JP6991390B2 - ルート生成システム、ルート生成方法、およびルート生成プログラム - Google Patents
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Description
特許文献1では、本船運動情報、他船運動情報、および各種の障害物情報に基づいて危険度を判定する。そして、熟練知識ベースに基づき、本船の未来航行位置が、法規知識ベースに適合する最適な未来航行位置となるように回避航路計画を作成する技術が開示されている。特許文献1では、熟練操船者が経験的に持つ任意の増減速および操舵による未来航行位置が、エキスパートシステムの熟練知識ベースとして貯蔵される。また、法規およびルールといった順守事項が法規知識ベースとして貯蔵される。
交通事故シーンの状況を表す交通事故シーン情報が蓄積された交通事故データベースから、前記交通事故シーンに対応する車両の走行状況を抽出する走行状況抽出部と、
前記走行状況に基づいて、前記交通事故シーンを回避する複数の回避ルートを生成する回避ルート生成部と、
前記複数の回避ルートの各々について、有効性を表す値を有効評価値として決定する有効性決定部と、
前記複数の回避ルートの各々の有効評価値に基づいて、前記複数の回避ルートから最も有効な回避ルートを有効ルートとして選択する有効ルート選択部と、
前記交通事故シーンと前記有効ルートとを対応付けた有効ルート情報を記憶部に記憶する有効情報構築部とを備えた。
***構成の説明***
図1は、本実施の形態に係るルート生成システム500の構成例である。
ルート生成システム500は、ルート生成装置100とモデル生成装置200とを備える。ここでは、ルート生成装置100とモデル生成装置200とは別の装置として表しているが、ルート生成装置100とモデル生成装置200とは1つの装置でもよい。モデル生成装置200が、ルート生成装置100に搭載されていてもよい。
プロセッサ910は、演算処理を行うIC(Integrated Circuit)である。プロセッサ910の具体例は、CPU(Central Processing Unit)、DSP(Digital Signal Processor)、GPU(Graphics Processing Unit)である。
補助記憶装置922は、データを保管する記憶装置である。補助記憶装置922の具体例は、HDDである。また、補助記憶装置922は、SD(登録商標)メモリカード、CF、NANDフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ(登録商標)ディスク、DVDといった可搬の記憶媒体であってもよい。なお、HDDは、Hard Disk Driveの略語である。SD(登録商標)は、Secure Digitalの略語である。CFは、CompactFlash(登録商標)の略語である。DVDは、Digital Versatile Diskの略語である。
出力インタフェース940は、ディスプレイといった出力機器のケーブルが接続されるポートである。出力インタフェース940は、具体的には、USB端子またはHDMI(登録商標)(High Definition Multimedia Interface)端子である。ディスプレイは、具体的には、LCD(Liquid Crystal Display)である。
ルート生成プログラムは、上記の各部の「部」を「処理」、「手順」あるいは「工程」に読み替えた各処理、各手順あるいは各工程を、コンピュータに実行させる。また、ルート生成方法は、ルート生成装置100がルート生成プログラムを実行することにより行われる方法である。
ルート生成プログラムは、コンピュータ読取可能な記録媒体に格納されて提供されてもよい。また、ルート生成プログラムは、プログラムプロダクトとして提供されてもよい。
事故データ取得部110は、既存の膨大な交通事故データベースから交通事故シーン情報を取得する。交通事故データベースには、交通事故シーンの状況を表す交通事故シーン情報が蓄積されている。
走行状況抽出部120は、交通事故シーンに対応する車両の走行状況を抽出する。車両の走行状況には、車両の速度と方向とが含まれる。具体的には、走行状況抽出部120は、事故データ取得部110により取得された交通事故シーン情報から、車両の位置、スピード、路面状況、道路形状、走行方向、対向車の位置、スピード、および走行方向といった走行状況を抽出する。なお、ここでの車両とは自車両を意味する。
具体的には、車両のスピードと方向から、緊急制動の距離が最初に決まる。例えば、車両が40km/hの速度で走行中の場合と仮定し、路面状況が乾燥の場合(摩擦係数=0.8)、制動距離が7.9mになる。
図2に示すように、左方向をマイナス、右方向をプラスにし、方向変換を加えると、方向変換を-40度から+40度の範囲で2度ずつ変換しながら生成した複数の経路が表される。ここでは、説明の簡単のため、車の急カーブ時の滑りといった動的特性を省略する。また、説明の簡単のため、ルート生成時の角度の変換量を一定に仮定する。しかし、実際の制動の過程の中に角度の変換も可能である。
記憶部170には、有効性決定部140で使用する有効性評価モデル171が記憶される。有効性評価モデル171は、後述するモデル生成装置200により予め作成され、記憶部170に記憶される。図3に示すように、有効性評価モデル171は、回避ルートの各特徴量Tと有効評価値Pとの関係の強さが特徴量スコアSiとして記述されたものである。ここでは、以下のように、評価用の特徴量は7つ(i=7)である。
(1)車と衝突したかどうか
(2)道路形状と衝突したかどうか
(3)人と衝突したかどうか
(4)正面からの衝突かどうか
(5)側面からの衝突かどうか
(6)対向車線に入ったかどうか
(7)逆走行にしたかどうか
本実施の形態に係るルート生成システム500の動作について説明する。
まず、有効性評価モデル171を生成するモデル生成処理について説明する。ルート生成システム500は、有効性評価モデル171を生成するモデル生成装置200を備える。
モデル生成装置200は、機能要素として、学習用データ記憶部210と特徴量抽出部220と評価モデル生成部230を備える。モデル生成装置200は、コンピュータであり、ハードウェア構成はルート生成装置100と同様である。モデル生成装置200は、有効性評価モデル171を生成する。生成された有効性評価モデル171は、ルート生成装置100の記憶部170に記憶される。
モデル生成装置200では、学習用データ記憶部210が、図2の複数の回避ルート40に対してルート番号を振り、各回避ルートと対応する有効評価値(主観評価値)とのペアを学習用データセット211として記憶機器に記憶する。この有効評価値(主観評価値)は、専門家により予め5段階の主観評価で付与されたものである。
ステップS1において、特徴量抽出部220は、学習用データセット211から、回避ルートの有効性を評価するための特徴量を表す特徴量ベクトルVを抽出する。具体的には、特徴量抽出部220は、複数の回避ルート40の各々から特徴量ベクトルVを抽出する。特徴量抽出部220は、特徴量ベクトルVを評価モデル生成部230に出力する。
図8は、本実施の形態に係る交通事故シーンの例を説明するための図である。
図8では、自車両301が信号なし交差点を左から右へ40km/hの速度で通過する時に、死角から急に左折の他車両302が現れ、回避できず衝突する交通事故シーンを表している。
図8に示した交通事故シーンのように、自車両301が左から右へ走行中である。
ステップS11において、事故データ取得部110は、交通事故シーンを交通事故データベースから取得する。そして、走行状況抽出部120が、交通事故シーンから走行状況を抽出する。
ステップS12において、回避ルート生成部130は、自車両301の位置から仮に急ブレーキを踏んだ場合の、複数の回避ルート40を生成する。具体的には、回避ルート生成部130により、図10のように複数の回避ルート40が生成される。
有効性決定部140は、各回避ルートに対して、特徴量ベクトルVの抽出を行う。例えば図11のように、回避ルート1の例の場合、車と衝突するため、車と衝突の特徴量は1になる。また、道路形状あるいは歩行者との衝突の特徴量は0になる。また、正面から衝突するため、正面から衝突の特徴量は1になる。このようなモデル化の方法で回避ルート1の特徴量をベクトル化する。
図12に示すように、有効性決定部140は、回避ルート1の特徴量ベクトルVと有効性評価モデル171とを用いて、回避ルート1の有効評価値ごとの、特徴量スコアSiを決定する。そして、有効性決定部140は、図13の算出式を用いて、回避ルート1の有効評価値ごとの最終スコアSを算出する。最終スコアSは、対応する有効評価値の尤もらしさ、すなわち対応する有効評価値を取り得る確率の高さを表す。
図12の例では、有効性決定部140は、回避ルート1の有効評価値として、最終スコアSが一番高い(0.51である)有効評価値5が決定される。
具体的には、図10の複数の回避ルート1から回避ルート9の各々に対して、有効性決定部140により有効評価値が決定される。有効ルート選択部150は、回避ルート1から回避ルート9の各々の有効評価値から最も高い値の有効評価値に対応する回避ルートを有効ルートRbとして選択し、有効情報構築部160に出力する。有効ルートRbは複数あってもよい。
具体的には、有効情報構築部160は、交通事故シーンと有効ルートRbとのペアを知識として形式を変換し、この知識を記憶する。例えば、「右にいっぱい方向を回して全力ブレーキを踏む」の回避ルートが有効ルートRbである場合、知識として「TrunRight:full,brake:full」といった抽象的な記述を設定する。
<変形例1>
本実施の形態で説明したルート生成装置100の機能の一部は他の装置で実行されるようにしてもよい。例えば、ルート生成装置100の一部の機能を、外部に設けられたサーバといった装置により実行するようにしてもよい。
本実施の形態では、事故データ取得部110と走行状況抽出部120と回避ルート生成部130と有効性決定部140と有効ルート選択部150と有効情報構築部160の機能がソフトウェアで実現される。変形例として事故データ取得部110と走行状況抽出部120と回避ルート生成部130と有効性決定部140と有効ルート選択部150と有効情報構築部160の機能がハードウェアで実現されてもよい。
ルート生成装置100は、電子回路909、メモリ921、補助記憶装置922、入力インタフェース930、および出力インタフェース940を備える。
電子回路909は、具体的には、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックIC、GA、ASIC、または、FPGAである。GAは、Gate Arrayの略語である。ASICは、Application Specific Integrated Circuitの略語である。FPGAは、Field-Programmable Gate Arrayの略語である。
本実施の形態に係るルート生成システムでは、事前に既存の膨大な交通事故データベースから必要な交通事故発生時の走行状況を抽出する。走行状況には、衝突スピード、衝突対象、および路面状況といった情報が含まれる。ルート生成システムは、抽出した情報に基づいて、緊急時の回避用走行ルート(緊急回避ルート)を設計する。また、前記の交通事故時の走行状況と設計された緊急回避ルートをペアとして知識ベースを構築する。そして、実際に危険交通シーンが発生する時、自車状況、障害物状況あるいは周辺交通状況をセンサー装置から入力し、事前に構築された知識ベースにおいて最適な緊急回避ルートを検索できる。知識ベース上に、現在の危険交通シーンと一番似ている交通事故の緊急回避ルートが出力され、緊急回避を行うことができる。
よって、本実施の形態に係るルート生成システムによれば、実際に発生した交通状況により、適切な緊急回避ルートが生成できる。したがって、事故の回避あるいは衝突時の傷害低減を図り、安全安心な自動運転および運転支援を実現することができる。
よって、本実施の形態に係るルート生成システムによれば、実際の交通事故シーンから求められた最も適切な緊急回避ルートを選択することができ、より安全安心な自動運転および運転支援を実現することができる。
よって、本実施の形態に係るルート生成システムによれば、最も適切な緊急回避ルートを選択することができ、より安全安心な自動運転および運転支援を実現することができる。
よって、本実施の形態に係るルート生成システムによれば、実際の交通事故シーンに基づくより有効的な有効性評価モデルを生成することができ、実際に発生した交通事故シーンに対しても最も適切な回避ルートを出力することができる。
また、実施の形態1のうち、複数の部分を組み合わせて実施しても構わない。あるいは、この実施の形態のうち、1つの部分を実施しても構わない。その他、この実施の形態を、全体としてあるいは部分的に、どのように組み合わせて実施しても構わない。
すなわち、実施の形態1では、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。
Claims (10)
- 交通事故シーンの状況を表す交通事故シーン情報が蓄積された交通事故データベースから、前記交通事故シーンに対応する車両の走行状況を抽出する走行状況抽出部と、
前記走行状況に基づいて、前記交通事故シーンを回避する複数の回避ルートを生成する回避ルート生成部と、
回避ルートの有効性を表す有効評価値と回避ルートの特徴を表す特徴量との対応を表す有効性評価モデルを用いて、前記複数の回避ルートの各々の有効評価値を決定する有効性決定部と、
前記複数の回避ルートの各々の有効評価値に基づいて、前記複数の回避ルートから最も有効な回避ルートを有効ルートとして選択する有効ルート選択部と、
前記交通事故シーンと前記有効ルートとを対応付けた有効ルート情報を記憶部に記憶する有効情報構築部と、
前記有効性評価モデルを生成するモデル生成装置と
を備え、
前記モデル生成装置は、
予め生成された複数の回避ルートの各々と、前記予め生成された複数の回避ルートの各々に対して予め設定された有効性を表す値である主観評価値とを対応付けた学習用データセットを記憶する学習用データ記憶部と、
前記学習用データセットに基づいて、前記予め生成された複数の回避ルートの各々の有効性を評価するための特徴量を表す特徴量ベクトルを抽出する特徴量抽出部と、
前記予め生成された複数の回避ルートの各々の特徴量ベクトルを用いて、前記有効性評価モデルを生成する評価モデル生成部と
を備えたルート生成システム。 - 前記有効性決定部は、
前記有効性評価モデルと前記複数の回避ルートの各々の特徴量ベクトルとを用いて、前記複数の回避ルートの回避ルートごとに、複数の有効評価値の各々について有効評価値を取る確率の高さを表す最終スコアを算出し、前記複数の有効評価値のうち前記最終スコアが最も高い有効評価値を当該回避ルートの有効評価値と決定する請求項1に記載のルート生成システム。 - 交通事故シーンの状況を表す交通事故シーン情報が蓄積された交通事故データベースから、前記交通事故シーンに対応する車両の走行状況を抽出する走行状況抽出部と、
前記走行状況に基づいて、前記交通事故シーンを回避する複数の回避ルートを生成する回避ルート生成部と、
前記複数の回避ルートの各々について、有効性を表す値を有効評価値として決定する有効性決定部と、
前記複数の回避ルートの各々の有効評価値に基づいて、前記複数の回避ルートから最も有効な回避ルートを有効ルートとして選択する有効ルート選択部と、
前記交通事故シーンと前記有効ルートとを対応付けた有効ルート情報を記憶部に記憶する有効情報構築部と
を備え、
前記有効性決定部は、
前記有効評価値と回避ルートの特徴を表す特徴量との対応を表す有効性評価モデルと前記複数の回避ルートの各々の特徴量ベクトルとを用いて、前記複数の回避ルートの回避ルートごとに、複数の有効評価値の各々について有効評価値を取る確率の高さを表す最終スコアを算出し、前記複数の有効評価値のうち前記最終スコアが最も高い有効評価値を当該回避ルートの有効評価値と決定するルート生成システム。 - 前記有効性決定部は、
前記複数の有効評価値の有効評価値ごとに、前記特徴量の特徴量スコアを算出し、前記特徴量スコアの和を前記最終スコアとして算出する請求項2または請求項3記載のルート生成システム。 - 前記回避ルート生成部は、
前記交通事故シーンに対応する車両の速度と方向とを含む前記走行状況を用いて、前記複数の回避ルートを生成する請求項1から請求項4のいずれか1項に記載のルート生成システム。 - 前記有効情報構築部は、
前記有効ルート情報を知識ベースの形式で前記記憶部に記憶する請求項1から請求項5のいずれか1項に記載のルート生成システム。 - モデル生成装置を備えるルート生成システムに用いられるルート生成方法において、
走行状況抽出部が、交通事故シーンの状況を表す交通事故シーン情報が蓄積された交通事故データベースから、前記交通事故シーンに対応する車両の走行状況を抽出し、
回避ルート生成部が、前記走行状況に基づいて、前記交通事故シーンを回避する複数の回避ルートを生成し、
有効性決定部が、回避ルートの有効性を表す有効評価値と回避ルートの特徴を表す特徴量との対応を表す有効性評価モデルを用いて、前記複数の回避ルートの各々の有効評価値を決定し、
有効ルート選択部が、前記複数の回避ルートの各々の有効評価値に基づいて、前記複数の回避ルートから最も有効な回避ルートを有効ルートとして選択し、
有効情報構築部が、前記交通事故シーンと前記有効ルートとを対応付けた有効ルート情報を記憶部に記憶するルート生成方法であって、
前記モデル生成装置の学習用データ記憶部が、予め生成された複数の回避ルートの各々と、前記予め生成された複数の回避ルートの各々に対して予め設定された有効性を表す値である主観評価値とを対応付けた学習用データセットを記憶し、
前記モデル生成装置の特徴量抽出部が、前記学習用データセットに基づいて、前記予め生成された複数の回避ルートの各々の有効性を評価するための特徴量を表す特徴量ベクトルを抽出し、
前記モデル生成装置の評価モデル生成部が、前記予め生成された複数の回避ルートの各々の特徴量ベクトルを用いて、前記有効性評価モデルを生成するルート生成方法。 - ルート生成システムに用いられるルート生成方法において、
走行状況抽出部が、交通事故シーンの状況を表す交通事故シーン情報が蓄積された交通事故データベースから、前記交通事故シーンに対応する車両の走行状況を抽出し、
回避ルート生成部が、前記走行状況に基づいて、前記交通事故シーンを回避する複数の回避ルートを生成し、
有効性決定部が、回避ルートの有効性を表す有効評価値と回避ルートの特徴を表す特徴量との対応を表す有効性評価モデルと前記複数の回避ルートの各々の特徴量ベクトルとを用いて、前記複数の回避ルートの回避ルートごとに、複数の有効評価値の各々について有効評価値を取る確率の高さを表す最終スコアを算出し、前記複数の有効評価値のうち前記最終スコアが最も高い有効評価値を当該回避ルートの有効評価値と決定し、
有効ルート選択部が、前記複数の回避ルートの各々の有効評価値に基づいて、前記複数の回避ルートから最も有効な回避ルートを有効ルートとして選択し、
有効情報構築部が、前記交通事故シーンと前記有効ルートとを対応付けた有効ルート情報を記憶部に記憶するルート生成方法。 - 交通事故シーンの状況を表す交通事故シーン情報が蓄積された交通事故データベースから、前記交通事故シーンに対応する車両の走行状況を抽出する走行状況抽出処理と、
前記走行状況に基づいて、前記交通事故シーンを回避する複数の回避ルートを生成する回避ルート生成処理と、
回避ルートの有効性を表す有効評価値と回避ルートの特徴を表す特徴量との対応を表す有効性評価モデルを用いて、前記複数の回避ルートの各々の有効評価値を決定する有効性決定処理と、
前記複数の回避ルートの各々の有効評価値に基づいて、前記複数の回避ルートから最も有効な回避ルートを有効ルートとして選択する有効ルート選択処理と、
前記交通事故シーンと前記有効ルートとを対応付けた有効ルート情報を記憶部に記憶する有効情報構築処理と
をコンピュータに実行させるルート生成プログラムであって、
予め生成された複数の回避ルートの各々と、前記予め生成された複数の回避ルートの各々に対して予め設定された有効性を表す値である主観評価値とを対応付けた学習用データセットを記憶する学習用データ記憶処理と、
前記学習用データセットに基づいて、前記予め生成された複数の回避ルートの各々の有効性を評価するための特徴量を表す特徴量ベクトルを抽出する特徴量抽出処理と、
前記予め生成された複数の回避ルートの各々の特徴量ベクトルを用いて、前記有効性評価モデルを生成する評価モデル生成処理と
をコンピュータに実行させるルート生成プログラム。 - 交通事故シーンの状況を表す交通事故シーン情報が蓄積された交通事故データベースから、前記交通事故シーンに対応する車両の走行状況を抽出する走行状況抽出処理と、
前記走行状況に基づいて、前記交通事故シーンを回避する複数の回避ルートを生成する回避ルート生成処理と、
前記複数の回避ルートの各々について、有効性を表す値を有効評価値として決定する有効性決定処理と、
前記複数の回避ルートの各々の有効評価値に基づいて、前記複数の回避ルートから最も有効な回避ルートを有効ルートとして選択する有効ルート選択処理と、
前記交通事故シーンと前記有効ルートとを対応付けた有効ルート情報を記憶部に記憶する有効情報構築処理と
をコンピュータに実行させるルート生成プログラムであって、
前記有効性決定処理は、
前記有効評価値と回避ルートの特徴を表す特徴量との対応を表す有効性評価モデルと前記複数の回避ルートの各々の特徴量ベクトルとを用いて、前記複数の回避ルートの回避ルートごとに、複数の有効評価値の各々について有効評価値を取る確率の高さを表す最終スコアを算出し、前記複数の有効評価値のうち前記最終スコアが最も高い有効評価値を当該回避ルートの有効評価値と決定するルート生成プログラム。
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