JP2015007902A - 道路状況把握システム、及び道路状況把握装置 - Google Patents

Abstract

【課題】正確な道路状況を把握可能とする。
【解決手段】車載装置から送信される情報を処理する情報処理装置とを備える道路状況把握システムであって、車載装置は、車両の位置を検出する位置検出手段と、車両の周囲を撮像する撮像手段と、撮像手段により撮像された画像をもとに、他の車両との車間距離を算出する車間距離算出手段と、算出された車間距離と、検出された車両の位置とに基づいて、その位置を走行する車両の密度を算出する車両密度算出手段と、検出された車両の位置と、算出された車両の密度とを含む道路情報を情報処理装置へ送信する送信手段とを備える。情報処理装置は、送信された道路情報をもとに、車両が走行した経路における道路情報を集計して経路の混雑具合を示す道路状況を算出する道路状況算出手段を備える。
【選択図】図４

Description

本発明の実施形態は、道路状況把握システム、及び道路状況把握装置に関する。

従来、高度交通システム（Intelligent Transport Systems:ITS）では、渋滞や混雑などの道路状況の把握が行われている。この道路状況の把握には、路側に設置したカメラなどの路側装置の検出結果を用いる方法がある。また、車両にＧＰＳ（Global Positioning System）装置を搭載し、ＧＰＳ装置から得られる位置情報と、車両の速度計から得られる速度情報とを用いる方法がある。

特開平８−１０６５９３号公報

"Ｔｒｉａｌ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｆｏｒ ｔｈｅ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｏｂｅ ｃａｒ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｕｔｉｌｉｓａｔｉｏｎ ｔｏ ｔｈｅ ｒｏａｄ ｔｒａｆｆｉｃ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｉｎ Ｈａｎｏｉ， Ｖｉｅｔｎａｍ"， ＩＴＳ Ｗｏｒｌｄ Ｃｏｎｇｒｅｓｓ ２０１２

しかしながら、上述した従来技術では、路側装置を設置した地点の道路状況が把握できるだけであり、数多くの地点の道路状況を把握するための設置コストが高かった。また、ある車線を走行する車両の速度と位置だけでは、車両が過密な状態であるか否かなどの、より正確な道路状況を把握することは困難であった。

上述した課題を解決するために、実施形態の道路状況把握システムは、車両に搭載される車載装置と、当該車載装置から送信される情報を処理する情報処理装置とを備える道路状況把握システムであって、前記車載装置は、前記車両の位置を検出する位置検出手段と、前記車両の周囲を撮像する撮像手段と、前記撮像手段により撮像された画像をもとに、他の車両との車間距離を算出する車間距離算出手段と、前記算出された車間距離と、前記検出された車両の位置とに基づいて、当該位置を走行する車両の密度を算出する車両密度算出手段と、前記検出された車両の位置と、前記算出された車両の密度とを含む道路情報を前記情報処理装置へ送信する送信手段と、を備え、前記情報処理装置は、前記送信された道路情報をもとに、前記車両が走行した経路における道路情報を集計して前記経路の混雑具合を示す道路状況を算出する道路状況算出手段を備える。

また、実施形態の道路状況把握装置は、車両の周囲を撮像する撮像手段と、前記車両の位置を検出する位置検出手段と、前記撮像手段により撮像された画像をもとに、他の車両との車間距離を算出する車間距離算出手段と、前記算出された車間距離と、前記検出された車両の位置とに基づいて、当該位置を走行する車両の密度を算出する車両密度算出手段と、前記検出された車両の位置に基づいた前記車両が走行した経路における、前記算出された車両の密度を集計して、前記経路の混雑具合を示す道路状況を算出する道路状況算出手段と、を備える。

図１は、第１の実施形態にかかる道路状況把握システムの概要を示す概念図である。 図２は、第１の実施形態にかかる道路状況把握システムのハードウエア構成の一例を示すブロック図である。 図３は、第１の実施形態にかかる道路状況把握システムの機能構成の一例を示すブロック図である。 図４は、第１の実施形態にかかる道路状況把握システムの処理の流れを説明する概念図である。 図５は、車間距離算出部の詳細を例示するブロック図である。 図６は、車間距離算出部の処理の流れを説明する概念図である。 図７は、視差情報による距離をもとにした先行車両との車間距離の算出を例示する概念図である。 図８は、視差情報による距離をもとにした先行車両との車間距離の算出を例示する概念図である。 図９は、変形例１にかかる道路状況把握システムの機能構成の一例を示すブロック図である。 図１０は、変形例２にかかる道路状況把握システムの機能構成の一例を示すブロック図である。 図１１は、変形例２にかかる道路状況把握システムの処理の流れを説明する概念図である。 図１２は、車線ごとの車間距離の算出を例示する概念図である。 図１３は、変形例３にかかる道路状況把握システムの機能構成の一例を示すブロック図である。 図１４は、変形例３にかかる道路状況把握システムの処理の流れを説明する概念図である。 図１５は、第２の実施形態にかかる道路状況把握システムの概要を示す概念図である。 図１６は、第２の実施形態にかかる道路状況把握システムの機能構成の一例を示すブロック図である。 図１７は、第２の実施形態にかかる道路状況把握システムの処理の流れを説明する概念図である。 図１８は、撮像画像から検出された車両の位置をもとにした車間距離の算出を例示する概念図である。

以下、添付図面を参照して実施形態にかかる道路状況把握システム、及び道路状況把握装置を詳細に説明する。なお、以下で説明する実施形態及びその変形例において、同様の構成要素には共通の符号を付与するとともに、重複する説明を省略する。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態にかかる道路状況把握システム１の概要を示す概念図である。図１に示すように、道路状況把握システム１は、車両Ｖ１に搭載される車載端末２０と、車載端末２０から送信される道路情報を処理する管理装置１０とを備える構成である。

車両Ｖ１には、ステレオカメラ２１と、ＧＰＳ装置２２とを有する車載端末２０が設けられている。ステレオカメラ２１は、車両Ｖ１の周囲を異なる複数の方向から撮像する複数のデジタルカメラであり、撮像した画像データを車載端末２０へ出力する。本実施形態では、左右１対のステレオカメラ２１が車両Ｖ１の前方上部に設置されているものとする。したがって、ステレオカメラ２１によって車両Ｖ１の進行方向に沿った前方を左右から撮像した画像（ステレオ画像）が得られることとなる。なお、ステレオカメラ２１の設置位置、設置数については、本実施形態の限りではない。例えば、ステレオカメラ２１の設置位置を車両Ｖ１の後方上部としてもよい。ステレオカメラ２１の設置位置が車両Ｖ１の後方上部である場合は、車両Ｖ１の進行方向に沿った後方のステレオ画像が得られることとなる。

車載端末２０は、ステレオカメラ２１によるステレオ画像から車両Ｖ１の周囲にあり、車両Ｖ１の進行方向に沿った方向、すなわち車両Ｖ１が走行する道路上にある車両Ｖ２との車間距離を算出する。そして、車載端末２０は、算出された車間距離をもとに、道路における車両（Ｖ１、Ｖ２、…）の密度を算出し、その車両の密度と、ＧＰＳ装置２２により検出される車両Ｖ１の現在位置とを含む道路情報を管理装置１０へ送信する。

なお、車載端末２０を搭載する車両Ｖ１は、決まった路線を定期的に運行する路線バスの他、タクシー、集配車、一般の乗用車などの何れの車種であってよい。本実施形態では、車載端末２０は、路線バスに搭載されているものとする。車載端末２０を路線バスに搭載する場合には、タクシーや一般の乗用車などと比べて車高が高く、ステレオカメラ２１をより高い位置に設置できることから、ステレオカメラ２１によるステレオ画像から車両Ｖ１の周囲を把握する上で有利である。また、決まった路線に沿った道路情報を定期的に収集できる。また、運行指令所等と通信を行う業務用無線を介した道路情報の収集を行うことが可能となり、車載端末２０と管理装置１０とを結ぶ通信インフラを新たに用意する必要がない。

管理装置１０は、ＰＣ（Personal Computer）などであり、車載端末２０から送信された道路情報を集計して、管理装置１０が移動した経路の混雑具合を示す道路状況を算出する。

ここでいう道路状況とは、道路における車両の混み具合であり、路面状態（雨濡れ、積雪、凍結等）などの道路の態様は含まないものとする。また、道路情報に含まれる車両の密度は、道路における混雑具合に相当する。すなわち、車両の密度が高ければ混雑していることを示し、車両の密度が低ければ空いていることを示している。

管理装置１０では、車両Ｖ１の現在位置とともに逐次送られてくる車両の密度を、車両Ｖ１の位置情報をもとに車両Ｖ１が走行した経路に沿って集計していくことで、その経路における道路状況を算出する。なお、管理装置１０が算出する道路状況は、車両の密度に対応した混雑具合を数値化したものであってもよいし、車両の密度が示す混雑具合を所定の閾値で区切った混雑の段階（例えば「渋滞」、「混雑」、「通常」等）であってもよい。

管理装置１０は、算出した道路状況を、渋滞の発生場所などを示す地図として出力する。具体的には、管理装置１０は、道路や建物の位置が記述された地図情報Ｍ１に、車載端末２０を搭載した車両Ｖ１が走行した経路に沿って算出した道路状況Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３を重畳した地図をディスプレイに表示して管理装置１０を操作するユーザ（オペレータ等）に通知する。この地図上に表示する道路状況Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３は、オペレータが混雑具合を認識しやすいように、混雑具合に応じて表示態様（道路に重畳する線の線種、色、太さ等）を変えてもよい。例えば、渋滞の発生場所を点滅表示、赤などの強調色表示、太線表示などとすることで、オペレータは渋滞の発生場所を的確に把握できる。

図２は、第１の実施形態にかかる道路状況把握システム１のハードウエア構成の一例を示すブロック図である。図２に示すように、管理装置１０は、表示部１１、入力部１２、通信部１３、制御部１４を備える。

表示部１１は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等であり、制御部１４の制御のもと算出した道路状況Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３などの表示を行う。入力部１２は、キーボードやポインティングデバイスなどの入力装置であり、オペレータの操作入力を受け付けて制御部１４へ出力する。

通信部１３は、制御部１４の制御のもと、通信ネットワークＮを介して車載端末２０と通信する通信装置である。通信ネットワークＮは、車載端末２０と通信を行うための通信インフラであり、路線バス等で用いられる業務用無線や移動体通信網などであってよい。

制御部１４は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）などを備え（いずれも図示しない）、管理装置１０の動作を制御する。具体的には、ＣＰＵがＲＯＭ等に記憶されたプログラムをＲＡＭに展開して順次実行することで、管理装置１０における各部の動作が制御される。

車載端末２０は、ステレオカメラ２１、ＧＰＳ装置２２の他、制御部２３、通信部２４、入力部２５、表示部２６を備える。制御部２３は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを備え（いずれも図示しない）、車載端末２０の動作を制御する。具体的には、ＣＰＵがＲＯＭ等に記憶されたプログラムをＲＡＭに展開して順次実行することで、車載端末２０における各部の動作が制御される。

通信部２４は、制御部２３の制御のもと、通信ネットワークＮを介して管理装置１０と通信する通信装置である。例えば、通信部２４は、制御部２３の制御のもと、ステレオカメラ２１によるステレオ画像から算出した車両の密度と、ＧＰＳ装置２２による現在位置とを含む道路情報を管理装置１０へ送信する。

入力部２５は、車載端末２０を操作するユーザからの操作入力を受け付ける操作キー等であり、操作キーの押下による操作信号を制御部２３へ出力する。表示部２６は、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）の表示灯やＬＣＤ等であり、制御部１４の制御のもとで各種表示を行う。

次に、管理装置１０の制御部１４、車載端末２０の制御部２３により実現される道路状況把握システム１の機能構成と、その処理について説明する。図３は、第１の実施形態にかかる道路状況把握システム１の機能構成の一例を示すブロック図である。図４は、第１の実施形態にかかる道路状況把握システム１の処理の流れを説明する概念図である。

図３に示すように、道路状況把握システム１は、道路状況の算出にかかる機能構成として、ステレオ撮像部１０１、距離算出部１０２、車間距離算出部１０３、車両密度算出部１０４、車両位置情報取得部１０５、道路情報算出部１０６、道路情報集積部１０７を備える。ここで、ステレオ撮像部１０１、距離算出部１０２、車間距離算出部１０３、車両密度算出部１０４、車両位置情報取得部１０５、道路情報算出部１０６は、管理装置１０の制御部１４がプログラムを実行することで実現される機能構成である。また、道路情報集積部１０７は、車載端末２０の制御部２３がプログラムを実行することで実現される機能構成である。

ステレオ撮像部１０１は、ステレオカメラ２１における左右のデジタルカメラを同時に撮像して、左右１対のステレオ画像を取得するステレオ画像撮像処理（図４：Ｓ１０１）を行う。

距離算出部１０２は、ステレオ画像撮像処理によって撮像されたステレオ画像をもとに、そのステレオ画像に映り込む物体と車両Ｖ１との距離を算出する距離算出処理を行う（図４：Ｓ１０２）。

ステレオ画像には、右のデジタルカメラで撮像した画像と、左のデジタルカメラで撮像した画像とにおいて、映り込む物体の距離に応じた視差が生じている。距離算出部１０２では、上述した左右の画像を比較して類似点の位置ずれ（視差）を算出するステレオ処理（ステレオマッチング処理）を行う。このステレオ処理により、車両Ｖ１との距離の近い手前側から距離の遠い奥側に向かって視差量が異なる視差情報Ｉ１が得られる。距離算出部１０２は、得られた視差情報Ｉ１をもとに、三角測量によってステレオ画像に映り込む物体の距離を算出する。

車間距離算出部１０３は、距離算出処理によって得られた距離をもとに、車両Ｖ１の進行方向に沿った前方にある車両Ｖ２との車間距離Ｄ１を算出する車間距離算出処理を行う（図４：Ｓ１０３）。

ここで、車間距離算出処理の詳細を、図５〜図７を参照して説明する。図５は、車間距離算出部１０３の詳細を例示するブロック図である。図６は、車間距離算出部１０３の処理の流れを説明する概念図である。図７、８は、視差情報Ｉ１による距離をもとにした先行車両との車間距離の算出を例示する概念図である。

図５に示すように、車間距離算出部１０３は、車間距離算出処理を行う機能構成として、対応路面位置算出部１０３１、対応路面位置集計部１０３２、非路面判定部１０３３を備え、距離算出処理によって得られた距離を示す距離情報をもとに、先行車両との車間距離を示す車間距離情報を出力する。

対応路面位置算出部１０３１は、ステレオカメラ２１で撮像したステレオ画像において、手前から奥に向かって段階的な距離を示す路面と対応する位置の算出を行う対応路面位置算出処理（図６：Ｓ１０３１）を行う。

具体的には、対応路面位置算出部１０３１は、図７に示すような先行車両なしの撮像条件で、ステレオカメラ２１により路面を撮像して得られる距離情報（算出結果）であり、ステレオ画像に映り込む路面と、その路面及び車両Ｖ１間の距離との対応関係を示す対応路面位置情報をメモリなどに予め保持している。この対応路面位置情報は、車両Ｖ１からある距離に離れた位置にある路面が、ステレオ画像上のどの位置に対応しているかという対応関係を示している。

そして、対応路面位置算出部１０３１は、距離算出処理によって得られた距離情報を受け取ると、対応路面位置情報をもとに、距離情報に対応する路面位置を算出する。具体的には、図７に示すような先行車両ありの撮像条件の場合、距離４ｍの物体の領域Ｒ１は、その下方に存在するような距離４ｍの位置Ｐ１に対応することが算出される。

対応路面位置集計部１０３２は、路面位置に対応する領域の合計数を集計する対応路面位置集計処理（図６：Ｓ１０３２）を行う。ここで、路面位置に対応する領域の合計数とは、例えば位置Ｐ１に対応した領域Ｒ１の画素数（図７における「４」のカウント数）であり、領域Ｒ１の面積に対応している。具体的には、図７に示すような先行車両ありの撮像条件の場合、距離４ｍの位置Ｐ１に対応する領域Ｒ１の画素数を集計してその面積を求めることとなる。

非路面判定部１０３３は、対応路面位置集計部１０３２により集計された合計数をもとに、路面の各位置において、その上方に非路面の領域が存在するか否かを判定する非路面判定処理（図６：Ｓ１０３３）を行う。

図７に示すように、距離４ｍの位置に先行車両が存在すれば、距離４ｍとなる非路面の領域Ｒ１が広く存在するため、位置Ｐ１と対応する領域Ｒ１の合計数（距離４ｍの集計）が多くなる。一方、先行車両が存在しない段階的な距離を示す路面では、各段階の距離が個別に集計されるだけなので、距離４ｍの位置Ｐ１と対応する領域Ｒ１の合計数がなく、距離４ｍに集計が集中することはない。

したがって、非路面判定部１０３３は、各距離の合計数が予め決められた閾値よりも大きければ、すなわち位置Ｐ１と対応する非路面の領域Ｒ１の面積が広ければ、非路面の領域Ｒ１に先行車両が存在するものと判定する。車間距離算出部１０３は、非路面判定部１０３３により先行車両が存在すると判定された領域Ｒ１を集計した位置Ｐ１の距離値（図７の例では「４」）を車間距離情報として出力する。

上述した車両の判定にかかる閾値は、車両が存在しない路面のみを撮像して得られる距離情報（図７の先行車両なしの算出結果）を集計した値、すなわち対応路面位置情報の集計数を用いてよい。もしくは、ノイズによる誤り集計が発生することを考慮して、上述した集計数＋ε（εはノイズに相当する小値）を閾値としてもよい。また、距離が遠くなるほど車両に対応した領域が小さくなることから、εを距離の遠さに応じて小さくしてもよい。

また、図８に示すように、先行車両の隠れがない場合は、車間距離算出部１０３は、車両Ｖ２による非路面の領域Ｒ１に対応した位置Ｐ１の距離値「６」を車間距離情報として出力する。これに対し、先行車両同士で隠れがある場合は、隠される側の距離が遠い先行車両の距離情報が得られない場合がある。

図８の例では、撮像領域Ｒにおいて手前に写り込んだ車両Ｖ２ａについては、領域Ｒ１の集計によって存在ありと判定され、距離値を「２」とした車間距離情報が得られる。一方、撮像領域Ｒにおいて車両Ｖ２ａに一部が隠される形で写り込んだ車両Ｖ２ｂについては、領域Ｒ２の集計だけでは存在ありと判定されない場合がある。このため、車両Ｖ２ｂの車間距離情報が得られない場合が生じる。

対応路面位置集計部１０３２では、距離の異なる２つの非路面の領域Ｒ１、Ｒ２が隣接する場合、距離が近い非路面の領域Ｒ１にある物体で非路面の領域Ｒ１にある物体が隠されていると推定されることから、距離が近い非路面の領域Ｒ１の一部の領域Ｒ２ａを、距離が遠い非路面の領域Ｒ２として距離値を置き換える。

具体的には、領域Ｒ２の距離値「６」の下に、路面であった場合に本来得られる距離値「８」とは異なる距離値「２」の領域Ｒ１がある場合には、対応路面位置集計部１０３２は、領域Ｒ２と隣接する領域Ｒ１の一部について、距離値「２」を距離値「６」と置き換えた領域Ｒ２ａとする。この領域Ｒ２ａの大きさは、距離値の大小に応じたものであってよく、例えば距離値が大きい、すなわち距離が遠い場合には領域Ｒ２ａの大きさを小さくする。また、距離「６」が得られている領域Ｒ２に基づき、路面であった場合、すなわち車両Ｖ２ａが存在しなかった場合に距離「６」が得られる領域を推定し、この推定した領域を領域Ｒ２ａとしてもよい。そして、対応路面位置集計部１０３２は、位置Ｐ２と対応する領域Ｒ２、Ｒ２ａの合計数を集計する。

これにより、車間距離算出部１０３は、位置Ｐ２に車両Ｖ２ｂがあるものとして距離値「６」の車間距離情報を出力できる。車両Ｖ２ａにより車両Ｖ２ｂの一部が隠されるような場合における車両Ｖ２ｂの検出性を高めることが可能である。

図３に戻り、車両密度算出部１０４は、車間距離算出部１０３の車間距離算出処理により算出された車間距離をもとに、車両Ｖ１の現在位置における車両の密度を算出する車両密度算出処理を行う（図４：Ｓ１０４）。例えば、車両の密度（Ｄ）は、車間距離算出処理により車間距離Ｄ１が得られていた場合、Ｄ＝１／（車間距離Ｄ１）として算出してよい。

なお、上述した車両Ｖ２ａと車両Ｖ１の車間距離（Ｄ２ａ）、車両Ｖ２ｂと車両Ｖ１の車間距離（Ｄ２ｂ）が得られていた場合には、車両間の平均の車間距離を求めた後に車両の密度（Ｄ）を求めてもよい。具体的には、（平均の車間距離）＝（Ｄ２ａ＋（Ｄ２ｂ−Ｄ２ａ）／２＝Ｄ２ｂ／２として算出してよい。

車両位置情報取得部１０５は、ＧＰＳ装置２２からの出力をもとに、車両Ｖ１の現在位置を示す車両位置情報を取得する車両位置情報取得処理を行う（図４：Ｓ１０５）。

道路情報算出部１０６は、車両位置情報取得処理で得られた車両位置情報と、車両密度算出処理で得られた車両の密度とをもとに、車両Ｖ１のある位置の現在時刻における車両密度として定義される道路情報を作成する道路情報作成処理を行う（図４：Ｓ１０６）。この際に、道路情報算出部１０６は、異なる時刻間の車両Ｖ１の車両位置情報の変化をもとに、車両Ｖ１の走行速度を算出し、その走行速度を道路情報に含めてもよい。この道路情報作成処理で得られた道路情報は、制御部２３の制御のもと、通信部２４により管理装置１０へ送信される。

道路情報集積部１０７は、車載端末２０より送信された道路情報をもとに、車両Ｖ１が走行した経路における道路情報を集計し、その経路の混雑具合を示す道路状況を算出する道路情報集積処理を行う（図４：Ｓ１０７）。管理装置１０では、道路情報集積処理によって車載端末２０を搭載した各車両が走行した経路における道路状況Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３を求め、渋滞の発生場所などを示す地図情報Ｍ１としてディスプレイに表示してオペレータに通知することで、交通管制、渋滞情報の提供、バスの運行管理などの各種サービスに利用できる。

以上のように、道路状況把握システム１では、車載端末２０のステレオカメラ２１により撮像されたステレオ画像をもとに、車両Ｖ１の進行方向に沿った車両Ｖ２との車間距離を算出し、その車間距離をもとに、ＧＰＳ装置２２により検出された車両Ｖ１の位置における車両の密度を算出する。そして、車載端末２０は車両Ｖ１の位置と、車両の密度とを含む道路情報を管理装置１０へ送信し、管理装置１０では、車両Ｖ１が走行した経路における道路情報を集計して、その経路の混雑具合を示す道路状況を算出する。

したがって、道路状況把握システム１では、車両Ｖ１が走行する経路に沿って路側装置を設置するなどのコストを抑えることができる。また、道路状況把握システム１では、車線を走行する車両の速度と位置だけで道路状況を把握するのではなく、ステレオ画像による車間距離をもとに車両の密度を求めることから、車両が過密な状態であるか否かなどの、より正確な道路状況を把握することが可能である。

なお、道路状況把握システム１の管理装置１０、車載端末２０が備える機能構成は、一例であり、上述したものに限定しない。例えば、車載端末２０は、ステレオ撮像部１０１、車両位置情報取得部１０５のみを備え、ステレオ撮像部１０１により撮像されたステレオ画像と、車両位置情報取得部１０５により取得された車両Ｖ１の現在位置とを管理装置１０へ通知し、管理装置１０側は、距離算出部１０２、車間距離算出部１０３、車両密度算出部１０４、道路情報算出部１０６、道路情報集積部１０７を備える構成であってもよい。

また、車載端末２０がステレオ撮像部１０１、距離算出部１０２、車間距離算出部１０３、車両密度算出部１０４、車両位置情報取得部１０５、道路情報算出部１０６、道路情報集積部１０７の全てを備えてもよい。この場合は、車載端末２０により得られた、車両Ｖ１が走行する経路についての道路状況の履歴を、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）レコーダーなどの記憶装置（図示しない）に蓄積する。そして、車両Ｖ１に搭載されたナビゲーション装置（図示しない）は、所定の地点間の経路を算出する際に、記憶装置に蓄積された道路状況の履歴を参照することで、より混雑の少ない経路を案内できる。

（変形例１）
図９は、変形例１にかかる道路状況把握システム１ａの機能構成の一例を示すブロック図である。図９に示すように、変形例１では、管理装置１０の制御部１４により実現される配車制御部１０８を更に備えている点が上述した第１の実施形態とは異なる。

配車制御部１０８は、道路情報集積部１０７により算出された道路状況を、所定のエリアを走行するバス・タクシー、集配車、乗用車などの車両に配信する配車制御を行う。ここでいう、所定のエリアとは、通信ネットワークＮを介して車両Ｖ１に配信可能なエリアであればよく、例えば運行指令所が管轄するエリアであってよい。

配車制御部１０８は、道路情報集積部１０７により算出された道路状況に基づいて、例えば渋滞が発生しているエリアを示す情報を、通信ネットワークＮを介して車両に配信する。したがって、バス・タクシー、集配車、乗用車などの車両側では、配信された情報をもとに、例えばナビゲーション装置が所定の地点間の経路を算出する際に、渋滞が発生しているエリアを回避する経路を選択することで、効率的な走行を実現することができる。

（変形例２）
図１０は、変形例２にかかる道路状況把握システム１ｂの機能構成の一例を示すブロック図である。図１１は、変形例２にかかる道路状況把握システムの処理の流れを説明する概念図である。図１２は、車線毎の車間距離の算出を例示する概念図である。

図１０に示すように、変形例２では、車載端末２０の制御部２３により実現される車線判別部１０９を更に備えている点が上述した第１の実施形態とは異なる。

車線判別部１０９は、ステレオカメラ２１により撮像された画像をもとに、画像処理を行って車線を判別する車線判別処理を行う（図１１：Ｓ１０９）。具体的には、車線判別部１０９は、ステレオカメラ２１により撮像された画像から車線の区切りを示す白線Ｌ１、Ｌ２を検出することによって、車線（走行エリア）を判別する。この車線判別処理には、例えば「"Video Based Lane Estimation and Tracking for Driver Assistance:Survey, System, and Evaluation", Joel C. McCall et al., IEEE Transactions on ITS, March 2006」のような公知の手法を用いればよい。

車間距離算出部１０３は、車線判別部１０９により判別された車線ごとに、車両Ｖ１の進行方向に沿った前方にある車両Ｖ２との車間距離Ｄ１を算出する車間距離算出処理を行う（図４：Ｓ１０３）。具体的には、車両Ｖ１が白線Ｌ１、Ｌ２の間の車線を走行している場合には、同じ車線を走行している車両Ｖ２の車間距離Ｄ１を算出する（図１１参照）。

また、図１２に示すように、白線Ｌ１の左側車線に車両Ｖ２１と車両Ｖ２２とが走行し、白線Ｌ２の右側車線に車両Ｖ２３が走行している場合には、白線Ｌ１の左側車線と白線Ｌ２の右側車線とで車間距離（ＤＬ、ＤＲ）を算出する。具体的には、車両Ｖ１と、車両Ｖ２１、Ｖ２２、Ｖ２３との車間距離がそれぞれＤ２１、Ｄ２２、Ｄ２３であるものとする。

白線Ｌ１の左側車線のように、複数台の車両の車間距離が得られた車線の車間距離ＤＬは、ＤＬ＝Ｄ２２−Ｄ２１として算出する。もしくは、車両の長さをＣとした場合、ＤＬ＝Ｄ２２−Ｄ２１−Ｃと算出してもよい。

一方、白線Ｌ２の右側車線のように１台の車両の車間距離しか得られていない場合には、車線における真の車間距離を算出できないことから、ＤＲ＝Ｄ２３とする。すなわち、近似値として車両Ｖ１との車間距離Ｄ２３を白線Ｌ２の右側車線の車間距離とする。

以上のように、変形例２では、車線ごとの車間距離が得られることから、より精度の高い道路状況を把握することが可能となる。

（変形例３）
図１３は、変形例３にかかる道路状況把握システム１ｃの機能構成の一例を示すブロック図である。図１４は、変形例３にかかる道路状況把握システム１ｃの処理の流れを説明する概念図である。

図１３に示すように、変形例３では、車載端末２０の制御部２３により実現される車両速度算出部１１０を更に備えている点が上述した変形例２とは異なる。車両Ｖ１の走行速度を求めて道路情報に含める構成を前述したが、車両Ｖ１とは異なる車線の走行速度については求めることができない。そこで、変形例３では、車両Ｖ１が走行する車線とは異なる他の車線の走行速度を算出するための車両速度算出部１１０を備えている。

車両速度算出部１１０は、車線判別部１０９により判別された車線と、車間距離算出部１０３により算出された車間距離と、自車である車両Ｖ１の走行速度とをもとに、車両Ｖ１と異なる車線を走行する車両の走行速度を算出する車両速度算出処理を行う（図１４：Ｓ１１０）。これにより、道路情報算出部１０６は、前述した自車の走行速度と、車両速度算出部１１０により算出された自車と異なる車線を走行する車両の走行速度を含めた道路情報を作成することができる。

具体的には、車両速度算出部１１０は、次のようにして車両Ｖ１と異なる車線を走行する車両の走行速度を算出する。ここで、車間距離算出部１０３によって、ある時刻Ｔ１において他の車線を走行する車両（Ｘ）と車両Ｖ１との車間距離Ｄ（Ｘ，Ｔ１）と、時刻Ｔ２における車両（Ｘ）と車両Ｖ１との車間距離Ｄ（Ｘ，Ｔ２）とが算出されているものとする。また、時刻Ｔ１と時刻Ｔ２との時間間隔を充分短くすることで、車両（Ｘ）は同じ車両を追跡できているものとする。

車両Ｖ１に対する車両（Ｘ）の相対速度Ｖ＿Ｘ＿ｒｅｌａｔｉｖｅは、Ｖ＿Ｘ＿ｒｅｌａｔｉｖｅ＝｛Ｄ（Ｘ，Ｔ２）−Ｄ（Ｘ，Ｔ１）｝／（Ｔ２−Ｔ１）として算出できる。

ここで、前述した車両Ｖ１の走行速度をＶとすると、車両（Ｘ）の絶対速度Ｖ＿Ｘ、すなわち求めるべき走行速度は、Ｖ＿Ｘ＝Ｖ＋Ｖ＿Ｘ＿ｒｅｌａｔｉｖｅとして算出できる。

（第２の実施形態）
図１５は、第２の実施形態にかかる道路状況把握システム１ｄの概要を示す概念図である。図１５に示すように、道路状況把握システム１ｄは、単眼のデジタルカメラであるカメラ２１ｄで周囲を撮像する車載端末２０ｄを車両Ｖ１に搭載する点が第１の実施形態とは異なっている。

図１６は、第２の実施形態にかかる道路状況把握システム１ｄの機能構成の一例を示すブロック図である。図１７は、第２の実施形態にかかる道路状況把握システム１ｄの処理の流れを説明する概念図である。図１８は、撮像画像から検出された車両の位置をもとにした車間距離の算出を例示する概念図である。

図１６に示すように、道路状況把握システム１ｄは、前述したステレオ撮像部１０１、距離算出部１０２、車間距離算出部１０３に代わって、車載端末２０ｄの制御部２３により実現される撮像部１１１、車両検出部１１２、車間距離算出部１１３を備えている。

撮像部１１１は、カメラ２１ｄで撮像した撮像画像を取得する撮像処理（図１７：Ｓ１１１）を行う。車両検出部１１２は、撮像処理によって得られた撮像画像Ｇ１０をもとに、その撮像画像Ｇ１０に映り込む車両を検出する車両検出処理を行う（図１７：Ｓ１１２）。この車両検出処理には、例えば「"A Trainable System for Object Detection", Papageorgiou et al., IJCV-2000」のような公知の車両検出技術を用いればよい。この車両検出処理によって撮像画像Ｇ１０に映り込む車両に対応した領域Ｒ１０が得られる。

車間距離算出部１１３は、車両検出処理の検出結果をもとに、撮像画像Ｇ１０内における車両の位置に基づいて、その車両との車間距離を算出する車間距離算出処理を行う（図１７：Ｓ１１３）。具体的には、車間距離算出部１１３は、ＲＯＭなどのメモリ上に、図１８に示すような検出位置・距離変換情報Ｔ１を保持している。検出位置・距離変換情報Ｔ１は、カメラ２１ｄの撮像画像Ｇ１０内の位置（画素）ごとの車間距離がマトリクス状に示されたデータであってよい。車間距離算出部１１３は、検出位置・距離変換情報Ｔ１を参照することで、撮像画像Ｇ１０に映り込む車両の領域Ｒ１０が接地する位置Ｐ１をもとに、車両との車間距離を得ることができる。

上述したように、単眼のカメラ２１ｄで周囲を撮像する車載端末２０ｄを車両Ｖ１に搭載する構成であっても車間距離を求めることができ、その車間距離をもとに車両の密度を求めることから、車両が過密な状態であるか否かなどの、より正確な道路状況を把握することが可能である。

なお、本発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成することができる。例えば、実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせても良い。

１、１ａ、１ｂ、１ｃ、１ｄ…道路状況把握システム、１０…管理装置、１１…表示部、１２…入力部、１３…通信部、１４…制御部、２０、２０ｄ…車載端末、２１…ステレオカメラ、２１ｄ…カメラ、２２…ＧＰＳ装置、２３…制御部、２４…通信部、２５…入力部、２６…表示部、１０１…ステレオ撮像部、１０２…距離算出部、１０３、１１３…車間距離算出部、１０４…車両密度算出部、１０５…車両位置情報取得部、１０６…道路情報算出部、１０７…道路情報集積部、１０８…配車制御部、１０９…車線判別部、１１０…車両速度算出部、１１１…撮像部、１１２…車両検出部、１０３１…対応路面位置算出部、１０３２…対応路面位置集計部、１０３３…非路面判定部、Ｄ１、Ｄ２１、Ｄ２２、Ｄ２３…車間距離、Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３…道路状況、Ｇ１０…撮像画像、Ｉ１…視差情報、Ｌ１、Ｌ２…白線、Ｍ１…地図情報、Ｎ…通信ネットワーク、Ｐ１、Ｐ２…位置、Ｒ…撮像領域、Ｒ１、Ｒ２、Ｒ２ａ、Ｒ１０…領域、Ｔ１…検出位置・距離変換情報、Ｖ１、Ｖ２、Ｖ２ａ、Ｖ２ｂ、Ｖ２１〜Ｖ２３…車両

Claims (7)

1. 車両に搭載される車載装置と、当該車載装置から送信される情報を処理する情報処理装置とを備える道路状況把握システムであって、
   前記車載装置は、
   前記車両の位置を検出する位置検出手段と、
   前記車両の周囲を撮像する撮像手段と、
   前記撮像手段により撮像された画像をもとに、他の車両との車間距離を算出する車間距離算出手段と、
   前記算出された車間距離と、前記検出された車両の位置とに基づいて、当該位置を走行する車両の密度を算出する車両密度算出手段と、
   前記検出された車両の位置と、前記算出された車両の密度とを含む道路情報を前記情報処理装置へ送信する送信手段と、を備え、
   前記情報処理装置は、
   前記送信された道路情報をもとに、前記車両が走行した経路における道路情報を集計して前記経路の混雑具合を示す道路状況を算出する道路状況算出手段を備える、
   道路状況把握システム。
2. 前記車間距離算出手段は、前記撮像された画像において段階的な距離を示す路面とは異なる非路面の領域が、所定の幅で所定の面積以上である場合に前記非路面の領域を前記他の車両の領域として検出し、当該検出した他の車両の領域に基づいて前記車間距離を算出する、
   請求項１に記載の道路状況把握システム。
3. 前記車間距離算出手段は、距離の異なる２つの前記非路面の領域が隣接する場合、距離が近い非路面の領域の一部を距離が遠い非路面の領域として前記他の車両の領域の検出を行う、
   請求項２に記載の道路状況把握システム。
4. 前記車載装置は、
   前記撮像された画像をもとに、前記車両が走行する車線を検出する車線検出手段を更に備え、
   前記車間距離算出手段は、前記検出された車線ごとの前記車間距離を算出する、
   請求項１乃至３のいずれか一項に記載の道路状況把握システム。
5. 前記車載装置は、
   前記撮像された画像に含まれる車両を検出する車両検出手段を更に備え、
   前記車間距離算出手段は、前記撮像された画像内における前記検出された車両の位置に基づいて前記車間距離を算出する、
   請求項１に記載の道路状況把握システム。
6. 前記情報処理装置は、
   前記算出された道路状況を、所定のエリアを走行する車両に配信する配信手段を更に備える、
   請求項１乃至５のいずれか一項に記載の道路状況把握システム。
7. 車両の周囲を撮像する撮像手段と、
   前記車両の位置を検出する位置検出手段と、
   前記撮像手段により撮像された画像をもとに、他の車両との車間距離を算出する車間距離算出手段と、
   前記算出された車間距離と、前記検出された車両の位置とに基づいて、当該位置を走行する車両の密度を算出する車両密度算出手段と、
   前記検出された車両の位置に基づいた前記車両が走行した経路における、前記算出された車両の密度を集計して、前記経路の混雑具合を示す道路状況を算出する道路状況算出手段と、
   を備える道路状況把握装置。

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