JP2019043157A - 自動運転評価装置及び自動運転評価方法 - Google Patents

Abstract

【課題】自動運転アルゴリズムの適切な評価をする。【解決手段】自動運転アルゴリズムをシミュレーションにより評価するための自動運転評価装置であって、自動運転アルゴリズムによる自動運転が行なわれる自動運転車モデルの初期状態と、移動体モデルの初期状態と、自動運転車モデル及び移動体モデルが配置される道路環境との設定により、自動運転車モデル及び移動体モデルが含まれる初期交通シーンを設定する初期交通シーン設定部と、初期交通シーンに基づいて、初期交通シーンの時点から遡った過去時点における自動運転車モデル及び移動体モデルを含む過去交通シーンを演算する過去交通シーン演算部と、過去交通シーンに基づいて、自動運転アルゴリズムの性能を評価する性能評価部と、を備える。【選択図】図５

Description

本発明は、自動運転アルゴリズムを評価する自動運転評価装置及び自動運転評価方法に関する。

従来、自動運転の機能の評価に関する技術文献として、特開２０１７−１０５４５３号公報が知られている。この公報には、自動運転の車両オブジェクトと別な車両オブジェクトとを電子的なゲーム環境において運転し、別な車両オブジェクトの挙動に応じた自動運転の車両オブジェクトの挙動から自動運転の機能を評価する方法が記載されている。

特開２０１７−１０５４５３号公報

ところで、上述したような従来の評価方法では、自動運転の車両オブジェクトを含む初期の交通シーンを設定し、初期の交通シーンから時間を経過させた場合の自動運転アルゴリズムによる車両オブジェクトの挙動から自動運転の機能を評価している。初期の交通状況としては、例えば直進すると自動運転の車両オブジェクトと別な車両オブジェクトとが衝突するような状況が考えられる。しかしながら、自動運転アルゴリズムによっては、そもそも初期の交通シーンに陥らないように車両オブジェクトを制御することが考えられ、自動運転アルゴリズムの評価について改善の余地がある。

そこで、本技術分野では、自動運転アルゴリズムの適切な評価をすることができる自動運転評価装置又は自動運転評価方法を提供することが望まれている。

上記課題を解決するため、本発明の一態様は、自動運転アルゴリズムをシミュレーションにより評価するための自動運転評価装置であって、自動運転アルゴリズムによる自動運転が行なわれる自動運転車モデルの初期状態と、移動体モデルの初期状態と、自動運転車モデル及び移動体モデルが配置される道路環境との設定により、自動運転車モデル及び移動体モデルが含まれる初期交通シーンを設定する初期交通シーン設定部と、初期交通シーンに基づいて、初期交通シーンの時点から遡った過去時点における自動運転車モデル及び移動体モデルを含む過去交通シーンを演算する過去交通シーン演算部と、過去交通シーンに基づいて、自動運転アルゴリズムの性能を評価する性能評価部と、を備える。

本発明の一態様に係る自動運転評価装置によれば、初期交通シーンから遡った過去交通シーンを演算し、過去交通シーンに基づいて自動運転アルゴリズムの性能を評価するので、過去交通シーンを考慮しない場合と比べて、適切に自動運転アルゴリズムを評価することができる。

本発明の一態様に係る自動運転評価装置において、過去交通シーンの微小変更により、過去時点における予め設定された数の比較用過去交通シーンを生成する比較用過去交通シーン生成部と、過去交通シーンから自動運転アルゴリズムにより自動運転車モデルが自動運転された状態で設定時間を経過した自動運転反映シーンを演算すると共に、比較用過去交通シーンから自動運転アルゴリズムにより自動運転車モデルが自動運転された状態で設定時間を経過した比較用自動運転反映シーンをそれぞれ演算する自動運転反映シーン演算部と、を更に備え、性能評価部は、初期交通シーン、過去交通シーン、比較用過去交通シーン、自動運転反映シーン、及び比較用自動運転反映シーンに基づいて、自動運転アルゴリズムの性能を評価してもよい。
この自動運転評価装置によれば、過去時点における過去交通シーンから自動運転反映シーンを演算すると共に、過去時点における複数の比較用過去交通シーンから比較用過去交通シーンを演算し、これらに基づいて自動運転アルゴリズムを評価する。従って、この自動運転評価装置によれば、自動運転アルゴリズムの反映により過去交通シーン及び比較用過去交通シーンから初期交通シーンに向かって安定して収束するのか不安定に発散するのかの傾向を認識することが可能となり、初期交通シーンに対する自動運転アルゴリズムの性能について適切に評価することができる。

本発明の一態様に係る自動運転評価装置において、過去交通シーン演算部は、初期交通シーンの時点から所定時間ずつ遡った時点における自動運転車モデルの状態及び移動体モデルの状態の演算を繰り返し、自動運転車モデルの状態及び移動体モデルの状態の両方が予め設定された法令遵守状態となった時点を過去時点として、過去交通シーンを演算してもよい。
この自動運転評価装置によれば、初期交通シーンの時点から所定時間ずつ遡り、自動運転車モデルの状態及び移動体モデルの状態の両方が予め設定された法令遵守状態となった時点を過去時点として過去交通シーンを演算するので、自動運転アルゴリズムの評価の前提として不適切な法令違反の状態の過去交通シーンを採用することが避けられ、自動運転アルゴリズムを適切に評価することができる。

本発明の一態様に係る自動運転評価装置において、自動運転車モデルの初期状態と移動体モデルの初期状態と道路環境とに基づいて、初期交通シーンの時点から自動運転アルゴリズムにより自動運転されたときの自動運転車モデルの将来状態と、初期交通シーンの時点から予め設定された移動を行う移動体モデルの将来状態とを演算する将来状態演算部と、自動運転車モデルの将来状態と移動体モデルの将来状態とに基づいて、自動運転車モデルと移動体モデルとが低評価関係になったか否かを判定する関係判定部と、を更に備え、性能評価部は、関係判定部の判定結果に基づいて、自動運転アルゴリズムの性能を評価してもよい。
この自動運転評価装置によれば、初期交通シーンの時点から自動運転アルゴリズムにより自動運転されたときの自動運転車モデルの将来状態と移動体モデルの将来状態とを演算することにより、自動運転アルゴリズムを反映して初期交通シーンから時間を進めたときに低評価関係になるか否かを判定することができるので、自動運転アルゴリズムを適切に評価することができる。

本発明の他の態様は、自動運転アルゴリズムをシミュレーションにより評価するための自動運転評価装置における自動運転評価方法であって、自動運転アルゴリズムによる自動運転が行なわれる自動運転車モデルの初期状態と、移動体モデルの初期状態と、自動運転車モデル及び移動体モデルが配置される道路環境との設定により、自動運転車モデル及び移動体モデルが含まれる初期交通シーンを設定する初期交通シーン設定ステップと、初期交通シーンに基づいて、初期交通シーンの時点から遡った過去時点における自動運転車モデル及び移動体モデルを含む過去交通シーンを演算する過去交通シーン演算ステップと、過去交通シーンに基づいて、自動運転アルゴリズムの性能を評価する性能評価ステップと、を含む。

本発明の他の態様に係る自動運転評価方法によれば、初期交通シーンから遡った過去時点における自動運転車モデルの過去状態及び過去時点における移動体モデルの過去状態を演算することにより過去交通シーンを演算し、初期交通シーンと過去交通シーンとに基づいて自動運転アルゴリズムの性能を評価するので、過去交通シーンを考慮しない場合と比べて、適切に自動運転アルゴリズムを評価することができる。

本発明の他の態様に係る自動運転評価方法において、過去交通シーンの微小変更により、過去時点における予め設定された数の比較用過去交通シーンを生成する比較用過去交通シーン生成ステップと、過去交通シーンから自動運転アルゴリズムにより自動運転車モデルが自動運転された状態で設定時間を経過した自動運転反映シーンを演算すると共に、比較用過去交通シーンから自動運転アルゴリズムにより自動運転車モデルが自動運転された状態で設定時間を経過した比較用自動運転反映シーンをそれぞれ演算する自動運転反映シーン演算ステップと、を更に含み、性能評価ステップでは、初期交通シーン、過去交通シーン、比較用過去交通シーン、自動運転反映シーン、及び比較用自動運転反映シーンに基づいて、自動運転アルゴリズムの性能を評価してもよい。
この自動運転評価方法によれば、過去時点における過去交通シーンから自動運転反映シーンを演算すると共に、過去時点における複数の比較用過去交通シーンから比較用過去交通シーンを演算し、これらに基づいて自動運転アルゴリズムを評価する。従って、この自動運転評価装置によれば、自動運転アルゴリズムの反映により過去交通シーン及び比較用過去交通シーンから初期交通シーンに向かって安定して収束するのか不安定に発散するのかの傾向を認識することが可能となり、自動運転アルゴリズムが初期交通シーンに至らないように回避することについて適切に評価することができる。

本発明の他の態様に係る自動運転評価方法において、過去交通シーン演算ステップでは、初期交通シーンの時点から所定時間ずつ遡った時点における自動運転車モデルの状態及び移動体モデルの状態の演算を繰り返し、自動運転車モデルの状態及び移動体モデルの状態の両方が予め設定された法令遵守状態となった時点を過去時点として、過去交通シーンを演算してもよい。
この自動運転評価方法によれば、初期交通シーンの時点から所定時間ずつ遡り、自動運転車モデルの状態及び移動体モデルの状態の両方が予め設定された法令遵守状態となった時点を過去時点として過去交通シーンを演算するので、自動運転アルゴリズムの評価の前提として不適切な法令違反の状態の過去交通シーンを採用することが避けられ、自動運転アルゴリズムを適切に評価することができる。

本発明の他の態様に係る自動運転評価方法において、自動運転車モデルの初期状態と移動体モデルの初期状態と道路環境とに基づいて、初期交通シーンの時点から自動運転アルゴリズムにより自動運転されたときの自動運転車モデルの将来状態と、初期交通シーンの時点から予め設定された移動を行う移動体モデルの将来状態とを演算する将来状態演算ステップと、自動運転車モデルの将来状態と移動体モデルの将来状態とに基づいて、自動運転車モデルと移動体モデルとが予め定められた低評価関係になったか否かを判定する関係判定ステップと、を更に含み、性能評価ステップでは、関係判定ステップの判定結果に基づいて、自動運転アルゴリズムの性能を評価してもよい。
この自動運転評価方法によれば、初期交通シーンの時点から自動運転アルゴリズムにより自動運転されたときの自動運転車モデルの将来状態と移動体モデルの将来状態とを演算することにより、自動運転アルゴリズムを反映して初期交通シーンから時間を進めたときに予め定められた低評価関係になるか否かを判定することができるので、自動運転アルゴリズムを適切に評価することができる。

以上説明したように、本発明の一態様に係る自動運転評価装置又は他の態様に係る自動運転評価方法によれば、適切に自動運転アルゴリズムを評価することができる。

第１の実施形態に係る自動運転評価装置を示すブロック図である。 自動運転評価装置のハードウェア構成を示す図である。 初期交通シーンの一例を示す図である。 （ａ）初期交通シーンへの時間発展が安定の場合のイメージを示す図である。（ｂ）初期交通シーンへの時間発展が不安定の場合のイメージを示す図である。 過去交通シーン及び比較用過去交通シーンからの時間発展が不安定の場合の具体例を示す図である。 初期交通シーン設定処理及び後向計算処理を示すフローチャートである。 力学的安定性に基づく性能評価処理を示すフローチャートである。 第２の実施形態に係る自動運転評価装置を示すブロック図である。 第２の実施形態における性能評価の一例を示す表である。 前向計算処理を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。

［第１の実施形態］
図１は、第１の実施形態に係る自動運転評価装置を示すブロック図である。図１に示される自動運転評価装置１００は、自動運転アルゴリズムをシミュレーションにより評価するための装置である。自動運転アルゴリズムとは、自動運転可能な車両を制御して自動運転を実行するためのアルゴリズムである。自動運転アルゴリズムは、スタンドアローンなインフラ協調型のアルゴリズムとすることができる。自動運転とは、車両の運転者が運転操作を行なわなくても、自動で車両を走行させる車両制御である。

自動運転アルゴリズムの評価は、自動運転アルゴリズムによる自動運転を反映した自動運転車モデルと移動体モデルとを用いたシミュレーションにより行なわれる。自動運転車モデルとは、自動運転アルゴリズムによる自動運転を反映するためにシミュレーション上で自動運転可能な車両を模倣するモデルである。

移動体モデルとは、自動運転アルゴリズムの評価のためにシミュレーション上で移動体を模倣するモデルである。移動体には、他車両、歩行者、自転車、動物、ロボット、パーソナルモビリティ等のうち少なくとも一つが含まれる。モデルは、種別によって挙動可能な範囲が異なっている。例えば、車両のモデルは、歩行者のモデルと比べて速度の上限が高く、方位の角速度（向きの変更速度）の上限が低い。挙動可能な範囲は、それぞれ適切に設定されている。

従来、自動運転アルゴリズムの評価として、自動運転車モデルと移動体モデルとが相互干渉するような交通シーンから時間発展させ、自動運転アルゴリズムを反映した自動運転車モデルの挙動に基づいて自動運転アルゴリズムの性能を評価することが検討されている。自動運転車モデルと移動体モデルとが相互干渉するような交通シーンとは、一例として、互いに直進すると自動運転車モデルと移動体モデルとが衝突するような交通シーンである。

しかしながら、自動運転アルゴリズムは、そもそも自動運転車モデルと移動体モデルと相互干渉するような難しい交通シーン(extreme conditions）に陥らないように設計されている。このため、難しい交通シーンから時間発展させた場合の自動運転アルゴリズムの挙動ではなく、自動運転アルゴリズムが難しい交通シーンを生じさせることはないのか、自動運転アルゴリズムが難しい交通シーンに陥ることがないのかを評価することが性能評価の観点から望ましい。

そこで、自動運転評価装置１００では、評価対象となる交通シーン（後述する初期交通シーン）に自動運転アルゴリズムが陥るか否かを自動運転車モデル及び移動体モデルを用いた適切なシミュレーションで確認することにより、自動運転アルゴリズムの性能評価を行なう。

〈第１の実施形態の自動運転評価装置の構成〉
第１の実施形態の自動運転評価装置１００の構成について説明する。まず、自動運転評価装置１００のハードウェア構成について説明する。図２は、自動運転評価装置１００のハードウェア構成を示す図である。

図２に示すように、自動運転評価装置１００は、物理的には、１又は複数のＣＰＵ［Central Processing Unit］１０１、ＲＡＭ［RandomAccess Memory］１０２及びＲＯＭ［Read Only Memory］１０３、入力デバイスであるキーボード及びマウス等の入力装置１０４、半導体メモリ等の記憶装置１０５、ネットワークカード等のデータ送受信デバイスである通信モジュール１０６、ディスプレイ等の出力装置１０７等を含むコンピュータとして構成することができる。

ＣＰＵ１０１は、処理の実行に際して必要なプログラム等をＲＯＭ１０３又は記憶装置１０５等からＲＡＭ１０２にロードして、ロードしたプログラムを実行することで各種動作を実現する。プログラム及び処理に必要なデータは、通信モジュール１０６を介して入力されてもよい。なお、自動運転評価装置１００は、複数台のコンピュータから構成されていてもよい。

次に、自動運転評価装置１００の機能的構成について図１を参照して説明を行う。図１に示すように、自動運転評価装置１００は、初期交通シーン設定部１１、過去交通シーン演算部１２、比較用過去交通シーン生成部１３、自動運転反映シーン演算部１４、及び性能評価部１５を有している。

初期交通シーン設定部１１は、自動運転アルゴリズムの評価に用いられる初期交通シーンを設定する。初期交通シーンとは、シミュレーションによる自動運転アルゴリズムの評価の基準となる交通シーンである。初期交通シーンには、自動運転車モデルの初期状態と、移動体モデルの初期状態と、自動運転車モデル及び移動体モデルが配置される道路環境とが含まれる。

自動運転車モデルの初期状態とは、初期交通シーンにおける自動運転車モデルの状態である。自動運転アルゴリズムは、法令遵守を指向するので初期状態を法令遵守状態とすることが考えられる。自動運転車モデルの状態には、自動運転車モデルの位置、向き、及び速度が含まれる。アルゴリズム評価の対象となる自動運転車モデルの状態には、ヨーレート、加速度（又は減速度）を含まないことが考えられる。なお、自動運転車モデルの状態にヨーレート及び加速度（又は減速度）を含む態様を除外するものではない。

同様に、移動体モデルの初期状態とは、初期交通シーンにおける移動体モデルの状態である。移動体モデルの状態には、移動体モデルの位置、向き、及び速度が含まれる。移動体モデルの状態には、ヨーレートが加えられてもよく、加速度（又は減速度）が加えられてもよい。移動体モデルには、移動体モデルの挙動を決める移動体アルゴリズムが予め設定されていてもよい。或いは、移動体モデルの初期状態の前後の力学的な動きが直接与えられていてもよい。移動体アルゴリズムは、一例として、現在の進行する方位に現在の速度で移動し続けるアルゴリズムとすることができる。移動体アルゴリズムは、モデルの種別（車両、歩行者など）ごとに予め設定されていてもよい。

道路環境は、自動運転車モデル及び移動体モデルが配置されるシミュレーション上の道路環境である。道路環境は、車両が走行可能な環境であればよく、駐車場内であってもよい。道路環境として、例えば、自動運転車モデルが走行する車線の環境、移動体モデルが走行する車線の環境が設定される。車線の環境には、車線の形状、車線の曲率、車線の幅などが含まれる。道路環境には、法定速度の情報、車線の進行方向の情報が予め設定されていてもよい。進行方向は、車線毎ではなく左側通行又は右側通行として決められていてもよい。道路環境には、車線上の信号機の点灯状況が含まれていてもよい。

ここで、図３は、初期交通シーンの一例を示す図である。図３に、自動運転車モデルＭ、移動体モデル（他車両モデル）Ｎ、自動運転車モデルＭの走行する走行車線Ｒ１、走行車線Ｒ１に隣接する対向車線Ｒ２、走行車線Ｒ１と対向車線Ｒ２との間の中央線Ｃを示す。図３に示す初期交通シーンにおいて、自動運転車モデルＭは走行車線Ｒ１内を走行している。一方で、移動体モデルＮは対向車線Ｒ２から中央線Ｃを跨いで自動運転車モデルＭの前方に飛び出そうとしている。自動運転評価装置１００では、このような初期交通シーンを利用して自動運転アルゴリズムの評価を行なう。

なお、一つの初期交通シーンにおいて複数の移動体モデルが存在してもよく、複数の自動運転車モデルが存在してもよい。初期交通シーンは、図３に示すような難しい交通シーンである必要はなく、自動運転車モデル及び移動体モデルが衝突する直前の交通シーンである必要はない。初期交通シーンは、自動運転車モデル及び移動体モデルとの両方が車線内を法定最高速度内で走行する通常の交通シーンであってもよい。

過去交通シーン演算部１２は、初期交通シーンから時間遡行した交通シーンである過去交通シーンを演算する。過去交通シーン演算部１２は、初期交通シーンの時間微分成分（自動運転車モデルの速度など）を抽出し、後向計算により、力学系として記述される過去交通シーンを演算する。過去交通シーンの時点を過去時点と呼ぶ。

過去交通シーン演算部１２は、過去時点における自動運転車モデルの状態及び過去時点における移動体モデルの状態を含む過去交通シーンを演算する。過去交通シーンの演算は、初期交通シーンの時間微分成分を用いて微小時間の時間遡行を行う力学系のシミュレーションとして行なわれる。

以下、後向計算の一例について説明を行う。まず前提として、自動運転車モデルの状態（力学状態）をξａとし、その時間発展演算子をAとして表現すると、自動運転車モデルの状態の時間変化は、下記の式（１）として表現される。ｔは時間、δｔは微小時間である。

また、移動体モデルの状態（力学状態）をξｂとし、その時間発展演算子をＦ＾ｂと表現する。ここでは、移動体モデルが複数あるものとして、各移動体モデルをｂ＝１，２，３・・・を用いて表現する。この場合、移動体モデルの状態の時間変化は、下記の式（２）として表現される。

上記の式（１）、（２）は、まとめると下記の式（３）、（４）として表わすことができる。

このとき、下記の式（５）として示されるＥ（ｔ）を時間ｔにおける交通シーン（初期交通シーンに対応）と呼び、Τ＾（δｔ，Ａ，Ｆ）を交通シーンにおける時間発展演算子と呼ぶ。

以上の前提を踏まえて、時間ｔにおける交通シーンＥ（ｔ）から、δｔだけ時間遡行した過去の交通シーンＥ（ｔ−δｔ）を求めるためには、時間反転演算子の逆演算子すなわち時間遡行演算子Τ＾^−１（δｔ，Ａ，Ｆ）を求める必要がある。以下、帰納的にδt だけ時間遡行した過去の交通シーンＥ（ｔ−δｔ）を求める方法を説明する。

まず、交通シーンを構成する一つの車両モデルの状態（力学状態）を考える。車両モデルの力学状態ξの一例は、その位置ｘ、速度ｖ、方位φ、方位の角速度ωである。これは下記の式（６）として表わすことができる。

このとき、ξ（ｔ−δｔ）は、下記の式（７）〜（９）のように展開して近似できる。

ここで、Τ＾^−１（δｔ）は、線形時間遡行演算子である。

この線形時間遡行演算子を用いた自動運転車モデルと移動体モデルとの間に相互作用のない力学的な時間遡行を下記の式（１０）として考える。また、自動運転アルゴリズムの影響を含む自動運転車モデルと移動体モデルとの間の相互作用を考慮した時間発展を下記の式（１１）として考える。式（１１）のｅ（ｔ）は、過去の交通シーンＥ（ｔ−δｔ）から自動運転アルゴリズムの影響を含む自動運転車モデルと移動体モデルとの間の相互作用を考慮して初期交通シーンの時点ｔまで時間発展させたときの交通シーン（後述する復帰交通シーン）である。

この場合、評価対象の自動運転アルゴリズムＡが移動体モデルを避けようとしない場合（相互作用がない場合）は、下記の式（１２）となることが期待される。

一方で、自動運転アルゴリズムＡが移動体モデルを避けようとする場合（相互作用がある場合）は、下記の式（１３）となる。

但し、この場合であっても下記の式（１４）を満たすＥ（ｔ−δｔ）が存在することが期待される。

このときのＥ（ｔ−δｔ）は、下記の式（１５）のように初期状態を定めた場合に、下記の式（１６）〜（１８）を使って帰納的に求められる。ここで、αは収束計算の効率を定めるフリーパラメータである。

具体的には、時間ｔにおける誤差ΔＥ_ｉ＋１（ｔ）が、予め設定された許容範囲内（例えば所定の微小量以下）となったときの下記の式（１９）における過去交通シーン候補Ｅ_ｉ＋１（ｔ−δｔ）を、過去交通シーン演算部１２の求める過去交通シーンＥ（ｔ−δｔ）とすればよい。

上述した後向計算を行なうことで、過去交通シーン演算部１２は、過去交通シーンＥ（ｔ−δｔ）を演算することができる。

なお、過去交通シーン演算部１２は、自動運転車モデルの状態と移動体モデルの状態の両方が予め設定された法令遵守状態又は通常走行状態になった時点を過去時点としてもよい。以下、法令遵守状態と通常走行状態を特別に区別する必要がない限り法令遵守状態と記載する。すなわち、過去交通シーン演算部１２は、初期交通シーンの時点から所定時間ずつ遡った過去の交通シーン（過去交通シーン候補）の演算を繰り返し、上述した誤差ΔＥ_ｉ＋１（ｔ）が許容範囲内で、自動運転車モデルの状態と移動体モデルの状態の両方が法令遵守状態である過去交通シーン候補を過去交通シーンとして求めてもよい。所定時間とは、予め設定された時間である。

法令遵守状態とは、各移動体モデル（自動運転車モデルを含む）が予め設定された交通関係の法令を遵守している状態である。更に、各移動体モデルが車線に沿って、交差点においては車線間をスムーズに接続する領域内を走行しているという条件を付加することが考えられる。

通常走行状態とは、各移動体モデルが概ね交通関係法令を順守し、かつ差し迫ったリスクの可能性がない状態である。通常走行状態の具体例は、各移動体モデルが、車線に沿った、または交差点において車線間をスムーズに接続する領域内を走行しており、かつ同一車線または前記領域を複数の移動体モデルが並走しておらず、かつ各移動体モデルの速度は概ね法定速度（制限速度）以下である状態である。ここでいう概ね法定速度以下とは、自動運転アルゴリズムの性能評価を実施する場合に、性能のロバスト性を担保するために他の移動体モデルの速度につき法定速度を越えている時であってもリスク回避できるように想定する速度である。例えば、法定速度を２０％上回る、もしくは15km/h上回る速度等が想定される。

法令遵守状態と通常走行状態は、一般に包含関係にない。具体的には、各移動体モデルが法定速度を越えている場合には、法令遵守状態ではない。一方、法定速度以下で、自転車と自動車が同一車線を走行する場合、典型的には自動車が同一車線の左側を走行する自転車を同一車線を走行しつつ追い越そうとする場合は、法令遵守状態であるが、通常走行状態ではない。

法令遵守状態であるとの判定は、狭い意味での法令遵守状態であるか否かの判定としてもよいし、通常走行状態であるか否かの判定としてもよいし、両者の論理積であってもよいし、両者の論理和であってもよい。

自動運転車モデルの法令遵守状態は、一例として、自動運転車モデルの走行する走行車線に設定された法定速度の範囲内で走行車線の進行方向に沿って走行車線内を走行している状態とすることができる。同様に、移動体モデルが他車両モデルであるときの法令遵守状態は、移動体モデルの走行する車線に設定された法定速度の範囲内で車線の進行方向に沿って車線内を走行している状態とすることができる。移動体モデルが歩行者モデルであるときの法令遵守状態は、移動体モデルが車線の外に設定された歩行者エリア又は横断歩道エリアを移動している状態とすることができる。また、過去交通シーン演算部１２は、道路環境を考慮して過去交通シーンを演算してもよい。もう一つ考えられる過去時点は、自動運転車モデルの状態が法令遵守状態から逸脱した時点（又はその時点より所定の時間遡った時点）である。この場合は、法令を守ることにより初期交通シーンに陥らないように、自動運転アルゴリズムが動作することになる。

比較用過去交通シーン生成部１３は、過去交通シーンの微小変更により、予め設定された数の比較用過去交通シーンを生成する。過去交通シーンの微小変更とは、例えば、過去時点における自動運転車モデルの状態の微小変更又は過去時点における移動体モデルの状態の微小変更である。比較用過去交通シーン生成部１３は、自動運転車モデル及び移動体モデルの両方の状態を微小変更してもよく、自動運転車モデル及び移動体モデルの一方の状態のみを微小変更してもよい。予め設定された数は、後述する過去交通シーンの次元数とすることができる。

過去時点における自動運転車モデルの状態の微小変更は、例えば、自動運転車モデルの状態に含まれる位置、速度等に微小量を加算することで行なわれる。微小量は、予め設定された値を用いることができる。微小量は０に近い任意のランダムな値（例えば０．３未満のランダムな値）であってもよい。微小変更は、必ずしも微小量の加算によって行う必要はなく、微小量の減算、微小量の係数の乗算又は除算であってもよく、予め設定された演算式によって行なわれてもよい。微小変更の方法は、上述の方法に限定されない。

ここで、比較用過去交通シーンの生成の一例について説明する。まず、過去交通シーンＥ（ｔ−ｋδｔ）がＭ次元ベクトルで表現されているとする。ｋは任意の係数である。このとき、Ｍ個の正規直交ベクトルｕ_ｍ（ｍ=１，２，・ ・ ・，Ｍ）を用いて、下記の式（２０）〜（２２）を考えることができる。Ｐｍ（ｍ=１，２，・ ・ ・，Ｍ）は比較用過去交通シーン、δｐは０に近い微小量、ΔＰｍは過去交通シーンＥ（ｔ−ｋδｔ）と比較用過去交通シーンＰｍとの差である。

比較用過去交通シーン生成部１３は、上記の式（２０）〜（２２）を用いて、予め設定されたＭ個の比較用過去交通シーンＰｍを生成することができる。

自動運転反映シーン演算部１４は、過去交通シーンと道路環境と自動運転アルゴリズムとに基づいて、自動運転反映シーンを演算する。自動運転反映シーンとは、過去交通シーンから自動運転アルゴリズムにより自動運転車モデルが自動運転された状態で設定時間を経過した交通シーンである。設定時間は、予め設定された時間である。設定時間としては微小な時間を設定することができる。その他、設定時間は、過去交通シーン演算部１２の１ステップ分の時間や過去時点から初期交通シーンの時点までの時間と同じであってもよい。

移動体モデルも、予め設定された移動体アルゴリズムに沿って移動を行う。なお、移動体モデルは、必ずしも移動する必要はなく、停止していてもよい。移動体モデルは、過去交通シーンにおける移動体モデルの状態から初期交通シーンにおける移動体モデルの初期状態になるように移動を行ってもよい。移動体アルゴリズムは、自動運転車モデルとの相互作用を考慮して移動体モデルの挙動を変更してもよい。その場合、自動運転アルゴリズムは、移動体モデルの移動による影響も踏まえて自動運転車モデルの自動運転を実行する。

また、自動運転反映シーン演算部１４は、比較用過去交通シーンと道路環境と自動運転アルゴリズムとに基づいて、比較用自動運転反映シーンを演算する。比較用自動運転反映シーンとは、比較用過去交通シーンから自動運転アルゴリズムにより自動運転車モデルが自動運転された状態で設定時間を経過した交通シーンである。自動運転反映シーン演算部１４は、比較用過去交通シーン毎に比較用自動運転反映シーンをそれぞれ演算する。自動運転反映シーン演算部１４は、自動運転反映シーンを演算する場合と同様にして比較用自動運転反映シーンを演算する。

以下、自動運転反映シーン及び比較用自動運転反映シーンの演算の一例について説明する。自動運転反映シーン演算部１４は、過去交通シーンＥ（ｔ−ｋδｔ）と比較用過去交通シーンＰｍとを設定時間δｔだけ時間発展さえて得られる自動運転反映シーン及び比較用自動運転反映シーンは、下記の式（２３）、（２４）で表わすことができる。Ｑｍ（ｍ=１，２，・ ・ ・，Ｍ）は自動運転反映シーン又は比較用自動運転反映シーンである。

このΔＱｍは、式（２１）および（２２）に記載した過去交通シーンＥ（ｔ−ｋδｔ）からの変量が、１ステップの時間発展によりどのように変化するかを記述したものである。この変化を行列Hを用いた線形変換で記述すると、以下のように書ける。

そして、後述の通り、この線形変換の性質を解析することにより、過去交通シーンの時間反転の安定性を評価することができる。具体的には、行列Hの最大固有値が１より大きいか否かにより評価でき、１より大きい場合には不安定、１以下の場合には安定と評価することができる。

性能評価部１５は、過去交通シーンに基づいて、自動運転アルゴリズムの性能を評価する。具体的に、性能評価部１５は、過去交通シーン、自動運転反映シーン、比較用過去交通シーン、及び比較用自動運転反映シーンに基づいて、自動運転アルゴリズムが自動運転アルゴリズムの反映により過去交通シーン及び比較用過去交通シーンから初期交通シーンに向かって安定して収束するのか不安定に発散するのかを評価することで、自動運転アルゴリズムの性能評価を行う。

ここで、図４（ａ）は、初期交通シーンへの時間発展が安定の場合のイメージを示す図である。図４（ａ）において、過去からの矢印は過去交通シーン及び比較用過去交通シーンを未来に向かって時間発展させた状況を示している。なお、初期交通シーンから未来へ向かう矢印は、初期交通シーンから時間発展させた状況を示している。初期交通シーンからの時間発展については後述する第２の実施形態で述べる。

図４（ａ）に示すように、初期交通シーンへの時間発展が安定の場合には、過去からの矢印が初期交通シーンに向かって収束する。すなわち、時間発展によって、過去交通シーンを微小変更した比較用過去交通シーンも、初期交通シーンに近づく。これは、自動運転アルゴリズムによる自動運転を自動運転車モデルに反映しても初期交通シーンに至ることを回避することが困難であることを示している。この場合、自動運転アルゴリズムが過去交通シーン及び比較用過去交通シーンから初期交通シーンに至ることを回避する性能を有していないと評価できる。なお、ここでは初期交通シーンが難しい交通シーンである場合を例にして評価について説明する。

図４（ｂ）は、初期交通シーンへの時間発展が不安定の場合のイメージを示す図である。図４（ｂ）に示すように、初期交通シーンへの時間発展が不安定の場合には、過去からの矢印が初期交通シーンに収束せずに発散してしまう。すなわち、時間発展によって、比較用過去交通シーンが初期交通シーンにおける初期状態に近づかずにそれぞれ異なる状態となる。これは、自動運転アルゴリズムによる自動運転を自動運転車モデルに反映すると、過去交通シーン及び比較用過去交通シーンから初期交通シーンに至ることを回避しようとすることを示している。この場合、自動運転アルゴリズムが初期交通シーンに至ることを回避する性能を有していると評価できる。なお、図４（ｂ）に示す矢印の一部が初期交通シーンに至ったとしても、残りの矢印が初期交通シーンに至らない場合には不安定な場合と言える。

ここで、図４（ａ）及び図４（ｂ）では理解を容易にするため、初期交通シーンに対する矢印の収束（安定）と発散（不安定）として説明したが、過去時点から初期交通シーンの時点まで時間発展をさせなくても安定性の評価は可能である。すなわち、過去時点から初期交通シーンの時点までの全時間帯のうち一部の時間帯に着目すると、初期交通シーンに収束せずに不安定に発散する場合には、一部の時間帯をどのように選んでも常に時間発展で発散が生じると考えることができる。

図５は、過去交通シーン及び比較用過去交通シーンからの時間発展が不安定の場合の具体例を示す図である。図５において、過去時点（ｔ−ｋδｔ）における過去交通シーンＥ（ｔ−ｋδｔ）、第１の比較用過去交通シーンＰ_１（ｔ−ｋδｔ）、第２の比較用過去交通シーンＰ_２（ｔ−ｋδｔ）を示す。

第１の比較用過去交通シーンＰ_１（ｔ−ｋδｔ）は、過去交通シーンＥ（ｔ−ｋδｔ）をδｐ・ｕ_１だけ微小変更した交通シーンである。同様に、第２の比較用過去交通シーンＰ_２（ｔ−ｋδｔ）は、過去交通シーンＥ（ｔ−ｋδｔ）をδｐ・ｕ_２だけ微小変更した交通シーンである。矢印の長さが交通シーンの差に相当する。

また、図５において、過去時点ｔ−ｋδｔから設定時間δｔだけ時間発展させた時点ｔ−（ｋ−１）δｔにおける自動運転反映シーンＥ（ｔ−（ｋ−１）δｔ）、第１の比較用自動運転反映シーンＱ_１（ｔ−（ｋ−１）δｔ）、第２の比較用自動運転反映シーンＱ_２（ｔ−（ｋ−１）δｔ）を示す。なお、設定時間は、必ずしもδｔである必要はない。

第１の比較用自動運転反映シーンＱ_１（ｔ−（ｋ−１）δｔ）は、自動運転アルゴリズムによる自動運転を反映させた状態で第１の比較用過去交通シーンＰ_１（ｔ−ｋδｔ）をδｔだけ時間発展させた交通シーンである。同様に、第２の比較用自動運転反映シーンＱ_２（ｔ−（ｋ−１）δｔ）は、自動運転アルゴリズムによる自動運転を反映させた状態で第２の比較用過去交通シーンＰ_２（ｔ−ｋδｔ）をδｔだけ時間発展させた交通シーンである。

図５に示す状況において、時間発展後の自動運転反映シーンＥ（ｔ−（ｋ−１）δｔ）と第１の比較用自動運転反映シーンＱ_１（ｔ−（ｋ−１）δｔ）との差は、過去交通シーンＥ（ｔ−ｋδｔ）と第１の比較用過去交通シーンＰ_１（ｔ−ｋδｔ）との差δｐ・ｕ_１より大きくなっている。この場合、時間発展により自動運転反映シーンＥ（ｔ−（ｋ−１）δｔ）と第１の比較用自動運転反映シーンＱ_１（ｔ−（ｋ−１）δｔ）との差が拡大することから、初期交通シーンに収束せずに不安定に発散すると評価できる。すなわち、自動運転アルゴリズムが初期交通シーンに至ることを回避する性能を有していると評価することができる。

このようにして、性能評価部１５は、過去交通シーン、自動運転反映シーン、比較用過去交通シーン、及び比較用自動運転反映シーンに基づいて、自動運転アルゴリズムの性能を評価することができる。

より具体的に、性能評価部１５は、上記の式（２６）で説明した変換行列Ｈ（ｋ）を演算し、変換行列Ｈ（ｋ）を用いた自動運転アルゴリズムの安定性の評価が可能である。変換行列Ｈ（ｋ）の固有値の最大固有値λmax（ｋ）が１より大きい場合には、非常に類似した二つの交通シーン（例えば過去交通シーンと比較用過去交通シーン）であっても、交通シーン間の差が時間発展により大きくなる（不安定である）と知られている。更には、時間発展の主要要素となることも知られている。

この時間発展の変換行列Ｈ（ｋ）及び最大固有値λmax（ｋ）は、時間遡行計算ができている場合、時間軸Ｅ（ｔ−ｎδｔ）→Ｅ（ｔ−（ｎ−１）δｔ）→Ｅ（ｔ−（ｎ−２）δｔ）→・・・→Ｅ（ｔ−δｔ）→Ｅ（ｔ）に沿った計算で求めることができる。

こうして求まった最大固有値の列λmax（ｋ），ｋを下記の式（２７）に示す。

上記の式（２７）が時間発展に沿った交通シーンの安定性を表す。具体的に、λmax（ｋ）＞１の場合、これまでの計算から明らかなように二つの交通シーン（例えば自動運転反映シーン及び比較用自動運転反映シーン）の差は時間発展に応じて大きくなる。すなわち不安定となる。なお、この場合、下記の式（２８）に示すλmax（ｋ）の積が幾何級数的に増大することも分かる。

つまり、初期交通シーンＥ（ｔ）に到達できる過去交通シーンが存在したとしても、現実として過去交通シーンに微小変更があれば（微小な違いがあれば）、初期交通シーンＥ（ｔ）に到達しないことを意味する。すなわち、自動運転アルゴリズムは、初期交通シーンＥ（ｔ）に陥ることはない、より正確にはδｔを０にする極限において初期交通シーンＥ（ｔ）に陥る確率は０に漸近すると評価することができる。

逆に、λmax（ｋ）＜１である場合、時間発展させた二つの交通シーンの差は時間発展により急速に０に近づいていくことから、時間発展に対して安定であることが分かる。なお、λmax（ｋ）＝１の場合は安定と解することができる。

このようにして、性能評価部１５は、自動運転アルゴリズムが初期交通シーンに対して安定して収束するか不安定に発散するかを評価することができる。性能評価部１５は、自動運転アルゴリズムが初期交通シーンに対して不安定に発散する場合、自動運転アルゴリズムが初期交通シーンに至ることを回避する性能を有していると評価することができる。

〈第１の実施形態の自動運転評価装置の自動運転評価方法〉
以下、第１の実施形態の自動運転評価装置１００の自動運転評価方法について説明する。図６は、初期交通シーン設定処理及び後向計算処理を示すフローチャートである。

図６に示すように、自動運転評価装置１００は、Ｓ１０として、初期交通シーン設定部１１による初期交通シーンの設定を行う（初期交通シーン設定ステップ）。初期交通シーン設定部１１は、自動運転アルゴリズムの性能評価に用いる交通シーンを初期交通シーンとして設定する。

Ｓ１２において、自動運転評価装置１００は、過去交通シーン演算部１２により初期交通シーンの時間微分成分（自動運転車モデルの速度及び移動体モデルの速度など）を抽出する。

Ｓ１４において、自動運転評価装置１００は、過去交通シーン演算部１２により所定時間前の過去交通シーン候補を演算する。過去交通シーン演算部１２は、初期交通シーンの時間微分成分に基づいて、力学的に自動運転車モデルの初期状態及び移動体モデルの初期状態を時間遡及させた過去交通シーン候補を演算する。過去交通シーン演算部１２は、例えば、上述の式（１０）を利用して過去交通シーン候補を演算する。

Ｓ１６において、自動運転評価装置１００は、過去交通シーン演算部１２により復帰交通シーンを演算する。過去交通シーン演算部１２は、過去交通シーン候補から、自動運転アルゴリズムの影響を含む自動運転車モデルと移動体モデルとの間の相互作用を考慮した時間発展を行うことで、復帰交通シーンを演算する。過去交通シーン演算部１２は、例えば上述の式（１１）を利用して復帰交通シーンを演算する。

Ｓ１８において、自動運転評価装置１００は、過去交通シーン演算部１２により初期交通シーンとの差を演算する。初期交通シーンと復帰交通シーンとの差は、上述の式（１７）に対応する。

Ｓ２０において、自動運転評価装置１００は、過去交通シーン演算部１２により、初期交通シーンと復帰交通シーンの差が許容範囲内であるか否かを判定する。許容範囲は、予め設定された範囲である。許容範囲には、例えば許容速度閾値、許容距離閾値、許容方位閾値が含まれる。

過去交通シーン演算部１２は、例えば、初期交通シーン候補と復帰交通シーンとで自動運転車モデルの状態のみが異なっている場合において、初期交通シーン候補と復帰交通シーンとの自動運転車モデルの速度の差、位置の差（距離）、及び方位の差の絶対値がそれぞれ許容速度閾値以下、許容距離閾値以下、及び許容方位閾値以下であるとき、初期交通シーンと復帰交通シーンの差が許容範囲内であると判定する。移動体モデルも異なっている場合においても同様に閾値を用いて判定することができる。なお、速度、位置、方位以外の要素を上記判定に用いてもよい。

なお、過去交通シーンからの時間発展が不安定な場合には、シミュレーションによって初期交通シーン候補と過去交通シーンから求められる復帰交通シーンとの差が収束しない（発散する）場合があり、前記の終了条件が不適切となることがある。このような場合には、式（１７）に記載した１ステップ毎の誤差が所定の値以下であること、かつ遡行した時間、ｋδｔが所定の時間となったことを以て、終了条件が満たされたとすることができる。

自動運転評価装置１００は、初期交通シーンと復帰交通シーンの差が許容範囲内であると判定した場合（Ｓ２０：ＹＥＳ）、Ｓ２４に移行する。自動運転評価装置１００は、初期交通シーンと復帰交通シーンの差が許容範囲内であると判定しなかった場合（Ｓ２０：ＮＯ）、Ｓ２６に移行する。

Ｓ２２において、自動運転評価装置１００は、過去交通シーン演算部１２により、過去交通シーン候補における自動運転車モデル及び移動体モデルが法令遵守状態であるか、又は終了条件が満たされたかを判定する。過去交通シーン候補における自動運転車モデル及び移動体モデルが法令遵守状態とは、例えば、自動運転車モデル及び移動体モデルの両方が、それぞれが走行する車線に設定された法定速度の範囲内で車線の進行方向に沿って車線内を走行している状態である。

終了条件とは、過去交通シーンの演算の終了を判定するために予め設定された条件である。過去交通シーン演算部１２は、一定時間分（例えば１０秒分）の時間遡及が行なわれた場合、終了条件が満たされたと判定してもよい。過去交通シーン演算部１２は、過去交通シーン候補における自動運転車モデルが法令違反状態となった場合、終了条件が満たされたと判定してもよい。或いは、過去交通シーン演算部１２は、過去交通シーン候補における自動運転車モデルが法令違反状態になった後予め定められた所定時間の時間遡行を行った時点で、終了条件が満たされたと判定してもよい。法令違反状態とは、法令遵守状態ではない状態とすることができる。

法令違反状態には、自動運転車モデルの速度が走行車線の法定最高速度を超えた状態が含まれてもよい。法令違反状態には、自動運転車モデルが車線変更等の理由なく走行車線を逸脱した状態が含まれていてもよい。法令違反状態には、自動運転車モデルが走行車線の進行方向とほぼ逆向きに走行している状態が含まれてもよい。その他、通常走行状態を判定に用いる場合には、同一車線を複数の移動体モデル（自動運転車モデルを含んでもよい）が走行している状態が含まれていてよい。

自動運転評価装置１００は、過去交通シーン候補における自動運転車モデル及び移動体モデルが法令遵守状態であると判定されず、且つ、終了条件が満たされたと判定されなかった場合（Ｓ２２：ＮＯ）、Ｓ２４に移行する。自動運転評価装置１００は、過去交通シーン候補における自動運転車モデル及び移動体モデルが法令遵守状態である、又は、終了条件が満たされたと判定された場合（Ｓ２２：ＹＥＳ）、Ｓ２６に移行する。

Ｓ２４において、自動運転評価装置１００は、過去交通シーン演算部１２により、現在の過去交通シーン候補から所定時間前の交通シーンを新たな過去交通シーン候補として演算する。その後、自動運転評価装置１００は、新たな過去交通シーン候補についてＳ１６から処理を繰り返す。

Ｓ２６において、自動運転評価装置１００は、過去交通シーン演算部１２により過去交通シーン候補を過去交通シーンとして設定する。その後、自動運転評価装置１００は、性能評価処理を開始する。なお、図６に示すＳ１２〜Ｓ２８は、過去交通シーンを演算する過去交通シーン演算ステップを構成している。

こうして得られた過去交通シーンにおいて、自動運転車モデルが法令遵守状態でない場合は、自動運転車モデルが法令遵守状態を維持するように設計されていることと矛盾するから、自動運転車モデルは初期交通シーンに陥ることはないと評価できる。自動運転車モデルに安全確保のために部分的に法令遵守状態からの逸脱を認める場合であっても、自動運転車モデルは、初期交通シーンに陥る前に、経由する法令違反状態（もしくは非通常走行状態）を検出することにより、運転者等に警告を発することができると評価される。一方、得られた過去交通シーンにおいて、自動運転車モデルが法令遵守状態である場合には、力学的な安定性に基づく評価が行われる。

図７は、力学的安定性に基づく性能評価処理を示すフローチャートである。図７に示すように、自動運転評価装置１００は、Ｓ３０として、過去交通シーン演算部１２の演算した過去交通シーンを読み込む。

Ｓ３２において、自動運転評価装置１００は、比較用過去交通シーン生成部１３により比較用過去交通シーンを生成する（比較用過去交通シーン生成ステップ）。比較用過去交通シーン生成部１３は、過去交通シーンの微小変更により、予め設定された数の比較用過去交通シーンを生成する。

Ｓ３４において、自動運転評価装置１００は、自動運転反映シーン演算部１４により自動運転反映シーン及び比較用自動運転反映シーンを演算する（自動運転反映シーン演算ステップ）。自動運転反映シーン演算部１４は、過去交通シーンと自動運転アルゴリズムとに基づいて、過去交通シーンから自動運転アルゴリズムにより自動運転車モデルが自動運転された状態で設定時間を経過した自動運転反映シーンを演算する。また、自動運転反映シーン演算部１４は、比較用過去交通シーンと自動運転アルゴリズムとに基づいて、比較用過去交通シーンから自動運転アルゴリズムにより自動運転車モデルが自動運転された状態で設定時間を経過した比較用自動運転反映シーンをそれぞれ演算する。

Ｓ３６において、自動運転評価装置１００は、性能評価部１５により変換行列Ｈを演算する。性能評価部１５は、過去交通シーン、比較用過去交通シーン、自動運転反映シーン、及び比較用自動運転反映シーンに基づいて、式（２６）に示される変換行列Ｈを演算する。

Ｓ３８において、自動運転評価装置１００は、性能評価部１５により変換行列Ｈの最大固有値λmaxを求める。性能評価部１５は、時間軸「Ｅ（ｔ−ｎδｔ）→Ｅ（ｔ−（ｎ−１）δｔ）→Ｅ（ｔ−（ｎ−２）δｔ）→・・・→Ｅ（ｔ−δｔ）→Ｅ（ｔ）」に沿った計算で求めることができる。

Ｓ４０において、自動運転評価装置１００は、性能評価部１５により自動運転アルゴリズムの性能を評価する。性能評価部１５は、最大固有値λmaxに基づいて、自動運転アルゴリズムの性能を評価する。なお、図７に示すＳ３６、Ｓ３８、Ｓ４０は、自動運転アルゴリズムの性能を評価する性能評価ステップを構成している。この評価結果は、前述のように、自動運転車の動きが力学的に不安定である場合には初期交通シーンに陥ることはないと評価され、安定である場合に初期交通シーンに陥る場合があると評価される。

〈第１の実施形態の自動運転評価装置の作用効果〉
以上説明した第１の実施形態の自動運転評価装置１００によれば、初期交通シーンから遡った過去交通シーンを演算し、過去交通シーンに基づいて自動運転アルゴリズムの性能を評価するので、過去交通シーンを考慮しない場合と比べて、適切に自動運転アルゴリズムを評価することができる。

また、自動運転評価装置１００によれば、過去交通シーンから自動運転反映シーンを演算すると共に、過去時点における複数の比較用過去交通シーンから比較用過去交通シーンを演算し、これらに基づいて自動運転アルゴリズムを評価する。従って、自動運転評価装置１００によれば、自動運転アルゴリズムの反映により過去交通シーン及び比較用過去交通シーンから初期交通シーンに向かって安定して収束するのか不安定に発散するのかの傾向を認識することが可能となり、初期交通シーンに対する自動運転アルゴリズムの性能について適切に評価することができる。

更に、自動運転評価装置１００によれば、初期交通シーンの時点から所定時間ずつ遡り、自動運転車モデルの状態及び移動体モデルの状態の両方が予め設定された法令遵守状態となった時点を過去時点として過去交通シーンを演算するので、自動運転アルゴリズムの評価の前提として不適切な法令違反の状態の過去交通シーンを採用することが避けられ、自動運転アルゴリズムを適切に評価することができる。

［第２の実施形態］
図８は、第２の実施形態に係る自動運転評価装置を示すブロック図である。図８に示される自動運転評価装置２００は、第１の実施形態と比べて、前方計算による自動運転アルゴリズムの評価を行なう点のみが異なっている。

自動運転評価装置２００では、自動運転アルゴリズムが安定して初期交通シーンに収束すると評価された場合に、初期交通シーンから時間発展させた場合の自動運転アルゴリズムの挙動を評価することで、自動運転アルゴリズムの性能評価を行なう。なお、自動運転評価装置２００は、第１の実施形態で説明した安定性の評価に関わらず、常に初期交通シーンから時間発展させた場合の自動運転アルゴリズムの挙動を評価してもよい。

〈第２の実施形態の自動運転評価装置の構成〉
図８に示すように、第２の実施形態の自動運転評価装置２００は、第１の実施形態と比べて、将来状態演算部２０と関係判定部２１を有している。

将来状態演算部２０は、自動運転車モデルの初期状態と移動体モデルの初期状態と道路環境とに基づいて、初期交通シーンの時点から自動運転アルゴリズムにより自動運転されたときの自動運転車モデルの将来状態と、初期交通シーンの時点から予め設定された移動を行う移動体モデルの将来状態とを演算する。将来状態演算部２０は、後向計算と対比して、将来へ向かう前向計算を実行する。

自動運転車モデルの将来状態とは、初期交通シーンの時点から時間発展させたときの自動運転車モデルの状態である。移動体モデルの将来状態とは、初期交通シーンの時点から時間発展させたときの移動体モデルの状態である。移動体モデルは、予め設定された移動体アルゴリズムに沿って移動する。なお、移動体モデルは初期状態が停止である場合には移動せずに停止していてもよい。

将来状態演算部２０は、過去交通シーンから自動運転反映シーンを演算する方法と同様にして、初期交通シーンから自動運転車モデルの将来状態及び移動体モデルの将来状態を演算する。将来状態演算部２０は、周知の手法により、初期交通シーンから自動運転車モデルの将来状態及び移動体モデルの将来状態を演算してもよい。

将来状態演算部２０は、例えば、初期交通シーンの時点から一定時間ずつ時間発展させて、自動運転車モデルの将来状態及び移動体モデルの将来状態の演算を繰り返してもよい。将来状態演算部２０は、後述する関係判定部２１において、自動運転車モデルと移動体モデルとが予め定められた低評価関係になったと判定された場合、又は、終了条件が満たされたと判定された場合に、将来状態の演算を終了する。

関係判定部２１は、自動運転車モデルの将来状態と移動体モデルの将来状態とに基づいて、自動運転車モデルと移動体モデルとが低評価関係になったか否かを判定する。低評価関係は、自動運転車モデル及び移動体モデルの関係として予め設定されている。低評価関係には、例えば、図３に示すような自動運転車モデル及び移動体モデルが直進により互いに衝突するような関係が含まれる。

なお、低評価関係は、自動運転車モデル及び移動体モデルが衝突するような関係に限られない。低評価関係には、移動体モデルとの衝突を回避するため自動運転車モデルが法令違反状態になる関係が含まれてもよい。低評価関係には、自動運転車モデル及び移動体モデルの両方が法令違反状態になる関係が含まれていてもよい。

関係判定部２１は、予め設定された終了条件が満たされたか否かを判定する。終了条件は、将来状態演算部２０による将来状態の演算の終了を判定するために予め設定された条件である。関係判定部２１は、将来状態演算部２０が初期交通シーンの時点から予め設定された時間後（例えば３０秒後）まで将来状態を演算した場合、終了条件が満たされたと判定する。関係判定部２１は、自動運転車モデルの将来状態と移動体モデルの将来状態とが安定して距離を広げ始めた場合に、終了条件が満たされたと判定してもよい。自動運転車モデルの将来状態と移動体モデルの将来状態とが安定して距離を広げ始めた場合とは、例えば、一定時間当たりの離間距離が閾値以上になった場合である。

性能評価部２２は、関係判定部２１の判定結果に基づいて、自動運転アルゴリズムの性能を評価する。性能評価部２２は、関係判定部２１により自動運転車モデルと移動体モデルとが低評価関係になったと判定された場合、自動運転アルゴリズムは初期交通シーンに至ったときに自動運転車モデル及び移動体モデルが低評価関係になることを回避できる性能がないと評価することができる。性能評価部２２は、関係判定部２１により自動運転車モデルと移動体モデルとが低評価関係にならないと判定された場合、自動運転アルゴリズムは初期交通シーンに至ったとしても自動運転車モデル及び移動体モデルが低評価関係になることを回避できる性能を有すると評価することができる。

図９は、第２の実施形態における性能評価の一例を示す表である。図９では、難しい初期交通シーン（図３参照）を評価対象として設定した場合における自動運転アルゴリズムの性能評価の一例を示している。

図９に示すように、性能評価部２２は、第１の実施形態で述べた後向計算により自動運転アルゴリズムが初期交通シーンに対して不安定に発散すると評価した場合、過去交通シーンにおける自動運転車モデル及び移動体モデルの法令遵守と、第２の実施形態における初期交通シーンからの前向計算の結果に関わらず、自動運転アルゴリズムの性能に問題がないとの評価（ＯＫ評価）を行う。この場合、性能評価部２２は、初期交通シーンから前向計算を行なった場合に自動運転車モデル及び移動体モデルが低評価関係になると判定された自動運転アルゴリズムであっても、そもそも初期交通シーンに至ることを回避する性能を有する場合には低評価関係を招かないため、自動運転アルゴリズムの性能に問題がないと評価できる。

また、性能評価部２２は、後向計算により自動運転アルゴリズムが初期交通シーンに対して安定して収束すると評価した場合において、過去交通シーンにおける自動運転車モデル及び移動体モデルが法令遵守状態であり、且つ、前方計算によって自動運転車モデル及び移動体モデルが低評価関係にならないと判定されたときには、自動運転アルゴリズムの性能に問題がないとの評価（ＯＫ評価）を行う。

一方で、性能評価部２２は、後向計算により自動運転アルゴリズムが初期交通シーンに対して安定して収束すると評価した場合において、過去交通シーンにおける自動運転車モデル及び移動体モデルが法令遵守状態であり、前方計算によって自動運転車モデル及び移動体モデルが低評価関係になると判定されたときには、自動運転アルゴリズムの性能に問題があるとの評価（ＮＧ評価）を行う。この場合、性能評価部２２は、自動運転アルゴリズムによる自動運転を反映させることで、自動運転車モデル及び移動体モデルが法令遵守状態の過去交通シーンから初期交通シーンを介して自動運転車モデル及び移動体モデルを低評価関係にしてしまうことから、自動運転アルゴリズムの性能に問題があると評価できる。

性能評価部２２は、後向計算により自動運転アルゴリズムが初期交通シーンに対して安定して収束すると評価した場合において、過去交通シーンにおける自動運転車モデルが法令違反状態である場合、自動運転アルゴリズムに問題がないとの評価（ＯＫ評価）を行う。この場合、性能評価部２２は、過去時点で自動運転車モデルが法令違反状態になるような異常事態がなければ、自動運転アルゴリズムが初期交通シーンに至らないと考えることができることから、自動運転アルゴリズムに問題がないと評価する。

〈第２の実施形態の自動運転評価装置の自動運転評価方法〉
以下、第２の実施形態の自動運転評価装置２００の自動運転評価方法について説明する。ここでは、前向計算処理について説明する。この前向計算処理には、前向計算結果を用いた性能評価処理も含まれる。なお、後向計算処理については、第１の実施形態と同様であるため説明を省略する。

図１０は、前向計算処理を示すフローチャートである。図１０に示すように、自動運転評価装置２００は、Ｓ５０として、初期交通シーン設定部１１による初期交通シーンの設定を行う（初期交通シーン設定ステップ）。初期交通シーン設定部１１は、自動運転アルゴリズムの性能評価に用いる交通シーンを初期交通シーンとして設定する。なお、Ｓ５０は、図５に示すＳ１０と同じ処理であり、既に初期交通シーンが設定されている場合には省略することができる。後向計算と前方計算はどちらを先に実行してもよく、後向計算において安定と評価された場合にのみ前方計算を行なってもよい。

Ｓ５２において、自動運転評価装置２００は、将来状態演算部２０により、初期交通シーンの時点から一定時間後まで自動運転アルゴリズムにより自動運転されたときの自動運転車モデルの将来状態と移動体モデルの将来状態とを演算する（将来状態演算ステップ）。将来状態演算部２０は、過去交通シーンから自動運転反映シーンを演算する方法と同様にして、初期交通シーンから自動運転車モデルの将来状態及び移動体モデルの将来状態を演算する。

Ｓ５４において、自動運転評価装置２００は、関係判定部２１により、自動運転車モデルと移動体モデルとが低評価関係になったか、又は、終了条件が満たされたかを判定する（関係判定ステップ）。関係判定部２１は、自動運転車モデルの将来状態と移動体モデルの将来状態とに基づいて、上記判定を行う。自動運転評価装置２００は、自動運転車モデルと移動体モデルとが低評価関係になったと判定されず、且つ、終了条件が満たされたと判定されなかった場合（Ｓ５４：ＮＯ）、Ｓ５６に移行する。一方、自動運転評価装置２００は、自動運転車モデルと移動体モデルとが低評価関係になった、又は終了条件が満たされたと判定された場合（Ｓ５４：ＹＥＳ）、Ｓ５８に移行する。

Ｓ５６において、自動運転評価装置２００は、将来状態演算部２０により、更に一定時間後まで自動運転アルゴリズムにより自動運転されたときの自動運転車モデルの将来状態と移動体モデルの将来状態とを演算する。その後、自動運転評価装置２００は、Ｓ５４に戻って処理を繰り返す。

Ｓ５８において、自動運転評価装置２００は、性能評価部２２により自動運転アルゴリズムの性能を評価する。性能評価部２２は、関係判定部２１の判定結果（Ｓ５４の判定結果）に基づいて、自動運転アルゴリズムの性能を評価する。性能評価部２２は、関係判定部２１の判定結果に基づいて、自動運転アルゴリズムによる自動運転を反映して初期交通シーンから前向計算したときに自動運転車モデルと移動体モデルとが低評価関係なるか否かを評価する。なお、性能評価部２２は、第１の実施形態における後向計算処理を実行済みの場合、後向計算結果を踏まえて図９に示すように自動運転アルゴリズムの性能を評価してもよい。

〈第２の実施形態の自動運転評価装置の作用効果〉
以上説明した第２の実施形態の自動運転評価装置２００によれば、初期交通シーンの時点から自動運転アルゴリズムにより自動運転されたときの自動運転車モデルの将来状態と移動体モデルの将来状態とを演算することにより、自動運転アルゴリズムを反映して初期交通シーンから時間を進めたときに予め定められた低評価関係になるか否かを判定することができるので、自動運転アルゴリズムを適切に評価することができる。

以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。本発明は、上述した実施形態を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変更、改良を施した様々な形態で実施することができる。

初期交通シーンは、上述した交通シーンに限定されない。初期交通シーンは、交差点において自動運転車モデルの走行車線に交差する車線上を他車両モデル（移動体モデル）が接近してくる交通シーンであってもよい。初期交通シーンは、駐車場内で自動運転車モデルが駐車しようとしている駐車スペースに歩行者モデル（移動体モデル）が入り込む交通シーンであってもよい。初期交通シーンは、交差点内で自動運転車モデルの右左折時に歩行者モデル（移動体モデル）が自動運転車モデルの前を横断する交通シーンであってもよい。初期交通シーンは、自動運転車モデルの左折時に自動運転車モデルの左後方を走行していた二輪車モデルが直進してくる交通シーンであってもよい。

過去交通シーンの時点である過去時点は、初期交通シーンから一定時間前の時点に固定してもよい。すなわち、過去交通シーン演算部１２は、一度の演算で、初期交通シーンから一定時間前の時点における交通シーンを過去交通シーンとして求めてもよい。

安定性の評価において、過去時点から初期交通シーンの時点までの全時間帯のうち一部の時間帯に着目して行なったが、一部ではなく全時間帯を用いてもよい。すなわち、自動運転反映シーン演算部１４は、自動運転アルゴリズムにより自動運転車モデルが自動運転された状態で過去交通シーンの過去時点から初期交通シーンの時点まで経過させて自動運転反映シーンを演算してもよい。同様に、自動運転反映シーン演算部１４は、過去時点から初期交通シーンの時点まで経過させて比較用自動運転反映シーンを演算してもよい。

比較用過去交通シーンの数は、過去交通シーンの次元数より小さい２以上の数としてもよい。

１１…初期交通シーン設定部、１２…過去交通シーン演算部、１３…比較用過去交通シーン生成部、１４…自動運転反映シーン演算部、１５，２２…性能評価部、２０…状態演算部、２１…関係判定部、１００，２００…自動運転評価装置、１０１…ＣＰＵ、１０２…ＲＡＭ、１０３…ＲＯＭ、１０４…入力装置、１０５…記憶装置、１０６…通信モジュール、１０７…出力装置。

Claims (8)

1. 自動運転アルゴリズムをシミュレーションにより評価するための自動運転評価装置であって、
   前記自動運転アルゴリズムによる自動運転が行なわれる自動運転車モデルの初期状態と、移動体モデルの初期状態と、前記自動運転車モデル及び前記移動体モデルが配置される道路環境との設定により、前記自動運転車モデル及び前記移動体モデルが含まれる初期交通シーンを設定する初期交通シーン設定部と、
   前記初期交通シーンに基づいて、前記初期交通シーンの時点から遡った過去時点における前記自動運転車モデル及び前記移動体モデルを含む過去交通シーンを演算する過去交通シーン演算部と、
   前記過去交通シーンに基づいて、前記自動運転アルゴリズムの性能を評価する性能評価部と、
   を備える、自動運転評価装置。
2. 前記過去交通シーンの微小変更により、前記過去時点における予め設定された数の比較用過去交通シーンを生成する比較用過去交通シーン生成部と、
   前記過去交通シーンから前記自動運転アルゴリズムにより前記自動運転車モデルが自動運転された状態で設定時間を経過した自動運転反映シーンを演算すると共に、前記比較用過去交通シーンから前記自動運転アルゴリズムにより前記自動運転車モデルが自動運転された状態で前記設定時間を経過した比較用自動運転反映シーンをそれぞれ演算する自動運転反映シーン演算部と、
   を更に備え、
   前記性能評価部は、前記初期交通シーン、前記過去交通シーン、前記比較用過去交通シーン、前記自動運転反映シーン、及び前記比較用自動運転反映シーンに基づいて、前記自動運転アルゴリズムの性能を評価する、請求項１に記載の自動運転評価装置。
3. 前記過去交通シーン演算部は、前記初期交通シーンの時点から所定時間ずつ遡った時点における前記自動運転車モデルの状態及び前記移動体モデルの状態の演算を繰り返し、前記自動運転車モデルの状態及び前記移動体モデルの状態の両方が予め設定された法令遵守状態となった時点を前記過去時点として、前記過去交通シーンを演算する、請求項１又は請求項２に記載の自動運転評価装置。
4. 前記自動運転車モデルの前記初期状態と前記移動体モデルの前記初期状態と前記道路環境とに基づいて、前記初期交通シーンの時点から前記自動運転アルゴリズムにより自動運転されたときの前記自動運転車モデルの将来状態と、前記初期交通シーンの時点から予め設定された移動を行う前記移動体モデルの将来状態とを演算する将来状態演算部と、
   前記自動運転車モデルの将来状態と前記移動体モデルの将来状態とに基づいて、前記自動運転車モデルと前記移動体モデルとが低評価関係になったか否かを判定する関係判定部と、を更に備え、
   前記性能評価部は、前記関係判定部の判定結果に基づいて、前記自動運転アルゴリズムの性能を評価する、請求項１〜３のうち何れか一項に記載の自動運転評価装置。
5. 自動運転アルゴリズムをシミュレーションにより評価するための自動運転評価装置における自動運転評価方法であって、
   前記自動運転アルゴリズムによる自動運転が行なわれる自動運転車モデルの初期状態と、移動体モデルの初期状態と、前記自動運転車モデル及び前記移動体モデルが配置される道路環境との設定により、前記自動運転車モデル及び前記移動体モデルが含まれる初期交通シーンを設定する初期交通シーン設定ステップと、
   前記初期交通シーンに基づいて、前記初期交通シーンの時点から遡った過去時点における前記自動運転車モデル及び前記移動体モデルを含む過去交通シーンを演算する過去交通シーン演算ステップと、
   前記過去交通シーンに基づいて、前記自動運転アルゴリズムの性能を評価する性能評価ステップと、
   を含む、自動運転評価方法。
6. 前記過去交通シーンの微小変更により、前記過去時点における予め設定された数の比較用過去交通シーンを生成する比較用過去交通シーン生成ステップと、
   前記過去交通シーンから前記自動運転アルゴリズムにより前記自動運転車モデルが自動運転された状態で設定時間を経過した自動運転反映シーンを演算すると共に、前記比較用過去交通シーンから前記自動運転アルゴリズムにより前記自動運転車モデルが自動運転された状態で前記設定時間を経過した比較用自動運転反映シーンをそれぞれ演算する自動運転反映シーン演算ステップと、
   を更に含み、
   前記性能評価ステップでは、前記初期交通シーン、前記過去交通シーン、前記比較用過去交通シーン、前記自動運転反映シーン、及び前記比較用自動運転反映シーンに基づいて、前記自動運転アルゴリズムの性能を評価する、請求項５に記載の自動運転評価方法。
7. 前記過去交通シーン演算ステップでは、前記初期交通シーンの時点から所定時間ずつ遡った時点における前記自動運転車モデルの状態及び前記移動体モデルの状態の演算を繰り返し、前記自動運転車モデルの状態及び前記移動体モデルの状態の両方が予め設定された法令遵守状態となった時点を前記過去時点として、前記過去交通シーンを演算する、請求項５又は請求項６に記載の自動運転評価方法。
8. 前記自動運転車モデルの前記初期状態と前記移動体モデルの前記初期状態と前記道路環境とに基づいて、前記初期交通シーンの時点から前記自動運転アルゴリズムにより自動運転されたときの前記自動運転車モデルの将来状態と、前記初期交通シーンの時点から予め設定された移動を行う前記移動体モデルの将来状態とを演算する将来状態演算ステップと、
   前記自動運転車モデルの将来状態と前記移動体モデルの将来状態とに基づいて、前記自動運転車モデルと前記移動体モデルとが予め定められた低評価関係になったか否かを判定する関係判定ステップと、を更に含み、
   前記性能評価ステップでは、前記関係判定ステップの判定結果に基づいて、前記自動運転アルゴリズムの性能を評価する、請求項５〜７のうち何れか一項に記載の自動運転評価方法。

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