WO2019031179A1 - 車両制御装置 - Google Patents

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WO2019031179A1
WO2019031179A1 PCT/JP2018/027039 JP2018027039W WO2019031179A1 WO 2019031179 A1 WO2019031179 A1 WO 2019031179A1 JP 2018027039 W JP2018027039 W JP 2018027039W WO 2019031179 A1 WO2019031179 A1 WO 2019031179A1
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unit
state transition
state
command
control device
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慎也 笠井
今井　正人
隆 筒井
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日立オートモティブシステムズ株式会社
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Definitions

  • the present invention relates to a vehicle control apparatus including a control unit that performs state management for multiple parallel functional modules that do not affect each other.
  • Patent Document 1 The technology disclosed in Patent Document 1 is considered from the viewpoint of creating diversity and adaptability when executing a single unit of a plurality of independent input / output devices (functional modules). However, management of the execution order (state transition) between functional modules to create diversity of movement as a whole system is not described.
  • a plurality of functional modules can operate independently of each other, but if the system is established or not established according to the operation order of the input / output device, control to manage the execution order of all the functional modules is required.
  • the functional module that generates a path for parking and the functional module that follows the generated path can independently operate, but the functional module
  • the automatic parking system breaks down if the former is completed and the latter is not activated by the control of performing the state management of the. Therefore, a management unit that manages the state of functional modules is indispensable.
  • the control unit in order to solve the above-mentioned problems, the control unit itself also has extensibility and diversity in order to guarantee the extensibility and diversity of the entire platform.
  • a control device of the present invention is a vehicle control device which has a module execution part, a plurality of module groups, and a data management part which manages data of the module group.
  • a module having a main unit outputting a state transition command for operating a basic function defined in advance based on data from the control unit, and a customizing unit outputting a state transition command for operating an additional additional function
  • a current state is determined based on a management unit, a command from the main unit and a command from the customization unit, and a start command or a stop command of the module group is determined based on the determined state, and the data management And a state determination unit for outputting to the unit.
  • the control unit in the management unit performing state management of functional modules, the control unit itself also has extensibility and diversity in order to guarantee the extensibility and diversity of the entire platform.
  • 1 is a basic configuration diagram of a vehicle control device to which the present invention is applied.
  • 1 is a schematic configuration diagram of a vehicle control device according to a first embodiment of the present invention.
  • 1 is a schematic configuration diagram of a vehicle control device according to a first embodiment of the present invention. It is a flowchart provided for operation
  • FIG. 6 is a diagram provided for describing an automatic parking process according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a diagram provided for describing an automatic parking process according to a second embodiment of the present invention. It is a schematic block diagram of the vehicle control apparatus by the 3rd Embodiment of this invention. It is a flowchart provided for operation
  • the automatic parking platform in this embodiment includes independent modules 50 (basic function modules and additional function modules), a data management unit 10, a module management unit 20, and a state determination unit 30. And a module execution unit 40.
  • the basic function module is a core asset to be reused, and has an essential function upon system establishment.
  • the additional function module is not essential for system establishment, but has functions necessary to realize system versatility and extensibility.
  • the data management unit 10 is a storage device. In addition to external world information and vehicle information, various data of a functional module group 50 for the control device 1 to operate, a module management unit 20 and a state determination unit 30 are stored.
  • the module management unit 20 is configured by the backbone unit 22 and the customization unit 21 and determines a state transition command of the functional module group 50.
  • the backbone unit 22 outputs a state transition command for operating a basic function defined in advance based on the data from the data management unit 10.
  • the customizing unit 21 outputs a state transition command for operating the additional function.
  • the module management unit 20 outputs a state transition instruction from the trunk unit 22 and a state transition instruction from the customization unit 21 to the state determination unit 30.
  • State determination unit 30 receives the state transition command from module management unit 20, determines the current state based on the definition file, and determines activation and termination of functional module group 50.
  • the definition file describes the correspondence between the behavior index and the additional behavior index, and the start command or stop command for each functional module.
  • the state determination unit outputs a start command or a stop command for each functional module based on the redefined rule.
  • the module execution unit 40 calls all functional module groups independently of the current state.
  • the called functional module group 50 reads the start command and the stop command determined by the state determination unit 30 from the data management unit 10.
  • the present embodiment is configured to include a customize unit 21 by static design.
  • the schematic block diagram of the vehicle control apparatus 1 by 1st Embodiment is shown to FIG. 2,
  • FIG. FIG. 2 is a configuration in which the functional module group 50 is replaced with a function for realizing an automatic parking system based on the basic structure of FIG. 1 when the automatic parking system is taken as an example.
  • FIG. 3 has a configuration in which the basic state transition of the main unit 22 of the module management unit 20 and the additional state transition of the customizing unit 21 in the basic structure of FIG. 1 are replaced with specific state transitions.
  • a camera is taken as an example of an apparatus used to acquire outside world information.
  • the stereo camera is a device for acquiring information on the surrounding environment of the host vehicle, and can be photographed while performing distance measurement in front of the host vehicle.
  • the four single-lens cameras can capture the surrounding environment in front of, behind, on the right side, and on the left side of the vehicle.
  • stationary solid objects around the host vehicle, moving objects, and road surface paint such as lane markings and frames are detected.
  • the stationary three-dimensional object indicates a parked vehicle, a wall, a pylon, a telephone pole, a car stop, and the like.
  • the moving object indicates a pedestrian, a bicycle, a motorcycle, another vehicle, and the like.
  • the shape and position of the target object are detected using known techniques.
  • the acquired outside world information is output to the data management unit 10 by a dedicated line or CAN.
  • laser radar, millimeter wave radar and sonar are used in apparatuses other than the camera for acquiring outside world information.
  • the distance to the object is measured using a laser radar, millimeter wave radar or sonar, and the acquired information is output to the data management unit 10 using a dedicated line or CAN.
  • the functional module group 50 of FIG. 2 is a set of functional modules for performing the automatic parking function in the vehicle control device.
  • a function module for searching a parking space, a function module for generating a parking path, a function module for following a generated path, and a obstacle are detected by using external information (such as environment recognition information around own vehicle) and vehicle information. It has functional modules and the like.
  • the functional module for searching the parking space takes as input the external world information such as the stationary solid object and the parking frame line output to the data management unit. From the input, a space where the host vehicle can park is searched, and the parking available space is output to the data management unit 10.
  • the functional module that generates the parking route is a target that is one of the available parking spaces searched by the functional module that searches the parking space, and the external world information such as the stationary solid object, the moving object and the parking frame line output to the data management unit Parking position information is input.
  • a parking path from the input to the current position to the target position is generated, and the generated parking path is output to the data management unit 10.
  • the functional module for detecting obstacles receives external world information such as a stationary three-dimensional object or a mobile object output to the data management unit. From the input, an obstacle that may affect the movement of the vehicle is searched for, and obstacle information is output to the data management unit 10.
  • the functional module that follows the route takes as input the obstacle information generated by the functional module that detects the obstacle and the parking route generated by the functional module that generates the parking route. Following control is executed from the input, and a control amount for vehicle motion control is output to the data management unit 10.
  • the backbone unit 22 in FIG. 3 stops the vehicle (stops), operates a functional module for searching a parking space (parking space search), and operates a functional module for generating a parking path (parking route generation) And a state for operating a functional module that follows the generated path (parking path following), and a transition condition for outputting a state transition command for transitioning the states in the order to realize the basic function of automatic parking Have. Also, in order to realize the basic function of automatic parking, the vehicle is stopped, the functional module for searching the parking space is operated, the functional module for generating the parking path is operated, the generated route is followed. Of the functional modules to be operated.
  • the customizing unit 21 shown in FIG. 3 is configured to stop the vehicle (stop), search for an obstacle (obstacle detection), operate a functional module for generating a parking path (parking path generation), and generate the path It has a state for operating a functional module to be followed (parking path following) and a transition condition for outputting a state transition command for making the state transit in the order to realize the additional function of automatic parking. Moreover, in order to realize the additional function of automatic parking, a state in which a functional module following a route is operated, a state in which an obstacle is searched, a state in which a vehicle is stopped or a functional module generating a parking path is operated. In order.
  • process S401 of FIG. 4 external world information and vehicle information are acquired, and it progresses to process S402.
  • the outside world information here is environment recognition information on the periphery of the host vehicle
  • the vehicle information is information such as the vehicle speed of the host vehicle and the turning angle.
  • process S402 the information acquired in process S401 is stored in the data management unit 10, and the process proceeds to process S403.
  • process S403 the state transition condition possessed by the main unit 22 is determined using the current state, the external world information acquired in process S402, and the vehicle information, and a state transition command is output to the state determination unit 30 and proceeds to process S404. .
  • processing S404 the state transition conditions possessed by the customizing unit 21 are determined using the external world information and the vehicle information acquired in processing S402, the state transition command is output as the state determining unit 30, and the process proceeds to processing S405.
  • step S405 the state determination unit 30 determines whether or not the state transition command from the main unit is selected based on the definition file for the state transition command output in steps S403 and S404, and the state transition command from the main unit If it is determined that is selected, the process proceeds to step S406. If it is determined that the state transition command from the main part is not selected, the process proceeds to step S407.
  • the state determination unit 30 outputs the current state and the start command and stop command for the functional module group 50 to the data management unit 10 based on the basic state transition command acquired in processing S405, and proceeds to processing S408.
  • the state determination unit 30 outputs the current state and the activation instruction and stop instruction for the functional module group 50 to the data management unit 10 based on the additional state transition instruction acquired in process S405, and proceeds to process S408.
  • processing S408 the current state and the activation instruction and stop instruction for the functional module group 50 output from processing S406 or S407 are stored in the data management unit 10, and the process proceeds to processing S409.
  • process S409 the functional module group 50 called by the module execution unit 40 executes start and stop based on the data stored in process S408, ends the series of processes, and returns to process S401.
  • process S501 of FIG. 5 the present state, external world information, and vehicle information are acquired from the data management unit 10, and the process proceeds to process S502.
  • processing S502 it is determined whether the parking space to be automatically parked has been searched based on the information acquired in processing S501, and if it is determined that the parking space has been searched, processing proceeds to processing S504 and the parking space is not searched. If it is determined that the result is “NO”, the process proceeds to step S503.
  • process S503 a basic state transition command for executing a parking space search is output, and the process ends.
  • processing S504 it is determined whether or not the parking path is generated based on the information acquired in processing S501. If it is determined that the parking path is generated, the process proceeds to processing S506, and it is determined that the parking path is not generated. If it is determined, the process proceeds to step S505.
  • processing S505 a basic state transition command for executing parking path generation is output, and the processing ends.
  • step S506 it is determined based on the information acquired in step S501 whether or not the target position is reached. If it is determined that the target position is reached, the process proceeds to step S508, and it is determined that the target position is not reached. If it is determined, the process proceeds to step S507.
  • processing S507 a basic state transition command for executing parking path tracking is output, and the processing ends.
  • processing S508 a basic state transition command for executing a stop is output, and the processing ends.
  • processing S601 in FIG. 6 the current state, external world information, and vehicle information are acquired from the data management unit 10, and the process proceeds to processing S602.
  • processing S602 it is determined whether the parking route is followed based on the information acquired in processing S601, and when it is determined that the parking route is followed, the process proceeds to processing S603 and the parking route is not followed. If it is determined that the result is “NO”, the process proceeds to step S605.
  • processing S603 it is determined based on the information acquired in processing S601 whether or not the obstacle exists, and when it is determined that the obstacle exists, the process proceeds to processing S604, and the obstacle does not exist. If it is determined that the processing is terminated.
  • process S604 an additional state transition command for detecting an obstacle is output, and the process ends.
  • processing S605 it is determined whether or not the obstacle is detected based on the information acquired in processing S601. If it is determined that the obstacle is detected, the process proceeds to processing S606, and no obstacle exists. If it is determined that the processing is terminated.
  • processing S606 it is determined whether the obstacle can be avoided based on the information acquired in processing S601. If it is determined that the obstacle can be avoided, the process proceeds to step S608, and it is determined that the obstacle can not be avoided. The process proceeds to step S607.
  • processing S 607 an additional state transition command for executing a stop is output, and the processing is terminated.
  • processing S608 an additional state transition command for executing path generation to avoid obstacles is output, and the processing ends.
  • FIG. 7 shows a scene in which the first embodiment of the present invention is specifically executed.
  • FIG. 7A is an explanatory view of a situation assuming a scene in which a car is automatically parked, and the scene transitions in the order of (1), (2) and (3).
  • the vehicle 701 shifts from the stop state to the parking space search state as scene (1) based on the basic state transition of the trunk part 22, and executes the parking space search.
  • the parking space search state is transitioned to the parking path generation state, and parking path generation is executed.
  • the parking path 703 is generated, the state changes from the parking path generation state to the parking path following state, and path following is performed based on the parking path 703.
  • the scene (2) when the own vehicle 701 acquires the obstacle information 704, the parking path following state is transitioned to the obstacle detection state based on the additional state transition of the customizing unit 21.
  • the host vehicle 701 when it is determined that the host vehicle 701 is avoidable, if there is no need for avoidance, it returns to the route following state. Conversely, if there is a need for avoidance, the obstacle detection state for returning to the parking path regeneration state is transitioned to the parking path generation state, and new path generation 705 in consideration of obstacle avoidance is executed.
  • a desired state transition is virtually formed by integrating the basic state transition by the main unit 22 and the additional state transition designed in advance by the customizing unit 21 by the state determination unit 30.
  • the virtually formed state transition 713 corresponds to the scene of FIG. 7A.
  • the state transition condition 706 from parking to parking space search, the state transition condition 707 from parking space search to parking path generation, parking path from parking path generation Since there are four state transition conditions, that is, the state transition condition 708 for following and the state transition condition 709 for following from the parking route, only the scene (1) is realized.
  • the state transition condition 710 from obstacle detection to stop, the state transition condition 711 from parking path following to obstacle detection, and the parking path generation 712 from obstacle detection 7 Three state transition conditions are added to enable transition from scene (1) to scene (2) and transition from scene (2) to scene (3).
  • the host vehicle implements the same operation as the desired state transition.
  • the present embodiment is a configuration provided with a customization unit by dynamic design.
  • a schematic configuration diagram of a vehicle control device 1 according to a second embodiment is shown in FIG. 8 and FIG.
  • FIG. 8 shows a configuration in which the customization unit is replaced by dynamic design and the functional module group 50 is replaced by specific functions in the basic structure of FIG.
  • FIG. 9 is a configuration in which the basic state transitions of the core unit 22 of the module management unit 20 in the basic structure of FIG. 1 are replaced with specific state transitions, and the additional state transitions of the customizing unit 901 are dynamically changed state transitions. It is.
  • the functional module group 50 of FIG. 8 is a set of functional modules for performing the automatic parking function in the vehicle control device.
  • a function module for searching a parking space, a function module for generating a parking path, a function module for following a generated path, and a obstacle are detected by using external information (such as environment recognition information around own vehicle) and vehicle information. It has functional modules and the like.
  • the backbone unit 22 shown in FIG. 9 is an order for realizing the basic function of automatic parking, a functional module for searching a parking space, a functional module for generating a parking path, and a functional module for following a generated path. It has a state transition designed in advance to output a state transition command.
  • the customization unit 901 of FIG. 9 has dynamically changing state transitions in order to output state transition commands for operating the respective functional modules for realizing the additional function of automatic parking.
  • the dynamic change here indicates that artificial state intelligence and machine learning express new state transitions that did not exist at the time of initial design.
  • the flowchart according to the second embodiment of the present invention is the same as that of the flowchart of FIG. 4 according to the first embodiment of the present invention except for the processing S404.
  • the processing order of the customizing unit 901 (having a dynamically changing state transition), which is a part different from the processing S404 in the flowchart of FIG. 4, will be described with reference to the flowchart of FIG.
  • processing S1001 of FIG. 10 the current state, external world information, and vehicle information are acquired from the data management unit 10, and the process proceeds to processing S1002.
  • step S1002 it is determined based on the information acquired in step S1001 whether or not automatic parking is in progress. If it is determined that automatic parking is in progress, the process proceeds to step S1003. If it is determined that automatic parking is not in progress, the process proceeds to step S1006. move on.
  • processing S1003 based on the information acquired in processing S1001, determination by artificial intelligence is performed as dynamic determination, and the processing proceeds to processing S1004.
  • Artificial intelligence is just an example, and machine learning etc. are also applicable.
  • step S1004 it is determined whether there is an output by artificial intelligence based on the information acquired in step S1003. If it is determined that there is an output, the process proceeds to step S905. If it is determined that there is no output, the process proceeds to step S1006. move on.
  • processing S1005 the output from the artificial intelligence is output as a state transition command, and the processing ends.
  • FIG. 11 is a flow chart showing an example of the processing procedure of the learning process of the process S1006 of FIG.
  • processing S1102 the information stored in processing S1101 and the traveling pattern to be executed are associated with each other and learned, and the processing is ended.
  • the following is shown as an example of the contents to be learned here.
  • ⁇ Judgment to change the target parking position to the newly discovered parking space. How to take a safety margin at obstacle avoidance and speed adjustment method-Speed at turning Next, the process described in FIG. 8 to FIG. 11 will be shown as an example using automatic parking using FIG.
  • FIG. 12 shows a scene in which the second embodiment of the present invention is specifically executed.
  • FIG. 12 (a) is a situation explanatory view assuming a scene in which a car is automatically parked, and the scene transitions in the order of (1), (2) and (3).
  • the vehicle 1201 makes a transition from the stop state to the parking space search state based on the basic state transition of the trunk unit 22 as a scene (1), and executes the parking space search.
  • the parking space search state is transitioned to the parking path generation state, and parking path generation is executed.
  • the parking path 1203 is generated, the state is changed from the parking path generation state to the parking path following state, and the path following is performed based on the parking path 1203.
  • scene (2) based on the additional state transition of the customization unit 21 according to the transition condition generated by the artificial intelligence, the parking path following state is transitioned to the parking space search state, and the own vehicle 1201 Acquire and determine the target parking space 1204.
  • the parking space search state is transited to the parking path generation state by the determination of the target parking space 1204, and the parking path generation is executed.
  • the parking path 1205 is generated, the state changes from the parking path generation state to the parking path tracking state, and path tracking is performed based on the parking path 1205.
  • a desired state transition is virtually formed by integrating the basic state transition by the main unit 22 and the additional state transition dynamically designed by the customization unit 21 by the state determination unit 30. 12A, and the virtually formed state transition 1214 corresponds to the scene shown in FIG. 12A.
  • state transition condition 1212 to parking path generation There are seven state transition conditions of state transition condition 1212 to parking path generation, and scene (1) can be realized.
  • the state transition condition 1213 from parking path tracking to parking space search is dynamically added, and transition from scene (1) to scene (2) becomes possible.
  • the scene (3) is realized by operating the basic state transition of the main part 22.
  • FIG. 13 A schematic configuration diagram of a vehicle control device 1 according to a third embodiment is shown in FIG. FIG. 13 is configured by adding an error determination unit 60 to the basic structure of FIG.
  • the error determination unit 60 in FIG. 13 determines the current state as an abnormal state, and determines the type of abnormality. In addition, the state determination unit 30 is redefined in accordance with the type of abnormality.
  • the processing order of the error determination unit 60 will be described with reference to the flowchart of FIG. 14 as a difference from the flowchart of FIG. 4 according to the first embodiment of the present invention.
  • the abnormality diagnosis is performed with reference to the data information stored in 10, and the process proceeds to processing S409.
  • FIG. 15 shows an abnormality diagnosis by the error determination unit 60.
  • step S1501 of FIG. 15 data information of the data management unit 10 is acquired, and the process proceeds to step S1502.
  • step S1502 it is determined whether the acquired information exceeds the specified value based on the information acquired in step S1501. If it is determined that it exceeds, the process proceeds to step S1503. If it is determined that it does not exceed, the process is ended. Do.
  • FIG. 16 is a flowchart showing an example of the processing procedure of the fail processing of the processing S1503 of FIG.
  • step S1601 of FIG. 16 it is determined whether the abnormal data is derived from the main part based on the information acquired in step S1501 of FIG. 15. If it is determined that the abnormal data is derived from the main part, the process S1602 If it is determined that the abnormal data is not derived from the main part, the process proceeds to processing S1603.
  • processing 1602 the operating authority is passed to the driver, the control on the steering wheel and acceleration / deceleration is stopped, the automatic parking system is stopped, and the processing is ended.
  • the state determination unit 30 is redefined so that only the state transition command from the main unit 22 is determined as the final state transition, and the process is ended.
  • FIG. 17 shows failure diagnosis by the error judging unit 60 in the case of having a customization unit of dynamic design.
  • process S1701 of FIG. 17 the state output from the state determination unit 30 is acquired, and the process proceeds to process S1702.
  • processing S1702 from the state acquired from the state determination 30, the data of the corresponding portion to be updated in the data management unit 20 is specified, the data of the corresponding portion is acquired, and the process proceeds to processing S1703.
  • step S1703 it is determined based on the information acquired in step S1702 whether the acquired information exceeds the specified value. If it is determined that the acquired information exceeds the specified value, the process proceeds to step S1704, and the acquired information is acquired. If it is determined that the value does not exceed the specified value, the processing is ended.
  • processing S1704 the state determination unit 30 is redefined so that only the state transition command from the main unit 22 is determined as the final state transition, and the process proceeds to processing S1705.
  • processing S1705 learning is promoted by feeding back to the customizing unit 21 that the current state transition command is inappropriate, and the processing ends.
  • This valet parking shows the movement of the parking lot, the search for the available space, and the automated operation of the parking operation to the available space.
  • FIG. 18 is a scene in which FIG. 16 according to FIG. 15 is specifically executed; (a) a scene operating normally and (b) a scene in which the recognition function necessary for valley parking is lost due to failure of a stereo camera Do.
  • the own vehicle 1801 executes movement to a target parking space by automatic driving along a route 1802 moving in the parking lot by adding a valley parking function.
  • the valley parking function is normally executed, after reaching the vicinity of the target parking space, the state is shifted to the parking space search state, and the parking space search is executed.
  • the parking space search state is transitioned to the parking path generation state, and parking path generation is executed.
  • the parking path 1804 is generated, the state is changed from the parking path generation state to the parking path tracking state, path tracking is executed based on the parking path 1804, and parking in the target parking space 1803 is completed.
  • the control flow is classified into basic state transition and additional state transition in an automatic driving apparatus provided with a control program that inputs external world information and vehicle information and outputs a control amount to the vehicle, and based on data from the data management unit 10
  • the control flow is composed of the core part performing basic state transition, the customizing part performing additional state transition based on the data from the data management part, and the state determination part 30 determining one divided state transition.
  • the customization unit that performs additional state transition has a static design case and a dynamic design case. For static design state transitions, additional state transitions are predesigned.
  • the state transition of the dynamic design is characterized in that additional state transition is newly designed by artificial intelligence and machine learning learning repeated operations.
  • each embodiment not only the degree of freedom in combining functional modules but also focusing on the entire system using functional modules, reuse the core of the module management unit and newly develop a customization unit As it is possible to realize control flows corresponding to various combinations of functional modules while suppressing development resources, it is possible to obtain the advantages of platformization. Furthermore, the state transition of the dynamic design makes it possible to realize an appropriate state transition for the user by repeating the operation.
  • Reference Signs List 1 vehicle control device 10 data management unit, 20 module management unit, 21 customization unit, 22 main unit, 30 state determination unit, 40 module execution unit, 50 module group

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Abstract

本発明は、機能モジュールの状態管理を行う管理部において、プラットフォーム全体の拡張性や多様性を保証するために、制御部自体も拡張性や多様性を有する。モジュール実行部40と、複数のモジュール群50と、モジュール群50のデータを管理するデータ管理部10と、を有する車両制御装置1において、データ管理部10からのデータに基づいてあらかじめ規定された基本機能を動作するための状態遷移指令を出力する基幹部22と、付加的な追加機能を動作するための状態遷移指令を出力するカスタマイズ部21と、を有するモジュール管理部20と、基幹部22からの指令およびカスタマイズ部21からの指令に基づいて現在の状態を決定し、決定された状態に基づいて前記モジュール群の起動指令または停止指令を決定し、データ管理部10へ出力する状態決定部30と、を備える。

Description

車両制御装置
　本発明は、お互いに影響を及ぼさない多並列の機能モジュールに対する状態管理を行う制御部を備える車両制御装置に関する。
　現在、製品化競争力強化のための施策のひとつとして、従来の個別開発だった製品に対するプラットフォーム化が進められている。プラットフォーム化の実現によって、コア資産の再利用が可能になり、開発リソースを低減できるようになる。さらには、再利用したコア資産に新たな機能を拡張していくことで、機能の組み合わせのパターン数に応じて、製品のバリエーションを容易に増やすことが可能となる。
　このようなプラットフォーム構想において、複数の入出力装置を持つ計算機システムにおいて、複数のオペレーティングシステムと複数のプロセッサの組み合わせを持つことで、柔軟に入出力装置を利用できる環境を提供する技術がある(特許文献１参照)。
特開２００７－３１０８９７号公報
　特許文献１に開示されている技術では、独立した複数の入出力装置(機能モジュール)の単体を実行する際の多様性や適応性の創出という観点で考えられている。しかしながら、システム全体としての動きの多様性などを創出するための、機能モジュール間の実行順(状態遷移)の管理については述べられていない。
　複数の機能モジュールはそれぞれ独立して動作可能であるが、入出力装置の動作順によってシステムが成立または不成立になる場合は、全ての機能モジュールの実行順序を管理する制御が必要になる。例えば、車両を駐車場の駐車空間に自動で駐車する自動駐車システムにおいて、駐車するための経路を生成する機能モジュールと生成された経路を追従する機能モジュールはそれぞれ独立して動作可能だが、機能モジュールの状態管理を行う制御で前者を完了してから後者を起動させないと、自動駐車システムは破綻してしまう。そのため、機能モジュールの状態管理を行う管理部は必要不可欠なものである。しかし、複数の機能モジュールの組み合わせごとに合わせて新規で個別開発してしまうと多大な開発リソースを消費してしまい、容易に製品のバリエーションを増やせるというプラットフォームの利点が半減してしまう。また、機能モジュールは様々な顧客の要望に合わせて実装され、中には顧客が独自に開発する場合も考えられ、導入されるシステムの動作要件を意識したものにはなっていない可能性や、既存の機能モジュールの動作パターンに顧客の要望が新しく加わる可能性が考えられる。そのため、機能モジュールの状態管理を行う管理部は複雑で高度な判断や処理が要求される。
　本発明は、上記の課題を解決するために、機能モジュールの状態管理を行う管理部において、プラットフォーム全体の拡張性や多様性を保証するために、制御部自体も拡張性や多様性を有する。
　上記課題を解決するために、本発明の制御装置は、モジュール実行部と、複数のモジュール群と、前記モジュール群のデータを管理するデータ管理部と、を有する車両制御装置において、前記データ管理部からのデータに基づいてあらかじめ規定された基本機能を動作するための状態遷移指令を出力する基幹部と、付加的な追加機能を動作するための状態遷移指令を出力するカスタマイズ部と、を有するモジュール管理部と、前記基幹部からの指令および前記カスタマイズ部からの指令に基づいて現在の状態を決定し、決定された状態に基づいて前記モジュール群の起動指令または停止指令を決定し、前記データ管理部へ出力する状態決定部と、を備える。
　本発明により、機能モジュールの状態管理を行う管理部において、プラットフォーム全体の拡張性や多様性を保証するために、制御部自体も拡張性や多様性を有する。
本発明を適用した車両制御装置の基本構成図である。 本発明の第１の実施の形態による車両制御装置の概略構成図である。 本発明の第１の実施の形態による車両制御装置の概略構成図である。 本発明の第１の実施の形態による車両制御装置の動作説明に供されるフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態による車両制御装置の動作説明に供されるフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態による車両制御装置の動作説明に供されるフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態による自動駐車処理の説明に供される図である。 本発明の第２の実施の形態による車両制御装置の概略構成図である。 本発明の第２の実施の形態による車両制御装置の概略構成図である。 本発明の第２の実施の形態による車両制御装置の動作説明に供されるフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態による車両制御装置の動作説明に供されるフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態による自動駐車処理の説明に供される図である。 本発明の第３の実施の形態による車両制御装置の概略構成図である。 本発明の第３の実施の形態による車両制御装置の動作説明に供されるフローチャートである。 本発明の第３の実施の形態による車両制御装置の動作説明に供されるフローチャートである。 本発明の第３の実施の形態による車両制御装置の動作説明に供されるフローチャートである。 本発明の第３の実施の形態による車両制御装置の動作説明に供されるフローチャートである。 本発明の第３の実施の形態による自動駐車時のフェールセーフ処理の説明に供される図である。
　以下、本発明の実施形態について説明する。なお、本発明は、下記の実施形態に限定されず、様々な実施形態にて実施することが可能である。
　本実施形態での自動駐車プラットフォームは、図１に示すように、独立したモジュール群50(基本機能モジュールと追加機能モジュール)と、データ管理部10と、モジュール管理部20と、状態決定部30と、モジュール実行部40と、を備える。基本機能モジュールは再利用されるコア資産であり、システム成立の上で必要不可欠な機能を有する。追加機能モジュールはシステム成立の上で必要不可欠ではないが、システムの多様性や拡張性を実現するために必要な機能を有する。
　データ管理部10は、記憶装置である。外界情報と車両情報に加えて、制御装置１が動作するための機能モジュール群50、モジュール管理部20と状態決定部30の各種データが記憶されている。
　モジュール管理部20は、基幹部22とカスタマイズ部21によって構成され、機能モジュール群50の状態遷移指令を決める。基幹部22は、データ管理部10からのデータに基づいてあらかじめ規定された基本機能を動作するための状態遷移指令を出力する。カスタマイズ部21は、付加的な追加機能を動作するための状態遷移指令を出力する。モジュール管理部20は、状態決定部30に対して、基幹部22からの状態遷移指令を、カスタマイズ部21からの状態遷移指令を出力する。
　状態決定部30は、モジュール管理部20からの状態遷移指令を入力として、定義ファイルに基づいて現在の状態を決定し、機能モジュール群50の起動と停止を決定する。定義ファイルには、行動指数と追加行動指数と、それぞれの機能モジュールに対する起動指令または停止指令との対応関係が記述されている。この定義ファイルを再定義すると、状態決定部は再定義されたルールに基づいたそれぞれの機能モジュールに対する起動指令または停止指令の出力を行う。
　モジュール実行部40は、現在状態に依存せず全ての機能モジュール群を呼び出す。呼び出された機能モジュール群50はデータ管理部10から状態決定部30によって決定された起動指令および停止指令を読み取る。
　以上より、機能モジュールの組み合わせだけでなく、機能モジュールの動作順にも再利用性と拡張性を付加することで、製品の開発工数削減効果と共に、製品の多品種開発が可能となる。
　（第１の実施の形態）
  本実施の形態は、静的設計によるカスタマイズ部21を備えた構成である。
  第１の実施の形態による車両制御装置1の概略構成図を図２、図３に示す。図２は、自動駐車システムを例とした場合、図１の基本構造に基づいて、機能モジュール群50を自動駐車システムを実現するための機能に置き換えた構成としている。図３は図１の基本構造でのモジュール管理部20の基幹部22の基本状態遷移とカスタマイズ部21の追加状態遷移をそれぞれ具体的な状態遷移に置き換えた構成としている。
　第1の実施の形態による車両制御装置のための外界情報取得について説明する。外界情報の取得に利用する装置としてカメラを一例として挙げる。ステレオカメラは、自車両の周辺環境に関する情報を取得するための装置であり、自車両前方を距離測位しながら撮影可能である。また、4個の単眼カメラは、自車両の前方、後方、右側方、左側方の周辺環境をそれぞれ撮影可能である。これらの装置を用いて、自車両周辺の静止立体物、移動体、車線区分線や枠線等の路面ペイントなどを検出する。静止立体物とは、駐車車両、壁、パイロン、電柱、車止めなどを示す。移動体とは、歩行者、自転車、バイク、他車両などを示す。対象物体の形状や位置は、公知の技術を用いて検出される。取得した外界情報は専用線やCANによってデータ管理部10に出力される。また、外界情報を取得するためのカメラ以外の装置ではレーザーレーダ、ミリ波レーダやソナーが利用される。レーザーレーダ、ミリ波レーダやソナーを用いて対象物との距離を計測し、取得情報を専用線かCANなどを用いてデータ管理部10に出力する。
　図２の機能モジュール群50は車両制御装置における自動駐車機能を実行するための機能モジュールの集合である。外界情報（自車両周辺の環境認識情報など）および車両情報を入力とした、駐車空間を探索する機能モジュール、駐車経路を生成する機能モジュール、生成した経路を追従する機能モジュール、障がい物を検知する機能モジュールなどを有する。
　駐車空間を探索する機能モジュールは、データ管理部に出力された静止立体物や駐車枠線などの外界情報を入力とする。入力から自車両が駐車可能である空間を探索し、駐車可能空間をデータ管理部10へ出力する。
　駐車経路を生成する機能モジュールは、データ管理部に出力された静止立体物、移動体や駐車枠線などの外界情報と、駐車空間を探索する機能モジュールで探索した駐車可能空間のひとつである目標駐車位置情報、を入力とする。入力から現在位置から目標位置までの駐車経路を生成し、生成した駐車経路をデータ管理部10へ出力する。
　障がい物を検知する機能モジュールは、データ管理部に出力された静止立体物や移動体などの外界情報を入力とする。入力から自車両の移動に対して影響を及ぼす可能性のある障害物を探索し、障害物情報をデータ管理部10へ出力する。
　経路を追従する機能モジュールは、駐車経路を生成する機能モジュールによって生成された駐車経路と障がい物を検知する機能モジュールによって生成された障害物情報を入力とする。入力から追従制御を実行し、車両運動制御のための制御量をデータ管理部10へ出力する。
　図３の基幹部22は、車両を停車する状態(停車)、駐車空間を探索する機能モジュールを動作させる状態(駐車空間探索)、駐車経路を生成する機能モジュールを動作させる状態(駐車経路生成)と生成した経路を追従する機能モジュールを動作させる状態(駐車経路追従)と、それらの状態を自動駐車の基本機能を実現するための順番で遷移させるための状態遷移指令を出力するための遷移条件を有する。また、自動駐車の基本機能を実現するために順番は、車両を停車する状態、駐車空間を探索する機能モジュールを動作させる状態、駐車経路を生成する機能モジュールを動作させる状態、生成した経路を追従する機能モジュールを動作させる状態の順となる。
　図３のカスタマイズ部21は、車両を停車する状態(停車)、障害物を探索する状態(障害物検知)、駐車経路を生成する機能モジュールを動作させる状態(駐車経路生成)と生成した経路を追従する機能モジュールを動作させる状態(駐車経路追従)と、それらの状態を自動駐車の追加機能を実現するための順番で遷移させるための状態遷移指令を出力するための遷移条件を有する。また、自動駐車の追加機能を実現するために順番は、経路を追従する機能モジュールを動作させる状態、障害物を探索する状態、車両を停車する状態または駐車経路を生成する機能モジュールを動作させる状態の順となる。
　次に、フローチャートを用いて車両制御装置１の処理手順を説明する。
  車両制御装置１が実行する処理の手順について、図４から図６のフローチャートを参照しながら説明する。
  図４の処理S401では、外界情報と車両情報を取得し、処理S402に進む。ここでの外界情報は自車両周辺の環境認識情報であり、車両情報は自車両の車両速度、転舵角度などの情報である。
　処理S402では、処理S401で取得した情報をデータ管理部10に格納し、処理S403に進む。
　処理S403では、現在の状態と処理S402で取得した外界情報と車両情報を用いて、基幹部22が有する状態遷移条件を判断して状態遷移指令を状態決定部30に出力し、処理S404に進む。
　処理S404では、処理S402で取得した外界情報と車両情報を用いて、カスタマイズ部21が有する状態遷移条件を判断して状態遷移指令を状態決定部30出力し、処理S405に進む。
　処理S405では、状態決定部30が処理S403、S404で出力される状態遷移指令を定義ファイルに基づいて基幹部からの状態遷移指令を選択したか否かを判定し、基幹部からの状態遷移指令を選択したと判定した場合は処理Ｓ406に進み、基幹部からの状態遷移指令を選択していないと判定した場合は処理S407に進む。
　処理S406では、状態決定部30は、処理S405で取得した基本状態遷移指令に基づいて、現在状態と機能モジュール群50に対する起動指令および停止指令をデータ管理部10に出力し、処理S408に進む。
　処理S407では、状態決定部30は、処理S405で取得した追加状態遷移指令に基づいて、現在状態と機能モジュール群50に対する起動指令および停止指令をデータ管理部10に出力し、処理S408に進む。
　処理S408では、処理S406またはS407から出力される現在状態と機能モジュール群50に対する起動指令および停止指令をデータ管理部10に格納し、処理S409に進む。
　処理S409では、モジュール実行部40に呼び出された機能モジュール群50が、処理S408で格納されたデータに基づいて、起動および停止を実行して一連の処理を終了し、処理S401に戻る。
　図４の処理S403のモジュール管理部20の基幹部22が実行する処理の手順について、図５のフローチャートを参照しながら説明する。
  図５の処理S501では、データ管理部10から現在の状態と外界情報と車両情報を取得し、処理S502に進む。
　処理S502では、処理S501で取得した情報に基づいて自動駐車する駐車空間を探索済みか否かを判定し、駐車空間を探索済みと判定した場合は処理Ｓ504に進み、駐車空間を探索していないと判定した場合は処理S503に進む。
　処理S503では、駐車空間探索を実行するための基本状態遷移指令を出力し、処理を終了する。
　処理S504では、処理S501で取得した情報に基づいて駐車経路を生成したか否かを判定し、駐車経路を生成していると判定した場合は処理Ｓ506に進み、駐車経路を生成していないと判定した場合は処理S505に進む。
　処理S505では、駐車経路生成を実行するための基本状態遷移指令を出力し、処理を終了する。
　処理S506では、処理S501で取得した情報に基づいて目標位置に到達したか否かを判定し、目標位置に到達していると判定した場合は処理Ｓ508に進み、目標位置に到達していないと判定した場合は処理S507に進む。
　処理S507では、駐車経路追従を実行するための基本状態遷移指令を出力し、処理を終了する。
　処理S508では、停車を実行するための基本状態遷移指令を出力し、処理を終了する。
　図４の処理S404のモジュール管理部20のカスタマイズ部21が実行する処理の手順について、図６のフローチャートを参照しながら説明する。
　図６の処理S601では、データ管理部10から現在の状態と外界情報と車両情報を取得し、処理S602に進む。
　処理S602では、処理S601で取得した情報に基づいて駐車経路を追従しているか否かを判定し、駐車経路を追従していると判定した場合は処理S603に進み、駐車経路を追従していないと判定した場合は処理S605に進む。
　処理S603では、処理S601で取得した情報に基づいて障がい物が存在しているか否かを判定し、障がい物が存在していると判定した場合は処理S604に進み、障がい物が存在していないと判定した場合は処理を終了する。
　処理S604では、障がい物を検知するための追加状態遷移指令を出力し、処理を終了する。
　処理S605では、処理S601で取得した情報に基づいて障がい物を検知しているか否かを判定し、障がい物を検知していると判定した場合は処理Ｓ606に進み、障がい物が存在していないと判定した場合は処理を終了する。
　処理S606では、処理S601で取得した情報に基づいて障がい物が回避可能か否かを判定し、障がい物が回避可能と判定した場合は処理Ｓ608に進み、障がい物が回避不可能と判定した場合は処理S607に進む。
　処理S607では、停車を実行するための追加状態遷移指令を出力し、処理を終了する。
　処理S608では、障がい物を回避するために経路生成を実行するための追加状態遷移指令を出力し、処理を終了する。
　以上の説明のように、様々な機能モジュールの組み合わせに対して、基幹部の再利用による開発コスト低減とカスタマイズ部の開発による柔軟な対応を実現する状態遷移を形成可能となる。
　次に、図７を用いて図２から図６で説明した処理を、自動駐車を用いた一例で示す。
  図７は本発明の第１の実施の形態が具体的に実行されるシーンであり、(a)自動駐車の車両動作のシーンと、(b)モジュール管理部によって形成される状態遷移の２つで説明する。
　図７(a)は、自動車が自動駐車するシーンを想定した状況説明図であり、シーンは（１）、（２）、（３）の順番で遷移している。
　自車両701は、シーン（１）として、基幹部22の基本状態遷移に基づいて、停車状態から駐車空間探索状態へ遷移し、駐車空間探索を実行する。目標駐車空間702を決定すると、駐車空間探索状態から駐車経路生成状態へ遷移し、駐車経路生成を実行する。駐車経路703を生成すると、駐車経路生成状態から駐車経路追従状態へ遷移し、駐車経路703に基づいて経路追従を実行する。その後、シーン（２）として、自車両701は障がい物情報704を取得すると、カスタマイズ部21の追加状態遷移に基づいて、駐車経路追従状態から障害物検知状態へ遷移する。最後に、シーン（３）として、自車両701は、回避可能であると判断した場合、回避の必要性が無ければ、経路追従状態へ戻る。逆に回避の必要性があるならば、駐車経路再生成状態へ戻る障害物検知状態から駐車経路生成状態へ遷移し、障がい物回避を考慮した新しい経路生成705を実行する。
　図７(b)は、基幹部22による基本状態遷移とカスタマイズ部21による予め設計された追加状態遷移が状態決定部30によって統合されることで、所望の状態遷移が仮想的に形成されることを示す図であり、仮想的に形成された状態遷移713は図７(a)のシーンに対応している。
　自車両701は、基幹部22の基本状態遷移のみで動作する場合、停車から駐車空間探索への状態遷移条件706、駐車空間探索から駐車経路生成への状態遷移条件707、駐車経路生成から駐車経路追従への状態遷移条件708と駐車経路追従から停車への状態遷移条件709という４つの状態遷移条件を持つため、シーン（１）のみの実現となる。そこにカスタマイズ部21の追加状態遷移が加わることで、障がい物検知から停車への状態遷移条件710、駐車経路追従から障がい物検知への状態遷移条件711と障がい物検知から駐車経路生成712の３つの状態遷移条件が追加され、シーン（１）からシーン（２）への移行とシーン（２）からシーン（３）への移行が可能になる。最終的に、自車両は所望の状態遷移による動作と同じ動作を実現する。
　以上の説明のように、基幹部22による基本機能の確保とカスタマイズ部21による機能追加で、基本機能の状態遷移を改変することなく、多様な機能に対する柔軟な状態遷移を形成可能となる。
　（第２の実施の形態）
  本実施の形態は、動的設計によるカスタマイズ部を備えた構成である。
  第２の実施の形態による車両制御装置1の概略構成図を図８、図９に示す。図８は、図１の基本構造において、カスタマイズ部を動的設計に、機能モジュール群50をそれぞれ具体的な機能に置き換えた構成としている。図９は図１の基本構造でのモジュール管理部20の基幹部22の基本状態遷移をそれぞれ具体的な状態遷移に置き換え、カスタマイズ部901の追加状態遷移を動的に変化する状態遷移にした構成である。
　図８の機能モジュール群50は車両制御装置における自動駐車機能を実行するための機能モジュールの集合である。外界情報（自車両周辺の環境認識情報など）および車両情報を入力とした、駐車空間を探索する機能モジュール、駐車経路を生成する機能モジュール、生成した経路を追従する機能モジュール、障がい物を検知する機能モジュールなどを有する。
　図９の基幹部22は、自動駐車の基本機能を実現するための順序で、駐車空間を探索する機能モジュール、駐車経路を生成する機能モジュールと生成した経路を追従する機能モジュールを動作するための状態遷移指令を出力するために予め設計された状態遷移を有する。
　図９のカスタマイズ部901は、自動駐車の追加機能を実現するための各機能モジュールを動作させる状態遷移指令を出力するために、動的に変化する状態遷移を有する。ここでの動的な変化とは、人工知能や機械学習によって、初期設計の時点では存在しなかった新しい状態遷移が発現することなどを示している。
　次に、フローチャートを用いて車両制御装置１の処理手順を説明する。
  本発明の第２の実施の形態によるフローチャートは本発明の第１の実施の形態による図４のフローチャートと処理S404を除く全ての部分で同じとなっている。図４のフローチャートの処理S404と異なる部分であるカスタマイズ部901(動的に変化する状態遷移を有する)の処理順について図１０のフローチャートを参照しながら説明する。
　図１０の処理S1001では、データ管理部10から現在の状態と外界情報と車両情報を取得し、処理S1002に進む。
　処理S1002では、処理S1001で取得した情報に基づいて自動駐車中であるか否かを判定し、自動駐車中と判定した場合は処理Ｓ1003に進み、自動駐車中でないと判定した場合は処理S1006に進む。
　処理S1003では、処理S1001で取得した情報に基づいて動的な判断として人工知能による判断を実施し、処理S1004に進む。人工知能はあくまでも一例であり、機械学習なども当てはまる。
　処理S1004では、処理S1003で取得した情報に基づいて人工知能による出力があるか否かを判定し、出力があると判定した場合は処理Ｓ905に進み、出力がないと判定した場合は処理S1006に進む。
　処理S1005では、人工知能による出力を状態遷移指令にして出力し、処理を終了する。
　処理S1006では、学習処理を実行して、処理を終了する。
図１１は、図１０の処理S1006の学習処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。
　図１１の処理S1101では、現在の状態と外界情報と車両情報を記憶し、処理S1102に進む。
　処理S1102では、処理S1101で記憶した情報と実行される走行パターンを関連付けて学習し、処理を終了する。ここに学習する内容の一例として、以下を示す。
  ・新しく発見された駐車空間への目標駐車位置の変更判断。
  ・障害物回避時の安全マージンの取り方や速度調節方法
  ・旋回時の速度　次に、図１２を用いて図８から図１１で説明した処理を、自動駐車を用いた一例で示す。
　図１２は本発明の第２の実施の形態が具体的に実行されるシーンであり、(a)自動駐車の車両動作のシーンと、(b)モジュール管理部20によって形成される状態遷移の２つで説明する。
　図１２(a)は、自動車が自動駐車するシーンを想定した状況説明図であり、シーンは（１）、（２）、（３）の順番で遷移している。
　自車両1201は、シーン（１）として、基幹部22の基本状態遷移に基づいて、停車状態から駐車空間探索状態へ遷移し、駐車空間探索を実行する。目標駐車空間1202を決定すると、駐車空間探索状態から駐車経路生成状態へ遷移し、駐車経路生成を実行する。駐車経路1203を生成すると、駐車経路生成状態から駐車経路追従状態へ遷移し、駐車経路1203に基づいて経路追従を実行する。その後、シーン（２）として、人工知能によって生成された遷移条件によるカスタマイズ部21の追加状態遷移に基づいて、駐車経路追従状態から駐車空間探索状態へ遷移し、自車両1201は新しい駐車位置情報を取得し、目標駐車空間1204を決定する。最後に、シーン（３）として、目標駐車空間1204の決定により、駐車空間探索状態から駐車経路生成状態へ遷移し、駐車経路生成を実行する。駐車経路1205を生成すると、駐車経路生成状態から駐車経路追従状態へ遷移し、駐車経路1205に基づいて経路追従を実行する。
　図１２(b)は、基幹部22による基本状態遷移とカスタマイズ部21によって動的に設計された追加状態遷移が状態決定部30によって統合されることで、所望の状態遷移が仮想的に形成されることを示す図であり、仮想的に形成された状態遷移1214は図１２(a)のシーンに対応している。
  自車両1201は、基幹部22の基本状態遷移のみで動作する場合、停車から駐車空間探索への状態遷移条件1206、駐車空間探索から駐車経路生成への状態遷移条件1207、駐車経路生成から駐車経路追従への状態遷移条件1208、駐車経路追従から停車への状態遷移条件1209、駐車経路追従から障害物検知への状態遷移条件1210、障害物検知から停車への状態遷移条件1211と障害物検知から駐車経路生成への状態遷移条件1212という７つの状態遷移条件を持ち、シーン（１）を実現可能とする。そこにカスタマイズ部21の追加状態遷移が加わることで、駐車経路追従から駐車空間探索への状態遷移条件1213が動的に追加され、シーン（１）からシーン（２）への移行が可能になる。最終的に、基幹部22の基本状態遷移で動作させてシーン（３）を実現する。
　以上の説明のように、基幹部22による基本的機能の確保とカスタマイズ部21による個人適合などの動的な柔軟性を実現する状態遷移を形成可能となる。
　（第３の実施の形態）
  本実施の形態は、フェールセーフに関する。
  第３の実施の形態による車両制御装置1の概略構成図を図１３に示す。図１３は、図１の基本構造において、エラー判定部60を追加した構成としている。
　図１３のエラー判定部60は、データ管理部10に格納されるデータが規定の範囲を超えるとき、現在の状態を異常状態と決定し、異常の種類を判別する。また、異常の種類に応じて、状態決定部30を再定義する。
　次に、フローチャートを用いて車両制御装置１のエラー判定部60の処理手順を説明する、エラー判定部60が実行する処理の手順について、図１４～図１８のフローチャートを参照しながら説明する。
　本発明の第１の実施の形態による図４のフローチャートと差異部分として、エラー判定部60の処理順を図１４のフローチャートを参照しながら説明する　図１４の処理S1401では、処理S408でデータ管理部10に格納されたデータ情報を参照にして、異常診断を行い、処理S409へ進む。
　図１５はエラー判定部60による異常診断を示す。
  図１５の処理S1501では、データ管理部10のデータ情報を取得し、処理S1502に進む。
　処理S1502では、処理S1501で取得した情報に基づいて、取得した情報が規定値を超えるか否かを判定し、超えると判定した場合は処理S1503に進み、超えないと判定した場合は処理を終了する。
　処理S1503では、フェール処理をして処理を終了する。
　図１６は、図１５の処理S1503のフェール処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。
  図１６の処理S1601では、図１５の処理S1501で取得した情報に基づいて、異常データが基幹部に由来したか否かを判定し、異常データが基幹部に由来したと判定した場合は処理S1602に進み、異常データが基幹部に由来していないと判定した場合は処理S1603に進む。
　処理1602では、操作権限を運転者に渡し、ハンドルや加減速に対する制御を中止することで自動駐車システムを停止し、処理を終了する。
　処理1603では、基幹部22による状態遷移指令のみを最終状態遷移に決定するように状態決定部30を再定義して処理を終了する。
　図１７で動的設計のカスタマイズ部を有する場合のエラー判定部60による故障診断を示す。
　図１７の処理S1701では、状態決定部30の出力する状態を取得し、処理S1702に進む。
　処理S1702では、状態決定30から取得した状態から、データ管理部20内の更新される該当箇所のデータを特定して、該当箇所のデータを取得して、処理S1703に進む。
　処理S1703では、処理S1702で取得した情報に基づいて、取得した情報が規定値を超えるか否かを判定し、取得した情報が規定値を超えると判定した場合は処理S1704に進み、取得した情報が規定値を超えないと判定した場合は処理を終了する。
　処理S1704では、基幹部22による状態遷移指令のみを最終状態遷移に決定するように状態決定部30を再定義して処理S1705に進む。
　処理S1705では、今回の状態遷移指令が不適当であったことをカスタマイズ部21へフィードバックすることで学習を促進させて処理を終了する。
　次に、図１８を用いて図１５と図１６で説明した処理を、バレーパーキングを含めた自動駐車を用いた一例で示す。本バレーパーキングは、駐車場内の移動と駐車可能空間の探索、駐車可能空間への駐車の一連の動作が自動化されたものを示す。
　図１８は図１５による図１６が具体的に実行されるシーンであり、(a)正常に動作するシーンと、(b)ステレオカメラの故障でバレーパーキングに必要な認識機能が喪失したシーンで説明する。
　図１８(a)では、自車両1801は、バレーパーキング機能の付加により、駐車場内を移動する経路1802に沿って自動運転による目標駐車空間への移動を実行する。バレーパーキング機能が正常に実行された場合、目標駐車空間近傍へ到達したのち、駐車空間探索状態へ遷移し、駐車空間探索を実行する。目標駐車空間1803を決定すると、駐車空間探索状態から駐車経路生成状態へ遷移し、駐車経路生成を実行する。駐車経路1804を生成すると、駐車経路生成状態から駐車経路追従状態へ遷移し、駐車経路1804に基づいて経路追従を実行し、目標駐車空間1803への駐車を完了する。
　図１８(b)では、自車両1801のバレーパーキングに必要なステレオカメラが故障して必要な認識機能が喪失したため、エラー判定部60による状態決定部30の再定義が実行される。再定義された状態決定部30によって、基幹部22の基本状態遷移のみによる動作が選択され、暫定目標駐車位置を決定するため、駐車空間探索状態へ遷移し、駐車空間探索を実行する。目標駐車空間1805を決定すると、駐車空間探索状態から駐車経路生成状態へ遷移し、駐車経路生成を実行する。駐車経路1806を生成すると、駐車経路生成状態から駐車経路追従状態へ遷移し、駐車経路1806に基づいて経路追従を実行し、目標駐車空間1805への駐車を完了する。
　以上の説明のように、エラー判定部60によるシステムトラブルへの応急対応が可能となる。
　各実施の形態から、下記のような表現が可能である。
  外界情報および車両情報を入力して車両への制御量を出力する制御プログラムを備えた自動運転装置において、制御フローを基本状態遷移と追加状態遷移に分類し、データ管理部10からのデータに基づいて基本状態遷移を行う基幹部と、データ管理部からのデータに基づいて追加状態遷移を行うカスタマイズ部と、分かれた状態遷移を１つに決定する状態決定部30と、で制御フローを構成することを特徴とする。また、追加状態遷移を行うカスタマイズ部は静的設計の場合と動的設計の場合を有する。静的設計の状態遷移は、追加の状態遷移が予め設計される。動的設計の状態遷移は、繰り返される動作を人工知能や機械学習が学習することによって、追加状態遷移が新たに設計されることを特徴とする。
　各実施の形態により、機能モジュール群の組み合わせの自由度だけでなく、機能モジュール群を利用したシステム全体に焦点を合わせても、モジュール管理部の基幹部を再利用し、カスタマイズ部を新規開発するだけで、開発リソースを抑制しつつ、機能モジュール群の様々な組み合わせに対応した制御フローを実現できるので、プラットフォーム化の利点を十分に得ることが可能となる。さらに、動的設計の状態遷移によって、動作が繰り返されることで利用者に適切な状態遷移を実現可能となる。
1　車両制御装置、10　データ管理部、20　モジュール管理部、21　カスタマイズ部、22　基幹部、30　状態決定部、40　モジュール実行部、50　モジュール群

Claims (15)

  1. 　モジュール実行部と、複数のモジュール群と、前記モジュール群のデータを管理するデータ管理部と、を有する車両制御装置において、
    　前記データ管理部からのデータに基づいてあらかじめ規定された基本機能を動作するための状態遷移指令を出力する基幹部と、付加的な追加機能を動作するための状態遷移指令を出力するカスタマイズ部と、を有するモジュール管理部と、
    　前記基幹部からの指令および前記カスタマイズ部からの指令に基づいて現在の状態を決定し、決定された状態に基づいて前記モジュール群の起動指令または停止指令を決定し、前記データ管理部へ出力する状態決定部と、を備えることを特徴とする車両制御装置。
  2. 　前記基幹部の状態遷移指令と前記カスタマイズ部の状態遷移指令と、に基づき最終状態遷移を形成することを特徴とする、請求項１に記載の車両制御装置。
  3. 　前記状態決定部は、前記データ管理部に現在の状態とモジュールの起動指令および停止指令を出力することを特徴とする、請求項２に記載の車両制御装置。
  4. 　前記モジュール群は、前記モジュール実行部による前記モジュール群の呼び出しにより、前記状態決定部が前記データ管理部へ出力した前記モジュール群に対する起動指令または停止指令を参照することで、前記モジュール群の起動または停止を実行することを特徴とする、請求項３に記載の車両制御装置。
  5. 　前記基幹部による基本機能は独立して動作することを特徴とする、請求項４に記載の車両制御装置。
  6. 　前記基幹部は、基本機能を動作するための状態遷移指令を出力するために予め設計された状態遷移を有し、
    　前記カスタマイズ部は、追加機能を動作するための状態遷移指令を出力するために予め設計された状態遷移を有し、
    　前記状態決定部によって前記基幹部の状態遷移と前記カスタマイズ部の状態遷移を仮想的に統合することで所定の最終状態遷移を形成することを特徴とする、請求項１乃至５のいずれかに記載の車両制御装置。
  7. 　前記基幹部は、基本機能を動作するための状態遷移指令を出力するために予め設計された状態遷移を有し、
    　前記カスタマイズ部は、動的に変化する状態遷移を有し、
    　前記状態決定部によって前記基幹部の状態遷移と前記カスタマイズ部の状態遷移を仮想的に統合することで所望の最終状態遷移を形成することを特徴とする、請求項１乃至５のいずれかに記載の車両制御装置。
  8. 　前記カスタマイズ部の有する動的に変化する状態遷移は、人工知能や学習機能であることを特徴とする、請求項７に記載の車両制御装置。
  9. 　前記基幹部の状態遷移には規定されていない状況に対して、前記カスタマイズ部の状態遷移を最終状態遷移として前記状態決定部が決定することを特徴とする、請求項８に記載の車両制御装置。
  10. 　前記データ管理部のデータが規定の範囲を逸脱するとき、前記モジュール管理部および前記データ管理部の異常を検知し、前記異常の種類を判別するエラー判定部、を備えることを特徴とする、請求項１乃至５のいずれかに記載の制御装置。
  11. 　前記エラー判定部は、前記基幹部に関係しない前記データ管理部のデータによる前記データ管理部の異常状態と判断したとき、前記状態決定部を前記基幹部による状態遷移指令のみを最終状態遷移に決定するように再定義することを特徴とする、請求項１０に記載の制御装置。
  12. 　前記エラー判定部が、前記基幹部に関係しない前記データ管理部のデータによる前記データ管理部の異常状態を決定したときに前記状態決定部を再定義することで、前記状態決定部は、前記基幹部による状態遷移を最終状態遷移として、前記モジュール群への起動指令および停止指令を出力することを特徴とする、求項１１に記載の制御装置。
  13. 　前記エラー判定部は、前記カスタマイズ部の状態遷移が最終状態遷移となったとき、前記状態決定部より出力される前記モジュール群への起動指令から前記データ管理部の更新される該当箇所のデータを特定して、前記該当箇所のデータの異常診断をすることを特徴とする、求項１０に記載の制御装置。
  14. 　前記エラー判定部は、前記該当箇所のデータが規定の範囲を逸脱するとき、前記状態決定部を前記基幹部による状態遷移指令のみを最終状態遷移に決定するように再定義することを特徴とする、求項１３に記載の制御装置。
  15. 　前記エラー判定部は、前記該当箇所のデータが規定の範囲を逸脱するとき、前記カスタマイズ部に異常をフィードバックすることを特徴とする、求項１４に記載の制御装置。
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