の展望・・・・・・・・・・・・・・別 16-5-1

1. はじめに
近年，ITS の進展に見られるように，道路におけるサービスの高度化と効率化が期待されている。とくに民間におけるカーナビゲーションやバスロケーションシステム，行政側におけるプローブカーによる交通情報収集，除雪やパトロール等の管理作業などは車両の現在の位置情報がキーになっており，今後さらなるリアルタイム化，高精度化が期待され，例えば車線が判別できる
程度の位置精度（縦・横ともに 1～2m）は 1 つの重要なマイルストンと考えられる。
一方で GPS，ジャイロをはじめとして位置情報を取得する機器（以下，位置特定機器）は民間ベースで進歩を遂げており，安価なものであれば数万円程度から入手可能であるし，異種セン
サの組み合わせも試行されている。またインフラ側の情報としてのデジタル地図や直接何らかの情報提供を行うシュードライト，タグ，準天頂衛星，レーンマーカなど位置特定のための基盤（以下，位置特定基盤）に関する研究も進められている。
しかしリアルタイムで車線を判別できる位置精度を安定的に取得し，かつ新たな情報を登録，提供することを目指すと，ゼロからこれらの要素を組み立て直し，試行錯誤を繰り返す必要があり既存のカーナビゲーションに比べ桁違いの開発・運用コストがかかることが多く，なかなか新たなサービスを展開しにくい。
従って本研究では，位置特定機器，位置特定基盤に関する共通インターフェースを用意し，位置特定のための機器の乗換えや組み合わせを試行できる環境を提供し，いくつかの妥当な組み合わせを提案する。

1-1

2. 位置情報に関する動向調査
2.1. 位置情報に関する動向調査について
位置特定パッケージの設計，ハイブリッド型高精度位置特定シミュレータ設計，車載用高精度
位置特定実験システム設計に向けて、主要な ITS システムにおける位置情報のニーズおよび既存の位置情報に関する技術を調査した上で、位置情報活用場面に応じた位置特定方式の組合せを検討した。また、主要な既存技術のひとつである GPS については、アンビギュイティ決定方法や位置特定誤差の原因となるマルチパス解消技術について調査・整理した。調査・整理手順を図 2-1
に示す。

ニーズ分析
主要なITSシステムの抽出・整理

個別サービス毎の活用場面の整理

サービス種別毎の活用場面の整理

位置特定方式の組合せ検討

既存技術の整理アンビギュイティ決定方法の整理

マルチパスに関する動向調査

図 2-1 位置情報に関する動向調査・整理手順

2-1

2.2. ニーズ分析
位置情報活用場面における位置特定方式の組合せ検討に向けて、主要な ITS システムを整理し、各システムにおける個別のサービスの活用面について整理した。
さらに、これらのサービスを分類し、サービス種別毎の活用場面について整理した。
2.2.1. 主要な ITS システムの抽出・整理(1) 資料収集
主要なシステムとしては、除雪 ITS，AHS（走行支援システム），歩行者 ITS，地域 ITS 等が挙げられる。これらに関連する次に示す資料を収集した。
○除雪 ITS サービス定義（H14 国土技術政策総合研究所）○除雪作業支援システム要件定義（H14 国土技術政策総合研究所）○走行支援道路システム第１次リクワイアメント（案）（AHS 研究組合 HP）○歩行者 ITS と高精度測位技術（国土交通省 HP）○歩行者 ITS の技術・システム開発に関する研究（H14 国土技術政策総合研究所）○地域の ITS（道路局 HP）○平成 12 年度 GIS 有効利用活用事例等調査報告書（国土計画局 HP）(2)

主要な ITS システムの整理
前項で収集した資料について、次に示す視点から整理した。このうち、移動体の位置情報を使用し、かつ、実現性の高いものをニーズ分析対象サービスとして抽出した。
○サービスの概要○移動体位置情報の使用の有無○実現性
なお、実現性の判断にあたっては、次に示す事項に留意した。
○実用化の有無○実証実験の有無（要素技術単体のものは除く）○サービス検討主体での開発優先度（ニーズ）○技術の成熟度

等

実用化されているもの、実証実験が行われているもの，サービス検討主体での開発優先度が比較的高いものについては、実現性があると判断した。ただし、上記に該当するもののうち、技術的に困難なものについては、実現性がないものと判断した。
整理した結果を別添資料 1 に示す。

2-2

2.2.2. サービスの活用場面の整理
前節の整理結果から、位置情報を用い、かつ実現性のあるサービス抽出し、次に示す視点から整理した。
○位置情報の利用者
・管理者／事業者／オペレータ／ドライバー／歩行者○位置情報利用の目的（図 2-2 参照）

移動体に関する支援

歩行支援

歩行経路案内歩行環境情報提供

操作支援

走行操作支援走行経路案内走行環境情報提供
走行操作補助作業装置操作支援

作業装置操作情報提供
作業装置操作補助

運行管理支援運行状況情報提供
作業結果情報提供

図 2-2 位置情報利用目的の分類○位置情報の利用場所
・沿道状況（市街部／平地部／山間部／遮蔽物内）
・道路の部位（車道部／歩道部）

2-3

2.2.3. サービス種別毎の活用場面整理
位置情報利用目的をサービス種別と捉え、サービス種別毎に活用場面を整理したものを表 2-1に示す。整理にあたっては、次に示す視点から行った。
○対象範囲
○要求精度
○空間解像度○時間解像度
○位置情報の形態

2-4

2-5

作業結果情報提供

作業操作補助作業装置操作情報

走行操作補助走行環境情報提供

経路案内

サービス
種別

縦：10m 程度
横：2m 程度
縦：10m 程度
横：2m 程度

縦：1m 程度
横：数 cm 程度
縦：10m 程度
横：2m 程度

縦：10m 程度
横：1m 程度

対象
要求精度
範囲
車道部
縦：15m 程度
(市街部，平地 横：10m 程度部，山間部,トンネル含む）

0.5sec 以下
0.5sec 以下

2m 以下

0.5sec 以下

2m 以下

2m 以下

50mse 以下

0.5sec 以下

時間
解像度
1sec 以下

数 cm 以下

1m 以下

空間
解像度
10m 以下

地図表示：緯度経度，キロポスト

地図表示：緯度経度
文字表示：車両からの距離
音声：車両からの距離
緯度経度

地図表示：緯度経度
文字表示：車両からの距離
音声：車両からの距離
緯度経度

位置情報の
形態
地図表示：緯度経度
文字表示：車両からの距離
音声：車両からの距離

表 2-1 サービス種別毎の活用場面 1/2○縦方向の要求精度について、進路変更
300m 前に情報提供を行い、計測許容誤差を 5%とした場合を想定した。
○横方向の要求精度については、自車位置把握を行う上で、道路をはみ出さない程度の精度と考えた。
○要求精度は除雪 ITS のものを記載

摘要

2-6

10cm 程度
歩道部（市街部中心、地下道含む）
25cm 程度

対象
要求精度
範囲
車道部
縦：50m 程度
(市街部，平地 横：10m 程度部，山間部,トンネル含む）

25cm 以下

10cm 以下

空間
解像度
10m 以下0.5sec 以下

0.2sec 以下

時間
解像度
3.0sec 以下○情報提供（注意喚起）タイミングを 5m手前とし、計測許容誤差を 5%とした場合を想定した。

位置情報の摘要
形態○縦方向の要求精度については、デマンド
地図表示：緯度経度
文字表示：目標物（バス停等）からの バス実験（高知県）におけるバス位置検知は、100m 走行毎に行っていることをも
距離 ，距離標
音声：目標物（バス停等）からの距 とに縦 50m とした。
離 ，距離標○横方向の要求精度については、道路をはみ出さない程度の精度と考えた。
○情報提供（注意喚起）タイミングを 2m
地図表示：緯度経度手前とし、計測許容誤差を 5%とした場合
文字表示：歩行者現在地からの距離を想定した。
音声：歩行者現在地からの距離※） 空間解像度は、要求精度の縦・横の小さい方の値とした。
※） 時間解像度は、縦方向の空間解像度通過にかかる時間を求め、まるめた。その際、走行速度は、60km/h，歩行速度は、2km/h と仮定した。

歩行者経路
案内

歩行環境
情報提供

車両運行
情報提供

サービス
種別

表 2-2 サービス種別毎の活用場面 2/2

2.3. 既存技術の調査
2.3.1. 位置特定技術の調査
位置特定方式の組合せ検討に向けて、主要な位置特定技術である次に示す技術について、次に示す視点から整理した。
（別添資料 3 参照）■ 整理の視点○開発レベル○概略機器構成○特徴
・適用場所の制限
・性能
・可搬性
・保守性
・耐用年数
・コスト
・問題点、留意事項
・データフロー・道路管理での適用の方向性

2.3.2. シミュレータに関する調査
GPS シミュレータおよび電波伝播シミュレータに関する技術動向について調査した。
（別添資料 3 参照）

2-7

2.4. 位置特定方式の組合せ検討「2.2.3. サービス種別毎の活用場面の整理」結果で示した活用場面に適用可能な位置特定技術の組合せについて検討した結果を図 2-3 およびに表 2-3 示す。
※） RTK-GPS，VRS の適用にあたっては、補正情報の遅延等の問題もあり、検証を行う必要がある。
※） CCD 方式については、対象地物への夜間照明が必要である。

位置精度
数m

数十 m

数 cm

サービス種別経路案内

走行環境情報提供
走行操作補助作業装置操作情報提供
作業操作補助車両運行情報提供

歩行環境情報提供

作業結果情報提供
歩行者経路案内要素技術

DGPS+レーンマーカ(or CCD)(or CCD)+シュードライト

図 2-3 要求精度と位置精度

2-8

VRS

レーンマーカ

DGPS+レーンマーカ

)

自
律
航
法
＋
Ｄ
Ｇ
Ｐ
Ｓ

自律航法 Ｄ+ＧＰＳ レ+ーンマーカ Ｃ(ＣＤ

自律航法＋ＧＰＳＩＮＤＯＯＲ ＧＰＳ

ＧＰＳ受信地域
Ｇ
Ｐ
Ｓ
不
感
地
域

RTK-GPSDGPS

RTK-GPS+シュードライト
VRS+シュードライト表 2-3 位置特定方式
サービス種別

要求精度

走行環境情報提供

縦：10m
横： 1m

走行操作補助縦：1m
横：数 cm

作業関連情報提供

縦：10m
横：数 m

作業操作補助

縦：10m
横：数 m

作業内容把握

縦：10m
横：数 m

歩行環境情報提供
歩行者経路案内10cm 程度
25cm 程度

位置特定方式＜平地部＞○DGPS+レーンマーカ○DGPS+CCD＜市街部，山間部＞○自律航法+DGPS+レーンマーカ○自律航法+DGPS+ CCD＜遮蔽物内＞○自律航法+レーンマーカ○自律航法+ CCD＜平地部＞○RTK-GPS○VRS(サービス地域)＜市街部，山間部＞○RTK-GPS+シュードライト○VRS+シュードライト(サービス地域)＜遮蔽物内＞○レーンマーカ＜平地部＞○DGPS＜市街部，山間部＞○自律航法+DGPS＜遮蔽物内＞○自律航法+レーンマーカ○自律航法+ CCD
＜平地部＞
○DGPS
＜市街部，山間部＞○自律航法+DGPS＜遮蔽物内＞○自律航法+レーンマーカ○自律航法+ CCD
＜平地部＞
○DGPS
＜市街部，山間部＞○自律航法+DGPS＜遮蔽物内＞○自律航法+レーンマーカ○自律航法+ CCD＜市街部＞○RTK-GPS+シュードライト○VRS+シュードライト(サービス地域)

2-9

2.5. アンビギュイティ決定方法の整理
GPS 測位は大別すると以下に示すとおりとなる。このうち、単独測位およびディファレンシャ
ル測位については、図 2-4 既存技術の調査・整理でもふれたとおり、C/A コードによる擬似距離を利用して未知点の相対位置を特定する技術である。また、最も高精度である干渉測位については、GPS 衛星の搬送波位相を利用して未地点の相対位置を特定する技術である。
ここで、C/A コードを利用した単独測位やディファレンシャル測位については、複雑な処理をしなくとも位置特定を行うことができる。しかしながら、干渉測位における搬送波は L1 帯で波
長 19cm、L2 帯で波長 24cm の無変調で無限に続くサイン波であるため、GPS 受信機で信号を受信し始めたときの位相の整数部分（整数値バイアス）が分からないこととなる。このため、干渉測位では何らかの方法でこの整数値バイアスを解く必要がある。この干渉測位におけるアンビギ
ュイティ決定方法について整理した。

単独測位
C/A コードによる擬似距離により特定GPS 測位ディファレンシャル測位（D-GPS）
干渉測位（RTK-GPS 等）

図 2-4

搬送波位相により特定

GPS 測位の種類

2.6. マルチパスに関する最新の動向整理
マルチパスに関する資料を収集し、マルチパス誤差低減技術の分類を行い、各技術における代表的なものについて整理した。また、マルチパス発生場面についても整理した。
2.6.1. マルチパスに関する資料収集
科学技術文献データベース（JICST）検索、インターネット検索等によりマルチパスに関する資料を収集した。
2.6.2. マルチパス誤差低減技術の動向整理
前節で収集した資料の分類整理を行い、各技術の内容について整理した。
マルチパス誤差低減技術の分類を表 2-4 に示す。

2-10

表 2-4 マルチパス誤差低減技術の分類

大分類

中分類
同期回路(DLL)信号

ハード的

処理

小分類
同期回路構成変更（コード相関処理方式）
マルチパス推定による同期誤差補正対応
アンテナ改良マルチパス軽減アンテナ
複数アンテナ利用

軌道情報利用
ソフト的対応

仰角マスクによる誤差衛星排除
マルチパス推定による衛星排除

測位計算
マルチパス再現性に着目した補正

2.6.3. マルチパス発生場面の整理
道路管理において、マルチパスが致命的な影響を及ぼす場面を整理し、これをもとに、致命的影響を及ぼす場面と改善策を整理した。また、シミュレータへの反映方法についても整理した。
(1) マルチパス発生場面の整理
次に示す資料からマルチパス発生場面を整理し、これをもとに道路管理において致命的な影
響を及ぼす場面を整理した。
○新 GPS 測量の基礎（社団法人

日本測量協会）2-11

表 2-5 マルチパス発生場面の整理
測量で発生しているマルチパス
発生箇所

道路管理で考えられる地物

内容

一般住宅

トタン屋根が反射。

高層建築

近距離では壁面が反射。

山の稜線

稜線で若干の反射あり。回折現象も起こる。

大 き な 野 立 ち 近傍にあるときは反射がある。
看板

金網

網目が 3cm 程度より細かいものは、GPS電波に対して金属板とほぼ同等の反射と遮蔽をする。

鉄塔、給水塔等 構造によるが看板等より反射の影響は少ない。

歩道橋、ガード 若干の反射がある。
等○沿道の建造物（主に都市部）○沿道の建造物（主に都市部）○山間部○斜面等の存在する箇所
・自然斜面
・のり面（切土）
・擁壁
・トンネル坑口
・シェッド入り口
・シェルター入り口○大型の標識や柵・壁等の存
在する箇所
・案内標識
・道路情報板・遮音壁
・遮光フェンス・落石防護柵・ガードレール等・転落防止施設・防雪柵
・雪崩発生予防柵
・立ち入り防止柵
・橋梁（高欄）
・植栽
・郵便ポスト・電話ボックス・輸送管・高架橋下○柱の存在する箇所
・警戒標識,規制標識,指示標
識,補助標識・道路情報関連施設等の柱・道路照明施設
・道路反射鏡
・交通信号機・電柱○道路を横断する構造物等の存在する箇所・横断歩道橋・立体交差点（アンダーパス）

マルチパ
ス致命的
影響
×
×

×

×

×

－

△

※） 「マルチパス致命的影響」については、関連する地物等の連続性や影響を受ける時間等をもとに判断した。「×」：致命的，「△」：やや致命的，「-」：致命的ではない※） 「新・GPS 測量の基礎」（社団法人 日本測量協会）をもとに作成

2-12

(2) 致命的影響を及ぼす場面と改善策
前章の整理結果より、次に示す箇所で致命的な影響を及ぼすと考えられる。
■ 致命的な影響を及ぼす場所○都市部，山間部，高架橋下，立体交差部（道路および鉄道），橋梁部○付近に次の道路施設等が存在する箇所
・斜面等（自然斜面，のり面（切土），擁壁（切土））
・大型の標識や柵・壁等（案内標識，道路情報板，遮音壁，遮光フェンス，落石防護柵，ガードレール等，転落防止施設，防雪柵，雪崩発生予防柵，立ち入り防止柵，橋梁（高欄）・植栽，郵便ポスト，電話ボックス，輸送管）■ 影響を受ける道路維持管理作業車両○巡回車，路面性状調査車，橋梁点検車，高所作業車，除雪車，路面清掃車，散水車，ガー
ドレール清掃車，側溝清掃車，草刈り車，標識車，その他土工機械■

対応策○マルチパス軽減アンテナ利用○マルチパス軽減受信機の利用○ジャイロやレーンマーカとの組み合わせ(3) シミュレータへの反映方法
将来的には、マルチパス関連環境地物として、上記に示した地物をシミュレータに反映することが考えられるが、当面のシミュレータについては、都市部，山間部，高架橋下等の大まかな区分により、誤差データを作成する方法が考えられる。

2-13

3. 位置特定パッケージの設計
3.1. 位置特定パッケージの要件定義
3.1.1. 背景
近年、道路管理業務においては、事業費が削減される中、社会生活の高度化に伴う道路に対するニーズの高度化・多様化への対応が求められている。これらのニーズへ対応するためには、道路管理業務の高度化・効率化が必要である。
この実現方策として、位置特定技術，センシング技術，通信技術，GIS 技術といった情報通信技術の活用が不可欠であり、これらの技術を採り入れた各種システムが開発されている。
これらのシステム開発を効率的に行うためには、共有化可能な部分の標準化を図る必要がある。
その部分として、道路管理車両の位置特定部分等が挙げられる。既存の位置特定技術については、数多く存在するが、その精度，適用条件，コストが様々である。
このような状況においては、様々な道路管理等での位置情報活用場面やアプリケーションでの利用を想定した共通の位置特定システム（位置特定パッケージ）が求められる。
3.1.2. 開発システムの目的
本パッケージは、移動体の位置特定に係わる各種アプリケーションにおいて、移動体の位置特定を行う。
3.1.3. 目標
本パッケージは、道路管理等での活用を想定し、これに求められる精度で位置特定を行う。
3.1.4. システム化の範囲設定(1) システム化の範囲
本パッケージ設計書の範囲を図 3-1 に、パッケージで想定する活用場面（サービス）を表 3-1に示す。

アプリケーションシステム（実験システム，シミュレータ等）
位置特定処理部

設計書
位置特定演
算処理部
要件定義

DB 部

インター
フェース部

GUI 処理部
センサ部

コントロ
ール部

コントロ
ール部

表示部等

位置特定パッケージ設計書で記述

基本設計
詳細設計

・各システムおよびその他アプリケーション共通

実験システム，シミュレータシステムのする部分は、位置特定パッケージ設計書で記

実装設計
実装

述。
・上記以外は、実験システム等の設計書で記述。

図 3-1 パッケージ設計書の位置づけ

3-1

設計書で記述表 3-1 サービス種別の概要
サービス種別走行環境情報提供

概 要
前方車両，障害物，道路構造物，歩行者との接触を防止するために、自車両周辺に存在する前方車両，障害物，道路構造
物，歩行者の位置や距離情報をドライバ
ー等に提供する。

前方車両，障害物，道路構造物，歩行者との接触を防止するために、操舵や車速の制御を行う。
走行操作補助作業装置操作情報提供

作業操作補助作業結果情報提供

道路管理作業車両の正確な作業実現，作業装置（散布装置，除雪装置等）の破損等を防止するために、作業装置の操作に係わる情報（作業位置，作業禁止位置，作業装置操作に係わる道路構造物）をオ
ペレータに提供する。
道路管理作業車両の正確な作業実現，作業装置（散布装置，除雪装置等）の破損等を防止するために、作業装置の操作の制御を行う。

作業内容の把握，次回作業計画に役立てるため、作業実施結果情報を道路管理者へ提供する。

3-2

位置特定方式＜平地部＞○DGPS+レーンマーカ○DGPS+CCD＜市街部，山間部＞○自律航法+DGPS+レーンマーカ○自律航法+DGPS+ CCD＜遮蔽物内＞○自律航法+レーンマーカ○自律航法+ CCD＜平地部＞○RTK-GPS○VRS(サービス地域)＜市街部，山間部＞○RTK-GPS+シュードライト○VRS+シュードライト＜遮蔽物内＞○レーンマーカ＜平地部＞○DGPS＜市街部，山間部＞○自律航法+DGPS＜遮蔽物内＞○自律航法+レーンマーカ○自律航法+ CCD
＜平地部＞
○DGPS
＜市街部，山間部＞○自律航法+DGPS＜遮蔽物内＞○自律航法+レーンマーカ○自律航法+ CCD
＜平地部＞
○DGPS
＜市街部，山間部＞○自律航法+DGPS＜遮蔽物内＞○自律航法+レーンマーカ○自律航法+ CCD

表 3-2 システム化対象とする位置特定方式
位置特定機器
位置特定方式
ｼﾞｬｲﾛ

自律航法

●

GPS

DGPS

位置特定基盤

RTK

ﾚｰﾝﾏｰ

CCD

GPS

疑似

GPS

ｶｾﾝｻ

ｶﾒﾗ

衛星

衛星

●

DGPS

仮想

基準

基準

点

点

ﾚｰﾝ
ﾏｰｶ

●

●

VRS

●

●

●

●

CCD ｶﾒﾗﾚｰﾝﾏｰｶ●●●●+DGPS+ﾚｰﾝﾏｰｶ
自律航法+DGPS+ CCD

ﾃﾞｰﾀ

●

●

自律航法

基盤

●
●

自律航法+DGPS道路●

RTKGPS

ｼｭｰﾄﾞﾗｲﾄ

電子

●

●

●

●

●

●

●

●

●

DGPS+ﾚｰﾝﾏｰｶ●

DGPS+CCD

●

●
●

●

●

●
●

+ｼｭｰﾄﾞﾗｲﾄ
VRS+ｼｭｰﾄﾞﾗｲﾄ

●

●

●
●

RTKGPS

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

(2) 利用するエンドユーザ
利用するエンドユーザについては、
位置特定パッケージを利用するアプリケーション側で定めることとする。

3.1.5. システムに対する要件整理システムに求められる要件を以下に示す。
(1) 移動体の位置特定
サービス種別に求められる精度，位置特定方式で移動体の位置を特定する。
3.1.6. システム運用体制
運用体制については、位置特定パッケージを利用するアプリケーション側で定めることとする。
3.1.7. システムの機能システムに求められる機能を表 3-3 に示す。
表 3-3 システムの機能要件
移動体の位置特定

機能

機能概要

位置情報収集機能

位置特定に必要な情報を収集する。

位置特定機能移動体の位置を特定する。

3-3

3.1.8. データ要求の定義
本システムで扱うデータを表 3-4 に以下に示す。
表 3-4 本システムで扱う入出力データ一覧
要件

機能

取り扱う主な情報

位置情報収集機能○GPS データ ○DGPS 補正データ ○RTK-GPS 補正データ○VRS 補正データ ○シュードライトデータ ○ジャイロ
データ ○加速度計データ ○車速センサデータ○マーカセンサデータ ○CCD カメラデータ○道路基盤データ

位置特定機能○（上記で収集したデータ）

移動体の位置特定○移動体位置情報

3.1.9. システムに求められる性能・品質システムに求められる性能・品質について以下に示す。
表 3-5 システムに求められる性能・品質
要件
移動体の位
置特定

機能
位置情報収
集機能
位置特定機

性能
○収集項目：表 3-4 に示した情報を収集○収集間隔：必要な位置特定精度確保に必要な間隔で収集○下表に示す。

能
サービス

要求精度

種別

空間

時間

解像度

解像度

走行環境情報提供

縦：10m 程度

横：1m 程度

1m 以下

0.5sec 以下

走行操作補助縦：1m 程度

横：数 cm 程度

数 cm 以下

50msec 以下

作業装置操作情報

縦：10m 程度

横：2m 程度

2m 以下

0.5sec 以下

作業操作補助縦：10m 程度

横：2m 程度

2m 以下

0.5sec 以下

作業結果情報提供

縦：10m 程度

横：2m 程度

2m 以下

0.5sec 以下

3-4

3.1.10. システムのアーキテクチャ
システム構築にあたっての要望・条件を次に示す。
○ 設計にあたっては、新たなクラスの追加・変更が容易となるように行う。
○ 新たに開発するソフトウェアの言語については JAVA とするが、既存のものを活用する
場合については調査職員と協議の上決定する。
○ 地図データについては、対象となる道路については、道路空間データ製品仕様書に基づくデータを使用する。道路周辺の背景地物については、調査職員と協議の上決定する。
3.1.11. その他、開発に対する条件
開発スケジュールを表 3-6 に示す。
表 3-6 開発スケジュール
H14 年度
位置特定方式H15 年度以降

基本
設計

詳細
設計

実装
設計

実装

自律航法

●

●

●

●

DGPS

●

●

●

●

RTKGPS

基本
設計

詳細
設計

実装
設計

実装

●

●

●

●

VRS

●

●

●

●

ｼｭｰﾄﾞﾗｲﾄ

●

●

●

●

CCD ｶﾒﾗ

●

●

●

●

ﾚｰﾝﾏｰｶ

●●●●自律航法+DGPS

●

●

●

●

●

●

●

自律航法
+DGPS+ﾚｰﾝﾏｰｶ
自律航法+DGPS+ CCD

●

●

●

●

●

DGPS+ﾚｰﾝﾏｰｶ●

DGPS+CCD

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

RTKGPS+ｼｭｰﾄﾞﾗｲﾄ
VRS+ｼｭｰﾄﾞﾗｲﾄ

●

●

●

3-5

3.2. 位置特定パッケージの基本検討
3.2.1. 精度向上対策(1) GPS データ遅延に対する同期アルゴリズムa） GPS 方位の遅延補正処理■ アルゴリズム②時間 T から現在までの
方位角速度ωを積算。

①GPS 方位 R を取得。

GPS 方位 R
積算方位角速度Δω

方位角速度ω
現在方位 r
処理時刻 t

時間 T

現在③GPS 方位 R に
積算方位角速度Δωを加算。

図 3-2：GPS 方位の遅延処理アルゴリズム

上図に示すように、まず、①GPS 方位 R を取得する。この GPS 方位 R は、現在より時間 T
前の GPS 方位のため、時間 T から現在までの方位変化分を補完する必要がある。
ここで、②時間 T から現在までの方位角速度ωを積算し、③GPS 方位 R に積算方位角速度
Δωを加算し、現在方位 r として出力する。
これを数式で表すと、下式のようになる。

r (t ) = R (t ) + Δω(t ) ∴ Δω(t ) =■ 遅延時間算出0∫ ω(t )dtt = −T① H14 年度業務で取得した走行データについて、下記の 2 つのデータを作成する。
方位角速度積分し、積算方位角速度を作成。
GPS 方位について 10[Hz]補完し平滑化処理を行い、平滑 GPS 方位を作成。
② 積算方位角速度に対して平滑 GPS 方位を 0.1[sec]間隔で遅延させ、積算方位角速度と平滑 GPS 方位が最も同期する(＝差分が最もばらつかない)ときの遅延時間を GPS 方位の遅延時間とする。
上記枠線内の作業実施した結果、汎用 GPS の GPS 方位の遅延時間は約 1.9 秒となった。

3-6

3-7
方位 [deg]
-200

-100

0

100

200

300

400

1
101
201
301
401
501
601
701
801
901
1001

GPS方位(平滑) および 方位角速度(積算)コース：交差路、GPS：汎用、自律：3軸

経過時間

図 3-3 GPS 方位(平滑) および 方位角速度(積算)

1101
1201
1301
1401
1501
1601
1701
1801
1901
2001
2101
2201
2301
2401
2501
2601
2701
2801
2901
3001
3101
3201
3301
3401
3501
3601

GPS方位(平滑)方位角速度(積算)方位オフセット3-8
方位 [deg]
-200

-100

0

100

200

300

400

1
101
201
301
401
501
601
701
801

GPS方位(平滑) および 方位角速度(積算) 遅延1.9秒
コース：交差路、GPS：汎用、自律：3軸

経過時間

図 3-4 GPS 方位(平滑) および 方位角速度(積算) 遅延 1.9 秒

901
1001
1101
1201
1301
1401
1501
1601
1701
1801
1901
2001
2101
2201
2301
2401
2501
2601
2701
2801
2901
3001
3101
3201
3301
3401
3501
3601

GPS方位(平滑)方位角速度(積算)方位オフセットb） GPS 速度の遅延補正処理■ アルゴリズム②時間 T から現在までの前後加速度αを積算。

①GPS 速度 V を取得。

GPS 速度 V
前後加速度α

積算前後加速度Δα

現在速度 v

3-9

処理時刻 t
時間 T

現在③GPS 速度 V に
積算前後加速度Δαを加算。

図 3-5：GPS 速度の遅延処理アルゴリズム

上図に示すように、まず、①GPS 速度 V を取得する。この GPS 速度 V は、現在より時間 T
前の GPS 速度のため、時間 T から現在までの速度増減分を補完する必要がある。
ここで、②時間 T から現在までの前後加速度αを積算し、③GPS 速度 V に積算前後加速度Δαを加算し、現在速度 v として出力する。
これを数式で表すと、下式のようになる。

v(t ) = V (t ) + Δα (t ) ∴ Δα (t ) =0∫ α(t )dtt = −T■ 遅延時間算出① H14 年度業務で取得した走行データについて、下記の 2 つのデータを作成する。
前後加速度を積分し、積算前後加速度を作成。
GPS 速度について 10[Hz]補完し平滑化処理を行い、平滑 GPS 速度を作成。
② 積算前後加速度に対して平滑 GPS 速度を 0.1[sec]間隔で遅延させ、積算前後加速度と平滑 GPS 速度が最も同期する(＝差分が最もばらつかない)ときの遅延時間を GPS 速度の遅延時間とする。
上記枠線内の作業実施した結果、汎用 GPS の GPS 速度の遅延時間は約 2.2 秒となった。

3-9

3-10
速度 [km/h]
-60

-40

-20

0

20

40

60

1
101
201
301
401
501
601
701
801
901
1001
1101

GPS速度(平滑) および 前後加速度(積算)コース：交差路、GPS：汎用、自律：3軸

経過時間

図 3-6 GPS 速度(平滑) および 前後加速度(積算)

1201
1301
1401
1501
1601
1701
1801
1901
2001
2101
2201
2301
2401
2501
2601
2701
2801
2901
3001
3101
3201
3301
3401
3501
3601

GPS速度(平滑)前後加速度(積算)速度オフセット3-11
速度 [km/h]
-60

-40

-20

0

20

40

60

1
101
201
301
401
501
601
701
801
901

図 3-7

1001
1101
1201

GPS速度(平滑) および 前後加速度(積算) 遅延2.2秒
コース：交差路、GPS：汎用、自律：3軸

経過時間

GPS 速度(平滑) および 前後加速度(積算) 遅延 2.2 秒

1301
1401
1501
1601
1701
1801
1901
2001
2101
2201
2301
2401
2501
2601
2701
2801
2901
3001
3101
3201
3301
3401
3501
3601

GPS速度(平滑)前後加速度(積算)速度オフセットc） GPS 位置の遅延補正処理アルゴリズム■ アルゴリズム②時間 T から現在までの
東西方向距離 x を積算。

①GPS 経度 LO を取得。

GPS 経度 LO
東西方向距離 x

積算東西方向距離Δx

現在経度 lo
処理時刻 t
時間 T

現在③GPS 経度 LO に
積算東西方向距離Δx を加算。

図 3-8：GPS 経度の遅延処理アルゴリズム

上図に示すように、まず、①GPS 経度 LO を取得する。この GPS 経度 LO は、現在より時
間 T 前の GPS 経度のため、時間 T から現在までの東西方向距離増減分を補完する必要がある。
ここで、②時間 T から現在までの東西方向距離 x を積算し、③GPS 経度 LO に積算東西方
向距離Δx を加算し、現在経度 lo として出力する。
これを数式で表すと、下式のようになる。

lo(t ) = LO (t ) + Δx(t ) ∴ Δx(t ) = ∫0

t = −T

3-12v(t ) × sin (r (t ))dt

②時間 T から現在までの
南北方向距離 y を積算。

①GPS 緯度 LA を取得。

GPS 緯度 LA
南北方向距離 y

積算南北方向距離Δy

現在緯度 la
処理時刻 t
時間 T

現在③GPS 経度 LA に
積算南北方向距離Δy を加算。

図 3-9：GPS 緯度の遅延処理アルゴリズム

上図に示すように、まず、①GPS 緯度 LA を取得する。この GPS 緯度 LA は、現在より時
間 T 前の GPS 緯度のため、時間 T から現在までの南北方向距離増減分を補完する必要がある。
ここで、②時間 T から現在までの南北方向距離 y を積算し、③GPS 経度 LA に積算南北方
向距離Δy を加算し、現在緯度 la として出力する。
これを数式で表すと、下式のようになる。

la (t ) = LA(t ) + Δy (t ) ∴ Δy (t ) = ∫0

t = −Tv(t ) × cos(r (t ))dt

前述の過程で算出した GPS 方位および GPS 速度の遅延時間と、■①遅延時間算出
0.1[sec]間隔で遅延させた GPS 位置の遅延時間を位置特定パッケージに設定し、H14
年度業務で取得した走行データを用いたシミュレーションを実行する。
② シミュレーションが出力した位置を軌跡グラフ化し、直角に旋回している箇所が最も直角になるときの遅延時間を GPS 位置の遅延時間とする。
上記枠線内の作業を実施した結果、汎用 GPS の GPS 位置(緯度・経度)の遅延時間は約 1.9秒となった。

3-13

3-14

緯度 [deg]

430725000
1671150000

430730000

430735000

430740000

430745000

430750000

430755000

430760000

430765000

1671160000

1671170000

1671200000

1671210000

GPS 位置(緯度・経度)

1671190000
経度 [deg]

図 3-101671180000

GPS位置(緯度・経度)
コ ース：交差路、GPS：汎用、自律：3軸

1671220000

1671230000

メッシュデー タ
シミュレーション軌跡

3-15

緯度 [deg]

430725000
1671150000

430730000

430735000

430740000

430745000

430750000

430755000

430760000

430765000

1671160000

1671170000

図 3-111671180000

1671200000

1671210000

GPS 位置(緯度・経度) 遅延 1.9 秒

1671190000
経度 [deg]

GPS位置(緯度・経度) 遅延1.9秒
コ ース：交差路、GPS：汎用、自律：3軸

1671220000

1671230000

メッシュデー タ
シミュレーション軌跡

(2) マーカ補正アルゴリズムの改良
a） 概要
位置特定パッケージに実装しているレーンマーカ補正ロジックは、「レーンマーカ検出時、①検出マーカ種別と同種で②位置特定パッケージの算出位置に最も近いレーンマーカを道路
GIS から取得し、基準位置として使用する。位置特定パッケージの算出位置とレーンマーカの基準位置の誤差が補正情報となり、この補正情報をパッケージの算出位置に加算して出力する。」というアルゴリズムになっており、マーカセンサの誤検出が考慮されていない。
平成 14 年度業務の国総研テストコースの走行実験結果を解析したところ、埋設したレーン
マーカの種別と検出したレーンマーカの種別が一致せず、
マーカセンサに誤検出が発生していることを確認した。
従って、実際に通過したレーンマーカとは異なるレーンマーカを検索し、これを基準位置として使用したため、マーカ誤検出が発生した時の誤差量が大きくなるという問題が発生した。
本年度業務では、マーカセンサの誤検出を考慮したアルゴリズムを再設計・実装し、得られた効果を検討する。
b） 設計
マーカセンサの誤検出を考慮するため、道路 GIS 検索時に誤検出防止アルゴリズムを追加する。
マーカセンサが誤検出した場合、マーカ種別の異なるマーカを道路 GIS から検索するのが大きな問題であるため、①位置特定パッケージの算出位置と仮定マーカとの距離差が 50[m]以内、②位置特定パッケージの算出方位と仮定マーカとの方位差が±90[deg]以内という二つの検索条件を追加することで、誤検出を防止する。
A
10deg①マーカ検出
イベント発生A
0deg②同種、方位差
距離で検索

3m

図 3-12 レーンマーカ処理順序

道路 GIS の検索時、上記の条件を満たすレーンマーカが存在しない場合、誤検出が発生している可能性が高いため、次のレーンマーカを検出するまでレーンマーカ補正をキャンセルする。
なお、道路 GIS 検索アルゴリズムのフローチャートを以下に示す通りである。

3-16

レーンマーカ

道路 GIS から
仮定マーカ情報を取得

No

道路 GIS の
登録マーカを処理中？

Yes

検出マーカと仮定マーカの種別が
同じ？

No

Yes

パッケージの算出位置と仮定マーカとの距離差がx[m]以下？

No

Yes

パッケージの算出方位と仮定マーカとの方位差が
r[deg]以下？

No

Yes

条件が一致した
仮定マーカが登録済み？

仮定マーカからの距離が登録マーカからの距離より
短い？

Yes

No

Yes

条件が一致した
マーカとして
仮定マーカを登録

条件が一致した
仮定マーカが
登録済み？

No

Yes

補正情報を
取得

補正情報を
初期化

道路 GIS 検索を終了

図 3-13 道路 GIS 検索アルゴリズムのフローチャート

3-17

No

(3) マップマッチング機能a） 概要
マップマッチングのアルゴリズムは、地図(メッシュデータ)を用いた方位補正および車線補正のアルゴリズムを実装する。
以下に、そのアルゴリズムを説明する。
b） メッシュデータの取得
直前の車線番号と同一で、位置特定パッケージの出力位置(緯度・経度)に最も近いメッシュ
データを取得する。

同一の車線番号

メッシュデータ

図 3-14 取得するメッシュデータc） 処理周期の検討
位置特定パッケージは JAVA 言語で実装され、かつタブレット PC 上で動作している。
試走を行った結果から、現状の実験システムにおいて既にセンサデータの欠損があり、位置
特定パッケージの出力精度に重大な影響を及ぼしている。
このメッシュデータの取得周期を 0.1[sec]で実装すると、センサデータがさらに欠損する可能性があるため、メッシュデータの取得周期が 0.5[sec]となるように実装する。

3-18

d） 車線補正
位置特定パッケージの出力位置が上記のメッシュデータのエリアから左右方向に逸脱している場合は、位置特定パッケージの出力位置とメッシュデータ中心線までの緯度・経度差を記憶する。
また、その記憶した緯度・経度差を位置特定パッケージの出力位置に加算して出力する。
なお、出力位置が車線内にある場合は、位置特定パッケージの出力位置をそのまま出力する。

緯度・経度差を記憶

そのまま

メッシュデータ

図 3-15 左右方向への補正e） 車線補正の除外処理の追加
システム起動直後の駐車場や交差点などから進入する場合は、車線補正の影響で車線内へ収めようとする現象が発生する。また、交差点などで右左折する場合、車線補正の影響で交差点を脱出することができない。さらに、複数車線へ分岐する場合は、直前の車線番号を継承してしまう現象が発生する。
上記のような問題を回避するため、メッシュデータに車線補正を行わないというフラグ情報を記録しておき、そのメッシュデータの車線補正フラグが車線補正をしないとなっている場合には車線補正を行わない。

判別不能

駐車場

行き止まる

図 3-16 車線補正の悪影響(左から、駐車場、交差点、分岐)

3-19f） 方位補正
位置特定パッケージの出力方位とメッシュデータ方位の方位差を記憶する。
また、その記憶した方位差を位置特定パッケージの出力方位に加算して出力する。
位置特定パッケージの出力方位

メッシュデータ方位方位差

メッシュデータ

図 3-17 方位補正のイメージ

3-20

(4) 車線変更イベントの検出処理の追加
a） 目的
このアルゴリズムは、複数車線の区間がある場合に車線判別を明確にすることを可能とする目的で実装するものである。
b） 設計
1.4deg/sec（閾値で設定可能）を超える方位角速度が発生した瞬間を、車線変更の検出開始
トリガとする。更に、20sec（閾値で設定可能）以内に-1.4deg/sec を超える方位角速度が発生した場合に、車線変更検出確定とする。方位角速度の符号が反対の場合も同様である。
なお、1.4deg/sec という閾値は、長岡宮本工区にて動作試験を行い、得られた最適値である。
角速度 deg/sec
2deg/sec
経過時間 sec0-2deg/sec

20sec 以内
検出開始

検出終了

図 3-18 車線変更アルゴリズムの方位角速度の遷移

ここで、車線変更検出確定時に位置するメッシュデータの、車線変更方向にメッシュデータが存在した場合、位置特定パッケージの出力位置とメッシュデータまでの緯度・経度差を記憶し、位置特定パッケージの出力位置に加算して出力する。

3-21

3.2.2. レーンマーカの効率的な配置の試算(1) ハイブリッド式におけるレーンマーカの用途
車両などの移動体で位置計測を行った場合、高性能な GPS を使っても、トンネルや高層ビ
ルによるマルチパスの影響により、正しい位置が計測できなくなってしまう現象が発生する。
この場合、方位ジャイロ、車速パルスや前後加速度による自律航法を組合わせること（ハイブリッド方式）により、トンネルでも位置が更新されたり、位置飛びが無くなるなど安定して位置を計測することができるようになる。
ただし、長いトンネルを走行した場合、例えば、直線かつ平坦な道路であった場合でも、方位ジャイロのドリフトや前後加速度計のオフセットの変動により、方位や距離の誤差が拡大していく現象が発生する。したがって、自律航法センサによる位置計測を行う場合、適切なタイ
ミング（ジャイロや加速度計の性能と要求される位置精度の関係により定まる）において、絶対的な位置を参照し、ジャイロや加速度計の出力値を補正する必要がある。
レーンマーカの用途については、補正の際の絶対的な位置を把握するために用いるものである。
(2) レーンマーカ配置の基本的な考え方
レーンマーカによる絶対的な位置の抽出方法，上下線および車線判別方法について示す。
a） 絶対位置の抽出方法について
レーンマーカを検出した際、GPS による位置データ取得し、その位置に該当する（一番近い）レーンマーカを GIS データより抽出することにより、絶対的な位置データを取得する。

GPS データ より取得した位置

上り
×
下り

GIS データより取得したマーカの位置

中央帯 また は車道中央線

図 3-19 絶対位置の抽出方法b） 上下線の判別について
GPS の誤差が大きい場合，GPS 非測位で走行した場合，自律での方位変動等が大きい場合
等、反対車線のレーンマーカを抽出してしまう恐れがある。
このため、レーンマーカの GIS データとして、道路延長方向（進行方向）のベクトル情報を付与することで対応する。

3-22

c） 車線の判別について
複数車線の場合においては、車線を区別できるようなレーンマーカ配置パターンにより車線を判別する。このため、図 3-20 に示すように、2 種類のマーカ（●：Ａマーカ、●：Ｂマーカ）を組み合わせる。

１レーンを走行しているのに、２レーン目のマーカーで補正した場合

1ｋｍ

2m
2
×
×
×

100m

100m

100m

×

100m

100m

100m

100m

補正前位置： ×

読み飛ばし対策マーカー

100m

100m

100m

補正後位置：×

Ａﾏｰｶｰ
B ﾏｰｶｰ

図 3-20 車線判別のためのレーンマーカ配置パターン例d） 読み飛ばし対策
レーンマーカを読み飛ばした場合の対策として、連続配置（縦 2m 程度の間隔で配置））することが考えられる。しかし、すべてのレーンマーカに対して複数配置することは、コスト的に困難である。このため、図 3-20 に示すように、1km 毎に連続配置させることにより、読み
飛ばしによるマッチング不良を回避する。
(3) 電波式レーンマーカの選択
本業務では、「GPS 測位状態調査業務」（以下、別途業務という）でも実績のある「電波式レーンマーカ」を選択した。
a） 電波式レーンマーカ形状
直径：φ130ｍｍ
厚さ：30ｍｍ（図 3-21 参照）

3-23

図 3-21 電波式レーンマーカb） 設置仕様
埋設深Ａ：90ｍｍ（マーカ底面）誤差±10ｍｍ
コアリング径：150ｍｍ
方向性指定：あり

誤差道路線形に対し±10°以内

水平度指定：あり（道路線形方向）±10°以内

管理値 A に対し B,D:±13.0（道路線形直角方向）±5°以内 管理値 A に対し C,E:±6.5
調整モルタル厚：CO モルタル 10ｍｍ
埋戻材：CO モルタル
（図 3-22 参照）

B

進 行 方

E

A

D1

D1

C

D

15
▽ＧＬ

埋 戻

ﾚｰﾝﾏｰ
調整ﾓﾙﾀ

図 3-22 設置仕様

3-24

90（±10）(4) 目標精度目標とする精度は、前後左右方向に対して±2ｍ以内の誤差とする。
(5) レーンマーカの配置検討
コストを削減するためのマーカ配置を検討する。また、GPS 受信地域は、マーカを極力少なく配置しても精度が出せるように検討した。
a） 誤差試算
誤差については、縦方向と横方向それぞれに次のような誤差が推定される。
■ 縦方向
主に車速パルスの誤差が大きく影響するものと考えられる。今回、ミッションシャフトにパルス発生器が取り付けてあるので、1％以内の誤差と推定する。
（パルススケールを実測値より設定し、精度を高める。
）■ 横方向
マップマッチング機能により車線離脱を回避すれば、横方向の誤差はある程度おさえられる。
b） 配置検討方針
2ｍ以内の精度を目標とするために、200ｍ間隔での配置をベースとし、下記条件に当てはまる場合、100ｍ間隔で配置する。
c） 試走路でのマーカ配置試算
要求精度を満たすためのマーカ配置間隔とジャイロの性能の組合せを表に示す。国総研試走路におけるレーンマーカ配置間隔については、高精度化のための改善策を取り入れることを前提とし、「100ｍ間隔」でレーンマーカを設置することとした。具体的な配置を別添資料に示す。
表 3-7 要求精度を満たすためのマーカ配置間隔とジャイロの性能の組合せ

1ｋｍ当たり
の変動量

誤 差 ±2 ｍ以 下 の マ
ーカ配置間隔誤差±5ｍ以下のマーカ配置間隔

１軸角度センサ

2.86 度40ｍ間隔

100ｍ間隔３軸角度センサ

1.25 度

91ｍ間隔

230ｍ間隔※） 距離はＥＣＵからの車速パルスの精度に依存されるが、2％以内と仮定した。

3-25

3.3. 位置特定パッケージの基本設計
3.3.1. 目的(1) システムの導入背景
近年、除雪 ITS などの道路管理システムの高度化や、歩行者 ITS・AHS (走行支援システム：
Advanced Cruise – Assist Highway System)などの高度サービス実現のために、高精度な位置特定のニーズはますます高くなっている。
一方、位置特定技術の開発動向では、GPS やジャイロといった様々な位置特定機器が開発されてきている。同時に、レーンマーカ、シュードライト、タグの設置、あるいは道路 GIS、
河川 GIS のような情報基盤の整備など、位置特定をサポートするような位置特定基盤の整備も検討されている。
しかし、位置特定サービスにおける要求精度・コスト・適用条件は様々であり、それらのの長所や短所を補いながら、各サービスに適切な位置特定機器および基盤を選択し、効率的な基盤の整備を統合的かつ定量的に検討を行う必要がある｡(2) システムの目的
本業務では、既存の位置特定機器と位置特定基盤の動的な切り替えによる高精度な位置特定を設計する。
また、位置特定サービスの要求精度・コスト・適用条件に応じた位置特定機器および基盤の組み合わせの方法を整理し、効率的な位置特定基盤の整備を検討するものである。

3-26

3.3.2. 要件定義の確認
本設定書では、移動体に設置される位置特定機器と既存の位置特定基盤を用いて、位置特定サービスの要求精度・コスト・適用条件に応じた高精度な位置特定処理を設計することが要件とされる。
なお、本設計書では、表 3-8 に示す位置特定サービス・機器・基盤を設計対象とするが、要件定義に記述されているとおり、位置特定機器・基盤の入出力については本パッケージを使用する
位置特定サービスの設計書にて記述されるため、本設計書では概念的に触れる。
表 3-8 位置特定サービスの概要および使用する位置特定機器と要求条件

No.

位置特定サービス

概要
前方車両・道路構造物・歩行者などの障害物との接触を防止す

1

走行環境情報提供

るため、自車両周辺に存在する障害物の位置や距離情報をドライ
バーなどに提供する。

2

走行操作補助前方車両・道路構造物・歩行者などの障害物との接触を防止す
るため、自車両の操舵や車速などを制御する。
道路管理作業車両の正確な作業を実現し、作業装置(散布装置、

3作業装置操作情報提 除雪装置など)の破損を防止するため、作業装置の操作に関する情供報(作業位置、作業禁止位置、作業装置操作に関わる道路構造物)
をオペレータに提供する。
道路管理作業車両の正確な作業を実現し、作業装置(散布装置、

4

作業操作補助除雪装置など)の破損を防止するため、作業装置の操作を制御する。

5

作業結果情報提供

作業内容を把握し、次回の作業計画に役立てるため、道路管理者へ作業実施結果情報を提供する。

3-27

3.3.3. ユースケース
本パッケージのユースケース図を、図 3-23 に示す。

位置特定パッケージ
位置特定要素位置特定機器

ジャイロ

GPS

加速度計

車速センサ

レーンマーカセンサ CCDカメラ

現在位置を特定する

位置特定基盤
位置特定サービス

道路GISデータ

GPS衛星

擬似衛星

レーンマーカ

電子基準点

仮想基準点

図 3-23 位置特定パッケージのユースケース図

3-28

3.3.4. ユースケースのシナリオ「現在位置を特定する」ユースケースのシナリオは下記の通りで、図 3-24 にアクティビティ図を示す。
①位置特定サービスは「計測開始ボタン」が押されることで、位置特定処理を開始する。
②位置特定処理は、現在位置を算出する。
③位置特定処理は「計測終了ボタン」が押されるまで、②の作業を繰り返す。
④位置特定サービスは「計測終了ボタン」が押されることで、位置特定処理を終了する。

位置特定サービス

位置特定パッケージ

計測開始

現在位置を特定計測終了

図 3-24 「現在位置を特定する」ユースケースのアクティビティ図3-29

3.3.5. システム全体設計
本パッケージのシステム全体設計について、以下に記述する。
(1) 全体構成
位置特定処理は、図 3-25 のコンポーネント図に示すように位置特定機器・基盤のデータを取得し、位置特定機器のデータについて補正処理を行い、現在位置(緯度・経度・方位)を算出する。インターフェースには、現在位置(緯度、経度、方位)がある。（別添資料 4 参照）

位置特定処理位置特定機器

位置特定基盤現在位置(緯度、経度、方位)

位置特定サー ビ ス

図 3-25 位置特定処理のコンポーネント図

3-30

3.3.6. 機能設計
本パッケージにおける機能は、下記の通りである。
・位置情報収集機能：位置特定に必要な情報を収集する。
・位置特定機能：移動体の位置を特定する。
(1) 記号・用語の定義
本設計書にて使用する記号・用語の定義を下記に示す。
■ スケールファクタ
センサの計測可能な範囲。この値はセンサ固有であり、センサのメーカ・種類により異なる。
■ 精度
センサで測定される範囲に対する誤差の比。精度のランクを以下のように定義する。
高い：標準的なセンサより精度が高い
普通：標準的なセンサの精度低い：標準的なセンサより精度が低い
なお、この値はセンサ固有で、センサのメーカ・種類により異なる。
■ 価格
センサを購入する際の費用。価格のランクを以下のように定義する。
高い：標準的なセンサより価格が高い
普通：標準的なセンサの価格
安い：標準的なセンサより価格が低い
なお、この値はセンサ固有で、センサのメーカ・種類により異なる。
■ 寿命
センサが使用に耐えうる期間。寿命のランクを以下のように定義する。
長い：標準的なセンサより寿命が長い
普通：標準的なセンサの寿命短い：標準的なセンサより寿命が短い
なお、この値はセンサ固有であり、センサのメーカ・種類により異なる。
■ サイズ
センサの大きさ。サイズのランクを以下のように定義する。
大きい：標準的なセンサよりサイズが大きい
普通：標準的なセンサのサイズ
小さい：標準的なセンサよりサイズが小さい
なお、この値はセンサ固有であり、センサのメーカ・種類により異なる。
■ 消費電力センサが動作する際に消費される電力。消費電力のランクを以下のように定義する。
多い：標準的なセンサより消費電力が多い
3-31

普通：標準的なセンサの消費電力少ない：標準的なセンサより消費電力が少ない
なお、。センサ固有の値で、メーカ・種類により異なる。

(2) データクラス
データクラスとして、以下のものについて検討整理した。
（別添資料 4 参照）このうち、GPSクラスを例に示す。
○GPS クラス○ジャイロクラス○加速度計クラス○車速センサクラス○レーンマーカクラス■ データクラスの例示：GPS クラス
地球の周回軌道を回る 24 個の GPS(Global Positioning System)衛星から、地上に放射される位
置測定用の電波を利用して、利用者の現在地(緯度・経度・高度)を得るためのシステムである。
GPS は、GPS 衛星の電波を受信する GPS アンテナと受信データを解読する GPS レシーバが結合している。この GPS 衛星は米国国防総省が運営しており、その精度などは諸事情により予告なく変更されることがある。
GPS のクラス図を、図 3-26 に示す。

GPS
-GPSデータ+GPSデータ取得()

汎用GPS

中波ビーコンDGPSRTK-GPS+対象：FM放送局+PDOP：2.5未満+精度：水平1.5[mRMS]以下+価格：\280,000-+対象：中波ビーコン放送局+PDOP：4未満+誤差：水平1[mRMS]以下+価格：\900,000-+対象：電子基準点+PDOP：+誤差：水平数[cm]以下+価格：\1,500,000-／月(レンタル)

図 3-26 GPS のクラス図

また、GPS の種類を以下に示す。
○RTK-GPS・電子基準点(固定)と未知点(移動体)で同時に搬送波位相積算値を計測し、共通誤差を相殺することにより測位精度を数 cm 程度まで改善する干渉測位システムである。
○DGPS
3-32

・放送局(固定)と未知点(移動体)で同時に単独測位を行い、共通誤差を相殺することにより測位精度を数 m 程度まで改善する相対測位システムである。

(3) 補正クラス
補正クラスとして、以下のものについて検討整理した。（別添資料 4 参照）このうち、パルススケール補正クラスを例に示す。
○パルススケール補正クラス○停止判定クラス○ドリフト補正クラス○姿勢補正クラス○方位算出クラス○速度算出クラス○マルチパス補正クラス○位置算出クラス○マーカ補正クラス○マップマッチングクラス■ 補正クラスの例：パルススケール補正クラス
図 3-27 に示すように、GPS 速度および車速パルス数を用いて車両固有のパルススケールを補正し、車速パルス速度を算出する。なお、このクラスは、車速センサのシステム構成が『デジタル入力』の場合にのみ有効である。
GPS 速度

パルススケール

車速パルス数
パルス入力

車速パルス速度

車速パルス速度ECU 入力図 3-27：パルススケール補正アルゴリズム

3-33

3.3.7. 情報交換設計
本パッケージは、要件定義の確認で記述したシステムが接続対象であり、それぞれに対して交換する情報を以下に示す。
(1) データ設定時a） GPS データ設定時
GPS データ設定時における入力情報を、表 3-9 に示す。
表 3-9 GPS データ設定時の入力情報
No.

名称

概要

備考

1

エラー情報

エラー情報

true=正常、false=エラー

2

緯度

緯度

LSB=360×2-32 [deg]

3

経度

経度

LSB=360×2-32 [deg]遅延時間

位置の遅延時間

LSB=0.001 [sec] (センサ固有)

5

有効情報

位置の有効情報

true=有効、false=無効

6

方位

方位

LSB=360×2-32 [deg]

遅延時間

方位の遅延時間

LSB=0.001 [sec] (センサ固有)

8

有効情報

方位の有効情報

true=有効、false=無効

9

速度

速度

LSB=0.01 [km/h]

遅延時間

速度の遅延時間

LSB=0.001 [sec] (センサ固有)有効情報

速度の有効情報

true=有効、false=無効

衛星数

測位衛星数

13

状態

測位状態

0=非測位、2=2 次元、3=3 次元

14

ディファレンシャル測位状態

DGPS の測位状態

0=非測位、2=GPS、3=DGPS

15

PDOP

位置情報の DOP 値

LSB=0.1

HDOP

水平方向の DOP 値

LSB=0.1

VDOP

垂直方向の DOP 値

LSB=0.1

4

7

10

位置

方位

速度

11
12

16
17

測位

DOP 値

3-34

3.4. 位置特定パッケージの詳細設計
位置特定パッケージの全体構成クラス図を、図 3-28 に示す。

位置特定パッケージ
位置特定メイン

他システム

各補正

道路GISデータ

クロスプラットフォーム
で対応可能なようにJavaで実装する。

図 3-28 ハイブリッド型高精度位置特定パッケージ 全体構成クラス図

位置特定パッケージは、実験システムやシミュレータなどの他システムから操作される受動的なプログラムである。位置特定メインクラスは、設定された各センサデータ(GPS、ジャイロ、加速度計、車速センサ、レーンマーカセンサ)を用いて、各補正クラス(パルススケール補正、停止
判定、ドリフト補正、姿勢補正、方位算出、速度算出、マルチパス補正、位置補正、レーンマー
カ補正、マップマッチング)を実行することで位置データ(緯度・経度・方位)を算出する。他シス
テムは、位置特定機器の取得データあるいは擬似センサデータを設定し、位置特定処理・位置データ取得を実行することで、設定された位置データを取得することが可能となる。
（なお、本プログラムは、クロスプラットフォームで対応可能なように java で実装した。）
位置特定パッケージの詳細設計として、以下の設計について行った。
（別添資料 4 参照）○コード設計○ファイル設計○プログラム設計○通信インターフェース設計

3.5. 位置特定パッケージの実装設計
位置特定パッケージの実装設計として、各クラスのモジュール設計を行った。
（別添資料 4 参照）
3.6. 位置特定パッケージのプロトタイプ製作およびテスト
位置特定パッケージの実装設計をもとに、プロトタイプを製作し、テストを行った。
（別添資料
4 参照）

3-35

3.7. 位置特定インターフェース
3.7.1. 位置特定インターフェースの基本設計書(1) 機能設計
a） 機能概要■ 位置特定機器データ取得・選択機能（「位置データを取得、選択する」ユースケース）接続されている位置特定機器からのデータはリアルタイムで取得するものとするが、不正データも含まれることが想定されるので、常に最適なデータを選択するものとする。また、複数の位置特定機器間におけるデータ補正を行う。
b） 処理方法
各機能における処理方法は、以下に示すとおりである。
■ 位置特定機器データ取得・選択機能
位置特定機器データ取得機能としては、位置特定パッケージにおいてリアルタイムに取得され GPS、ジャイロ、加速度計、車速センサ、レーンマーカ等のデータを補正して格納された、緯度、経度、進行方向角の位置情報を位置特定パッケージからリアルタイムに取得するものである。なお、位置特定機器からのデータの取得、補正に関しては、位置特定パッケージにて処理を行うため、本機能においては位置情報の取得のみを行う。
また、位置特定機器の選択機能として、使用する GPS、ジャイロ、加速度計、車速センサ、
レーンマーカ等の位置特定機器および位置補正計算に用いる計算ロジックを選択し位置特定
パッケージに指定する処理を行う。
(2) システム操作設計
本システムの運用時における操作方法を以下に示す。
■ 位置特定機器の接続
ＰＣの電源を入れる前に、位置特定機器において以下の操作を実施しておく。
○位置特定機器およびＰＣの電源がＯＦＦであることを確認○ジャイロおよび加速度計を車両に対して水平に設置する○方位ジャイロの前方を車両と合わせる○上下加速度計を車両に対して垂直に設置する○センサーが車両にしっかりと固定されており、ガタつきがないことを確認する○ＰＣの電源を入れてから、位置特定機器の電源を入れる■ システムの起動
使用するＰＣおよび位置特定パッケージの接続機器を起動後、ＰＣにインストールされている本システムのアイコンをダブルクリックして起動する。なお、位置特定パッケージの接続方法については、「位置特定パッケージ」の操作方法を参照すること。

3-36

3.7.2. 位置特定インターフェースの詳細設計書
位置特定インターフェースの詳細設計として、以下の設計を行った。
（別添資料 4 参照）○コード設計○プログラム設計○通信インターフェース設計○ハードウェア設計
3.7.3. 位置特定インターフェースの実装設計書
位置特定インターフェースの実装設計として、モジュール設計を行った。（別添資料 4 参照）
3.7.4. 位置特定インターフェースの製作
位置特定インターフェースの設計を基に、位置特定インターフェースを製作した。

3-37

3.8. 位置特定パッケージの動作試験
3.8.1. 概要
表 3-17 に示す概要の通りに、位置特定パッケージの動作確認を実施した。
表 3-10 位置特定パッケージの結合テスト結合テスト結果
No.

項目

概要

1

場所

国総研テストコース
周回路：ループ
交差路：南ループ内交差点を８の字に周回

2

日時

2003 年 11 月 20 日(金) AM11:00～PM5:30

使用装置

自律センサ(1 軸角度センサ／3 軸角度センサ)
DGPS 用 FM 多重レシーバ M51M
電波式レーンマーカセンサ
ノート PC3

備考

3.9. 位置特定パッケージに関する性能評価
3.9.1. 車線変更の認識率
本年度業務で新規実装した車線変更イベントの検出アルゴリズムの動作検証のため、車線変更回数に対する位置特定パッケージの車線変更認識回数を算出した結果をに表 3-11 示す。
表 3-11No.
1
内訳

車線変更の認識率

走行時刻

車線変更回数

車線変更認識回数

認識率

13:36

8回

5回

62.5%

直線部

5回

5回

100.0%

曲線部

3回

0回

0.0%

備考

算出結果の表より、本年度業務で実装した車線変更イベントの検出アルゴリズムは、直線部に関しては 100%検出するのに対して、曲線部では車線変更を全く検出しないという結果を得た。
これは、車線変更検出アルゴリズムが方位角速度を用いて検出しており、曲線部か車線変更か区別がつかないためである。
曲線部の車線変更イベントを検出する方法としては、プログラム内部で道路の線形情報を保存し、方位角速度から線形情報を取り除いた値に対して車線変更イベント検出アルゴリズムを適用することが考えられるが、道路の線形情報を作成するインフラの整備が必要となる。

3-38

3.9.2. レーンマーカ検出時の位置特定精度評価
位置特定パッケージの性能を評価するため、レーンマーカを真値として、レーンマーカ検出時のパッケージ出力位置とレーンマーカ位置の差を比較した結果を図 3-29 と図 3-30 に示す。また、図の精度検証結果を表 3-12 にまとめた。なお、この算出過程においては、レーンマーカ位置とレーンマーカ検出直前のパッケージ出力位置との比較としている。
表 3-12 精度評価試験の概要および評価結果
マーカ補正

マップマッチン
グ

縦方向誤差
[m]

横方向誤差
[m]

備考

DGPS＋3 軸角度センサ

なし

なし

12.56

1.78

(A)

15:34

DGPS＋3 軸角度センサ

あり

なし

3.39

1.54

(B)

16:13

DGPS＋3 軸角度センサ

あり

あり

3.30

0.79

(C)

No.

走行時刻

1

14:59

2
3

基本構成

本業務の要件定義にある縦方向 2m、横方向 0.5ｍの要求精度であるが、レーンマーカ検出直前のパッケージ出力位置の比較であるため縦方向について約 2m 程度の算出誤差が生じており、これを考慮すると、(C)の構成を用いることで要求精度を満たすことが確認できる。また、DGPS＋3
軸角度センサの基本構成における誤差が、マーカ補正で縦方向 1/4、マップマッチングで横方向
1/2 まで低減できることが確認できる。

3-39

3-40
縦方向誤差[m]
-30

-25

-20

-15

-10

-5

0

5

10

15

図 3-29 レーンマーカ検出時における縦方向誤差

検出マーカラベル

レーンマーカ検出時における縦方向誤差no.58-1
no.57-1
no.56-1
no.55-1
no.54-1
no.53-1
no.52-1
no.51-1
no.50-1
no.49-1
no.48-1
no.47-1
no.46-1
no.45-1
no.44-1
no.43-1
no.42-1
no.40-1
no.39-1
no.38-1
no.37-1
no.36-1
no.35-1
no.34-1
no.33-1
no.32-1
no.31-1
no.31-4
no.32-4
no.33-4
no.34-4
no.35-4
no.36-4
no.37-4
no.38-4
no.39-4
no.40-4
no.41-4
no.42-4
no.43-4
no.44-4
no.45-4
no.46-4
no.47-4
no.48-4
no.49-4
no.50-4
no.51-4
no.52-4
no.53-4
no.54-4
no.55-4
no.56-4
no.57-4
no.58-4
no.59-4
no.60-4
no.62-4
no.63-3
no.63-3
no.65-3
no.66-3
no.67-3
no.67-2
no.66-2
no.65-2(A)GPS+自律(B)マーカ+(A)(C)マップマッチング+(B)3-41
横方向誤差[m]
-8

-6

-4

-2

0

2

4

6

8

10

12

図 3-30 レーンマーカ検出時における横方向誤差

検出マーカラベル

レーンマーカ検出時における横方向誤差no.58-1
no.57-1
no.56-1
no.55-1
no.54-1
no.53-1
no.52-1
no.51-1
no.50-1
no.49-1
no.48-1
no.47-1
no.46-1
no.45-1
no.44-1
no.43-1
no.42-1
no.40-1
no.39-1
no.38-1
no.37-1
no.36-1
no.35-1
no.34-1
no.33-1
no.32-1
no.31-1
no.31-4
no.32-4
no.33-4
no.34-4
no.35-4
no.36-4
no.37-4
no.38-4
no.39-4
no.40-4
no.41-4
no.42-4
no.43-4
no.44-4
no.45-4
no.46-4
no.47-4
no.48-4
no.49-4
no.50-4
no.51-4
no.52-4
no.53-4
no.54-4
no.55-4
no.56-4
no.57-4
no.58-4
no.59-4
no.60-4
no.62-4
no.63-3
no.63-3
no.65-3
no.66-3
no.67-3
no.67-2
no.66-2
no.65-2(A)GPS+自律(B)マーカ+(A)(C)マップマッチング+(B)4. ハイブリッド型高精度位置特定シミュレータ設計
4.1. ハイブリッド型高精度位置特定シミュレータの要件定義
4.1.1. 背景
近年、道路管理業務においては、事業費が削減される中、社会生活の高度化に伴う道路に対するニーズの高度化・多様化への対応が求められている。これらのニーズへ対応するためには、道路管理業務の高度化・効率化が必要である。
この実現方策として、位置特定技術，センシング技術，通信技術，GIS 技術といった情報通信技術の活用が不可欠であり、これらの技術を採り入れた各種システムが開発されている。
これらのシステム開発を効率的に行うためには、共有化可能な部分の標準化を図る必要がある。
その部分として、道路管理車両の位置特定部分等が挙げられる。既存の位置特定技術については、数多く存在するが、その精度，適用条件，コストが様々である。
このような状況においては、位置特定の目的や使用条件に応じた適切な位置特定機器の選択や位置特定基盤整備に関する明確な指針が必要である。
4.1.2. 開発システムの目的
ハイブリッド型高精度位置特定シミュレーションシステム（以下本システム）は、机上において様々な条件下における各種位置特定技術の具体的な性能や特徴を把握するために、位置特定機器を保持した人間あるいは車両等の移動体が移動し、位置特定基盤やその他の周辺環境に応じた
位置特定シミュレーションを行うものである。
4.1.3. 目標本システムは、移動体の移動予定路や運動（挙動），使用する位置特定機器の種類・性能，位置
特定基盤の配置条件，道路施設・建物・地形といった環境条件下において、移動体の位置特定演
算・位置特定誤差量・位置特定機器基盤の整備費用を算出し、シミュレーション状況の描画や位置特定の精度分布等のレポート表示を行う。
4.1.4. システム化の範囲設定(1) システム化の範囲
ハイブリッド型高精度位置特定シミュレーションシステムのイメージおよびシステム化対象とする位置特定方式を図 4-1、表 4-1 に示す。

4-1

環境地物
○道路 ○建物 ○地形 等

移動体のシミュレーション

移動体の情報○移動予定路○運動（加速度，速度等）○使用する位置特定方式

シミュレーション描画○動画像描画 ○静止画像描画
レポート表示○位置特定の精度分布○整備費用○条件に基づく位置特定○位置特定誤差量計算○整備費用計算等

位置特定機器○D-GPS○RTK-GPS○ジャイロ○レーンマーカ
センサ等

位置特定基盤○GPS衛星○電子基準点○道路基盤データ○レーンマーカ
等

図 4-1 システムのイメージ
表 4-1 システム化対象とする位置特定方式
位置特定機器
位置特定方式
ｼﾞｬｲﾛ

自律航法

●

GPS

DGPS

位置特定基盤

RTK

ﾚｰﾝﾏｰ

CCD

GPS

疑似

GPS

ｶｾﾝｻ

ｶﾒﾗ

衛星

衛星

●

DGPS

●

RTKGPS
VRS
ｼｭｰﾄﾞﾗｲﾄ

自律航法+DGPS+ﾚｰﾝﾏｰｶ
自律航法+DGPS+ CCD

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●
●

●

●

●

●

●

●

●

●
●

●
●

●

●

ﾃﾞｰﾀ

●

●

●

●

基盤

●

●

DGPS+CCD

VRS+ｼｭｰﾄﾞﾗｲﾄ

●

●

●

+ｼｭｰﾄﾞﾗｲﾄ

点

ﾏｰｶ

道路

●

●

DGPS+ﾚｰﾝﾏｰｶ

RTKGPS

点

ﾚｰﾝ

●

●

ﾚｰﾝﾏｰｶ
自律航法+DGPS

基準

●

●

CCD ｶﾒﾗ

仮想

基準

●

●

●

電子

●

●

●
●

●

●

●

●

●

●

●
●

●

※） 複数の位置特定技術を用いる方式については、状況に応じて、使用する位置特定技術の切替ができるよ
うにする。

4-2

(2) 利用するエンドユーザ
本システムを利用するエンドユーザは、国土交通省職員とする。
4.1.5. システムに対する要件整理システムに求められる要件を以下に示す。
(1) オブジェクトのパラメータ設定
次に示すオブジェクトに必要なパラメータ設定ができること。
①移動体地物○パラメータ例：移動予定路，加速度，速度等②位置特定方式○パラメータ例：位置特定方式の種類③位置特定機器○対象：GPS，D-GPS，RTK-GPS，ジャイロ，レーンマーカセンサ，CCD カメラ○パラメータ例：種別，性能，測位率別誤差量，コスト

等④位置特定基盤地物○対象：レーンマーカ，道路基盤データ（車線，標識，地点標等），電子基準点，仮想基
準点○パラメータ例：種別，位置，コスト，描画対象の有無⑤環境地物○対象：建物，道路施設，地形○パラメータ例：電波伝播対象の有無，描画対象の有無(2) オブジェクトの描画設定されたパラメータに基づきオブジェクト（GPS 衛星は除く）を描画できること。
(3) シミュレーション結果描画
移動体が移動する状況をシミュレーションし、位置特定誤差を静止画として描画できること。
なお、シミュレーションにおける仮定を次に示す。
○速度については、出発時に加速した後、一定速度で移動するものとする。
○道路横断勾配については、0 とする。
○GPS の誤差（環境地物による電波伝播誤差含む）については、周辺建物，道路構造物，地形（稜線）を考慮した天空の面積に応じて設定する測位率にしたがうものとする。
(4) レポート作成
シミュレーション条件における位置特定基盤整備にかかる費用，位置特定分布（誤差識別表
示，誤差しきい値内エリア表示）が表示できること。

4-3

4.1.6. システム運用体制
システム構築後の運用体制・人員や必要スキル、運用に対しての注意要件事項について表 4-2に示す。
表 4-2 システム運用体制
項目

要件

運用時間

・随時

運用体制の人員（組織） ・国土交通省職員
必要スキル

・運用前に操作マニュアルにより、操作方法を習得すること。

4.1.7. システムの機能システムに求められる機能を表 4-3 に示す。
表 4-3 システムの機能要件
オブジェクトパラメー

機能

機能概要

パラメータ入力機能

ユーザの行う各種パラメータ入力を支援する。

オブジェクト描画

オブジェクト表示機能

地図上にオブジェクトの位置を表示する。

シミュレーション結果

シミュレーション機能

オブジェクトのパラメータに基づいて移動体の位

タ設定

描画

レポート作成置を算出する。
誤差量算出機能

移動体の位置と真の位置の誤差量を算出する。

環境地物検索機能

移動体の位置周辺の表示用環境地物を検索する。

整備費用算定機能

選択した位置特定機器，位置特定基盤の整備費用を算定する。

誤差識別表示，誤差しきい値内エリア表示を行

位置特定分布表示機能

う。

4-4

4.1.8. データ要求の定義
本システムで扱うデータを表 4-4 に示す。
表 4-4 本システムで扱う入出力データ一覧
要件

機能

オブジェクトパラメ

取り扱う主な情報

パラメータ入力機能

各オブジェクトパラメータ設定情報

オブジェクト描画

オブジェクト表示機能

オブジェクト位置情報

シミュレーション結シミュレーション機能

移動体位置特定情報，移動体真位置情報

果描画

誤差量算出機能

移動体位置特定情報，移動体真位置情報

環境地物検索機能

環境地物位置情報，移動体位置特定情報

整備費用算定機能

位置特定機器コスト情報，位置特定基盤コータ設定

レポート作成スト情報，位置特定基盤位置情報
位置特定分布表示機能

誤差量情報

4.1.9. システムに求められる性能・品質システムに求められる性能・品質について表 4-5 に示す。
表 4-5 システムに求められる性能・品質
要件
オブジェクトパラメータ設定
オブジェクト描画
シミュレーシ
ョン結果描画機能
パラメータ入力機能

性能○入力項目：各オブジェクトパラメータ設定情報○入力方法：選択式入力を基本とする

オブジェクト表示機能○表示項目：選択したオブジェクトの位置○表示方法：動画像描画，静止画像描画○時間解像度：100msec 以下○空間解像度：10cm 以下○誤差量表現方法：
・移動体真位置に対する誤差を道路延長方向誤差，道路横断方向に分解して表現する○対象：指定された環境地物○対象：・使用する位置特定機器，位置特定基盤のキロあたりの総コスト○表示方法：
・誤差量に応じた濃淡表示（表示メッシュは、道路延長方
向は 1m 毎，道路横断方向は車線毎）
・誤差しきい値内のエリア表示（誤差量の等高線的な表示）

シミュレーション機能
誤差量算出機能レポート作成環境地物検索機能
整備費用算定機能

位置特定分布表示機能

4-5

4.1.10. システムのアーキテクチャ
システム構築にあたっての要望・条件を次に示す。
○開発するソフトウェアの言語については、JAVA とする。
○GIS ソフトについては、GeoBase とする。
○地図データについては、対象となる道路については、道路空間データ製品仕様書に基づくデータを使用する。道路周辺の背景地物については、調査職員と協議の上決定する。
4.1.11. その他、開発に対する条件
開発スケジュールを表 4-6 に示す。
表 4-6 開発スケジュール
H14 年度
位置特定方式H15 年度以降

基本
設計

詳細
設計

実装
設計

実装

自律航法

●

●

●

●

DGPS

●

●

●

●

RTKGPS

詳細
設計

実装
設計

実装

●

●

●

●

VRS

●

●

●

●

ｼｭｰﾄﾞﾗｲﾄ

●

●

●

●

CCD ｶﾒﾗ

●

●

●

●

ﾚｰﾝﾏｰｶ

●●●●自律航法+DGPS

●

●

●

●

●

●

●

自律航法
+DGPS+ﾚｰﾝﾏｰｶ
自律航法+DGPS+ CCD

●

●

●

基本
設計

●

●

DGPS+ﾚｰﾝﾏｰｶ●

DGPS+CCD

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

RTKGPS+ｼｭｰﾄﾞﾗｲﾄ
VRS+ｼｭｰﾄﾞﾗｲﾄ

●

●

●

4-6

4.2. シミュレータの考え方
4.2.1. シミュレーションの流れ
シミュレーションの流れについて、図 4-2 に整理した。
・GPS による静的な位置誤差をシミュ

電波伝搬シミュレーション

レーションする。
・周辺建物・樹木やトンネルによる「電電波の遮断シミュレーション

波の遮断」「電波の吸収」をシミュレー
ションし、GPS 衛星の測位率を算出

電波の吸収シミュレーション

し、予想される誤差を算出する。
・また、高層ビルによる「電波の反射・

電波の反射・散乱シミュレーション

散乱」をシミュレーションし、予想される誤差を算出する。

・静的な誤差が求められた路上を、移動GPS と自律航法のハイブリッド
シミュレーション

体が走行する場面を想定し、GPS と自律データをシミュレーションし、位GPS シミュレーション

置特定パッケージを用いて位置を算出する。
・位置の期待値（真値）と位置特定パッ

自律データシミュレーション

ケージで求められた位置との誤差（前後、左右）を算出する。

置特定シミュレーション

図 4-2 シミュレーションの流れ

4-7

4-8

建物Ｂ

Ｂ

5.2ｍ以下

建物 A

４m

６０%

５m

５０%

図 4-3 電波伝播シミュレーション

測位率による精度は、モデリングデータ作成時に定義する。

ＤGPS 測位の場合：1.5ｍ以下

単独測位の場合：

たとえば、古野 GPS の場合、以下の測位精度となる。

１００％満たされることになる。

測位率が１００の場合は、GPS の位置性能を

Ｃ

Ａ

10m

４５%

3m

７０%

上段：測位率、下段：測位精度

６ｍ

５５%

メッシュ

電波伝播シミュレーションは、センターラインに対し垂直に区切ったメッシュ毎に GPS 衛星の測位率及び測位精度を算出する。

4.2.2. 電波伝播シミュレーションの検討

(1) 電波の遮断シミュレーション
建物やトンネルによって電波が遮断された場合の測位率を算出する。
a) 周辺の建物および山並みによる垂直方向の障害角度を算出し、垂直方向の測位角度を求める。
（例）前述のＡ－Ｂの場合サブメッシュでの垂直方向の測位角度を求める

ＡＢ

図 4-4 垂直方向の測位角度（Ａ-Ｂ）

b) 周辺の建物および山並みによる水平方向の障害角度を算出し、水平方向の測位角度を求める。
（例）Ｃ点の場合
サブメッシュでの水平方向の測位角度を求める

45

60

75

図 4-5 水平方向の測位角度（Ｃ点）

c) a）と b）の結果より、サブメッシュ毎の天空の面積を算出し、測位率を求める。
最悪値を当該メッシュの測位率とする。（上記例の場合、「45％」とする。）※電波の受信率計算方法について、次頁に示す。

4-9

■ 対象範囲
最大の高さを 300ｍとして、「300/tan(15)=1,119ｍ」より、半径 1119ｍ以内の建物を対象とする。（横浜ランドマークタワーの高さ 296ｍ）

建物 A

1119m

0度

トンネル

車線 S２
車線 S1

建物 B

図 4-6 対象範囲

■ 平面化
水平を 0～360 度、垂直を 0～90 度として平面化する。

90 度
垂直角
15 度
0度
0度

180 度
水平角(公共表示)
図 4-7 平面化

4-10

360 度

■ 計算範囲
水平 0～360 度、垂直を 15 度～90 度全てを 100％として、建物がない部分の割合を求める。
90 度
垂直角
15 度
0度
0度

180 度

360 度

水平角(公共表示)
図 4-8 計算範囲

■ 計算方法建物の重なり、見掛けの傾斜等から、計算が複雑になる為、360 度を細分化して、最小単位毎に割合を求め、積算した値の平均値を求める。
90 度
垂直角
15 度
0度
0度

180 度
水平角(公共表示)

図 4-9 計算方法

4-11

360 度

(2) 電波の吸収シミュレーション
樹木によって電波が吸収された場合の測位率を算出する。
a) 周辺の樹木の高さによる縦方向の障害角度を算出し、縦方向の測位角度を求める。

サブメッシュでの垂直方向の測位角度を求める

図 4-10 測位率の算出（１）b) 周辺の樹木が占める面積より水平方向の障害角度を算出し、水平方向の測位角度を求める。
各メッシュでの水平方向の測位角度を求める

図 4-11

測位率の算出（２）c) a）と b）の結果より、サブメッシュ毎の天空の面積を算出し、測位率を求める。
さらに、樹木を透過した電波による測位率をモデリングデータより算出し、最悪値を当該メッシュの測位率とする。

4-12

(3) 電波の反射・散乱シミュレーション
高層ビルによって反射・散乱された場合の位置誤差を算出する。
a) 周辺建物の高さ（階数）によってマルチパスなどによる影響度を算出する。
（例）前述のＡ－Ｂの場合建物の高さ H（階数）および建物までの距離 L より各メッシュ
での縦方向の影響度を求める
H
L

Ａ

Ｂ

図 4-12 位置誤差の算出（その１）b) 周辺建物によるマルチパスの水平方向の影響度を求める。
建物の幅 W および建物までの距離
L より各メッシュでの縦方向の影
響度を求めるW

図 4-13 位置誤差の算出（その 2）c) a）と b）の結果より、モデリングデータを用いて、位置誤差を求める。
4.2.3. GPS と自律航法のハイブリッドシミュレーションの検討
位置特定パッケージおよびモデリングデータを用いて位置算出をシミュレーションし、メッシ
ュ毎の位置誤差データを作成する。

4-13

4-14

移動体

建物Ｂ

ョン結果）

位置算出結果（シミュレーシ

赤色破線

理想（真値）位置

レーンマーカ

図 4-14 ハイブリッドシミュレーション

GPS シミュレーション

建物 A

(1) GPS シミュレーション
GPS の位置（緯度、経度）は、測位精度（静的誤差）を半径とした円内をランダムに移動する。
GPS シミュレーションは、理想の走行位置（緯度、経度）に対して、各メッシュにおける測位誤差をランダムに与え、位置特定パッケージに入力する。
＋5m
（緯度）
＋4m
真値
－4m
－5m
（経度）
＋5m
＋4m
真値
－4m
－5m

４m

５m

10m

６ｍ

3m

数値は測位誤差を示す。

図 4-15 GPS シミュレーション(2) 自律データシミュレーション
自律データシミュレーションは、理想の走行に対してのジャイロおよび加速度データを作成
し、センサ固有のドリフトをランダムに与え、位置特定パッケージに入力する。
また、レーンマーカの配置による入力信号も模擬する。

4-15

4-16

（レーンマーカ模擬データ）（加速度模擬データ）（ジャイロ模擬データ）

図 4-16 自律データシミュレーション

模擬加速度データ

理想加速度データ

理想ジャイロデータ

模擬ジャイロデータ

4-17
マーカ模擬

自律模擬

GPS 模擬（シミュレーパッケージ

図 4-17 位置誤差

ション結果）

位置データとの差分（前後，左右）ミュレーション結果

理想位置データとシ

位置特定どちらかを選択できる。

データ

模擬

データ

走行

※なお、シミュレーション条件は、簡単に変更ができるものとする。

（真値）

理想位置データ

計測システム以下のとおり位置特定シミュレーションを実行し、メッシュ毎の位置誤差を求める。

(3) 位置特定シミュレーション

位置誤差

4-18

車線 S1

車線 S２
トンネル

図 4-18 シミュレーション結果

建物 B

建物 A

シミュレーション区間

交差点

建物 C

シミュレーション結果は、センターラインに垂直な 1ｍメッシュ（可変）単位で、前後、左右の誤差（ｍ）で出力する。

4.2.4. シミュレーションの結果

車線 S３

4.2.5. データ仕様(1) 入力データ
以下の GIS データを入力する。
○シミュレーション対象となる車線、交差点およびトンネル○シミュレーション周辺における建物、等高線○マーカ配置データ
以下のシミュレーション条件を入力する。
○使用する位置特定機器の選択情報○使用する位置特定基盤の選択情報○シミュレーションメッシュ（例：1m、5m）(2) 出力データ
シミュレーション対象として指定された車線および交差点における、指定メッシュ毎の位置誤差データをテキストファイルで出力する。
（例） (

緯度１，

経度１，

緯度２，

経度２，

位置誤差前後、左右)(43.546136, 141.241361,

43.547136, 141.136136,

3.2,

2.0)

(43.547136, 141.241136,

43.548136, 141.136136,

3.1,

2.2)

（--------------------------------------------------------------------------------------------）
4.2.6. 実装条件
シミュレーションの実装条件を以下に示す。
○電波伝搬シミュレータは、建物とトンネルのみ対象とする。
○走行速度は、10km/h～25km/ｈの一定速度とする。

4-19

4.3. ハイブリッド型高精度位置特定シミュレータの基本設計
4.3.1. 目的
ハイブリッド型高精度位置特定シミュレーションシステム（以下本システム）は、机上において様々な条件下における各種位置特定技術の具体的な性能や特徴を把握するために、位置特定機器を保持した人間あるいは車両等の移動体が移動し、位置特定基盤やその他の周辺環境に応じた
位置特定シミュレーションを行うものである。

シミュレーションを行
う

オペレー
タ

図 4-19 目的から見たユースケース図

4.3.2. 要件定義書の確認本システムは、移動体の移動予定路や運動（挙動），使用する位置特定機器の種類・性能，位置
特定基盤の配置条件，道路施設・建物・地形といった環境条件下において、移動体の位置特定演
算・位置特定誤差量・位置特定機器基盤の整備費用を算出し、シミュレーション状況の描画や位置特定の精度分布等のレポート表示を行う。

ハイブリッド型高精度位置特定シミュレータ
シミュレーションを行
う

オペレー
タ
レポート表示/印刷する

図 4-20 システム全体のユースケース図

4-20

位置特定パッケージ

4.3.3. システム全体設計(1) 全体構成
本システムの全体構成を図 4-21 クラス図に示す。解析は３つの機能から構成され、それぞれ表示システムから呼び出される。（別添資料 5 参照）
擬似センサ*

路線データファイル

擬似走行データジェネレータ

表示システム1

1

表示システムより渡されるファイル

1

1
1
1
1

擬似マーカ
1

1

電波伝播
ミニGISデータファイル

表示システムより渡されるファイル

1
理想走行位置デー
タ

擬似センサデー
タ

CCD情報
1

位置算出プログラム
1
1

走行位置データ

誤差算出プログラム
1

誤差データ
路線データで示される位置とシミュレーション結果の位置を比較して誤差をファイルへ出力する。

図 4-21 クラス図

4-21

位置特定P
1

4.3.4. 機能設計
本システムは、シミュレーションを行う解析部と画面表示を行うユーザーインターフェース部の２つに分けることができる。それぞれにおける機能は、以下のとおりである。
(1) 解析部
解析部における主な機能としては、以下のとおりである。
○擬似センサデータ生成機能○位置算出機能○誤差算出機能
各機能の内容を以下に示す。
a） 擬似センサデータ生成機能
表示システムから与えられる経路データと GIS データに従って、一定周期毎のセンサデー
タ「擬似センサデータ」を生成する。
同時に、経路データの中心位置を通る、「理想走行位置データ」も生成する。
b） 位置算出機能「擬似センサデータ」または、実走行から得られたセンサデータを入力して、「走行位置データ」を生成する。
c） 誤差算出機能
位置算出機能と擬似センサデータ生成機能から生成された「走行位置データ」と「理想走行位置データ」を比較して、「誤差データ」を生成する。

(2) ユーザーインターフェース部
ユーザーインターフェース部における主な機能としては、以下のとおりである。
○パラメータ設定機能○地物描画機能○シミュレーションのリアルタイム描画機能○シミュレーションの結果描画機能○シミュレーションのレポート機能
各機能の内容を以下に示す。
a） パラメータ設定機能
パラメータ設定の対象オブジェクトとしては、移動体地物（人間、車両）、位置特定機器・
基盤地物、環境地物（建物、道路、植樹）があるが、これらの設定を以下の条件を与えること
によって設定を行う。

4-22

■ 移動体地物（人間、車両）
本システムにおける移動体が与える影響は、シミュレーションを行う速度である。これについては、シミュレーションを行う速度を設定することによって対応を行う。なお、人間と車両の区別に関しては、人間の歩行速度は 1～5km/h 程度であり、車両は 10km/h～100km/h 程度であるので、これらの選択を利用者が使い分けることによって行う。
■ 位置特定機器・基盤地物
位置特定機器・基盤地物の設定においては、シミュレーションに使用する GPS やジャイロ、
加速度計、レーンマーカなどの位置特定機器・基盤地物の選択とシミュレーションを行うロジックを選択することによって設定を行う。
■ 環境地物（建物、道路、植樹）
環境地物に関しては、その数が非常に多数であったり入力方法が複雑になってしまうので、地図データ等を用いて予め情報ファイルを作成しておいて、それを利用することで対応を行う。
たとえば、道路に関しては道路 GIS データ、建物に関しては電子住宅地図を用いてシミュレーション用の情報の設定を行う。なお、植樹に関しては、樹木が年々生長し高さが変化するため、シミュレーション時点における状況を測量等によって取得し、その情報をシミュレーショ
ン用の情報ファイルに取込んで設定を行う必要がある。
b） 地物描画機能
背景地図や位置特定基盤、道路地物、建物等を二次元にて表示を行う。地物表示には表示する地物の表示非表示選択機能、背景地図の上下左右のスクロール、拡大・縮小、回転する機能を有する。
c） シミュレーションのリアルタイム描画機能
シミュレーションの結果を人や車両が移動していくイメージで軌跡を残しながらアニメー
ション的に描画させる。表示は二次元表示とし、PC 上に描画する速度は設定によって変更可
能なものとする。また、背景地図の上下左右のスクロール、拡大・縮小、回転する機能も有する。
d） シミュレーションの結果描画機能
シミュレーションの結果をまとめて描画させる。表示は二次元表示とし、シミュレーションを行った結果全ての結果を画面上に表示する。また、背景地図の上下左右のスクロール、拡大・
縮小、回転する機能も有する。
e） シミュレーションのレポート機能
シミュレーションの結果として、シミュレーションの条件やシミュレーションによって得られた誤差、整備コストをテキストにより表示する部分と、誤差分布をトーンやベクトルの画像として表示する部分の機能を持つ。また、この表示をプリンタ等に帳票として印刷する機能も有する。誤差分布図に関しては、誤差分布を含めた背景地図の上下左右のスクロール、拡大・
4-23

縮小、回転する機能も有する。
4.3.5. ユーザーインターフェース設計（画面設計）
本システムの画面設計を行った。（別添資料参照）以下に画面設計例を示す。

開始終了地点入力

トーン表示

レーンマーカー設定

設定

リアルタイム描画

結果描画

レポート１

レポート２

ベクトル表示

建
物

建
物

建
物

建
物

建物

レーンマーカ
真値
シミュレーション結果

誤差

誤差分布

（X）
誤差
（Y）

結果反映

印刷

＋ －

図 4-22 レポート２（ベクトル表示）画面

4.3.6. ビュー設計
本システムにおけるビュー機能としては、レポート機能によって出力されるシミュレーション
結果の印刷イメージである。
(1) 印字・送信タイミング○「レポート１」画面において、「印刷」ボタンが押された時○「レポート２」画面のトーン表示画面において「印刷」ボタンが押された時○「レポート２」画面のベクトル表示画面において「印刷」ボタンが押された時(2) 出力形式
出力形式は、画面イメージのレポート部分をそのまま印刷するものとする。

4-24

4.3.7. システム操作設計
本システムの運用時における操作方法として、以下の操作設計を行った。（別添資料 5 参照）○システムの起動○開始終了地点の入力○レーンマーカの設定○各種設定○リアルタイム描画○結果描画○レポート１○レポート２○システム終了
4.3.8. 情報交換設計(1) 接続対象システム
本システムにおいて接続する他システムは、以下のとおりである。
○位置特定パッケージ(2) 交換する情報項目a） 出力値○GPS データ○ジャイロデータ○加速度計データ○速度データ○マーカセンサデータ○CCD 情報b） 戻り値○位置情報(3) 情報の性質
交換する情報は値渡しとする。

4-25

4.4. ハイブリッド型高精度位置特定シミュレータの詳細設計
4.4.1 全体ソフトウェア構成設計
本システムにおけるソフトウェア全体の構成を図 4-23 に示す。

シュミレーションシステム
表示11
擬似センサデータ算出

1

1
1

1

位置算出

誤差算出

位置特定パッケージ

図 4-23 全体ソフトウェア構成クラス図

ハイブリッド型高精度位置特定シミュレータの詳細設計として、以下の設計について行った。
（別添資料 5 参照）

•

コード設計

•

ファイル設計•プログラム設計•

通信インターフェース設計

4.5. ハイブリッド型高精度位置特定シミュレータ実装設計書
4.5.1. モジュール設計
ハイブリッド型高精度位置特定シミュレータの実装設計として、各クラスのモジュール設計を行った。（別添資料 5 参照）
4.6. ハイブリッド型高精度位置特定シミュレータの製作およびテスト
4.6.1.

ハイブリット型高精度位置特定シミュレータの製作

ハイブリッド型高精度位置特定シミュレータの実装設計をもとに、プロトタイプを製作し、テストを行った。（別添資料 5 参照）

4-26

5. 車載用高精度位置特定実験システム設計
5.1. 車載用高精度位置特定実験システムの要件定義
5.1.1. 背景
近年、道路管理業務においては、事業費が削減される中、社会生活の高度化に伴う道路に対するニーズの高度化・多様化への対応が求められている。これらのニーズへ対応するためには、道路管理業務の高度化・効率化が必要である。
この実現方策として、位置特定技術，センシング技術，通信技術，GIS 技術といった情報通信技術の活用が不可欠であり、これらの技術を採り入れた各種システムが開発されている。
これらのシステム開発を効率的に行うためには、共有化可能な部分の標準化を図る必要がある。
その部分として、道路管理車両の位置特定機器，ユーザーインターフェースが挙げられる。既存の位置特定技術については、数多く存在するが、その精度や適用条件が様々であり、また、ユー
ザーインターフェースについても同様である。道路管理作業車両共通して利用できるシステムが必要である。
5.1.2. 開発システムの目的
本システムは、道路管理作業車両を支援する各種システムにおいて、道路管理作業車両の位置情報をオペレータおよび作業制御装置へ情報提供の提供を行うとともに、作業履歴の情報収集を行うことを目的とするものである。
5.1.3. 目標
各種道路管理車両支援システムにおいて、各種位置特定機器から自車位置に関する情報を収集し、常に最適な位置情報を選択・補正を行う。また、オペレータへの自車位置および周辺情報の提供，作業装置制御システムへの自車位置情報提供を行う。

5-1

5.1.4. システム化の範囲設定
a） システム化の範囲
道路管理作業車両支援システムの全体構成イメージを図 5-1 に示す。本システムの範囲については、図 5-1 における着色部分を対象とする。

道路管理作業車両
車載器

位置特定機器

車載用高精度位置特定システム○位置特定データ選択○オペレータへの情報提供○作業履歴情報収集
道路GIS

D-GPS

RTK-GPS

ジャイロ

加速度計

車速計

レーンマーカセンサ

作業装置制御システム○作業計画情報収集○作業装置操作判定 等

路側

センター
GPS基準局

作業計画支援システム

各種気象センサ

レーンマーカ

図 5-1 道路管理作業車両支援システムとシステム化範囲b） 利用するエンドユーザ
本システムを利用するエンドユーザは、道路管理車両を操作するオペレータとする。

5-2

5.1.5. システムに対する要件整理システムに求められる要件を以下に示す。
a） 位置特定データ選択
位置特定機器から位置情報を収集し、常に最適な位置情報を選択・補正できること。
b） オペレータへの自車位置情報等の提供
自車位置情報および自車位置周辺の地物等の情報をオペレータへ提供できること。
c） 作業関連地物等との接近情報提供
作業に関連のある地物等に車両が接近した場合、それらの位置情報をオペレータに提供できること。
d） 作業履歴情報収集機能
作業履歴情報を作業装置から収集し蓄積できること。
5.1.6. システム運用体制
システム構築後の運用体制・人員や必要スキル、運用に対しての注意要件事項について表 5-1に示す。
表 5-1 システム運用体制
項目

要件

運用時間

備考

・24 時間連続運用

運用体制の人員（組織） ・国土交通省 道路管理系出張所職員
・作業委託業者
必要スキル

・運用前に操作方法等のユーザ教育を行い、必要なスキルを身につけること。

5.1.7. システムの機能システムに求められる機能を表 5-2 に示す。
表 5-2 システムの機能要件
位置特定データ選択

機能

機能概要

位置情報収集機能

位置特定機器から自車位置情報を収集する機能。

位置情報選択・補正機能

最適な位置情報を選択し、補正する機能。

オペレータへの自車位

道路地物等検出機能

自車位置周辺の道路地物等を検出する機能。

置情報等の提供

自車位置情報提供機能

自車位置周辺の道路地物等の位置情報をオペ
レータに提供する機能。

作業関連地物等との接作業関連地物等検出機能

近情報提供

作業履歴情報収集機能

自車両と接近したある特定の地物等を検出する機能。

作業関連地物等の位置情報提作業関連地物等の存在をオペレータに注意喚

供機能

起する機能。

作業履歴情報収集機能

作業履歴情報を収集・蓄積する機能。

5-3

5.1.8. データ要求の定義
本システムで扱うデータを表 5-3 に示す。
表 5-3 本システムで扱う入出力データ一覧
要件
位置特定データ選択

オペレータへの自車機能取り扱う主な情報

位置情報収集機能○自車位置情報

位置情報選択・補正機能○自車位置情報

道路地物等検出機能○自車位置情報

位置情報等の提供○道路地物等情報・道路基盤空間データ
・除雪作業空間データ
・周辺建物
・その他散布作業に必要な地物（作業計画情報等）
自車位置情報提供機能○自車位置情報○道路地物等情報

作業関連地物等との作業関連地物等検出機能○自車位置情報

接近情報提供作業履歴情報収集機○道路地物等情報
作業関連地物等の位置情報○自車位置情報提供機能○道路地物等情報

作業履歴情報収集機能○作業履歴情報能・作業者情報・作業内容情報
・作業時刻情報・作業位置情報

5.1.9. 既存通信インターフェース定義
既存システムとの通信インターフェースを表 5-4 に示す。
表 5-4 本システムで扱う入出力データ一覧
送信側

受信側

データ種類

入出力頻度・周期

作業計画支援システム

高精度位置特定システム

作業計画情報

1 回/出動高精度位置特定システム

作業装置制御システム

作業計画情報

1 回/出動

自車位置情報(100msec 周期)（1sec 周期）

作業装置制御システム

高精度位置特定システム

作業履歴情報

高精度位置特定システム

作業計画支援

作業履歴情報システム

5-4

1 回/出動5.1.10. システムに求められる性能・品質システムに求められる性能・品質について表 5-5 に示す。
表 5-5 システムの性能及び品質
要件

機能

性能

位置特定デー

位置情報収集機能○収集間隔:（100msec）

タ選択

位置情報選択・補正機能○位置精度：2m 以内○対応速度：60km/h○対象範囲：工区全域

オペレータへ道路地物等検出機能の自車位置情報等の提供○対応速度：60km/h○対象範囲：工区全域

自車位置情報提供機能○表示情報：
・自車位置情報
・道路地物等情報（道路基盤空間データ,除雪作業空間データ,周辺建物）
・その他散布作業に必要な地物（作業計画情報等）
作業関連地物

作業関連地物等検出機能

等との接近情報提供○対応速度：60km/h○対象範囲：工区全域

作業関連地物等の位置情報○情報提供手段：

提供機能

・地図画面上での地物の点滅
・警報音

作業履歴情報

作業履歴情報収集機能

収集機能○位置精度：2m 以内○対象範囲：工区全域

5.1.11. システムのアーキテクチャ
システム構築にあたっての要望・条件を次に示す。
○除雪作業での使用条件を考慮し、システムを検討すること。
○本システムのソフトウェアについては、ノート PC レベルの機器に搭載させること。
○オペレータへの情報提供については、画面表示や注意喚起音によるものとすること。
（ただし、プロトタイプシステムでは、画面表示のみを対象）○地図データについて、管轄路線の道路地物のデータについては、道路 GIS データを用いること。
○接続する位置特定機器については、DGPS，RTK-GPS，レーンマーカ，ジャイロ，車速計を想定すること。
○プロトタイプシステムの詳細設計・実装設計・製作にあたっては、散布車での利用を想定し行うものとする。その際、散布装置の取り扱い情報の実態に留意すること。

5-5

5.1.12. その他、開発に対する条件
開発スケジュールを表 5-6 に示す。
表 5-6

開発スケジュール

作業

H14 年度

H15 年度以降

○

―

○

―

○

―

作業履歴記録機能○―

位置特定データ選択機能

○

―

○

―

○

―

―

○

位置特定データ選択機能
オペレータへの基本設計

自車位置情報等の提供
作業関連地物との接近情報
提供機能

詳細設計,

オペレータへの実装設計,

自車位置情報等の提供

プロトタイプ
製作,
テスト

作業関連地物との接近情報
提供機能
作業履歴記録機能

5-6

5.2. 車載用高精度位置特定実験システムの基本設計
5.2.1. 目的本システムは、冬季積雪地帯において除雪作業車や凍結防止剤散布車等によって作業を行う際、作業に影響のある地物（例えば、歩道縁石や側溝など）が雪によって見えにくくなっていた場合に、今までオペレータの経験や勘に基づいて判断を行っていた地物の存在有無の判断を、作業車に搭載したパーソナルコンピューター上に地物の接近情報を喚起することによって、経験の少ない作業者にも作業が容易に行うことが可能となったり、熟練の作業者においても体調の不具合等による判断ミスをなくすための支援システムのプロトタイプを開発することが目的である。
さらに、将来的には作業支援システムとの連携を行い、作業支援システムから取得した作業内容や作業量を本システムで取得した作業位置情報を含めて作業記録として保存するシステムの構築も考慮したものとする。
このシステムによって作業車両のオペレータに対して、走行中の現在位置および進行方向に存在する道路地物情報を提供することによって、事前にオペレータが作業範囲や道路地物情報を把握できるため、作業漏れや地物破損等の作業事故の防止が可能となる。さらに、冬季作業車両以外においても道路地物の設置状況や破損状況のパトロール等に対しても位置情報の提供システムとしての適用が可能となる。

現在位置を表示する

接近地物を喚起する
オペレーター

作業記録を閲覧する

管理者
作業記録を作成する

図 5-3 目的から見たユースケース図

5-7

5.2.2. 要件定義の確認
本システムは、道路地図、道路地物を背景とする地図画面上に、位置特定機器からリアルタイ
ムに得られた位置データを基に、作業車の現在位置を表示するとともに、作業車の進行によって近づいてくる道路地物の情報を表示し、オペレータへの地物接近に対する注意を喚起するためのシステムである。また、同時に作業状況を記録する機能も備えている。
(1) ユースケース
図 5-4 に、本システムにおける全体のユースケース図を示す。これらのユースケースシナリ
オを検討した。（別添資料 6 参照）

車載用高精度位置特定実験システム

位置データを取得、選択する

位置特定パッケージ

マップマッチング処理を行う

背景地図

位置情報を表示するオペレーター
道路GIS

道路地物接近を喚起する

作業情報を記録する
作業支援システム

図 5-4 システム全体のユースケース図

5-8

5.2.3. システム全体設計(1) 全体構成
本システムの構成としては、まず、(1)現在位置を特定するための位置特定パッケージ（ハードウェアおよびソフトウェアの集合体）、次に、(2)位置を表示するためのノート型ＰＣ（ハードウェア）、その次に、(3)現在位置を表示するための背景地図（データ）、そして、(4)接近を喚起するため道路地物情報（道路ＧＩＳ：データ）、最後に、(5)これら全体をコントロール
しながらオペレータに対して地物を喚起するためのアプリケーション（ソフトウェア）という構成になる。図 5-5 に、本システムの全体構成としての物理的配置をデプロイメント図で示す。
なお、クラス図及びシーケンス図は、別添資料に示す。

<<system>>
位置特定パッケージ<<hardwere>>
ノート型ＰＣ<<data>>
背景地図<<data>>
道路ＧＩＳ<<softwere>>
アプリケーション

図 5-5 全体構成のデプロイメント図

5-9

5.2.4. 機能設計
機能設計として、各ユースケース毎に、機能及び処理概要を検討整理した。
（別添資料 6 参照）○位置特定機器データ取得・選択機能（「位置データを取得、選択する」ユースケース）○マップマッチング機能（「マップマッチング処理を行う」ユースケース）○ビューワー機能（「位置情報を表示する」ユースケース）○ナビゲーション機能（「道路地物接近を喚起する」ユースケース）○作業記録機能（「作業情報を記録する」ユースケース）

5.2.5. ユーザーインターフェース設計（画面設計）
本システムの画面設計を行った。
（別添資料 6 参照）画面設計の例を示す。

位置計算処理ロジック選択画面
位置情報を計算するための計算方法の選択を行います。使用するロジックの精度を指定してください。
停止判定

Aタイプ

Bタイプ

方位算出

Aタイプ

Bタイプ

ドリフト補正

Aタイプ

Bタイプ

速度算出

Aタイプ

Bタイプ

ﾊﾟﾙｽｽｹｰﾙ補正

Aタイプ

Bタイプ

マルチパス補正

Aタイプ

Bタイプ

姿勢補正

Aタイプ

Bタイプ

マーカー補正

Aタイプ

Bタイプ

確定

図 5-6 ナビゲーション画面

5-10

5.2.6. ビュー設計
本システムにおけるビュー機能としては、作業記録クラスによって出力される「作業記録ファイル」である。現段階において、この「作業記録ファイル」は結合する他システムが確定されていないため、どのようなシステムにおいても、流用が容易である CSV 形式によるテキストファイ
ルとする。
(1) 印字・送信タイミング①

作業者人数、作業者名については、作業者名が入力された段階で出力②

作業数、作業名については、作業名が入力された段階で出力③

作業時刻、作業量、作業位置（緯度、経度、方向）については、作業開始指示が行われた段階からスタートし、位置情報が取得されるごとに出力する。

④③については、作業終了指示が行われるまで出力を続ける(2) 出力形式
出力形式は CSV 形式とし、各データをカンマ（，）で区切るものとする。図 5-7 にファイルレイアウトを示す。
1行目 作業者人数
2行目 作業者名１ ，作業者名２ ，作業者名３ ・・・・・・ （作業員人数分記録）
3行目 作業数
4行目 作業名１，作業名２，作業名３ ・・・・・・ （作業数分記録）

5行目 作業時刻１ ，作業量１，作業位置緯度１，作業位置経度１，作業位置方向１

6行目 作業時刻２ ，作業量２，作業位置緯度２，作業位置経度２，作業位置方向２

7行目 作業時刻３ ，作業量３，作業位置緯度３，作業位置経度３，作業位置方向３

8行目

・

， ・

， ・

， ・

， ・

9行目

・

， ・

， ・

， ・

， ・

・

・

， ・

， ・

， ・

， ・

・

・

， ・

， ・

， ・

， ・

・

・

， ・

， ・

， ・

， ・

図 5-7 作業記録出力形式5-11

5.2.7. システム操作設計
本システムの運用時における操作設計として、以下の項目について行った。
（別添資料 6 参照）○位置特定機器の接続○システムの起動○地図設定ファイルの選択○使用センサー選択○位置計算処理ロジック選択○センサーデータ取得時間間隔設定○インターバル設定○作業者名入力○作業名入力○システム開始○拡大・縮小○スクロール○地図表示切換え○地物表示切換え○検索対象地物切換え○作業終了
5.2.8. 情報交換設計(1) 接続対象システム
本システムにおいて接続する他システムは、以下のとおりである。
○作業支援システム○位置特定パッケージ
ただし、「作業支援システム」ついては、現段階でシステムの仕様が確定していないため、仕様確定後に検討を行うものとする。このため、「位置特定パッケージ」についてのみ記載す
るものとする。

5-12

(2) 交換する情報項目
表 5-7 の項目について、情報交換を行った。
表 5-7 交換する情報項目

処理方向
位置特定パッケージ

->

情報項目
本システム

内容
緯度
経度
進行方向角
GPS レシーバ種別
ジャイロ種別加速度計種別車速センサ種別
マーカセンサ種別
停止判定ロジック種別
ドリフト補正ロジック種別
パルススケール補正ロジック種別
姿勢補正ロジック種別
方位算出ロジック種別
速度算出ロジック種別
マルチパス補正ロジック種別
マーカ補正ロジック種別
演算周期

位置情報

センサ種別

本システム

->

位置特定パッケージ

ロジック種別コア部設定(3) 情報の性質
交換する情報の更新周期、項目の型を表 5-9 に示す。
表 5-8 情報の性質
処理方向

情報項目

更新周期

データ型

位置特定パッケージ -> 本システム

位置情報

コア部設定の演
算周期毎に更新度（deg）（符号付浮動小数点）

センサ種別
本システム ->

位置特定パッケージ

ロジック種別コア部設定

5-13

システム起動時に設定
システム起動時に設定
システム起動時に設定（センサ番号）(ロジック番号）Hz（符号付浮動小数点）5.2.9. 試験仕様
本システムにおいて実施すべき総合試験の試験項目は以下の通りである。
○車速（スピード）○道路形状（直線、カーブ）○地物間隔○再現性（同じ道路を走行した時に同じ結果となるか）○進行方向（同じ道路の行き、帰りで異なる結果となるか）○インターバル（位置データ取得間隔の影響）○位置特定機器の選択パターン
これらをテストコースにより、実際に走行テストを行い、エラーの発生（適用範囲の確認）、誤差、パフォーマンスについての測定を行う。
表 5-9 総合試験ケース表
設定条件

確認項目

ー

ケース番号

ド

地
物
間
隔

ブ

直
線

カ

ー

大 中 小

大 中 小
ブ

ケース 1-1
スピード
ケース 1-2
ケース 1-3
ケース 2-1
直線・カーブケース 2-2
ケース 3-1
地物間隔
ケース 3-2
ケース 3-3
ケース 4-1
再現性
ケース 4-2
ケース 5-1
進行方向
ケース 5-2
ケース 6-1
インターバルケース 6-2
ケース 6-3
ケース 7-1
位置特定機器選択
ケース 7-2

再
現
性

進
行
方
向

イ
ン
タ

ー

ー

ス
ピ

直
線
・
カ

バ
ル

位
置
特
定
機
器
選
択

な あ 行 帰全大 中 小 てし り き り備考

一部

ケース 1-2と同じ

ケース 1-2と同じ
ケース 1-2と同じ
ケース 1-2と同じ

ケース 1-2と同じ
ケース 1-2と同じ

確認項目
他の条件

5-14

5.3. 車載用高精度位置特定実験システムの詳細設計
5.3.1. 全体ソフトウェア構成設計
本システムにおけるソフトウェア全体の構成を図 5-8 全体ソフトウェア構成クラス図に示す。
なお、本システムにおいては、位置特定パッケージのコア部分が Java 言語を用いて記述する必要があることから、他言語との通信負荷およびインターフェース部分のコーディング作業量を考慮して、Java 言語を用いて全体のコーディングを行う。また、地図画面表示部分においては、フレームワークとして GIS エンジンを用いることとし、Java 言語に対応した GeoSQL を用いることとする。
マッチング処理コア部
Javaでコーディング

位置特定パッケージ

位置特定サブシステム

ビューワーサブシステム

位置特定処理コントロール

位置情報

ナビゲーション画面

ナビゲーションサブシステム

位置特定機器

地物情報

ThreadJava

GeoSQL

地図表示用
ＧＩＳエンジン

図 5-8 全体ソフトウェア構成クラス図

本システムの詳細設計として、以下の設計について行った。（別添資料 6 参照）○コード設計○ファイル設計○プログラム設計○通信インターフェース設計

5-15

5.4. 車載用高精度位置特定実験システム実装設計書
位置特定実験システムの実装設計として、各クラスのモジュール設計を行った。（別添資料 6
参照）

5.5. 車載用高精度位置特定実験システムの製作およびテスト
車載用高精度位置特定実験システムの実装設計をもとに、プロトタイプを製作し、テストを行った。（別添資料 6 参照）

5-16

6. インフラの負担を軽減する新しい位置特定手法の検討
6.1. RFID タグを用いた位置特定手法の検討
6.1.1. RFID に関する基礎調査
RFID タグの原理や適用事例を把握するために、RFID タグ関連資料および代表的な RFID タ
グメーカにヒアリングを行った。
(1) 資料収集
RFID タグの原理や適用事例を把握するために、インターネットおよび JICST（科学技術
文献サービス）検索を行い、関連資料を収集した(2) メーカヒアリング
道路における位置特定手法に RFID タグへの適用については、事例がほとんどない。このため、いくつかの代表的な RFID タグメーカへのヒアリングを行った。
なお、表 6-1 に示すメーカを対象に、以下に示す視点からヒアリングを行った。
■ ヒアリングの主な視点○原理○車両対応速度○通信距離○透過性○メンテナンス性○位置特定への適用の留意事項○実際のシステム構成

等
表 6-1 ヒアリング対象メーカ

メーカ名

ヒアリング対象としたタグの種類

オムロン株式会社○マイクロ波タグ（2.45GHz）

日本インフォメーション○マイクロ波タグ（2.45GHz）

丸紅（マイティカード）○電磁誘導タグ（945 kHz UHF）

三井物産デジタル○電磁誘導タグ（303 kHz）

三菱マテリアル○電磁誘導タグ（134kHz）

6-1

6.1.2. RFID の概要整理(1) RFID とは
RFID（Radio Frequency Identification）とは、自動 ID 認識技術のひとつである。無線により、非接触でのデータ転送を可能とした技術である。
なお、バーコードシステムについて、近年、QR コード（Quick Response、二次元バーコードの一種）が物流関係を中心に普及しつつあるが、本業務においては、QR コードの道路管理への適用性について検討を行った。（別添資料 15 参照）

バーコード
システム

指紋
認識

光学式
文字認識
（OCR）

バイオ方式
音声
認識

自動ID
識別技術

ICカード
（接触式）

RFID
（非接触）

図 6-1 主な自動 ID 認識方式

(2) RFID システムの構成要素
RFID システムは、以下に示す 2 つのコンポーネントから構成される。
■ ID タグ
ID タグは、応答器，無線タグ，トランスポンダ，データキャリア，非接触 IC カードとも呼ばれ、IC チップとアンテナを内部に埋め込み、通信機能を備えた電子荷札（タグ）のこ
とである。
■ リーダ
リーダは、質問器，リーダライタとも呼ばれるものであり、ID タグに格納された情報の読み出しや書き換えを行う。
ID タグ

リーダ

図 6-2 リーダのイメージ図

6-2

ホスト PC(3) RFID システムの特徴
RFID の主な特徴を以下に示す。
○非接触であるため、取り扱いが容易であり、ID タグの摩耗がない○電波や電磁波を利用するため、汚れやほこり等の影響を受け難い○障害物（金属を除く）が存在してもデータ転送が可能○複数の ID タグの同時読みとりが可能(4) RFID の種類と分類
RFID の種類を表 6-2 に示す。また、その分類について表 6-3 に示す。さらに各方式の特徴を表 6-4 に示す。
表 6-2 RFID の種類

項

目

種

類

摘

要

電磁結合方式
静電結合方式
伝導媒体方式

電磁誘導方式
マイクロ波方式
光方式

アクセス方式

電源方式

通信距離

形

状

RO 型

読取専用型（Read only）

WORM 型

単一書込み/読取専用型（Write Once Read Many）

RW 型

読み書き可能型（Read Write）

能動型

電池内臓型

受動型

電池レス型（アンテナから供給）

密着型

0～数 mm

近接型

数 mm～数 10m

遠隔型

数 10m～数 m

ラベル形

ラベル形状で薄形

筒形

直径数 mm の円筒状

コイン形

直径 20mm 程度のコイン状

カード形

54×86×数 mm のカード状

箱形

タバコ箱程度の箱状

スティック形

直径数 mm の棒状

6-3

表 6-3 RFID の分類
分類

非接触ＩＣカード（コンタクトレスＩＣカード）
リモート（非接触）式

種

類

密着型

ISO/IEC 10536

国 際 規 格通信結合方式

静電結合方近傍型

ISO/IEC

ISO/IEC

ＩＳＯ未審

14443

15693

議

電磁誘導方式

式

（マイクロ

近接型

波型）

電波方式
～数ｍ（電池伝 送 距 離

～１mm

～２mm

～約 10cm～約 70cm

電 池 有 無

無

無

無

無

有・無

１or２コイ

１or２コイ

ル

ル

―

―

―

4.91MHz

4.91MHz13.56MHz

13.56MHz

2.45GHz

（短波）

（短波）

（ﾏｲｸﾛ波）通 信 速 度

9.6kb/s～

9.6kb/s～

106kb/s～～10kb/s～１Mb/sＣＰＵ 有 無

有・無

有・無

有・無

有・無

有・無

アクセス方式

読・書

読・書

読・書

読・書

読・書

54mm×

54mm×

54mm×

54mm×

54mm×

85.6mm

85.6mm

85.6mm

85.6mm

85.6mm

0.76mm±

0.76mm±

0.76mm±

0.76mm±

0.76mm 以上

10％

10％

10％

10％

可

アンテナ方式周

波数（電波領域）

カードの形状

カードの厚さ※） 出典：IC カード利用ガイドライン（H10.3

電子商取引実証推進協議会

6-4

有）

6-5
図 6-3 各方式の通信距離※） 「○」適している 「◎」より適している※） 出典：IC カード利用ガイドライン（H10.3 電子商取引実証推進協議会

決済機能対応が可能
高セキュリティ
高速処理（処理速度）
耐環境性に優れている
メンテナンス性が優れている
耐静電気に優れている
耐振動に優れている
電池不要
電磁ノイズ
メモリ容量
リードライト機構の単純性

カードの特長カードのタイプ

表 6-4 RFID 各方式の特徴
ISO/IEC
ISO/IEC 15693
ISO/IEC １０５３６14443
非接触ＩＣカード（密 着 型）
（近 接 型）（近傍型）
電磁誘導方
静電結合方式～10cm～70cm 程度
式
◎
◎
○
◎
◎
○
◎
◎
◎
◎
◎
◎
◎
◎
◎
◎
◎
◎
◎
◎
○
○
◎
◎
◎
◎
◎
◎
○
○
◎
◎
◎
○
○
○
○
○
○
○

◎
◎
◎
◎
◎
◎
◎
◎
◎

◎
◎

接触ＩＣカード（ﾏｲｸﾛ波型）～数ｍ

ISO/IEC 7816

―

◎
◎

○

○

磁気カード

ISO/IEC 7811

(5) RFID の各方式の原理と特徴
a） 静電結合方式■ 原理○ID タグとリーダとに対向する金属箔による電極を設け、コンデンサを形成させる。一方の電極に電圧をかけ、プラスの電荷を帯びさせると、向かいの電極にマイナスの電荷が誘導されることを静電誘導といい、この原理を使用して通信する。
○静電誘導は電極の面積に比例し、電極の間隔に反比例するので、電極の大きさも IC カー
ドの大きさで規制されるため、おのずと通信間隔も決まってくるが、密に間隔を保つ必要から密着型と呼ばれる。電力とクロックの供給は、電磁結合と同じであり、キャリア周波数をかけて行う。

図 6-4 静電結合方式の原理■ 特徴○静電結合は、電極間に水滴が入ると静電容量が変化し、通信が行えなくなるので、室内での使用に限られる。

b） 電磁誘導方式■ 原理○交流磁界によるコイルの相互誘導を利用する方式である。ID タグやリーダライタのアンテナとしてはコイルを用い、二つのコイルの誘導磁束による誘起電圧を利用することで交信する。
この誘起電圧は、アンテナの磁束の強さと ID タグのコイルの巻回数に比例する。コイル方式は数多くの製品が市販され、その仕様も幅広い。交信距離も 0～1m まであり、情報量も数バイトから数百バイトまでのものがある。

6-6

図 6-5 電磁誘導方式の原理■ 特徴○雨、雪、氷、塵埃などの影響を受けないので、工場・道路などの悪環境においても使用できる。
○浸透性が良くデータ伝送上の信頼性が高い。例えば非導電体（人体、プラスチック、木材、ガラス、紙など）がアンテナ側と ID タグ間に存在しても十分交信可能である。
○ID タグ側もシステムの要求に合わせてその形状を変えることができる。例えば 1m 程度の範囲であればカードサイズ、0.5m 前後であれば名刺サイズ、0.1m 以下であればコイン
形、スティック形といったように用途に合った使い方ができる。なお、13.56MHz 帯の場
合、電波法の規制によりカードサイズでも交信距離数 cm のものが主流である。
○電磁結合は、雨や雪などの水分には強いが、鉄粉などがあると磁気が吸収されてしまい、
通信できなくなる。
○電磁誘導により電力伝送が可能であるため、ID タグの電池レス化が図れる。

6-7c） マイクロ波方式■ 原理○リーダ側のアンテナと ID タグとの間を 2.45GHz 帯のマイクロ波によりデータの送受信を行う。
○ID タグのアンテナには、ダイオードが用いられている。ID タグがリーダとの交信領域に入ると、ダイオードの電流が流れ、ID タグからの搬送波が出力される。

図 6-6 マイクロ波方式の原理■ 特徴○2.45GHz という非常に高い周波数を使用するので、外来ノイズによる通信の影響は少ない。
○通信距離が 0～5m と長いので、大型のものや位置関係が厳密に規制できないものを対象とした用途に使用できる。
○なお、電池レスの ID タグも存在するが、交信距離は数 10cm と短いため、マイクロ波方式のメリットである長距離交信という特長を発揮するには電池を内臓する必要がある。
○交信距離は、降雨雪や温度の影響を受ける。
○金属面に直接アンテナユニットや ID タグの取り付けが可能である。
○交信速度は、他の方式と比較して最も速い

6-8

6.1.3. RFID の適用事例の整理
RFID の適用事例について整理したものを別添資料 8 に示す。
6.1.4. 位置特定への利活用方法検討(1) 位置特定手法への利活用の方向
RFID の位置特定手法への利活用の方向としては、以下に示すものが考えられる。
○ハイブリッド型（GPS，自律航法，マーカ方式）位置特定におけるマーカ機能の代替○GPS 補正情報の路車間通信機能(2) マーカ機能の代替としての利活用■ 利活用の基本的な考え方○ID 番号を格納した ID タグを路側等に設置し、車両側にはアンテナ，リーダ，PC（位置
特定パッケージ，ID タグの絶対位置等を格納した DB 等）の他、車速パルス，ジャイロ，
GPS を搭載する。
○車両が ID タグ設置箇所を通過した際に、ID タグの ID 番号の情報を取得し、DB に参照
し、ID タグの絶対位置情報を取得する。
○絶対位置情報を位置特定パッケージに渡し、位置を特定する。

車両
PC

DGPS

位置特定パッケージ
タグ

アンテナ

リーダ

タグDB 等GUI

図 6-7 マーカ機能の代替としての利活用を想定した場合の概略構成

6-9

車速パルス
ジャイロ

6-10

オーバヘッ
ド添架型

路側添架型

分類
路面埋設型

ID番号

ID番号

○オーバーヘッド型の道路情報板，横断歩道橋，アンダーパス部，トンネル等

タグ

タグ DB の取り扱う情報○ID 番号○タグ位置のキロポスト○上/下の別○車線の別

ID タグ設置位置の分類○ID 番号○タグ位置のキロポスト○上/下の別○車線の別○ID 番号○タグ位置のキロポスト○上/下の別○車線の別（路側/中央分離帯の
別）

表 6-5

○路側や中央分離帯に設置された標識，照明柱，スノー
ポール等に添架

ID番号

舗装に埋設

○路面に埋設

設置位置○多車線対応○設置が比較的容易○設置場所が限定される。

→電波方式（マイクロ波）○車両対応速度：60km/h 以上○透過性：降雨雪透過○読取距離：4-5m 以上○その他：オンメタルタイプ→電波方式（マイクロ波）

特徴
タグの要件
○車両対応速度：60km/h 以上○多車線対応○1 箇所につき複数埋設する ○透過性：アスファルト，雪氷路
面透過必要がある。
（読み取り距離性能を上げる ○読取距離：50cm 以上と、指向性が強くなるため） ○その他：車両荷重に耐えられること。
○設置が比較的困難○舗装補修時には再設置→電磁誘導方式○4 車線まで対応○車両対応速度：60km/h 以上○設置が比較的容易○透過性：降雨雪透過○読取距離：3-4m 以上○その他：オンメタルタイプ

(2) GPS 補正情報の路車間通信機能としての利活用■ 利活用の基本的な考え方○GPS および路側処理装置と接続した ID タグを路側等に設置し、車両側にはアンテナ，
リーダ，PC（位置特定パッケージ，ID タグの絶対位置等を格納した DB 等）の他、車速パルス，ジャイロ，GPS を搭載する。
○GPS および路側処理装置は、絶対位置が既知である地点（例えば、照明位置等）に設置
し、GPS による測位情報と照明位置情報をもとに、補正情報を作成する。
○ID タグの ID 番号と補正情報を車両側に発信する。
○車両側では、車両側 GPS で計測した経緯度の情報と取得した補正情報から GPS 位置情報を補正し、このデータを位置特定パッケージに渡し、位置を特定する。
※補正情報を作成する機能は、車両側に配置しても良い。

図 6-8 補正情報の算出方法

6-11

車両

GPS

PC

DGPS

位置特定パッケージ
路側処
理装置

タグ

アンテナ

リーダ

タグDB 等GUI

図 6-9 GPS 補正情報の路車間通信機能としての利活用を想定した場合の概略構成

ID番号，補正情報

GPS

中央帯

図 6-10 ID タグの設置位置

6-12

車速パルス
ジャイロ

6.2. RFID タグの検証試験
6.2.1. 検証内容
(1) 試験の目的
各種条件下における RFID タグ（マイクロ波中心）の性能を検証し、道路管理車両位置特定等への適用性検討時の基礎資料を収集するものである。
(2) 前提条件
本検証試験における前提条件は以下のとおりとする。
○タグの用途は、車両位置特定への利活用を想定する。
○マイクロ波タグ（日本インフォメーションシステム製、オムロン製の２製品）を利用な
お、各メーカのタグの特徴を以下に示す。
■ 日本インフォメーションシステム製○パッシブであり、小型、軽量、１枚 200 円程度と安価である。
○通信距離を出すために、タグの後ろに発泡スチロールの板（厚さ 2ｃｍ程度が最も距離の出る厚さとのこと）と発泡スチロールのタグと反対面に鉄板（特に材質による影響はないが、面に凹凸があると通信処理が伸びなくなる）を付けることによって、通信距離が約 2 倍になる。
■ オムロン製○アクティブ型のタグである。
○アンテナとタグの通信方向に特に制約はない（アンテナを縦においた時にタグも縦にする必要は特にない）。
(3) 検証項目
本試験における検証実験は基本性能試験（室内と屋外）と車載性能試験（試走路）において実施し、それぞれ以下の観点から実験を行うものとする。
■ 基本性能試験○交信領域(タグとアンテナの設置角度別)○交信領域（室内と屋外の差）■ 車載性能試験○アンテナ、タグ配置別タグ受信状況○車両対応速度6-13

(4) 検証方法a） 基本性能試験
タグの通信可能距離および通信可能範囲（通信幅）を把握するために、室内において図に示すような 50cm×50cm のメッシュを作成し、アンテナを固定してタグを移動することにより、アンテナとタグの通信可能範囲を記録していく。なお、アンテナとタグの位置関係を以下の条件を変化させたケースを実施する。また、室内においては天井や壁等の遮蔽物の影響が懸念されるため、屋外においても室内と同様の検証を行うものとする。
○アンテナとタグの水平方向の角度○アンテナとタグの垂直方向の角度○アンテナとタグの上下位置の影響○室内の遮蔽物の影響（屋外での試験との比較）

タグを移動しながら、交信範囲を確認

交信可能地点

×

×

×

×

×

タグ

アンテナ
（位置固定）

×

×

×

×
×
50cm

50cm

タグ

アンテナ

前後左右に移動取付け棒

台

床

図 6-11

基本性能試験イメージ

6-14

タグの水平角を変化

タグ
アンテナ

アンテナ

台

タグ

タグの垂直角を変化

床

図 6-12 基本性能試験ケースイメージ

6-15b） 車載性能試験
アンテナの車両への取付け位置やタグの設置位置、車両の対応速度を把握するために、車両にアンテナを取り付け、タグを道路上に固定して設置することによって実験を実施する。
検証項目は以下の通りである。
○アンテナの車両への取付け位置○タグの取付け位置○タグの反応可能な車両速度
タグ

アンテナ

タグ

アンテナ

タグ

アンテナ

アンテナ
タグ

図 6-13 試走路実験イメージ

6-16

6.2.2. 計測用システムの設計・製作(1) 計測用システムの設計
計測用のシステムとしては、タグとアンテナの通信判定用として、パソコンとアンテナを
RS-232C ケーブルで接続し、日本インフォメーションシステムおよびオムロン社製のそれぞれのタグの送受信システム（プログラム）を製作して実験を実施する。
なお、今回の試験においては、タグの通信可能かどうかの判定を行うことが目的であるた
め、タグの ID コードの読み取りのみのプログラムとし、タグ内のデータの読み書きについては実装しないものとする。

アンテナ

RS-232Cケーブル

スキャナ

接続ケーブル
AC電源へ

ノートPC
図 6-14 システム構成（日本インフォメーションシステム）

タグ感知システム

SLabel-Engine1.0 ﾀｲﾌﾟﾗｲﾌﾞﾗﾘ
VisualBasic 6.0 runtime
Windows XP Professional
図 6-15 ソフトウェア構成（日本インフォメーションシステム）6-17

タグ未反応時画面

タグ反応時画面

図 6-16 画面構成（日本インフォメーションシステム）
アンテナ、スキャナ（一体型）

RS-232Cケーブル

電源供給ケーブル
電源ユニット

ノートPC

AC電源へ

図 6-17 システム構成（オムロン）

タグ感知システム

Microsoft Comm Control 6.0
VisualBasic 6.0 runtime
Windows XP Professional
図 6-18 ソフトウェア構成（オムロン）

6-18

タグ未反応時画面

タグ反応時画面

図 6-19 画面構成（オムロン）

6-19

また、試走路試験においては、車両にアンテナを固定する必要があるため、アンテナ角度調整可能な取付け板を製作し、タグについては取付け位置が調整可能なように単管パイプを用いた取付けパイプの製作を行うものとする。

平面図
後方座席ドアまたは天井バー
テープで固定板（コンパネ）
断面図
アンテナ板

角度調整金具※下向きの取り付けも可
板

板
丁板により可動後方座席ドアまたは天井バー

図 6-20 アンテナ固定用取付け板

6-20

2m
足場パイプ

4.5m

図 6-21 タグ取り付け用パイプ

6-21

(2) 計測用システムの製作製作したシステムの写真を以下に示す。

図 6-22 基本性能試験用計測メッシュ

図 6-23 アンテナ設置

6-22

図 6-24 タグ取付けパイプ

図 6-25 アンテナ取付け板

6-23

6.2.3. 基本性能試験(1) 試験結果
試験ケース及び試験状況、試験結果について表 6-6 に示す。

6-24

6-25

オムロン

日本イン
フォメー
ションシス
テム

メーカー

屋外

室内

屋外

室内

場所

※） 日本インフォメーションはケース５以外ケーブル長１ｍで実施

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17

No

表 6-6 試験ケースおよび結果
試験条件
試験結果
アンテ タグ高最大通信 最大通信備 考
水平角 垂直角
ナ高さ
さ
距離
幅
(cm)
(cm)
(度)
(度)
(cm)
(cm)
77
77
0
0
282
70
77
77
45
0
221
51
77
77
90
0
153
32
77
77
0
45
158
41
ケーブル長２ｍ
77
77
0
0
223
65
19
19
0
0
152
49
19
35
0
0
217
66
19
50
0
0
260
56
77
77
0
0
230
57
75
75
0
0
797
396
75
75
45
0
790
327
75
75
90
0
378
154
75
75
0
45
705
295
75
25
0
0
1200
388
アンテナ前面にガラス板設置
75
75
0
0
695
205
75
75
0
0
820
319
75
25
0
0
1200
366

(2) 結果の比較及び考察a） 日本インフォメーションシステムの基本性能試験結果■ 通信距離○室内実験における最大通信距離は 282ｃｍ、最大通信幅はアンテナより 150cm の地点
で 70cm（発泡スチロール付き、ケーブル長 1.0m）。
■ 通信範囲○通信範囲は、だいたいアンテナの面積の範囲。
■ アンテナとタグの角度の影響○アンテナとタグの水平方向の向きの影響は、アンテナとタグが水平でなくなるほど、
通信距離、通信幅が減少し、アンテナとタグが直角の状態で最大通信距離が 153cm と通信距離が半分近くまで短くなる。
○アンテナとタグの垂直方向の向きの影響は、アンテナとタグが水平でなくなるほど、
通信距離、通信幅が減少し、アンテナとタグが 45 度の状態で最大通信距離が 158cmと通信距離が半分近くまで短くなる。
■ アンテナとスキャナを接続するケーブルの長さの影響○アンテナとスキャナを接続するケーブルの長さによって信号の減衰率が異なり、ケーブル長が短いほど、通信可能距離が長くなる。
■ 通信距離の伸ばすための留意事項○アンテナを床面においた場合は、通信可能範囲がアンテナの面を延長した範囲ではな
く、やや上方向に通信範囲が移動する（床面による電波の反射のよるものと想定される）。このため、タグをアンテナ中心よりやや上にした方が通信距離が減衰しない。
○このタグでは、アンテナとタグの方向が一致した方が、反応しやすくなる。またタグの向きや方向により、反応したりしなかったりする。この通信距離を伸ばすには、ア
ンテナとタグの方向をしっかりと合わせ、アンテナとタグの面を必ず平行にすることが必要である。

b） オムロンの基本性能試験結果■ 通信距離○通信距離は、アンテナとタグの高さを同じにして、最大８ｍ（アンテナをハイパワー
モードに設定）の通信が可能。
■ 通信幅○通信幅は、アンテナとタグの距離が離れていくほど除々に広がっていき、大体６ｍ前
後で最大幅となる。最大幅は約４ｍ。
■ アンテナとタグの角度の影響○アンテナとタグの水平方向の向きの影響は、45 度では平行の場合とあまり変化はない
が、90 度横向きになると極端に通信距離が減少し、最大通信距離が 4ｍと平行の時の6-26約半分になる。
○アンテナとタグの垂直方向の向きの影響は、下へ 45 度傾けることによって最大通信距
離が約７ｍとやや減少する。下へ 90 度向きは実験を行っていないが、タグの方向とアンテナの方向の影響がないことから、水平方向の向きの影響確認時の 90 度横向きと同じ結果と想定でき、下向きの角度が大きくなるほど通信距離の減少が想定される。
■ 遮蔽物の影響○周りの遮蔽物（床や天井）の影響が、非常に大きく、アンテナを 75cm の高さに設置して、タグをアンテナの中心より 50cm 下（床面より 25cm の高さ）で通信距離を確認したところ、最大通信距離が 12m となった（通信幅はほぼ同じ）。室内では、天井（高さ約３ｍ）付近においても最大通信距離が 12m であったが、屋外では最大通信通信距
離は８ｍとアンテナとタグの高さが同じ場合と同じ結果であり、遮蔽物があることによって通信距離が伸びる（反射の影響によるものと想定される）ということが言える。
○アンテナ前面にガラス板を置いた時の影響は、ガラス板を設置することによって、最大通信距離は７ｍとやや減少はしたものの、それほど大きな影響は受けなかった。
○アンテナに対してタグを垂直に置き、アンテナの通信幅よりも外にタグを置いた場合、通常ではタグとは通信不可であるが、人間や金属がタグの周辺 50cm 以内を通過するとタグが通信されてしまうといった現象が生じている（人間または金属を伝わって電波は屈曲しタグとの通信が可能となったものと想定される）。

6-27

6.2.4. 車載性能試験(1) 車載性能試験の結果
車両にアンテナを設置し、タグを道路上に固定することによって、アンテナとタグの位置
関係及び車両の対応速度についての試験を実施した。試験ケース及び試験状況、試験結果について以下に示す。

表 6-7 試験ケース表
タグ設置方式

タグ設置高さ
（ｍ）

1

ゲート型

4.5

図6-26

①参照

2

ガードレール型

1.0

図6-26

②参照

柱型

3.0

図6-26

③参照、２車線

柱型

4.0

図6-26

④参照、３車線

5

路面中央型

0.0

図6-26

⑤参照

6

路面白線型

0.0

図6-26

⑥参照

7

ゲート型

4.5

図6-26

①参照

8

ガードレール型

1.0

図6-26

②参照

柱型

3.0

図6-26

③参照、２車線

10

柱型

4.0

図6-26

④参照、３車線

11

路面中央型

0.0

図6-26

⑤参照

12

路面白線型

0.0

図6-26

⑥参照

No

3
4

メーカー

日本イン
フォメー
ションシス
テム

9

備考

オムロン

表 6-8 追加試験ケース表
No

メーカー

13
14
15

オムロン

タグ設置方式

タグ設置高さ（ｍ）

ガードレール型

0.25

他車による遮蔽の影響（２車線）

ガードレール型

0.25

他車による遮蔽の影響（３車線）

ガードレール型

1.05

最高速の試験

6-28

備考

①ゲート型②ガードレール型③柱型（２車線）⑤路面中央型④柱型（３車線）⑥路面白線型
凡例
タグ
アンテナ

図 6-26 試験ケース模式図6-29

図 6-27 車載性能試験状況

図 6-28 タグ取付け状況

6-30

図 6-29 アンテナ取付け状況

図 6-30 アンテナ取付け状況

6-31

図 6-31 アンテナ取付け状況

図 6-32 他車による遮蔽試験状況6-32

表 6-9 車載性能試験結果
タグ設置方式

最高速（km/h）

1

ゲート型

×

アンテナ－タグ間3.0mのため距離が届かず

2

ガードレール型

70

実験条件は図6-33 ②参照

柱型（２車線）×

アンテナ－タグ間3.0m以上のため距離が届かず

柱型（３車線）×

アンテナ－タグ間3.0m以上のため距離が届かず

5

路面中央型

40

実験条件は図6-33 ⑤参照

6

路面白線型

10

実験条件は図6-33 ⑥参照

7

ゲート型

120

実験条件は図6-34 ①参照

8

ガードレール型

120

実験条件は図6-34 ②参照

9

柱型（２車線）120

実験条件は図6-34 ③参照

10

柱型（３車線）120

実験条件は図6-34 ④参照

路面中央型

120

実験条件は図6-34 ⑤参照

12

路面白線型

120

実験条件は図6-34 ⑥参照

13

ガードレール型

×

他車による遮蔽の影響（２車線）、図6-35 ①参照

14

ガードレール型

×

他車による遮蔽の影響（３車線）、図6-35 ②参照

15

ガードレール型

155

最高速の試験、図6-35 ③参照

No

3
4

11

メーカー

日本イン
フォメー
ションシス
テム

オムロン

備考

※最高速の×は反応なし

6-33

①ゲート型②ガードレール型

4.5m
1.5m

1.5m

③柱型（２車線）④柱型（３車線）

5.8m

8.5m
4.0m

3.0m

⑤路面中央型⑥路面白線型
1.0m

凡例
タグ
アンテナ

アンテナは路面より19cm

図 6-33 実験条件（日本インフォメーションシステム）

6-34

①ゲート型②ガードレール型

4.5m
2.0m

1.5m

③柱型（２車線）④柱型（３車線）

5.8m

8.5m
4.0m

3.0m

⑤路面中央型⑥路面白線型
1.8m

凡例
タグ
アンテナ

アンテナは路面より17cm

図 6-34 実験条件（オムロン）

6-35

①他車による遮蔽（２車線）
車高0.35m

アンテナ高80cm

タグ高25cm

5.0m②他車による遮蔽（３車線）
車高0.35m

アンテナ高80cm

タグ高25cm

8.8m③最高速の確認
アンテナ高130cm
タグ高105cm

凡例
タグ
アンテナ

8.0m

図 6-35 実験条件（オムロン）

6-36

(2) 車載性能試験の考察a） 日本インフォメーションシステムの車載性能試験結果■ オーバヘッド型への適用性○4.5m の高さにタグを取り付け、アンテナを車の上に付けた場合は、アンテナの高さが1.5m でアンテナとタグの通信距離が 3.0m となるので、通信不可となり適用できない（タグを高さ 3.0m の位置で斜めに取り付ける場合も同じ）。
■ ガードレール型への適用性○アンテナを車の真横、タグをアンテナと平行にした場合、アンテナとタグ間の距離を1.5m にして 70km/h まで、通信可能となった。ただし、アンテナとタグの距離を 2.0mにした場合は通信不可であった。
■ 路面中央型への適用性○タグを路面に設置したケースでは、直接タグを路面に置いた（貼り付けた）場合には、速度に関係なく反応しなかった（原因としては、コンクリート舗装になっておりコン
クリートの内部に鉄筋が入っていいるとタグが反応しないという特性によるものと考えられる）。
○タグに発泡スチロールを取り付け、路面に置いた場合には、40km/h まで通信可能であった。なお、アンテナを車の後部に取り付けたため、ケーブルは２ｍのものを使用していたため車速が低くなったことも想定される。
■ 路面白線型○タグを道路の白線部に上向きにおき、アンテナを車に斜めに取り付けた場合では、10km/h でしか通信できなかった。タグとアンテナの水平方向向きが約 70 度あったた
め、対応速度が小さくなったことが想定される。なお、ケーブルは２ｍのものを使用。
b） オムロンの車載性能試験結果■ 車速の影響○車速の影響については、タグを真上（高さ 4.5m）、斜め（高さ３ｍ及び４ｍ）、路面（車線中央、白線部）の全てのケースにおいて、120km/h で通信可能であった。また、タグを真横に設置したケースにおいて、155km/h で走行したが、これについても通信可能であった。
■ 柱型への適用性○車線識別確認のため、同じアンテナとタグの設置位置、角度で別々の車線を走行したが、通信幅が大きいため外側の車線、内側の車線とも通信が可能であり、車線の識別は不可であった。ただし、アンテナの通信領域は室内実験における実験結果より確定している（室外においてもほぼ同様の結果が得られている）ので、車線の位置や幅とアンテナ、タグの取り付け位置を机上から求めることによって、車線を識別できる最適設置位置、角度を決めることができるので、車線の識別についても適用可能と考え
られる。

6-37

6.2.5. 実現可能性検討(1) 技術的視点からの適用性検討
技術的視点からの各タグ設置方式の適用性について、表 6-10 に示すように検討した。

表 6-10 適用性検討結果
タグ設置方式

最高速（km/h）

適用性

1

ゲート型

×

×

反応なし

2

ガードレール型

70△

通信距離が短いため１車線でのみ対応可

柱型（２車線）

×

×

反応なし

柱型（３車線）

×

×

反応なし

5

路面中央型

40

△

対応車速が低い、水に反応しない

6

路面白線型

10

△

対応車速が低い、水に反応しない

7

ゲート型

120

◎

8

ガードレール型

120○

車線の識別ができない

柱型（２車線）

120○

車線を識別するには設置が難しい

10

柱型（３車線）

120○

車線を識別するには設置が難しい

11

路面中央型

120

△

水に反応しない

12

路面白線型

120

△

水に反応しない

No

3
4

メーカー

日本イン
フォメー
ションシス
テム

9

理

由

オムロン

◎：適用可
○：適用可（但し条件付）△：一部適用可
×：適用不可■ 日本インフォメーションシステムのタグ○通信距離が短く、タグとアンテナの向きの影響が大きいため、位置特定に使用するには難しい面が多い。
○ただし、タグ１つの値段が安価でかつ軽量、小型であるため、設置コストを考えると今後の利用価値をもう少し検討する必要がある。
○特に、道路の路面中央に設置する場合に関しては、通信距離も非常に短くですみ、アンテナもタグの設定数を増やすことによって小さくできるので、対応車速に関してももう少し広がることが予想され、実用化の可能性が窺える。

6-38

■ オムロン製のタグ○通信距離も長く、車速の対応速度も高いため、位置特定に使用するには非常に有効であることが言える。
○ただし、１個当りの単価と電池寿命の面において、メンテナンスを含めたコスト面に問題があるため、設置箇所の限定（設置数を減らす）や大量生産によるコスト低下により実用面で有効なものと考えられる。
○オムロンのタグを柱に設置して車線の判別を行うには、道路条件を加味して車線の識別できるように計算を行う必要がある。下図に計算例を示す。

電波のタグ位置での幅を３ｍと仮定
電波範囲

4.0m

アンテナ角65°
2.4m
1.5m

1.25m

3.5m

3.5m

図 6-36 車線判別のためのタグ設置条件計算例

6-39

(2) コスト的視点からの適用性検討
技術的視点からの適用性検討結果より、適用可能なタグ設置方式を対象に、1 事務所にタグを設置した場合のコストを設置方式毎に算出し、コスト的視点からの適用性について検討を行った。なお、コスト算定にあたって、レーンマーカ（路面中央に設置）を利用した場合についても行った。
a） コスト算出条件
タグを路面中央型，路面白線型，ゲート型，柱型の各方式で設置する際の設置数，単価について検討を行った。
■ 各方式共通の条件○設置を想定する事務所については、北陸地方整備局長岡国道事務所とする。
（管理延長：207km、うち、2 車線区間：165km，4 車線区間：42km）○タグの単価については、以下に示すとおりとする。
・日本インフォメーション製タグ：300 円／個・オムロン製タグ：14,000 円／個○算定期間については、10 年間を想定し、タグの更新回数については、オムロン製タグの場合、寿命 5 年と仮定し、1 回更新するものとする。日本インフォメーション製タグの場合、更新は行わないもとのする。
■ 路面中央型○道路延長方向の設置箇所数については、100m に 1 箇所設置する。
○1 箇所あたりのタグ設置個数については、以下に示すとおりとする。
・2 車線区間：日本インフォメーション製タグ（16 個、通信幅 40cm）
オムロン製タグ（6 個、通信幅 1m）
レーンマーカ（2 個）・4 車線区間：日本インフォメーション製タグ（32 個、通信幅 40cm）
オムロン製タグ（12 個、通信幅 1m）
レーンマーカ（4 個）○設置作業コストについては、以下に示すとおりとする。
・タグ：1,000 円／個（日本インフォメーション製タグ）
2,000 円／個（オムロン製タグ）
・レーンマーカ：10,000 円／個■ 路面白線型○道路延長方向の設置箇所数については、100m に 1 箇所設置する。
○1 箇所あたりのタグ設置個数については、以下に示すとおりとする。
・2 車線区間：オムロン製タグ（2 個）・4 車線区間：オムロン製タグ（4 個）○タグ設置費用については、2,000 円／個とする。

6-40

■ ゲート型○道路延長方向の設置箇所数については、100m に 1 箇所設置する。
○1 箇所あたりのタグ設置個数については、以下に示すとおりとする。
・2 車線区間：オムロン製タグ（2 個）・4 車線区間：オムロン製タグ（4 個）○設置費費用については、次のとおりとする。
・ゲート設置費用：5,000,000 円／基（4 車線区間のみ 1 箇所 1 基設置する。2 車線区間については、既設の照明中に設置するものと仮定。）
・タグ設置費用については、２車線の柱に設置分のみ 1,000 円／個とし、４車線のゲー
トに取り付ける分はゲート設置費用に含むものとする。
■ 柱型○道路延長方向の設置箇所数については、100m に 1 箇所設置する。
○1 箇所あたりのタグ設置個数については、以下に示すとおりとする。
・2 車線区間：オムロン製タグ（2 個）・4 車線区間：オムロン製タグ（4 個）○設置費費用については、次のとおりとする。
・タグ設置費用については、1,000 円／個とする。
・柱については、既設の照明柱等に設置するものと仮定する。
b） コスト算定結果
前項に示した方法により算定した結果およびコスト的視点からの適用性評価について示したものをを表 6-11 に示す。また、コストの詳細については、表 6-12 に示す。
表 6-11

タグコスト算定結果（まとめ）設置方式

日本インフォメーション

路面中央型

５,２００万円

◎

路面中央型

２.４億円

×

路面白線型

８,０００万円

△

２１億円

×

柱型

７,５００万円○

路面中央型

７,５００万円―

オムロン

レーンマーカ

設置総費用

コスト的視点からの

種別

ゲート型

※） 「◎」レーンマーカの価格以下、「○」レーンマーカの価格と同レベル「△」レーンマーカの価格の 2 倍程度、「×」レーンマーカの価格の 3 倍以上

6-41

適用性評価

表 6-12 タグコスト算定結果（詳細）
種別

設置方式

日本インフォメ
ーション

オムロン

レーンマーカ

タグ購入費用

取付け費用
費用

設置数

11,952

39,840

単価

費用

設置総費用

設置数

単価

路面中央型

39,8400.3

路面中央型

14,94014

209,168

14,9402

29,880239,048

路面白線型

4,980

14

69,720

4,980

2

9,960

79,680ゲート型(タグ）

4,980

14

69,720

3,300

1

3,300

3,300

1

39,84051,792

（ゲート）

-

-

-

420

5,000

2,100,000

2,100,000

(小計）

-

-

-

-

-

-

2,103,300

柱型

4,980

14

69,720

4,980

1

4,980

74,700

路面中央型

4,980

5

24,9004,980

1049,80074,700※） 金額の単位は、千円

c） コスト的視点からの適用性検討
前項の結果より、以下に示すことがいえる。
○コストの最も安い設置方式については、日本インフォメーション製タグの路面中央型となり、レーンマーカと比較してもコスト的に有利となった。
○次に安い方式については、オムロン製タグの柱型となった。レーンマーカ方式の 2 倍弱である。今回の試算におけるオムロン製タグの価格については、1 個あたりの価格であるため、発注ロットを増加させることにより、コストダウンが期待される。
(3) 保守の視点からの適用性検討
各設置方式について、保守の視点から表 6-13 に示すように整理した。
表 6-13 タグコスト算定結果（まとめ）種別
日本インフォメ
ーション

設置方式

保守の視点からの適用性評価

路面中央型 ○ タグ 設置時や点検時に交通規制を要す
路面中央型
路面白線型

オムロン

保守性

ゲート型
柱型

る。

×

○舗装修繕時にタグの更新が必要となる。
○タグ設置時や点検時に交通規制を要する。
○タグ設置時や点検時に交通規制は不要である。

△○※） 「○」特に問題はない，「△」他の施設の維持管理の影響は比較的受けない「×」他の施設の維持管理の影響を受けやすい(4) 実現可能性検討
技術的視点およびコスト的視点からの適用性検討結果、およびタグの設置効果として、多6-42

用途性による利用効果の視点から各設置方式の実現可能性について表 6-14 に示すように検討を行った。
この結果、以下に示すことがいえる。
○オムロン製タグの柱型については、技術的適用性，コスト的適用性，保守性のすべての面において比較的適用性が高い。また、位置特定以外の他の用途でも活用可能な場面が多く、タグの設置による多くの効果が見込まれる。
○路面中央型および路面白線型については、レーンマーカと同様の保守性に関する欠点があり、技術的にも路面冠水時における使用が不可能となることから、実現性が低い○ゲート型に関しては、適用性について最も高いが、ゲートの設置コストが非常に高いのであまり実現性が低い。

6-43

6-44

△

△

△

○

○

路面中央型

路面白線型

ゲート型

柱型

○

×

○

×

○

技術的視点 コスト的視点

路面中央型

設置方式

○

△

×

×

×

保守性

○

×

○

○

○

測量基準点

○

×

×

×

×

点検支援

○

○

○

○

○

作業車監視

×

×

○

○

○

脱)

注意喚起(逸

多用途性

○

○

○

○

○

(その他)

注意喚起

○

○

○

○

○

内

現在地等案

○

×

×

×

×

実現可能性

※） 実現可能性については、技術的視点，コスト的視点，保守性からみた適用性のうち、最も評価の低いものを抽出した。また多用途性については、「○」が 1 つでもない場
合には、実現可能性は「×」とした。
※） 多用途性の各内容については図 6-27 参照

オムロン

ーション

日本インフォメ

種別

適用性

表 6-14 実現可能性検討

＜維持管理での活用＞[簡易測量基準点]
タグ（緯度経度情報を格納）-効果○基準点が付近になくても正確な緯度経度情報の取得が容易であり、維持修繕作業の効率化につながる。

ガードレール[気温等のセンサデータの収集（道路利用者への気温等情報提供も可能）]
センサ

タグ（センサ値）

巡回車等-効果○光ケーブルがない箇所でのセンサデー
タ収集作業の効率化に寄与。

[点検支援][点検対象施設判定]○タグにタグのID番号の情報を格納する。
○タグからID番号を読み取る。
○ID番号から施設の管理番号を特定する。
○管理番号から点検対象施設であるかを判定する。

タグ
点検支援システム・点検対象施設判定
・点検結果入力支援

リーダ[点検結果入力支援]○点検対象施設の管理番号を手入力しなくても自動的にDBに書き込まれる。

ＩＤ番号-効果○施設の管理番号の入力ミス解消。
○点検時間が削減による作業の効率化に寄与。
○数量の多い施設を数日間に分けて行う場合、次の日、どこの箇所から点検するかが即座に判明し、作業の効率化に寄与。

PDA[作業車両の監視]タグ（作業経路上に配置）-効果○ＧＰＳ不感地帯での作業走行記録が可能となり、施工管理に役立つ。
タグ設置箇所通過時にＩＤ番号，通過時刻を車載PCに格納（作業記録）

維持管理作業車両[注意喚起情報提供]

外側線または中央線上のタグ（車道逸脱情報）

タグ（警戒標識情報 等）-効果○ＤＢがなくても、情報提供が可能。
○走行安全性の向上に寄与。

一般車両

音声「交差点有り」
音声「車道逸脱」[現在地案内、沿道施設、道案内案内]
タグ（位置情報、地先情報）
距離標等

一般車両

タグ（店舗情報）
デーパート

PC画面「●●KP」
or「●●市●●」or
地図上に現在位置を表示-効果○ＧＰＳ不感地域でも位置の把握が可能。
○ＤＢがなくても、情報提供が可能。
○利用者が移動しやすくなる。
PC画面「●●デパート前」

図 6-37 活用イメージ

6-45

6.3. RFID による位置特定ロジックの追加
位置特定に活用する RFID の種類を整理した上で、RFID を位置特定に適用するアルゴリズムを検討した。さらに、この結果を踏まえて、位置特定パッケージの改良を行い、実証試験を行った。
6.3.1. 位置特定に活用する RFID の整理
RFID の種類については、表 6-15 に示すものがある。このうち、現時点においては、マイクロ波（アクティブタイプ）が車両への位置特定に適している。
本業務においては、マイクロ波（アクティブタイプ）を対象として検討を行った。
表 6-15 RFID の整理

種類

周波数帯

通信距離

車両

摘要

対応速度

・ 車両対応速度が遅いが、水分に強く、舗装路面や地下埋設が可能である。
長波

135kHz 以下

1m～2m 程度

低速

・ 道路管理の用途としては、歩行者
ITS（視覚障害者誘導ブロックへの埋設）や地下埋設物管理が考えられる。
・ 車両対応速度は、長波より速いが、通信距離が短いため、車両へ

短波

13.56MHz数 mm～
70cm 程度

中速の適用は難しい。
・ 道路管理の用途としては、歩行者
ITS、施設管理、物品管理が考えられる。
・ 車両対応速度は、マイクロ波ほどではないが、パッシブタイプであUHF 波950MHz6m～9m 程度

高速

りながら、一般道路を走行する車両への適用が可能である。
・ 現時点では許認可されていないが、今後期待されるタグである。
・ 平成 15 年度業務で基礎的な試験を実施した。
・ UHF 波と同様に車両への適用に適している。

マイクロ波

2.45GHz2m～5m 程度

高速

・ パッシブタイプとアクティブタ
イプがあり、両者について試験を行った結果、通信距離、車両対応
速度の面でアクティブタイプが優れていた。

6-46

6.3.2. アルゴリズム検討(1) システム要件
本システムの要件としては、昨年度までに開発したシステムにレーンマーカの代替として
RFID を利用可能なように機能の追加を行うものである。RFID による機能を追加したユース
ケース図を図 6-28 に示す。なお、図中には CCD カメラによる位置補正についても併せて載せてある。

位置特定パッケージ

GPS

ジャイロ

位置情報を取得する

利用者システム

車速センサ

緯度、経度
進行方向 、車速

レーンマーカRFID

CCDカメラ

どれか１ つを選択して使用

図 6-38 ユースケース図

6-47

(2) 概念クラス
RFID 機能を追加した時の概念クラス図を図 6-39 に示す。なお、図中には CCD カメラ機能を追加した場合も併せて記載した。

位置特定パッケージ
利用者システム

-

+緯度
+経度
+進行方向
+車速

凍結防止剤自動散布制御システム

位置特定インターフェース-

位置特定基盤レーンマーカ

-RFID

位置特定セ ンサ

道路地物

道路標識

レーンマーカセンサ

白線

図 6-39 概念クラス図

6-48

RFIDアンテナ

CCDカメラ(3) 位置特定アルゴリズム
RFID を使用した場合のアルゴリズムは、RFID の利用の仕方によって２つの位置取得方法が考えられる。１つは RFID に直接、緯度、経度情報を書き込ませ車両通過時に直接アンテナ
から緯度、経度を読み取ることによって位置補正を行うものであり、この方法では RFID から直接、緯度、経度が取得できるため、位置特定パッケージ側で緯度、経度の算出ロジックが不要になるという利点がある反面、RFID とアンテナとの通信に時間がかかるため車速によって読み取れなくなる可能性が高くなるという欠点がある。１つめは RFID の ID コードだけを読み取る方法であり、この方法の場合１つめの方法とは反対に位置特定パッケージ側で ID コー
ドと緯度、経度の変換ロジックを組み込む必要が生じるものの、RFID とアンテナとの通信時間が最小となるため、より速い車速に対応できるという利点がある。今回はこの２つのロジッ
クをシステムに追加することによって両者の比較も含めて、RFID の性能試験を行うこととした。RFID による通信処理フローと位置特定パッケージにおける位置補正アルゴリズムを図
6-40、図 6-41 に示す。

6-49

COMポート番号設定

ポートオープン

RS-232C通信状態の設定

通信速度
データビット長ストップビット数
パリティ
フロー制御

システム開始

データ受信
システム終了ボタンが押されるまでループ

イベント監視受信データ編集

ID読込モード
データ読込モード
ID対応ファイルとのデータ対応
システム終了道路基盤データ生成
ポートクローズ

位置特定パッケージへセット

図 6-40 通信処理フロー

6-50

パルス補正

停止判定

ドリフト補正

補
正
処
理

姿勢補正

補正前緯度経度

方位算出

補正前の値と補正後の値の差を保持し、次の補正値に加算する

速度算出－
緯度経度補正値
マルチパス補正
Aタイプの場合には 、車両進行方向とタグの方向のチェックを行う（ 車両進行方向とタグの方向が±４５ 度より大きい場合は採用しない ）タグIDコード

緯度 、経度対応テーブルよりマッチング処理
RFID緯度経度

タグ利用時にどちらかを選択
タグ記録緯度経度

図 6-41 位置補正アルゴリズム

6-51

補正後緯度経度

6.3.3. 位置特定パッケージの改良
前項に示したアルゴリズムに基づいて、位置特定パッケージの改良を行った。追加を行ったク
ラス図を以下に示す。また、位置特定インターフェース、GUI 改良についても改良を行った。
これらの基本設計書、詳細設計書、実装設計書については、別添資料 10～12 に示す。

USB

コントローラ

位置情報

位置特定処理RS-232C

USB

RS-232C

車速パルス

GPS

ジャイロ

車速データ

GPSデータジャイロデータ

道路基盤

位置特定パッケージ

レーンマーカマーカデータ

図 6-42 RFID の処理追加クラス図

6-52

RFID

CCDカメラ

道路基盤データ6.3.4. 位置特定パッケージの実証試験(1) 試験方法a） 実験目的
RFID タグによる位置特定システムの精度評価の基礎資料を得るために、以下に示す実験を行った。
○RFID タグによる位置特定精度の検証（ステップ１）○RFID タグの通信容量による通信可否の検証（ステップ２）b） 試験方法○試験日時：第 1 回目 12 月 10 日、第 2 回目 1 月 31 日
○試験場所：国土交通省国土技術政策総合研究所

試走路

東側ストレート部分

図 6-43 実験場所

○試験方法：
図 6-34 に示すように、RFID タグをガードレールに設置し、5 箇所の平均誤差を算出した。なお、試験は、車両の窓ガラスの位置特定に与える影響を考慮し、アンテナを室外に置いた場合と室内においた場合を実施した。

ガードレールタグ
H14に埋設したレーンマーカ

41

40

39

38
40

37

レーンマーカセンサ
リーダ側アンテナ■ステップ１：タグにID番号を格納
8桁■ステップ２：タグに緯度・経度・方位 36桁

図 6-44 タグ実験イメージ

6-53

○試験機器条件：試験で使用した機器条件は、以下に示す通りである。
・GPS：汎用・ジャイロ：3 軸
・タグ：マイクロ波アクティブ（オムロン）
・レーンマーカセンサ（リファレンス用）〔アンテナ室外配置〕
タグアンテナ（室外に配置）1.7m

ＧＰＳアンテナ

レーンマーカセンサ〔アンテナ室内配置〕
タグアンテナ（室内に配置）1.7m

ＧＰＳアンテナ

レーンマーカセンサ

図 6-45 タグアンテナとレーンマーカセンサの取付け位置関係○試験ケース
試験ケースは、表 6-16 に示す通りである。
表 6-16 実験ケース

ステップ
1

2

ケース

走行速度(km/h)

タグ通信方法

摘要

1

20

ID 方式

各ケースについて、以下のよう

2

60

ID 方式

に実施。

3

100

ID 方式

･アンテナ室外 2 回、460

緯度経度方式･アンテナ室内 2 回

5100

緯度経度方式6-54

(2) 試験結果及び考察
試験結果を表 6-17 及び図 6-46 に示す。
表 6-17 実験結果概要
ステップ ケース

1

2

走行速度

タグ通信

（km/h)

方式

誤差注1,注2
アンテナ室外配置 アンテナ室内配置

絶対値平均

1

20

ID方式

-1.85

-1.55

1.70

2

60

ID方式

-1.42

-1.14

1.28

3

100

ID方式

-1.11

-1.14

1.13

4

60

緯度経度方式

-1.15

0.02

0.59

5

100

緯度経度方式

-0.56

0.34

0.45

※） レーンマーカ位置（真位置）に対する誤差※） 「+」：レーンマーカより先の位置、 「-」：レーンマーカより手前側の位置

通信内容：ID番号（8桁）

誤差（m）
0.50

通信内容：緯度経度方位（36桁）

ケース１

ケース２

ケース３

ケース４

ケース５

1

2

3

4

5

真位置⇒ 0.00

-0.50
↑
進
行
方
向

-1.00

-1.50

アンテナ室外配置
アンテナ室内配置-2.00

図 6-46 実験結果

6-55

(解説)
○ 誤差は、レーンマーカ手前側に発生している。
⇒これは、タグの通信エリアに幅（最大 4m 程度）があり、通信エリアに侵入した直後に通信が完了したためである。
○ 誤差は、緯度経度方式（36 桁）より ID 方式（8 桁）の方が大きくなっている。
⇒これは、緯度経度方式の方が通信時間がかかり、その間、車両が進み、結果としてレーンマーカに近い位置で通信が完了したためである。
○ 誤差は、走行速度が速いほど、小さくなっている。
⇒これは、通信時間中に移動する距離が大きくなったためである。
○ アンテナ室内配置の誤差は、アンテナ室外配置よりも小さくなっている。
⇒車両の窓ガラスを影響により、通信エリアが減衰し、アンテナに近い位置で通信が行われたためと考えられる。
（特に通信幅減少の影響が大きい）（考察）○ レーンマーカによるハイブリッド位置特定誤差に関して、平成 15 年度結果では、1.39ｍとなった。これは、GPS＋自律センサ＋マップマッチング＋レーンマーカでの誤差である。
○ 今回計測した誤差は、」レーンマーカ位置に対する誤差であることから、RFID＋GPS＋自律センサ＋マップマッチングの誤差は、（1.39±1.28）は、0.1m～2.67m となる。
○ 誤差は、2m 以内に収まっており、散布車の位置特定要求精度（2ｍ以内）を満たしている。
○ レーンマーカによる道路延長方向の誤差（平成 15 年度結果では、1.39ｍ）と今回の試験結果（ID 方式、走行速度 60km/h）を比較した場合、ほぼ同程度となっており、タグは、レーンマーカによる位置特定の代替と成り得ると考えられる。
○ 低速走行では、若干誤差が大きくなる傾向にあるが、低速走行時の精度を向上させるためには、速度、通信距離（走行している車線）を考慮した補正を行うことにより、可能となると考えられる。

6-56

タグアンテナ取付位置における通信距離（静的試験）※今回の誤差に近い

タグ

Ｈ15室内静的実験結果

1.5m
-300

-200

-100

0

100

200

単位：
cm

300

0
外側線

100

200

300

車線

400

500

600

700
車線

800
図 6-47 静的通信エリアと走行位置の重ね合わせ

6-57

走行位置

表 6-18 アンテナ室外設置の場合の詳細結果（参考）
ステップ

CASE

回数

（１回目）
CASE1
(20km/h)
（２回目）

（１回目）
ステップ１

CASE2
(60km/h)
（２回目）

（１回目）
CASE3
(100km/h)
（２回目）

（１回目）
CASE4
(60km/h)
（２回目）
ステップ２
（１回目）
CASE5
(100km/h)
（２回目）

タグID
9556
9557
9558
9559
9560
9556
9557
9558
9559
9560
9556
9557
9558
9559
9560
9556
9557
9558
9559
9560
9556
9557
9558
9559
9560
9556
9557
9558
9559
9560
9556
9557
9558
9559
9560
9556
9557
9558
9559
9560
9556
9557
9558
9559
9560
9556
9557
9558
9559
9560

車速
(km/h)
23.97
23.42
22.43
21.63
22.54
20.08
21.51
18.29
21.14
20.67
104.69
27.48
55.69
57.9
56.21
35
54.23
57.89
58.36
58.38
90.37
104.46103.65106.29
104.4
92.81
62.74
78.2
92.59
95.08
35.39
58.21
59.19
57.21
55.14
37.03
52.14
59.71
58.86
56.85
115.5
91.97
50.4
81.98
94.41
108.49
71.53
64.5
85.76
92.09

タグ位置
緯度
経度
差(秒）
140.071858 36.1184881
0.6
140.072071 36.1176136
0.7
140.072286 36.1167309
0.5
140.072501 36.1158472
0.5
140.07272 36.1149457
0.5
140.071858 36.1184881
0.7
140.072071 36.1176136
0.8
140.072286 36.1167309
0.6
140.072501 36.1158472
0.5
140.07272 36.1149457
0.6
140.071858 36.1184881
0.2
140.072071 36.1176136
0.2
140.072286 36.1167309
0.2
140.072501 36.1158472
0.2
140.07272 36.1149457
0.1
140.071858 36.1184881
0.3
140.072071 36.1176136
0.2
140.072286 36.1167309
0.2
140.072501 36.1158472
0.2
140.07272 36.1149457
0.2
140.071858 36.1184881
0.1
140.072071 36.1176136
0.1
140.072286 36.1167309
0.1
140.072501 36.1158472
0.2
140.07272 36.1149457
0.1
140.071858 36.1184881
0.1
140.072071 36.1176136
0.2
140.072286 36.1167309
0
140.072501 36.1158472
0.1
140.07272 36.1149457
0.1
140.071858 36.1184881
0.2
140.072071 36.1176136
0.2
140.072286 36.1167309
0.2
140.072501 36.1158472
0.1
140.07272 36.1149457
0.1
140.071858 36.1184881
0.3
140.072071 36.1176136
0.2
140.072286 36.1167309
0.2
140.072501 36.1158472
0.2
140.07272 36.1149457
0.2
140.071858 36.1184881
0.1
140.072071 36.1176136
0.1
140.072286 36.1167309
0.1
140.072501 36.1158472
0.1
140.07272 36.1149457
0.1
140.071858 36.1184881
0.1
140.072071 36.1176136
0.1
140.072286 36.1167309
0.1
140.072501 36.1158472
0
140.07272 36.1149457
0.1

6-58

マーカ検知
緯度
経度
140.071868 36.1184543
140.072081 36.1175748
140.072293 36.1167031
140.072507 36.1158213
140.072727 36.1149175
140.071864 36.118453
140.072081 36.1175715
140.072292 36.1167045
140.072508 36.1158218
140.072728 36.1149163
140.071864 36.1184645
140.072076 36.1175893
140.072293 36.1167008
140.072508 36.1158214
140.072724 36.1149334
140.071865 36.1184608
140.072078 36.1175869
140.072295 36.1166957
140.07251 36.1158122
140.072729 36.1149108
140.071854 36.1184686
140.072074 36.1175914
140.072292 36.1167009
140.072513 36.115798
140.072725 36.1149288
140.071862 36.1184721
140.072083 36.1175659
140.072286 36.1167309
140.072506 36.1158257
140.072727 36.1149203
140.071864 36.1184585
140.07208 36.1175779
140.072292 36.1167049
140.072506 36.1158305
140.072724 36.1149309
140.071863 36.1184699
140.072078 36.1175836
140.072293 36.1167026
140.072508 36.1158201
140.072727 36.1149205
140.071862 36.1184709
140.072078 36.1175871
140.07229 36.1167142
140.072509 36.1158192
140.072725 36.1149262
140.071862 36.1184729
140.072075 36.1175996
140.072293 36.1167018
140.072501 36.1158472
140.072729 36.1149132

差(m)
-3.87
-4.41
-3.15
-2.92
-3.19
-3.94
-4.77
-2.99
-2.88
-3.34
-2.68
-2.75
-3.42
-2.92
-1.40
-3.10
-3.03
-4.00
-3.96
-3.95
-2.20
-2.48
-3.38
-5.56
-1.91
-1.82
-5.42
0.00
-2.43
-2.88
-3.34
-4.04
-2.95
-1.89
-1.68
-2.08
-3.39
-3.21
-3.07
-2.87
-1.95
-3.03
-1.90
-3.18
-2.21
-1.73
-1.60
-3.30
0.00
-3.68

補正後
差（ｍ）
-2.17
-2.71
-1.45
-1.22
-1.49
-2.24
-3.07
-1.29
-1.18
-1.64
-0.98
-1.05
-1.72
-1.22
0.30
-1.40
-1.33
-2.30
-2.26
-2.25
-0.50
-0.78
-1.68
-3.86
-0.21
-0.12
-3.72
1.70
-0.73
-1.18
-1.64
-2.34
-1.25
-0.19
0.02
-0.38
-1.69
-1.51
-1.37
-1.17
-0.25
-1.33
-0.20
-1.48
-0.51
-0.03
0.10
-1.60
1.70
-1.98

平均(m)

-1.85

-1.42

-1.11

-1.15

-0.56

表 6-19 アンテナ室内設置の場合の詳細結果（参考）
ステップ

CASE

回数

（１回目）
CASE1
(20km/h)
（２回目）

（１回目）
ステップ１

CASE2
(60km/h)
（２回目）

（１回目）
CASE3
(100km/h)
（２回目）

（１回目）
CASE4
(60km/h)
（２回目）
ステップ２
（１回目）
CASE5
(100km/h)
（２回目）

タグID
9556
9557
9558
9559
9560
9556
9557
9558
9559
9560
9556
9557
9558
9559
9560
9556
9557
9558
9559
9560
9556
9557
9558
9559
9560
9556
9557
9558
9559
9560
9556
9557
9558
9559
9560
9556
9557
9558
9559
9560
9556
9557
9558
9559
9560
9556
9557
9558
9559
9560

車速
(km/h)
19.61
21.21
22.38
21.43
21.78
21.42
23.34
21.89
20.32
23.17
53.28
58.68
59.68
59.04
58.25
47.76
56.36
57.75
58.41
57.79
55.09
75.48
90.42
94.03
95.90
63.29
85.75
93.03
96.36
96.95
59.65
58.88
59.30
61.03
61.24
53.79
59.28
58.08
58.46
58.11
61.30
87.15
96.11
97.10
94.43
85.93
91.83
93.22
92.33
91.97

タグ位置
マーカ検知
緯度
経度
差(秒）
緯度
経度
36.118488125503 140.071858093142
0.6 36.118455687538 140.071866055950
36.117613641545 140.072071161121
0.6 36.117581538856 140.072079123929
36.116730943322 140.072286073118
0.6 36.116698002443 140.072294622659
36.115847155452 140.072501320391
0.4 36.115825111046 140.072506684809
36.114945681766 140.072720423340
0.5 36.114918440580 140.072726961225
36.11848812550
140.07185809314
0.5 36.118462057784 140.071864379569
36.11761364155
140.07207116112
0.6 36.117580365390 140.072079123929
36.11673094332
140.07228607312
0.7 36.116693727672 140.072294790297
36.11584715545
140.07250132039
0.4 36.115826619789 140.072506600990
36.11494568177
140.07272042334
0.4 36.114922799170 140.072726625949
36.118488125503 140.071858093142
0.1 36.118472954258 140.071861697360
36.117613641545 140.072071161121
0.2 36.117583801970 140.072078201919
36.116730943322 140.072286073118
0.2 36.116701690480 140.072293197736
36.115847155452 140.072501320391
0.2 36.115819662809 140.072508025914
36.114945681766 140.072720423340
0.1 36.114934282377 140.072723105549
36.11848812550
140.07185809314
0.2 36.118458705023 140.071865553036
36.11761364155
140.07207116112
0.2 36.117578018457 140.072079794481
36.11673094332
140.07228607312
0.2 36.116699595004 140.072293700650
36.11584715545
140.07250132039
0.2 36.115818908438 140.072508193552
36.11494568177
140.07272042334
0.1 36.114932857454 140.072723776102
36.118488125503 140.071858093142
0.1 36.118468176574 140.071863038465
36.117613641545 140.072071161121
0.1 36.117581957951 140.072078872472
36.116730943322 140.072286073118
0.1 36.116712503135 140.072290515527
36.115847155452 140.072501320391
0.1 36.115827625617 140.072506098076
36.114945681766 140.072720423340
0.1 36.114924140275 140.072725620120
36.11848812550
140.07185809314
0.2 36.118446132168 140.071868319064
36.11761364155
140.07207116112
0.1 36.117585143074 140.072078118100
36.11673094332
140.07228607312
0.2 36.116700768471 140.072293616831
36.11584715545
140.07250132039
0.1 36.115830056369 140.072505511343
36.11494568177
140.07272042334
0.1 36.114924224094 140.072725452482
36.118488125503 140.071858093142
0.2 36.118454765528 140.071866055950
36.118488125503 140.071858093142
0.0 36.118488125503 140.071858093142
36.118488125503 140.071858093142
0.0 36.118488125503 140.071858093142
36.115847155452 140.072501320391
0.1 36.115832068026 140.072504673153
36.114945681766 140.072720423340
0.1 36.114931348711 140.072724027559
36.11848812550
140.07185809314
0.1 36.118474965915 140.071861026808
36.11761364155
140.07207116112
0.2 36.117584807798 140.072077866643
36.11673094332
140.07228607312
0.1 36.116717448458 140.072288671508
36.11584715545
140.07250132039
0.1 36.115834163502 140.072504421696
36.11494568177
140.07272042334
0.1 36.114929001778 140.072726123034
36.118488125503 140.071858093142
0.1 36.118467422202 140.071862954646
36.117613641545 140.072071161121
0.0 36.117613641545 140.072071161121
36.116730943322 140.072286073118
0.1 36.116696996614 140.072294035926
36.115847155452 140.072501320391
0.0 36.115847155452 140.072501320391
36.114945681766 140.072720423340
0.0 36.114945681766 140.072720423340
36.11848812550
140.07185809314
0.1 36.118458537385 140.071865385398
36.11761364155
140.07207116112
0.1 36.117613641545 140.072071161121
36.11673094332
140.07228607312
0.1 36.116714179516 140.072290180251
36.11584715545
140.07250132039
0.1 36.115827793255 140.072505930438
36.11494568177
140.07272042334
0.0 36.114945681766 140.072720423340

6-59

差(m)
-3.68
-3.64
-3.74
-2.50
-3.09
-2.95
-3.77
-4.21
-2.33
-2.60
-1.72
-3.38
-3.32
-3.11
-1.29
-3.34
-4.04
-3.55
-3.20
-1.46
-2.26
-3.59
-2.09
-2.21
-2.44
-4.76
-3.23
-3.42
-1.94
-2.43
-3.78
0.00
0.00
-1.70
-1.63
-1.49
-3.26
-1.52
-1.47
-1.92
-2.34
0.00
-3.84
0.00
0.00
-3.35
0.00
-1.90
-2.19
0.00

補正後
差（ｍ）
-1.98
-1.94
-2.04
-0.80
-1.39
-1.25
-2.07
-2.51
-0.63
-0.90
-0.02
-1.68
-1.62
-1.41
0.41
-1.64
-2.34
-1.85
-1.50
0.24
-0.56
-1.89
-0.39
-0.51
-0.74
-3.06
-1.53
-1.72
-0.24
-0.73
-2.08
1.70
1.70
0.00
0.07
0.21
-1.56
0.18
0.23
-0.22
-0.64
1.70
-2.14
1.70
1.70
-1.65
1.70
-0.20
-0.49
1.70

平均(m)

-1.55

-1.14

-1.14

0.02

0.34

図 6-48 タグアンテナ取付け状況（車外から）

図 6-49 タグアンテナ取付け状況（車内から）6-60

図 6-50 タグ取付け状況

図 6-51 実験状況

6-61

6.4. CCD カメラを用いた位置特定手法の検討
6.4.1. 画像処理技術に関する基礎調査(1) 資料収集
CCD カメラを用いた位置特定手法の検討のため収集した資料を別添資料に添付する。
6.4.2. 画像処理技術の概要整理
画像処理技術について収集した資料を基に整理した結果を以下に示す。
a） 画像処理技術とは
画像処理技術の技術については、以下に示すとおり。
○画像の観測・撮像に関する技術
・撮像によって得られたアナログ画像信号をディジタル量に変換する技術○画像の変換・デジタル画像信号から冗長部分を取り除き、より短い信号（符号）に変換する技術
・画像のぼけや雑音による画質の劣化を改善する技術○画像の解析
・画像を単純な形に変換し、その特徴を抽出する技術○画像の識別・画像の特徴により、カテゴリに分類する技術■ 画像に含まれる判断要素○一般に画像に含まれる判断要素としては、以下に示すものがある。
・大きさ
・形
・影
・色調
・テクスチャ（表面の質感）・模様位置および周囲との関連

図 6-52 画像解析の情報の流れ■ 画像処理技術の応用○パターン認識（テンプレートマッチング等）○2 次元位置検出（白線検知等）○3 次元位置検出（写真測量，ステレオビジョン等）等

6-62

6.4.3. 画像処理技術の適用事例の整理および位置特定への利活用方法検討
画像処理技術の現段階における適用事例について整理し、位置特定への利活用方法についての検討を行った結果を示す。
(1) 位置特定手法への利活用の方向○マーカ機能の代替としての利活用（絶対位置情報による GPS・自律による位置を補正）(2) 利活用の基本的な考え方○車両に CCD カメラ，画像処理用 PC 等を搭載する。
○CCD カメラ取得した画像をもとに、道路施設を特定し、道路施設との距離，車両からみた道路施設の方向を算出し、車両の絶対位置を算出する。
○この絶対位置を位置特定パッケージに渡し、GPS・自律による位置を補正する。
車両
PC

DGPS

位置特定パッケージ
CCDカメラ

画像処理用
PC

タグDB 等GUI

図 6-53 システム概略構成

6-63

車速パルス
ジャイロ

＜認識シール＞
施設そのものの形状等を検知することは、可能であるが、テンプレート数が多くなると、処理負荷が大きくなるため、認識シールを施設に貼り付け、これを検知する。
警戒標識等（単柱）道路照明

前方道路施設検知方式（複眼、単眼カメラ）

認識シール

側方道路施設検知方式（単眼カメラ）路面表示検知方式（単眼カメラ[魚眼レンズ]）※前方に取り付けても良い

図 6-54 カメラの配置と基準施設検知方式（絶対位置取得方式）

6-64

■ 前方道路施設検知方式
Ｙ軸＜処理フローのイメージ＞
地物認識

カメラ画像
実寸法を予め取得
車両進行方向

地物との
距離算出

地物の座標
取得

車両方向角
取得

横変位算出

車両方向に対する
地物方向角算出

ＬR'O 画像上から算出
実寸法が既知である標識をもとに距離を算出

Ｏ （警戒標識等）

車両絶対位置算出

Ｒ’
ＬRO
単眼または
複眼で距離を計測

位置特定パッケージβ（LRO'，LROから算出）

車両進行方向α（ジャイロやGPSから取得）

Ｒ（車両）

Ｘ軸

図 6-55 前方道路施設検知方式■ 側方道路施設検知方式＜処理フローのイメージ＞
地物認識

Ｏ 認識シール位置（照明柱）
Ｒ （車両，走行車線）

Ｒ’ （車両，追い越し車線）
地物との
距離算出

仮想マーカ
（車線中央に想定）

×
カメラ画像

×

地物付近の
仮想マーカを検索

走行している
車線を判定

カメラ画像
走行車線の仮想マーカを特定

車両絶対位置算出

カメラ画像における認識用パネルの大きさにより、距離を算出（単眼カメラを想定）

図 6-56 側方道路施設検知方式

6-65

位置特定パッケージ

■ 路面標示検知方式＜処理フローのイメージ＞
カメラ画角中央（走行ライン）が横断歩道のどの部分か（例えば、路側から何番目か）を特定し、走行している車
線を特定
カメラ画像

地物認識

地物付近の
仮想マーカを検索

横断歩道上のおよ
その位置特定×

走行している
車線を判定

Ｒ （車両，走行車線）

仮想マーカ（車線中央に想定）

×

走行車線の仮想マーカを特定

車両絶対位置算出×

位置特定パッケージ

図 6-57 路面標識検知方式■ 脱 GPS・自律センサの可能性
Ｙ軸＜処理フローのイメージ＞(初期化）

ユニークな地物の認識

カメラ画像
実寸法を予め取得

地物の座標、上下線
データ取得

車両進行方向ＬR'O 画像上から算出

概略車両位置算出（=地物の座標）
実寸法が既知である標識をもとに距離を算出

Ｏ （認識シール位置）（前方検知）

前方に存在する地物の
検索

地物の検知

Ｒ’

ＬRO
単眼または
複眼で距離を計測

地物の認識

β（LRO'，LROから算出）

車両進行方向α（車線ベクトルから取得）

地物との
距離算出

地物の座標,
車線ベクトル
取得

車両方向角
取得

横変位算出

車両方向に対する
地物方向角算出

車両絶対位置算出

Ｒ（車両）

Ｘ軸

位置特定パッケージ

▲▲市

××市

●●市

（初期化処理）標識認識処理に時間がかかるため、スタート時点では、路肩で停止
路上駐車車両等による認識シールの読み飛ばしを防止するため、カメラは複数台設置する必要がある。

図 6-58 脱 GPS・自律センサの可能性※ユニークな施設としては、案内標識（108 系）や距離標（100m 標、1km 標）が考えられる。

6-66

(3) 認識シール貼り付けに適した施設■ 認識シール貼り付けに適した施設の要件○道路管理者の管理物件であること○円柱を有する施設であること（見る角度が変わっても、シールの大きさが同一に見える円柱が良い）○シールを貼り付ける部位の絶対位置（平面）データが整備されていること○シールを貼り付ける部位が規格化されている製品で構成されていること○施設の配置に偏りがなく、一般的にどこにでも存在すること■ 道路管理者の主要な管理物件
道路管理者の主要な管理物件について、上記の視点から整理し、適用性を検討した。
「○」：適用可「△」：適用可能であるが場所が限定される「×」：適用不可

表 6-20 認識シール貼り付けに適した施設の抽出
施設
橋梁

施設設置基準の考え方
･地形等

円柱の

位置デー

規格化製

有無

タの有無

品

×

×

×

○
（高欄）

トンネル・カル

配置特性

適用性

△

△

×

×

×

△

×

×

×

△

×

×

×

△

×

･地形等

バート・シェッ
ド・シェルターのり面（ブロッ

･地形等

ク等）
・擁壁
横断歩道橋

･横断者数の多い箇所○･連続高速走行区間等（橋脚）

標識(案内標識)･主要交差点等

○

○

○

△

○

標識(著名地点)･橋梁,トンネル,行政界等

○

○

○

△

○

標識(警戒標識)･道路線形, 交差点有無,沿道
○

○

○

○

○

○

○

○

△

△

状況，幅員変化等･規制標識
標 識 ( 規 制 標識 ,･通行止め箇所

指示標識)･指定方向外進行禁止箇所※道路管理者が･一方通行箇所 ･徐行設置するものを･重量制限箇所

対象･高さ制限箇所･専用道路箇所･規制予告箇所6-67

施設
道路照明(連続)施設設置基準の考え方

円柱の

位置デー

規格化製

有無

タの有無

品

○

○

○

○

配置特性

適用性

○

△

△

○

○

○

○

○

○

○

○

･日交通量 25,000 台以上等
※配置形式 , 高さ , 光源の種類にもよるが、配置間隔は
概ね 25m-50m 程度

道路照明(局部)･信号機付交差点･横断歩道箇所･長大な橋梁･幅員構成変化箇所･線形急激変化箇所･トンネル 等視線誘導標

･設計速度 50km/h･車線数,幅員変化箇所･急カーブ箇所※最大設置間隔 40m※連続照明区間や視線誘導効果を有する施設がある
場合には設計速度が50km/h であっても設置されない場合がある
防護柵･路外の危険度が高い箇所･路外逸脱時や対向車線への逸脱時に第三者への被

○
○

○

○

○

･屈曲部 ･屈折部･見通しの悪い交差点

道路情報版

添付位置が
低くなる)

害の恐れのある箇所 等
道路反射鏡

(シール

○

○

○

△

△

△

△

○

△

△

○

○

○

△

△

×

○

×

○

×

･事前通行規制区間･異常気象時交通隘路区間･主要交差点 等

気象センサ･凍結しやすい箇所･凍結時危険箇所 等

距離標･10m,100m,1km 毎※） 複数の種類の異なる施設を組み合わせる場合には、円柱の直径に応じてシールのデザインを変更する必要がある。
（円柱の実寸法と画像上の寸法により距離等を求めるため）6-68

■ 実現可能性
CCD カメラを用いた位置特定について、以下に示す視点から実現可能性を評価した。
○技術面○施工・管理面（設置時，点検時、一般交通へ与える負の影響の有無）○コスト面○他用途性（車両位置特定以外への活用）

6-69

6.5. インフラの負担を軽減するための位置特定システムの改良
6.5.1. 道路状況の走行画像による位置特定ロジックの追加(1) アルゴリズム検討○道路状況の走行画像による位置特定の基本的な考え方を検討した上で、以下に示す項目のアルゴリズムの検討を行った。
道路状況の走行画像取得ロジック○画像テンプレートによるマップマッチングロジック○道路状況の走行画像による位置特定同期（GPS や自律センサとの連動）ロジックa） 位置特定の基本的な考え方の整理
道路状況の走行画像による位置特定を実現する上で、アルゴリズム検討の必要な項目を明らかにするために、発注者より借用した画像処理ソフト（以後、「HALCON」という）の特性画
像処理による位置特定方式について整理した。
整理結果を踏まえ、本業務における位置特定の基本的な考え方として位置特定方式へのHALCON の適用範囲等を整理し、以後の検討で用いる画像処理アルゴリズムの概略的なフローを整理した。
■ 画像処理による位置特定方式の整理
道路状況の走行画像による位置特定の基本的な考え方を整理し、その上で HALCON の適用を踏まえた位置特定の基本的なフローを整理した。
位置特定の基本的な考え方については、以下のような視点から表 6-21 に示すように 3 つの案を整理した。
＜基本方針＞
・画像処理による位置特定は、インフラの負担軽減を主目的としていることを踏まえ、新たにインフラ整備が必要な方式は極力用いない。
・画像処理アルゴリズムが複雑になりすぎないよう単純かつ汎用性のある方式に配慮する。
・画像処理において、研究事例の多い対象物（道路標識、白線）を用いる。
表 6-21 位置特定の基本的な考え方
方式

位置特定の基本的な考え方

処理対象

案 1：走行前方画 車両前方画像を用い、道路標識を認識対象とした処理方式。車両から道路標識まで 道路標識
像処理方式の直線距離、進行方向直線から道路標識までの距離（横断方向）等を画像上から抽（対象物：単一） 出する考え方であり、画像単独で距離計測を行い、自車位置を特定する。
但し、画像単独でかつ、道路標識のみで特定する考え方であり、シンプルであるが高い距離計測精度が必要。位置特定のイメージは図 6-59 参照。
案 2：走行前方画 車両前方画像を用い、道路標識、及び白線を認識対象とした処理方式。道路標識か 道路標識
像処理方式
ら延長方向の位置を計測し、白線から横断方向（車線）の位置を特定する考え方。 白線（対象物：複数） 道路標識と白線により複合的に位置特定を行うため、案 1 程の画像処理精度が必要。
案 3：走行側方画 車両側方画像を用い、道路標識を認識対象とした処理方式。側方からの画像の場合、 道路標識
像処理方式
道路標識の板面は撮影できないため、標識柱に認識用のマーク等を取付け、標識位置を特定する考え方。
柱にマーク等の取付けを行うため、若干のインフラ整備が伴う。
また、基本的に認識対象が通過後の位置特定となる。

6-70

Ｙ軸

カメラ画像
実寸法を予め取得
車両進行方向ＬR'O 画像上から算出
実寸法が既知である標識をもとに距離を算出

Ｏ （警戒標識等）

Ｒ’
ＬRO
単眼距離を計測β（LRO'，LROから算出）

車両進行方向α（ジャイロやGPSから取得）

Ｒ（車両）

Ｘ軸

図 6-59 走行前方画像処理方式（対象物：単一）の位置特定イメージ

表 6-21 に整理した考え方を踏まえ、以後のアルゴリズム検討、及び位置特定ロジックの実証試験に向けて、現時点での精度画像処理精度が得られるか不明であることから、高い精度が見込めない場合を想定し、検討を進めることとする。
○現時点での精度画像処理精度が得られるか不明であることから、高い精度が見込めない場合を想定した。
○案 2 の位置特定方式を採用する。但し、検討を進める中で画像処理精度の向上が期待できる場合は、案 1 の位置特定方式についても検討を行う。
○案 2 の方式でも、位置特定精度が悪く実現困難なことが明らかになった場合には、案 3の方式に変更する。
⇒HALCON の適用範囲の整理
道路標識、及び白線を処理対象と捉えることから、走行画像による位置特定にあたっては、
以下の要素が必須になる。
ここでは、各要素について HALCON の適用範囲を整理する。
○走行画像の取得..........................................................画像補正等○走行画像上の道路標識の検出..................................パターンマッチング○走行画像上の白線の検出..........................................パターンマッチング○延長方向の位置特定..................................................距離計測○横断方向の位置特定..................................................走行車線位置の検出
HALCON の機能（「エラー! 参照元が見つかりません。」参照）を踏まえ、走行画像の取得

6-71

に関して主な処理項目と HALCON の適用について整理した。
整理の結果、走行画像の取得については、概ね HALCON が適用できることが分かった。
整理結果を表 6-22 に示す。
表 6-22 走行画像の取得に関する HALCON の適用

対応する HALCON の機能

基本処理
画像取込み

ビデオカメラからのフレーム単位画像取込み（画像ボードとの IF 処理）

画像補正

歪み補正、グレー化などの補正処理

画像強調

エッジ強調

画像切出し

処理領域の絞込み処理○道路標識の検出
道路標識の検出について、HALCON の機能が適用可能か整理した。
整理にあたっては、HALCON を用い標識検知のロジックを構築し、その適用可否を確認した。この結果、標識検知が可能であることが分かった。図 6-60 に HALCON を用いた標識検知フローを示す。

6-72

＜前処理＞
1．新規ウィンドウ作成

2．グリッドの生成

4．画像の表示

5．矩形領域の表示

3．検知領域指定（検知領域を画面
中段～下部に限定するため）

6．画像読込

サンプル１

サンプル２

エッジ部で 170～255 の範囲のグレイ領域を検出した場合

エッジ部で 110～140 の範囲のグレイ領域を検出した場合

180～210120～130

7. 画像検知領域（ﾄﾞﾒｲﾝ）の絞り込み

8．エッジ（振幅）の検出9．指定グレイ領域の検出10．領域の膨張

11．指定グレイ領域の検出

12．領域内ホールの塗りつぶし

13．検出画像表示

図 6-60 HALCON を用いた標識検知フロー

6-73

○白線の検出
白線の検出について、HALCON の機能が適用可能か整理した。
整理にあたっては、HALCON を用い白線検知のロジックを構築し、その適用可否を確認した。この結果、白線検知が可能であることが分かった。図 6-61 に HALCON を用いた白線検知フローを示す。

6-74

6-75

11．指定グレイ領域の検出

6．画像読込

1．新規ウィンドウ作成

12．領域内ホールの塗りつぶし

7．画像検知領域（ﾄﾞﾒｲﾝ）の絞り込み

2．グリッドの生成

図 6-61 HALCON を用いた白線検知フロー

13．元画像表示

8．エッジ（振幅）の検出に限定するため）（検知領域を画面中段～下部

3．検知領域指定

14．検出画像表示（エッジ部で 40～255 の範囲のグレイ領域を検出した場合）

9．指定グレイ領域の検出

4．画像の表示

画 像 の フ レ ーム 毎 に繰返す10．領域の膨張

5．矩形領域の表示

○延長方向の位置特定
延長方向の位置特定における車両－標識間の距離計測の考え方について、図 6-62 のように整理し、HALCON の適用範囲について整理した。

○走行画像とテンプレート画像によるパターンマッチングで標識であることを特定し、DB 等から標
識位置と標識サイズを取得○画像上の標識までの距離（焦点距離）と画像上の標識サイズを利用（相対比率）し、標識から車両位置までの距離を計測
半径 R

A

半径 ｒ
視点

A

↑

B

距離 D

距離 d

C

D：d ＝ R：ｒ
図 6-62 車両－標識間の距離計測の考え方

図 6-62 に示す考え方に対して HALCON の機能では、標識位置と標識サイズの算出が対応可能である。従って、以下の処理については、別ロジックで実現することとした。
・CCD カメラの焦点距離の算出
・画像上の軽減サイズとの相対比率を利用した車両－標識間の距離計測○横断方向の位置特定
横断方向の位置特定における走行車線位置の検出の考え方について、図 6-63 のように整理し、HALCON の適用範囲について整理した。

6-76

○走行画像上の白線検知対象領域に対して、エッジ抽出処理、閾値設定処理等を施し、白線領域を抽出する。
○抽出した白線領域より、車両の走行車線を判別する。
＜走行車線の判別方法（案）＞
画象

O

車線

車線

車線中央線

A

B

C
（画象の中央）

D

E

F①画像上の各車線（車線中央線も含める）の近似曲線（OA、OD、OF）を求める。
②近似曲線と画像の下端との交点（A、D、F）を求める③画像の下端 中央点（C）を求める。
④画像の下端 中央点（C）と近似曲線との交点（A、D、F）との位置関係を把握する。
⑤走行車線を判別する。

図 6-63 走行車線位置の検出の考え方

図 6-63 の考え方に対して HALCON の機能では、白線検知、及び画像上の線形変換は対応可能である。従って、図中の②～⑤までの処理については別ロジックで実現することとした。
■ 走行画像による位置特定の基本フローの整理
前項で整理した位置特定の考え方、及び HALCON の適用範囲を踏まえ、以後の検討の基本とする位置特定ロジックについて整理した。
整理結果を表 6-23、図 6-64 に示す。
表 6-23 走行画像による位置特定ロジックの概要
処理項目
画像取得ロジック 走行画像の取得

走行画像の前処理

白線検知処理ロジック

道路標識検知処理
ロジック

道路標識情報の収集

処理概要
車両の前方に設置したカメラからカラー画像を取得する。画像処理時間を短縮するため、取得したカラー画像をモノクロ画像に変換する。
撮影した走行画像は撮影条件（天候・撮影時刻等）により画像の濃淡が異なるため、濃度補正、画像強調等の前処理を行い、撮影条件による画像処理精度への影響を低減する。
走行画像に対してエッヂ抽出処理、閾値処理等を行い、走行
画像上の白線領域を抽出する。さらに、抽出した白線領域に対して線形回帰（ハフ関数への変換）を行う。
走行車両の位置情報を基に、検知対象となる道路標識情報（道路標識の種類、緯度・経度情報、道路標識の大きさ、テンプ
レート画像）を道路 GIS より収集する。

6-77

処理項目
道路標識領域の検知

車両位置特定処理
ロジック

道路標識サイズの計
測
走行車線の判別標識－カメラ間の距
離計測
車両位置の特定処理概要
収集した道路標識情報を基に、道路標識検知に必要となるテンプレート画像を読み込む。テンプレート画像上の道路標識
領域の形状を認識し、「道路標識情報の収集」において収集した走行画像の中から、認識した形状と相似関係にある領域を
道路標識領域として抽出する。
抽出した道路標識領域の大きさ（ピクセル数）を計測する。
「白線検知処理ロジック」の白線領域に対する線形回帰の結果を基に、画像取得時の車両走行車線を判別する。
道路標識サイズの計測結果及び走行車線の判別結果を基に、
道路標識-カメラ間の距離を計測する。
道路標識-カメラ間の距離計測結果と道路 GIS の路線情報を基に、車両の位置情報を特定する。

START○画像取得ロジック
走行画像の取得

走行画像の前処理○白線検知処理ロジック○道路標識検知処理ロジック

白線領域の検知

道路標識情報の収集

道路標識
情報

道路標識領域の検知

道路標識サイズの計測○車両位置特定処理ロジック
走行車線の判別標識-カメラ間の距離計測

車両位置の特定END：HALCON適用範囲

図 6-64 走行画像による位置特定ロジック

6-78b） 道路状況の走行画像取得ロジック検討
位置特定の基本的な考え方に基づいて、CCD カメラを用いた道路状況を取得するための画像検出ロジックのアルゴリズムを検討した。
検討にあたっては、画像を取得するまでの走行画像の取込み，画像補正，画像強調などの各フェーズにおいて、採用する手法や適用する画像処理ソフトの関数の選定・組み合わせ・
手順といった視点から行う。なお、対象とする地物については、警戒標識，案内標識，車線などを想定する。
なお、アルゴリズム検討にあたり、対象とする画像については、晴天時の昼間に撮影した画像とする。
■ 走行画像を取得する上での前提条件の整理○カメラの設置条件についてカメラの設置位置については、車両前方の道路状況をより広角に撮影することができる
位置に設置することとする。
＜カメラの設置条件＞
・場所（※）：車両

屋内の天井（フロントガラス付近）

・方向：車両進行方向、水平方向に対して並行
・向き：車両進行方向
・焦点距離（※）
・絞り（※）※カメラ設置条件（特に、カメラの設置位置、焦点距離、絞り）については、実際に車両走行時の走行画像を様々な設置条件で取得し、取得した画像の中から、最も車両前方の道路状況をより広角に撮影できる条件を設定することとした。
さらに、設置後、車両位置を特定する上で必要となる以下の情報についてデータを取得しておく必要がある。
・カメラの設置高さ
・GPS アンテナとの位置関係（水平方向）○走行画像の種類についてカメラから取得できる走行画像の種類については、カラーとモノクロ、2 つの種類がある。カラー画像を用いてパターンマッチングを行う場合、以下の点が懸念されるため、本アルゴリズムにおいては、モノクロ画像を用いて車両位置の特定を行うこととする。
・情報量が膨大となり、画像処理を行うために必要となる作業量と時間が膨大になることが懸念される。
・カラー画像は、撮影条件（天候、撮影時刻等）の影響を受けやすく、これらの影響を低減させることはモノクロ画像に比べて困難である。

6-79

○画像処理する走行画像の大きさについて
本業務で利用するカメラは、1024×768 の大きさの画像を所得することが可能であるが、以下の理由から取得した画像上の必要な部分のみを切り出し、画像処理を行うこととする。
・画像中央から離れるに従い、焦点距離が合わす、画像がぼやける可能性がある。
・必要最低限の大きさで画像を取得することにより、画像処理時間を短縮することができる。
※：上記については、カメラの設置条件が決定し、その条件下で取得した走行画像から、切り出し位置及び大きさ等を決定することとした。
○画像取得時の撮影条件について・悪天候時（雨、霧等）は、車両フロントガラス上の水滴や前方視覚不良により、対象物の特定が困難なため対象外とする。
・天候条件は、晴天時または曇りで、日中（日没前を除く）を対象とする。
・走行箇所によって建物の日影部分、背景等の状況の変化が生じるが、天候条件が良好であれば画像の取得対象とする。（様々な状況下での画像処理の特性把握のため）■ 走行画像取得ロジック処理フローの整理
前項で整理した画像取得における前提条件を踏まえ、走行画像取得ロジックにおける基本的な処理フローについて整理した。
処理概要処理フローを表 6-24、図 6-65 に示す。
表 6-24 走行取得ロジックの処理概要
処理項目
走行画像の取得

画像の取得

処理概要
車内に設置したカメラから画像処理を行う対象となる画像を取得する。
HALCON は 30 フレーム／秒の画像取得が可能。

モノクロ画像への カメラからの画像取得時の RGB 画像をモノクロ画像に
変換

変換する。

走行画像の前処理 画像検知領域の絞 取得した画像に対して、処理が必要な領域（検知領域）
り込みを絞り込む。

濃度補正

取得画像に対して、以後の画像処理ができる限り同一条件で適用できるように画像濃度を補正する。

画像強調

取得画像上の検知対象物の明確化のため、強調処理を施
す。

6-80

START①走行画像の取得
A.画像の取得

B.RGB画像からモノクロ画像への変換②走行画像の前処理
C.画像検知領域の絞り込み

D.濃度補正E.画像強調END

図 6-65 走行画像の取得の処理フロー■ 処理内容の検討
前項で整理した走行画像取得ロジックの処理フローを踏まえ、具体的な処理内容について検討した。検討結果を以下に示す。
○画像の取得に関する処理内容
本アルゴリズムにおいては、カメラからの走行画像の取得と解析処理を並列に実行する。
解析処理においては、最新の走行画像を利用できるようにするため、収集済の走行画像に対する画像処理が終了した時点で、現在車両屋内に設置したカメラにおいて撮影中の走行
画像（カラー画像）を非同期処理にて収集する。走行画像の取得イメージを図 6-66 に示す。さらに、走行画像の収集時刻についても収集する。

6-81

・画像取得間隔が解析処理時間より長い場合
カメラ取得間隔･････

frame n

画像取得

Program3

frame n+3

画像取得････････⇒

Program2

frame n+2⇒

Program1

画像取得

⇒

･････

⇒

画像取得

frame n+1

Program4････････

解析処理時間time

・画像取得間隔が解析処理時間より短い場合
カメラ取得間隔･････

frame nframe n+1

frame n+2

Program1⇒･････････････

画像取得

⇒

画像取得

frame n+3

Program2････････

解析処理時間time

図 6-66 画像の取得イメージ⇒HALCON の適用○HALCON を用いて、カメラから画像を取得することは可能。
○カメラの設置条件については、実際に取得した走行画像から判断することとした。
■ RGB 画像からモノクロ画像への変換に関する処理内容
本アルゴリズムにおいては、以下の理由から、画像処理解析にはモノクロ画像を利用する。
・画像処理に多大な作業量と時間が必要となることが懸念される。
・撮影条件（天候、撮影時刻等）の影響を受けやすい。
⇒HALCON の適用○HALCON を用いて、取得したカラー画像をモノクロ画像に変換することが可能。
■ 画像検知領域の絞り込みに関する処理内容
本アルゴリズムにおいては、以下の理由から、画像検知領域の絞込みを行う。
・画像処理解析時間を短縮する。
・画像中央から離れるに従い、焦点距離が合わす、画像がぼやける可能性がある。
＜画像検知領域の絞り込み方法＞
6-82

モノクロ画像（大きさ：1024×768）の中央点を中心とした領域（○○×○○）を切り出し、画像検知対象領域とする。
1024

○○

768

○○
画像中央点

図 6-67 画像検知領域の絞り込みイメージ⇒HALCON の適用○HALCON を用いて、走行画像から必要な部分のみを切り出すことは可能。
○画像処理する走行画像の大きさについては、実際に取得した走行画像から判断する。
→カメラの画角調査の結果、カメラから取得した画像上に道路標識検知処理及び白線検知処理を行う際、不要となる領域が無いため、現時点においては画像検知対象領域の絞込みは行わないこととした。
■ 濃度補正に関する処理内容
撮影条件（天候、撮影時間等）による走行画像の濃淡の差異を低減するために、収集した走行画像に対し濃度補正処理を行う。
一般的な濃度補正方法として 3 つの方法が挙げられる。各濃度補正方法の特徴を表 6-25
に示す。

6-83

表 6-25 一般的な濃度補正方法
濃度補
正方法
線形変
換

処理内容
画像階調値がある狭い範囲にしか分布していない場合に、階調の範囲を最小値（=0）から最大値（=255）までに線形的に拡張する処理。

概念図
画素数

0

画素数

Gmin

→取得した全ての画像を一様に階調拡張処理することが可能。

ヒスト
グラム
平滑化

その他
の変換

ある特定の階調値を持つ画素が多数存在している場合に、濃度ヒストグ
ラムを平坦にして画素の階調値を分散させることにより、画像の細部を明瞭にする処理。
→画像上における検知対象物（白線、道路標識）の表れ方が変化する（矢印、文字、絵等の道路標識に記載されている模様が変化する）可能性がある。
階調の範囲を決められた法則に従い、非線形的に拡張する処理。
＜例：非線形変換（ガンマ補正）＞
g(x,y)=255･(f(x,y)/255)γg(x,y) ･･･ 濃度補正後の階調値
f(x,y) ･･･ 濃度補正前の階調値
γ ･･･ 定数

Gmax 255

階調値

0

255

変換前

変換後

画素数

0

画素数

Gmin

Gmax 255

階調値

0

255

変換前

階調値

変換後

画素数

0

階調値

画素数

Gmin

Gmax 255

階調値

変換前

0

Gmin

Gmax 255

変換後→パラメータを設定する必要がある。

本アルゴリズムにおいては、カメラの撮影位置、撮影時刻等の撮影条件に関わらず、全ての画像を同様に処理することができる「線形変換」を適用することとした。但し、アルゴリ
ズム検証試験において補正状況が良くない場合は、撮影場所等を考慮した方法等について改めて検討することとした。
⇒HALCON の適用○HALCON を用いて、走行画像を線形濃度変換することは可能。
○モノクロ画像上の画素値の最大値（Gmax）と最小値（Gmin）を計測する。計測した画素値を基に、走行画像の階調の範囲を最小値（=0）から最大値（=255）までに線形的に拡張する。
■ 画像強調に関する処理内容
取得した画像上における検知対象物（道路標識、白線）を明確にするために、濃度補正を行った画像に対し画像強調処理を行う。

6-84

階調値

⇒HALCON の適用○HALCON を用いて、走行画像を画像強調することは可能。
○HALCON における画像強調処理では、最初にローパス特性をもつフィルタ処理を行い、それによって得られたグレイ値(mean)とオリジナルのグレイ値(orig) から次式にしたがって結果のグレイ値(res) を計算する。
res := round((orig - mean) * Factor) + orig

Factor：画像強調度c） 画像テンプレートによるマップマッチングロジック検討
画像テンプレートを用いて、道路標識と車両位置との相対位置関係を計測するためのマッ
プマッチングロジックについて検討を行った。本検討においては、道路標識と車両位置との相対位置関係を計測する上で主たる処理となる。以下の 3 つのフェーズに分けて、処理ロジックの検討を行った。
○白線検知処理○道路標識検知処理■ 白線検知処理方法の検討○白線検知を行う上での前提条件の整理
水平面に対して並行な道路においては、走行車両に設置したカメラ目線より下に白線は設置されているため、本アルゴリズムにおいては、画像の中央より下の領域を白線検知対象領域として設定する。
○白線検知処理フローの整理
前項で整理した前提条件を踏まえ、白線検知ロジックにおける処理フローについて整理した。整理結果を図 6-68 に示す。
START

①白線検知処理
A.白線検知対象領域の絞り込み

B.白線領域の抽出

END

図 6-68 白線検知処理フロー

6-85

○白線検知処理内容の検討
・白線検知対象領域の絞り込み
画像処理時間の短縮化を図るために、画像検知対象領域の中央点から下の領域に対し、以下の処理を施し、白線領域の抽出対象候補となる領域を設定する。設定した領域に対して「白線領域の抽出」処理を行う。
－エッジ処理－閾値処理－領域膨張処理⇒HALCON の適用○HALCON を用いて、白線検知対象領域を絞り込むことは可能。
○白線領域の抽出
・エッジ抽出処理、閾値設定処理等を施した白線検知対象領域に対して白線領域を抽出する。
・抽出した各白線領域に対して細線化処理、ハフ変換を施し、白線領域を線形変換する。線形
変換した白線領域毎のハフ関数パラメータ（ρ、θ）を車両位置特定処理に提供する。

各白線領域を線形変換し、以下の式を求める。
ρ=x･cosθ+y･sinθρ、θ：ハフ関数パラメータ
ｘ、ｙ：走行画像上の座標（原点：左上）・HALCON を用いて、白線領域を抽出することは可能。
・閾値処理等を行う際に必要となるパラメータについては、実際に取得した走行画像の処理解
析結果を基に、再度、設定値を見直すこととする。
・HALCON 関数から取得できる情報
ρ[i]θ[i] ･･･

線形変換結果ごとのρとθの値（i=0,1,2,･･･）※車両位置特定処理に提供する前に、ρとθの値がほぼ同一の情報については平均値を計算し、計算した値を提供することとする。

6-86

■ 道路標識検知処理方法の検討○道路標識検知を行う上での前提条件の整理
・検知対象とする道路標識について
一般道路に設置されている道路標識の種類、設置機関等について整理を行った。整理結果を表 6-26 に示す。
本業務においては、以下の視点から検知対象とする道路標識を選定した。
－基本寸法が規定されており、さらに、形状が標識記載内容（文字の大きさ等）に関わらず一定の標識を検知対象とする。
－形状が多角形もしくは形状不定の四角形の道路標識については、走行画像上の道路標識領域を抽出する上で形状を指定することが困難であるため、検知対象外とする。
上記視点に基づき、検知対象標識を選定した結果、図 6-69 において緑色の枠で囲った道路標識を検知対象標識として選定した。
表 6-26 道路標識に関する整理結果
道路標識の種類
案内標識

設置機関
道路管理者

警戒標識

道路管理者

規制標識

公安委員会

大きさ及び設置高さ○一般道路に用いられる案内標識は、ほとんどが地
名を案内対象にしており、その文字数により基本寸法が異なる。
○設置高さ 180cm 以上○表示板の基本寸法（45cm）が定められている。
○道路の形状または交通の状況により特別な必要がある場合に、拡大可能（1,1.3,1.6,2 倍）○設置高さ 100cm 以上○表示板の基本寸法（60cm）が定められている。
○以下の場合、拡大可能（1.5～2 倍）
・本線車道に設置する場合

形状
四角
多角形

四角

丸
四角
三角

・法令で定める最高速度を越える最高速度を指定した道路に設置する場合

指示標識

公安委員会

・片側 4 車線以上の道路に設置する場合
・オーバヘッド方式もしくはオーバーハング方式
により又は他の工作物を利用して設置する場合
・その他特に必要がある場合○設置高さ 100cm 以上○表示板の基本寸法（60cm）が定められている。
○道路の形状または交通の状況により特別な必要がある場合に、縮小可能（2/3 倍）○設置高さ 100cm 以上

6-87

四角
多角形

6-88

：検知対象標識

図 6-69 検知対象とする道路標識

・道路標識検知対象領域について
水平面に対して並行な道路においては、走行車両に設置したカメラ目線より上に道路標識は設置されているため、本アルゴリズムにおいては、画像の中央より上の領域を白線検知対象領域として設定することとした。
・データ整備項目について
パターンマッチングを行う場合、道路標識に関する以下のデータを予めデータ整備しておく必要がある。
－設置位置の緯度・経度－形状・記載内容－大きさ
本業務においては、道路標識に関わるデータについては道路 GIS から抽出することを想定していたが、道路 GIS では、「設置位置の緯度・経度」と「形状・記載内容」に関するデータしか整備されていない。そのため、本業務では、新たに「大きさ」に関するデータを整備することとした。
警戒標識については設置機関が道路管理者であるため、道路管理者が保有する MICHIシステムにおいて蓄積・管理されている道路標識の「拡大率」から「大きさ」に関するデータを整備することは可能であると考えられる。
○道路標識検知処理フローの整理
前項で整理した前提条件を踏まえ、道路標識検知ロジックにおける処理フローについて整理した。整理結果を図 6-70 に示す。

START

②道路標識検知処理
A.道路標識検知対象領域の絞り込み

B.道路標識領域の抽出（パターンマッチング）

C.道路標識領域の大きさ計測

END

図 6-70 道路標識検知処理フロー

6-89

○道路標識検知処理内容の検討
・道路標識検知対象領域の絞り込み
本アルゴリズムにおいては、画像処理時間の短縮化を図るため、画像の中央より上の領域を道路標識検知対象領域として設定し、以後、設定した領域に対して「道路標識領域の抽出」、「道路標識領域の大きさ計測」の処理を行う。
絞り込みの際は、道路標識の位置情報、形式、大きさに関する情報を道路標識情報を記載した CSV ファイルから情報を収集することとする。CSV ファイルのフォーマット
を以下に示す。
（N 行目）ID（CHAR 6 桁

英数半角）, 緯度（REAL 15.13 桁）,

経度（REAL 17.14 桁）, 形状（CHAR 5 桁

英数半角）, 大きさ（REAL 4.3 桁）⇒HALCON の適用○HALCON を用いて、道路標識検知対象領域を絞り込むことは可能。
○道路標識領域の抽出
・CSV ファイルから収集した道路標識の形式情報を基に、道路標識検知に必要となるテン
プレート画像を読み込む。走行画像の中からテンプレート画像上の道路標識領域と形状及び大きさが相似関係にある領域を抽出する。
・道路標識領域の抽出方法としては、主に以下の 2 つの方法が挙げられる。
－パターン画像との相関分析方法
道路標識検知対象領域の中から、マッチング用画像と適合する領域を道路標識領域として抽出する方法。
－エッジ抽出方法
走行画像上の階調値の違いから、道路地物毎に領域を分割する。分割した領域の中から、道路標識の形状と適合する領域を道路標識領域として抽出する方法。
・HALCON を用いてエッジ抽出方法の実装は可能。また、エッジ抽出法により、道路標識
領域を抽出することは可能。
・エッジ抽出方法（案）と抽出結果のイメージを図 6-71、図 6-72 に示す。

6-90

6-91

7.画像強調12.領域の膨張

11.エッジの補間処理

2.道路標識検知領域の設定

6.画像の表示

1.画像の表示

図 6-71 エッジ抽出方法（案）13.道路標識（円形）領域の抽出

像とのパターンマッチングを行う。

相関分析方法の場合、以降、テンプレート画

8. エッジ（振幅）の検出

3．エッジ（振幅）の検出

9．エッジの細線化処理

4．指定グレイ領域の絞り込み

10．指定グレイ領域の絞り込み

5．絞り込み領域の表示

6-92

遠方の道路標識を対象にした場合

手前の道路標識を対象にした場合

図 6-72 エッジ抽出方法による道路標識領域の抽出結果イメージ域のみを抽出することが可能

背景がぼやけているため、道路標識領

標識領域のみを抽出できない。

背景の電柱等が明確であるため、道路

○道路標識領域の大きさ計測
走行画像上における道路標識の垂直（水平）方向の長さ VCCD-ピクセル（ピクセル）を計測する。
⇒HALCON の適用○HALCON を用いて、道路標識領域の大きさを計測することは可能。
○HALCON 関数から取得できる情報
VCCD-ピクセル[i]･･･

道路標識領域ごとのサイズ計測結果（i=0,1,2,･･･）

d） 道路状況の走行画像による位置特定同期ロジック検討■ 車両位置特定処理を行う上での前提条件の整理○データ整備項目について
車両位置特定処理を行う場合、道路標識に関する以下のデータを予めデータ整備しておく必要がある。
・設置位置の緯度・経度、水平高さ
・設置高さ
・大きさ
本業務においては、道路標識に関わるデータについては道路 GIS から抽出することを想定していたが、道路 GIS では、「設置位置の緯度・経度」に関するデータしか整備されていない。そのため、本業務では、新たに「水平高さ」、「設置高さ」、「大きさ」に関するデータを整備することとした。
警戒標識については設置機関が道路管理者であるため、道路管理者が保有する MICHIシステムにおいて蓄積・管理されている道路標識の「拡大率」から「大きさ」に関するデータを整備することは可能であると考えられる。
○車両の走行位置について
本アルゴリズムにおいては、車両は走行車線中央を走行していると仮定することとした。

6-93

■ 車両位置特定処理ロジックのフローの整理
START③車両位置特定処理
A.走行車線の判別

B.標識－カメラ間の距離計測

C.車両位置の特定

END

図 6-73 車両位置特定処理フロー■ 車両位置特定同期ロジックの処理内容の検討○走行車線の判別
白線検知処理において抽出した白線領域（線形領域）の延長線と画像下端の延長線との交点をもとめる。画像下端の中央点より左側にある交点の数を計測する。計測結果を基に、走行車線を判別する。（交点の数＝左側からの車線数）
画象

O

車線

車線

車線中央線

A

B

C
（画象の中央）

D

E

F①画像上の各車線（車線中央線も含める）の近似曲線（OA、OD、OF）を求める。
②近似曲線と画像の下端との交点（A、D、F）を求める③画像の下端中央点（C）を求める。

④画像の下端中央点（C）と近似曲線との交点（A、D、F）との位置関係を把握する。

6-94

⑤走行車線を判別する。
⇒HALCON の適用（交点の計算方法）○ハフ関数

ρ=x･cosθ+y･sinθを x=（ρ- y･sinθ）/ cosθに変換する。

ρ,θ：白線検知処理の計算結果、y=768（画像下端の座標）を入力する○上式より、交点 A、D、F のｘ座標を求める。
○標識―カメラ間の距離計測
・道路標識の大きさ情報を収集する
道路標識検知処理において収集した実際の道路標識の大きさ VR（mm）を収集する。
・道路標識―カメラ間の距離を計測する
道路標識の位置情報と道路標識検知処理において収集した道路標識サイズの計測情報を基に、道路標識－カメラ間の距離を計算する。道路標識－カメラ間の距離計算方法の考え方を図 6-74 に示す。

対象物サイズ

撮影範囲
レンズ

CCD

VR

V CCD

HR

対象物サイズ（ CCD上）
HCCD

実距離 D

焦点距離 f1ピクセルサイズ（ CCD上）（ ユニットセルサイズ）

1ピクセル＝ PCCD

図 6-74 道路標識－カメラ間の距離計算方法の考え方＜道路標識－カメラ間の距離計算方法＞①画像上の道路標識サイズ VCCD-ピクセルを収集する。（道路標識検知処理における計測結果）②①で収集した道路標識サイズの単位をピクセルから mm に換算する。
※ピクセルから mm への換算方法
本業務で利用するカメラの１ピクセルサイズ（ユニットセルサイズ）が 4.65×10-3（mm/pixel）
であるため、mm 換算した道路標識サイズ VCCD は、VCCD-ピクセル×4.65×10-3（mm）と表すことができる。
③実際の道路標識大きさ情報 VR（mm）を収集する。（道路標識検知処理における収集結果）④道路標識からカメラレンズまでの実距離 D を計算する。
※実距離 D の計算方法
本業務で利用するカメラの焦点距離 f（ピントを∞に設定した場合の焦点距離）は 50.0×10-3（m）であるため、道路標識からカメラレンズまでの実距離 D は、
D=50.0×10-3×VR/（VCCD-ピクセル×4.65×10-3）（m）

6-95

○車両位置の特定
・カメラ位置を特定する
標識－カメラ間の距離計測結果を基に、カメラの位置情報を計算する。以下にカメラ
位置の特定方法の概念図を図 6-75 に示す。
A（Xa、Ya、Za＋H）
走行車線中央D

標識板位置
A（Xa、Ya、Za＋H）
D
H

B（Xb、Yb、Zb＋C）
カメラ設置位置

B（Xb、Yb、Zb＋C）

C
P（Xa、Ya、Za）
標識設置位置Q（Xb、Yb、Zb）
走行車線位置

図 6-75 カメラ位置の特定方法の概念図＜カメラ位置の特定方法＞①走行車線の判別結果を収集する。
②①の結果を基に、道路 GIS より走行車線中央線の位置情報 Q を収集する。
③カメラ設置位置を通り、②の走行車線中央線と並行の曲線を求める。
④標識板位置を中心とした半径 D の球と③の曲線との交点を求める。
⑤前回の処理において算出した車両位置に近い交点 B を求める。

・GPS 位置を特定する計算したカメラの位置情報を基に、車両に設置されている GPS の位置情報を計算する。
GPS 位置情報の計算方法の概念を図 6-76 に示す。

6-96

N
車両進行方向φ

B：カメラ位置X

G：GPS位置Y

図 6-76 GPS 位置情報の計算方法の概念＜GPS 位置情報の計算方法＞①カメラの位置情報 B を収集する。
②車両進行方向と方角：北との角度を位置特定パッケージより収集する。
③①、②の情報を基に、GPS 位置情報を計算する。
※GPS 位置情報の計算方法
カメラ位置情報を B（Xb、Yb）、GPS 位置情報を G（Xg、Yg）とすると、GPS 位置情報は以下のように求めることができる。
Xg= Xb+X･cosφ＋Y･sinφ
Yg= Yb+X･sinφ-Y･cosφ
・車両位置情報を提供する
計算した車両位置情報を位置特定パッケージに提供する。
e） CCD カメラによる画像処理の設計及びシステム作成
これまでにロジックの検討を行ってきた画像処理アルゴリズムの検証を行うため、そのアルゴリズムを踏まえた画像処理システムの設計及び製作を行った。
前項に示した実験検証項目に対して、以後ここで製作した画像処理システムを用いて実証試験を行った。
なお、本システムの画像処理エンジンには HALCON を用い、表 6-27 に示すように、各画
像処理ロジックに対し HALCON 関数を適用し、それに基づきシステムの設計・製作を行った。
システムの基本設計書、詳細設計書及び実装設計書を別添資料 10 に示す。

6-97

表 6-27 画像処理ロジック別の HALCON 適用関数
処理
ロジック
画像取得
ロジック

処理項目
〇走行画像の取得
画像の取得

カラー画像からモノクロ画像への変換〇走行画像の前処理
濃度補正
画像強調
白線検知処理ロジック

道路標識検
知処理ロジ
ック

〇道路標識情報の収集
テンプレート画像の読
み込み〇道路標識領域の検知
道路標識領域の抽出適用した HALCON 関数

関数の概要･info_framegrabber･open_framegrabber･grab_image･rgb1_to_gray

カメラの情報収集
カメラとの接続
画像の取得
カラー画像からモノクロ画像への変換･min_max_gray･scale_image･emphasize･gen_grid_region･clip_region･reduce_domain･sobel_amp･threshold･dilation_rectangle1･fill_up･morph_skiz･hough_lines･connection･gen_region_hline

画像上の最大・最小輝度値抽出
輝度値線形変換
画像強調
グリッドの生成
グリッドの切り抜き
検知対象領域の絞り込み
ソーベル変換閾値処理
領域の膨張
領域の塗りつぶし
領域の細線化
白線領域の線形変換
領域分割
線形領域の角度・距離算出･read_image･get_image_pointer1･threshold･connection･select_shape･fill_up･dilation_circle･reduce_domain･create_scaled_shape_model･get_shape_model_contours

画像の読み込み
画像データポインタの作成
閾値処理
領域分割
領域の選択
領域の塗りつぶし領域の膨張領域の絞り込み
モデル領域の作成
モデル領域の輪郭抽出･find_scaled_shape_model

標識（モデル領域）検知処理

6-98

6.5.2. 位置特定パッケージの改良
位置特定パッケージに CCD カメラを用いた画像処理による位置特定アルゴリズムの追加を行った。追加を行ったクラス図を図 6-77 に示す。なお、改良の詳細については、別添資料 11～13の位置特定パッケージ基本設計書、位置特定パッケージ詳細設計書、位置特定パッケージ実装設
計書、位置特定インターフェース基本設計書、位置特定インターフェース詳細設計書、位置特定
インターフェース実装設計書に示す。

USB

コントローラ

位置情報

位置特定処理RS-232C

USB

RS-232C

車速パルス

GPS

ジャイロ

車速データ

GPSデータジャイロデータ

道路基盤

位置特定パッケージ

レーンマーカマーカデータRFID

CCDカメラ

道路基盤データ

図 6-77 ＣＣＤカメラの処理追加クラス図

6.5.3. 位置特定パッケージの実証試験
前項までのアルゴリズム検討結果を踏まえ、位置特定パッケージの実証試験を行った。試験にあたっては、予め実験準備の内容、作業方法、及び検証方法について整理し、「実験計画書」を取りまとめ、計画書に基づき実験を行った。実験の結果は、「実験結果報告書」に取りまとめた。
実験計画書及び実験結果報告書を別添資料 14 に示す。
(1) 実証試験の目的及び範囲a） 実験の目的
本試験は、画像処理による車両位置特定精度の検証試験、および標識検知と位置特定パッケージの結合による試験を行い、レーンマーカや RFID の代わりに CCD カメラを用いた画像処理による位置特定システムの検証を行った。なお、本試験では、車両位置特定ロジックの検証を行うとともに、画像処理＋位置特定パッケージ結合時の動作確認と画像処理（標識検知時）
における遅延の影響について検討を行うための試験を行った。

6-99

■ 本実験の検証項目○画像取得処理ロジックの精度検証○白線検知処理ロジックの精度検証○道路標識検知処理ロジックの精度検証○車両位置特定ロジックの精度検証○標識検知と位置特定パッケージの結合b） 実験場所及び実験車両について
画像処理アルゴリズムの位置特定処理結果の精度を検証するためには、評価用データとして、走行車両の正確な位置情報を取得する必要がある。そこで本実験では、昨年度の実験において高精度の車両位置情報の取得が実証されたレーンマーカによる位置特定方法を用いて走行車
両の位置情報を計測し、評価用データとして利用することとした。
レーンマーカによる位置特定技術の利用に伴い、本実験の実験場所として、既にレーンマー
カが敷設されている国土交通省

国土技術政策総合研究所

試走路を設定した。また、実験車両については、車両位置情報の収集に必要となるレーンマーカ検出器を設置することとした。
実験場所については、図 6-78 を参照のこと。

図 6-78 実験場所（国土交通省 国土技術政策総合研究所 試走路）

c） 検知対象とする道路標識
本実験の道路標識検知処理ロジックの検知対象は表 6-28 に示す道路標識とした。

6-100

表 6-28 検知対象とする道路標識
道路標識の種類
案内標識

設置機関
道路管理者

警戒標識

道路管理者

規制標識

公安委員会

指示標識

公安委員会

大きさ及び設置高さ○一般道路に用いられる案内標識は、ほとんどが地名を案内対象にしており、その文字数により基本寸法が異なる。

○設置高さ 180cm 以上○表示板の基本寸法（45cm）が定められている。
○道路の形状または交通の状況により特別な必要がある場合に、拡大可能（1,1.3,1.6,2 倍）○設置高さ 100cm 以上○表示板の基本寸法（60cm）が定められている。
○以下の場合、拡大可能（1.5～2 倍）
・本線車道に設置する場合
・法令で定める最高速度を越える最高速度を指定した道路に設置する場合
・片側 4 車線以上の道路に設置する場合
・オーバヘッド方式もしくはオーバーハング方式により又は他の工作物を利用して設置する場合
・その他特に必要がある場合○設置高さ 100cm 以上○表示板の基本寸法（60cm）が定められている。
○道路の形状または交通の状況により特別な必要がある場合に、縮小可能（2/3 倍）○設置高さ 100cm 以上

形状
四角
多角形
四角

丸
四角
三角

四角
多角形

本実験においては、以下の視点から規制標識、警戒標識及び指示標識を検知対象標識として選定した。
○基本寸法が規定されており、さらに、形状が標識記載内容（文字の大きさ等）に関わらず一定の標識を対象とする。
○形状不定の四角形の道路標識については対象外とする。
（走行画像上の道路標識領域を抽出する上で形状を指定することが困難であるため）(2) 実験検証項目a） 画像処理アルゴリズムの処理概要
本実験において検証する、画像処理アルゴリズムの流れを図 6-79 に示す。以下、処理項目毎に処理概要を示す。

6-101

START○画像取得ロジック
走行画像の取得

走行画像の前処理○白線検知処理ロジック○道路標識検知処理ロジック

白線領域の検知

道路標識情報の収集

道路標識領域の検知

道路標識サイズの計測○車両位置特定処理ロジック
走行車線の判別標識-カメラ間の距離計測

車両位置の特定

END

図 6-79 画像処理アルゴリズムの流れ■ 画像取得ロジックについて○走行画像の取得
車両の前方に設置したカメラからカラー画像を取得する。画像処理時間を短縮するため、取得したカラー画像をモノクロ画像に変換する。
○走行画像の前処理撮影した走行画像は撮影条件（天候・撮影時刻等）により画像の濃淡が異なるため、濃度補正、画像強調等の前処理を行い、撮影条件による画像処理精度への影響を低減する。

6-102

■ 白線検知処理ロジックについて
走行画像に対してエッヂ抽出処理、閾値処理等を行い、走行画像上の白線領域を抽出する。
さらに、抽出した白線領域に対して線形回帰（ハフ関数への変換）を行う。
■ 道路標識検知処理ロジックについて○道路標識情報の収集
走行車両の位置情報を基に、検知対象となる道路標識情報を道路 GIS より収集する。
○道路標識領域の検知
収集した道路標識情報を基に、道路標識検知に必要となるテンプレート画像を読み込む。
テンプレート画像上の道路標識領域の形状を認識し、「画像取得ロジックについて」において収集した走行画像の中から、認識した形状と相似関係にある領域を道路標識領域として抽出する。
○道路標識サイズの計測抽出した道路標識領域の大きさ（ピクセル数）を計測する。
■ 車両位置特定ロジックについて○走行車線の判別
白線領域に対する線形回帰の結果を基に、画像取得時の車両走行車線を判別する。
○標識-カメラ間の距離計測
道路標識サイズの計測結果及び走行車線の判別結果を基に、道路標識-カメラ間の距離を計測する。
○車両位置の特定道路標識-カメラ間の距離計測結果と道路 GIS の路線情報を基に、車両の位置情報を特定する。
b） 実験検証項目
本実験において検証すべき項目を処理ロジック毎に表 6-29 に示す。
表 6-29 本実験における検証項目
処理ロジック
走行画像の前処理（画像取得処理）

検証項目○前処理結果の妥当性検証
・濃度補正処理の妥当性検証
・画像強調処理の妥当性検証

白線領域の検知（白線検知処理）○白線検知処理結果の検証
・白線領域抽出結果の精度検証
・白線領域に対する線形変換結果の精度検証○道路標識情報収集方法の検証

道路標識情報の収集（道路標識検知処理）

6-103

検証内容
○撮影条件の違いによる走行画像上の濃淡の差異を低減することができたか否かを目視判読により検証する。
○画像強調処理を行った画像上における道路地物の認識が可能か否かを目視判読により検証する。
○走行画像上の白線領域を抽出することが可能か否かを検証する。
○抽出した白線領域に対する線形変換結果の精度について検証する。
○走行車両位置から検知対象となる道路標識情報を抽出することが可能か否かについて検証する。

処理ロジック
検証項目
道路標識領域の検知○道路標識検知処理の妥当性検証
・車両停止時の道路標識検知処理結果（道路標識検知処理）の検証

・車両走行時における道路標識検知処理結果の検証

道路標識サイズの計
測（道路標識検知処理）
走行車線の判別（車両位置特定処理）標識－カメラ間の距
離計測（車両位置特定処理）○道路標識サイズの計測結果の精度検証○走行車線の判別結果の精度検証○標識－カメラ間の距離計測結果の精度検証

車両位置の特定○車両位置特定結果の精度検証（車両位置特定処理）

検証内容○道路標識から一定距離離れた位置に停止した車両から撮影した画像上の道路標識領域を検知することが可能か否かを検証する。
○走行中の車両から撮影した画像上の道路標識領域を検知することが可能か否かを検証する。
※車両の走行速度別の道路標識検知精度についても合せて検証することとする。
○画像処理アルゴリズムを用いた道路標識領域サイズの計測結果と目視判読による計測結果を比較し、
道路標識サイズ計測結果の精度を検証する。
○走行車線の判別の結果、車両が走行している車線を特定することが可能か否かを判別する。
○画像処理アルゴリズムを用いた標識－カメラ間の距離計測結果と実測の計測結果を比較し、距離計測
結果の精度を検証する。
※本検証においては、まず、車両停止時の距離計
測結果の精度を検証する。検証の結果、高精度の距離計測結果が収集可能であることを確認した上で、車両走行時の距離計測結果の精度を検証する。
○画像処理アルゴリズムを用いた車両位置の緯度・経度情報と GPS を用いて計測した緯度・経度情報を比較し、車両位置特定結果精度を検証する。
※本検証においては、まず、車両停止時の車両位置特定結果の精度を検証する。検証の結果、高精度の車両位置特定結果が収集可能であることを確認した上で、車両走行時の車両位置特定
結果の精度を検証する。

(3) 実験準備
実験を行うにあたって事前に実施すべき作業（準備）とその手順について以下に示す。
a） 実験準備作業項目の整理
本実験を行うにあたって事前に実施すべき作業項目を表 6-30 に示す。
表 6-30 本実験における準備内容
関連ロジック
走行画像の取得（画像取得処理）道路標識情報の収集（道路標識検知処理）

項目○カメラの設置

準備内容○車両が走行することによって生じる震動の影響の少ない場所かつ車両前方の道路状況が広角に撮影できる場
所にカメラを設置する。
※その際、震動の影響を軽減できるようにカメラを設置する。
○設置したカメラから地面までの鉛直方向の距離を計測する。
○カメラの設置位置から GPS 設置位置までの水平方向の距離を計測する。
○カメラ-GPS 間の距 ○カメラ-GPS 間の水平方向の距離を計測する。
離計測○カメラの画角調査○本実験において利用するカメラの画角を調査する。
○道路標識の設置○走行車両から見えやすい道路脇に道路標識を設置する。
○道路標識の形状、大きさ、設置位置に関する情報をデータ整備する。

6-104

6-105

実験準備に伴う作業

A.カメラの設置位置

準備内容

表 6-31 カメラの設置に関する準備作業結果

衝材を入れて固定した場合②カメラと設置台との間に緩した場合①カメラを設置台に直接固定

設置方法

車両の走行速度果を以下に示す。

時速 40km/h

時速 60km/h

車両の震動が走行画像に与える影響の調査
時速 80km/h

時速 100km/h

カメラと設置台との間に緩衝材を入れて固定する方法、2 つの設置方法を考案し、設置方法毎に車両が走行することによって生じる震動が走行画像に与える影響について調査した。調査結○カメラを設置する際、車両が走行することによって生じる震動の影響を軽減できるように設置することが望ましい。そこで本実験においては、①カメラを設置台に直接固定する方法と、②○本実験においては、実験車両に既に取り付けられているカメラの設置台にカメラを設置することとした。

A.カメラの設置位置

カメラの設置位置から GPS 設置位置までの水平方向の距離を計測する。

C.カメラ－GPS 間の距離計測設置したカメラから地面までの鉛直方向の距離を計測する。

B.カメラ－地面間の距離計測※その際、車両が走行することによって生じる震動の影響を軽減できるように、カメラを設置する。

車両が走行することによって生じる震動の影響の少ない場所かつ車両前方の道路状況が広角に撮影できる場所にカメラを設置する。

「画像取得ロジック」－「走行画像の取得」

関連ロジック

カメラの設置に関する実験準備作業内容、及び作業結果を表 6-31 に示す。

■ カメラの設置に関する作業結果b） 実験準備作業結果

6-106

作業結果

実験準備に伴う作業

30.0cm

・車両が走行することによって生じる震動による影響を低減できるように設置する。

・車両進行方向と並行にカメラを設置する。

・カメラを地面と並行に設置する。

・車両前方の道路状況を把握することができる位置に設置する。

上で必要となる要件のみを整理する。カメラを設置する上で必要となる要件を以下に示す。

○カメラの設置位置及び設置方法については、カメラを設置する車両によって異なる。そのため、本業務において取り纏めるハイブリッド型位置特定技術仕様においては、カメラを設置する○上記の検討結果を踏まえ、本実験においては、時速 40km/h から時速 60km/h で実験車両を走行することとする。

ことが可能であると考えられる。

○時速 80km/h まで画像のぶれは少ない。一般道における車両の最高制限速度は 60km/h であるため、一般道においてカメラから画像を取得した場合においても、ぶれの少ない画像を取得する

れば高いほど、震動の原因となるわだち等の影響を受けやすいためであると考えれれる。

○車両の走行速度を変化させて、走行画像を取得した結果、①と②、どちらの方法においても、走行速度が高ければ高いほど、画像にぶれが生じていることが分かる。これは走行速度が高け

おいては、これらの震動による影響を軽減するために、カメラと設置台との間に緩衝材を入れてカメラを固定することとする。

る試走路には、震動の原因となるもの（わだち等）が無かったためであると考えられる。一般道路においては、車両の震動による影響が試走路より大きいものと考えられるため、本実験に○車両の震動が走行画像に与える影響について調査した結果、①と②、どちらの設置方法においても与える影響は同じであることが画像を判読することにより分かる。これは、実験場所であA.カメラの設置位置に関する作業結果

CCD

GPS

カメラの設置位置から GPS 設置位置までの水平方向の距離を計測した。計測結果を以下に示す。

C.カメラ－GPS 間の距離計測

98.4cm

カメラから地面までの鉛直方向の距離を計測した。計測結果を以下に示す。

B.カメラ－地面間の距離計測

6-107

カメラ名称
CCDの実効画素数
使用レンズ

VCC-8550CL（CIS）
1024×768
SV-M5028（V.S.Technology）

CCD名称
CCDサイズ
焦点距離（∞設定時）＜参考＞
本実験において利用するカメラの仕様の整理結果を示す。
カメラの仕様の整理結果
ICX204AK（SONY）
4.8mm×3.6mm
50mm③実験車両に設置したカメラから仮想道路標識を撮影する。
④カメラから取得した画像上の仮想道路標識領域に対して以下の項目を調査する。
・画角の中に道路標識がすべて含まれているか・標識内に記載されている文字が認識できるか（目視判読により判断）
・画像上における道路標識の大きさ（ピクセル数）（目視判読により判断）

標識設置箇所

車線から一定距離離れた位置に標識を設置

CCDの有効画素数
ユニットセルサイズ
最近接撮影距離60cm

1034×779
4.65μm×4.65μm500mm

以下の方法により、本実験において利用するカメラの画角を調査する。
①実験車両を停止する。
②実験車両停止位置から一定距離離れた位置（50m、60m、70m･･･といったように徐々に距離を伸ばしていく）に、仮想道路標識を設置する。設置方法については下図を、仮想道路標識については、右図を参照のこと

準備内容

車両から一定距離離れた位置に標識を設置「画像取得ロジック」－「走行画像の取得」

関連ロジック

表 6-32 カメラの画角調査に関する準備作業結果

カメラの画角調整に関する実験準備作業内容、及び作業結果を表 6-32 に示す。

■ カメラの画角調整に関する作業結果

162cm

6-108

備考

作業結果

実験準備に伴う作業

81

画角：×

70m

72

画角：×

画角：○
認識：○

80m

65

画角：×

画角：○
認識：○

90m

58

画角：○
認識：○

画角：○
認識：○

100m

カメラの画角調査結果

53

画角：×

画角：○
認識：○

画角：○
認識：○

110m

48

画角：○
認識：○

画角：○
認識：○

画角：○
認識：○

120m

46

画角：○
認識：×

画角：○
認識：×

画角：○
認識：×

130m

画角→画角に道路標識が含まれているか？
認識→仮想道路標識内の文字を認識することができるか？
○上記調査の結果、車両から 100m 以上、車線から 2m 離れた位置に設置した仮想道路標識を明確に認識することができた。
○車両から 120m 以下離れた位置に設置した仮想道路標識の文字については、認識することができた。130m 以上離れてしまうと、文字がぼやけているため認識することができない。
○上記の結果を踏まえると、上記のカメラを利用した場合の本アルゴリズムの道路標識検知対象範囲は右図のようになる。そのため、車両が追い越し車線を走行している場合、道路わきに設置されている道路標識を本アルゴリズムでは検知することができない。
○道路標識検知対象範囲の結果を踏まえ、道路標識検知処理をする際に必要となるテンプレート画像上の道路標識領域の大きさは、55 ピクセル程度
道路標識検知3m
対象範囲とする。（実際の道路標識の大きさが 60cm の場合）
○当初、画像処理時間を短縮するために、道路標識検知処理においては必要な部分のみ切り出すことを考えていたが、画角調査の結果、縦、横ともに不要となる部分が無いため、本アルゴリズムにおいてはカメラから取得した画像サイズ（1024×768）のまま画像処理を行う。
○本アルゴリズムの道路標識検知対象領域をより広角にするためには、カメラのレンズの変更が考えられる。参考までに変更対象となるレンズを以下に示す。
①SV-M3520（焦点距離：35.0mm）②SV-M2514（焦点距離：25.0mm）③SV-M1614（焦点距離：16.0mm）○レンズを変更した場合、上記のように、再度、画角の調査は必要。ロジックの変更は不要。

ピクセルサイズ

道路標識領域の車線からの距離：4ｍ

車線からの距離：3ｍ

車線からの距離：2ｍ

車線からの距離：1ｍ

車線からの距離

車両からの距離○カメラの画角について調査を行った。調査結果を以下に示す。

2m

120m
100m

39

画角：○
認識：×

画角：○
認識：×

画角：○
認識：×

画角：○
認識：×

150m

6-109

作業結果

実験準備に伴う作業

A.道路標識情報の整備

準備内容

表 6-33 実験準備：道路標識の設置○道路標識の大きさ○道路標識の設置位置（緯度・経度情報）○テンプレート画像

100cm

70cm

テンプレート画像○試走路において道路標識検知処理の実験を行う場合、道路標識は緯度・経度情報が分かっているレーンマーカーの上に設置する。

100cm

道路標識の大きさ

実験場所である試走路に、道路標識を以下のように設置した。

B.道路標識の設置所等あり（208）学校、幼稚園、保育（330）一時停止

道路標識の種類

本実験で利用する道路標識

本実験においては、以下の２つの道路標識を借りることができたため、本実験においては、２つの道路標識を試走路に設置し、道路標識検知処理に関する実験を行う。

A.道路標識情報の整備

実験場所である試走路に、道路標識を設置する。

B.道路標識の設置○道路標識の種類

道路標識検知処理をする上で必要となる以下の道路標識情報を整備する。

「道路標識検知処理ロジック」－「道路標識領域の検知」

関連ロジック

道路標識に関する実験準備内容を表 6-33 に整理した。

■ 道路標識の設置に関する作業結果

(4) 検証方法の整理
画像処理アルゴリズムにおける各処理ロジックの検証方法について整理した。
a） 「走行画像の前処理」ロジックに関する検証方法「走行画像の前処理」ロジックに関する検証作業の流れとその検証方法を図 6-82 に示す。
画像処理アルゴリズム
作業項目

実験者作業項目（国総研 試走路）

実験者作業項目（屋内）

濃度補正を行う画像については、
画像処理に関する実験時に取得しておくシステムを起動する

濃度補正処理を行う

濃度補正処理結果を目視判読する

以下の条件を満たしているか○撮影条件（天候、撮影場所等）の違いによる画像濃淡の差異を低減することができているか。
○元画像と濃度補正後の画像が極端に異なっていないか。

×

濃度補正パラメータを変更する○
画像強調処理を行う

強調処理結果を目視判読する

以下の条件を満たしているか○強調処理後の画像上で各道路地物を明確に認識することができるか。
○元画像と強調処理後の画像が極端に異なっていないか。

×

画像強調パラメータを変更する○

図 6-80 「走行画像の前処理」ロジックに関する検証作業の流れとその検証方法

6-110b） 「白線領域の検知」ロジックに関する検証方法「白線領域の検知」ロジックに関する検証作業の流れとその検証方法を図 6-83 に示す。

画像処理アルゴリズム
作業項目

実験者作業項目（国総研 試走路）

実験者作業項目（屋内）システムを起動する

車両を運転する

画像を取得する取得した画像に対して前処理を行う

白線領域を抽出する

閾値処理等のパラメータを変更する。
白線領域抽出結果を確認する

走行画像上の白線領域を高精度で抽出することができているか（目視判読）

×
白線領域抽出パラメータを変更する○システムを起動する

白線領域に対して線形変換処理を行う

線形変換結果を確認する

×

白線領域を高精度で線形変換する
ことができているか（目視判読）

線形変換パラメータを変更する○

図 6-81 「白線領域の検知」ロジックに関する検証作業の流れとその検証方法

6-111c） 「道路標識情報の収集」ロジックに関する検証方法「道路標識情報の収集」ロジックに関する検証作業の流れとその検証方法を図 6-84 に示す。
画像処理アルゴリズム
作業項目

実験者作業項目（国総研 試走路）

実験者作業項目（屋内）システムを起動する

画像を取得する取得した画像に対して前処理を行う

検知対象となる道路標識情報を収集する

最終的には、位置特定パッケージから収集した位置情報を基に、対象となる道路標識情報のみを収集する（？）ことを予定しているが、暫定的に仮ファイルに記載されている情報を全て収集することとする。

道路標識情報収集結果の妥当性を検証する

×

収集結果は妥当か

道路標識情報の収集方法を改良する○

図 6-82 「道路標識情報の収集」ロジックに関する検証作業の流れとその検証方法

6-112d） 「道路標識領域の検知」ロジックに関する検証方法「道路標識領域の検知」ロジックに関する検証作業の流れとその検証方法を図 6-85 に示す。

画像処理アルゴリズム
作業項目

実験者作業項目（国総研 試走路）

実験者作業項目（屋内）

車両停止時における精度検証システムを起動する
道路標識設置位置から検知対象最適距離
離れた位置に車両を停止する。
停止状態における道路標識検知の精度を検証する。

車両を停止する

画像を取得する取得した画像に対して前処理を行う

検索対象となる道路標識情報を収集する

テンプレート画像を読み込む

停止状態において道路標識を認識することが出来なかった場合は、以下の項目について再検討を行う。
・テンプレート画像の変更
・道路標識領域の抽出処理ロジックの変更

道路標識検知処理を行う

道路標識検知処理結果を確認する

×

画像上の道路標識領域を高精度で抽出することができたか

道路標識検知処理内容を再検討する○
車両を運転する

画像を取得する取得した画像に対して前処理を行う

検知対象となる道路標識情報を収集する

テンプレート画像を読み込む

走行状態において道路標識を認識することが出来なかった場合は、以下の項目について再検討を行う。
（標識検知処理については、停止時において認識できているため、取得した画像の状態について確認を行う）
・車両が走行することによって生じる震動により、画像がぶれていないか → 画像設置方法の再検討
・画像を取得する際の撮影条件（天候等）により、
画像の前処理による低減が効いていない状態ではないか 等

道路標識検知処理を行う

道路標識検知処理結果を確認する

×

画像上の道路標識領域を高精度で抽出することができたか

道路標識検知処理内容を再検討する○

車両走行時における精度検証

図 6-83 「道路標識領域の検知」ロジックに関する検証作業の流れとその検証方法

6-113e） 「道路標識サイズの計測」ロジックに関する検証方法「道路標識サイズの計測」ロジックに関する検証作業の流れとその検証方法を図 6-86 に示す。
画像処理アルゴリズム
作業項目

実験者作業項目（国総研 試走路）

実験者作業項目（屋内）処理に利用する画像は、道路標識検知処理の実験の際に収集した画像を利用することとする。

システムを起動する

画像を取得する取得した画像に対して前処理を行う

検知対象となる道路標識情報を収集する

テンプレート画像を読み込む

j道路標識検知処理を行う

道路標識サイズを計測する

道路標識検知処理結果を収集する

目視判読により道路標識サイズを計測する

道路標識サイズ計測結果を収集する

×

画像処理アルゴリズムによる計測結果と目視判読による計測結果に差異は無いか

道路標識サイズ計測パラメータを変更する○

図 6-84 「道路標識サイズの計測」ロジックに関する検証作業の流れとその検証方法

6-114

f） 「走行車線の判別」ロジックに関する検証方法「走行車線の判別」ロジックに関する検証方法を図 6-87 に示す。

画像処理アルゴリズム
作業項目

実験者作業項目（国総研 試走路）

実験者作業項目（屋内）処理に利用する画像は、白線検知処理の実験の際に収集した画像を利用することとする。

システムを起動する

画像を取得する取得した画像に対して前処理を行う

白線領域を抽出する

白線領域に対して線形変換処理を行う

走行車線を判別する

実際の走行車線位置と判別結果を比較する

×

実際の走行車線と判別結果が一致しているか（目視判読）

走行車線判別処理方法を変更する○

図 6-85 「走行車線の判別」ロジックの検証方法

6-115g） 「標識－カメラ間の距離計測」ロジックに関する検証方法「標識－カメラ間の距離計測」ロジックに関する検証方法を図 6-88 に示す。

6-116

画像処理アルゴリズム
作業項目

実験者作業項目（国総研 試走路）

実験者作業項目（屋内）

車両停止時における精度検証

車両を停止するシステムを起動する

画像を取得する取得した画像に対して前処理を行う

検知対象となる道路標識情報を収集する

テンプレート画像を読み込む

j道路標識検知処理を行う

道路標識サイズを計測する

巻尺等で標識-カメラ間の距離を計測する

標識-カメラ間の距離を計測する

標識-カメラ間の実際の距離を計測する

実際の距離と計測結果を比較する

×

実際の距離と計測結果がほぼ同じであるか？

標識-カメラ間の距離計測処理方法を見直す○
車両を運転するシステムを起動する

画像を取得する取得した画像に対して前処理を行う

検知対象となる道路標識情報を収集する

テンプレート画像を読み込む

j道路標識検知処理を行う

道路標識サイズを計測する

標識-カメラ間の距離を計測する

走行状態における距離計測結果の精度が悪い場合は、
以下の項目について再検討を行う。
（停止時において高精度の計測結果を収集できているため、取得した画像の状態について確認を行う）
・車両が走行することによって生じる震動により、画像がぶれていないか → 画像設置方法の再検討
・逆光等の撮影条件の悪い状態で撮影した画像に対して道路標識検知を行っていないか 等

画像取得時の車両位置情報を収集する

位置特定パッケージから画像取得時の車両位置情報を収集する

標識-カメラ間の実際の距離を計測する

実際の距離と計測結果を比較する

×

実際の距離と計測結果がほぼ同じであるか？

標識-カメラ間の距離計測処理方法を見直す○

車両走行時における精度検証

図 6-86「標識－カメラ間の距離計測」ロジックの検証方法

6-117h） 「車両位置の特定」ロジックに関する検証方法「車両位置の特定」ロジックに関する検証方法を図 6-89 に示す。
画像処理アルゴリズム
作業項目

実験者作業項目（国総研 試走路）

実験者作業項目（屋内）

車両停止時における精度検証

車両を停止するシステムを起動する

画像を取得する取得した画像に対して前処理を行う

検知対象となる道路標識情報を収集する

テンプレート画像を読み込む

白線領域を抽出する

j道路標識検知処理を行う

白線領域に対して線形変換処理を行う

道路標識サイズを計測する

走行車線を判別する

標識-カメラ間の距離を計測する
位置特定パッケージから画像取得時の車両位置情報を収集する

車両位置を特定する

画像取得時の車両位置情報を収集する

実際の距離と計測結果を比較する

×

実際の距離と計測結果がほぼ同じであるか？

車両位置特定測処理方法を見直す○
車両を運転する

車両走行時における精度検証システムを起動する

画像を取得する取得した画像に対して前処理を行う

検知対象となる道路標識情報を収集する

テンプレート画像を読み込む

白線領域を抽出する

j道路標識検知処理を行う

白線領域に対して線形変換処理を行う

道路標識サイズを計測する

走行車線を判別する

標識-カメラ間の距離を計測する

車両位置を特定する

位置特定パッケージから画像取得時の車両位置情報を収集する

画像取得時の車両位置情報を収集する

実際の距離と計測結果を比較する

×

実際の距離と計測結果がほぼ同じであるか？

車両位置特定処理方法を見直す○

図 6-87「車両位置の特定」ロジックの検証方法

6-118

(5) 実験結果
前項までに整理した画像アルゴリズムの検証方法に基づき検証試験を行った。実験結果については、画像処理アルゴリズムの各ロジック毎に整理した。
実験結果を以下に示す。

6-119

6-120考察

撮影位置 No.2

撮影位置 No.3

撮影位置 No.4

撮影位置 No.5

0

画素数

Gmin

階調値

0

画素数

変換後

濃度補正（線形変換方法）の概念

変換前

Gmax 255ては、濃度補正パラメータに関する実験にて検証を行う。

255

階調値

0

変換前

255

Gmax
階調値

0

画素数

変換後

255

階調値

極端に明るい（暗い）箇所がある場合の濃度補正処理結果

Gmin

画素数

ように、濃度補正が適切に行われなかったためであると考えられる。そのため、極端に明るい（暗い）箇所を除去した上で濃度補正処理（線形変換方法）を行う必要がある。解決策につい○カメラ取得後の画像と濃度補正後の画像の濃淡を比較した結果、どの撮影位置においてもあまり変化が無いことが分かる。これは、画像上に極端に明るい（暗い）部分がある場合、以下の濃度補正後の画像

画像上の極端に明るい部分画像

カメラ取得後の撮影位置 No.1○濃度補正の処理結果を以下に示す。

⑤濃度補正処理が適切に行われているかを検証する。

④取得した画像に対して濃度補正処理（線形変換方法）を行う。

③画像を取得する。

②車両を時速 40km/h で走行する。

濃度補正の処理結果

以下の方法により、濃度補正処理結果の精度を検証する。

実験方法

実験結果

実験車両に設置した走行画像に対して濃度補正処理（線形変換方法）を行い、撮影条件（天候、撮影場所等）の違いによる画像濃淡の差異を低減することができているかを検証する。

実験の目的①カメラを実験車両に設置する。

「画像取得ロジック」－「走行画像の前処理」

表 6-34 濃度補正処理（線形変換方法）に関する実験結果

関連ロジック

濃度補正処理（線形変換方法）に関する実験結果を表 6-34 に示す。

■ 濃度補正処理（線形変換方法）に関する実験結果a） 「走行画像の前処理」ロジックに関する実験結果

6-121

実験方法

濃度補正処理の実証試験で抽出した問題点を解決するために、画像上の輝度値の最小値と最大値を計測する際、輝度値が最大及び最小である領域の面積を計算する。計算の結果、計算した領

実験の目的

0

Gmin

画素数

階調値

0

画素数

0

画素数

⑤濃度補正パラメータ値毎の濃度補正処理結果を比較し、最適な濃度補正パラメータ値を抽出する。

④取得した画像に対して濃度補正処理（線形変換方法）を行う。この際、濃度補正パラメータ値の変更を行う。

③画像を取得する。

②車両を時速 40km/h で走行する。

①カメラを実験車両に設置する。

255

Gmax

画像全体に占める面積の割
合が濃度補正パラメータ値以下である領域を除去

変換前

以下の方法により、濃度補正パラメータ値別の処理結果の比較を行う。

較を行った。

変換後

変換後

255

255

階調値

階調値

本実験においては、濃度補正パラメータ値を適切に設定するために、カメラから取得した走行画像に対して、濃度補正パラメータ値別に濃度補正処理を行い、パラメータ値別の処理結果の比域の画像全体に占める面積の割合が濃度補正パラメータ値以下である場合は、濃度補正処理の対象外とすることとした。

「画像取得ロジック」－「走行画像の前処理」

表 6-35 濃度補正パラメータに関する実験結果

関連ロジック

濃度補正パラメータに関する実験結果を表 6-35 に示す。

■ 濃度補正パラメータに関する実験結果

6-122

考察

実験結果

領域 B：○

撮影位置 No.2

撮影位置 No.3

濃度補正ﾊﾟﾗﾒｰﾀ値別の処理結果
撮影位置 No.4

フェンスの枠が、濃度補正を行うことにより、消えてしまっているパラメータ値が増加するたびに、案内標識が鮮明になることが分かる

撮影位置 No.5○濃度補正パラメータ値が 1 以上の画像と濃度補正パラメータ値が 1 未満の画像を比較した結果、濃度補正パラメータ値が 1 以上の画像の方が鮮明になっていることが分かる。
○領域 A について比較した結果、濃度補正パラメータ値が大きくなるにつれて、案内標識の文字が鮮明になることが分かる。
○領域 B について比較した結果、濃度補正パラメータ値が 5 の場合、一部フェンスの枠が消えている領域（画像の濃淡に関する情報がなくなっている領域）がある。
○上記検討の結果、濃度補正パラメータ値を 2 に設定する。

領域 A：○

濃度補正後の画像（ﾊﾟﾗﾒｰﾀ値=5）

濃度補正後の画像（ﾊﾟﾗﾒｰﾀ値=2）

濃度補正後の画像（ﾊﾟﾗﾒｰﾀ値=1）

濃度補正後の画像

カメラ取得後の画像

撮影位置 No.1○濃度補正の処理結果を以下に示す。

6-123

以下の方法により、濃度補正処理結果の精度を検証する。

実験方法

考察

実験結果

実験車両に設置した走行画像に対して画像強調処理を行い、走行画像上の道路地物を明確に区分することができるか否かについて検証を行う。

実験の目的

Factor：画像強調度

画像強調度=2

濃度補正後の画像

3×3フィルタの大きさ

7×7○濃度補正後の画像と強調処理後の画像を比較すると、画像強調処理により画像全体にわたって明暗が強調され、各道路地物をはっきりと認識することができる。

標識部分の拡大図

画像強調度=1

フィルタの大きさ

画像強調処理結果

カメラ取得後の画像○画像強調処理結果を以下に示す。

⑥画像強調処理の結果、画像上の道路地物がより明確になっているかを検証する。

res := round((orig - mean) * Factor) + orig

算する。

フィルタの大きさ 11×11※画像強調処理とは、最初にローパス特性をもつフィルタ処理を行い、それによって得られたグレイ値(mean)とオリジナルのグレイ値(orig) から次式にしたがって結果のグレイ値(res) を計⑤画像強調処理を行う。

④取得した画像に対して濃度補正処理（線形変換方法）を行う。（濃度補正パラメータ値については、濃度補正パラメータに関する実験の結果に基づく）③画像を取得する。

②車両を時速 40km/h で走行する。

①カメラを実験車両に設置する。

「画像取得ロジック」－「走行画像の前処理」

表 6-36 画像強調処理に関する実験結果

関連ロジック

画像強調処理に関する実験結果を表 6-36 に示す。

■ 画像強調処理に関する実験結果

6-124することが出来なかった場合は、フィルタの大きさを変更する。）

最小限に抑えた方が処理速度の効率化を図ることができる。そのため、本アルゴリズムにおいては、フィルタの大きさは７×７に設定する。（上記の設定で、画像上の道路標識領域を抽出○カメラから取得した画像上の濃淡の情報をなるべく維持した状態で、道路標識領域検知処理及び白線領域検知処理を行えることが望ましい。また、画像処理を行う上で、計算量はなるべく合を比較すると、両画像の濃淡に大きな差は見られない。

○3×3 のフィルタより 7×７もしくは 11×11 のフィルタを用いた方が、道路標識内の文字が鮮明になっていることが分かる。7×７のフィルタを用いた場合と 11×11 のフィルタを用いた場

調度は 1 に設定する。（上記の設定で、画像上の道路標識領域を抽出することが出来なかった場合は、画像強調度のパラメータを変更する。）○カメラから取得した画像上の濃淡の情報をなるべく維持した状態で、道路標識領域検知処理及び白線領域検知処理を行えることが望ましい。そのため、本アルゴリズムにおいては、画像強○画像強調度が１の場合と 2 の場合を比較すると、両画像の濃淡に大きな差は見られない。

6-125

考察

領域 B：○

領域 C：○

撮影位置 No.2○全ての撮影位置において、白線領域を抽出することができた。

領域 A：○

白線領域の検知処
理結果

白線検知対象領域の設定

カメラ取得後の画像

撮影位置 No.1○白線領域の検知処理結果を以下に示す。

⑦白線領域検知処理結果の精度を検証する。

⑥白線領域の検知を行う。

⑤画像強調処理を行う。

④取得した画像に対して濃度補正処理（線形変換方法）を行う。

③画像を取得する。

②車両を時速 40km/h で走行する。

光がガードレールに反射しているため、ガードレールが白線領
域として抽出されている

撮影位置 No.4

逆光で道路表面が明るくなっているため、ほとんどの領域が対象領域として抽出されている

撮影位置 No.3

白線領域の検知処理結果

以下の方法により、白線検知処理結果の精度を検証する。

実験方法

実験結果

前処理を施した走行画像に対して白線検知処理を行い、白線領域の検知処理結果の精度を検証する。

実験の目的①カメラを実験車両に設置する。

「白線検知処理ロジック」－「白線領域の検知」

表 6-37 白線領域の検知に関する実験結果

関連ロジック

白線領域の検知に関する実験結果を表 6-37 に示す。

b） 白線検知処理ロジックに関する実験結果

撮影位置 No.5

6-126

撮影位置 No.4

撮影位置 No.2

カメラ取得後の画像抽出した結果を以下に示す。
白線検知対象領域の設定

白線領域の検知処理結果

白線領域の検知処理結果○上記の誤分類を軽減するために、白線検知対象領域を設定する際の初期設定を画像中央より下の領域から画像下端から 4 割程度の領域に変更する。白線検知対象領域を変更し、白線領域をている。これにより、領域 C のように白線領域でない領域が白線領域として誤って抽出されている。

○撮影位置 No.4、No.5 のように逆光状態でカメラから画像を取得した場合、画像が全体的に明るくなっているため、白線検知対象領域としてほとんどの領域（領域 B）が選択されてしまっ○画像上の輝度値の高い領域を白線領域として抽出しているため、領域 A のようなガードレール等の領域についても白線領域として誤って抽出されている。

6-127

以下の方法により、道路標識領域の検知処理結果の精度を検証する。

実験方法

考察

実験結果

前処理を施した走行画像に対して道路標識検知処理を行い、道路標識領域の検知処理結果の精度を検証する。

実験の目的

カメラ取得後の画像

道路標識領域の検知処理結果○車両を停止した状態で撮影した走行画像上の道路標識領域を抽出することができた。

（208）学校、幼稚園、保育所等あり（330）一時停止

テンプレート画像○道路標識領域の検知処理結果を以下に示す。

⑧画像上の道路標識領域を抽出することができるか否かについて検証する。

⑦道路標識領域の検知を行う。

⑥画像強調処理を行う。

⑤取得した画像に対して濃度補正処理（線形変換方法）を行う。

④画像を取得する。

行う。

道路標識領域の検知処理結果※「（330）一時停止」と「（208）学校、幼稚園、保育所等あり」の道路標識を借りることができたため、本実験においては、２つの道路標識を試走路に設置し、道路標識検知処理の実験を③テンプレート画像を読み込む。

②カメラを実験車両に設置する。

①道路標識設置位置から 100m 離れた位置に車両を停止する。

「道路標識検知処理ロジック」－「道路標識領域の検知」

表 6-38 白線領域の検知に関する実験結果

関連ロジック車両停止時における道路標識検知処理に関する実験結果を表 6-38 に示す。

■ 車両停止時における道路標識検知処理に関する実験結果（対象標識：2 種類）c） 道路標準検知処理ロジックに関する実験結果

6-128以下の方法により、道路標識領域の検知処理結果の精度を検証する。

実験方法

考察

実験結果

車両走行時における道路標識領域の検知処理結果の精度を検証する。

実験の目的

撮影位置 No.2

道路標識領域の検知処理結果○撮影位置 No.1 の走行画像のように、画像上の道路標識領域があまりにも小さい場合は検知することが出来ない。

○車両を走行している状態で撮影した走行画像上の道路標識領域を抽出することが可能である。

道路標識領域があまりにも小さい場合は、抽出することができない。

道路標識領域の検知
処理結果

カメラ取得後の画像

撮影位置 No.1○道路標識領域の検知処理結果を以下に示す。

⑧画像上の道路標識領域を抽出することができるか否かについて検証する。

⑦道路標識領域の検知を行う。

⑥画像強調処理を行う。

⑤取得した画像に対して濃度補正処理（線形変換方法）を行う。

④画像を取得する。

③テンプレート画像を読み込む。テンプレート画像については、車両停止時と同様とする。

②車両を時速 40km/h で走行する。

①カメラを実験車両に設置する。

「道路標識検知処理ロジック」－「道路標識領域の検知」

表 6-39 道路標識領域の検知に関する実験結果

関連ロジック車両走行時における道路標識検知処理に関する実験結果を表 6-39 に示す。

■ 車両走行時における道路標識検知処理に関する実験結果（対象標識：2 種類）

撮影位置 No.3

道路標識検知処理時間の短縮化を図るため、道路標識検知処理パラメータ値の変更を行う。

A.道路標識検知の処理方法

実験の目的

実験方法

6-129
Greediness

NumLevels

モデルとのマッチング方法を指定するパラメータ

検索検出法“Greediness”の検知精度を指定するパラメータ

画像サイズの初期縮小サイズ（N）を指定するパラメータ

MinScore
NumMatches
MaxOverlap

AngleStart
AngleExtent
SubPixel

モデルの回転範囲を指定するパラメータモデルとの最小一致率を指定する。
モデルの最大検出数を指定する。
重なり合ったモデルを検出する際、許容される重なり度合を指定する。

パラメータ名ScaleMin
ScaleMax

②

N：初期値

1
倍
N

画像ｻｲｽﾞ縮小

画像ｻｲｽﾞ拡大
1倍
候補領域の抽出
N－1

①

対象画像

③
画像ｻｲｽﾞ拡大
1倍
候補領域の抽出
N－2

検知可能か？

候補領域の抽出

画像ｻｲｽﾞ拡大
1倍

検知結果

以下の４つのマッチング方法の中から選択。
①none 位置及び角度をピクセル精度で決定。
②interpolation 位置及び角度をサブピクセル精度で決定。
※サブピクセルは、ピクセルの 1/10～1/20 程度の大きさ③least_squares 位置及び角度をサブピクセル精度で決定。さらに、最小２乗法によりマッチング位置を調整。
④least_squares_high 位置及び角度をサブピクセル精度で決定。さらに、最小２乗法によりマッチング位置を調整（高精度）。
⑤least_squares_very_high 位置及び角度をサブピクセル精度で決定。さらに、最小２乗法によりマッチング位置を調整（least_squares_high より、さらに高精度）。
0～1 の範囲で指定。0 に近いほど検索方法が丁寧であるが、処理時間が遅い。1 に近いほど検索方法は粗いが、処理時間は早い。
※LinX 殿から「値を「0.9」に設定しても、通常の検知処理は行うことが可能。
」との回答を頂いた。
0 を指定した場合、自動設定。
※画像の初期縮小サイズを目視判読により設定することは難しいため、本アルゴリズムでは値を設定しない（自動設定する）こととする。
0～1 の範囲で指定。指定した値より、一致率が小さい場合は、検知しない。
0 を指定した場合、最大検出数の指定なし。
0～1 の範囲で指定。

備考
モデルの拡大・縮小範囲を指定。
※モデルの拡大・縮小範囲は取得した画像上の道路標識の大きさに基づき、設定する必要がある。本実験において用いた
画像上の道路標識の大きさは以下の通りであったため、以下の大きさに基づき、モデルの拡大・縮小範囲を指定することとする。
（330）一時停止 → モデル領域の約 0.9 倍（208）学校、幼稚園、保育所等あり → モデル領域の約 1.15 倍モデルの回転範囲を指定。

■：本実験における変更対象パラメータ

パラメータ概要
モデルの拡大・縮小範囲を指定するパラメータ③②において抽出した道路標識検知処理パラメータ値で道路標識検知処理を行った場合の処理時間を計測する。

②①の検討結果を基に、道路標識検知処理を最短で実行することができる道路標識検知処理パラメータ値を抽出する。

検知処理結果に関するパ
ラメータ

分類
検知処理速度に関するパ
ラメータ＜道路標識検知処理を行う際に設定するパラメータ＞①道路標識検知処理パラメータ値別の処理速度の計測を行う。

以下の方法により、道路標識検知処理パラメータ値別の処理速度の比較を行う。

B.実験方法

③画像サイズが１になるまで②の処理を繰り返す。

②画像サイズを 1/（N-1）に拡大し、拡大した画像上で道路標識検知処理を行い、検知対象となる領域を絞り込む。

さくすることで、総画素数を減らし、処理時間を短縮することができる。

イズ）に縮小し、縮小した画像上で道路標識検知処理を行い、検知対象となる領域を絞り込む。画像サイズを小①検知対象となる画像及びテンプレート画像から抽出したモデル領域のサイズを 1/N（Ｎ：画像サイズの初期縮小サの処理時間を短縮するために、以下の方法により道路標識検知処理を行う。概念図を右図に示す。

カメラから取得した画像に対して道路標識検知処理を行った場合、膨大な処理時間が必要となる。そこで、これら「道路標識検知処理ロジック」－「道路標識領域の検知」

表 6-40 道路標識検知処理の処理時間の短縮化に関する実験結果

関連ロジック

道路標識検知処理の処理時間の短縮化に関する実験結果を表 6-40 に示す。

■ 道路標識検知処理の処理時間の短縮化に関する実験結果

・・・・

6-130考察

実験結果

0.03310.8
0.02180.03310.8
0.03300.0234interpolationinterpolation

0.0218

実験方法③モデルのマッチング方法を変更した場合
1
2
3
4
5
-10
10
0.8
1.3
least_squarinterpolatio least_squar least_squarnone
es_very_higneses_highh0.80.03290.03310.03310.03310.03350.2
0.06431

0.4
0.05120.6
0.04300.8
0.0331interpolation
0.9
0.0304④検索検出法の検知精度を変更した場合
2
3
4
5
-10
10
0.8
1.3

検知できず

1.0
0.02836

0.03050.8
0.02040.03050.8
0.03070.0188interpolationinterpolation

0.0204

実験方法③モデルのマッチング方法を変更した場合
1
2
3
4
5
-10
10
0.8
1.3
least_squarinterpolatio least_squar least_squar
es_very_hig
none
n
es
es_highh0.80.03030.03050.03050.03050.03060.2
0.06381

0.4
0.05390.6
0.03940.8
0.0305interpolation
0.9
0.0272④検索検出法の検知精度を変更した場合
2
3
4
5
-10
10
0.8
1.3

1.0
0.0241
検知できず

6○道路標識検知処理パラメータ値を変更することにより、処理時間を短縮することが出来た。

ことが可能になった。

上記の検討の結果を基に、最短で処理可能な道路標識検知処理パラメータ値として上記の表の黄色部分を抽出し、処理速度の再計測を行った。計測の結果、0.0166 秒で道路標識を検知する

Greediness
処理時間

SubPixel

パラメータ名 ①拡大・縮小スケールを変更した場合 ②回転角度の範囲を変更した場合
1
2
3
1
2
3
-10
AngleStart
-10
-5
-3
10
AngleExtent
10
5
3
0.8
0.8
0.9
1.1
ScaleMin
1.3
1.3
1.2
1.2
ScaleMax

B.道路標識：（208）学校、幼稚園、保育所等ありことが可能になった。

上記の検討の結果を基に、最短で処理可能な道路標識検知処理パラメータ値として上記の表の黄色部分を抽出し、処理速度の再計測を行った。計測の結果、0.0145 秒で道路標識を検知する

Greediness
処理時間

SubPixel

パラメータ名 ①拡大・縮小スケールを変更した場合 ②回転角度の範囲を変更した場合
1
2
3
1
2
3
-10
AngleStart
-10
-5
-3
10
AngleExtent
10
5
3
0.8
0.8
0.85
ScaleMin
1.3
1.3
1.1
0.95
ScaleMax

A.道路標識：（330）一時停止

道路標識検知処理パラメータ値別の処理速度の計測結果を以下に示す。

6-131

前処理を施した走行画像に対して道路標識検知処理を行い、道路標識領域の検知処理結果の精度を検証する。

以下の方法により、道路標識領域の検知処理結果の精度を検証する。

実験の目的

実験方法

40」

⑦道路標識領域の検知を行う。

⑥画像強調処理を行う。

⑤取得した画像に対して濃度補正処理（線形変換方法）を行う。

④画像を取得する。

「（323）最高速度

50」「（323）最高速度「（303）車両進入禁止」「（201-A）＋型道路交差点あり」「（407-B）横断歩道」「（213）道路工事中」「（311-C）指定方向外通行禁止」「（314）追い越しのための右側部分はみ出し通行禁止」「（209）すべりやすい」※本実験においては、以下の道路標識を試走路に設置し、道路標識検知処理の実験を行う。

③テンプレート画像を読み込む。

②カメラを実験車両に設置する。

①道路標識設置位置から 100m 離れた位置に車両を停止する。

「道路標識検知処理ロジック」－「道路標識領域の検知」

表 6-41 道路標識検知に関する実験結果

関連ロジック車両停止時における道路標識検知処理に関する実験結果を表 6-41 に示す。

■ 車両停止時における道路標識検知処理に関する実験結果（対象標識：14 種類）「（316）駐車禁止」「（208）学校、幼稚園、保育所等あり」「（208）学校、幼稚園、保育所等あり」「（329）徐行」「（302）車両通行止め」「（211）車線数減少」

6-132

実験結果(201-A) ＋型道
路交差点あり(213) 道路工事中

標識名称

カメラ取得後の画像（検知できず）道路標識領域の検知処
理結果○テンプレート画像とカメラ取得後の画像の解像度を 1/4 にした画像を右記に示す。
右記の 2 つの画像を比較すると、カメラ取得後の画像上に太陽光により反射している箇所があり、テンプレート画像のコントラストと異なっている。そのため、道路標識領域を検知出来なかったものと考えられる。

○画像上の道路標識領域を抽出することができる場合と出来ない場合があった。
○HALCON 上では、モデル領域の抽出を行う際、高速にマッチングを行うた
めに画像を粗くしてマッチングを行うピラミッドレベル手法を用いている。上記手法においては、それぞれのレベルに対して適合率［MinScore=50%（設定値）］を適用しており、粗い画像において適合率を下回ってしまうと、
例え取得画像上では［Score（検知後の適合率）が適合率を上回るものであったとしても、途中で検知対象外となってしまう。

カメラ取得後の画像○高い精度で道路標識領域を抽出することができた。

テンプレート画像○高い精度で道路標識領域を抽出することができた。

太陽光により反射している部分がある(302) 車両通行止め(314) 追い越しのための右側部分はみ出し禁止

標識名称

道路標識領域の検知処理結果○道路標識領域を抽出することができなかった。
○太陽光が道路標識の盤面（黄色）に反射し、画像上の道路標識領域の輝度値が高くなってしまうため、テンプレート画像とは異なるコントラストになっていることが原因として考えられる。
○上記原因に対処するためには、標識の素材・色、天気、撮影時刻、標識－
太陽の位置関係（逆光、順光）等を考慮し、最適なテンプレート画像をシ
ステム内部で作成する必要があると考えられる。

テンプレート画像○道路標識領域の検知処理結果を以下に示す。

⑧画像上の道路標識領域を抽出することができるか否かについて検証する。

道路標識領域の検知処
理結果

6-133(211) 車線数減少(209) すべりや
すい

標識名称

カメラ取得後の画像

道路標識領域の検知処
理結果
テンプレート画像

カメラ取得後の画像(323) 最高速度50

背 景 色 と 同○高い精度で道路標識領域を抽出することができた。
化している(316)駐車禁止

標識名称○道路標識領域を抽出することができなかった。
○HALCON 上では、モデル領域の抽出を行う際、高速にマッチングを行うた
めに画像を粗くしてマッチングを行うピラミッドレベル手法を用いている。
上記手法においては、それぞれのレベルに対して適合率［MinScore=50%（設定値）］を適用しており、粗い画像において適合率を下回ってしまうと、例 外枠がぼやけてえ取得画像上では［Score（検知後の適合率）が適合率を上回るものであっ しまっている
たとしても、途中で検知対象外となってしまう。
○高い精度で道路標識領域を抽出することができた。
○テンプレート画像とカメラ取得後の画像の解像度を 1/4 にした画像を右記に示す。
道路標識領域を抽出できなかった理由として以下の 2 つが挙げられる。
・取得画像上の道路標識の外枠がぼやけて認識しづらくなっていること。
・車線を表す直線もぼやけて認識しづらくなっていること。

（検知できず）○画像上の道路標識領域を抽出することができる場合と出来ない場合があった。（ほとんどが抽出することができなかった）○HALCON 上では、モデル領域の抽出を行う際、高速にマッチングを行うた
めに画像を粗くしてマッチングを行うピラミッドレベル手法を用いている。上記手法においては、それぞれのレベルに対して適合率［MinScore=50%（設定値）］を適用しており、粗い画像において適合率を下回ってしまうと、
例え取得画像上では［Score（検知後の適合率）が適合率を上回るものであったとしても、途中で検知対象外となってしまう。
○テンプレート画像とカメラ取得後の画像の解像度を 1/4 にした画像を右記に示す。
道路標識領域を抽出できなかった理由として以下の 2 つが挙げられる。
・取得画像上に背景色と同化している箇所があること。
・走行軌跡を表す波線がぼやけて認識しづ
らくなっていること。

テンプレート画像

道路標識領域の検知処理結果
道路標識領域の検知処
理結果

6-134(407-B) 横断歩道(329)徐行

標識名称

カメラ取得後の画像カメラ取得後の画像

道路標識領域の検知処
理結果

検知できず
（天候：晴）（天候：曇り）○画像上の道路標識領域を抽出することができる場合と出来ない場合があった。（ほとんどが抽出することができなかった）○道路標識（407-B）と同様に、太陽光が道路標識の盤面（水色）に反射し、
画像上の道路標識領域の輝度値が高くなってしまうため、テンプレート画
像とは異なるコントラストになっていることが原因として考えられる。
○上記原因に対処するためには、標識の素材・色、天気、撮影時刻、標識－
太陽の位置関係（逆光、順光）等を考慮し、最適なテンプレート画像をシ
ステム内部で作成する必要があると考えられる。

（天候：曇り）○高い精度で道路標識領域を抽出することができたが、たまに上記のように違う領域を誤抽出する場合があった。

テンプレート画像○画像上の道路標識領域を抽出することができる場合と出来ない場合があった。（ほとんどが抽出することができなかった）○太陽光が道路標識の盤面（水色）に反射し、画像上の道路標識領域の輝度値が高くなってしまうため、テンプレート画像とは異なるコントラストになっていることが原因として考えられる。
○上記原因に対処するためには、標識の素材・色、天気、撮影時刻、標識－
太陽の位置関係（逆光、順光）等を考慮し、最適なテンプレート画像をシ
ステム内部で作成する必要があると考えられる。

(311-C)(323) 最高速度
40

標識名称

（天候：晴）

検知できず

道路標識領域の検知処
理結果

上記２つの画像は、同一日、ほぼ同時刻に撮影○高い精度で道路標識領域を抽出することができた。

テンプレート画像

道路標識領域の検知処理結果

6-135考察

カメラ取得後の画像※上記２つの画像は、同
一日、ほぼ同時刻に撮影高い精度で道路標識領域を抽出することができた。

テンプレート画像

検知できず（誤検知）検知可能

道路標識領域の検知処
理結果(208) 学校、幼稚園、保育所
等あり
：黄色

標識名称

カメラ取得後の画像

検知できず

道路標識領域の検知処
理結果○道路標識領域を抽出することができなかった。
○道路標識（213）と同様に、太陽光が道路標識の盤面（黄色）に反射し、画像上の道路標識領域の輝度値が高くなってしまうため、テンプレート画像とは異なるコントラストになっていることが原因として考えられる。
○上記原因に対処するためには、標識の素材・色、天気、撮影時刻、標識－
太陽の位置関係（逆光、順光）等を考慮し、最適なテンプレート画像をシ
ステム内部で作成する必要があると考えられる。

テンプレート画像・適合率を下げ、粗い画像上においても道路標識領域を検知できるようにする。この場合、標識検知処理結果の信頼性の低下が懸念される。

・ピラミッドレベルを下げ、解像度の高い状態で道路標識検知処理を行う。この場合、道路標識検知処理に要する時間の増大が懸念される。

あったとしても、途中で検知対象外となってしまう。上記の問題点を解決するためには、以下の 2 つの方法が考えられる。

○ピラミッドレベル手法では、それぞれのレベルに対して適合率を適用しており、粗い画像において適合率を下回ってしまうと、例え取得画像上では検知後の適合率が適合率を上回るものでプレート画像をシステム内部で作成する必要があると考えられる。

道路標識領域を高い精度で抽出することができない。上記の問題点を解決するためには、標識の素材・色、天気、撮影時刻、標識－太陽の位置関係（逆光、順光）等を考慮し、最適なテン○盤面が黄色、水色の道路標識は、太陽光が反射し、画像上の道路標識領域の輝度値が明るくなってしまい、テンプレート画像上の道路標識領域と異なるコントラストになってしまうため、(303) 車両進入禁止(208) 学校、幼稚園、保育所
等あり
：オレンジ

標識名称

道路標識領域の検知処理結果

6-136

撮影条件の違いによる道路標識検知処理精度の違いを把握するため、時間帯別（昼、夕方（順光、逆光）、夜）の検知処理精度の検証を行った。

以下の方法により、道路標識領域の検知処理結果の精度を検証する。

実験の目的

実験方法

⑦道路標識領域の検知を行う。

⑥画像強調処理を行う。

⑤取得した画像に対して濃度補正処理（線形変換方法）を行う。

カメラの絞り（夜の場合は、ゲイン【信号の増幅】）撮影モード（通常モード、逆光補正モード、白バランス補正モード）

撮影時間帯（昼、夕方、夜）④以下の撮影条件毎に画像を取得する。
→

撮影モードの変化は夕方のみ

本実験においては、以下の標識を実験対象とした。
（213）道路工事中 → 先の実験「車両停止時における道路標識検知処理に関する実験結果（対象標識：14 種類）」において、標識検知処理精度が最も低い道路標識（302）車両通行止め → 先の実験「車両停止時における道路標識検知処理に関する実験結果（対象標識：14 種類）」において、標識検知処理精度が最も高い道路標識③テンプレート画像を読み込む。

＜実験車両へのカメラの設置方法＞

動画記録画素数：320×240 画素

総画素数 80 万画素、動画記録時約 64 万画素）

43～430mm

撮影素子：CCD 固体撮影素子×３（有効画素

焦点距離：2.85m～28.5mm/35mm 換算

レンズ：自動詞彫り 10 倍電動ズーム

カメラ名称：NV-MX5000（PANASONIC）＜本実験で利用したカメラ＞②カメラを実験車両に設置する。

①道路標識設置位置から 20m 離れた位置に車両を停止する。（右図参照）「道路標識検知処理ロジック」－「道路標識領域の検知」

関連ロジック

表 6-42 撮影条件の違いによる道路標識検知処理精度の検証に関する実験結果

撮影条件の違いによる道路標識検知処理精度の検証に関する実験結果を表 6-42 に示す。

■ 撮影条件の違いによる道路標識検知処理の精度検証に関する実験結果

6-137⑧画像上の道路標識領域を抽出することができるか否かについて検証する。

6-138

考察

実験結果

F14

F11

F8

F14

順光
逆光
逆光
順光
逆光
逆光
順光
逆光
逆光
順光
逆光
逆光
順光
逆光
逆光
順光
逆光
逆光

25
13
9
38
36
28

0
9
18
0
9
18

（302）車両通行止め（認識率=50%で設定）

16
13
10
30
37
30

標識領域の検知ができた画像数
16
13
10
0
0
0

100.00100.00100.00
0.00
0.00
0.00

検知率

8
8
18
10
10
11
14
9
10
38
29
54
28
32
47
105
29
37

20
12
20
10
11
15
21
8
10
41
29
61
27
32
51
104
30
46

取得画像数

通常
通常
白バランス
通常
通常
白バランス
通常
通常
白バランス
通常
通常
白バランス
通常
通常
白バランス
通常
通常
白バランス

取得画像数

100.00100.00100.00
11.29
13.64
2.08

検知率

撮影時間（秒）標識領域の検知ができた画像数
10
8
16
7
3
1

100.00100.00100.00100.00100.00100.00100.00100.00100.00
2.63
37.93
11.11
14.29
65.63
27.66
10.48
79.31
51.35

検知率

1 分当たりの標識領域の検知ができた画像数
38.40
60.00
66.67
0.00
0.00
0.00

標識領域の検知ができた画像数
8
8
18
10
10
11
14
9
10
1
11
6
4
21
13
11
23
19

1 分当たりの標識領域の検知ができた画像数
60
60
60
6.77
8.18
1.36

カメラの絞りを絞った方が検知精度が高いことが分かる

1 分当たりの標識領域の検知ができた画像数
24.00
40.00
54.00
60.00
54.55
44.00
40.00
67.50
60.00
1.46
2.07
5.90
8.89
39.38
15.29
6.35
46.00
24.78

絞りによる
影響がなか
った

〇画像が暗くなるようにカメラの絞りを変えた方が、検知精度が高いことが分かる。
〇逆光の状態においては、撮影モードを「白バランス」より「通常」のモードにした方が検知精度が高いことが分かる。
〇夜に取得した画像をゲインした場合、ゲインにより画像全体が粗くなってしまうため、もともと認識精度の低い「（213）道路工事中」は検知することが出来なかった。
〇上記検証の結果、道路標識検知処理の精度を高めるためには、以下のような点について考慮する必要がある。
・予備実験としてテンプレートを 1 つ【（302）車両通行止め】に限定して道路標識検知処理を行った場合、取得画像数 25 枚中 22 枚（検知率：88%）で検知可能であったため、検知対象となる道路標識の絞り込みを行った上で、道路標識検知を行った方がよいと考えられる。
・昼、夕方においては、なるべくカメラの絞りを絞った状態で撮影することが望ましい。

（213）道路工事中（認識率=30%で設定）

撮影時間（秒）ゲイン（db）

対象道路標識

10
8
16
62
22
48

取得画像数

撮影モード

撮影時間帯：夜の場合（車のライトをロービームにした場合）（213）道路工事中（認識率=30%で設定）

F8（302）車両通行止め（認識率=50%で設定）

F11

カメラの絞
り

対象道路標識撮影時間帯：夕方の場合
順光・逆光

10
8
16
64
23
44

F8
F11
F14
F8
F11
F14

（302）車両通行止め（認識率=50%で設定）（213）道路工事中（認識率=30%で設定）

撮影時間（秒）カメラの絞り対象道路標識撮影時間帯：昼の場合

6-139

実験結果

撮影位置 No.3

撮影位置 No.2

撮影位置 No.1

カメラ取得後の画像

白線領域の検知処理結果

白線にひびが入っているた
め、白線領域が分割されてしまっている。

車両が走行することによって生ずる震動により、画像にぶれが生じている。

白線検知対象領域の設定

白線領域の線形変換結果⑧は苦戦領域の線形変換結果の精度を検証する。

④取得した画像に対して濃度補正処理（線形変換方法）を行う。

白線領域の検知処理結果⑦白線領域の線形変換を行う。

③画像を取得する。

○白線領域の検知処理結果を以下に示す。

⑥白線領域の検知を行う。

②車両を時速 40km/h で走行する。

以下の方法により、白線検知処理結果の精度を検証する。

実験方法⑤画像強調処理を行う。

前処理を施した走行画像に対して白線検知処理を行い、白線領域の検知処理結果の精度を検証する。

実験の目的①カメラを実験車両に設置する。

「白線検知処理ロジック」－「白線領域の検知」

表 6-43 白線領域の検知に関する試験結果

関連ロジック

走行車線の判別に関する試験結果を表 6-43 に示す。

■ 走行車線の判別に関する試験結果d） 「車両位置特定ロジック」に関する試験

白線のひび割れの影響により、白線領域の線形を一意に特定することが出来ていない。
しかし、同じ地点からほぼ同一の傾きの直線が引かれている為、傾き・地点の範囲を指定することにより、白線領域の特定、さらには走行車線の判別が可能。

画像のぶれの影響により、白線領域の線形を一意に特定することが出来ていない。
しかし、同じ地点からほぼ同一の傾きの直線が引かれている為、傾き・地点の範囲を指定することにより、白線領域の特定、さらには走行車線の判別が可能。

6-140考察

夕方に撮影したため、カメラ取得後の画像が全体的に暗くなっている。

白線検知対象領域の設定

白線領域の線形変換結果

前処理の影響により画像が少し粗くなっているが、白線領域を抽出することは可能。

白線領域の検知処理結果○白線領域の線形を一意に特定することが出来ない場合もあるが、傾き・地点の範囲を指定する（白線領域の丸め込み処理を行う）ことにより、白線領域の特定、及び走行車線の判別が可能。

抽出することができたが、これ以上、画像が粗くなってしまうと、高い精度で白線領域の線形を抽出することは難しいと考えられる。

○夕方に撮影した画像の明度は、昼間に撮影した画像の明度より全体的に暗いため、前処理を施こすと画像全体が粗くなってしまう。本実験においては、取得した画像上の白線領域の線形を○白線がひび割れている場合、白線領域の線形を一意に特定することが出来ない。

○車両が走行することによって生ずる震動の影響により画像にぶれが生じた場合、白線領域の線形を一意に特定することが出来ない。

撮影位置 No.5（夕方）

撮影位置 No.4（逆光）カメラ取得後の画像

撮影範囲

実距離 D

レンズ

焦点距離 f

標識設置箇所

車線から一定距離離れた位置に標識を設置

CCD

1ピクセル＝PCCD

1ピクセルサイズ（CCD上）（ユニットセルサイズ）

対象物サイズ（CCD上）HCCD

カラーコーン設置箇所

画像取得※実距離 D の計算方法④道路標識からカメラレンズまでの実距離 D を計算する。

③実際の道路標識大きさ情報 VR（mm）を収集する。

と表すことができる。

VCCD =VCCD-ピクセル×4.65×10-3（mm）

本業務で利用するカメラの１ピクセルサイズ（ユニットセルサイズ）が 4.65×10-3（mm/pixel）であるため、mm 換算した道路標識サイズ VCCD は、※ピクセルから mm への換算方法②①で収集した道路標識サイズの単位をピクセルから mm に換算する。

①画像上の道路標識サイズ VCCD-ピクセル（pixel）を収集する。

HR

対象物サイズ

道路標識－カメラ間の距離計算方法の概念を以下に示す。

＜標識－カメラ間の距離計測方法について＞⑧標識－カメラ間の距離を計測する。

⑦道路標識領域の検知を行う。

⑥画像強調処理を行う。

⑤取得した画像に対して濃度補正処理（線形変換方法）を行う。

④カメラの設置箇所がカラーコーンを通りすぎた時点で画像を取得する。

③実験車両を時速 40km/h で走行する。

②テンプレート画像を読み込む。

VR

標識から一定距離離れた位置にコーンを設置

以下の方法により、標識－カメラ間の距離計測結果の精度を検証する。

実験方法①道路標識設置位置から一定距離離れた位置（100m、110m、120m）にカラーコーンを設置する。

車両に設置したカメラから取得した画像に対して処理・解析を行い、標識－カメラ間の距離を計測し、計測結果の精度を検証する。

「車両位置特定処理ロジック」－「標識－カメラ間の距離計測」「道路標識検知処理ロジック」－「道路標識サイズの計測」

表 6-44 車両走行時における標識－カメラ間の距離計測に関する試験結果

実験の目的

関連ロジック

標識・カメラ間の距離計測に関する試験結果を表 6-44 に示す。

■ 標識・カメラ間の距離計測に関する試験結果

VCCD

6-141

時速40km/h
で走行

6-142

考察

実験結果

90m

100m

110m

120m

84.11590.050-5.93590m

84.11590.050-5.93590m

84.11590.050-5.93590m

96.194100.045-3.851100m

91.547100.045-8.498100m

93.513100.045-6.532100m

100.447110.041-9.594110m

103.026110.041-7.015110m

102.819110.041-7.222110m

検知できず
120.037120m

116.514120.037-3.523120m

113.726
120.037-6.311120m

検知できず
130.035130m

122.177130.035-7.858130m

122.886130.035-7.149130m

126.199130.035-3.836130m○車両走行時における標識－カメラ間の距離計測結果の誤差は、3～8m 程度である。レーンマーカの位置特定誤差が 1.39m であるため、CCD カメラを用いた位置特定技術はレーンマーカを用いた位置特定技術の代替案となることは難しいと考えられる。しかし、CCD を用いた位置特定技術は、レーンマーカとは異なり、インフラに依存しないため、5m 程度の誤差が許される道路
維持管理分野への適用が期待できる。

計測結果
標識－カメラ間の実距離（m）
誤差（m）

標識ーコーン間の距離

D.道路標識：（323）最高速度 50

計測結果
標識－カメラ間の実距離（m）
誤差（m）

標識ーコーン間の距離

C.道路標識：（323）最高速度 40

計測結果
標識－カメラ間の実距離（m）
誤差（m）

標識ーコーン間の距離

B.道路標識：（316）駐車禁止

計測結果
85.30795.081
107.757
117.906
標識－カメラ間の実距離（m）
90.050100.045110.041120.037
誤差（m）-4.643-4.954-3.284-2.131※標識－カメラ間の実距離（m）については、車両が車線中央線上に停止していると仮定し、以下のように算出した。
標識－カメラ間の実距離（m）=root（（標識-コーン間の距離）2＋（1.5m【車線中央線から車線までの距離】＋1.5m【標識から車線までの距離】）2）

標識ーコーン間の距離

A.道路標識：（302）車両通行止め

標識－カメラ間の距離計測結果の精度を以下に示す。

と表すことができる。

D=50.0×10-3×VR/（VCCD-ピクセル×4.65×10-3）（m）

本業務で利用するカメラの焦点距離 f（ピントを∞に設定した場合の焦点距離）は 50.0×10-3（m）であるため、道路標識からカメラレンズまでの実距離 D は、

e） 画像処理＋位置特定パッケージ結合に関する試験結果
画像処理による標識検知と位置特定パッケージの結合による実験を行い、レーンマーカやRFID の代わりに CCD カメラを用いた画像処理による位置特定システムの検証を行った。なお、画像処理を用いた標識検知並びに白線検知による位置特定精度については、標識検知及び白線検知の検討結果で述べることとし、ここでは画像処理＋位置特定パッケージ結合時の動作確認と画像処理（標識検知時）における遅延の影響について検討を行うために実験を行った。
なお、遅延の補正処理については図 6-90 に示すとおりである。

遅延原因
画像処理プログラム

走行中の車両

画像読込

車両

画像補正

走行

画
像
処
理
中
に
移
動
す
る
距
離

標識検知

距離計算

標識までの距離は画像を読込んだ位置で算出される

白線検知

車線判別

こ
れ
が
シ
ス
テ
ム
上
の
誤
差
と
な
る

画像処理速度と車速によって移動距離は異なる

データ転送

車両

遅延補正の考え方

画像読込時

データ転送時

遅延補正時

画像処理中に走行した距離
データ転送時の車速×画像処理時間

これと同じ分を補正

図 6-88 遅延補正処理

6-143

○実験日時：1 月 31 日
○実験場所：国総研試走路内東側ストレート部分

図 6-89 実験場所

○実験方法
実験は、実験車内に位置特定パッケージ用の PC と画像処理用 PC を RS-232C ケーブルで接続し、さらに画像処理用の PC とカメラを専用ケーブルで接続した状態で行った（図 6-92 参照）。カメラは車内に設置している。
標識については、走路上に標識を１種類を 1 箇所設置するのみとし、標識のパターンマッチ
ング用のテンプレートの数を変化させて、遅延時間の測定と走行距離の測定を行う方法（図6-93 参照）で行い、同時に位置特定パッケージとの動作確認を行った。

図 6-90 実験システム構成図

6-144

設置した標識以外のテンプレート

設置した標識のテンプレート

テンプレート１ 枚

設置した標識のテンプレート

テンプレート５ 枚

設置した標識のテンプレート

テンプレート１０ 枚

テンプレート枚数による処理時間の測定

図 6-91 実験方法

○実験ケース
実験は、設置する標識やハードウェアはそのままで、検知処理に用いる PC 内の内部ファイルであるテンプレートの枚数を変化させ、設置した標識に対するテンプレートの前に設置した標識以外のテンプレートを入れることにより、設置標識に対する検知処理時間がかかるようにして実施した。実験ケースを表１に示す。なお、実験時の車速は全てのケースにおいて 40km/hとした。
表 6-45 実験ケース
ケース番号

ケース内容

1

テンプレートの枚数は１枚（他のテンプレートなし）

2

テンプレートの枚数は５枚（他のテンプレート４枚）

3

テンプレートの枚数は１０枚（他のテンプレート９枚）

4

テンプレートの枚数は１５枚（他のテンプレート１４枚）

5

テンプレートの枚数は２０枚（他のテンプレート１９枚）

6-145

■ 実験結果及び考察
実験結果を表 6-46 及び図 6-94 に示す。表中には、実際に標識検知処理にかかった時間と、その時の走行速度の実測値、および実際の処理中に走行した距離（処理時間×走行速度）ならびに実験時の走行車速誤差により処理中に走行した距離を単純に比較できないため、時速40km/h 時で走行した場合に処理中に走行する距離を示した。
表及び図より、不用テンプレートの枚数が増えることによって検知処理時間（遅延時間）がほぼ線形の関係で増加し、その間に走行する距離が伸びることがわかる。テンプレートの枚数と処理時間の関係を線形と仮定して、近似式で表すと以下のようになる。
処理時間＝0.007166378×テンプレート枚数＋0.226902946
この計算式によるとテンプレートが１００枚の場合には処理時間が約 0.944 秒と予測される。
ただし、この処理時間については、カメラから取得する画像のサイズを 400×300 ピクセルを使用した場合のものであり、解像度が上がると当然その処理速度に影響を与えることが予測される。
表 6-46 実験結果
ケース番号

デンプレート数

1
2
3
4
5

1
5
10
15
20

検地時間（秒）

時速（km/ｈ）

移動距離（ｍ）

時速 40km/ｈ
当りの走行距離（ｍ）

0.234
0.266
0.297
0.328
0.375

38
48
39
44
42

2.72
3.56
3.21
4.03
4.36

2.86
2.97
3.29
3.66
4.15

0.400
0.350

検知時間（秒）

0.300
0.250
0.200
0.150
0.100
0.050
0.000
1

2

3

4

5

ケース番号

図 6-92 テンプレート数と検知時間

なお、参考までに、1024×768 ピクセルについて静止画像を用いてテンプレート画像枚数を変化させて処理時間を測定した結果を表 6-47 に示す。画像サイズが約 6.6 倍になったため処理時間についても大幅に増加していることがわかる。したがって、画像処理による標識検知を行う場
合には、なるべくカメラの解像度を低くする方が遅延時間をより小さくすることが可能であるが、6-146

反面、標識の認識率が低下する可能性があるので認識率と画像サイズの最適関係について今後検討が必要である。
表 6-47 画像サイズ(1024×768)の時の処理時間
ケース番号

デンプレート数

1
2
3
4
5

1
5
10
15
20

※） 画像はファイルから取得

6-147

検地時間（秒）

0.609
1.031
1.546
2.046
2.546

図 6-93 実験状況

図 6-94 標識検知時の画面キャプチャー

6-148

7. ハイブリッド型位置特定技術仕様の作成
本業務において、これまで調査・検討を行ってきた位置特定手法を整理した上で、ハイブリッド型高精度位置特定技術仕様を作成した。
7.1. 高精度な位置特定手法の整理
位置特定手法を整理した上で、位置特定手法の利活用及びフィージビリティを整理した。
7.1.1. 位置特定手法の整理(1) 位置特定手法の精度の整理
過年度における試験結果等をもとに位置特定手法の精度を整理したものを表 7-1 に示す。
なお、水色部分は、他のデータをもとに推定したものである。
表 7-1 位置特定手法の精度

NO

1

GPS

DGPS

自律
センサ

レーン RFID タ
CCD
マーカ
グ
カメラ

マップ
マッチ
ング

●

2

●

3
4
5

●
●
●

●
●
●

6

●

●

7
8

●
●

●
●

9

●

●

●
●

●

●
●
●

7-1

精度（m）
摘要
縦

横

20-30

20-30

15-20

15-20

10.6
1.4
1.4

1.8
1.5
0.8

●

10.6

0.9

●

2.7
2.7

1.5
0.8

5.0

1.5

メーカヒアリング等により推定メーカヒアリング等により推定NO4,NO5 より、マップマッチングによる横位置誤差推定
NO4,NO5 より、マップマッチングによる横位置誤差を推定

(2) 位置特定手法の適用条件の整理
前項に示した位置特定手法の適用条件を整理したものを表 7-2 に示す。
表 7-2 位置特定手法の適用条件の整理
マップマッチング

ＣＣＤカメラ

ＲＦＩＤタグレーンマーカ

自律センサ

ＤＧＰＳ

1

ＧＰＳ

NO

適用条件・留意事項（位置特定精度、コスト的な要素を除く）



●

2

●

3

●

●

4

●

●

●

5

●

●

●

6

●

●

7

●

●

●

8

●

●

●

9

●

●

●

●

●

●

天空の開けた場所（トンネル、アンダーパス、高架道下、ビル街、峠部等を除く箇所）→平地部

天空の開けた場所→平地部
FM 電波の受信地帯

天空の開けた場所かつ FM 電波の受信地帯と天空との遮蔽地帯が混在する場所→都市部、山間部

天空の開けた場所かつ FM 電波の受信地帯と天空との遮蔽地帯が混在する場所→都市部、山間部

NO3 との棲み分けは、遮蔽地帯を通過する延長が長い場合や多車線における車線識別の必要性がある場合は、NO4 が適している。

NO7 との棲み分けは、多車線、悪天候での使用の場合、NO4が適している。
マーカ施工時、舗装維持修繕時、供用後の路面陥没等が問題となる。

コンクリート舗装では施工不可能である。

天空の開けた場所かつ FM 電波の受信地帯と天空との遮蔽地帯が混在する場所→都市部、山間部

NO4 との棲み分けは、レーンマーカ埋設ピッチが粗い場合は、NO5 が適している。

天空の開けた場所かつ FM 電波の受信地帯と天空との遮蔽地帯が混在する場所→都市部、山間部

NO5 との棲み分けは、2 車線の場合、NO6 が適している。

天空の開けた場所かつ FM 電波の受信地帯と天空との遮蔽地帯が混在する場所→都市部、山間部

NO4 との棲み分けは、RFID 敷設ピッチが粗い場合は、NO7 が適している。

天空の開けた場所かつ FM 電波の受信地帯と天空との遮蔽地帯が混在する場所→都市部、山間部

NO4 との棲み分けは、2 車線の場合やマーカ埋設が困難な場合
や一時的なサービスの利用（取付・取り外しが容易なため）にはNO7 が適している。

天空の開けた場所かつ FM 電波の受信地帯と天空との遮蔽地帯が混在する場所→都市部、山間部

昼間、降雨雪のない場合に限定される。
NO5,7,8 との棲み分けは、マーカや RFID タグの施工が困難な場合やサービスの使用頻度が少ない場合に適している。

7-2

7.1.2. 位置特定手法の利活用方法（位置特定関連サービス）の整理(1) 対象とする車両
本検討において対象とする車両は、次に示す主要な道路維持管理作業車両とする。
 道路維持作業車両：作業装置により作業を行う車両• 除雪車（凍結防止剤散布車、プラウ系除雪車、ロータリ除雪車）• 清掃車（路面清掃車、ガードレール清掃車）
 センシング車両：車両により自動計測作業を行う車両• 巡回車（高機能パトロールカー）• 路面空洞探査車（１次調査）(2) 位置特定手法の利活用方法の抽出
前項で抽出した対象車両における位置特定手法の利活用方法の抽出に際しては、平成 14 年度に実施した「ハイブリッド型高精度位置特定のための調査検討業務」において整理した位置
特定関連サービス（表 7-3 参照）をもとに行った。また、これらのサービスの要求精度について整理した。
これらの整理した結果を表 7-3 に示す。
表 7-3 道路維持管理作業車両に係わる位置特定関連サービス
位置特定サービス

概要

作業装置操作情報提供

道路維持管理作業の正確な作業や作業装置の破損防止の実現に向けて、作業装置の操作に関する情報(作業位置、作業禁止位置、作業装置操作に関わる道路構造物)をオペレータに提供する。

作業操作補助道路維持管理作業の正確な作業や作業装置の破損防止の実現に向けて、作業装置の操作を自動的に制御する。

作業車両の運行情報提供確実な施工管理や道路利用者へのリアルタイムな維持作業情報の提供の実現に向けて、作業車両の現在位置情報を道路管理者へ提供する。

作業履歴情報提供

確実な施工管理の実現や次回の作業計画に役立てるため、道路管理者へ作業履歴情報を提供する。

7-3

表 7-4 対象とする車両へ適用する位置特定関連サービス

対象車両

作業装置操

作業操作

作情報提供

補助

作業車両の
運行情報
提供

作業履歴
情報提供

道 路 維 持 除雪車

凍結防止剤散布車

●

●

●

●

作業車両

プラウ系除雪車

－注１

－注１

●

●

ロータリ除雪車

－

注１

注１

－

●

●

路面清掃車

－注２

－注２

●

●

ガードレール清掃車

－注２

－注２

●

●

注３

清掃車

セ ン シ ン 巡回車（高機能パトロールカー）

－

●

－

－

グ車両

－

●注３

－

－

注 1

路面空洞探査車

プラウ系除雪車やロータリ除雪車における作業装置操作情報としては、車両の側方に存在する縁石等との距離情報等となるが、要求精度が厳しく、本業務で構築した位置特定
手法の範囲外となるため、適用するサービスから除外した。

注 2

清掃車のブラシ等の自動制御については、絶対位置ではなく、作業装置のアーム部等に取り付けられたセンサによって計測した壁との距離により制御しているものがあるため、本検討では、適用するサービスから除外した。

注 3

センシングの場合の作業装置は、センサ機器やセンサデータを位置や時刻等のデータと関連づけて記録する装置から構成される。

7-4

(3) 利活用における位置特定要求精度の整理
前項に示した対象車両へ位置特定関連サービスを適用する際の位置特定要求精度について整理したものを表 5-5 に示す。
表 7-5 利活用における位置特定要求精度

対象車両

道 路 維 持 除雪車

凍結防止剤散布車

作業車両
プラウ系除雪車

ロータリ除雪車

清掃車

路面清掃車

ガードレール清掃車

セ ン シ ン 巡回車（高機能パトロールカー）
グ車両
路面下空洞探査車

注1

作業操作

作業車両の

補助

運行情報

（センシング）

提供

縦 10m

縦 10m

縦 50m

縦 25m

横 2m

横 2m

横注１

横 2m

－

－

縦 50m

縦 50m

横注１

横注１

－

－

縦 50m

縦 25m

横注１

横注１

－

－

縦 50m

縦 50m

－

－

作業装置操
作情報提供

－

－

縦 5m
横 2m
縦 5m
横 2m

横

注１

縦 50m
横

注１

作業履歴
情報提供

横注１
縦 50m
横注１

－

－

－

－

横方向の位置特定要求精度は、規定しない。

【位置特定要求精度の補足】
 凍結防止剤散布車•

作業装置操作情報提供、作業操作補助の縦位置特定要求精度は、手動散布による誤差が20m 程度であり、これを許容誤差と考えて設定した。また、横位置特定要求精度は、車線が識別できる程度と考えた。

•

作業車両運行情報提供の縦位置要求精度は、事務所等側で車両が現地のどこにいるか把
握させる場合、現地で明確な位置を示すものは、距離標（百標）であり、0.1kp 単位で位
置情報を提供できれば良いと考えた。また、横位置特定要求精度は、横位置は上下線の判別が可能な程度と考えた場合、上下位置（方向）は、進行方向でも判断可能であり、位置特定による上下判別よりも確実であると考えた。

•

作業履歴情報提供の縦位置特定要求精度は、散布計画箇所の最小区間における散布の有無が正確に分かる程度と考えた。（散布計画箇所の最小区間は、50m 程度であると想定した。）

 プラウ系除雪車、路面清掃車、ガードレール清掃車•

作業車両の運行情報提供は、凍結防止剤散布車と同様である。

•

作業履歴情報提供は、上記の作業は、凍結防止剤散布車と比較した場合、路線を線的に7-5

作業するものであり、0.1kp 単位で作業を実施したかが把握できれば良いと考えた。
 ロータリ除雪車•

作業車両の運行情報提供は、凍結防止剤散布車と同様である。

•

作業履歴情報提供の縦位置特定要求精度は、運搬排雪作業の最小区間における作業実施の有無が正確に分かる程度と考えた。（運搬排雪作業の最小区間は、50m 程度と考えた）

 巡回車（高機能パトロールカー）•

作業操作補助（センシング）の縦位置特定要求精度は、データが変化しやすい路温や路面の状態を対象とし、10m 単位でデータを収集するものと考えた。横位置特定要求精度は、車線が識別できる程度と考えた。

 路面下空洞探査車•

路面下空洞探査の縦位置特定要求精度は、探査の分解能が 50cm 四方であり、これを考えた場合、位置特定要求精度は、25cm となる。しかし、路面下空洞探査は、1 次調査と 2次調査の 2 段階に分けて実施しており、車両の行う 1 次調査により、大体の空洞の位置を把握するための調査と考えた場合、要求精度を落としても良いと考えられる。現状の路面下空洞探査車で使用している位置特定機器は、GPS＋3 方向画像や D-GPS（中波ビーコン）
であり、精度は、数 m 程度と考えられる。路面下空洞探査の縦位置特定要求精度は、現状と同程度と考えた。また、横位置特定要求精度は、横位置特定要求精度は、車線が識別できる程度と考えた。

7-6

7.1.3. 利活用における位置特定手法のフィージビリティの整理
利活用における位置特定手法のフィージビリティの整理として、各利活用における効果、実現可能な位置特定手法、費用について整理したものを表 7-6 に示す。

7-7

〔要求精度〕

対象車両

7-8

精度良い 1 次調査が可能となり、2 次調査範囲が限定されるため、2 次調査に伴う交通規制時間等が減少する。

〔縦：5m、横：2m〕

精度良いセンシングが可能となり、分析結果の信頼性向上に寄与する。

注1〔縦 25m、横：2m〕

情報提供

●

●

●

22
23

●

21

計画の立案が可能となり、道路の質の向上に寄与する。

●

●
20

19

18

工管理が可能となる。また、作業履歴は、次回出動計画の参考となり、適切な作業

道路管理者における維持作業車両の明確な作業箇所の把握が可能となり、確実な施り、サービス向上に寄与する。

位置特定パッケージに関連する機器のみを計上。地図データ整備費用、機器取付・調整費用は含めていない。

プラウ系除雪車〔縦：50m〕
ロータリ除雪車〔縦：25m〕
路面清掃車〔縦：50m〕
ガードレール清掃車〔縦：50m〕

凍結防止剤散布車〔縦：50m〕

ドレール清掃車作業履歴

供運 行 情 報 提 ロータリ除雪車、路面清掃車、ガー が可能となる。また、道路利用者へのリアルタイムな通行規制情報提供が可能とな

●

17

●

14

●

●

13

16

●

12

●

●

11

15

●

10

●

●

8
9

●

●

7

6

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

ＲＦＩＤタグ

路面下空洞探査車〔縦：5m、横：2m〕

巡回車

●

4
●

●

3

5

●

●

●

ＣＣＤカメラ

作 業 車 両 の 凍結防止剤散布車、プラウ系除雪車、 道路管理者における維持作業車両の現在位置の把握が可能となり、確実な施工管理

グ

助・センシン 〔縦：10m、横：2m〕

散布操作の自動化が可能となり、これにより、ワンマン運転による人件費の削減、作業の質の向上が期待できる。

ＧＰＳ

2

●

レーンマーカ作 業 操 作 補 凍結防止剤散布車〔縦：10m、横：2m〕

1

NO

ＤＧＰＳ

作情報提供

車載 PC 画面への散布計画位置の地図表示が可能となる。これにより、散布箇所が明確になり、散布作業漏れが軽減し、作業の質の向上が期待できる。

効果

位置特定の組み合わせ自律センサ

作 業 装 置 操 凍結防止剤散布車

サービス

利活用

表 7-6 利活用における効果、費用、実現可能な位置特定手法の整理

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

マップマッチング
35

5,120

5,120

90

90

35

8,640

8,640

5,120

5,120

120

8,640

8,640

5,120

5,120

5,120

5,120

90

90

5,120

5,120

90

90

（万円）

参考概算費用注 1

他の手法でも良い。

択する

適用条件により選他の手法でも良い。

択する

適用条件により選択する

適用条件により選択する

適用条件により選択する

適用条件により選摘要

表 7-7 位置特定手法の概算費用内訳
組み合わせ

●

3

●

●

4

●

●

●

5

●

●

●

6

●

●

7

●

●

●

8

●

●

●

9

●

●

マップマッチング

2

ＣＣＤカメラ

ＲＦＩＤタグレーンマーカ

●

自律センサ

ＧＰＳ

1

ＤＧＰＳ

NO

費用

車載器購入 インフラ整備

合計

35

-

35

35

-

35

90

-

90

120

5,000

5,120

●

120

5,000

5,120

●

90

●
●

-

90

140

8,500

8,640

140

8,500

8,640

120

-

単価（万円/個） 数量（個） 費用（万円）

合計

120

表 7-8 インフラ整備概算費用内訳
名称

摘要

レーンマーカ

0.5

5,000

2,500

5,000 長岡実績

レーンマーカ設置工事

0.5

5,000

2,500

長岡実績

RFID タグ

1.5

5,000

7,500

8,500 昨年度実績

RFID タグ設置工事

0.2

5,000

1,000

想定

注 1 数量は次のように想定した。
・1 事務所延長は、200km（2 車線：150km、4 車線：50km）
・レーンマーカ、RFID タグは、車線毎に 100m に 1 箇所設置

7-9

表 7-9 車載器概算費用内訳
組み合わせ

●

3

●

●

4

●

●

●

5

●

●

●

6

●

●

7

●

●

●

8

●

●

●

9

●

●

注

マップマッチング

2

ＣＣＤカメラ

ＲＦＩＤタグレーンマーカ

●

自律センサ

ＧＰＳ

1

ＤＧＰＳ

NO

必要機器

●

●

●

●

その他、取付け調整費等が必要

7-10

名称

GPS
PC 等
D-GPS
PC 等
D-GPS
PC 等
3 軸ジャイロ
カウンタ検出器
D-GPS
PC 等
3 軸ジャイロ
カウンタ検出器
レーンマーカセンサ
D-GPS
PC 等
3 軸ジャイロ
カウンタ検出器
レーンマーカセンサ
D-GPS
PC 等
3 軸ジャイロ
カウンタ検出器
D-GPS
PC 等
3 軸ジャイロ
カウンタ検出器
RFID アンテナ
D-GPS
PC 等
3 軸ジャイロ
カウンタ検出器
RFID アンテナ
D-GPS
PC 等
3 軸ジャイロ
カウンタ検出器
CCD カメラ単価
1 台あたり費用
（万円）
（万円）

5
30
5
30
5
30
50
5
5
30
50
5
30
5
30
50
5
30
5
30
50
5
5
30
50
5
50
5
30
50
5
50
5
30
50
5
30

35
35
90

120

120

90

140

140

120

7.2. 高精度な位置特定手法のとりまとめ
高精度な位置特定手法のとりまとめとして、前節までの検討結果をもとに、利活用方法及び適用条件を考慮した位置特定手法選定フローを整理したものを図 7-1 に示す。

7-11

7-12

D-GPS
+自律センサ

平地部
都市部

1

D-GPS
+自律センサ+マップマッチング

山間部

2

D-GPS
+自律センサ+レーンマーカ

平地部
都市部

1

山間部

2

3

1

OR
D-GPS
+自律センサ+CCDカメラ

D-GPS+自律センサ+RFIDタグOR

D-GPS+自律センサ+レーンマーカ

平地部
都市部

1

対象外

D-GPS
+自律センサ+レーンマーカ+マップマッチング

沿道状況？
1平地部,都市部
2山間部

沿道状況？
1平地部,都市部
2山間部

2

多車線

車線数？
1「2車線」 2「多車線」

凍結防止剤散布車

1

1凍結防止剤散布車 2その他

山間部

2

図 7-1

OR
D-GPS
+自律センサ+CCDカメラ

D-GPS+自律センサ+RFIDタグOR

D-GPS+自律センサ+レーンマーカ

平地部
都市部

1

7-12

多車線

山間部

2

対象外

3

D-GPS
+自律センサ+レーンマーカ+マップマッチング
OR
D-GPS+自律センサ+RFIDタグ+マップマッチング
OR
D-GPS+自律センサ+CCDカメラ

沿道状況？
1平地部,都市部
2山間部

位置特定手法選定フロー

D-GPS+自律センサ+レーンマーカ+マップマッチング
OR
D-GPS+自律センサ+RFIDタグ+マップマッチング
OR
D-GPS+自律センサ+CCDカメラ

沿道状況？
1平地部,都市部
2山間部

2車線

車線数？
1「2車線」 2「多車線」

巡回
路面下空洞探査2

1凍結防止剤散布車 2巡回車,
路面下空洞探査 3その他

車両？

車両？

2車線

1

対象外

2

作業操作補助・センシング

作業装置操作情報提供

1作業装置操作情報提供
2作業操作補助・センシング
3作業車両の運行情報提供 4作業履歴情報提供

位置特定の利活用？

位置特定手法の選定

GPS

2車線

車両？

D-GPS
+自律センサ

平地部
都市部

1

車線数？
1「2車線」 2「多車線」

凍結防止剤散布車

1

山間部

3

D-GPS
+自律センサ+マップマッチング

沿道状況？
1平地部,都市部
3山間部

多車線

プラウ系除雪車,
路面清掃,GR清掃車

2

作業車両の運行情報提供

1凍結防止剤散布車
2プラウ系除雪車,路面清掃,GR清掃車
3その他

作業履歴情報提供

GPS

7-13
２ 車 線 ：１ ０ ｍ 程 度
多 車 線 ： ２ｍ 程 度

２ 車 線： ５ｍ 程 度
多 車 線： ２ｍ 程 度■ 維 持 管 理 作 業 車 両 を 自 動 化 し た い。
（自 動 散 布 等 ）■ 計 測 車 両 で 精 度 良 い デ ー タ を 収 集 し た い。
（セ ン シ ン グ ）7-13

カウン タ検 出 器

自 律 センサ

3 軸角度 センサ

GPS レ シーバ

車載 器
マー カ検出器

ＧＰＳ衛星

G PS不 感 地 帯

ＲＴＫ－ ＧＰＳ

レーンマーカ

Ｄ -Ｇ Ｐ Ｓ +自 律 セ ン サ +マ ッ プ マ ッ チ ン グ +レ ー ン マ ー カ

Ｄ - Ｇ Ｐ Ｓ + 自 律 セ ン サ + マ ッ プ マ ッ チ ン グ + R F ID タ グ

Ｄ -Ｇ Ｐ Ｓ +自 律 セ ン サ +マ ッ プ マ ッ チ ン グ +C CDカ メ ラ

Ｄ -Ｇ Ｐ Ｓ +自 律 セ ン サ+マ ッ プ マ ッ チ ン グ

Ｄ -Ｇ Ｐ ＳＧＰＳG PS受 信 地 帯

０ｍ

位
置
特
定
パ ５ｍ
ッ
ケ
│ ３ｍ
ジ
で
対
２ｍ
応

１０ｍ

市 ５０ｍ
販
品
で
対 ２０ｍ
応
可
能

位 置 特 定精 度

ＧＰＳアンテナ

R F ID ア ン テ ナ

R F ID タ グ

補正情 報
受信用 アンテナ

D -G PS

ＣＣＤカメラＦＭ 放 送〔要 求 精 度 を 満 た す 位 置 特 定 機 器 の 組 み 合 わ せ 〕

レーンマーカ

レーンマーカセンサ

マップマッチング

図 7-2 ハイブリッド型高精度位置特定技術仕様

２ 車 線 ：２５ ｍ 程 度
多 車 線： ２ｍ 程 度■維持 管理 作 業 車両での 明 確 な作業内 容を把握 し た い。（施 工 管 理）

〔 位 置 特定 要件 〕
２ 車 線 ：５０ ｍ 程 度
多 車 線 ：５０ ｍ 程 度〕■ 維 持 管 理 作 業 車 両 道 路 が 道 路 の どの 辺 りで作 業 し て い る の か 把 握 し た い。（ 運 行 管 理）

〔 活用 場 面■ 活 用 場 面 と位 置 特 定 機 器 の 組 み 合 わ せ・位 置 特 定 技 術 に は 、 G PSを は じ め と す る 様 々 な 技 術 が あ り ま す。 こ れ ら の 技 術 は、
精 度 も ま ち ま ち で あ り、 要 求 精 度 毎 に 機 器 を 新 た に 調 達 し な け れ ば な り ま せ ん。
・ハ イ ブ リ ッ ド 型 高 精 度 位 置 特 定 技 術 は 、 複 数 の 既 存 の 位 置 特 定 機 器 を パ ソ コ ン で
実 行 され る ソフトウ ェア に お い て 結 合 させ て、現 場 に お け る要 求 精 度 や 適 用 条 件 に応 じ た 緯 度 経 度 の 位 置 特 定 を 実 現 す る 技 術 で す。
・位 置 特 定 を 実 現 す る た め に 用 い ら れ る 機 器 と 結 合 さ せ る ソ フ トウ ェ ア を 合 わ せ て「位 置 特 定 パ ッ ケ ー ジ 」と呼 び ま す 。

■ ハ イブリッド型 高 精 度 位 置 特 定 技 術 と位 置 特 定 パ ッケージ

■ 機 器構 成ＰＣ

ハイブリッド型高精度位置特定技術仕様 〔概要版 〕

前節までの結果を踏まえて、ハイブリッド型高精度位置特定技術仕様を作成した。（別添資料 16 参照）

7.3. ハイブリッド型高精度位置特定技術仕様の作成

執筆者一覧

執筆者
国土技術政策総合研究所

高度情報化研究センター

研究官

田中洋一

研究官

関本義秀

室長

金澤文彦

元研究官

都鳥健一（現

情報基盤研究室

国土交通省東北地方整備局山形河川国道事務所
新庄国道維持出張所 機械係長）

元室長

上坂克巳（現

国土交通省中国地方整備局広島国道事務所長）

元室長

奥谷

国土技術政策総合研究所道路研究部道路研究室長）

正（現■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■国土技術政策総合研究所資料
TECHNICAL NOTE
Ｎｏ．343of

ＮＩＬＩＭ
October 2006

編集・発行 ©国土技術政策総合研究所■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■本資料の転載・複写の問い合わせは〒305-0804 茨城県つくば市旭１番地
企画部研究評価・推進課 ＴＥＬ 029-864-2675