JP7043376B2 - 情報処理装置、車両制御装置および移動体制御方法 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、情報処理装置、車両制御装置および移動体制御方法に関する。

車両の自動運転システムおよび車両の運転支援システムは、センサにより状態が直接検知できない死角領域からの物体等の飛び出しを予測し、車両と物体との接触を回避できることが望ましい。例えば、これらのシステムは、死角領域を検出した場合に、車両を減速させて、車両と物体との接触を回避する。しかし、検出された全ての死角領域に対して画一的に減速をした場合、車両は、減速および加速を短期間で繰り返してしまい、不自然に走行してしまう可能性があった。

特許第５９８１２３７号公報

本発明が解決しようとする課題は、リスクに対する対処動作を適切なタイミングで実行させることにある。

実施形態に係る情報処理装置は、移動体の制御に用いられる。前記情報処理装置は、リスク情報生成部と、特定部と、条件生成部とを備える。前記リスク情報生成部は、前記移動体の周囲の位置毎に、障害物、前記障害物に隠れていない見通し領域、または、障害物の内部または背後となる死角領域を識別するマップ情報に基づき、前記周囲における位置毎に、前記死角領域から物体が飛び出して前記移動体に接触する可能性であるリスクの大きさを表すリスク情報を生成する。前記特定部は、前記周囲のうち、対処動作をすべき前記リスクが生じる可能性のあるターゲット位置を特定する。前記条件生成部は、前記ターゲット位置における前記リスク情報に応じて、前記リスクに対する対処動作を実行する時刻を表す条件情報を生成する。前記リスク情報生成部は、前記死角領域における平坦である確率を推定し、推定した前記平坦である確率が高い位置ほど大きなリスクを表す前記リスク情報を生成する。前記条件生成部は、前記リスクが大きい程、早い時刻において前記対処動作を実行させる前記条件情報を生成する。

実施形態に係る車両１０を示す図。 情報処理装置２０の構成の一例を示す図。 処理回路４２の機能構成を示す図。 処理回路４２の処理の流れを示すフローチャート。 車両１０および周囲の状況の一例を示す模式図。 車両１０の周囲を上から見た図。 マップ情報の一例を示す図。 マップ情報およびターゲット位置の一例を示す図。 制御部６２の処理の流れを示すフローチャート。 第１変形例に係る処理回路４２の機能構成を示す図。 第１変形例に係る処理回路４２の処理の流れを示すフローチャート。 図６の状態から一定時間経過後の車両１０の周囲を上から見た図。 図８の状態から一定時間経過後のマップ情報を示す図。 第２変形例に係る処理回路４２の機能構成を示す図。

以下、添付図面を参照しながら、本発明の実施形態を説明する。本実施形態に係る情報処理装置２０は、移動体の制御に用いられる。特に、情報処理装置２０は、移動体が移動することにより生じるリスク（例えば、移動体と他物体との接触の可能性）に対して、予め対処動作（例えば、減速、移動方向の変更または警告音の出力等）を実行するための制御に用いられる。

本実施形態において、移動体は、車両１０である。しかし、移動体は、車両１０に限られず、例えば、ロボット等であってもよい。また、移動体は、ドローン等の飛行可能な物体であってもよいし、船舶等の水上を移動する物体であってもよい。

図１は、実施形態に係る車両１０を示す図である。車両１０は、情報処理装置２０を搭載する。情報処理装置２０は、例えば専用または汎用コンピュータを含む装置である。情報処理装置２０は、情報処理機能が車両１０には搭載されずに、クラウド等の他装置に搭載されてもよい。車両１０は、例えば人による運転操作を介して走行する通常車両であってもよいし、人による運転操作を介さずに自動的に走行することができる（自律走行することができる）自動運転車両であってもよい。

図２は、実施形態に係る情報処理装置２０の構成の一例を示す図である。情報処理装置２０は、入力部２２と、表示部２４と、センサ部２６と、通信部２８と、車両制御部３０と、処理部４０とを備える。

入力部２２は、ユーザからの指示および情報入力を受け付ける。入力部２２は、例えば、操作パネル、マウスまたはトラックボール等のポインティングデバイス、あるいはキーボード等の入力デバイスである。

表示部２４は、各種の情報を表示する。表示部２４は、例えば、液晶表示器等の表示デバイスである。

センサ部２６は、車両１０の周囲の状況を検知する１または複数のセンサを有する。例えば、センサ部２６は、車両１０の周囲の障害物の位置を検出するセンサを有する。例えば、センサ部２６は、車両１０が移動する路面に対して水平であって、且つ、路面から所定の高さの平面に存在する物体の位置を検出する距離センサ（ＬｉＤＡＲ）を有する。この距離センサは、例えば、車両１０から全方位の範囲（例えば、３６０°の範囲）または車両１０の進行方向を含む所定の角度の範囲（例えば、１８０°の範囲）に、路面から所定の高さで路面に水平にレーザ光を照射する。そして、この距離センサは、それぞれの方位において、レーザ光の反射光を検出し、検出した反射光に基づきレーザ光を反射した物体までの距離を検出する。これにより、センサ部２６は、車両１０の周囲の障害物の位置を検出することができる。なお、距離センサは、路面から所定の高さの１ラインのレーザ光のみならず、複数の高さで水平にレーザ光を照射する複数ラインのレーザ光を用いてもよい。

また、センサ部２６は、周囲の物体までの距離を音波によって探知するソナーを有してよい。また、例えば、センサ部２６は、周囲の物体までの距離を取得することが可能なステレオ画像を撮像するステレオカメラを含んでもよい。また、センサ部２６は、周囲の物体（例えば他車両）の位置、速度、加速度および角速度等を検出するために、これら以外のセンサを含んでもよい。

通信部２８は、例えば無線通信を介して外部装置と情報を送受信するインタフェースである。通信部２８は、車両１０の外部のセンサによる、車両１０の周囲の障害物の位置の検出結果を取得してもよい。また、通信部２８は、交差点や道路等を上から撮影するカメラ等の画像データを取得してもよい。また、通信部２８は、他車両または路側機等と無線通信を行ってもよい。また、通信部２８は、ネットワークを介してサーバ等にアクセスしてもよい。

車両制御部３０は、車両１０を駆動させるための駆動機構を制御する。例えば、車両１０が自動運転車両である場合には、センサ部２６から得られる情報およびその他の情報に基づいて周辺の状況を判断して、アクセル量、ブレーキ量および操舵角等を制御する。また、車両１０が人による運転操作を介して走行する通常車両の場合、車両制御部３０は、操作情報に応じて、アクセル量、ブレーキ量および操舵角等を制御する。

処理部４０は、例えば、専用または汎用コンピュータである。処理部４０は、入力部２２、表示部２４、センサ部２６、通信部２８および車両制御部３０を管理および制御する。

処理部４０は、処理回路４２と、記憶回路４４とを有する。処理回路４２および記憶回路４４は、バスを介して接続される。また、処理回路４２は、例えば、バスを介して、入力部２２、表示部２４、センサ部２６、通信部２８および車両制御部３０と接続される。

処理回路４２は、例えば１または複数のプロセッサであって、プログラムを記憶回路４４から読み出して実行することにより、プログラムに対応する機能を実現する。

本実施形態において、処理回路４２は、車両１０が移動することにより生じるリスクに対して、車両１０に予め対処動作を実行させる対処プログラムを実行する。この対処プログラムを読み出して実行している状態の処理回路４２は、図２の処理回路４２内に示された各部を含む。すなわち、処理回路４２は、対処プログラムを実行することにより、マップ情報生成部５２、リスク情報生成部５４、特定部５６、抽出部５８、条件生成部６０および制御部６２として機能する。これらの各部の詳細は、後述する。

プロセッサは、記憶回路４４に保存されたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、プロセッサは、記憶回路４４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構わない。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機能を実現する。

記憶回路４４には、処理回路４２を、マップ情報生成部５２、リスク情報生成部５４、特定部５６、抽出部５８、条件生成部６０および制御部６２として機能させるためのプログラムが記憶されている。記憶回路４４は、処理回路４２が行う処理に伴うデータ等を必要に応じて記憶する。

例えば、記憶回路４４は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等である。また、記憶回路４４は、一部または全部の機能が、処理部４０の外部の記憶装置で実現されてもよい。記憶回路４４は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）やインターネット等により伝達されたプログラムをダウンロードして記憶または一時記憶した記憶媒体であってもよい。記憶回路４４は、１つの記憶媒体により構成されていてもよいし、複数の記憶媒体により構成されていてもよい。また、記憶回路４４は、複数の種類の記憶媒体により構成されていてもよい。

図３は、処理回路４２の機能構成を示す図である。対処プログラムを実行した処理回路４２は、マップ情報生成部５２と、リスク情報生成部５４と、特定部５６と、抽出部５８と、条件生成部６０と、制御部６２とを有する。

マップ情報生成部５２は、センサ部２６により観測された観測情報および通信部２８から取得した観測情報に基づき、マップ情報を生成する。マップ情報は、車両１０の周囲における位置毎に、車両１０の周囲の障害物の位置を表す障害物領域、車両１０から見た場合に障害物に隠れてない見通し領域、または、車両１０から見た場合に障害物の内部または背後となる死角領域を識別する情報を表す。

リスク情報生成部５４は、車両１０の周囲の障害物の位置に基づき、車両１０の周囲における位置毎に、車両１０が移動することにより生じるリスクの大きさを表すリスク情報を生成する。例えば、リスク情報生成部５４は、マップ情報に基づき、車両１０の周囲における位置毎にリスク情報を生成する。リスクは、一例として、死角領域から物体が飛び出して、車両１０に接触する可能性である。この場合、例えば、リスク情報生成部５４は、それぞれの死角領域における障害物存在確率を推定し、推定した障害物存在確率が小さい位置ほど飛び出してくる物体が隠れている可能性が高くなるため、大きなリスクを表すリスク情報を生成する。

特定部５６は、車両１０の周囲のうち、車両１０が対処動作をすべきリスクが生じる可能性のあるターゲット位置を特定する。例えば、特定部５６は、マップ情報を所定のアルゴリズムで解析してターゲット位置を特定する。例えば、特定部５６は、死角領域における、車両１０から見た場合に障害物に隠れてない見通し領域に隣接する位置であって、所定以上の大きさのリスクが存在する位置を、ターゲット位置として特定する。

また、特定部５６は、リスクの大きさが閾値以上の位置をターゲット位置として特定してもよい。また、特定部５６は、運転者（ユーザ）により指定された位置をターゲット位置として特定してもよい。また、特定部５６は、車両１０の周囲において、複数のターゲット位置を特定してもよい。

抽出部５８は、リスク情報生成部５４が生成した位置毎のリスク情報から、ターゲット位置におけるリスク情報を抽出する。抽出部５８は、複数のターゲット位置が特定された場合、複数のターゲット位置のそれぞれのリスク情報を抽出する。

条件生成部６０は、ターゲット位置におけるリスク情報に応じて、リスクに対する対処動作を実行する条件を表す条件情報を生成する。条件生成部６０は、複数のターゲット位置を抽出した場合には、複数のターゲット位置のそれぞれについて条件情報を生成する。

条件生成部６０は、車両１０が対処動作を実行する時刻を表す条件情報を生成する。この場合、条件生成部６０は、リスクの大きさが大きい程、より早い時刻において対処動作を実行させる条件情報を生成する。

また、条件生成部６０は、車両１０が対処動作を実行する車両１０の位置を表す条件情報を生成してもよい。この場合、条件生成部６０は、リスクの大きさが大きい程、ターゲット位置より遠い位置において対処動作を実行させる条件情報を生成する。

制御部６２は、条件生成部６０から条件情報を受け取る。また、制御部６２は、現在時刻、現在の車両１０の位置、および、現在の車両１０の状態（例えば、速度およびハンドルの状態等）を受け取る。制御部６２は、条件情報に示された条件に一致したか否かを判断する。制御部６２は、条件に一致した場合に、車両１０に対処動作を実行させる。

例えば、条件情報に対処動作を実行する時刻が表されていた場合、制御部６２は、現在時刻が条件情報に示された時刻に一致した場合、対処動作を実行させる指示を車両制御部３０に与える。また、条件情報に対処動作を実行する位置が表されていた場合、制御部６２は、車両１０の現在位置が条件情報に示された位置に一致した場合、対処動作を実行させる指示を車両制御部３０に与える。

対処動作は、例えば、車両１０を減速させる動作である。例えば、制御部６２は、条件に一致した場合に、車両１０を減速させる指示を車両制御部３０に与える。また、対処動作は、例えば、車両１０の移動方向を変更させる動作である。例えば、制御部６２は、条件に一致した場合に、車両１０の移動方向を変更させる指示を車両制御部３０に与える。また、対処動作は、警告音を発生させる動作であってもよいし、運転者（ユーザ）に危険を知らせる情報を表示する動作であってもよい。

図４は、実施形態に係る処理回路４２の処理の流れを示すフローチャートである。処理回路４２の処理を、図５、図６、図７および図８を参照しながら説明する。

まず、Ｓ１１において、マップ情報生成部５２は、マップ情報を生成する。本実施形態において、マップ情報生成部５２は、センサ部２６により観測された観測情報および通信部２８から取得した観測情報に基づき、マップ情報を生成する。

マップ情報は、車両１０の周囲における位置毎に、障害物領域、見通し領域または死角領域を識別する情報を表す。車両１０の周囲は、例えば、車両１０を中心とする全方位（例えば、車両１０の周囲の３６０°の範囲）における、車両１０から所定距離（例えば１００ｍ）の範囲等である。また、車両１０の周囲は、車両１０の進行方向側の所定の角度範囲（例えば、車両１０の前方の１８０°の角度範囲）における車両１０から所定距離（例えば１００ｍ）の範囲であってもよい。

障害物領域は、障害物が存在する領域である。マップ情報は、障害物領域により、車両１０の周囲の障害物の位置を表すことができる。

見通し領域は、車両１０から見た場合に障害物が存在せず、かつ障害物に隠れてない領域である。つまり、見通し領域は、それぞれの方位における車両１０から障害物までの間の領域である。マップ情報は、見通し領域により、障害物により生じるリスクが無い領域を表すことができる。

死角領域は、障害物により死角となり、車両１０が物体の存在および領域の状態を取得できない領域である。例えば、死角領域は、車両１０から見た場合に障害物の内部または背後となる領域である。マップ情報は、死角領域により、リスクが存在する可能がある領域を表すことができる。

マップ情報生成部５２は、例えば、センサ部２６により検出された障害物の位置と、車両１０の位置との相対関係から、障害物領域、見通し領域および死角領域を検出する。

図５に示すように、例えば、センサ部２６は、距離センサ（ＬｉＤＡＲ）を有する。マップ情報生成部５２は、このようなセンサ部２６による観測結果に基づき、全方位（または所定の角度範囲）における、車両１０から障害物までの距離を取得する。マップ情報生成部５２は、このようなそれぞれの方位の障害物までの距離情報に基づき、障害物領域の位置を算出する。そして、マップ情報生成部５２は、それぞれの方位について、車両１０から障害物までを見通し領域とし、車両１０から見て障害物の背後を死角領域とする。

なお、マップ情報生成部５２は、１ラインの距離センサの観測結果に代えてまたはこれに加えて、複数のラインの距離センサの観測結果を用いてマップ情報を生成してもよい。また、マップ情報生成部５２は、ステレオカメラ等の他のセンサによる観測結果を用いてマップ情報を生成してもよいし、車両１０の外部のカメラ等のセンサによる観測結果を通信部２８から取得して、マップ情報を生成してもよい。また、マップ情報生成部５２は、例えば、ネットワークを介して取得した地図データから死角領域を特定して、マップ情報に反映してもよい。

例えば、上方から見た車両１０の周囲は、図６に示すようなるとする。この場合、マップ情報生成部５２は、例えば、図７に示すような２次元データのマップ情報を生成する。２次元データのマップ情報は、それぞれのドットの座標が、車両１０の周囲におけるそれぞれの位置を表す。また、２次元データのマップ情報は、それぞれのドットのデータ値が、領域種別（障害物領域、見通しで領域または死角領域）を表す。

マップ情報は、２次元の画像データに限らず、例えば、車両１０から距離、方向（角度）および領域種別（見通し領域、死角領域または障害物）の組を複数個含むデータセットであってもよい。また、マップ情報は、障害物毎に、形状、距離および方向を表すデータであってもよい。

さらに、マップ情報生成部５２は、障害物の属性を判別してもよい。例えば、マップ情報生成部５２は、カメラ等により撮像された画像に基づき、障害物が他車両であるか、ガードレールであるか、歩行者であるか等の属性を判別してもよい。この場合、マップ情報は、障害物の属性を表すデータも含む。

また、さらに、マップ情報生成部５２は、見通し領域の属性を判別してもよい。例えば、マップ情報生成部５２は、ネットワーク等を介して取得した地図データに基づき、見通し領域が、車両１０が走行可能かどうかの属性を判別してもよい。例えば、マップ情報生成部５２は、見通し領域が、車道であるか、歩道であるかを判別してもよい。この場合、マップ情報は、見通し領域の属性を表すデータも含む。

続いて、Ｓ１２において、リスク情報生成部５４は、マップ情報に基づき、車両１０の周囲における位置毎に、車両１０が移動することにより生じるリスクの大きさを表すリスク情報を生成する。

ここで、リスクは、一例として、死角領域から物体が飛び出して、車両１０に接触する可能性である。この場合、リスク情報生成部５４は、死角領域に物体が存在する可能性の大きさを、リスクの大きさとする。例えば、リスク情報生成部５４は、死角領域を小領域（例えば、１平方メートルの範囲または０．５平方メートルの範囲）に分割し、それぞれの小領域に建築物または土地定着物等の障害物が存在する確率を推定する。

例えば、リスク情報生成部５４は、マップ情報をＣＮＮ（Convolutional Neural Network）等の学習済みモデルに与えることにより、小領域毎の障害物存在確率を推定する。学習済みモデルは、マップ情報と、教師情報（そのマップ情報が得られた実際の場所における小領域毎の障害物の存在情報）との組を大量に用いて、予め訓練されている。

死角領域は、障害物存在確率が低いほど、つまり、平坦である確率（路面と同様の高さの平面である確率）が高い程、人やその他の可動物体が隠れて存在する確率が高い。つまり、死角領域は、平坦である確率が高いほど、物体が飛び出して、車両１０に接触する可能性が高い。そこで、リスク情報生成部５４は、小領域毎に、平坦である確率が高いほど大きいリスクを表すリスク情報を生成する。

なお、リスク情報生成部５４は、このような情報に代えてまたは加えて、他の方法を用いて、位置毎のリスクの大きさを算出してもよい。例えば、リスク情報生成部５４は、それぞれの位置がどのような環境なのかを推定し、推定した環境に応じてリスクの大きさを変更してもよい。例えば、リスク情報生成部５４は、それぞれの位置について、人の出入りが多い公園または建物の入り口であるか否かを推定し、公園または建物の入り口である位置については、リスクを大きくする。この場合、リスク情報生成部５４は、それぞれの位置が、公園または建物の入り口等の所定環境であるか否かを、センサ部２６の観測結果と、予め保持しているテンプレートとを比較して判断する。また、リスク情報生成部５４は、それぞれの位置が所定環境であるかを、地図データ等を参照して判断してもよい。

また、リスク情報生成部５４は、死角領域に存在する物体の移動の可能性をセンサ部２６以外の情報に基づき推定できる場合には、その推定した情報に基づきリスクの大きさを変更してもよい。例えば、リスク情報生成部５４は、死角領域に存在する物体が車両１０の移動予定位置に移動してくる可能性が高いと推定した場合には、リスクを大きくする。

リスク情報生成部５４は、リスクの大きさを連続値で表したリスク情報を生成する。また、リスク情報生成部５４は、リスクの大きさを所定段階の離散値で表したリスク情報を生成してもよい。

また、リスク情報生成部５４は、リスクの大きさに加えて、さらに、車両１０の周囲における位置毎にリスクの内容を判定して、リスク情報に加えてもよい。また、さらに、リスク情報生成部５４は、車両１０の周囲における位置毎に、その位置の環境を表す情報を加えてもよい。

続いて、Ｓ１３において、特定部５６は、車両１０の周囲のうち、車両１０が対処動作をすべきリスクが生じる可能性のあるターゲット位置を特定する。例えば、特定部５６は、マップ情報を所定のアルゴリズムで解析してターゲット位置を特定してもよい。また、特定部５６は、リスクの大きさが閾値以上の位置をターゲット位置として特定してもよい。また、特定部５６は、車両１０の周囲において、複数のターゲット位置を特定してもよい。

例えば、図８に示すように、特定部５６は、死角領域における車両１０の進行方向側の見通し領域に隣接する位置（例えば、見通し領域の右側境界または左側境界に隣接する死角領域）であって、所定以上の大きさのリスクが存在する位置を、ターゲット位置として特定する。

また、特定部５６は、障害物領域の属性または見通し領域の属性を用いてターゲット位置を特定してもよい。例えば、特定部５６は、停止している他車両が存在する場合、他車両の後方の死角領域をターゲット位置として特定してもよい。また、特定部５６は、車両１０が進行する経路に隣接する特定の建物の内部をターゲット位置として特定してもよい。また、特定部５６は、予め定められた大きさの範囲に対して、死角領域が所定以上の大きさの範囲を占める場合に、ターゲット位置として特定してもよい。

また、特定部５６は、車両１０に対して予め定められた相対位置であって、その相対位置が死角領域に含まれる場合、ターゲット位置として特定してもよい。より具体的には、特定部５６は、例えば、車両１０の左側前方４５°で距離が車両１０から３０ｍの位置を、死角領域に含まれることを条件としてターゲット位置として特定してもよい。

また、特定部５６は、車両１０からの距離に応じてターゲット位置を特定してもよい。例えば、特定部５６は、車両１０から所定距離以内であることを条件に、ターゲット位置を特定してもよい。また、特定部５６は、運転者（ユーザ）により指定された位置をターゲット位置として特定してもよい。

続いて、Ｓ１４において、抽出部５８は、Ｓ１２で生成した位置毎のリスク情報から、ターゲット位置におけるリスク情報を抽出する。抽出部５８は、複数のターゲット位置が特定された場合、複数のターゲット位置のそれぞれのリスク情報を抽出する。

続いて、Ｓ１５において、条件生成部６０は、抽出されたターゲット位置におけるリスク情報に応じて、リスクに対する対処動作を実行する条件を表す条件情報を生成する。条件生成部６０は、複数のターゲット位置を抽出した場合には、複数のターゲット位置のそれぞれについて条件情報を生成する。

例えば、条件生成部６０は、車両１０が対処動作を実行する時刻を表す条件情報を生成する。この場合、例えば、条件生成部６０は、リスクの大きさが大きい程、より早い時刻において対処動作を実行させる条件情報を生成する。

また、条件生成部６０は、車両１０が対処動作を実行する車両１０の位置を表す条件情報を生成してもよい。この場合、例えば、条件生成部６０は、リスクの大きさが大きい程、ターゲット位置より遠い位置において対処動作を実行させる条件情報を生成する。

これにより、条件生成部６０は、ターゲット位置におけるリスクが小さい場合には、車両１０がターゲット位置に近づいてから対処動作を実行させるような条件情報を生成することができる。また、条件生成部６０は、ターゲット位置におけるリスクが大きい場合には、車両１０がターゲット位置から十分に遠い位置で対処動作を実行させるような条件情報を生成することができる。

続いて、Ｓ１６において、制御部６２は、Ｓ１５で生成された条件情報に従って車両制御部３０に制御指示を与える。

図９は、制御部６２の処理の流れを示すフローチャートである。制御部６２は、図４のＳ１６において、図９に示す処理を実行する。

制御部６２は、所定時間毎に、Ｓ４２～Ｓ４４の処理を繰り返して実行する（Ｓ４１とＳ４５との間のループ処理）。

Ｓ４２において、制御部６２は、現在の時刻、現在の車両１０の位置および現在の車両１０の状態を取得する。続いて、Ｓ４３において、制御部６２は、条件情報に示された条件に一致したか否かを判断する。

例えば、制御部６２は、条件情報に対処動作を実行させる時刻（対処時刻）が表されている場合、現在時刻が対処時刻であるか否かを判断する。また、制御部６２は、条件情報に対処動作を実行させる位置（対処位置）が表されている場合、現在位置が対処位置であるか否かを判断する。

制御部６２は、条件情報に示された条件に一致していない場合（Ｓ４３のＮｏ）、処理を実行せずに、処理をＳ４１に戻す。制御部６２は、条件情報に示された条件に一致した場合（Ｓ４３のＹｅｓ）、処理をＳ４４に進める。

Ｓ４４において、制御部６２は、車両１０に対処動作を実行させる。具体的には、制御部６２は、対処動作を実行させる指示を車両制御部３０に与える。そして、Ｓ４４の処理を終了すると、制御部６２は、処理をＳ４１に戻す。

このような処理を実行することにより、制御部６２は、条件情報に示された条件に一致したか否かを判断し、条件に一致した場合に、車両１０に対処動作を実行させることができる。

例えば、制御部６２は、条件に一致した場合に、車両１０を減速させる指示を車両制御部３０に与える。また、例えば、制御部６２は、条件に一致した場合に、車両１０の移動方向を変更させる指示を車両制御部３０に与える。また、例えば、制御部６２は、条件に一致した場合に、警報音を発生させる指示を与えてもよいし、運転者（ユーザ）に危険を知らせる情報を通知する指示を与えてもよい。

また、条件情報にリスクの内容が示されている場合、制御部６２は、リスクの内容に応じて異なる対処動作を実行させてもよい。また、条件情報にターゲット位置またはターゲット位置の属性等が示されている場合、制御部６２は、ターゲット位置または属性によって、異なる対処動作を実行させてもよい。例えば、制御部６２は、ターゲット位置が車両１０の右側に存在する場合、車両１０を左側に移動させる対処動作を実行させ、ターゲット位置が車両１０の左側に存在する場合、車両１０を右側に移動させる対処動作を実行さえてもよい。

以上のように、本実施形態に係る情報処理装置２０は、車両１０が移動することにより生じるリスクに対して、車両１０に予め減速または移動方向の変更等の対処動作を実行する。例えば、本実施形態に係る情報処理装置２０によれば、比較的に大きなリスクが存在する場合には、リスクが存在する位置からより遠い位置で対処動作を実行し、比較的に小さなリスクが存在する場合には、リスクが存在する位置に比較的に近い位置で対処動作を実行する。

これにより、本実施形態に係る情報処理装置２０によれば、リスクの大きさに応じて適切なタイミングで対処動作を実行することができる。従って、このような情報処理装置２０により制御された車両１０は、確実にリスクに対する対処動作を実行しつつ、なるべく自然に走行することができる。

なお、本実施形態においては、情報処理装置２０は、死角領域から物体が飛び出して、車両１０に接触する可能性をリスクとして検出した。リスクは、これに限らず、車両１０が移動することにより生じる可能性であれば、他の可能性であってもよい。例えば、リスクは、死角領域に、信号、標識および看板等が存在する可能性であってもよい。信号、標識および看板等が突然現れた場合、車両１０は、移動方向の変更等を急激に行わなくていけないためである。このリスクの場合、情報処理装置２０は、例えば、死角領域における道路の曲率を推定し、推定した道路の曲率が大きい程、リスクが大きいリスク情報を生成する。

（変形例）
つぎに、第１変形例について説明する。

図１０は、第１変形例に係る処理回路４２の機能構成を示す図である。第１変形例に係る処理回路４２は、条件記憶部７２をさらに有する。なお、条件記憶部７２は、処理回路４２ではなく、記憶回路４４に含まれてもよい。

条件記憶部７２は、条件生成部６０により生成された条件情報をターゲット位置毎に記憶する。

マップ情報生成部５２は、一定時間毎に、マップ情報を生成する。特定部５６は、一定時間毎に、ターゲット位置を特定する。また、リスク情報生成部５４は、一定時間毎に、リスク情報を生成する。抽出部５８は、一定時間毎に、ターゲット位置におけるリスク情報を抽出する。

条件生成部６０は、一定時間毎に新たな条件情報を生成する。そして、条件生成部６０は、生成した新たな条件情報により、条件記憶部７２に記憶された対応するターゲット位置における条件情報を更新する。制御部６２は、条件記憶部７２に記憶された条件情報に示された条件に一致したか否かを判断し、条件に一致した場合に車両１０に対処動作を実行させる。

図１１は、第１変形例に係る処理回路４２の処理の流れを示すフローチャートである。第１変形例に係る処理回路４２は、図１１に示す流れで処理を実行する。

まず、処理回路４２は、一定時間毎に、Ｓ１１からＳ５２までの処理を実行する（Ｓ５１とＳ５３との間のループ処理）。

ループ処理内において、Ｓ１１からＳ１５までの処理は、図４で説明した内容と同一である。条件生成部６０は、Ｓ１５に続いて、Ｓ５２を実行する。

Ｓ５２において、条件生成部６０は、生成した新たな条件情報について、同一のターゲット位置の条件情報が条件記憶部７２に記憶されているか否かを判断する。条件生成部６０は、記憶されている場合には、その条件情報を新たな条件情報に更新する。条件生成部６０は、記憶されていない場合には、新たな条件情報を条件記憶部７２に書き込む。

そして、Ｓ１６において、制御部６２は、条件記憶部７２に記憶されている条件情報を常時確認し、条件記憶部７２に記憶されている条件情報に従って車両制御部３０に制御指示を与える。

図１２は、図６の状態から一定時間経過後における、車両１０の周囲を上から見た図である。図１３は、図８の状態から一定時間経過後における、マップ情報を示す図である。

第１変形例に係る情報処理装置２０は、車両１０が移動している場合、移動位置毎に条件情報を生成する。死角領域は、図６および図１２に示すように、車両１０の移動位置毎に変化する。

このため、例えば、図８のマップ情報と図１３のマップ情報とを比較した場合、図１３のマップ情報には、車両１０の左側の死角領域が無くなっている。つまり、図８の時点において存在していた車両１０の左側のターゲット位置は、図１３の時点では存在していない。

従って、車両１０の左側のターゲット位置に対応する条件情報は、図１３の時点では存在しなくなる。このため、第１変形例に係る情報処理装置２０は、図１３の時点において、車両１０の左側のターゲット位置に存在していたリスクに対する対処動作を実行しなくよい。このように第１変形例に係る情報処理装置２０は、車両１０の移動に伴いリスクの存在の有無を変更させることができる。

また、第１変形例に係る情報処理装置２０は、リスク情報が一定時間毎に更新される。従って、第１変形例に係る情報処理装置２０は、車両１０の移動位置毎に、同一のターゲット位置におけるリスクの大きさが変更する場合がある。このような場合、第１変形例に係る情報処理装置２０は、変更されたリスクの大きさに応じて、対処動作を実行する条件を変更する。リスク情報の推定処理は、車両１０がターゲット位置に近づくほど、精度がよくなる。このように第１変形例に係る情報処理装置２０によれば、車両１０の移動に伴いリスクの大きさを精度良く推定することができる。

なお、第１変形例に係る情報処理装置２０は、一定時間毎にリスク情報を更新する構成を説明したが、車両１０が所定量移動する毎にリスク情報を更新してもよい。また、第１変形例に係る情報処理装置２０は、車両１０が停止していても、周囲の環境が変更する毎にリスク情報を更新してもよい。

つぎに、第２変形例について説明する。

図１４は、第２変形例に係る処理回路４２の機能構成を示す図である。第２変形例に係る処理回路４２は、表示制御部８２をさらに有する。

表示制御部８２は、制御部６２が対処動作を実行した場合、リスクに対する対処動作を実行したことを乗車者に提示する。例えば、表示制御部８２は、死角領域に存在するリスクに応じて車両１０が減速した場合、リスクに対する対処動作として車両１０を減速したことを表示部２４に表示させる。

例えば、運転者（ユーザ）は、車両１０が急激に減速した場合、その減速理由が分からないと、正常な運転がされていないと感じたり、誤った操作をしたりする可能性がある。第２変形例においては、表示制御部８２がリスクに対する対処動作を実行したことを提示するので、運転者（ユーザ）に正常な運転がされていないと感じさせたり、誤った操作させたりすることを無くすことができる。

なお、処理回路４２は、リスクに対する対処動作を実行したことを表示部２４に表示させるとともに、音声で出力してもよい。また、処理回路４２は、リスクに対する対処動作を実行したことを、ネットワークを介して他の装置に通信により通知してもよい。

また、表示制御部８２は、リスクが生じている位置（例えば、ターゲット位置）を、車両１０の前方を撮像した画像に重畳して表示してもよい。これにより、表示制御部８２は、リスクの存在を運転者に知らせることができる。

また、表示制御部８２は、対処動作を実行する位置を、車両１０の前方を撮像した画像に重畳してもよい。また、表示制御部８２は、対処動作を実行する開始する時刻を表示してもよい。これにより、表示制御部８２は、将来、対処動作を実行する可能性があることおよびその位置および時間を運転者に知らせることができる。

以上、本発明の実施形態を説明したが、上述の実施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。これら新規な実施形態は、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。これら新規な実施形態やその変形は、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。

１０ 車両
２０ 情報処理装置
２２ 入力部
２４ 表示部
２６ センサ部
２８ 通信部
３０ 車両制御部
４０ 処理部
４２ 処理回路
４４ 記憶回路
５２ マップ情報生成部
５４ リスク情報生成部
５６ 特定部
５８ 抽出部
６０ 条件生成部
６２ 制御部
７２ 条件記憶部
８２ 表示制御部

Claims (9)

1. 移動体の制御に用いられる情報処理装置であって、
   前記移動体の周囲の位置毎に、障害物、前記障害物に隠れていない見通し領域、または、障害物の内部または背後となる死角領域を識別するマップ情報に基づき、前記周囲における位置毎に、前記死角領域から物体が飛び出して前記移動体に接触する可能性であるリスクの大きさを表すリスク情報を生成するリスク情報生成部と、
   前記周囲のうち、対処動作をすべき前記リスクが生じる可能性のあるターゲット位置を特定する特定部と、
   前記ターゲット位置における前記リスク情報に応じて、前記リスクに対する対処動作を実行する時刻を表す条件情報を生成する条件生成部と、
   を備え、
   前記リスク情報生成部は、前記死角領域における平坦である確率を推定し、推定した前記平坦である確率が高い位置ほど大きなリスクを表す前記リスク情報を生成し、
   前記条件生成部は、前記リスクが大きい程、早い時刻において前記対処動作を実行させる前記条件情報を生成する
   情報処理装置。
2. 前記条件情報に示された前記時刻に一致したか否かを判断し、前記時刻に一致した場合に前記移動体に前記対処動作を実行させる制御部をさらに備える
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記特定部は、前記死角領域における、前記移動体から見た場合に前記障害物に隠れてない見通し領域に隣接する位置であって、所定以上の大きさの前記リスクが存在する位置を、前記ターゲット位置として特定する
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記条件情報を記憶する条件記憶部と、
   をさらに備え、
   前記リスク情報生成部は、一定時間毎に前記リスク情報を生成し、
   前記条件生成部は、前記一定時間毎に新たな前記条件情報を生成し、前記条件記憶部に記憶された対応する前記ターゲット位置における前記条件情報を更新し、
   前記制御部は、前記条件記憶部に記憶された前記条件情報に示された前記時刻に一致したか否かを判断し、前記時刻に一致した場合に前記移動体に前記対処動作を実行させる
   請求項２または３に記載の情報処理装置。
5. 車両を制御する車両制御装置であって、
   前記車両の周囲の位置毎に障害物、障害物、前記障害物に隠れていない見通し領域、または、障害物の内部または背後となる死角領域を識別するマップ情報に基づき、前記周囲における位置毎に、前記死角領域から物体が飛び出して前記車両に接触する可能性であるリスクの大きさを表すリスク情報を生成するリスク情報生成部と、
   前記周囲のうち、対処動作をすべき前記リスクが生じる可能性のあるターゲット位置を特定する特定部と、
   前記ターゲット位置における前記リスク情報に応じて、前記リスクに対する対処動作を実行する時刻を表す条件情報を生成する条件生成部と、
   前記条件情報に示された前記時刻に一致したか否かを判断し、前記時刻に一致した場合に前記車両に前記対処動作を実行させる制御部と、
   を備え、
   前記リスク情報生成部は、前記死角領域における平坦である確率を推定し、推定した前記平坦である確率が高い位置ほど大きなリスクを表す前記リスク情報を生成し、
   前記条件生成部は、前記リスクが大きい程、早い時刻において前記対処動作を実行させる前記条件情報を生成する
   車両制御装置。
6. 前記制御部は、前記時刻に一致した場合に、前記車両を減速させる
   請求項５に記載の車両制御装置。
7. 前記制御部は、前記時刻に一致した場合に、前記車両の移動方向を変更させる
   請求項５に記載の車両制御装置。
8. 前記制御部が前記対処動作を実行した場合、前記リスクに対する前記対処動作をしたことを乗車者に提示する表示制御部をさらに備える
   請求項５から７の何れか１項に記載の車両制御装置。
9. 移動体を制御する移動体制御方法であって、
   前記移動体の周囲の位置毎に、障害物、前記障害物に隠れていない見通し領域、または、障害物の内部または背後となる死角領域を識別するマップ情報に基づき、前記周囲における位置毎に、前記死角領域から物体が飛び出して前記移動体に接触する可能性であるリスクの大きさを表すリスク情報を生成し、
   前記周囲のうち、対処動作をすべき前記リスクが生じる可能性のあるターゲット位置を特定し、
   前記ターゲット位置における前記リスク情報に応じて、前記リスクに対する対処動作を実行する時刻を表す情報であって、前記リスクが大きい程、早い時刻において前記対処動作を実行させる条件情報を生成し、
   前記条件情報に示された前記時刻に一致したか否かを判断し、前記時刻に一致した場合に前記移動体に前記対処動作を実行させ、
   前記リスク情報の生成において、前記死角領域における平坦である確率を推定し、推定した前記平坦である確率が高い位置ほど大きなリスクを表す前記リスク情報を生成する
   移動体制御方法。

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