JP6903598B2 - 情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム、および移動体 - Google Patents

Description

本発明の実施の形態は、情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム、および移動体に関する。

車両の運行状況を記録し、車両の運行管理に役立てるシステムが開示されている。例えば、車両に搭載された各種センサから出力された、走行速度や回転速度などの出力情報を用いて、車両が危険な状態下にあると判定した時に、該出力情報を記録するシステムが開示されている。

ここで、移動体に搭載されたプロセッサは、様々な種類の情報を導出する。しかし、従来では、センサから出力された出力情報が閾値以上であるか否かなどの単純な判定によって、出力情報などの履歴情報を記録しており、履歴情報の適切な記録がなされていなかった。

特開２００２−４２２８８号公報

本発明が解決しようとする課題は、履歴情報の適切な記録を行うことができる、情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム、および移動体を提供することである。

実施の形態の情報処理装置は、設定部を備える。設定部は、センサの出力情報から導出された導出情報の信頼度に応じて、履歴情報の記録レベルを設定する。

移動体を示す図。 ハードウェア構成を示す模式図。 移動体の機能的構成を示すブロック図。 周辺状況情報を示す模式図。 周辺状況情報を示す模式図。 基準管理テーブルを示す模式図。 信頼性対応ＤＢを示す模式図。 記録レベル対応ＤＢのデータ構成を示す模式図。 出力情報対応ＤＢを示す模式図。 情報処理の手順を示すフローチャート。 記憶制御処理の手順を示すフローチャート。 割込み処理の手順の一例を示すフローチャート。

以下に添付図面を参照して、情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム、および移動体を詳細に説明する。

図１は、本実施の形態の移動体１０の一例を示す図である。

移動体１０は、情報処理装置２０と、センサ１０Ａと、出力部１０Ｎと、駆動制御部１０Ｉと駆動部１０Ｍと、を備える。

情報処理装置２０は、例えば、専用または汎用コンピュータである。本実施の形態では、情報処理装置２０が、移動体１０に搭載されている場合を一例として説明する。

移動体１０とは、移動可能な物である。移動体１０は、例えば、車両、台車、飛行可能な物体（有人飛行機、無人飛行機（例えば、ＵＡＶ（Ｕｎｍａｎｎｅｄ Ａｅｒｉａｌ Ｖｅｈｉｃｌｅ）、ドローン）、ロボット、パーソナルモビリティ、などである。また、移動体１０は、例えば、人による運転操作を介して走行する移動体や、人による運転操作を介さずに自動的に走行（自動運転）可能な移動体である。本実施の形態では、移動体１０が車両である場合を一例として説明する。車両は、例えば、二輪自動車、三輪自動車、四輪自動車などである。本実施の形態では、車両が、自動運転可能な四輪自動車である場合を一例として説明する。

なお、情報処理装置２０は、移動体１０に搭載された形態に限定されない。情報処理装置２０は、静止物に搭載されていてもよい。静止物は、地面に固定された物である。静止物は、移動不可能な物や、地面に対して静止した状態の物である。静止物は、例えば、ガードレール、ポール、駐車車両、道路標識、などである。また、情報処理装置２０は、クラウド上で処理を実行するクラウドサーバに搭載されていてもよい。

駆動部１０Ｍは、移動体１０に搭載された、駆動デバイスである。駆動部１０Ｍは、例えば、エンジン、ブレーキの駆動部、ステアリングの駆動部、アクセルの駆動部、などである。

駆動制御部１０Ｉは、駆動部１０Ｍを制御する。駆動制御部１０Ｉの制御によって駆動部１０Ｍが駆動する。例えば、駆動制御部１０Ｉは、移動体１０を自動運転するために、センサ１０Ａから出力された出力情報や、出力情報から導出された導出情報（詳細後述）などに基づいて、駆動部１０Ｍを制御する。駆動部１０Ｍの制御によって、移動体１０のステアリング量、ブレーキ量、アクセル量、などが制御される。例えば、駆動制御部１０Ｉは、障害物などの物体を避けて現在走行中の車線を保ち、かつ前方車両との車間距離を所定距離以上保つように車両の制御を行う。

出力部１０Ｎは、各種情報を出力する。出力部１０Ｎは、例えば、各種情報を外部装置と通信する通信機能、各種情報を表示する表示機能、各種情報を示す音を出力する音出力機能、などを備える。例えば、出力部１０Ｎは、通信部、ディスプレイ、および、スピーカ、の少なくとも１つを含む。

センサ１０Ａは、対象の物理現象や対象の物理状態の変化などを検知し、信号やデータに変換して出力する装置や機器である。本実施の形態では、センサ１０Ａは、移動体１０の内界や外界の状況をセンシングするために用いられる。本実施の形態では、センサ１０Ａは、外界センサ１０Ｂと、内界センサ１０Ｃと、を含む。

外界センサ１０Ｂは、移動体１０の周辺の外界をセンシングするセンサ１０Ａである。外界センサ１０Ｂは、移動体１０に搭載されていてもよいし、該移動体１０の外部に搭載されていてもよい。移動体１０の外部とは、例えば、他の移動体や外部装置などを示す。

移動体１０の周辺とは、該移動体１０から予め定めた範囲内の領域である。この範囲は、外界センサ１０Ｂの観測可能な範囲である。この範囲は、予め設定すればよい。

外界センサ１０Ｂは、外界をセンシングし、センシング結果を出力情報として出力する。

外界センサ１０Ｂは、例えば、カメラ（撮影装置）、距離センサ（ミリ波レーダ、レーザセンサ）、音波によって物体を探知するソナーセンサ、超音波センサ、外部装置との通信装置、などである。レーザセンサは、例えば、水平面に対して平行に設置された二次元ＬＩＤＡＲ（Ｌａｓｅｒ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）センサや、三次元ＬＩＤＡＲセンサである。

移動体１０には、これらの複数種類の外界センサ１０Ｂの内、少なくとも１種を、複数搭載した形態であってもよい。また、移動体１０は、１種類の外界センサ１０Ｂを搭載した形態であってもよいし、複数種類の外界センサ１０Ｂを搭載した形態であってもよい。

本実施の形態では、外界センサ１０Ｂは、カメラ１０Ｅと、ＬＩＤＡＲ１０Ｆと、ミリ波レーダ１０Ｇと、超音波センサ１０Ｈと、Ｖ２Ｘモジュール１０Ｄと、を含む場合を説明する。

カメラ１０Ｅは、撮影によって撮影画像データ（以下、撮影画像と称する）を得る。撮影装置は、単眼カメラ、ステレオカメラ、位置特定用カメラ、カラー開口カメラセンサ、などである。撮影画像は、画素ごとに画素値を規定したデジタル画像データや、画素毎にカメラ１０Ｅからの距離を規定したデプスマップなどである。

本実施の形態では、移動体１０には、複数のカメラ１０Ｅ（カメラ１０Ｅ１、カメラ１０Ｅ２）が搭載されている場合を、一例として説明する。これらの複数のカメラ１０Ｅは、互いに、撮影画角の少なくとも一部が異なるように配置されている。これによって、カメラ１０Ｅが、移動体１０の周辺を撮影可能としてもよい。本実施の形態では、カメラ１０Ｅ１は、移動体１０の前方（すなわち、移動体１０の進行方向の下流側）を撮影可能な位置に設置されている。カメラ１０Ｅ２は、移動体１０の後方（すなわち、移動体１０の進行方向の上流側）を撮影可能な位置に設置されている。

カメラ１０Ｅは、予め定めた撮影間隔毎（例えば、１０ｍｓｅｃ毎）に周辺を撮影し、撮影画像を出力情報として情報処理装置２０へ送信する。なお、カメラ１０Ｅの撮影間隔は、周辺環境などに応じて変更可能としてもよい。

なお、カメラ１０Ｅの撮影方向（撮影画角）は、移動体１０の周辺に限定されない。例えば、カメラ１０Ｅは、移動体１０の内部を撮影可能な方向に、設置されていてもよい。この場合、例えば、複数のカメラ１０Ｅの内の一部を、移動体１０のドライバや同乗者を撮影可能な位置に設置すればよい。

ＬＩＤＡＲ１０Ｆは、パルス状にレーザーを照射して反射光を測定し、反射光が到着するまでの時間を計測することで、対象までの距離を測定するセンサである。

本実施の形態では、移動体１０には、複数のＬＩＤＡＲ１０Ｆ（ＬＩＤＡＲ１０Ｆ１、ＬＩＤＡＲ１０Ｆ２）が設けられている場合を、一例として説明する。ＬＩＤＡＲ１０Ｆ１は、移動体１０の前方（すなわち、移動体１０の進行方向の下流側）を測定可能な位置に設置されている。ＬＩＤＡＲ１０Ｆ２は、移動体１０の後方（すなわち、移動体１０の進行方向の上流側）を測定可能な位置に設置されている。

ＬＩＤＡＲ１０Ｆは、予め定めた間隔毎（例えば、１０ｍｓｅｃ毎）に周辺を測定し、対象までの距離の測定結果（以下、ＬＩＤＡＲ情報と称する）を出力情報として、情報処理装置２０へ送信する。なお、ＬＩＤＡＲ１０Ｆの測定間隔は、周辺環境などに応じて変更可能としてもよい。

ミリ波レーダ１０Ｇは、ミリ波帯の波長の電波を用いて、周囲の対象との距離を測定するセンサである。超音波センサ１０Ｈは、超音波を発信し、その反射波を受波器で受信する。これによって、超音波センサ１０Ｈは、対象の有無や対象までの距離を検出する。なお、移動体１０は、ミリ波レーダ１０Ｇおよび超音波センサ１０Ｈについても、複数搭載した構成であってもよい。

ミリ波レーダ１０Ｇは、予め定めた間隔毎（例えば、１０ｍｓｅｃ毎）に周辺を測定し、対象までの距離の測定結果（以下、ミリ波レーダ情報と称する）を出力情報として、情報処理装置２０へ送信する。なお、ミリ波レーダ１０Ｇの測定間隔は、周辺環境などに応じて変更可能としてもよい。

Ｖ２Ｘモジュール１０Ｄは、通信インフラを介さずに、他の情報処理装置や外部装置と直接無線通信するための通信モジュールである。このような直接無線通信には、例えば、車車間・路車間通信（Ｖ２Ｘ：Ｖｅｈｉｃｌｅ−ｔｏ−Ｅｖｅｒｙｔｈｉｎｇ）を用いる。

Ｖ２Ｘ通信は、ＩＥＥＥ８０２．１１ｐを用いた自動車間の通信（Ｖ２Ｖ）、自動車と通信装置間の通信（Ｖ２Ｉ）、自動車と歩行者間の通信（Ｖ２Ｐ）、自動車と住宅間の通信（Ｖ２Ｈ）などを含む。Ｖ２Ｘ通信では、ワイルドカードＢＳＳＩＤ（Ｂａｓｉｃ Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｓｅｔ ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）を用いて、ＢＳＳを確立せずに直接無線通信を行う。なお、Ｖ２Ｘ通信は、Ｃ２Ｘ（Ｃａｒ−ｔｏ−Ｘ）通信と称される場合もある。

Ｖ２Ｘモジュール１０Ｄは、他の情報処理装置や外部装置との間で、直接無線通信により、通信メッセージを通信する。

通信メッセージは、例えば、移動体１０の位置情報（緯度、経度、高度、位置情報の精度など）、移動体１０の大きさ情報（縦の長さ、横の長さなど）、移動体１０の動き情報（速度、向き、進行方向の加速度、横方向の加速度、ヨー角度など）、移動体１０の運転状態を示す情報（ブレーキ、アクセル、ステアリングの操作量、変速機の状態、補助ブレーキの状態、ＡＢＳの状態など）、信号機の状態に関する情報（信号機の示す色など）、道路標識に関する情報（制限速度）などを含む。

具体的には、例えば、通信メッセージは、ＮＨＴＳＡ（Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｈｉｇｈｗａｙ Ｔｒａｆｆｉｃ Ｓａｆｅｔｙ Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ）によって発行された“Ｖｅｈｉｃｌｅ−ｔｏ−Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ： Ｒｅａｄｉｎｅｓｓ ｏｆ Ｖ２Ｖ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｆｏｒ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ”に記載されている、ＢＳＭ（Ｂａｓｉｃ Ｓａｆｅｔｙ Ｍｅｓｓａｇｅ）などである。

Ｖ２Ｘモジュール１０Ｄは、他の情報処理装置や外部装置から通信メッセージを受信または送信するごとに、受信または送信した通信メッセージを出力情報として、情報処理装置２０へ出力する。

例えば、Ｖ２Ｘモジュール１０Ｄは、予め定めた周波数帯域（例えば、５．９ＧＨｚ帯、７００ＭＨｚ帯）で無線通信などを行い、通信メッセージを通信する。なお、Ｖ２Ｘモジュール１０Ｄによる通信の間隔は、予め定めてもよく、可変としてもよい。Ｖ２Ｘモジュール１０Ｄによる通信の間隔は、例えば、１００ｍｓｅｃである。

次に、内界センサ１０Ｃについて説明する。内界センサ１０Ｃは、移動体１０自体をセンシングするセンサである。内界センサ１０Ｃは、移動体１０の位置情報や、移動体１０の姿勢を示す姿勢情報などを取得する。内界センサ１０Ｃは、例えば、ＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）モジュール、慣性計測装置（ＩＭＵ：Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ）、速度センサ、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）等である。ＩＭＵは、移動体１０の三軸加速度および三軸角速度などを得る。なお、移動体１０の位置情報は、ワールド座標（世界座標）によって表されるものとする。

本実施の形態では、移動体１０は、内界センサ１０Ｃとして、ＧＮＳＳモジュール１０Ｐを備える場合を、一例として説明する。ＧＮＳＳモジュール１０Ｐは、移動体１０の位置情報および現在時刻（以下、単に位置情報と称する）を測定する。位置情報は、例えば、緯度および経度で表される。そして、ＧＮＳＳモジュール１０Ｐは、測定した位置情報を出力情報として、情報処理装置２０へ出力する。

次に、移動体１０のハードウェア構成を説明する。

図２は、移動体１０のハードウェア構成の一例を示す模式図である。図２に示すように、移動体１０は、センサ１０Ａと、駆動制御部１０Ｉと、情報処理装置２０と、が電気的に接続されている。

情報処理装置２０は、ＥＣＵ（Ｅｎｇｉｎｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）２２と、記憶装置２４と、を電気的に接続した構成である。

記憶装置２４は、各種データを記憶するための記憶装置である。記憶装置２４は、例えば、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）、ＳＳＤ， ｅＭＭＣなどのストレージデバイス、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＭＲＡＭ（ＭａｇｎｅｔｏｒｅｓｉｓｔｉｖｅＲＡＭ）、ＰＣＭ（Ｐｈａｓｅ Ｃｈａｎｇｅ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲｅＲＡＭ（Ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ ＲＡＭ）、ＦｅＲＡＭ（Ｆｅｒｒｏｅｌｅｃｔｒｉｃ ＲＡＭ））、外部メモリ（ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリ）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子（ＮＯＲ Ｆｌａｓｈ、ＮＡＮＤＦｌａｓｈ）、ＳＤカード、光ディスク等である。

記憶装置２４のインタフェースは限定されない。記憶装置２４のインタフェースは、例えば、ＳＡＴＡ，ＳＡＳ，ＰＣＩｅ，ＮＶＭｅなどのストレージデバイスの共通インタフェースや、ＤＩＭＭなどのメインメモリ用インタフェース、ＳＰＩ（Ｓｅｒｉａｌ Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）やＩ２Ｃ（Ｉｎｔｅｒ−Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）などがある。

なお、記憶装置２４は、情報処理装置２０の外部に設けられた記憶装置であってもよい。また、記憶装置２４は、記憶媒体であってもよい。また、記憶装置２４を、複数の記憶装置から構成してもよい。

本実施の形態では、記憶装置２４は、複数の記憶装置２４から構成される場合を、一例として説明する。具体的には、本実施の形態では、記憶装置２４は、記憶装置２４Ａと、記憶装置２４Ｂと、記憶装置２４Ｃと、記憶装置２４Ｄと、から構成される場合を、一例として説明する。

ＥＣＵ２２は、情報処理装置２０を制御するマイクロコントローラである。ＥＣＵ２２は、１つのＥＣＵ２２から構成してもよいし、複数のＥＣＵから構成してもよい。本実施の形態では、ＥＣＵ２２は、認識ＥＣＵ２２Ａと、判断ＥＣＵ２２Ｂと、Ｖ２Ｘ ＥＣＵ２２Ｃと、ゲートウェイＥＣＵ２２Ｄと、を含む場合を、一例として説明する。

Ｖ２Ｘ ＥＣＵ２２Ｃは、Ｖ２Ｘモジュール１０Ｄに接続されている。また、Ｖ２Ｘ ＥＣＵ２２Ｃには、記憶装置２４Ｃが接続されている。Ｖ２Ｘ ＥＣＵ２２Ｃは、Ｖ２Ｘモジュール１０Ｄを制御する。例えば、Ｖ２Ｘ ＥＣＵ２２Ｃは、Ｖ２Ｘモジュール１０Ｄを介して他の装置へ通信メッセージを送信する。また、Ｖ２Ｘ ＥＣＵ２２Ｃは、Ｖ２Ｘモジュール１０Ｄを介して他の装置から受信した通信メッセージを、他のＥＣＵ２２（例えば、認識ＥＣＵ２２Ａ）へ出力する。また、Ｖ２Ｘ ＥＣＵ２２Ｃは、通信メッセージを記憶装置２４Ｃへ記憶する。

ゲートウェイＥＣＵ２２Ｄは、移動体１０に搭載された複数のサブネットワークＮ間を繋ぐＥＣＵ２２である。

移動体１０に搭載されたサブネットワークＮは、有線および無線の何れであってもよい。有線のサブネットワークＮは、例えば、ＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＣＡＮ ＦＤ、ＬＩＮ（Ｌｏｃａｌ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＦｌｅｘＲａｙ、ＭＯＳＴ（ｍｅｄｉａ ｏｒｉｅｎｔｅｄ ｓｙｓｔｅｍｓ ｔｒａｎｓｐｏｒｔ）、Ｅｔｈｅｒｎｅｔなどである。また無線のサブネットワークＮには、８０２．１１ａ、８０２．１１ｂ、８０２．１１ｇ、８０２．１１ｎ、８０２．１１ａｃ、などの伝送規格の無線ＬＡＮデバイス、近距離無線通信のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＺｉｇＢｅｅ，ＴｒａｎｓｆｅｒＪｅｔなどの無線通信方式が用いられる。

ゲートウェイＥＣＵ２２Ｄは、移動体１０における複数のサブネットワークＮによるドメインを分割する。そして、ゲートウェイＥＣＵ２２Ｄは、これらのドメインをまたぐ通信のルーティングや、通信のフィルタリングを行う。

本実施の形態では、ゲートウェイＥＣＵ２２Ｄには、ＧＮＳＳモジュール１０Ｐおよび記憶装置２４Ｄが接続されている。ゲートウェイＥＣＵ２２Ｄは、該ゲートウェイＥＣＵ２２Ｄを通過した各種情報を記憶装置２４Ｄへ記憶する。

また、ゲートウェイＥＣＵ２２Ｄは、サブネットワークＮ１、サブネットワークＮ２、サブネットワークＮ３の各々に接続されている。

サブネットワークＮ１には、認識ＥＣＵ２２Ａおよび判断ＥＣＵ２２Ｂが接続されている。サブネットワークＮ２には、駆動制御部１０Ｉが接続されている。サブネットワークＮ３には、Ｖ２Ｘ ＥＣＵ２２Ｃが接続されている。本実施の形態では、ゲートウェイＥＣＵ２２Ｄは、これらの複数のサブネットワークＮ（サブネットワークＮ１、Ｎ２、Ｎ３）に接続されている。このため、各サブネットワークＮに接続されたＥＣＵ２２（認識ＥＣＵ２２Ａ、判断ＥＣＵ２２Ｂ、Ｖ２Ｘ ＥＣＵ２２Ｃ）および駆動制御部１０Ｉは、ゲートウェイＥＣＵ２２Ｄを介して通信可能に構成されている。

認識ＥＣＵ２２Ａは、外界センサ１０Ｂに接続されている。認識ＥＣＵ２２Ａは、外界センサ１０Ｂから受付けた出力情報の認識や、出力情報から導出情報を導出する（詳細後述）、認識ＥＣＵ２２Ａには、記憶装置２４Ａが接続されている。認識ＥＣＵ２２Ａは、認識結果や導出情報を記憶装置２４Ａへ記憶する。

判断ＥＣＵ２２Ｂは、認識ＥＣＵ２２Ａによる認識結果などを用いて、移動体１０の走行予定経路などを生成する。記憶装置２４Ｂは、判断ＥＣＵ２２Ｂで生成された走行予定経路などを記憶する。

駆動制御部１０Ｉは、上述したように、駆動部１０Ｍを制御する。本実施の形態では、駆動制御部１０Ｉは、ステアリング制御ＥＣＵ１０Ｊと、ブレーキ制御ＥＣＵ１０Ｋと、アクセル制御ＥＣＵ１０Ｌと、を含む。ステアリング制御ＥＣＵ１０Ｊは、情報処理装置２０で導出されたステアリング量に応じて、駆動部１０Ｍを制御することで、移動体１０の操舵角を制御する。ブレーキ制御ＥＣＵ１０Ｋは、情報処理装置２０で導出されたブレーキ量に応じて、駆動部１０Ｍを制御することで、移動体１０のブレーキ量を制御する。アクセル制御ＥＣＵ１０Ｌは、情報処理装置２０で導出されたアクセル量に応じて、駆動部１０Ｍ、を制御することで、移動体１０のアクセル量を制御する。

なお、移動体１０のハードウェア構成は、図２に示す形態に限定されない。

例えば、複数のＥＣＵ２２（認識ＥＣＵ２２Ａ、判断ＥＣＵ２２Ｂ、Ｖ２Ｘ ＥＣＵ２２Ｃ、ゲートウェイＥＣＵ２２Ｄ）の内の少なくとも２つを、まとめて、１つのＥＣＵ２２として構成してもよい。例えば、認識ＥＣＵ２２Ａの処理を実行する認識用Ｃｏｒｅと、判断ＥＣＵ２２Ｂの処理を実行する生成用Ｃｏｒｅと、を内蔵した１つのＥＣＵ２２を、認識ＥＣＵ２２Ａおよび判断ＥＣＵ２２Ｂに代えて用いてもよい。また、１つのＥＣＵ２２内に、汎用的な処理を行う汎用Ｃｏｒｅを複数搭載し、各汎用Ｃｏｒｅで、認識ＥＣＵ２２Ａ、判断ＥＣＵ２２Ｂ、Ｖ２Ｘ ＥＣＵ２２Ｃ、およびゲートウェイＥＣＵ２２Ｄなどの処理を統合して実行する構成としてもよい。

また、例えば、複数のＥＣＵ２２（認識ＥＣＵ２２Ａ、判断ＥＣＵ２２Ｂ、Ｖ２Ｘ ＥＣＵ２２Ｃ、ゲートウェイＥＣＵ２２Ｄ）の内の少なくとも２つを、ＰＣＩｅなどを用いて直接接続してもよい。

また、複数の記憶装置２４（記憶装置２４Ａ、記憶装置２４Ｂ、記憶装置２４Ｃ、記憶装置２４Ｄ）の内の少なくとも２つを、まとめて、１つの記憶装置２４として構成してもよい。

また、各センサ１０Ａ、ＥＣＵ２２（認識ＥＣＵ２２Ａ、判断ＥＣＵ２２Ｂ、Ｖ２Ｘ ＥＣＵ２２Ｃ、ゲートウェイＥＣＵ２２Ｄ）、記憶装置２４、の接続形態は、図２に示す例に限定されない。また、移動体１０のサブネットワークＮの構成は、図２に示す形態に限定されない。

例えば、図２には、情報処理装置２０における全てのサブネットワークＮが、ゲートウェイＥＣＵ２２Ｄに接続されている場合を示した。しかし、サブネットワークＮごとに、各サブネットワークＮの専用のゲートウェイ（例えば、ＤＣＵ（Ｄｏｍａｉｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ））を接続してもよい。このように、ＤＣＵを用いて、多段のゲートウェイを構成してもよい。また、各ＤＣＵに、更に、記憶装置２４を接続してもよい。また、例えば、駆動制御部１０Ｉに、更に、記憶装置２４を接続してもよい。

また、例えば、各センサ１０Ａ、ＥＣＵ２２（認識ＥＣＵ２２Ａ、判断ＥＣＵ２２Ｂ、Ｖ２Ｘ ＥＣＵ２２Ｃ、ゲートウェイＥＣＵ２２Ｄ）、記憶装置２４、の少なくとも１つを、図２に示す例とは異なるサブネットワークＮや異なるＥＣＵ２２などへ接続した形態であってもよい。

また、センサ１０Ａの各々に、記憶装置２４を搭載した形態であってもよい。

また、センサ１０Ａの内の少なくとも一部を、ゲートウェイＥＣＵ２２Ｄ、サブネットワークＮ１、または、ゲートウェイＥＣＵ２２Ｄに接続された新たなサブネットワーク（図示省略）、の何れかに接続した形態であってもよい。

例えば、カメラ１０Ｅ１、カメラ１０Ｅ２を、ゲートウェイＥＣＵ２２Ｄ、サブネットワークＮ１、または、ゲートウェイＥＣＵ２２Ｄに接続された新たなサブネットワーク（図示省略）、の何れかに接続した形態であってもよい。

また、各センサ１０Ａの各々に記憶装置２４を接続した構成であってもよい。また、各センサ１０Ａの各々が、記憶装置２４を含む構成であってもよい。また、各センサ１０Ａの各々に接続された記憶装置２４に、各センサ１０Ａから出力された出力情報を記憶し、情報処理装置２０は、該記憶装置２４から出力情報を取得してもよい。

また、複数のＥＣＵ２２の少なくとも１つが、記憶装置２４を内蔵した構成であってもよい。

また、各記憶装置２４に記憶される情報は上記に限定されない。例えば、記憶装置２４Ａに記憶される情報の一部を記憶装置２４Ｂに記憶してもよい。また、駆動制御部１０Ｉに更に記憶装置を接続した構成とし、駆動制御部１０Ｉの制御に用いる情報（例えば、アクセル量など）を、記憶装置に記憶してもよいし、記憶装置２４Ａに記憶してもよい。

次に、移動体１０の機能的構成について詳細に説明する。図３は、移動体１０の機能的構成の一例を示すブロック図である。

移動体１０は、情報処理装置２０と、出力部１０Ｎと、センサ１０Ａと、駆動制御部１０Ｉと、を備える。情報処理装置２０、出力部１０Ｎ、センサ１０Ａ、および、駆動制御部１０Ｉは、バス２６などを介して接続されている。

情報処理装置２０は、記憶装置２４と、処理部３０と、を備える。

なお、記憶装置２４、出力部１０Ｎ、センサ１０Ａ（外界センサ１０Ｂ（カメラ１０Ｅ（カメラ１０Ｅ１、カメラ１０Ｅ２）、ＬＩＤＡＲ１０Ｆ（ＬＩＤＡＲ１０Ｆ１、ＬＩＤＡＲ１０Ｆ２）、ミリ波レーダ１０Ｇ、超音波センサ１０Ｈ、Ｖ２Ｘモジュール１０Ｄ）、内界センサ１０Ｃ（ＧＮＳＳモジュール１０Ｐ））、および駆動制御部１０Ｉ、の少なくとも１つは、有線または無線で処理部３０に接続すればよい。また、記憶装置２４、出力部１０Ｎ、センサ１０Ａ（外界センサ１０Ｂ（カメラ１０Ｅ（カメラ１０Ｅ１、カメラ１０Ｅ２）、ＬＩＤＡＲ１０Ｆ（ＬＩＤＡＲ１０Ｆ１、ＬＩＤＡＲ１０Ｆ２）、ミリ波レーダ１０Ｇ、超音波センサ１０Ｈ、Ｖ２Ｘモジュール１０Ｄ）、内界センサ１０Ｃ（ＧＮＳＳモジュール１０Ｐ））、および駆動制御部１０Ｉ、の少なくとも１つと、処理部３０と、を、ネットワークを介して接続してもよい。

記憶装置２４は、上述したため、ここでは説明を省略する。

処理部３０は、情報処理装置２０における各種処理を実行する。処理部３０は、取得部３０Ａと、導出部３０Ｂと、算出部３０Ｃと、設定部３０Ｄと、記録制御部３０Ｅと、を備える。導出部３０Ｂは、センサ異常検出部３０Ｆと、周辺状況認識部３０Ｇと、経路生成部３０Ｈと、駆動量生成部３０Ｉと、を含む。周辺状況認識部３０Ｇは、走行レーン検出部３０Ｊと、障害物検出部３０Ｋと、標識認識部３０Ｌと、走行可能領域検出部３０Ｍと、自己位置推定部３０Ｎと、Ｖ２Ｘ通信情報解析部３０Ｏと、ドライバ状態認識部３０Ｐと、グリッドマップ生成部３０Ｑと、を含む。経路生成部３０Ｈは、走行予定経路生成部３０Ｒと、走行方針・難易度決定部３０Ｓと、推奨レーン生成部３０Ｔと、を含む。

処理部３０における各機能部（取得部３０Ａ、導出部３０Ｂ、算出部３０Ｃ、設定部３０Ｄ、記録制御部３０Ｅ、センサ異常検出部３０Ｆ、周辺状況認識部３０Ｇ、経路生成部３０Ｈ、駆動量生成部３０Ｉ、走行レーン検出部３０Ｊ、障害物検出部３０Ｋ、標識認識部３０Ｌ、走行可能領域検出部３０Ｍ、自己位置推定部３０Ｎ、Ｖ２Ｘ通信情報解析部３０Ｏ、ドライバ状態認識部３０Ｐ、グリッドマップ生成部３０Ｑ、走行予定経路生成部３０Ｒ、走行方針・難易度決定部３０Ｓ、推奨レーン生成部３０Ｔ）は、例えば、１または複数のプロセッサにより実現される。

例えば、上記各部は、ＥＣＵ２２やＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのプロセッサにプログラムを実行させること、すなわちソフトウェアにより実現してもよい。上記各機能部は、専用のＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）などのプロセッサ、すなわちハードウェアにより実現してもよい。また、上記各機能部は、ソフトウェアおよびハードウェアを併用して実現してもよい。複数のプロセッサを用いる場合、各プロセッサは、各部のうち１つを実現してもよいし、各部のうち２以上を実現してもよい。

なお、本実施の形態において用いる「プロセッサ」との文言は、例えば、ＥＣＵ２２、ＣＰＵ、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）或いは、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Ｓｉｍｐｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＣＰＬＤ）、およびフィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ））の回路を意味する。

プロセッサは、記憶装置２４などの記憶部に保存されたプログラムを読み出し実行することで、上記各機能部を実現する。なお、記憶部にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成してもよい。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで、上記各機能部を実現する。

まず、取得部３０Ａについて説明する。取得部３０Ａは、センサ１０Ａから出力情報を取得する。

出力情報は、センサ１０Ａの各々でセンシングされたセンシング結果を示す情報である。言い換えると、出力情報は、センサ１０Ａから出力された情報である。出力情報は、例えば、カメラ１０Ｅで撮影された撮影画像、ＬＩＤＡＲ１０Ｆで測定されたＬＩＤＡＲ情報、ミリ波レーダ１０Ｇで測定されたミリ波レーダ情報、Ｖ２Ｘモジュール１０Ｄで通信した通信メッセージ、ＧＮＳＳモジュール１０Ｐで取得した位置情報、などである。

なお、出力情報は、情報処理装置２０に接続されたセンサ１０Ａでセンシングされたセンシング結果を示す情報であればよく、上記に限定されない。

取得部３０Ａは、取得した出力情報を、導出部３０Ｂへ出力する。

導出部３０Ｂは、取得部３０Ａで取得した出力情報から、導出情報を導出する。

導出情報は、出力情報に対して各種処理を実行することによって導出される情報である。このため、導出情報は、出力情報とは異なる情報である。

導出情報は、例えば、センサ異常情報、矛盾情報、ドライバ状態情報、走行予定経路情報、走行難易度情報、推奨レーン情報、周辺状況解析結果情報、移動体１０の駆動量、の少なくとも１つを含む。

これらの導出情報は、導出部３０Ｂによって導出される。導出部３０Ｂは、センサ異常検出部３０Ｆと、周辺状況認識部３０Ｇと、経路生成部３０Ｈと、駆動量生成部３０Ｉと、を含む。

センサ異常検出部３０Ｆは、導出情報として、センサ異常情報を導出する。センサ異常情報は、センサ１０Ａの異常を示す情報である。センサ１０Ａの異常とは、センサ１０Ａが出力情報を出力することの不可能な状態であることや、異常値を出力する状態であることを示す。

センサ異常検出部３０Ｆは、センサ１０Ａの各々の異常を検出する。センサ異常検出部３０Ｆは、センサ１０Ａの各々から、取得部３０Ａを介して出力情報を受付ける。そして、センサ異常検出部３０Ｆは、受付けた出力情報を用いて、各出力情報を出力したセンサ１０Ａの異常を検出する。

センサ異常検出部３０Ｆは、公知の方法により、出力情報から、センサ１０Ａの異常を検出すればよい。例えば、センサ異常検出部３０Ｆは、センサ１０Ａに設けられたウォッチドック機能を用いてセンサ異常を検出する。また、センサ異常検出部３０Ｆは、所定時間以上、出力情報の出力されないセンサ１０Ａを、異常と検出してもよい。また、例えば、センサ異常検出部３０Ｆは、センサ１０Ａごとに、正常とする範囲の正常値を予め設定する。そして、センサ異常検出部３０Ｆは、各センサ１０Ａからの出力値が、対応する正常値の範囲外である場合、異常値を出力する状態であると検出してもよい。

具体的には、例えば、カメラ１０Ｅから得られた撮影画像に、閾値の回数以上、同じ測定結果を示す画素領域が含まれ、且つ、該画素領域が閾値以上の面積であったと仮定する。この場合、センサ異常検出部３０Ｆは、該撮影画像を撮影したカメラ１０Ｅの異常を検出する。

また、例えば、ＬＩＤＡＲ１０Ｆから得られたＬＩＤＡＲ情報に、閾値の回数以上、同じ距離を示す領域が含まれ、且つ、該領域が閾値以上の面積であったと仮定する。この場合、センサ異常検出部３０Ｆは、該ＬＩＤＡＲ情報を測定したＬＩＤＡＲ１０Ｆの故障を検出する。

なお、センサ異常検出部３０Ｆは、他の方法を用いて、センサ１０Ａの異常を検出してもよい。例えば、センサ異常検出部３０Ｆは、センサ１０Ａの管理するレジスタを読み込むことで、センサ１０Ａの異常を検出してもよい。

そして、センサ異常検出部３０Ｆは、異常を検出した場合、異常を検出したセンサ１０Ａと、該センサ１０Ａの異常を示す情報と、をセンサ異常情報として導出する。

次に、周辺状況認識部３０Ｇについて説明する。周辺状況認識部３０Ｇは、センサ１０Ａから取得部３０Ａを介して受付けた出力情報を用いて、導出情報として、周辺状況情報を導出する。

周辺状況情報は、出力情報から導出される導出情報であって、移動体１０の周辺状況を示す情報である。周辺状況情報は、センサ１０Ａでセンシングされた出力情報そのものでは無く、出力情報に何等かの処理を行うことによって導出された情報である。

周辺状況情報は、矛盾情報、ドライバ状態情報、周辺状況解析結果情報、の少なくとも１つを含む。

矛盾情報は、複数のセンサ１０Ａの各々から出力された出力情報が、互いに矛盾することを示す情報である。ドライバ状態情報は、移動体１０のドライバの状態を示す情報である。

周辺状況解析結果情報は、出力情報の解析によって導出された、移動体１０の周辺の解析結果を示す情報である。周辺状況解析結果情報は、例えば、移動体１０の周辺に位置する、対象の有無、対象の種類、対象の存在確率、対象の占有率、などの解析結果を示す情報である。対象は、測定対象の物である。対象は、例えば、現在走行中の走行レーン、障害物、標識、走行可能領域、などである。また、周辺状況解析結果情報は、地図上における移動体１０の位置を示す自己位置情報や、通信メッセージの解析結果情報を含んでいてもよい。本実施の形態では、周辺状況解析結果情報は、現在走行中の走行レーン、移動体１０の周辺の障害物、標識、走行可能領域、自己位置情報、通信メッセージの解析結果情報、周辺状況情報、の少なくとも１つを含む。

なお、周辺状況解析結果情報は、移動体１０の周辺の解析結果を示す情報であればよく、上記以外にも他の情報を含んでいてもよい。例えば、周辺状況解析結果情報は、道路形状（曲率、幅、車線数など）、道路構造（分岐、交差点など）、路面状況などの走行路に関する情報、他の移動体１０に関する情報（例えば、位置、速度、移動体１０の種類など）、交通渋滞情報、天候や気温などの気象に関する情報、などの少なくとも１つを更に含んでいてもよい。

周辺状況認識部３０Ｇは、走行レーン検出部３０Ｊと、障害物検出部３０Ｋと、標識認識部３０Ｌと、走行可能領域検出部３０Ｍと、自己位置推定部３０Ｎと、Ｖ２Ｘ通信情報解析部３０Ｏと、ドライバ状態認識部３０Ｐと、グリッドマップ生成部３０Ｑと、を含む。

走行レーン検出部３０Ｊは、センサ１０Ａから出力された出力情報を用いて、移動体１０の現在走行中の走行レーンを検出する。例えば、走行レーン検出部３０Ｊは、カメラ１０Ｅから出力された撮影画像を画像解析し、道路に形成された白線やガードレールを特定することで、現在走行中の走行レーンを検出する。

そして、走行レーン検出部３０Ｊは、検出した走行レーンを示す情報を、導出情報として、算出部３０Ｃへ出力する。なお、走行レーン検出部３０Ｊは、走行レーンを検出できなかった場合には、走行レーンの検出エラーを示す情報を、導出情報として、算出部３０Ｃへ出力してもよい。

障害物検出部３０Ｋは、センサ１０Ａから出力された出力情報を用いて、移動体１０の周辺の障害物を検出する。

例えば、障害物検出部３０Ｋは、カメラ１０Ｅから出力された撮影画像を画像解析し、撮影画像に含まれる障害物（自動車、自転車、歩行者、ガードレール、建物など）を認識する。そして、障害物検出部３０Ｋは、ステレオマッチングなどの公知の方法を用いて、移動体１０から認識した障害物までの距離を算出することで、障害物を検出する。

また、障害物検出部３０Ｋは、ＬＩＤＡＲ１０Ｆから出力されたＬＩＤＡＲ情報を用いて、公知の方法により、障害物を検出してもよい。

また、障害物検出部３０Ｋは、複数のセンサ１０Ａ（例えば、カメラ１０ＥとＬＩＤＡＲ１０Ｆ）間で、移動体１０から同じ方向に存在する対象までの距離が閾値以上異なることを検出したとする。この場合、障害物検出部３０Ｋは、これらの異なる出力情報を示す複数のセンサ１０Ａの各々から出力された出力情報が、互いに矛盾することを示す矛盾情報を導出する。

そして、障害物検出部３０Ｋは、障害物を示す情報や、矛盾情報を、導出情報として、算出部３０Ｃへ出力する。なお、障害物検出部３０Ｋは、障害物を検出できなかった場合や、異常な障害物を検出した場合には、これらの情報を、導出情報として、更に、算出部３０Ｃへ出力してもよい。

標識認識部３０Ｌは、センサ１０Ａから出力された出力情報を用いて、標識を認識する。例えば、標識認識部３０Ｌは、カメラ１０Ｅから出力された撮影画像を解析し、撮影画像に含まれる、標識を認識する。また、標識認識部３０Ｌは、認識した標識によって示される交通規則を特定してもよい。

そして、標識認識部３０Ｌは、検出した標識や交通規則を示す情報を、導出情報として、算出部３０Ｃへ出力する。なお、標識認識部３０Ｌは、標識を認識できなかった場合や、路面に記載された路面ルールなどを検出した場合には、これらの情報を、更に、導出情報として、算出部３０Ｃへ出力してもよい。

走行可能領域検出部３０Ｍは、センサ１０Ａから出力された出力情報を用いて、移動体１０の周囲の走行可能な領域を検出する。例えば、走行可能領域検出部３０Ｍは、カメラ１０Ｅから出力された撮影画像を解析し、移動体１０の走行可能な領域を検出する。例えば、走行可能領域検出部３０Ｍは、ＤＮＮ（Ｄｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などを用いて、撮影画像の画素ごとに走行可能な領域を検出する。

具体的には、走行可能領域検出部３０Ｍは、ＤＮＮにおける、Ｊ．Ｌｏｎｇ，ｅｔ．ａｌ，“Ｆｕｌｌｙ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｆｏｒ Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ”，ＣＶＰＲ２０１５やＶ．Ｂａｄｒｉｎａｒａｙａｎａｎ，ｅｔ．ａｌ，“ＳｅｇＮｅｔ：Ａ Ｄｅｅｐ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｅｎｃｏｄｅｒ−Ｄｅｃｏｄｅｒ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ ｆｏｒ Ｒｏｂｕｓｔ Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｐｉｘｅｌ−Ｗｉｓｅ Ｌａｂｅｌｌｉｎｇ”などの方式を用いることで、画素毎に走行可能な領域を検出する。

そして、走行可能領域検出部３０Ｍは、検出した走行可能領域を示す情報を、導出情報として、算出部３０Ｃへ出力する。なお、走行可能領域検出部３０Ｍは、走行可能領域を検出できなかった場合や、道路を走行する状況としては異常な状況を検出した場合には、これらを示す情報を、導出情報として、更に、算出部３０Ｃへ出力してもよい。

自己位置推定部３０Ｎは、地図上における移動体１０の位置（自己位置情報）を推定する。例えば、自己位置推定部３０Ｎは、Ｖ２Ｘモジュール１０Ｄで外部から受信した地図情報の地図を用いる。そして、自己位置推定部３０Ｎは、地図上における、ＧＮＳＳモジュール１０Ｐから取得した位置情報によって示される位置を、移動体１０の位置として推定する。このとき、自己位置推定部３０Ｎは、該地図に記載されている車線や信号機等の交通インフラの位置情報と、走行レーン検出部３０Ｊで検出された走行レーンの位置と、標識認識部３０Ｌで認識した標識の位置と、を用いて、地図上における移動体１０の位置を示す、自己位置情報を正確に推定する。

なお、自己位置推定部３０Ｎは、移動体１０の速度情報を併せて推定してもよい。例えば、自己位置推定部３０Ｎは、カメラ１０ＥやＬＩＤＡＲ１０Ｆから取得した出力情報を用いて、移動体１０の現在の速度を示す速度情報を導出してもよい。

そして、自己位置推定部３０Ｎは、推定した自己位置情報を、導出情報として、算出部３０Ｃへ出力する。なお、自己位置推定部３０Ｎは、自己位置情報を推定できなかった場合には、推定エラーを示す情報を、導出情報として、更に、算出部３０Ｃへ出力してもよい。

Ｖ２Ｘ通信情報解析部３０Ｏは、出力情報の内、通信メッセージを解析する。Ｖ２Ｘ通信情報解析部３０Ｏは、Ｖ２Ｘモジュール１０Ｄから取得した通信メッセージを解析する。例えば、Ｖ２Ｘ通信情報解析部３０Ｏは、通信メッセージを解析することで、該通信メッセージの送信元の他の装置の、位置情報、大きさ情報、動き情報（速度、向き、進行方向の加速度、横方向の加速度、ヨー角度など）、運転状態（ブレーキ、アクセル、ステアリングの操作量、変速機の状態、補助ブレーキの状態、ＡＢＳの状態など）などを解析する。また、Ｖ２Ｘ通信情報解析部３０Ｏは、通信メッセージを解析することで、移動体１０の周辺の信号機の状態（現在の信号機の色など）や、移動体１０の周辺の標識に関する情報（制限速度など）を解析する。

これによって、Ｖ２Ｘ通信情報解析部３０Ｏは、通信メッセージの解析結果情報を導出する。そして、Ｖ２Ｘ通信情報解析部３０Ｏは、通信メッセージの解析結果情報を、導出情報として、算出部３０Ｃへ出力する。

すなわち、走行レーン検出部３０Ｊ、障害物検出部３０Ｋ、標識認識部３０Ｌ、走行可能領域検出部３０Ｍ、自己位置推定部３０Ｎ、およびＶ２Ｘ通信情報解析部３０Ｏによって、矛盾情報、および、周辺状況解析結果情報、が導出される。

次に、ドライバ状態認識部３０Ｐについて説明する。ドライバ状態認識部３０Ｐは、センサ１０Ａから受付けた出力情報を用いて、ドライバ状態情報を導出する。ドライバ状態情報は、移動体１０のドライバの状態を示す情報である。

例えば、移動体１０を運転するドライバの顔を撮影するカメラ１０Ｅを移動体１０に搭載する。そして、ドライバ状態認識部３０Ｐは、該カメラ１０Ｅで撮影された撮影画像に含まれる顔を解析することで、移動体１０のドライバの状態を示すドライバ状態情報を導出する。この解析には、公知の顔解析技術を用いればよい。例えば、ドライバ状態情報は、ドライバが瞼を閾値以上の時間閉じていることを示す情報、閾値以上の時間、ドライバが視線を進行方向以外へ向けている時間を示す情報、ドライバが不在であることを示す情報、ドライバの体調を示す情報、ドライバの覚醒度を示す情報、ドライバの視線方向を示す情報、などである。

そして、ドライバ状態認識部３０Ｐは、ドライバの状態を示す情報を、導出情報として、算出部３０Ｃへ出力する。

グリッドマップ生成部３０Ｑは、周辺状況認識部３０Ｇに含まれる他の各機能部で導出された導出情報をまとめることで、周辺状況情報を生成する。

図４および図５は、周辺状況情報４２の一例を示す模式図である。周辺状況情報４２は、走行レーン検出部３０Ｊ、障害物検出部３０Ｋ、標識認識部３０Ｌ、走行可能領域検出部３０Ｍ、自己位置推定部３０Ｎ、Ｖ２Ｘ通信情報解析部３０Ｏ、およびドライバ状態認識部３０Ｐで導出された導出情報（周辺状況情報（矛盾情報、ドライバ状態情報、周辺状況解析結果情報（現在走行中の走行レーン、障害物、標識、走行可能領域、地図上における移動体１０の位置を示す自己位置情報、通信メッセージの解析結果情報）））を、同じセンシングのタイミングごとに纏めて示した、情報である。

図４は、周辺状況情報４２を、グリッドマップで示した周辺状況情報４４の一例である。

周辺状況情報４４は、移動体１０の周辺の空間を格子状に区切ることで、複数のグリッドＧに分割し、各グリッドＧに、各グリッドＧに対応する位置の周辺状況情報４４に関する情報を規定したものである。グリッドＧで表した周辺状況情報４４は、ＯＧＭ（Ｏｃｃｕｐａｎｃｙ Ｇｒｉｄ Ｍａｐ）と称される場合もある。

例えば、図４に示す例では、周辺状況情報４４は、移動体１０の周辺の空間Ｓを複数のグリッドＧに分割した構成である。周辺状況情報４４は、ローカルマップと称される場合もある。

例えば、グリッドマップ生成部３０Ｑは、周辺状況情報４４における、自己位置推定部３０Ｎによって推定された自己位置に対応するグリッドＧである領域４２Ａに、移動体１０の位置情報を規定する。また、グリッドマップ生成部３０Ｑは、周辺状況情報４４における、走行レーン検出部３０Ｊによって検出された走行レーンに対応する領域４２Ｂに、走行レーンを示す情報を規定する。また、グリッドマップ生成部３０Ｑは、周辺状況情報４４における、障害物検出部３０Ｋによって検出された障害物に対応する領域４２Ｄに、障害物を示す情報を規定する。また、グリッドマップ生成部３０Ｑは、周辺状況情報４４における、Ｖ２Ｘ通信情報解析部３０Ｏによって解析された他の移動体等に対応する領域４２Ｅに、他の移動体を示す情報を規定する。また、グリッドマップ生成部３０Ｑは、周辺状況情報４４における、走行可能領域検出部３０Ｍによって検出された走行可能領域に対応する領域４２Ｃに、走行可能領域であることを示す情報を規定する。

また、更に、グリッドマップ生成部３０Ｑは、移動体１０の周辺の障害物の存在確率を示す情報を、各グリッドＧに割当てた、周辺状況情報４４を生成してもよい。図４に示す例では、障害物の存在確率の高いグリッドＧほど、濃い色で示した。なお、周辺状況情報４４は、障害物の存在確率を、グリッドＧごとに数値で表したものであってもよい。

このようにして、グリッドマップ生成部３０Ｑは、周辺状況情報４４を生成する。

なお、周辺状況情報４２のデータ構成は、図４に示すグリッドマップの形式の周辺状況情報４４に限定されない。例えば、周辺状況情報４２のデータ構成は、図５に示す構成の周辺状況情報４６であってもよい。周辺状況情報４６は、移動体１０の周辺の対象物ごとに、位置情報や速度情報などを対応付けて表した、データ構成である。

そして、グリッドマップ生成部３０Ｑは、周辺状況情報４２（周辺状況情報４４、周辺状況情報４６）を、導出情報として、算出部３０Ｃへ出力する。

なお、各機能部（走行レーン検出部３０Ｊ、障害物検出部３０Ｋ、標識認識部３０Ｌ、走行可能領域検出部３０Ｍ、自己位置推定部３０Ｎ、Ｖ２Ｘ通信情報解析部３０Ｏ）から受け付けた、同じ位置のグリッドＧに対する導出情報に矛盾が生じる場合がある。例えば、走行レーン検出部３０Ｊで検出された走行レーンと、走行可能領域検出部３０Ｍで検出した走行可能領域と、が閾値以上の面積、非重複である場合、などである。このような場合には、グリッドマップ生成部３０Ｑは、この矛盾を示す情報についても、導出結果として、算出部３０Ｃへ出力する。

図３に戻り、説明を続ける。次に、経路生成部３０Ｈについて説明する。経路生成部３０Ｈは、移動体１０の走行予定経路に関する情報を、導出情報として生成する。経路生成部３０Ｈは、例えば、公知のＲｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｐａｔｈ方式などを用いて、走行予定経路に関する情報を生成する。

本実施の形態では、経路生成部３０Ｈは、走行予定経路生成部３０Ｒと、走行方針・難易度決定部３０Ｓと、推奨レーン生成部３０Ｔと、を含む。走行予定経路生成部３０Ｒ、走行方針・難易度決定部３０Ｓ、および推奨レーン生成部３０Ｔは、それぞれ、ハイレベルプランナ、ミドルレベルプランナ、ローレベルプランナと称される場合がある。

走行予定経路生成部３０Ｒは、取得部３０Ａを介してセンサ１０Ａから取得した出力情報を用いて、移動体１０の走行予定経路情報を生成する。走行予定経路情報は、移動体１０の走行予定の経路を示す情報である。

例えば、走行予定経路生成部３０Ｒは、グリッドマップ生成部３０Ｑで生成された周辺状況情報４４（図４参照）を用いて、移動体１０が目的地に到るまでに走行する予定経路を示す、走行予定経路情報を生成する。なお、走行予定経路生成部３０Ｒは、公知の方法を用いて、移動体１０の現在位置から目的地までの走行予定経路情報を生成してもよい。

走行方針・難易度決定部３０Ｓは、走行方針情報、および、走行難易度情報を生成する。走行方針情報は、走行予定経路情報によって示される走行予定経路を走行するときの、走行方針を示す情報である。走行難易度情報は、走行予定経路情報によって示される走行予定経路の、走行難易度を示す情報である。

走行方針・難易度決定部３０Ｓは、判定基準に対応する、走行方針および走行難易度を予め規定する。例えば、走行方針・難易度決定部３０Ｓは、基準管理テーブルを予め記憶する。

図６は、基準管理テーブル４０の一例を示す模式図である。基準管理テーブル４０は、判定基準情報と、走行方針情報と、走行難易度情報と、を対応づけたものである。

判定基準情報は、走行予定経路情報によって示される走行予定経路に対する、走行方針情報および走行難易度情報の、判定基準を示す情報である。走行方針・難易度決定部３０Ｓは、予め基準管理テーブル４０を生成し、記憶しておけばよい。また、基準管理テーブル４０は、適宜、変更可能としてもよい。なお、走行難易度情報によって示される走行難易度の値が大きいほど、より走行し難い事を示す。

走行方針・難易度決定部３０Ｓは、走行予定経路生成部３０Ｒによって生成された走行予定経路情報によって示される走行予定経路に対応する、基準管理テーブル４０に示される判定基準情報を特定する。そして、走行方針・難易度決定部３０Ｓは、基準管理テーブル４０における、特定した判定基準情報に対応する、走行方針情報および走行難易度情報を読取る。これによって、走行方針・難易度決定部３０Ｓは、走行予定経路生成部３０Ｒで生成された走行予定経路情報に対する、走行方針情報および走行難易度情報を決定する。

なお、走行方針・難易度決定部３０Ｓは、基準管理テーブル４０を用いて走行方針情報および走行難易度情報を決定する方式に限定されない。例えば、走行方針・難易度決定部３０Ｓは、ＤＮＮ（Ｄｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）の仕組みを用いて、現在の交通シチュエーションを認識し、認識結果に応じて、走行方針情報および走行難易度情報を決定してもよい。

推奨レーン生成部３０Ｔは、推奨レーン情報を生成する。推奨レーン情報は、走行予定経路情報によって示される走行予定経路について、走行レーン（車線）、右折レーン、左折レーン、などの詳細レーンを示す情報である。

詳細には、推奨レーン生成部３０Ｔは、走行予定経路生成部３０Ｒで生成した走行予定経路情報によって示される走行予定経路について、走行方針・難易度決定部３０Ｓで決定した走行方針情報および走行難易度情報を考慮し、全ての障害物との衝突を回避するように、推奨レーン情報を生成する。このとき、推奨レーン生成部３０Ｔは、安全度や快適度を更に考慮した、推奨レーン情報を生成してもよい。安全度は、移動体１０と障害物との距離や、移動体１０の速度などから算出すればよい。快適度は、移動体１０の加速度から算出すればよい。

図３に戻り説明を続ける。駆動量生成部３０Ｉは、導出情報として、移動体１０の駆動量を生成する。移動体１０の駆動量は、移動体１０の駆動部１０Ｍを制御するための情報である。移動体１０の駆動量は、具体的には、ステアリング量、ブレーキ量、アクセル量、などである。

本実施の形態では、駆動量生成部３０Ｉは、走行予定経路生成部３０Ｒで生成された走行予定経路情報における、推奨レーン生成部３０Ｔで生成された推奨レーン情報によって示される推奨レーンに沿って走行するための、駆動量（ステアリング量、ブレーキ量、アクセル量）を生成する。

このようにして、導出部３０Ｂに含まれる各機能部は、センサ１０Ａの出力情報から、導出情報を導出する。すなわち、本実施の形態では、導出部３０Ｂは、センサ１０Ａの出力情報から、センサ異常情報、矛盾情報、ドライバ状態情報、走行予定経路情報、走行方針情報、走行難易度情報、推奨レーン情報、周辺状況解析結果情報、移動体１０の駆動量、の少なくとも１つを含む、導出情報を導出する。また、本実施の形態では、周辺状況解析結果情報は、現在走行中の走行レーン、移動体１０の周辺の障害物、標識、走行可能領域、自己位置情報、速度情報、通信メッセージの解析結果情報、周辺状況情報４２、の少なくとも１つを含む。

次に、算出部３０Ｃについて説明する。

算出部３０Ｃは、導出情報に応じた、信頼度を算出する。信頼度は、導出情報に対する信頼の度合いを示す。

例えば、算出部３０Ｃは、導出情報が、移動体１０の自動走行に支障を生じさせる状態を示す情報であるほど、該導出情報に対して、低い信頼度を算出する。なお、“低い信頼度”とは、予め定めた基準の信頼度より低いことを意味する。

自動走行に支障を生じさせる状態、とは、例えば、事故の生じる確率が高い状態である。例えば、自動走行に支障を生じさせる状態とは、移動体１０からの距離が閾値以下の範囲に障害物がある状態である。また、例えば、自動走行に支障を生じさせる状態とは、移動体１０が自動走行する経路の閾値以下の範囲に、障害物が存在する状態である。自動走行に支障が生じさせることを示す状態のレベルは、導出情報の内容に応じて予め設定すればよい。そして、算出部３０Ｃは、導出情報の内容に対応する、自動走行に支障が生じさせることを示す状態のレベルが高いほど、該導出情報に対して、低い信頼度を算出すればよい。

自動走行に支障が生じさせることを示す状態のレベルは、例えば、移動体１０と障害物との距離が近いほど、進行方向に存在する障害物との距離が近いほど、または、閾値以下の距離に存在する障害物の数が多いほど、高いレベルとなる。

また、例えば、算出部３０Ｃは、導出情報が異常な状態を示す情報であるほど、低い信頼度を算出する。異常な状態とは、センサ１０Ａの異常や、通常状態として予め定めた状態とは異なる状態を示す。例えば、異常な状態は、センサ１０Ａから出力された出力情報や、出力情報から導出された導出情報が、センサ１０Ａの異常を示す場合である。また、例えば、異常な状態は、移動体１０のドライバの状態を示すドライバ状態情報が、ドライバの運転困難な状態を示す場合である。異常な状態のレベルは、導出情報内容に応じて、予め設定すればよい。そして、算出部３０Ｃは、導出情報の内容に対応する、異常な状態のレベルが高いほど、該導出情報に対して、低い信頼度を算出すればよい。

異常な状態のレベルは、例えば、センサ１０Ａからの出力情報が得られないほど、または、センサ１０Ａからの出力情報の少なくとも一部が異常な情報であるほど、高いレベルとなる。

センサ１０Ａからの出力情報の少なくとも一部が異常な情報、とは、カラーの撮影画像の一部が常に単色になる事を示す情報や、ＬＩＤＡＲ１０Ｆによる出力情報における特定方向の距離情報が常に一定となる事を示す情報や、ウォッチドックの検出エラー、などである。また、センサ１０Ａからの出力情報の少なくとも一部が異常な情報、とは、カラー撮影画像における白色領域（白トビした領域）が閾値以上であることを示す情報や、黒色領域が閾値以上であることを示す情報や、ＬＩＤＡＲ１０Ｆが対象を検出しなかったことを示す情報、などである。

なお、算出部３０Ｃは、導出情報と、移動体１０の運転モードと、に応じて、信頼度を算出してもよい。運転モードとは、移動体１０の自動運転のレベルを示す。例えば、日本政府や米国運輸省道路交通安全局（ＮＨＴＳＡ）では自動運転のレベルを、レベル０〜レベル４の４段階で示している。レベル０は、ドライバが常に全ての制御系統の操作を行う。このため、レベル０は、非自動運転のモードであるともいえる。そして、自動運転のレベルは、レベル１〜レベル４に向かって、段階的に、よりドライバの操作を介さない完全自動化へ推移する。

例えば、算出部３０Ｃは、移動体１０の運転モードを、駆動制御部１０Ｉから取得する。そして、算出部３０Ｃは、導出情報から算出した記録レベルを、運転モードによって示される自動運転のレベルが高いほど、更に高い記録レベルとなるように、補正する。これによって、算出部３０Ｃは、導出情報と、移動体１０の運転モードと、に応じて、信頼度を算出してもよい。

また、上述したように、レベル０は、非自動運転のモードである。このため、レベル０である非自動運転のモードと、レベル０以外の他のレベルである自動運転モード（レベル１〜レベル４）と、の切替え時には、算出部３０Ｃは、導出情報から算出した記録レベルを、最も高い記録レベルとなるように補正してもよい。この補正により、自動運転モードと非自動運転モードの切り替え時に事故が生じた際に、自動車製造者側とドライバ側のどちらに事故の責任の所在があるか、より明確に解析できるだけの履歴情報を得ることができる。

このように、算出部３０Ｃは、上記の、信頼度の算出条件に沿って、導出情報の信頼度を算出する。信頼度の算出条件とは、上述した、導出情報が移動体１０の自動走行に支障を生じさせることを示す情報であるほど、または、異常な状態を示す情報であるほど、低い信頼度の算出、あるいは、導出情報および移動体１０の運転モードに応じた信頼度の算出、である。

なお、算出部３０Ｃは、導出部３０Ｂで導出された複数の導出情報に対して、同じ記録レベルを算出してもよい。すなわち、算出部３０Ｃは、導出部３０Ｂで導出された複数の導出情報に対して、１つの記録レベルを算出してもよい。

また、算出部３０Ｃは、導出部３０Ｂで導出された複数の導出情報のそれぞれごとに、各導出情報に応じた記録レベルを算出してもよい。すなわち、導出部３０Ｂで導出される導出情報は、項目に応じた、複数の項目導出情報を含む。項目とは、導出情報の種類を示す。

ここで、上述したように、本実施の形態では、導出部３０Ｂは、センサ１０Ａの出力情報から、センサ異常情報、矛盾情報、ドライバ状態情報、走行予定経路情報、走行方針情報、走行難易度情報、推奨レーン情報、周辺状況解析結果情報、移動体１０の駆動量、の少なくとも１つを含む、導出情報を導出する。また、本実施の形態では、周辺状況解析結果情報は、現在走行中の走行レーン、移動体１０の周辺の障害物、標識、走行可能領域、自己位置情報、速度情報、通信メッセージの解析結果情報、周辺状況情報４２、の少なくとも１つを含む。

このため、項目導出情報は、具体的には、センサ異常情報、矛盾情報、ドライバ状態情報、走行予定経路情報、走行方針情報、走行難易度情報、推奨レーン情報、移動体１０の駆動量、現在走行中の走行レーン、移動体１０の周辺の障害物、標識、走行可能領域、自己位置情報、通信メッセージの解析結果情報、および、周辺状況情報４２、の各々を示す。

そして、算出部３０Ｃは、項目導出情報ごとに、項目導出情報の信頼度を算出する。

算出部３０Ｃは、上記の信頼度の算出条件に沿って、項目導出情報ごとに、項目導出情報の信頼度を算出すればよい。すなわち、例えば、算出部３０Ｃは、項目導出情報が、移動体１０の自動走行に支障を生じさせることを示す情報であるほど、または、異常な状態を示す情報であるほど、該項目導出情報に対して、低い信頼度を算出する。また、算出部３０Ｃは、項目導出情報および移動体１０の運転モードに応じて、該項目導出情報に対する信頼度を算出する。

項目導出情報に対する信頼度の算出について、具体的な例を挙げて説明する。

例えば、算出部３０Ｃは、走行レーン検出部３０Ｊで検出された走行レーンと、移動体１０の自己位置情報によって示される自己位置と、の距離が近いほど、該走行レーンを示す情報に対して、低い信頼度を算出する。

また、算出部３０Ｃは、障害物検出部３０Ｋで検出された障害物との距離が近いほど、または、障害物の種類が特定出来ない確率が高いほど、該障害物の検出結果を示す情報に対して、低い信頼度を算出する。

また、算出部３０Ｃは、標識認識部３０Ｌで認識された標識、および、標識によって示される交通規則が、注意警告を示す情報であるほど、低い信頼度を算出する。例えば、算出部３０Ｃは、注意警告や路肩注意などを示す標識である場合、該標識を示す情報に対して、低い信頼度を算出する。また、算出部３０Ｃは、移動体１０が交差点を走行中であるときに、標識認識部３０Ｌで信号色の変化が認識された場合についても、該標識を示す情報に対して、低い信頼度を算出する。

また、算出部３０Ｃは、走行可能領域検出部３０Ｍで検出された走行可能領域に対して、移動体１０の自己位置情報によって示される自己位置が近いほど、低い信頼度を算出する。

また、算出部３０Ｃは、自己位置情報を推定するための地図情報が存在しない場合には、自己位置推定部３０Ｎによって導出される自己位置情報に対して、低い信頼度を算出する。

また、算出部３０Ｃは、Ｖ２Ｘ通信情報解析部３０Ｏによる通信メッセージの解析結果情報が、事故などの走行支障の生じる可能性の高い情報であるほど、該通信メッセージに対して、低い信頼度を算出する。

また、算出部３０Ｃは、Ｖ２Ｘ通信情報解析部３０Ｏによる通信メッセージの解析結果情報が、過去の事故多発ポイントに近づいたことを示す情報であるほど、該通信メッセージに対して、低い信頼度を算出する。

また、例えば、算出部３０Ｃは、通信メッセージの解析結果情報が、不正パケットを示す情報など、セキュリティの危険性の高い情報であるほど、該通信メッセージに対して、低い信頼度を算出する。

また、例えば、算出部３０Ｃは、ドライバ状態情報が、異常な状態を示す情報であるほど、該ドライバ状態情報に対して、低い信頼度を算出する。また、例えば、算出部３０Ｃは、走行予定経路情報によって示される走行予定経路が障害物と閾値以内の距離となる領域を含む場合、低い信頼度を算出する。

また、例えば、算出部３０Ｃは、走行難易度情報が閾値以上の高い難易度を示すほど、該走行難易度情報に対して、低い信頼度を算出する。また、例えば、算出部３０Ｃは、推奨レーン情報によって示される推奨レーンが障害物と閾値以内の距離となる領域を含む場合、該推奨レーン情報に対して、低い信頼度を算出する。

また、例えば、算出部３０Ｃは、センサ異常情報が異常な値を示すほど、該センサ異常情報に対して、低い信頼度を算出する。

また、算出部３０Ｃは、矛盾情報に対して、低い信頼度を算出する。また、算出部３０Ｃは、矛盾情報によって示される矛盾が大きいほど、より低い信頼度を算出する。

具体的には、移動体１０の周辺の同じ方向または位置について、ＬＩＤＡＲ１０Ｆからの出力情報では障害物が検出されなかったが、カメラ１０Ｅからの出力情報では障害物が検出される場合がある。また、複数のカメラ１０Ｅの各々から得られた撮影画像に、外界における同じ撮影領域に対して、異なる対象が撮影されている場合がある。また、移動体１０の周辺の同じ方向または位置について、超音波センサ１０Ｈからの出力情報と、ＬＩＤＡＲ１０Ｆやカメラ１０Ｅの出力情報と、に矛盾が生じる場合がある。また、走行レーン検出部３０Ｊが検出した走行レーンと、走行可能領域検出部３０Ｍが検出した走行可能領域と、に閾値以上のずれが生じている場合がある。また、Ｖ２Ｘ通信情報解析部３０Ｏで得られた通信メッセージの解析結果情報に示される障害物と、障害物検出部３０Ｋで検出した障害物と、が不一致となる場合がある。

このような場合、導出部３０Ｂによって、矛盾情報が導出情報として導出される。算出部３０Ｃは、このような矛盾情報に対して、低い信頼度を算出する。

なお、算出部３０Ｃは、予め基準となる基準信頼度を設定し、項目導出情報に応じて、該基準信頼度に所定の変更値を加算または減算することで、該項目導出情報に対する信頼度を算出してもよい。

また、算出部３０Ｃは、項目導出情報の示す内容に対応する、信頼度の変更値を予め設定し、該設定した変更値に応じて、信頼度を算出してもよい。

この場合、算出部３０Ｃは、項目導出情報と、信頼度の変更値と、を予め対応づけて記憶する。算出部３０Ｃは、信頼度の変更値として、上記の信頼度の算出条件に沿った値を予め設定すればよい。

図７は、信頼性対応ＤＢ５０の一例を示す模式図である。信頼性対応ＤＢ５０は、出力情報と、導出情報と、に対応する、信頼度の変更値を規定したデータベースである。図７には、信頼度の変更値を、プラスの値またはマイナスの値で示した。マイナスの変更値は、信頼度が低くなるように変更することを示す。プラスの変更値は、信頼度が高くなるように変更することを示す。なお、信頼性対応ＤＢ５０のデータ構成は、データベースに限定されない。

例えば、算出部３０Ｃは、信頼性対応ＤＢ５０を予め記憶する。そして、算出部３０Ｃは、項目導出情報に対応する信頼度の変更値を信頼性対応ＤＢ５０から読取る。そして、算出部３０Ｃは、読取った信頼度の変更値を基準信頼度に加算することで、該項目導出情報に対応する信頼度を算出すればよい。

図３に戻り、説明を続ける。次に、設定部３０Ｄについて説明する。

設定部３０Ｄは、センサ１０Ａの出力情報から導出された導出情報の信頼度に応じて、履歴情報の記録レベルを設定する。

履歴情報とは、センサ１０Ａの出力情報、および、導出情報、の少なくとも一方を含む。

記録レベルとは、履歴情報を記憶装置２４へ記録するときのレベルを示す。また、記録レベルは、単位時間あたりに記録されるデータ量を示す。このため、記録レベルが高いほど、単位時間あたりに記憶装置２４へ記録される、導出情報のデータ量が多くなる。また、記録レベルが低いほど、単位時間あたりに記憶装置２４へ記録される、導出情報のデータ量が少なくなる。

本実施の形態では、記録レベルは、記録対象か否かを示す記録対象情報、記録詳細度、記録間隔、記憶期間、の少なくとも１つによって表される。

記録詳細度とは、対応する導出情報（または項目導出情報）を記憶装置２４へ記録するときの、記録内容の詳細度を示す。記録詳細度は、例えば、解像度や、データ量で表される。

記録間隔とは、対応する導出情報（または項目導出情報）を記憶装置２４へ記録するときの、記録間隔を示す。記録間隔は、記録間隔を時間で表したものであってもよいし、基準の記録間隔（記録間隔“中”）に対して、長い、または、短い、を示す情報で表したものであってもよい。

記憶期間とは、対応する導出情報（または項目導出情報）を記憶装置２４へ記録してから削除するまでの期間を示す。

例えば、設定部３０Ｄは、算出部３０Ｃから、導出情報に対する信頼度を取得する。そして、設定部３０Ｄは、信頼度が低いほど、高い記録レベルを設定する。すなわち、設定部３０Ｄは、信頼度が低いほど、記録対象であることを示す記録対象情報、より高い記録詳細度、より短い記録間隔、および、より長い記憶期間、の少なくとも１つを満たすように、記録レベルを設定する。

本実施の形態では、設定部３０Ｄは、複数の項目の各々に対応する項目導出情報ごとに、項目導出情報の信頼度に応じた記録レベルを設定する。

例えば、設定部３０Ｄは、信頼度に対応する記録レベルを予め記憶する。図８は、記録レベル対応ＤＢ５２のデータ構成の一例を示す模式図である。記録レベル対応ＤＢ５２は、信頼度と、記録レベルと、を対応づけたものである。記録レベル対応ＤＢ５２には、予め、信頼度が高いほど、低い記録レベルを示すように、信頼度に対する記録レベルを予め登録すればよい。

そして、設定部３０Ｄは、算出部３０Ｃにおいて、項目導出情報ごとに算出された信頼度について、対応する記録レベルを記録レベル対応ＤＢ５２から読取る。これによって、設定部３０Ｄは、項目導出情報ごとに、記録レベルを設定する。

なお、設定部３０Ｄは、信頼度から記録レベルを導出するための関数を予め設定し、該関数を用いて、記録レベルを設定してもよい。

また、設定部３０Ｄは、項目導出情報ごとに、現在の信頼度と、現在の記録レベルと、を対応づけて記憶しておいてもよい。そして、設定部３０Ｄは、新たに記録レベルを設定するごとに、新たに設定した記録レベルと、該記録レベルに対応する信頼度と、を項目導出情報に対応づけて記憶してもよい。これによって、設定部３０Ｄは、項目導出情報ごとに、“現在の信頼度”および“現在の記録レベル”を上書きして記憶してもよい。

上述のようにして、設定部３０Ｄは、項目導出情報に対して記録レベルを設定する。

なお、設定部３０Ｄは、項目導出情報の導出に用いた出力情報に対しても、記録レベルを設定してもよい。

この場合、設定部３０Ｄは、項目導出情報に対して設定した記録レベルを、該項目導出情報の導出に用いた出力情報に対して設定すればよい。

また、設定部３０Ｄは、項目導出情報に対して設定した記録レベルとは異なる記録レベルと、該項目導出情報の導出に用いた出力情報に対して、設定してもよい。この場合、例えば、設定部３０Ｄは、項目導出情報の内容と、該項目導出情報の導出に用いた出力情報の種類や該出力情報の内容と、に応じて、該出力情報の記録レベルを設定してもよい。また、設定部３０Ｄは、項目導出情報に対して設定した記録レベルを、該項目導出情報の内容、および、該項目導出情報の導出に用いた出力情報の内容と種類に応じて、補正した値を、該出力情報の記録レベルとして設定してもよい。

この場合、例えば、設定部３０Ｄは、導出情報と、出力情報と、に対応する記録レベルを、予め設定すればよい。図９は、出力情報対応ＤＢ５４の一例を示す模式図である。出力情報対応ＤＢ５４は、導出情報と、出力情報と、に対応する記録レベルを規定したものである。

例えば、項目“推奨レーン情報”の項目導出情報“前進”の導出に用いた出力情報が、移動体１０の前方をセンシングするセンサ１０Ａ（例えば、カメラ１０Ｅ１、ＬＩＤＡＲ１０Ｆ１）と、後方をセンシングするセンサ１０Ａ（カメラ１０Ｅ２、ＬＩＤＡＲ１０Ｆ２）であったとする。この場合、設定部３０Ｄは、前方をセンシングするセンサ１０Ａ（カメラ１０Ｅ１、ＬＩＤＡＲ１０Ｆ１）からの出力情報について、記録詳細度“高解像度”、記録間隔“短”を示す記録レベルを設定する。また、設定部３０Ｄは、後方をセンシングするセンサ１０Ａ（カメラ１０Ｅ２、ＬＩＤＡＲ１０Ｆ２）からの出力情報について、記録詳細度“低解像度”、記録間隔“長”を示す記録レベルを設定する。

また、例えば、項目“推奨レーン情報”の項目導出情報“後進”の導出に用いた出力情報が、移動体１０の前方をセンシングするセンサ１０Ａ（例えば、カメラ１０Ｅ１、ＬＩＤＡＲ１０Ｆ１）と、後方をセンシングするセンサ１０Ａ（カメラ１０Ｅ２、ＬＩＤＡＲ１０Ｆ２）であったとする。この場合、設定部３０Ｄは、前方をセンシングするセンサ１０Ａ（カメラ１０Ｅ１、ＬＩＤＡＲ１０Ｆ１）からの出力情報について、記録詳細度“低解像度”、記録間隔“長”を示す記録レベルを設定する。また、設定部３０Ｄは、後方をセンシングするセンサ１０Ａ（カメラ１０Ｅ２、ＬＩＤＡＲ１０Ｆ２）からの出力情報について、記録詳細度“高解像度”、記録間隔“短”を示す記録レベルを設定する。

また、例えば、項目“推奨レーン情報”の項目導出情報“右折レーン”の導出に用いた出力情報が、移動体１０の前方をセンシングするセンサ１０Ａ（例えば、カメラ１０Ｅ１、ＬＩＤＡＲ１０Ｆ１）であったとする。この場合、設定部３０Ｄは、前方をセンシングするセンサ１０Ａ（カメラ１０Ｅ１、ＬＩＤＡＲ１０Ｆ１）からの出力情報について、記録詳細度“高解像度（右側領域）”、記録間隔“短”を示す記録レベルを設定する。なお、高解像度（右側領域）とは、センサ１０Ａから出力情報（例えば、撮影画像）における、画角の右側に相当する領域について、基準より高い解像度で記録することを意味する。

また、例えば、項目“推奨レーン情報”の項目導出情報“左折レーン”の導出に用いた出力情報が、移動体１０の前方をセンシングするセンサ１０Ａ（例えば、カメラ１０Ｅ１、ＬＩＤＡＲ１０Ｆ１）であったとする。この場合、設定部３０Ｄは、前方をセンシングするセンサ１０Ａ（カメラ１０Ｅ１、ＬＩＤＡＲ１０Ｆ１）からの出力情報について、記録詳細度“高解像度（左側領域）”、記録間隔“短”を示す記録レベルを設定する。なお、高解像度（左側領域）とは、センサ１０Ａから出力情報（例えば、撮影画像）における、画角の左側に相当する領域について、基準より高い解像度で記録することを意味する。

このように、設定部３０Ｄは、各センサ１０Ａから得られる出力情報によって示される画角おける、特定の領域についてのみ、記録詳細度を高くまたは低くなるように、記録レベルを設定してもよい。

また、例えば、項目“走行レーン”の項目導出情報“高速道路”の導出に用いた出力情報が、移動体１０の前方をセンシングするセンサ１０Ａ（例えば、カメラ１０Ｅ１、ＬＩＤＡＲ１０Ｆ１）と、後方をセンシングするセンサ１０Ａ（カメラ１０Ｅ２、ＬＩＤＡＲ１０Ｆ２）であったとする。この場合、設定部３０Ｄは、前方をセンシングするセンサ１０Ａ（カメラ１０Ｅ１、ＬＩＤＡＲ１０Ｆ１）からの出力情報について、記録詳細度“高解像度”、記録間隔“短”を示す記録レベルを設定する。また、設定部３０Ｄは、後方をセンシングするセンサ１０Ａ（カメラ１０Ｅ２、ＬＩＤＡＲ１０Ｆ２）からの出力情報について、記録詳細度“基準解像度”、記録間隔“中”を示す記録レベルを設定する。基準解像度は、高解像度より低く、且つ、低解像度より高い、解像度である。

また、例えば、項目“走行レーン”の項目導出情報“一般道”の導出に用いた出力情報が、移動体１０の前方をセンシングするセンサ１０Ａ（例えば、カメラ１０Ｅ１、ＬＩＤＡＲ１０Ｆ１）と、後方をセンシングするセンサ１０Ａ（カメラ１０Ｅ２、ＬＩＤＡＲ１０Ｆ２）であったとする。この場合、設定部３０Ｄは、前方をセンシングするセンサ１０Ａ（カメラ１０Ｅ１、ＬＩＤＡＲ１０Ｆ１）と後方をセンシングするセンサ１０Ａ（カメラ１０Ｅ２、ＬＩＤＡＲ１０Ｆ２）からの出力情報について、記録詳細度“閾値以下の距離の検知点のみ”、記録間隔“中”を示す記録レベルを設定する。記録詳細度“閾値以下の距離の検知点のみ”とは、出力情報（撮影画像やＬＩＤＡＲ情報）の内、センサ１０Ａからの距離が閾値以下の距離のセンシング結果のみを抽出して記録することを示す。

また、例えば、項目“速度情報”の項目導出情報“高速”の導出に用いた出力情報が、カメラ１０ＥおよびＬＩＤＡＲ１０Ｆであったと仮定する。この場合、設定部３０Ｄは、これらのカメラ１０ＥおよびＬＩＤＡＲ１０Ｆからの出力情報について、記録詳細度“高解像度”、記録間隔“短”を示す記録レベルを設定する。

また、例えば、項目“速度情報”の項目導出情報“低速”の導出に用いた出力情報が、カメラ１０ＥおよびＬＩＤＡＲ１０Ｆであったと仮定する。この場合、設定部３０Ｄは、これらのカメラ１０ＥおよびＬＩＤＡＲ１０Ｆからの出力情報について、記録詳細度“閾値以下の距離の検知点のみ”を設定する。

このように、設定部３０Ｄは、項目導出情報の内容と、該項目導出情報の導出に用いた出力情報の種類や該出力情報の内容と、に応じて、該出力情報の記録レベルを設定してもよい。また、設定部３０Ｄは、記録詳細度として、センサ１０Ａの測定範囲（例えば画角）内の特定の領域についてのみ、高解像度または低解像度とする設定を行ってもよい。

図３に戻り説明を続ける。次に、記録制御部３０Ｅについて説明する。

記録制御部３０Ｅは、設定部３０Ｄで設定された記録レベルに応じて、履歴情報を記憶装置２４へ記憶する制御を行う。

本実施の形態では、記録制御部３０Ｅは、項目導出情報の信頼度に応じて設定された記録レベルに応じて、該項目導出情報、該項目導出情報および該項目導出情報の導出に用いた出力情報、または、該項目導出情報の導出に用いた出力情報を、記憶装置２４へ記憶する制御を行う。

例えば、設定部３０Ｄが、記録レベルとして、記録対象か否かを示す記録対象情報、記録詳細度、記録間隔、および、記憶期間、を設定したと仮定する。

この場合、記録制御部３０Ｅは、設定された記録レベルに対応する項目導出情報について、記録レベルに基づいて、記録対象であるか否かを判断する。そして、記録制御部３０Ｅは、記録対象である場合、記録レベルに示される記録詳細度の該項目導出情報を、該記録レベルに示される記録間隔で、記憶装置２４へ記憶するように制御する。

また、記録制御部３０Ｅは、記憶装置２４へ記憶した項目導出情報について、該項目導出情報に設定された記録レベルに示される記憶期間を経過したときに、記憶装置２４から削除する。

なお、記録制御部３０Ｅは、項目導出情報の信頼度に応じて設定された記録レベルに応じて、出力情報を記憶装置２４へ記憶する場合、以下の制御を行えばよい。記録制御部３０Ｅは、設定された記録レベルに対応する項目導出情報の導出に用いた出力情報について、記録レベルに基づいて、記録対象であるか否かを判断する。そして、記録制御部３０Ｅは、記録対象である場合、記録レベルに示される記録詳細度の該出力情報を、該記録レベルに示される記録間隔で、記憶装置２４へ記憶するように制御する。

また、記録制御部３０Ｅは、記憶装置２４へ記憶した出力情報について、該出力情報から導出された項目導出情報に設定された、記録レベルに示される記憶期間を経過したときに、記憶装置２４から削除する。

なお、図２に示すように、情報処理装置２０が、複数の記憶装置２４（例えば、記憶装置２４Ａ、記憶装置２４Ｂ、記憶装置２４Ｃなど）を含む場合がある。この場合、記録制御部３０Ｅは、記録対象の項目導出情報および記録対象の出力情報を記憶する記憶装置２４（例えば、記憶装置２４Ａ、記憶装置２４Ｂ、または記憶装置２４Ｃ）について、記録レベルに応じて、上記記憶制御を行えばよい。

次に、本実施の形態の情報処理装置２０で実行する、情報処理の手順の一例を説明する。

図１０は、本実施の形態の情報処理装置２０で実行する、情報処理の手順の一例を示すフローチャートである。情報処理装置２０の処理部３０は、予め定めた時間ごとに、図１０に示す手順を繰り返し実行する。例えば、処理部３０は、センサ１０Ａのセンシング間隔の最小値以下の間隔で、図１０に示す情報処理の手順を繰り返し実行する。

まず、取得部３０Ａがセンサ１０Ａから出力情報を取得する（ステップＳ１００）。次に、導出部３０Ｂが、ステップＳ１００で取得した出力情報から、導出情報を導出する（ステップＳ１０２）。

次に、算出部３０Ｃが、ステップＳ１０２で導出された導出情報に対する、信頼度を算出する（ステップＳ１０４）。上述したように、例えば、算出部３０Ｃは、導出情報に含まれる項目導出情報の各々に対する、信頼度を算出する。

次に、設定部３０Ｄが、ステップＳ１０４で算出された導出情報の信頼度に応じて、該導出情報の記録レベルを設定する（ステップＳ１０６）。上述したように、例えば、設定部３０Ｄは、項目導出情報の信頼度に応じて、項目導出情報の記録レベルを設定する。

次に、記録制御部３０Ｅが、ステップＳ１０６で設定された記録レベルに応じて、履歴情報を記憶装置２４へ記録する、記録制御処理を行う（ステップＳ１０８）。ステップＳ１０８の処理の詳細は、後述する。そして、本ルーチンを終了する。

次に、図１０のステップＳ１０８における記録制御処理について説明する。図１１は、記録制御部３０Ｅが実行する記憶制御処理の手順の一例を示す、フローチャートである。また、図１１には、記録制御部３０Ｅが、項目導出情報を記憶装置２４へ記憶する場合の手順を示した。

記録制御部３０Ｅは、導出部３０Ｂで導出された項目導出情報の各々について、図１１に示す記憶制御処理を実行する。詳細には、まず、記録制御部３０Ｅは、項目導出情報が、記録対象であるか否かを判断する（ステップＳ２００）。記録制御部３０Ｅは、項目導出情報に設定された記録レベルに示される、記録対象か否かを示す情報を読取ることで、ステップＳ２００の判断を行う。ステップＳ２００で否定判断すると（ステップＳ２００：Ｎｏ）、本ルーチンを終了する。ステップＳ２００で肯定判断すると（ステップＳ２００：Ｙｅｓ）、ステップＳ２０２へ進む。

ステップＳ２０２では、記録制御部３０Ｅは、項目導出情報について、記憶装置２４へ前回記録した記録時刻と、現在時刻との差分を計算する（ステップＳ２０２）。そして、記録制御部３０Ｅは、計算した差分が、項目導出情報に設定された記録レベルに示される記録間隔以上であるか否かを判断する（ステップＳ２０４）。ステップＳ２０４で否定判断すると（ステップＳ２０４：Ｎｏ）、本ルーチンを終了する。ステップＳ２０４で肯定判断すると（ステップＳ２０４：Ｙｅｓ）、ステップＳ２０６へ進む。

ステップＳ２０６では、記録制御部３０Ｅは、項目導出情報を、該項目導出情報に設定された記録レベルに示される記録詳細度で、記憶装置２４へ記憶する（ステップＳ２０６）。そして、本ルーチンを終了する。

なお、記録制御部３０Ｅは、所定時間毎に、割込み処理を実行してもよい。図１２は、記録制御部３０Ｅが実行する割込み処理の手順の一例を示す、フローチャートである。

記録制御部３０Ｅは、導出部３０Ｂで導出された項目導出情報の各々ごとに、図１２に示す割込み処理を実行する。

まず、記録制御部３０Ｅは、記憶装置２４に記憶された項目導出情報について、項目導出情報に設定された記憶期間を経過したか否かを判断する（ステップＳ３００）。ステップＳ３００で否定判断すると（ステップＳ３００：Ｎｏ）、本ルーチンを終了する。ステップＳ３００で肯定判断すると（ステップＳ３００：Ｙｅｓ）、ステップＳ３０２へ進む。

ステップＳ３０２では、記録制御部３０Ｅは、ステップＳ３００で肯定判断した項目導出情報を、記憶装置２４から削除する（ステップＳ３０２）。これによって、記録制御部３０Ｅは、記憶装置２４に記録された項目導出情報の内、記録レベルにおける記憶期間を経過した項目導出情報を、記憶装置２４から削除することができる。そして、本ルーチンを終了する。

以上説明したように、本実施の形態の情報処理装置２０の設定部３０Ｄは、センサ１０Ａの出力情報から導出された導出情報の信頼度に応じて、履歴情報の記録レベルを設定する。

従って、本実施の形態の情報処理装置２０は、履歴情報の適切な記録を行うことができる。

本実施の形態の情報処理装置２０は、特に、自動運転を行う移動体１０に、好適に適用可能である。自動運転を行う移動体１０では、自律走行を行うために、様々な導出情報の導出を行っている。本実施の形態の情報処理装置２０では、センサ１０Ａからの出力情報ではなく、出力情報から導出された導出情報の信頼度に応じて、導出情報や出力情報など履歴情報の記録レベルを設定する。

このように、本実施の形態の情報処理装置２０では、センサ１０Ａから直接得られる情報である出力情報ではなく、出力情報から導出された導出情報を用いて、履歴情報に対して記録レベルを設定することができる。

従って、本実施の形態の情報処理装置２０は、履歴情報の適切な記録を行うことができる。

上記実施の形態の情報処理装置２０は、ＣＰＵなどの制御装置と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）やＨＤＤ（ハードディスクドライブ）などの記憶装置と、各種機器とのインタフェースであるＩ／Ｆ部と、出力情報などの各種情報を出力する出力部と、ユーザによる操作を受付ける入力部と、各部を接続するバスとを備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。

上記実施の形態の情報処理装置２０では、ＥＣＵ２２などのプロセッサが、ＲＯＭからプログラムをＲＡＭ上に読み出して実行することにより、上記各機能部がコンピュータ上で実現される。

なお、上記実施の形態の情報処理装置２０で実行される上記各処理を実行するためのプログラムは、ＨＤＤなどに記憶されていてもよい。また、上記実施の形態の情報処理装置２０で実行される上記各処理を実行するためのプログラムは、ＲＯＭに予め組み込まれて提供されていてもよい。

また、上記実施の形態の情報処理装置２０で実行される上記処理を実行するためのプログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、メモリカード、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されてコンピュータプログラムプロダクトとして提供されるようにしてもよい。また、上記実施の形態の情報処理装置２０で実行される上記処理を実行するためのプログラムを、インターネットなどのネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしてもよい。また、上記実施の形態の情報処理装置２０で実行される上記処理を実行するためのプログラムを、インターネットなどのネットワーク経由で提供または配布するようにしてもよい。

なお、上記には、本発明の実施の形態を説明したが、上記実施の形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施の形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施の形態は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

２０ 情報処理装置
３０Ａ 取得部
３０Ｂ 導出部
３０Ｃ 算出部
３０Ｄ 設定部
３０Ｅ 記録制御部

Claims (12)

1. センサの出力情報から導出された導出情報の信頼度に応じて、履歴情報の記録レベルを設定する設定部と、
   前記導出情報に応じた前記信頼度を算出する算出部と、を備え、
   前記算出部は、前記導出情報が、移動体の自動走行に支障を生じさせる状態を示す情報であり且つ前記移動体の自動走行に支障が生じさせることを示す状態のレベルが高いほど、または、前記導出情報が異常な状態を示す情報であり且つ該異常な状態のレベルが高いほど、低い前記信頼度を算出し、算出した該信頼度を、前記移動体の自動運転のレベルが高いほど、更に高い前記記録レベルとなるように補正した、前記信頼度を算出する、
   情報処理装置。
2. 前記導出情報は、
   前記センサの異常を示すセンサ異常情報、前記センサの出力情報の矛盾を示す矛盾情報、前記移動体のドライバの状態を示すドライバ状態情報、走行予定経路情報、走行難易度情報、推奨レーン情報、周辺状況解析結果情報、前記移動体の駆動量、の少なくも１つを含む、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記設定部は、
   前記信頼度が低いほど、高い前記記録レベルを設定する、
   請求項１または請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記記録レベルは、単位時間あたりに記録されるデータ量を示す、
   請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記記録レベルは、記録対象か否かを示す記録対象情報、記録詳細度、記録間隔、記憶期間、の少なくとも１つによって表される、
   請求項１〜請求項４の何れか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記設定部は、
   複数の項目の各々に対応する項目導出情報を含む前記導出情報について、前記項目導出情報ごとに、前記項目導出情報の前記信頼度に応じた前記記録レベルを設定する、
   請求項１〜請求項５の何れか１項に記載の情報処理装置。
7. 前記記録レベルに応じて前記履歴情報を記憶部へ記憶する記憶制御部を備える、
   請求項１〜請求項６の何れか１項に記載の情報処理装置。
8. 前記履歴情報は、前記導出情報および前記出力情報の少なくとも一方を含む、
   請求項１〜請求項７の何れか１項に記載の情報処理装置。
9. 前記自動運転のレベルは、前記移動体のドライバのみが運転を操作する非自動運転を示すレベルと、前記ドライバと前記移動体とが運転を操作するレベルと、前記移動体のみが運転を操作するレベルと、を含む、
   請求項１に記載の情報処理装置。
10. センサの出力情報から導出された導出情報の信頼度に応じて、履歴情報の記録レベルを設定するステップと、
    前記導出情報に応じた前記信頼度を算出する算出ステップと、を含み、
    前記算出ステップは、前記導出情報が、移動体の自動走行に支障を生じさせる状態を示す情報であり且つ前記移動体の自動走行に支障が生じさせることを示す状態のレベルが高いほど、または、前記導出情報が異常な状態を示す情報であり且つ該異常な状態のレベルが高いほど、低い前記信頼度を算出し、算出した該信頼度を、前記移動体の自動運転のレベルが高いほど、更に高い前記記録レベルとなるように補正した、前記信頼度を算出する、
    情報処理方法。
11. センサの出力情報から導出された導出情報の信頼度に応じて、履歴情報の記録レベルを設定するステップと、
    前記導出情報に応じた前記信頼度を算出する算出ステップと、をコンピュータに実行させ、
    前記算出ステップは、前記導出情報が、移動体の自動走行に支障を生じさせる状態を示す情報であり且つ前記移動体の自動走行に支障が生じさせることを示す状態のレベルが高いほど、または、前記導出情報が異常な状態を示す情報であり且つ該異常な状態のレベルが高いほど、低い前記信頼度を算出し、算出した該信頼度を、前記移動体の自動運転のレベルが高いほど、更に高い前記記録レベルとなるように補正した、前記信頼度を算出する、
    情報処理プログラム。
12. 移動体であって、
    センサの出力情報から導出された導出情報の信頼度に応じて、履歴情報の記録レベルを設定する設定部と、
    前記導出情報に応じた前記信頼度を算出する算出部と、を備え、
    前記算出部は、前記導出情報が、移動体の自動走行に支障を生じさせる状態を示す情報であり且つ前記移動体の自動走行に支障が生じさせることを示す状態のレベルが高いほど、または、前記導出情報が異常な状態を示す情報であり且つ該異常な状態のレベルが高いほど、低い前記信頼度を算出し、算出した該信頼度を、前記移動体の自動運転のレベルが高いほど、更に高い前記記録レベルとなるように補正した、前記信頼度を算出する、
    移動体。

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