JP7424472B2 - 車両管制システム、装置、方法、及びプログラム - Google Patents

車両管制システム、装置、方法、及びプログラム Download PDF

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Description

本開示は、車両管制システム、装置、方法、及びコンピュータ可読媒体に関する。
関連技術として、特許文献１は、車両の運転を支援する車両運転支援システムを開示する。特許文献１に記載の車両運転支援システムにおいて、車両は、車車間通信、又は路車間通信を用いて、他の車両又は路上設備から、運転情報又は交通情報を取得する。車両の運転制御部は、他の車両又は路上設備から取得した情報、及び自車両のセンサから取得した車両の運転状況に関する情報に基づいて車両の自動運転を制御する。
別の関連技術として、特許文献２は、自動走行支援システムを開示する。特許文献１に記載の自動走行支援システムにおいて、車両は障害物センサによって路上の障害物を検出する。車両は、路車間通信を用いて、路側制御装置（集中基地局）に障害物検出を通知する。路側制御装置は、路側センサを用いて障害物の状況を分析する。路側制御装置は、分析結果に基づいて回避行動指示情報を生成し、回避行動指示情報を障害通知元の車両、及びその周辺の車両に送信する。回避行動指示情報を受信した車両は、回避行動指示情報の内容に従って障害物を回避する動作を行う。
特開２０１８－０７７６５２号公報 特開２０００－３０６１９４号公報
特許文献１において、車両は、例えば他の車両とすれ違う場合、他の車両との間で車車間通信を開始する。車両は、他の車両から、回避方向を示す情報を取得し、取得した情報に応じて自車両の回避方向を決定する。しかしながら、特許文献１において、車両の自動運転は、自車両のセンサ情報に基づいて実施される。このため、車両は、自車両のセンサだけでは認識できない潜在的な危険に対して対応することができない。
特許文献２では、路側制御装置は、車両から障害検出が通知された場合、路側センサを用いて障害物の状況を分析し、分析結果に基づいて回避行動指示情報を生成する。各車両が、回避行動指示情報に従って障害物を回避することで、車両が自車の車載センサのみを頼りに自律走行する場合に比べ、余裕を持ってより安全な障害回避動作を行うことができる。しかしながら、路側制御装置は、路側センサの撮像画像のみに基づいて障害を分析する。このため、路側制御装置は、各車両の制御に適した分析を実施できるとは限らない。
本開示は、上記事情に鑑み、より精度よく車両状況を判断し、車両状況に基づいて車両の自動運転を制御できる車両管制システム、装置、方法、及びコンピュータ可読媒体を提供することを目的とする。
上記目的を達成するため、本開示は、対象車両に設けられたセンサが取得した第１の情報に基づき前記対象車両を制御する車両制御手段と、ネットワークを介して受信した前記第１の情報と、対象車両外に設けられたセンサから取得された第２の情報とに基づき、前記対象車両の状態情報を解析する解析手段と、前記解析手段で解析された前記状態情報に基づき、前記対象車両の制御ポリシを特定する特定手段とを備える車両管制システムを提供する。
本開示は、対象車両に設けられたセンサが取得した第１の情報に基づき自動運転される対象車両からネットワークを介して受信した前記第１の情報と、対象車両外に設けられたセンサから取得された第２の情報とに基づき、前記対象車両の状態情報を解析する解析手段と、前記解析手段で解析された前記状態情報に基づき、前記対象車両の制御ポリシを特定する特定手段とを備える車両管制装置を提供する。
本開示は、対象車両に設けられたセンサが取得した第１の情報に基づいて制御される対象車両からネットワークを介して受信した前記第１の情報と、対象車両外に設けられたセンサから取得された第２の情報とに基づき、前記対象車両の状態情報を解析し、前記解析された前記状態情報に基づき、前記対象車両の制御ポリシを特定する車両管制方法を提供する。
本開示は、対象車両に設けられたセンサが取得した第１の情報に基づいて制御される対象車両からネットワークを介して受信した前記第１の情報と、対象車両外に設けられたセンサから取得された第２の情報とに基づき、前記対象車両の状態情報を解析し、前記解析された前記状態情報に基づき、前記対象車両の制御ポリシを特定する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶する非一時的なコンピュータ可読媒体を提供する。
本開示に係る車両管制システム、装置、方法、及びコンピュータ可読媒体は、より精度よく車両状況を判断し、車両状況に基づいて車両の運転を支援することができる。
本開示に係る車両管制システムを概略的に示すブロック図。 本開示に係る車両管制システムにおける動作手順を概略的に示すフローチャート。 本開示の第１実施形態に係る車両管制システムを示すブロック図。 制御対象の車両の構成例を示すブロック図。 車両管制システムにおける動作手順を示すフローチャート。 本開示の第２実施形態に係る車両管制システムを示すブロック図。 本開示の第３実施形態に係る車両管制システムにおいて用いられる車両を示すブロック図。 本開示の第３実施形態に係る車両管制システムにおいて用いられる管制センタを示すブロック図。 コンピュータ装置の構成例を示すブロック図。
本開示の実施の形態の説明に先立って、本開示の概要を説明する。図１は、本開示に係る車両管制システムを概略的に示す。車両管制システム１０は、車両制御手段１２、解析手段１４、及び特定手段１５を有する。センサ１１は、対象車両である車両２０に配置される。車両制御手段１２は、センサ１１が取得した第１の情報に基づいて、車両２０を制御する。センサ１１が取得した第１の情報は、ネットワークを介して解析手段１４に送信される。
センサ１３は、対象車両外に配置されたセンサである。解析手段１４は、センサ１１が取得した第１の情報と、センサ１３が取得した第２の情報とに基づいて、車両２０の状態情報を解析する。特定手段１５は、解析手段１４で解析された状態情報に基づいて、車両２０の制御ポリシを特定する。
図２は、車両管制システム１０における動作手順を概略的に示す。解析手段１４は、ネットワークを介して受信した、車両２０に設けられたセンサ１１が取得した第１の情報と、対象車両外に設けられたセンサ１３から取得された第２の情報とに基づき、車両２０の状態情報を解析する（ステップＡ１）。特定手段１５は、解析された状態情報に基づいて、車両２０の制御ポリシを特定する（ステップＡ２）。
本開示では、解析手段１４は、車両２０のセンサ１１と、対象車両外のセンサ１３とに基づいて、車両２０の状態情報を解析する。特定手段１５は、解析された状態情報に基づいて、車両２０の自動運転の制御ポリシを特定する。車両制御手段１２は、特定された制御ポリシに基づいて車両２０を制御する。本開示では、制御ポリシの特定に、車両２０のセンサ１１だけでなく、対象車両外のセンサ１３が使用される。このようにすることで、より精度よく車両２０の状況を判断することができ、車両の状況に基づいて対象車両の運転を支援することができる。
以下、図面を参照しつつ、本開示の実施の形態を詳細に説明する。図３は、本開示の第１実施形態に係る車両管制システムを示す。車両管制システム１００は、管制センタ（車両管制装置）１０１と、車両１５０、車両２００、及び路上設備２５０を有する。車両管制システム１００において、管制センタ１０１と、車両１５０、車両２００、及び路上設備２５０とは、ネットワーク１０２を介して相互に接続される。ネットワーク１０２は、例えば、ＬＴＥ（Long Term Evolution）等の通信回線規格を用いたネットワークであってもよいし、ＷｉＦｉ（登録商標）又は第５世代移動通信システムなどの無線通信網を含んでいてもよい。
なお、図３では、車両２００と路上設備２５０とがそれぞれ１つずつ図示されているが、本実施形態はこれには限定されない。本実施形態において、車両管制システム１００は、複数の車両２００を含み得る。また、車両管制システム１００は、複数の路上設備２５０を含み得る。車両管制システム１００は、必ずしも車両２００と路上設備２５０の双方を有している必要はなく、車両２００と路上設備２５０との少なくとも一方を有していればよい。
車両１５０は、管制センタ１０１が制御の対象とする車両である。車両１５０は、例えば、自家用車、タクシー、又はバスなど道路上を走行する車両である。車両１５０は、センサ１５１を有する。車両１５０は、センサ１５１が取得するセンサ情報を用いて自動運転（自律運転）が可能に構成される。車両１５０は、ネットワーク１０２を介してセンサ１５１が取得するセンサ情報を管制センタ１０１に送信する。センサ１５１は、図１に示されるセンサ１１に対応する。
図４は、車両１５０の構成例を示す。車両１５０は、周辺監視センサ１５２、車両センサ１５３、車両制御ＥＣＵ（Electric Control Unit）１５４、自動運転ＥＣＵ１５５、及び通信装置１５６を有する。車両１５０において、これら構成要素は車内ＬＡＮ（Local Area Network）を介して相互に通信可能に構成される。
周辺監視センサ１５２は、車両１５０の周辺状況を監視するセンサである。周辺監視センサ１５２は、例えばカメラ、レーダ、及びＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）などを含む。周辺監視センサ１５２は、例えば車両の前方、後方、右側方、及び左側方を撮影する複数のカメラを含んでいてもよい。
車両センサ１５３は、車両１５０の各種状態を検出するためのセンサである。車両センサ１５３は、例えば、車速を検出する車速センサ、操舵角を検出する操舵センサ、アクセルペダルの開度を検出するアクセル開度センサ、及びブレーキペダルの踏み込み量を検出するブレーキ踏力センサなどのセンサを含む。周辺監視センサ１５２及び車両センサ１５３は、図３に示されるセンサ１５１に対応する。
車両制御ＥＣＵ１５４は、車両１５０の走行制御などを行う電子制御装置である。一般に、電子制御装置は、プロセッサ、メモリ、Ｉ／Ｏ（Input / Output）、及びこれらを接続するバスを有する。車両制御ＥＣＵ１５４は、車両センサ１５３が出力するセンサ情報に基づいて、例えば、燃料噴射量の制御、エンジン点火時期の制御、及びパワーステアリングのアシスト量の制御などの各種制御を実施する。
自動運転ＥＣＵ１５５は、車両１５０の自動運転を制御する電子制御装置である。自動運転ＥＣＵ１５５は、周辺監視センサ１５２及び車両センサ１５３からセンサ情報を取得し、取得したセンサ情報に基づいて車両１５０の自律走行を制御する。自動運転ＥＣＵ１５５が実施する自動運転は、後述する制御ポリシを用いて、管制センタ１０１から制御可能である。自動運転ＥＣＵ１５５は、図１に示される車両制御手段１２に対応する。
通信装置１５６は、車両１５０とネットワーク１０２（図３を参照）との間で無線通信を行う装置として構成される。通信装置１５６は、無線通信用アンテナ、送信機、及び受信機を含む。また、通信装置１５６は、プロセッサ、メモリ、Ｉ／Ｏ、及びこれらを接続するバスを有する。通信装置１５６は、論理的な構成要素として、センサ情報送信部１５７及び制御ポリシ受信部１５８を有する。センサ情報送信部１５７及び制御ポリシ受信部１５８の機能は、例えば、メモリに記憶された制御プログラムをマイクロコンピュータで実行することにより実現される。
センサ情報送信部１５７は、車内ＬＡＮを通じて周辺監視センサ１５２及び車両センサ１５３が取得したセンサ情報を取得する。センサ情報送信部１５７は、必ずしも、自動運転ＥＣＵ１５５で使用される周辺監視センサ１５２及び車両センサ１５３のセンサ情報の全てを取得する必要はない。センサ情報送信部１５７は、周辺監視センサ１５２及び車両センサ１５３が取得するセンサ情報の一部を取得してもよい。センサ情報送信部１５７が取得するセンサ情報は、カメラを用いて車両の前後左右を撮影した画像データを含み得る。センサ情報送信部１５７は、取得したセンサ情報をネットワーク１０２を介して管制センタ１０１に送信する。
制御ポリシ受信部１５８は、管制センタ１０１から制御ポリシを受信する。制御ポリシ受信部１５８は、制御ポリシを受信した場合、受信した制御ポリシを、車内ＬＡＮを介して自動運転ＥＣＵ１５５に送信する。自動運転ＥＣＵ１５５は、制御ポリシを受信した場合、受信した制御ポリシに基づいて、周辺監視センサ１５２及び車両センサ１５３のセンサ情報に基づいて実施する車両１５０の自動運転を制御（修正）する。
図３に戻り、車両２００は、制御対象の車両１５０とは異なる車両である。車両２００は、センサ２０１を有する。車両２００は、例えば、自家用車、タクシー、又はバスなど道路上を走行する車両である。車両２００は、ネットワーク１０２を介してセンサ２０１が取得するセンサ情報を管制センタ１０１に送信する。車両２００の構成は、図４に示される車両１５０の構成から自動運転ＥＣＵ１５５及び制御ポリシ受信部１５８が省略された構成であってもよい。センサ２０１は、図４に示される周辺監視センサ１５２に相当するセンサとして構成される。
路上設備２５０は、例えば信号機、交通標識、又は街灯などの道路に設置された設備である。路上設備２５０は、センサ２５１を有する。路上設備２５０は、ネットワーク１０２を介してセンサ２５１が取得するセンサ情報を管制センタ１０１に送信する。路上設備２５０の構成は、図４に示される車両１５０の構成から車両センサ１５３、車両制御ＥＣＵ１５４、自動運転ＥＣＵ１５５、及び制御ポリシ受信部１５８が省略された構成であってもよい。センサ２５１は、図４に示される周辺監視センサ１５２に相当するセンサとして構成される。センサ２０１及び２５１は、図１に示されるセンサ１３に対応する。
管制センタ１０１は、センサ情報受信部１１１、解析部１１２、特定部１１３、及び遠隔制御部１１４を有する。センサ情報受信部１１１は、制御対象の車両１５０から、センサ１５１が取得したセンサ情報（第１の情報）を受信する。また、センサ情報受信部１１１は、制御対象外の車両２００及び路上設備２５０から、センサ２０１及び２５１が取得したセンサ情報（第２の情報）を受信する。なお、センサ情報受信部１１１は、必ずしも車両２００及び路上設備２５０の双方からセンサ情報を受信する必要はない。センサ情報受信部１１１は、車両２００及び路上設備２５０の少なくとも一方からセンサ情報を受信すればよい。
解析部１１２は、センサ情報受信部１１１が受信したセンサ１５１のセンサ情報、及びセンサ２０１及び２５１のセンサ情報に基づいて、制御対象の車両１５０の状態情報を解析する。車両１５０の状態情報は、例えば、車両１５０の運行状態と、車両１５０の周辺情報とを含む。車両の運行状態は、車両１５０自体の走行状態に関する情報を含む。運行状態は、例えば、自動運転の可否、及び車両が走行する場所などの情報を含み得る。周辺情報は、車両１５０の周囲において、車両１５０の走行に影響を与え得る事象に関連した情報を含む。ここで、「車両の周囲」は、例えば、車両１５０を中心とした数Ｍの範囲、車両１５０のカメラで撮影可能な見通し距離、車両の走行位置の１つ先の交差点、及び車両１５０の経路上の場所などを含み得る。周辺情報は、例えば、横断者の有無、危険な他の車両の有無、及び道路上の交通障害の有無などの情報を含み得る。解析部１１２は、センサ１５１のセンサ情報、及びセンサ２０１及び２５１のセンサ情報をそれぞれ分析する。解析部１１２は、車両の運行状態、及び周辺情報について、それぞれ複数の状態を分析してもよい。解析部１１２は、分析結果に基づいて車両１５０の状態情報を解析する。解析部１１２は、例えば分析対象の複数の状態に対応した複数のＡＩ（Artificial Intelligence）を有し、各ＡＩに対してセンサ情報を入力し、分析結果を得てもよい。
例えば、解析部１１２は、周辺情報として車両１５０の周辺に存在する歩行者の情報を解析する。解析部１１２は、例えば、センサ情報から人を検出し、人がいるか、人が横断歩道を渡っているか、歩道を歩いているか、或いは、横断歩道でないところを横切っているかなどを分析する。また、解析部１１２は、センサ情報から車を検出し、緊急車両がいるか、トラックがいるか、スピード上げている若しくは下げている車がいるか、或いは蛇行運転しているかなどを分析する。解析部１１２は、センサ情報に基づいて、自転車、バイク、工事現場が存在するかを分析してもよく、或いは混雑しているかなどを分析してもよい。解析部１１２は、例えば複数の項目（状態）の分析結果の組み合わせに基づいて、車両１５０が危険な状態であるか否かを解析してもよい。解析部１１２は、図１に示される解析手段１４に対応する。
ここで、センサ情報受信部１１１は、制御対象外の車両２００のセンサ２０１、及び路上設備２５０のセンサ２５１の全てからセンサ情報を受信してもよい。解析部１１２は、センサ情報受信部１１１が受信した全てのセンサ情報を分析し、車両２００及び路上設備２５０が存在する場所の状態情報を解析してもよい。解析部１１２は、各場所の状態情報の解析結果と、制御対象の車両１５０の現在位置、目的地、又は経路などとに基づいて、車両１５０の状態情報を解析してもよい。解析部１１２は、例えば車両１５０がこれらから向かう地点が混雑している場合は、車両１５０はこの先危険な状態になると解析してもよい。
解析部１１２は、制御対象の車両１５０の状態情報の解析において、収集した全てのセンサ情報を分析するのに代えて、収集したセンサ情報のうち特定の条件を満たすセンサ情報を分析してもよい。例えば、解析部１１２は、車両１５０の位置情報を車両１５０から取得し、或いは目的地の情報などから車両１５０の経路を特定する。解析部１１２は、他の車両２００及び路上設備２５０うち、制御対象の車両１５０の周辺に位置する車両２００及び路上設備２５０のセンサ情報、又は進行方向に関係する車両２００及び路上設備２５０のセンサ情報を分析してもよい。
解析部１１２は、他の車両２００及び路上設備２５０のセンサ情報に対して物体検出を行ってもよい。解析部１１２は、他の車両２００及び路上設備２５０のうち、センサ情報から車両、子供、落下物などの注意すべき物体が検出される車両２００及び路上設備２５０のセンサ情報を分析し、車両１５０の状態情報を解析してもよい。あるいは、解析部１１２は、他の車両２００及び路上設備２５０のセンサ情報に対してトラッキングを行い、動きが激しい部分を判断してもよい。解析部１１２は、他の車両２００及び路上設備２５０のセンサ情報うち、動きが激しいセンサ情報を分析し、車両１５０の状態情報を解析してもよい。
センサ情報受信部１１１は、全ての車両２００及び路上設備２５０から同じ周期でセンサ情報を受信する必要はなく、車両２００及び路上設備２５０に応じて、センサ情報の取得周期を変えてもよい。例えば、センサ情報受信部１１１は、センサ情報が特定の条件を満たす場合は比較的短い周期、例えば１００ｍ秒周期で車両２００及び路上設備２５０からセンサ情報を受信してもよい。センサ情報受信部１１１は、センサ情報が特定の条件を満たさない場合は、比較的長い周期、例えば１秒周期で車両２００及び路上設備２５０からセンサ情報を受信してもよい。センサ情報受信部１１１は、センサ情報の分析結果が特に危険な状態を示す場合、更に短い周期、例えば１０ｍ秒周期で車両２００及び路上設備２５０からセンサ情報を受信してもよい。
特定部１１３は、解析部１１２で解析された状態情報に基づいて、制御対象の車両１５０の制御ポリシを特定する。特定部１１３は、例えば状態情報と、適用される制御ポリシとを対応付けてテーブルを用いて、解析部１１２で解析された状態情報に対応する制御ポリシを特定してもよい。あるいは、特定部１１３は、ニューラルネットワークなどを用いて、状態情報から制御ポリシを特定してもよい。特定部１１３は、図１に示される特定手段１５に対応する。
遠隔制御部（制御ポリシ送信手段）１１４は、特定部１１３で特定された制御ポリシを、ネットワーク１０２を介して制御対象の車両１５０に送信する。送信された制御ポリシは、車両１５０の制御ポリシ受信部１５８（図４を参照）で受信され、自動運転ＥＣＵ１５５に送られる。自動運転ＥＣＵ１５５は、制御ポリシに従って自動運転を制御する。遠隔制御部１１４は、制御ポリシを車両１５０に送信することで、車両１５０に送信した制御ポリシに基づく自動運転を実施させる。
ここで、制御ポリシは、車両の自動運転に適用される制御の方針を示す情報である。制御ポリシは、例えば、複数の階層に階層化されており、最も高い階層は、車両に対して抽象的な指示を与える。制御ポリシは、階層が低くなるに連れて車両に対して具体的な指示を与える。
例えば、車両１５０の自動運転において、車両は、車両側で判断した安全レベルに応じた最高速度及び最高加速度で車両を走行させる。安全レベルが低い場合、自動運転における最高速度は、比較的低い速度、例えば２０ｋｍ／ｈに設定される。また、最大加速度も、比較的低い値に設定される。管制センタ１０１は、車両１５０のセンサ情報に加え、車両２００のセンサ情報及び路上設備２５０のセンサ情報の少なくとも一方を取得して、車両１５０の状態情報を解析する。管制センタ１０１は、車両１５０の周囲に歩行者などがおらず、また、進行方向に混雑が認められない場合、安全レベルを例えば１段階高く設定するための制御ポリシを車両１５０に送信する。この場合、車両１５０は、安全レベルを１段階高め、最高速度を例えば３０ｋｍ／ｈに設定して自動運転を行うことができる。制御ポリシは、制御対象の車両１５０の発進の可否などの車両に対する具体的な指示を含んでいてもよい。制御ポリシは、車両１５０側の自動運転において適用されるポリシの優先順位を変更するための指示を含んでいてもよい。
車両１５０の自動運転ＥＣＵ１５５は、周辺監視センサ１５２のセンサ情報などを用いて、自動運転の可否を判定する。管制センタ１０１は、車両１５０における自動運転の可否の判定とは別に、車両１５０のセンサ情報、及び他の車両２００又は路上設備２５０のセンサ情報を用いて、車両１５０の自動運転の可否を判断できる。管制センタ１０１は、自動運転ＥＣＵ１５５が自動運転の継続が可能と判定している場合でも、解析部１１２において解析された状態情報が、自動運転の継続不可を示す場合、自動運転から遠隔制御への切替を示す制御ポリシを車両１５０に送信する。車両１５０は、制御ポリシに従って、管制センタ１０１に遠隔での運転を依頼する。依頼を受けた管制センタ１０１は、車両１５０に対して例えば制御コマンドを送信し、車両１５０に障害物を回避する動作を実行させる。あるいは、管制センタ１０１において、遠隔運転者がステアリングホイールやアクセルペダルなどを操作し、管制センタ１０１が、それらの操作量を車両１５０に送信することで、車両１５０を遠隔で操縦してもよい。このようにすることによって、例えば、車両１５０が自動運転ができないと判定する場所に到達する前に、管制センタ１０１は、事前に車両１５０を遠隔制御に切り替えることができる。
続いて、車両管制システム１００における動作手順（車両管制方法）を説明する。図５は、車両管制システム１００における動作手順を示す。制御対象の車両１５０は、センサ１５１（周辺監視センサ１５２及び車両センサ１５３（図４を参照））が取得したセンサ情報に基づいて、自動運転を行う。車両１５０は、センサ１５１が取得したセンサ情報を、ネットワーク１０２を介して管制センタ１０１に送信する。制御対象ではない他の車両２００及び路上設備２５０は、それぞれセンサ２０１及び２５１が取得したセンサ情報を、ネットワーク１０２を介して管制センタ１０１に送信する。
管制センタ１０１のセンサ情報受信部１１１は、車両１５０と、車両２００及び路上設備２５０とから、センサ情報を収集する（ステップＢ１）。解析部１１２は、収集されたセンサ情報に基づいて、車両１５０の状態情報を解析する（ステップＢ２）。特定部１１３は、車両１５０の状態情報に基づいて、制御ポリシを決定する（ステップＢ３）。遠隔制御部１１４は、決定された制御ポリシをネットワーク１０２を介して車両１５０に送信する（ステップＢ４）。
車両１５０の制御ポリシ受信部１５８は、管制センタ１０１から送信された制御ポリシを受信する。自動運転ＥＣＵ１５５は、制御ポリシ受信部１５８から制御ポリシを取得する。自動運転ＥＣＵ１５５は、取得した制御ポリシを自動運転に適用する（ステップＢ５）。自動運転ＥＣＵ１５５は、制御ポリシに基づいて、車両の自動運転を制御する。遠隔制御部１１４は、制御ポリシそのものではなく、車両側において制御ポリシを選択可能な情報を車両に送信してもよい。車両１５０は、その情報を受信し、制御ポリシを選択してもよい。
本実施形態では、管制センタ１０１は、制御対象の車両１５０のセンサ情報と、制御対象外の車両２００及び路上設備２５０のセンサ情報とに基づいて車両の状態情報を解析し、状態情報に基づいて制御ポリシを特定する。管制センタ１０１は、特定した制御ポリシを車両１５０に送信することで、車両１５０の自動運転を制御する。本実施形態では、車両１５０の自動運転の制御に、制御対象外の車両２００及び路上設備２５０のセンサ情報が使用される。管制センタ１０１は、制御対象の車両１５０のセンサ情報のみに基づいて状態情報を解析する場合に比べて、より精度よく制御対象の車両１５０の状態情報を解析できる。このため、管制センタ１０１は、車両１５０の自動運転を、車両の状況に応じて適切に制御することができる。
次いで、本開示の第２実施形態を説明する。図６は、本開示の第２実施形態に係る車両管制システムを示す。本実施形態に係る車両管制システム１００ａは、図３に示される第１実施形態に係る車両管制システム１００の構成に加えて、外部サーバ３００を有する。管制センタ１０１は、ネットワーク１０２を介して、外部サーバ３００と通信を行うことができる。本実施形態において、解析部１１２は、車両１５０の状態情報の解析に、外部サーバ３００から取得した情報を使用する。他の点は、第１実施形態と同様でよい。
外部サーバ３００は、制御対象の車両１５０が存在するエリアに関する情報（第３の情報）を管制センタ１０１に送信する。外部サーバ３００が送信する情報は、例えば制御対象の車両１５０が存在するエリアの交通に影響を与え得る情報を含む。外部サーバ３００は、例えば渋滞情報、天候情報、及びイベント状況などの情報を管制センタ１０１に送信する。解析部１１２は、制御対象の車両１５０のセンサ１５１のセンサ情報と、制御対象外の車両２００及び路上設備２５０のセンサ２０１及び２５１のセンサ情報に加えて、外部サーバ３００から取得した情報に基づいて、車両１５０の状態情報を解析する。
解析部１１２は、例えば、外部サーバ３００から取得したイベント状況に基づいて、車両１５０の進行方向においてイベントが開催されているか否かを分析する。解析部１１２は、例えば車両１５０がこれらから向かう地点においてイベントが開催されている場合、人が大勢集まることが予測されるため、車両１５０はこの先危険な状態になると解析してもよい。あるいは、解析部１１２は、外部サーバ３００から取得した天候情報が雨又は雪などを示す場合、車両１５０はこの先危険な状態になると解析してもよい。特定部１１３は、車両１５０の状態情報に基づいて、制御ポリシを特定する。遠隔制御部１１４は、特定された制御ポリシを車両１５０に送信し、車両１５０における自動運転を制御する。
本実施形態では、解析部１１２は、他の車両２００及び路上設備２５０のセンサ情報に加えて、外部サーバ３００から取得した情報を用いて、制御対象の車両１５０の状態情報を解析する。このようにすることで、センサ情報のみが用いられる場合に比べて、多岐にわたる車両の状態情報を解析できる。他の効果は、第１実施形態で得られる効果と同様である。
続いて、本開示の第３実施形態を説明する。図７は、本開示の第３実施形態に係る車両管制システムに用いられる車両を示す。本実施形態において、車両１５０ａは、図４に示される車両１５０の構成要素に加えて、学習器１５９を有する。学習器（第１の学習器）１５９は、自動運転ＥＣＵ１５５が制御する自動運転に関するルール（第１のルール）を学習する。
例えば周辺監視センサ１５２が取得する映像において、特定の領域に人が存在する場合、その人がその後道路を横断したとする。その場合、学習器１５９は、特定の領域に人が存在する場合は減速するというルールを学習する。あるいは、学習器は、信号が点滅を介した場合に減速するというルールを学習する。自動運転ＥＣＵ１５５は、周辺監視センサ１５２及び車両センサ１５３から取得されるセンサ情報と、学習されたルールとに基づいて、自動運転を制御する。
図８は、本実施形態において用いられる管制センタを示す。管制センタ１０１ａは、図３に示される管制センタ１０１の構成要素に加えて、学習器１１５を有する。学習器（第２の学習器）１１５は、解析部１１２が解析する状態情報に関するルール（第２のルール）を学習する。学習器１１５は、例えば、特定の場所に多数の人が存在する場合に、その後、特定の場所にいた人が移動して、別の場所が混むというルールを学習する。あるいは、学習器１１５は、ある場所で雨が降っている場合に、その後、別の場所で雨が降るというルールを学習する。本実施形態において、特定部１１３は、第１のルールと第２のルールとに基づいて制御ポリシを特定してもよい。
本実施形態では、車両１５０は自動運転のルールを学習する学習器１５９を有する。また、管制センタ１０１は、解析部１１２が解析する状態情報に関するルールを学習する学習器１１５を有する。本実施形態では、学習器１１５及び１５９を用いることで、実情に沿った自動運転及び状態情報の解析を実現できる。他の効果は、第１実施形態又は第２実施形態と同様である。
なお、上記各実施形態において、車両２００は、車両１５０と同様に、自動運転が可能に構成された車両であってもよい。車両２００が自動運転が可能に構成された車両である場合、管制センタ１０１は、車両１５０と車両２００との双方を制御対象の車両としてもよい。その場合、解析部１１２は、車両１５０の状態情報と、車両２００の状態情報とを解析する。特定部１１３は、車両１５０の状態情報に基づいて車両１５０の制御ポリシを特定し、車両２００の状態情報に基づいて車両２００の制御ポリシを特定する。車両２００の状態情報の解析では、センサ２０１が取得する情報が第１の情報として使用され、センサ１５１が取得する情報が第２の情報として使用される。
本開示において、管制センタ１０１は、コンピュータ装置（サーバ装置）として構成され得る。図９は、管制センタ１０１として用いられ得るコンピュータ装置の構成例を示す。コンピュータ装置５００は、制御部（ＣＰＵ：Central Processing Unit）５１０、記憶部５２０、ＲＯＭ（Read Only Memory）５３０、ＲＡＭ（Random Access Memory）５４０、通信インタフェース（ＩＦ：Interface）５５０、及びユーザインタフェース５６０を有する。
通信インタフェース５５０は、有線通信手段又は無線通信手段などを介して、コンピュータ装置５００と通信ネットワークとを接続するためのインタフェースである。ユーザインタフェース５６０は、例えばディスプレイなどの表示部を含む。また、ユーザインタフェース５６０は、キーボード、マウス、及びタッチパネルなどの入力部を含む。
記憶部５２０は、各種のデータを保持できる補助記憶装置である。記憶部５２０は、必ずしもコンピュータ装置５００の一部である必要はなく、外部記憶装置であってもよいし、ネットワークを介してコンピュータ装置５００に接続されたクラウドストレージであってもよい。
ＲＯＭ５３０は、不揮発性の記憶装置である。ＲＯＭ５３０には、例えば比較的容量が少ないフラッシュメモリなどの半導体記憶装置が用いられる。ＣＰＵ５１０が実行するプログラムは、記憶部５２０又はＲＯＭ５３０に格納され得る。記憶部５２０又はＲＯＭ５３０は、例えば管制センタ１０１内の各部の機能を実現するための各種プログラムを記憶する。
上記プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体を用いて格納され、コンピュータ装置５００に供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記憶媒体を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、又はハードディスクなどの磁気記録媒体、例えば光磁気ディスクなどの光磁気記録媒体、ＣＤ（compact disc）、又はＤＶＤ（digital versatile disk）などの光ディスク媒体、及び、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、又はＲＡＭなどの半導体メモリを含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体を用いてコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバなどの有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
ＲＡＭ５４０は、揮発性の記憶装置である。ＲＡＭ５４０には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）又はＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）などの各種半導体メモリデバイスが用いられる。ＲＡＭ５４０は、データなどを一時的に格納する内部バッファとして用いられ得る。ＣＰＵ５１０は、記憶部５２０又はＲＯＭ５３０に格納されたプログラムをＲＡＭ５４０に展開し、実行する。ＣＰＵ５１０がプログラムを実行することで、管制センタ１０１内の各部の機能が実現され得る。ＣＰＵ５１０は、データなどを一時的に格納できる内部バッファを有してもよい。
以上、本開示の実施形態を詳細に説明したが、本開示は、上記した実施形態に限定されるものではなく、本開示の趣旨を逸脱しない範囲で上記実施形態に対して変更や修正を加えたものも、本開示に含まれる。
例えば、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。
［付記１］
対象車両に設けられたセンサが取得した第１の情報に基づき前記対象車両を制御する車両制御手段と、
ネットワークを介して受信した前記第１の情報と、対象車両外に設けられたセンサから取得された第２の情報とに基づき、前記対象車両の状態情報を解析する解析手段と、
前記解析手段で解析された前記状態情報に基づき、前記対象車両の制御ポリシを特定する特定手段とを備える車両管制システム。
［付記２］
解析手段は、更に、前記対象車両が存在するエリアに関する情報を示す第３の情報に基づいて前記対象車両の状態情報を解析する付記１に記載の車両管制システム。
［付記３］
前記第３の情報は、前記対象車両が存在するエリアの交通に影響する情報を含む付記２に記載の車両管制システム。
［付記４］
前記状態情報は、前記対象車両の運行状態と、前記対象車両の周辺情報とを含む付記１から３何れか１つに記載の車両管制システム。
［付記５］
前記制御ポリシは、自動運転の方針を示す付記１から４何れか１つに記載の車両管制システム。
［付記６］
前記車両制御手段が制御する自動運転に関する第１のルールを学習する第１の学習器と、前記解析手段が解析する状態情報に関する第２のルールを学習する第２の学習器とを更に備え、
前記特定手段は、前記第１のルールと前記第２のルールとに基づいて前記制御ポリシを特定する付記１から５何れか１つに記載の車両管制システム。
［付記７］
前記特定した制御ポリシを前記対象車両に送信する制御ポリシ送信手段を更に備え、
前記車両制御手段は、前記送信された制御ポリシに基づき、前記対象車両の自動運転を制御する付記１から６何れか１つに記載の車両管制システム。
［付記８］
対象車両に設けられたセンサが取得した第１の情報に基づいて制御される対象車両からネットワークを介して受信した前記第１の情報と、対象車両外に設けられたセンサから取得された第２の情報とに基づき、前記対象車両の状態情報を解析する解析手段と、
前記解析手段で解析された前記状態情報に基づき、前記対象車両の制御ポリシを特定する特定手段とを備える車両管制装置。
［付記９］
解析手段は、更に、前記対象車両が存在するエリアに関する情報を示す第３の情報に基づいて前記対象車両の状態情報を解析する付記８に記載の車両管制装置。
［付記１０］
前記第３の情報は、前記対象車両が存在するエリアの交通に影響する情報を含む付記９に記載の車両管制装置。
［付記１１］
前記状態情報は、前記対象車両の運行状態と、前記対象車両の周辺情報とを含む付記８から１０何れか１つに記載の車両管制装置。
［付記１２］
前記制御ポリシは、自動運転の方針を示す付記８から１１何れか１つに記載の車両管制装置。
［付記１３］
前記対象車両は自動運転に関する第１のルールを学習する第１の学習器を有しており、
前記車両管制装置は、前記解析手段が解析する状態情報に関する第２のルールを学習する第２の学習器を更に備え、
前記特定手段は、前記第１のルールと前記第２のルールとに基づいて前記制御ポリシを特定する付記８から１２何れか１つに記載の車両管制装置。
［付記１４］
対象車両に設けられたセンサが取得した第１の情報に基づいて制御される対象車両からネットワークを介して受信した前記第１の情報と、対象車両外に設けられたセンサから取得された第２の情報とに基づき、前記対象車両の状態情報を解析し、
前記解析された前記状態情報に基づき、前記対象車両の制御ポリシを特定する車両管制方法。
［付記１５］
前記状態情報の解析では、更に、前記対象車両が存在するエリアに関する情報を示す第３の情報に基づいて前記対象車両の状態情報を解析する付記１４に記載の車両管制方法。
［付記１６］
前記第３の情報は、前記対象車両が存在するエリアの交通に影響する情報を含む付記１５に記載の車両管制方法。
［付記１７］
前記状態情報は、前記対象車両の運行状態と、前記対象車両の周辺情報とを含む付記１４から１６何れか１つに記載の車両管制方法。
［付記１８］
前記制御ポリシは、自動運転の方針を示す付記１４から１７何れか１つに記載の車両管制方法。
［付記１９］
前記対象車両は自動運転に関する第１のルールを学習しており、
前記車両管制方法は、更に、前記状態情報の解析において解析する状態情報に関する第２のルールを学習し、
前記制御ポリシの特定では、前記第１のルールと前記第２のルールとに基づいて前記制御ポリシを特定する付記１４から１８何れか１つに記載の車両管制方法。
［付記２０］
対象車両に設けられたセンサが取得した第１の情報に基づいて制御される対象車両からネットワークを介して受信した前記第１の情報と、対象車両外に設けられたセンサから取得された第２の情報とに基づき、前記対象車両の状態情報を解析し、
前記解析された前記状態情報に基づき、前記対象車両の制御ポリシを特定する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶する非一時的なコンピュータ可読媒体。
１０：車両管制システム
１１、１３：センサ
１２：車両制御手段
１４：解析手段
１５：特定手段
１６：制御ポリシ送信手段
１００：車両管制システム
１０１：管制センタ
１０２：ネットワーク
１１１：センサ情報受信部
１１２：解析部
１１３：特定部
１１４：遠隔制御部
１１５：学習器
１５０：車両
１５１：センサ
１５２：周辺監視センサ
１５３：車両センサ
１５４：車両制御ＥＣＵ
１５５：自動運転ＥＣＵ
１５６：通信装置
１５７：センサ情報送信部
１５８：制御ポリシ受信部
１５９：学習器
２００：車両
２０１：センサ
２５０：路上設備
２５１：センサ
３００：外部サーバ

Claims (20)

  1. 対象車両に設けられたセンサが取得した第１の情報に基づき前記対象車両を制御する車両制御手段と、
    ネットワークを介して受信した前記第１の情報と、対象車両外に設けられたセンサから取得された第２の情報とに基づき、前記対象車両の状態情報を解析する解析手段と、
    前記解析手段で解析された前記状態情報に基づき、前記対象車両の制御ポリシを特定する特定手段とを備える車両管制システム。
  2. 解析手段は、更に、前記対象車両が存在するエリアに関する情報を示す第３の情報に基づいて前記対象車両の状態情報を解析する請求項１に記載の車両管制システム。
  3. 前記第３の情報は、前記対象車両が存在するエリアの交通に影響する情報を含む請求項２に記載の車両管制システム。
  4. 前記状態情報は、前記対象車両の運行状態と、前記対象車両の周辺情報とを含む請求項１から３何れか１項に記載の車両管制システム。
  5. 前記制御ポリシは、自動運転の方針を示す請求項１から４何れか１項に記載の車両管制システム。
  6. 前記車両制御手段が制御する自動運転に関する第１のルールを学習する第１の学習器と、前記解析手段が解析する状態情報に関する第２のルールを学習する第２の学習器とを更に備え、
    前記特定手段は、前記第１のルールと前記第２のルールとに基づいて前記制御ポリシを特定する請求項１から５何れか１項に記載の車両管制システム。
  7. 前記特定した制御ポリシを前記対象車両に送信する制御ポリシ送信手段を更に備え、
    前記車両制御手段は、前記送信された制御ポリシに基づき、前記対象車両の自動運転を制御する請求項１から６何れか１項に記載の車両管制システム。
  8. 対象車両に設けられたセンサが取得した第１の情報に基づいて制御される対象車両からネットワークを介して受信した前記第１の情報と、対象車両外に設けられたセンサから取得された第２の情報とに基づき、前記対象車両の状態情報を解析する解析手段と、
    前記解析手段で解析された前記状態情報に基づき、前記対象車両の制御ポリシを特定する特定手段とを備える車両管制装置。
  9. 解析手段は、更に、前記対象車両が存在するエリアに関する情報を示す第３の情報に基づいて前記対象車両の状態情報を解析する請求項８に記載の車両管制装置。
  10. 前記第３の情報は、前記対象車両が存在するエリアの交通に影響する情報を含む請求項９に記載の車両管制装置。
  11. 前記状態情報は、前記対象車両の運行状態と、前記対象車両の周辺情報とを含む請求項８から１０何れか１項に記載の車両管制装置。
  12. 前記制御ポリシは、自動運転の方針を示す請求項８から１１何れか１項に記載の車両管制装置。
  13. 前記対象車両は自動運転に関する第１のルールを学習する第１の学習器を有しており、
    前記車両管制装置は、前記解析手段が解析する状態情報に関する第２のルールを学習する第２の学習器を更に備え、
    前記特定手段は、前記第１のルールと前記第２のルールとに基づいて前記制御ポリシを特定する請求項８から１２何れか１項に記載の車両管制装置。
  14. コンピュータが、対象車両に設けられたセンサが取得した第１の情報に基づいて制御される対象車両からネットワークを介して受信した前記第１の情報と、対象車両外に設けられたセンサから取得された第２の情報とに基づき、前記対象車両の状態情報を解析し、
    前記コンピュータが、前記解析された前記状態情報に基づき、前記対象車両の制御ポリシを特定する車両管制方法。
  15. 前記状態情報の解析では、前記コンピュータは、更に、前記対象車両が存在するエリアに関する情報を示す第３の情報に基づいて前記対象車両の状態情報を解析する請求項１４に記載の車両管制方法。
  16. 前記第３の情報は、前記対象車両が存在するエリアの交通に影響する情報を含む請求項１５に記載の車両管制方法。
  17. 前記状態情報は、前記対象車両の運行状態と、前記対象車両の周辺情報とを含む請求項１４から１６何れか１項に記載の車両管制方法。
  18. 前記制御ポリシは、自動運転の方針を示す請求項１４から１７何れか１項に記載の車両管制方法。
  19. 前記対象車両は自動運転に関する第１のルールを学習しており、
    前記車両管制方法は、更に、前記コンピュータが、前記状態情報の解析において解析する状態情報に関する第２のルールを学習し、
    前記制御ポリシの特定では、前記コンピュータは、前記第１のルールと前記第２のルールとに基づいて前記制御ポリシを特定する請求項１４から１８何れか１項に記載の車両管制方法。
  20. 対象車両に設けられたセンサが取得した第１の情報に基づいて制御される対象車両からネットワークを介して受信した前記第１の情報と、対象車両外に設けられたセンサから取得された第２の情報とに基づき、前記対象車両の状態情報を解析し、
    前記解析された前記状態情報に基づき、前記対象車両の制御ポリシを特定する処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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