JP7243303B2 - 処理配置制御方法、処理配置制御システム、処理配置制御装置、およびサーバ装置 - Google Patents

Description

この明細書における開示は、車両の運転支援に関する処理を配置する技術に関する。

特許文献１には、複数のサーバがノードとして接続されたシステムにおいて、サーバの負荷に応じてシステムを増強させる技術が開示されている。この技術では、各サーバが、木構造における自己以下のサーバにおける平均負荷に基づき、システムを増強するか否かを判定する。システムを増強すると判定すると、各サーバは、自己の下にサーバを追加する。

特許第６２５６５９４号公報

特許文献１の技術では、システムにて実行される処理を各サーバへ配置する場合の、各サーバの負荷以外の条件に関しては、考慮されていなかった。例えば、車両に搭載された車載コンピュータと、車外のサーバ装置とをノードに含むシステムを想定した場合、処理の配置されるノードによっては、車両の状況の変化に伴い処理の継続が困難となる状況が発生し得る。

開示される目的は、処理の継続が可能な処理配置制御方法、処理配置制御システム、処理配置制御装置、およびサーバ装置を提供することである。

この明細書に開示された複数の態様は、それぞれの目的を達成するために、互いに異なる技術的手段を採用する。また、特許請求の範囲およびこの項に記載した括弧内の符号は、ひとつの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示す一例であって、技術的範囲を限定するものではない。

開示された処理配置制御方法のひとつは、車両（Ｖ）に搭載された車載コンピュータ（３０）および車両の外部に設けられた外部コンピュータ（１０）を相互に通信可能なノードとして備えるシステム（１）において車両の運転支援に関する処理（Ｍ１、Ｍ２）のノードへの配置を制御する処理配置制御方法であって、
処理を特定のノードに配置した場合に運転支援が中断される配置リスクを、ノード間の通信状況および車両のバッテリ残量の少なくとも一方に基づいて推定し（Ｓ３０）、
配置リスクに基づいて、処理を配置するノードを決定する（Ｓ４０）、
というステップを含み、
配置リスクを推定するステップでは、各ノードにそれぞれ処理を配置した場合の複数パターンにおける配置リスクを推定し、
ノードを決定するステップでは、複数パターンにおける配置リスクの大小関係に基づいて、処理を配置するノードを決定する。

開示された処理配置制御システムのひとつは、
車両（Ｖ）に搭載された車載コンピュータ（３０）と、車両の外部に設けられた外部コンピュータ（１０）と、を相互に通信可能なノードとして備え、車両の運転支援に関する処理（Ｍ１、Ｍ２）のノードへの配置を制御する処理配置制御システムであって、
処理を特定のノードに配置した場合に運転支援が中断される配置リスクを、ノード間の通信状況および車両のバッテリ残量の少なくとも一方に基づいて推定する配置リスク推定部（７５）と、
配置リスクに基づいて、処理を配置するノードを決定する配置決定部（７６）と、
を有し、
配置リスク推定部は、各ノードにそれぞれ処理を配置した場合の複数パターンにおける配置リスクを推定し、
配置決定部は、複数パターンにおける配置リスクの大小関係に基づいて、処理を配置するノードを決定する。

開示された処理配置制御装置のひとつは、
車両（Ｖ）に搭載された車載コンピュータ（３０）と、車両の外部に設けられた外部コンピュータ（１０）と、を相互に通信可能なノードとして備え、車両の運転支援に関する処理（Ｍ１、Ｍ２）を実行するシステム（１）における、処理のノードへの配置を制御する車両に搭載された処理配置制御装置であって、
処理を特定のノードに配置した場合に運転支援が中断される配置リスクを、ノード間の通信状況および車両のバッテリ残量の少なくとも一方に基づいて推定する配置リスク推定部（７５）と、
配置リスクに基づいて、処理を配置するノードを決定する配置決定部（７６）と、を有し、
配置リスク推定部は、各ノードにそれぞれ処理を配置した場合の複数パターンにおける配置リスクを推定し、
配置決定部は、複数パターンにおける配置リスクの大小関係に基づいて、処理を配置するノードを決定する。

開示されたサーバ装置のひとつは、
車両（Ｖ）に搭載された車載コンピュータ（３０）と相互に通信可能に構成され、車両の外部に設けられたサーバ装置であって、
車両の運転支援に関する処理（Ｍ１、Ｍ２）を車載コンピュータおよびサーバ装置のいずれかに配置した場合に運転支援が中断される配置リスクを、ノード間の通信状況および車両のバッテリ残量の少なくとも一方に基づいて推定する配置リスク推定部（７５）と、
配置リスクに基づいて、車載コンピュータおよびサーバ装置のうちで処理を配置するノードを決定する配置決定部（７６）と、を有し、
配置リスク推定部は、各ノードにそれぞれ処理を配置した場合の複数パターンにおける配置リスクを推定し、
配置決定部は、複数パターンにおける配置リスクの大小関係に基づいて、処理を配置するノードを決定する。

これらの開示によれば、ノード間の通信状況および車両のバッテリ残量の少なくとも一方に基づいて推定された、運転支援に関する処理が中断される配置リスクに基づいて、処理を配置するノードが決定される。したがって、通信状況およびバッテリ残量の少なくとも一方に起因して運転支援に関する処理が中断される状況が回避され得る。以上により、処理の継続が可能な処理配置制御方法、処理配置制御システム、および処理配置制御装置が提供される。

第１実施形態に係る運転支援システムの全体像を示すブロック図である。 第１実施形態に係る配置制御装置の制御構成を示すブロック図である。 処理モジュールの配置の一例を示す図である。 処理モジュールの配置の一例を示す図である。 処理モジュールの配置の一例を示す図である。 処理モジュールの配置の一例を示す図である。 第１実施形態の配置制御装置が実行する処理の一例を示すフローチャートである。 他の実施形態に係る運転支援システムの全体像を示すブロック図である。

（第１実施形態）
第１実施形態の運転支援システム１について、図１～図７を参照しながら説明する。図１に示す本開示の第１実施形態による運転支援システム１は、荷物の配送を行う配送車Ｖにおけるドライバの運転支援サービスを提供する。具体的には、運転支援システム１は、配送車Ｖの走行データを収集してドライバの運転特性を学習し、学習した運転特性に基づいてドライバの運転を診断する。運転支援システム１は、その診断結果に基づき、適宜ドライバに対して警告等の通知を行うことで、ドライバの運転支援サービスを提供する。

運転支援システム１は、相互に無線通信可能な複数のノードを備える。運転支援システム１は、ノードとして、配送車Ｖに搭載された配置制御装置７０および運転診断ＥＣＵ３０と、データセンタＤＣに設置されたサーバ装置１０と、を備えている。

配置制御装置７０および運転診断ＥＣＵ３０は、配送車Ｖに搭載されたＥＣＵ（Electronic Control Unit）である。配置制御装置７０および運転診断ＥＣＵ３０は、ＣＡＮ（登録商標）等の通信プロトコルに基づいた車載ネットワークの通信バスを介して相互に通信可能に接続されている。車載ネットワークには、車載器４０、車載センサ５０、およびバッテリＥＣＵ６０が接続されている。

車載センサ５０は、ドライバの運転操作を検出するセンサである。車載センサ５０は、例えば、アクセル開度センサ、ブレーキセンサ、操舵角センサ等を含む。車載センサ５０は、車速センサや加速度センサ等の配送車Ｖの挙動を検出可能なセンサを含んでいてもよい。また、車載センサ５０に、車外カメラやＬＩＤＡＲ、ミリ波レーダ等の外界センサや、車両の故障を検出するセンサ等を含んでいてもよい。

車載器４０は、例えばＬＴＥ（long Term Evolution）および５Ｇ等の広域無線通信規格や、Wi-Fi HaLow（Wi-Fiは登録商標）等のＬＰＷＡの通信規格に沿った移動体通信を行う車載通信装置である。車載器４０は、移動体通信の基地局、およびネットワークＮＷを介して、サーバ装置１０との間で情報を送受信する。車載器４０は、通信用の電波を送受信するためのアンテナと、電波の送受信に関わる信号処理を行う制御回路とを有している。車載器４０は、受信した電波の受信強度を測定可能である。車載器４０は、測定した受信強度を配置制御装置７０に逐次出力する。

バッテリＥＣＵ６０は、配送車Ｖに搭載されたバッテリの残量の監視を行う車載ＥＣＵである。バッテリＥＣＵ６０は、バッテリ残量を配置制御装置７０に逐次出力する。

配置制御装置７０は、運転支援サービスを提供するための各処理を配置するノードを決定する。配置制御装置７０の構成および機能の詳細については後述する。

運転診断ＥＣＵ３０は、プロセッサ３０１、ＲＡＭ３０２、メモリ装置３０３、入出力インターフェイス、およびそれらを接続するバスを備えるマイクロコンピュータを主体として構成された車載ＥＣＵである。運転診断ＥＣＵ３０は、メモリ装置３０３に確保された記憶領域として、モジュールリポジトリ３１を備えている。モジュールリポジトリ３１は、後述の学習モジュールＭ１および警告モジュールＭ２をそれぞれ実行可能なプログラムを記憶している。

学習モジュールＭ１および警告モジュールＭ２は、運転支援サービスを実現させる処理モジュールである。ここで処理モジュールとは、対応するプログラムの実行により発揮される運転支援サービスにおける特定の機能モジュールである。複数の処理モジュールには、学習モジュールＭ１および警告モジュールＭ２を含む。モジュールリポジトリ１１からプログラムが読み出されて実行されることで、対応する処理モジュールがサーバ装置１０に配置される。

学習モジュールＭ１は、配送車Ｖの走行データを収集、蓄積してドライバの運転特性を学習する学習処理の実行機能（以下、学習機能）を発揮する。具体的には、学習モジュールＭ１は、車載センサ５０から取得したアクセル開度情報、ブレーキ操作情報、操舵角情報等の車載ネットワークから取得されるＣＡＮ情報を走行データとして取得し、蓄積する。学習モジュールＭ１は、蓄積されたデータから運転パターンを抽出し、さらに運転パターンごとの特徴量を抽出することで、ドライバの運転特性を学習し、運転特性モデルを生成する。学習モジュールＭ１は、生成した運転特性モデルを警告モジュールＭ２に出力する。

警告モジュールＭ２は、ドライバの運転操作を診断する診断処理の実行機能（以下、診断機能）、および診断結果に応じた警告を出力する警告処理の実行機能を発揮する。警告モジュールＭ２は、ＣＡＮ情報および学習モジュールＭ１から出力された運転特性モデルに基づき、ドライバの運転状態を診断する。警告モジュールＭ２は、診断結果から、ドライバの運転操作の安全度が低いと判定した場合、警告信号を警告デバイスへと出力する。

なお、警告モジュールＭ２は、ドライバの運転特性モデルを取得できない場合には、ドライバの運転特性モデルの利用を中止する。この場合、警告モジュールＭ２は、特定のドライバの運転特性モデルではなく、予め設定された一般的な運転行動モデルを、ＣＡＮ情報と組み合わせて運転状態を診断する。

サーバ装置１０は、プロセッサ１０１、ＲＡＭ１０２、メモリ装置１０３、入出力インターフェイス、およびそれらを接続するバスを備えるコンピュータを主体として構成されている。サーバ装置１０は、通信装置２０を介してネットワークＮＷに接続されている。サーバ装置１０は、配送車Ｖの外部に設置された外部コンピュータの一例である。

サーバ装置１０は、メモリ装置１０３に確保された記憶領域として、モジュールリポジトリ１１を備えている。モジュールリポジトリ１１は、運転診断ＥＣＵ３０のモジュールリポジトリ３１と同様に、学習モジュールＭ１および警告モジュールＭ２をそれぞれ実行可能なプログラムを記憶している。

すなわち、運転支援システム１において、運転診断ＥＣＵ３０およびサーバ装置１０の両方が、運転支援サービスに関する学習機能および診断機能をそれぞれ実行可能である。運転支援システム１は、運転診断ＥＣＵ３０およびサーバ装置１０のいずれか一方で両処理モジュールＭ１、Ｍ２を実行し、運転支援サービスを実現することができる。加えて運転支援システム１は、運転診断ＥＣＵ３０およびサーバ装置１０のうちの一方のノードで実行される学習モジュールＭ１と、他方のノードで実行される警告モジュールＭ２との組み合わせで、運転支援サービスを実現することもできる。

学習モジュールＭ１および警告モジュールＭ２は、それぞれ運転診断ＥＣＵ３０およびサーバ装置１０のいずれにも配置可能である。処理モジュールが配置されることは、処理モジュールに対応する機能が配置された装置にて実行されることを意味する。各モジュールＭ１、Ｍ２の配置を決定する配置決定処理は、配置制御装置７０によって実施される。

次に、配置制御装置７０の構成および機能の詳細について説明する。配置制御装置７０は、プロセッサ７０１、ＲＡＭ７０２、メモリ装置７０３、入出力インターフェイス、およびそれらを接続するバスを備えるマイクロコンピュータを主体として構成されている。配置制御装置７０は、メモリ装置７０３に記憶された処理配置制御プログラムを実行することにより、処理モジュールＭ１、Ｍ２の処理配置制御方法を実現する。

配置制御装置７０は、図２に示すように、処理配置制御プログラムの実行により実現される機能ブロックとして、通信状況取得部７１、バッテリ残量取得部７２、配置リスク推定部７５、および配置決定部７６を有する。

通信状況取得部７１は、運転診断ＥＣＵ３０とサーバ装置１０との間の通信状況を取得する。例えば通信状況取得部７１は、車載器４０にて検出されたネットワークＮＷからの受信強度を、通信状況として取得する。バッテリ残量取得部７２は、バッテリＥＣＵ６０からバッテリ残量を取得する。

配置リスク推定部７５は、処理モジュールＭ１、Ｍ２を、運転支援システム１の各ノードに配置した場合における、処理モジュールＭ１、Ｍ２の実行が中断される配置リスクを推定する。配置リスク推定部７５は、取得した通信状況およびバッテリ残量の両方に基づいて配置リスクを推定する。配置リスク推定部７５は、処理モジュールである学習モジュールＭ１および警告モジュールＭ２と、ノードであるサーバ装置１０および運転診断ＥＣＵ３０との４通りの配置のパターンに対し、それぞれ配置リスクを推定する。

配置リスク推定部７５は、配置リスクを定量化した値（以下、配置リスク値）として算出し、配置リスクの比較による処理モジュールＭ１、Ｍ２の配置ノードの決定を可能にする。その処理モジュールと配置ノードとの組み合わせによって運転支援サービスの中断される可能性が高くなるほど、配置リスク値は大きくなる。配置リスク値には、上限値が設定されている。上限値は、その値に到達した処理モジュールと配置ノードの組み合わせを禁止する閾値である。

より具体的には、配置リスク推定部７５は、通信状況に基づくリスクと、バッテリ残量に基づくリスクとを、それぞれ通信リスク値、電源リスク値として定量化し、配置リスク値を算出する。例えば、配置リスク推定部７５は、各処理モジュールＭ１、Ｍ２をサーバ装置１０に配置する場合の配置リスク値を、以下の式１、２に基づき算出する。配置リスク推定部７５は、各処理モジュールＭ１、Ｍ２を運転診断ＥＣＵ３０に配置する場合の配置リスク値を、以下の式３、４に基づき算出する。

（式１） 学習モジュールＭ１の配置リスク値＝配置係数ａ１×通信リスク値
（式２） 警告モジュールＭ２の配置リスク値＝配置係数ａ２×通信リスク値
（式３） 学習モジュールＭ１の配置リスク値＝配置係数ａ３×通信リスク値
＋配置係数ｂ１×電源リスク値
（式４） 警告モジュールＭ２の配置リスク値＝配置係数ａ４×通信リスク値
＋配置係数ｂ２×電源リスク値
上述の式１～４において、通信リスク値は、通信状況を定量化した値である。通信状況取得部７１にて取得した受信強度が小さくなるほど、通信リスク値は大きくなる。また、電源リスク値は、バッテリ残量を定量化した値である。バッテリ残量取得部７２にて取得したバッテリ残量が低下するほど、電源リスク値は大きくなる。

配置係数ａ１～ａ４は通信リスク値に乗算される係数であり、各ノードにおける通信リスク値の配置リスク値への影響度合いを決定する値である。配置係数ａ１～ａ４は、同じ処理モジュールの場合、サーバ装置１０において、運転診断ＥＣＵ３０よりも大きく規定されている。すなわち、ａ１＞ａ３およびａ２＞ａ４の関係に規定されている。また、サーバ装置１０における配置係数ａ１、ａ２は、受信強度が予め処理モジュールごとに設定された閾値強度未満となると、対応する処理モジュールの配置リスク値が上限値に到達するように規定されている。すなわち、配置リスク推定部７５は、どちらかの処理モジュールＭ１、Ｍ２に関して受信強度が閾値強度未満となると、対応する処理モジュールのサーバ装置１０への配置を禁止するための配置リスク値を算出する。

配置係数ｂ１、ｂ２は、電源リスク値に乗算される係数であり、運転診断ＥＣＵ３０における電源リスク値の配置リスク値への影響度合いを決定する値である。配置係数ｂ１、ｂ２は、バッテリ残量が予め処理モジュールごとに設定された閾値量未満となると、配置リスク値が上限値に到達するように規定されている。すなわち、配置リスク推定部７５は、バッテリ残量が低下して受信強度が閾値強度未満となると、対応する処理モジュールの運転診断ＥＣＵ３０への配置を禁止するための配置リスク値を算出する。

また、サーバ装置１０に比べて使用可能な計算リソースの少ない運転診断ＥＣＵ３０において、学習モジュールＭ１に比べて必要な計算リソースの少ない警告モジュールＭ２の配置係数ａ４、ｂ２が、学習モジュールＭ１の配置係数ａ３、ｂ１よりも小さく規定されている（図３参照）。すなわち、ａ４＜ａ３およびｂ２＜ｂ１の関係に規定されている。逆に使用可能な計算リソースの多いサーバ装置１０において、必要な計算リソースの多い学習モジュールＭ１の配置係数ａ１が、警告モジュールＭ２の配置係数ａ２よりも小さく規定されている。すなわち、ａ１＜ａ２の関係に規定されている。

また、別の観点では、配送車Ｖに搭載されている運転診断ＥＣＵ３０に対しては、学習モジュールＭ１に比べてリアルタイム性の必要度の高い警告モジュールＭ２の配置係数ａ４、ｂ２が、学習モジュールＭ１の配置係数ａ３、ｂ１よりも小さく規定されている。

また、配置係数ａ１～ａ４、ｂ１、ｂ２は、通信リスク値および電源リスク値がそれぞれ所定値未満の場合、学習モジュールＭ１に関してサーバ装置１０における配置リスク値よりも運転診断ＥＣＵ３０における配置リスク値が大きくなるように規定されている。同様の場合に、配置係数ａ１～ａ４、ｂ１、ｂ２は、警告モジュールＭ２に関して運転診断ＥＣＵ３０における配置リスク値よりもサーバ装置１０における配置リスク値が大きくなるように規定されている。

以上により、バッテリ残量が十分にある状況で、通信状況が悪化した場合、各処理モジュールの配置リスク値は、運転診断ＥＣＵ３０に配置された場合よりもサーバ装置１０に配置された場合の方が大きくなる。通信状況が良好な状況で、バッテリ残量が低下した場合には、各処理モジュールの配置リスク値は、サーバ装置１０に配置された場合よりも運転診断ＥＣＵ３０に配置された場合の方が大きくなる。

配置決定部７６は、算出された配置リスク値に基づき、各処理モジュールＭ１、Ｍ２を配置するノードを決定する。配置決定部７６は、各処理モジュールＭ１、Ｍ２を、それぞれサーバ装置１０および運転診断ＥＣＵ３０のうちで配置リスク値の小さいノードへの配置を決定する。配置決定部７６は、特に配置リスク値が上限値に達しているノードには、対応する処理モジュールの配置を禁止する。

配置リスク推定部７５の算出する配置リスク値および配置決定部７６による処理モジュールＭ１、Ｍ２の配置の例について、図３～図６を参照して説明する。具体的な例として、通信状況が悪化しておりバッテリ残量が十分な場合、通信状況が良好でありバッテリ残量が十分な場合、通信状況が悪化しておりバッテリ残量が低下している場合、通信状況が良好でありバッテリ残量が低下している場合の４つの場合における配置制御装置７０の配置制御について説明する。なお、以下の例において、通信状況が良好である場合とは、いずれの処理モジュールＭ１、Ｍ２もサーバ装置１０における配置リスク値が上限値未満になる程度に、受信強度が高い場合であるとする。また、バッテリ残量が十分である場合とは、いずれの処理モジュールＭ１、Ｍ２も運転診断ＥＣＵ３０における配置リスク値が上限値未満になる程度に、バッテリ残量が多い場合であるとする。

図３は、通信状況が悪化している状況で、且つ配送車Ｖのバッテリ残量が十分にある場合を示している。図３に示す例では、いずれの処理モジュールＭ１、Ｍ２もサーバ装置１０における配置リスク値が上限値に到達するほど、受信強度が低い状況であるとする。この場合、配置リスク推定部７５は、サーバ装置１０に学習モジュールＭ１を配置する配置リスク値を１．０、警告モジュールＭ２を配置する配置リスク値を１．０と算出する。そして、運転診断ＥＣＵ３０に学習モジュールＭ１を配置する配置リスク値を０．２５、警告モジュールＭ２を配置する配置リスク値を０．１２と算出する。以上により、配置決定部７６は、学習モジュールＭ１および警告モジュールＭ２を、どちらもより配置リスク値の小さい運転診断ＥＣＵ３０に配置することを決定する。結果として、ドライバの運転特性モデルの生成、その運転特性モデルを使用したドライバの運転診断および診断結果に応じた警告の出力が、全て運転診断ＥＣＵ３０にて実行されることになる。

図４は、通信状況が良好である状況で、且つ配送車Ｖのバッテリ残量が十分にある場合を示している。この場合、配置リスク推定部７５は、サーバ装置１０に学習モジュールＭ１を配置する配置リスク値を０．３、警告モジュールＭ２を配置する配置リスク値を０．５と算出する。そして、運転診断ＥＣＵ３０に学習モジュールＭ１を配置する配置リスク値を０．５、警告モジュールＭ２を配置する配置リスク値を０．４と算出する。以上により、配置決定部７６は、学習モジュールＭ１をサーバ装置１０に配置し、警告モジュールＭ２を、運転診断ＥＣＵ３０に配置することを決定する。結果として、ドライバの運転特性モデルの生成がサーバ装置１０にて実行され、その運転特性モデルを使用したドライバの運転診断および診断結果に応じた警告の出力が、運転診断ＥＣＵ３０にて実行されることになる。

なお、配置決定部７６は、図４の例のように学習モジュールＭ１のサーバ装置１０への配置を決定した場合、サーバ装置１０のスケールアウトを指示する信号を出力してもよい。この場合、配置制御装置７０は、データセンタＤＣのサーバ装置１０の計算リソースをより有効に利用することが可能となる。

図５は、通信状況が悪化している状況で、且つ配送車Ｖのバッテリ残量が低下している場合を示している。図５に示す例では、受信強度が図３と同じ強度であるとする。そして、図５の例では、学習モジュールＭ１の運転診断ＥＣＵ３０における配置リスク値が上限値に到達し、警告モジュールＭ２の運転診断ＥＣＵ３０における配置リスク値は上限値に到達しない程度に、バッテリ残量が低下している状況であるとする。この場合、配置リスク推定部７５は、サーバ装置１０に学習モジュールＭ１を配置する配置リスク値を１．０、警告モジュールＭ２を配置する配置リスク値を１．０と算出する。そして、運転診断ＥＣＵ３０に学習モジュールＭ１を配置する配置リスク値を１．０、警告モジュールＭ２を配置する配置リスク値を０．８と算出する。以上により、配置決定部７６は、学習モジュールＭ１に関して、サーバ装置１０および運転診断ＥＣＵ３０のいずれにおいても配置リスク値が上限値に到達しているため、配置自体を禁止する。一方で配置決定部７６は、警告モジュールＭ２を配置リスク値の小さい運転診断ＥＣＵ３０に配置することを決定する。結果として、ドライバの運転特性モデルを使用しないドライバの運転診断および診断結果に応じた警告の出力が、運転診断ＥＣＵ３０にて実行されることになる。

図６は、通信状況が良好である状況で、且つ配送車Ｖのバッテリ残量が低下している場合を示している。図６に示す例では、受信強度が図４と同じ強度であり、バッテリ残量は図５と同じ量であるとする。この場合、配置リスク推定部７５は、サーバ装置１０に学習モジュールＭ１を配置する配置リスク値を０．３、警告モジュールＭ２を配置する配置リスク値を０．２と算出する。そして、運転診断ＥＣＵ３０に学習モジュールＭ１を配置する配置リスク値を１．０、警告モジュールＭ２を配置する配置リスク値を０．７と算出する。以上により、配置決定部７６は、学習モジュールＭ１および警告モジュールＭ２の両方を、より配置リスク値の小さいサーバ装置１０に配置することを決定する。結果として、ドライバの運転特性モデルの生成、その運転特性モデルを使用したドライバの運転診断および診断結果に応じた警告の出力が、全てサーバ装置１０にて実行されることになる。

以上に説明した処理モジュールＭ１、Ｍ２の配置を実現するために配置制御装置７０が実行する配置制御処理の一例について、図７のフローチャートを参照して説明する。配置制御装置７０は、図７に示す一連の処理を、配送車Ｖの手動運転走行中に繰り返し実行する。

配置制御装置７０は、まずステップＳ１０にて、車載器４０から通信状況を取得する。ステップＳ２０では、バッテリＥＣＵ６０からバッテリ残量を取得する。次にステップＳ３０では、通信状況およびバッテリ残量に基づいて、配置リスク値を算出する。ステップＳ４０では、算出された配置リスク値に基づき、各処理モジュールＭ１、Ｍ２を、それぞれ配置リスク値の小さいノードへの配置を決定する。ステップＳ５０では、決定した配置情報を、運転診断ＥＣＵ３０およびサーバ装置１０へと出力し、決定した配置で各処理モジュールＭ１、Ｍ２を運転支援システム１に実行させる。

次に第１実施形態の配置制御装置７０の構成がもたらす作用効果について説明する。

配置制御装置７０は、処理モジュールＭ１、Ｍ２を特定のノードに配置した場合に運転支援サービスに関する処理が中断される配置リスクを、ノード間の通信状況および配送車Ｖのバッテリ残量に基づいて推定する配置リスク推定部７５と、配置リスクに基づいて、処理を配置するノードを決定する配置決定部７６と、を有する。

これによれば、ノード間の通信状況および車両のバッテリ残量に基づいて推定された、処理モジュールＭ１、Ｍ２の実行が中断される配置リスクに基づいて、処理モジュールＭ１、Ｍ２を配置するノードが決定される。したがって、通信状況およびバッテリ残量の少なくとも一方に起因して運転支援サービスに関する処理が中断される状況が回避され得る。以上により、配置制御装置７０は、運転支援システム１において運転支援サービスの継続を可能にできる。

配置リスク推定部７５は、運転診断ＥＣＵ３０およびサーバ装置１０のそれぞれに各処理モジュールＭ１、Ｍ２を配置した場合の複数通りの配置パターンにおける配置リスクを推定する。配置決定部７６は、各配置パターンにおける配置リスクの大小関係に基づき、処理モジュールＭ１、Ｍ２を配置するノードを決定する。

これによれば、配置制御装置７０は、処理モジュールＭ１、Ｍ２を配置可能な各ノードそれぞれに関して配置リスクを推定したうえで、その大小関係に基づいて処理モジュールＭ１、Ｍ２の配置を決定できる。したがって、配置制御装置７０は、特定のノードに関してのみ配置リスクを推定する場合に比べ、より処理の継続を実現しやすい。

配置リスク推定部７５は、運転者の運転操作特性を学習する学習モジュールＭ１に関する配置リスクを少なくとも通信状況に基づいて推定する。配置決定部７６は、通信状況が良好な場合、学習モジュールＭ１をサーバ装置１０に配置することを決定する。これによれば、配置制御装置７０は、通信状況が良好な場合、必要な計算リソースの比較的多い学習モジュールＭ１を、使用可能なリソースが多いサーバ装置１０に配置することができる。これにより、配送車Ｖの車載ＥＣＵにおける計算リソースの消費を抑えることが可能となる。

配置決定部７６は、通信状況が悪化しており且つバッテリ残量が十分である場合、学習モジュールＭ１を運転診断ＥＣＵ３０に配置する。これによれば、配置制御装置７０は、運転診断ＥＣＵ３０とサーバ装置１０との間の通信が不能となる可能性が高く、且つ運転診断ＥＣＵ３０で使用可能な電力が比較的多い場合には、学習モジュールＭ１を運転診断ＥＣＵ３０で実行できる。したがって、配置制御装置７０は、ノード間の通信不能により学習モジュールＭ１の生成した運転特性モデルを警告モジュールＭ２が取得不可能となることを回避できる。したがって、配置制御装置７０は、運転支援サービスをより確実に継続させることができる。

配置決定部７６は、通信状況が悪化し且つバッテリ残量が低下している場合、学習モジュールＭ１の実行を中止させる。これによれば、配置制御装置７０は、運転診断ＥＣＵ３０とサーバ装置１０との間の通信が不能となる可能性が高く、且つ運転診断ＥＣＵ３０で使用可能な電力が少ない場合には、学習モジュールＭ１の実行を中止できる。すなわち、配置制御装置７０は、必要な計算リソースの比較的多い学習モジュールＭ１の実行自体を中止することで、警告モジュールＭ２等の他の処理が継続不可能となることを回避できる。

配置リスク推定部７５は、運転者の運転操作を診断する警告モジュールＭ２に関する配置リスクを少なくともバッテリ残量に基づいて推定する。配置決定部７６は、バッテリ残量が十分な場合、警告モジュールＭ２を運転診断ＥＣＵ３０に配置することを決定する。これによれば、配置制御装置７０は、バッテリ残量が良好な場合、リアルタイム性の必要性が比較的高い警告モジュールＭ２を、運転診断ＥＣＵ３０に配置することができる。これにより、配置制御装置７０は、運転支援サービスのリアルタイム性を高めることができる。

配置決定部７６は、通信状況が良好で且つバッテリ残量が低下している場合、警告モジュールＭ２をサーバ装置１０に配置する。これによれば、配置制御装置７０は、配送車Ｖにおける使用可能な電力低下により警告モジュールＭ２の実行が不可能となることを回避できる。したがって、配置制御装置７０は、運転支援サービスをより確実に継続させることができる。

配置決定部７６は、通信状況が悪化し且つバッテリ残量が低下している場合、警告モジュールＭ２を運転診断ＥＣＵ３０に配置する。これによれば、配置制御装置７０は、バッテリ残量が低下している場合であっても通信状況が悪化していると、警告モジュールＭ２の運転診断ＥＣＵ３０への配置を優先する。したがって、配置制御装置７０は、運転支援サービスをより確実に継続させることができる。

（他の実施形態）
この明細書における開示は、例示された実施形態に制限されない。開示は、例示された実施形態と、それらに基づく当業者による変形態様を包含する。例えば、開示は、実施形態において示された部品および／または要素の組み合わせに限定されない。開示は、多様な組み合わせによって実施可能である。開示は、実施形態に追加可能な追加的な部分をもつことができる。開示は、実施形態の部品および／または要素が省略されたものを包含する。開示は、ひとつの実施形態と他の実施形態との間における部品および／または要素の置き換え、または組み合わせを包含する。開示される技術的範囲は、実施形態の記載に限定されない。開示されるいくつかの技術的範囲は、特許請求の範囲の記載によって示され、さらに特許請求の範囲の記載と均等の意味および範囲内での全ての変更を含むものと解されるべきである。

上述の実施形態のプロセッサは、１つまたは複数のＣＰＵ（Central Processing Unit）を含む処理部である。こうしたプロセッサは、ＣＰＵに加えて、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）およびＤＦＰ（Data Flow Processor）等を含む処理部であってよい。さらにプロセッサは、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、並びにＡＩの学習および推論等の特定処理に特化したＩＰコア等を含む処理部であってもよい。こうしたプロセッサの各演算回路部は、プリント基板に個別に実装された構成であってもよく、またはＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）およびＦＰＧＡ等に実装された構成であってもよい。

制御プログラムを記憶するメモリ装置には、フラッシュメモリおよびハードディスク等の種々の非遷移的実体的記憶媒体（non-transitory tangible storage medium）が採用可能である。こうした記憶媒体の形態も、適宜変更されてよい。例えば記憶媒体は、メモリカード等の形態であり、車載ＥＣＵに設けられたスロット部に挿入されて、制御回路に電気的に接続される構成であってよい。

本開示に記載の制御部およびその手法は、コンピュータプログラムにより具体化された１つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサを構成する専用コンピュータにより、実現されてもよい。あるいは、本開示に記載の装置およびその手法は、専用ハードウエア論理回路により、実現されてもよい。もしくは、本開示に記載の装置およびその手法は、コンピュータプログラムを実行するプロセッサと１つ以上のハードウエア論理回路との組み合わせにより構成された１つ以上の専用コンピュータにより、実現されてもよい。また、コンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されるインストラクションとして、コンピュータ読み取り可能な非遷移有形記録媒体に記憶されていてもよい。

上述の実施形態において、運転支援システム１は、荷物を配送する配送車Ｖの運転支援に適用されるとしたが、配送車Ｖ以外の車両に適用される構成であってもよい。例えば運転支援システム１は、乗客を輸送する車両（タクシーやバス等）の運転支援や、個人所有の自家用車の運転支援に適用されてもよい。

上述の実施形態において、運転支援システム１は、配送車Ｖの運転診断ＥＣＵ３０とデータセンタＤＣのサーバ装置１０とをノードとして備えているとした。運転支援システム１は、サーバ装置１０に代えて、他の配送車Ｖに搭載された車載ＥＣＵや、道路に設置された路側機の制御装置をノードとして備えていてもよい。この場合、配置制御装置７０は、運転診断ＥＣＵ３０を含むこれらの複数のノードの中から、処理モジュールを配置するノードを決定する。

上述の実施形態において、配置制御装置７０は、学習モジュールＭ１および警告モジュールＭ２の配置を決定するとした。これに代えて配置制御装置７０は、いずれか一方の処理モジュールの配置のみを決定する構成であってもよい。また、配置制御装置７０は、各処理モジュールＭ１、Ｍ２の機能をさらに細分化したより複数の処理モジュールの配置を決定する構成であってもよい。また、配置制御装置７０は、学習機能および診断機能とは異なる機能区分で規定された処理モジュールの配置を決定する構成であってもよい。

上述の実施形態において、配置制御装置７０は、運転支援システム１を構成する各ノード１０、３０それぞれの配置リスクを推定するとした。これに代えて、配置制御装置７０は、特定のノードのみの配置リスクを推定する構成であってもよい。

上述の実施形態において、配置制御装置７０は配送車Ｖに搭載されているとしたが、これに代えて、データセンタＤＣに設置されていてもよい。

上述の実施形態において、運転診断ＥＣＵ３０とは異なる配置制御装置７０が処理モジュールの配置制御を実行するとした。これに代えて、運転診断ＥＣＵ３０が配置制御の実行機能を備えていてもよい。または、図８に示すように、サーバ装置１０が配置制御を実行する構成であってもよい。

上述の実施形態において、配置リスク推定部７５は、通信状況およびバッテリ残量の両方に基づいて配置リスクを推定するとした。これに代えて、配置リスク推定部７５は、通信状況およびバッテリ残量のいずれか一方に基づいて配置リスクを推定してもよい。また、配置リスク推定部７５は、通信状況およびバッテリ残量以外の情報に基づいて、配置リスクを推定してもよい。例えば配置リスク推定部７５は、配送車Ｖの故障による走行異常を配置リスクに加えてもよい。

上述の実施形態において、配置制御装置７０は、運転者の運転操作を診断し、診断結果に応じて警告を出力する運転支援サービスの処理に関する配置制御を実行するとした。これに代えて、配置制御装置７０は、車両の故障診断を実施し、診断結果に応じて警告を出力する運転支援サービスの処理に関する配置制御を実行してもよい。配置制御装置７０は、これら以外にも種々の形態の運転支援サービスの処理に関する配置制御に適用可能である。

上述の実施形態において、配置制御装置７０は、電波の受信強度に基づいて通信状況を判断するとした。これに代えて、配置制御装置７０は、配送車Ｖの現在位置情報および地図情報を利用して、通信状況が不安定となるエリアへの接近度合に基づいて、通信状況を判断してもよい。

１ 運転支援システム（システム、処理配置制御システム）、 １０ サーバ装置（外部コンピュータ）、 ３０ 運転診断ＥＣＵ（車載コンピュータ）、 ７０ 配置制御装置（コンピュータ、処理配置制御装置）、 ７０１ プロセッサ、 ７５ 配置リスク推定部、 ７６ 配置決定部、 Ｍ１、Ｍ２ 処理モジュール（処理）、 Ｖ 配送車（車両）。

Claims (10)

1. 車両（Ｖ）に搭載された車載コンピュータ（３０）および前記車両の外部に設けられた外部コンピュータ（１０）を相互に通信可能なノードとして備えるシステム（１）において前記車両の運転支援に関する処理（Ｍ１、Ｍ２）の前記ノードへの配置を制御する処理配置制御方法であって、
   前記処理をいずれかの前記ノードに配置した場合に前記処理が中断される配置リスクを、前記ノード間の通信状況および前記車両のバッテリ残量の少なくとも一方に基づいて推定し（Ｓ３０）、
   前記配置リスクに基づいて、前記処理を配置する前記ノードを決定する（Ｓ４０）、
   というステップを含み、
   前記配置リスクを推定するステップでは、各前記ノードにそれぞれ前記処理を配置した場合の複数パターンにおける前記配置リスクを推定し、
   前記ノードを決定するステップでは、前記複数パターンにおける前記配置リスクの大小関係に基づいて、前記処理を配置する前記ノードを決定する処理配置制御方法。
2. 前記配置リスクを推定するステップでは、運転者の運転操作特性を学習する学習処理に関する前記配置リスクを少なくとも前記通信状況に基づいて推定し、
   前記ノードを決定するステップでは、前記通信状況が良好な場合、前記学習処理を前記外部コンピュータに配置することを決定する請求項１に記載の処理配置制御方法。
3. 前記配置リスクを推定するステップでは、前記学習処理の前記配置リスクを前記通信状況および前記バッテリ残量の両方に基づいて推定し、
   前記ノードを決定するステップでは、前記通信状況が悪化し、且つ前記バッテリ残量が十分である場合、前記学習処理を前記車載コンピュータに配置することを決定する請求項２に記載の処理配置制御方法。
4. 前記配置リスクを推定するステップでは、前記学習処理の前記配置リスクを前記通信状況および前記バッテリ残量の両方に基づいて推定し、
   前記ノードを決定するステップでは、前記通信状況が悪化し、且つ前記バッテリ残量が低下している場合、前記ノードへの前記学習処理の配置を中止させる請求項２または請求項３に記載の処理配置制御方法。
5. 前記配置リスクを推定するステップでは、運転者の運転操作を診断する診断処理に関する前記配置リスクを少なくとも前記バッテリ残量に基づいて推定し、
   前記ノードを決定するステップでは、前記バッテリ残量が十分である場合、前記診断処理を前記車載コンピュータに配置することを決定する請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の処理配置制御方法。
6. 前記配置リスクを推定するステップでは、前記診断処理の前記配置リスクを前記通信状況および前記バッテリ残量の両方に基づいて推定し、
   前記ノードを決定するステップでは、前記通信状況が良好で且つ前記バッテリ残量が低下している場合、前記診断処理を前記外部コンピュータに配置することを決定する請求項５に記載の処理配置制御方法。
7. 前記ノードを決定するステップでは、前記バッテリ残量が低下している場合であっても、前記通信状況が悪化している場合には、前記診断処理を前記車載コンピュータに配置することを決定する請求項６に記載の処理配置制御方法。
8. 車両（Ｖ）に搭載された車載コンピュータ（３０）と、前記車両の外部に設けられた外部コンピュータ（１０）と、を相互に通信可能なノードとして備え、前記車両の運転支援に関する処理（Ｍ１、Ｍ２）の前記ノードへの配置を制御する処理配置制御システムであって、
   前記処理をいずれかの前記ノードに配置した場合に前記処理が中断される配置リスクを、前記ノード間の通信状況および前記車両のバッテリ残量の少なくとも一方に基づいて推定する配置リスク推定部（７５）と、
   前記配置リスクに基づいて、前記処理を配置する前記ノードを決定する配置決定部（７６）と、
   を有し、
   前記配置リスク推定部は、各前記ノードにそれぞれ前記処理を配置した場合の複数パターンにおける前記配置リスクを推定し、
   前記配置決定部は、前記複数パターンにおける前記配置リスクの大小関係に基づいて、前記処理を配置する前記ノードを決定する処理配置制御システム。
9. 車両（Ｖ）に搭載された車載コンピュータ（３０）と、前記車両の外部に設けられた外部コンピュータ（１０）と、を相互に通信可能なノードとして備え、前記車両の運転支援に関する処理（Ｍ１、Ｍ２）を実行するシステム（１）における、前記処理の前記ノードへの配置を制御する前記車両に搭載された処理配置制御装置であって、
   前記処理をいずれかの前記ノードに配置した場合に前記処理が中断される配置リスクを、前記ノード間の通信状況および前記車両のバッテリ残量の少なくとも一方に基づいて推定する配置リスク推定部（７５）と、
   前記配置リスクに基づいて、前記処理を配置する前記ノードを決定する配置決定部（７６）と、を有し、
   前記配置リスク推定部は、各前記ノードにそれぞれ前記処理を配置した場合の複数パターンにおける前記配置リスクを推定し、
   前記配置決定部は、前記複数パターンにおける前記配置リスクの大小関係に基づいて、前記処理を配置する前記ノードを決定する処理配置制御装置。
10. 車両（Ｖ）に搭載された車載コンピュータ（３０）と相互に通信可能に構成され、前記車両の外部に設けられたサーバ装置であって、
    前記車両の運転支援に関する処理（Ｍ１、Ｍ２）を前記車載コンピュータおよび前記サーバ装置のいずれかに配置した場合に前記処理が中断される配置リスクを、前記車載コンピュータおよび前記サーバ装置間の通信状況および前記車両のバッテリ残量の少なくとも一方に基づいて推定する配置リスク推定部（７５）と、
    前記配置リスクに基づいて、前記車載コンピュータおよび前記サーバ装置のうちで前記処理を配置するノードを決定する配置決定部（７６）と、
    を有し、
    前記配置リスク推定部は、各前記ノードにそれぞれ前記処理を配置した場合の複数パターンにおける前記配置リスクを推定し、
    前記配置決定部は、前記複数パターンにおける前記配置リスクの大小関係に基づいて、前記処理を配置する前記ノードを決定するサーバ装置。

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