JP7289821B2 - インフラストラクチャ情報から計算される信頼度数値に基づく車両制御 - Google Patents

Description

特許法第３０条第２項適用 展示会名称：コンシューマー・エレクトロニクス・ショー（ＣＥＳ）２０２０ 開催日：令和 ２年 １月 ７日から令和 ２年 １月１０日

本開示は、インフラストラクチャ情報から計算される信頼度数値に基づいて車両を制御する車両制御システムに関する。

自律運転又は自動運転を実行するために、大半の車両は、フロントカメラ、ミリ波レーダーセンサ（ＭＭＷＲ：millimeter-wave radar sensors）、光検出及び測距センサ（light detection and ranging sensors）（ライダー（ＬｉＤＡＲ））及びソナー等を含む複数のＡＤＡＳセンサを搭載している。しかしながら、これらの搭載センサを用いる場合であっても、これらのセンサの視野（ＦｏＶ）限界に起因してブラインドスポット（blind spots）が依然として生じる。加えて、その全周囲にわたる全体の監視を得るのに必要とされるセンサを車両に設けることは多くの費用を要する。さらに、運転中に遭遇し得る障害物を監視する有効なセンサを装備していない多くの車両が存在する。したがって、障害物を検出し、自動運転能力を多様な車両に提供することに関する問題が存在する。

物品配送に用いられる車両、すなわち、職業運転手によって運転されるトラックは、或る特定の制限を有する。規制によって、車両運転手の利用可能な運転時間が制限されている。したがって、連続的な動作には、複数の運転手を用いることが必要となる。これらのリソースが少なくなるほど、車両は利用されていない状態に留まらざるを得ない。その結果、或る特定の環境では車両動作を自動化する必要がある。

自律／自動運転中において、障害物検出は、どの車両に対してどのエリアにおいてこの運転モードが許可されるのかを判断する際の重要な基準である。多くの車両は、全ての状況において安全で信頼できる自律運転を保証するセンサ技術を装備していない。これは、障害物が、移動しているか静止しているかを問わず、目標経路を自律運転するときに考慮されないことに起因している。これらの場合に、衝突が傷害及び損傷を引き起こす可能性がある。そのため、多くの場合に、自律／自動運転は実際的でない。自動運転を容易にする信頼できる障害物検出が必要とされている。

自動運転中の障害物検出を改善するために、本開示の１つの態様は車両制御システムを提供する。車両制御システムは、第１の処理装置であって、各路側ユニットが所定の視野内の障害物を検出する複数のセンサを含む、複数の路側ユニットから障害物情報を受信する通信モジュールと、受信された障害物情報の信頼性を判断し、同じ障害物を検出する路側ユニットの数と、同じ障害物を検出する１つの路側ユニットのセンサの数と、異なる路側ユニット又は異なるセンサの間の同じ障害物の検出の差分値とに基づく信頼度数値を出力する信頼性判定ユニットとを実施するように構成されるプロセッサを有する、第１の処理装置を備える。通信モジュールは、障害物情報、信頼度数値、及び目標運転経路情報を車両に送信する。車両は、第２の処理装置であって、障害物情報及び信頼度数値を第１の処理装置から受信する車両通信モジュールと、目標運転経路、障害物情報及び信頼度数値に基づいて車両速度及び車両ステアリング方向を制御する車両におけるアクチュエータを制御する自動運転モジュールとを実施するように構成されるプロセッサを有する、第２の処理装置を備える。

障害物情報は、各センサ及び各路側ユニットによって検出される障害物の位置と、各路側ユニットによる障害物の検出の時刻とを含むことができる。

別の態様によれば、第１の処理装置は、地図及び車両の目標経路を生成するＨＤ地図生成ユニットを更に含み、通信モジュールは、地図及び目標経路を車両通信モジュールに送信する。ＨＤ地図生成ユニットは、地図（例えば、配送センター）を事前に記憶している。ＨＤ地図生成ユニットは、車両（自車両）の近傍（例えば、前方：５００ｍ、後方：５００ｍ）の地図情報を通信モジュールに送信する。地図の範囲は、車両速度に基づいて変更することができ、すなわち、高速であるほどより大きな範囲に変更することができる。

自動運転モジュールは、信頼度数値及び障害物情報に応答し、以下の方法で車両を制御するように構成することができる。信頼度数値が、路側ユニットが適切に機能していないことを示しているときは、自動運転モジュールは、アクチュエータの自動制御を許可しない。信頼度数値が、障害物が所定の距離内にないことを示しているときは、自動運転モジュールは、目標経路に従うように車両速度及び車両ステアリングを制御する。信頼度数値が、障害物が第１の所定の距離内で検出されていることと、複数の路側ユニットがともにその障害物を検出していることとを示しているときは、自動運転モジュールは、障害物を回避することができるか否かに応じて、その障害物を回避するか又は停止するように車両速度及び車両ステアリングを制御する。信頼度数値が、障害物が検出されていることと、１つの路側ユニットのみからの複数のセンサがその障害物を検出していることとを示しているときは、自動運転モジュールは、車両が第２の所定の距離内でこの障害物に接近しているときに停止するように車両速度を制御し、制御は、障害物がもはや存在しなくなると再開することができる。信頼度数値が、障害物が検出されていることと、１つの路側ユニットからの１つのセンサのみが第３の所定の距離内でこの障害物を検出していることとを示しているときは、自動運転モジュールは、車両がこの所定の距離内でこの障害物に接近しているときに停止するように車両を制御する。第３の所定の距離は第２の所定の距離よりも長く、第２の所定の距離は第１の所定の距離よりも長い。

加えて、求められた信頼度数値と組み合わせて天候状況も考慮して、自動車両制御を作動するか又は作動停止するかを判断することができる。

このシステムを用いることによって、車両は、ロバストなセンサ技術を装備する費用を要することなく自動運転に依拠することができる。車両の全周囲を巡る全体の障害物検出が、車両の外部のセンサによって提供される。加えて、ロバストな障害物検出システムが車両自体のセンサ技術から独立して実施されるので、配送車両を配送センター内で自律的に走行させることができる。

更なる態様は、部分的には、以下の説明において記載されることになり、部分的には説明から明らかになり、又は、本開示の提示される実施形態の実践によって学習することができる。

上記の態様、特徴及び他の態様、特徴、並びに本開示の実施形態の態様は、添付の図面と併せて以下の説明を読むとより明らかになる。

車両制御システムを示す図である。 図１のデータ収集インフラストラクチャを示す図である。 図１のマルチアクセスエッジコンピュータを示す図である。 車両処理システムを示す図である。 路側ユニットの視野構造を示す図である。 マルチアクセスエッジコンピュータの動作を示すフローチャートである。 信頼度数値に基づく自動制御を示すフローチャートである。 天候状況に基づく自動制御許可を示す表である。

例示の実施形態の以下の詳細な説明は、添付の図面を参照する。異なる図面における同じ参照符号は、同じ又は類似の要素を識別することができる。

図１は、複数の路側ユニット（ＲＳＵ：roadside unit）１１０、１２０．．．１ｘ０（ＲＳＵ１．．．ＲＳＵｘ）（ＲＳＵ１１０と総称する）を備えるデータ収集インフラストラクチャ１００と、マルチアクセスエッジコンピュータ（ＭＥＣ：multi-access edge computer）２００と、先進運転支援システム（ＡＤＡＳ：advanced driving assistance system）及び自動運転（ＡＤ：automated driving）システムを用いて構成された車両とを含むシステムを示している。データ収集インフラストラクチャ１００とＭＥＣ２００との間の通信は、通常、ＬＴＥ若しくは５Ｇのような無線ネットワーク又は他の或る専用ネットワークを通じて行われる。このシステムでは、インフラストラクチャは、それぞれがインフラストラクチャセンサ、すなわち、駐車場、道路等を含む複数のセンサからセンサデータを受信する複数のＲＳＵ１１０からなる。ＭＥＣは、計算、ソフトウェア、データアクセス、記憶等といった、情報を提供するシステム及び／又はデバイスの物理位置及び構成のエンドユーザー（例えば、車両３００）知識を必要としないサービスを提供することができるクラウドコンピューティング環境を介して実施することができる。

各ＲＳＵ１１０、ＭＥＣ２００及び車両は、集積回路の形態のＣＰＵ、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ：read only memory）及びランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：random access memory）を用いて構成することができるプロセッサを含む。ただし、このプロセッサとして、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：digital signal processor）又は論理回路等のプロセッサを提供することができる。

図２Ａ～図２Ｃは、図１に示されたシステムの各構成要素を示している。図２Ａは、複数の路側ユニット１１０（ＲＳＵ）を含むデータ収集インフラストラクチャ１００の図である。各ＲＳＵ１１０は、それらのそれぞれの検出範囲内の物体及び車両情報を検出する複数のセンサを含む。ＲＳＵ１１０は、中央処理装置（ＣＰＵ：central processing unit）、及び、ＲＳＵの動作を実行するソフトウェアを記憶するとともにセンサデータを保持するメモリも含む。

この実施形態における各ＲＳＵ１１０のセンサは、ミリ波レーダー（ＭＭＷＲ）センサ１０３、画像センサ１０２（フロントカメラ）、並びに光検出及び測距（ＬｉＤＡＲ）センサ１０４（ＡＤＡＳセンサと総称する）を含む。ＲＳＵは、必要に応じて交通検出能力、天候検出能力及び物体検出能力を提供する他のセンサタイプを含むことができる。ＲＳＵは、それらの位置を求めるＧＰＳ能力を含むか、或いは、ＲＳＵは、その位置及びそのセンサ位置を予め求めておくこともできる。これらの高精度位置はメモリに記憶される。

図３に示すように、各ＲＳＵ１１０は、センサ１０２、１０３及び１０４が物体データを収集する視野１０５（ＦｏＶ：field of view）を有する。複数のＲＳＵ１１０は、複数のＲＳＵ１１０の視野１０５（ＦｏＶ）を組み合わせることによって物体及び障害物の存在を判断するのに用いることができる。集合的なＲＳＵは、配送センター、駐車場、交差点等の目標エリア１０６をカバーする。この実施形態に示すように、全てのＲＳＵ１１０は、ＦｏＶ１０５及び検出範囲等に関して同じ仕様を有する。ただし、各ＲＳＵ１１０は、異なるＦｏＶ１０５及び検出範囲を有することもでき、各センサについても同様とすることができる。したがって、データ収集インフラストラクチャ１００は、短い検出範囲を伴う広いＦｏＶを有するＲＳＵと、狭いＦｏＶ及び長い検出範囲を有するＲＳＵとを含むことができる。例えば、長い距離にわたって情報を検出する狭いＦｏＶのＲＳＵを、それよりも短い距離にわたって情報を検出する広いＦｏＶのＲＳＵと組み合わせることができる。

図２Ａに示すように、各ＲＳＵ１１０は、センサのそれぞれの出力を一括して処理して、物体又は障害物の存在を判断するとともにそれらのそれぞれの位置を求めるセンサフュージョンユニット１０７を含む。例えば、センサフュージョンユニット１０７は、複数のセンサからのデータを処理して、障害物の緯度（絶対位置）、経度（絶対位置）の位置と、障害物の速度と、障害物の高さと、物体が車両、歩行者又はサイクリストであるか等の物体／障害物の分類とを含む障害物情報を取得する。物体は、サイズ、高さ等によって分類することができる。各障害物には、障害物ＩＤ等を割り当てることができる。全てのＲＳＵは、それらの融合されたセンサデータ収集情報を初期障害物情報としてＭＥＣ２００に送信する。

図１及び図２Ｂに示すように、ＭＥＣ２００は、複数のＲＳＵ１１０（１～ｘ）から障害物情報を受信する。図示していないが、ＭＥＣ２００は、中央処理装置と、データ及び処理命令を記憶するメモリとを含む。ＲＳＵ１１０からの障害物情報の受信及び記憶に加えて、ＭＥＣ２００は、目標経路の高精細地図を事前に記憶している。

ＭＥＣ２００は、ＲＳＵ１１０と通信するように構成された通信モジュール２０１を含む。通信モジュール２０１は、障害物とそれらのそれぞれの位置及びタイミングとを含む障害物情報をＲＳＵ１１０から受信し、この障害物情報を記憶する。ＭＥＣ２００は、センサステータスに関する情報もＲＳＵ１１０から受信することができる。加えて、通信モジュール２０１は、車両３００の位置情報（絶対緯度及び絶対経度）及び車両速度を受信する。これらの特徴量は、単独で又は組み合わせることで、該当する障害物が検出される場所及び検出の信頼性の判断を助ける。

ＭＥＣ２００は、受信された障害物情報の信頼性を判断するように機能する信頼性判定ユニット２０３を含む。信頼性判定ユニット２０３は、信頼性を判断し、障害物情報の信頼性を示す信頼度数値を出力する。信頼度数値を求める方法については、図４を参照して以下で説明する。信頼度数値は、全てのＲＳＵ１１０の中でＡＤＡＳセンサが適切に機能しているか否か、複数のＲＳＵ１１０が同じ障害物の検出を確認しているか否か、及び同じＲＳＵの複数のセンサが同じ障害物を検出しているか否か等の因子による影響を受ける。

同じ障害物の検出は、障害物検出の位置及びタイミングと、移動している場合には速度とを評価することに基づいている。検出された障害物の高さも考慮することができる。障害物情報が障害物タイプを示す場合には、これも考慮することができる。複数のＲＳＵ１１０、１２０．．．１ｘ０が、これらの特徴量のいずれか又はこれらの特徴量の組み合わせが差分閾値内にあると判定した場合には、検出の信頼性は、最も高い値にあるとみなされる。１つのＲＳＵ１１０のみが障害物を検出し、同じＲＳＵ１１０からの複数のＡＤＡＳセンサが同じ障害物を検出した場合には、信頼度数値は、複数のＲＳＵが検出したときと比較して高くないが、それでも、高い信頼度数値とみなされる。１つのＡＤＡＳセンサのみが障害物を検出したときは、信頼性は中間値にある。障害物が検出されないときは、信頼性は、物体検出の信頼性を確証するデータがないので、低いとみなされる。

図４は、信頼性判定ユニット２０３によって実行されるプロセスを示すフローチャートである。信頼性判定ユニットは、障害物情報をＲＳＵ１１０から受信した後、信頼性判定を開始する。最初に、初期閾値として、ＡＤＡＳセンサのいずれもが適切に機能しているか否か、すなわち、有効なセンサデータを取得するＲＳＵであるか否かが判断される（ステップＳ１）。センサが有効なデータを提供するように機能していない場合には、信頼度数値は０である（ステップＳ１１）。センサが機能している場合には、何らかの障害物が車両の所定の距離内にあるか否かが判断される（ステップＳ２）。障害物が所定の距離内で検出されない場合には、信頼性は１に設定される（ステップＳ１０）。障害物が所定の距離内に存在し、かつ、センサが機能しているとともに障害物情報を信頼性判定ユニットに出力しているときは、少なくとも２つのＲＳＵ１１０からの障害物情報が同じ障害物を同じタイミングで検出しているか否かが判断される（ステップＳ３）。同じタイミングで同じ障害物が少なくとも２つのＲＳＵ１１０、１２０．．．１ｘ０によって検出された場合には、各ＲＳＵからの検出された障害物の位置が比較される。検出された位置に何らかの差分がある場合には、障害物の正確な位置が一致していない場合がある。位置のこれらの差分は、センサ測定誤差及びセンサ情報の信頼性のインジケータである。信頼性を判定するために、位置間の誤差を求め、差分閾値と比較することができる。

差分値（difference value）は、幾つかの方法によって求めることができる。１つのそのような方法は、以下の式（１）に従って差分値を計算することである。

ここで、δは、複数のＲＳＵの間の差分値である。

差分値δが求められた後、この値は所定の差分値閾値と比較される（ステップＳ４）。差分値δがこの閾値よりも小さい場合には、信頼性は高いとみなされ、信頼度数値は４に設定される（ステップＳ５）。したがって、複数のＲＳＵ１１０、１２０．．．１ｘ０が差分値閾値内にある同じ障害物を検出している場合には、信頼性は、高い確度を有することが確証される。対照的に、差分値δが差分値閾値を越えているときは、同じ障害物が検出されていても、信頼性は３の信頼度数値に下がる（ステップＳ７）。

複数のＲＳＵ１１０、１２０．．．１ｘ０が同じ障害物を検出していない場合には（ステップＳ３）、１つのＲＳＵ１１０の複数のセンサが同じ障害物を検出しているか否かが判定される（ステップＳ６）。同じＲＳＵ１１０からの複数のＡＤＡＳセンサが同じ障害物を検出している場合には、センサの信頼性は確証されるが、単一のＲＳＵ１１０しか検出していないので、信頼度数値は３に設定される（ステップＳ７）。一方、複数のＡＤＡＳセンサの中の１つのセンサしか障害物を検出していない場合には（ステップＳ８）、信頼性は確証されず、信頼度数値はより低い２の値に設定される（ステップＳ９）。

このように、信頼度数値は、障害物検出を確認するＲＳＵ１１０の数、２つのＲＳＵ１１０、１２０．．．１ｘ０の間の障害物位置の検出間の誤差、同じ障害物の検出を確認する１つのＲＳＵ１１０のセンサの数、及び何らかの障害物が検出されているか否かに基づいて設定される。

ＭＥＣ２００が障害物情報の信頼性を求めた後、信頼度数値は、図１及び図２Ｂに示すように車両３００に送信される。信頼度数値に加えて、障害物情報及び目標経路を有する高精細地図も送信される。

車両は、信頼性データ、障害物情報、及び目標経路を有する高精細地図を取得した後、以下で論述するような図５に示すように、信頼性に基づいて自動的に制御される。

図２Ｃに示すように、各車両３００は、車両位置を求める高精細ロケータ（ＨＤロケータ）、通信モジュール３０２、及びＡＤＡＳ／ＡＤモジュール３０３を含む。車両３００は、ＡＤＡＳ／ＡＤモジュール３０３を介した自動制御を用いて車両を制御する電子パワーステアリングユニット（ＥＰＳ：electronic power steering unit）３０４、アクセルアクチュエータ３０５、及びブレーキ３０６も含む。ＡＤＡＳ／ＡＤモジュール３０３は、その場合に、車載障害物センサを必要とすることなく、自動運転制御の様々な態様を自動的に制御することができる。したがって、車両は、このシステムでは、ＭＭＷＲも、画像センサ（フロントカメラ）も、ソナーも、サラウンドカメラも、ＬｉＤＡＲも搭載する必要がない。加えて、車両がセンサを用いて構成されるが、それらのセンサが適切に機能していない場合には、専らＭＥＣ２００からの情報のみに基づく障害物検出に基づいて車両を制御することができる。

ＡＤＡＳ／ＡＤモジュール３０３は、障害物情報、信頼度数値及び目標経路情報をＭＥＣ２００から受信する。目標車両速度及び目標ステアリング角度は、ＡＤＡＳ／ＡＤモジュール３０３において信頼度数値に基づいて計算される。ＡＤＡＳ／ＡＤモジュール３０３は、その後、ＭＥＣ２００のデータに基づいて、図５に記載されているように、アクチュエータ３０５、ＥＰＳ３０４及びブレーキ３０６を用いて車両を制御する。

一般に、目標ステアリング角度、目標車両速度及びブレーキは、車両の前方の目標経路、又は、車両の前方及び車両の後方の双方の目標経路によって求められる。目標車両速度値は、事前に設定しておくことができ、ＭＥＣ２００によって求めることができる。例えば、高精細地図に基づいて、ＭＥＣ２００は、車両の位置に応じた目標速度を求めることができる。ＭＥＣ２００は、或る特定のエリア内の幾つかの車両の移動を協調させるように、同じ位置内の複数の車両を制御することも可能である。例えば、ＭＥＣ２００は、配送施設内の移動を協調させて、車両の荷積み及び荷降ろしを容易にすることができる。

図５に示すように、ＡＤＡＳ／ＡＤモジュール３０３は、求められた信頼度数値に従って自動運転を行う。制御は、第１の所定の距離、第２の所定の距離、及び第３の所定の距離に従った障害物と車両との近接性にも基づく。ここで、第１の所定の距離＜第２の所定の距離＜第３の所定の距離である。

これらの閾値は、一般に、物体検出の信頼性が高いほど、より短い距離に移行する。ただし、特定の用途に応じて、単一の閾値又はより多くの数の閾値を用いることができる。

最初に、初期目標車両速度が設定される（ステップＳ１２）。次に、目標ステアリング角度及び目標車両速度が、目標経路の形状に基づいて調整される（ステップＳ１３）。初期目標速度は、その初期値から目標経路の形状、すなわち、駐車状況、目標経路の曲率等に基づいて調整することができる。信頼度数値が０であるときは（ステップＳ１４）、車両は、自動運転制御下で動作することが許可されない。なぜならば、センサデータの信頼性が障害物の存在を確実に予測することができないからである。自動運転制御は作動されない（ステップＳ１５）。信頼度数値が１である場合には（ステップＳ１６）、障害物は、いずれのＲＳＵ１１０又はＡＤＡＳセンサによっても検出されない。したがって、車両３００の速度及びステアリングは、目標経路に基づいて自動的に制御される（ステップＳ１７）。

障害物が複数のＲＳＵ１１０、１２０．．．１ｘ０又は１つのＲＳＵ１１０のセンサのいずれかによって検出されたときは、プロセスは、ＭＥＣ２００から送信される障害物情報に関連した信頼度数値に基づいて進む。信頼度数値が、１つのＲＳＵ１１０の１つのセンサが障害物を検出していることを示す２であるときは（ステップＳ１８において「ｙｅｓ」）、ＡＤＡＳ／ＡＤモジュール３０３は、障害物が車両の第３の所定の距離内にいるときに車両３００を停止させる（ステップＳ１９）。障害物が移動し、もはや存在しない場合には、自動運転は再開することができる。１つのＲＳＵ１１０からの複数のＡＤＡＳセンサが同じ障害物を検出しているときは、信頼度数値は３である（ステップＳ２０において「ｙｅｓ」）。この場合に、ＡＤＡＳ／ＡＤモジュール３０３は、障害物が車両の第２の所定の距離内にある場合には、停止するように車両３００を制御し、その後、障害物がもはや車両３００の近くにいないときは、自動運転を再作動する（ステップＳ２１）。この直前のケースにおいて、複数のＲＳＵ１１０が同じ障害物を検出しているときは（ステップＳ２０において「ｎｏ」）、信頼性は高く（信頼度数値は４である）（ステップＳ２２）、ＡＤＡＳ／ＡＤモジュール３０３は、回避が可能である場合には、ＥＰＳ３０４を用いて障害物を回避するように車両を制御し、回避が可能でなく、障害物が第１の所定の距離内にあるときは停止するように車両を制御する。障害物との近接性及び障害物を回避するために必要とされるステアリングに基づいて、速度を調整することもできる。

図５のプロセスは、以下の信頼度数値に依拠する。高（信頼度数値：４）：障害物が自車両の近くに現れた場合には、車両は、自車両と障害物との間の距離に従って停止又は回避する。その後、障害物が自車両の近くからいなくなると、自車両は再始動する。中（信頼度数値：３）：障害物が自車両の近くに現れた場合には、自車両は停止する。その後、障害物が自車両の近くからいなくなると、自車両は再始動する。低（信頼度数値：２）：障害物が自車両の近くにある場合には、自車両は停止する。その後、障害物が自車両の近くからいなくなると、車両は目標経路を進むことができる。障害物なし（信頼度数値：１）：目標ステアリング角度、目標車両速度及びブレーキが、目標経路の軌道によって求められる。ただし、検出された障害物の信頼性を示すものとして他の信頼性インジケータを用いることができるので、特定の値０～４は必要とされず、これらのインジケータは、自動制御を同様の方法で命令するために車両に送信することができる。

加えて、自動制御コマンドが図５の判断に従って発行されるか否かは、天候の厳しさ及び求められた信頼度数値に依存し得る。この場合に、ＭＥＣ２００は、自動制御に関して考慮するための車両３００の位置における天候情報を受信する。図６は、天候状況が、求められた信頼度数値と組み合わされてどのように考慮されるのかを示している。例えば、天候状況があまり厳しくないとき、すなわち、晴れの状況、曇りの状況及び軽いにわか雨のときは、求められた信頼性判断に従って作動が許可される。他方、雨が比較的激しいときは、信頼性が高いときにしか作動を許可しないようにすることができる。雪の状況に遭遇したときは、信頼度数値が比較的高い（信頼度数値３又は４）ときに作動を許可することができる。ただし、雪の状況の強度によって、信頼性がどの値であっても作動が妨げられる場合がある。

前述の開示は、図示及び説明を提供しているが、網羅的であることも、実施態様を開示された厳密な形式に限定することも意図しない。変更形態及び変形形態が上記の開示を考慮して可能であり、又は、実施態様の実践から獲得することができる。

特徴の特定の組み合わせが特許請求の範囲内に列挙されている及び／又は明細書において開示されているものの、これらの組み合わせは、可能な実施態様の開示を限定することを意図しない。実際に、これらの特徴の多くを、特許請求の範囲内に具体的に列挙されていない及び／又は明細書において具体的に開示されていない方法で組み合わせることができる。以下で列挙される各従属請求項が１つの請求項のみに直接従属する場合があるが、可能な実施態様の開示は、各従属請求項を、請求項セット内の他の全ての請求項と組み合わせて含む。

Claims (15)

1. 各路側ユニットが所定の視野内の障害物を検出する複数のセンサを含む、複数の路側ユニットから障害物情報を受信する通信モジュールと、
   前記受信された障害物情報の信頼性を判断し、同じ障害物を検出する路側ユニットの数と、同じ障害物を検出する１つの路側ユニットのセンサの数と、少なくとも２つの異なる路側ユニットにおいて、同じタイミングで検出された前記同じ障害物の位置の差分値とに基づく信頼度数値を出力する信頼性判定ユニットと
   を実装するように構成されるプロセッサ
   を備える処理装置。
2. 前記障害物情報は、各センサ及び各路側ユニットによって検出される前記障害物のロケーション及び高さと、各路側ユニットによる前記障害物の検出のタイミングとを含む
   請求項１に記載の処理装置。
3. 前記処理装置は、地図及び車両の目標経路を生成するＨＤ地図生成ユニットを更に含む
   請求項１に記載の処理装置。
4. 前記通信モジュールは、無線で通信するように構成され、
   前記通信モジュールは、前記障害物情報、前記信頼度数値、前記目標経路及び前記地図を前記車両に送信する
   請求項３に記載の処理装置。
5. 前記通信モジュールは天候情報を受信し、前記処理装置は、前記信頼度数値と組み合わせた前記天候情報に基づいて自動車両制御を許可するか否かを判断するように更に構成される
   請求項１に記載の処理装置。
6. 第１の処理装置であって、
   各路側ユニットが所定の視野内の障害物を検出する複数のセンサを含む、複数の路側ユニットから障害物情報を受信する通信モジュールと、
   前記受信された障害物情報の信頼性を判断し、同じ障害物を検出する路側ユニットの数と、同じ障害物を検出する１つの路側ユニットのセンサの数と、少なくとも２つの異なる路側ユニットにおいて、同じタイミングで検出された前記同じ障害物の位置の差分値とに基づく信頼度数値を出力する信頼性判定ユニットと
   を実装するように構成されるプロセッサを有し、
   前記通信モジュールは、前記障害物情報及び前記信頼度数値を車両に送信する
   第１の処理装置と、
   第２の処理装置であって、
   前記障害物情報及び前記信頼度数値を前記第１の処理装置から受信する車両通信モジュールと、
   目標運転経路、前記障害物情報及び前記信頼度数値に基づいて車両速度及び車両ステアリング方向を制御する前記車両におけるアクチュエータを制御する自動運転モジュールと
   を実施するように構成される前記車両に配置されたプロセッサを有する
   第２の処理装置と
   を備える車両制御システム。
7. 前記障害物情報は、各センサ及び各路側ユニットによって検出される前記障害物のロケーション及び高さと、各路側ユニットによる前記障害物の検出のタイミングとを含む
   請求項６に記載の車両制御システム。
8. 前記第１の処理装置は、地図及び前記車両の目標経路を生成するＨＤ地図生成ユニットを更に含み、前記通信モジュールは、前記地図及び前記目標経路を前記車両通信モジュールに送信する
   請求項６に記載の車両制御システム。
9. 前記路側ユニットが適切に機能していないことを示す前記信頼度数値に基づいて、前記自動運転モジュールは、前記アクチュエータの自動制御を許可しない
   請求項６に記載の車両制御システム。
10. 障害物が検出されていることと、複数の路側ユニットがともに前記障害物を検出していることとを示す前記信頼度数値に基づいて、前記自動運転モジュールは、前記障害物が第１の所定の距離内で検出されているときは、前記障害物を回避するように車両速度及び車両ステアリングを制御する
    請求項６に記載の車両制御システム。
11. 前記障害物が検出されていることと、１つの路側ユニットのみからの複数のセンサが前記障害物を検出していることとを示す前記信頼度数値に基づいて、前記自動運転モジュールは、前記車両が第２の所定の距離内で前記障害物に接近しているときは、停止するように車両速度を制御する
    請求項１０に記載の車両制御システム。
12. 前記障害物が検出されていることと、１つの路側ユニットからの１つのセンサのみが前記障害物を検出していることとを示す前記信頼度数値に基づいて、前記自動運転モジュールは、前記車両速度を減速するように前記車両を制御し、その後、前記車両が、前記第２の所定の距離よりも長い第３の所定の距離内で前記障害物に接近しているときは、停止するように前記車両を制御する
    請求項１１に記載の車両制御システム。
13. 障害物が検出されていないことと、前記路側ユニットが機能していることとを示す前記信頼度数値に基づいて、前記自動運転モジュールは、前記車両速度及び前記ステアリングを前記目標経路に沿って自動的に制御する
    請求項１１に記載の車両制御システム。
14. 前記通信モジュールは天候情報を受信し、前記第１の処理装置は、前記信頼度数値と組み合わせた前記天候情報に基づいて自動車両制御を許可するか否かを判断するように更に構成され、前記通信モジュールは、自動車両制御を作動するコマンド又は作動停止するコマンドのいずれかを前記車両通信モジュールに送信する
    請求項６に記載の車両制御システム。
15. 車両に配置される処理装置であって、
    前記車両のステアリングを制御するステアリングアクチュエータと、
    車両スロットルを制御するアクセルアクチュエータと、
    車両ブレーキを制御するブレーキアクチュエータと、
    プロセッサであって、
    別の処理装置から送信されるコマンド、地図及び目標運転経路を受信する車両通信モジュールであって、前記コマンドは、他の処理装置からの障害物情報及び信頼度数値に基づいている、車両通信モジュールと、
    前記ステアリングアクチュエータ、前記アクセルアクチュエータ及び前記ブレーキアクチュエータを制御して、目標運転経路、前記地図及び前記コマンドに基づいて車両速度及び車両ステアリングを制御する自動運転モジュールと
    を実装するように構成されるプロセッサと
    を備え、
    前記信頼度数値は、同じ障害物を検出する路側ユニットの数と、同じ障害物を検出する１つの路側ユニットのセンサの数と、少なくとも２つの異なる路側ユニットにおいて、同じタイミングで検出された前記同じ障害物の位置の差分値とに基づいている処理装置。

Images