CN114514568A - 监视中心、监视系统以及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供监视中心、监视系统以及方法。监视中心(10)经由网络与自动驾驶车辆(30)进行通信，监视自动驾驶车辆。监视中心(10)具备：通信部(11)，从自动驾驶车辆接收车辆状态的数据；判定部(12)，基于车辆状态的数据，来判定自动驾驶车辆的状态是否满足由操作者进行辅助的条件；以及操作者协作部(17)，当判定为满足条件时，向操作者通知辅助请求，当从上一次通知辅助请求时起自动驾驶车辆所处的状况没有变化时，判定部(12)利用与上一次不同的条件来进行判定。

Description

监视中心、监视系统以及方法

技术领域

本发明涉及自动驾驶车辆的监视中心以及包含该监视中心的监视系统。

相关申请的交叉引用

本申请基于2019年9月30日申请的日本专利申请2019－178837号，并主张其优先权，通过参照将该专利申请的全部内容编入本说明书。

背景技术

以往，已知有用于确保自主行驶车辆自动行驶时的安全的远程监视技术。在专利文献1中，若自主行驶车辆基于从包含相机的自主传感器得到的信息检测到障碍物并自动停止，则自主行驶车辆将由相机拍摄到的车辆的周边的相机影像发送至远程监视中心。当自主行驶车辆自动停止时，远程监视中心基于接收到的相机影像来判断是否可以使自主行驶车辆重新开始行驶。根据该结构，远程监视中心的监视员(操作者)补充自主行驶车辆的传感器的检测性能，确保自主行驶时的安全。

专利文献1：日本特开2019－87015号公报

在上述的专利文献1所记载的发明中，由于每次自动驾驶车停止时都调用操作者，因此与实际是否需要远程操作无关地对操作者产生监视业务。另外，存在当在一旦操作者被调用而判断是否需要辅助后状况未消除时，若多次被调用，则对操作者造成负担，并且花费操作者的人工费(成本)这样的技术问题。

发明内容

本公开鉴于上述背景，目的在于提供一种能够降低操作者的负担的监视系统。

本公开为解决上述课题而采用以下技术手段。权利要求书所记载的括弧内的附图标记是表示与作为一个方式后述的实施方式所记载的具体手段的对应关系的一个例子，并不限定本公开的技术范围。

本公开的监视中心是经由网络与自动驾驶车辆进行通信，监视上述自动驾驶车辆的监视中心，监视中心具备：通信部，从上述自动驾驶车辆接收车辆状态的数据；判定部，基于上述车辆状态的数据，来判定上述自动驾驶车辆的状态是否满足由操作者进行辅助的条件；以及操作者协作部，当判定为满足上述条件时，向操作者通知辅助请求，当从上一次通知辅助请求时起上述自动驾驶车辆所处的状况没有变化时，上述判定部利用与上一次不同的条件来进行判定。

本公开的监视中心当自动驾驶车辆所处的状况没有变化时，利用与上一次不同的条件来判定是否需要辅助，因此不会以与上一次相同的条件调用操作者，能够减少操作者的负担。

附图说明

图1是表示第一实施方式的监视系统的结构的图。

图2A是表示存储于适用条件存储部的辅助条件的例子的图。

图2B是表示存储于条件表的辅助条件的例子的图。

图3是表示第一实施方式的监视中心的动作的图。

图4是表示第二实施方式的监视系统的结构的图。

图5是表示第二实施方式的监视中心的动作的图。

图6是用于对从操作者输入的条件的例子进行说明的图。

图7是表示第三实施方式的监视系统的结构的图。

具体实施方式

以下，参照附图对本公开的实施方式的监视系统进行说明。(第一实施方式)

图1是表示第一实施方式的监视系统1的结构的图。监视系统1具备监视自动驾驶车辆30的监视中心10和能够经由网络与监视中心10通信的自动驾驶车辆30。自动驾驶车辆30被监视中心10监视。

[监视中心]

监视中心10与操作者所操作的操作者终端40连接。当需要自动驾驶车辆30的辅助时，监视中心10通过将关于该自动驾驶车辆30的数据发送至操作者终端40来与操作者协作。

监视中心10具有通信部11、判定部12、适用条件存储部13、状况存储部14、条件更新部15、条件表16以及操作者协作部17。

通信部11具有与自动驾驶车辆30通信的功能。从自动驾驶车辆30发送来自动驾驶车辆30的车辆状态的数据。所谓的车辆状态的数据是车辆的行驶状态(加速度、速度、行进方向等)、当前位置、车载设备(转向灯、雨刷、车灯、制动器、加速器等)的工作状态等数据。

除了车辆状态的数据以外，通信部11还可以从自动驾驶车辆30接收关于周边环境的数据。所谓的关于周边环境的数据是通过自动驾驶车辆30所具备的周边监视部33获得的传感器数据，例如是LIDAR的物体的检测数据、通过相机拍摄到的图像等数据。另外，在自动驾驶车辆30通过V2X通信从基础设施、其他车辆、网络等获取到周边的数据的情况下，也可以是这些数据。

判定部12使用存储于适用条件存储部13的辅助条件，来判定是否向操作者通知辅助请求。在这里，对存储于适用条件存储部13的辅助的条件进行说明。

图2A是表示存储于适用条件存储部13的辅助条件的例子的图。如图2A所示，在适用条件存储部13中，与状况建立关联地存储有辅助条件。在交通堵塞的状况下，辅助条件为自动驾驶车辆已停车2分钟，在存在路边停车车辆的状况下，辅助条件为自动驾驶车辆已停车1分钟。适用条件根据相同的状况持续时的辅助请求的次数而不同。条件表16存储有在相同的状况下进行了多次辅助时的各次的辅助条件。

图2B是表示存储于条件表16的数据的例子的图。如图2B所示，在条件表16中，与状况建立关联地存储有各次辅助的条件。在交通堵塞的状况下，第一次的辅助条件为自动驾驶车辆已停车2分钟，第二次的辅助条件为已停车5分钟，第三次的辅助条件为已停车15分钟。像这样，存储于条件表16的辅助条件被规定为随着辅助的次数变多，向操作者通知的频率减少。此外，具体而言，作为一个例子，作为辅助条件将停车持续时间设置为几分钟能够基于过去的车辆的停车时间的数据来决定。例如，在过去的停车时间的分布中，能够将从停车时间的平均值向更长的一方偏移标准偏差σ后的停车时间设为最初的辅助条件，并将偏移2σ后的停车时间设为第二次的辅助条件。

在适用条件存储部13中，根据此前的辅助次数，从条件表16读出应适用于判定的辅助条件，并存储该条件。在这里，所谓的辅助次数是对操作者请求辅助的次数，即使请求辅助的结果是操作者判定为不需要辅助的情况下，也计数为一次辅助次数。条件更新部15进行基于条件表16来决定适用条件的处理。

条件更新部15根据应当使用存储于条件表16中的哪个条件、在自动驾驶车辆所处的状况下由操作者进行的辅助是第几次，来更新应当使用的条件。当操作者进行了辅助时，条件更新部15对使用存储于条件表16的多个条件中的哪个条件进行更新，并且当状况发生了变化时，将条件初始化。即，使条件返回到用于请求第一次辅助的条件。例如，假设在交通堵塞这样的状况下存在辅助请求，下一个适用条件被更新为停车持续时间5分钟。之后，若交通堵塞消除而状况变化，则适用条件返回到停车持续时间2分钟。

返回到判定部12的说明。判定部12基于车辆状态中包含的数据来求出自动驾驶车辆所处的状况，并判定在该状况下是否满足用于向操作者请求辅助的条件。此外，在接收到关于周边环境的数据时，判定部12也可以也使用关于周边环境的数据来求出自动驾驶车辆所处的状况。

在这里，所谓自动驾驶车辆所处的状况例如为交通堵塞。能够根据车辆的速度的数据来求出自动驾驶车辆是否被卷入交通堵塞。即，在车辆的速度为一定的速度以下且反复停止与起步的情况下，能够判定为交通堵塞。

状况存储部14具有按每个自动驾驶车辆存储一定期间的状况的数据的功能。通过参照存储于状况存储部14的状况的数据，能够判定自动驾驶车辆所处的状况是否发生了变化。

当通过判定部12判定为满足辅助条件时，向操作者协作部17通知满足辅助的条件。若接收该通知，则操作者协作部17对操作者终端40发送请求进行针对自动驾驶车辆30的辅助的通知。此时，操作者协作部17将关于该自动驾驶车辆30的数据发送至操作者终端40。

[自动驾驶车辆]

自动驾驶车辆30具备行驶控制部31、车内监视部32、周边监视部33以及通信部34。行驶控制部31具有控制自动驾驶车辆30的行驶的功能。行驶控制部31进行节气门、制动器、转向装置等的控制。车内监视部32具有监视驾驶员、乘员的情况的功能。车内监视部32例如是拍摄车内的相机、就座传感器。周边监视部33具有监视车辆的周边的情况的功能。构成周边监视部33的设备例如是相机、LIDAR、毫米波雷达、超声波传感器等。通信部34具有与监视中心10进行通信的功能。通信部34由通信器、天线构成。此外，通信部34也可以具有与基础设施、其他车辆通信的功能。

[监视中心的动作]

图3是表示监视中心10的动作的流程图。监视中心10从自动驾驶车辆30接收车辆状态的数据。监视中心10的判定部12基于车辆状态的数据分析车辆状态，并求出车辆的停车持续时间。在本实施方式中，由于辅助条件是关于停车时间的条件因此求出停车持续时间，但这里所求出的车辆状态可以根据辅助条件适当地变更。

另外，判定部12求出自动驾驶车辆30所处的状况。条件更新部15判定自动驾驶车辆30所处的状况是否发生了变化。当判定为从进行上一次辅助请求时状况发生了变化时，条件更新部15将用于是否需要操作者辅助的判定的条件(适用条件)初始化。

接下来，判定部12从适用条件存储部13读出与当前的状况对应的辅助的条件，并比较读出的辅助的条件与车辆的停车持续时间，判定停车持续时间是否满足辅助的条件。例如，假设自动驾驶车辆30所处的状况为交通堵塞。图2A所示的存储于适用条件存储部13的辅助条件为停车状态已持续2分钟，因此判定部12判定停车状态是否持续2分钟。其结果是，当判定为未满足条件时，监视中心10返回到从自动驾驶车辆接收该自动驾驶车辆的车辆状态的数据的处理。

当通过判定部12判定为满足操作者辅助的条件时，条件更新部15根据存储于条件表16的数据来更新交通堵塞状态下的操作者辅助的条件。即，条件更新部15从条件表16读出第二次的辅助条件，并将读出的辅助条件存储于适用条件存储部13。监视中心10的操作者协作部17向操作者终端40发送辅助请求的通知，调用操作者。

在图3中，对以与一台自动驾驶车辆30的通信作为触发而开始的动作进行说明，但监视中心10监视多个自动驾驶车辆30，对多个自动驾驶车辆30同时执行图3所示的处理。

以上，对本实施方式的监视中心10的结构进行了说明，但上述的监视中心10的硬件的例子为具备CPU、RAM、ROM、硬盘、显示器、键盘、鼠标、通信接口等的计算机。将具有实现上述各功能的模块的程序存储于RAM或ROM，通过由CPU执行该程序，来实现上述的监视中心10。这样的程序也包含于本公开的范围。

第一实施方式的监视系统由于在对操作者请求辅助后更新请求辅助的条件，因此不会以与上一次相同的条件来调用操作者，而能够降低操作者的负担。具体而言，在交通堵塞的状态下，持续关注交通堵塞中的自动驾驶车辆是低效的，操作者无需应对。当交通堵塞这一状态持续时，通过延长发送辅助请求的时间，能够减少再次调用操作者的次数。作为其他例子，在操作者判断为交通堵塞而判定为不进行辅助，但该操作者的判断存在错误，自动驾驶车辆因其他理由持续停车的情况下，以与上一次不同的条件再次调用操作者，因此能够防止问题未解决这一情况。另外，在操作者观察实时影像来判断状况而进行了辅助，但因操作者的漏看等而操作者的判断与自动驾驶车辆的In－Car的判断不同，自动驾驶车辆不能如被辅助那样起步这一状况的情况下，若自动驾驶车辆持续停车，则也利用其他条件再次调用操作者，因此能够防止问题未解决这一情况。

(第二实施方式)

图4是表示第二实施方式的监视系统2的结构的图。第二实施方式的监视系统2的基本结构与第一实施方式的监视系统1相同，但在第二实施方式的监视系统中，在操作者通过操作者终端40输入第二次以后的调用操作者的条件这一点不同。

监视中心10代替第一实施方式的条件更新部15而具备从操作者接受条件的输入的条件输入部18。监视中心10根据通过条件输入部18输入的条件来更新第二次以后的调用操作者的条件。

图5是表示第二实施方式的监视中心10的动作的流程图。第二实施方式的监视中心10的基本动作与第一实施方式的监视中心10相同，但当判定为满足调用操作者的条件时，第二实施方式的监视中心10调用操作者，并接受操作者输入的条件，而不更新下一次调用操作者的条件。

图6是用于对操作者输入的辅助条件的例子进行说明的图。在图6中，示出由于试图进入店铺的车辆而产生交通堵塞的情况。作为对象的自动驾驶车辆V位于交通堵塞的后方。若在该状态下自动驾驶车辆V的停车持续2分钟，则向操作者请求辅助。操作者根据从自动驾驶车辆V发送的影像、车辆状态的数据可知状况为交通堵塞，因此判断为不需要辅助。然后，作为第二次的辅助的条件，输入自动驾驶车辆V到达至店铺附近的A地点来作为条件。若自动驾驶车辆V到达A地点，则由于其前方未发生交通堵塞，因此能够超越前面的车辆，操作者可进行适当的辅助。

在这里，将由进入店铺的车辆导致的交通堵塞作为例子，但例如在自动驾驶车辆30所行驶的道路是禁止超车的单车道时，将改变为双车道的道路的地点设定为条件等，应设定的地点的例子也可以考虑其他例子。另外，根据车辆所到达的地点来设定了辅助的条件，但在由操作者进行设定的情况下，也可以根据停车持续时间来设定辅助的条件。

第二实施方式的监视系统2与第一实施方式同样地、在对操作者请求辅助后，能够变更请求辅助的条件。此时，由于操作者输入条件，因此能够根据自动驾驶车辆30所处的状况来设定适当的条件。

(第三实施方式)

图7是表示第三实施方式的监视系统3的结构的图。第三实施方式的监视系统3的基本结构与第一实施方式的监视系统1相同，但在还具备AI操作者部19这一点不同。

AI操作者部19具有使用人工智能技术来分析从自动驾驶车辆30发送的车辆状态的数据、周边环境的数据，并进行自动驾驶车辆30的辅助的功能。作为实现AI操作者部19的技术的一个例子，可考虑神经网络。即，能够将操作者的辅助例作为教师数据来学习神经网络模型，并使用学习完毕模型根据从自动驾驶车辆30发送来的影像来决定辅助内容。

当第一次满足操作者辅助的条件时，监视中心10不是立即联系人类操作者，而是由AI操作者部19进行辅助。此时，与第一实施方式同样地更新第二次的辅助请求的条件。

接着，当满足第二次以后的辅助请求的条件时，由操作者协作部17向操作者终端40通知辅助请求。由此，对于第一次辅助请求，由AI操作者部19进行处理，若由此完成一定的辅助，则能够减轻人类操作者的负担。

以上，举出实施方式对本公开的监视系统进行详细说明，但本公开的监视系统并不限定于上述的实施方式。

在上述的实施方式中，举出了按每个状况来设定由操作者辅助的条件的例子，但辅助的条件也可以无论状况如何都是相同的。例如，也可以无论在状况是交通堵塞的情况下还是在是路边停车车辆的情况下，都将第一次为2分钟、第二次为5分钟、第三次为15分钟的停车持续时间作为辅助条件。但是，即使在像这样使辅助的条件相同的情况下，为了通过条件更新部15进行条件的更新和初始化，也需要掌握自动驾驶车辆30所处的状况。

在上述的实施方式中，举出了由监视中心10分析车辆状态的数据、周边环境的数据来判定是否满足辅助的条件的例子，但这些功能也可以由自动驾驶车辆30承担。即，在监视系统内，如何分担数据的分析、判定等功能是任意的。

在上述的实施方式中，作为状况提出交通堵塞的例子，当交通堵塞时，将辅助的条件按2分钟→5分钟→15分钟逐渐加长，但在监视中心10中，当能够通过道路交通信息通信系统(VICS(注册商标))、或者来自其他车辆的信息等来掌握交通堵塞的区间时，也可以对位于该区间的自动驾驶车辆从最初开始改变辅助的条件。例如，也可以将第一次辅助的条件设为15分钟的停车持续时间，来减少对操作者的通知。

本实施方式的监视中心10由于在状况存储部14存储有上一次进行辅助请求时的自动驾驶车辆30的状况，因此也可以将该信息作为接管信息提供给操作者终端40。例如，操作者协作部17也可以使操作者终端40显示上一次辅助的请求接受时间、辅助内容、这样判断的理由等信息作为辅助历史。

本公开的监视系统作为监视自动驾驶车辆的系统是有用的。

Claims (13)

1.一种监视中心，是经由网络与自动驾驶车辆(30)进行通信，监视上述自动驾驶车辆的监视中心(10)，具备：

通信部(11)，从上述自动驾驶车辆接收车辆状态的数据；

判定部(12)，基于上述车辆状态的数据，来判定上述自动驾驶车辆的状态是否满足由操作者进行辅助的条件；以及

操作者协作部(17)，当判定为满足上述条件时，向操作者通知辅助请求，

当从上一次通知辅助请求时起上述自动驾驶车辆所处的状况没有变化时，上述判定部利用与上一次不同的条件来进行判定。

2.根据权利要求1所述的监视中心，其中，具备：

条件表(16)，将进行多次辅助时的各次辅助的条件建立关联并存储；以及

条件更新部(15)，使用上述条件表，当对操作者进行了通知时更新上述辅助的条件，并且当判定为上述自动驾驶车辆所处的状况发生了变化时将上述辅助的条件初始化。

3.根据权利要求2所述的监视中心，其中，

存储在上述条件表中的上述辅助的条件被规定为：随着辅助的次数增多，而通知操作者的频率减少。

4.根据权利要求1所述的监视中心，其中，

具备条件输入部，上述条件输入部从操作者接受下一个辅助的条件的输入，

基于通过上述条件输入部输入的条件来更新条件。

5.根据权利要求4所述的监视中心，其中，

当上述自动驾驶车辆所处的状况为交通堵塞时，上述条件输入部接受上述交通堵塞的消除地点的输入作为辅助的条件。

6.根据权利要求1～5中任一项所述的监视中心，其中，

具备AI操作者部，上述AI操作者部通过人工智能基于上述车辆状态的数据来辅助自动驾驶车辆，

当上述判定部判定为满足辅助的条件时，第一次由AI操作者部进行辅助，第二次以后由操作者协作部向操作者进行通知。

7.一种监视系统，是具备自动驾驶车辆和监视中心的监视系统，上述监视中心经由网络与上述自动驾驶车辆连接并监视上述自动驾驶车辆，

上述监视系统具备：

判定部，基于上述自动驾驶车辆的车辆状态的数据，来判定上述自动驾驶车辆的状态是否满足由操作者进行辅助的条件；以及

操作者协作部(14)，当判定为满足上述条件时，向操作者通知辅助请求，

当从上一次通知辅助请求时起上述自动驾驶车辆所处的状况没有变化时，上述判定部以与上一次不同的条件来进行判定。

8.根据权利要求7所述的监视系统，其中，具备：

条件表，将进行多次辅助时的各次辅助的条件建立关联并存储；以及

条件更新部，使用上述条件表，当向操作者进行了通知时更新上述辅助的条件，并且当判定为上述自动驾驶车辆所处的状况发生了变化时将上述辅助的条件初始化。

9.根据权利要求8所述的监视系统，其中，

存储在上述条件表中的上述辅助的条件被规定为：随着辅助的次数增多，而通知操作者的频率减少。

10.根据权利要求7所述的监视系统，其中，

具备条件输入部，上述条件输入部从操作者接受下一个辅助的条件的输入，

基于通过上述条件输入部输入的条件来更新条件。

11.根据权利要求10所述的监视系统，其中，

当上述自动驾驶车辆所处的状况为交通堵塞时，上述条件输入部接受上述交通堵塞的消除地点的输入作为辅助的条件。

12.根据权利要求7～11中任一项所述的监视系统，其中，

具备AI操作者部，上述AI操作者部通过人工智能基于上述车辆状态的数据来辅助自动驾驶车辆，

当上述判定部判定为满足辅助的条件时，第一次由AI操作者部进行辅助，第二次以后由操作者协作部通知操作者。

13.一种方法，是监视自动驾驶车辆的监视中心与辅助自动驾驶车辆的操作者协作的方法，

上述方法具备：

上述监视中心从上述自动驾驶车辆接收车辆状态的数据的步骤；

上述监视中心基于上述车辆状态的数据来判定上述自动驾驶车辆的状态是否满足由操作者进行辅助的条件，当从上一次通知辅助请求时起上述自动驾驶车辆所处的状况没有变化时，利用与上一次不同的条件来进行判定的步骤；以及

当判定为满足上述条件时，上述监视中心向操作者通知辅助请求的步骤。

Images