CN115311876A - 远程辅助管理系统、远程辅助管理方法以及远程辅助管理程序 - Google Patents

Abstract

提供能够在通过自动驾驶车辆的远程辅助维持顺畅的交通的同时减少进行远程辅助的操作员整体的负荷的远程辅助管理系统、远程辅助管理方法以及远程辅助管理程序。本远程辅助管理系统基于多个车辆的运行状况，对将来的辅助请求的产生进行预测，将预测到会产生的辅助请求的辅助要因分类为第1种要因和第2种要因中的任一个。第1种要因是长时间持续的辅助要因，第2种要因是只持续短时间的辅助要因。另外，本远程辅助管理系统在从第1车辆取得了辅助要因为第1种要因的第1辅助请求的情况下，向第1车辆发送由操作员决定的对于第1车辆的第1指令信号。并且，进一步对预测到会产生第1辅助请求的其他车辆也应用第1指令信号。

Description

远程辅助管理系统、远程辅助管理方法以及远程辅助管理 程序

技术领域

本公开涉及与自主行驶的多个车辆进行通信、接受来自车辆的辅助请求来使操作员(operator)进行远程辅助的远程辅助管理系统、远程辅助管理方法以及远程辅助管理程序。

背景技术

自动驾驶车辆基本上自主地持续进行自动行驶。但是，存在自动驾驶车辆的自主判断不可靠的情况、需要更可靠的安全判断的情况。因此，研究了并不是将全部托付给自动驾驶车辆的自主判断，而是远程地监视自动驾驶车辆，在需要的情况下，通过操作员对车辆传达判断、远程行驶指示，对自动驾驶车辆的自动行驶进行辅助。关于那样的远程管理辅助系统的发明之一公开于下述的专利文献1。

在专利文献1所公开的现有技术中，多个自动驾驶车辆通过网络连接于服务器。服务器参照从车辆接收到的车辆状态信息，检测有可能在车辆和/或其周围产生的候选，关于该候选，使操作员确认是否实际发生了异常。另外，服务器当被从车辆通知发生了某些异常时，制作与异常的内容相应的行驶指示并发送给车辆，并且，以与异常的内容相应的优先级的顺序对操作员通知行驶指示的内容。操作员确认向车辆发送了的行驶指示的内容，追认行驶指示，或者变更或追加行驶指示。服务器在由操作员变更或追加了行驶指示的情况下，制作进行了变更或追加的行驶指示并发送给车辆。

根据专利文献1所公开的现有技术，从产生了应该处理的优先级高的异常的车辆起依次进行操作员的确认。由此，能够避免异常车辆妨碍交通，能够谋求自动驾驶系统整体上的交通的顺畅化。

这样，在远程辅助管理系统中，对自动驾驶车辆进行远程监视、操作的操作员的作用是重要的。若要完善能够迅速地响应来自自动驾驶车辆的辅助请求的万全的体制，与自动驾驶车辆的总数相对的操作员的人员越多越好。

但是，操作员的人员越增加，人工费越高，作为商业的成立变得困难。另一方面，当单纯减少操作员的人员时，不只是每一名操作员的负荷变高，在从自动驾驶车辆收到多于人员的辅助请求的情况下，也会变为无法应对。在该情况下，既有可能无法获得来自操作员的判断或者行驶指示的自动驾驶车辆在路上进退维谷，也有可能因自动驾驶车辆按照不可靠的信息进行行驶而产生纠纷。

此外，作为表示与本公开关联的技术领域的技术水准的文献，在上述专利文献1之外还可以例示下述的专利文献2和专利文献3。

现有技术文献

专利文献1：日本特开2020－102159号公报

专利文献2：日本特开2018－010406号公报

专利文献3：日本特开2020－042764号公报

发明内容

发明要解决的技术问题

本公开是鉴于上述那样的问题而完成的，目的在于提供一种能够在通过自动驾驶车辆的远程辅助维持顺畅的交通的同时、降低进行远程辅助的操作员整体的负荷的技术。

用于解决问题的技术方案

本公开提供用于实现上述目的的远程辅助管理系统。本公开涉及的远程辅助管理系统是与自主行驶的多个车辆进行通信，接受来自车辆的辅助请求来使操作员进行远程辅助的系统。本远程辅助管理系统包括：至少一个存储器，其包含至少一个程序；和至少一个处理器，其与该至少一个存储器结合。上述至少一个处理器在执行上述至少一个程序时，基于上述多个车辆的运行状况，对将来的辅助请求的产生进行预测，将预测到会产生的辅助请求的辅助要因分类为长时间持续的第1种要因和只持续短时间的第2种要因中的任一个。上述至少一个处理器受理来自上述多个车辆的所述辅助请求，在从第1车辆取得了辅助要因为第1种要因的第1辅助请求的情况下，向第1车辆发送由操作员决定的对于第1车辆的第1指令信号，对于预测到会产生第1辅助请求的其他车辆也应用第1指令信号。

根据本远程辅助管理系统，关于多个车辆预测将来的辅助请求的产生，并且，进行该辅助要因的分类。并且，在从第1车辆取得了将长时间持续的第1种要因作为辅助要因的第1辅助请求的情况下，由操作员决定的对于第1车辆的第1指令信号也被应用于预测到会产生第1辅助请求的其他车辆。也即是，通常按辅助请求进行操作员的指令信号的决定和基于该指令信号的远程辅助，但对于因同一辅助要因而产生的辅助请求，使用与由操作员决定的指令信号相同的指令信号。由此，操作员应该进行远程辅助的车辆的台数减少，因此，能够在通过自动驾驶车辆的远程辅助维持顺畅的交通的同时，减少进行远程辅助的操作员整体的负荷。

在本远程辅助管理系统中，上述至少一个处理器也可以设定对其他车辆应用第1指令信号的有效期限。或者，上述至少一个处理器也可以设定将第1辅助请求的辅助要因分类为第1种要因的有效期限。使得产生辅助请求的辅助要因即使为长时间持续的第1种要因，也并不会永远持续。通过对将第1指令信号应用于其他车辆或者将第1辅助请求的辅助要因分类为第1种要因设定有效期限，能够应对辅助要因的状况的变化。此外，有效期限既可以基于来自操作员的输入来设定，也可以预先设定默认值。

在本远程辅助管理系统中，上述至少一个处理器也可以在从第2车辆取得了辅助要因为第2种要因的第2辅助请求的情况下，仅对第2车辆应用由操作员决定的对于第2车辆的第2指令信号。在使得产生辅助请求的辅助要因为只持续短时间的第2种要因的情况下，通过每当取得辅助请求时，操作员决定指令信号，能够对需要辅助的车辆提供操作员的适当的远程辅助。

另外，在预测到会产生第2辅助请求的情况下，上述至少一个处理器也可以对于预测到会产生第2辅助请求的车辆，比预测到会产生第1辅助请求的车辆优先地配置操作员。在车辆取得的辅助请求为第1辅助请求的情况下，对于该车辆的指令信号不只是被应用于该车辆，也被应用于预测到会产生第1辅助请求的其他车辆，因此，对于其他车辆的操作员的监视负担少就可以了。因而，通过对于预测到会产生第2辅助请求的车辆，比预测到会产生所述第1辅助请求的车辆优先地配置操作员，能够对操作员的配置进行优化。

在本远程辅助管理系统中，上述至少一个处理器也可以通过参照关联了与过去的远程辅助有关的统计信息的地图数据，对辅助请求的产生进行预测。进一步，也可以通过参照上述地图数据，将预测到会产生的辅助请求的辅助要因分类为第1种要因和第2种要因中的任一个。通过对地图数据关联与过去的远程辅助有关的统计信息，能够判定在车辆的行驶路线上是否存在统计上产生辅助请求的概率高的位置。由此，能够提高辅助请求的产生的预测精度，并且，也能够提高辅助要因的分类精度。此外，也可以对地图数据关联最新的施工信息和事故信息中的至少一方。通过将最新的施工信息和事故信息中的至少一方关联于地图数据，能够提高辅助请求产生的预测精度，并且，也能够提高辅助要因的分类精度。

在本远程辅助管理系统中，上述至少一个存储器和上述至少一个处理器也可以设置于与多个车辆进行通信的服务器。在该情况下，服务器也可以参照上述地图数据，基于多个车辆的运行状况，对辅助请求的产生进行预测。通过在服务器中基于多个车辆的运行状况来综合地预测辅助请求的产生，能够提高辅助请求的产生的预测精度。此外，车辆的运行状况既可以从各车辆取得，也可以从对车辆的运行进行管理的运行管理服务器取得。

在本远程辅助管理系统中，上述至少一个存储器和上述至少一个处理器也可以分散地设置在分别搭载于多个车辆的车载计算机和与车载计算机进行通信的服务器。在该情况下，车载计算机也可以使用搭载了车载计算机的对象车辆的传感器取得对象车辆的运行状况，从服务器取得地图数据，参照地图数据，基于对象车辆的运行状况，对辅助请求的产生进行预测。并且，也可以在预测到会产生辅助请求的情况下，从车载计算机向服务器发送与辅助请求的产生的预测有关的信息。通过使用搭载了车载计算机的对象车辆的传感器取得对象车辆的运行状况，能够以高响应性来预测对象车辆中的辅助请求的产生。

另外，本公开提供用于实现上述目的的远程辅助管理方法。本公开涉及的远程辅助管理方法是对于能够自主行驶、且能够接受来自操作员的远程辅助的多个车辆的远程辅助管理方法。本远程辅助管理方法包括：基于上述多个车辆的运行状况，对将来的辅助请求的产生进行预测的步骤；将预测到会产生的辅助请求的辅助要因分类为长时间持续的第1种要因和只持续短时间的第2种要因中的任一个的步骤。进一步，本远程辅助管理方法包括：受理来自上述多个车辆的辅助请求的步骤；在从第1车辆取得了辅助要因为第1种要因的第1辅助请求的情况下，向第1车辆发送由操作员决定的对于第1车辆的第1指令信号的步骤；以及对于预测到会产生第1辅助请求的其他车辆也应用第1指令信号的步骤。

进一步，本公开提供用于实现上述目的的远程辅助管理程序。本公开涉及的远程辅助管理程序是使计算机执行与自主行驶的多个车辆进行通信、接受来自车辆的辅助请求来使操作员进行远程辅助的处理的程序。本远程辅助管理程序使计算机执行：基于上述多个车辆的运行状况，对将来的辅助请求的产生进行预测；将预测到会产生的辅助请求的辅助要因分类为长时间持续的第1种要因和只持续短时间的第2种要因中的任一个；以及受理来自多个车辆的所述辅助请求。进一步，本远程辅助管理程序在从第1车辆取得了辅助要因为第1种要因的第1辅助请求的情况下使计算机执行：向第1车辆发送由操作员决定的对于第1车辆的第1指令信号；和对于预测到会产生第1辅助请求的其他车辆也应用第1指令信号。

根据上述的本远程辅助管理方法和本远程辅助管理程序，关于多个车辆预测将来的辅助请求的产生，并且，进行该辅助要因的分类。并且，在从第1车辆取得了将长时间持续的第1种要因作为辅助要因的第1辅助请求的情况下，由操作员决定的对于第1车辆的第1指令信号也被应用于预测到会产生第1辅助请求的其他车辆。也即是，通常按辅助请求进行操作员的指令信号的决定和基于该指令信号的远程辅助，但对于因同一辅助要因而产生的辅助请求使用与由操作员决定的指令信号相同的指令信号。由此，操作员应该进行远程辅助的车辆的台数减少，因此，能够在通过自动驾驶车辆的远程辅助维持顺畅的交通的同时，减少进行远程辅助的操作员整体的负荷。

发明的效果

如上述那样，根据本公开涉及的远程辅助管理系统、远程辅助管理方法以及本远程辅助管理程序，能够在通过自动驾驶车辆的远程辅助维持顺畅的交通的同时，降低进行远程辅助的操作员整体的负荷。

附图说明

图1是自动驾驶车辆的远程监视系统的构成图。

图2是表示自动驾驶车辆的构成的一个例子的框图。

图3是表示监视中心的构成的一个例子的框图。

图4是表示从多个车辆发出了辅助请求的情况下的操作员的负荷的例子的图。

图5是表示长时间持续的辅助要因的具体例的图。

图6是用于对本公开的远程辅助管理系统的概要进行说明的图。

图7是用于对本公开的远程辅助管理系统的概要进行说明的图。

图8是本公开的第1实施方式涉及的远程辅助管理系统的系统构成图。

图9是表示本公开的第1实施方式涉及的远程辅助管理系统的辅助要因长时间持续的第1种要因的情况下的多个车辆、远程辅助管理规划器、操作员间的信息流的时序图。

图10是表示本公开的第1实施方式涉及的远程辅助管理系统的辅助要因只持续短时间的第2种要因的情况下的多个车辆、远程辅助管理规划器、操作员间的信息流的时序图。

图11是本公开的第2实施方式涉及的远程辅助管理系统的系统构成图。

图12是表示本公开的第2实施方式涉及的远程辅助管理系统的辅助要因长时间持续的第1种要因的情况下的多个车辆、远程辅助管理规划器、操作员间的信息流的时序图。

标号说明

10 通信网络

20 自动驾驶车辆

21 车载计算机

21a 处理器

21b 存储器

21c 程序

30 监视中心

32 服务器(远程辅助管理规划器)

32a 处理器

32b 存储器

32c 程序

34、37 操作终端

35、38 操作员

100 远程监视系统

具体实施方式

以下，参照附图对本公开的实施方式进行说明。但是，在以下所示的实施方式中提到了各要素的个数、数量、量、范围等的数字的情况下，除了特别地明示了的情况、在原理上明确被确定为该数字的情况之外，本公开涉及的技术思想并不限定为该所提及的数字。另外，对于在以下所示的实施方式中说明的构造等，除了特别地明示了的情况、在原理上明确被确定那样的情况之外，在本公开涉及的技术思想上并不一定是必需的。

1.远程辅助管理系统的基本构成

图1是自动驾驶车辆的远程监视系统的构成图。远程监视系统100是通过远程操作员35、38对自动驾驶车辆20进行远程监视的系统。以下，将远程操作员35、38简称为操作员35、38。作为被设为远程监视的对象的自动驾驶车辆20的自动驾驶等级，例如设想等级4或者等级5。以下，将自动驾驶车辆20简称为车辆20。

操作员35、38例如包括常驻在监视中心30来监视车辆20的常驻操作员35和在家监视车辆20的在家操作员38。在监视中心30设置有服务器32。常驻操作员35操作的操作终端34经由监视中心30内的LAN连接于服务器32。在家操作员38操作的操作终端37经由包括互联网的通信网络10连接于服务器32。分别准备与操作员35、38的人数相称的台数的操作终端34、37。

远程监视系统100的一个功能是车辆20的远程辅助管理。并且，进行远程辅助管理的系统是本公开的各实施方式涉及的远程辅助管理系统。在第1实施方式中，监视中心30内的服务器32作为远程辅助管理系统发挥功能，在第2实施方式中，由监视中心30内的服务器32和车辆20的车载计算机构成远程辅助管理系统。服务器32经由包括4G、5G的通信网络10与多台车辆20连接。

远程辅助管理系统是如下系统：与自主行驶的多个车辆20进行通信，接受来自车辆20的辅助请求，使操作员35、38进行远程辅助。在远程辅助中，操作员35、38进行用于车辆20的自动驾驶的判断的一部分。在车辆20中进行与驾驶所需要的认知、判断以及操作有关的基本计算。操作员35、38基于从车辆20发送的信息，判断车辆20应该采取的行动，对车辆20发出指令。从操作员35、38对车辆20发送的远程辅助的指令包括车辆20行进的指令和车辆20停止的指令。另外，远程辅助的指令也可以包括对于前方的障碍物的偏离躲避的指令、先行车的超车的指示、紧急退避的指示等。

此外，操作员35、38对于远程辅助的技能、即熟练度并不一样。常驻操作员35被分为技能高的操作员和技能低的操作员。同样地，在家操作员38也被分为技能高的操作员和技能低的操作员。一般而言，技能高的操作员的利用成本(人事费)相对高，技能低的操作员的利用成本相对低。操作员35、38的人数为1人以上，优选为多人。特别是，优选至少具有一名高技能的常驻操作员35。

图2是表示车辆20的构成的一个例子的框图。车辆20具备车载计算机21。车载计算机21是搭载于车辆20的多个ECU(Electronic Control Unit，电子控制单元)的集合体。另外，车辆20具备外部传感器22、内部传感器23、致动器24以及通信装置25。这些部件使用CAN(Controller Area Network，控制器局域网络)等的车载网络连接于车载计算机21。

车载计算机21具备一个或者多个处理器21a(以下简称为处理器21a)和与处理器21a结合的一个或者多个存储器21b(以下简称为存储器21b)。在存储器21b中存储有能够由处理器21a执行的一个或者多个程序21c(以下简称为程序21c)和与其关联的各种信息。

通过处理器21a执行程序21c，实现由处理器21a进行的各种处理。程序21c例如包括用于实现自动驾驶的程序和用于实现远程辅助的程序。另外，在第2实施方式的情况下，程序21c包括使车载计算机21作为远程辅助管理系统的一部分发挥功能的程序。存储器21b包括主存储装置和辅助存储装置。程序21c既可以存储于主存储装置，也可以存储于作为辅助存储装置的计算机能够读取的记录介质。另外，在辅助存储装置中也可以存储有对地图数据进行管理的地图数据库。

外部传感器22包括对车辆20的周围、特别是车辆20的前方进行拍摄的摄像头。摄像头也可以设置有多台，在车辆20前方之外也可以对侧方和后方进行拍摄。另外，对于摄像头，既可以在自动驾驶用途和由操作员35、38进行的远程辅助用途中共用摄像头，也可以分别设置有自动驾驶用的摄像头和远程辅助用的摄像头。

外部传感器22包括摄像头以外的识别传感器。识别传感器是取得用于对车辆20周围的状况进行识别的信息的传感器。作为摄像头以外的识别传感器，可例示LiDAR(LaserImaging Detection and Ranging，激光成像探测与测距)和毫米波雷达。另外，外部传感器22包括对车辆20的位置以及方位进行检测的位置传感器。作为位置传感器，可例示GPS(Global Positioning System，全球定位系统)传感器。由外部传感器22得到的信息被发送至车载计算机21。另外，外部传感器22包括收集车辆20周围的声音的麦克风。

内部传感器23包括取得与车辆20的运动有关的信息的状态传感器。作为状态传感器，例如可例示车轮速传感器、加速度传感器、角速度传感器以及舵角传感器。加速度传感器和角速度传感器也可以是IMU。由内部传感器23得到的信息被发送至车载计算机21。以下，对由内部传感器23得到的信息和由外部传感器22得到的信息进行总称而称为车辆20的运行状况信息。但是，运行状况信息在由车辆20的传感器取得的信息之外还包括由车辆20的自动驾驶系统计算的目标轨迹等的信息，进一步有时也包括由对车辆20的运行进行管理的运行管理服务器取得的信息。

致动器24包括对车辆20进行转向的转向装置、对车辆20进行驱动的驱动装置以及对车辆20进行制动的制动装置。转向装置例如包括助力转向系统、线控转向系统以及后轮转向系统。驱动装置例如包括发动机、EV系统以及混合动力系统。制动装置例如包括油压制动器和电力再生制动器。致动器24根据从车载计算机21发送的控制信号进行动作。

通信装置25是对与车辆20外部的无线通信进行控制的装置。通信装置25经由通信网络10与服务器32进行通信。在车载计算机21中进行了处理的信息被使用通信装置25发送至服务器32。在服务器32中进行了处理的信息被使用通信装置25取入到车载计算机21。另外，在为了自动驾驶而需要与其他车辆的车车间通信、与基础设施的路车间通信的情况下，与那些外部装置的通信也由通信装置25进行。

图3是表示监视中心30的构成的一个例子的框图。在监视中心30设置有服务器32、通信装置33以及操作终端34。通信装置33是对与监视中心30外部的通信进行控制的装置。通信装置33对经由通信网络10进行的服务器32与多台车辆20的通信进行居间调停。在服务器32中进行了处理的信息被使用通信装置33发送至车辆20。在车辆20中进行了处理的信息被使用通信装置33取入到服务器32。另外，通信装置33对设置在监视中心30的外部的操作终端37与服务器32的通信进行居间调停。

服务器32是一个计算机或者由通信网络连接了的多个计算机的集合体。服务器32具备一个或者多个处理器32a(以下简称为处理器32a)和与处理器32a结合的一个或者多个存储器32b(以下简称为存储器32b)。在存储器32b中存储有能够由处理器32a执行的一个或者多个程序32c(以下简称为程序32c)和与其关联的各种信息。

通过处理器32a执行程序32c，实现由处理器32a进行的各种处理。在第1实施方式的情况下，程序32c包括使服务器32作为远程辅助管理系统发挥功能的程序(远程辅助管理程序)。在第2实施方式的情况下，程序32c包括使服务器32作为远程辅助管理系统的一部分发挥功能的程序。存储器32b包括主存储装置和辅助存储装置。程序32c既可以存储于主存储装置，也可以存储于作为辅助存储装置的计算机能够读取的记录介质。另外，在辅助存储装置中也可以存储有对地图数据进行管理的地图数据库。地图数据库存储于服务器32和车载计算机21中的至少一方即可。

操作终端34、37具备信息输出部34a、37a。信息输出部34a、37a是对操作员35、38输出车辆20的远程辅助所需要的信息的设备。要输出到信息输出部34a、37a的信息被从服务器32发送至各操作终端34、37。信息输出部34a、37a包括输出影像的显示器和输出声音的扬声器。在显示器例如显示车辆20的摄像头拍摄到的车辆20前方的影像。显示器既可以具有多个显示画面，也可以显示有车辆20的侧方以及/或者后方的影像。扬声器例如通过语音对操作员35、38通告由麦克风收集到的车辆20周围的状况。

操作终端34、37具备操作输入部34b、37b。操作输入部34b、37b是输入操作员35、38的用于远程辅助的操作的设备。用操作输入部34b、37b输入了的信息被从服务器32发送至车辆20。作为输入设备的具体例，可以例示按钮、操纵杆以及触摸面板。例如，也可以根据推到操纵杆的方向，对车辆20指示行进/停止，指示向横向的移动。向横向的移动例如包括对于前方的障碍物的偏离躲避、车道变更、先行车的超车。

2.远程辅助管理系统的概要

本公开的远程辅助管理系统的目的在于在通过车辆的远程辅助维持顺畅的交通的同时，降低进行远程辅助的操作员整体的负荷。于是，首先使用图4对从多个车辆发出了辅助请求的情况下的操作员的负荷进行说明。图4表示在运用了8台车辆A～H的状况下从这些车辆A～H发出了辅助请求的情况下的操作员的负荷的例子。此外，在此所说的操作员的负荷意味着辅助请求的处理所需要的操作员的人数。

在图4所示的例子中，各个车辆A～H在零散的定时发出了辅助请求。图的横轴为时间，与辅助请求对应的长方形的长度表示该辅助请求的处理所需要的时间、即辅助时间。所需要的辅助时间根据辅助请求的内容而不同。在图4所示的例子中，在多个辅助请求之间，辅助时间在同一时刻重叠。例如，辅助请求E与辅助请求G重叠，同时也与辅助请求H重叠。这样在辅助请求在同一时刻重叠的情况下，需要与重叠了的辅助请求的数量相应的操作员。在图4所示的例子中，所需的操作员人数最大为3人。但是，当假如操作员只有2人时，会无法处理三个辅助请求中的某一个，会产生破绽。将未对辅助请求分配操作员的状况称为操作员破绽。

本公开的远程辅助管理系统执行用于使得不产生如上述那样的破绽的处理。本公开的远程辅助管理系统基于各车辆的运行状况，对将来的辅助请求的产生进行预测。在此，需要对于车辆的远程辅助的辅助要因可以大概分类为两个。第一个是若一旦发生、则会长时间持续的辅助要因。将这样的辅助要因称为第1种要因。第二个是第1种要因以外的辅助要因、也即发生后只持续短时间的辅助要因。将这样的辅助要因称为第2种要因。本公开的远程辅助管理系统将预测到了会产生的辅助请求的辅助要因分类为第1种要因和第2种要因中的任一个。

作为第1种要因的具体例，可以举出对由道路施工导致的车道减少的应对。难以通过自动驾驶应对通过因道路施工而车道减少了的区域这一状况，因此，成为需要操作员的远程辅助的辅助要因。道路施工会持续比较长时间，因此，辅助要因也长时间持续存在。另外，对由道路施工导致的车道减少的应对并不依赖于各个车辆，而是通过正在进行该道路施工的区域的全部车辆共同的辅助要因。也即是，被分类为第1种要因的辅助要因也是不依赖于各个车辆的辅助要因。作为属于第1种要因的辅助要因的其他例子，可以举出如以下那样的要因。

·对道路的禁止通行施工的应对

·对由发生事故导致的车道管制或者禁止通行的应对

·根据时间段而能够通行的方向切换的桥上的车道可否通行的判断

·对植物伸到车道的对应

·对相对于所利用的地图而进行了更新的道路(例如车道的重划)的对应(但是，在能够立刻更新地图的自动驾驶系统的情况下，不成为长时间持续的辅助要因，被分类为后述的第2种要因)

作为第2种要因的具体例，可以举出信号的灯光色的判别。在自动驾驶系统无法判别信号的灯光色的情况下，需要操作员的快速的远程辅助。但是，信号的灯光色根据时间而改变，灯光色的判别难度也根据时刻、与摄像头的位置关系而改变。也即是，信号的灯光色的判别这一辅助要因依赖于各个车辆，另外，只持续短时间。如根据信号的灯光色的判别的例子可知那样，被分类为第2种要因的辅助要因也可以说是在车辆遭遇到了该场景的情况下立刻需要操作员的辅助的要因。作为属于第2种要因的辅助要因的其他例子，可以举出如以下那样的要因。

·人行横道上有无存在行人的确认

·用于因躲避违法停车车辆而向反向车道驶出的对向车的确认

·对不遵守交通规则的行人或者车辆的应对

·因包括周围拥挤的某种理由而仅通过自动驾驶车辆的判断难以进行车道变更或者合流的状况下的判断

·在作为出发到达地点的停车位置所登记了的地点处该位置被其他车辆、障碍物占据而自动驾驶车辆无法判断停车位置的状况下的判断

·因某种理由而被其他车辆要求了让路的情况下的应对

·四向停车(4-Way Stop)、环岛(Roundabout)的进入判断

·虽不违法、但在车道中并行的自行车的超车判断

有时在第1种要因的情况下，在起因于同一辅助要因的辅助请求不只是从1台车辆产生，也会在多个车辆中在不同的时刻产生。这根据由道路施工导致的车道减少的例子也是明确的。在通过正在进行道路施工的位置的全部车辆中，需要用于应对车道减少的远程辅助。在该情况下，操作员对1台车辆进行了的远程辅助的内容被认为也能够继续应用于后续的其他车辆。

图5是表示长时间持续的辅助要因的具体例的图。在图5所示的例子中，3台车辆20A、20B、20C正行驶在因道路施工而车道减少了的道路上。此外，在图5中，设想了如美国、中国那样的右侧通行的国家的道路。最先到达车道减少了的车道减少区域的车辆20A对操作员35(也可以是操作员38)要求用于通过车道减少区域的远程辅助。操作员35接受来自车辆20A的辅助请求来确认车辆20A的状况，向车辆20A发送用于车辆20A通过车道减少区域的指令信号A。

接着车辆20A，车辆20B到达车道减少区域。此时，通常也会被从车辆20B发出辅助请求。但是，应该对车辆20B执行的远程辅助显然在内容与对于车辆20B执行过的远程辅助没有改变。

于是，本公开的远程辅助管理系统将操作员35对车辆20A执行了的远程辅助的内容、具体而言为操作员35发送给了车辆20A的指令信号A存储于服务器32。并且，在车辆20B到达车道减少区域时，从服务器32对车辆20B自动地发送指令信号A。同样地，在后续的车辆20C到达车道减少区域时，也从服务器32对车辆20C自动地发送指令信号A。这样，通过将对车辆20A应用了的指令信号A也应用于后续的车辆20B、20C，操作员35的负担被较大地降低。

另一方面，在第2种要因的情况下，从多个车辆产生由同一辅助要因引起的辅助请求的可能性低。因而，在辅助要因为第2种要因的情况下，优选每当取得辅助请求时，操作员决定指令信号。这是由于能够对需要辅助的车辆提供操作员的适当的远程辅助。于是，本公开的远程辅助管理系统在取得了辅助要因为第2种要因的辅助请求的情况下，由操作员决定的指令信号仅应用于发送来了辅助请求的车辆。

如以上描述的那样，本公开的远程辅助管理系统根据预测到了会产生的辅助请求的辅助要因的分类，使对于车辆的远程辅助的方法不同。也即是，在辅助请求的辅助要因为第1种要因的情况下，最先决定的操作员的指令信号也被应用于预测为会产生同一内容的辅助请求的其他车辆。另一方面，在辅助请求的辅助要因为第2种要因的情况下，由操作员决定的指令信号仅被应用于发送来了辅助请求的车辆。通过进行这样的控制，在图4中所例示的操作员的负荷状况例如被改善为如图6所示那样的负荷状况。

在图6所示的例子中，从车辆A发出辅助要因为第1种要因的辅助请求A。并且，由于与辅助请求A相同的辅助要因，预测为会从车辆B、D、E、F、G分别产生辅助请求B、D、E、F、G。另外，预测为会从车辆C、H分别产生辅助要因为第2种要因的辅助请求C、H。

在该情况下，根据本公开的远程辅助管理系统，首先，由操作员决定用于响应来自车辆A的辅助请求A的指令信号，对车辆A进行操作员的远程辅助。远程辅助管理系统存储由操作员决定的对于车辆A的指令信号。并且，在从车辆B、D、E、F、G发出辅助请求B、D、E、F、G之前或者在接受到辅助请求B、D、E、F、G时，对车辆B、D、E、F、G应用对于车辆A的指令信号。另一方面，对于车辆C、H，每当取得辅助请求C、H时，操作员决定指令信号。

从远程辅助管理系统接受到指令信号的车辆B、D、E、F、G通过操作员的远程辅助，采取与车辆A所采取的行动相同的行动。由此，车辆B、D、E、F、G即使未接受来自操作员的远程辅助，也能够自动地对辅助要因进行应对。由此，操作员应该进行远程辅助的车辆的台数减少，因此，能够在通过车辆的远程辅助维持顺畅的交通的同时，减少进行远程辅助的操作员整体的负荷。

然而，产生辅助请求的辅助要因即使是长时间持续的第1种要因，也不会一直持续下去。例如当以道路施工为例时，今早开始的施工可能在晚上结束。在尽管道路施工已结束、但远程辅助管理系统识别为由道路施工导致的辅助要因持续的情况下，当在存在了道路施工的位置产生了由其他辅助要因导致的辅助请求时，有可能对车辆应用错误的指令信号。

因而，优选在对辅助要因为第1种要因的辅助请求决定了指令信号的情况下，对将该指令信号应用于其他车辆设定有效期限(第1有效期限)。例如，当再次以道路施工为例时设为：仅限于从执行用于最先应对道路施工的远程辅助开始到经过预定时间为止的期间，将该远程辅助中所使用了的指令信号也应用于其他车辆。预定时间由操作员根据道路施工的状况来设定。在经过预定时间后，如通常那样，操作员接受辅助请求来决定指令信号。

或者，在某辅助请求的辅助要因被分类为了第1种要因时，该辅助要因也可以对分类为第1种要因这一信息设定有效期限(第2有效期限)。例如，在关于道路施工产生了辅助请求的情况下，该辅助要因一般持续长时间，因此，被分类为第1种要因。但是，道路施工并不永远持续，因此，设定与道路施工的状况相应的有效期限。通过设定上述的第1有效期限或者第2有效期限，能够应对辅助要因的状况的变化。

图7中示出有效期限的设定例。在图7所示的例子中设定的有效期限是将对于车辆A的指令信号应用于其他车辆的有效期限。在该情况下，关于车辆B、E、F、G能够在有效期限内发送指令信号，但关于车辆D无法在有效期限内发送指令信号。由此，对于车辆A的指令信号不被应用于车辆D，基于辅助请求D进行操作员的远程操作。在图7所示的例子中，与图6所示的例子相比，与对于车辆D的远程操作相应地，操作员应该进行远程辅助的车辆的台数增加。但是，能够应对辅助要因的状况的变化，能够减少对需要远程辅助的车辆发送错误的指令信号的可能性。

作为有效期限的具体例，例如若是道路施工的情况，则如果知道根据施工信息得到的施工的时间段，则可以将该时间段(例如18点以后的3小时)设定为有效期限。另外，关于一天只进行一次的地图更新的自动驾驶系统，在运行开始后确定到了与实际道路的不一致的情况下，可以将到下一次更新为止的期间(也即是1天)设定为有效期限。

3.第1实施方式涉及的远程辅助管理系统的构成

接着，对本公开的第1实施方式涉及的远程辅助管理系统的构成进行说明。在第1实施方式中，通过在处理器32a中执行存储于服务器32的存储器32b的程序(远程辅助管理程序)32c，服务器32作为远程辅助管理系统发挥功能。在第1实施方式中，将作为远程辅助管理系统发挥功能的服务器32称为远程辅助管理规划器32。

图8是第1实施方式涉及的远程辅助管理系统、即远程辅助管理规划器32的系统构成图。远程辅助管理规划器32具备运行状况取得部321、辅助请求产生预测部322、辅助请求分类部323、辅助有效期限管理部324、辅助请求取得部325、操作员最佳配置部326、远程辅助操作部327以及指令信号发送部328。这些部分在处理器32a中执行了存储于存储器32b的程序32c时作为服务器32的功能来实现，服务器32是作为远程辅助管理规划器的服务器。

远程辅助管理规划器32的运行状况取得部321取得运行中的全部车辆20的运行状况信息。运行状况信息包括从各车辆20取得的信息、和从对车辆20的运行进行管理的运行管理服务器取得的信息。若服务器32也作为运行管理服务器发挥功能，则从使服务器32作为运行管理服务器发挥功能的程序向使服务器32作为远程辅助管理规划器发挥功能的程序传递运行状况信息。

辅助请求产生预测部322基于由运行状况取得部321取得的各车辆的运行状况信息，按车辆对将来的辅助请求的产生进行预测。对于辅助请求的产生的预测，可以使用关联了通过远程辅助管理系统的运用收集到的产生了辅助请求的位置、时间段、使得产生了辅助请求的辅助要因等的统计信息和最新的施工信息以及事故信息的地图数据。辅助请求产生预测部322通过参照那样的地图数据，计算根据各车辆的运行状况而将要产生的辅助请求的产生概率。并且，在存在产生概率比阈值大的辅助请求的情况下，判断会产生该辅助请求。

辅助请求产生预测部322包括辅助请求分类部323。辅助请求分类部323按由辅助请求产生预测部322预测到的辅助请求，将辅助请求的辅助要因分类为第1种要因和第2种要因中的任一个。辅助要因被分类为第1种要因这一判断可以使用上述的地图数据来进行。例如，能够基于在运行开始时间点掌握的施工信息和事故信息，预测由第1种要因导致的辅助请求的产生地点。另外，关于在标注了第1种要因的地点以外频繁地产生辅助请求的位置，能够预测为使得产生辅助请求的辅助要因为第2种要因。

辅助请求产生预测部322向操作员最佳配置部326和指令信号发送部328发送辅助请求的预测结果和辅助请求的辅助要因的分类结果。被发送给操作员最佳配置部326和指令信号发送部328的信息也包含从后述的辅助有效期限管理部324提供的与有效期限有关的信息。

辅助有效期限管理部324按辅助要因标注从后述的远程辅助操作部327得到的或者被更新的有效期限，并保存该信息。在此所说的有效期限是指上述的第1有效期限或者第2有效期限。有效期限包括作为默认值而预先设定的有效期限和由操作员35、38设定的有效期限。由操作员35、38设定的有效期限经由远程辅助操作部327被输入到辅助有效期限管理部324。辅助有效期限管理部324每当与有效期限有关的信息被更新时，向辅助请求产生预测部322发送被进行了更新的信息。

辅助请求取得部325取得车辆20发出的辅助请求。

操作员最佳配置部326基于从辅助请求产生预测部322接收到的辅助请求的预测结果和辅助请求的辅助要因的分类结果，配置能够利用的操作员35、38。对于预测为了会产生基于第2种要因的辅助请求的车辆，优先地配置操作员35、38。对于预测为了会产生基于第1种要因的辅助请求的车辆，仅对最先预测到了会产生辅助请求的车辆配置操作员35、38。对于辅助要因相同的后续的辅助请求，应用操作员35、38对于最先的辅助请求的判断结果，因此，不需要预先配置操作员35、38。

由辅助请求取得部325取得的辅助请求被分配给如上述那样预先配置的操作员35、38。那时，即使为在辅助请求的预测结果与实际取得的辅助请求之间存在了差异，由于总是待机有为防备意外情况而准备的一定数量的操作员35、38，因此，也能够对于与预测不同的辅助请求也分配操作员35、38。此外，操作员最佳配置部326对于难易度相对高的辅助请求配置具有高技能的操作员35、38，对于难易度相对低的辅助请求配置技能低的操作员35、38。

远程辅助操作部327按照由操作员最佳配置部326决定的辅助请求和操作员35、38的组合，将车辆20和操作员35、38操作的操作终端34、37连接。由此，由车辆20的摄像头拍摄到的影像显示于操作终端34、37的显示器，操作员35、38能够确认车辆20的状况。在确认了车辆20的状况之后，操作员35、38对操作终端34、37进行操作，对车辆20执行与来自车辆20的辅助请求相匹配的远程辅助。

操作员35、38的远程操作根据辅助请求的辅助要因是为第1种要因、还是为第2种要因而存在不同。作为对于由第1种要因导致的辅助请求的远程操作的具体例，可以举出如下那样的例子。此外，由第1种要因导致的辅助请求多是典型的辅助请求，因此，也可以预先决定对于辅助请求的辅助内容，保存该决定结果。

具体例1.在具有多个车道的道路观测到由施工导致的车道减少的情况下，操作员35、38选择同道路上的能够通过的车道来指示行驶的路径。此外，除了观测车道减少的标识、显示器之外，车道减少的观测也还包括观测设置在道路上的交通锥标(cone)。

具体例2.在预测到了无法进行施工区间结束后的车道变更、无法在规定的最短路线(例如由导航系统指示的路线)上行驶的情况下，操作员35、38即使该施工区间具有能够通行的车道，也指示避开该施工区间的路线。

具体例3.在观测到道路因施工而完全被封锁的区间的情况下，操作员35、38指示避开该区间的路线。

具体例4.在观测到了施工比事先得到的施工(或者事故)的结束信息早地结束的情况下，操作员35、38取消为了避开施工区间而进行了的车道变更、路线变更的指示，使得车辆20能够进行通常行驶。此外，对于施工结束的观测，例如基于从先通过了该地点的车辆20得到的图像信息来进行，或者由对先通过了该点的车辆20进行了远程辅助的操作员35、38进行。

另一方面，作为对于由第2种要因导致的辅助请求的远程操作的具体例，可以举出如下那样的例子。

具体例1.在无法从车辆20观测下一交叉路口的信号的情况下，车辆20向远程辅助管理规划器32发送辅助请求，操作员35、38向车辆20发送该信号的灯光色的判定结果或者通过/停止的指示。

具体例2.在不确定是否在人行横道上存在行人的情况下，向远程辅助管理规划器32发送辅助请求，操作员35、38根据从车辆20得到的图像信息判定有无行人，向车辆20发送该判定结果或者通过/停止的指示。

指令信号发送部328将操作员35、38对于由辅助请求取得部325取得的辅助请求执行了的远程辅助操作变换为指令信号，向对象的车辆20发送该指令信号。另外，指令信号发送部328基于从辅助请求产生预测部322接收到的信息，将根据操作员35、38的远程辅助操作决定的指令信号中的对于由第1种要因导致的辅助请求的指令信号保存于存储器，向对象的车辆20发送该指令信号。另外，指令信号发送部328按照从辅助请求产生预测部322接收到的信息所包含的有效期限来保存指令信号。

接着，对车辆20具备的功能、详细而言为车载计算机21具备的功能进行说明。如图8所示，车辆20具备指令信号接收部201、车辆指令变更部202、自动驾驶系统部203、车辆状态发送部204。这些部分在由处理器21a执行了存储于车载计算机21的存储器21b的程序21c时作为车载计算机21的功能来实现。

指令信号接收部201接收从远程辅助管理规划器32发送的指令信号。车辆指令变更部202基于由指令信号接收部201得到的指令信号，提取需要变更的信息，变换为自动驾驶系统部203能够受理的信号信息。自动驾驶系统部203基于来自指令信号接收部201的信号信息，对车辆20的行为进行控制。此外，自动驾驶技术是公知的，在自动驾驶系统部203中使用的自动驾驶技术没有特别的限定，因此，省略与基于自动驾驶系统部203的自动驾驶的内容有关的说明。车辆状态发送部204将由传感器取得的信息、通过自动驾驶系统部203的计算得到的信息作为车辆20的运行状况信息来周期性地发送给远程辅助管理规划器32。另外，在车辆20面临了需要远程辅助的场景的情况下，车辆状态发送部204向远程辅助管理规划器32发送辅助请求。

在此，使用图9和图10对通过如上述那样构成的第1实施方式涉及的远程辅助管理系统实现的信息流进行说明。图9是表示第1实施方式涉及的远程辅助管理系统的辅助要因为第1种要因的情况下的多个车辆、远程辅助管理规划器以及操作员间的信息流的时序图。图10是表示第1实施方式涉及的远程辅助管理系统的辅助要因为第2种要因的情况下的多个车辆、远程辅助管理规划器以及操作员间的信息流的时序图。这些时序图也表示了本公开的第1实施方式涉及的远程辅助管理方法。

在图9所示的例子中，首先，从车辆A1(第1车辆)向远程辅助管理规划器发送运行状况信息。另外，若省略图示，但也从运行管理服务器向远程辅助管理规划器发送车辆A1的运行状况信息。

远程辅助管理规划器基于所取得的车辆A1的运行状况信息，对车辆A1的将来的辅助请求的产生进行预测。另外，远程辅助管理规划器将预测到了会产生的辅助请求的辅助要因分类为第1种要因和第2种要因中的任一个。在图9所示的例子中设为预测到了会在车辆A1中产生的辅助请求的辅助要因被分类为了第1种要因。

车辆A1然后如预测的那样成为需要远程辅助的状况，对远程辅助管理规划器发送辅助请求(第1辅助请求)。

远程辅助管理规划器接受来自车辆A1的第1辅助请求，判断操作员的最佳配置。并且，对于选任为了车辆A1的负责人的操作员，在显示器上显示车辆A1的状况、具体而言为由车辆A1的摄像头拍摄到的影像。

操作员根据显示于显示器的影像确认车辆A1的状况，执行对于车辆A1的远程辅助操作。

远程辅助管理规划器将操作员的远程辅助操作变换为指令信号(第1指令信号)并发送给车辆A1，并且，将第1指令信号保存于存储器。

接着，从车辆B1向远程辅助管理规划器发送运行状况信息。另外，虽省略图示，但也从运行管理服务器向远程辅助管理规划器发送车辆B1的运行状况信息。

远程辅助管理规划器基于所取得的车辆B1的运行状况信息，对车辆B1的将来的辅助请求的产生进行预测。另外，远程辅助管理规划器将预测到了会产生的辅助请求的辅助要因分类为第1种要因和第2种要因中的任一个。在图9所示的例子中设为：预测到了会在车辆B1中产生的辅助请求的辅助要因被分类为第1种要因，进一步，是与从车辆A1接收到的第1辅助请求的辅助要因相同的辅助要因。

远程辅助管理规划器也向车辆B1发送保存在了存储器的第1指令信号、即对车辆A1发送了的指令信号。

如根据以上的图9所示的例子可明确的那样，根据第1实施方式涉及的远程辅助管理系统，对于由于同一辅助要因产生的辅助请求使用与由操作员决定的指令信号相同的指令信号。由此，操作员应该进行远程辅助的车辆的台数减少，因此，能够在通过自动驾驶车辆的远程辅助维持顺畅的交通的同时，减少进行远程辅助的操作员整体的负荷。

在图10所示的例子中，首先，从车辆A2(第2车辆)向远程辅助管理规划器发送运行状况信息。另外，虽省略图示，但也从运行管理服务器向远程辅助管理规划器发送车辆A2的运行状况信息。

远程辅助管理规划器基于所取得的车辆A2的运行状况信息，对车辆A2的将来的辅助请求的产生进行预测。另外，远程辅助管理规划器将预测到了会产生的辅助请求的辅助要因分类为第1种要因和第2种要因中的任一个。在图10所示的例子中设为：预定到了会在车辆A2中产生的辅助请求的辅助要因被分类为了第2种要因。

车辆A2然后按预测的那样成为需要远程辅助的状况，对远程辅助管理规划器发送辅助请求(第2辅助请求A)。

远程辅助管理规划器接受来自车辆A2的第2辅助请求A，判断操作员的最佳配置。并且，对于选任为了车辆A2的负责人的操作员，在显示器上显示车辆A2的状况、具体而言为由车辆A2的摄像头拍摄到的影像。

操作员从显示于显示器的影像确认车辆A2的状况，执行对于车辆A2的远程辅助操作。

远程辅助管理规划器将操作员的远程辅助操作变换为指令信号(第2指令信号A)并发送给车辆A2。但是，与图9所示的例子的情况不同，不进行将第2指令信号A保存于存储器。

接着。从车辆B2(第2车辆)向远程辅助管理规划器发送运行状况信息。另外，虽省略图示，但也从运行管理服务器向远程辅助管理规划器发送车辆B2的运行状况信息。

远程辅助管理规划器基于所取得的车辆B2的运行状况信息，对车辆B2的将来的辅助请求的产生进行预测。另外，远程辅助管理规划器将预测到了会产生的辅助请求的辅助要因分类为第1种要因和第2种要因中的任一个。在图10所示的例子中设为：预测到了会在车辆B2中产生的辅助请求的辅助要因被分类为了第2种要因。

车辆B2然后按预测到的那样成为需要远程辅助的状况，对远程辅助管理规划器发送辅助请求(第2辅助请求B)。

远程辅助管理规划器接受来自车辆B2的第2辅助请求B，判断操作员的最佳配置。并且，对于选任为了车辆B2的负责人的操作员，在显示器上显示车辆B2的状况、具体而言为由车辆B2的摄像头拍摄到的影像。

操作员从显示于显示器的影像确认车辆B2的状况，执行对于车辆B2的远程辅助操作。

远程辅助管理规划器将操作员的远程辅助操作变换为指令信号(第2指令信号B)并发送给车辆B2。

如根据以上的图10所示的例子可明确的那样，根据第1实施方式涉及的远程辅助管理系统，在使得产生辅助请求的辅助要因为第2种要因的情况下，每当取得辅助请求时，操作员决定指令信号。由此，能够对需要辅助的车辆提供操作员的适当的远程辅助。

4.第2实施方式涉及的远程辅助管理系统的构成

接着，对本公开的第2实施方式涉及的远程辅助管理系统的构成进行说明。在第2实施方式中，通过由处理器32a执行存储于服务器32的存储器32b的程序32c，服务器32作为远程辅助管理系统的一部分发挥功能。另外，通过由处理器21a执行存储于车载计算机21的存储器21b的程序21c，车载计算机21作为远程辅助管理系统的一部分发挥功能。并且，通过服务器32和搭载于处于监视中心30的监视下的各个车辆20的车载计算机21经由通信网络相连接，构成第2实施方式涉及的远程辅助管理系统。在第2实施方式中，将作为远程辅助管理系统的一部分发挥功能的服务器32称为远程辅助管理规划器32。

图11是第2实施方式涉及的远程辅助管理系统的系统构成图。在第2实施方式中，第1实施方式涉及的远程辅助管理规划器32具备的功能的一部分被转移到车辆20。如图11所示，第2实施方式涉及的车辆20具备指令信号接收部201、车辆指令变更部202、自动驾驶系统部203以及车辆状态发送部204，还具备运行状况取得部211和辅助请求产生预测部212。这些在由处理器21a执行了存储于车载计算机21的存储器21b的程序21c时作为车载计算机21的功能来实现。

运行状况取得部211使用车辆20具备的传感器，取得车辆20的运行状况信息。另外，由自动驾驶系统部203计算出的车辆20的目标轨迹也作为车辆20的运行状况信息来取得。此外，在将后述的辅助请求产生预测部212构成为自动驾驶系统部203的一部分的情况下，不需要独立地设置运行状况取得部211。

辅助请求产生预测部212基于由运行信息取得部211取得的车辆20的运行状况信息，对将来的辅助请求的产生进行预测。对于辅助请求的产生的预测，可以使用关联了通过运用远程辅助管理系统收集到的产生了辅助请求的位置、时间段、使得产生了辅助请求的辅助要因等的统计信息和最新的施工信息以及事故信息的地图数据。地图数据被定期地从服务器32进行发布。辅助请求产生预测部212例如通过对地图数据和目标轨迹进行比较，计算辅助请求的产生概率。并且，在存在产生概率比阈值大的辅助请求的情况下，判断为会产生该辅助请求。

第2实施方式涉及的辅助请求产生预测部212仅使用在车辆20内得到的信息来进行预测。在辅助请求的产生的预测精度方面，第1实施方式是有利的，但根据第2实施方式，能够具有高响应性地预测车辆20中的辅助请求的产生。辅助请求产生预测部212的辅助请求的预测结果被从车辆状态发送部204发送至远程辅助管理规划器32。

第2实施方式涉及的远程辅助管理规划器32具备预测信息取得部329、辅助请求分类部323、辅助有效期限管理部324、辅助请求取得部325、操作员最佳配置部326、远程辅助操作部327以及指令信号发送部328。这些部分在由处理器32a执行了存储于存储器32b的程序32c时作为服务器32的功能来实现，服务器32是作为远程辅助管理规划器的服务器。

预测信息取得部329接收从各车辆20发送的辅助请求的预测结果。在第2实施方式涉及的远程辅助管理规划器32中，预测信息取得部329包含于辅助请求分类部323。辅助请求分类部323例如通过参照上述的地图数据，将在各车辆20中预测到的辅助请求的辅助要因分类为第1种要因和第2种要因中的任一个。

除了在车辆20中进行将来的辅助请求的产生的预测之外，第2实施方式涉及的远程辅助管理规划器32进行的处理与第1实施方式是同样的。由此，省略关于辅助有效期限管理部324、辅助请求取得部325、操作员最佳配置部326、远程辅助操作部327以及指令信号发送部328的各功能的说明。

接着，使用图12对通过如上述那样构成的第2实施方式涉及的远程辅助管理系统实现的信息流进行说明。图12是表示第2实施方式涉及的远程辅助管理系统的辅助要因为第1种要因的情况下的多个车辆、远程辅助管理规划器以及操作员间的信息流的时序图。该时序图也表示了本公开的第2实施方式涉及的远程辅助管理方法。

在图12所示的例子中，车辆A1(第1车辆)从传感器和自动驾驶系统的计算结果取得运行状况信息，基于所取得的运行状况信息，对辅助请求的产生进行预测。车辆A1将辅助请求的预测结果作为预测信息发送给远程辅助管理规划器。

远程辅助管理规划器将从车辆A1取得的预测信息所包含的辅助要因分类为第1种要因和第2种要因中的任一个。在图12所示的例子中设为：在车辆A1中预测到的辅助请求的辅助要因被分类为了第1种要因。

车辆A1然后按自身预测到的那样成为需要远程辅助的状况，对远程辅助管理规划器发送辅助请求(第1辅助请求)。

远程辅助管理规划器接受来自车辆A1的第1辅助请求，判断操作员的最佳配置。并且，对于选任为了车辆A1的负责人的操作员，在显示器上显示车辆A1的状况、具体而言为由车辆A1的摄像头拍摄到的影像。

操作员从显示于显示器的影像确认车辆A1的状况，执行对于车辆A1的远程辅助操作。

远程辅助管理规划器将操作员的远程辅助操作变换为指令信号(第1指令信号)并发送给车辆A1，并且，将第1指令信号保存于存储器。

另一方面，在车辆B1中，从传感器和自动驾驶系统的计算结果取得运行状况信息，基于所取得的运行状况信息，对辅助请求的产生进行预测。车辆B1将辅助请求的预测结果作为预测信息发送给远程辅助管理规划器。车辆B1的这些处理与车辆A1完全独立地进行。

远程辅助管理规划器将从车辆B1取得的预测信息所包含的辅助要因分类为第1种要因和第2种要因中的任一个。在图12所示的例子中设为：在车辆B1中预测到的辅助请求的辅助要因被分类为了第1种要因，进一步，是与从车辆A1接收到的第1辅助请求的辅助要因相同的辅助要因。

远程辅助管理规划器也向车辆B1发送保存于了存储器的第1指令信号、即对车辆A1发送了的指令信号。

如根据以上的图12所示的例子可明确的那样，与第1实施方式同样地，通过第2实施方式涉及的远程辅助管理系统，也对于因同一辅助要因而产生的辅助请求使用与由操作员决定的指令信号相同的指令信号。由此，操作员应该进行远程辅助的车辆的台数减少，因此，能够在通过自动驾驶车辆的远程辅助维持顺畅的交通的同时，减少进行远程辅助的操作员整体的负荷。

5.其他实施方式

也可以设为将辅助请求产生预测部分别配置于远程辅助管理规划器32和车辆20，根据通信环境进行切换。

Claims (11)

1.一种远程辅助管理系统，与自主行驶的多个车辆进行通信，接受来自所述车辆的辅助请求来使操作员进行远程辅助，其特征在于，包括：

至少一个存储器，其包含至少一个程序；和

至少一个处理器，其与所述至少一个存储器结合，

所述至少一个程序构成为使所述至少一个处理器执行：

基于所述多个车辆的运行状况，对将来的辅助请求的产生进行预测；

将预测到会产生的辅助请求的要因分类为长时间持续的第1种要因和只持续短时间的第2种要因中的任一个；

受理来自所述多个车辆的辅助请求；

接受所述要因为所述第1种要因的第1辅助请求的从第1车辆的取得，向所述第1车辆发送由操作员决定的对于所述第1车辆的第1指令信号；

对预测到会产生所述第1辅助请求的其他车辆应用所述第1指令信号。

2.根据权利要求1所述的远程辅助管理系统，其特征在于，

所述至少一个程序构成为使所述至少一个处理器还执行：设定对所述其他车辆应用所述第1指令信号的有效期限。

3.根据权利要求1所述的远程辅助管理系统，其特征在于，

所述至少一个程序构成为使所述至少一个处理器还执行：设定将所述第1辅助请求的要因分类为所述第1种要因的有效期限。

4.根据权利要求1～3中任一项所述的远程辅助管理系统，其特征在于，

所述至少一个程序构成为使所述至少一个处理器还执行：接受所述要因为所述第2种要因的第2辅助请求的从第2车辆的取得，仅对所述第2车辆应用由操作员决定的对于所述第2车辆的第2指令信号。

5.根据权利要求4所述的远程辅助管理系统，其特征在于，

所述至少一个程序构成为使所述至少一个处理器还执行：对于预测到会产生所述第2辅助请求的车辆，比预测到会产生所述第1辅助请求的车辆优先地配置操作员。

6.根据权利要求1～5中任一项所述的远程辅助管理系统，其特征在于，

所述至少一个程序构成为使所述至少一个处理器执行：通过参照关联了与过去的远程辅助有关的统计信息的地图数据，对辅助请求的产生进行预测，并且，将预测到会产生的辅助请求的要因分类为所述第1种要因和所述第2种要因中的任一个。

7.根据权利要求6所述的远程辅助管理系统，其特征在于，

在所述地图数据中关联有最新的施工信息和事故信息中的至少一方。

8.根据权利要求6或者7所述的远程辅助管理系统，其特征在于，

所述至少一个存储器和所述至少一个处理器设置于与所述多个车辆进行通信的服务器，

所述服务器构成为，

取得所述多个车辆各自的运行状况，

参照所述地图数据，基于所述多个车辆的运行状况，对辅助请求的产生进行预测。

9.根据权利要求6或者7所述的远程辅助管理系统，其特征在于，

所述至少一个存储器和所述至少一个处理器分散地设置在所述多个车辆各自搭载的车载计算机和与所述车载计算机进行通信的服务器，

所述车载计算机构成为，

使用搭载了所述车载计算机的对象车辆的传感器，取得所述对象车辆的运行状况，

从所述服务器取得所述地图数据，

参照所述地图数据，基于所述对象车辆的运行状况，对辅助请求的产生进行预测，

在预测到会产生辅助请求的情况下，向所述服务器发送与产生该辅助请求的预测有关的信息。

10.一种远程辅助管理方法，是对于能够自主行驶、且能够接受来自操作员的远程辅助的多个车辆的远程辅助管理方法，其特征在于，包括：

基于所述多个车辆的运行状况，对将来的从所述多个车辆向操作员的辅助请求的产生进行预测；

将预测到会产生的辅助请求的要因分类为长时间持续的第1种要因和只持续短时间的第2种要因中的任一个；

受理来自所述多个车辆的辅助请求；

接受所述要因为所述第1种要因的第1辅助请求的从第1车辆的取得，向所述第1车辆发送由操作员决定的对于所述第1车辆的第1指令信号；

对于预测到会产生所述第1辅助请求的其他车辆应用所述第1指令信号。

11.一种计算机能够读取的记录介质，记录有远程辅助管理程序，

所述远程辅助管理程序是使计算机执行与自主行驶的多个车辆进行通信并接受来自所述车辆的辅助请求来使操作员进行远程辅助的程序，

所述远程辅助管理程序的特征在于，

构成为使所述计算机执行：

基于所述多个车辆的运行状况，对将来的辅助请求的产生进行预测；

将预测到会产生的辅助请求的要因分类为长时间持续的第1种要因和只持续短时间的第2种要因中的任一个；

受理来自所述多个车辆的辅助请求；

接受所述要因为所述第1种要因的第1辅助请求的从第1车辆的取得，向所述第1车辆发送由操作员决定的对于所述第1车辆的第1指令信号；

对于预测到会产生所述第1辅助请求的其他车辆应用所述第1指令信号。

Images