JPWO2017029847A1 - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法及びプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】センサ間の検出結果の差異を適切に取り扱うことが可能な情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】移動体に関する第１の情報を検出する検出部と、外部の装置により検出された前記移動体に関する第２の情報を取得する取得部と、同一の前記移動体について検出された前記第１の情報と前記第２の情報との比較結果に基づく処理を制御する制御部と、を備える情報処理装置。
【選択図】図１

Description

本開示は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
近年、車載のセンサ又は路上の監視カメラ等のセンサを用いて車の安全性を向上させる交通システムが注目されている。そのような交通システムでは、複数のセンサにより検出された情報を統合することで有用な情報が抽出され、ドライバーに通知される又は自動運転の入力情報にされる等の活用がなされている。
そのような技術の一例として、例えば、下記特許文献１では、自車両及び他車両において検出された位置情報及び速度情報に基づいて、自車両と他車両との相対的な位置関係を認識する技術が開示されている。
また、下記特許文献２では、環境設置されたカメラにより撮像された画像に基づいて、自車両から見て死角となる位置に潜む他車両や歩行者に関する情報をドライバーに通知する技術が開示されている。
特開２０１４−７１８３９号公報 特開２０１３−２００８２０号公報
上記の特許文献１又は２などで提案されている技術は、未だ開発されてから日が浅く、さまざまな局面でセンサを活用するための技術が十分に提案されているとはいいがたい。例えば、センサ間の検出結果の差異を適切に取り扱うための技術も、十分には提案されていないものの一つである。
そこで、本開示では、センサ間の検出結果の差異を適切に取り扱うことが可能な、新規かつ改良された情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提案する。
本開示によれば、移動体に関する第１の情報を検出する検出部と、外部の装置により検出された前記移動体に関する第２の情報を取得する取得部と、同一の前記移動体について検出された前記第１の情報と前記第２の情報との比較結果に基づく処理を制御する制御部と、を備える情報処理装置が提供される。
また、本開示によれば、移動体に関する第１の情報を検出することと、外部の装置により検出された前記移動体に関する第２の情報を取得することと、同一の前記移動体について検出された前記第１の情報と前記第２の情報との比較結果に基づく処理をプロセッサにより制御することと、を含む情報処理方法が提供される。
また、本開示によれば、コンピュータを、移動体に関する第１の情報を検出する検出部と、外部の装置により検出された前記移動体に関する第２の情報を取得する取得部と、同一の前記移動体について検出された前記第１の情報と前記第２の情報との比較結果に基づく処理を制御する制御部と、として機能させるためのプログラムが提供される。
以上説明したように本開示によれば、センサ間の検出結果の差異を適切に取り扱うことが可能である。なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
本開示の一実施形態に係るシステムの概要を説明するための説明図である。 第１の実施形態に係る車載型センサ装置の論理的な構成の一例を示すブロック図である。 同実施形態に係る環境設置型センサ装置の論理的な構成の一例を示すブロック図である。 同実施形態に係るセンサ異常の判定処理を説明するための説明図である。 同実施形態に係るセンサ異常の判定処理を説明するための説明図である。 同実施形態に係るＵＩ例を説明するための図である。 同実施形態に係るセンサ情報の補完処理を説明するための説明図である。 同実施形態に係る車載型センサ装置において実行される情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。 同実施形態に係る車載型センサ装置において実行される第２のセンサ情報の取得処理の流れの一例を示すフローチャートである。 同実施形態に係る車載型センサ装置において実行される第２のセンサ情報の取得処理の流れの一例を示すフローチャートである。 同実施形態に係る車載型センサ装置において実行されるセンサ異常の判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 同実施形態に係る車載型センサ装置において実行されるキャリブレーション処理の流れの一例を示すフローチャートである。 同実施形態に係る車載型センサ装置において実行される警告処理の流れの一例を示すフローチャートである。 同実施形態に係る車載型センサ装置において実行される自動運転処理の流れの一例を示すフローチャートである。 車両システムのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．はじめに
１．１．概要
１．２．技術的課題
２．第１の実施形態
２．１．車載型センサ装置の構成例
２．２．環境設置型センサ装置の構成例
２．３．技術的特徴
２．４．処理の流れ
３．ハードウェア構成例
４．まとめ
＜＜１．はじめに＞＞
＜１．１．概要＞
まず、図１を参照して、本開示の一実施形態に係るシステム１の概要を説明する。
図１は、本実施形態に係るシステム１の概要を説明するための説明図である。図１では、車両１０ＡがＸ方向に、車両１０Ｂが−Ｙ方向にそれぞれ走行して、交差点に進入しつつある状況を示している。例えば、車両１０Ａのドライバーにとっては、車両１０Ｂを視認できない場合もあるので、車両１０Ｂの情報が提供されることが望ましい。車両１０Ｂのドライバーにとっても同様である。
そのため、システム１に含まれる各センサ装置は、内蔵する又は接続されたセンサにより検出した情報を互いに共有する。これにより、システム１は、多様なサービスを提供することが可能となる。例えば、システム１は、ドライバーにドライバー自身が認識していない危険を通知したり、車両の自動運転のための情報を各車両に提供したりする。
センサ装置は、例えば車両１０Ａ、１０Ｂ等の移動体に搭載され得る。また、センサ装置は、例えば信号機２０Ａ、２０Ｂ等の施設に搭載され得る。例えば、車両１０Ａに搭載されたセンサ装置（図２を参照して説明する車載型センサ装置１００）、及び信号機２０Ａに搭載されたセンサ装置（図３を参照して説明する環境設置型センサ装置２００）は、車両１０Ａ又は車両１０Ａのドライバーに関するセンシングを行う。同様に、車両１０Ｂに搭載されたセンサ装置、及び信号機２０Ｂに搭載されたセンサ装置は、車両１０Ｂ又は車両１０Ｂのドライバーに関するセンシングを行う。そして、車両１０Ａ又は車両１０Ａのドライバーに関して得られたセンサ情報、及び車両１０Ｂ又は車両１０Ｂのドライバーに関して得られたセンサ情報は、これらのセンサ装置の間で共有される。これにより、各センサ装置は、共有されたセンサ情報に基づく処理を行うことができる。例えば、車両１０Ａに搭載されたセンサ装置は、車両１０Ｂ又は車両１０Ｂのドライバーに関して得られたセンサ情報に基づいて、車両１０Ｂとの事故を回避するための処理を行う。
情報の共有は、例えばセンサ装置間で直接的に行われてもよい。他にも、情報の共有、及び／又は共有された情報に基づく処理は、例えばクラウド上のサーバ３０により行われてもよい。情報共有される地理的範囲が限定され得ることを考慮すれば、サーバ３０は例えば移動体通信の基地局に設けられるＭＥＣ（Mobile edge Computing）サーバとして実現されることも、サービスのレイテンシ低減のために有効である。
＜１．２．技術的課題＞
上記説明したシステム１では、車両等の移動体及び信号機等の設備といった多様な装置にセンサが搭載される。システム１により提供されるサービスは、これらのセンサにより検出された情報に基づく。そのため、サービスの質は、センサが正常であるか又は異常であるかに依存することとなる。
センサの異常は、多様な要因により発生し得る。その要因としては、例えば霧又は雨といった天候の影響、荒い運転によるセンサ設置角の変化等が挙げられる。センサが搭載される装置の数が膨大になり得ることを考慮すると、センサの異常が自律的に発見され、正常な状態に自動的に修正されることが望ましい。
そこで、上記事情を一着眼点にして本開示の一実施形態に係るシステム１を創作するに至った。本実施形態に係るシステム１では、センサの異常が自律的に発見され、センサの異常に応じた処理が行われる。
＜＜２．第１の実施形態＞＞
まず、図２及び図３を参照して、各装置の構成例を説明する。
＜２．１．車載型センサ装置の構成例＞
図２は、本実施形態に係る車載型センサ装置１００の論理的な構成の一例を示すブロック図である。図２に示すように、車載型センサ装置１００は、検出部１１０、取得部１２０、第１の通知部１３０、第２の通知部１４０、運転制御部１５０、記憶部１６０及び制御部１７０を含む。
（１）検出部１１０
検出部１１０は、多様な情報を検出（センシング）する機能を有する。
例えば、検出部１１０は、移動体に関する情報を検出する。この移動体は、車載型センサ装置１００が搭載される移動体自身であってもよいし、それ以外の移動体であってもよい。検出される情報は、例えば移動体の位置、速度、加速度、及び／又は大きさを含み得る。検出部１１０は、ステレオカメラ、レーザレンジセンサ、又はミリ波レーダ等を含んでいてもよい。また、検出部１１０は、ジャイロセンサ、又は加速度センサ等を含んでいてもよい。また、検出部１１０は、車両の各部に配置され、エンジンの回転数、トルク、又は車両の操作状態等を検出するための各種センサを含んでいてもよい。検出部１１０は、これらのセンサにより得られた生データから、速度等を認識するための認識モジュールを含むものとする。
検出部１１０により検出された情報を、以下では第１のセンサ情報（第１の情報）とも称する。
（２）取得部１２０
取得部１２０は、外部の装置により検出された移動体に関する情報を取得する機能を有する。例えば、取得部１２０は、他のセンサ装置（他の車載型センサ装置１００又は環境設置型センサ装置２００）により検出された情報（第１のセンサ情報）を取得する。例えば、取得部１２０は、通信装置により実現され得る。
取得部１２０により取得された情報を、以下では第２のセンサ情報（第２の情報）とも称する。なお、第２のセンサ情報は、取得元の他のセンサ装置にとっての第１のセンサ情報である。第１のセンサ情報と第２のセンサ情報とを特に区別する必要がない場合、センサ情報と総称する。
（３）第１の通知部１３０
第１の通知部１３０は、車載型センサ装置１００が搭載される車両のドライバー（ユーザ）へ、多様な情報を通知する機能を有する。例えば、第１の通知部１３０は、表示装置、音声出力装置、又は振動等を行うアクチュエータ等により実現され得る。
（４）第２の通知部１４０
第２の通知部１４０は、車載型センサ装置１００が搭載される車両以外の装置へ、多様な情報を通知する機能を有する。例えば、第２の通知部１４０は、通信装置により実現され得る。他にも、第２の通知部１４０は、表示装置により実現されてもよい。その場合、受信側は、例えば表示された情報を画像認識等することで、通知された情報を認識し得る。
（５）運転制御部１５０
運転制御部１５０は、車載型センサ装置１００が搭載された車両の自動運転を行う機能を有する。例えば、運転制御部１５０は、第１のセンサ情報又は第２のセンサ情報に基づいて、車載型センサ装置１００が搭載された車両、他の車両、及び路面の状況を把握し、ステアリング制御、アクセル制御、及びブレーキ制御等を行う。運転制御部１５０による自動運転機能のＯＮ／ＯＦＦは、制御部１７０により切り替えられる。
（６）記憶部１６０
記憶部１６０は、車載型センサ装置１００の動作のためのプログラム及び様々なデータを一時的に又は恒久的に記憶する。
（７）制御部１７０
制御部１７０は、演算処理装置及び制御装置として機能し、各種プログラムに従って車載型センサ装置１００内の動作全般を制御する。制御部１７０は、車載型センサ装置１００の様々な機能を提供する。制御部１７０により提供される機能については、後に詳細に説明する。
＜２．２．環境設置型センサ装置の構成例＞
図３は、本実施形態に係る環境設置型センサ装置２００の論理的な構成の一例を示すブロック図である。図３に示すように、環境設置型センサ装置２００は、検出部２１０、取得部２２０、第１の通知部２３０、第２の通知部２４０、記憶部２５０及び制御部２６０を含む。これらの構成要素の機能は、車載型センサ装置１００に含まれる検出部１１０、取得部１２０、第１の通知部１３０、第２の通知部１４０、記憶部１６０及び制御部１７０と同様である。即ち、環境設置型センサ装置２００は、運転制御部１５０以外、車載型センサ装置１００と同様の機能構成を有する。
以上、各装置の構成例を説明した。
＜２．３．技術的特徴＞
続いて、図４〜図７を参照して、本実施形態に係る車載型センサ装置１００の技術的特徴を説明する。以下では、ひとつの車載型センサ装置１００に着目して技術的特徴を説明する。着目する車載型センサ装置１００が搭載される車両を自車両とも称し、他の車両を他車両とも称する。他車両に搭載される車載型センサ装置１００を、他の車載型センサ装置１００とも称する。また、車載型センサ装置１００以外のセンサ装置（他の車載型センサ装置１００又は環境設置型センサ装置２００）を、他のセンサ装置とも称する。
（１）情報の共有
各センサ装置は、情報の共有を行う。例えば、車載型センサ装置１００（例えば、第２の通知部１４０）は、他のセンサ装置へ第１のセンサ情報を送信する。また、車載型センサ装置１００（例えば、取得部１２０）は、他のセンサ装置から第２のセンサ情報を取得する。
車載型センサ装置１００（例えば、制御部１７０）は、自車両から所定距離内に存在する他のセンサ装置との間でセンサ情報を共有してもよい。所定距離内に存在するか否かは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の近距離無線通信信号の送受信結果、又は予め登録された他のセンサ装置の位置情報に基づいて判定され得る。各センサ装置は、サーバ３０を経由して互いの位置情報を送受信していてもよい。
車載型センサ装置１００は、自身で検出可能な範囲と重複する範囲を検出可能な他のセンサ装置から、優先的に第２のセンサ情報を取得してもよい。その場合、車載型センサ装置１００は、同一の範囲に関する多面的なセンサ情報を知得可能である。
車載型センサ装置１００は、自身で検出可能な範囲と重複しない範囲（即ち、死角）を検出可能な他のセンサ装置から、優先的に第２のセンサ情報を取得してもよい。より簡易には、車載型センサ装置１００は、死角に存在する他のセンサ装置から、優先的に第２のセンサ情報を取得してもよい。ここで、死角とは、自車両との間に障害物があるなどの原因で、車載型センサ装置１００のセンサからではセンサ情報を検出できない領域を指す。車載型センサ装置１００は、死角にかかるセンサ情報を取得することで、より広い範囲のセンサ情報を知得可能である。
車載型センサ装置１００（例えば、取得部１２０）は、自車両の近傍又は将来近傍になると予測される他のセンサ装置から、優先的に第２のセンサ情報を取得してもよい。その場合、車載型センサ装置１００は、自車両の将来に関連するセンサ情報を効率的に知得可能である。
車載型センサ装置１００（例えば、取得部１２０）は、自身（即ち、検出部１１０）よりも精度よくセンサ情報を検出可能な他のセンサ装置から、優先的に第２のセンサ情報を取得してもよい。その場合、車載型センサ装置１００は、より精度の高いセンサ情報を効率的に知得可能である。
上記説明した、どの他のセンサ装置から優先的に第２のセンサ情報を取得するかの基準は、任意の順位付けがなされてもよいし、適宜組み合わされてもよい。
（２）共有されるセンサ情報
共有されるセンサ情報は多様に考えられる。
例えば、センサ情報は、移動体に関する情報を含み得る。センサ情報は、例えば、移動体の位置、大きさ、種類、速度、加速度、移動方向、検出精度、又は検出時刻の少なくともいずれかを含み得る。センサ情報は、複数の移動体の各々の上記情報を含み得る。ここで、移動体とは、自車両であってもよいし、他車両であってもよいし、歩行者等の任意の移動体であってもよい。
また、センサ情報は、ドライバーの生体情報を含み得る。生体情報は、心拍、体温、発汗、血圧、発汗、脈拍、呼吸、瞬目、眼球運動、凝視時間、瞳孔径の大きさ、血圧、脳波、体動、体位、皮膚温度、皮膚電気抵抗、ＭＶ（マイクロバイブレーション）、筋電位、又はＳＰＯ２（血中酸素飽和度）の少なくともいずれかを含み得る。生体情報は、これらの情報そのものを含んでいてもよいし、例えば体温及び発汗等に基づいて認識される緊張度等を示す情報が含まれていてもよい。
また、センサ情報は、信頼度を含み得る。信頼度は、センサ情報の確からしさを示す情報である。例えば、信頼度は、センサの性能が良い、所定期間以上の期間に渡って情報の一貫性が有る、複数のセンサにより検出されたセンサ情報である、自車両が所定速度以下で走行中に検出されたセンサ情報である、等において高い値となる。
また、センサ情報は、当該センサ情報を検出したセンサ装置又は当該センサ装置が搭載される装置の属性情報又は内部状態を示す情報を含み得る。センサ情報は、例えば、車載型か環境設置型かを示す情報、センサ装置が設けられた位置及び姿勢を示す情報、又はセンサ装置が含むセンサの識別情報の少なくともいずれかを含み得る。
（３）共有された情報に基づく処理
車載型センサ装置１００は、共有された情報に基づいて多様な処理を行い得る。
（３−１）比較結果に基づく処理
車載型センサ装置１００（例えば、制御部１７０）は、同一の移動体について検出された第１のセンサ情報と第２のセンサ情報との比較結果に基づく処理を制御してもよい。
（異常判定）
例えば、車載型センサ装置１００（例えば、制御部１７０）は、比較結果に基づいて検出部１１０の異常を判定する。検出部１１０は、複数のセンサを有し得る。車載型センサ装置１００は、これらの複数のセンサの各々について異常を判定してもよい。検出部１１０の異常を、以下ではセンサ異常とも称する。
車載型センサ装置１００は、第１のセンサ情報と第２のセンサ情報との誤差が所定の条件を満たす場合に、センサ異常であると判定する。例えば、車載型センサ装置１００は、同一の移動体に関する第１のセンサ情報と第２のセンサ情報との誤差が閾値よりも大きい場合にセンサ異常であると判定し、誤差が閾値以下である場合は正常であると判定する。この点について、図４及び図５を参照して詳しく説明する。
図４及び図５は、本実施形態に係るセンサ異常の判定処理を説明するための説明図である。図４では、車両１０Ａ及び１０ＢがＸ方向に走行して、信号機２０が設けられた横断歩道に到達しつつある状況を示している。横断歩道では、人１０Ｃが横断中である。このような状況下では、例えば車両１０Ａ、１０Ｂ及び信号機２０に搭載されたセンサ装置（車載型センサ装置１００又は環境設置型センサ装置２００）は、移動体である人１０Ｃに関するセンサ情報を共有する。センサ情報の共有結果を図５に示す。座標４０Ａは、車両１０Ａに搭載された車載型センサ装置１００Ａにより検出された人１０Ｃの位置を示す。座標４０Ｂは、車両１０Ｂに搭載された車載型センサ装置１００Ｂにより検出された人１０Ｃの位置を示す。座標４０Ｃは、信号機２０に搭載された環境設置型センサ装置２００により検出された人１０Ｃの位置を示す。例えば、座標４０Ｂと４０Ｃから座標４０Ａは離れているので、車載型センサ装置１００Ａは、自身のセンサは異常であると判定し得る。
各センサ情報の対象が同一の移動体であるか否かは、多様な方法により判定され得る。例えば、各センサ情報が対象とする移動体の座標が所定距離以内である場合に、同一の移動体であると判定され得る。また、各センサ情報が対象とする移動体から同一の識別情報が認識された場合に、同一の移動体であると判定され得る。識別情報は、車両又はセンサ装置から発信される識別ＩＤであってもよいし、ナンバープレートを画像認識することで得られる自動車登録番号等であってもよい。
車載型センサ装置１００は、信頼度が所定値以上のセンサ情報のみを比較対象としてもよい。これにより、異常値との比較に基づいてセンサ異常が誤って判定されることが防止される。
また、車載型センサ装置１００は、第１のセンサ情報との比較処理を、複数の第２のセンサ情報との間でそれぞれ行ってもよい。その場合、車載型センサ装置１００は、センサ異常が判定された割合に基づいて、最終的なセンサ異常の有無を判定してもよいし、センサ異常の判定結果の確信度を設定してもよい。
車載型センサ装置１００は、比較対象となる第２のセンサ情報を、任意の基準で選択してもよい。例えば、車載型センサ装置１００は、自車両に対向する他車両に搭載された他の車載型センサ装置１００から取得された第２のセンサ情報を優先的に選択してもよい。その場合、比較対象となる第２のセンサ情報を短時間で大量に収集することが可能となる。また、車載型センサ装置１００は、自車両の前後の他車両又は並走する他車両に搭載された他の車載型センサ装置１００から取得された第２のセンサ情報を優先的に選択してもよい。その場合、データ通信量が多い第２のセンサ情報を取得すること又は時間がかかる比較処理を行うことが可能となる。また、車載型センサ装置１００は、停車中の他車両に搭載された他の車載型センサ装置１００又は施設に搭載された環境設置型センサ装置２００から取得された第２のセンサ情報を優先的に選択してもよい。その場合、より安定した（即ち、信頼度が高い）第２のセンサ情報を収集することが可能となる。
以下、センサ異常の判定処理の具体例を説明する。
例えば、信頼度が所定値以上である第１のセンサ情報と第２のセンサ情報とのペアが所定時間内にｎ個得られたものとする。その場合、車載型センサ装置１００は、下記の数式（１）により評価値を算出して、評価値が閾値より大きい場合にセンサ異常であると判定する。
Figure 2017029847
ここで、ｓｉは、ペアｉに係る差分値である。例えば、差分値は、センサ情報を数値ベクトルで表現した場合の、第１のセンサ情報と第２のセンサ情報とのユークリッド距離である。Ｉ（ｓｉ＞ｃ）は、ｓｉがｃより大きい場合に１、ｃ以下である場合に０の値をとる。ｃは、閾値であり、あらかじめ設定される。
また、上記数式（１）に代わり、信頼度により重み付けされた下記の数式（２）が用いられてもよい。
Figure 2017029847
ここで、ｒｉは、ｉ番目のセンサ情報のペアにおける双方の信頼度の積である。
以上、センサ異常の判定処理の具体例を説明した。
なお、上記では、車載型センサ装置１００は、第１のセンサ情報と他のセンサ装置により検出された第２のセンサ情報との関係で、自身のセンサの異常を判定するものとして説明した。同様の方法で、車載型センサ装置１００は、自身が有する複数のセンサにより検出されたセンサ情報同士の関係で、センサの異常を判定してもよい。
（警告）
例えば、車載型センサ装置１００（例えば、第１の通知部１３０及び制御部１７０）は、センサ異常を示す情報をドライバー（ユーザ）へ通知する。これにより、ドライバーは、自車両のセンサ異常を認識し、例えば自動運転から手動運転に切り替えたりする等、センサ異常への対応が可能となる。図６に、このような通知に係るＵＩ例を示した。例えば、後方カメラセンサＢに異常が発生した場合、図６に示すように、車載型センサ装置１００は、後方カメラセンサＢが正しく動作していない旨の警告文をディスプレイ１３１によりを表示すると共に、警告音１３２を出力する。
例えば、車載型センサ装置１００（例えば、第２の通知部１４０及び制御部１７０）は、センサ異常を示す情報を他の装置へ通知する。例えば、車載型センサ装置１００は、センサ異常を示す情報を、他のセンサ装置、保険会社の装置、ディーラーの装置、障害ＤＢ（Data Base）へ通知する。これにより、自車両のセンサ異常が周囲に共有され、センサ異常への適切な対応が実現される。例えば、センサ異常が車両の修理施設へ通知されると、修理施設は、かかるセンサを予め発注することが可能となり、速やかな修理を行うことが可能となる。また、センサ異常がロードサービス提供者へ通知されると、ドライバーは、ロードサービス提供者へ連絡を行わなくても、ロードサービスの提供を受けることができる。また、センサ異常が周囲の他車両へ通知されると、他車両は、事故回避のために車間距離を空ける等の対応を行うことができる。
（キャリブレーション）
例えば、車載型センサ装置１００（例えば、検出部１１０及び制御部１７０）は、第１のセンサ情報と第２のセンサ情報との誤差が低減するよう検出部１１０を調整してもよい。具体的には、車載型センサ装置１００は、検出部１１０に含まれる各センサ又は認識モジュールのパラメータを調整することで、キャリブレーションを行う。例えば、車載型センサ装置１００は、上記数式（１）又は数式（２）により算出した差分の評価値を蓄積し、蓄積した評価値が小さくなる方向に変化するようキャリブレーションを行う。キャリブレーションに、信頼度が加味されてもよい。このようなキャリブレーション処理により、車載型センサ装置１００は、自身のセンサの異常を正すことが可能である。
（利用するセンサ情報の選択）
例えば、車載型センサ装置１００（例えば、制御部１７０）は、利用するセンサ情報の選択を行ってもよい。例えば、車載型センサ装置１００は、異常であると判定された検出部１１０により検出された第１のセンサ情報に代えて、対応する（同種のセンサにより検出された）第２のセンサ情報を用いてもよい。これにより、例えば正常なセンサにより得られたセンサ情報のみを用いた自動運転が実現され、自動運転の安全性が向上する。また、車載型センサ装置１００は、センサに異常がある場合であっても、自車両の自動運転を継続させることができる。なお、利用するセンサ情報の選択が行われた場合、車載型センサ装置１００（例えば、第１の通知部１３０）は、当該選択に関する情報をユーザへ通知してもよい。例えば、車載型センサ装置１００は、利用するセンサ情報を切り替えたことを示す情報、及び利用するセンサ情報の取得元の他のセンサ装置を示す情報等をユーザへ通知し得る。
（自動運転）
車載型センサ装置１００（例えば、運転制御部１５０及び制御部１７０）は、共有されたセンサ情報を用いて、自動運転を行ってもよい。車載型センサ装置１００は、上述した利用するセンサ情報の選択処理、又はセンサ情報の補完処理を経ることで、正しいセンサ情報に基づく自動運転を行うことができる。
センサ異常が発生した場合、車載型センサ装置１００（例えば、運転制御部１５０及び制御部１７０）は、車載型センサ装置１００に対応する車両（即ち、自車両）の自動運転を停止させてもよい。具体的には、車載型センサ装置１００は、自車両を停止させたり、自動運転から手動運転に切り替えたりする。これにより、異常なセンサにより検出されたセンサ情報を用いた自動運転が行われることが防止される。
自動運転が停止されるまでの間、上述したように、第２のセンサ情報が自動運転のために利用される。そして、第２のセンサ情報が得られる範囲を出た場合又はその範囲内で、自動運転は停止され得る。そのため、車載型センサ装置１００（例えば、運転制御部１５０及び制御部１７０）は、自車両が他のセンサ装置の第２のセンサ情報の検出範囲内により長く滞在するよう自車両を制御してもよい。例えば、車載型センサ装置１００は、スピードを落としたり、他のセンサ装置が数多く存在する道を選んで走行したり、環境設置型センサ装置２００が設置された曲がり角で曲がるよう、自車両を制御する。これにより、自動運転が停止されるまでの期間が長くなるので、ユーザは落ち着いて手動運転の準備を行うことができる。
（３−２）センサ情報の補完
車載型センサ装置１００（例えば、制御部１７０）は、センサ情報の補完を行ってもよい。例えば、車載型センサ装置１００は、検出部１１０に含まれない種類のセンサにより得られた第２のセンサ情報により、第１のセンサ情報を補完してもよい。また、車載型センサ装置１００は、自身で検出可能な範囲と重複しない範囲（即ち、死角）を検出可能な他のセンサ装置から得られた第２のセンサ情報により、第１のセンサ情報を補完してもよい。なお、センサ情報の補完が行われた場合、車載型センサ装置１００（例えば、第１の通知部１３０）は、当該補完に関する情報をユーザへ通知してもよい。例えば、車載型センサ装置１００は、センサ情報の補完が行われたことを示す情報、及び補完している他のセンサ装置を示す情報等をユーザへ通知し得る。
センサ情報の補完により、車載型センサ装置１００が利用可能なセンサ情報の情報量が増加する。例えば、車載型センサ装置１００は、第１のセンサ情報に加えて、補完した第２のセンサ情報を運転制御部１５０へ入力することで、第１のセンサ情報のみを入力する場合と比較して、より安全性が高い自動運転を実現することができる。
以下、図７を参照して、死角のセンサ情報の補完について説明する。
図７は、本実施形態に係るセンサ情報の補完処理を説明するための説明図である。図７では、車両１０ＡがＸ方向に、車両１０Ｂが−Ｙ方向にそれぞれ走行して、それぞれが曲がり角に差し掛かっている状況を示している。車両１０Ａのフロント側にセンサが設けられており、曲がり角内側に設けられた壁５０の影響で死角６０が生じているものとする。その場合、車両１０Ａに搭載された車載型センサ装置１００は、死角６０に設けられた又は死角６０を検出範囲とする、監視カメラ２０に設けられた環境設置型センサ装置２００から第２のセンサ情報を取得して、第１のセンサ情報を補完する。これにより、車載型センサ装置１００は、死角６０に存在する車両１０Ｂの存在を加味した自動運転を行うことができるので、事故回避率が向上する。
他にも、車載型センサ装置１００は、第１のセンサ情報のうち精度（又は信頼度）が低い情報を、第２のセンサ情報により補完してもよい。例えば、トンネルの出入り口では、トンネルの内外で明暗の差が大きいため、トンネル内の自車両からトンネル外の様子を正確に検出することは困難である。そのため、車載型センサ装置１００は、トンネル外に存在する他のセンサ装置から第２のセンサ情報を取得して、第１のセンサ情報を補完してもよい。また、車載型センサ装置１００は、単に他のセンサ装置の方が自身よりもセンサ精度が高い場合に、当該他のセンサ装置から取得した第２のセンサ情報で、第１のセンサ情報を補完してもよい。
（３−３）予測
車載型センサ装置１００（例えば、制御部１７０）は、センサ情報に基づいて予測を行ってもよい。
例えば、車載型センサ装置１００は、将来のセンサ情報の予測を行ってもよい。詳しくは、車載型センサ装置１００は、移動体の位置、大きさ、種類、速度、加速度、又は移動方向の予測を行ってもよい。他にも、車載型センサ装置１００は、ドライバーの生体情報の予測を行ってもよい。また、車載型センサ装置１００は、信頼度の予測を行ってもよい。さらに、これらの予測値が、共有されるセンサ情報に含まれてもよい。もちろん、車載型センサ装置１００は、この予測値に関しても、上述した比較結果に基づく処理、及びセンサ情報の補完を同様に行い得る。
例えば、車載型センサ装置１００は、上記センサ情報の予測に基づいて、各車両間の相対関係の予測を行ってもよい。例えば、車載型センサ装置１００は、自車両と他車両との距離、接近速度、又は接近加速度等を予測し得る。
（３−４）その他
他にも車載型センサ装置１００（例えば、制御部１７０）は、センサ情報に基づいて多様な処理を行い得る。例えば、車載型センサ装置１００は、センサ情報に基づいて自車両の位置推定、衝突確率の推定、物体の種類の認識、システム状態の確認等の、多様な処理を行い得る。
以上、本実施形態に係る車載型センサ装置１００の技術的特徴を説明した。上記説明した技術的特徴は、自動運転に関する特徴以外、環境設置型センサ装置２００も同様に有し得る。
＜２．４．処理の流れ＞
続いて、図８〜図１３を参照して、本実施形態に係る車載型センサ装置１００において実行される処理の流れを説明する。
（１）全体的な処理
図８は、本実施形態に係る車載型センサ装置１００において実行される情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。
図８に示すように、まず、検出部１１０は、第１のセンサ情報を検出する（ステップＳ１００）。続いて、取得部１２０は、第２のセンサ情報を取得する（ステップＳ２００））。そして、制御部１７０は、第１のセンサ情報と第２のセンサ情報とを比較することでセンサ異常を判定し（ステップＳ３００）、キャリブレーションを行う（ステップＳ４００）。次いで、制御部１７０は、検出部１１０の異常を示す警告を、ユーザ及び／又は他の装置へ通知する（ステップＳ５００）。そして、運転制御部１５０は、自動運転を行う（ステップＳ６００）。
以上、全体的な処理の流れの一例を説明した。続いて、各ステップにおける詳細な処理の流れを説明する。
（２）第２のセンサ情報の取得処理
まず、図９を参照して第１の例を説明し、続いて図１０を参照して第２の例を説明する。
（２−１）第１の例
図９は、本実施形態に係る車載型センサ装置１００において実行される第２のセンサ情報の取得処理の流れの一例を示すフローチャートである。本フローは、図８におけるステップＳ２００における処理の詳細な流れを示している。
図９に示すように、まず、取得部１２０は、自車両からの距離が閾値Ｘ１以内である他のセンサ装置の位置情報をサーバ３０から取得する（ステップＳ２０２）。次いで、制御部１７０は、自車両の位置情報とサーバ３０から取得した位置情報とから、自車両と他のセンサ装置との距離を算出し、算出した距離が閾値Ｘ２以内である他のセンサ装置を、近傍のセンサ装置であると判定する（ステップＳ２０４）。
また、制御部１７０は、取得部１２０が他のセンサ装置からの近距離無線通信信号の受信に成功した場合、送信元の他のセンサ装置を、近傍のセンサ装置であると判定する（ステップＳ２０６）。
そして、取得部１２０は、近傍のセンサ装置から第２のセンサ情報を取得する（ステップＳ２０８）。
（２−２）第２の例
図１０は、本実施形態に係る車載型センサ装置１００において実行される第２のセンサ情報の取得処理の流れの一例を示すフローチャートである。本フローは、図８におけるステップＳ２００における処理の詳細な流れを示している。
図１０に示すように、まず、制御部１７０は、死角の位置情報を算出する（ステップＳ２１２）。例えば、制御部１７０は、自車両の前方を撮像した撮像画像に基づいて壁等の障害物を認識し、認識した障害物より後方の領域の位置情報を自車両の位置情報に基づいて算出する。
そして、制御部１７０は、近傍のセンサ装置のうち、算出した死角の位置情報に含まれる位置情報を有する他のセンサ装置から、第２のセンサ情報を取得する（ステップＳ２１４）。なお、近傍のセンサ装置の判定は、図９を参照して上記説明した処理と同様にして行われ得る。
（３）センサ異常の判定処理
図１１は、本実施形態に係る車載型センサ装置１００において実行されるセンサ異常の判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。本フローは、図８におけるステップＳ３００における処理の詳細な流れを示している。
図１１に示すように、まず、制御部１７０は、同一の移動体について検出された第１のセンサ情報と第２のセンサ情報とをペアリングする（ステップＳ３０２）。複数の他のセンサ装置から第２のセンサ情報が取得された場合、ペアは複数生成されることとなる。
次いで、制御部１７０は、複数のペアの中から、ペアに含まれるセンサ情報の信頼度が共に閾値Ｙ１以上であるペアを抽出する（ステップＳ３０４）。次に、制御部１７０は、抽出したペアについて差分の評価値を算出する（ステップＳ３０６）。この算出には、例えば上述した数式（１）又は数式（２）が用いられ得る。
そして、制御部１７０は、評価値が閾値Ｙ２以上であるペアの割合が閾値Ｙ３以上であるセンサ情報を検出したセンサは異常であると判定する（ステップＳ３０８）。
（４）キャリブレーション処理
図１２は、本実施形態に係る車載型センサ装置１００において実行されるキャリブレーション処理の流れの一例を示すフローチャートである。本フローは、図８におけるステップＳ４００における処理の詳細な流れを示している。
図１２に示すように、まず、制御部１７０は、上記ステップＳ３０６において算出される差分の評価値を蓄積する（ステップＳ４０２）。そして、制御部１７０は、蓄積した評価値に基づき、評価値が小さくなるようキャリブレーションを行う（ステップＳ４０４）。
（５）警告処理
図１３は、本実施形態に係る車載型センサ装置において実行される警告処理の流れの一例を示すフローチャートである。本フローは、図８におけるステップＳ５００における処理の詳細な流れを示している。
図１３に示すように、まず、制御部１７０は、上記ステップＳ４００においてキャリブレーションに失敗したセンサがあるか否かを判定する（ステップＳ５０２）。
キャリブレーションに失敗したセンサがある場合（ステップＳ５０２／ＹＥＳ）、制御部１７０は、ユーザ又は周囲の他車両にセンサ異常が発生した旨の警告を通知するよう第１の通知部１３０又は第２の通知部１４０を制御する（ステップＳ５０４）。キャリブレーションに失敗したセンサがない場合（ステップＳ５０２／ＮＯ）、制御部１７０は、警告を行わない。
（６）自動運転処理
図１４は、本実施形態に係る車載型センサ装置１００において実行される自動運転処理の流れの一例を示すフローチャートである。本フローは、図８におけるステップＳ６００における処理の詳細な流れを示している。
図１４に示すように、まず、制御部１７０は、検出部１１０に含まれる過半数のセンサが異常であると判定されたか否かを判定する（ステップＳ６０２）。
過半数のセンサが異常であると判定された場合（ステップＳ６０２／ＹＥＳ）、運転制御部１５０は、第２のセンサ情報に基づいて自動運転を行う（ステップＳ６０４）。そして、制御部１７０は、他のセンサ装置の第２のセンサ情報の検出範囲内で自車両を停止させる（ステップＳ６０６）。
一方で、過半数のセンサは正常であると判定された場合（ステップＳ６０２／ＮＯ）、運転制御部１５０は、第１のセンサ情報及び第２のセンサ情報に基づいて自動運転を行う（ステップＳ６０８）。
＜＜４．ハードウェア構成例＞＞
本開示に係る技術は、様々な製品へ応用可能である。例えば、車載型センサ装置１００は、自動車、電気自動車、ハイブリッド電気自動車、自動二輪車などのいずれかの種類の車両に搭載される装置として実現されてもよい。また、車載型センサ装置１００の少なくとも一部の構成要素は、車両に搭載される装置のためのモジュール（例えば、１つのダイで構成される集積回路モジュール）において実現されてもよい。
また、環境設置型センサ装置２００は、信号機、監視カメラ、デジタルサイネージ、電光掲示板などの環境に設置される装置として実現されてもよい。また、環境設置型センサ装置２００の少なくとも一部の構成要素は、環境に設置される装置のためのモジュール（例えば、１つのダイで構成される集積回路モジュール）において実現されてもよい。
＜４．１．車両制御システムの構成例＞
図１５は、本開示に係る技術が適用され得る車両制御システム９００の概略的な構成の一例を示すブロック図である。図１５に示す車両制御システム９００は、例えば、図２に示した車載型センサ装置１００を実現し得る。車両制御システム９００は、電子制御ユニット９０２、ストレージ装置９０４、入力装置９０６、車外センサ９０８、車両状態センサ９１０、搭乗者センサ９１２、通信ＩＦ９１４、出力装置９１６、動力生成装置９１８、制動装置９２０、ステアリング９２２及びランプ作動装置９２４を備える。
電子制御ユニット９０２は、演算処理装置及び制御装置として機能し、各種プログラムに従って車両制御システム９００内の動作全般を制御する。電子制御ユニット９０２は、後述するストレージ装置９０４と合わせて、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）として形成され得る。ＥＣＵ（即ち、電子制御ユニット９０２及びストレージ装置９０４）は、車両制御システム９００内に複数含まれてもよい。例えば、各種センサ類又は各種駆動系の各々に、それらを制御するためのＥＣＵが設けられ、それら複数のＥＣＵを協調的に制御するＥＣＵがさらに設けられてもよい。これら複数のＥＣＵ間は、ＣＡＮ（Controller Area Network）、ＬＩＮ（Local Interconnect Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）又はＦｌｅｘｒａｙ（登録商標）等の任意の規格に準拠した車載通信ネットワークを介して接続される。電子制御ユニット９０２は、例えば、図２に示す運転制御部１５０又は制御部１７０を形成し得る。
ストレージ装置９０４は、車両制御システム９００の記憶部の一例として形成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置９０４は、例えば、ＨＤＤ等の磁気記憶部デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス又は光磁気記憶デバイス等により実現される。ストレージ装置９０４は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置及び記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置などを含んでもよい。このストレージ装置９０４は、電子制御ユニット９０２が実行するプログラムや各種データ及び外部から取得した各種のデータ等を格納する。ストレージ装置９０４は、例えば、図２に示す記憶部１６０を形成し得る。
入力装置９０６は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、マイクロフォン、スイッチ及びレバー等、搭乗者（ドライバー又は同乗者）によって情報が入力される装置によって実現される。また、入力装置９０６は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール装置であってもよいし、車両制御システム９００の操作に対応した携帯電話やＰＤＡ等の外部接続機器であってもよい。また、入力装置９０６は、例えばカメラであってもよく、その場合搭乗者はジェスチャにより情報を入力することができる。さらに、入力装置９０６は、例えば、上記の入力手段を用いてユーザにより入力された情報に基づいて入力信号を生成し、電子制御ユニット９０２に出力する入力制御回路などを含んでいてもよい。搭乗者は、この入力装置９０６を操作することにより、車両制御システム９００に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。入力装置９０６は、例えば、図２に示す検出部１１０を形成し得る。
車外センサ９０８は、車外の情報を検出するセンサによって実現される。例えば、車外センサ９０８は、ソナー装置、レーダ装置、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging、Laser Imaging Detection and Ranging）装置、カメラ、ステレオカメラ、ＴｏＦ（Time Of Flight）カメラ、赤外線センサ、環境センサ、マイク等を含んでいてもよい。車外センサ９０８は、例えば、図２に示す検出部１１０を形成し得る。
車両状態センサ９１０は、車両状態に関する情報を検出するセンサによって実現される。例えば、車両状態センサ９１０は、アクセル開度、ブレーキ踏圧力、又はステアリング操舵角等の運転者による操作を検出するセンサを含んでいてもよい。また、車両状態センサ９１０は、内燃機関又はモータの回転数又はトルク等の、動力源の状態を検出するセンサを含んでいてもよい。また、車両状態センサ９１０は、ジャイロセンサ又は加速度センサ等の車両の動きに関する情報を検出するためのセンサを含んでいてもよい。また、車両状態センサ９１０は、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）衛星からのＧＮＳＳ信号（例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星からのＧＰＳ信号）を受信して装置の緯度、経度及び高度を含む位置情報を測定するＧＮＳＳモジュールを含んでもよい。なお、位置情報に関しては、車両状態センサ９１０は、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、携帯電話・ＰＨＳ・スマートフォン等との送受信、又は近距離通信等により位置を検知するものであってもよい。車両状態センサ９１０は、例えば、図２に示す検出部１１０を形成し得る。
搭乗者センサ９１２は、搭乗者に関する情報を検出するセンサによって実現される。例えば、搭乗者センサ９１２は、車内に設けられたカメラ、マイク、環境センサを含んでいてもよい。また、搭乗者センサ９１２は、搭乗者の生体情報を検出する生体センサを含んでいてもよい。生体センサは、例えば座面又はステアリングホイール等に設けられ、座席に座った搭乗者又はステアリングを握るドライバーの生体情報を検出可能である。搭乗者センサ９１２は、例えば、図２に示す検出部１１０を形成し得る。
なお、車外センサ９０８、車両状態センサ９１０、及び搭乗者センサ９１２といった各種センサは、それぞれ検出結果を示す情報を電子制御ユニット９０２へ出力する。これら各種センサは、電子制御ユニット９０２による制御に基づいて、センシング範囲又は精度等の設定を行ってもよい。また、これら各種センサは、例えば撮像された撮像画像に含まれる白線位置に基づいて、道路における自車両の走行位置を認識する処理等の、生データに基づく認識処理を行う認識モジュールを含んでいてもよい。
通信ＩＦ９１４は、車両制御システム９００による他の装置との通信を仲介する通信インタフェースである。通信ＩＦ９１４は、例えばＶ２Ｘ通信モジュールを含み得る。なお、Ｖ２Ｘ通信とは、車車間（Vehicle to Vehicle）通信及び路車間（Vehicle to Infrastructure）通信を含む概念である。他にも、通信ＩＦ９１４は、無線ＬＡＮ（Local Area Network）、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、３Ｇ、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＮＦＣ（Near Field Communication）又はＷＵＳＢ（Wireless USB）のための通信モジュールを含んでいてもよい。この通信ＩＦ９１４は、例えばインターネット又は車外の通信機器との間で、例えばＴＣＰ／ＩＰ等の所定のプロトコルに則して信号等を送受信することができる。通信ＩＦ９１４は、例えば、図２に示す取得部１２０又は第２の通知部１４０を形成し得る。
出力装置９１６は、取得した情報を搭乗者に対して視覚的又は聴覚的に通知することが可能な装置で実現される。このような装置として、インストルメントパネル、ヘッドアップディスプレイ、プロジェクタ又はランプ等の表示装置や、スピーカ又はヘッドホン等の音声出力装置がある。具体的には、表示装置は、車両制御システム９００が行った各種処理により得られた結果を、テキスト、イメージ、表、グラフ等、様々な形式で視覚的に表示する。その際、ＡＲ（Augmented Reality）オブジェクト等の仮想的なオブジェクトが表示されてもよい。他方、音声出力装置は、再生された音声データや音響データ等からなるオーディオ信号をアナログ信号に変換して聴覚的に出力する。上記表示装置又は上記音声出力装置は、例えば、図２に示す第１の通知部１３０を形成し得る。
動力生成装置９１８は、車両の駆動力を生成するための装置である。動力生成装置９１８は、例えば内燃機関により実現されてもよい。その場合、動力生成装置９１８は、電子制御ユニット９０２からの制御指令に基づいて、始動制御、停止制御、スロットルバルブの開度の制御、燃料噴射制御、又はＥＧＲ（Exhaust Gas Recirculation）制御等を行う。また、動力生成装置９１８は、例えばモータ、インバータ及びバッテリーにより実現されてもよい。その場合、動力生成装置９１８は、電子制御ユニット９０２からの制御指令に基づき、インバータを介してバッテリーからモータへ電力を供給し、正のトルクを出力させるモータ動作（いわゆる力行）と、モータにトルクを吸収させて発電し、インバータを介してバッテリーの充電を行う回生動作と、を行い得る。
制動装置９２０は、車両に制動力を付与し、あるいは、車両を減速又は停止させるための装置である。制動装置９２０は、例えば各ホイールに設置されるブレーキ、及びブレーキペダルの踏圧力をブレーキに伝達するためのブレーキパイプ又は電気回路等を含み得る。また、制動装置９２０は、ＡＢＳ（Antilock Brake System）又はＥＳＣ（Electronic Stability Control）等のブレーキ制御による滑走又は横滑り防止機構を作動させるための制御装置を含んでいてもよい。
ステアリング９２２は、車両の進行方向（操舵角）を制御するための装置である。ステアリング９２２は、例えばステアリングホイール、ステアリングシャフト、ステアリングギア、及びタイロッド等を含み得る。また、ステアリング９２２は、ドライバーによる操舵を支援するためのパワーステアリングを含み得る。さらに、ステアリング９２２は、自動的な操舵を実現するためのモータ等の動力源を含み得る。
ランプ作動装置９２４は、ヘッドライト、ウィンカー、車幅灯、フォグライト、又はストップランプ等の各種ランプの作動させる装置である。ランプ作動装置９２４は、例えばランプの明滅、光量、又は照射方向等を制御する。
なお、動力生成装置９１８、制動装置９２０、ステアリング９２２、及びランプ作動装置９２４は、ドライバーによる手動操作に基づいて動作してもよいし、電子制御ユニット９０２による自動操作に基づいて動作してもよい。
＜４．２．情報処理装置の構成例＞
図１６は、本実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図１６に示す情報処理装置１０００は、例えば、図３に示した環境設置型センサ装置２００を実現し得る。本実施形態に係る環境設置型センサ装置２００による情報処理は、ソフトウェアと、以下に説明するハードウェアとの協働により実現される。
図１６に示すように、情報処理装置１０００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１００１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１００２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１００３及びホストバス１００４ａを備える。また、情報処理装置１０００は、ブリッジ１００４、外部バス１００４ｂ、インタフェース１００５、入力装置１００６、出力装置１００７、ストレージ装置１００８、ドライブ１００９、接続ポート１０１１及び通信装置１０１３を備える。情報処理装置１０００は、ＣＰＵ１００１に代えて、又はこれとともに、ＤＳＰ若しくはＡＳＩＣ等の処理回路を有してもよい。
ＣＰＵ１００１は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムに従って情報処理装置１０００内の動作全般を制御する。また、ＣＰＵ１００１は、マイクロプロセッサであってもよい。ＲＯＭ１００２は、ＣＰＵ１００１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ１００３は、ＣＰＵ１００１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶する。ＣＰＵ１００１は、例えば、図３に示す制御部２６０を形成し得る。
ＣＰＵ１００１、ＲＯＭ１００２及びＲＡＭ１００３は、ＣＰＵバスなどを含むホストバス１００４ａにより相互に接続されている。ホストバス１００４ａは、ブリッジ１００４を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスなどの外部バス１００４ｂに接続されている。なお、必ずしもホストバス１００４ａ、ブリッジ１００４および外部バス１００４ｂを分離構成する必要はなく、１つのバスにこれらの機能を実装してもよい。
入力装置１００６は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、マイクロフォン、スイッチ及びレバー等、ユーザによって情報が入力される装置によって実現される。また、入力装置１００６は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール装置であってもよいし、情報処理装置１０００の操作に対応した携帯電話やＰＤＡ等の外部接続機器であってもよい。さらに、入力装置１００６は、例えば、上記の入力手段を用いてユーザにより入力された情報に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ１００１に出力する入力制御回路などを含んでいてもよい。情報処理装置１０００のユーザは、この入力装置１００６を操作することにより、情報処理装置１０００に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。
他にも、入力装置１００６は、多様な情報を検知する装置により形成され得る。例えば、入力装置１００６は、画像センサ（例えば、カメラ）、深度センサ（例えば、ステレオカメラ）、加速度センサ、ジャイロセンサ、地磁気センサ、光センサ、音センサ、測距センサ、力センサ等の各種のセンサを含み得る。また、入力装置１００６は、情報処理装置１０００の姿勢、移動速度等、情報処理装置１０００自身の状態に関する情報や、情報処理装置１０００の周辺の明るさや騒音等、情報処理装置１０００の周辺環境に関する情報を取得してもよい。また、入力装置１００６は、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）衛星からのＧＮＳＳ信号（例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星からのＧＰＳ信号）を受信して装置の緯度、経度及び高度を含む位置情報を測定するＧＮＳＳモジュールを含んでもよい。また、位置情報に関しては、入力装置１００６は、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、携帯電話・ＰＨＳ・スマートフォン等との送受信、または近距離通信等により位置を検知するものであってもよい。
入力装置１００６は、例えば、図３に示す検出部２１０を形成し得る。
出力装置１００７は、取得した情報をユーザに対して視覚的又は聴覚的に通知することが可能な装置で形成される。このような装置として、ＣＲＴディスプレイ装置、液晶ディスプレイ装置、プラズマディスプレイ装置、ＥＬディスプレイ装置、レーザープロジェクタ、ＬＥＤプロジェクタ及びランプ等の表示装置や、スピーカ及びヘッドホン等の音声出力装置や、プリンタ装置等がある。出力装置１００７は、例えば、情報処理装置１０００が行った各種処理により得られた結果を出力する。具体的には、表示装置は、情報処理装置１０００が行った各種処理により得られた結果を、テキスト、イメージ、表、グラフ等、様々な形式で視覚的に表示する。他方、音声出力装置は、再生された音声データや音響データ等からなるオーディオ信号をアナログ信号に変換して聴覚的に出力する。上記表示装置又は上記音声出力装置は、例えば、図３に示す第１の通知部２３０を形成し得る。
ストレージ装置１００８は、情報処理装置１０００の記憶部の一例として形成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置１００８は、例えば、ＨＤＤ等の磁気記憶部デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス又は光磁気記憶デバイス等により実現される。ストレージ装置１００８は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置などを含んでもよい。このストレージ装置１００８は、ＣＰＵ１００１が実行するプログラムや各種データ及び外部から取得した各種のデータ等を格納する。ストレージ装置１００８は、例えば、図３に示す記憶部２５０を形成し得る。
ドライブ１００９は、記憶媒体用リーダライタであり、情報処理装置１０００に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ１００９は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記憶媒体に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ１００３に出力する。また、ドライブ１００９は、リムーバブル記憶媒体に情報を書き込むこともできる。
接続ポート１０１１は、外部機器と接続されるインタフェースであって、例えばＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）などによりデータ伝送可能な外部機器との接続口である。
通信装置１０１３は、例えば、ネットワーク１０２０に接続するための通信デバイス等で形成された通信インタフェースである。通信装置１０１３は、例えば、有線若しくは無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又はＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＵＳＢ）用の通信カード等である。また、通信装置１０１３は、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｌｉｎｅ）用のルータ又は各種通信用のモデム等であってもよい。この通信装置１０１３は、例えば、インターネットや他の通信機器との間で、例えばＴＣＰ／ＩＰ等の所定のプロトコルに則して信号等を送受信することができる。通信装置１０１３は、例えば、図３に示す取得部２２０又は第２の通知部２４０を形成し得る。
なお、ネットワーク１０２０は、ネットワーク１０２０に接続されている装置から送信される情報の有線、または無線の伝送路である。例えば、ネットワーク１０２０は、インターネット、電話回線網、衛星通信網などの公衆回線網や、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）を含む各種のＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などを含んでもよい。また、ネットワーク１０２０は、ＩＰ−ＶＰＮ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ−Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの専用回線網を含んでもよい。
＜４．３．補足＞
以上、本実施形態に係る車載型センサ装置１００又は環境設置型センサ装置２００の機能を実現可能なハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて実現されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより実現されていてもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用するハードウェア構成を変更することが可能である。
なお、上述のような本実施形態に係る車載型センサ装置１００又は環境設置型センサ装置２００の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作製し、ＥＣＵ又はＰＣ等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリ等である。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信されてもよい。
＜＜４．まとめ＞＞
以上、図１〜図１６を参照して、本開示の一実施形態について詳細に説明した。上記説明したように、本実施形態に係るセンサ装置は、第１のセンサ情報を検出し、第２のセンサ情報を取得し、同一の移動体について検出された第１のセンサ情報と第２のセンサ情報との比較結果に基づく処理を制御する。これにより、センサ装置は、異なるセンサ装置との間の検出結果の差異を適切に取り扱うことが可能である。
例えば、センサ装置は、比較結果に基づいて、センサの異常を判定し得る。これにより、センサ装置は、多様な要因により発生し得るセンサの異常を、自律的に発見して、正常な状態に自動的に修正することが可能である。
例えば、センサ装置は、センサの異常をドライバー又は周囲の他の装置へ通知してもよい。これにより、自車両のドライバー又は他車両は、自車両のセンサ異常を認識して、適切な対処を行うこと可能となる。致命的な事故になる前の、センサ異常の段階での対処が可能であるので、事故を未然に防ぐことが可能である。
例えば、センサ装置は、異常であると判定されたセンサにより検出された第１のセンサ情報に代えて、第２のセンサ情報を用いることができる。これにより、センサ異常が発生した場合であっても、センサ装置は、第２のセンサ情報を用いて自動運転等のサービスを継続することができる。
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
例えば、上記実施形態では、センサ装置の一例として車載型センサ装置１００及び環境設置型センサ装置２００を挙げたが、本技術はかかる例に限定されない。例えば、センサ装置は、航空機、自転車、自動二輪車等の任意の移動体に搭載可能である。また、センサ装置は、スマートフォン又はＨＭＤ（Head Mounted Display）等のユーザデバイスとして実現されてもよい。
また、本明細書において説明した各装置は、単独の装置として実現されてもよく、一部または全部が別々の装置として実現されても良い。例えば、図２に示した車載型センサ装置１００の機能構成例のうち、記憶部１６０及び制御部１７０が、検出部１１０、取得部１２０、第１の通知部１３０、第２の通知部１４０及び運転制御部１５０とネットワーク等で接続されたサーバ等の装置に備えられていても良い。環境設置型センサ装置２００についても同様である。
また、本明細書においてフローチャート及びシーケンス図を用いて説明した処理は、必ずしも図示された順序で実行されなくてもよい。いくつかの処理ステップは、並列的に実行されてもよい。また、追加的な処理ステップが採用されてもよく、一部の処理ステップが省略されてもよい。
また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
移動体に関する第１の情報を検出する検出部と、
外部の装置により検出された前記移動体に関する第２の情報を取得する取得部と、
同一の前記移動体について検出された前記第１の情報と前記第２の情報との比較結果に基づく処理を制御する制御部と、
を備える情報処理装置。
（２）
前記制御部は、前記比較結果に基づいて前記検出部の異常を判定する、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記制御部は、前記第１の情報と第２の情報との誤差が所定の条件を満たす場合に、前記検出部は異常であると判定する、前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記制御部は、前記第１の情報と前記第２の情報との誤差が低減するよう前記検出部を調整する、前記（２）又は（３）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（５）
前記制御部は、前記異常を示す情報をユーザへ通知させる、前記（２）〜（４）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（６）
前記制御部は、前記異常を示す情報を他の装置へ通知させる、前記（２）〜（５）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（７）
前記制御部は、異常であると判定された前記検出部により検出された前記第１の情報に代えて、対応する前記第２の情報を用いる、前記（２）〜（６）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（８）
前記制御部は、前記情報処理装置に対応する車両の自動運転を停止させる、前記（２）〜（７）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（９）
前記制御部は、前記情報処理装置に対応する車両を停止させる、前記（８）に記載の情報処理装置。
（１０）
前記制御部は、前記情報処理装置に対応する車両を自動運転から手動運転に切り替える、前記（８）に記載の情報処理装置。
（１１）
前記制御部は、前記情報処理装置に対応する車両が前記外部の装置の前記第２の情報の検出範囲内により長く滞在するよう前記車両を制御する、前記（８）〜（１０）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１２）
前記取得部は、前記情報処理装置に対応する車両の近傍又は将来近傍になると予測される前記外部の装置から、優先的に第２のセンサ情報を取得する、前記（１）〜（１１）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１３）
前記取得部は、前記検出部よりも精度よく前記移動体に関する情報を検出可能な前記外部の装置から、優先的に第２の情報を取得する、前記（１）〜（１２）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１４）
前記第１の情報及び前記第２の情報は、前記移動体の位置、大きさ、種類、速度、加速度、移動方向、若しくはこれらの予測値、検出精度、検出時刻、又は信頼度の少なくともいずれかを含む、前記（１）〜（１１）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１５）
前記外部の装置は、前記情報処理装置に対応する車両に対向する他の車両、並走する他の車両、若しくは停止中の他の車両又は施設に設けられる、前記（１）〜（１２）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１６）
移動体に関する第１の情報を検出することと、
外部の装置により検出された前記移動体に関する第２の情報を取得することと、
同一の前記移動体について検出された前記第１の情報と前記第２の情報との比較結果に基づく処理をプロセッサにより制御することと、
を含む情報処理方法。
（１７）
コンピュータを、
移動体に関する第１の情報を検出する検出部と、
外部の装置により検出された前記移動体に関する第２の情報を取得する取得部と、
同一の前記移動体について検出された前記第１の情報と前記第２の情報との比較結果に基づく処理を制御する制御部と、
として機能させるためのプログラム。
１ システム
１０ 移動体
１００ 車載型センサ装置
１１０ 検出部
１２０ 取得部
１３０ 第１の通知部
１４０ 第２の通知部
１５０ 運転制御部
１６０ 記憶部
１７０ 制御部
２０ 施設
２００ 環境設置型センサ装置
２１０ 検出部
２２０ 取得部
２３０ 第１の通知部
２４０ 第２の通知部
２５０ 記憶部
２６０ 制御部
３０ サーバ

Claims (17)

  1. 移動体に関する第１の情報を検出する検出部と、
    外部の装置により検出された前記移動体に関する第２の情報を取得する取得部と、
    同一の前記移動体について検出された前記第１の情報と前記第２の情報との比較結果に基づく処理を制御する制御部と、
    を備える情報処理装置。
  2. 前記制御部は、前記比較結果に基づいて前記検出部の異常を判定する、請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 前記制御部は、前記第１の情報と第２の情報との誤差が所定の条件を満たす場合に、前記検出部は異常であると判定する、請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 前記制御部は、前記第１の情報と前記第２の情報との誤差が低減するよう前記検出部を調整する、請求項２に記載の情報処理装置。
  5. 前記制御部は、前記異常を示す情報をユーザへ通知させる、請求項２に記載の情報処理装置。
  6. 前記制御部は、前記異常を示す情報を他の装置へ通知させる、請求項２に記載の情報処理装置。
  7. 前記制御部は、異常であると判定された前記検出部により検出された前記第１の情報に代えて、対応する前記第２の情報を用いる、請求項２に記載の情報処理装置。
  8. 前記制御部は、前記情報処理装置に対応する車両の自動運転を停止させる、請求項２に記載の情報処理装置。
  9. 前記制御部は、前記情報処理装置に対応する車両を停止させる、請求項８に記載の情報処理装置。
  10. 前記制御部は、前記情報処理装置に対応する車両を自動運転から手動運転に切り替える、請求項８に記載の情報処理装置。
  11. 前記制御部は、前記情報処理装置に対応する車両が前記外部の装置の前記第２の情報の検出範囲内により長く滞在するよう前記車両を制御する、請求項８に記載の情報処理装置。
  12. 前記取得部は、前記情報処理装置に対応する車両の近傍又は将来近傍になると予測される前記外部の装置から、優先的に第２のセンサ情報を取得する、請求項１に記載の情報処理装置。
  13. 前記取得部は、前記検出部よりも精度よく前記移動体に関する情報を検出可能な前記外部の装置から、優先的に第２の情報を取得する、請求項１に記載の情報処理装置。
  14. 前記第１の情報及び前記第２の情報は、前記移動体の位置、大きさ、種類、速度、加速度、移動方向、若しくはこれらの予測値、検出精度、検出時刻、又は信頼度の少なくともいずれかを含む、請求項１に記載の情報処理装置。
  15. 前記外部の装置は、前記情報処理装置に対応する車両に対向する他の車両、並走する他の車両、若しくは停止中の他の車両又は施設に設けられる、請求項１に記載の情報処理装置。
  16. 移動体に関する第１の情報を検出することと、
    外部の装置により検出された前記移動体に関する第２の情報を取得することと、
    同一の前記移動体について検出された前記第１の情報と前記第２の情報との比較結果に基づく処理をプロセッサにより制御することと、
    を含む情報処理方法。
  17. コンピュータを、
    移動体に関する第１の情報を検出する検出部と、
    外部の装置により検出された前記移動体に関する第２の情報を取得する取得部と、
    同一の前記移動体について検出された前記第１の情報と前記第２の情報との比較結果に基づく処理を制御する制御部と、
    として機能させるためのプログラム。
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