JP2021162893A - 管理装置、管理方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】車両の駐車位置をより精度よく推定することができる管理装置、管理方法およびプログラムを提供する。【解決手段】管理装置３００は、車両が駐車状態である場合の車両の駐車位置に基づく道路リンクを特定する特定部３４４と、特定部により特定された道路リンクに対応付けられた道路の走行方向と、車両の前方方向との角度の差である第１角度差を取得する取得部３４６と、取得部により取得された第１角度差に基づいて、車両の駐車位置の属性を推定する属性推定部３４８と、を備える。【選択図】図３

Description

本発明は、管理装置、管理方法、およびプログラムに関する。

従来、車両の駐車時の現在位置を検出し、検出した位置と地図データとに基づいて現在位置が道路上にあるか否かを判別し、道路上にある場合に駐車場までの最適経路を探索して、車両の乗員に案内するナビゲーション装置が開示されている（例えば、特許文献１および２参照）。

特開２００８−２３２６４６号公報 特開２００９−８６１２号公報

しかしながら、上記の従来技術では、地図データに駐車場の位置や領域に関する情報が記憶されていない場合には、車両の駐車位置が道路上であるか駐車場であるかを精度よく判別できない場合があった。

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、車両の駐車位置をより精度よく推定することができる管理装置、管理方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。

この発明に係る管理装置、管理方法、およびプログラムは、以下の構成を採用した。
（１）：この発明の一態様に係る管理装置は、車両が駐車状態である場合の前記車両の駐車位置に基づく道路リンクを特定する特定部と、前記特定部により特定された道路リンクに対応付けられた道路の走行方向と、前記車両の前方方向との角度の差である第１角度差を取得する取得部と、前記取得部により取得された第１角度差に基づいて、前記車両の駐車位置の属性を推定する属性推定部と、を備える管理装置である。

（２）：上記（１）の態様において、前記属性推定部は、前記取得部により取得された第１角度差が第１閾値より大きいか否かに基づいて、前記車両の駐車位置の属性を判定するものである。

（３）：上記（２）の態様において、前記属性推定部は、前記第１角度差が前記第１閾値より大きい場合に、前記車両の駐車位置の属性が駐車場であると推定し、前記第１角度差が前記第１閾値以下である場合に、前記車両の駐車位置の属性が道路上であると推定するものである。

（４）：上記（２）または（３）の態様において、前記取得部は、前記車両が前記道路リンクに対応付けられた道路を走行したときの前記車両の前方方向と、前記道路リンクの走行方向との角度の差である第２角度差を取得し、前記属性推定部は、前記第２角度差が第２閾値より大きいか否かに基づいて、前記車両の駐車位置の属性を推定するものである。

（５）：上記（４）の態様において、前記属性推定部は、前記第１角度差が前記第１閾値以下である場合に、前記第２角度差が前記第２閾値より大きいか否かに基づいて、前記車両の駐車位置の属性を推定するものである。

（６）：上記（５）の態様において、前記第２閾値は、前記第１閾値より大きい角度である。

（７）：この発明の一態様に係る管理方法は、コンピュータが、車両が駐車状態である場合の前記車両の駐車位置に基づく道路リンクを特定し、特定した前記道路リンクに対応付けられた道路の走行方向と、前記車両の前方方向との角度の差である第１角度差を取得し、取得した前記第１角度差に基づいて、前記車両の駐車位置の属性を推定する、管理方法である。

（８）：この発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータに、車両が駐車状態である場合の前記車両の駐車位置に基づく道路リンクを特定させ、特定された前記道路リンクに対応付けられた道路の走行方向と、前記車両の前方方向との角度の差である第１角度差を取得させ、取得された前記第１角度差に基づいて、前記車両の駐車位置の属性を推定させる、プログラムである。

上記（１）〜（８）の態様によれば、車両の駐車位置をより精度よく推定することができる。

実施形態に係る管理装置３００を含む管理システム１の構成図である。 実施形態に係る車両Ｍに搭載された車両システムＶＳの構成図である。 実施形態に係る管理装置３００の構成図である。 第１の推定パターンにおける車両Ｍの駐車位置の属性の推定について説明するための図である。 第２の推定パターンにおける車両Ｍの駐車位置の属性の推定について説明するための図である。 車両Ｍの駐車位置の属性が路上である場合について説明するための図である。 管理装置３００により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照し、本発明の管理装置、管理方法、およびプログラムの実施形態について説明する。

［全体構成］
図１は、実施形態に係る管理装置３００を含む管理システム１の構成図である。管理システム１は、例えば、一以上の車両Ｍと、管理装置３００とを備える。一以上の車両Ｍと、管理装置３００とは、例えば、ネットワークＮＷを介して互いに通信可能である。ネットワークＮＷは、例えば、セルラー網や、Ｗｉ−Ｆｉ網、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、インターネット、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、公衆回線、プロバイダ装置、専用回線、無線基地局等を含む。一以上の車両Ｍのそれぞれは、同様の構成が適用可能であるため、一以上の車両Ｍのそれぞれを区別しない場合には、単に「車両Ｍ」と称して説明する。また、以下では、水平方向のある一方向をＸとし、他方の方向をＹとし、Ｘ−Ｙの水平方向に対して直交する鉛直方向をＺとして説明する。

実施形態の車両Ｍは、例えば、自動運転車両である。自動運転とは、例えば、車両の操舵または加減速のうち一方または双方を制御して運転制御を実行することである。上述した運転制御には、例えば、ＬＫＡＳ（Lane Keeping Assistance System）や、ＡＣＣ（Adaptive Cruise Control System）、ＣＭＢＳ（Collision Mitigation Brake System）等の運転支援制御が含まれる。車両Ｍは、例えば、二輪や三輪、四輪等の車両であり、その駆動源は、ディーゼルエンジンやガソリンエンジン等の内燃機関、電動機、或いはこれらの組み合わせである。電動機は、内燃機関に連結された発電機による発電電力、或いは二次電池や燃料電池の放電電力を使用して動作する。また、車両Ｍは、プローブデータを取得し、取得したプローブデータを、ネットワークＮＷを介して管理装置３００に送信する。プローブデータには、例えば、車両Ｍの位置情報と、車速情報と、車両Ｍの向きに関する情報と、日時情報とが含まれる。

管理装置３００は、一以上の車両Ｍのそれぞれから送信されるプローブデータを受信し、受信したプローブデータに基づいて、車両Ｍごとの駐車位置等を管理する。駐車位置等の管理には、例えば、車両Ｍの駐車位置の属性が駐車場であるか路上であるかを推定することが含まれる。

［車両］
図２は、実施形態に係る車両Ｍに搭載された車両システムＶＳの構成図である。車両システムＶＳは、例えば、カメラ（撮像部の一例）１０と、レーダ装置１２と、ファインダ１４と、物体認識装置１６と、通信装置２０と、ＨＭＩ（Human Machine Interface）３０と、車両センサ４０と、ナビゲーション装置５０と、ＭＰＵ（Map Positioning Unit）６０と、運転操作子８０と、自動運転制御装置１００と、走行駆動力出力装置２００と、ブレーキ装置２１０と、ステアリング装置２２０とを備える。これらの装置や機器は、ＣＡＮ（Controller Area Network）通信線等の多重通信線やシリアル通信線、無線通信網等によって互いに接続される。なお、図２に示す構成はあくまで一例であり、構成の一部が省略されてもよいし、更に別の構成が追加されてもよい。

カメラ１０は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等の固体撮像素子を利用したデジタルカメラである。カメラ１０は、車両Ｍの任意の箇所に取り付けられる。例えば、車両Ｍの前方を撮像する場合、カメラ１０は、フロントウインドシールド上部やルームミラー裏面等に取り付けられる。また、車両Ｍの後方を撮像する場合、カメラ１０は、リアウィンドシールド上部等に取り付けられる。また、車両Ｍの右側方または左側方を撮像する場合、カメラ１０は、車体やドアミラーの右側面または左側面等に取り付けられる。カメラ１０は、例えば、周期的に繰り返し車両Ｍの周辺を撮像する。カメラ１０は、ステレオカメラであってもよい。

レーダ装置１２は、車両Ｍの周辺にミリ波等の電波を放射すると共に、物体によって反射された電波（反射波）を検出して少なくとも物体の位置（距離および方位）を検出する。レーダ装置１２は、車両Ｍの任意の箇所に取り付けられる。レーダ装置１２は、ＦＭ−ＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）方式によって物体の位置および速度を検出してもよい。

ファインダ１４は、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging）である。ファインダ１４は、車両Ｍの周辺に光を照射し、散乱光を測定する。ファインダ１４は、発光から受光までの時間に基づいて、対象までの距離を検出する。照射される光は、例えば、パルス状のレーザー光である。ファインダ１４は、車両Ｍの任意の箇所に取り付けられる。

物体認識装置１６は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびファインダ１４のうち一部または全部による検出結果に対してセンサフュージョン処理を行って、物体の位置、種類、速度等を認識する。物体認識装置１６は、認識結果を自動運転制御装置１００に出力する。物体認識装置１６は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびファインダ１４の検出結果をそのまま自動運転制御装置１００に出力してよい。車両システムＶＳから物体認識装置１６が省略されてもよい。

通信装置２０は、例えば、セルラー網やＷｉ−Ｆｉ網、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communication）、無線基地局等のネットワークＮＷを介して管理装置３００やその他の各種サーバ装置と通信する。

ＨＭＩ３０は、車両Ｍの乗員（運転者を含む）に対して各種情報を提示すると共に、乗員による入力操作を受け付ける。ＨＭＩ３０は、例えば、各種表示装置、スピーカ、ブザー、タッチパネル、スイッチ、キー等を含む。

車両センサ４０は、車両Ｍの挙動や車載機器の状態に関する情報を検出する。車両センサ４０には、例えば、位置センサ４２と、車速センサ４４と、方向センサ４６とが含まれる。位置センサ４２は、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）装置から車両Ｍの位置情報（経度・緯度情報）を検出する。また、位置センサ４２は、後述するナビゲーション装置５０のＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機５１を用いて位置情報を検出してもよい。また、車速センサ４４は、車両Ｍの速度を検出する。また、車速センサ４４は、車両Ｍの加速度を検出してもよい。方向センサ４６は、例えば、車両Ｍの前方方向を検出する。例えば、方向センサ４６は、方位センサにより車両Ｍの前方方向の方位を検出してもよい。また、方向センサ４６は、操舵センサにより、ステアリング装置（操舵装置の一例）における操舵角度の方向や大きさに基づいて、道路の延伸方向に対する車両Ｍの前方方向を検出してもよい。また、方向センサ４６は、ヨーレートセンサにより、車両Ｍの鉛直軸回りのヨーレート（回転角速度）を検出し、検出したヨーレートを用いて車両Ｍの前方方向を検出してもよい。また方向センサ４６は、上述した手法のうち複数を組み合わせて車両Ｍの前方方向を検出してもよい。車両センサ４０により検出された各種情報は、自動運転制御装置１００に出力される。

ナビゲーション装置５０は、例えば、ＧＮＳＳ受信機５１と、ナビＨＭＩ５２と、経路決定部５３とを備える。ナビゲーション装置５０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリ等の記憶装置に第１地図情報５４を保持している。ＧＮＳＳ受信機５１は、ＧＮＳＳ衛星から受信した信号に基づいて、車両Ｍの位置を特定する。車両Ｍの位置は、車両センサ４０の出力を利用したＩＮＳ（Inertial Navigation System）によって特定または補完されてもよい。ナビＨＭＩ５２は、表示装置、スピーカ、タッチパネル、キー等を含む。ナビＨＭＩ５２は、前述したＨＭＩ３０と一部または全部が共通化されてもよい。経路決定部５３は、例えば、ＧＮＳＳ受信機５１により特定された車両Ｍの位置（或いは入力された任意の位置）から、ナビＨＭＩ５２を用いて乗員により入力された目的地までの経路（以下、地図上経路）を、第１地図情報５４を参照して決定する。第１地図情報５４は、例えば、道路を示すリンク（以下、道路リンクと称する）と、道路リンクによって接続されたノードとによって道路形状が表現された情報である。第１地図情報５４は、道路の曲率やＰＯＩ（Point Of Interest）情報等を含んでもよい。地図上経路は、ＭＰＵ６０に出力される。ナビゲーション装置５０は、地図上経路に基づいて、ナビＨＭＩ５２を用いた経路案内を行ってもよい。また、ナビゲーション装置５０は、管理装置３００から取得した経路案内を行ってもよい。ナビゲーション装置５０は、例えば、乗員の保有するスマートフォンやタブレット端末等の端末装置の機能によって実現されてもよい。ナビゲーション装置５０は、通信装置２０を介して管理装置３００やナビゲーションサーバに現在位置と目的地を送信し、管理装置３００やナビゲーションサーバから地図上経路と同等の経路を取得してもよい。

ＭＰＵ６０は、例えば、推奨車線決定部６１を含み、ＨＤＤやフラッシュメモリ等の記憶装置に第２地図情報６２を保持している。推奨車線決定部６１は、ナビゲーション装置５０から提供された地図上経路を複数のブロックに分割し（例えば、車両進行方向に関して１００［ｍ］毎に分割し）、第２地図情報６２を参照してブロックごとに推奨車線を決定する。推奨車線決定部６１は、左から何番目の車線を走行するといった決定を行う。推奨車線決定部６１は、地図上経路に分岐箇所が存在する場合、車両Ｍが、分岐先に進行するための合理的な経路を走行できるように、推奨車線を決定する。

第２地図情報６２は、第１地図情報５４よりも高精度な地図情報である。第２地図情報６２は、例えば、車線の中央の情報あるいは車線の境界の情報等を含んでいる。また、第２地図情報６２には、道路情報、交通規制情報、住所情報（住所・郵便番号）、施設情報、電話番号情報等が含まれてよい。第２地図情報６２は、通信装置２０が他装置と通信することにより、随時、アップデートされてよい。

運転操作子８０は、例えば、アクセルペダル、ブレーキペダル、シフトレバー、ステアリングホイール、異形ステア、ジョイスティックその他の操作子を含む。運転操作子８０には、操作量あるいは操作の有無を検出するセンサが取り付けられており、その検出結果は、自動運転制御装置１００、もしくは、走行駆動力出力装置２００、ブレーキ装置２１０、およびステアリング装置２２０のうち一部または全部に出力される。

自動運転制御装置１００は、例えば、第１制御部１２０と、第２制御部１６０と、情報提供部１８０と、記憶部１９０とを備える。第１制御部１２０と、第２制御部１６０と、情報提供部１８０とは、それぞれ、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。プログラムは、予め自動運転制御装置１００のＨＤＤやフラッシュメモリ等の記憶装置（非一過性の記憶媒体を備える記憶装置）に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ−ＲＯＭ等の着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体（非一過性の記憶媒体）がドライブ装置に装着されることで自動運転制御装置１００のＨＤＤやフラッシュメモリにインストールされてもよい。

記憶部１９０は、例えば、上記の各種記憶装置、或いはＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable and Programmable Read Only Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等により実現されてもよい。記憶部１９０には、例えば、一時的に格納されるプローブデータやプログラム、およびその他各種情報等が格納される。また、第１地図情報５４、第２地図情報６２は、記憶部１９０に記憶されていてもよい。

第１制御部１２０は、例えば、認識部１３０と、行動計画生成部１４０とを備える。第１制御部１２０は、例えば、ＡＩ（Artificial Intelligence；人工知能）による機能と、予め与えられたモデルによる機能とを並行して実現する。例えば、「交差点を認識する」機能は、ディープラーニング等による交差点の認識と、予め与えられた条件（パターンマッチング可能な信号、道路標示等がある）に基づく認識とが並行して実行され、双方に対してスコア付けして総合的に評価することで実現されてよい。これによって、自動運転の信頼性が担保される。

認識部１３０は、車両Ｍの周囲の環境を認識する。例えば、認識部１３０は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびファインダ１４から物体認識装置１６を介して入力された情報に基づいて、車両Ｍの周辺にある物体（例えば、周辺車両や物標）の位置、および速度、加速度、進行方向等の状態を認識する。物体の位置は、例えば、車両Ｍの代表点（重心や駆動軸中心等）を原点とした絶対座標上の位置として認識され、制御に使用される。物体の位置は、その物体の重心や中心、コーナー等の代表点で表されてもよいし、表現された領域で表されてもよい。物体が車両である場合、物体の「状態」には、物体の加速度やジャーク、あるいは「行動状態」（例えば車線変更をしている、またはしようとしているか否か）を含んでもよい。

また、認識部１３０は、例えば、車両Ｍが走行している車線（走行車線）を認識する。例えば、認識部１３０は、第２地図情報６２から得られる道路区画線のパターン（例えば実線と破線の配列）と、カメラ１０によって撮像された画像から認識される車両Ｍの周辺の道路区画線のパターンとを比較することで、走行車線を認識する。なお、認識部１３０は、道路区画線に限らず、道路区画線や路肩、縁石、中央分離帯、ガードレール等を含む走路境界（道路境界）を認識することで、走行車線を認識してもよい。この認識において、ナビゲーション装置５０から取得される車両Ｍの位置やＩＮＳによる処理結果が加味されてもよい。また、認識部１３０は、一時停止線、障害物、赤信号、料金所、その他の道路事象を認識する。

認識部１３０は、走行車線を認識する際に、走行車線に対する車両Ｍの位置や姿勢を認識する。認識部１３０は、例えば、車両Ｍの基準点の車線中央からの乖離、および車両Ｍの進行方向の車線中央を連ねた線に対してなす角度を、走行車線に対する車両Ｍの相対位置および姿勢として認識してもよい。これに代えて、認識部１３０は、走行車線のいずれかの側端部（道路区画線または道路境界）に対する車両Ｍの基準点の位置等を、走行車線に対する車両Ｍの相対位置として認識してもよい。

認識部１３０は、カメラ１０によって撮像された画像から認識される車両Ｍの周辺車両と、カメラ１０により撮像された画像、ナビゲーション装置５０により取得された車両Ｍの周辺の渋滞情報、または第２地図情報６２から得られる位置情報に基づいて、周辺車両の位置に関する情報を認識する。

行動計画生成部１４０は、原則的には推奨車線決定部６１により決定された推奨車線を走行し、更に、車両Ｍの周辺状況に対応できるように、車両Ｍが自動的に（運転者の操作に依らずに）将来走行する目標軌道を生成する。目標軌道は、例えば、速度要素を含んでいる。例えば、目標軌道は、車両Ｍの到達すべき地点（軌道点）を順に並べたものとして表現される。軌道点は、道なり距離で所定の走行距離（例えば数［ｍ］程度）ごとの車両Ｍの到達すべき地点であり、それとは別に、所定のサンプリング時間（例えば０コンマ数［ｓｅｃ］程度）ごとの目標速度および目標加速度が、目標軌道の一部として生成される。また、軌道点は、所定のサンプリング時間ごとの、そのサンプリング時刻における車両Ｍの到達すべき位置であってもよい。この場合、目標速度や目標加速度の情報は軌道点の間隔で表現される。

行動計画生成部１４０は、目標軌道を生成するにあたり、自動運転のイベントを設定してよい。自動運転のイベントには、定速走行イベント、低速追従走行イベント、車線変更イベント、分岐イベント、合流イベント、テイクオーバーイベント等がある。行動計画生成部１４０は、起動させたイベントに応じた目標軌道を生成する。

第２制御部１６０は、行動計画生成部１４０によって生成された目標軌道を、予定の時刻通りに車両Ｍが通過するように、走行駆動力出力装置２００、ブレーキ装置２１０、およびステアリング装置２２０を制御する。

第２制御部１６０は、例えば、取得部１６２と、速度制御部１６４と、操舵制御部１６６とを備える。取得部１６２は、行動計画生成部１４０により生成された目標軌道（軌道点）の情報を取得し、メモリ（不図示）に記憶させる。速度制御部１６４は、メモリに記憶された目標軌道に付随する速度要素に基づいて、走行駆動力出力装置２００またはブレーキ装置２１０を制御する。操舵制御部１６６は、メモリに記憶された目標軌道の曲がり具合に応じて、ステアリング装置２２０を制御する。速度制御部１６４および操舵制御部１６６の処理は、例えば、フィードフォワード制御とフィードバック制御との組み合わせにより実現される。一例として、操舵制御部１６６は、車両Ｍの前方の道路の曲率に応じたフィードフォワード制御と、目標軌道からの乖離に基づくフィードバック制御とを組み合わせて実行する。

情報提供部１８０は、所定の周期またはタイミングで車両センサ４０により検出された各種情報に基づいてプローブデータ生成し、生成したプローブデータを、通信装置２０を介して管理装置３００に送信する。例えば、情報提供部１８０は、位置センサ４２により検出された車両Ｍの位置情報と、車速センサ４４により検出された車速情報と、方向センサ４６により検出された車両Ｍの前方方向（車両Ｍの向き）に関する情報とを、日時情報（曜日を含んでもよい）に対応付けてプローブデータを生成する。情報提供部１８０は、プローブデータを所定の周期で管理装置３００に送信してもよく記憶部１９０等に一時的に記憶しておき、所定のタイミングで管理装置３００に送信してもよい。

また、情報提供部１８０は、管理装置３００から提供された情報をＨＭＩ３０から出力してもよい。管理装置３００から提供される情報には、例えば、駐車位置に関する情報や、渋滞に関する情報、経路案内に関する情報等が含まれる。

走行駆動力出力装置２００は、車両が走行するための走行駆動力（トルク）を駆動輪に出力する。走行駆動力出力装置２００は、例えば、内燃機関、電動機、および変速機等の組み合わせと、これらを制御するＥＣＵ（Electronic Control Unit）とを備える。ＥＣＵは、第２制御部１６０から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って、上記の構成を制御する。

ブレーキ装置２１０は、例えば、ブレーキキャリパーと、ブレーキキャリパーに油圧を伝達するシリンダと、シリンダに油圧を発生させる電動モータと、ブレーキＥＣＵとを備える。ブレーキＥＣＵは、第２制御部１６０から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って電動モータを制御し、制動操作に応じたブレーキトルクが各車輪に出力されるようにする。ブレーキ装置２１０は、運転操作子８０に含まれるブレーキペダルの操作によって発生させた油圧を、マスターシリンダを介してシリンダに伝達する機構をバックアップとして備えてよい。なお、ブレーキ装置２１０は、上記説明した構成に限らず、第２制御部１６０から入力される情報に従ってアクチュエータを制御して、マスターシリンダの油圧をシリンダに伝達する電子制御式油圧ブレーキ装置であってもよい。

ステアリング装置２２０は、例えば、ステアリングＥＣＵと、電動モータとを備える。また、ステアリング装置２２０は、例えば、電動パワーステアリング（EPS）等の機能を備える。電動モータは、例えば、ラックアンドピニオン機構に力を作用させて転舵輪の向きを変更する。ステアリングＥＣＵは、第２制御部１６０から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って、電動モータを駆動し、転舵輪の向きを変更させる。

［管理装置］
図３は、実施形態に係る管理装置３００の構成図である。管理装置３００は、例えば、通信部３１０と、入力部３２０と、出力部３３０と、制御部３４０と、記憶部３６０とを備える。管理装置３００は、例えば、車両ＭとネットワークＮＷを介して互いに通信し、各種データを送受信するクラウドサーバとして機能してもよい。

通信部３１０は、ＮＩＣ（Network Interface Card）等の通信インターフェースを含む。通信部３１０は、例えば、セルラー網やＷｉ−Ｆｉ網、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ等を利用して、ネットワークＮＷを介して車両Ｍやその他の外部装置と通信する。

入力部３２０は、例えば、ボタン、キーボードやマウス等のユーザインターフェースである。入力部３２０は、例えば、管理装置３００を管理する管理者等の操作を受け付ける。入力部３２０は、出力部３３０の表示部と一体として構成されるタッチパネルであってもよく、音声入力が可能なマイクであってもよい。

出力部３３０は、管理者等に情報を出力する。出力部３３０は、例えば、画像を表示する表示部と、音声を出力する音声出力部とを備える。表示部は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）や有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等の表示装置を含む。表示部は、制御部３４０により出力される情報の画像を表示する。音声出力部は、例えば、スピーカである。音声出力部は、例えば、表示部に表示される情報に対応付けられた音声を出力する。

制御部３４０は、例えば、管理部３４２と、特定部３４４と、取得部３４６と、属性推定部３４８とを備える。制御部３４０の各構成要素は、例えば、ＣＰＵ等のプロセッサが記憶部３６０に格納されたプログラムを実行することにより実現される。また、制御部３４０の構成要素の一部または全部は、ＬＳＩ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、またはＧＰＵ等のハードウェア（回路部；circuitry）により実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。上述のプログラムは、予め管理装置３００のＨＤＤやフラッシュメモリ等の記憶装置（非一過性の記憶媒体を備える記憶装置）に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ−ＲＯＭ、メモリカード等の着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体（非一過性の記憶媒体）がドライブ装置やカードスロット等に装着されることで管理装置３００の記憶装置にインストールされてもよい。

記憶部３６０は、例えば、上記の各種記憶装置、或いはＥＥＰＲＯＭ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現されてもよい。記憶部３６０には、例えば、プローブデータ３６２、閾値情報３６４、地図情報３６６、プログラム、およびその他各種情報等が格納される。閾値情報とは、属性推定部３４８により、車両Ｍの駐車位置の属性を推定する場合に用いられる。地図情報３６６は、例えば、道路リンクと、道路リンクによって接続されたノードとによって道路形状が表現された情報である。また、地図情報３６６には、例えば、道路リンクの位置情報と、道路リンクごとに道路の走行方向を示す情報とが含まれる。道路の走行方向は、方位で表されてもよく、基準方向に対してなす角度であってもよい。また、地図情報３６６には、地図情報３６６は、道路の曲率やＰＯＩ情報等を含んでもよい。

管理部３４２は、ネットワークＮＷに接続された車両Ｍに関する各種情報を管理する。例えば、管理部３４２は、道路の走行方向を示す情報が含まれた道路リンク等を管理する。例えば、管理部３４２は、道路リンクやノード等が更新されるごとに、地図情報３６６を更新する。更新データは、管理者等により入力されてもよく、通信部３１０を介して外部装置から取得してもよい。また、管理部３４２は、ネットワークＮＷから受信した車両Ｍごとのプローブデータを、各車両を識別する車両識別情報と共に、記憶部３６０に格納する。したがって、記憶部３６０に格納されるプローブデータ３６２には、車両識別情報ごとのプローブデータが格納される。

特定部３４４は、プローブデータ３６２に基づいて、車両Ｍが駐車状態である場合の駐車位置に基づく道路リンクを特定する。例えば、特定部３４４は、プローブデータ３６２に含まれる車両Ｍの駐車位置に基づいて、地図情報３６６を参照し、参照した地図情報３６６から駐車位置に最も近い道路リンクを取得すると共に、取得した道路リンクに対応する道路における車両の走行方向（以下、単に「道路リンクの走行方向」と称する）を示す情報を特定する。

取得部３４６は、特定部３４４により特定された道路リンクの走行方向と、車両Ｍの前方方向との角度差（道路リンクの走行方向と車両Ｍの前方方向とがなす角度）を取得する。例えば、取得部３４６は、道路リンクの走行方向に対する車両Ｍの前方方向の角度の絶対値を取得してもよく、車両Ｍの前方方向に対する道路リンクの走行方向の角度の絶対値を取得してもよい。

属性推定部３４８は、取得部３４６により取得された角度差に基づいて、車両Ｍの駐車位置の属性を推定する。駐車位置とは、駐車した車両Ｍ全体の領域が含まれてよい。属性とは、例えば、駐車場や道路等の地面の種別に関する属性である。例えば、属性推定部３４８は、取得部３４６により取得された角度差が閾値より大きいか否かに基づいて、車両Ｍの駐車位置の属性を推定する。

［駐車位置の属性の推定］
次に、実施形態における車両Ｍの駐車位置の属性の推定について、幾つかの推定パターンに分けて具体的に説明する。

＜第１の推定パターン＞
図４は、第１の推定パターンにおける車両Ｍの駐車位置の属性の推定について説明するための図である。図４の例では、二つの交差点ＣＲ１、ＣＲ２を結ぶ道路リンクＲＬ１が示されている。交差点ＣＲ１、ＣＲ２はノードの一例であり、それぞれの交差点ＣＲ１、ＣＲ２が道路リンクＲＬ１と他の道路リンクとを接続する。図４に示す道路リンクＲＬ１には、交差点ＣＲ１から交差点ＣＲ２の方向に走行可能な車線Ｌ１と、交差点ＣＲ２から交差点ＣＲ１の方向に走行可能な車線Ｌ２とが含まれる。車線Ｌ２は、車線Ｌ２の対向車線である。車線Ｌ１は、区画線ＬＬおよびＣＬで区画された車線であり、車線Ｌ２は、区画線ＣＬおよびＲＬで区画された車線である。また、車線Ｌ１、Ｌ２は、図４に示すＹ軸に沿って延伸しているものとする。

第１の推定パターンにおいて、特定部３４４は、車両Ｍのプローブデータ３６２から車両Ｍの駐車状態での車両Ｍの位置と、車両Ｍの前方方向を特定する。例えば、特定部３４４は、プローブデータ３６２から車両Ｍの速度が０［ｋｍ／ｈ］の状態が所定時間以上継続する場合に、車両Ｍが駐車状態であると判定する。所定時間とは、例えば、車両Ｍの前方の信号機が停止指示（例えば、赤信号）である場合、または渋滞等である場合に、一時的に停車する停車時間よりも長い時間である。所定時間は、例えば、５〜１０［分］であるが、走行環境や道路状況等に応じて適宜変更されてよい。車両Ｍの位置とは、例えば、車両Ｍの中心の位置である。また、車両Ｍの位置は、車両Ｍの重心の位置でもよく、予め決められた車体の特定位置でもよい。図４の例では、車両Ｍの中心位置Ｐ１と前方方向Ａ１とが特定されている。

また、特定部３４４は、駐車状態における車両Ｍの位置に基づいて、地図情報３６６を参照し、車両Ｍの位置に最も近い道路リンクを特定する。図４の例では、車両Ｍの位置Ｐ１に最も近い道路リンクとして道路リンクＲＬ１が特定されたものとする。また、特定部３４４は、道路リンクＲＬ１の走行方向を示す情報を取得する。なお、特定部３４４は、道路リンクＲＬ１に複数の車線が含まれる場合に、複数の車線のうち、最も近い車線の走行方向を取得する。図４の例では、車両Ｍの位置Ｐ１に最も近い車線Ｌ１の走行方向Ａ２が特定される。

取得部３４６は、車両Ｍの前方方向Ａ１と、車線Ｌ１の走行方向Ａ２との角度の差である角度差θ１（第１角度差の一例）を取得する。属性推定部３４８は、角度差θ１と第１閾値θｔｈ１とを比較し、角度差θ１が第１閾値θｔｈ１より大きい場合に、車両Ｍが道路リンクＲＬ１の道路上に路上駐車していない（すなわち、駐車場に駐車している）と判定し、車両Ｍの駐車位置の属性が駐車場である推定する。第１閾値θｔｈ１は、例えば、２０〜４５［度］である。第１閾値θｔｈ１は、例えば、閾値情報３６４に格納されており、道路リンクＲＬ１の道路形状等に応じて変更されてよい。

また、第１の推定パターンにおいて、属性推定部３４８は、角度差θ１が第１閾値θｔｈ１以下である場合に、車両Ｍの駐車位置の属性が道路（道路リンクＲＬ１）上であると推定してもよい。図４の例では、角度差θ１の絶対値が第１閾値θｔｈ１より大きい場合を示している。そのため、図４の例において、属性推定部３４８は、車両Ｍの駐車位置の属性が駐車場である推定する。

第１の推定パターンによれば、地図情報に駐車場の位置に関する情報が格納されていない場合であっても、道路リンクの走行方向と車両の前方方向とを比較することで、車両Ｍの駐車位置が、駐車場であるか、または道路上であるかを、より精度よく推定することができる。

＜第２の推定パターン＞
図５は、第２の推定パターンにおける車両Ｍの駐車位置の属性の推定について説明するための図である。図５の例では、図４と同様の道路形状を示している。また、図５の例において、車両Ｍは、速度ＶＭで車線Ｌ１を走行し、位置Ｐ２で駐車したものとする。図５の例では、時刻ｔ１、ｔ２、ｔ３、ｔ４の順に時間が進行しているものとする。また、図５の例において、Ｍ（ｔ＊）、Ａ１（ｔ＊）、Ａ２（ｔ＊）、θ（ｔ＊）は、それぞれ時刻ｔ＊における車両Ｍの状態、車両Ｍの前方方向、車両Ｍの現在位置に対応する道路リンクＲＬ１の走行方向Ａ２、車両Ｍの前方方向Ａ１と道路リンクＲＬ１の走行方向Ａ２との角度差を示している。

第２の推定パターンは、車両Ｍの駐車位置Ｐ２に最も近い道路リンクＲＬ１を走行中の車両Ｍの時間経過に伴う前方方向と、道路リンクＲＬ１の走行方向との角度差に基づいて、車両Ｍの駐車位置の属性を推定するものである。第２の推定パターンにおいて、特定部３４４は、車両Ｍの駐車位置Ｐ２に基づいて、地図情報３６６を参照し、駐車位置Ｐ２に最も近い道路リンクＲＬ１を特定する。次に、特定部３４４は、車両Ｍが道路リンクＲＬ１を走行してから駐車位置Ｐ２に駐車するまでの時間経過に伴う車両Ｍの前方方向Ａ１を取得する。図５の例では、時刻ｔ１〜ｔ４に対応する車両Ｍの前方方向Ａ１（ｔ１〜ｔ４）が取得される。

なお、車両Ｍが交差点ＣＲ１を右折または左折して道路リンクＲＬ１に進入した場合には、右折または左折による車両Ｍの挙動により車両Ｍの前方方向Ａ１と、道路リンクＲＬ１の走行方向Ａ２との角度差が大きくなる可能性がある。したがって、特定部３４４は、車両Ｍが道路リンクＲＬ１の入り口から所定距離Ｄ１から離れた地点を通過してから駐車状態になるまでの車両Ｍの前方方向Ａ１を取得する。また、特定部３４４は、所定距離Ｄ１に代えて、車両Ｍが道路リンクＲＬ１に進入してからの速度ＶＭが所定速度以上になった時点から駐車状態になるまでの車両Ｍの前方方向Ａ１を取得してもよい。また、特定部３４４は、道路リンクＲＬ１内に進入した車両Ｍの前方方向Ａ１が所定範囲内となる時点から駐車状態となるまでの車両Ｍの前方方向Ａ１の情報を取得してもよい。所定範囲とは、例えば、道路リンクＲＬ１の走行方向Ａ２を基準として±５〜１５［度］の範囲である。これにより、道路リンクＲＬ１に進入するための右折または左折に伴う車両Ｍの前方方向の変化を除外することができるため、より精度よく車両Ｍの駐車位置の属性を推定することができる。

取得部３４６は、時刻ｔ１〜ｔ４に対応する前方方向Ａ１（ｔ１）〜Ａ１（ｔ４）と、車線Ｌ１の走行方向Ａ２（ｔ１）〜Ａ２（ｔ４）との角度の差である角度差θ２（ｔ１）〜θ２（ｔ４）（第２角度差の一例）を取得する。属性推定部３４８は、角度差θ２（ｔ１）〜θ２（ｔ４）の最大値θ２ｍａｘと、第２閾値θｔｈ２とを比較し、角度差θ２ｍａｘが第２閾値θｔｈ２より大きい場合に、車両Ｍが道路リンクＲＬ１の道路上に路上駐車していない（すなわち、駐車場に駐車している）と判定し、車両Ｍの駐車位置の属性が駐車場である推定する。第２閾値θｔｈ２は、第１閾値θＴｈ１よりも大きい値であり、例えば、６０〜８０［度］である。第２閾値θｔｈ２は、例えば、閾値情報３６４に格納されており、道路リンクＲＬ１の道路形状等に応じて変更されてよい。

また、第２の推定パターンにおいて、属性推定部３４８は、角度差θ２ｍａｘが第２閾値θｔｈ２以下である場合に、車両Ｍの駐車位置の属性が道路（道路リンクＲＬ１）上であると推定してもよい。図５の例では、角度差θ２ｍａｘ（＝θ２（ｔ３））が第２閾値θｔｈ２より大きい場合を示している。そのため、図５の例において、属性推定部３４８は、車両Ｍの駐車位置の属性が駐車場である推定する。

第２の推定パターンによれば、駐車位置に最も近い道路リンクＲＬ１を走行した車両Ｍの挙動に基づいて、車両Ｍの駐車位置が、駐車場であるかまたは道路上であるかを、より精度よく推定することができる。

また、第２の推定パターンによれば、仮に駐車状態における車両Ｍの前方方向Ａ１と、道路リンクＲＬ１の走行方向Ａ２との角度差が第１閾値θｔｈ１以下である場合であっても、その直前の走行時の挙動に基づいて、より適切に駐車位置の属性を推定することができる。図６は、車両Ｍの駐車位置の属性が路上である場合について説明するための図である。図６の例では、図５の例と比較して、時刻ｔ３における車両Ｍの前方方向Ａ１＃（ｔ３）および車両Ｍの駐車位置Ｐ２＃が異なる。図６の例において、最大角度差θ２ｍａｘである時刻ｔ３における角度差θ２＃（ｔ３）は、第２閾値θｔｈ２以下であるものとする。この場合、属性推定部３４８は、車両Ｍの駐車位置の属性を道路リンクＲＬ１の道路上である推定する。このように、車両Ｍの駐車状態での角度差θ２（ｔ４）が同一であっても、道路リンクＲＬ１を走行した車両Ｍの前方方向Ａ１と、道路リンクＲＬ１の走行方向Ａ２との角度差に基づいて、より精度よく車両Ｍの駐車位置の属性を推定することができる。

なお、上述した第１の推定パターンまたは第２の推定パターンは、他の推定パターンの一部または全部を組み合わせてもよい。例えば、属性推定部３４８は、車両Ｍの駐車状態における前方方向Ａ１と、道路リンクＲＬ１の走行方向Ａ２との角度差が第１閾値θｔｈ１以下である場合に、第２推定パターンにおける処理を実行して、車両Ｍの駐車位置の属性を推定してもよい。

なお、制御部３４０は、属性推定部３４８により推定された結果に基づいて、時間帯ごとや曜日ごと、日にちごとに各車両Ｍの駐車位置を管理することで、道路リンクごとに路上駐車により混雑する時間帯等を把握し、車両Ｍに、より適切な経路案内や混雑予測を提供してもよい。例えば、制御部３４０は、経路案内や混雑予測に関する情報を車両Ｍに送信してＨＭＩ３０から出力させるように制御してもよい。また、制御部３４０は、車両Ｍの現在の駐車位置が路上である場合に、所定の駐車場に移動させる自動運転を実行させるための制御情報を生成し、生成した制御情報を車両Ｍに送信してもよい。これにより、より適切に車両Ｍを管理することができる。

［処理フロー］
図７は、管理装置３００により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。本フローチャートの処理では、主に車両Ｍの駐車位置の属性を推定する処理を中心として説明する。図７の例において、管理部３４２は、各車両から送信されたプローブデータを取得し、記憶部３６０に格納して管理する（ステップＳ１００）。次に、特定部３４４は、プローブデータ３６２を参照し、駐車状態の車両Ｍが存在するか否かを判定する（ステップＳ１０２）。駐車状態の車両が存在すると判定された場合、特定部３４４は、プローブデータ３６２から車両Ｍの駐車位置および前方方向を取得する（ステップＳ１０４）。次に、特定部３４４は、車両Ｍに最も近い道路リンクの走行方向を特定する（ステップＳ１０６）。

次に、取得部３４６は、車両Ｍの前方方向と、道路リンクの走行方向との角度差θ１を取得する（ステップＳ１０８）。次に、属性推定部３４８は、角度差θ１が第１閾値θｔｈ１より大きいか否かを判定する（ステップＳ１１０）。角度差θ１が第１閾値θｔｈ１よりも大きくないと判定された場合、特定部３４４は、プローブデータ３６２を参照し、駐車状態となる前に道路リンクを走行していた車両Ｍの処理時間ごとの前方方向を取得する（ステップＳ１１２）。次に、取得部３４６は、車両Ｍの前方方向と道路リンクの走行方向との角度差θ２の最大値（θ２ｍａｘ）を取得する（ステップＳ１１４）。

次に、属性推定部３４８は、角度差の最大値θ２ｍａｘが第２閾値θｔｈ２より大きいか否かを判定する（ステップＳ１１６）。最大値θ２ｍａｘが第２閾値より大きいと判定された場合、またはステップＳ１１０の処理において、角度差θ１が第１閾値θｔｈ１よりも大きいと判定された場合、属性推定部３４８は、車両Ｍの駐車位置の属性が駐車場である（または車両Ｍの駐車位置の属性は道路上ではない）と推定する（ステップＳ１１８）。また、ステップＳ１１６の処理において、最大値θ２ｍａｘが第２閾値以下であると判定された場合、車両の駐車位置の属性が道路リンクの道路上であると推定する（ステップＳ１２０）。

次に、ステップＳ１１８またはステップＳ１２０の処理後、プローブデータ３６２内の全てのデータについてステップＳ１０２〜Ｓ１２０の処理が終了したか否かを判定する（ステップＳ１２２）。全ての処理が終了していないと判定された場合、Ｓ１０２の処理に戻り、残りのプローブデータについて同様の処理を実行する。また、ステップＳ１２２の処理において、処理が終了したと判定された場合、または、ステップＳ１０２の処理において、全ての処理が終了したと判定された場合、本フローチャートの処理は、終了する。

以上説明した実施形態によれば、駐車場の位置情報を含む高精度な地図情報がない状態であってもプローブデータを用いて、より精度よく、車両の駐車位置を推定することができる。また、管理装置３００は、時間帯ごとや曜日ごと、日にちごとに車両Ｍの駐車位置を推定することで、道路リンクごとに路上駐車により混雑する時間帯等を把握することができるため、車両Ｍに、より適切な経路案内や混雑状況を提供することができる。

上記説明した実施形態は、以下のように表現することができる。
プログラムを記憶した記憶装置と、
ハードウェアプロセッサと、を備え、
前記ハードウェアプロセッサが前記記憶装置に記憶されたプログラムを実行することにより、
車両が駐車状態である場合の前記車両の駐車位置に基づく道路リンクを特定し、
特定した前記道路リンクに対応付けられた道路の走行方向と、前記車両の前方方向との角度の差である第１角度差を取得し、
取得した前記第１角度差に基づいて、前記車両の駐車位置の属性を推定する、
ように構成されている、管理装置。

以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。

例えば、管理装置３００における構成要素の一部または全部は、自動運転制御装置１００に設けられていてもよい。この場合、自動運転制御装置１００は、情報提供部１８０により生成されるプローブデータに基づいて、車両Ｍの駐車状態における駐車位置や車両Ｍに最も近い道路リンクを走行中の車両の前方方向と、道路リンクの走行方向との角度差を取得し、取得した角度差と閾値とを比較することで、車両Ｍの駐車位置の属性を推定する。この場合、情報提供部１８０は、推定された結果を、通信装置２０を介して管理装置３００に送信する。これにより、管理装置３００は、車両Ｍの駐車位置の属性等を管理することができる。また、本実施形態は、自動運転車両以外の車両に適用されてもよい。

１…管理システム、１０…カメラ、１２…レーダ装置、１４…ファインダ、１６…物体認識装置、２０…通信装置、３０…ＨＭＩ、４０…車両センサ、５０…ナビゲーション装置、６０…ＭＰＵ、８０…運転操作子、１００…自動運転制御装置、１２０…第１制御部、１３０…認識部、１４０…行動計画生成部、１６０…第２制御部、１６２…取得部、１６４…速度制御部、１６６…操舵制御部、１８０…情報提供部、１９０、３６０…記憶部、２００…走行駆動力出力装置、２１０…ブレーキ装置、２２０…ステアリング装置、３００…管理装置、３１０…通信部、３２０…入力部、３３０…出力部、３４０…制御部、３４２…管理部、３４４…特定部、３４６…取得部、３４８…属性推定部、Ｍ‥車両

Claims (8)

1. 車両が駐車状態である場合の前記車両の駐車位置に基づく道路リンクを特定する特定部と、
   前記特定部により特定された道路リンクに対応付けられた道路の走行方向と、前記車両の前方方向との角度の差である第１角度差を取得する取得部と、
   前記取得部により取得された第１角度差に基づいて、前記車両の駐車位置の属性を推定する属性推定部と、
   を備える管理装置。
2. 前記属性推定部は、前記取得部により取得された第１角度差が第１閾値より大きいか否かに基づいて、前記車両の駐車位置の属性を判定する、
   請求項１に記載の管理装置。
3. 前記属性推定部は、前記第１角度差が前記第１閾値より大きい場合に、前記車両の駐車位置の属性が駐車場であると推定し、前記第１角度差が前記第１閾値以下である場合に、前記車両の駐車位置の属性が道路上であると推定する、
   請求項２に記載の管理装置。
4. 前記取得部は、前記車両が前記道路リンクに対応付けられた道路を走行したときの前記車両の前方方向と、前記道路リンクの走行方向との角度の差である第２角度差を取得し、
   前記属性推定部は、前記第２角度差が第２閾値より大きいか否かに基づいて、前記車両の駐車位置の属性を推定する、
   請求項２または３に記載の管理装置。
5. 前記属性推定部は、前記第１角度差が前記第１閾値以下である場合に、前記第２角度差が前記第２閾値より大きいか否かに基づいて、前記車両の駐車位置の属性を推定する、
   請求項４に記載の管理装置。
6. 前記第２閾値は、前記第１閾値より大きい角度である、
   請求項５に記載の管理装置。
7. コンピュータが、
   車両が駐車状態である場合の前記車両の駐車位置に基づく道路リンクを特定し、
   特定した前記道路リンクに対応付けられた道路の走行方向と、前記車両の前方方向との角度の差である第１角度差を取得し、
   取得した前記第１角度差に基づいて、前記車両の駐車位置の属性を推定する、
   管理方法。
8. コンピュータに、
   車両が駐車状態である場合の前記車両の駐車位置に基づく道路リンクを特定させ、
   特定された前記道路リンクに対応付けられた道路の走行方向と、前記車両の前方方向との角度の差である第１角度差を取得させ、
   取得された前記第１角度差に基づいて、前記車両の駐車位置の属性を推定させる、
   プログラム。

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