CN116594323A - 控制装置、控制方法以及计算机可读取的记录介质 - Google Patents

控制装置、控制方法以及计算机可读取的记录介质 Download PDF

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CN116594323A CN202310118455.2A CN202310118455A CN116594323A CN 116594323 A CN116594323 A CN 116594323A CN 202310118455 A CN202310118455 A CN 202310118455A CN 116594323 A CN116594323 A CN 116594323A
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Abstract

本公开涉及控制装置、控制方法以及计算机可读取的记录介质。在远程操作系统发生异常的情况下，考虑异常的状况适当地控制移动体。移动体是基于远程操作人员的远程操作的对象，并具备自动驾驶功能。控制移动体的控制装置与远程操作人员侧的远程操作人员终端通信，接收包括由远程操作人员实施的第1操作量的远程操作信息。控制装置根据与远程操作人员终端的通信状态进行通信异常判定处理，根据第1操作量进行终端异常判定处理。控制装置进行操作量裁定处理，在该操作量裁定处理中，根据通信异常判定处理和终端异常判定处理的结果，根据第1操作量和通过自动驾驶功能决定的第2操作量中的至少一方决定操作量。控制装置依照决定的操作量而控制移动体。

Description

控制装置、控制方法以及计算机可读取的记录介质
技术领域
本公开涉及控制移动体的技术，该移动体为由远程操作人员实施远程操作的对象。
背景技术
专利文献1公开一种进行车辆的远程操作的驾驶控制系统。远程操作装置和车辆侧的驾驶控制装置进行无线通信。驾驶控制装置计算与远程操作装置之间的无线通信的延迟时间。在延迟时间是阈值以上的情况下，驾驶控制装置将车辆的驾驶控制从通常控制变更为安全控制。例如安全控制使车速比通常控制时降低。
另外，专利文献2以及专利文献3公开有一种与车辆的远程操作关联的技术。
另外，在测量的领域中，一般已知卡尔曼滤波器(Kalman filter)。卡尔曼滤波器根据测量数据推测系统的状态。但是，在数据测量定时与卡尔曼滤波器的动作定时之间存在偏差，在该偏差变大时，推测精度降低。
非专利文献1以及非专利文献2公开有一种也能够应用于包含延迟的测量数据的“延迟卡尔曼滤波器(Delayed Kalman Filter)”。延迟卡尔曼滤波器还被称为OOSM(Out-of-Sequence Measurement，时间无序测量)。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2016-071585号公报
专利文献2：日本特开2004-295360号公报
专利文献3：日本特开2021-061516号公报
非专利文献
非专利文献1：Yaakov Bar-Shalom，"Update with Out-of-SequenceMeasurements in Tracking：Exact Solution，"IEEE Transactions on Aerospace andElectronic Systems，VOL.38，No.3，pp.769-778，July 2002.
非专利文献2：Keshu Zhang et al.，"Optimal Update with Out-of-SequenceMeasurements，"IEEE Transactions on Signal Processing，Vol.53，No.6，pp.1992-2004，June 2005.
发明内容
考虑由远程操作人员对移动体(例：车辆、机器人)进行的远程操作。远程操作系统包括作为远程操作的对象的移动体和远程操作人员侧的远程操作人员终端。在远程操作的过程中，移动体和远程操作人员终端彼此进行通信。移动体从远程操作人员终端取得由远程操作人员实施的操作量的信息，依照该操作量进行控制。在这样的远程操作系统中发生异常的情况下，期望考虑异常的状况而适当地控制移动体。
例如，根据上述专利文献1记载的技术，在通信的延迟时间为阈值以上的情况下，实施安全控制。然而，在远程操作系统中发生的异常不限于通信异常。还存在远程操作人员终端发生异常的可能性。在通信正常但远程操作人员终端发生异常的状况下，存在依照“异常的操作量”而继续移动体的控制的可能性。
本公开的一个目的在于，提供一种在远程操作系统中发生异常的情况下，能够考虑异常的状况而适当地控制移动体的技术。
第1观点涉及控制移动体的控制装置该移动体为由远程操作人员实施的远程操作的对象，并且具备自动驾驶功能。
控制装置具备一个或者多个处理器。
一个或者多个处理器构成为执行：
在移动体的远程操作的过程中，与远程操作人员侧的远程操作人员终端进行通信，接收包括由远程操作人员实施的第1操作量的远程操作信息的处理；
通信异常判定处理，根据与远程操作人员终端的通信的状态，判定与远程操作人员终端的通信是否发生异常；
终端异常判定处理，根据第1操作量，判定远程操作人员终端是否发生异常；
操作量裁定处理，根据通信异常判定处理和终端异常判定处理的结果，根据第1操作量和通过自动驾驶功能决定的第2操作量中的至少一方决定操作量；以及
依照决定的操作量而控制移动体的处理。
第2观点涉及控制移动体的控制方法，该移动体为由远程操作人员实施的远程操作的对象，并且具备自动驾驶功能。
控制方法包括：
在移动体的远程操作的过程中，与远程操作人员侧的远程操作人员终端进行通信，接收包括由远程操作人员实施的第1操作量的远程操作信息的处理；
通信异常判定处理，根据与远程操作人员终端的通信的状态，判定与远程操作人员终端的通信是否发生异常；
终端异常判定处理，根据第1操作量，判定远程操作人员终端是否发生异常；
操作量裁定处理，根据通信异常判定处理和终端异常判定处理的结果，根据第1操作量和通过自动驾驶功能决定的第2操作量中的至少一方决定操作量；以及
依照决定的操作量而控制移动体的处理。
第3观点涉及控制由远程操作人员远程操作的对象、并且具备自动驾驶功能的移动体的控制程序。
控制程序使计算机执行：
在移动体的远程操作的过程中，与远程操作人员侧的远程操作人员终端进行通信，接收包括由远程操作人员实施的第1操作量的远程操作信息的处理；
通信异常判定处理，根据与远程操作人员终端的通信的状态，判定与远程操作人员终端的通信是否发生异常；
终端异常判定处理，根据第1操作量，判定远程操作人员终端是否发生异常；
操作量裁定处理，根据通信异常判定处理和终端异常判定处理的结果，根据第1操作量和通过自动驾驶功能决定的第2操作量中的至少一方决定操作量；以及
依照决定的操作量而控制移动体的处理。
根据本公开，在移动体中进行异常判定处理和操作量裁定处理。操作量裁定处理根据异常判定处理的结果，根据由远程操作人员实施的第1操作量和基于自动驾驶功能得到的第2操作量中的至少一方决定操作量。而且，依照决定的操作量而控制移动体。这样，能够考虑远程操作系统中的异常的状况适当地控制移动体。
附图说明
图1是示出本公开的实施方式的远程操作系统的结构例的概略图。
图2是示出本公开的实施方式的车辆的结构例的框图。
图3是用于说明课题的概念图。
图4是用于说明本公开的实施方式的车辆中的延迟补偿处理的概念图。
图5是用于说明本公开的实施方式的车辆中的延迟补偿处理以及上采样处理的概念图。
图6是示出本公开的实施方式的车辆中的与延迟补偿处理关联的功能结构例的框图。
图7是示出本公开的实施方式的延迟补偿部的结构例的框图。
图8是用于说明本公开的实施方式的车辆中的异常判定处理以及操作量裁定处理的概念图。
图9是示出本公开的实施方式的车辆中的与异常判定处理以及操作量裁定处理关联的功能结构例的框图。
图10是示出本公开的实施方式的通信异常判定处理的例子的流程图。
图11是示出本公开的实施方式的通信异常判定处理的例子的流程图。
图12是示出本公开的实施方式的终端异常判定处理的例子的流程图。
图13是示出本公开的实施方式的车辆异常判定处理的例子的流程图。
图14是用于说明本公开的实施方式的操作量裁定处理的例子的图。
图15是示出本公开的实施方式的车辆中的与各种处理关联的功能结构例的框图。
图16是示出本公开的实施方式的远程操作人员终端的结构例的框图。
(符号说明)
1：远程操作系统；100：车辆；101：通信装置；102：传感器群；103：行驶装置；105：控制装置；106：处理器；107：存储装置；110：接收部；120：延迟补偿部；130：控制部；140：自动驾驶控制部；150：操作量裁定部；160：通信异常判定部；170：终端异常判定部；180：车辆异常判定部；200：远程操作人员终端；300：管理装置；DL：延迟量；FL-C：通信异常标志；FL-V：车辆异常标志；FL-T：终端异常标志；OPE：远程操作信息；VCL：车辆信息；X：操作量；X1：第1操作量；X1C：第1校正操作量；X2：第2操作量。
具体实施方式
参照附图，说明本公开的实施方式。
1.远程操作系统的概要
考虑移动体的远程操作(远程驾驶)。作为远程操作的对象即移动体，例示车辆、机器人、飞行器等。车辆既可以是自动驾驶车辆，也可以是驾驶员驾驶的车辆。作为机器人，例示物流机器人、作业机器人等。作为飞行器，例示飞机、无人机等。
作为一个例子，在以下的说明中，考虑作为远程操作的对象的移动体是车辆的情况。在一般化的情况下，用“移动体”替换以下的说明中的“车辆”。
图1是示出本实施方式的远程操作系统1的结构例的概略图。远程操作系统1包括车辆100、远程操作人员终端200以及管理装置300。车辆100是远程操作的对象。远程操作人员终端200是在远程操作人员O对车辆100进行远程操作时使用的终端装置。还能够将远程操作人员终端200称为远程操作HMI(Human Machine Interface，人机接口)。管理装置300进行远程操作系统1的管理。远程操作系统1的管理例如包括对需要远程操作的车辆100分配远程操作人员O。管理装置300能够经由通信网络与车辆100以及远程操作人员终端200通信。典型地，管理装置300是云上的管理服务器。管理服务器也可以由进行分散处理的多个服务器构成。
车辆100搭载有包括摄像机的各种传感器。摄像机对车辆100的周围的状况进行摄像，取得表示车辆100的周围的状况的图像信息。车辆信息VCL是通过各种传感器得到的信息，包括通过摄像机得到的图像信息。车辆100经由管理装置300将车辆信息VCL发送给远程操作人员终端200。即，车辆100将车辆信息VCL发送给管理装置300，管理装置300将接受的车辆信息VCL传送给远程操作人员终端200。
远程操作人员终端200接受从车辆100发送的车辆信息VCL。远程操作人员终端200对远程操作人员O提示车辆信息VCL。具体而言，远程操作人员终端200具备显示装置，将图像信息等显示于显示装置。远程操作人员O观察显示的信息，识别车辆100的周围的状况，进行车辆100的远程操作。远程操作信息OPE是与由远程操作人员O实施的远程操作有关的信息。例如，远程操作信息OPE包括由远程操作人员O实施的操作量。远程操作人员终端200经由管理装置300将远程操作信息OPE发送给车辆100。即，远程操作人员终端200将远程操作信息OPE发送给管理装置300，管理装置300将接受的远程操作信息OPE传送给车辆100。
车辆100接受从远程操作人员终端200发送的远程操作信息OPE。车辆100依照接受的远程操作信息OPE进行车辆行驶控制。这样，实现车辆100的远程操作。
2.车辆的例子
2-1.结构例
图2是示出车辆100的结构例的框图。车辆100具备通信装置101、传感器群102、行驶装置103以及控制装置105。
通信装置101与车辆100的外部进行通信。例如，通信装置101与远程操作人员终端200、管理装置300进行通信。
传感器群102包括识别传感器、车辆状态传感器、位置传感器等。识别传感器识别(检测)车辆100的周边的状况。作为识别传感器，例示摄像机、LIDAR(Laser ImagingDetection and Ranging，激光成像检测与测距)、雷达等。车辆状态传感器检测车辆100的状态。车辆状态传感器包括速度传感器、加速度传感器、偏航率传感器、舵角传感器等。位置传感器检测车辆100的位置以及方位。例如，位置传感器包括GNSS(Global NavigationSatellite System，全球导航卫星系统)。
行驶装置103包括操舵装置、驱动装置以及制动装置。操舵装置使车轮转舵。例如，操舵装置包括电动助力转向(EPS：Electric Power Steering)装置。驱动装置是产生驱动力的动力源。作为驱动装置，例示引擎、电动机、轮毂马达等。制动装置产生制动力。
控制装置105是控制车辆100的计算机。控制装置105包括一个或者多个处理器106(以下简称为处理器106)和一个或者多个存储装置107(以下简称为存储装置107)。处理器106执行各种处理。例如，处理器106包括CPU(Central Processing Unit，中央处理单元)。存储装置107储存由处理器106实施的处理所需的各种信息。作为存储装置107，例示易失性存储器、非易失性存储器、HDD(Hard Disk Drive，硬盘驱动器)、SSD(Solid State Drive，固态硬盘)等。控制装置105也可以包括一个或者多个ECU(Electronic Control Unit，电子控制单元)。
车辆控制程序PROG1是由处理器106执行的计算机程序。通过由处理器106执行车辆控制程序PROG1，实现控制装置105的功能。车辆控制程序PROG1储存于存储装置107。或者，车辆控制程序PROG1也可以记录到计算机可读取的记录介质。
2-2.驾驶环境信息
控制装置105使用传感器群102，取得表示车辆100的驾驶环境的驾驶环境信息ENV。驾驶环境信息ENV储存于存储装置107。
驾驶环境信息ENV包括表示由识别传感器得到的识别结果的周边状况信息。例如，周边状况信息包括通过摄像机拍摄的图像信息。周边状况信息也可以包括与车辆100的周边的物体有关的物体信息。作为车辆100的周边的物体，例示行人、其他车辆(先行车辆、停车车辆等)、白线、信号、标识、路侧构造物等。物体信息表示物体相对车辆100的相对位置以及相对速度。
另外，驾驶环境信息ENV包括通过车辆状态传感器检测的表示车辆状态的车辆状态信息。
进而，驾驶环境信息ENV包括表示车辆100的位置以及方位的车辆位置信息。车辆位置信息通过位置传感器得到。也可以通过使用地图信息和周边状况信息(物体信息)的自己位置推测处理(Localization)来取得高精度的车辆位置信息。
2-3.车辆行驶控制
控制装置105执行控制车辆100的行驶的车辆行驶控制。车辆行驶控制包括操舵控制、驱动控制以及制动控制。控制装置105通过控制行驶装置103(操舵装置、驱动装置以及制动装置)而执行车辆行驶控制。
控制装置105也可以根据驾驶环境信息ENV而进行自动驾驶控制。更详细而言，控制装置105根据驾驶环境信息ENV生成车辆100的行驶计划。进而，控制装置105根据驾驶环境信息ENV，生成为了车辆100依照行驶计划行驶而所需的目标轨线。目标轨线包括目标位置以及目标速度。而且，控制装置105以使车辆100追踪目标轨线的方式进行车辆行驶控制。
2-4.与远程操作关联的处理
以下，说明进行车辆100的远程操作的情况。控制装置105经由通信装置101与远程操作人员终端200进行通信。
控制装置105将车辆信息VCL发送给远程操作人员终端200。车辆信息VCL是由远程操作人员O实施的远程操作所需的信息，包括上述驾驶环境信息ENV的至少一部分。例如，车辆信息VCL包括周边状况信息(特别是图像信息)。车辆信息VCL也可以还包括车辆状态信息、车辆位置信息。
另外，控制装置105从远程操作人员终端200接收远程操作信息OPE。远程操作信息OPE是与由远程操作人员O实施的远程操作有关的信息。例如，远程操作信息OPE包括由远程操作人员O实施的操作量。控制装置105依照接收到的远程操作信息OPE进行车辆行驶控制。
以下，详细研究车辆100的远程操作的安全性的提高。
3.延迟补偿处理和上采样处理
3-1.概要
首先，参照图3所示的比较例，说明在本章节中研究的课题。横轴表示时间，纵轴表示由远程操作人员O实施的操作量。以下，将由远程操作人员O实施的操作量称为“第1操作量X1”。第1操作量X1包含于从远程操作人员终端200发送给车辆100的远程操作信息OPE。车辆100的控制装置105依照包含于接收到的远程操作信息OPE的第1操作量X1，进行车辆行驶控制。
图3中的上段示出远程操作人员O侧的第1操作量X1的时间变化。上段中的圆圈标记表示发送给车辆100的第1操作量X1和其发送定时。另一方面，下段表示在车辆100中用于控制的第1操作量X1的时间变化。下段中的圆圈标记表示车辆100接收的第1操作量X1和其接收定时。
第一个课题为从远程操作人员终端200向车辆100的通信的延迟。该通信的延迟量DL并非恒定，而是根据通信状态变动。如图3所示，车辆100侧的第1操作量X1从远程操作人员O侧的第1操作量X1延迟了延迟量DL的量。即，直至由远程操作人员O实施的第1操作量X1实际反映到车辆控制为止，用了至少延迟量DL的时间。其结果，存在由远程操作人员O针对车辆100实施的远程操作变得不流畅的可能性。根据情况，有时车辆100蛇行。根据车辆100的远程操作的安全性的观点，这并不优选。
第二个课题为，通信周期和控制周期的差异。一般，如图3所示，远程操作信息OPE(第1操作量X1)的通信周期比用于控制车辆100的控制周期长。换言之，控制车辆100的控制频率比远程操作信息OPE的通信频率高。因此，在车辆100中用于控制的第1操作量X1背离由远程操作人员O实际实施的第1操作量X1。通信周期和控制周期的差越大，第1操作量X1的背离变得越大。另外，通信的延迟量DL越大，第1操作量X1的背离变得越大。由于这样的第1操作量X1的背离，也存在由远程操作人员O针对车辆100实施的远程操作变得不流畅的可能性。根据情况，有时车辆100蛇行。根据车辆100的远程操作的安全性的观点，这并不优选。
本实施方式的车辆100构成为能够解决上述课题中的至少一方。
图4是用于说明本实施方式的车辆100中的“延迟补偿处理”的概念图。车辆100的控制装置105构成为补偿车辆100侧的第1操作量X1的延迟。更详细而言，控制装置105根据来自远程操作人员终端200的远程操作信息OPE的接收结果，取得通信的延迟量DL的信息。而且，控制装置105根据该延迟量DL，补偿第1操作量X1的延迟。该处理是延迟补偿处理。控制装置105根据延迟补偿处理后的第1操作量X1而控制车辆100。通过这样的延迟补偿处理来解决第一个课题。此外，延迟补偿处理的具体例后述。
图5是用于说明本实施方式的车辆100中的“上采样处理”的概念图。车辆100的控制装置105构成为通过推测(预测)无采样的期间中的第1操作量X1，使第1操作量X1的采样频率(采样率)增加。该处理是上采样处理。特别地，控制装置105以使第1操作量X1的采样周期(采样频率)与控制周期(控制频率)之间的差小于通信周期(通信频率)与控制周期(控制频率)之间的差的方式，进行上采样处理。例如，控制装置105以使第1操作量X1的采样周期(采样频率)和控制周期(控制频率)一致的方式进行上采样处理。通过这样的上采样处理，解决第二个课题。此外，上采样处理的具体例后述。
本实施方式的车辆100的控制装置105构成为执行延迟补偿处理和上采样处理中的至少一方。控制装置105也可以构成为执行延迟补偿处理和上采样处理这两方。由此，远程操作人员O能够更顺利、更安全地进行车辆100的远程操作。车辆100的蛇行驾驶也被抑制。即，根据本实施方式，车辆100的远程操作的安全性提高。
3-2.功能结构例
图6是示出车辆100中的与延迟补偿处理关联的功能结构例的框图。在车辆100中，作为功能块，包括接收部110、延迟补偿部120以及控制部130。这些功能块通过通信装置101以及控制装置105实现。
接收部110在车辆100的远程操作的过程中，接收从远程操作人员终端200发送的远程操作信息OPE。远程操作信息OPE包括由远程操作人员O实施的第1操作量X1的信息。接收部110根据远程操作信息OPE的接收结果，掌握与远程操作人员终端200的通信状态。作为通信状态，例示有无数据接收、延迟量DL、通信速度、电波接收强度等。
延迟补偿部120进行延迟补偿处理。具体而言，延迟补偿部120从接收部110取得第1操作量X1和延迟量DL的信息。延迟量DL并非恒定，而是根据通信状态变动。延迟补偿部120根据延迟量DL补偿第1操作量X1的延迟。以下，将补偿延迟后的第1操作量X1称为“第1校正操作量X1C”。可以说延迟补偿部120通过根据延迟量DL补偿第1操作量X1的延迟来计算第1校正操作量X1C。延迟补偿部120也可以在进行上采样处理的同时进行延迟补偿处理。在接下来的章节3-3中，说明延迟补偿部120的具体例。
控制部130接受延迟补偿处理后的第1校正操作量X1C。控制部130依照该第1校正操作量X1C而进行车辆行驶控制。
3-3.延迟补偿部的例子
图7是示出延迟补偿部120的结构例的框图。图7所示的延迟补偿部120构成为在进行上采样处理的同时进行延迟补偿处理。更详细而言，延迟补偿部120包括校正部121、推测部122以及输出部123。
校正部121取得从远程操作人员终端200接收的由远程操作人员O实施的第1操作量X1的信息。另外，校正部121取得延迟量DL的信息。延迟量DL并非恒定，而是根据通信状态变动。校正部121根据第1操作量X1和延迟量DL进行延迟补偿处理，计算第1校正操作量X1C。输出部123输出第1校正操作量X1C。
推测部122根据从输出部123输出的第1校正操作量X1C，推测(预测)无采样的期间中的第1校正操作量X1C。即，推测部122进行上采样处理。特别地，推测部122以使第1校正操作量X1C的采样频率与控制频率之间的差小于通信频率与控制频率之间的差的方式进行上采样处理。
例如，推测部122保持表示车辆100的运动的运动方程式。从推测部122输出的第1校正操作量X1C的推测值经由输出部123反馈给推测部122。推测部122根据运动方程式和第1校正操作量X1C的推测值，推测(预测)接下来的定时的第1校正操作量X1C。但是，第1校正操作量X1C的推测值包含误差。通过校正部121校正该误差。
具体而言，从推测部122输出的第1校正操作量X1C的推测值还被输入到校正部121。其另一方面，从远程操作人员终端200接收的由远程操作人员O实施的第1操作量X1(实际值)也被输入到校正部121。如上所述，通信周期比控制周期长，控制频率比通信频率高，所以以比第1校正操作量X1C的推测值低的频度，将第1操作量X1(实际值)输入给校正部121。校正部121在根据延迟量DL进行延迟补偿处理的同时，根据第1操作量X1(实际值)校正第1校正操作量X1C的推测值，从而计算第1校正操作量X1C。由校正部121计算出的第1校正操作量X1C经由输出部123反馈给推测部122。推测部122根据从输出部123输出的第1校正操作量X1C进行上采样处理。
这样，图7所示的延迟补偿部120在进行上采样处理的同时进行延迟补偿处理。延迟补偿部120反馈通过上采样处理得到的第1校正操作量X1C的推测值以及通过延迟补偿处理得到的第1校正操作量X1C，从而推测无采样的期间中的第1校正操作量X1C。另外，延迟补偿部120在根据延迟量DL进行延迟补偿处理的同时，根据第1操作量X1(实际值)校正第1校正操作量X1C的推测值，从而计算第1校正操作量X1C。
进行上采样处理和延迟补偿处理的延迟补偿部120例如能够通过利用延迟卡尔曼滤波器(Delayed Kalman Filter)来实现。延迟卡尔曼滤波器还被称为OOSM(Out-of-Sequence Measurement，时间无序测量)。关于延迟卡尔曼滤波器的详细内容，请参照非专利文献1、非专利文献2。延迟卡尔曼滤波器也能够应用于延迟量DL变动的第1操作量X1。延迟补偿部120通过对延迟量DL变动的第1操作量X1应用延迟卡尔曼滤波器，执行上采样处理以及延迟补偿处理。
为了提高由推测部122推测第1校正操作量X1C的推测精度，也可以使用补充信息SUP。例如，补充信息SUP包括车辆100移动的道路的形状。例如，在车辆100在弯路行驶的情况下，将这样的弯路的形状的信息用于将来的操作量的推测。道路形状从例如周边状况信息得到。或者，道路形状也可以从车辆位置信息和地图信息取得。补充信息SUP也可以包括车辆100的行驶装置103(致动器)的控制量即车辆行驶控制量。车辆行驶控制量也对由推测部122实施的推测处理有用。从控制部130将这样的补充信息SUP提供给延迟补偿部120。推测部122还考虑补充信息SUP而推测(预测)第1校正操作量X1C。由此，第1校正操作量X1C的推测精度进一步提高。
3-4.效果
如以上说明，本实施方式的车辆100的控制装置105构成为执行延迟补偿处理和上采样处理中的至少一方。控制装置105也可以构成为执行延迟补偿处理和上采样处理这两方。由此，远程操作人员O能够更顺利、更安全地进行车辆100的远程操作。车辆100的蛇行驾驶也被抑制。即，根据本实施方式，车辆100的远程操作的安全性提高。
4.异常判定处理和操作量裁定处理
4-1.概要
接下来，考虑在远程操作系统1中可能发生的“异常”。异常是包括故障、功能不全、不正常、不良现象的概念。作为远程操作系统1中的异常，可以举出车辆100与远程操作人员终端200之间的通信的异常即“通信异常”、车辆100的异常即“车辆异常”以及远程操作人员终端200的异常即“终端异常”。
图8是用于说明远程操作系统1中的与异常关联的处理的概念图。本实施方式的车辆100的控制装置105进行判定在远程操作系统1中是否发生异常的“异常判定处理”。特别地，控制装置105将通信异常、车辆异常以及终端异常彼此区分而判定。即，控制装置105判定是否发生通信异常、车辆异常以及终端异常中的至少一个。
当在车辆100的远程操作的过程中发生异常的情况下，为了确保安全，最好适当地控制车辆100。此时，依照由远程操作人员O实施的第1操作量X1控制车辆100未必适合。例如，其原因为，在发生终端异常的情况下，存在从远程操作人员终端200送来的第1操作量X1也异常的可能性。在有些情况下，将驾驶委托给车辆100具备的自动驾驶功能(自主行驶功能)可能更安全。
因此，本实施方式的车辆100的控制装置105执行根据异常的状况适当地决定最终的操作量X的“操作量裁定处理”。第1操作量X1是由远程操作人员O实施的操作量，包含于远程操作信息OPE。另一方面，第2操作量X2是通过车辆100具备的自动驾驶功能决定(请求)的操作量。在操作量裁定处理中，控制装置105根据异常判定处理的结果(即异常的状况)，根据第1操作量X1和第2操作量X2中的至少一方决定“最终的操作量X”。而且，控制装置105依照决定的操作量X来控制车辆100。
例如，在发生终端异常的情况下，通过代替第1操作量X1而依照第2操作量X2控制车辆100，安全性提高。作为其他例子，即使在发生通信异常的情况下，通过代替第1操作量X1而依照第2操作量X2控制车辆100，安全性提高。
这样，根据本实施方式，车辆100的控制装置105构成为执行异常判定处理和操作量裁定处理。在操作量裁定处理中，控制装置105根据异常判定处理的结果，根据第1操作量X1和第2操作量X2中的至少一方决定“最终的操作量X”。而且，依照决定的操作量X来控制车辆100。这样，在远程操作系统1中发生异常的情况下，能够考虑异常的状况而适当地控制车辆100。
4-2.功能结构例
图9是示出车辆100中的与异常判定处理以及操作量裁定处理关联的功能结构例的框图。在车辆100中，作为功能块，包括接收部110、控制部130、通信异常判定部160、终端异常判定部170以及车辆异常判定部180。这些功能块通过通信装置101以及控制装置105实现。
在车辆100的远程操作的过程中，接收部110接收从远程操作人员终端200发送的远程操作信息OPE。远程操作信息OPE包括由远程操作人员O实施的第1操作量X1的信息。接收部110根据远程操作信息OPE的接收结果，掌握与远程操作人员终端200的通信状态。作为通信状态，例示有无数据接收、延迟量DL、通信速度、电波接收强度等。
控制部130经由接收部110接受第1操作量X1的信息。另外，控制部130包括自动驾驶控制部140和操作量裁定部150。自动驾驶控制部140根据驾驶环境信息ENV而进行上述自动驾驶控制。通过该自动驾驶控制请求的操作量是第2操作量X2。操作量裁定部150执行操作量裁定处理。即，操作量裁定部150根据第1操作量X1和第2操作量X2中的至少一方决定“最终的操作量X”。
通信异常判定部160进行“通信异常判定处理”。更详细而言，通信异常判定部160从接收部110取得与通信状态有关的信息。而且，通信异常判定部160根据通信状态判定从远程操作人员终端200向车辆100的通信是否发生异常。关于通信异常判定处理的具体例后述(参照章节4-3)。通信异常标志FL-C是表示通信异常判定处理的结果的信息。通信异常判定部160将通信异常标志FL-C输出给操作量裁定部150。
终端异常判定部170进行“终端异常判定处理”。更详细而言，终端异常判定部170根据包含于远程操作信息OPE的第1操作量X1，判定在远程操作人员终端200中是否发生异常。关于终端异常判定处理的具体例后述(参照章节4-4)。终端异常标志FL-T是表示终端异常判定处理的结果的信息。终端异常判定部170将终端异常标志FL-T输出给操作量裁定部150。
车辆异常判定部180进行“车辆异常判定处理”。更详细而言，车辆异常判定部180接受由控制部130计算出的车辆行驶控制量的信息。而且，车辆异常判定部180根据车辆行驶控制量而判定在车辆行驶控制中是否发生异常。关于车辆异常判定处理的具体例后述(参照章节4-5)。车辆异常标志FL-V是表示车辆异常判定处理的结果的信息。车辆异常判定部180将车辆异常标志FL-V输出给操作量裁定部150。
操作量裁定部150根据各种异常标志FL-C、FL-T、FL-V，执行操作量裁定处理。即，操作量裁定部150根据各种异常判定处理的结果，执行操作量裁定处理。关于操作量裁定处理的具体例后述(参照章节4-6)。
控制部130依照从操作量裁定部150输出的最终的操作量X而控制车辆100。
4-3.通信异常判定处理的例子
图10是示出由通信异常判定部160实施的通信异常判定处理的例子的流程图。
在步骤S110中，通信异常判定部160判定接收部110是否接收到数据。在接收部110接收到数据的情况下(步骤S110：“是”)，处理进入到步骤S120。在除此以外的情况下(步骤S110：“否”)，处理进入到步骤S130。
在步骤S120中，通信异常判定部160判定接收状态是否良好。接收状态通过通信速度、电波接收强度等参数表示。在该参数是预定的阈值以上的情况下(步骤S120：“是”)，判定为接收状态良好，处理进入到步骤S160。在除此以外的情况下(步骤S120：“否”)，处理进入到步骤S130。
在步骤S130中，通信异常判定部160判定未接收到数据的状态、或者接收状态不良的状态是否持续了Ta秒。在这样的不良状态持续了Ta秒的情况下(步骤S130：“是”)，处理进入到步骤S140。另一方面，在这样的不良状态尚未持续Ta秒的情况下(步骤S130：“否”)，处理进入到步骤S150。
在步骤S140中，通信异常判定部160判定(断定)为发生通信异常。
在步骤S150中，通信异常判定部160不确定判断，而将当前的状态设为“通信异常判定中”。之后，处理返回到步骤S110。
图11是示出步骤S160的例子的流程图。在步骤S160中，考虑通信的延迟量DL。
在步骤S161中，通信异常判定部160从接收部110取得通信的延迟量DL的信息。
在步骤S162中，通信异常判定部160判定延迟量DL是否超过第1阈值DL_th1。第1阈值DL_th1是如也可以断定为发生通信异常的延迟量DL。例如，第1阈值DL_th1是通常不会发生的延迟量DL。在延迟量DL超过第1阈值DL_th1的情况下(步骤S162：“是”)，处理进入到步骤S163。另一方面，在延迟量DL是第1阈值DL_th1以下的情况下(步骤S162：“否”)，处理进入到步骤S164。
在步骤S163中，通信异常判定部160判定(断定)为发生通信异常。
在步骤S164中，通信异常判定部160判定延迟量DL是否超过第2阈值DL_th2。第2阈值DL_th2小于上述第1阈值DL_th1。例如，第2阈值DL_th2是延迟量DL的容许范围的上限值。在延迟量DL超过第2阈值DL_th2的情况下(步骤S164：“是”)，处理进入到步骤S165。另一方面，在延迟量DL是第2阈值DL_th2以下的情况下(步骤S164：“否”)，处理进入到步骤S167。
在步骤S165中，通信异常判定部160判定延迟量DL超过第2阈值DL_th2的状态是否持续了Tb秒。在这样的状态持续了Tb秒的情况下(步骤S165：“是”)，处理进入到步骤S163。另一方面，在这样的状态尚未持续Tb秒的情况下(步骤S165：“否”)，处理进入到步骤S166。
在步骤S166中，通信异常判定部160不确定判断，而将当前的状态设为“通信异常判定中”。之后，处理返回到步骤S110。
在步骤S167中，通信异常判定部160判定为未发生通信异常，通信正常。之后，处理返回到步骤S110。
4-4.终端异常判定处理的例子
图12是示出由终端异常判定部170实施的终端异常判定处理的例子的流程图。
在步骤S171中，终端异常判定部170接受远程操作信息OPE。而且，终端异常判定部170取得由远程操作人员O实施的第1操作量X1的相对上次值的变化量即“操作量变化DX”。
在步骤S172中，终端异常判定部170判定操作量变化DX是否超过第1阈值DX_th1。第1阈值DX_th1是如也可以断定为发生终端异常的操作量变化DX。例如，第1阈值DX_th1是通常不会发生的操作量变化DX。在操作量变化DX超过第1阈值DX_th1的情况下(步骤S172：“是”)，处理进入到步骤S173。另一方面，在操作量变化DX是第1阈值DX_th1以下的情况下(步骤S172：“否”)，处理进入到步骤S174。
在步骤S173中，终端异常判定部170判定(断定)为发生终端异常。
在步骤S174中，终端异常判定部170判定操作量变化DX是否超过第2阈值DX_th2。第2阈值DX_th2小于上述第1阈值DX_th1。例如，第2阈值DX_th2是操作量变化DX的容许范围的上限值。在操作量变化DX超过第2阈值DX_th2的情况下(步骤S174：“是”)，处理进入到步骤S175。另一方面，在操作量变化DX是第2阈值DX_th2以下的情况下(步骤S174：“否”)，处理进入到步骤S177。
在步骤S175中，终端异常判定部170判定操作量变化DX超过第2阈值DX_th2的状态是否持续了Tc秒。在这样的状态持续了Tc秒的情况下(步骤S175：“是”)，处理进入到步骤S173。另一方面，在这样的状态尚未持续Tc秒的情况下(步骤S175：“否”)，处理进入到步骤S176。
在步骤S176中，终端异常判定部170不确定判断，而将当前的状态设为“终端异常判定中”。之后，处理返回到步骤S171。
在步骤S177中，终端异常判定部170判定为未发生终端异常，远程操作人员终端200正常。之后，处理返回到步骤S171。
4-5.车辆异常判定处理的例子
图13是示出由车辆异常判定部180实施的车辆异常判定处理的例子的流程图。
在步骤S181中，车辆异常判定部180接受由控制部130计算的车辆行驶控制量的信息。而且，车辆异常判定部180取得车辆行驶控制量的相对上次值的变化量即“控制量变化DC”。
在步骤S182中，车辆异常判定部180判定控制量变化DC是否超过第1阈值DC_th1。第1阈值DC_th1是如也可以断定为发生车辆异常的控制量变化DC。例如，第1阈值DC_th1是通常不会发生的控制量变化DC。在控制量变化DC超过第1阈值DC_th1的情况下(步骤S182：“是”)，处理进入到步骤S183。另一方面，在控制量变化DC是第1阈值DC_th1以下的情况下(步骤S182：“否”)，处理进入到步骤S184。
在步骤S183中，车辆异常判定部180判定(断定)为发生车辆异常。
在步骤S184中，车辆异常判定部180判定控制量变化DC是否超过第2阈值DC_th2。第2阈值DC_th2小于上述第1阈值DC_th1。例如，第2阈值DC_th2是控制量变化DC的容许范围的上限值。在控制量变化DC超过第2阈值DC_th2的情况下(步骤S184：“是”)，处理进入到步骤S185。另一方面，在控制量变化DC是第2阈值DC_th2以下的情况下(步骤S184：“否”)，处理进入到步骤S187。
在步骤S185中，车辆异常判定部180判定控制量变化DC超过第2阈值DC_th2的状态是否持续了Td秒。在这样的状态持续了Td秒的情况下(步骤S185：“是”)，处理进入到步骤S183。另一方面，在这样的状态尚未持续Td秒的情况下(步骤S185：“否”)，处理进入到步骤S186。
在步骤S186中，车辆异常判定部180不确定判断，而将当前的状态设为“车辆异常判定中”。之后，处理返回到步骤S181。
在步骤S187中，车辆异常判定部180判定为未发生车辆异常，车辆100正常。之后，处理返回到步骤S181。
4-6.操作量裁定处理的例子
图14是用于说明由操作量裁定部150实施的操作量裁定处理的例子的图。在图14中，圆圈标记意味着“正常(未发生异常)”，叉标记意味着“确定异常(发生异常)”，三角标记意味着“判定中”。如在上述图10～图13中例示，判定中的期间是在临时异常条件(例：图12中的步骤S174、“DX>DX_th2”)成立后，该临时异常条件成立的状态所持续的期间。换言之，判定中的期间是在探测到发生异常的可能性后，直至确定是否发生异常为止的期间。
第1操作量X1是由远程操作人员O实施的操作量。第2操作量X2是在通常时通过车辆100的自动驾驶功能决定的操作量。第3操作量X3是第1操作量X1和第2操作量X2的组合，通过“X3＝a·X1+(1-a)X2”表示。在此，系数是比0大且比1小的实数。第4操作量X4是通过车辆100的自动驾驶功能决定的第2操作量X2的一种，特别是在紧急时使用的操作量。例如，第4操作量X4是用于使车辆100安全地停止或者退避的操作量。
操作量裁定部150根据各种异常判定处理的结果，将第1操作量X1、第2操作量X2、第3操作量X3以及第4操作量X4中的任意一个决定为最终的操作量X。
首先，为了简化，考虑通信状况和终端状况的组合。在通信异常和终端异常都未发生的情况下，选择第1操作量X1(参照No.1、2)。在判定为发生终端异常的情况下，代替第1操作量X1而选择第2操作量X2(参照No.7、8、16、17、25、26)。由此安全性提高。在判定为发生通信异常的情况下，代替第1操作量X1而选择第2操作量X2(参照No.19、20、22、23、25、26)。由此安全性提高。
“第1判定中期间”是终端异常的判定中期间。在该第1判定中期间，在判定为未发生通信异常的情况下，选择第3操作量X3(参照No.4、5)。第2操作量X2部分地对操作量X作出贡献，所以实际发生终端异常的情况下的安全性提高。另外，并非完全切换到第2操作量X2，还留有第1操作量X1的影响，所以抑制了实际未发生终端异常的情况下的远程操作人员O的违和感。
“第2判定中期间”是通信异常的判定中期间。在该第2判定中期间，在判定为未发生终端异常的情况下，选择第1操作量X1(参照No.10、11)。通过在通信异常的判定中也继续使用第1操作量X1，由远程操作人员O实施的远程操作的连续性提高。
在第1判定中期间和第2判定中期间重复的期间，选择第3操作量X3(参照No.13、14)。第2操作量X2部分地对操作量X作出贡献，所以实际发生终端异常的情况下的安全性提高。另外，并非完全切换到第2操作量X2，还留有第1操作量X1的影响，所以抑制了实际未发生终端异常的情况下的远程操作人员O的违和感。
接下来，考虑通信状况、终端状况以及车辆状况的组合。未发生车辆异常的情况以及车辆异常的判定中，与上述情况相同。另一方面，在判定为发生车辆异常的情况下，基本上选择作为紧急时的第2操作量X2的第4操作量X4(参照No.3、6、12、15、18、21、24、27)。由此，能够使车辆100安全地停止。但是，即使发生车辆异常，在搭载于车辆100的摄像机正常的情况下，也可以选择第1操作量X1或者第3操作量X3(参照No.3、6、12、15)。
4-7.效果
如以上说明，根据本实施方式，车辆100的控制装置105构成为执行异常判定处理和操作量裁定处理。在操作量裁定处理中，控制装置105根据异常判定处理的结果，从第1操作量X1、第2操作量X2、第3操作量X3以及第4操作量X4中决定“最终的操作量X”。而且，依照决定的操作量X控制车辆100。这样，在远程操作系统1中发生异常的情况下，能够考虑异常的状况而适当地控制车辆100。
5.组合的结构例
还能够组合在上述章节3中说明的延迟补偿处理和在上述章节4中说明的异常判定处理以及操作量裁定处理。图15示出该组合的情况的功能结构例。车辆100包括接收部110、延迟补偿部120、控制部130、通信异常判定部160、终端异常判定部170以及车辆异常判定部180。
延迟补偿部120根据第1操作量X1和延迟量DL而计算第1校正操作量X1C。操作量裁定部150代替第1操作量X1而接受第1校正操作量X1C。而且，操作量裁定部150根据第1校正操作量X1C和第2操作量X2进行操作量裁定处理，决定最终的操作量X。
由此，得到基于章节3的效果和基于章节4的效果这两方的效果。即，车辆100的远程操作的安全性进一步提高。
6.远程操作人员终端的例子
图16是示出远程操作人员终端200的结构例的框图。远程操作人员终端200包括通信装置210、显示装置220、输入装置230以及控制装置250。
通信装置210与车辆100以及管理装置300进行通信。
显示装置220通过显示各种信息，而对远程操作人员O提示各种信息。
输入装置230受理来自远程操作人员O的输入。例如，输入装置230包括在远程操作人员O对车辆100进行远程操作时操作的远程操作部件。远程操作部件包括方向盘、油门踏板、刹车踏板、方向指示器等。
控制装置250控制远程操作人员终端200。控制装置250包括一个或者多个处理器260(以下简称为处理器260)和一个或者多个存储装置270(以下简称为存储装置270)。处理器260执行各种处理。例如，处理器260包括CPU。存储装置270储存由处理器260实施处理所需的各种信息。作为存储装置270，例示易失性存储器、非易失性存储器、HDD、SSD等。
远程操作程序PROG2是由处理器260执行的计算机程序。通过处理器260执行远程操作程序PROG2，实现控制装置250的功能。远程操作程序PROG2储存于存储装置270。或者，远程操作程序PROG2也可以记录到计算机可读取的记录介质。远程操作程序PROG2也可以经由网络来提供。
控制装置250经由通信装置210与车辆100进行通信。控制装置250接收从车辆100发送的车辆信息VCL。控制装置250通过将包括图像信息的车辆信息VCL显示于显示装置220，而对远程操作人员O提示车辆信息VCL。远程操作人员O能够根据显示于显示装置220的车辆信息VCL，识别车辆100的状态、周围的状况。
远程操作人员O操作输入装置230的远程操作部件。通过设置于远程操作部件的传感器来检测远程操作部件的操作量。控制装置250生成反映出由远程操作人员O实施的远程操作部件的操作量的远程操作信息OPE。而且，控制装置250将该远程操作信息OPE经由通信装置210发送给车辆100。

Claims (10)

1.一种控制装置，控制移动体，该移动体为由远程操作人员实施的远程操作的对象，并且具备自动驾驶功能，其中，
所述控制装置具备一个或者多个处理器，
所述一个或者多个处理器构成为执行：
在所述移动体的所述远程操作的过程中，与所述远程操作人员侧的远程操作人员终端进行通信，接收包括由所述远程操作人员实施的第1操作量的远程操作信息的处理；
通信异常判定处理，根据与所述远程操作人员终端的所述通信的状态，判定与所述远程操作人员终端的所述通信是否发生异常；
终端异常判定处理，根据所述第1操作量，判定所述远程操作人员终端是否发生异常；
操作量裁定处理，根据所述通信异常判定处理和所述终端异常判定处理的结果，根据所述第1操作量和通过所述自动驾驶功能决定的第2操作量中的至少一方决定操作量；以及
依照决定的所述操作量而控制所述移动体的处理。
2.根据权利要求1所述的控制装置，其中，
在所述操作量裁定处理中，所述一个或者多个处理器根据所述通信异常判定处理和所述终端异常判定处理的结果，将所述第1操作量、所述第2操作量以及所述第1操作量和所述第2操作量的组合中的任意一者决定为所述操作量。
3.根据权利要求1或者2所述的控制装置，其中，
在判定为所述远程操作人员终端发生所述异常的情况下，所述一个或者多个处理器将所述第2操作量决定为所述操作量。
4.根据权利要求1至3中的任意一项所述的控制装置，其中，
在判定为所述通信发生所述异常的情况下，所述一个或者多个处理器将所述第2操作量决定为所述操作量。
5.根据权利要求1至4中的任意一项所述的控制装置，其中，
第1判定中期间是在探测到所述远程操作人员终端发生所述异常的可能性之后，直至确定出所述远程操作人员终端是否发生所述异常为止的期间，
在所述第1判定中期间，在判定为所述通信未发生所述异常的情况下，所述一个或者多个处理器将所述第1操作量和所述第2操作量的组合决定为所述操作量。
6.根据权利要求1至5中的任意一项所述的控制装置，其中，
第2判定中期间是在探测到所述通信发生所述异常的可能性之后，直至确定出所述通信是否发生所述异常为止的期间，
在所述第2判定中期间，在判定为所述远程操作人员终端未发生所述异常的期间，所述一个或者多个处理器将所述第1操作量决定为所述操作量。
7.根据权利要求1至6中的任意一项所述的控制装置，其中，
第1判定中期间是在探测到所述远程操作人员终端发生所述异常的可能性之后，直至确定出所述远程操作人员终端是否发生所述异常为止的期间，
第2判定中期间是在探测到所述通信发生所述异常的可能性之后，直至确定出所述通信是否发生所述异常为止的期间，
在所述第1判定中期间和所述第2判定中期间重复的期间，所述一个或者多个处理器将所述第1操作量和所述第2操作量的组合决定为所述操作量。
8.根据权利要求1至7中的任意一项所述的控制装置，其中，
在判定为所述远程操作人员终端未发生所述异常、并且判定为所述通信也未发生所述异常的情况下，所述一个或者多个处理器将所述第1操作量决定为所述操作量。
9.一种控制方法，控制移动体，所述移动体为由远程操作人员实施的远程操作的对象，并且具备自动驾驶功能，其中，
所述控制方法包括：
在所述移动体的所述远程操作的过程中，与所述远程操作人员侧的远程操作人员终端进行通信，接收包括由所述远程操作人员实施的第1操作量的远程操作信息的处理；
通信异常判定处理，根据与所述远程操作人员终端的所述通信的状态，判定与所述远程操作人员终端的所述通信是否发生异常；
终端异常判定处理，根据所述第1操作量，判定所述远程操作人员终端是否发生异常；
操作量裁定处理，根据所述通信异常判定处理和所述终端异常判定处理的结果，根据所述第1操作量和通过所述自动驾驶功能决定的第2操作量中的至少一方决定操作量；以及
依照决定的所述操作量而控制所述移动体的处理。
10.一种计算机可读取的记录介质，记录有控制程序，其中，
所述控制程序是用于控制移动体的计算机程序，所述移动体为由远程操作人员实施的远程操作的对象，并且具备自动驾驶功能，
所述控制程序使计算机执行：
在所述移动体的所述远程操作的过程中，与所述远程操作人员侧的远程操作人员终端进行通信，接收包括由所述远程操作人员实施的第1操作量的远程操作信息的处理；
通信异常判定处理，根据与所述远程操作人员终端的所述通信的状态，判定与所述远程操作人员终端的所述通信是否发生异常；
终端异常判定处理，根据所述第1操作量，判定所述远程操作人员终端是否发生异常；
操作量裁定处理，根据所述通信异常判定处理和所述终端异常判定处理的结果，根据所述第1操作量和通过所述自动驾驶功能决定的第2操作量中的至少一方决定操作量；以及
依照决定的所述操作量而控制所述移动体的处理。
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