JP2017174345A - Congestion degree calculation device, congestion degree calculation method and program for congestion degree calculation, and recording medium - Google Patents
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Abstract
Description
本願は、混雑度算出装置、混雑度算出方法並びに混雑度算出用プログラム及び記録媒体の技術分野に属する。より詳細には、車両等の移動体が移動する道路を構成する車線における混雑度を算出する混雑度算出装置及び混雑度算出方法、並びに当該混雑度算出装置用のプログラム及び当該プログラムが記録された記録媒体の技術分野に属する。 The present application belongs to a technical field of a congestion degree calculation device, a congestion degree calculation method, a congestion degree calculation program, and a recording medium. More specifically, a congestion degree calculation device and a congestion degree calculation method for calculating a congestion degree in a lane that constitutes a road on which a moving body such as a vehicle moves, a program for the congestion degree calculation device, and the program are recorded. It belongs to the technical field of recording media.
近年、車両についてのいわゆる自動運転制御に関する研究開発が盛んに行われている。この自動運転制御の実現に当たって必要とされる技術の一つとして、複数の車線からなる道路における車線変更を自動的に制御するための技術がある。このような技術を開示した先行技術文献には、例えば下記特許文献1が挙げられる。 In recent years, research and development relating to so-called automatic driving control for vehicles has been actively conducted. One technique required for realizing this automatic driving control is a technique for automatically controlling lane changes on a road composed of a plurality of lanes. The prior art document disclosing such a technique includes, for example, the following Patent Document 1.
この特許文献1に記載されている技術では、その道路を構成する車線ごとの交通量を予測すると共に当該車線ごとの混雑度(渋滞度)を算出して、車線変更のための誘導を行う構成とされている。そして当該混雑度の算出に当たっては、予め取得された渋滞情報等の周辺情報に基づき、いわゆる統計的な手法を用いている。 In the technology described in Patent Document 1, the traffic volume for each lane composing the road is predicted, and the degree of congestion (congestion level) for each lane is calculated, and guidance for changing the lane is performed. It is said that. In calculating the congestion level, a so-called statistical method is used based on peripheral information such as traffic information acquired in advance.
しかしながら、上記特許文献1に開示されている技術では、上述した通り既定の周辺情報に基づいた統計的な手法を用いて混雑度の算出を行っている。よって、実際にその車両が走行している地点又は道路における現実的な混雑度を算出するためには、特にその精度及びリアルタイム性が不十分であるという問題点があった。即ち特許文献1に開示されている技術では、例えば過去に取得された渋滞情報等を含む周辺情報に基づいて統計的に混雑度を算出するため、実際に走行している車両において他の車線の混雑度を的確且つリアルタイムに検出することは不可能である。 However, in the technique disclosed in Patent Document 1, the degree of congestion is calculated using a statistical method based on predetermined peripheral information as described above. Therefore, there is a problem that the accuracy and the real-time property are particularly insufficient for calculating a realistic congestion degree at a point or road where the vehicle actually travels. That is, in the technique disclosed in Patent Document 1, for example, the congestion degree is statistically calculated based on peripheral information including traffic congestion information acquired in the past. It is impossible to accurately detect the degree of congestion in real time.
そこで本願は、上記の各問題点に鑑みて為されたもので、その課題の一例は、車両が走行している地域の周辺情報や統計的な手法を用いることなく、的確且つリアルタイムに車線における混雑度を検出することが可能な混雑度算出装置及び混雑度算出方法、並びに当該混雑度算出装置用のプログラム及び当該プログラムが記録された記録媒体を提供することにある。 Therefore, the present application has been made in view of the above-mentioned problems, and an example of the problem is that in the lane accurately and in real time without using peripheral information and statistical methods of the area where the vehicle is traveling. An object of the present invention is to provide a congestion degree calculation device and a congestion degree calculation method capable of detecting a congestion degree, a program for the congestion degree calculation device, and a recording medium on which the program is recorded.
上記の課題を解決するために、請求項1に記載の発明は、同じ方向に移動すべき複数の車線からなる道路の一の車線を移動する移動体の移動状態と、前記道路における前記一の車線と異なる他車線を移動する他移動体の移動状態と、の相対的な関係を示す関係情報を取得する取得手段と、前記関係情報に基づいて、前記他車線の混雑度を算出する算出手段と、を備える。 In order to solve the above-described problem, the invention according to claim 1 is directed to a moving state of a moving body that moves in one lane of a road composed of a plurality of lanes that should move in the same direction, and the one in the road. An acquisition unit that acquires relative information indicating a relative relationship between a moving state of another moving body that moves in another lane different from the lane, and a calculation unit that calculates a congestion degree of the other lane based on the relationship information And comprising.
上記の課題を解決するために、請求項12に記載の発明は、同じ方向に移動すべき複数の車線からなる道路の一の車線を移動する移動体の移動状態と、前記道路における前記一の車線と異なる他車線を移動する他移動体の移動状態と、の相対的な関係を示す関係情報を取得する取得工程と、前記関係情報に基づいて、前記他車線の混雑度を算出する算出工程と、を含む。 In order to solve the above-described problem, the invention according to claim 12 is directed to a moving state of a moving body moving in one lane of a road composed of a plurality of lanes to be moved in the same direction, and the one in the road. An acquisition step of acquiring relative information indicating a relative relationship between a moving state of another moving body moving in another lane different from the lane, and a calculation step of calculating a degree of congestion of the other lane based on the relationship information And including.
上記の課題を解決するために、請求項13に記載の発明は、コンピュータを、請求項1から請求項11のいずれか一項に記載の混雑度算出装置として機能させる。 In order to solve the above-described problem, the invention described in claim 13 causes a computer to function as the congestion degree calculation device described in any one of claims 1 to 11.
上記の課題を解決するために、請求項14に記載の発明は、請求項13に記載の混雑度算出用プログラムがコンピュータにより読み取り可能に記録されている。 In order to solve the above-described problems, in the invention described in claim 14, the congestion degree calculation program described in claim 13 is recorded so as to be readable by a computer.
次に、本願を実施するための形態について、図1を用いて説明する。なお図1は、実施形態に係る混雑度算出装置の概要構成を示すブロック図である。 Next, the form for implementing this application is demonstrated using FIG. FIG. 1 is a block diagram illustrating a schematic configuration of the congestion degree calculation apparatus according to the embodiment.
図1に示すように、実施形態に係る混雑度算出装置Sは、取得手段1と、算出手段2と、を備えて構成されている。 As shown in FIG. 1, the congestion degree calculation device S according to the embodiment includes an acquisition unit 1 and a calculation unit 2.
この構成において取得手段1は、同じ方向に移動すべき複数の車線からなる道路における一の車線を移動する移動体の移動状態と、道路における一の車線と異なる他車線を移動する他移動体の移動状態と、の相対的な関係を示す関係情報を取得する。 In this configuration, the acquisition means 1 includes a moving state of a moving body that moves in one lane on a road composed of a plurality of lanes that should move in the same direction, and an other moving body that moves in another lane different from the one lane on the road. Relation information indicating a relative relation with the movement state is acquired.
そして算出手段2は、取得手段1により取得された関係情報に基づいて、他車線における混雑度を算出する。 And the calculation means 2 calculates the congestion degree in another lane based on the relationship information acquired by the acquisition means 1.
以上説明したように、実施形態に係る混雑度算出装置Sの動作によれば、同じ方向に移動すべき複数の複数車線からなる一の車線を移動する移動体の移動状態と、一の車線と異なる他車線を移動する他移動体の移動状態との相対的な関係を示す関係情報に基づいて、他移動体が移動する他車線における混雑度を算出する。よって、移動体が移動する地域の周辺情報や統計的な手法を用いることなく、移動する他移動体との相対的な関係に基づき、他車線における混雑度を的確且つリアルタイムに検出することができる。 As described above, according to the operation of the congestion degree calculation device S according to the embodiment, the moving state of the moving body that moves in one lane composed of a plurality of lanes that should move in the same direction, and one lane The degree of congestion in the other lane in which the other moving body moves is calculated based on the relationship information indicating the relative relationship with the movement state of the other moving body moving in the different other lane. Therefore, it is possible to accurately and in real time detect the degree of congestion in the other lane based on the relative relationship with the moving other moving body without using the peripheral information of the area where the moving body moves and the statistical method. .
次に、上述した実施形態に対応する具体的な実施例について、図面を用いて説明する。なお以下に説明する実施例及び各変形例は、ナビゲーション装置における車線ごとの車両の混雑度の算出処理に本願を適用した場合の実施例である。このときの車両は、実施形態に係る移動体の一例に相当する。また、各実施例に係る混雑度算出処理は、実施例及び各変形例に係るナビゲーション装置において実行される自動運転制御の一環として実行される。 Next, specific examples corresponding to the above-described embodiments will be described with reference to the drawings. In addition, the Example and each modification demonstrated below are Examples when this application is applied to the calculation process of the congestion degree of the vehicle for every lane in a navigation apparatus. The vehicle at this time corresponds to an example of the moving body according to the embodiment. Moreover, the congestion degree calculation process according to each embodiment is executed as part of the automatic driving control executed in the navigation device according to the embodiment and each modification.
(I)実施例
初めに、上述した実施形態に対応する実施例について、図2乃至図6を用いて説明する。なお、図2は実施例に係るナビゲーション装置の概要構成を示すブロック図であり、図3は実施例に係る混雑度算出処理を示すフローチャートであり、図4乃至図6は実施例に係る混雑度算出処理を具体的にそれぞれ説明する図である。このとき図2では、図1に示した実施形態に係る混雑度算出装置Sにおける各構成部材に対応する実施例の構成部材それぞれについて、当該混雑度算出装置Sにおける各構成部材と同一の部材番号を用いている。
(I) Example First, an example corresponding to the above-described embodiment will be described with reference to FIGS. FIG. 2 is a block diagram illustrating a schematic configuration of the navigation device according to the embodiment, FIG. 3 is a flowchart illustrating the congestion degree calculation processing according to the embodiment, and FIGS. 4 to 6 illustrate the congestion degree according to the embodiment. It is a figure explaining a calculation process concretely, respectively. At this time, in FIG. 2, the same member numbers as the respective constituent members in the congestion degree calculating device S for the constituent members in the examples corresponding to the respective constituent members in the congestion degree calculating device S according to the embodiment shown in FIG. 1. Is used.
図2に示すように、実施例に係るナビゲーション装置NVは、例えば車両搭載用のナビゲーション装置であり、CPU、RAM(Random Access Memory)及びROM(Read Only Memory)等からなる処理部10と、インターフェース13と、操作ボタン又はリモコン或いはタッチパネル等からなる操作部14と、例えばHDD(Hard Disc Drive)又はSSD(Solid State Drive)等からなる記録部15と、例えばCCD(Charge Coupled Device)又はCMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)デバイス等からなるカメラ16と、位置センサ等の各種センサを含むセンサ部17と、液晶ディスプレイ等からなるディスプレイ18と、により構成されている。 As shown in FIG. 2, the navigation device NV according to the embodiment is, for example, a vehicle-mounted navigation device, and includes a processing unit 10 including a CPU, a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), and the like, and an interface. 13, an operation unit 14 including an operation button or a remote controller or a touch panel, a recording unit 15 including, for example, an HDD (Hard Disc Drive) or an SSD (Solid State Drive), and a CCD (Charge Coupled Device) or CMOS (Complementary, for example). The camera 16 includes a metal oxide semiconductor device, a sensor unit 17 including various sensors such as a position sensor, and a display 18 including a liquid crystal display.
一方処理部10は、取得部1と、混雑度算出部2と、変化量算出部11と、混雑度予測部12と、により構成されている。このとき、取得部1、混雑度算出部2、変化量算出部11及び混雑度予測部12は、処理部10を構成するCPU等を含むロジック回路によりハードウェア的に実現されるものであってもよいし、後述する実施例に係る混雑度算出処理を示すフローチャートに相当するプログラムを処理部10のCPU等が読み込んで実行することにより、ソフトウェア的に実現されるものであってもよい。また、上記取得部1が実施形態に係る取得手段1の一例に相当し、混雑度算出部2が実施形態に係る算出手段2の一例に相当し、変化量算出部11が本願に係る「変化量算出手段」の一例に相当する。更に図2において破線で示すように、取得部1及び混雑度算出部2により、実施形態に係る混雑度算出装置Sの一例が構成されている。 On the other hand, the processing unit 10 includes an acquisition unit 1, a congestion degree calculation unit 2, a change amount calculation unit 11, and a congestion degree prediction unit 12. At this time, the acquisition unit 1, the congestion level calculation unit 2, the change amount calculation unit 11, and the congestion level prediction unit 12 are realized in hardware by a logic circuit including a CPU and the like that constitute the processing unit 10. Alternatively, the program may be realized by software by reading and executing a program corresponding to a flowchart showing a congestion degree calculation process according to an embodiment described later by the CPU of the processing unit 10 or the like. The acquisition unit 1 corresponds to an example of the acquisition unit 1 according to the embodiment, the congestion degree calculation unit 2 corresponds to an example of the calculation unit 2 according to the embodiment, and the change amount calculation unit 11 This corresponds to an example of “amount calculation means”. Further, as indicated by a broken line in FIG. 2, the acquisition unit 1 and the congestion degree calculation unit 2 constitute an example of the congestion degree calculation device S according to the embodiment.
以上の構成においてインターフェース13は、処理部10の制御の下、例えばインターネット等の図示しないネットワークと処理部10との間の、例えば渋滞情報等のデータの授受を制御する。一方センサ部17は、例えばナビゲーション装置NVが搭載されている車両の現在位置を示す位置データ等、ナビゲーション装置NVとしての案内処理等に必要なデータを生成して処理部10に出力する。なお以下の説明において、実施例に係るナビゲーション装置NVが搭載されている車両を単に「自車」と称する。 In the above configuration, the interface 13 controls transmission / reception of data such as traffic jam information between a network (not shown) such as the Internet and the processing unit 10 under the control of the processing unit 10. On the other hand, the sensor unit 17 generates data necessary for guidance processing as the navigation device NV, such as position data indicating the current position of the vehicle on which the navigation device NV is mounted, and outputs the data to the processing unit 10. In the following description, a vehicle equipped with the navigation device NV according to the embodiment is simply referred to as “own vehicle”.
他方記録部15は、後述する実施例に係る混雑度算出処理を示すフローチャートに相当するプログラムや、処理部10としての案内処理に供される道路データ等を不揮発性に記録している。また操作部14は、ナビゲーション装置NVに対するユーザの操作が当該操作部14において実行されると、当該操作に対応する操作信号を生成して処理部10に出力する。他方カメラ16は、少なくとも自車の前方及び左右の前側方を撮像範囲としており、当該撮像範囲を撮像した画像データ(動画又は静止画である画像データ)を生成して処理部10に出力する。そして処理部10の取得部1は、実施例に係る混雑度算出処理の一環として、カメラ16からの上記画像データを取得して混雑度算出部2に出力する。これにより混雑度算出部2は、実施例に係る混雑度算出処理の一環として、上記画像データに基づき、自車が移動している車線以外の他の車線における、実施例に係る混雑度を算出する。このとき混雑度算出部2は、上記画像データの内容に基づいて、自車と他の車線を移動する他の車両との間の位置関係及び速度差を検出し、それらに基づいて実施例に係る混雑度を後述するように算出する。 On the other hand, the recording unit 15 records in a non-volatile manner a program corresponding to a flowchart showing a congestion degree calculation process according to an embodiment to be described later, road data used for the guidance process as the processing unit 10, and the like. Further, when a user operation on the navigation device NV is executed on the operation unit 14, the operation unit 14 generates an operation signal corresponding to the operation and outputs the operation signal to the processing unit 10. On the other hand, the camera 16 has at least the front and left and right front sides of the host vehicle as imaging ranges, generates image data (image data that is a moving image or a still image) that images the imaging range, and outputs the image data to the processing unit 10. Then, the acquisition unit 1 of the processing unit 10 acquires the image data from the camera 16 and outputs it to the congestion level calculation unit 2 as part of the congestion level calculation process according to the embodiment. Thereby, the congestion degree calculation unit 2 calculates the congestion degree according to the embodiment in the lane other than the lane in which the host vehicle is moving based on the image data as part of the congestion degree calculation process according to the embodiment. To do. At this time, the congestion degree calculation unit 2 detects a positional relationship and a speed difference between the own vehicle and another vehicle moving in another lane based on the content of the image data, and based on them, the embodiment is performed. The degree of congestion is calculated as described later.
ここで、実施例に係る混雑度とは、同じ方向に車両が移動すべき複数の車線からなる道路(例えば、高速道路等)において、自車が移動する車線以外の他の車線における車両の混み具合を、自車と、他の車線を移動する他の車両との間の速度差に基づいて算出した混雑度である。より具体的には、例えば、他の車線を移動中の他の車両の速度よりも自車の速度が速い場合、換言すれば、自車が移動している車線の方が上記他の車線よりもスムーズに移動できるタイミングでは、自車が移動する車線の混雑度よりも上記他の車線の混雑度が相対的に高くなる。一方、他の車線を移動中の他の車両の速度よりも自車の速度が遅い場合、換言すれば、自車が移動している車線よりも上記他の車線の方がスムーズに移動できるタイミングでは、自車が移動する車線の混雑度よりも上記他の車線の混雑度の方が相対的に低くなる。なお、混雑度を表す値は、混雑度が高い(混雑した状態)ほど小さい値となり、混雑度が低い(混雑していない空いた状態)ほど大きい値となる。 Here, the congestion degree according to the embodiment refers to the congestion of vehicles in other lanes other than the lane in which the own vehicle moves on a road (for example, a highway) including a plurality of lanes in which the vehicle should move in the same direction. The degree of congestion is calculated based on the speed difference between the vehicle and another vehicle moving in another lane. More specifically, for example, when the speed of the own vehicle is faster than the speed of the other vehicle moving in another lane, in other words, the lane in which the own vehicle is moving is more than the other lane. However, at the timing when the vehicle can move smoothly, the congestion degree of the other lane is relatively higher than the congestion degree of the lane in which the host vehicle moves. On the other hand, when the speed of the own vehicle is slower than the speed of the other vehicle moving in the other lane, in other words, the timing at which the other lane can move more smoothly than the lane in which the own vehicle is moving. Then, the congestion degree of the other lane is relatively lower than the congestion degree of the lane in which the own vehicle moves. Note that the value indicating the degree of congestion is smaller as the degree of congestion is higher (congested state), and is larger as the degree of congestion is lower (uncongested state).
次に、処理部10の変化量算出部11は、実施例に係る混雑度算出処理の一環として、混雑度算出部2により算出された混雑度の変化量を車線ごとに算出する。これにより処理部10の混雑度予測部12は、実施例に係る混雑度算出処理の一環として、当該変化量が算出された以降の各車線の混雑度を予測する。 Next, the change amount calculation unit 11 of the processing unit 10 calculates the change amount of the congestion degree calculated by the congestion degree calculation unit 2 for each lane as part of the congestion degree calculation process according to the embodiment. Thereby, the congestion degree prediction unit 12 of the processing unit 10 predicts the congestion degree of each lane after the change amount is calculated as part of the congestion degree calculation process according to the embodiment.
そして処理部10は、インターフェース13を介して上記ネットワークから取得された各種データ、カメラ16からの上記画像データ及びセンサ部17からの各種データ等に基づいて、実施例に係る混雑度算出処理を含む実施例に係る案内処理等(上記自動運転制御を含む)を実行し、それらの結果を、例えばディスプレイ18等を用いてユーザ(運転者又は同乗者等)に告知する。 The processing unit 10 includes a congestion degree calculation process according to the embodiment based on various data acquired from the network via the interface 13, the image data from the camera 16, various data from the sensor unit 17, and the like. The guidance processing according to the embodiment (including the above automatic driving control) is executed, and the results are notified to the user (driver or passenger) using the display 18 or the like, for example.
次に、処理部10を中心とした実施例に係る混雑度算出処理について、具体的に図3及び図6を用いて説明する。 Next, the congestion degree calculation process according to the embodiment centering on the processing unit 10 will be specifically described with reference to FIGS. 3 and 6.
実施例に係る混雑度算出処理は、上述したように実施例に係る自動運転制御の一環として、例えば予め設定された時間ごとに開始される。そして、対応するフローチャートを図3に示すように、実施例に係る混雑度算出処理において取得部1は、カメラ16からの上記画像データを取得し、これを混雑度算出部2に出力する。これにより混雑度算出部2は、当該画像データに基づいて他の車線を移動している他の車両の位置を検出し(ステップS1)、更に、当該検出結果に基づいて、他の車両と自車との間に追い抜き事象が発生したか否かを判定する(ステップS2)。ここで、ステップS2において発生の有無が判定される追い抜き事象には、他の車線を移動中の他の車両により自車が追い抜かれる場合(即ち、自車が移動する車線の方が、混雑度が高い場合)と、他の車線を移動中の他の車両を自車が追い抜く場合(即ち、他の車両が移動する他の車線の方が、混雑度が高い場合)と、の双方が含まれる。ステップS2の判定において、いずれの追い抜き事象も発生していない場合(ステップS2:NO)、処理部10は後述するステップS4に移行する。 As described above, the congestion degree calculation process according to the embodiment is started, for example, every preset time as part of the automatic driving control according to the embodiment. Then, as shown in a corresponding flowchart in FIG. 3, in the congestion degree calculation process according to the embodiment, the acquisition unit 1 acquires the image data from the camera 16 and outputs this to the congestion degree calculation unit 2. Thereby, the congestion degree calculation unit 2 detects the position of another vehicle moving in another lane based on the image data (step S1), and further, based on the detection result, It is determined whether or not a passing event has occurred between the vehicle (step S2). Here, in the overtaking event in which the presence or absence of occurrence is determined in step S2, when the own vehicle is overtaken by another vehicle moving in another lane (that is, the lane in which the own vehicle moves is more crowded) And when the vehicle overtakes other vehicles moving in other lanes (that is, when other lanes where other vehicles move are more crowded) It is. If no overtaking event has occurred in the determination in step S2 (step S2: NO), the processing unit 10 proceeds to step S4 described later.
一方、ステップS2の判定において、いずれの追い抜き事象が発生している場合(ステップS2:YES)、処理部10の混雑度算出部2は、その発生が判定された追い抜き事象における自車と他の車両との間の速度差に応じて、その時点での各車線における混雑度を算出し、その車線についての直前の混雑度に加算する(ステップS3)。このステップS3の処理の具体例としては、ステップS2の判定の結果、自車と他の車線を移動する他の車両との間の速度差が時速20キロメートルであって自車の方が速い場合、混雑度算出部2は、当該他の車線における混雑度を「−2」として当該他の車線についての直前の混雑度に加算する。これに対して、ステップS2の判定の結果、自車と他の車線を移動する他の車両との間の速度差が時速30キロメートルであって自車の方が遅い場合、混雑度算出部2は、当該他の車線における混雑度の値を「3」として当該他の車線についての直前の混雑度に加算する。ここで、時速で表された速度差の絶対値を10で除した値だけ混雑度の値を増減させるのは、例えば、上記変化量算出部11における混雑度の変化量の算出処理や上記混雑度予測部12における混雑度の予測処理、或いは、当該予測された混雑度を用いた他の例えば自動運転制御のための処理等におけるデータの扱い易さ等の観点から、検出された速度差自体の絶対値を混雑度の値に置換するのではなく、予め設定された値「10」を有する調整パラメータで、時速で表された速度差の絶対値を除した値だけ混雑度の値を増減させることとしたものである。また混雑度算出部2は、算出した混雑度を、車線ごとに記録部15に記録されている後述する混雑度テーブルに一時的に記録させる。 On the other hand, if any overtaking event has occurred in the determination in step S2 (step S2: YES), the congestion degree calculation unit 2 of the processing unit 10 determines that the vehicle and other vehicles in the overtaking event for which the occurrence has been determined. In accordance with the speed difference with the vehicle, the degree of congestion in each lane at that time is calculated and added to the degree of congestion just before that lane (step S3). As a specific example of the processing of step S3, as a result of the determination of step S2, when the speed difference between the own vehicle and another vehicle moving in another lane is 20 kilometers per hour and the own vehicle is faster The congestion degree calculation unit 2 adds the congestion degree in the other lane as “−2” to the congestion degree immediately before the other lane. On the other hand, as a result of the determination in step S2, if the speed difference between the own vehicle and another vehicle moving in another lane is 30 kilometers per hour and the own vehicle is slower, the congestion degree calculation unit 2 Adds the value of the degree of congestion in the other lane as “3” to the previous degree of congestion for the other lane. Here, for example, the change in the degree of congestion is increased or decreased by a value obtained by dividing the absolute value of the speed difference expressed by the speed by 10 for example, a calculation process of the change amount of the congestion degree in the change amount calculation unit 11 or the congestion. The speed difference itself detected from the viewpoint of the ease of handling data in the degree of congestion prediction processing in the degree prediction unit 12 or other processing using the predicted degree of congestion such as automatic driving control. Rather than replacing the absolute value of the degree of congestion with an adjustment parameter having a preset value “10”, the degree of congestion is increased or decreased by a value obtained by dividing the absolute value of the speed difference expressed in speed per hour. It is intended to let you. In addition, the congestion degree calculation unit 2 temporarily records the calculated congestion degree in a congestion degree table (described later) recorded in the recording unit 15 for each lane.
次に変化量算出部11は、各車線についての混雑度の変化量を算出するタイミングが到来したか否かを判定する(ステップS4)。このステップS4の判定として具体的に、例えば上記ステップS1を最初に行ったタイミング及びそのタイミングにおける自車の位置を基準として、予め設定された一定時間又は予め設定された一定移動距離ごとに各車線についての混雑度の変化量を算出することとした場合、変化量算出部11は、当該一定時間が経過したか、又は当該一定移動距離を自車が移動したか、を判定する。なお変化量算出部11は、例えば自車が移動している道路における交差点間の混雑度の変化量を、一の交差点を通過する度に算出するようにしてもよい。ステップS4の判定において、混雑度の変化量を算出するタイミングが到来していない場合(ステップS4:NO)、処理部10は後述するステップS6に移行する。一方ステップS4の判定において、混雑度の変化量を算出するタイミングが到来した場合(ステップS4:YES)、変化量算出部11は、このタイミングにおける混雑度の変化量を車線ごとに算出し、更に混雑度予測部12は当該算出された変化量に基づいて車線ごとの事後の混雑度を予測する(ステップS5)。このとき混雑度予測部12は、例えば混雑度の値が増大している車線については「事後混雑度は低下する(空いてくる)」と予測し、一方混雑度の値が減少している車線については「事後混雑度は増加する(混んでくる)」と予測する。そして混雑度予測部12は、各予測結果を処理部10等に出力する。 Next, the change amount calculation unit 11 determines whether or not the timing for calculating the change amount of the congestion degree for each lane has arrived (step S4). Specifically, as the determination of step S4, for example, each lane for each of a predetermined time or a predetermined movement distance set in advance with reference to the timing at which step S1 is first performed and the position of the vehicle at that timing. When the change amount of the congestion degree is calculated, the change amount calculation unit 11 determines whether the certain time has elapsed or whether the own vehicle has moved the certain movement distance. Note that the change amount calculation unit 11 may calculate the amount of change in the degree of congestion between intersections on a road on which the vehicle is moving, for example, every time it passes through one intersection. If it is determined in step S4 that the timing for calculating the amount of change in the congestion level has not arrived (step S4: NO), the processing unit 10 proceeds to step S6 described later. On the other hand, when it is determined in step S4 that the timing for calculating the amount of change in the congestion level has come (step S4: YES), the change amount calculation unit 11 calculates the amount of change in the congestion level at this timing for each lane. The congestion degree prediction unit 12 predicts the subsequent congestion degree for each lane based on the calculated change amount (step S5). At this time, the congestion degree prediction unit 12 predicts that, for example, a lane where the value of the congestion degree is increased, “the posterior congestion level is reduced (is vacant)”, while the lane where the value of the congestion degree is decreased. Is predicted that the degree of post-event congestion will increase (congest). Then, the congestion degree prediction unit 12 outputs each prediction result to the processing unit 10 or the like.
次に処理部10は、自車が移動する車線が変更されたか否かを、例えばセンサ部17からの位置データ等を用いて判定する(ステップS6)。ステップS6の判定において自車が移動する車線が変更されていない場合(ステップS6:NO)、処理部10は後述するステップS8に移行する。一方ステップS6の判定において、自車が移動する車線が変更された場合(ステップS6:YES)、処理部10は当該車線変更に伴う混雑度の調整を行う(ステップS7)。このステップS7として具体的に処理部10は、車線変更前の各車線における混雑度の相対的な関係を維持しつつ、移動後の自車の車線における混雑度が当該移動後のタイミングで「0」となるように、各車線における混雑度を調整する。このステップS7については、後ほど具体的に説明する。 Next, the processing unit 10 determines whether or not the lane in which the host vehicle moves has been changed using, for example, position data from the sensor unit 17 (step S6). When the lane in which the vehicle moves is not changed in the determination in step S6 (step S6: NO), the processing unit 10 proceeds to step S8 described later. On the other hand, in the determination of step S6, when the lane in which the host vehicle moves is changed (step S6: YES), the processing unit 10 adjusts the congestion degree associated with the lane change (step S7). Specifically, in this step S7, the processing unit 10 maintains the relative relationship of the degree of congestion in each lane before the lane change, while the degree of congestion in the lane of the vehicle after movement is “0” at the timing after the movement. ”To adjust the degree of congestion in each lane. Step S7 will be specifically described later.
その後処理部10は、例えばナビゲーション装置NVとしての電源がオフとされる等により、実施例に係る混雑度算出処理を終了するか否かを判定し(ステップS8)、当該混雑度算出処理を終了する場合は(ステップS8:YES)当該混雑度算出処理をそのまま終了する。一方ステップS8の判定において当該混雑度算出処理を継続する場合(ステップS8:NO)、処理部10は上記ステップS1に戻って、他の車両の位置の検出を継続する。 Thereafter, the processing unit 10 determines whether or not to end the congestion degree calculation process according to the embodiment, for example, when the power as the navigation device NV is turned off (step S8), and ends the congestion degree calculation process. If so (step S8: YES), the congestion degree calculation process is terminated as it is. On the other hand, when continuing the said congestion degree calculation process in determination of step S8 (step S8: NO), the process part 10 returns to said step S1, and continues the detection of the position of another vehicle.
ここで上述したように、上記ステップS2の判定が「NO」である場合に上記ステップS4の判定に移行し、また上記ステップS4の判定が「NO」である場合に上記ステップS6の判定に移行することで、例えば、自車と他の車線を移動する他の車両との関係で、互いに一台も追い抜かない(又は追い抜かれない)うちに混雑度の変化量算出のタイミング(ステップS4参照)が到来したり、自車が車線変更したり(ステップS6)した場合でも、混雑度又は混雑度の変化量を的確に算出することができる。 As described above, when the determination at step S2 is “NO”, the process proceeds to the determination at step S4. When the determination at step S4 is “NO”, the process proceeds to the determination at step S6. Thus, for example, due to the relationship between the own vehicle and another vehicle moving in another lane, the timing of calculating the change in the congestion degree before one vehicle is overtaken (or not overtaken) (see step S4). Even when the vehicle arrives or the host vehicle changes lanes (step S6), the degree of congestion or the amount of change in the degree of congestion can be calculated accurately.
次に、上述した実施例に係る混雑度算出処理について、他の車線を移動する他の車両との速度差を検出する(図3ステップS3参照)ためのカメラ16からの画像データに相当する画像を例示しつつ、説明する。 Next, in the congestion degree calculation processing according to the above-described embodiment, an image corresponding to image data from the camera 16 for detecting a speed difference from another vehicle moving in another lane (see step S3 in FIG. 3). This will be described with reference to examples.
先ず実施例に係る混雑度算出処理の開始時においては、図4(a)左に例示するように、カメラ16を介して画像Cが得られている。この図4(a)左に例示する画像Cからは、自車が三車線の道路の右端車線を移動していることが認識される。そして以下の説明では、画像Cに映っている各車線を、進行方向に向かって左から「第1車線」乃至「第3車線」とする。この場合に、自車は第3車線を移動していることになる。またこのとき、記録部15に記録されている混雑度テーブルTにおける各車線の混雑度は初期値「0」とされている。なお図4乃至図6における混雑度テーブルTでは、自車が移動中の車線の番号をハッチングで示している。また、図4乃至図6に例示する画像Cにおける時速表示や速度差を示す矢印は概念的なものであり、このような時速表示等が例えばディスプレイ18上に表示されることはない。 First, at the start of the congestion degree calculation process according to the embodiment, an image C is obtained via the camera 16 as illustrated on the left in FIG. From the image C illustrated on the left in FIG. 4A, it is recognized that the host vehicle is moving in the right end lane of a three-lane road. In the following description, each lane shown in the image C is referred to as “first lane” to “third lane” from the left in the traveling direction. In this case, the own vehicle is moving in the third lane. At this time, the congestion degree of each lane in the congestion degree table T recorded in the recording unit 15 is set to an initial value “0”. In the congestion degree table T in FIGS. 4 to 6, the number of the lane in which the vehicle is moving is indicated by hatching. Further, the speed display and the arrow indicating the speed difference in the image C illustrated in FIGS. 4 to 6 are conceptual, and such a speed display or the like is not displayed on the display 18, for example.
そして、図4(a)に例示する状態で移動する自車のカメラ16において、図4(b)左に例示するように第2車線を移動中の他の車両を自車が追い抜く事象が発生したとする(図3ステップS2:YES参照)。そして、そのタイミングにおける画像Cの内容から、時速80キロメートルで第2車線を移動する上記他の車両を、時速100キロメートルで移動する自車が追い抜いたことが検出されたとすると、その際の速度差は時速20キロメートルで自車の方が速いことになる。この場合、処理部10の混雑度算出部2は、第2車線における混雑度を「−2」と算出し、それまでの値「0」に加算して図4(b)右に例示するように混雑度テーブルTに記録させる(図3ステップS3参照)。 Then, in the camera 16 of the host vehicle moving in the state illustrated in FIG. 4A, an event occurs in which the host vehicle overtakes another vehicle moving in the second lane as illustrated in the left of FIG. 4B. (See step S2 in FIG. 3: YES). Then, if it is detected from the content of the image C at that timing that the other vehicle moving in the second lane at 80 km / h has passed the other vehicle moving at 100 km / h, the speed difference at that time Will be faster at 20 kilometers per hour. In this case, the degree-of-congestion calculation unit 2 of the processing unit 10 calculates the degree of congestion in the second lane as “−2”, adds it to the value “0” so far, and illustrates it on the right in FIG. Is recorded in the congestion degree table T (see step S3 in FIG. 3).
次に自車がそのまま第3車線を更に移動したとき(図3ステップS4:NO及び図3ステップS8:NO参照)、自車のカメラ16において、図5(a)左に例示するように第2車線を移動中の更に他の車両を自車が追い抜く事象が発生したとする(図3ステップS2:YES参照)。そして、そのタイミングにおける画像Cの内容から、時速90キロメートルで第2車線を移動する上記他の車両を、時速100キロメートルで移動する自車が追い抜いたことが検出されたとすると、その際の速度差は時速10キロメートルで自車の方が速いことになる。この場合、処理部10の混雑度算出部2は、第2車線における混雑度を「−1」と新たに算出し、それまでの値「−2」に加算して図5(a)右に例示するように混雑度テーブルTに記録させる(図3ステップS3参照)。 Next, when the own vehicle further moves in the third lane as it is (see step S4: NO and FIG. 3 step S8: NO), the camera 16 of the own vehicle uses the first as illustrated in the left of FIG. Assume that an event occurs in which the vehicle overtakes another vehicle that is moving in two lanes (see step S2: YES in FIG. 3). Then, if it is detected from the contents of the image C at that timing that the other vehicle moving in the second lane at 90 km / h has passed the other vehicle moving at 100 km / h, the speed difference at that time Will be faster at 10 kilometers per hour. In this case, the degree-of-congestion calculation unit 2 of the processing unit 10 newly calculates the degree of congestion in the second lane as “−1”, adds it to the previous value “−2”, and moves it to the right in FIG. As illustrated, it is recorded in the congestion degree table T (see step S3 in FIG. 3).
次に自車がそのまま第3車線を更に移動したとき(図3ステップS4:NO及び図3ステップS8:NO参照)、自車のカメラ16において、図5(b)左に例示するように第1車線を移動中の他の車両を自車が追い抜く事象が発生したとする(図3ステップS2:YES参照)。そして、そのタイミングにおける画像Cの内容から、時速80キロメートルで第1車線を移動する上記他の車両を、時速110キロメートルで移動する自車が追い抜いたことが検出されたとすると、その際の速度差は時速30キロメートルで自車の方が速いことになる。この場合、処理部10の混雑度算出部2は、第1車線における混雑度を「−3」と算出し、それまでの値「0」に加算して図5(b)右に例示するように混雑度テーブルTに記録させる(図3ステップS3参照)。 Next, when the own vehicle further moves in the third lane as it is (see step S4: NO in FIG. 3 and step S8: NO in FIG. 3), in the camera 16 of the own vehicle, as illustrated on the left in FIG. Assume that an event occurs in which the vehicle overtakes another vehicle moving in one lane (see YES in step S2 in FIG. 3). Then, if it is detected from the content of the image C at that timing that the other vehicle moving in the first lane at 80 km / h has passed the other vehicle moving at 110 km / h, the speed difference at that time The vehicle is faster at 30 kilometers per hour. In this case, the degree-of-congestion calculation unit 2 of the processing unit 10 calculates the degree of congestion in the first lane as “−3”, adds it to the value “0” so far, and illustrates it on the right in FIG. Is recorded in the congestion degree table T (see step S3 in FIG. 3).
次に図6(a)左に画像Cを例示するように、自車が第3車線から第2車線に車線変更した場合(図3ステップS6:YES参照)、処理部10は図6(a)右に例示するように、車線変更前の各車線における混雑度の相対的な関係(即ち、第1車線及び第2車線それぞれにおける混雑度が等しく、且つそれらが第3車線における混雑度より「3」小さい関係)を維持しつつ、移動後の自車の第2車線における混雑度が「0」となるように、各車線における混雑度を調整する(図3ステップS7参照)。 Next, as illustrated in the image C on the left side of FIG. 6A, when the host vehicle changes lanes from the third lane to the second lane (see step S6: YES in FIG. 3), the processing unit 10 displays FIG. ) As illustrated on the right, the relative relationship of the degree of congestion in each lane before the lane change (that is, the degree of congestion in each of the first lane and the second lane is equal, and they are greater than the degree of congestion in the third lane. 3 ”(small relationship) is maintained, and the degree of congestion in each lane is adjusted so that the degree of congestion in the second lane of the vehicle after movement becomes“ 0 ”(see step S7 in FIG. 3).
その後、自車がそのまま第2車線を移動したとき(図3ステップS4:NO及び図3ステップS8:NO参照)、自車のカメラ16において、図6(b)左に例示するように第3車線を移動中の他の車両に自車が追い抜かれる事象が発生したとする(図3ステップS2:YES参照)。そして、そのタイミングにおける画像Cの内容から、時速120キロメートルで第3車線を移動する上記他の車両により、時速90キロメートルで移動する自車が追い抜かれたことが検出されたとすると、その際の速度差は時速30キロメートルで自車の方が遅いことになる。この場合、処理部10の混雑度算出部2は、第3車線における混雑度を「+3」と算出し、それまでの値「+3」に加算して図6(b)右に例示するように混雑度テーブルTに記録させる(図3ステップS3参照)。なお図6(b)に例示する混雑度テーブルTでは、図6(b)左の画像Cが撮像されたタイミングより前に、第2車線を移動する自車が速度差時速20キロメートルで第1車線を移動する他の車両を追い抜く事象が発生していたことになる。 Thereafter, when the own vehicle moves in the second lane as it is (see Step S4: NO and Step S8: NO in FIG. 3), the camera 16 of the own vehicle uses the third as illustrated on the left in FIG. 6 (b). Assume that an event occurs in which the vehicle is overtaken by another vehicle moving in the lane (see step S2 in FIG. 3: YES). And if it is detected from the content of the image C at that timing that the other vehicle moving in the third lane at 120 km / h has passed the vehicle moving at 90 km / h, the speed at that time The difference is 30 kilometers per hour and the car is slower. In this case, the degree-of-congestion calculation unit 2 of the processing unit 10 calculates the degree of congestion in the third lane as “+3” and adds it to the value “+3” so far, as illustrated on the right in FIG. 6B. It is recorded in the congestion degree table T (see step S3 in FIG. 3). Note that in the congestion degree table T illustrated in FIG. 6B, the vehicle moving in the second lane is first at a speed difference of 20 kilometers per hour before the timing when the image C on the left in FIG. 6B is captured. An event that overtakes other vehicles moving in the lane has occurred.
そして、図4乃至図6を用いて説明した状況により混雑度テーブルTが更新される間に図3ステップS4で説明した混雑度の変化量算出のタイミングが到来した場合、それまでの混雑度の変化量の算出、及びその変化量に基づいたそれ以降の混雑度の予測が、変化量算出部11及び混雑度予測部12において実行される(図3ステップS4及び図3ステップS5参照)。その後は、上述してきた一連の実施例に係る混雑度算出処理が、その終了が判定されるまで(図3ステップS8:YES参照)継続される。 Then, when the timing for calculating the amount of change in the congestion level described in step S4 in FIG. 3 arrives while the congestion level table T is updated according to the situation described with reference to FIGS. 4 to 6, the congestion level up to that time is reached. The change amount calculation and the subsequent congestion degree prediction based on the change amount are executed in the change amount calculation unit 11 and the congestion degree prediction unit 12 (see step S4 and FIG. 3 step S5 in FIG. 3). Thereafter, the congestion degree calculation process according to the series of embodiments described above is continued until the end is determined (see step S8: YES in FIG. 3).
以上説明したように、実施例に係る混雑度算出処理によれば、自車の速度と、他の車線を移動する他の車両の速度と、の間の相対的な差に基づいて、上記他の車線における混雑度を算出する。よって、自車が移動する地域の周辺情報や統計的な手法を用いることなく、移動する他の車両との相対的な速度差に基づき、他の車線における混雑度を的確且つリアルタイムに検出することができる。 As described above, according to the congestion degree calculation process according to the embodiment, based on the relative difference between the speed of the own vehicle and the speed of the other vehicle moving in another lane, the other The degree of congestion in the lane is calculated. Therefore, it is possible to accurately and in real time detect the degree of congestion in other lanes based on the relative speed difference from other moving vehicles without using the surrounding information of the area where the vehicle moves and statistical methods. Can do.
また、取得部1及び混雑度算出部2を備える処理部10が自車自体に搭載されているので、外部からの情報を用いることなく、当該自車でのみ(即ち、いわゆるスタンドアロンの状態で)他の車線における混雑度を的確且つリアルタイムに算出することができる。 Further, since the processing unit 10 including the acquisition unit 1 and the congestion degree calculation unit 2 is mounted on the own vehicle itself, only the own vehicle (that is, in a so-called stand-alone state) without using information from the outside. The degree of congestion in other lanes can be calculated accurately and in real time.
更に、既定の時間間隔ごと、既定の移動距離ごと、又は交差点ごとに混雑度の変化量を算出するので(図3ステップS4参照)、簡易な構成で、一定時間ごと、一定距離ごと又は交差点ごとの混雑度の変化を的確且つリアルタイムに算出して、以降の混雑度の予測に供させることができる。 Further, since the amount of change in the degree of congestion is calculated for each predetermined time interval, for each predetermined moving distance, or for each intersection (see step S4 in FIG. 3), with a simple configuration, every fixed time, every fixed distance, or every intersection The change in the degree of congestion can be calculated accurately and in real time and used for the prediction of the degree of congestion thereafter.
更にまた、自車と他の車両との間の速度差に基づいて混雑度を算出するので、他の車線における混雑度を的確且つリアルタイムに算出することができる。 Furthermore, since the congestion level is calculated based on the speed difference between the own vehicle and the other vehicle, the congestion level in other lanes can be calculated accurately and in real time.
また、上記速度差に対して既定の調整パラメータを乗じて混雑度を算出するので、例えば、算出後の混雑度の利用範囲を拡大することができる。即ち例えば、上記調整パラメータを用いて調整された混雑度を用いる他のアプリケーション又は処理における処理等の簡略化、又は処理負担の軽減を図ることができるので、混雑度としての利用範囲を結果的に拡大することができる。 In addition, since the congestion degree is calculated by multiplying the speed difference by a predetermined adjustment parameter, for example, the use range of the calculated congestion degree can be expanded. That is, for example, it is possible to simplify the processing in other applications or processes that use the degree of congestion adjusted using the adjustment parameter, or to reduce the processing load. Can be enlarged.
更に、自車が移動する車線が他の車線に変更された場合に、各車線における混雑度の間の相対的な関係を維持しつつ、変更後の車線における混雑度を初期化した(即ち「0」にした)後、変更後の車線以外の他の車線における混雑度の算出を行うので(図3ステップS6:YES、図3ステップS7参照)、自車が移動する車線が変更された後も、他の車線における混雑度を継続的、的確且つリアルタイムに算出することができる。 Further, when the lane in which the host vehicle moves is changed to another lane, the congestion degree in the changed lane is initialized while maintaining the relative relationship between the congestion degrees in each lane (that is, “ After the change of the lane in which the vehicle moves, the congestion degree is calculated in other lanes other than the changed lane (step S6 in FIG. 3: YES, see step S7 in FIG. 3). However, the congestion degree in other lanes can be calculated continuously, accurately and in real time.
(II)変形例
次に、上述した実施形態に対応する変形例について説明する。
(II) Modification Next, a modification corresponding to the above-described embodiment will be described.
(1)第1変形例
先ず第1変形例として、上述した実施例では、自車と他の車両との間の速度差に基づいて、当該他の車両が移動する車線における混雑度を算出した。しかしながらこれ以外に、例えば予め設定された時間又は距離を自車が移動する間に自車との間に発生した追い抜き事象(図3ステップS2参照)の対象となった他の車両の数に基づいて、当該他の車両が移動する車線の混雑度を算出するように構成してもよい。この場合、上記既定の時間等の間に自車が他の車両を三台追い抜いた場合、その時点での当該他の車両が移動していた車線の混雑度を「−3」とすればよい。また同様に、上記既定の時間等の間に自車が他の車両二台に追い抜かれた場合、その時点での当該他の車両が移動していた車線の混雑度を「+2」とすればよい。
(1) First Modification First, as the first modification, in the above-described embodiment, the degree of congestion in the lane in which the other vehicle moves is calculated based on the speed difference between the own vehicle and the other vehicle. . However, other than this, for example, based on the number of other vehicles that are the target of a passing event (see step S2 in FIG. 3) that occurs with the vehicle while the vehicle moves for a preset time or distance. Thus, the degree of congestion of the lane in which the other vehicle moves may be calculated. In this case, when the own vehicle overtakes three other vehicles during the predetermined time, the congestion degree of the lane in which the other vehicle was moving at that time may be set to “−3”. . Similarly, if the vehicle is overtaken by two other vehicles during the predetermined time, the congestion level of the lane that the other vehicle was moving at that time is set to “+2”. Good.
以上説明したような第1変形例の場合は、自車との関係における追い抜き事象の対象となった他の車両の数(換言すれば、自車との関係における追い抜き回数又は追い抜かれ回数)に基づき、他の車線における混雑度を的確且つリアルタイムに算出することができる。 In the case of the first modified example as described above, the number of other vehicles subjected to the overtaking event in the relationship with the own vehicle (in other words, the number of overtaking or overtaking in the relationship with the own vehicle). Based on this, the congestion degree in other lanes can be calculated accurately and in real time.
(2)第2変形例
次に第2変形例として、実施例に係る混雑度テーブルTについて、予め設定された条件が満たされた場合に、その内容を全てリセットする(即ち、各車線におけるその時点での混雑度をそれぞれ「0」とする)ように構成してもよい。このとき、上記予め設定された条件とは、例えば、自車が停止した場合、自車が交差点を右折又は左折した場合、又は、移動中の道路の車線数が変化した場合が挙げられる。なお移動中の道路の車線数が変化した場合の例外として、高速道路における分岐レーンの場合(例えば、高速道路が分岐するため、現在の三車線が、一車線の分岐路と二車線の本道に分岐する分岐レーンの場合)は、分岐後に移動しない道路の車線における混雑度自体を削除するのみで足りる。
(2) Second Modification Next, as a second modification, when the preset condition is satisfied for the congestion degree table T according to the embodiment, all the contents are reset (that is, the lane in each lane). The degree of congestion at each time point may be “0”). At this time, examples of the preset condition include a case where the own vehicle stops, a case where the own vehicle turns right or left at the intersection, or a case where the number of lanes on the moving road changes. As an exception when the number of lanes on the moving road changes, in the case of a branch lane on an expressway (for example, because the expressway branches, the current three lanes become a one-lane branch road and a two-lane main road In the case of a branch lane that branches, it is only necessary to delete the degree of congestion in the lane of the road that does not move after the branch.
以上説明したような第2変形例の場合は、自車が停止した場合等に混雑度を初期化するので、当該車両が停止した場合等の後に再発進した場合でも、他の車線における混雑度を的確且つリアルタイムに算出することができる。 In the case of the second modification as described above, the degree of congestion is initialized when the host vehicle stops, etc., so even if the vehicle stops again, etc., the degree of congestion in other lanes Can be calculated accurately and in real time.
(3)第3変形例
次に第3変形例として、実施例に係る混雑度テーブルTの更新について、自車が停止した場合に、当該停止時を除外して混雑度テーブルTの更新(換言すれば、混雑度及びその変化量それぞれの算出)を継続するように構成してもよい。即ち、自車が停止した場合、その前後の連続性を維持しつつ、混雑度テーブルTの更新を継続するように構成してもよい。
(3) Third Modified Example Next, as a third modified example, when updating the congestion degree table T according to the embodiment, when the own vehicle stops, the congestion level table T is updated by excluding the time of the stop (in other words, If so, the calculation of the degree of congestion and the amount of change thereof may be continued. That is, when the own vehicle stops, the congestion degree table T may be continuously updated while maintaining continuity before and after the vehicle.
以上説明したような第3変形例によれば、自車が停止した場合に、当該停止時を除外して混雑度テーブルTの更新が継続されるので、自車が停止した後に再発進した場合でも、他の車線における混雑度を的確に算出することができる。 According to the third modified example as described above, when the own vehicle stops, the congestion degree table T is continuously updated except for the time when the own vehicle stops. However, the degree of congestion in other lanes can be accurately calculated.
(4)その他の変形例
最後にその他の変形例として、右左折の専用車線や高速道路における合流車線について、これらを混雑度の算出の対象となる車線から除外してもよい。
(4) Other Modifications Finally, as other modifications, the right and left turn dedicated lanes and the merging lanes on the expressway may be excluded from the lanes for which the degree of congestion is calculated.
また実施例に係る車両に代えて、自動二輪車又は自転車が複数の車線からなる道路を移動する際の各車線における混雑度の算出等に本願を適用してもよい。この場合に例えば、同方向に車両(四輪車又は自動二輪車)が移動すべき複数の車線からなる道路を自動二輪車である自車が移動している場合、自車としての自動二輪車と、他の車線を移動する他の車両と、の速度差により、当該他の車線における混雑度が算出されて自車の運行者に告知されるように構成すればよい。また、例えば同方向に自転車が移動すべき複数の車線を含む自転車専用の道路がある場合でも、自車としての自転車と、他の車線を移動する他自転車と、の速度差により、当該他の車線の混雑度が算出されて自車の運行者に告知されるように構成すればよい。 Further, instead of the vehicle according to the embodiment, the present application may be applied to calculation of the degree of congestion in each lane when a motorcycle or a bicycle moves on a road composed of a plurality of lanes. In this case, for example, when the vehicle, which is a motorcycle, is moving on a road composed of a plurality of lanes in which the vehicle (four-wheeled vehicle or motorcycle) should move in the same direction, What is necessary is just to comprise so that the congestion degree in the said other lane may be calculated by the speed difference with the other vehicle which moves this lane, and the operator of the own vehicle may be notified. In addition, for example, even when there is a road dedicated to a bicycle including a plurality of lanes in which the bicycle should move in the same direction, due to the speed difference between the bicycle as the own vehicle and another bicycle moving in another lane, What is necessary is just to comprise so that the congestion degree of a lane may be calculated and the operator of the own vehicle may be notified.
更に、実施例に係る混雑度算出処理では、カメラ16からの画像データに基づいて自車と他の車両との速度差を検出したが、これ以外に、自車から出射されたレーザ又は音波等の反射状況に基づいて当該速度差を検出するように構成してもよい。 Furthermore, in the congestion degree calculation process according to the embodiment, a speed difference between the own vehicle and another vehicle is detected based on the image data from the camera 16, but in addition to this, a laser or a sound wave emitted from the own vehicle, or the like The speed difference may be detected based on the reflection state.
更にまた、図3に示したフローチャートに相当するプログラムを、光ディスク又はハードディスク等の記録媒体に記録しておき、或いはインターネット等のネットワークを介して取得しておき、これを汎用のマイクロコンピュータ等に読み出して実行することにより、当該マイクロコンピュータ等を実施例に係る処理部10として機能させることも可能である。 Furthermore, a program corresponding to the flowchart shown in FIG. 3 is recorded on a recording medium such as an optical disk or a hard disk, or is acquired via a network such as the Internet, and is read out to a general-purpose microcomputer or the like. It is possible to cause the microcomputer or the like to function as the processing unit 10 according to the embodiment.
1 取得手段(取得部)
2 算出手段(混雑度算出部)
10 処理部
11 変化量算出部
12 混雑度予測部
16 カメラ
S 混雑度算出装置
C 画像
T 混雑度テーブル
NV ナビゲーション装置
1 Acquisition means (acquisition unit)
2 Calculation means (congestion degree calculation unit)
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Processing part 11 Change amount calculation part 12 Congestion degree prediction part 16 Camera S Congestion degree calculation apparatus C Image T Congestion degree table NV Navigation apparatus
Claims (14)
前記関係情報に基づいて、前記他車線の混雑度を算出する算出手段と、
を備えることを特徴とする混雑度算出装置。 The relative movement state of a moving body moving in one lane of a road composed of a plurality of lanes to be moved in the same direction and the moving state of another moving body moving in another lane different from the one lane on the road Acquisition means for acquiring relationship information indicating a general relationship;
Calculation means for calculating the congestion degree of the other lane based on the relationship information;
A congestion degree calculation device comprising:
当該混雑度算出装置が、前記移動体に搭載されていることを特徴とする混雑度算出装置。 In the congestion degree calculation apparatus according to claim 1,
The congestion degree calculating apparatus, wherein the congestion degree calculating apparatus is mounted on the moving body.
設定された時間間隔ごとに前記混雑度の変化量を算出する変化量算出手段を更に備えることを特徴とする混雑度算出装置。 In the congestion degree calculation apparatus according to claim 1 or 2,
A congestion degree calculating apparatus, further comprising: a change amount calculating unit that calculates a change amount of the congestion degree for each set time interval.
前記混雑度の変化量を、前記移動体が設定された距離を移動する度に算出する変化量算出手段を更に備えることを特徴とする混雑度算出装置。 In the congestion degree calculation apparatus according to claim 1 or 2,
A congestion degree calculating apparatus, further comprising: a change amount calculating unit that calculates the change amount of the congestion degree each time the moving body moves a set distance.
前記混雑度の変化量を、前記移動体が前記道路の交差点を通過する度に算出する変化量算出手段を更に備えることを特徴とする混雑度算出装置。 In the congestion degree calculation apparatus according to claim 1 or 2,
A congestion degree calculating apparatus, further comprising: a change amount calculating unit that calculates a change amount of the congestion degree each time the moving body passes through the intersection of the road.
前記関係情報は、前記移動体が前記他車線を移動する他移動体に追い抜かれた回数、及び、当該移動体が当該他移動体を追い抜いた回数、の少なくとも一方に基づく回数情報であることを特徴とする混雑度算出装置。 In the congestion degree calculation apparatus according to any one of claims 1 to 5,
The relationship information is information on the number of times based on at least one of the number of times the moving body has been overtaken by another moving body moving in the other lane and the number of times the moving body has overtaken the other moving body. A characteristic congestion degree calculation device.
前記関係情報は前記移動体と前記他移動体との速度差を示す速度差情報であることを特徴とする混雑度算出装置。 In the congestion degree calculation apparatus according to any one of claims 1 to 5,
The congestion degree calculation apparatus according to claim 1, wherein the relationship information is speed difference information indicating a speed difference between the moving body and the other moving body.
前記算出手段は、前記関係情報に設定された係数を乗じて前記混雑度を算出することを特徴とする混雑度算出装置。 In the congestion degree calculation apparatus according to any one of claims 1 to 7,
The congestion degree calculation apparatus, wherein the calculation means calculates the congestion degree by multiplying a coefficient set in the relationship information.
前記移動体が前記一の車線から車線変更した場合、前記算出手段は、前記一の車線及び車線変更した変更車線の混雑度の相対的な関係を維持しつつ、前記変更車線の混雑度を初期化した後、前記変更車線を除く他の車線の混雑度を算出することを特徴とする混雑度算出装置。 In the congestion degree calculation apparatus according to any one of claims 1 to 8,
When the moving body changes the lane from the one lane, the calculating means initially sets the congestion degree of the changed lane while maintaining a relative relationship between the congestion degree of the one lane and the changed lane. After the conversion, the degree of congestion of the other lanes except the changed lane is calculated.
前記移動体が停止した場合、前記算出手段は前記混雑度を初期化することを特徴とする混雑度算出装置。 In the congestion degree calculation apparatus according to any one of claims 1 to 8,
When the moving body stops, the calculation means initializes the congestion level.
前記移動体が停止した場合、前記算出手段は、当該停止時を除外して前記混雑度を算出することを特徴とする混雑度算出装置。 In the congestion degree calculation apparatus according to any one of claims 1 to 8,
When the moving body stops, the calculation means calculates the congestion level by excluding the stop time.
前記関係情報に基づいて、前記他車線の混雑度を算出する算出工程と、
を含むことを特徴とする混雑度算出方法。 The relative movement state of a moving body moving in one lane of a road composed of a plurality of lanes to be moved in the same direction and the moving state of another moving body moving in another lane different from the one lane on the road An acquisition step of acquiring relationship information indicating a general relationship;
A calculation step of calculating the degree of congestion of the other lane based on the relationship information;
The congestion degree calculation method characterized by including.
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