JP2017084367A - 自動車の制御 - Google Patents

Abstract

【課題】自動車を制御するための改良された技術を提供する。
【解決手段】第３の自動車を制御するための方法は、第１の自動車において、第１の自動車の周囲をサンプリングし、サンプリングされた情報に基づき、交通状況に関する推定を決定するステップと、決定された推定を、第１の自動車から中央センタに伝送するステップと、第２の自動車において、第１の自動車の周囲と重畳する第２の自動車の周囲をサンプリングし、サンプリングされた情報に基づき、交通状況に関する推定を決定するステップと、決定された推定を第２の自動車から中央センタに伝送するステップと、中央センタにおいて、伝送された情報に基づき、第１及び第２の自動車の領域における交通状況を特定するステップと、特定された交通情報を早期に考慮できるようにするために、特定された交通状況を第３の自動車に伝送するステップと、を備えている。
【選択図】図１

Description

本発明は、自動車の制御に関する。特に本発明は、自動車を制御するための、その他の自動車の周囲情報の評価に関する。

従来技術
道路区間を走行している自動車をより良く制御できるようにするために、その道路区間における交通状況に関する情報を使用できれば有用である。例えば、近傍に存在するその他の自動車を用いて、交通状況を特定することができる。このために、その他の自動車は複数のセンサを有しており、それらのセンサのデータが相互に比較され、測定された物理的な状況から、利用可能な情報が生成される。それらの情報は、第２の自動車の領域における交通状況の評価にとって有用なものである。例えば、光学的なデータ、レーダのデータ及び超音波センサのデータに基づき、第２の自動車の領域における物体をサンプリングすることができ、また、種々のデータの処理において、物体を、例えば道路区間の雪を掻き分けながら飛ばす冬場の除雪車として識別することができる。

ここで問題となるのは、自動車の領域における交通状況を特定するためには、通常の場合、複数のセンサと、複雑且つ高速な処理とが必要になるということである。そのような装備が整っている車両は、現状では、特に上位クラスに存在している。所定の道路網における交通状況をほぼ全域にわたり特定するためには、その種の車両は十分に普及していない。

本発明が基礎とする課題は、自動車を制御するための改良された技術を提供することである。本発明によれば、この課題は、独立請求項に記載されている構成によって解決される。従属請求項には、有利な実施の形態が記載されている。

発明の開示
第１の態様によれば、第３の自動車を制御するための方法は、第１の自動車において、第１の自動車の周囲をサンプリングし、サンプリングされた情報に基づき、交通状況に関する推定を決定するステップと、決定された推定を、第１の自動車から中央センタに伝送するステップと、第２の自動車において、第１の自動車の周囲と重畳する第２の自動車の周囲をサンプリングし、サンプリングされた情報に基づき、交通状況に関する推定を決定するステップと、決定された推定を第２の自動車から中央センタに伝送するステップと、中央センタにおいて、伝送された情報に基づき、第１の自動車及び第２の自動車の領域における交通状況を特定するステップと、特定された交通状況を早期に考慮できるようにするために、特定された交通状況を第３の自動車に伝送するステップと、を備えている。

本発明が基礎とする着想は、交通状況を特定するために、確かに通常の場合は平均的な自動車において利用可能なセンサデータ又は処理能力よりも多くのセンサデータ又は処理能力が必要とされるが、しかしながら、少なくとも幾つかのセンサと、限定的であっても、ある程度の処理能力を有している自動車は十分に存在している、ということである。その種の自動車は、特にミドルクラス又はコンパクトクラスに存在しており、それらの自動車は、現在の道路交通における自動車の大部分を占めている。例えば、第１の自動車は、超音波ベースの駐車アシスタンス機能を有することができ、それによって、少なくとも近傍領域における障害物を検出し、必要に応じて、物体クラス（例えば固定の障害物、人間又は自動車）に対応付けることができる。この決定に基づいても、確かに交通状況を未だ特定することはできないが、しかしながら、多くの場合には既に推測することはできる。

第３の自動車が第１の自動車又は第２の自動車の領域内に存在する場合には、第３の自動車を、特定された交通状況に基づきより良く制御することができる。有利には、中央センタにおいて、交通状況を特定するために、第１の自動車及び第２の自動車から受信した推定が評価される。その種の推定がより多く提供されるほど、特定される交通状況はより正確且つ的確になる。本方法によって、交通状況を高い確実性で特定することができるので、その結果、特定された交通状況から確実なアクション推奨を導き出すことができる。上述の例においては、例えば、第１の自動車の推定と第２の自動車の推定とを相互に組み合わせて、道路上の人間と逃げている動物とを区別することができる。

第１の自動車及び第２の自動車の各自動車においては、付加的に、特定された交通状況と既存の交通状況の一致の確率を表す信頼度を決定し、中央センタに伝送することができる。例えば、サンプリングされた情報が一義的であり、又は、複数のセンサからの情報を矛盾なく相互に組み合わせることができる場合には、決定された推定の信頼性は非常に高いと考えられ、他方、単一のセンサの情報が評価され、又は、センサ情報が高いノイズに晒されている場合には、信頼性は低いと考えられる。

中央センタにおいては、受信した可能な限り総ての推定に関して、信頼度がどれほど高いかも既知であれば、交通状況をより良く特定することができる。

中央センタは、付加的に、特定された交通状況と既存の交通状況との一致の確率を表す信頼度を特定し、第３の自動車に伝送することができる。第１の自動車又は第２の自動車から受信した推定を解析することによって、及び／又は、第１の自動車又は第２の自動車の受信した信頼度を考慮することによって、信頼度を特定することができる。これによって、受信した交通状況を信用できる限りは、第３の自動車をより良く評価することができる。

特に、情報が複数の第１の自動車及び第２の自動車から中央センタに伝送できる場合には、種々のセンサ技術（例えばビデオ、レーダ、ライダ、超音波）を基礎とする推定は、同じセンサ技術の種々のセンサを使用することができ、例えば、異なる品質レベル若しくは拡張レベルを有しているセンサ、又は、異なるサプライヤのセンサ、また、センサ情報を処理するための異なるアルゴリズムを有しているセンサを使用することができる。特に、同じ交通状況に関係する類似の推定又は相互に対応する推定に、相互的に関連を設定し、それを交通状況の検証又は確認された特定の基礎とすることができる。

特に有利には、第１の自動車又は第２の自動車において、交通状況を特定するために、複数のソースを相互にフュージョンさせることができる。ソースは特に、センサ又はセンサシステムを含むことができる。より多くのソースが使用されるほど、またソース品質がより良くなるほど、交通状況の決定された推定もより良いものとなる。

フュージョンは、特に、種々の物理量に基づく状況の決定を含むことができる。この状況は特に交通状況に関連付けられている。例示的な状況は、例えば、二重駐車された自動車、特殊車両（警察、救急車）又は道路上の歩行者を含む。その種の状況をサンプリングするために、種々のセンサを使用することができ、それらのセンサには例えば、受動的な光センサ（カメラ）、別の能動的な光センサ（ライダ）、また更には超音波センサが含まれる。第２の自動車が関係している状況を決定するために種々のセンサ値を結合することは、例えば、自動運転の分野においては既に実施されている。

一つの別の実施の形態においては、第１の自動車及び／又は第２の自動車が、付加的に、サンプリングされた情報を中央センタに伝送する。これによって、中央センタにはロウデータ（生データ：raw data）が存在し、このロウデータに基づき、交通状況をより良く特定することができる。上述のロウデータをより良く相互に結合させることができ、このことは、個々の自動車においてはその他の自動車のロウデータが未知であることから不可能である。中央センタにおいては、必要とされる処理能力を低減することができ、また、コストも削減することができる。

一つの実施の形態においては、中央センタが、受信した情報又は推定のフュージョンに基づき交通状況を特定する。例えば二つの情報が基本的に矛盾する場合には、一方又は両方の推定が的確なものではない。

一つの別の実施の形態においては、中央センタが、統計的な平均値形成に基づき交通状況を特定する。例えば受信した１０個の推定が第１の交通状況を示し、受信した推定のうちの１個だけがこの交通状況に矛盾する場合には、後者の推定を統計的な異常値として処理し、破棄することができる。例えば、イベントの正確な場所若しくは正確な時間、又は、物体の正確な場所を特定できるのであれば、推定の統計的な平均も決定することができる。

第２の態様によれば、コンピュータプログラム製品は、このコンピュータプログラム製品が処理装置において実行される場合に、又は、コンピュータ読み出し可能データ担体に記憶されている場合に、上述の方法を実施するためのプログラムコード手段を有している。

本発明の第３の態様によれば、第３の自動車を制御するための制御装置が、第２の自動車の領域における交通状況に関する、第１の自動車によって決定された推定を受信する受信装置と、第３の自動車の領域における交通状況に関する、第２の自動車によって決定された推定を受信する受信装置と、第２の自動車及び第３の自動車の領域における交通状況を、受信した推定に基づき特定する処理装置と、を備えており、第１の自動車の領域と第２の自動車の領域とは重畳している。

二つの受信装置は、相互に統合されるように実施されてもよいし、重複してもよい。一つの特に有利な実施の形態においては、受信装置のうちの少なくとも一つが、路車間通信インタフェースを含む。

以下では、添付の図面を参照しながら本発明を詳細に説明する。

自動車を制御するためのシステムを示す。 図１に示したシステムのための例示的な自動車を示す。 図１の自動車を制御するための方法のフローチャートを示す。

実施の形態の詳細な説明
図１には、第３の自動車１１５を制御するためのシステム１００が示されており、この図１では例示的に複数の第３の自動車１１５が図示されている。このために、第１の自動車１０５及び第２の自動車１１０の各自動車によって、該当する自動車１０５，１１０の周囲に由来する情報がサンプリング及び解釈され、その解釈結果が中央センタ１２０に伝送される。ここでの考察では、２台の自動車１０５，１１０によってサンプリングされる領域が相互に一致している、又は、少なくとも重畳していることを前提とする。解釈の結果は、特に、サンプリングされたそれぞれの領域内に存在する交通状況に関係する。本発明では、自動車１０５，１１０に搭載されているサンプリング手段又は処理手段が、交通状況を十分な確実性、信頼性、精度又は速度で特定することに適していない場合には、特定ではなく、推定と表現する。特に、１種類のセンサデータ（例えば距離データ）に基づくだけで推定を決定することができる。推定から特定に至るには、通常の場合、誤測定を排除するために、複数の種類のセンサデータ（例えば、付加的にビデオデータ）のフュージョンが必要になる。

自動車１０５，１１０から中央センタ１２０への推定の伝送は、有利には無線によって行われる。このために、特に、路車間通信（Car-to-Infrastructure：Ｃ２Ｉ）インタフェース１２５を使用することができる。このインタフェース１２５は、例えば、無線ネットワーク又は移動無線網を含み得る。通常の場合、可能な限り多数の第１の自動車１０５，１１０が想定されているので、それらの自動車１０５，１１０をその停車位置、走行方向又は速度で区別することができる。自動車１０５，１１０の装備は異なっていてもよく、例えば異なる種類のセンサが装備されていてもよい。

中央センタ１２０は、有利には処理装置１３０を含んでおり、また、任意選択的にデータメモリ１３５を含んでいる。中央センタ１２０のタスクは、第１の自動車１０５及び第２の自動車１１０からメッセージを受信し、第１の自動車１０５及び第２の自動車１１０の領域における交通状況を特定するために、それら受信したデータに相互的に関連を設定することである。図示したシステム１００に関して、中央センタ１２０が物理的に何処に存在するかは重要ではないので、従って、中央センタ１２０を分散型のサービス又はクラウドサービスとして実現することもできる。特定された交通状況は、特にサンプリングされた領域における中央センタ１２０によって利用される。この際、有利には、やはり無線による伝送を使用することができ、可能であればＣ２Ｉを用いた伝送を使用することができる。

第３の自動車１１５の予定ルートが、例えば交通状況が特定されている領域を通過する場合には、その領域に適用される交通状況を考慮して、第３の自動車１１５をより良く制御することができる。アクション又はアクション推奨を第３の自動車１１５自体において、受信した交通状況に基づき決定することができる。一つの別の実施の形態においては、第３の自動車１１５に関するアクション又はアクション推奨が中央センタ１２０において決定され、第３の自動車１１５に伝送される。アクション推奨は、例えば、一般的な危険警告、速度推奨、予定ルートとは異なるルートを使用するための回避推奨であってもよいし、第３の自動車１１５においてより良い制御のために使用することができるその他のメッセージであってもよい。この推奨を、第３の自動車１１５の運転者によって、又は、第３の自動車１１５に搭載されている自動制御装置によって決定することができる。特定された交通状況は、複数の第３の自動車１１５にとって重要であると考えられるので、交通状況、また、それに付随する情報を多数の道路利用者に提供することができ、例えば、一対多のコネクション（ブロードキャスト）を用いて提供することができる。各第３の自動車１１５は、特定された交通状況が自身にとって重要であるか否かを判断することができる。

図１には、例示的に一つの危険地点１４０が示されており、そこでは別の自動車が事故に遭っている。第１の自動車１０５も第２の自動車１１０も危険地点１４０に関係している。つまり、いずれの自動車１０５，１１０も、危険地点１４０の領域内に位置しているか、又は、危険地点１４０を通過する。図示されている例において、第１の自動車１０５は、危険地点１４０から見える範囲内に存在しており、他方、第２の自動車１１０は別の方向から危険地点１４０に接近している。

第３の自動車１１５は、第１の自動車１０５及び第２の自動車１１０が存在している道路区間と同じ道路区間上に存在している。３台の自動車１０５，１１０及び１１５が同一の交通状況に関係する時点は相互に直ぐ間近に迫っており、その結果、影響も及ぼされることを前提とする。比較的大きいシステム１００においては、第１の自動車１０５、第２の自動車１１０及び第３の自動車１１５の統計的な分布を前提とすることができるので、通常の場合は、情報的な適用範囲が存在する。即ち、事実上総ての第３の自動車に関して、その自動車１１５にとって重要な交通状況を事実上いつでも特定することができる。

図２には、図１に示したシステム１００のための例示的な自動車１０５，１１０が示されている。自動車１０５，１１０には、周囲を監視するための複数のセンサ又はセンサ信号を処理するための処理装置を種々に装備させることができる。

自動車１０５，１１０は、処理装置２０５と、中央センタ１２０と通信するためのインタフェース２１０と、少なくとも一つのセンサ２１５とを備えている。インタフェース２１０は、特に、路車間通信インタフェースを含むものとすることができ、この路車間通信インタフェースは、図１に示したシステム１００のインタフェース１２５と通信するために設計されている。

自動車１０５，１１０は、それら自動車１０５，１１０の周囲からデータをサンプリングして、処理装置２０５に転送するセンサ２１５を一つだけ又は少数備えている。自動車１０５，１１０の近傍領域をサンプリングするための横方向の超音波センサ２２０が例示的に図示されている。別の実施の形態においては、フロントカメラ２２５又はリアカメラ２３０を設けることができる。別の実施の形態においては、自動車１０５，１１０のための、事実上考えられる総ての周囲センサ、例えばレーダセンサ、ライダセンサ又はマイクを設けることも考えられる。

自動車１０５，１１０のセンサ２１５のサンプリング能力又はそれら自動車１０５，１１０の処理装置２０５の処理能力は限定的であるので、第３の自動車１１５の領域における交通状況は、実質的に推定の形でしか特定できない。異なる種類のセンサ２１５の数は、通常の場合、３乃至５個であって、それより多くはない。

第１の例においては、自動車１０５，１１０が、フロントカメラ２２５の情報に基づき、「不動の赤白の複数の物体」を自身の周囲において確認する。このことから、それらの物体が工事現場の安全を確保するための警告標識であるという推定を抽出することができる。

第２の例においては、レーダセンサが設けられており、この第２のレーダセンサを用いて、自動車１０５，１１０は、車線前方の左側を走行しており、且つ、自動車１０５，１１０の前方を走行する自動車によって右側から追い越される、しかも高速な相対速度で追い越される、緩慢に移動する大きい物体を識別する。推定として、その物体が、移動する作業現場の手前で警告を発しているトラックであることを示すことができる。

第３の例においては、超音波センサ２２０を用いて、自動車１０５，１１０の左右において移動する小型の複数の物体が特定される。推定として、小型の物体が、第３の自動車１１５が利用している道路の上を移動している人間であることを導き出すことができる。

第４の例においては、複数のセンサ２１５のうちの一つを用いて、自動車１０５，１１０の前方を走行する複数の自動車が左側から通過する不動の大きい物体が検出される。この大きい物体は、図１に示した危険地点１４０においても例示的に示したような立ち往生した自動車であることが推定される。

自動車１０５，１１０は、決定された推定を、また任意選択的に、決定された推定が基礎とする情報も、中央センタ１２０に伝送し、この中央センタ１２０が処理装置１３０を用いてそれらの情報を処理し、任意選択的にデータメモリ１３５に格納する。

図３には、図１に示した自動車１０５を制御するための方法３００のフローチャートが示されている。

第１のステップ３０５においては、第１の自動車１０５の周囲がサンプリングされる。ステップ３１０においては、そこから、第１の自動車１０５の領域における交通状況に関する推定が決定される。続くステップ３１５において、決定された推定が中央センタ１２０に伝送され、また必要に応じて、ステップ３０５において情報をサンプリングする際に用いた、まだ十分には処理されていないデータも中央センタ１２０に伝送される。

相応に、ステップ３２０においては、第２の自動車１１０の周囲がサンプリングされ、それに続いて、ステップ３２５においては、サンプリング結果に基づき、第２の自動車１１０の領域における交通状況に関する推定が決定される。ステップ３３０においては、その推定が中央センタ１２０に伝送され、また必要に応じて、ステップ３２０のサンプリングの基礎となる、未だ十分には処理されていないセンサ２１５のデータも、中央センタ１２０に伝送される。

ステップ０３３５においては、自動車１１０及び１１５から伝送された情報が、中央センタ１２０によって受信される。方法３００に関して、自動車１０５及び１１０の情報を受信する順序は重要ではない。しかしながら、好適には、自動車１０５，１１０から可能な限り多くの情報が受信される。

ステップ３４０では、中央センタ１２０において、受信した推定に基づき、自動車１０５，１１０の領域における交通状況が特定される。任意選択的に、ステップ３４５においては更に、第３の自動車１１５の領域における交通状況が特定され、例えば、一つ又は複数の特定された交通状況の地理学的又は時間的な外挿又は内挿が決定される。外挿又は内挿を最小限にするために、好適には、自動車１０５，１１０から受信した情報が時間的及び空間的にその都度、可能な限り狭く範囲が設定された領域に関連付けられる。その結果、それらは相互に相関関係を有している。理想的には、それらの領域が空間的に一致する。更に、ステップ３４５においては、特定された交通状況に基づき、第３の自動車１１５に関する制御情報又は制御推奨を決定することができる。有利には、特定された交通状況及び／又は制御情報若しくは制御推奨が続いて第１の自動車１０５に伝送される。一つの実施の形態においては、このために、路車間通信インタフェース１２５が使用される。

Claims (11)

1. 第３の自動車（１１５）を制御するための方法（３００）において、
   −第１の自動車（１０５）において、当該第１の自動車（１０５）の周囲をサンプリングし（３０５）、サンプリングされた情報に基づき、交通状況に関する推定を決定する（３１０）ステップと、
   −決定された前記推定を、前記第１の自動車（１０５）から中央センタ（１２０）に伝送する（３１５）ステップと、
   −第２の自動車（１１０）において、前記第１の自動車（１０５）の周囲と重畳する前記第２の自動車（１１０）の周囲をサンプリングし（３０５）、サンプリングされた情報に基づき、交通状況に関する推定を決定する（３１０）ステップと、
   −決定された前記推定を、前記第２の自動車（１１０）から中央センタ（１２０）に伝送する（３１５）ステップと、
   −前記中央センタ（１２０）において、伝送された前記情報に基づき、前記第１の自動車（１０５）及び前記第２の自動車（１１０）の前記領域における交通状況を特定する（３４０）ステップと、
   −特定された前記交通状況を早期に考慮できるようにするために、特定された前記交通状況を前記第３の自動車（１１５）に伝送するステップと、
   を備えていることを特徴とする、方法（３００）。
2. 前記第１の自動車（１０５）及び前記第２の自動車（１１０）の各自動車において、付加的に、特定された前記交通状況と前記既存の交通状況の一致の確率を表す信頼度を決定し、前記中央センタ（１２０）に伝送する、請求項１に記載の方法（３００）。
3. 前記中央センタ（１２０）は、付加的に、特定された前記交通状況と前記既存の交通状況の一致の確率を表す信頼度を決定し、前記第３の自動車（１１５）に伝送する、請求項１又は２に記載の方法（３００）。
4. 前記第１の自動車（１０５）又は前記第２の自動車（１１０）において、複数のソース（２１５）の情報を相互にフュージョンさせ、前記交通状況に関する前記推定を決定する、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の方法（３００）。
5. 前記フュージョンは、種々の物理量に基づいた状況の決定を含む、請求項４に記載の方法（３００）。
6. 前記第１の自動車（１０５）及び／又は前記第２の自動車（１１０）は、付加的に、サンプリングされた前記情報を前記中央センタ（１２０）に伝送する、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の方法（３００）。
7. 前記中央センタ（１２０）は、前記交通状況を、受信した前記情報のフュージョンによって特定する、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の方法（３００）。
8. 前記中央センタ（１２０）は、前記交通状況を、統計的な平均値形成によって特定する、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の方法（３００）。
9. コンピュータプログラム製品において、
   前記コンピュータプログラム製品が、処理装置（１３０，２０５）において実行される場合に、又は、コンピュータ読み出し可能データ担体に記憶されている場合に、請求項１乃至８のいずれか一項に記載の方法（３００）を実施するためのプログラムコード手段を有していることを特徴とする、コンピュータプログラム製品。
10. 第３の自動車（１１５）を制御するための制御装置（１２５）において、
    前記制御装置（１２５）は、
    −前記第２の自動車（１１０）の領域における交通状況に関する、第１の自動車（１０５）によって決定された推定を受信する受信装置（１２５）と、
    −前記第３の自動車（１１５）の領域における交通状況に関する、第２の自動車（１１０）によって決定された推定を受信する受信装置（１２５）と、
    −前記第２の自動車（１１０）及び前記第３の自動車（１１５）の前記領域における交通状況を、受信した前記推定に基づき特定する処理装置（１３０）と、
    を備えており、
    −前記第１の自動車の領域と前記第２の自動車（１１０）の領域とは重畳する、
    ことを特徴とする、制御装置（１２５）。
11. 前記受信装置（１２５）のうちの一つは、路車間通信インタフェースを含んでいる、請求項１０に記載の制御装置（１２５）。

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