JP7014018B2 - 管制装置 - Google Patents

Description

本開示は、自動運転車の遠隔制御に関する。

特許文献１は、自動運転車が遠隔制御対象エリアに進入した場合に、オペレータが遠隔制御装置を用いて、自動運転車を遠隔制御することを開示している。

特開２０１７－１４７６２６号公報

上記先行技術の場合、遠隔制御を必要とする自動運転車に対して、どのようにオペレータを割り当てるのかについて考慮されていない。本開示は、上記を踏まえ、円滑な交通流が実現できるように、自動運転車に対してオペレータを割り当てることを解決課題とする。

本開示の一形態は、通信部（８３０）を搭載した複数の自動運転車（８００）と通信する通信装置（２４）を備え、前記自動運転車を遠隔制御するためにオペレータによってインターフェース（１２０）に入力される指令を受け付け、前記通信装置を用いて前記自動運転車を遠隔制御する管制装置（２０）であって；前記複数の自動運転車のうち、遠隔制御の対象となる自動運転車である対象車を特定する特定部（Ｓ２２１）と；前記対象車の周辺の交通状況に基づき、前記対象車の遠隔制御に掛かる作業時間及び優先度を算出する算出部（Ｓ２３１，Ｓ２３２，Ｓ２５２，Ｓ２６０）と；前記対象車に対して遠隔制御を実行する順序である処理順序を、前記算出部による算出結果を用いて決定する決定部（Ｓ２７２）と；前記決定部によって決定された処理順序に従って、遠隔制御の作業を前記オペレータに割り当てる割当部（Ｓ３４０）と；を備える管制装置である。

この形態によれば、遠隔制御に掛かる作業時間及び優先度を算出し、当該作業時間および優先度に基づき処理順序を決定し、当該処理順序に従って、遠隔制御の作業を前記オペレータに割り当てるので、円滑な交通流が実現される。

管制装置および遠隔制御装置の内部構成を示すブロック図。 自動運転車の内部構成を示すブロック図。 割当処理を示すフローチャート。 処理順序決定処理を示すフローチャート。 遠隔制御を必要としている領域を含む地図。 領域Ｘにおける交通状況を示す図。 領域Ｙにおける交通状況を示す図。 領域Ｚにおける交通状況を示す図。 遠隔制御の様子を示すシーケンスチャート。 自動運転車、並びに管制装置及びオペレータの役割分担を示す図。 処理順序決定処理を示すフローチャート。 オペレータによる作業の割り当てを示す図。 処理順序決定処理を示すフローチャート。 オペレータによる作業の割り当てを示す図。 作業の割り当て決定するためのコスト計算の様子を示す図。 割当処理を示すフローチャート。 領域Ｘにおける遠隔制御の様子を示す図。 領域Ｘにおける遠隔制御の様子を示す図。 領域Ｘにおける遠隔制御の様子を示す図。

図１に示すように、管制装置２０は、ＣＰＵ２２と、通信装置２４と、記憶装置２６とを備える。通信装置２４は、複数の自動運転車８００および複数の手動運転車９００との無線通信、並びに複数の遠隔制御装置１００との有線通信を実行する。なお、遠隔制御装置１００との通信は、無線通信でもよい。記憶装置２６は、半導体メモリなどの非遷移的実行的記憶媒体を含む。記憶装置２６には、地図データベース２８と、後述する各種処理を実行するためのプログラム２９が記憶されている。

遠隔制御装置１００は、通信装置１１０と、インターフェース１２０とを備える。通信装置１１０は、管制装置２０との通信を実行する。インターフェース１２０は、入出力用のマンマシンインターフェースである。具体的には、通信装置１１０を介して取得される自動運転車８００及び手動運転車９００によって収集された情報等をオペレータに通知すると共に、オペレータによる操作入力を取得し、通信装置１１０を介して管制装置２０に送信する。本実施形態において、遠隔制御装置１００は、所定数（例えば１０）、用意されている。

図２に示すように、自動運転車８００は、センサ類８１０と、自己位置推定部８２０と、通信部８３０と、駆動部８４０と、制御部８５０とを備える。

センサ類８１０は、内界センサ及び外界センサを含む。内界センサは、自車の走行速度、操舵角等の情報を取得する。外界センサは、カメラ、ＬＩＤＡＲ、ミリ波レーダ、超音波ソナー等から構成され、自車周辺の情報を収集する。以下、センサ類８１０によって収集された情報を、センシングデータともいう。

自己位置推定部８２０は、自動運転車８００の自己位置を推定する。具体的には、自己位置推定部８２０は、ＧＮＳＳを用いた自己位置の測位と、オドメトリとを併用する。オドメトリは、自己位置推定部８２０に含まれるジャイロセンサや加速度センサ等を用いて、自己位置を推定する手法である。他の実施形態においては、ＧＮＳＳを用いた自己位置の測位と、オドメトリとの何れかを用いてもよい。通信部８３０は、管制装置２０が有する通信装置２４と通信する。通信部８３０は、センシングデータを、管制装置２０に送信する。また、通信部８３０は、管制装置２０から送信される遠隔制御のための情報を受信する。

駆動部８４０は、加速機構、減速機構、操舵機構等から構成され、自動運転車８００の走行を実現する。

制御部８５０は、１つ又は複数のＥＣＵから構成される。制御部８５０は、記憶装置８５１を備える。記憶装置８５１には、ＩＤ８５２と、地図データベース８５３とが記憶されている。ＩＤ８５２は、管制装置２０が自動運転車を識別するための情報である。地図データベース８５３には、地図情報が格納されている。

制御部８５０は、センサ類８１０と自己位置推定部８２０とから取得した情報を用いて、駆動部８４０を制御することによってレベル４の自動運転を実現するための処理を実現する。具体的には、現在地および目的地から走行計画を決定し、信号、先行車両等の情報を取得することによって、駆動部８４０を用いて加減速や操舵を自動で実行する。このため、自動運転車８００は、ドライバが乗っていなくても走行することができる。

さらに、制御部８５０は、センシングデータと、現在地を示す位置情報と、走行計画と、ＩＤ８５２と、走行データとを繰り返し通信部８３０を用いて管制装置２０に送信する。以下、このように送信される情報をまとめて、車両情報とも言う。なお、走行データとは、センサ類８１０及び自己位置推定部８２０によって収集されたデータから求められる走行軌跡や車両速度などの走行に関するデータの総称である。

さらに、制御部８５０は、通信部８３０を介して遠隔制御指示を受信した場合、その指示に従って駆動部８４０を制御する。

手動運転車９００は、自動運転車８００と同様な構成を有する。このため、手動運転車９００は、車両情報を通信部によって管制装置２０に送信する。但し、手動運転車９００は、自律運転および遠隔制御による走行を何れも実行しない。つまり、手動運転車９００は、ドライバによる運転によって走行する。なお、手動運転車９００は、位置情報や車速が把握できればよいので、センサ類８１０に含まれる全ての構成が必須である訳ではない。上記の「同様な構成」は、少なくとも、位置情報や車速を取得し、管制装置２０に送信するための構成を有することを意味する。

ＣＰＵ２２は、図３に示す割当処理を繰り返し実行する。ＣＰＵ２２は、割当処理を開始すると、Ｓ２００として、処理順序決定処理を実行する。図４に示すように、まず、ＣＰＵ２２は、Ｓ２１１として、自動運転車８００及び手動運転車９００から取得した車両情報を解析する。続いてＣＰＵ２２は、Ｓ２２１として、遠隔制御が必要な自動運転車８００を、Ｓ２１１において解析した情報を元に特定する。なお、本実施形態において「遠隔制御」という場合、遠隔監視を含む。遠隔制御は、自動運転車８００が自律走行できない状況において、自動運転車８００に適切な指示を出すことで遠隔走行させることである。遠隔監視は、危険性の有無等を、車両情報に基づきオペレータが監視することである。

例えば図５に示す領域Ｘにおいて、図６に示すように手信号による交通整理が実行されている場合、ドライバが乗っていない自動運転車８００Ａ，８００Ｅは、遠隔制御を必要とする。なお、手動運転車９００Ｂ，９００Ｃ，９００Ｄは、自動運転車８００Ａが停車している限り、前進することはできない。同様に、手動運転車９００Ｆ，９００Ｇは、自動運転車８００Ｅが停車している限り、前進することはできない。

また、図５に示す領域Ｙにおいて、図７に示すように、故障車などの障害物によって道路が塞がれている場合、ドライバが乗っていない自動運転車８００Ｈは、遠隔制御を必要とする。

また、図５に示す領域Ｚにおいて、図８に示すように、信号が無い十字路において４台の自動運転車８００Ｉ，８００Ｊ、８００Ｋ、８００Ｌが停止した場合に、通常の交通ルールが適用されると交差点に進入できないとき、遠隔制御を必要とする。図８に示す場合、ドライバが乗っていない自動運転車８００Ｉ，８００Ｊ、８００Ｌが直進しようとしており、自動運転車８００Ｋが右折しようとしているので、信号が無いと、通常の交通ルール（例えば左方優先（道路交通法第３６条））では、自動運転車８００Ｉ，８００Ｊ、８００Ｋ、８００Ｌの何れも交差点に進入できない。

ＣＰＵ２２は、上記のように遠隔制御が必要な自動運転車８００を、自動運転車８００の停車時間や、自動運転車８００のセンサ類８１０としてのカメラによる撮像結果の解析等によって特定する。なお、他の実施形態においては、自動運転車８００が自律走行できなくなった場合に、自動運転車８００が管制装置２０に遠隔支援を要求してもよい。

次に、ＣＰＵ２２は、Ｓ２３１に進み、遠隔制御に掛かる作業時間を算出する。遠隔制御に掛かる作業時間については、遠隔制御を必要としている自動運転車８００の走行経路周辺の交通状況と、後述する図９のＳ４８３で記憶した情報とを基に算出される。つまり、ＣＰＵ２２は、例えば、工事などによる交通規制が実施されている区間で、自律走行ができずに停車している場合に、Ｓ４８３で記憶された情報の中から類似した状況の情報を検索し、その情報を基に作業時間を算出する。

次に、ＣＰＵ２２は、Ｓ２６０として、運用ポリシーを反映した優先度を、遠隔制御が必要な自動運転車８００毎に算出する。

次に、ＣＰＵ２２は、Ｓ２７１として、運用ポリシーを反映した優先度および作業時間に基づき、遠隔制御の処理順序を決定し、処理順序決定処理を終える。本実施形態においては、交通流への影響度を最小化することが運用ポリシーとして採用されている。

本実施形態において、交通流への影響度は、以下の３つのパラメータを考慮して評価される。１つ目は、遠隔制御を待っている自動運転車８００が原因となって、現に走行できなくなっている車両（以下、待機車両）の数である。待機車両の数が多ければ多いほど、交通流への影響度が大きいと見なす。ここでいう車両とは、自動運転車８００及び手動運転車９００を含む。ＣＰＵ２２は、自動運転車８００及び手動運転車９００から収集した車両情報に含まれる走行速度や位置情報に基づき、待機車両の数を把握する。待機車両が自動運転車８００又は手動運転車９００のどちらであるかによって、重み付けを行って、交通流への影響度を計算しても良い。

２つ目は、待機車両が今までに待機した時間である。この時間が長ければ長いほど、交通流への影響が大きいと見なす。

３つ目は、遠隔制御を必要とする自動運転車８００が位置している道路に流入する車両の台数から、当該道路から流出する台数を引いた台数で評価する。この台数が多ければ多いほど、交通流への影響が大きいと見なす。この台数で評価することによって、道路の車線数や交通状況を考慮した影響を評価ができる。例えば、複数車線の道路で１車線を自動運転車が塞いでいる場合、道路が空いていれば手動運転車は迂回走行が可能なので周囲の交通流への影響は小さい。逆に道路が混んでいれば手動運転車も回避行動を取れないため交通流への影響が大きいといった評価ができる。

なお、他の実施形態では、上記３つのパラメータのうち、何れか１つ以上を考慮して交通流への影響度を評価してもよい。

ＣＰＵ２２は、例えば、１つ目のパラメータを採用し、既存の交通流である手動運転車９００への影響をより考慮するように重み付けを行う場合、自動運転車８００Ａが交通流への影響度が一番高く、その次が８００Ｅ、その次が８００Ｉ、８００Ｊ、８００Ｋ、８００Ｌが同順で、８００Ｈが一番低いと評価する。次に、ＣＰＵ２２は、交通流への影響度の評価結果に基づいて、例えば、遠隔制御の処理順序を８００Ａ、８００Ｅ、８００Ｉ、８００Ｊ、８００Ｋ、８００Ｌ、８００Ｈの順と決定する。

処理順序決定処理を終えると、ＣＰＵ２２は、Ｓ３１０として、遠隔制御が必要な自動運転車８００のうち、オペレータが割り当てられていない自動運転車８００が有るかを判定する。ＣＰＵ２２は、Ｓ３１０でＹＥＳと判定すると、Ｓ３２０に進む。

ＣＰＵ２２は、Ｓ３２０として、オペレータの割当て状況を確認する。例えば、遠隔制御が終了したオペレータがいれば、そのオペレータの状況は、割当不可能から割当可能に変更されるので、このような変更を確認する。

次に、ＣＰＵ２２は、Ｓ３３０として、割当可能なオペレータが存在するかを判定する。割当可能なオペレータが存在しない場合、ＣＰＵ２２は、Ｓ３３０でＮＯと判定し、Ｓ３２０に戻る。

一方、割当可能なオペレータが存在する場合、ＣＰＵ２２は、Ｓ３３０でＹＥＳと判定し、Ｓ３４０に進む。ＣＰＵ２２は、Ｓ３４０に進むと、Ｓ２００で決定した処理順序に従って、自動運転車８００にオペレータを割り当てる。その後、Ｓ３１０に戻る。Ｓ３１０においてＮＯと判定すると、ＣＰＵ２２は、割当処理を終える。

このように本実施形態においては、原則、遠隔制御を必要とする自動運転車８００があり、且つ割当が無いオペレータがいれば、割当が実行される。このため、割当可能なオペレータが７人いれば、領域Ｘ、Ｙ、Ｚで停車している全ての自動運転車８００にオペレータを割り当てられることになる。但し、割当可能なオペレータが常に７人以上いる訳ではないので、遠隔制御を必要としている自動運転車８００の数が、作業可能なオペレータの数よりも多い場合は、上記のようにして決定された処理順序に従ってオペレータが割り当てられる。

例えば領域Ｘで停車している自動運転車８００Ａ，８００Ｅを遠隔制御する場合、オペレータ１は、自動運転車８００Ａ，８００Ｅから取得した前方の撮像画像を見ることで手信号を視認して、自動運転車８００Ａを遠隔制御の対象に決定する。

図９に示すように、或る１台の自動運転車８００を対象にした遠隔制御を開始すると、その自動運転車８００を対象とした遠隔制御を終了すべきとオペレータが判断するまで、Ｓ４１０～Ｓ４７０が繰り返される。

まず、Ｓ４１０として、自動運転車８００が車両情報を管制装置２０に送信する。管制装置２０は、受信した車両情報と、道路交通情報とを、遠隔制御装置１００に送信する（Ｓ４２０）。道路交通情報とは、遠隔制御の対象としている自動運転車８００が位置する領域付近の地図データや交通状況などである。交通状況には、例えば、工事の場所や区間等の交通規制情報や、渋滞情報などが含まれる。

遠隔制御装置１００は、車両情報及び道路交通情報を受信すると、Ｓ４３０として、インターフェース１２０に表示する。例えば、前方の撮像画像や車速などを表示し、さらに、制御対象車の周辺の地図を表示する。

オペレータ１は、Ｓ４４０として、インターフェース１２０に表示された情報を視認して、状況を確認する。続いてオペレータ１は、Ｓ４５０として、インターフェース１２０を通じて遠隔制御のための操作入力を実行する。

ここで、遠隔制御のための操作入力について、図１０を用いて説明する。まず、自律走行の場合を説明する。自律走行の場合、走行計画、判断、ウェイポイント生成、走行軌跡生成および車両制御を全て、自動運転車８００の制御部８５０が実行する。走行計画は、センシングデータに基づき、走行計画を立案することである。判断は、走行計画に従った走行の可否を判断することである。ウェイポイント生成は、決定した走行計画通りに走行するため、タイムステップ毎に通過する地点を計算し、ウェイポイント集合を生成することである。走行軌跡生成は、ウェイポイントを拘束条件として実際に走行する走行軌跡を生成することである。車両制御は、決定した走行軌跡に沿って走行する際の車両制御（例えばステアリング、加減速等）を制御することである。

遠隔制御を実行する場合、上記した工程の少なくとも何れかについて、管制装置２０から指示する。何れの工程を指示するかによって、承認型、修正型、指示・提示型、遠隔操縦型に分類される。本実施形態においては、承認型が採用されている。他の実施形態では、修正型、指示・提示型、遠隔操縦型の何れかでもよい。

承認型は、自動運転車８００の立案した走行計画が、交通ルールから逸脱する場合や、外界（例えば交通整理員）との意思疎通を必要とする場合は、オペレータが走行可否を判断する。承認型の場合、遠隔走行させるのに必要な情報は、オペレータが承認した自動運転車の挙動、つまりウェイポイント情報である。

修正型は、自動運転車が走行計画を立案できない場合や、立案した走行計画での走行が困難と判断した場合は、オペレータが走行計画を修正する。例えば「右に１ｍ、オフセットして走行しろ」等と指示する。自動運転車は、このような指示を受けると、その指示に従って自身のウェイポイントを修正する。修正型の場合、遠隔走行させるのに必要な情報は、オペレータが自動運転車に指示した挙動、つまり修正後のウェイポイント情報である。

指示・提示型は、オペレータが、ウェイポイントとして、自動運転車に走行すべき地点情報を指示する。この指示をする場合、登録済み走行データを利用したり、直前に同一地点を走行したコネクテッドカーの走行データを利用したり、遠隔制御対象のセンシングデータ等に基づきオペレータが設定したりすることができる。指示・提示型の場合、遠隔走行させるのに必要な情報は、オペレータが入力したウェイポイント情報である。

遠隔操縦型は、オペレータがドライバの代わりとなり、遠隔制御対象である自動運転車のセンシングデータ等を監視しながら、ステアリング、アクセル、ブレーキ等を操作する。遠隔操縦型の場合、遠隔走行させるのに必要な情報は、走行軌跡及び各地点における車速情報である。

遠隔制御装置１００は、操作入力を受けると、Ｓ４６０として、遠隔制御の指示情報を管制装置２０に送信する。管制装置２０は、遠隔制御の指示を受信すると、Ｓ４７０として、その指示に従って自動運転車８００を遠隔制御する。

上記したステップを必要に応じて繰り返すことによって、例えば図６に示すように、自動運転車８００Ａが破線の位置に到達した場合、オペレータ１は、Ｓ４７５として、遠隔制御を終了する旨を、インターフェース１２０を通じて入力する。

遠隔制御装置１００は、遠隔制御を終了する旨の入力を受けると、Ｓ４８０として、遠隔制御を終了する旨を管制装置２０に通知する。管制装置２０は、遠隔制御を終了する旨の通知を受けると、Ｓ４８３として、遠隔制御を実施した位置および作業時間を記憶する。

さらに管制装置２０は、Ｓ４８５として、自動運転車８００に遠隔制御を終了する旨を通知する。その後、管制装置２０は、Ｓ４９０として、オペレータの割当状況を更新する。一方、自動運転車８００は、Ｓ４９５として、自律運転を再開する。

このようにして１台の自動運転車８００の遠隔制御が終了した場合、管制装置２０は、同じ領域において遠隔制御を必要とする自動運転車８００を対象とした遠隔制御のための処理を開始する。例えば、図６に示す領域Ｘの場合、自動運転車８００Ａが自動運転を再開した後、遠隔制御の対象を自動運転車８００Ｅに変更する。

オペレータ１は、Ｓ４４０として、自動運転車８００Ｅが従うべき手信号によって走行が許可されているのか、禁止されているのかをインターフェース１２０を通じて確認する。オペレータ１は、自動運転車８００Ｅの走行が許可されたことを確認した場合、Ｓ４５０として、操作入力を実行する。そして、オペレータ１が自動運転車８００Ｅの遠隔制御を終了すべきであると判断すると、Ｓ４７５～Ｓ４９５が実行される。そして、領域Ｘにおいて遠隔制御を必要としている自動運転車８００は存在しなくなるので、オペレータ１は、領域Ｚで停車している自動運転車８００の遠隔制御を開始する。

図８に示す領域Ｚの場合、例えば、自動運転車８００Ｊ及び８００Ｌに交差点を同時期に直進することを許可した後、自動運転車８００Ｉに交差点の直進を許可すれば、遠隔制御が必要な状況は解消する。そこで、管制装置２０は、自動運転車８００Ｊ、８００Ｌ、８００Ｉを順に遠隔制御対象に選定する。

図７に示す領域Ｙの場合、自動運転車８００Ｈを、対向車との衝突を回避しつつ、対向車線を走行させて障害物を通過するように遠隔制御を実行すれば、遠隔制御が必要な状況は解消する。

本実施形態によれば、運用ポリシーを反映した優先度および作業時間に基づき処理順序が決定する。このため、遠隔制御を必要としている自動運転車８００の数が、作業可能なオペレータの数よりも多い場合に、交通流への影響が小さくなるように、オペレータを割り当てることができる。

実施形態２を説明する。実施形態２の説明は、実施形態１と異なる点を主な対象とする。特に説明しない点については、実施形態１と同じである。

本実施形態においては、図１１に示すように、処理順序決定処理において、ＣＰＵ２２は、Ｓ２６０の次にＳ２６２として、グループ化を実行する。グループ化は、遠隔制御を必要とする原因が共通する自動運転車８００が１つのグループに属するように実行される。例えば、図６の領域Ｘにおいて、自動運転車８００Ａ，８００Ｅは、遠隔制御を必要とする原因が共通するので、グループ化される。また、図８の領域Ｚにおいて、自動運転車８００Ｉ，８００Ｊ、８００Ｋ、８００Ｌは、遠隔制御を必要とする原因が共通するので、グループ化される。遠隔制御を必要とする原因が共通することは、自動運転車８００及び手動運転車９００それぞれの車両情報に含まれる位置情報から特定される。

次にＣＰＵ２２は、Ｓ２６４に進み、グループ毎の処理順序を決定する。前述した３つのパラメータを考量した結果、上記した３つの場合、最も処理順序が高いのは領域Ｘ、次に領域Ｚ、次に領域Ｙと評価する。

次にＣＰＵ２２は、Ｓ２７１に進み、グループ毎の処理順序を反映させて、制御対象車の処理順序を決定する。

図１２を用いて、グループ毎の処理順序が反映された場合において、割当可能なオペレータが１人の例について説明する。割当可能なオペレータが１人の場合、管制装置２０は、処理順序が高い領域で停車している自動運転車８００から順に、オペレータ（具体的にはオペレータ１）を割り当てる。つまり、図１２に示すように、管制装置２０は、まずオペレータ１に領域Ｘを担当させ、次に領域Ｚ、最後に領域Ｙを担当させる。

一方、図１２に示すように、割当可能なオペレータが２人、存在する場合、管制装置２０は、オペレータ１に領域Ｘを担当させ、オペレータ２に領域Ｚを担当させる。そして、オペレータ１，２のうち、担当する領域の遠隔制御が早く終了した方に、領域Ｙを担当させる。本実施形態においては、領域Ｘよりも領域Ｚの方が早く遠隔制御が終了するので、管制装置２０は、オペレータ２に領域Ｙを担当させる。

また、図１２に示すように、割当可能なオペレータが３人、存在する場合、管制装置２０は、オペレータ１に領域Ｘを担当させ、オペレータ２に領域Ｚを担当させ、オペレータ３に領域Ｙを担当させる。

本実施形態によれば、グループ化を利用することによって、オペレータを効率的に割り当てることができる。

実施形態３を説明する。実施形態３の説明は、実施形態２と異なる点を主な対象とする。特に説明しない点については、実施形態２と同じである。

実施形態３においては、処理順序決定処理の内容が実施形態２と異なる。図１３に示すように、Ｓ２１１及びＳ２２１は、実施形態１及び２と同じである。

Ｓ２２１を終えると、ＣＰＵ２２は、Ｓ２３２に進み、Ｓ２２１で特定した自動運転車８００について、交通流に与える影響度、及び遠隔制御に掛かる作業時間を算出する。交通流に与える影響度、及び遠隔制御に掛かる作業時間の算出は、実施形態１と同様な手法で算出される。

次に、ＣＰＵ２２は、Ｓ２４２に進み、車両情報を送信している自動運転車８００のうち、近い将来に遠隔制御が必要になる自動運転車８００を予測する。Ｓ２４２には、自動運転車８００から送信される走行計画が用いられる。つまり、走行計画を考慮することによって、遠隔制御が必要となる区間を走行することが予測できる。

次に、ＣＰＵ２２は、Ｓ２５２に進み、Ｓ２４２で予測した遠隔制御が必要になる状況が発生する時刻と、交通流に与える影響度と、遠隔制御に掛かる作業時間とを予測する。ＣＰＵ２２は、遠隔制御が必要になる状況が発生する時刻を、走行計画に加え、車両情報に含まれる走行速度の情報などから予測する。

次に、ＣＰＵ２２は、Ｓ２６２に進み、実施形態２と同様にグループ化を実行する。最後に、ＣＰＵ２２は、Ｓ２７２に進み、運用ポリシーに基づいて処理順序を決定する。例えば、図１４に示すように、領域αで時刻Ｔａから遠隔制御が必要になると予測され、その後、領域βで時刻Ｔｂから遠隔制御が必要になると予測され、その後、領域γで時刻Ｔｃから遠隔制御が必要になると予測される状況を想定する。これらの予測は、時刻Ｔ０の時に実行されたものである。以下、領域αでの遠隔制御のためのオペレータの作業を、タスクαともいう。領域β，γについても同様にタスクβ，γともいう。

交通流に与える影響度は、領域γが最も大きく、次いで領域β、次いで領域αである。交通流に与える影響度は、Ｓ２３２及びＳ２５２において自動運転車８００及び手動運転車９００について１台ずつ予測した影響度を統計処理（例えば積算）することによって算出される。このような状況で、１人のオペレータ１が、タスクα、β、γを担当する場合を考える。

本実施形態においては、図１５に示すコスト計算を実施し、最小コストとなる順序で作業を割り当てる。具体的には、図１５に示すように、或るタスクが発生してから着手するまでの遅延時間に、そのタスクの優先度を乗じた値を、そのタスクのコストとして、全タスクのコストを積算する。優先度の値が大きければ大きいほど、優先度が高いことを意味する。例えば、タスクαの優先度を１、タスクβの優先度を２、タスクγの優先度を３とする。そして、タスクの発生順に、タスクα，β，γの順に作業をすると仮定すると、タスクαのコストは１分×１＝１であり、タスクβのコストは１分×２＝２であり、タスクγのコストは７分×３＝２１なので、合計は２４になる。

同様なコスト計算を全通りについて実施すると、α，γ，βの順に実施する場合、コストの合計値が１７で最小になる。このため、ＣＰＵ２２は、図１４に示すように、α，γ，βの順に実施することを決定する。

以上に説明した本実施形態によれば、さらに交通流への影響を小さくすることができる。

実施形態４を説明する。実施形態４の説明は、実施形態３と異なる点を主な対象とする。特に説明しない点については、実施形態３と同じである。

実施形態４においては、図１６に示すように、割当処理の内容が実施形態３と異なる。処理順序決定処理を終えると、ＣＰＵ２２は、Ｓ３０３に進み、グループ毎の割当人数を決定する。Ｓ３０３について、図１７を例に用いて説明する。

図１７は、図６と同様、領域Ｘにおいて、手信号による交通整理が実施されている状況を示す。但し、図１７では、交通整理の影響を受けている車両は、全て自動運転車８００である。このような状況において、本実施形態におけるＣＰＵ２２は、７人のオペレータが割当可能であるとしても、割当人数を７人よりも少ない人数に決定する。具体的には、２人に決定する。

その後、ＣＰＵ２２は、Ｓ３１３に進み、割当人数が不足しているグループが有るかを判定する。割当人数が不足しているグループが有れば、ＣＰＵ２２は、Ｓ３１３でＹＥＳと判定し、実施形態３と同じくＳ３２０～Ｓ３４０を実行する。割当人数が不足しているグループが無ければ、ＣＰＵ２２は、Ｓ３１３でＮＯと判定し、割当処理を終える。図１７に示す状況の場合、２人のオペレータが割り当てられれば、割当処理が終了する。

図１７，図１８を用いて、グループ内における割当の変更を説明する。図１７，図１８には、自動運転車８００Ａ～８００Ｇが示されている。図１７では、自動運転車８００Ａの符号の末尾に１が記されている。この１は、自動運転車８００Ａにオペレータ１が割り当てられていることを示す。同様に、自動運転車８００Ｂ２は、自動運転車８００Ｂにオペレータ２が割り当てられていることを示す。この割当は、ＣＰＵ２２が実行する。

自動運転車８００Ａ１は、図１７に示す状況においては、反対車線を走行している。遠隔制御は、自動運転車８００Ａ１が交通整理員の前に位置している時から開始されている。オペレータ１は、自動運転車８００Ａ１を自動運転が再開できる状態になるまで遠隔監視を実行する。オペレータ２は、自動運転車８００Ｂ２を交通整理員の前まで移動させた後、停車させて、自動運転車８００Ｂ２の車両情報に含まれる前方の撮像画像によって、手信号を確認する。

その後、ＣＰＵ２２は、図１８に示すように、自動運転車８００Ｅをオペレータ１に割り当て、オペレータ２が自動運転車８００Ｂ２に対して反対車線の走行を許可したことを確認後、自動運転車８００Ｃをオペレータ２に割り当てる。

オペレータ１は、自動運転車８００Ｅ１の車両情報に含まれる前方の撮像画像によって、手信号を確認する。手信号によって停車が指示されている間、オペレータ１は、自動運転車８００Ｅ１の停車を続行する。

オペレータ２が自動運転車８００Ｂ２に対して反対車線の走行を許可すると、自動運転車８００Ｂは、オペレータの割り当てが無い状態で、遠隔制御によって走行する。このような遠隔制御を実施するために、ＣＰＵ２２は、自動運転車８００Ａ１に対してオペレータ１が入力した操作を、記憶装置２６に記憶させる。そして、オペレータ２が自動運転車８００Ｂ２に対して反対車線の走行を許可した時点で、ＣＰＵ２２は、記憶装置２６に記憶された操作を呼び出し、自動運転車８００Ｂに送信する。このようにして、自動運転車８００Ｂは、自動運転車８００Ａと同じ経路を走行することによって、オペレータの割り当てが無くても、遠隔制御によって走行することができる。

オペレータ２は、自動運転車８００Ｂ２に対して反対車線の走行を許可すると、自動運転車８００Ｃ２を対象にして、自動運転車８００Ｂ２と同じ入力操作をする。その後、オペレータ２は、自動運転車８００Ｄ２を対象にして、自動運転車８００Ｃ２と同じ入力操作をする。これによって、自動運転車８００Ｄ２は、図１９に示すように、自動運転車８００Ｄとして走行する。ＣＰＵ２２は、オペレータ２を、当該グループの割当から外す。

自動運転車８００Ｄが領域Ｘを通過すると、自動運転車８００Ｅ１に停車を指示していた交通整理員は、走行を許可する。オペレータ１は、その許可を確認すると、自動運転車８００Ｅ１の走行を開始するための操作入力を実行する。自動運転車８００Ｅ１は、交通整理員が車道から歩道に移動すれば、直進するだけで領域Ｘを通過できる。このため、自動運転車８００Ｅ１の走行開始後、オペレータ１は、遠隔制御の終了をインターフェース１２０に入力する。その後、ＣＰＵ２２は、オペレータ１を、当該グループの割当から外し、領域Ｘについての処理を終了する。

本実施形態によれば、必要以上にオペレータを割り当てることを回避できる。つまり、自動運転車８００Ａ～Ｇの全てにオペレータを割り当てても、例えば、自動運転車８００Ｆ，８００Ｇに割り当てられたオペレータは、自動運転車８００Ｅが停車している間、待機しているだけになる。本実施形態によれば、このような状況を回避し、オペレータの効率的な割当、且つ円滑な遠隔制御が可能になる。

実施形態５を説明する。実施形態５の説明は、実施形態２と異なる点を主な対象とする。特に説明しない点については、実施形態２と同じである。

本実施形態においては、Ｓ２７１におけるグループの処理順序の決定において、グループ内で優先度が最も高い自動運転車８００を特定し、その優先度をグループ間で比較することによって、グループ毎の処理順序を決定する。

本実施形態において、各自動運転車８００の優先度は、以下の６つの項目を総合して決定される。なお、他の実施形態においては、以下の６つの項目の少なくとも何れか１つ考慮して、優先度を決定してもよい。

１つ目の項目は、自動運転車８００が公共交通機関との接続交通手段である場合における接続時間の短さである。接続時間が短ければ短いほど、優先度が高くなる。上記の接続交通手段である場合とは、例えば、自動運転車８００に乗っている人が、最寄駅まで自動運転車８００に乗って移動した後、鉄道に乗り換えて移動する場合である。この項目を考慮することによって、いわゆるラストワンマイルの移動手段としての信頼性が高まる。

２つ目の項目は、自動運転車８００の搭乗者が支払った金額の多寡である。搭乗者は、自身が所有するスマートフォン等を用いて、管制装置２０の管理者に金額を支払うことができる。支払った金額が多ければ多いほど、優先度が高くなる。この項目を考慮することによって、自動運転車８００のシェアカーとしてのサービス品質が向上する。

３つ目の項目は、搭乗者の健康状態である。つまり、搭乗者の健康状態が悪ければ悪いほど、優先度が高くなる。搭乗者の健康状態は、ＣＰＵ２２が、各種センサから得られた情報に基づき判断する。各種センサとは、例えば、心拍、体温、呼吸数等の計測器や、自動運転車に備えられた車内撮像用のカメラによる撮像結果である。ＣＰＵ２２は、撮像結果を、機械学習によって構築されたニューラルネットワークに入力することによって、健康状態を判断する。この項目を考慮することによって、人命に配慮した運用が可能になる。

４つ目の項目は、自動運転車８００の搭乗者の待ち時間である。つまり、自動運転車８００が遠隔制御を待っていることによって走行できなくなった時間の積算値である。この積算値は、搭乗者が替わった場合、ゼロにリセットされる。この項目を考慮することによって、搭乗者の不快度を低減できる。なお、他の実施形態では、積算値の代わりに、平均値などを用いてもよい。

５つ目の項目は、搭乗時に予測された到着時刻に対する、現在において予測されている到着時刻の遅れである。この遅れが大きければ大きいほど、優先度が高くなる。この項目を考慮することによって、定時運行率を高めることが可能になる。

６つ目の項目は、車両の危険度である。具体的には、衝突事故に遭い、エアバッグが作動している等の状況が検出された場合、優先度が高くなる。この項目を考慮することによって、搭乗者の安全性を考慮した運用が可能になる。

実施形態と請求項との対応関係を説明する。特定部はＳ２２１に、算出部はＳ２３１，Ｓ２３２，Ｓ２５２及びＳ２６０に、決定部はＳ２７２に、割当部にＳ３４０は、グループ化部はＳ２６２に対応する。

本開示は、本明細書の実施形態に限られるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲において種々の構成で実現できる。例えば、発明の概要の欄に記載した各形態中の技術的特徴に対応する実施形態中の技術的特徴は、先述の課題の一部又は全部を解決するために、或いは、先述の効果の一部又は全部を達成するために、適宜、差し替えや、組み合わせができる。その技術的特徴が本明細書中に必須なものとして説明されていなければ、適宜、削除できる。例えば、以下の実施形態が例示される。

上記実施形態において、ソフトウエアによって実現された機能及び処理の一部又は全部は、ハードウエアによって実現されてもよい。また、ハードウエアによって実現された機能及び処理の一部又は全部は、ソフトウエアによって実現されてもよい。ハードウエアとしては、例えば、集積回路、ディスクリート回路、または、それらの回路を組み合わせた回路モジュールなど、各種回路を用いてもよい。

管制装置が備える通信装置は、自動運転車および手動運転車と通信するものと、遠隔制御装置と通信するものとを別々に備えてもよい。

２０ 管制装置、２４ 通信装置、１２０ インターフェース、８００ 自動運転車、８３０ 通信部

Claims (17)

1. 通信部（８３０）を搭載した複数の自動運転車（８００）と通信する通信装置（２４）を備え、前記自動運転車を遠隔制御するためにオペレータによってインターフェース（１２０）に入力される指令を受け付け、前記通信装置を用いて前記自動運転車を遠隔制御する管制装置（２０）であって、
   前記複数の自動運転車のうち、遠隔制御の対象となる自動運転車である対象車を特定する特定部（Ｓ２２１）と、
   前記対象車の周辺の交通状況に基づき、前記対象車の遠隔制御に掛かる作業時間及び優先度を算出する算出部（Ｓ２３１，Ｓ２３２，Ｓ２５２，Ｓ２６０）と、
   前記対象車に対して遠隔制御を実行する順序である処理順序を、前記算出部による算出結果を用いて決定する決定部（Ｓ２７２）と、
   前記決定部によって決定された処理順序に従って、遠隔制御の作業を前記オペレータに割り当てる割当部（Ｓ３４０）と、
   を備える管制装置。
2. 前記通信装置は、前記自動運転車から前記通信部を介して、前記自動運転車の走行計画を取得し、
   前記算出部は、前記自動運転車が将来において遠隔制御の対象となる時刻を、前記走行計画を用いて予測することによって、将来において遠隔制御の対象となる前記自動運転車に掛かる作業時間及び優先度を算出し、
   前記決定部は、前記算出部による作業時間の算出結果に基づき、作業時間が複数の前記対象車で重複すると予測される場合は、遠隔制御を実行する処理順序を、前記算出部による優先度の算出結果を用いて決定する
   請求項１に記載の管制装置。
3. 前記算出部は、過去に遠隔制御を実施した位置及びその作業時間を記憶し、当該記憶した情報を前記算出に用いる
   請求項１から請求項２までの何れか一項に記載の管制装置。
4. 前記対象車が複数である場合、前記複数の対象車それぞれの位置情報を用いて、前記複数の対象車を少なくとも１つのグループにグループ化するグループ化部（Ｓ２６２）を備え、
   前記決定部は、前記グループが複数ある場合、前記グループ毎の処理順序を決定する
   請求項１から請求項３までの何れか一項に記載の管制装置。
5. 前記インターフェース及び前記オペレータは、複数、用意されており、
   前記割当部は、同一の前記グループに属する前記対象車が複数の場合、当該対象車の数よりも少ない数の前記オペレータを、前記複数の自動運転車の遠隔制御の作業に割り当てる
   請求項４に記載の管制装置。
6. 前記同一のグループに属する自動運転車として、第１車両と、前記第１車両の後続車である第２車両とが含まれる場合、前記第１車両に指令を送信した後、同じ指令を前記第２車両に送信する
   請求項５に記載の管制装置。
7. 前記決定部は、前記グループ内で最も高い優先度が高い前記対象車を特定し、当該特定された対象車の優先度を前記グループ間で比較することによって、前記グループ毎の処理順序を決定する
   請求項４から請求項６までの何れか一項に記載の管制装置。
8. 前記算出部は、交通流への影響度に基づき前記優先度を算出する
   請求項１から請求項７までの何れか一項に記載の管制装置。
9. 前記算出部は、前記交通流への影響度を、前記対象車が遠隔制御によって走行を開始するまで、走行できない車両の台数によって評価する
   請求項８に記載の管制装置。
10. 前記算出部は、前記交通流への影響度を、前記対象車が遠隔制御によって走行を開始するまで走行できない車両の待ち時間によって評価する
    請求項８から請求項９までの何れか一項に記載の管制装置。
11. 前記算出部は、前記対象車が位置している道路に流入する車両の台数から、当該道路から流出する車両の台数を引いた数によって評価する
    請求項８から請求項１０までの何れか一項に記載の管制装置。
12. 前記算出部は、前記対象車が公共交通機関との接続交通手段である場合、接続時間に基づき前記優先度を算出する
    請求項１から請求項１１までの何れか一項に記載の管制装置。
13. 前記算出部は、前記対象車の搭乗者が、前記管制装置の管理者に支払った金額に応じて前記優先度を算出する
    請求項１から請求項１２までの何れか一項に記載の管制装置。
14. 前記算出部は、前記対象車の搭乗者の健康状態に基づき前記優先度を算出する
    請求項１から請求項１３までの何れか一項に記載の管制装置。
15. 前記算出部は、前記対象車が遠隔制御を待つことによって停車していた時間のうち、搭乗者が乗っていた時間に基づき前記優先度を算出する
    請求項１から請求項１４までの何れか一項に記載の管制装置。
16. 前記算出部は、前記対象車の搭乗者が搭乗した時点において予想されていた目的地への到着時刻に対する、現時点において予想される目的地への到着時刻の遅れに基づき前記優先度を算出する
    請求項１から請求項１５までの何れか一項に記載の管制装置。
17. 前記算出部は、前記対象車の危険度に基づき前記優先度を算出する
    請求項１から請求項１６までの何れか一項に記載の管制装置。

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