JP6898394B2 - 車両の自動運転制御補助方法、車両の自動運転制御補助装置、機器、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体及び車路連携システム - Google Patents

Description

本発明は、主に車外インタラクション分野に関し、具体的には、車両の自動運転制御補助方法、車両の自動運転制御補助装置、機器、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体及び車路連携システムに関する。

近年、自動運転（無人運転とも呼ばれる）関連技術は、ますます新興している。車両の自動運転能力が強く望まれている。自動運転技術は、車両周辺環境への感知、即ち、周辺環境の具体的な状況への認識を基礎とする。感知環境に基づいて、車両が現在環境で実行できる運転行動をさらに決定し、車両が対応する運転行動を実現するようにさらに制御することができる。現在の自動運転分野において、自車両が周辺環境を感知することが要求となるため、車両には様々なセンサ素子、例えばレーザレーダを取り付ける必要がある。このようなセンサ素子の生産コストとメンテナンスコストが高く、車両の更新によって、再使用できなくなる。また、自車両の感知能力へ要求が高いため、非自動運転車両又は自動運転能力の弱い車両を自動運転能力の強い車両を容易かつ低コストでアップグレードすることができない。

本発明は、車両制御補助の自動運転の態様を提供する。

本発明の第１態様は、車両の自動運転制御補助方法を提供する。車両の自動運転制御補助方法は、環境に車両と別に配置された少なくとも一つのセンサによって収集された、前記環境に関する感知情報を取得するステップと、取得された前記感知情報を処理することによって、前記環境における前記車両を含む複数の物体の関連情報を示す、前記環境に関する環境感知結果を決定するステップと、前記環境感知結果を前記車両に関連付けられた車側制御装置に提供することによって、前記車両の運転行動の制御を補助するステップとを含み、前記環境感知結果を前記車側制御装置に提供するステップは、前記環境感知結果から前記車両に対応する自車両感知結果を除外することにより、前記車両の車外感知結果を決定するステップと、前記車外感知結果を前記車側制御装置に送信するステップとを含み、前記車両の前記車外感知結果を決定するステップは、前記環境感知結果から、前記車両に配置されるタグ部分に関する識別情報を識別するステップと、前記識別情報に基づいて、前記環境感知結果のうち前記車両に対応する前記自車両感知結果を決定するステップと、前記環境感知結果から、前記自車両感知結果を除外することによって、前記車外感知結果を取得するステップとを含む。

本発明の第２態様は、車両の自動運転制御補助装置を提供する。車両の自動運転制御補助装置は、環境に車両と別に配置された少なくとも一つのセンサによって収集された、前記環境に関する感知情報を取得する通信モジュールと、取得された前記感知情報を処理することによって、前記環境における前記車両を含む複数の物体の関連情報を示す、前記環境に関する環境感知結果を決定する情報処理モジュールとを備え、該情報処理モジュールは、前記環境感知結果から、前記車両に配置されるタグ部分に関する識別情報を識別し、前記識別情報に基づいて、前記環境感知結果のうち前記車両に対応する自車両感知結果を決定し、前記環境感知結果から、前記自車両感知結果を除外することによって、前記車両の車外感知結果を取得するように構成され、前記通信モジュールは、さらに前記車外感知結果を前記車両に関連付けられた車側制御装置に提供することによって、前記車両の運転行動の制御を補助する。

本発明の第３態様は、少なくとも一つのプロセッサと、少なくとも一つのプログラムを記憶する記憶装置と備え、少なくとも一つの前記プログラムが少なくとも一つの前記プロセッサによって実行される場合、少なくとも一つの前記プロセッサが上記の車両の自動運転制御補助方法を実現する機器である。

本発明の第４態様は、コンピュータプログラムが記憶されたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行される場合、上記の車両の自動運転制御補助方法を実現するコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

本発明の第５態様は、車路連携システムを提供する。車路連携システムは、環境に車両と別に配置され、前記環境に関する感知情報を収集する少なくとも一つのセンサと、上記の車両の自動運転制御補助装置を備える路側補助装置と、該路側補助装置によって提供された環境感知結果に基づいて、前記車両の運転行動を制御する車側制御装置とを備える。

なお、発明内容部分に説明する内容は、本発明の実施形態の肝心又は重要特徴を制限することを意図しておらず、本発明の範囲を制限することを意図していない。本発明の他の特徴は、以下の説明により容易に理解され得る。

本発明の上述及び／又は付加的な特徴と利点は、下記の添付図面を参照した実施形態に対する説明により、明らかになる。図面において、同一又は類似の参照符号は、同一又は類似の要素を示す。
本発明の一実施形態を実現できる環境を示す例示的な模式図である。 本発明の一実施形態に係る車路連携システムを示すブロック図である。 本発明の一実施形態における静的地図を示す例示的な模式図である。 本発明の一実施形態における車両の自動運転を制御する方法のフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る車両の自動運転制御補助方法のフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る計算機器を示すブロック図である。

以下に、図面を参照しながら本発明の実施形態についてさらに詳しく説明する。図面には、本発明の実施形態の一例を示したが、本発明は、種々な形式により実現されることができ、ここで説明した実施形態に限定されると理解されてはならない。逆に、本発明を明らか、かつ完全に理解するために、これらの実施形態を提供する。なお、本発明の図面及び実施形態は、例示的な作用を奏し、本発明の保護範囲を限定するものと理解されてはならない。

本発明の実施形態の説明において、「含む」の用語及びその類似用語とは、開放的に含まれるものをいい、即ち、「含むがこれらに限定されない」を指す。なお、「基づく」は、「少なくとも部分に基づく」をいう。なお、「一実施形態」又は「本実施形態」は、「少なくとも一つの実施形態」をいう。「第１」、「第２」等は、異なる又は同一の対象を指す。以下、その他の明確及び暗黙的な定義があることもある。

上述のように、車両の自動運転能力を支持するために、車両周辺環境への感知が重要である。従来の自動運転技術では、自車両が高コストのセンサを取り付けることにより感知能力を取得する必要がある。このため、経済的にコストが上昇し、また従来車両の自動運転能力の向上にも支障を与える。

一般的に、センサの精度はコストに正比例する。コストを節約してセンサコストを低減するために、感知性能の低下を引き起こすか、又はより多くの低性能センサが協働しなければ、感知死角をできるだけ低減できない。使用過程で、車載センサが破壊される場合、車両又は素子のメンテナンスによるコストが余計に発生してしまう。また、各車両に取付けられたセンサは、一般的に、自車両の設計及び製造と適合するため、車両の廃棄に従って、再利用することができない。一方、自車両感知能力への高い要求により、非自動運転車両又は自動運転能力の弱い車両を自動運転能力の強い車両を低コストで容易にアップグレードすることができない。一般的に、車両を変更しなければ、車両自動運転能力をアップグレードできない。

本発明の一実施形態においては、車外補助感知を有する自動運転制御の態様を提供する。本態様において、車両周辺の環境に車両とは別に配置されたセンサにより、環境に関する感知情報を収集する。このような感知情報に基づいて、環境感知結果を決定する。このような環境感知結果から、車両に対応する自車両感知結果を除外し、車両の車外感知結果を取得することにより、車両の運転行動を制御する。車外センサにより環境への感知を実行し、自車両の感知能力への要求を低減し、非自動運転車両又は自動運転能力の弱い車両は、簡単かつ低コストで自動運転能力を向上させることができる。車外センサは、さらに、環境における複数の車両の自動運転制御を補助することができ、これにより、センサの利用率を向上させることができる。

以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態を具体的に説明する。

例示的な環境及びシステムについて以下に説明する。
図１は、本発明の一実施形態を実現できる交通環境（環境）１００を示す例示的なモード図である。上記の環境１００において、道路１０２、交通指示設備１０３、道路両側にある植物１０７及び出現可能な歩行者１０９を含むいくつかの典型物体を例示的に示す。なお、示されたこれらの設備及び物体は、例示的なものに過ぎず、実情に応じて、異なる交通環境で出現可能な物体が変化する可能性がある。本発明の範囲は、この形態で限定されるものではない。

図１の一例では、少なくとも一つの車両１１０−１，１１０−２は、道路１０２で走行している。説明の便宜上、複数の車両１１０−１，１１０−２は、車両１１０と総称する。車両１１０は、人及び／又は物が乗用可能で、エンジン等の動力システムで運動可能な任意タイプの車両であってもよく、乗用車、トラック、バス、電気自動車、オートバイ、モーターホーム、及び電車等が挙げられるが、これらに限定されない。環境１００における少なくとも一つの車両１１０は、一定の自動運転能力を有する車両であってもよく、このような車両は、無人運転車両とも呼ばれる。当然、環境１００における他の少なくとも一つの車両１１０は、自動運転能力を備えない車両であってもよい。

環境１００において、少なくとも一つのセンサ１０５−１〜１０５−６（センサ１０５と総称する）がさらに配置される。センサ１０５は、車両１１０とは別に配置され、環境１００の状況を監視することにより、環境１００に関する感知情報を取得する。全方位に環境１００を監視するために、センサ１０５は、道路１０２付近に配置されてもよく、少なくとも一つのタイプのセンサを備えていてもよい。例えば、センサ１０５は、一定の間隔をあけて道路１０２の両側に配置され、環境１００の特定区域を監視するためのものであってもよい。各区域で、複数のタイプのセンサを配置してもよい。本実施形態においては、センサ１０５を特定の位置に配置したうえで、可動なセンサ１０５、例えば可動な感知サイト等を配置してもよい。

道路１０２に対応して配置されたセンサ１０５によって収集された感知情報は、路側感知情報とも呼ばれる。路側感知情報は、車両１１０への運転制御を促進することができる。路側感知情報により車両１１０の自動運転への制御を実現するために、路側と車側とは、連携して車両に対する制御を実行することができる。図２は、このような車路連携システム２００を示すモード図である。説明の便宜上、以下、図１を組み合わせて車路連携システム２００を検討する。

車路連携システム２００は、センサ１０５、車両１１０の自動運転を補助する路側補助装置２１０、及び車両１１０の自動運転を制御する車側制御装置２２０を備える。本発明において、路側補助装置２１０は、車両の自動運転制御補助装置とも呼ばれる。路側補助装置２１０を環境１００と組み合わせで使用することにより、環境１００に出現する車両の自動運転制御を補助する。路側補助装置２１０は、任意の位置に取付けられ、路側補助装置２１０は、センサ１０５と車側制御装置２２０とに通信できればよい。いずれも路側に配置されたため、センサ１０５と路側補助装置２１０とは、路側補助サブシステムを構成してもよい。

本発明において、車側制御装置２２０は、車両１１０の自動運転制御装置とも呼ばれる。車側制御装置２２０は、相応した一車両１１０と付けられて用いられ、例えば、車両１１０上に集積されたことにより、車両１１０の自動運転を制御する。環境１００における少なくとも一つの車両１１０には、それぞれ車側制御装置２２０が配備されてもよい。例えば、車両１１０−１には、一つの車側制御装置２２０が集積されてもよく、車両１１０−２にも、類似的に一つの車側制御装置２２０が集積されてもよい。以下、一つの車両１１０について、車側制御装置２２０の相応機能を説明する。

路側補助装置２１０は、通信モジュール２１２及び情報処理モジュール２１４を備える。通信モジュール２１２は、センサ１０５との有線／無線通信を支持することができ、センサ１０５から収集された環境１００に関する感知情報を取得する。通信モジュール２１２は、さらに、車側制御装置２２０との通信を支持することができ、このような通信は、一般的に、無線通信である。通信モジュール２１２は、センサ１０５と車側制御装置２２０との通信は、任意の通信プロトコルに基づいて、本発明の実現は、この形態で限定されるものではない。

上述のように、環境１００を全方位に監視するために、環境１００で配置されたセンサ１０５は、複数のタイプのセンサを有していてもよい。センサ１０５の一例は、画像センサ（例えばカメラ）、レーザレーダ、ミリ波レーダ、赤外線センサ、測位センサ、照度センサ、圧力センサ、温度センサ、湿度センサ、風速センサ、風向センサ又は空気質量センサなどを含んでいてもよいが、これらに限定されない。画像センサは、環境１００に関する画像情報を収集することができる。レーザレーダとミリ波レーダは、環境１００に関するレーザ点群データを収集することができる。赤外線センサは、赤外線により環境１００での環境状況を検知することができる。測位センサは、環境１００に関する物体の位置情報を収集することができる。照度センサは、環境１００での照度強度を示すメトリック値を収集することができる。圧力、温度と湿度センサは、それぞれ環境１００での圧力、温度と湿度を示すメトリック値を収集することができる。風速センサ及び風向センサは、それぞれ環境１００での風速、風向を示すためのメトリック値を収集することができる。空気質量センサは、環境１００での空気質量に関するいくつかの指標、例えば空気での酸素濃度、二酸化炭素濃度、粉塵濃度及び汚染物質濃度などを収集することができる。なお、以上、センサ１０５の一例のみを示した。必要に応じて、タイプの異なる他のセンサを用いてもよい。本実施形態において、異なるセンサは、ある位置に集積されるか、又は環境１００一区域に分布されることにより、特定タイプの路側感知情報を監視することができる。

センサ１０５によって直接に収集された感知情報のデータは、量が多くて、タイプが多様であるため、センサ１０５によって収集された感知情報を車側制御装置２２０に直接に伝送すると、大きな通信伝送コストが発生するだけではなく、通信資源を占めすぎ、また、同様な感知情報は、異なる車両にそれぞれ単独に処理される必要がなり、システム全体性能の低減を引き起こす。本発明の実現で、センサ１０５によって収集された感知情報は、路側補助装置２１０（具体的に、路側補助装置２１０における情報処理モジュール２１４）によって集中処理される。

路側補助装置２１０の情報処理モジュール２１４は、センサ１０５から取得された感知情報を処理することにより、環境１００に関する環境感知結果を決定する。環境感知結果は、環境１００の整体状況を理解して示すことができ、具体的には、環境における車両１１０を含む複数の物体の関連情報を示すことができる。このような関連情報は、各物体のサイズ、位置（例えば地球座標系での正確な位置）、速度、運動方向及び特定視点からの距離などを含む。情報処理モジュール２１４は、異なるセンサ１０５からのタイプの異なる感知情報を融合することにより、環境感知結果を決定することができる。情報処理モジュール２１４は、種々の異なる情報融合技術により環境感知結果を決定することもできる。

車両１１０の安全運転を保証するために、環境感知結果から提供された各物体の関連情報の精度は、高くあるべきである。以下、路側補助装置２１０の、センサ１０５によって収集された感知情報への具体処理を詳しく説明する。路側補助装置２１０における通信モジュール２１２は、情報処理モジュール２１４を処理して取得された環境感知結果を車側制御装置２２０に伝送するように構成される。

車側制御装置２２０は、路側補助装置２１０から取得された環境感知結果に基づいて、対応した車両１１０（例えば、車側制御装置２２０が取付けられた運転行動）を制御する。車側制御装置２２０は、通信モジュール２２２、情報処理モジュール２２４及び運転制御モジュール２２６を備える。通信モジュール２２２は、路側補助装置２１０、特に路側補助装置２１０における通信モジュール２１２に通信カップリングされることにより、通信モジュール２１２から環境感知結果を受信するように構成される。情報処理モジュール２２４は、環境感知結果への処理を実行することにより、環境感知結果を車両１１０の自動運転制御に適合させるように構成される。運転制御モジュール２２６は、情報処理モジュール２２４による処理結果に基づいて車両１１０の運転行動を制御するように構成される。

車側運転制御について説明する。
以下、まず車側制御装置２２０が如何に車両１１０の自動運転への制御を実行するかを詳しく説明する。

車側制御装置２２０における通信モジュール２２２は、路側補助装置２１０から、車両１１０の周辺環境１００に関する環境感知結果を取得することができる。このような環境感知結果は、環境１００で車両１１０とは別に配置された少なくとも一つのセンサ１０５によって収集された感知情報に基づいて、環境１００における複数の物体の関連情報、例えば物体のサイズ、位置（例えば地球座標系での正確な位置）、速度、運動方向及び特定視点からの距離などを示す。

本実施形態において、路側補助装置２１０から環境感知結果を取得する以外に、車側制御装置２２０は、更に、環境１００において他の車両に集積されたセンサから、環境感知結果を補充するために取得することもできる。環境１００におけるいくつかの車両は、感知能力の強いセンサ（例えばレーザレーダ）又は一般な感知能力を有するセンサ（例えばカメラ）を備えていてもよい。これらのセンサによって収集された感知情報は、他の車両の自動運転制御補助に寄与する。ある車両（例えば、車両１１０−１）にとって、車両１１０−１に関連付けられた車側制御装置２２０は、他の車両（例えば、車両１１０−２）におけるセンサから生感知情報又は生感知情報を処理した感知結果を取得することができる。

一般的に、車両に取り付けされたセンサは、自車両の角度から周辺環境を検出するため、取得された感知情報には、自車両に関する情報を含まない。しかしながら、車両の外部のセンサ（例えば路側センサ又は他の車両におけるセンサ）は、車両ではなく、センサ自体の角度から環境全体を観察するため、これらのセンサは、車両及び他の物体の関連情報を無差別に監視するため、収集された情報は、環境全体での物体の関連感知情報を含む。

本発明の一実施形態によれば、情報処理装置２２４は、環境感知結果から車両１１０に対応する自車両感知結果を除外することにより、車両１１０の車外感知結果を決定する。自車両感知結果とは、環境感知結果における自車両１１０に関する情報、例えば車両１１０のサイズ、位置、速度、方向及び特定視点からの距離などの情報である。車外感知結果は、車両１１０以外の他の物体の関連情報を含む。車両１１０の運転において、車両１１０は、その自体以外の他の物体のすべてを障害物とみなし、これにより、走行経路を合理的に計画し、障害物との衝突を回避する。本実施形態において、環境感知結果から自車両感知結果を認識、除外することにより、車外感知結果が車両１１０の自動運転制御により好適に用いられることができる。

全面の環境感知結果から車両１１０の車外感知結果を決定するために、本実施形態において、車両１１０には、車両１１０を認識するタグ部分が配備されてもよい。このようなタグ部分は、車両１１０のナンバープレート、車両１１０外部に貼付けられた二次元コード、車両１１０外部に貼付けられた非可視光タグ、及び車両１１０上に取付けられた無線周波数タグの中での少なくとも一つであってもよい。

道路に走行している自動車には、一般的に、車両を唯一に識別するためのナンバープレートが取付けられた。ある場合に、ナンバープレートのない車両、又はナンバープレートが遮蔽されやすいことを考えると、さらに、車両１１０の外部に、車両１１０を特定する二次元コードを車両のタグ部分として貼付けられることができる。車両１１０のナンバープレート及び／又は二次元コードは、画像センサによって収集された画像情報から認識されることができる。本実施形態において、車両の外観に影響を与えないため、さらに車両１１０に車両１１０を認識する非可視光タグ、例えば、赤外線又は紫外反射タグを貼付けることができる。このような非可視光タグは、非可視光センサによって認識されることができる。代替的又は付加的には、車両１１０に取付けらえた無線周波数タグでも、車両１１０を認識するためのものであってもよい。無線周波数タグは、信号を発信し、ＲＦリーダーにより、発信された信号を読み取って車両１１０を認識することができる。

車両１１０のタグ部分により、情報処理モジュール２２４は、環境感知結果から車両１１０のタグ部分に関する識別情報を識別することができる。このような識別情報は、例えば車両１１０のナンバープレート又は二次元コード画像情報、非可視光タグと無線周波数タグの特定信号を示す指示情報などであってもよい。情報処理モジュール２２４は、その自車両のタグ部分に示される識別と環境感知結果とをマッチングさせることにより、対応した識別情報を認識する。その後、情報処理モジュール２２４は、識別情報に基づいて、環境感知結果には、車両１１０に対応する自車両感知結果を決定する。通常、路側補助装置２１０は、各物体の関連情報を組み合わせる。従って、車両１１０の識別情報により、環境感知結果には、車両１１０に関する他の情報、例えば車両１１０の位置、サイズなどを決定することができる。

本実施形態において、車両に配備されるタグ部分により、自車両１１０を認識する以外、車両１１０の位置に基づいて環境感知結果における自車両感知結果を識別することができる。上述のように、環境感知結果は、複数の物体の位置を含んでいてもよい。情報処理モジュール２２４は、種々の測位技術で車両１１０の位置を決定した後、車両１１０の位置を、環境感知結果における複数の物体の位置とマッチングさせ、複数の物体から車両１１０とマッチングした物体を識別することができる。このように、情報処理モジュール２２４は、環境感知結果には、どの物体が自車両１１０であるかを認識することができる。これにより、情報処理モジュール２２４は、環境感知結果から、車両１１０とマッチングした物体が対応した感知結果を除外し、車外感知結果を取得することができる。

位置マッチングに基づいて車外感知結果を決定する場合に、車両１１０の位置は、車両１１０の正確な位置（例えば、環境感知結果に含まれた物体の位置の精度と類似する）であってもよいし、車両１１０の概略位置（例えば、サブメーター測位）であってもよい。環境１００において物体同士の距離が大きい場合に、車両１１０の概略位置は、環境感知結果から重畳位置にあるマッチング物体をマッチングすることができる。本実施形態において、車両１１０の位置は、自車両１１０が有する測位機器、例えば全球測位システム（ＧＰＳ）アンテナ、位置センサなどにより決定されることができる。車両１１０は、他の測位技術、例えば通信モジュール２２２に通信する基地局及び／又は環境１００に配置された路側補助装置２１０、又は他の任意の技術で測位することもできる。

車両１１０の自車両感知結果を認識した後、情報処理モジュール２２４は、環境感知結果には、車両１１０に対応した自車両感知結果を削除又は無視し、他の環境感知結果（即ち車外感知結果）のみを考えることができる。車外感知結果は、車側制御装置２２０における運転制御モジュール２２６により、車両１１０の運転行動を制御するように用いられる。運転制御モジュール２２６は、車外感知結果が既知であるうえで、種々の自動運転ポリシーにより、車両１１０の運転行動を制御することができる。車両１１０の運転行動は、車両１１０の走行経路、走行方向及び走行速度などを含んでいてもよい。運転制御モジュール２２６は、車両１１０の運転行動に対する具体的な操作命令、例えば自動車に対する走行系又は操舵系などの操作命令を生成し、車両１１０がこのような操作命令により運転させることができる。操作命令は、例えば、加速、減速、左折、右折、駐車、クラクション、ランプ開又は閉などの車両１１０の運転に関する任意の命令であってもよい。

本実施形態においては、車両１１０の運転行動を制御する場合に、運転制御モジュール２２６は、車外感知結果に基づいて環境１００において少なくとも一つの物体（即ち、障害物）の行動予測を決定することができる。行動予測は、物体の予期運動軌跡、予期運動速度及び予期運動方向などの少なくとも一つの形態を含む。物体の行動予測は、車両の自動運転制御にも有用であり、車両の自動運転制御は、一般的に、対応する運転行動に対応するために、車両周辺の物体が如何に運動しようとするかを判断する必要があるからである。本実施形態においては、運転制御モジュール２２６は、予め訓練された予測モデルに基づいて行動予測を実行することができる。このような予測モデルは、例えば汎用の一行動予測モードであってもよいし、又はタイプの異なる物体に対する異なる予測モデルを含んでいてもよい。運転制御モジュール２２６は、物体の行動予測に基づいて車両１１０の運転行動を決定することができる。

本実施形態においては、車両の運転行動を決定する場合に、車外感知結果以外、情報処理モジュール２２４は、さらに、車両１１０の位置に基づいて車両の運転を制御することができる。一般的に、自動運転制御を正確、安全に行うために、車両１１０の正確な位置を取得することが望まれている。変形例として、車両１１０は、正確的に測位を実行できるセンサが配備されていてもよい。変形例として、さらに、環境感知結果から車両１１０の正確な位置を決定することもでき、車両１１０の正確的な測位ハードウェアへの要求を低減し、測位精度及び安定性を向上させることができる。

上述の検討のとおり、環境感知結果は、車両１１０の精度の高い位置を含む。車両１１０の自動運転制御で使用された正確な位置は、環境感知結果から決定されることができる。本実施形態において、車側制御装置２２０は、車両測位モジュール（図示しない）を備えていてもよい。車両測位モジュールは、位置マッチングの方式で環境感知結果から車両１１０を識別するように構成されていてもよい。

具体的には、車両測位モジュールは、まず車両１１０の概略位置を決定し、例えば車両１１０のＧＰＳアンテナ、又は、例えば基地局などの補助機器により測位を行うことができる。車両測位モジュールは、車両１１０の概略位置に基づいて、環境感知結果から、車両１１０とマッチングした物体を決定し、環境感知結果には、車両１１０とマッチングした物体の位置を車両１１０の精細位置（すなわち、より高い精度を有する位置）として決定することができる。このように、車両１１０又は車側制御装置２２０が正確な車載測位装置を備えなくても、車両１１０の正確な位置を取得して車両１１０の運転行動を制御することができる。

本実施形態においては、上述の検討のとおり、さらに、車両１１０に配備されたタグ部分により、車両１１０が対応した自車両感知結果を識別することができる。そのため、識別された自車両感知結果から、車両１１０の正確測位を取得することができる。これにより、車両１１０は、車載測位装置がなくても、正確測位も実現できる。

本発明の一実施形態において、車側制御装置２２０は、路側補助装置２１０から、環境感知結果を取得する以外、他の補助運転情報を取得して補助車両１１０の自動運転に用いられてもよい。本実施形態において、車側制御装置２２０における通信モジュール２２２は、路側補助装置２１０（例えば通信モジュール２１４）から環境１００における少なくとも一つの物体の行動予測を取得することができる。行動予測は、物体の予期運動軌跡、予期運動速度及び予期運動方向などの少なくとも一つの形態を含む。変形例として、車側制御装置２２０における通信モジュール２２２は、路側補助装置２１０（例えば通信モジュール２１４）から、車両１１０への自動運転推薦を取得することができる。自動運転推薦は、車両１１０の走行経路推薦、走行方向推薦及び車両の運転行動を制御する具体な操作命令推薦などの少なくとも一つを含む。

車外感知結果以外、車側制御装置２２０における運転制御モジュール２２６は、さらに路側補助装置２１０から取得された物体に関する行動予測及び／又は自動運転推薦に基づいて、車両１１０の運転行動を制御することができる。車側制御モジュール２２６は、車両１１０の運転行動を制御する場合に、路側補助装置２１０から取得された行動予測及び／又は自動運転推薦を参考又は調整することにより、車両１１０の実際運転行動を決定することができる。

路側補助装置２１０により行動予測及び自動運転推薦を実行することにより、自車両１１０又は車側制御装置２２０の自動運転能への要求をさらに低減し、車側処理と制御の複雑さを低減することができる。例えば、車側制御装置２２０は、簡単な自動運転制御ポリシーに基づいて、路側補助装置２１０から取得された行動予測及び／又は自動運転推薦により、実際的な車外感知結果と組み合わせて車両１１０の運転行動を決定することができる。

以上により、車側制御装置２２０は、路側補助装置２１０から環境感知結果を取得し、また、物体の行動予測及び／又は自動運転推薦を取得することにより、車両１１０の運転行動を制御することを説明した。上述の実施形態において、センサ１０５と路側補助装置２１０とは、車両１１０周辺環境に対して感知機能を担い、また、例えば行動予測及び／又は自動運転推薦などの補助運転情報を提供することもできる。路側補助装置２１０とセンサ１０５によって取得された環境感知結果、及び他の補助運転情報を、環境１００における複数の車両１１０に提供し、集中環境感知と情報処理を実現することができる。

このような実現により、自車両１１０は、強い環境感知能力、自測位能力、行動予測能力及び／又は自動運転計画能力がなくても、自動運転を実現することもできる。車両１１０の自動運転能力の向上は、車側制御装置２２０を集積することで実現することができる。例えば、車両１１０のソフトウエアシステムをアップグレードすることで、また、付加的な通信機能又は自車両１１０が有する通信機能により、車側制御装置２２０の機能を車両１１０に集積することができる。また、路側補助装置２１０により行動予測能力及び／又は自動運転推薦を提供し、さらに、車両１１０のハードウェア及び／又はソフトウエアが故障を発生して、行動予測と運転計画を実行できない場合に、車両１１０の自動運転過程の継続を保障することができる。

一具体例において、車両走行道路システムのある路段で、路側補助装置２１０とセンサ１０５が配置された場合に、車側制御装置２２０を集積するだけで、当該路段で走行している車両１１０は、より強い自動運転能力を得ることができる。ある場合に、自動運転能力のない車両１１０（例えば、自動運転段階分けでのＬ０レベル、Ｌ１レベルに区分された車両）又は運転能力の弱い車両１１０（例えば、Ｌ２レベルの車両）は、環境感知結果により、より強い自動運転能力（例えばＬ３レベル又はＬ４レベルの自動運転車両に類似する）を取得することができる。

路側補助運転制御について以下に説明する。
以上の説明は、主に、車側制御装置２２０の図２における連携制御システム２００における具体的な実現を説明した。以下、連携制御システム２００における路側補助装置２１０の説明をする。

本発明の一実施形態において、路側補助装置２１０は、センサ１０５の感知情報を取得するとともに、処理感知情報により環境感知結果を決定する。路側補助装置２１０は、その後、環境感知結果を車側制御装置２２０に提供することにより、車両１１０の運転行動の制御を補助する。

本実施形態において、車側制御装置２２０の処理の複雑さをさらに低減するために、路側補助装置２１０は、環境感知結果から、少なくとも一つの車両１１０に対応した車外感知結果を決定するとともに、車外感知結果を車側制御装置２２０に提供することができる。すなわち、路側補助装置２１０が各車両１１０に提供できる感知結果は、各車両に対するものであって、これらの車両の運転制御の異なる車外感知結果に直接に使用できるものである。具体的には、路側補助装置２１０における情報処理モジュール２１４は、環境感知結果から、ある車両１１０に対応する自車両感知結果を除外することにより、車両１１０の車外感知結果を決定する。路側補助装置２１０は、その後、決定された車外感知結果を、車両に関連付けられた車側制御装置に提供することにより、車両の運転行動の制御を補助する。

情報処理モジュール２１４は、ある車両１１０の車外感知結果を識別する形態は、車側制御装置２２０で用いられる形態に類似する。例えば、情報処理モジュール２１４は、車両１１０に配備されたタグ部分により車両１１０を認識し、タグ部分は、例えば、車両１１０のナンバープレート、二次元コード、非可視光タグ及び無線周波数タグの少なくとも一つであってもよい。具体的には、情報処理モジュール２１４は、環境感知結果から、車両１１０に配備されたタグ部分に関する識別情報を識別した後、識別情報に基づいて環境感知結果には、車両１１０に対応した自車両感知結果を決定する。情報処理モジュール２１４は、環境感知結果から、自車両感知結果を除外することにより、車外感知結果を取得して車側制御装置２２０に提供することができる。

本実施形態において、センサ１０５によって取得された感知情報から環境感知結果をより迅速、正確に決定するために、情報処理モジュール２１４は、さらに環境１００に関連付けられた静的高精度地図により、環境感知結果を決定することができる。静的高精度地図は、環境１００における静的物体の関連情報を含む。静的高精度地図は、環境１００に配置されたセンサ１０５によって予め収集された環境１００に関する情報から生成されることができる。静的高精度地図には、環境１００で地面から突出して静止状態として比較的長い時間で維持する物体の関連情報のみを含む。

図３は、図１に示される環境１００に関連付けられた静的高精度地図３００を示す一例である。環境１００に比べると、静的高精度地図３００には、静止物体、例えばセンサ１０５が配置されたポール、交通指示設備１０３、道路両側にある植物１０７などのみを含む。これらの物体は、一定期間内に静止状態で維持する。例えば車両１１０や歩行者１０９などの物体は、環境１００に出現したり、環境１００から消失したり、又は環境１００で運動したりする。そのため、このような物体は動的物体と呼ばれる。

なお、図３に示される静的高精度地図３００は、例示的なものに過ぎないと理解すべきである。一般的に、高精度地図には、物体又は物体の画像を例示することを除いて、物体の他の情報、例えば正確な位置、速度、方向などをマーキングする。一部の実現において、静的高精度地図は、物体の三次元空間での関連情報を含む三次元の静的高精度地図が有する。

初期、静的高精度地図、例えば静的高精度地図３００は、高精度地図収集車により環境１００に係る情報を収集して、このような情報に基づいて生成されることができる。環境１００に関連付けられた静的高精度地図は、定時的に、又は相応な事件によってトリガーされ更新されることができる。静的高精度地図の更新周期は、比較的長い時間に配置することができる。静的高精度地図の更新は、環境１００に配置され、環境１００をリアルタイムに監視するセンサ１０５によって収集された感知情報に基づくことができる。

静的高精度地図により環境感知結果を決定する場合に、自動運転を目的として、環境感知結果は、環境１００の状況をリアルタイムに反映する必要がある。そのため、情報処理モジュール２１４は、センサ１０５によって提供された実施感知結果に応じて、静的高精度地図を更新することにより、環境１００に関連付けられた高精度地図を環境感知結果としてリアルタイムに取得する。静的高精度地図を更新する場合に、センサ１０５からの感知情報及び静的高精度地図を融合し、感知情報における動的物体及び動的物体の関連情報を、静的高精度地図に組み合わせる。

環境感知結果を決定する場合に、静的高精度地図を用いると、リアルタイム感知情報において、誤検出可能な物体を訂正又は削除し、環境感知結果の確度を向上することができる。例えば、リアルタイムに感知された情報の誤差のため、環境１００におけるある物体は、一定の速度があるように検出されたが、静的高精度地図を組み合わせると、物体が実に静的物体であると決定することができるため、物体速度を誤マーキングによる車両１１０の自動運転制御に影響を与えることを回避することができる。

本実施形態において、静的高精度地図は、環境１００における物体の正確な位置をマーキングすることに寄与し、このような正確な位置は、環境感知結果の一部を形成することができる。具体的には、情報処理モジュール２１４は、センサ１０５によって収集された感知結果における画像感知情報を利用してもよい。情報処理モジュール２１４は、画像感知情報から、環境における物体を認識し、認識された物体は、環境における静的物体及び他の物体（例えば、新たに環境１００に入った動的物体）を含む。これは、物体認識のための画像処理技術により実現されることができる。

その後、情報処理モジュール２１４は、認識された静的物体と他の物体との相対位置関係により、静的高精度地図によって示される静的物体の位置から他の物体の位置を決定する。画像センサによって収集された画像感知情報は、一般的に、その中の物体の地理位置、例えば地球座標系での具体位置を示すことができないが、画像感知情報は、異なる物体の間の相対位置関係を反映することができる。このような相対位置関係に基づいて、既知の静的高精度地図によって示される静的物体の位置から他の物体の正確な位置を決定することができる。決定する時、さらに静的物体の画像感知情報から静的高精度地図までの変換関係に基づいて、他の物体の環境１００における絶対地理位置を決定することができる。静的高精度地図による物体測位は、高精度の位置を迅速、正確に取得し、正確な測位に必要な計算コストを低減することができる。

上述の車側制御装置２２０についての検討のとおり、路側補助装置２１０は、環境感知結果又は車外感知結果を提供するうえで、さらに、環境感知結果を処理して環境１００における少なくとも一つの車両に対する他の補助運転情報、例えば環境１００における物体の行動予測及び／又は特定車両１１０の自動運転推薦を取得することができる。以下、如何に、路側補助装置２１０で、物体の行動予測と車両の自動運転推薦を決定することを検討する。

本実施形態において、路側補助装置２１０は、環境感知結果に基づいて環境１００における少なくとも一つの物体の行動予測を決定するように構成される行動予測モジュール（図示しない）をさらに備えることができる。決定された予測行動は、通信モジュール２１２により車側制御装置２２０に提供されることにより、さらに相応した車両１１０の運転行動の制御を補助することができる。物体の行動予測は、物体の予期運動軌跡、予期運動速度及び予期運動方向などの少なくとも一つの形態を含む。物体の行動予測は、車両の自動運転制御に対しても有用であり、車両の自動運転制御は、対応する運転行動を利用して対応するように、車両周辺の物体がどのように運動することを判断する必要がある。

本実施形態において、路側補助装置２１０の行動予測モジュールは、センサ１０５がある位置又は区域に特定する予測モデルにより、物体の行動予測を決定することができる。車側に使用される、全部物体又は異なるタイプの物体に対する汎用予測モデルとは異なり、センサ１０５のローカルな予測モデルは、センサ１０５が位置する区域に出現する物体の行動に基づいて訓練されることができる。予測モデルを訓練するための訓練データは、予め記録された、センサ１０５が位置する区域での少なくとも一つの物体の行動であってもよい。

異なる地理区域に出現する物体は、当該区域に係る特定行動モードを示す可能性がある。例えば、センサ１０５が観光地付近に配置されたと、この区域での歩行者の走行は、方向性が弱く、散歩に類似するモードである可能性がある。センサ１０５がオフィスビルなどの仕事スペース付近に配置されたと、この区域での歩行者の走行は、意図がより強く、例えば特定の少なくとも一つの建物に走行する可能性がある。そのため、区域に特定する予測モデルを訓練することにより、物体が特定区域で発生する行動をより正確に予測することができる。

本実施形態において、路側補助装置２１０は、環境感知結果に基づいて少なくとも一つの車両１１０への自動運転推薦を決定するように構成される運転推薦モジュール（図示しない）をさらに備えることができる。自動運転推薦は、車両１１０の走行経路推薦、車両１１０の走行方向推薦、又は車両１１０の運転行動を制御する具体操作命令推薦でさえも含んでいてもよい。運転推薦モジュールによって決定された自動運転推薦は、通信モジュール２１２により車側制御装置２２０に提供されることにより、相応した車両１１０の運転行動の制御をさらに補助することができる。

本実施形態において、路側補助装置２１０の運転推薦モジュールは、センサ１０５が位置する区域に特定する推薦モデルにより、自動運転推薦を決定することができる。推薦モデルは、センサ１０５が位置する区域で車両によって実行された運転行動に基づいて訓練される。推薦モデルを訓練するためのデータは、予め記録された、センサ１０５が位置する区域での少なくとも一つの車両によって採取された運転行動であってもよい。異なる地理区域で、車両は、当該区域に係る特定運転行動モードを示す可能性がある。例えば、混雑した交差点で、車両が減速操作の実行を前倒しする可能性がある。ある交差点で、多くの車両が左折することが可能となる。区域に特定する推薦モデルを訓練することにより、特定区域で実行することに適する車両運転行動をより正確に提供することができる。

本実施形態において、路側補助装置２１０は、さらに車側制御装置２２０に他の補助運転情報、例えばセンサ１０５によって監視された環境１００における交通状況及び事故状況などを提供することができる。また、これらの情報のいずれも、車側制御装置２２０が車両１１０の運転行動をより正確に、かつ合理的に制御することに寄与する。

本実施形態において、路側補助装置２１０は、センサ１０５とともに車側制御装置２２０に環境感知結果を提供し、さらに車両１１０の運転行動の制御を補助するための、物体の行動予測及び／又は自動運転推薦を提供することができる。路側補助装置２１０及びセンサ１０５によって取得された環境感知結果及び他の補助運転情報は、環境１００における複数の車両１１０に提供され、集中環境感知と情報処理を実現することができる。

このような実現において、自車両１１０は、強い環境感知能力、自測位能力、行動予測能力及び／又は自動運転計画能力がなくても、自動運転を実現することもできる。車両１１０の自動運転能力の向上は、車側制御機器２２０を集積することにより、実現することができる。例えば、車両１１０のソフトウエアシステムをアップグレードして、通信機能の追加又は自車両１１０が有する通信機能により、車側制御装置２２０の機能を車両１１０に集積することができる。また、路側補助装置２１０により行動予測能力及び／又は自動運転推薦を提供することにより、さらに、車両１１０のハードウェア及び／又はソフトウエアは、故障が生じて行動予測と運転計画を実行できない場合に、車両１１０の自動運転過程の継続を保障することができる。

以上、路側補助装置２１０により環境感知結果、物体の行動予測及び／又は車両に対する自動運転制御などの機能を実現することを説明した。本実施形態において、これらの機能の少なくとも一つは、より強い計算能力を有する他の機器で実行され、例えばクラウド、エンジコンピューティングサイト、路側の基地局又はサーバなどの機器で実行されてもよい。路側補助装置２１０は、センサ１０５の感知情報を相応した処理装置に提供し、処理結果を取得するとともに、相応した処理結果を車側制御機器２２０に提供することができる。

車側の例示的なフローについて以下に説明する。
図４は、本発明の一実施形態に係る車両の自動運転を制御する方法４００を示すフローチャートである。方法４００は、図２に示される車側制御装置２２０によって実現されることができる。ブロック４１０において、車側制御装置２２０は、車両周辺の環境に関する環境感知結果を取得する。環境感知結果は、環境中で車両とは別に配置された少なくとも一つのセンサによって収集された感知情報に基づいている。また、環境感知結果は、環境における複数の物体の関連情報を示す。ブロック４２０において、車側制御装置２２０は、環境感知結果から車両に対応する自車両感知結果を除外することにより、車両の車外感知結果を決定する。ブロック４３０において、車側制御装置２２０は、少なくとも車外感知結果に基づいて、車両の運転行動を制御する。

本実施形態において、車両の運転行動を制御するステップは、さらに、少なくとも一つの物体の予期運動軌跡、少なくとも一つの物体の予期運動速度及び少なくとも一つの物体の予期運動方向のうちの少なくとも一つを含む複数の物体における少なくとも一つの物体の行動予測を取得するステップと、少なくとも一つの物体の行動予測に基づいて、車両の運転行動を制御するステップとを含むことができる。

本実施形態において、車両の運転行動を制御するステップは、さらに、車両の走行経路推薦、車両の走行方向推薦及び車両の運転行動を制御する操作命令推薦のうちの少なくとも一つを含む車両に対する自動運転推薦を取得するステップと、車両に対する自動運転推薦に基づいて、車両の運転行動を制御するステップとを含むことができる。

本実施形態において、車両の車外感知結果を決定するステップは、環境感知結果から車両に配備されるタグ部分に係る識別情報を識別するステップと、識別情報に基づいて、環境感知結果には、車両に対応する自車両感知結果を決定するステップと、環境感知結果から自車両感知結果を除外し、車外感知結果を取得するステップとを含むことができる。

本実施形態において、車両に配備されるタグ部分は、車両のナンバープレート、車両の外部に貼付けられた二次元コード、車両の外部に貼付けられた非可視光タグ、及び車両に貼付けられた無線周波数タグのうちの少なくとも一つを含むことができる。

本実施形態において、環境感知結果は、複数の物体の位置を含み、車両の車外感知結果を決定するステップは、車両の位置を決定するステップと、車両の位置と複数の物体の位置とをマッチングさせることにより、複数の物体から、車両とマッチングした物体を識別するステップと、及び環境感知結果から車両とマッチングした物体に対応する感知結果を除外することにより、車外感知結果を取得する。

本実施形態において、方法４００は、さらに、環境で車両の概略位置を決定するステップと、概略位置に基づいて、環境感知結果から複数の物体において、車両に対応する物体を決定するステップと、環境感知結果に含まれる、車両に対応する物体の位置情報を、環境における車両の精細位置として決定するステップとを含むことができる。

本実施形態において、車両の運転行動を制御するステップは、車両の精細位置に基づいて、車両の運転行動を制御するステップをさらに含むことができる。

本実施形態において、少なくとも一つのセンサは、車両が走行している道路の付近に配置されたセンサ、及び環境における他の車両に集積されたセンサのうちの少なくとも一つを含むことができる。

路側の例示的なフローについて以下に説明する。
図５は、本発明の一実施形態に係る車両の自動運転制御補助方法５００を示すフローチャートである。車両の自動運転制御補助方法５００は、図２に示す路側制御装置２１０によって実現されることができる。ブロック５１０において、路側制御装置２１０は、少なくとも一つのセンサによって収集された環境に関する感知情報を取得する。センサは、少なくとも一つの環境に車両と別に配置される。ブロック５２０において、路側制御装置２１０は、取得された感知情報を処理することにより、環境に関する環境感知結果を決定し、環境感知結果は、環境における複数の物体の関連情報を示し、複数の物体は、車両を含む。ブロック５３０において、路側制御装置２１０は、環境感知結果を車両に関連付けられた車側制御装置に提供することにより、車両の運転行動の制御を補助する。

本実施形態において、車両の自動運転制御補助方法５００は、環境感知結果に基づいて、少なくとも一つの物体の予期運動軌跡、少なくとも一つの物体の予期運動速度、及び少なくとも一つの物体の予期運動方向のうちの少なくとも一つを含む、複数の物体における少なくとも一つの物体の行動予測を決定するステップと、決定された行動予測を車側制御装置に提供することにより、車両の運転行動の制御をさらに補助するステップとをさらに含むことができる。

本実施形態において、行動予測を決定するステップは、少なくとも一つのセンサが位置する区域に特定される、予測モデルにより、前記行動予測を決定するステップを含むことができる。予測モデルは、区域に出現する別の物体の行動に基づいて訓練される。

本実施形態において、車両の自動運転制御補助方法５００は、環境感知結果に基づいて、車両の走行経路推薦、車両の走行方向推薦及び車両の運転行動を制御する操作命令推薦のうちの少なくとも一つを含む車両への自動運転推薦を決定するステップと、決定された自動運転推薦を車側制御装置に提供することにより、車両の運転行動の制御をさらに補助するステップとをさらに含むことができる。

本実施形態において、自動運転推薦を決定するステップは、少なくとも一つのセンサが位置する区域に特定される推薦モデルにより、自動運転推薦を決定するステップを含むことができる。推薦モデルは、別の車両が区域で実行する運転行動に基づいて訓練される。

本実施形態において、環境感知結果を決定するステップは、環境に関連付けられた、少なくとも環境における静的物体の位置を示す静的高精度地図を取得するステップと、感知情報及び静的高精度地図に基づいて環境感知結果を決定するステップとを含むことができる。

本実施形態において、感知情報及び静的高精度地図に基づいて環境感知結果を決定するステップは、感知情報により静的高精度地図を更新し、環境に関連付けられたリアルタイム高精度地図を環境感知結果として取得するステップを含むことができる。

本実施形態において、感知情報は、画像感知情報を含み、感知情報及び静的高精度地図に基づいて環境感知結果を決定するステップは、画像感知情報から、環境における静的物体及び他の物体を識別するステップと、静的物体と他の物体との画像感知情報における相対位置関係に基づいて、静的高精度地図に示される静的物体の位置から他の物体の位置を決定するステップとを含むことができる。

本実施形態において、環境外感知結果を車側制御装置に提供するステップは、環境感知結果から車両に対応する自車両感知結果を除外することにより、車両の車外感知結果を決定するステップと、車外感知結果を車側制御装置に発信するステップとを含むことができる。

本実施形態において、車両の車外感知結果を決定するステップは、環境感知結果から車両に配備されるタグ部分に係る識別情報を識別するステップと、識別情報に基づいて環境感知結果には、車両に対応する自車両感知結果を決定するステップと、環境感知結果から自車両感知結果を除外し、車外感知結果を取得するステップとを含むことができる。

本実施形態において、車両に配備されるタグ部分は、車両のナンバープレート、車両の外部に貼付けられた二次元コード、車両の外部に貼付けられた非可視光タグ、及び車両に貼付けられた無線周波数タグのうちの少なくとも一つを含むことができる。

本実施形態において、少なくとも一つのセンサは、車両が走行している道路の付近に配置されたセンサ、及び環境における他の車両に集積されたセンサのうちの少なくとも一つを含むことができる。

例示的な装置実現について以下に説明する。
図６は、本発明の一実施形態を実現できるための機器６００を示す例示的な模式ブロック図である。機器６００は、図２に示される路側補助装置２１０又は車側制御装置２２０を実現するためのものであってもよい。図に示されるように、機器６００は、ＲＯＭ６０２に記憶されているコンピュータプログラム命令、又は記憶ユニット６０８からＲＡＭ６０３にローディングされたコンピュータプログラム命令に基づいて、各種の適切な動作と処理を実行できる計算ユニット６０１を備えている。ＲＡＭ６０３には、機器６００の操作に必要な各種のプログラムとデータがさらに記憶されている。計算ユニット６０１、ＲＯＭ６０２、及びＲＡＭ６０３は、バス６０４を介して互いに接続されている。入力／出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース６０５もバス６０４に接続される。

機器６００での複数の装置、例えばキーボード又はマウスなどの入力ユニット６０６、例えば種々なディスプレイ、スピーカなどの出力ユニット６０７、例えば磁気ディスク、光ディスクなどの記憶ユニット６０８、及び例えばネットワークカード、モデム、無線通信送受信機などの通信ユニット６０９は、Ｉ／Ｏインタフェース６０５に接続される。通信ユニット６０９は、機器６００が、例えばインターネットのようなコンピュータネット及び／又は種々なキャリアネットワークによりその他の機器に情報（データ）を交換することを許可する。

計算ユニット６０１は、処理能力及び計算能力を有する様々な汎用及び／又は専用の処理モジュールであってもよい。計算ユニット６０１の例は、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィック処理装置（ＧＰＵ）、様々な専用の人工知能（ＡＩ）計算チップ、機械学習モデルアルゴリズムを実行する種々の計算装置、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、任意の適切なプロセッサ、コントローラ、及びマイクロコントローラなどを含むが、これらに限定されるものではない。計算ユニット６０１は、各方法及び処理、例えば方法４００又は車両の自動運転制御補助方法５００を実行する。例えば、本実施形態においては、方法４００又は車両の自動運転制御補助方法５００は、コンピュータソフトウエアプログラムとして実現されることができ、機器読取可能な媒体、例えば記憶ユニット６０８に有形的に含まれる。本実施形態においては、コンピュータプログラムの少なくとも一部は、ＲＯＭ６０２及び／又は通信ユニット６０９を経て、機器６００にロード及び／又はインストールされる。コンピュータプログラムがＲＡＭ６０３にロードされＣＰＵ １１０１によって実行される場合に、上述の方法４００又は車両の自動運転制御補助方法５００の少なくとも一つのステップに実行される。或いは、変形例としては、計算ユニット６０１は、その他の任意の適当な方式（例えば、ファームウェアを経る）により方法４００又は車両の自動運転制御補助方法５００を実行されるように構成されてもよい。

本発明において、上記した機能は、少なくとも部分的に一つ又は複数のハードウェア論理装置によって実行されることができる。例えば、非限定的に、使用可能なハードウェア論理装置としては、プログラム可能なゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、特定用途向け標準品（ＡＳＳＰ）、システムオンチップ（ＳＯＣ）、複雑プログラム可能論理装置（ＣＰＬＤ）などが挙げられる。

本実施形態に係る方法を実施するためのプログラムコードは、少なくとも一つのプログラミング言語の任意の組み合わせにより記述されることができる。これらのプログラムコードは、汎用コンピュータ、専門コンピュータ又はその他のプログラミングデータ処理装置のプロセッサ又はコントローラに提供し、プログラムコードがプロセッサ又はコントローラによって実行される場合に、フローチャート及び／又はブロック図に規定の機能／操作を実施させることができる。プログラムコードは、完全に機器で実行されてもよく、部分に機器で実行されてもよく、独立のパッケージとして部分に機器で実行されるとともに、部分にリモート機器で実行されてもよく、又は完全にリモート機器又はサーバによって実行されてもよい。

本発明の説明において、機器読取可能な媒体は、有形な媒体であってもよく、命令実行システム、装置又は機器の使用、又は命令実行システム、装置又は機器との併用に提供されるプログラムを含む、又は記憶する。機器読取可能な媒体は、機器読取可能な信号媒体又は機器読取可能な記憶媒体であってもよい。機器読取可能な媒体は、電子、磁気、光学、電磁、赤外線、半導体のシステム、装置、機器、又は任意の適切な組み合わせを含んでもよいが、これらに限定されるものではない。機器読取可能な記憶媒体のさらなる具体例として、少なくとも一つのワイヤーを有する電気的接続、携帯型フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラム可能ＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、光ファイバー、携帯型コンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、光学記憶装置、磁気記憶装置、又は前述の任意の組み合わせを含む。

更に、特定の順番で各操作を説明したが、このような操作を、示される特定の順番又は順位で実行することが求められ、又は図示した操作の全てを実行して所望の結果を取得することが求められる。一定の環境において、複数の任務と並列処理が有利である可能性がある。同様に、以上の説明には、若干の具体的な実現詳細を含むが、本発明の範囲を限定するものと理解されてはならない。単独の実施例の前後に説明したある特徴は、一つの実現に組み合わせて実現されることができる。逆に、一つの実現の前後に説明した種々な特徴は、単独又は任意の適合のサブ組み合わせとして複数の実現に実現されることができる。

構造特徴及び／又は方法論理動作を特定した言語により、本対象を説明したが、特許請求の範囲に限定される対象は、上記した特定の特徴又は動作に限られるものではない。逆に、上記した特定特徴と動作は、特許請求の範囲の一例を実現するための例示に過ぎない。

Claims (23)

1. 環境に車両と別に配置された少なくとも一つのセンサによって収集された、前記環境に関する感知情報を取得するステップと、
   取得された前記感知情報を処理することによって、前記環境における前記車両を含む複数の物体の関連情報を示す、前記環境に関する環境感知結果を決定するステップと、
   前記環境感知結果を前記車両に関連付けられた車側制御装置に提供することによって、前記車両の運転行動の制御を補助するステップとを含み、
   前記環境感知結果を前記車側制御装置に提供するステップは、
   前記環境感知結果から前記車両に対応する自車両感知結果を除外することにより、前記車両の車外感知結果を決定するステップと、
   前記車外感知結果を前記車側制御装置に送信するステップとを含み、
   前記車両の前記車外感知結果を決定するステップは、
   前記環境感知結果から、前記車両に配置されるタグ部分に関する識別情報を識別するステップと、
   前記識別情報に基づいて、前記環境感知結果のうち前記車両に対応する前記自車両感知結果を決定するステップと、
   前記環境感知結果から、前記自車両感知結果を除外することによって、前記車外感知結果を取得するステップとを含む車両の自動運転制御補助方法。
2. 前記環境感知結果に基づいて、複数の前記物体における少なくとも一つの前記物体の、予期運動軌跡、予期運動速度及び予期運動方向のうちの少なくとも一つを含む行動予測を決定するステップと、
   決定された前記行動予測を前記車側制御装置に提供することによって、前記車両の前記運転行動の制御をさらに補助するステップとをさらに含む請求項１に記載の車両の自動運転制御補助方法。
3. 前記行動予測を決定するステップは、
   少なくとも一つの前記センサが位置する区域に特定される予測モデルによって、前記行動予測を決定するステップを含み、
   前記予測モデルは、前記区域に出現する別の前記物体の行動に基づいて訓練される請求項２に記載の車両の自動運転制御補助方法。
4. 前記環境感知結果に基づいて、前記車両の走行経路推薦、前記車両の走行方向推薦及び前記車両の前記運転行動を制御する操作命令推薦のうちの少なくとも一つを含む前記車両に対する自動運転推薦を決定するステップと、
   決定された前記自動運転推薦を前記車側制御装置に提供することによって、前記車両の前記運転行動の制御をさらに補助するステップとをさらに含む請求項１に記載の車両の自動運転制御補助方法。
5. 前記自動運転推薦を決定するステップは、
   少なくとも一つの前記センサが位置する区域に特定される推薦モデルによって、前記自動運転推薦を決定するステップを含み、
   前記推薦モデルは、別の前記車両が前記区域で実行された運転行動に基づいて訓練される請求項４に記載の車両の自動運転制御補助方法。
6. 前記環境感知結果を決定するステップは、
   少なくとも前記環境における静的物体の位置を示す、前記環境に関連付けられた静的高精度地図を取得するステップと、
   前記感知情報及び前記静的高精度地図に基づいて前記環境感知結果を決定するステップとを含む請求項１に記載の車両の自動運転制御補助方法。
7. 前記感知情報及び前記静的高精度地図に基づいて前記環境感知結果を決定するステップは、
   前記感知情報を用いて前記静的高精度地図を更新することにより、前記環境に関連付けられたリアルタイム高精度地図を前記環境感知結果として取得するステップを含む請求項６に記載の車両の自動運転制御補助方法。
8. 前記感知情報は、画像感知情報を含み、
   前記感知情報及び前記静的高精度地図に基づいて前記環境感知結果を決定するステップは、
   前記画像感知情報から、前記環境における前記静的物体及び他の前記物体を識別するステップと、
   前記静的物体と他の前記物体との前記画像感知情報における相対位置関係に基づいて、前記静的高精度地図によって示された前記静的物体の前記位置から、他の前記物体の位置を決定するステップとを含む請求項６に記載の車両の自動運転制御補助方法。
9. 前記車両に配置される前記タグ部分は、前記車両のナンバープレート、前記車両の外部に貼付けられた二次元コード、前記車両の外部に貼付けられた非可視光タグ、及び前記車両に取付けられた無線周波数タグのうちの少なくとも一つを含む請求項１から請求項８のいずれかに記載の車両の自動運転制御補助方法。
10. 少なくとも一つの前記センサは、
    前記車両が走行している道路の付近に配置されたセンサと、
    前記環境における他の前記車両に集積されたセンサのうちの少なくとも一つのセンサとを備える請求項１から請求項９のいずれかに記載の車両の自動運転制御補助方法。
11. 環境に車両と別に配置された少なくとも一つのセンサによって収集された、前記環境に関する感知情報を取得する通信モジュールと、
    取得された前記感知情報を処理することによって、前記環境における前記車両を含む複数の物体の関連情報を示す、前記環境に関する環境感知結果を決定する情報処理モジュールとを備え、
    該情報処理モジュールは、前記環境感知結果から、前記車両に配置されるタグ部分に関する識別情報を識別し、
    前記識別情報に基づいて、前記環境感知結果のうち前記車両に対応する自車両感知結果を決定し、
    前記環境感知結果から、前記自車両感知結果を除外することによって、前記車両の車外感知結果を取得するように構成され、
    前記通信モジュールは、さらに前記車外感知結果を前記車両に関連付けられた車側制御装置に提供することによって、前記車両の運転行動の制御を補助する車両の自動運転制御補助装置。
12. 行動予測モジュールをさらに備え、
    該行動予測モジュールは、
    前記環境感知結果に基づいて、複数の前記物体における少なくとも一つの前記物体の、予期運動軌跡、予期運動速度及び予期運動方向のうちの少なくとも一つを含む行動予測を決定し、
    決定された該行動予測を前記車側制御装置に提供することによって、前記車両の前記運転行動の制御をさらに補助する請求項１１に記載の車両の自動運転制御補助装置。
13. 前記行動予測モジュールは、少なくとも一つの前記センサが位置する区域に特定される予測モデルによって、前記行動予測を決定し、
    前記予測モデルは、前記区域に出現する別の前記物体の行動に基づいて訓練される請求項１２に記載の車両の自動運転制御補助装置。
14. 運転推薦モジュールをさらに備え、
    該運転推薦モジュールは、
    前記環境感知結果に基づいて、前記車両の走行経路推薦、前記車両の走行方向推薦及び前記車両の前記運転行動を制御する操作命令推薦のうちの少なくとも一つを含む前記車両に対する自動運転推薦を決定し、
    決定された該自動運転推薦を前記車側制御装置に提供することによって、前記車両の前記運転行動の制御をさらに補助する請求項１１に記載の車両の自動運転制御補助装置。
15. 前記運転推薦モジュールは、
    少なくとも一つの前記センサが位置する区域に特定される推薦モデルによって、前記自動運転推薦を決定し、
    前記推薦モデルは、別の前記車両が前記区域で実行された運転行動に基づいて訓練される請求項１４に記載の車両の自動運転制御補助装置。
16. 前記情報処理モジュールは、
    少なくとも前記環境における静的物体の位置を示す、前記環境に関連付けられた静的高精度地図を取得し、
    前記感知情報及び前記静的高精度地図に基づいて前記環境感知結果を決定する請求項１１に記載の車両の自動運転制御補助装置。
17. 前記情報処理モジュールは、
    前記感知情報を用いて前記静的高精度地図を更新することにより、前記環境に関連付けられたリアルタイム高精度地図を前記環境感知結果として取得する請求項１６に記載の車両の自動運転制御補助装置。
18. 前記感知情報は、画像感知情報を含み、
    前記情報処理モジュールは、
    前記画像感知情報から、前記環境における前記静的物体及び他の前記物体を識別し、
    前記静的物体と他の前記物体との前記画像感知情報における相対位置関係に基づいて、前記静的高精度地図によって示された前記静的物体の前記位置から、他の前記物体の位置を決定する請求項１６に記載の車両の自動運転制御補助装置。
19. 前記車両に配置される前記タグ部分は、前記車両のナンバープレート、前記車両の外部に貼付けられた二次元コード、前記車両の外部に貼付けられた非可視光タグ、及び前記車両に取付けられた無線周波数タグのうちの少なくとも一つを含む請求項１１から請求項１８のいずれかに記載の車両の自動運転制御補助装置。
20. 少なくとも一つの前記センサは、
    前記車両が走行している道路の付近に配置されたセンサと、
    前記環境における他の前記車両に集積されたセンサのうちの少なくとも一つのセンサとを備える請求項１１から請求項１９のいずれかに記載の車両の自動運転制御補助装置。
21. 少なくとも一つのプロセッサと、
    少なくとも一つのプログラムを記憶する記憶装置とを備え、
    少なくとも一つの前記プログラムが少なくとも一つの前記プロセッサによって実行される場合、少なくとも一つの前記プロセッサが請求項１から請求項１０のいずれかに記載の車両の自動運転制御補助方法を実現する機器。
22. コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
    前記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行される場合、請求項１から請求項１０のいずれかに記載の車両の自動運転制御補助方法を実現するコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
23. 環境に車両と別に配置され、前記環境に関する感知情報を収集する少なくとも一つのセンサと、
    請求項１１から請求項２０のいずれかに記載の車両の自動運転制御補助装置を備える路側補助装置と、
    該路側補助装置によって提供された前記環境感知結果に基づいて、前記車両の運転行動を制御する車側制御装置とを備える車路連携システム。

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