JP2021128716A - 車両行動評価装置、車両行動評価方法、および車両行動評価プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
予定走路の走行に際して、自車両が取り得る複数の行動を設定する設定部(S240)と、
自車両の周辺環境と自車両の状況と他車両の状況との組み合わせが異なる複数の環境下においてシミュレーションを行い、自車両が他車両と接触を回避できた自車両の状況には高い報酬を与え、自車両が他車両と接触に到った自車両の状況にはそれよりも低い報酬を与えるようにして作成された走行状況−報酬データに基づき学習された関数器(50)を有し、この関数器を用いて、設定部によって設定された自車両の行動に対して、自車両の周囲の他車両の走行状態を考慮した報酬を算出し、その算出した報酬に基づいて自車両の行動を評価する評価部(S280)と、を備えるように構成される。
少なくとも1つのプロセッサにより実行される、
予定走路の走行に際して、自車両が取り得る複数の行動を設定する設定ステップ(S240)と、
自車両の周辺環境と自車両の状況と他車両の状況との組み合わせが異なる複数の環境下においてシミュレーションを行い、自車両が他車両と接触を回避できた自車両の状況には高い報酬を与え、自車両が他車両と接触に到った自車両の状況にはそれよりも低い報酬を与えるようにして作成された走行状況−報酬データに基づき学習された関数器(50)を用いて、設定ステップにおいて設定された自車両の行動に対して、自車両の周囲の他車両の走行状態を考慮した報酬を算出し、その算出した報酬に基づいて自車両の行動を評価する評価ステップ(S280)と、を備えるように構成される。
予定走路の走行に際して、自車両が取り得る複数の行動を設定させ(S240)、
自車両の周辺環境と自車両の状況と他車両の状況との組み合わせが異なる複数の環境下においてシミュレーションを行い、自車両が他車両と接触を回避できた自車両の状況には高い報酬を与え、自車両が他車両と接触に到った自車両の状況にはそれよりも低い報酬を与えるようにして作成された走行状況−報酬データに基づき学習された関数器(50)を用いて、設定された自車両の行動に対して、自車両の周囲の他車両の走行状態を考慮した報酬を算出し、その算出した報酬に基づいて自車両の行動を評価させる(S280)ように構成される。
以下、本開示の実施形態について、図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、本実施形態では、車両行動評価装置が、車両の自動運転システムに適用された例について説明する。ただし、本開示による車両行動評価装置の適用例は、車両の自動運転システムに制限されない。例えば、車両行動評価装置によって適正と評価された自車両の行動を、推奨行動として自車両の運転者に提示するシステムに適用されてもよい。
次に、本開示の第2実施形態について説明する。ただし、本実施形態による車両行動評価装置は、第1実施形態の車両行動評価装置と同様に構成されるため、構成に関する説明は省略する。
次に、本開示の第3実施形態について説明する。ただし、本実施形態による車両行動評価装置も、第1実施形態の車両行動評価装置と同様に構成されるため、構成に関する説明は省略する。
Claims (24)
- 自車両の将来の行動を評価するための車両行動評価装置であって、
予定走路の走行に際して、自車両が取り得る複数の行動を設定する設定部(S240)と、
前記自車両の周辺環境と前記自車両の状況と他車両の状況との組み合わせが異なる複数の環境下においてシミュレーションを行い、前記自車両が前記他車両と接触を回避できた前記自車両の状況には高い報酬を与え、前記自車両が前記他車両と接触に到った前記自車両の状況にはそれよりも低い報酬を与えるようにして作成された走行状況−報酬データに基づき学習された関数器(50)を有し、この関数器を用いて、前記設定部によって設定された前記自車両の行動に対して、前記自車両の周囲の他車両の走行状態を考慮した報酬を算出し、その算出した報酬に基づいて前記自車両の行動を評価する評価部(S280)と、を備える車両行動評価装置。 - 前記シミュレーションは、前記複数の環境下において、前記自車両の行動および速度と、前記他車両の行動および速度との異なる組み合わせを含む請求項1に記載の車両行動評価装置。
- 前記走行状況−報酬データは、前記自車両と前記他車両との走行状況を複数のステップに細分化した各ステップにおける前記自車両の走行状況に関して、前記自車両と前記他車両とが接触した場合に、ペナルティとして設定される第1のコストと、前記自車両と前記他車両とが接触した場合に、その接触に到る以前のステップの前記自車両の走行状況に対して、接触に到るまでの時間が短くなるほど大きく設定される第2のコストとが算出され、前記第1および第2のコストの合計の逆数として報酬が算出されて作成されたものである請求項1または2に記載の車両行動評価装置。
- さらに、前記自車両と前記他車両との走行状況を複数のステップに細分化した各ステップにおける前記自車両の走行状況に関して、前記他車両を含む物体との距離が近づくほど大きく設定される第3のコストが算出され、
前記走行状況−報酬データは、前記第3のコストも加味して報酬が算出されて作成されたものである請求項3に記載の車両行動評価装置。 - さらに、前記自車両と前記他車両との走行状況を複数のステップに細分化した各ステップにおける前記自車両の走行状況に関して、前記自車両が前記他車両との接触を回避するために要する時間が長くなるほど大きく設定される第4のコストが算出され、
前記走行状況−報酬データは、前記第4のコストも加味して報酬が算出されて作成されたものである請求項3または4に記載の車両行動評価装置。 - さらに、前記自車両と前記他車両との走行状況を複数のステップに細分化した各ステップにおける前記自車両の走行状況に関して、前記自車両が走行すべき車線から逸脱する継続時間および/または距離が長くなるほど大きく設定される第5のコストが算出され、
前記走行状況−報酬データは、前記第5のコストも加味して報酬が算出されて作成されたものである請求項3乃至5のいずれか1項に記載の車両行動評価装置。 - さらに、前記自車両と前記他車両との走行状況を複数のステップに細分化した各ステップにおける前記自車両の走行状況に関して、前記自車両の加速度が大きくなるほど大きく設定される第6のコストが算出され、
前記走行状況−報酬データは、前記第6のコストも加味して報酬が算出されて作成されたものである請求項3乃至6のいずれか1項に記載の車両行動評価装置。 - 前記第1のコストは、その他のコストに比較して、相対的に大きく設定される請求項3乃至7のいずれか1項に記載の車両行動評価装置。
- 自車両の将来の行動を評価するための車両行動評価方法であって、
少なくとも1つのプロセッサにより実行される、
予定走路の走行に際して、自車両が取り得る複数の行動を設定する設定ステップ(S240)と、
前記自車両の周辺環境と前記自車両の状況と他車両の状況との組み合わせが異なる複数の環境下においてシミュレーションを行い、前記自車両が前記他車両と接触を回避できた前記自車両の状況には高い報酬を与え、前記自車両が前記他車両と接触に到った前記自車両の状況にはそれよりも低い報酬を与えるようにして作成された走行状況−報酬データに基づき学習された関数器(50)を用いて、前記設定ステップにおいて設定された前記自車両の行動に対して、前記自車両の周囲の他車両の走行状態を考慮した報酬を算出し、その算出した報酬に基づいて前記自車両の行動を評価する評価ステップ(S280)と、を備える車両行動評価方法。 - 前記シミュレーションは、前記複数の環境下において、前記自車両の行動および速度と、前記他車両の行動および速度との異なる組み合わせを含む請求項9に記載の車両行動評価方法。
- 前記走行状況−報酬データは、前記自車両と前記他車両との走行状況を複数のステップに細分化した各ステップにおける前記自車両の走行状況に関して、前記自車両と前記他車両とが接触した場合に、ペナルティとして設定される第1のコストと、前記自車両と前記他車両とが接触した場合に、その接触に到る以前のステップの前記自車両の走行状況に対して、接触に到るまでの時間が短くなるほど大きく設定される第2のコストとが算出され、前記第1および第2のコストの合計の逆数として報酬が算出されて作成されたものである請求項9または10に記載の車両行動評価方法。
- さらに、前記自車両と前記他車両との走行状況を複数のステップに細分化した各ステップにおける前記自車両の走行状況に関して、前記他車両を含む物体との距離が近づくほど大きく設定される第3のコストが算出され、
前記走行状況−報酬データは、前記第3のコストも加味して報酬が算出されて作成されたものである請求項11に記載の車両行動評価方法。 - さらに、前記自車両と前記他車両との走行状況を複数のステップに細分化した各ステップにおける前記自車両の走行状況に関して、前記自車両が前記他車両との接触を回避するために要する時間が長くなるほど大きく設定される第4のコストが算出され、
前記走行状況−報酬データは、前記第4のコストも加味して報酬が算出されて作成されたものである請求項11または12に記載の車両行動評価方法。 - さらに、前記自車両と前記他車両との走行状況を複数のステップに細分化した各ステップにおける前記自車両の走行状況に関して、前記自車両が走行すべき車線から逸脱する継続時間および/または距離が長くなるほど大きく設定される第5のコストが算出され、
前記走行状況−報酬データは、前記第5のコストも加味して報酬が算出されて作成されたものである請求項11乃至13のいずれか1項に記載の車両行動評価方法。 - さらに、前記自車両と前記他車両との走行状況を複数のステップに細分化した各ステップにおける前記自車両の走行状況に関して、前記自車両の加速度が大きくなるほど大きく設定される第6のコストが算出され、
前記走行状況−報酬データは、前記第6のコストも加味して報酬が算出されて作成されたものである請求項11乃至14のいずれか1項に記載の車両行動評価方法。 - 前記第1のコストは、その他のコストに比較して、相対的に大きく設定される請求項11乃至15のいずれか1項に記載の車両行動評価方法。
- コンピュータ読み取り可能な非遷移記憶媒体に記憶され、命令を含むプログラムであり、前記命令は、少なくとも1つのプロセッサにより実行された場合に、少なくとも1つの前記プロセッサに、
予定走路の走行に際して、自車両が取り得る複数の行動を設定させ(S240)、
前記自車両の周辺環境と前記自車両の状況と他車両の状況との組み合わせが異なる複数の環境下においてシミュレーションを行い、前記自車両が前記他車両と接触を回避できた前記自車両の状況には高い報酬を与え、前記自車両が前記他車両と接触に到った前記自車両の状況にはそれよりも低い報酬を与えるようにして作成された走行状況−報酬データに基づき学習された関数器(50)を用いて、設定された前記自車両の行動に対して、前記自車両の周囲の他車両の走行状態を考慮した報酬を算出し、その算出した報酬に基づいて前記自車両の行動を評価させる(S280)ことにより、前記自車両の将来の行動を評価するように構成された車両行動評価プログラム。 - 前記シミュレーションは、前記複数の環境下において、前記自車両の行動および速度と、前記他車両の行動および速度との異なる組み合わせを含む請求項17に記載の車両行動評価プログラム。
- 前記走行状況−報酬データは、前記自車両と前記他車両との走行状況を複数のステップに細分化した各ステップにおける前記自車両の走行状況に関して、前記自車両と前記他車両とが接触した場合に、ペナルティとして設定される第1のコストと、前記自車両と前記他車両とが接触した場合に、その接触に到る以前のステップの前記自車両の走行状況に対して、接触に到るまでの時間が短くなるほど大きく設定される第2のコストとが算出され、前記第1および第2のコストの合計の逆数として報酬が算出されて作成されたものである請求項17または18に記載の車両行動評価プログラム。
- さらに、前記自車両と前記他車両との走行状況を複数のステップに細分化した各ステップにおける走行状況に関して、前記他車両を含む物体との距離が近づくほど大きく設定される第3のコストが算出され、
前記走行状況−報酬データは、前記第3のコストも加味して報酬が算出されて作成されたものである請求項19に記載の車両行動評価プログラム。 - さらに、前記自車両と前記他車両との走行状況を複数のステップに細分化した各ステップにおける前記自車両の走行状況に関して、前記自車両が前記他車両との接触を回避するために要する時間が長くなるほど大きく設定される第4のコストが算出され、
前記走行状況−報酬データは、前記第4のコストも加味して報酬が算出されて作成されたものである請求項19または20に記載の車両行動評価プログラム。 - さらに、前記自車両と前記他車両との走行状況を複数のステップに細分化した各ステップにおける前記自車両の走行状況に関して、前記自車両が走行すべき車線から逸脱する継続時間および/または距離が長くなるほど大きく設定される第5のコストが算出され、
前記走行状況−報酬データは、前記第5のコストも加味して報酬が算出されて作成されたものである請求項19乃至21のいずれか1項に記載の車両行動評価プログラム。 - さらに、前記自車両と前記他車両との走行状況を複数のステップに細分化した各ステップにおける前記自車両の走行状況に関して、前記自車両の加速度が大きくなるほど大きく設定される第6のコストが算出され、
前記走行状況−報酬データは、前記第6のコストも加味して報酬が算出されて作成されたものである請求項19乃至22のいずれか1項に記載の車両行動評価プログラム。 - 前記第1のコストは、その他のコストに比較して、相対的に大きく設定される請求項19乃至23のいずれか1項に記載の車両行動評価プログラム。
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