WO2019077739A1 - 移動体制御システム - Google Patents

Abstract

自律移動継続不可の判定精度の向上と、よりスムーズな遠隔制御への移行の実現が可能となる移動体の制御システムをする。このため、自律移動可能な移動体に搭載した移動体制御装置と、移動体を遠隔地から管制する管制装置と、を備えた移動体制御システムであって、移動体制御装置は、移動体の外界情報を取得する外界情報取得手段と、移動体の移動情報を取得する移動情報取得手段と、外界情報および移動情報に基づき、移動体の将来状態を予測する制御手段と、管制装置と通信する移動体側通信手段と、を備えるとともに、管制装置は、移動体制御装置と通信する管制装置側通信手段と、移動体制御装置から受信した外界情報および移動情報に基づき、移動体の将来状態を予測する制御シミュレータと、制御手段と制御シミュレータが予測した将来状態を比較し、移動体の自律移動の継続可否を判定する自律移動可能性判定手段と、を備える移動体制御システムとした。

Description

移動体制御システム

　本発明は、自律移動可能な移動体の移動体制御装置と、この移動体が自律移動継続不能になった場合に移動体を遠隔で移動制御する管制装置と、を備えた移動体制御システムに関する。

　自律移動可能な移動体を制御する従来の移動体制御システムとして、移動体に異常が生じた場合や、管制装置との通信に異常が生じた場合に、既定の停止位置まで自律移動を継続する技術が知られている。

　例えば、特許文献１の要約書には、「自動走行制御装置（１２）は、経路に沿って自動走行する自動走行車両（１０）に搭載され、制御情報取得手段（２０、２２）と、候補位置取得手段（２０）と、自動走行制御手段（２２）と、を備えている。制御情報取得手段は、自動走行車両を管制する管制装置から通信により取得する制御情報を含み、自動走行車両を制御するための制御情報を取得する。候補位置取得手段は、自動走行車両が停止する可能性のある停止候補位置を取得する。自動走行制御手段は、制御情報取得手段が取得する制御情報に基づいて自動走行車両に自動走行させ、管制装置との通信が途絶すると、候補位置取得手段が取得する停止候補位置まで自動走行車両を自動走行させる。」と記載されており、停車候補位置を管制装置から予め取得しておき、管制装置との通信が途絶した場合であっても、その停車候補位置まで自動運転することで、自動運転を極力継続できるようにする技術が開示されている。

　また、特許文献２の要約書には、「自動走行制御装置は、自車両を目的地に向かって走行させる自動走行に必要となる、自車両及び自車両周辺の状態に関する情報である自動走行情報を取得する取得手段と、自動走行情報に基づき自車両の進行方向及び速度を制御し、自動走行を行う自動走行手段と、自動走行情報に関する問題が生じたか否かを判定する判定手段（Ｓ２００，Ｓ２１５）と、問題が生じた場合には、該問題の内容に応じて、自車両の走行の状態、又は、他車両の走行の状態を変更させる変更手段（Ｓ２０５，Ｓ２１０，Ｓ２２５～Ｓ２５５）と、を備える。」と記載され、請求項５には「他車両の走行を妨げることなく自車両を停止させることができる退避エリアを検出する検出手段（Ｓ２３０）をさらに備え、前記変更手段は、前記問題が生じた場合には、前記代替自動走行により前記退避エリアまで自車両を移動させて停止させること、を特徴とする自動走行制御装置。」と記載されている。すなわち、同文献には、自動走行中の車両に、操舵異常や自己位置推定精度低下などの問題が発生した場合に、検索した退避エリアまで自動走行してから自動停車する技術が開示されている。

特開２０１６－１８１１４０号公報 特開２０１６－１８１０３１号公報

　特許文献１や特許文献２の従来技術は、通信途絶や移動体異常が発生した場合に、管制装置の支援を受けずに自律的に停止候補位置や退避エリアまで移動し、停車を試みるものである。そして、この実現には、通信途絶時であっても自車両を適切に制御でき、自車両の異常状態（自律移動継続不能な状態）を適切に判定できる高性能で高額な制御装置を必要とする。

　しかしながら、コスト制約により低性能な制御装置を移動体に搭載せざるを得ない場合、制御装置の冗長化不足や計算能力不足により、特許文献１や特許文献２に開示された、通信途絶時の自律移動の継続や、異常状態の適切な判定を実現できない可能性がある。

　本発明は、これらの事情に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、管制装置側で、将来の自律移動継続不能を予測することで、自律移動継続不能となる前に、管制装置からの指示で自律制御から遠隔制御に適切に切り替える移動体制御システムを提供することである。

　上記目的を達成するために、本発明に係る移動体制御システムは、自律移動可能な移動体に搭載した移動体制御装置と、前記移動体を遠隔地から管制する管制装置と、を備え、前記移動体制御装置は、前記移動体の外界情報を取得する外界情報取得手段と、前記移動体の移動情報を取得する移動情報取得手段と、前記外界情報および前記移動情報に基づき、前記移動体の将来状態を予測する制御手段と、前記管制装置と通信する移動体側通信手段と、を備えるとともに、前記管制装置は、前記移動体制御装置と通信する管制装置側通信手段と、前記移動体制御装置から受信した前記外界情報および前記移動情報に基づき、前記移動体の将来状態を予測する制御シミュレータと、前記制御手段と前記制御シミュレータが予測した将来状態を比較し、前記移動体の自律移動の継続可否を判定する自律移動可能性判定手段と、を備える移動体制御システムとした。

　本発明によれば、移動体が自律移動継続不能となる前に、管制装置の指示で自律制御から遠隔制御に切り替える移動体制御システムを提供することができる。

実施例１の移動体制御システムの制御対象である車両の全体構成図。 実施例１の移動体制御システムの機能ブロック図。 実施例１において、目標走行軌道の偏差を算出する一例を示す説明図。 実施例１において、目標速度の偏差を算出する一例を示す説明図。 実施例１において、目標加速度の偏差を算出する一例を示す説明図。 実施例１において、操作情報取得部及び表示部の一例を示す説明図。 実施例１の移動体制御システムの動作例を示す説明図。 実施例１の移動体制御システムの動作例を示す説明図。 実施例１の移動体制御システムの動作例を示す説明図。 実施例２の移動体制御システムの全体構成を示した説明図。 実施例２において、外界情報の偏差を算出する一例を示す説明図。 実施例２において、定点観測カメラに基づき自車両の自己位置の偏差を算出する一例を示す説明図。 実施例２において、他移動体の外界情報取得部に基づき自車両の自己位置の偏差を算出する一例を示す説明図。 実施例２の移動体制御システムの動作例を示す説明図。 実施例３の移動体制御システムの全体構成を示した説明図。 実施例３の表示部に表示される前面映像の一例を示した説明図。 図１５Ａの前面映像に付加した認識結果が正常である場合の説明図。 図１５Ａの前面映像に付加した認識結果が異常である場合の説明図。 実施例３の表示部に表示される３Ｄ点群情報の一例を示した説明図。 図１６Ａの３Ｄ点群情報に認識結果を付加した一例を示した説明図。 実施例１において、遠隔制御への切替時の道路状況の例を示した説明図。 実施例１において、遠隔制御への切替時の道路状況の例を示した説明図。

　以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明する。

　実施例１の移動体制御システムについて、図１から図９、図１７、図１８を用いて説明する。なお、以下では、移動体制御システムの制御対象である移動体が、自律移動する車両２１である例を説明する。

　図１は、本実施例の移動体制御システムを構成する車載制御装置１（移動体制御装置）を搭載した車両２１の全体構成図であり、車両２１を上方から見下ろした図である。この図において、ＦＬは左前輪、ＦＲは右前輪、ＲＬは左後輪、ＲＲは右後輪であり、各符号の後にＦＬ等を付加することで、何れの車輪に関連する構成かを区別している。

　車載制御装置１は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＰＵ、入出力装置を内蔵しており、ＲＯＭからＲＡＭにロードしたプログラムをＣＰＵが実行することで、後述する走行計画に基づいて車両２１の各部を自律制御するものであり、また、後述する管制装置２が車両２１を遠隔制御するときも、路車間の通信を行う車載通信装置４３を介して受信した管制装置２からの遠隔制御情報１５に基づいて、車両２１の各部を制御するものである。

　より具体的に説明すると、この車載制御装置１は、走行計画や管制装置２の指令に従って車両２１を走行させる際に必要な、ステアリング制御機構３０、ブレーキ制御機構３３、駆動制御機構４０等のアクチュエータの指令値を逐次演算し、ステアリング制御機構３０を制御する操舵制御装置２８と、ブレーキ制御機構３３を制御し各輪のブレーキ力配分を調整する制動制御装置３５と、駆動制御機構４０を制御しエンジンやモータ等、駆動のためのアクチュエータのトルク出力を調整する駆動制御装置３９と、に出力することで、所望の自律走行を実現するものである。

　車両２１の前後左右には、外界を認識するセンサ２２、２３、２４、２５が設けられている。これらのセンサは、車両２１の周囲に存在する、他の車両、自転車、歩行者、障害物等の物体との相対距離、相対速度を検出できるものであり、例えば、１８０゜視野角を持った魚眼カメラを用いることができる。また、魚眼カメラに代え、超音波センサ、ステレオカメラ、赤外線カメラなどとの組み合わせたセンサを用いても良く、更には、車両２１の天井に載置した、周囲３６０゜をセンシング可能なレーザレーダを用いても良い。

　車載制御装置１は、これらのセンサから得た外界情報に基づき走行計画を作成し、走行計画に基づいてステアリング制御機構３０等への指令値を演算する。そして、これらの指令値が、操舵制御装置２８等に入力されることで、外界状況に応じて車両２１を自律移動させることができる。なお、車両２１の走行計画等を、運転席に設けた表示装置４４に表示できるようにしても良い。

　次に、車両２１のブレーキの動作について説明する。ドライバが車両２１を運転している状態では、ドライバがブレーキペダル３２を踏む踏力を、ブレーキブースタ（不図示）で倍力し、マスタシリンダ（不図示）によって、その力に応じた油圧を発生させる。発生した油圧は、ブレーキ制御機構３３を介して、各輪に設けられたホイルシリンダ３６ＦＬ、３６ＦＲ、３６ＲＬ、３６ＲＲに供給される。ホイルシリンダ３６ＦＬ～３６ＲＲは、不図示のシリンダ、ピストン、パッド、ディスクロータ等から構成されており、マスタシリンダから供給された作動液によってピストンが推進され、ピストンに連結されたパッドがディスクロータに押圧される。尚、ディスクロータは、車輪とともに回転している。そのため、ディスクロータに作用したブレーキトルクは、車輪と路面との間に作用するブレーキ力となる。以上により、ドライバのブレーキペダル操作に応じて、各輪に制動力が発生させることができる。なお、本実施例の車両において、ブレーキブースタやマスタシリンダを搭載する必要は必ずしもなく、ブレーキペダル３２とブレーキ制御機構３３を直結させ、ドライバがブレーキペダル３２を踏めば直接ブレーキ制御機構３３が動作する機構であっても良い。

　制動制御装置３５は、図１に詳細に示していないが、車載制御装置１と同様に、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び入出力装置を有する。制動制御装置３５には、例えば、前後加速度、横加速度、ヨーレートを検出可能なコンバインセンサ３４、各輪に設置された車輪速センサ３１ＦＬ、３１ＦＲ、３１ＲＬ、３１ＲＲ、後述する操舵制御装置２８を介したハンドル角検出装置４１からのセンサ信号、車載制御装置１からのブレーキ力指令値などが入力されている。また、制動制御装置３５の出力は、ポンプ（不図示）、制御バルブを有するブレーキ制御機構３３に接続されており、ドライバのブレーキペダル操作とは独立に、各輪に任意の制動力を発生させることができる。車載制御装置１が、制動制御装置３５にブレーキ指令（値）を通信することで、車両２１に任意のブレーキ力を発生させることができ、ドライバの操作が生じない自動運転においては自動的に制動を行う役割を担っている。但し、本実施例は、上記制動制御装置に限定されるものではなく、ブレーキバイワイヤ等のほかのアクチュエータを用いてもよい。

　次に、車両２１のステアリングの動作について説明する。ドライバが車両２１を運転している状態では、ドライバがハンドル２６を介して入力した操舵トルクとハンドル角をそれぞれ操舵トルク検出装置２７とハンドル角検出装置４１で検出し、それらの情報に基づいて、操舵制御装置２８は、モータ２９を制御してアシストトルクを発生させる。尚、操舵制御装置２８も、図１に詳細に示していないが、車載制御装置１と同様に、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び入出力装置を有する。上記ドライバの操舵トルクとモータ２９によるアシストトルクの合力により、ステアリング制御機構３０が可動し、前輪（ＦＬ輪、ＦＲ輪）が切られる。一方で、前輪の切れ角に応じて、路面からの反力がステアリング制御機構３０に伝わり、路面反力としてドライバに伝わる構成となっている。なお、本実施例の車両において、操舵トルク検出装置２７を搭載する必要は必ずしもなく、ドライバがハンドル２６を操作する際には操舵制御装置２８が動作せず、アシストトルクが発生しない（いわゆるオモステの）機構であっても良い。

　操舵制御装置２８は、ドライバのステアリング操作とは独立に、モータ２９によりトルクを発生させ、ステアリング制御機構３０を制御することができる。従って、車載制御装置１は、操舵制御装置２８に操舵力指令（値）を通信することで、前輪を任意の切れ角に制御することができ、ドライバの操作が生じない自動運転においては自動的に操舵を行う役割を担っている。但し、本実施例は、上記操舵制御装置に限定されるものではなく、ステアバイワイヤ等のほかのアクチュエータを用いてもよい。

　次に、車両２１のアクセルの動作について説明する。ドライバのアクセルペダル３７の踏み込み量はストロークセンサ３８で検出され、駆動制御装置３９に入力される。尚、駆動制御装置３９も、図１に詳細に示していないが、車載制御装置１と同様に、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び入出力装置を有する。駆動制御装置３９は、例えば上記アクセルペダル３７の踏み込み量に応じてスロットル開度を調節し、エンジンを制御する。以上により、ドライバのアクセルペダル操作に応じて車両２１を加速させることができる。また、駆動制御装置３９は、ドライバのアクセル操作とは独立にスロットル開度を制御することができる。従って、車載制御装置１は、駆動制御装置３９に加速指令（値）を通信することで、車両２１に任意の加速度を発生させることができ、ドライバの操作が生じない自動運転においては自動的に加速を行う役割を担っている。なお、本実施例の車両はエンジン車である必要は必ずしもなく、主要駆動装置が電気モータであっても良い。この場合、駆動制御装置３９は、上記アクセルペダル３７の踏み込み量に応じてモータトルク指令値を算出し、インバータ装置（不図示）が前記モータトルク指令値を実現するように電流制御を行う。

　なお、以上の説明では、車両にハンドル２６、アクセルペダル３７、ブレーキペダル３２を搭載した車両を述べたが、これら入力装置が設置されていない車両であっても良い。この場合、本車両はドライバの操作が生じない完全自動運転車、遠隔で走行指令を受けて走行する遠隔運転車などとなる。

　図２は、本実施例の移動体制御システムの機能ブロック図である。ここに示すように、本実施例の移動体制御システムは、車両２１を制御する車載制御装置１と、遠隔地に設置される管制装置２を含んでおり、車両２１の通信部５と管制装置２の通信部７の無線通信を確立することで、車載制御装置１と管制装置２が相互に通信できる。なお、通信の方法としては、路車間通信専用の通信方式（電波ビーコン、光ビーコン等）を用いても良いし、セルラ回線（４Ｇ回線）等を用いても良い。

　また、車載制御装置１は、外界情報取得部３、移動情報取得部４、通信部５、制御部６を有している。これらの一部または全部は、車載制御装置１のＣＰＵがＲＡＭにロードされたプログラムを実行することで実現されるものである。

　外界情報取得部３は、センサ２２乃至２５の少なくとも１つから外界情報１２を取得する。そして、取得した外界情報１２から、車両２１周辺の物体（障害物等）の位置情報、大きさ、前記物体が移動体である場合にはその移動体の位置、速度情報等を求める。また、道路標識、路面ペイント、信号機などを検出した場合、その位置や種別を求める。例えば、センサ２２の画像データを外界情報１２として用いる場合には、複数の物体に対して、同時にその種類を識別して、情報を取得することが可能である。特に、２つのカメラを用いたステレオカメラでは、移動体や障害物の相対距離、相対速度を検出することもできるため、優位である。そして、ここで取得した外界情報１２を、車載制御装置１内のＲＡＭなどの記憶装置（不図示）に記憶する。

　移動情報取得部４は、車両２１の移動情報１３（現在位置特定情報および動作状態量情報）を取得し、ＲＡＭなどの記憶装置に記憶する。現在位置特定情報の取得処理では、例えば、車両２１の現在位置をＧＰＳ（不図示）により取得し、進行角を、移動中であれば、位置情報の時間経過により取得する。また、ＧＰＳを車両２１の前後に２つ取り付ければ、停止中であっても進行角を取得することができる。一方、動作状態量情報の取得処理では、例えば、コンバインセンサ３４から、速度、前後加速度、横方向加速度、ヨーレート、ヨー角等を取得する。

　通信部５は、車載通信装置４３を介して、管制装置２からの遠隔制御情報１５（後述）を受信し、ＲＡＭなどの記憶装置に記憶する。また、この記憶装置に記憶された外界情報１２、移動情報１３、制御部６の内部情報１４（後述）を、管制装置２に送信する。管制装置２に送信される外界情報１２は、少なくとも車両周辺に検出された移動体、路面ペイント、標識情報等であり、車両２１に搭載したセンサの出力値をそのまま送信しても良いし、センサの出力値に所定の処理を施した認識結果を送信しても良い。あるいはその両方を送信する構成であっても良いし、通信状況応じて送信するデータの種類を変更しても良い。また、管制装置２に送信される移動情報１３は、車両２１の現在位置および進行角である。

　車載制御装置１の制御部６は、外界情報１２、移動情報１３、遠隔制御情報１５（後述）の少なくとも１つを用いて走行計画を演算し、演算された走行計画に基づき、制御対象の車両２１の動作を決定する。そして、この動作を実現するように、車両２１に搭載された各アクチュエータの制御指令値を算出する。この車載制御装置１がアクチュエータを直接制御する構成である場合は、各アクチュエータを動作させるための物理量を算出する。例えば自動車間距離制御システムの場合、先行車との車間距離の設定、最高速度の設定などに従って、車両の加速度指令値を算出し、当該加速度指令値を実現するように、エンジンスロットルやブレーキ圧を制御する。自動運転システムに実施例１を適用する場合、走行計画は、車両２１が走行予定の軌道および速度であり、前記走行計画を満たすための操舵角指令値、車両の加速度指令値を演算する。

　また、制御部６は、制御部内部における計算値を内部情報１４として、通信部５を介して管制装置２に伝送する。内部情報１４の例として、走行計画（目標走行軌道、目標速度等）、各アクチュエータの制御指令値などが挙げられる。その他、算出途中の変数値、定数値等を内部情報１４に含めても良い。

　また、制御部６の内部に、走行範囲管理部（不図示）を備えても良い。この走行範囲管理部は、外界情報１２、移動情報１３、遠隔制御情報１５に基づき、車両２１の走行可能範囲（不図示）を生成し、記憶装置に記憶する。もしくは、予め生成した走行可能範囲を外部から取得しても良い。走行可能範囲として、例えば地図情報を用いる。地図情報は、車両２１が走行する予定の道路形状、交通法規、ランドマーク等に関する情報であり、車両２１の走行計画を生成し、前記走行計画に従って車両２１の走行を制御する際に利用するものである。例えば、車両２１がある交差点で右左折動作を行う場合、車両２１が右左折する交差点に関する情報を取得する。交差点・道路情報としては、例えば、交差点の道路の車線数、道路幅、道路の交差角、車線幅、中央分離帯幅、横断歩道幅、横断歩道の交差点からのセットバック量、信号の有無などが挙げられる。あるいは、外界情報１２が車両２１周辺の物体の位置を点群として得られるならば、その点群を統合した情報を走行可能範囲として定義してもよい。

　一方、遠隔地に設置される管制装置２も、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、入出力装置を内蔵しており、ＲＯＭからＲＡＭにロードしたプログラムをＣＰＵが実行することで、通信部７、制御シミュレータ８、自律移動可能性判定部９、操作情報取得部１７、遠隔制御部１８、表示部１９の各機能を実現する。

　通信部７は、セルラ回線などを介して、遠隔制御情報１５を車両２１に送信するとともに、車両２１から外界情報１２、移動情報１３、内部情報１４を取得し、図示しないＲＡＭなどの記憶部に記憶させる。

　制御シミュレータ８は、車載制御装置１の制御部６の動作（計算）を模擬する。すなわち、通信部７を介して取得した外界情報１２、移動情報１３を使用し、車載制御装置１の制御部６と同様の手段（アルゴリズム）を用いて走行計画を演算し、この走行計画に基づき、管制対象の車両２１の動作を決定する。そして、この動作を実現するように、車両２１に搭載された各アクチュエータの制御指令値を算出する。

　通常、管制装置２のＣＰＵ、ＲＡＭ等は、低コスト化が強く要望される車載制御装置１のＣＰＵ、ＲＡＭ等に比べて高い性能を有する。上述したように、制御シミュレータ８は、管制装置２が持つ高性能のＣＰＵ、ＲＡＭ等を用いて実現されるが、車載制御装置１のＣＰＵ、ＲＡＭ等と同等の性能を模擬し、性能を限定したシミュレーションを実行しても良いし、車載制御装置１より性能の高いことを生かして、制御部６より高度な手段（アルゴリズム）を用いて走行計画を演算しても良い。もしくは、制御部６と同じ手段を用いた走行計画と、制御部６より高度な手段を用いた走行計画を同時に実行して良い。この場合、後述する自律移動可能性判定部９が判定に用いる情報（判断材料）が増えることから、より確実な判定が可能となる。

　自律移動可能性判定部９は、車載制御装置１の内部情報１４と、制御シミュレータ８が算出した各アクチュエータの制御指令値や内部の計算値を比較し、管制対象の車両２１が自律移動継続可能な状態にあるか否かを判定する。以下では、この自律移動可能性判定部９の機能を、差異算出部１０と、自律移動可能性算出部１１に分けて説明する。

　差異算出部１０では、車載制御装置１の内部情報１４と、制御シミュレータ８が算出した各アクチュエータの制御指令値や内部の計算値との差異を算出する。具体的には、走行計画（目標走行軌道、目標速度等）、各アクチュエータの制御指令値、算出途中の変数値、定数値等などが、差異算出部１０での偏差算出の対象である。以下、図３乃至５を用いて、偏差算出方法の例を説明する。

　図３は、偏差算出方法の一例として、目標走行軌道の偏差を算出する方法を示す説明図である。本図では、車両２１の自律移動中に、目標走行軌道（レーン）上に静止障害物６０（ここでは駐車車両として図示）があり、この静止障害物６０を回避するために目標走行軌道の修正を実施するという場面を想定している。

　まず、静止障害物６０の情報は、センサ２２等を用いて車載制御装置１に外界情報１２として取得される。そして、制御部６は静止障害物６０の位置に基づき、衝突を回避するように目標走行軌道５１（ａ）を生成する。同時に、目標走行軌道５１（ａ）は、制御部６の内部情報１４として、外界情報１２とともに車載通信装置４３を介して管制装置２に伝送される。また、管制装置２の制御シミュレータ８でも、車両２１から取得した外界情報１２、移動情報１３に基づき、静止障害物６０との衝突を回避する目標走行軌道５１（ｂ）が生成される。そして、偏差算出部１０では、制御部６が生成した目標走行軌道５１（ａ）と、制御シミュレータ８が生成した目標走行軌道５１（ｂ）の差が最大となる偏差７０を算出する。

　このような偏差７０が生じる原因の一つとして、制御部６内に記憶された変数値が故障などによって設計値から変化し、目標走行軌道５１（ａ）が正常に算出されなくなったことが考えられる。また、車載制御装置１の計算能力の限界で、適切な目標走行軌道５１（ａ）が生成されていない可能性もある。偏差７０が所定値以上となる場合、車両２１の自律移動が制御部６の予測から大きく外れた軌道となり、静止障害物６０あるいは他の障害物との衝突等の不具合発生の可能性が高まるため、後述する自律移動可能性算出部１１では、車載制御装置１による自律移動の継続を不可と認定すべき状況である。なお、ここでは位置偏差の最大値を偏差７０として図示したが、平均値や分散を偏差７０として用いても良い。

　図４は、偏差算出方法の一例として、目標速度の偏差を算出する方法を示す説明図である。車両２１の周囲の状況は図３と同様であり、ここでは静止障害物６０を回避する際の速度として、制御部６が目標速度５２（ａ）を演算している。この時の目標速度５２（ａ）は内部情報１４として、外界情報１２、移動情報１３と共に管制装置２に伝送され、制御シミュレータ８で目標速度５２（ｂ）を算出する。そして、差異算出部１０は目標速度の偏差７０を算出する。

　また、図５は、偏差算出方法の一例として、目標加速度の偏差を算出する方法を示す説明図である。車両２１の周囲の状況は図３及び図４と同様であり、ここでは静止障害物６０を回避する際の加速度として、制御部６が目標加速度５３（ａ）を演算している。この目標加速度５３（ａ）は内部情報１４として、外界情報１２、移動情報１３とともに管制装置２に伝送され、制御シミュレータ８でも目標加速度５３（ｂ）を算出する。そして、差異算出部１０は目標加速度の偏差７０を算出する。

　図４や図５の偏差７０が所定値以上に生じる場合も、車両２１の自律移動が制御部６の予測から大きく外れた速度、または、加速度となり、想定しない不具合発生の可能性が高まるため、後述する自律移動可能性算出部１１は、車載制御装置１による自律移動の継続を不可と認定すべき状況である。なお、ここでも、偏差の最大値を偏差７０として図示したが、平均値や分散を偏差７０として用いても良い。

　なお、図３から図５以外にも、偏差７０としては、目標操舵角、目標アクセル開度、目標ブレーキストロークなどを用い、各アクチュエータの制御目標量を比較しても良い。

　自律移動可能性算出部１１では、差異算出部１０が算出した偏差７０に基づき、車両２１の自律移動継続可能性を判定する。判定結果は、偏差７０が所定値以上の場合には０（自律移動継続不可）、所定値未満の場合には１（自律移動継続可）を算出するのが一例であるが、偏差７０が大きいほど数値を低くする信頼度等の連続値を算出しても良い。算出した自律移動継続可能性は、遠隔制御情報１５の一部として、通信部７を介して車載制御装置１に送信し、車載制御装置１はそれに従って車両２１の制御方法を切り替える。

　操作情報取得部１７は、自律移動可能性算出部１１が自律移動継続不可を判定した場合に、遠隔オペレータが操作情報１６を入力し、車両２１を遠隔で制御するためのものである。

　遠隔制御部１８は、遠隔オペレータが入力した操作情報１６に基づき、車両２１を遠隔制御するための遠隔制御情報１５を生成し、通信部７を介して車載制御装置１に送信する。この時の遠隔制御情報１５は、遠隔オペレータからの操作情報１６の形態に合わせて変化する。例えば、遠隔オペレータがハンドル、アクセル、ブレーキを直接操作して操作情報１６を入力する場合には、目標操舵角、目標アクセル開度、目標ブレーキストローク等が遠隔制御情報１５となる。また、発車・停車を指示する０または１のフラグや、目標速度の連続値等も遠隔制御情報１５となりうる。これらの何れの遠隔制御情報１５を用いるかは、遠隔オペレータが状況に応じて適宜選択すれば良い。

　表示部１９は、ディスプレイやタブレット端末などであり、遠隔オペレータによる遠隔制御に必要な情報を表示する。遠隔オペレータは、表示部１９に表示された情報から、自律移動継続不可となった車両２１の状態や周囲の状況を確認し、車両２１を遠隔で操縦したり、制御を手助けするための指示を操作情報１６として入力したりする。

　次に、図６を用いて、操作情報取得部１７、遠隔制御部１８、表示部１９の一例を説明する。図６の表示部１９には、車両２１の前方に設けたセンサ２２で撮影した映像が表示されており、遠隔オペレータが操作情報取得部１７（ハンドル２６、アクセルペダル３７、ブレーキペダル３２）を操作することで、操作情報１６を入力できる構成を例示している。

　図６の表示部１９に表示されるのは、車両２１の目標走行軌道５１上に静止障害物６０（駐車車両）があり、かつ、外界情報取得部３の認識能力の関係で対向車の有無が分からないために、車載制御装置１では追い越しの可否の判断ができない状況である。このような状況の場合、遠隔オペレータは表示部１９の映像を見ながら自らの判断でハンドル、アクセル、ブレーキを操作し、対向車がいない時に停止車両を追い抜くように、車両２１を遠隔操縦する。なお、図６の表示部１９には、現在のハンドルの切れ角に基づく車両２１の将来の進路を、遠隔操作ガイド８０として示している。これは、遠隔オペレータが遠隔操縦する車両２１の大きさや特性がまちまちであり、同じ操作をしても車両毎に応答が異なるため、遠隔オペレータが適切に遠隔操縦できるよう、補助として表示するものである。

　なお、ここでは遠隔オペレータがハンドル、アクセル、ブレーキを直接指示する場合を図示しているが、これらの一部のみ（例えばアクセル、ブレーキのみ）を遠隔オペレータが指示する構成にしても良いし、移動体制御装置１の自律移動の機能は生かし、遠隔オペレータが発車・停車（もしくは目標速度）のみを指示する構成であっても良い。この場合、例えば表示部１９をタッチパネル型にして、操作情報取得部１７として遠隔オペレータからの操作入力を受け付ける構成にしてもよい。

　次に、図７乃至図９を用いて、本実施例の移動体制御システムの動作の一例を説明する。
＜本実施例の移動体制御システムの動作の具体例１＞
　図７は、自律移動中に管制装置２が将来の自律移動継続不可判定を行い、予め遠隔制御への切替を行う動作の具体例１である。ここでは、図３乃至図６同様に、自律移動中の車両２１の進路上に静止障害物６０（駐車車両）が存在し、センターラインを越えた追い越しが必要な場面である。前方のセンサ２２の検知範囲が短い場合、車載制御装置１は対向車の進路を妨げることなく静止障害物６０を追い越せるか判定できないため、自律移動を止めて遠隔オペレータによる遠隔制御を受ける。以下、自律移動から遠隔制御への切り替え動作と、遠隔制御後の追い越し動作を具体的に説明する。

　自律移動中の車両２１は、２１（ａ）の位置では静止障害物６０を検出できないが、２１（ｂ）に差し掛かった際に、静止障害物６０を検出する。なお、ここではセンサ２２による外界情報検知範囲９０を扇形で示している。静止障害物６０が検知され、管制装置２が車両２１の自律移動継続不可を判定すると、管制装置２は、車載通信装置４３を介して、車載制御装置１に減速を指示するとともに、自律移動から遠隔制御への切替を要求する。

　本実施例では、自律移動から遠隔制御に切り替わる際に、静止障害物６０の手前の２１（ｃ）の位置で停車するような目標速度５２を算出して車両２１を減速させるが、必ずしも２１（ｃ）の位置で停車する必要はなく、遠隔オペレータが表示部１９の映像から追い越しできると判断すれば、走行中に遠隔制御に切り替え、遠隔オペレータの操縦で静止障害物６０を追い越しても良い。一方、遠隔制御への切替に長時間を要する場合や、対向車等の存在で遠隔オペレータが追い越し開始を判断できなかった場合には、静止障害物６０の手前の２１（ｃ）で一時停車した後、遠隔オペレータの操作に従って遠隔制御に切り替えてから、静止障害物６０を追い越せば良い。

　そして、静止障害物６０を追い越し、車両２１が自律移動に復帰可能な２１（ｄ）の位置に達すると、自律移動可能性算出部１１あるいは遠隔オペレータが自律移動可能性を改めて判定し可能である場合には、車載制御装置１に遠隔制御から自律移動への切替を要求し、車載制御装置１による自律移動を再開する。
＜本実施例の移動体制御システムの動作の具体例２＞
　図８は、自律移動中に管制装置２が将来の自律移動継続不可判定を行い、予め遠隔制御への切替を行う動作の具体例２である。ここでは、自律移動中の車両２１の進路上に静止障害物６０（工事現場）が存在し、交通誘導員６２の誘導に従った追い越しが必要な場面である。前方のセンサ２２の能力では交通誘導員６２の指示が判別できない場合、車載制御装置１は通過か停車かの判断ができないため、自律移動を止めて管制装置による遠隔制御を受ける必要がある。

　自律移動中の車両２１は、２１（ａ）の位置では静止障害物６０および交通誘導員６２を検出できないが、２１（ｂ）に差し掛かった際に、静止障害物６０および交通誘導員６２を検出することができる。静止障害物６０および交通誘導員６２が検知され、管制装置２が車両２１の自律移動継続不可を判定すると、管制装置２は、車載通信装置４３を介して、車載制御装置１に減速を指示するとともに、自律移動から遠隔制御への切替を要求する。

　従来技術では、車載制御装置１側で自律移動の継続可否を判定するため、図８の目標速度５２（ａ）に示すように、交通誘導員６２の手前で一旦停車し、遠隔制御への切替を行った後に、改めて出発か待機かの判断を遠隔から行う必要がある。一方、本実施例では、移動中に遠隔に切り替わるため、遠隔に切り替わった後は必ずしも停車する必要はない。遠隔に切り替わった段階で、遠隔オペレータが交通誘導員６２の進めの指示を確認できれば、図８の目標速度５２（ｂ）に示すように、停車せずにそのまま追い越しを行うことも可能である。一方、停車までに遠隔制御への切替が完了しなかった場合や、交通誘導員６２が止まれの指示を出していた場合には、そのまま制御部６が生成した目標速度５２（ａ）に従って停車し、遠隔オペレータの操作に従って遠隔制御で移動する。

　このように、本実施例では、従来技術で必ず停車が必要となった場面でも、必ずしも停車が必要ではなくなり、スムーズに通過できる場合があるという点で優位である。
＜本実施例の移動体制御システムの動作の具体例３＞
　図９は、自律移動中に管制装置２が自律移動継続不可判定を行い、予め遠隔制御への切替を行う動作の具体例３である。ここででは、自律移動中の車両２１の前方に、車両２１の予定進路と一部干渉する移動障害物６１（歩行者）が複数存在する場面である。この時、車載制御装置１は、外界情報１２として移動障害物６１の位置、速度、移動方向、大きさ等の情報を取得する。そして、移動障害物６１の将来の移動方向を予測し、将来の干渉が見込まれる場合には予め滑らかに減速するとともに、移動障害物の急な進路変更があった場合でも急停止で接触前に停車できる速度を算出しながら自律移動する。

　一般に移動障害物６１の数が多いほど計算能力が必要となるが、コスト等の制約で車載制御装置１の計算能力が十分高くない場合、制御部６での演算が間に合わず、図９に示すように、加速度目標５３（ａ）が急激に減少する場面があり、急ブレーキがかかるような制御となる可能性がある。このような事象は、例えば車載制御装置１が計算能力を省略するために自車から離れている移動障害物の行動予測を省略し、当該の移動障害物が急な行動変化を起こすような場面で発生しうる。従来技術では、このような加速度変化を予め異常値として設定していない場合には、急ブレーキが発生する加速度目標５３（ａ）のような状況で自律移動が継続する可能性があった。

　一方、本実施例では、管制装置２でも制御部６と同様のアルゴリズムで行動予測を行うが、計算能力の高い管制装置２では、図９に示すように、より滑らかな減速となる目標加速度５３（ｂ）を算出できる。そして、車載制御装置１が算出した目標加速度５３（ａ）では急ブレーキが発生する場面で、目標加速度５３（ｂ）との間に大きな偏差７０が予測される場合、管制装置２は、車両２１を自律移動から遠隔制御に切り替え、歩行者のそばを遠隔オペレータの制御によって安全に通過させることができる。

　このように、従来技術では、車載制御装置１側で異常検知できないまま車両２１の制御が急変したり不安定化したりする場面であっても、本実施例では、遠隔装置２で車両２１の異常を検知することができるため、適切な状況で、自律移動から遠隔制御に切り替えることができる。
＜本実施例の移動体制御システムの動作の具体例４、具体例５＞
　図７から図９の例以外にも、図１７や図１８の状況で自律移動から遠隔制御に切り替えても良い。

　図１７は、図７と同様に、静止障害物６０（ここでは駐車車両として図示）が車両２１の進路上に存在し、センターラインを越えての追い越しが要求される場面である。ただし、センターラインが、はみ出し可能な破線６３（ａ）から、はみ出し禁止の黄色実線６３（ｂ）に代わっており、車線をはみ出しての追い越しが、交通法規上、原則として禁止されている状況である。しかし、静止障害物６０の大きさによっては黄色実線の車線をはみ出さざるを得ないため、交通法規を順守するように設定された車載制御装置１では、どのように自律移動すれば良いかの判断が難しい。そこで、このような状況に遭遇した場合は、遠隔制御に切り替え、遠隔オペレータの責任の元で、静止障害物６０を追い越すようにしている。

　また、図１８は、車両２１の前方の車線中央に停止した静止障害物６０が、渋滞で停止している先行車両なのか、異常な位置に停車している駐車車両であるのか判断できず、車載制御装置１では、追い越すべきかを判断できない場面がある。この場合も、車載制御装置１が、静止障害物６０を先行車であると仮認識して停車した後、所定時間経過しても当該先行車が移動しなかった場合には、遠隔制御に切り替え、遠隔オペレータの操作によって、停止継続、追い越しの何れかの適切な対応を実行する。

　以上、説明したように、本実施例の移動体制御システムによれば、車両が停止する前に、自律移動から遠隔制御への切替が可能なことから、道路状況によっては必ずしも停車が必要ではなくなり、よりスムーズな運行が可能となる。

　また、車載制御装置の性能を抑え車載装置側では車両の異常を適切に検出できない場合であっても、管制装置側で車両の異常を適切に検知でき、自律移動から遠隔制御への切り替えを適切に行うことができる。

　次に、本発明の実施例２について、図１０乃至図１３を用いて説明する。なお、実施例１と同様の部分は説明を省略する。

　実施例１の管制装置２では、図２等に示すように、車両２１が取得した外界情報１２を用いて、当該の車両２１を管制していたが、管制装置２が多数の車両や定点観測カメラ等を管制する場合は、管制対象の車両２１以外が取得した外界情報も用いて、当該の車両２１を管制することができる。

　そこで、本実施例の管制装置２では、多数の車両や定点観測カメラ等からの外界情報も併せて取得し、所望の車両２１を管制する際に、他の車両等が取得した外界情報も同時に用いることで、より確実かつ滑らかな遠隔制御への切替を実現できるようにした。

　図１０は、実施例２の移動体制御システムの構成を示す機能ブロック図であり、実施例１の図２と比べ、外界情報共有部１００を追加した点で相違する。なお、図１０では、管制対象の車両２１の車載制御装置１が取得した外界情報を外界情報１２Ａと称し、管制対象の車両２１以外の車両や定点観測カメラが取得し、外界情報共有部１００に入力された外界情報を外界情報１２Ｂと称している。以下では、外界情報１２Ｂが関与する点に注目して、図１０の詳細を説明する。

　制御シミュレータ８は、車載制御装置１の制御部６の動作（計算）を模擬する。すなわち、通信部７を介して取得した外界情報１２Ａ、移動情報１３に加え、外界情報共有部１００が取得した外界情報１２Ｂを使用して、車載制御装置１の制御部６と同様の手段（アルゴリズム）を用いて走行計画を演算し、この走行計画に基づき、管制対象の車両２１の動作を決定する。そして、この動作を実現するように、車両２１に搭載された各アクチュエータの制御指令値を算出する。

　自律移動可能性判定部９は、車載制御装置１の内部情報１４と、制御シミュレータ８が算出した各アクチュエータの制御指令値や内部の計算値を比較し、管制対象の車両２１が自律移動継続可能な状態にあるか否かを判定する。この処理は実施例１と同様であるが、本実施例では、外界情報１２Ａと外界情報１２Ｂを比較し、この比較結果も自律移動継続可能な状態にあるか否かの判定に利用しても良い。さらに、車載制御装置１からの移動情報１３と、外界情報１２Ｂに含まれる車両２１の移動に関する情報を比較し、この比較結果も自律移動継続可能な状態にあるか否かの判定に利用しても良い。

　差異算出部１０は、内部情報１４と、制御シミュレータ８が算出した各アクチュエータの制御指令値や内部の計算値との差異を算出する。具体的には、走行計画（目標走行軌道、目標速度等）、各アクチュエータの制御指令値、算出途中の変数値、定数値等などが偏差算出の対象である。この処理は実施例１と同様であるが、本実施例では、外界情報１２Ａと外界情報１２Ｂとの差異を算出しても良い。詳細は後述するが、両外界情報に含まれる静止障害物や移動障害物の位置、大きさ、属性などが偏差算出の対象である。さらに、車載制御装置１からの移動情報１３に含まれる現在位置、進行角、速度などの情報と、外界情報１２Ｂから検出された車両２１の現在位置、進行角、速度などの情報についても偏差を算出しても良い。

　次に、図１１を用いて、外界情報１２Ａと外界情報１２Ｂの偏差算出処理の一例を説明する。図１１は、管制対象の車両２１と、その前方に存在する移動障害物６１（歩行者）を示している。歩行者は、車両２１の検知範囲９０内に存在しているため、車載制御装置１の外界情報１２Ａからは、移動障害物６１（ａ）に示す情報が取得できる。また、歩行者は、路側に設置された定点観測カメラ１０１（あるいは３Ｄセンサ）の検知範囲１０２内に存在しているため、定点観測カメラ１０１の外界情報１２Ｂからは、移動障害物６１（ｂ）に示す情報が取得できる。

　この時、差異算出部１０は、移動障害物６１（ａ）と移動障害物６１（ｂ）の情報を比較し、移動障害物６１の大きさや属性値などから同一物体か否かを判定する。そして、同一物体であると判定した後、両者の位置の偏差７０を算出する。

　この偏差７０が所定値以上となる場合には、車両２１の外界情報取得部３に何らかのエラーが生じているか、移動情報１３に含まれる自車位置にずれが生じている可能性があると考えられる。この場合、自律移動の継続に悪影響が生じる恐れがあるため、管制装置２は、自律移動継続不可と判定して自律移動から遠隔制御に切り替える必要がある。

　したがって、管制装置２の自律移動可能性算出部１１は、所定値以上の偏差７０が入力された場合は、自律移動継続不可と判定し、通信部７を介して、車載制御装置１に遠隔制御への切り替えを指令する。

　また、図１２Ａ、図１２Ｂを用いて、管制対象の車両２１の移動情報１３から取得した車両２１の自己位置と、外界情報１２Ｂから取得した車両２１の自己位置の偏差算出処理の一例を説明する。

　図１２Ａは、定点観測カメラ１０１（あるいは３Ｄセンサ）の検知範囲１０２内に車両２１が存在し、定点観測カメラ１０１から得られる外界情報１２Ｂを用いて当該の車両２１を管制する状況を示している。この場合、偏差７０は、移動情報１３に含まれる車両２１の自己位置１１０と、定点観測カメラ１０１が検出した車両２１の自己位置１１１の差として求めることができ、差異算出部１０は、この偏差７０を算出して自律移動可能性算出部１１に伝送する。自律移動の継続には、車載制御装置１が正確な自己位置を検知または推定できていることが重要であり、自己位置に誤差が生じている場合は、なんらかのトラブルが生じている可能性がある。したがって、自律移動可能性算出部１１は偏差７０が所定値以上となった場合に自律移動継続不可を判定する。

　一方、図１２Ｂは、他移動体１０３のセンサ１０４（外界情報取得部）の検知範囲１０５内に車両２１が存在し、センサ１０４から得られる外界情報１２Ｂを用いて当該の車両２１を管制する状況を示している。この場合、図１２Ａ同様に、差異算出部１０は、移動情報１３に含まれる車両２１の自己位置１１０と、センサ１０４が検出した車両２１の自己位置１１１の偏差７０を算出し、自律移動可能性算出部１１は当該偏差７０が所定値以上となった場合に自律移動継続不可を判定する。

　次に、図１３を用いて、外界情報１２Ｂを用いることで、車両２１の外界情報取得部３が物体検出する前に、予め将来の自律移動継続不可の判定を行い、遠隔制御への切替を行うことができる一例を示す。

　図１３は、自律移動中の車両２１の進路上に静止障害物６０（工事現場）が存在し、交通誘導員６２の誘導に従って走行する必要がある場面を示す。前方のセンサ２２の能力では交通誘導員６２の指示が判別できない場合、車載制御装置１は通過すべきか停車すべきかの判断ができないため、自律移動を止めて管制装置による遠隔制御を受ける必要がある。

　２１（ｂ）の位置では、車両２１のセンサ２２では静止障害物６０を検知できないが、管制装置２が既に保持している外界情報１２Ｂには、静止障害物６０に関する情報が含まれているので、管制装置２は、車両２１がそのまま進行した場合に、自律移動継続不可となることを予測できる。そして、管制装置２は、車両２１が２１（ｂ）に差し掛かった際に、自律移動継続不可の判定に基づき、遠隔制御への切り替え指令を送信する。

　実施例１の図８では、車両２１が２１（ｃ）に差し掛かった際に、静止障害物６０と交通誘導員６２を検出した。そして、この位置以降で自律移動継続不可の判断を行うため、図１３の下図の５２（ａ）に示すように、減速開始地点１２１（ａ）から減速することになる。一方、本実施例では、５２（ｂ）に示すように、減速開始地点１２１（ａ）より手前の減速開始地点１２１（ｂ）から減速できるため、より速度変化（減速度）を緩やかにすることが可能である。

　以上、説明したように、本実施例の移動体制御システムによれば、従来技術と比べて前もって遠隔制御への切替が可能であり、減速開始地点をより手前に設定できることから、速度変化をなめらかにすることが可能となる。また、制御部６だけでなく、外界情報取得部３や移動情報取得部４になんらかのエラーが生じたことを検知可能であり、よりロバストな自律移動および確実な遠隔制御への切替が可能となる。

　次に、本発明の実施例３について、図１４乃至図１６を用いて説明する。なお、上述の実施例と同様の部分は説明を省略する。

　実施例１及び実施例２の自律移動可能性判定部９では、差異算出部１０と、自律移動可能性算出部１１を用いることで、自律移動継続不可の判定を行っていた。これに対し、本実施例では、移動体制御装置１からの外界情報１２Ａ、移動情報１３、及び、内部情報１４と、管制装置２内で計算された情報もしくは共有された外界情報１２Ｂ等を比較し、偏差に基づき自律移動継続可能性を判定する。例えば、管制装置２を操作する遠隔オペレータが、外界情報１２とその認識結果を見比べて車両２１のエラーの有無、すなわち、自律移動継続可否を判定する構成であってもよい。

　図１４は、本実施例に係る移動体制御システムの構成を示す機能ブロック図であり、差異算出部１０と、自律移動可能性算出部１１を省略し、操作情報取得部１７の出力信号が自律移動可能性判定部９に入力される点で、実施例１、実施例２と相違する。以下では、操作情報取得部１７を介して、遠隔オペレータが自律移動可能性判定部９での判定に関与する点を抽出して、図１４の詳細を説明する
　操作情報取得部１７は、遠隔オペレータが操作するものであり、車両２１を遠隔で制御する操作情報１６を入力する手段であるとともに、外界情報１２の認識情報の信頼度や、遠隔オペレータが自らの判断に基づく自律移動継続可否判定の結果を入力する手段である。

　自律移動可能性判定部９は、遠隔オペレータの操作情報１６に基づき、自律移動継続が可能な状態にあるか否かを判定する。実施例１及び実施例２同様、判定結果は０（自律移動継続不可）、１（自律移動継続可）を算出するのが一例であるが、遠隔オペレータの操作情報１６に基づき、信頼度等の連続値を算出しても良い。算出した自律移動継続可能性は、遠隔制御情報１５の一部として、通信部７を介して車載制御装置１に伝送する。

　表示部１９は、遠隔オペレータが遠隔制御のための操作情報１６を入力するために必要な情報を表示する手段であり、ディスプレイ、タブレット端末などを用いる。遠隔オペレータは、表示部１９の情報から、自律移動継続不可となった車両２１の状態や周囲の状況を確認し、車両２１を遠隔で操縦したり、制御を手助けするための指示を操作情報１６入力する。また、センサ２２の生情報と、外界情報１２の認識結果を比較するための画面を表示することで、遠隔オペレータはこれらの比較により自律移動継続可否を判定可能となる。

　図１５Ａ～図１５Ｃは、操作情報取得部１７及び表示部１９の一例を示す。本図では、表示部１９は遠隔オペレータがセンサ２２から取得した前面の映像と、外界情報取得部３が取得した外界情報認識結果を重ねて表示している。この画面は例えばタッチパネル式になっており、操作情報取得部１７も兼ねている。操作情報取得部１７は他に、キーボードやマウスなどの入力装置、制御盤等であっても良い。

　まず、図１５Ａは、車両２１の前方のセンサ２２が撮影した前面映像である。

　図１５Ｂは、図１５Ａに、外界情報１２の認識結果を重ねて表示したものである。破線は、外界情報取得部３が検出した物体であり、静止障害物６０、移動障害物６１、路面ペイント６３等に重ねて、先行車両１２（ａ）、歩行者１２（ｂ）、右側の白線１２（ｃ）、センターライン１２（ｄ）、左側の白線１２（ｅ）が表示されている。図１５Ｂのように、遠隔オペレータが目視できる物体のほとんどを外界情報１２として取得できている場合は、自律移動を継続しても問題のない状況であるので、遠隔オペレータは自律移動継続可能の判定を入力するか、もしくは何も入力しない。

　一方、図１５Ｃのように、外界情報取得部３の検出結果中に、物体の検知範囲のずれ１２（ｆ）、存在する物体の未検知１２（ｇ）、存在しない物体の誤検知１２（ｈ）など多数の不備が存在する場合、遠隔オペレータは、外界情報取得部３になんらかのエラーが生じていると判定し、自律移動継続不可の判定を行う。この場合、遠隔オペレータは遠隔制御への切替の指示を操作情報取得部１７より行う。あるいは画面上に、実際の認識結果を描画するように入力することで、検知結果との偏差をもって自律移動可能性判定部９が自律移動継続可否を判定する構成であっても良い。

　図１６Ａ、図１６Ｂは、センサ２２が３Ｄ点群を取得するＬｉＤＡＲのようなセンサである場合を示す。車両２１の位置を表示部１９の下部に描画し、車両２１の前方の物体の３Ｄ形状を点群で示している。図１６Ａは元画像を示しており、例えば先行車両６１（ａ）、対向車両６１（ｂ）、歩行者６１（ｃ）、左側の白線６３（ａ）、センターライン６３（ｂ）、右側の白線６３（ｃ）が遠隔オペレータの目には可視である。ただし点群情報は遮蔽物の奥の領域が見えないことから、例えば先行車６１（ａ）のように、一部分のみが見える可能性もある。

　図１６Ｂは認識結果の情報を付加した一例を示す。ここでは、図１５同様に、破線に囲まれた領域が、外界情報取得部３が物体を検出した領域であり、その属性（車両、歩行者、線など）推定値も重ねて表示している。このような映像から、遠隔オペレータは例えば、車ではなく未知の物体として見えている（誤検知１２（ｈ））、右側の白線が未検知となっている（未検知１２（ｇ））などの認識誤差を確認可能である。このような認識誤差が多数存在する場合、遠隔オペレータは外界情報取得部３になんらかのエラーが生じていると判定し、前述した方法と同様に、自律移動継続不可の判定を行う。

　以上、説明したように、本実施例の移動体制御システムによれば、外界情報取得部３になんらかのエラーが生じたことを、遠隔オペレータを介して確実に検知可能であり、よりロバストな自律移動および確実な遠隔制御への切替が可能となる。

　以上、説明した実施例１乃至３について、自律移動が継続不可となる道路状況の例について述べる。まず、図７では、静止障害物６０（ここでは駐車車両として図示）が車両２１の進路上に存在し、センターラインを越えての追い越しが要求される場面について述べた。この時、センサ２２の検知範囲が短い場合、車両２１は対向車の進路を妨げることなく静止障害物６０を追い越しできるか否かを判定できず、自律移動を止めて管制装置による遠隔制御を受けることになる。

　次に、図８では、静止障害物６０として工事現場が車両２１の進路上に存在し、交通誘導員６２の誘導に従ってセンターラインを越えて追い越しを行う場面について述べた。この時、センサ２２の能力では交通誘導員の指示が判別できない場合、車両２１は通過か停車かの判断ができず、自律移動を止めて管制装置による遠隔制御を受けることになる。

　さらに、図９では、多数の移動障害物が車両２１の前方に存在するなど、車載制御装置の性能を抑えた場面に遭遇した場合について述べた。この時、従来技術では車載制御装置側で異常検知できないまま結果的に制御が急変する、もしくは不安定化する可能性がある一方、本実施例では遠隔装置で異常検知可能なことから適切に遠隔制御に切り替えが可能である。

　以上説明したように、遠隔制御に切り替えうる場面は複数存在するが、本技術は特定の場面にのみ適用されるものではなく、自律移動の継続が困難となるあらゆる場面に適用しうるものである。

　また、以上説明した実施例１乃至３において、走行制御として自動車の自動運転を例にとって説明したが、走行制御は自動運転に限定されるものではない。自動車間距離制御（アクティブクルーズコントロール）、レーンキープ、自動運転レベル２乃至５など、さまざまな形態の走行制御に適用可能である。

　以上の実施例１乃至実施例３では、自動車を例にとって説明したが、本発明は、自律移動するあらゆる装置に適用可能である。例えば、自律移動を行う建設機械（鉱山ダンプなど）、自律移動モビリティ（無人自動運転バス、一人乗り小型自動車、ゴルフカート、バイク、倒立振子型モビリティなど）、自律移動ロボットなどへも適用可能である。

　なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例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、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

　１　　車載制御装置，　２　　管制装置，　３　　外界情報取得部，　４　　移動情報取得部，　５、７　　通信部，　６　　制御部，　８　　制御シミュレータ，　９　　自律移動可能性判定部，　１０　差異算出部，　１１　自律移動可能性算出部，　１２、１２Ａ、１２Ｂ　外界情報，　１３　移動情報，　１４　内部情報，　１５　遠隔制御情報，　１６　操作情報，　１７　操作情報取得部，　１８　遠隔制御部，　１９　表示部，　２１　車両，　２２、２３、２４、２５、１０４　センサ，　２６　ハンドル，　２７　操舵トルク検出装置，　２８　操舵制御装置，　２９　モータ，　３０　ステアリング制御機構，　３２　ブレーキペダル，　３３　ブレーキ制御機構，　３４　コンバインセンサ，　３５　制動制御装置，　３７　アクセルペダル，　３８　ストロークセンサ，　３９　駆動制御装置，　４０　駆動制御機構，　４１　ハンドル角検出装置，　４３　車載通信装置，　４４　表示装置，　６０　静止障害物，　６１　移動障害物，　６２　交通誘導員，　７０　偏差，　１００　外界情報共有部，　１０１　定点観測カメラ，　１０３　他移動体

Claims (23)

1. 　自律移動可能な移動体に搭載した移動体制御装置と、
   　前記移動体を遠隔地から管制する管制装置と、
   　を備えた移動体制御システムであって、
   　前記移動体制御装置は、
   　前記移動体の外界情報を取得する外界情報取得手段と、
   　前記移動体の移動情報を取得する移動情報取得手段と、
   　前記外界情報および前記移動情報に基づき、前記移動体の将来状態を予測する制御手段と、
   　前記管制装置と通信する移動体側通信手段と、を備えるとともに、
   　前記管制装置は、
   　前記移動体制御装置と通信する管制装置側通信手段と、
   　前記移動体制御装置から受信した前記外界情報および前記移動情報に基づき、前記移動体の将来状態を予測する制御シミュレータと、
   　前記制御手段と前記制御シミュレータが予測した将来状態を比較し、前記移動体の自律移動の継続可否を判定する自律移動可能性判定手段と、を備えることを特徴とする移動体制御システム。
2. 　請求項１に記載の移動体制御システムにおいて、
   　前記管制装置が、前記移動体の自律移動の継続ができないと判定した場合、
   　前記移動体制御装置は、前記移動体の走行中に、前記移動体の制御を自律移動と遠隔制御の間で切り替えることを特徴とする移動体制御システム。
3. 　移動体を制御する移動体制御装置と、前記移動体を遠隔地から完成する管制装置を備えた移動体制御システムであって、
   　前記移動体制御装置は、
   　前記移動体の周辺の外界情報を取得する外界情報取得手段と、
   　前記移動体の移動情報を取得する移動情報取得手段と、
   　前記外界情報、前記移動情報の少なくとも一つに基づき前記移動体の移動を制御する制御量を算出するとともに、前記管制装置から受信した遠隔制御情報に基づき、前記移動体の自律移動と遠隔制御を切り替える制御手段と、
   　前記外界情報、前記移動情報、前記制御量の少なくとも一つを前記管制装置に送信し、前記管制装置から前記遠隔制御情報を受信する移動体側通信手段と、を備え、
   　前記管制装置は、
   　前記外界情報、前記移動情報、前記制御量の少なくとも一つを前記移動体制御装置から受信し、前記移動体制御装置に前記遠隔制御情報を送信する管制装置側通信手段と、
   　前記移動体の自律移動可能性を将来にわたって判定し、その判定結果を含む前記遠隔制御情報を生成する自律移動可能性判定手段と、を備えることを特徴とする移動体制御システム。
4. 　前記管制装置は、前記外界情報と前記移動情報に基づき、前記制御手段の制御量を模擬する制御シミュレータを備え、
   　前記自律移動可能性判定手段は、前記制御シミュレータが模擬した制御量と、前記移動体制御装置から取得した制御量の偏差に基づき、自律移動可能性を判定することを特徴とする請求項３に記載の移動体制御システム。
5. 　前記自律移動可能性判定手段は、前記移動体制御装置から取得した制御量である、前記移動体の目標走行軌道、目標速度、目標加速度の少なくとも一つを、前記制御シミュレータが模擬した制御量と比較し、偏差が所定値以上の場合に、自律移動不可と判定することを特徴とする請求項４に記載の移動体制御システム。
6. 　前記管制装置は、
   　遠隔オペレータの操作に基づく操作情報を取得する操作情報取得手段と、
   　前記操作情報、前記外界情報、前記移動情報の少なくとも一つに基づき前記移動体の移動を遠隔制御する遠隔制御量を算出する遠隔制御手段と、を備え、
   　前記制御手段は、遠隔制御時には前記遠隔制御量の一部または全部を用いて前記制御量を決定することを特徴とする請求項３に記載の移動体制御システム。
7. 　前記制御手段は、前記外界情報、前記移動情報の少なくとも一つに基づき前記移動体の移動を制御するための制御量を算出し、
   　前記管制装置は、前記外界情報と前記移動情報に基づき、前記制御手段の制御量を模擬する制御シミュレータが模擬した制御量または前記遠隔制御量の少なくとも一つと、前記制御手段から取得した制御量との偏差が所定値以上の場合に、自律移動不可と判定することを特徴とする請求項６に記載の移動体制御システム。
8. 　前記移動体制御装置は、
   　前記管制装置から取得した将来の自律移動可否の判定に基づき、走行中に自律移動と遠隔制御の切替を行うことを特徴とする請求項３に記載の移動体制御システム。
9. 　前記管制装置は、
   　他の移動体や環境に設置したセンシング装置から取得した外界情報を記憶する外界情報共有手段を備え、
   　前記自律移動可能性判定手段は、前記移動体制御装置が取得した外界情報と、前記外界情報共有手段に記憶された外界情報との偏差が所定値以上の場合に、自律移動不可と判定することを特徴とする請求項３に記載の移動体制御システム。
10. 　前記自律移動可能性判定手段は、前記制御手段の内部情報における自己位置と、前記外界情報共有手段に記憶された前記移動体の自己位置との偏差が所定値以上の場合に、自律移動不可と判定することを特徴とする請求項９に記載の移動体制御システム。
11. 　前記制御手段は、前記管制装置から受信した遠隔制御情報に基づき、自律移動不可の原因となる状況を前記外界情報取得手段が取得する前に減速を開始することを特徴とする請求項９に記載の移動体制御システム。
12. 　前記制御手段は、前記管制装置から受信した遠隔制御情報に基づき、自律移動不可の原因となる状況を前記外界情報取得手段が取得する前に遠隔制御に切り替えることを特徴とする請求項９に記載の移動体制御システム。
13. 　前記管制装置は、
    　前記外界情報を遠隔オペレータに対して表示する外界情報表示手段と、
    　前記遠隔オペレータが認識した外界情報や自律移動可能性判定結果等の入力結果である操作情報を入力する操作情報取得手段と、を更に備え、
    　前記自律移動可能性判定手段は、前記遠隔オペレータの操作情報に基づき、自律移動可能性を判定することを特徴とする請求項３に記載の移動体制御システム。
14. 　前記外界情報表示手段には、前記移動体に設置したカメラからの画像情報と、該画像情報を処理した外界情報の認識結果が表示され、
    　前記遠隔オペレータは、前記画像情報と前記認識結果を照らし合わせて自律移動可能性を判定し、前記操作情報取得手段を用いて前記判定を入力することを特徴とする請求項１３に記載の移動体制御システム。
15. 　前記外界情報表示手段には、前記移動体に設置したセンサからの二次元又は三次元の点群情報と、該点群情報を処理した外界情報の認識結果が表示し、
    　前記遠隔オペレータは、前記点群情報と前記認識結果を照らし合わせて自律移動可能性を判定し、前記操作情報取得手段を用いて前記判定を入力することを特徴とする請求項１３に記載の移動体制御システム。
16. 　前記移動体制御システムは、
    　前記移動体の進路をふさぐ障害物を検知し、前記障害物を回避するため他移動体が対向方向に通過する領域に一時的に進入する際、前記他移動体との衝突の可能性がある場合に、遠隔制御に切り替えることを特徴とする請求項３に記載の移動体制御システム。
17. 　前記移動体制御システムは、
    　前記移動体の進路をふさぐ障害物を検知し、前記障害物を回避するため他移動体が対向方向に通過する領域に一時的に進入する際、交通法規が前記領域への進入を禁止している場合に、遠隔制御に切り替えることを特徴とする請求項３に記載の移動体制御システム。
18. 　前記移動体制御システムは、
    　前記移動体の進路をふさぐ障害物を検知し、前記障害物を回避するため他移動体が対向方向に通過する領域に一時的に進入する際、前記進入の可否を指示する人または信号が存在する場合に、遠隔制御に切り替えることを特徴とする請求項３に記載の移動体制御システム。
19. 　前記移動体制御システムは、
    　前記移動体制御装置の異常動作を検知した場合に、遠隔制御に切り替えることを特徴とする請求項３に記載の移動体制御システム。
20. 　前記移動体制御システムは、
    　前記移動体の前方を移動する他移動体が停止し、所定時間以上移動しなかった場合に、遠隔制御に切り替えることを特徴とする請求項３に記載の移動体制御システム。
21. 　移動体の周辺の外界情報を取得する外界情報取得手段と、
    　前記移動体の移動情報を取得する移動情報取得手段と、
    　前記外界情報、前記移動情報の少なくとも一つに基づき前記移動体の移動を制御する制御量を算出するとともに、受信した遠隔制御情報に基づき、前記移動体の自律移動と遠隔制御を切り替える制御手段と、
    　前記外界情報、前記移動情報、前記制御量の少なくとも一つを送信し、遠隔制御情報を受信する通信手段と、を備えたことを特徴とする移動体制御装置。
22. 　移動体が取得した外界情報、前記移動体の移動状態を含む移動情報、及び、前記移動体の制御手段の制御情報を受信する通信手段と、
    　前記移動体の自律移動可能性を将来にわたって判定し、前記通信手段を介して前記移動体に送信する自律移動可能性判定手段と、
    　を備えることを特徴とする管制装置。
23. 　前記外界情報と前記移動情報に基づき、前記移動体の制御情報を模擬する制御シミュレータと、
    　該制御シミュレータの制御情報と、受信した制御情報との偏差に基づき、前記移動体の自律移動の継続可否を、前記移動体の走行予定経路の状況から予測して判定する自律移動可能性判定手段と、
    　を備えることを特徴とする請求項２２に記載の管制装置。

Images