JP2024118299A - 走行模擬制御システム、自律走行模擬装置、車両装置、走行模擬制御方法、および走行模擬制御プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】実環境に沿った適切なシミュレーション結果を実機の走行にリアルタイムに反映させることを目的とする。
【解決手段】走行模擬制御システム５００は、実環境を走行する車両２０に搭載される車両装置２００と、車両２０の自律走行を模擬する自律走行模擬装置１００とを備える。車両装置２００は、車両センサ２６０と、センサデータから車両２０を自律走行させる走行指令を生成する車両走行指令部２１０とを備える。自律走行模擬装置１００は、模擬センサ１６０と、仮想環境において車両の自律走行を模擬する模擬走行指令部１１０と、模擬センサデータの少なくとも一部を車両装置２００に送信する装置送信部１４０を備える。車両走行指令部２１０は、車両センサデータの少なくとも一部を模擬センサデータに置き換えることにより得られる自律走行データを用いて、走行指令を生成する。
【選択図】図１

Description

本開示は、走行模擬制御システム、自律走行模擬装置、車両装置、走行模擬制御方法、および走行模擬制御プログラムに関する。

人間を乗せることなく陸上を走行するＵＧＶといった自律移動ロボットは、地図情報とセンサ情報の合致により、その都度環境に合わせた走行ルートを算出して走行する。ＵＧＶは、Ｕｎｍａｎｎｅｄ ｇｒｏｕｎｄ ｖｅｈｉｃｌｅの略語である。

特許文献１には、所定のタスク指令に対応したタスク動作をロボットに自動的に実行させる際に、実際の環境に応じた適切なタスク動作にて、より確実にタスクを遂行可能にする動作シミュレーション装置が開示されている。

特開２０２０－０４４５９１号公報

従来の自律移動ロボットでは、予め地図にない情報あるいは急な障害物に対しては、直前にルートを算出することになる。よって、従来の自律移動ロボットでは、適切な回避ルートが算出できないという課題があった。
また、特許文献１に開示されている動作シミュレーション装置であっても、実際の環境に応じたシミュレーションは可能であるが、予め地図にない情報あるいは急な障害物に対しては適切なシミュレーションができないという課題があった。

本開示では、実機とシミュレーション装置をリアルタイムで結び、相互にセンサ情報を利用することにより、実環境に沿った適切なシミュレーション結果を実機の走行にリアルタイムに反映させることを目的とする。

本開示に係る走行模擬制御システムは、実環境を走行する車両に搭載される車両装置と、前記車両の自律走行を模擬する自律走行模擬装置とを備える走行模擬制御システムにおいて、
前記車両装置は、
前記車両に搭載される車両センサと、
前記車両センサにより取得されるセンサデータである車両センサデータを含む自律走行データを用いて前記車両を自律走行させる走行指令を生成する車両走行指令部と、
前記走行指令に基づいて前記車両を走行させる走行部と
を備え、
前記自律走行模擬装置は、
前記車両センサを模擬する模擬センサと、
前記模擬センサにより取得されるセンサデータである模擬センサデータを含む模擬走行データを用いて前記実環境を模擬した仮想環境において前記車両の自律走行を模擬する模擬走行指令部と、
前記模擬センサデータの少なくとも一部を前記車両装置に送信する装置送信部と
を備え、
前記車両走行指令部は、
前記車両センサデータの少なくとも一部を前記模擬センサデータに置き換えることにより得られる前記自律走行データを用いて、前記走行指令を生成する。

本開示に係る走行模擬制御システムでは、自律走行模擬装置が模擬センサデータの少なくとも一部を車両装置に送信する。そして、車両装置の車両走行指令部は、車両センサデータの少なくとも一部を模擬センサデータに置き換えることにより得られる自律走行データを用いて、走行指令を生成する。よって、本開示に係る走行模擬制御システムによれば、実環境に沿った適切なシミュレーション結果である模擬センサデータを車両の走行にリアルタイムに反映させることができるという効果を奏する。

実施の形態１に係る走行模擬制御システムの全体構成例を示す図。 実施の形態１に係る自律走行模擬装置の構成例を示す図。 実施の形態１に係る車両装置の構成例を示す図。 実施の形態１に係る走行模擬制御システムの動作例を示すフロー図。 実施の形態１に係る走行模擬制御システムの動作例を示す模式図。 実施の形態１の変形例に係る自律走行模擬装置の構成例を示す図。 実施の形態１の変形例に係る車両装置の構成例を示す図。 実施の形態２に係る走行模擬制御システムの動作例を示すフロー図。 実施の形態２に係る走行模擬制御システムの動作例を示す模式図。 実施の形態２に係る走行模擬制御システムの動作例を示すフロー図。 実施の形態２に係る走行模擬制御システムの動作例を示す模式図。 実施の形態３に係る走行模擬制御システムの全体構成例を示す図。

以下、本実施の形態について、図を用いて説明する。各図中、同一または相当する部分には、同一符号を付している。実施の形態の説明において、同一または相当する部分については、説明を適宜省略または簡略化する。図中の矢印はデータの流れまたは処理の流れを主に示している。また、以下の図では各構成部材の大きさの関係が実際のものとは異なる場合がある。また、実施の形態の説明において、上、下、左、右、前、後、表、裏といった向きあるいは位置が示されている場合がある。これらの表記は、説明の便宜上の記載であり、装置、器具、あるいは部品等の配置、方向および向きを限定するものではない。

実施の形態１．
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１は、本実施の形態に係る走行模擬制御システム５００の全体構成例を示す図である。
走行模擬制御システム５００は、実環境を走行する車両２０に搭載される車両装置２００と、自律走行模擬装置１００を備える。
自律走行模擬装置１００は、車両２０の自律走行を模擬する装置である。
なお、車両装置２００を搭載した車両２０を実機と称し、自律走行模擬装置１００をシミュレーション装置、シミュレータ、あるいはリアルタイムシミュレータと称する場合がある。また、自律走行模擬装置１００と通信しながら自律走行する車両２０をセミバーチャルロボットと称する場合がある。

＜車両装置２００＞
図１において、車両装置２００は、車両走行指令部２１０と、車両センサ２６０と、走行部２３０とを備える。

車両センサ２６０は、車両２０に搭載される各種のセンサである。具体的には、エンコーダ２６１、ＩＭＵ２６２、ライダー２６３、ＧＰＳ２６４、およびカメラ２６５といった装置である。ＩＭＵは、慣性計測装置であり、Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔの略語である。ＧＰＳは、Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍの略語である。

車両走行指令部２１０は、車両センサデータを含む自律走行データを用いて、車両２０を自律走行させる走行指令を生成する。自律走行データは、車両２０を自律走行させる走行指令の生成に必要な各種センサデータである。車両センサデータとは、車両センサ２６０により取得されるセンサデータである。
車両センサデータは、例えば、実環境における車両２０の周辺のライダーデータ、車両２０の姿勢を示す姿勢情報、および車両２０の位置を示す車両位置情報といったデータである。その他、車両センサデータには、カメラにより取得される車両２０の周辺画像データ等が含まれる。ライダーデータは、ライダー２６３により取得される点群データである。姿勢情報は、ＩＭＵ２６２により取得される情報である。車両位置情報は、ＧＰＳ２６４により取得される情報である。

また、車両走行指令部２１０は、ロボット用のソフトウェアプラットフォームであるＲＯＳの機能を実行する。ＲＯＳは、Ｒｏｂｏｔ Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍの略語である。
走行部２３０は、走行指令に基づいて車両２０を走行させるモータドライバである。

＜自律走行模擬装置１００＞
図１において、自律走行模擬装置１００は、模擬センサ１２０と、模擬走行指令部１１０と、模擬走行部１３０とを備える。
模擬センサ１６０は、車両センサ２６０を模擬する機能を有する。
模擬走行指令部１１０は、模擬センサデータを含む模擬走行データを用いて、実環境を模擬した仮想環境における車両２０の自律走行を模擬する。模擬走行データは、車両２０の自律走行を模擬するために必要な各種センサデータである。模擬センサデータとは、車両センサデータ２１を模擬したデータである。
模擬センサデータは、例えば、実環境における車両２０の周辺のライダーデータを模擬したデータ、車両２０の姿勢を示す姿勢情報を模擬したデータ、および車両２０の位置を示す車両位置情報を模擬したデータである。その他、カメラにより取得される車両２０の周辺画像データを模擬したデータ等が含まれる。

また、模擬走行指令部１１０は、車両走行指令部２１０と同様に、ＲＯＳの機能を実行する。
模擬走行部１３０は、車両２０を走行させる走行部２３０を模擬する機能を有する。

自律走行模擬装置１００と車両装置２００とは、例えば、無線ＬＡＮにより相互に情報の送受信を行う。ＬＡＮは、Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋの略語である。

本実施の形態に係る走行模擬制御システム５００は、実機である車両２０と、車両２０の走行を模擬するシミュレーション装置である自律走行模擬装置１００とにより、セミバーチャルロボットを構成する。

図２は、本実施の形態に係る自律走行模擬装置１００の構成例を示す図である。
図３は、本実施の形態に係る車両装置２００の構成例を示す図である。

自律走行模擬装置１００は、コンピュータである。自律走行模擬装置１００は、プロセッサ９１０を備えるとともに、メモリ９２１、補助記憶装置９２２、入力インタフェース９３０、出力インタフェース９４０、および通信装置９５０といった他のハードウェアを備える。プロセッサ９１０は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。

自律走行模擬装置１００は、機能要素として、模擬走行指令部１１０と模擬センサ１２０と模擬走行部１３０と装置送信部１４０と記憶部１５０を備える。

車両装置２００は、車両２０に搭載された装置である。車両装置２００は、プロセッサ９１０を備えるとともに、メモリ９２１、補助記憶装置９２２、入力インタフェース９３０、出力インタフェース９４０、通信装置９５０、および車両センサ２６０といった他のハードウェアを備える。プロセッサ９１０は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。
また、車両２０には、自動走行のためのモータおよびバッテリ等が搭載されている。

車両装置２００は、機能要素として、車両走行指令部２１０とデータ送信部２２０と走行部２３０と記憶部２５０を備える。

以下において、自律走行模擬装置１００と車両装置２００との各装置を、走行模擬制御システム５００の各装置と呼ぶ場合がある。
ここでは説明を簡単にするために、走行模擬制御システム５００の各装置に共通するハードウェアについては同じ符号を付して説明している。しかし、走行模擬制御システム５００の各装置は個別のハードウェアを備えていることは自明である。

走行模擬制御システム５００の各装置における各機能要素の機能は、例えば、ソフトウェアにより実現される。記憶部１５０，２５０は、メモリ９２１に備えられる。なお、記憶部１５０，２５０は、補助記憶装置９２２に備えられていてもよいし、メモリ９２１と補助記憶装置９２２に分散して備えられていてもよい。

プロセッサ９１０は、走行模擬制御プログラムを実行する装置である。走行模擬制御プログラムは、走行模擬制御システム５００の各装置における各機能要素の機能を実現するプログラムである。
プロセッサ９１０は、演算処理を行うＩＣである。プロセッサ９１０の具体例は、ＣＰＵ、ＤＳＰ、ＧＰＵである。ＩＣは、Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔの略語である。ＣＰＵは、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔの略語である。ＤＳＰは、Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒの略語である。ＧＰＵは、Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔの略語である。

メモリ９２１は、データを一時的に記憶する記憶装置である。メモリ９２１の具体例は、ＳＲＡＭ、あるいはＤＲＡＭである。ＳＲＡＭは、Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙの略語である。ＤＲＡＭは、Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙの略語である。
補助記憶装置９２２は、データを保管する記憶装置である。補助記憶装置９２２の具体例は、ＨＤＤである。また、補助記憶装置９２２は、ＳＤ（登録商標）メモリカード、ＣＦ、ＮＡＮＤフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ（登録商標）ディスク、ＤＶＤといった可搬の記憶媒体であってもよい。なお、ＨＤＤは、Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅの略語である。ＳＤ（登録商標）は、Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌの略語である。ＣＦは、ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ（登録商標）の略語である。ＤＶＤは、Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋの略語である。

入力インタフェース９３０は、マウス、キーボード、あるいはタッチパネルといった入力装置と接続されるポートである。入力インタフェース９３０は、具体的には、ＵＳＢ端子である。なお、入力インタフェース９３０は、ＬＡＮと接続されるポートであってもよい。ＵＳＢは、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓの略語である。ＬＡＮは、Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋの略語である。

出力インタフェース９４０は、ディスプレイといった出力機器のケーブルが接続されるポートである。出力インタフェース９４０は、具体的には、ＵＳＢ端子またはＨＤＭＩ（登録商標）端子である。ディスプレイは、具体的には、ＬＣＤである。出力インタフェース９４０は、表示器インタフェースともいう。ＨＤＭＩ（登録商標）は、Ｈｉｇｈ Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅの略語である。ＬＣＤは、Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙの略語である。

通信装置９５０は、レシーバとトランスミッタを有する。通信装置９５０は、ＬＡＮ、無線ＬＡＮ、インターネット、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、あるいは電話回線といった通信網に接続している。通信装置９５０は、具体的には、通信チップまたはＮＩＣである。ＮＩＣは、Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄの略語である。

走行模擬制御プログラムは、走行模擬制御システム５００の各装置において実行される。走行模擬制御プログラムは、プロセッサ９１０に読み込まれ、プロセッサ９１０によって実行される。メモリ９２１には、走行模擬制御プログラムだけでなく、ＯＳも記憶されている。ＯＳは、Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍの略語である。プロセッサ９１０は、ＯＳを実行しながら、走行模擬制御プログラムを実行する。走行模擬制御プログラムおよびＯＳは、補助記憶装置９２２に記憶されていてもよい。補助記憶装置９２２に記憶されている走行模擬制御プログラムおよびＯＳは、メモリ９２１にロードされ、プロセッサ９１０によって実行される。なお、走行模擬制御プログラムの一部または全部がＯＳに組み込まれていてもよい。

走行模擬制御システム５００の各装置は、プロセッサ９１０を代替する複数のプロセッサを備えていてもよい。これら複数のプロセッサは、走行模擬制御プログラムの実行を分担する。それぞれのプロセッサは、プロセッサ９１０と同じように、走行模擬制御プログラムを実行する装置である。

走行模擬制御プログラムにより利用、処理または出力されるデータ、情報、信号値および変数値は、メモリ９２１、補助記憶装置９２２、または、プロセッサ９１０内のレジスタあるいはキャッシュメモリに記憶される。

走行模擬制御システム５００の各装置の各機能要素の「部」を「回路」、「工程」、「手順」、「処理」、あるいは「サーキットリー」に読み替えてもよい。走行模擬制御プログラムは、走行模擬制御システム５００の各装置の各機能要素の「部」を「処理」に読み替えた各処理を、コンピュータに実行させる。走行模擬制御システム５００の各装置の各機能要素の「部」を「処理」に読み替えた各処理における「処理」を「プログラム」、「プログラムプロダクト」、「プログラムを記憶したコンピュータ読取可能な記憶媒体」、または「プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体」に読み替えてもよい。また、走行模擬制御方法は、走行模擬制御システム５００の各装置が走行模擬制御プログラムを実行することにより行われる方法である。
走行模擬制御プログラムは、コンピュータ読取可能な記録媒体に格納されて提供されてもよい。また、走行模擬制御プログラムは、プログラムプロダクトとして提供されてもよい。

＊＊＊動作の説明＊＊＊
次に、本実施の形態に係る走行模擬制御システム５００の動作について説明する。走行模擬制御システム５００の各装置の動作手順は、走行模擬制御方法に相当する。また、走行模擬制御システム５００の各装置の動作を実現するプログラムは、走行模擬制御プログラムに相当する。

図４は、本実施の形態に係る走行模擬制御システム５００の動作例を示すフロー図である。
図５は、本実施の形態に係る走行模擬制御システム５００の動作例を示す模式図である。

図５では、実環境３００を実機である車両２０が走行する。車両２０の走行をシミュレーションする自律走行模擬装置１００は、実環境３００を模擬した仮想環境３１０において車両２０の自律走行を模擬する。自律走行模擬装置１００上で仮想的に走行する車両を、仮想車両あるいは仮想実機と称する。

ステップＳ２０１において、車両装置２００のデータ送信部２２０は、車両センサデータ２１の少なくとも一部を自律走行模擬装置１００に送信する。
図５の例では、データ送信部２２０は、車両センサデータ２１の少なくとも一部として、ＩＭＵ２６２により取得される姿勢情報とＧＰＳ２６４により取得される車両位置情報とを自律走行模擬装置１００に送信する。

ステップＳ１０１において、自律走行模擬装置１００の模擬走行指令部１１０は、車両装置２００から送信された車両センサデータ２１を受信する。模擬走行指令部１１０は、模擬センサデータ２２の少なくとも一部を、車両装置２００から受信した車両センサデータ２１に置き換える。模擬走行指令部１１０は、模擬センサデータ２２の少なくとも一部を車両センサデータ２１に置き換えることにより得られた模擬走行データを用いて、車両２０の自律走行を模擬する。
図５の例では、模擬走行指令部１１０は、模擬センサデータ２２のうち姿勢情報と車両位置情報とを車両センサデータ２１に置き換えることにより得られる模擬走行データを用いて、車両の自律走行を模擬している。

ステップＳ１０２において、自律走行模擬装置１００の装置送信部１４０は、模擬センサデータ２２の少なくとも一部を車両装置２００に送信する。
図５の例では、装置送信部１４０は、模擬センサデータ２２の少なくとも一部として、車両２０の周辺を模擬したライダーデータを送信する。

ステップＳ２０２において、車両装置２００の車両走行指令部２１０は、自律走行模擬装置１００から模擬センサデータ２２を受信する。車両走行指令部２１０は、車両センサデータ２１の少なくとも一部を模擬センサデータ２２に置き換えることにより得られる自律走行データを用いて、走行指令２３を生成する。そして、車両走行指令部２１０は、走行指令２３を走行部２３０に出力する。走行部２３０は、走行指令２３にしたがって車両２０を走行させる。

図５の例では、車両走行指令部２１０は、車両センサデータ２１のうちライダーデータを模擬センサデータ２２に置き換えることにより得られる自律走行データを用いて、走行指令２３を生成する。
図５では、車両装置２００においてライダーデータを模擬センサデータ２２に置き換えることにより、仮想障害３１１を実環境３００に設定することができる。例えば、模擬走行指令部１１０は、実環境３００には存在しない仮想障害３１１を、模擬センサデータ２２のライダーデータに設定する。そして、装置送信部１４０は、仮想障害３１１が設定されたライダーデータを車両装置２００に送信する。車両装置２００では、仮想障害３１１が設定されたライダーデータを、車両センサデータ２１のうちライダーデータに置き換える。これにより、あたかも実環境３００に仮想障害３１１が存在するかのように車両２０を走行させることができる。

＊＊＊他の構成＊＊＊
＜変形例１＞
本実施の形態では、車両装置２００は車両２０に搭載されているが、自律走行模擬装置１００は車両２０には搭載されていない構成を説明した。しかし、自律走行模擬装置１００は、車両２０に搭載されていてもよい。また、自律走行模擬装置１００と車両装置２００とが同一のコンピュータに実装されていてもよい。
通常のロボットは、自分自身が妥当かは判定できない。しかし、リアルタイムシミュレータ部分を実機コンピュータ内に実装したセミバーチャルロボットであれば、実機自身がその経路の妥当性あるいは衝突回避等を判断する冗長システムとなる。

＜変形例２＞
本実施の形態では、実機の車両センサデータのうち姿勢情報と車両位置情報とをシミュレーション装置側に送信し、シミュレーション装置における模擬センサデータのうちライダーデータを実機側に送信する態様について説明した。
そのほかにも、車両センサデータと模擬センサデータとをどのように置き換えても構わない。例えば、シミュレーション装置における模擬センサデータのうちライダーデータとカメラによる周辺画像データとを実機側に送信するとしてもよい。

＜変形例３＞
本実施の形態では、走行模擬制御システム５００の各装置における各機能要素の機能がソフトウェアで実現される。変形例として、走行模擬制御システム５００の各装置における各機能要素の機能がハードウェアで実現されてもよい。
具体的には、走行模擬制御システム５００の各装置は、プロセッサ９１０に替えて電子回路９０９を備える。

図６は、本実施の形態の変形例に係る自律走行模擬装置１００の構成例を示す図である。
図７は、本実施の形態の変形例に係る車両装置２００の構成例を示す図である。
電子回路９０９は、走行模擬制御システム５００の各装置における各機能要素の機能を実現する専用の電子回路である。電子回路９０９は、具体的には、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックＩＣ、ＧＡ、ＡＳＩＣ、または、ＦＰＧＡである。ＧＡは、Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙの略語である。ＡＳＩＣは、Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔの略語である。ＦＰＧＡは、Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙの略語である。

走行模擬制御システム５００の各装置における各機能要素の機能は、１つの電子回路で実現されてもよいし、複数の電子回路に分散して実現されてもよい。

別の変形例として、走行模擬制御システム５００の各装置における機能要素の一部の機能が電子回路で実現され、残りの機能がソフトウェアで実現されてもよい。また、走行模擬制御システム５００の各装置における機能要素の一部またはすべての機能がファームウェアで実現されてもよい。

プロセッサと電子回路の各々は、プロセッシングサーキットリとも呼ばれる。つまり、走行模擬制御システム５００の各装置における各機能要素の機能は、プロセッシングサーキットリにより実現される。

＊＊＊本実施の形態の効果の説明＊＊＊
本実施の形態に係る走行模擬制御システムでは、実環境に沿った適切なシミュレーション結果である模擬センサデータを車両の走行にリアルタイムに反映させることができる。また、本実施の形態に係る走行模擬制御システムでは、実環境で取得された車両センサデータを、シミュレーション装置にリアルタイムに反映させることができる。また、本実施の形態に係る走行模擬制御システムでは、自律走行の目的に応じて、実環境に仮想障害等を設定することができる。

本実施の形態に係る走行模擬制御システムでは、実機とシミュレーション装置をリアルタイムで結び、そのセンサ情報等を相互に利用し架空のセミバーチャルロボットをシミュレーション装置に動作させることができる。
さらに、通常、別のコンピュータ、かつ、非同期で使用するシミュレーションプログラムを実機コンピュータに搭載することにより、リアルタイムでセミバーチャルロボットの結果をフィードバックすることができる。これにより、算出経路の妥当性あるいは衝突回避等未来の事故を予測することができる。

本実施の形態に係る走行模擬制御システムであるセミバーチャルロボットの機能は、シミュレーションの枠を超えロボット制御機能の一部となる。ハードウェアである実機と、ソフトウェアである仮想実機に加え、両機を合成および同期させたセミバーチャルロボットをシミュレータ内で走行させ、そのセンサデータをフィードバックし自律走行精度を向上させることができる。

また、屋外ロボットは、公共の場所を通行するため、ランドマーク（目印）を設置することはできない。本実施の形態に係る走行模擬制御システムであるセミバーチャルロボットによれば、シミュレータ内に仮想障害といったバーチャルランドマークを作り出し、セミバーチャルロボットからのセンサデータを実機へ送ることで実環境でのランドマーク使用が可能となる。

また、現行ロボットは、実機を使い予め地図を取得する。本実施の形態に係る走行模擬制御システムであるセミバーチャルロボットによれば、シミュレータ内で地図を作成することにより、初めての場所あるいは直前のレイアウト変更にも対応可能である。現行ロボットでは初めての場所が走れないといった課題があるが、本実施の形態に係る走行模擬制御システムであるセミバーチャルロボットによれば、急なレイアウト変更があった場合でも、シミュレーション装置内で地図の作成あるいは建屋レイアウト図面からロボット走行用地図作成が実機を稼働することなく可能となる。いわゆる、バーチャルマッピングが可能となる。

実施の形態２．
本実施の形態では、主に、実施の形態１と異なる点および実施の形態１に追加する点について説明する。
本実施の形態において、実施の形態１と同様の機能を有する構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。

走行模擬制御システム５００の各装置の構成は実施の形態１と同様である。
なお、本実施の形態では、実施の形態１の変形例１と同様に、自律走行模擬装置１００と車両装置２００とが同一のコンピュータに実装されていることが好ましい。

図８は、本実施の形態に係る走行模擬制御システム５００の動作例を示すフロー図である。

ステップＳ１１１において、自律走行模擬装置１００の模擬走行指令部１１０は、車両２０の走行モデルから取得されるセンサデータを用いて、実環境３００を模擬した仮想環境において車両２０の自律走行を模擬する。模擬走行指令部１１０は、車両２０の自律走行を模擬することにより車両センサデータ２１を模擬した模擬センサデータ２２を取得する。

ステップＳ１１２において、自律走行模擬装置１００の装置送信部１４０は、模擬センサデータ２２を車両装置２００にフィードバックする。

ステップＳ２１１において、車両装置２００の車両走行指令部２１０は、装置送信部１４０からフィードバックされた模擬センサデータを用いて、走行指令２３を生成する。

模擬走行指令部１１０は、車両２０が現在走行しているルートにおける将来のルートを走行するモデルを走行モデルとして用いてもよい。模擬走行指令部１１０は、仮想環境において、将来のルートを走行するモデルである走行モデルから取得されるセンサデータを用いて、車両２０の自律走行を模擬する。
これにより、将来の危険を未然に防ぐことができる。

図９は、本実施の形態に係る走行模擬制御システム５００の動作例を示す模式図である。
図９に示すように、シミュレーション装置で実機の走行より先に仮想空間において仮想実機を走行させ、シミュレータ結果と実機が算出したルートに違いがあれば、未然に実機を停止でき事故を回避することができる。

より具体的には、シミュレーション装置におけるライダーを使用し、経路妥当性確認を行う。シミュレーション装置側の仮想実機を起動し、走行させる。少し遅れて実機の走行を開始する。先に算出された経路と算出経路を比較し、閾値以上であれば経路逸脱と判断し、停止指示等を行う。先に算出された経路と算出経路を比較は、ＲＯＳトピックを受信し比較する。

図１０は、本実施の形態に係る走行模擬制御システム５００の動作の別例を示すフロー図である。
図１１は、本実施の形態に係る走行模擬制御システム５００の動作の別例を示す模式図である。
ステップＳ２２１において、車両装置２００のデータ送信部２２０は、実環境３００に新たに表れた環境の情報を環境情報として自律走行模擬装置１００に送信する。

ステップＳ１２１において、自律走行模擬装置１００の模擬走行指令部１１０は、環境情報を受信する。模擬走行指令部１１０は、環境情報を用いて新たに表れた環境を仮想環境３１０に設定して仮想設定環境３６０とする。
ステップＳ１２２において、模擬走行指令部１１０は、仮想設定環境３６０において車両２０の走行を模擬する。

図１１の例では、車両装置２００は、実環境３００において新たに出現した実障害３５０に関する環境情報を自律走行模擬装置１００に送信する。図１１の例では、新たに出現した実障害３５０に対しても、危険を未然に防ぐことができる。
このように、地図上に存在しない新たな脅威に対しては、実機側からシミュレーション装置側に環境データを送ることにより、直前の回避行動をシミュレーションさせ事前に知ることができる。

＊＊＊本実施の形態の効果の説明＊＊＊
本実施の形態に係る走行模擬制御システムでは、将来のルートを走行するモデルから取得されるセンサデータを用いて、車両の自律走行を模擬することができ、将来の危険を未然に防ぐことができる。
さらに、新たに表れた環境をリアルタイムに模擬センサデータに反映することができるので、新たに出現した実障害等に対しても、危険を未然に防ぐことができる。
特に、本実施の形態では、自律走行模擬装置１００と車両装置２００とが同一のコンピュータに実装されているので、シミュレーション結果をリアルタイムで実機に反映させることが可能となる。

本実施の形態に係る走行模擬制御システムでは、同期走行から予測走行へ発展させることで、危険予知ロボットとしての実用化が見込める。すなわち、最上位ロボット制御ソフトウェアへの発展が可能であり、デジタルツインの実用化が見込める。
最上位制御ソフトウェアとして、ロボット本体に組込み、常時ロボットを監視および制御することで、ロボットの高速化が可能となり、同期無線問題が解消される。

例えば、ロボット内で実走行より先にセミバーチャルロボットを走行させ、シミュレータ結果と実走行ロボットが算出したルートに違いがあれば、未然にロボットを停止でき事故を回避できる。また、地図上に存在しない新たな脅威に対しては、実機側からシミュレータ側に環境データを送ることにより、直前の回避行動をシミュレーションさせ事前に知ることができる。

また、ロボットの経路生成時、リアルタイム性（ＣＰＵ負荷）確保のため、通常ライダーのフルレンジで使用せず、有効範囲を絞って使用することも可能である。例えば、実機と同時に実機フルレンジのライダーデータを使用したシミュレーションを実施し、地図にはない障害物に対しての衝突回避経路および衝突回避を行い、実機へ反映し未来における事故を防ぐこともできる。

シミュレーション上のセンサのレンジ範囲は、実センサ以上の値を任意に変更できるため現実より先に障害物に対応できる。
例えば、レンジ範囲１００ｍのセンサを５０ｍ範囲内で経路生成しているとする。このセンサを使いシミュレーション上のロボットでは、５０ｍから１００ｍの範囲で経路生成する。これを合成することにより、０から１００ｍ範囲をリアルタイムで経路生成できることになる。

実施の形態３．
本実施の形態では、主に、実施の形態１，２と異なる点および実施の形態１，２に追加する点について説明する。
本実施の形態において、実施の形態１，２と同様の機能を有する構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。

＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１２は、本実施の形態に係る走行模擬制御システム５００の全体構成例を示す図である。
本実施の形態に係る走行模擬制御システム５００では、自律走行模擬装置１００の模擬走行指令部１１０は、車両２０の自律走行に必要なセンサデータを模擬した模擬センサデータ２２を用いて、実環境を模擬した仮想環境において車両を自律走行させる走行指令２３を生成する。
そして、自律走行模擬装置１００の装置送信部１４０は、走行指令２３を車両装置２００に送信する。
車両装置２００の走行部２３０は、自律走行模擬装置１００から送信された走行指令２３を受信する。走行部２３０は、自律走行模擬装置１００から送信された走行指令２３に基づいて車両２０を自律走行させる。

あるいは、自律走行模擬装置１００の模擬走行指令部１１０は、模擬センサ１２０すべてのセンサデータを模擬センサデータ２２として取得してもよい。そして、装置送信部１４０は、すべてのセンサデータを含む模擬センサデータ２２を車両装置２００に送信する。
車両装置２００の車両走行指令部２１０は、自律走行模擬装置１００から送信されたすべてのセンサデータを含む模擬センサデータ２２を受信する。車両走行指令部２１０は、すべてのセンサデータを含む模擬センサデータ２２を用いて走行指令２３を生成する。そして、走行部２３０は、走行指令２３に基づいて車両２０を自律走行させる。

＊＊＊本実施の形態の効果の説明＊＊＊
本実施の形態に係る走行模擬制御システムでは、シミュレーション装置から走行指令あるいはすべてのセンサデータを取得することができる。よって、本実施の形態に係る走行模擬制御システムによれば、実機である車両２０は、センサを持たない、モータ、モータドライバ、通信装置、およびバッテリのみを有する単純なＵＧＶであっても自律走行が可能となる。

以上のように、本実施の形態に係る走行模擬制御システムでは、センサを持たない単純なＵＧＶが自律走行可能となる。すなわち、通常のロボットあるいは車両を自律走行させることができる。これにより、安価な巡回ロボットを製作することも可能となる。例えば、コース逸脱はセミバーチャルロボットとの差分で対処し、障害物は画像等で対処することによりリモートコントロールと同等の安全性を確保することもできる。

＊＊＊実施の形態１から３の適用例と効果の説明＊＊＊
以下において、警備あるいは搬送を例にして効果を説明する。
１）シミュレーション装置上で複数のセミバーチャルロボットを管理し、各セミバーチャルロボットに走行指令をだしてもよい。これにより、安価でありながら、複数制御可能なシステムの構築が可能となる。また、既に存在するリモートコントロールロボットを、ハードウェアの改修をすることなく、セミバーチャルロボット、すなわち走行模擬制御システムへ変更する事が可能となる。
２）警備システム（既存可）と連携し障害物（地図にないもの）や突然の飛び出しに対応することが可能となる。ライダーあるいは画像装置で走行地図内を俯瞰計測し、このデータをシミュレーション装置上に反映させることで、リアルタイムに障害物に対応したシステムを構築できる。
３）センサ装備した複数ロボットシステムの場合、そのセンサデータをシミュレーション装置で一括管理する。これにより、他ロボットからのセンサデータを使用できるようになり、単独での経路生成より、適切な経路生成ができるようになる。自装置のセンサでは見えていない障害物がシミュレーション装置上では既に反映されているため、それに対応し最適な経路生成が行える。単独のセンサでは避けられない未来の事故を未然に防ぐことができる。
４）シミュレーション装置上のセンサのレンジ範囲は、実センサ以上の値を任意に変更できるため現実より先に障害物に対応できる。

以上の実施の形態１から３では、走行模擬制御システムの各装置の各機能要素を独立した機能ブロックとして説明した。しかし、走行模擬制御システムの各装置の構成は、上述した実施の形態のような構成でなくてもよい。走行模擬制御システムの各装置の機能ブロックは、上述した実施の形態で説明した機能を実現することができれば、どのような構成でもよい。また、走行模擬制御システムの各装置は、１つの装置でも、複数の装置から構成されたシステムでもよい。
また、実施の形態１から３のうち、複数の部分を組み合わせて実施しても構わない。あるいは、これらの実施の形態のうち、１つの部分を実施しても構わない。その他、これら実施の形態を、全体としてあるいは部分的に、どのように組み合わせて実施しても構わない。
すなわち、実施の形態１から３では、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。

なお、上述した実施の形態は、本質的に好ましい例示であって、本開示の範囲、本開示の適用物の範囲、および本開示の用途の範囲を制限することを意図するものではない。上述した実施の形態は、必要に応じて種々の変更が可能である。例えば、フロー図あるいはシーケンス図を用いて説明した手順は、適宜に変更してもよい。

以下、本開示の諸態様を付記としてまとめて記載する。

（付記１）
実環境を走行する車両に搭載される車両装置と、前記車両の自律走行を模擬する自律走行模擬装置とを備える走行模擬制御システムにおいて、
前記車両装置は、
前記車両に搭載される車両センサと、
前記車両センサにより取得されるセンサデータである車両センサデータを含む自律走行データを用いて前記車両を自律走行させる走行指令を生成する車両走行指令部と、
前記走行指令に基づいて前記車両を走行させる走行部と
を備え、
前記自律走行模擬装置は、
前記車両センサを模擬する模擬センサと、
前記模擬センサにより取得されるセンサデータである模擬センサデータを含む模擬走行データを用いて前記実環境を模擬した仮想環境において前記車両の自律走行を模擬する模擬走行指令部と、
前記模擬センサデータの少なくとも一部を前記車両装置に送信する装置送信部と
を備え、
前記車両走行指令部は、
前記車両センサデータの少なくとも一部を前記模擬センサデータに置き換えることにより得られる前記自律走行データを用いて、前記走行指令を生成する走行模擬制御システム。
（付記２）
前記車両装置は、
前記車両センサデータの少なくとも一部を前記自律走行模擬装置に送信するデータ送信部を備え、
前記模擬走行指令部は、
前記模擬センサデータの少なくとも一部を前記車両センサデータに置き換えることにより得られる前記模擬走行データを用いて前記車両の自律走行を模擬する付記１に記載の走行模擬制御システム。
（付記３）
前記センサデータは、前記実環境における前記車両の周辺のライダーデータと、前記車両の姿勢を示す姿勢情報と、前記車両の位置を示す車両位置情報とを含み、
前記車両走行指令部は、
前記車両センサデータのうちライダーデータを前記模擬センサデータに置き換えることにより得られる前記自律走行データを用いて、前記走行指令を生成し、
前記模擬走行指令部は、
前記模擬センサデータのうち姿勢情報と車両位置情報とを前記車両センサデータに置き換えることにより得られる前記模擬走行データを用いて前記車両の自律走行を模擬する付記２に記載の走行模擬制御システム。
（付記４）
実環境を走行する車両に搭載される車両装置と、前記車両の自律走行を模擬する自律走行模擬装置とを備える走行模擬制御システムにおいて、
前記車両装置は、
前記車両に搭載される車両センサと、
前記車両センサにより取得されるセンサデータである車両センサデータを含む自律走行データを用いて前記車両を自律走行させる走行指令を生成する車両走行指令部と、
前記走行指令に基づいて前記車両を走行させる走行部と
を備え、
前記自律走行模擬装置は、
前記車両の走行モデルから取得されるセンサデータを用いて、前記実環境を模擬した仮想環境において前記車両の自律走行を模擬することにより前記車両センサデータを模擬した模擬センサデータを取得する模擬走行指令部と、
前記模擬センサデータを前記車両装置にフィードバックする装置送信部と
を備え、
前記車両走行指令部は、
前記装置送信部からフィードバックされた前記模擬センサデータを用いて、前記走行指令を生成する走行模擬制御システム。
（付記５）
前記模擬走行指令部は、
前記車両が現在走行しているルートにおける将来のルートを走行するモデルを前記走行モデルとして、前記走行モデルから取得されるセンサデータを用いて前記仮想環境において前記車両の自律走行を模擬する付記４に記載の走行模擬制御システム。
（付記６）
前記車両装置は、
前記実環境に新たに表れた環境の情報を環境情報として前記自律走行模擬装置に送信するデータ送信部を備え、
前記模擬走行指令部は、
前記環境情報を用いて前記新たに表れた環境を前記仮想環境に設定して仮想設定環境とし、前記仮想設定環境において前記車両の走行を模擬する付記４または付記５に記載の走行模擬制御システム。
（付記７）
実環境を走行する車両に搭載される車両装置と、前記車両の自律走行を模擬する自律走行模擬装置とを備える走行模擬制御システムにおいて、
前記自律走行模擬装置は、
前記車両の自律走行に必要なセンサデータを模擬した模擬センサデータを用いて、前記実環境を模擬した仮想環境において前記車両を自律走行させる走行指令を生成する模擬走行指令部と、
前記走行指令を前記車両装置に送信する装置送信部と
を備え、
前記車両装置は、
前記走行指令に基づいて車両を自律走行させる走行部を備え、
前記走行部は、
前記装置送信部から送信された前記走行指令に基づいて前記車両を自律走行させる走行模擬制御システム。
（付記８）
前記自律走行模擬装置は、前記車両に搭載されている付記１から付記７のいずれか１項に記載の走行模擬制御システム。
（付記９）
前記車両走行指令部と前記模擬走行指令部との各々は、ロボット用のソフトウェアプラットフォームであるＲＯＳ（Ｒｏｂｏｔ Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）の機能を実行する付記１から付記８のいずれか１項に記載の走行模擬制御システム。
（付記１０）
車両装置を搭載する車両であって実環境を走行する車両の自律走行を模擬する自律走行模擬装置において、
前記車両装置は、
前記車両に搭載される車両センサと、
前記車両センサにより取得されるセンサデータである車両センサデータを含む自律走行データを用いて前記車両を自律走行させる走行指令を生成する車両走行指令部と、
前記走行指令に基づいて前記車両を走行させる走行部と、
前記車両センサデータの少なくとも一部を前記自律走行模擬装置に送信するデータ送信部と
を備え、
前記自律走行模擬装置は、
前記車両センサを模擬する模擬センサと、
前記模擬センサにより取得されるセンサデータである模擬センサデータを含む模擬走行データを用いて前記実環境を模擬した仮想環境において前記車両の自律走行を模擬する模擬走行指令部と、
前記模擬センサデータの少なくとも一部を前記車両装置に送信する装置送信部と
を備え、
前記模擬走行指令部は、
前記模擬センサデータの少なくとも一部を前記車両センサデータに置き換えることにより得られる前記模擬走行データを用いて前記車両の自律走行を模擬する自律走行模擬装置。
（付記１１）
実環境を走行する車両に搭載される車両装置であって前記車両の自律走行を模擬する自律走行模擬装置と通信する車両装置において、
前記車両に搭載される車両センサと、
前記車両センサにより取得されるセンサデータである車両センサデータを含む自律走行データを用いて前記車両を自律走行させる走行指令を生成する車両走行指令部と、
前記走行指令に基づいて前記車両を走行させる走行部と
を備え、
前記自律走行模擬装置は、
前記車両センサを模擬する模擬センサと、
前記模擬センサにより取得されるセンサデータである模擬センサデータを含む模擬走行データを用いて前記実環境を模擬した仮想環境において前記車両の自律走行を模擬する模擬走行指令部と、
前記模擬センサデータの少なくとも一部を前記車両装置に送信する装置送信部と
を備え、
前記車両走行指令部は、
前記車両センサデータの少なくとも一部を前記模擬センサデータに置き換えることにより得られる前記自律走行データを用いて、前記走行指令を生成する車両装置。
（付記１２）
実環境を走行する車両に搭載される車両装置と、前記車両の自律走行を模擬する自律走行模擬装置とを備える走行模擬制御システムに用いられる走行模擬制御方法において、
前記車両装置は、前記車両に搭載される車両センサにより取得されるセンサデータである車両センサデータを含む自律走行データを用いて前記車両を自律走行させる走行指令を生成し、前記走行指令に基づいて前記車両を走行させ、
前記自律走行模擬装置は、前記車両センサを模擬する模擬センサにより取得されるセンサデータである模擬センサデータを含む模擬走行データを用いて前記実環境を模擬した仮想環境において前記車両の自律走行を模擬し、前記模擬センサデータの少なくとも一部を前記車両装置に送信し、
前記車両装置は、前記車両センサデータの少なくとも一部を前記模擬センサデータに置き換えることにより得られる前記自律走行データを用いて、前記走行指令を生成する走行模擬制御方法。
（付記１３）
実環境を走行する車両に搭載される車両装置と、前記車両の自律走行を模擬する自律走行模擬装置とを備える走行模擬制御システムに用いられる自律走行模擬プログラムにおいて、
前記車両に搭載される車両センサにより取得されるセンサデータである車両センサデータを含む自律走行データを用いて前記車両を自律走行させる走行指令を生成する車両走行指令処理と、
前記走行指令に基づいて前記車両を走行させる走行処理と、
前記車両センサを模擬する模擬センサにより取得されるセンサデータである模擬センサデータを含む模擬走行データを用いて前記実環境を模擬した仮想環境において前記車両の自律走行を模擬する模擬走行指令処理と、
前記模擬センサデータの少なくとも一部を前記車両装置に送信する装置送信処理と
をコンピュータに実行させる自律走行模擬プログラムであって、
前記車両走行指令処理は、前記車両センサデータの少なくとも一部を前記模擬センサデータに置き換えることにより得られる前記自律走行データを用いて、前記走行指令を生成する走行模擬制御プログラム。

２０ 車両、２１ 車両センサデータ、２２ 模擬センサデータ、２３ 走行指令、１００ 自律走行模擬装置、１１０ 模擬走行指令部、１２０ 模擬センサ、１３０ 模擬走行部、１４０ 装置送信部、１５０，２５０ 記憶部、１６０ 模擬センサ、２００ 車両装置、２１０ 車両走行指令部、２２０ データ送信部、２３０ 走行部、２６０ 車両センサ、２６１ エンコーダ、２６２ ＩＭＵ、２６３ ライダー、２６４ ＧＰＳ、２６５ カメラ、３００ 実環境、３１０ 仮想環境、３１１ 仮想障害、３５０ 実障害、３６０ 仮想設定環境、５００ 走行模擬制御システム、９０９ 電子回路、９１０ プロセッサ、９２１ メモリ、９２２ 補助記憶装置、９３０ 入力インタフェース、９４０ 出力インタフェース、９５０ 通信装置。

Claims (13)

1. 実環境を走行する車両に搭載される車両装置と、前記車両の自律走行を模擬する自律走行模擬装置とを備える走行模擬制御システムにおいて、
   前記車両装置は、
   前記車両に搭載される車両センサと、
   前記車両センサにより取得されるセンサデータである車両センサデータを含む自律走行データを用いて前記車両を自律走行させる走行指令を生成する車両走行指令部と、
   前記走行指令に基づいて前記車両を走行させる走行部と
   を備え、
   前記自律走行模擬装置は、
   前記車両センサを模擬する模擬センサと、
   前記模擬センサにより取得されるセンサデータである模擬センサデータを含む模擬走行データを用いて前記実環境を模擬した仮想環境において前記車両の自律走行を模擬する模擬走行指令部と、
   前記模擬センサデータの少なくとも一部を前記車両装置に送信する装置送信部と
   を備え、
   前記車両走行指令部は、
   前記車両センサデータの少なくとも一部を前記模擬センサデータに置き換えることにより得られる前記自律走行データを用いて、前記走行指令を生成する走行模擬制御システム。
2. 前記車両装置は、
   前記車両センサデータの少なくとも一部を前記自律走行模擬装置に送信するデータ送信部を備え、
   前記模擬走行指令部は、
   前記模擬センサデータの少なくとも一部を前記車両センサデータに置き換えることにより得られる前記模擬走行データを用いて前記車両の自律走行を模擬する請求項１に記載の走行模擬制御システム。
3. 前記センサデータは、前記実環境における前記車両の周辺のライダーデータと、前記車両の姿勢を示す姿勢情報と、前記車両の位置を示す車両位置情報とを含み、
   前記車両走行指令部は、
   前記車両センサデータのうちライダーデータを前記模擬センサデータに置き換えることにより得られる前記自律走行データを用いて、前記走行指令を生成し、
   前記模擬走行指令部は、
   前記模擬センサデータのうち姿勢情報と車両位置情報とを前記車両センサデータに置き換えることにより得られる前記模擬走行データを用いて前記車両の自律走行を模擬する請求項２に記載の走行模擬制御システム。
4. 実環境を走行する車両に搭載される車両装置と、前記車両の自律走行を模擬する自律走行模擬装置とを備える走行模擬制御システムにおいて、
   前記車両装置は、
   前記車両に搭載される車両センサと、
   前記車両センサにより取得されるセンサデータである車両センサデータを含む自律走行データを用いて前記車両を自律走行させる走行指令を生成する車両走行指令部と、
   前記走行指令に基づいて前記車両を走行させる走行部と
   を備え、
   前記自律走行模擬装置は、
   前記車両の走行モデルから取得されるセンサデータを用いて、前記実環境を模擬した仮想環境において前記車両の自律走行を模擬することにより前記車両センサデータを模擬した模擬センサデータを取得する模擬走行指令部と、
   前記模擬センサデータを前記車両装置にフィードバックする装置送信部と
   を備え、
   前記車両走行指令部は、
   前記装置送信部からフィードバックされた前記模擬センサデータを用いて、前記走行指令を生成する走行模擬制御システム。
5. 前記模擬走行指令部は、
   前記車両が現在走行しているルートにおける将来のルートを走行するモデルを前記走行モデルとして、前記走行モデルから取得されるセンサデータを用いて前記仮想環境において前記車両の自律走行を模擬する請求項４に記載の走行模擬制御システム。
6. 前記車両装置は、
   前記実環境に新たに表れた環境の情報を環境情報として前記自律走行模擬装置に送信するデータ送信部を備え、
   前記模擬走行指令部は、
   前記環境情報を用いて前記新たに表れた環境を前記仮想環境に設定して仮想設定環境とし、前記仮想設定環境において前記車両の走行を模擬する請求項４または請求項５に記載の走行模擬制御システム。
7. 実環境を走行する車両に搭載される車両装置と、前記車両の自律走行を模擬する自律走行模擬装置とを備える走行模擬制御システムにおいて、
   前記自律走行模擬装置は、
   前記車両の自律走行に必要なセンサデータを模擬した模擬センサデータを用いて、前記実環境を模擬した仮想環境において前記車両を自律走行させる走行指令を生成する模擬走行指令部と、
   前記走行指令を前記車両装置に送信する装置送信部と
   を備え、
   前記車両装置は、
   前記走行指令に基づいて車両を自律走行させる走行部を備え、
   前記走行部は、
   前記装置送信部から送信された前記走行指令に基づいて前記車両を自律走行させる走行模擬制御システム。
8. 前記自律走行模擬装置は、前記車両に搭載されている請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の走行模擬制御システム。
9. 前記車両走行指令部と前記模擬走行指令部との各々は、ロボット用のソフトウェアプラットフォームであるＲＯＳ（Ｒｏｂｏｔ Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）の機能を実行する請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の走行模擬制御システム。
10. 車両装置を搭載する車両であって実環境を走行する車両の自律走行を模擬する自律走行模擬装置において、
    前記車両装置は、
    前記車両に搭載される車両センサと、
    前記車両センサにより取得されるセンサデータである車両センサデータを含む自律走行データを用いて前記車両を自律走行させる走行指令を生成する車両走行指令部と、
    前記走行指令に基づいて前記車両を走行させる走行部と、
    前記車両センサデータの少なくとも一部を前記自律走行模擬装置に送信するデータ送信部と
    を備え、
    前記自律走行模擬装置は、
    前記車両センサを模擬する模擬センサと、
    前記模擬センサにより取得されるセンサデータである模擬センサデータを含む模擬走行データを用いて前記実環境を模擬した仮想環境において前記車両の自律走行を模擬する模擬走行指令部と、
    前記模擬センサデータの少なくとも一部を前記車両装置に送信する装置送信部と
    を備え、
    前記模擬走行指令部は、
    前記模擬センサデータの少なくとも一部を前記車両センサデータに置き換えることにより得られる前記模擬走行データを用いて前記車両の自律走行を模擬する自律走行模擬装置。
11. 実環境を走行する車両に搭載される車両装置であって前記車両の自律走行を模擬する自律走行模擬装置と通信する車両装置において、
    前記車両に搭載される車両センサと、
    前記車両センサにより取得されるセンサデータである車両センサデータを含む自律走行データを用いて前記車両を自律走行させる走行指令を生成する車両走行指令部と、
    前記走行指令に基づいて前記車両を走行させる走行部と
    を備え、
    前記自律走行模擬装置は、
    前記車両センサを模擬する模擬センサと、
    前記模擬センサにより取得されるセンサデータである模擬センサデータを含む模擬走行データを用いて前記実環境を模擬した仮想環境において前記車両の自律走行を模擬する模擬走行指令部と、
    前記模擬センサデータの少なくとも一部を前記車両装置に送信する装置送信部と
    を備え、
    前記車両走行指令部は、
    前記車両センサデータの少なくとも一部を前記模擬センサデータに置き換えることにより得られる前記自律走行データを用いて、前記走行指令を生成する車両装置。
12. 実環境を走行する車両に搭載される車両装置と、前記車両の自律走行を模擬する自律走行模擬装置とを備える走行模擬制御システムに用いられる走行模擬制御方法において、
    前記車両装置は、前記車両に搭載される車両センサにより取得されるセンサデータである車両センサデータを含む自律走行データを用いて前記車両を自律走行させる走行指令を生成し、前記走行指令に基づいて前記車両を走行させ、
    前記自律走行模擬装置は、前記車両センサを模擬する模擬センサにより取得されるセンサデータである模擬センサデータを含む模擬走行データを用いて前記実環境を模擬した仮想環境において前記車両の自律走行を模擬し、前記模擬センサデータの少なくとも一部を前記車両装置に送信し、
    前記車両装置は、前記車両センサデータの少なくとも一部を前記模擬センサデータに置き換えることにより得られる前記自律走行データを用いて、前記走行指令を生成する走行模擬制御方法。
13. 実環境を走行する車両に搭載される車両装置と、前記車両の自律走行を模擬する自律走行模擬装置とを備える走行模擬制御システムに用いられる自律走行模擬プログラムにおいて、
    前記車両に搭載される車両センサにより取得されるセンサデータである車両センサデータを含む自律走行データを用いて前記車両を自律走行させる走行指令を生成する車両走行指令処理と、
    前記走行指令に基づいて前記車両を走行させる走行処理と、
    前記車両センサを模擬する模擬センサにより取得されるセンサデータである模擬センサデータを含む模擬走行データを用いて前記実環境を模擬した仮想環境において前記車両の自律走行を模擬する模擬走行指令処理と、
    前記模擬センサデータの少なくとも一部を前記車両装置に送信する装置送信処理と
    をコンピュータに実行させる自律走行模擬プログラムであって、
    前記車両走行指令処理は、前記車両センサデータの少なくとも一部を前記模擬センサデータに置き換えることにより得られる前記自律走行データを用いて、前記走行指令を生成する走行模擬制御プログラム。

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