JP6201102B2

JP6201102B2 - 自動車とコンピューティングシステム

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Publication number: JP6201102B2
Application number: JP2015553704A
Authority: JP
Inventors: 佐藤　謙治; 謙治佐藤
Original assignee: Hatsumeiya KK
Current assignee: Hatsumeiya KK
Priority date: 2014-07-23
Filing date: 2015-07-22
Publication date: 2017-09-27
Anticipated expiration: 2035-07-22
Also published as: WO2016013574A1; US10204516B2; JP2016153247A; US20170213457A1; JPWO2016013574A1

Description

本発明は、自動車の自動運転技術に関するものである。

自動車の自動運転に関する技術は数多く提案されている。それらの技術の中には、自動運転学習機能に関するものがある（特許文献１−１０）。

特開２０１４−６５３９２特開２０１２−１０８６５３特開２０１０−１３４８６５特開２００８−２９８４７５特開２００８−０１８８７２特開２００６−１１３８３６特開２００１−００５９７９特開平１０−３３８０５７再表２０１２／０７７２０４ＷＯ２０１２／０７３３５９

上述した従来の技術における自動運転学習機能は、各車両が自車両の運転中に当該運転に関するデータを取得し、当該取得したデータに基づいて自車両の自動運転性能を向上させるものである。このため、自動運転性能の向上の速さやレベルが車両ごとに異なる。また、未経験すなわち未学習の状況下では、初期値の自動運転性能しか発揮し得ない。

本発明が解決しようとする課題は、自車両の経験のみならず他車両の経験も活用して各車両の自動運転性能を向上させ得るシステムを提供することにある。

［自動車の構成とその作用］
本発明の自動車には、以下の構成の自動車が含まれる。
［構成１−１］
自車両の経験情報を他車両に提供する機能と、
他車両の経験情報の提供を受ける機能と、
他車両の経験情報に基づいて自車両の運転を制御する機能と、を有することを特徴とする自動車。
自動車同士は、車両間で経験情報を提供し合うことができる。そして、他車両の経験情報を自車両の自動運転制御に利用できる。自車両が未経験の状況においても、当該状況を経験したことのある他車両の経験情報に基づいて自動運転制御を行うことにより、当該他車両と同等レベルの自動運転性能で当該状況に対処できる。

［構成１−２］
自車両と他車両との間の通信により他車両の経験情報を受け取る機能と、
他車両の経験情報に基づいて自車両の運転を制御する機能と、を有する自動車。
自動車は、車両間通信により他車両の経験情報を提供し合うことができる。そして、他車両の経験情報を自車両の自動運転制御に利用できる。自車両が未経験の状況においても、当該状況を経験したことのある他車両の経験情報に基づいて自動運転制御を行うことにより、当該他車両と同等レベルの自動運転性能で当該状況に対処できる。

［構成１−３］
自車両と地上静止物との間の通信により他車両の経験情報を受け取る機能と、
他車両の経験情報に基づいて自車両の運転を制御する機能と、を有する自動車。
自動車は、地上静止物との通信により他車両の経験情報を受け取ることができる。そして、他車両の経験情報を自車両の自動運転制御に利用できる。自車両が未経験の状況においても、当該状況を経験したことのある他車両の経験情報に基づいて自動運転制御を行うことにより、当該他車両と同等レベルの自動運転性能で当該状況に対処できる。

［構成１−４］
自車両と道路との間の通信により他車両の経験情報を受け取る機能と、
他車両の経験情報に基づいて自車両の運転を制御する機能と、を有する自動車。
自動車は、道路との通信により他車両の経験情報を受け取ることができる。そして、他車両の経験情報を自車両の自動運転制御に利用できる。自車両が未経験の状況においても、当該状況を経験したことのある他車両の経験情報に基づいて自動運転制御を行うことにより、当該他車両と同等レベルの自動運転性能で当該状況に対処できる。

［構成１−５］
自車両と携帯端末との間の通信により他車両の経験情報を受け取る機能と、
他車両の経験情報に基づいて自車両の運転を制御する機能と、を有する自動車。
自動車は、携帯端末との通信により他車両の経験情報を受け取ることができる。そして、他車両の経験情報を自車両の自動運転制御に利用できる。自車両が未経験の状況においても、当該状況を経験したことのある他車両の経験情報に基づいて自動運転制御を行うことにより、当該他車両と同等レベルの自動運転性能で当該状況に対処できる。

［構成１−６］
自車両の経験情報をネットワーク上のサーバコンピュータにアップロードする機能と、
他車両の経験情報をネットワーク上のサーバコンピュータからダウンロードする機能と、
ネットワーク上のサーバからダウンロードした経験情報に基づいて自車両の運転を制御する機能と、を有する自動車。
自動車は、ネットワークを介して多数の自動車との間で経験情報を提供し合うことができる。そして、他車両の経験情報を自車両の自動運転制御に利用できる。自車両が未経験の状況においても、当該状況を経験したことのある他車両の経験情報に基づいて自動運転制御を行うことにより、当該他車両と同等レベルの自動運転性能で当該状況に対処できる。

［構成１−７］
自車両の経験情報をネットワーク上のサーバコンピュータにアップロードする機能と、
自車両の経験情報と他車両の経験情報とに基づいて生成された経験情報をネットワーク上のサーバコンピュータからダウンロードする機能と、
ネットワーク上のサーバからダウンロードした経験情報に基づいて自車両の運転を制御する機能と、を有する自動車。
自動車は、自車両の経験情報をネットワーク上のサーバコンピュータにアップロードすることにより、自車両の経験情報と他車両の経験情報とに基づいて生成された経験情報をネットワーク上のサーバコンピュータからダウンロードすることができる。そして、自車両の経験情報と他車両の経験情報とに基づいて生成された経験情報を自車両の自動運転制御に利用できる。自車両が未経験の状況においても、自車両の経験情報と当該状況を経験したことのある他車両の経験情報とに基づいて生成された経験情報に基づいて自動運転制御を行うことにより、当該他車両と同等レベルかそれ以上の自動運転性能で当該状況に対処できる。

［コンピューティングシステムの構成とその作用］
本発明のコンピューティングシステムには、以下の構成のコンピューティングシステムが含まれる。
［構成２−１］
１又は複数の車両の経験情報をインターネット経由で受信する経験情報受信機能と、
前記経験情報を当該経験情報の送信元とは異なる１又は複数の車両にインターネット経由で送信する経験情報送信機能と、を有するコンピューティングシステム。
このコンピューティングシステムは、１又は複数の車両の経験情報をインターネット経由で受信し、当該経験情報を当該経験情報の送信元とは異なる１又は複数の車両にインターネット経由で送信する。コンピューティングシステムから経験情報を受信した車両は、当該経験情報を自車両の自動運転制御に利用できる。自車両が未経験の状況においても、当該状況を経験したことのある他車両の経験情報に基づいて自動運転制御を行うことにより、当該他車両と同等レベルの自動運転性能で当該状況に対処できる。

［構成２−２］
１又は複数の車両の経験情報をインターネット経由で受信する経験情報受信機能と、
前記経験情報に基づいて最適化された経験情報を生成する最適化情報生成機能と、
前記最適化された経験情報を最新の情報に更新して管理する最適化情報更新機能と、
前記最適化された経験情報を１又は複数の車両にインターネット経由で送信する経験情報送信機能と、を有するコンピューティングシステム。
このコンピューティングシステムは、１又は複数の車両の経験情報をインターネット経由で受信し、当該経験情報に基づいて最適化された経験情報を生成し、当該最適化された経験情報を最新の情報に更新して管理し、１又は複数の車両にインターネット経由で送信する。このコンピューティングシステムから経験情報を受信した車両は、当該経験情報を自車両の自動運転制御に利用できる。自車両が未経験の状況においても、当該状況を経験したことのある他車両の経験情報に基づいて最適化された経験情報に基づいて自動運転制御を行うことにより、当該他車両と同等レベルかそれ以上の自動運転性能で当該状況に対処できる。

［構成２−３］
構成２−２のコンピューティングシステムにおいて、
前記最適化された経験情報は、
消費エネルギが最少となるように最適化された経験情報である、コンピューティングシステム。

［構成２−４］
構成２−２のコンピューティングシステムにおいて、
前記最適化された経験情報は、
回生エネルギが最大となるように最適化された経験情報である、コンピューティングシステム。

［構成２−５］
構成２−２のコンピューティングシステムにおいて、
前記最適化された経験情報は、
所定走行距離又は所定走行時間における加速回数又は加速時間が最少となるように最適化された経験情報である、コンピューティングシステム。

［構成２−６］
構成２−２のコンピューティングシステムにおいて、
前記最適化された経験情報は、
所定走行距離又は所定走行時間における制動回数又は制動時間が最少又は最大となるように最適化された経験情報である、コンピューティングシステム。

［構成２−７］
構成２−２のコンピューティングシステムにおいて、
前記最適化された経験情報は、
出発地点から到着地点までの走行距離が最少となるように最適化された経験情報である、コンピューティングシステム。

［構成２−８］
構成２−２のコンピューティングシステムにおいて、
前記最適化された経験情報は、
出発地点から到着地点までの走行時間が最少となるように最適化された経験情報である、コンピューティングシステム。

［構成２−９］
構成２−２のコンピューティングシステムにおいて、
前記最適化された経験情報は、
自車両が障害物と接触する可能性が最少となるように最適化された経験情報である、コンピューティングシステム。

本発明によれば、他車両の経験情報を自車両の自動運転制御に利用できるので、自車両が未経験の状況においても、当該状況を経験したことのある他車両の経験情報に基づいて自動運転制御を行うことにより、当該他車両と同等レベルの自動運転性能で当該状況に対処できる。

本発明の自動車と本発明のコンピューティングシステムとを含むシステム構成の一例を示す概念図本発明の自動車のシステム構成の一例を示す機能ブロック図本発明の自動車の実施形態についての説明図他車両から自車両への経験情報の受け渡しの方法の一例を示す説明図他車両から自車両への経験情報の受け渡しの方法の一例を示す説明図他車両から自車両への経験情報の受け渡しの方法の一例を示す説明図他車両から自車両への経験情報の受け渡しの方法の一例を示す説明図他車両から自車両への経験情報の受け渡しの方法の一例を示す説明図本発明の自動車の別の実施形態についての説明図図９に続く説明図図９及び図１０を前提とする実施形態の説明図本発明のコンピューティングシステムの実施形態の一例を示す概念図本発明のコンピューティングシステムの別の実施形態の一例を示す概念図

［用語の説明等］
本発明のコンピューティングシステムには、クラウドコンピューティングシステム（ＣｌｏｕｄＣｏｍｐｕｔｉｎｇＳｙｓｔｅｍ）が含まれる。
クラウドコンピューティングとは、インターネットを利用した分散コンピューティングの一つである。
クラウドとは、クラウドコンピューティングを実現するためのデータセンタや、その中で運用されているサーバコンピュータ群などのことをいう。
クラウド技術により、インターネット上にあるデータの所在をユーザに意識させずに大容量のデータを処理することができる。

「経験情報」の例として、運転操作量と車両の走行状況とを関連付けた情報、車両の走行経路と消費エネルギとを関連付けた情報、車両の走行経路と回生エネルギ吸収率とを関連付けた情報、等を挙げることができる。経験情報には、手動運転走行時に得られた各種データに基づく学習情報と、運転支援走行時に得られた各種データに基づく学習情報と、完全自動運転走行時に得られた各種データに基づく学習情報とが含まれる。学習情報には、運転操作量についての学習情報、検出物体についての学習情報、等が含まれる。
「走行状況」の例として、走行速度、自車両と周辺の物体との位置関係、自車両と周辺の物体との距離、自車両の現在位置（緯度、経度）、走行経路、周囲の明るさ、天候、車線数、走行車線の幅、道路形状、道路勾配、路面の種類、路面状態、信号機の表示内容、周辺車両数、前方車両速度、前方車両加速度、周辺障害物、自車両の走行車線の種類、等を挙げることができる。周辺の物体には、車両、地上静止物、等が含まれる。地上静止物には、路肩、ガードレール、車庫、電柱、信号機、家屋、等が含まれる。

「運転操作量」の例として、自車両の推進力を調整するための操作量（アクセル操作量）、自車両の制動力を調整するための操作量（ブレーキ操作量）、自車両の操舵角または操舵角速度を調整するための操作量（ステアリング操作量）、等を挙げることができる。
「検出物体」の例として、歩行者、他車両、路肩、電柱、信号機、横断歩道、各種標識、等を挙げることができる。

手動運転時におけるドライバによる運転操作を機械学習し、当該学習結果を参照して運転支援制御又は自動運転制御を実行する運転制御方式は公知である。本発明の自動車とコンピューティングシステムにおいても、この種の機械学習による運転制御方式を利用可能である。
車両や歩行者など任意の対象物の検出が可能な汎用画像認識システムは公知である。本発明の自動車とコンピューティングシステムにおいても、公知の汎用画像認識システムを利用可能である。歩行者や他車両を検出するための手法として、ＨＯＧ（ＨｉｓｔｏｇｒａｍｓｏｆＯｒｉｅｎｔｉｅｄＧｒａｄｉｅｎｔｓ）特徴量抽出、機械学習の手法の一つであるＳＶＭ(ＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅ)によるしきい値学習、等が知られている。

［システム構成例］
図１は本発明の自動車と本発明のコンピューティングシステムとを含むシステム構成の一例を示す概念図である。
クラウドコンピューティングシステム（以下、クラウドと略称する）２００は、サーバコンピュータ２１０とデータベース２２０とを備える。サーバコンピュータ２１０は、自動車１００を含む多数の車両の経験情報をインターネット３００経由で受信する。サーバコンピュータ２１０は、受信した経験情報をデータベース２２０に蓄積する。サーバコンピュータ２１０は、データベース２２０から抽出した経験情報を、自動車１００を含む多数の車両にインターネット３００経由で送信する。サーバコンピュータ２１０は単体でも複数でもよい。データベース２２０は一つのサーバコンピュータに配置されていても、複数のサーバコンピュータに分散配置されていてもよい。
自動車１００は、車載ゲートウェイ１１０を備える。
車載ゲートウェイ１１０は、図示しないＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）、ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）等を中心に構成される、無線通信機能を備えた情報処理装置である。車載ゲートウェイ１１０は、ＲＯＭに記憶されている制御プログラムをＣＰＵが実行することにより、各種処理を実行する。車載ゲートウェイ１１０は、各種のデータをインターネット３００経由でクラウド２００にアップロード（サーバコンピュータ２１０に送信）し、また各種のデータをクラウド２００からインターネット３００経由でダウンロード（サーバコンピュータ２１０から受信）する。自動車１００とクラウド２００との間で送受信されるデータには、自車両の経験情報のデータ及び他車両の経験情報のデータが含まれる。

図２は本発明の自動車のシステム構成の一例を示す機能ブロック図である。
自動車１００は、車載ゲートウェイ１１０と走行制御システム１２０とを有する。
車載ゲートウェイ１１０は、走行制御システム１２０の制御下で、クラウド２００と通信する。車載ゲートウェイ１１０は、クラウド２００から受信したデータを走行制御システム１２０に入力する。車載ゲートウェイ１１０は、走行制御システム１２０から入力されたデータをクラウド２００に送信する。

走行制御システム１２０は、検知部１２１、車両情報入力部１２２、測位部１２３、地図情報入力部１２４、操作部１２５、通信部１２６、表示部１２７、記憶部１２９、制御部１２９、等を備える。

検知部１２１は、自車両が走行する車線上、及び隣車線上において自車両と同方向に走行する周辺車両の位置、相対速度、大きさを検知するためのセンサ類で構成されている。検知部１２１は、例えば、ソナー１２１ａやレーダ１２１ｂ、カメラ１２１ｃ等で具現化される。

ソナー１２１ａは、自車両の前後左右方向に向けられた各アンテナから超音波を所定領域に送信し、その反射波を受信する。そして、受信した反射波に基づき、自車両の前後左右方向に存在する物体について、自車両との位置関係、距離等を出力する。レーダ１２１ｂは、自車両の前後左右方向に向けられたアンテナからレーザ光又はミリ波を照射して所定の検知領域を走査し、その反射波を受信する。そして、受信した反射波に基づき、車両の前後左右方向に存在する物体について、自車両との位置関係、距離、相対速度等を出力する。カメラ１２１ｃは、自車両の前後左右方向の所定位置に設けられており、自車両の前後左右方向に存在する周辺車両が写った撮像データを出力する。なお、これらのソナーやレーダ、カメラ１２１ｃ等のセンサ類は、複数のものを複合的に用いてもよいし、単独で用いてもよい。

車両情報入力部１２２は、走行制御に関する自車両の走行状態を示す情報を制御部１２８に入力する。自車両の走行状態を示す情報には、運転操作量が含まれる。

測位部１２３は、自車両の現在地を測位する。測位部１２３は、例えば、高精度ＧＰＳ（Global Positioning System）に対応した高精度測位受信機等で具現化される。

地図情報入力部１２４は、道路地図情報を記憶する記憶媒体から、自車両が現在走行している道路に関する情報を取得し、制御部１２８に入力する。地図情報入力部１２８によって入力される道路の情報の例として、車線数、車線幅、曲り、勾配、合流、規制等の情報等を挙げることができる。

操作部１２５は、走行制御のオン・オフや制御モードの切り換え、表示部１２７における各種表示の切り換え等の操作指示を入力するための入力装置であり、例えば、車両のステアリングホイールのスポーク部分に設けられるスイッチ等により具現化される。

通信部１２６は、地上静止物に設けられた通信機や、周辺車両に搭載された通信機との間で、通信を行うための通信装置である。地上静止物には、車庫や道路が含まれる。

表示部１２７は、インストルメントパネル中央部に設けられるセンタディスプレイ、及び、メータパネル内に設けられるインジケータで構成される表示装置である。表示部１２７には、自車両の状態を示す情報とともに、走行制御のオン・オフや制御モードが表示される。制御モードには、手動運転モードと、運転支援モードと、自動運転モードとがある。

記憶部１２８は、自車両の経験情報及び他車両の経験情報を記憶する記憶装置である。

制御部１２９は、図示しないＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を中心に構成される情報処理装置であり、走行制御システム１２０の各部を統括制御する。制御部１２９は、ＲＯＭに記憶されている制御プログラムをＣＰＵが実行することにより、各種処理を実行する。

制御部１２９は、検知部１２１、車両情報入力部１２２、測位部１２３、及び、地図情報入力部１２４から入力された各種情報に基づく自車両の経験情報を記憶部１９に蓄積する。自車両の経験情報には、検知部１２１、車両情報入力部１２２、測位部１２３、及び、地図情報入力部１２４により得られた各種データ（時系列情報など）と、当該各種データを入力データとして所定の学習アルゴリズムにより演算して得られた結果（学習情報）とが含まれる。

制御部１２９は、車載ゲートウェイ１１０を介してクラウド２００と通信する。
制御部１２９は、記憶部１２８に蓄積された自車両の経験情報を、車載ゲートウェイ１１０を介してクラウド２００に送信する。
制御部１２９は、車載ゲートウェイ１１０を介して受信した他車両の経験情報を、記憶部１２８に蓄積する。他車両の経験情報には、他車両の検知部１２１、車両情報入力部１２２、測位部１２３、及び、地図情報入力部１２４により得られた各種データ（時系列情報など）と、当該各種データを入力データとして所定の学習アルゴリズムにより演算して得られた結果（学習情報）とが含まれる。

制御部１２９は、通信部１２６を介して周辺の地上静止物や周辺の車両と通信する。
制御部１２９は、記憶部１２８に蓄積された自車両の経験情報を、通信部１２６を介して地上静止物や周辺の車両に送信する。
制御部１２９は、通信部１２６を介して受信した他車両の経験情報を、記憶部１２８に蓄積する。

制御部１２９には、走行制御の制御対象となる車両制御部１３０が接続されている。

車両制御部１３０は、エンジンＥＣＵ（Electronic Control Unit）１３０ａ、ブレーキＥＣＵ１３０ｂ、舵角ＥＣＵ１３０ｃ、スタビリティＥＣＵ１３０ｄ、等の各種電子制御装置からなる。エンジンＥＣＵ１３０ａは、アクセルペダルの操作量やエンジンの状態に応じた制御指令を出して、エンジンの出力を制御する。ブレーキＥＣＵ１３０ｂは、ブレーキペダルの操作量に応じてブレーキの制動力を制御する。舵角ＥＣＵ１３０ｃは、ステアリングの舵角を制御する。スタビリティＥＣＵ１３０ｄは、車両の走行安定性を制御する。

制御部１２９は、運転操作量（アクセル操作量、ブレーキ操作量、ステアリング操作量、等）に応じて、車両制御部１３０内の各ＥＣＵに指令を与えることで、車両の走行を制御する。

制御部１２９は、運転支援モードにおいては、時々刻々と変化する自車両の走行状況をリアルタイムで解析しつつ、当該解析結果と自車両の経験情報及び／又は他車両の経験情報とに基づいて運転支援情報を生成し、当該運転支援情報を表示部１２７などを使用してドライバに報知する。

制御部１２９は、自動運転モードにおいては、時々刻々と変化する自車両の走行状況をリアルタイムで解析しつつ、当該解析結果と自車両の経験情報及び／又は他車両の経験情報とに基づいて運転操作量を決定し、車両制御部１３０内の各ＥＣＵに指令を与える。

上記のように構成された自動車１００は、自車両の走行状況と自車両の経験情報又は他車両の経験情報とに基づいて運転支援や自動運転を行う。

上記の例では、車載ゲートウェイ１１０と走行制御システム１２０とが各々別個に存在しているが、車載ゲートウェイ１１０は走行制御システム１２０と統合できる。

［実施形態１］
図３は本発明の自動車の実施形態についての説明図である。
自動車Ｖ１（１００）は、走行経路Ｒを走行した経験がない。
自動車Ｖ２（１００）は、走行経路Ｒを走行した経験がある。
自動車Ｖ２は、走行経路Ｒを走行した時に運転に関する各種データを取得し、当該各種データを自車両の記憶部１２８に記憶している。自動車Ｖ２は、当該記憶部１２８に記憶した当該各種データを含む情報を経験情報として自動車Ｖ１に提供する。
自動車（自車両）Ｖ１は、自動車（他車両）Ｖ２の経験情報を自車両Ｖ１の運転支援制御及び自動運転制御に利用できる。自動車Ｖ１は、走行経路Ｒを走行した経験がないが、走行経路Ｒを走行した経験がある自動車（他車両）Ｖ２の経験情報に基づいて運転支援制御及び自動運転制御を行うことにより、当該他車両Ｖ２と同等レベルの運転支援性能及び自動運転性能を発揮し得る。
自動車Ｖ２から自動車Ｖ１へ経験情報を受け渡す方法は任意である。その方法の例として、自車両Ｖ１と他車両Ｖ２との間の通信（図４参照）、自車両Ｖ１と地上静止物４１０との間の通信（図５参照）、自車両Ｖ１と道路４２０との間の通信（図６参照）、自車両Ｖ１と携帯端末５００との間の通信（図７参照）、クラウド２００を介しての情報の受け渡し（図８参照）、等を挙げることができる。
図５には、地上静止物４１０として道路の信号機が例示されている。自動車Ｖ１、Ｖ２は、信号機４１０をアクセスポイント（ＡＰ)に利用して経験情報を送受信する。図５の例では、自動車Ｖ２から送信された自動車Ｖ２の経験情報が信号機４１０を媒介として自動車Ｖ２に受信されている。なお、経験情報を受信する信号機４１０とその経験情報を送信する信号機４１０は、同一の信号機であってもよいし、異なる信号機であってもよい。
図６の例では、道路に沿って所定間隔ごとにアクセスポイント（ＡＰ)が配置されている。アクセスポイント（ＡＰ)は、路面に埋設されてもよいし、道路の側方に設けられてもよい。
図７の例では、自動車（他車両）Ｖ２の経験情報が自動車（自車両）Ｖ１のドライバの携帯端末５００に記憶されている。当該経験情報はクラウド２００から携帯端末４３０にダウンロードされたものである。そして、自動車Ｖ１の車内における近距離無線通信により、自動車（他車両）Ｖ２の経験情報が携帯端末４３０から自動車Ｖ１に送信される。
図８の構成は、自動車Ｖ１、Ｖ２がインターネット３００経由でクラウド２００と通信を行うためのアクセスポイントとして、例えば図５に示す地上静止物４１０や図６に示す道路４２０に設けられたアクセスポイント（ＡＰ）を使用することにより実現可能である。

［実施形態２］
図９は本発明の自動車の別の実施形態についての説明図である。
車庫Ｇは、自動車Ｖ２（１００）が日常使用している車庫である。
車庫Ｇは、細い道路ＳＴに面しているため、慣れないドライバには入庫操作が難しい。
車庫Ｇの左側斜め前方には、道路ＳＴから分岐した形状の凹部Ｄがある。
自動車Ｖ２を車庫Ｇに入れるためには、先ず、図１０（Ａ）に示すように、自動車Ｖ２の右先端が凹部Ｄの中に入るまで、自動車Ｖ２を右斜め方向に前進させなければならない。その後、図１０（Ｂ）に示すように、軌道が弧を描くように蛇角を注意深く調整しながら自動車Ｖ２を進行させなければならない。
自動車Ｖ２は、車庫Ｇに入庫した時に運転に関する各種データを取得し、当該各種データを自車両の記憶部１２８に記憶している。自動車Ｖ２は、当該記憶部１２８に記憶した当該各種データを含む情報を経験情報として自動車Ｖ１（１００）に提供する。自動車Ｖ２がその経験情報を自動車Ｖ１に提供する方法は任意である。
図１１には、自動車Ｖ１、Ｖ２と車庫Ｇとの間の通信により経験情報の受け渡しが行なわれる場合が例示されている。図１１の例では、車庫Ｇの入り口近傍に、車庫入れ経験提供装置４４０が設けられている。車庫入れ経験報提供装置４４０は、自動車Ｖ２からその経験情報を受信し（経験情報受信機能）、その経験情報を記憶部に記憶している（経験情報記憶機能）。そして、車庫入れ経験提供装置４４０は、自動車Ｖ１が車庫Ｇに近づいたら、その記憶部に記憶されている経験情報を自動車Ｖ１に送信する。
自動車Ｖ１は、自動車Ｖ２の経験情報を自車両の運転支援制御及び自動運転制御に利用する。自動車Ｖ１は、車庫Ｇに入庫した経験はないが、車庫Ｇを日常的に使用している自動車Ｖ２の経験情報に基づいて運転支援制御及び自動運転制御を行うことにより、自動車Ｖ２と同等レベルの運転支援性能及び自動運転性能で車庫Ｇに入庫することができる。出庫の場合も同様である。

［実施形態３］
図１２は本発明のコンピューティングシステムの構成例を示す概念図である。
クラウド２００内のサーバコンピュータ２１０は、１又は複数の自動車Ｖ１、Ｖ２、Ｖ３・・・の経験情報をインターネット経由で受信し（経験情報受信機能）、当該経験情報を当該経験情報の送信元とは異なる１又は複数の自動車Ｖ１、Ｖ２、Ｖ３・・・にインターネット３００経由で送信する（経験情報送信機能）。サーバコンピュータ２１０から経験情報を受信した車両は、当該経験情報を自車両の運転支援制御及び自動運転制御に利用できる。自車両が未経験の状況においても、当該状況を経験したことのある他車両の経験情報に基づいて運転支援制御及び自動運転制御を行うことにより、当該他車両と同等レベルの運転支援性能及び自動運転性能で当該状況に対処できる。
このシステムによれば、地球上に存在する多数の自動車Ｖ１、Ｖ２、Ｖ３、・・・、Ｖｎが経験情報を互いに利用し合うことにより、各車両の運転支援性能及び自動運転性能を効率良く向上させることができる。すなわち、地球上に存在する多数の自動車Ｖ１、Ｖ２、Ｖ３、・・・、Ｖｎが自車両の経験のみならず他車両の経験も活用して各車両の運転支援性能及び自動運転性能を向上させ得るシステムを実現することができる。

［実施形態４］
図１３は本発明のコンピューティングシステムの別の構成例を示す概念図である。
クラウド２００内のサーバコンピュータ２１０は、１又は複数の車両の経験情報をインターネット３００経由で受信し（経験情報受信機能）、当該経験情報に基づいて最適化された経験情報を生成し（最適化情報生成機能）、当該最適化された経験情報を最新の情報に更新して管理し（最適化情報更新機能）、１又は複数の車両にインターネット経由で送信する（経験情報送信機能）。サーバコンピュータ２１０から経験情報を受信した車両は、当該経験情報を自車両の自動運転制御に利用できる。自車両が未経験の状況においても、当該状況を経験したことのある他車両の経験情報に基づいて最適化された経験情報に基づいて運転支援制御及び自動運転制御を行うことにより、当該他車両と同等レベルかそれ以上の運転支援性能及び自動運転性能で当該状況に対処できる。
このシステムによれば、地球上に存在する多数の自動車Ｖ１、Ｖ２、Ｖ３、・・・、Ｖｎの運転支援性能及び自動運転性能を車両毎に効率良く最適化することができる。最適化の対象には、消費エネルギ、回生エネルギ、事故発生率、等が含まれる。

以上の実施形態において、クラウド２００は、経験情報の提供元の自動車と経験情報の提供先の自動車の車種や車体の各部の寸法などが異なる場合、提供先の自動車の車種などに応じて経験情報を最適値に修正することが望ましい。
自動車１００は、経験情報の提供元である他車両と提供先である自車両の車種や車体の各部の寸法などが異なる場合、提供された経験情報を自車両の車種などに応じて最適値に修正することが望ましい。

［応用例］
（１）保険会社等が本発明のコンピューティングシステムを利用する。
保険会社等は推奨経験情報を提供する。
自動車１００は推奨経験情報をクラウド２００からダウンロードする。
自動車１００が推奨経験情報を利用して自動運転モードで走行すると、その走行距離、走行回数、等に応じて当該自動車１００の保険料が割安になる。
（２）プロのドライバ（タクシードライバ等）が運転した際に得られた経験情報をクラウド２００にアップロードする。
当該プロのドライバ又は当該プロのドライバの所属する組織（タクシー会社等）は経験情報を提供した代償を得る。
（３）経験情報に基づいて優秀ドライバ（エコドライバなど）、優秀車両（エコ車両など）、等を選定する。
優秀ドライバ、優秀車両、等を表彰する。

用語の説明

１００自動車
１１０車載ゲートウェイ
１２０走行制御システム
２００クラウドコンピューティングシステム
２１０サーバコンピュータ
２２０データベース
３００インターネット
４１０信号機（地上静止物）
４２０道路（地上静止物）
４４０車庫入れ経験提供装置
５００携帯端末
Ｇ車庫（地上静止物）
Ｖ１自車両
Ｖ２他車両

Claims

他車両の経験情報の提供を受ける機能と、
他車両の経験情報に基づいて自車両の運転支援制御を行う機能と、を有し、
前記運転支援制御を行う機能は、時々刻々と変化する自車両の走行状況をリアルタイムで解析しつつ、当該解析結果と他車輌の経験情報とに基づいて運転支援情報を生成する機能であり、当該機能により、
自車両が未経験の状況においても、当該状況を経験したことのある他車両の経験情報に基づいて運転支援制御を行うことにより、当該他車両と同等レベルの運転性能で当該状況に対処できるようにした、自動車。
他車両の経験情報の提供を受ける機能と、
他車両の経験情報に基づいて自車両の自動運転制御を行う機能と、を有し、
前記自動運転制御を行う機能は、時々刻々と変化する自車両の走行状況をリアルタイムで解析しつつ、当該解析結果と他車輌の経験情報とに基づいて運転操作量を決定する機能であり、当該機能により、
自車両が未経験の状況においても、当該状況を経験したことのある他車両の経験情報に基づいて自動運転制御を行うことにより、当該他車両と同等レベルの運転性能で当該状況に対処できるようにした、自動車。
車庫に入庫した他車輌の経験情報を受ける機能と、
他車輌の入庫時の経験情報に基づいて自車両の入庫時の運転支援制御を行う機能と、を有し、
前記運転支援制御を行う機能は、時々刻々と変化する自車両の走行状況をリアルタイムで解析しつつ、当該解析結果と他車輌の経験情報とに基づいて運転支援情報を生成する機能であり、当該機能により、
自車両が当該車庫への入庫が未経験の状況であっても、当該車庫への入庫を経験したことのある他車両の経験情報に基づいて運転支援制御を行うことにより、当該他車両と同等レベルの運転性能で当該状況に対処できるようにした、自動車。
車庫に入庫した他車輌の経験情報を受ける機能と、
他車輌の入庫時の経験情報に基づいて自車両の入庫時の自動運転制御を行う機能と、を有し、
自動運転制御を行う機能は、時々刻々と変化する自車両の走行状況をリアルタイムで解析しつつ、当該解析結果と他車輌の経験情報とに基づいて運転操作量を決定する機能であり、当該機能により、
自車両が当該車庫への入庫が未経験の状況であっても、当該車庫への入庫を経験したことのある他車両の経験情報に基づいて自動運転制御を行うことにより、当該他車両と同等レベルの運転性能で当該状況に対処できるようにした、自動車。
前記他車両の経験情報の提供を受ける機能は、
自車両と他車両との間の通信、
自車両と地上静止物との間の通信、
自車両と道路との間の通信、
自車両と地上静止物との間の通信、
自車両と携帯端末との間の通信、又は、
自車両とネットワーク上のサーバとの通信、
により他車両の経験情報を受け取る機能である、請求項１乃至４のいずれか１の自動車。
車庫に入庫した自動車からその入庫時の運転操作量と車輌の走行状況とを関連付けた経験情報（駐車モード選択情報を除く）を受信する経験情報受信機能と、
当該経験情報を記憶する経験情報記憶機能と、
当該経験情報を当該車庫に入庫する自動車に送信する経験情報送信機能と、を有する車庫入れ経験報提供装置。
地球上に存在する多数の自動車が経験情報を互いに利用し合うことにより、各車両の運転性能を向上させるためのコンピューティングシステムであって、
前記多数の自動車のうち少なくとも１の自動車は、
他車両の経験情報の提供を受ける機能と、
他車両の経験情報に基づいて自車両の自動運転制御を行う機能と、を有し、
前記自動運転制御を行う機能は、時々刻々と変化する自車両の走行状況をリアルタイムで解析しつつ、当該解析結果と他車輌の経験情報とに基づいて運転操作量を決定する機能であり、
前記サーバコンピュータは、
１又は複数の車両の経験情報を受信する経験情報受信機能と、
前記経験情報を当該経験情報の送信元とは異なる１又は複数の車両に送信する経験情報送信機能と、を有し、
前記経験情報受信機能により受信される経験情報は、運転操作量と車輌の走行状況とを関連付けた経験情報であるコンピューティングシステム。