WO2023007959A1 - 移動体制御システム - Google Patents

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WO2023007959A1
WO2023007959A1 PCT/JP2022/023254 JP2022023254W WO2023007959A1 WO 2023007959 A1 WO2023007959 A1 WO 2023007959A1 JP 2022023254 W JP2022023254 W JP 2022023254W WO 2023007959 A1 WO2023007959 A1 WO 2023007959A1
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WO
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trajectory
person
control system
predicted
vehicle
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PCT/JP2022/023254
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English (en)
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裕人 今西
弘幸 山田
チュンキム タン
夏美 渡邉
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株式会社日立製作所
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    • 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
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/08—Active safety systems predicting or avoiding probable or impending collision or attempting to minimise its consequences
    • B60W30/095—Predicting travel path or likelihood of collision
    • 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
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
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    • 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
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    • 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
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    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
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    • G—PHYSICS
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    • G16Y10/40—Transportation
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y40/00—IoT characterised by the purpose of the information processing
    • G16Y40/30—Control

Definitions

  • the present invention relates to a moving object control system that moves a moving object (such as a vehicle) during automatic operation so as to avoid collision with another moving object (such as a pedestrian).
  • a moving object such as a vehicle
  • another moving object such as a pedestrian
  • roadside sensors such as cameras and LiDAR (light detection and ranging) installed along the route are used to detect pedestrians, and based on the detection results, the movement of mobile objects (such as self-driving vehicles) is controlled.
  • Body control systems have been developed.
  • Patent Document 1 is an example of conventional technology that predicts pedestrian paths using roadside sensors.
  • the route prediction device 102 is a collection unit that collects sensor data acquired by at least one of the vehicle-mounted sensor and the roadside sensor 104 via wireless communication or wired communication.
  • the predicted route can be determined with high accuracy.
  • the predicted route can be more accurately determined. can be determined.”
  • the packet transmission unit 182 generates packet data including the predicted route input from the prediction unit 188, and distributes (eg, broadcasts) the packet data to the in-vehicle device.
  • the received in-vehicle device can use the predicted route as driving support information.
  • an object of the present invention is to realize a social movement of the own vehicle and realize appropriate compromise with pedestrians by planning the movement while predicting the reaction of pedestrians to the movement of the own vehicle. It is to provide a control system.
  • the mobile body control system of the present invention provides a mobile body having a control device for controlling the mobile body and a third party position detection device for detecting the position of another person around the mobile body.
  • the control device includes: a self-planned trajectory candidate calculation unit that calculates a plurality of planned trajectory candidates for the moving body; Other-predicted trajectory candidate calculation unit for calculating reaction of said other person to each trajectory as a plurality of predicted trajectory candidates; a goal calculation unit, based on the predicted trajectory candidate and the predicted action goal, to calculate a self-planned trajectory from the plurality of planned trajectory candidates so as to satisfy both the planned action goal of the moving body and the predicted action goal of the other person; and a self-planned trajectory selector for selection.
  • the mobile body control system of the present invention by planning the movement while predicting the reaction of pedestrians to the movement of the own vehicle, the own vehicle realizes social movements and appropriate compromises with pedestrians are realized. be able to. Problems, configurations, and effects other than those described above will be clarified by the following description of the embodiments.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a mobile body control system according to a first embodiment
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a vehicle according to Embodiment 1
  • FIG. 1 is a block diagram of a mobile body control system according to a first embodiment
  • FIG. 4 is a flowchart showing the operation of the in-vehicle control device according to the first embodiment
  • 4 is a flowchart showing the operation of the remote control device of Embodiment 1
  • 4 is an example of operation of the mobile body control system according to the first embodiment
  • FIG. 11 is a block diagram of a mobile body control system according to a third embodiment; The figure explaining the near-miss of a vehicle and a worker.
  • FIG. 11 is a block diagram of a mobile body control system according to a fourth embodiment;
  • FIG. 11 is a schematic configuration diagram of a mobile body control system according to a fifth embodiment;
  • FIG. 11 is a block diagram of a mobile body control system according to a fifth embodiment;
  • FIG. 11 is a schematic configuration diagram of a mobile body control system according to a sixth embodiment;
  • FIG. 11 is a block diagram of a mobile body control system according to a sixth embodiment;
  • FIG. 11 is a schematic configuration diagram of a mobile body control system according to a seventh embodiment;
  • FIG. 11 is a block diagram of a mobile body control system according to a seventh embodiment;
  • FIG. 1 a mobile body control system according to a first embodiment of the present invention will be described using FIGS. 1 to 6.
  • FIG. the present invention will be described by taking as an example the case where it is applied to the guidance of a transport vehicle (hereinafter referred to as "vehicle V") traveling in a warehouse. It can also be applied to automatic driving devices such as automobiles that run in garages and construction vehicles that run in construction sites.
  • vehicle V transport vehicle
  • automatic driving devices such as automobiles that run in garages and construction vehicles that run in construction sites.
  • FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of the mobile body control system of the first embodiment.
  • the mobile object control system of this embodiment includes an in-vehicle control device 1 mounted on a vehicle V, another person's position detection devices 2 installed at various locations in the warehouse, and installed outside the vehicle V. It is provided with a remote control device 3 that is The dashed arrows in the figure indicate the flow of signals.
  • the in-vehicle control device 1 and the remote control device 3 are connected by wireless communication, and the other person's position detection device 2 and the remote control device 3 are connected by wired communication or wireless communication. It is connected.
  • the vehicle V, the in-vehicle control device 1, the other person's position detection device 2, and the remote control device 3 will be outlined.
  • the vehicle V is an automatically driving vehicle that transports articles in a mixed environment with the worker W (for example, in a warehouse), and has an in-vehicle control device 1 in order to automatically run while avoiding the worker W.
  • the in-vehicle control device 1 is a computer unit including an arithmetic unit such as a CPU (Central Processing Unit), a main memory such as a semiconductor memory, an auxiliary memory, and a communication device. executes the program loaded in the main memory to realize each function described later.
  • arithmetic unit such as a CPU (Central Processing Unit)
  • main memory such as a semiconductor memory
  • auxiliary memory auxiliary memory
  • a communication device executes the program loaded in the main memory to realize each function described later.
  • the other person's position detection device 2 is a sensor for detecting the position of the worker W (hereinafter referred to as "other person's position"), and FIG. 1 illustrates a roadside sensor 2a as one type of sensor.
  • the roadside sensor 2a is a camera, LiDAR, or the like, but the roadside sensor 2a is assumed to be a camera below.
  • the roadside sensor 2 a detects the position of the worker W extracted from the captured moving image as the other person's position, and transmits it to the remote control device 3 .
  • the remote control device 3 is a server that transmits to the in-vehicle control device 1 the predicted trajectory candidate and predicted action target of the other person obtained based on the outputs of the in-vehicle control device 1 and the other person's position detection device 2 .
  • the remote control device 3 is a computer unit equipped with an arithmetic device such as a CPU, a main storage device such as a semiconductor memory, an auxiliary storage device such as a hard disk drive, and a communication device. Each function described later is realized by executing the program loaded in the main storage device. In the following description, well-known operations in the field of computers when the CPU of the remote control device 3 executes the program will be described while omitting as appropriate.
  • FIG. 2 is a diagram showing a schematic configuration of the vehicle V of this embodiment, and defines the front, rear, left, and right of the vehicle V as shown. Note that the dashed arrows in FIG. 2 also indicate the flow of signals.
  • the vehicle V of the present embodiment includes left and right driving wheels 11, a motor 12 that drives the vehicle V, a brake 13 that brakes the vehicle V, and a decelerating motor that decelerates the driving force generated by the motor 12.
  • an encoder 15 for detecting the number of revolutions of the motor 12; an in-vehicle sensor 16 for detecting peripheral feature points that are feature points of the surrounding environment; a communication device 17 for wireless communication with the remote control device 3; and an in-vehicle control device 1 that commands such as.
  • the power generated by the motor 12 converting electric energy is transmitted to the speed reducer 14, and after being reduced in speed by the gear-type speed reduction mechanism inside the speed reducer 13, is transmitted to the left and right drive wheels 11 to drive the vehicle V. It becomes the driving force that drives the The vehicle V can be turned by rotating the left and right drive wheels 11 independently.
  • a brake 13 for generating a braking force for the vehicle V is provided near the motor 12 .
  • the brake 13 is provided with a non-excitation mechanism.
  • the motor 12 When the motor 12 is de-energized, the rotor inside the brake 13 is pressed against the stationary portion by a spring to generate a frictional force. Thereby, the kinetic energy can be converted into thermal energy, and the vehicle V can be braked.
  • the in-vehicle sensor 16 is a sensor such as a camera or LiDAR, but the description below assumes that the in-vehicle sensor 16 is a camera.
  • the in-vehicle sensor 16 can detect peripheral feature points from a moving image taken in front of the vehicle and transmit the detected peripheral feature points to the in-vehicle control device 1 .
  • the in-vehicle control device 1 is a computer unit that is composed of a CPU, memory, etc., executes an in-vehicle control program, and calculates command values for the motor 12 . Acceleration/deceleration and turning of the vehicle V can thereby be controlled.
  • FIG. 3 ⁇ Functional block diagram of mobile control system> Next, details of the mobile body control system of the first embodiment will be described with reference to FIGS. 3 to 5.
  • FIG. 3 ⁇ Functional block diagram of mobile control system>
  • the self-planned trajectory follow-up unit 1d is configured, and these repeatedly execute the operation (in-vehicle control program) shown in the flowchart of FIG. 4 while the power source (not shown) of the vehicle V is on.
  • the CPU of the remote control device 3 executes a predetermined control program to configure the other person's predicted trajectory candidate calculation unit 3a and the other's predicted action goal calculation unit 3b shown in the functional block diagram of FIG. , these execute the operation (remote control program) shown in the flow chart of FIG.
  • step S1 of FIG. 4 the self-position calculation unit 1a of the in-vehicle control device 1 performs the The self position (position coordinates) of the vehicle V is calculated.
  • the self position (position coordinates) of the vehicle V is calculated.
  • the peripheral feature amount is collated with a database prepared in advance to obtain the position coordinates of the vehicle V. to estimate
  • the self-planned trajectory candidate calculation unit 1b of the in-vehicle control device 1 selects trajectory candidates that the vehicle V can follow based on the self-position input from the self-position calculation unit 1a.
  • the planned trajectory candidate P is calculated.
  • a planned trajectory candidate P is defined as a trajectory that falls within the range of an actually travelable place, speed, and curvature.
  • the calculated planned trajectory candidate P is transmitted to the remote control device 3 by wireless communication via the communication device 17 .
  • the remote control device 3 When the remote control device 3 receives the planned trajectory candidate P from the in-vehicle control device 1, it triggers the flowchart of FIG. 5 to start.
  • the other person's predicted trajectory candidate calculation unit 3a of the remote control device 3 calculates the position of the other person input from the roadside sensor 2a and the planned trajectory candidate input from the self-planned trajectory candidate calculation unit 1b. Based on P, a predicted trajectory candidate R, which is time-series data of the reaction of the worker W predicted for each trajectory of the planned trajectory candidate P, is calculated.
  • the predicted trajectory candidate R is calculated by inputting the history of the other person's position into the other person's trajectory prediction model.
  • the other person's trajectory prediction model it is conceivable to use a statistical model of the walking direction with respect to the walking position of the worker W. FIG.
  • a social force model that considers the interactions between the worker W and the vehicle V and between the worker W and the wall surface may be used.
  • a neural network model trained using the walking trajectory data of the worker W may be used.
  • the calculated predicted trajectory candidate R is transmitted to the in-vehicle control device 1 by wireless communication via the communication device 17 .
  • the other person's predictive action target calculation unit 3b of the remote control device 3 calculates the work predicted when the vehicle V does not exist based on the other person's position input from the roadside sensor 2a.
  • a predicted action target T which is time-series data of the trajectory of the person W, is calculated.
  • the predicted action target T is calculated by inputting the history of the other person's position into the other person's target prediction model.
  • the other person's target prediction model it is conceivable to use a walking direction statistical model for the walking position of the worker W.
  • a social force model that considers the interactions between the worker W and the vehicle V and between the worker W and the wall surface may be used.
  • a neural network model trained using the walking trajectory data of the worker W may be used.
  • the calculated predicted action target T is transmitted to the in-vehicle control device 1 by wireless communication via the communication device 17 .
  • step S3 of FIG. 4 it is determined whether the other person's trajectory candidate and the predicted action target T from the remote control device 3 have been received. If it is determined that the data has been received, the process proceeds to step S4. On the other hand, if not received, proceed to RETURN (that is, execute step S1 again).
  • step S4 of FIG. 4 the self-planned trajectory selection unit 1c of the in-vehicle control device 1 selects the planned trajectory candidate P input from the self-planned trajectory candidate calculation unit 1b and the prediction input from the other-person predicted trajectory candidate calculation unit 3a.
  • a self-planned trajectory which is a trajectory to be followed by the vehicle V, is calculated based on the trajectory candidate R and the predicted action goal T input from the other's predicted action goal calculation unit 3b.
  • the self-planned trajectory is selected as a trajectory that minimizes the weighted sum of the deviation between the selected self-planned trajectory and the self target trajectory and the deviation between the other party's predicted trajectory and the other party's predicted target trajectory.
  • the self-target trajectory is a trajectory that allows the vehicle V to approach the destination most efficiently when the worker W is not present.
  • the other-person predicted trajectory is a trajectory corresponding to the selected self-planned trajectory among the trajectories included in the predicted trajectory candidate R. Thereby, the trajectory that best balances the planned action target of the vehicle V and the predicted action target T of the worker W can be selected.
  • step S5 of FIG. 4 the self-planned trajectory tracking unit 1d of the in-vehicle control device 1 selects the self-planned trajectory input from the self-planned trajectory selection unit 1c and the self-position input from the self-position calculation unit 1a. Compute the command.
  • the motor 12 is controlled to increase the rotational speed of the driving wheels 11. - ⁇ When the self-position is too far ahead of the self-planned trajectory, the motor 12 is controlled so as to reduce the rotational speed of the drive wheels 11. - ⁇ When the self-position deviates to the right from the self-planned trajectory with respect to the traveling direction, the motor 12 is controlled so that the rotation speed of the right side of the drive wheel 11 becomes faster than the left side.
  • the motor 12 is controlled so that the rotational speed of the left side of the drive wheel 11 becomes faster than that of the right side. This allows the self-position of the vehicle V to follow the self-planned trajectory.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining an operation example of the mobile body control system according to the first embodiment, and shows a case where a vehicle V and a worker W pass each other on a narrow road.
  • the other person's position detection device 2 is installed at a position where the worker W can be detected. is installed.
  • the self-planned trajectory candidate calculation unit 1b of the in-vehicle control device 1 selects the planned trajectory candidate P as a trajectory P1 that travels along the left end of the narrow road (the direction seen from the vehicle itself, the same shall apply hereinafter), and a trajectory that travels straight along the narrow road. It calculates a trajectory P2 that follows and a trajectory P3 that follows the right end of the narrow road, and transmits these planned trajectory candidates P to the remote control device 3 .
  • each planned trajectory candidate P is a unit of a route predicted to be traveled by the vehicle V in a predetermined time (for example, 5 seconds).
  • the other-person predicted trajectory candidate calculation unit 3a of the remote control device 3 selects a trajectory R1 that does not interfere with the trajectory P1 (a trajectory that travels along the left end of the narrow road) and a trajectory P2 as predicted trajectory candidates R.
  • a trajectory R2 that does not interfere (a trajectory that stops at the left end of the narrow road) and a trajectory R3 that does not interfere with the trajectory P3 (a trajectory that proceeds at the right end of the narrow road) are calculated.
  • each predicted trajectory candidate R is a unit of a route that is predicted to be traveled by the worker W in a predetermined period of time (for example, 5 seconds).
  • the other-person predicted trajectory candidate calculation unit 3a calculates a combination of the planned trajectory candidate P and the predicted trajectory candidate R. Specifically, if the vehicle V selects the track P1, it is predicted that the worker W will select the track R1, and if the vehicle V selects the track P2, it is predicted that the worker W will select the track R2. If the trajectory P3 is selected, it is predicted that the worker W will select the trajectory R3.
  • the other person's predicted action goal calculation unit 3b of the remote control device 3 calculates a trajectory T1 as a predicted action goal T when it is assumed that the vehicle V does not exist.
  • the trajectory T1 straight ahead in the leftward direction in the drawing is predicted as the other person's prediction target trajectory.
  • the vehicle V is about to proceed in the right direction in the figure on a narrow road, so the trajectory P2, which runs straight, is the trajectory that allows the vehicle to approach the destination most efficiently.
  • the trajectory R2 of the worker W corresponding to the trajectory P2 is the trajectory having the largest deviation from the optimum trajectory T1 for the worker W (the distance between the tips of each trajectory).
  • the efficiency of the track P1 traveling on the left end of the narrow road and the track P3 traveling on the right end of the narrow road are equivalent.
  • the trajectory R1 traveling along the left end of the narrow road has a smaller deviation from the trajectory T1 than the trajectory R3 traveling along the right end of the narrow road.
  • the self-planned trajectory selection unit 1c selects the trajectory P1 of the vehicle V corresponding to the trajectory R1 of the worker W as the trajectory efficient for both the vehicle V and the worker W as the self-planned trajectory.
  • the transport efficiency of the vehicle V can be improved while achieving both the planned action target of the vehicle V and the predicted action target T of the worker W.
  • the vehicle V changes the track to the track P1 prior to the change of the track by the worker W, thereby preventing the worker W from changing the track to a track other than the track R1 and allowing the worker W to change the track to the track R1. You can encourage them to change.
  • the planned action target of the vehicle V and the predicted action target T of the worker W can be made compatible, and the transport efficiency of the vehicle V can be improved.
  • a large lateral acceleration is intentionally generated so that the change of the track of the vehicle V is visible to the worker W. It may be moved so that it can be easily identified. Thereby, the worker W can be urged to change the trajectory to the trajectory R1 more reliably.
  • the side of the vehicle may be exaggeratedly turned toward the worker W so that the change of the track of the vehicle V can be easily visually recognized by the worker W. . Thereby, the worker W can be urged to change the trajectory to the trajectory R1 more reliably.
  • the change of the track to the track P1 of the vehicle V starts from 2m or more before the worker W because the person starts to take the avoidance action from about 2m or more before taking the action of passing each other.
  • the vehicle V changes the trajectory to the trajectory P1 ahead of the trajectory change of the worker W more reliably, prevents the worker W from changing the trajectory to a trajectory other than the trajectory R1, and prevents the worker W from changing the trajectory to the trajectory R1. can be urged to change to
  • the change of the trajectory of the vehicle V to the trajectory P1 is started at an earlier timing as the speed of the vehicle V is higher. It is desirable that As a result, the vehicle V changes the trajectory to the trajectory P1 ahead of the trajectory change of the worker W more reliably, prevents the worker W from changing the trajectory to a trajectory other than the trajectory R1, and prevents the worker W from changing the trajectory to the trajectory R1. can be urged to change to
  • the roadside sensor 2a detects the attributes of the worker W (unique identifier such as the ID and name of the worker W), and the other person's trajectory used when calculating the predicted trajectory candidate R by the other predicted trajectory candidate calculation unit 3a.
  • the prediction model may be switched according to the detected attributes. Thereby, the predicted trajectory candidate R can be predicted with higher accuracy.
  • the roadside sensor 2a detects the attributes of the worker W (unique identifier such as the ID and name of the worker W), and the other person's predictive action goal calculation unit 3b uses the other person's predictive action goal T to calculate the predictive action goal T.
  • the target prediction model may be switched according to the detected attributes. As a result, the predicted action goal T can be predicted with higher accuracy.
  • the own vehicle realizes social movements, and pedestrians and Appropriate compromises can be realized.
  • a trajectory convenient for the worker W is predicted based on the deviation between the predicted trajectory candidate R and the predicted action target T.
  • the target point and the predicted A convenient trajectory for the worker W may be predicted based on the deviation of the trajectory candidate R.
  • the other person's predicted action goal calculation unit 3b in this embodiment sets, as the predicted action goal T, the other person's predicted target point, which is the point that the worker W wants to finally reach.
  • the predicted action target T is calculated by inputting the history of the other person's position into the other person's target prediction model.
  • a statistical model of the destination with respect to the walking position of the worker W can be used as the other person's target prediction model.
  • a neural network model trained using the walking trajectory data of the worker W may be used.
  • the calculated predicted action target T is transmitted to the in-vehicle control device 1 by wireless communication via the communication device 17 .
  • the self-planned trajectory selection unit 1c in the second embodiment selects the planned trajectory candidate P input from the self-planned trajectory candidate calculation unit 1b, the predicted trajectory candidate R input from the other predicted trajectory candidate calculation unit 3a, and the other predicted trajectory.
  • a self-planned trajectory is calculated from the predicted action target T (target point) input from the action target calculation unit 3b.
  • the self-planned trajectory is the trajectory that the vehicle V follows.
  • the self-planned trajectory is selected as a trajectory that minimizes the weighted sum of the deviation between the selected self-planned trajectory and the self target trajectory and the deviation between the end of the other party's predicted trajectory and the other party's predicted target point. Thereby, the trajectory that best balances the planned action target of the vehicle V and the predicted action target T of the worker W can be selected.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining an operation example of the mobile body control system according to the second embodiment, and shows a case where the vehicle V and the worker W pass each other on a narrow road.
  • the self-planned trajectory candidate calculation unit 1b of the in-vehicle control device 1 calculates the trajectory P1, the trajectory P2, and the trajectory P3 as the planned trajectory candidate P as in the environment of FIG.
  • the planned trajectory candidate P is transmitted to the remote control device 3 .
  • the other-person predicted trajectory candidate calculation unit 3a of the remote control device 3 calculates trajectories corresponding to the trajectory P1, trajectory P2, and trajectory P3 as the predicted trajectory candidate R as in the environment of FIG. Calculate R1, trajectory R2, and trajectory R3.
  • the other predicted trajectory candidate calculation unit 3a predicts that the worker W will select the trajectory R1 if the vehicle V selects the trajectory P1, and that the worker W will select the trajectory R1 if the vehicle V selects the trajectory P2. It is predicted that the trajectory R2 will be selected, and if the vehicle V selects the trajectory P3, it is predicted that the worker W will select the trajectory R3.
  • the other person's predicted action goal calculation unit 3b of the remote control device 3 calculates a trajectory T1 as a predicted action goal T when it is assumed that the vehicle V does not exist.
  • a trajectory T1 as a predicted action goal T when it is assumed that the vehicle V does not exist.
  • the vehicle V is about to proceed to the right in the figure on a narrow road, so the trajectory P2, which runs straight, is the trajectory that allows the vehicle to approach the destination most efficiently.
  • the trajectory R2 of the worker W corresponding to the trajectory P2 is the trajectory with the largest deviation (distance to the tip of each trajectory) from the other person's predicted target point indicated by the star in the figure.
  • the trajectory P1 traveling on the left end and the trajectory P3 traveling on the right end are equivalent in efficiency. It is a convenient trajectory with a small deviation from the predicted target point. Therefore, the self-planned trajectory selection unit 1c selects the trajectory P1 of the vehicle V corresponding to the trajectory R1 of the worker W as the self-planned trajectory.
  • the transport efficiency of the vehicle V can be improved while achieving both the planned action target of the vehicle V and the other person's predicted target location of the worker W.
  • FIG. 8 is a block diagram of a mobile body control device according to the third embodiment.
  • the output (self-planned trajectory) of the self-planned trajectory selection unit 1c is directly input to the self-planned trajectory tracking unit 1d.
  • a self-planned trajectory verification section 1e is provided between the self-planned trajectory selection section 1c and the self-planned trajectory follow-up section 1d.
  • the self-planned trajectory verification unit 1e calculates a corrected planned trajectory based on the self-planned trajectory input from the self-planned trajectory selection unit 1c and the other person's position input from the roadside sensor 2a. This corrected planned trajectory is used when it is determined that the actual trajectory of worker W is different from the predicted trajectory (another predicted trajectory corresponding to the self-planned trajectory) and a near miss between vehicle V and worker W occurs. is a trajectory computed to stop
  • the self-planned trajectory follow-up unit 1d in this embodiment calculates a motor command from the corrected planned trajectory input from the self-planned trajectory verification unit 1e and the self-position input from the self-position calculation unit 1a. This allows the self-position of the vehicle V to follow the corrected planned trajectory.
  • FIG. 9 is a plan view for explaining an operation that can be taken by, for example, the vehicle V of the first embodiment, which does not have the self-planned trajectory verification unit 1e of the present embodiment, when the worker W selects a trajectory contrary to prediction. is.
  • the self-planned trajectory selection unit 1c selects the trajectory P1 as the self-planned trajectory
  • the vehicle V starts moving along the trajectory Pa
  • the trajectory R1 corresponding to the trajectory P1 is selected as the other-person predicted trajectory of the worker W.
  • the vehicle V changes from the track Pa to the track Pb in order to avoid a collision with the worker W. may change from trajectory Ra to trajectory Rb in an attempt to avoid a collision with .
  • a near miss (abnormal approach) occurs due to the vehicle V and the worker W repeatedly avoiding each other in the same direction, there is a possibility that both of them will not be able to move forward.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining the operation of the vehicle V of this embodiment, which is equipped with the self-planned trajectory verification unit 1e.
  • the self-planned trajectory verification unit 1e determines that the actual trajectory (trajectory Ra) of the worker W contradicts the other predicted trajectory (trajectory R1), and calculates a corrected planned trajectory so as to stop the vehicle V.
  • the worker W can pass by the side of the stopped vehicle V, the vehicle V and the worker W near miss (abnormal approach) and both stop, resulting in a decrease in movement efficiency of both. can be avoided.
  • the vehicle V may be decelerated, the vehicle V may be reversed, or a voice may be given to the worker W. You can warn with
  • FIG. 11 is a block diagram of a mobile body control device according to the fourth embodiment.
  • the roadside sensor 2a is used as the other person's position detection device 2.
  • the vehicle V of the first embodiment can detect the worker W only after completion of processing by the remote control device 3, the current position of the worker W cannot be grasped in real time.
  • the processing in the remote control device 3 is executed while detecting the worker W in the blind spot of the roadside sensor 2a with the in-vehicle sensor 16.
  • the position of the other person can also be detected on the vehicle V side.
  • the in-vehicle sensor 16 in Example 4 calculates the other person's position from the self-position input from the self-position calculation unit 1a. Specifically, the roadside sensor 2a calculates the position of the worker W extracted from the captured moving image in a relative coordinate system, converts it into an absolute coordinate system using the self-position, and wirelessly communicates with the communication device 17. It can be transmitted to the remote control device 3 by communication. Thereby, the worker W can be detected by the remote control device 3 more reliably.
  • the vehicle-mounted control device 1 of the fourth embodiment includes a self-planned trajectory correction section 1f between the self-planned trajectory selection section 1c and the self-planned trajectory follow-up section 1d.
  • the self-planned trajectory correction unit 1f calculates a corrected self-planned trajectory from the self-planned trajectory input from the self-planned trajectory selection unit 1c and the other person's position input from the vehicle-mounted sensor 16.
  • FIG. The corrected self-planned trajectory is calculated so as to stop the vehicle V when the vehicle-mounted sensor 16 detects a worker near the vehicle. As a result, even if the predicted trajectory candidate R is delayed in wireless communication, it is possible to avoid collisions with workers and improve safety.
  • the other person's position input from the vehicle-mounted sensor 16 may be used to correct the delay of the predicted trajectory candidate R input from the other person's predicted trajectory candidate calculation unit 3a.
  • the self-planned trajectory follower 1d in the fourth embodiment calculates a motor command from the corrected self-planned trajectory input from the self-planned trajectory corrector 1f and the self-position input from the self-position calculator 1a. This allows the self-position of the vehicle V to follow the corrected planned trajectory.
  • FIG. 12 is a schematic configuration of a mobile body control system according to the fifth embodiment.
  • the worker W had to guess the course of the vehicle V from the behavior of the vehicle V (see FIG. 10).
  • a trajectory display device 5 for displaying the planned trajectory and the other predicted trajectory is mounted so that each worker W can visually grasp the predicted trajectory of the worker W and the planned trajectory of the vehicle V by the system.
  • the vehicle-mounted control device 1 of the fifth embodiment shown in FIG. is added.
  • the trajectory display device 5 includes AR (Augmented Reality) glasses and a communication antenna, for example.
  • the trajectory and are displayed to the entire worker.
  • the trajectory of the worker W assumed by the vehicle V and the intention regarding the traveling direction of the vehicle V can be transmitted to the worker W, and the behavior of the worker W can be guided.
  • the trajectory display device 5 is not limited to the one worn by the worker W.
  • the corrected planned trajectory and the other person's predicted trajectory may be drawn directly on the floor using a projector, or may be displayed on the floor.
  • the modified planned trajectory and the others' predicted trajectory may be drawn directly on the floor display.
  • the trajectory display device 5 may notify the worker W of the direction of the corrected planned trajectory by voice.
  • the display validity determination unit 1g calculates the state of the display unit from the communication confirmation of the overall display unit input from the track display device 5.
  • the display state indicates whether the trajectory display device 5 is enabled.
  • the self-planned trajectory verification unit 1e increases the threshold value for determining conflict when the display unit state is valid.
  • the corrected planned trajectory and the other predicted trajectory are displayed on the trajectory display device 5, and even though the possibility of the conflict occurring is low, it is erroneously determined to be different, and the transport efficiency of the vehicle V is prevented from being lowered. can be prevented.
  • FIG. 14 is a schematic configuration of the mobile control system of the sixth embodiment.
  • FIG. 15 is a block diagram of a mobile body control system according to the sixth embodiment.
  • the remote control device 3 is arranged outside the vehicle V, but in this embodiment, the other person's predicted trajectory candidate calculation unit 3a and the other person's predicted action target calculation unit 3b included in the remote control device 3 is incorporated into the in-vehicle control device 1, and only the in-vehicle sensor 16 is used as the other person's position detection device 2.
  • FIG. 1 the other person's predicted trajectory candidate calculation unit 3a and the other person's predicted action target calculation unit 3b included in the remote control device 3 is incorporated into the in-vehicle control device 1, and only the in-vehicle sensor 16 is used as the other person's position detection device 2.
  • the in-vehicle sensor 16 in Example 4 calculates the other person's position from the self-position input from the self-position calculator 1a.
  • the roadside sensor 2a calculates the position of the worker W extracted from the photographed moving image in the relative coordinate system, converts it into the absolute coordinate system using the own position, and calculates the position of the other person.
  • the other person's predicted trajectory candidate calculation unit 3a in this embodiment calculates the predicted trajectory candidate R from the other person's position input from the vehicle-mounted sensor 16 and the planned trajectory candidate P input from the self-planned trajectory candidate calculation unit 1b. do.
  • the other person's predicted action goal calculation unit 3b in this embodiment calculates the predicted action goal T from the other person's position input from the in-vehicle sensor 16.
  • the planned action target of the vehicle V and the predicted action target T of the worker W can be achieved by the vehicle V alone, and the transportation efficiency of the vehicle V can be improved.
  • FIG. 16 is a schematic configuration of the mobile body control system of Example 7 installed in a parking lot.
  • This moving body control system includes an in-vehicle control device 1 mounted on a vehicle V running in a mixed environment with pedestrians and other vehicles V1, and a third party position detection device that detects the position of another person, which is the position of the pedestrian. 2, a remote control device 3 for transmitting a predicted trajectory candidate R and a predicted action target T to the vehicle V, and a trajectory display device 6 (6a, 6b) for individually displaying the planned trajectory and the predicted trajectory to pedestrians. ing.
  • FIG. 17 is a block diagram of a mobile body control system according to the seventh embodiment.
  • the trajectory display device 6 of the present embodiment includes AR glasses and a communication antenna like the trajectory display device 5 of the fifth embodiment, but differs from the trajectory display device 5 in the following points. That is, in Example 5, in addition to the planned trajectory of the vehicle V, the predicted trajectories of all workers are displayed on each trajectory display device 5, and each worker can grasp the predicted trajectories of other workers. In the trajectory display device 6 of this embodiment, the display contents are changed for each pedestrian.
  • the pedestrian wearing the trajectory display device 6a is presented with the planned trajectory of the vehicle V and the predicted trajectory of the vehicle V, but the predicted trajectory of the other pedestrian wearing the trajectory display device 6b is presented. Do not show trajectories.
  • the pedestrian wearing the trajectory display device 6b is presented with the planned trajectory of the vehicle V and the predicted trajectory of himself, but is not presented with the predicted trajectories of other pedestrians wearing the trajectory display device 6a.
  • the pedestrian's trajectory assumed by the vehicle V and the intention regarding the traveling direction of the vehicle V can be conveyed to the pedestrian and the behavior of the pedestrian can be guided while protecting the privacy of the individual pedestrian's movement direction. can be done.
  • the other person's predicted trajectory candidate calculation unit 3a of the seventh embodiment can switch the other's trajectory prediction model according to the detected attribute, and calculate the predicted trajectory candidate R with behavior according to the attribute.
  • the other person's predicted action goal calculation unit 3b of the seventh embodiment can switch the other person's target prediction model according to the detected attribute, and calculate the predicted action goal T of the behavior according to the attribute.
  • the predicted trajectory candidate R and the predicted action target T can be predicted with higher accuracy.

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Abstract

自車の動きに対する歩行者の反応を予測しながら動作計画することで、自車に社会的な動きを実現させ、歩行者と適切な譲り合いを実現する移動体制御システムを提供する。移動体を制御する制御装置と、前記移動体の周辺の他者の位置を検出する他者位置検出装置と、を有する移動体制御システムであって、前記制御装置は、前記移動体の複数の計画軌道候補を演算する自己計画軌道候補演算部と、前記他者の位置と前記計画軌道候補に基づいて、前記計画軌道候補の各軌道に対する前記他者の反応を、複数の予測軌道候補として演算する他者予測軌道候補演算部と、前記他者の位置に基づいて、前記他者の予測行動目標を演算する他者予測行動目標演算部と、前記予測軌道候補と前記予測行動目標に基づいて、前記移動体の計画行動目標と前記他者の予測行動目標を両立するように、前記複数の計画軌道候補から自己計画軌道を選択する自己計画軌道選択部と、を備える移動体制御システム。

Description

移動体制御システム
　本発明は、他の移動体（歩行者など）との衝突を回避するように、自動運転中の移動体（車両など）を移動させる移動体制御システムに関する。
　近年、経路脇に設置したカメラやＬｉＤＡＲ（light detection and ranging）などの路側センサを利用して歩行者を検出し、その検出結果に基づいて移動体（自動運転車両など）の移動を制御する移動体制御システムが開発されている。
　路側センサを利用して歩行者経路を予測する従来技術の一例に特許文献１がある。例えば、特許文献１の要約書には、「経路予測装置１０２は、車載センサ及び路側センサ１０４の少なくともいずれか一方により取得されたセンサデータを、無線通信又は有線通信を介して収集する収集部としてのパケット受信部１８０と、収集部により収集されたセンサデータから移動物体を検出し、当該移動物体の位置及び兆候を特定する解析部としての解析処理部１８４と、解析部により特定された移動物体の位置及び兆候を用いて、移動物体の未来の位置を含む経路を予測する予測部１８８と、解析部により特定された位置及び兆候を、移動物体毎に対応させて記憶する記憶部と、記憶部に記憶された位置及び兆候を用いて、予測部を学習させる学習部１８６とを含む。」と記載されており、自車両外の経路予測装置が、路側センサの取得データから検出した移動物体（歩行者）の位置と兆候に基づいて、移動物体（歩行者）の経路を予測している。
　また、同文献の段落００５８や段落００５９では、予測部が予測に用いる「兆候」が、歩行者の「体の向き及び顔の向き」であると説明されている。さらに、同文献の段落００６５には、「歩行者の体の向きは、歩行者が進行方向を変更するタイミングにならないと変化しないので、体の向きだけで予測された経路の精度はそれ程高くはない。一方、通常、屋外の歩行者は進行方向を変更する場合、他の移動物体（車両、歩行者等）との衝突を回避するために、新たな進行方向を含む周囲に顔を向けて目視により確認を行う。したがって、進路変更の兆候として顔の向きを使用することにより、精度よく予測経路を決定できる。特に、体の向き及び顔の向きを使用することにより、より精度よく予測経路を決定できる。」と記載されており、歩行者の体の向きと顔の向きの双方を考慮することで、歩行者の経路を精度よく予測できる、としている。
特開２０２０－１７３６００号公報
　特許文献１の段落００５４には、「パケット送信部１８２は、予測部１８８から入力される予測経路を含むパケットデータを生成して、車載装置に対して配信（例えば、ブロードキャスト）する。予測経路を受信した車載装置は、予測経路を運転支援情報として使用できる。」と記載されている。仮に、同段落の車載装置が自動運転車両のものであれば、歩行者の予測経路を考慮し、歩行者との衝突を回避しながら自動運転車両の移動を制御することも可能と考えられる。
　しかしながら、歩行者の予測経路に対して衝突しない様に自動運転車両の経路を演算すると、自車の挙動に呼応した歩行者の反応（自車に合わせて歩行者が脇に寄ってくれる、といった社会的振る舞い）を考慮できず、自車の運航継続性が低下する可能性があった。
　そこで、本発明の目的は、自車の動きに対する歩行者の反応を予測しながら動作計画することで、自車に社会的な動きを実現させ、歩行者と適切な譲り合いを実現する、移動体制御システムを提供することにある。
　上記目的を達成するために、本発明の移動体制御システムは、移動体を制御する制御装置と、前記移動体の周辺の他者の位置を検出する他者位置検出装置と、を有する移動体制御システムであって、前記制御装置は、前記移動体の複数の計画軌道候補を演算する自己計画軌道候補演算部と、前記他者の位置と前記計画軌道候補に基づいて、前記計画軌道候補の各軌道に対する前記他者の反応を、複数の予測軌道候補として演算する他者予測軌道候補演算部と、前記他者の位置に基づいて、前記他者の予測行動目標を演算する他者予測行動目標演算部と、前記予測軌道候補と前記予測行動目標に基づいて、前記移動体の計画行動目標と前記他者の予測行動目標を両立するように、前記複数の計画軌道候補から自己計画軌道を選択する自己計画軌道選択部と、を備える。
　本発明の移動体制御システムによれば、自車の動きに対する歩行者の反応を予測しながら動作計画することで、自車に社会的な動きを実現させ、歩行者と適切な譲り合いを実現することができる。上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。
実施例１の移動体制御システムの概略構成図。 実施例１の車両の概略構成図。 実施例１の移動体制御システムのブロック図。 実施例１の車載制御装置の動作を示すフローチャート。 実施例１の遠隔制御装置の動作を示すフローチャート。 実施例１の移動体制御システムの動作例。 実施例２の移動体制御システムの動作例。 実施例３の移動体制御システムのブロック図。 車両と作業者のニアミスを説明する図。 実施例３の自己計画軌道検証部の動作例。 実施例４の移動体制御システムのブロック図。 実施例５の移動体制御システムの概略構成図。 実施例５の移動体制御システムのブロック図。 実施例６の移動体制御システムの概略構成図。 実施例６の移動体制御システムのブロック図。 実施例７の移動体制御システムの概略構成図。 実施例７の移動体制御システムのブロック図。
　以下、図を参照して、本発明の移動体制御システムの実施例について説明する。
　まず、図１から図６を用いて、本発明の実施例１に係る移動体制御システムを説明する。なお、本実施例では、倉庫内を走行する搬送車両（以下、「車両Ｖ」と称する）の誘導に適用した場合を例に挙げて本発明を説明するが、本発明は、一般道や駐車場を走行する自動車、建設現場を走行する建設車両などの自動運転装置にも適用することができる。
　図１は、実施例１の移動体制御システムの概略構成を示す図である。ここに示すように、本実施例の移動体制御システムは、車両Ｖに搭載された車載制御装置１と、倉庫内の各所に設置された他者位置検出装置２と、車両Ｖの外部に設置された遠隔制御装置３を備えている。なお、図中の破線矢印は信号の流れを示しており、車載制御装置１と遠隔制御装置３は無線通信で接続され、他者位置検出装置２と遠隔制御装置３は有線通信または無線通信で接続されている。まず、車両Ｖ、車載制御装置１、他者位置検出装置２、遠隔制御装置３を概説する。
　車両Ｖは、作業者Ｗとの混在環境下（例えば、倉庫内）で物品を搬送する自動運転車両であり、作業者Ｗを回避しながら自動走行するために、車載制御装置１を有している。この車載制御装置１は、具体的には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算装置、半導体メモリ等の主記憶装置、補助記憶装置、および、通信装置などを備えたコンピュータユニットであり、演算装置が主記憶装置にロードされたプログラムを実行することで、後述する各機能を実現するものである。なお、以下では、車載制御装置１のＣＰＵがプログラムを実行する際の、コンピュータ分野における周知動作を適宜省略しながら説明する。
　他者位置検出装置２は、作業者Ｗの位置（以下、「他者位置」と称する。）を検出するためのセンサであり、図１ではその一種として路側センサ２ａを例示している。この路側センサ２ａは、具体的には、カメラやＬｉＤＡＲなどであるが、以下では、路側センサ２ａがカメラであるものとして説明する。この路側センサ２ａは、撮影した動画像から抽出した作業者Ｗの位置を他者位置として検出し、遠隔制御装置３へ送信する。
　遠隔制御装置３は、車載制御装置１や他者位置検出装置２の出力に基づいて求めた、他者の予測軌道候補や予測行動目標を、車載制御装置１へ送信するサーバーである。この遠隔制御装置３は、具体的には、ＣＰＵ等の演算装置、半導体メモリ等の主記憶装置、ハードディスクドライブ等の補助記憶装置、および、通信装置などを備えたコンピュータユニットであり、演算装置が主記憶装置にロードされたプログラムを実行することで、後述する各機能を実現するものである。なお、以下では、遠隔制御装置３のＣＰＵがプログラムを実行する際の、コンピュータ分野における周知動作を適宜省略しながら説明する。
　＜車両Ｖ＞
　図２は、本実施例の車両Ｖの概略構成を示す図であり、図示のように車両Ｖの前後左右を定義する。なお、図２の破線矢印も信号の流れを示している。ここに示すように、本実施例の車両Ｖは、左右の駆動輪１１と、車両Ｖを駆動するモータ１２と、車両Ｖを制動させるブレーキ１３と、モータ１２が発生した駆動力を減速する減速機１４と、モータ１２のモータ回転数を検出するエンコーダ１５と、周辺環境の特徴点である周辺特徴点を検出する車載センサ１６と、遠隔制御装置３と無線通信する通信装置１７と、モータ１２等を指令する車載制御装置１と、を備えている。
　モータ１２が電気エネルギーを変換することにより発生させた動力は、減速機１４に伝えられ、この減速機１３内部の歯車式減速機構により減速された後に、左右の駆動輪１１に伝えられ、車両Ｖを駆動する駆動力となる。左右の駆動輪１１を独立に回転させることで車両Ｖを旋回させることができる。
　モータ１２の近傍には車両Ｖの制動力を発生させるブレーキ１３が設けられている。ブレーキ１３には無励磁作動形の機構が備えられており、モータ１２へ通電を切ることによりブレーキ１３内部のロータをスプリングで静止部分に押し付けて摩擦力を発生させる。
これにより運動エネルギーを熱エネルギーに変換し、車両Ｖを制動させることができる。
　車載センサ１６は、カメラやＬｉＤＡＲなどのセンサであるが、以下では、車載センサ１６がカメラであるものとして説明する。この車載センサ１６は、車両前方を撮影した動画像から周辺特徴点を検出し、車載制御装置１へ送信することができる。
　車載制御装置１は、ＣＰＵやメモリなどから構成され車載制御プログラムを実行して、モータ１２への指令値を演算するコンピュータユニットである。これにより車両Ｖの加減速や旋回を制御することができる。
　＜移動体制御システムの機能ブロック図＞
　次に、図３から図５を用いて、実施例１の移動体制御システムの詳細を説明する。
　車載制御装置１のＣＰＵが所定の制御プログラムを実行することで、図３の機能ブロック図に示す、自己位置演算部１ａと、自己計画軌道候補演算部１ｂと、自己計画軌道選択部１ｃと、自己計画軌道追従部１ｄを構成し、これらが、車両Ｖの電源（不図示）がオンしている間、図４のフローチャートに示す動作（車載制御プログラム）を繰り返し実行する。
　同様に、遠隔制御装置３のＣＰＵが所定の制御プログラムを実行することで、図３の機能ブロック図に示す、他者予測軌道候補演算部３ａと、他者予測行動目標演算部３ｂを構成し、これらが、車両Ｖが送信した計画軌道候補のパケットデータの受信をトリガーとして、図５のフローチャートに示す動作（遠隔制御プログラム）を実行する。
　以下、図４と図５を併用して、車両Ｖの電源オン後に並列処理される、各部の動作を順次説明する。
　まず、図４のステップＳ１では、車載制御装置１の自己位置演算部１ａは、車載センサ１６から入力される車両Ｖの周辺の特徴点と、エンコーダ１５から入力されるモータ回転数に基づいて、車両Ｖの自己位置（位置座標）を演算する。ここでは、例えば、Visual SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）を用いて、モータ回転数から車両Ｖの移動量を推定しつつ周辺特徴量を予め備えられたデータベースと照合することで、車両Ｖの位置座標を推定する。
　次に、図４のステップＳ２で、車載制御装置１の自己計画軌道候補演算部１ｂは、自己位置演算部１ａから入力される自己位置に基づいて、車両Ｖが追従し得る軌道の候補である、計画軌道候補Ｐを演算する。ここでは、例えば、車両Ｖ前方の複数地点をサンプリングし、当該地点へ到達できる軌道を時系列データとして演算する。さらに得られた時系列データから、実際に走行可能な場所、速度、曲率の範囲内に収まっている軌道を計画軌道候補Ｐとする。演算された計画軌道候補Ｐは、通信装置１７を介して無線通信で遠隔制御装置３へ送信される。
　遠隔制御装置３が、車載制御装置１から計画軌道候補Ｐを受信すると、それをトリガーとして、図５のフローチャートを開始する。
　まず、図５のステップＳ１１では、遠隔制御装置３の他者予測軌道候補演算部３ａは、路側センサ２ａから入力される他者位置と、自己計画軌道候補演算部１ｂから入力される計画軌道候補Ｐに基づいて、計画軌道候補Ｐの各軌道に対して予測される作業者Ｗの反応の時系列データである、予測軌道候補Ｒを演算する。ここでは、予測軌道候補Ｒは、他者位置の履歴を他者軌道予測モデルに入力することで演算する。他者軌道予測モデルとしては、作業者Ｗの歩行位置に対する歩行向きの統計モデルを用いることが考えられる。また、作業者Ｗ－車両Ｖ間および作業者Ｗ－壁面間での相互作用を考慮したSocial force modelを用いても良い。さらに、作業者Ｗの歩行軌道データを用いて学習させたニューラルネットワークモデルを用いても良い。演算された予測軌道候補Ｒは通信装置１７を介して無線通信で車載制御装置１へ送信される。
　次に、図５のステップＳ１２では、遠隔制御装置３の他者予測行動目標演算部３ｂは、路側センサ２ａから入力される他者位置に基づいて、車両Ｖが存在しない場合に予測される作業者Ｗの軌道の時系列データである、予測行動目標Ｔを演算する。予測行動目標Ｔは、他者位置の履歴を他者目標予測モデルに入力することで演算する。他者目標予測モデルとしては、作業者Ｗの歩行位置に対する歩行向きの統計モデルを用いることが考えられる。また、作業者Ｗ－車両Ｖ間および作業者Ｗ－壁面間での相互作用を考慮したSocial force modelを用いても良い。さらに、作業者Ｗの歩行軌道データを用いて学習させたニューラルネットワークモデルを用いても良い。演算された予測行動目標Ｔは通信装置１７を介して無線通信で車載制御装置１へ送信される。
　車載制御装置１が、遠隔制御装置３から予測行動目標Ｔを受信すると、それをトリガーとして、図４のフローチャートを再開する。そのため、図４のステップＳ３では、遠隔制御装置３からの他者軌道候補と予測行動目標Ｔを受信したかを判定する。受信した判定された場合にはステップＳ４に進む。一方、受信しない場合は、ＲＥＴＵＲＮに進む（すなわち、ステップＳ１を再度実行する）。
　図４のステップＳ４では、車載制御装置１の自己計画軌道選択部１ｃは、自己計画軌道候補演算部１ｂから入力される計画軌道候補Ｐと、他者予測軌道候補演算部３ａから入力される予測軌道候補Ｒと、他者予測行動目標演算部３ｂから入力される予測行動目標Ｔに基づいて、車両Ｖが追従する軌道である、自己計画軌道を演算する。自己計画軌道は、選択した自己計画軌道と自己目標軌道との偏差、および他者予測軌道と他者予測目標軌道との偏差、の重み付き和が最小となる軌道として選択する。自己目標軌道とは、作業者Ｗが存在しない場合に、車両Ｖが最も効率よく目的地へ接近できる軌道である。他者予測軌道とは、予測軌道候補Ｒに含まれる軌道のうち、選択した自己計画軌道に対応した軌道である。これにより、車両Ｖの計画行動目標と、作業者Ｗの予測行動目標Ｔと、を最も両立する軌道を選択することができる。
　図４のステップＳ５では、車載制御装置１の自己計画軌道追従部１ｄは、自己計画軌道選択部１ｃから入力される自己計画軌道と、自己位置演算部１ａから入力される自己位置と、からモータ指令を演算する。自己位置が自己計画軌道より遅れすぎた場合には、駆動輪１１の回転速度を上げるようにモータ１２を制御する。自己位置が自己計画軌道より進みすぎた場合は、駆動輪１１の回転速度を下げるようにモータ１２を制御する。進行方向に対して自己位置が自己計画軌道から右側へずれた場合は、駆動輪１１の右側の回転速度が左側よりも速くなるようにモータ１２を制御する。進行方向に対して自己位置が自己計画軌道から左側へずれた場合は、駆動輪１１の左側の回転速度が右側よりも速くなるようにモータ１２を制御する。これにより、車両Ｖの自己位置を自己計画軌道に追従させることができる。
　＜移動体制御システムの動作例＞
　図６は、実施例１における移動体制御システムの動作例を説明する図であり、車両Ｖと作業者Ｗが狭路ですれ違う場合を示している。なお、図６では省略しているが、作業者Ｗを検出できる位置に他者位置検出装置２が設置されており、車載制御装置１や他者位置検出装置２と通信可能に遠隔制御装置３が設置されている。
　このような環境下では、車載制御装置１の自己計画軌道候補演算部１ｂは、計画軌道候補Ｐとして、狭路の左端（自身から見た方向、以下同じ）を進む軌道Ｐ１、狭路を直進する軌道Ｐ２、狭路の右端を進む軌道Ｐ３を演算し、これらの計画軌道候補Ｐを遠隔制御装置３へ送信する。なお、各々の計画軌道候補Ｐは、車両Ｖが所定時間（例えば５秒間）に移動すると予測される経路の単位である。
　計画軌道候補Ｐを受信すると、遠隔制御装置３の他者予測軌道候補演算部３ａは、予測軌道候補Ｒとして、軌道Ｐ１を妨げない軌道Ｒ１（狭路の左端を進む軌道）と、軌道Ｐ２を妨げない軌道Ｒ２（狭路の左端で停止する軌道）と、軌道Ｐ３を妨げない軌道Ｒ３（狭路の右端を進む軌道）を演算する。なお、各々の予測軌道候補Ｒは、作業者Ｗが所定時間（例えば５秒間）に移動すると予測される経路の単位である。
　また、他者予測軌道候補演算部３ａは、計画軌道候補Ｐと予測軌道候補Ｒの組み合わせを演算する。具体的には、車両Ｖが軌道Ｐ１を選択すれば作業者Ｗは軌道Ｒ１を選ぶと予測し、車両Ｖが軌道Ｐ２を選択すれば作業者Ｗは軌道Ｒ２を選ぶと予測し、車両Ｖが軌道Ｐ３を選択すれば作業者Ｗは軌道Ｒ３を選ぶと予測する。
　さらに、遠隔制御装置３の他者予測行動目標演算部３ｂは、車両Ｖが存在しないと仮定した場合の予測行動目標Ｔとして、軌道Ｔ１を演算する。図６では、作業者Ｗは狭路を図中の左方向に進もうとしているため、図中の左方向へ直進する軌道Ｔ１が他者予測目標軌道として予測される。
　図６の環境下では、車両Ｖは狭路を図中の右方向に進もうとしているため、直進する軌道Ｐ２が、最も効率よく目的地へ接近できる軌道である。一方で、軌道Ｐ２に対応した作業者Ｗの軌道Ｒ２は、作業者Ｗにとっての最適な軌道Ｔ１からの偏差（各軌道の先端間の距離）が最も大きい軌道である。また、狭路中央を走行中の車両Ｖにとって、狭路の左端を進む軌道Ｐ１と、狭路の右端を進む軌道Ｐ３の効率は等価であるが、狭路のやや左寄りを進む作業者Ｗにとっては、狭路の右端を進む軌道Ｒ３よりも狭路の左端を進む軌道Ｒ１の方が、軌道Ｔ１との偏差が小さく都合の良い軌道である。そのため、自己計画軌道選択部１ｃは、車両Ｖと作業者Ｗの双方にとって効率の良い軌道として、作業者Ｗの軌道Ｒ１に対応した車両Ｖの軌道Ｐ１を、自己計画軌道として選択する。これにより、車両Ｖの計画行動目標と作業者Ｗの予測行動目標Ｔを両立しつつ、車両Ｖの輸送効率を向上することができる。
　この際、作業者Ｗの軌道変更に先んじて車両Ｖが軌道Ｐ１へ軌道を変更することで、作業者Ｗが軌道を軌道Ｒ１以外に変更することを防ぎ、作業者Ｗが軌道を軌道Ｒ１へ変更するように促すことができる。これにより、車両Ｖの計画行動目標と、作業者Ｗの予測行動目標Ｔと、を両立し、車両Ｖの輸送効率を向上することができる。
　車両Ｖが軌道Ｐ１を選択したことを作業者Ｗに知らせるため、車両Ｖが軌道Ｐ１へ軌道を変更する際に、あえて大きな横加速度を発生させて、作業者Ｗにとって車両Ｖの軌道変更が視覚的に判別しやすいように移動してもよい。これにより、より確実に作業者Ｗが軌道を軌道Ｒ１へ変更するように促すことができる。また、車両Ｖが軌道Ｐ１へ軌道を変更する際に、あえて大げさに車両側面を作業者Ｗに向け、作業者Ｗにとって車両Ｖの軌道変更が視覚的に判別しやすいように移動してもよい。これにより、より確実に作業者Ｗが軌道を軌道Ｒ１へ変更するように促すことができる。
　なお、人はすれ違い行動をとる際に、概ね２ｍ以上手前から回避行動をとり始めるため、車両Ｖの軌道Ｐ１への軌道変更は作業者Ｗの２ｍ以上手前から開始されることが望ましい。
これにより、より確実に作業者Ｗの軌道変更に先んじて車両Ｖが軌道Ｐ１へ軌道を変更し、作業者Ｗが軌道を軌道Ｒ１以外に変更することを防ぎ、作業者Ｗが軌道を軌道Ｒ１へ変更するように促すことができる。
　また、人がすれ違い行動をとり始めるタイミングは、すれ違い相手の速度が速いほど早くなる傾向があるため、車両Ｖの軌道Ｐ１への軌道変更は、車両Ｖの速度が高いほど、より早いタイミングで開始されることが望ましい。これにより、より確実に作業者Ｗの軌道変更に先んじて車両Ｖが軌道Ｐ１へ軌道を変更し、作業者Ｗが軌道を軌道Ｒ１以外に変更することを防ぎ、作業者Ｗが軌道を軌道Ｒ１へ変更するように促すことができる。
　さらに、路側センサ２ａで作業者Ｗの属性（作業者ＷのＩＤや名前などの固有識別子）を検出し、他者予測軌道候補演算部３ａで予測軌道候補Ｒを演算する際に用いる他者軌道予測モデルを、検出された属性に応じて切り替えても良い。これにより、予測軌道候補Ｒをより高精度に予測することができる。同様に、路側センサ２ａで作業者Ｗの属性（作業者ＷのＩＤや名前などの固有識別子）を検出し、他者予測行動目標演算部３ｂで予測行動目標Ｔを演算する際に用いる他者目標予測モデルを、検出された属性に応じて切り替えても良い。これにより、予測行動目標Ｔをより高精度に予測することができる。
　以上で説明した、本実施例の移動体制御システムによれば、自車の動きに対する歩行者の反応を予測しながら動作計画することで、自車に社会的な動きを実現させ、歩行者と適切な譲り合いを実現することができる。
　次に、図７を用いて、本発明の実施例２に係る移動体制御システムを説明する。なお、上記実施例との共通点は重複説明を省略する。
　実施例１では、予測軌道候補Ｒと予測行動目標Ｔの偏差に基づいて、作業者Ｗにとって都合の良い軌道を予測したが、作業者Ｗにとっての目標地点が明らかな場合は、目標地点と予測軌道候補Ｒの偏差に基づいて、作業者Ｗにとって都合の良い軌道を予測しても良い。
　そのため、本実施例における他者予測行動目標演算部３ｂは、予測行動目標Ｔとして、作業者Ｗが最終的に到達したい地点である他者予測目標地点を設定する。これは、一例を挙げれば、倉庫の出入口ドアである。予測行動目標Ｔは、他者位置の履歴を他者目標予測モデルに入力することで演算する。他者目標予測モデルとしては、作業者Ｗの歩行位置に対する目的地の統計モデルを用いることが考えられる。作業者Ｗの歩行軌道データを用いて学習させたニューラルネットワークモデルを用いても良い。演算された予測行動目標Ｔは通信装置１７を介して無線通信で車載制御装置１へ送信される。
　実施例２における自己計画軌道選択部１ｃは、自己計画軌道候補演算部１ｂから入力される計画軌道候補Ｐと、他者予測軌道候補演算部３ａから入力される予測軌道候補Ｒと、他者予測行動目標演算部３ｂから入力される予測行動目標Ｔ（目標地点）と、から自己計画軌道を演算する。自己計画軌道は車両Ｖが追従する軌道である。自己計画軌道は、選択した自己計画軌道と自己目標軌道との偏差、および他者予測軌道の終端と他者予測目標地点との偏差、の重み付き和が最小となる軌道として選択する。これにより、車両Ｖの計画行動目標と、作業者Ｗの予測行動目標Ｔと、を最も両立する軌道を選択することができる。
　図７は、実施例２における移動体制御システムの動作例を説明する図であり、車両Ｖと作業者Ｗが狭路ですれ違う場合を示している。
　このような環境下では、車載制御装置１の自己計画軌道候補演算部１ｂは、図６の環境下と同様に、計画軌道候補Ｐとして、軌道Ｐ１、軌道Ｐ２、軌道Ｐ３を演算し、これらの計画軌道候補Ｐを遠隔制御装置３へ送信する。
　計画軌道候補Ｐを受信すると、遠隔制御装置３の他者予測軌道候補演算部３ａは、予測軌道候補Ｒとして、図６の環境下と同様に、軌道Ｐ１、軌道Ｐ２、軌道Ｐ３に対応した軌道Ｒ１、軌道Ｒ２、軌道Ｒ３を演算する。
　また、他者予測軌道候補演算部３ａは、車両Ｖが軌道Ｐ１を選択した場合には作業者Ｗは軌道Ｒ１を選ぶと予測し、車両Ｖが軌道Ｐ２を選択した場合には作業者Ｗは軌道Ｒ２を選ぶと予測し、車両Ｖが軌道Ｐ３を選択した場合には作業者Ｗは軌道Ｒ３を選ぶと予測する。
　さらに、遠隔制御装置３の他者予測行動目標演算部３ｂは、車両Ｖが存在しないと仮定した場合の予測行動目標Ｔとして、軌道Ｔ１を演算する。図７では、作業者Ｗは狭路を図中の左方向に進もうとしているため、狭路の図中の左側出口が他者予測目標地点として予測される。
　以上のような環境下では、車両Ｖは狭路を図中の右方向に進もうとしているため、直進する軌道Ｐ２が、最も効率よく目的地へ接近できる軌道である。一方で、軌道Ｐ２に対応した作業者Ｗの軌道Ｒ２は、図中の星印で示した他者予測目標地点からの偏差（各軌道の先端までの距離）が最も大きい軌道である。図７の車両Ｖにとって、左端を進む軌道Ｐ１と、右端を進む軌道Ｐ３の効率は等価であるが、作業者Ｗにとっては、右端を進む軌道Ｒ３よりも左端を進む軌道Ｒ１の方が、他者予測目標地点との偏差が小さく都合の良い軌道である。そのため、自己計画軌道選択部１ｃは、作業者Ｗの軌道Ｒ１に対応した車両Ｖの軌道Ｐ１を、自己計画軌道として選択する。これにより、車両Ｖの計画行動目標と作業者Ｗの他者予測目標地点を両立しつつ、車両Ｖの輸送効率を向上することができる。
　次に、図８から図１０を用いて、本発明の実施例３に係る移動体制御システムを説明する。なお、上記実施例との共通点は重複説明を省略する。
　図８は、実施例３における移動体制御装置のブロック図である。実施例１の車載制御装置１は、自己計画軌道選択部１ｃの出力（自己計画軌道）をそのまま自己計画軌道追従部１ｄに入力したが、実施例３における車載制御装置１は、図８のように、自己計画軌道選択部１ｃと自己計画軌道追従部１ｄの間に自己計画軌道検証部１ｅを備えている。この自己計画軌道検証部１ｅは、自己計画軌道選択部１ｃから入力される自己計画軌道と、路側センサ２ａから入力される他者位置と、に基づいて修正計画軌道を演算するものである。
この修正計画軌道は、作業者Ｗの実軌道が予測軌道（自己計画軌道に対応する他者予測軌道）と相違し、車両Ｖと作業者Ｗのニアミスが発生すると判定された場合に、車両Ｖを停止するように演算される軌道である。
　従って、本実施例における自己計画軌道追従部１ｄは、自己計画軌道検証部１ｅから入力される修正計画軌道と、自己位置演算部１ａから入力される自己位置と、からモータ指令を演算する。これにより、車両Ｖの自己位置を修正計画軌道に追従させることができる。
　図９は、作業者Ｗが予測に反した軌道を選択した場合に、本実施例の自己計画軌道検証部１ｅを持たない、例えば、実施例１の車両Ｖが採りうる動作を説明する平面図である。
自己計画軌道選択部１ｃが自己計画軌道として軌道Ｐ１を選択した後、車両Ｖが軌道Ｐａを通り移動を開始する場合、作業者Ｗの他者予測軌道としては、軌道Ｐ１に対応した軌道Ｒ１が予測されている。ところが、作業者Ｗは予測に反し、経路Ｒａを移動すると、車両Ｖは、作業者Ｗとの衝突を回避するため軌道Ｐａから軌道Ｐｂへと変更するが、作業者Ｗも同じように車両Ｖとの衝突を回避しようとして軌道Ｒａから軌道Ｒｂへと変更する可能性がある。このように、車両Ｖと作業者Ｗが繰り返し同じ方向に避け合うことでニアミス（異常接近）が発生すると、双方が前進できなくなる可能性がある。
　一方、図１０は、自己計画軌道検証部１ｅを備えた、本実施例の車両Ｖの動作を説明する図である。この場合、車両Ｖと作業者Ｗが対向しており、かつ、作業者Ｗが進行方向と直角な向き（左右何れかの方向）に対して、他者予測軌道と逆方向に所定以上移動すると、自己計画軌道検証部１ｅは作業者Ｗの実軌道（軌道Ｒａ）と他者予測軌道（軌道Ｒ１）が相反していると判断し、車両Ｖを停止するように修正計画軌道を演算する。この結果、停止した車両Ｖの横を作業者Ｗが通過できるようになるため、車両Ｖと作業者Ｗがニアミス（異常接近）して両者が停止するという、双方の移動効率が低下する事態を避けることができる。
　また、作業者Ｗが他者予測軌道と逆方向に所定以上速度変化する場合に、作業者Ｗの実軌道（軌道Ｒａ）と他者予測軌道（軌道Ｒ１）が相反していると判定しても良い。これにより、車両Ｖと作業者Ｗがすれ違うことができずに輸送効率が低下することを避けることができる。
　なお、自己計画軌道検証部１ｅが相反と判定した場合、車両Ｖを停止させるのではなく、車両Ｖを減速しても良いし、車両Ｖを後退しても良いし、作業者Ｗへ音声などで警告しても良い。
　次に、図１１を用いて、本発明の実施例４に係る移動体制御システムを説明する。なお、上記実施例との共通点は重複説明を省略する。
　図１１は、実施例４における移動体制御装置のブロック図である。実施例１では、他者位置検出装置２に路側センサ２ａを利用した。この場合、遠隔制御装置３が作業者Ｗを検出できるのは路側センサ２ａの監視範囲に限定され、車両Ｖの近傍にいても路側センサ２ａの死角にいる作業者Ｗを考慮した車両制御を実現することができなかった。また、実施例１の車両Ｖが作業者Ｗを検知できるのは遠隔制御装置３での処理終了後に限定されるため、作業者Ｗの現在位置をリアルタイムで把握できなかった。そこで、本実施例では、他者位置検出装置２に車載センサ１６を加えることで、路側センサ２ａの死角にいる作業者Ｗを車載センサ１６で検出しながら、遠隔制御装置３での処理を実行できるようにするとともに、車両Ｖ側でも他者位置を検出できるようにしている。
　そのため、実施例４における車載センサ１６は、自己位置演算部１ａから入力される自己位置から他者位置を演算する。具体的には、路側センサ２ａは、撮影した動画像から抽出した作業者Ｗの位置を相対座標系で算出し、自己位置を用いて絶対座標系へ変換した後、通信装置１７を介して無線通信で遠隔制御装置３へ送信することができる。これにより、より確実に遠隔制御装置３で作業者Ｗを検出することができる。
　また、実施例４の車載制御装置１は、自己計画軌道選択部１ｃと自己計画軌道追従部１ｄの間に自己計画軌道補正部１ｆを備えている。この自己計画軌道補正部１ｆは、自己計画軌道選択部１ｃから入力される自己計画軌道と、車載センサ１６から入力される他者位置と、から補正自己計画軌道を演算する。補正自己計画軌道は、車載センサ１６が車両Ｖの近傍に作業員を検出した場合に、車両Ｖを停止するように演算される。これにより、予測軌道候補Ｒが無線通信で遅延した場合でも、作業員への衝突を回避し、安全性を向上することができる。
　なお、車載センサ１６から入力される他者位置を用いて、他者予測軌道候補演算部３ａから入力される予測軌道候補Ｒの遅延を補正しても良い。
　実施例４における自己計画軌道追従部１ｄは、自己計画軌道補正部１ｆから入力される補正自己計画軌道と、自己位置演算部１ａから入力される自己位置と、からモータ指令を演算する。これにより、車両Ｖの自己位置を修正計画軌道に追従させることができる。
　次に、図１２と図１３を用いて、本発明の実施例５に係る移動体制御システムを説明する。なお、上記実施例との共通点は重複説明を省略する。
　図１２は、実施例５における移動体制御システムの概略構成である。実施例３では、作業者Ｗは車両Ｖの挙動から車両Ｖの進路を推測する必要があったが（図１０参照）、実施例５における移動体制御システムでは、各々の作業者Ｗに、自己計画軌道と他者予測軌道を表示する軌道表示装置５を装着させ、システムによる作業者Ｗの予測軌道や車両Ｖの計画軌道を、各々の作業者Ｗが視覚的に把握できるようにしている。
　このような軌道表示装置５を利用するため、図１３に示す実施例５の車載制御装置１には、図８に示す実施例３の車載制御装置１に対し、さらに、表示有効性判定部１ｇを追加している。
　軌道表示装置５は、例えば、ＡＲ（Augmented Reality）グラスと通信アンテナを備えており、自己計画軌道検証部１ｅから入力される修正計画軌道と、自己計画軌道選択部１ｃから入力される他者予測軌道と、を作業者全体に表示する。これにより、車両Ｖが想定している作業者Ｗの軌道や、車両Ｖの走行方向に関する意図を作業者Ｗに伝達し、作業者Ｗの振る舞いを誘導することができる。なお、軌道表示装置５は、作業者Ｗが装着する者に限定されず、例えば、プロジェクタを用いて修正計画軌道および他者予測軌道を床面上に直接描画しても良し、床面にディスプレイを組み込み、修正計画軌道および他者予測軌道を床面ディスプレイ上に直接描画しても良い。さらに、軌道表示装置５は、修正計画軌道の向きを音声で作業者Ｗに通知しても良い。
　また、表示有効性判定部１ｇは、軌道表示装置５から入力される全体表示部疎通確認から、表示部状態を演算する。表示部状態は軌道表示装置５が有効であるかを示す。そして、自己計画軌道検証部１ｅは、表示部状態が有効である場合に、相反と判定する閾値を大きくする。これにより、軌道表示装置５に修正計画軌道および他者予測軌道を表示し、相反が発生する可能性が低いにも関わらず、誤って相違と判定し、車両Ｖの輸送効率を低下させることを防止できる。
　次に、図１４と図１５を用いて、本発明の実施例６に係る移動体制御システムを説明する。なお、上記実施例との共通点は重複説明を省略する。
　図１４は、実施例６における移動体制御システムの移動体制御システムの概略構成である。また、図１５は、実施例６における移動体制御システムのブロック図である。
　上記実施例では、車両Ｖの外部に遠隔制御装置３を配置したが、本実施例では、遠隔制御装置３が有していた他者予測軌道候補演算部３ａと他者予測行動目標演算部３ｂを、車載制御装置１の内部に取り込んでおり、また、他者位置検出装置２としては、車載センサ１６のみを使用している。
　実施例４における車載センサ１６は、自己位置演算部１ａから入力される自己位置から他者位置を演算する。路側センサ２ａは撮影した動画像から抽出した作業者Ｗの位置を相対座標系で算出し、自己位置を用いて絶対座標系へ変換して他者位置を演算する。
　本実施例における他者予測軌道候補演算部３ａは、車載センサ１６から入力される他者位置と、自己計画軌道候補演算部１ｂから入力される計画軌道候補Ｐと、から予測軌道候補Ｒを演算する。
　また、本実施例における他者予測行動目標演算部３ｂは、車載センサ１６から入力される他者位置から予測行動目標Ｔを演算する。これにより、車両Ｖ単独で、車両Ｖの計画行動目標と、作業者Ｗの予測行動目標Ｔと、を両立し、車両Ｖの輸送効率を向上することができる。
　次に、図１６と図１７を用いて、本発明の実施例７に係る移動体制御システムを説明する。なお、上記実施例との共通点は重複説明を省略する。
　図１６は、駐車場に設置された、実施例７の移動体制御システムの概略構成である。この移動体制御システムは、歩行者や他車両Ｖ１との混在環境下で走行する車両Ｖに搭載された車載制御装置１と、歩行者の位置である他者位置を検出する他者位置検出装置２と、予測軌道候補Ｒおよび予測行動目標Ｔを車両Ｖへ送信する遠隔制御装置３と、歩行者に個別に計画軌道および予測軌道を表示する軌道表示装置６（６ａ、６ｂ）と、を備えている。
　図１７は、実施例７における移動体制御システムのブロック図である。本実施例の軌道表示装置６は、実施例５の軌道表示装置５と同様に、ＡＲグラスおよび通信アンテナを備えているが、下記の点で軌道表示装置５と相違する。すなわち、実施例５では、各々の軌道表示装置５に、車両Ｖの計画軌道に加え、全作業者の予測軌道を表示しており、各作業者は他作業者の予測軌道も把握できたが、本実施例の軌道表示装置６では、歩行者ごとに表示内容を変更する。
　つまり、図１６の環境下では、軌道表示装置６ａを装着した歩行者には、車両Ｖの計画軌道と、自身に関する予測軌道を提示するが、軌道表示装置６ｂを装着した他の歩行者に関する予測軌道を提示しない。同様に、軌道表示装置６ｂを装着した歩行者には、車両Ｖの計画軌道と、自身に関する予測軌道を提示するが、軌道表示装置６ａを装着した他の歩行者に関する予測軌道を提示しない。これにより、歩行者個々人の移動方向に関するプライバシーを守りつつ、車両Ｖが想定している歩行者の軌道や、車両Ｖの走行方向に関する意図を歩行者に伝達し、歩行者の振る舞いを誘導することができる。
　なお、図１６の環境下では、車両Ｖ以外にも様々な移動体が存在しうるため、本実施例の路側センサ２ａには、画像認識処理を利用して他移動体の属性（歩行者、自転車、車など）を検出する機能を持たせている。
　その結果、実施例７の他者予測軌道候補演算部３ａは、検出された属性に応じて他者軌道予測モデルを切り替え、属性に応じた挙動の予測軌道候補Ｒを演算することができる。
同様に、実施例７の他者予測行動目標演算部３ｂは、検出された属性に応じて他者目標予測モデルを切り替え、属性に応じた挙動の予測行動目標Ｔを演算することができる。
　本実施例により、予測軌道候補Ｒや予測行動目標Ｔをより高精度に予測することができる。
1…車載制御装置、１ａ…自己位置演算部、１ｂ…自己計画軌道候補演算部、１ｃ…自己計画軌道選択部、１ｄ…自己計画軌道追従部、１ｅ…自己計画軌道検証部、１ｆ…自己計画軌道補正部、１ｇ…表示有効性判定部、２…他者位置検出装置、２ａ…路側センサ、３…遠隔制御装置、３ａ…他者予測軌道候補演算部、３ｂ…他者予測行動目標演算部、５、６…軌道表示装置、Ｖ…車両、１１…駆動輪、１２…モータ、１３…ブレーキ、１４…減速機、１５…エンコーダ、１６…車載センサ、１７…通信装置、Ｗ…作業者

Claims (15)

  1. 　移動体を制御する制御装置と、
    　前記移動体の周辺の他者の位置を検出する他者位置検出装置と、
    　を有する移動体制御システムであって、
    　前記制御装置は、
    　前記移動体の複数の計画軌道候補を演算する自己計画軌道候補演算部と、
    　前記他者の位置と前記計画軌道候補に基づいて、前記計画軌道候補の各軌道に対する前記他者の反応を、複数の予測軌道候補として演算する他者予測軌道候補演算部と、
    　前記他者の位置に基づいて、前記他者の予測行動目標を演算する他者予測行動目標演算部と、
    　前記予測軌道候補と前記予測行動目標に基づいて、前記移動体の計画行動目標と前記他者の予測行動目標を両立するように、前記複数の計画軌道候補から自己計画軌道を選択する自己計画軌道選択部と、
    　を備えることを特徴とする移動体制御システム。
  2. 　請求項１に記載の移動体制御システムにおいて、
    　前記他者の実軌道が、選択した自己計画軌道に対応した予測軌道と相反すると判定された場合に、前記移動体を減速または停止させるように修正計画軌道を演算する、自己計画軌道検証部を備えることを特徴とする移動体制御システム。
  3. 　請求項１または請求項２に記載の移動体制御システムにおいて、
    　前記予測行動目標は、前記他者の予測目標軌道、または、前記他者の予測目標地点であることを特徴とする移動体制御システム。
  4. 　請求項２に記載の移動体制御システムにおいて、
    　前記相反するとは、
    　前記移動体と前記他者が対向しており、かつ、前記他者が進行方向と直角な向きに対して前記予測軌道と逆方向に所定以上移動する場合、
    　または、前記他者が前記予測軌道と逆方向に所定以上速度変化する場合であることを特徴とする移動体制御システム。
  5. 　請求項２に記載の移動体制御システムにおいて、
    　前記他者位置検出装置は、前記移動体の移動経路に設置した路側センサであることを特徴とする移動体制御システム。
  6. 　請求項２に記載の移動体制御システムにおいて、
    　前記他者位置検出装置は、前記移動体に設置した車載センサであることを特徴とする移動体制御システム。
  7. 　請求項６に記載の移動体制御システムにおいて、
    　前記修正計画軌道と、前記車載センサから取得した前記他者の位置と、から補正自己計画軌道を演算する、自己計画軌道補正部を備えることを特徴とする移動体制御システム。
  8. 　請求項２に記載の移動体制御システムにおいて、
    　前記移動体の計画軌道を前記他者に提示する軌道表示装置を備えることを特徴とする移動体制御システム。
  9. 　請求項８に記載の移動体制御システムにおいて、
    　前記軌道表示装置は、前記他者の予測軌道を提示することを特徴とする移動体制御システム。
  10. 　請求項９に記載の移動体制御システムにおいて、
    　前記軌道表示装置は、前記他者が複数存在する環境では、各他者の予測軌道を、当人のみに提示することを特徴とする移動体制御システム。
  11. 　請求項８に記載の移動体制御システムにおいて、
    　前記軌道表示装置が有効であるか否かを判定する表示有効性判定部を備え、
    　前記表示有効性判定部が、前記軌道表示装置が有効であると判定した場合に、前記相反と判定する判定閾値を大きくすることを特徴とする移動体制御システム。
  12. 　請求項１に記載の移動体制御システムにおいて、
    　前記他者位置検出装置は、前記他者の属性を演算し、
    　前記他者予測軌道候補演算部は、前記属性に基づいて他者軌道予測モデルを切り替え、　前記他者予測行動目標演算部は、前記属性に基づいて他者目標予測モデルを切り替えることを特徴とする移動体制御システム。
  13. 　請求項１２に記載の移動体制御システムにおいて、
    　前記属性は、人と自転車と車両の種別、または、前記他者の固有識別子であることを特徴とする移動体制御システム。
  14. 　請求項５に記載の移動体制御システムにおいて、
    　前記自己計画軌道候補演算部と前記自己計画軌道選択部は、前記移動体に搭載された車載制御装置に配置され、
    　前記他者予測軌道候補演算部と前記他者予測行動目標演算部は、前記移動体の外部の遠隔制御装置に配置されることを特徴とする移動体制御システム。
  15. 　請求項６に記載の移動体制御システムにおいて、
    　前記自己計画軌道候補演算部と前記自己計画軌道選択部と前記他者予測軌道候補演算部と前記他者予測行動目標演算部は、前記移動体に搭載された車載制御装置に配置されることを特徴とする移動体制御システム。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018123014A1 (ja) * 2016-12-28 2018-07-05 本田技研工業株式会社 車両制御システム、車両制御方法、および車両制御プログラム
WO2018193535A1 (ja) * 2017-04-19 2018-10-25 日産自動車株式会社 走行支援方法及び走行支援装置
JP2020015489A (ja) * 2018-06-06 2020-01-30 ホンダ リサーチ インスティテュート ヨーロッパ ゲーエムベーハーＨｏｎｄａ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ Ｅｕｒｏｐｅ ＧｍｂＨ 自車両の将来挙動および関連する軌道を決定することにより、自車両の操作者が当該自車両を制御するのを支援する方法およびシステム
WO2021124794A1 (ja) * 2019-12-16 2021-06-24 日立Astemo株式会社 車両制御装置、および、車両制御システム

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018123014A1 (ja) * 2016-12-28 2018-07-05 本田技研工業株式会社 車両制御システム、車両制御方法、および車両制御プログラム
WO2018193535A1 (ja) * 2017-04-19 2018-10-25 日産自動車株式会社 走行支援方法及び走行支援装置
JP2020015489A (ja) * 2018-06-06 2020-01-30 ホンダ リサーチ インスティテュート ヨーロッパ ゲーエムベーハーＨｏｎｄａ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ Ｅｕｒｏｐｅ ＧｍｂＨ 自車両の将来挙動および関連する軌道を決定することにより、自車両の操作者が当該自車両を制御するのを支援する方法およびシステム
WO2021124794A1 (ja) * 2019-12-16 2021-06-24 日立Astemo株式会社 車両制御装置、および、車両制御システム

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