JP7092081B2

JP7092081B2 - 走行環境評価システム

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Publication number: JP7092081B2
Application number: JP2019052080A
Authority: JP
Inventors: 理天孫
Original assignee: Denso Corp
Current assignee: Denso Corp
Priority date: 2019-03-20
Filing date: 2019-03-20
Publication date: 2022-06-28
Anticipated expiration: 2039-03-20
Also published as: JP2020154665A

Description

本開示は、走行環境評価システムに関する。

走行環境評価システムは、車両の走りやすさを評価するシステムである。このような走行環境評価システムの中には、先行する車両に備えられたカメラで撮影した画像に基づいて降雨や降雪による将来的な視界不良を演算予測し、その予測結果に応じて車両の走りやすさを評価するものがある（例えば、特許文献１）。

特開２０１６－１８１０６１号公報

このような走行環境評価システムでは、走行環境の評価の基準として視界不良の程度を用いており、人の手動運転による車両の走行についての走行環境を評価している。一方、自動運転による車両は、カメラに加えてミリ波やレーザによって取得された周辺環境に関する情報を用いて走行することから、自動運転による車両の走行についての走行環境の認識可否を評価するシステムについては、これまでに十分に考慮されていなかった。また、先行する車両が自動運転による走行に必要な周辺環境に関する情報を取得する同等の装置を備えていない場合には、自動運転における走行環境の認識可否を評価できないという課題もあった。このような課題を解決するために、先行する車両が自動運転による走行に必要な周辺環境に関する情報を取得する同等の装置を備えていない場合であっても、自動運転における走行環境の認識可否を評価できるシステムの構築が望まれている。

本開示の一形態によれば、走行環境評価システムが提供される。この走行環境評価システムは、自動運転による走行に必要な周辺環境に関する情報を取得する周辺情報取得部を備える自動運転車両の走行環境を評価する走行環境評価システム（１００）であって、カメラによって撮影され、撮影時の気象情報および照度を含む環境条件が記録された複数の環境条件記録画像を予め格納する環境条件記録画像データベース（１３０）と、前記周辺環境に関する情報が取得された地点においてカメラによって撮影され、前記周辺環境に関する情報の有効度と関連付けられた複数の関連画像を予め格納する関連画像データベース（１４０）と、現在から過去の所定時間前までの間に、前記自動運転車両が将来走行する候補領域内に存在するカメラが、前記候補領域において撮影した候補領域画像を受信する画像受信部（１１０）と、前記候補領域における気象情報を受信する気象情報受信部（１２０）と、前記複数の環境条件記録画像のうち、前記候補領域における現在の環境条件に最も近い環境条件が記録された環境条件記録画像と、前記自動運転車両が現在地点から前記候補領域まで移動するために要する時間に基づいて予測される前記候補領域における環境条件に最も近い環境条件が記録された環境条件記録画像と、から抽出される環境条件の変化量を用いて、前記候補領域画像を加工する画像加工部（１５０）と、前記複数の関連画像と加工された前記候補領域画像とを比較して、前記自動運転車両が前記候補領域を将来走行するときに取得する前記有効度を推定する将来環境推定部（１６０）と、前記将来環境推定部が推定した前記有効度を前記自動運転車両に送信する情報送信部（１１０）と、を備える。この形態の走行環境評価システムによれば、撮影画像である候補領域画像が加工されたものを複数の関連画像と比較することによって、自動運転車両が候補領域を将来走行するときに取得する周辺環境に関する情報の有効度を推定できる。このため、候補領域を走行する車両が自動運転による走行に必要な周辺環境に関する情報を取得するための同等の装置を備えていない場合であっても、自動運転における走行環境の認識可否を評価できる。

本開示は、走行環境評価システム以外の種々の形態で実現することも可能である。例えば、走行環境評価装置や走行環境評価方法等の形態で実現することができる。

第１実施形態の走行環境評価システムの概要を示す説明図である。走行環境評価システムおよび車両等の構成を示す説明図である。情報収集車両の構成を示す説明図である。候補領域画像の加工フローを示す概念図である。将来環境推定処理を示すフローである。走行環境評価システムおよび車両等の構成を示す説明図である。将来環境推定処理を示すフローである。広域における有効度の推定方法について説明する説明図である。

Ａ．第１実施形態：
図１には、第１実施形態の走行環境評価システム１００の概要について示している。車両５０は、手動運転によって走行する車両である。「手動運転」とは、エンジン制御のための操作（アクセルペダルの踏込）と、ブレーキ制御のための操作（ブレーキベダルの踏込）と、操舵制御のための操作（ステアリングホイールの回転）を、車両５０に搭乗した搭乗者が実行する運転を意味する。自動運転車両７０は、自動運転によって走行する車両である。「自動運転」とは、自動運転車両７０に搭乗した搭乗者が運転操作を行うことなく、エンジン制御とブレーキ制御と操舵制御のすべてを自動で実行する運転を意味する。自動運転による走行には、後述する周辺環境に関する情報の取得が必要である。自動運転車両７０は、自動運転と手動運転との切り替えを実行可能な車両である。自動運転車両７０のドライバ（運転者）は、インストルメントパネル等に用意された所定のスイッチにより自動運転と手動運転とを切り替えることができる。

図１において、格子状に示された道路Ｒは、車両５０および自動運転車両７０にとって走行可能な道路である。車両５０は、自動運転車両７０が将来走行する候補領域ＤＰを走行している。走行環境評価システム１００は、車両５０に備わるカメラ５２（図２にて図示）が候補領域ＤＰにおいて撮影した撮影画像である候補領域画像を受信する。走行環境評価システム１００は、候補領域画像に基づいて、自動運転車両７０が候補領域ＤＰを将来走行するときに取得する周辺環境に関する情報の有効度を推定するとともに、その有効度を自動運転車両７０に送信する。ここでいう周辺環境に関する情報の有効度とは、自動運転車両７０による周辺環境の認識の程度を数値化したもののことであり、０から１の範囲で表される。有効度は、１に近いほど自動運転車両７０による周辺環境の認識について精度が高いことを示す。本実施形態では、有効度は、Ｆ値を指標として定義される。他の実施形態では、有効度は、他の指標によって定義されてもよい。

図２には、走行環境評価システム１００と、車両５０および自動運転車両７０と、の概略構成が示されている。車両５０は、カメラ５２と、通信部５４と、を備える。カメラ５２は、車両５０の周囲を撮像して画像を取得する。本実施形態では、カメラ５２として、車両５０に取り付けられているドライブレコーダが用いられる。他の実施形態では、カメラ５２として、車両５０に搭乗する搭乗者のスマートフォンが車両５０に取り付けられてもよいし、車両５０の前方にある障害物を感知して衝突の被害を軽減するいわゆる自動ブレーキのために車両５０に備えられたカメラが用いられてもよい。通信部５４は、カメラ５２によって撮影された撮影画像を走行環境評価システム１００に対して送る。このとき、通信部５４を介して送られる撮影画像には、撮影時の時刻を示す情報およびカメラ５２の仕様を示す情報が付加されている。カメラ５２が、撮影時の気象情報および照度を含む環境条件を撮影画像に記録できるカメラである場合には、通信部５４を介して送られる撮影画像に、環境条件を示す情報が付加されていてもよい。ここでいうカメラ５２の仕様を示す情報には、レンズタイプ、水平画角、最低被写体照度、焦点距離のうち少なくとも１つが含まれてもよいし、カメラの型番が含まれてもよい。

自動運転車両７０は、周辺情報取得部７２と、通信部７４と、認識部７６と、を備える。通信部７４は、走行環境評価システム１００が推定した有効度を示す信号を受信する。周辺情報取得部７２は、自動運転による走行に必要な周辺環境に関する情報を取得する。周辺情報取得部７２には、カメラ、ミリ波レーダおよびＬｉＤＡＲが含まれる。周辺環境に関する情報とは、周辺情報取得部７２によって取得される情報のことを指す。認識部７６は、周辺情報取得部７２が取得した情報の有効度を判定する。ここでいう有効度とは、上述したように、０から１の範囲で表され、１に近いほど自動運転車両７０による周辺環境の認識について精度が高いことを示す。

車両５０が備えるカメラ５２の性能は、周辺情報取得部７２に含まれるカメラの性能より低い。また、車両５０は、周辺情報取得部７２に含まれるミリ波レーダおよびＬｉＤＡＲを備えていない。このため、車両５０は、自動運転による走行に必要な周辺環境に関する情報を取得するための周辺情報取得部７２と同等の装置を備えていない。

走行環境評価システム１００は、通信部１１０と、気象情報受信部１２０と、環境条件記録画像データベース１３０と、関連画像データベース１４０と、画像加工部１５０と、将来環境推定部１６０と、を備える。通信部１１０は、車両５０から送られる候補領域画像を受信する画像受信部として機能するとともに、後述する将来環境推定部１６０が推定した周辺環境に関する情報の有効度を自動運転車両７０に送信する情報送信部として機能する。

気象情報受信部１２０は、気象情報を受信する。ここでいう気象情報には、降水量、日時などの情報が含まれる。より具体的には、気象情報受信部１２０は、気象情報を提供するサーバから、ネットワークを介して気象情報を取得する。

図３に示された情報収集車両３００は、環境条件記録画像データベース１３０および関連画像データベース１４０を構築するための情報を収集する車両である。情報収集車両３００は、カメラ３５２と、周辺情報取得部３７２と、通信部３７４と、認識部３７６と、を備える。

カメラ３５２は、車両５０に備えられているカメラ５２と同等の性能のカメラである。カメラ３５２は、車両５０に備えられているカメラ５２と同じ製品であることが好ましいが、カメラ５２と同等の性能である限り、任意の製品であってもよい。

周辺情報取得部３７２は、自動運転車両７０に備えられている周辺情報取得部７２と同等の構成を有する。周辺情報取得部３７２は、自動運転車両７０に備えられている周辺情報取得部７２と同じ構成であることが好ましいが、周辺情報取得部７２と同等の性能を有する限り、任意の構成であってもよい。認識部３７６は、自動運転車両７０に備えられている認識部７６と同等の構成を有する。認識部３７６は、自動運転車両７０に備えられている認識部７６と同じ構成であることが好ましいが、認識部７６と同等の性能を有する限り、任意の構成であってもよい。

通信部３７４は、カメラ３５２によって取得された撮影画像、周辺情報取得部３７２によって取得された周辺環境に関する情報および認識部７６によって判定された周辺環境に関する情報についての有効度を、環境条件記録画像データベース１３０の構築および関連画像データベース１４０の構築を行う機能を有するシステムに送る。このようなシステムは、走行環境評価システム１００に含まれていてもよいし、走行環境評価システム１００とは異なる構築システムが独立して存在してもよい。異なる構築システムを利用する場合には、環境条件記録画像データベース１３０および関連画像データベース１４０が構築されたのち、該構築システムから走行環境評価システム１００に対して、環境条件記録画像データベース１３０および関連画像データベース１４０が送られる。

情報収集車両３００は、種々の気象条件において様々な地域を走行することによって情報収集を行う。情報収集車両３００は、情報収集のための走行において、カメラ３５２によって情報収集車両３００の周囲を撮像して撮影画像を取得するとともに、周辺情報取得部３７２によって自動運転による走行に必要な周辺環境に関する情報を取得する。また、取得された情報は、認識部３７６によって有効度が判定される。

環境条件記録画像データベース１３０は、カメラ３５２によって取得された撮影画像を用いて構築される。撮影時の気象情報および照度を含む環境条件と撮影画像とを紐付けることによって、撮影時の気象情報および照度を含む環境条件が記録された撮影画像である環境条件記録画像が作成される。このようにして作成された複数の環境条件記録画像が予め格納されることによって、環境条件記録画像データベース１３０は構築される。

上記工程によって構築された環境条件記録画像データベース１３０は、カメラ３５２によって撮影された撮影画像であって撮影時の気象情報および照度を含む環境条件が標識された撮影画像である複数の環境条件記録画像を予め格納する。

関連画像データベース１４０は、カメラ３５２によって取得された撮影画像、周辺情報取得部３７２によって取得された周辺環境に関する情報および認識部７６によって判定された周辺環境に関する情報についての有効度を用いて構築される。情報収集車両３００がカメラ３５２、周辺情報取得部３７２および認識部３７６を備えることから、カメラ３５２、周辺情報取得部３７２および認識部３７６は、情報収集車両３００がある地点を走行しているとき、撮影画像周辺環境に関する情報およびその情報の有効度を同時に取得することができる。このとき取得された撮影画像から画像の特徴（例えば、物体、走行路、標識、信号などのエッジ）を抽出するとともに、抽出結果と有効度とを関連付ける。このときに用いられるパターン認識モデルとして、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）が挙げられる。周辺環境に関する情報が取得された地点において同時に取得された撮影画像に対して、同じ地点において取得された周辺環境に関する情報の有効度を関連付けることによって、周辺環境に関する情報の有効度と関連付けられた撮影画像である関連画像が作成される。このようにして作成された複数の関連画像が予め格納されることによって、関連画像データベース１４０は構築される。

上記工程によって構築された関連画像データベース１４０は、周辺環境に関する情報が取得された地点においてカメラ３５２によって撮影された撮影画像であって周辺環境に関する情報の有効度と関連付けられた撮影画像である複数の関連画像を予め格納する。

図２の説明に戻り、画像加工部１５０は、通信部１１０が受信した候補領域画像を加工する。画像加工部１５０は、複数の環境条件記録画像のうち、候補領域ＤＰにおける現在の環境条件に最も近い環境条件が標識された画像ＰＧと、自動運転車両７０が現在地点から候補領域ＤＰまで移動するために要する時間を経過した後の候補領域ＤＰにおいて気象情報に基づいて予測される環境条件に最も近い環境条件が標識された画像ＦＧと、から抽出される環境条件の変化量を用いて、候補領域画像を加工する。図４には、候補領域画像の加工フローが示されている。例えば、画像ＰＧと画像ＦＧとから抽出される環境条件の変化量が、降水量の増加および照度の低下を示す場合、候補領域画像には、降水量の増加および照度の低下を示す加工が施される。画像ＰＧおよび画像ＦＧは、候補領域ＤＰを撮影した撮影画像でなくてもよく、別の領域を撮影した撮影画像であってもよい。画像ＰＧおよび画像ＦＧは、候補領域ＤＰにおける現在の環境条件および候補領域ＤＰにおいて将来予測される環境条件に基づいて選択される。画像ＰＧおよび画像ＦＧは、もちろん、候補領域ＤＰを撮影した撮影画像であって、かつ、候補領域ＤＰにおける現在の環境条件および候補領域ＤＰにおいて将来予測される環境条件に近い条件であることが好ましい。

画像加工部１５０が環境条件の変化量を抽出するために用いる環境条件記録画像の選択の基準には、通信部５４を介して送られる撮影画像に付加されたカメラ５２の仕様を示す情報が含まれる。環境条件記録画像データベース１３０に格納される環境条件記録画像の中にカメラ５２の仕様と同じ仕様のカメラによって撮影された環境条件記録画像が存在する場合には、その環境条件記録画像から環境条件の変化量の抽出に用いる画像を選択する。環境条件記録画像データベース１３０に格納される環境条件記録画像の中にカメラ５２の仕様と同じ仕様のカメラによって撮影された環境条件記録画像が存在しない場合には、カメラ５２の仕様に最も近い仕様のカメラによって撮影された環境条件記録画像から環境条件の変化量の抽出に用いる画像を選択する。

将来環境推定部１６０は、加工された候補領域画像と複数の関連画像とを比較して、自動運転車両７０が候補領域ＤＰを将来走行するときに取得する周辺環境に関する情報の有効度を推定する。この比較が行われる際には、加工された候補領域画像から画像の特徴を抽出して、複数の関連画像と比較される。加工された候補領域画像および関連画像は、ともに撮影画像である。将来環境推定部１６０は、加工された候補領域画像に最も近い環境条件の関連画像を選択することによって、選択された関連画像に関連付けられた周辺環境に関する情報の有効度を、自動運転車両７０が候補領域ＤＰを将来走行するときに取得する周辺環境に関する情報の有効度として推定に用いる。ここで、関連画像が選択される際の基準となる環境条件とは、自動運転車両７０による認識の精度に影響がある要素に関する条件のことであり、例えば、撮影画像中の雨や霧、塵などによる大気の混濁、照度のことである。通信部１１０は、将来環境推定部１６０が推定した周辺環境に関する情報の有効度を自動運転車両７０に送信する。

走行環境評価システム１００は、図５において説明する将来環境推定処理を実行する。将来環境推定処理は、自動運転車両７０から要求を受けた場合において実行される。将来環境推定処理が開始されると、ステップＳ１１０では、通信部１１０によって、車両５０から送られる候補領域画像が取得される。このとき、通信部１１０が取得する候補領域画像は、自動運転車両７０からの要求があった現在から過去の所定時間前までの間に、車両５０に備わるカメラ５２によって撮影されたものである。ここでいう過去の所定時間は、任意に設定されてもよいが、時間幅が短いほど将来環境推定処理の精度は向上する。車両５０に備わるカメラ５２は、将来環境推定処理が開始されたのちの通信部１１０からの要求に応じて候補領域画像を取得し、通信部５４を介して、その候補領域画像を通信部１１０に送信してもよい。ステップＳ１２０では、画像加工部１５０によって、画像加工部１５０が環境条件の変化量を抽出するために用いる環境条件記録画像である画像ＰＧおよび画像ＦＧが選択される。

ステップＳ１３０では、画像加工部１５０によって、画像ＰＧと画像ＦＧとから抽出された環境条件の変化量を用いて、候補領域画像が加工される。ステップＳ１４０では、将来環境推定部１６０によって、加工された候補領域画像と複数の関連画像とを比較して、自動運転車両７０が候補領域ＤＰを将来走行するときに取得する周辺環境に関する情報の有効度が推定される。

ステップＳ１５０では、通信部１１０によって、将来環境推定部１６０が推定した周辺環境に関する情報の有効度が自動運転車両７０に送信される。その後、将来環境推定処理は終了される。

以上説明した第１実施形態によれば、加工された候補領域画像と複数の関連画像と比較することによって、自動運転車両７０が候補領域ＤＰを将来走行するときに取得する周辺環境に関する情報の有効度を推定できる。このため、候補領域ＤＰを走行する車両５０が自動運転による走行に必要な周辺環境に関する情報を取得するための同等の装置を備えていない場合であっても、自動運転における走行環境の認識可否を評価できる。

また、走行環境評価システム１００は、車両５０のように、自動運転車両７０が向かう方向において先行している各々の車両から撮像画像を取得し、その撮像画像を用いて、各々の車両が走行している領域を自動運転車両７０が将来走行する場合に取得する周辺環境に関する情報の有効度を推定することができる。このため、各々の車両が走行している領域について推定された有効度を走行環境評価システム１００から受信した自動運転車両７０は、有効度の高い領域を通る経路を走行予定経路として設定することができる。

Ｂ．第２実施形態：
図６に示す走行環境評価システム１００ａは、環境条件記録画像データベース１３０および画像加工部１５０の代わりに現在環境推定部１７０および有効度補正部１８０を備える点と、第１実施形態の将来環境推定部１６０とは異なる将来環境推定部１６０ａを備える点と、を除き、第１実施形態の走行環境評価システム１００ａの装置構成と同じである。第１実施形態と同じ符号は、同一の構成を示すものであって、先行する説明を参照する。

現在環境推定部１７０は、通信部１１０が受信した候補領域画像と複数の関連画像とを比較して、自動運転車両７０が候補領域ＤＰを現在走行した場合に取得される周辺環境に関する情報の有効度を推定する。

有効度補正部１８０は、候補領域ＤＰにおける現在の環境条件と、自動運転車両７０が現在地点から候補領域ＤＰまで移動するために要する時間を経過した後の候補領域ＤＰにおいて気象情報に基づいて予測される環境条件と、から抽出される環境条件の変化量を用いて、現在環境推定部１７０によって推定された有効度を補正する。

将来環境推定部１６０ａは、有効度補正部１８０によって補正された有効度を、自動運転車両７０が候補領域ＤＰを将来走行するときに取得する周辺環境に関する情報の有効度とみなして、自動運転車両７０が候補領域ＤＰを将来走行するときに取得する周辺環境に関する情報の有効度を推定する。通信部１１０は、将来環境推定部１６０ａが推定した周辺環境に関する情報の有効度を自動運転車両７０に送信する。

走行環境評価システム１００ａは、図７において説明する将来環境推定処理を実行する。将来環境推定処理は、自動運転車両７０から要求を受けた場合において実行される。将来環境推定処理が開始されると、ステップＳ２１０では、通信部１１０によって、車両５０から送られる候補領域画像が取得される。ステップＳ２２０では、現在環境推定部１７０によって、自動運転車両７０が候補領域ＤＰを現在走行した場合に取得される周辺環境に関する情報の有効度が推定される。

ステップＳ２３０では、有効度補正部１８０によって、候補領域ＤＰにおける現在の環境条件および候補領域ＤＰにおいて将来予測される環境条件から抽出された環境条件の変化量を用いて、ステップＳ２２０において推定された有効度が補正される。ステップＳ２４０では、将来環境推定部１６０ａによって、ステップＳ２３０において補正された有効度を用いて、自動運転車両７０が候補領域ＤＰを将来走行するときに取得する周辺環境に関する情報の有効度が推定される。

ステップＳ２５０では、通信部１１０によって、将来環境推定部１６０ａが推定した周辺環境に関する情報の有効度が自動運転車両７０に送信される。その後、将来環境推定処理は終了される。

以上説明した第２実施形態によれば、候補領域画像と複数の関連画像との比較によって推定された有効度を補正することによって、自動運転車両７０が候補領域ＤＰを将来走行するときに取得する周辺環境に関する情報の有効度を推定できる。このため、候補領域ＤＰを走行する車両５０が自動運転による走行に必要な周辺環境に関する情報を取得するための同等の装置を備えていない場合であっても、自動運転における走行環境の認識可否を評価できる。

Ｃ．他の実施形態：
第１実施形態の説明において、環境条件記録画像データベース１３０および関連画像データベース１４０を構築するための情報収集には、情報収集車両３００が用いられていたが、本開示はこれに限られない。例えば、環境条件記録画像データベース１３０および関連画像データベース１４０を構築するための情報収集は、人工気象室内における撮影によって実行されてもよい。このような形態では、人工気象室内にカメラ３５２および周辺情報取得部３７２を配置した状態において、気象情報および照度を含む環境条件を種々の条件に変更することによって、環境条件記録画像データベース１３０および関連画像データベース１４０を構築するための情報収集が実行される。なお、人工気象室内には、周辺情報取得部３７２が取得した周辺環境に関する情報から画像の特徴を抽出するための対象となる物体が配置されていることが好ましい。

第１実施形態の説明において、候補領域ＤＰにおいて撮影される撮影画像は、自動運転車両７０が向かう方向において先行している車両５０に備わるカメラ５２によって撮影されていたが、本開示はこれに限られない。候補領域ＤＰにおいて撮影される撮影画像は、候補領域ＤＰ内に配置されている監視カメラによって撮影されたものであってもよい。

第１実施形態において、走行環境評価システム１００は、自動運転車両７０が向かう方向において先行している各々の車両から撮像画像を取得し、その撮像画像を用いて、各々の車両が走行している領域を自動運転車両７０が将来走行するときに取得する周辺環境に関する情報の有効度を推定することができると説明していたが、本開示はこれに限られない。例えば、走行環境評価システム１００は、各々の車両が走行している領域において推定される周辺環境に関する情報の有効度を用いて、より広い領域における有効度を推定してもよい。

図８を用いて、より広い領域における有効度の推定方法について説明する。図８には、自動運転車両７０が向かう方向において先行している各々の車両５０ａ～５０ｄが示されている。車両５０ａ～５０ｄは、第１実施形態にて説明した車両５０と同様に、カメラおよび通信部を備える。車両５０ａ～５０ｄは、自動運転車両７０が将来走行する候補領域ＤＰａ～ＤＰｄをそれぞれ走行している。走行環境評価システム１００は、まず、車両５０ａ～５０ｄに備わるカメラが候補領域ＤＰａ～ＤＰｄにおいて撮影した撮影画像を取得し、その撮像画像を用いて、車両５０ａ～５０ｄが走行している領域を自動運転車両７０が将来走行するときに取得する周辺環境に関する情報の有効度を推定する。このとき、走行環境評価システム１００は、車両５０ａ～５０ｄの位置を母点として、ボロノイ図を作成する。ボロノイ図の作成によって、候補領域ＤＰａ～ＤＰｄとは異なる位置における領域の周辺環境に関する情報の有効度が補完される。このようなボロノイ図において、例えば、候補領域ＤＰａについて推定された有効度が０．９であり、候補領域ＤＰｃについて推定された有効度が０．５である場合、候補領域ＤＰａと候補領域ＤＰｃとの間の領域における有効度は、候補領域ＤＰａから候補領域ＤＰｃに向かうにつれて、０．９から０．５に減少するよう分布している。他の候補領域間の領域における有効度も同様である。このようなボロノイ図を作成することによって、走行環境評価システム１００は、候補領域ＤＰａ～ＤＰｄより広い領域における有効度を推定してもよい。なお、このような推定方法において、自動運転車両７０が将来走行する候補領域の各々を走行する車両は、手動運転によって走行する車両に限られず、自動運転によって走行する自動運転車両であってもよい。

本開示は、上述の実施形態や変形例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することができる。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、変形例中の技術的特徴は、上述の課題の一部又は全部を解決するために、あるいは、上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、組み合わせを行うことが可能である。また、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、適宜削除することが可能である。

１００…走行環境評価システム、１１０…通信部、１２０…気象情報受信部、１３０…環境条件記録画像データベース、１４０…関連画像データベース、１５０…画像加工部、１６０…将来環境推定部

Claims

自動運転による走行に必要な周辺環境に関する情報を取得する周辺情報取得部を備える自動運転車両の走行環境を評価する走行環境評価システム（１００）であって、
カメラによって撮影され、撮影時の気象情報および照度を含む環境条件が記録された複数の環境条件記録画像を予め格納する環境条件記録画像データベース（１３０）と、
前記周辺環境に関する情報が取得された地点においてカメラによって撮影され、前記周辺環境に関する情報の有効度と関連付けられた複数の関連画像を予め格納する関連画像データベース（１４０）と、
現在から過去の所定時間前までの間に、前記自動運転車両が将来走行する候補領域内に存在するカメラが、前記候補領域において撮影した候補領域画像を受信する画像受信部（１１０）と、
前記候補領域における気象情報を受信する気象情報受信部（１２０）と、
前記複数の環境条件記録画像のうち、前記候補領域における現在の環境条件に最も近い環境条件が記録された環境条件記録画像と、前記自動運転車両が現在地点から前記候補領域まで移動するために要する時間に基づいて予測される前記候補領域における環境条件に最も近い環境条件が記録された環境条件記録画像と、から抽出される環境条件の変化量を用いて、前記候補領域画像を加工する画像加工部（１５０）と、
前記複数の関連画像と加工された前記候補領域画像とを比較して、前記自動運転車両が前記候補領域を将来走行するときに取得する前記有効度を推定する将来環境推定部（１６０）と、
前記将来環境推定部が推定した前記有効度を前記自動運転車両に送信する情報送信部（１１０）と、を備える、走行環境評価システム。
自動運転による走行に必要な周辺環境に関する情報を取得する周辺情報取得部を備える自動運転車両の走行環境を評価する走行環境評価システム（１００ａ）であって、
前記周辺環境に関する情報が取得された地点においてカメラによって撮影され、前記周辺環境に関する情報の有効度と関連付けられた複数の関連画像を予め格納する関連画像データベース（１４０）と、
現在から過去の所定時間前までの間に、前記自動運転車両が将来走行する候補領域内に存在するカメラが、前記候補領域において撮影した候補領域画像を受信する画像受信部（１１０）と、
前記候補領域における気象情報を受信する気象情報受信部（１２０）と、
前記複数の関連画像と前記候補領域画像とを比較して、前記自動運転車両が前記候補領域を現在走行した場合に取得される前記有効度を推定する現在環境推定部（１７０）と、
前記候補領域における現在の環境条件と、前記自動運転車両が現在地点から前記候補領域まで移動するために要する時間に基づいて予測される前記候補領域における環境条件と、から抽出される環境条件の変化量を用いて、推定された前記有効度を補正する有効度補正部（１８０）と、
補正された前記有効度を、前記自動運転車両が前記候補領域を将来走行するときに取得する前記有効度とみなして、前記自動運転車両が前記候補領域を将来走行するときに取得する前記有効度を推定する将来環境推定部（１６０ａ）と、
前記将来環境推定部が推定した前記有効度を前記自動運転車両に送信する情報送信部（１１０）と、を備える、走行環境評価システム。