JP2021149968A - 車両の自動運転のための方法およびシステム - Google Patents

Abstract

【課題】車両の遠隔制御された自動運転のための方法を提供する。【解決手段】車両（２０１）の周辺に配置された少なくとも１つのセンサ、特にカメラを活用して前記車両（２０１）を撮像する工程と、前記車両の外部に配置された処理装置（５０１）によって、前記車両（２０１）のための移動経路を決定する工程と、前記車両（２０１）に、前記移動経路および／または前記移動経路に関する制御指令を送信する工程と、前記移動経路に従って前記車両（２０１）を移動するため、前記車両（２０１）内で前記移動経路および／または前記制御指令を実行する工程と、を備える。【選択図】図１

Description

発明の詳細な説明

自動バレー駐車用の自動運転車両（例えば、生産ラインの車）を制御する方法およびシステムについて記載している実施形態は多数あり、そのようなシステムでは、運転制御や運転計画作成は、複数の外部センサ、特に複数のカメラセンサを用いて車両を監視および制御する人工知能を用いた外部制御装置によって行われている。

［背景技術］
現在、車両を駐車するプロセスは、種々の支援システム、例えば駐車の作業中の車両運転手を支援する方法（特に、ドイツ特許出願公開第１０２００８０２７６９２Ａ１、ドイツ特許出願公開第１０２０１２００８８５８Ａ１、および国際公開第２０１１／１５４２４２Ａ１参照）によりサポートされている。また、駐車場の認識は、レーザ・スキャナで行うことが可能である（特に、ドイツ特許出願公開第１０２０１６１２０４３３Ａ１参照）。

完全に独立して車両を制御するのに特に適した方法は、世界中で開発されてきた（特に、ドイツ特許出願公開第１０２００５０２９３３６Ａ１、ドイツ特許出願公開第１０２０１３００３６８３Ａ１、および米国特許第９７０１３０５Ｂ２参照）。しかしながら、これらの方法は、一般的には、車両上または車両の内部に搭載された多数のセンサ（例えば、レーザ・スキャナ、レーダ・スキャナ、またはカメラ）と共に、多くの場合、車両上または車両の内部に高い演算能力を必要とする。

現在、自動車の設計および製造過程は、コストに対する多大な圧力にさらされている。その結果、今日製造される自動車は、それほど高度なコンピュータ処理能力および／または複数のセンサを備えておらず、上記方法を展開するのはほぼ不可能であるということを意味している。このような理由により、外部センサおよび外部データ処理システムに基づく自動バレー駐車が非常に重要なものとなっている。

ドイツ特許第１０ ２００９ ０５１ ４６３ Ｂ４は、モータ車両と、駐車スペースからモータ車両を移動するための外部装置および方法とを開示している。

自動バレー駐車
完全に自動化された（自律型）いわゆるバレー駐車では、車両（例えば、自動車、トラック、バス、およびフォークリフトトラック）は、車両運転手により、降車地点（例えば、駐車ガレージ前）に駐車され、そこから、車両は、所望された駐車位置へと運転するおよび／または降車地点に戻るよう運転する。複数の出願公開公報（特に、ドイツ特許出願公開第１０２０１２２２２５６２Ａ１および国際公開第２０１６１２８２０３Ａ１）は、開始位置から目標位置まで車両を動かす、そのようなシステムを示している。

そのようなシステムは、車両の外部に配置されると共に、車両が車両速度で開始位置から目標位置へ自律的に移動する軌道、上記出願における文脈では移動経路とも称される、を計算する中央演算ユニットと、車両に軌道を伝達する伝達装置とを備える。車両は、車両の外部に配置された演算ユニットによって、遠隔制御方法で運転される。こうしたシステムは、専らまたは部分的に、車両の外部に配置された複数のセンサに基づいており、車両の外部に配置された演算ユニットで軌道を計算可能であり、軌道は、その後、伝送媒体（例えば、Ｗｉ−Ｆｉまたは移動無線）によって、車両に送信される。

自動バレー駐車方法の欠点
しかしながら、このような自動バレー駐車の解決策にも、普及を阻むまたは妨げる重大な欠点がある。

自動バレー駐車方法のため、複数の環境センサを配置および利用することは、多大な費用がかかる方法である。このような理由により、既知の実施形態では、新規且つ高価なセンサ（例えば、レーザ・スキャナ）を車両外の駐車エリア全体に設置しなければならないからである。

従来の自動バレー駐車方法の環境センサ技術は、既知の実施形態において、駐車場を整備するのに用いる必要がある複数の環境センサを含んでいる。そうした従来の環境センサには、ライダーセンサ、超音波センサ、レーザセンサ、および／またはレーダセンサがある。

安全な自動駐車を可能にするために、これらのセンサは、調達、設置、較正、および維持され、その機能は定期的に点検されなければならない。
［発明の開示］
本発明の基礎となる目的は、予め画定可能な環境、例えば、駐車場、駐車ガレージ、工業施設、またはその類の場所等での、安全且つ効率的なモータ車両の自動運転について説明することである。特に、目標は、従来の欠点を解消する自動バレー駐車を設定および操作するための効率的な方法およびシステムを提供することである。本目的は、独立請求項のそれぞれの発明主題により実現される。

本目的は、車両の遠隔制御自動運転の方法によって達成される。本方法は、以下の工程を備える：
−車両の周辺に配置された少なくとも１つのセンサを用いて、特にカメラを用いて車両を撮像する工程と、
−車両の外部に配置された処理装置によって、車両のための移動経路を決定する工程と、
−車両に、移動経路および／または移動経路に関する制御指令を送信する工程と、
−移動経路に従って車両を移動するため、車両内で移動経路および／または制御指令を実行する工程と、を備える。

車両を撮像するため、好ましくは、車両は、少なくとも１つのセンサにより撮像されて処理装置内で処理される光信号を出力し、明確な識別が行われる。光信号は、この文脈において、例えば、可変または周期方法にて、点滅光および／または制動灯および／またはヘッドライトのロービームを作動することにより、符号化され、生成されてもよい。処理装置により、各車両に特定の光信号が割り当てられることができるため、各車両への明確な割り当てが実現される。

好ましくは、車両の姿勢は、少なくとも１つのカメラ、特に複数のカメラによって、処理装置により決定される、具体的には、前記姿勢が周辺地図に投影される。

好ましくは、物体、特に他の車両または生物が、少なくとも１つのカメラにより取得された前記画像またはフィルム・シーケンスによって、車両の周辺にて認識される一方、画像比較および／または特に学習を受けたニューラルネットワークによる画像認識は処理装置内で行われ、特に、車両に送信された移動経路および／または制御指令が変更される。

好ましくは、複数のカメラが用いられ、カメラは、特に自動的に較正される、および／または、特に、少なくとも２つのカメラで撮像される試験体を配置することにより、周辺地図上に位置付けられる。

好ましくは、車両の内部に配置された少なくとも１つのセンサの信号は、車両を制御するために、追加的に用いられる。
好ましくは、移動経路および／または移動経路に関する制御指令は、特に、車両の内部に配置されたバスシステムのクロックに調節され、周期的に送信される。

好ましくは、移動経路を決定する方法は、自動的に実行される。
本目的は、特に予め画定可能であるまたは予め画定済みの環境における、車両の遠隔制御自動運転のシステムによってさらに達成され、本システムは、車両の外部に配置され、環境の少なくとも一部のカメラ画像または映像を撮像するよう構成された複数のカメラと、車両の外部に配置され、カメラ画像または映像を処理するよう構成された処理装置と、を備え、処理装置は、カメラ画像または映像に基づき少なくとも１つの車両を認識し、車両のための移動経路を決定するようにさらに構成され、本システムは、車両に、移動経路および／または移動経路に関する制御指令を送信するよう構成された送信装置をさらに備える。

好ましくは、本システムは、開始位置から自動的におよび／または自律的に目標位置へ車両を案内するように構成される。
好ましくは、１または複数の車両の明確な識別は、１または複数の車両の光信号の出力を介して行われる。

好ましくは、１または複数の車両の姿勢は、カメラ画像および／または映像によって決定され得るものであり、姿勢は、特に、周辺地図上に示され得る。
特に、本システムは、エッジ・コンピューティング・システムを備え、該エッジ・コンピューティング・システムは、特に前処理方式で、処理装置に、移動経路に関連する１または複数の車両若しくは他の物体が存在するカメラ画像若しくは映像のみを転送または伝達するように構成される。

好ましくは、本システムは、特に、学習を受けた後または受ける前のニューラルネットワークおよび／またはディープラーニングおよび／または特に従来のニューラルネットワークの意味における強化学習方法を使用および／または利用するように構成される。

この目的のため、以下の文献を参照する。Ｔ． Ｃｈｅｎ、Ｓ． Ｋｏｍｂｌｉｔｈ、Ｍ． Ｎｏｒｏｕｚｉ、Ｇ． Ｈｉｎｔｏｎ 「Ａ Ｓｉｍｐｌｅ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ｆｏｒ Ｃｏｎｔｒａｓｔｉｖｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ ｏｆ Ｖｉｓｕａｌ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ」、２０２０年、ｈｔｔｐｓ：／／ａｒｘｉｖ．ｏｒｇ／ｐｄｆ／２００２．０５０７９．ｐｄｆ
特に、決定論的監視装置が設けられ、特に、決定論的監視装置は、システムの構成要素、特に、カメラ、処理装置、および／またはエッジ・コンピューティング・システムが良好な稼働状態であることを検証するように構成される。

一局面によれば、車両を操作するための新規の方法が提供され、本方法は、車両が、車両の外部に配置された、既存のセンサ技術に基づく処理装置によって、開始位置から目標位置まで、駐車場内を自律的に運転する。さらに別の局面によれば、前記方法を行うように構成された車両が提供される。さらなる局面では、コンピュータで実行されると車両を操作する本方法を実行する、プログラムコードおよび／または学習を受けたニューラルネットワークを備えるコンピュータプログラムが提供される。

特に、車両が駐車ガレージ内または駐車場内で自律的に駐車できるという技術的な利点がもたらされ、高コスト且つ技術的に複雑な方法で改修する必要もない。特に、車両を、とりわけ、既存の複数の監視カメラに基づくセンサ技術により、安全に移動させることが可能である。

さらなる技術的な利点は、演算ユニットまたはセンサ技術により車両がさらなる装備を必要としないことである。
本発明の「駐車場」とは、駐車エリアとも称され、車両を駐車するためのエリアを意味する。一実施形態によれば、駐車場は、駐車ガレージによって構成されてもよい。本発明の「自律的」とは、特に、車両は、運転手による介入なしで、駐車場内の遠隔制御された介入によって、運行指示または運転することを意味する。

本発明の車両とは、例えば、自動車、トラック、バス、フォークリフトトラック、ピープルムーバ、ロボット、またはそれに類似するものを意味する。また、本発明は、複数の車両、または様々な車両を組み合わせたものに関する。

実施形態
１．実施形態では、駐車された車両は、車両の外部に配置された処理装置によって駐車位置から移動する。車両は、車両の外部に配置された処理装置による自律的な運転により駐車位置から開始位置に戻る、または、車両の外部に配置された処理装置によって、さらなる目標位置に進み、そこに自律的に駐車する。さらなる目標位置は、車両がサービスを受けるサービス拠点であってもよい。例としては、車両は、サービス拠点にて、給油（電気を含む）、洗車、点検、整備または修理されてもよい。

２．さらなる実施形態によれば、車両は、車両の外部に配置されたカメラセンサ技術および処理装置によって、明確に識別される。また、カメラセンサ技術とは、本願の文脈において、カメラであると理解され得る。

３．さらなる実施形態によれば、車両の姿勢（位置および運転方向）は、車両の外部に配置されたカメラセンサ技術および外部処理装置によって、疑いの余地なく識別される。

４． さらなる実施形態によれば、物体（例えば、駐車エリア上のまたは運転範囲内）は、車両の外部に配置されたカメラセンサ技術および外部処理装置によって、認識且つ識別されるので、例えば周囲で運転されてもよい。

５． さらなる実施形態によれば、車両の外部に配置されたカメラセンサ技術および処理装置は、自動的に設定且つ較正される。これは、自動化された方法およびシステム、並びに、観察すべきエリア上の試験体の分布によって影響される。カメラは、例えば、画像処理および三角測量によって、較正される。

６． さらなる実施形態によれば、車両の外部に配置された従来のカメラセンサ技術（例えば、既存の複数の監視カメラおよび従来の環境センサ技術（ライダーセンサ、超音波センサ、レーザセンサ、またはレーダセンサ等））が、自動的に組み合わされる。

７． さらなる実施形態によれば、車両の外部に配置された処理装置は、自己学習するように構築される。
８． さらなる実施形態によれば、車両の外部に配置されたカメラセンサ技術は、車両の内部に配置されたセンサ（例えば、車輪速度センサ）と自動的に組み合わされる。

例示的な実施形態
本発明の更なる特徴は、請求項および添付の図面と併せた本発明による実施形態の説明から明らかになるであろう。本発明による実施形態は、個々の特徴または複数の特徴の組合せを実現してもよい。

本発明の文脈において、「特に」または「好ましくは」と記載された特徴は、任意選択可能な特徴と解されるべきである。
一局面では、図１に基づく車両の遠隔制御された自動運転のための方法および／またはシステムを提供する。

駐車された車両は、車両の外部に配置された処理装置によって駐車位置から移動し、車両の外部に配置された処理装置による自律的な運転により駐車位置から開始位置に戻る、または、車両の外部に配置された処理装置によってさらなる目標位置に進み、車両の外部に配置された処理装置によってそこに自律的に駐車する。さらなる目標位置は、車両がサービスを受けるサービス拠点であってもよい。例としては、車両は、サービス拠点にて、給油（電気を含む）、洗車、点検、整備または修理されてもよい。

さらなる局面では、パターンおよび更なる光信号またはその一連のものを点滅させることにより、車両の外部に配置されたカメラセンサ技術と、処理装置とを用いて、車両を明確に識別する方法および／またはシステムである。

一局面では、車両の外部に配置された、外部処理装置のカメラセンサ技術によって、専らカメラ画像から車両の姿勢（位置および運転方向）を決定すると共に、地図上に車両の姿勢を投影する方法および／またはシステムである。

さらなる局面では、車両の外部に配置された、外部処理装置のカメラセンサ技術を用いて、画像比較および学習を受けたニューラルネットワークによる物体（例えば、駐車エリア上または運転範囲内のもの）を認識する方法および／またはシステムである。

一局面では、車両の外部に配置されたカメラセンサ技術を、異なるカメラセンサまたは複数のカメラにより同時に撮像された試験体により、地図上に、自動的に較正するおよび／若しくは位置決めする方法並びに／またはシステムである。

一局面では、車両の外部に配置された、他の環境センサ技術（ライダーセンサ、超音波センサ、レーザセンサ、またはレーダセンサ等）のカメラセンサ技術を自動的に組み合わせる方法および／またはシステムである。

一局面では、車両の外部に配置されたカメラセンサ技術を、車両の内部に配置されたセンサ（例えば、車輪速度センサ）と自動的に組み合わせる方法および／またはシステムである。

一局面では、ニューラルネットワークおよびディープラーニングの発展、並びに／または、従来のニューラルネットワークの意味における学習強化方法による、車両の外部に配置された自動的な自己学習処理装置である。

一局面では、車両の外部に配置された、クラウド・アプリケーションの非定常データ処理システム内の計算および制御の方法および／またはシステムである。

一局面では、自動的に軌道を決定する方法を行うよう構成された、制御システムまたは決定論的監視装置を有する方法および／またはシステムである。
本発明は、本発明の一般的概念を限定することなく、図面を参照して例示的な実施形態に基づき以下に説明されるが、文中で特に詳細には説明されない本発明に係る全ての詳細については、図面を明示的に参照するものとする。

人工知能として構成され、車両の外部に配置された処理装置によって、車両を操作する方法の一工程では、車両は、遠隔制御方法で運転する。
車両は、車両の外部に配置された処理装置から受信した軌道および運転指令を実行し、開始位置から目標位置まで駐車場内を自律的に運転する。

一実施形態によれば、開始位置は、運転手により車両が駐車され得る降車位置であるため、車両は、続いて自動駐車の作業を行うことができる。
一実施形態によれば、目標位置は、車両が駐車しようとする駐車位置である。

さらなる実施形態によれば、開始位置は駐車位置であり、目標位置は、自動駐車の作業の終了に続いて、運転手が自分の車両を収集可能な収集位置である。
一実施形態によれば、降車位置と収集位置とは異なる。別の実施形態によれば、収集位置と降車位置とは同一である。

一実施形態によれば、車両は、車両の外部に配置された処理装置によって、開始位置から目標位置まで運転し、そこからさらなる目標位置までまたは開始位置へ戻るように運転する。具体的には、さらなる目標位置は、収集位置である。

一実施形態によれば、車両は、車両の外部に配置された処理装置によって、開始位置から駐車位置まで自律的に運転し、支援無しでそこに自律的に駐車し、車両の外部に配置された処理装置によって、その後駐車スペースから自律的に移動し、支援無しで開始位置に戻るように自律的に運転する。

一実施形態によれば、車両は、車両の外部に配置された処理装置によって、駐車場のデジタル地図に基づき、駐車場内を自律的に運転する。
実施形態では、車両は、受信した軌道および運転指令を実行するよう構成される。

一実施形態によれば、車両２０１は、ステアリングと、ドライブおよびブレーキ（例えば電動アクセル若しくはドライブ・バイ・ワイヤ機能、電動ブレーキ、車間距離制御装置、駐車支援、またはそれに類似するものによって）との電気アクチュエータシステム、並びに、受信モジュール（例えば、Ｗｉ−Ｆｉまたは移動無線）のための標準装備を備える車両を含む。制御装置によって車両が従う予定の標準軌道は、環境データおよび駐車場の地図に基づき、車両の外部に配置された処理装置によって、車両に送信される。

一実施形態によれば、車両２０１は、内部センサ（例えば、車輪回転角度センサおよび車輪速度センサ）によって、車両の外部に配置された処理装置から受信した運転指令および軌道を比較および／または結合することができる。

図１は、以下を示す： ・受信した軌道および運転指令を実行するよう構成された車両２０１。 ・映像ストリーム（例えば、ＲＴＳＰ）をシステム全体に送信するのに適した複数の監視カメラ３０１。カメラ３０１は、ＰｏＥＩＰカメラであってもよく、屋外の照明ポールに搭載される、屋外の壁に搭載される、および／または屋内に配置される。

・物体を認識するためのコンピュータプログラム（例えば、学習を受けたニューラルネットワーク）を使用するよう構成されたエッジシステム４０１。エッジシステム４０１は、エッジノード、すなわち、Ｊｅｔｓｏｎ Ｔｘ２を含む。

・制御システムであって、処理ユニットとも称される５０１が、軌道を決定する方法を実行する、および明確な視覚パターンを各運転車両に割り当てるように構成された制御システム。制御システム５０１は、２つのＮＶｉｄｉａ社のＧＴＸ１０８０Ｔｉを備える管制塔であってもよい。

・ネットワーク管理ユニットであって、決定論的監視装置とも称される６０１が、システム全体を監視したり、エラー訂正を行ったり、他のシステム（例えば、駐車ガレージシステム、非常通報システム、および車両製造システム）と通信したり、緊急措置（例えば、緊急停止、または、部分的な若しくは全体のシステムシャットダウン等）を実行するように構成されたネットワーク管理ユニット。ネットワーク管理ユニット６０１は、インテル社のＮＵＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）を含んでもよい。

・軌道および運転指令を車両に送信するよう構成された通信ユニット７０１、７０２、７０３、７０４。通信ユニットは、屋外および／または屋内のＷｉ−Ｆｉアクセスポイントであってもよい。

・車両２０１を要求する、並びに／または、本方法を開始および／若しくは終了する、並びに、車両２０１にそれを送信する、ように構成された要求ユニット８０１、８０２。要求ユニット８０１は、スマートフォンまたはタブレットであってもよい。要求ユニット８０２は、ラップトップ・コンピュータであってもよい。

エッジシステム４０１、即ち、それぞれのエッジノードは、好ましくは処理装置５０１のサポートにより、車両２０１が１つのカメラ３０１または複数のカメラ３０１の視野内にあるかを認識する。従って、エッジシステム４０１によって、複数のカメラ３０１からのデータが選択され、車両２０１を視認可能な処理ユニット５０１に転送される。また、エッジシステム４０１は、カメラ３０１の視野に新たに侵入してきた他の物体または生物を認識し、処理装置５０１にこの情報を伝達するように機能し得る。エッジシステム４０１は、様々な種類の物体に対して人工知能として学習を受けることが可能であり、その結果、多様な対応が実現できる。例えば、自動運転中の車両（２０１）の付近にて子供が検知された場合、車両２０１の緊急停止の開始が可能である。生物でない物体が発見された場合には、減速する、または、車両が別の方向若しくは別の軌道に進路変更する、または、それぞれの移動経路にて運転されることができる。対応する移動経路またはそれぞれの軌道は、ここでは、Ｗｉ−Ｆｉ送信機および／または受信機（Ｗｉ−Ｆｉ）７０１、７０２または７０３として構成された通信ユニット７０４を介して無線で車両２０１に送信される。車両２０１は、それ自身が本発明のシステム、それぞれの処理装置５０１、または監視装置６０１に、Ｗｉ−Ｆｉを介して無線でセンサ信号を提供することができる。その結果、車両２０１が実際に制御指令を実行しているか、また、移動経路またはそれぞれの軌道を観察しているかも検証可能である。この検証も、カメラ３０１により取得された画像の画像処理により行うことができる。

エッジシステム４０１の使用のおかげで、車両の外部に配置された処理装置５０１の使用を最小限にするために、関連する画像および／または映像および／または情報のみが処理装置５０１に送信される。車両２０１は、スマートフォン、タブレット８０１、またはラップトップ・コンピュータにて、また、例えばＷｉ−Ｆｉを介して要求されてもよい。同様に、これらの要求ユニット８０１、８０２を介して、それぞれの車両２０１が自律的に運転されるように規定してもよい。

監視装置６０１は、全ての関連するカメラ３０１が正常に機能するかを確認する。また、監視装置６０１は、全てのシステム関連要素が正常に機能するかを確認する。また、前記監視装置６０１は、人工知能無しで、つまり決定論的に、処理装置５０１によって認識されない変化が画像に発生したかを確認する。監視装置６０１と処理装置５０１との間の結果に不一致が生じた場合には、車両２０１の運転範囲はブロックされる。その結果、監視装置６０１は、決定論的な安全且つ緊急時の代替システムとなる。

移動経路またはそれぞれの軌道は、数値として、速度やステアリング角度、および、例えば前記制御パラメータの時間長さ、を有するベクトルであってもよい。移動経路またはそれぞれの軌道は、車両２０１のＣＡＮバスで調整され、修正可能である、例えば、２５ＨｚでのクロックのＣＡＮバスの場合では毎秒２５回である。移動経路またはそれぞれの軌道は、このクロック速度で送信可能である。

他の車両および物体は、外部処理装置内で認識され、分類される。一実施形態では、必要であれば、車両が停止させられるまたは車両が自律的に停止する、または、車両および／若しくは物体周辺の回避コースを演算し、外部処理装置によるサポートにより、その後方に従う。

外部カメラセンサおよび外部演算ユニットによって車両を明確に識別するために、個々の点滅コードが各車両に割り当てられる。個々の点滅パターンは、駐車エリア上で同時に移動する車両のそれぞれに割り当てられる。使用される視覚パターンは、例えば、点滅パターンまたは光信号シークエンスであってよい。これにより、車両は、例えば、外部カメラセンサによって、３秒以内に、３回左右交互に点滅することにより、明確に識別されることができる。この割り当てにより、次に、制御ユニットが車両を識別し、制御することができる。本願の文脈において、演算ユニットも、処理装置であると理解されてもよい。

システムは、車両の外部に配置された、外部処理装置のカメラセンサ技術によって、専ら二次元のカメラ画像から、車両の姿勢（位置および運転方向）を決定し、仮想車両として、周辺の地図上に車両の姿勢を投影する。

一実施形態によると、車両と外部演算ユニットとの間の通信は暗号化される、または個々の運転指令はコードにより認証される。
自動化された方法で車両の外部に配置されたカメラセンサを効率的に較正するために、較正システムが開発され、試験体は観察すべき駐車エリアに亘って不規則に点在して配置される。カメラセンサの重複配置のおかげで、各試験体は、１つ以上のカメラにより撮像される。例えば、同一サイズであるが異なる色の試験体（例えば、黄、緑、赤、および青色のディスクまたは立方体であって、それぞれのケースにおいて２０ｃｍ寸法）は、観察すべき駐車エリアでの位置がずれると、制御システム５０１は、カメラ位置や観察すべき駐車エリアに対するカメラの角度と共に、カメラ同士の距離を演算可能であるため、観察すべき駐車エリアの地図上に、カメラセンサを明確に位置付けることができる。

図面において、同一または類似の要素および／または部材は、各図面において、同一の参照符号が用いられる場合は、それらは、各図面には再度導入されない。

図面のみから取り上げられた特徴や他の特徴と組み合わせて開示された個々の特徴を含む、全ての記載された特徴は、単独で、または組み合わせにより、本発明にとって不可欠な特徴とみなされる。本発明に係る実施形態は、個々の特徴または幾つかの特徴の組合せにより実現され得る。

１０１… イーサネットポート、１０２…スイッチ、２０１…車両、３０１…監視カメラ、４０１…エッジシステム、５０１…処理装置、６０１…監視装置、７０１…通信ユニット、７０２…通信ユニット、７０３…通信ユニット、７０４…通信ユニット、８０１…要求ユニット、８０２…要求ユニット

Claims (15)

1. 車両（２０１）の遠隔制御された自動運転のための方法であって、
   前記車両（２０１）の周辺に配置された少なくとも１つのセンサ、特にカメラ（３９１）を用いて前記車両（２０１）を撮像する工程と、
   前記車両の外部に配置された処理装置（５０１）によって、前記車両（２０１）のための移動経路を決定する工程と、
   前記車両（２０１）に、前記移動経路および／または前記移動経路に関する制御指令を送信する工程と、
   前記移動経路に従って前記車両（２０１）を移動するため、前記車両（２０１）内で前記移動経路および／または前記制御指令を実行する工程と、を備える
   ことを特徴とする方法。
2. 請求項１に記載の方法であって、前記車両（２０１）を撮像するため、前記車両（２０１）は、前記少なくとも１つのセンサにより捕捉されて前記処理装置（５０１）内で処理される光信号を出力し、明確な識別が行われる
   ことを特徴とする方法。
3. 請求項１または２に記載の方法であって、前記車両（２０１）の姿勢は、前記少なくとも１つのカメラ（３０１）、特に複数のカメラ（３０１）によって、前記処理装置（５０１）により決定される、具体的には、前記姿勢が周辺地図に投影される
   ことを特徴とする方法。
4. 請求項１から３のいずれか１項に記載の方法であって、物体、特に、他の車両または生物が、少なくとも１つのカメラ（３０１）により取得された前記画像またはフィルム・シーケンスによって、前記車両（２０１）の周辺にて認識される一方、画像比較および／または特に学習を受けたニューラルネットワークによる画像認識は、前記処理装置（５０１）内で行われ、特に、前記車両（２０１）に送信された前記移動経路および／または制御指令が変更される
   ことを特徴とする方法。
5. 請求項１から４のいずれか１項に記載の方法であって、複数のカメラ（３０１）が用いられ、前記カメラ（３０１）は、特に自動的に較正される、および／または、特に、少なくとも２つのカメラ（３０１）で撮像される試験体を配置することにより、周辺地図上に位置付けられる
   ことを特徴とする方法。
6. 請求項１から５のいずれか１項に記載の方法であって、前記車両の内部に配置された少なくとも１つのセンサの信号は、前記車両（２０１）を制御するために、追加的に用いられる
   ことを特徴とする方法。
7. 請求項１から６のいずれか１項に記載の方法であって、前記移動経路および／または前記移動経路に関する制御指令は、特に、前記車両の内部に配置されたバスシステムのクロックに調節され、周期的に送信される
   ことを特徴とする方法。
8. 請求項１から７のいずれか１項に記載の方法であって、前記移動経路を決定する前記方法は自動的に実行される
   ことを特徴とする方法。
9. 特に予め画定可能であるまたは予め画定済みの環境における、車両（２０１）の遠隔制御された自動運転のためのシステムであって、
   前記車両の外部に配置され、前記環境の少なくとも一部のカメラ画像または映像を撮像するよう構成された複数のカメラ（３０１）と、
   前記車両の外部に配置され、前記カメラ画像または映像を処理するよう構成された処理装置（５０１）と、を備え、
   前記処理装置（５０１）は、前記カメラ画像または映像に基づき少なくとも１つの車両（２０１）を認識し、前記車両（２０１）のための移動経路を決定するようにさらに構成され、
   前記システムは、前記車両（２０１）に、前記移動経路および／または前記移動経路に関する制御指令を送信するよう構成された送信装置をさらに備える
   ことを特徴とするシステム。
10. 請求項９に記載のシステムであって、前記システムは、開始位置から自動的におよび／または自律的に目標位置へ前記車両を案内するように構成される
    ことを特徴とするシステム。
11. 請求項９または１０に記載のシステムであって、１または複数の車両（２０１）の明確な識別は、前記１または複数の車両（２０１）の光信号の出力を介して行われる
    ことを特徴とするシステム。
12. 請求項９から１１のいずれかに記載のシステムであって、前記１または複数の車両（２０１）の姿勢は、前記カメラ画像および／または映像によって決定され、前記姿勢は、特に、周辺地図上に示すことができる
    ことを特徴とするシステム。
13. 請求項９から１２のいずれかに記載のシステムであって、前記システムは、エッジ・コンピューティング・システム（４０１）を備え、前記エッジ・コンピューティング・システム（４０１）は、特に前処理方式で、前記処理装置（５０１）に、前記移動経路に関連する前記１つまたは複数の車両（２０１）若しくは他の物体が存在するカメラ画像若しくは映像のみを転送または伝達するよう構成される
    ことを特徴とするシステム。
14. 請求項９から１３のいずれかに記載のシステムであって、前記システムは、特に、学習を受けた後または受ける前のニューラルネットワークおよび／またはディープラーニングおよび／または特に従来のニューラルネットワークの意味における強化学習方法を使用および／または利用する
    ことを特徴とするシステム。
15. 請求項９から１４のいずれかに記載のシステムであって、決定論的監視装置（６０１）が設けられ、特に、前記決定論的監視装置（６０１）は、前記システムの構成要素、特に、前記カメラ（３０１）、前記処理装置（５０１）、および／または前記エッジ・コンピューティング・システム（４０１）、が良好な稼働状態であることを検証するよう構成される
    ことを特徴とするシステム。

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