道路の制限速度を自動的に決定するための方法、およびそれに関連するシステム
【課題】特定の道路に適用される制限速度を自動的に決定する。
【解決手段】本発明は、ＧＰＳアンテナおよび地図作成用詳細データを活用する第１システム（１０１）により、第１の組の情報（１５１）を設定し、少なくとも１つの制限速度を確実度インデックス（ＩＣ１）に関連させ、道路ぎわの制限速度標識を識別できるカメラ、および画像処理アプリケーションを使用する第２システム（１０２）により、少なくとも１つの蓋然的な制限速度を含む第２の組の情報を設定し、前記第１および第２の組の情報に基づき、道路における制限速度を決定する。
【解決手段】本発明は、ＧＰＳアンテナおよび地図作成用詳細データを活用する第１システム（１０１）により、第１の組の情報（１５１）を設定し、少なくとも１つの制限速度を確実度インデックス（ＩＣ１）に関連させ、道路ぎわの制限速度標識を識別できるカメラ、および画像処理アプリケーションを使用する第２システム（１０２）により、少なくとも１つの蓋然的な制限速度を含む第２の組の情報を設定し、前記第１および第２の組の情報に基づき、道路における制限速度を決定する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動車が走行する道路での制限速度を測定するための方法、およびこのシステムを作動させるための方法に関する。本発明の目的は、基本的には、すべての条件下で、自動車が走行する道路、または走行中のポイントにおける制限速度に関する情報を収集する手段を提供するものである。このようにして収集された情報は、自動車に装備されている異なるアプリケーションで使用することができる。特に自動車の速度が、許容されている最大制限速度を越えた場合に、その最大制限速度をドライバーに示すことを補助する目的を有するシステム内で、本発明による制限速度に関する情報を使用できるが、本発明の用途は、このようなシステムだけに限定されるものではない。
【０００２】
本発明の目的は、一般的には、ドライバーを補助することを目的とし、基本的には、道路の安全条件を改善するようになっている一連のシステムを提案することにより、運転を補助することにある。そのために、例えば次のような開発がなされている。
−夜間の運転条件下で検出することが困難である対象物を予め検出するのに、ドライバーを助けるためのナイトビジョンシステムと呼ばれているシステム。
−接近するカーブを、早期の段階でドライバーに警告するために、カーブを予め予測するようになっているシステム。
【０００３】
運転を補助するようになっているシステムの枠内で、制限速度をドライバーに警告するためのシステムを提案する試みもなされている。このような性質のシステムは、走行する道路、または走行しようとする道路の制限速度を、自動車が自動的に検出できるようにしなければならない。実際に事故の件数、および事故の結果生じる重大な状況を低減するために、過剰な速度に関する対応が必要である。ドライバーの多くは、速度規制を守っていない。例えばドライバーの４０％は、高速道路の制限速度を守らず、６０％は、国または地域の制限速度を守らず、２５％は、都会の制限速度を毎時１０ｋｍ以上オーバーする。
【０００４】
従来、特定の道路に適用される制限速度を自動的に決定するための２つのタイプの提案がなされている。
【０００５】
第１のタイプの解決方法は、ナビゲーションシステムから得られる情報を使用するものであり、このナビゲーションシステムは、（自動車の実際の位置に対応する）ある地点から、（ドライバーが選択した）目的地まで、ドライバーをガイドするために、自動車への設置が次第に増加している。このナビゲーションシステムでは、ＧＰＳシステムが提供する位置に関する情報と、マップ情報とを組み合わせ、道路の特徴を予め知ることができるようにしていることが多い。
【０００６】
更に、道路の特徴に関連する情報は、この道路に関連する制限速度にリンクされている。他の情報、例えば道路のジャンクションまたは高速道路の出口表示も、このシステムを使って得ることができる。更に、ドライバーが、Ａ地点からＢ地点へのルートを選択した場合、自動車がとる可能性のあるルートを予め知ることができ、このルートで効力のある、有り得る制限速度を、前方１０ｋｍの距離まで全体に予測することができる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、このシステムは、その有効性を制限する多数の固有の弱点を有している。すなわち、
−現在の地図作成技術は、まだ極めて不正確である。所定の場所での情報が完全に欠落していることがよくある。実際に、世界のうちでは、地図作成データベースによって完全にカバーされているとは言えない地域が存在する。
−ナビゲーションシステムが提供する情報が不正確である場合もあり得る。例えばドライバーが自分のナビゲーションシステム内に記憶させたＢ地点に向かいたい場合であって、かつ最終的には、その地点に向かって走行中にナビゲーションシステムが提供する命令に従わず、Ｃ地点に向かわざるを得ない場合、このナビゲーションシステムが提供する命令は混乱するか、または自動車が実際にとっているルートの特徴に関して矛盾することさえもある。
−予期しない事象、例えば道路工事が行われているため、道路の構造が変わっていることにより、当該道路の一部の制限速度が変更されていることがあり、この変更は、ナビゲーションシステムには分からない。
−ある時間の間、例えば長いトンネルを通過中に、ＧＰＳによるカバーが完全に失われることもある。
【０００８】
画像処理システムによって供給される情報を使用して、効果のある制限速度を自動的に決定するための第２のタイプの解決案がある。このタイプのシステムは、少なくとも１つのカメラと、複数の画像処理ソフトウェアアプリケーションを活用するものである。カメラは、道路に沿った画像を捕捉し、画像処理システムは、制限速度の標識を表示し、これら標識上の記号を読み取りできるようにする。次にこのシステムは、所定の精度で検出された制限速度標識をディスプレイする。
【０００９】
かかる公知のシステムとして、走行中の道路での制限速度をドライバーに通知し、これら制限速度を超えないことを保証するように、ドライバーを助ける「速度制限サポート（Speed Limit Support）」システムがある。このシステムは、一部の自動車用に既に市販されているマニュアル速度リミターを補完するようになっている。
【００１０】
しかし、かかるシステムは、所定の交通状況の場合には、信頼性がなくなる可能性が高い。特に、高速道路の出口ポイントにおいて、夜間または自動車が高速で走行している場合、異なるタイプの自動車に対して、別の制限速度が適用される時に、そのようなことが生じる。これらの場合、制限速度標識に表示される異なる文字を認識するためのアルゴリズムが、正確に機能することを保証できない。更に、ジャンクション、分岐点、または車線が数本ある場所では、車線によって、効力のある標識が異なる可能性があるので、このタイプのシステムは、対応する制限速度標識を検出できず、これら標識と当該道路とを、効果的に区別することはできない。
【００１１】
更に、かかるシステムのレンジは、通常、わずか数十メートルでしかなく、そのため、このシステムは、自動車の前方にある障害物、または一連のカーブによって遮られる場合には、標識を検出できない。
【００１２】
従って、混雑している道路での現在の制限速度を自動的に検出するための、完全に満足しうるシステムは、今のところ存在していない。
【００１３】
本発明の目的は、上に概略を述べた課題に対する解決手段を提案することにある。本発明は、一般的には、特定の道路での制限速度を決定するために、上記２つのシステムを組み合わせることを提案するものである。すなわち、これら２つの情報源を融合することを提案し、カメラと画像処理アプリケーションとを組み合わせたシステムと、ナビゲーションシステムを組み合わせることを提案するものである。
【００１４】
このようにして、従来のシステムよりも、現在の制限速度を決定するためのより信頼できるシステムが得られる。特に、このシステムは、不正確な情報、またはこの情報の不正確な解釈を生じさせるような混同が生じる恐れを解消するものである。このように、本発明の特定の例では、２つのシステムのうちの一方が故障した場合に、他方のシステムに基づいて、このシステムを作動し続けて、リンプホームモードにできるという利点が得られる。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明では、これら２つの別個のシステムから得られる情報を組み合わせて使用する結果得られる情報と共に、自動車の走行中の、または走行しようとする道路の制限速度に関する情報を得ることができるようにする。好ましいことに、２つのシステムからの情報を融合する結果、ナビゲーションシステムは、少なくともある程度の信頼性が得ることができる。好ましいことに、システムのうちの少なくとも一方によって得られる制限速度に関する情報を外挿し、当該道路に沿って効力のある他の制限速度を予測できる。
【００１６】
次に、信用の大きさとして知られる、これら他の制限速度の各々に、１つの重み付け係数を寄与させ、効力がある制限速度に関して、入手できるすべての情報を融合することができ、このように情報を融合することにより、サーチする制限速度を、最終決定することが可能となる。
【００１７】
従って、本発明は、基本的には、自動車が走行中の、または走行しようとする道路での制限速度を、自動的に決定するための方法であって、
地図作成データと共に、地理学的測位システムから受信したデータとを必要とする、ナビゲーションシステムとして知られる第１システムにより、第１の確実度インデックスに関連する、可能性の高い制限速度を設定するステップと、
少なくとも前記有り得る制限速度と、前記第１の確実度インデックスとを含む第１の組の情報を構成するステップと、
前記道路の近くに配置された制限速度標識を識別すると共に、この標識を解読できるカメラ、および画像処理アプリケーションを使用する、画像処理システムとして知られる第２のシステムにより、第２の確実度インデックスに関連する蓋然的な制限速度を設定するステップと、
少なくとも前記蓋然的な制限速度と、前記第２の確実度インデックスとを含む、第２の組の情報を構成するステップと、
前記第１の確実度インデックス、および前記第２の確実度インデックスを考慮することにより、前記第１の組の情報、および前記第２の組の情報に基づき、当該道路での現在の制限速度を決定するステップとを備える、効力のある制限速度を自動的に決定するための方法に関する。
【００１８】
前の章で述べた主な特徴とは別に、本発明に係わる方法は、下記の事項を含む１つ以上の追加的特徴を有することができる。
【００１９】
蓋然的な制限速度は、少なくとも第２の確実度インデックスと関連付けられ、現在の制限速度を決定するためのステップは、確実度の前記第１インデックス、および前記第２インデックスの双方を考慮することによって実行する。
【００２０】
前記第１の組の情報は、一組の有り得る追加制限速度によって完全となる。
【００２１】
前記有り得る制限速度、および有り得る各追加制限速度は、次のパラメータ、すなわち
第１の確実度インデックス、および
前記有り得る制限速度とナビゲーションシステムによって提供される道路の特徴との間の一貫性に関するインデックスのうちの少なくとも１つに基づいて決定される、信用の大きさとして知られる重み付け係数に関連している。
【００２２】
前記有り得る追加制限速度は、前記蓋然的な制限速度の直前および直後の法律上の２つの制限速度である。
前記第２の組の情報は、一組の蓋然的な追加制限速度によって完全となること。
【００２３】
前記蓋然的な制限速度、および蓋然的な各追加制限速度は、次のパラメータ、すなわち
第２の確実度インデックス、および
前記設定された蓋然的な制限速度を構成する数字と他の数字との間で起こり得る混同のインデックスのうちの少なくとも１つに基づいて決定される、信用の大きさとして知られる重み付け係数に関連している。
【００２４】
前記蓋然的な追加制限速度は、法律上の制限速度であり、この法律上の制限速度に対し、前記設定された蓋然的な制限速度を構成する数字と、前記蓋然的な追加制限速度に対する数字との間で起こり得る混同のインデックスは、クリチカルスレッショルド値として知られるスレッショルド値よりも大きくなっている。
【００２５】
前記決定された現在の制限速度は、前記第１の確実度インデックス、および前記第２の確実度インデックスに、少なくとも基づいて計算された第３の確実度インデックス）に関連する。
【００２６】
前記第３の確実度インデックスが、第３のスレッショルド値よりも大である場合に、この方法は、前記決定された現在の制限速度を使用することから成る追加ステップを含んでいる。
【００２７】
地理的測位システムの精度と、
道路に関する情報のレベルと、
道路の機能的クラスと、
道路のタイプと、
自動車の周辺と、
ドライバーによる運転モードの選択および予め決定した道程と自動車に取り付けられたセンサによって提供される情報との間の一致のレベルと、
地図作成技術のデジタル化の精度と、
地図の作成を最後に更新した日時と、
道路の交通状況（走行中の道路での自動車の密度及び流動性）から構成された第１の組のパラメータからの１つ以上のパラメータに基づき、前記第１の確実度インデックスを計算する。この交通状況情報は、例えばリアルタイムの交通情報を使って得ることができる。
【００２８】
次のパラメータ、すなわち
地理学的測位システムの精度と、
道路に関する情報のレベルと、
道路の機能的クラスと、
道路のタイプと、
自動車の周辺と、
ドライバーによる運転モードの選択、および予め決定した道程と自動車に取り付けられたセンサによって提供される情報との一致のレベルとに割り当てられた値の重み付け平均化を実行することにより、前記第１の確実度インデックスを計算し、前記パラメータは、学習段階から得られた重み付け係数に関連する。
【００２９】
ある画像から次の画像への制限速度標識の識別の一貫性インデックスと、
当該画像のテクスチャーの測定値と、
当該画像のシャドーファクターと、
減光の垂直勾配と、
当該画像の対称的インデックスからカメラによって得られる１つ以上の画像に関する第２の組のパラメータからの１つ以上のパラメータに基づき、前記第２の確実度インデックスを計算する。
【００３０】
前記第２の組のパラメータのうちのパラメータのすべてに割り当てられた値の重み付け平均化を実行することにより、前記第２の確実度インデックスを計算し、これらパラメータは、学習フェーズの結果得られる重み付け係数に関連する。
【００３１】
この方法は、前記第１の確実度インデックスと第１のスレッショルド値とを比較すると共に、前記第２の確実度インデックスと第２のスレッショルド値とを比較するステップと、
前記現在の制限速度を決定する際に、確実度インデックスが比較対象となっているスレッショルド値よりも大となっている、前記第１の組の情報、および前記第２の組の情報からの情報の組だけを考慮するステップを含む追加ステップを備えている。
【００３２】
前記現在の制限速度を決定するためのステップは、デンプスター−シェイファー方程式を使用する。
【００３３】
本発明は、第１の確実度インデックスに関連する、有り得る制限速度を設定し、少なくとも前記有り得る制限速度、および前記第１の確実度インデックスを含む第１の情報を構成するよう、特に地理学的測位システムおよび地図作成データを使用する、ナビゲーションシステムとして知られる第１システムと、
第２確実度インデックスに関連する蓋然的な制限速度を設定すると共に、少なくとも前記蓋然的な制限速度、および前記第２の確実度インデックスを含む第２の組の情報を構成するよう、前記道路の近くに配置された制限速度標識を識別し、解読できるカメラ、および画像処理アプリケーションを特に使用する、画像処理システムとして知られる第２システムと、
前記第１の組の情報および前記第２の組の情報から、当該道路で効力のある現在の制限速度を決定するように、情報を処理するための手段とを備える、本発明に係わる方法を使って、自動車が走行中、または走行しようとしている道路に対する現在の制限速度を、自動的に決定するためのシステムにも関する。
【００３４】
本発明に係わるシステムは、前に記載した主な特徴事項の外に、更に次のような特徴事項を有する。
このシステムは、決定された現在の制限速度を回復するための手段を備えている。
【００３５】
最後に本発明は、主要な特性、および他の任意の付加的特性により、自動車が走行中の、または走行しようとしている道路での、現在の制限速度を自動的に決定するためのシステムが取り付けられた自動車にも関する。
【００３６】
地理学的測位システムは、例えばこのシステムが通信する受信機、例えばＧＰＳを測地的に測位できるようにする衛星ネットワークに基づくシステムとすることができる。この場合、ＧＰＳ受信機、またはＧＰＳアンテナにより、データが受信される。
【００３７】
次の詳細な説明を読み、添付図面を参照すれば、本発明およびその異なる応用について、より良く理解できると思う。
【００３８】
これらの図は、説明のために示したものであり、いかなる意味においても、発明を限定するものではない。
【００３９】
図面に示されている同じまたは同様な要素には、特に記載しない限り、同じ符号を付してある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４０】
図１は、自動車が走行しているか、または走行しようとしている道路での制限速度１５３を得ることができるようにする、自動車に取り付けられた本発明に係わる方法の代表的な実施例の異なる要素を、略図で示している。
【００４１】
自動車は、ナビゲーションシステムとして知られる第１システム１０１を有し、この第１システムは、所定の地点における認定速度を推定できるようにすると共に、地図作成詳細データ１１１、および自動車に設置され、正確な位置詳細データを受信できるＧＰＳアンテナ１１２を使用している。図示の実施例では、第１システム１０１は、自動車に取り付けられた多数の受信機１１３、速度レコーダ、ジャイロスコープなども有する。これら異なる受信機は、自動車が効果的に従うルートとナビゲーションシステムによって、指定されたルートとの間の一致を確認できるようにする。
【００４２】
ナビゲーションシステム１０１は、所定の地点、特に自動車の現在の位置の近くにある地点での、サーチされる制限速度に関する第１の組の情報１５１を得ることができるようになっている。この第１の組の情報１５１は、第１確実度インデックスＩＣ１に関連する、ナビゲーションシステム１０１が設定した制限速度に対応する、少なくとも有り得る制限速度を含んでいる。
【００４３】
この第１確実度インデックスは、例えば次の式
【数１】
から計算できる。
ここで、Ｃ1は、ＧＰＳ測位のための確実度インデックス、
Ｃ2は、（ＡＤＡＳ分類によって示される）道路に関する情報のレベル、
Ｃ3は、道路の機能的クラス：ＦＣ１またはＦＣ２、
Ｃ4は、道路のタイプ、
Ｃ5は、環境（都市、高速道路の出口、交差点など）、
Ｃ6は、ドライバーによって選択されるか、または選択されない運転モードであり、
α1、α2、α3、α4、α5およびα6は、情報の確実度に関連して異なる基準に割り当てられた中間的確実度インデックスとして知られる重み付け係数である。
【００４４】
このように、これら基準に異なる重みを適用できる。例えば、道路のタイプによって既に制限速度が基本的に定められている事実に起因し、道路のタイプを、制限速度を区別する１つの基準とすることができる。従って、この基準は、運転モードに対する重みよりも重みを大きくすることができ、道路のタイプに対しては、係数を３とし、運転モードに対しては、係数を１とする。
【００４５】
下記の表１は、生じる異なる基準に複数の値を割り当てた一例を示す。表に示されたＳＬなる文字は、制限速度を示す。
【表１】
【００４６】
第１の確実度インデックスを決定する別の例では、他のパラメータ、特に地図作成のデジタル化の精度、地図作成の最新の更新日、および道路の交通状況を考慮できる。
【００４７】
例えば、リアルタイムの交通情報から道路の交通状況（走行中の道路に沿った自動車の密度および流動性）を得ることができる。ＲＤＳ／ＴＭＣ（ラジオシステムデータ／交通メッセージチャンネル）としても知られるリアルタイムの交通情報は、ナビゲーションシステムが道路の交通状況に関する情報を送るサービスオペレータにより、リアルタイムで受信された情報を考慮しながら、道程を計算できるようにする。
【００４８】
この情報は、無線によってユーザーへ送られ、道路の交通に関する情報を、モバイル電話ネットワークによっても送信することができ、よって、ナビゲーションシステムにリンクされた受信ターミナルでこの情報を受信できる。ナビゲーションシステムに接続されているか、または統合されているグローバルまたはワールドワイドな情報ネットワーク（例えばインターネット）へのアクセスシステムを介して、情報を受信することも可能である。
【００４９】
更に自動車は、画像処理システムとして知られる第２システム１０２を有し、この第２システムは、自動車が走行中の、または走行しようとしている道路での制限速度を推定することもできる。このシステム１０２は、自動車が走行中の地点での道路の画像を記録するカメラ１２１、および一組の画像処理アプリケーション１２２を起動する。画像処理アプリケーションのアルゴリズムは、道路際に沿って配置されている制限速度標識を識別すること（換言すれば、自動車から、これらの標識を見ること）を可能にするとともに、これら標識に表示されている数字を識別できるようにするので、道路のセクションでの現在の制限速度を計算できる。
【００５０】
使用されるアルゴリズムは、例えばカラー識別能力と組み合わせて制限速度標識の丸い形状を認識するように、認識アプリケーションを活用できる。従って、赤色の輪郭を有する標識だけを識別し、文字認識アルゴリズムが、表示されている数字を個々に、または全体として識別する。画像処理システム１０２は、当該地点での少なくとも１つの蓋然的な制限速度を含む第２の組の情報１５２を得ることができる。本発明のある実施例では、この蓋然的な制限速度は、第２の蓋然的な確実度インデックスＩＣ２に関連付けされている。
【００５１】
捕捉された画像に対するこの第２の確実度インデックスの計算の一例は、次の式のようである。
【数２】
ここで、介在する異なる基準は、次のとおりである。
Ｃeは、エントロピー（当該画像のテクスチャーの測定値）、
Ｃoは、当該画像に対するシャドーファクター、
Ｃgは、当該画像での減光の垂直勾配、
Ｃsは、当該画像の対称性のインデックス、
Ｃcは、ある画像から次の画像への制限速度標識の識別の一貫性インデックスであり、同じ制限速度を設定する、連続する画像の数が多くなればなるほど、このインデックスの値も大きくなり、
αe、αo、αg、αsおよびαcは、情報の確実度、および関連する基準の対応度に関連して、異なるＣｉに割り当てられた重み付け係数である。
【００５２】
従って、情報のユニット１５１および１５２は、サーチする制限速度１５３を決定するよう、データの融合単一システム１５４へ融合することによって処理される。この目的のために、特にマイクロプロセッサおよびデータ融合システム１５４で実施される特定のソフトウェアアプリケーションを用いる情報処理手段が使用される。サーチする制限速度は、必ず法律上の制限速度、すなわち道路に沿って見ることができる制限速度に対応する。従って、これら法律上の制限速度は、識別ユニットとして知られる閉じたユニットＤを構成し、このユニットは、これらシステムのうちの１つの出力での結果として得ることができるすべての制限速度を示す。このユニットは、例えば次のように定められる。
【００５３】
D={5、10、20、30、45、50、60、70、80、90、100、110、120、130、999}
値999は、制限速度がない状況を示す。
【００５４】
第３の確実度インデックスＩＣ３は、サーチされる制限速度１５３に関連していることが好ましい。これによって、誘導システム１５４から得られる情報の確実度のレベルを表示することが可能となる。この確実度インデックスは、実施例に従い、自由に使用される。例えば第３の確実度インデックスがあるスレッショルド値よりも低い場合、現在の制限速度に関連する情報をドライバーに伝えないリンプホームモードを採用できる。このように本発明に従って、システムにより提供される制限速度の結果は利用しない。一実施例では、第３の確実度インデックスは、第１の確実度インデックスと第２の確実度インデックスの平均値と等しい。
【００５５】
本発明の特定の一実施例では、２つの確実度インデックスのうちの少なくとも１つが低すぎる場合（例えば所定のスレッショルド値よりも小さい場合）、より良好な確実度インデックスを提供するほうのシステムだけを考慮し、このシステムが提供する制限速度を、サーチする制限速度レベルと見なす。
【００５６】
図２は、本発明に係わる方法の第１実施例を詳細に示す。
【００５７】
この実施例では、誘導システム１５４は、それぞれの確実度インデックス、例えばＩＣ１に対しては５０％、およびＩＣ２に対しては６４％に関連する、第１システム１０１および第２システム１０２によってそれぞれ設定される有り得る制限速度、本例では毎時８０ｋｍ、および蓋然的な制限速度、本例では毎時９０ｋｍしか発生しない。
【００５８】
別の判断計算も可能である。一方、より良好な確実度インデックスに関連する制限速度を直接サーチされる制限速度と判断し、他方で、２つの制限速度、例えば有り得る制限速度と蓋然的な制限速度との重み付けした平均値を選択することが可能である。この場合、重み付け係数は、それぞれの確実度インデックスを示す。このようにして、中間的制限速度の値を得ることができる。従って、サーチする制限速度は、中間的制限速度、すなわち図示されている例では、毎時９０ｋｍに最も近くなる法律上の制限速度の値である。
【００５９】
図３に示される、本発明に係わる方法の第２実施例では、第１実施例に関する方法の実行中に、ステップ３００が追加されている。
【００６０】
２つのシステムの各々に対し、追加ステップ３００は、情報の組１５１および１５２を別の追加的制限速度、すなわち、有り得る制限速度、および蓋然的な制限速度で内容を高めることから成り、この場合、設置されている２つのシステムの各々から得られた制限速度からの効果が生じる。
【００６１】
このように、例えばナビゲーションシステム１０１に対し、最初に決定された有り得る制限速度は、最初に決定された制限速度の直前および直後の２つの法律上の制限速度によって完全となる。示されている例では、毎時８０ｋｍの制限速度が可能性が高いとして判断されている場合、第１の組の情報１５１は、制限速度毎時７０ｋｍおよび毎時９０ｋｍによって完全となる。
【００６２】
別の実施例では、走行中の道路の特別な特徴が存在することを考慮し（例えば判断方法が画像処理システムによって検出されている減速車線からの制限速度と自動車の走行中の車線の制限速度とを混同することを防止するよう）、例えば高速道路の出口が存在することまたは存在しないこと、交差点が存在すること、または特殊な地理的特徴（急な勾配など）が存在することを考慮している。
【００６３】
表２は、第１システム１０１によって決定される、有り得る各制限速度に対し、第１の組の情報１５１がフォーカル要素としても知られる別の有り得る制限速度によって完全となることを示している。
【表２】
【００６４】
このように、信用の大きさＭとして知られるインデックスは、情報の組１５１に存在する制限速度の一因となる。このインデックスは、考慮する制限速度の各々に関し、考慮する前記制限速度がサーチする制限速度となる確率に対応する。このように、信用の最大の大きさは、ナビゲーションシステム１０１によって示される、有り得る制限速度の一因となり、この場合、追加される有り得る制限速度は、ナビゲーションシステムによって入手される道路の特徴に関して決定される、より小さい信用の大きさを採用する（例えば道路が高速道路として識別される場合、フォーカル要素の信用の大きさは、制限速度の高い値に対し、より大きくなる）。従って、第１の組の情報に対して割り当てられる信用の大きさの合計は、１００％となる。
【００６５】
同じように、画像処理１０２に基づくシステムに対し、最初に決定される蓋然的な制限速度は、法律上の制限速度によって完全となり、形状認識アルゴリズムは、この法律上の制限速度と、道路標識に示されている数字のうちの少なくとも１つとを混同した可能性がある。
【００６６】
図示の例では、毎時９０ｋｍの制限速度が、蓋然的な速度として判断された場合、第２の組の情報１５２は、制限速度毎時６０ｋｍ、および毎時８０ｋｍによって完全となり、一方で、９と６との間で混同する恐れがあり、他方で、９と８とを混同する恐れが高い。
【００６７】
他の実施例では、フォーカル要素を判断するために、所定の制限速度が存在することに関する情報が連続することを、連続する多数の画像にわたって考慮する。毎時９０ｋｍの制限速度を検出する多数の画像の間で、異なる制限速度を示す１つ以上のアイソレートされた画像が現れた場合、この異なる制限速度は、フォーカル要素の一部となる。
【００６８】
再度、信用の大きさＭとして知られるインデックスを情報の組１５２内に存在する制限速度の各々に割り当てる。このインデックスは、考慮する各制限速度に関し、考慮する前記制限速度が、サーチされる制限速度となる確率に対応する。従って、画像処理システム１０２が示す蓋然的な制限速度に、信用の最大の大きさを割り当て、この場合、確定される蓋然的な制限速度の数字と、他の数字との間で起こり得る混同のインデックスに関し、決定された信用が、より少ない大きさを、蓋然的な追加制限速度が採用する。この生じ得る混同インデックスは、各認識アルゴリズムに固有のものであり、すなわちシステム１０２で作動できる。
【００６９】
一般的には、確実度インデックスの決定および／または信用の大きさ、および２つのシステムによって生じる知識を融合する際のそれらの関与は、使用する融合方法によって決まる。本発明では、データ融合システム１５４において、いわゆる信頼性理論からとられた異なる方法を好ましく使用できる。特に、デンプスター−シェイファー方程式として知られる関係に関連するデンプスター−シェイファーによる「共役結合」として知られる方法のうちの１つは、特に信頼できる結果を与える。
【００７０】
ベイズ理論またはファジー論理理論に基づく他の方法も、このデータ融合システム１５４で使用できる。これら方法は、図３に示されたステップ３０１で見ることができる。
【００７１】
速度制限が一旦設定されると、この値を、例えばスクリーンにディスプレイすることができる。
【００７２】
一旦設定された現在の制限速度と車速とを比較する他の実施例も考えられる。別の実施例によれば、設定された現在の制限速度よりも車速が速い場合、システムは、スクリーンにメッセージをディスプレイするか、または音響もしくは触覚信号（例えば座席の下のバイブレータ）を発するか、またはアクセルペダルの作動を堅くすることのいずれかにより、ドライバーに警告する。一実施例によれば、車速が、本発明に係わるプロセスによって計算される現在の速度レベルを超えた場合に（例えば測度レギュレータのレベルで介入することにより）、システムが車速を自動的に遅くすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
【図１】自動車に取り付けられたシステムの組み合わせを示す、本発明の概略図である。
【図２】本発明の第１実施例の略図である。
【図３】本発明の方法の別の実施例の略図である。
【符号の説明】
【００７４】
１０１ 第１システム
１０２ 第２システム
１１１ 地図作成詳細データ
１１２ ＧＰＳアンテナ
１１３ 受信機
１２１ カメラ
１２２ 画像処理アプリケーション
１５１ 第１の組の情報
１５２ 第２の組の情報
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動車が走行する道路での制限速度を測定するための方法、およびこのシステムを作動させるための方法に関する。本発明の目的は、基本的には、すべての条件下で、自動車が走行する道路、または走行中のポイントにおける制限速度に関する情報を収集する手段を提供するものである。このようにして収集された情報は、自動車に装備されている異なるアプリケーションで使用することができる。特に自動車の速度が、許容されている最大制限速度を越えた場合に、その最大制限速度をドライバーに示すことを補助する目的を有するシステム内で、本発明による制限速度に関する情報を使用できるが、本発明の用途は、このようなシステムだけに限定されるものではない。
【０００２】
本発明の目的は、一般的には、ドライバーを補助することを目的とし、基本的には、道路の安全条件を改善するようになっている一連のシステムを提案することにより、運転を補助することにある。そのために、例えば次のような開発がなされている。
−夜間の運転条件下で検出することが困難である対象物を予め検出するのに、ドライバーを助けるためのナイトビジョンシステムと呼ばれているシステム。
−接近するカーブを、早期の段階でドライバーに警告するために、カーブを予め予測するようになっているシステム。
【０００３】
運転を補助するようになっているシステムの枠内で、制限速度をドライバーに警告するためのシステムを提案する試みもなされている。このような性質のシステムは、走行する道路、または走行しようとする道路の制限速度を、自動車が自動的に検出できるようにしなければならない。実際に事故の件数、および事故の結果生じる重大な状況を低減するために、過剰な速度に関する対応が必要である。ドライバーの多くは、速度規制を守っていない。例えばドライバーの４０％は、高速道路の制限速度を守らず、６０％は、国または地域の制限速度を守らず、２５％は、都会の制限速度を毎時１０ｋｍ以上オーバーする。
【０００４】
従来、特定の道路に適用される制限速度を自動的に決定するための２つのタイプの提案がなされている。
【０００５】
第１のタイプの解決方法は、ナビゲーションシステムから得られる情報を使用するものであり、このナビゲーションシステムは、（自動車の実際の位置に対応する）ある地点から、（ドライバーが選択した）目的地まで、ドライバーをガイドするために、自動車への設置が次第に増加している。このナビゲーションシステムでは、ＧＰＳシステムが提供する位置に関する情報と、マップ情報とを組み合わせ、道路の特徴を予め知ることができるようにしていることが多い。
【０００６】
更に、道路の特徴に関連する情報は、この道路に関連する制限速度にリンクされている。他の情報、例えば道路のジャンクションまたは高速道路の出口表示も、このシステムを使って得ることができる。更に、ドライバーが、Ａ地点からＢ地点へのルートを選択した場合、自動車がとる可能性のあるルートを予め知ることができ、このルートで効力のある、有り得る制限速度を、前方１０ｋｍの距離まで全体に予測することができる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、このシステムは、その有効性を制限する多数の固有の弱点を有している。すなわち、
−現在の地図作成技術は、まだ極めて不正確である。所定の場所での情報が完全に欠落していることがよくある。実際に、世界のうちでは、地図作成データベースによって完全にカバーされているとは言えない地域が存在する。
−ナビゲーションシステムが提供する情報が不正確である場合もあり得る。例えばドライバーが自分のナビゲーションシステム内に記憶させたＢ地点に向かいたい場合であって、かつ最終的には、その地点に向かって走行中にナビゲーションシステムが提供する命令に従わず、Ｃ地点に向かわざるを得ない場合、このナビゲーションシステムが提供する命令は混乱するか、または自動車が実際にとっているルートの特徴に関して矛盾することさえもある。
−予期しない事象、例えば道路工事が行われているため、道路の構造が変わっていることにより、当該道路の一部の制限速度が変更されていることがあり、この変更は、ナビゲーションシステムには分からない。
−ある時間の間、例えば長いトンネルを通過中に、ＧＰＳによるカバーが完全に失われることもある。
【０００８】
画像処理システムによって供給される情報を使用して、効果のある制限速度を自動的に決定するための第２のタイプの解決案がある。このタイプのシステムは、少なくとも１つのカメラと、複数の画像処理ソフトウェアアプリケーションを活用するものである。カメラは、道路に沿った画像を捕捉し、画像処理システムは、制限速度の標識を表示し、これら標識上の記号を読み取りできるようにする。次にこのシステムは、所定の精度で検出された制限速度標識をディスプレイする。
【０００９】
かかる公知のシステムとして、走行中の道路での制限速度をドライバーに通知し、これら制限速度を超えないことを保証するように、ドライバーを助ける「速度制限サポート（Speed Limit Support）」システムがある。このシステムは、一部の自動車用に既に市販されているマニュアル速度リミターを補完するようになっている。
【００１０】
しかし、かかるシステムは、所定の交通状況の場合には、信頼性がなくなる可能性が高い。特に、高速道路の出口ポイントにおいて、夜間または自動車が高速で走行している場合、異なるタイプの自動車に対して、別の制限速度が適用される時に、そのようなことが生じる。これらの場合、制限速度標識に表示される異なる文字を認識するためのアルゴリズムが、正確に機能することを保証できない。更に、ジャンクション、分岐点、または車線が数本ある場所では、車線によって、効力のある標識が異なる可能性があるので、このタイプのシステムは、対応する制限速度標識を検出できず、これら標識と当該道路とを、効果的に区別することはできない。
【００１１】
更に、かかるシステムのレンジは、通常、わずか数十メートルでしかなく、そのため、このシステムは、自動車の前方にある障害物、または一連のカーブによって遮られる場合には、標識を検出できない。
【００１２】
従って、混雑している道路での現在の制限速度を自動的に検出するための、完全に満足しうるシステムは、今のところ存在していない。
【００１３】
本発明の目的は、上に概略を述べた課題に対する解決手段を提案することにある。本発明は、一般的には、特定の道路での制限速度を決定するために、上記２つのシステムを組み合わせることを提案するものである。すなわち、これら２つの情報源を融合することを提案し、カメラと画像処理アプリケーションとを組み合わせたシステムと、ナビゲーションシステムを組み合わせることを提案するものである。
【００１４】
このようにして、従来のシステムよりも、現在の制限速度を決定するためのより信頼できるシステムが得られる。特に、このシステムは、不正確な情報、またはこの情報の不正確な解釈を生じさせるような混同が生じる恐れを解消するものである。このように、本発明の特定の例では、２つのシステムのうちの一方が故障した場合に、他方のシステムに基づいて、このシステムを作動し続けて、リンプホームモードにできるという利点が得られる。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明では、これら２つの別個のシステムから得られる情報を組み合わせて使用する結果得られる情報と共に、自動車の走行中の、または走行しようとする道路の制限速度に関する情報を得ることができるようにする。好ましいことに、２つのシステムからの情報を融合する結果、ナビゲーションシステムは、少なくともある程度の信頼性が得ることができる。好ましいことに、システムのうちの少なくとも一方によって得られる制限速度に関する情報を外挿し、当該道路に沿って効力のある他の制限速度を予測できる。
【００１６】
次に、信用の大きさとして知られる、これら他の制限速度の各々に、１つの重み付け係数を寄与させ、効力がある制限速度に関して、入手できるすべての情報を融合することができ、このように情報を融合することにより、サーチする制限速度を、最終決定することが可能となる。
【００１７】
従って、本発明は、基本的には、自動車が走行中の、または走行しようとする道路での制限速度を、自動的に決定するための方法であって、
地図作成データと共に、地理学的測位システムから受信したデータとを必要とする、ナビゲーションシステムとして知られる第１システムにより、第１の確実度インデックスに関連する、可能性の高い制限速度を設定するステップと、
少なくとも前記有り得る制限速度と、前記第１の確実度インデックスとを含む第１の組の情報を構成するステップと、
前記道路の近くに配置された制限速度標識を識別すると共に、この標識を解読できるカメラ、および画像処理アプリケーションを使用する、画像処理システムとして知られる第２のシステムにより、第２の確実度インデックスに関連する蓋然的な制限速度を設定するステップと、
少なくとも前記蓋然的な制限速度と、前記第２の確実度インデックスとを含む、第２の組の情報を構成するステップと、
前記第１の確実度インデックス、および前記第２の確実度インデックスを考慮することにより、前記第１の組の情報、および前記第２の組の情報に基づき、当該道路での現在の制限速度を決定するステップとを備える、効力のある制限速度を自動的に決定するための方法に関する。
【００１８】
前の章で述べた主な特徴とは別に、本発明に係わる方法は、下記の事項を含む１つ以上の追加的特徴を有することができる。
【００１９】
蓋然的な制限速度は、少なくとも第２の確実度インデックスと関連付けられ、現在の制限速度を決定するためのステップは、確実度の前記第１インデックス、および前記第２インデックスの双方を考慮することによって実行する。
【００２０】
前記第１の組の情報は、一組の有り得る追加制限速度によって完全となる。
【００２１】
前記有り得る制限速度、および有り得る各追加制限速度は、次のパラメータ、すなわち
第１の確実度インデックス、および
前記有り得る制限速度とナビゲーションシステムによって提供される道路の特徴との間の一貫性に関するインデックスのうちの少なくとも１つに基づいて決定される、信用の大きさとして知られる重み付け係数に関連している。
【００２２】
前記有り得る追加制限速度は、前記蓋然的な制限速度の直前および直後の法律上の２つの制限速度である。
前記第２の組の情報は、一組の蓋然的な追加制限速度によって完全となること。
【００２３】
前記蓋然的な制限速度、および蓋然的な各追加制限速度は、次のパラメータ、すなわち
第２の確実度インデックス、および
前記設定された蓋然的な制限速度を構成する数字と他の数字との間で起こり得る混同のインデックスのうちの少なくとも１つに基づいて決定される、信用の大きさとして知られる重み付け係数に関連している。
【００２４】
前記蓋然的な追加制限速度は、法律上の制限速度であり、この法律上の制限速度に対し、前記設定された蓋然的な制限速度を構成する数字と、前記蓋然的な追加制限速度に対する数字との間で起こり得る混同のインデックスは、クリチカルスレッショルド値として知られるスレッショルド値よりも大きくなっている。
【００２５】
前記決定された現在の制限速度は、前記第１の確実度インデックス、および前記第２の確実度インデックスに、少なくとも基づいて計算された第３の確実度インデックス）に関連する。
【００２６】
前記第３の確実度インデックスが、第３のスレッショルド値よりも大である場合に、この方法は、前記決定された現在の制限速度を使用することから成る追加ステップを含んでいる。
【００２７】
地理的測位システムの精度と、
道路に関する情報のレベルと、
道路の機能的クラスと、
道路のタイプと、
自動車の周辺と、
ドライバーによる運転モードの選択および予め決定した道程と自動車に取り付けられたセンサによって提供される情報との間の一致のレベルと、
地図作成技術のデジタル化の精度と、
地図の作成を最後に更新した日時と、
道路の交通状況（走行中の道路での自動車の密度及び流動性）から構成された第１の組のパラメータからの１つ以上のパラメータに基づき、前記第１の確実度インデックスを計算する。この交通状況情報は、例えばリアルタイムの交通情報を使って得ることができる。
【００２８】
次のパラメータ、すなわち
地理学的測位システムの精度と、
道路に関する情報のレベルと、
道路の機能的クラスと、
道路のタイプと、
自動車の周辺と、
ドライバーによる運転モードの選択、および予め決定した道程と自動車に取り付けられたセンサによって提供される情報との一致のレベルとに割り当てられた値の重み付け平均化を実行することにより、前記第１の確実度インデックスを計算し、前記パラメータは、学習段階から得られた重み付け係数に関連する。
【００２９】
ある画像から次の画像への制限速度標識の識別の一貫性インデックスと、
当該画像のテクスチャーの測定値と、
当該画像のシャドーファクターと、
減光の垂直勾配と、
当該画像の対称的インデックスからカメラによって得られる１つ以上の画像に関する第２の組のパラメータからの１つ以上のパラメータに基づき、前記第２の確実度インデックスを計算する。
【００３０】
前記第２の組のパラメータのうちのパラメータのすべてに割り当てられた値の重み付け平均化を実行することにより、前記第２の確実度インデックスを計算し、これらパラメータは、学習フェーズの結果得られる重み付け係数に関連する。
【００３１】
この方法は、前記第１の確実度インデックスと第１のスレッショルド値とを比較すると共に、前記第２の確実度インデックスと第２のスレッショルド値とを比較するステップと、
前記現在の制限速度を決定する際に、確実度インデックスが比較対象となっているスレッショルド値よりも大となっている、前記第１の組の情報、および前記第２の組の情報からの情報の組だけを考慮するステップを含む追加ステップを備えている。
【００３２】
前記現在の制限速度を決定するためのステップは、デンプスター−シェイファー方程式を使用する。
【００３３】
本発明は、第１の確実度インデックスに関連する、有り得る制限速度を設定し、少なくとも前記有り得る制限速度、および前記第１の確実度インデックスを含む第１の情報を構成するよう、特に地理学的測位システムおよび地図作成データを使用する、ナビゲーションシステムとして知られる第１システムと、
第２確実度インデックスに関連する蓋然的な制限速度を設定すると共に、少なくとも前記蓋然的な制限速度、および前記第２の確実度インデックスを含む第２の組の情報を構成するよう、前記道路の近くに配置された制限速度標識を識別し、解読できるカメラ、および画像処理アプリケーションを特に使用する、画像処理システムとして知られる第２システムと、
前記第１の組の情報および前記第２の組の情報から、当該道路で効力のある現在の制限速度を決定するように、情報を処理するための手段とを備える、本発明に係わる方法を使って、自動車が走行中、または走行しようとしている道路に対する現在の制限速度を、自動的に決定するためのシステムにも関する。
【００３４】
本発明に係わるシステムは、前に記載した主な特徴事項の外に、更に次のような特徴事項を有する。
このシステムは、決定された現在の制限速度を回復するための手段を備えている。
【００３５】
最後に本発明は、主要な特性、および他の任意の付加的特性により、自動車が走行中の、または走行しようとしている道路での、現在の制限速度を自動的に決定するためのシステムが取り付けられた自動車にも関する。
【００３６】
地理学的測位システムは、例えばこのシステムが通信する受信機、例えばＧＰＳを測地的に測位できるようにする衛星ネットワークに基づくシステムとすることができる。この場合、ＧＰＳ受信機、またはＧＰＳアンテナにより、データが受信される。
【００３７】
次の詳細な説明を読み、添付図面を参照すれば、本発明およびその異なる応用について、より良く理解できると思う。
【００３８】
これらの図は、説明のために示したものであり、いかなる意味においても、発明を限定するものではない。
【００３９】
図面に示されている同じまたは同様な要素には、特に記載しない限り、同じ符号を付してある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４０】
図１は、自動車が走行しているか、または走行しようとしている道路での制限速度１５３を得ることができるようにする、自動車に取り付けられた本発明に係わる方法の代表的な実施例の異なる要素を、略図で示している。
【００４１】
自動車は、ナビゲーションシステムとして知られる第１システム１０１を有し、この第１システムは、所定の地点における認定速度を推定できるようにすると共に、地図作成詳細データ１１１、および自動車に設置され、正確な位置詳細データを受信できるＧＰＳアンテナ１１２を使用している。図示の実施例では、第１システム１０１は、自動車に取り付けられた多数の受信機１１３、速度レコーダ、ジャイロスコープなども有する。これら異なる受信機は、自動車が効果的に従うルートとナビゲーションシステムによって、指定されたルートとの間の一致を確認できるようにする。
【００４２】
ナビゲーションシステム１０１は、所定の地点、特に自動車の現在の位置の近くにある地点での、サーチされる制限速度に関する第１の組の情報１５１を得ることができるようになっている。この第１の組の情報１５１は、第１確実度インデックスＩＣ１に関連する、ナビゲーションシステム１０１が設定した制限速度に対応する、少なくとも有り得る制限速度を含んでいる。
【００４３】
この第１確実度インデックスは、例えば次の式
【数１】
から計算できる。
ここで、Ｃ1は、ＧＰＳ測位のための確実度インデックス、
Ｃ2は、（ＡＤＡＳ分類によって示される）道路に関する情報のレベル、
Ｃ3は、道路の機能的クラス：ＦＣ１またはＦＣ２、
Ｃ4は、道路のタイプ、
Ｃ5は、環境（都市、高速道路の出口、交差点など）、
Ｃ6は、ドライバーによって選択されるか、または選択されない運転モードであり、
α1、α2、α3、α4、α5およびα6は、情報の確実度に関連して異なる基準に割り当てられた中間的確実度インデックスとして知られる重み付け係数である。
【００４４】
このように、これら基準に異なる重みを適用できる。例えば、道路のタイプによって既に制限速度が基本的に定められている事実に起因し、道路のタイプを、制限速度を区別する１つの基準とすることができる。従って、この基準は、運転モードに対する重みよりも重みを大きくすることができ、道路のタイプに対しては、係数を３とし、運転モードに対しては、係数を１とする。
【００４５】
下記の表１は、生じる異なる基準に複数の値を割り当てた一例を示す。表に示されたＳＬなる文字は、制限速度を示す。
【表１】
【００４６】
第１の確実度インデックスを決定する別の例では、他のパラメータ、特に地図作成のデジタル化の精度、地図作成の最新の更新日、および道路の交通状況を考慮できる。
【００４７】
例えば、リアルタイムの交通情報から道路の交通状況（走行中の道路に沿った自動車の密度および流動性）を得ることができる。ＲＤＳ／ＴＭＣ（ラジオシステムデータ／交通メッセージチャンネル）としても知られるリアルタイムの交通情報は、ナビゲーションシステムが道路の交通状況に関する情報を送るサービスオペレータにより、リアルタイムで受信された情報を考慮しながら、道程を計算できるようにする。
【００４８】
この情報は、無線によってユーザーへ送られ、道路の交通に関する情報を、モバイル電話ネットワークによっても送信することができ、よって、ナビゲーションシステムにリンクされた受信ターミナルでこの情報を受信できる。ナビゲーションシステムに接続されているか、または統合されているグローバルまたはワールドワイドな情報ネットワーク（例えばインターネット）へのアクセスシステムを介して、情報を受信することも可能である。
【００４９】
更に自動車は、画像処理システムとして知られる第２システム１０２を有し、この第２システムは、自動車が走行中の、または走行しようとしている道路での制限速度を推定することもできる。このシステム１０２は、自動車が走行中の地点での道路の画像を記録するカメラ１２１、および一組の画像処理アプリケーション１２２を起動する。画像処理アプリケーションのアルゴリズムは、道路際に沿って配置されている制限速度標識を識別すること（換言すれば、自動車から、これらの標識を見ること）を可能にするとともに、これら標識に表示されている数字を識別できるようにするので、道路のセクションでの現在の制限速度を計算できる。
【００５０】
使用されるアルゴリズムは、例えばカラー識別能力と組み合わせて制限速度標識の丸い形状を認識するように、認識アプリケーションを活用できる。従って、赤色の輪郭を有する標識だけを識別し、文字認識アルゴリズムが、表示されている数字を個々に、または全体として識別する。画像処理システム１０２は、当該地点での少なくとも１つの蓋然的な制限速度を含む第２の組の情報１５２を得ることができる。本発明のある実施例では、この蓋然的な制限速度は、第２の蓋然的な確実度インデックスＩＣ２に関連付けされている。
【００５１】
捕捉された画像に対するこの第２の確実度インデックスの計算の一例は、次の式のようである。
【数２】
ここで、介在する異なる基準は、次のとおりである。
Ｃeは、エントロピー（当該画像のテクスチャーの測定値）、
Ｃoは、当該画像に対するシャドーファクター、
Ｃgは、当該画像での減光の垂直勾配、
Ｃsは、当該画像の対称性のインデックス、
Ｃcは、ある画像から次の画像への制限速度標識の識別の一貫性インデックスであり、同じ制限速度を設定する、連続する画像の数が多くなればなるほど、このインデックスの値も大きくなり、
αe、αo、αg、αsおよびαcは、情報の確実度、および関連する基準の対応度に関連して、異なるＣｉに割り当てられた重み付け係数である。
【００５２】
従って、情報のユニット１５１および１５２は、サーチする制限速度１５３を決定するよう、データの融合単一システム１５４へ融合することによって処理される。この目的のために、特にマイクロプロセッサおよびデータ融合システム１５４で実施される特定のソフトウェアアプリケーションを用いる情報処理手段が使用される。サーチする制限速度は、必ず法律上の制限速度、すなわち道路に沿って見ることができる制限速度に対応する。従って、これら法律上の制限速度は、識別ユニットとして知られる閉じたユニットＤを構成し、このユニットは、これらシステムのうちの１つの出力での結果として得ることができるすべての制限速度を示す。このユニットは、例えば次のように定められる。
【００５３】
D={5、10、20、30、45、50、60、70、80、90、100、110、120、130、999}
値999は、制限速度がない状況を示す。
【００５４】
第３の確実度インデックスＩＣ３は、サーチされる制限速度１５３に関連していることが好ましい。これによって、誘導システム１５４から得られる情報の確実度のレベルを表示することが可能となる。この確実度インデックスは、実施例に従い、自由に使用される。例えば第３の確実度インデックスがあるスレッショルド値よりも低い場合、現在の制限速度に関連する情報をドライバーに伝えないリンプホームモードを採用できる。このように本発明に従って、システムにより提供される制限速度の結果は利用しない。一実施例では、第３の確実度インデックスは、第１の確実度インデックスと第２の確実度インデックスの平均値と等しい。
【００５５】
本発明の特定の一実施例では、２つの確実度インデックスのうちの少なくとも１つが低すぎる場合（例えば所定のスレッショルド値よりも小さい場合）、より良好な確実度インデックスを提供するほうのシステムだけを考慮し、このシステムが提供する制限速度を、サーチする制限速度レベルと見なす。
【００５６】
図２は、本発明に係わる方法の第１実施例を詳細に示す。
【００５７】
この実施例では、誘導システム１５４は、それぞれの確実度インデックス、例えばＩＣ１に対しては５０％、およびＩＣ２に対しては６４％に関連する、第１システム１０１および第２システム１０２によってそれぞれ設定される有り得る制限速度、本例では毎時８０ｋｍ、および蓋然的な制限速度、本例では毎時９０ｋｍしか発生しない。
【００５８】
別の判断計算も可能である。一方、より良好な確実度インデックスに関連する制限速度を直接サーチされる制限速度と判断し、他方で、２つの制限速度、例えば有り得る制限速度と蓋然的な制限速度との重み付けした平均値を選択することが可能である。この場合、重み付け係数は、それぞれの確実度インデックスを示す。このようにして、中間的制限速度の値を得ることができる。従って、サーチする制限速度は、中間的制限速度、すなわち図示されている例では、毎時９０ｋｍに最も近くなる法律上の制限速度の値である。
【００５９】
図３に示される、本発明に係わる方法の第２実施例では、第１実施例に関する方法の実行中に、ステップ３００が追加されている。
【００６０】
２つのシステムの各々に対し、追加ステップ３００は、情報の組１５１および１５２を別の追加的制限速度、すなわち、有り得る制限速度、および蓋然的な制限速度で内容を高めることから成り、この場合、設置されている２つのシステムの各々から得られた制限速度からの効果が生じる。
【００６１】
このように、例えばナビゲーションシステム１０１に対し、最初に決定された有り得る制限速度は、最初に決定された制限速度の直前および直後の２つの法律上の制限速度によって完全となる。示されている例では、毎時８０ｋｍの制限速度が可能性が高いとして判断されている場合、第１の組の情報１５１は、制限速度毎時７０ｋｍおよび毎時９０ｋｍによって完全となる。
【００６２】
別の実施例では、走行中の道路の特別な特徴が存在することを考慮し（例えば判断方法が画像処理システムによって検出されている減速車線からの制限速度と自動車の走行中の車線の制限速度とを混同することを防止するよう）、例えば高速道路の出口が存在することまたは存在しないこと、交差点が存在すること、または特殊な地理的特徴（急な勾配など）が存在することを考慮している。
【００６３】
表２は、第１システム１０１によって決定される、有り得る各制限速度に対し、第１の組の情報１５１がフォーカル要素としても知られる別の有り得る制限速度によって完全となることを示している。
【表２】
【００６４】
このように、信用の大きさＭとして知られるインデックスは、情報の組１５１に存在する制限速度の一因となる。このインデックスは、考慮する制限速度の各々に関し、考慮する前記制限速度がサーチする制限速度となる確率に対応する。このように、信用の最大の大きさは、ナビゲーションシステム１０１によって示される、有り得る制限速度の一因となり、この場合、追加される有り得る制限速度は、ナビゲーションシステムによって入手される道路の特徴に関して決定される、より小さい信用の大きさを採用する（例えば道路が高速道路として識別される場合、フォーカル要素の信用の大きさは、制限速度の高い値に対し、より大きくなる）。従って、第１の組の情報に対して割り当てられる信用の大きさの合計は、１００％となる。
【００６５】
同じように、画像処理１０２に基づくシステムに対し、最初に決定される蓋然的な制限速度は、法律上の制限速度によって完全となり、形状認識アルゴリズムは、この法律上の制限速度と、道路標識に示されている数字のうちの少なくとも１つとを混同した可能性がある。
【００６６】
図示の例では、毎時９０ｋｍの制限速度が、蓋然的な速度として判断された場合、第２の組の情報１５２は、制限速度毎時６０ｋｍ、および毎時８０ｋｍによって完全となり、一方で、９と６との間で混同する恐れがあり、他方で、９と８とを混同する恐れが高い。
【００６７】
他の実施例では、フォーカル要素を判断するために、所定の制限速度が存在することに関する情報が連続することを、連続する多数の画像にわたって考慮する。毎時９０ｋｍの制限速度を検出する多数の画像の間で、異なる制限速度を示す１つ以上のアイソレートされた画像が現れた場合、この異なる制限速度は、フォーカル要素の一部となる。
【００６８】
再度、信用の大きさＭとして知られるインデックスを情報の組１５２内に存在する制限速度の各々に割り当てる。このインデックスは、考慮する各制限速度に関し、考慮する前記制限速度が、サーチされる制限速度となる確率に対応する。従って、画像処理システム１０２が示す蓋然的な制限速度に、信用の最大の大きさを割り当て、この場合、確定される蓋然的な制限速度の数字と、他の数字との間で起こり得る混同のインデックスに関し、決定された信用が、より少ない大きさを、蓋然的な追加制限速度が採用する。この生じ得る混同インデックスは、各認識アルゴリズムに固有のものであり、すなわちシステム１０２で作動できる。
【００６９】
一般的には、確実度インデックスの決定および／または信用の大きさ、および２つのシステムによって生じる知識を融合する際のそれらの関与は、使用する融合方法によって決まる。本発明では、データ融合システム１５４において、いわゆる信頼性理論からとられた異なる方法を好ましく使用できる。特に、デンプスター−シェイファー方程式として知られる関係に関連するデンプスター−シェイファーによる「共役結合」として知られる方法のうちの１つは、特に信頼できる結果を与える。
【００７０】
ベイズ理論またはファジー論理理論に基づく他の方法も、このデータ融合システム１５４で使用できる。これら方法は、図３に示されたステップ３０１で見ることができる。
【００７１】
速度制限が一旦設定されると、この値を、例えばスクリーンにディスプレイすることができる。
【００７２】
一旦設定された現在の制限速度と車速とを比較する他の実施例も考えられる。別の実施例によれば、設定された現在の制限速度よりも車速が速い場合、システムは、スクリーンにメッセージをディスプレイするか、または音響もしくは触覚信号（例えば座席の下のバイブレータ）を発するか、またはアクセルペダルの作動を堅くすることのいずれかにより、ドライバーに警告する。一実施例によれば、車速が、本発明に係わるプロセスによって計算される現在の速度レベルを超えた場合に（例えば測度レギュレータのレベルで介入することにより）、システムが車速を自動的に遅くすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
【図１】自動車に取り付けられたシステムの組み合わせを示す、本発明の概略図である。
【図２】本発明の第１実施例の略図である。
【図３】本発明の方法の別の実施例の略図である。
【符号の説明】
【００７４】
１０１ 第１システム
１０２ 第２システム
１１１ 地図作成詳細データ
１１２ ＧＰＳアンテナ
１１３ 受信機
１２１ カメラ
１２２ 画像処理アプリケーション
１５１ 第１の組の情報
１５２ 第２の組の情報
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動車が走行中の、または走行しようとする道路における、現在の制限速度を自動的に決定するための方法であって、
地図作成データ（１１１）と共に、地理学的測位システムから受信したデータとを必要とする、ナビゲーションシステムとして知られる第１システム（１０１）により、第１の確実度インデックス（ＩＣ１）と関連する制限速度を設定するステップと、
少なくとも前記制限速度と、前記第１の確実度インデックスとを含む第１の組の情報（１５１）を構成するステップと、
前記道路の近くに配置された制限速度標識を識別すると共に、この標識を解読できるカメラ（１２１）、および画像処理アプリケーション（１２２）を使用する、画像処理システムとして知られる第２のシステム（１０２）により、第２の確実度インデックス（ＩＣ２）と関連する蓋然的な制限速度を設定するステップと、
少なくとも前記蓋然的な制限速度と、前記第２の確実度インデックス（ＩＣ２）とを含む、第２の組の情報（１５２）を構成するステップと、
前記第１の確実度インデックス（ＩＣ１）、および前記第２の確実度インデックス（ＩＣ２）を考慮することにより、前記第１の組の情報、および前記第２の組の情報に基づき、当該道路における現在の制限速度（１５３）を決定するステップとを有する、現在の制限速度を自動的に決定するための方法。
【請求項２】
前記第１の組の情報は、１組の追加の制限速度によって完全とされることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記有り得る制限速度および有り得る各追加制限速度は、次のパラメータ、すなわち
第１の確実度インデックス、および
前記有り得る制限速度と、ナビゲーションシステムによって提供される道路の特徴との間の一貫性に関するインデックスのうちの少なくとも１つに基づいて決定される、信用の大きさとして知られる重み付け係数に関連している（３００）ことを特徴とする、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記有り得る追加制限速度は、前記蓋然的な制限速度の直前および直後の法律上の２つの制限速度である、請求項２または３に記載の方法。
【請求項５】
前記第２の組の情報は、１組の蓋然的な追加制限速度によって完全となることを特徴とする、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記蓋然的な制限速度および蓋然的な各追加制限速度は、次のパラメータ、すなわち
第２の確実度インデックス、および
前記設定された蓋然的な制限速度を構成する数字と他の数字との間で起こり得る混同のインデックスのうちの少なくとも１つに基づいて決定される、信用の大きさとして知られる重み付け係数に関連していることを特徴とする、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記蓋然的な追加制限速度は、法律上の制限速度であり、この法律上の制限速度に対し、前記設定された蓋然的な制限速度を構成する数字と、前記蓋然的な追加制限速度に対する数字との間で起こり得る混同のインデックスは、クリチカルスレッショルド値として知られるスレッショルド値よりも大きいことを特徴とする、請求項５または６に記載の方法。
【請求項８】
前記決定された、現在の制限速度は、前記第１の確実度インデックス、および前記第２の確実度インデックスに少なくとも基づいて計算された第３の確実度インデックス（ＩＣ３）に関連していることを特徴とする、請求項１〜７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
前記追加ステップは、前記第３の確実度インデックス（ＩＣ３）が第３のスレッショルド値よりも大である場合に、前記決定された現在の制限速度を使用することのみから成ることを特徴とする、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
地理的測位システムの精度と、
道路に関する情報のレベルと、
道路の機能的クラスと、
道路のタイプと、
自動車の周辺と、
ドライバーによる運転モードの選択、および予め決定した道程と自動車に取り付けられたセンサによって提供される情報との間の一致のレベルと、
地図作成技術のデジタル化の精度と、
地図の作成を最後に更新した日時とから構成された第１の組のパラメータからの１つ以上のパラメータに基づき、前記第１の確実度インデックスを計算することを特徴とする、請求項１〜９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
次のパラメータ、すなわち
地理学的測位システムの精度と、
道路に関する情報のレベルと、
道路の機能的クラスと、
道路のタイプと、
自動車の周辺と、
ドライバーによる運転モードの選択、および予め決定した道程と、自動車に取り付けられたセンサによって提供される情報との間の一致のレベルとに割り当てられた値の重み付け平均化を実行することにより、前記第１の確実度インデックスを計算し、前記パラメータは、学習段階から得られた重み付け係数に関連していることを特徴とする、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
ある画像から次の画像への制限速度標識の識別の一貫性インデックスと、
当該画像のテクスチャーの測定値と、
当該画像のシャドーファクターと、
減光の垂直勾配と、
当該画像の対称的インデックスからカメラによって得られる１つ以上の画像に関する第２の組のパラメータからの１つ以上のパラメータに基づき、前記第２の確実度インデックス（ＩＣ２）を計算することを特徴とする、請求項１〜１１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１３】
前記第２の組のパラメータのうちのパラメータのすべてに割り当てられた値の重み付け平均化を実行することにより、前記第２の確実度インデックス（ＩＣ２）を計算し、これらパラメータは、学習フェーズの結果得られる重み付け係数に関連していることを特徴とする、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記第１の確実度インデックス（ＩＣ１）と第１のスレッショルド値とを比較すると共に、前記第２の確実度インデックス（ＩＣ２）と第２のスレッショルド値とを比較するステップと、
前記現在の制限速度を決定する際に、確実度インデックスが比較対象となっているスレッショルド値よりも大となっている、前記第１の組の情報、および前記第２の組の情報からの情報の組だけを考慮するステップを含む追加ステップを有することを特徴とする、請求項１〜１３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１５】
前記現在の制限速度を決定するための前記ステップは、デンプスター−シェイファー方程式を使用する、請求項１〜１４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１６】
第１の確実度インデックス（ＩＣ１）に関連する、有り得る制限速度を設定し、少なくとも前記有り得る制限速度、および前記第１の確実度インデックスを含む第１の情報（１５１）を構成するよう、地理学的測位システム（１１２）および地図作成データ（１１１）を使用する、ナビゲーションシステムとして知られる第１システム（１０１）と、
第２確実度インデックス（ＩＣ２）に関連する蓋然的な制限速度を設定すると共に、少なくとも前記蓋然的な制限速度、および前記第２の確実度インデックスを含む第２の組の情報（１５２）を構成するよう、前記道路の近くに配置された制限速度標識を識別し、解読できるカメラ（１２１）および画像処理アプリケーション（１２２）を特に使用する、画像処理システムとして知られる第２システム（１０２）と、
前記第１の組の情報、および前記第２の組の情報から、当該道路で効力のある現在の制限速度を決定するように、情報を処理するための手段とを備える、請求項１〜１５のいずれかに記載の方法によって、自動車が走行中または走行しようとしている道路に対する現在の制限速度を自動的に決定するためのシステム。
【請求項１７】
決定されている現在の制限速度を回復するための手段を備えることを特徴とする、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１】
自動車が走行中の、または走行しようとする道路における、現在の制限速度を自動的に決定するための方法であって、
地図作成データ（１１１）と共に、地理学的測位システムから受信したデータとを必要とする、ナビゲーションシステムとして知られる第１システム（１０１）により、第１の確実度インデックス（ＩＣ１）と関連する制限速度を設定するステップと、
少なくとも前記制限速度と、前記第１の確実度インデックスとを含む第１の組の情報（１５１）を構成するステップと、
前記道路の近くに配置された制限速度標識を識別すると共に、この標識を解読できるカメラ（１２１）、および画像処理アプリケーション（１２２）を使用する、画像処理システムとして知られる第２のシステム（１０２）により、第２の確実度インデックス（ＩＣ２）と関連する蓋然的な制限速度を設定するステップと、
少なくとも前記蓋然的な制限速度と、前記第２の確実度インデックス（ＩＣ２）とを含む、第２の組の情報（１５２）を構成するステップと、
前記第１の確実度インデックス（ＩＣ１）、および前記第２の確実度インデックス（ＩＣ２）を考慮することにより、前記第１の組の情報、および前記第２の組の情報に基づき、当該道路における現在の制限速度（１５３）を決定するステップとを有する、現在の制限速度を自動的に決定するための方法。
【請求項２】
前記第１の組の情報は、１組の追加の制限速度によって完全とされることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記有り得る制限速度および有り得る各追加制限速度は、次のパラメータ、すなわち
第１の確実度インデックス、および
前記有り得る制限速度と、ナビゲーションシステムによって提供される道路の特徴との間の一貫性に関するインデックスのうちの少なくとも１つに基づいて決定される、信用の大きさとして知られる重み付け係数に関連している（３００）ことを特徴とする、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記有り得る追加制限速度は、前記蓋然的な制限速度の直前および直後の法律上の２つの制限速度である、請求項２または３に記載の方法。
【請求項５】
前記第２の組の情報は、１組の蓋然的な追加制限速度によって完全となることを特徴とする、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記蓋然的な制限速度および蓋然的な各追加制限速度は、次のパラメータ、すなわち
第２の確実度インデックス、および
前記設定された蓋然的な制限速度を構成する数字と他の数字との間で起こり得る混同のインデックスのうちの少なくとも１つに基づいて決定される、信用の大きさとして知られる重み付け係数に関連していることを特徴とする、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記蓋然的な追加制限速度は、法律上の制限速度であり、この法律上の制限速度に対し、前記設定された蓋然的な制限速度を構成する数字と、前記蓋然的な追加制限速度に対する数字との間で起こり得る混同のインデックスは、クリチカルスレッショルド値として知られるスレッショルド値よりも大きいことを特徴とする、請求項５または６に記載の方法。
【請求項８】
前記決定された、現在の制限速度は、前記第１の確実度インデックス、および前記第２の確実度インデックスに少なくとも基づいて計算された第３の確実度インデックス（ＩＣ３）に関連していることを特徴とする、請求項１〜７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
前記追加ステップは、前記第３の確実度インデックス（ＩＣ３）が第３のスレッショルド値よりも大である場合に、前記決定された現在の制限速度を使用することのみから成ることを特徴とする、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
地理的測位システムの精度と、
道路に関する情報のレベルと、
道路の機能的クラスと、
道路のタイプと、
自動車の周辺と、
ドライバーによる運転モードの選択、および予め決定した道程と自動車に取り付けられたセンサによって提供される情報との間の一致のレベルと、
地図作成技術のデジタル化の精度と、
地図の作成を最後に更新した日時とから構成された第１の組のパラメータからの１つ以上のパラメータに基づき、前記第１の確実度インデックスを計算することを特徴とする、請求項１〜９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
次のパラメータ、すなわち
地理学的測位システムの精度と、
道路に関する情報のレベルと、
道路の機能的クラスと、
道路のタイプと、
自動車の周辺と、
ドライバーによる運転モードの選択、および予め決定した道程と、自動車に取り付けられたセンサによって提供される情報との間の一致のレベルとに割り当てられた値の重み付け平均化を実行することにより、前記第１の確実度インデックスを計算し、前記パラメータは、学習段階から得られた重み付け係数に関連していることを特徴とする、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
ある画像から次の画像への制限速度標識の識別の一貫性インデックスと、
当該画像のテクスチャーの測定値と、
当該画像のシャドーファクターと、
減光の垂直勾配と、
当該画像の対称的インデックスからカメラによって得られる１つ以上の画像に関する第２の組のパラメータからの１つ以上のパラメータに基づき、前記第２の確実度インデックス（ＩＣ２）を計算することを特徴とする、請求項１〜１１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１３】
前記第２の組のパラメータのうちのパラメータのすべてに割り当てられた値の重み付け平均化を実行することにより、前記第２の確実度インデックス（ＩＣ２）を計算し、これらパラメータは、学習フェーズの結果得られる重み付け係数に関連していることを特徴とする、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記第１の確実度インデックス（ＩＣ１）と第１のスレッショルド値とを比較すると共に、前記第２の確実度インデックス（ＩＣ２）と第２のスレッショルド値とを比較するステップと、
前記現在の制限速度を決定する際に、確実度インデックスが比較対象となっているスレッショルド値よりも大となっている、前記第１の組の情報、および前記第２の組の情報からの情報の組だけを考慮するステップを含む追加ステップを有することを特徴とする、請求項１〜１３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１５】
前記現在の制限速度を決定するための前記ステップは、デンプスター−シェイファー方程式を使用する、請求項１〜１４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１６】
第１の確実度インデックス（ＩＣ１）に関連する、有り得る制限速度を設定し、少なくとも前記有り得る制限速度、および前記第１の確実度インデックスを含む第１の情報（１５１）を構成するよう、地理学的測位システム（１１２）および地図作成データ（１１１）を使用する、ナビゲーションシステムとして知られる第１システム（１０１）と、
第２確実度インデックス（ＩＣ２）に関連する蓋然的な制限速度を設定すると共に、少なくとも前記蓋然的な制限速度、および前記第２の確実度インデックスを含む第２の組の情報（１５２）を構成するよう、前記道路の近くに配置された制限速度標識を識別し、解読できるカメラ（１２１）および画像処理アプリケーション（１２２）を特に使用する、画像処理システムとして知られる第２システム（１０２）と、
前記第１の組の情報、および前記第２の組の情報から、当該道路で効力のある現在の制限速度を決定するように、情報を処理するための手段とを備える、請求項１〜１５のいずれかに記載の方法によって、自動車が走行中または走行しようとしている道路に対する現在の制限速度を自動的に決定するためのシステム。
【請求項１７】
決定されている現在の制限速度を回復するための手段を備えることを特徴とする、請求項１６に記載のシステム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図２】
【図３】
【公開番号】特開２００９−３７６１３（Ｐ２００９−３７６１３Ａ）
【公開日】平成２１年２月１９日（２００９．２．１９）
【国際特許分類】
【外国語出願】
【出願番号】特願２００８−１８６７４６（Ｐ２００８−１８６７４６）
【出願日】平成２０年７月１８日（２００８．７．１８）
【出願人】（３９１０１１６０７）ヴァレオ ビジョン (133)
【氏名又は名称原語表記】ＶＡＬＥＯ ＶＩＳＩＯＮ
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２１年２月１９日（２００９．２．１９）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−１８６７４６（Ｐ２００８−１８６７４６）
【出願日】平成２０年７月１８日（２００８．７．１８）
【出願人】（３９１０１１６０７）ヴァレオ ビジョン (133)
【氏名又は名称原語表記】ＶＡＬＥＯ ＶＩＳＩＯＮ
【Ｆターム（参考）】
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