JP7345684B2 - 自動運転システム、サーバ、および、ダイナミックマップの生成方法 - Google Patents

Description

本開示は、自動運転システム、ダイナミックマップを生成するサーバ、および、サーバによるダイナミックマップの生成方法に関する。

自動運転の際に利用されるダイナミックマップが知られている。
ダイナミックマップは、高精度３次元地図上に、工事予定または車線規制予定等の準静的情報と、工事区間または車線規制等の準動的情報と、車両または歩行者等の動的情報とを重畳して生成されるデジタル地図である。自動運転可能な車両は、ダイナミックマップ上の情報と車両に搭載されているセンサが検知した情報とを照合しながら自動運転制御を行う。これにより、単一車両では観測できない死角または広域な範囲の動的情報が把握可能となり、高精度な自動運転制御の実現につながる。
一方、動的情報が反映されたマップに基づいて運転支援を行う技術として、例えば、特許文献１には、動的情報に基づいて予測した移動体の行動から、移動体同士の衝突の可能性のある行動の組み合わせを決定し、組み合わせが示す行動の契機となる事象と当該事象が発生した場合に実行する処理とを示す指示情報を生成して、衝突の可能性のある車両の車載装置に送信する技術が開示されている。

特開２０２０－１０１９８６号公報

ダイナミックマップを用いた従来の自動運転システムにおいて、自動運転可能な車両に提供されるダイナミックマップは、現時点の情報を紐づけたものであるため、当該車両は、例えば、将来発生し得る急な状況変化を回避するような運転計画を立てられない。その結果、車両は、例えば、周辺にて急な状況変化が起こった場合、急制御になる可能性があるという課題があった。
なお、上述したような特許文献１に開示されているような技術では、動的情報に基づいて移動体の行動を予測するとしているが、当該技術で行っている予測は、移動体の現在の位置および速度から当該移動体がとり得る動きのパターンを用意することを意味するものであって、実際に当該移動体がどちらに移動するかを一意に予測するものではない。そのため、実際に移動体がとった動きが用意したパターンの動きではなかった場合、指示情報を受けた車載装置は、対処が間に合わず、車両の急制御になる可能性がある。

本開示は、上記のような課題を解決するためになされたもので、自動運転可能な車両に対して、生成したダイナミックマップを提供する自動運転システムであって、自動運転可能な車両の急制御を回避することができる自動運転システムを提供することを目的とする。

本開示に係る自動運転システムは、自動運転可能な車両に対して、生成したダイナミックマップを提供する自動運転システムであって、センサ情報に基づき、移動体の動きを予測する動き予測部と、動き予測部が予測した移動体の動きに関する動き予測情報に基づいて、仮想の障害物が存在するとみなす仮想障害物範囲を予測する範囲予測部と、範囲予測部が予測した仮想障害物範囲に関する情報に基づいて、仮想障害物範囲が反映されたダイナミックマップを生成するマップ生成部とを備え、マップ生成部は、仮想障害物範囲が反映された、現時刻および現時刻以降の複数のダイナミックマップを、現時刻以降のマップ生成時間ごとに時系列に沿って生成することを特徴とするものである。

本開示によれば、自動運転可能な車両に対して、生成したダイナミックマップを提供する自動運転システムにおいて、自動運転可能な車両の急制御を回避することができる。

実施の形態１に係る自動運転システムの構成例を示す図である。 実施の形態１において、統合仮想障害物範囲情報の一例のイメージを示す図である。 実施の形態１において、マップ生成部が生成した、現時刻のダイナミックマップ、および、複数の将来のダイナミックマップを含むダイナミックマップ群の一例のイメージを示す図である。 実施の形態１において、車載装置が策定した経路の一例のイメージを示す図である。 実施の形態１に係るサーバの動作を説明するためのフローチャートである。 実施の形態１に係る車載装置の動作について説明するためのフローチャートである。 実施の形態１に係る行動観測装置の動作を説明するためのフローチャートである。 実施の形態１における自動運転システムの動作のイメージを説明するためのシーケンス図である。 図９Ａ，図９Ｂは、実施の形態１に係るサーバのハードウェア構成の一例を示す図である。 実施の形態１において、サーバが、動き予測部の機能を備えるようにした自動運転システムの構成例を示す図である。 実施の形態１において、行動観測装置が車載装置に速報値としての動き予測情報を出力するようにした自動運転システムの動作のイメージを説明するためのシーケンス図である。 実施の形態１において、行動観測装置をバス運行システムに適用した場合の自動運転システムの動作のイメージを説明するためのシーケンス図である。 実施の形態１において、行動観測装置をバス運行システムに適用した場合にサーバが生成した、現時刻のダイナミックマップ、および、複数の将来のダイナミックマップを含むダイナミックマップ群の一例のイメージを示す図である。 実施の形態１において、行動観測装置をバス運行システムに適用した場合にサーバが生成したダイナミックマップ群に基づいて車載装置が策定した経路の一例のイメージを示す図である。

以下、本開示の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
実施の形態１．
実施の形態１に係る自動運転システムは、自動運転可能な車両（以下「自動運転車両」という。）に対して、生成したダイナミックマップを提供する。
ダイナミックマップは、車両が、道路またはその周辺に係る自車両の位置を車線レベルで特定できる高精度３次元地図に、周辺車両の情報または交通情報等の道路交通に関する種々の情報をリアルタイムで紐づけて生成されるデジタル地図である。
ダイナミックマップは、静的情報、準静的情報、準動的情報、および、動的情報で構成される。
静的情報は、高精度３次元地図情報である。
準静的情報には、交通規制の予定に関する情報、道路工事の予定に関する情報、または、広域気象予報情報等が含まれる。
準動的情報には、事故情報、渋滞情報、交通規制情報、道路工事情報、または、狭域気象予報情報等が含まれる。
動的情報には、路側装置または車載装置等に備えられたセンサから収集された車両、歩行者、または、信号の情報等が含まれる。

ダイナミックマップは、静的情報である高精度３次元地図情報に、準静的情報、準動的情報、および、動的情報が紐づけられて生成される。なお、高精度３次元地図情報に対して、準静的情報、準動的情報、および、動的情報を紐づけるための紐づけルールは、予め設定されている。

ダイナミックマップは、自動運転にて用いられる。具体的には、自動運転車両は、例えば、ダイナミックマップ上の情報と自動運転車両に搭載されているセンサから取得した情報とを照合しながら自動運転制御を行う。自動運転車両は、ダイナミックマップ上にリアルタイムで紐付けされた種々の情報と、センサから取得した情報を照合しながら走行することで、単一車両では観測できない死角または広域な範囲の動的情報等を把握でき、高精度な自動運転制御を実現可能としている。
一方で、従来、ダイナミックマップでは、現時点での状況しか反映されていない。そのため、自動運転車両は、将来発生し得る急な状況変化を回避するような運転計画を立てられない。その結果、自動運転車両は、他の移動体と衝突しそうな事象が発生する等、周辺にて急な状況変化が起こった場合、急制御になる可能性があった。自動運転車両の急制御は、乗員への負担増大等に繋がる可能性がある。

そこで、実施の形態１に係る自動運転システムは、将来的な移動体の動きに基づく情報を反映した、現時刻以降のダイナミックマップを生成することで、自動運転車両の急制御を回避できるようにする。
なお、以下の実施の形態１において、「移動体」は、人も含むものとする。また、以下の実施の形態１において、「移動体の動き」というとき、当該「移動体の動き」は、車両のドア等、移動体の一部の動きも含む。

図１は、実施の形態１に係る自動運転システム１００の構成例を示す図である。
自動運転システム１００は、サーバ１、車両３０に搭載されている車載装置３、行動観測装置４、および、路側装置５を備える。
サーバ１、車載装置３、行動観測装置４、および、路側装置５について、詳細な構成については後述するものとし、まず、車載装置３、行動観測装置４、路側装置５、および、サーバ１の概略について、車載装置３、行動観測装置４、路側装置５、サーバ１の順で説明する。

車載装置３は、車両３０に備えられているセンサ２１から取得したセンサ情報に基づき、移動体の次時刻以降の動きを予測する。センサ２１は、例えば、ＬｉＤＡＲまたはミリ波レーダである。なお、センサ２１は車載装置３に備えられていてもよい。
車載装置３は、予測した移動体の動きに関する情報（以下「動き予測情報」という。）を、サーバ１に出力する。
また、車載装置３は、センサ２１から取得したセンサ情報を、予め設定された周期でサーバ１に出力する。
なお、図１では、車両３０は１台のみ図示しているが、これは一例に過ぎない。自動運転システム１００において、複数の車両３０がサーバ１と接続され得る。
また、図１に示す車両３０は自動運転車両を想定しているが、サーバ１と接続される車両３０の中には、自動運転機能を有していない車両３０が含まれていてもよい。ただし、自動運転システム１００において、サーバ１には、少なくとも１台の自動運転車両が接続されているものとする。

行動観測装置４は、センサ２２を備え、センサ２２から取得したセンサ情報に基づき、移動体の次時刻以降の動きを予測する。実施の形態１では、一例として、行動観測装置４は、公道に面した駐車場の精算装置（図示省略）に搭載されていることを想定している。なお、これは一例に過ぎず、行動観測装置４は、種々の装置に搭載され、移動体のある時点での動きを検知し、検知した動きを契機に、ある時点の次時刻以降の移動体の動きを予測する。
センサ２２は、例えば、カメラ、タッチセンサ、または、人感センサである。なお、センサ２２は、精算装置に備えられていてもよい。
行動観測装置４は、予測した移動体の動きに関する動き予測情報を、サーバ１に出力する。
なお、図１では、行動観測装置４は１台のみ図示しているが、これは一例に過ぎない。自動運転システム１００において、複数の行動観測装置４がサーバ１と接続され得る。

路側装置５は、道路周辺の状況を検知するセンサ２３を備え、予め設定された周期でセンサ２３から取得したセンサ情報をサーバ１へ出力する。センサ２３から取得されるセンサ情報には、例えば、道路周辺の移動体に関する情報が含まれる。
なお、図１では、路側装置５は１台のみ図示しているが、これは一例に過ぎない。自動運転システム１００において、複数の路側装置５がサーバ１と接続され得る。

サーバ１は、クラウド、または、マルチエッジコンピューティング等、各地点に設置される計算装置を想定している。サーバ１は、十分な演算処理性能を有する。
サーバ１は、車載装置３または行動観測装置４から出力された動き予測情報を取得し、取得した動き予測情報に基づいて、動き予測情報に基づく動的情報が反映された、現時刻以降の複数のダイナミックマップを生成する。
また、サーバ１は、車載装置３および路側装置５から出力されたセンサ情報に基づいて、当該センサ情報に基づく動的情報が反映された、現時刻のダイナミックマップを生成する。
サーバ１は、生成したダイナミックマップ群を車両３０に出力する。なお、このときの車両３０は、自動運転車両である。ダイナミックマップ群を取得した自動運転車両は、当該ダイナミックマップ群を用いて、自動運転における運転計画を立てる。

車載装置３、行動観測装置４、路側装置５、および、サーバ１の構成について、詳細に説明する。

車載装置３は、動き検知部３１、動き予測部３２、情報出力部３３、および、自動運転制御装置３４を備える。
自動運転制御装置３４は、マップ取得部３４１、計画部３４２、および、運転制御部３４３を備える。

動き検知部３１は、取得したセンサ情報に基づき、移動体の動きを検知する。
具体的には、例えば、動き検知部３１は、車両３０の乗員の動きを検知する。動き検知部３１が検知する乗員の動きは、例えば、車両３０のドアを開閉する動き、車両３０のドアを解錠する動き、灯火操作、または、パーキングブレーキ操作である。
ここでは、一例として、動き検知部３１が、乗員が車両３０のドアを開ける動きを検知する例を挙げて、動き検知部３１による移動体の動きの検知について具体的に説明する。例えば、ドアノブには、センサ２１が設けられている。動き検知部３１は、センサ２１からドアノブに手がかけられたことを検知した旨のセンサ情報が出力された場合、当該センサ情報に基づき、乗員がドアノブに手をかけたことを検知する。
動き検知部３１は、移動体の動きを検知した旨の情報（以下「動き検知情報」という。）を、動き予測部３２に出力する。上述の例でいうと、動き検知部３１は、乗員がドアノブに触れたことを検知した旨の動き検知情報を、動き予測部３２に出力する。動き検知情報には、動き検知部３１が移動体の動きを検知した時刻、および、検知した動きに関する情報が含まれる。
また、動き検知部３１は、センサ２１からセンサ情報を取得すると、上述のとおり、移動体の動きの検知を行うほか、当該センサ情報を情報出力部３３に出力する。当該センサ情報は、現時点で、センサ２１が検知した情報ということになる。

動き予測部３２は、動き検知部３１から動き検知情報が出力されると、すなわち、動き検知部３１がセンサ情報に基づいて移動体の動きを検知すると、移動体の次時刻以降の動きを予測する。なお、動き検知部３１が動きを検知した移動体と、動き予測部３２が次時刻以降の動きを予測する移動体は同一の移動体でなくてよい。
具体的には、上述の例のように、動き検知部３１が、乗員がドアノブに触れたことを検知したとする。この場合、動き予測部３２は、乗員がドアノブに触れてから、ドアが開いて乗員が降車するまでの時間を予測する。
例えば、予め、車両３０ごとに、乗員がドアノブに触れてからドアが開いて乗員が降車するまでに要した時間が対応付けられた情報（以下「降車時間情報」とう。）が生成され、車載装置３が参照可能な記憶部（図示省略）に蓄積されているとする。例えば、乗員の年齢等によって、乗員がドアノブに触れてから当該乗員が降車するまでに要する時間は異なる。

動き予測部３２は、例えば、降車時間情報に基づいて、乗員がドアノブに触れてからドアが開いて乗員が降車するまでに要した時間の平均時間を算出し、当該平均時間を、乗員がドアノブに触れてからドアが開いて乗員が降車するまでに要する時間（以下「ドア開口時間」という。）と予測する。なお、ドアが開いてから乗員が降車するまで、ドアは開いた状態が継続すると想定される。動き予測部３２は、例えば、降車時間情報に基づいて、乗員がドアノブに触れてからドアが開いて乗員が降車した状態となる時刻（以下「ドア開口時刻」という。）を予測してもよい。
動き予測部３２は、動き検知部３１によってドアノブが触れられたことが検知された時刻から予測したドア開口時間経過後、または、予測したドア開口時刻に、車両３０のドアが開くという動きを予測する。なお、上述のとおり、実施の形態１において、「移動体の動き」というとき、当該「移動体の動き」は、移動体の一部の動きも含む。ここでは、車両３０の一部であるドアの動きは、車両３０の動きに含まれる。

動き予測部３２は、予測した、移動体の次時刻以降の動きに関する動き予測情報を、情報出力部３３に出力する。上述の例でいうと、動き予測部３２は、乗員がドアノブに触れた時刻から予測したドア開口時間経過後、または、予測したドア開口時刻に、車両３０のドアが開く旨の情報を、動き予測情報として、情報出力部３３に出力する。動き予測情報には、動き検知部３１が移動体の動きを検知した時刻、上述の例でいうと、乗員が車両３０のドアに触れたことを検知した時刻に関する情報が含まれる。

情報出力部３３は、動き予測部３２から出力された動き予測情報を、サーバ１に出力する。このとき、情報出力部３３は、車両３０または車載装置３に関する情報（以下「車両情報」という。）と対応付けて、動き予測情報を出力する。車両情報は、動き予測部３２が動き予測情報を出力する際に、当該動き予測情報と対応付けられて出力されるものとすればよい。車両情報には、車両の位置、および、車種に関する情報等が含まれる。動き予測部３２は、車両の位置、および、車種に関する情報等を、例えば、センサ２１等から取得すればよい。

自動運転制御装置３４は、車両３０の自動運転を制御する。
マップ取得部３４１は、サーバ１から出力されたダイナミックマップ群を取得する。
マップ取得部３４１は、取得したマップ群を、計画部３４２に出力する。

計画部３４２は、マップ取得部３４１が取得したダイナミックマップ群に基づき、運転計画を立てる。具体的には、計画部３４２は、マップ取得部３４１が取得したダイナミックマップ群に基づき経路を策定する。
計画部３４２は、策定した経路に関する情報を運転制御部３４３に出力する。

運転制御部３４３は、計画部３４２が策定した経路に基づいて自動運転の制御を行う。

行動観測装置４は、動き検知部４１、動き予測部４２、および、情報出力部４３を備える。
動き検知部４１は、センサ２２からセンサ情報を取得し、取得したセンサ情報に基づき、移動体の動きを検知する。なお、動き検知部４１が有する移動体の動き検知機能は、車載装置３が備える動き検知部３１が有する動き検知機能と同様である。
具体的には、例えば、動き検知部４１は、駐車場のユーザの動きを検知する。動き検知部４１が検知する駐車場のユーザの動きは、具体例を挙げると、例えば、ユーザが駐車場にて精算をしたという動きである。例えば、精算装置が備えるタッチパネルには精算ボタンが表示されるようになっており、当該精算ボタンにはセンサ２２が設けられているとする。当該センサ２２は、例えば、タッチセンサである。動き検知部４１は、タッチセンサが操作された操作情報を、センサ情報として取得する。
動き検知部４１は、センサ２２から精算ボタンがタッチされたことを検知した旨のセンサ情報が出力された場合、当該センサ情報に基づき、ユーザが精算ボタンをタッチして精算を終了したことを検知する。
動き検知部４１は、移動体の動きを検知した旨の動き検知情報を、動き予測部４２に出力する。上述の例でいうと、動き検知部４１は、ユーザが精算ボタンをタッチして精算を終了したことを検知した旨の動き検知情報を、動き予測部４２に出力する。

動き予測部４２は、動き検知部４１から動き検知情報が出力されると、すなわち、動き検知部４１がセンサ情報に基づいて移動体の動きを検知すると、移動体の次時刻以降の動きを予測する。なお、動き検知部４１が動きを検知した移動体と、動き予測部４２が次時刻以降の動きを予測する移動体は同一の移動体でなくてよい。動き予測部４２が有する移動体の動き予測機能は、車載装置３が備える動き予測部３２が有する動き予測機能と同様である。
具体的には、上述の例のように、動き検知部４１は、ユーザが精算ボタンをタッチして精算を終了したことを検知したとする。この場合、動き予測部４２は、ユーザが精算を終了してからユーザが乗り込んだ車両３０が公道に出るまでに当該車両３０が要する移動時間を予測する。
例えば、予め、駐車場においてユーザが精算を終了してからユーザが乗り込んだ車両３０が実際に公道に出るまでに要した移動時間の履歴に関する情報（以下「出庫履歴情報」という。）が生成され、行動観測装置４が参照可能な記憶部（図示省略）に蓄積されているとする。例えば、ドライバの性質等によって、ユーザが精算を終了してから車両３０が公道に出るまでに要する移動時間は異なる。

動き予測部４２は、例えば、出庫履歴情報に基づいて、ユーザが精算を終了してから車両３０が公道に出るまでに要した移動時間の平均時間を算出し、当該平均時間を、ユーザが精算を終了してから車両３０が公道に出るまでに要する時間（以下「出庫時間」という。）と予測する。例えば、動き予測部４２は、出庫履歴情報に基づき、車両３０が公道に出る時刻（以下「出庫時刻」という。）を予測してもよい。
動き予測部４２は、動き検知部４１によって精算が終了したことが検知された時刻から予測した出庫時間経過後、または、予測した出庫時刻に、車両３０が公道に出るという車両３０の動きを予測する。
動き予測部４２は、予測した、移動体の次時刻以降の動きに関する動き予測情報を、情報出力部４３に出力する。上述の例でいうと、動き予測部４２は、ユーザが精算を終了した時刻から予測した出庫時間経過後、または、予測した出庫時刻に、車両３０が公道に出る旨の情報を、動き予測情報として、情報出力部４３に出力する。動き予測情報には、動き検知部４１が移動体の動きを検知した時刻、上述の例でいうと、ユーザが精算を終了した時刻に関する情報が含まれる。

動き検知部４１および動き予測部４２について、その他の例を挙げて説明する。
例えば、動き検知部４１は、歩行者を検知する。ここでは、動き検知部４１は、移動体の動きとして、人が歩いているという動きを検知するものとする。上述のとおり、実施の形態１において、人は移動体に含まれる。
例えば、センサ２２はカメラとする。動き検知部４１は、カメラが撮像した撮像映像に対して、既知の画像処理を行って、歩行者を検知すればよい。なお、動き検知部４１は、カメラから、複数フレームの撮像映像を取得するものとする。動き検知部４１は、各フレームに対して既知の画像処理を行って人を検知することで、撮像映像における歩行者を検知できる。
動き検知部４１は、歩行者を検知した旨の動き検知情報を、動き予測部４２に出力する。

動き予測部４２は、検知された歩行者が、どの方向にどれぐらいの速度で歩行しているかを予測する。上述のとおり、動き検知部４１は、カメラから複数フレームの撮像映像を取得するので、動き予測部４２は、動き検知部４１が取得した複数フレームの撮像映像に基づけば、歩行者がどの方向にどれぐらいの速度で歩行しているかを予測できる。
動き予測部４２は、動き検知部３１によって検知された歩行者が、どれぐらいの速度で歩行しているかという歩行者の動きを予測する。
動き予測部４２は、検知された歩行者がどの方向にどれぐらいの速度で歩行しているかの情報を、動き予測情報として、情報出力部４３に出力する。動き予測情報には、動き検知部４１によって歩行者が最初に検知された時刻に関する情報が含まれる。

情報出力部４３は、動き予測部４２から出力された動き予測情報を、サーバ１に出力する。このとき、情報出力部４３は、行動観測装置４に関する情報（以下「行動観測装置情報」という。）と対応付けて、動き予測情報を出力する。行動観測装置情報は、動き予測部４２が動き予測情報を出力する際に、当該動き予測情報と対応付けられて出力されるものとすればよい。行動観測装置情報には、行動観測装置４の位置、行動観測装置４の種類、行動観測装置４が設置されている施設、および、当該施設等の地図に関する情報等が含まれる。動き予測部４２は、行動観測装置４の位置、行動観測装置４の種類、行動観測装置４が設置されている施設、および、当該施設等の地図に関する情報等を、例えば、センサ２１等から取得すればよい。

サーバ１は、情報取得部１１、範囲予測部１２、マップ生成部１３、および、マップ出力部１４を備える。
マップ生成部１３は、情報統合部１３１を備える。

情報取得部１１は、車載装置３から出力された動き予測情報およびセンサ情報を取得する。情報取得部１１は、取得した動き予測情報およびセンサ情報を対応付けて、範囲予測部１２に出力する。また、情報取得部１１は、取得したセンサ情報をマップ生成部１３に出力する。
また、情報取得部１１は、行動観測装置４から出力された動き予測情報を取得する。情報取得部１１は、取得した動き予測情報を、範囲予測部１２に出力する。
また、情報取得部１１は、路側装置５から出力されたセンサ情報を取得する。情報取得部１１は、取得したセンサ情報をマップ生成部１３に出力する。

範囲予測部１２は、情報取得部１１が車載装置３または行動観測装置４から取得した動き予測情報に基づいて、仮想の障害物が存在するとみなす範囲（以下「仮想障害物範囲」という。）を予測する。実施の形態１において、仮想障害物範囲は、車両３０が走行するにあたり、何等かの事象が発生していることにより避けて通行したほうがよいと想定される範囲である。実施の形態１では、この何等かの事象を、仮想の障害物とする。なお、実施の形態１において、仮想障害物範囲をどれぐらいの範囲とするかは、例えば、仮想の障害物に応じて、予め決められている。
範囲予測部１２による仮想障害物範囲の予測について、いくつか具体例を挙げて説明する。

＜具体例１＞
例えば、車載装置３から、乗員がドアノブに触れた時刻からドア開口時間経過後に、車両３０のドアが開く旨の動き予測情報が出力されたとする。
この場合、乗員が車両３０のドアに触れてからドア開口時間が経過すると、車両３０のドアが開くと予測されたことになる。そうすると、乗員が車両３０のドアに触れてから、車両３０のドアが開くと予測される間、当該車両３０のドア付近は、避けて通行したほうがよいと想定される。すなわち、車両３０のドアが開くと予測される間、当該車両３０のドア付近の一定の範囲は、仮想の障害物が存在するとみなすことができる。実施の形態１では、この、仮想の障害物が存在するとみなす一定の範囲を、「仮想障害物範囲」とする。

例えば、範囲予測部１２は、乗員が車両３０のドアに触れた時刻からドア開口時間経過後までの時間、車両３０の中心から半径７ｍの範囲を、仮想障害物範囲と予測する。なお、範囲予測部１２は、車載装置３から動き予測情報と対応付けて出力された車両情報から、車両３０のドアの大きさを特定すればよい。
範囲予測部１２は、乗員が車両３０のドアに触れた時刻における仮想障害物範囲と、当該時刻の次時刻からドア開口時間経過後までの時間における仮想障害物範囲の大きさを変えてもよい。上述の例でいうと、範囲予測部１２は、例えば、乗員が車両３０のドアに触れた時刻における仮想障害物範囲を、車両の進行方向に対して前後方向における車両３０のドアの中心から半径１．５ｍの範囲としてもよい。

＜具体例２＞
例えば、行動観測装置４から、ユーザによる精算が終了した時刻から出庫時間経過後に、車両３０が公道に出る旨の動き予測情報が出力されたとする。
この場合、ユーザが精算を終了してから出庫時間が経過すると、車両３０が公道に出ると予測されたことになる。そうすると、ユーザによる精算が終了してから、車両３０が公道に出ると予測される間、駐車場から公道への出入口付近は、避けて通行したほうがよいと想定される。

例えば、範囲予測部１２は、ユーザが精算を終了した時刻から出庫時間経過後までの時間、駐車場の出入口付近の予め決められた範囲を、仮想障害物範囲と予測する。なお、範囲予測部１２は、行動観測装置４から動き予測情報と対応付けて出力された行動観測装置情報から、行動観測装置４が設置されている場所、すなわち、駐車場の出入口の場所を特定すればよい。
範囲予測部１２は、ユーザが精算を終了した時刻における仮想障害物範囲と、当該時刻の次時刻から出庫時間経過後までの時間における仮想障害物範囲の大きさを変えてもよい。上述の例でいうと、範囲予測部１２は、例えば、ユーザが精算を終了した時刻における仮想障害物範囲を、駐車場の出入口における、予め決められた範囲としてもよい。

＜具体例３＞
例えば、行動観測装置４から、歩行者が検知されてから当該歩行者がどの方向にどれぐらいの速度で歩行しているかの動き予測情報が出力されたとする。
この場合、歩行者が存在している場所付近は、避けて通行したほうがよいと想定される。なお、この場合、歩行者は、歩行し続けているものと想定する。範囲予測部１２は、例えば、歩行者が歩行している範囲を、上記仮想障害物範囲とする。

範囲予測部１２は、仮想障害物範囲に関する情報（以下「仮想障害物範囲情報」という。）を、マップ生成部１３に出力する。範囲予測部１２は、仮想障害物範囲情報において、仮想障害物範囲が出現すると予測した時刻の情報と、仮想障害物範囲を特定可能な情報と、仮想障害物範囲の出現の原因となった移動体に関する情報とを対応付ける。
具体的には、上述の＜具体例１＞の場合、範囲予測部１２は、乗員が車両３０のドアに触れた時刻からドア開口時間経過後までの時間、車両３０の中心から半径７ｍの範囲、および、車両情報が対応付けられた仮想障害物範囲情報を、マップ生成部１３に出力する。また、範囲予測部１２は、乗員が車両３０のドアに触れた時刻、車両３０のドアの、車両の進行方向に対して前後方向の中心から半径１．５ｍの範囲、および、車両情報が対応付けられた仮想障害物範囲情報を、マップ生成部１３に出力する。
また、上述の＜具体例２＞の場合、範囲予測部１２は、ユーザが精算を終了した時刻から出庫時間経過後までの時間、駐車場の出入口付近の予め決められた範囲、および、行動観測装置情報が対応付けられた仮想障害物範囲情報を、マップ生成部１３に出力する。また、範囲予測部１２は、ユーザが精算を終了した時刻、駐車場の出入口における、予め決められた範囲、および、行動観測装置情報が対応付けられた仮想障害物範囲情報を、マップ生成部１３に出力する。
また、上述の＜具体例３＞の場合、範囲予測部１２は、歩行者が検知された時刻、歩行者が検知されてから歩行者が歩行している範囲、および、行動観測装置情報が対応付けられた仮想障害物範囲情報を、マップ生成部１３に出力する。

マップ生成部１３は、範囲予測部１２から出力された仮想障害物範囲情報に基づき、範囲予測部１２が予測した仮想障害物の範囲が反映されたダイナミックマップを生成する。

マップ生成部１３がダイナミックマップを生成する方法について、詳細に説明する。
まず、マップ生成部１３は、情報取得部１１から出力されたセンサ情報に基づいて、現在の動的情報が反映された、現時刻のダイナミックマップを生成する。なお、マップ生成部１３は、現在の動的情報以外にも、現在の準動的情報、および、現在の準静的情報を、現時刻のダイナミックマップに反映する。マップ生成部１３は、準動的情報または準静的情報を、例えば、Ｗｅｂサーバ等から、情報取得部１１を介して取得する。図１において、Ｗｅｂサーバ等の図示は省略している。
マップ生成部１３の情報統合部１３１は、情報取得部１１を介して取得した、現在の準静的情報、現在の準動的情報、および、現在の動的情報を、あわせる。そして、マップ生成部１３は、あわせた動的情報、準静的情報、および、準動的情報を高精度３次元地図に反映した現時刻のダイナミックマップを生成する。センサ情報等に基づいて現時刻のダイナミックマップを生成する技術は既知の技術であるため、詳細な説明を省略する。

次に、マップ生成部１３は、仮想障害物範囲が反映された複数の将来のダイナミックマップを、現時刻以降の、予め決められた時間（マップ生成時間ｇ）ごとに、時系列に沿って生成する。
まず、マップ生成部１３の情報統合部１３１は、範囲予測部１２から出力された仮想障害物範囲情報を統合し、統合後の仮想障害物範囲情報（以下「統合仮想障害物範囲情報」という。）を生成する。
具体的には、情報統合部１３１は、仮想障害物範囲情報を、時刻単位で、時系列に統合する。つまり、情報統合部１３１は、同じ時刻の仮想障害物範囲情報をまとめて、１つの統合仮想障害物範囲情報とする。
例えば、範囲予測部１２から、以下の仮想障害物範囲情報が出力されたとする。

・仮想障害物範囲「車両３０の中心から半径７ｍの範囲」、乗員が車両３０のドアノブに触れた時刻からドア開口時間経過後までの時間「１０：００：０３から３秒」、および、車両情報が対応付けられた仮想障害物範囲情報
・仮想障害物範囲「車両３０のドアの、車両３０の進行方向に対して前後方向の中心から半径１．５ｍの範囲」、乗員が車両３０のドアノブに触れた時刻「１０：００：０３」、および、車両情報が対応付けられた仮想障害物範囲情報
・仮想障害物範囲「駐車場の出入口付近の予め決められた範囲」、ユーザが精算を終了した時刻から出庫時間経過後までの時間「１０：００：０６から３秒」、および、行動観測装置情報が対応付けられた仮想障害物範囲情報
・仮想障害物範囲「駐車場の出入口における、予め決められた範囲」、ユーザが精算を終了した時刻「１０：００：０６」、および、行動観測装置情報が対応付けられた仮想障害物範囲情報

この場合、情報統合部１３１は、図２に示すようなイメージの統合仮想障害物範囲情報を生成する。
マップ生成部１３は、情報統合部１３１が生成した統合仮想障害物範囲情報に基づいて、将来のダイナミックマップを生成する。

ここで、図３は、実施の形態１において、マップ生成部１３が生成した、現時刻のダイナミックマップ、および、複数の将来のダイナミックマップを含むダイナミックマップ群の一例のイメージを示す図である。なお、説明の便宜上、図３において、ダイナミックマップは２次元のイメージとして示している。
図３は、マップ生成部１３は、現時刻以降のマップ生成時間ｇごとに、現時刻ｔのダイナミックマップと、３つの時刻（時刻ｔ＋ｇ、時刻ｔ＋２ｇ、および、時刻ｔ＋３ｇ）に対応する将来のダイナミックマップとを含むダイナミックマップ群を生成したものとしている。なお、図３では、一例として、現時刻ｔは１０：００：００、マップ生成時間ｇ＝３秒とした場合のダイナミックマップ群のイメージを示している。
また、図３では、情報取得部１１から出力されたセンサ情報、すなわち、現時刻ｔのセンサ情報には、駐車場の出入口近くの道路を走行する１台のある車両３０（目的車両とする）を検知した旨の情報が含まれていたとしている。
また、図３では、統合仮想障害物範囲情報は、図２にイメージを示した内容であるとしている。

図３に示すように、マップ生成部１３は、現時刻ｔ、ここでは、１０：００：００のダイナミックマップとして、高精度３次元地図上で目的車両の情報を反映したダイナミックマップを生成する。マップ生成部１３は、例えば、ダイナミックマップのエリアとダイナミックマップの縮尺とセンサ情報から、目的車両の位置および大きさを特定できる。
また、マップ生成部１３は、時刻ｔ＋ｇ、ここでは、１０：００：０３の将来のダイナミックマップとして、高精度３次元地図上で、目的車両のドアの中心から半径１．５ｍの仮想障害物範囲（図３の２０１参照）を反映したダイナミックマップを生成する。マップ生成部１３は、例えば、ダイナミックマップのエリアとダイナミックマップの縮尺と統合仮想障害物範囲情報に含まれている車両情報とから、目的車両および仮想障害物範囲の位置および大きさを特定できる。
また、マップ生成部１３は、時刻ｔ＋２ｇ、ここでは、１０：００：０６の将来のダイナミックマップとして、高精度３次元地図上で、目的車両の中心から半径７ｍの仮想障害物範囲（図３の２０２参照）と、駐車場出入口における予め設定された範囲（図３の２０３参照）を反映したダイナミックマップを生成する。マップ生成部１３は、例えば、ダイナミックマップのエリアとダイナミックマップの縮尺と統合仮想障害物範囲情報に含まれている車両情報および行動観測装置情報とから、目的車両および仮想障害物範囲の位置および大きさを特定できる。
また、マップ生成部１３は、時刻ｔ＋３ｇ、ここでは、１０：００：０９の将来のダイナミックマップとして、高精度３次元地図上で、駐車場の出入口付近の、予め設定された範囲（図３の２０４参照）を反映したダイナミックマップを生成する。マップ生成部１３は、例えば、ダイナミックマップの縮尺と統合仮想障害物範囲情報に含まれている行動観測装置情報とから、仮想障害物範囲の位置および大きさを特定できる。

なお、実施の形態１において、マップ生成部１３は、現時刻ｔのダイナミックマップに反映した動的情報を、現時刻ｔ以降の将来のダイナミックマップにおいても反映するようにする。従って、図３において、目的車両は、現時刻ｔのダイナミックマップ、および、３つの時刻（ｔ＋ｇ、ｔ＋２ｇ、および、ｔ＋３ｇ）の将来のダイナミックマップのすべてにおいて反映されている。

マップ生成部１３は、生成したダイナミックマップ群を、マップ出力部１４に出力する。
マップ出力部１４は、マップ生成部１３から出力されたダイナミックマップ群を、車載装置３に出力する。
なお、サーバ１が管轄するエリアは予め決められている。マップ出力部１４は、管轄するエリア内に存在する自動運転車両が搭載している車載装置３に対して、ダイナミックマップ群を出力する。
ダイナミックマップ群を取得した車載装置３は、取得したダイナミックマップ群に基づき、経路を策定する。そして、車載装置３は、策定した経路に基づき、自動運転制御を行う。

ここで、図４は、実施の形態１において、車載装置３が策定した経路の一例のイメージを示す図である。
図４は、車載装置３が、図３で示したような、現時刻ｔのダイナミックマップ、および、３つの時刻（ｔ＋ｇ、ｔ＋２ｇ、および、ｔ＋３ｇ）の将来のダイナミックマップを含むダイナミックマップ群を取得した場合に、策定した経路の一例のイメージを示している。なお、車載装置３において、経路の策定は、上述のとおり、計画部３４２が行う。
図４において、ダイナミックマップ群に基づいて経路の策定を行う車載装置３が搭載されている車両３０（以下「経路策定車両」という。）を、３０１で示している。
また、図４において、車載装置３がダイナミックマップ群に基づいて策定した経路を、実線で示している（図４の「予測版考慮の経路計画」）。図４では、比較のために、仮に、車載装置３が現時刻ｔのダイナミックマップのみに基づいて策定した場合の経路を、点線で示している（図４の「予測版未考慮の経路計画」）。

例えば、時刻ｔ＋２ｇになった場合には、目的車両（図４の車両３０）のドアの中心から半径１．５ｍの仮想障害物範囲が出現すると予測される。
仮に、車載装置３が、当該予測を考慮せず、現時刻ｔのダイナミックマップのみに基づいて経路を策定したとすると、時刻ｔ＋２ｇが到来した時点で、経路策定車両は、車両周辺での急な状況変化、すなわち、目的車両のドアが開くという事態に遭遇する。そうすると、車載装置３は、自動運転制御において、この状況変化への対処が間に合わず、経路策定車両の急制御になる可能性がある。
これに対し、実施の形態１では、車載装置３は、ダイナミックマップ群に基づいて経路を策定するので、現時刻ｔにおいて、時刻ｔ＋２ｇが到来した時点で目的車両のドアが開くという事態に遭遇するという予測ができる。そして、予測した、目的車両のドアが開くという事態を回避できるよう、車載装置３は、目的車両のドアの中心から半径１．５ｍの仮想障害物範囲を避けた経路を策定できる。これにより、車載装置３は、自動運転制御において、経路策定車両の急制御を回避することができる。その結果、車載装置３は、急制御による乗員への負担増大等を低減することができる。
また、サーバ１は、車載装置３に対して、ダイナミックマップ群を提供することで、車載装置３において、急制御を回避可能な経路策定のためのサポートを行うことができる。その結果、サーバ１は、車載装置３に対して、急制御による乗員への負担増大等を低減させることができる。

実施の形態１に係る自動運転システム１００の動作について説明する。
以下、自動運転システム１００を構成するサーバ１、車載装置３、および、行動観測装置４の動作について、それぞれ、フローチャートを用いて説明する。

まず、サーバ１の動作について説明する。
図５は、実施の形態１に係るサーバ１の動作を説明するためのフローチャートである。
サーバ１は、仮想障害物範囲を予測する（ステップＳＴ５０１）。
具体的には、サーバ１において、範囲予測部１２は、情報取得部１１が車載装置３または行動観測装置４から取得した動き予測情報に基づいて、仮想障害物範囲を予測する。
範囲予測部１２は、仮想障害物範囲情報を、マップ生成部１３に出力する。

マップ生成部１３は、ステップＳＴ５０１にて範囲予測部１２が予測した仮想障害物範囲に関する仮想障害物範囲情報に基づいて、仮想障害物範囲が反映されたダイナミックマップを生成する（ステップＳＴ５０２）。
具体的には、マップ生成部１３は、仮想障害物範囲が反映された複数の将来のダイナミックマップを、現時刻以降の、マップ生成時間ｇごとに、時系列に沿って生成する。
より詳細には、マップ生成部１３の情報統合部１３１は、範囲予測部１２から出力された仮想障害物範囲情報を統合し、統合仮想障害物範囲情報を生成する。そして、マップ生成部１３は、情報統合部１３１が生成した統合仮想障害物範囲情報に基づいて、将来のダイナミックマップを生成する。
マップ生成部１３は、生成したダイナミックマップ群を、マップ出力部１４に出力する。

マップ出力部１４は、ステップＳＴ５０２にてマップ生成部１３から出力されたダイナミックマップ群を、車載装置３に出力する（ステップＳＴ５０３）。
ダイナミックマップ群を取得した車載装置３は、取得したダイナミックマップ群に基づき、経路を策定する。そして、車載装置３は、策定した経路に基づき、自動運転制御を行う。

なお、図５のフローチャートでは説明を省略したが、サーバ１は、図５のフローチャートで説明した動作に加え、現時刻のダイナミックマップの生成も行う。
具体的には、サーバ１において、情報取得部１１は、車載装置３および路側装置５からセンサ情報を取得し、取得したセンサ情報をマップ生成部１３に出力する。そして、マップ生成部１３は、現時刻のダイナミックマップを生成する。
当該現時刻のダイナミックマップ生成は、ステップＳＴ５０２と並行して行われてもよいし、ステップＳＴ５０２よりも前に行われてもよい。

次に、車載装置３の動作について説明する。
図６は、実施の形態１に係る車載装置３の動作について説明するためのフローチャートである。
自動運転制御装置３４は、マップ取得部３４１、計画部３４２、および、運転制御部３４３を備える。

動き検知部３１は、取得したセンサ情報に基づき、移動体の動きを検知する（ステップＳＴ６０１）。
動き検知部３１は、移動体の動きを検知した旨の動き検知情報を、動き予測部３２に出力する。また、動き検知部３１は、センサ２１からセンサ情報を取得すると、当該センサ情報を情報出力部３３に出力する。

動き予測部３２は、ステップＳＴ６０１にて動き検知部３１から動き検知情報が出力されると、すなわち、動き検知部３１がセンサ情報に基づいて移動体の動きを検知すると、移動体の次時刻以降の動きを予測する（ステップＳＴ６０２）。
動き予測部３２は、予測した、移動体の次時刻以降の動きに関する動き予測情報を、情報出力部３３に出力する。

情報出力部３３は、ステップＳＴ６０２にて動き予測部３２から出力された動き予測情報を、サーバ１に出力する（ステップＳＴ６０３）。

マップ取得部３４１は、サーバ１から出力されたダイナミックマップ群を取得する（ステップＳＴ６０４）。
マップ取得部３４１は、取得したマップ群を、計画部３４２に出力する。

計画部３４２は、ステップＳＴ６０４にてマップ取得部３４１が取得したダイナミックマップ群に基づき、運転計画を立てる。具体的には、計画部３４２は、マップ取得部３４１が取得したダイナミックマップ群に基づき経路を策定する（ステップＳＴ６０５）。
計画部３４２は、策定した経路に関する情報を運転制御部３４３に出力する。

運転制御部３４３は、ステップＳＴ６０５にて計画部３４２が策定した経路に基づいて自動運転の制御を行う（ステップＳＴ６０６）。

次に、行動観測装置４の動作について説明する。
図７は、実施の形態１に係る行動観測装置４の動作を説明するためのフローチャートである。
動き検知部４１は、センサ２２からセンサ情報を取得し、取得したセンサ情報に基づき、移動体の動きを検知する（ステップＳＴ７０１）。
動き検知部４１は、移動体の動きを検知した旨の動き検知情報を、動き予測部４２に出力する。

動き予測部４２は、ステップＳＴ７０１にて動き検知部４１から動き検知情報が出力されると、すなわち、動き検知部４１がセンサ情報に基づいて移動体の動きを検知すると、移動体の次時刻以降の動きを予測する（ステップＳＴ７０２）。
動き予測部４２は、予測した、移動体の次時刻以降の動きに関する動き予測情報を、情報出力部４３に出力する。

情報出力部４３は、ステップＳＴ７０２にて動き予測部４２から出力された動き予測情報を、サーバ１に出力する（ステップＳＴ７０３）。

図８は、実施の形態１における自動運転システム１００の動作のイメージを説明するためのシーケンス図である。
なお、図８では、サーバ１に対して動き予測情報を出力する車載装置３（車載装置Ａ（３ａ））と、サーバ１からダイナミックマップ群を取得する車載装置３（車載装置Ｂ（３ｂ））は、別々の車載装置３としている。
図８のステップＳＴ８０１～ステップＳＴ８０３は、それぞれ、図７のステップＳＴ７０１～ステップＳＴ７０３に対応する。
図８のステップＳＴ８０４は、フローチャートを用いた説明は省略したが、路側装置５において、センサ２３から取得したセンサ情報をサーバ１へ出力する動作を示している。
図８のステップＳＴ８０５は、フローチャートを用いた説明は省略したが、車載装置３において、センサ２１から取得したセンサ情報をサーバ１へ出力する動作を示している。
図８のステップＳＴ８０６～ステップＳＴ８０８は、それぞれ、図６のステップＳＴ６０１～ステップＳＴ６０３に対応する。
図８のステップＳＴ８０９は、フローチャートを用いた説明は省略したが、サーバ１において、マップ生成部１３が、車載装置３および路側装置５から取得したセンサ情報に基づいて、現時刻のダイナミックマップを生成する動作を示している。
図８のステップＳＴ８１０～ステップＳＴ８１１は、それぞれ、図５のステップＳＴ５０２～ステップＳＴ５０３に対応している。
図８のステップＳＴ８１２は、図６のステップＳＴ６０４～ステップＳＴ６０６に対応している。

このように、自動運転システム１００において、車載装置３および行動観測装置４は、センサ情報に基づき、移動体の動きを予測し、サーバ１は、車載装置３および行動観測装置４が予測した移動体の動きに関する動き予測情報に基づいて、仮想障害物範囲を予測する。そして、サーバ１は、予測したみなし障害物範囲に関する情報に基づいて、当該みなし障害物範囲が反映されたダイナミックマップを生成する。
これにより、自動運転システム１００は、車載装置３における自動運転制御において、経路策定車両の急制御を回避することができる。その結果、車載装置３は、急制御による乗員への負担増大等を低減することができる。

図９Ａ，図９Ｂは、実施の形態１に係るサーバ１のハードウェア構成の一例を示す図である。
実施の形態１において、情報取得部１１と、範囲予測部１２と、マップ生成部１３と、マップ出力部１４の機能は、処理回路９０１により実現される。すなわち、サーバ１は、仮想障害物範囲が反映された、将来のダイナミックマップを生成する制御を行うための処理回路９０１を備える。
処理回路９０１は、図９Ａに示すように専用のハードウェアであっても、図９Ｂに示すようにメモリ９０５に格納されるプログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）９０４であってもよい。

処理回路９０１が専用のハードウェアである場合、処理回路９０１は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、またはこれらを組み合わせたものが該当する。

処理回路９０１がＣＰＵ９０４の場合、情報取得部１１と、範囲予測部１２と、マップ生成部１３と、マップ出力部１４の機能は、ソフトウェア、ファームウェア、または、ソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェアまたはファームウェアは、プログラムとして記述され、メモリ９０５に記憶される。処理回路９０１は、メモリ９０５に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、情報取得部１１と、範囲予測部１２と、マップ生成部１３と、マップ出力部１４の機能を実行する。すなわち、サーバ１は、処理回路９０１により実行されるときに、上述の図５のステップＳＴ５０１～ステップＳＴ５０３が結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ９０５を備える。また、メモリ９０５に記憶されたプログラムは、情報取得部１１と、範囲予測部１２と、マップ生成部１３と、マップ出力部１４の手順または方法をコンピュータに実行させるものであるとも言える。ここで、メモリ９０５とは、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等の、不揮発性もしくは揮発性の半導体メモリ、または、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）等が該当する。

なお、情報取得部１１と、範囲予測部１２と、マップ生成部１３と、マップ出力部１４の機能について、一部を専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェアまたはファームウェアで実現するようにしてもよい。例えば、情報取得部１１とマップ出力部１４については専用のハードウェアとしての処理回路９０１でその機能を実現し、範囲予測部１２と、マップ生成部１３については処理回路９０１がメモリ９０５に格納されたプログラムを読み出して実行することによってその機能を実現することが可能である。
また、サーバ１は、車載装置３、行動観測装置４、または、路側装置５等の装置と、有線通信または無線通信を行う入力インタフェース装置９０２および出力インタフェース装置９０３を備える。

以上の実施の形態１では、自動運転システム１００において、車載装置３および行動観測装置４は、それぞれ、動き予測部３２および動き予測部４２を備えるものとした。しかし、これに限らず、自動運転システムにおいて、サーバが、動き予測部の機能を備えるものとしてもよい。
図１０は、実施の形態１において、サーバ１ａが、動き予測部１５の機能を備えるようにした自動運転システム１００ａの構成例を示す図である。動き予測部１５の具体的な機能は、説明済みの、動き予測部３２および動き予測部４２の具体的な機能と同様であるため、重複した説明を省略する。
なお、この場合、図１０に示すように、車載装置３ａは、動き予測部３２を備えない構成とすることができる。また、行動観測装置４ａは、動き予測部４２を備えない構成とすることができる。
また、この場合、車載装置３ａにおける図６のステップＳＴ６０２の動作と、行動観測装置４ａにおける図７のステップＳＴ７０２の動作は、車載装置３ａおよび行動観測装置４ａではなく、サーバ１ａにおいて、図５のステップＳＴ５０１の動作の前に行われる。

また、以上の実施の形態１では、行動観測装置４において、動き予測部４２は、予測した、移動体の次時刻以降の動きに関する動き予測情報を、サーバ１に出力するものとした。これに限らず、動き予測部４２は、動き予測情報を、サーバ１に出力するとともに、車載装置３に、速報値として出力してもよい。
図１１は、実施の形態１において、行動観測装置４が車載装置３に速報値としての動き予測情報を出力するようにした自動運転システムの動作のイメージを説明するためのシーケンス図である。
図１１のシーケンス図は、図８のシーケンス図とは、ステップＳＴ１１０１が追加になった点が異なる。
ステップＳＴ１１０１において、行動観測装置４は、動き予測情報を、速報値として、直接、車載装置３（車載装置Ｂ（３ｂ））に出力する。
ここで、行動観測装置４において移動体の動きを予測した結果である動き予測情報が、サーバ１がダイナミックマップ群へ反映するよりも前に、当該行動観測装置４の周辺に存在する車両３０（以下「周辺車両」という。）等に対して影響を与える場合を考える。例えば、行動観測装置４は、ユーザが精算を終了した時刻から予測した出庫時間経過後に、車両３０（以下「出庫車両」という。）が公道に出ることを予測するとする。仮に、出庫車両が公道に出るまでの出庫時間が極めて短い場合、周辺車両は、ダイナミックマップ群を取得する前に、他車両が公道に出てくるという事態に遭遇し得る。そうすると、周辺車両において急制御が発生し得る。
そこで、行動観測装置４において、動き予測部４２は、動き予測情報を、サーバ１に出力するとともに、車載装置３に、速報値として直接出力する。周辺車両は、行動観測装置４から直接動き予測情報を取得した場合、前回サーバ１から取得したダイナミックマップ群に、行動観測装置４から取得した動き予測情報を反映して、自動運転または運転支援における経路を再探索する。
これにより、周辺車両は、行動観測装置４において移動体の動きを予測した結果である動き予測情報が反映されたダイナミックマップ群をサーバ１から取得する前に、当該動き予測情報に基づく事態が発生したとしても、急制御を回避することができる。
なお、ここでは、自動運転システム１００の構成は、図１に示すような構成であることを想定して説明したが、自動運転システム１００ａの構成は、図１０に示すような構成であってもよい。

また、以上の実施の形態１において、行動観測装置４をバス運行システムに適用することも可能である。
この場合、行動観測装置４は、バス停またはバス車内に設置される。行動観測装置４において、動き検知部４１は、バス停においてバス待ちの乗客の有無、または、バス車内において降車待ちの乗客の有無を検知する。例えば、行動観測装置４は、バス運行ＤＢに、あるバス停（バス停Ａ。後述の図１２参照）に到着するバスを問合せ、当該あるバスに関する情報を取得する。当該あるバスに関する情報には、当該あるバスが到着するバス停においてバス待ちの乗客の有無、または、バス車内において降車待ちの乗客の有無に関する情報が含まれているものとする。

そして、動き予測部４２は、動き検知部４１がバス待ちの乗客の有無、または、バス車内において降車待ちの乗客の有無を検知すると、バス停に向かっている、バス停のもっとも近くを走行中のバスが、予め決められた時間後に、バス停に止まることを予測する。そして、動き予測部４２は、バス停に向かっている、バス停の最も近くを走行中のバスが、予め決められた時間後に、バス停に止まる旨の動き予測情報を、サーバ１に送信する。サーバ１において、範囲予測部１２は、例えば、行動観測装置４から出力された動き予測情報と、前回作成したダイナミックマップ群とから、特定のバスが予め決められた時間後に路肩に寄って停車するまでの各時刻において当該特定のバスが通る想定されるルートにおける、バスの大きさに相当する範囲を、仮想障害物範囲と予測する。

サーバ１において、マップ生成部１３の情報統合部１３１は、統合仮想障害物範囲情報を生成する。情報統合部１３１が統合する仮想障害物範囲情報には、上記特定のバスが予め決められた時間後に路肩に寄って停車するまでに当該特定のバスが通ると想定されるルートに基づいて予測された仮想障害物範囲が含まれる。マップ生成部１３は、情報統合部１３１が生成した統合仮想障害物範囲情報に基づいて、将来のダイナミックマップを生成する。そして、マップ出力部１４は、管轄するエリア内に存在する自動運転車両が搭載している車載装置３に対して、ダイナミックマップ群を出力する。
ダイナミックマップ群を取得した車載装置３は、取得したダイナミックマップ群に基づき、経路を策定する。そして、車載装置３は、策定した経路に基づき、自動運転制御を行う。
なお、ここでは、自動運転システム１００の構成は、図１に示すような構成であることを想定して説明したが、自動運転システム１００ａの構成は、図１０に示すような構成であってもよい。

図１２は、実施の形態１において、行動観測装置４をバス運行システムに適用した場合の自動運転システム１００の動作のイメージを説明するためのシーケンス図である。
なお、図８では、サーバ１に対して動き予測情報を出力する車載装置３（車載装置Ａ（３ａ））と、サーバ１からダイナミックマップ群を取得する車載装置３（車載装置Ｂ（３ｂ））は、別々の車載装置３としている。
図１２のシーケンス図は、図８のシーケンス図とは、行動観測装置４はバス運行システムとし、バス運行ＤＢにアクセス可能とする点が異なる。

図１３は、実施の形態１において、行動観測装置４をバス運行システムに適用した場合にサーバ１が生成した、現時刻のダイナミックマップ、および、複数の将来のダイナミックマップを含むダイナミックマップ群の一例のイメージを示す図である。なお、説明の便宜上、図１３において、ダイナミックマップは２次元のイメージとして示している。
図１３は、マップ生成部１３が、現時刻以降のマップ生成時間ｇごとに、現時刻ｔのダイナミックマップと、２つの時刻（時刻ｔ＋ｇ、時刻ｔ＋２ｇ）に対応する将来のダイナミックマップとを含むダイナミックマップ群を生成したものとしている。
なお、図１３では、情報取得部１１から出力されたセンサ情報、すなわち、現時刻ｔのセンサ情報には、バス停に向かって走行中のバス（図１３の１３００参照）を検知した旨の情報が含まれていたとしている。
図１３に示すように、マップ生成部１３は、現時刻ｔのダイナミックマップとして、高精度３次元地図上でバスの情報を反映したダイナミックマップを生成する。
また、マップ生成部１３は、時刻ｔ＋ｇの将来のダイナミックマップとして、高精度３次元地図上で、時刻ｔ＋ｇ時点のバスを示す仮想障害物範囲（図１３のｔ＋ｇの１３０１参照）を反映したダイナミックマップを生成する。
また、マップ生成部１３は、時刻ｔ＋２ｇの将来のダイナミックマップとして、高精度３次元地図上で、時刻ｔ＋２ｇ時点のバスを示す仮想障害物範囲（図１３のｔ＋２ｇの１３０１参照）を反映したダイナミックマップを生成する。

図１４は、実施の形態１において、行動観測装置４をバス運行システムに適用した場合にサーバ１が生成したダイナミックマップ群に基づいて車載装置３が策定した経路の一例のイメージを示す図である。
図１４は、車載装置３が、図１３で示したような、現時刻ｔのダイナミックマップ、および、２つの時刻（ｔ＋ｇおよびｔ＋２ｇ）の将来のダイナミックマップを含むダイナミックマップ群を取得した場合に、策定した経路の一例のイメージを示している。
図１４において、ダイナミックマップ群に基づいて経路の策定を行う車載装置３が搭載されている経路策定車両を、１４０１で示している。
また、図１４において、車載装置３がダイナミックマップ群に基づいて策定した経路を、実線で示している（図１４の「予測版考慮の経路計画」）。図１４では、比較のために、仮に、車載装置３が現時刻ｔのダイナミックマップのみに基づいて策定した場合の経路を、点線で示している（図１４の「予測版未考慮の経路計画」）。

例えば、時刻ｔ＋ｇからｔ＋２ｇにかけて、バス停に停車しようとするバスに相当する仮想障害物範囲が出現すると予測される。
仮に、車載装置３が、当該予測を考慮せず、現時刻ｔのダイナミックマップのみに基づいて経路を策定したとすると、時刻ｔ＋２ｇが到来した時点で、経路策定車両は、車両周辺での急な状況変化、すなわち、バスがバス停に止まって乗客を乗せるまたは降ろすことによるバスの停車および発車待ちという事態に遭遇する。そうすると、車載装置３は、自動運転制御において、この状況変化への対処が間に合わず、経路策定車両の急制御になる可能性がある。
これに対し、車載装置３は、ダイナミックマップ群に基づいて経路を策定すると、現時刻ｔの時点で、前を走るバスがバス停に止まって乗客を乗せるまたは降ろすという事態に遭遇するという予測ができる。そして、予測した、前を走るバスがバス停に止まって乗客を乗せるまたは降ろすという事態を回避できるよう、車載装置３は、バスに相当する仮想障害物範囲を避けた経路を策定できる。これにより、車載装置３は、自動運転制御において、経路策定車両の急制御を回避することができる。その結果、車載装置３は、急制御による乗員への負担増大等を低減することができる。
また、サーバ１は、車載装置３に対して、ダイナミックマップ群を提供することで、車載装置３において、急制御を回避可能な経路策定のためのサポートを行うことができる。その結果、サーバ１は、車載装置３に対して、急制御による乗員への負担増大等を低減させることができる。

また、以上の実施の形態１において、サーバ１からダイナミックマップ群を取得した車載装置３，３ａは、取得したダイナミックマップ群に基づき、経路を策定し、策定した経路に基づき、自動運転制御を行うものとした。これに限らず、サーバ１からダイナミックマップ群を取得した車載装置３，３ａは、取得したダイナミックマップ群に基づき、乗員への注意喚起等の制御を行うようにしてもよい。

また、以上の実施の形態１において、サーバ１は、複数の、将来のダイナミックマップを生成するものとしたが、これは一例に過ぎない。サーバ１は、将来のダイナミックマップを１つ生成するものとしてもよい。この場合、サーバ１は、現時刻のダイナミックマップと、１つの将来のダイナミックマップとを含むダイナミックマップ群を、自動運転車両の車載装置３，３ａに出力する。

また、以上の実施の形態１では、行動観測装置４，４ａが、歩行者の検知、および、歩行者の動きの予測を行うものとした。これは一例に過ぎず、歩行者の検知、および、歩行者の動きの予測は、サーバ１，１ａが行うようにしてもよい。例えば、サーバ１，１ａにおいて、情報取得部１１が、路側装置５からカメラが撮像した撮像映像を取得し、範囲予測部１２が、歩行者を検知し、検知した歩行者が、どの方向にどれぐらいの速度で歩行しているかを予測するようにしてもよい。

また、以上の実施の形態１では、車載装置３，３ａは、自動運転制御装置３４を備えるものとしたが、これは一例に過ぎない。例えば、車載装置３，３ａは、自動運転制御装置３４を備えず、車載装置３，３ａとは別の場所に自動運転制御装置３４が備えられているようにしてもよい。
なお、以上の実施の形態１において、サーバ１と接続される車両３０のうち、自動運転車両ではない車両３０については、自動運転制御装置３４を備えない。

また、以上の実施の形態１において、動き検知部３１の機能は、車載装置３，３ａの外部の装置が備えるようにしてもよい。この場合、車載装置３，３ａは、動き検知部３１を備えない構成とできる。また、以上の実施の形態１において、動き検知部４１の機能は、行動観測装置４，４ａの外部の装置等が備えるようにしてもよい。この場合、行動観測装置４，４ａは、動き検知部４１を備えない構成としてもよい。

また、以上の実施の形態１において、車載装置３，３ａが備える動き検知部３１と動き予測部３２と、情報出力部３３と、マップ取得部３４１と、計画部３４２と運転制御部３４３のうち、一部または全部をサーバ１が備えるようにしてもよい。また、行動観測装置４，４ａが備える動き検知部４１と動き予測部４２と情報出力部４３の構成部のうち、一部または全部をサーバ１が備えるようにしてもよい。

以上のように、実施の形態１によれば、自動運転システム１００，１００ａは、センサ情報に基づき、移動体の動きを予測する動き予測部３２，４２と、動き予測部３２，４２が予測した移動体の動きに関する動き予測情報に基づいて、仮想の障害物が存在するとみなす仮想障害物範囲を予測する範囲予測部１２と、範囲予測部１２が予測した仮想障害物範囲に関する情報に基づいて、仮想障害物範囲が反映されたダイナミックマップを生成するマップ生成部１３とを備えるように構成した。
そのため、自動運転可能な車両に対して、生成したダイナミックマップを提供する自動運転システム１００，１００ａにおいて、自動運転可能な車両の急制御を回避することができる。

また、実施の形態１に係る自動運転システム１００，１００ａにおいて、マップ生成部１３は、仮想障害物範囲が反映された複数のダイナミックマップを、現時刻以降のマップ生成時間ごとに時系列に沿って生成するようにした。
そのため、自動運転システム１００，１００ａは、ダイナミックマップを用いて自動運転制御を行う車両３０，３０ａに対して、ある程度の期間における、将来の、予測し得る周辺の状況変化を知らせることができる。自動運転システム１００，１００ａは、車両３０，３０ａに対して、将来の、予測し得る周辺の状況変化をより正確に把握し、経路の探索を行えるようにさせることができる。これにより、自動運転システム１００，１００ａは、自動運転制御において、車両３０の急制御を回避することができる。その結果、車載装置３は、急制御による乗員への負担増大等を低減することができる。

また、実施の形態１において、自動運転システム１００，１００ａは、マップ生成部１３が生成したダイナミックマップを取得するマップ取得部３４１と、マップ取得部３４１が取得したダイナミックマップに基づき経路を策定する計画部３４２と、計画部３４２が計画した経路に従って自動運転制御を行う運転制御部３４３とを備えるように構成した。
そのため、自動運転システム１００，１００ａは、自動運転制御において、車両３０の急制御を回避することができる。その結果、車載装置３は、急制御による乗員への負担増大等を低減することができる。

また、実施の形態１において、サーバ１は、センサ情報に基づいて予測された、移動体の動きに関する動き予測情報を取得する情報取得部１１と、情報取得部１１が取得した動き予測情報に基づき、仮想の障害物が存在するとみなす仮想障害物範囲を予測する範囲予測部１２と、範囲予測部１２が予測した仮想障害物範囲に関する情報に基づいて、仮想障害物範囲が反映されたダイナミックマップを生成するマップ生成部１３を備えるように構成した。これにより、サーバ１は、自動運転制御において、経路策定車両の急制御を回避させることができる。その結果、サーバ１は、急制御による乗員への負担増大等を低減することができる。また、サーバ１は、車載装置３に対して、ダイナミックマップ群を提供することで、車載装置３において、急制御を回避可能な経路策定のためのサポートを行うことができる。その結果、サーバ１は、車載装置３に対して、急制御による乗員への負担増大等を低減させることができる。

なお、本開示は、実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。

本開示に係る自動運転システムは、自動運転可能な車両に対して、生成したダイナミックマップを提供する自動運転システムにおいて、自動運転可能な車両の急制御を回避することができる。

１，１ａ サーバ、１１ 情報取得部、１２ 範囲予測部、１３ マップ生成部、１３１ 情報統合部、１４ マップ出力部、１５ 動き予測部、２１，２２，２３ センサ、３，３ａ 車載装置、３１ 動き検知部、３２ 動き予測部、３３ 情報出力部、３４ 自動運転制御装置、３４１ マップ取得部、３４２ 計画部、３４３ 運転制御部、４，４ａ 行動観測装置、４１ 動き検知部、４２ 動き予測部、４３ 情報出力部、５ 路側装置、１００，１００ａ 自動運転システム、９０１ 処理回路、９０２ 入力インタフェース装置、９０３ 出力インタフェース装置、９０４ ＣＰＵ、９０５ メモリ。

Claims (9)

1. 自動運転可能な車両に対して、生成したダイナミックマップを提供する自動運転システムであって、
   センサ情報に基づき、移動体の動きを予測する動き予測部と、
   前記動き予測部が予測した前記移動体の動きに関する動き予測情報に基づいて、仮想の障害物が存在するとみなす仮想障害物範囲を予測する範囲予測部と、
   前記範囲予測部が予測した前記仮想障害物範囲に関する情報に基づいて、前記仮想障害物範囲が反映された前記ダイナミックマップを生成するマップ生成部とを備え、
   前記マップ生成部は、
   前記仮想障害物範囲が反映された、現時刻および現時刻以降の複数の前記ダイナミックマップを、現時刻以降のマップ生成時間ごとに時系列に沿って生成する
   ことを特徴とする自動運転システム。
2. 前記マップ生成部が生成した前記ダイナミックマップを取得するマップ取得部と、
   前記マップ取得部が取得した前記ダイナミックマップに基づき経路を策定する計画部と、
   前記計画部が計画した前記経路に従って自動運転制御を行う運転制御部
   とを備えた請求項１記載の自動運転システム。
3. 前記動き予測部は、前記センサ情報に基づき、前記車両の乗員がドアに手をかけたことを検知した場合、前記車両のドアが開くことを予測する
   ことを特徴とする請求項１記載の自動運転システム。
4. 前記動き予測部は、駐車場に設置されている装置の操作情報に基づき、前記装置の操作が終了されたことを検知した場合、前記移動体が前記駐車場から出る動きを予測する
   ことを特徴とする請求項１記載の自動運転システム。
5. 前記動き予測部は、撮像映像に基づき、歩行者を検知した場合、当該歩行者の動きを予測する
   ことを特徴とする請求項１記載の自動運転システム。
6. 前記動き予測部を有する車載装置および行動観測装置と、
   前記範囲予測部および前記マップ生成部を有するサーバ
   とを備えた請求項１記載の自動運転システム。
7. 自動運転可能な車両に対して、生成したダイナミックマップを提供するサーバであって、
   センサ情報に基づいて予測された、移動体の動きに関する動き予測情報を取得する情報取得部と、
   前記情報取得部が取得した前記動き予測情報に基づき、仮想の障害物が存在するとみなす仮想障害物範囲を予測する範囲予測部と、
   前記範囲予測部が予測した前記仮想障害物範囲に関する情報に基づいて、前記仮想障害物範囲が反映された前記ダイナミックマップを生成するマップ生成部とを備え、
   前記マップ生成部は、
   前記仮想障害物範囲が反映された、現時刻および現時刻以降の複数の前記ダイナミックマップを、現時刻以降のマップ生成時間ごとに時系列に沿って生成する
   ことを特徴とするサーバ。
8. 前記センサ情報に基づき、前記移動体の動きを予測する動き予測部を備え、
   前記範囲予測部は、前記動き予測部が予測した前記移動体の動きに関する前記動き予測情報に基づき、前記仮想障害物範囲を予測する
   ことを特徴とする請求項７記載のサーバ。
9. 自動運転可能な車両に対して生成したダイナミックマップを提供するサーバによる前記ダイナミックマップの生成方法であって、
   情報取得部が、センサ情報に基づいて予測された、移動体の動きに関する動き予測情報を取得するステップと、
   範囲予測部が、前記情報取得部が取得した前記動き予測情報に基づき、仮想の障害物が存在するとみなす仮想障害物範囲を予測するステップと、
   マップ生成部が、前記範囲予測部が予測した前記仮想障害物範囲に関する情報に基づいて、前記仮想障害物範囲が反映された前記ダイナミックマップを生成するステップとを備え、
   前記マップ生成部は、
   前記仮想障害物範囲が反映された、現時刻および現時刻以降の複数の前記ダイナミックマップを、現時刻以降のマップ生成時間ごとに時系列に沿って生成する
   ことを特徴とするダイナミックマップの生成方法。

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