WO2023079665A1 - 運転制御システム - Google Patents

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WO2023079665A1
WO2023079665A1 PCT/JP2021/040685 JP2021040685W WO2023079665A1 WO 2023079665 A1 WO2023079665 A1 WO 2023079665A1 JP 2021040685 W JP2021040685 W JP 2021040685W WO 2023079665 A1 WO2023079665 A1 WO 2023079665A1
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control
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vehicle
automatic driving
sensor
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Inventor
哉 小山
Original Assignee
株式会社Subaru
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Publication date
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    • 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
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W50/02—Ensuring safety in case of control system failures, e.g. by diagnosing, circumventing or fixing failures
    • B60W50/029—Adapting to failures or work around with other constraints, e.g. circumvention by avoiding use of failed parts

Definitions

  • the present invention relates to an operation control system.
  • This automated driving control has six levels: Level 0, Level 1 (driving assistance), Level 2 (partially automated driving), Level 3 (conditional automated driving), Level 4 (highly automated driving), and Level 5 (fully automated driving). It is defined in stages and is rapidly developing towards the final stage.
  • autonomous driving in generating commands to control the car safely and comfortably in real time, it is possible to process very large amounts of data from cameras, radar, LIDAR, and HD maps, and to achieve autonomous driving levels.
  • Advanced systems and methods are disclosed to facilitate automated driving functions, including platforms for 3, 4, and/or 5 vehicles. More specifically, end-to-end systems with flexible architectures that provide diversity and redundancy and meet functional safety standards, including architectures for self-driving vehicles that leverage computer vision and known ADAS techniques. - An end platform is disclosed (see, for example, Patent Document 1).
  • detection means for acquiring the driving state of the vehicle, surrounding conditions of the vehicle, and the state of the driver, automatic driving means for automatically driving the vehicle, and determination as to whether or not the conditions for automatic driving are satisfied. and a judgment means, wherein the judgment means judges that the conditions for automatic operation are not satisfied when the detection accuracy of the detection means does not satisfy a predetermined standard, and performs automatic operation during automatic operation. If it is determined that the above conditions are not met, the driver will be notified to cancel automatic driving, and during automatic driving, the safe zone that periodically calculates the stopping point where the vehicle can be stopped safely.
  • a technique is disclosed in which a vehicle is guided to the stop point and stopped when the driver does not cancel the automatic driving even if a notification prompting cancellation of the automatic driving is given (for example, Patent Document 2).
  • Patent Document 1 aims to build a platform that meets functional safety standards by providing diversity and redundancy to elements including the architecture for automated driving vehicles that utilize ADAS techniques.
  • the challenge is how to continue automatic driving control or driving support control by mutually complementing the characteristics of the elements and devices that provide the information necessary to perform automatic driving control or driving support control. It is not intended to be
  • sensors such as LIDAR which are considered to be key parts for autonomous driving control, are excellent at detecting features and road shapes around the vehicle.
  • the detection accuracy drops in areas where the
  • sensors such as LIDAR alone for example, in a situation where the vehicle in front is stationary, such as in a congested section, the vehicle in front becomes a shield and acquires information related to driving in the congested section or in the section where congestion is resolved.
  • the automatic driving control or the driving support control cannot be continued in some cases.
  • the present invention has been made in view of the above problems, and provides a driving control system that complements the functions of sensing devices used for automatic driving control and continues automatic driving control or driving support control. intended to
  • One or more embodiments of the present invention include a sensor group for performing driving assistance and an automatic driving sensor for performing automatic driving control, and an automatic driving sensor that generates information used for automatic driving control Execute communication between the driving control information generation unit and the vehicle and everything, transmit automatic driving sensor information of the own vehicle, acquire automatic driving sensor information of other vehicles, and use the acquired information with high accuracy
  • This paper proposes an operation control system that changes the operation control mode according to the operation status of the generation unit or the peripheral information generation unit.
  • Mode 2 when the communication is interrupted, the control unit mainly uses information from the sensor group to generate information generated in the automatic driving control information generation unit While referring to, it proposes an operation control system that executes the automatic operation control.
  • Mode 3 In one or more embodiments of the present invention, when the sensor for executing the automatic operation control does not operate or does not function, the control unit mainly uses information from the sensor group, A driving control system is proposed that executes the driving support control while referring to the information generated by the peripheral information generation unit.
  • the control unit when the sensor group does not operate or does not function, the control unit mainly uses the information from the automatic driving control information generation unit, and the peripheral information It proposes a driving control system that executes the driving support control while referring to the information generated by the generation unit.
  • Mode 5 when the communication is interrupted and the sensors for executing the automatic driving control do not operate or do not function, the sensor group proposed a driving control system that executes the driving support control based on the information from the
  • control unit is composed of a processor in a device provided in the vehicle and a server on the cloud, and the server is a high-performance device of the vehicle.
  • a driving control system that implements group control for control and future prediction is proposed.
  • FIG. 4 is an image diagram of a case where operation control is performed based on information from a sensor group and a peripheral information generation unit in the operation control system according to the first embodiment of the present invention; It is an image figure in the case of performing operation control by the information from the sensor group and automatic operation control information generation part in the operation control system which concerns on the 1st Embodiment of this invention.
  • FIG. 2 is an image diagram of a case where operation control is performed based on information from a group of sensors in the operation control system according to the first embodiment of the present invention; It is an image figure in the case of performing operation control by the information from the automatic operation control information production
  • FIG. 1 An embodiment of the present invention will be described below with reference to FIGS. 1 to 11.
  • FIG. 1 An embodiment of the present invention will be described below with reference to FIGS. 1 to 11.
  • FIG. 1 An operation control system 1 according to the present embodiment will be described with reference to FIGS. 1 to 7.
  • FIG. 1 An operation control system 1 according to the present embodiment will be described with reference to FIGS. 1 to 7.
  • FIG. 1 An operation control system 1 according to the present embodiment will be described with reference to FIGS. 1 to 7.
  • the operation control system 1 includes a sensor group 100, an automatic operation control information generation unit 200, a peripheral information generation unit 300, a map information storage unit 400, a control unit 500 , is composed of
  • the operation control system 1 according to the present embodiment has sensor redundancy, and information on the distant location of the own vehicle, such as other vehicles, people, road conditions (construction, broken down vehicle), acceleration/deceleration information determined from surrounding vehicles. etc., and information about the surroundings of the own vehicle obtained by the autonomous sensor consisting of the sensor group 100 and the automatic driving control information generation unit 200 are combined to execute vehicle control to prevent collisions between vehicles, for example.
  • the sensor group 100 is a sensor for executing driving assistance, and includes, for example, a stereo camera 110 and a corner radar 120, as shown in FIG. Information obtained by the sensor group 100 is output to the control unit 500, which will be described later.
  • the stereo camera 110 is a sensor capable of not only image acquisition but also distance measurement.
  • the stereo camera 110 stereoscopically recognizes an object in front of the vehicle and grasps its type, distance, moving speed, and the like. Therefore, by using the stereo camera 110, people, objects, vehicles, road shapes such as white lines and curves can be distinguished.
  • the stereo camera 110 detects an object in front of the vehicle, its field of view is limited. , the recognition accuracy is excellent up to the middle distance in front of the vehicle, and the recognition accuracy around the vehicle is inferior.
  • the corner radar 120 is, for example, a millimeter wave radar, and is a sensor that detects obstacles and the like at close range from the vehicle.
  • the corner radar 120 is mainly mounted in the front and rear bumpers, and is used to warn passengers when the vehicle is parked or when the vehicle is approaching.
  • the automatic driving control information generation unit 200 includes an automatic driving sensor for executing automatic driving control, and generates information used for automatic driving control.
  • an automatic driving sensor for executing automatic driving control as shown in FIG.
  • the automatic driving control information generated by the automatic driving control information generating unit 200 is output to the control unit 500, which will be described later.
  • LIDAR Light Detection and Ranging, Laser Imaging Detection and Ranging
  • the LIDAR 210 is one of the remote sensing technologies using light. It analyzes the properties of The LIDAR 210 is equipped in addition to cameras and millimeter-wave radars for the purpose of ensuring redundancy in sensing so that vehicles can safely and autonomously travel on highways and general roads. Note that the LIDAR 210 is common to the stereo camera 110 as a sensor that outputs a distance point group, but while the stereo camera 110 is a passive sensor, the LIDAR 210 is an active sensor. On the other hand, it becomes a relationship that complements each other.
  • the peripheral information generation unit 300 performs communication that connects the vehicle and everything, transmits automatic driving sensor information of the own vehicle, acquires automatic driving sensor information of other vehicles, and uses the acquired information and highly accurate Information about the surroundings of the vehicle is generated from the map. Specifically, as shown in FIG. 1, for example, a communication unit 310 and a high-precision map storage unit 320 are provided. The peripheral information generated by the peripheral information generating section 300 is output to the control section 500, which will be described later.
  • “communications that connect vehicles to everything” refers to, for example, cellular V2X communication, 4G, 5G network access technology and short-range communication (DSRC) technology, and cellular V2X (C-V2X) communication technology. means a form of communication that integrates
  • the communication unit 310 causes the vehicle to function as an ICT (Information and Communication Technology) terminal, and more specifically, executes communication that connects the vehicle to everything.
  • the peripheral information generation unit 300 uses the high-definition map stored in the high-definition map storage unit 320 to obtain information obtained by communication in the communication unit 310 that connects the vehicle and everything, etc., as information on the high-definition map, Generate surrounding information.
  • the accuracy and response of the peripheral information in the distant area in the vehicle traveling direction are excellent, but the accuracy of the information does not change in the short-range area of the vehicle. It has the characteristic that the response may be delayed due to external factors such as the communication environment of the device.
  • the map information storage unit 400 stores information on high-precision maps.
  • the map information storage unit 400 is configured by a hard disk device or a semiconductor memory, and stores map information of a high-precision map.
  • the high-precision map information stored in the map information storage unit 400 is read by the control unit 500, which will be described later.
  • the control unit 500 executes automatic driving control or driving support control. Specifically, the operation control mode is changed according to the operating conditions of the sensor group 100 , the automatic operation control information generation unit 200 , and the peripheral information generation unit 300 .
  • "operation status" includes normal operation, abnormal operation, and non-operation.
  • control unit 500 considers the characteristics of the sensor group 100, the automatic driving control information generation unit 200, and the peripheral information generation unit 300 described above, and even when these are all operating normally, For the sensor information, preferentially adopt the sensor information up to the middle distance in front of the vehicle, and for the automatic driving control information from the automatic driving control information generation unit 200, preferentially adopt the automatic driving control information around the vehicle, As for the information from the peripheral information generator 300, by preferentially adopting the peripheral information in the distant area in the vehicle traveling direction, more advanced driving control is executed.
  • the control unit 500 includes a sensor group monitoring unit 501, an environment information acquisition unit 502, a communication environment monitoring unit 503, an operation control mode determination unit 504, and an operation control unit 505. It is configured.
  • the sensor group monitoring unit 501 monitors the operating state of the sensor group 100 by monitoring sensing information received from the sensor group 100 .
  • the sensor group monitoring unit 501 detects an abnormality in the operating state of the sensor group 100, it outputs a signal to that effect to the operation control mode determination unit 504, which will be described later.
  • the environmental information acquisition unit 502 acquires, for example, information about the vehicle traveling area, including weather information, etc., from the external device 600 .
  • the environment information acquired by the environment information acquisition unit 502 is output to the operation control mode determination unit 504, which will be described later.
  • the communication environment monitoring unit 503 monitors the communication environment in the vehicle travel route from the external device 600 .
  • the communication environment monitoring unit 503 senses that the communication is interrupted or that the communication is likely to be interrupted, it outputs a signal to that effect to the operation control mode determination unit 504, which will be described later.
  • the operation control mode determination unit 504 determines the operation control mode based on the information received from the sensor group monitoring unit 501 , the environment information acquisition unit 502 or the communication environment monitoring unit 503 . Specifically, among the sensor group 100, the automatic driving control information generating unit 200, and the peripheral information generating unit 30, using the functional elements that are operating normally, the more advanced driving control mode that becomes possible is determined, The determination result is output to the operation control unit 505, which will be described later.
  • the driving support control mode based on the automatic driving control information only from the automatic driving control information generating unit 200 the driving support control mode based on the information only from the sensor group 100, the information from the sensor group 100 and Driving support control mode based on peripheral information from the peripheral information generating unit 30, driving support control mode based on the automatic driving control information from the automatic driving control information generating unit 200 and peripheral information from the peripheral information generating unit 30, sensor group Automatic driving control mode based on information from 100 and automatic driving control information from the automatic driving control information generating unit 200, information from the sensor group 100 and automatic driving control information from the automatic driving control information generating unit 200 and peripheral information generation
  • the operation control mode is advanced in the order of the automatic operation control mode based on the peripheral information from the unit 30 . Further, when the operation control mode determination unit 504 determines that the automatic operation control mode or the driving support control mode cannot be executed, the operation control unit 504 determines that the MRM (Minimal Risk Maneuver) is executed. output to 505.
  • MRM Minimum Risk Maneuver
  • the operation control unit 505 executes vehicle operation control based on the determination result input from the operation control mode determination unit 504 .
  • the sensor group 100 and the automatic driving control information generating unit 200 perform sensing from the vehicle periphery to the middle distance in front of the vehicle, and mainly the automatic driving control from the automatic driving control information generating unit 200
  • the information and the peripheral information from the peripheral information generation unit 30 allow the control unit 500 to perform advanced automatic operation control.
  • the driving control system 1 by combining the sensor group 100, the automatic driving control information generating unit 200, and the peripheral information generating unit 30, from the current time, for example, information about 3 seconds to 30 seconds ahead in advance Since it can be acquired, for example, automatic driving control for multiple lanes including automatic lane changes is executed.
  • the operation control system 1 is such that the sensor group 100 and the peripheral information generator 30 function normally.
  • the non-operation or abnormal operation of the automatic driving control information generation unit 200 means that the sensing information from the LIDAR 210 cannot be acquired due to bad weather such as snow or dense fog, or the sensing information can be acquired, but the accuracy is low. Say the case.
  • the sensor group 100 performs sensing up to a middle distance in front of the vehicle, and the control unit 500 performs driving support control based on the sensing information from the sensor group 100 and the peripheral information from the peripheral information generating unit 30.
  • the driving control system 1 for example, based on the sensing information from the sensor group 100, executes the single-road automatic driving control to maintain the current lane, from the line-of-sight distance by the sensing information from the sensor group 100 It also limits the vehicle speed.
  • the non-operating or abnormal operation of the peripheral information generation unit 30 means, for example, a case where the peripheral information cannot be obtained due to communication interruption, or a case where the peripheral information can be obtained but is delayed.
  • the control unit 500 performs automatic control based on the sensing information obtained from the sensor group 100 and the automatic driving control information generating unit 200 from the vehicle periphery to the middle distance in front of the vehicle.
  • the driving control system 1 for example, based on the sensing information from the sensor group 100 and the automatic driving control information generating unit 200, performs the single-road automatic driving control to maintain the current lane, the sensor group It also limits the vehicle speed and the like from the line-of-sight distance based on sensing information from 100 .
  • the operation control system 1 changes the route design within the performance range of the sensor group 100 and the automatic operation control information generation unit 200 .
  • the operation control system 1 is such that only the sensor group 100 functions normally.
  • the sensor group 100 performs sensing up to a middle distance in front of the vehicle, and the control unit 500 executes driving support control based on this sensing information.
  • the driving control system for example, based on the sensing information from the sensor group 100, executes the single-road automatic driving control to maintain the current lane, from the line-of-sight distance by the sensing information from the sensor group 100 It also limits the vehicle speed.
  • the operation control system 1 is such that only the automatic operation control information generator 200 functions normally.
  • the non-operation or abnormal operation of the sensor group 100 means that, for example, sensing information cannot be obtained from the stereo camera 110 due to bad weather such as nighttime, backlight, or dense fog, or the sensing information can be obtained, but the accuracy is low. Say the case.
  • the automatic driving control information generation unit 200 senses the surroundings of the vehicle, and the control unit 500 executes driving support control based on this sensing information. Specifically, the driving control system 1 executes single-road automatic driving control to maintain the current lane based on sensing information from the automatic driving control information generation unit 200, for example.
  • the driving control system 1 includes a sensor group 100 for executing driving assistance and an automatic driving control sensor for executing automatic driving control, and is used for automatic driving control.
  • the automatic driving control information generation unit 200 that generates information, executes communication that connects the vehicle and everything, transmits the automatic driving sensor information of the own vehicle, acquires the automatic driving sensor information of the other vehicle, and obtains the acquisition and a high-precision map, a surrounding information generation unit 30 for generating information about the surroundings of the vehicle, and a control unit 500 for executing automatic driving control or driving support control.
  • the operation control mode is changed according to the operation status of the group 100 , the automatic operation control information generation unit 200 or the peripheral information generation unit 30 .
  • the operation control system 1A includes a sensor group 100, an automatic operation control information generation unit 200, a surrounding information generation unit 300, a map information storage unit 400, and a control unit 500A.
  • control unit 500A consists of a processor 510 installed inside the vehicle and a server 520 provided outside, and executes automatic driving control or driving support control of the vehicle.
  • processor 510 executes MRM processing and driving support control processing.
  • the MRM process is a process for safely stopping the vehicle at a pre-detected safe location when automatic driving control or driving support control cannot be executed.
  • the driving support control process is, for example, a process of supporting driving so as to maintain the current lane based on sensing information from the sensor group 10 .
  • the server 520 executes altitude recognition processing, altitude control processing, route design processing, air traffic control processing, future prediction processing, external control processing, etc., as shown in FIG.
  • advanced recognition processing is, for example, advanced object recognition based on image processing or the like.
  • Advanced control processing is, for example, processing related to advanced automatic driving control, etc., and is processing in a system that ensures redundancy of the control system and the sensor system.
  • the route design process is, for example, the process of designing a route that reflects the characteristics and conditions of the driver.
  • control processing between the servers is also included.
  • a control control process is a process that collects information about each vehicle and executes appropriate control for the own vehicle based on this information.
  • FIG. 9 illustrates vehicle control at a merging point with poor visibility.
  • the upper diagram of FIG. 9 shows how vehicles A and B merge.
  • the lower diagram of FIG. 9 is a graph in which the vertical axis represents vehicle speed and the horizontal axis represents travel distance.
  • vehicle A is traveling along a shield that does not allow vehicle B to be recognized, and is heading for a merging point.
  • Vehicle A runs without recognizing vehicle B in the section where there is a shield, so it runs without decelerating. , rapidly accelerating to reach the confluence point.
  • vehicle B since vehicle B is traveling based on the control information from server 520 that has received the traveling position information and traveling speed information of vehicle A, it gradually decelerates in sections with obstacles. , When passing through a section with a shield, it accelerates gently and smoothly joins at the junction.
  • Future prediction processing is processing that recognizes, for example, natural traffic congestion predictions, construction sections, and closed sections ahead of the driving route based on information from other vehicles, and reflects it in route design processing.
  • External control processing refers to, for example, processing related to automatic parking or special processing with a large processing load.
  • the local map information used when the vehicle is parked in a supermarket parking lot and the control system algorithm used only in that scene are installed on the vehicle side. Instead, it is installed in the server 520 .
  • vehicle position information, vehicle speed information, steering wheel angle information, etc. received from the vehicle are on the other hand, automatic parking control is executed by transmitting information such as target speed and target steering wheel angle to the processor 510 of the vehicle.
  • the vehicle captures images.
  • the captured image is sent to the server 520, where high performance recognition processing (DNN) is performed in the server 520, and the result is sent to the processor 510 on the vehicle side.
  • DNN high performance recognition processing
  • the server 520 receives a camera image in front of the vehicle and a camera image in the rear of the vehicle from the vehicle side, analyzes these images with a high performance recognition algorithm (DNN), and obtains surrounding vehicle position information, Predicted course information of surrounding vehicles and the like are output to the processor 510 on the vehicle side.
  • DNN high performance recognition processing
  • the control unit 500A of the operation control system 1A is composed of the processor 510 installed in the vehicle and the server 520 provided outside. to run.
  • Processor 510 executes MRM processing and driving support control processing
  • server 520 executes altitude recognition processing, altitude control processing, route design processing, air traffic control processing, future prediction processing, external control processing, and the like. That is, the processor 510 performs low-load processing, and the server 520 performs high-load processing, high-level processing such as air traffic control, and processing related to infrequent events.
  • the server 520 is a plurality of servers such as a control server that performs control system processing, collects vehicle data, manages the state of the vehicle, and estimates control parameters according to the characteristics of the driver. may be configured. Also, the server 520 may be composed of a plurality of servers such as a recognition server, a route design server, an MEC, Wavelength (registered trademark), a net server, etc. for each function. In this way, by separating the servers for each control type and function, real-time control can be maintained even for high-load, high-level processing. , automatic driving control or driving support control can be continued.
  • the server to be connected for communication may be flexibly changed according to the control level. For example, when communication connection with a certain server becomes unconnectable due to disruption of communication, in order to continue automatic driving control or driving support control, it may be possible to connect to another backup server. Also, when the disruption of communication is resolved, the server to be connected may be selected according to the control level. By doing so, it is possible to maintain real-time control even for high-load and advanced processing, complement the functions of sensing devices used for automatic driving control, and continue automatic driving control or driving support control. can be made
  • the operation control system of the present invention is obtained by recording the processing of the control units 500 and 500A in a recording medium readable by a computer system, and causing the control units 500 and 500A to read and execute the program recorded in the recording medium. 1 can be realized.
  • the computer system here includes hardware such as an OS and peripheral devices.
  • the "computer system” includes the homepage provision environment (or display environment) if the WWW (World Wide Web) system is used.
  • the program may be transmitted from a computer system storing this program in a storage device or the like to another computer system via a transmission medium or by a transmission wave in a transmission medium.
  • the "transmission medium” for transmitting the program refers to a medium having a function of transmitting information, such as a network (communication network) such as the Internet or a communication line (communication line) such as a telephone line.
  • the above program may be for realizing part of the functions described above. Further, it may be a so-called difference file (difference program) that can realize the above-described functions in combination with a program already recorded in the computer system.
  • difference file difference program
  • communication control system 1A communication control system 100; sensor group 110; stereo camera 120; corner radar 200; 220; omnidirectional camera 300; peripheral information generator 310; communication unit 320; high-precision map storage unit 400; map information storage unit 500; Communication environment monitoring unit 504; operation control mode determination unit 505; operation control unit

Abstract

自動運転制御に用いられるセンシングデバイスの機能を補完して、自動運転制御あるいは運転支援制御を継続させる。　運転支援を実行するためのセンサ群１００と、自動運転制御を実行するための自動運転センサを含み、自動運転制御に用いる情報を生成する自動運転制御情報生成部２００と、車両とあらゆるものとがつながる通信を実行し、自車両の自動運転センサ情報を送信し、他車両の自動運転センサ情報を取得して、該取得した情報と、高精度地図と、により、自車両周辺の情報を生成する周辺情報生成部３００と、自動運転制御あるいは運転支援制御を実行する制御部５００と、を備え、制御部５００は、センサ群１００、自動運転制御情報生成部２００あるいは周辺情報生成部３００の作動状況に応じて、運転制御のモードを変更する。

Description

運転制御システム
　本発明は、運転制御システムに関する。
　近年、運転者が運転操作を行うことなく、車両を走行させる自動運転車両の開発が進んでいる。この自動運転制御は、レベル０、レベル１（運転支援）、レベル２（部分自動運転）、レベル３（条件付自動運転）、レベル４（高度自動運転）、レベル５（完全自動運転）の６段階で定義され、最終段階に向けて急速に開発が進められている。
　この種の装置として、自動運転に関し、リアルタイムで安全且つ快適に車を制御するためのコマンドの生成にあたって、カメラ、レーダー、ＬＩＤＡＲ、及びＨＤマップからの非常に大量のデータを処理し、自動運転レベル３、４、及び／又は５のためのプラットフォームを含む、自動運転機能を容易にする高度なシステム及び方法が開示されている。より具体的には、コンピュータ・ビジョン及び知られているＡＤＡＳ技法を活用する自動運転車両用のアーキテクチャを含む多様性及び冗長性をもたらすとともに機能安全基準を満たす柔軟なアーキテクチャを備えた、エンド・ツー・エンド・プラットフォームが開示されている（例えば、特許文献１参照）。
　また、車両の走行状態、車両の周辺状況、および運転者の状態を取得する検知手段と、車両を自動運転する自動運転手段と、自動運転を行うための条件を満たしているか否かを判断する判断手段と、を備え、判断手段は、検知手段の検知精度が所定の基準を満たさない場合に、自動運転を行うための条件を満たしていないと判断し、自動運転中に自動運転を行うための条件を満たしていないと判断された場合は、運転者に対して自動運転の解除を促す通知を行い、自動運転中に、車両を安全に停止可能な停車地点を定期的に算出する安全地帯算出手段を備え、自動運転の解除を促す通知をしても運転者が自動運転を解除しない場合には、車両を前記停車地点に誘導して停止させる技術が開示されている（例えば、特許文献２参照）。
特表２０２１－５０８８６３号公報 特開２０１４－１０６８５４号公報
　しかしながら、特許文献１に記載の技術は、ＡＤＡＳ技法を活用する自動運転車両用のアーキテクチャを含む要素に多様性及び冗長性を持たせることによって、機能安全基準を満たすプラットフォームを構築することを目的とするものであって、自動運転制御あるいは運転支援制御を行うために必要な情報を提供する素子や装置のそれぞれの特性を相互に補って、自動運転制御あるいは運転支援制御をいかに継続させるかを課題とするものではない。
　一方で、自動運転制御のキーパーツとされるＬＩＤＡＲ等のセンサは、車両の周囲の地物や道路形状等の検出には優れているが、一方で、車両前方エリアや車両からの距離が離れたエリアにおける検出精度が落ちてしまうという課題があった。
　また、ＬＩＤＡＲ等のセンサのみでは、例えば、渋滞区間等、前方車両等が停滞している状況では、前方車両等が遮蔽物となって、渋滞区間内あるいは渋滞解消区間の走行に関わる情報を取得できず、自動運転制御あるいは運転支援制御を継続できない場合も生じるという課題もあった。
　そこで、本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであって、自動運転制御に用いられるセンシングデバイス等の機能を補完して、自動運転制御あるいは運転支援制御を継続させる運転制御システムを提供することを目的とする。
　形態１；本発明の１またはそれ以上の実施形態は、運転支援を実行するためのセンサ群と、自動運転制御を実行するための自動運転センサを含み、自動運転制御に用いる情報を生成する自動運転制御情報生成部と、車両とあらゆるものとがつながる通信を実行し、自車両の自動運転センサ情報を送信し、他車両の自動運転センサ情報を取得して、該取得した情報と、高精度地図と、により、自車両周辺の情報を生成する周辺情報生成部と、自動運転制御あるいは運転支援制御を実行する制御部と、を備え、前記制御部は、前記センサ群、前記自動運転制御情報生成部あるいは前記周辺情報生成部の作動状況に応じて、運転制御のモードを変更する運転制御システムを提案している。
　形態２；本発明の１またはそれ以上の実施形態は、前記制御部は、前記通信が途絶した場合には、前記センサ群からの情報を主として、前記自動運転制御情報生成部において生成された情報を参照しつつ、前記自動運転制御を実行する運転制御システムを提案している。
　形態３；本発明の１またはそれ以上の実施形態は、前記制御部は、前記自動運転制御を実行するためのセンサが作動しない、あるいは機能しない場合には、前記センサ群からの情報を主として、前記周辺情報生成部において生成された情報を参照しつつ、前記運転支援制御を実行する運転制御システムを提案している。
　形態４；本発明の１またはそれ以上の実施形態は、前記制御部は、前記センサ群が作動しない、あるいは機能しない場合には、前記自動運転制御情報生成部からの情報を主として、前記周辺情報生成部において生成された情報を参照しつつ、前記運転支援制御を実行する運転制御システムを提案している。
　形態５；本発明の１またはそれ以上の実施形態は、前記制御部は、前記通信が途絶し、前記自動運転制御を実行するためのセンサが作動しない、あるいは機能しない場合には、前記センサ群からの情報に基づいて、前記運転支援制御を実行する運転制御システムを提案している。
　形態６；本発明の１またはそれ以上の実施形態は、前記制御部は、車両内に設けられた装置内のプロセッサと、クラウド上のサーバと、から構成され、前記サーバは、車両の高機能制御と将来予測のための群制御を実行する運転制御システムを提案している。
　本発明の１またはそれ以上の実施形態によれば、自動運転制御に用いられるセンシングデバイスの機能等を補完して、自動運転制御あるいは運転支援制御を継続させることができるという効果がある。
本発明の第１の実施形態に係る運転制御システムの構成を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る運転制御システムにおける制御部の構成を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る運転制御システムにおける通常時の運転制御のイメージを示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る運転制御システムにおけるセンサ群と周辺情報生成部とからの情報により運転制御を行う場合のイメージ図である。 本発明の第１の実施形態に係る運転制御システムにおけるセンサ群と自動運転制御情報生成部とからの情報により運転制御を行う場合のイメージ図である。 本発明の第１の実施形態に係る運転制御システムにおけるセンサ群からの情報により運転制御を行う場合のイメージ図である。 本発明の第１の実施形態に係る運転制御システムにおける自動運転制御情報生成部からの情報により運転制御を行う場合のイメージ図である。 本発明の第２の実施形態に係る運転制御システムにおける制御部の構成を示す図である。 本発明の第２の実施形態に係る運転制御システムにおける制御部の管制制御の一例を示す図である。 本発明の第２の実施形態に係る運転制御システムにおける制御部の外部制御の一例を示す図である。 本発明の第２の実施形態に係る運転制御システムにおける制御部の外部制御の一例を示す図である。
　以下、本発明の実施形態について、図１から図１１を用いて説明する。
＜第１の実施形態＞
　図１から図７を用いて、本実施形態に係る運転制御システム１について説明する。
＜運転制御システム１の構成＞
　図１に示すように、本実施形態に係る運転制御システム１は、センサ群１００と、自動運転制御情報生成部２００と、周辺情報生成部３００と、地図情報記憶部４００と、制御部５００と、を含んで構成されている。
　本実施形態に係る運転制御システム１は、センサの冗長性を有し、自車両の遠方の情報、例えば、他車両、人、道路状況（工事、故障車）、周囲車両から判断した加減速情報等と、センサ群１００および自動運転制御情報生成部２００とからなる自律センサによる自車両周囲の情報とを組み合わせて、例えば、車両同士が衝突することを防止する車両制御を実行するものである。
　　センサ群１００は、運転支援を実行するためのセンサであって、図１に示すように、例えば、ステレオカメラ１１０と、コーナーレーダ１２０と、を含んで構成されている。
　　なお、センサ群１００において得られた情報は、後述する制御部５００に出力される。
　　ステレオカメラ１１０は、画像取得はもとより、距離測定が可能なセンサであり、例えば、車両前方の物体を立体的に認識し、その種類、距離、移動速度等を把握する。
　　そのため、ステレオカメラ１１０を用いることにより、人、物、車両、白線やカーブ等の道路形状等を見分けることができる。
　　なお、ステレオカメラ１１０は車両前方の物体を検知するものであるが、視野範囲は限定的であり、車両内におけるステレオカメラ１１０の設置位置等の関係により、車両に搭載されるステレオカメラ１１０には、車両前方中距離までの認識精度に優れ、車両周辺の認識精度は劣るという特徴がある。
　コーナーレーダ１２０は、例えば、ミリ波レーダーから構成され、車両から至近距離の障害物等を検知するセンサである。コーナーレーダ１２０は、主に前後バンパー内に搭載され、駐車時や車両接近時等に、乗員にその旨を警告する等のために用いられる。
　自動運転制御情報生成部２００は、自動運転制御を実行するための自動運転センサを含み、自動運転制御に用いる情報を生成する。ここで、自動運転制御を実行するための自動運転センサとしては、図１に示すように、ＬＩＤＡＲ２１０、全周囲カメラ２２０等を例示することができる。
　なお、自動運転制御情報生成部２００において生成された自動運転制御情報は、後述する制御部５００に出力される。
　ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging、Laser Imaging Detection and Ranging）２１０は、光を用いたリモートセンシング技術の一つとして、パルス状に発光するレーザーの照射に対する散乱光を測定し、対象までの距離やその対象の性質を分析するものである。ＬＩＤＡＲ２１０は、車両が高速道路や一般道路を安全に自律走行するために、センシングの冗長性を担保する目的で、カメラやミリ波レーダーに加えて装備されるものである。
　なお、ＬＩＤＡＲ２１０は、距離点群を出力するセンサとしてステレオカメラ１１０と共通するが、ステレオカメラ１１０はパッシブセンサである一方、ＬＩＤＡＲ２１０は、アクティブセンサであることから、車外環境の明るさとサンプリングレート速度に対して互いを補完する関係となる。
　周辺情報生成部３００は、車両とあらゆるものとがつながる通信を実行し、自車両の自動運転センサ情報を送信し、他車両の自動運転センサ情報を取得して、該取得した情報と、高精度地図と、により、自車両周辺の情報を生成する。
　具体的には、図１に示すように、例えば、通信部３１０と、高精度地図記憶部３２０と、を備えている。なお、周辺情報生成部３００において生成された周辺情報は、後述する制御部５００に出力される。
　ここで、「車両とあらゆるものとがつながる通信」とは、例えば、セルラーＶ２Ｘ通信あるいは、４Ｇ、５Ｇネットワークアクセス技術と狭域通信（ＤＳＲＣ）技術、さらには、セルラーＶ２Ｘ（Ｃ－Ｖ２Ｘ）通信技術を統合した通信形態をいう。
　通信部３１０は、車両をＩＣＴ(Information and Communication Technology)端末として機能させるものであり、具体的には、車両とあらゆるものとがつながる通信等を実行する。
　周辺情報生成部３００は、通信部３１０における車両とあらゆるものとがつながる通信等により取得した情報を高精度地図記憶部３２０に記憶された高精度地図を用いて、高精度地図上の情報として、周辺情報を生成する。
　なお、通信部３１０を用いる周辺情報の取得については、車両走行方向遠方域における周辺情報については、精度および応答の面において優れているが、車両の近距離域では、情報の精度に変化はないものの通信環境等の外部要因によって応答が遅延する可能性があるという特徴を有する。
　地図情報記憶部４００は、高精度地図の情報を格納する。
　具体的には、地図情報記憶部４００は、ハードディスク装置や半導体メモリによって、構成され、高精度地図の地図情報を記憶する。
　なお、地図情報記憶部４００に格納された高精度地図の情報は、後述する制御部５００によって読みだされる。
　制御部５００は、自動運転制御あるいは運転支援制御を実行する。具体的には、センサ群１００、自動運転制御情報生成部２００、周辺情報生成部３００の作動状況に応じて、運転制御モードを変更する。
　ここで、「作動状況」とは、正常作動、異常作動、非作動を含む。
　なお、制御部５００は、上述のセンサ群１００、自動運転制御情報生成部２００、周辺情報生成部３００における特性を考慮し、これらがすべて正常に作動している場合においても、センサ群１００からのセンサ情報については、車両前方中距離までのセンサ情報を優先的に採用し、自動運転制御情報生成部２００からの自動運転制御情報については、車両周辺の自動運転制御情報を優先的に採用し、周辺情報生成部３００からの情報については、車両走行方向遠方域における周辺情報を優先的に採用することによって、より高度な運転制御を実行する。
　制御部５００は、図２に示すように、センサ群監視部５０１と、環境情報取得部５０２と、通信環境監視部５０３と、運転制御モード判定部５０４と、運転制御部５０５と、を含んで構成されている。
　センサ群監視部５０１は、センサ群１００から受信するセンシング情報をモニタすることにより、センサ群１００の作動状態を監視する。なお、センサ群監視部５０１がセンサ群１００の作動状態に異常を検出した場合には、その旨の信号を後述する運転制御モード判定部５０４に出力する。
　環境情報取得部５０２は、例えば、外部機器６００から天候情報等を含む車両進行地域の情報を取得する。環境情報取得部５０２において取得された環境情報は、後述する運転制御モード判定部５０４に出力される。
　通信環境監視部５０３は、例えば、外部機器６００から車両進行経路における通信環境を監視する。なお、通信環境監視部５０３は、通信が途絶する、あるいは通信が途絶する可能性があることを感知した場合には、その旨の信号を後述する運転制御モード判定部５０４に出力する。
　運転制御モード判定部５０４は、センサ群監視部５０１、環境情報取得部５０２あるいは通信環境監視部５０３から受信した情報に基づいて、運転制御モードを判定する。具体的には、センサ群１００、自動運転制御情報生成部２００、周辺情報生成部３０のうち、正常に作動している機能要素を用いて、可能となるより高度な運転制御モードを判定し、その判定結果を後述する運転制御部５０５に出力する。
　なお、本実施形態においては、自動運転制御情報生成部２００のみからの自動運転制御情報に基づく運転支援制御モード、センサ群１００のみからの情報に基づく運転支援制御モード、センサ群１００からの情報と周辺情報生成部３０からの周辺情報とに基づく運転支援制御モード、自動運転制御情報生成部２００からの自動運転制御情報と周辺情報生成部３０からの周辺情報とに基づく運転支援制御モード、センサ群１００からの情報と自動運転制御情報生成部２００からの自動運転制御情報とに基づく自動運転制御モード、センサ群１００からの情報と自動運転制御情報生成部２００からの自動運転制御情報と周辺情報生成部３０からの周辺情報とに基づく自動運転制御モードの順に運転制御モードが高度化する。
　また、運転制御モード判定部５０４は、自動運転制御モードあるいは運転支援制御モードの実行が不可能であると判定した場合には、ＭＲＭ（Minimal Risk Maneuver）を実行するような判定結果を運転制御部５０５に出力する。
　運転制御部５０５は、運転制御モード判定部５０４から入力した判定結果に基づいて、車両の運転制御を実行する。
＜通常時の運転制御＞
　図３に示すように、通常時においては、センサ群１００、自動運転制御情報生成部２００、周辺情報生成部３０のいずれもが正常に機能する運転制御システム１になっている。
　この運転制御システム１では、センサ群１００と自動運転制御情報生成部２００とによって、車両周辺から車両前方中距離までのセンシングを行い、主に、自動運転制御情報生成部２００とからの自動運転制御情報と、周辺情報生成部３０からの周辺情報とにより制御部５００が高度な自動運転制御を実行する。
　具体的には、運転制御システム１は、センサ群１００と自動運転制御情報生成部２００と周辺情報生成部３０との組み合わせによって、現時点より、例えば、約３秒～３０秒先の情報を事前に取得することができるため、例えば、自動車線変更を含む複数車線を対象とした自動運転制御を実行する。
＜自動運転制御情報生成部２００が非作動あるいは異常作動の場合の運転制御＞
　図４に示すように、この場合には、センサ群１００および周辺情報生成部３０が正常に機能する運転制御システム１になっている。
　ここで、自動運転制御情報生成部２００が非作動あるいは異常作動とは、例えば、雪や濃霧等の悪天候により、ＬＩＤＡＲ２１０からのセンシング情報が取得できない、あるいは、センシング情報は取得できるが、精度が低い場合をいう。
　この運転制御システム１では、センサ群１００によって、車両前方中距離までのセンシングを行い、センサ群１００からのセンシング情報と、周辺情報生成部３０からの周辺情報とにより制御部５００が運転支援制御を実行する。
　具体的には、運転制御システム１は、例えば、センサ群１００からのセンシング情報に基づいて、現在の車線を維持する単路自動運転制御を実行し、センサ群１００からのセンシング情報による見通し距離から車速等の制限も行う。
＜周辺情報生成部３０が非作動あるいは異常作動である場合の運転制御＞
　図５に示すように、この場合には、センサ群１００、自動運転制御情報生成部２００が正常に機能する運転制御システム１になっている。
　ここで、周辺情報生成部３０が非作動あるいは異常作動とは、例えば、通信の途絶により、周辺情報が取得できない、あるいは周辺情報が取得は可能であるが遅延を生じている場合をいう。
　この運転制御システム１では、センサ群１００と自動運転制御情報生成部２００とによって得られる車両周辺から車両前方中距離までのセンシング情報により制御部５００が自動制御を実行する。
　具体的には、運転制御システム１は、例えば、センサ群１００と自動運転制御情報生成部２００とからのセンシング情報に基づいて、現在の車線を維持する単路自動運転制御を実行し、センサ群１００からのセンシング情報による見通し距離から車速等の制限も行う。また、運転制御システム１は、センサ群１００と自動運転制御情報生成部２００との性能の範囲で、経路設計の変更を行う。
＜周辺情報生成部３０が非作動あるいは異常作動であり、自動運転制御情報生成部２００が非作動あるいは異常作動の場合の運転制御＞
　図６に示すように、この場合には、センサ群１００のみが正常に機能する運転制御システム１になっている。
　この運転制御システム１では、センサ群１００によって、車両前方中距離までのセンシングを行い、このセンシング情報により制御部５００が運転支援制御を実行する。
　具体的には、運転制御システム１は、例えば、センサ群１００からのセンシング情報に基づいて、現在の車線を維持する単路自動運転制御を実行し、センサ群１００からのセンシング情報による見通し距離から車速等の制限も行う。
＜周辺情報生成部３０が非作動あるいは異常作動であり、センサ群１００が非作動あるいは異常作動の場合の運転制御＞
　図７に示すように、この場合には、自動運転制御情報生成部２００のみが正常に機能する運転制御システム１になっている。
　ここで、センサ群１００が非作動あるいは異常作動とは、例えば、夜間や逆光、濃霧等の悪天候により、ステレオカメラ１１０からのセンシング情報が取得できない、あるいは、センシング情報は取得できるが、精度が低い場合をいう。
　この運転制御システム１では、自動運転制御情報生成部２００によって、車両周囲のセンシングを行い、このセンシング情報により制御部５００が運転支援制御を実行する。
　具体的には、運転制御システム１は、例えば、自動運転制御情報生成部２００からのセンシング情報に基づいて、現在の車線を維持する単路自動運転制御を実行する。
＜作用・効果＞
　以上、説明したように、本実施形態に係る運転制御システム１は、運転支援を実行するためのセンサ群１００と、自動運転制御を実行するための自動運転制御センサを含み、自動運転制御に用いる情報を生成する自動運転制御情報生成部２００と、車両とあらゆるものとがつながる通信を実行し、自車両の自動運転センサ情報を送信し、他車両の自動運転センサ情報を取得して、該取得した情報と、高精度地図と、により、自車両周辺の情報を生成する周辺情報生成部３０と、自動運転制御あるいは運転支援制御を実行する制御部５００と、を備え、制御部５００は、センサ群１００、自動運転制御情報生成部２００あるいは周辺情報生成部３０の作動状況に応じて、運転制御のモードを変更する。
　つまり、自動運転制御に用いられるセンシングデバイスの機能を補完して、通常時においては、高度な自動運転制御を行う。
　一方で、センサ群１００、自動運転制御情報生成部２００あるいは周辺情報生成部３０の少なくとも１つが正常作動に作動しない状況であっても、正常作動している機能ブロックを用いて、自動運転制御あるいは運転支援制御を継続させる。
　そのため、センサ群１００、自動運転制御情報生成部２００あるいは周辺情報生成部３０の少なくとも１つが正常作動している場合には、自動運転制御あるいは運転支援制御を継続させることができる。
＜第２の実施形態＞
　図８から図１１を用いて、本実施形態に係る運転制御システム１Ａについて説明する。
＜運転制御システム１Ａの構成＞
　本実施形態に係る運転制御システム１Ａは、センサ群１００と、自動運転制御情報生成部２００と、周辺情報生成部３００と、地図情報記憶部４００と、制御部５００Ａと、を含んで構成されている。
　なお、第１の実施形態と同一の符号を付す構成要素については、同様の機能を有することから、その詳細な説明は、省略する。
　図８に示すように、制御部５００Ａは、車両内に装備されたプロセッサ５１０と、外部に設けられたサーバ５２０とからなり、車両の自動運転制御あるいは運転支援制御を実行する。
　図８に示すように、プロセッサ５１０は、ＭＲＭ処理および運転支援制御処理を実行する。
　ここで、ＭＲＭ処理は、自動運転制御あるいは運転支援制御の実行が不可能である場合に、予め検出されている安全な場所に、車両を安全に停車する処理である。また、運転支援制御処理とは、例えば、センサ群１０からのセンシング情報に基づいて、現在の車線を維持するよう運転を支援する処理である。
　一方で、サーバ５２０は、図８に示すように、高度認識処理、高度制御処理、経路設計処理、管制制御処理、将来予測処理、外部制御処理等を実行する。
　ここで、高度認識処理とは、例えば、画像処理等に基づく、高度な物体認識等である。
　高度制御処理とは、例えば、高度自動運転制御等に関する処理であり、制御系やセンサ系の冗長性を担保したシステムにおける処理である。
　経路設計処理とは、例えば、運転者の特性や状態を反映した経路を設計する処理である。なお、運転者の特性や状態を認識するサーバと経路設計を行うサーバとを個別に設けるシステム構成の場合には、サーバ間の制御処理も含まれる。
　管制制御処理とは、各車両の情報を集約し、これらの情報に基づいて、自車両に適切な制御を実行する処理である。
　例えば、図９は、視界の悪い合流箇所における車両の制御を例示したものである。
　図９の上図は、車両Ａと車両Ｂとの合流の様子を示している。また、図９の下図は、縦軸を車速、横軸を走行距離としたグラフであり、点線は、車両Ａの加減速を、実線は、車両Ｂの加減速を表している。図９の上図に示すように、車両Ａは、車両Ｂを認知できない遮蔽物に沿って走行し、合流地点に向かっている。車両Ａは、遮蔽物がある区間では、車両Ｂを認知できないまま走行しているため、減速することなく走行し、遮蔽物が途切れた地点で、車両Ａを認知して、一時急減速した後、急加速して合流地点に至っている。
　一方で、車両Ｂは、車両Ａの走行位置情報や走行速度情報を受信しているサーバ５２０からの制御情報に基づいて、走行しているために、遮蔽物のある区間では、緩やかに減速し、遮蔽物のある区間を抜けると、緩やかに加速して、スムーズに合流地点で合流している。
　将来予測処理とは、他車両からの情報に基づいて、例えば、走行経路前方の自然渋滞予測や工事区間、通行止め区間を認知し、経路設計処理等に反映させる処理である。
　外部制御処理とは、例えば、自動駐車に関する処理や特殊で処理負荷が大きい処理をいう。
　図１０に示すような自動駐車に関する処理では、例えば、スーパーの駐車場に車両を駐車するような場面で用いるローカルな地図情報や、その場面でしか使わない制御系のアルゴリズムは、車両側に搭載せず、サーバ５２０に搭載する。
　具体的には、自動駐車に関する処理では、例えば、サーバ５２０に搭載した自動駐車制御アルゴリズムと駐車場の地図情報とを用いて、車両から受信した車両位置情報、車速情報、ハンドル角の情報等に対して、目標速度、目標ハンドル角等の情報を車両のプロセッサ５１０に送信することにより、自動駐車制御を実行する。
　また、図１１に示すような高負荷処理、例えば、吹雪の中の車両認識や、人や車が多数混在して走行するような特殊かつ処理負荷の高い場面における画像認識では、車両側で撮像した映像をサーバ５２０に送り、サーバ５２０において高性能な認識処理（ＤＮＮ）を行って、その結果を車両側のプロセッサ５１０に送信する。
　具体的には、サーバ５２０は、例えば、車両側から車両前方のカメラ映像および車両後方のカメラ映像を受信し、これらの映像を高性能認識アルゴリズム（ＤＮＮ）で解析して、周辺車両位置情報、周辺車両予測進路情報等を車両側のプロセッサ５１０に出力する。
＜作用・効果＞
　以上、説明したように、本実施形態に係る運転制御システム１Ａの制御部５００Ａは、車両内に装備されたプロセッサ５１０と、外部に設けられたサーバ５２０とからなり、自動運転制御あるいは運転支援制御を実行する。そして、プロセッサ５１０では、ＭＲＭ処理および運転支援制御処理を実行し、サーバ５２０では、高度認識処理、高度制御処理、経路設計処理、管制制御処理、将来予測処理、外部制御処理等を実行する。
　つまり、プロセッサ５１０では、低負荷の処理を実行し、サーバ５２０では、高負荷の処理や管制制御のように高度な処理、頻度が少ないイベントに関する処理を行う。
　そのため、処理能力が高いサーバ５２０と、処理能力が低いプロセッサ５１０とで、その処理能力に応じて、処理を分散させることにより、高負荷で高度な処理についても制御のリアルタイム性を維持することができ、自動運転制御に用いられるセンシングデバイスの機能を補完して、自動運転制御あるいは運転支援制御を継続させることができる。
＜変形例１＞
　サーバ５２０は、制御系の処理を行う管制制御サーバや車両データを収集し、車両の状態を管理するとともに、運転者の特性に応じて、制御パラメータを推定する個車サーバ等の複数のサーバで構成してもよい。
　また、サーバ５２０は、機能別に、例えば、認識サーバ、経路設計サーバ、ＭＥＣ、Ｗａｖｅｌｅｎｇｔｈ（登録商標）、ネットサーバ等の複数のサーバで構成してもよい。
　このように、制御の種別や機能ごとにサーバを分けることにより、高負荷で高度な処理についても制御のリアルタイム性を維持することができ、自動運転制御に用いられるセンシングデバイスの機能を補完して、自動運転制御あるいは運転支援制御を継続させることができる。
＜変形例２＞
　また、制御レベルに応じて、通信接続するサーバを機動的に可変してもよい。
　例えば、あるサーバとの通信接続が通信の途絶により接続不能となった場合には、自動運転制御あるいは運転支援制御を継続するために、他のバックアップサーバに接続できるようにしてもよい。
　また、通信の途絶が解消した場合に、制御レベルに応じて、接続するサーバを選択できるようにしてもよい。
　このようにすることによって、高負荷で高度な処理についても制御のリアルタイム性を維持することができ、自動運転制御に用いられるセンシングデバイスの機能を補完して、自動運転制御あるいは運転支援制御を継続させることができる。
　なお、制御部５００、５００Ａの処理をコンピュータシステムが読み取り可能な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録されたプログラムを制御部５００、５００Ａに読み込ませ、実行することによって本発明の運転制御システム１を実現することができる。ここでいうコンピュータシステムとは、ＯＳや周辺装置等のハードウェアを含む。
　また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ　Ｗｉｄｅ　Ｗｅｂ）システムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
　また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組合せで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
　以上、この発明の実施形態につき、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
　１；通信制御システム
　１Ａ；通信制御システム
　１００；センサ群
　１１０；ステレオカメラ
　１２０；コーナーレーダ
　２００；自動運転制御情報生成部
　２１０；ＬＩＤＡＲ
　２２０；全周囲カメラ
　３００；周辺情報生成部
　３１０；通信部
　３２０；高精度地図記憶部
　４００；地図情報記憶部
　５００；制御部
　５００Ａ；制御部
　５０１；センサ群監視部
　５０２；環境情報取得部
　５０３；通信環境監視部
　５０４；運転制御モード判定部
　５０５；運転制御部

Claims (6)

  1. 　運転支援を実行するためのセンサ群と、
    　自動運転制御を実行するための自動運転センサを含み、自動運転制御に用いる情報を生成する自動運転制御情報生成部と、
    　車両とあらゆるものとがつながる通信を実行し、自車両の自動運転センサ情報を送信し、他車両の自動運転センサ情報を取得して、該取得した情報と、高精度地図と、により、自車両周辺の情報を生成する周辺情報生成部と、
    　自動運転制御あるいは運転支援制御を実行する制御部と、
    　を備え、
    　前記制御部は、前記センサ群、前記自動運転制御情報生成部あるいは前記周辺情報生成部の作動状況に応じて、運転制御のモードを変更する運転制御システム。
  2. 　前記制御部は、前記通信が途絶した場合には、前記センサ群からの情報を主として、前記自動運転制御情報生成部において生成された情報を参照しつつ、前記自動運転制御を実行する請求項１に記載の運転制御システム。
  3. 　前記制御部は、前記自動運転制御を実行するためのセンサが作動しない、あるいは機能しない場合には、前記センサ群からの情報を主として、前記周辺情報生成部において生成された情報を参照しつつ、前記運転支援制御を実行する請求項１に記載の運転制御システム。
  4. 　前記制御部は、前記センサ群が作動しない、あるいは機能しない場合には、前記自動運転制御情報生成部からの情報を主として、前記周辺情報生成部において生成された情報を参照しつつ、前記運転支援制御を実行する請求項１に記載の運転制御システム。
  5. 　前記制御部は、前記通信が途絶し、前記自動運転制御を実行するためのセンサが作動しない、あるいは機能しない場合には、前記センサ群からの情報に基づいて、前記運転支援制御を実行する請求項１に記載の運転制御システム。
  6. 　前記制御部は、車両内に設けられた装置内のプロセッサと、クラウド上のサーバと、から構成され、前記サーバは、車両の高機能制御と将来予測のための群制御を実行する請求項１に記載の運転制御システム。
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Citations (4)

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