JP6755374B1 - Programs, information processing methods, and information processing equipment - Google Patents
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Abstract
【課題】自律走行車の状況を客観的に分析するプログラム、情報処理方法、及び情報処理装置を提供する。【解決手段】情報処理システム1において、情報処理装置としての管制サーバ10は、自律走行車A10から送信された自律走行車の制御に関する第1データと、管制システムから送信された自律走行車の制御に関する第2データと、路側システムA20から送信された路側システムに関する第3データとを受信し、第1データ、第2データ及び第3データのうち、少なくとも2つのデータの比較結果に基づいて自律走行車の異常を検知し、異常を示す情報を、他の情報処理装置に送信する。【選択図】図1PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a program, an information processing method, and an information processing device for objectively analyzing the situation of an autonomous vehicle. SOLUTION: In an information processing system 1, a control server 10 as an information processing device has first data on control of an autonomous traveling vehicle transmitted from an autonomous traveling vehicle A10 and control of the autonomous traveling vehicle transmitted from the control system. The second data regarding the roadside system and the third data regarding the roadside system transmitted from the roadside system A20 are received, and autonomous driving is performed based on the comparison result of at least two data among the first data, the second data, and the third data. Detects a vehicle abnormality and sends information indicating the abnormality to another information processing device. [Selection diagram] Fig. 1
Description
本発明は、プログラム、情報処理方法、及び情報処理装置に関する。 The present invention relates to programs, information processing methods, and information processing devices.
近年、交通管制装置を用いて、自動車運行に関する制御を行うシステムが開発されている。例えば、交通管制装置は、事故情報を予め記憶し、この事故情報に基づいて、道路上で危険の発生が予測される位置と、危険の内容と、危険の度合いを示す危険度とを対応付けた危険度情報を車載機に送信する(例えば特許文献1)。 In recent years, a system for controlling automobile operation using a traffic control device has been developed. For example, the traffic control device stores accident information in advance, and based on this accident information, associates the position on the road where the occurrence of danger is predicted with the content of the danger and the degree of danger indicating the degree of danger. The risk information is transmitted to the in-vehicle device (for example, Patent Document 1).
今後、自律走行車の実用化が進むにつれ、一般道路上を走行する自律走行車が増えてくることが想定される。この自律走行車が管制システムからの指示等に基づいて走行するとき、この自律走行車の異常を客観的に検知したり、事故発生時に、客観的な事実に基づいて事故状況を把握したり、保険金支払いに関する分析を適切に行ったりすることが重要になってくる。 In the future, it is expected that the number of autonomous vehicles traveling on general roads will increase as autonomous vehicles become more practical. When this autonomous vehicle travels based on instructions from the control system, it can objectively detect abnormalities in this autonomous vehicle, and when an accident occurs, it can grasp the accident situation based on objective facts. It is important to properly analyze insurance payments.
本開示技術は、以上説明した事情に鑑みてなされたものであり、自律走行車の状況を客観的に分析することが可能なプログラム、情報処理方法、及び情報処理装置を提供することを目的の一つとする。 The disclosed technology has been made in view of the circumstances described above, and an object of the present disclosure technology is to provide a program, an information processing method, and an information processing device capable of objectively analyzing the situation of an autonomous vehicle. Let it be one.
本開示技術の一態様であるプログラムは、情報処理装置に、自律走行車から送信された当該自律走行車の制御に関する第1データと、管制システムから送信された前記自律走行車の制御に関する第2データと、路側システムから送信された当該路側システムに関する第3データとを受信し、前記第1データ、前記第2データ、及び前記第3データのうち、少なくとも2つのデータの比較結果に基づいて前記自律走行車の異常を検知し、前記異常を示す情報を、他の情報処理装置に送信する、処理を実行させる。 The program, which is one aspect of the disclosed technology, provides the information processing device with the first data regarding the control of the autonomous traveling vehicle transmitted from the autonomous traveling vehicle and the second data regarding the control of the autonomous traveling vehicle transmitted from the control system. The data and the third data about the roadside system transmitted from the roadside system are received, and the said based on the comparison result of at least two data among the first data, the second data, and the third data. An abnormality of the autonomous traveling vehicle is detected, and information indicating the abnormality is transmitted to another information processing device to execute a process.
本発明によれば、自律走行車の状況を客観的に分析することができる。 According to the present invention, the situation of an autonomous vehicle can be objectively analyzed.
以下、本開示技術の実施形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。また、以下の実施の形態は、本開示技術を説明するための例示であり、本発明をその実施の形態のみに限定する趣旨ではない。さらに、本発明は、その要旨を逸脱しない限り、さまざまな変形が可能である。 Hereinafter, embodiments of the disclosed technology will be described in detail with reference to the drawings. The same elements are designated by the same reference numerals, and duplicate description will be omitted. In addition, the following embodiments are examples for explaining the disclosed technology, and the present invention is not intended to be limited to the embodiments thereof. Furthermore, the present invention can be modified in various ways as long as it does not deviate from the gist thereof.
実施の形態
(1)実施形態の構成
図1は、本開示技術の実施形態に係る情報処理システム1の概略構成を示す図である。本実施形態に係る情報処理システム1は、自律走行車A10の走行を管理する管制システム、損害保険会社等における保険システム、路側機等を管理する路側システムA20を含むシステムである。自律走行車A10は、例えば、自動車の一つであり、バス、タクシー、乗用車等の自律走行可能な車両を含む。ここでは、保険システムの取り扱う保険が自動車保険であるものとして説明するが、本開示技術は他種目の損害保険にも適用可能であることは言うまでもない。
Embodiment (1) Configuration of Embodiment FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of an
図1に示すように、情報処理システム1は、管制サーバ10と、中継サーバ20と、保険サーバ30と、オペレータ端末40と、を備える。これらの管制サーバ10と、中継サーバ20と、保険サーバ30と、オペレータ端末40とは、通信ネットワークNを介して接続される。なお、図1においては、オペレータ端末40を1台のみ図示しているが、複数のオペレータ端末40を設けてもよい。また、図1においては、管制サーバ10、中継サーバ20、保険サーバ30を1台ずつ図示しているが、これらのサーバを1台のハードウェアで構成しても良いし、各サーバを複数のハードウェアで構成しても良い。オペレータは、ユーザと称してもよい。
As shown in FIG. 1, the
通信ネットワークNは、管制サーバ10、中継サーバ20、保険サーバ30、及び、オペレータ端末40の間で相互に情報を送受信可能な通信網を含む。通信ネットワークNは、例えば、インターネット、LAN、専用線、電話回線、企業内ネットワーク、移動体通信網、ブルートゥース(登録商標)、WiFi(登録商標)(Wireless Fidelity)、その他の通信回線、それらの組み合わせ等のいずれであってもよく、有線であるか無線であるかを問わない。
The communication network N includes a communication network capable of transmitting and receiving information to and from the
管制サーバ10、中継サーバ20、保険サーバ30の各々は、例えば、演算処理能力のあるコンピュータによって構成され、所定のプログラムを実行することにより、他のサーバ及びオペレータ端末40と連携する。この連携により、各サーバは、自律走行車A10の異常や路側システムA20の異常を検知したり、自動車事故が発生した後、事故の通報、事故の状況把握、及び、過失割合判定等の事故処理に関する情報を処理したりするサーバ機能を実現する。ここで、自動車事故は、自動車と他の物体とが接触したことを含み、他の物体は、例えば、自動車、自転車、バイク、人、動物、電柱、壁などの物体である。また、路側システムA20の異常とは、例えば、路側システムの落下等を含むが、これに限られない。
Each of the
図2は、実施形態に係る管制サーバ10の概略構成を示す図である。管制サーバ10は、自律走行車A10等のデバイスから各種のデバイスデータ(「第1データ」とも称す。)や、路側システムA20から取得されたデバイスデータ(「第3データ」とも称す。)を取得し、自律走行車A10が安全に走行できるように制御する情報処理装置である。例えば、管制サーバ10は、第1データ及び/又は第3データに基づく制御信号を自律走行車A10に送信する。なお、管制サーバ10は、複数の自律走行車A10から第1データに含まれる各種データを取得してもよい。
FIG. 2 is a diagram showing a schematic configuration of the
ここで、自律走行車A10等のデバイスは、位置情報を取得するGPSセンサ等、走行速度を検出する速度センサ、加速度を検出する加速度センサ、車外映像データを取得する第1カメラ、車内カメラを取得する第2カメラ、各種センサの情報、車両を動作させるための車両作動情報を取得する車載センサ等のうち、少なくとも1つを含む。また、このデバイスは、各種センサにより随時情報を取得している。自律走行車A10等のデバイスは、随時もしくは、所定値以上の加速度の変化といった異常事態が発生時いずれかのタイミングで各センサにより取得された第1データを、通信機能を利用して管制サーバ10に送信する。 Here, the device such as the autonomous traveling vehicle A10 acquires a GPS sensor or the like for acquiring position information, a speed sensor for detecting traveling speed, an acceleration sensor for detecting acceleration, a first camera for acquiring external image data, and an in-vehicle camera. It includes at least one of a second camera, various sensor information, an in-vehicle sensor that acquires vehicle operation information for operating the vehicle, and the like. In addition, this device acquires information at any time by various sensors. A device such as the autonomous vehicle A10 uses a communication function to control the first data acquired by each sensor at any time or when an abnormal situation such as a change in acceleration exceeding a predetermined value occurs. Send to.
路側システムA20は、路側に設置され、自律走行車A10が走行する道路や信号の状況等に関する情報を取得する。路側システムA20は、例えば、周辺の映像を撮影可能なカメラを有し、また、周辺を走行する車両の速度や加速度を計測可能なセンサを有する。 The roadside system A20 is installed on the roadside and acquires information on the road on which the autonomous vehicle A10 travels, signal conditions, and the like. The roadside system A20 has, for example, a camera capable of capturing a peripheral image and a sensor capable of measuring the speed and acceleration of a vehicle traveling in the peripheral area.
図2に示すように、管制サーバ10は、通信インタフェース11と、記憶部12と、プロセッサ13とを備える。
As shown in FIG. 2, the
通信インタフェース11は、管制サーバ10を通信ネットワークNに接続し、通信ネットワークN上の他の端末と通信をするためのハードウェアモジュールである。通信インタフェース11は、例えば、ISDNモデム、ADSLモデム、ケーブルモデム、光モデム、ソフトモデム等の変調復調装置である。
The
記憶部12は、例えば、ディスクドライブ又は半導体メモリ(ROM、RAMなど)等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体からなる物理デバイスの記憶領域が提供する論理デバイスである。記憶部12は、複数の物理デバイスを1つの論理デバイスにマッピングして構築してもよいし、1つの物理デバイスを複数の論理デバイスにマッピングして構築してもよい。
The
記憶部12は、オペレーティングシステムプログラムやドライバプログラムを含む各種プログラム及びこれらのプログラムの実行中に使用される各種データを格納する。具体的には、記憶部12は、プロセッサ13に実行させる各種のプログラムP10と、自律走行車A10から取得した第1データD10と、自律走行車A10を制御するために自律走行車A10に送信した第2データD12と、路側システムA20から取得した第3データD14と、を格納する。
The
図3は、実施形態に係る第1データの一例を示す図である。図3に示す例では、第1データは、位置情報、速度データ、加速度データ、車外映像データ、車内映像データ、センサ情報、車両作動情報、時間情報などを含む。図3に示す第1データは、ある時点のデータであり、記憶部12には、所定期間分の第1データが保持され、所定期間分の第1データが記憶されると、最新の第1データを記憶するために、一番古い第1データが消去される。
FIG. 3 is a diagram showing an example of the first data according to the embodiment. In the example shown in FIG. 3, the first data includes position information, speed data, acceleration data, vehicle exterior video data, vehicle interior video data, sensor information, vehicle operation information, time information, and the like. The first data shown in FIG. 3 is data at a certain time point, and the
位置情報は、例えば、時間情報が示す時間(t10)に自律走行車A20が位置した緯度、経度情報(x1、y1)を含む。速度データは、例えば、時間情報が示す時間(t10)に計測された自律走行車A20の速度を示すデータ(vd10)を含む。加速度データは、例えば、時間情報が示す時間(t10)に計測された自律走行車A20の加速度を示すデータ(ad10)を含む。 The position information includes, for example, latitude and longitude information (x1, y1) at which the autonomous driving vehicle A20 is located at the time (t10) indicated by the time information. The speed data includes, for example, data (vd10) indicating the speed of the autonomous driving vehicle A20 measured at the time (t10) indicated by the time information. The acceleration data includes, for example, data (ad10) indicating the acceleration of the autonomous driving vehicle A20 measured at the time (t10) indicated by the time information.
車外映像データは、例えば、時間情報が示す時間(t10)を含む期間に、自律走行車A20の車外が撮影された映像データ(md10)を含む。車内映像データは、例えば、時間情報が示す時間(t10)を含む期間に、自律走行車A20の車内が撮影された映像データ(md12)を含む。 The vehicle-outside video data includes, for example, video data (md10) in which the outside of the autonomous driving vehicle A20 is photographed during the period including the time (t10) indicated by the time information. The in-vehicle video data includes, for example, video data (md12) in which the inside of the autonomous driving vehicle A20 is photographed during a period including the time (t10) indicated by the time information.
車外映像データ及び車内映像データは、ドライブレコーダにより撮影された映像データを含む。これらの映像データは、事故の当事者のデバイスに設置されたドライブレコーダにより撮影された映像データであってもよい。映像データは、事故の当事者のデバイスから直接取得されても良いし、民間のサービス業者が運営するドライブレコーダデバイスシステムから取得されても良い。また、事故当時に事故の発生地点周辺を走行していたデバイスに設置されたドライブレコーダにより撮影された映像データを、ドライブレコーダデバイスシステムから取得されても良い。 The vehicle exterior video data and the vehicle interior video data include video data taken by a drive recorder. These video data may be video data taken by a drive recorder installed in the device of the party involved in the accident. The video data may be obtained directly from the device of the party involved in the accident, or may be obtained from a drive recorder device system operated by a private service provider. Further, the video data taken by the drive recorder installed in the device traveling around the accident occurrence point at the time of the accident may be acquired from the drive recorder device system.
センサ情報は、例えば、時間情報が示す時間(t10)に、センシングされた情報(室温、音などのデータ:sd10、sd12、・・・)を含む。車両作動情報は、例えば、時間情報が示す時間(t10)に自律走行車A20の作動、制御に用いられた情報(車両の走行を制御する情報:cd10、cd12、・・・)を含む。時間情報は、例えば、第1データが計測された時間(t10)を含む。 The sensor information includes, for example, the sensed information (data such as room temperature and sound: sd10, sd12, ...) In the time (t10) indicated by the time information. The vehicle operation information includes, for example, information used for operating and controlling the autonomous traveling vehicle A20 at the time (t10) indicated by the time information (information for controlling the traveling of the vehicle: cd10, cd12, ...). The time information includes, for example, the time (t10) at which the first data was measured.
図4は、実施形態に係る第2データの一例を示す図である。図4に示す例では、第2データは、管制システム作動情報、車両情報、保険情報などを含む。管制システム作動情報は、車両情報により特定される自律走行車A10を制御するための情報(cd30、cd32、・・・)を含む。例えば、管制システム作動情報は、信号の現示が青信号の場合に、前進を許可する信号などである。記憶部12には、所定期間分の管制システム作動情報が保持され、所定期間分の管制システム作動情報が記憶されると、最新の管制システム作動情報を記憶するために、一番古い管制システム作動情報が消去される。
FIG. 4 is a diagram showing an example of the second data according to the embodiment. In the example shown in FIG. 4, the second data includes control system operation information, vehicle information, insurance information, and the like. The control system operation information includes information (cd30, cd32, ...) For controlling the autonomous traveling vehicle A10 specified by the vehicle information. For example, the control system operation information is a signal that permits forward movement when the display of the signal is a green light. The
車両情報は、自律走行車A10を識別するための情報を含む。例えば、車両情報は、VIN(Vehicle Identification Number)と呼ばれる車両識別情報を含む。なお、管制サーバ10は、制御する自律走行車A10ごとに第2データを格納する。
The vehicle information includes information for identifying the autonomous traveling vehicle A10. For example, the vehicle information includes vehicle identification information called VIN (Vehicle Identification Number). The
保険情報は、車両情報が示す自律走行車A10にかけられた保険を示す情報(abc000・・・)を含む。例えば、保険情報は、証券番号や、事案番号、契約者名、連絡先などを含む。 The insurance information includes information (abc000 ...) Indicates insurance insured on the autonomous driving vehicle A10 indicated by the vehicle information. For example, insurance information includes a security number, a case number, a policyholder name, contact information, and the like.
図5は、実施形態に係る第3データの一例を示す図である。図5に示す例では、第3データは、路側システム作動情報、路側映像データ、加速度データ、速度データ、時間情報などを含む。図4に示す第3データは、ある時点のデータであり、記憶部12には、所定期間分の第2データが保持され、所定期間分の第2データが記憶されると、最新の第3データを記憶するために、一番古い第3データが消去される。
FIG. 5 is a diagram showing an example of the third data according to the embodiment. In the example shown in FIG. 5, the third data includes roadside system operation information, roadside video data, acceleration data, speed data, time information, and the like. The third data shown in FIG. 4 is data at a certain time point, and the
路側システム作動情報は、例えば、時間情報が示す時間(t20)の路側機(信号)の現示(点灯色)を制御する信号(cd20)を含む。路側映像データは、例えば、時間情報が示す時間(t20)の映像データであって、路側機に設けられたカメラから撮影される路側機周辺の道路を走行する車両を含む映像データ(md20)を含む。速度データは、例えば、時間情報が示す時間(t20)に計測された自律走行車A20の速度を示すデータ(vd20)を含む。加速度データは、例えば、時間情報が示す時間(t20)に計測された自律走行車A20の加速度を示すデータ(ad20)を含む。時間情報は、例えば、第3データが計測された時間(t20)を含む。 The roadside system operation information includes, for example, a signal (cd20) that controls the display (lighting color) of the roadside unit (signal) at the time (t20) indicated by the time information. The roadside video data is, for example, video data of the time (t20) indicated by the time information, and video data (md20) including a vehicle traveling on the road around the roadside machine taken by a camera provided on the roadside machine. Including. The speed data includes, for example, data (vd20) indicating the speed of the autonomous driving vehicle A20 measured at the time (t20) indicated by the time information. The acceleration data includes, for example, data (ad20) indicating the acceleration of the autonomous driving vehicle A20 measured at the time (t20) indicated by the time information. The time information includes, for example, the time (t20) at which the third data was measured.
なお、図3〜5に示すデータやデータ構造は、一例であって、例えば、第1データから第3データの各データに含まれる項目ごとに、所定期間が異なってもよいし、保存されるデータ数が異なってもよい。 The data and data structures shown in FIGS. 3 to 5 are examples, and for example, a predetermined period may be different for each item included in each data of the first data to the third data, and the data is stored. The number of data may be different.
図2に戻り、プロセッサ13は、算術演算、論理演算、ビット演算等を処理する、1又は複数の算術論理演算ユニット(CPUなど)及び各種レジスタを含み、記憶部12に格納されている各種プログラムを実行することで管制サーバ10の各部を中枢的に制御する。各種レジスタは、例えば、プログラムカウンタ、データレジスタ、命令レジスタ、汎用レジスタ等である。また、プロセッサ13は、プログラムP10を実行することにより、自律走行車A10の走行を制御する制御信号を出力する機能を実現する。プロセッサ13がプログラムP10を実行することにより機能される機能部は、指示部131を含む。
Returning to FIG. 2, the
指示部131は、第1データ及び/又は第3データに基づいて、自律走行車A10の走行を制御する制御信号を、通信インタフェース11を介して自律走行車A10に送信する。例えば、指示部131は、路側機の現示に応じて、青信号であれば、進むための制御信号を自律走行車A10に出力する。また、指示部131は、速度データ及び/又は加速度データに基づいて、自律走行車A10の速度を制御する制御信号を自律走行車A10に出力する。これにより、管制システムから制御信号を送信することで、自律走行車A10の走行を制御することが可能になる。また、指示部131は、管制システムのオペレータにより入力された指示信号に応じた制御信号を、自律走行車A10に送信してもよい。
The
図6は、実施形態に係る中継サーバ20の概略構成を示す図である。中継サーバ20は、管制サーバ10からデータを受信し、また、必要に応じて路側システムA20、又は自律走行車A10からデータを受信し、自律走行車A10の状況について客観的に分析する情報処理装置である。例えば、中継サーバ20は、第1データ及び第2データを受信し、必要なデータを抽出するようにフィルタリングし、フィルタリング後のデータを用いて自律走行車A10の異常を検知する。また、中継サーバ20は、フィルタリング後のデータを用いて、事故状況を客観的に把握したり、緊急車両の要請を判定したり、保険会社に必要なデータを送信したりする。
FIG. 6 is a diagram showing a schematic configuration of the
また、中継サーバ20は、異常が検知された、又は事故を起こした自律走行車A10に関するデータを取得する他、以下に例示する情報を取得してもよい。
(a)標識情報や制限速度情報等の道路情報:民間業者が運営する道路情報システムから取得する。
(b)地図情報:民間業者が運営する地図情報システムから取得する。
(c)天候情報:民間又は公的機関が運営する天候情報システムから取得する。
(d)コンタクト履歴情報:事故の当事者が自社の保険の契約者である場合に、過去のコンタクト履歴を損害サービスシステムから取得する。
Further, the
(A) Road information such as sign information and speed limit information: Obtained from a road information system operated by a private company.
(B) Map information: Obtained from a map information system operated by a private company.
(C) Weather information: Obtained from a weather information system operated by a private or public institution.
(D) Contact history information: When the party to the accident is a policyholder of the company's insurance, the past contact history is acquired from the damage service system.
図6に示すように、中継サーバ20は、通信インタフェース21と、記憶部22と、プロセッサ23とを備える。これらの通信インタフェース21、記憶部22、及び、プロセッサ23のハードウェアの構成は、上述した通信インタフェース11、記憶部12、及び、プロセッサ13と同様である。
As shown in FIG. 6, the
記憶部22は、プロセッサ23に実行させる各種のプログラムP20と、管制サーバ10や、必要に応じて自律走行車A10又は路側システムA20から取得されたデータを含む事故対応データD20と、を格納する。事故対応データD20は、通信インタフェース21を介して取得され、抽出部231により抽出されたデータを含む。例えば、事故対応データD20は、第1データ、第2データ、及び第3データのうち、事故対応に用いられるデータが抽出部231により抽出されたデータである。
The
図7は、実施形態に係る事故対応データの一例を示す図である。図7に示す例では、異常検知に用いるデータの例を説明するが、これに限られず、事故発生時の加速度や地図情報や映像データ等も格納してもよい。 FIG. 7 is a diagram showing an example of accident response data according to the embodiment. In the example shown in FIG. 7, an example of data used for abnormality detection will be described, but the present invention is not limited to this, and acceleration at the time of an accident, map information, video data, or the like may be stored.
図7に示す例では、第1データに含まれるデータとして、目標速度情報(25km/h)、信号認知情報(青)などを含み、第2データに含まれるデータとして、目標速度情報(25km/h)、信号情報(青)などを含み、第3データに含まれるデータとして、速度情報(20km/h)、信号情報(赤)などを含む。 In the example shown in FIG. 7, the data included in the first data includes the target speed information (25 km / h), the signal recognition information (blue), and the like, and the data included in the second data includes the target speed information (25 km / h). h), signal information (blue) and the like are included, and as the data included in the third data, speed information (20 km / h), signal information (red) and the like are included.
図6に戻り、プロセッサ23は、プログラムP20を実行することにより、取得した各種情報に基づいて、自律走行車A10の異常を客観的に検知したり、事故発生時に、客観的な事実に基づいて事故状況を把握したり、保険金支払いに関する分析を適切に行ったりする機能を実現する。プロセッサ23がプログラムP20を実行することにより実現される機能部には、抽出部231と、検知部232と、判定部233と、要求部234とが含まれる。
Returning to FIG. 6, the
抽出部231は、例えば、管制サーバ10から第1データ、第2データ、及び第3データを取得すると、事故対応に必要なデータを抽出する。抽出対象のデータは、予め設定されていればよく、例えば、異常検知に用いるデータや、事故発生時に事故を分析するために用いるデータなどである。
When the
検知部232は、第1データ、第2データ、及び第3データのうち、少なくとも2つのデータの比較結果に基づいて自律走行車A10に関する異常を検知する。例えば、検知部232は、管制サーバ10による目標速度と、自律走行車A10による目標速度を比較したり、自律走行車A10が車外映像データなどに基づき認知した信号の色と、管制システムや路側システムA20から取得された信号の色とを比較したりする。この比較によって不一致が発生した場合、自律走行車A10の異常を検知する。また、検知部232は、第1データ内の所定のデータが閾値以上であれば、異常と判定してもよい。
The
これにより、自律走行車A10の制御に関する第1データ、管制システムから自律走行車A10を制御するための第2データ、及び路側システムA20から取得される第3データなどの様々な観点からのデータを用いて、客観的に自律走行車A10に関する異常を検知することが可能になる。 As a result, data from various viewpoints such as the first data regarding the control of the autonomous driving vehicle A10, the second data for controlling the autonomous driving vehicle A10 from the control system, and the third data acquired from the roadside system A20 can be obtained. By using this, it becomes possible to objectively detect an abnormality related to the autonomous driving vehicle A10.
検知部232により異常が検知された場合、通信インタフェース21の送信部が、この異常を示す情報を、他の情報処理装置(例えば、保険サーバ30)に送信する。異常を示す情報は、不一致となった情報を含んでもよい。これにより、異常情報の送信先で、自律走行車A10にどんな異常が発生しているかを把握させることができる。
When an abnormality is detected by the
また、検知部232は、管制システムを介して受信され、又は自律走行車A10から受信された第1データと、第2データ及び第3データのいずれかのデータとの比較結果が第1異常条件を満たす場合、自律走行車A10に関する異常を検知してもよい。例えば、検知部232は、自律走行車A10から取得された制御用の車速データと、管制システムが指示した制御用の車速データ又は路側システムA20から取得した実測の車速データとを比較してもよい。その他の比較対象のデータとして、信号の色、停止又は移動開始、移動経路の指示、前方の障害物の検出結果などが考えられる。第1異常条件は、比較対象のデータにより変更されうるが、両方のデータが不一致であること、または所定範囲内にないこと、あるいは、所定のデータが閾値以上であること等を含む。
Further, in the
これにより、自律走行車A10から送信されたデータを基準に比較することで、自律走行車A10に異常がないかを検知することができる。また、自律走行車A10の制御系データ(速度、ブレーキ、ステアリング等)を基準に比較することで、自律走行車A10の制御系に異常がないかを検知することができる。 As a result, it is possible to detect whether or not there is an abnormality in the autonomous traveling vehicle A10 by comparing the data transmitted from the autonomous traveling vehicle A10 with reference to the data. Further, by comparing the control system data (speed, brake, steering, etc.) of the autonomous traveling vehicle A10 with reference to the reference, it is possible to detect whether or not there is an abnormality in the control system of the autonomous traveling vehicle A10.
また、検知部232は、第2データと、第3データとの比較結果が第2異常条件を満たす場合、自律走行車A10に関する異常を検知してもよい。例えば、検知部232は、ある時点での管制システムが判断した信号の色と、路側システムA20が制御した信号の色とを比較してもよい。その他の比較対象のデータとして、移動経路の指示、前方の障害物の検出結果などが考えられる。第2異常条件は、比較対象のデータにより変更されうるが、両方のデータが不一致であること、または所定範囲内にないこと、あるいは、所定のデータが閾値以上であること等を含む。
Further, the
これにより、管制システムと路側システムとのデータに不一致等があれば、管制システムからの制御信号の信頼性が低くなるため、自律走行車A10に異常が生じている場合は、管制システム側に責任がある可能性を検知することができる。 As a result, if there is a discrepancy between the data of the control system and the roadside system, the reliability of the control signal from the control system will be low, so if there is an abnormality in the autonomous vehicle A10, the control system will be responsible. It is possible to detect the possibility that there is.
判定部233は、異常が検知された少なくとも2つのデータに基づいて、検知された異常の責任の所在を判定する。例えば、判定部233は、管制システムが通知した制御用の車速データと、自律走行車A10が計測した実測の車速データとが異なる場合、自律走行車A10に異常がある可能性が高いと判定する。また、管制システムが制御用に用いた信号の色と、路側システムA20から取得された信号の色とが異なる場合、判定部233は、管制システムに異常がある可能性が高いと判定する。例えば、責任の所在は、異常と判定されたデータの組み合わせと、それらのデータの値とに基づいて決定されるものとしてよい。
The
判定結果は、通信インタフェース21の送信部を介して管制サーバ10に送信され、管制システム内の表示装置に表示されたり、通信インタフェース21の送信部を介して保険サーバ30に送信され、保険システム内の表示装置に表示されたりする。
The determination result is transmitted to the
これにより、様々な観点からの客観的なデータに基づいて、データ不一致等がどちらの要因で起きたかを分析することで、異常や事故が起きた原因の責任の所在を推定することが可能になる。 This makes it possible to estimate the responsibility for the cause of an abnormality or accident by analyzing which factor caused the data mismatch, etc., based on objective data from various perspectives. Become.
また、検知部232は、通信インタフェース21の送信部を介して、保険会社で用いられるデータ(保険用データ)を、保険サーバ30に送信するよう制御する。例えば、保険用データは、第1データ又は第2データに含まれる制御データであって、自律走行車A10の第1制御に用いられる制御データと、自律走行車A10の第1制御において計測された実測データとを含む。第1制御は、例えば街中での走行の制御を含む。なお、保険用データは、上記例に限られず、過失割合の判定等に用いるデータが含まれてもよい。
Further, the
これにより、例えば、自律走行車A10の制御用の車速データと、計測された実測の車速データとが送信されることで、自律走行車A10が制御用データに基づいて適切に走行していたかを、保険会社側でも把握できるようになる。保険用データの例については、図14を用いて詳述する。 As a result, for example, by transmitting the vehicle speed data for controlling the autonomous driving vehicle A10 and the measured vehicle speed data, it can be determined whether the autonomous driving vehicle A10 is traveling appropriately based on the control data. , The insurance company will be able to understand it. An example of insurance data will be described in detail with reference to FIG.
また、検知部232は、第1データ、第2データ、及び第3データに含まれる各データのいずれかが閾値以上となり異常値を示す場合は、異常を検知してもよい。例えば、加速度データが、閾値以上であれば、衝突の可能性があり、事故が発生している可能性がある。
Further, the
また、要求部234は、第1データ等を用いて、自律走行車A10が走行不能であると判断した場合、自律走行車A10を移動させる車両(例えば牽引車、レッカー車)を手配する要求を、他の情報処理装置に送信するよう制御する。例えば、要求部234は、牽引手配に関する所定条件、例えば、車内映像データにより、ドライバーが運転可能な状況にないと判定したり、車載デバイスからの通信が遮断されたと判定したり、加速度データから所定値以上の衝撃を受けたと判定したりした場合、レッカー車を手配するよう要求する。
Further, when the requesting
このとき、要求部234は、レッカー車の手配要求を保険サーバ30に行ったり、直接レッカー会社に通知したりするようにしてもよい。このとき、自律走行車A10の位置情報がGPS機能や地図データ、路側機の位置情報等により取得できていれば、位置情報も合わせて送信されるとよい。
At this time, the requesting
これにより、客観的なデータに基づいて、自律走行車A10の牽引が必要か否かを判定して、牽引車の手配の要求や確認をシステム側で行うことができるようになる。また、要求部234は、牽引車の手配以外にも、車内映像データ等に基づきけが人を認識した場合は、救急車の手配を行ってもよい。
As a result, based on the objective data, it is possible to determine whether or not the autonomous traveling vehicle A10 needs to be towed, and request and confirm the arrangement of the towing vehicle on the system side. In addition to arranging the tow vehicle, the requesting
図8は、実施形態に係る保険サーバ30の概略構成を示す図である。保険サーバ30は、中継サーバ20により送信された保険データを取得し、取得したデータに基づいて、保険に関する処理を行う情報処理装置である。
FIG. 8 is a diagram showing a schematic configuration of the
図8に示すように、保険サーバ30は、通信インタフェース31と、記憶部32と、プロセッサ33とを備える。これらの通信インタフェース31、記憶部32、及び、プロセッサ23のハードウェアの構成は、上述した通信インタフェース11、記憶部12、及び、プロセッサ13と同様である。
As shown in FIG. 8, the
記憶部32は、プロセッサ33に実行させる各種のプログラムP30と、事故関連データD30とを格納する。事故関連データD30は、例えば、事故の過失割合を判定するために用いるデータや、請求者を判定するためのデータや、事故を解析するためのデータ等を含む。
The
プロセッサ33は、プログラムP30を実行することにより、事故関連データD30に基づいて過失割合等を判定する機能を実現する。プロセッサ33がプログラムP30を実行することにより実現される機能部には、過失判定部331と、請求者判定部332と、事故解析部333と、表示制御部334とが含まれる。
By executing the program P30, the processor 33 realizes a function of determining an error rate or the like based on the accident-related data D30. The functional unit realized by the processor 33 executing the program P30 includes a
過失判定部331は、事故関連データD30に含まれる、後述の自車両挙動データ及び相手車両挙動データと、割合基準データとを照合し、該当する判例(事故分類)を特定する。過失判定部331は、特定された判例に基づき、基本的な過失割合を判定すると共に、オペレータ端末40においてなされたユーザ操作に基づく命令に応じて、基本的な過失割合を修正する。
The
請求者判定部332は、自律走行車A10に搭載された外部及び内部の撮像装置により撮像された動画像および複数のデータにより、保険金請求者を判定する。例えば、車内の映像データから乗客の顔認識を行って、保険金請求者を判定する。
The
事故解析部333は、事故が発生した場合、事故関連データD30に基づいて、事故の状況を把握したり、事故原因を解析したりする。
When an accident occurs, the
表示制御部334は、過失判定部331による判定結果等を含む事故情報画面をオペレータ端末40に表示するための制御を行う。事故情報画面は、例えば、事故基本情報、画像情報、作動情報、不一致データ一覧を含む(例えば図14参照)。
The
これにより、保険サーバ30によれば、異常検知時又は事故発生時に取得された各種データに基づいて、効率的かつ公平性の高い保険に関する判定を行うことができる。また、保険サーバ30によれば、保険に関する判定等を視覚化しているので、オペレータは、効率的かつ容易に保険に関する処理の根拠等を確認することができる。
As a result, according to the
図9は、実施形態に係る過失割合の判定データの一例を示す図である。図9に示す過失割合の判定データは、事故状況を判定するための判定項目として、自車両挙動、道路状況、事故状況、相手車両挙動等のカテゴリ別に、各データを格納する。各判定項目は、当該判定項目に関連する情報のデータソース(例えば、加速度情報・GPS情報等のデバイスデータ、地図情報、ドライブレコーダにより撮影された映像データ等)と紐付けられている。なお、判定項目は、過失割合を判定するために必要な項目、又は、過失割合の判定に影響を及ぼし得る項目である。 FIG. 9 is a diagram showing an example of determination data of the error rate according to the embodiment. The error rate determination data shown in FIG. 9 stores each data as a determination item for determining an accident situation, for each category such as own vehicle behavior, road condition, accident situation, and opponent vehicle behavior. Each determination item is associated with a data source of information related to the determination item (for example, device data such as acceleration information / GPS information, map information, video data taken by a drive recorder, etc.). The determination item is an item necessary for determining the error rate or an item that can affect the determination of the error rate.
過失判定部331は、取得した各種データに基づき、事故発生時における自車両の運転挙動に関する情報を把握し、把握した情報を自車両挙動データとして保存してもよい。具体例として、過失判定部331は、第1データのうち自社保険の契約者側が運転していたデバイス(自車両)から取得したデータに基づき、事故発生地点周辺の道路情報、地図情報、天候情報、コンタクト履歴も参照することで、自車両の運転軌跡や速度情報等といった事故状況を把握する。
The
過失判定部331は、自車両から取得した第1データに基づき、自車両の運転軌跡を抽出する。過失判定部331は、第1データに基づき、自車両における加速度の波形データをグラフとして可視化することで、自車両の挙動や衝撃箇所等を特定してもよい。過失判定部331は、抽出された運転軌跡を、事故発生地点周辺の道路情報及び地図情報に対してマッチング処理を行い、重ね合わせて表示することで、運転軌跡を可視化してもよい。
The
過失判定部331は、取得した各種データに基づき、相手車両の運転挙動に関する情報や周辺環境に関する情報を把握し、把握した情報を相手車両として保存してもよい。具体例として、過失判定部331は、映像データのうち、自車両において撮影された映像データに対して物体認識処理や深度計測処理等を施し、自車両挙動データと突き合わせることにより、相手車両の速度を推定する。また、過失判定部331は、路側システムA20からのデータや映像データから、事故発生時における信号の状態等の情報を取得してもよい。
The
過失判定部331は、自車両の運転挙動や、相手車両の運転挙動や、周辺環境を、オペレータ端末40に可視化して表示するための表示制御を行ってもよい。
The
また、事故関連データD30は、図示しないが、割合基準データや、過去事案データを含んでもよい。割合基準データは、例えば株式会社判例タイムズ社が発行する「民事交通訴訟における過失相殺率の認定基準」(「判例タイムズ(登録商標)」と呼ばれる)のように、判例に基づく過失割合の基準をデータベース化したものである。また、過去事案データは、過去の事案における過失割合をデータベース化したものである。 Further, although not shown, the accident-related data D30 may include ratio reference data and past case data. The ratio standard data is based on the standard of the negligence ratio based on the case law, such as "Criteria for certifying the negligence offset rate in civil traffic proceedings" (called "Case Times (registered trademark)") issued by Judgment Times Co., Ltd. It is a database. In addition, the past case data is a database of the error rates in the past cases.
図10は、実施形態に係るオペレータ端末40の概略構成を示す図である。オペレータ端末40は、異常や事故の通報を受けたり、保険等の処理を行うオペレータが使用したりする端末であり、パーソナルコンピュータ(PC)、ノートPC、タブレット端末等によって構成される。
FIG. 10 is a diagram showing a schematic configuration of an
図10に示すように、オペレータ端末40は、通信インタフェース41と、表示部42と、操作入力部43と、出力部44と、記憶部45と、プロセッサ46とを備える情報処理装置である。本実施形態において、オペレータ端末40は、上記中継サーバ20及び保険サーバ30から受信した情報に基づき、所定の画面を表示する表示装置として使用されると共に、上記中継サーバ20及び保険サーバ30に対する要求や命令等を入力するための操作入力装置として使用される。
As shown in FIG. 10, the
通信インタフェース41は、オペレータ端末40を通信ネットワークNに接続し、通信ネットワークN上の他の端末と通信をするためのハードウェアモジュールである。通信インタフェース41は、例えば、ISDNモデム、ADSLモデム、ケーブルモデム、光モデム、ソフトモデム等の変調復調装置である。
The
表示部42は、例えば液晶ディスプレイや有機ELディスプレイなどの表示装置により構成される。
The
操作入力部43は、キーボード、各種操作ボタン、表示部42に設けられたタッチパネル、マウス等のポインティングデバイスといった入力デバイスである。
The
出力部44は、プリンタ、スピーカ等の出力デバイスである。
The
記憶部45は、例えば、物理デバイスの記憶領域が提供する論理デバイスである。物理デバイスは、例えば、ディスクドライブまたは半導体メモリ(ROM、RAMなど)等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。記憶部45は、複数の物理デバイスを1つの論理デバイスにマッピングして構築してもよいし、1つの物理デバイスを複数の論理デバイスにマッピングして構築してもよい。また、記憶部45は、USBメモリやSD(登録商標)カードなどでもよい。
The
記憶部45は、オペレーティングシステムプログラム、ドライバプログラム、及び各種データ等を記憶する。詳細には、記憶部45は、プロセッサ46に実行させることにより、中継サーバ20や保険サーバ30と通信を行い、これらのサーバから送信された情報を所定の形式で表示部42に表示させるプログラムP40を格納する。
The
プロセッサ46は、算術演算、論理演算、ビット演算等を処理する1又は複数の算術論理演算ユニット(CPUなど)及び各種レジスタを含む。また、プロセッサ46は、記憶部45に格納されている各種プログラムを実行することでオペレータ端末40の各部を中枢的に制御する。各種レジスタは、例えば、プログラムカウンタ、データレジスタ、命令レジスタ、汎用レジスタ等である。プロセッサ46がプログラムP40を実行することにより実現される機能部には、中継サーバ20や保険サーバ30から送信された情報を所定の形式で表示部42に表示させる表示制御部461を含む。
The
また、プロセッサ46は、ユーザにより操作入力部43を用いた操作がなされた場合、当該ユーザ操作に応じた命令をオペレータ端末40の各部に出力し、処理を実行させる。さらに、プロセッサ46は、オペレータ端末40が中継サーバ20又は保険サーバ30にアクセスしている最中に、中継サーバ20又は保険サーバ30から送信された画面に対してユーザ操作がなされた場合、当該ユーザ操作に応じた命令を表す信号を中継サーバ20又は保険サーバ30に送信し、命令の実行を要求する。
Further, when the user performs an operation using the
(2)実施形態の動作処理
図11は、実施形態に係る異常検知に関する表示処理の一例を示すフローチャートである。中継サーバ20のプロセッサ23は、各システムからデータ(第1〜第3データ)が送信されると、これらのデータを取得する(ステップS102)。例えば、中継サーバ20は、管制サーバ10から車両作動情報(信号や障害物などの認知情報、車速の目標値などの制御情報、車速や加速度などの作動情報を含む)、管制システムのログ情報(自律走行車A10に指示した制御情報を含む)、路側システムA20からの情報(信号情報を含む)、車外又は車内映像データが取得される。
(2) Operation processing of the embodiment FIG. 11 is a flowchart showing an example of display processing related to abnormality detection according to the embodiment. When the data (first to third data) is transmitted from each system, the
中継サーバ20の検知部232は、取得した各データを解析することにより異常検知処理を行う(ステップS104)。例えば、検知部232は、第1データ、第2データ、及び第3データのうち、少なくとも2つのデータの比較結果に基づいて自律走行車A10に関する異常を検知する。異常を示す情報は、例えば、異常検知に用いたデータとともに管制サーバ10及び/又は保険サーバ30に送信される。
The
なお、検知部232は、第1データ、第2データ、及び第3データのうち、少なくとも1つのデータに含まれるデータの異常値や不作動を検知することで、異常を検知してもよい。例えば所定方向からの衝撃が閾値を超えた場合、車内映像データに基づき、けが人がいると判定された場合、検知部232は、事故の可能性があると検知する。
The
保険サーバ30の表示制御部334は、自律走行車A10に関する異常を示す情報を取得すると、表示装置に表示されるように制御する(ステップS106)。また、管制サーバ10が、異常を示す情報を取得した場合でも、この情報は、管制システム内の表示装置に表示されるよう制御される。なお、表示制御部334は、取得されたデータのうち、オペレータに選択されたものを表示することを可能にし、また、データに重要性が設定されている場合は、重要性の高いデータから表示されるように制御する。
When the
中継サーバ20の記憶部22は、異常が検知された時点を含む所定期間内の事故対応データD20を恒久的に格納されるメモリに保存する(ステップS108)。これらのデータは、後に、事故や異常の立証の資料として活用するために保存される。
The
図12は、実施形態に係る異常検知に関する後段処理の一例を示すフローチャートである。中継サーバ20のプロセッサ23は、各システムからデータ(第1〜第3データ)が送信されると、これらのデータを取得する(ステップS202)。ステップS202は、ステップS102と同様である。
FIG. 12 is a flowchart showing an example of post-stage processing related to abnormality detection according to the embodiment. When the data (first to third data) is transmitted from each system, the
中継サーバ20の検知部232は、取得した各データを解析することにより異常が検知されたか否かを判定する(ステップS204)。例えば、検知部232は、第1データに含まれる加速度データが閾値を超えた場合、管制システムからアラートを取得した場合、第1データ、第2データ、及び第3データのうち、少なくとも2つのデータの比較結果に不一致が生じた場合などに、自律走行車A10に関する異常を検知する。
The
中継サーバ20の通信インタフェース21は、異常を示す情報を、例えば、異常検知に用いたデータとともに管制サーバ10及び/又は保険サーバ30に送信する。保険サーバ30は、オペレータ端末40に異常を示す情報を転送し、オペレータ端末40に事故の可能性を通報する(ステップS206)。
The
オペレータ端末40は、オペレータにより管制システムに事故の発生を問合せ、事故等が発生しているか否かを確認し、確認結果を入力する(ステップS208)。オペレータにより事故等の発生操作が行われた場合(ステップS208−YES)、処理はステップS210に進み、事故等が未発生であることを示す操作が行われた場合(ステップS208−NO)、処理は終了する。
The
保険サーバ30は、事故等の発生が確認されると、中継サーバ20から、異常発生前後の各種データ(第1データ、第2データ、第3データ)を取得する(ステップS210)。なお、中継サーバ20から自動的に、異常発生前後の各種データが送信されるようにしてもよい。
When the occurrence of an accident or the like is confirmed, the
保険サーバ30は、取得した各種データを用いて、緊急車両を手配するか否かを判断し、必要と判断された場合は、緊急車両を管理する会社に対して、緊急車両を手配するよう制御する(ステップS212)。この処理は、図13を用いて詳述する。
The
保険サーバ30は、取得した各種データを用いて、過失割合を判定したり、事故等の原因を判定したりする事故状況の解析処理を実行する(ステップS214)。このとき、保険サーバ30の表示制御部334、又はオペレータ端末40の表示制御部461は、事故等の状況を客観的に把握させるためのユーザインタフェースを用いる。このユーザインタフェースについては、図14を用いて詳述する。
The
保険サーバ30は、事故解析に用いた事故関連データD30を、証拠資料として提出可能なように恒久的なメモリに保存する(ステップS216)。これにより、中継サーバ20側で異常を検知した場合に、保険会社の保険サーバ30と適切にデータ連携をとることで、後段の処理をスムースに実行することができる。
The
図13は、実施形態に係る異常検知後の救援手配処理の一例を示すフローチャートである。中継サーバ20の検知部232は、取得した各データを解析することにより異常を検知したとする(ステップS302)。
FIG. 13 is a flowchart showing an example of the rescue arrangement process after the abnormality detection according to the embodiment. It is assumed that the
中継サーバ20の要求部234は、所定のデバイスデータ(第1〜第3データ)を取得する(ステップS304)。所定のデバイスデータは、救援手配の判定に用いるデータが予め設定されており、例えば車内、車外映像データ、自律走行車A10の制御系データである。ステップS304の後は処理が分岐する。
The
中継サーバ20の要求部234は、例えば車内映像データに基づいて、けが人がいないかを判定する(ステップS306)。例えば、要求部234は、映像データ内で人を抽出し、人から血が流れていないかなどを、画像認識を用いて抽出する。けが人がいれば(ステップS306−YES)、処理はステップS310に進み、けが人がいなければ(ステップS306−NO)、処理は終了する。なお、けが人等の検出については、車内映像データから乗客が倒れた、または流血等を機械学習により学習させておいてもよい。
The requesting
中継サーバ20の要求部234は、例えば車外映像データ、自律走行車A10の制御系データに基づいて、走行可能か否かを判定する(ステップS308)。例えば、要求部24は、映像データ内で車両の故障を抽出したり、車両の制御系データが不作動であることを検出したりする。走行不可能(レッカー要)と判定されれば(ステップS308−YES)、処理はステップS310に進み、走行可能(レッカー不要)と判定されれば(ステップS308−NO)、処理は終了する。なお、要求部234は、レッカーの要否について、車外映像データ、3D地図データ、GPSデータ等から、自車両の位置および周囲の障害物を確認し、走行可能か否かを判断してもよい。また、要求部234は、自律走行車A10の作動情報から自律走行運転システムの作動可否を判断することも可能である。
The requesting
中継サーバ20の通信インタフェース21は、要求部234の検出結果に基づいて、救援の可能性について保険会社システムの保険サーバ30に通報する(ステップS310)。
The
保険サーバ30は、オペレータ端末40に救援の可能性を示す検出結果を転送し、オペレータ端末40に検出結果を知らせる。オペレータ端末40は、オペレータにより管制システムに状況確認させ、救援の必要性を確認し、確認結果をオペレータ端末40に入力させる(ステップS312)。オペレータにより救援が必要である操作が行われた場合(ステップS312−YES)、処理はステップS314に進み、救援が不必要である操作が行われた場合(ステップS312−NO)、処理は終了する。
The
オペレータ端末40は、オペレータの操作に応じて、救急車又はレッカー車の救援を手配するように処理する(ステップS314)。なお、ステップS306又はステップS308の処理で、YESと判定された場合に、自動で救援を手配するように処理がなされてもよい。例えば、要求部234は、所定の電話番号や連絡先を登録しておくことで、自動での救援手配が可能である。また、自動での救援手配は、保険会社により行われてもよい。例えばステップS310の処理で、通報を受けた保険サーバ30は、自動で救援を手配するように処理してもよい。これにより、救援手配をスムースに行うことができ、システム全体での処理効率を向上させることができる。
The
(3)実施形態のユーザインタフェース
図14は、実施形態に係るオペレータ端末40に表示される画面の一例を示す図である。図14に示す例では、画面M10は、基本情報表示領域m10と、車外画像表示領域m12と、車内画像表示領域m14と、センサ位置確認表示領域m16と、作動情報表示領域m18と、グラフ切替領域m20と、第1グラフ表示領域m22と、第2グラフ表示領域m24と、不一致データ表示領域m26とを含む。
(3) User Interface of the Embodiment FIG. 14 is a diagram showing an example of a screen displayed on the
基本情報表示領域m10は、事故の基本情報を示す表示領域であって、証券番号、事案番号、契約者氏名、連絡先等が表示される。これらのデータは、第2データに含まれる保険データから取得可能である。 The basic information display area m10 is a display area showing basic information of an accident, and displays a securities number, a case number, a contractor's name, contact information, and the like. These data can be obtained from the insurance data included in the second data.
車外画像表示領域m12は、第1データに含まれる車外映像データの一部の映像データや、静止画データを表示する領域である。車内画像表示領域m14は、第1データに含まれる車内映像データの一部の映像データや、静止画データを表示する領域である。 The vehicle exterior image display area m12 is an area for displaying a part of the vehicle exterior video data included in the first data and still image data. The in-vehicle image display area m14 is an area for displaying a part of the in-vehicle image data included in the first data and the still image data.
なお、領域m12及び領域m14に表示される静止画データは、映像データの一静止画データでもよい。この場合、操作入力部43により、オペレータが領域内を押下することが検知されると、表示制御部461は、この映像が、同位置に、別ウィンドウ又は別画面が表示されて再生されるように制御してもよい。
The still image data displayed in the area m12 and the area m14 may be one still image data of the video data. In this case, when the
センサ位置確認表示領域m16は、作動情報表示領域m18に表示される作動情報として、自律走行車A10のどこのセンサの情報であるかを示す表示領域である。領域m16には、車体を俯瞰した図が表示され、各部に設けられたセンサやそのセンサから取得可能なデータが表示される。これにより、どの位置のセンサに異常が発生しているかを視覚的に把握させることができる。 The sensor position confirmation display area m16 is a display area indicating which sensor information of the autonomous driving vehicle A10 is the operation information displayed in the operation information display area m18. In the area m16, a bird's-eye view of the vehicle body is displayed, and sensors provided in each part and data that can be acquired from the sensors are displayed. As a result, it is possible to visually grasp at which position the sensor has an abnormality.
また、領域m16内で、作動情報表示領域m18に表示される作動情報が強調表示されるようにしてもよい。図14に示す例では、強調部分が枠で囲まれているが、文字や色などを用いて、領域m18で表示されるデータが取得されたセンサの位置をより明確にするようにしてもよい。なお、オペレータ端末40の表示制御部461は、中継サーバ20から異常として取得されたデータに基づいて、領域m18内で強調する部分を特定し、特定した部分を強調して表示制御するようにする。
Further, in the area m16, the operation information displayed in the operation information display area m18 may be highlighted. In the example shown in FIG. 14, the emphasized portion is surrounded by a frame, but characters, colors, and the like may be used to clarify the position of the sensor from which the data displayed in the area m18 has been acquired. .. The
また、領域m16内のセンサの位置又はデータはオペレータにより選択可能であって、オペレータが、表示したいセンサの位置等を押下することで、この操作を検知した操作入力部43は、操作位置のセンサ又はデータを特定する信号を表示制御部461に出力する。表示制御部461は、この信号に基づいてセンサ又はデータを特定し、特定したデータを作動情報表示領域m18に表示するように制御する。
Further, the position or data of the sensor in the area m16 can be selected by the operator, and when the operator presses the position of the sensor to be displayed, the
作動情報表示領域m18は、取得された作動情報が表示される領域である。例えば、異常個所の有無や、認知情報の例(位置、信号、他の交通、その他)、判断・操作の例(速度、ブレーキ、ステアリング、その他)、表示の例(ウィンカー、ブレーキ、その他)、管制指示の例(その他)が、この領域m18に表示される。上述したとおり、オペレータは、領域m16のセンサ又はデータを選択することで、領域m18内のデータの表示を変更させることができる。これにより、オペレータは、確認したいセンサやデータを適宜選択しながら、事故等の状況の把握を客観的に容易に行うことができるようになる。 The operation information display area m18 is an area in which the acquired operation information is displayed. For example, presence / absence of abnormal parts, examples of cognitive information (position, signal, other traffic, etc.), examples of judgment / operation (speed, brake, steering, etc.), examples of display (blinker, brake, etc.), An example of a control instruction (other) is displayed in this area m18. As described above, the operator can change the display of the data in the area m18 by selecting the sensor or the data in the area m16. As a result, the operator can objectively and easily grasp the situation such as an accident while appropriately selecting the sensor and data to be confirmed.
グラフ切替領域m20は、例えば領域m18の下部に表示されるグラフの主体が何であるかを明示するための領域である。図14に示す例では、管制センタ(管制システム)、自動車(自律走行車A10)、路側システムの3つから切替可能である。 The graph switching area m20 is, for example, an area for clarifying what is the main body of the graph displayed at the lower part of the area m18. In the example shown in FIG. 14, the control center (control system), the automobile (autonomous traveling vehicle A10), and the roadside system can be switched.
オペレータが、あるタブを選択すると、操作入力部43が、そのタブを認識し、認識結果を表示制御部461に出力する。表示制御部461は、認識結果に基づいて、そのタブに関するデータのグラフを表示するように制御する。これにより、カテゴリごとにグラフの切り替えが可能になる。
When the operator selects a certain tab, the
第1グラフ表示領域m22と、第2グラフ表示領域m24とは、切替領域m20により選択されたカテゴリに関するデータのグラフが表示される領域である。図14に示す例では、管制センタにより取得された作動情報に関するグラフが2つ表示される。しかし、表示されるグラフの数は2つに限らず、1つや3つ以上であってもよい。 The first graph display area m22 and the second graph display area m24 are areas in which graphs of data related to the category selected by the switching area m20 are displayed. In the example shown in FIG. 14, two graphs relating to the operation information acquired by the control center are displayed. However, the number of graphs displayed is not limited to two, and may be one or three or more.
図14に示す例では、第1グラフ表示領域m22には、障害物との距離を示すグラフが表示され、第2グラフ表示領域m24には、点線で示す制御用データ(目標値)と、実線で示す実測データ(計測値)との両方が表示される。これにより、計測値が目標値に応じて変化しているかを視覚的に把握することができる。 In the example shown in FIG. 14, a graph showing the distance to the obstacle is displayed in the first graph display area m22, and the control data (target value) shown by the dotted line and the solid line are displayed in the second graph display area m24. Both the actual measurement data (measured value) shown in are displayed. As a result, it is possible to visually grasp whether the measured value is changing according to the target value.
また、目標値と計測値とを識別可能に表示することで、オペレータは目標値を計測値とを識別しつつ、それぞれの変化を容易に把握することができる。なお、目標値は、例えば管制センタから自律走行車A10に送信されるデータを使用することができる。 Further, by displaying the target value and the measured value in an identifiable manner, the operator can easily grasp each change while distinguishing the target value from the measured value. As the target value, for example, data transmitted from the control center to the autonomous driving vehicle A10 can be used.
不一致データ表示領域m26は、検知部232により検知されたデータの不一致となったデータを表示する領域である。図14に示す例では、車速情報と、信号情報と、距離情報とが不一致データとして表示されている。
The mismatched data display area m26 is an area for displaying the mismatched data of the data detected by the
また、この不一致データ一覧に表示されたデータをオペレータが選択することで、そのデータに関するグラフがグラフ表示領域m22及び/又はm24に表示されてもよい。例えば、操作入力部43が領域m26内の位置の押下を検知すると、押下された位置情報を表示制御部461に通知することで、表示制御部461は、位置情報からデータを特定し、特定したデータのグラフを領域m22又はm24に表示するように制御する。これにより、オペレータは、不一致データのグラフを容易に確認することができ、さらに、視覚的にどこが不一致なのかを容易に把握することができる。
Further, when the operator selects the data displayed in the mismatched data list, the graph related to the data may be displayed in the graph display area m22 and / or m24. For example, when the
なお、図14に示す画面は一例であって、各領域のサイズや位置は適宜変更可能である。例えば、表示制御部461は、データの選択による変化が連動している領域同士を近くに表示するようにしたりしてもよい。
The screen shown in FIG. 14 is an example, and the size and position of each region can be changed as appropriate. For example, the
以上説明したように、本開示の実施形態によれば、管制システムからの指示等に基づき制御される自律走行車の状況を客観的に分析することが可能である。例えば、自律走行車A10が管制システムからの指示等に基づいて走行するとき、この自律走行車A10の異常を客観的に検知したり、事故発生時に、客観的な事実に基づいて事故状況を把握したり、保険金支払いに関する分析を適切に行ったりすることが可能になる。また、オペレータ端末40で表示されるユーザインタフェースを工夫することにより、自動車事故における客観的事実に基づく事故状況を容易に確認することが可能になる。
As described above, according to the embodiment of the present disclosure, it is possible to objectively analyze the situation of the autonomous driving vehicle controlled based on the instruction from the control system or the like. For example, when the autonomous driving vehicle A10 travels based on an instruction from the control system, the abnormality of the autonomous driving vehicle A10 can be objectively detected, or when an accident occurs, the accident situation can be grasped based on the objective facts. It will be possible to properly analyze insurance payments. Further, by devising the user interface displayed on the
<変形例>
上記実施形態においては、保険サーバ30において過失割合の判定や、種々の表示制御を行い、オペレータ端末40に所定の画面を表示させることとした。しかしながら、オペレータ端末40において、過失割合を判定したり、所定の画面を表示装置(表示部42)表示するための制御を行ったりしても良い。この場合、オペレータ端末40に、過失割合判定用のプログラム及び画面表示制御用のプログラムをインストールした上で、各種データを中継サーバ20又は保険サーバ30から取得し、これらのプログラムを実行すれば良い。
<Modification example>
In the above embodiment, the
また、中継サーバ20の各機能を、保険サーバ30又は管制サーバ10が有してもよく、この場合は、保険サーバ30又は管制サーバ10が、異常検知処理などの上述した処理を実行する。
Further, each function of the
また、上述した自律走行車A10は、管制システムからの制御信号を必要としない自律走行車であってもよい。この場合、自律走行車A10により取得されたデータは、中継サーバ20又は保険サーバ30に送信される。これにより、第2データを用いずとも、異常を検知したり、事故状況を把握させるためのユーザインタフェースを表示させたりすることが可能になる。
Further, the above-mentioned autonomous traveling vehicle A10 may be an autonomous traveling vehicle that does not require a control signal from the control system. In this case, the data acquired by the autonomous vehicle A10 is transmitted to the
1…情報処理システム、10…情報処理装置(管制サーバ)、11…通信インタフェース、12…記憶部、13…プロセッサ、20…情報処理装置(中継サーバ)、21…通信インタフェース、22…記憶部、23…プロセッサ、30…情報処理装置(保険サーバ)、31…通信インタフェース、32…記憶部、33…プロセッサ、40…情報処理装置(オペレータ端末)、41…通信インタフェース、43…操作入力部、45…記憶部、46…プロセッサ、131…指示部、231…抽出部、232…検知部、233…判定部、234…要求部、331…過失判定部、332…請求者判定部、333…事故解析部、334…表示制御部、461…表示制御部 1 ... Information processing system, 10 ... Information processing device (control server), 11 ... Communication interface, 12 ... Storage unit, 13 ... Processor, 20 ... Information processing device (relay server), 21 ... Communication interface, 22 ... Storage unit, 23 ... Processor, 30 ... Information processing device (insurance server), 31 ... Communication interface, 32 ... Storage unit, 33 ... Processor, 40 ... Information processing device (operator terminal), 41 ... Communication interface, 43 ... Operation input unit, 45 ... Storage unit, 46 ... Processor, 131 ... Indicator unit, 231 ... Extraction unit, 232 ... Detection unit, 233 ... Judgment unit, 234 ... Request unit, 331 ... Error judgment unit, 332 ... Claimor judgment unit, 333 ... Accident analysis Unit, 334 ... Display control unit, 461 ... Display control unit
Claims (8)
自律走行車から送信された当該自律走行車の制御に関する第1データであって、1又は複数の種類のデータを含む前記第1データと、管制システムから送信された前記自律走行車の制御に関する第2データであって、1又は複数の種類のデータを含む前記第2データと、路側システムから送信された当該路側システムに関する第3データであって、1又は複数の種類のデータを含む前記第3データとを受信し、
前記第1データ、前記第2データ、及び前記第3データのうち、少なくとも2つのデータであって、それぞれ対応する種類の前記2つのデータの比較結果に基づいて前記自律走行車の異常を検知し、
前記異常を示す情報を、他の情報処理装置に送信する、処理を実行させるプログラム。 On the server
The first data relating to the control of the autonomous traveling vehicle transmitted from the autonomous traveling vehicle, the first data including one or a plurality of types of data, and the first data relating to the control of the autonomous traveling vehicle transmitted from the control system. The second data including two types of data and one or more types of data, and the third data regarding the roadside system transmitted from the roadside system and including one or more types of data. Receive data and
An abnormality of the autonomous driving vehicle is detected based on the comparison result of at least two data of the first data, the second data, and the third data, and the two data of the corresponding types, respectively. ,
A program that executes processing by transmitting information indicating the abnormality to another information processing device.
前記管制システムを介して受信され、又は前記自律走行車から受信された前記第1データと、前記第2データ及び前記第3データのいずれかのデータとの比較結果が第1異常条件を満たす場合、前記異常を検知する、請求項1に記載のプログラム。 Detecting the anomaly
When the comparison result of the first data received via the control system or received from the autonomous vehicle with any of the second data and the third data satisfies the first abnormality condition. The program according to claim 1, wherein the abnormality is detected.
前記第2データと、前記第3データとの比較結果が第2異常条件を満たす場合、前記異常を検知する、請求項1又は2に記載のプログラム。 Detecting the anomaly
The program according to claim 1 or 2, wherein when the comparison result between the second data and the third data satisfies the second abnormality condition, the abnormality is detected.
前記第1データ又は前記第2データに含まれる制御データであって、前記自律走行車の第1制御に用いられる前記制御データと、前記自律走行車の前記第1制御において計測された実測データとを、前記他の情報処理装置に送信することを含む、請求項1乃至4いずれか一項に記載のプログラム。 The transmission is
The control data included in the first data or the second data, the control data used for the first control of the autonomous traveling vehicle, and the measured data measured in the first control of the autonomous traveling vehicle. The program according to any one of claims 1 to 4, which comprises transmitting the data to the other information processing apparatus.
前記第1データを用いて、前記自律走行車が走行不能であると判断された場合、前記自律走行車を移動させる車両を手配する要求を、前記他の情報処理装置に送信することを含む、請求項1乃至4いずれか一項に記載のプログラム。 The transmission is
When it is determined that the autonomous driving vehicle cannot travel by using the first data, a request for arranging a vehicle for moving the autonomous driving vehicle is transmitted to the other information processing device. The program according to any one of claims 1 to 4.
自律走行車から送信された当該自律走行車の制御に関する第1データであって、1又は複数の種類のデータを含む前記第1データと、管制システムから送信された前記自律走行車の制御に関する第2データであって、1又は複数の種類のデータを含む前記第2データと、路側システムから送信された路側に関する第3データであって、1又は複数の種類のデータを含む前記第3データとを受信し、
前記第1データ、前記第2データ、及び前記第3データのうち、少なくとも2つのデータであって、それぞれ対応する種類の前記2つのデータの比較結果に基づいて前記自律走行車の異常を検知し、
前記異常を示す情報を、他の情報処理装置に送信する、処理を実行する情報処理方法。 The server
The first data relating to the control of the autonomous traveling vehicle transmitted from the autonomous traveling vehicle, the first data including one or a plurality of types of data, and the first data relating to the control of the autonomous traveling vehicle transmitted from the control system. The second data including two types of data and one or more types of data, and the third data relating to the roadside transmitted from the roadside system and including one or more types of data. Received
An abnormality of the autonomous driving vehicle is detected based on the comparison result of at least two data of the first data, the second data, and the third data, and the two data of the corresponding types, respectively. ,
An information processing method for executing processing, in which information indicating the abnormality is transmitted to another information processing device.
前記第1データ、前記第2データ、及び前記第3データのうち、少なくとも2つのデータであって、それぞれ対応する種類の前記2つのデータの比較結果に基づいて前記自律走行車の異常を検知する検知部と、
前記異常を示す情報を、他の情報処理装置に送信する送信部と
を備えるサーバ。 The first data relating to the control of the autonomous traveling vehicle transmitted from the autonomous traveling vehicle, the first data including one or a plurality of types of data, and the first data relating to the control of the autonomous traveling vehicle transmitted from the control system. The second data including two types of data and one or more types of data, and the third data relating to the roadside transmitted from the roadside system and including one or more types of data. And the receiver that receives
At least two of the first data, the second data, and the third data, and the abnormality of the autonomous driving vehicle is detected based on the comparison result of the two data of the corresponding types. With the detector
A server including a transmission unit that transmits information indicating the abnormality to another information processing device.
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