WO2020049685A1

WO2020049685A1 - 車両制御装置、自動運転車開発システム、車両制御方法、およびプログラム

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Publication number: WO2020049685A1
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Inventors: 宮川　恵介
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Filing date: 2018-09-06
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Abstract

車両の挙動を検出する第１検出部と、前記車両の周辺状況を検出する第２検出部と、少なくとも車両の周辺状況を示す情報が入力されると車両の挙動を示す情報を出力する制御ロジックを記憶する記憶部と、前記制御ロジックを実行することによって、少なくとも前記第２検出部により検出された前記車両の周辺状況に基づいて、前記車両の挙動を導出する導出部と、ある基準時点において前記第１検出部により検出された前記車両の第１挙動と、前記基準時点において前記第２検出部により検出された前記周辺状況を基に前記導出部により導出された前記車両の第２挙動とを比較して、前記制御ロジックが正確に作動しているのか否かを判定する判定部と、を備える車両制御装置。

Description

車両制御装置、自動運転車開発システム、車両制御方法、およびプログラム

　本発明は、車両制御装置、自動運転車開発システム、車両制御方法、およびプログラムに関する。

　近年、車両の運転を自動的に制御すること（以下、自動運転と称する）について研究が進められている。一方で、自動運転を実現するために、車両に搭載された装置が、乗員が運転をしている時に車載センサ等によって測定される運転データを離散化データに変換して、外部のサーバに送信する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１６－１０３２６７号公報

　一般的に、収集した運転データは、開発された自動運転用の制御ロジックを検証するために利用される。しかしながら、従来の技術では、通信データ量を少なくするために収集したデータを離散化していることから情報の一部が欠落し、自動運転用の制御ロジックの検証が不十分となる傾向にあった。

　本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、制御ロジックを詳細に検証することができる車両制御装置、自動運転車開発システム、車両制御方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。

　本発明に係る車両制御装置、自動運転車開発システム、車両制御方法、およびプログラムは、以下の構成を採用した。
　（１）本発明の一態様は、車両の挙動を検出する第１検出部と、前記車両の周辺状況を検出する第２検出部と、少なくとも車両の周辺状況を示す情報が入力されると車両の挙動を示す情報を出力する制御ロジックを記憶する記憶部と、前記制御ロジックを実行することによって、少なくとも前記第２検出部により検出された前記車両の周辺状況に基づいて、前記車両の挙動を導出する導出部と、ある基準時点において前記第１検出部により検出された前記車両の第１挙動と、前記基準時点において前記第２検出部により検出された前記周辺状況を基に前記導出部により導出された前記車両の第２挙動とを比較して、前記制御ロジックが正確に作動しているのか否かを判定する判定部と、を備える車両制御装置である。

　（２）本発明の他の態様は、車両の挙動を検出する第１検出部と、前記車両の周辺状況を検出する第２検出部と、少なくとも車両の周辺状況を示す情報が入力されると車両の挙動を示す情報を出力する複数の制御ロジックを記憶する記憶部と、前記複数の制御ロジックのうちのいずれかの制御ロジックを実行することによって、少なくとも前記第２検出部により検出された前記車両の周辺状況に基づいて、前記車両の挙動を導出する導出部と、前記複数の制御ロジックのうち、ある第１制御ロジックを実行した前記導出部により導出された前記車両の第１挙動と、前記複数の制御ロジックのうち、前記第１制御ロジックよりも更新日時が新しい第２制御ロジックを実行した前記導出部により導出された前記車両の第２挙動とを比較して、前記第２制御ロジックが正確に作動しているのか否かを判定する判定部と、を備える車両制御装置である。

　（３）は、（２）の態様において、前記第２制御ロジックを実行した前記導出部により導出された前記車両の第２挙動に基づいて、前記車両の速度および操舵を制御して前記車両を走行させる運転制御部を更に備えるものである。

　（４）は、（２）または（３）の態様において、前記導出部が、前記第１制御ロジックを実行して前記第１挙動を導出する際の処理負荷に応じて、前記第２制御ロジックを実行して前記第２挙動を導出するものである。

　（５）は、（１）から（４）のうちいずれか１つの態様において、前記判定部が、前記第１挙動と前記第２挙動とが一致する場合、前記制御ロジックが正確に作動していると判定し、前記第１挙動と前記第２挙動とが一致しない場合、前記制御ロジックが正確に作動していないと判定するものである。

　（６）は、（１）から（５）のうちいずれか１つの態様において、前記判定部が、前記車両が所定距離を走行するまで、または所定時間が経過するまでの期間において、前記第１挙動と前記第２挙動とが一致するか否かを判定し、前記期間において前記第１挙動と前記第２挙動とが一致した第１回数を、前記期間において前記第１挙動と前記第２挙動とが一致しなかった第２回数と前記第１回数との和で除算した割合が、所定割合以上である場合、前記制御ロジックが正確に作動していると判定するものである。

　（７）は、（５）または（６）の態様において、情報を出力する出力部と、前記判定部により前記第１挙動と前記第２挙動とが一致しないと判定された場合、少なくとも前記第２検出部により検出された前記車両の周辺状況を示す情報を含む出力情報を、前記出力部に出力させる出力制御部と、を更に備えるものである。

　（８）は、（７）の態様において、前記制御ロジックが、前記出力情報に、出力すべき車両の挙動を示す識別情報が教師ラベルとして対応付けられた教師データに基づいて学習されるものである。

　（９）は、（７）または（８）の態様において、前記出力制御部が、前記判定部により前記第１挙動と前記第２挙動とが一致しないと判定された場合、前記出力部に、前記出力情報を前記記憶部に出力させることで、前記出力情報を前記記憶部に記憶させる、または、前記出力部に、前記出力情報を外部装置に出力させるものである。

　（１０）は、（７）から（９）のうちいずれか１つの態様において、前記判定部により前記制御ロジックが正確に作動していないと判定され、所定の条件が満たされた場合、前記第２挙動に基づいて前記車両の速度および操舵を制御して前記車両を走行させる運転制御部を更に備えるものである。

　（１１）は、（７）から（１０）のうちいずれか１つの態様において、前記判定部が、更に、前記制御ロジックが正確に作動していないと判定した場合、前記第２検出部により検出された前記車両の周辺状況に基づいて、前記車両の乗員による運転操作が所定の運転操作であるか否かを判定し、前記判定部により前記乗員による運転操作が前記所定の運転操作であると判定された場合、前記第２挙動に基づいて前記車両の速度および操舵を制御して前記車両を走行させる運転制御部を更に備えるものである。

　（１２）は、（７）から（１１）のうちいずれか１つの態様において、前記判定部が、前記車両が所定距離を走行するまで、または所定時間が経過するまでの期間において、乗員により所定の運転操作が行われたときに前記第１検出部により検出された前記車両の第３挙動と、前記第２挙動とが一致するか否かを判定し、前記期間において前記第３挙動と前記第２挙動とが一致しなかった第３回数を、前記期間において前記第３挙動と前記第２挙動とが一致した第４回数と前記第３回数との和で除算した割合が、所定割合以上である場合、前記制御ロジックが正確に作動していると判定するものである。

　（１３）は、（７）から（１２）のうちいずれか１つの態様において、前記出力情報の出力先の外部装置から、前記制御ロジックに関する所定の情報を受信する第１通信部と、前記第１通信部によって前記所定の情報が受信された場合、前記第２挙動に基づいて前記車両の速度および操舵を制御して前記車両を走行させる運転制御部と、を更に備えるものである。

　（１４）は、（１）から（１３）のうちいずれか１つの態様に記載の車両制御装置を搭載する複数の車両、および前記複数の車両のそれぞれと通信して、前記複数の車両のそれぞれから前記第１挙動を示す第１情報および前記第２挙動を示す第２情報を取得する第２通信部と、前記第２通信部によって取得された複数の前記第１情報が示す前記第１挙動の集合と、複数の前記第２情報が示す前記第２挙動の集合とを比較して、前記複数の車両のそれぞれに搭載された前記車両制御装置が、前記第２挙動に基づいて前記車両の速度および操舵を制御して前記車両を走行させる自動運転を行うことを許可するのか否かを決定する決定部と、を有するサーバ装置を備える自動運転車開発システム

　（１５）は、（１４）の態様において、前記決定部が、前記第１挙動の集合と前記第２挙動の集合との中で、前記第１挙動と前記第２挙動とが互いに一致する組み合わせの数をカウントし、前記カウントした数を、前記第１挙動と前記第２挙動との全組み合わせの数で除算した割合が、所定割合以上である場合、前記車両制御装置が前記自動運転を行うことを許可するものである。

　（１６）は、（１４）または（１５）の態様において、前記決定部が、前記車両制御装置が前記自動運転を行うことを許可することを決定した場合、前記第２通信部を制御して、前記制御ロジックを実行して導出した前記第２挙動に基づいて前記自動運転を行うことを許可する所定の情報を、前記複数の車両のそれぞれに送信するものである。

　（１７）本発明の他の態様は、車両の挙動を検出する第１検出部と、前記車両の周辺状況を検出する第２検出部と、少なくとも車両の周辺状況を示す情報が入力されると車両の挙動を示す情報を出力する制御ロジックを記憶する記憶部と、を備える車載コンピュータが、前記制御ロジックを実行することによって、少なくとも前記第２検出部により検出された前記車両の周辺状況に基づいて、前記車両の挙動を導出し、ある基準時点において前記第１検出部により検出された前記車両の第１挙動と、前記基準時点において前記第２検出部により検出された前記周辺状況を基に導出した前記車両の第２挙動とを比較して、前記制御ロジックが正確に作動しているのか否かを判定する、車両制御方法である。

　（１８）本発明の他の態様は、車両の挙動を検出する第１検出部と、前記車両の周辺状況を検出する第２検出部と、少なくとも車両の周辺状況を示す情報が入力されると車両の挙動を示す情報を出力する制御ロジックを記憶する記憶部と、を備える車載コンピュータが、前記制御ロジックを実行することによって、少なくとも前記第２検出部により検出された前記車両の周辺状況に基づいて、前記車両の挙動を導出する処理と、ある基準時点において前記第１検出部により検出された前記車両の第１挙動と、前記基準時点において前記第２検出部により検出された前記周辺状況を基に導出した前記車両の第２挙動とを比較して、前記制御ロジックが正確に作動しているのか否かを判定する処理と、を実行させるためのプログラムである。

　（１）～（１８）の態様によれば、制御ロジックを詳細に検証することができる。

第１実施形態に係る車両制御装置を利用した車両制御システムを含む自動運転車開発システムの構成図である。第１実施形態に係る車両制御システムの構成図である。第１実施形態における第１制御部１２０、第２制御部１６０、および第３制御部１７０の機能構成図である。収集データ送信時の一連の処理の流れの一例を示すフローチャートである。送信対象の収集データと非送信対象の収集データとを説明するための図である。第１実施形態に係るサーバ装置の構成図である。開発者の端末装置に表示される画面の一例を示す図である。制御ロジックの更新の様子を模式的に示す図である。第３実施形態における第１制御部１２０、第２制御部１６０、および第３制御部１７０の機能構成図である。実施形態に係る自動運転制御装置およびサーバ装置のハードウェア構成の一例を示す図である。

　以下、図面を参照し、本発明の車両制御装置、自動運転車開発システム、車両制御方法、およびプログラムの実施形態について説明する。

　＜第１実施形態＞
　［自動運転車開発システムの構成］
　図１は、第１実施形態に係る車両制御装置を利用した車両制御システム１０を含む自動運転車開発システム１の構成図である。自動運転車開発システム１は、例えば、各車両ｍに搭載された車両制御システム１０－１から１０－ｎと、サーバ装置３００とを備える。これらの装置は、無線基地局ＢＳとネットワークＮＷとを介して通信を行う。

　例えば、車両制御システム１０－１から１０－ｎの其々と無線基地局ＢＳとの間では、携帯電話網などを利用した無線通信が行われ、無線基地局ＢＳとサーバ装置３００との間では、ＷＡＮ（Wide Area Network）などのネットワークＮＷを利用した有線通信が行われる。なお、道路端に設置された無線通信装置等を利用して車両制御システム１０－１から１０－ｎの其々とサーバ装置３００との間で通信が行われてもよい。以下、車両制御システム１０－１から１０－ｎを特段区別しない場合は、単に車両制御システム１０と省略して説明する。

　車両制御システム１０は、車両ｍの操舵および速度を自動的に制御して、車両ｍを自動運転したり、車両ｍの乗員が手動運転しているときに各種データを収集したりする。車両制御システム１０－１が搭載される車両ｍは、例えば、大衆車両のように非営利目的に使用される車両であってもよいし、タクシーやバス、トラックなどの営利目的に使用される車両であってもよい。また、車両制御システム１０－１が搭載される車両ｍは、車両を開発することを目的としたテスト走行を行う車両（いわゆるテスト車両やプローブ車両）であってもよい。

　サーバ装置３００は、車両制御システム１０によって収集されたデータを受信し、その受信したデータを、車両制御システム１０の開発者などが利用可能な端末装置に提供する。サーバ装置３００は、「外部装置」の一例である。

　［車両制御システムの構成］
　図２は、第１実施形態に係る車両制御システム１０の構成図である。車両制御システム１０が搭載される車両（以下、自車両Ｍと称する）は、例えば、二輪や三輪、四輪等の車両であり、その駆動源は、ディーゼルエンジンやガソリンエンジンなどの内燃機関、電動機、或いはこれらの組み合わせを含む。電動機は、内燃機関に連結された発電機による発電電力、或いは二次電池や燃料電池の放電電力を使用して動作する。

　車両制御システム１０は、例えば、カメラ１２と、レーダ装置１４と、ファインダ１６と、物体認識装置１８と、通信装置２０と、ＨＭＩ（Human Machine Interface）３０と、車両センサ４０と、ナビゲーション装置５０と、ＭＰＵ（Map Positioning Unit）６０と、運転操作子８０と、自動運転制御装置１００と、走行駆動力出力装置２００と、ブレーキ装置２１０と、ステアリング装置２２０とを備える。これらの装置や機器は、ＣＡＮ（Controller Area Network）通信線等の多重通信線やシリアル通信線、無線通信網等によって互いに接続される。なお、図２に示す構成はあくまで一例であり、構成の一部が省略されてもよいし、更に別の構成が追加されてもよい。

　カメラ１２は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等の固体撮像素子を利用したデジタルカメラである。カメラ１２は、自車両Ｍの任意の箇所に取り付けられる。前方を撮像する場合、カメラ１２は、フロントウインドシールド上部やルームミラー裏面等に取り付けられる。カメラ１２は、例えば、周期的に繰り返し自車両Ｍの周辺を撮像する。カメラ１２は、ステレオカメラであってもよい。

　レーダ装置１４は、自車両Ｍの周辺にミリ波などの電波を放射すると共に、物体によって反射された電波（反射波）を検出して少なくとも物体の位置（距離および方位）を検出する。レーダ装置１４は、自車両Ｍの任意の箇所に取り付けられる。レーダ装置１４は、ＦＭ－ＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）方式によって物体の位置および速度を検出してもよい。

　ファインダ１６は、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging）である。ファインダ１６は、自車両Ｍの周辺に光を照射し、散乱光を測定する。ファインダ１６は、発光から受光までの時間に基づいて、対象までの距離を検出する。照射される光は、例えば、パルス状のレーザー光である。ファインダ１６は、自車両Ｍの任意の箇所に取り付けられる。

　物体認識装置１８は、カメラ１２、レーダ装置１４、およびファインダ１６のうち一部または全部による検出結果に対してセンサフュージョン処理を行って、物体の位置、種類、速度などを認識する。物体認識装置１８は、認識結果を自動運転制御装置１００に出力する。物体認識装置１８は、カメラ１２、レーダ装置１４、およびファインダ１６の検出結果をそのまま自動運転制御装置１００に出力してよい。車両制御システム１０から物体認識装置１８が省略されてもよい。上述したカメラ１２、レーダ装置１４、およびファインダ１６の組み合わせは、「第２検出部」の一例であり、カメラ１２、レーダ装置１４、ファインダ１６、および物体認識装置１８の組み合わせは、「第２検出部」の他の例である。

　通信装置２０は、例えば、セルラー網やＷｉ－Ｆｉ網、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communication）などの無線通信を利用して、自車両Ｍの周辺に存在する他車両と通信したり、無線基地局を介してサーバ装置３００と通信したりする。通信装置２０は、「出力部」の一例である。また、通信装置２０は、「第１通信部」の一例である。

　ＨＭＩ３０は、自車両Ｍの乗員に対して各種情報を提示すると共に、乗員による入力操作を受け付ける。ＨＭＩ３０は、各種表示装置、スピーカ、ブザー、タッチパネル、スイッチ、キーなどを含む。

　車両センサ４０は、自車両Ｍの速度を検出する車速センサ、加速度を検出する加速度センサ、鉛直軸回りの角速度を検出するヨーレートセンサ、自車両Ｍの向きを検出する方位センサ等を含む。車両センサ４０は、検出結果を、自動運転制御装置１００に出力する。以下、車両センサ４０による検出結果を、「車両状態情報」と称して説明する。

　ナビゲーション装置５０は、例えば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機５１と、ナビＨＭＩ５２と、経路決定部５３とを備える。ナビゲーション装置５０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリなどの記憶装置に第１地図情報５４を保持している。

　ＧＮＳＳ受信機５１は、ＧＮＳＳ衛星から受信した信号に基づいて、自車両Ｍの位置を特定する。自車両Ｍの位置は、車両センサ４０の出力を利用したＩＮＳ（Inertial Navigation System）によって特定または補完されてもよい。

　ナビＨＭＩ５２は、表示装置、スピーカ、タッチパネル、キーなどを含む。ナビＨＭＩ５２は、前述したＨＭＩ３０と一部または全部が共通化されてもよい。

　経路決定部５３は、例えば、ＧＮＳＳ受信機５１により特定された自車両Ｍの位置（或いは入力された任意の位置）から、ナビＨＭＩ５２を用いて乗員により入力された目的地までの経路（以下、地図上経路）を、第１地図情報５４を参照して決定する。第１地図情報５４は、例えば、道路を示すリンクと、リンクによって接続されたノードとによって道路形状が表現された情報である。第１地図情報５４は、道路の曲率やＰＯＩ（Point Of Interest）情報などを含んでもよい。地図上経路は、ＭＰＵ６０に出力される。

　ナビゲーション装置５０は、地図上経路に基づいて、ナビＨＭＩ５２を用いた経路案内を行ってもよい。ナビゲーション装置５０は、例えば、乗員の保有するスマートフォンやタブレット端末等の端末装置の機能によって実現されてもよい。ナビゲーション装置５０は、通信装置２０を介してナビゲーションサーバに現在位置と目的地を送信し、ナビゲーションサーバから地図上経路と同等の経路を取得してもよい。

　ＭＰＵ６０は、例えば、推奨車線決定部６１を含み、ＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置に第２地図情報６２を保持している。推奨車線決定部６１は、ナビゲーション装置５０から提供された地図上経路を複数のブロックに分割し（例えば、車両進行方向に関して１００［ｍ］毎に分割し）、第２地図情報６２を参照してブロックごとに推奨車線を決定する。推奨車線決定部６１は、左から何番目の車線を走行するといった決定を行う。推奨車線決定部６１は、地図上経路に分岐箇所が存在する場合、自車両Ｍが、分岐先に進行するための合理的な経路を走行できるように、推奨車線を決定する。

　第２地図情報６２は、第１地図情報５４よりも高精度な地図情報である。第２地図情報６２は、例えば、車線の中央の情報あるいは車線の境界の情報、車線の種別の情報等を含んでいる。また、第２地図情報６２には、道路情報、交通規制情報、住所情報（住所・郵便番号）、施設情報、電話番号情報などが含まれてよい。第２地図情報６２は、通信装置２０が他装置と通信することにより、随時、アップデートされてよい。

　運転操作子８０は、例えば、アクセルペダル、ブレーキペダル、シフトレバー、ステアリングホイール、異形ステア、ジョイスティックその他の操作子を含む。運転操作子８０に含まれる各操作子には、操作検出センサ８０ａが設けられる。操作検出センサ８０ａは、自車両Ｍの挙動を表すものとして、操作子がどの程度操作されたのかということを示す操作量を検出したり、操作子に対する操作の有無を検出したりする。例えば、操作検出センサ８０ａは、検出した操作量、或いは検出した操作の有無を示す情報（以下、ユーザ操作情報と称する）を、自動運転制御装置１００に出力する。また、操作検出センサ８０ａは、ユーザ操作情報を、走行駆動力出力装置２００、ブレーキ装置２１０、およびステアリング装置２２０に出力してもよい。操作検出センサ８０ａは、「第１検出部」の一例である。

　自動運転制御装置１００は、例えば、第１制御部１２０と、第２制御部１６０と、第３制御部１７０と、記憶部１８０とを備える。第１制御部１２０、第２制御部１６０、およびは、第３制御部１７０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などのプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。第１制御部１２０、第２制御部１６０、およびは、第３制御部１７０の一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。プロセッサに参照されるプログラムは、予め自動運転制御装置１００の記憶部１８０に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、その記憶媒体が自動運転制御装置１００のドライブ装置に装着されることで記憶部１８０にインストールされてもよい。

　記憶部１８０は、例えば、ＨＤＤ、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、またはＲＡＭ（Random Access Memory）などにより実現される。記憶部１８０は、例えば、プロセッサによって読み出されて実行されるプログラムの他に、制御ロジックＬＧを格納する。

　制御ロジックＬＧは、ニューラルネットワークなどの学習モデルを表すプログラムまたはデータ構造である。例えば、制御ロジックＬＧには、辞書データと、第１ロジックと、第２ロジックとが含まれる。

　辞書データは、物体を認識する際に利用される。辞書データには、例えば、パターンマッチング時に比較対象とするテンプレート画像などが登録される。

　第１ロジックは、例えば、物体認識装置１８によるセンサフュージョン処理の結果や、カメラ１２、レーダ装置１４、およびファインダ１６の其々の検出結果などが入力されると、後述するイベントを表す情報を出力するように予め学習されたモデルである。以下、物体認識装置１８によるセンサフュージョン処理の結果や、カメラ１２、レーダ装置１４、およびファインダ１６の其々の検出結果を、「外界情報」と称して説明する。

　第２ロジックは、例えば、第１ロジックにより出力された情報などが入力されると、将来の自車両Ｍの状態を出力するように予め学習されたモデルである。将来の自車両Ｍの状態には、例えば、位置、速度、加速度、躍度、操舵角などが含まれる。また、将来の自車両Ｍの状態には、ウィンカーやディスプレイ、スピーカといった機器の作動タイミングや作動時間などが含まれていてもよい。

　また、制御ロジックＬＧには、第１ロジックおよび第２ロジックの代わりに、途中の演算結果であるイベントを表す情報を出力せずに、外界情報が入力されると、最終的に得たい将来の自車両Ｍの状態を出力するように予め学習されたロジックが含まれていてもよい。この場合、例えば、制御ロジックＬＧがニューラルネットワークであれば、イベントを表す情報は、ニューラルネットワークの中間層の演算結果を表す特徴量として扱われてよい。

　図３は、第１実施形態における第１制御部１２０、第２制御部１６０、および第３制御部１７０の機能構成図である。第１制御部１２０は、例えば、認識部１３０と、行動計画生成部１４０とを備える。行動計画生成部１４０は、「導出部」の一例である。

　認識部１３０および行動計画生成部１４０は、例えば、記憶部１８０に格納された制御ロジックＬＧを参照することで、ＡＩ（Artificial Intelligence；人工知能）による機能と、予め与えられたモデルによる機能とを並行して実現する。

　例えば、「交差点を認識する」機能は、ディープニューラルネットワークによる機械学習手法（ディープラーニング）を用いた交差点の認識と、予め与えられた条件（パターンマッチング可能な信号、道路標示などがある）に基づく認識とが並行して実行され、双方に対してスコア付けして総合的に評価することで実現されてよい。これによって、自動運転の信頼性が担保される。

　認識部１３０は、外界情報に基づいて、自車両Ｍの周辺にある物体の位置、および速度、加速度等の状態を認識する。物体の位置は、例えば、自車両Ｍの代表点（重心や駆動軸中心など）を原点とした絶対座標上の位置として認識され、制御に使用される。物体の位置は、その物体の重心やコーナー等の代表点で表されてもよいし、二次元以上の領域で表されてもよい。物体の「状態」とは、物体の加速度やジャーク、あるいは「行動状態」（例えば車線変更をしている、またはしようとしているか否か）を含んでもよい。

　また、認識部１３０は、例えば、制御ロジックＬＧの辞書データを参照して、自車両Ｍが走行している車線（以下、自車線と称する）や、自車線に隣接した隣接車線などを認識する。例えば、辞書データに、道路区画線のパターン（例えば実線と破線の配列）がテンプレート画像として登録されている場合、認識部１３０は、そのテンプレート画像の道路区画線のパターンと、カメラ１２によって撮像された画像の道路区画線のパターンとをパターンマッチングすることで、自車線や隣接車線を認識する。

　また、認識部１３０は、制御ロジックＬＧの辞書データを参照して、道路区画線や路肩、縁石、中央分離帯、ガードレールなどの走路境界（道路境界）を表す物体を認識し、その認識した走路境界を表す物体の位置との相対位置関係に基づいて、自車線や隣接車線を認識してもよい。この認識において、ナビゲーション装置５０から取得される自車両Ｍの位置やＩＮＳによる処理結果が加味されてもよい。

　また、認識部１３０は、制御ロジックＬＧの辞書データを参照して、一時停止線、障害物、赤信号、料金所、その他の物体を認識してもよい。

　更に、認識部１３０は、自車線を認識する際に、自車線に対する自車両Ｍの相対位置や姿勢を認識する。認識部１３０は、例えば、自車両Ｍの基準点の車線中央からの乖離、および自車両Ｍの進行方向の車線中央を連ねた線に対してなす角度を、自車線に対する自車両Ｍの相対位置および姿勢として認識してもよい。これに代えて、認識部１３０は、自車線のいずれかの側端部（道路区画線または道路境界）に対する自車両Ｍの基準点の位置などを、自車線に対する自車両Ｍの相対位置として認識してもよい。

　行動計画生成部１４０は、制御ロジックＬＧに基づいて、自車両Ｍの走行時の周辺の状況の変化と、自車両Ｍの状態とに合わせて、自車両Ｍの将来の位置や速度などの状態を規定した目標軌道を生成する。

　例えば、行動計画生成部１４０は、カメラ１２、レーダ装置１４、ファインダ１６などのセンサの検出結果または認識部１３０の認識結果と、車両センサ４０の検出結果である車両状態情報とのうち、少なくともセンサの検出結果または認識部１３０の認識結果（好ましくは、センサの検出結果または認識部１３０の認識結果と、車両状態情報との双方）を制御ロジックＬＧの第１ロジックに入力することで、推奨車線が決定された経路において自動運転のイベントを決定する。イベントは、自車両Ｍの走行態様を規定した情報である。

　イベントには、例えば、自車両Ｍを一定の速度で同じ車線を走行させる定速走行イベント、自車両Ｍの前方の所定距離以内（例えば１００［ｍ］以内）に存在し、自車両Ｍに最も近い他車両（以下、前走車両と称する）に自車両Ｍを追従させる追従走行イベント、自車両Ｍを自車線から隣接車線へと車線変更させる車線変更イベント、道路の分岐地点で自車両Ｍを目的側の車線に分岐させる分岐イベント、合流地点で自車両Ｍを本線に合流させる合流イベント、自動運転を終了して手動運転に切り替えるためのテイクオーバーイベントなどが含まれる。「追従」とは、例えば、自車両Ｍと前走車両との相対距離（車間距離）を一定に維持させる走行態様であってもよいし、自車両Ｍと前走車両との相対距離を一定に維持させることに加えて、自車両Ｍを自車線の中央で走行させる走行態様であってもよい。また、イベントには、例えば、自車両Ｍを一旦隣接車線に車線変更させて前走車両を隣接車線において追い越してから再び元の車線へと車線変更させる追い越しイベント、自車両Ｍの前方に存在する障害物を回避するために自車両Ｍに制動および操舵の少なくとも一方を行わせる回避イベントなどが含まれてよい。

　行動計画生成部１４０は、第１ロジックを基に自車両Ｍの走行態様を表すイベントを決定すると、そのイベントを表す情報を制御ロジックＬＧの第２ロジックに入力することで、イベントにより規定された走行態様で自車両Ｍを自動的に（運転者の操作に依らずに）走行させるための自車両Ｍの将来の目標軌道を生成する。目標軌道には、例えば、自車両Ｍの将来の位置や速度などの状態を表す要素が含まれる。

　例えば、行動計画生成部１４０は、自車両Ｍが順に到達すべき複数の地点（軌道点）を、自車両Ｍの将来の位置要素とした目標軌道を生成する。軌道点は、所定の走行距離（例えば数［ｍ］程度）ごとの自車両Ｍの到達すべき地点である。所定の走行距離は、例えば、経路に沿って進んだときの道なり距離によって計算されてよい。

　また、行動計画生成部１４０は、所定のサンプリング時間（例えば０コンマ数［ｓｅｃ］程度）ごとの目標速度および目標加速度を、自車両Ｍの将来の速度要素とした目標軌道を生成する。また、軌道点は、所定のサンプリング時間ごとの、そのサンプリング時刻における自車両Ｍの到達すべき位置であってもよい。この場合、目標速度や目標加速度は、サンプリング時間および軌道点の間隔によって決定される。行動計画生成部１４０は、生成した目標軌道を示す情報（以下、目標軌道情報と称する）を、第３制御部１７０に出力する。

　また、行動計画生成部１４０は、後述するアクティベート制御部１７８によって制御ロジックＬＧがアクティベートされた場合、目標軌道情報を、第３制御部１７０に加えて、或いは代えて、第２制御部１６０に出力する。

　第２制御部１６０は、行動計画生成部１４０により目標軌道情報が出力された場合、すなわち、制御ロジックＬＧがアクティベートされた場合、行動計画生成部１４０によって生成された目標軌道を、予定の時刻通りに自車両Ｍが通過するように、走行駆動力出力装置２００、ブレーキ装置２１０、およびステアリング装置２２０を制御する。

　第２制御部１６０は、例えば、取得部１６２と、速度制御部１６４と、操舵制御部１６６とを備える。行動計画生成部１４０と、第２制御部１６０とを合わせたものは、「運転制御部」の一例である。

　取得部１６２は、行動計画生成部１４０により生成された目標軌道（軌道点）の情報を取得し、記憶部１８０のメモリに記憶させる。

　速度制御部１６４は、メモリに記憶された目標軌道に含まれる速度要素（例えば目標速度や目標加速度等）に基づいて、走行駆動力出力装置２００およびブレーキ装置２１０の一方または双方を制御する。

　操舵制御部１６６は、メモリに記憶された目標軌道に含まれる位置要素（例えば目標軌道の曲り具合を表す曲率等）に応じて、ステアリング装置２２０を制御する。

　速度制御部１６４および操舵制御部１６６の処理は、例えば、フィードフォワード制御とフィードバック制御との組み合わせにより実現される。一例として、操舵制御部１６６は、自車両Ｍの前方の道路の曲率に応じたフィードフォワード制御と、目標軌道からの乖離に基づくフィードバック制御とを組み合わせて実行する。

　走行駆動力出力装置２００は、車両が走行するための走行駆動力（トルク）を駆動輪に出力する。走行駆動力出力装置２００は、例えば、内燃機関、電動機、および変速機などの組み合わせと、これらを制御するパワーＥＣＵ（Electronic Control Unit）とを備える。パワーＥＣＵは、第２制御部１６０から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って、上記の構成を制御する。

　ブレーキ装置２１０は、例えば、ブレーキキャリパーと、ブレーキキャリパーに油圧を伝達するシリンダと、シリンダに油圧を発生させる電動モータと、ブレーキＥＣＵとを備える。ブレーキＥＣＵは、第２制御部１６０から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って電動モータを制御し、制動操作に応じたブレーキトルクが各車輪に出力されるようにする。ブレーキ装置２１０は、運転操作子８０に含まれるブレーキペダルの操作によって発生させた油圧を、マスターシリンダを介してシリンダに伝達する機構をバックアップとして備えてよい。なお、ブレーキ装置２１０は、上記説明した構成に限らず、第２制御部１６０から入力される情報に従ってアクチュエータを制御して、マスターシリンダの油圧をシリンダに伝達する電子制御式油圧ブレーキ装置であってもよい。

　ステアリング装置２２０は、例えば、ステアリングＥＣＵと、電動モータとを備える。電動モータは、例えば、ラックアンドピニオン機構に力を作用させて転舵輪の向きを変更する。ステアリングＥＣＵは、第２制御部１６０から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って、電動モータを駆動し、転舵輪の向きを変更させる。

　第３制御部１７０は、例えば、データ収集部１７２と、判定部１７４と、出力制御部１７６と、アクティベート制御部１７８とを備える。

　データ収集部１７２は、所定の周期で、物体認識装置１８や、カメラ１２、レーダ装置１４、ファインダ１６から外界情報を収集（取得）したり、車両センサ４０から車両状態情報を収集（取得）したり、運転操作子８０の各操作検出センサ８０ａからユーザ操作情報を収集（取得）したりすることを繰り返す。以下、収集したこれらの情報をまとめて、「収集データ」と称して説明する。データ収集部１７２は、収集データを記憶部１８０に記憶させる。また、データ収集部１７２は、行動計画生成部１４０から目標軌道情報を取得してよい。手動運転下において車両センサ４０により出力される車両状態情報と、物体認識装置１８、またはカメラ１２、レーダ装置１４、およびファインダ１６により出力される外界情報と、ユーザ操作情報と、目標軌道情報とのうちの一部または全部を含む収集データは、「出力情報」の一例である。

　判定部１７４は、データ収集部１７２により収集されたユーザ操作情報と、行動計画生成部１４０により出力された目標軌道情報とを比較して、自車両Ｍの記憶部１８０に格納された制御ロジックＬＧが正確に作動しているのか否かを判定する。

　例えば、判定部１７４は、ユーザ操作情報が示す車両Ｍの挙動、すなわち乗員が手動運転した場合の自車両Ｍの挙動（「第１挙動」の一例）と、目標軌道情報が示す自車両Ｍの挙動、すなわち自動運転することを仮定した場合の自車両Ｍの挙動（「第２挙動」の一例）とが一致するか否かを判定し、互いの挙動が一致する場合に、自車両Ｍの記憶部１８０に格納された制御ロジックＬＧが正確に作動していると判定し、互いの挙動が一致しない場合に、自車両Ｍの記憶部１８０に格納された制御ロジックＬＧが正確に作動していないと判定する。「自動運転することを仮定した場合」とは、制御ロジックＬＧがアクティベートされておらず、単に目標軌道が生成されただけで、第２制御部１６０に目標軌道情報が出力されていない場合である。

　例えば、判定部１７４は、ユーザ操作情報に含まれる各操作子に対する操作量と、目標軌道に含まれる各要素（速度や位置など）を制御量としたときに導かれる各操作子に対する操作量とを比較し、各操作子に対する操作量の差分が所定の誤差範囲内（例えば数［％］程度の範囲内）である場合、各挙動が一致すると判定し、そうでない場合には各挙動が一致しないと判定する。この際、誤差範囲は、操作子ごとに異なっていてもよい。例えば、アクセルペダルの操作量（アクセルペダル開度など）の差分に対する所定の誤差範囲は０～５［％］とし、ブレーキペダルの操作量（ブレーキペダル開度など）の差分に対する所定の誤差範囲は０～７［％］とし、ステアリングホイールの操作量（操舵トルクや操舵角など）の差分に対する所定の誤差範囲は０～１０［％］としてよい。なお、この数値範囲はあくまでも一例であり、任意に変更してよい。

　また、判定部１７４は、乗員が手動運転した場合の自車両Ｍの進行方向と、自動運転することを仮定した場合の自車両Ｍの進行方向とが互いに一致する場合、各挙動が一致すると判定し、乗員が手動運転した場合の自車両Ｍの進行方向と、自動運転することを仮定した場合の自車両Ｍの進行方向とが互いに一致しない場合、各挙動が一致しないと判定してもよい。例えば、判定部１７４は、ステアリングホイールの操作量の差分が所定の誤差範囲内である場合、すなわち操舵角の差分が所定の誤差範囲内である場合、乗員が手動運転した場合の自車両Ｍの進行方向と、自動運転することを仮定した場合の自車両Ｍの進行方向とが互いに一致すると判定し、そうでない場合には進行方向が互いに一致しないと判定してよい。

　また、判定部１７４は、自車両Ｍが所定距離を走行するまで、あるいは所定時間が経過するまでの期間において、手動運転下の自車両Ｍの挙動と、仮想自動運転下の自車両Ｍの挙動とが一致する回数（以下、第１一致回数と称する）と、それらが一致しない回数（以下、第１非一致回数と称する）とをカウントし、第１一致回数を全回数（第１一致回数と第１非一致回数との和）で除算した割合が、所定割合（例えば、９５［％］程度）以上である場合に、自車両Ｍの記憶部１８０に格納された制御ロジックＬＧが正確に作動していると判定し、一致回数を全回数で除算した割合が、所定割合未満である場合に、自車両Ｍの記憶部１８０に格納された制御ロジックＬＧが正確に作動していないと判定してもよい。第１一致回数は、「第１回数」の一例であり、第１非一致回数は、「第２回数」の一例である。

　出力制御部１７６は、判定部１７４によって、自車両Ｍの記憶部１８０に格納された制御ロジックＬＧが正確に作動していないと判定された場合、通信装置２０を制御して、サーバ装置３００に収集データを送信する。

　アクティベート制御部１７８は、通信装置２０を介してサーバ装置３００から、制御ロジックＬＧのアクティベーションを許可すること、または禁止することを表すアクティベート可否情報を受信し、その受信したアクティベート可否情報に基づいて、制御ロジックＬＧをアクティベートする。

　例えば、アクティベート制御部１７８は、アクティベーションの許可を示すアクティベート可否情報を受信した場合、制御ロジックＬＧの辞書データ、第１ロジック、および第２ロジックのうち一部の機能または全部の機能を有効にすることで、制御ロジックＬＧをアクティベートしてよい。これによって、第２制御部１６０が目標軌道に基づいて自車両Ｍの操舵および速度を制御することが可能となり、自車両Ｍの自動運転が行われる。

　また、アクティベート制御部１７８は、アクティベーションの禁止を示すアクティベート可否情報を受信した場合、制御ロジックＬＧの辞書データ、第１ロジック、および第２ロジックの全部の機能を無効にすることで、制御ロジックＬＧをディアクティベートしてよい。これによって、行動計画生成部１４０から第２制御部１６０に目標軌道情報が出力されないため、自車両Ｍの操舵および速度は制御されずに（自動運転が行われず）、手動運転下における運転操作子８０の操作量と、仮想自動運転下における運転操作子８０の操作量との比較のみが行われることになる。

　また、アクティベート制御部１７８は、アクティベート可否情報に依らずに、判定部１７４の判定結果に応じて、制御ロジックＬＧをアクティベート、またはディアクティベートしてもよい。例えば、アクティベート制御部１７８は、判定部１７４によって、自車両Ｍの記憶部１８０に格納された制御ロジックＬＧが正確に作動していると判定された場合、制御ロジックＬＧをアクティベートし、そうでない場合、制御ロジックＬＧをディアクティベートしてよい。

　［処理フロー］
　以下、収集データ送信時の一連の処理の流れを、フローチャートを用いて説明する。図４は、収集データ送信時の一連の処理の流れの一例を示すフローチャートである。例えば、本フローチャートの処理は、例えば、所定の周期で繰り返し行われてよい。

　まず、データ収集部１７２は、外界情報と、車両状態情報と、ユーザ操作情報とを収集データとして収集する（ステップＳ１００）。

　次に、行動計画生成部１４０は、制御ロジックＬＧに基づいて、物体認識装置１８、またはカメラ１２、レーダ装置１４、およびファインダ１６の検出結果である外界情報と、車両センサ４０の検出結果である車両状態情報とから、推奨車線が決定された経路において自動運転のイベントを決定する（ステップＳ１０２）。

　次に、行動計画生成部１４０は、制御ロジックＬＧに基づいて、経路の各区間におけるイベントから、自車両Ｍの将来の目標軌道を生成する（ステップＳ１０４）。

　次に、判定部１７４は、データ収集部１７２により収集されたユーザ操作情報が示す手動運転下における自車両Ｍの挙動と、行動計画生成部１４０により出力された目標軌道情報が示す仮想自動運転下における自車両Ｍの挙動とを比較して、自車両Ｍの記憶部１８０に格納された制御ロジックＬＧが正確に作動しているか否かを判定する（ステップＳ１０６）。

　出力制御部１７６は、判定部１７４によって、制御ロジックＬＧが正確に作動していないと判定された場合、通信装置２０を制御して、サーバ装置３００に収集データを送信する（ステップＳ１０８）。この際、出力制御部１７６は、外界情報と、車両状態情報と、ユーザ操作情報とに加えて、目標軌道情報を収集データとして送信してよい。

　一方、出力制御部１７６は、判定部１７４によって、制御ロジックＬＧが正確に作動していると判定された場合、Ｓ１０８の処理を省略して、サーバ装置３００に収集データを送信しない。これによって、本フローチャートの処理が終了する。

　なお、上述したフローチャートの説明では、出力制御部１７６は、判定部１７４によって、制御ロジックＬＧが正確に作動していないと判定された場合、通信装置２０を制御して、サーバ装置３００に収集データを送信するものとして説明したがこれに限られない。例えば、出力制御部１７６は、判定部１７４によって、制御ロジックＬＧが正確に作動していないと判定された場合、記憶部１８０に含まれるＨＤＤなどの非一時的な記憶媒体に収集データを出力することで、その非一時的な記憶媒体に収集データを記憶させてもよい。この場合、例えば、車検時などにカーディーラーは、収集データが記憶された記憶媒体から収集データを別の記憶媒体にコピーし、その記憶媒体から、コピーした収集データをサーバ装置３００にアップロードしてもよい。この場合、記憶部１８０に含まれるＨＤＤなどの非一時的な記憶媒体と接続される通信インターフェース（不図示）は、「出力部」の他の例である。非一時的な記憶媒体と接続される通信インターフェースは、例えば、Direct Memory Access Controllerなどを含んでよい。

　図５は、送信対象の収集データと非送信対象の収集データとを説明するための図である。図中横軸は、時間を表し、縦軸は、操作量を表している。また、実線Ｌ１は、手動運転下における運転操作子８０の操作量の変化を表しており、破線Ｌ２は、仮想自動運転下における運転操作子８０の操作量の変化を表している。

　例えば、時刻ｔ０からｔ１の期間と、時刻ｔ２からｔ３の期間と、時刻ｔ４以降の期間では、Ｌ１とＬ２の差分が所定の誤差範囲内であり、判定部１７４によって手動運転下における自車両Ｍの挙動と、仮想自動運転下における自車両Ｍの挙動とが互いに一致すると判定される。そのため、出力制御部１７６は、時刻ｔ０からｔ１の期間と、時刻ｔ２からｔ３の期間と、時刻ｔ４以降の期間との其々で収集された収集データについてはサーバ装置３００に送信しない。

　一方、時刻ｔ１からｔ２の期間と、時刻ｔ３からｔ４の期間では、Ｌ１とＬ２の差分が所定の誤差範囲外であり、判定部１７４によって手動運転下における自車両Ｍの挙動と、仮想自動運転下における自車両Ｍの挙動とが互いに一致しないと判定される。そのため、出力制御部１７６は、時刻ｔ１からｔ２の期間と、時刻ｔ３からｔ４の期間との其々で収集された収集データについてはサーバ装置３００に送信する。

　例えば、出力制御部１７６は、時刻ｔ１からｔ２の期間に収集された収集データについては、時刻ｔ２以降のいずれかのタイミング（時刻）でサーバ装置３００に送信し、時刻ｔ３からｔ４の期間に収集された収集データについては、時刻ｔ４以降のいずれかのタイミング（時刻）でサーバ装置３００に送信してよい。より具体的には、出力制御部１７６は、挙動が互い一致しないという判定結果から挙動が互い一致するという判定結果に変わったタイミングで、収集データを送信してもよいし、自車両Ｍが自宅や駐車場に駐車したタイミングで、収集データを送信してもよい。また、出力制御部１７６は、高速道路のように、定速走行イベントが計画され得る区間を自車両Ｍが走行している場合に、収集データを送信してもよい。

　［サーバ装置の構成］
　図６は、第１実施形態に係るサーバ装置３００の構成図である。サーバ装置３００は、例えば、サーバ側通信部３０２と、サーバ側制御部３１０と、サーバ側記憶部３３０とを備える。

　サーバ側通信部３０２は、例えば、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等の通信インターフェースを含む。サーバ側通信部３０２は、ネットワークＮＷを介して、各車両の車両制御システム１０の其々と通信し、各車両の車両制御システム１０から収集データを受信する。サーバ側通信部３０２は、「第２通信部」の一例である。

　サーバ側制御部３１０は、例えば、情報提供部３１２と、ロジック更新部３１４とを備える。これらの構成要素は、ＣＰＵやＧＰＵ等のハードウェアプロセッサ（あるいはプロセッサ回路）が、サーバ側記憶部３３０に記憶されたプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの複数の構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ等のハードウェア（回路部：circuitry）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。また、上記のプログラムは、予めサーバ側記憶部３３０に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体がサーバ装置３００のドライブ装置に装着されることで記憶媒体からサーバ側記憶部３３０にインストールされてもよい。

　サーバ側記憶部３３０は、例えば、ＨＤＤ、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどの記憶装置により実現される。サーバ側記憶部３３０には、ファームウェアやアプリケーションプログラムなどの各種プログラムの他に、制御ロジックＬＧなどが格納される。

　情報提供部３１２は、サーバ側通信部３０２によって車両制御システム１０から収集データが受信されると、その収集データを、制御ロジックＬＧの教師データとするのか否かを問い合わせる画面を、ウェブサイトなどを介して開発者の端末装置に提供する。教師データとは、例えば、制御ロジックＬＧがニューラルネットワークである場合、例題として与えられるデータに対して、予めその例題の正解となるデータが対応付けられたデータである。開発者の端末装置は、例えば、スマートフォンなどの携帯電話、タブレット端末、各種パーソナルコンピュータなどであってよい。

　ロジック更新部３１４は、例えば、サーバ側通信部３０２によって受信された収集データに基づいて、制御ロジックＬＧを教師あり学習によって学習して更新する。ロジック更新部３１４は、「決定部」の一例である。

　図７は、開発者の端末装置に表示される画面の一例を示す図である。例えば、情報提供部３１２は、開発者の端末装置の画面に、収集データが車両制御システム１０により送信されてきた理由である、手動運転下における運転操作子８０に対する操作量と、仮想自動運転下において想定される各操作子に対する操作量とが乖離しているということを文字や画像として表示させてよい。更に、開発者の端末装置の画面には、収集データに含まれる車両状態情報と外界情報とを教師データとして、制御ロジックＬＧを再学習させるための同意を求めるスイッチ（図中ＳＷ１およびＳＷ２）などが表示されてよい。また、開発者の端末装置の画面には、手動運転下における運転操作子８０に対する操作量を教師データとするのか否かを決定させる前に、開発者に収集データを確認させるためのスイッチＳＷ３が表示されてもよい。

　例えば、端末装置の画面上でスイッチＳＷ１が操作された場合、ロジック更新部３１４は、収集データに含まれる車両状態情報と外界情報とに対して、出力すべき車両の挙動を示す識別情報を教師ラベルとして対応付けた教師データを生成する。この教師データは、こういった車両状態情報と外界情報とであれば、制御ロジックＬＧが出力する目標軌道の各要素は、こういった正解の制御量であるべきということを表している。教師ラベルは、例えば、仮想自動運転下において想定される各操作子に対する操作量と乖離した、手動運転下における運転操作子８０に対する操作量を基にして導かれる制御量であってよい。

　ロジック更新部３１４は、教師データを生成すると、その教師データを基に、現状の制御ロジックＬＧを学習することで、新たな制御ロジックＬＧに更新する。

　図８は、制御ロジックＬＧの更新の様子を模式的に示す図である。例えば、手動運転下では、運転操作子８０に対する操作量は、乗員が感覚的に（無意識に）決定したものとなる。一方、仮想的な自動運転下では、運転操作子８０に対する操作量は、制御ロジックＬＧが決定したものとなる。制御ロジックＬＧを乗員の思考に近づけるためには、乗員の運転を正解として、制御ロジックＬＧを学習させる必要がある。そのため、ロジック更新部３１４は、手動運転下における運転操作子８０に対する操作量（図中、乗員操作量）を教師データとし、制御ロジックＬＧによって計算された運転操作子８０に対する操作量（図中、計算操作量）と、教師データである乗員操作量との差分Δが小さくなるように、確率論や誤差逆伝搬法などの勾配法を利用して制御ロジックＬＧを学習する。これによって、乗員の思考により近い制御ロジックＬＧに更新することができる。

　また、端末装置の画面上でスイッチＳＷ２が操作された場合、ロジック更新部３１４は、収集データに含まれる車両状態情報と外界情報とを教師データから除外する。

　また、端末装置の画面上でスイッチＳＷ３が操作された場合、情報提供部３１２は、収集データに含まれる車両状態情報や外界情報を、映像やグラフ、数値として端末装置の画面上に表示させる。これによって、開発者は、カメラ１２の画像などを目視で確認しながら、手動運転下における運転操作子８０に対する操作量（乗員操作量）と、仮想自動運転下において想定される各操作子に対する操作量（計算操作量）とが乖離しているときに、手動運転と自動運転とのどちらがより正しい運転であるのかを確認することができる。

　例えば、車線中央を維持するような目標軌道が生成された場合に、乗員がステアリングホイールを大きく操作して、自車両Ｍを隣接車線へと車線変更させた場合、認識部１３０によって認識されていない回避すべき物体や事象が自車両Ｍの前方に存在している蓋然性が高いと判断することができる。このような場合に、開発者が、カメラ１２の画像などを目視によって確認し、自車両Ｍの前方に回避すべき物体や事象が存在していることを見つけた場合、乗員の手動運転の方が正しいものと結論付けることができる。この場合、開発者は、制御ロジックＬＧを更新するために、端末装置の画面上でスイッチＳＷ１を操作して、収集データに含まれる車両状態情報と外界情報とを教師データとする。

　一方、開発者が、カメラ１２の画像などから、自車両Ｍの前方に回避すべき物体や事象が存在していることを見つけることができない場合、乗員の手動運転の方が正しいとは結論付けることができない。この場合、開発者は、状況判定が曖昧となる収集データを利用して制御ロジックＬＧを学習させないために、端末装置の画面上でスイッチＳＷ２を操作して、収集データに含まれる車両状態情報と外界情報とを教師データから除外する。

　このように、開発者が、制御ロジックＬＧの教師データとする収集データを取捨選択することで、より精度の高い（より乗員の思考に近い）制御ロジックＬＧを生成することができる。

　また、車両制御システム１０が搭載された複数の車両（自車両Ｍを含む）のそれぞれから収集データがサーバ装置３００に集約される場合、開発者は、サーバ装置３００に集約された収集データを、自身の端末装置にダウンロードし、そのダウンロードした各車両の収集データに含まれる、車両状態情報、外界情報、ユーザ操作情報、および目標軌道情報を統計的に処理することで、制御ロジックＬＧの教師データを生成してもよい。この場合、開発者は、端末装置を利用して、生成した教師データをサーバ装置３００にアップロードしてよい。ロジック更新部３１４は、開発者の端末装置から教師データがアップロードされると、その教師データを基に、現状の制御ロジックＬＧを学習することで、新たな制御ロジックＬＧに更新する。

　ロジック更新部３１４は、制御ロジックＬＧの更新が完了した場合、サーバ側通信部３０２を制御して、各車両の車両制御システム１０に、更新した制御ロジックＬＧと、アクティベーションの許可を示すアクティベート可否情報とを送信してよい。これによって、各車両の車両制御システム１０は、更新された制御ロジックＬＧをアクティベートし、自動運転を行うことができる。

　また、車両制御システム１０は、更新された制御ロジックＬＧと、アクティベーションの許可を示すアクティベート可否情報とを受信した場合、更に、更新された制御ロジックＬＧをディアクティベートしておき、そのディアクティベートした制御ロジックＬＧに基づいて仮想的な自動運転下おいて想定される自車両Ｍの挙動を導出し、その導出した挙動と、現在の手動運転下おける自車両Ｍの挙動とが互いに一致するのか否かを判定し、互いの挙動が一致すると判定した場合、ディアクティベートしておいた制御ロジックＬＧをアクティベートしてもよい。このように、サーバ装置３００によって更新された制御ロジックＬＧをすぐさまアクティベートするのではなく、一旦車両側で検証してからアクティベートしてよい。

　また、サーバ装置３００に、車両制御システム１０が搭載された複数の車両のそれぞれから収集データが集約される場合、ロジック更新部３１４は、それら収集データを比較することで、更新された制御ロジックＬＧ（各車両の記憶部１８０に格納された制御ロジックＬＧ）を更新せずに、更新された制御ロジックＬＧのアクティベートを許可するか否かを決定してもよい。

　例えば、サーバ側通信部３０２が、複数の車両のそれぞれから、ユーザ操作情報と目標軌道情報とを含む収集データを受信した場合、ロジック更新部３１４は、ユーザ操作情報が示す各車両の挙動（手動運転下の各車両の挙動）の集まりである第１母集団と、目標軌道情報が示す各車両の挙動（仮想自動運転下の各車両の挙動）の集まりである第２母集団とを互いに比較して、更新された制御ロジックＬＧのアクティベートを許可するか否かを決定してよい。

　より具体的には、ロジック更新部３１４は、第１母集団に含まれる複数の車両のそれぞれの手動運転下の挙動（第１挙動の一例）と、第２母集団に含まれる複数の車両のそれぞれの仮想自動運転下の挙動（第２挙動の一例）とが互いに一致する組み合わせの数をカウントし、カウントした組み合わせの数を、全組み合わせの数（各挙動が一致する組み合わせの数と各挙動が一致しない組み合わせの数との和）で除算した割合が所定割合（例えば９５［％］）以上である場合、更新された制御ロジックＬＧのアクティベートを許可するため、サーバ側通信部３０２を制御して、アクティベーションの許可を示すアクティベート可否情報を各車両の車両制御システム１０に送信してよい。一方、ロジック更新部３１４は、カウントした組み合わせの数を全組み合わせの数で除算した割合が所定割合未満である場合、更新された制御ロジックＬＧのアクティベートを禁止するため、サーバ側通信部３０２を制御して、アクティベーションの禁止を示すアクティベート可否情報を各車両の車両制御システム１０に送信してよい。このように、サーバ装置３００が、車両制御システム１０が搭載された複数の車両のそれぞれから収集データを取得して制御ロジックＬＧをアクティベートするか否かを決定するため、一台の車両（例えば自車両Ｍのみ）で、車両状態情報、外界情報、ユーザ操作情報、目標軌道情報といった各種情報を収集する場合よりも、より早く且つより多くの収集データをサーバ装置３００に蓄積することができるため、より短期間で制御ロジックＬＧを検証することができる。また、より多くの収集データに基づいて制御ロジックＬＧの検証を行うことで、より精度良く制御ロジックＬＧのテスト（検証）を行うことができる。

　なお、ロジック更新部３１４は、第１母集団と第２母集団とを比較する際に、開発者が乗員の手動運転の方が正しいものと結論付けることができた挙動の組み合わせの数をカウントし、そのカウントした数を全組み合わせの数で除算した割合が、所定割合（例えば５［％］）未満である場合に、更新された制御ロジックＬＧのアクティベートを許可するため、サーバ側通信部３０２を制御して、アクティベーションの許可を示すアクティベート可否情報を各車両の車両制御システム１０に送信してもよい。

　以上説明した第１実施形態によれば、情報を送信する通信装置２０（出力部の一例）と、運転操作子８０に対する操作量を車両の挙動として検出する操作検出センサ８０ａ（第１検出部の一例）と、車両の状態を検出する車両センサ４０と、車両の周辺状況を認識するために利用されるカメラ１２、レーダ装置１４、およびファインダ１６と、制御ロジックＬＧを記憶する記憶部１８０と、ディアクティベートされた制御ロジックＬＧを実行することによって、車両状態情報と外界情報とのうち少なくとも外界情報を基に（好ましくは双方を基に）、将来の車両の挙動を示す状態が要素として含まれる目標軌道を生成する行動計画生成部１４０（導出部の一例）と、手動運転下において操作検出センサ８０ａにより検出された各操作子に対する操作量と、目標軌道に含まれる各要素（速度や位置など）を制御量としたときに導かれる各操作子に対する操作量とを比較することで、手動運転下おける自車両Ｍの挙動（第１挙動の一例）と、仮想的な自動運転下おいて想定される自車両Ｍの挙動（第２挙動の一例）とが一致するか否かを判定することで、制御ロジックＬＧが正確に作動しているのか否かを判定する判定部１７４と、判定部１７４によって、制御ロジックＬＧが正確に作動していない（例えば、手動運転下おける自車両Ｍの挙動と、仮想的な自動運転下おいて想定される自車両Ｍの挙動とが互いに一致しない）と判定された場合、少なくとも車両状態情報と外界情報とを含む収集データ（出力情報の一例）を、通信装置２０を介してサーバ装置３００に送信する出力制御部１７６と、を備えることによって、開発者は、制御ロジックＬＧを詳細に検証することができる。

　また、上述した第１実施形態によれば、手動運転下おける自車両Ｍの挙動と、仮想的な自動運転下おいて想定される自車両Ｍの挙動とが一致する場合には、サーバ装置３００に収集データを送信しないため、通信データ量を少なくすることができる。

　また、上述した第１実施形態によれば、大衆車両などに搭載された車両制御システム１０から、外界情報や車両状態情報、ユーザ操作情報を収集するため、テスト車両のみでデータを収集する場合よりも、データ収集に要する時間を短くしたり、複数の走行経路や複数のユーザという観点で網羅的に（幅広い）データを収集したりすることができる。

　また、上述した第１実施形態によれば、車両制御システム１０が、各操作子に対するユーザの操作量を示すユーザ操作情報と、目標軌道に含まれる各要素（速度や位置など）を制御量としたときに導かれる各操作子に対する操作量を示す目標軌道情報と、車両状態情報と、外界情報とのうち、少なくとも外界情報を含む生データを用いて、制御ロジックＬＧの正確性を検証することができる。

　また、上述した第１実施形態によれば、制御ロジックをディアクティベートするため、手動運転下において乗員に特に意識させることなく、外界情報や車両状態情報、ユーザ操作情報を収集することができる。

　また、上述した第１実施形態によれば、手動運転下おける自車両Ｍの挙動と、仮想的な自動運転下おいて想定される自車両Ｍの挙動とが一致しない場合、すなわち、手動運転下における運転操作子８０に対する操作量と、仮想自動運転下において想定される各操作子に対する操作量とが乖離している場合に、収集データをサーバ装置３００に送信するため、乗員の運転操作が正しいものとした場合には、収集データに含まれる車両状態情報と外界情報とに対して、手動運転下における運転操作子８０に対する操作量が教師ラベル（正解データ）として対応付けることになるため、開発者が収集データを逐次確認しながら教師ラベルを付与してく作業を省略することができる。

　＜第２実施形態＞
　以下、第２実施形態について説明する。上述した第１実施形態では、アクティベート制御部１７８が、判定部１７４によって、乗員が手動運転した場合の自車両Ｍの挙動と、自動運転することを仮定した場合の自車両Ｍの挙動とが互いに一致するなどして、制御ロジックＬＧが正確に作動していると判定された場合、制御ロジックＬＧをアクティベートするものとして説明した。これに対して、第２実施形態では、アクティベート制御部１７８が、判定部１７４によって、制御ロジックＬＧが正確に作動していないと判定された場合であっても、制御ロジックＬＧをアクティベートする点で、上述した第１実施形態と異なる。以下、第１実施形態との相違点を中心に説明し、第１実施形態と共通する機能等についての説明は省略する。

　第２実施形態における判定部１７４は、制御ロジックＬＧが正確に作動していないと判定した場合、更に、認識部１３０により認識された自車両Ｍの周辺状況に基づいて、乗員による手動運転操作が所定の運転操作であるか否かを判定する。所定の運転操作とは、例えば、脇見運転や居眠り運転などの自車両Ｍの周辺の監視を怠るような運転である。

　例えば、判定部１７４は、認識部１３０により認識された前走車両と自車両ＭとのＴＴＣ（Time To Collision）が閾値未満となった場合、乗員による手動運転操作が所定の運転操作であると判定してもよいし、認識部１３０により認識された自車線中央から、所定距離以上自車両Ｍが離れた場合、乗員による手動運転操作が所定の運転操作であると判定してもよい。

　第２実施形態におけるアクティベート制御部１７８は、判定部１７４によって乗員による手動運転操作が所定の運転操作であると判定された場合、制御ロジックＬＧが正確に作動していないと判定された場合であっても、制御ロジックＬＧをアクティベートする。これによって、第２制御部１６０は、脇見運転や居眠り運転などを行っている蓋然性の高い乗員に代わって自車両Ｍを自動運転する。

　また、第２実施形態における判定部１７４は、乗員によって所定の運転操作が行われる可能性があることを考慮して、自車両Ｍが所定距離を走行するまで、あるいは所定時間が経過するまでの期間において、乗員によって所定の運転操作が行われたときの自車両Ｍの挙動（「第３挙動」の一例）と、仮想自動運転下における自車両Ｍの挙動とが一致しない回数（以下、第３非一致回数と称する）と、それらが一致する回数（以下、第３一致回数と称する）とをカウントし、第３非一致回数を全回数（第３非一致回数と第３一致回数との和）で除算した割合が、所定割合以上である場合に、制御ロジックＬＧが正確に作動していると判定し、第３非一致回数を全回数で除算した割合が、所定割合未満である場合に、制御ロジックＬＧが正確に作動していないと判定してもよい。第３非一致回数は、「第３回数」の一例であり、第３一致回数は、「第４回数」の一例である。

　第２実施形態におけるアクティベート制御部１７８は、判定部１７４によって制御ロジックＬＧが正確に作動していないと判定されたことを受けて、制御ロジックＬＧをアクティベートする。これによって、行動計画生成部１４０によって第２制御部１６０へと目標軌道情報が出力されるため、第２制御部１６０は、目標軌道情報が示す目標軌道に基づいて、自車両Ｍの操舵および速度を制御して自動運転を行う。

　以上説明した第２実施形態によれば、乗員が手動運転した場合の自車両Ｍの挙動と、自動運転することを仮定した場合の自車両Ｍの挙動とが互いに一致しないと判定した場合であっても、自車両Ｍを自動運転するため、乗員の安全性をより高めることができる。

　＜第３実施形態＞
　以下、第３実施形態について説明する。上述した第１実施形態または第２実施形態では、手動運転下における自車両Ｍの挙動と、仮想自動運転下における自車両Ｍの挙動とを比較するものとして説明した。これに対して、第３実施形態では、記憶部１８０に、更新日時が新しいバージョンの制御ロジックＬＧと、更新日時が古いバージョンの制御ロジックＬＧとが格納されており、古いバージョンの制御ロジックＬＧを基にして自車両Ｍが自動運転されている間、古いバージョンの制御ロジックＬＧを基にした実際の自動運転下の自車両Ｍの挙動と、新しいバージョンの制御ロジックＬＧを基にした仮想自動運転下における自車両Ｍの挙動とを互いに比較する点で、上述した第１実施形態および第２実施形態と異なる。以下、第１実施形態および第２実施形態との相違点を中心に説明し、第１実施形態および第２実施形態と共通する機能等についての説明は省略する。

　図９は、第３実施形態における第１制御部１２０、第２制御部１６０、および第３制御部１７０の機能構成図である。

　第３実施形態における記憶部１８０には、第１制御ロジックＬＧ１と、第２制御ロジックＬＧ２とが格納されている。第１制御ロジックＬＧ１は、更新日時が古い旧バージョンの制御ロジックＬＧであり、例えば、運転者の運転を支援するＡＤＡＳ（Advanced driver- assistance systems）を実行するためのデータ構造あるいはプログラムであってよい。第２制御ロジックＬＧ２は、更新日時が最も新しい最新バージョンの制御ロジックＬＧであり、例えば、自動運転を行うためのデータ構造あるいはプログラムであってよい。

　第１制御ロジックＬＧ１および第２制御ロジックＬＧ２のそれぞれには、辞書データと、第１ロジックと、第２ロジックとが含まれてよい。本実施形態では、第１制御ロジックＬＧ１および第２制御ロジックＬＧ２のうち、第１制御ロジックＬＧ１がアクティベートされており、第２制御ロジックＬＧ２がディアクティベートされているものとする。

　第３実施形態における認識部１３０は、例えば、第１認識部１３０ａと、第２認識部１３０ｂとを備える。

　第１認識部１３０ａは、記憶部１８０に格納された第１制御ロジックＬＧ１の辞書データを参照して、自車線や隣接車線、走路境界などを認識したり、外界情報に基づいて、自車両Ｍの周辺にある物体の状態を認識したりする。

　第２認識部１３０ｂは、記憶部１８０に格納された第２制御ロジックＬＧ２の辞書データを参照して、自車線や隣接車線、走路境界などを認識したり、外界情報に基づいて、自車両Ｍの周辺にある物体の状態を認識したりする。

　第３実施形態における行動計画生成部１４０は、例えば、第１生成部１４０ａと、第２生成部１４０ｂとを備える。

　第１生成部１４０ａは、記憶部１８０に格納された第１制御ロジックＬＧ１に基づいて目標軌道（以下、第１目標軌道と称する）を生成する。例えば、第１生成部１４０ａは、第１制御ロジックＬＧ１に含まれる第１ロジックに、カメラ１２、レーダ装置１４、ファインダ１６などのセンサの検出結果または認識部１３０の認識結果と、車両センサ４０の検出結果である車両状態情報とを入力することで、自動運転のイベントを決定し、第１制御ロジックＬＧ１に含まれる第２ロジックに、決定したイベントを表す情報を入力することで、第１目標軌道を生成する。そして、第１生成部１４０ａは、第１制御ロジックＬＧ１がアクティベートされていることから、第１制御ロジックＬＧ１に基づき生成した第１目標軌道を示す目標軌道情報を、第２制御部１６０と第３制御部１７０とに出力する。

　第２生成部１４０ｂは、記憶部１８０に格納された第２制御ロジックＬＧ２に基づいて目標軌道（以下、第２目標軌道と称する）を生成する。例えば、第２生成部１４０ｂは、第２制御ロジックＬＧ２に含まれる第１ロジックに、カメラ１２、レーダ装置１４、ファインダ１６などのセンサの検出結果または認識部１３０の認識結果と、車両センサ４０の検出結果である車両状態情報とを入力することで、自動運転のイベントを決定し、第２制御ロジックＬＧ２に含まれる第２ロジックに、決定したイベントを表す情報を入力することで、第２目標軌道を生成する。そして、第２生成部１４０ｂは、第２制御ロジックＬＧ２がディアクティベートされていることから、第２制御ロジックＬＧ２に基づき生成した第２目標軌道を示す目標軌道情報を、第３制御部１７０に出力する。

　第３実施形態における第２制御部１６０は、第１生成部１４０ａによって生成された目標軌道を、予定の時刻通りに自車両Ｍが通過するように、走行駆動力出力装置２００、ブレーキ装置２１０、およびステアリング装置２２０を制御する。

　第３実施形態におけるデータ収集部１７２は、所定の周期で、物体認識装置１８や、カメラ１２、レーダ装置１４、ファインダ１６から外界情報を収集したり、車両センサ４０から車両状態情報を収集したり、運転操作子８０の各操作検出センサ８０ａからユーザ操作情報を収集したりすることを繰り返す。また、データ収集部１７２は、第１生成部１４０ａおよび第２生成部１４０ｂのそれぞれから目標軌道情報を取得する。

　第３実施形態における判定部１７４は、第１生成部１４０ａおよび第２生成部１４０ｂのそれぞれからデータ収集部１７２により収集された目標軌道情報を互いに比較して、自車両Ｍの記憶部１８０に格納された第２制御ロジックＬＧ２が正確に作動しているのか否かを判定する。

　例えば、判定部１７４は、第１目標軌道に従ったときの自車両Ｍの挙動と、第２目標軌道に従ったときの自車両Ｍの挙動とが一致する場合、すなわち、第１制御ロジックＬＧ１に基づく自動運転下の自車両Ｍの挙動と、第２制御ロジックＬＧ２に基づく仮想自動運転下の自車両Ｍの挙動とが一致する場合、第１制御ロジックＬＧ１が正しいとする仮定の下、第２制御ロジックＬＧ２が正確に作動していると判定する。

　一方、判定部１７４は、第１目標軌道に従ったときの自車両Ｍの挙動と、第２目標軌道に従ったときの自車両Ｍの挙動とが一致しない場合、すなわち、第１制御ロジックＬＧ１に基づく自動運転下の自車両Ｍの挙動と、第２制御ロジックＬＧ２に基づく仮想自動運転下の自車両Ｍの挙動とが一致しない場合、第１制御ロジックＬＧ１が正しいとする仮定の下、第２制御ロジックＬＧ２が正確に作動していないと判定する。

　なお、第３実施形態における判定部１７４は、上述した第１実施形態と同様に、自車両Ｍが所定距離を走行するまで、あるいは所定時間が経過するまでの期間において、第１目標軌道に従ったときの自車両Ｍの挙動と、第２目標軌道に従ったときの自車両Ｍの挙動とが一致する回数をカウントし、そのカウントした一致回数を、一致しなかった回数を含む全回数で除算した割合に基づいて、第２制御ロジックＬＧ２が正確に作動しているのか否かを判定してもよい。

　また、判定部１７４は、第１制御ロジックＬＧ１が正しいとする仮定の下、第２制御ロジックＬＧ２が正確に作動しているか否かを判定するのに代えて、第２制御ロジックＬＧ２が正しいとする仮定の下、第１制御ロジックＬＧ１が正確に作動しているか否かを判定してもよい。

　第３実施形態における出力制御部１７６は、例えば、判定部１７４によって、第１制御ロジックＬＧ１が正しいとする仮定の下、第２制御ロジックＬＧ２が正確に作動していないと判定された場合、通信装置２０を制御して、サーバ装置３００に収集データを送信する。また、出力制御部１７６は、判定部１７４によって、第２制御ロジックＬＧ２が正しいとする仮定の下、第１制御ロジックＬＧ１が正確に作動していないと判定された場合、通信装置２０を制御して、サーバ装置３００に収集データを送信してもよい。

　第３実施形態におけるサーバ装置３００のサーバ側記憶部３３０には、第１制御ロジックＬＧ１および第２制御ロジックＬＧ２のうち、少なくとも第２制御ロジックＬＧ２が格納される。

　第３実施形態における情報提供部３１２は、サーバ側通信部３０２によって車両制御システム１０から収集データが受信されると、その収集データを、制御ロジックＬＧの教師データとするのか否かを問い合わせる画面を、ウェブサイトなどを介して開発者の端末装置に提供する。

　開発者は、端末装置に提供された収集データを確認し、データ収集時の車両の周囲の状況から、第２制御ロジックＬＧ２が正しく作動していたのか否かを判断する。開発者は、第２制御ロジックＬＧ２が正しく作動していたことが確認できた場合、第１制御ロジックＬＧ１が正しいとした仮定が誤りであると判断し、端末装置を利用して、サーバ装置３００に、第２制御ロジックＬＧ２が正しく作動することを示す情報を送信する。また、開発者は、第２制御ロジックＬＧ２が正しく作動していたことが確認できなかった場合、端末装置を利用して、サーバ装置３００に、第２制御ロジックＬＧ２が正しく作動しないことを示す情報を送信する。

　第３実施形態におけるロジック更新部３１４は、例えば、サーバ側通信部３０２によって開発者の端末装置から、第２制御ロジックＬＧ２が正しく作動すること示す情報が受信された場合、サーバ側通信部３０２を制御して、各車両の車両制御システム１０に、第２制御ロジックＬＧ２のアクティベーションを許可し、第１制御ロジックＬＧ１のアクティベーションを禁止することを示すアクティベート可否情報を送信する。これによって、アクティベートされる制御ロジックＬＧが、第１制御ロジックＬＧ１から、第１制御ロジックＬＧ１に比べてより良いバージョンの第２制御ロジックＬＧ２へと切り替わる。

　また、ロジック更新部３１４は、例えば、サーバ側通信部３０２によって開発者の端末装置から、第２制御ロジックＬＧ２が正しく作動しないこと示す情報が受信された場合、受信された収集データに基づいて、第２制御ロジックＬＧ２を教師あり学習によって学習して更新する。

　例えば、ロジック更新部３１４は、第１制御ロジックＬＧ１が正しいとする仮定の下、第２制御ロジックＬＧ２が正確に作動していないときに収集された収集データに基づいて教師データを生成し、その教師データを基に、第２制御ロジックＬＧ２を学習することで、第２制御ロジックＬＧ２を更新した新しいバージョンの制御ロジックＬＧ（以下、第３制御ロジックＬＧ３と称する）を生成する。

　ロジック更新部３１４は、第３制御ロジックＬＧ３を生成すると、サーバ側通信部３０２を制御して、各車両の車両制御システム１０に、第３制御ロジックＬＧ３と、第３制御ロジックＬＧ３のアクティベーションを禁止することを示すアクティベート可否情報を送信する。

　第３実施形態におけるアクティベート制御部１７８は、通信装置２０を介してサーバ装置３００から、第２制御ロジックＬＧ２のアクティベーションを許可し、第１制御ロジックＬＧ１のアクティベーションを禁止することを示すアクティベート可否情報を受信した場合、記憶部１８０に格納された第２制御ロジックＬＧ２をアクティベートし、第１制御ロジックＬＧ１をディアクティベートする。これによって、第２制御部１６０が第２目標軌道に基づいて自車両Ｍの操舵および速度を制御することが可能となり、第２制御ロジックＬＧ２に基づく自車両Ｍの自動運転が行われる。

　また、アクティベート制御部１７８は、通信装置２０を介してサーバ装置３００から、第３制御ロジックＬＧ３と、第３制御ロジックＬＧ３のアクティベーションを禁止することを示すアクティベート可否情報とを受信した場合、記憶部１８０に第３制御ロジックＬＧ３を書き込み、第３制御ロジックＬＧ３をディアクティベートする。この場合、第１認識部１３０ａおよび第１生成部１４０ａは、第１制御ロジックＬＧ１に基づき上述した処理を行い、第２認識部１３０ｂおよび第２生成部１４０ｂは、第３制御ロジックＬＧ３に基づき上述した処理を行う。この結果、第１制御ロジックＬＧ１が正しいとする仮定の下、第３制御ロジックＬＧ３が正確に作動しているか否かが判定され、第３制御ロジックＬＧ３が正確に作動していないと判定された場合、収集データがサーバ装置３００に送信される。

　なお、上述した第３実施形態において、第１制御部１２０は、第１制御ロジックＬＧ１を実行したときの処理負荷に応じて、第２制御ロジックＬＧ２を実行してよい。例えば、第２認識部１３０ｂおよび第２生成部１４０ｂは、第１認識部１３０ａおよび第１生成部１４０ａによって第１制御ロジックＬＧ１が実行されている際に、第１制御部１２０を実現するプロセッサの使用率を監視し、プロセッサの使用率が閾値以上である場合、第２制御ロジックＬＧ２を実行せず、プロセッサの使用率が閾値未満である場合、第２制御ロジックＬＧ２を実行してよい。これによって、自動運転を行うために必要な処理のリソースを確保することができる。

　また、上述した第３実施形態において、ロジック更新部３１４は、サーバ側通信部３０２によって開発者の端末装置から、第２制御ロジックＬＧ２が正しく作動しないこと示す情報が受信された場合、教師データを基に第２制御ロジックＬＧ２を学習することで、第２制御ロジックＬＧ２を更新した新しいバージョンの第３制御ロジックＬＧ３を生成するものとして説明したがこれに限られない。例えば、ロジック更新部３１４は、サーバ側通信部３０２によって開発者の端末装置から、第２制御ロジックＬＧ２が正しく作動しないこと示す情報が受信された場合、既存の第２制御ロジックＬＧ２から第３制御ロジックＬＧ３を生成するのに代えて、第２制御ロジックＬＧ２と並行して生成されるなどした他の制御ロジックＬＧを第３制御ロジックＬＧ３とすることで、既存の第２制御ロジックＬＧ２から、他の制御ロジックＬＧに置き換えてもよい。

　また、上述した第３実施形態では、第１制御ロジックＬＧ１を実行することで得られた目標軌道に基づいて自車両Ｍを自動運転させたときの車両の挙動（実挙動）と、第２制御ロジックＬＧ２を実行することで得られた目標軌道に基づいて自車両Ｍを仮想的に自動運転させたときの車両の挙動（仮想的な挙動）とを比較するものとして説明したがこれに限られず、例えば、第１制御ロジックＬＧ１で実挙動を発生させず、第１制御ロジックＬＧ１に基づく自車両Ｍの仮想的な挙動と第２制御ロジックＬＧ２に基づく自車両Ｍの仮想的な挙動とを互いに比較してもよい。

　以上説明した第３実施形態によれば、更新日時の異なる複数の制御ロジックのうち、ある更新日時の第１制御ロジックＬＧ１を実行することによって生成された第１目標軌道に基づく自車両Ｍの挙動と、第１制御ロジックＬＧ１よりも更新日時が新しい第２制御ロジックＬＧ２を実行することによって生成された第２目標軌道に基づく自車両Ｍの挙動とを比較し、第１制御ロジックＬＧ１が正しいとする仮定の下、第２制御ロジックＬＧ２が正確に作動しているか否かを判定するため、アクティベートする制御ロジックＬＧを、既にある程度の信頼性が担保された第１制御ロジックＬＧ１から、更新日時が新しい第２制御ロジックＬＧ２へと変更せずとも、第２制御ロジックＬＧ２を検証することができる。

　また、上述した第３実施形態によれば、第１制御ロジックＬＧ１が正しいとする仮定の下、第２制御ロジックＬＧ２が正確に作動していないと判定した場合に、収集データをサーバ装置３００に送信するため、開発者が、サーバ装置３００に送信された収集データを確認して、第２制御ロジックＬＧ２が正確に作動していたのかを確認することができる。開発者によって、第２制御ロジックＬＧ２が正確に作動していたことが確認された場合、第１制御ロジックＬＧ１が正しいとする仮定が誤りであり、第１制御ロジックＬＧ１に比して第２制御ロジックＬＧ２の方がより精度が高いと見做せることから、サーバ装置３００が、車両制御システム１０が搭載された各車両に、第１制御ロジックＬＧ１をディアクティベートさせ、第２制御ロジックＬＧ２をアクティベートさせるアクティベート可否情報を送信する。これによって、自車両Ｍの周囲の状況に対してより柔軟に対応可能な自動運転を行うことができる。

　［ハードウェア構成］
　図１０は、実施形態に係る自動運転制御装置１００およびサーバ装置３００のハードウェア構成の一例を示す図である。

　図示するように、自動運転制御装置１００は、通信コントローラ１００－１、ＣＰＵ１００－２、ワーキングメモリとして使用されるＲＡＭ１００－３、ブートプログラムなどを格納するＲＯＭ１００－４、フラッシュメモリやＨＤＤなどの記憶装置１００－５、ドライブ装置１００－６などが、内部バスあるいは専用通信線によって相互に接続された構成となっている。通信コントローラ１００－１は、自動運転制御装置１００以外の構成要素との通信を行う。記憶装置１００－５には、ＣＰＵ１００－２が実行するプログラム１００－５ａと制御ロジックＬＧとが格納されている。このプログラム１００－５ａは、ＤＭＡ（Direct Memory Access）コントローラ（不図示）などによってＲＡＭ１００－３に展開されて、ＣＰＵ１００－２によって実行される。これによって、第１制御部１２０、第２制御部１６０、および第３制御部１７０のうち一部または全部が実現される。

　また、サーバ装置３００は、通信コントローラ３００－１、ＣＰＵ３００－２、ワーキングメモリとして使用されるＲＡＭ３００－３、ブートプログラムなどを格納するＲＯＭ３００－４、フラッシュメモリやＨＤＤなどの記憶装置３００－５、ドライブ装置３００－６などが、内部バスあるいは専用通信線によって相互に接続された構成となっている。通信コントローラ３００－１は、自動運転制御装置１００などと通信する。記憶装置３００－５には、ＣＰＵ３００－２が実行するプログラム３００－５ａが格納されている。このプログラム３００－５ａは、ＤＭＡコントローラ（不図示）などによってＲＡＭ３００－３に展開されて、ＣＰＵ３００－２によって実行される。これによって、サーバ側制御部３１０が実現される。

　上記説明した実施形態は、以下のように表現することができる。
　車両の挙動を検出する第１検出部と、
　前記車両の周辺状況を検出する第２検出部と、
　少なくとも車両の周辺状況を示す情報が入力されると車両の挙動を示す情報を出力するように学習された第１プログラムと、ある第２プログラムとを記憶するストレージと、
　プロセッサと、を備え、
　前記プロセッサは、
　　前記第１プログラムを実行することにより、少なくとも前記第２検出部により検出された前記車両の周辺状況に基づいて、前記車両の挙動を導出し、
　　前記第２プログラムを実行することにより、ある基準時点において前記第１検出部により検出された前記車両の第１挙動と、前記基準時点において前記第２検出部により検出された前記周辺状況を基に前記第１プログラムを実行して導出した前記車両の第２挙動とを比較して、前記第１プログラムが正確に作動しているのか否かを判定する、
　ように構成されている、車両制御装置。

　以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。

　１…自動運転車開発システム、１０…車両制御システム、１２…カメラ、１４…レーダ装置、１６…ファインダ、１８…物体認識装置、２０…通信装置、３０…ＨＭＩ、４０…車両センサ、５０…ナビゲーション装置、６０…ＭＰＵ、８０…運転操作子、１００…自動運転制御装置、１２０…第１制御部、１３０…認識部、１４０…行動計画生成部、１６０…第２制御部、１６２…取得部、１６４…速度制御部、１６６…操舵制御部、１７０…第３制御部、１７２…データ収集部、］１７４…判定部、１７６…出力制御部、１７８…アクティベート制御部、１８０…記憶部、２００…走行駆動力出力装置、２１０…ブレーキ装置、２２０…ステアリング装置、３００…サーバ装置、３０２…サーバ側通信部、３１０…サーバ側制御部、３１２…情報提供部、３１４…ロジック更新部、３３０…サーバ側記憶部

Claims

　車両の挙動を検出する第１検出部と、
　前記車両の周辺状況を検出する第２検出部と、
　少なくとも車両の周辺状況を示す情報が入力されると車両の挙動を示す情報を出力する制御ロジックを記憶する記憶部と、
　前記制御ロジックを実行することによって、少なくとも前記第２検出部により検出された前記車両の周辺状況に基づいて、前記車両の挙動を導出する導出部と、
　ある基準時点において前記第１検出部により検出された前記車両の第１挙動と、前記基準時点において前記第２検出部により検出された前記周辺状況を基に前記導出部により導出された前記車両の第２挙動とを比較して、前記制御ロジックが正確に作動しているのか否かを判定する判定部と、
　を備える車両制御装置。
　車両の挙動を検出する第１検出部と、
　前記車両の周辺状況を検出する第２検出部と、
　少なくとも車両の周辺状況を示す情報が入力されると車両の挙動を示す情報を出力する複数の制御ロジックを記憶する記憶部と、
　前記複数の制御ロジックのうちのいずれかの制御ロジックを実行することによって、少なくとも前記第２検出部により検出された前記車両の周辺状況に基づいて、前記車両の挙動を導出する導出部と、
　前記複数の制御ロジックのうち、ある第１制御ロジックを実行した前記導出部により導出された前記車両の第１挙動と、前記複数の制御ロジックのうち、前記第１制御ロジックよりも更新日時が新しい第２制御ロジックを実行した前記導出部により導出された前記車両の第２挙動とを比較して、前記第２制御ロジックが正確に作動しているのか否かを判定する判定部と、
　を備える車両制御装置。
　前記第２制御ロジックを実行した前記導出部により導出された前記車両の第２挙動に基づいて、前記車両の速度および操舵を制御して前記車両を走行させる運転制御部を更に備える、
　請求項２に記載の車両制御装置。
　前記導出部は、前記第１制御ロジックを実行して前記第１挙動を導出する際の処理負荷に応じて、前記第２制御ロジックを実行して前記第２挙動を導出する、
　請求項２または３に記載の車両制御装置。
　前記判定部は、
　　前記第１挙動と前記第２挙動とが一致する場合、前記制御ロジックが正確に作動していると判定し、
　　前記第１挙動と前記第２挙動とが一致しない場合、前記制御ロジックが正確に作動していないと判定する、
　請求項１から４のうちいずれか１項に記載の車両制御装置。
　前記判定部は、
　　前記車両が所定距離を走行するまで、または所定時間が経過するまでの期間において、前記第１挙動と前記第２挙動とが一致するか否かを判定し、
　　前記期間において前記第１挙動と前記第２挙動とが一致した第１回数を、前記期間において前記第１挙動と前記第２挙動とが一致しなかった第２回数と前記第１回数との和で除算した割合が、所定割合以上である場合、前記制御ロジックが正確に作動していると判定する、
　請求項１から５のうちいずれか１項に記載の車両制御装置。
　情報を出力する出力部と、
　前記判定部により前記第１挙動と前記第２挙動とが一致しないと判定された場合、少なくとも前記第２検出部により検出された前記車両の周辺状況を示す情報を含む出力情報を、前記出力部に出力させる出力制御部と、を更に備える、
　請求項５または６に記載の車両制御装置。
　前記制御ロジックは、前記出力情報に、出力すべき車両の挙動を示す識別情報が教師ラベルとして対応付けられた教師データに基づいて学習される、
　請求項７に記載の車両制御装置。
　前記出力制御部は、前記判定部により前記第１挙動と前記第２挙動とが一致しないと判定された場合、
　　前記出力部に、前記出力情報を前記記憶部に出力させることで、前記出力情報を前記記憶部に記憶させる、
　　または、前記出力部に、前記出力情報を外部装置に出力させる、
　請求項７または８に記載の車両制御装置。
　前記判定部により前記制御ロジックが正確に作動していないと判定され、所定の条件が満たされた場合、前記第２挙動に基づいて前記車両の速度および操舵を制御して前記車両を走行させる運転制御部を更に備える、
　請求項７から９のうちいずれか１項に記載の車両制御装置。
　前記判定部は、更に、前記制御ロジックが正確に作動していないと判定した場合、前記第２検出部により検出された前記車両の周辺状況に基づいて、前記車両の乗員による運転操作が所定の運転操作であるか否かを判定し、
　前記判定部により前記乗員による運転操作が前記所定の運転操作であると判定された場合、前記第２挙動に基づいて前記車両の速度および操舵を制御して前記車両を走行させる運転制御部を更に備える、
　請求項７から１０のうちいずれか１項に記載の車両制御装置。
　前記判定部は、
　　前記車両が所定距離を走行するまで、または所定時間が経過するまでの期間において、乗員により所定の運転操作が行われたときに前記第１検出部により検出された前記車両の第３挙動と、前記第２挙動とが一致するか否かを判定し、
　　前記期間において前記第３挙動と前記第２挙動とが一致しなかった第３回数を、前記期間において前記第３挙動と前記第２挙動とが一致した第４回数と前記第３回数との和で除算した割合が、所定割合以上である場合、前記制御ロジックが正確に作動していると判定する、
　請求項７から１１のうちいずれか１項に記載の車両制御装置。
　前記出力情報の出力先の外部装置から、前記制御ロジックに関する所定の情報を受信する第１通信部と、
　前記第１通信部によって前記所定の情報が受信された場合、前記第２挙動に基づいて前記車両の速度および操舵を制御して前記車両を走行させる運転制御部と、を更に備える、
　請求項７から１２のうちいずれか１項に記載の車両制御装置。
　請求項１から１３のうちいずれか１項に記載の車両制御装置を搭載する複数の車両、および
　　前記複数の車両のそれぞれと通信して、前記複数の車両のそれぞれから前記第１挙動を示す第１情報および前記第２挙動を示す第２情報を取得する第２通信部と、
　　前記第２通信部によって取得された複数の前記第１情報が示す前記第１挙動の集合と、複数の前記第２情報が示す前記第２挙動の集合とを比較して、前記複数の車両のそれぞれに搭載された前記車両制御装置が、前記第２挙動に基づいて前記車両の速度および操舵を制御して前記車両を走行させる自動運転を行うことを許可するのか否かを決定する決定部と、
　を有するサーバ装置、
　を備える自動運転車開発システム。
　前記決定部は、
　前記第１挙動の集合と前記第２挙動の集合との中で、前記第１挙動と前記第２挙動とが互いに一致する組み合わせの数をカウントし、
　前記カウントした数を、前記第１挙動と前記第２挙動との全組み合わせの数で除算した割合が、所定割合以上である場合、前記車両制御装置が前記自動運転を行うことを許可する、
　請求項１４に記載の自動運転車開発システム。
　前記決定部は、前記車両制御装置が前記自動運転を行うことを許可した場合、前記第２通信部を制御して、前記制御ロジックを実行して導出した前記第２挙動に基づいて前記自動運転を行うことを許可する所定の情報を、前記複数の車両のそれぞれに送信する、
　請求項１４または１５に記載の自動運転車開発システム。
　車両の挙動を検出する第１検出部と、前記車両の周辺状況を検出する第２検出部と、少なくとも車両の周辺状況を示す情報が入力されると車両の挙動を示す情報を出力する制御ロジックを記憶する記憶部と、を備える車載コンピュータが、
　前記制御ロジックを実行することによって、少なくとも前記第２検出部により検出された前記車両の周辺状況に基づいて、前記車両の挙動を導出し、
　ある基準時点において前記第１検出部により検出された前記車両の第１挙動と、前記基準時点において前記第２検出部により検出された前記周辺状況を基に導出した前記車両の第２挙動とを比較して、前記制御ロジックが正確に作動しているのか否かを判定する、
　車両制御方法。
　車両の挙動を検出する第１検出部と、前記車両の周辺状況を検出する第２検出部と、少なくとも車両の周辺状況を示す情報が入力されると車両の挙動を示す情報を出力する制御ロジックを記憶する記憶部と、を備える車載コンピュータが、
　前記制御ロジックを実行することによって、少なくとも前記第２検出部により検出された前記車両の周辺状況に基づいて、前記車両の挙動を導出する処理と、
　ある基準時点において前記第１検出部により検出された前記車両の第１挙動と、前記基準時点において前記第２検出部により検出された前記周辺状況を基に導出した前記車両の第２挙動とを比較して、前記制御ロジックが正確に作動しているのか否かを判定する処理と、
　を実行させるためのプログラム。