JP7800522B2 - 制御装置 - Google Patents

Description

本開示は、車両を制御する制御装置に関する。

特許文献１には、自動運転可能な車両を組立工場から完成車ヤードに移送させる際に、専用のコントロールユニットを用いて車両を制御する移送システムが開示されている。特許文献１に開示されている移送システムでは、車両と通信可能なコントロールユニットを車両の車室内に設置（仮置き）し、車外のサーバ装置からコントロールユニットが受信した移送情報に基づいて車両が自動運転するように構成されている。特許文献１では、そのコントロールユニットは、完成車ヤードに到着後に作業員によって取り外されるので、車両に不必要なシステムが増えることを抑制することができる、としている。

特開２０２０－０６４３８８号公報

自動運転が可能な車両は、特許文献１のように組立工場から完成車ヤードに移送させる場合に限らず、例えば工場内において完成した車両を検査するためのエリアに移送させる際に、コンベア等で車両を移送することに替えて、自動運転によって車両を適宜の検査エリアへ移送（自走搬送）させる場合がある。一方で、製造された車両の完成検査では、組み付け性の確認やガタの確認などを行うことにより、車両に揺動が生じる場合がある。自動運転が可能な車両では、外部からの情報や車両に設けられた複数のセンサなどから取得したデータに基づいて舵角などを制御して自動運転走行を行う。そのため、それらのデータを取得しつつ上述したような検査を行うことにより、検査によって発生した車両の揺動を踏まえたデータを取得する可能性がある。例えば、車両の舵角を自動で制御する場合には、車両の横加速度やヨーレートを用いて目標舵角の制御値を演算することがあるので、検査による車両の揺動によってその演算結果に影響を及ぼす可能性がある。その場合には、自動運転中に車両が走行すべき経路を大きく逸脱するおそれがある。特許文献１の装置では、検査によって自動運転による走行の安定性が低下することについて検討されておらず、改善の余地があった。

したがって、自動運転による車両の走行が不安定になることを抑制する技術が望まれている。

本開示は、以下の形態として実現することが可能である。

（１）本開示の第１の形態によれば、制御装置が提供される。この制御装置は、無人運転により走行可能な車両の走行状態を検出するセンサから検出データを取得する取得部と、前記検出データが外乱の影響を受けやすい特定区域内に前記車両が位置しているか否かを判定する判定部と、前記検出データを用いて前記車両の走行を制御可能な走行制御部であって、前記判定部により前記特定区域内に前記車両が位置していると判定された場合には、前記判定部により前記特定区域外に前記車両が位置していると判定された場合に比べて前記車両の走行制御に対する前記検出データの寄与度を低くする走行制御部と、を備える。
この形態の制御装置によれば、無人運転による車両の走行が不安定になることを抑制できる。
（２）上記形態の制御装置において、前記判定部は、前記車両の位置情報と前記特定区域を示すマップとを用いて、前記車両が前記特定区域内に位置しているか否かを判定してもよい。
この形態の制御装置によれば、車両が特定区域内に位置しているか否かを容易に判定することができる。
（３）上記形態の制御装置において、前記走行制御部は、前記特定区域内に人が存在しない場合には、前記判定部により前記車両が前記特定区域内に位置していると判定された場合であっても、前記判定部により前記特定区域外に前記車両が位置していると判定された場合に比べて前記車両の走行制御に対する前記検出データの寄与度を低くしなくてもよい。
この形態の制御装置によれば、所定のエリア内に人が存在しない場合に、検出データの寄与度を低くすることにより車両の走行性能が低下することを抑制できる。
（４）上記形態の制御装置において、前記走行制御部は、前記車両が前記特定区域内に位置しており、かつ、前記車両の走行経路上に斜面が存在する場合には、前記斜面の勾配に応じて前記車両の走行を制御してもよい。
この形態の制御装置によれば、車両が斜面を走行する場合に、車両の走行性能が低下することを抑制できる。
（５）上記形態の制御装置において、前記走行制御部は、前記判定部により前記特定区域内に前記車両が位置していると判定された場合には、前記検出データに含まれる前記車両の加速度に対応したパラメータおよび前記車両のヨーレートに対応したパラメータを用いずに前記車両の走行を制御してもよい。
この形態の制御装置によれば、車両が揺動しやすい特定区画を走行する際に、無人運転による車両の走行が不安定になることを抑制できる。
（６）上記形態の制御装置において、前記走行制御部は、前記特定区域外で前記検出データが前記外乱の影響を受けていると判定した場合には、報知装置による報知を実行してもよい。
この形態の制御装置によれば、特定区域外において無人運転による車両の走行が不安定になる可能性があることを報知することができる。
本開示は、制御装置以外の種々の形態で実現することも可能である。例えば、システム、方法、コンピュータプログラム、および、コンピュータプログラムが記録された記録媒体などの形態で実現することができる。

第１実施形態のシステムの構成を示す説明図。 第１実施形態の車両の構成を示す説明図。 第１実施形態のサーバの構成を示す説明図。 第１実施形態の車両制御の処理手順を示すフローチャート。 制御装置によって実行される制御の一例を示すフローチャート。 制御装置によって実行される制御の他の例を示すフローチャート。 制御装置によって実行される制御のさらに他の例を示すフローチャート。 第２実施形態の車両の構成を示す説明図。 第２実施形態の車両制御の処理手順を示すフローチャート。 第３実施形態の車両の構成を示す説明図。

Ａ．第１実施形態：
図１は、第１実施形態における制御装置であるサーバ２００を備えるシステム１０の構成を示す説明図である。図２は、車両１００の構成を示す説明図である。図３は、サーバ２００の構成を示す説明図である。図１に示すように、システム１０は、無人運転により走行可能な車両１００と、サーバ２００と、複数の車外センサ３００と、報知装置４００とを備えている。本実施形態では、車両１００は、電気自動車（BEV：Battery Electric Vehicle）である。なお、車両１００は、無人運転により走行可能であれば、電気自動車に限られず、例えば、ガソリン自動車や、ディーゼル自動車や、ハイブリッド自動車や、燃料電池自動車などでもよい。

本開示では、「無人運転」とは、車両１００に搭乗している搭乗者の運転操作によらない運転のことを意味する。「運転操作」とは、車両１００の「走る」、「曲がる」、「止まる」の少なくとも１つに関する操作のことを意味する。無人運転は、車両１００の外部に位置している装置を用いた自動または手動の遠隔制御により、あるいは、車両１００の自律制御により実現される。無人運転により走行している車両１００には、運転操作を行わない搭乗者が搭乗していてもよい。運転操作を行わない搭乗者には、例えば、単に車両１００の運転席に座っている者や、運転操作とは異なる行動を行っている者が含まれる。運転操作とは異なる行動には、例えば、車両１００に対する部品の組付け作業や、車両１００の検査や、車両１００に設けられているスイッチ類の操作などが含まれる。以下の説明では、車両１００の外部に位置している装置を用いた自動の遠隔制御により実現される無人運転、および、車両１００の自律制御により実現される無人運転のことを「自動運転」と呼ぶ。なお、搭乗者の運転操作による運転のことを、「有人運転」と呼ぶことがある。

本実施形態では、車両１００は、サーバ２００による遠隔制御により走行可能に構成されている。具体的には、図２に示すように、車両１００は、車両１００の各部を制御するためのＥＣＵ１１０と、ＥＣＵ１１０の制御下で駆動する少なくとも１つのアクチュエータを含むアクチュエータ群１２０と、無線通信によりサーバ２００と通信するための通信装置１３０と、少なくとも１つの内界センサを含む内界センサ群１４０とを備えている。本開示では、内界センサとは、車両１００に搭載されているセンサであって、車両１００の情報を取得するためのセンサのことを意味する。

アクチュエータ群１２０には、車両１００を加速させるための駆動装置のアクチュエータ、車両１００の進行方向を変更するための操舵装置のアクチュエータ、および、車両１００を減速させるための制動装置のアクチュエータが含まれている。駆動装置には、バッテリ、バッテリの電力により駆動する走行用モータ１２１、および、走行用モータ１２１により回転する車輪が含まれている。駆動装置のアクチュエータには、走行用モータ１２１が含まれている。走行用モータ１２１は、車両１００の駆動力を発生させるためのトルクを出力する駆動力源である。走行用モータ１２１は、例えば、永久磁石式の同期モータなどの発電機能のあるモータ（モータ・ジェネレータ）等によって構成されている。なお、図示については省略するが、車両１００は、例えば、ステアリングホイールやアクセルペダルやブレーキペダル等の有人運転のために必要な各種機器、照明のための機器、および、方向指示のための機器等を備えている。

内界センサ群１４０には、内界センサとして、各車輪の車輪速のパルスを検出するための車輪速センサ１４１、車両１００の横方向および前後方向の加速度を検出する加速度センサ１４２、車両１００のヨー角の変化の割合を検出するヨーレートセンサ１４３、車両１００の舵角を検出する舵角センサ１４４、および、走行用モータ１２１の回転角を検出するモータレゾルバ１４５が含まれている。これらの内界センサは、例えば、ＣＡＮやワイヤーハーネス等によってＥＣＵ１１０や各アクチュエータ等と電気的に接続されており、取得したデータの検出値または算出値に応じた電気信号を検出データとしてＥＣＵ１１０に出力するように構成されている。

ＥＣＵ１１０は、プロセッサ１１１と、メモリ１１２と、入出力インタフェース１１３と、内部バス１１４とを備えるコンピュータにより構成されている。メモリ１１２には、ＲＯＭやＲＡＭが含まれている。プロセッサ１１１、メモリ１１２、および、入出力インタフェース１１３は、内部バス１１４を介して、双方向に通信可能に接続されている。入出力インタフェース１１３には、アクチュエータ群１２０、通信装置１３０、および、内界センサ群１４０が接続されている。

プロセッサ１１１は、メモリ１１２に予め記憶されているコンピュータプログラムＰＧ１を実行することにより、アクチュエータ制御部１１９として機能する。アクチュエータ制御部１１９は、内界センサ群１４０の検出データをサーバ２００に送信する。アクチュエータ制御部１１９は、サーバ２００から走行制御信号を受信し、受信した走行制御信号に応じてアクチュエータ群１２０を制御する。本実施形態では、走行制御信号には、パラメータとして、車両１００の加速度および舵角が含まれている。走行制御信号には、車両１００の加速度に代えて、車両１００の速度が含まれてもよい。アクチュエータ制御部１１９は、車両１００に搭乗者が搭乗している場合には、搭乗者の運転操作に応じてアクチュエータ群１２０を制御することにより、車両１００を走行させることができる。アクチュエータ制御部１１９は、車両１００に搭乗者が搭乗しているか否かにかかわらず、サーバ２００から受信した走行制御信号に応じてアクチュエータ群１２０を制御することにより、車両１００を走行させることができる。

図３に示すように、サーバ２００は、プロセッサ２０１と、メモリ２０２と、入出力インタフェース２０３と、内部バス２０４とを備えるコンピュータにより構成されている。メモリ２０２には、ＲＯＭやＲＡＭが含まれている。プロセッサ２０１、メモリ２０２、および、入出力インタフェース２０３は、内部バス２０４を介して、双方向に通信可能に接続されている。入出力インタフェース２０３には、無線通信により車両１００と通信するための通信装置２０５が接続されている。入出力インタフェース２０３は、通信装置２０５を介して、車両１００の走行状態を検出するセンサから検出データを取得する。このため、入出力インタフェース２０３のことを取得部と呼ぶことがある。車両１００の走行状態を検出するセンサには、内界センサ１４１～１４５および車外センサ３００が含まれる。本実施形態では、通信装置２０５は、有線通信あるいは無線通信により、車外センサ３００および報知装置４００と通信することができる。なお、本実施形態では、サーバ２００のことを制御装置と呼ぶことがある。本実施形態では、サーバ２００のことを遠隔制御装置と呼ぶことも可能である。

プロセッサ２０１は、メモリ２０２に予め記憶されているコンピュータプログラムＰＧ２を実行することにより、車両位置推定部２１０、検知部２２０、および、走行制御部２３０として機能する。車両位置推定部２１０は、車外センサ３００から出力される検出データを取得し、取得した検出データを用いて車両１００の現在の位置および向きを推定する。車両位置推定部２１０は、車外センサ３００から出力される検出データに加えて、内界センサ群１４０から出力される加速度やヨーレート等の検出データを取得し、取得した検出データを用いて車両１００の現在の位置および向きを推定してもよい。

検知部２２０は、車両１００の走行状態を検出するセンサの検出データが外乱の影響を受けやすい特定区域内に車両１００が位置していることを検知する。換言すれば、検知部２２０は、車両１００の走行状態を検出するセンサの検出データが外乱の影響を受けやすい特定区域内に車両１００が位置しているか否かを判定する。このため、検知部２２０のことを判定部と呼ぶことがある。本開示において、外乱とは、車両１００の走行制御を不安定化させる要因のことを意味する。外乱には、例えば、車両１００の揺動や、車輪のホイールスピンや、車外センサ３００と車両１００との間を人が往来することにより車外センサ３００から車両１００が隠れること等が含まれる。車両１００の走行状態を検出するセンサには、内界センサ群１４０の各センサ１４１～１４５、および、車外センサ３００が含まれる。走行制御部２３０は、車両１００の走行状態を検出する少なくとも１つのセンサ１４１～１４５，３００の検出データを車両１００の走行制御にフィードバックする。このため、車両１００の走行制御にフィードバックされる検出データが外乱の影響を受けた場合、車両１００の走行制御が不安定化する。

例えば、車両１００が揺動した場合、車両１００に搭載されている加速度センサ１４２やヨーレートセンサ１４３の検出データが揺動の影響を受けて、車両１００の加速度や舵角の制御が不安定化し得る。凹凸路面を走行することにより車両１００が揺動した場合には、加速度センサ１４２やヨーレートセンサ１４３の検出データが揺動の影響を受けるだけではなく、操舵輪の向きが左右にずれることにより舵角センサ１４４の検出データが揺動の影響を受ける。舵角センサ１４４の検出データが揺動の影響を受けると、車両１００の舵角の制御が不安定化し得る。車輪にホイールスピンが生じた場合、車輪速センサ１４１やモータレゾルバ１４５の検出データがホイールスピンの影響を受けて、車両１００の速度の制御が不安定化し得る。車外センサ３００と車両１００との間を人が往来することにより車外センサ３００から車両１００が隠れた場合、車外センサ３００を用いた車両１００の位置や向きの推定精度が低下し、車両１００の走行制御が不安定化し得る。

本実施形態では、検知部２２０は、車両１００の走行制御に用いられる検出データが揺動の影響を受けやすい特定区域である揺動エリアＲＧ内に車両１００が位置しているか否かを判定する。以下の説明では、車両１００の走行状態を検出するセンサの検出データが揺動の影響を受けやすい特定区域のことを揺動エリアＲＧと呼び、検知部２２０のことを揺動エリア検知部２２０と呼ぶ。上述したように、車両１００の組み付け性やガタの確認などを行うために、車両１００に揺動が生じる検査を行う場合がある。そのため、揺動エリア検知部２２０は、そのような検査を行う特定区域である揺動エリアＲＧ内に車両１００が位置しているか否かを判定する。本実施形態では、揺動エリアＲＧの範囲を示す揺動エリアマップＭＰがメモリ２０２に予め記憶されている。揺動エリア検知部２２０は、車両位置推定部２１０によって推定された車両１００の現在位置と揺動エリアマップＭＰとを用いて、揺動エリアＲＧに車両１００が位置しているか否かを判定する。

走行制御部２３０は、車両１００の走行状態を検出する少なくとも１つのセンサ１４１～１４５，３００の検出データを用いて車両１００の走行を制御する。走行制御部２３０は、揺動エリア検知部２２０により揺動エリアＲＧ内に車両１００が位置していると判定された場合には、揺動エリア検知部２２０により揺動エリアＲＧ外に車両１００が位置していると判定された場合に比べて車両１００の走行制御に対する検出データの寄与度を低くする。本開示において、車両１００の走行制御に対する検出データの寄与度を低くすることには、例えば、走行制御に関する制御指令値が、検出データを含む複数のパラメータから算出される場合には、制御指令値を算出するための算出式中の検出データの重み係数を小さくすること、検出データの重み係数をゼロにすること、あるいは、制御指令値を算出するための算出式を検出データがパラメータに含まれない別の算出式に変更することが含まれる。制御指令値を算出するための算出式を検出データがパラメータに含まれない別の算出式に変更することには、制御指令値を一定の値に固定することが含まれる。

本実施形態では、走行制御部２３０は、車両１００を自動運転により走行させるための制御指令値を演算するとともに、車両１００が走行するエリアに応じて自動運転制御における走行モードを切り替えるように構成されている。走行制御部２３０は、制御指令値を含む走行制御信号を生成し、生成した走行制御信号を車両１００に対して送信する。車両１００は、自動運転を行う際の走行モードとして、公道や工場ＫＪ内のヤード間などを走行する際に設定される、いわゆる通常の自動運転走行を実行する通常エリア走行モードと、上述した揺動エリアＲＧを走行する際に設定される揺動エリア走行モードとを有している。走行制御部２３０は、揺動エリア検知部２２０から車両１００が揺動エリアＲＧを走行することの情報を受信した場合に、走行モードを切り替えて揺動エリア走行モードを設定するように構成されている。なお、揺動エリア走行モードのことを特定区域走行モードと呼ぶことがある。

揺動エリア走行モードは、例えば、車両１００が工場ＫＪ内を自動運転で走行中に、上述したように検査などによって車両１００に揺動が生じる可能性がある揺動エリアＲＧを走行する場合に設定される。例えば、車両１００の出荷時などには多くの点検や検査を行うので、その点検や検査の種類によっては車両１００に揺動が生じる場合がある。自動運転走行では、内界センサ群１４０や車外センサ３００等で検出したデータに基づいて走行するので、車両１００が揺動した場合には、その揺動によって発生した車両１００の加速度やヨーレートの変化に基づいて自動運転走行が行われた結果、車両１００が予め定められた経路を逸脱したり、他の車両や作業員に接触したりしてしまうおそれがある。揺動エリア走行モードは、そのような事態を防ぐために、車両１００が意図的に揺動されるエリアを自動運転で走行する場合に設定される走行モードである。

そのため、揺動エリア走行モードは、検査等によって車両１００が揺動された場合に、その揺動の自動運転走行への影響を抑制するように構成された走行モードとなっている。すなわち、揺動エリア走行モードでは、検査等による揺動の影響を比較的受けにくい、車輪速に対応したパラメータ、駆動力源である走行用モータ１２１の回転数に対応したパラメータおよび車両１００の舵角に対応したパラメータのうち少なくとも一つを含む所定のパラメータに基づいて自動運転制御を行う。

例えば、車両１００の前後方向に対する制御では、揺動による影響を受けにくい車輪速のパルスやモータレゾルバ１４５に基づく走行用モータ１２１の回転数などから車速および車両１００の加速度を算出してフィードバック制御を行うとともに、車外センサ３００からの情報に基づいて自動運転制御を行う。また、車両１００の左右方向（横方向）に対する制御では、車両１００の舵角や車外センサ３００からの情報や、上述のように算出された車速に基づくフィードバック制御を行うことによって自動運転制御を行う。あるいは、車両１００の揺動による影響を受けにくいセンサの感度特性における不感帯領域を、通常エリア走行モードよりも狭くする、あるいは不感帯領域を設定せずに自動運転制御を行う。揺動エリア走行モードは、これらの制御のうち、少なくとも一つの制御を行うことにより実行されてよい。

一方で、揺動エリア走行モードでは、自動運転ために参照する複数のパラメータのうち、車両１００の加速度に対応したパラメータおよび車両１００のヨーレートに対応したパラメータの参照を中止するように構成されている。これらのパラメータは、検査によって車両１００に揺動が生じた場合に、その揺動による影響を比較的受けやすいパラメータである。すなわち、揺動定エリア走行モードは、検査による車両１００の揺動によって影響を比較的受けにくいセンサ等の値に基づくとともに、影響を比較的受けやすいセンサ等の値を参照せずに、自動運転走行を制御する走行モードである。したがって、揺動エリアＲＧを除くエリアを自動運転走行するための通常エリア走行モードでは、例えば、傾斜のある路面に対してロバストな走行制御を行うことができるのに対して、揺動エリア走行モードでは、検査等による車両１００の揺動に対してロバストな走行制御を行うことができるように構成されている。

図１に示すように、車外センサ３００は、車両１００の外部に位置している。車外センサ３００は、車両１００の位置および向きを検出するために用いられる。本実施形態では、車外センサ３００は、工場ＫＪに設置されているカメラである。車外センサ３００は、図示されていない通信装置を備えており、有線通信あるいは無線通信によりサーバ２００と通信することができる。なお、車外センサ３００は、カメラに限られず、例えば、ＬｉＤＡＲでもよい。

報知装置４００は、システム１０の管理者や工場ＫＪの作業員に対して、工場ＫＪにおいて異常が発生したことを報知するための装置である。以下の説明では、システム１０の管理者や工場ＫＪの作業員のことを管理者等と呼ぶ。報知装置４００は、例えば、工場ＫＪに設けられている警告ブザーや、工場ＫＪに設けられている警告ランプや、工場ＫＪに設けられているディスプレイなどである。報知装置４００は、管理者等により携帯されるタブレット端末であってもよい。報知装置４００は、図示されていない通信装置を備えており、有線通信あるいは無線通信によりサーバ２００と通信することができる。

本実施形態では、工場ＫＪは、第１場所ＰＬ１と、第２場所ＰＬ２とを備えている。第１場所ＰＬ１および第２場所ＰＬ２は、車両１００が走行可能な走行路ＳＲによって接続されている。工場ＫＪには、走行路ＳＲに沿って、複数の車外センサ３００が設置されている。第１場所ＰＬ１は、車両１００の組み立てが実施される場所である。第１場所ＰＬ１において組み立てられた車両１００は、無人運転により走行可能な状態となっている。車両１００は、無人運転により第１場所ＰＬ１から走行路ＳＲを通って第２場所ＰＬ２に移動する。走行路ＳＲには、揺動エリアＲＧが設けられており、車両１００は、揺動エリアＲＧにおいて検査を受ける。第２場所ＰＬ２は、検査に合格した車両１００が保管される場所である。検査に合格した車両１００は、その後、工場ＫＪから出荷される。車両１００が走行可能な工場ＫＪ内の任意の位置は、グローバル座標系ＧＡのＸ、Ｙ，Ｚ座標で表現される。

図４は、本実施形態における自動運転制御の処理手順を示すフローチャートである。サーバ２００のプロセッサ２０１は、第１ルーチンＲ１００を実行し、車両１００のプロセッサ１１１は、第２ルーチンＲ２００を実行する。

第１ルーチンＲ１００には、ステップＳ１１０、ステップＳ１２０、ステップＳ１３０、および、ステップＳ１４０が含まれている。ステップＳ１１０にて、車両位置推定部２１０は、車外センサ３００から出力された検出データを用いて車両位置情報を取得する。車両位置推定部２１０は、車両位置情報を取得するために、車外センサ３００から出力された検出データに加えて、内界センサ群１４０から取得した加速度やヨーレート等の検出データを用いることができる。本実施形態では、車両位置情報には、グローバル座標系ＧＡにおける車両１００の位置および向きが含まれている。本実施形態では、車外センサ３００は、工場ＫＪに設置されているカメラであり、車外センサ３００からは、検出データとして画像が出力される。個々の車外センサ３００の位置は固定されており、グローバル座標系ＧＡと個々の車外センサ３００のローカル座標系との相対関係は既知であり、グローバル座標系ＧＡの座標と個々の車外センサ３００のローカル座標系の座標とを相互に変換するための座標変換行列も既知である。したがって、車両位置推定部２１０は、車外センサ３００から取得した画像を用いて、グローバル座標系ＧＡにおける車両１００の位置および向きを取得することができる。

車両１００の位置を取得する方法に関して、車両位置推定部２１０は、例えば、画像から車両１００の外形を検出し、画像の座標系、換言すれば、車外センサ３００のローカル座標系における車両１００の測位点の座標を算出し、算出された座標をグローバル座標系ＧＡにおける座標に変換することにより、車両１００の位置を取得することができる。画像に含まれる車両１００の外形は、例えば、人工知能を活用した検出モデルに画像を入力することにより検出できる。検出モデルとしては、例えば、セマンティックセグメンテーションとインスタンスセグメンテーションとのいずれかを実現するように学習された学習済みの機械学習モデルが挙げられる。この機械学習モデルとしては、例えば、学習用データセットを用いた教師あり学習により学習させた畳み込みニューラルネットワーク（以下、ＣＮＮ）を用いることができる。学習用データセットには、例えば、車両１００を含む複数の訓練画像と、訓練画像における各領域が車両１００を示す領域と車両１００以外を示す領域とのいずれであるかを示す正解ラベルとが含まれる。ＣＮＮの学習時には、バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）により、検出モデルによる出力結果と正解ラベルとの誤差を低減するように、ＣＮＮのパラメータが更新されることが好ましい。車両１００の向きを取得する方法に関して、車両位置推定部２１０は、例えば、オプティカルフロー法を利用して、画像のフレーム間における車両１００の特徴点の位置変化から車両１００の移動ベクトルを算出し、移動ベクトルの向きに基づいて車両１００の向きを推定することにより、車両１００の向きを取得することができる。

ステップＳ１２０にて、走行制御部２３０は、車両１００が次に向かうべき目標位置を決定する。本実施形態では、目標位置は、グローバル座標系ＧＡにおけるＸ，Ｙ，Ｚの座標で表される。サーバ２００には、車両１００が走行すべき理想経路ＩＲが予め記憶されている。理想経路ＩＲは、出発地を示すノード、通過点を示すノード、目的地を示すノード、および、各ノードを結ぶリンクで表されている。走行制御部２３０は、車両１００の位置情報と理想経路ＩＲとを用いて、次に車両１００が向かうべき目標位置を決定する。走行制御部２３０は、車両１００の現在地よりも先の理想経路ＩＲ上に目標位置を決定する。

ステップＳ１３０にて、走行制御部２３０は、決定した目標位置に向かって車両１００を走行させるための走行制御信号を生成する。本実施形態では、走行制御信号は、車両１００の加速度および舵角をパラメータとして含んでいる。走行制御部２３０は、例えば、車両１００の位置の推移から車両１００の現在の走行速度を算出し、算出した走行速度と予め定められた車両１００の目標速度とを比較する。走行制御部２３０は、走行速度が目標速度よりも低い場合には、車両１００が加速するように加速度を決定し、走行速度が目標速度よりも高い場合には、車両１００が減速するように加速度を決定する。走行制御部２３０は、車両１００が理想経路ＩＲ上に位置している場合には、車両１００が理想経路ＩＲ上から逸脱しないように舵角を決定し、車両１００が理想経路ＩＲ上に位置していない場合、換言すれば、車両１００が理想経路ＩＲ上から逸脱している場合には、車両１００が理想経路ＩＲ上に復帰するように舵角を決定する。走行制御部２３０は、車両１００の加速度や舵角を決定する際に、内界センサ群１４０から取得した加速度、速度、舵角等の検出データを用いることができる。

ステップＳ１４０にて、走行制御部２３０は、走行制御信号を車両１００に対して送信する。プロセッサ２０１は、所定の周期で、車両１００の位置情報の取得、目標位置の決定、走行制御信号の生成、および、走行制御信号の送信を含む第１ルーチンＲ１００を繰り返す。

車両１００のプロセッサ１１１は、第１ルーチンＲ１００が実行されている間、第２ルーチンＲ２００を実行する。第２ルーチンＲ２００には、ステップＳ２１０、および、ステップＳ２２０が含まれている。ステップＳ２１０にて、アクチュエータ制御部１１９は、サーバ２００から走行制御信号を受信する。ステップＳ２２０にて、アクチュエータ制御部１１９は、受信した走行制御信号を用いてアクチュエータ群１２０を制御することにより、走行制御信号に含まれている加速度および舵角で車両１００を走行させる。プロセッサ１１１は、所定の周期で、走行制御信号の受信、および、アクチュエータ群１２０の制御を含む第２ルーチンＲ２００を繰り返す。本実施形態のシステム１０によれば、車両１００を遠隔制御により走行させることができるため、クレーンやコンベア等の搬送設備を用いずに、車両１００を移動させることができる。

図５は、走行モードを選択する処理手順を示すフローチャートである。この処理は、サーバ２００のプロセッサ２０１により繰り返し実行される。ステップＳ１において、車両１００が自動運転制御中であることが判断される。自動運転制御が行われていないことにより、ステップＳ１において否定的に判断された場合には、以降の制御を実行することなく、このフローチャートを一旦終了する。

反対に、自動運転制御が行われていることにより、ステップＳ１において肯定的に判断された場合には、ステップＳ２に進み、車両１００が現在走行しているエリアが、揺動エリアＲＧ内であることが判定される。ステップＳ２では、例えば、車両位置推定部２１０によって推定された車両１００の現在位置と揺動エリアマップＭＰとに基づいて車両１００が揺動エリアＲＧを走行していることが判定される。揺動エリアＲＧを車両１００が走行した場合には、検査等による揺動によって車両１００に意図しない加速度の変化やヨーレートの変化が生じる可能性がある。ステップＳ２では、そのような揺動が生じるエリアを車両１００が走行していることを判定している。車両１００が揺動エリアＲＧを走行していることにより、ステップＳ２で肯定的に判断された場合には、ステップＳ３に進み、揺動エリア走行制御を実行する。

ステップＳ３では、車両１００が揺動エリアＲＧを走行していることにより、自動運転制御における走行モードとして揺動エリア走行モードを選択する。揺動エリア走行モードは、上述したように、車両１００が検査等により揺動することを考慮した走行モードである。揺動エリア走行モードでは、車両１００の揺動の影響を受けやすい加速度センサ１４２やヨーレートセンサ１４３からのデータ取得を中止し、車両１００の揺動の影響を受けにくい車輪速のパルスやモータの回転数等に基づいて算出された値に基づいて車両１００を制御すること、通常の自動運転制御と比較して、揺動の影響を受けにくいセンサ等の不感帯領域を狭くして自動運転走行を行うこと、あるいは、車外センサ３００によって取得した車両１００の外部情報から得た車両１００の速度や加速度、ヨーレートなどを用いて車両１００を自動運転走行させること、などが実行される。なお、これらは揺動エリア走行モードの設定時にすべて行われることとしても良いし、少なくとも一つが行われることとしてもよい。このように構成された揺動エリア走行モードを設定したら、このフローチャートを一旦終了する。

反対に、車両１００が揺動エリアＲＧを走行していないことにより、ステップＳ２で否定的に判断された場合には、ステップＳ４に進み、通常の自動運転制御を行う。ステップＳ４に進んだ場合には、車両１００が検査等によって揺動する可能性が低いので、上述した揺動エリア走行モードを設定することなく、車両１００を自動運転走行によって走行させることができる。そのため、ステップＳ４では、走行モードを変更することなく、つまり通常エリア走行モードの設定を維持した状態でこのフローチャートを一旦終了する。

上述したように、本開示の実施形態では、車両１００が自動運転によって工場ＫＪ内における検査等によって車両１００に揺動が生じる可能性がある揺動エリアＲＧを走行する場合には、揺動エリア走行モードが設定される。揺動エリア走行モードは、自動運転走行を行うために参照する複数のパラメータのうち、そのような検査等によって生じる揺動による影響を受けにくい所定のパラメータ、つまりロバスト性の高い所定のパラメータに基づいて車両１００を制御する、さらにロバスト性の高い所定のパラメータの感度を高めて車両１００を制御する、あるいは、車外センサ３００の検出データを用いて算出した車両１００の車速、加速度およびヨーレートなどを用いて車両１００を制御して、自動運転する走行モードである。このように構成された揺動エリア走行モードを設定することにより、車両１００に検査等によって揺動が生じた場合であっても、その揺動による自動運転走行への影響を車両１００が受けにくい。すなわち、検査等の揺動によって車両１００の挙動が不安定になることを抑制することができるので、車両１００が理想経路ＩＲから逸脱したり、他の車両等および作業員に車両１００が接触することなどを抑制しつつ自動運転を行うことができる。

図６は、他の実施形態における走行モードを選択する処理手順の第１の例を示すフローチャートである。図６に示す他の実施形態では、図５に示したステップＳ１およびステップＳ２と同様の制御を行い、揺動エリアＲＧを走行中であることによりステップＳ２において肯定的に判断された場合には、ステップＳ１１に進むように構成されている。

ステップＳ１１では、車両１００の周囲に作業員が存在するか否かを判断している。具体的には、ステップＳ１１では、車外センサ３００から取得した情報や、図示されていない工程管理システム等から取得した運用管理情報等によって、揺動エリアＲＧにおける車両１００の周囲に作業員が存在しないことを判断する。あるいは、車両１００の自動運転性能を考慮した上で、車両１００から所定の範囲内に作業員が存在しないことを判断してもよい。車両１００の周囲に作業員が存在することにより、ステップＳ１１で肯定的に判断された場合には、ステップＳ３に進み、走行モードとして揺動エリア走行モードを設定する。

反対に、車両１００の周囲に作業員が存在しないことにより、ステップＳ１１で否定的に判断された場合には、ステップＳ４に進み、走行モードとして通常エリア走行モードを設定する。すなわち、作業員が周囲に存在しないことが確認された場合には、作業員が自動運転中の車両１００に接触する可能性が低い。したがって、そのような場合には、通常エリア走行モードによって揺動エリア内を自動運転で走行させることができる。揺動エリア走行モードは、上述したように参照するパラメータを変更するので、車両１００が作業員に接触する可能性を低減できるものの、例えば、車両１００が傾斜のある路面等を走行する場合には自動運転の制御性能が低下するおそれがある。これに対して通常エリア走行モードでは、そのような斜面に対しても車両１００を安定的に走行させることができるので、揺動エリアＲＧ内であっても自動運転の制御性能の低下を抑制することができる。

図７は、他の実施形態における走行モードを選択する処理手順の第２の例を示すフローチャートである。図７に示す他の実施形態では、図５に示したステップＳ１およびステップＳ２と同様の制御を行う。揺動エリアＲＧを走行中であることによりステップＳ２において肯定的に判断された場合には、ステップＳ２１に進み、揺動エリアＲＧ内における路面に傾斜があることを判断するように構成されている。なお、揺動エリアＲＧを走行していないことによりステップＳ２で否定的に判断された場合には、ステップＳ４に進み、通常エリア走行モードを設定してこのフローチャートを一旦終了する。

ステップＳ２１では、例えば、ステップＳ２で車両１００が走行しているエリアに関する情報を取得した際に、揺動エリアＲＧ内における車両１００が走行すべき走行経路である理想経路ＩＲ上に斜面が存在することを判断している。上述したように、揺動エリア走行モードでは、参照するパラメータを変更することにより、通常エリア走行モードと比較して、車両１００が斜面を走行する場合の自動運転性能が低下するおそれがある。そこで、ステップＳ２１では、そのような斜面に関する情報がサーバ２００より送られてきたことを判断している。揺動エリアＲＧの車両１００の理想経路ＩＲ上に斜面が存在しないことにより、ステップＳ２１で否定的に判断された場合には、ステップＳ３に進み、揺動エリア走行モードが設定される。

反対に、揺動エリアＲＧの車両１００の理想経路ＩＲ上に斜面が存在することによりステップＳ２１で肯定的に判断された場合には、ステップＳ２２に進み、勾配補正を行う。ステップＳ２２では、揺動エリア走行モードにおいて使用する複数のパラメータのうち、斜面を走行することによる影響が比較的大きいパラメータに対して、斜面の勾配、例えば勾配抵抗などを考慮して補正する。例えば、上りの斜面であれば、走行用モータ１２１から出力する駆動トルクが大きくなるように制御値を補正すること、下りの斜面であれば、各車輪で発生する制動力が大きくなるように制御値を補正すること、あるいは、前輪と後輪とのトルクの配分を補正すること、などである。

ステップＳ２２における勾配補正が完了したらステップＳ３に進み、揺動エリア走行モードを設定する。ステップＳ３では、勾配補正がなされたパラメータに応じた揺動エリア走行モードにより、車両１００を自動運転走行させる。揺動エリア走行モードが設定されたことによりこのフローチャートを一旦終了する。このような構成によれば、揺動エリアＲＧ内に斜面が存在する場合には、勾配補正を行ったパラメータに基づいて揺動エリア走行モードによる自動運転を実行する。そのため、揺動エリア走行モードが設定された場合であっても、参照するパラメータを変更することによる車両１００の自動運転による走行性能の低下を抑制することができる。

以上で説明した本実施形態によれば、自動運転による車両１００の走行が不安定になることを抑制できる。以上、本開示の実施形態について説明したが、本開示は上述した例に限定されないのであって、本開示の目的を達成する範囲で適宜変更してもよい。例えば、揺動エリアＲＧであることを知らせるための看板などの目印を設置し、その目印を車外センサ３００によって検出することによって、車両１００が揺動エリアＲＧ内を走行していることを判定してもよい。そのような構成によれば、上述した揺動エリアマップＭＰを用いなくても、車両１００が揺動エリアＲＧ内を走行しているか否かを推定することができる。また、揺動エリア走行モードには、車速を制限して車両１００を自動運転走行させることを含んでいて良い。

図５～７に示した処理において、走行制御部２３０は、車両１００が揺動エリアＲＧ外に位置しており、かつ、車両１００の走行制御に用いられる検出データが外乱の影響を受けていると判定した場合には、車両１００の走行状態が不安定になっている可能性があることを、報知装置４００により管理者等に報知してもよい。走行制御部２３０は、例えば、検出データに含まれる計測値が所定の範囲を逸脱した場合や、検出データに含まれる計測値が乱高下している場合に、車両１００の走行制御に用いられる検出データが外乱の影響を受けていると判定する。この場合、車両１００の走行状態が不安定になっている可能性があることを、早期に管理者等に認識させることができる。したがって、車両１００の走行状態が不安定になった場合に、早期に適切な対応を講じることが可能になる。

Ｂ．第２実施形態：
図８は、第２実施形態における制御装置であるＥＣＵ１１０を備える車両１００の構成を示す説明図である。図９は、本実施形態における自動運転制御の処理手順を示すフローチャートである。第２実施形態では、車両１００がサーバ２００から遠隔制御されることにより走行するのではなく、車両１００が自律制御により走行することが第１実施形態とは異なる。その他の構成については、特に説明しない限り第１実施形態と同じである。なお、本実施形態では、ＥＣＵ１１０のことを制御装置と呼ぶことがある。

図８に示すように、本実施形態では、車両１００の通信装置１３０は、無線通信により、車外センサ３００、および、報知装置４００と通信することができる。本実施形態では、車両１００のプロセッサ１１１は、メモリ１１２に予め記憶されているコンピュータプログラムＰＧ１を実行することにより、車両位置推定部１１５、検知部１１６、走行制御部１１７、および、アクチュエータ制御部１１９として機能する。車両位置推定部１１５は、図３に示した車両位置推定部２１０と同様に、車外センサ３００の検出データおよび内界センサ群１４０の検出データを用いて、車両位置情報を取得する。検知部１１６は、図３に示した検知部２２０と同様に、車両１００の走行状態を検出するセンサの検出データが外乱の影響を受けやすい特定区域内に車両１００が位置していることを検知する。本実施形態では、検知部１１６は、サーバ２００から揺動エリアマップＭＰを取得し、車両位置推定部１１５により取得された車両位置情報と揺動エリアマップＭＰとを用いて、車両１００が揺動エリアＲＧに位置していることを検知する。このため、以下の説明では、検知部１１６のことを揺動エリア検知部１１６と呼ぶ。走行制御部１１７は、図３に示した走行制御部２３０と同様に、車両１００が走行するエリアに応じて自動運転制御における走行モードを切り替える。走行制御部１１７は、図３に示した走行制御部２３０と同様に、走行モードに応じて、走行制御信号を生成する。アクチュエータ制御部１１９は、走行制御部１１７により生成された走行制御信号を取得し、取得した走行制御信号に応じてアクチュエータ群１２０を制御する。なお、本実施形態では、サーバ２００は、図３に示した車両位置推定部２１０、検知部２２０、および、走行制御部２３０を備えていない。ＥＣＵ１１０のメモリ１１２に揺動エリアマップＭＰが予め記憶されている場合には、システム１０は、サーバ２００を備えていなくてもよい。入出力インタフェース１１３のことを取得部と呼び、検知部１１６のことを判定部と呼ぶことがある。

図９に示すように、本実施形態では、車両１００のプロセッサ１１１は、自動運転制御において、第３ルーチンＲ３００を実行する。第３ルーチンＲ３００には、ステップＳ３１０、ステップＳ３２０、ステップＳ３３０、および、ステップＳ３４０が含まれている。ステップＳ３１０にて、車両位置推定部１１５は、車外センサ３００から出力される検出データを用いて車両１００の位置情報を取得する。車両位置推定部１１５は、車両１００の位置情報を取得するために、内界センサ群１４０から出力される検出データを用いてもよい。ステップＳ３２０にて、走行制御部１１７は、車両１００が次に向かうべき目標位置を決定する。本実施形態では、メモリ１１２には、理想経路ＩＲが予め記憶されている。ステップＳ３３０にて、走行制御部１１７は、決定した目標位置に向かって車両１００を走行させるための走行制御信号を生成する。走行制御部１１７は、走行制御信号を生成するために、内界センサ群１４０から出力される検出データを用いてもよい。ステップＳ３４０にて、アクチュエータ制御部１１９は、走行制御部１１７により生成された走行制御信号を用いてアクチュエータ群１２０を制御することにより、走行制御信号に表されている加速度および舵角で車両１００を走行させる。プロセッサ１１１は、所定の周期で、車両１００の位置情報の取得、目標位置の決定、走行制御信号の生成、および、アクチュエータ群１２０の制御を含む第３ルーチンＲ３００を繰り返す。

以上で説明した本実施形態によれば、第１実施形態と同様に、自動運転による車両１００の走行が不安定になることを抑制できる。特に、本実施形態では、車両１００を外部から遠隔制御しなくても、車両１００の自律制御により、車両１００を走行させることができる。

Ｃ．第３実施形態：
図１０は、第３実施形態における制御装置であるＥＣＵ１１０を備える車両１００の構成を示す説明図である。第３実施形態では、車両１００が外界センサ群１５０を備えていることが第２実施形態とは異なる。その他の構成については、特に説明しない限り第２実施形態と同じである。なお、本実施形態では、ＥＣＵ１１０のことを制御装置と呼ぶことがある。

外界センサ群１５０には、少なくとも１つの外界センサが含まれている。本開示では、外界センサとは、車両１００に搭載されているセンサであって、車両１００の外部環境の情報を取得するためのセンサのことを意味する。本実施形態では、外界センサ群１５０には、外界センサとして、カメラ１５１、および、ＬｉＤＡＲ１５２が含まれている。外界センサ群１５０は、ＥＣＵ１１０の入出力インタフェース１１３に接続されている。

本実施形態では、車両位置推定部１１５は、外界センサ群１５０の検出データ、および、内界センサ群１４０の検出データを用いて、車両位置情報を取得する。揺動エリア検知部１１６は、サーバ２００から揺動エリアマップＭＰを取得し、車両位置推定部１１５により取得された車両位置情報と揺動エリアマップＭＰとを用いて、車両１００が揺動エリアＲＧに位置していることを検知する。走行制御部１１７は、車両１００が走行するエリアに応じて自動運転制御における走行モードを切り替える。走行制御部１１７は、走行モードに応じて、走行制御信号を生成する。アクチュエータ制御部１１９は、走行制御部１１７により生成された走行制御信号を取得し、取得した走行制御信号に応じてアクチュエータ群１２０を制御する。本実施形態では、車両１００の走行状態を検出するセンサには、内界センサ群１４０の各センサ１４１～１４５、および、外界センサ群１５０の各センサ１５１～１５２が含まれる。走行制御部２３０は、車両１００の走行状態を検出する少なくとも１つのセンサ１４１～１４５，１５１～１５２の検出データを車両１００の走行制御にフィードバックする。なお、入出力インタフェース１１３のことを取得部と呼び、揺動エリア検知部１１６のことを判定部と呼ぶことがある。

以上で説明した本実施形態によれば、第２実施形態と同様に、自動運転による車両１００の走行が不安定になることを抑制できる。特に、本実施形態では、工場ＫＪに車外センサ３００が設置されていなくても、車両位置推定部２１０は、車両位置情報を取得することができる。

Ｄ．他の実施形態：
（Ｄ１）上述した各実施形態では、揺動エリア検知部１１６，２２０は、車両１００の位置情報と揺動エリアマップＭＰとを用いて、車両１００が揺動エリアＲＧ内に位置しているか否かを判定している。これに対して、揺動エリア検知部１１６，２２０は、揺動エリアマップＭＰを用いずに、車両１００が揺動エリアＲＧ内に位置しているか否かを判定してもよい。例えば、揺動エリアＲＧが路面の凹凸により車両１００に揺動が生じるエリアである場合、路面の凹凸パターンは既知であるため、予め行われる試験により、揺動エリアＲＧ内において車両１００を走行させて、揺動エリアＲＧ内を走行する車両１００に搭載されている加速度センサ１４２の検出データにどのような周波数のノイズが加わるのかを把握することができる。揺動エリア検知部１１６，２２０は、加速度センサ１４２の検出データに上記試験により把握した所定の周波数のノイズが加わったことを検知することにより、車両１００が揺動エリアＲＧ内に位置しているか否かを判定してもよい。また、この場合、走行制御部１１７，２３０は、揺動エリア走行モード時に、加速度センサ１４２の検出データに対してノイズを除去するフィルタ処理を施した上で、加速度センサ１４２の検出データを用いて加速度の制御指令値を決定してもよい。

（Ｄ２）上述した各実施形態では、車両１００の走行を制御する制御装置１１０，２００は、車両１００が揺動エリアＲＧを走行する場合に、揺動エリア走行モードを設定している。換言すれば、制御装置１１０，２００は、車両１００が特定のエリアを走行する場合に、通常走行モードとは異なる特定走行モードを設定している。これに対して、制御装置１１０，２００は、揺動エリアＲＧ以外の特定のエリアを走行する場合に、通常走行モードとは異なる特定走行モードを設定してもよい。例えば、工場ＫＪに設置されている車外センサ３００で撮像された画像を用いて車両１００の位置や向きを検出する場合に、車外センサ３００と車両１００との間を通過する作業員により車両１００が隠れて、車両１００の位置や向きの検出精度が低下し、車両１００の走行が不安定になる場合がある。そのため、作業員の往来が多い特定エリア内を車両１００が走行する場合には、上記特定エリア外を車両１００が走行する場合に比べて、車両１００の位置および向きを取得する際の、車外センサ３００の寄与度を低くしてもよい。また、例えば、工場ＫＪに設置されている車外センサ３００で撮像された画像を用いて車両１００の位置や向きを検出する場合に、日光等の影響により画像中の車両１００を検出しにくくなり、車両１００の走行が不安定になる場合がある。そのため、日光等の影響を受けやすい日時に日光等の影響を受けやすい特定エリア内を車両１００が走行する場合には、上記特定エリア外を車両１００が走行する場合に比べて、車両１００の位置および向きを取得する際の、車外センサ３００の寄与度を低くしてもよい。

（Ｄ３）上述した第１実施形態では、サーバ２００により車両１００の位置情報の取得から走行制御信号の生成までの処理が実行される。これに対して、車両１００により車両１００の位置情報の取得から走行制御信号の生成までの処理の少なくとも一部が実行されてもよい。例えば、以下の（１）～（３）の形態であってもよい。

（１）サーバ２００は、車両１００の位置情報を取得し、車両１００が次に向かうべき目標位置を決定し、取得した位置情報に表されている車両１００の現在地から目標位置までの経路を生成してもよい。サーバ２００は、現在地と目的地との間の目標位置までの経路を生成してもよいし、目的地までの経路を生成してもよい。サーバ２００は、生成した経路を車両１００に対して送信してもよい。車両１００は、サーバ２００から受信した経路上を車両１００が走行するように走行制御信号を生成し、生成した走行制御信号を用いてアクチュエータ群１２０を制御してもよい。

（２）サーバ２００は、車両１００の位置情報を取得し、取得した位置情報を車両１００に対して送信してもよい。車両１００は、車両１００が次に向かうべき目標位置を決定し、受信した位置情報に表されている車両１００の現在地から目標位置までの経路を生成し、生成した経路上を車両１００が走行するように走行制御信号を生成し、生成した走行制御信号を用いてアクチュエータ群１２０を制御してもよい。

（３）上記（１）～（２）の形態において、車両１００に内界センサ群１４０や外界センサ群１５０が搭載されており、経路の生成と走行制御信号の生成との少なくとも一方に、内界センサ群１４０や外界センサ群１５０から出力される検出データが用いられてもよい。例えば、上記（１）の形態において、サーバ２００は、内界センサ群１４０や外界センサ群１５０の検出データを取得し、経路を生成する際に内界センサ群１４０や外界センサ群１５０の検出データを経路に反映してもよい。上記（１）の形態において、車両１００は、内界センサ群１４０や外界センサ群１５０の検出データを取得し、走行制御信号を生成する際に内界センサ群１４０や外界センサ群１５０の検出データを走行制御信号に反映してもよい。例えば、上記（２）の形態において、車両１００は、内界センサ群１４０や外界センサ群１５０の検出データを取得し、経路を生成する際に内界センサ群１４０や外界センサ群１５０の検出データを経路に反映してもよい。上記（２）の形態において、車両１００は、内界センサ群１４０や外界センサ群１５０の検出データを取得し、走行制御信号を生成する際に内界センサ群１４０や外界センサ群１５０の検出データを走行制御信号に反映してもよい。

（Ｄ４）上述した第１実施形態において、サーバ２００は、車両１００の目的地への目標到着時刻や渋滞情報を取得し、経路と走行制御信号の少なくとも一方に目標到着時刻や渋滞情報を反映させてもよい。また、上述した第２実施形態および第３実施形態において、車両１００は、車両１００の外部から目的地への目標到着時刻や渋滞情報を取得し、経路と走行制御信号の少なくとも一方に目標到着時刻や渋滞情報を反映させてもよい。

（Ｄ５）上述した各実施形態において、システム１０の機能構成が全て車両１００に設けられてもよい。すなわち、本開示で示されたシステム１０によって実現される処理は、車両１００単独によって実現されてもよい。

（Ｄ６）上述した第１実施形態では、サーバ２００は、車両１００に対して送信する走行制御信号を自動で生成している。これに対して、サーバ２００は、車両１００の外部に位置しているオペレータの手動操作に従って、車両１００に対して送信する走行制御信号を生成してもよい。例えば、車外センサ３００から出力される画像を表示するディスプレイ、車両１００を遠隔操作するためのステアリング、アクセルペダル、ブレーキペダル、および、有線通信あるいは無線通信によりサーバ２００と通信するための通信装置を備える操縦装置をオペレータが操作し、サーバ２００は、操縦装置に加えられた操作に応じた走行制御信号を生成してもよい。

（Ｄ７）上述した各実施形態において、車両１００は、無人運転により移動可能な構成を備えていればよく、例えば、以下に述べる構成を備えるプラットフォームの形態であってもよい。具体的には、車両１００は、無人運転により「走る」、「曲がる」、「止まる」の３つの機能を発揮するために、少なくとも、ＥＣＵ１１０と、アクチュエータ群１２０とを備えていればよい。無人運転のために車両１００が外部から情報を取得する場合に、車両１００は、さらに、通信装置１３０を備えていればよい。無人運転のために内界センサ群１４０の検出データを用いる場合には、車両１００は、さらに、内界センサ群１４０を備えていればよい。無人運転のために外界センサ群１５０の検出データを用いる場合には、車両１００は、さらに、外界センサ群１５０を備えていればよい。すなわち、無人運転により移動可能な車両１００は、座席やダッシュボードなどの内装部品の少なくとも一部が装着されていなくてもよく、バンパやフェンダーなどの外装部品の少なくとも一部が装着されていなくてもよく、ボディシェルが装着されていなくてもよい。この場合、車両１００が工場ＫＪから出荷されるまでの間に、ボディシェル等の残りの部品が車両１００に装着されてもよいし、ボディシェル等の残りの部品が車両１００に装着されていない状態で、車両１００が工場ＫＪから出荷された後にボディシェル等の残りの部品が車両１００に装着されてもよい。各部品は、車両１００の上側、下側、前側、後側、右側あるいは左側といった任意の方向から装着されてよく、それぞれ同じ方向から装着されてもよいし、それぞれ異なる方向から装着されてもよい。なお、プラットフォームの形態に対しても、上記各実施形態における車両１００と同様にして位置決定がなされ得る。

（Ｄ８）車両１００は、複数のモジュールを組み合わせることによって製造されてもよい。モジュールは、車両１００の部位や機能に応じて纏められた複数の部品によって構成されるユニットを意味する。例えば、車両１００のプラットフォームは、プラットフォームの前部を構成する前方モジュールと、プラットフォームの中央部を構成する中央モジュールと、プラットフォームの後部を構成する後方モジュールとを組み合わせることで製造されてもよい。なお、プラットフォームを構成するモジュールの数は、３つに限られず、２つ以下や４つ以上であってもよい。また、プラットフォームを構成する部品に加えて、あるいは、これに代えて、車両１００のうちプラットフォームとは異なる部分を構成する部品がモジュール化されてもよい。また、各種モジュールは、バンパやグリルといった任意の外装部品や、座席やコンソールといった任意の内装部品を含んでいてもよい。また、車両１００に限らず、任意の態様の移動体が、複数のモジュールを組み合わせることによって製造されてもよい。こうしたモジュールは、例えば、複数の部品を溶接や固定具等によって接合することで製造されてもよいし、モジュールを構成する部品の少なくとも一部を鋳造によって一の部品として一体的に成型することで製造されてもよい。一の部品、特に比較的大型の部品を一体的に成型する成型手法は、ギガキャストやメガキャストとも呼ばれる。例えば、上記の前方モジュールや中央モジュールや後方モジュールは、ギガキャストを用いて製造されてもよい。

（Ｄ９）上述した各実施形態において、車両１００は、乗用車に限られず、例えば、トラック、バス、工事用車両などであってもよい。車両１００は、四輪車に限られず、例えば、二輪車などであってもよい。車両１００は、車輪により走行する形態に限られず、無限軌道により走行する形態であってもよい。

（Ｄ１０）無人運転による車両１００の走行を利用して車両１００を搬送させることを「自走搬送」とも呼ぶ。また、自走搬送を実現するための構成を、「車両遠隔制御自律走行搬送システム」とも呼ぶ。また、自走搬送を利用して車両１００を生産する生産方式のことを「自走生産」とも呼ぶ。自走生産では、例えば、車両１００を製造する工場ＫＪにおいて、車両１００の搬送の少なくとも一部が、自走搬送によって実現される。

本開示は、上述の実施形態に限られるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲において種々の構成で実現することができる。例えば、発明の概要の欄に記載した各形態中の技術的特徴に対応する実施形態中の技術的特徴は、上述の課題の一部又は全部を解決するために、あるいは、上述の効果の一部又は全部を達成するために、適宜、差し替えや、組み合わせを行うことが可能である。また、その技術的特徴が本明細書中に必須なものとして説明されていなければ、適宜、削除することが可能である。

１０…システム、１００…車両、１１１…プロセッサ、１１２…メモリ、１１３…入出力インタフェース、１１４…内部バス、１１５…車両位置推定部、１１６…揺動エリア検知部、１１７…走行制御部、１１９…アクチュエータ制御部、１２０…アクチュエータ群、１２１…走行用モータ、１３０…通信装置、１４０…内界センサ群、１４１…車輪速センサ、１４２…加速度センサ、１４３…ヨーレートセンサ、１４４…舵角センサ、１４５…モータレゾルバ、１５０…外界センサ群、１５１…カメラ、１５２…ＬｉＤＡＲ、２００…サーバ、２０１…プロセッサ、２０２…メモリ、２０３…入出力インタフェース、２０４…内部バス、２０５…通信装置、２１０…車両位置推定部、２２０…揺動エリア検知部、２３０…走行制御部、３００…車外センサ、４００…報知装置

Claims (5)

1. 制御装置であって、
   無人運転により走行可能な車両の走行状態を検出するセンサから検出データを取得する取得部と、
   前記検出データが路面状況に起因する外乱の影響を受けやすい区域として予め定められた特定区域内に前記車両が位置しているか否かを判定する判定部と、
   前記検出データを用いて前記車両の走行を制御可能な走行制御部であって、前記判定部により前記特定区域内に前記車両が位置していると判定された場合には、前記判定部により前記特定区域外に前記車両が位置していると判定された場合に比べて前記車両の走行制御に対する前記検出データの寄与度を低くする走行制御部と、
   を備える、制御装置。
2. 請求項１に記載の車両の制御装置であって、
   前記判定部は、前記車両の位置情報と前記特定区域を示すマップとを用いて、前記車両が前記特定区域内に位置しているか否かを判定する、制御装置。
3. 請求項１または２に記載の車両の制御装置であって、
   前記判定部は、前記特定区域内に人が存在するか否かをさらに判定し、
   前記走行制御部は、前記特定区域内に前記車両が位置しており、かつ、前記特定区域内に人が存在すると前記判定部により判定された場合に、前記特定区域内に前記車両が位置しており、かつ、前記特定区域内に人が存在しないと前記判定部により判定された場合に比べて前記車両の走行制御に対する前記検出データの寄与度を低くする、制御装置。
4. 請求項１または２に記載の車両の制御装置であって、
   前記検出データは、前記車両の加速度に対応したパラメータおよび前記車両のヨーレートに対応したパラメータを含み、
   前記走行制御部は、前記判定部により前記特定区域内に前記車両が位置していると判定された場合には、前記検出データに含まれる前記車両の加速度に対応したパラメータおよび前記車両のヨーレートに対応したパラメータを用いずに前記車両の走行を制御する、制御装置。
5. 請求項１または２に記載の車両の制御装置であって、
   前記走行制御部は、前記特定区域外で前記検出データが前記外乱の影響を受けていると判定した場合には、報知装置による報知を実行する、制御装置。