JP7400708B2 - センサ評価システム、センサ評価装置、車両 - Google Patents

センサ評価システム、センサ評価装置、車両 Download PDF

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Description

本発明は、車両に備える車両周囲の環境を検知するセンサの評価を行うセンサ評価システム、センサ評価装置、及び車両に関する。
高度道路交通システム（ＩＴＳ；Intelligent Transport System）の推進に当たって、車両に備えるセンサだけでなく、車両外部に設置する装置の情報を活用する様々な技術が提案されている。
特許文献１には、車両とインフラとが協調して路上の障害物を検出する障害物認識システムであって、簡易かつ安価で、認識精度及び認識速度が向上した障害物認識システムが開示されている。この障害物認識システムは、路側に設置され道路を撮像する路側撮像手段と、路側に設置され路側撮像手段により撮像された路側画像データを特性情報とともに車両に送信する路側送信手段と、を有する。また、この障害物認識システムは、車両に搭載され道路を撮像する車両側撮像手段と、車両に搭載され車両撮像手段により撮像された車両側画像データを撮像した時間と関連付けて記憶保持する記憶手段と、を有する。さらに、この障害物認識システムは、車両に搭載され路側送信手段により送信された路側画像データを特性情報と自車両の走行状態とに基づいて補正する補正手段と、補正手段により得られた補正路側画像データと同一時刻に撮像された車両側画像データを記憶手段から抽出し、抽出した車両側画像データと補正路側画像データとから障害物を検出及び認識する認識手段と、を有する。
特開２００６―２３６０９４号公報
車両周囲の環境（先行車、車線、障害物等）に対する自車両の位置を正確に推定することは、自律走行制御や衝突軽減ブレーキ等の車両の種々の制御を適切に実行する上で重要となる。特に自律走行制御においては、自己位置推定機能の性能に大きく影響する。
車両周囲の環境に対する自車両の位置の推定は、車両に備えられ車両周囲の環境を検知するセンサの検知情報に基づいて行われる。このため、搭載位置ズレ等に伴いセンサのキャリブレーションが不十分となる場合や経年劣化等によりセンサの機能が低下すると、自車両の位置の推定の精度が低下する、延いては、制御性能が低下する虞がある。
しかしながら、従来において、このようなセンサの機能低下、延いては制御性能の低下は、制御が実行され車両の挙動として表れない限り、気づくことがほとんどできないという課題がある。
これは、自車両に備えるセンサの恒常的な検知情報の正しさを、自車両単体で判断することはできず、検知情報は正しいとして制御を実行するためである。特に自律走行制御においては、自己位置推定機能により推定された自車両の地図上の位置は正しいとして制御を実行することとなる。
本発明は、上記の課題を鑑みてなされたもので、車両外部に設置する装置の情報を活用することで、車両に備えられ車両周囲の環境を検知するセンサの機能評価を、車両の挙動を観測することなく継続的に行うことが可能なセンサ評価システム、センサ評価装置、及び車両を提案することを目的とする。
本発明の一態様に係るセンサ評価システムは、車両に備えられ車両周囲の環境を検知するセンサを評価するシステムであって、車両外部に設置されるインフラ装置と、情報処理装置と、を備えている。
インフラ装置は、インフラ装置周囲の環境を検知するインフラセンサと、情報処理を行うインフラ情報処理装置と、を含んでいる。インフラ情報処理装置は、インフラセンサの検出情報に基づいて、インフラ装置周囲の環境の特徴的な部分を示す一又は複数の特徴点を検出する第１特徴点検出処理と、第１特徴点検出処理で検出した一又は複数の特徴点の位置に関する情報を示す第１特徴点位置情報を算出する第１特徴点位置算出処理と、を実行する。
情報処理装置は、センサの検出情報に基づいて車両周囲の環境の一又は複数の特徴点を検出する第２特徴点検出処理と、第２特徴点検出処理で検出した一又は複数の特徴点の位置に関する情報を示す第２特徴点位置情報を算出する第２特徴点位置算出処理と、同一の一又は複数の特徴点に係る第１特徴点位置情報と第２特徴点位置情報との差分を算出する差分処理と、差分の大きさに基づいてセンサの機能を評価する機能評価処理とを実行する。
第１特徴点位置情報は、インフラセンサが第１特徴点位置情報に係る特徴点の位置の情報を検出した時間を示す第１検知時間の情報を含み、第２特徴点位置情報は、センサが第２特徴点位置情報に係る特徴点の位置の情報を検出した時間を示す第２検知時間の情報を含んでいても良い。そして、差分算出処理において、情報処理装置は、第１検知時間と第２検知時間が同等となる前記第１特徴点位置情報と前記第２特徴点位置情報との差分を算出しても良い。
機能評価処理において、情報処理装置は、差分が所定の閾値以上となる場合に、センサの機能を正常ではないと評価しても良い。また、車両が距離を隔てて位置する遠隔支援装置の操作により遠隔支援を受けることができる車両であるとして、情報処理装置は、センサの機能を正常ではないと評価する場合に、遠隔支援装置に対して遠隔支援を要求しても良い。
インフラ情報処理装置は、地図及びいくつかの特徴点の地図上の位置の情報を含む第１地図情報を記憶していても良い。そして、第１特徴点位置算出処理において、インフラ情報処理装置は、第１特徴点検出処理で検出した特徴点のうち第１地図情報に位置の情報が記憶されている特徴点と、第１地図情報に位置の情報が記憶されていない特徴点との距離を第１特徴点位置情報として算出しても良い。また情報処理装置は、地図及びいくつかの特徴点の地図上の位置の情報を含む第２地図情報を記憶していても良い。そして、第２特徴点位置算出処理において、情報処理装置は、第２特徴点検出処理で検出した特徴点のうち第２地図情報に位置の情報が記憶されている特徴点と、第２地図情報に位置の情報が記憶されていない特徴点との距離を第２特徴点位置情報として算出しても良い。
センサ評価システムは、さらに地図及びいくつかの特徴点の地図上の位置の情報を含む地図情報を記憶する記憶装置を備えていても良い。そしてインフラ情報処理装置は、第１特徴点検出処理で検出した特徴点のうち地図情報に位置の情報が記憶されている特徴点の地図上の位置の情報に基づいて、地図情報に位置の情報が記憶されていない特徴点の地図上の位置を第１特徴点位置情報として算出しても良い。また情報処理装置は、第２特徴点検出処理で検出した特徴点のうち地図情報に位置の情報が記憶されている特徴点の地図上の位置の情報に基づいて、地図情報に位置の情報が記憶されていない特徴点の地図上の位置を第２特徴点位置情報として算出しても良い。
本発明の一態様に係るセンサ評価装置は、車両に備えられ車両周囲の環境を検知するセンサを評価する。このセンサ評価装置は、プログラムを記憶したメモリと、メモリに結合されたプロセッサと、を備えている。プロセッサは、プログラムの実行時、センサから検出情報を取得する処理と、車両外部に設置するインフラ装置からインフラ装置周囲の環境の特徴的な部分を示す一又は複数の特徴点の位置に関する情報を示す第１特徴点位置情報を取得する処理と、センサの検出情報に基づいて車両周囲の環境の一又は複数の特徴点を検出する特徴点検出処理と、特徴点検出処理で検出した一又は複数の特徴点の位置に関する情報を示す第２特徴点位置情報を算出する第２特徴点位置算出処理と、同一の一又は複数の特徴点に係る第１特徴点位置情報と第２特徴点位置情報との差分を算出する差分算出処理と、差分の大きさに基づいてセンサの機能を評価する機能評価処理と、を実行する。
本発明の一態様に係る車両は、車両周囲の環境を検知するセンサと、情報処理装置と、を備えている。情報処理装置は、センサから検出情報を取得する処理と、車両外部に設置するインフラ装置からインフラ装置周囲の環境の特徴的な部分を示す一又は複数の特徴点の位置に関する情報を示す第１特徴点位置情報を取得する処理と、センサの検出情報に基づいて車両周囲の環境の一又は複数の特徴点を検出する特徴点検出処理と、特徴点検出処理で検出した一又は複数の特徴点の位置に関する情報を示す第２特徴点位置情報を算出する第２特徴点位置算出処理と、同一の一又は複数の特徴点に係る第１特徴点位置情報と第２特徴点位置情報との差分を算出する差分算出処理と、差分の大きさに基づいてセンサの機能を評価する機能評価処理と、を実行する。
本発明に係るセンサ評価システム、センサ評価装置、車両によれば、車両周囲及びインフラ装置周囲の両方において検出される同一の一又は複数の特徴点について、第１特徴点位置情報と第２特徴点位置情報との差分を算出する。そして、差分の大きさに基づいてセンサの機能を評価する。これにより、車両の挙動を観測することなく継続的にセンサの機能評価を行うことができる。
本実施の形態に係るセンサ評価システムの概要を説明するための概念図である。 本実施の形態に係るセンサ評価システムによるセンサの評価の概要を説明するための概念図である。 第１の実施の形態に係るセンサ評価システムの構成例を示すブロック図である。 本実施の形態に係るインフラ情報処理装置が実行する処理を示すフローチャートである。 第１の実施の形態に係るインフラ情報処理装置が実行する第１特徴点位置算出処理を説明するための概念図である。 本実施の形態に係る機能評価部が実行する処理を示すフローチャートである。 第１の実施の形態に係る機能評価部が実行する第２特徴点位置算出処理を説明するための概念図である。 第１の実施の形態の変形例２に係るセンサ評価システムの構成例を示すブロック図である。 第２の実施の形態に係るセンサ評価システムの構成例を示すブロック図である。 第２の実施の形態に係るインフラ情報処理装置が実行する第１特徴点位置算出処理を説明するための概念図である。 第２の実施の形態に係る機能評価部が実行する第２特徴点位置算出処理を説明するための概念図である。 第３の実施の形態に係るセンサ評価システムの構成例を示すブロック図である。
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。ただし、以下に示す実施の形態において各要素の個数、数量、量、範囲などの数に言及した場合、特に明示した場合や原理的に明らかにその数が特定される場合を除いて、その言及した数に、この発明が限定されるものではない。また、以下に示す実施の形態において説明する構造などは、特に明示した場合や明らかに原理的にそれに特定される場合を除いて、この発明に必ずしも必須のものではない。なお、各図中、同一又は相当する部分には同一の符号を付しており、その重複説明は適宜に簡略化ないし省略する。
１．概要
図１は、本実施の形態に係るセンサ評価システム１０の概要を説明するための概念図である。図１は、車両２が道路上を走行する場合を示している。車両２は、自律走行制御により自律走行を行う自動運転車であっても良い。車両２は、車両２の制御に係る情報を取得するために、車両２周囲の環境を検知するセンサである自律センサ２００を備えている。自律センサ２００は、例えば、レーダー、カメラ、ＬＩＤＡＲ（Light Detection And Ranging）等である。あるいは、複数のセンサとセンサフュージョンを行う処理装置とにより構成されていても良い。自律センサ２００が検知する車両２周囲の環境は、例えば、看板ＳＧＮ、停止車両ＳＶＣ、歩行者ＰＤＴ、白線ＷＬ等である。ただし、物標に限らず、壁や道路表面、形状、色彩、輝度値等であっても良い。
センサ評価システム１０は、自律センサ２００の評価を行う。センサ評価システム１０は、車両２の外部に設置されるインフラ装置１と、自律センサ２００の評価に係る処理を実行する情報処理装置２１０と、を備えている。情報処理装置２１０は、自律センサ２００及びインフラ装置１と情報伝達が可能なように構成される。図１において、情報処理装置２１０は、車両２に備えられている。この場合、例えば、車両２及びインフラ装置１が通信装置を備え、車両２とインフラ装置１とが無線による通信を行うことで情報伝達を行う。そして、情報処理装置２１０は、自律センサ２００及び通信装置と電気的に又は無線で接続し、自律センサ２００及びインフラ装置１と情報伝達を行う。車両２に備える情報処理装置２１０は、典型的には、メモリとプロセッサとを備えるＥＣＵ（Electronic Control Unit）である。
ただし、情報処理装置２１０は、車両２外部に備えられていても良い。例えば、車両２及びインフラ装置１が接続するネットワーク上に構成されるサーバーであっても良い。この場合、情報処理装置２１０は、ネットワークを介して車両２及びインフラ装置１と情報伝達を行う。
インフラ装置１は、インフラ装置１周囲の環境を検知するインフラセンサ１００と、情報処理を行うインフラ情報処理装置１１０と、を含んでいる。インフラ装置１は、インフラセンサ１００が検知する環境の範囲が、自律センサ２００が検知する環境の範囲と重なることがあるように設置される。例えば、図１に示すように、車両２が走行する道路沿いに設置される。
インフラセンサ１００が検知するインフラ装置１周囲の環境は、自律センサ２００と同等である。ただし、インフラセンサ１００が検知する環境の範囲と、自律センサ２００が検知する環境の範囲と、は異なっていても良い。例えば、図１の平面図で示すように、自律センサ２００が検知する環境の範囲（一点鎖線）には、看板ＳＧＮ、停止車両ＳＶＣが含まれるが、歩行者ＰＤＴは含まれていない。一方で、インフラセンサ１００が検知する環境の範囲（破線）には、看板ＳＧＮ、停止車両ＳＶＣ、歩行者ＰＤＴが全て含まれている。このように、インフラセンサ１００と、自律センサ２００と、が検知する環境の範囲は重なっていればよく、同一である必要はない。
インフラ情報処理装置１１０は、インフラセンサ１００から検出情報を取得し、検出情報に基づいてインフラ装置１周囲の環境の一又は複数の特徴点の位置に関する情報を示す第１特徴点位置情報を算出する。特徴点は、特徴的な部分を示す点であり、例えば、看板ＳＧＮの角となる点、白線ＷＬの線の切れ目となる点等である。その他、色や輝度値の境界等であっても良い。
情報処理装置２１０は、自律センサ２００から検出情報を取得し、検出情報に基づいて車両２周囲の環境の一又は複数の特徴点の位置に関する情報を示す第２特徴点位置情報を算出する。そして、インフラ装置１から第１特徴点位置情報を取得し、同一の一又は複数の特徴点に係る第１特徴点位置情報と第２特徴点位置情報の差分の大きさに基づいて、自律センサ２００の機能を評価する。例えば、算出した差分のいずれかが所定の閾値以上となる場合は、自律センサ２００の機能が正常ではないと評価する。これは、差分が所定の閾値以上となる場合、インフラセンサ１００の検知情報と、自律センサ２００の検知情報と、に差異があると考えられることによる。あるいは、算出した差分の大きさの程度に応じて、段階的な評価を行っても良い。
図２は、センサ評価システム１０による自律センサ２００の評価の概要を説明するための概念図である。図２において、ＦＰは特徴点を示している。なお、複数の特徴点それぞれを区別するため、符号に附番を附している。
図２において、インフラ情報処理装置１１０は、インフラセンサ１００が検知した環境から４つの特徴点、ＦＰ１、ＦＰ２、ＦＰ３、ＦＰ４を検出している。従って、インフラ情報処理装置１１０は、特徴点ＦＰ１、ＦＰ２、ＦＰ３、及びＦＰ４に係る第１特徴点位置情報を検出する。これは、例えば、特徴点ＦＰ１と特徴点ＦＰ２、ＦＰ３、及びＦＰ４との距離に関する情報である。
図２において、情報処理装置２１０は、自律センサ２００が検知した環境から３つの特徴点、ＦＰ１、ＦＰ２、ＦＰ３を検出している。従って、情報処理装置２１０は、特徴点ＦＰ１、ＦＰ２、及びＦＰ３に係る第２特徴点位置情報を検出する。これは、例えば、特徴点ＦＰ１と特徴点ＦＰ２及びＦＰ３との距離に関する情報である。
情報処理装置２１０は、インフラ情報処理装置１１０が算出した第１特徴点位置情報を取得する。そして、情報処理装置２１０及びインフラ情報処理装置１１０の両方で検出されている特徴点、ＦＰ１、ＦＰ２、ＦＰ３に係る第１特徴点位置情報と第２特徴点位置情報の差分を算出する。一方で、情報処理装置２１０は特徴点ＦＰ４を検出していないため、特徴点ＦＰ４に係る第１特徴点位置情報は考慮されない。
このようにして算出した差分の大きさに基づいて、情報処理装置２１０は、自律センサ２００の機能を評価する。
２．第１の実施の形態
２－１．構成
図３は、第１の実施の形態に係るセンサ評価システム１０の構成例を示すブロック図である。センサ評価システム１０は、車両２に備えられる車両２周囲の環境を検知するセンサである自律センサ２００を評価する。
センサ評価システム１０は、インフラ装置１を備えている。インフラ装置１は、インフラ装置１周囲の環境を検知するインフラセンサ１００と、情報処理を行うインフラ情報処理装置１１０と、通信装置１３０と、を含んでいる。
インフラセンサ１００は、インフラ装置１周囲の環境に係る情報を検出し、検出情報を出力する。検出情報は、少なくともインフラ装置１とインフラ装置１周囲の環境との位置関係を示す情報を含むように与えられる。インフラセンサ１００は、インフラ装置１とインフラ装置１周囲の環境との位置関係を示す情報を検出することができるものであればどのような形態であっても良い。例えば、インフラ装置１周囲の地面にかかる圧力を検知し、検知した圧力から位置関係を示す情報を検出する圧力センサであっても良い。自律センサ２００と同様に、レーダー、カメラ、ＬＩＤＡＲ等により構成されていても良い。
インフラ情報処理装置１１０は、典型的には、メモリとプロセッサとを備える電子計算機である。メモリは、データを一時的に記憶するＲＡＭ（Random Access memory）と、プロセッサで実行可能な制御プログラムや制御プログラムに係る種々のデータを記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）と、含んでいる。プロセッサは、メモリからプログラムを読み出し、メモリから読み出す種々のデータに基づいて、プログラムに従う処理を実行する。インフラ情報処理装置１１０は、インフラセンサ１００から取得する検出情報に基づいて、プログラムに従う処理を実行し実行結果を出力する。インフラ情報処理装置１１０が実行する処理には、後述する第１特徴点位置情報を算出する処理が含まれる。つまり、実行結果は第１特徴点位置情報を含む。インフラ情報処理装置１１０が実行する処理の詳細については後述する。
ここでインフラ情報処理装置１１０のメモリは、プロセッサが実行する処理に係るデータとして、地図の情報である第１地図情報を記憶している。第１地図情報は、２次元の地図の情報であっても良いし、３次元の地図の情報であっても良い。さらに第１地図情報には、いくつかの特徴点ＦＰの、第１地図情報に係る地図上の位置の情報が含まれている。
通信装置１３０は、車両２と通信し、種々の情報（通信情報）の送受信を行う装置である。通信装置１３０が送信する通信情報は、少なくともインフラ情報処理装置１１０の出力結果の情報が含まれる。つまり、第１特徴点位置情報が含まれる。通信装置１３０に係る通信はどのような形態によって行われても良い。例えば、電波の送受信により行われても良いし、通信装置１３０がネットワークに接続し、ネットワークを介して通信情報の送受信を行っても良い。
車両２は、車両２の周囲を検知する自律センサ２００と、ＥＣＵ２１０（情報処理装置）と、車両２の状態を検出する車両状態センサ２２０と、通信装置２３０と、アクチュエータ２４０と、を備えている。車両２は、ＥＣＵ２１０により種々の制御が行われる。例えば、自律走行制御や衝突軽減ブレーキ等である。ＥＣＵ２１０は、自律センサ２００、車両状態センサ２２０、通信装置２３０から取得する情報に基づいて、車両２の制御に係る種々の処理を実行し、制御信号を生成する。そして、アクチュエータ２４０が、制御信号に従って動作することにより、車両２の種々の制御が実現される。
自律センサ２００は、レーダー２０１、カメラ２０２、及びＬＩＤＡＲ２０３を含んでいる。車両２の周囲を検知するその他のセンサを含んでいても良い。さらに、これらのセンサの検出情報に対してセンサフュージョンを行う処理装置を含んでいても良い。自律センサ２００は、車両２周囲の環境に係る情報を検出し、検出情報を出力する。例えば、レーダー２０１について、電波の照射方向に在る物標の車両２に対する距離、角度、及び速度の情報である。カメラ２０２について、車両２周囲の環境を撮像して得られる画像データの情報、及び画像データの解析により検出される情報である。ＬＩＤＡＲ２０３について、車両２周囲の環境の点群データの情報である。
これらの検出情報は、少なくとも車両２と車両２周囲の環境との位置関係を示す情報を含むように与えられる。例えば、カメラ２０２の検出情報には、画像データの解析により、画像上の複数の特定の点に対応する車両２周囲の環境と車両２との位置関係を示す情報が与えられる。ＬＩＤＡＲ２０３の検出情報には、点群データ上のそれぞれの点について、車両２との位置関係を示す情報が与えられる。あるいは、レーダー２０１、カメラ２０２、ＬＩＤＡＲ２０３の検出情報に対してセンサフュージョンが行われることで、車両２と車両２周囲の環境との位置関係を示す情報が与えられても良い。
車両状態センサ２２０は、車両２の状態に係る情報を検出し、検出情報を出力する。車両状態センサ２２０は、例えば、車輪速センサ、Ｇセンサ、ジャイロセンサ等である。車輪速センサは、車両２の速度を検出する。Ｇセンサは、車両２の加速度を検出する。ジャイロセンサは、車両２のヨー方向、ロール方向、ピッチ方向の角速度又は角加速度を検出する。
通信装置２３０は、車両２の外部の装置と通信し、種々の情報（通信情報）の送受信を行う装置である。通信装置２３０は、例えば、車車間通信や路車間通信を行うための装置、ＧＰＳ（Global Positioning System）機能を提供する装置等である。通信装置２３０は、少なくとも通信装置１３０を介してインフラ装置１と通信を行うことができるように構成されている。また、通信装置２３０が通信装置１３０を介してインフラ装置１から受信し、通信装置２３０が車両２に備える装置に対して出力する通信情報には、少なくとも第１特徴点位置情報が含まれる。なお、通信装置２３０に係る通信はどのような形態によって行われても良い。
ＥＣＵ２１０は、機能評価部２１１と、制御部２１２と、を含んでいる。機能評価部２１１は、自律センサ２００の機能を評価する処理を実行する。機能評価部２１１は、自律センサ２００の機能の評価結果を制御部２１２に対して伝達する。機能評価部２１１が実行する処理の詳細については後述する。
制御部２１２は、車両２の種々の制御に係る処理を実行し、制御信号を生成する。また制御部２１２は、機能評価部２１１から伝達される評価結果に応じた処理を実行する。例えば、評価結果が自律センサ２００の機能が正常ではないことを示す場合、自律センサ２００の検出情報に基づく制御機能の作動を停止させる。あるいは、評価結果が自律センサ２００の機能が低下していることを示す場合、自律センサ２００の検出情報に基づく制御機能の性能が低下していることを車両２のオペレータに通知する、あるいは自律センサ２００の機能低下に伴う制御機能の状態の評価を行う。自律センサ２００の検出情報に基づく制御機能は、例えば、自己位置推定機能及び自律走行制御である。
ここで、ＥＣＵ２１０のメモリは、機能評価部２１１及び制御部２１２が実行する処理に係るデータとして、地図の情報である第２地図情報を記憶している。第２地図情報は、２次元の地図の情報であっても良いし、３次元の地図の情報であっても良い。また第２地図情報は、あらかじめ与えられる情報であっても良いし、制御部２１２がマッピングにより作成する情報であっても良い。さらに第２地図情報には、いくつかの特徴点ＦＰの、第２地図情報に係る地図上の位置の情報が含まれている。特徴点ＦＰの地図上の位置の情報は、あらかじめ与えられる情報であっても良いし、制御部２１２がマッピングにおいて与える情報であっても良い。
なお、ＥＣＵ２１０のメモリが記憶する第２地図情報と、インフラ情報処理装置１１０のメモリが記憶する第１地図情報と、は共通の地図情報でなくても良い。また、第２地図情報に位置の情報が含まれる特徴点ＦＰと、第１地図情報に位置の情報が含まれる特徴点ＦＰと、は異なっていても良い。
機能評価部２１１と、制御部２１２は、それぞれが制御プログラムにおける処理の部分として実現されていても良いし、それぞれが別個のプロセッサとして実現されていても良い。あるいは、機能評価部２１１と制御部２１２がそれぞれ別個のＥＣＵにより構成されていても良い。さらに、制御部２１２が、複数の制御のそれぞれ又は一群の制御毎に別個のＥＣＵにより構成されていても良い。この場合、ＥＣＵ２１０は、複数のＥＣＵにより構成される。このとき、それぞれのＥＣＵは、処理の実行に際して必要な情報を取得することができる程度に、互いに情報を伝達することができるように接続される。少なくとも、機能評価部２１１に係るＥＣＵは、制御部２１２を構成するそれぞれのＥＣＵに対して情報を伝達することができるように接続される。
アクチュエータ２４０は、ＥＣＵ２１０から与えられる制御信号に従って動作する。アクチュエータ２４０は、機能に応じた種々のアクチュエータにより構成される。例えば、ＥＣＵ２１０が自律走行制御に係る処理を実行し、加速、減速、操舵に関する制御信号がアクチュエータ２４０に伝達される。そして、制御信号に従ってアクチュエータ２４０が動作することにより、車両の自律走行が行われる。
２－２．処理
２－２－１．インフラ情報処理装置
図４は、インフラ情報処理装置１１０が実行する処理を示すフローチャートである。図４に示す処理は、所定の周期毎に繰り返し実行されても良いし、特定の条件により処理の実行が開始されても良い。例えば、車両２がインフラ装置１付近に一定程度近づいたことを条件として処理の実行が開始されても良い。この場合、インフラセンサ１００の検出情報や車両２とインフラ装置１との間の通信情報から処理の実行開始を判断することができる。
ステップＳ１００（第１特徴点検出処理）において、インフラ情報処理装置１１０は、インフラセンサ１００の検出情報からインフラ装置１周囲の環境の一又は複数の特徴点ＦＰを検出する。ここで、検出する特徴点ＦＰには、第１地図情報に位置の情報が含まれている特徴点ＦＰ（以下、「第１登録特徴点」とも称する。）と、第１地図情報に位置の情報が含まれていない特徴点ＦＰ（以下、「第１未登録特徴点」とも称する。）が含まれる。
ここで特徴点ＦＰの検出方法は、インフラセンサ１００の形態及び検出情報の内容により異なって良い。例えば、検出情報が画像データとして与えられる場合、画像解析により特徴点ＦＰを検出する。検出情報が点群データとして与えられる場合、形状認識により特徴点ＦＰを検出する。あるいは、これらの検出がインフラセンサ１００において行われ、検出情報として特徴点ＦＰが与えられても良い。
また、検出する特徴点ＦＰは、地図上の位置が時間によりほとんど変化しないことが望ましい。例えば、固定された物標（看板や柱等）や静止している物標（停止車両等）に係る特徴点ＦＰが望ましい。後述する差分算出処理において、時間による位置の変化に伴う誤差を低減するためである。
ステップＳ１００の後、処理はステップＳ１１０に進む。
ステップＳ１１０（第１特徴点位置算出処理）において、インフラ情報処理装置１１０は、ステップＳ１００において検出した一又は複数の特徴点ＦＰの位置に関する情報（第１特徴点位置情報）を算出する。図５は、第１特徴点位置算出処理を説明するための概念図である。図５は、ステップＳ１００において、インフラ情報処理装置１１０が４つの特徴点、ＦＰ１、ＦＰ２、ＦＰ３、及びＦＰ４を検出した場合を示している。ここで、特徴点ＦＰ１は、第１未登録特徴点であり、特徴点ＦＰ２、ＦＰ３、及びＦＰ４は、第１登録特徴点である。ステップＳ１１０において、インフラ情報処理装置１１０は、第１未登録特徴点である特徴点ＦＰ１と、第１登録特徴点である特徴点ＦＰ２、ＦＰ３、及びＦＰ４との距離を第１特徴点位置情報として算出する。
より具体的には次の通りである。インフラ情報処理装置１１０は、自律センサ２００の検出情報に基づいて、検出した特徴点ＦＰ１、ＦＰ２、ＦＰ３、及びＦＰ４それぞれについてインフラ装置１の位置を基点とする位置ベクトルａ１、ａ２、ａ３、及びａ４を与える。そして、位置ベクトルの差、ａ２－ａ１、ａ３－ａ１、ａ４－ａ１を第１特徴点位置情報とする。
２－２－２．機能評価部
図６は、機能評価部２１１が実行する処理を示すフローチャートである。図６に示す処理は、所定の周期毎に繰り返し実行されても良いし、特定の条件により処理の実行が開始されても良い。
ステップＳ２００（第２特徴点検出処理）において、機能評価部２１１は、自律センサ２００の検出情報から車両２周囲の環境の一又は複数の特徴点ＦＰを検出する。ここで、検出する特徴点ＦＰには、第２地図情報に位置の情報が含まれている特徴点ＦＰ（以下、「第２登録特徴点」とも称する。）と、第２地図情報に位置の情報が含まれていない特徴点ＦＰ（以下、「第２未登録特徴点」とも称する。）が含まれる。
ここで特徴点ＦＰの検出方法は、自律センサ２００の形態及び検出情報の内容により異なって良い。あるいは、自律センサ２００において特徴点ＦＰの検出が行われ、検出情報として特徴点ＦＰが与えられても良い。
ステップＳ２００の後、処理はステップＳ２１０に進む。
ステップＳ２１０（第２特徴点位置算出処理）において、機能評価部２１１は、ステップＳ２００において検出した一又は複数の特徴点ＦＰの位置に関する情報（第２特徴点位置情報）を算出する。図７は、第２特徴点位置算出処理を説明するための概念図である。図７は、ステップＳ２００において、機能評価部２１１が３つの特徴点、ＦＰ１、ＦＰ２、及びＦＰ３を検出した場合を示している。ここで、特徴点ＦＰ１は、第２未登録特徴点であり、特徴点ＦＰ２及びＦＰ３は、第２登録特徴点である。ステップＳ２１０において、機能評価部２１１は、第２未登録特徴点である特徴点ＦＰ１と、第２登録特徴点である特徴点ＦＰ２及びＦＰ３との距離を第２特徴点位置情報として算出する。
より具体的には次の通りである。機能評価部２１１は、自律センサ２００の検出情報に基づいて、検出した特徴点ＦＰ１、ＦＰ２、及びＦＰ３それぞれについて車両２の位置を基点とする位置ベクトルｂ１、ｂ２、及びｂ３を与える。そして、位置ベクトルの差、ｂ２－ｂ１、及びｂ３－ｂ１を第２特徴点位置情報とする。
ステップＳ２１０の後、処理はステップＳ２２０に進む。
ステップＳ２２０（差分算出処理）において、機能評価部２１１は、同一の一又は複数の特徴点ＦＰに係る第１特徴点位置情報と第２特徴点位置情報の差分を算出する。
より具体的には次の通りである。機能評価部２１１は、図５において説明した第１特徴点位置情報をインフラ装置１から取得し、図７において説明した第２特徴点位置情報を算出しているとする。ここで、図５及び図７で示す特徴点ＦＰ１、ＦＰ２、及びＦＰ３は同一であるとする。従って、機能評価部２１１は、特徴点ＦＰ１、ＦＰ２、及びＦＰ３に係る第１特徴点位置情報と第２特徴点位置情報の差分を算出する。つまり、ａ２－ａ１とｂ２－ｂ１の差分Δ２、及びａ３－ａ１とｂ３－ｂ１の差分Δ３を算出する。これは、以下の式（１）及び（２）で与えられる。以下の式において、||ｖ||は、ベクトルｖのユークリッドノルムを示す。
Figure 0007400708000001
Figure 0007400708000002
なお、機能評価部２１１が検出した特徴点ＦＰには、インフラ情報処理装置１１０が検出した特徴点ＦＰ４と同一の特徴点ＦＰが含まれないため、差分算出処理において、第１特徴点位置情報のａ４－ａ１は考慮されない。
再度図６を参照する。ステップＳ２２０の後、処理はステップＳ２３０に進む。
ステップＳ２３０（機能評価処理）において、機能評価部２１１は、ステップＳ２２０において算出した差分の大きさに基づいて、自律センサ２００の機能を評価する。機能評価部２１１は、ステップＳ２２０において算出した差分が所定の閾値ｋ１以上となる場合、自律センサ２００の機能を正常ではないと評価する。閾値ｋ１は、プログラムにあらかじめ与えられる値であり、センサ評価システム１０の適合実験等により定められる。
より具体的には次の通りである。ステップＳ２２０において、機能評価部２１１は、式（１）及び式（２）で示す差分Δ２及びΔ３を算出したとする。機能評価部２１１は、差分Δ２及びΔ３それぞれと、閾値ｋ１と、を比較する。そして、Δ２及びΔ３のいずれか一方が、閾値ｋ１以上となる場合、自律センサ２００の機能を正常ではないと評価する。あるいは、差分Δ２及びΔ３の二乗和を算出し、二乗和が閾値ｋ１以上となる場合、自律センサ２００の機能を正常ではないと評価しても良い。
以上説明した処理により、車両２の挙動を観測することなく、継続的に自律センサ２００の機能評価を行うことができる。また制御部２１２は、自律センサ２００の機能の評価結果を取得することで、自律センサ２００の検出情報に基づく制御機能について、作動可否や性能評価を行うことができる。
２－３．変形例
第１の実施の形態に係るセンサ評価システム１０は、以下のように変形した態様を採用しても良い。
２－３－１．変形例１
第１特徴点位置情報は、インフラセンサ１００が第１特徴点位置情報に係る特徴点の位置の情報を検出した時間（以下、「第１検知時間」とも称する。）の情報を含んでいても良い。また第２特徴点位置情報は、自律センサ２００が第２特徴点位置情報に係る特徴点の位置の情報を検出した時間（以下、「第２検知時間」とも称する。）の情報を含んでいても良い。そして、機能評価部２１１は、差分算出処理において、第１検知時間と第２検知時間が同等である第１特徴点位置情報と第２特徴点位置情報の差分を算出しても良い。
これにより、時間により位置が変化する特徴点ＦＰ（例えば、歩行者に係る特徴点ＦＰ）を検出対象とすることができる。さらに、機能評価部２１１は、機能評価処理において、連続的な時間において算出される差分のデータに基づいて自律センサ２００の機能を評価することできる。例えば、特定の特徴点ＦＰに係る第１特徴点位置情報と第２特徴点位置情報の１０秒間のデータについて差分を算出し、差分の大きさに基づいて自律センサ２００のトラッキングに係る機能を評価することができる。
２－３－２．変形例２
車両２を、距離を隔てて位置する遠隔支援装置の操作により遠隔支援を受けることができる車両であるとして、ＥＣＵ２１０は、機能評価部２１１が機能評価処理において、自律センサ２００の機能を正常ではないと評価する場合、遠隔支援装置に対して遠隔支援を要求しても良い。
図８は、変形例２に係るセンサ評価システム１０の構成例を示すブロック図である。図８に示す構成では、図３に示す構成と比較して、遠隔支援装置３が備えられている。遠隔支援装置３は、車両２と通信し、種々の情報（通信情報）を送受信することができるように構成されている。遠隔支援装置３は、通信情報の送受信により、車両２の遠隔支援を行う。遠隔支援装置３により行われる遠隔支援は、例えば、車両２の遠隔運転である。この場合、遠隔支援装置３が車両２に対して送信する通信情報には、遠隔運転を行うための運転操作情報が含まれる。遠隔支援装置３が車両２から受信する通信情報には、車両２の走行映像が含まれる。
ＥＣＵ２１０は、機能評価部２１１が機能評価処理において、自律センサ２００の機能を正常ではないと評価する場合、通信装置２３０に対して遠隔支援の要求を示す信号を出力する。そして、遠隔支援装置３は、通信装置２３０を介して車両２から遠隔支援の要求を受信し、車両２の遠隔支援を行う。例えば、遠隔支援装置３による車両２の遠隔運転を開始する。
これにより、車両２の状態を常に監視することを必要とすることなく、適切なタイミングで車両２の遠隔支援を行うことができる。例えば、車両２が自律走行制御を実行中、自律センサ２００の機能が低下したために自律走行制御の性能が十分に得られない場合に、自律センサ２００の機能低下を検知して、遠隔支援の要求を行うことができる。
３．第２の実施の形態
以下、第２の実施の形態について説明する。ただし、前述した内容において既に説明した事項については適宜省略する。
３－１．構成
図９は、第２の実施の形態に係るセンサ評価システム１０の構成例を示すブロック図である。図９に示す構成では、図３に示す構成と比較して、記憶装置４が備えられている。記憶装置４は、地図情報に係るデータベースである地図データベースＭＤＢを記憶している。また地図データベースＭＤＢには、いくつかの特徴点ＦＰについての地図上の位置の情報が含まれている。
記憶装置４は、車両２及びインフラ装置１と通信を行うことができるように構成されている。記憶装置４は、典型的には、ネットワーク上に構成されたサーバーのメモリである。車両２及びインフラ装置１は、記憶装置４からネットワークを介して地図情報を取得する。機能評価部２１１及びインフラ情報処理装置１１０は、記憶装置４から取得する地図情報に基づいて処理を実行する。従って、第２の実施の形態に係るセンサ評価システム１０では、ＥＣＵ２１０及びインフラ情報処理装置１１０のメモリは、独自に地図情報を記憶していなくても良い。
３－２．処理
第２の実施の形態に係るセンサ評価システム１０では、第１の実施の形態に係るセンサ評価システム１０と比較して、算出する第１特徴点位置情報、及び第２特徴点位置情報が異なる。以下、第２の実施の形態に係るインフラ情報処理装置１１０及び機能評価部２１１が実行する処理について、第１の実施の形態に係るセンサ評価システム１０と相違する内容に着目して説明する。
３－２－１．インフラ情報処理装置
第２の実施の形態に係るインフラ情報処理装置１１０が実行する処理のフローチャートは、図４と同等である。ただし、ステップＳ１１０（第１特徴点位置算出処理）において実行する処理の内容が、第１の実施の形態において説明する内容と異なる。またステップＳ１００（第１特徴点検出処理）において、インフラ情報処理装置１１０が検出する特徴点ＦＰは、地図データベースＭＤＢに地図上の位置が記憶されている特徴点ＦＰ（以下、「登録特徴点」とも称する。）と、地図上の位置が記憶されていない特徴点ＦＰ（以下、「未登録特徴点」とも称する。）が含まれる。
図１０は、第２の実施の形態に係るインフラ情報処理装置１１０が実行する第１特徴点位置算出処理を説明するための概念図である。図１０では、第１特徴点検出処理において、インフラ情報処理装置１１０が４つの特徴点、ＦＰ１、ＦＰ２、ＦＰ３、及びＦＰ４を検出した場合を示している。ここで、特徴点ＦＰ１及びＦＰ４は、登録特徴点であり、特徴点ＦＰ２及びＦＰ３は、未登録特徴点である。第１特徴点位置情報算出処理において、インフラ情報処理装置１１０は、未登録特徴点である特徴点ＦＰ１及びＦＰ４の地図上の位置を第１特徴点位置情報として算出する。
より具体的には次の通りである。インフラ情報処理装置１１０は、記憶装置４から取得する地図情報から、登録特徴点である特徴点ＦＰ２及びＦＰ３の位置ベクトルｐ２及びｐ３を与える。次に、位置ベクトルｐ２及びｐ３と、特徴点ＦＰ２及びＦＰ３に係るインフラセンサ１００の検出情報と、に基づいて、インフラ装置１の地図上の位置を推定する。あるいは、インフラ装置１の地図上の位置がプログラムにあらかじめ与えられていても良い。そして、インフラ装置１の地図上の位置と、特徴点ＦＰ１及びＦＰ４に係るインフラセンサ１００の検出情報と、に基づいて、未登録特徴点である特徴点ＦＰ１及びＦＰ４の位置ベクトルｓ１及びｓ４を第１特徴点位置情報として算出する。
３－２－２．機能評価部
第２の実施の形態に係る機能評価部２１１が実行する処理のフローチャートは、図６と同等である。ただし、ステップＳ２１０（第２特徴点位置算出処理）及びステップＳ１２０（差分算出処理）において実行する処理の内容が、第１の実施の形態において説明する内容と異なる。またステップＳ２００（第２特徴点検出処理）において、機能評価部２１１が検出する特徴点ＦＰは、登録特徴点と、未登録特徴点が含まれる。
図１１は、第２の実施の形態に係る機能評価部２１１が実行する第２特徴点位置算出処理を説明するための概念図である。図１１では、第２特徴点検出処理において、機能評価部２１１が３つの特徴点、ＦＰ１、ＦＰ２、ＦＰ３を検出した場合を示している。ここで、特徴点ＦＰ１は、登録特徴点であり、特徴点ＦＰ２及びＦＰ３は、未登録特徴点である。第２特徴点位置算出処理において、機能評価部２１１は、第２未登録特徴点である特徴点ＦＰ１の地図上の位置を第２特徴点位置情報として算出する。
より具体的には次の通りである。機能評価部２１１は、記憶装置４から取得する地図情報から、登録特徴点である特徴点ＦＰ２及びＦＰ３の位置ベクトルｐ２及びｐ３を与える。次に、位置ベクトルｐ２及びｐ３と、特徴点ＦＰ２及びＦＰ３に係る自律センサ２００の検出情報と、に基づいて、車両２の地図上の位置を推定する。そして、車両２の地図上の位置と、特徴点ＦＰ１に係る自律センサ２００の検出情報と、に基づいて、未登録特徴点である特徴点ＦＰ１の位置ベクトルｓ１を第２特徴点位置情報として算出する。
差分算出処理において、機能評価部２１１は、同一の一又は複数の特徴点ＦＰに係る第１特徴点位置情報と第２特徴点位置情報の差分を算出する。
より具体的には次の通りである。機能評価部２１１は、図１０において説明した第１特徴点位置情報をインフラ装置１から取得し、図１１において説明した第２特徴点位置情報を算出しているとする。ここで、図１０及び図１１で示す特徴点ＦＰ１、ＦＰ２、及びＦＰ３は同一であるとする。従って、機能評価部２１１は、特徴点ＦＰ１、ＦＰ２、及びＦＰ３に係る第１特徴点位置情報と第２特徴点位置情報との差分を算出する。つまり、ｓ１とｔ１の差分Δを算出する。これは、以下の式（３）で与えられる。
Figure 0007400708000003
なお、機能評価部２１１が検出した特徴点ＦＰには、インフラ情報処理装置１１０が検出した特徴点ＦＰ４と同一の特徴点ＦＰが含まれないため、差分算出処理において、第１特徴点位置情報のｓ４は考慮されない。
このように、第２の実施の形態に係るセンサ評価システム１０では、第１の実施の形態に係るセンサ評価システム１０と比較して、算出する第１特徴点位置情報、及び第２特徴点位置情報が異なる。しかし、第１の実施の形態に係るセンサ評価システム１０と同様の効果を与えることができる。
３－３．変形例
第２の実施の形態に係るセンサ評価システム１０は、第１の実施の形態と同様に、以下のように変形した態様を採用しても良い。
３－３－１．変形例１
第１特徴点位置情報は、インフラセンサ１００が第１特徴点位置情報に係る特徴点の位置の情報を検出した時間（以下、「第１検知時間」とも称する。）の情報を含んでいても良い。また第２特徴点位置情報は、自律センサ２００が第２特徴点位置情報に係る特徴点の位置の情報を検出した時間（以下、「第２検知時間」とも称する。）の情報を含んでいても良い。そして、機能評価部２１１は、差分算出処理において、第１検知時間と第２検知時間が同等である第１特徴点位置情報と第２特徴点位置情報の差分を算出しても良い。
３－３－２．変形例２
車両２を、距離を隔てて位置する遠隔支援装置の操作により遠隔支援を受けることができる車両であるとして、ＥＣＵ２１０は、機能評価部２１１が機能評価処理において、自律センサ２００の機能を正常ではないと評価する場合、遠隔支援装置に対して遠隔支援を要求しても良い。
４．第３の実施の形態
以下、第３の実施の形態について説明する。ただし、前述した内容において既に説明した事項については適宜省略する。
４－１．構成
第３の実施の形態は、車両２に備える自律センサ２００の評価が、センサ評価装置により行われる場合を示す。図１２は、第３の実施の形態に係るセンサ評価システム１０の構成例を示すブロック図である。センサ評価システム１０は、センサ評価装置５を含んでいる。インフラ装置１の構成は、第１の実施の形態において説明したものと同等である。車両２の構成は、ＥＣＵ２１０を除き、第１の実施の形態において説明したものと同等である。第３の実施の形態に係るＥＣＵ２１０は、第１の実施の形態おいて説明した機能評価部２１１を含んでいない。
センサ評価装置５は、車両２に備える自律センサ２００の評価を行う。センサ評価装置５は、車両２とインフラ装置１と通信を行い種々の情報（通信情報）を送信することができるように構成される。センサ評価装置５は、メモリと、プログラムを実行するプロセッサと、を備える。センサ評価装置５は、典型的には、車両２及びインフラ装置１が接続するネットワーク上に構成されるサーバーである。
センサ評価装置５は、インフラ装置１から、インフラ情報処理装置１１０の実行結果の情報（第１特徴点位置情報を含む。）を取得する。また、車両２から自律センサ２００の検出情報を取得する。そして、センサ評価装置５は、プロセッサが図６で説明した処理と同等の処理を実行することで、自律センサ２００の評価結果を出力する。出力された評価結果は、通信を介してＥＣＵ２１０に伝達され、制御部２１２は、評価結果に応じた処理を実行する。
このように、第３の実施の形態では、車両２に備える自律センサ２００の評価がセンサ評価装置５により行われる。第３の実施の形態においても、第１の実施の形態と同様の効果を与えることができる。
４－３．変形例
第３の実施の形態に係るセンサ評価システム１０は、第１の実施の形態と同様に、以下のように変形した態様を採用しても良い。
４－３－１．変形例１
第１特徴点位置情報は、インフラセンサ１００が第１特徴点位置情報に係る特徴点の位置の情報を検出した時間（以下、「第１検知時間」とも称する。）の情報を含んでいても良い。また第２特徴点位置情報は、自律センサ２００が第２特徴点位置情報に係る特徴点の位置の情報を検出した時間（以下、「第２検知時間」とも称する。）の情報を含んでいても良い。そして、機能評価部２１１は、差分算出処理において、第１検知時間と第２検知時間が同等である第１特徴点位置情報と第２特徴点位置情報の差分を算出しても良い。
４－３－２．変形例２
車両２を、距離を隔てて位置する遠隔支援装置の操作により遠隔支援を受けることができる車両であるとして、ＥＣＵ２１０は、機能評価部２１１が機能評価処理において、自律センサ２００の機能を正常ではないと評価する場合、遠隔支援装置に対して遠隔支援を要求しても良い。
５．効果
以上説明したように、本実施の形態に係るセンサ評価システム１０、センサ評価装置５、車両２によれば、車両２の挙動を観測することなく継続的に自律センサ２００の機能評価を行うことができる。例えば、自律センサ２００の機能低下により、車両２の自律走行制御において停止線に対する自車両の位置をうまく推定できなくなっているとする。このとき、車両２が停止線の手前でうまく止まれていないという挙動を観測することなく、自律センサ２００の機能低下を検出することができる。
また制御部２１２は、自律センサ２００の機能の評価結果を取得することで、自律センサ２００の検出情報に基づく制御機能について、作動可否や性能評価を行うことができる。
１ インフラ装置
２ 車両
３ 遠隔支援装置
４ 記憶装置
５ センサ評価装置
１０ センサ評価システム
１００ インフラセンサ
１１０ インフラ情報処理装置
２００ 自律センサ
２１０ 情報処理装置
ＦＰ 特徴点

Claims (12)

  1. 車両に備えられ前記車両周囲の環境を検知するセンサの評価を行うセンサ評価システムであって、
    前記車両外部に設置されるインフラ装置と、
    情報処理装置と、
    を備え、
    前記インフラ装置は、
    前記インフラ装置周囲の環境を検知するインフラセンサと、
    情報処理を行うインフラ情報処理装置と、
    を含み、
    前記インフラ情報処理装置は、
    少なくとも一つの特徴点の位置の情報を含む第１地図情報を記憶し、
    前記インフラセンサの検出情報に基づいて、前記インフラ装置周囲の環境の特徴的な部分を示す一又は複数の特徴点を検出する第１特徴点検出処理と、
    前記第１特徴点検出処理で検出した一又は複数の前記特徴点のうち前記第１地図情報に位置の情報が記憶されている登録特徴点と、前記第１地図情報に位置の情報が記憶されていない未登録特徴点との距離を第１特徴点位置情報として算出する第１特徴点位置算出処理と、
    を実行し、
    前記情報処理装置は、
    少なくとも一つの特徴点の位置の情報を含む第２地図情報を記憶し、
    前記センサの検出情報に基づいて、前記車両周囲の環境の一又は複数の前記特徴点を検出する第２特徴点検出処理と、
    前記第２特徴点検出処理で検出した一又は複数の前記特徴点のうち前記第２地図情報に位置の情報が記憶されている登録特徴点と、前記第２地図情報に位置の情報が記憶されていない未登録特徴点との距離を第２特徴点位置情報として算出する第２特徴点位置算出処理と、
    前記第１特徴点位置情報と前記第２特徴点位置情報のうち前記登録特徴点と前記未登録特徴点の組み合わせが同一の前記第１特徴点位置情報と前記第２特徴点位置情報との差分を算出する差分算出処理と、
    前記差分の大きさに基づいて、前記センサの機能を評価する機能評価処理と、
    を実行する
    ことを特徴とするセンサ評価システム。
  2. 車両に備えられ前記車両周囲の環境を検知するセンサの評価を行うセンサ評価システムであって、
    前記車両外部に設置されるインフラ装置と、
    情報処理装置と、
    少なくとも一つの特徴点の位置の情報を含む地図データベースを記憶し、前記インフラ装置及び前記情報処理装置と通信可能に構成された記憶装置と、
    を備え、
    前記インフラ装置は、
    前記インフラ装置周囲の環境を検知するインフラセンサと、
    情報処理を行うインフラ情報処理装置と、
    を含み、
    前記インフラ情報処理装置は、
    前記インフラセンサの検出情報に基づいて、前記インフラ装置周囲の環境の特徴的な部分を示す一又は複数の特徴点を検出する第１特徴点検出処理と、
    前記第１特徴点検出処理で検出した一又は複数の前記特徴点のうち前記地図データベースに位置の情報が記憶されている登録特徴点の地図上の位置に基づいて、前記地図データベースに位置の情報が記憶されていない未登録特徴点の位置に関する情報を示す第１特徴点位置情報を算出する第１特徴点位置算出処理と、
    を実行し、
    前記情報処理装置は、
    前記センサの検出情報に基づいて、前記車両周囲の環境の一又は複数の前記特徴点を検出する第２特徴点検出処理と、
    前記第２特徴点検出処理で検出した一又は複数の前記特徴点のうち前記地図データベースに位置の情報が記憶されている登録特徴点の地図上の位置に基づいて、前記地図データベースに位置の情報が記憶されていない未登録特徴点の位置に関する情報を示す第２特徴点位置情報を算出する第２特徴点位置算出処理と、
    同一の一又は複数の前記未登録特徴点に係る前記第１特徴点位置情報と前記第２特徴点位置情報との差分を算出する差分算出処理と、
    前記差分の大きさに基づいて、前記センサの機能を評価する機能評価処理と、
    を実行する
    ことを特徴とするセンサ評価システム。
  3. 請求項１又は２に記載のセンサ評価システムであって、
    前記機能評価処理において、前記情報処理装置は、
    前記差分が所定の閾値以上となる場合に、前記センサの機能を正常ではないと評価する
    ことを特徴とするセンサ評価システム。
  4. 請求項１乃至３のいずれか一項に記載のセンサ評価システムであって、
    前記車両は、
    距離を隔てて位置する遠隔支援装置の操作により遠隔支援を受けることができる車両であり、
    前記機能評価処理において、前記情報処理装置は、
    前記センサの機能を正常ではないと評価する場合、前記遠隔支援装置に対して前記遠隔支援を要求する
    ことを特徴とするセンサ評価システム。
  5. 車両に備えられ前記車両周囲の環境を検知するセンサの評価を行うセンサ評価装置であって、
    プログラムを記憶したメモリと、
    前記メモリに結合されたプロセッサと、を備え、
    前記プロセッサは、前記プログラムの実行時、
    前記センサから、検出情報を取得する処理と、
    前記車両外部に設置するインフラ装置から、前記インフラ装置周囲の環境の特徴的な部分を示す一又は複数の特徴点のうち前記インフラ装置が有する第１地図情報に位置の情報が記憶されている登録特徴点と、前記第１地図情報に位置の情報が記憶されていない未登録特徴点との距離を示す第１特徴点位置情報を取得する処理と、
    前記センサの検出情報に基づいて、前記車両周囲の環境の一又は複数の前記特徴点を検出する特徴点検出処理と、
    前記特徴点検出処理で検出した一又は複数の前記特徴点のうち前記センサ評価装置が有する第２地図情報に位置の情報が記憶されている登録特徴点と、前記第２地図情報に位置の情報が記憶されていない未登録特徴点との距離を示す第２特徴点位置情報を算出する第２特徴点位置算出処理と、
    前記第１特徴点位置情報と前記第２特徴点位置情報のうち前記登録特徴点と前記未登録特徴点の組み合わせが同一の前記第１特徴点位置情報と前記第２特徴点位置情報との差分を算出する差分算出処理と、
    前記差分の大きさに基づいて、前記センサの機能を評価する機能評価処理と、
    を実行する
    ことを特徴とするセンサ評価装置。
  6. 車両に備えられ前記車両周囲の環境を検知するセンサの評価を行うセンサ評価装置であって、
    プログラムを記憶したメモリと、
    前記メモリに結合されたプロセッサと、を備え、
    前記プロセッサは、前記プログラムの実行時、
    前記センサから、検出情報を取得する処理と、
    前記車両外部に設置するインフラ装置から、前記インフラ装置周囲の環境の特徴的な部分を示す一又は複数の特徴点のうち地図データベースに位置の情報が記憶されている登録特徴点の地図上の位置に基づいて算出された前記地図データベースに位置の情報が記憶されていない未登録特徴点の位置に関する情報を示す第１特徴点位置情報を取得する処理と、
    前記センサの検出情報に基づいて、前記車両周囲の環境の一又は複数の前記特徴点を検出する特徴点検出処理と、
    前記特徴点検出処理で検出した一又は複数の前記特徴点のうち前記地図データベースに位置の情報が記憶されている登録特徴点の地図上の位置に基づいて、前記地図データベースに位置の情報が記憶されていない未登録特徴点の位置に関する情報を示す第２特徴点位置情報を算出する第２特徴点位置算出処理と、
    同一の一又は複数の前記未登録特徴点に係る前記第１特徴点位置情報と前記第２特徴点位置情報との差分を算出する差分算出処理と、
    前記差分の大きさに基づいて、前記センサの機能を評価する機能評価処理と、
    を実行する
    ことを特徴とするセンサ評価装置。
  7. 請求項５又は６に記載のセンサ評価装置であって、
    前記機能評価処理において、前記プロセッサは、
    前記差分が所定の閾値以上となる場合に、前記センサの機能を正常ではないと評価する
    ことを特徴とするセンサ評価装置。
  8. 請求項５乃至７のいずれか一項に記載のセンサ評価装置であって、
    前記車両は、
    距離を隔てて位置する遠隔支援装置の操作により遠隔支援を受けることができる車両であり、
    前記機能評価処理において、
    前記センサの機能を正常ではないと評価する場合、前記遠隔支援装置に対して前記遠隔支援を要求する
    ことを特徴とするセンサ評価装置。
  9. 車両であって、
    前記車両周囲の環境を検知するセンサと、
    情報処理装置と、
    を備え、
    前記情報処理装置は、
    前記センサから、検出情報を取得する処理と、
    前記車両外部に設置するインフラ装置から、前記インフラ装置周囲の環境の特徴的な部分を示す一又は複数の特徴点のうち前記インフラ装置が有する第１地図情報に位置の情報が記憶されている登録特徴点と、前記第１地図情報に位置の情報が記憶されていない未登録特徴点との距離を示す第１特徴点位置情報を取得する処理と、
    前記センサの検出情報に基づいて、前記車両周囲の環境の一又は複数の前記特徴点を検出する特徴点検出処理と、
    前記特徴点検出処理で検出した一又は複数の前記特徴点のうち前記センサ評価装置が有する第２地図情報に位置の情報が記憶されている登録特徴点と、前記第２地図情報に位置の情報が記憶されていない未登録特徴点との距離を示す第２特徴点位置情報を算出する第２特徴点位置算出処理と、
    前記第１特徴点位置情報と前記第２特徴点位置情報のうち前記登録特徴点と前記未登録特徴点の組み合わせが同一の前記第１特徴点位置情報と前記第２特徴点位置情報との差分を算出する差分算出処理と、
    前記差分の大きさに基づいて、前記センサの機能を評価する機能評価処理と、
    を実行する
    ことを特徴とする車両。
  10. 車両であって、
    前記車両周囲の環境を検知するセンサと、
    情報処理装置と、
    を備え、
    前記情報処理装置は、
    前記センサから、検出情報を取得する処理と、
    前記車両外部に設置するインフラ装置から、前記インフラ装置周囲の環境の特徴的な部分を示す一又は複数の特徴点のうち地図データベースに位置の情報が記憶されている登録特徴点の地図上の位置に基づいて算出された前記地図データベースに位置の情報が記憶されていない未登録特徴点の位置に関する情報を示す第１特徴点位置情報を取得する処理と、
    前記センサの検出情報に基づいて、前記車両周囲の環境の一又は複数の前記特徴点を検出する特徴点検出処理と、
    前記特徴点検出処理で検出した一又は複数の前記特徴点のうち前記地図データベースに位置の情報が記憶されている登録特徴点の地図上の位置に基づいて、前記地図データベースに位置の情報が記憶されていない未登録特徴点の位置に関する情報を示す第２特徴点位置情報を算出する第２特徴点位置算出処理と、
    同一の一又は複数の前記未登録特徴点に係る前記第１特徴点位置情報と前記第２特徴点位置情報との差分を算出する差分算出処理と、
    前記差分の大きさに基づいて、前記センサの機能を評価する機能評価処理と、
    を実行する
    ことを特徴とする車両。
  11. 請求項９又は１０に記載の車両であって、
    前記機能評価処理において、前記情報処理装置は、
    前記差分が所定の閾値以上となる場合に、前記センサの機能を正常ではないと評価する
    ことを特徴とする車両。
  12. 請求項９乃至１１のいずれか一項に記載の車両であって、
    前記車両は距離を隔てて位置する遠隔支援装置の操作により遠隔支援を受けることができ、
    前記機能評価処理において、前記情報処理装置は、
    前記センサの機能を正常ではないと評価する場合、前記遠隔支援装置に対して前記遠隔支援を要求する
    ことを特徴とする車両。
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Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7793397B2 (ja) * 2022-01-31 2026-01-05 株式会社デンソーテン 制御装置および制御方法
JP2024000557A (ja) * 2022-06-21 2024-01-09 三菱電機株式会社 異常判定装置、異常判定システム、異常判定方法及び異常判定プログラム
JP7673723B2 (ja) * 2022-11-11 2025-05-09 トヨタ自動車株式会社 車両制御装置
EP4667316A1 (en) * 2023-02-14 2025-12-24 Hyundai Motor Company Method for diagnosing failure of vehicle sensor

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014191485A (ja) 2013-03-26 2014-10-06 Sharp Corp 障害物検出装置、及びそれを備えた電動車両
JP2018139084A (ja) 2017-02-24 2018-09-06 株式会社リコー 装置、移動体装置及び方法
WO2018235154A1 (ja) 2017-06-20 2018-12-27 株式会社日立製作所 走行制御システム
JP2020083226A (ja) 2018-11-29 2020-06-04 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 自動運転システム、移動体、自動運転システムの制御方法、及びプログラム

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4848644B2 (ja) 2005-02-25 2011-12-28 トヨタ自動車株式会社 障害物認識システム
WO2010092650A1 (ja) * 2009-02-16 2010-08-19 三菱電機株式会社 地図情報処理装置
US10466709B2 (en) * 2013-11-08 2019-11-05 Hitachi, Ltd. Autonomous driving vehicle and autonomous driving system
JP6260462B2 (ja) * 2014-06-10 2018-01-17 株式会社デンソー 運転支援装置
JP6303956B2 (ja) * 2014-09-24 2018-04-04 株式会社デンソー 軸ずれ量推定装置
JP6671152B2 (ja) * 2015-11-19 2020-03-25 日立建機株式会社 自己位置推定装置の異常検知装置及び車両
WO2017145314A1 (ja) * 2016-02-25 2017-08-31 株式会社日立製作所 移動体の制御方法、移動体及び移動体の制御システム
WO2018230492A1 (ja) * 2017-06-16 2018-12-20 本田技研工業株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム
JP7073880B2 (ja) * 2018-04-19 2022-05-24 トヨタ自動車株式会社 進路決定装置
JP7056540B2 (ja) * 2018-12-18 2022-04-19 株式会社デンソー センサ校正方法およびセンサ校正装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014191485A (ja) 2013-03-26 2014-10-06 Sharp Corp 障害物検出装置、及びそれを備えた電動車両
JP2018139084A (ja) 2017-02-24 2018-09-06 株式会社リコー 装置、移動体装置及び方法
WO2018235154A1 (ja) 2017-06-20 2018-12-27 株式会社日立製作所 走行制御システム
JP2020083226A (ja) 2018-11-29 2020-06-04 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 自動運転システム、移動体、自動運転システムの制御方法、及びプログラム

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