WO2020196086A1 - 情報処理方法及び情報処理システム - Google Patents

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WO2020196086A1
WO2020196086A1 PCT/JP2020/011666 JP2020011666W WO2020196086A1 WO 2020196086 A1 WO2020196086 A1 WO 2020196086A1 JP 2020011666 W JP2020011666 W JP 2020011666W WO 2020196086 A1 WO2020196086 A1 WO 2020196086A1
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WO
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vehicle
information processing
information
route
score
Prior art date
Application number
PCT/JP2020/011666
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English (en)
French (fr)
Inventor
遼太 大西
弘章 浦部
本田　義雅
Original Assignee
パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ
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Publication date
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Priority to CN202080006080.5A priority patent/CN112997226A/zh
Priority to JP2021509119A priority patent/JPWO2020196086A1/ja
Publication of WO2020196086A1 publication Critical patent/WO2020196086A1/ja
Priority to US17/308,578 priority patent/US20210255632A1/en

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    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G05D1/0214—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory in accordance with safety or protection criteria, e.g. avoiding hazardous areas
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/02—Reservations, e.g. for tickets, services or events
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
    • B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
    • B60W60/0011—Planning or execution of driving tasks involving control alternatives for a single driving scenario, e.g. planning several paths to avoid obstacles
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/0088—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots characterized by the autonomous decision making process, e.g. artificial intelligence, predefined behaviours
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06315—Needs-based resource requirements planning or analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles

Definitions

  • This disclosure relates to information processing methods and information processing systems.
  • Patent Document 1 when it is determined that there is warning history information indicating a factor of accident risk of a moving object, screen data including a warning symbol displayed at a position indicated by map information included in the warning history information is displayed.
  • An accident risk visualization system including an accident risk visualization processing unit to be generated and an accident risk display unit that displays a screen based on screen data received from the accident risk visualization processing unit is disclosed.
  • Patent Document 2 a specific value is provided based on a comparison result between the aggregated value of the traveling speed data collected for the first vehicle group and the aggregated value of the traveling speed data collected for the second vehicle group.
  • An information processing device including an evaluation unit that evaluates the degree of risk of an area is disclosed.
  • JP-A-2018-032343 Japanese Patent No. 6501258
  • an object of the present disclosure is to provide an information processing method and an information processing system capable of suppressing a decrease in operation efficiency while ensuring the safety of driving by an autonomous vehicle.
  • the information processing method is an information processing method executed by a computer, which acquires specifications related to automatic driving of an autonomous driving vehicle, acquires a route for delivering a person, and obtains the specifications and the above specifications. Based on the route, the operation design area of the autonomous driving vehicle is determined, and the determined operation design area is output.
  • a recording medium such as a system, a method, an integrated circuit, a computer program, or a computer-readable CD-ROM, and the system, the method, and the like. It may be implemented using any combination of integrated circuits, computer programs and recording media.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an information processing system according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the information processing system according to the embodiment.
  • FIG. 3 is a flowchart showing an example of the operation of the process for determining the operation design area.
  • FIG. 4 is a flowchart showing an example of the operation of the process of updating the running risk score and the ODD.
  • FIG. 5 is a flowchart showing an example of another operation regarding the process of updating the running risk score and the ODD.
  • the information processing method is an information processing method executed by a computer, which acquires specifications related to automatic driving of an autonomous driving vehicle, acquires a route for delivering a person, and obtains the specifications and the above specifications. Based on the route, the operation design area of the autonomous driving vehicle is determined, and the determined operation design area is output.
  • the information processing system is acquired from a specification management unit that manages specifications related to automatic driving of an autonomous driving vehicle, a route calculation unit that calculates a route for delivering a person, and the specification management unit.
  • An operation design area determination unit that determines an operation design area of the autonomous driving vehicle based on the specifications and the route acquired from the route calculation unit, and an output unit that outputs the determined operation design area are provided. ..
  • This information processing system also has the same effects as described above.
  • the information processing method acquires a driving risk indicating the possibility of hindering the traveling of the autonomous driving vehicle on the route, and in determining the operation design area, the specifications and the route are determined. Based on the driving risk, the operation design area of the autonomous vehicle is determined.
  • the performance of the autonomous driving vehicle is high, it is unlikely to be affected by the driving risk, so that a relatively relaxed operation design area is determined for this autonomous driving vehicle.
  • a relatively limited operation design area is determined. In this way, since the influence of the driving risk on each autonomous vehicle is different, the operation design area in which the driving risk is suppressed is determined for each autonomous vehicle. Therefore, it is possible to suppress a decrease in operation efficiency while ensuring the safety of traveling by the autonomous vehicle.
  • the driving risk score corresponding to the specification is acquired, and the operation design area of the autonomous driving vehicle is determined according to the score. decide.
  • the operation design area can be set according to the degree of driving risk with respect to the specifications of automatic driving.
  • the information processing method acquires the traveling history of the autonomous driving vehicle and updates the score based on the traveling history.
  • the operation design area determined according to the score can be optimized.
  • an event during the running of the autonomous driving vehicle is extracted based on the travel history, and the score is updated according to the extracted event. ..
  • the driving risk score is updated based on the driving history of the autonomous driving vehicle, so that the operation design area is updated to be suitable for the autonomous driving vehicle. Therefore, it is possible to optimize the safety and efficiency for each of the plurality of autonomous vehicles based on the driving results.
  • the traveling history is the traveling history of the autonomous driving vehicle on the route on which the autonomous driving vehicle traveled or on a similar route similar to the route.
  • the driving risk score is updated based on the driving history of the autonomous driving vehicle itself, so that the appropriate operation design area for the autonomous driving vehicle can be determined.
  • the score is updated based on the travel history of similar routes, it is possible to determine an appropriate operation design area to some extent even for a route on which the autonomous driving vehicle has not yet traveled.
  • the traveling history is the traveling control history which is the driving control result of the autonomous driving vehicle, or the external environment of the autonomous driving vehicle when the autonomous driving vehicle is traveling. Includes driving environment history.
  • the accuracy and accuracy of the driving risk score can be further improved based on the driving control history or the driving environment history.
  • the previous operation design area is updated according to the update status of the score.
  • the operation design area can be updated according to the update of the score. Therefore, the operation design area can be updated according to the presence / absence of update or the content of update.
  • the operation design area in the determination of the operation design area, when the score after the update is lower than the score before the update, a proposal for weakening the restriction of the operation design area is notified and the proposal is made. According to the response to, the operation design area is determined to be less restricted than the previous operation design area.
  • the driving risk score becomes low, it is possible to notify the administrator of the autonomous driving vehicle (or the autonomous driving system) that the restriction of the operation design area is weakened. Since weakening the restrictions in the operation design area may reduce safety, it is conceivable to ask the manager to make a decision. Therefore, in this configuration, the restrictions on the operation design area are weakened according to the response from the administrator. Therefore, it is possible to suppress a decrease in operation efficiency while ensuring the safety of the autonomous driving vehicle.
  • the operation design area in the determination of the operation design area, if the score after the update is higher than the score before the update, a proposal is made to strengthen the restriction of the operation design area, or before.
  • the operation design area is determined to be more restrictive than the operation design area.
  • the information processing method notifies the proposal for updating the infrastructure on the route according to the updating status of the score.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an information processing system 1 according to an embodiment.
  • the information processing system 1 is a system capable of dispatching an automatic driving vehicle 5 which is a vehicle having an automatic driving function and a manual driving function to a user at a request of the user.
  • the information processing system 1 acquires information indicating the departure date and time, the departure place, the destination, etc. from the user who uses the terminal device 3 or the like, and based on the acquired information, dispatches the autonomous driving vehicle 5 according to the user. can do.
  • the automatic driving vehicle 5 transitions from the automatic driving state to the manual driving state, or from the manual driving state to the automatic driving state.
  • the information processing system 1, the terminal device 3, the one or more automatic driving vehicles 5, and the administrator terminal 7 constitute an automatic driving system.
  • the user is an example of a person who uses the information processing system 1.
  • the information processing system 1 is applied to a shared usage mode in which the autonomous driving vehicle 5 is provided for, for example, a ride sharing service (Ride-sharing Service), a ride hailing service (Ride-hairing Service), and the like.
  • a ride sharing service (Ride-sharing Service)
  • a ride hailing service (Ride-hairing Service)
  • the like for example, a ride sharing service (Ride-sharing Service), a ride hailing service (Ride-hairing Service), and the like.
  • Ride sharing service is a general term for services that connect users who want to ride in this vehicle by using the vehicle as a means of transportation.
  • ride sharing is a carpooling of vehicles that a user who wishes to move to a destination delivers from the departure point to the destination or a position approaching the destination by riding on a vehicle on which another user is riding. is there.
  • the ride hailing service is a service that allows a user who wishes to move to a destination to deliver from the desired destination to the destination by requesting the vehicle to be dispatched to the desired destination using the vehicle as a means of transportation.
  • the ride hailing service as well, it is possible to provide a ride sharing service by further boarding another user when delivering from the desired destination to the destination.
  • the configuration of the information processing system 1 will be specifically explained.
  • the information processing system 1 includes a processing control unit 21, a travel data management unit 22, a risk estimation unit 23, a route calculation unit 24, an ODD (Operating Design Domine) determination unit 25, an operation planning unit 26, and vehicle management.
  • a vehicle allocation control unit 28, a vehicle allocation control unit 28, and a communication unit 29 are provided.
  • the processing control unit 21 sets the operation design area (hereinafter, may be referred to as ODD) of the autonomous driving vehicle 5 by acquiring the traveling history, the event information, and the vehicle ID from the autonomous driving vehicle 5 via the communication unit 29.
  • This is a processing unit that controls the driving data management unit 22, the risk estimation unit 23, the route calculation unit 24, the operation planning unit 26, and the like.
  • the processing control unit 21 acquires this information from the autonomous driving vehicle 5 traveling on the route at predetermined period intervals.
  • the processing control unit 21 outputs the travel history and the vehicle ID to the travel data management unit 22, and outputs the event information to the risk estimation unit 23.
  • the traveling history is the traveling history of the autonomous driving vehicle 5 on the route traveled by the autonomous driving vehicle 5.
  • the running history includes a running control history, a running environment history, and the like.
  • the travel control history is information indicating the travel control results of the autonomous driving vehicle 5, such as speed, acceleration, deceleration, power consumption, steering angle, number of sudden braking, and travel time.
  • the driving environment history includes the weather, the presence or absence of road construction, the congestion status of the road, the width of the road, the number of people walking on the road, the presence or absence of an accident, the brightness of the road, the number of spectacular hats, etc.
  • Information about the road environment in other words, the external environment.
  • the information on driving control and the information on the road environment include the points and times corresponding to the information.
  • the vehicle ID is an identifier that identifies the autonomous driving vehicle 5.
  • the vehicle ID is associated with the travel history and event information.
  • the event includes an incident that may lead to a serious incident such as an accident, or an accident such as an accident.
  • the event information includes the point and time when the event occurred.
  • the traveling history may be the traveling history of the autonomous driving vehicle 5 on a similar route similar to the route traveled by the autonomous driving vehicle 5.
  • a similar route means a route in which the shape of the route, the length of the route, and the traveling environment (brightness, congestion degree, etc.) of the route are similar.
  • the processing control unit 21 acquires the user's reservation information from the terminal device 3 via the communication unit 29, the processing control unit 21 obtains the departure place information indicating the user's departure place and the user's destination included in the reservation information.
  • the indicated destination information is transmitted to the route calculation unit 24.
  • the processing control unit 21 provides operation planning unit with departure place information, destination information, departure time information indicating the time of departure from the departure place, and arrival time information indicating the arrival time of arrival at the destination, which are included in the reservation information. Output to 26.
  • the output of the departure time and the arrival time is arbitrary.
  • the reservation information includes departure place information, destination information, departure time information, arrival time information, user's request information, skill information indicating driving skill, etc. for the user who is planning to get on the autonomous driving vehicle 5.
  • the request information is, for example, information indicating the vehicle type of the autonomous driving vehicle 5, the maximum number of passengers, the body size, the presence or absence of a non-smoking vehicle, and the like.
  • Skill information is information indicating whether or not the autonomous driving vehicle 5 can be driven (for example, whether or not it has a driver's license) when the autonomous driving vehicle 5 shifts to the manual driving state, information such as total driving time, etc. is there.
  • the processing control unit 21 sends candidate information indicating the candidate for the autonomous driving vehicle 5 according to the user's reservation information to the communication unit 29. It is output to the terminal device 3 via.
  • the travel data management unit 22 manages the travel history of the plurality of autonomous vehicles 5 by acquiring the travel history and the vehicle ID from the processing control unit 21.
  • the travel data management unit 22 outputs the travel history of the corresponding autonomous driving vehicle 5 in response to the request of the ODD determination unit 25.
  • the risk estimation unit 23 estimates the travel risk on the route based on the travel history of the autonomous driving vehicle 5 managed by the travel data management unit 22. Specifically, the risk estimation unit 23 generates event information from the travel history. The risk estimation unit 23 estimates the running risk of the autonomous driving vehicle 5 for the route indicated by the route information based on the generated event information. Driving risk is indicated as a score indicating the presence or absence of risk or the degree of risk. Here, the traveling risk is the possibility of hindering the traveling of the autonomous driving vehicle 5 when the autonomous driving vehicle 5 travels on the route. The high driving risk is expressed as a score. The score is an index showing the high driving risk, and is calculated for each specification of the autonomous driving vehicle 5.
  • the risk estimation unit 23 calculates a driving risk score according to the vehicle specifications based on the acquired driving history. Specifically, the risk estimation unit 23 generates event information based on the travel history, and calculates a travel risk score for each vehicle specification according to the generated event information. For example, for each vehicle spec, a score is calculated according to the number of incidents.
  • the risk estimation unit 23 maps the driving risk to the map shown in the map information.
  • the risk estimation unit 23 generates risk map information which is a map to which the driving risk is mapped, and outputs the generated risk map information to the ODD determination unit 25.
  • the map information is information stored in advance in the information processing system 1.
  • the risk estimation unit 23 may use preset risk map information.
  • the risk estimation unit 23 may update the risk map information. Specifically, the risk estimation unit 23 acquires the travel history acquired by the ODD determination unit 25 from the ODD determination unit 25, and determines the travel risk shown in the generated risk map information and the travel risk estimated from the travel history. To compare. When the driving risk shown in the risk map information is different from the driving risk estimated from the driving history, the risk estimation unit 23 updates the driving risk shown in the risk map information.
  • the risk estimation unit 23 acquires the driving history and updates the driving risk score according to the vehicle specifications based on the acquired driving history. Specifically, the risk estimation unit 23 generates event information based on the running history, and updates the running risk score according to the generated event information. For example, the risk estimation unit 23 adds a score when an incident occurs a predetermined number of times or more in a predetermined period, and subtracts a score when an incident does not occur continuously for a predetermined period. Since the driving risk may change at the same time and in the same place due to changes in the external environment, etc., the risk estimation unit 23 updates the risk map information by updating the driving risk score shown in the risk map information. To do. The risk estimation unit 23 outputs the updated risk map information to the ODD determination unit 25.
  • the route calculation unit 24 When the route calculation unit 24 acquires the departure place information and the destination information from the processing control unit 21, it calculates a route candidate for delivering the user.
  • the route calculation unit 24 calculates one or more routes from the user's departure point to the destination based on map information stored in, for example, a storage device (not shown). For example, the route calculation unit 24 calculates candidates for a plurality of routes, such as a route that is the shortest distance from the user's departure point to the destination, and a detour route that is calculated according to the road condition.
  • the route calculation unit 24 outputs the calculated route information, which is a candidate for the route, to the ODD determination unit 25 via the operation planning unit 26.
  • ODD determination unit 25 determines the ODD of the autonomous driving vehicle 5 as an operation design area determination unit.
  • ODD is a condition in which the autonomous driving system is designed to function. Conditions include geography, roads, environment, traffic conditions, speed, temporary limits, and driving modes.
  • the ODD is set so that the automatic driving system operates normally when all the conditions are satisfied. In other words, it can be said that the autonomous driving system is designed so as not to deviate from the ODD. If any of the conditions is not satisfied, the automatic operation may be hindered. Therefore, it is required to switch to the manual operation state or stop the driving.
  • the ODD determination unit 25 determines the ODD of the autonomous driving vehicle 5 according to each route based on the vehicle spec information and the route information. Specifically, the ODD determination unit 25 determines the ODD based on the vehicle specifications and the travel risk of the route. More specifically, the ODD determination unit 25 acquires a driving risk score corresponding to the vehicle specifications, and determines the ODD according to the score. For example, the ODD determination unit 25 acquires a score corresponding to the vehicle specifications, which is a running risk score calculated by the risk estimation unit 23 for the route indicated by the route information, and determines the ODD according to the score. A score may be calculated for each section of the route, and an ODD may be determined for each section according to the score. The ODD determination unit 25 outputs the ODD determined for each route and the autonomous driving vehicle 5 to the operation planning unit 26.
  • the ODD determination unit 25 updates the previous ODD according to the update status of the driving risk score in the determination of the ODD.
  • the ODD determination unit 25 transmits (notifies) a proposal for weakening the restriction of the ODD to the administrator terminal 7.
  • the ODD determination unit 25 receives the permission response to the proposal from the administrator terminal 7, the ODD determination unit 25 determines the ODD with less restrictions than the previous ODD according to the permission response to the proposal.
  • the ODD determination unit 25 proposes to strengthen the restriction of the ODD, or determines the ODD to strengthen the constraint than the previous ODD. ..
  • the ODD determination unit 25 updates the ODD to 20 km / h if the score deteriorates, and updates the ODD to 30 km / h if the score improves.
  • the operation planning unit 26 manages the operation of the plurality of autonomous vehicles 5.
  • the operation planning unit 26 When the operation planning unit 26 acquires the ODD from the ODD determination unit 25, the operation planning unit 26 generates temporary operation plan information when the autonomous driving vehicle 5 travels on the route based on the determined ODD.
  • the operation planning unit 26 generates candidate information including candidate autonomous vehicles 5 and routes and their provisional operation plan information.
  • the operation planning unit 26 transmits (notifies) candidate information to the terminal device 3 via the processing control unit 21 and the communication unit 29.
  • the operation plan information is a departure place, a destination, a departure time, a destination time, a traveling time, a boarding fee, and the like.
  • the candidate information may include information on advantages or disadvantages. For example, there are boarding time, fitness for the requested time zone, quietness, seat quality, usage fee, and the like.
  • the candidate information may include a demerit instead of or together with the merit.
  • the operation planning unit 26 acquires the decision information indicating the autonomous driving vehicle 5 and the route desired by the user as a response to the candidate information from the terminal device 3 via the communication unit 29 and the processing control unit 21.
  • the operation planning unit 26 determines the operation plan information based on the autonomous driving vehicle 5 and the route shown in the decision information.
  • the operation planning unit 26 outputs a proposal for updating the infrastructure according to the update status of the score. Specifically, at a predetermined point on the map shown in the risk map information, if the score increases or the score becomes higher than the threshold value each time it is updated, there may be some problem at the predetermined point.
  • the operation planning unit 26 generates proposal information that proposes an update of the infrastructure at the predetermined point. Proposed information includes the predetermined location, score update status, infrastructure repair, expansion, new installation, etc. Infrastructure includes roads, white lines, guardrails, signs, traffic lights, sidewalks, railroad crossings, curved mirrors, etc.
  • the operation planning unit 26 transmits the generated proposal information to the administrator terminal 7 via the communication unit 29 and the like.
  • the vehicle management unit 27 manages the specifications related to the automatic driving of the plurality of autonomous driving vehicles 5 as the specification management unit.
  • the specifications related to automatic driving are the vehicle type, traveling ability, sensing ability, and processing ability of the automatic driving vehicle 5.
  • Vehicle types include vehicle categories such as sedans and wagons, sizes, and shapes.
  • the traveling ability includes acceleration force, maximum speed, braking force, turning ability such as minimum turning radius, and the like.
  • Sensing capabilities include sensing distance, sensing angle, resolution, sensing target, and the like. Note that the sensing may include detection of an object, a scene, or the like.
  • the processing capacity includes processing speed, number of simultaneous processing tasks, storage capacity, and the like.
  • the vehicle management unit 27 outputs vehicle specification information indicating the specifications of the autonomous driving vehicle 5 in response to the request of the ODD determination unit 25.
  • the vehicle allocation control unit 28 instructs the automatic driving vehicle 5 to allocate the automatic driving vehicle 5 indicated by the operation plan information via the communication unit 29. Send a command. That is, the vehicle allocation control unit 28 allocates the autonomous driving vehicle 5 shown in the vehicle information to the time indicated in the departure time information and the departure place indicated in the departure place information.
  • the vehicle allocation instruction command includes vehicle information, route information on which the autonomous vehicle 5 is scheduled to travel, departure place information, destination information, departure time information, arrival time information, and the like.
  • the vehicle allocation control unit 28 transmits a vehicle allocation instruction command to the autonomous driving vehicle 5, and also transmits reservation result information to the terminal device 3 via the communication unit 29.
  • the reservation result information indicates the result of determining the reservation of the vehicle allocation that satisfies the conditions such as the desired autonomous vehicle 5, route information, departure place information, destination information, departure time information, and arrival time information desired by the user. Information.
  • the communication unit 29 communicates wirelessly or by wire with the terminal device 3 and the autonomous driving vehicle 5 via a network (not shown).
  • the communication unit 29 transmits (outputs) candidate information to the terminal device 3 as an output unit.
  • the communication unit 29 receives the reservation information from the terminal device 3 and the decision information from the terminal device 3.
  • the communication unit 29 transmits a vehicle allocation instruction command to the autonomous driving vehicle 5, transmits reservation result information to the terminal device 3, and proposes.
  • Information is transmitted to the administrator terminal 7. Further, the communication unit 29 may transmit the reservation result information to the administrator terminal 7.
  • the communication unit 29 is an example of a notification unit.
  • the terminal device 3 is a personal computer, a smartphone, a tablet terminal, or the like that is communicably connected to the information processing system 1 via a network or the like.
  • the terminal device 3 receives the reservation input for the allocation of the autonomous driving vehicle 5 from the user, thereby transmitting the reservation information to the information processing system 1 and receiving the candidate information generated by the operation planning unit 26. Further, the terminal device 3 displays the autonomous driving vehicle 5 and the route candidate shown in the received candidate information.
  • the terminal device 3 generates decision information indicating the autonomous driving vehicle 5 and the route decided by the user via the operation unit, and transmits the generated decision information to the information processing system 1.
  • the terminal device 3 when the terminal device 3 acquires the reservation result information, the terminal device 3 receives conditions such as a desired autonomous vehicle 5, route information, departure place information, destination information, departure time information, and arrival time information desired by the user. And output.
  • the output may be a notification using display, voice output, or the like.
  • the self-driving car 5 is a vehicle that is communicably connected to the information processing system 1 via a network or the like.
  • the self-driving car 5 transitions from the automatic driving state to the manual driving state or from the manual driving state to the automatic driving state according to the traveling environment.
  • the autonomous driving vehicle 5 urges the user to perform manual driving in order to switch to manual driving in an environment where automatic driving is difficult.
  • the administrator terminal 7 is a personal computer, a smartphone, a tablet terminal, or the like that is communicably connected to the information processing system 1 via a network or the like.
  • the administrator terminal 7 acquires the proposal information from the ODD determination unit 25, the administrator terminal 7 presents the acquired proposal information to the administrator.
  • the proposal information includes a proposal for updating the infrastructure as described above, as well as a proposal for changing the ODD described later.
  • the administrator terminal 7 presents the proposal information, it is possible to increase the possibility that the operation efficiency of the autonomous driving vehicle 5 will be improved.
  • the administrator terminal 7 presents a proposal for changing the ODD acquired from the information processing system 1. For example, when the administrator terminal 7 acquires a proposal for weakening the restriction of the ODD from the information processing system 1, the administrator terminal 7 presents the proposal and requests the administrator to determine whether or not to allow the change of the ODD. If the administrator permits the change, the administrator terminal 7 transmits a permission response to the proposal to the information processing system 1. If the administrator rejects the change, the administrator terminal 7 transmits a rejection response to the proposal to the information processing system 1.
  • FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the information processing system 1 in the embodiment.
  • the user operates the terminal device 3 to input reservation information such as the user's departure place and the user's destination.
  • the terminal device 3 transmits the reservation information to the information processing system 1. It should be noted that at least one of the departure time at the departure point and the arrival time at the destination is optionally input.
  • the processing control unit 21 of the information processing system 1 determines whether or not the reservation information has been acquired (S11). When the processing control unit 21 does not acquire the user's reservation information (NO in S11), the information processing system 1 ends the processing.
  • the route calculation unit 24 acquires the departure place information and the destination information from the processing control unit 21.
  • the route calculation unit 24 calculates one or more routes from the user's departure place to the destination based on the map information, the departure place information, and the destination information stored in the storage device or the like. That is, the route calculation unit 24 calculates a route candidate for delivering the user (S12).
  • the route calculation unit 24 outputs the calculated route information, which is a candidate for the route, to the ODD determination unit 25 via the operation planning unit 26.
  • the ODD determination unit 25 acquires vehicle specification information corresponding to the vehicle ID of one or more autonomous vehicles 5 for allocation to the delivery of the user from the plurality of autonomous vehicles 5 from the vehicle management unit 27 (S13).
  • the ODD determination unit 25 acquires the travel history of the autonomous driving vehicle 5 from the travel data management unit 22 (S14).
  • the risk estimation unit 23 generates event information from the travel history of the autonomous driving vehicle 5 managed by the traveling data management unit 22, and based on the generated event information, the driving of the autonomous driving vehicle 5 about the route indicated by the route information. Estimate the risk.
  • the risk estimation unit 23 maps the estimated driving risk of the autonomous vehicle 5 to the map shown in the map information.
  • the risk estimation unit 23 generates risk map information which is a map to which the driving risk is mapped, and outputs the generated risk map information to the ODD determination unit 25.
  • the ODD determination unit 25 acquires the risk map information of the autonomous driving vehicle 5 (S15).
  • steps S12 and S13 may be performed in parallel.
  • the ODD determination unit 25 determines the ODD of each of the one or more autonomous vehicles 5 based on the driving risk score shown in the risk map information (S16).
  • the ODD determination unit 25 outputs the determined ODD to the operation planning unit 26.
  • the operation planning unit 26 acquires the ODD determined by the ODD determination unit 25
  • the operation planning unit 26 generates operation planning information according to the ODD.
  • the operation planning unit 26 generates candidate information including candidate autonomous vehicles 5 and routes and their provisional operation plan information.
  • the operation planning unit 26 transmits the candidate information to the terminal device 3 via the processing control unit 21 and the communication unit 29.
  • the terminal device 3 When the terminal device 3 acquires the candidate information, the terminal device 3 displays the acquired candidate information. As a result, the user selects the desired autonomous vehicle 5, route, and the like from the notified candidate information.
  • the terminal device 3 transmits the decision information in which the autonomous driving vehicle 5 and the route candidate are determined to the information processing system 1.
  • the terminal device 3 may transmit the decision information to the administrator terminal 7.
  • the information processing system 1 determines whether or not the decision information has been acquired (S17).
  • the information processing system 1 If the information processing system 1 does not acquire the decision information (NO in S17), the information processing system 1 returns the process to step S17. If the information processing system 1 does not acquire the decision information even after the lapse of the specified period, the information processing system 1 may end the process.
  • the operation planning unit 26 of the information processing system 1 outputs the decision information to the vehicle allocation control unit 28.
  • the vehicle allocation control unit 28 acquires the decision information from the operation planning unit 26
  • the vehicle allocation control unit 28 issues a vehicle allocation instruction command to the autonomous driving vehicle 5 via the communication unit 29 in order to allocate the autonomous driving vehicle 5 shown in the acquired decision information.
  • the vehicle allocation control unit 28 controls the autonomous driving vehicle 5 shown in the vehicle information of the determination information so as to allocate the vehicle to the departure place (S18).
  • the autonomous driving vehicle 5 that has received the vehicle allocation instruction command moves so as to arrive at the departure place at the departure time.
  • the operation planning unit 26 determines whether or not to propose the update of the infrastructure according to the update status of the driving risk score shown in the risk map information (S19). For example, in the risk map information, a point where the score is extremely high, a point where the score increases each time the score is updated, and the like are considered to be points where there is some problem. In other words, at points where the driving risk score shown in the risk map information is equal to or higher than the specified value, the score above the specified value is continuous for a predetermined period, or the number of times the score exceeds the specified value is greater than or equal to the specified number. , It is a point where there is some problem.
  • the operation planning unit 26 determines that the update is proposed (YES in S19), and outputs the infrastructure update proposal according to the score update status. That is, the operation planning unit 26 generates proposal information that proposes the update of the corresponding point. If it is determined not to propose the update (NO in S19), the information processing system 1 ends the process.
  • the operation planning unit 26 transmits the generated proposal information to the administrator terminal 7 (S20). Then, the information processing system 1 ends the process.
  • FIG. 3 is a flowchart showing an example of the operation of the process for determining the ODD.
  • the risk estimation unit 23 calculates a driving risk score based on the risk map information and the vehicle spec information (S31). Specifically, the risk estimation unit 23 calculates a driving risk score according to the vehicle specifications of the autonomous driving vehicle 5 according to the driving risk and the vehicle specifications mapped to the risk map information.
  • the risk estimation unit 23 calculates the running risk score lower than the vehicle specifications of the self-driving car 5.
  • the risk estimation unit 23 calculates the running risk score higher than the vehicle specifications of the self-driving car 5.
  • the risk estimation unit 23 acquires the travel history of the autonomous driving vehicle 5 from the travel data management unit 22, and updates the travel risk score based on the acquired travel history (S32).
  • the ODD determination unit 25 determines the ODD of the autonomous vehicle 5 according to the score according to the vehicle specifications of the autonomous vehicle 5 (S33).
  • FIG. 4 is a flowchart showing an example of the operation of the process of updating the driving risk score and the ODD.
  • the risk estimation unit 23 determines whether or not an event has occurred (exists) based on the travel history of the autonomous driving vehicle 5 (S41). For example, the risk estimation unit 23 determines whether or not an accident such as a sudden braking or a favorable hat or an accident such as an accident has occurred.
  • the risk estimation unit 23 adds a predetermined value to the running risk score at the point where the event has occurred (S42).
  • the ODD determination unit 25 transmits a proposal for strengthening the restrictions on the ODD to the administrator terminal 7 via the communication unit 29 based on the score shown in the updated risk map information (S43).
  • the ODD determination unit 25 determines whether or not a permission response to the transmitted proposal has been received (S44).
  • the ODD determination unit 25 determines the ODD of the event occurrence point according to the driving risk score added by the risk estimation unit 23. Update. Specifically, the ODD determination unit 25 determines the ODD with stronger restrictions than the previous ODD because the score after the update is higher than the score before the update (S45).
  • the information processing system 1 processes the process next to the flowchart. Proceed to the processing of.
  • FIG. 5 is a flowchart showing an example of another operation regarding the process of updating the driving risk score and the ODD.
  • the risk estimation unit 23 determines whether or not an event has occurred within a specified period based on the travel history (S51).
  • the risk estimation unit 23 subtracts the running risk score at the point where the event has occurred by a predetermined value (S52). When the actual score is lower than the default score, the score can be brought closer to the actual value.
  • the ODD determination unit 25 transmits a proposal for weakening the restriction of the ODD to the administrator terminal 7 via the communication unit 29 based on the score shown in the updated risk map information (S53).
  • the ODD determination unit 25 determines whether or not a permission response to the transmitted proposal has been received (S54).
  • the ODD determination unit 25 determines the ODD of the event occurrence point according to the driving risk score subtracted by the risk estimation unit 23. Update. Specifically, the ODD determination unit 25 determines the ODD with less restrictions than the previous ODD because the score after the update is lower than the score before the update (S55).
  • the information processing system 1 processes the processing in the flowchart. Proceed to the next process of.
  • the ODD can be determined according to the specifications and the route of the autonomous driving vehicle 5. According to this, it is possible to determine the operation design area according to the specifications of the autonomous driving vehicle as well as the route. As a result, for example, even on the same route, different ODDs can be set between the high-performance autonomous vehicle 5 determined by the specifications and the low-performance autonomous vehicle 5. Specifically, if the performance of the autonomous driving vehicle 5 is high, it is unlikely to be affected by the running risk. Therefore, a relatively relaxed ODD is determined for the autonomous driving vehicle 5. Further, if the performance of the self-driving car 5 is low, it is easily affected by the running risk, so a relatively limited ODD is determined. In this way, different ODDs can be determined for each vehicle specification for the same driving risk. Therefore, it is possible to suppress a decrease in operation efficiency while ensuring the safety of traveling by the autonomous driving vehicle 5.
  • the information processing method and the information processing system according to each of the above embodiments are realized by a program using a computer, and such a program may be stored in a storage device.
  • each processing unit included in the information processing method and the information processing system according to each of the above embodiments is typically realized as an LSI which is an integrated circuit. These may be individually integrated into one chip, or may be integrated into one chip so as to include a part or all of them.
  • the integrated circuit is not limited to the LSI, and may be realized by a dedicated circuit or a general-purpose processor.
  • An FPGA Field Programmable Gate Array
  • a reconfigurable processor that can reconfigure the connection and settings of the circuit cells inside the LSI may be used.
  • each component may be configured by dedicated hardware or may be realized by executing a software program suitable for each component.
  • Each component may be realized by a program execution unit such as a CPU or a processor reading and executing a software program recorded on a recording medium such as a hard disk or a semiconductor memory.
  • the division of the functional block in the block diagram is an example, and a plurality of functional blocks can be realized as one functional block, one functional block can be divided into a plurality of functional blocks, and some functions can be transferred to other functional blocks. You may. Further, the functions of a plurality of functional blocks having similar functions may be processed by a single hardware or software in parallel or in a time division manner.
  • each step in the flowchart is executed is for the purpose of exemplifying the present disclosure in detail, and may be an order other than the above. Further, a part of the above steps may be executed at the same time (parallel) with other steps.
  • the present disclosure can be applied to an autonomous vehicle, a device for remotely controlling an autonomous vehicle, a terminal device for presenting the state of an autonomous vehicle, or a system including these.

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Abstract

情報処理方法は、コンピュータにより実行される方法であって、自動運転車（５）の自動運転に関する仕様を取得し、ユーザを配送するためのルートを取得し、仕様及びルートに基づいて、自動運転車（５）の運行設計領域を決定し、決定した運行設計領域を出力する。

Description

情報処理方法及び情報処理システム
　本開示は、情報処理方法及び情報処理システムに関する。
　例えば特許文献１には、移動体の事故リスクの要因を示す警告履歴情報があると判定した場合、当該警告履歴情報に含まれる地図情報で示される位置に表示される警告シンボルを含む画面データを生成する事故リスク可視化処理部と、事故リスク可視化処理部から受領する画面データに基づいて画面表示を行う事故リスク表示部とを備える事故リスク可視化システムが開示されている。
　また、特許文献２には、第１の車両群について収集した走行速度のデータの集計値と、第２の車両群について収集した走行速度のデータの集計値との比較結果に基づいて、特定のエリアの危険度に関する評価を行う評価部を備える情報処理装置が開示されている。
特開２０１８－０３２３４３号公報 特許第６５０１２５８号公報
　しかしながら、従来技術では、走行に関する仕様の異なる様々な自動運転車のうちの一部の車両にとっては運行効率が低下するおそれがあった。例えば、特許文献１及び２に開示される技術では、複数の車両から取得されるデータが一律に扱われてリスクが計算される。そのため、車両全体としての安全性は向上するが、高性能な車両にとっては過剰に走行が制限されるおそれがある。言い換えると、車両の運行効率が低下するおそれがあるという課題がある。
　そこで、本開示は、自動運転車による走行の安全性を確保しつつ、運行効率の低下を抑制することができる情報処理方法及び情報処理システムを提供することを目的とする。
　本開示の一態様に係る情報処理方法は、コンピュータにより実行される情報処理方法であって、自動運転車の自動運転に関する仕様を取得し、人を配送するためのルートを取得し、前記仕様及び前記ルートに基づいて、前記自動運転車の運行設計領域を決定し、決定した前記運行設計領域を出力する。
　なお、これらのうちの一部の具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータで読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭ等の記録媒体を用いて実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせを用いて実現されてもよい。
　本開示の情報処理方法等によれば、自動運転車による走行の安全性を確保しつつ、運行効率の低下を抑制することができる。
図１は、実施の形態における情報処理システムを示すブロック図である。 図２は、実施の形態における情報処理システムの動作を示すフローチャートである。 図３は、運行設計領域を決定する処理の動作の一例を示すフローチャートである。 図４は、走行リスクのスコア及びＯＤＤを更新する処理の動作の一例を示すフローチャートである。 図５は、走行リスクのスコア及びＯＤＤを更新する処理ついての別の動作の一例を示すフローチャートである。
　本開示の一態様に係る情報処理方法は、コンピュータにより実行される情報処理方法であって、自動運転車の自動運転に関する仕様を取得し、人を配送するためのルートを取得し、前記仕様及び前記ルートに基づいて、前記自動運転車の運行設計領域を決定し、決定した前記運行設計領域を出力する。
　これによれば、ルートだけでなく自動運転車の仕様に応じた運行設計領域を決定することができる。その結果、例えば、同一ルートであっても、仕様によって決まる性能の高い自動運転車と、性能の低い自動運転車とで、異なる運行設計領域を設定することができる。
　したがって、この情報処理方法では、自動運転車による走行の安全性を確保しつつ、運行効率の低下を抑制することができる。
　本開示の他の態様に係る情報処理システムは、自動運転車の自動運転に関する仕様を管理する仕様管理部と、人を配送するためのルートを計算するルート計算部と、前記仕様管理部から取得する前記仕様及び前記ルート計算部から取得する前記ルートに基づいて、前記自動運転車の運行設計領域を決定する運行設計領域決定部と、決定した前記運行設計領域を出力する出力部と、を備える。
　この情報処理システムにおいても上述と同様の作用効果を奏する。
　本開示の他の態様に係る情報処理方法は、前記ルートにおける前記自動運転車の走行を妨げる可能性を示す走行リスクを取得し、前記運行設計領域の決定では、前記仕様、及び、前記ルートの前記走行リスクに基づいて、前記自動運転車の前記運行設計領域を決定する。
　これによれば、例えば、自動運転車の性能が高ければ走行リスクの影響を受け難いため、この自動運転車に対しては、比較的緩和された運行設計領域が決定される。また、自動運転車の性能が低ければ走行リスクの影響を受け易いため、比較的制限された運行設計領域が決定される。このように、走行リスクによるそれぞれの自動運転車が受ける影響が異なるため、自動運転車それぞれにとって走行リスクが抑制される運行設計領域が決定される。このため、自動運転車による走行の安全性を確保しながら運行効率の低下を抑制することができる。
　本開示の他の態様に係る情報処理方法は、前記運行設計領域の決定では、前記仕様に対応する前記走行リスクのスコアを取得し、前記スコアにしたがって、前記自動運転車の前記運行設計領域を決定する。
　これによれば、自動運転の仕様に対する走行リスクの程度に応じて運行設計領域を設定することができる。
　本開示の他の態様に係る情報処理方法は、前記自動運転車の走行履歴を取得し、前記走行履歴に基づいて前記スコアを更新する。
　これによれば、自動運転車が走行すればするほど走行リスクのスコアの精度及び正確性が向上する。その結果、当該スコアにしたがって決定される運行設計領域を適正化することができる。
　本開示の他の態様に係る情報処理方法において、前記スコアの更新では、前記走行履歴に基づいて、前記自動運転車の走行中におけるイベントを抽出し、抽出したイベントにしたがって、前記スコアを更新する。
　これによれば、走行リスクのスコアが自動運転車の走行履歴に基づいて更新されることにより、運行設計領域が自動運転車に適するように更新される。したがって、走行実績に基づいて、複数の自動運転車それぞれにとって安全性と効率性を適正化することができる。
　本開示の他の態様に係る情報処理方法において、前記走行履歴は、前記自動運転車が走行した前記ルート、又は、当該ルートに類似する類似ルートにおける前記自動運転車の走行履歴である。
　これによれば、自動運転車自身の走行履歴に基づいて走行リスクのスコアが更新されることにより、当該自動運転車にとって適正な運行設計領域を決定することができる。また、類似ルートの走行履歴に基づいてスコアが更新されることにより、当該自動運転車が未だ走行したことがないルートについても、ある程度適正な運行設計領域を決定することができる。
　本開示の他の態様に係る情報処理方法において、前記走行履歴は、前記自動運転車の走行の制御結果である走行制御履歴、又は、前記自動運転車の走行時における前記自動運転車の外部環境である走行環境履歴を含む。
　これによれば、走行制御履歴又は走行環境履歴に基づいて、走行リスクのスコアの精度及び正確性をより向上させることができる。
　本開示の他の態様に係る情報処理方法において、前記運行設計領域の決定では、前記スコアの更新状況にしたがって、以前の前記運行設計領域を更新する。
　これによれば、スコアの更新にしたがって運行設計領域を更新することができる。このため、更新有無又は更新内容にしたがって、運行設計領域を更新することができる。
　本開示の他の態様に係る情報処理方法において、前記運行設計領域の決定では、更新前のスコアよりも更新後のスコアが低くなる場合、前記運行設計領域の制約を弱める提案を通知し、提案に対する応答にしたがって、以前の前記運行設計領域よりも制約を弱めた前記運行設計領域に決定する。
　これによれば、走行リスクのスコアが低くなる場合に、運行設計領域の制約を弱めることを自動運転車（又は自動運転システム）の管理者に通知することができる。運行設計領域の制約を弱めることは安全性が下がる可能性があるため管理者に判断してもらうことが考えられる。そこで、本構成では、管理者からの応答にしたがって運行設計領域の制約を弱める。このため、自動運転車の安全性を確保しつつ運行効率の低下を抑制することができる。
　本開示の他の態様に係る情報処理方法において、前記運行設計領域の決定では、更新前のスコアよりも更新後のスコアが高くなる場合、前記運行設計領域の制約を強める提案をする、又は以前の前記運行設計領域よりも制約を強める前記運行設計領域に決定する。
　これによれば、走行リスクのスコアが高くなる場合に、運行設計領域の制約を強めることができる。このため、自動運転車による走行の安全性をより確保することができる。
　本開示の他の態様に係る情報処理方法は、前記スコアの更新状況にしたがって、前記ルート上のインフラストラクチャの更新の提案を通知する。
　これによれば、インフラストラクチャ側を更新することにより運行設計領域の制約が弱められることを自動運転車の管理者に示唆することができる。
　以下で説明する実施の形態は、いずれも本開示の一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置等は、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。また全ての実施の形態において、各々の内容を組み合わせることもできる。
　以下、本開示の一態様に係る情報処理方法及び情報処理システムについて、図面を参照しながら具体的に説明する。
　（実施の形態）
　＜構成：情報処理システム１＞
　図１は、実施の形態における情報処理システム１を示すブロック図である。
　図１に示すように、情報処理システム１は、ユーザの求めに応じて、自動運転機能及び手動運転機能を有する車両である自動運転車５をユーザに配車することができるシステムである。情報処理システム１は、端末装置３等を使用するユーザから、出発日時、出発地及び目的地等を示す情報を取得することで、取得した情報に基づき、ユーザに応じた自動運転車５を配車することができる。自動運転車５は、自動運転状態から手動運転状態に遷移したり、手動運転状態から自動運転状態に遷移したりする。情報処理システム１、端末装置３、１以上の自動運転車５及び管理者端末７は、自動運転システムを構成している。ユーザは、情報処理システム１を利用する人の一例である。
　情報処理システム１は、例えばライドシェアリングサービス（Ｒｉｄｅ－ｓｈａｒｉｎｇ　Ｓｅｒｖｉｃｅ）、ライドヘイリングサービス（Ｒｉｄｅ－ｈａｉｌｉｎｇ　Ｓｅｒｖｉｃｅ）等のために自動運転車５が提供される共用型利用形態に適用される。
　ライドシェアリングサービスは、車両を移動手段として、この車両に乗りたいユーザを結びつけるサービスの総称である。つまり、ライドシェアリングは、目的地へ移動を希望するユーザが、他のユーザが乗車している車両に乗合うことで、出発地から目的地又は目的地に近づく位置まで配送する車両の相乗りである。
　また、ライドヘイリングサービスは、目的地へ移動を希望するユーザが、車両を移動手段として、希望地へ配車を要求することで、希望地から目的地まで配送することができるサービスである。なお、ライドヘイリングサービスにおいても、希望地から目的地まで配送する際に、他のユーザをさらに乗車させてライドシェアリングサービスとすることは可能である。
　情報処理システム１の構成について、具体的に説明する。
　情報処理システム１は、処理制御部２１と、走行データ管理部２２と、リスク推定部２３と、ルート計算部２４と、ＯＤＤ（Ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ　Ｄｅｓｉｇｎ　Ｄｏｍａｉｎ）決定部２５と、運行計画部２６と、車両管理部２７と、配車制御部２８と、通信部２９とを備える。
　［処理制御部２１］
　処理制御部２１は、通信部２９を介して自動運転車５から走行履歴、イベント情報及び車両ＩＤを取得することにより、自動運転車５の運行設計領域（以下、ＯＤＤということがある）を設定するために、走行データ管理部２２、リスク推定部２３、ルート計算部２４、運行計画部２６等を制御する処理部である。処理制御部２１は、ルートを走行している自動運転車５からこれらの情報を、所定期間間隔で取得する。処理制御部２１は、走行履歴及び車両ＩＤを走行データ管理部２２に出力し、イベント情報をリスク推定部２３に出力する。
　ここで、走行履歴は、自動運転車５が走行したルートにおける自動運転車５の走行履歴である。走行履歴は、走行制御履歴及び走行環境履歴等を含む。走行制御履歴は、速度、加速度、減速度、消費電力、操舵角、急ブレーキの回数、走行時間等の自動運転車５の走行の制御結果を示す情報である。走行環境履歴は、天候、道路工事の有無、道路の混雑状況、道路の道幅、道路を歩行する人の多寡、事故の有無、道路の明るさ、ヒヤリハットの回数等の自動運転車５が走行する道路環境、言い変えると外部環境に関する情報である。走行制御に関する情報、及び、道路環境に関する情報には、情報に対応する地点及び時刻等を含む。また、車両ＩＤは、自動運転車５を識別する識別子である。車両ＩＤは、走行履歴及びイベント情報に紐付けられる。また、イベントは、事故等の重大事件につながるおそれがあるインシデント、又は事故等のアクシデントを含む。イベント情報は、当該イベントが発生した地点及び時刻を含む。なお、走行履歴は、自動運転車５が走行したルートに類似する類似ルートにおける自動運転車５の走行履歴であってもよい。類似ルートとは、ルートの形状、ルートの長さ、ルートの走行環境（明るさ、混雑度等）が類似しているルートを意味する。
　また、処理制御部２１は、通信部２９を介して端末装置３から、ユーザの予約情報を取得すると、予約情報に含まれる、ユーザの出発地を示す出発地情報、及び、ユーザの目的地を示す目的地情報をルート計算部２４に送信する。また、処理制御部２１は、予約情報に含まれる、出発地情報、目的地情報、出発地を出発する時刻を示す出発時刻情報、目的地に到着する到着時刻を示す到着時刻情報を運行計画部２６に出力する。なお、出発時刻及び到着時刻の出力は、任意である。
　ここで、予約情報は、自動運転車５に乗る予定のユーザにおいて、出発地情報、目的地情報、出発時刻情報、到着時刻情報、ユーザの要望情報、運転スキルを示すスキル情報等を含む。要望情報は、例えば、自動運転車５の車種、最大乗車人数、ボディサイズ等、禁煙車両の有無等を示す情報である。スキル情報は、自動運転車５が手動運転状態に移行時に、自動運転車５を運転することができるかどうか（例えば運転免許を有しているかどうか）を示す情報、総運転時間等の情報である。
　また、処理制御部２１は、ユーザの予約に際して１以上の自動運転車５の候補が選択されれば、ユーザの予約情報に応じた自動運転車５の候補を示す候補情報を、通信部２９を介して端末装置３に出力する。
　［走行データ管理部２２］
　走行データ管理部２２は、処理制御部２１から走行履歴及び車両ＩＤを取得することにより、複数の自動運転車５の走行履歴を管理する。走行データ管理部２２は、ＯＤＤ決定部２５の要求に応じて、該当する自動運転車５の走行履歴を出力する。
　［リスク推定部２３］
　リスク推定部２３は、走行データ管理部２２で管理される自動運転車５の走行履歴に基づいて、ルート上の走行リスクを推定する。具体的には、リスク推定部２３は、走行履歴からイベント情報を生成する。リスク推定部２３は、生成したイベント情報に基づいて、ルート情報が示すルートについて、自動運転車５の走行リスクを推定する。走行リスクは、リスクの有無又はリスクの程度を示すスコアとして示される。ここで走行リスクは、自動運転車５がルートを走行した場合に、自動運転車５の走行を妨げる可能性である。走行リスクの高さは、スコアとして表現される。スコアは、走行リスクの高さを示す指標であり、自動運転車５の仕様ごとに算出される。なお、走行リスクが高ければ、手動運転状態への切換、走行停止又は運行中止等の可能性が高くなる。リスク推定部２３は、取得した走行履歴に基づいて、車両スペックに応じた走行リスクのスコアを算出する。具体的には、リスク推定部２３は、走行履歴に基づいてイベント情報を生成し、生成したイベント情報にしたがって、車両スペックごとに走行リスクのスコアを算出する。例えば、車両スペックごとに、インシデントの発生回数に応じたスコアが算出される。
　リスク推定部２３は、走行リスクを推定すると、走行リスクを地図情報に示される地図に、マッピングする。リスク推定部２３は、走行リスクがマッピングされた地図であるリスク地図情報を生成し、生成したリスク地図情報をＯＤＤ決定部２５に出力する。地図情報は、情報処理システム１に予め格納されている情報である。
　なお、リスク推定部２３は、予め設定されているリスク地図情報を用いてもよい。
　また、リスク推定部２３は、リスク地図情報を更新してもよい。具体的には、リスク推定部２３は、ＯＤＤ決定部２５が取得した走行履歴をＯＤＤ決定部２５から取得し、生成済みのリスク地図情報に示される走行リスクと走行履歴から推定される走行リスクとを比較する。リスク推定部２３は、リスク地図情報に示される走行リスクが走行履歴から推定される走行リスクと異なる場合、リスク地図情報に示される走行リスクを更新する。
　また、リスク推定部２３は、走行履歴を取得し、取得した走行履歴に基づいて、車両スペックに応じた走行リスクのスコアを更新する。具体的には、リスク推定部２３は、走行履歴に基づいてイベント情報を生成し、生成したイベント情報にしたがって、走行リスクのスコアを更新する。例えば、リスク推定部２３は、インシデントが所定期間に所定回数以上発生した場合はスコアを加算し、インシデントが所定期間継続して発生していない場合はスコアを減算する。外部環境の変化等により同じ時間、同じ場所でも走行リスクが変化する可能性があるため、リスク推定部２３は、リスク地図情報に示される走行リスクのスコアを更新することで、リスク地図情報を更新する。リスク推定部２３は、更新したリスク地図情報をＯＤＤ決定部２５に出力する。
　［ルート計算部２４］
　ルート計算部２４は、処理制御部２１から出発地情報、及び、目的地情報を取得すると、ユーザを配送するためのルートの候補を算出する。ルート計算部２４は、例えば図示しない記憶装置等に格納される地図情報に基づいて、ユーザの出発地から目的地までの１以上のルートを算出する。例えば、ルート計算部２４は、ユーザの出発地から目的地までの最短距離となるルート、道路の状況に応じて算出した迂回ルート等の、複数のルートの候補を算出する。ルート計算部２４は、算出したルートの候補であるルート情報を、運行計画部２６を介してＯＤＤ決定部２５に出力する。
　［ＯＤＤ決定部２５］
　ＯＤＤ決定部２５は、自動運転車５のＯＤＤを、運行設計領域決定部として決定する。ここで、ＯＤＤは、自動運転システムが機能すべく設計されている条件である。条件としては、地理、道路、環境、交通状況、速度、一時的な限界、及び運転モードに関する条件がある。ＯＤＤは、全ての条件を満たす場合に自動運転システムが正常に作動するように設定される。言い換えると、自動運転システムは、ＯＤＤを逸脱しないように設計されるともいえる。なお、いずれかの条件が満たされない場合、自動運転に支障をきたす恐れがあるため、手動運転状態への切換え又は走行停止等が求められる。
　ＯＤＤ決定部２５は、車両スペック情報及びルート情報に基づいて、ルートごとに応じた、自動運転車５のＯＤＤを決定する。具体的には、ＯＤＤ決定部２５は、車両スペックと、ルートの走行リスクとに基づいてＯＤＤを決定する。より具体的には、ＯＤＤ決定部２５は、車両スペックに対応する走行リスクのスコアを取得し、スコアにしたがってＯＤＤを決定する。例えば、ＯＤＤ決定部２５は、ルート情報が示すルートについてのリスク推定部２３により算出された走行リスクのスコアであって車両スペックに対応するスコアを取得し、スコアに応じてＯＤＤを決定する。ルートの区間ごとにスコアが算出され、当該スコアに応じて区間ごとにＯＤＤが決定されてよい。ＯＤＤ決定部２５は、ルート及び自動運転車５ごとに決定されたＯＤＤを運行計画部２６に出力する。
　さらに、ＯＤＤ決定部２５は、ＯＤＤの決定において、走行リスクのスコアの更新状況にしたがって、以前のＯＤＤを更新する。ＯＤＤ決定部２５は、ＯＤＤの決定において、更新前のスコアよりも更新後のスコアが低くなる場合、ＯＤＤの制約を弱める提案を管理者端末７に送信（通知）する。ＯＤＤ決定部２５は、管理者端末７から当該提案に対する許可応答を受信した場合、提案に対する許可応答にしたがって、以前のＯＤＤよりも制約を弱めたＯＤＤに決定する。また、ＯＤＤ決定部２５は、ＯＤＤの決定において、更新前のスコアよりも更新後のスコアが高くなる場合、ＯＤＤの制約を強める提案をする、又は以前のＯＤＤよりも制約を強めるＯＤＤに決定する。
　例えば、時速２５ｋｍというＯＤＤが元々設定されていても、ＯＤＤ決定部２５は、スコアが悪化すればＯＤＤを時速２０ｋｍに更新し、スコアが改善すればＯＤＤを時速３０ｋｍに更新する。
　［運行計画部２６］
　運行計画部２６は、複数の自動運転車５の運行を管理する。
　運行計画部２６は、ＯＤＤ決定部２５からＯＤＤを取得すると、決定されたＯＤＤに基づき自動運転車５がルートを走行する場合の仮の運行計画情報を生成する。運行計画部２６は、候補となる自動運転車５及びルートと、それらの仮の運行計画情報とを含む候補情報を生成する。運行計画部２６は、処理制御部２１及び通信部２９を介して、候補情報を端末装置３に送信（通知）する。ここで、運行計画情報は、出発地、目的地、出発時刻、目的時刻、走行時間、乗車料金等である。なお、候補情報にメリット又はデメリットの情報が含まれてもよい。例えば、乗車時間、要望時間帯に対する適応度、静粛性、座席の品質、利用料金等がある。なお、メリットの代わりに又はそれと共にデメリットが候補情報に含まれてもよい。
　また、運行計画部２６は、通信部２９及び処理制御部２１を介して端末装置３から、候補情報に対する応答として、ユーザが希望する自動運転車５及びルートを示す決定情報を取得する。運行計画部２６は、決定情報に示される自動運転車５及びルートに基づいて運行計画情報を確定させる。
　また、運行計画部２６は、スコアの更新状況にしたがってインフラストラクチャの更新の提案を出力する。具体的には、リスク地図情報に示される地図上の所定地点において、更新する度にスコアが増加する又はスコアが閾値よりも高くなった場合、所定地点に何らかの問題がある可能性があるため、運行計画部２６は、当該所定地点のインフラストラクチャの更新を提案する提案情報を生成する。提案情報は、当該所定地点、スコアの更新状況、インフラストラクチャの補修、拡張、新規設置等である。インフラストラクチャとしては、道路、白線、ガードレール、標識、信号、歩道、踏切、カーブミラー等がある。運行計画部２６は、生成した提案情報を管理者端末７に通信部２９等を介して送信する。
　［車両管理部２７］
　車両管理部２７は、複数の自動運転車５の自動運転に関する仕様を、仕様管理部としてそれぞれ管理する。ここで、自動運転に関する仕様とは、自動運転車５の車両タイプ、走行能力、センシング能力、処理能力である。車両タイプとしては、セダン、ワゴン等の車両カテゴリ、大きさ、形状等がある。走行能力としては、加速力、最高速度、制動力、最小回転半径等の旋回能力等がある。センシング能力としては、センシング距離、センシング角度、解像度、センシング対象等がある。なお、センシングは、物体又はシーン等の検出を含んでもよい。処理能力としては、処理速度、同時処理タスク数、記憶容量等がある。なお、その他の仕様としては、自動運転車５の、制動距離等の走行能力、検知可能な物体、自動運転車５からの距離、自動運転車５からの範囲等の検知能力、車種、最大乗車人数、搭載されているセンサの種類、座席シートの種類、所有者、排気量、禁煙の有無、燃費、燃料タンク容量、バッテリ容量等がある。車両管理部２７は、ＯＤＤ決定部２５の要求に応じて、自動運転車５の仕様を示す車両スペック情報を出力する。
　［配車制御部２８］
　配車制御部２８は、運行計画部２６により運行計画情報が確定されると、当該運行計画情報が示す自動運転車５を配車するために、通信部２９を介して、自動運転車５に配車指示コマンドを送信する。つまり、配車制御部２８は、出発時刻情報に示される時刻及び出発地情報に示される出発地に、車両情報に示される自動運転車５を配車する。ここで配車指示コマンドは、車両情報、自動運転車５が走行する予定のルート情報、出発地情報、目的地情報、出発時刻情報及び到着時刻情報等を含む。
　また、配車制御部２８は、自動運転車５に配車指示コマンドを送信するとともに、予約結果情報を、通信部２９を介して端末装置３に送信する。予約結果情報は、ユーザが希望した、所望の自動運転車５、ルート情報、出発地情報、目的地情報、出発時刻情報及び到着時刻情報等の条件を満たす配車の予約が決定された結果を示す情報である。
　［通信部２９］
　通信部２９は、図示しないネットワークを介して、端末装置３及び自動運転車５と、無線又は有線通信する。通信部２９は、出力部として端末装置３に候補情報を送信（出力）する。また、通信部２９は、端末装置３から予約情報を受信したり、決定情報を端末装置３から受信したりする。また、通信部２９は、配車制御部２８が配車する自動運転車５を決定すれば、配車指示コマンドを当該自動運転車５に送信したり、予約結果情報を端末装置３に送信したり、提案情報を管理者端末７に送信したりする。また、通信部２９は、予約結果情報を管理者端末７に送信してもよい。通信部２９は、通知部の一例である。
　［端末装置３］
　端末装置３は、ネットワーク等を介して、情報処理システム１と通信可能に接続されるパーソナルコンピュータ、スマートフォン又はタブレット端末等である。端末装置３は、ユーザからの自動運転車５の配車の予約入力を受付けることで、予約情報を情報処理システム１に送信したり、運行計画部２６が生成した候補情報を受信したりする。また、端末装置３は、受信した候補情報に示される自動運転車５及びルートの候補を表示する。端末装置３は、ユーザが操作部を介して決定した自動運転車５及びルートを示す決定情報を生成し、生成された決定情報を情報処理システム１に送信する。
　また、端末装置３は、予約結果情報を取得すると、ユーザが希望する、所望の自動運転車５、ルート情報、出発地情報、目的地情報、出発時刻情報及び到着時刻情報等の条件を受信して出力する。出力は、表示、音声出力等を用いた通知であってもよい。
　［自動運転車５］
　自動運転車５は、ネットワーク等を介して、情報処理システム１と通信可能に接続される車両である。自動運転車５は、走行する環境に応じて、自動運転状態から手動運転状態に遷移したり、手動運転状態から自動運転状態に遷移したりする。例えば、自動運転車５は、自動運転が困難な環境では、手動運転に切換えるために、ユーザに対して手動運転をするように促したりする。
　［管理者端末７］
　管理者端末７は、ネットワーク等を介して、情報処理システム１と通信可能に接続されるパーソナルコンピュータ、スマートフォン又はタブレット端末等である。管理者端末７は、ＯＤＤ決定部２５から提案情報を取得すると、取得した提案情報を管理者に提示する。例えば、提案情報は、上述したようなインフラストラクチャの更新の提案のほか、後述するＯＤＤの変更の提案を含む。管理者端末７が提案情報を提示することで、自動運転車５の運行効率が改善される可能性を高めることができる。
　また、管理者端末７は、上述したように、情報処理システム１から取得されるＯＤＤの変更の提案を提示する。例えば、管理者端末７は、ＯＤＤの制約を弱める提案を情報処理システム１から取得すると、当該提案を提示し、ＯＤＤの変更を許可するか否かの判断を管理者に要求する。管理者が当該変更を許可すれば、管理者端末７は、当該提案に対する許可応答を情報処理システム１に送信する。また、管理者が当該変更を拒否すれば、管理者端末７は、当該提案に対する拒否応答を情報処理システム１に送信する。
　＜動作＞
　以上のように構成される情報処理システム１が行う動作について、図２を用いて説明する。
　図２は、実施の形態における情報処理システム１の動作を示すフローチャートである。
　図２に示すように、ユーザが端末装置３を操作することで、ユーザの出発地、ユーザの目的地等の予約情報を入力する。端末装置３は、情報処理システム１に予約情報を送信する。なお、任意で、出発地での出発時刻、及び、目的地に到着する到着時刻の少なくとも一方が入力される。
　まず、情報処理システム１の処理制御部２１は、予約情報を取得したかどうかを判定する（Ｓ１１）。処理制御部２１がユーザの予約情報を取得しない場合（Ｓ１１でＮＯ）、情報処理システム１は処理を終了する。
　処理制御部２１がユーザの予約情報を取得すると（Ｓ１１でＹＥＳ）、ルート計算部２４は、処理制御部２１から出発地情報、及び、目的地情報を取得する。ルート計算部２４は、記憶装置等に格納される地図情報、出発地情報、及び、目的地情報に基づいて、ユーザの出発地から目的地までの１以上のルートを算出する。つまり、ルート計算部２４は、ユーザを配送するためのルートの候補を算出する（Ｓ１２）。ルート計算部２４は、算出したルートの候補であるルート情報を、運行計画部２６を介してＯＤＤ決定部２５に出力する。
　ＯＤＤ決定部２５は、複数の自動運転車５からユーザの配送に割り当てるための１以上の自動運転車５の車両ＩＤに応じた車両スペック情報を車両管理部２７から取得する（Ｓ１３）。
　また、ＯＤＤ決定部２５は、自動運転車５の走行履歴を、走行データ管理部２２から取得する（Ｓ１４）。
　リスク推定部２３は、走行データ管理部２２で管理される自動運転車５の走行履歴からイベント情報を生成し、生成したイベント情報に基づいて、ルート情報が示すルートについての自動運転車５の走行リスクを推定する。リスク推定部２３は、推定した自動運転車５の走行リスクを地図情報に示される地図にマッピングする。リスク推定部２３は、走行リスクがマッピングされた地図であるリスク地図情報を生成し、生成したリスク地図情報をＯＤＤ決定部２５に出力する。これにより、ＯＤＤ決定部２５は、自動運転車５のリスク地図情報を取得する（Ｓ１５）。
　なお、ステップＳ１２及びＳ１３の処理については、並列して行ってもよい。
　ＯＤＤ決定部２５は、リスク地図情報に示される走行リスクのスコアに基づいて、１以上の自動運転車５のそれぞれのＯＤＤを決定する（Ｓ１６）。ＯＤＤ決定部２５は、決定したＯＤＤを運行計画部２６に出力する。運行計画部２６は、ＯＤＤ決定部２５が決定したＯＤＤを取得すると、ＯＤＤに応じた運行計画情報を生成する。運行計画部２６は、候補となる自動運転車５及びルートと、それらの仮の運行計画情報とを含む候補情報を生成する。運行計画部２６は、処理制御部２１及び通信部２９を介して、候補情報を端末装置３に送信する。
　端末装置３は、候補情報を取得すると、取得した候補情報を表示する。これにより、ユーザは、通知された候補情報から、所望の自動運転車５、ルート等を選択する。端末装置３は、自動運転車５及びルートの候補等が決定された決定情報を情報処理システム１に送信する。なお、端末装置３は、決定情報を管理者端末７に送信してもよい。
　情報処理システム１は、決定情報を取得したかどうかを判定する（Ｓ１７）。
　情報処理システム１が決定情報を取得しない場合（Ｓ１７でＮＯ）、情報処理システム１は、処理をステップＳ１７に戻す。なお、情報処理システム１は、規定期間が経過しても決定情報を取得しない場合、処理を終了してもよい。
　また、情報処理システム１が決定情報を取得した場合（Ｓ１７でＹＥＳ）、情報処理システム１の運行計画部２６は、配車制御部２８に決定情報を出力する。配車制御部２８は、運行計画部２６から決定情報を取得すると、取得した決定情報に示される自動運転車５を配車するために、通信部２９を介して、自動運転車５に配車指示コマンドを送信する。つまり、配車制御部２８は、決定情報の車両情報に示される自動運転車５を、出発地に配車するように制御する（Ｓ１８）。これにより、配車指示コマンドを受信した自動運転車５は、出発時刻に出発地に到着するように、移動する。
　また、運行計画部２６は、リスク地図情報に示される走行リスクのスコアの更新状況にしたがってインフラストラクチャの更新を提案するか否かを判定する（Ｓ１９）。例えば、リスク地図情報において、スコアが極端に高い地点、更新する度にスコアが増加する地点等は、何らかの問題がある地点であると考えられる。言い換えると、リスク地図情報に示される走行リスクのスコアが規定値以上、規定値以上のスコアが所定期間連続している、又は、スコアが規定値以上を超えた回数が規定回数以上である地点は、何らかの問題がある地点である。リスク地図情報においてこのようなスコアの地点が存在する場合、運行計画部２６は、更新を提案すると判定し（Ｓ１９でＹＥＳ）、スコアの更新状況にしたがってインフラストラクチャの更新の提案を出力する。つまり、運行計画部２６は、該当する地点の更新を提案する提案情報を生成する。また、更新を提案しないと判定された場合（Ｓ１９でＮＯ）、情報処理システム１は、処理を終了する。
　運行計画部２６は、生成した提案情報を管理者端末７に送信する（Ｓ２０）。そして、情報処理システム１は、処理を終了する。
　次に、図２のステップＳ１６のＯＤＤを決定する処理について、図３を用いて具体的に説明する。
　図３は、ＯＤＤを決定する処理の動作の一例を示すフローチャートである。
　図３に示すように、リスク推定部２３は、リスク地図情報及び車両スペック情報に基づいて、走行リスクのスコアを算出する（Ｓ３１）。具体的には、リスク推定部２３は、リスク地図情報にマッピングされている走行リスク及び車両スペックにしたがって、自動運転車５の車両スペックに応じた走行リスクのスコアを算出する。
　例えば、性能の高い自動運転車５は、走行リスクを回避し易いため、リスク推定部２３は、自動運転車５の車両スペックに対して、走行リスクのスコアを低く算出する。
　また、性能の低い自動運転車５は、走行リスクを回避し難いため、リスク推定部２３は、自動運転車５の車両スペックに対して、走行リスクのスコアを高く算出する。
　なお、スコアが算出された車両スペックについては、スコア算出処理が省略される。
　リスク推定部２３は、走行データ管理部２２から自動運転車５の走行履歴を取得し、取得した走行履歴に基づいて、走行リスクのスコアを更新する（Ｓ３２）。
　ＯＤＤ決定部２５は、自動運転車５の車両スペックに応じたスコアにしたがって、自動運転車５のＯＤＤを決定する（Ｓ３３）。
　走行リスクのスコア及びＯＤＤの更新について、図４を用いて説明する。
　図４は、走行リスクのスコア及びＯＤＤを更新する処理の動作の一例を示すフローチャートである。
　図４に示すように、リスク推定部２３は、自動運転車５の走行履歴に基づいて、イベントが発生（存在）したかどうかを判定する（Ｓ４１）。例えば、リスク推定部２３は、急ブレーキ、ヒヤリハット等のインシデント又は事故等のアクシデントが発生したかどうかを判定する。
　イベントが発生したと判定した場合（Ｓ４１でＹＥＳ）、リスク推定部２３は、イベントが発生した地点の走行リスクのスコアに所定値を加算する（Ｓ４２）。
　ＯＤＤ決定部２５は、更新されたリスク地図情報に示されるスコアに基づいて、ＯＤＤの制約を強める提案を管理者端末７に通信部２９を介して送信する（Ｓ４３）。
　ＯＤＤ決定部２５は、送信された提案に対する許可応答が受信されたか否かを判定する（Ｓ４４）。
　ＯＤＤ決定部２５は、管理者端末７から当該提案に対する許可応答が受信された場合（Ｓ４４でＹＥＳ）、リスク推定部２３によって加算された走行リスクのスコアに応じて、当該イベント発生地点のＯＤＤを更新する。具体的には、ＯＤＤ決定部２５は、更新前のスコアよりも更新後のスコアが高くなるため、以前のＯＤＤよりも制約を強めたＯＤＤに決定する（Ｓ４５）。
　管理者端末７から当該提案に対する許可応答が受信されない場合（Ｓ４４でＮＯ）、及びイベントが発生していないと判定された場合（Ｓ４１でＮＯ）、情報処理システム１は、処理を当該フローチャートの次の処理に進める。
　次に、走行リスクのスコア及びＯＤＤの更新の別の例について、図５を用いて説明する。
　図５は、走行リスクのスコア及びＯＤＤを更新する処理ついての別の動作の一例を示すフローチャートである。
　図５に示すように、リスク推定部２３は、走行履歴に基づいて、規定期間内にイベントが発生したか否かを判定する（Ｓ５１）。
　規定期間内にイベントが発生したと判定しなかった場合（Ｓ５１でＮＯ）、リスク推定部２３は、イベントが発生した地点の走行リスクのスコアを所定値だけ減算する（Ｓ５２）。初期設定されたスコアよりも実際のスコアが低い場合に、スコアを実際の値に近づけることができる。
　ＯＤＤ決定部２５は、更新されたリスク地図情報に示されるスコアに基づいて、ＯＤＤの制約を弱める提案を管理者端末７に通信部２９を介して送信する（Ｓ５３）。
　ＯＤＤ決定部２５は、送信された提案に対する許可応答が受信されたか否かを判定する（Ｓ５４）。
　ＯＤＤ決定部２５は、管理者端末７から当該提案に対する許可応答が受信された場合（Ｓ５４でＹＥＳ）、リスク推定部２３によって減算された走行リスクのスコアに応じて、当該イベント発生地点のＯＤＤを更新する。具体的には、ＯＤＤ決定部２５は、更新前のスコアよりも更新後のスコアが低くなるため、以前のＯＤＤよりも制約を弱めたＯＤＤに決定する（Ｓ５５）。
　管理者端末７から当該提案に対する許可応答が受信されない場合（Ｓ５４でＮＯ）、及び規定期間内にイベントが発生したと判定された場合（Ｓ５１でＹＥＳ）、情報処理システム１は、処理を当該フローチャートの次の処理に進める。
　＜作用効果＞
　次に、本実施の形態における情報処理方法及び情報処理システム１の作用効果について説明する。
　以上のように、本実施の形態における情報処理方法及び情報処理システム１では、自動運転車５の仕様及びルートに応じたＯＤＤを決定することができる。これによれば、ルートだけでなく自動運転車の仕様に応じた運行設計領域を決定することができる。その結果、例えば、同一ルートであっても、仕様によって決まる性能の高い自動運転車５と、性能の低い自動運転車５とで、異なるＯＤＤ設定することができる。具体的には、自動運転車５の性能が高ければ走行リスクの影響を受け難いため、この自動運転車５に対しては、比較的緩和されたＯＤＤが決定される。また、自動運転車５の性能が低ければ走行リスクの影響を受け易いため、比較的制限されたＯＤＤが決定される。このように、同じ走行リスクに対して、車両スペックごとに異なるＯＤＤを決定することができる。このため、自動運転車５による走行の安全性を確保しながら運行効率の低下を抑制することができる。
　（その他変形例等）
　以上、本開示について、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、これら実施の形態等に限定されるものではない。
　例えば、上記各実施の形態に係る情報処理方法及び情報処理システムは、コンピュータを用いたプログラムによって実現され、このようなプログラムは、記憶装置に記憶されてもよい。
　また、上記各実施の形態に係る情報処理方法及び情報処理システムに含まれる各処理部は、典型的に集積回路であるＬＳＩとして実現される。これらは個別に１チップ化されてもよいし、一部又は全てを含むように１チップ化されてもよい。
　また、集積回路化はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後にプログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）、又はＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用してもよい。
　なお、上記各実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵ又はプロセッサ等のプログラム実行部が、ハードディスク又は半導体メモリ等の記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。
　また、上記で用いた数字は、全て本開示を具体的に説明するために例示するものであり、本開示の実施の形態は例示された数字に制限されない。
　また、ブロック図における機能ブロックの分割は一例であり、複数の機能ブロックを一つの機能ブロックとして実現したり、一つの機能ブロックを複数に分割したり、一部の機能を他の機能ブロックに移してもよい。また、類似する機能を有する複数の機能ブロックの機能を単一のハードウェア又はソフトウェアが並列又は時分割に処理してもよい。
　また、フローチャートにおける各ステップが実行される順序は、本開示を具体的に説明するために例示するためであり、上記以外の順序であってもよい。また、上記ステップの一部が、他のステップと同時（並列）に実行されてもよい。
　その他、実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態、本開示の趣旨を逸脱しない範囲で実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本開示に含まれる。
　本開示は、自動運転車、自動運転車を遠隔操作する装置、自動運転車両の状態を提示する端末装置、或いはこれらを含むシステムに適用できる。
１　情報処理システム
５　自動運転車
２４　ルート計算部
２５　ＯＤＤ決定部
２７　車両管理部（仕様管理部）
２９　通信部（出力部）

Claims (12)

  1. 　コンピュータにより実行される情報処理方法であって、
    　自動運転車の自動運転に関する仕様を取得し、
    　人を配送するためのルートを取得し、
    　前記仕様及び前記ルートに基づいて、前記自動運転車の運行設計領域を決定し、
    　決定した前記運行設計領域を出力する
    　情報処理方法。
  2. 　前記ルートにおける前記自動運転車の走行を妨げる可能性を示す走行リスクを取得し、
    　前記運行設計領域の決定では、前記仕様、及び、前記ルートの前記走行リスクに基づいて、前記自動運転車の前記運行設計領域を決定する
    　請求項１に記載の情報処理方法。
  3. 　前記運行設計領域の決定では、
    　　前記仕様に対応する前記走行リスクのスコアを取得し、
    　　前記スコアにしたがって、前記自動運転車の前記運行設計領域を決定する
    　請求項２に記載の情報処理方法。
  4. 　前記自動運転車の走行履歴を取得し、
    　前記走行履歴に基づいて前記スコアを更新する
    　請求項３に記載の情報処理方法。
  5. 　前記スコアの更新では、
    　　前記走行履歴に基づいて、前記自動運転車の走行中におけるイベントを抽出し、
    　　抽出したイベントにしたがって、前記スコアを更新する
    　請求項４に記載の情報処理方法。
  6. 　前記走行履歴は、前記自動運転車が走行した前記ルート、又は、当該ルートに類似する類似ルートにおける前記自動運転車の走行履歴である
    　請求項４又は５に記載の情報処理方法。
  7. 　前記走行履歴は、前記自動運転車の走行の制御結果である走行制御履歴、又は、前記自動運転車の走行時における前記自動運転車の外部環境である走行環境履歴を含む
    　請求項４～６のいずれか１項に記載の情報処理方法。
  8. 　前記運行設計領域の決定では、前記スコアの更新状況にしたがって、以前の前記運行設計領域を更新する
    　請求項３に記載の情報処理方法。
  9. 　前記運行設計領域の決定では、
    　　更新前のスコアよりも更新後のスコアが低くなる場合、前記運行設計領域の制約を弱める提案を通知し、
    　　提案に対する応答にしたがって、以前の前記運行設計領域よりも制約を弱めた前記運行設計領域に決定する
    　請求項８に記載の情報処理方法。
  10. 　前記運行設計領域の決定では、更新前のスコアよりも更新後のスコアが高くなる場合、前記運行設計領域の制約を強める提案をする、又は以前の前記運行設計領域よりも制約を強める前記運行設計領域に決定する
    　請求項８又は９に記載の情報処理方法。
  11. 　前記スコアの更新状況にしたがって、前記ルート上のインフラストラクチャの更新の提案を通知する
    　請求項４～１０のいずれか１項に記載の情報処理方法。
  12. 　自動運転車の自動運転に関する仕様を管理する仕様管理部と、
    　人を配送するためのルートを計算するルート計算部と、
    　前記仕様管理部から取得する前記仕様及び前記ルート計算部から取得する前記ルートに基づいて、前記自動運転車の運行設計領域を決定する運行設計領域決定部と、
    　決定した前記運行設計領域を出力する出力部と、を備える
    　情報処理システム。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7462022B1 (ja) 2022-12-26 2024-04-04 ＭＯＮＥＴ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ株式会社 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム
WO2024090004A1 (ja) * 2022-10-26 2024-05-02 株式会社日立製作所 設計支援方法、設計支援システム、及びプログラム

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114407915A (zh) * 2021-12-14 2022-04-29 高德软件有限公司 运行设计域odd的处理方法、装置及存储介质
DE102022107516A1 (de) 2022-03-30 2023-10-05 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Verfahren, Computerprogramm, Datenverarbeitungseinrichtung und automatisiertes Kraftfahrzeug
CN116777560A (zh) * 2023-07-05 2023-09-19 深圳友浩车联网股份有限公司 一种基于大数据的出租车派单系统及方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH021258B2 (ja) 1980-11-11 1990-01-10 Baiomedeikaru Sensaazu Ltd
JP2018032343A (ja) 2016-08-26 2018-03-01 株式会社日立製作所 事故リスク可視化システム、事故リスク可視化方法、及び事故リスク可視化プログラム
JP2018169270A (ja) * 2017-03-29 2018-11-01 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 ナビゲーション方法およびそれを利用したナビゲーション装置
JP2019032664A (ja) * 2017-08-07 2019-02-28 トヨタ自動車株式会社 配車システム、配車方法、サーバ、ユーザ端末、サーバプログラム、ユーザ端末プログラム、及び、記憶媒体。

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9574888B1 (en) * 2016-01-29 2017-02-21 International Business Machines Corporation Route generation based on contextual risk
JP6763977B2 (ja) * 2017-01-31 2020-09-30 パイオニア株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム
JP6705414B2 (ja) * 2017-04-06 2020-06-03 トヨタ自動車株式会社 動作範囲決定装置
US11449050B2 (en) * 2017-07-20 2022-09-20 Nuro, Inc. Real-time violations and safety monitoring system on autonomous vehicles
DE102017215559A1 (de) * 2017-09-05 2019-03-07 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Risikobewertung einer Fahrt mit einem Straßenfahrzeug
DE102018007659A1 (de) * 2018-09-27 2019-03-07 Daimler Ag Verfahren zum Aktualisieren einer Umgebungskarte für ein Kraftfahrzeug

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH021258B2 (ja) 1980-11-11 1990-01-10 Baiomedeikaru Sensaazu Ltd
JP2018032343A (ja) 2016-08-26 2018-03-01 株式会社日立製作所 事故リスク可視化システム、事故リスク可視化方法、及び事故リスク可視化プログラム
JP2018169270A (ja) * 2017-03-29 2018-11-01 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 ナビゲーション方法およびそれを利用したナビゲーション装置
JP2019032664A (ja) * 2017-08-07 2019-02-28 トヨタ自動車株式会社 配車システム、配車方法、サーバ、ユーザ端末、サーバプログラム、ユーザ端末プログラム、及び、記憶媒体。

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP3951740A4

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2024090004A1 (ja) * 2022-10-26 2024-05-02 株式会社日立製作所 設計支援方法、設計支援システム、及びプログラム
JP7462022B1 (ja) 2022-12-26 2024-04-04 ＭＯＮＥＴ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ株式会社 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム

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