WO2018168318A1 - 車両制御システム、データ処理装置、及び制御プログラム - Google Patents

車両制御システム、データ処理装置、及び制御プログラム Download PDF

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和紀 井上
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    • G09B29/00—Maps; Plans; Charts; Diagrams, e.g. route diagram

Definitions

  • the reference information generation unit associates, in the reference information, vector information for representing a route traveled by a plurality of vehicles and attribute information regarding the route represented by the vector information.
  • the autonomous driving vehicle includes a reference information acquisition unit that acquires reference information from the data processing device, and a control unit that executes automatic driving along one of the routes represented by the reference information.
  • This device includes a travel history information acquisition unit, a reference information generation unit, and a reference information distribution unit.
  • the travel history information acquisition unit acquires each travel history information from a plurality of vehicles.
  • the reference information generation unit generates reference information that is referred to in order for the autonomous driving vehicle to perform automatic driving from the travel history information.
  • the reference information distribution unit distributes the reference information to the autonomous driving vehicle.
  • the reference information generation unit associates, in the reference information, vector information for representing a route traveled by a plurality of vehicles and attribute information regarding the route represented by the vector information.
  • Still another aspect of the present disclosure is a control program.
  • This control program causes a computer mounted on an autonomous driving vehicle to execute the following processing.
  • reference information that is referred to for the autonomous driving vehicle to perform automated driving is acquired from the data processing device.
  • automatic driving of the autonomous driving vehicle is executed along one of the plurality of routes represented by the reference information.
  • the reference information is generated from travel history information acquired from a plurality of vehicles.
  • vector information for representing a route traveled by a plurality of vehicles is associated with attribute information regarding the route represented by the vector information.
  • the autonomous driving vehicle can be controlled more appropriately.
  • FIG. 1 is a diagram for describing reference information used in a vehicle control system according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 2 is a functional block diagram illustrating a configuration of the vehicle control system according to the embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of reference information used in the vehicle control system shown in FIG.
  • the vehicle is controlled with reference to high-precision map data including a road network for each traveling lane.
  • a technique is proposed in which the idea is changed fundamentally and the vehicle is controlled based on reference information generated from travel history information of a large number of vehicles. According to this technique, since the highly accurate map data almost essential in the conventional automatic driving technique is not necessary, all the technical problems described above can be solved. Further, since the vehicle can be automatically driven so as to trace a route that has been proven to have been safely run by a large number of vehicles, the vehicle can be automatically driven by a safer and more accurate route.
  • FIG. 1 is a diagram for describing reference information used in a vehicle control system according to an embodiment of the present disclosure.
  • the reference information includes vector information generated by statistically processing the travel history information of many vehicles. This vector information represents a part of an average route on which many vehicles actually traveled.
  • the vector information is generated so as to have a size suitable for controlling the vehicle.
  • the vector information has a typical minimum turning radius of several meters to several tens of meters. Has a size of 1 m to 15 m, more specifically 3 to 8 m, and more specifically about 5 m.
  • the vector information is set so that the end point of one vector information coincides with the start point of another vector information. That is, a vehicle route for each traveling lane is expressed by a large number of vector information continuously connected.
  • the vehicles 20a and 20b automatically travel along the connected vectors as if traveling on rails virtually laid on the road.
  • vectors 94a to 94d generated from the travel history information of vehicles traveling in the respective lanes are set on the road having the first lane 90a to the third lane 90c.
  • the first lane 90a is a lane for the vehicle to go straight and turn left
  • the second lane 90b is a lane for the vehicle to go straight
  • the third lane 90c is a lane to turn right It is said to be a lane.
  • the average lane change position is generated from the travel history information of a large number of vehicles whose lanes are changed to appropriate lanes according to the traveling direction, and are reflected in the vectors 94a to 94d.
  • the vector 94b is set. Since the vehicle 20a is set to travel straight ahead at the front intersection, the vehicle 20a travels from the point 92 along the vector 94a as it is in the second lane 90b. However, the vehicle 20b is set to turn right at the front intersection. Therefore, the lane is changed from the point 92 to the third lane 90c along the vectors 94b and 94c. Thus, in the embodiment, an appropriate lane can be automatically traveled without referring to map data in lane units.
  • Attribute information may include information such as speed, number of lanes, lane position, presence / absence of adjacent lanes, presence / absence of temporary stop position, stop position, degree of caution, etc., in addition to the radius of curvature of the route.
  • This information is included in probe traffic information collected using ETC (Electronic Toll Collection System) 2.0 on-board equipment, car navigation system, etc., or statistically collected huge amount of probe traffic information collected Obtained by processing or analysis.
  • Roadside equipment that collects probe traffic information from ETC 2.0 on-board devices is being developed, and a social infrastructure for collecting data such as vehicle position, travel speed, and travel direction has been established. From the enormous amount of data collected in this way, attribute information can be set not in road units or region units, but in vector units of about several m to several tens of meters for representing a route. The attribute information can be set and the vehicle can be controlled more finely.
  • FIG. 2 shows a configuration of the vehicle control system 10 according to the embodiment.
  • the vehicle control system 10 refers to the data processing device 50 that generates and distributes the reference information that is referred to for the autonomous driving vehicle 20 to execute the automatic driving, and the automatic driving with reference to the reference information acquired from the data processing device 50.
  • Automatic driving vehicle 20 data processing device 50 provides manually operating vehicle 80 that provides travel history information used to generate reference information, and network 12 for communicating with each other.
  • the “manually driven vehicle 80” and the “automatically driven vehicle” are respectively described.
  • 20 is not intended to acquire the travel history information only from the manually driven vehicle, but the travel history information may be further acquired from the automatically driven vehicle 20. For example, traveling history information when the autonomous driving vehicle 20 is driven manually may be further acquired.
  • the manually operated vehicle 80 includes a communication unit 81, a position estimation unit 82, a travel history recording unit 83, a travel history transmission unit 84, and a storage unit 85.
  • This configuration can be realized by a CPU (Central Processing Unit), memory, and other LSI (Large Scale Integrated Circuit) of any computer in terms of hardware, and by a program loaded in the memory in terms of software.
  • CPU Central Processing Unit
  • LSI Large Scale Integrated Circuit
  • the communication unit 81 controls communication with other devices via the network 12.
  • the position estimation unit 82 estimates the current position of the manually operated vehicle 80 based on a signal received by a GNSS (Global Navigation Satellite System (s)) receiver.
  • the travel history recording unit 83 records the travel history information of the manually operated vehicle 80 in the storage unit 85.
  • the travel history information includes, for example, the position and speed of the manually operated vehicle 80, information acquired by various sensors provided in the manually operated vehicle 80, and the like.
  • the travel history transmission unit 84 transmits the travel history information recorded by the travel history recording unit 83 to the data processing device 50 via the communication unit 81.
  • the travel history transmission unit 84 may transmit the travel history information periodically at a predetermined time interval, or may transmit the travel history information when communication is established with a roadside device or the like.
  • the data processing apparatus 50 includes a communication unit 51, a travel history acquisition unit 52, a statistical processing unit 53, a reference information generation unit 54, a reference information distribution unit 57, and a storage unit 58.
  • the reference information generation unit 54 includes a vector information generation unit 55 and an attribute information generation unit 56.
  • the communication unit 51 controls communication with other devices via the network 12.
  • the travel history acquisition unit 52 acquires travel history information transmitted from the manually operated vehicle 80 and accumulates it in the storage unit 58.
  • the statistical processing unit 53 statistically processes the travel history information accumulated in the storage unit 58 at a predetermined timing, for example, periodically at predetermined time intervals.
  • the statistical processing unit 53 calculates an average route from a route traveled by a plurality of manually operated vehicles 80 by an arbitrary statistical method, and further smoothes the calculated route so that the automatically driven vehicle 20 can travel safely. A simple path.
  • the statistical processing unit 53 includes representative values such as an average value of accumulated data, a weighted average value, a median value, a trimmed average value, an intermediate value, a quartile, a maximum value, a minimum value, and a mode value, Statistics such as variance, standard deviation, skewness, kurtosis and correlation coefficient are calculated.
  • the statistical processing unit 53 further analyzes the attribute of the route based on the calculated statistics. For example, the position where most vehicles stopped was determined to be a position required by traffic regulations to stop temporarily, and a certain percentage of vehicles stopped, but the other vehicles passed at normal speed Alternatively, it may be determined that the vehicle is at a position where the frequency of stopping is high due to a signal waiting or traffic jam. Further, as described above, an average position where the vehicle starts and ends the lane change before the intersection is determined. If such information is reflected in the reference information, the autonomous driving vehicle 20 that automatically operates with reference to the reference information temporarily stops at a substantially uniform position, and starts and ends the lane change. Therefore, it becomes easy for another vehicle to predict the behavior of the autonomous driving vehicle 20, and the vehicle can be driven more safely.
  • the position where most vehicles stopped was determined to be a position required by traffic regulations to stop temporarily, and a certain percentage of vehicles stopped, but the other vehicles passed at normal speed Alternatively, it may be determined that the vehicle is at a position where the frequency of stopping is high due to a
  • the average speed of the vehicle traveling on the main road can be known in advance, so that it is appropriate for the speed of the vehicle traveling on the main road. It is possible to accelerate to a safe speed and join the main line safely. Furthermore, even if the lane is closed due to road construction or a traffic accident, etc., even if the road conditions change, the manually driven vehicle 80 will change the lane or select another route to drive properly. For example, the travel history can be reflected in the reference information, and the automatic driving vehicle 20 can be appropriately traveled accordingly. Thereby, compared with the case where high-precision map data is referred, the time and labor required to follow a change in road conditions can be drastically reduced.
  • the information generated by the statistical processing unit 53 may be provided to an administrative institution for reviewing traffic regulations. Thereby, an opportunity to review the speed limit and the like to a more appropriate speed can be provided.
  • the statistical processing unit 53 may execute statistical processing after deleting abnormal values in advance.
  • the travel history information when an accident or a traffic law violation occurs may be deleted by referring to information on the occurrence status of an accident or a traffic law violation.
  • the travel history information when an accident or a traffic law violation occurs may not be transmitted to the data processing device 50 by the manually operated vehicle 80. Thereby, the safety and reliability of the reference information generated from the travel history information can be ensured, and the vehicle can be controlled safely and appropriately according to the reference information.
  • the vector information generation unit 55 divides the travel route generated by the statistical processing by the statistical processing unit 53 so as to be a vector having a predetermined size, and generates vector information.
  • the vector information generation unit 55 sets nodes at predetermined intervals on the travel route generated by the statistical processing by the statistical processing unit 53, and generates a vector connecting these nodes, so that the autonomous driving vehicle 20 travels.
  • a directed graph representing possible routes may be generated.
  • the vector information generation unit 55 may set nodes preferentially at a position where the vehicle stops, a position where the moving direction or the moving speed changes, or the like.
  • the attribute information generation unit 56 sets various types of information generated by statistical processing by the statistical processing unit 53 as attribute information regarding the route represented by the vector.
  • the automatic driving vehicle 20 includes a communication unit 21, a sensor 22, a position estimation unit 23, a situation determination unit 24, a reference information acquisition unit 25, an action plan generation unit 26, a drive control unit 27, a drive unit 28, a storage unit 29, and an operation. Part 30. These configurations can also be realized in various forms only by hardware and by a combination of hardware and software.
  • the position estimation unit 82 estimates the current position of the autonomous driving vehicle 20 based on the signal received by the GNSS receiver.
  • the action plan generating unit 26 Generate an action plan.
  • the action plan generation unit 26 constructs a route that can be reached from the current position of the vehicle to the destination by using a plurality of vector information, and sequentially confirms the situation around the vehicle determined by the situation determination unit 24, With reference to the attribute information associated with the information, a control value for traveling along each vector is generated.
  • the action plan generator 26 causes the vehicle to travel at the speed included in the attribute information unless the surroundings of the vehicle require special control. As a result, the host vehicle is driven at an average speed at which a large number of other vehicles actually travel, so that automatic driving can be executed safely at a more appropriate speed.
  • the drive unit 28 includes components such as a steering, a brake, and an engine for driving the autonomous driving vehicle 20, and the drive control unit 27 is a steering ECU (electronic control unit) for controlling each component of the drive unit 28. , Brake ECU, engine ECU and the like.
  • the drive control unit 27 controls the drive unit 28 according to the control value generated by the action plan generation unit 26.
  • FIG. 3 shows an example of reference information used in the vehicle control system according to the embodiment.
  • the reference information includes vector information and attribute information, which are stored in the storage unit 58 in association with each other.
  • the vector information includes start point coordinates and end point coordinates.
  • the vector information may further include information indicating the magnitude of the vector and the direction of the vector. However, since the information can be calculated from the start point coordinates and the end point coordinates, the information may not be held in the storage unit 58.
  • the attribute information includes information such as a reference speed, a radius of curvature, the number of lanes, a lane position, a stop position, and a degree of caution. Such information is generated by statistically processing and analyzing travel history information of a large number of vehicles.
  • a vehicle control system includes a data processing device and an autonomous driving vehicle.
  • the data processing device generates and distributes reference information that is referred to for the autonomous driving vehicle to execute the autonomous driving.
  • the automatic driving vehicle performs automatic driving with reference to the reference information acquired from the data processing device.
  • the data processing device includes a travel history information acquisition unit, a reference information generation unit, and a reference information distribution unit.
  • the travel history information acquisition unit acquires each travel history information from a plurality of vehicles.
  • the reference information generation unit generates reference information from the travel history information.
  • the reference information distribution unit distributes the reference information generated by the reference information generation unit to the autonomous driving vehicle.
  • the reference information generation unit associates, in the reference information, vector information for representing a route traveled by a plurality of vehicles and attribute information regarding the route represented by the vector information.
  • the autonomous driving vehicle includes a reference information acquisition unit that acquires reference information from the data processing device, and a control unit that executes automatic driving along one of the routes represented by the reference information.
  • the “route on which a plurality of vehicles have traveled” may be a route on which some or all of the plurality of vehicles have actually traveled. It is also possible to calculate the route.
  • Still another aspect of the present disclosure is a non-transitory recording medium that stores the control program.
  • the autonomous driving vehicle can be controlled more appropriately. Therefore, it is useful as a control technique for an autonomous driving vehicle.

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Abstract

車両制御システムは、自動運転車両が自動運転を実行するために参照される参照情報を生成して配信するデータ処理装置と、自動運転を実行する自動運転車両とを有する。データ処理装置は、複数の車両から走行履歴情報を取得し、走行履歴情報から、参照情報として、複数の車両が走行した経路を表すためのベクトル情報と、ベクトル情報により表される経路に関する属性情報とを対応付けた参照情報を生成して、自動運転車両に配信する。自動運転車両は、データ処理装置から取得した参照情報により表される経路に沿って自動運転を実行する。

Description

車両制御システム、データ処理装置、及び制御プログラム
　本開示は、車両制御技術に関し、特に、車両の走行履歴情報に基づいて車両を制御する車両制御システム、その車両制御システムを構成するデータ処理装置、及びその車両を制御するための制御プログラムに関する。
　自律走行が可能で、かつ無人走行の可能な自動運転車が開発されている。このような自動運転車が自動走行のために使用するデータとして、走行レーン単位の道路ネットワークを含む高精度の地図データを生成する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
特開２０１５－４８１４号公報
　このような高精度の地図データは、通常、カメラや赤外線レーザスキャナ等を搭載したデータ収集車を走行させることにより収集されたデータから生成される。しかしながら、まだ地図データが生成されていない地域の地図データを新たに生成したり、地図データが生成された地域の状況の変化に対応するために地図データを更新したりするためには、データ収集車をくまなく走行させる必要がある。そのため、多大な時間と労力を要する。また、地図データが、静的情報、準静的情報、動的情報といった更新頻度の異なる情報に階層化されて管理される場合、地図データの更新や車両への配信が層ごとに独立して行われるため、層間でデータの不整合が生じうる。
　本開示は、車両の自動運転に使用されるデータを改良し、より適切に車両を制御する技術を提供する。
　本開示の一態様の車両制御システムは、データ処理装置と、自動運転車両とを有する。データ処理装置は、自動運転車両が自動運転を実行するために参照される参照情報を生成して配信する。自動運転車両は、データ処理装置から取得した参照情報を参照して自動運転を実行する。データ処理装置は、走行履歴情報取得部と、参照情報生成部と、参照情報配信部とを含む。走行履歴情報取得部は、複数の車両からそれぞれの走行履歴情報を取得する。参照情報生成部は、走行履歴情報から、参照情報を生成する。参照情報配信部は、参照情報生成部により生成された参照情報を自動運転車両に配信する。なお参照情報生成部は、参照情報において、複数の車両が走行した経路を表すためのベクトル情報と、ベクトル情報により表される経路に関する属性情報とを対応付ける。自動運転車両は、データ処理装置から参照情報を取得する参照情報取得部と、参照情報により表される経路の１つに沿って自動運転を実行する制御部とを含む。
　本開示の別の態様は、データ処理装置である。この装置は、走行履歴情報取得部と、参照情報生成部と、参照情報配信部とを有する。走行履歴情報取得部は、複数の車両からそれぞれの走行履歴情報を取得する。参照情報生成部は、走行履歴情報から、自動運転車両が自動運転を実行するために参照される参照情報を生成する。参照情報配信部は、参照情報を自動運転車両に配信する。参照情報生成部は、参照情報において、複数の車両が走行した経路を表すためのベクトル情報と、ベクトル情報により表される経路に関する属性情報とを対応付ける。
　本開示のさらに別の態様は、制御プログラムである。この制御プログラムは、以下の処理を自動運転車両に搭載されたコンピュータに実行させる。まず、データ処理装置から、自動運転車両が自動運転を実行するために参照される参照情報を取得する。そして、この参照情報により表される複数の経路のうちの１つに沿って自動運転車両の自動運転を実行する。参照情報は、複数の車両から取得された走行履歴情報から生成されている。また参照情報において、複数の車両が走行した経路を表すためのベクトル情報と、ベクトル情報により表される経路に関する属性情報とが対応付けられている。
　なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本開示の表現を方法、装置、システム、非一過性の記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本開示の態様として有効である。
　本開示によれば、より適切に自動運転車両を制御することができる。
図１は、本開示の実施の形態に係る車両制御システムにおいて使用される参照情報について説明するための図である。 図２は、本開示の実施の形態に係る車両制御システムの構成を示す機能ブロック図である。 図３は、図２に示す車両制御システムにおいて使用される参照情報の例を示す図である。
　上述したように、従来の自動運転技術においては、走行車線ごとの道路ネットワークを含む高精度な地図データを参照して車両を制御している。これに対し、本開示の実施の形態においては、発想を根本から転換し、多数の車両の走行履歴情報から生成された参照情報に基づいて車両を制御する技術を提案する。この技術によれば、従来の自動運転技術においてはほぼ必須とされていた高精度な地図データが必要ないので、上述した技術的課題の全てを解決することができる。また、多数の車両が実際に安全に走行した実績のある経路をなぞるように車両を自動運転させることができるので、より安全かつ的確な経路で車両を自動運転させることができる。
　図１は、本開示の実施の形態に係る車両制御システムにおいて使用される参照情報について説明するための図である。参照情報は、多数の車両の走行履歴情報を統計処理することにより生成されたベクトル情報を含む。このベクトル情報は、多数の車両が実際に走行した平均的な経路の一部を表す。本実施の形態では、ベクトル情報は、車両を制御するのに適した大きさを有するように生成されており、例えば、車両の典型的な最小回転半径である数ｍ～十数ｍ、具体的には１ｍ～１５ｍ、より具体的には３～８ｍ、さらに具体的には約５ｍの大きさを有する。ベクトル情報は、あるベクトル情報の終点が別のベクトル情報の始点と一致するように設定される。すなわち、連続的に連なった多数のベクトル情報により、走行車線ごとの車両の経路が表現される。車両２０ａ、２０ｂは、あたかも道路上に仮想的に敷設されたレールの上を走行するかのように、連なったベクトルに沿って自動的に走行する。
　図１の例では、第１車線９０ａ～第３車線９０ｃを有する道路上に、それぞれの車線を走行した車両の走行履歴情報から生成されたベクトル９４ａ～９４ｄが設定されている。前方の交差点の手前で、第１車線９０ａは、車両が直進及び左折するための車線とされ、第２車線９０ｂは、車両が直進するための車線とされ、第３車線９０ｃは、車両が右折するための車線とされている。交差点の手前で、進行方向に応じて適切な車線に車線変更した多数の車両の走行履歴情報から、平均的な車線変更位置が生成され、ベクトル９４ａ～９４ｄに反映されている。すなわち、第２車線９０ｂから第３車線９０ｃに車線変更するために、地点９２から車線変更を開始した車両が多数いたため、ベクトル９４ｂが設定されている。車両２０ａは、前方の交差点を直進する経路が設定されているので、地点９２からベクトル９４ａに沿ってそのまま第２車線９０ｂを走行するが、車両２０ｂは、前方の交差点を右折する経路が設定されているので、地点９２からベクトル９４ｂ、９４ｃに沿って第３車線９０ｃへ車線変更する。このように、実施の形態においては、車線単位の地図データを参照しなくても、適切な車線を自動的に走行させることができる。
　参照情報は、さらに、ベクトル情報により表される経路の属性情報を含む。属性情報は、例えば、ベクトル情報により表される経路の曲率半径を含む。ベクトル情報のみでは直線の経路しか表現できないが、属性情報として曲線の形状を表す情報を付加することにより、始点位置と終点位置の間の経路として任意の形状の経路を設定することができる。したがって、例えばカーブや交差点においてベクトル９４ｄのように曲線状の経路を設定することができるので、車両をより適切かつ円滑な経路で自動走行させることができる。
　属性情報は、経路の曲率半径以外にも、例えば、速度、車線数、車線位置、隣接する車線の有無、一時停止位置の有無、停止位置、要注意度などの情報を含んでもよい。これらの情報は、ＥＴＣ（エレクトロニックトールコレクションシステム）２．０車載器やカーナビゲーションシステムなどを利用して収集されるプローブ交通情報に含まれ、又は、収集された膨大な量のプローブ交通情報を統計処理又は解析することにより得られる。プローブ交通情報をＥＴＣ２．０車載器などから収集する路側機器の整備が進んでおり、車両の位置、移動速度、移動方向などのデータを収集するための社会基盤が構築されている。このように収集された膨大な量のデータから、道路単位又は地域単位ではなく、経路を表すための数ｍ～十数ｍ程度のベクトル単位で属性情報を設定することができるので、より精確な属性情報を設定することができるとともに、よりきめ細かく車両を制御することができる。
　図２は、実施の形態に係る車両制御システム１０の構成を示す。車両制御システム１０は、自動運転車両２０が自動運転を実行するために参照される参照情報を生成して配信するデータ処理装置５０と、データ処理装置５０から取得した参照情報を参照して自動運転を実行する自動運転車両２０と、データ処理装置５０が参照情報を生成するために使用する走行履歴情報を提供する手動運転車両８０と、それらが互いに通信するためのネットワーク１２とを有する。なお、参照情報を生成するための走行履歴情報を提供する車両と、参照情報を参照して自動運転する車両とを区別して説明するために、それぞれを「手動運転車両８０」、「自動運転車両２０」と表記しているが、走行履歴情報を手動運転車両のみから取得する趣旨ではなく、走行履歴情報は自動運転車両２０からさらに取得してよい。例えば、自動運転車両２０が手動により運転されているときの走行履歴情報をさらに取得してもよい。
　手動運転車両８０は、通信部８１、位置推定部８２、走行履歴記録部８３、走行履歴送信部８４、及び記憶部８５を有する。この構成は、ハードウエア的には、任意のコンピュータのＣＰＵ（中央処理装置）、メモリ、その他のＬＳＩ（大規模集積回路）で実現でき、ソフトウエア的にはメモリにロードされたプログラムなどによって実現されるが、ここではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックがハードウエアのみ、ハードウエアとソフトウエアの組合せによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。
　通信部８１は、ネットワーク１２を介した他の装置との通信を制御する。位置推定部８２は、ＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ　Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ　Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ　Ｓｙｓｔｅｍ（ｓ））受信機が受信した信号などに基づいて、手動運転車両８０の現在位置を推定する。走行履歴記録部８３は、手動運転車両８０の走行履歴情報を記憶部８５に記録する。走行履歴情報は、例えば、手動運転車両８０の位置及び速度、手動運転車両８０に設けられた各種のセンサにより取得された情報などを含む。走行履歴送信部８４は、走行履歴記録部８３により記録された走行履歴情報を、通信部８１を介してデータ処理装置５０に送信する。走行履歴送信部８４は、所定の時間間隔で定期的に走行履歴情報を送信してもよいし、路側機器などとの間で通信が確立されたときに走行履歴情報を送信してもよい。
　データ処理装置５０は、通信部５１、走行履歴取得部５２、統計処理部５３、参照情報生成部５４、参照情報配信部５７、及び記憶部５８を有する。参照情報生成部５４は、ベクトル情報生成部５５及び属性情報生成部５６を含む。これらの構成も、ハードウエアのみ、ハードウエアとソフトウエアの組合せによっていろいろな形で実現できる。
　通信部５１は、ネットワーク１２を介した他の装置との通信を制御する。走行履歴取得部５２は、手動運転車両８０から送信された走行履歴情報を取得して、記憶部５８に蓄積する。統計処理部５３は、所定のタイミングで、例えば所定の時間間隔で定期的に、記憶部５８に蓄積された走行履歴情報を統計処理する。統計処理部５３は、複数の手動運転車両８０が走行した経路から、任意の統計的手法により平均的な経路を算出し、それをさらに平滑化することにより、自動運転車両２０が安全に走行可能な経路を生成する。また、統計処理部５３は、蓄積されたデータの平均値、重み付け平均値、中央値、刈込平均値、中間値、四分位点、最大値、最小値、最頻値などの代表値や、分散、標準偏差、歪度、尖度、相関係数などの統計量を算出する。
　統計処理部５３は、さらに、算出した統計量に基づいて経路の属性を解析する。例えば、ほとんどの車両が停止した位置は、一時停止することが交通法規により義務づけられた位置であると判定し、所定の割合の車両が停止したがその他の車両は通常の速度で通過した位置は、信号待ちや渋滞などにより車両が停止する頻度が高い位置であると判定してもよい。また、上述したように、交差点の手前などで車両が車線の変更を開始及び終了する平均的な位置などを判定する。このような情報が参照情報に反映されれば、参照情報を参照して自動運転する自動運転車両２０は、ほぼ一様な位置で一時停止したり、車線変更を開始及び終了したりすることになるので、他の車両が自動運転車両２０の行動を予測することが容易になり、より安全に車両を運転することができる。また、自動運転車両２０にとっても、例えば、高速道路の本線に合流する際に、本線を走行する車両の平均的な速度を予め知ることができるので、本線を走行する車両の速度に合わせて適切な速度に加速し、安全に本線に合流することができる。さらに、道路工事や交通事故などにより車線が閉鎖されるなど、道路状況が変化した場合であっても、手動運転車両８０が車線を変更したり別の経路を選択したりして適切に走行すれば、その走行履歴を参照情報に反映させ、自動運転車両２０もそれにならって適切に走行させることができる。これにより、高精度地図データを参照する場合に比べて、道路状況の変化に追随するために要する時間及び労力を飛躍的に低減させることができる。統計処理部５３により生成された情報は、交通法規の見直しなどのために、行政機関などに提供されてもよい。これにより、制限速度などをより適切な速度に見直す機会を提供することができる。
　統計処理部５３は、異常値を予め削除してから統計処理を実行してもよい。例えば、事故や交通法規違反の発生状況に関する情報を参照して、事故や交通法規違反が発生したときの走行履歴情報を削除してもよい。事故や交通法規違反が発生したときの走行履歴情報は、手動運転車両８０がデータ処理装置５０に送信しないようにしてもよい。これにより、走行履歴情報から生成される参照情報の安全性及び信頼性を担保し、参照情報にしたがって安全かつ適切に車両を制御することができる。
　ベクトル情報生成部５５は、統計処理部５３による統計処理により生成された走行経路を、所定の大きさのベクトルとなるように分割して、ベクトル情報を生成する。ベクトル情報生成部５５は、統計処理部５３による統計処理により生成された走行経路に、所定の間隔でノードを設定し、それらのノードを結ぶベクトルを生成することにより、自動運転車両２０が走行することが可能な経路を表す有向グラフを生成してもよい。ベクトル情報生成部５５は、車両が停止した位置や、移動方向又は移動速度が変化した位置などには、優先的にノードを設定するようにしてもよい。属性情報生成部５６は、ベクトル情報生成部５５により生成されたベクトルごとに、そのベクトルが表す経路に関する属性情報として、統計処理部５３による統計処理により生成された各種の情報を設定する。属性情報生成部５６は、車両の走行履歴情報から得られた情報だけでなく、道路に指定された制限速度、一時停止位置、車線変更の許否などの交通法規に関する情報や、路面の凹凸や事故の発生状況などの情報を外部から入手して属性情報に含めてもよい。
　参照情報配信部５７は、参照情報生成部５４により生成された参照情報を自動運転車両２０に配信する。参照情報配信部５７は、自動運転車両２０からの要求に応じて、要求された地域の参照情報を自動運転車両２０に送信してもよいし、ある地域に存在する自動運転車両２０に対して、その地域の参照情報を自動的に配信してもよい。
　自動運転車両２０は、通信部２１、センサ２２、位置推定部２３、状況判断部２４、参照情報取得部２５、行動計画生成部２６、駆動制御部２７、駆動部２８、記憶部２９、及び操作部３０を有する。これらの構成も、ハードウエアのみ、ハードウエアとソフトウエアの組合せによっていろいろな形で実現できる。
　通信部２１は、ネットワーク１２を介した他の装置との通信を制御する。センサ２２は、車外の状況及び自動運転車両２０の状態を検出するための各種センサの総称である。車外の状況を検出するためのセンサとして、例えばカメラ、ミリ波レーダ、ＬＩＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｒａｎｇｉｎｇ、Ｌａｓｅｒ　Ｉｍａｇｉｎｇ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｒａｎｇｉｎｇ）、ソナー、気温センサ、気圧センサ、湿度センサ、照度センサ等が搭載される。車外の状況は、自車の走行する道路の状況、天候を含む環境、自車の近傍位置にある他車両（隣接車線を走行する他車両等）を含む。自動運転車両２０の状態を検出するためのセンサとして、例えば、加速度センサ、ジャイロセンサ、地磁気センサ、傾斜センサ等が搭載される。位置推定部８２は、ＧＮＳＳ受信機が受信した信号などに基づいて、自動運転車両２０の現在位置を推定する。
　状況判断部２４は、センサ２２により検出された情報に基づいて、車外及び自車の状況を判断する。例えば、自車の前後の車両との距離や、前後の車両の車速などを判定する。道路の曲率半径などの静的な情報は参照情報に反映されるが、道路上に落下した障害物などの動的な情報は参照情報に瞬時には反映されないので、状況判断部２４が周囲の状況を的確に判断して自動運転の制御に反映させる。
　参照情報取得部２５は、データ処理装置５０から参照情報を取得し、記憶部２９に格納する。参照情報取得部２５は、自車の現在位置の周辺の参照情報を自動的にデータ処理装置５０に要求して取得してもよいし、自車の現在位置とユーザが設定した目的地との間の参照情報や目的地の周辺の参照情報を自動的にデータ処理装置５０に要求して取得してもよいし、ユーザから指定された地域の参照情報をデータ処理装置５０に要求して取得してもよい。自車の進行方向前方の所定の範囲の参照情報は、直近の自動運転のために必要であるから、必ずデータ処理装置５０から取得しておく。
　行動計画生成部２６は、参照情報取得部２５により取得された自車の周辺の参照情報と、状況判断部２４により判断された自車の周辺の状況に基づいて、所定期間分の自車の行動計画を生成する。行動計画生成部２６は、自車の現在位置から目的地まで到達可能な経路を複数のベクトル情報により構築し、状況判断部２４により判断された自車の周辺の状況を逐次確認しつつ、ベクトル情報に対応付けられた属性情報も参照して、それぞれのベクトルに沿って走行するための制御値を生成する。行動計画生成部２６は、自車の周辺が、特別な制御が必要な状況でなければ、属性情報に含まれる速度で自車を走行させる。これにより、他の多数の車両が実際に走行した平均的な速度で自車を走行させるので、より適切な速度で安全に自動運転を実行することができる。行動計画生成部２６は、自車の周辺が、特別な制御が必要な状況であれば、その状況に応じた行動計画を生成する。例えば、前方に障害物が存在することが検知された場合は、その障害物を回避するように迂回することが可能であるか否かを判定し、可能であればステアリングを操舵して障害物を迂回し、不可能であれば障害物の手前で自車を停止させる。また、属性情報に含まれる速度よりも遅い速度で周囲の車両及び自車が走行している場合は、道路が渋滞中であると判定し、定速走行・車間距離制御（Ａｄａｐｔｉｖｅ　Ｃｒｕｉｓｅ　Ｃｏｎｔｒｏｌ：ＡＣＣ）などの技術を利用して自車の速度を制御してもよい。このように、行動計画生成部２６は、任意の自動運転アルゴリズムに適用して、周囲の状況に適切に対応しつつ、ベクトル情報に沿って自動運転を実行するための制御値を算出する。
　駆動部２８は、自動運転車両２０を駆動するためのステアリング、ブレーキ、エンジンなどの構成を含み、駆動制御部２７は、駆動部２８のそれぞれの構成を制御するためのステアリングＥＣＵ（エレクトロニックコントロールユニット）、ブレーキＥＣＵ、エンジンＥＣＵなどを含む。駆動制御部２７は、行動計画生成部２６により生成された制御値にしたがって駆動部２８を制御する。
　図３は、実施の形態に係る車両制御システムにおいて使用される参照情報の例を示す。参照情報は、ベクトル情報と属性情報を含み、両者は対応付けられて記憶部５８に格納される。ベクトル情報は、始点座標と終点座標を含む。ベクトル情報は、ベクトルの大きさ、ベクトルの方向を表す情報をさらに含んでもよいが、これらの情報は始点座標と終点座標から算出可能であるから、記憶部５８には保持されなくてもよい。属性情報は、参考速度、曲率半径、車線数、車線位置、停止位置、要注意度などの情報を含む。これらの情報は、多数の車両の走行履歴情報を統計処理して解析することにより生成される。
　本開示の実施の形態によれば、高精度な地図データを参照しなくても、安全かつ適切に車両を制御することができる。また、実際に車両が走行したときの履歴情報から参照情報を生成するので、参照情報の安全性及び信頼性を担保することができる。また、自動運転を実行するために必要なデータを生成するための時間及び労力を大幅に低減させることができるとともに、データ量、通信量、及び処理負荷も大幅に低減させることができる。また、道路状況や地形などの変化に迅速に対応させることができる。また、ベクトル情報にしたがって自動運転車両を自動的に走行させることができるので、路面に積雪がある場合や、直射日光がカメラに入射したり悪天候であったりして画像が適切に撮像できない場合など、車線を検出することが困難な状況においても、安全かつ適切に自動運転車両を走行させることができる。また、実際の走行履歴を反映した高密度な参照情報にしたがって自動運転を実行するので、目的地までの所要時間をより精確に予測することができる。
　本開示の一態様の概要は、次の通りである。本開示の一態様の車両制御システムは、データ処理装置と、自動運転車両とを有する。データ処理装置は、自動運転車両が自動運転を実行するために参照される参照情報を生成して配信する。自動運転車両は、データ処理装置から取得した参照情報を参照して自動運転を実行する。データ処理装置は、走行履歴情報取得部と、参照情報生成部と、参照情報配信部とを含む。走行履歴情報取得部は、複数の車両からそれぞれの走行履歴情報を取得する。参照情報生成部は、走行履歴情報から、参照情報を生成する。参照情報配信部は、参照情報生成部により生成された参照情報を自動運転車両に配信する。なお参照情報生成部は、参照情報において、複数の車両が走行した経路を表すためのベクトル情報と、ベクトル情報により表される経路に関する属性情報とを対応付ける。自動運転車両は、データ処理装置から参照情報を取得する参照情報取得部と、参照情報により表される経路の１つに沿って自動運転を実行する制御部とを含む。
　この態様によると、車両の自動運転に使用されるデータを改良し、より適切に車両を制御する技術を提供することができる。なお、「複数の車両が走行した経路」は、複数の車両の一部又は全部が実際に走行した経路であってもよいし、上述したように、複数の車両が走行した走行履歴から統計的に算出された経路であってもよい。
　本開示の別の態様は、データ処理装置である。この装置は、走行履歴情報取得部と、参照情報生成部と、参照情報配信部とを有する。走行履歴情報取得部は、複数の車両からそれぞれの走行履歴情報を取得する。参照情報生成部は、走行履歴情報から、自動運転車両が自動運転を実行するために参照される参照情報を生成する。参照情報配信部は、参照情報を自動運転車両に配信する。参照情報生成部は、参照情報において、複数の車両が走行した経路を表すためのベクトル情報と、ベクトル情報により表される経路に関する属性情報とを対応付ける。
　この態様によっても、車両の自動運転に使用されるデータを改良し、より適切に車両を制御する技術を提供することができる。
　本開示のさらに別の態様は、制御プログラムである。この制御プログラムは、以下の処理を自動運転車両に搭載されたコンピュータに実行させる。まず、データ処理装置から、自動運転車両が自動運転を実行するために参照される参照情報を取得する。そして、この参照情報により表される複数の経路のうちの１つに沿って自動運転車両の自動運転を実行する。参照情報は、複数の車両から取得された走行履歴情報から生成されている。また参照情報において、複数の車両が走行した経路を表すためのベクトル情報と、ベクトル情報により表される経路に関する属性情報とが対応付けられている。
　また、本開示のさらに別の態様は、上記制御プログラムを記憶した、非一過性の記録媒体である。
　これらの態様によっても、車両の自動運転に使用されるデータを改良し、より適切に車両を制御する技術を提供することができる。
　以上、本開示を実施の形態をもとに説明した。この実施の形態は例示であり、それらの各構成要素あるいは各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本開示の範囲にあることは当業者に理解されるところである。
　本開示によれば、より適切に自動運転車両を制御することができる。そのため、自動運転車両の制御技術として有用である。
１０　　車両制御システム
１２　　ネットワーク
２０　　自動運転車両
２０ａ，２０ｂ　　車両
２１，５１，８１　　通信部
２２　　センサ
２３　　位置推定部
２４　　状況判断部
２５　　参照情報取得部
２６　　行動計画生成部
２７　　駆動制御部
２８　　駆動部
２９，５８，８５　　記憶部
３０　　操作部
５０　　データ処理装置
５２　　走行履歴取得部
５３　　統計処理部
５４　　参照情報生成部
５５　　ベクトル情報生成部
５６　　属性情報生成部
５７　　参照情報配信部
８０　　手動運転車両
８２　　位置推定部
８３　　走行履歴記録部
８４　　走行履歴送信部
９０ａ　　第１車線
９０ｂ　　第２車線
９０ｃ　　第３車線
９２　　地点
９４ａ，９４ｂ，９４ｃ，９４ｄ　　ベクトル

Claims (3)

  1. 自動運転車両が自動運転を実行するために参照される参照情報を生成して配信するデータ処理装置と、
    前記データ処理装置から取得した前記参照情報を参照して自動運転を実行する自動運転車両と、を備え、
    前記データ処理装置は、
    複数の車両からそれぞれの走行履歴情報を取得する走行履歴情報取得部と、
    前記走行履歴情報から、前記参照情報を生成する参照情報生成部と、
    前記参照情報生成部により生成された前記参照情報を前記自動運転車両に配信する参照情報配信部と、を有し、
    前記参照情報生成部は、前記参照情報において、前記複数の車両が走行した経路を表すためのベクトル情報と、前記ベクトル情報により表される前記経路に関する属性情報とを対応付け、
    前記自動運転車両は、
    前記データ処理装置から前記参照情報を取得する参照情報取得部と、
    前記参照情報により表される前記経路の１つに沿って前記自動運転を実行する制御部と、を有する、
    車両制御システム。
  2. 複数の車両からそれぞれの走行履歴情報を取得する走行履歴情報取得部と、
    前記走行履歴情報から、自動運転車両が自動運転を実行するために参照される参照情報を生成する参照情報生成部と、
    前記参照情報を前記自動運転車両に配信する参照情報配信部と、を備え、
    前記参照情報生成部は、前記参照情報において、前記複数の車両が走行した経路を表すためのベクトル情報と、前記ベクトル情報により表される経路に関する属性情報とを対応付ける、
    データ処理装置。
  3. データ処理装置から、前記自動運転車両が自動運転を実行するために参照される参照情報を取得する処理と、
    前記参照情報により表される複数の経路のうちの１つに沿って前記自動運転車両の前記自動運転を実行する処理と、を自動運転車両に搭載されたコンピュータに実行させ、
    前記参照情報は、複数の車両から取得された走行履歴情報から生成され、
    前記参照情報において、前記複数の車両が走行した経路を表すためのベクトル情報と、前記ベクトル情報により表される前記経路に関する属性情報とが対応付けられている、
    制御プログラム。
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