JP7391136B2 - 車両制御装置、車両管制装置、車両制御システム、車両運行システム及び車両運行方法 - Google Patents

Description

本願は、車両制御装置、車両管制装置、車両制御システム、車両運行システム及び車両運行方法に関する。

従来、複数のセンサを用いて車両制御を行う車両制御装置が知られている。この車両制御装置は、自車両に搭載された複数のセンサを備え、単一のセンサではなく複数のセンサによってそれぞれ検出された入力データに基づいて車両制御を実行する。

特許文献１に記載の車両の操舵制御装置は、衛星から受信した衛星情報に基づいた操舵制御と、撮像部によって撮像された画像情報に基づいた操舵制御とのそれぞれの信頼性を評価し、その評価結果に従って、操舵制御を切り替えるように構成されている。かかる構成によれば、従来の車両の操舵制御装置と比べて、操舵制御の信頼性が向上する。

特開２０１７－２４６７５号公報

しかしながら、特許文献１の車両の操舵制御装置では、自車両が現在走行している車線における操舵制御の信頼性を専ら向上させるものであって、自車両が走行する車線の選択も考慮するような車線変更を実行するといったより高い操舵制御の信頼性の確保が可能な自動運転を実行できないおそれがあった。

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あり、自動運転において複数車線の中で最適な車線を選択して車線変更することが可能な、車両制御装置、車両管制装置、車両制御システム、車両運行システム及び車両運行方法を提供することにある。

本願に開示される車両運行システムは、
複数の車両にそれぞれ搭載され前記車両の走行制御を実行する車両制御装置と、道路を走行する前記複数の車両に対して車両ごとに走行推奨車線を決定し走行推奨車線情報を送信する車両管制装置と、を含む車両運行システムであって、
前記車両制御装置は、
前記車両に設置された複数のセンサによって検出される自車位置情報及び自車両周辺情報を含む車両センシング情報を取得する車両センシング情報取得部と、
前記走行推奨車線情報に基づき前記走行推奨車線に沿った走行に関する制御量を設定する制御量設定部と、を備え、
前記車両管制装置は、
前記道路の地図データ及び前記車両センシング情報を少なくとも格納する走行情報データベースと、
前記複数の車両ごとに、前記地図データ及び一周期前の走行区間において前記車両センシング情報取得部が取得した前記車両センシング情報に基づき現周期である現在走行区間の車線ごとに前記車両センシング情報の有効性を予測するセンサ有効性予測値に基づき、前記現在走行区間における前記走行推奨車線を決定する走行推奨車線決定部と、
を備える。

本願に開示される車両制御装置は、
上述の車両運行システムに用いられる車両制御装置であって、
前記車両センシング情報取得部と、
前記車両管制装置に送信する前記車両センシング情報を、通信部にアップロードするアップロード部と、
前記車両管制装置から送信された前記走行推奨車線情報を、前記通信部を介して取得する通信情報取得部と、
前記走制御量設定部と、
を備える。

本願に開示される車両制御システムは、
上述の車両制御装置と、
前記自車両に設置された前記複数のセンサと、
前記アップロード部からアップロードされた前記車両センシング情報を前記車両管制装置に送信し、前記車両管制装置から送信された前記走行推奨車線情報を受信する通信部と、
前記制御量設定部から出力される前記制御量に基づき前記自車両を駆動するアクチュエータ制御部と、
を備える。

本願に開示される車両管制装置は、
複数の車両からそれぞれ送信される車両センシング情報を受信するアップロード情報受信部と、
前記複数の車両が走行する道路の地図データ及び前記車両センシング情報を少なくとも格納する走行情報データベースと、
前記複数の車両ごとに、前記地図データ及び一周期前の走行区間において取得した前記車両センシング情報に基づき現周期である現在走行区間の各走行車線における前記車両センシング情報の有効性を予測するセンサ有効性予測値に基づき、前記現在走行区間における走行推奨車線を決定する走行推奨車線決定部と、
前記複数の車両ごとに決定された前記走行推奨車線に関する走行推奨車線情報を、対応する車両ごとに周期的に送信する車両管制側送信部と、
を備える。

本願に開示される車両運行方法は、
以下の各ステップが車両管制装置の処理回路によって実行される車両運行方法であって、
複数のセンサがそれぞれ設置された複数の車両から送信される車両センシング情報を取得するステップと、
前記車両センシング情報に基づき、前記複数のセンサにおけるセンサ有効性予測値を前記センサごとに算出するステップと、
前記センサ有効性予測値が予め設定された閾値予測値以上である前記センサの個数が、予め設定された閾値個数以上か否かを車線ごとに判定するステップと、
前記センサの個数が閾値個数以上である車線を走行推奨車線として決定するステップと、
を備える。

本願に開示される車両制御装置、車両管制装置、車両制御システム、車両運行システム及び車両運行方法によれば、地図データ及び複数の車両が取得した車両センシング情報を用いて走行推奨車線を決定するので、自動運転において複数車線の中で最適な車線を選択して車線変更することが可能になるという効果を奏する。

実施の形態１に係る車両運行システムの概略的な構成の一例を示す全体構成図である。 実施の形態１に係る車両制御装置及び車両制御システムの構成を示すブロック図である。 実施の形態１に係る車両管制装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態１に係る車両制御装置を含む車両制御システムを搭載した車両の構成を示すシステム構成図である。 実施の形態１に係る車両管制装置の処理を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る車両管制装置における走行推奨車線の決定処理を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る車両制御装置の処理を示すフローチャートである。 実施の形態２に係る車両管制装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態２における学習装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態２における学習装置の処理を示すフローチャートである。 実施の形態３に係る車両管制装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態１から３に係る車両制御装置、車両管制装置、車両制御システム及び車両運行システムを実現するハードウェア構成を示す図である。 実施の形態１から３に係る車両制御装置、車両管制装置、車両制御システム及び車両運行システムを実現するハードウェア構成を示す図である。

実施の形態１．
＜車両運行システム１０００の概略構成＞
図１は、実施の形態１に係る車両運行システム１０００の概略的な構成の一例を示す全体構成図である。図１に示す車両運行システム１０００は、複数の車両ごとに搭載された車両制御装置１００を含む車両制御システム２００と、車両管制装置５００と、を備える。

＜車両制御システム２００の構成＞
図２は、実施の形態１に係る車両制御装置１００及び車両制御システム２００の構成を示すブロック図である。車両制御装置１００を含む車両制御システム２００は、車両１に搭載される。図２に示すように、車両制御システム２００は、通信部１１と、自車両周辺情報取得用センサ群１２と、自車両情報取得用センサ群１３と、車両制御装置１００と、アクチュエータ制御部１４と、を備える。

通信部１１は、インターネット、携帯電話網等の通信網を介して車両管制装置５００との間で通信を行う。ＤＳＲＣ（Ｄｅｄｉｃａｔｅｄ Ｓｈｏｒｔ Ｒａｎｇｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）通信用モジュールを用いても良いし、あるいは、携帯端末を用いても良い。

自車両周辺情報取得用センサ群１２は、車両１に設置された複数のセンサから構成され、各センサによって検出された自車両の周辺に関する様々な情報（以下、自車両周辺情報Ｄと呼ぶ）を、自車両周辺情報取得部１０５に送信する。自車両周辺情報取得用センサ群１２は、図２に示すように、一例として、前方カメラ１１１、レーダセンサ１１２、ＧＮＳＳセンサ１２１、ナビゲーション装置１２２の４種類のセンサで構成される。しかしながら、上述の４種類のセンサのうち２つ以上のセンサでも良く、また、上述以外の種類のセンサを含む構成でも良い。なお、ナビゲーション装置１２２は厳密にはセンサには該当しないが、本開示では、自車両周辺の地図データを提供する装置として、自車両周辺情報取得用センサ群１２の一部を構成することとしている。

自車両情報取得用センサ群１３は、車両１に設置された複数のセンサから構成され、センサが検出した自車両に関する様々な情報（以下、自車両情報Ｃと呼ぶ）を、自車両情報取得部１０６に送信する。自車両情報取得用センサ群１３は、図２に示すように、一例として、操舵角センサ１３１、操舵トルクセンサ１３２、ヨーレートセンサ１３３、速度センサ１３４、加速度センサ１３５の５種類のセンサで構成される。しかしながら、上述の５種類のセンサのうち２つ以上のセンサでも良く、また、上述以外の種類のセンサを含む構成でも良い。

アクチュエータ制御部１４は、アクチュエータが目標操舵量及び目標加減速度等の目標制御量を実現するように制御する機能を有する。なお、目標とする各種の制御量を総括して目標制御量と呼ぶ。アクチュエータ制御部１４は、電動パワーステアリング（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｐｏｗｅｒ Ｓｔｅｅｒｉｎｇ：ＥＰＳ）ユニット５と、パワートレインユニット６と、ブレーキユニット７と、ＥＰＳコントローラ３１０と、パワートレインコントローラ３２０と、ブレーキコントローラ３３０と、を備える。アクチュエータ制御部１４は、目標操舵量及び目標加減速度に車両１を追従させるように、ＥＰＳ、ブレーキ及びアクセルを制御する。

＜車両制御装置１００の構成＞
図２に示すように、車両制御装置１００は、通信情報取得部１０１と、車両センシング情報取得部１０２と、アップロード部１０３と、制御量設定部１０４と、自車両周辺情報取得部１０５と、自車両情報取得部１０６と、を備える。

車両センシング情報取得部１０２は、自車両周辺情報取得部１０５が取得した自車両周辺情報Ｄ及び自車両情報取得部１０６が取得した自車両情報Ｃを逐次取得する。以下、自車両周辺情報Ｄと自車両情報Ｃとを併せた情報を、車両センシング情報Ｖと呼ぶ。

アップロード部１０３は、車両センシング情報取得部１０２が取得した車両センシング情報Ｖを、通信部１１を介して車両管制装置５００に送信する。

自車両周辺情報取得部１０５は、自車両周辺情報Ｄを取得する機能を有する。自車両周辺情報取得部１０５は、例えば、前方カメラ１１１が撮像した画像を、自車両周辺情報Ｄの１つとして取得する。また、自車両周辺情報取得部１０５は、レーダセンサ１１２の一種であるＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）及び地図データ、全地球衛星測位システム（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ：ＧＮＳＳ）及び地図データ、レーダ、ソナー、車車間通信装置、路車間通信装置のいずれか１つまたは２つ以上の組み合わせから自車両周辺情報Ｄを取得しても良い。なお、以下の説明では、車両側で取得される地図データは、車両センシング情報Ｖの一部とみなす場合もある。

自車両情報取得部１０６は、自車両情報Ｃを取得する機能を有する。たとえば、操舵角センサ１３１、操舵トルクセンサ１３２、ヨーレートセンサ１３３、速度センサ１３４、加速度センサ１３５等を用いて、自車両情報Ｃを取得する。自車両情報Ｃとは、例えば、操舵角センサ１３１が検出する自車両のステアリング角、速度センサ１３４が検出する自車両の走行速度などである。
通信情報取得部１０１及び制御量設定部１０４については、後に詳述する。

車両制御装置１００の構成例として、自車両の車両制御に必要となる各種プログラムを記憶するＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）及びプログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）が挙げられる。例えば、先進運転支援システム電子制御ユニット（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｄｒｉｖｉｎｇ Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ Ｓｙｓｔｅｍｓ－Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ：ＡＤＡＳ－ＥＣＵ）が一例として挙げられる。詳細については、後述する。

＜車両管制装置５００の構成＞
図３は、実施の形態１に係る車両管制装置５００の構成の一例を示すブロック図である。車両管制装置５００は、例えば、クラウド装置である。図３に示すように、車両管制装置５００は、アップロード情報受信部５１０と、走行情報データベース５２０（以下、走行情報ＤＢと呼ぶ）と、走行推奨車線決定部５３０と、車両管制側送信部５４０と、を備える。なお、車両管制装置５００は、１つのクラウド装置で構成されても良いし、複数のクラウド装置で構成されても良い。また、車両管制装置５００は、サーバ装置であっても良い。

アップロード情報受信部５１０は、複数の車両１にそれぞれ搭載された車両制御装置１００から送信される車両センシング情報Ｖを逐次取得するとともに、車両センシング情報Ｖに対応付けられたセンサ識別情報ＳＤ、送信元識別情報ＢＤ、及びタイムスタンプＴＤを取得する。各車両１からそれぞれ送信される車両センシング情報Ｖを統合した情報を、以下では、統合車両センシング情報ＣＶと呼ぶ。

走行情報ＤＢ５２０は、ノードデータ及びリンクデータからなる道路データ及び各ＰＯＩ（Ｐｏｉｎｔｓ Ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）のデータなどを含む地図データを格納している。また、走行情報ＤＢ５２０は、複数の車両１ごとに搭載された車両制御装置１００のアップロード部１０３によってアップロードされ、車両制御システム２００の通信部１１を介して送信された自車両情報Ｃ及び自車両周辺情報Ｄ、すなわち、車両センシング情報Ｖを車両管制装置５００側のアップロード情報受信部５１０によって取得し、車両１ごとの車両センシング情報Ｖを統合して、統合車両センシング情報ＣＶとして格納している。

道路データを構成するリンクデータは、リンクを特定する固有番号（リンクＩＤ）、リンクの長さを示すリンク長、リンク方向、リンクの形状情報、リンクの始端と終端とのノード座標（緯度／経度）、リンクの実勾配、及び道路属性の各データから構成される。なお、リンクとは、電子地図上の各道路を、交差、分岐、合流する点等の複数のノードによって分割した場合に、各ノード間を結ぶものである。

道路データを構成するノードデータは、地図上のノード毎に固有の番号を付したノードＩＤ、ノード座標、ノード名称、ノード種別等の各データから構成される。ＰＯＩのデータは、ＰＯＩの名称、住所、位置、属性を示すデータ等である。

走行推奨車線決定部５３０は、複数台の車両１から車両ごとにアップロードされ、アップロード情報受信部５１０によって取得された車両ごとの車両センシング情報Ｖが検出された各位置から、走行情報ＤＢ５２０に格納された地図データ及び統合車両センシング情報ＣＶに基づき、車両１ごとに最適な走行推奨車線を決定する。走行推奨車線の決定方法は後述する。

車両管制側送信部５４０は、走行推奨車線決定部５３０によって車両ごとに決定された走行推奨車線に関する走行推奨車線情報を、対応する車両ごとに送信する。

＜車両制御システムを搭載した車両＞
図４は、実施の形態１に係る車両制御装置１００を含む車両制御システム２００を搭載した車両１の概略構成を示すシステム構成図である。車両１は、ステアリングホイール２と、ステアリング軸３と、操舵ユニット４と、ＥＰＳユニット５と、パワートレインユニット６と、ブレーキユニット７と、前方カメラ１１１と、レーダセンサ１１２と、ＧＮＳＳセンサ１２１と、ナビゲーション装置１２２と、操舵角センサ１３１と、操舵トルクセンサ１３２と、ヨーレートセンサ１３３と、速度センサ１３４と、加速度センサ１３５と、車両制御装置１００と、ＥＰＳコントローラ３１０と、パワートレインコントローラ３２０と、ブレーキコントローラ３３０と、を備える。

ドライバが車両１を操作するために設置されているステアリングホイール２は、ステアリング軸３に結合されている。ステアリング軸３には操舵ユニット４が連接されている。操舵ユニット４は、操舵輪としての前輪を回動自在に支持すると共に、車体フレームに転舵自在に支持されている。従って、ドライバのステアリングホイール２の操作によって発生したトルクはステアリング軸３を回転させ、操舵ユニット４によって前輪を左右方向へ転舵する。これによって、ドライバは車両１が前進あるいは後進する際の車両１の横移動量、すなわち、車幅方向の移動量を操作することができる。なお、自動運転中は、車両制御装置１００を含む車両制御システム２００が車両１を制御する。

なお、ステアリング軸３はＥＰＳユニット５によって回転させることも可能である。ＥＰＳコントローラ３１０によってＥＰＳユニット５に流れる電流を制御することで、ドライバのステアリングホイール２の操作とは独立して、前輪を自在に転舵させることができる。

車両制御装置１００には、前方カメラ１１１、レーダセンサ１１２、ＧＮＳＳセンサ１２１、ナビゲーション装置１２２、操舵角を検出する操舵角センサ１３１、操舵トルクを検出する操舵トルクセンサ１３２、ヨーレートを検出するヨーレートセンサ１３３、車両１の速度を検出する速度センサ１３４、車両１の加速度を検出する加速度センサ１３５、ＥＰＳコントローラ３１０、パワートレインコントローラ３２０、ブレーキコントローラ３３０等が接続されている。

車両制御装置１００は、接続されている各種センサから入力された情報を、たとえば、ＲＯＭに格納されたプログラムに従って処理し、ＥＰＳコントローラ３１０に目標操舵角を送信し、パワートレインコントローラ３２０に目標駆動力を送信し、ブレーキコントローラ３３０に目標制動力を送信する。目標操舵角、目標駆動力及び目標制動力はいずれも目標制御量の１つの項目である。なお、車両制御システム２００において加減速制御を行わない場合は、車両制御装置１００にパワートレインコントローラ３２０とブレーキコントローラ３３０を接続する必要はない。

前方カメラ１１１は、車両１の前方の区画線が画像として検出できる位置に設置され、画像情報に基づき、車線情報及び周辺車両の位置等の車両１の前方環境を検出する。なお、実施の形態１に係る車両制御装置１００では、前方環境を検出するカメラのみを一例として挙げたが、後方あるいは側方の環境を検出するカメラをさらに設置して良い。

レーダセンサ１１２はレーダを照射し、その反射波を検出することで、車両１と道路の側壁、周辺車両との間の相対距離及び相対速度を出力する。レーダセンサ１１２としては、ミリ波レーダ、ＬｉＤＡＲ、レーザーレンジファインダ、超音波レーダ等、周知の方式のものを用いることができる。

ＧＮＳＳセンサ１２１は測位衛星からの電波をアンテナで受信し、測位演算することによって車両１の絶対位置及び絶対方位を出力する。

ナビゲーション装置１２２は、ドライバが設定した行き先に対する最適な走行ルートを演算する機能及び走行ルート上の道路情報を記録する機能を有する。道路情報は道路線形を表現する地図ノードデータであり、各地図ノードデータは各ノードでの絶対位置（緯度、経度、標高）、車線幅、カント角、傾斜角情報等が組み込まれている。

ＥＰＳコントローラ３１０は、車両制御装置１００の制御量設定部１０４から送信された目標制御量の１つである目標操舵角を実現するように、ＥＰＳユニット５を制御する。

パワートレインコントローラ３２０は、車両制御装置１００から送信された目標制御量の１つである目標駆動力を実現するように、パワートレインユニット６を制御する。また、ドライバが速度制御を行う場合には、アクセルペダル踏み込み量に基づき、パワートレインユニット６を制御する。

なお、実施の形態１に係る車両制御装置１００の一態様では、車両制御装置１００の制御対象として、エンジンのみを駆動力源とする車両１を一例として挙げたが、電動モータのみを駆動力源とする車両、あるいは、エンジンと電動モータの両方を駆動力源とする車両等に適用しても良い。

ブレーキコントローラ３３０は、車両制御装置１００から送信された目標制御量の１つである目標制動力を実現するように、ブレーキユニット７を制御する。また、ドライバが速度制御を行う場合には、ブレーキペダル踏み込み量に基づきブレーキユニット７を制御する。一方、自動運転中は、車両制御装置１００を含む車両制御システム２００がブレーキユニット７を制御する。

＜車両制御装置１００でのアップロード処理＞
車両制御装置１００でのアップロード処理フローの一例について説明する。アップロード処理は、上述したように、車両１に設置された２つ以上の各種センサによって検出された車両センシング情報Ｖを車両管制装置５００へ送信する処理である。かかる処理は、例えば、車両１のイグニッション電源がオンになった場合に開始するものとする。

まず、車両センシング情報取得部１０２が、自車両周辺情報取得部１０５及び自車両情報取得部１０６によって検出された車両センシング情報Ｖを取得する。自車両周辺情報取得部１０５は、例えば図２に示すように、車両制御システム２００を構成する自車両周辺情報取得用センサ群１２に含まれる４種類のセンサである前方カメラ１１１と、レーダセンサ１１２と、ＧＮＳＳセンサ１２１と、ナビゲーション装置１２２とを用いて、自車両周辺情報Ｄを取得する。車両センシング情報Ｖは、自車両情報Ｃ及び自車両周辺情報Ｄを含む。自車両情報取得部１０６は、例えば図２に示すように、車両制御システム２００を構成する自車両情報取得用センサ群１３に含まれる５種類のセンサである操舵角センサ１３１と、操舵トルクセンサ１３２と、ヨーレートセンサ１３３と、速度センサ１３４と、加速度センサ１３５とを用いて、自車両情報Ｃを取得する。

車両１ごとに取得した車両センシング情報Ｖを、アップロード部１０３が通信部１１を介して車両管制装置５００に送信する。かかる送信の一例として、アップロード部１０３は、車両センシング情報Ｖを車両管制装置５００に送信する場合に、車両センシング情報Ｖごとに、対応する車両センシング情報Ｖを検出したセンサを特定できるセンサ識別情報ＳＤ、センシングされた信号の送信元を特定できる送信元識別情報ＢＤ、タイムスタンプＴＤ等を対応付けて送信する。

センサ識別情報ＳＤとは、前方カメラ１１１、レーダセンサ１１２等の各種センサの種類を示す情報、各種センサの製造メーカ情報及び型式といった情報で構成される。例えば、図２に示すセンサの構成の一例では、車両センシング情報Ｖに含まれる情報が、前方カメラ１１１、レーダセンサ１１２、ＧＮＳＳセンサ１２１及びナビゲーション装置１２２のいずれから検出された情報であるかを識別するために、センサ識別情報ＳＤが対応付けられている。

タイムスタンプＴＤは、一例として送信時刻を示すタイムスタンプであるが、車両センシング情報Ｖの取得時刻を示すタイムスタンプであっても良い。

送信元識別情報ＢＤは、車両制御装置１００または通信部１１を構成する通信機器の機器ＩＤであっても良い。さらに、車両制御装置１００を搭載した車両１の車両ＩＤであっても良い。実施の形態１では、車両ＩＤである場合を一例として説明する。

車両センシング情報Ｖのアップロードのタイミングについては、一例として、１ｋｍごと、３ｋｍごとなど、一走行区間を一定距離としてタイミングを設定する方法が挙げられる。アップロードのタイミングが短期間であるほど、車両１に一時的に記憶する車両センシング情報Ｖを格納するのに必要となるメモリ容量を小さくできる一方、通信頻度が高くなるというデメリットも生じる。以下、一走行区間を走行する時間を走行の一周期と表現する場合もある。一例を挙げると、各タイミングについて、現在走行区間は現周期、現在走行区間に対して１つ手前の走行区間は一周期前と表現する場合もある。

本開示の対象となる車両１の走行車線が高速道路の車線である場合は、インターチェンジ（Ｉｎｔｅｒｃｈａｎｇｅ：ＩＣ）間、または、キロポスト間を一走行区間として設定しても良い。また、本開示の対象となる車両の走行車線が一般道路の車線である場合は、連続する２つの交差点の間を一走行区間として設定しても良い。ＩＣ及び交差点は、いずれも通信環境が比較的良好であるため、車両制御装置１００と車両管制装置５００との間で確実な通信が可能となるからである。

＜車両管制装置５００における処理フロー＞
車両管制装置５００における処理フローの一例について、図５のフローチャートを用いて説明する。

車両管制装置５００において実行する情報処理は、以下のとおりである。
複数の車両１にそれぞれ搭載された車両制御システム２００の通信部１１から送信される車両センシング情報Ｖを、車両管制装置５００のアップロード情報受信部５１０が受信する。車両管制装置５００は、受信した車両１ごとの車両センシング情報Ｖを統合して統合車両センシング情報ＣＶとして走行情報ＤＢ５２０に格納する。車両管制装置５００の走行推奨車線決定部５３０は、走行情報ＤＢ５２０に格納された統合車両センシング情報ＣＶなどに基づき、車両１ごとに最適な走行推奨車線を決定する。車両管制装置５００の車両管制側送信部５４０から、車両制御システム２００の通信部１１に対して走行推奨車線に関する情報、すなわち、走行推奨車線情報を送信する。図５に示すフローチャートの処理は、例えば、車両管制装置５００の電源がオンになってからオフになるまで繰り返されるものとする。

以上に説明した車両管制装置５００の一連の情報処理について、図５のフローチャートを用いて、処理ごとに詳述する。
まず、ステップＳ１０１において、アップロード情報受信部５１０が各車両１の車両制御システム２００の通信部１１から送信される車両センシング情報Ｖを取得するとともに、各車両１の車両センシング情報Ｖに対応付けられたセンサ識別情報ＳＤ、送信元識別情報ＢＤ、及びタイムスタンプＴＤをそれぞれ取得する。アップロード情報受信部５１０で取得した車両１ごとの車両センシング情報Ｖ、センサ識別情報ＳＤ、送信元識別情報ＢＤ、及びタイムスタンプＴＤは、例えば、走行情報ＤＢ５２０内の揮発性メモリ（例えば、ＲＡＭ）に逐次蓄積する構成とすれば良い。なお、センサ識別情報ＳＤ、送信元識別情報ＢＤ、及びタイムスタンプＴＤを車両センシング情報Ｖの中に含めても良い。

ステップＳ１０２において、アップロード情報受信部５１０が取得した車両１ごとの車両センシング情報Ｖを統合して、統合車両センシング情報ＣＶとして走行情報ＤＢ５２０に格納する。なお、走行情報ＤＢ５２０には、統合車両センシング情報ＣＶ以外にも走行推奨車線の決定に必要な各種データ、例えば、地図データなどが含まれている。走行情報ＤＢ５２０に格納されている各種データを総称して、車両走行用データと呼ぶ。

ステップＳ１０３において、走行推奨車線決定部５３０が、走行情報ＤＢ５２０に格納された車両走行用データに基づき、車両１ごとに最適な走行推奨車線を決定する。走行推奨車線の決定方法については、後述する。

ステップＳ１０４において、車両１ごとに決定された走行推奨車線に関する走行推奨車線情報が、車両管制装置５００の車両管制側送信部５４０から、車両１ごとに搭載されている車両制御システム２００の通信部１１に送信される。

＜車両管制装置５００における走行推奨車線決定フロー＞
車両管制装置５００における走行推奨車線の決定フローの一例について、図６のフローチャートを用いて説明する。

ステップＳ１６１において、アップロード情報受信部５１０によって取得された各車両１ごとの車両センシング情報Ｖを用いて、各車両１が走行している走行場所（走行区間）及び走行時間帯を車両１ごとに特定する。走行時間帯は、タイムスタンプＴＤから特定しても良い。また、車両センシング情報Ｖから天候情報を特定しても良い。例えば、自車両情報取得部１０６が取得した自車両のワイパーの作動状況に基づき、降雨または降雪といった天候情報を特定しても良い。さらに、自車両周辺情報取得部１０５によって取得した前方カメラ１１１が撮像した画像を分析することにより、自車両の現在走行区間が積雪であるといった天候情報を特定しても良い。

車両１の走行場所（以下、走行場所情報と呼ぶ場合もある）に加えて走行時間帯（以下、走行時間帯情報と呼ぶ場合もある）も特定することで、西日、夜間といった時間帯に影響されるセンサ性能の変化もファクターの１つとして考慮された走行推奨車線の決定が後工程で可能になる。また、天候も同様にセンサ性能に影響を与えるため、天候情報をリアルタイムかつピンポイントで取得することにより、車両１が現在走行している周辺環境を反映した走行推奨車線の決定が後工程で可能になる。

より具体的には、走行時間帯情報に冬の夕方といった情報、天候情報に晴天といった情報が含まれ、かつ、西日あるいは逆光によってセンサの信頼度が低い場合は、前方カメラ１１１の有効性（センサ有効性）の低下による影響が、走行推奨車線の決定に反映される。つまり、各種センサから検出されるセンシング情報に関して、センサ有効性を考慮する。また、走行時間帯情報に夜間といった情報、天候情報に降雨といった情報が含まれ、かつ、センサの信頼度が低い場合は、街灯が照らす路面の水たまりの反射による前方カメラ１１１の有効性の低下の影響が、走行推奨車線の決定に反映される。以上のような処理によって入出力データの相関性が向上する結果、センサ有効性の指標となるセンサ有効性予測値ＳＰを算出する際の精度向上が見込まれる。

ステップＳ１６２において、アップロード情報受信部５１０を介して取得した車両センシング情報Ｖに含まれる、あるいは対応付けられるセンサ識別情報ＳＤに基づき、自車両情報Ｃ及び自車両周辺情報Ｄの検出に用いたセンサの構成を特定する。センサ構成の特定の一例として、センサ識別情報ＳＤに含まれる検出に用いたセンサの種類を示す情報から、例えば、前方カメラ１１１、レーダセンサ１１２及びＧＮＳＳセンサ１２１の3つのセンサを特定するような場合が挙げられる。

ステップＳ１６３において、走行情報ＤＢ５２０に格納された車両センシング情報Ｖの中で、ステップＳ１６１及びステップＳ１６２において特定した条件に絞って走行推奨車線の決定に必要な情報を抽出する。走行情報ＤＢ５２０に格納された車両センシング情報Ｖの中で、ステップＳ１６１において特定した走行場所及び走行時間帯という条件に完全に合致していなくても、かかる条件に対する合致度によって補正係数を掛ける等の補正を行い、抽出される車両センシング情報Ｖの中に含めても良い。

例えば、２台の車両間で走行場所は同一であるものの、走行時の天候情報が晴天と降雨で異なっていた場合、センサ有効性の低下を反映させるために、降雨時に取得された車両センシング情報Ｖに対して補正係数０．９を掛ける等の補正を行っても良い。かかる車両センシング情報Ｖの補正により、走行情報ＤＢ５２０に格納された車両センシング情報Ｖに完全に合致する車両センシング情報Ｖのｎ数（個数）が少ない場合であっても、補正後の車両センシング情報Ｖを適宜抽出することにより、走行推奨車線の決定に際して必要となる車両センシング情報Ｖのｎ数を確保することが可能となるため、後述するセンサ有効性予測値ＳＰの精度の向上が見込める。

ステップＳ１６４において、抽出された車両センシング情報Ｖを用いて複数の車線における車線ごとのセンサ有効性予測値ＳＰを算出し、センサ有効性予測値ＳＰに基づき車両１ごとに最適な走行推奨車線を決定する。

＜センサ有効性予測値ＳＰの算出＞
センサ有効性予測値ＳＰの算出の具体例を、以下に説明する。センサ有効性予測値ＳＰの最も簡易な算出方法としては、以下のとおりである。
一般的にセンサごとにセンシング情報の信頼度を表す信号が出力されているため、ステップＳ１６１において特定した走行場所において、車線ごとに、当該走行場所を過去に走行した複数の車両から取得することにより蓄積された各センサの信頼率の平均値を算出し、算出された数値をセンサ有効性予測値ＳＰとする。算出されたセンサ有効性予測値ＳＰが予め設定された閾値予測値以上である場合は、当該センサは有効であるとする。有効なセンサの個数が予め設定された閾値個数以上である車線を走行推奨車線として決定する。なお、走行推奨車線は一車線でも良く、また、複数車線でも良い。走行推奨車線が複数車線の場合は、車両１側において、複数の走行推奨車線の中から最適な走行推奨車線を決定する。

センサ有効性予測値ＳＰを算出する他の方法として、各センサの測定値と真値との誤差の平均値を車線ごとに算出し、誤差が予め設定された閾値誤差以下となるセンサを有効としても良い。真値については、例えば、区画線の曲率値の場合は、走行情報ＤＢ５２０に格納された地図データに基づき算出した曲率値を真値とみなせば良い。

車両１と区画線との相対位置については、前方カメラ１１１から出力される画像に基づいた車両１と区画線との相対位置、レーダセンサ１１２のミリ波から出力される車両１と道路の側壁との相対位置、ＧＮＳＳセンサ１２１で取得される車両の絶対位置、以上３つの測定値と、ナビゲーション装置１２２から出力される地図データから取得可能である。なお、ナビゲーション装置１２２から出力される地図データは、車両センシング情報Ｖに含まれる。また、走行情報ＤＢ５２０に予め格納された地図データを用いても良い。

道路の側壁及び区画線の絶対位置、道路の側壁と区画線の相対距離を用いて、最小二乗法等を適用して、上述の３つの測定値の誤差が最も小さくなるように真値を決定すれば良い。センサ自身が出力する信頼度は、誤認識した場合であっても見かけ上高くなることがあり、かかる場合は精度が下がるリスクもゼロではないが、センサの測定値と真値とを比較してセンサ有効性予測値ＳＰを算出することによって、センサ有効性予測値ＳＰの精度を高めることができる。また、センサの測定値の分散値をセンサ有効性予測値ＳＰとしても良い。分散値を用いる場合は、真値は不要となる。

実施の形態１に係る車両運行システム及び車両運行方法では、複数のセンサの中で有効なセンサの個数が多い車線を最適な走行推奨車線として選択するので、冗長性を確保した安全性の高い車線変更をともなう安定な自動運転を安定に継続することができるという効果を奏する。

＜走行推奨車線の設定＞
走行推奨車線は、例えば、１ｋｍごと、３ｋｍごと等、一定距離間隔（一走行区間）を用いて設定する方法が一例として挙げられる。一走行区間の間隔が短いほど、よりセンサの特性の変化に応じた走行推奨車線の決定が可能となる一方、車両制御システム２００と車両管制装置５００間の通信量が増大するというデメリットも生じる。

また、高速道路においては、ＩＣごとまたはキロポストごとに走行推奨車線を設定しても良い。一般道路においては、交差点ごとに走行推奨車線を設定しても良い。道路、周辺環境の特性は、ＩＣ及び交差点ごとに決定される場合が多いため、一定距離ごとの設定に比べて、道路、周辺環境の特性などの実際の状況をより反映した走行推奨車線の決定が可能となる。

＜走行推奨車線情報の送信＞
上述したように、図５に示すステップＳ１０４において、車両管制装置５００の車両管制側送信部５４０は、対応する車両１の車両制御システム２００の通信部１１に走行推奨車線に関する走行推奨車線情報を送信する。走行推奨車線情報の送信に際しては、一走行区間ごとに行っても良いし、あるいは、複数の走行区間をまとめて送信しても良い。なお、走行推奨車線情報の送信のタイミングを、アップロードのタイミングと同期させる必要はない。

＜車両制御装置１００における処理＞
車両管制装置５００から送信された走行推奨車線情報を受信した場合の車両制御装置１００における処理フローの一例について、図７のフローチャートを用いて説明する。図７に示す処理フローは、上述したように、車両管制装置５００から送信される走行推奨車線情報に基づき、送信された車両１において、自動運転による同一車線走行継続、車線変更などを行う処理である。図７に示すフローチャートの処理は、例えば、車両１のイグニッション電源がオンになった場合に開始する構成とすれば良い。

ステップＳ１７１において、車両管制装置５００から送信された走行推奨車線情報を、車両制御システム２００の通信部１１を介して、車両制御装置１００の通信情報取得部１０１が取得する。

ステップＳ１７２において、制御量設定部１０４は、通信情報取得部１０１が取得した走行推奨車線情報及び車両センシング情報取得部１０２が取得した車両センシング情報Ｖに基づき、自車両の車線変更の要否を判定する。制御量設定部１０４が、自車両の車線変更が必要と判定した場合（Ｙｅｓの場合）は、ステップＳ１７３の処理に進み、車線変更タイミングを決定する。ステップＳ１７４において、決定された車線変更タイミングに従って、車線変更を実行する。

一方、ステップＳ１７２において制御量設定部１０４が車両変更は必要ではないと判定した場合（Ｎｏの場合）は、ステップＳ１７５の処理に進み、同一車線走行を継続し、ステップＳ１７１の処理に戻る。

＜車線変更タイミングの決定方法＞
車線変更タイミングの決定方法の一例を、以下に説明する。自車両が、制限車速より低い速度で走行している車両を先行車両として、３車線の中の中央車線に沿って走行している状況を想定する。かかる状況において、車両センシング情報取得部１０２が取得した車両センシング情報Ｖには、先行車両の速度情報及び制限車速情報が含まれている。

自車両が速度の遅い先行車両を追い越すための車線変更を推奨される場面において、通信情報取得部１０１が取得した走行推奨車線情報が、現在の走行場所（現在走行区間）における走行推奨車線は現在走行している中央車線であり、現在の走行場所から２ｋｍ先での走行推奨車線は中央車線と一番右側の追い越し車線の２つの車線であるという情報であるとする。この場合、車両制御システム２００は、現在の自車位置から２ｋｍ先の地点まではそのまま同一車線に沿って先行車両に追従し、２ｋｍ先の地点に接近した地点を基点として一番右側の追い越し車線に車線変更し、自車両は追い越し車線を一定時間走行することにより中央車線をそのまま走行する速度の遅い先行車両を追い越すという走行パターンを、自動運転によって走行制御しつつ実行する。

車線変更タイミングの決定方法の他の一例として、通信情報取得部１０１が取得した走行推奨車線情報において、複数の車線が走行推奨車線に設定されていた場合、車両センシング情報取得部１０２が取得した車両センシング情報Ｖに含まれる、路車間通信より取得した車線規制情報を用いて、車線規制されていない１つの車線を目標車線として、車線変更の要否を含む、車線変更タイミングを決定しても良い。

ステップＳ１７２において、制御量設定部１０４が自車両の車線変更が必要と判定した場合に、ステップＳ１７３において決定した車線変更タイミングで、ステップＳ１７４において車線変更を実行する。車線変更後は、次回の車線変更タイミングまで、同一車線の走行を継続する。図７に示す処理フローの終了タイミングとしては、例えば車両１のイグニッション電源がオフになった場合などがある。

以上、車両制御装置１００及び車両管制装置５００における処理を、説明の便宜上、個別に説明した。しかしながら、上述の説明から明らかなように、車両制御装置１００と車両管制装置５００とは、互いに協働して動作する１つの車両運行システム１０００である。つまり、車両制御装置１００及び車両管制装置５００の全体にわたる処理は、実施の形態１に係る車両運行方法として統合的に処理される。実施の形態１に係る車両運行方法としての特徴的な処理（ステップ）を、以下に列挙する。

（１）複数のセンサがそれぞれ設置された複数の車両から送信される車両センシング情報Ｖを取得するステップ
（２）車両センシング情報Ｖに基づき、複数のセンサにおけるセンサ有効性予測値ＳＰをセンサごとに算出するステップ
（３）センサ有効性予測値ＳＰが予め設定された閾値予測値以上であるセンサの個数が、予め設定された閾値個数以上か否かを車線ごとに判定するステップ
（４）前記有効なセンサの個数が閾値個数以上である車線を走行推奨車線として決定するステップ

車両運行方法に関して、さらに以下の処理も挙げる。
（５）走行推奨車線に関する情報及び車両センシング情報Ｖに基づき、車線変更の要否を判定するステップ
（６）車線変更を実行すると判定された場合に、車両センシング情報Ｖに基づき車線変更タイミングを決定するステップ

＜実施の形態１の効果＞
実施の形態１に係る車両制御装置、車両管制装置、車両制御システム、車両運行システム及び車両運行方法によれば、地図データ及び複数の車両が車両ごとに取得した車両センシング情報を用いて走行推奨車線を決定するので、自動運転において複数車線の中で最適な車線を選択して車線変更することが可能になるという効果を奏する。また、複数のセンサの中で有効なセンサの個数が閾値個数以上の車線を走行推奨車線として選択するため、冗長性を確保した安全性の高い車線変更をともなう自動運転を安定に継続することができるという効果を奏する。

実施の形態２．
＜車両管制装置５００ａの構成＞
図８は、実施の形態２に係る車両管制装置５００ａの構成を示すブロック図である。実施の形態２に係る車両管制装置５００ａは、実施の形態１に係る車両管制装置５００ａの各構成に加えて、学習済モデル記憶部５５０を備える。なお、図８に示す構成では、走行情報ＤＢ５２０と学習済モデル記憶部５５０とを別個の記憶部としているが、両者を統合して単一の記憶部としてまとめても良い。また、走行情報ＤＢ５２０に学習済モデルを格納しても良い。

＜学習装置６００の構成＞
車両管制装置５００ａの動作の説明に当たって、まず、学習済モデル記憶部５５０について説明する。図９は、学習済モデル記憶部５５０に格納される学習済モデルを生成する学習装置６００の構成を示すブロック図である。なお、図９には、説明の便宜上、実施の形態１に係る車両管制装置５００のブロック図も併せて示している。

学習装置６００は、学習部６１０及び学習済モデル記憶部５５０を備える。学習部６１０は、学習用データ取得部６２０及び学習モデル生成部６３０を備える。

学習装置６００の学習部６１０は、車両管制装置５００の走行情報ＤＢ５２０に格納される、各車両１の車両制御装置１００がアップロードした車両センシング情報Ｖが統合された統合車両センシング情報ＣＶを含む車両走行用データ、センサの有効性の指標となるセンサ有効性予測値ＳＰ、及びセンサ有効性予測条件などに基づき、機械学習またはディープラーニングを実行して、学習結果に基づき学習済モデルを生成して、センサ有効性予測値ＳＰの精度向上に反映させる。

学習用データ取得部６２０には、走行情報ＤＢ５２０に格納された地図データ、統合車両センシング情報ＣＶを含む車両走行用データなどが少なくとも学習用データとして入力される。統合車両センシング情報ＣＶには、一例として、前方カメラ１１１による区画線との相対横位置、周辺車両情報、区画線の曲率、センサの信頼度、時間帯情報、天候情報などの情報が含まれる。センサ有効性予測結果（正解）は、次周期の走行区間におけるセンサ有効性予測値ＳＰ等である。

学習モデル生成部６３０は、学習用データ取得部６２０から出力される学習用データの組み合わせに基づき、センサ有効性予測値ＳＰを推定する。すなわち、車両管制装置５００の走行情報ＤＢ５２０から出力された車両走行用データなどから、最適なセンサ有効性予測値ＳＰを推定する学習済モデルを生成する。学習モデル生成部６３０が生成した学習済モデルは、学習済モデル記憶部５５０に格納される。学習モデル生成部６３０が用いる学習アルゴリズムは、一例として、教師あり学習の公知のアルゴリズムを用いることができる。

学習部６１０が学習する処理について、図１０のフローチャートを用いて説明する。まず、ステップＳ１９１において、学習用データとして、ある走行区間の車両センシング情報Ｖと次の走行区間のセンサ有効性予測値ＳＰ（正解）を取得する。

次に、ステップＳ１９２において、学習モデル生成部６３０は、学習用データ取得部６２０によって取得された、ある走行区間（一周期前の走行区間）の車両センシング情報Ｖと次の走行区間（現在走行区間）のセンサ有効性予測値ＳＰ（正解）の組み合わせに基づいて作成される学習用データに基づいて、いわゆる教師あり学習により、次の走行区間（現在走行区間）におけるセンサ有効性予測結果を学習し、学習済モデルを生成する。ステップＳ１９３において、学習済モデル記憶部５５０にステップＳ１９２において生成した学習済モデルを記憶する。学習装置６００による学習済モデルの生成後、図８に示すように、学習済モデル記憶部５５０を車両管制装置５００ａの構成の一部として組み込む。

＜車両管制装置５００ａの動作＞
実施の形態２に係る車両管制装置５００ａの動作について、図８を参照しながら説明する。走行推奨車線決定部５３０はアップロード情報受信部５１０を介して取得した車両センシング情報Ｖを、学習済モデル記憶部５５０に入力する。学習済モデル記憶部５５０に格納された学習済モデルに車両センシング情報Ｖを入力すると、対応する車両のセンサ有効性予測結果が走行推奨車線決定部５３０に出力される。走行推奨車線決定部５３０は、取得したセンサ有効性予測値ＳＰを用いて、予め設定された閾値予測値以上であるセンサを有効とし、有効なセンサの個数が予め設定された閾値個数以上である車線を走行推奨車線として決定する。

実施の形態１の説明では、実施の形態１に係る車両管制装置５００の処理フロー中のステップＳ１６１において、ワイパーの作動状況から降雨、降雪などの天候情報の特定、自車両周辺情報取得部１０５が取得した前方カメラ１１１のセンサ出力値から積雪といった天候情報を特定、西日、夜間といった走行時間帯の影響によるセンサ性能の変化も、センサ有効性予測値ＳＰの算出に反映させると述べた。

実施の形態２に係る車両管制装置５００ａの構成によれば、降雨、降雪（以上、天候情報）、西日、夜間（以上、走行時間帯情報）といった状況下でのセンサ有効性が、このような天候または走行時間帯ではない場合のセンサ有効性に対して、どの程度センサ有効性が低下するか、さらには、降雨単独と降雨及び夜間の複合時では、例えばワイパーの作動速度からわかる雨の強さなどによるセンサ有効性の低下の度合い等、ルールベース（図６のフローチャートにおけるステップＳ１６３）では適正に反映させにくかった情報あるいは事象も、実施の形態２に係る車両管制装置５００ａを適用すれば、次周期の走行区間ではどのようなセンサ有効性予測値ＳＰとなるかに関して、実施の形態１の場合と比べて、より精度よく予測することが可能となるため、次周期の走行推奨車線の確度を一層向上できるという効果を奏する。

＜実施の形態２の効果＞
実施の形態２に係る車両管制装置及び車両運行システムによれば、学習済モデルを用いてセンサ有効性を予測するので、自動運転において複数車線の中でより最適な車線を選択して車線変更することが可能になるという効果を奏する。

実施の形態３．
＜車両管制装置５００ｂの構成＞
図１１は、実施の形態３に係る車両管制装置５００ｂの構成を示すブロック図である。実施の形態３に係る車両管制装置５００ｂでは、実施の形態２において説明した学習装置６００が、構成の１つとして組み込まれている。

実施の形態２に係る車両管制装置５００ａでは、学習済モデルは事前に生成されていた。したがって、学習済モデルが生成された後に取得した新たな車両センシング情報Ｖは、既存の学習済モデルの更新または修正には何ら反映されなかった。一方、実施の形態３に係る車両管制装置５００ｂでは、車両管制装置５００ｂ内に学習装置６００の機能を予め組み込んでいるので、新たな車両センシング情報Ｖを取得するごとに、学習済モデルを適宜更新することが可能となる。この結果、より高精度のセンサ有効性の予測が、長期間にわたって、安定して実現できるという効果を奏する。

＜実施の形態３の効果＞
実施の形態３に係る車両管制装置及び車両運行システムによれば、適宜更新または修正された学習済モデルを用いてセンサ有効性を予測するので、自動運転において複数車線の中でより最適な車線を選択して車線変更することが長期間にわたって、安定して実現可能になるという効果を奏する。

以上、実施の形態１から３に係る車両制御装置１００、車両管制装置５００、５００ａ、５００ｂ、車両制御システム２００及び車両運行システム１０００の各構成要素の機能が、ハードウェア及びソフトウェア等のいずれか一方で実現される構成について説明した。しかしながら、これに限られたものではなく、車両制御装置１００、車両管制装置５００、５００ａ、５００ｂ、車両制御システム２００及び車両運行システム１０００の一部の構成要素を専用のハードウェアで実現し、別の一部の構成要素をソフトウェア等で実現する構成であっても良い。

たとえば、図１２及び図１３に示すように、一部の構成要素については専用のハードウェアとしての処理回路５０でその機能を実現し、他の一部の構成要素についてはプロセッサ５１としての処理回路５０が、メモリ５２に格納された実施の形態１から３に係る車両制御装置１００、車両管制装置５００、５００ａ、５００ｂ、車両制御システム２００及び車両運行システム１０００の動作方法及び実施の形態１に係る車両運行方法をコンピュータ等で実行させるための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。

さらに、図１３に示すように、実施の形態１から３に係る車両制御装置１００、車両管制装置５００、５００ａ、５００ｂ、車両制御システム２００及び車両運行システム１０００の各機能部等が用いる設定データは、ソフトウェアの一部、すなわち、実施の形態１から３に係る車両制御装置１００、車両管制装置５００、５００ａ、５００ｂ、車両制御システム２００及び車両運行システム１０００をコンピュータ等で実行させるためのプログラム５４が記憶されている記録媒体５３からメモリ５２にインストールされても良い。

以上のように、実施の形態１から３に係る車両制御装置１００、車両管制装置５００、５００ａ、５００ｂ、車両制御システム２００及び車両運行システム１０００は、ハードウェア、ソフトウェア等、またはこれらの組み合わせによって、上述の各機能を実現することができる。

＜本願の諸態様のまとめ＞
以下、本願の諸態様を付記としてまとめて記載する。

（付記１）
複数の車両にそれぞれ搭載され前記車両の走行制御を実行する車両制御装置と、道路を走行する前記複数の車両に対して車両ごとに走行推奨車線を決定し走行推奨車線情報を送信する車両管制装置と、を含む車両運行システムであって、
前記車両制御装置は、
前記車両に設置された複数のセンサによって検出される自車位置情報及び自車両周辺情報を含む車両センシング情報を取得する車両センシング情報取得部と、
前記走行推奨車線情報に基づき前記走行推奨車線に沿った走行に関する制御量を設定する制御量設定部と、を備え、
前記車両管制装置は、
前記道路の地図データ及び前記車両センシング情報を少なくとも格納する走行情報データベースと、
前記複数の車両ごとに前記地図データ及び前記車両センシング情報に基づき前記走行推奨車線を決定する走行推奨車線決定部と、
を備える車両運行システム。

（付記２）
前記車両制御装置は、
前記車両管制装置に送信する前記車両センシング情報を通信部にアップロードするアップロード部と、
前記車両管制装置から送信された前記走行推奨車線情報を、前記通信部を介して取得する通信情報取得部と、
をさらに備える付記１に記載の車両運行システム。

（付記３）
前記車両管制装置は、
前記複数の車両からそれぞれ送信される前記車両センシング情報を受信するアップロード情報受信部と、
前記複数の車両ごとに決定された前記走行推奨車線情報を、対応する車両ごとに送信する車両管制側送信部と、
をさらに備える付記２に記載の車両運行システム。

（付記４）
前記走行推奨車線決定部は、前記複数の車両ごとに、前記地図データ及び一周期前の走行区間において前記車両センシング情報取得部が取得した前記車両センシング情報に基づき現周期である現在走行区間の車線ごとに前記車両センシング情報の有効性を予測するセンサ有効性予測値に基づき、前記現在走行区間における前記走行推奨車線を決定し、
前記車両管制側送信部は、前記走行推奨車線情報を対応する前記車両ごとに周期的に送信することを特徴とする付記３に記載の車両運行システム。

（付記５）
前記センサ有効性予測値は、前記車両センシング情報に含まれる前記自車位置情報、走行場所情報、走行区間の天候情報及び走行時間帯情報のいずれか１つ以上の情報に基づき算出されることを特徴とする付記４に記載の車両運行システム。

（付記６）
前記走行推奨車線決定部は、前記センサ有効性予測値が予め設定された閾値予測値以上であるセンサの個数が、予め設定された閾値個数以上か否かを車線ごとに判定することにより、前記走行推奨車線を決定することを特徴とする付記５に記載の車両運行システム。

（付記７）
前記車両管制装置は、学習済モデルを格納する学習済モデル記憶部をさらに備え、
前記学習済モデルは、前記走行情報データベースから出力される少なくとも前記道路の地図データ及び前記車両センシング情報に基づき、対応する車両ごとに前記センサ有効性予測値を推定して前記走行推奨車線決定部に出力することを特徴とする付記４から６のいずれか１項に記載の車両運行システム。

（付記８）
前記学習済モデルは、前記走行情報データベースに蓄積された、過去に同一区間を走行した前記車両から取得した一周期前に対応する走行区間のセンサ有効性予測値及び現周期に対応する現在走行区間のセンサ有効性予測値を学習用データとして、一周期前の前記車両センシング情報に基づき、現周期である現在走行区間における車線ごとの前記センサ有効性予測値を推定すべく生成されたことを特徴とする付記７に記載の車両運行システム。

（付記９）
前記車両管制装置は、学習部をさらに備え、
前記学習部は、前記走行情報データベースに蓄積された、過去に同一区間を走行した車両から取得した一周期前に対応する走行区間のセンサ有効性予測値及び現周期に対応する現在走行区間のセンサ有効性予測値を学習用データとして、一周期前の前記車両センシング情報に基づき、現周期である現在走行区間における車線ごとの前記センサ有効性予測値を推定する学習済モデルを生成し、
前記走行推奨車線決定部は、前記学習済モデルによって推定された前記センサ有効性予測値に基づき、現在走行区間における前記走行推奨車線を決定することを特徴とする付記１に記載の車両運行システム。

（付記１０）
前記車両センシング情報は、前記車両と前記道路上の区画線との相対位置、前記車両と前記道路の側壁との相対位置、測位衛星を用いた測位による前記車両の絶対位置のいずれか１つ以上を含むことを特徴とする付記１から９のいずれか１項に記載の車両運行システム。

（付記１１）
前記制御量設定部は、前記複数の車両ごとに、車線変更タイミングを決定する機能をさらに有することを特徴とする付記１から１０のいずれか１項に記載の車両運行システム。

（付記１２）
前記走行推奨車線情報及び前記車両センシング情報に基づき、前記走行推奨車線への前記車線変更タイミングを決定することを特徴とする付記１１に記載の車両運行システム。

（付記１３）
自車両に設置された複数のセンサによって検出される自車位置情報及び自車両周辺情報を含む車両センシング情報を取得する車両センシング情報取得部と、
車両管制装置に送信する前記車両センシング情報を、通信部にアップロードするアップロード部と、
前記車両管制装置から送信された走行推奨車線情報を、前記通信部を介して取得する通信情報取得部と、
前記走行推奨車線情報に基づき走行推奨車線に沿った走行に関する制御量を設定する制御量設定部と、
を備える車両制御装置。

（付記１４）
付記１３に記載の車両制御装置と、
前記自車両に設置された前記複数のセンサと、
前記アップロード部からアップロードされた前記車両センシング情報を前記車両管制装置に送信し、前記車両管制装置から送信された前記走行推奨車線情報を受信する通信部と、
前記制御量設定部から出力される前記制御量に基づき前記自車両を駆動するアクチュエータ制御部と、
を備える車両制御システム。

（付記１５）
複数の車両からそれぞれ送信される車両センシング情報を受信するアップロード情報受信部と、
前記複数の車両が走行する道路の地図データ及び前記車両センシング情報を少なくとも格納する走行情報データベースと、
前記複数の車両ごとに、前記地図データ及び一周期前の走行区間において取得した前記車両センシング情報に基づき現周期である現在走行区間の各走行車線における前記車両センシング情報の有効性を予測するセンサ有効性予測値に基づき、前記現在走行区間における走行推奨車線を決定する走行推奨車線決定部と、
前記複数の車両ごとに決定された前記走行推奨車線に関する走行推奨車線情報を、対応する車両ごとに周期的に送信する車両管制側送信部と、
を備える車両管制装置。

（付記１６）
複数のセンサがそれぞれ設置された複数の車両から送信される車両センシング情報を取得するステップと、
前記車両センシング情報に基づき、前記複数のセンサにおけるセンサ有効性予測値を前記センサごとに算出するステップと、
前記センサ有効性予測値が予め設定された閾値予測値以上である前記センサの個数が、予め設定された閾値個数以上か否かを車線ごとに判定するステップと、
前記センサの個数が閾値個数以上である車線を走行推奨車線として決定するステップと、
を備える車両運行方法。

（付記１７）
前記走行推奨車線に関する情報及び前記車両センシング情報に基づき、車線変更の要否を判定するステップと、
前記車線変更を実行すると判定された場合に、前記車両センシング情報に基づき車線変更タイミングを決定するステップと、
をさらに備える付記１６に記載の車両運行方法。

本開示は、様々な例示的な実施の形態及び実施例が記載されているが、１つ、または複数の実施の形態に記載された様々な特徴、態様、及び機能は特定の実施の形態の適用に限られるのではなく、単独で、または様々な組み合わせで実施の形態に適用可能である。

従って、例示されていない無数の変形例が、本願明細書に開示される技術の範囲内において想定される。例えば、少なくとも１つの構成要素を変形する場合、追加する場合または省略する場合、さらには、少なくとも１つの構成要素を抽出し、他の実施の形態の構成要素と組み合わせる場合が含まれるものとする。

１ 車両、２ ステアリングホイール、３ ステアリング軸、４ 操舵ユニット、５ ＥＰＳユニット、６ パワートレインユニット、７ ブレーキユニット、１１ 通信部、１２ 自車両周辺情報取得用センサ群、１３ 自車両情報取得用センサ群、１４ アクチュエータ制御部、５０ 処理回路、５１ プロセッサ、５２ メモリ、５３ 記録媒体、５４ プログラム、１００ 車両制御装置、１０１ 通信情報取得部、１０２ 車両センシング情報取得部、１０３ アップロード部、１０４ 制御量設定部、１０５ 自車両周辺情報取得部、１０６ 自車両情報取得部、１１１ 前方カメラ、１１２ レーダセンサ、１２１ ＧＮＳＳセンサ、１２２ ナビゲーション装置、１３１ 操舵角センサ、１３２ 操舵トルクセンサ、１３３ ヨーレートセンサ、１３４ 速度センサ、１３５ 加速度センサ、２００ 車両制御システム、３１０ ＥＰＳコントローラ、３２０ パワートレインコントローラ、３３０ ブレーキコントローラ、５００、５００a、５００ｂ 車両管制装置、５１０ アップロード情報受信部、５２０ 走行情報データベース（走行情報ＤＢ）、５３０ 走行推奨車線決定部、５４０ 車両管制側送信部、５５０ 学習済モデル記憶部、６００ 学習装置、６１０ 学習部、６２０ 学習用データ取得部、６３０ 学習モデル生成部、１０００ 車両運行システム

Claims (17)

1. 複数の車両にそれぞれ搭載され前記車両の走行制御を実行する車両制御装置と、道路を走行する前記複数の車両に対して車両ごとに走行推奨車線を決定し走行推奨車線情報を送信する車両管制装置と、を含む車両運行システムであって、
   前記車両制御装置は、
   前記車両に設置された複数のセンサによって検出される自車位置情報及び自車両周辺情報を含む車両センシング情報を取得する車両センシング情報取得部と、
   前記走行推奨車線情報に基づき前記走行推奨車線に沿った走行に関する制御量を設定する制御量設定部と、を備え、
   前記車両管制装置は、
   前記道路の地図データ及び前記車両センシング情報を少なくとも格納する走行情報データベースと、
   前記複数の車両ごとに、前記地図データ及び一周期前の走行区間において前記車両センシング情報取得部が取得した前記車両センシング情報に基づき現周期である現在走行区間の車線ごとに前記車両センシング情報の有効性を予測するセンサ有効性予測値に基づき、前記現在走行区間における前記走行推奨車線を決定する走行推奨車線決定部と、
   を備える車両運行システム。
2. 前記車両制御装置は、
   前記車両管制装置に送信する前記車両センシング情報を通信部にアップロードするアップロード部と、
   前記車両管制装置から送信された前記走行推奨車線情報を、前記通信部を介して取得する通信情報取得部と、
   をさらに備える請求項１に記載の車両運行システム。
3. 前記車両管制装置は、
   前記複数の車両からそれぞれ送信される前記車両センシング情報を受信するアップロード情報受信部と、
   前記複数の車両ごとに決定された前記走行推奨車線情報を、対応する車両ごとに送信する車両管制側送信部と、
   をさらに備える請求項２に記載の車両運行システム。
4. 前記車両管制側送信部は、前記走行推奨車線情報を対応する前記車両ごとに周期的に送信することを特徴とする請求項３に記載の車両運行システム。
5. 前記センサ有効性予測値は、前記車両センシング情報に含まれる前記自車位置情報、走行場所情報、走行区間の天候情報及び走行時間帯情報のいずれか１つ以上の情報に基づき算出されることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の車両運行システム。
6. 前記走行推奨車線決定部は、前記センサ有効性予測値が予め設定された閾値予測値以上であるセンサの個数が、予め設定された閾値個数以上か否かを車線ごとに判定することにより、前記走行推奨車線を決定することを特徴とする請求項５に記載の車両運行システム。
7. 前記車両管制装置は、学習済モデルを格納する学習済モデル記憶部をさらに備え、
   前記学習済モデルは、前記走行情報データベースから出力される少なくとも前記道路の地図データ及び前記車両センシング情報に基づき、対応する車両ごとに前記センサ有効性予測値を推定して前記走行推奨車線決定部に出力することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の車両運行システム。
8. 前記学習済モデルは、前記走行情報データベースに蓄積された、過去に同一区間を走行した前記車両から取得した一周期前に対応する走行区間のセンサ有効性予測値及び現周期に対応する現在走行区間のセンサ有効性予測値を学習用データとして、一周期前の前記車両センシング情報に基づき、現周期である現在走行区間における車線ごとの前記センサ有効性予測値を推定すべく生成されたことを特徴とする請求項７に記載の車両運行システム。
9. 前記車両管制装置は、学習部をさらに備え、
   前記学習部は、前記走行情報データベースに蓄積された、過去に同一区間を走行した車両から取得した一周期前に対応する走行区間の前記センサ有効性予測値及び現周期に対応する現在走行区間の前記センサ有効性予測値を学習用データとして、一周期前の前記車両センシング情報に基づき、現周期である現在走行区間における車線ごとの前記センサ有効性予測値を推定する学習済モデルを生成し、
   前記走行推奨車線決定部は、前記学習済モデルによって推定された前記センサ有効性予測値に基づき、現在走行区間における前記走行推奨車線を決定することを特徴とする請求項１に記載の車両運行システム。
10. 前記車両センシング情報は、前記車両と前記道路上の区画線との相対位置、前記車両と前記道路の側壁との相対位置、測位衛星を用いた測位による前記車両の絶対位置のいずれか１つ以上を含むことを特徴とする請求項１から４、９のいずれか１項に記載の車両運行システム。
11. 前記制御量設定部は、前記複数の車両ごとに、車線変更タイミングを決定する機能をさらに有することを特徴とする請求項１から４、９のいずれか１項に記載の車両運行システム。
12. 前記走行推奨車線情報及び前記車両センシング情報に基づき、前記走行推奨車線への前記車線変更タイミングを決定することを特徴とする請求項１１に記載の車両運行システム。
13. 請求項１、３、４、９のいずれか１項に記載の車両運行システムに用いられる車両制御装置であって、
    前記車両センシング情報取得部と、
    前記車両管制装置に送信する前記車両センシング情報を、通信部にアップロードするアップロード部と、
    前記車両管制装置から送信された前記走行推奨車線情報を、前記通信部を介して取得する通信情報取得部と、
    前記制御量設定部と、
    を備える車両制御装置。
14. 請求項１３に記載の車両制御装置と、
    前記自車両に設置された前記複数のセンサと、
    前記アップロード部からアップロードされた前記車両センシング情報を前記車両管制装置に送信し、前記車両管制装置から送信された前記走行推奨車線情報を受信する通信部と、
    前記制御量設定部から出力される前記制御量に基づき前記自車両を駆動するアクチュエータ制御部と、
    を備える車両制御システム。
15. 複数の車両からそれぞれ送信される車両センシング情報を受信するアップロード情報受信部と、
    前記複数の車両が走行する道路の地図データ及び前記車両センシング情報を少なくとも格納する走行情報データベースと、
    前記複数の車両ごとに、前記地図データ及び一周期前の走行区間において取得した前記車両センシング情報に基づき現周期である現在走行区間の各走行車線における前記車両センシング情報の有効性を予測するセンサ有効性予測値に基づき、前記現在走行区間における走行推奨車線を決定する走行推奨車線決定部と、
    前記複数の車両ごとに決定された前記走行推奨車線に関する走行推奨車線情報を、対応する車両ごとに周期的に送信する車両管制側送信部と、
    を備える車両管制装置。
16. 以下の各ステップが車両管制装置の処理回路によって実行される車両運行方法であって、
    複数のセンサがそれぞれ設置された複数の車両から送信される車両センシング情報を取得するステップと、
    前記車両センシング情報に基づき、前記複数のセンサにおけるセンサ有効性予測値を前記センサごとに算出するステップと、
    前記センサ有効性予測値が予め設定された閾値予測値以上である前記センサの個数が、予め設定された閾値個数以上か否かを車線ごとに判定するステップと、
    前記センサの個数が閾値個数以上である車線を走行推奨車線として決定するステップと、
    を備える車両運行方法。
17. 以下の各ステップがさらに車両制御装置の処理回路によって実行される車両運行方法であって、
    前記走行推奨車線に関する情報及び前記車両センシング情報に基づき、車線変更の要否を判定するステップと、
    前記車線変更を実行すると判定された場合に、前記車両センシング情報に基づき車線変更タイミングを決定するステップと、
    をさらに備える請求項１６に記載の車両運行方法。

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