JP5298712B2 - 感知器異常検出システム、方法、感知器異常検出装置及びコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、車載機から収集したプローブ情報を利用して、道路上に設置した車両感知器の動作異常を検知する感知器異常検出システムに関する。

従来、交通情報を収集するために、所定の間隔毎に道路上に車両感知器を設置して車両の通過台数（交通量）や占有時間等を計測するという方法が用いられてきた。
この車両感知器によって計測される交通量等を用いて、交通信号制御や交通情報の提供を行うため、車両感知器の故障や不良が交通システムに対して与える影響は大きい。
これまで、車両感知器の故障等を検出する方法として、例えば車両感知器の車両感知信号が感知しっぱなしの状態となったら異常と判定したり（特許文献１参照）、所定時間以上感知しなかったら異常と判定したりする方法が用いられてきた。

また、近年は、車両感知器の設置されていない道路の交通情報を取得する等の目的で、車両が自身の走行軌跡に関するプローブ情報を生成して所定の周期毎にセンター側装置に送信し、センター側で複数の車両から送信されるプローブ情報を分析することにより、道路のリンク旅行時間等を取得するという方法も用いられるようになってきた（特許文献１参照）。現在では、プローブ情報を送信可能な車両の台数が所定の割合に達してきたため、旅行時間等の取得以外の様々な活用方法が考えられる。

特開平３−２９０９６号公報 特開２００２−２５１６９８号公報

車両感知器の異常検出方法として、従来のように車両感知信号が感知しっぱなしになったか否か等のみで故障か否かを判断するだけでは十分とは言えず、例えば、以下のような異常を検出できることが望まれていた。
（１） 車両感知器の車両感知ヘッド（例えば超音波感知器であれば超音波ヘッド）の
設置角度等の条件が、設置後に何らかの理由で変化してしまったために、感知
漏れが起きる、あるいは、誤って異なる車線の車両を感知してしまう。
（２） 路側の樹木の伸びた枝が揺れる等の影響で、枝を誤って車両と誤感知してしま
う。
（３） 画像処理式の車両感知器などの場合には、新しく建設されたビルのビル影等の
影響やカメラの汚れ等の要因で画像処理に不良が発生し、車両の感知漏れや誤
感知が起きる。
（４） 作業者の保守作業等のミスにより、車両感知器に設定するべきパラメータ等に
誤りが発生し、車両の感知漏れや誤感知が起きる。

しかし、車両感知器の異常検出を目的として新たな道路設備を導入したり、点検作業の回数を増やしたりするのはコストが増大するため望ましくない。
そこで、本発明は、新たな道路設備を導入することなく前記（１）乃至（４）のような車両感知器の異常を検出可能な感知器異常検出システムを提供することを目的とする。

本発明にかかる感知器異常検出システムは、道路上を走行する複数の車両から送信される走行軌跡情報を収集するプローブ情報収集手段と、前記道路上に設置された車両感知器によって計測された当該道路の交通流に関する感知器情報を収集する感知器情報収集手段とを備え、前記プローブ情報収集手段によって収集された走行軌跡情報に基づいて当該道路の交通流を推定する交通流推定手段と、前記推定された交通流と、当該推定の対象となった日に収集された同じ時間帯の前記感知器情報とを対比することにより、当該感知器情報が妥当か否かを判定する判定手段を備えている（請求項１）。

この発明によれば、複数の車両から収集される走行軌跡情報を用いて、車両感知器の交通流計測が正常に行われているかどうかを判定することができるので、新たな道路設備を導入しなくても車両感知器の動作状態を監視することが可能となる。

ここで、前記交通流推定手段は、前記道路上を走行する車両のうち走行軌跡情報を送信可能な車両の割合であるプローブカー率と、収集された走行軌跡情報の数とから前記道路の推定交通量を算出し、前記判定手段は、前記車両感知器によって実際に計測され前記感知器情報に含まれている計測交通量を取得して前記推定交通量と比較し、計測交通量と推定交通量との差が所定の閾値以上の場合に、感知器情報に含まれる計測交通量が不当と判定することが好ましい（請求項２）。

推定交通量と計測交通量との対比によって計測交通量の妥当性を判断する方法を用いることで、車両感知器の状態を客観的に判定することが可能となる。

なお、前記走行軌跡情報によって、例えば車両の平均走行速度や渋滞末尾位置も推定できるので、これらの推定値と計測値を比較することで車両感知器の計測結果の妥当性を判定しても良い（請求項３、５）。また、前記走行軌跡情報に車種に関する情報が含まれていれば大型車混入率を推定することも可能であるから、大型車混入率の推定値と計測値を比較することで車両感知器の計測結果の妥当性を判定しても良い（請求項４）。

なお、前記推定交通量等の交通流を前記道路の複数の車線毎に算出し、前記道路の車線
毎に計測交通量等が妥当か否かを判定することがより好ましい（請求項６）。車線毎に行
うことで車両感知器の動作状態をきめ細やかに判定することが可能となるためである。
また、この感知器異常検出システムにおける異常の判定方法、判定手段等を備えた感知器異常検出装置および判定ステップ等を実行させるためのコンピュータプログラムも大変有用である（請求項７乃至９）。

以上のように、本発明の感知器異常検出システムによれば、路側が各車載機に対してプローブ情報の作成方法を指示し、当該指示に従って車載機がプローブ情報を作成して路側に送信するため、路側にとって扱いやすい内容のプローブ情報を効率よく収集することが可能となる。

（第１の実施形態）
以下、本発明の第１の実施形態を、図面を参照しながら詳細に説明する。
図１は、本発明に係る感知器異常検出システムの機器配置の概要を示す模式図である。

〔システムの全体構成〕
交差点Ａには交通信号制御機１が設置されており、信号灯器１Ａを制御することで停止線Ｐに向かって道路Ａ上を走行する車両Ｃ等に対して通行権を表示している。この交通信号制御機１は無線通信機７を筐体内に内蔵しており、アンテナ７Ａを通じて道路Ａ上の車両に搭載された車載機との間で路車間通信をすることができる。
また、交差点Ａの上流側には車両感知器２が設置されており、感知ヘッド２Ａ〜２Ｃが車線毎に設けられている。なお、各ヘッドに対応した車線を車線Ａ〜車線Ｃと呼ぶこととし、各車線の進行方向はいずれも停止線Ｐに向かって進む方向とする。

この交通信号制御機１と車両感知器２は路側に設置される端末ルータ３に接続されており、通信回線や中央ルータ４を通じて交通管制センター側に設置されたプローブ情報収集装置５Ａ等の中央装置と接続されている。
道路Ａを走行する車両のうち車両Ｃを含む一部の車両には、無線通信機７と通信可能な車載機（車両Ｃの車載機は車載機６）が搭載されており、道路Ａ上において路車間通信を行うことができるようになっている。

〔プローブ情報の内容〕
図２は車載機６が車両Ｃの走行軌跡を示すプローブ情報を作成してアンテナ７Ａ宛に当該プローブ情報を送信する概念を示す図であり、図３はプローブ情報の一例を示す図である。
図２にある通り、車載機６は、車線Ｂを停止線Ｐに向かって走行する間に、地点１〜地点４の４箇所でその地点の緯度・経度と通過時刻を記録してプローブ情報に格納する。この際、前記緯度・経度や通過時刻と共に、地点通過時におけるヘッドライト等の状態を記録することもできる。
車載機６は通過した複数の地点の情報を含むプローブ情報を作成した後、アンテナ７Ａに向けて当該プローブ情報を送信する。

なお、車載機６から送信されるプローブ情報は、どのようなデータ形式であってもよく、通信効率を高めるためにデータ圧縮等がされていても良い。また、プローブ情報に格納する地点の場所や数についても、車両の走行軌跡を把握することが可能であればどのように決定しても構わない。
そして、作成されたプローブ情報は、無線通信機７に受信された後、端末ルータ３や中央ルータ４を通じてプローブ情報収集装置５Ａに送られ、プローブ情報のデータベースとして蓄積される。

〔車両感知器の基本動作〕
車両感知器２は、各ヘッド２Ａ〜２Ｃから道路Ａの路面に対して周期的に超音波を送出しており、自身の送出した超音波の路面からの反射波を受信する機能を備えている。
超音波を送出してから反射波を受信するまでの時間は、通常、ヘッドと路面との間の距離の２倍の距離を音波が伝播するのにかかる時間と等しいが、ヘッドの直下に車両が存在している場合には、超音波がその車両の天井で跳ね返るため、通常よりも短い時間で反射波を受信することになる。
すなわち、超音波を送出してからその反射波を受信するまでの時間が所定の閾値以内であるか否かに応じてヘッドの直下に車両が存在するか否かを判断する、という仕組みで車両を感知している。

超音波は間欠的に路面に向かって送出されており、単位時間毎（例えば５０ｍｓ毎）の車両の存在の有無を計測することができる。
この単位時間毎の車両の存在有無を時系列で観測し、存在有りから存在無しに変化した時点で、車両が１台通過したと判断して交通量を１つカウントアップする。
また、存在有りの時間と存在無しの時間の割合によって、いわゆる道路上における車両の占有時間を算出し、当該占有時間からおおよその平均走行速度を推定することができる。占有時間が大きいほど走行速度は小さく、占有時間が小さいほど走行速度は大きい。

図２のように車両Ｃが走行した場合、その経路上に設置される車両感知器２において車両Ｃの通過が感知される。車両Ｃは車線Ｂを走行して車両感知器２のヘッド２Ｂの下を通過したので、車両感知器２では、車両Ｃの通過時点で車線Ｂの交通量を１つカウントアップする。また占有時間を基におおよその走行速度を推定することもできる。

なお、ここでは超音波式の車両感知器を例に説明したが、光学式、画像処理式や遠赤外線式など、交通量や占有時間等を算出可能な車両感知器であればどのような種類の車両感知器を用いても良い。画像式車両感知器などの場合であれば、車両の走行速度や渋滞長を直接計測することも可能である。
このようにして算出された交通量や占有時間等は、感知器情報収集装置５Ｂからの要求に応じて所定の周期で交通管制センター宛に送信される。

〔感知器異常検出装置５Ｃの基本的動作〕
以下、感知器異常検出装置５Ｃの基本的動作を説明する。

感知器異常検出装置５Ｃは、一定の周期毎に、プローブ情報収集装置５Ａから所定時間内に収集されたプローブ情報群を受信する。また、感知器情報収集装置５Ｂからも所定時間内に収集された感知器情報群を受信する。これらプローブ情報群や感知器情報群に含まれる個々の情報には、収集された地点（道路）や時刻が付与され、いつどこで得られた情報かを識別することができるようになっており、感知器異常検出装置５Ｃは、受信した前記プローブ情報群と感知器情報群の中から、同じ時間帯の同じ道路におけるプローブ情報と感知器情報を取り出して分析する。

まず、受信したプローブ情報群から対象となる時間帯および道路における複数のプローブ情報を順次抜き出す。ここでは、ある日の昼間の１時間（１３時〜１４時）における道路Ａのプローブ情報を抜き出す。
なお、ここで抜き出されるプローブ情報の個数が所定以下である場合（例えば３０台以下の場合）には、正確な交通状況の推定をすることが困難なため、その時点で異常判定不能として処理を終了する。

次に、抜き出された複数のプローブ情報に含まれる通過地点の緯度・経度から、プローブ情報を送信した車両の走行車線を割り出す。走行車線の割り出しは、道路Ａの車線Ａ〜Ｃの各車線が存在する領域を予めテーブルで記憶しておいて、通過地点の緯度・経度がどの領域に含まれているかによって行われる。このようにして、全てのプローブ情報について走行した車線を割り出し、車線毎の通過台数を求める。
そして、プローブ情報を作成して送信することのできる車載機の搭載率から、この１時間における車線毎のトータルの通過台数の推定値を算出する。例えば、前記車載機の搭載率が１０％であれば、プローブ情報によって割り出された車線毎の通過台数を１０倍することで推定値を算出する。なお、搭載率は動的に変動しうるため、定期的に見直しをして適切な値として設定することが望ましい。

次に、受信した感知器情報群から、対象となる日の１３時〜１４時における道路Ａのプローブ情報を抜き出す。通常、感知器情報は５分毎程度の間隔で記録されているから、１３時〜１３時５分、１３時５分〜１３時１０分、・・・、１３時５５分〜１４時のそれぞれの感知器情報を取り出す。そして、これらの１２個の時間帯の車線毎の交通量の累積値を算出する。

そして、プローブ情報群から求めた道路Ａの各車線の交通量の推定値と、感知器情報群から算出された交通量の累積値を比較する。そして、これらの値の乖離が所定の閾値以内であれば、車両感知器は正常であり、乖離が所定以上であれば異常と判定する。この場合の閾値は、例えば一般的な交通量の１割程度といった値に設定しておけば良い。

また、走行車線以外にも、各プローブ情報の通過地点間の距離と所要時間から走行速度を算出することができるため、プローブ情報を利用すれば時間帯ごとの平均走行速度を推定することができる。この平均走行速度と車両感知器で計測される速度情報を比較することで、速度情報の計測が正常か否かを判定することもできる。
また、プローブ情報に車種に関する情報も格納されているのであれば、大型車混入率を推定して感知器情報と比較することもできる。また、プローブ情報から渋滞末尾位置を推定した上で、車両感知器で計測される渋滞長と比較することも可能である。

上記のような方法で、例えば１時間おき等の一定の周期で車両感知器の異常判定を行った場合、異常と判定される回数が多い車両感知器を順番に並べたリストを帳票の形式で自動的に出力することができ、メンテナンス作業を行う場合に、作業の優先順位を容易に決定することができるようになる。
また、異常と判定される回数が多い車両感知器で計測される交通情報は、ドライバに対する交通情報提供の対象から除外したり、交通信号制御を行う場合に使用しないようにしたりすることが望ましい。この場合、異常と判定されるのが夜間に集中しているのであれば、感知器情報を使用しない時間帯を夜間のみとする、といった方法でも良い。

なお、ここでは、プローブ情報収集装置５Ａや感知器情報収集装置５Ｂとは異なる装置として感知器異常検出装置５Ｃを設置する例を示したが、プローブ情報収集装置５Ａや感知器情報収集装置５Ｂに感知器異常を判定する機能を実装して使用することもできるし、これら３つの装置を１つの装置とすることもできる。このように、既存のシステムにとって好適な構成を適宜採用することが可能である。

以上の実施形態では、プローブ情報から車線毎の交通量を推定した上で、実際に車両感知器２で計測された計測交通量と比較したが、プローブ情報に含まれる緯度・経度の位置の精度が良くないために走行した車線を特定するのが困難な場合には、道路Ａの全車線の交通量の推定値を算出した上で、感知ヘッド２Ａ〜２Ｃの３車線分の計測交通量と比較する方法を用いることもできる。また、交通量のみならず走行速度等についても同様である。

なお、本発明におけるプローブ情報収集装置５Ａや交通信号制御機１等は、１の筐体によって実現されていても良いし、複数の筐体の組み合わせによって実現されても良い。また、これらは、それぞれ１つのコンピュータによって実現されていても良いし、複数のコンピュータを組み合わせて実現されていても良い。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

本発明に係る感知器異常検出システムの機器配置の概要を示す模式図である。 車載機６がプローブ情報を作成してアンテナ７Ａ宛に当該プローブ情報を送信する概念を示す図である。 プローブ情報の一例を示す図である。

符号の説明

１ 交通信号制御機
１Ａ 信号灯器
２ 車両感知器
２Ａ〜２Ｃ 感知ヘッド
３ 端末ルータ
４ 中央ルータ
５Ａ プローブ情報収集装置
５Ｂ 感知器情報収集装置
５Ｃ 感知器異常検出装置
６ 車載機
７ 無線通信機

Claims (9)

1. 道路上を走行する複数の車両から送信される走行軌跡情報を収集するプローブ情報収集手段と、
   前記道路上に設置された車両感知器によって計測された当該道路の交通流に関する感知器情報を収集する感知器情報収集手段とを備え、
   前記プローブ情報収集手段によって収集された走行軌跡情報に基づいて当該道路の交通流を推定する交通流推定手段と、
   前記推定された交通流と、当該推定の対象となった日に収集された同じ時間帯の前記感知器情報とを対比することにより、当該感知器情報が妥当か否かを判定する判定手段を備えること
   を特徴とする感知器異常検出システム。
2. 前記交通流推定手段は、
   前記道路上を走行する車両のうち走行軌跡情報を送信可能な車両の割合であるプローブカー率と、収集された走行軌跡情報の数とから前記道路の推定交通量を算出し、
   前記判定手段は、
   前記車両感知器によって実際に計測され前記感知器情報に含まれている計測交通量を取得して前記推定交通量と比較し、計測交通量と推定交通量との差が所定の閾値以上の場合に、感知器情報に含まれる計測交通量が不当と判定すること
   を特徴とする請求項１に記載の感知器異常検出システム。
3. 前記交通流推定手段は、
   前記プローブ情報収集手段によって収集される走行軌跡情報に基づいて、前記道路上における車両の推定平均走行速度を算出し、
   前記判定手段は、
   前記車両感知器によって実際に計測され前記感知器情報に含まれている計測平均走行速度を取得して前記推定平均走行速度と比較し、前記計測平均走行速度と推定平均走行速度との差が所定の閾値以上の場合に、感知器情報に含まれる計測平均走行速度が不当と判定すること
   を特徴とする請求項１又は２に記載の感知器異常検出システム。
4. 前記交通流推定手段は、
   前記プローブ情報収集手段によって収集される走行軌跡情報に含まれる車種情報に基づいて、前記道路上における推定大型車混入率を算出し、
   前記判定手段は、
   前記車両感知器によって実際に計測され前記感知器情報に含まれている計測大型車混入率を取得して前記推定大型車混入率と比較し、前記計測大型車混入率と推定大型車混入率との差が所定の閾値以上の場合に、感知器情報に含まれる計測大型車混入率が不当と判定すること
   を特徴とする請求項１乃至３のいずれか１つに記載の感知器異常検出システム。
5. 前記交通流推定手段は、
   前記プローブ情報収集手段によって収集される走行軌跡情報に基づいて、前記道路上における推定渋滞末尾位置を算出し、
   前記判定手段は、
   前記車両感知器によって実際に計測され前記感知器情報に含まれている計測渋滞末尾位置を取得して前記推定渋滞末尾位置と比較し、前記計測渋滞末尾位置と推定渋滞末尾位置との差が所定の閾値以上の場合に、感知器情報に含まれる計測渋滞末尾位置が不当と判定すること
   を特徴とする請求項１乃至４のいずれか１つに記載の感知器異常検出システム。
6. 前記交通流推定手段によって推定される推定交通流は前記道路の複数の車線毎に算出されるものであり、
   前記判定手段は、前記道路の車線毎に計測交通流が妥当か否かを判定すること
   を特徴とする請求項１乃至５のいずれか１つに記載の感知器異常検出システム。
7. 道路上を走行する複数の車両から送信される走行軌跡情報を収集するステップと、
   前記道路上に設置された車両感知器によって計測された当該道路の交通流に関する感知器情報を収集する感知器情報収集ステップと、
   収集された前記走行軌跡情報に基づいて当該道路の交通流を推定するステップと、
   前記推定された交通流と、当該推定の対象となった日に収集された同じ時間帯の前記感知器情報とを対比することにより、当該感知器情報が妥当か否かを判定するステップとをコンピュータに実行させること
   を特徴とする方法。
8. 道路上を走行する複数の車両から送信される走行軌跡情報に基づいて得られる当該道路の推定交通流を取得する手段と、
   前記道路上に設置された車両感知器によって計測された当該道路の交通流に関する感知器情報を取得する手段と、
   前記推定交通流と、当該推定の対象となった日に収集された同じ時間帯の前記感知器情報とを対比することにより、当該感知器情報が妥当か否かを判定する判定手段を備えること
   を特徴とする感知器異常検出装置。
9. 道路上を走行する複数の車両から送信される走行軌跡情報に基づいて得られる当該道路の推定交通流を取得するステップと、
   前記道路上に設置された車両感知器によって計測された当該道路の交通流に関する感知器情報を取得するステップと、
   前記推定交通流と、当該推定の対象となった日に収集された同じ時間帯の前記感知器情報とを対比することにより、当該感知器情報が妥当か否かを判定するステップとをコンピュータに実行させること
   を特徴とするコンピュータプログラム。

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