JP2018205830A - 信号通過予測システム - Google Patents

Abstract

【課題】 本発明の目的は、走行環境などの影響を受けることなく、高精度に信号機を青信号にて車両が通過できるかを予測する。【解決手段】カーナビゲーションシステム３０およびインターネット通信装置３１は、対象の信号機を通過できるか否かが判定される判定車両の判定走行情報を判定車両から取得して送信する。自車−信号機間距離計算部２１は、判定車両のインターネット通信装置３１から送信される判定走行情報および対象の信号機の信号位置情報に基づいて、該判定車両から対象の信号機までの距離を算出する。判定走行情報は、判定車両の位置を示す位置情報および判定車両の走行速度を有する。通過可否判断シミュレーション計算部２２は、自車−信号機間距離計算部２１が算出した距離および判定走行情報が有する判定車両の走行速度から判定車両が信号機に到達するまでの時間を計算し、算出した到達時間および対象の信号機の信号色が変わるまでの時間から判定車両が信号機を青信号にて通過できるか否かを判定する。【選択図】図１

Description

本発明は、信号通過予測システムに関し、特に、車両が青信号にて通過できるかの予測精度の向上に有効な技術に関する。

自動車の運転においては、走行先の信号を青信号によって通過することが交通渋滞などを軽減することになる。走行中の自動車が赤信号によって停止することを低減する技術としては、例えば運転者が青信号で信号機を通過できるように速度調整するべきか否かを直感的に判断することを可能とする技術が知られている（例えば特許文献１参照）。

また、信号機の認識精度を向上させる技術として、例えば特許文献２がある。この特許文献２には、２以上の信号機が画像に写ることが予測される場合における信号機の検出精度を高める技術が記載されている。

特開２０１５−０９５１３６号公報 特開２０１６−０３８７５７号公報

しかしながら、上述した特許文献１に記載の技術は、信号色を自動車などに搭載されたカメラが取得した画像を用いて取得している。同様に、特許文献２においては、信号機を自動車などに搭載されたカメラが撮影する画像を用いて認識している。

このように、自動車に搭載したカメラを用いて信号色を検出する技術では、信号機の画像を取得することができない恐れがある。例えば自車の前方に車高の高い車、具体的にはトラックやバスなどの大型車両などが走行している場合、あるいは悪天候などによって視界が著しく不良となった場合などである。

上記した状況では、信号機の画像が取得できない恐れがあり、その結果、信号色などが認識できない、あるいは信号色などの認識精度が低下してしまうといった問題が発生するという問題がある。

本発明の目的は、走行環境などの影響を受けることなく、高精度に信号機を青信号にて車両が通過できるかを予測することのできる技術を提供することにある。

本発明の前記ならびにその他の目的と新規な特徴については、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。

本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、次の通りである。

すなわち、代表的な信号通過予測システムは、第１の車両情報取得送信部、距離算出部、時間算出部、および通過可否計算部を有する。第１の車両情報取得送信部は、対象の信号機を通過できるか否かが判定される車両である判定車両の判定走行情報を判定車両から取得して送信する。

距離算出部は、第１の車両情報取得送信部から送信される判定走行情報および信号機の信号位置情報に基づいて、判定車両から信号機までの距離を算出する。時間算出部は、判定車両が信号機に到達するまでの時間を計算する。

通過可否計算部は、判定車両が信号機を青信号にて通過できるか否かを判定し、その判定結果を判定車両に送信する。第１の車両情報取得送信部が送信する判定走行情報は、判定車両の位置を示す位置情報および判定車両の走行速度を有する。

そして、時間算出部は、距離算出部が算出した距離および判定走行情報が有する判定車両の走行速度から判定車両が信号機に到達するまでの時間を計算する。

通過可否計算部は、時間算出部が算出した判定車両が信号機に到達するまでの時間および信号機の信号色が変わるまでの時間に基づいて、判定車両が信号機を青信号にて通過できるか否かを判定する。

また、代表的な信号通過予測システムは、信号機リアルタイム情報収集部および信号情報格納部を有する。信号機リアルタイム情報収集部は、道路上に設置される信号機が表示している信号色をリアルタイムに収集する。信号情報格納部は、信号機リアルタイム情報収集部が収集した信号色、および道路上に設置される信号機の制御情報である信号制御情報、および道路上に設置される信号機の設置位置を示す信号機の位置情報をそれぞれ格納する。

そして、通過可否計算部は、信号情報格納部に格納される信号色から対象の信号機が表示している信号色を判定し、信号情報格納部に格納される信号制御情報に基づいて、通過する信号機の信号色が他の信号色に変わるまでの時間を算出する。

さらに、代表的な信号通過予測システムは、順法走行判定テーブルを格納する情報格納部を有する。順法走行判定テーブルは、道路の位置情報、道路の位置情報に紐付けられる走行速度、および道路の位置情報に紐付けられる予め設定された前車との車間距離の情報を有する。

特に、通過可否計算部は、判定車両の位置情報に合致する道路の位置情報を順法走行判定テーブルから検索し、合致した道路の位置情報に紐付けられている走行速度よりも判定走行情報が有する判定車両の走行速度が低いと判定した際に判定車両が信号機を青信号にて通過できるか否かを判定する。

本願において開示される発明のうち、代表的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば以下の通りである。

高精度に車両が判定対象の信号機を通過できるか否かを予測することができる。

一実施の形態による信号通過予測システムにおける構成の一例を示す説明図である。 図１の信号機リアルタイム情報収集部が生成する信号機位置情報テーブルの一例を示す説明図である。 図１の車両運行状態格納データベースに格納される走行情報の一例を示す説明図である。 図１の判定情報格納部に格納される順法走行判定テーブルの構成の一例を示す説明図である。 図１の信号通過予測システムによる信号機の通過可否予測における全体の処理の一例を示すフローチャートである。 図５のステップＳ１０１の処理である信号機情報の公開処理の一例を示すフローチャートである。 図５のステップＳ１０２の処理である路上車両情報の収集処理の一例を示すフローチャートである。 図５のステップＳ１０３の処理である通過可否判断処理の一例を示すフローチャートである。 図８のステップＳ４０８の処理により判定車両のカーナビゲーションシステムに表示される表示情報の表示の一例を示す説明図である。

実施の形態を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。

以下、実施の形態を詳細に説明する。

〈信号通過予測システムの構成例〉
図１は、一実施の形態による信号通過予測システム１０における構成の一例を示す説明図である。

信号通過予測システム１０は、図１に示すように、信号通過可否判断装置２０、カーナビゲーションシステム３０、サーバ２５〜２８、信号機制御装置４０、信号機情報公開装置４５、および車両運行情報装置５０を有する。

信号通過可否判断装置２０、サーバ２５〜２８、信号機情報公開装置４５、および車両運行情報装置５０は、インターネットなどの通信回線８０にそれぞれ接続されている。また、カーナビゲーションシステム３０は、インターネット通信装置３１を通じて通信回線８０にそれぞれ無線接続されている。信号機制御装置４０は、インターネット通信装置４１を通じて通信回線８０に無線接続されている。

カーナビゲーションシステム３０は、公道などを走行する車両６０にそれぞれ設けられており、ＧＰＳ（Global Positioning System）などを用いて車両６０の現在位置を割り出し、地図データと照らし合わせて、表示画面上に走行経路などを表示して道案内を行うシステムである。

インターネット通信装置３１は、カーナビゲーションシステム３０に内蔵されている構成であってもよいし、あるいは、車両６０に設けるようにしてもよい。または、スマートフォンなどの携帯通信端末をインターネット通信装置３１として用いるようにしてもよい。

インターネット通信装置４１においても、信号機制御装置４０に設ける構成であってもよいし、あるいはインターネット通信装置４１とは別体に設ける構成であってもよい。信号機制御装置４０は、信号機４２の動作を信号制御情報に基づいて制御する。この信号機制御装置４０は、公道に設置された信号機４２にそれぞれ設けられている。

なお、図１では、簡単化のため、１つの信号機制御装置４０および信号機４２のみを示しているが、実際には、信号機制御装置４０が公道上に設置されたすべての信号機４２にそれぞれ個別に設けられており、インターネット通信装置４１を通じて通信回線８０に接続される。

信号通過可否判断装置２０は、信号機４２の信号制御情報、および車両６０の走行情報に基づいて、任意の信号機を青信号にて通過できるか否かを判断する。なお、信号制御情報および走行情報については、後述にて説明する。

この信号通過可否判断装置２０は、自車−信号機間距離計算部２１、通過可否判断シミュレーション計算部２２、フィードバックデータ分析部２３、および情報格納部である判定情報格納部２４を有する。

距離算出部となる自車−信号機間距離計算部２１は、信号制御情報および走行情報に基づいて、車両６０と信号機４２との距離を算出する。時間算出部および通過可否計算部となる通過可否判断シミュレーション計算部２２は、自車−信号機間距離計算部２１が算出した車両６０と信号機４２との距離、制御情報、走行情報、および判定情報格納部２４に格納されている順法走行判定テーブルＴＢ１に基づいて、車両６０が青信号にて信号機４２を通過可能か否かを判定する。なお、順法走行判定テーブルＴＢ１については、図４にて後述する。

フィードバックデータ分析部２３は、フィードバックされた学習データを分析して予測の精度を向上させる。判定情報格納部２４は、例えばハードディスクドライブなどの記憶装置であり、前述した順法走行判定テーブルＴＢ１などを格納する。

サーバ２５〜２８は、公道を走行する各車両６０の走行情報を通信回線８０を通じて取得する。車両６０の走行情報は、該車両６０に設けられるカーナビゲーションシステム３０が取得し、インターネット通信装置３１によって通信回線８０に無線送信される。

なお、走行情報を取得するサーバ２５〜２８は、例えば自動車メーカ毎に設けられる。例えばサーバ２５が自動車会社Ａ社のサーバである場合、自動車会社Ａ社の車両６０から送信される走行情報は、すべて該サーバ２５に送信されることになる。

なお、ここでは、自動車メーカ毎にサーバを設ける構成について説明したが、例えば車両６０が有するカーナビゲーションシステム３０のメーカ毎にサーバを設ける構成などであってもよいし、あるいはカーナビゲーションシステム３０のメーカ毎および自動車メーカ毎にそれぞれ設ける構成であってもよい。または、メーカなどを区別することなく、すべての車両６０の走行情報を１つのサーバに送信するようにしてもよい。

信号機情報公開装置４５は、公道上に設置された各信号機４２における信号情報を通信回線８０を通じて収集する。この信号機情報公開装置４５は、信号機リアルタイム情報収集部４６および信号情報格納部である格納部４７を有する。

信号機リアルタイム情報収集部４６は、インターネット通信装置４１から送信される上述した各信号機４２の信号情報を通信回線８０を通じて取得する。

ここで、信号情報は、例えば信号制御情報、信号位置情報、および信号リアルタイム情報からなる。信号制御情報は、信号機４２の各表示色、すなわち青色、黄色、赤色の表示時間および順番のサイクルを示す情報である。信号機制御装置４０は、この信号制御情報に基づいて、信号機４２の動作を制御する。

信号位置情報は、信号機４２が設置されている位置を示す情報である。この信号位置情報についても、信号機制御装置４０が有する。信号リアルタイム情報は、信号機４２が現在表示している信号色を示す情報である。

また、信号リアルタイム情報は、任意の間隔毎、例えば１秒毎に信号機制御装置４０がインターネット通信装置４１によって通信回線８０に送信するものとする。なお、送信間隔については、特に制限はなく、１秒よりも短くてもよいし、長くてもよい。

信号機リアルタイム情報収集部４６は、通信回線８０を通じて収集した信号制御情報および信号リアルタイム情報を例えばハードディスクドライブなどからなる格納部４７にそれぞれ格納する。また、信号機リアルタイム情報収集部４６は、信号位置情報に基づいて、図２にて後述する信号機位置情報テーブルＴＢ２を生成して格納部４７に格納する。

ここでは、信号機制御装置４０が送信した信号情報を信号機リアルタイム情報収集部４６が取得する例について記載したが、例えば信号機リアルタイム情報収集部４６が通信回線８０を通じて各信号機制御装置４０に対して信号情報の送信を要求するリクエスト信号を送信することにより、該信号情報を取得するようにしてもよい。

車両運行情報装置５０は、車両運行状態格納データベース５１およびプライバシ保護装置５２を有する。車両運行状態格納データベース５１は、サーバ２５〜２８が収集した走行情報を格納する。この走行情報については、図３にて説明する。

プライバシ保護装置５２は、運転手などのプライバシを保護するために車両運行状態格納データベース５１に格納された走行情報を匿名化処理して通信回線８０に出力するものとする。

〈信号機位置情報テーブルの構成例〉
図２は、図１の信号機リアルタイム情報収集部４６が生成する信号機位置情報テーブルＴＢ２の一例を示す説明図である。

図２（ａ）は、信号機位置情報テーブルＴＢ２におけるテーブル構造を示しており、図２（ｂ）は、図２（ａ）に示す号機位置情報テーブルＴＢ２のテーブルスキーマを示している。

信号機位置情報テーブルＴＢ２は、公道上に設置された各信号機４２の位置情報を示すテーブルであり、図２（ａ）に示すように、項目として、信号機ＩＤ、信号機名、位置（経度）、および位置（緯度）を有する構成からなる。これらの項目の意味は、図２（ｂ）に示す通りであり、信号機ＩＤは、信号機４２にそれぞれ割り付けられた情報であり、信号機４２を一意に特定する情報である。

信号機名は、一般的に付けられている信号機の名称、すなわち一般名称である。位置は、信号機４２の位置を示す座標であり、ここでは、例えば経度と緯度とによって示されているものとする。

図２（ａ）において、信号機ＩＤが「Ｔ０００１」の信号機４２は、信号機名が「大崎駅前東口交差点」であり、経度「１３９．７２８１８８」、緯度「３５．６２００２３」の座標に位置していることを示している。

〈走行情報の構成例〉
図３は、図１の車両運行状態格納データベース５１に格納される走行情報の一例を示す説明図である。

図３（ａ）は、走行情報の構成例を示しており、図３（ｂ）は、図３（ａ）に示す走行情報におけるテーブルスキーマを示している。

走行情報は、公道を走行している各々の車両６０の運行状態を示す情報であり、図３（ａ）示すように、項目として、日時、ナンバープレート番号、位置（経度）、および位置（緯度）からなる。

これら項目の意味は、図３（ｂ）に示す通りであり、日時は、車両６０の位置情報を取得した日時であり、ナンバープレート番号は、車両６０に付与されているグローバルでユニークな番号である。また、位置（経度）および位置（緯度）は、車両６０の位置を示す座標であり、例えば経度と緯度によって示される。

〈順法走行判定テーブルの構成例〉
図４は、図１の判定情報格納部２４に格納される順法走行判定テーブルＴＢ１の構成の一例を示す説明図である。

図４（ａ）は、順法走行判定テーブルＴＢ１の構成例を示しており、図４（ｂ）は、図４（ａ）に示す順法走行判定テーブルＴＢ１におけるテーブルスキーマを示している。

順法走行判定テーブルＴＢ１は、車両６０が青信号にて信号機を通過可能か否かを判定する際に用いられるテーブルであり、図４（ａ）示すように、項目として、位置（経度）、位置（緯度）、速度、前車車間距離、およびその他１〜３からなる。

これら項目の意味は、図４（ｂ）に示す通りであり、位置（経度）および位置（緯度）は、道路の位置を示す座標であり、経度と緯度によって示される。速度は、道路の位置に紐付けされており、位置（経度）、位置（緯度）によって示された位置における道路の走行速度であり、例えば法定速度や制限速度などである。前車車間距離は、法令などによる条件が満たされる車間距離である。その他１〜その他３については、例えば上り坂などの道路の状態などの付記である。

〈信号通過予測システムの動作例〉
続いて、信号通過予測システム１０による動作について説明する。

図５は、図１の信号通過予測システム１０による信号機の通過可否予測における全体の処理の一例を示すフローチャートである。

まず、信号通過予測システム１０の信号機情報公開装置４５が、信号機情報の公開処理を実行する（ステップＳ１０１）。そして、車両運行情報装置５０が、判定する車両６０の走行情報を収集する路上車両情報の収集処理を実行する（ステップＳ１０２）。

その後、信号通過可否判断装置２０が、車両６０が次に通過する信号機４２を青信号で通過できるか否かを判断する通過可否判断処理を実行する（ステップＳ１０３）。

〈公開処理の処理例〉
続いて、図５のステップＳ１０１〜Ｓ１０３の処理について、詳細に説明する。

図６は、図５のステップＳ１０１の処理である信号機情報の公開処理の一例を示すフローチャートである。

まず、信号機情報公開装置４５の信号機リアルタイム情報収集部４６は、公道上に設置されている各信号機４２の信号機位置情報を収集して、収集した信号機位置情報基づいて図２に示す信号機位置情報テーブルＴＢ２を生成し、格納部４７に格納する（ステップＳ２０１）。信号機位置情報は、上述したように信号機制御装置４０がインターネット通信装置４１から送信した信号機位置情報を通信回線８０を通じて収集する。

そして、信号機リアルタイム情報収集部４６は、同様に通信回線８０を通じて各信号機４２の信号制御情報を収集して、格納部４７に格納する（ステップＳ２０２）。また、信号機制御装置４０は、インターネット通信装置４１から通信回線８０を通じて信号機４２が現在表示している信号色をある期間毎に送信する（ステップＳ２０３）。

信号機リアルタイム情報収集部４６は、通信回線８０を通じて信号機４２が表示している信号色を受信すると、受信した信号色の情報を信号色情報として格納部４７に格納する（ステップＳ２０４）。

以上により、信号機の通過可否の処理が終了となる。

〈路上車両情報の収集処理の処理例〉
続いて、図５のステップＳ１０２の処理について説明する。

図７は、図５のステップＳ１０２の処理である路上車両情報の収集処理の一例を示すフローチャートである。

まず、各車両６０は、カーナビゲーションシステム３０が収集した走行情報をインターネット通信装置３１により通信回線８０に送信する（ステップＳ３０１）。走行情報の送信間隔は、例えば１秒毎などの予め設定された任意の周期である。

サーバ２５〜２８は、車両６０から送信された走行情報を通信回線８０を通じて収集する（ステップＳ３０２）。先に説明したように、サーバ２５〜２８は、自動車メーカ毎に設けられたものであり、自動車メーカＡのサーバは、自動車メーカＡの車両６０から送信された走行情報のみを収集する。

サーバ２５〜２８が取得した走行情報は、車両運行状態格納データベース５１に格納される（ステップＳ３０３）。そして、信号通過可否判断装置２０から走行情報の公開要求があると、プライバシ保護装置５２によって該走行情報が匿名化されて公開される（ステップＳ３０４）。ここでは、例えば個人が特定されるナンバープレート番号などが匿名化処理される。

以上により、路上車両情報の収集処理が終了となる。

〈通過可否判断処理の処理例〉
続いて、図５のステップＳ１０３の処理について説明する。

図８は、図５のステップＳ１０３の処理である通過可否判断処理の一例を示すフローチャートである。

まず、信号機の通過可否を判定する車両６０（以下、判定車両という）が有するカーナビゲーションシステム３０は、判定走行情報を取得してインターネット通信装置３１からサーバ２５〜２８のいずれかに送信する（ステップＳ４０１）。

ここで、判定車両が有するカーナビゲーションシステム３０およびインターネット通信装置３１により、第１の車両情報取得送信部が構成され、判定車両以外の車両が有するカーナビゲーションシステム３０およびインターネット通信装置３１により、第２の車両情報取得送信部が構成される。

この判定走行情報は、走行経路の次の信号機を青信号にて通過できるか否かの判定をユーザが知りたい場合に送信するものであり、例えば図３（ａ）に示す走行情報に加えて判定車両の走行速度を有する。判定走行情報の送信は、例えばカーナビゲーションシステム３０の図示しない表示画面に表示されるボタンなどを押す。

あるいは、カーナビゲーションシステム３０によって道案内が行われている場合には、該カーナビゲーションシステム３０の案内経路上に設置されている信号機の通過判定を順次行うようにしてもよい。

ステップＳ４０１の処理にて送信された判定走行情報を受信したサーバは、受信した判定走行情報を信号通過可否判断装置２０に送信する（ステップＳ４０２）。信号通過可否判断装置２０の自車−信号機間距離計算部２１は、ステップＳ４０２の処理によってサーバ２５〜２８のいずれかから送信された判定走行情報を受信すると、信号機情報公開装置４５の格納部４７から判定車両付近の信号機における信号機ＩＤ、位置、および信号制御情報を取得する（ステップＳ４０３）。

このステップＳ４０３の処理において、判定車両付近の信号機における信号機ＩＤおよび位置については、格納部４７に格納されている信号機位置情報テーブルＴＢ２から取得し、判定車両付近の信号機の信号制御情報は、格納部４７に格納されている信号制御情報から取得する。

続いて、自車−信号機間距離計算部２１は、ステップＳ４０３の処理にて取得した情報から判定車両が走行している道路の進行方向に設置される信号機において、最も近い信号機４２を通過可否判断対象の信号機として選択する（ステップＳ４０４）。

そして、自車−信号機間距離計算部２１は、ステップＳ４０４の処理にて選択した信号機の位置情報および判定車両から取得した位置情報に基づいて、該信号機と判定車両との距離を算出する（ステップＳ４０５）。

続いて、通過可否判断シミュレーション計算部２２は、通信回線８０を通じて車両運行状態格納データベース５１にアクセスし、判定車両の周辺に位置する車両６０における走行情報を取得する（ステップＳ４０６）。

ここで、ステップＳ４０６の処理では、判定車両の周辺に位置する車両６０における走行情報がプライバシ保護装置５２によって匿名化処理が施された後に、通過可否判断シミュレーション計算部２２に送信される。これにより、判定車両の周辺に位置している車両のプライバシを守ることができる。

通過可否判断シミュレーション計算部２２は、ステップＳ４０５の処理にて算出した信号機と判定車両との距離、および判定走行情報に含まれる走行速度などから判定車両が対象の信号機に到達するまでの時間を計算する（ステップＳ４０７）。

続いて、通過可否判断シミュレーション計算部２２は、ステップＳ４０７の処理にて算出した結果を判定情報格納部２４に格納されている順法走行判定テーブルＴＢ１に照らし合わせて通過可否を判断し、その判定結果を表示情報として通信回線８０を通じて判定車両のカーナビゲーションシステム３０に送信する（ステップＳ４０８）。

以上により、通過可否判断処理が終了となる。

このように、判定車両が判定対象の信号機４２を青信号にて通過できるか否かを判定車両からリアルタイムで送信された走行状態、および判定対象の信号機４２が表示する信号色を用いて判定することにより、高精度に通過の可否を判定することができる。

また、カメラなどを用いた画像認識などを不要とすることができるので、障害物となる前走車の有無などの判定車両の走行状態や天候などに左右されることなく、安定して信頼性の高い通過判定を実現することができる。

〈カーナビゲーションシステムの表示例〉
図９は、図８のステップＳ４０８の処理により判定車両のカーナビゲーションシステム３０に表示される表示情報の表示の一例を示す説明図である。

この図９では、ステップＳ４０８の処理にて通過判定対象の信号機を青信号にて通過できると判断された際に該判定車両のカーナビゲーションシステム３０が有するディスプレイ３２に表示される表示情報の表示例を示している。

判定情報は、図９に示すように、例えばディスプレイ３２の左上方に形成される表示ウィンドウ３３に表示される。

表示ウィンドウ３３の上方から下方にかけて、通過情報、信号色情報、順法運転情報、および先行車情報がそれぞれ表示される。通過情報は、判定車両が判定対象の信号機を青信号にて通過できるか否かを示す情報である。図９では、判定車両が判定対象の信号機を青信号にて通過できる場合を示しているので、「通過可能」が表示されている。

信号色情報は、判定対象の信号機の信号色が変化するまでの時間を示す情報であり、図９では、「黄色になるまで１５秒」と表示されている。順法運転情報は、判定車両が順法運転しているか否か示す情報であり、図９では、判定車両の素行速度として「速度は３０ｋｍ／ｈ以下」、前車車間距離が「前車車間距離２５ｍ」と表示されている。先行車情報は、判定車両の前を走行する車両数を示す情報であり、図９では、「前方に２台車あり」と表示されている。

通過情報は、図８のステップＳ４０８の処理による判定結果である。これは、判定車両の走行速度と判定対象の信号機までの距離から算出することができる。信号色情報は、図８のステップＳ４０３の処理にて格納部４７から取得した信号情報に含まれる信号制御情報および信号リアルタイム情報から算出する。

具体的には、信号リアルタイム情報から信号機が青信号に変化してから現在までの経過時間を知ることができる、また、信号制御情報によって青信号の表示時間がわかるので、表示時間から経過時間を減算すれば、表示色が黄色になるまでの時間を求めることができる。同様に、信号機の表示色が赤色から青色に変わるまでの時間も求めることができる。

順法運転情報は、判定車両から送信される判定走行情報と判定車両が走行している道路に紐付けされた順法走行判定テーブルＴＢ１の速度とを照らし合わせて判定する。

また、先行車情報は、図８のステップＳ４０６の処理にて取得した判定車両の周辺に位置する車両６０における走行情報から判定対象の信号機までの前走車の数を算出することができる。

ここで、判定車両の走行速度が、図４（ａ）に示す順法走行判定テーブルＴＢ１の速度よりも高いと判定した場合には、順法運転情報に速度を落とす旨の警告を表示するようにしてもよい。同様に、
図４（ａ）に示す順法走行判定テーブルＴＢ１の前車車間距離に基づいて、判定車両と前車車間距離が推奨車間距離よりも短いと判定した場合には、前車との車間距離を開ける旨の警告を表示するようにしてもよい。

これらの警告が表示された場合、いずれも場合においても、通過情報の表示は、例えば通行不可と表示される。これらにより、運転者に順法運転を促すことができるので、判定車両の交通安全に寄与することができる。

上述した表示情報は、上述したように、ステップＳ４０８の処理において、通過可否判断シミュレーション計算部２２が生成して通信回線を通じて判定車両が有するカーナビゲーションシステム３０に送信する。

また、判定車両のカーナビゲーションシステム３０は、該判定車両が判定対象の信号機４２を通過できたか否かの情報をフィードバックデータとしてインターネット通信装置３１から通信回線８０を通じてフィードバックデータ分析部２３に送信する。

フィードバックデータ分析部２３は、例えば人工知能などの学習装置からなり、受信したフィードバックデータは、学習装置のインプットデータ、すなわち学習データとして用いられる。

この学習データを分析は、例えば判定対象の信号機４２において、直進する車、右折する車、左折する車の数の割合に時間帯や曜日によって相関はないかなどを分析して学習する。

以上により、判定車両が判定対象の信号機４２を通過できるか否かの判定を走行状態や天候などに左右されずに、高精度に予測することができる。

以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。

なお、本発明は上記した実施の形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施の形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。

また、ある実施の形態の構成の一部を他の実施の形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施の形態の構成に他の実施の形態の構成を加えることも可能である。また、各実施の形態の構成の一部について、他の構成の追加、削除、置換をすることが可能である。

１０ 信号通過予測システム
２０ 信号通過可否判断装置
２１ 自車−信号機間距離計算部
２２ 通過可否判断シミュレーション計算部
２３ フィードバックデータ分析部
２４ 判定情報格納部
２５ サーバ
２６ サーバ
２７ サーバ
２８ サーバ
３０ カーナビゲーションシステム
３１ インターネット通信装置
３２ ディスプレイ
３３ 表示ウィンドウ
４０ 信号機制御装置
４１ インターネット通信装置
４２ 信号機
４５ 信号機情報公開装置
４６ 信号機リアルタイム情報収集部
４７ 格納部
５０ 車両運行情報装置
５１ 車両運行状態格納データベース
５２ プライバシ保護装置
６０ 車両
８０ 通信回線

Claims (13)

1. 車両が信号機を青信号にて通過できるか否かを判定する信号通過予測システムであって、
   対象の信号機を通過できるか否かが判定される車両である判定車両の判定走行情報を前記判定車両から取得して送信する第１の車両情報取得送信部と、
   前記第１の車両情報取得送信部から送信される判定走行情報および前記信号機の信号位置情報に基づいて、前記判定車両から前記信号機までの距離を算出する距離算出部と、
   前記判定車両が前記信号機に到達するまでの時間を計算する時間算出部と、
   前記判定車両が前記信号機を青信号にて通過できるか否かを判定し、その判定結果を前記判定車両に送信する通過可否計算部と、
   を有し、
   前記第１の車両情報取得送信部が送信する前記判定走行情報は、前記判定車両の位置を示す位置情報および前記判定車両の走行速度を有し、
   前記時間算出部は、前記距離算出部が算出した距離および前記判定走行情報が有する前記判定車両の走行速度から前記判定車両が前記信号機に到達するまでの時間を計算し、
   前記通過可否計算部は、前記時間算出部が算出した前記判定車両が前記信号機に到達するまでの時間および前記信号機の信号色が変わるまでの時間に基づいて、前記判定車両が信号機を青信号にて通過できるか否かを判定する、信号通過予測システム。
2. 請求項１記載の信号通過予測システムにおいて、
   道路上に設置される信号機が表示している信号色をリアルタイムに収集する信号機リアルタイム情報収集部と、
   前記信号機リアルタイム情報収集部が収集した信号色、および道路上に設置される前記信号機の制御情報である信号制御情報、および道路上に設置される前記信号機の設置位置を示す信号機の位置情報をそれぞれ格納する信号情報格納部と、
   を有し、
   前記通過可否計算部は、前記信号情報格納部に格納される前記信号色から対象の信号機が表示している信号色を判定し、前記信号情報格納部に格納される前記信号制御情報に基づいて、通過する前記信号機の信号色が他の信号色に変わるまでの時間を算出する、信号通過予測システム。
3. 請求項１または２記載の信号通過予測システムにおいて、
   順法走行判定テーブルを格納する情報格納部を有し、
   前記順法走行判定テーブルは、道路の位置情報、前記道路の位置情報に紐付けられる走行速度、および前記道路の位置情報に紐付けられる予め設定された前車との車間距離の情報を有し、
   前記通過可否計算部は、前記判定車両の前記位置情報に合致する前記道路の位置情報を前記順法走行判定テーブルから検索し、合致した前記道路の位置情報に紐付けられている前記走行速度よりも前記判定走行情報が有する前記判定車両の走行速度が低いと判定した際に前記判定車両が信号機を青信号にて通過できるか否かを判定する、信号通過予測システム。
4. 請求項３記載の信号通過予測システムにおいて、
   前記通過可否計算部は、前記道路の位置情報に紐付けられる前記走行速度よりも前記判定走行情報が有する前記判定車両の走行速度が高いと判定した際に、前記判定車両にアラートを送信する、信号通過予測システム。
5. 請求項１〜４のいずれか１項に記載の信号通過予測システムにおいて、
   道路を走行している車両の走行情報を前記車両から取得して送信する第２の車両情報取得送信部と、
   前記第２の車両情報取得送信部が取得した前記走行情報を格納する車両運行状態格納データベースと、
   を有し、
   前記第２の車両情報取得送信部が前記車両から取得する前記走行情報は、少なくとも前記車両の位置を示す位置情報および前記位置情報を取得した際の日時を有し、
   前記通過可否計算部は、前記判定車両が信号機を青信号にて通過できるか否かを判定する際に、前記車両運行状態格納データベースを参照して前記判定車両の前を走行する前走の車両が有るか否かおよび前記前走の車両の台数を算出し、その算出結果を前記判定車両に送信する、信号通過予測システム。
6. 請求項５記載の信号通過予測システムにおいて、
   前記通過可否計算部は、前記判定車両の前を走行する車両があると判定した際に、前記車両運行状態格納データベースに格納される前記車両の位置情報と前記判定車両の位置情報とに基づいて、前記前走の車両と前記判定車両との車間距離を算出し、算出した前記車間距離が順法走行判定テーブルに格納される車間距離よりも短い場合に、前記判定車両にアラートを送信する、信号通過予測システム。
7. 請求項５または６記載の信号通過予測システムにおいて、
   前記通過可否計算部が前記車両の前記走行情報を参照する際に、前記車両運行状態格納データベースに格納されている前記走行情報を匿名化処理するプライバシ保護装置を有する、信号通過予測システム。
8. 請求項５〜７のいずれか１項に記載の信号通過予測システムにおいて、
   前記判定車両が対象の前記信号機を通過できたか否かの結果を示す走行結果から相関関係を分析するフィードバックデータ分析部を有し、
   前記第１の車両情報取得送信部は、前記フィードバックデータ分析部に前記走行結果を送信し、
   前記通過可否計算部は、前記フィードバックデータ分析部が分析した結果および算出した前記信号機に到達するまでの時間と前記信号機の信号色が変わるまでの時間とに基づいて、前記判定車両が前記信号機を青信号にて通過できるか否かを判定する、信号通過予測システム。
9. 請求項１〜３のいずれか１項に記載の信号通過予測システムにおいて、
   道路を走行している車両の走行情報を前記車両から取得して送信する第２の車両情報取得送信部と、
   前記第２の車両情報取得送信部から送信される前記車両の前記走行情報を取得するサーバと、
   前記サーバが取得した前記車両の前記走行情報を格納する車両運行状態格納データベースと、
   を有し、
   前記サーバが取得する前記車両の前記走行情報は、少なくとも前記車両の位置を示す位置情報および前記位置情報を取得した際の日時を有し、
   前記通過可否計算部は、前記判定車両が対象の前記信号機を青信号にて通過できるか否かを判定する際に、前記車両運行状態格納データベースを参照して前記判定車両の前を走行する前記車両が有るか否かおよび前記車両の台数を算出し、その算出結果を前記判定車両に送信する、信号通過予測システム。
10. 請求項９記載の信号通過予測システムにおいて、
    前記サーバは、前記車両の属性毎または前記第１および前記第２の車両情報取得送信部の属性毎に設けられる、信号通過予測システム。
11. 請求項９または１０記載の信号通過予測システムにおいて、
    前記通過可否計算部は、前記判定車両の前を走行する車両があると判定した際に、前記車両運行状態格納データベースに格納される前記車両の位置情報と前記判定車両の位置情報とに基づいて、前記車両と前記判定車両との車間距離を算出し、算出した前記車間距離が順法走行判定テーブルに格納される車間距離よりも短い場合に、前記判定車両にアラートを送信する、信号通過予測システム。
12. 請求項９または１０記載の信号通過予測システムにおいて、
    前記通過可否計算部が前記車両の走行情報を参照する際に、前記車両運行状態格納データベースに格納されている走行情報を匿名化処理するプライバシ保護装置を有する、信号通過予測システム。
13. 請求項９〜１２のいずれか１項に記載の信号通過予測システムにおいて、
    前記判定車両が前記信号機を通過できたか否かの結果を示す走行結果から相関関係を分析するフィードバックデータ分析部を有し、
    前記第１の車両情報取得送信部は、前記フィードバックデータ分析部に前記走行結果を送信し、
    前記通過可否計算部は、前記フィードバックデータ分析部が分析した結果および算出した前記信号機に到達するまでの時間と前記信号機の信号色が変わるまでの時間とに基づいて、前記判定車両が信号機を青信号にて通過できるか否かを判定する、信号通過予測システム。

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