JP6663514B2 - 移動体制御装置および移動体の制御方法 - Google Patents

Description

本発明は、移動体制御装置および移動体の制御方法に関する。

近年、自動運転車として知られているように、目的地の情報を与えるとカメラで撮影した画像データなどの外界情報に基づいて自律的に移動計画を生成し、その移動計画に基づいて移動する移動体が開発されている。

このような移動体では、外界情報の検出精度が低下したり、外界情報を基にした自己位置推定が失敗したりすると、自律移動の信頼性が低下するおそれがある。特許文献１には、外界センサの信頼度に応じて、制御レベルを変更する技術が開示されている。特許文献２には、自己位置を推定するために必要な地物情報等が取得できていない経路を通過するよう移動体を制御し、地物情報等の収集効率を上げる技術が開示されている。

特開２００６−１９５６４１号広報 特開２０１２−２２１２９１号公報

従来技術では、移動体の軌道上に外界センサの検出精度が低い場所が存在する場合、その場所では自律的移動の制御レベルが低下してしまうという問題がある。

例えば特許文献１の方法では、自動車に取り付けられた障害物センサからの情報と、道路側に取り付けられたセンサからの情報と、周辺を走行する他車両との位置関係を車車間通信で取得した結果とを比較する。これにより、特許文献１では、他車両の存在が信頼度の高いセンサで検出されている場合、あるいは、複数のセンサで検出されている場合に、他車両の存在信頼度が高いと判断する。特許文献１では、信頼度が高いと判断すると自動ブレーキを実行し、信頼度が中程度であると判断すると警報ブザーを鳴らすのみにし、信頼度が低いと判断すると周辺車両の位置および走行方向等の情報をドライバへ提示するのみに留める。

特許文献２の方法では、地物情報を一度でも取得できていれば、自律的移動に必要な情報が集まったと判断し、それ以上その経路を選択することはない。特許文献２では、その後にその経路を通る車両から得られる情報が以前取得した情報と同一であればあるほど、情報の信頼度を上げ、信頼度が高いほど、例えば自動運転の制限速度を上げるなどの制御レベルを向上させる。しかし、外界情報の取得精度は、例えば天候や環境の明るさ等により異なるため、過去に一度外界情報を取得できたからといって、その外界情報のみでその後も同様に自動運転できるとは限らない。

本発明は上記課題に鑑みてなされたもので、その目的は、外界情報の検出精度に基づいて移動計画を選択することができるようにした移動体制御装置および移動体の制御方法を提供することにある。本発明の他の目的は、外界情報の検出精度が高い移動計画がある場合はそれを選択することができ、外界情報の検出精度が低い移動計画を選択した場合は外界情報の検出精度を高めるために必要な情報収集を行うことができるようにした移動体制御装置および移動体の制御方法を提供することにある。

上記課題を解決すべく、本発明に従う移動体制御装置は、移動体の外界に関する外界情報と移動体の内部に関する内部情報とに基づいて、少なくとも一つの移動計画を生成する計画生成部と、計画生成部により生成された移動計画のうち、外界情報と内部情報と所定の過去情報とに基づいて、外界情報の検出精度を推定する精度推定部と、精度推定部により推定された外界情報の検出精度に基づいて、計画生成部により生成された移動計画の中から実行対象の移動計画を選択する計画選択部とを備える。

本発明によれば、推定された外界情報の検出精度に基づいて、生成された移動計画の中から実行対象の移動計画を選択することができる。

移動体制御装置を含む移動体制御システムの機能ブロック図。 複数の移動体制御システムとデータ管理システム等との関係を示す全体システム図。 移動計画を選択する処理を示すフローチャート。 過去情報の構成例。 外界情報の検出精度と過去情報の蓄積量とに基づいて、移動計画を選択する様子を示す説明図。 移動体制御システムの変形例に係る機能ブロック図。 第２実施例に係る移動体制御システムの機能ブロック図。 移動計画を選択する処理を示すフローチャート。 第３実施例に係り、移動計画を選択する処理を示すフローチャート。 第４実施例に係る移動体制御システムの機能ブロック図。 移動計画を選択する処理を示すフローチャート。 外界情報の調査行動に関する実績に応じて移動計画を制御する処理を示すフローチャート。 第５実施例に係り、全体システムを示す説明図。 第６実施例に係り、移動体制御システムに連携する所定のサービスの例を示す説明図。 所定のサービスの他の例を示す説明図。

以下、図面に基づいて、本発明の実施の形態を説明する。本実施形態では、後述のように、移動体を、信頼性の高い移動計画を生成するために役立つ情報を収集する装置として利用することができる。本実施形態では、情報収集装置として移動体を利用する場合と、移動体の移動の信頼性向上とを状況に応じて制御することができる。本実施形態では、移動体を情報収集用装置として利用しない場合、できるだけ信頼性の高い経路を選択して移動させることができる。さらに本実施形態では、移動体が情報収集用装置として貢献することに対してインセンティブを与えることができる。

そこで例えば、本実施形態に係る移動体制御装置１００は、外界情報と内部情報に基づいて移動計画を生成する移動計画生成部１１０と、外界情報の検出精度に関する検出精度情報を推定する外界情報検出精度推定部１２０と、推定された外界情報の検出精度に基づいて、生成された移動計画の中から実行対象の移動計画を選択する移動計画選択部１３０とを備える。

本実施形態によれば、信頼性の高い移動計画を生成するために役立つ情報を収集させることができ、その結果、精度の高い移動計画を選択する機会を高めて、移動体の自律的移動の信頼性を向上させることができる。

図１〜図６を用いて第１実施例を説明する。本実施例では、「移動体」として自動車を例に挙げて説明する。本発明は自動車以外に、例えば、地上、水上、水中、大気中を移動可能なロボットやいわゆるドローンにも適用することができる。

図１は、移動体１に設けられた移動体制御システム１０の機能ブロック図である。乗用車やトラック等の移動体１は、移動体制御システム１０を搭載する。移動体制御システム１０は、例えば、移動体制御装置１００と、外界情報取得部１０１と、内部情報取得部１０２と、過去情報取得部１０３と、制御部１０４を含む。

外界情報取得部１０１は、移動体１の外界に関する情報を取得する機能である。外界情報は、移動体１の交通環境に関する情報を含む。外界情報としては、例えば、移動体１の周囲の画像、先行する他の移動体（先行車）との距離、先行車の速度等がある。外界情報取得部１０１は、周囲の障害物の存在や障害物までの距離、障害物の移動方向や速度などの障害物情報と、その他の交通環境についての情報とを取得する。障害物情報は、例えば、移動体１に設けられたカメラやレーダー、ソナーなどのセンサ（外界センサ）で検出することができる。その他の交通環境は、照度センサ、気温センサ、湿度センサなどのセンサで検出できるほか、外部機関の提供する日時情報や気象情報も利用できる。外界情報取得部１０１は、取得した外界情報を移動体制御装置１００へ入力する。

内部情報取得部１０２は、移動体１の内部に関する情報を取得する機能である。内部情報としては、例えば、移動体１の速度、移動方向、ＧＰＳ（Global Positioning System）による自己位置情報、高度情報、回転速度、回転角度、発生トルクなどがある。

過去情報取得部１０３は、所定の過去情報を取得する機能である。所定の過去情報は、例えば、過去の外界情報、過去の内部情報、過去の外界情報の検出精度を含む。図６で後述するように、移動体制御装置１００の内部に過去情報を蓄積する機能１５０を設け、過去情報蓄積部１５０で蓄積された過去情報の一部または全部を外界情報検出精度推定部１２０に入力する構成としてもよい。または、図２で後述するデータ管理システム２が複数の移動体１についての過去情報を一元的に管理し、各移動体制御装置１００からの要求に応じて蓄積管理している過去情報を提供する構成としてもよい。

制御部１０４は、移動体１のパワートレインや操舵機構などを制御することで、移動体１を移動させる機能である。制御部１０４は、移動体制御装置１００から入力される移動計画に従って自律的に移動することもできるし、ユーザの手動操作にしたがって移動することもできる。

移動体制御装置１００の構成を説明する。移動体制御装置１００は、移動計画を生成すると共に、移動計画の生成に使用する情報を収集する装置である。移動体制御装置１００は、例えば、移動計画生成部１１０、外界情報検出精度推定部１２０、移動計画選択部１３０といった機能を有する。移動体制御装置１００の有するマイクロプロセッサ（不図示）が、メモリやストレージ装置（いずれも不図示）から読み出した所定のコンピュータプログラムを実行することで、上述の各機能１１０〜１３０が実現される。

「計画生成部」としての移動計画生成部１１０は、外界情報取得部１０１で取得した外界情報と内部情報取得部１０２で取得した内部情報とから、移動体１の移動経路等を規定する移動計画を少なくとも一つ（通常は複数）生成する。移動計画生成部１１０の生成する移動計画は、実行対象として選択される移動計画の候補である。したがって、移動計画生成部１１０の生成する移動計画を移動計画候補と呼ぶこともできる。

外界情報検出精度推定部１２０は、現在の外界情報および内部情報を、過去の外界情報および内部情報と照合し、過去の類似の状況における移動計画とそのときの外界情報検出精度とを呼び出し、移動計画選択部１３０へ送る。過去の外界情報および内部情報は、移動体１の外部に存在するデータ管理システム２で管理してもよいし、移動体１の内部メモリで管理してもよい。

「計画選択部」としての移動計画選択部１３０は、外界情報検出精度推定部１２０から入力された各移動計画候補の外界情報検出精度に基づいて、移動計画生成部１１０で作成された複数の移動計画候補の中から、一つの移動計画を選択する。この選択された移動計画は、「実行対象の移動計画」に該当する。移動計画選択部１３０は、実行対象の移動計画を制御部１０４へ出力する。

移動体制御装置１００は、上述の構成を備えることで、外界情報検出精度を推定（予測）したり、未だ外界情報検出精度を推定できるほどの情報が集まっていない移動計画を抽出したりできる。

移動体制御装置１００は、外界情報検出精度を推定するための情報が十分集まっていない経路を含む移動計画候補Ｒａを発見すると、情報量の不十分な移動計画候補Ｒａを実行対象の移動計画として選択することができる。これにより、移動体制御装置１００は、情報の不十分な移動計画Ｒａについて情報を収集することができ、信頼性の高い移動計画の生成に寄与することができる。

一方、移動体制御装置１００は、外界情報検出精度を推定できるだけの情報が蓄積されている移動計画候補Ｒｂを選択することで、高い制御レベルでの自律的移動を実現することができる。このように、移動体制御装置１００は、外界情報検出精度を、移動計画候補Ｒａ，Ｒｂの中から実行対象の移動計画を選択する場合の判断基準として使用することができる。

図２は、複数の移動体１と、各移動体１の収集した情報を管理するデータ管理システム２と、連携サービス管理システム３との関係を示す説明図である。データ管理システム２は、各移動体１（１）〜１（ｎ）の移動体制御装置１００と通信ネットワークＣＮ１を介して接続されており、各連携サービス管理システム３（１）〜３（ｎ）と通信ネットワークＣＮ２を介して接続されている。以下、特に区別しない場合、移動体１（１）〜１（ｎ）を移動体１と、連携サービス管理システム３（１）〜３（ｎ）を連携サービス管理システム３と、呼ぶことがある。

通信ネットワークＣＮ１と通信ネットワークＣＮ２は、例えば、公衆回線または専用回線として設けられる。通信ネットワークＣＮ１と通信ネットワークＣＮ２は、同じ通信プロトコルを使用してもよいし、それぞれ異なる通信プロトコルを使用してもよい。

データ管理システム２は、各移動体１の移動体制御装置１００から情報を収集して管理するコンピュータシステムであり、例えば、管理部２０と過去情報データベース２１を備える。管理部２０は、各移動体１の移動体制御装置１００から外界情報、内部情報、推定した外界情報検出精度を取得し、過去情報データベース２１へ記憶する。管理部２０は、各移動体１の移動体制御装置１００からの求めに応じて、過去情報データベース２１に記憶されている過去情報の一部を提供する。

各移動体１の移動体制御装置１００は、データ管理システム２から取得した過去情報を使用することで、各移動計画候補の外界情報検出精度を推定し、その検出精度に基づいて実行対象の移動計画を選択する。

連携サービス管理システム３は、「所定のサービス管理システム」に該当する。連携サービスとは、移動体制御装置１００が移動計画の選定に際して実行する情報収集活動に連携して提供されるサービスである。連携サービスとしては、例えば、移動体１へのエネルギ補給サービス、移動体１が移動予定の経路の優先利用サービス、移動体１の使用に関する料金の支払いサービスなどがある。

図３は、移動計画選択処理のフローチャートである。移動体制御装置１００は、外界情報取得部１０１から外界情報を、内部情報取得部１０２から内部情報を、それぞれ取得する（Ｓ１０１）。

移動体制御装置１００の移動計画生成部１１０は、ステップＳ１０１で取得した外界情報と内部情報とに基づいて、予め定められた行動目標を達成するための移動計画（移動計画候補）を少なくとも一つ作成する（Ｓ１０２）。

行動目標とは、移動体１の移動についての目標を意味し、例えば目的地である。行動目標は最終目的地に限らず、経由地を含んでもよい。行動目標は複数設けてもよい。また、絶対に達成されるべき行動目標か、達成されることが望ましい行動目標かをラベル付けし、達成されることが望ましい行動目標にはさらに優先度の順位を付与する。

例えば絶対に達成されるべき行動目標としては、例えば目的地が該当する。達成されることが望ましい行動目標としては、例えば所要時間やコスト等が該当する。または、ユーザの指定した景観や雰囲気を、達成されることが望ましい行動目標としてもよい。

行動目標に優先度を設定する場合、ユーザが優先度を手動で設定してもよいし、ユーザの過去の行動履歴に基づいて優先度を自動的に設定してもよい。

移動計画生成部１１０は、移動計画の作成に際して、距離や到達時間が最短な移動計画候補だけではなく、あえて回り道をする移動計画候補も作成する。望ましくは、移動計画生成部１１０は、複雑度が低い経路（カーブや曲がり角の少ない経路、経路幅の広い経路）の順に、または、優先度の高い行動目標が満たされる順に、複数の（例えば５つ程度の）移動計画候補を生成する。

移動体制御装置１００は、現在の外界情報および内部情報との類似度が高く、かつステップＳ１０２で作成した移動計画候補に対応する過去情報を、過去情報取得部１０３から取得する（Ｓ１０３）。

ここで、自身の移動体１（自移動体１）で生成した過去情報を用いてもよいし、あるいは、他の移動体１で生成された過去情報を使用してもよい。データ管理システム２が各移動体１の情報を管理する場合、他の移動体１で生成された過去情報をデータ管理システム２を経由して取得することができる。または、移動体１同士が通信可能な場合、他の移動体１で生成された過去情報を、いわゆる車車間通信で取得することができる。移動体１は、他の移動体１で生成された過去情報を記憶する記憶媒体を移動体制御装置１００に接続することによっても、他の移動体１で生成された過去情報を取得できる。

図４を用いて過去情報Ｔ１０の構成を説明する。過去情報Ｔ１０には、過去に移動体が経験した外界情報および内部情報と、そのときの外界情報検出精度とが含まれており、外界情報および内部情報に対して各センサの精度が参照できる形で格納されている。

過去情報Ｔ１０は、例えば、位置Ｃ１０１、移動方向Ｃ１０２、季節Ｃ１０３、照度Ｃ１０４、時間帯Ｃ１０５、天候Ｃ１０６、データ数Ｃ１０７、各センサの検出精度Ｃ１０８（１）〜Ｃ１０８（ｎ）を含む。

過去情報Ｔ１０は、外界センサ群についてのデータおよび内界センサ群についてのデータをそれぞれ記憶する。移動体１のセンサ配置に応じて、センサ検出精度Ｃ１０８（１）〜Ｃ１０８（ｎ）の指し示すセンサが決定される。例えば、或る移動体１の場合、センサ検出精度Ｃ１０８（１）はフロントカメラであり、センサ検出精度Ｃ１０８（２）はリアカメラである。別の移動体１の場合、センサ検出精度Ｃ１０８（１）は前方レーダーであり、センサ検出精度Ｃ１０８（２）は後方レーダーである。以下、特に区別しない場合、センサ検出精度Ｃ１０８と呼ぶ。図中、センサ検出精度を「精度」と略記する。

位置Ｃ１０１は、過去情報生成時の移動体１の位置を示し、例えば緯度経度で特定される。移動方位Ｃ１０２は、過去情報生成時の移動体１の移動方向を示す。

季節Ｃ１０３は、過去情報生成時の季節を示し、例えば、「春夏秋冬」のように四季で区別することができる。これに代えて、二十四節気のようにより細かく区別してもよいし、「雨季」「乾季」のように粗く区別してもよい。季節は、気温や湿度の程度、日出時間帯や日没時間帯での移動体の移動方向と太陽の位置関係とを把握するために用いる。

照度Ｃ１０４は、過去情報生成時の照度を示し、例えば「曇り相当」「晴れ相当」「夜間相当」のように区別されて記録される。照度を数値で表現してもよい。時間帯Ｃ１０５は、過去情報を生成したときの時間帯を示し、例えば「日の出前後」「日没前後」「昼間」「夜間」のように区別されて記録される。時間帯を時刻で設定してもよい。天候Ｃ１０６は、過去情報生成時の天気を示す。

照度や天候の情報を参照することで、カメラの画像解析による障害物検出の精度等を判断することができる。例えば、朝日に向かって移動体１が移動する場合、前方の障害物を視認することは難しい。また、夜間にライトの届かない領域に存在する障害物をカメラで発見するのも難しい。このように、照度や天候等のセンサの検出原理に影響を与えうる周囲環境を考慮することで、外界センサとしてのカメラの精度を推定できる。

過去情報Ｔ１０を格納するメモリやストレージのデータ格納量に余裕があれば、気温や湿度等を具体的な数値で格納してもよい。しかし、過去情報を具体的な数値で格納すると、現在の状況と過去の状況との類似度判定が煩雑になる。そこで、移動体の制御目的が要求する制御性能等に合わせて、過去情報のデータ粒度を設計する。

データ数Ｃ１０７は、類似する過去情報の数を示す。後述のフローチャートでは、データ数Ｃ１０７に格納される数値を表すために符号Ｄｐを用いる。センサ検出精度Ｃ１０８は、移動体１に設けられた各センサの検出精度である。センサには、外界センサと内界センサとがある。外界センサには、上述したカメラやレーダ、ソナー等がある。内界センサには、上述したＧＰＳ、速度センサ等がある。

図４では、各センサの検出の安定率を「不可、可、良」と、分散を「大、中、小」と、それぞれ表現している。安定率や分散値を数値として格納してもよい。

図３に戻る。移動体制御装置１００の移動計画選択部１３０は、ステップＳ１０３で取得した過去情報Ｔ１０のうち、類似の過去情報のデータ数Ｃ１０７とセンサ検出精度Ｃ１０８の分散とを参照する（Ｓ１０４）。

そして、移動計画選択部１３０は、ステップＳ１０２で生成した移動計画候補のうち、過去に検出されたデータ数Ｃ１０７が所定の閾値Ｔｈ１以下である移動計画候補が存在するか判定する（Ｓ１０４）。図３では、データ数Ｃ１０７に格納される値を蓄積量Ｄｐと表現している。閾値Ｔｈ１は、「統計値用閾値」に該当する。データ数Ｃ１０７（Ｄｐ）は「統計値」に該当する。

移動計画選択部１３０は、データ数Ｃ１０７（Ｄｐ）が閾値Ｔｈ１以下である移動計画候補を発見すると（Ｓ１０４：ＹＥＳ）、その移動計画候補を実行対象の移動計画として選択し、選択した移動計画を制御部１０４へ出力する（Ｓ１０５）。

データ数Ｃ１０７（Ｄｐ）が閾値Ｔｈ１以下である移動計画候補が複数存在する場合、例えば、優先度の高い行動目標を満たすことのできる移動計画候補を実行対象の移動計画として選択する。行動目標の優先度が設定されていない場合には、データ数Ｃ１０７（Ｄｐ）が少ない方の移動計画候補を選択してもよい。

移動体１がステップＳ１０５で選択した移動計画に基づいて移動している間に、外界センサ群で検出されたデータは外界情報取得部１０１により収集され、内界センサ群で検出したデータは内部情報取得部１０２により収集される（Ｓ１０７）。各センサ群から収集されたデータは、過去情報Ｔ１０に追記される。

データ数および分散を「統計値」とし、データ数Ｃ１０７（Ｄｐ）が閾値Ｔｈ１以下である移動計画候補、あるいは、分散が閾値Ｔｈｄ（不図示）以上である移動計画候補のいずれかが見つかった場合に、ステップＳ１０４で「ＹＥＳ」と判定してもよい。

データ数Ｃ１０７（Ｄｐ）が閾値Ｔｈ１以下である移動計画候補が見つからない場合（Ｓ１０４：ＮＯ）、移動計画選択部１３０は、ステップＳ１０２で生成した移動計画候補の中に、外界センサの検出精度Ｓａが所定の閾値Ｔｈ２以上である移動計画候補が含まれているか判定する（Ｓ１０６）。ここで、所定の閾値Ｔｈ２は「所定の精度用閾値」に該当する。

具体的には、移動計画選択部１３０は、過去情報Ｔ１０に記録されている外界センサの安定率および分散に基づいて推定される外界情報検出精度が、移動体１の自律制御の継続条件を満足させる移動計画が存在するか判断する（Ｓ１０６）。

検出の安定率は、同一物体の検出が不安定な場合に設定する。つまり、ハンチングを起こしたり同じ条件下でも日によって見えたり見えなかったりする場合に、安定率を小さな値に設定する。検出の安定率が高くセンサ検出結果の分散値が小さいセンサが多いほど、外界情報検出精度を高く設定する。

閾値Ｔｈ２以上の検出精度を持つ移動計画候補があれば（Ｓ１０６：ＹＥＳ）、移動計画選択部１３０は、その移動計画候補を実行対象の移動計画として選択し、制御部１０４へ出力する（Ｓ１０８）。ステップＳ１０６を満足する移動計画候補が複数ある場合、優先度の高い行動目標を満足させる移動計画候補を選択すればよい。または、精度のより高い方の移動計画候補を選択すればよい。

ステップＳ１０２で生成された全ての移動計画候補が、データ数の蓄積が閾値Ｔｈ１よりも大きく（Ｓ１０４：ＮＯ）、かつ、外界情報の検出精度が閾値Ｔｈ２未満である場合（Ｓ１０６：ＮＯ）、どの移動計画候補を選んだとしても、そこには外界情報検出精度の低い経路が含まれている。そこで、移動計画選択部１３０は、外界情報の検出精度が低い移動計画候補の中から、最も検出精度が高いと推定される移動計画候補を実行対象の移動計画として選択する（Ｓ１０９）。

移動計画選択部１３０は、過去情報Ｔ１０に基づき、ステップＳ１０９で選択した移動計画において、外界情報検出精度が安全上制御レベルを閾値Ｔｈ３よりも下げざるを得ないほど低下すると予測されるか判断する（Ｓ１１０）。

制御レベルの低下が予測される場合（Ｓ１１０：ＹＥＳ）、移動体制御装置１００は、制御レベルの低下前にアラートを出力し、ユーザの注意を喚起する（Ｓ１１１）。これにより、ユーザは制御レベルの低下に対して十分な余裕を持って対応できる。ステップＳ１１０で「ＮＯ」と判定した場合は、アラートを出力せずに本処理を終了する。

なお、ステップＳ１０７においてもステップＳ１０９においても、外界情報検出精度が安全上制御レベルを下げざるを得ないほど低下した場合は、移動体制御装置１００は、制御レベルを低下させる。

図５は、外界情報の検出精度Ｓａ（安定率および分散の値）と過去情報の蓄積量Ｄｐ（データ数Ｃ１０７の値）とに基づいて、移動計画候補の中から実行対象の移動計画を選択する様子を示す説明図である。

図５において、外界センサについて過去に収集されたデータ数Ｃ１０７（Ｄｐ）が閾値Ｔｈ１以下の場合を第１領域とする。データ数Ｃ１０７（Ｄｐ）は閾値Ｔｈ１よりも大きく、かつ、検出精度Ｓａが閾値Ｔｈ２以上の場合を第２領域とする。データ数Ｃ１０７（Ｄｐ）が閾値Ｔｈ１よりも大きく、かつ、検出精度Ｓａが閾値Ｔｈ２未満の場合を第３領域とする。

図３のフローチャートで述べたように、第１領域では、データ数Ｃ１０７（Ｄｐ）が閾値Ｔｈ１以下の移動計画候補の中から実行対象の移動計画を一つ選択する（Ｓ１０４：ＹＥＳ，Ｓ１０５）。第２領域では、外界情報の検出精度Ｓａが閾値Ｔｈ２以上の移動計画候補の中から実行対象の移動計画を一つ選択する（Ｓ１０６：ＹＥＳ，Ｓ１０８）。第３領域では、外界情報の検出精度Ｓａが最も高い移動計画候補の中から実行対象の移動計画を一つ選択する（Ｓ１０６：ＮＯ，Ｓ１０９）。

本実施例は上述の構成を備えるため、外界情報検出精度の推定を行うに当たって、データ数の不足している移動計画候補から優先的に選択して、情報を効率よく取得することができる。

同じ経路であっても道路事情や交通環境等は、季節や天候、時間、交通混雑度などで種々変化する。したがって、過去情報Ｔ１０には、種々の状況下においてできるだけ新しい情報を蓄積するのが好ましい。

図６は、本実施例の変形例に係る移動体制御システム１０Ａのブロック図である。図１に示す移動体制御システム１０と比較すると、変形例のシステム１０Ａの移動体制御装置１００Ａは、外界情報検出精度算出部１４０と過去情報蓄積部１５０を備え、過去情報取得部１０３が接続されていない。過去情報取得部１０３に代えて、過去情報蓄積部１５０が設けられているためである。

外界情報検出精度算出部１４０は、外界情報の検出精度を算出する機能である。外界情報検出精度算出部１４０には、外界情報取得部１０１および内部情報取得部１０２からそれぞれ情報が入力される。

外界情報検出精度算出部１４０は、前述した方法以外に、移動体１の内部情報（制御指令、実際のモータトルク等を含む）と、外界情報（外界センサ自身のフェール判定情報を含む）とから、外界情報の検出精度を算出してもよい。

外界情報検出精度は、例えば距離あたりのセンサフェール（失陥）率でもよいし、内部情報から算出される移動体の移動量と外界センサ情報から算出される移動量との誤差の大きさで表してもよい。

過去情報蓄積部１５０は、外界情報検出精度推定部１２０が参照できる形式で、外界情報検出精度算出部１４０が算出した外界情報検出精度と、そのときの外界情報および内部情報を内部メモリ（不図示）へ格納する。図６の構成によれば、収集した外界情報検出精度の情報を次回以降の制御において参照することができ、移動条件に応じて外界情報検出精度が最も高い移動計画を選択する制御を効率よく行うことができる。

本実施例では、移動体１に過去情報の少ない経路を移動させることができるため、経路の情報を効率よく集めることができる。したがって、移動経路に対する外界情報の検出精度を徐々に高めることができる。この結果、外界情報の検出精度が閾値Ｔｈ２以上になると、移動体１は外界情報の検出精度の高い経路を選択して移動することができるため、信頼性や使い勝手が向上する。

図７，図８を用いて第２実施例を説明する。本実施例を含む以下の各実施例では、第１実施例との相違を中心に説明する。本実施例では、移動計画の選定に際し、ユーザの要求を参照する方法を説明する。

図７に本実施例に係る移動体制御システム１０Ｂの制御ブロック図を示す。第１実施例との違いは、ユーザ要求取得部１６０を備える点である。ユーザ要求取得部１６０は、ユーザが移動体１の制御結果として何を得ることを望んでいるかを示すユーザ要求を取得する機能である。

ユーザは、予め用意された複数のモードの中からいずれか一つを選択して移動体制御装置１００Ｂに指示することができる。複数のモードとして本実施例では、例えば、外界情報検出精度調査モード、所要時間短縮モード、ユーザお気に入りの経路を取り入れるお気に入りモード、エネルギ効率最適化モードがある。

外界情報検出精度調査モードは、ユーザの使用する移動体１を用いて、外界情報の検出精度を調査するモード、つまり移動体１をプローブカーのように使用する移動計画を選択するモードである。外界情報検出精度調査モードは、「主モード」に該当する。

所要時間短縮モードは、移動体１の移動に要する時間を短縮する移動計画を選択するモードであり、「副モード」あるいは「第１副モード」に該当する。お気に入りモードは、ユーザの所望する移動計画に最も近い移動計画を選択するモードであり、「副モード」あるいは「第２副モード」に該当する。エネルギ効率最適化モードは、移動体１の移動時のエネルギ効率を最適化する移動計画を選択するモードであり、「副モード」あるいは「第３副モード」に該当する。

ユーザは、予め用意された複数のモードの中から、所望のモードを選択し、その所望のモードに高い優先度を設定することができる。これにより、ユーザの希望するモードを満たす移動計画が選択される機会を増すことができる。

図８のフローチャートを用いて、本実施例に係る移動計画選択処理を説明する。第１の実施例と同様、移動体制御装置１００Ｂの移動計画生成部１１０は、外界情報および内部情報を取得し（Ｓ１０１）、移動計画の候補を作成する（Ｓ１０２）。外界情報検出精度推定部１２０は、過去情報取得部１０３から移動計画候補に類似する過去情報を取得する（Ｓ１０３）。

ユーザ要求取得部１６０は、ユーザがどのモードを優先させるかを示す優先順位に関する情報を取得する（Ｓ２００）。ユーザ要求の優先順位に関する情報には、例えば、所要時間やエネルギ効率等の移動体１の移動効率に関する情報、移動計画についてのユーザの好み等の情報も含む。ユーザの好みとしては、例えば、できるだけ信号の少ない経路を移動したい、沿道沿いにレストランや喫茶店等のユーザの指定する業種の店舗がある経路を移動したい、できるだけ海沿いの経路を移動したい等がある。

ユーザ要求の優先順位は、ユーザが、キーボードやタッチパネル等のユーザインターフェース装置を介して移動体制御装置１００Ｂへ入力することができる。例えば、ユーザの持つ携帯情報端末や携帯電話（いわゆるスマートフォンを含む）を無線または有線で移動体制御装置１００Ｂへ接続することで、ユーザは、携帯情報端末等から優先順位等の情報を入力することができる。手動で入力してもよいし、音声で入力してもよい。または、ユーザ要求の過去の履歴を管理しておき、その履歴を解析してユーザ要求の優先順位を自動的に推定してもよい。

移動計画選択部１３０は、第１のユーザ要求が外界情報検出精度調査モードであるか判定する（Ｓ２０１）。第１のユーザ要求が外界情報検出精度調査モードであると判断すると（Ｓ２０１：ＹＥＳ）、移動計画選択部１３０は、外界情報検出精度調査モードを満たす移動計画を選択し、その移動計画に基づいて外界情報の検出精度が調査される（Ｓ１０４〜Ｓ１０９）。

第１のユーザ要求が外界情報検出精度調査モードではない場合（Ｓ２０１：ＮＯ）、移動計画選択部１３０は、第１のユーザ要求が目的地（または目的とする状態）までの所要時間の短縮を示す所要時間短縮モードであるか判定する（Ｓ２０２）。

移動計画選択部１３０は、第１のユーザ要求が所要時間短縮モードであると判定すると（Ｓ２０２：ＹＥＳ）、ステップＳ１０２で作成された複数の移動計画候補のそれぞれについて所要時間を算出する（Ｓ２０３）。所要時間は、例えば、目的地までの距離と、移動体１の許容できる加速度および減速度等から算出することができる。
移動計画上に他の移動体が存在する場合であって、他の移動体の速度情報を車車間通信や路車間通信を介して取得できるのであれば、他の移動体の速度情報と目的地までの距離とから所要時間を算出してもよい。

移動計画選択部１３０は、ステップＳ２０３の計算結果から、最も所要時間が短い移動計画候補を実行対象の移動計画として選択する（Ｓ２０４）。

第１のユーザ要求が所要時間短縮モードではない場合（Ｓ２０２：ＮＯ）、移動計画選択部１３０は、第１のユーザ要求がお気に入りの計画を選択するお気に入りモードであるか判定する（Ｓ２０５）。お気に入り計画とは、所要時間やエネルギ効率とは関係なく、ユーザが採用することを望ましく思う移動計画である。例えば自動運転では、ドライバが海の見える道を好んでいれば海の見える道を含む移動計画をお気に入り計画とする。カメラを搭載したドローンでは、ユーザの撮影したい風景が撮りやすい移動計画をお気に入り計画とする。見通しが良く事故が起こりにくい等の理由で、ユーザがよく使用する経路がある場合、その経路を通る移動計画をお気に入り計画としてもよい。

移動計画選択部１３０は、第１のユーザ要求がお気に入りモードである場合（Ｓ２０５：ＹＥＳ）、各移動計画候補とお気に入り計画との類似度を下記の式（１）にしたがって計算する。

Pref(j)=Σ_i∫WP_i Pref_ij(x)dx ・・・（１）

ここで、Pref(j)は、j番目の移動計画（経路）とお気に入り計画との類似度である。WP_iは、i番目のお気に入り要素（海が見える、事故が少ない等）の好みの強さを示す重み係数である。Pref_ij (x)はj番目の経路上の距離xの位置において、i番目のお気に入り要素があれば１を、なければ０を返す。好みの強さが不明であれば、WP_i=１として計算する。

移動計画選択部１３０は、ステップＳ２０６で算出されたPref(j)の値が最も大きい移動計画候補を実行対象の移動計画として選択する（Ｓ２０７）。

第１のユーザ要求がお気に入りモードではない場合（Ｓ２０５：ＮＯ）、移動計画選択部１３０は、エネルギ効率最適化モードを選択し、各移動計画候補のエネルギ効率、つまり移動計画を実施すると消費すると考えられるエネルギ量に対する移動距離の比を算出する（Ｓ２０８）。

移動計画選択部１３０は、ステップＳ２０８で算出したエネルギ効率が最も高い移動計画候補を実行対象の移動計画として選択する（Ｓ２０９）。

移動計画の選択後、移動体制御装置１００Ｂは、選択した移動計画において外界情報検出精度が安全上制御レベルを下げざるを得ないほど低下すると予測されるか判断する（Ｓ１１０）。制御レベルの低下が予測される場合は、ユーザに対し事前に注意を喚起する（Ｓ１１１）。

このように構成される本実施例も第１実施例と同様の作用効果を奏する。さらに本実施例では、ユーザは、予め用意された複数モードの中から所望のモードに高い優先順位を与えることができる。これにより、本実施例では、ユーザが移動体１の制御を通して得たい副次効果を適切に得ることができる。

例えば、移動時に外界情報検出精度の調査を行って自律移動の信頼性向上に貢献したい（外界情報検出精度調査モード）、できるだけ早く目的地に到着したい（所要時間短縮モード）、多少遠回りでも自分の好みに応じた経路を通って気持ちよく移動したい（お気に入りモード）、消費エネルギをできるだけ節約したい（エネルギ効率最適化モード）といった、所望の副次的効果を移動時に得ることができる。

図９を用いて第３実施例を説明する。本実施例では、ユーザ要求に基づいて移動計画を選択するに際し、ユーザの指定した先順位のみでモードを選択するのではなく、各モードについて設定された許容量に基づいて調停する。

図９は、本実施例に係る移動計画選択処理のフローチャートである。移動計画生成部１１０は、外界情報と内部情報を取得して（Ｓ１０１）、移動計画の候補を作成する（Ｓ１０２）。外界情報検出精度推定部１２０は、移動計画候補に類似する過去情報を取得する（Ｓ１０３）。

移動計画選択部１３０は、各移動計画候補について、その所要時間、お気に入り計画との類似度、エネルギ効率をそれぞれ算出する（Ｓ３００）。

移動計画選択部１３０は、ユーザ要求（各モードへの優先順位）と、各モードの許容値とを取得する（Ｓ３０１）。各モードの許容値とは、例えば、目的地までの所要時間についての許容上限値、お気に入り計画との類似度の許容下限値、エネルギ効率の許容下限値である。ユーザ要求の入力方法で述べたように、ユーザはキーボードやタッチパネル、あるいは音声入力などの手段を用いて許容値を入力してもよいし、ユーザ要求と許容値の過去の履歴を解析することで許容値を推定してもよい。

移動計画選択部１３０は、各移動計画候補の中に、全てのモードについて許容値に収まる移動計画候補があるか判断する（Ｓ３０２）。移動計画選択部１３０は、全てのモードについて許容範囲に収まる移動計画候補を発見すると（Ｓ３０２：ＹＥＳ）、その全てのモードが許容値に収まる移動計画候補のみを有効な移動計画として抽出し、ステップＳ１０４に進む。

その後は、上述したステップＳ１０４〜Ｓ１０９までの処理を実行し、外界情報の検出精度を調査する。これにより、本実施例では、所要時間の短縮要求やエネルギ効率の最適化要求が満たされた状況下でのみ、外界情報検出精度調査モードが有効となる。したがって、ユーザに煩わしさ等を感じさせることがなくなり、使い勝手が向上する。

一方、どの移動計画候補も、いずれか一つ以上のモードで許容値を超えてしまう場合（Ｓ３０２：ＮＯ）、移動計画選択部１３０は、許容値から逸脱する量を下記式（２）にしたがって、移動計画候補ごとに算出する。

Dev(j)= ΣW_iD_ij・・・（２）

Dev(j)はj番目の移動計画候補のユーザ要求からの逸脱量を、W_iはi番目のモードに対するユーザ優先度を表す重み係数を、D_ijはj番目の移動計画候補を実施したときのモードiの許容値からの逸脱量を、それぞれ示す。

移動計画選択部１３０は、ステップＳ３０４で計算したDev(j)が最も小さい移動計画候補を実行対象の移動計画として選択する（Ｓ３０５）。

移動計画選択後、外界情報検出精度が安全上制御レベルを下げざるを得ないほど低下すると予測されるか判断する（Ｓ１１０）。制御レベルが閾値Ｔｈ３よりも低下すると予測される場合（Ｓ１１０：ＹＥＳ）、ユーザへ事前に注意を喚起する（Ｓ１１１）。

このように構成される本実施例も第１実施例と同様の作用効果を奏する。さらに本実施例では、ユーザの得たい副次効果が複数あり、かつ、それら副次効果の要求度に大きな差がない場合に、ユーザ要求をバランスよく満たすことができる。このため、本実施例では、ユーザの使い勝手や満足度が向上する。

図１０〜図１２を用いて第４実施例を説明する。本実施例では、移動体１またはそのユーザに対し、外界情報の検出精度の調査へ参加することのインセンティブを与える。

図１０は、本実施例に係る移動体制御システム１０Ｃのブロック図である。本実施例の移動体制御システム１０Ｃは、図７で述べた構成に比べて、調査行動判定部１７０と、通信許可部１８０とを備える。

移動体制御装置１００Ｃの移動計画選択部１３０は、ユーザ要求取得部１６０からユーザ要求を取得し、ユーザが外界情報検出精度調査モードの選択を許可しているか否かに応じて、移動計画を選択する。

調査行動判定部１７０は、ユーザ要求取得部１６０から取得するユーザ要求と、移動計画選択部１３０から取得する移動計画とに基づいて、外界情報検出精度調査モードの選択が解除されているかを判定する。つまり、ユーザが外界情報の検出精度の調査に参加する意思があるか否かを判定する。

図１１は、本実施例に係る移動計画選択処理のフローチャートである。移動計画生成部１１０は、外界情報および内部情報を取得して（Ｓ１０１）、移動計画の候補を生成する（Ｓ１０２）。

調査行動判定部１７０は、外界情報検出精度調査モードに従う移動計画の選択が許可されているか判定する（Ｓ４０１）。調査行動判定部１７０の判定結果は、通信許可部１８０へ入力される。

外界情報の検出精度調査が許可されている場合（Ｓ４０１：ＹＥＳ）、通信許可部１８０は、外界情報検出精度推定部１２０が過去情報にアクセスして取得するのを許可する（Ｓ４０２）。これにより、ステップＳ１０３〜Ｓ１１１で述べた一連の処理を実行することができる（Ｓ４０３）。

一方、外界情報の検出精度調査が許可されていない場合（Ｓ４０１：ＮＯ）、通信許可部１８０は、外界情報検出精度推定部１２０が過去情報にアクセスして取得するのを禁止する（Ｓ４０４）。その後、図８で述べたステップＳ２０２〜Ｓ２０９の処理、または、図９で述べたステップＳ３００〜Ｓ３０５の処理を実行する。

図１２のフローチャートを用いて、外界情報検出精度の調査への貢献度に応じて移動計画の内容を制御する処理を説明する。「実績指標」としての貢献度は、以下の説明では、外界情報検出精度調査行動指標ＲＡと表される。

移動体制御装置１００は、現時点から起算して所定時間内に、または現在位置から所定距離内に、自己（自車両、自移動体）の経験した外界情報検出精度Uc(x)をメモリから読み出す（Ｓ５０１）。つまり、ステップＳ５０１では、比較的最近の外界情報検出精度を取得する。最近の外界情報検出精度ほど信頼性が高く、過去情報を用いて自律移動するシステムへの貢献度が高いと考えられるためである。

移動体制御装置１００は、ステップＳ５０１で取得した外界情報検出精度Uc(x)の積算値ＲＡを算出する（Ｓ５０２）。積算値ＲＡの大きさは、外界情報検出精度調査行動を行った割合の高さを示す。したがって、積算値ＲＡは、外界情報の検出精度の調査に参加した実績を示し、外界情報検出精度調査行動指標ＲＡと表すことができる。以下ＲＡ値または指標ＲＡと呼ぶことがある。

移動体制御装置１００は、周囲の他移動体の移動体制御装置との間で、互いのＲＡ値を交換する（Ｓ５０３）。ステップＳ５０３では、互いの移動計画のうち所定の一部も交換する。所定の一部を交換するとは、移動体間で移動計画を調整するために使用する範囲内で、移動計画を部分的に交換するという意味である。

移動体制御装置１００は、自己のＲＡ値が他移動体のＲＡ値より大きいか判定する（Ｓ５０４）。自己のＲＡ値のほうが他移動体のＲＡ値より大きい場合（Ｓ５０４：ＹＥＳ）、自己の移動計画を他移動体の移動計画に優先させ、実行を継続する（Ｓ５０５）。これに対し、自己のＲＡ値の方が他移動体のＲＡ値よりも小さい場合（Ｓ５０４：ＮＯ）、他移動体の移動計画を優先するよう自己の移動計画を変更する（Ｓ５０６）。

なお、上述のように、各移動体の移動体制御装置１００間でＲＡ値に基づく移動計画の調停を行うこともできるし、あるいは、データ管理システム２において移動計画を調停することもできる。この場合、各移動体の移動体制御装置１００は、ＲＡ値と移動計画とをそれぞれデータ管理システム２へ送信し、データ管理システム２はＲＡ値の大小等に基づいて各移動体間での移動計画を調停し、必要に応じて移動計画を修正し、修正した移動計画を対応する移動体制御装置１００へ配信すればよい。

ＲＡ値に基づく移動計画の調停は、交通環境等が所定の条件にある場合にのみ実行してもよい。所定の条件としては、例えば、特定の経路区間で調停する、特定の時間帯で調停する、特定の気象条件で調停する、周囲の移動体の数が所定値以上または所定値以下の場合に調停する等である。

なお、調査行動判定部１７０を移動体１内に設けるのではなく、データ管理システム２が各移動体１の調査行動を判定してもよい。そして、データ管理システム２から連携サービス管理システム３に対し、移動体１またはユーザを識別する情報とＲＡ値とを送信してもよい。連携サービス管理システム３は、ＲＡ値に基づいて、移動体１またはそのユーザに対し、他のサービスを提供することができる。例えば、ＲＡ値の大きい移動体１には、充電サービスや駐車サービス等を優先的に利用できるように提供したり、ＲＡ値の大きな移動体のユーザには、保険サービス、ホテルやレストラン等のサービスを有利な条件で提供したりしてもよい。

このように構成される本実施例も第１実施例と同様の作用効果を奏する。さらに、本実施例では、外界情報の検出精度の調査に貢献した移動体（および／またはそのユーザ）に対し、貢献度を示す指標であるＲＡ値に基づいて、他移動体との間で移動計画を調停することができる。これにより本実施例では、貢献度が大きいほど、他移動体の移動計画による影響を受けずに、当初の移動計画のままで移動することができるため、ユーザの利便性が向上する。この結果、ユーザに対して、外界情報の検出精度の調査に参加することに対してインセンティブを与えることができ、調査に伴う不便さを相殺できる。

なお、ユーザに何らかのメリットを与えるか否かは、最近の調査行動のみで決めるのではなく、過去の調査行動の実績から決めてもよい。過去の調査行動の実績に基づくメリットの判断とは、例えば過去の走行時間（または距離）に対する、外界情報検出精度の調査行動を許可していた走行時間（または距離）の割合が所定値以上であれば、過去情報の利用を許可する等である。

図１３を用いて第５実施例を説明する。本実施例では、外界情報検出精度の調査行動の実績を、ユーザにも対応付けて管理する。図１３の全体システム図に示すように、本実施例では、各移動体１の移動体制御装置１００からデータ管理システム２へ向けて、移動体監視情報Ｔ２０が送信される。

移動体監視情報Ｔ２０は、例えば、移動体１を識別する移動体識別情報（以下、移動体ＩＤ）Ｃ２０１と、ユーザＵを識別するユーザ識別情報（以下、ユーザＩＤ）Ｃ２０２と、移動体１の移動に関するモニタデータＣ２０３とを含む。モニタデータＣ２０３は、例えば、モードの優先順位や外界情報の検出精度等を含むことができる。

データ管理システム２は、各移動体１から収集した移動体監視情報Ｔ２０を管理し、ＲＡ値などを算出する。ユーザＵが或る移動体１（１）から他の移動体１（ｎ）へ乗り替えた場合でも、ＲＡ値はそのユーザに引き継がれる。つまり、ユーザが移動体１（１）で得たＲＡ値と、そのユーザが他の移動体１（ｎ）で得たＲＡ値とは合計されて、そのユーザの貢献度として利用される。

このように構成される本実施例も第１実施例と同様の作用効果を奏する。さらに本実施例では、外界情報の検出精度の調査に関する貢献度（ＲＡ値）をユーザに関連付けて管理する。このため、本実施例では、ユーザが複数の移動体１を利用する場合でも、そのユーザの貢献度を適切に管理することができ、ユーザの使い勝手が向上する。

図１４，図１５を用いて第６実施例を説明する。本実施例では、移動体１（および／またはユーザ）に対して、連携サービス管理システム３で管理する所定のサービスを提供する例を示す。

図１４は、「所定のサービス」として、充電サービスを提供する例である。図１４では、移動体１としてロボットまたは産業機械を例に挙げる。

図１４（ａ）に示すように、充電器４の前に、複数の移動体１（２）〜１（４）が列を作っている。先頭の移動体１（２）は充電中であり、他の移動体１（３），１（４）は充電を待っている。

そこに移動体１（１）が到着すると、移動体１（１）は、充電待ちの移動体１（３），１（４）との間で、外界情報の検出精度の調査に関する貢献度（ＲＡ値）を交換し、互いの貢献度を比較する。ここで、移動体１（１）の貢献度の方が他の移動体１（３），１（４）の貢献度よりも高いとする。

図１４（ｂ）に示すように、貢献度の高い移動体１（１）は、移動体１（３），１（４）に優先して、充電器４の順番待ちの列に加わる。これにより、移動体１（１）は、先着順に充電を待つ場合に比べて、より短時間で充電サービスを受けることができる。

図１５は、「所定のサービス」として、ゲート３の優先通過を例に挙げる。例えば、料金所等のゲート３は、一般ゲート３１と、優先ゲート３２とを備えている。

貢献度（ＲＡ値）が所定の閾値以上の移動体１（１）は、優先レーン上を移動して優先ゲート３２を通過する。貢献度が所定の閾値未満の移動体１（２）〜１（４）は、一般レーン上を移動して一般ゲートを通過する。これにより、貢献度の高い移動体１（１）は、貢献度の低い他の移動体１（２）〜１（４）よりも早くゲート３を通過することができ、ユーザの使い勝手が高まる。

なお、移動体１（１）の貢献度に応じてサービスを優先利用する場合を述べたが、上述のように、貢献度はユーザに対応付けて管理することもできるため、ユーザの貢献度に応じてサービスを優先利用することもできる。

図１６を用いて第７実施例を説明する。本実施例では、図３で述べたステップＳ１０６およびＳ１０８を、ステップＳ１０４，Ｓ１０５，Ｓ１０７に優先させている。つまり、本実施例では、外界情報検出精度が移動体１の自律制御の継続条件を満足させる移動計画が存在する場合（Ｓ１０６：ＹＥＳ）、その移動計画を実行対象の移動計画として選択する（Ｓ１０８）。

外界情報検出精度が移動体１の自律制御の継続条件を満足させる移動計画が存在しない場合（Ｓ１０６：ＮＯ）、過去の類似のデータ数Ｃ１０７が所定の閾値Ｔｈ１以下である移動計画候補が存在するか判定する（Ｓ１０４）。移動計画選択部１３０は、データ数Ｃ１０７（Ｄｐ）が閾値Ｔｈ１以下である移動計画候補を発見すると（Ｓ１０４：ＹＥＳ）、その移動計画候補を実行対象の移動計画として選択し、選択した移動計画を制御部１０４へ出力する（Ｓ１０５）。移動体１がステップＳ１０５で選択した移動計画に基づいて移動している間に、外界センサ群および内界センサ群で検出されたデータは収集されて蓄積される。

このように構成される本実施例も第１実施例と同様の作用効果を奏する。本実施例では、外界情報の検出精度が閾値Ｔｈ１以上であると推定される移動計画を優先して選択するが、ユーザが外界情報検出精度調査モードの優先順位を高くしている

なお、本発明は上述の実施形態に限定されず、様々な変形例が含まれる。上記実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることもできる。また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることもできる。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成を追加・削除・置換することもできる。

また、上述した実施形態に含まれる技術的特徴は、特許請求の範囲に明示された組み合わせに限らず、適宜組み合わせることができる。上述した或る実施例と他の実施例とを組み合わせて用いることもできる。

１：移動体、２：データ管理システム、３：連携サービス管理システム、１０，１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃ：移動体制御システム、１００，１００Ａ，１００Ｂ，１００Ｃ：移動体制御装置、１０１：外界情報取得部、１０２：内部情報取得部、１０３：過去情報取得部、１０４：制御部、１１０：移動計画生成部、１２０：外界情報検出精度推定部、１３０：移動計画選択部、１４０：外界情報検出精度算出部、１５０：過去情報蓄積部、１６０：ユーザ要求取得部、１７０：調査行動判定部、１８０：通信許可部

Claims (11)

1. 移動体を制御する移動体制御装置であって、
   移動体の外界に関する外界情報と前記移動体の内部に関する内部情報とに基づいて、少なくとも一つの移動計画を生成する計画生成部と、
   前記計画生成部により生成された移動計画のうち、前記外界情報と、前記内部情報と、過去の外界情報と過去の内部情報と過去の外界情報について推定された精度情報とを含む所定の過去情報とに基づいて、前記外界情報の検出精度を推定する精度推定部と、
   前記精度推定部により推定された前記外界情報の検出精度と、前記所定の過去情報の統計値とに基づいて、前記計画生成部により生成された移動計画の中から実行対象の移動計画を選択する計画選択部と、
   を備える移動体制御装置。
2. 前記計画選択部は、前記計画生成部により生成された移動計画のうち、前記統計値が所定の統計値用閾値以下である移動計画を前記実行対象の移動計画として選択する、
   請求項１に記載の移動体制御装置。
3. 前記計画選択部は、前記統計値が前記所定の統計値用閾値以下である移動計画が存在しない場合、前記計画生成部により生成された移動計画のうち、前記推定された精度が所定の精度用閾値以上である移動計画を前記実行対象の移動計画として選択する、
   請求項２に記載の移動体制御装置。
4. 前記計画選択部は、前記推定された精度が前記所定の精度用閾値以上である移動計画が存在しない場合、前記推定された精度が最も高い移動計画を前記実行対象の移動計画として選択する、
   請求項３に記載の移動体制御装置。
5. 移動体の制御方法に関するユーザ要求を取得するユーザ要求取得部をさらに備え、
   前記ユーザ要求は、前記計画選択部が前記所定の過去情報の統計値に基づいて前記計画生成部により生成された移動計画の中から前記実行対象の移動計画を選択する主モードと、前記主モード以外の副モードとのいずれか一方のモードを選択することができ、
   前記ユーザ要求が前記主モードを選択している場合は、前記所定の過去情報の使用を許可し、前記ユーザ要求が前記副モードを選択している場合は、前記所定の過去情報の使用を禁止する、
   請求項１〜４のいずれか一項に記載の移動体制御装置。
6. 前記副モードは、前記計画生成部により生成された移動計画のうち、移動に要する所要時間の最も短い移動計画を選択させる第１副モードと、ユーザが予め指定する所望の移動計画に最も近い移動計画を選択させる第２副モードと、移動に要するエネルギ効率が最も高い移動計画を選択させる第３副モードとの、少なくともいずれか一つを含む、
   請求項５に記載の移動体制御装置。
7. 前記副モードには、選択を許可するための許容値が予め設定されており、
   前記計画選択部は、前記ユーザ要求が前記副モードを選択している場合、前記許容値に基づいて、前記計画生成部により生成された移動計画の中から前記実行対象の移動計画を選択する、
   請求項６に記載の移動体制御装置。
8. 前記統計値が所定の統計値用閾値以下である移動計画が前記実行対象の移動計画として選択された実績を示す実績指標に基づいて、前記実行対象の移動計画と他の移動体の移動計画との間の優先関係を制御する、
   請求項５に記載の移動体制御装置。
9. 前記移動体のユーザを識別するユーザ識別情報と前記実績指標とを対応付けてデータ管理システムに記憶させる、
   請求項５に記載の移動体制御装置。
10. 前記統計値が前記所定の統計値用閾値以下である移動計画が前記実行対象の移動計画として選択された実績を示す実績指標に基づいて、所定のサービス管理システムから提供される所定のサービスを利用する、
    請求項５に記載の移動体制御装置。
11. 移動体をコンピュータで制御する移動体制御方法であって、
    前記コンピュータは、
    移動体の外界に関する外界情報と前記移動体の内部に関する内部情報とに基づいて、
    少なくとも一つの移動計画を生成し、
    前記生成された移動計画のうち、前記外界情報と、前記内部情報と、過去の外界情報と、過去の内部情報と、過去の外界情報について推定された精度情報とを含む所定の過去情報とに基づいて、前記外界情報の検出精度を推定し、
    前記推定された前記外界情報の検出精度と、前記所定の過去情報の統計値とに基づいて、前記生成された移動計画の中から実行対象の移動計画を選択する、
    移動体の制御方法。

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