JP7470213B2 - 情報生成装置 - Google Patents

Description

本発明は、自車と周囲物体のフォーメーションを解析することで、イベント毎のテストシナリオを生成することができるシナリオ生成手法、或いは、そのシナリオ生成手法により生成されたシナリオを参照することで、自車の走行制御をリアルタイムに行うことができる車両制御手法に好適な情報生成装置に関する。

近年の自動車業界においては、ＡＤＡＳ（先進運転支援システム）や自動運転関連技術の開発が急速に進められており、運転操作の一部を自動化する機能として、アダプティブクルーズコントロール、レーンキープアシストシステム、緊急自動ブレーキ等が既に実用化に至っている。

ＡＤＡＳや自動運転システムの信頼性を担保するためには、数億kmの走行試験、或いは、数万件のシナリオの試験が必要と言われており、中でも前記数億kmにも及ぶ走行試験を実施することは現実的に限界がある。そのような背景の中で、近年はシミュレーションを活用したＡＤＡＳや自動運転システムの性能試験が行われるようになってきた。しかし、シミュレーションで性能試験をする場合でも、膨大な数に及ぶテストシナリオを用意する必要がある。そのテストシナリオは、日常の安全シーンから多種多様で複雑な危険シーンまでを含んだものである必要がある。それらのテストシナリオを手作業で一つ一つ作成することは、現実的でないため、自動生成する仕組みが必要である。

シナリオ生成に関する技術としては、特許文献１に記載のインシデントシーンのテストケースを生成する情報生成装置が知られている。例えば、特許文献１の段落００３０には「移動体間の距離と車間距離の閾値（距離閾値）とを比較することにより、異常接近の有無を判定する。」との記載があり、自車周囲物体との距離情報を用いてテストケースを生成する情報生成装置が開示されている。

特開２０１９－７９２９６号公報

しかしながら、特許文献１に記載の情報生成装置は、ＴＴＣ（Ｔｉｍｅ Ｔｏ Ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ）に基づいてインシデントシーンを抽出するものであるため、ＴＴＣの閾値の設定次第ではインシデントシーンと判定されずにテストケースの生成漏れが発生する恐れがある。

また、特許文献１に記載の情報生成装置では、前述したようにＴＴＣを用いたインシデントシーンのテストシナリオを生成する特性上、実際にインシデントではないシーンを目的としてテストシナリオを生成することができない課題もある。

そこで、本発明では、周囲物体の位置関係を抽象化したフォーメーションフォーマットを用いた解析を施すことで、インシデントシーンに限定することなく、様々なシーンのテストシナリオを生成することができる情報生成装置を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明の情報生成装置は、自車両の走行情報に基づいて、前記自車両が走行するシーンのシナリオを生成する情報生成装置において、前記自車両の走行情報から、前記自車両の周囲の予め任意に分割された領域ごとに周囲物体が割り当てられたフォーメーションフォーマットに従って、前記自車両と前記周囲物体のレイアウトを抽象化したフォーメーションを形成するフォーメーション形成部と、前記周囲物体のフォーメーションが変化するイベントに対応するシナリオを生成するために、前記自車両の走行情報において、前記周囲物体のフォーメーションが変化するイベントが発生したか否かを判断するフォーメーション遷移判断部と、を備えることを特徴とする。

本発明の情報生成装置によれば、自車両と周囲物体の存在レーンと位置関係に基づいてフォーメーションを解析することで、危険領域なシーンだけでなく、常用領域のシーンも含めてテストシナリオを生成することができる。また、従来では実車を用いた性能評価試験や開発が主流であったプロセスが、本発明の情報生成装置で自動生成される大量のテストシナリオをもって、自動運転システムの性能評価の大部分（８割以上）をシミュレーションで効率よく行うことができるようになるため、自動運転システムの開発スピードが上がり、開発コストの大幅な低減を期待できる。

また、生成されたテストシナリオ（イベント毎のイベントシナリオ）に走行中の自車両のシーンを照合することで、危険領域なシーンだけでなく、常用領域のシーンも含めて様々なシーンに適切に、かつ、リアルタイムに自車両の走行制御を行うことができる。

上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

本発明に係るフォーメーション解析に基づくシナリオ生成手法を適用した情報生成装置の実施例１となるシナリオ生成装置の全体構成例を示すブロック図。 フォーメーションフォーマットの実施例を示す図。 フォーメーション解析部における処理フローを示す図。 フォーメーション解析の実施例を示す図。 周囲物体が１つ又は存在しない場合のフォーメーション遷移判断における状態遷移の一例を示す図。 図５の状態遷移における条件を説明する図。 自車前方に存在する周囲物体が２物体におけるフォーメーション遷移判断における状態遷移の一例を示す図。 図７の状態遷移における条件を説明する図。 イベント情報付与部について実施例を示す図。 本発明に係るフォーメーション解析を適用した情報生成装置の実施例２となる走行制御装置の全体構成例を示すブロック図。

本発明は、自車と周囲物体のフォーメーションを解析することで、イベント毎のテストシナリオ（イベントシナリオ）を生成するものである。本発明におけるフォーメーションの定義として、単なる自車と周囲車両との相対距離や相対位置の相対関係により決まるものではなく、ユーザが指定するフォーメーションフォーマットに従って、自車に対する周囲車両のレイアウトを抽象化したものを指す。

以下、図面を参照して、本発明に係るフォーメーション解析に基づくシナリオ生成手法の実施例について説明する。

［実施例１（シナリオ生成装置）］
＜全体構成＞
図１は、本発明のフォーメーション解析に基づくシナリオ生成手法を適用したシナリオ生成装置の全体構成例を示すブロック図である。ここに例示するシナリオ生成装置３は、車両（以下、自車や自車両と称する場合がある）１又はドライビングシミュレータ１Ａで取得される走行ログ２を入力にイベントシナリオ１９を出力するシナリオ生成装置である。

シナリオ生成装置３は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等のプロセッサ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等のメモリ等を備えるコンピュータとして構成されている。シナリオ生成装置３の各機能は、ＲＯＭに記憶されたプログラムをプロセッサが実行することによって実現される。ＲＡＭは、プロセッサが実行するプログラムによる演算の中間データ等を含むデータを格納する。

シナリオ生成装置３は、走行ログ２からフォーメーション解析に必要となる情報を解析するためのログ解析部４と、前記ログ解析部４で解析された情報に基づいて自車と周囲物体のフォーメーションを解析し、その解析結果に基づいて前記走行ログ２を分割して抽出される抽出データ１２を出力するフォーメーション解析部８と、前記抽出データ１２に対してシナリオのイベント（カットイン、カットアウト、急加減速、ふらつきなど）情報を付与するイベント情報付与部１３と、イベント情報が付与された抽出データ１２をシミュレータ環境に応じたフォーマットに変換したイベントシナリオ１９を出力するフォーマット変換部１８と、を備えている。

走行ログ２は、車両１の走行シーンに関わるデータである走行情報を記録したものであり、車両１の車載ネットワーク（ＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標））で取得できる車両情報（車速、位置等）や外界認識センサ（カメラ、レーダー、Ｌｉｄａｒ等）で取得できる周囲物体の検知情報を記録したログデータや、ドライビングシミュレータ１Ａのように仮想空間を走行して得たシミュレーション結果を走行ログとして使用してもよい。本実施例においては、走行ログ２には、車両１やドライビングシミュレータ１Ａ以外にも、防犯カメラやＮシステム等のインフラに設置された外界認識センサで周囲物体の情報を取得したデータを適用しても良い。

＜ログ解析部＞
ログ解析部４は、フォーメーション解析で主に必要となる自車の走行レーン、周囲物体の走行レーン、自車と周囲物体間の相対位置を走行ログ２から解析する。ログ解析部４は、自車レーン解析部５と、周囲物体レーン解析部６と、相対位置解析部７で構成される。

（自車レーン解析部）
自車レーン解析部５は、走行ログ２に記録されている自車の走行位置に関するデータ（ＧＮＳＳや地図データ）を解析することで自車の走行レーンを判断する。

（周囲物体レーン解析部）
周囲物体レーン解析部６は、走行ログ２に記録されている周囲物体の走行位置に関するデータ（外界認識センサで検知した周囲物体の検知位置や自車との相対位置、車車間通信で得られる対車両の位置情報等）を解析することで周囲物体の走行レーンを判断する。

（相対位置解析部）
相対位置解析部７は、走行ログ２に記録されている自車と周囲物体の相対位置に関するデータ（外界認識センサで検知した周囲物体の検知位置等）を解析することで相対位置情報を得る。フォーメーション解析において走行レーン情報だけでは判断できない自車と周囲物体の前後関係を判断するために相対位置情報は必要となる。

＜フォーメーション解析部＞
フォーメーション解析部８は、フォーメーション形成部９と、フォーメーション遷移判断部１０と、データ抽出部１１で構成される。

（フォーメーション形成部）
フォーメーション形成部９は、ユーザが指定するフォーメーションフォーマットに従って、前記ログ解析部４で解析した情報に基づいて、周囲物体が自車周囲のどのエリアに属するかを割り当てる。

ここで、図２を参照してフォーメーションフォーマットについて説明する。

フォーメーションフォーマットは、予めユーザがどのフォーマット（例えば図２（ａ）や図２（ｂ）のような指定）を用いて周囲物体のフォーメーションを解析していくかを指定することができる。

フォーメーションフォーマットは、自車存在レーンを中心（“Ｃ”）として、右領域は“Ｒ”、左領域は“Ｌ”、路肩領域は“Ｓ”、前方領域は“Ｆ”、前記前方領域“Ｆ”の更に前方領域は“ＦＦ”、後方領域は“Ｒ”といったように、自車周囲の領域を予め任意に分割したものである。

図２（ａ）は、自車２０の前方領域には“Ｆ”と“ＦＦ”の２領域、後方領域に“Ｒ”、左右の領域として“Ｒ”と“Ｌ”と“Ｓ”とした設定例である。図２（ａ）のフォーメーションフォーマットを用いると、前方領域を２分割しているため、自車と近接する先行車に関するシナリオだけでなく、先先行車による間接的に自車挙動へ影響を及ぼす可能性があるようなシナリオ（例えば、先先行車が先行車の前に割り込んできたことで先行車が急ブレーキをかけると自車も急減速が必要となる）を生成することができる。

図２（ｂ）は、自車２０の前方領域には“Ｆ”、後方領域に“Ｒ”、左右の領域として“Ｒ”と“Ｌ”と“Ｓ”とした設定例である。図２（ｂ）のフォーメーションフォーマットでは、自車に直接する前後左右の６物体分に加えて路肩“Ｓ”の２物体分を考慮してシナリオ生成することできる。先先行車のような間接的に自車挙動に影響を及ぼすシーンを考慮しなくて良い場合は、図２（ｂ）のフォーメーションフォーマットを用いることで、必要最低限のシナリオに絞って生成することができる。

フォーメーションフォーマットの実施例を図２（ａ）や図２（ｂ）を用いて説明してきたが、ユーザが生成したいシナリオに応じてフォーメーションフォーマットは自由に（任意に）設定できるものであり、図２（ａ）や図２（ｂ）の設定に限るものではない。

（フォーメーション遷移判断部）
フォーメーション遷移判断部１０は、前記フォーメーション形成部９で指定されたフォーメーションフォーマットに従ってエリア割当された周囲物体のフォーメーション（周囲物体の抽象化したレイアウト）が変わったか否かを判断する。例えば、隣接車線の先行車両が自車の走行レーンに車線変更すると、フォーメーションが変わったと判断する。

（データ抽出部）
データ抽出部１１は、前記フォーメーション遷移判断部１０でフォーメーション（抽象化したレイアウト）が変わったと判断される度に、フォーメーションが切り替わる前後で走行ログ２を区切って抽出することで、抽出データ１２を生成する。

＜イベント情報付与部＞
イベント情報付与部１３は、車線変更抽出部１４と、加速度抽出部１５と、イベント判断部１６で構成される。

（車線変更抽出部）
車線変更抽出部１４では、前記抽出データ１２に記録されている周囲物体に関するデータ（車線認識情報、横位置、横速度など）を基に、周囲物体による車線変更が発生していたか否かを解析する。なお、指定されたフォーメーションフォーマット次第では、周囲物体の割当エリアが変更したことを車線変更があったとみなして判断してもよい。図２（ａ）に示したフォーメーションフォーマットを例に述べると、“ＦＲ”に属していた周囲物体が“ＦＣ”への割当に変わったケースが一つの例として挙げられる。

（加速度抽出部）
加速度抽出部１５では、前記抽出データ１２に記録されている周囲物体に関するデータ（速度、加速度など）を基に、周囲物体の加速度の大きさ・変化を判断する。

（イベント判断部）
イベント判断部１６では、前記車線変更抽出部１４と加速度抽出部１５で解析された周囲物体の挙動情報が、シナリオ定義ファイル１７に予め定義されているイベント条件に該当するか否かを判断することで、前記抽出データ１２にイベント情報（カットイン、カットアウト、急減速、急加速など）を付与する。

＜フォーマット変換部＞
フォーマット変換部１８では、前記イベント情報付与部１３でイベント情報が付与された抽出データ１２を各種シミュレーション環境で利用可能なフォーマットに変換することで、イベントシナリオ１９が生成される。

＜フォーメーション解析部によるフォーメーション解析＞
ここで本実施例の特徴であるフォーメーション解析について、図３と図４を用いて詳細に説明する。図３は、フォーメーション解析部８の処理フローを表しており、図４は、ある走行ログ２を用いてフォーメーション解析を行った場合の実施例を示している。

フォーメーション解析部８では、はじめにログ解析データ（ログ解析部４で解析した情報）を読み出した（Ｓ３００）後、その読み出したログ解析データに基づいて周囲物体をフォーメーションフォーマットで定義されるエリアに割り当てることで、フォーメーションを形成する（Ｓ３０１）。

走行ログは１ステップごとに読み出しを行い、フォーメーションを形成するため、最初のステップではフォーメーションの登録履歴が無いため、初期フォーメーションの登録を行う必要がある。そのために、ステップＳ３０２ではフォーメーションの登録履歴の有無を判断する。

ステップＳ３０２でフォーメーションの登録履歴が無い場合には、そのステップで形成されたフォーメーションを初期フォーメーションとして登録する（Ｓ３０３）。

次に、走行ログ２をフォーメーション毎に区切っていくためのフォーメーションの解析を始める解析開始点（ｔ１）を設定する（Ｓ３０４）。この解析開始点（ｔ１）はユーザが任意で設定できるものとしているが、基本的には走行ログ読み出し最初のステップと同じにして良い。

図４に示す走行ログ２においては、初期フォーメーションとして、自車両４０の周囲に車両４１が隣接右車線前方“ＦＲ”、車両４２が隣接左車線前方“ＦＬ”（の定義エリア）に割り当てられたフォーメーション４０１が登録され、解析開始点（ｔ１）として設定される。

前記解析開始点（ｔ１）以降、走行ログ２に記録されているシーンの様態は時間経過とともに変わっていくことになる。従って、走行ログ２の解析データに基づいて形成される周囲物体のフォーメーションも時間経過とともに変化していく。そこで、ステップＳ３０５において、毎ステップで形成される周囲物体のフォーメーションが最後に登録されたフォーメーションから変化があったか否か、すなわち、走行ログ２において、周囲物体のフォーメーションが変化するイベントが発生したか否かを判断する。

ステップＳ３０５において、フォーメーションの変更が無いと判断される場合は、次のステップのログ解析データの読み出し処理（Ｓ３００）に戻る。

ステップＳ３０５において、周囲物体のフォーメーションに変化がある場合について以下に説明する。

まず、周囲物体が１つの場合におけるフォーメーションの状態遷移について、図５と図６を用いて説明する。

図５は、周囲物体が１つ又は存在しない場合におけるフォーメーションの状態遷移をまとめた図であり、図６は、図５における状態が切り替わる際の条件をまとめた表である。

例えば、自車走行レーン前方に周囲物体が存在する場合は、“自レーン前方物体あり”の状態にあることになり、その後、自車走行レーン前方に存在する周囲物体が右車線に移動した場合は、“右前方物体あり”の状態に遷移する。この時、図５において“自レーン前方物体あり”の状態から“右前方物体あり”の状態への遷移は“１３”となり、図６のＮｏ１３の条件に該当することで、状態遷移する。

次に、周囲物体が複数の場合におけるフォーメーションの状態遷移について、図７と図８を用いて説明する。

図７は、自車前方方向に周囲物体が２物体存在するケースを表しており、図８は、図７における状態遷移の条件をまとめた表である。

例えば、図４に示した初期フォーメーション４０１の次にフォーメーション（第２フォーメーション）４０２に遷移したと判断する場合、初期フォーメーション４０１は図７の“右レーン前方物体１、左レーン前方物体２有り”の状態であり、次のフォーメーション４０２は図７の“自レーン前方物体１、左レーン前方物体２有り”の状態に遷移する。このとき、図７の“１”の条件に基づいて状態遷移することになり、図８のＮｏ１の条件を満たしていることを判断して、フォーメーションが切り替わったことを判断する。

さらに、図４においてフォーメーション（第２フォーメーション）４０２からフォーメーション（第３フォーメーション）４０３に遷移する際には、図７の“自レーン前方物体１、左レーン前方物体２有り”の状態から条件“１３”を満たすことで“自レーン前方物体１、物体１の前に前方物体２有り”の状態となる。

ここで、図７や図８に示した前方物体１や前方物体２の定義は一例にすぎず、物体１や物体２といったインデックスは各状態間で独立した定義として参照されたい。例えば、領域“ＦＬ”と“ＦＣ”に物体が存在するシチュエーションにおいて、“ＦＬ”の物体が自車走行レーン“Ｃ”に車線変更する場合、既に“ＦＣ”領域に存在する物体の前方に入れば、“ＦＬ”に存在していた物体は“ＦＦＣ”領域に割り当てられることになる。逆に、既に“ＦＣ”領域に存在する物体の後方に入れば、“ＦＬ”に存在していた物体は“ＦＣ”領域に割り当てられ、既に“ＦＣ”領域に存在していた物体は“ＦＦＣ”領域の物体に割り当てられることになる。

さらに、図７や図８の状態遷移は全てのフォーメーション遷移判断ルールデータベースの一部であり、２物体だけでなくより多数の周囲物体間の前後左右関係でフレキシブルに組合せを定義することができる。

図３のステップＳ３０５でフォーメーション変更有りと判断された後の処理について説明する。

図３のステップＳ３０５でフォーメーション変更有り（すなわち、周囲物体のフォーメーションが変化するイベントが発生した）と判断されると、判断された時点におけるフォーメーションが登録される（Ｓ３０６）。

次に、フォーメーションが切り替わったタイミング（すなわち、周囲物体のフォーメーションが変化するイベントが発生したタイミング）をフォーメーション変更点（ｔ１＿ｆｃ、ｔ２＿ｆｃ、・・・）として設定する（Ｓ３０７）。

次に、前記ステップＳ３０７にて設定されたフォーメーション変更点を基点として、フォーメーション変更点から任意の時間後にログデータ分割点（ｔ２、ｔ３）を設定する（Ｓ３０８）。このログデータ分割点は、フォーメーション変更点を基点として前後何秒に設定するかをユーザが任意に決めることができる。基本的には、図４に示すように、解析開始点ｔ１を第１のログデータ分割点にして、フォーメーションが変更される毎にｔ２（＝ｔ１＿ｆｃ＋α[s]）、ｔ３（＝ｔ２＿ｆｃ＋β[s]）・・・として自動設定されるとよい。しかし、ログデータ分割点を設定後に同じフォーメーションの状態が長時間続き、その間のログデータは不要といった場合は、ログデータ分割点を別途設定することも可能としている。これにより、フォーメーション変更点を基点として、周囲物体のフォーメーションが変化するイベントに対応するシナリオを生成するのに用いる走行ログ２の抽出範囲を決める。

ここで、本実施例のユーザの利用目的によっては、例えばカットインからカットアウトといったフォーメーション変更に関わる複数のイベントの一連の流れを一つのデータとして組み合わせて扱いたい場合もあることが考えられる。そこで、ログデータ分割点は、フォーメーション変更点を基点として任意に設定されるものであるが、ログデータ分割点を第１のフォーメーション変更点だけで決めるのではなく、それに続く第２のフォーメーション変更点も含む形で設定することも可能としている。具体的には、ログデータ分割の始点は第１のフォーメーション変更点に基づいて設定され、ログデータ分割の終点は第２のフォーメーション変更点に基づいて設定されるものである。つまり、前記走行ログ２の抽出範囲には、ログデータ分割点（周囲物体のフォーメーションが変化するイベントの発生タイミングに対応）の少なくとも一を含む。

ステップＳ３０９では、前記ステップＳ３０８で設定されたログデータ分割点に基づいて、走行ログデータを分割して抽出することで、フォーメーション変更毎に（前述した抽出範囲で）分割された抽出データ１２を生成する。

なお、図３のＳ３００およびＳ３０１は、フォーメーション形成部９にて実行され、Ｓ３０２からＳ３０５は、フォーメーション遷移判断部１０にて実行され、Ｓ３０６以降は、データ抽出部１１にて実行される。

＜イベント情報付与部によるイベント情報付与＞
図１のイベント情報付与部１３は、前記フォーメーション解析部８で生成される各抽出データ１２に対して、カットイン、カットアウト、追い越し、急減速等といったイベント情報を付与する。付与するイベントの判断を行うために、周囲物体の挙動を解析する必要がある。

車線変更抽出部１４では、周囲物体の横位置や横速度、或いは直接、車線変更を行ったか否かが分かる情報によって、周囲物体の車線変更有無を抽出する。

加速度抽出部１５では、周囲物体の移動速度や加速度情報によって、周囲物体の急減速や急加速（すなわち、速度や加速度の変化）といった情報を抽出する。急減速や急加速の定義は一意に決まるものではなく、ユーザが任意に決定できるものである。

イベント判断部１６では、ログ解析部４で解析した自車レーン、周囲物体レーン、相対位置情報や、前記車線変更抽出部１４や前記加速度抽出部１５で得られる周囲物体の挙動情報が、シナリオ定義ファイル１７で予め定義されているイベント条件に該当するか否かを判断し、抽出データ１２に前記判断されたイベント情報を付与する。

イベント情報付与部１３の実施例について図９を用いて説明する。

図９は、図４に示した走行ログに基づいて形成されたフォーメーション（４０１、４０２、４０３）に従って説明している。フォーメーション４０２の前後区間ｔ１～ｔ２の抽出データ９０とフォーメーション４０３の前後区間ｔ２～ｔ３の抽出データ９１が（フォーメーション解析部８により）生成された上で、イベント情報が各抽出データに付与されることを示している。

さらに図９においては、抽出データ９０に対してイベント情報を付与する場合の詳細を説明している。抽出データ９０に対してイベント情報を付与するために、イベント（カットイン、カットアウト、追従、減速、急減速、ふらつき等）の定義が記述されたシナリオ定義ファイル９２を読み込む。

ここで、前述の図４において説明しなかったが、図４の走行ログ２においては、周囲車両４１Ａは自車両４０Ａの右レーンから自車走行レーンへ車線変更後に減速し（このとき、周囲車両４２Ａは左レーン走行）、その後、左レーン走行の周囲車両４２Ｂが自車両４０Ｂおよび周囲車両４１Ｂの前に割り込んできたことで、周囲車両（先行車）４１Ｂはふらつき走行をしている。

従って、フォーメーション４０２に基づいて生成された抽出データ９０は、イベント判断として、カットインと急減速のイベントが発生したと判断され、カットインと急減速というタグ情報が付与される。また、フォーメーション４０３に基づいて生成された抽出データ９１は、イベント判断として、カットインとふらつきのイベントが発生したと判断され、カットインとふらつきというタグ情報が付与される。

シナリオ定義ファイル９２において、カットインと急減速とふらつきの定義について述べる。

カットインの定義は、周囲物体が隣接レーン“Ｒ”、“Ｌ”から自車走行レーン“Ｃ”に遷移したことと、前記周囲物体との相対距離が前方であることの両条件を満たすこととしている。前記カットインの定義は、本実施例で行った一例の定義にすぎず、周囲物体の横位置や横速度によってカットインを定義することも可能である。

急減速の定義は、周囲物体の加速度がシナリオ定義ファイル内で予め設定される閾値（例えば-0.4[G]）以下となった場合としている。

ふらつきの定義は、周囲物体の操舵角や横速度、横加速度、あるいは車線逸脱警報等の情報から、ある一定の閾値を設けて、その閾値を何回超えたかという判断によって、実施されるとよい。

上記のようにしてイベント情報が付与された抽出データ１２（９０、９１）を、フォーマット変換部１８で各種シミュレーション環境で利用可能なフォーマットに変換することで、イベントシナリオ１９を生成することにより、車両１が走行するシーンにおいて、危険領域なシーン（インシデントシーン）だけでなく、常用領域のシーンも含めてイベントシナリオ１９を生成することができる。

＜実施例１（シナリオ生成装置）の作用効果＞
以上で説明したように、本実施例１のシナリオ生成装置（情報生成装置）３は、自車両の走行情報に基づいて、前記自車両が走行するシーンのシナリオを生成する情報生成装置（言い換えれば、実車走行やドライビングシミュレータによって取得される走行ログに基づいて、シミュレーションに用いるシナリオを生成するシナリオ生成装置）３において、前記自車両の走行情報（走行ログ）から、前記自車両の周囲の予め任意に分割された領域ごとに周囲物体が割り当てられたフォーメーションフォーマットに従って、前記自車両と前記周囲物体のレイアウトを抽象化したフォーメーションを形成するフォーメーション形成部９と、前記周囲物体のフォーメーションが変化するイベントに対応するシナリオを生成するために、前記自車両の走行情報（走行ログ）において、前記周囲物体のフォーメーションが変化するイベントが発生したか否かを判断するフォーメーション遷移判断部１０と、を備える。

また、前記イベントが発生した場合に、前記イベントの発生タイミング（フォーメーション変更点）に基づいて、前記イベントに対応するシナリオを生成するのに用いる前記自車両の走行情報（走行ログ）の抽出範囲を決め、前記抽出範囲のデータを抽出するデータ抽出部１１を備える。

また、前記データ抽出部１１は、前記イベントが発生した場合に、前記イベントの発生タイミングの前後（ログデータ分割点）で前記自車両の走行情報（走行ログ）を分割してデータ（前記イベントの発生毎に分割されたデータ）を抽出する。

また、前記自車両の走行情報（走行ログ）の抽出範囲には、前記イベントの発生タイミングの一つもしくは複数を含む。

また、前記データ抽出部１１で抽出されたデータにおける前記周囲物体の挙動情報（車線変更有無、速度の変化、又は加速度の変化の少なくとも一つ）が予め定義されたイベント条件に該当するか否かを判断することで、前記抽出されたデータに対してシナリオのイベント情報を付与するイベント情報付与部１３を備える。

言い換えれば、本実施例１のシナリオ生成装置（情報生成装置）３は、走行ログデータから自車両と周囲物体の各存在レーンと自車両と周囲物体の相対位置を解析するログ解析部４と、前記自車両と周囲物体の各存在レーンと相対位置の解析データに基づいて自車両の周囲の予め任意に分割された領域ごとに周囲物体が割り当てられたフォーメーションフォーマットに従って、前記自車両と前記周囲物体のフォーメーションを設定するフォーメーション形成部９と、前記周囲物体のフォーメーションが変化するイベントが発生したか否かを判断するフォーメーション遷移判断部１０と、前記イベントが発生した場合に、当該イベントの発生タイミングに基づいて、当該イベントに対応するシナリオを生成するのに用いる実車走行ログの抽出範囲を決め、当該抽出範囲のデータを抽出するデータ抽出部１１と、前記抽出データに対して前記周囲物体による車線変更や加減速に基づいてシナリオ情報（カットイン、カットアウト、急減速、急加速など）を解析して付与するイベント情報付与部１３と、を備える。

本実施例１によれば、自車両と周囲物体の存在レーンと位置関係に基づいてフォーメーションを解析することで、危険領域なシーンだけでなく、常用領域のシーンも含めてテストシナリオを生成することができる。また、従来では実車を用いた性能評価試験や開発が主流であったプロセスが、本実施例のシナリオ生成装置３で自動生成される大量のテストシナリオをもって、自動運転システムの性能評価の大部分（８割以上）をシミュレーションで効率よく行うことができるようになるため、自動運転システムの開発スピードが上がり、開発コストの大幅な低減を期待できる。

［実施例２（走行制御装置）］
＜全体構成＞
上述した実施例１では、フォーメーション解析部８を備えるシナリオ生成装置３として説明してきたが、フォーメーション解析部８は、実際の実車走行時において、車両が搭載する外界認識センサで得た周囲物体情報を基に、リアルタイムでフォーメーション解析を適用することができ、車両の走行制御装置に備わっても良い。

図１０は、本発明に係るフォーメーション解析を適用した車両の走行制御装置の全体構成例を示すブロック図である。

ここに例示する走行制御装置１０１は、実際の実車走行時において車両１Ｂで取得される車両情報や外界情報、インフラ情報等を入力に、フォーメーション解析に基づいて記憶されたイベントシナリオ１１９と実際の走行シーンを照合することでイベント予測を行い、実際の走行シーンに適した走行制御を提供する走行制御装置である。

走行制御装置１０１は、車両１Ｂからフォーメーション解析や走行制御に必要となる情報を受信する情報受信部１０２と、フォーメーション解析で用いる情報を解析する情報解析部１０４と、前記情報解析部１０４で解析された情報に基づいて自車と周囲物体のフォーメーションの遷移を解析し、その解析結果に基づいてフォーメーション変更点（フォーメーションが変化するイベントの発生タイミング）を少なくとも一つは含む抽出データ１１２を出力するフォーメーション解析部１０８と、前記抽出データ１１２に対してシナリオのイベント（カットイン、カットアウト、急加減速、ふらつきなど）を判断し、そのイベント判断結果を出力することと、そのイベント判断結果情報を前記抽出データ１１２に付与するイベント情報付与部１１３と、前記イベント情報が付与された抽出データ１１２を記憶して蓄積することでイベントシナリオ１１９を生成する記憶部１２０と、前記イベントシナリオ１１９と実際の走行シーンを照合することで近い将来の車両１Ｂが遭遇するイベントを予測するイベント予測部１２１と、前記イベント予測部１２１で予測されたシーンと前記情報受信部１０２で得られる車両情報や周囲情報に基づいて、車両１Ｂに適切な走行制御を指示する走行制御部１２２を備える。

＜情報受信部＞
情報受信部１０２は、車両１Ｂから自車両情報や外界認識情報、ＧＮＳＳ、地図情報、インフラ情報等からなる車両１Ｂの走行シーンに関わる走行情報を受信する。

＜情報解析部＞
情報解析部１０４は、情報受信部１０２で受信した走行情報から、フォーメーション解析で主に必要となる自車の走行レーン、周囲物体の走行レーン、自車と周囲物体間の相対位置を解析する。情報解析部１０４は、自車両の走行レーンを解析する自車レーン解析部１０５と、周囲物体の移動レーン（走行レーン）を解析する周囲物体レーン解析部１０６と、自車と周囲物体との相対位置を解析する相対位置解析部１０７を有する。

＜フォーメーション解析部＞
フォーメーション解析部１０８は、ユーザが指定するフォーメーションフォーマットに従って、周囲物体が自車周囲のどのエリアに属するかを割り当てたフォーメーションを形成するフォーメーション形成部１０９と、フォーメーションが切り替わったか否か（つまり、周囲物体のフォーメーションが変化するイベントが発生したか否か）を判断するフォーメーション遷移判断部１１０と、フォーメーションが切り替わったタイミングを表すフォーメーション変更点（つまり、フォーメーションが変化するイベントの発生タイミング）を少なくとも一つ含む形で任意の過去Ｘ[s]分の抽出範囲のデータを蓄積して抽出データ１１２を抽出するデータ抽出部１１１を有する。Ｘは、設計意図を考慮して任意に設定できる。

＜イベント情報付与部＞
イベント情報付与部１１３は、抽出データ１１２に記録されている周囲物体に関するデータ（車線認識情報、横位置、横速度など）を基に、自車や周囲車両の車線変更の有無を抽出する車線変更抽出部１１４と、抽出データ１１２に記録されている周囲物体に関するデータ（速度、加速度など）を基に、周囲物体の加減速の度合い（変化）を抽出する加速度抽出部１１５と、シナリオ定義ファイル１１７（に予め定義されているイベント条件）に従って前記抽出データ１１２のイベント（カットイン、カットアウト、急減速、急加速など）を判断し、その時点において自車両１Ｂがどういうイベント下にあるかをイベント信号として出力するイベント判断部１１６を有する。

＜記憶部＞
また、走行制御装置１０１は、イベント情報付与部１１３のイベント判断部１１６から出力されたイベント信号を基に、イベント情報が付与されたイベントシナリオ１１９を記憶部１２０によって蓄積していく。

＜イベント予測部＞
イベント予測部１２１では、前記イベント情報付与部１１３のイベント判断部１１６から出力されたイベント信号（現在の自車両１Ｂが置かれている実際の走行シーンに対応）と過去類似イベントのデータを保有するイベントシナリオ１１９を照合することによって、走行中の自車両１Ｂに起きているイベントについて近い将来どういうイベントが発生する確率が高いかを予測する。また、その予測イベントとその発生確率を走行制御部１２２に入力する。

＜走行制御部＞
走行制御部１２２では、イベント予測部１２１から入力された予測イベントと発生確率を基に、走行制御に関する減速指令や目標走行速度の指令、横移動量の指令等を自車両１Ｂが走行しているシーンに応じて適切に設定することができる。

＜イベント予測部によるイベント予測、および、走行制御部による指令設定＞
例えば図４のようなシチュエーションを想定し、自車両４０Ａ、４０Ｂの前（自車走行レーン）にカットインしてきた追い越し車両４１Ａ、４１Ｂの前方に車両４２Ｂがカットインしてくることで、車両４１Ａ、４１Ｂが急ブレーキをかけるようなイベントシナリオが既に記憶部１２０によって記憶されていたとする。実際の実車走行中に、自車両が３車線道路の第２車線を走行中に、第３車線の追い越し車両が迫っているかつ、第１車線にも車両が走行しているシーンに遭遇した時、前記現在の自車両が置かれているシーンを過去のイベントシナリオに照合すると、先行車がカットインして急減速するイベントが発生する可能性が高いと判断できるため（イベント予測部１２１）、ＡＣＣ（Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｃｒｕｉｓｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ）の減速タイミングを早める等といった走行制御の調整がリアルタイムにできるようになる（走行制御部１２２）。

＜実施例２（走行制御装置）の作用効果＞
以上で説明したように、本実施例２の走行制御装置（情報生成装置）１０１は、前記イベント情報が付与されたイベントシナリオを記憶する記憶部１２０と、現在の自車両の走行情報に基づいて、前記現在の自車両が置かれているシーンを過去のイベントシナリオ（記憶部１２０）に照合することによって、前記現在の自車両に将来発生する（確率が高い）イベントを予測するイベント予測部１２１と、前記イベント予測部１２１で予測したイベント（予測イベント）又は予測したイベントの発生確率の少なくとも一つに基づいて、前記現在の自車両の走行制御を行う走行制御部１２２と、を備える。

本実施例２によれば、上記した実施例１の作用効果に加えて、生成されたテストシナリオ（イベント毎のイベントシナリオ）に走行中の自車両のシーンを照合することで、危険領域なシーンだけでなく、常用領域のシーンも含めて様々なシーンに適切に、かつ、リアルタイムに自車両の走行制御を行うことができる。

以上、本発明の実施例について図面を用いて記述してきたが、具体的な構成は上記した実施例に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲における設計変更等があっても、それらは本発明に含まれるものである。

例えば、上記した実施例は本発明を分かり易く説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置きかえることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１、１Ｂ：車両（自車両）、１Ａ：ドライビングシミュレータ、２：走行ログ、３：シナリオ生成装置（情報生成装置）、４：ログ解析部、５、１０５：自車レーン解析部、６、１０６：周囲物体レーン解析部、７、１０７：相対位置解析部、８、１０８：フォーメーション解析部、９、１０９：フォーメーション形成部、１０、１１０：フォーメーション遷移判断部、１１、１１１：データ抽出部、１２、１１２：抽出データ、１３、１１３：イベント情報付与部、１４、１１４：車線変更抽出部、１５、１１５：加速度抽出部、１６、１１６：イベント判断部、１７、１１７：シナリオ定義ファイル、１８：フォーマット変換部、１９、１１９：イベントシナリオ、４０、４０Ａ、４０Ｂ：自車両、４１、４１Ａ、４１Ｂ、４２、４２Ａ、４２Ｂ：周囲物体、４０１：初期フォーメーション、４０２：第２フォーメーション、４０３：第３フォーメーション、９０、９１：抽出データ、９２：シナリオ定義ファイル、１０１：走行制御装置（情報生成装置）、１０２：情報受信部、１０４：情報解析部、１２０：記憶部、１２１：イベント予測部、１２２：走行制御部

Claims (8)

1. 自車両の走行情報に基づいて、前記自車両が走行するシーンのシナリオを生成する情報生成装置において、
   前記自車両の走行情報から、前記自車両の周囲の予め任意に分割された領域ごとに周囲物体が割り当てられたフォーメーションフォーマットに従って、前記自車両と前記周囲物体のレイアウトを抽象化したフォーメーションを形成するフォーメーション形成部と、
   前記周囲物体のフォーメーションが変化するイベントに対応するシナリオを生成するために、前記自車両の走行情報において、前記周囲物体のフォーメーションが変化するイベントが発生したか否かを判断するフォーメーション遷移判断部と、
   前記イベントが発生した場合に、前記イベントの発生タイミングに基づいて、前記イベントに対応するシナリオを生成するのに用いる前記自車両の走行情報の抽出範囲を決め、前記抽出範囲のデータを抽出するデータ抽出部と、を備えることを特徴とする情報生成装置。
2. 請求項１に記載の情報生成装置において、
   前記データ抽出部は、前記イベントが発生した場合に、前記イベントの発生タイミングの前後で前記自車両の走行情報を分割してデータを抽出することを特徴とする情報生成装置。
3. 請求項１に記載の情報生成装置において、
   前記自車両の走行情報の抽出範囲には、前記イベントの発生タイミングの一つもしくは複数を含むことを特徴とする情報生成装置。
4. 請求項１に記載の情報生成装置において、
   前記データ抽出部で抽出されたデータにおける前記周囲物体の挙動情報が予め定義されたイベント条件に該当するか否かを判断することで、前記抽出されたデータに対してシナリオのイベント情報を付与するイベント情報付与部を備えることを特徴とする情報生成装置。
5. 請求項４に記載の情報生成装置において、
   前記周囲物体の挙動情報には、前記周囲物体の車線変更有無、速度の変化、又は加速度の変化の少なくとも一つを含むことを特徴とする情報生成装置。
6. 請求項４に記載の情報生成装置において、
   前記イベント情報が付与されたイベントシナリオを記憶する記憶部と、
   現在の自車両の走行情報に基づいて、前記現在の自車両が置かれているシーンを過去のイベントシナリオに照合することによって、前記現在の自車両に将来発生するイベントを予測するイベント予測部と、
   前記イベント予測部で予測したイベント又は予測したイベントの発生確率の少なくとも一つに基づいて、前記現在の自車両の走行制御を行う走行制御部と、を備えることを特徴とする情報生成装置。
7. 請求項１に記載の情報生成装置において、
   前記自車両の走行情報には、前記自車両の実車走行又はドライビングシミュレータによって取得される走行ログ、或いは、実車走行中に前記自車両で取得される走行情報を含むことを特徴とする情報生成装置。
8. 自車両の走行情報に基づいて、前記自車両が走行するシーンのシナリオを生成する情報生成装置において、
   前記自車両の走行情報から、前記自車両の周囲の予め任意に分割された領域ごとに周囲物体が割り当てられたフォーメーションフォーマットに従って、前記自車両と前記周囲物体のレイアウトを抽象化したフォーメーションを形成するフォーメーション形成部と、
   前記周囲物体のフォーメーションが変化するイベントに対応するシナリオを生成するために、前記自車両の走行情報において、前記周囲物体のフォーメーションが変化するイベントが発生したか否かを判断するフォーメーション遷移判断部と、を備え、
   前記自車両の走行情報には、前記自車両のドライビングシミュレータによって取得される走行ログを含むことを特徴とする情報生成装置。

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