JP2018181301A - Information processing method and information processing apparatus - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To more accurately determine whether or not an automatic driving is possible.SOLUTION: In an information processing method, using a computer, manual operation information 111 indicating a vehicle control by manual operation in a traveling section of a vehicle is acquired from an apparatus mounted on the vehicle (S102); sensor information 112 obtained by sensing about the vehicle in the traveling section is acquired from a device mounted on the vehicle (S103); on the basis of the sensor information 112, automatic driving information 113 indicating a vehicle control by automatic driving in the traveling section is generated (S 106); and on the basis of the manual driving information 111 and the automatic driving information 113, automatic driving availability information 114 indicating whether or not the automatic driving in the traveling section is permitted is generated (S107 to S109).SELECTED DRAWING: Figure 2

Description

本開示は、車両の自動運転の可否を判定する情報処理方法及び情報処理装置に関する。   The present disclosure relates to an information processing method and an information processing apparatus that determine the availability of automatic driving of a vehicle.

車両のルート検索時に、自動運転が可能かを判定する技術が知られている(例えば、特許文献1参照)。   There is known a technique for determining whether automatic driving is possible when searching for a route of a vehicle (see, for example, Patent Document 1).

国際公開第2016/063385号International Publication No. 2016/063385

このような、自動運転が可能かを判定する情報処理方法又は情報処理装置では、自動運転の可否をより正確に判定できることが望まれている。   In such an information processing method or information processing apparatus for determining whether or not automatic driving is possible, it is desired to be able to more accurately determine whether or not automatic driving is possible.

そこで、本開示は、自動運転の可否をより正確に判定できる情報処理方法又は情報処理装置を提供することを目的とする。   Therefore, the present disclosure aims to provide an information processing method or an information processing apparatus capable of more accurately determining whether automatic driving is possible.

本開示の一態様に係る情報処理方法は、コンピュータを用いて、車両の走行区間における手動運転による車両制御を示す手動運転情報を前記車両に搭載される装置から取得し、前記走行区間における前記車両についてのセンシングにより得られるセンサ情報を前記車両に搭載される装置から取得し、前記センサ情報に基づいて前記走行区間における自動運転による車両制御を示す自動運転情報を生成し、前記手動運転情報および前記自動運転情報に基づいて前記走行区間における自動運転の可否を示す自動運転可否情報を生成する。   An information processing method according to an aspect of the present disclosure acquires, using a computer, manual operation information indicating vehicle control by manual operation in a traveling section of the vehicle from a device mounted on the vehicle, and the vehicle in the traveling section Sensor information obtained by sensing for the vehicle is obtained from a device mounted on the vehicle, and automatic driving information indicating vehicle control by automatic driving in the traveling section is generated based on the sensor information, the manual driving information and the manual driving information Based on the automatic driving information, automatic driving availability information indicating the availability of automatic driving in the traveling section is generated.

本開示は、自動運転の可否をより正確に判定できる情報処理方法又は情報処理装置を提供できる。   The present disclosure can provide an information processing method or an information processing apparatus capable of more accurately determining whether or not automatic driving is possible.

図1は、実施の形態1に係る情報処理装置のブロック図である。FIG. 1 is a block diagram of an information processing apparatus according to the first embodiment. 図2は、実施の形態1に係る情報処理方法のフローチャートである。FIG. 2 is a flowchart of the information processing method according to the first embodiment. 図3は、実施の形態1に係る自動運転仕様のパラメータの一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of parameters of the automatic driving specification according to the first embodiment. 図4は、実施の形態1に係る自動運転可否情報の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing an example of the autonomous driving availability information according to the first embodiment. 図5は、実施の形態1に係る車両制御の手動ログとシミュレーション値との一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing an example of a manual log and simulation values of vehicle control according to the first embodiment. 図6は、実施の形態1に係る手動ログとシミュレーション値とに基づく車両位置及び姿勢の一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing an example of the vehicle position and attitude based on the manual log and the simulation value according to the first embodiment. 図7は、実施の形態2に係る情報処理装置のブロック図である。FIG. 7 is a block diagram of an information processing apparatus according to the second embodiment. 図8は、実施の形態2に係る情報処理方法のフローチャートである。FIG. 8 is a flowchart of the information processing method according to the second embodiment.

本開示の一態様に係る情報処理方法は、コンピュータを用いて、車両の走行区間における手動運転による車両制御を示す手動運転情報を前記車両に搭載される装置から取得し、前記走行区間における前記車両についてのセンシングにより得られるセンサ情報を前記車両に搭載される装置から取得し、前記センサ情報に基づいて前記走行区間における自動運転による車両制御を示す自動運転情報を生成し、前記手動運転情報および前記自動運転情報に基づいて前記走行区間における自動運転の可否を示す自動運転可否情報を生成する。   An information processing method according to an aspect of the present disclosure acquires, using a computer, manual operation information indicating vehicle control by manual operation in a traveling section of the vehicle from a device mounted on the vehicle, and the vehicle in the traveling section Sensor information obtained by sensing for the vehicle is obtained from a device mounted on the vehicle, and automatic driving information indicating vehicle control by automatic driving in the traveling section is generated based on the sensor information, the manual driving information and the manual driving information Based on the automatic driving information, automatic driving availability information indicating the availability of automatic driving in the traveling section is generated.

これによれば、当該情報処理方法は、手動運転による車両制御と、センシングにより得られたセンサ情報を用いて生成された自動運転による車両制御とに基づき、自動運転の可否を判定する。これにより、当該情報処理方法は、自動運転の可否をより正確に判定できる。   According to this, the information processing method determines the possibility of automatic driving based on vehicle control by manual driving and vehicle control by automatic driving generated using sensor information obtained by sensing. Thereby, the said information processing method can determine the decision | availability of automatic driving more correctly.

例えば、前記自動運転情報の生成では、自動運転の仕様に応じた前記自動運転による車両制御を示す自動運転情報を生成してもよい。   For example, in the generation of the automatic driving information, automatic driving information may be generated which indicates vehicle control by the automatic driving according to a specification of the automatic driving.

これによれば、当該情報処理方法は、自動運転仕様に応じて自動運転の可否を判定できる。   According to this, the information processing method can determine the propriety of the automatic driving according to the automatic driving specification.

例えば、前記情報処理方法は、前記車両の前記自動運転の仕様を示す自動運転仕様情報を前記車両に搭載される装置を含む外部装置又は前記コンピュータの記憶部から取得することをさらに含み、前記自動運転情報の生成では、前記自動運転仕様情報の示す自動運転の仕様に応じた前記自動運転による車両制御を示す自動運転情報を生成してもよい。   For example, the information processing method further includes acquiring automatic driving specification information indicating a specification of the automatic driving of the vehicle from an external device including a device mounted on the vehicle or a storage unit of the computer; In the generation of the driving information, automatic driving information may be generated which indicates vehicle control by the automatic driving according to the specification of the automatic driving indicated by the automatic driving specification information.

例えば、前記自動運転情報の生成では、複数の前記自動運転の仕様の各々についての前記自動運転による車両制御それぞれを示す複数の自動運転情報を生成し、前記自動運転可否情報の生成では、前記手動運転情報および前記複数の前記自動運転情報に基づいて、前記複数の前記自動運転の仕様の各々についての複数の前記自動運転可否情報をそれぞれ生成してもよい。   For example, in the generation of the automatic driving information, a plurality of automatic driving information indicating each of the vehicle control by the automatic driving for each of the plurality of specifications of the automatic driving is generated, and in the generation of the automatic driving availability information, the manual A plurality of the automatic driving availability information may be respectively generated for each of the plurality of specifications of the automatic driving based on the driving information and the plurality of the automatic driving information.

これによれば、当該情報処理方法は、複数の自動運転仕様に対して自動運転の可否を判定できる。   According to this, the information processing method can determine the propriety of automatic driving for a plurality of automatic driving specifications.

例えば、前記自動運転の仕様は、自動運転のアルゴリズムを含んでもよい。   For example, the specification of the autonomous driving may include an algorithm of autonomous driving.

これによれば、当該情報処理方法は、自動運転のアルゴリズムに応じて自動運転の可否を判定できる。   According to this, the information processing method can determine the propriety of the automatic driving according to the algorithm of the automatic driving.

例えば、前記自動運転の仕様は、自動運転の処理レートを含んでもよい。   For example, the specification of the automatic driving may include a processing rate of the automatic driving.

これによれば、当該情報処理方法は、自動運転の処理レートに応じて自動運転の可否を判定できる。   According to this, the information processing method can determine the possibility of the automatic driving according to the processing rate of the automatic driving.

例えば、前記自動運転の仕様は、自動運転に用いられるセンサの種類を含んでもよい。   For example, the specification of the automatic driving may include the type of sensor used for the automatic driving.

これによれば、当該情報処理方法は、使用するセンサの種類に応じて自動運転の可否を判定できる。   According to this, the said information processing method can determine the decision | availability of an automatic driving | operation according to the kind of sensor to be used.

例えば、前記自動運転の仕様は、自動運転のレベルまたは内容を含んでもよい。   For example, the specification of the automatic driving may include the level or content of the automatic driving.

これによれば、当該情報処理方法は、自動運転のレベル又は内容に応じて自動運転の可否を判定できる。   According to this, the information processing method can determine the propriety of the automatic driving according to the level or the content of the automatic driving.

例えば、前記情報処理方法は、前記車両の演算性能を示す演算性能情報を前記車両に搭載される装置を含む外部装置又は前記コンピュータの記憶部から取得することをさらに含み、前記自動運転可否情報の生成では、前記演算性能情報が示す演算性能に基づく、前記自動運転の仕様における自動運転を前記車両で実行可能かどうかの判定結果、ならびに前記手動運転情報および前記自動運転情報に基づいて前記自動運転可否情報を生成してもよい。   For example, the information processing method further includes acquiring, from an external device including a device mounted on the vehicle or a storage unit of the computer, computing performance information indicating computing performance of the vehicle; In generation, based on the calculation performance indicated by the calculation performance information, the determination result as to whether or not the automatic driving in the specification of the automatic driving can be performed by the vehicle, and the automatic driving based on the manual driving information and the automatic driving information. The availability information may be generated.

これによれば、当該情報処理方法は、その車両において各自動運転仕様の自動運転を実行可能かを判定できる。   According to this, the information processing method can determine whether the automatic driving of each automatic driving specification can be performed in the vehicle.

例えば、前記自動運転可否情報の生成では、前記手動運転情報と前記自動運転情報との比較結果に基づいて前記自動運転可否情報を生成してもよい。   For example, in the generation of the automatic driving availability information, the automatic driving availability information may be generated based on a comparison result of the manual driving information and the automatic driving information.

これによれば、当該情報処理方法は、手動運転情報と自動運転情報との比較結果に基づいて自動運転の可否を判定できる。   According to this, the information processing method can determine the possibility of automatic driving based on the comparison result of the manual driving information and the automatic driving information.

例えば、前記手動運転情報および前記自動運転情報は、車両制御の程度を示す情報を含み、前記自動運転可否情報の生成では、前記手動運転情報の示す車両制御の程度と前記自動運転情報の示す車両制御の程度との相関に基づいて前記自動運転可否情報を生成してもよい。   For example, the manual driving information and the automatic driving information include information indicating the degree of vehicle control, and in the generation of the automatic driving permission information, the vehicle indicating the degree of vehicle control indicated by the manual driving information and the vehicle indicated by the automatic driving information The automatic driving availability information may be generated based on the correlation with the degree of control.

これによれば、当該情報処理方法は、手動運転情報と自動運転情報との相関に基づいて自動運転の可否を判定できる。   According to this, the information processing method can determine the possibility of automatic driving based on the correlation between the manual driving information and the automatic driving information.

例えば、前記自動運転可否情報の生成では、前記手動運転情報の示す車両制御に基づく前記車両の状態と、前記自動運転情報の示す車両制御に基づく前記車両の状態との差異に基づいて前記自動運転可否情報を生成してもよい。   For example, in the generation of the automatic driving permission information, the automatic driving based on the difference between the state of the vehicle based on the vehicle control indicated by the manual driving information and the state of the vehicle based on the vehicle control indicated by the automatic driving information. The availability information may be generated.

これによれば、当該情報処理方法は、手動運転情報と自動運転情報とに基づく車両制御の程度に基づいて自動運転の可否を判定できる。   According to this, the information processing method can determine the possibility of automatic driving based on the degree of vehicle control based on the manual driving information and the automatic driving information.

例えば、前記車両の状態は、前記車両の位置および姿勢の少なくとも一方を含んでもよい。   For example, the state of the vehicle may include at least one of the position and the attitude of the vehicle.

これによれば、当該情報処理方法は、手動運転情報と自動運転情報とに基づく車両の位置又は姿勢に基づいて自動運転の可否を判定できる。   According to this, the information processing method can determine the propriety of automatic driving based on the position or posture of the vehicle based on the manual driving information and the automatic driving information.

例えば、前記情報処理方法は、さらに、前記手動運転情報とは別の少なくとも1つの前記手動運転情報を前記車両とは別の少なくとも1つの車両に搭載される装置から取得することと、前記手動運転情報と前記別の少なくとも1つの前記手動運転情報とに基づいて前記車両の前記手動運転情報が妥当かを判定することを含み、前記自動運転可否情報の生成では、前記手動運転が妥当と判定された場合に、前記自動運転可否情報を生成してもよい。   For example, the information processing method further includes acquiring at least one manual driving information other than the manual driving information from an apparatus mounted on at least one vehicle different from the vehicle, and the manual driving Determining whether the manual driving information of the vehicle is valid based on the information and the at least one other manual driving information, and in the generation of the automatic driving permission information, the manual driving is determined to be valid In the case where it is determined, the automatic operation permission information may be generated.

これによれば、当該情報処理方法は、適切でない手動運転の情報を除外できるので、適正でない手動運転の情報に基づき誤った判定が行われることを抑制できる。   According to this, since the information processing method can exclude information on improper manual driving, it is possible to suppress an erroneous determination based on the information on improper manual driving.

また、本開示の一態様に係る情報処理装置は、車両の走行区間における手動運転による車両制御を示す手動運転情報を前記車両に搭載される装置から取得する手動運転情報取得部と、前記走行区間における前記車両についてのセンシングにより得られるセンサ情報を前記車両に搭載される装置から取得するセンサ情報取得部と、前記センサ情報に基づいて前記走行区間における自動運転による車両制御を示す自動運転情報を生成する車両制御推定部と、前記手動運転情報および前記自動運転情報に基づいて前記走行区間における自動運転の可否を示す自動運転可否情報を生成する自動運転可否判定部と、を備える。   Further, an information processing apparatus according to an aspect of the present disclosure includes: a manual driving information acquisition unit configured to acquire manual driving information indicating vehicle control by manual driving in a traveling section of the vehicle from a device mounted on the vehicle; A sensor information acquisition unit for acquiring sensor information obtained by sensing the vehicle in the vehicle from a device mounted on the vehicle, and generating automatic driving information indicating vehicle control by automatic driving in the traveling section based on the sensor information And an automatic driving availability determination unit that generates automatic driving availability information indicating availability of automatic driving in the traveling section based on the manual driving information and the automatic driving information.

これによれば、当該情報処理装置は、手動運転による車両制御と、センシングにより得られたセンサ情報を用いて生成された自動運転による車両制御とに基づき、自動運転の可否を判定する。これにより、当該情報処理装置は、自動運転の可否をより正確に判定できる。   According to this, the information processing device determines the propriety of the automatic driving based on the vehicle control by the manual driving and the vehicle control by the automatic driving generated using the sensor information obtained by the sensing. Thus, the information processing apparatus can more accurately determine whether or not automatic driving is possible.

なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なCD−ROMなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。   These general or specific aspects may be realized by a system, a method, an integrated circuit, a computer program, or a recording medium such as a computer readable CD-ROM, and the system, the method, the integrated circuit, the computer program And any combination of recording media.

以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本開示の一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。   Embodiments will be specifically described below with reference to the drawings. The embodiments described below each show one specific example of the present disclosure. Numerical values, shapes, materials, components, arrangement positions and connection forms of components, steps, order of steps, and the like shown in the following embodiments are merely examples, and are not intended to limit the present disclosure. Further, among the components in the following embodiments, components not described in the independent claim indicating the highest concept are described as arbitrary components.

(実施の形態1)
本実施の形態に係る情報処理方法及び情報処理装置は、手動運転による車両制御と、センシングにより得られたセンサ情報を用いて推定された自動運転による車両制御とに基づき、自動運転の可否を判定する。これにより、当該情報処理方法及び情報処理装置は、自動運転の可否をより正確に判定できる。
Embodiment 1
The information processing method and the information processing apparatus according to the present embodiment determine the availability of automatic driving based on vehicle control by manual driving and vehicle control by automatic driving estimated using sensor information obtained by sensing. Do. Thus, the information processing method and the information processing apparatus can more accurately determine whether or not automatic driving is possible.

まず、本実施の形態に係る情報処理装置の構成を説明する。図1は、本実施の形態に係る情報処理装置100の構成を示すブロック図である。なお、図1に示す情報処理装置100は、車両内に設けられてもよいし、車両と通信可能なサーバ内等に設けられてもよい。また、情報処理装置100は、車両内又はサーバ内の単一の装置として実現される必要はなく、情報処理装置100による処理が、複数の装置により分散処理されてもよい。例えば、情報処理装置100の一部の機能が車両内に設けられ、他の機能がサーバ内に設けられてもよい。   First, the configuration of the information processing apparatus according to the present embodiment will be described. FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an information processing apparatus 100 according to the present embodiment. Note that the information processing apparatus 100 illustrated in FIG. 1 may be provided in a vehicle, or may be provided in a server or the like that can communicate with the vehicle. Further, the information processing device 100 does not have to be realized as a single device in a vehicle or in a server, and processing by the information processing device 100 may be distributed and processed by a plurality of devices. For example, some functions of the information processing apparatus 100 may be provided in the vehicle, and other functions may be provided in the server.

情報処理装置100は、車両の手動運転による車両制御を示す手動運転情報111と、センシングにより得られるセンサ情報112から推定される自動運転による車両制御を示す自動運転情報113とを用いて自動運転の可否を判定する。この情報処理装置100は、手動運転情報取得部101と、センサ情報取得部102と、車両制御推定部103と、自動運転可否判定部104と、出力部105とを備える。   The information processing apparatus 100 performs automatic driving using manual driving information 111 indicating vehicle control by manual driving of a vehicle, and automatic driving information 113 indicating vehicle control by automatic driving estimated from sensor information 112 obtained by sensing. Determine the availability. The information processing apparatus 100 includes a manual driving information acquisition unit 101, a sensor information acquisition unit 102, a vehicle control estimation unit 103, an automatic driving possibility determination unit 104, and an output unit 105.

手動運転情報取得部101は、車両の手動運転による車両制御を示す手動運転情報111を、例えば、車両から取得する。ここで車両制御とは、運転手による車両の操作(ハンドルの操舵、アクセルペダルの操作、ブレーキペダルの操作、又はウィンカー操作等)であってもよいし、この操作に基づく車両アクチュエータの制御(タイヤの舵角、又はアクセル開度、ブレーキ圧等の制御)であってもよい。   The manual driving information acquisition unit 101 acquires, for example, manual driving information 111 indicating vehicle control by manual driving of the vehicle from the vehicle. Here, the vehicle control may be the driver's operation of the vehicle (steering of the steering wheel, operation of the accelerator pedal, operation of the brake pedal, blinker operation, etc.) or control of the vehicle actuator based on this operation (tire Steering angle, or control of an accelerator opening degree, a brake pressure, etc.).

センサ情報取得部102は、車両についてのセンシングにより得られるセンサ情報112を取得する。具体的には、センサ情報112は、車両に搭載されている各種センサにより得られた情報であり、例えば、(1)カメラで得られた画像(例えば、静止画又は動画)、(2)Lidar(Laser Imaging Detection and Ranging)で得られた点群データ、(3)GPS(Global Positioning System)等のGNSS(Global Navigation Satellite System)で得られた位置情報(例えば、緯度及び経度)、(4)自車移動量推定の際に得られた情報(例えば、タイヤ回転角、移動速度、位置又は姿勢)、(5)加速度センサで得られた加速度、(6)ミリ波レーダで得られた距離画像、(7)TOF(Time Of Flight)センサで得られた距離画像、及び(8)超音波センサで得られた障害物までの距離等を含む。   The sensor information acquisition unit 102 acquires sensor information 112 obtained by sensing of a vehicle. Specifically, the sensor information 112 is information obtained by various sensors mounted on a vehicle, and, for example, (1) an image obtained by a camera (for example, still image or moving image), (2) Lidar Point cloud data obtained by (Laser Imaging Detection and Ranging), (3) Position information (for example, latitude and longitude) obtained by Global Navigation Satellite System (GNSS) such as GPS (Global Positioning System), (4) Information obtained when estimating the movement of the vehicle (for example, tire rotation angle, moving speed, position or attitude), (5) acceleration obtained by the acceleration sensor, (6) distance image obtained by the millimeter wave radar , (7) TOF (Time Of Flight) sensor And (8) the distance to the obstacle obtained by the ultrasonic sensor, and the like.

車両制御推定部103は、センサ情報112を用いて、自動運転のシミュレーションを行うことで、車両の自動運転による車両制御を推定する。そして、車両制御推定部103は、推定された自動運転による車両制御を示す自動運転情報113を生成する。   The vehicle control estimation unit 103 estimates vehicle control by automatic driving of the vehicle by performing simulation of automatic driving using the sensor information 112. Then, the vehicle control estimation unit 103 generates automatic driving information 113 indicating the estimated vehicle control by automatic driving.

自動運転可否判定部104は、手動運転情報111及び自動運転情報113に基づいて自動運転の可否を示す自動運転可否情報114を生成する。   Based on the manual driving information 111 and the automatic driving information 113, the automatic driving possibility determination unit 104 generates an automatic driving possibility information 114 indicating the possibility of automatic driving.

出力部105は、自動運転可否情報114を出力する。具体的には、出力部105は、地図情報を保持する地図サーバへ自動運転可否情報114を出力する。また、出力部105は、自動運転可否情報114と地図情報との対応付けを行う。例えば、出力部105は、自動運転可否情報114に対応する地図情報における区間に自動運転可否情報114を付加する。なお、出力部105は、自動運転可否情報114を表示したり、音声で出力したり、他の装置へ送信したりしてもよい。また、出力部105は、自動運転可能と判定されているが利用されていない又は利用されたことがない自動運転仕様を車両のユーザへ提示してもよい。   The output unit 105 outputs the automatic driving availability information 114. Specifically, the output unit 105 outputs the automatic driving availability information 114 to the map server that holds the map information. Further, the output unit 105 associates the automatic driving availability information 114 with the map information. For example, the output unit 105 adds the automatic driving availability information 114 to the section in the map information corresponding to the automatic driving availability information 114. In addition, the output unit 105 may display the automatic driving availability information 114, output it by voice, or transmit it to another device. In addition, the output unit 105 may present, to the user of the vehicle, an automatic driving specification that has been determined to be capable of automatic driving but has not been used or has not been used.

次に、情報処理装置100の動作を説明する。図2は、情報処理装置100による情報処理方法のフローチャートである。   Next, the operation of the information processing apparatus 100 will be described. FIG. 2 is a flowchart of an information processing method by the information processing apparatus 100.

まず、自動運転の可否を判定する対象の区間である判定区間(走行区間)が設定される(S101)。例えば、ルート検索等において目的地が運転手により指定された場合において、現在位置から目的地までの経路に、いずれのタグ付けも行われていない区間、又は、自動運転不可のタグ付けが行われている区間が含まれる場合に、当該区間が判定区間に設定される。その後、当該判定区間における運転手の手動運転が行われることにより、当該判定区間の手動運転情報111及びセンサ情報112が生成される。なお、判定区間の設定方法は任意でよく、例えば、運転手又はユーザにより判定区間が指定されてもよい。   First, a determination section (traveling section), which is a target section for determining the availability of automatic driving, is set (S101). For example, when the destination is specified by the driver in route search etc., a section where no tagging has been performed or a tagging with automatic operation impossible is performed on the route from the current position to the destination. If the interval is included, the interval is set as the determination interval. Thereafter, manual driving of the driver in the determination section is performed, whereby the manual driving information 111 and the sensor information 112 of the determination section are generated. In addition, the setting method of a determination area may be arbitrary, for example, a driver or a user may designate a determination area.

次に、手動運転情報取得部101は、判定区間の手動運転情報111を取得する(S102)。また、センサ情報取得部102は、判定区間のセンサ情報112を取得する(S103)。なお、これらの情報の取得及び後続の処理が行われるタイミングは任意でよい。つまり、情報処理装置100は、車両で得られたこれらの情報を車両の走行中にリアルタイムに取得し、後続の処理をリアルタイムに行ってもよい。または、情報処理装置100は、車両内又は他の装置内に保存されているこれらの情報を走行後に取得してもよい。また、取得した情報を情報処理装置100が備える記憶部(図示せず)に保存しておき、任意のタイミングで、後続の処理が行われてもよい。   Next, the manual driving information acquisition unit 101 acquires the manual driving information 111 of the determination section (S102). Further, the sensor information acquisition unit 102 acquires the sensor information 112 of the determination section (S103). Note that the timing of acquisition of these pieces of information and subsequent processing may be arbitrary. That is, the information processing apparatus 100 may obtain the information obtained by the vehicle in real time while the vehicle is traveling, and perform the subsequent processing in real time. Alternatively, the information processing device 100 may acquire these pieces of information stored in the vehicle or in other devices after traveling. In addition, the acquired information may be stored in a storage unit (not shown) included in the information processing apparatus 100, and the subsequent processing may be performed at an arbitrary timing.

次に、車両制御推定部103は、推定する対象の複数のシミュレーション条件(自動運転の仕様)を設定する(S104)。図3はシミュレーション条件の一例を示す図である。図3に示すように、シミュレーション条件のパラメータは、自動運転のアルゴリズムと、自動運転における単位時間当たりの処理量を示す処理レートの一例であるフレームレートと、自動運転に用いるセンサの種類と、自動運転の種類とを含む。自動運転のアルゴリズムは、自動運転に用いられる識別器の学習方式及び学習規模、並びに自動運転に用いられる判断ルールで表される。例えば、自動運転のアルゴリズムは、図3に示すように、ディープラーニング(DL)のみが用いられる方式であったり、DLと予め定められたルールとを組み合わせる方式であったりする。DL以外の認識アルゴリズムと、判断アルゴリズムとを組み合わせて用いてもよい。自動運転のアルゴリズムでは、一般的に自動運転の精度が高いほど処理負荷が高くなる。また、フレームレートとは、フレーム数を用いて示される自動運転の判断を行う間隔を示し、フレームレートが高いほど自動運転が高精度になり、かつ処理負荷が高くなる。また、自動運転の種類は、全自動又は一部自動を含む。なお、自動運転の種類は、全自動と一部自動との区別に限らず、自動運転のレベル又はモードであってもよい。例えば、自動運転のレベルは、自動運転が全自動であるか一部自動であるかを示し、さらに、一部自動である場合にはどの制御が自動で行われるかを示す。また、自動運転のモードは、例えば自動追従又は白線維持など個々の自動運転の内容又はその組合せを示す。   Next, the vehicle control estimation unit 103 sets a plurality of simulation conditions (specifications for automatic driving) to be estimated (S104). FIG. 3 is a diagram showing an example of simulation conditions. As shown in FIG. 3, the simulation condition parameters include an algorithm of automatic operation, a frame rate which is an example of a processing rate indicating a throughput per unit time in automatic operation, a type of sensor used for automatic operation, and an automatic operation. Including the type of driving. The algorithm of the autonomous driving is expressed by the learning method and the learning scale of the classifier used for the autonomous driving, and the determination rule used for the autonomous driving. For example, as shown in FIG. 3, the algorithm of the automatic driving may be a method in which only deep learning (DL) is used, or a method in which DL and a predetermined rule are combined. A recognition algorithm other than DL and a judgment algorithm may be used in combination. In an algorithm of automatic operation, generally, the higher the accuracy of automatic operation, the higher the processing load. Further, the frame rate indicates an interval at which the determination of the automatic operation is performed, which is indicated using the number of frames, and the higher the frame rate, the higher the accuracy of the automatic operation and the higher the processing load. Also, the types of automatic driving include full automatic or partial automatic. The type of automatic driving is not limited to the distinction between full automatic and partial automatic, and may be a level or mode of automatic driving. For example, the level of automatic driving indicates whether automatic driving is fully automatic or partially automatic, and further indicates which control is automatically performed if partially automatic. Also, the mode of automatic driving indicates the contents or combination of individual automatic driving such as automatic tracking or white line maintenance.

また、例えば、図3に示す条件の全ての組み合わせがシミュレーション条件として設定される。図3に示す例では、アルゴリズムが3種、フレームレートが3種、使用センサが3種、自動運転の種類が2種であるので、54種類のシミュレーション条件が設定される。   Further, for example, all combinations of the conditions shown in FIG. 3 are set as simulation conditions. In the example shown in FIG. 3, there are three kinds of algorithms, three kinds of frame rates, three kinds of sensors used, and two kinds of automatic driving, so 54 kinds of simulation conditions are set.

図2に戻って説明を続けると、次に、車両制御推定部103は、複数のシミュレーション条件の一つを対象条件として選択する(S105)。車両制御推定部103は、判定区間のうちのシミュレーション対象である区間である対象区間のセンサ情報112に基づいて、対象区間における車両の対象条件での自動運転による車両制御をシミュレ−ションにより推定する(S106)。また、車両制御推定部103は、推定された自動運転による車両制御を示す自動運転情報113を生成する。例えば、この自動運転情報113は、車両制御の程度を示す情報であり、フレームレートで示される時間間隔毎の、ハンドルの操舵角、アクセルペダルの操作量、及びブレーキペダルの操作量を示す車両制御コマンドである。   Returning to FIG. 2 and continuing the explanation, next, the vehicle control estimation unit 103 selects one of a plurality of simulation conditions as a target condition (S105). The vehicle control estimation unit 103 estimates, by simulation, vehicle control by automatic driving under target conditions of the vehicle in the target section, based on the sensor information 112 of the target section which is a section to be simulated among the determination sections. (S106). Further, the vehicle control estimation unit 103 generates automatic driving information 113 indicating the estimated vehicle control by automatic driving. For example, the automatic driving information 113 is information indicating the degree of vehicle control, and vehicle control indicating the steering angle of the steering wheel, the operation amount of the accelerator pedal, and the operation amount of the brake pedal for each time interval indicated by the frame rate. It is a command.

次に、自動運転可否判定部104は、対象区間の手動運転情報111及び対象区間の自動運転情報113に基づいて対象区間の自動運転の可否を判定する。具体的には、自動運転可否判定部104は、手動運転情報111及び自動運転情報113が予め定められた判定条件を満たすかを判定する(S107)。なお、この処理の詳細は後述する。   Next, the automatic driving determination unit 104 determines the possibility of automatic driving of the target section based on the manual driving information 111 of the target section and the automatic driving information 113 of the target section. Specifically, the automatic driving determination unit 104 determines whether the manual driving information 111 and the automatic driving information 113 satisfy predetermined determination conditions (S107). The details of this process will be described later.

手動運転情報111及び自動運転情報113が判定条件を満たす場合(S107でYes)、自動運転可否判定部104は、対象区間を対象条件で自動運転可能と判定し、自動運転可能を示す自動運転可否情報114を生成する(S108)。一方、手動運転情報111及び自動運転情報113が判定条件を満たさない場合(S107でNo)、自動運転可否判定部104は、対象区間を対象条件で自動運転不可と判定し、自動運転不可を示す自動運転可否情報114を生成する(S109)。   When the manual driving information 111 and the automatic driving information 113 satisfy the determination conditions (Yes in S107), the automatic driving possibility determination unit 104 determines that the target section is capable of automatic driving under the target condition, and the automatic driving is possible indicating automatic driving is possible. Information 114 is generated (S108). On the other hand, when the manual driving information 111 and the automatic driving information 113 do not satisfy the determination condition (No in S107), the automatic driving possibility determination unit 104 determines that the target section is the automatic driving impossible under the target condition, and indicates the automatic driving is impossible. The automatic driving availability information 114 is generated (S109).

また、自動運転可否判定部104は、これらのステップS105〜S109の処理を、ステップS104で設定された各シミュレーション条件に対して繰り返し行う(S110)。   In addition, the automatic driving determination unit 104 repeatedly performs the process of steps S105 to S109 for each simulation condition set in step S104 (S110).

全てのシミュレーション条件に対する処理が終了した場合(S110でYes)、出力部105は、得られた自動運転可否情報114を対象区間にタグ付けする(S111)。   When the processing for all simulation conditions is completed (Yes in S110), the output unit 105 tags the obtained automatic driving availability information 114 to the target section (S111).

続いて、図4を参照して自動運転可否判定処理を説明する。図4は、自動運転可否情報114の一例を示す図である。図4に示すように、アルゴリズム、フレームレート、使用センサ及び自動運転の種類(全自動、一部自動)の組み合わせであるシミュレーション条件毎に、自動運転の可否が判定される。   Subsequently, the automatic driving possibility determination process will be described with reference to FIG. FIG. 4 is a diagram showing an example of the autonomous driving availability information 114. As shown in FIG. As shown in FIG. 4, whether or not automatic driving is possible is determined for each simulation condition which is a combination of an algorithm, a frame rate, a sensor used, and a type of automatic driving (full automatic, partial automatic).

また、自動運転可否判定部104は、車両に搭載されている自動運転装置の演算性能を示す演算性能情報を取得する。自動運転可否判定部104は、取得された演算性能情報に基づき、複数の自動運転の仕様の各々における自動運転を当該車両で実行可能か(すなわち演算性能が不足か充足か)をそれぞれ判定する。そして、自動運転可否判定部104は、シミュレーション結果において自動運転可と判定され、かつ、演算性能が充足である場合、自車両において、当該シミュレーション条件で自動運転可能であると判定する。そうでない場合、自動運転可否判定部104は、当該シミュレーション条件で自動運転不可であると判定する。   Further, the autonomous driving determination unit 104 acquires computing performance information indicating the computing performance of the autonomous driving device mounted on the vehicle. The autonomous driving determination unit 104 determines, based on the acquired computing performance information, whether automatic driving in each of the plurality of autonomous driving specifications can be performed by the vehicle (that is, whether the computing performance is insufficient or sufficient). Then, if it is determined in the simulation result that automatic driving is possible in the simulation result and the calculation performance is satisfactory, the automatic driving possibility determination unit 104 determines that automatic driving is possible under the simulation condition in the host vehicle. Otherwise, the automatic driving determination unit 104 determines that automatic driving is not possible under the simulation condition.

なお、個別の車両について自動運転可否を判定することが求められない場合には、演算性能を用いた個別の車両についての自動運転可否の判定は行われなくてもよい。または、車両の種別又は自動運転以外の利用される機能毎に、演算性能を用いた判定を行い、車両の種別又は当該機能毎に、自動運転可否情報を生成してもよい。これは、車両の種別によって搭載される演算機が異なったり、同種の車両でも自動運転以外の利用される機能によって自動運転に利用できる演算機の計算資源が異なったりすることにより、演算性能が異なり得るからである。   In addition, when it is not required to determine whether or not to automatically drive the individual vehicles, it may not be necessary to determine whether to automatically drive the individual vehicles using the computing performance. Alternatively, the determination using the calculation performance may be performed for each type of vehicle or the function to be used other than the automatic driving, and the automatic driving availability information may be generated for each type of vehicle or each function. This is because the computing performance differs depending on the type of vehicle and the computing resources of the same type of vehicle that can be used for automatic driving differ depending on the function used other than automatic driving. It is because it gets.

また、ある車両に対する自動運転の可否のみを判定する場合には、情報処理装置100は、ステップS104において、当該車両で実行可能な自動運転のシミュレーション条件を絞り込み、絞り込んだシミュレーション条件に対してのみステップS105以降の処理を行ってもよい。例えば、当該車両の演算性能に基づいてシミュレーション条件が絞り込まれてもよい。また、当該車両の自動運転の仕様を示す自動運転仕様情報が取得され、取得された情報からシミュレーション条件が絞り込まれてもよい。   Further, in the case where it is determined whether or not automatic driving is possible for a certain vehicle, the information processing apparatus 100 narrows down the simulation conditions of the automatic driving that can be executed by the vehicle in step S104, and steps only for the narrowed simulation conditions. You may perform the process after S105. For example, the simulation conditions may be narrowed based on the calculation performance of the vehicle. In addition, automatic driving specification information indicating specifications of automatic driving of the vehicle may be acquired, and simulation conditions may be narrowed down from the acquired information.

以下、手動運転情報111及び自動運転情報113に基づいて自動運転の可否を判定する処理の詳細について説明する。   Hereinafter, the details of the process of determining the possibility of the automatic operation based on the manual operation information 111 and the automatic operation information 113 will be described.

まず、第1の方法として、自動運転可否判定部104は、手動運転情報111の示す車両制御の程度と自動運転情報113の示す車両制御の程度との相関に基づいて自動運転の可否を判定し、自動運転可否情報114を生成する。図5は、手動運転情報111の例示である手動ログの示すハンドル角度の時間変化と、自動運転情報113で示されるフレームレートが60fpsの場合と10fpsの場合それぞれの自動運転におけるハンドル角度の時間変化の例を示す図である。自動運転可否判定部104は、手動ログの示すハンドル角度の時間変化と、シミュレーション結果における各々のハンドル角度の時間変化との相関をそれぞれ算出する。同様に、図示されていないが、自動運転可否判定部104は、ブレーキ操作及びアクセル操作のそれぞれに対して、手動ログの示すブレーキペダルの操作量及びアクセルペダルの操作量の時間変化と、シミュレーション結果の各々におけるブレーキペダルの操作量及びアクセルペダルの操作量の時間変化との相関をそれぞれ算出する。   First, as a first method, the automatic driving availability determination unit 104 determines the availability of automatic driving based on the correlation between the degree of vehicle control indicated by the manual driving information 111 and the degree of vehicle control indicated by the automatic driving information 113. , And generates automatic operation permission information 114. FIG. 5 shows the time change of the steering wheel angle shown by the manual log which is an example of the manual driving information 111, and the time change of the steering wheel angle in each automatic driving when the frame rate shown by the automatic driving information 113 is 60 fps and 10 fps. Is a diagram illustrating an example of The autonomous driving determination unit 104 calculates the correlation between the temporal change of the steering wheel angle indicated by the manual log and the temporal change of each steering wheel angle in the simulation result. Similarly, although not shown, the automatic driving permission determination unit 104 changes temporally the amount of operation of the brake pedal and the amount of operation of the accelerator pedal indicated by the manual log, with respect to each of the brake operation and the accelerator operation. The correlation between the operation amount of the brake pedal and the time change of the operation amount of the accelerator pedal in each of the respective is calculated.

そして、自動運転可否判定部104は、得られたハンドル角度の相関と、ブレーキペダル操作量の相関と、アクセルペダル操作量の相関とに基づき、自動運転の可否を判定する。例えば、自動運転可否判定部104は、3つの相関の重み付け平均又は重み付け加算により得られた値が、予め定められた基準値より高い(相関が強い)場合に自動運転可能と判定する。反対に、自動運転可否判定部104は、得られた値が、予め定められた基準値より低い(相関が弱い)場合に自動運転不可と判定する。なお、自動運転可否判定部104は、3つの相関の各々を同一又は異なる基準値と比較し、基準値より低い相関が少なくとも一つ存在する場合に自動運転不可と判定し、そうでない場合に自動運転可能と判定してもよい。また、自動運転可否判定部104は、上記判定を所定の時間区間毎に行い、全ての時間区間において自動運転可と判定された場合に、対象区間を自動運転可能と判定してもよい。   Then, based on the obtained correlation of the steering wheel angle, the correlation of the brake pedal operation amount, and the correlation of the accelerator pedal operation amount, the automatic driving determination unit 104 determines the possibility of the automatic driving. For example, the autonomous driving determination unit 104 determines that the autonomous driving is possible when the value obtained by the weighted average or weighted addition of the three correlations is higher than the predetermined reference value (the correlation is strong). On the other hand, when the obtained value is lower than the predetermined reference value (the correlation is weak), the automatic driving determination unit 104 determines that the automatic driving is not possible. The automatic driving determination unit 104 compares each of the three correlations with the same or a different reference value, and determines that automatic driving is not possible if there is at least one correlation lower than the reference value, otherwise automatic operation is performed. It may be determined that driving is possible. In addition, the automatic driving determination unit 104 may perform the above-described determination for each predetermined time interval, and determine that the target section is capable of automatic driving when it is determined that automatic driving is possible in all time intervals.

また、第2の方法として、自動運転可否判定部104は、手動運転情報111の示す車両制御に基づく車両の状態と、自動運転情報113の示す車両制御に基づく車両の状態との差異に基づいて自動運転可否情報114を生成する。図6は、手動ログとシミュレーション結果とに基づく車両の位置及び姿勢の一例を示す図である。具体的には、自動運転可否判定部104は、センサ情報112に含まれる車両の位置及び姿勢を示す情報及び手動運転情報111の少なくとも一方に基づき、車両の位置及び姿勢を推定する。また、自動運転可否判定部104は、自動運転情報113(すなわちシミュレーション結果)を用いて車両の位置及び姿勢を推定する。   Further, as a second method, the automatic driving permission determination unit 104 determines the difference between the state of the vehicle based on the vehicle control indicated by the manual driving information 111 and the state of the vehicle based on the vehicle control indicated by the automatic driving information 113. The automatic driving availability information 114 is generated. FIG. 6 is a diagram showing an example of the position and attitude of the vehicle based on the manual log and the simulation result. Specifically, the autonomous driving determination unit 104 estimates the position and orientation of the vehicle based on at least one of the information indicating the position and orientation of the vehicle included in the sensor information 112 and the manual driving information 111. Further, the autonomous driving determination unit 104 estimates the position and orientation of the vehicle using the autonomous driving information 113 (that is, the simulation result).

次に、自動運転可否判定部104は、得られた2つの位置の差分及び2つの姿勢の差分を算出する。そして、自動運転可否判定部104は、得られた2つの差分の重み付け平均又は重み付け加算により得られた値が予め定められた基準値より小さい場合、自動運転可能と判定する。反対に、自動運転可否判定部104は、得られた値が予め定められた基準値より大きい場合、自動運転不可と判定する。なお、自動運転可否判定部104は、位置の差分及び姿勢の差分の各々をそれぞれの基準値と比較してもよい。また、位置及び姿勢の一方のみが判定に用いられてもよい。   Next, the autonomous driving determination unit 104 calculates the difference between the two obtained positions and the difference between the two attitudes. Then, when the value obtained by the weighted average or weighted addition of the two obtained differences is smaller than a predetermined reference value, the automatic driving determination unit 104 determines that the automatic driving is possible. On the other hand, when the obtained value is larger than a predetermined reference value, the automatic driving determination unit 104 determines that the automatic driving is not possible. Note that the autonomous driving determination unit 104 may compare each of the difference in position and the difference in attitude with each reference value. Also, only one of the position and orientation may be used for the determination.

また、自動運転可否判定部104は、この処理を所定の時間区間毎に行い、全ての又は所定数の時間区間において自動運転可と判定された場合に、対象区間を自動運転可能と判定する。なお、自動運転可否判定部104は、複数の時間区間の差分の平均値又は加算値と基準値とを比較してもよい。   Further, the automatic driving determination unit 104 performs this process for each predetermined time interval, and determines that the target section is capable of automatic operation when it is determined that automatic driving is possible in all or a predetermined number of time intervals. The automatic driving determination unit 104 may compare the average value or the addition value of the differences of the plurality of time sections with the reference value.

なお、自動運転可否判定部104は、上記第1の方法と第2の方法とのいずれかのみを用いてもよいし、両方を用いてもよい。例えば、自動運転可否判定部104は、第1の方法及び第2の方法の両方で自動運転可能と判定された場合、対象区間を自動運転可能と判定し、そうでない場合に対象区間を自動運転不可と判定する。または、自動運転可否判定部104は、第1の方法で得られた相関と、第2の方法で得られた差分とを重み付け平均又は重み付け加算により得られた値と基準値とを比較してもよい。また、車両の状態は、車両の位置又は姿勢に限定されず、車両の加速度又はヨー、ロールもしくはピッチの角速度であってもよい。   The automatic driving determination unit 104 may use only one or both of the first method and the second method. For example, if it is determined that both of the first method and the second method allow automatic driving, the automatic driving determination unit 104 determines that the target section can be automatically driven, and otherwise the automatic driving of the target section is performed. It determines that it is impossible. Alternatively, the autonomous driving determination unit 104 compares the correlation obtained by the first method with the difference obtained by the second method by comparing the value obtained by the weighted average or weighted addition with the reference value. It is also good. Further, the state of the vehicle is not limited to the position or posture of the vehicle, and may be the acceleration of the vehicle or the angular velocity of the yaw, roll or pitch.

以上のように、情報処理装置100は、手動運転による車両制御と、センシングにより得られたセンサ情報112を用いて推定された自動運転による車両制御とに基づき、自動運転の可否を判定する。これにより、情報処理装置100は、自動運転の可否をより正確に判定できる。   As described above, the information processing apparatus 100 determines the possibility of automatic driving based on vehicle control by manual driving and vehicle control by automatic driving estimated using the sensor information 112 obtained by sensing. Thus, the information processing apparatus 100 can more accurately determine whether or not automatic driving is possible.

ここで、車両に搭載されるアルゴリズム、センサ及び演算性能は、車種又は時代によって異なることが想定される。これらの組み合わせで決まる複数の自動運転の仕様の全てに対して自動運転の可否を事前に判断することは困難である。しかし、本実施形態に係る情報処理装置100によれば、車両が一度走行した区間に対して自動運転の可否の判定を行い、判定結果を車両又はサーバ等に蓄積することができる。さらに、一度の手動運転で得られた情報に基づき、複数種類の自動運転の仕様に対する自動運転の可否を判定することができる。これにより、複数の自動運転の仕様に対する自動運転の可否がタグ付けされた地図情報を生成することができる。   Here, it is assumed that the algorithm, sensor and computing performance mounted on the vehicle differ depending on the vehicle type or age. It is difficult to determine in advance whether or not automatic driving is possible for all of the specifications of the plurality of automatic driving determined by these combinations. However, according to the information processing apparatus 100 according to the present embodiment, it is possible to determine whether or not automatic driving is possible for the section in which the vehicle has traveled once, and store the determination result in the vehicle, the server, or the like. Furthermore, based on the information obtained by one manual operation, it is possible to determine whether or not automatic operation can be performed on specifications of a plurality of types of automatic operation. In this way, it is possible to generate map information tagged with the availability of automatic operation with respect to a plurality of automatic operation specifications.

また、自動運転の仕様毎に自動運転可否が判定されることにより、ユーザは自車両で自動運転が可能かを確認してから、車両に自動運転を行わせることが可能となるので、自動運転の安全性を向上できる。   In addition, by determining whether or not automatic driving is possible for each specification of automatic driving, it is possible for the user to cause the vehicle to perform automatic driving after confirming whether automatic driving is possible in the own vehicle. Can improve the safety of

(実施の形態2)
本実施の形態では、上記実施の形態1の変形例について説明する。図7は、本実施の形態に係る情報処理装置100Aのブロック図である。図7に示す情報処理装置100Aは、図1に示す情報処理装置100の構成に加え、妥当性判定部106を備える。妥当性判定部106は、処理対象の手動運転情報111とは別の少なくとも1つの手動運転情報111を取得し、処理対象の手動運転情報111と当該別の少なくとも1つの手動運転情報111とに基づいて処理対象の手動運転情報111が妥当かを判定する。
Second Embodiment
In the present embodiment, a modification of the first embodiment will be described. FIG. 7 is a block diagram of an information processing apparatus 100A according to the present embodiment. The information processing apparatus 100A illustrated in FIG. 7 includes a validity determination unit 106 in addition to the configuration of the information processing apparatus 100 illustrated in FIG. The validity determination unit 106 acquires at least one manual driving information 111 different from the manual driving information 111 to be processed, and is based on the manual driving information 111 to be processed and the at least one other manual driving information 111. It is determined whether the manual operation information 111 to be processed is appropriate.

図8は、情報処理装置100Aによる情報処理方法のフローチャートである。図8に示す処理では、図2に示す処理に加えてステップS112が追加されている。   FIG. 8 is a flowchart of an information processing method by the information processing apparatus 100A. In the process shown in FIG. 8, step S112 is added to the process shown in FIG.

ステップS102の後、妥当性判定部106は、処理対象の手動運転情報111で示される手動運転が妥当かを判定する(S112)。例えば、妥当性判定部106は、対象区間の複数の手動運転情報111を取得する。次いで、妥当性判定部106は、得られた複数の手動運転情報111の平均値と、処理対象の手動運転情報111との差が予め定められた基準値より低い場合、処理対象の手動運転情報111が妥当であると判定し、そうでない場合、処理対象の手動運転情報111が妥当でないと判定する。あるいは、妥当性判定部106は、当該平均値と処理対象の手動運転情報111との相関が予め定められた基準値より高い場合、処理対象の手動運転情報111が妥当であると判定し、そうでない場合、処理対象の手動運転情報111が妥当でないと判定する。   After step S102, the appropriateness determination unit 106 determines whether the manual operation indicated by the processing target manual operation information 111 is appropriate (S112). For example, the validity determination unit 106 acquires a plurality of manual operation information 111 of the target section. Next, when the difference between the average value of the obtained plurality of manual driving information 111 and the manual driving information 111 to be processed is lower than a predetermined reference value, the validity determining unit 106 determines the manual driving information to be processed. It is determined that 111 is appropriate, and if not, it is determined that the manual operation information 111 to be processed is not appropriate. Alternatively, when the correlation between the average value and the manual operation information 111 to be processed is higher than a predetermined reference value, the validity determination unit 106 determines that the manual operation information 111 to be processed is appropriate, If not, it is determined that the manual operation information 111 to be processed is not appropriate.

処理対象の手動運転情報111で示される手動運転が妥当である場合(S112でYes)、情報処理装置100Aは、実施の形態1と同様にステップS103以降の処理を行うことで、自動運転可否情報114を生成する。一方、処理対象の手動運転情報111で示される手動運転が妥当でない場合(S112でNo)、情報処理装置100Aは、処理を終了する。   When the manual operation indicated by the manual operation information 111 to be processed is appropriate (Yes in S112), the information processing apparatus 100A performs the process of step S103 and subsequent steps as in the first embodiment, thereby enabling automatic operation permission information. Generate 114. On the other hand, when the manual operation indicated by the manual operation information 111 to be processed is not appropriate (No in S112), the information processing apparatus 100A ends the process.

以上により、情報処理装置100Aは、適切でない手動運転情報111を除外できるので、適切でない手動運転情報111に基づき誤った自動運転可否の判定およびその判定結果のタグ付けが行われることを抑制できる。   As described above, since the information processing apparatus 100A can exclude the improper manual driving information 111, it is possible to suppress erroneous determination of automatic driving availability and tagging of the determination result based on the improper manual driving information 111.

(まとめ)
以上、本開示の実施の形態に係る情報処理装置について説明したが、本開示は、この実施の形態に限定されるものではない。
(Summary)
The information processing apparatus according to the embodiment of the present disclosure has been described above, but the present disclosure is not limited to this embodiment.

例えば、上記実施の形態では、車両制御推定部103への入力がセンサ情報である例を説明したが、センサ情報以外の情報が入力されてもよい。具体的には、手動運転時に用いられた又は用いることができた地図情報又は路側機などのインフラストラクチャから得られた又は得ることができたインフラストラクチャセンサ情報などが車両又はこれらの情報を蓄積したサーバから取得され、車両制御推定部103へ入力されてもよい。車両制御推定部103は、センサ情報と共に、地図情報又はインフラストラクチャセンサ情報を用いて、自動運転のシミュレーションを実行する。これにより、自動運転のシミュレーションをより正確に行うことができる。   For example, although an example in which the input to the vehicle control estimation unit 103 is sensor information has been described in the above embodiment, information other than the sensor information may be input. Specifically, map information used or available during manual operation or infrastructure sensor information obtained or obtained from an infrastructure such as a roadside vehicle or the like is used to store vehicles or information thereof It may be acquired from a server and input to the vehicle control estimation unit 103. The vehicle control estimation unit 103 executes simulation of automatic driving using the map information or the infrastructure sensor information together with the sensor information. This makes it possible to more accurately simulate automatic driving.

また、上記実施の形態に係る情報処理装置に含まれる各処理部は典型的には集積回路であるLSIとして実現される。これらは個別に1チップ化されてもよいし、一部又は全てを含むように1チップ化されてもよい。   Further, each processing unit included in the information processing apparatus according to the above embodiment is typically realized as an LSI which is an integrated circuit. These may be individually made into one chip, or may be made into one chip so as to include some or all.

また、集積回路化はLSIに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサで実現してもよい。LSI製造後にプログラムすることが可能なFPGA(Field Programmable Gate Array)、又はLSI内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用してもよい。   Further, the circuit integration is not limited to LSI's, and implementation using dedicated circuitry or general purpose processors is also possible. A field programmable gate array (FPGA) that can be programmed after LSI fabrication, or a reconfigurable processor that can reconfigure connection and setting of circuit cells inside the LSI may be used.

なお、上記各実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、CPUまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。   In the above embodiments, each component may be configured by dedicated hardware or may be realized by executing a software program suitable for each component. Each component may be realized by a program execution unit such as a CPU or a processor reading and executing a software program recorded in a recording medium such as a hard disk or a semiconductor memory.

また、本開示は、情報処理装置により実行される情報処理方法として実現されてもよい。   Also, the present disclosure may be implemented as an information processing method executed by an information processing apparatus.

また、上記で用いた数字は、全て本開示を具体的に説明するために例示するものであり、本開示は例示された数字に制限されない。   In addition, all the numerals used above are illustrated to specifically describe the present disclosure, and the present disclosure is not limited to the illustrated numerals.

また、ブロック図における機能ブロックの分割は一例であり、複数の機能ブロックを一つの機能ブロックとして実現したり、一つの機能ブロックを複数に分割したり、一部の機能を他の機能ブロックに移してもよい。また、類似する機能を有する複数の機能ブロックの機能を単一のハードウェア又はソフトウェアが並列又は時分割に処理してもよい。   Also, division of functional blocks in the block diagram is an example, and a plurality of functional blocks may be realized as one functional block, one functional block may be divided into a plurality of parts, or some functions may be transferred to another function block. May be Also, a single piece of hardware or software may process the functions of a plurality of functional blocks having similar functions in parallel or in time division.

また、フローチャートにおける各ステップが実行される順序は、本開示を具体的に説明するために例示するためのものであり、上記以外の順序であってもよい。また、上記ステップの一部が、他のステップと同時(並列)に実行されてもよい。   In addition, the order in which the steps in the flowchart are performed is for illustrating the present disclosure specifically, and may be an order other than the above. Also, some of the above steps may be performed simultaneously (in parallel) with other steps.

以上、一つまたは複数の態様に係る情報処理装置及び情報処理方法について、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、この実施の形態に限定されるものではない。本開示の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、一つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。   Although the information processing apparatus and the information processing method according to one or more aspects have been described above based on the embodiments, the present disclosure is not limited to the embodiments. Without departing from the spirit of the present disclosure, various modifications that may occur to those skilled in the art may be applied to the present embodiment, and modes configured by combining components in different embodiments may be in the scope of one or more aspects. May be included within.

本開示は、自動運転機能を有する車両、又は当該車両を制御又は管理するサーバ等、或いは、これらを含むシステムに適用できる。   The present disclosure can be applied to a vehicle having an autonomous driving function, a server that controls or manages the vehicle, or the like, or a system including these.

100、100A 情報処理装置
101 手動運転情報取得部
102 センサ情報取得部
103 車両制御推定部
104 自動運転可否判定部
105 出力部
106 妥当性判定部
111 手動運転情報
112 センサ情報
113 自動運転情報
114 自動運転可否情報
100, 100A information processing apparatus 101 manual driving information acquisition unit 102 sensor information acquisition unit 103 vehicle control estimation unit 104 automatic driving possibility determination unit 105 output unit 106 validity determination unit 111 manual driving information 112 sensor information 113 automatic driving information 114 automatic driving Availability information

Claims (15)

コンピュータを用いて、
車両の走行区間における手動運転による車両制御を示す手動運転情報を前記車両に搭載される装置から取得し、
前記走行区間における前記車両についてのセンシングにより得られるセンサ情報を前記車両に搭載される装置から取得し、
前記センサ情報に基づいて前記走行区間における自動運転による車両制御を示す自動運転情報を生成し、
前記手動運転情報および前記自動運転情報に基づいて前記走行区間における自動運転の可否を示す自動運転可否情報を生成する、
情報処理方法。
Using a computer
Obtaining manual operation information indicating vehicle control by manual operation in a traveling section of the vehicle from a device mounted on the vehicle;
Acquiring sensor information obtained by sensing the vehicle in the traveling section from a device mounted on the vehicle;
Generating automatic driving information indicating vehicle control by automatic driving in the traveling section based on the sensor information;
The automatic driving availability information indicating the automatic driving availability in the traveling section is generated based on the manual driving information and the automatic driving information.
Information processing method.
前記自動運転情報の生成では、自動運転の仕様に応じた前記自動運転による車両制御を示す自動運転情報を生成する、
請求項1に記載の情報処理方法。
In the generation of the automatic driving information, automatic driving information indicating vehicle control by the automatic driving according to a specification of the automatic driving is generated.
The information processing method according to claim 1.
前記情報処理方法は、前記車両の前記自動運転の仕様を示す自動運転仕様情報を前記車両に搭載される装置を含む外部装置又は前記コンピュータの記憶部から取得することをさらに含み、
前記自動運転情報の生成では、前記自動運転仕様情報の示す自動運転の仕様に応じた前記自動運転による車両制御を示す自動運転情報を生成する、
請求項2に記載の情報処理方法。
The information processing method further includes acquiring automatic driving specification information indicating specifications of the automatic driving of the vehicle from an external device including a device mounted on the vehicle or a storage unit of the computer.
In the generation of the automatic driving information, automatic driving information indicating vehicle control by the automatic driving according to the specification of the automatic driving indicated by the automatic driving specification information is generated.
The information processing method according to claim 2.
前記自動運転情報の生成では、複数の前記自動運転の仕様の各々についての前記自動運転による車両制御それぞれを示す複数の自動運転情報を生成し、
前記自動運転可否情報の生成では、前記手動運転情報および前記複数の前記自動運転情報に基づいて、前記複数の前記自動運転の仕様の各々についての複数の前記自動運転可否情報をそれぞれ生成する
請求項2または3に記載の情報処理方法。
In the generation of the automatic driving information, a plurality of automatic driving information respectively indicating the vehicle control by the automatic driving for each of a plurality of specifications of the automatic driving is generated;
In the generation of the automatic driving availability information, a plurality of the automatic driving availability information for each of the plurality of automatic driving specifications are respectively generated based on the manual driving information and the plurality of the automatic driving information. The information processing method according to 2 or 3.
前記自動運転の仕様は、自動運転のアルゴリズムを含む
請求項2〜4のいずれか1項に記載の情報処理方法。
The information processing method according to any one of claims 2 to 4, wherein the specification of the automatic driving includes an algorithm of automatic driving.
前記自動運転の仕様は、自動運転の処理レートを含む
請求項2〜5のいずれか1項に記載の情報処理方法。
The information processing method according to any one of claims 2 to 5, wherein the specification of the automatic driving includes a processing rate of the automatic driving.
前記自動運転の仕様は、自動運転に用いられるセンサの種類を含む
請求項2〜6のいずれか1項に記載の情報処理方法。
The information processing method according to any one of claims 2 to 6, wherein the specification of the automatic driving includes the type of sensor used for the automatic driving.
前記自動運転の仕様は、自動運転のレベルまたは内容を含む
請求項2〜7のいずれか1項に記載の情報処理方法。
The information processing method according to any one of claims 2 to 7, wherein the specification of the automatic driving includes a level or content of the automatic driving.
前記情報処理方法は、前記車両の演算性能を示す演算性能情報を前記車両に搭載される装置を含む外部装置又は前記コンピュータの記憶部から取得することをさらに含み、
前記自動運転可否情報の生成では、前記演算性能情報が示す演算性能に基づく、前記自動運転の仕様における自動運転を前記車両で実行可能かどうかの判定結果、ならびに前記手動運転情報および前記自動運転情報に基づいて前記自動運転可否情報を生成する
請求項2〜8のいずれか1項に記載の情報処理方法。
The information processing method further includes acquiring arithmetic performance information indicating the arithmetic performance of the vehicle from an external device including a device mounted on the vehicle or a storage unit of the computer.
In the generation of the automatic driving permission information, a determination result as to whether or not the automatic driving in the specification of the automatic driving can be executed by the vehicle based on the calculation performance indicated by the calculation performance information, the manual driving information and the automatic driving information The information processing method according to any one of claims 2 to 8, wherein the automatic driving propriety information is generated based on.
前記自動運転可否情報の生成では、前記手動運転情報と前記自動運転情報との比較結果に基づいて前記自動運転可否情報を生成する
請求項1〜9のいずれか1項に記載の情報処理方法。
The information processing method according to any one of claims 1 to 9, wherein, in the generation of the automatic driving availability information, the automatic driving availability information is generated based on a comparison result of the manual driving information and the automatic driving information.
前記手動運転情報および前記自動運転情報は、車両制御の程度を示す情報を含み、
前記自動運転可否情報の生成では、前記手動運転情報の示す車両制御の程度と前記自動運転情報の示す車両制御の程度との相関に基づいて前記自動運転可否情報を生成する
請求項10に記載の情報処理方法。
The manual driving information and the automatic driving information include information indicating a degree of vehicle control,
In the generation of the automatic driving permission information, the automatic driving permission information is generated based on a correlation between a degree of vehicle control indicated by the manual driving information and a degree of vehicle control indicated by the automatic driving information. Information processing method.
前記自動運転可否情報の生成では、前記手動運転情報の示す車両制御に基づく前記車両の状態と、前記自動運転情報の示す車両制御に基づく前記車両の状態との差異に基づいて前記自動運転可否情報を生成する
請求項10に記載の情報処理方法。
In the generation of the automatic driving permission information, the automatic driving permission information is based on the difference between the state of the vehicle based on the vehicle control indicated by the manual driving information and the state of the vehicle based on the vehicle control indicated by the automatic driving information. The information processing method according to claim 10, wherein:
前記車両の状態は、前記車両の位置および姿勢の少なくとも一方を含む、
請求項12に記載の情報処理方法。
The state of the vehicle includes at least one of a position and an attitude of the vehicle.
The information processing method according to claim 12.
前記情報処理方法は、さらに、
前記手動運転情報とは別の少なくとも1つの前記手動運転情報を前記車両とは別の少なくとも1つの車両に搭載される装置から取得することと、
前記手動運転情報と前記別の少なくとも1つの前記手動運転情報とに基づいて前記車両の前記手動運転情報が妥当かを判定することを含み、
前記自動運転可否情報の生成では、前記手動運転が妥当と判定された場合に、前記自動運転可否情報を生成する
請求項1〜13のいずれか1項に記載の情報処理方法。
The information processing method further includes
Obtaining at least one manual driving information other than the manual driving information from a device mounted on at least one vehicle different from the vehicle;
Determining whether the manual driving information of the vehicle is valid based on the manual driving information and the at least one other manual driving information,
The information processing method according to any one of claims 1 to 13, wherein, in the generation of the automatic driving availability information, the automatic driving availability information is generated when the manual driving is determined to be appropriate.
車両の走行区間における手動運転による車両制御を示す手動運転情報を前記車両に搭載される装置から取得する手動運転情報取得部と、
前記走行区間における前記車両についてのセンシングにより得られるセンサ情報を前記車両に搭載される装置から取得するセンサ情報取得部と、
前記センサ情報に基づいて前記走行区間における自動運転による車両制御を示す自動運転情報を生成する車両制御推定部と、
前記手動運転情報および前記自動運転情報に基づいて前記走行区間における自動運転の可否を示す自動運転可否情報を生成する自動運転可否判定部と、
を備える情報処理装置。
A manual driving information acquisition unit which acquires manual driving information indicating vehicle control by manual driving in a traveling section of the vehicle from a device mounted on the vehicle;
A sensor information acquisition unit that acquires sensor information obtained by sensing the vehicle in the traveling section from a device mounted on the vehicle;
A vehicle control estimation unit that generates automatic driving information indicating vehicle control by automatic driving in the traveling section based on the sensor information;
An automatic driving availability determination unit that generates automatic driving availability information indicating availability of automatic driving in the traveling section based on the manual driving information and the automatic driving information;
An information processing apparatus comprising:
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002123894A (en) * 2000-10-16 2002-04-26 Hitachi Ltd Method and apparatus for controlling probe car and traffic control system using probe car
WO2016152873A1 (en) * 2015-03-24 2016-09-29 パイオニア株式会社 Automatic driving assistance device, control method, program, and storage medium
JP2017001597A (en) * 2015-06-15 2017-01-05 トヨタ自動車株式会社 Automatic driving device

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002123894A (en) * 2000-10-16 2002-04-26 Hitachi Ltd Method and apparatus for controlling probe car and traffic control system using probe car
WO2016152873A1 (en) * 2015-03-24 2016-09-29 パイオニア株式会社 Automatic driving assistance device, control method, program, and storage medium
JP2017001597A (en) * 2015-06-15 2017-01-05 トヨタ自動車株式会社 Automatic driving device

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7275238B2 (en) 2021-01-29 2023-05-17 三菱電機株式会社 Driving support information distribution device, traffic system, vehicle, vehicle control device and computer program

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