JP2021092842A - 情報処理装置、情報処理方法、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】車室内の乗員に対して、揺れに関する情報を提供する情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供する。【解決手段】車両内で所定の活動を行う乗員に対して情報提供を行う情報処理装置であって、所定の期間内に車両にかかる加速度を予測することと、予測した加速度に関する値が所定の閾値を超えている場合に、乗員に通知することと、車両内で行われる活動の種別に基づいて閾値を決定することと、を実行する制御部３０１を有する。【選択図】図４

Description

本発明は、車両によってサービスを提供する技術に関する。

様々な用途向けに設計された自動運転車を派遣することでサービスを提供する試みがなされている。例えば、ユーザの求めに応じて、異なる機能を持つ車両を派遣することで、ユーザは移動しながら所定の活動を行えるようになる。

また、車両の乗員に対して情報提供を行うことで、乗り心地を向上させるための技術がある。例えば、特許文献１には、加速度の変化（揺れ）に基づいて乗員に通知を行う車両が開示されている。

特開２００５−１２８６３１号公報

車内でユーザが何らかの活動を行う場合、車両の揺動に関する情報を提供することが好ましい。

本発明は上記の課題を考慮してなされたものであり、車室内の乗員に対して揺れに関する情報を提供することを目的とする。

本開示の第一の様態は、車両内で所定の活動を行う乗員に対して情報提供を行う情報処理装置である。
具体的には、所定の期間内に前記車両にかかる加速度を予測することと、前記予測した加速度に関する値が所定の閾値を超えている場合に、前記乗員に通知することと、前記車両内で行われる活動の種別に基づいて前記閾値を決定することと、を実行する制御部を有する。

また、本開示の第二の様態は、前記情報処理装置が行う情報処理方法である。
具体的には、所定の期間内に前記車両にかかる加速度を予測するステップと、前記予測した加速度に関する値が所定の閾値を超えている場合に、前記乗員に通知するステップと、前記車両内で行われる活動の種別に基づいて前記閾値を決定するステップと、を含む。

また、他の態様として、上記の情報処理装置が実行する情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、または、該プログラムを非一時的に記憶したコンピュータ可読記憶媒体が挙げられる。

本発明によれば、車室内の乗員に対して揺れに関する情報を提供することができる。

第一の実施形態に係る車両システムの概要図。 車両システムの全体構成を示した図。 車載装置に記憶される閾値データの例。 制御部３０１に対する入出力データの例。 加速度と時刻との関係を示した図。 車載装置が実行する処理のフローチャート。 第二の実施形態に係る車載装置の構成図。 車載装置に記憶される閾値データの第二の例。

本実施形態で例示する情報処理装置は、所定の機能を持つ空間（車室）を備えた車両の乗員に対して情報提供を行う装置である。
本実施形態における車両とは、例えば、複数の車輪と動力を備えた移動体である。車両は、動力を提供するユニットと車室ユニットが分離可能な車両であってもよい。また、車両は、車載されたコンピュータの制御下で自動運転を行う車両であってもよい。

車両の中で、移動中に様々なサービスを提供する形態が考えられる。例えば、車室にオフィスとしての機能を持たせることで、ユーザは、移動しながら仕事をすることができる。また、車室に宿泊施設としての機能を持たせることで、ユーザは、夜間に就寝しながら移動することができる。
この他にも、フィットネスジムや美容室など、移動とは直接関連しないサービスを車両内で展開することで、移動に対する付加価値を提供することが可能になる。

一方で、車両内で様々なサービスを提供する場合、揺れに対する備えが必要になる。例えば、車内でウェイトトレーニングを行う場合、意図しない揺動が発生するとバランスを崩すおそれがある。また、車内でメイクアップなどの細かな作業を行う場合、揺動によって手元が狂うおそれがある。

これに対応するため、所定値以上の揺れが予測される場合に、前もって予告を行うことが考えられる。しかし、揺れの予告を行うための基準値を一律に設定すると、車内の活動に見合った予告が行われない、逆に頻繁に通知が発せられてしまうなどの不都合が生じ、利便性が低下するおそれがある。

実施形態に係る情報処理装置は、所定の期間内に前記車両にかかる加速度を予測することと、前記予測した加速度に関する値が所定の閾値を超えている場合に、前記乗員に通知することと、前記車両内で行われる活動の種別に基づいて前記閾値を決定することと、を実行する制御部を有する。

制御部は、未来のある時点において車両にかかる加速度を予測してもよいし、車両にかかる加速度の経時的な変化を予測してもよい。また、加速度に関する値とは、加速度であってもよいし、加加速度であってもよい。
制御部は、予測結果と閾値とを比較した結果に基づいて、車両の乗員に対する報知を行う。また、この際に利用する閾値を、車室内で行われる活動の種別に基づいて決定する。これにより、例えば、揺れに対してセンシティブな活動が車内で行われている場合は閾値を低く設定し、そうでない場合は閾値を高く設定するといったことが可能になる。すなわち、安全性と利便性を両立させることができる。
なお、閾値は、活動の種別と閾値とを関連付けて記憶する記憶部から取得するようにしてもよい。

また、前記車両は、所定の車室ユニットと結合して走行可能な車両であり、前記制御部は、結合している前記車室ユニット内で行われる乗員の活動の種別に基づいて、前記閾値を決定することを特徴としてもよい。また、前記制御部は、前記車両に結合している前記
車室ユニットの種別に基づいて、前記閾値を決定することを特徴としてもよい。
車両が、車室ユニットを交換することで異なるサービスを提供可能な車両である場合、車室ユニットごとに閾値を設定することで、適切な報知を行えるようになる。

また、前記制御部は、前記車両の加速度および加加速度を前記閾値と比較することを特徴としてもよい。また、前記制御部は、前記閾値を超えた値が加速度であるか加加速度であるかによって、通知の方法を異ならせることを特徴としてもよい。
例えば、対象が加速度（速度の変化量）である場合と、加加速度（加速度の変化量）である場合とで、通知の内容を変更することで、どのような揺れが発生するかを知らせることができる。

また、前記制御部は、前記加速度の予測において、前記車両に備えられたセンサから取得した情報に基づいて第一の予測を行い、前記車両の位置情報と地図データを照合した結果に基づいて第二の予測を行うことを特徴としてもよい。
センシングによって得られたデータと、道路地図によって得られたデータを併用することで、より精度の高い予測を行うことが可能になる。

また、前記制御部は、前記車両に備えられた自動運転装置から、速度および操舵角に関するデータを取得し、前記データに基づいて前記予測を行うことを特徴としてもよい。
自動運転プラットフォームが車両に搭載されている場合、自動運転に関するデータを取得することで、加速度変化の予測に利用することができる。

また、前記制御部は、前記活動の種別と、前記乗員をセンシングして得られた前記乗員の状態と、に基づいて、前記閾値を決定することを特徴としてもよい。また、前記制御部は、前記乗員が所定の活動をしていない場合に、前記乗員が所定の活動をしている場合と比較して前記閾値を大きく設定することを特徴としてもよい。

車室内で特定の活動が行われる場合であっても、当該活動が常時行われているとは限らない。例えば、トレーニングが可能な車両がある場合、乗員が休憩中である場合もある。よって、活動の種別に加え、乗員が現在何をしているかに基づいて閾値を動的に変更してもよい。かかる構成によると、無駄な報知の回数を減らすことができる。なお、センシングは、センサによって行われてもよいし、乗員を撮像して得られた画像に基づいて行われてもよい。

以下、図面に基づいて、本開示の実施の形態を説明する。以下の実施形態の構成は例示であり、本開示は実施形態の構成に限定されない。

（第一の実施形態）
第一の実施形態に係る車両システムの概要について、図１を参照しながら説明する。本実施形態に係る車両システムは、与えられた指令に基づいて自律走行を行う車両プラットフォーム１００と、自動運転装置である自動運転プラットフォーム２００と、車載装置３００を含んで構成される。

車両プラットフォーム１００は、車両の走行制御を行うコンピュータ（例えば、エンジンＥＣＵ等）を含むプラットフォームである。車両プラットフォーム１００は、制御指令に基づいて動作し、車両情報を生成する。制御指令や車両情報は、例えば、車載ネットワークを流れるＣＡＮフレームによって送受信される。
自動運転プラットフォーム２００は、車両の自動運転制御を行うコンピュータ（例えば、自動運転ＥＣＵ）を含むプラットフォームである。自動運転プラットフォーム２００は、車両周辺のセンシングを行う手段や、センシング結果に基づいて走行に関する計画を生
成する手段を有していてもよい。
車載装置３００は、車両の揺れに関する情報を乗員に提供する装置である。車載装置３００は、車両に固定された装置であってもよいし、携帯端末であってもよい。

次に、システムの構成要素について、詳しく説明する。図２は、図１に示した車両システムの構成の一例を概略的に示したブロック図である。車両システムには、車両プラットフォーム１００、自動運転プラットフォーム２００、車載装置３００が含まれており、各構成要素はバス４００によって通信可能に接続される。

車両プラットフォーム１００は、車両制御ＥＣＵ１０１、ブレーキ装置１０２、ステアリング装置１０３、舵角センサ１１１、車速センサ１１２を有して構成される。なお、本例ではエンジンを有する車両を例に挙げるが、対象の車両は電気自動車であってもよい。この場合、エンジンＥＣＵは、車両の動力を管理するＥＣＵに置き換えることができる。なお、車両プラットフォーム１００には、図示したもの以外のＥＣＵやセンサが備わっていてもよい。

車両制御ＥＣＵ１０１は、車両が有する構成要素（例えば、エンジン系統コンポーネント、パワートレイン系統コンポーネント、ブレーキ系統コンポーネント、電気系統コンポーネント、ボディ系統コンポーネント等）を制御するコンピュータである。車両制御ＥＣＵ１０１は、複数のコンピュータの集合であってもよい。
車両制御ＥＣＵ１０１は、例えば、燃料噴射制御を行うことで、エンジンの回転数を制御する。車両制御ＥＣＵ１０１は、例えば、乗員の操作（アクセルペダル操作等）によって生成される制御指令（例えば、スロットル開度を指定する指令）に基づいて、エンジンの回転数を制御することができる。

また、車両が電気自動車である場合、車両制御ＥＣＵ１０１は、駆動電圧や電流、駆動周波数等を制御することでモータの回転数を制御することができる。この場合も、内燃車両と同様に、乗員の操作によって生成される制御指令に基づいて、モータの回転数を制御することができる。また、ブレーキペダルの踏力や、回生ブレーキの程度を示す制御指令に基づいて、回生電流を制御することができる。
なお、車両がハイブリッド車両である場合、エンジンに対する制御と、モータに対する制御の双方を行うようにしてもよい。

この他、車両制御ＥＣＵ１０１は、後述するブレーキ装置１０２に含まれるアクチュエータ１０２１を制御することで、機械ブレーキによる制動力を制御することができる。車両ＥＣＵ１０１は、例えば、乗員の操作（ブレーキペダル操作等）によって生成される制御指令（例えば、ブレーキペダルの踏力を表す指令）に基づいてアクチュエータ１０２１を駆動することで、ブレーキ油圧を制御する。

また、車両制御ＥＣＵ１０１は、後述するステアリング装置１０３に含まれるステアリングモータ１０３１を制御することで、ステアリング角度ないし操舵輪の角度（操舵角）を制御することができる。車両ＥＣＵ１０１は、例えば、乗員の操作（ステアリング操作等）によって生成される制御指令（例えば、ステアリング角度を表す指令）に基づいてステアリングモータ１０３１を駆動することで、車両の操舵角を制御する。

なお、制御指令は、乗員の操作に基づいて車両プラットフォーム１００内で生成されたものであってもよいし、車両プラットフォーム１００外で（例えば、自動運転プラットフォーム２００によって）生成されたものであってもよい。

ブレーキ装置１０２は、車両が有する機械ブレーキシステムである。ブレーキ装置１０
２は、インタフェース（ブレーキペダル等）、アクチュエータ１０２１、油圧系統、ブレーキシリンダ等を含んで構成される。アクチュエータ１０２１は、ブレーキ系統における油圧を制御するための手段である。車両制御ＥＣＵ１０１から指令を受けたアクチュエータ１０２１がブレーキ油圧を制御することで、機械ブレーキによる制動力を確保することができる。

ステアリング装置１０３は、車両が有する操舵システムである。ステアリング装置１０３は、インタフェース（ステアリングホイール等）、ステアリングモータ１０３１、ギアボックス、ステアリングコラム等を含んで構成される。ステアリングモータ１０３１は、操舵操作をアシストするための手段である。車両制御ＥＣＵ１０１から指令を受けたステアリングモータ１０３１が駆動することで、ステアリング操作に必要な力を軽減することができる。また、ステアリングモータ１０３１を駆動することで、乗員の操作によらないステアリング操作の自動化も可能である。

舵角センサ１１１は、ステアリング操作によって得られた操舵角を検出するセンサである。舵角センサ１１１によって得られた検出値は、車両制御ＥＣＵ１０１に随時送信される。なお、本実施形態とは、操舵角として、タイヤの切れ角を直接表す数値を用いるが、タイヤの切れ角を間接的に表す値を用いてもよい。
車速センサ１１２は、車両の速度を検出するセンサである。車速センサ１１２によって得られた検出値は、車両制御ＥＣＵ１０１に随時送信される。

次に、自動運転プラットフォーム２００について説明する。
自動運転プラットフォーム２００は、車両周辺のセンシングを行い、センシング結果に基づいて、走行に関する計画を生成し、当該計画に従って車両プラットフォーム１００に対して制御指令を発行する装置である。自動運転プラットフォーム２００は、車両プラットフォーム１００と異なるメーカーまたはベンダによって開発されたものであってもよい。
自動運転プラットフォーム２００は、自動運転ＥＣＵ２０１、センサ群２０２を有して構成される。

自動運転ＥＣＵ２０１は、後述するセンサ群２０２から取得したデータに基づいて自動運転に関する判断を行い、車両プラットフォーム１００と通信することで車両を制御するコンピュータである。自動運転ＥＣＵ２０１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）によって構成される。
自動運転ＥＣＵ２０１は、状況認知部２０１１および自動運転制御部２０１２の２つの機能モジュールを有して構成される。各機能モジュールは、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の記憶手段に記憶されたプログラムをＣＰＵによって実行することで実現してもよい。

状況認知部２０１１は、後述するセンサ群２０２に含まれるセンサによって取得されたデータに基づいて、車両周辺の環境を検出する。検出の対象は、例えば、車線の数や位置、自車両の周辺に存在する車両の数や位置、自車両の周辺に存在する障害物（例えば歩行者、自転車、構造物、建築物など）の数や位置、道路の構造、道路標識などであるが、これらに限られない。自律的な走行を行うために必要なものであれば、検出の対象はどのようなものであってもよい。状況認知部２０１１が検出した、環境に関するデータ（以下、環境データ）は、後述する自動運転制御部２０１２へ送信される。

自動運転制御部２０１２は、状況認知部２０１１が生成した環境データを用いて、自車両の走行を制御する。例えば、環境データに基づいて自車両の走行軌跡を生成し、当該走行軌跡に沿って走行するよう、車両の加減速度および操舵角を決定する。自動運転制御部２０１２によって決定された情報は、車両プラットフォーム１００（車両制御ＥＣＵ１０
１）へ送信される。車両を自律走行させる方法については、公知の方法を採用することができる。

本実施形態では、自動運転制御部２０１２は、車両の加減速に関する指令（加減速指令）と、車両の操舵角に関する指令（操舵角指令）を生成し、車両プラットフォーム１００に送信する。
さらに、自動運転制御部２０１２は、加減速と操舵に関する情報と、走行経路に関する情報を車載装置３００に送信する。これについては後述する。

センサ群２０２は、車両周辺のセンシングを行う手段であり、典型的には単眼カメラ、ステレオカメラ、レーダ、ＬＩＤＡＲ、レーザスキャナなどを含んで構成される。センサ群２０２には、車両周辺をセンシングする手段のほか、車両の現在位置を取得する手段（ＧＰＳモジュール等）などが含まれていてもよい。センサ群２０２に含まれるセンサが取得したデータは、自動運転ＥＣＵ２０１（状況認知部２０１１）に随時送信される。
さらに、センサが取得したデータは、車載装置３００にも送信され、揺動の予測に利用される。これについては後述する。

車載装置３００は、自動運転プラットフォーム２００から取得したデータに基づいて、所定の時間内に、車両が閾値を超えて揺動するか否かを判定し、判定結果に基づいて乗員に対する報知を行う。具体的には、取得したデータに基づいて、車両にかかる加速度および加加速度を予測し、予測した加速度または加加速度のいずれかが閾値を超える場合に、乗員に報知を行う。車載装置３００は、制御部３０１、入出力部３０２、記憶部３０３を含んで構成される。なお、以降の説明において、加速度のみを例示する場合があるが、判定対象に加加速度を含むことを妨げるものではない。

車載装置３００は、汎用のコンピュータにより構成してもよい。すなわち、車載装置３００は、ＣＰＵやＧＰＵ等のプロセッサ、ＲＡＭやＲＯＭ等の主記憶装置、ＥＰＲＯＭ、ハードディスクドライブ、リムーバブルメディア等の補助記憶装置を有するコンピュータとして構成することができる。なお、リムーバブルメディアは、例えば、ＵＳＢメモリ、あるいは、ＣＤやＤＶＤのようなディスク記録媒体であってもよい。補助記憶装置には、オペレーティングシステム（ＯＳ）、各種プログラム、各種テーブル等が格納され、そこに格納されたプログラムを主記憶装置の作業領域にロードして実行し、プログラムの実行を通じて各構成部等が制御されることによって、後述するような、所定の目的に合致した各機能を実現することができる。ただし、一部または全部の機能はＡＳＩＣやＦＰＧＡのようなハードウェア回路によって実現されてもよい。

制御部３０１は、車載装置３００が行う制御を司る演算装置である。制御部３０１は、ＣＰＵなどの演算処理装置によって実現することができる。
制御部３０１は、閾値算出部３０１１と、揺動予測部３０１２の２つの機能モジュールを有して構成される。各機能モジュールは、記憶されたプログラムをＣＰＵによって実行することで実現してもよい。

閾値算出部３０１１は、乗員に報知を行う際の加速度（および加加速度）の閾値を決定する。具体的には、乗員の活動の種別（以下、活動種別）に関する情報を取得し、当該情報に基づいて、加速度の閾値および加加速度の閾値をそれぞれ決定する。図３は、閾値算出部３０１１が利用するデータ（閾値テーブル）の例である。本例では、例えば、車内でトレーニング活動が行われる場合、１．５ｍ／ｓ²以上の加速度、または、０．７５ｍ／
ｓ³以上の加加速度が予測される場合、報知の対象となる。

揺動予測部３０１２は、自動運転プラットフォーム２００から取得したデータに基づい
て、所定の時間以内（例えば、３秒以内，５秒以内等）に、閾値を超える加速度または加加速度が車両にかかるか否かを判定する。
具体的には、自動運転プラットフォーム２００が判定した加速度、操舵角、自動運転プラットフォーム２００が取得したセンサデータ等に基づいて、車両にかかる加速度および加加速度を予測する。また、予測した加速度および加加速度を、決定した閾値と比較して、いずれかが超過している場合に、報知を行う旨を決定する。

入出力部３０２は、情報の入出力を行うためのインタフェースである。入出力部３０２は、例えば、ディスプレイ装置やタッチパネルを有して構成される。入出力部３０２は、キーボード、カメラ、近距離通信手段、タッチスクリーンなどを含んでいてもよい。

記憶部３０３は、主記憶装置と補助記憶装置を含んで構成される。主記憶装置は、制御部３０１によって実行されるプログラムや、当該制御プログラムが利用するデータが展開されるメモリである。補助記憶装置は、制御部３０１において実行されるプログラムや、当該制御プログラムが利用するデータ（例えば、閾値テーブル）が記憶される装置である。本実施形態では、記憶部３０３は、車両が走行可能な道路に関するデータ（以下、地図データ）を記憶する。

図４は、制御部３０１が入出力するデータを例示した図である。
閾値算出部３０１１は、車室内で行われる活動の種別（活動種別）に関するデータを取得する。当該データは、入出力部３０２を介して車両の乗員から取得してもよい。すなわち、車両の乗員が、乗車するごとに活動種別を車載装置３００に入力してもよい。また、車室がモジュール式であって交換可能である場合、接続された車室ユニットから、どのような用途を持つ車室であるか（車室の種別）を示すデータを取得してもよい。閾値算出部３０１１が算出した閾値は、揺動予測部３０１２へ送信される。

揺動予測部３０１２は、三種類のデータに基づいて車両の加速度等を予測する。
一つ目は、自動運転プラットフォーム２００が生成した速度および操舵角に関するデータである。本実施形態では、自動運転プラットフォーム２００は、車両プラットフォーム１００に送信する加減速指令および操舵角指令とは別に、所定の時間内に予定している速度および操舵角の変化予定に関するデータを車載装置３００に送信する。
具体的には、所定の時間内における速度の変化予定を表すデータ（予定速度データ）と、所定の時間内における操舵角の変化予定を表すデータ（予定操舵角データ）を送信する。
揺動予測部３０１２は、受信したデータに基づいて、（実際の）車両の動きを演算し、所定時間内に閾値を超える加速度ないし加加速度が車両にかかるかを予測する。

二つ目は、自動運転プラットフォーム２００（センサ群２０２）が取得したセンサデータである。本実施形態では、自動運転プラットフォーム２００は、障害物や他車両をセンシングした結果をリアルタイムで車載装置３００に送信し、揺動予測部３０１２は、これらのデータに基づいて、所定時間内に閾値を超える加速度ないし加加速度が車両にかかるかを予測する。センサデータは、複数のセンシング結果を統合したものであってもよい。

三つ目は、地図データである。具体的には、揺動予測部３０１２は、自動運転ＥＣＵ２０１から送信された走行経路に関する情報（経路情報）と、センサ群２０２から送信された位置情報と、記憶部３０３に記憶された地図データと、に基づいて、所定時間内に閾値を超える加速度ないし加加速度が車両にかかるかを予測する。加速度や加加速度は、例えば、カーブの曲率や、交差点における右左折の有無に基づいて予測することができる。

揺動予測部３０１２が、所定時間内に閾値を超える加速度ないし加加速度が発生すると
予測した場合、乗員に報知を行うためのデータ（通知データ）が入出力部３０２に出力される。これにより、入出力部３０２は、例えば、音声等によって、所定時間内に揺れが発生することを報知する。
図５は、時刻と加速度の関係を示した図である。ここで、時刻ｔ１において閾値を超えてる加速度（加加速度）が車両にかかることが予測された場合、所定の猶予時間だけ前のタイミング（本例では時刻ｔ２）において報知が行われる。猶予時間は、例えば、揺れへの対処が可能である時間であることが好ましい。なお、猶予時間が固定値ではない場合、例えば、カウントダウン等によって時刻ｔ１を車両の乗員に教示してもよい。

さらに、閾値を超えた値が加速度であるか加加速度であるかによって、報知の内容を変更してもよい。例えば、閾値を超えた値が加速度である場合、一方向に揺れる旨を伝えてもよいし、閾値を超えた値が加加速度である場合、異なる方向への揺れが連続する旨を伝えてもよい。

なお、入出力部３０２は、単純に揺れが発生する旨のみを報知してもよいし、その期間を報知してもよい。例えば、段差を通過する場合は一瞬だけ揺れる場合があり、急カーブを通過する場合は、一定時間にわたって遠心力が働く場合がある。このため、通知データに、加速度（加加速度）の継続時間に関する情報を含め、入出力部３０２を介してこれを乗員に通知してもよい。
また、閾値を超えたのが加速度であるか加加速度であるかによって、通知の内容を変更してもよい。例えば、加加速度が閾値を超えた場合、加速度が閾値を超えた場合と比較して、より明確に警告してもよい。

なお、前述した例では、加速度がかかる方向を特定していないが、加速度がかかる方向が予測できる場合、当該方向を同時に案内するようにしてもよい。例えば、車両が左カーブに差し掛かる場合、右方向にふらつく可能性があることを乗員に報知してもよい。
さらに、図３のデータにおいて、軸ごとに閾値を設けてもよい。例えば、Ｘ軸，Ｙ軸，Ｚ軸のそれぞれについて閾値を設け、軸ごとに予測を行ったうえで、いずれかが超過する場合に、報知の対象としてもよい。

図６は、車載装置３００（制御部３０１）が行う処理のフローチャートである。当該処理は、車両が走行を開始するタイミングで実行される。
まず、ステップＳ１１で、閾値算出部３０１１が、活動種別に基づいて加速度（加加速度）の閾値を決定する。閾値は、前述したように、記憶部３０３に記憶されたデータに基づいて決定することができる。活動種別は、入出力部３０２を介して取得してもよいし、車室ユニットと通信することで取得してもよい。

ステップＳ１２Ａ〜Ｓ１２Ｂ，Ｓ１３Ａ〜Ｓ１３Ｂ，Ｓ１４Ａ〜Ｓ１４Ｂの処理は並列して実行される。
ステップＳ１２Ａでは、自動運転プラットフォーム２００から予定速度データおよび予定操舵角データを取得し、ステップＳ１２Ｂで、当該データに基づいて、所定時間内における加速度の変化を予測する。
ステップＳ１３Ａでは、自動運転プラットフォーム２００から各種センサデータを取得し、ステップＳ１３Ｂで、当該データに基づいて、所定時間内における加速度の変化を予測する。
ステップＳ１４Ａでは、自動運転プラットフォーム２００から位置情報および経路情報を取得する。そして、ステップＳ１４Ｂで、記憶部３０３に記憶された地図データを参照し、所定時間内における加速度の変化を予測する。

ステップＳ１５では、三種類の予測処理のいずれかにおいて、加速度または加加速度が
閾値を超過する見込みであるか否かを判定する。ここで、超過すると判定された場合、処理はステップＳ１６へ遷移し、乗員への報知が行われる。超過しないと判定された場合、同様の判定処理が繰り返される。

以上説明したように、第一の実施形態に係る車載装置３００は、車室内で行われる活動の種別に基づいて、車両にかかる加速度ないし加加速度の閾値を算出する。かかる構成によると、乗員に対して報知を行うか否かを、注意が必要なレベルに応じて動的に決定することができるため、安全性と利便性を両立させることができる。

（第二の実施形態）
第一の実施形態では、車室内で行われる活動の種別に基づいて、閾値を一律に設定した。これに対し、第二の実施形態は、車室内の乗員の状態に応じて、さらに閾値を変更する実施形態である。

例えば、車室内で行われる活動がトレーニングである場合、乗員が重量物を持っている場合と、休憩中である場合とで、採用すべき閾値は異なる。また、車室内で行われる活動が散髪である場合、美容師がハサミを持っているか否かで採用すべき閾値は異なる。
第二の実施形態に係る車載装置３００は、これに対応するため、乗員の状態をセンシングした結果に基づいて、閾値を動的に変更する。

図７は、第二の実施形態に係る車載装置３００の構成図である。第二の実施形態に係る車載装置３００は、乗員の状態をセンシングする手段（センシング部３０４）をさらに有しているという点において、第一の実施形態に係る車載装置３００と相違する。
センシング部３０４は、乗員の状態を取得する。具体的には、活動種別ごとに定義された複数の状態の中から、現在の乗員の状態がどれに当てはまるかを判定する。

例えば、活動種別がトレーニングである場合、筋肉に負荷がかかっている状態や、体勢が不安定な状態（活動状態）と、そうでない状態（非活動状態）を定義し、センシング部３０４がこの状態を判別する。判別は、例えば、乗員を撮像して得られた画像に基づいて、機械学習モデルを用いて行うことができる。そして、閾値算出部３０１１が、判定された状態を用いて閾値を決定する。図８は、第二の実施形態における閾値テーブルの例である。

なお、本例では、活動状態と非活動状態の二種類を定義したが、状態は三種類以上であってもよい。状態が三種類以上ある場合、それぞれに異なる閾値を持たせてもよい。
なお、閾値は、テーブルを用いて決定してもよいが、数式を用いて算出してもよい。例えば、乗員の状態に基づいて、図３に例示したようなデフォルトの閾値を補正してもよい。乗員が所定の活動をしていない場合において、乗員が所定の活動をしている場合と比較して閾値を大きく設定することができれば、その方法は問わない。

（変形例）
上記の実施形態はあくまでも一例であって、本開示はその要旨を逸脱しない範囲内で適宜変更して実施しうる。
例えば、本開示において説明した処理や手段は、技術的な矛盾が生じない限りにおいて、自由に組み合わせて実施することができる。

また、実施形態の説明では、車載装置３００が、自動運転プラットフォーム２００から取得したデータに基づいて車両の揺動を予測したが、自動運転プラットフォーム２００は必須構成ではない。例えば、センシングの手段を車載装置３００に持たせてもよい。
また、車載装置３００は、車外において固定された装置であってもよい。

また、１つの装置が行うものとして説明した処理が、複数の装置によって分担して実行されてもよい。あるいは、異なる装置が行うものとして説明した処理が、１つの装置によって実行されても構わない。コンピュータシステムにおいて、各機能をどのようなハードウェア構成（サーバ構成）によって実現するかは柔軟に変更可能である。

本開示は、上記の実施形態で説明した機能を実装したコンピュータプログラムをコンピュータに供給し、当該コンピュータが有する１つ以上のプロセッサがプログラムを読み出して実行することによっても実現可能である。このようなコンピュータプログラムは、コンピュータのシステムバスに接続可能な非一時的なコンピュータ可読記憶媒体によってコンピュータに提供されてもよいし、ネットワークを介してコンピュータに提供されてもよい。非一時的なコンピュータ可読記憶媒体は、例えば、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク・ブルーレイディスク等）など任意のタイプのディスク、読み込み専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気カード、フラッシュメモリ、光学式カード、電子的命令を格納するために適した任意のタイプの媒体を含む。

１００・・・車両プラットフォーム
２００・・・自動運転プラットフォーム
２０１・・・自動運転ＥＣＵ
２０２・・・センサ群
３００・・・車載装置
３０１・・・制御部
３０２・・・入出力部
３０３・・・記憶部

Claims (21)

1. 車両内で所定の活動を行う乗員に対して情報提供を行う情報処理装置であって、
   所定の期間内に前記車両にかかる加速度を予測することと、
   前記予測した加速度に関する値が所定の閾値を超えている場合に、前記乗員に通知することと、
   前記車両内で行われる活動の種別に基づいて前記閾値を決定することと、
   を実行する制御部を有する、情報処理装置。
2. 前記活動の種別と、前記閾値とを関連付けて記憶する記憶部をさらに有する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記車両は、所定の車室ユニットと結合して走行可能な車両であり、
   前記制御部は、前記車両に結合している前記車室ユニット内で行われる乗員の活動の種別に基づいて、前記閾値を決定する、
   請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記制御部は、結合している前記車室ユニットの種別に基づいて、前記閾値を決定する、
   請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記制御部は、前記車両の加速度および加加速度を前記閾値と比較する、
   請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記制御部は、前記閾値を超えた値が加速度であるか加加速度であるかによって、通知の方法を異ならせる、
   請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記制御部は、前記加速度の予測において、前記車両に備えられたセンサから取得した情報に基づいて第一の予測を行い、前記車両の位置情報と地図データを照合した結果に基づいて第二の予測を行う、
   請求項１から６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 前記制御部は、前記車両に備えられた自動運転装置から、速度および操舵角に関するデータを取得し、前記データに基づいて前記予測を行う、
   請求項１から６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
9. 前記制御部は、前記活動の種別と、前記乗員をセンシングして得られた前記乗員の状態と、に基づいて、前記閾値を決定する、
   請求項１から８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
10. 前記制御部は、前記乗員が所定の活動をしていない場合に、前記乗員が所定の活動をしている場合と比較して前記閾値を大きく設定する、
    請求項９に記載の情報処理装置。
11. 車両内で所定の活動を行う乗員に対して情報提供を行う情報処理装置が行う情報処理方法であって、
    所定の期間内に前記車両にかかる加速度を予測するステップと、
    前記予測した加速度に関する値が所定の閾値を超えている場合に、前記乗員に通知するステップと、
    前記車両内で行われる活動の種別に基づいて前記閾値を決定するステップと、
    を含む、情報処理方法。
12. 前記活動の種別と、前記閾値とを関連付けたデータを取得するステップをさらに含む、
    請求項１１に記載の情報処理方法。
13. 前記車両は、所定の車室ユニットと結合して走行可能な車両であり、
    結合している前記車室ユニット内で行われる乗員の活動の種別に基づいて、前記閾値を決定する、
    請求項１１または１２に記載の情報処理方法。
14. 前記車両に結合している前記車室ユニットの種別に基づいて、前記閾値を決定する、
    請求項１３に記載の情報処理方法。
15. 前記車両の加速度および加加速度を前記閾値と比較する、
    請求項１１から１４のいずれか１項に記載の情報処理方法。
16. 前記閾値を超えた値が加速度であるか加加速度であるかによって、通知の方法を異ならせる、
    請求項１５に記載の情報処理方法。
17. 前記加速度の予測において、前記車両に備えられたセンサから取得した情報に基づいて第一の予測を行い、前記車両の位置情報と地図データを照合した結果に基づいて第二の予測を行う、
    請求項１１から１６のいずれか１項に記載の情報処理方法。
18. 前記車両に備えられた自動運転装置から、速度および操舵角に関するデータを取得し、前記データに基づいて前記予測を行う、
    請求項１１から１６のいずれか１項に記載の情報処理方法。
19. 前記活動の種別と、前記乗員をセンシングして得られた前記乗員の状態と、に基づいて、前記閾値を決定する、
    請求項１１から１８のいずれか１項に記載の情報処理方法。
20. 前記乗員が所定の活動をしていない場合に、前記乗員が所定の活動をしている場合と比較して前記閾値を大きく設定する、
    請求項１９に記載の情報処理方法。
21. 請求項１１から１９のいずれか１項に記載の情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
    

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