ミリ波レーダによる道路交通監視装置
【課題】ミリ波レーダにより走行車両を計測し車線数、各車線幅、中央分離帯幅などを自動的に判断しながら車両交通量を監視する道路交通監視装置を提供する。
【解決手段】ミリ波レーダ２によりミリ波ビーム７を照射し反射波受信により複数の走行車両の検出を行う。照射角、反射までの時間、ドップラーシフトの関係から、ミリ波レーダ２からの距離、方向角度、速度等を算出し、車両の走行軌跡を求め、走行車両数と車線幅方向の関係をグラフ化してグループ分けを行い、グラフの山から車線数を抽出し、グラフの山と両脇の谷から車線幅を抽出する。走行軌跡の速度成分方向が正から負に切り替わる境界部分の中央分離帯の幅を求める。以上で得られた道路配置に基づき車両交通量の計測と監視を行う。
【解決手段】ミリ波レーダ２によりミリ波ビーム７を照射し反射波受信により複数の走行車両の検出を行う。照射角、反射までの時間、ドップラーシフトの関係から、ミリ波レーダ２からの距離、方向角度、速度等を算出し、車両の走行軌跡を求め、走行車両数と車線幅方向の関係をグラフ化してグループ分けを行い、グラフの山から車線数を抽出し、グラフの山と両脇の谷から車線幅を抽出する。走行軌跡の速度成分方向が正から負に切り替わる境界部分の中央分離帯の幅を求める。以上で得られた道路配置に基づき車両交通量の計測と監視を行う。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ミリ波レーダにより車線数と各車線幅を自動的に判別して車両交通量を監視する道路交通監視装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、道路を走行する車両の数が多くなるに伴い、走行中の車両を監視する各種の車両監視装置や監視方法が提案されている。
例えば、交差点に進入する車両につき、ビデオ画像から抽出した車両軌跡をもとに、右折、左折、直進車両を判別して、それぞれの交通量を測定するようにした車両感知装置が提案されている。（例えば、特許文献１参照。）
また、特定の車両発見領域を設けずに、所定周期で撮影された画像から車両位置を経時的に追跡して得る軌跡データを元に、道路を通行する車両を的確に検出して交通量を計測する道路交通流計測装置及び計測方法が提案されている。（例えば、特許文献２参照。）
また、全天候下で走行車両の追跡検出を確実に行い、出合頭の衝突や見通し不良の交差点での追突を防止するミリ波レーダによる走行車両検出方法が提案されている。（例えば、特許文献３参照。）
ところで、上記のように走行車両の検出を行っても、その結果を用いて交通流の監視まで行うためには、車両がどの車線を走行しているのかを知る必要がある。
【０００３】
そのためには、レーダ等の走行車両検出装置を設置する際に、その設置箇所の道路配置の詳細を測定し、その測定によって得られた道路の車線数、車線幅、中央分離帯幅等の道路配置のデータを、パラメータとして予め走行車両検出装置に接続されるコンピュータに与える必要がある。
【０００４】
従来、走行車両検出装置に連動するコンピュータは、上記のようにして与えられたパラメータと走行車両検出装置による計測結果とを照合することによって、車両が走行している車線を判別するようにしていた。
【特許文献１】特開２０００−０９０３８９号公報（要約、図１）
【特許文献２】特開２００２−３５８５９５号公報（要約、図１）
【特許文献３】特開２００２−０９９９８６号公報（要約、図１、図３）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１の技術は、車両の軌跡から車両の進む方向を判断して車両の進む方向ごとの交通量を測定するものであり、車線そのものを認識するものではない。
また、特許文献２の技術は、初めから特定の車両発見領域を設けないことを前提としており、そこには、車線そのものを認識しようという思想は含まれていない。
【０００６】
いずれにしても、これらの装置または方法は、ビデオ画像から車両の軌跡を求めるものであり、このように可視光又は赤外線のような画像センサを用いるものは、濃霧、降雨、降雪のような悪天候による視界不良時、または夜間等の薄暗い状況においては、車両検出が正確に行なうことができないという問題がある。
【０００７】
これに対して特許文献３の技術は、悪天候等にも影響を受けにくいミリ波レーダによって全天候下において走行車両の追跡検出を確実に行うものではあるものの、衝突等の事故の防止を主眼としたものであって、車線そのものを認識しようという思想は含まれていない。
【０００８】
また、計測範囲となる道路の車線数、車線幅、中央分離帯幅、路肩幅などの道路配置情報を予めパラメータとして走行車両検出装置に与える場合、事前に詳細な地図情報（測量データ）がない場合は、道路配置情報を取得するために、すなわち、実際に道路配置を測定するために、一時的に道路を閉鎖するような交通規制を行なうなどの手間が生じてしまう。
【０００９】
そして、上述したように、その測定した道路配置のデータを走行車両検出装置に接続されたコンピュータにパラメータとして与える必要がある。このように、多大な工数と費用がかかるという問題があった。
【００１０】
また、雪や霧等によって視界不良となる悪天候のときや積雪時には道路上の白線が確認しにくくなる。更には、中央分離帯や路肩に道路面から除雪された雪山があったりすると、車線が狭くなる場合がある。また、道路工事等によっては、通常の車線とは異なる車線が一時的に設けられたりすることも良く行われる。いずれにしても、車両は、規定車線に正しく従って走行できなくなる。
【００１１】
そのような、車両が規定車道通りに走行できないようなときには、車線幅等の現実のパラメータが、予め与えられているパラメータから変動しているため、走行車両の正確な計測ができない、すなわち正確な道路監視ができないという問題が生じる。
【００１２】
本発明の課題は、上記従来の実情に鑑み、ミリ波レーダにより走行車両を計測し車線数、各車線幅、中央分離帯幅などを自動的に判断しながら車両交通量を監視する道路交通監視装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
先ず、第１の発明のミリ波レーダによる道路交通監視装置は、ミリ波レーダにより道路を通過する車両の走行軌跡を取得する走行軌跡取得手段と、上記走行軌跡に基づいて道路車線の数を決定する道路車線数決定手段と、を有して構成される。
【００１４】
次に、第２の発明のミリ波レーダによる道路交通監視装置は、ミリ波レーダにより道路を通過する車両の走行軌跡を取得する走行軌跡取得手段と、上記走行軌跡に基づいて道路車線の幅を決定する道路車線幅決定手段と、を有して構成される。
【００１５】
更に、第３の発明のミリ波レーダによる道路交通監視装置は、ミリ波レーダにより道路を通過する車両の走行軌跡を取得する走行軌跡取得手段と、上記走行軌跡に基づいて道路車線の数を決定する道路車線数決定手段と、上記走行軌跡に基づいて道路車線の幅を決定する道路車線幅決定手段と、上記道路車線の数及び上記道路車線の幅に基づいて道路配置を決定する道路配置決定手段と、を有して構成される。
【００１６】
また、第４の発明のミリ波レーダによる道路交通監視装置は、ミリ波レーダにより道路を通過する車両の走行軌跡を取得する走行軌跡取得手段と、上記走行軌跡に基づいて道路車線の数を決定する道路車線数決定手段と、上記走行軌跡に基づいて道路車線の幅を決定する道路車線幅決定手段と、上記道路車線の数及び上記道路車線の幅に基づいて道路配置を決定する道路配置決定手段と、上記道路配置に基づく上記道路車線ごとの車両の走行数を計測する計測手段と、を有して構成される。
【００１７】
そして、第５の発明のミリ波レーダによる道路交通監視装置は、定期的にミリ波レーダにより道路を通過する車両の走行軌跡を取得する走行軌跡取得手段と、上記走行軌跡に基づいて道路車線の数を決定する道路車線数決定手段と、上記走行軌跡に基づいて道路車線の幅を決定する道路車線幅決定手段と、上記道路車線の数及び上記道路車線の幅に基づいて道路配置を決定する道路配置決定手段と、上記道路配置に基づく上記道路車線ごとの車両の走行数を計測する計測手段と、を有して構成される。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、道路交通監視装置を設置するだけで、検出した車両の走行軌跡を用いて装置側で自動的に道路の車線数、車線幅、中央分離帯などの道路配置情報を認識するので、道路交通監視装置に対して予めパラメータとして道路配置情報を与える必要がなくなり、これにより、設置箇所ごとに異なる道路配置であっても道路交通監視装置を現場に設置する際の道路配置の測量等の費用の多大な工数が削減されて経済性の向上に寄与することができる。
【００１９】
また、定期的に車両の走行軌跡を用いて道路の車線数、車線幅、中央分離帯などの道路配置情報を自動的に認識するので、天候や工事等により車が規定車線に従って走行できない場合であっても、一時的に設定された車線毎に正確な通行車両数を計測することが可能になって、様々な環境下における道路交通監視に大きく寄与することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照しながら説明する。
【実施例１】
【００２１】
図１は一実施の形態におけるミリ波レーダによる道路交通監視装置の構成を示すブロック図である。同図に示すようにミリ波レーダによる道路交通監視装置１は、ミリ波送受信装置に相当するミリ波レーダ２と、このミリ波レーダ２に接続された車両台数計測用コンピュータ３とで構成される。
【００２２】
図２は、一実施の形態におけるミリ波レーダによる道路交通監視装置１のミリ波レーダ２が設置される道路の道路配置の例を示す図である。
同図に示すように、ミリ波レーダ２は、例えば路肩４などの予め近傍の道路全体を見渡せる位置に設置される。このミリ波レーダ２は、監視対象となる道路５に対してミリ波の細いビーム６を、破線で示す走査角度７の範囲で走査させながら発射し、その反射波を受信する。
【００２３】
本例において、上記の走査では、ミリ波レーダ２を首振り駆動する不図示のモータの機能にもよるが、走査角度７は１８°であり、走査の周期は４００ミリ秒である。すなわち約２．５回／秒の割合で走査が行われることになる。
【００２４】
図３は、ミリ波レーダによる道路交通監視装置１によって行われる走行車両の検出と車線数及び車線幅検出の処理のフローチャートである。
図３において、先ず、複数の走行車両の検出を行う（Ｓ１）。この処理では、ミリ波レーダ２により照射されたミリ波ビーム７の反射波受信までの時間や、ドップラーシフトの関係から、ミリ波レーダ２からの距離、方向角度、速度等を算出し、その結果から車両検出を行なう。
【００２５】
走行車両検出には、例えば、特許文献３に示されている方法を用いる。この走行車両の検出では、走行車両数や停止車両の有無等の交通情報も検出される。
また、検出する車両台数に上限はなく、ミリ波ビーム７による計測周期ごとに車両の検出が実施される。
【００２６】
次に、この走行車両の検出結果を用いて車両の走行軌跡を求める（Ｓ２）。この処理では、走行車両の検出結果を、ミリ波レーダ２の設置位置を原点とするｘ−ｙ道路座標軸上にプロットする。
【００２７】
図４は、上記のようにミリ波レーダによる道路交通監視装置によって行われる走行車両の検出結果に基づき道路座標系にプロットされた走行車両数とその走行軌跡を示す図である。
【００２８】
図４は、ミリ波レーダ２の設置位置を原点０とするｘ−ｙ道路座標を示し、横軸ｘに車線幅方向を示し、縦軸ｙに車両走行方向を示している。黒丸のプロット８は４周期の走査によって得られた検出車両の位置を示している。
【００２９】
縦軸ｙの車両走行方向に４個の黒丸のプロット８を結んだ線９は、個々の走行車両の走行軌跡を示している。
一般に、車両は、車道範囲内での走行位置に多少のばらつきはあるが、通常は規定された車線範囲内を走行するため、図４に示すように走行軌跡９の密度が濃くなる部分と密度が薄くなる部分に大きく分けることができる。
【００３０】
図３に戻り、上記走行軌跡の抽出に続いて、グループ分けを行う（Ｓ３）。この処理は走行車両数と車線幅方向の関係をグラフ化して走行箇所（車線）を抽出する処理である。
図５は、上記のミリ波レーダによる道路交通監視装置によって行われる走行車両の検出結果に基づき走行車両数と車線幅方向の関係をグラフ化した図である。
【００３１】
同図は横軸ｘに車線幅方向を示し、縦軸ｙに車両走行数を示している。尚、同図に示すグラフは、横軸ｘの車線幅方向の同一地点を通過した車両の平均値を示している。
すなわちｘ軸方向の値は、走行軌跡が車線変更等で一定値でない場合があるため、検出した走行軌跡の平均値をとる。
【００３２】
例えば、１車両の走行プロット点として、３点［（ａ１，ｂ１），（ａ２，ｂ２），（ａ３，ｂ３）］が検出されていたとすると、そのときのｘ軸の値としては「ｘ＝（ａ１＋ａ２＋ａ３）／３」のように算出する。
【００３３】
図３に戻り、上記のグループ分けの結果に基づいて、車線数と車線幅の検出を行う（Ｓ４）。この処理では、先ず、図５に示すように、得られたグラフは、図４の場合と同様に、走行車両数が多くなる区間と少ない区間に分かれる。すなわち、山と谷とに起伏するグラフになる。
【００３４】
この結果から、走行車両数が多くなる山の頂点に当る部分１１の個数を検出することにより車線数を検出する。また、上記のグラフにより、頂点部分を１つ含み、かつ谷部分までの幅を１つの車線と判断することで、各車線の幅を推定する。
【００３５】
図６は、車線幅の推定方法を具体的に示すために図５と同一のグラフを視点を変えて示している。すなわち、図６に示す走行車両数の谷１２となる部分を車線の切れ目と判断する。
【００３６】
換言すれば、走行車両数が多くなる山の頂点に当る部分１１を１つ含み、かつ頂点１１を挟む谷部分１２と谷部分１２までの幅を１つの車線と判断する。これにより、各車線の幅を推定する。
【００３７】
図６では、この方法によって推定された第１車線幅、第２車線幅、第３車線幅、及び第４車線幅を示している。尚、図６では、第３車線幅のみが他の車線幅より極端に広くなっている。このことから、図６で第３車線幅としている中に、本当の第３車線の幅と中央分離帯の幅とが含まれていること及び、本当の第３車線の幅は他の車線幅と同等であるはずなので、他の車線幅との差分から、その中央分離帯の幅を推定することができる。
【００３８】
尚、本例の道路配置の自動判別では、路肩の存在は重要なものではないので、とりあえず、ミリ波レーダ２と道路端までの距離を路肩とする。これで、全ての道路配置が判明する。
【００３９】
また、本例では上記車線数と車線幅の検出処理は、例えば５分に１回の割合で実施される。そして、検出された車線数と車線幅に従って、図３の処理Ｓ１に示した走行車両の検出を繰り返して、交通流計測を実施する。
【００４０】
このように、ミリ波レーダによる道路交通監視装置１においては、装置自身で道路配置を認識して、交通監視及び交通流計測を行うので、道路配置を示すパラメータの事前入力を必要とせず、道路交通監視装置の設置が容易である。
【００４１】
また、同様に装置自身で道路配置を認識するので、この認識処理を定期的に行なうことにより、規定された車線と実際に走行している位置が強制的にずれてしまうような状況になった場合でも対応できる。
【００４２】
したがって、従来のように固定された道路配置のデータに基づいて交通流計測を行なう場合よりも、道路環境の変化に容易に対応できるので、処理能力に優れた道路交通監視装置を提供することが可能となる。
【００４３】
ここで、上述した各処理における演算と判断の基準について更に説明する。
＜車線の切り分け方法＞
始めに、車線幅ｘ軸方向を定間隔で分割した走行台数カウント用の配列Ｘ［］を用意する。そして、求めた走行軌跡のｘ座標を元に、配列Ｘ［］に台数カウントを行なう。
【００４４】
例えば、定間隔＝２０ｃｍ、車線幅１０ｍ分の配列を用意する場合はＸ［５０］となる。そして、走行軌跡ｘ座標が４．５ｍの場合は、Ｘ［２２］に１台数をカウントする。
図７は、車線幅方向と走行台数の関係から車線きり分けの具体例を説明する図である。同図は横軸ｘに車線幅方向を示し、縦軸ｙに台数カウントを示している。同図は４車線道路データを再生処理し、走行軌跡を使って車線幅ごとに台数カウントしたものである。
【００４５】
黒四角でプロットしたグラフ１３は台数カウントを示し、白三角でプロットしたグラフ１４は、グラフ１３の移動平均（除算前）を取って滑らかにしたものでる。
同図を目視すると、グラフのピークが４つあるため４車線あることが分かるが、ここで考慮すべき点は、車線ごとに走行台数が異なるため、単に閾値を用意して台数カウントＸ［］がそれを超える場合を走行車線と決定することはできないということである。
【００４６】
そのため、「横位置を示す」データがその近辺データと比較して、どの程度の重みがあるかによって走行車線かどうかを判断する。
データの重み計算を行なうため、配列Ｘ［］を使って２種類の移動平均を求める。
【００４７】
（１）前後を含めて１ｍとなるデータの移動平均Ｘａｖｅ１［］
（２）前後を含めて３ｍとなるデータの移動平均Ｘａｖｅ２［］
尚、ここでの「１ｍ」は、特徴点としての走行台数のピークの値を取得するために、実際の車両の横幅より狭い範囲の横位置情報を抽出するための値であり、「３ｍ」は、大型車の幅２．５ｍとし、マージン０．５ｍ程度を加えて考慮したものである。
【００４８】
この設定のもとに、データの重み計算では、Ｘａｖｅ２［］の範囲内で、Ｘａｖｅ１［］がどの程度の割合を占めているかを下記のように計算する。
ｒａｔｉｏ［］＝Ｘａｖｅ１［］／Ｘａｖｅ２［］×１００（％）
上記計算によって求めた重み（ｒａｔｉｏ［］）が閾値（％）を超える箇所を１車線と判断する。ただし、閾値（％）以上の箇所が２．５ｍ以内（大型車の幅想定）にある場合は、同一車線と判断する。例えば、設定閾値＝５０％の場合などである。
【００４９】
そして、１車線と判断したｒａｔｉｏ群で最大のｒａｔｉｏ［］をその車線の中央と定義し、隣接車線のｒａｔｉｏ群の中央との中間までを１車線幅とする。
なお上記説明は特徴点を抽出するためのフィルタリングの１手法として移動平均を用いたが、本願はこれに限るものではない。
【００５０】
図８は、上記の車線幅方向と走行台数の関係に演算プログラムにより重み計算を行なった結果を示す図である。同図は横軸に車線幅方向を示し、縦軸に５０％減算後の重み（％）を示している。
【００５１】
図８において、群の頂点から隣接群の頂点までの中間で区切ることで、車線の切り分けを行なうことが可能となる。また、これに後述する中央分離帯、路肩幅の算出計算も考慮すると、更に道路形状が認識できる。
【００５２】
＜中央分離帯＞
走行軌跡の速度成分方向が正から負に切り替わる境界部分が中央分離帯となる。
以下の２点を検索し、中央分離帯幅を求める。
【００５３】
（１）速度が＋成分の走行軌跡の中で、ｘ軸方向で最右となるｘ座標ｘＰｌｕｓ
（２）速度が−成分の走行軌跡の中で、ｘ軸方向で最左となるｘ座標ｘＭｉｎｕｓ
この設定のもとに、中央分離帯幅Ｃｓｗは、下記のようにして求められる。
【００５４】
Ｃｓｗ＝ｘＭｉｎｕｓ−ｘＰｌｕｓ
＜路肩幅＞
従来技術のように道路配置パラメータを固定して行なう場合は、ミリ波レーダと道路の位置関係が分かっていないと車線判別ができなかったため、ミリ波レーダと車線端の距離が必要であった。例えば、ミリ波レーダが路肩上に設置してある場合には、路肩幅パラメータが必要であった。ここでいう路肩幅パラメータとは、実際の路肩幅ではなく、図２にあるようにミリ波レーダ位置から車線の左端に相当する幅のことである。またミリ波レーダが車線上に設置してある場合にも、ミリ波レーダ位置から車線の左端に相当する幅が必要であった。
【００５５】
しかし、本発明のように車線位置を走行軌跡から認識して処理を行なう場合は、ミリ波レーダ２と道路の位置関係は意識する必要がなくなるため、上記記載のミリ波レーダ位置から車線の左端に相当する幅は求める必要がなくなる。
【００５６】
ただ、強いて求めようとするなら、速度が＋成分の走行軌跡の中で、ｘ軸方向で最左となるｘ座標から座標原点までの距離が路肩幅だと判断できる。
＜計測範囲のエリア設定と座標変換＞
本例のミリ波レーダによる道路交通監視装置１では、走行車両の検出を求める過程で、状況に応じて複数の座標系を活用し、位置計算を行う。このように複数の座標系を用いるのは、以下の理由による。
【００５７】
第１に、ミリ波レーダ２では１軸走査を行っている。従ってそこからの出力は、ミリ波レーダ設置位置を原点に取り、原点位置からの距離と走査角度の、極座標系（ミリ波レーダ極座標）出力となっている。
【００５８】
第２に、車両台数計測用コンピュータ３では、道路線形に合わせた直行座標系（道路座標と称す）を持つ。したがって、極座標系を道路座標に変換する必要がある。
この極座標系を道路座標に変換するに当たり、本例では内部的に、「ミリ波レーダ極座標」→「ミリ波ローカル座標」→「ミリ波ワールド座標」→「道路座標」の順に座標を変換する。以下に、これら用いる座標系について、個々に記述する。
【００５９】
(a) ミリ波レーダ極座標
図９は、ミリ波レーダ極座標と座標の取り方を示す図である。ミリ波レーダ２からのデータは、図９に示すような極座標系の出力となっている。
【００６０】
破線１５で示す扇形中心位置は、一例として、走査角が０度（原点）の時にミリ波レーダが向いている方向となっている。また、この破線１５からミリ波レーダに向かって右側が、角度のプラス方向、左側が角度のマイナス方向となっている。
【００６１】
ミリ波レーダ極座標での座標表現は、座標（距離ｄ、角度θ）となる。これはミリ波反射点の座標を表したものであるが、さらに各点は速度、反射強度の情報を持っている。
車両台数計測用コンピュータ３では、極座標系のデータを用いて処理を行い、道路座標に出力する手前で以下に示す（b）から（d）の座標系へ出力形式の変換処理を行う。
【００６２】
(b) ミリ波ローカル座標
道路座標への座標変換の第一段階として、ミリ波ローカル座標へと座標変換を行う。
図１０は、ミリ波ローカル座標と座標の取り方を示す図である。同図に示すように、座標変換は、(a)の極座標の破線部分を軸とする直行座標に変換する。
【００６３】
この時の変換式は、
ｘ＝距離ｄ×cosθ
ｙ＝距離ｄ×sinθ
となる。
【００６４】
(c) ミリ波ワールド座標
図９で示した破線１５（ミリ波レーダ角度の原点）と、道路の進行方向ベクトルには、ずれがあるので、これを道路の進行方向ベクトルに合わせるように変換する。ここで作成される座標系をミリ波ワールド座標と呼ぶ。
【００６５】
図１１は、ミリ波ワールド座標と座標の取り方を示す図である。同図に示すように、道路の進行方向ベクトルとミリ波ローカル座標とのなす角をαとすると、ミリ波ローカル座標の (ｘ1 ，ｙ1 )は、以下の式（１）を用いてミリ波ワールド座標における位置（Ｘw ，Ｙw ）に変換できる。
【００６６】
【数１】
【００６７】
(d) 道路座標
車両台数計測用コンピュータ３では、道路線形に合わせた直行座標系、道路座標を持つ。道路座標とミリ波ワールド座標との関係は、設置条件毎に異なるが道路の進行方向ベクトルとミリ波ワールド座標の進行方向ベクトルが同じ方向の場合、平行移動することで座標変換できる。
【００６８】
図１２(a) は、道路座標と座標の取り方を示し、同図(b) は、道路座標とミリ波ワールド座標の進行方向ベクトルが逆の場合の座標の取り方を示す図である。
ここで、ミリ波ワールド座標の原点からミリ波ローカル座標の原点へのＸ方向、Ｙ方向それぞれの平行移動量をＡ、Ｂとすると、以下の式（２）で変換できる。
【００６９】
【数２】
【００７０】
ここで、ミリ波ローカル座標から道路座標への変換は、(c) の式（１）とこの式（２）とをかけて、下記の式（３）で表すことができる。
【００７１】
【数３】
【００７２】
図１２(b) に示す道路座標とミリ波ワールド座標の進行方向ベクトルが逆の場合は、ミリ波ワールド座標から道路座標への変換は、１８０度回転と平行移動となる。ミリ波ローカル座標から道路座標への変換を考えると（α−１８０）度回転と平行移動となるが、αを符号を適切に取ることにより、式（３）と同様に表すことができる。
尚、走行車両の計測には、ミリ波レーダに限ることなく、画像系センサ、超音波センサ等を用いてもよい。
【００７３】
（付記１）
ミリ波レーダにより道路を通過する車両の走行軌跡を取得する走行軌跡取得手段と、
前記走行軌跡に基づいて道路車線の数を決定する道路車線数決定手段と、
を有することを特徴とする道路交通監視装置。
（付記２）
ミリ波レーダにより道路を通過する車両の走行軌跡を取得する走行軌跡取得手段と、
前記走行軌跡に基づいて道路車線の幅を決定する道路車線幅決定手段と、
を有することを特徴とする道路交通監視装置。
（付記３）
前記道路車線の数及び前記道路車線の幅に基づいて道路配置を決定する道路配置決定手段を更に有することを特徴とする付記１及び２記載の道路交通監視装置。
(付記４）
前記道路配置に基づく前記道路車線ごとの車両の走行数を計測する計測手段を更に有することを特徴とする付記３記載の道路交通監視装置。
（付記５）
前記走行軌跡取得手段は、定期的にミリ波レーダにより道路を通過する車両の走行軌跡を取得することを特徴とする付記１記載の道路交通監視装置。
（付記６）
ミリ波レーダにより道路を通過する車両の走行軌跡を取得する走行軌跡取得工程と、
前記走行軌跡に基づいて道路車線の数を決定する道路車線数決定工程と、
を含むことを特徴とする道路交通監視方法。
（付記７）
少なくとも道路交通監視処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
ミリ波レーダにより道路を通過する車両の走行軌跡を取得する処理と、
前記走行軌跡に基づいて道路車線の数を決定する処理と、
を前記コンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【図面の簡単な説明】
【００７４】
【図１】一実施の形態におけるミリ波レーダによる道路交通監視装置の構成を示すブロック図である。
【図２】ミリ波レーダによる道路交通監視装置のミリ波レーダが設置される道路の道路配置の例を示す図である。
【図３】ミリ波レーダによる道路交通監視装置によって行われる走行車両の検出と車線数及び車線幅検出の処理のフローチャートである。
【図４】ミリ波レーダによる道路交通監視装置によって行われる走行車両の検出結果に基づき道路座標系にプロットされた走行車両数とその走行軌跡を示す図である。
【図５】ミリ波レーダによる道路交通監視装置によって行われる走行車両の検出結果に基づき走行車両数と車線幅方向の関係をグラフ化した図である。
【図６】車線幅の推定方法を具体的に示すために図５と同一のグラフを視点を変えて示す図である。
【図７】車線幅方向と走行台数の関係から車線きり分けの具体例を説明する図である。
【図８】車線幅方向と走行台数の関係に演算プログラムにより重み計算を行なった結果を示す図である。
【図９】ミリ波レーダ極座標と座標の取り方を示す図である。
【図１０】ミリ波ローカル座標と座標の取り方を示す図である。
【図１１】ミリ波ワールド座標と座標の取り方を示す図である。
【図１２】(a) は道路座標と座標の取り方を示す図、(b) は道路座標とミリ波ワールド座標の進行方向ベクトルが逆の場合の座標の取り方を示す図である。
【符号の説明】
【００７５】
１ ミリ波レーダによる道路交通監視装置
２ ミリ波レーダ
３ 車両台数計測用コンピュータ
４ 路肩
５ 道路
６ ミリ波ビーム
７ 走査角度
８ 検出車両の位置を示すプロット
９ 個々の走行車両の走行軌跡
１１ 走行車両数の頂点
１２ 走行車両数の谷
１３ 台数カウントグラフ
１４ 移動平均（除算前）グラフ
１５ 走査角が０度（原点）の方向
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ミリ波レーダにより車線数と各車線幅を自動的に判別して車両交通量を監視する道路交通監視装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、道路を走行する車両の数が多くなるに伴い、走行中の車両を監視する各種の車両監視装置や監視方法が提案されている。
例えば、交差点に進入する車両につき、ビデオ画像から抽出した車両軌跡をもとに、右折、左折、直進車両を判別して、それぞれの交通量を測定するようにした車両感知装置が提案されている。（例えば、特許文献１参照。）
また、特定の車両発見領域を設けずに、所定周期で撮影された画像から車両位置を経時的に追跡して得る軌跡データを元に、道路を通行する車両を的確に検出して交通量を計測する道路交通流計測装置及び計測方法が提案されている。（例えば、特許文献２参照。）
また、全天候下で走行車両の追跡検出を確実に行い、出合頭の衝突や見通し不良の交差点での追突を防止するミリ波レーダによる走行車両検出方法が提案されている。（例えば、特許文献３参照。）
ところで、上記のように走行車両の検出を行っても、その結果を用いて交通流の監視まで行うためには、車両がどの車線を走行しているのかを知る必要がある。
【０００３】
そのためには、レーダ等の走行車両検出装置を設置する際に、その設置箇所の道路配置の詳細を測定し、その測定によって得られた道路の車線数、車線幅、中央分離帯幅等の道路配置のデータを、パラメータとして予め走行車両検出装置に接続されるコンピュータに与える必要がある。
【０００４】
従来、走行車両検出装置に連動するコンピュータは、上記のようにして与えられたパラメータと走行車両検出装置による計測結果とを照合することによって、車両が走行している車線を判別するようにしていた。
【特許文献１】特開２０００−０９０３８９号公報（要約、図１）
【特許文献２】特開２００２−３５８５９５号公報（要約、図１）
【特許文献３】特開２００２−０９９９８６号公報（要約、図１、図３）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１の技術は、車両の軌跡から車両の進む方向を判断して車両の進む方向ごとの交通量を測定するものであり、車線そのものを認識するものではない。
また、特許文献２の技術は、初めから特定の車両発見領域を設けないことを前提としており、そこには、車線そのものを認識しようという思想は含まれていない。
【０００６】
いずれにしても、これらの装置または方法は、ビデオ画像から車両の軌跡を求めるものであり、このように可視光又は赤外線のような画像センサを用いるものは、濃霧、降雨、降雪のような悪天候による視界不良時、または夜間等の薄暗い状況においては、車両検出が正確に行なうことができないという問題がある。
【０００７】
これに対して特許文献３の技術は、悪天候等にも影響を受けにくいミリ波レーダによって全天候下において走行車両の追跡検出を確実に行うものではあるものの、衝突等の事故の防止を主眼としたものであって、車線そのものを認識しようという思想は含まれていない。
【０００８】
また、計測範囲となる道路の車線数、車線幅、中央分離帯幅、路肩幅などの道路配置情報を予めパラメータとして走行車両検出装置に与える場合、事前に詳細な地図情報（測量データ）がない場合は、道路配置情報を取得するために、すなわち、実際に道路配置を測定するために、一時的に道路を閉鎖するような交通規制を行なうなどの手間が生じてしまう。
【０００９】
そして、上述したように、その測定した道路配置のデータを走行車両検出装置に接続されたコンピュータにパラメータとして与える必要がある。このように、多大な工数と費用がかかるという問題があった。
【００１０】
また、雪や霧等によって視界不良となる悪天候のときや積雪時には道路上の白線が確認しにくくなる。更には、中央分離帯や路肩に道路面から除雪された雪山があったりすると、車線が狭くなる場合がある。また、道路工事等によっては、通常の車線とは異なる車線が一時的に設けられたりすることも良く行われる。いずれにしても、車両は、規定車線に正しく従って走行できなくなる。
【００１１】
そのような、車両が規定車道通りに走行できないようなときには、車線幅等の現実のパラメータが、予め与えられているパラメータから変動しているため、走行車両の正確な計測ができない、すなわち正確な道路監視ができないという問題が生じる。
【００１２】
本発明の課題は、上記従来の実情に鑑み、ミリ波レーダにより走行車両を計測し車線数、各車線幅、中央分離帯幅などを自動的に判断しながら車両交通量を監視する道路交通監視装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
先ず、第１の発明のミリ波レーダによる道路交通監視装置は、ミリ波レーダにより道路を通過する車両の走行軌跡を取得する走行軌跡取得手段と、上記走行軌跡に基づいて道路車線の数を決定する道路車線数決定手段と、を有して構成される。
【００１４】
次に、第２の発明のミリ波レーダによる道路交通監視装置は、ミリ波レーダにより道路を通過する車両の走行軌跡を取得する走行軌跡取得手段と、上記走行軌跡に基づいて道路車線の幅を決定する道路車線幅決定手段と、を有して構成される。
【００１５】
更に、第３の発明のミリ波レーダによる道路交通監視装置は、ミリ波レーダにより道路を通過する車両の走行軌跡を取得する走行軌跡取得手段と、上記走行軌跡に基づいて道路車線の数を決定する道路車線数決定手段と、上記走行軌跡に基づいて道路車線の幅を決定する道路車線幅決定手段と、上記道路車線の数及び上記道路車線の幅に基づいて道路配置を決定する道路配置決定手段と、を有して構成される。
【００１６】
また、第４の発明のミリ波レーダによる道路交通監視装置は、ミリ波レーダにより道路を通過する車両の走行軌跡を取得する走行軌跡取得手段と、上記走行軌跡に基づいて道路車線の数を決定する道路車線数決定手段と、上記走行軌跡に基づいて道路車線の幅を決定する道路車線幅決定手段と、上記道路車線の数及び上記道路車線の幅に基づいて道路配置を決定する道路配置決定手段と、上記道路配置に基づく上記道路車線ごとの車両の走行数を計測する計測手段と、を有して構成される。
【００１７】
そして、第５の発明のミリ波レーダによる道路交通監視装置は、定期的にミリ波レーダにより道路を通過する車両の走行軌跡を取得する走行軌跡取得手段と、上記走行軌跡に基づいて道路車線の数を決定する道路車線数決定手段と、上記走行軌跡に基づいて道路車線の幅を決定する道路車線幅決定手段と、上記道路車線の数及び上記道路車線の幅に基づいて道路配置を決定する道路配置決定手段と、上記道路配置に基づく上記道路車線ごとの車両の走行数を計測する計測手段と、を有して構成される。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、道路交通監視装置を設置するだけで、検出した車両の走行軌跡を用いて装置側で自動的に道路の車線数、車線幅、中央分離帯などの道路配置情報を認識するので、道路交通監視装置に対して予めパラメータとして道路配置情報を与える必要がなくなり、これにより、設置箇所ごとに異なる道路配置であっても道路交通監視装置を現場に設置する際の道路配置の測量等の費用の多大な工数が削減されて経済性の向上に寄与することができる。
【００１９】
また、定期的に車両の走行軌跡を用いて道路の車線数、車線幅、中央分離帯などの道路配置情報を自動的に認識するので、天候や工事等により車が規定車線に従って走行できない場合であっても、一時的に設定された車線毎に正確な通行車両数を計測することが可能になって、様々な環境下における道路交通監視に大きく寄与することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照しながら説明する。
【実施例１】
【００２１】
図１は一実施の形態におけるミリ波レーダによる道路交通監視装置の構成を示すブロック図である。同図に示すようにミリ波レーダによる道路交通監視装置１は、ミリ波送受信装置に相当するミリ波レーダ２と、このミリ波レーダ２に接続された車両台数計測用コンピュータ３とで構成される。
【００２２】
図２は、一実施の形態におけるミリ波レーダによる道路交通監視装置１のミリ波レーダ２が設置される道路の道路配置の例を示す図である。
同図に示すように、ミリ波レーダ２は、例えば路肩４などの予め近傍の道路全体を見渡せる位置に設置される。このミリ波レーダ２は、監視対象となる道路５に対してミリ波の細いビーム６を、破線で示す走査角度７の範囲で走査させながら発射し、その反射波を受信する。
【００２３】
本例において、上記の走査では、ミリ波レーダ２を首振り駆動する不図示のモータの機能にもよるが、走査角度７は１８°であり、走査の周期は４００ミリ秒である。すなわち約２．５回／秒の割合で走査が行われることになる。
【００２４】
図３は、ミリ波レーダによる道路交通監視装置１によって行われる走行車両の検出と車線数及び車線幅検出の処理のフローチャートである。
図３において、先ず、複数の走行車両の検出を行う（Ｓ１）。この処理では、ミリ波レーダ２により照射されたミリ波ビーム７の反射波受信までの時間や、ドップラーシフトの関係から、ミリ波レーダ２からの距離、方向角度、速度等を算出し、その結果から車両検出を行なう。
【００２５】
走行車両検出には、例えば、特許文献３に示されている方法を用いる。この走行車両の検出では、走行車両数や停止車両の有無等の交通情報も検出される。
また、検出する車両台数に上限はなく、ミリ波ビーム７による計測周期ごとに車両の検出が実施される。
【００２６】
次に、この走行車両の検出結果を用いて車両の走行軌跡を求める（Ｓ２）。この処理では、走行車両の検出結果を、ミリ波レーダ２の設置位置を原点とするｘ−ｙ道路座標軸上にプロットする。
【００２７】
図４は、上記のようにミリ波レーダによる道路交通監視装置によって行われる走行車両の検出結果に基づき道路座標系にプロットされた走行車両数とその走行軌跡を示す図である。
【００２８】
図４は、ミリ波レーダ２の設置位置を原点０とするｘ−ｙ道路座標を示し、横軸ｘに車線幅方向を示し、縦軸ｙに車両走行方向を示している。黒丸のプロット８は４周期の走査によって得られた検出車両の位置を示している。
【００２９】
縦軸ｙの車両走行方向に４個の黒丸のプロット８を結んだ線９は、個々の走行車両の走行軌跡を示している。
一般に、車両は、車道範囲内での走行位置に多少のばらつきはあるが、通常は規定された車線範囲内を走行するため、図４に示すように走行軌跡９の密度が濃くなる部分と密度が薄くなる部分に大きく分けることができる。
【００３０】
図３に戻り、上記走行軌跡の抽出に続いて、グループ分けを行う（Ｓ３）。この処理は走行車両数と車線幅方向の関係をグラフ化して走行箇所（車線）を抽出する処理である。
図５は、上記のミリ波レーダによる道路交通監視装置によって行われる走行車両の検出結果に基づき走行車両数と車線幅方向の関係をグラフ化した図である。
【００３１】
同図は横軸ｘに車線幅方向を示し、縦軸ｙに車両走行数を示している。尚、同図に示すグラフは、横軸ｘの車線幅方向の同一地点を通過した車両の平均値を示している。
すなわちｘ軸方向の値は、走行軌跡が車線変更等で一定値でない場合があるため、検出した走行軌跡の平均値をとる。
【００３２】
例えば、１車両の走行プロット点として、３点［（ａ１，ｂ１），（ａ２，ｂ２），（ａ３，ｂ３）］が検出されていたとすると、そのときのｘ軸の値としては「ｘ＝（ａ１＋ａ２＋ａ３）／３」のように算出する。
【００３３】
図３に戻り、上記のグループ分けの結果に基づいて、車線数と車線幅の検出を行う（Ｓ４）。この処理では、先ず、図５に示すように、得られたグラフは、図４の場合と同様に、走行車両数が多くなる区間と少ない区間に分かれる。すなわち、山と谷とに起伏するグラフになる。
【００３４】
この結果から、走行車両数が多くなる山の頂点に当る部分１１の個数を検出することにより車線数を検出する。また、上記のグラフにより、頂点部分を１つ含み、かつ谷部分までの幅を１つの車線と判断することで、各車線の幅を推定する。
【００３５】
図６は、車線幅の推定方法を具体的に示すために図５と同一のグラフを視点を変えて示している。すなわち、図６に示す走行車両数の谷１２となる部分を車線の切れ目と判断する。
【００３６】
換言すれば、走行車両数が多くなる山の頂点に当る部分１１を１つ含み、かつ頂点１１を挟む谷部分１２と谷部分１２までの幅を１つの車線と判断する。これにより、各車線の幅を推定する。
【００３７】
図６では、この方法によって推定された第１車線幅、第２車線幅、第３車線幅、及び第４車線幅を示している。尚、図６では、第３車線幅のみが他の車線幅より極端に広くなっている。このことから、図６で第３車線幅としている中に、本当の第３車線の幅と中央分離帯の幅とが含まれていること及び、本当の第３車線の幅は他の車線幅と同等であるはずなので、他の車線幅との差分から、その中央分離帯の幅を推定することができる。
【００３８】
尚、本例の道路配置の自動判別では、路肩の存在は重要なものではないので、とりあえず、ミリ波レーダ２と道路端までの距離を路肩とする。これで、全ての道路配置が判明する。
【００３９】
また、本例では上記車線数と車線幅の検出処理は、例えば５分に１回の割合で実施される。そして、検出された車線数と車線幅に従って、図３の処理Ｓ１に示した走行車両の検出を繰り返して、交通流計測を実施する。
【００４０】
このように、ミリ波レーダによる道路交通監視装置１においては、装置自身で道路配置を認識して、交通監視及び交通流計測を行うので、道路配置を示すパラメータの事前入力を必要とせず、道路交通監視装置の設置が容易である。
【００４１】
また、同様に装置自身で道路配置を認識するので、この認識処理を定期的に行なうことにより、規定された車線と実際に走行している位置が強制的にずれてしまうような状況になった場合でも対応できる。
【００４２】
したがって、従来のように固定された道路配置のデータに基づいて交通流計測を行なう場合よりも、道路環境の変化に容易に対応できるので、処理能力に優れた道路交通監視装置を提供することが可能となる。
【００４３】
ここで、上述した各処理における演算と判断の基準について更に説明する。
＜車線の切り分け方法＞
始めに、車線幅ｘ軸方向を定間隔で分割した走行台数カウント用の配列Ｘ［］を用意する。そして、求めた走行軌跡のｘ座標を元に、配列Ｘ［］に台数カウントを行なう。
【００４４】
例えば、定間隔＝２０ｃｍ、車線幅１０ｍ分の配列を用意する場合はＸ［５０］となる。そして、走行軌跡ｘ座標が４．５ｍの場合は、Ｘ［２２］に１台数をカウントする。
図７は、車線幅方向と走行台数の関係から車線きり分けの具体例を説明する図である。同図は横軸ｘに車線幅方向を示し、縦軸ｙに台数カウントを示している。同図は４車線道路データを再生処理し、走行軌跡を使って車線幅ごとに台数カウントしたものである。
【００４５】
黒四角でプロットしたグラフ１３は台数カウントを示し、白三角でプロットしたグラフ１４は、グラフ１３の移動平均（除算前）を取って滑らかにしたものでる。
同図を目視すると、グラフのピークが４つあるため４車線あることが分かるが、ここで考慮すべき点は、車線ごとに走行台数が異なるため、単に閾値を用意して台数カウントＸ［］がそれを超える場合を走行車線と決定することはできないということである。
【００４６】
そのため、「横位置を示す」データがその近辺データと比較して、どの程度の重みがあるかによって走行車線かどうかを判断する。
データの重み計算を行なうため、配列Ｘ［］を使って２種類の移動平均を求める。
【００４７】
（１）前後を含めて１ｍとなるデータの移動平均Ｘａｖｅ１［］
（２）前後を含めて３ｍとなるデータの移動平均Ｘａｖｅ２［］
尚、ここでの「１ｍ」は、特徴点としての走行台数のピークの値を取得するために、実際の車両の横幅より狭い範囲の横位置情報を抽出するための値であり、「３ｍ」は、大型車の幅２．５ｍとし、マージン０．５ｍ程度を加えて考慮したものである。
【００４８】
この設定のもとに、データの重み計算では、Ｘａｖｅ２［］の範囲内で、Ｘａｖｅ１［］がどの程度の割合を占めているかを下記のように計算する。
ｒａｔｉｏ［］＝Ｘａｖｅ１［］／Ｘａｖｅ２［］×１００（％）
上記計算によって求めた重み（ｒａｔｉｏ［］）が閾値（％）を超える箇所を１車線と判断する。ただし、閾値（％）以上の箇所が２．５ｍ以内（大型車の幅想定）にある場合は、同一車線と判断する。例えば、設定閾値＝５０％の場合などである。
【００４９】
そして、１車線と判断したｒａｔｉｏ群で最大のｒａｔｉｏ［］をその車線の中央と定義し、隣接車線のｒａｔｉｏ群の中央との中間までを１車線幅とする。
なお上記説明は特徴点を抽出するためのフィルタリングの１手法として移動平均を用いたが、本願はこれに限るものではない。
【００５０】
図８は、上記の車線幅方向と走行台数の関係に演算プログラムにより重み計算を行なった結果を示す図である。同図は横軸に車線幅方向を示し、縦軸に５０％減算後の重み（％）を示している。
【００５１】
図８において、群の頂点から隣接群の頂点までの中間で区切ることで、車線の切り分けを行なうことが可能となる。また、これに後述する中央分離帯、路肩幅の算出計算も考慮すると、更に道路形状が認識できる。
【００５２】
＜中央分離帯＞
走行軌跡の速度成分方向が正から負に切り替わる境界部分が中央分離帯となる。
以下の２点を検索し、中央分離帯幅を求める。
【００５３】
（１）速度が＋成分の走行軌跡の中で、ｘ軸方向で最右となるｘ座標ｘＰｌｕｓ
（２）速度が−成分の走行軌跡の中で、ｘ軸方向で最左となるｘ座標ｘＭｉｎｕｓ
この設定のもとに、中央分離帯幅Ｃｓｗは、下記のようにして求められる。
【００５４】
Ｃｓｗ＝ｘＭｉｎｕｓ−ｘＰｌｕｓ
＜路肩幅＞
従来技術のように道路配置パラメータを固定して行なう場合は、ミリ波レーダと道路の位置関係が分かっていないと車線判別ができなかったため、ミリ波レーダと車線端の距離が必要であった。例えば、ミリ波レーダが路肩上に設置してある場合には、路肩幅パラメータが必要であった。ここでいう路肩幅パラメータとは、実際の路肩幅ではなく、図２にあるようにミリ波レーダ位置から車線の左端に相当する幅のことである。またミリ波レーダが車線上に設置してある場合にも、ミリ波レーダ位置から車線の左端に相当する幅が必要であった。
【００５５】
しかし、本発明のように車線位置を走行軌跡から認識して処理を行なう場合は、ミリ波レーダ２と道路の位置関係は意識する必要がなくなるため、上記記載のミリ波レーダ位置から車線の左端に相当する幅は求める必要がなくなる。
【００５６】
ただ、強いて求めようとするなら、速度が＋成分の走行軌跡の中で、ｘ軸方向で最左となるｘ座標から座標原点までの距離が路肩幅だと判断できる。
＜計測範囲のエリア設定と座標変換＞
本例のミリ波レーダによる道路交通監視装置１では、走行車両の検出を求める過程で、状況に応じて複数の座標系を活用し、位置計算を行う。このように複数の座標系を用いるのは、以下の理由による。
【００５７】
第１に、ミリ波レーダ２では１軸走査を行っている。従ってそこからの出力は、ミリ波レーダ設置位置を原点に取り、原点位置からの距離と走査角度の、極座標系（ミリ波レーダ極座標）出力となっている。
【００５８】
第２に、車両台数計測用コンピュータ３では、道路線形に合わせた直行座標系（道路座標と称す）を持つ。したがって、極座標系を道路座標に変換する必要がある。
この極座標系を道路座標に変換するに当たり、本例では内部的に、「ミリ波レーダ極座標」→「ミリ波ローカル座標」→「ミリ波ワールド座標」→「道路座標」の順に座標を変換する。以下に、これら用いる座標系について、個々に記述する。
【００５９】
(a) ミリ波レーダ極座標
図９は、ミリ波レーダ極座標と座標の取り方を示す図である。ミリ波レーダ２からのデータは、図９に示すような極座標系の出力となっている。
【００６０】
破線１５で示す扇形中心位置は、一例として、走査角が０度（原点）の時にミリ波レーダが向いている方向となっている。また、この破線１５からミリ波レーダに向かって右側が、角度のプラス方向、左側が角度のマイナス方向となっている。
【００６１】
ミリ波レーダ極座標での座標表現は、座標（距離ｄ、角度θ）となる。これはミリ波反射点の座標を表したものであるが、さらに各点は速度、反射強度の情報を持っている。
車両台数計測用コンピュータ３では、極座標系のデータを用いて処理を行い、道路座標に出力する手前で以下に示す（b）から（d）の座標系へ出力形式の変換処理を行う。
【００６２】
(b) ミリ波ローカル座標
道路座標への座標変換の第一段階として、ミリ波ローカル座標へと座標変換を行う。
図１０は、ミリ波ローカル座標と座標の取り方を示す図である。同図に示すように、座標変換は、(a)の極座標の破線部分を軸とする直行座標に変換する。
【００６３】
この時の変換式は、
ｘ＝距離ｄ×cosθ
ｙ＝距離ｄ×sinθ
となる。
【００６４】
(c) ミリ波ワールド座標
図９で示した破線１５（ミリ波レーダ角度の原点）と、道路の進行方向ベクトルには、ずれがあるので、これを道路の進行方向ベクトルに合わせるように変換する。ここで作成される座標系をミリ波ワールド座標と呼ぶ。
【００６５】
図１１は、ミリ波ワールド座標と座標の取り方を示す図である。同図に示すように、道路の進行方向ベクトルとミリ波ローカル座標とのなす角をαとすると、ミリ波ローカル座標の (ｘ1 ，ｙ1 )は、以下の式（１）を用いてミリ波ワールド座標における位置（Ｘw ，Ｙw ）に変換できる。
【００６６】
【数１】
【００６７】
(d) 道路座標
車両台数計測用コンピュータ３では、道路線形に合わせた直行座標系、道路座標を持つ。道路座標とミリ波ワールド座標との関係は、設置条件毎に異なるが道路の進行方向ベクトルとミリ波ワールド座標の進行方向ベクトルが同じ方向の場合、平行移動することで座標変換できる。
【００６８】
図１２(a) は、道路座標と座標の取り方を示し、同図(b) は、道路座標とミリ波ワールド座標の進行方向ベクトルが逆の場合の座標の取り方を示す図である。
ここで、ミリ波ワールド座標の原点からミリ波ローカル座標の原点へのＸ方向、Ｙ方向それぞれの平行移動量をＡ、Ｂとすると、以下の式（２）で変換できる。
【００６９】
【数２】
【００７０】
ここで、ミリ波ローカル座標から道路座標への変換は、(c) の式（１）とこの式（２）とをかけて、下記の式（３）で表すことができる。
【００７１】
【数３】
【００７２】
図１２(b) に示す道路座標とミリ波ワールド座標の進行方向ベクトルが逆の場合は、ミリ波ワールド座標から道路座標への変換は、１８０度回転と平行移動となる。ミリ波ローカル座標から道路座標への変換を考えると（α−１８０）度回転と平行移動となるが、αを符号を適切に取ることにより、式（３）と同様に表すことができる。
尚、走行車両の計測には、ミリ波レーダに限ることなく、画像系センサ、超音波センサ等を用いてもよい。
【００７３】
（付記１）
ミリ波レーダにより道路を通過する車両の走行軌跡を取得する走行軌跡取得手段と、
前記走行軌跡に基づいて道路車線の数を決定する道路車線数決定手段と、
を有することを特徴とする道路交通監視装置。
（付記２）
ミリ波レーダにより道路を通過する車両の走行軌跡を取得する走行軌跡取得手段と、
前記走行軌跡に基づいて道路車線の幅を決定する道路車線幅決定手段と、
を有することを特徴とする道路交通監視装置。
（付記３）
前記道路車線の数及び前記道路車線の幅に基づいて道路配置を決定する道路配置決定手段を更に有することを特徴とする付記１及び２記載の道路交通監視装置。
(付記４）
前記道路配置に基づく前記道路車線ごとの車両の走行数を計測する計測手段を更に有することを特徴とする付記３記載の道路交通監視装置。
（付記５）
前記走行軌跡取得手段は、定期的にミリ波レーダにより道路を通過する車両の走行軌跡を取得することを特徴とする付記１記載の道路交通監視装置。
（付記６）
ミリ波レーダにより道路を通過する車両の走行軌跡を取得する走行軌跡取得工程と、
前記走行軌跡に基づいて道路車線の数を決定する道路車線数決定工程と、
を含むことを特徴とする道路交通監視方法。
（付記７）
少なくとも道路交通監視処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
ミリ波レーダにより道路を通過する車両の走行軌跡を取得する処理と、
前記走行軌跡に基づいて道路車線の数を決定する処理と、
を前記コンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【図面の簡単な説明】
【００７４】
【図１】一実施の形態におけるミリ波レーダによる道路交通監視装置の構成を示すブロック図である。
【図２】ミリ波レーダによる道路交通監視装置のミリ波レーダが設置される道路の道路配置の例を示す図である。
【図３】ミリ波レーダによる道路交通監視装置によって行われる走行車両の検出と車線数及び車線幅検出の処理のフローチャートである。
【図４】ミリ波レーダによる道路交通監視装置によって行われる走行車両の検出結果に基づき道路座標系にプロットされた走行車両数とその走行軌跡を示す図である。
【図５】ミリ波レーダによる道路交通監視装置によって行われる走行車両の検出結果に基づき走行車両数と車線幅方向の関係をグラフ化した図である。
【図６】車線幅の推定方法を具体的に示すために図５と同一のグラフを視点を変えて示す図である。
【図７】車線幅方向と走行台数の関係から車線きり分けの具体例を説明する図である。
【図８】車線幅方向と走行台数の関係に演算プログラムにより重み計算を行なった結果を示す図である。
【図９】ミリ波レーダ極座標と座標の取り方を示す図である。
【図１０】ミリ波ローカル座標と座標の取り方を示す図である。
【図１１】ミリ波ワールド座標と座標の取り方を示す図である。
【図１２】(a) は道路座標と座標の取り方を示す図、(b) は道路座標とミリ波ワールド座標の進行方向ベクトルが逆の場合の座標の取り方を示す図である。
【符号の説明】
【００７５】
１ ミリ波レーダによる道路交通監視装置
２ ミリ波レーダ
３ 車両台数計測用コンピュータ
４ 路肩
５ 道路
６ ミリ波ビーム
７ 走査角度
８ 検出車両の位置を示すプロット
９ 個々の走行車両の走行軌跡
１１ 走行車両数の頂点
１２ 走行車両数の谷
１３ 台数カウントグラフ
１４ 移動平均（除算前）グラフ
１５ 走査角が０度（原点）の方向
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ミリ波レーダにより道路を通過する車両の走行軌跡を取得する走行軌跡取得手段と、
前記走行軌跡に基づいて道路車線の数を決定する道路車線数決定手段と、
を有することを特徴とする道路交通監視装置。
【請求項２】
ミリ波レーダにより道路を通過する車両の走行軌跡を取得する走行軌跡取得手段と、
前記走行軌跡に基づいて道路車線の幅を決定する道路車線幅決定手段と、
を有することを特徴とする道路交通監視装置。
【請求項３】
前記道路車線の数及び前記道路車線の幅に基づいて道路配置を決定する道路配置決定手段を更に有することを特徴とする請求項１及び２記載の道路交通監視装置。
【請求項４】
前記道路配置に基づく前記道路車線ごとの車両の走行数を計測する計測手段を更に有することを特徴とする請求項３記載の道路交通監視装置。
【請求項５】
前記走行軌跡取得手段は、定期的にミリ波レーダにより道路を通過する車両の走行軌跡を取得することを特徴とする請求項１記載の道路交通監視装置。
【請求項１】
ミリ波レーダにより道路を通過する車両の走行軌跡を取得する走行軌跡取得手段と、
前記走行軌跡に基づいて道路車線の数を決定する道路車線数決定手段と、
を有することを特徴とする道路交通監視装置。
【請求項２】
ミリ波レーダにより道路を通過する車両の走行軌跡を取得する走行軌跡取得手段と、
前記走行軌跡に基づいて道路車線の幅を決定する道路車線幅決定手段と、
を有することを特徴とする道路交通監視装置。
【請求項３】
前記道路車線の数及び前記道路車線の幅に基づいて道路配置を決定する道路配置決定手段を更に有することを特徴とする請求項１及び２記載の道路交通監視装置。
【請求項４】
前記道路配置に基づく前記道路車線ごとの車両の走行数を計測する計測手段を更に有することを特徴とする請求項３記載の道路交通監視装置。
【請求項５】
前記走行軌跡取得手段は、定期的にミリ波レーダにより道路を通過する車両の走行軌跡を取得することを特徴とする請求項１記載の道路交通監視装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【公開番号】特開２００７−２５７５３６（Ｐ２００７−２５７５３６Ａ）
【公開日】平成１９年１０月４日（２００７．１０．４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００６−８３９３４（Ｐ２００６−８３９３４）
【出願日】平成１８年３月２４日（２００６．３．２４）
【出願人】（０００００５２２３）富士通株式会社 (25,993)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１９年１０月４日（２００７．１０．４）
【国際特許分類】
【出願日】平成１８年３月２４日（２００６．３．２４）
【出願人】（０００００５２２３）富士通株式会社 (25,993)
【Ｆターム（参考）】
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