JP7433542B1 - 遠隔監視装置、遠隔監視システム、及び、遠隔監視方法 - Google Patents

Abstract

監視員の負担を軽減可能な技術を提供することを目的とする。遠隔監視装置は、死角エリアに関する死角管理情報と、死角エリアの状態を検出すると判定されたインフラセンサの検出可能エリアに関するインフラ支援管理情報とを対応付け、車両の位置と死角管理情報とに基づいて車両の位置に対して死角エリアが存在すると判定し、死角管理情報に対応付けられたインフラ支援管理情報が存在すると判定し、車両が遠隔操作中であると判定した場合に、インフラセンサで取得された情報を監視員に表示すべきと判定する。

Description

本開示は、遠隔監視装置、遠隔監視システム、及び、遠隔監視方法に関する。

近年、自動車などの車両に搭載されるカメラ及び周辺監視センサ（例えばミリ波レーダなど）に基づいた自動運転システムの開発が進んでおり、限定された地域では無人の自動運転システムの実証実験が行われている。このような無人の自動運転システムでは、安全確保措置として、監視員から車両への遠隔操作及び遠隔監視を実現するための開発も行われている。例えば、特許文献１では、車両センサと路側センサとを統合して、自動運転車両を車両ローカルで制御するか、遠隔操作で制御するかを、自動的に切り替える技術が提案されている。

特開２０１９－１８５７５８号公報

特許文献１では、自動運転車両を車両ローカルで制御するか、遠隔操作で制御するかを自動的に切り替えるが、車両の死角エリアの有無に応じてインフラセンサの映像を遠隔操作で活用するか否かの判定は行わない。このため、監視員は、車両の死角エリアの状態をインフラセンサの映像によって視認できるか否かを判定しなければならず、監視員にとって負担となっているという問題があった。

そこで、本開示は、上記のような問題点に鑑みてなされたものであり、監視員の負担を軽減可能な技術を提供することを目的とする。

本開示に係る遠隔監視装置は、監視員による遠隔操作が可能な車両に搭載されたセンサで取得された複数の第１センシング情報を統合して第１統合結果を生成し、道路に付設されたインフラセンサで取得された第２センシング情報を統合して第２統合結果を生成する情報統合部と、前記第１統合結果において、前記センサの検出可能エリアのうち前記第１センシング情報の全てで検出できなかったエリアである静的死角エリアと、前記検出可能エリアのうち前記第１センシング情報の一部で検出できなかったエリアである動的死角エリアとを含む死角エリアを判定し、前記第１統合結果と前記第２統合結果とに基づいて、前記インフラセンサが、前記静的死角エリアの状態を検出するか否かを判定する死角判定部と、前記車両の位置に対して前記死角エリアが存在すると判定し、前記インフラセンサが前記静的死角エリアの状態を検出すると判定し、前記車両が遠隔操作中であると判定した場合に、前記インフラセンサで取得された情報をヒューマンインタフェースから前記監視員に表示すべきと判定する支援判定部とを備える。

本開示によれば、死角管理情報に対応付けられたインフラ支援管理情報が存在すると判定し、車両が遠隔操作中であると判定した場合に、インフラセンサで取得された情報を監視員に表示すべきと判定する。このような構成によれば、監視員の負担を軽減することができる。

本開示の目的、特徴、局面及び利点は、以下の詳細な説明と添付図面とによって、より明白となる。

実施の形態１に係る遠隔監視装置を含む遠隔監視システムの構成を示すブロック図である。 実施の形態１に係る遠隔監視装置を含む遠隔監視システムの構成を示すブロック図である。 車両センサの検出可能エリアの例を示す図である。 インフラセンサの検出可能エリアの例を示す図である。 車両センサの死角エリアの例を示す図である。 インフラセンサが車両センサの死角エリアの状態を検出する例を示す図である。 インフラセンサが車両センサの死角エリアの状態を検出する例を示す図である。 死角管理情報の例を示す図である。 インフラ支援管理情報の例を示す図である。 実施の形態１に係る遠隔監視装置の動作例を説明するための模式図である。 実施の形態１に係る遠隔監視装置の動作例を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る遠隔監視装置の動作例を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る遠隔監視装置の動作例を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る遠隔監視装置の動作例を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る遠隔監視装置の動作例を示すフローチャートである。 実施の形態２に係る遠隔監視装置を含む遠隔監視システムの構成を示すブロック図である。 パターンの例を説明するための図である。 パターンの例を説明するための図である。 実施の形態２に係る遠隔監視装置の動作例を示すフローチャートである。 実施の形態２に係る遠隔監視装置の動作例を示すフローチャートである。

＜実施の形態１＞
図１及び図２は、本実施の形態１に係る遠隔監視装置１を含む遠隔監視システムの構成を示すブロック図である。図１に示すように、遠隔監視システムは、遠隔監視装置１と、監視員による遠隔操作が可能な車両である自動運転車両２と、ＲＳＵ（Road Side Unit）３と、ヒューマンインタフェースである監視員ＨＭＩ４とを備える。本実施の形態１では、遠隔監視装置１はクラウドサーバに搭載されることを前提として説明するが、例えば、エッジサーバ、または、路側装置などに搭載されてもよい。

自動運転車両２には、ミリ波レーダ、及び、ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging Laser Imaging Detection and Ranging）などの周辺認識センサ、カメラ、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）、アクセル、ブレーキ、及び、ステアリングを制御する制御ＥＣＵ（Electronic Control Unit）などが搭載されている。自動運転車両２は、制御ＥＣＵなどによって、自律的に走行可能なエリアを判定して自動運転可能であり、自動運転によって自律的な走行が可能である。

自動運転車両２は、搭載された周辺認識センサで検出された周辺の障害物の位置、速度、種別などの情報と、ＧＮＳＳから取得した自動運転車両２の位置とを第１センシング情報として遠隔監視装置１に送信する。また、自動運転車両２は、搭載されたカメラで撮影されたカメラ映像と、車両情報とを遠隔監視装置１に送信する。車両情報は、自動運転車両２が遠隔操作中であるか否かについての情報と、自動運転車両２が自動運転中であるか否かについての情報とを含む。自動運転車両２は、第１センシング情報などを自発的に（例えば周期的に）送信してもよいし、遠隔監視装置１からの取得要求を受けてから送信してもよい。また自動運転車両２は、カメラ映像と、車両情報とを第１センシング情報に含めて送信してもよい。本実施の形態１では、周辺認識センサ及びカメラは、車両センサの概念に含まれ、以下の説明では便宜上、車両センサと自動運転車両２とを区別せずに記載する。

自動運転車両２は、センサの検出結果の統合によって得られる情報を遠隔監視装置１から受信して、自動運転時の走行経路の判定などに利用する。また、自動運転車両２は、監視員からの遠隔操作によって制御可能に構成されている。

ＲＳＵ３は、ミリ波レーダ、ＬｉＤＡＲ、及び、ＧＮＳＳなどの周辺監視センサと接続されており、交差点や停留所などに設置される。ＲＳＵ３は、周辺監視センサの検出結果を第２センシング情報として遠隔監視装置１に逐次的に送信する。また、ＲＳＵ３は、カメラと接続されており、当該カメラで撮影されたカメラ映像を遠隔監視装置１に送信する。ＲＳＵ３は、第２センシング情報などを自発的に（例えば周期的に）送信してもよいし、遠隔監視装置１からの取得要求を受けてから送信してもよい。ＲＳＵ３は、カメラ映像を第２センシング情報に含めて送信してもよい。本実施の形態１では、ＲＳＵ３、周辺監視センサ、及び、カメラは、道路に付設されたインフラセンサの概念に含まれ、以下の説明では便宜上、インフラセンサとＲＳＵ３とを区別せずに記載する。

監視員ＨＭＩ４は、監視員に対して、自動運転車両２及びＲＳＵ３から遠隔監視装置１を介して送信されたカメラ映像を表示する。監視員ＨＭＩ４は、自動運転車両２及びＲＳＵ３から遠隔監視装置１を介して第１センシング情報及び第２センシング情報を受信した場合には、監視員に対して、第１センシング情報及び第２センシング情報を表示してもよい。

また、監視員ＨＭＩ４は、監視員が自動運転車両２のアクセル、ブレーキ、ステアリングなどの遠隔操作を行うための制御情報を、遠隔監視装置１経由で自動運転車両２に送信する。監視員は、遠隔操作のために、監視員ＨＭＩ４に表示されるカメラ映像の変更を要求することがあり、監視員ＨＭＩ４は、監視員からのカメラ映像の変更の要求を遠隔監視装置１に送信する。これによって、監視員ＨＭＩ４は、変更後のカメラ映像を遠隔監視装置１から受信して、変更後のカメラ映像を表示することが可能となっている。

図２は、図１の構成を具体的に示すブロック図である。図２の遠隔監視装置１は、プロセッサ１０と、記憶装置１１と、外部インタフェース１２とを備える。

プロセッサ１０は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。プロセッサ１０は、例えば、プログラムに記述された命令を実行して、データの転送、計算、加工、制御、管理といった処理を実行するためのＩＣ（Integrated Circuit）である。プロセッサ１０は、例えば、演算回路と、命令及び情報が格納されるレジスタ及びキャッシュメモリとを有する。プロセッサは、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）である。上記処理の実行結果として、プロセッサ１０において、情報統合部１０１、死角判定部１０２、管理情報生成部１０３、支援判定部１０４、路車協調支援部１０５、映像転送部１０６、及び、管理情報更新部１０７の機能が実現される。

なお、この図２の例では、プロセッサ１０の数は１つである。しかしながら、プロセッサ１０の数は複数であってもよく、例えば、複数のプロセッサ１０がプログラムを連携して実行することにより、各プロセッサ１０が各機能を実現してもよい。

記憶装置１１は、死角管理情報と、インフラ支援管理情報とを保存する。記憶装置１１は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）であってもよい。また、記憶装置１１は、例えばＳＤ（Secure Digital）メモリカード（登録商標）、ＣＦ（CompactFlash（登録商標））、ＮＡＮＤフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイディスク（登録商標）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）といった可搬記憶媒体であってもよい。

通信部である外部インタフェース１２は、自動運転車両２、ＲＳＵ３、及び、監視員ＨＭＩ４と通信する。本実施の形態１では、遠隔監視装置１の情報統合部１０１、路車協調支援部１０５、映像転送部１０６、及び、管理情報更新部１０７は、外部インタフェース１２を用いて、自動運転車両２、ＲＳＵ３及び監視員ＨＭＩ４とデータの送受及び受信の少なくともいずれか１つを行う。なお本明細書において、例えばＡ、Ｂ、Ｃ、…、及び、Ｚの少なくともいずれか１つとは、Ａ、Ｂ、Ｃ、…、及び、Ｚのグループから１つ以上抜き出した全ての組合せのうちのいずれか１つであることを意味する。

外部インタフェース１２は、例えば、通信装置からデータを受信するレシーバーと、当該通信装置にデータを送信するトランスミッターとを含む。外部インタフェース１２は、例えば、ＬＴＥ（Long Term Evolution）（登録商標）及び第５世代移動通信システム（５Ｇ）といったセルラー網、車両通信専用のＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communication）、並びに、Ｃｅｌｌｕｌａｒ－Ｖ２Ｘ（Vehicle-to-x）などの通信方式を利用する。

情報統合部１０１は、自動運転車両２で取得された第１センシング情報をフュージョン（統合）して第１統合結果を生成し、ＲＳＵ３で取得された第２センシング情報をフュージョン（統合）して第２統合結果を生成する。例えば、自動運転車両２で複数の第１センシング情報が取得された場合に、情報統合部１０１は、複数の第１センシング情報で示される同一障害物を基準にして、複数の第１センシング情報を統合することで第１統合結果を生成し、死角判定部１０２に出力する。同様に、ＲＳＵ３で複数の第２センシング情報が取得された場合に、情報統合部１０１は、複数の第２センシング情報で示される同一障害物を基準にして、複数の第２センシング情報を統合することで第２統合結果を生成し、死角判定部１０２に出力する。

死角判定部１０２は、情報統合部１０１で生成された第１統合結果と第２統合結果とに基づいて、ＲＳＵ３が、自動運転車両２の死角エリアの状態を検出するか否か、つまり自動運転車両２を支援可能であるか否かを判定する。なお、死角判定部１０２は、第１統合結果と、第２統合結果と、車両センサの検出可能エリアの情報と、インフラセンサの検出可能エリアの情報とに基づいて、車両センサ及びインフラセンサに共通する死角エリアを推定し、管理情報生成部１０３に出力してもよい。車両センサの検出可能エリア及びインフラセンサの検出可能エリアは、死角判定部１０２に事前に設定されてもよい。

図３は、車両センサの検出可能エリア２ａの例を示す図である。図３に示すように車両センサは、自動運転車両２の周囲（３６０度）を監視できるように設置されることが想定される。車両センサの検出可能エリア２ａは、自動運転車両２の位置及び走行方位を含む。また、車両センサの検出可能エリア２ａは、自動運転車両２の進行方向を０度として、自動運転車両２の時計周りに規定される検出角度と、当該検出角度ごとに規定される検出可能距離とを含む。図３には、検出角度が０．５度単位であり、自動運転車両２の前後方向（０，１８０度）の検出可能距離が１００ｍ、自動運転車両２の左右方向（９０，２７０度）の検出可能距離が５０ｍである、楕円形状の検出可能エリア２ａの例が示されている。

図４は、インフラセンサの検出可能エリア３ａの例を示す図である。図４の例では、インフラセンサは、予め定められた角度で設置され、インフラセンサの検出可能エリア３ａは車両センサの検出可能エリア２ａとは異なっている。図４には、インフラセンサの設置角度が０度であり、左右方向に向かって３０度で広がる検出可能エリア３ａの例が示されている。

図５は、車両センサの死角エリア２ｂの例を示す図である。図５の車両センサの検出可能エリアとして、図３と同様の楕円形状の検出可能エリア２ａが示されている。図５の例では、自動運転車両２の前方及び左後方に大型車両及び建物が存在している。この場合、死角判定部１０２は、車両センサの検出可能エリア２ａの外郭線より内側のエリアのうち、自動運転車両２から見て大型車両及び建物と反対側のエリアを、車両センサの死角エリア２ｂとして推定する。

図６及び図７は、インフラセンサが、車両センサの死角エリア２ｂの状態を検出する例を示す図である。

図６の例では、図５の自動運転車両２、大型車両、及び、建物が存在する状況において、インフラセンサの検出可能エリア３ａが車両センサの死角エリア２ｂの全部を含んでいる。この場合、インフラセンサの第２センシング情報及びカメラ映像によって、自動運転車両２の死角エリア２ｂの全部の状態の認識が可能となり、インフラセンサは、自動運転車両２の死角エリア２ｂの状態を検出し、自動運転車両２を支援可能であると、死角判定部１０２で判定される。

図７の例では、インフラセンサの検出可能エリア３ａが車両センサの死角エリア２ｂの一部を含んでいる。この場合、インフラセンサの第２センシング情報及びカメラ映像によって、自動運転車両２の死角エリア２ｂの一部の状態の認識が可能となり、死角判定部１０２は、インフラセンサは、自動運転車両２の死角エリア２ｂの状態を検出し、自動運転車両２を支援可能であると、死角判定部１０２で判定される。ただし、図７の例では、車両センサ及びインフラセンサに共通する死角エリア２ｃが生じている。

大型車両などの他車両によって共通の死角エリア２ｃが生じていて、かつ、遠隔監視装置１が他車両からセンシング情報を受信可能である場合には、遠隔監視装置１は、他車両からのセンシング情報を自動運転車両２に送信してもよい。このような構成によれば、車両センサ及びインフラセンサに共通する死角エリア２ｃにおいて、自動運転車両２は自動運転を継続することが可能となる。または、遠隔監視装置１は、他車両からのカメラ映像を監視員ＨＭＩ４に送信してもよい。このような構成によれば、監視員は、車両センサ及びインフラセンサに共通する死角エリア２ｃの状態を確認することが可能となる。

図２の管理情報生成部１０３は、自動運転車両２の死角エリア２ｂに関する死角管理情報と、当該死角エリア２ｂの状態を検出すると判定されたインフラセンサの検出可能エリア３ａに関するインフラ支援管理情報とを対応付けて記憶装置１１に保存する。

図８は、死角管理情報の例を示す図である。管理情報生成部１０３は、例えば、自動運転車両２の位置、センサ結果、及び、死角エリア２ｂに基づいて、死角管理情報を生成する。死角管理情報は、例えば、自動運転車両２の死角エリア２ｂを、自動運転車両２の走行ルート上の緯度経度のリストとして定義する。死角エリア２ｂは、例えば死角エリア２ｂの境界点列（ポリゴン）で表現される。インフラセンサが死角エリア２ｂの状態を検出すると死角判定部１０２で判定され、インフラセンサが死角エリア２ｂについて自動運転車両２を支援できる場合には、ＲＳＵ３及び周辺監視センサの識別子が、サポートＲＳＵによって死角エリア２ｂに対応付けられる。これにより、遠隔監視装置１は、自動運転車両２の死角エリア２ｂに対して必要な情報を高速に抽出することができる。

図９は、インフラ支援管理情報の例を示す図である。管理情報生成部１０３は、例えば、インフラセンサの位置、センサ結果、及び、検出可能エリア３ａに基づいて、インフラ支援管理情報を生成する。インフラ支援管理情報は、例えば、インフラセンサの検出可能エリア３ａ及び死角エリアを、自動運転車両２の走行ルート上の緯度経度のリストとして定義する。事前にインフラセンサの検出可能エリア３ａと、インフラセンサの死角エリアとを管理することで、遠隔監視装置１の計算処理の高速化、及び、処理負荷低減が期待できる。

なお、以上では死角管理情報及びインフラ支援管理情報は、緯度経度のリストとして定義される例について説明したが、これに限ったものではない。例えば、死角管理情報及びインフラ支援管理情報は、高度を含んでもよいし、絶対的な座標系ではなく、特定位置を基準とする相対的な座標系で定義されてもよい。

図２の支援判定部１０４は、自動運転車両２の位置と死角管理情報とに基づいて自動運転車両２の位置に対して死角エリア２ｂが存在するか否かを判定する。自動運転車両２に走行ルートが予め設定されている場合には、支援判定部１０４は、走行ルート上に死角エリア２ｂが存在するか否かを判定する。また支援判定部１０４は、死角管理情報に対応付けられたインフラ支援管理情報が存在するか否かを判定する。つまり、支援判定部１０４は、インフラセンサが死角エリア２ｂの状態の検出を可能であるか否かを判定する。また支援判定部１０４は、自動運転車両２からの車両情報に基づいて、自動運転車両２が自動運転中であるか否かと、自動運転車両２が遠隔操作中であるか否かとを判定する。

そして、支援判定部１０４は、自動運転車両２の位置に対して死角エリア２ｂが存在すると判定し、死角管理情報に対応付けられたインフラ支援管理情報が存在すると判定し、自動運転車両２が遠隔操作中であると判定した場合に、支援可能なインフラセンサで取得されたカメラ映像を監視員ＨＭＩ４から監視員に表示すべきと判定する。なお、監視員ＨＭＩ４から監視員に表示すべきという判定は、監視員ＨＭＩ４から監視員に表示するという判定を含む。

一方、支援判定部１０４は、自動運転車両２の位置に対して死角エリア２ｂが存在すると判定し、死角管理情報に対応付けられたインフラ支援管理情報が存在すると判定し、自動運転車両２が自動運転中であると判定した場合に、支援可能なインフラセンサの第２統合結果を自動運転車両２に送信すべきと判定する。

路車協調支援部１０５は、支援可能なインフラセンサの第２統合結果を自動運転車両２に送信すべきと支援判定部１０４で判定された場合に、外部インタフェース１２を用いて、当該第２統合結果を自動運転車両２に送信する。なお、当該第２統合結果には、死角エリア２ｂ、２ｃの情報が含まれてもよい。

情報転送部である映像転送部１０６は、支援可能なインフラセンサで取得されたカメラ映像を監視員ＨＭＩ４から監視員に表示すべきと支援判定部１０４で判定された場合に、外部インタフェース１２を用いて、当該カメラ映像を監視員ＨＭＩ４に送信する。

管理情報更新部１０７は、監視員が、監視員ＨＭＩ４でのカメラ映像の表示を変更する要求をした場合に、変更後のカメラ映像を監視員ＨＭＩ４に優先的に表示させる。これにより、例えば、監視員が、表示されているインフラセンサのカメラ映像の撮影角度を変更する要求をした場合には、次回以降、撮影角度が変更されたインフラセンサのカメラ映像が監視員ＨＭＩ４に最初に表示される。例えば、監視員が、表示されているインフラセンサのカメラ映像を、当該カメラ映像と同じ死角エリア２ｂを表示可能な別のカメラ映像に変更する要求をした場合には、次回以降、別のカメラ映像が監視員ＨＭＩ４に最初に表示される。

＜動作＞
図１０から図１５は、本実施の形態１に係る遠隔監視装置１の動作例を説明するための図である。本実施の形態１に係る遠隔監視装置１の動作は、本実施の形態１に係る遠隔監視方法または遠隔監視システムの動作に相当する。また、本実施の形態１に係る遠隔監視装置１の動作は、本実施の形態１に係る遠隔監視プログラムの処理に相当する。

図１０は、遠隔監視装置１の動作例を説明するための模式図である。図１０では、自動運転車両２が走行しており、自動運転車両２の前方の交差点付近で自動運転車両２の死角エリアが存在する状況が示されている。図１０では、自動運転車両２の死角エリアで渋滞６が発生しており、ＲＳＵ３は渋滞６の状態を検出して遠隔監視装置１に通知している。この場合に、遠隔監視装置１は、ＲＳＵ３の第２統合結果を自動運転車両２に送信したり、自動運転車両２の前方映像、及び、死角エリアを検出するＲＳＵ３のカメラ映像を監視員に表示する監視員ＨＭＩ４に送信したりするように構成されている。

図１１は、本実施の形態１に係る遠隔監視装置１の動作例のうち死角管理情報の生成動作の例を示すフローチャートである。この動作は、事前処理として行われる。

ステップＳ１にて、自動運転車両２は、走行ルートの位置などを示す車両センサの第１センシング情報を取得する。取得回数は１回でもよいが、複数回のほうが望ましい。

ステップＳ２にて、情報統合部１０１は、走行ルート上の同じ地点について第１センシング情報を統合して第１統合結果を生成する。同じ位置の第１センシング情報を統合することで、当該位置における自動運転車両２の死角エリア２ｂの識別が可能となる。

ステップＳ３にて、死角判定部１０２は、第１統合結果に基づいて、動的死角エリアと静的死角エリアとを判定する。例えば、死角判定部１０２は、全ての第１センシング情報の第１統合結果において、検出可能エリア２ａのうち車両センサで検出できなかったエリアを静的死角エリアとして判定する。また、死角判定部１０２が、一部の第１センシング情報みの第１統合結果において、検出可能エリア２ａのうち車両センサで検出できなかったエリアを動的死角エリアとして判定する。

ステップＳ４にて、管理情報生成部１０３は、静的死角エリアに関する死角管理情報を生成し、記憶装置１１に保存して管理する。なお、動的死角エリアは、自動運転車両２の走行ごとに異なるため死角管理情報としては管理しない。また、この時点では死角管理情報とインフラ支援管理情報とは互いに対応付けられていない。その後、図１１の処理が終了する。

なお、後述する処理では、死角判定部１０２は、第１統合結果と、予め管理された死角管理情報が示す静的死角エリアとに基づいて、静的死角エリアと動的死角エリアとを含む死角エリア２ｂを判定する。このような構成によれば、死角判定部１０２は、リアルタイムの第１統合結果に基づいて、静的死角エリア以外の検出可能エリア２ａから動的死角エリアを判定するだけで、全体の死角エリア２ｂを判定することができる。このため、死角判定部１０２での死角エリア２ｂの判定処理の負荷を低減することができる。

図１２は、本実施の形態１に係る遠隔監視装置１の動作例のうちインフラ支援管理情報の生成動作の例を示すフローチャートである。この動作は、事前処理として行われ、基本的には図１の死角管理情報の生成と同様の処理である。

ステップＳ１１にて、ＲＳＵ３は、インフラセンサの第２センシング情報を取得する。取得回数は１回でもよいが、複数回のほうが望ましい。

ステップＳ１２にて、情報統合部１０１は、第２センシング情報を統合して第２統合結果を生成する。同じ位置のセンシング情報を統合することで、当該位置におけるインフラセンサの検出可能エリア３ａ及び死角エリアの識別が可能となる。

ステップＳ１３にて、死角判定部１０２は、第２統合結果に基づいて、動的検出可能エリアと、静的検出可能エリアとを判定する。例えば、死角判定部１０２は、全ての第２センシング情報の第２統合結果において、インフラセンサで検出できたエリアを静的検出可能エリアとして判定する。また、死角判定部１０２は、一部の第２センシング情報みの第２統合結果において、インフラセンサで検出できたエリアを動的検出可能エリアとして判定する。

ステップＳ１４にて、管理情報生成部１０３は、静的検出可能エリアに関するインフラ支援管理情報を生成し、記憶装置１１に保存して管理する。インフラセンサで検出できないエリアは、インフラセンサの死角エリアとして設定される。なお、動的検出可能エリアは、自動運転車両２の走行ごとに異なるためインフラ支援管理情報としては管理しない。また、この時点では死角管理情報とインフラ支援管理情報とは互いに対応付けられていない。その後、図１２の処理が終了する。

なお、後述する処理では、死角判定部１０２は、第２統合結果と、予め管理された静的検出可能エリアとに基づいて、静的検出可能エリアと動的検出可能エリアとを含む検出可能エリア３ａを判定する。このような構成によれば、死角判定部１０２は、リアルタイムの第２統合結果に基づいて、静的検出可能エリア以外のエリアから動的検出可能エリアを判定するだけで、全体の検出可能エリア３ａを判定することができる。このため、死角判定部１０２での検出可能エリア３ａの判定処理の負荷を低減することができる。

図１３を用いて、実施の形態１に係る遠隔監視装置１の動作例のうち死角管理情報とインフラ支援管理情報との対応付け動作の例を示すフローチャートである。この動作は、例えば図１１及び図１２の処理後に逐次的に（例えば周期的に）行われる。

ステップＳ２１にて、情報統合部１０１は、自動運転車両２から第１センシング情報を取得し、ＲＳＵ３から第２センシング情報を取得する。

ステップＳ２２にて、情報統合部１０１は、第１センシング情報を統合して第１統合結果を生成し、第２センシング情報を統合して第２統合結果を生成する。情報統合部１０１は、他車両のセンシング情報を利用できる場合には、その情報も統合してもよい。

ステップＳ２３にて、死角判定部１０２は、第１統合結果と、予め管理された静的死角エリアとに基づいて、静的死角エリアと動的死角エリアとを含む死角エリア２ｂを判定する。死角判定部１０２は、第２統合結果と、予め管理された静的検出可能エリアとに基づいて、静的検出可能エリアと動的検出可能エリアとを含む検出可能エリア３ａを判定する。なお、死角エリア２ｂは、動的死角エリアを含まずに静的死角エリアを含んでもよいし、検出可能エリア３ａは、動的検出可能エリアを含まずに静的検出可能エリアを含んでもよい。

死角判定部１０２は、ＲＳＵ３の検出可能エリア３ａが、自動運転車両２の死角エリア２ｂの少なくとも一部と重なるか否かを判定する。つまり、ＲＳＵ３が、自動運転車両２の死角エリア２ｂの状態を検出するか否かを判定する。

ＲＳＵ３が、自動運転車両２の死角エリア２ｂの状態を検出すると判定された場合には処理がステップＳ２４に進み、ＲＳＵ３が、自動運転車両２の死角エリア２ｂの状態を検出すると判定されなかった場合には図１３の動作が終了する。

ステップＳ２４にて、管理情報生成部１０３は、自動運転車両２の死角エリア２ｂに関する死角管理情報と、当該死角エリア２ｂの状態を検出すると判定されたインフラセンサの検出可能エリア３ａに関するインフラ支援管理情報とを対応付ける。管理情報生成部１０３は、この対応付けを図８のサポートＲＳＵによって行う。その後、図１３の動作が終了する。

図１４は、本実施の形態１に係る遠隔監視装置１の全体の動作例を示すフローチャートである。この動作は、例えば図１１及び図１２の処理後に逐次的に（例えば周期的に）行われる。

ステップＳ３１にて、自動運転車両２は、指定された走行ルートに従って走行する。走行中、情報統合部１０１は、自動運転車両２から、第１センシング情報、カメラ映像及び車両情報を周期的に受信する。情報統合部１０１は、ＲＳＵ３から、第２センシング情報及びカメラ映像を周期的に受信する。

ステップＳ３２にて、情報統合部１０１は、自動運転車両２の位置と、車両情報とを支援判定部１０４に出力する。

ステップＳ３３にて、支援判定部１０４は、自動運転車両２の位置と、死角管理情報とに基づいて、自動運転車両２の走行ルート上に自動運転車両２の死角エリア２ｂが存在するか否かを判定する。死角エリア２ｂが存在すると判定された場合には処理がステップＳ３４に進み、死角エリア２ｂが存在すると判定されなかった場合には図１４の動作が終了する。

ステップＳ３４にて、支援判定部１０４は、死角管理情報に対応付けられたインフラ支援管理情報が存在するか否か、つまり、自動運転車両２の死角エリア２ｂの状態をインフラセンサによって支援可能（つまり検出可能）であるか否かを判定する。死角管理情報に対応付けられたインフラ支援管理情報が存在すると判定された場合には処理がステップＳ３５に進み、当該インフラ支援管理情報が存在すると判定されなかった場合には図１４の動作が終了する。なお、支援判定部１０４は、他車両のセンシング情報を利用できる場合には、インフラセンサに対する判定と同様に、自動運転車両２の死角エリア２ｂの状態が他車両のセンサによって検出可能であるか否かを判定してもよい。

ステップＳ３５にて、支援判定部１０４は、車両情報に基づいて、自動運転車両２が自動運転中であるか、遠隔操作中であるかを判定する。自動運転車両２が自動運転中であると判定された場合には処理がステップＳ３６に進み、自動運転車両２が遠隔操作中であると判定された場合には処理がステップＳ３８に進む。

ステップＳ３６にて、支援判定部１０４は、ステップＳ３４で支援可能と判定されたインフラ支援管理情報を、路車協調支援部１０５に出力する。

ステップＳ３７にて、路車協調支援部１０５は、支援判定部１０４からのインフラ支援管理情報に対応する支援可能なインフラセンサの第２統合結果を、自動運転車両２に送信し、自動運転車両２は、当該第２統合結果を自動運転に用いる。その後、図１４の動作が終了する。

ステップＳ３８にて、支援判定部１０４は、ステップＳ３４で支援可能と判定されたインフラ支援管理情報を、映像転送部１０６に出力する。

ステップＳ３９にて、映像転送部１０６は、支援判定部１０４からのインフラ支援管理情報に対応する支援可能なインフラセンサのカメラ映像を、監視員ＨＭＩ４に送信し、監視員ＨＭＩ４は、当該カメラ映像を監視員に対して表示する。その後、図１４の動作が終了する。

図１５は、本実施の形態１に係る遠隔監視装置１の動作例のうち映像の変更動作の例を示すフローチャートである。

ステップＳ４１にて、監視員は、監視員ＨＭＩ４から自動運転車両２の遠隔操作を要請される。

ステップＳ４２にて、監視員ＨＭＩ４は、映像転送部１０６から送信された自動運転車両２のカメラ映像及びインフラセンサのカメラ映像を監視員に対して表示する。これにより、自動運転車両２が遠隔操作中である場合に、監視員は、自動運転車両２のカメラ映像と、当該カメラ映像の死角エリアの視認を支援可能なインフラセンサのカメラ映像とを見ながら、自動運転車両２を遠隔操作することができる。

ステップＳ４３にて、監視員は、監視員ＨＭＩ４で表示されるインフラセンサのカメラ映像が、遠隔操作に不適切であると判定した場合に、インフラセンサのカメラ映像の表示の変更を監視員ＨＭＩ４に要求する。

ステップＳ４４にて、管理情報更新部１０７は、監視員ＨＭＩ４から変更の要求を受信すると、インフラセンサの変更後のカメラ映像を映像転送部１０６から監視員ＨＭＩ４に送信し、監視員ＨＭＩ４は、送信された変更後のカメラ映像を表示する。これにより例えば、一の死角エリア２ｂの視認を支援可能な複数のインフラセンサから適切なインフラセンサのカメラ映像が監視員ＨＭＩ４で表示される。

ステップＳ４５にて、管理情報更新部１０７は、変更後のカメラ映像のインフラ支援管理情報を更新する。これにより、次回のステップＳ４２では、変更後のカメラ映像が、監視員ＨＭＩ４で優先的に表示される。その後、図１５の動作が終了する。

＜実施の形態１のまとめ＞
以上のような本実施の形態１に係る遠隔監視装置１によれば、死角管理情報に対応付けられたインフラ支援管理情報が存在すると判定し、自動運転車両２が遠隔操作中であると判定した場合に、インフラセンサのカメラ映像を監視員に表示すべきと判定する。このような構成によれば、自動運転車両２の死角エリア２ｂの状態を、インフラセンサのカメラ映像によって視認できるか否かの判定について、監視員の負担を低減することができる。なお本実施の形態１のように、自動運転車両２の走行前に、自動運転車両２の死角エリア２ｂが存在するか否かを予め判定すれば、適切な支援を素早く行うことができ、かつ、自動運転車両２の走行中の遠隔監視装置１の処理負荷を低減することができる。

また本実施の形態１では、死角管理情報に対応付けられたインフラ支援管理情報が存在すると判定し、自動運転車両２が自動運転中であると判定した場合に、インフラセンサの第２統合結果を自動運転車両２に送信する。このような構成によれば、自動運転車両２が遠隔操作中であるか、自動運転中であるかによって、自動運転車両２に対して適切な支援を行うことができる。

また本実施の形態１では、監視員が、監視員ＨＭＩ４でのインフラセンサのカメラ映像の表示を変更する要求をした場合に、変更後のカメラ映像を監視員ＨＭＩ４に優先的に表示させる。このような構成によれば、次回以降、変更後のカメラ映像が優先的に表示されるので、カメラ映像の選択について、監視員の負担を低減することができる。

また本実施の形態１では、第１統合結果と静的死角エリアとに基づいて、静的死角エリアと動的死角エリアとを含む死角エリアを判定する。このような構成によれば、これにより、静的死角エリアと動的死角エリアとを容易に切り分けて判定することができるので、死角エリアの判定処理の負荷を低減することができる。

＜変形例１＞
実施の形態１では、支援判定部１０４は、自動運転車両２の位置に対して死角エリア２ｂが存在すると判定し、死角管理情報に対応付けられたインフラ支援管理情報が存在すると判定し、自動運転車両２が遠隔操作中であると判定した場合に、支援可能なインフラセンサで取得されたカメラ映像を監視員ＨＭＩ４から監視員に表示すべきと判定した。しかしながら、支援判定部１０４は、支援可能なインフラセンサで取得されたカメラ映像を監視員ＨＭＩ４から監視員に表示すべきと判定するのではなく、支援可能なインフラセンサで取得された情報を監視員ＨＭＩ４から監視員に表示すべきと判定してもよい。支援可能なインフラセンサで取得された情報は、例えば、上記カメラ映像と、自動運転車両２の位置と、自動運転車両２の速度との少なくともいずれか１つを含む。

映像転送部１０６は、支援可能なインフラセンサで取得された情報を監視員ＨＭＩ４から監視員に表示すべきと支援判定部１０４で判定された場合に、外部インタフェース１２を用いて、当該情報を監視員ＨＭＩ４に送信する。送信された情報が自動運転車両２の位置及び速度を含む場合には、監視員ＨＭＩ４は、監視員に対して、自動運転車両２の位置及び速度を俯瞰的に表示してもよいし、ＡＲ（Augmented Reality）を用いて表示してもよいし、地図上に表示してもよい。

また、管理情報更新部１０７は、監視員が、監視員ＨＭＩ４での情報の表示を変更する要求をした場合に、変更後の情報を監視員ＨＭＩ４に優先的に表示させてもよい。

＜変形例２＞
実施の形態１では、図１のように、遠隔監視装置１と監視員ＨＭＩ４とは個別に設けられたが、これに限ったものではない。例えば、遠隔監視装置１は監視員ＨＭＩ４を備えてもよい。また、実施の形態１において、遠隔監視装置１及び自動運転車両２で使用する地図は、中程度の精度の地図であってもよいし、高い精度の地図であってもよいし、低い精度の地図であってもよい。

また実施の形態１では便宜上、車両センサの周辺認識センサ及びカメラの死角エリアは同一であるものとして説明した。しかしながら、周辺認識センサ及びカメラの死角エリアは異なっていてもよく、その場合にはセンサ及びカメラについて個別にステップＳ２３の判定が行われればよい。同様に実施の形態１では便宜上、インフラセンサの周辺監視センサ及びカメラの検出可能エリアは同一であるものとして説明したが、異なっていてもよく、その場合にはセンサ及びカメラについて個別にステップＳ２３の判定が行われればよい。

また、以上の変形例は、実施の形態２以降においても同様に適用することができる。

＜実施の形態２＞
図１６は、本実施の形態２に係る遠隔監視装置１を含む遠隔監視システムの構成を示すブロック図であり、図２に対応するブロック図である。以下、本実施の形態２に係る構成要素のうち、上述の構成要素と同じまたは類似する構成要素については同じまたは類似する参照符号を付し、異なる構成要素について主に説明する。

図１６の構成は、図２の構成にパターン分類部１０９を追加が追加された構成と同様である。なお、図１６では、図の簡略化のため、路車協調支援部１０５及び映像転送部１０６の図示を省略している。

パターン分類部１０９は、インフラセンサの第２統合結果をモデル化することによって、インフラセンサの検出可能エリア３ａの状態を分類可能なパターンを生成する。監視員は、パターンの生成に用いられた第２統合結果を確認して、当該パターンと、当該パターンを示す状態との登録を、監視員ＨＭＩ４に要求する。監視員ＨＭＩ４が監視員から登録の要求を受けた場合に、パターン分類部１０９は、パターン及び状態を記憶装置１１に登録する。なお、この登録は、パターン分類部１０９ではなく、管理情報更新部１０７によって行われてもよい。

図１７及び図１８は、パターン分類部１０９で生成されるパターンの例を説明するための図である。図１７に示すように、パターンは、正常状態と異常状態とに大きく分類される。正常状態として、何もない状態、自動運転車両２が停車した状態、自動運転車両２に乗客が乗降している状態、及び、自動運転車両２の停留所で乗客が待機している状態のパターンが登録されている。異常状態として、落下物が存在する状態、及び、自動運転車両２の停留所で乗客が異常である状態（例えば乗客が倒れている状態）のパターンが登録されている。図１８に示すように、各パターンには、パターン識別子、状態、正常か異常かの状態、及び、監視員に支援を要請するか否かの情報が設定される。

支援判定部１０４は、パターン分類部１０９で新たに生成されたパターンと、記憶装置１１に予め登録されたパターンとに基づいて、監視員ＨＭＩ４が監視員に支援を要請すべきか否かを判定する。例えば、新たに生成されたパターンが、異常状態として予め登録されたパターンに分類される場合、または、正常状態及び異常状態に関わらず予め登録されたパターンに分類されない場合には、支援判定部１０４は、監視員に要請すべきと判定する。

また、支援判定部１０４は、パターン分類部１０９で新たに生成されたパターンと、記憶装置１１に予め登録されたパターンとに基づいて、自動運転車両２が自動運転を継続すべきか否かを判定する。例えば、新たに生成されたパターンが、正常状態として予め登録されたパターンに分類される場合には、支援判定部１０４は、自動運転車両２は自動運転を継続すべきと判定する。

＜動作＞
図１９は、本実施の形態２に係る遠隔監視装置１の動作例のうちパターン登録動作の例を示すフローチャートである。

ステップＳ５１にて、ＲＳＵ３は、インフラセンサの第２センシング情報を取得する。取得回数は１回でもよいが、複数回のほうが望ましい。

ステップＳ５２にて、情報統合部１０１は、第２センシング情報を統合して第２統合結果を生成する。

ステップＳ５３にて、パターン分類部１０９は、第２統合結果の特徴点を抽出して、モデル化し、インフラセンサの検出可能エリア３ａの状態を分類可能なパターンを生成する。

ステップＳ５４にて、監視員は、監視員ＨＭＩ４で表示されるインフラセンサの検出可能エリア３ａの状態を目視で確認し、その状態を登録すると判定した場合に、その状態の登録を監視員ＨＭＩ４に要求する。

ステップＳ５５にて、監視員ＨＭＩ４が監視員から登録の要求を受けた場合に、パターン分類部１０９は、監視員から要求された状態と、生成したパターンとを対応付けて記憶装置１１に登録する。その後、図１９の動作が終了する。

なお以上では、監視員が状態の登録を要求する例について説明しているが、パターン分類部１０９が機械学習（訓練）して自動的に状態を登録してもよい。

図２０は、本実施の形態２に係る遠隔監視装置１の動作例のうち支援判定動作の例を示すフローチャートである。この動作は、例えば図１９の処理後に逐次的に（例えば周期的に）行われる。

ステップＳ６１にて、ＲＳＵ３は、第２センシング情報を取得し、情報統合部１０１は、第２センシング情報を統合して第２統合結果を生成する。そして、支援判定部１０４は、情報統合部１０１から第２統合結果を取得する。

ステップＳ６２にて、パターン分類部１０９は、第２統合結果の特徴点を抽出して、モデル化し、インフラセンサの検出可能エリア３ａの状態を分類可能なパターンを生成する。そして、支援判定部１０４は、生成されたパターンが、正常状態として予め登録されたパターンに分類されるか否かを判定する。生成されたパターンが、正常状態として予め登録されたパターンに分類されると判定された場合には、処理がステップＳ６３に進む。生成されたパターンが、正常状態として予め登録されたパターンに分類されると判定されなかった場合には、処理がステップＳ６５に進む。

ステップＳ６３にて、支援判定部１０４は、自動運転車両２は自動運転を継続すべきと判定し、自動運転車両２に発進可能等の行動指示を行う。

ステップＳ６４にて、自動運転車両２は、支援判定部１０４からの指示に基づいて、自動運転を継続する。その後、図２０の動作が終了する。

ステップＳ６５にて、支援判定部１０４は、監視員ＨＭＩ４が監視員に支援を要請すべきと判定し、監視員ＨＭＩ４は、監視員に異常状態及び支援要請を通知する。

ステップＳ６６にて、監視員は、監視員ＨＭＩ４に表示されるカメラ映像を確認するとともに、第２統合結果を適宜確認する。監視員は、インフラセンサで検出された状態に問題がないと判定した場合には、当該状態のパターンを正常状態として登録するように、パターン分類部１０９に要求する。監視員は、インフラセンサで検出された状態に問題があると判定した場合には、自動運転車両２を遠隔操作し、かつ、当該状態のパターンを異常状態として登録するように、パターン分類部１０９に要求する。

ステップＳ６７にて、パターン分類部１０９は、監視員から要求された状態と、生成したパターンとを対応付けて記憶装置１１に追加登録する。その後、図２０の動作が終了する。

なお以上では、監視員が状態の登録を要求する例について説明しているが、パターン分類部１０９が機械学習（訓練）して自動的に状態を登録してもよい。

＜実施の形態２のまとめ＞
以上のような本実施の形態２に係る遠隔監視装置１によれば、第２統合結果をモデル化することによってパターンを生成し、当該パターンと、予め登録されたパターンとに基づいて、監視員ＨＭＩ４が監視員に支援を要請すべきか否かを判定する。このような構成によれば、遠隔操作をすべきかの確認について、監視員の負担を軽減することができる。なお、自動運転車両２の走行前に上記判定を予め行えば、適切な支援を素早く行うことができ、かつ、自動運転車両２の走行中の遠隔監視装置１の処理負荷を低減することができる。

また本実施の形態２では、第２統合結果をモデル化することによってパターンを生成し、当該パターンと、予め登録されたパターンとに基づいて、自動運転車両２が自動運転を継続すべきか否かを判定する。このような構成によれば、自動運転車両２が自動運転を適切に継続することができる。

また本実施の形態２では、生成されたパターンが予め登録されたパターンに分類されていない場合に、監視員の要求によって当該パターンが予め登録されたパターンに追加される。このような構成によれば、遠隔監視装置１を監視員にあわせてカスタマイズすることができる。

＜変形例＞
実施の形態２では、自動運転車両２の停留所におけるパターンについて説明したが、これに限ったものではなく、停留所以外にも通常の道路及び交差点などの他の地点におけるパターンが生成及び管理されてもよい。

なお、各実施の形態及び各変形例を自由に組み合わせたり、各実施の形態及び各変形例を適宜、変形、省略したりすることが可能である。

上記した説明は、すべての局面において、例示であって、限定的なものではない。例示されていない無数の変形例が、想定され得るものと解される。

１ 遠隔監視装置、２ 自動運転車両、２ｂ 死角エリア、３ ＲＳＵ、３ａ 検出可能エリア、４ 監視員ＨＭＩ、１０１ 情報統合部、１０２ 死角判定部、１０３ 管理情報生成部、１０４ 支援判定部、１０５ 路車協調支援部、１０６ 映像転送部、１０７ 管理情報更新部、１０９ パターン分類部。

Claims (9)

1. 監視員による遠隔操作が可能な車両に搭載されたセンサで取得された複数の第１センシング情報を統合して第１統合結果を生成し、道路に付設されたインフラセンサで取得された第２センシング情報を統合して第２統合結果を生成する情報統合部と、
   前記第１統合結果において、前記センサの検出可能エリアのうち前記第１センシング情報の全てで検出できなかったエリアである静的死角エリアと、前記検出可能エリアのうち前記第１センシング情報の一部で検出できなかったエリアである動的死角エリアとを含む死角エリアを判定し、前記第１統合結果と前記第２統合結果とに基づいて、前記インフラセンサが、前記静的死角エリアの状態を検出するか否かを判定する死角判定部と、
   前記車両の位置に対して前記死角エリアが存在すると判定し、前記インフラセンサが前記静的死角エリアの状態を検出すると判定し、前記車両が遠隔操作中であると判定した場合に、前記インフラセンサで取得された情報をヒューマンインタフェースから前記監視員に表示すべきと判定する支援判定部と
   を備える、遠隔監視装置。
2. 請求項１に記載の遠隔監視装置であって、
   前記静的死角エリアに関する死角管理情報と、前記静的死角エリアの状態を検出すると判定された前記インフラセンサの静的検出可能エリアに関するインフラ支援管理情報とを対応付ける管理情報生成部をさらに備え、
   前記静的検出可能エリアは、全ての前記第２センシング情報の前記第２統合結果において、前記インフラセンサで検出できたエリアである、遠隔監視装置。
3. 請求項２に記載の遠隔監視装置であって、
   前記車両は自動運転可能であり
   前記車両の位置に対して前記死角エリアが存在すると判定し、前記死角管理情報に対応付けられた前記インフラ支援管理情報が存在すると判定し、前記車両が自動運転中であると前記支援判定部で判定された場合に、前記静的検出可能エリアの前記第２統合結果を前記車両に送信する路車協調支援部と、
   前記ヒューマンインタフェースから前記情報を表示すべきと前記支援判定部で判定された場合に、前記情報を前記ヒューマンインタフェースに送信する情報転送部と
   を備える、遠隔監視装置。
4. 請求項１に記載の遠隔監視装置であって、
   前記監視員が、前記ヒューマンインタフェースでの前記情報の表示を変更する要求をした場合に、変更後の前記情報を前記ヒューマンインタフェースに優先的に表示させる管理情報更新部をさらに備える、遠隔監視装置。
5. 請求項１に記載の遠隔監視装置であって、
   前記第２統合結果をモデル化することによって、前記インフラセンサの検出可能エリアの状態を分類可能なパターンを生成するパターン分類部をさらに備え、
   前記支援判定部は、
   前記パターンと、予め登録されたパターンとに基づいて、前記ヒューマンインタフェースが前記監視員に支援を要請すべきか否かを判定する、遠隔監視装置。
6. 請求項１に記載の遠隔監視装置であって、
   前記第２統合結果をモデル化することによって、前記インフラセンサの検出可能エリアの状態を分類可能なパターンを生成するパターン分類部をさらに備え、
   前記車両は自動運転可能であり、
   前記支援判定部は、
   前記パターンと、予め登録されたパターンとに基づいて、前記車両が自動運転を継続すべきか否かを判定する、遠隔監視装置。
7. 請求項５または請求項６に記載の遠隔監視装置であって、
   前記パターンが前記予め登録されたパターンに分類されていない場合に、前記監視員の要求によって前記パターンが前記予め登録されたパターンに追加される、遠隔監視装置。
8. 遠隔監視装置と、
   前記遠隔監視装置と通信可能なヒューマンインタフェースと
   を備え、
   前記遠隔監視装置は、
   監視員による遠隔操作が可能な車両に搭載されたセンサで取得された複数の第１センシング情報を統合して第１統合結果を生成し、道路に付設されたインフラセンサで取得された第２センシング情報を統合して第２統合結果を生成する情報統合部と、
   前記第１統合結果において、前記センサの検出可能エリアのうち前記第１センシング情報の全てで検出できなかったエリアである静的死角エリアと、前記検出可能エリアのうち前記第１センシング情報の一部で検出できなかったエリアである動的死角エリアとを含む死角エリアを判定し、前記第１統合結果と前記第２統合結果とに基づいて、前記インフラセンサが、前記静的死角エリアの状態を検出するか否かを判定する死角判定部と、
   前記車両の位置に対して前記死角エリアが存在すると判定し、前記インフラセンサが前記静的死角エリアの状態を検出すると判定し、前記車両が遠隔操作中であると判定した場合に、前記インフラセンサで取得された情報を前記ヒューマンインタフェースから前記監視員に表示すべきと判定する支援判定部と
   を備える、遠隔監視システム。
9. 監視員による遠隔操作が可能な車両に搭載されたセンサで取得された複数の第１センシング情報を統合して第１統合結果を生成し、道路に付設されたインフラセンサで取得された第２センシング情報を統合して第２統合結果を生成し、
   前記第１統合結果において、前記センサの検出可能エリアのうち前記第１センシング情報の全てで検出できなかったエリアである静的死角エリアと、前記検出可能エリアのうち前記第１センシング情報の一部で検出できなかったエリアである動的死角エリアとを含む死角エリアを判定し、前記第１統合結果と前記第２統合結果とに基づいて、前記インフラセンサが、前記静的死角エリアの状態を検出するか否かを判定し、
   前記車両の位置に対して前記死角エリアが存在すると判定し、前記インフラセンサが前記静的死角エリアの状態を検出すると判定し、前記車両が遠隔操作中であると判定した場合に、前記インフラセンサで取得された情報をヒューマンインタフェースから前記監視員に表示すべきと判定する、遠隔監視方法。

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