WO2018131153A1 - 移動体制御装置および移動体の制御方法 - Google Patents

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WO2018131153A1
WO2018131153A1 PCT/JP2017/001174 JP2017001174W WO2018131153A1 WO 2018131153 A1 WO2018131153 A1 WO 2018131153A1 JP 2017001174 W JP2017001174 W JP 2017001174W WO 2018131153 A1 WO2018131153 A1 WO 2018131153A1
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WO
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plan
information
movement
moving body
movement plan
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PCT/JP2017/001174
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English (en)
French (fr)
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尚子 高田
飯星　洋一
絢也 高橋
Original Assignee
株式会社日立製作所
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/0088—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots characterized by the autonomous decision making process, e.g. artificial intelligence, predefined behaviours
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems

Definitions

  • the present invention relates to a moving body control device and a moving body control method.
  • a movement plan is autonomously generated based on external world information such as image data captured by a camera, and the vehicle moves based on the movement plan.
  • Mobiles have been developed.
  • Patent Document 1 discloses a technique for changing a control level according to the reliability of an external sensor.
  • Patent Document 2 discloses a technique for controlling the moving body so as to pass through a route for which the feature information necessary for estimating the self-position cannot be acquired, and increasing the collection efficiency of the feature information. .
  • Patent Document 1 information from an obstacle sensor attached to an automobile, information from a sensor attached to a road side, and positional relationships with other vehicles traveling in the vicinity are acquired by inter-vehicle communication. Compare the results. Thereby, in patent document 1, when the presence of other vehicles is detected by a sensor with high reliability, or when it is detected by a plurality of sensors, it is judged that the existence reliability of other vehicles is high. In Patent Document 1, if it is determined that the reliability is high, automatic braking is executed, if it is determined that the reliability is medium, only an alarm buzzer is sounded. If it is determined that the reliability is low, the position and traveling direction of surrounding vehicles, etc. This information is only presented to the driver.
  • Patent Document 2 if feature information can be acquired even once, it is determined that information necessary for autonomous movement has gathered, and the route is not selected any more.
  • the reliability of the information is increased as the information obtained from the vehicle passing through the route thereafter is the same as the previously acquired information, and the higher the reliability, for example, the speed limit for automatic driving is increased. Improve the control level.
  • the accuracy of acquiring outside world information varies depending on, for example, the weather and the brightness of the environment, just because outside world information has been acquired once in the past does not always mean that automatic driving can be performed in the same manner using only the outside world information. .
  • the present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to provide a moving body control apparatus and a moving body control method capable of selecting a movement plan based on the detection accuracy of external world information. It is in. Another object of the present invention is to select a movement plan having a high detection accuracy of the outside world information, and to increase the detection accuracy of the outside world information if a movement plan having a low detection accuracy of the outside world information is selected. It is an object of the present invention to provide a moving body control apparatus and a moving body control method capable of collecting information necessary for the above.
  • a mobile control device includes a plan generation unit that generates at least one movement plan based on external world information about the external world of the mobile body and internal information about the inside of the mobile body, Among the movement plans generated by the generation unit, an accuracy estimation unit that estimates the detection accuracy of the outside world information based on the outside world information, the internal information, and predetermined past information, and detection of the outside world information estimated by the accuracy estimation unit And a plan selection unit that selects a movement plan to be executed from the movement plans generated by the plan generation unit based on the accuracy.
  • the movement plan to be executed can be selected from the generated movement plans based on the estimated detection accuracy of the external environment information.
  • the functional block diagram of the mobile body control system containing a mobile body control apparatus The whole system figure which shows the relationship between a some mobile body control system, a data management system, etc.
  • FIG. The flowchart which shows the process which selects a movement plan. Configuration example of past information. Explanatory drawing which shows a mode that a movement plan is selected based on the detection precision of external field information, and the accumulation
  • the functional block diagram which concerns on the modification of a mobile body control system.
  • the functional block diagram of the mobile body control system which concerns on 2nd Example.
  • the flowchart which shows the process which selects a movement plan.
  • the functional block diagram of the mobile body control system which concerns on 4th Example The flowchart which shows the process which selects a movement plan.
  • the flowchart which shows the process which controls a movement plan according to the performance regarding the investigation action of external field information.
  • Explanatory drawing which shows the whole system in connection with 5th Example.
  • Explanatory drawing which shows the example of the predetermined
  • the moving object can be used as an apparatus that collects information useful for generating a highly reliable movement plan.
  • the case where a mobile body is used as the information collection device and the improvement of the reliability of movement of the mobile body can be controlled according to the situation.
  • a mobile object when a mobile object is not used as an information collection device, it is possible to select and move a route that is as reliable as possible.
  • an incentive can be given to the moving body contributing as an information collecting device.
  • the mobile control device 100 includes a movement plan generation unit 110 that generates a movement plan based on external world information and internal information, and external environment information detection that estimates detection accuracy information regarding detection accuracy of external world information.
  • An accuracy estimation unit 120 and a movement plan selection unit 130 that selects a movement plan to be executed from the generated movement plans based on the estimated detection accuracy of the outside world information are provided.
  • the first embodiment will be described with reference to FIGS.
  • an explanation will be given by taking an automobile as an example of the “moving body”.
  • the present invention can be applied to, for example, a robot that can move on the ground, on the water, in the water, and in the atmosphere, and a so-called drone.
  • FIG. 1 is a functional block diagram of a mobile control system 10 provided in the mobile 1.
  • a moving body control system 10 is mounted on a moving body 1 such as a passenger car or a truck.
  • the mobile body control system 10 includes, for example, a mobile body control device 100, an external world information acquisition unit 101, an internal information acquisition unit 102, a past information acquisition unit 103, and a control unit 104.
  • the external world information acquisition unit 101 is a function for acquiring information related to the external world of the mobile body 1.
  • the external world information includes information related to the traffic environment of the moving body 1. Examples of the external world information include an image around the moving body 1, a distance from another preceding moving body (preceding vehicle), and the speed of the preceding vehicle.
  • the outside world information acquisition unit 101 acquires obstacle information such as the presence of obstacles in the vicinity, the distance to the obstacles, the moving direction and speed of the obstacles, and information about other traffic environments. Obstacle information can be detected by a sensor (external sensor) such as a camera, radar, or sonar provided in the moving body 1, for example.
  • the outside world information acquisition unit 101 inputs the acquired outside world information to the mobile control device 100.
  • the internal information acquisition unit 102 is a function for acquiring information related to the inside of the mobile body 1.
  • the internal information includes, for example, the speed and moving direction of the moving body 1, self-position information by GPS (Global Positioning System), altitude information, rotation speed, rotation angle, and generated torque.
  • GPS Global Positioning System
  • the past information acquisition unit 103 is a function for acquiring predetermined past information.
  • the predetermined past information includes, for example, past external information, past internal information, and detection accuracy of past external information.
  • a function 150 for accumulating past information is provided inside the mobile control apparatus 100, and part or all of past information accumulated in the past information accumulation unit 150 is stored in the external information detection accuracy estimation unit 120. It is good also as a structure which inputs into.
  • the data management system 2 (to be described later with reference to FIG. 2) centrally manages past information about a plurality of mobile bodies 1 and provides past information that is accumulated and managed in response to requests from each mobile body control device 100. It is good also as a structure.
  • the control unit 104 has a function of moving the moving body 1 by controlling a power train, a steering mechanism, and the like of the moving body 1.
  • the control unit 104 can move autonomously according to a movement plan input from the mobile control device 100, or can move according to a user's manual operation.
  • the mobile control device 100 is a device that generates a movement plan and collects information used for generating the movement plan.
  • the moving body control device 100 has functions such as a movement plan generation unit 110, an outside world information detection accuracy estimation unit 120, and a movement plan selection unit 130, for example.
  • the above-described functions 110 to 130 are realized by a microprocessor (not shown) included in the mobile control device 100 executing a predetermined computer program read from a memory or a storage device (both not shown).
  • the movement plan generation unit 110 as a “plan generation unit” defines a movement route and the like of the moving body 1 from the external world information acquired by the external information acquisition unit 101 and the internal information acquired by the internal information acquisition unit 102. At least one (usually a plurality).
  • the movement plan generated by the movement plan generation unit 110 is a candidate movement plan selected as an execution target. Therefore, the movement plan generated by the movement plan generation unit 110 can also be referred to as a movement plan candidate.
  • the outside world information detection accuracy estimation unit 120 collates the current outside world information and internal information with the past outside world information and internal information, calls the movement plan in the past similar situation, and the outside world information detection accuracy at that time, and moves The data is sent to the plan selection unit 130.
  • the past external information and internal information may be managed by the data management system 2 existing outside the mobile unit 1 or may be managed by the internal memory of the mobile unit 1.
  • the movement plan selection unit 130 as the “plan selection unit” is configured to generate a plurality of movements generated by the movement plan generation unit 110 based on the external environment information detection accuracy of each movement plan candidate input from the external environment information detection accuracy estimation unit 120. One movement plan is selected from the plan candidates. This selected movement plan corresponds to “movement plan to be executed”. The movement plan selection unit 130 outputs the movement plan to be executed to the control unit 104.
  • the mobile body control device 100 can estimate (predict) the external information detection accuracy or extract a movement plan that does not yet collect enough information to estimate the external information detection accuracy.
  • the moving body control device 100 finds a movement plan candidate Ra including a route for which information for estimating the external information detection accuracy is not sufficiently collected, the movement plan candidate Ra having an insufficient amount of information is set as a movement plan to be executed. You can choose. Thereby, the moving body control apparatus 100 can collect information about the movement plan Ra with insufficient information, and can contribute to the generation of a highly reliable movement plan.
  • the mobile body control device 100 can realize autonomous movement at a high control level by selecting a movement plan candidate Rb in which information sufficient to estimate the outside world information detection accuracy is stored. As described above, the mobile body control device 100 can use the outside world information detection accuracy as a criterion for selecting a movement plan to be executed from the movement plan candidates Ra and Rb.
  • FIG. 2 is an explanatory diagram showing a relationship between a plurality of mobile bodies 1, a data management system 2 that manages information collected by each mobile body 1, and a cooperative service management system 3.
  • the data management system 2 is connected to the mobile body control devices 100 of the mobile bodies 1 (1) to 1 (n) via the communication network CN1, and each cooperative service management system 3 (1) to 3 (n). And the communication network CN2.
  • the mobile units 1 (1) to 1 (n) may be referred to as the mobile unit 1
  • the cooperative service management systems 3 (1) to 3 (n) may be referred to as the cooperative service management system 3.
  • the communication network CN1 and the communication network CN2 are provided as public lines or dedicated lines, for example.
  • the communication network CN1 and the communication network CN2 may use the same communication protocol, or may use different communication protocols.
  • the data management system 2 is a computer system that collects and manages information from the mobile body control device 100 of each mobile body 1, and includes, for example, a management unit 20 and a past information database 21.
  • the management unit 20 obtains external world information, internal information, and estimated external world information detection accuracy from the mobile body control device 100 of each mobile body 1 and stores them in the past information database 21.
  • the management unit 20 provides a part of past information stored in the past information database 21 in response to a request from the mobile body control device 100 of each mobile body 1.
  • the moving body control device 100 of each moving body 1 estimates the external environment information detection accuracy of each moving plan candidate by using past information acquired from the data management system 2, and moves the execution target based on the detection accuracy. Select a plan.
  • the cooperative service management system 3 corresponds to a “predetermined service management system”.
  • the cooperation service is a service provided in cooperation with an information collection activity that the mobile control device 100 executes when selecting a movement plan. Examples of the cooperation service include an energy supply service to the mobile body 1, a priority use service for a route that the mobile body 1 is scheduled to move, and a fee payment service for use of the mobile body 1.
  • FIG. 3 is a flowchart of the movement plan selection process.
  • the mobile control device 100 acquires external world information from the external information acquisition unit 101 and internal information from the internal information acquisition unit 102 (S101).
  • the movement plan generation unit 110 of the mobile body control device 100 generates at least one movement plan (movement plan candidate) for achieving a predetermined action target based on the external world information and the internal information acquired in step S101. Create (S102).
  • the action target means a target for the movement of the moving body 1 and is, for example, a destination.
  • the action goal is not limited to the final destination, and may include a waypoint.
  • a plurality of action goals may be provided.
  • it labels whether it is an action goal that should be achieved or desired, and assigns a priority ranking to the action goal that is desired to be achieved.
  • an action target that should be achieved for example, a destination corresponds.
  • Examples of the action goal that is desirably achieved include time required and cost. Or it is good also considering the landscape and atmosphere which a user specified as an action goal with which it is desirable to be achieved.
  • the user may set the priority manually, or the priority may be automatically set based on the user's past action history.
  • the travel plan generation unit 110 creates not only a travel plan candidate with the shortest distance and arrival time but also a travel plan candidate that makes a detour when creating a travel plan.
  • the movement plan generation unit 110 includes a plurality of (for example, 5) in the order of paths with low complexity (a path with a small curve or corner, a path with a wide path width), or an order in which a high-priority action target is satisfied. (About) move plan candidates are generated.
  • the moving body control device 100 acquires from the past information acquisition unit 103 past information that has a high degree of similarity with the current external world information and internal information and that corresponds to the movement plan candidate created in step S102 (S103).
  • past information generated by its own mobile body 1 (own mobile body 1) may be used, or past information generated by another mobile body 1 may be used.
  • the data management system 2 manages information on each mobile unit 1
  • past information generated by other mobile units 1 can be acquired via the data management system 2.
  • the mobile bodies 1 can communicate with each other, the past information generated by the other mobile bodies 1 can be acquired by so-called inter-vehicle communication.
  • the mobile unit 1 can also acquire the past information generated by the other mobile unit 1 by connecting a storage medium that stores the past information generated by the other mobile unit 1 to the mobile unit control device 100.
  • the configuration of past information T10 will be described with reference to FIG.
  • the past information T10 includes external world information and internal information experienced by the moving body in the past and the external world information detection accuracy at that time, and the accuracy of each sensor can be referred to the external world information and internal information. Is stored in.
  • the past information T10 includes, for example, the position C101, the moving direction C102, the season C103, the illuminance C104, the time zone C105, the weather C106, the number of data C107, and the detection accuracy C108 (1) to C108 (n) of each sensor.
  • the past information T10 stores data about the external sensor group and data about the internal sensor group.
  • the sensor indicated by the sensor detection accuracy C108 (1) to C108 (n) is determined according to the sensor arrangement of the moving body 1.
  • the sensor detection accuracy C108 (1) is a front camera
  • the sensor detection accuracy C108 (2) is a rear camera
  • the sensor detection accuracy C108 (1) is a front radar
  • the sensor detection accuracy C108 (2) is a rear radar.
  • the sensor detection accuracy C108 is abbreviated as “accuracy”.
  • the position C101 indicates the position of the moving body 1 when the past information is generated, and is specified by, for example, latitude and longitude.
  • the moving direction C102 indicates the moving direction of the moving body 1 when generating past information.
  • the season C103 indicates a season when the past information is generated, and can be distinguished by the four seasons, for example, “spring, summer, autumn and winter”. Instead of this, it may be more finely distinguished, such as twenty-four air, or roughly, such as “rainy season” and “dry season”.
  • the season is used for grasping the degree of temperature and humidity, the moving direction of the moving body in the daylight time zone and the sunset time zone, and the positional relationship of the sun.
  • the illuminance C104 indicates the illuminance at the time of generating past information, and is recorded separately such as “equivalent to cloudy”, “equivalent to sunny”, “equivalent to night”. Illuminance may be expressed numerically.
  • the time zone C105 indicates a time zone when the past information is generated, and is recorded separately such as “before and after sunrise”, “before and after sunset”, “daytime”, and “nighttime”. The time zone may be set by time.
  • the weather C106 indicates the weather when generating past information.
  • the accuracy of obstacle detection based on camera image analysis. For example, when the moving body 1 moves toward the morning sun, it is difficult to visually recognize an obstacle ahead. It is also difficult to find obstacles in the area where the light does not reach at night with a camera.
  • the accuracy of the camera as an external sensor can be estimated by taking into account the surrounding environment that may affect the detection principle of the sensor such as illuminance and weather.
  • the data storage amount of the memory or storage for storing the past information T10 has a margin
  • the temperature, humidity, etc. may be stored as specific numerical values.
  • storing past information as specific numerical values makes it difficult to determine the similarity between the current situation and the past situation. Therefore, the data granularity of the past information is designed according to the control performance required by the control purpose of the mobile object.
  • the number of data C107 indicates the number of similar past information.
  • the symbol Dp is used to represent a numerical value stored in the data number C107.
  • the sensor detection accuracy C108 is the detection accuracy of each sensor provided in the moving body 1.
  • the sensor includes an external sensor and an internal sensor.
  • the external sensor includes the above-described camera, radar, sonar, and the like.
  • Examples of the internal sensor include the GPS and the speed sensor described above.
  • the detection stability rate of each sensor is expressed as “impossible, acceptable, good”, and the variance is expressed as “large, medium, small”.
  • the stability factor and the variance value may be stored as numerical values.
  • the movement plan selection unit 130 of the mobile control device 100 refers to the number C107 of similar past information data and the variance of the sensor detection accuracy C108 in the past information T10 acquired in step S103 (S104).
  • the movement plan selection part 130 determines whether the movement plan candidate whose data number C107 detected in the past is below predetermined threshold Th1 among the movement plan candidates produced
  • a value stored in the number of data C107 is expressed as an accumulation amount Dp.
  • the threshold value Th1 corresponds to a “statistic value threshold value”.
  • the number of data C107 (Dp) corresponds to the “statistical value”.
  • the movement plan selection unit 130 finds a movement plan candidate whose number of data C107 (Dp) is equal to or less than the threshold Th1 (S104: YES), the movement plan selection unit 130 selects the movement plan candidate as an execution target movement plan, and selects the selected movement plan. It outputs to the control part 104 (S105).
  • a movement plan candidate that can satisfy a high-priority action target is selected as a movement plan to be executed.
  • the movement plan candidate with the smaller number of data C107 (Dp) may be selected.
  • step S105 While the moving body 1 is moving based on the movement plan selected in step S105, data detected by the external sensor group is collected by the external information acquisition unit 101, and the data detected by the internal sensor group is internal information. Collected by the acquisition unit 102 (S107). Data collected from each sensor group is added to the past information T10.
  • step S104 When the number of data and the variance are “statistical values”, and either a migration plan candidate whose data number C107 (Dp) is equal to or less than the threshold Th1 or a migration plan candidate whose variance is equal to or greater than the threshold Thd (not shown) In addition, “YES” may be determined in step S104.
  • the movement plan selection unit 130 includes the detection accuracy Sa of the external sensor in the movement plan candidates generated in step S102. It is determined whether or not there is a movement plan candidate having a predetermined threshold value Th2 or more (S106).
  • the predetermined threshold value Th2 corresponds to a “predetermined accuracy threshold value”.
  • the outside world information detection accuracy estimated based on the stability factor and dispersion of the outside world sensor recorded in the past information T10 satisfies the continuation condition of the autonomous control of the moving body 1. It is determined whether there is a movement plan to be performed (S106).
  • the detection stability rate is set when detection of the same object is unstable. That is, when hunting occurs or when it is visible or invisible even under the same conditions, the stability rate is set to a small value. The higher the detection stability rate and the smaller the variance of sensor detection results, the higher the external information detection accuracy is set.
  • the movement plan selection unit 130 selects the movement plan candidate as an execution target movement plan and outputs it to the control unit 104 (S108). . If there are a plurality of movement plan candidates that satisfy step S106, a movement plan candidate that satisfies a high-priority action target may be selected. Alternatively, a movement plan candidate with higher accuracy may be selected.
  • the movement plan selection unit 130 selects a movement plan candidate that is estimated to have the highest detection accuracy as a movement plan to be executed from among movement plan candidates that have low detection accuracy of the outside world information (S109).
  • the movement plan selection unit 130 determines whether or not the outside world information detection accuracy is predicted to be lowered to the extent that the safety control level must be lowered below the threshold Th3 in the movement plan selected in step S109. (S110).
  • the mobile control device 100 If a decrease in the control level is predicted (S110: YES), the mobile control device 100 outputs an alert before the decrease in the control level to alert the user (S111). Thereby, the user can respond with sufficient margin to the decrease in the control level. If “NO” is determined in the step S110, the process is terminated without outputting an alert.
  • step S107 when the outside world information detection accuracy is lowered to the extent that the control level is inevitably lowered, the moving body control device 100 lowers the control level.
  • FIG. 5 shows that a movement plan to be executed is selected from the movement plan candidates based on the detection accuracy Sa (value of stability and variance) of the outside world information and the accumulated amount Dp of past information (value of the number of data C107). It is explanatory drawing which shows a mode to do.
  • a case where the number of data C107 (Dp) collected in the past for the external sensor is equal to or less than a threshold value Th1 is defined as a first region.
  • a case where the number of data C107 (Dp) is larger than the threshold value Th1 and the detection accuracy Sa is equal to or higher than the threshold value Th2 is set as the second region.
  • a case where the number of data C107 (Dp) is larger than the threshold value Th1 and the detection accuracy Sa is less than the threshold value Th2 is defined as a third region.
  • one migration plan to be executed is selected from the migration plan candidates whose data number C107 (Dp) is equal to or less than the threshold Th1 (S104: YES, S105).
  • one movement plan to be executed is selected from the movement plan candidates whose detection accuracy Sa of the outside world information is equal to or greater than the threshold Th2 (S106: YES, S108).
  • one movement plan to be executed is selected from the movement plan candidates having the highest detection accuracy Sa of the outside world information (S106: NO, S109).
  • the present embodiment has the above-described configuration, it is possible to obtain information efficiently by preferentially selecting from the movement plan candidates for which the number of data is insufficient when estimating the external information detection accuracy.
  • FIG. 6 is a block diagram of a mobile control system 10A according to a modification of the present embodiment.
  • the mobile body control apparatus 100A of the system 10A according to the modification includes an external information detection accuracy calculation section 140 and a past information storage section 150, and a past information acquisition section 103 is connected thereto. Not. This is because a past information storage unit 150 is provided instead of the past information acquisition unit 103.
  • the outside world information detection accuracy calculation unit 140 is a function that calculates the outside world information detection accuracy. Information is input to the external information detection accuracy calculation unit 140 from the external information acquisition unit 101 and the internal information acquisition unit 102, respectively.
  • the outside world information detection accuracy calculation unit 140 is based on internal information (including control commands, actual motor torque, etc.) of the moving body 1 and outside world information (including failure judgment information of the outside world sensor itself). The detection accuracy of the external information may be calculated.
  • the outside world information detection accuracy may be, for example, a sensor failure (failure) rate per distance, or represented by the magnitude of an error between the amount of movement of the moving body calculated from the internal information and the amount of movement calculated from the outside world sensor information. May be.
  • the past information accumulation unit 150 stores the external world information detection accuracy calculated by the external world information detection accuracy calculation unit 140 and the external information and internal information at that time in an internal memory (not shown) in a format that can be referred to by the external information detection accuracy estimation unit 120. ). According to the configuration of FIG. 6, the collected information of the outside world information detection accuracy can be referred to in the subsequent control, and the control for selecting the movement plan having the highest outside world information detection accuracy according to the movement condition is efficiently performed. be able to.
  • the moving body 1 since it is possible to move the route with less past information to the moving body 1, it is possible to efficiently collect route information. Accordingly, it is possible to gradually increase the detection accuracy of the outside world information with respect to the movement route. As a result, when the detection accuracy of the outside world information is equal to or higher than the threshold Th2, the moving body 1 can move by selecting a route with high detection accuracy of the outside world information, and thus reliability and usability are improved.
  • the second embodiment will be described with reference to FIGS. In the following embodiments including the present embodiment, differences from the first embodiment will be mainly described. In this embodiment, a method of referring to a user request when selecting a movement plan will be described.
  • FIG. 7 shows a control block diagram of the mobile control system 10B according to the present embodiment.
  • the difference from the first embodiment is that a user request acquisition unit 160 is provided.
  • the user request acquisition unit 160 is a function of acquiring a user request indicating what the user wants to obtain as a control result of the moving body 1.
  • the user can select any one of a plurality of modes prepared in advance and instruct the mobile control apparatus 100B.
  • a plurality of modes for example, there are an external world information detection accuracy investigation mode, a required time reduction mode, a favorite mode for incorporating a user favorite route, and an energy efficiency optimization mode.
  • the outside world information detection accuracy investigation mode is a mode in which the detection accuracy of the outside world information is investigated using the moving body 1 used by the user, that is, a movement plan in which the moving body 1 is used like a probe car.
  • the external information detection accuracy investigation mode corresponds to the “main mode”.
  • the required time reduction mode is a mode for selecting a movement plan that reduces the time required for movement of the moving body 1, and corresponds to the “sub mode” or the “first sub mode”.
  • the favorite mode is a mode for selecting a movement plan that is closest to the movement plan desired by the user, and corresponds to a “sub mode” or a “second sub mode”.
  • the energy efficiency optimization mode is a mode for selecting a movement plan that optimizes the energy efficiency during movement of the moving body 1, and corresponds to the “sub mode” or the “third sub mode”.
  • the user can select a desired mode from a plurality of modes prepared in advance and set a high priority for the desired mode. Thereby, the opportunity for the movement plan satisfying the mode desired by the user to be selected can be increased.
  • the movement plan generation unit 110 of the mobile control device 100B acquires the outside world information and the internal information (S101), and creates a movement plan candidate (S102).
  • the outside world information detection accuracy estimation unit 120 acquires past information similar to the movement plan candidate from the past information acquisition unit 103 (S103).
  • the user request acquisition unit 160 acquires information on the priority order indicating which mode the user prioritizes (S200).
  • the information related to the priority order of user requests includes, for example, information related to the moving efficiency of the moving body 1 such as required time and energy efficiency, and information such as user preferences regarding the moving plan.
  • User preferences include, for example, moving along routes with as few signals as possible, moving along routes along the streets of restaurants and coffee shops and other types of stores specified by the user, and moving along routes along the ocean as much as possible. .
  • the priorities of user requests can be input by the user to the mobile control device 100B via a user interface device such as a keyboard or a touch panel.
  • a user interface device such as a keyboard or a touch panel.
  • the user inputs information such as a priority order from the mobile information terminal or the like. Can do. It may be input manually or may be input by voice.
  • the history of user requests may be managed in advance, and the history of the user requests may be analyzed to automatically estimate the priority order of the user requests.
  • the movement plan selection unit 130 determines whether or not the first user request is the outside world information detection accuracy investigation mode (S201). When it is determined that the first user request is the outside world information detection accuracy investigation mode (S201: YES), the movement plan selection unit 130 selects a movement plan that satisfies the outside world information detection accuracy investigation mode, and based on the movement plan. The detection accuracy of external information is investigated (S104 to S109).
  • the movement plan selection unit 130 shortens the time required for the first user request to reach the destination (or the target state). It is determined whether it is the required time reduction mode shown (S202).
  • the movement plan selection unit 130 determines that the first user request is the required time reduction mode (S202: YES)
  • the movement plan selection unit 130 calculates the required time for each of the plurality of movement plan candidates created in step S102 (S203).
  • the required time can be calculated from, for example, the distance to the destination and the allowable acceleration and deceleration of the moving body 1. If there is another moving body on the movement plan and the speed information of the other moving body can be obtained via inter-vehicle communication or road-to-vehicle communication, the speed information and destination of the other moving body The required time may be calculated from the distance up to.
  • the movement plan selection unit 130 selects a movement plan candidate with the shortest required time as a movement plan to be executed from the calculation result of step S203 (S204).
  • the movement plan selection unit 130 determines whether the first user request is a favorite mode for selecting a favorite plan (S205).
  • a favorite plan is a travel plan that the user desires to adopt regardless of the time required or energy efficiency. For example, in automatic driving, if a driver likes a road with a sea view, a travel plan including the road with a sea view is set as a favorite plan. In a drone equipped with a camera, a favorite plan is a movement plan that makes it easy to capture the scenery that the user wants to shoot. If there is a route frequently used by the user for reasons such as good visibility and less likely to cause an accident, a travel plan that passes through the route may be set as a favorite plan.
  • the movement plan selection unit 130 calculates the similarity between each movement plan candidate and the favorite plan according to the following equation (1).
  • Pref (j) is the similarity between the j-th movement plan (route) and the favorite plan.
  • WP i is a weighting factor indicating the strength of preference of the i-th favorite element (the sea is visible, there are few accidents, etc.).
  • the movement plan selection unit 130 selects a movement plan candidate having the largest value of Pref (j) calculated in step S206 as a movement plan to be executed (S207).
  • the movement plan selection unit 130 selects the energy efficiency optimization mode, and considers that it is consumed when the energy efficiency of each movement plan candidate, that is, the movement plan is executed.
  • the ratio of the movement distance to the amount of energy to be calculated is calculated (S208).
  • the movement plan selection unit 130 selects a movement plan candidate with the highest energy efficiency calculated in step S208 as a movement plan to be executed (S209).
  • the moving body control device 100B determines whether or not the outside world information detection accuracy in the selected movement plan is predicted to be lowered to the extent that the control level is inevitably lowered (S110). When a decrease in the control level is predicted, the user is alerted in advance (S111).
  • This embodiment which is configured in this way, also has the same function and effect as the first embodiment. Furthermore, in this embodiment, the user can give a high priority to a desired mode from among a plurality of modes prepared in advance. Thereby, in a present Example, the secondary effect which a user wants to obtain through control of the mobile body 1 can be acquired appropriately.
  • a third embodiment will be described with reference to FIG.
  • the mode is not selected based only on the priority order designated by the user, but is adjusted based on the allowable amount set for each mode.
  • FIG. 9 is a flowchart of the movement plan selection process according to the present embodiment.
  • the movement plan generation unit 110 obtains external world information and internal information (S101), and creates a movement plan candidate (S102).
  • the outside world information detection accuracy estimation unit 120 acquires past information similar to the movement plan candidate (S103).
  • the movement plan selection unit 130 calculates the required time, the similarity with the favorite plan, and the energy efficiency for each movement plan candidate (S300).
  • the movement plan selection unit 130 acquires a user request (priority to each mode) and an allowable value of each mode (S301).
  • the allowable value of each mode is, for example, an allowable upper limit value for the required time to the destination, an allowable lower limit value of similarity with the favorite plan, and an allowable lower limit value of energy efficiency.
  • the user may input the allowable value by using a keyboard, a touch panel, or voice input, or by analyzing the past history of the user request and the allowable value. An allowable value may be estimated.
  • the movement plan selection unit 130 determines whether each movement plan candidate includes a movement plan candidate that falls within an allowable value for all modes (S302). When the movement plan selection unit 130 finds a movement plan candidate that falls within the allowable range for all modes (S302: YES), the movement plan selection unit 130 extracts only movement plan candidates whose all modes fall within the allowable value as effective movement plans. The process proceeds to S104.
  • step S104 to S109 described above is executed, and the detection accuracy of the external information is investigated.
  • the external information detection accuracy investigation mode is effective only under the condition where the required time reduction request and the energy efficiency optimization request are satisfied. Therefore, the user does not feel troublesome and the usability is improved.
  • the movement plan selection unit 130 sets the amount deviating from the allowable value according to the following equation (2). Calculate for each movement plan candidate.
  • the weighting factor W i is representative of the user priority for the i-th mode, when D ij is carrying out the j-th motion planning candidate The amount of deviation from the allowable value of mode i is shown.
  • the movement plan selection unit 130 selects a movement plan candidate having the smallest Dev (j) calculated in step S304 as a movement plan to be executed (S305).
  • This embodiment which is configured in this way, also has the same function and effect as the first embodiment. Furthermore, in this embodiment, when there are a plurality of secondary effects that the user wants to obtain and there is no significant difference in the degree of request for these secondary effects, the user requirements can be satisfied in a balanced manner. For this reason, in a present Example, a user's usability and satisfaction improve.
  • a fourth embodiment will be described with reference to FIGS.
  • the mobile body 1 or its user is given an incentive to participate in the investigation of the detection accuracy of the outside world information.
  • FIG. 10 is a block diagram of the mobile control system 10C according to the present embodiment.
  • the mobile body control system 10C of the present embodiment includes an investigation behavior determination unit 170 and a communication permission unit 180, as compared with the configuration described in FIG.
  • the movement plan selection unit 130 of the mobile control apparatus 100C acquires a user request from the user request acquisition unit 160, and selects a movement plan depending on whether or not the user permits selection of the outside world information detection accuracy investigation mode. To do.
  • the investigation behavior determination unit 170 determines whether the selection of the outside world information detection accuracy investigation mode is cancelled. . That is, it is determined whether or not the user is willing to participate in the investigation of the detection accuracy of the outside world information.
  • FIG. 11 is a flowchart of the movement plan selection process according to the present embodiment.
  • the movement plan generation unit 110 acquires outside world information and internal information (S101), and generates a movement plan candidate (S102).
  • the investigation behavior determination unit 170 determines whether selection of a movement plan according to the outside world information detection accuracy investigation mode is permitted (S401). The determination result of the investigation behavior determination unit 170 is input to the communication permission unit 180.
  • the communication permission unit 180 permits the outside world information detection accuracy estimation unit 120 to access and acquire the past information (S402). Thereby, a series of processes described in steps S103 to S111 can be executed (S403).
  • the communication permission unit 180 prohibits the outside world information detection accuracy estimation unit 120 from accessing and acquiring the past information (S404). Thereafter, the processing in steps S202 to S209 described in FIG. 8 or the processing in steps S300 to S305 described in FIG. 9 is executed.
  • the degree of contribution as the “result index” is expressed as an external information detection accuracy survey action index RA.
  • the mobile body control device 100 reads out from the memory the external environment information detection accuracy Uc (x) experienced by itself (the host vehicle or the mobile body) within a predetermined time from a current time or within a predetermined distance from the current position. (S501). That is, in step S501, relatively recent external information detection accuracy is acquired. This is because the recent external information detection accuracy is more reliable and the degree of contribution to a system that moves autonomously using past information is considered high.
  • the moving body control device 100 calculates the integrated value RA of the outside world information detection accuracy Uc (x) acquired in step S501 (S502).
  • the magnitude of the integrated value RA indicates the height of the rate at which the outside world information detection accuracy investigation behavior is performed. Therefore, the integrated value RA indicates the result of participation in the investigation of the detection accuracy of the outside world information, and can be represented as the outside world information detection accuracy investigation behavior index RA.
  • RA value or index RA may be referred to as RA value or index RA.
  • the moving body control device 100 exchanges mutual RA values with the moving body control devices of other surrounding moving bodies (S503).
  • a predetermined part of each movement plan is also exchanged.
  • the exchange of a predetermined part means that the movement plan is partially exchanged within a range used for adjusting the movement plan between the moving bodies.
  • the moving body control device 100 determines whether or not its own RA value is greater than the RA value of the other moving body (S504). If the own RA value is larger than the RA value of the other moving body (S504: YES), the own moving plan is prioritized over the moving plan of the other moving body and the execution is continued (S505). On the other hand, when the own RA value is smaller than the RA value of the other moving body (S504: NO), the own moving plan is changed to give priority to the moving plan of the other moving body (S506).
  • the movement plan based on the RA value can be adjusted between the moving body control devices 100 of each moving body, or the movement plan can be adjusted in the data management system 2.
  • the mobile body control device 100 of each mobile body transmits the RA value and the movement plan to the data management system 2, and the data management system 2 moves between the mobile bodies based on the magnitude of the RA value.
  • the plan may be adjusted, the movement plan may be corrected as necessary, and the corrected movement plan may be distributed to the corresponding mobile control device 100.
  • the mediation of the movement plan based on the RA value may be executed only when the traffic environment is in a predetermined condition.
  • the predetermined condition include mediation in a specific route section, mediation in a specific time zone, mediation in a specific weather condition, and mediation when the number of surrounding mobile objects is equal to or greater than a predetermined value or less than a predetermined value.
  • the data management system 2 may determine the survey behavior of each mobile body 1. Then, information for identifying the mobile unit 1 or the user and the RA value may be transmitted from the data management system 2 to the cooperative service management system 3.
  • the cooperative service management system 3 can provide other services to the mobile unit 1 or its user based on the RA value. For example, the mobile unit 1 with a large RA value is provided so that the charging service, the parking service, etc. can be used preferentially, and the user with a large RA value has a service such as an insurance service, a hotel or a restaurant. May be provided under advantageous conditions.
  • This embodiment which is configured in this way, also has the same function and effect as the first embodiment. Furthermore, in the present embodiment, the mobile body (and / or its user) that contributed to the investigation of the detection accuracy of the outside world information moves between other mobile bodies based on the RA value that is an index indicating the degree of contribution. You can mediate the plan. Thus, in this embodiment, the greater the degree of contribution, the more the user's convenience is improved because the user can move with the original movement plan without being affected by the movement plan of the other moving body. As a result, it is possible to give an incentive to the user to participate in the survey of the detection accuracy of the external information, and the inconvenience associated with the survey can be offset.
  • whether or not to give any merit to the user may be determined not only by recent survey behavior but also by past survey behavior.
  • the determination of the merit based on the past survey behavior results is, for example, that the ratio of the travel time (or distance) that allowed the survey behavior of the external information detection accuracy to the past travel time (or distance) is a predetermined value or more. If there is, the use of past information is permitted.
  • the results of the investigation behavior of the external information detection accuracy are managed in association with the user.
  • the moving body monitoring information T ⁇ b> 20 is transmitted from the moving body control device 100 of each moving body 1 to the data management system 2.
  • the mobile body monitoring information T20 includes, for example, mobile body identification information (hereinafter referred to as mobile body ID) C201 that identifies the mobile body 1, user identification information (hereinafter referred to as user ID) C202 that identifies the user U, and the mobile body 1 Monitor data C203 relating to movement.
  • the monitor data C203 can include, for example, the priority order of modes and the detection accuracy of external information.
  • the data management system 2 manages the mobile body monitoring information T20 collected from each mobile body 1, and calculates the RA value and the like. Even when the user U changes from one mobile unit 1 (1) to another mobile unit 1 (n), the RA value is inherited by the user. That is, the RA value obtained by the user with the moving body 1 (1) and the RA value obtained by the user with the other moving body 1 (n) are added together and used as the contribution degree of the user.
  • This embodiment which is configured in this way, also has the same function and effect as the first embodiment. Furthermore, in the present embodiment, the contribution (RA value) related to the investigation of the detection accuracy of the external information is managed in association with the user. For this reason, in a present Example, even when a user uses the some mobile body 1, the user's contribution can be managed appropriately and a user's usability improves.
  • a sixth embodiment will be described with reference to FIGS.
  • a predetermined service managed by the cooperative service management system 3 is provided to the mobile body 1 (and / or a user) is shown.
  • FIG. 14 shows an example in which a charging service is provided as a “predetermined service”.
  • a robot or an industrial machine is taken as an example of the moving body 1.
  • a plurality of mobile bodies 1 (2) to 1 (4) form a line in front of the charger 4.
  • the first mobile unit 1 (2) is being charged, and the other mobile units 1 (3) and 1 (4) are waiting to be charged.
  • the mobile body 1 (1) makes a contribution to the investigation of the accuracy of detection of external information with the mobile bodies 1 (3) and 1 (4) waiting for charging ( RA values) are exchanged and their contributions are compared.
  • RA values the contribution of the moving body 1 (1) is higher than the contributions of the other moving bodies 1 (3) and 1 (4).
  • the mobile unit 1 (1) having a high degree of contribution is added to the queue of the charger 4 in preference to the mobile units 1 (3) and 1 (4). Thereby, the mobile body 1 (1) can receive a charging service in a shorter time compared with the case where it waits for charge in order of arrival.
  • FIG. 15 exemplifies the preferential passage of gate 3 as “predetermined service”.
  • the gate 3 such as a toll gate includes a general gate 31 and a priority gate 32.
  • the moving body 1 (1) whose contribution (RA value) is equal to or higher than a predetermined threshold moves on the priority lane and passes through the priority gate 32.
  • the mobiles 1 (2) to 1 (4) whose contribution is less than a predetermined threshold move on the general lane and pass through the general gate.
  • the mobile unit 1 (1) having a high contribution can pass through the gate 3 earlier than the other mobile units 1 (2) to 1 (4) having a low contribution, and the usability of the user is increased.
  • the contribution degree can be managed in association with the user as described above.
  • the service can be preferentially used accordingly.
  • steps S106 and S108 described in FIG. 3 are prioritized over steps S104, S105, and S107.
  • the movement plan is selected as the movement plan to be executed (S108). ).
  • This embodiment which is configured in this way, also has the same function and effect as the first embodiment.
  • the movement plan in which the detection accuracy of the outside world information is estimated to be equal to or higher than the threshold Th1 is preferentially selected, but the user increases the priority in the outside world information detection accuracy investigation mode.
  • this invention is not limited to the above-mentioned embodiment, Various modifications are included.
  • the above embodiment has been described in detail for easy understanding of the present invention, and is not necessarily limited to the one having all the configurations described.
  • a part of the configuration of one embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment.
  • the configuration of another embodiment can be added to the configuration of a certain embodiment.
  • another configuration can be added, deleted, or replaced.

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Abstract

本発明は、外界情報の検出精度に基づいて移動計画を選択できる移動体制御装置および移動体の制御方法を提供する。移動体制御装置１００は、移動体１の外界に関する外界情報と移動体の内部に関する内部情報とに基づいて、少なくとも一つの移動計画を生成する計画生成部１１０と、計画生成部により生成された移動計画のうち、外界情報と内部情報と所定の過去情報とに基づいて、外界情報の検出精度を推定する精度推定部１２０と、精度推定部により推定された外界情報の検出精度に基づいて、計画生成部により生成された移動計画の中から実行対象の移動計画を選択する計画選択部１３０とを備える。

Description

移動体制御装置および移動体の制御方法
　本発明は、移動体制御装置および移動体の制御方法に関する。
　近年、自動運転車として知られているように、目的地の情報を与えるとカメラで撮影した画像データなどの外界情報に基づいて自律的に移動計画を生成し、その移動計画に基づいて移動する移動体が開発されている。
　このような移動体では、外界情報の検出精度が低下したり、外界情報を基にした自己位置推定が失敗したりすると、自律移動の信頼性が低下するおそれがある。特許文献１には、外界センサの信頼度に応じて、制御レベルを変更する技術が開示されている。特許文献２には、自己位置を推定するために必要な地物情報等が取得できていない経路を通過するよう移動体を制御し、地物情報等の収集効率を上げる技術が開示されている。
特開２００６－１９５６４１号広報 特開２０１２－２２１２９１号公報
　従来技術では、移動体の軌道上に外界センサの検出精度が低い場所が存在する場合、その場所では自律的移動の制御レベルが低下してしまうという問題がある。
　例えば特許文献１の方法では、自動車に取り付けられた障害物センサからの情報と、道路側に取り付けられたセンサからの情報と、周辺を走行する他車両との位置関係を車車間通信で取得した結果とを比較する。これにより、特許文献１では、他車両の存在が信頼度の高いセンサで検出されている場合、あるいは、複数のセンサで検出されている場合に、他車両の存在信頼度が高いと判断する。特許文献１では、信頼度が高いと判断すると自動ブレーキを実行し、信頼度が中程度であると判断すると警報ブザーを鳴らすのみにし、信頼度が低いと判断すると周辺車両の位置および走行方向等の情報をドライバへ提示するのみに留める。
　特許文献２の方法では、地物情報を一度でも取得できていれば、自律的移動に必要な情報が集まったと判断し、それ以上その経路を選択することはない。特許文献２では、その後にその経路を通る車両から得られる情報が以前取得した情報と同一であればあるほど、情報の信頼度を上げ、信頼度が高いほど、例えば自動運転の制限速度を上げるなどの制御レベルを向上させる。しかし、外界情報の取得精度は、例えば天候や環境の明るさ等により異なるため、過去に一度外界情報を取得できたからといって、その外界情報のみでその後も同様に自動運転できるとは限らない。
　本発明は上記課題に鑑みてなされたもので、その目的は、外界情報の検出精度に基づいて移動計画を選択することができるようにした移動体制御装置および移動体の制御方法を提供することにある。本発明の他の目的は、外界情報の検出精度が高い移動計画がある場合はそれを選択することができ、外界情報の検出精度が低い移動計画を選択した場合は外界情報の検出精度を高めるために必要な情報収集を行うことができるようにした移動体制御装置および移動体の制御方法を提供することにある。
　上記課題を解決すべく、本発明に従う移動体制御装置は、移動体の外界に関する外界情報と移動体の内部に関する内部情報とに基づいて、少なくとも一つの移動計画を生成する計画生成部と、計画生成部により生成された移動計画のうち、外界情報と内部情報と所定の過去情報とに基づいて、外界情報の検出精度を推定する精度推定部と、精度推定部により推定された外界情報の検出精度に基づいて、計画生成部により生成された移動計画の中から実行対象の移動計画を選択する計画選択部とを備える。
　本発明によれば、推定された外界情報の検出精度に基づいて、生成された移動計画の中から実行対象の移動計画を選択することができる。
移動体制御装置を含む移動体制御システムの機能ブロック図。 複数の移動体制御システムとデータ管理システム等との関係を示す全体システム図。 移動計画を選択する処理を示すフローチャート。 過去情報の構成例。 外界情報の検出精度と過去情報の蓄積量とに基づいて、移動計画を選択する様子を示す説明図。 移動体制御システムの変形例に係る機能ブロック図。 第２実施例に係る移動体制御システムの機能ブロック図。 移動計画を選択する処理を示すフローチャート。 第３実施例に係り、移動計画を選択する処理を示すフローチャート。 第４実施例に係る移動体制御システムの機能ブロック図。 移動計画を選択する処理を示すフローチャート。 外界情報の調査行動に関する実績に応じて移動計画を制御する処理を示すフローチャート。 第５実施例に係り、全体システムを示す説明図。 第６実施例に係り、移動体制御システムに連携する所定のサービスの例を示す説明図。 所定のサービスの他の例を示す説明図。
　以下、図面に基づいて、本発明の実施の形態を説明する。本実施形態では、後述のように、移動体を、信頼性の高い移動計画を生成するために役立つ情報を収集する装置として利用することができる。本実施形態では、情報収集装置として移動体を利用する場合と、移動体の移動の信頼性向上とを状況に応じて制御することができる。本実施形態では、移動体を情報収集用装置として利用しない場合、できるだけ信頼性の高い経路を選択して移動させることができる。さらに本実施形態では、移動体が情報収集用装置として貢献することに対してインセンティブを与えることができる。
　そこで例えば、本実施形態に係る移動体制御装置１００は、外界情報と内部情報に基づいて移動計画を生成する移動計画生成部１１０と、外界情報の検出精度に関する検出精度情報を推定する外界情報検出精度推定部１２０と、推定された外界情報の検出精度に基づいて、生成された移動計画の中から実行対象の移動計画を選択する移動計画選択部１３０とを備える。
　本実施形態によれば、信頼性の高い移動計画を生成するために役立つ情報を収集させることができ、その結果、精度の高い移動計画を選択する機会を高めて、移動体の自律的移動の信頼性を向上させることができる。
　図１～図６を用いて第１実施例を説明する。本実施例では、「移動体」として自動車を例に挙げて説明する。本発明は自動車以外に、例えば、地上、水上、水中、大気中を移動可能なロボットやいわゆるドローンにも適用することができる。
　図１は、移動体１に設けられた移動体制御システム１０の機能ブロック図である。乗用車やトラック等の移動体１は、移動体制御システム１０を搭載する。移動体制御システム１０は、例えば、移動体制御装置１００と、外界情報取得部１０１と、内部情報取得部１０２と、過去情報取得部１０３と、制御部１０４を含む。
　外界情報取得部１０１は、移動体１の外界に関する情報を取得する機能である。外界情報は、移動体１の交通環境に関する情報を含む。外界情報としては、例えば、移動体１の周囲の画像、先行する他の移動体（先行車）との距離、先行車の速度等がある。外界情報取得部１０１は、周囲の障害物の存在や障害物までの距離、障害物の移動方向や速度などの障害物情報と、その他の交通環境についての情報とを取得する。障害物情報は、例えば、移動体１に設けられたカメラやレーダー、ソナーなどのセンサ（外界センサ）で検出することができる。その他の交通環境は、照度センサ、気温センサ、湿度センサなどのセンサで検出できるほか、外部機関の提供する日時情報や気象情報も利用できる。外界情報取得部１０１は、取得した外界情報を移動体制御装置１００へ入力する。
　内部情報取得部１０２は、移動体１の内部に関する情報を取得する機能である。内部情報としては、例えば、移動体１の速度、移動方向、ＧＰＳ（Global Positioning System）による自己位置情報、高度情報、回転速度、回転角度、発生トルクなどがある。
　過去情報取得部１０３は、所定の過去情報を取得する機能である。所定の過去情報は、例えば、過去の外界情報、過去の内部情報、過去の外界情報の検出精度を含む。図６で後述するように、移動体制御装置１００の内部に過去情報を蓄積する機能１５０を設け、過去情報蓄積部１５０で蓄積された過去情報の一部または全部を外界情報検出精度推定部１２０に入力する構成としてもよい。または、図２で後述するデータ管理システム２が複数の移動体１についての過去情報を一元的に管理し、各移動体制御装置１００からの要求に応じて蓄積管理している過去情報を提供する構成としてもよい。
　制御部１０４は、移動体１のパワートレインや操舵機構などを制御することで、移動体１を移動させる機能である。制御部１０４は、移動体制御装置１００から入力される移動計画に従って自律的に移動することもできるし、ユーザの手動操作にしたがって移動することもできる。
　移動体制御装置１００の構成を説明する。移動体制御装置１００は、移動計画を生成すると共に、移動計画の生成に使用する情報を収集する装置である。移動体制御装置１００は、例えば、移動計画生成部１１０、外界情報検出精度推定部１２０、移動計画選択部１３０といった機能を有する。移動体制御装置１００の有するマイクロプロセッサ（不図示）が、メモリやストレージ装置（いずれも不図示）から読み出した所定のコンピュータプログラムを実行することで、上述の各機能１１０～１３０が実現される。
　「計画生成部」としての移動計画生成部１１０は、外界情報取得部１０１で取得した外界情報と内部情報取得部１０２で取得した内部情報とから、移動体１の移動経路等を規定する移動計画を少なくとも一つ（通常は複数）生成する。移動計画生成部１１０の生成する移動計画は、実行対象として選択される移動計画の候補である。したがって、移動計画生成部１１０の生成する移動計画を移動計画候補と呼ぶこともできる。
　外界情報検出精度推定部１２０は、現在の外界情報および内部情報を、過去の外界情報および内部情報と照合し、過去の類似の状況における移動計画とそのときの外界情報検出精度とを呼び出し、移動計画選択部１３０へ送る。過去の外界情報および内部情報は、移動体１の外部に存在するデータ管理システム２で管理してもよいし、移動体１の内部メモリで管理してもよい。
　「計画選択部」としての移動計画選択部１３０は、外界情報検出精度推定部１２０から入力された各移動計画候補の外界情報検出精度に基づいて、移動計画生成部１１０で作成された複数の移動計画候補の中から、一つの移動計画を選択する。この選択された移動計画は、「実行対象の移動計画」に該当する。移動計画選択部１３０は、実行対象の移動計画を制御部１０４へ出力する。
　移動体制御装置１００は、上述の構成を備えることで、外界情報検出精度を推定（予測）したり、未だ外界情報検出精度を推定できるほどの情報が集まっていない移動計画を抽出したりできる。
　移動体制御装置１００は、外界情報検出精度を推定するための情報が十分集まっていない経路を含む移動計画候補Ｒａを発見すると、情報量の不十分な移動計画候補Ｒａを実行対象の移動計画として選択することができる。これにより、移動体制御装置１００は、情報の不十分な移動計画Ｒａについて情報を収集することができ、信頼性の高い移動計画の生成に寄与することができる。
　一方、移動体制御装置１００は、外界情報検出精度を推定できるだけの情報が蓄積されている移動計画候補Ｒｂを選択することで、高い制御レベルでの自律的移動を実現することができる。このように、移動体制御装置１００は、外界情報検出精度を、移動計画候補Ｒａ，Ｒｂの中から実行対象の移動計画を選択する場合の判断基準として使用することができる。
　図２は、複数の移動体１と、各移動体１の収集した情報を管理するデータ管理システム２と、連携サービス管理システム３との関係を示す説明図である。データ管理システム２は、各移動体１（１）～１（ｎ）の移動体制御装置１００と通信ネットワークＣＮ１を介して接続されており、各連携サービス管理システム３（１）～３（ｎ）と通信ネットワークＣＮ２を介して接続されている。以下、特に区別しない場合、移動体１（１）～１（ｎ）を移動体１と、連携サービス管理システム３（１）～３（ｎ）を連携サービス管理システム３と、呼ぶことがある。
　通信ネットワークＣＮ１と通信ネットワークＣＮ２は、例えば、公衆回線または専用回線として設けられる。通信ネットワークＣＮ１と通信ネットワークＣＮ２は、同じ通信プロトコルを使用してもよいし、それぞれ異なる通信プロトコルを使用してもよい。
　データ管理システム２は、各移動体１の移動体制御装置１００から情報を収集して管理するコンピュータシステムであり、例えば、管理部２０と過去情報データベース２１を備える。管理部２０は、各移動体１の移動体制御装置１００から外界情報、内部情報、推定した外界情報検出精度を取得し、過去情報データベース２１へ記憶する。管理部２０は、各移動体１の移動体制御装置１００からの求めに応じて、過去情報データベース２１に記憶されている過去情報の一部を提供する。
　各移動体１の移動体制御装置１００は、データ管理システム２から取得した過去情報を使用することで、各移動計画候補の外界情報検出精度を推定し、その検出精度に基づいて実行対象の移動計画を選択する。
　連携サービス管理システム３は、「所定のサービス管理システム」に該当する。連携サービスとは、移動体制御装置１００が移動計画の選定に際して実行する情報収集活動に連携して提供されるサービスである。連携サービスとしては、例えば、移動体１へのエネルギ補給サービス、移動体１が移動予定の経路の優先利用サービス、移動体１の使用に関する料金の支払いサービスなどがある。
　図３は、移動計画選択処理のフローチャートである。移動体制御装置１００は、外界情報取得部１０１から外界情報を、内部情報取得部１０２から内部情報を、それぞれ取得する（Ｓ１０１）。
　移動体制御装置１００の移動計画生成部１１０は、ステップＳ１０１で取得した外界情報と内部情報とに基づいて、予め定められた行動目標を達成するための移動計画（移動計画候補）を少なくとも一つ作成する（Ｓ１０２）。
　行動目標とは、移動体１の移動についての目標を意味し、例えば目的地である。行動目標は最終目的地に限らず、経由地を含んでもよい。行動目標は複数設けてもよい。また、絶対に達成されるべき行動目標か、達成されることが望ましい行動目標かをラベル付けし、達成されることが望ましい行動目標にはさらに優先度の順位を付与する。
　例えば絶対に達成されるべき行動目標としては、例えば目的地が該当する。達成されることが望ましい行動目標としては、例えば所要時間やコスト等が該当する。または、ユーザの指定した景観や雰囲気を、達成されることが望ましい行動目標としてもよい。
　行動目標に優先度を設定する場合、ユーザが優先度を手動で設定してもよいし、ユーザの過去の行動履歴に基づいて優先度を自動的に設定してもよい。
　移動計画生成部１１０は、移動計画の作成に際して、距離や到達時間が最短な移動計画候補だけではなく、あえて回り道をする移動計画候補も作成する。望ましくは、移動計画生成部１１０は、複雑度が低い経路（カーブや曲がり角の少ない経路、経路幅の広い経路）の順に、または、優先度の高い行動目標が満たされる順に、複数の（例えば５つ程度の）移動計画候補を生成する。
　移動体制御装置１００は、現在の外界情報および内部情報との類似度が高く、かつステップＳ１０２で作成した移動計画候補に対応する過去情報を、過去情報取得部１０３から取得する（Ｓ１０３）。
　ここで、自身の移動体１（自移動体１）で生成した過去情報を用いてもよいし、あるいは、他の移動体１で生成された過去情報を使用してもよい。データ管理システム２が各移動体１の情報を管理する場合、他の移動体１で生成された過去情報をデータ管理システム２を経由して取得することができる。または、移動体１同士が通信可能な場合、他の移動体１で生成された過去情報を、いわゆる車車間通信で取得することができる。移動体１は、他の移動体１で生成された過去情報を記憶する記憶媒体を移動体制御装置１００に接続することによっても、他の移動体１で生成された過去情報を取得できる。
　図４を用いて過去情報Ｔ１０の構成を説明する。過去情報Ｔ１０には、過去に移動体が経験した外界情報および内部情報と、そのときの外界情報検出精度とが含まれており、外界情報および内部情報に対して各センサの精度が参照できる形で格納されている。
　過去情報Ｔ１０は、例えば、位置Ｃ１０１、移動方向Ｃ１０２、季節Ｃ１０３、照度Ｃ１０４、時間帯Ｃ１０５、天候Ｃ１０６、データ数Ｃ１０７、各センサの検出精度Ｃ１０８（１）～Ｃ１０８（ｎ）を含む。
　過去情報Ｔ１０は、外界センサ群についてのデータおよび内界センサ群についてのデータをそれぞれ記憶する。移動体１のセンサ配置に応じて、センサ検出精度Ｃ１０８（１）～Ｃ１０８（ｎ）の指し示すセンサが決定される。例えば、或る移動体１の場合、センサ検出精度Ｃ１０８（１）はフロントカメラであり、センサ検出精度Ｃ１０８（２）はリアカメラである。別の移動体１の場合、センサ検出精度Ｃ１０８（１）は前方レーダーであり、センサ検出精度Ｃ１０８（２）は後方レーダーである。以下、特に区別しない場合、センサ検出精度Ｃ１０８と呼ぶ。図中、センサ検出精度を「精度」と略記する。
　位置Ｃ１０１は、過去情報生成時の移動体１の位置を示し、例えば緯度経度で特定される。移動方位Ｃ１０２は、過去情報生成時の移動体１の移動方向を示す。
　季節Ｃ１０３は、過去情報生成時の季節を示し、例えば、「春夏秋冬」のように四季で区別することができる。これに代えて、二十四節気のようにより細かく区別してもよいし、「雨季」「乾季」のように粗く区別してもよい。季節は、気温や湿度の程度、日出時間帯や日没時間帯での移動体の移動方向と太陽の位置関係とを把握するために用いる。
　照度Ｃ１０４は、過去情報生成時の照度を示し、例えば「曇り相当」「晴れ相当」「夜間相当」のように区別されて記録される。照度を数値で表現してもよい。時間帯Ｃ１０５は、過去情報を生成したときの時間帯を示し、例えば「日の出前後」「日没前後」「昼間」「夜間」のように区別されて記録される。時間帯を時刻で設定してもよい。天候Ｃ１０６は、過去情報生成時の天気を示す。
　照度や天候の情報を参照することで、カメラの画像解析による障害物検出の精度等を判断することができる。例えば、朝日に向かって移動体１が移動する場合、前方の障害物を視認することは難しい。また、夜間にライトの届かない領域に存在する障害物をカメラで発見するのも難しい。このように、照度や天候等のセンサの検出原理に影響を与えうる周囲環境を考慮することで、外界センサとしてのカメラの精度を推定できる。
　過去情報Ｔ１０を格納するメモリやストレージのデータ格納量に余裕があれば、気温や湿度等を具体的な数値で格納してもよい。しかし、過去情報を具体的な数値で格納すると、現在の状況と過去の状況との類似度判定が煩雑になる。そこで、移動体の制御目的が要求する制御性能等に合わせて、過去情報のデータ粒度を設計する。
　データ数Ｃ１０７は、類似する過去情報の数を示す。後述のフローチャートでは、データ数Ｃ１０７に格納される数値を表すために符号Ｄｐを用いる。センサ検出精度Ｃ１０８は、移動体１に設けられた各センサの検出精度である。センサには、外界センサと内界センサとがある。外界センサには、上述したカメラやレーダ、ソナー等がある。内界センサには、上述したＧＰＳ、速度センサ等がある。
　図４では、各センサの検出の安定率を「不可、可、良」と、分散を「大、中、小」と、それぞれ表現している。安定率や分散値を数値として格納してもよい。
　図３に戻る。移動体制御装置１００の移動計画選択部１３０は、ステップＳ１０３で取得した過去情報Ｔ１０のうち、類似の過去情報のデータ数Ｃ１０７とセンサ検出精度Ｃ１０８の分散とを参照する（Ｓ１０４）。
　そして、移動計画選択部１３０は、ステップＳ１０２で生成した移動計画候補のうち、過去に検出されたデータ数Ｃ１０７が所定の閾値Ｔｈ１以下である移動計画候補が存在するか判定する（Ｓ１０４）。図３では、データ数Ｃ１０７に格納される値を蓄積量Ｄｐと表現している。閾値Ｔｈ１は、「統計値用閾値」に該当する。データ数Ｃ１０７（Ｄｐ）は「統計値」に該当する。
　移動計画選択部１３０は、データ数Ｃ１０７（Ｄｐ）が閾値Ｔｈ１以下である移動計画候補を発見すると（Ｓ１０４：ＹＥＳ）、その移動計画候補を実行対象の移動計画として選択し、選択した移動計画を制御部１０４へ出力する（Ｓ１０５）。
　データ数Ｃ１０７（Ｄｐ）が閾値Ｔｈ１以下である移動計画候補が複数存在する場合、例えば、優先度の高い行動目標を満たすことのできる移動計画候補を実行対象の移動計画として選択する。行動目標の優先度が設定されていない場合には、データ数Ｃ１０７（Ｄｐ）が少ない方の移動計画候補を選択してもよい。
　移動体１がステップＳ１０５で選択した移動計画に基づいて移動している間に、外界センサ群で検出されたデータは外界情報取得部１０１により収集され、内界センサ群で検出したデータは内部情報取得部１０２により収集される（Ｓ１０７）。各センサ群から収集されたデータは、過去情報Ｔ１０に追記される。
　データ数および分散を「統計値」とし、データ数Ｃ１０７（Ｄｐ）が閾値Ｔｈ１以下である移動計画候補、あるいは、分散が閾値Ｔｈｄ（不図示）以上である移動計画候補のいずれかが見つかった場合に、ステップＳ１０４で「ＹＥＳ」と判定してもよい。
　データ数Ｃ１０７（Ｄｐ）が閾値Ｔｈ１以下である移動計画候補が見つからない場合（Ｓ１０４：ＮＯ）、移動計画選択部１３０は、ステップＳ１０２で生成した移動計画候補の中に、外界センサの検出精度Ｓａが所定の閾値Ｔｈ２以上である移動計画候補が含まれているか判定する（Ｓ１０６）。ここで、所定の閾値Ｔｈ２は「所定の精度用閾値」に該当する。
　具体的には、移動計画選択部１３０は、過去情報Ｔ１０に記録されている外界センサの安定率および分散に基づいて推定される外界情報検出精度が、移動体１の自律制御の継続条件を満足させる移動計画が存在するか判断する（Ｓ１０６）。
　検出の安定率は、同一物体の検出が不安定な場合に設定する。つまり、ハンチングを起こしたり同じ条件下でも日によって見えたり見えなかったりする場合に、安定率を小さな値に設定する。検出の安定率が高くセンサ検出結果の分散値が小さいセンサが多いほど、外界情報検出精度を高く設定する。
　閾値Ｔｈ２以上の検出精度を持つ移動計画候補があれば（Ｓ１０６：ＹＥＳ）、移動計画選択部１３０は、その移動計画候補を実行対象の移動計画として選択し、制御部１０４へ出力する（Ｓ１０８）。ステップＳ１０６を満足する移動計画候補が複数ある場合、優先度の高い行動目標を満足させる移動計画候補を選択すればよい。または、精度のより高い方の移動計画候補を選択すればよい。
　ステップＳ１０２で生成された全ての移動計画候補が、データ数の蓄積が閾値Ｔｈ１よりも大きく（Ｓ１０４：ＮＯ）、かつ、外界情報の検出精度が閾値Ｔｈ２未満である場合（Ｓ１０６：ＮＯ）、どの移動計画候補を選んだとしても、そこには外界情報検出精度の低い経路が含まれている。そこで、移動計画選択部１３０は、外界情報の検出精度が低い移動計画候補の中から、最も検出精度が高いと推定される移動計画候補を実行対象の移動計画として選択する（Ｓ１０９）。
　移動計画選択部１３０は、過去情報Ｔ１０に基づき、ステップＳ１０９で選択した移動計画において、外界情報検出精度が安全上制御レベルを閾値Ｔｈ３よりも下げざるを得ないほど低下すると予測されるか判断する（Ｓ１１０）。
　制御レベルの低下が予測される場合（Ｓ１１０：ＹＥＳ）、移動体制御装置１００は、制御レベルの低下前にアラートを出力し、ユーザの注意を喚起する（Ｓ１１１）。これにより、ユーザは制御レベルの低下に対して十分な余裕を持って対応できる。ステップＳ１１０で「ＮＯ」と判定した場合は、アラートを出力せずに本処理を終了する。
　なお、ステップＳ１０７においてもステップＳ１０９においても、外界情報検出精度が安全上制御レベルを下げざるを得ないほど低下した場合は、移動体制御装置１００は、制御レベルを低下させる。
　図５は、外界情報の検出精度Ｓａ（安定率および分散の値）と過去情報の蓄積量Ｄｐ（データ数Ｃ１０７の値）とに基づいて、移動計画候補の中から実行対象の移動計画を選択する様子を示す説明図である。
　図５において、外界センサについて過去に収集されたデータ数Ｃ１０７（Ｄｐ）が閾値Ｔｈ１以下の場合を第１領域とする。データ数Ｃ１０７（Ｄｐ）は閾値Ｔｈ１よりも大きく、かつ、検出精度Ｓａが閾値Ｔｈ２以上の場合を第２領域とする。データ数Ｃ１０７（Ｄｐ）が閾値Ｔｈ１よりも大きく、かつ、検出精度Ｓａが閾値Ｔｈ２未満の場合を第３領域とする。
　図３のフローチャートで述べたように、第１領域では、データ数Ｃ１０７（Ｄｐ）が閾値Ｔｈ１以下の移動計画候補の中から実行対象の移動計画を一つ選択する（Ｓ１０４：ＹＥＳ，Ｓ１０５）。第２領域では、外界情報の検出精度Ｓａが閾値Ｔｈ２以上の移動計画候補の中から実行対象の移動計画を一つ選択する（Ｓ１０６：ＹＥＳ，Ｓ１０８）。第３領域では、外界情報の検出精度Ｓａが最も高い移動計画候補の中から実行対象の移動計画を一つ選択する（Ｓ１０６：ＮＯ，Ｓ１０９）。
　本実施例は上述の構成を備えるため、外界情報検出精度の推定を行うに当たって、データ数の不足している移動計画候補から優先的に選択して、情報を効率よく取得することができる。
　同じ経路であっても道路事情や交通環境等は、季節や天候、時間、交通混雑度などで種々変化する。したがって、過去情報Ｔ１０には、種々の状況下においてできるだけ新しい情報を蓄積するのが好ましい。
　図６は、本実施例の変形例に係る移動体制御システム１０Ａのブロック図である。図１に示す移動体制御システム１０と比較すると、変形例のシステム１０Ａの移動体制御装置１００Ａは、外界情報検出精度算出部１４０と過去情報蓄積部１５０を備え、過去情報取得部１０３が接続されていない。過去情報取得部１０３に代えて、過去情報蓄積部１５０が設けられているためである。
　外界情報検出精度算出部１４０は、外界情報の検出精度を算出する機能である。外界情報検出精度算出部１４０には、外界情報取得部１０１および内部情報取得部１０２からそれぞれ情報が入力される。
　外界情報検出精度算出部１４０は、前述した方法以外に、移動体１の内部情報（制御指令、実際のモータトルク等を含む）と、外界情報（外界センサ自身のフェール判定情報を含む）とから、外界情報の検出精度を算出してもよい。
　外界情報検出精度は、例えば距離あたりのセンサフェール（失陥）率でもよいし、内部情報から算出される移動体の移動量と外界センサ情報から算出される移動量との誤差の大きさで表してもよい。
　過去情報蓄積部１５０は、外界情報検出精度推定部１２０が参照できる形式で、外界情報検出精度算出部１４０が算出した外界情報検出精度と、そのときの外界情報および内部情報を内部メモリ（不図示）へ格納する。図６の構成によれば、収集した外界情報検出精度の情報を次回以降の制御において参照することができ、移動条件に応じて外界情報検出精度が最も高い移動計画を選択する制御を効率よく行うことができる。
　本実施例では、移動体１に過去情報の少ない経路を移動させることができるため、経路の情報を効率よく集めることができる。したがって、移動経路に対する外界情報の検出精度を徐々に高めることができる。この結果、外界情報の検出精度が閾値Ｔｈ２以上になると、移動体１は外界情報の検出精度の高い経路を選択して移動することができるため、信頼性や使い勝手が向上する。
　図７，図８を用いて第２実施例を説明する。本実施例を含む以下の各実施例では、第１実施例との相違を中心に説明する。本実施例では、移動計画の選定に際し、ユーザの要求を参照する方法を説明する。
　図７に本実施例に係る移動体制御システム１０Ｂの制御ブロック図を示す。第１実施例との違いは、ユーザ要求取得部１６０を備える点である。ユーザ要求取得部１６０は、ユーザが移動体１の制御結果として何を得ることを望んでいるかを示すユーザ要求を取得する機能である。
　ユーザは、予め用意された複数のモードの中からいずれか一つを選択して移動体制御装置１００Ｂに指示することができる。複数のモードとして本実施例では、例えば、外界情報検出精度調査モード、所要時間短縮モード、ユーザお気に入りの経路を取り入れるお気に入りモード、エネルギ効率最適化モードがある。
　外界情報検出精度調査モードは、ユーザの使用する移動体１を用いて、外界情報の検出精度を調査するモード、つまり移動体１をプローブカーのように使用する移動計画を選択するモードである。外界情報検出精度調査モードは、「主モード」に該当する。
　所要時間短縮モードは、移動体１の移動に要する時間を短縮する移動計画を選択するモードであり、「副モード」あるいは「第１副モード」に該当する。お気に入りモードは、ユーザの所望する移動計画に最も近い移動計画を選択するモードであり、「副モード」あるいは「第２副モード」に該当する。エネルギ効率最適化モードは、移動体１の移動時のエネルギ効率を最適化する移動計画を選択するモードであり、「副モード」あるいは「第３副モード」に該当する。
　ユーザは、予め用意された複数のモードの中から、所望のモードを選択し、その所望のモードに高い優先度を設定することができる。これにより、ユーザの希望するモードを満たす移動計画が選択される機会を増すことができる。
　図８のフローチャートを用いて、本実施例に係る移動計画選択処理を説明する。第１の実施例と同様、移動体制御装置１００Ｂの移動計画生成部１１０は、外界情報および内部情報を取得し（Ｓ１０１）、移動計画の候補を作成する（Ｓ１０２）。外界情報検出精度推定部１２０は、過去情報取得部１０３から移動計画候補に類似する過去情報を取得する（Ｓ１０３）。
　ユーザ要求取得部１６０は、ユーザがどのモードを優先させるかを示す優先順位に関する情報を取得する（Ｓ２００）。ユーザ要求の優先順位に関する情報には、例えば、所要時間やエネルギ効率等の移動体１の移動効率に関する情報、移動計画についてのユーザの好み等の情報も含む。ユーザの好みとしては、例えば、できるだけ信号の少ない経路を移動したい、沿道沿いにレストランや喫茶店等のユーザの指定する業種の店舗がある経路を移動したい、できるだけ海沿いの経路を移動したい等がある。
　ユーザ要求の優先順位は、ユーザが、キーボードやタッチパネル等のユーザインターフェース装置を介して移動体制御装置１００Ｂへ入力することができる。例えば、ユーザの持つ携帯情報端末や携帯電話（いわゆるスマートフォンを含む）を無線または有線で移動体制御装置１００Ｂへ接続することで、ユーザは、携帯情報端末等から優先順位等の情報を入力することができる。手動で入力してもよいし、音声で入力してもよい。または、ユーザ要求の過去の履歴を管理しておき、その履歴を解析してユーザ要求の優先順位を自動的に推定してもよい。
　移動計画選択部１３０は、第１のユーザ要求が外界情報検出精度調査モードであるか判定する（Ｓ２０１）。第１のユーザ要求が外界情報検出精度調査モードであると判断すると（Ｓ２０１：ＹＥＳ）、移動計画選択部１３０は、外界情報検出精度調査モードを満たす移動計画を選択し、その移動計画に基づいて外界情報の検出精度が調査される（Ｓ１０４～Ｓ１０９）。
　第１のユーザ要求が外界情報検出精度調査モードではない場合（Ｓ２０１：ＮＯ）、移動計画選択部１３０は、第１のユーザ要求が目的地（または目的とする状態）までの所要時間の短縮を示す所要時間短縮モードであるか判定する（Ｓ２０２）。
　移動計画選択部１３０は、第１のユーザ要求が所要時間短縮モードであると判定すると（Ｓ２０２：ＹＥＳ）、ステップＳ１０２で作成された複数の移動計画候補のそれぞれについて所要時間を算出する（Ｓ２０３）。所要時間は、例えば、目的地までの距離と、移動体１の許容できる加速度および減速度等から算出することができる。
移動計画上に他の移動体が存在する場合であって、他の移動体の速度情報を車車間通信や路車間通信を介して取得できるのであれば、他の移動体の速度情報と目的地までの距離とから所要時間を算出してもよい。
　移動計画選択部１３０は、ステップＳ２０３の計算結果から、最も所要時間が短い移動計画候補を実行対象の移動計画として選択する（Ｓ２０４）。
　第１のユーザ要求が所要時間短縮モードではない場合（Ｓ２０２：ＮＯ）、移動計画選択部１３０は、第１のユーザ要求がお気に入りの計画を選択するお気に入りモードであるか判定する（Ｓ２０５）。お気に入り計画とは、所要時間やエネルギ効率とは関係なく、ユーザが採用することを望ましく思う移動計画である。例えば自動運転では、ドライバが海の見える道を好んでいれば海の見える道を含む移動計画をお気に入り計画とする。カメラを搭載したドローンでは、ユーザの撮影したい風景が撮りやすい移動計画をお気に入り計画とする。見通しが良く事故が起こりにくい等の理由で、ユーザがよく使用する経路がある場合、その経路を通る移動計画をお気に入り計画としてもよい。
　移動計画選択部１３０は、第１のユーザ要求がお気に入りモードである場合（Ｓ２０５：ＹＥＳ）、各移動計画候補とお気に入り計画との類似度を下記の式（１）にしたがって計算する。
　　　Pref(j)=Σi∫WPi Prefij(x)dx ・・・（１）
　ここで、Pref(j)は、j番目の移動計画（経路）とお気に入り計画との類似度である。WPiは、i番目のお気に入り要素（海が見える、事故が少ない等）の好みの強さを示す重み係数である。Prefij (x)はj番目の経路上の距離xの位置において、i番目のお気に入り要素があれば１を、なければ０を返す。好みの強さが不明であれば、WPi=１として計算する。
　移動計画選択部１３０は、ステップＳ２０６で算出されたPref(j)の値が最も大きい移動計画候補を実行対象の移動計画として選択する（Ｓ２０７）。
　第１のユーザ要求がお気に入りモードではない場合（Ｓ２０５：ＮＯ）、移動計画選択部１３０は、エネルギ効率最適化モードを選択し、各移動計画候補のエネルギ効率、つまり移動計画を実施すると消費すると考えられるエネルギ量に対する移動距離の比を算出する（Ｓ２０８）。
　移動計画選択部１３０は、ステップＳ２０８で算出したエネルギ効率が最も高い移動計画候補を実行対象の移動計画として選択する（Ｓ２０９）。
　移動計画の選択後、移動体制御装置１００Ｂは、選択した移動計画において外界情報検出精度が安全上制御レベルを下げざるを得ないほど低下すると予測されるか判断する（Ｓ１１０）。制御レベルの低下が予測される場合は、ユーザに対し事前に注意を喚起する（Ｓ１１１）。
　このように構成される本実施例も第１実施例と同様の作用効果を奏する。さらに本実施例では、ユーザは、予め用意された複数モードの中から所望のモードに高い優先順位を与えることができる。これにより、本実施例では、ユーザが移動体１の制御を通して得たい副次効果を適切に得ることができる。
　例えば、移動時に外界情報検出精度の調査を行って自律移動の信頼性向上に貢献したい（外界情報検出精度調査モード）、できるだけ早く目的地に到着したい（所要時間短縮モード）、多少遠回りでも自分の好みに応じた経路を通って気持ちよく移動したい（お気に入りモード）、消費エネルギをできるだけ節約したい（エネルギ効率最適化モード）といった、所望の副次的効果を移動時に得ることができる。
　図９を用いて第３実施例を説明する。本実施例では、ユーザ要求に基づいて移動計画を選択するに際し、ユーザの指定した先順位のみでモードを選択するのではなく、各モードについて設定された許容量に基づいて調停する。
　図９は、本実施例に係る移動計画選択処理のフローチャートである。移動計画生成部１１０は、外界情報と内部情報を取得して（Ｓ１０１）、移動計画の候補を作成する（Ｓ１０２）。外界情報検出精度推定部１２０は、移動計画候補に類似する過去情報を取得する（Ｓ１０３）。
　移動計画選択部１３０は、各移動計画候補について、その所要時間、お気に入り計画との類似度、エネルギ効率をそれぞれ算出する（Ｓ３００）。
　移動計画選択部１３０は、ユーザ要求（各モードへの優先順位）と、各モードの許容値とを取得する（Ｓ３０１）。各モードの許容値とは、例えば、目的地までの所要時間についての許容上限値、お気に入り計画との類似度の許容下限値、エネルギ効率の許容下限値である。ユーザ要求の入力方法で述べたように、ユーザはキーボードやタッチパネル、あるいは音声入力などの手段を用いて許容値を入力してもよいし、ユーザ要求と許容値の過去の履歴を解析することで許容値を推定してもよい。
　移動計画選択部１３０は、各移動計画候補の中に、全てのモードについて許容値に収まる移動計画候補があるか判断する（Ｓ３０２）。移動計画選択部１３０は、全てのモードについて許容範囲に収まる移動計画候補を発見すると（Ｓ３０２：ＹＥＳ）、その全てのモードが許容値に収まる移動計画候補のみを有効な移動計画として抽出し、ステップＳ１０４に進む。
　その後は、上述したステップＳ１０４～Ｓ１０９までの処理を実行し、外界情報の検出精度を調査する。これにより、本実施例では、所要時間の短縮要求やエネルギ効率の最適化要求が満たされた状況下でのみ、外界情報検出精度調査モードが有効となる。したがって、ユーザに煩わしさ等を感じさせることがなくなり、使い勝手が向上する。
　一方、どの移動計画候補も、いずれか一つ以上のモードで許容値を超えてしまう場合（Ｓ３０２：ＮＯ）、移動計画選択部１３０は、許容値から逸脱する量を下記式（２）にしたがって、移動計画候補ごとに算出する。
　　　Dev(j)= ΣWiDij・・・（２）
　Dev(j)はj番目の移動計画候補のユーザ要求からの逸脱量を、Wiはi番目のモードに対するユーザ優先度を表す重み係数を、Dijはj番目の移動計画候補を実施したときのモードiの許容値からの逸脱量を、それぞれ示す。
　移動計画選択部１３０は、ステップＳ３０４で計算したDev(j)が最も小さい移動計画候補を実行対象の移動計画として選択する（Ｓ３０５）。
　移動計画選択後、外界情報検出精度が安全上制御レベルを下げざるを得ないほど低下すると予測されるか判断する（Ｓ１１０）。制御レベルが閾値Ｔｈ３よりも低下すると予測される場合（Ｓ１１０：ＹＥＳ）、ユーザへ事前に注意を喚起する（Ｓ１１１）。
　このように構成される本実施例も第１実施例と同様の作用効果を奏する。さらに本実施例では、ユーザの得たい副次効果が複数あり、かつ、それら副次効果の要求度に大きな差がない場合に、ユーザ要求をバランスよく満たすことができる。このため、本実施例では、ユーザの使い勝手や満足度が向上する。
　図１０～図１２を用いて第４実施例を説明する。本実施例では、移動体１またはそのユーザに対し、外界情報の検出精度の調査へ参加することのインセンティブを与える。
　図１０は、本実施例に係る移動体制御システム１０Ｃのブロック図である。本実施例の移動体制御システム１０Ｃは、図７で述べた構成に比べて、調査行動判定部１７０と、通信許可部１８０とを備える。
　移動体制御装置１００Ｃの移動計画選択部１３０は、ユーザ要求取得部１６０からユーザ要求を取得し、ユーザが外界情報検出精度調査モードの選択を許可しているか否かに応じて、移動計画を選択する。
　調査行動判定部１７０は、ユーザ要求取得部１６０から取得するユーザ要求と、移動計画選択部１３０から取得する移動計画とに基づいて、外界情報検出精度調査モードの選択が解除されているかを判定する。つまり、ユーザが外界情報の検出精度の調査に参加する意思があるか否かを判定する。
　図１１は、本実施例に係る移動計画選択処理のフローチャートである。移動計画生成部１１０は、外界情報および内部情報を取得して（Ｓ１０１）、移動計画の候補を生成する（Ｓ１０２）。
　調査行動判定部１７０は、外界情報検出精度調査モードに従う移動計画の選択が許可されているか判定する（Ｓ４０１）。調査行動判定部１７０の判定結果は、通信許可部１８０へ入力される。
　外界情報の検出精度調査が許可されている場合（Ｓ４０１：ＹＥＳ）、通信許可部１８０は、外界情報検出精度推定部１２０が過去情報にアクセスして取得するのを許可する（Ｓ４０２）。これにより、ステップＳ１０３～Ｓ１１１で述べた一連の処理を実行することができる（Ｓ４０３）。
　一方、外界情報の検出精度調査が許可されていない場合（Ｓ４０１：ＮＯ）、通信許可部１８０は、外界情報検出精度推定部１２０が過去情報にアクセスして取得するのを禁止する（Ｓ４０４）。その後、図８で述べたステップＳ２０２～Ｓ２０９の処理、または、図９で述べたステップＳ３００～Ｓ３０５の処理を実行する。
　図１２のフローチャートを用いて、外界情報検出精度の調査への貢献度に応じて移動計画の内容を制御する処理を説明する。「実績指標」としての貢献度は、以下の説明では、外界情報検出精度調査行動指標ＲＡと表される。
　移動体制御装置１００は、現時点から起算して所定時間内に、または現在位置から所定距離内に、自己（自車両、自移動体）の経験した外界情報検出精度Uc(x)をメモリから読み出す（Ｓ５０１）。つまり、ステップＳ５０１では、比較的最近の外界情報検出精度を取得する。最近の外界情報検出精度ほど信頼性が高く、過去情報を用いて自律移動するシステムへの貢献度が高いと考えられるためである。
　移動体制御装置１００は、ステップＳ５０１で取得した外界情報検出精度Uc(x)の積算値ＲＡを算出する（Ｓ５０２）。積算値ＲＡの大きさは、外界情報検出精度調査行動を行った割合の高さを示す。したがって、積算値ＲＡは、外界情報の検出精度の調査に参加した実績を示し、外界情報検出精度調査行動指標ＲＡと表すことができる。以下ＲＡ値または指標ＲＡと呼ぶことがある。
　移動体制御装置１００は、周囲の他移動体の移動体制御装置との間で、互いのＲＡ値を交換する（Ｓ５０３）。ステップＳ５０３では、互いの移動計画のうち所定の一部も交換する。所定の一部を交換するとは、移動体間で移動計画を調整するために使用する範囲内で、移動計画を部分的に交換するという意味である。
　移動体制御装置１００は、自己のＲＡ値が他移動体のＲＡ値より大きいか判定する（Ｓ５０４）。自己のＲＡ値のほうが他移動体のＲＡ値より大きい場合（Ｓ５０４：ＹＥＳ）、自己の移動計画を他移動体の移動計画に優先させ、実行を継続する（Ｓ５０５）。これに対し、自己のＲＡ値の方が他移動体のＲＡ値よりも小さい場合（Ｓ５０４：ＮＯ）、他移動体の移動計画を優先するよう自己の移動計画を変更する（Ｓ５０６）。
　なお、上述のように、各移動体の移動体制御装置１００間でＲＡ値に基づく移動計画の調停を行うこともできるし、あるいは、データ管理システム２において移動計画を調停することもできる。この場合、各移動体の移動体制御装置１００は、ＲＡ値と移動計画とをそれぞれデータ管理システム２へ送信し、データ管理システム２はＲＡ値の大小等に基づいて各移動体間での移動計画を調停し、必要に応じて移動計画を修正し、修正した移動計画を対応する移動体制御装置１００へ配信すればよい。
　ＲＡ値に基づく移動計画の調停は、交通環境等が所定の条件にある場合にのみ実行してもよい。所定の条件としては、例えば、特定の経路区間で調停する、特定の時間帯で調停する、特定の気象条件で調停する、周囲の移動体の数が所定値以上または所定値以下の場合に調停する等である。
　なお、調査行動判定部１７０を移動体１内に設けるのではなく、データ管理システム２が各移動体１の調査行動を判定してもよい。そして、データ管理システム２から連携サービス管理システム３に対し、移動体１またはユーザを識別する情報とＲＡ値とを送信してもよい。連携サービス管理システム３は、ＲＡ値に基づいて、移動体１またはそのユーザに対し、他のサービスを提供することができる。例えば、ＲＡ値の大きい移動体１には、充電サービスや駐車サービス等を優先的に利用できるように提供したり、ＲＡ値の大きな移動体のユーザには、保険サービス、ホテルやレストラン等のサービスを有利な条件で提供したりしてもよい。
　このように構成される本実施例も第１実施例と同様の作用効果を奏する。さらに、本実施例では、外界情報の検出精度の調査に貢献した移動体（および／またはそのユーザ）に対し、貢献度を示す指標であるＲＡ値に基づいて、他移動体との間で移動計画を調停することができる。これにより本実施例では、貢献度が大きいほど、他移動体の移動計画による影響を受けずに、当初の移動計画のままで移動することができるため、ユーザの利便性が向上する。この結果、ユーザに対して、外界情報の検出精度の調査に参加することに対してインセンティブを与えることができ、調査に伴う不便さを相殺できる。
　なお、ユーザに何らかのメリットを与えるか否かは、最近の調査行動のみで決めるのではなく、過去の調査行動の実績から決めてもよい。過去の調査行動の実績に基づくメリットの判断とは、例えば過去の走行時間（または距離）に対する、外界情報検出精度の調査行動を許可していた走行時間（または距離）の割合が所定値以上であれば、過去情報の利用を許可する等である。
　図１３を用いて第５実施例を説明する。本実施例では、外界情報検出精度の調査行動の実績を、ユーザにも対応付けて管理する。図１３の全体システム図に示すように、本実施例では、各移動体１の移動体制御装置１００からデータ管理システム２へ向けて、移動体監視情報Ｔ２０が送信される。
　移動体監視情報Ｔ２０は、例えば、移動体１を識別する移動体識別情報（以下、移動体ＩＤ）Ｃ２０１と、ユーザＵを識別するユーザ識別情報（以下、ユーザＩＤ）Ｃ２０２と、移動体１の移動に関するモニタデータＣ２０３とを含む。モニタデータＣ２０３は、例えば、モードの優先順位や外界情報の検出精度等を含むことができる。
　データ管理システム２は、各移動体１から収集した移動体監視情報Ｔ２０を管理し、ＲＡ値などを算出する。ユーザＵが或る移動体１（１）から他の移動体１（ｎ）へ乗り替えた場合でも、ＲＡ値はそのユーザに引き継がれる。つまり、ユーザが移動体１（１）で得たＲＡ値と、そのユーザが他の移動体１（ｎ）で得たＲＡ値とは合計されて、そのユーザの貢献度として利用される。
　このように構成される本実施例も第１実施例と同様の作用効果を奏する。さらに本実施例では、外界情報の検出精度の調査に関する貢献度（ＲＡ値）をユーザに関連付けて管理する。このため、本実施例では、ユーザが複数の移動体１を利用する場合でも、そのユーザの貢献度を適切に管理することができ、ユーザの使い勝手が向上する。
　図１４，図１５を用いて第６実施例を説明する。本実施例では、移動体１（および／またはユーザ）に対して、連携サービス管理システム３で管理する所定のサービスを提供する例を示す。
　図１４は、「所定のサービス」として、充電サービスを提供する例である。図１４では、移動体１としてロボットまたは産業機械を例に挙げる。
　図１４（ａ）に示すように、充電器４の前に、複数の移動体１（２）～１（４）が列を作っている。先頭の移動体１（２）は充電中であり、他の移動体１（３），１（４）は充電を待っている。
　そこに移動体１（１）が到着すると、移動体１（１）は、充電待ちの移動体１（３），１（４）との間で、外界情報の検出精度の調査に関する貢献度（ＲＡ値）を交換し、互いの貢献度を比較する。ここで、移動体１（１）の貢献度の方が他の移動体１（３），１（４）の貢献度よりも高いとする。
　図１４（ｂ）に示すように、貢献度の高い移動体１（１）は、移動体１（３），１（４）に優先して、充電器４の順番待ちの列に加わる。これにより、移動体１（１）は、先着順に充電を待つ場合に比べて、より短時間で充電サービスを受けることができる。
　図１５は、「所定のサービス」として、ゲート３の優先通過を例に挙げる。例えば、料金所等のゲート３は、一般ゲート３１と、優先ゲート３２とを備えている。
　貢献度（ＲＡ値）が所定の閾値以上の移動体１（１）は、優先レーン上を移動して優先ゲート３２を通過する。貢献度が所定の閾値未満の移動体１（２）～１（４）は、一般レーン上を移動して一般ゲートを通過する。これにより、貢献度の高い移動体１（１）は、貢献度の低い他の移動体１（２）～１（４）よりも早くゲート３を通過することができ、ユーザの使い勝手が高まる。
　なお、移動体１（１）の貢献度に応じてサービスを優先利用する場合を述べたが、上述のように、貢献度はユーザに対応付けて管理することもできるため、ユーザの貢献度に応じてサービスを優先利用することもできる。
　図１６を用いて第７実施例を説明する。本実施例では、図３で述べたステップＳ１０６およびＳ１０８を、ステップＳ１０４，Ｓ１０５，Ｓ１０７に優先させている。つまり、本実施例では、外界情報検出精度が移動体１の自律制御の継続条件を満足させる移動計画が存在する場合（Ｓ１０６：ＹＥＳ）、その移動計画を実行対象の移動計画として選択する（Ｓ１０８）。
　外界情報検出精度が移動体１の自律制御の継続条件を満足させる移動計画が存在しない場合（Ｓ１０６：ＮＯ）、過去の類似のデータ数Ｃ１０７が所定の閾値Ｔｈ１以下である移動計画候補が存在するか判定する（Ｓ１０４）。移動計画選択部１３０は、データ数Ｃ１０７（Ｄｐ）が閾値Ｔｈ１以下である移動計画候補を発見すると（Ｓ１０４：ＹＥＳ）、その移動計画候補を実行対象の移動計画として選択し、選択した移動計画を制御部１０４へ出力する（Ｓ１０５）。移動体１がステップＳ１０５で選択した移動計画に基づいて移動している間に、外界センサ群および内界センサ群で検出されたデータは収集されて蓄積される。
　このように構成される本実施例も第１実施例と同様の作用効果を奏する。本実施例では、外界情報の検出精度が閾値Ｔｈ１以上であると推定される移動計画を優先して選択するが、ユーザが外界情報検出精度調査モードの優先順位を高くしている
　なお、本発明は上述の実施形態に限定されず、様々な変形例が含まれる。上記実施形態は本発明を分かりやす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、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることもできる。また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることもできる。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成を追加・削除・置換することもできる。
　また、上述した実施形態に含まれる技術的特徴は、特許請求の範囲に明示された組み合わせに限らず、適宜組み合わせることができる。上述した或る実施例と他の実施例とを組み合わせて用いることもできる。
　１：移動体、２：データ管理システム、３：連携サービス管理システム、１０，１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃ：移動体制御システム、１００，１００Ａ，１００Ｂ，１００Ｃ：移動体制御装置、１０１：外界情報取得部、１０２：内部情報取得部、１０３：過去情報取得部、１０４：制御部、１１０：移動計画生成部、１２０：外界情報検出精度推定部、１３０：移動計画選択部、１４０：外界情報検出精度算出部、１５０：過去情報蓄積部、１６０：ユーザ要求取得部、１７０：調査行動判定部、１８０：通信許可部

Claims (13)

  1. 　移動体を制御する移動体制御装置であって、
    　移動体の外界に関する外界情報と前記移動体の内部に関する内部情報とに基づいて、少なくとも一つの移動計画を生成する計画生成部と、
    　前記計画生成部により生成された移動計画のうち、前記外界情報と前記内部情報と所定の過去情報とに基づいて、前記外界情報の検出精度を推定する精度推定部と、
    　前記精度推定部により推定された前記外界情報の検出精度に基づいて、前記計画生成部により生成された移動計画の中から実行対象の移動計画を選択する計画選択部と、
    を備える移動体制御装置。
  2. 　前記所定の過去情報は、過去の外界情報と、過去の内部情報と、過去の外界情報について推定された精度情報とを含む、
    請求項２に記載の移動体制御装置。
  3. 　前記計画選択部は、前記所定の過去情報の統計値に基づいて、前記計画生成部により生成された移動計画の中から前記実行対象の移動計画を選択する、
    請求項２に記載の移動体制御装置。
  4. 　前記計画選択部は、前記計画生成部により生成された移動計画のうち、前記統計値が所定の統計値用閾値以下である移動計画を前記実行対象の移動計画として選択する、
    請求項３に記載の移動体制御装置。
  5. 　前記計画選択部は、前記統計値が前記所定の統計値用閾値以下である移動計画が存在しない場合、前記計画生成部により生成された移動計画のうち、前記推定された精度が所定の精度用閾値以上である移動計画を前記実行対象の移動計画として選択する、
    請求項４に記載の移動体制御装置。
  6. 　前記計画選択部は、前記推定された精度が前記所定の精度用閾値以上である移動計画が存在しない場合、前記推定された精度が最も高い移動計画を前記実行対象の移動計画として選択する、
    請求項５に記載の移動体制御装置。
  7. 　移動体の制御方法に関するユーザ要求を取得するユーザ要求取得部をさらに備え、
    　前記ユーザ要求は、前記計画選択部が前記所定の過去情報の統計値に基づいて前記計画生成部により生成された移動計画の中から前記実行対象の移動計画を選択する主モードと、前記主モード以外の副モードとのいずれか一方のモードを選択することができ、
    　前記ユーザ要求が前記主モードを選択している場合は、前記所定の過去情報の使用を許可し、前記ユーザ要求が前記副モードを選択している場合は、前記所定の過去情報の使用を禁止する、
    請求項１～６のいずれか一項に記載の移動体制御装置。
  8. 　前記副モードは、前記計画生成部により生成された移動計画のうち、移動に要する所要時間の最も短い移動計画を選択させる第１副モードと、ユーザが予め指定する所望の移動計画に最も近い移動計画を選択させる第２副モードと、移動に要するエネルギ効率が最も高い移動計画を選択させる第３副モードとの、少なくともいずれか一つを含む、
    請求項７に記載の移動体制御装置。
  9. 　前記副モードには、選択を許可するための許容値が予め設定されており、
    　前記計画選択部は、前記ユーザ要求が前記副モードを選択している場合、前記許容値に基づいて、前記計画生成部により生成された移動計画の中から前記実行対象の移動計画を選択する、
    請求項８に記載の移動体制御装置。
  10. 　前記統計値が所定の統計値用閾値以下である移動計画が前記実行対象の移動計画として選択された実績を示す実績指標に基づいて、前記実行対象の移動計画と他の移動体の移動計画との間の優先関係を制御する、
    請求項７に記載の移動体制御装置。
  11. 　前記移動体のユーザを識別するユーザ識別情報と前記実績指標とを対応付けてデータ管理システムに記憶させる、
    請求項７に記載の移動体制御装置。
  12. 　前記統計値が前記所定の統計値用閾値以下である移動計画が前記実行対象の移動計画として選択された実績を示す実績指標に基づいて、所定のサービス管理システムから提供される所定のサービスを利用する、
    請求項７に記載の移動体制御装置。
  13. 　移動体をコンピュータで制御する移動体制御方法であって、
    　前記コンピュータは、
    　　移動体の外界に関する外界情報と前記移動体の内部に関する内部情報とに基づいて、少なくとも一つの移動計画を生成し、
    　　前記生成された移動計画のうち、前記外界情報と前記内部情報と所定の過去情報とに基づいて、前記外界情報の検出精度を推定し、
    　　前記推定された前記外界情報の検出精度に基づいて、前記生成された移動計画の中から実行対象の移動計画を選択する、
    移動体の制御方法。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020027142A1 (ja) * 2018-08-03 2020-02-06 株式会社デンソー 移動空間情報処理システム、移動空間情報処理方法および通信装置
JP2020024693A (ja) * 2018-08-03 2020-02-13 株式会社Ｓｏｋｅｎ 移動空間情報処理システム、移動空間情報処理方法および通信装置
JP2020076667A (ja) * 2018-11-08 2020-05-21 Kddi株式会社 環境測定システム、ロボット、コンピュータプログラム及び環境測定方法
WO2020153373A1 (ja) * 2019-01-23 2020-07-30 株式会社ナイルワークス ドローンシステム
CN112470091A (zh) * 2018-08-22 2021-03-09 日本电气株式会社 选择设备、选择方法和选择程序

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11661084B2 (en) * 2017-11-20 2023-05-30 Sony Corporation Information processing apparatus, information processing method, and mobile object
US11283874B2 (en) * 2018-07-09 2022-03-22 Noblis, Inc. Systems and methods for optimizing cooperative actions among heterogeneous autonomous connected machines
JP7139896B2 (ja) * 2018-11-07 2022-09-21 トヨタ自動車株式会社 経路情報決定装置、経路情報システム、端末及び経路情報を決定する方法
JP2022082359A (ja) * 2020-11-20 2022-06-01 国立大学法人東海国立大学機構 走行制御管理システム、走行制御管理方法、および走行制御管理プログラム

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010126130A (ja) * 2008-12-01 2010-06-10 Toyota Motor Corp 異常診断装置
WO2016139748A1 (ja) * 2015-03-03 2016-09-09 パイオニア株式会社 経路探索装置、制御方法、プログラム及び記憶媒体

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4483589B2 (ja) 2005-01-12 2010-06-16 日産自動車株式会社 車両用情報提供装置
JP5288423B2 (ja) 2011-04-11 2013-09-11 株式会社日立製作所 データ配信システム、及びデータ配信方法
JP6428493B2 (ja) * 2015-06-05 2018-11-28 株式会社デンソー 自動走行制御装置、自動走行用車載装置、自動走行制御方法
JP6380422B2 (ja) * 2016-02-05 2018-08-29 トヨタ自動車株式会社 自動運転システム
JP6559204B2 (ja) * 2017-10-19 2019-08-14 本田技研工業株式会社 車両制御装置
US10890909B2 (en) * 2018-01-09 2021-01-12 International Business Machines Corporation Automobile driving mode determination
DK180555B1 (en) * 2018-12-10 2021-06-17 Motional Ad Llc Systems and methods for validating and calibrating sensors
US20200193368A1 (en) * 2018-12-12 2020-06-18 Aptiv Technologies Limited Transporting objects using autonomous vehicles

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010126130A (ja) * 2008-12-01 2010-06-10 Toyota Motor Corp 異常診断装置
WO2016139748A1 (ja) * 2015-03-03 2016-09-09 パイオニア株式会社 経路探索装置、制御方法、プログラム及び記憶媒体

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020027142A1 (ja) * 2018-08-03 2020-02-06 株式会社デンソー 移動空間情報処理システム、移動空間情報処理方法および通信装置
JP2020024693A (ja) * 2018-08-03 2020-02-13 株式会社Ｓｏｋｅｎ 移動空間情報処理システム、移動空間情報処理方法および通信装置
JP7157018B2 (ja) 2018-08-03 2022-10-19 株式会社Soken 移動空間情報処理システム、移動空間情報処理方法および通信装置
CN112470091A (zh) * 2018-08-22 2021-03-09 日本电气株式会社 选择设备、选择方法和选择程序
JP2020076667A (ja) * 2018-11-08 2020-05-21 Kddi株式会社 環境測定システム、ロボット、コンピュータプログラム及び環境測定方法
JP7027295B2 (ja) 2018-11-08 2022-03-01 Kddi株式会社 環境測定システム、ロボット、コンピュータプログラム及び環境測定方法
WO2020153373A1 (ja) * 2019-01-23 2020-07-30 株式会社ナイルワークス ドローンシステム
JPWO2020153373A1 (ja) * 2019-01-23 2021-10-21 株式会社ナイルワークス ドローンシステム
JP7093126B2 (ja) 2019-01-23 2022-06-29 株式会社ナイルワークス ドローンシステム

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