JP2007310574A - 衝突危険性判定システム及び警告システム - Google Patents

Abstract

【課題】画像処理技術を用いて、注目車両と近隣の車両との関係を把握し、もって車両の安全走行を支援し、交通事故の発生を防止する。
【解決手段】撮影により画像データを取得するためのカメラ２と、当該取得した画像データに基づいて衝突危険性を判定するための計測装置４とを備え、計測装置４は、前記カメラ２の撮像情報に基づいて道路を走行する車両を認識し、複数の車両が認識された場合に、それぞれの車両の速度、車間距離を算出し、前記算出された速度と車間距離とに基づいて衝突危険性指標を算出する。
【選択図】図１

Description

本発明は、撮影により画像データを取得し、当該取得した画像データに基づいて衝突危険性を判定する衝突危険性判定システム及び警告システムに関するものである。

道路交通を監視し、交通流を計測する従来のセンサ技術では、車両感知器で通過車両台数を計測して交通量を求めるマクロ的観測が主流であった。このマクロ的観測技術では、車両の検出を行って、ある時間断面の交通量や平均速度を出力するのが目的であり、交通事故の解析といったところまで行うことができない。
一方、近年の画像処理技術の発展により、個々の車両の挙動を直接把握することができるようになってきた。この画像処理技術を用いれば、大量のデータ処理が可能で、かつ解析結果に個人の特性が影響しない、などといったことから、大量の車両の挙動を定量的に解析することが可能となる．
特開平５−３０７６９５号公報 飯田、宇野、井坪、菅沼「織込み部におけるコンフリクト分析と車線変更のモデル化」, 第24回土木計画学研究講演集, 305頁-306頁, 2001年11月

交通事故を軽減するためには、車両が安全に走行しているのかどうかを知る必要があり、そのためには、その車両と近隣の車両との関係を算出する必要がある。
そこで、本発明は、画像処理技術を用いて、注目車両と近隣の車両との関係を把握し、もって車両の安全走行を支援し、交通事故の発生を防止することのできる衝突危険性判定システム及び警告システムを提供することを目的とする。

本発明の衝突危険性判定システムは、撮影により画像データを取得するためのカメラと、当該取得した画像データに基づいて衝突危険性を判定するための計測装置とを備え、前記カメラの撮像情報に基づいて道路を走行する車両を認識する車両認識手段と、複数の車両が認識された場合に、それぞれの車両の速度、車間距離を算出し、前記算出された速度と車間距離とに基づいて衝突危険性指標を算出する算出手段と、算出された衝突危険性指標の値を出力する出力手段とを有するものである。

ここで「衝突危険性指標」とは、複数の車両が衝突事故を起こしそうになる状態の危険度を客観的に表した指標のことをいう。交通コンフリクト評価指標ともいわれる。
この衝突危険性判定システムによれば、速度と車間距離とに基づいて複数の車両間における衝突危険性指標を自動的に算出することができる。この衝突危険性指標に基づいて、複数の車両の衝突の危険性を判断することができる。この衝突危険性指標の値を出力することによって、車両の安全走行を支援し、交通事故の発生を未然に防止することができる。

前記車間距離は、前方車両のカメラに近い側（車尾）の位置１を計測し、後続車両のカメラに遠い側（車頭）の位置２を計測し、これらの２つの位置の差によって求めることができるが、カメラが車両を斜めに撮影していることに基づいて、 後続車両のカメラに遠い側の位置を、実際よりも遠く評価してしまうという誤差が生ずるおそれがある。そこで、所定の定数を用いて位置２を補正し、位置１と補正後の位置２とから車間距離を算出すれば、衝突危険性指標を正確に算出することができる。

前記衝突危険性指標は、車間距離、前方車両が減速を開始してから停止するまでの走行距離、前方車両の減速に後続車両が気づくまでの空走距離、及び後続車両が減速を開始してから停止するまでの走行距離に基づいて算出することができる。
前記算出手段により算出された衝突危険性指標を蓄積する蓄積手段をさらに有するシステムとすれば、大量の衝突危険性指標のデータを作成することができ、渋滞や交通事故発生の解析などに役立つ。例えば、この蓄積された衝突危険性指標のデータに基づいて、交通工学的見地から道路標識設置の必要性を判断することができる。また、交通取り締まりの必要性なども判断することができる。

本発明の衝突危険性警告システムは、前記衝突危険性判定システムと、衝突危険性指標に基づいて衝突の危険が判定された場合に、道路管理者に警告情報を送信する送信手段とを含むシステムである。このシステムであれば、衝突の危険性の大きい車両をリアルタイムに検出できるため、道路管理者の監視モニタと連動させて、当該車両を予め注視することができ、万一事故等が発生した場合の対処を迅速に行うことができる。

また、衝突危険性指標に基づいて衝突の危険が判定された場合に、車両に警告情報を送信する送信手段を含むシステムとすれば、衝突の危険が大きい車両やその後続車両に対して、ドライバが気づくより前に即座に情報提供が行える。
車両に前記警告情報を送信する時刻を、前方車両が送信手段の設置位置を通過する時刻よりも後にすれば、当該前方車両及びそれよりも先行する車両に煩わしい情報を与えなくても済むので、交通の円滑化が図れる。

以下、本発明の実施の形態を、添付図面を参照しながら詳細に説明する。
図１は、本発明の衝突危険性判定システムの設置図を示す。
道路上方に道路面を俯瞰するように、カメラ２を所定の高さに設置している。カメラ２の視野範囲は、道路の一車線上にあり、その幅は車線幅にほぼ等しく、その道路に沿った長さＤは、例えば１００ｍ程度である。

カメラ２の撮影画像は、映像ケーブル３を通して計測装置４に入力される。計測装置４は通信手段を持ち、計測結果を信号機や表示板、遠隔地の交通管制センタに提供することができる。
図２は、計測装置４の構成例を示すブロック図である。
計測装置４は、カメラ２の画像を取り込み、カメラ２の画面上に設定した車両検出用の計測ウィンドウ内で車両の有無を判定し、車両が検出された場合に、車両位置座標の算出、急減速時の衝突危険性指標の演算処理等を実行する。なお、前記カメラ２と前記計測装置４は一体型としても良い。

計測装置４は、図２に示されるように、画像処理部４１及び事象判定部４２を具備している。
画像処理部４１は、カメラ２の画像を取り込むためのインターフェイスを提供する入力部、画像信号をデジタル変換するＡ／Ｄ変換部、デジタル変換した画像データを一時的に格納する画像メモリ等を有している。そして、画像データに基づいて車両の判別、車両の位置座標算出等の処理を実行する。

事象判定部４２は、算出された車両の位置座標等に基づいて、車両の速度、車間距離を算出し、急減速時の衝突危険性指標を求める。
事象判定部４２の判定結果は、通信回線を通して信号機や表示板、交通管制センタ等に伝えられる。
図３は、画像処理部４１で行われる画像処理方法を示すフローチャートである。画像処理部４１の各部の機能の全部又は一部は、ＣＤ−ＲＯＭやハードディスクなど所定の媒体に記録されたプログラムを、計測装置４のコンピュータが実行することにより実現される。

画像処理部４１は、画面上の座標系を道路上の実空間上の座標系に射影変換するための各種の変数を初期化しておく（ステップＳ１）。
射影変換の方法の一例を以下、図４を参照しながら説明する。この変換方法は例えば特開2003-42760号公報に詳しく記述されている。
路面上の座標系（現地座標系という）をX軸,Y軸,Z軸で定義し，カメラ設置位置Ｏ(投影中心)の座標を(X0,Y0,Z0)とする。Ｙ軸は、道路の走行方向に沿うものとする。Ｘ軸は道路面に平行で、道路の走行方向と直角な方向にとる。Ｚ軸は道路面に垂直とする。

カメラの座標系はZ軸の正方向に対して左まわりにκの角だけ回転し、同様にY軸のまわりにφの角だけ回転し、Ｘ軸のまわりにωの角だけ回転して傾いているとする。この傾いたカメラの座標系をｘ軸,ｙ軸,ｚ軸で定義する。
このとき，路面上の点P(X,Y,Z)の，カメラ座標系における座標(xp,yp,zp)は、次の式で表される。

カメラ設置位置Ｏから、焦点距離ｆだけ離れたカメラ結像面の座標系を(x,y)とすると，結像面での座標(x,y)は、次のように求められる。

ここで、係数aij(i=1,2,3,j=1,2,3)は、次の式で表される。

上のx,yを表す式は，次のように，結像面上の座標(x,y)と現地標高Zを与えて現地座標(X,Y)を求める式に書き直すことができる．

上式より、カメラ画角パラメータとして、カメラ高さ(X₀,Y₀,Z₀)，カメラ傾き(ω,φ,κ)，および焦点距離fの7つを与えれば，結像面上の座標から現地座標への対応付けが行えることがわかる。
また、この7つの画角パラメータを未知変量とし，結像面上の座標(x,y)と現地座標(X,Y,Z)の対応付けを何点か与え，連立方程式を逐次近似解法により解くことにより7つのパラメータを求めることができる．
計測装置４は、映像ケーブル３を通して画像を取り込み、画像メモリに記憶させる（ステップＳ２）。画像の取り込み間隔は、例えば１秒間に３０枚とする。

画像処理部４１は、画像メモリ４３に記憶された画像に基づいて、差分処理により、画面の中に車両が存在しそうな領域とそうでない領域を２値化する（ステップＳ３）。
この２値化方法は、例えば、予め車両が存在しない場合の路面画像（以下、背景画像と呼ぶ）を作成しておき、取り込んだ画像（以下、入力画像と呼ぶ）との明るさの差を算出し、閾値以上の変化が検出された画素を「２値化結果＝１」とする。閾値以下の変化の場合は「２値化結果＝０」とする。

あるいは、各画素毎に、前時刻と現時刻の明るさの差を算出し、閾値以上の変化が検出された画素を「２値化結果＝１」とする。閾値以下の変化の場合は「２値化結果＝０」とする。
以上のような方法で検出した２値化結果から、車両候補を抽出する（ステップＳ４）。これは例えば以下の方法で行う。

２値化結果が「１」である画素の固まりをサーチする。「１」が一定個以上で固まっている部分を検出しこれを「車両候補」とする。
ただし距離の近い複数の候補については、一つに結合する。また、その面積が一定未満のものについてはノイズと判定し、「車両候補」としない。
それぞれの「車両候補」について、以下の位置情報を記憶する。

・車両の進行方向位置（カメラの直下〜車尾）
・車両の左端位置（計測範囲の左端〜車両左端）
・車両の右端位置（計測範囲の左端〜車両右端）
このようにして求められた画面上の車両位置座標を、ステップＳ１で与えたパラメータを使って座標変換することで、実空間上での車両位置座標が得られる。なお、道路がカーブ区間の場合は、車線のカーブに沿ってY軸を定義しなおすよう、X座標とY座標をさらに座標変換すると良い。

画像処理部４１は、以上のようにして求めた車両位置座標を含む車両軌跡データを、表１のようにフォーマット化して記憶する。（このデータを「挙動データ」という。）

表１で車両ＩＤ(例えば0〜255のサイクリック)ごとに、日、時刻ごとに、車尾、車頭を表す水平ラインの座標位置を記憶している。すなわち表１における「Ｙ座標」として、前述したとおり道路の走行方向に沿った座標Ｙの値を記憶している。「Ｘ座標」として、車両存在領域の横幅（Ｘ方向に沿った幅）の中心位置の座標Ｘの値を記憶している。
次に、事象判定部４２による衝突危険性指標算出処理を説明する。

事象判定部４２は、個々の車両について、近隣(前方、後方、隣車線など)の車両との衝突危険性指標(衝突危険度)を算出する。
このためには、事象判定部４２は、図５のフローチャートに示すように、個々の車両について、挙動データを収集する（ステップＴ１）。
次に、収集した挙動データに基づきデータの補正を行う（ステップＴ２）。この補正処理について、以下に説明する。

車両位置の画面上の座標から実空間上の座標に変換する際、次元が１つ増えるため、実空間のＺ座標については、定数として何らかの値を与える必要がある。車両の後方から撮影する場合は、車尾位置は実際にはシャーシ底面を捉えているが、シャーシ底面の高さは路面にかなり近いので、高さ０としても算出する座標位置に誤差はほとんど生じない。
車頭位置については、図６に示すように、実際には車両の屋根の部分を捉えることが多いため、実際の車両の先端を表しているものではない。このため、高さをいくらで与えたとしても、車頭位置には誤差（図６にαで示す）ができてしまう。

そこで、その対策として図７に示すように、車尾位置を計測したら定数γにより車長を与えて車頭位置を出力する方法も考えられるが、この方法だと、図８のように車両Ｃ１，Ｃ２が重なって見える場合には車両Ｃ２の車尾位置が計測できないため、車両Ｃ１の車尾から車長分前方の位置が車頭となる。このため、車両Ｃ２を無視して車間距離を算出することになってしまい、車両Ｃ１，Ｃ２の衝突危険度が求まらないだけでなく、車両Ｃ２，Ｃ３の衝突危険度も求まらない。

そこで、本発明の車頭位置の出力方法としては、図９に示すように、画面上の車頭位置座標から、高さ０を与えて実空間上の座標に変換する。これで求まった車頭位置座標は、車両の屋根の先端を地面まで斜めに射影した地点のＹ座標となる。この位置は、明らかに、車両の頭部位置より前方にあるので、その斜めの影になった距離を定数βで与えて引くことにより、前記Ｙ座標を補正する。

定数βの値は、車両の屋根の高さに依存するから、前述したように、当該車両と双方向通信を行って車両の高さのデータを取得し、その高さのデータを用いてもよく、車両存在領域の横幅（Ｘ方向に沿った幅）を求め、それに対応した高さを設定してもよい。また、車両の横幅に対応した高さにしてもよく、車両によらず高さを、一定とみなしてもよい。
これによりＹ座標を補正すれば、図８の場合であっても、車両Ｃ２と車両Ｃ１との車間距離は計測できないので車両Ｃ１，Ｃ２の衝突危険度を求めることはできないものの、車両Ｃ２の車頭位置の誤差を軽減することができるので、車両Ｃ２と車両Ｃ３との車間距離は相応に算出でき、車両Ｃ２，Ｃ３の衝突危険度を求めることはできる。すなわち、図８の場合であっても、システムとして大きく誤ることを防ぐことができる。

次に、欠測データの補完を行う（図５；ステップＴ３）。この補完方法は、例えば、追跡を再開したときに欠落前のデータとの差分を均等に割り当てる方法が考えられる。
次に、注目車両、前方車両のそれぞれの速度と車間距離とを、時刻の関数として求める（ステップＴ４，Ｔ５）。
車両の速度は、車両の位置座標を時間微分して求めることができる。

しかし、この方法以外に、例えば、カメラ２に超音波式ドップラーレーダを設置して、車両の速度を測定することもできる。また、道路に埋め込み式の車両感知器を２つ設置し、車両がこれらの車両感知器を通過した時間を測定して、車両の速度を知ることもできる。
車間距離は、注目車両の車頭位置と、前方車両の車尾位置との差を求める。この場合、前述したように、車両の車頭位置は、倒れ込み分β相当の補正を行った位置を採用する。

このようにして求めた時刻tのときの前方車両の速度をＶ1(t)、時刻tのときの注目車両の速度をＶ2(t)、時刻tのときの車間距離をｓ0(t)とする。
次に、衝突危険性指標を算出する（ステップＴ６）。
衝突危険性指標には、非特許文献１で提案されたPICUD(急減速時衝突危険性指標, Possibility Index for Collision with Urgent Deceleration)を用いることができる。PICUDの定義式は以下のとおりである。

この定義式で、Δｔは、前方車両の挙動が変わったときに、後続車両のドライバが、それに気づくまでの反応遅れ時間であり、定数で与える。ａ1は、前方車両の減速時の加速度(<0)であり、定数で与える。ａ2は、後続車両の減速時の加速度(<0)であり、定数で与える。
この定義式の第１項は、前方車両が急減速を開始してから停止するまでの走行距離を表す。第３項は、前方車両の減速に後続車両が気づくまでの空走距離である。第４項は、後続車両が急減速を開始してから停止するまでの走行距離である。

このPICUDが０を超えていれば、危険回避できる。PICUDが０以下であれば衝突すると予想される。なおPICUDが０を超えていても一定の閾値を下回る場合、危険度が高いと判定できる。
そこで、事象判定部４２は、PICUDが、一定の閾値を下回った車両についてデータを蓄積し、交通事故防止のために活用する。

このデータの活用方法について、以下に説明する。
（１）PICUD値を含む各車両の軌跡データを蓄積する。蓄積するデータフォーマットは、表１に掲げた軌跡データフォーマットに加えて、前方車両ID、前方車両との車間距離、PICUD値を加えたデータとして蓄積する。この蓄積されたデータに基づいて、例えば、道路のある区間は、車間距離が平均的に狭くなりやすいと判定できれば、道路設備を設置することにより、前方の見通しをよくする、等の処置をとることができる。

（２）PICUDが一定の閾値を下回った車両があるときに、即時に、事象判定部４２から交通管制センタに通知するとともに、その入力映像を送信する。この情報の流れは、図１０に示すように、事象判定部４２のから交通管制センタの監視モニタへの矢印に示されている。交通管制センタでは、該当車両が映っている(またはそれに近い)カメラの映像を自動的に映し出す。

このシステム構成により、CCTVで道路監視を行っている監視員に対して、「事故が起きてから」ではなく「事故が起こりそうな」状況をいち早く知らせ、監視業務を支援することができる。
（３）「事故が起きてから」ではなく「事故が起こりそうな」状況をいち早く見つけ、注目車両、及びその後続の車両に対して注意喚起を行う。注意喚起の方法としては、以下のいずれかが考えられる。

(3-1: 情報板を使う)
道路情報板（図１１）をカメラより100m程度下流に設置し、計測装置４と通信回線で結んでおく。
PICUD値により危険と判断された車両を見つけると、「車間距離を広げてください」と情報板に注意喚起の表示を行う。画像処理の結果から、車両の速度に基づいて情報板付近への到達時間を予測し、注目車両、及びその後続車両のみに見えるよう、表示タイミングを決定する。

(3-2: 通信による注意喚起)
光ビーコン、電波ビーコン等の路上ビーコン（図１１）を道路に設置し、計測装置４と通信回線で結んでおく。
車両が、光ビーコン、電波ビーコン、無線LANなど通信手段(車載器)を搭載している場合に、注目車両、及びその後続車両への通信によって注意喚起を行う。車両に送信するタイミングは、例えば、注目車両の速度に基づいて算出された当該注目車両のビーコン付近への到達予測時刻より後の、後続車両の速度に基づいて算出された当該後続車両のビーコン付近への到達予測時刻とする。これにより、車両のドライバに車間距離を離すよう警告することができる。

(3-3: 通信による自動車制御)
車両が前述の通信手段を持ち、かつブレーキなどの自動制御ができる場合に、注目車両、及びその後続車両への通信により自動ブレーキなどをかける。
以上の措置により、スピードを出していて、かつ車間距離の狭い走行状況がある場合に、それをリアルタイムで発見し、交通事故を未然に防ぐことができる。

以上で、本発明の実施の形態を説明したが、本発明の実施は、前記の形態に限定されるものではない。例えば、今での実施形態では、カメラで車両を後方から撮影していたが、走行してくる車両を前方から撮影してもよい。この場合でも、前述と同様に、車両の速度と車間距離を求めることにより、衝突危険性指標を算出することができる。そして、カメラの角度に応じて、前方を走行する車両の車尾位置を補正して車間距離を求めることが好ましい。

本発明の衝突危険性判定システムの道路設置図である。 計測装置４の構成例を示すブロック図である。 画像処理部４１で行われる画像処理方法を説明するためのフローチャートである。 実空間の座標と撮影面上の座標を定義するための座標図である。 事象判定部４２による衝突危険性指標(衝突危険度)算出処理を説明するためのフローチャートである。 車頭位置の補正方法を説明するための図である。 車頭位置の他の補正方法を説明するための図である。 車両Ｃ１，Ｃ２が重なって見える状態を示す図である。 車頭位置の他の補正方法を説明するための図である。 計測装置４の他の構成例を示すブロック図である。 計測装置４のさらに他の構成例を示すブロック図である。

符号の説明

２ カメラ
３ 映像ケーブル
４ 計測装置
４１ 画像処理部
４２ 事象判定部

Claims (7)

1. 撮影により画像データを取得するためのカメラと、当該取得した画像データに基づいて衝突危険性を判定するための計測装置とを備える衝突危険性判定システムであって、
   前記カメラの撮像情報に基づいて道路を走行する車両を認識する車両認識手段と、
   複数の車両が認識された場合に、それぞれの車両の速度、車間距離を算出し、前記算出された速度と車間距離とに基づいて衝突危険性指標を算出する算出手段と、
   前記算出手段により算出された衝突危険性指標の値を出力する出力手段とを有する衝突危険性判定システム。
2. 前記車間距離は、前記複数の車両のうち前方車両のカメラに近い側の位置１を計測し、前記複数の車両のうち後続車両のカメラに遠い側の位置２を計測し、
   カメラが車両を斜めに撮影していることに基づく所定の定数を用いて位置２を補正し、位置１と補正後の位置２とから算出されるものである請求項１記載の衝突危険性判定システム。
3. 前記衝突危険性指標は、車間距離、前記複数の車両のうち前方車両が減速を開始してから停止するまでの走行距離、当該前方車両の減速に前記複数の車両のうち後続車両が気づくまでの空走距離、及び当該後続車両が減速を開始してから停止するまでの走行距離に基づいて算出される請求項１記載の衝突危険性判定システム。
4. 前記算出手段により算出された衝突危険性指標を蓄積する蓄積手段をさらに有する請求項１から請求項３のいずれかに記載の衝突危険性判定システム。
5. 請求項１から請求項４のいずれかに記載の衝突危険性判定システムと、衝突危険性指標に基づいて衝突の危険が判定された場合に、道路管理者に警告情報を送信する送信手段とを含む衝突危険性警告システム。
6. 請求項１から請求項４のいずれかに記載の衝突危険性判定システムと、衝突危険性指標に基づいて衝突の危険が判定された場合に、車両に警告情報を送信する送信手段とを含む衝突危険性警告システム。
7. 車両に前記警告情報を送信する時刻は、前方車両が送信手段の設置位置を通過する時刻よりも後である請求項６記載の衝突危険性警告システム。

Images