WO2024075477A1 - 避難情報生成システム、避難情報生成装置、自律走行装置、避難情報生成方法、避難情報生成プログラム - Google Patents

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Definitions

  • This disclosure relates to technology for generating evacuation information in the driving area of an autonomous driving device.
  • Patent Document 1 discloses a system that guides a person being guided from inside a building to the outside when an event occurs. When an event occurs, this system sets up an evacuation route from the current location of the person being guided to the building exit.
  • evacuation routes are set based on the current location of the person being guided and the location of the building's exit, without taking into consideration whether the route is actually passable. Therefore, there is a risk that an effective evacuation route cannot be set, as the route may become impassable due to a hazard such as a disaster.
  • An object of the present disclosure is to provide an evacuation information generation system capable of generating effective evacuation information. Another object of the present disclosure is to provide an evacuation information generation device capable of generating effective evacuation information. Yet another object of the present disclosure is to provide an autonomous driving device capable of generating effective evacuation information. Yet another object of the present disclosure is to provide an evacuation information generation method capable of generating effective evacuation information. Yet another object of the present disclosure is to provide an evacuation information generation program capable of generating effective evacuation information.
  • a first aspect of the present disclosure is an evacuation information generation system having a processor and generating evacuation information for a travel area of an autonomous driving device,
  • the processor Obtaining observation information observed by searching a travel area where a hazard is estimated to occur using an autonomous driving device; outputting evacuation information in the form of a hazard map showing a hazard level for each location within the travel area according to the observation information;
  • the apparatus is configured to execute the following steps:
  • a second aspect of the present disclosure is an evacuation information generating device having a processor, configured to be installable in an autonomous driving device or a remote center, and generating evacuation information for a driving area of the autonomous driving device,
  • the processor Obtaining observation information observed by searching a travel area where a hazard is estimated to occur using an autonomous driving device; outputting evacuation information in the form of a hazard map showing a hazard level for each location within the travel area according to the observation information;
  • the apparatus is configured to execute the following steps:
  • a third aspect of the present disclosure is an autonomous driving device having a processor and autonomously driving in a driving area,
  • the processor Obtaining observation information observed by searching a travel area where a hazard is estimated to occur using an autonomous driving device; outputting evacuation information in the form of a hazard map showing a hazard level for each location within the travel area according to the observation information;
  • the apparatus is configured to execute the following steps:
  • a fourth aspect of the present disclosure is an evacuation information generation method executed by a processor to generate evacuation information for a travel area of an autonomous driving device, Obtaining observation information observed by searching a travel area where a hazard is estimated to occur using an autonomous driving device; outputting evacuation information in the form of a hazard map showing a hazard level for each location within the travel area according to the observation information; including.
  • a fifth aspect of the present disclosure is an evacuation information generation program stored in a storage medium for generating evacuation information for a travel area of an autonomous driving device, the program including instructions to be executed by a processor, The command is, Acquiring observation information observed by searching a travel area where a hazard is estimated to occur using an autonomous traveling device; outputting evacuation information in the form of a hazard map showing a hazard level for each location within a travel area according to the observation information; including.
  • a hazard map is output according to observation information by the autonomous driving device for a driving area where a hazard is predicted to occur. Therefore, the hazard map for each location can reflect actual observation information for that location. Therefore, effective evacuation information can be generated.
  • a sixth aspect of the present disclosure is an evacuation information generation system having a processor and generating evacuation information for a travel area of an autonomous driving device,
  • the processor Obtaining observation information observed by searching a travel area where a hazard is estimated to occur using an autonomous driving device; outputting evacuation information as evacuation route data within the travel area according to the observation information;
  • the apparatus is configured to execute the following steps:
  • a seventh aspect of the present disclosure is an evacuation information generation device having a processor, configured to be installable in an autonomous driving device or a remote center, and generating evacuation information in a driving area of the autonomous driving device,
  • the processor Obtaining observation information observed by searching a travel area where a hazard is estimated to occur using an autonomous driving device; outputting evacuation information as evacuation route data within the travel area according to the observation information;
  • the apparatus is configured to execute the following steps:
  • An eighth aspect of the present disclosure is an autonomous driving device having a processor and autonomously driving a driving area,
  • the processor Obtaining observation information observed by searching a travel area where a hazard is estimated to occur using an autonomous driving device; outputting evacuation information as evacuation route data within the travel area according to the observation information;
  • the apparatus is configured to execute the following steps:
  • a ninth aspect of the present disclosure is an evacuation information generation method executed by a processor to generate evacuation information for a travel area of an autonomous driving device, Obtaining observation information observed by searching a travel area where a hazard is estimated to occur using an autonomous driving device; outputting evacuation information as evacuation route data within the travel area according to the observation information; including.
  • a tenth aspect of the present disclosure is an evacuation information generation program stored in a storage medium for generating evacuation information for a travel area of an autonomous driving device, the evacuation information generation program including instructions to be executed by a processor, The command is, Acquiring observation information observed by searching a travel area where a hazard is estimated to occur using an autonomous traveling device; outputting evacuation information as evacuation route data within a travel area according to the observation information; including.
  • route evacuation data is output according to observation information by the autonomous driving device regarding a driving area where a hazard is predicted to occur. Therefore, actual observation information can be reflected in the evacuation route data within the driving area. Therefore, effective evacuation information can be generated.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an overall configuration of an embodiment
  • FIG. 2 is a schematic diagram showing a driving environment of a host vehicle to which an embodiment is applied.
  • 1 is a block diagram showing a functional configuration of an autonomous driving device according to an embodiment.
  • 1 is a block diagram showing a functional configuration of an evacuation information generating system according to an embodiment;
  • 1 is a flowchart showing a flow executed by an information processing device in an embodiment.
  • 10 is a flowchart showing a flow in an area search mode executed by an information processing device according to an embodiment.
  • 11 is a flowchart illustrating a flow in a disrupted device search mode executed by an information processing device according to an embodiment.
  • 10 is a flowchart illustrating a flow executed by a server device according to an embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an overall configuration of an embodiment
  • FIG. 2 is a schematic diagram showing a driving environment of a host vehicle to which an embodiment is applied.
  • 1 is a block diagram showing
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of a hazard level according to observation information acquired in the area search mode.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of a hazard level according to observation information acquired by a disruption device search mode.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of a hazard map.
  • the evacuation information generation system 3 of the first embodiment shown in Fig. 1 generates evacuation information related to a travel area A of an autonomous mobile device 1 shown in Fig. 2.
  • the evacuation information generation system 3 is configured to include, for example, a plurality of autonomous mobile devices 1 and a server device 2b provided in a remote center 2 that manages the operation of the autonomous mobile devices 1.
  • the autonomous driving device 1 is an autonomous driving robot that can autonomously drive in any direction, forward, backward, left or right.
  • the autonomous driving device 1 may be a logistics robot that normally drives autonomously in a driving area A, such as a facility such as a hospital or warehouse, to transport luggage.
  • the autonomous driving device 1 may be a delivery robot that normally drives autonomously on a road, such as driving area A, to transport luggage to a delivery destination.
  • the autonomous driving device 1 may be an information gathering robot that normally patrols driving area A, such as a facility or road, to collect specific information.
  • the autonomous driving device 1 normally provides the services described above within driving area A, and when a hazard occurs, it collects in driving area A the observation information necessary for the evacuation information generation process in evacuation information generation system 3.
  • a hazard is an event that may cause damage to driving area A.
  • a hazard can also be described as an event that requires users of driving area A to evacuate from that area.
  • hazards include disaster events such as earthquakes and fires.
  • Driving area A in which a hazard occurs can also be referred to as a hazard area.
  • the autonomous driving device 1 is equipped with a sensor system 10, a communication system 20, a map database 30, a driving system 40, and an information processing device 100, as shown in FIG. 3.
  • the sensor system 10 acquires sensor information for the external and internal worlds of the autonomous driving device 1 that can be used by the information processing device 100.
  • the sensor system 10 is configured to include an external sensor 11 and an internal sensor 12.
  • the external sensor 11 acquires external information as sensor information from the external world that is the surrounding environment of the autonomous driving device 1.
  • the external sensor 11 may be of a target detection type that detects targets that exist in the external world of the autonomous driving device 1.
  • the target detection type external sensor 11 is at least one of the following types: a camera, LiDAR (Light Detection and Ranging/Laser Imaging Detection and Ranging), radar, and sonar.
  • the external information acquired by the external sensor 11 is linked to the position information of the acquired location and sequentially stored in a storage medium such as the memory 101 of the autonomous driving device 1 or the memory 201 of the server device 2b.
  • the internal sensor 12 acquires internal information as sensor information from the internal world, which is the internal environment of the autonomous driving device 1.
  • the internal sensor 12 may be a physical quantity detection type that detects a specific physical quantity of motion in the internal world of the autonomous driving device 1.
  • the physical quantity detection type internal sensor 12 is at least one type of sensor, such as a driving speed sensor, an acceleration sensor, or a gyro sensor.
  • the communication system 20 acquires communication information that can be used by the information processing device 100 through wireless communication.
  • the communication system 20 includes a positioning type that receives positioning signals from artificial satellites of the Global Navigation Satellite System (GNSS) that exist in the external world of the autonomous driving device 1.
  • the positioning type communication system 20 is, for example, a GNSS receiver.
  • the communication system 20 includes a wide-area communication type that transmits and receives communication signals between a wide-area communication system that exists in the external world of the autonomous driving device 1.
  • the wide-area communication type communication system 20 is, for example, at least one of a DSRC (Dedicated Short Range Communications) communication device and a Cellular V2X (C-V2X) communication device.
  • DSRC Dedicated Short Range Communications
  • C-V2X Cellular V2X
  • the autonomous driving device 1 periodically provides its own position information to the remote center 2.
  • the communication system 20 includes a short-distance communication type that transmits and receives signals by local communication between autonomous driving devices 1 that are relatively close to each other.
  • the short-range communication type communication system 20 is at least one of the following: a Bluetooth (registered trademark) device, a Wi-Fi (registered trademark) device, and an infrared communication device.
  • the map database 30 stores map information that can be used by the information processing device 100.
  • the map database 30 is configured to include at least one type of non-transitory tangible storage medium, for example, semiconductor memory, magnetic medium, optical medium, etc.
  • the map database 30 may be a database of a locator that estimates the self-state quantities including the self-position of the autonomous mobile device 1.
  • the map database 30 may be a database of a planning unit that plans the travel of the autonomous mobile device 1.
  • the map database 30 may be configured by combining multiple types of these databases, etc.
  • the map database 30 acquires and stores the latest map information, for example, by communicating with the remote center 2 via the communication system 20.
  • the map information is converted into two-dimensional or three-dimensional data as information representing the driving environment of the autonomous driving device 1.
  • the map information may include facility information that indicates at least one of the following: the position, shape, and floor surface condition of the walls and floors of the facility along which the vehicle travels.
  • the map information may include installation information that indicates at least one of the following: the position, shape, and type of installations attached to the facility.
  • the map information may include road information that indicates at least one of the following: the position, shape, and road surface condition of the road along which the vehicle travels.
  • the map information may include marking information that indicates at least one of the following: the position and shape of signs and dividing lines attached to the road.
  • the map information may include structure information that indicates at least one of the following: the position and shape of buildings and traffic lights facing the road.
  • the driving system 40 controls the driving of the autonomous driving device 1 in cooperation with the information processing device 100 and the like.
  • the driving system 40 includes, for example, a plurality of drive wheels and an electric actuator that controls the drive wheels.
  • the drive wheels are wheels that can turn due to the difference in rotational speed between the drive wheels, such as Mecanum wheels or omni wheels.
  • the electric actuator can drive and rotate each drive wheel independently.
  • the electric actuator can switch the drive mode of the autonomous driving device 1 between straight drive and turning drive by adjusting the difference in rotational speed between the drive wheels.
  • the electric actuator may include a brake unit that applies braking to each drive wheel while it is rotating.
  • the electric actuator may include a lock unit that locks each drive wheel while it is stopped.
  • the information processing device 100 is connected to the sensor system 10, the communication system 20, and the map database 30 via at least one of the following: a LAN (Local Area Network) line, a wire harness, an internal bus, and a wireless communication line.
  • the information processing device 100 is configured to include at least one dedicated computer.
  • the dedicated computer constituting the information processing device 100 may be a planning ECU (Electronic Control Unit) that plans the target trajectory along which the autonomous driving device 1 will travel.
  • the dedicated computer constituting the information processing device 100 may be a trajectory control ECU that causes the actual trajectory to follow the target trajectory of the autonomous driving device 1.
  • the dedicated computer constituting the information processing device 100 may be an actuator ECU that controls each electric actuator of the autonomous driving device, etc.
  • the dedicated computer constituting the information processing device 100 may be a sensing ECU that controls the sensor system 10 of the autonomous driving device 1.
  • the dedicated computer constituting the information processing device 100 may be a locator ECU that estimates the self-state quantity of the autonomous driving device 1.
  • the dedicated computer constituting the information processing device 100 may be a computer other than the autonomous driving device 1 that constitutes, for example, an external center or mobile terminal capable of communicating with the autonomous driving device 1 via the communication system 20.
  • the dedicated computer constituting the information processing device 100 has at least one memory 101 and one processor 102.
  • the memory 101 is at least one type of non-transitory tangible storage medium, such as a semiconductor memory, a magnetic medium, or an optical medium, that non-temporarily stores computer-readable programs and data.
  • storage may mean accumulation in which data is retained even when the autonomous driving device 1 is turned off, or temporary storage in which data is erased when the autonomous driving device 1 is turned off.
  • the processor 102 includes at least one type of core, such as a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), a RISC (Reduced Instruction Set Computer)-CPU, a DFP (Data Flow Processor), or a GSP (Graph Streaming Processor).
  • CPU Central Processing Unit
  • GPU Graphics Processing Unit
  • RISC Reduced Instruction Set Computer
  • DFP Data Flow Processor
  • GSP Graph Streaming Processor
  • the processor 102 executes multiple commands contained in a search program stored in the memory 101 to execute search control that causes the autonomous driving device 1 to search driving area A where a hazard has occurred.
  • the information processing device 100 constructs multiple functional blocks for search control.
  • the multiple functional blocks constructed in the information processing device 100 include a search block 110 and a transmission block 120, as shown in FIG. 3.
  • the search control method in which the information processing device 100 executes search control through the cooperation of these blocks 110 and 120 is executed according to the search control flow shown in Figures 5 to 7.
  • This search control flow is executed repeatedly while the autonomous driving device 1 is running. Note that each "S" in this search control flow represents multiple steps executed by multiple commands included in the search control program.
  • the search block 110 acquires hazard information.
  • Hazard information is information that indicates the occurrence of a hazard. Therefore, the driving area A to which the hazard information applies is an area in which the occurrence of a hazard is predicted.
  • the search block 110 acquires the hazard information, for example, from the remote center 2 via the communication system 20. Alternatively, the search block 110 may acquire the hazard information by determining the occurrence of a hazard based on information acquired from its own external sensor 11 and internal sensor 12.
  • the search block 110 determines whether communication with the remote center 2 is possible.
  • the search block 110 determines whether communication with the remote center 2 is possible by performing a fault diagnosis of the wide-area communication type communication system 20 and attempting communication with the remote center 2. If it is determined that communication is not possible, this flow ends.
  • the autonomous mobile device 1 waits for a search from an autonomous mobile device 1 in an active state that can communicate with the remote center 2 (described below) as an autonomous mobile device 1 in a disconnected state.
  • an autonomous mobile device 1 in a disconnected state may be referred to as a disconnected device.
  • an autonomous mobile device 1 in an active state may be referred to as an active device. Note that, if the disconnected device can use a short-range communication type communication system 20, it may transmit a signal to the surrounding area by short-range communication to assist the search by the active device.
  • the search block 110 determines whether the autonomous driving device 1 is capable of driving.
  • the search block 110 may determine whether it is capable of driving by, for example, performing a fault diagnosis of the sensor system 10 or the driving system 40. If it is determined that driving is not possible, the flow proceeds to S130.
  • the transmission block 120 transmits a fault notification to the remote center 2 via the communication system 20 notifying that driving is not possible, and then ends the flow. Note that even if it is determined that driving is not possible, the autonomous driving device 1 may transmit observation information (described later) around the current stopping position to the remote center 2 as long as the external sensor 11 is available.
  • the search block 110 determines the search mode of the autonomous driving device 1. For example, the search block 110 determines the search mode by obtaining a mode designation command from the remote center 2. Search modes include, for example, an area search mode and a disrupted device search mode. If the mode is determined to be the area search mode, the flow proceeds to S150. If the mode is determined to be the disrupted device search mode, the flow proceeds to S160.
  • the autonomous driving device 1 When executing the area search mode at S150, the autonomous driving device 1 searches for facilities that make up the driving area A and transmits the search results to the remote center 2.
  • the detailed processing at S150 will be explained below with reference to the flowchart in FIG. 6.
  • the search block 110 acquires external environment information for the travel area A after the hazard. More specifically, the search block 110 drives the autonomous driving device 1 near a location in the travel area A where observation information, described below, has not yet been acquired, and acquires external environment information for that location from the external environment sensor 11. At this time, the search block 110 may, for example, drive the autonomous driving device 1 so as to trace the location where external environment information was acquired before the hazard occurred. Alternatively, the search block 110 may drive the autonomous driving device 1 so as to continue proceeding along the planned travel route before the hazard occurred. Alternatively, the search block 110 may drive the autonomous driving device 1 so as to proceed along the planned travel route distributed from the remote center 2 after the hazard occurred. The search block 110 acquires the external environment information by linking it to the position information of the location.
  • the search block 110 acquires pre-hazard external world information relating to the location for which the external world information was acquired in S151.
  • the search block 110 acquires pre-hazard external world information by reading pre-hazard external world information from the storage medium whose position information substantially matches the external world information acquired in S151. Note that the pre-hazard external world information may have been acquired by another autonomous driving device 1.
  • the transmission block 120 outputs observation information corresponding to the external world information before and after the hazard to the remote center 2. More specifically, the transmission block 120 outputs, as observation information, difference information between the external world information acquired in the area search and the external world information before the hazard. The observation information may also include an analysis result for the difference. The output observation information is transmitted to the remote center 2 via the communication system 20. After the processing of S153, this flow proceeds to S170 in FIG. 5.
  • the autonomous mobile device 1 searches for a disrupted device and transmits the search results to the remote center 2.
  • the detailed processing in S160 will be explained with reference to the flowchart in FIG. 7.
  • the search block 110 starts traveling to search for the disrupted device.
  • the search block 110 acquires location information on the disrupted device immediately before the disruption from the remote center 2 or the like, and controls the traveling system 40 to head toward the disruption location where the disrupted device is estimated to be present.
  • the disruption location is, for example, an area of a specified range that includes the location coordinates immediately before the disruption.
  • the search block 110 determines whether the autonomous driving device 1 has arrived at the disruption location. The search block 110 continues searching for the disruption location until it determines that the autonomous driving device 1 has arrived at the disruption location. If it determines that the autonomous driving device 1 has arrived at the disruption location, the flow proceeds to S163.
  • the search block 110 executes a diagnostic process regarding the state of the disrupted device at the disruption location.
  • the search block 110 determines whether local communication is possible between the active device (own device) and the disrupted device, for example, by a short-range communication type communication system 20.
  • the search block 110 determines whether the external sensor 11 of the own device can recognize the disrupted device.
  • the search block 110 determines the degree of damage to the appearance of the disrupted device.
  • the transmission block 120 outputs the diagnostic information of the interrupted device acquired in S163 as observation information.
  • the output observation information is transmitted to the remote center 2 via the communication system 20.
  • the flow proceeds to S170 in FIG. 5.
  • the search block 110 determines whether there is an instruction to end the search.
  • the end instruction is sent to the autonomous mobile device 1 in response to the operation of a manager such as an operator at the remote center 2, for example. If there is no end instruction, the search block 110 executes the area search mode in S150. That is, the autonomous mobile device 1 in the area search mode expands the area search area within the facility until an end instruction is issued. Then, the autonomous mobile device 1 in the disconnected device search mode transitions to the area search mode if there is no end instruction after searching for a disconnected device. As a result, the proportion of devices executing the area search mode among the autonomous mobile devices 1 in the active state increases over time. When an end instruction is acquired, this flow ends and the search process is completed. After the search ends, the autonomous mobile device 1 may wait at the search end point, or may leave the travel area A in response to evacuation information from the remote center 2.
  • the server device 2b is connected to the communicator 2a that communicates with the autonomous mobile device 1 via at least one of, for example, a LAN line, a wire harness, an internal bus, and a wireless communication line.
  • the server device 2b is configured to include at least one dedicated computer.
  • the dedicated computer constituting the server device 2b has at least one memory 201 and one processor 202.
  • the memory 201 is at least one type of non-transient tangible storage medium, such as a semiconductor memory, a magnetic medium, or an optical medium, that non-temporarily stores computer-readable programs and data.
  • storage may mean accumulation in which data is retained even when the dedicated computer is turned off, or temporary storage in which data is erased when the dedicated computer is turned off.
  • the processor 202 includes at least one type of core, such as a CPU, GPU, RISC-CPU, DFP, or GSP.
  • server device 2b processor 202 executes a plurality of instructions contained in an evacuation information generation program stored in memory 201 in order to generate evacuation information for travel area A of autonomous driving device 1.
  • server device 2b constructs a plurality of functional blocks for generating evacuation information for travel area A.
  • the plurality of functional blocks constructed in evacuation information generation system 3 include a collection block 210 and an output block 220, as shown in FIG. 4.
  • the evacuation information generation method in which the server device 2b generates evacuation information for the driving area A of the autonomous driving device 1 by cooperation of these blocks 210 and 220 is executed according to the evacuation information generation flow shown in FIG. 8.
  • This evacuation information generation flow is executed repeatedly while the dedicated computer is running. Note that each "S" in this evacuation information generation flow represents multiple steps executed by multiple commands included in the evacuation information generation program.
  • the collection block 210 determines whether a hazard has occurred.
  • the collection block 210 may determine the occurrence of a hazard when hazard occurrence information is acquired from at least one of the following sources: distribution from a public communication network such as the Internet, a report from a facility, and information provided by a fire department or the like.
  • the collection block 210 waits for the flow to proceed until it determines that an event has occurred. If it determines that a hazard has occurred, the flow proceeds to S210.
  • the output block 220 outputs the hazard information to the autonomous mobile device 1.
  • the hazard information is transmitted to each autonomous mobile device 1 in the travel area A via the communication device 2a.
  • the collection block 210 executes allocation of search modes to the autonomous mobile devices 1 in the travel area A. Specifically, the collection block 210 identifies active devices without fault notifications, i.e., autonomous mobile devices 1 that are capable of traveling, by communicating with the autonomous mobile devices 1. The collection block 210 then allocates the identified autonomous mobile devices 1 to devices that execute the area search mode and devices that execute the disrupted device search mode. For example, the collection block 210 may allocate the disrupted device search mode to the autonomous mobile device 1 closest to each disruption location, and allocate the other autonomous mobile devices 1 to the area search mode. The collection block 210 may assign multiple autonomous mobile devices 1 to one disruption location. The collection block 210 outputs the allocation result to each autonomous mobile device 1, causing each autonomous mobile device 1 to execute the search mode corresponding to it.
  • active devices without fault notifications i.e., autonomous mobile devices 1 that are capable of traveling
  • the collection block 210 then allocates the identified autonomous mobile devices 1 to devices that execute the area search mode and devices that execute the disrupted device search mode. For example, the collection
  • step S230 the collection block 210 acquires observation information from an area search from each autonomous mobile device 1 that is active.
  • step S240 the collection block 210 acquires observation information from a search for a disrupted device from each autonomous mobile device 1 that is active. Note that the processing of steps S230 and S240 may be performed in parallel.
  • the collection block 210 continues the acquisition process until sufficient location observation information has been collected to generate a hazard map, and then proceeds to step S250.
  • the output block 220 generates a hazard map according to each piece of observation information.
  • the hazard map is evacuation information in map format that indicates the hazard level for each location within the driving area A.
  • the hazard level is the degree of danger to the user of the driving area A.
  • the user is, for example, a person.
  • the user may be the autonomous driving device 1.
  • the output block 220 may estimate the hazard level for each type of user.
  • the output block 220 estimates the hazard level of the corresponding location from each piece of observation information. For example, as shown in FIG. 11, the output block 220 estimates the hazard level for each location, which is a small section of the driving area A, according to the observation information for the corresponding position.
  • the output block 220 sets multiple hazard levels according to information from the observation information.
  • the output block 220 sets five hazard levels, from lowest to highest, which are zero, low, medium, high, and the highest level of danger.
  • the magnitude of the hazard level is the same for both people and the autonomous driving device 1.
  • the output block 220 determines whether there is damage to nearby walls, whether there are cave-ins in the floor, and whether there are obstacles on the floor for each location based on the observation information obtained by area search, and determines the hazard level based on the state of the location estimated from the results of the determination.
  • the output block 220 determines that there is no wall damage, no floor collapse, and no obstacle, it presumes that there is no abnormality in that location. In this case, the output block 220 determines the hazard level to be zero. Also, if the output block 220 determines that there is an obstacle without any wall damage or floor collapse, it determines the hazard level for that location to be between low and high. The smaller the passable area is due to an obstacle, the higher the hazard level the output block 220 determines for that area and the obstacle position. The output block 220 may determine the hazard levels for the obstacle position and the passable area separately.
  • the output block 220 determines that there is no damage to the walls, that there is a collapsed floor, and that there are no obstacles, it presumes that the floor is missing at that location. In this case, the output block 220 determines the hazard level to be between medium and high. The smaller the passable area is due to a collapsed floor, the higher the hazard level the output block 220 determines for that area and the collapsed part. The output block 220 may determine the hazard levels for the collapsed part and the passable area separately.
  • the output block 220 determines that there is no damage to the walls, that there is a collapsed floor, and that there is an obstacle, it presumes that the floor at that location has been damaged by a fallen heavy object, and that the heavy object or its fragments are scattered on the floor. In this case, the output block 220 determines the hazard level to be high. Furthermore, if the output block 220 determines that there is damage to the walls, that there is no collapsed floor, and that there are no obstacles, it determines the hazard level at that location to be low.
  • the output block 220 determines that there is damage to the wall, no collapse in the floor, and the presence of an obstacle, it presumes that an object installed on the wall at that location has fallen onto the floor. In this case, the output block 220 determines the hazard level to be low to medium. The smaller the passable area becomes due to the falling object, the higher the hazard level the output block 220 determines for that area and the position of the falling object. The output block 220 may determine the hazard levels for the position of the falling object and the passable area separately.
  • the output block 220 determines that there is wall damage, a floor collapse, and no obstacles, it presumes that the structure of the wall or floor has changed due to the hazard. In this case, the output block 220 determines the hazard level to be high. Also, if the output block 220 determines that there is wall damage, a floor collapse, and/or an obstacle, it presumes that the shape of the wall or floor has not been maintained due to the hazard, or that the floor has been significantly deformed and environmental recognition is not being performed normally. In this case, the output block 220 determines the hazard level to be the highest.
  • the output block 220 determines the status of the disrupted device from the observation information obtained by searching for the disrupted device. For example, the output block 220 determines whether local communication is possible with the disrupted device, whether the disrupted device has been found, and whether the external appearance of the disrupted device is damaged. The output block 220 determines the hazard level at the disruption location from the status of the disrupted device estimated from the determination result.
  • the output block 220 determines that local communication is possible, that it has been found, and that there is no external damage, it determines that only the disruption device's communication function with the center is damaged. In this case, the output block 220 determines the hazard level for people to be zero. In this case, the output block 220 also sets the hazard level for the autonomous driving device 1 to low. In addition, if the output block 220 determines that local communication is possible, that it has been found, and that there is external damage, it presumes that the disruption device's communication function with the center and its casing have been damaged by an external impact. In this case, the output block 220 determines the hazard level to be medium.
  • the output block 220 determines that local communication is possible, but that the device has not been found and it is not possible to determine whether there is any external damage, it presumes that the disrupted device has been left behind in an area where other autonomous driving devices 1 cannot enter. In this case, the output block 220 determines the hazard level to be high.
  • the output block 220 determines that local communication is not possible, that a detection has occurred, and that there is no external damage, it presumes that the communication function is not available due to an abnormality in the network card, the generation of jamming radio waves, etc. In this case, the output block 220 determines the hazard level for people to be low. Also, in this case, the output block 220 determines the hazard level for the autonomous mobile device 1 to be medium.
  • the output block 220 determines that local communication is not possible, that the device has been found, and that there is external damage, it presumes that serious damage has occurred to the hardware of the disruption device due to an external impact. In this case, the output block 220 determines the hazard level to be high. Then, if the output block 220 determines that it is not possible to determine whether there is external damage because local communication is not possible and the device has not been found, it presumes that the status of the disruption device cannot be confirmed because it has been caught up in the collapse of a facility, for example. In this case, the output block 220 determines the hazard level to be the highest.
  • the output block 220 By setting the hazard level for each location as described above, the output block 220 generates a hazard map M in which a hazard level is defined for each subdivision, as shown in FIG. 11. In FIG. 11, the darker the hatching of the dots, the higher the hazard level. Subdivisions with no hatching are locations where the hazard level is set to zero.
  • the output block 220 In the next step S260, the output block 220 generates evacuation route data within the driving area A.
  • the evacuation route data is evacuation information in a map format that represents the evacuation route Re within the driving area A.
  • the output block 220 generates the evacuation route data based on the hazard map M generated in S250.
  • the output block 220 searches for a route with the smallest hazard cost from a specified starting point to the exit of the travel area A, and sets the route as the evacuation route Re.
  • the starting point of the evacuation route Re is, for example, the current location of an evacuee detected in the travel area A.
  • the evacuation route Re may start at any position.
  • the starting point of the hazard cost is a cost according to the hazard level in the hazard map M.
  • the hazard cost is a parameter related to the sum of the hazard levels of each location passed through, which is quantified so that the higher the level, the larger the value. Note that in the example shown in FIG.
  • the evacuation route Re with the lowest hazard level (zero) is shown, but it is also possible to pass through locations with a hazard level greater than zero as long as the hazard cost is minimized.
  • the output block 220 may generate evacuation route data with a constraint that locations with a hazard level or higher than a specified hazard level are not passed through regardless of the hazard cost.
  • the output block 220 outputs the hazard map M and evacuation route data.
  • the output block 220 may output this evacuation information to a rescue organization such as a fire department.
  • the output block 220 may output this evacuation information to the autonomous mobile device 1 in the travel area A.
  • the output block 220 may output this evacuation information to personnel such as an operator at the remote center 2.
  • the output block 220 outputs the evacuation route data in association with the hazard map M.
  • the output block 220 associates the data so that the position of the evacuation route Re is presented on the hazard map M, as shown in FIG. 11.
  • a hazard map M is output according to observation information by the autonomous driving device for a driving area A where the occurrence of a hazard is predicted. Therefore, the hazard map M for each location can reflect actual observation information for that location. Therefore, effective evacuation information can be generated.
  • route evacuation data corresponding to observation information by the autonomous driving device regarding driving area A where the occurrence of a hazard is predicted is output. Therefore, actual observation information can be reflected in the evacuation route data within driving area A. Therefore, effective evacuation information can be generated.
  • evacuation route data is output in association with the hazard map M. Therefore, highly convenient evacuation information that allows users to grasp both the hazard level and evacuation route data can be provided.
  • acquiring observation information includes acquiring observation information obtained by searching the travel area A using an active device that can communicate with the outside, among the multiple autonomous driving devices 1. Therefore, evacuation information can be generated using an active device that can communicate with the outside.
  • acquiring observation information includes acquiring observation information by searching for the facilities that make up the travel area A using an active device. This makes it possible to generate evacuation information according to damage to the travel area A caused by a hazard.
  • acquiring the observation information includes acquiring the observation information obtained by searching for a disconnected device that has lost communication with the outside world within the travel area A among the multiple autonomous driving devices 1 using an active device. Then, outputting the evacuation information includes outputting a hazard map M that indicates the hazard level of the location where the disconnected device is estimated to be present as a hazard level according to the state of the searched disconnected device. Therefore, by utilizing the active device, evacuation information according to the state of the disconnected device can be generated.
  • outputting evacuation information includes outputting a hazard map M that indicates a hazard level according to the state of mutual communication between the active device and the disconnected device. Therefore, evacuation information can be generated that utilizes the state of mutual communication between the active device and the disconnected device.
  • outputting evacuation information includes outputting a hazard map M that indicates a hazard level according to the observation state of the disruption device by the active device.
  • evacuation information according to the observation state of the disruption device can be generated by utilizing the active device.
  • some of the functions executed by the server device 2b may be executed by another control device, such as the information processing device 100 of the autonomous driving device 1. Also, in a modified example, some of the functions executed by the information processing device 100 may be executed outside the autonomous driving device 1, such as the remote center 2.
  • the evacuation information generating system 3 may output only one of the hazard map M and the evacuation route data.
  • the dedicated computer constituting the evacuation information generating system 3 may have at least one of a digital circuit and an analog circuit as a processor.
  • the digital circuit is at least one of the following types: ASIC (Application Specific Integrated Circuit), FPGA (Field Programmable Gate Array), SOC (System on a Chip), PGA (Programmable Gate Array), and CPLD (Complex Programmable Logic Device).
  • ASIC Application Specific Integrated Circuit
  • FPGA Field Programmable Gate Array
  • SOC System on a Chip
  • PGA Programmable Gate Array
  • CPLD Complex Programmable Logic Device
  • the above-mentioned embodiments and modified examples may be implemented as an evacuation information generating device that is configured to be mountable on the autonomous driving device 1 or the remote center 2 and has at least one processor and one memory.
  • the evacuation information generating device may be implemented in the form of a processing circuit (e.g., a processing ECU, etc.) or a semiconductor device (e.g., a semiconductor chip, etc.).
  • An evacuation information generation system having a processor (202; 102) and generating evacuation information for a travel area (A) of an autonomous mobile device (1), The processor, acquiring observation information observed by searching the travel area where a hazard is estimated to occur using the autonomous traveling device; outputting a hazard map (M) representing a hazard level for each location in the travel area according to the observation information; An evacuation information generating system configured to execute the above.
  • the evacuation information generating system according to technical idea 1 includes outputting evacuation route data within the driving area based on the hazard map.
  • Outputting the evacuation information includes:
  • the evacuation information generating system according to technical idea 2 includes outputting the evacuation route data in correspondence with the hazard map.
  • An evacuation information generation system having a processor (202; 102) and generating evacuation information for a travel area (A) of an autonomous mobile device (1), The processor, acquiring observation information observed by searching the travel area where a hazard is estimated to occur using the autonomous traveling device; outputting evacuation route data within the travel area in response to the observation information; An evacuation information generating system configured to execute the above.
  • the acquiring of the observation information includes: An evacuation information generation system described in any one of technical ideas 1 to 4, which includes acquiring the observation information by searching the driving area using an active device capable of communicating with the outside, among the multiple autonomous driving devices.
  • the acquiring of the observation information includes:
  • the evacuation information generating system described in technical idea 5 includes acquiring the observation information by searching for facilities that make up the travel area using the active device.
  • the acquiring of the observation information includes: The method includes acquiring the observation information obtained by searching for a lost device that has lost communication with the outside within the travel area among the plurality of autonomous driving devices by the active device; Outputting the evacuation information includes: An evacuation information generating system as described in Technical Idea 5 or Technical Idea 6, which includes outputting a hazard map (M) representing the hazard level of a location where the existence of the disruption device is estimated as a hazard level according to the state of the detected disruption device.
  • M hazard map
  • the active device is the autonomous driving device capable of communicating with a remote center (2)
  • the disconnected device is the autonomous driving device that has lost communication with the remote center
  • Outputting the evacuation information includes:
  • the evacuation information generating system described in technical idea 7 includes outputting a hazard map showing the hazard level according to the intercommunication state between the active device and the disconnected device.
  • Outputting the evacuation information includes:
  • the evacuation information generating system described in Technical Idea 7 or Technical Idea 8 includes outputting a hazard map showing the hazard level according to the observation state of the disconnection device by the active device.

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Abstract

避難情報生成システムは、プロセッサを有する。避難情報生成システムは、自律走行装置の走行エリアにおける避難情報を生成する。プロセッサは、ハザードの発生が推定される走行エリアを自律走行装置により探索することで観測された観測情報を取得することを実行するように構成される。プロセッサは、観測情報に応じて、走行エリア内におけるロケーションごとのハザードレベルを表すハザードマップを出力することを実行するように構成される。

Description

避難情報生成システム、避難情報生成装置、自律走行装置、避難情報生成方法、避難情報生成プログラム 関連出願の相互参照
　この出願は、２０２２年１０月３日に日本に出願された特許出願第２０２２－１５９７４４号を基礎としており、基礎の出願の内容を、全体的に、参照により援用している。
　本開示は、自律走行装置の走行エリアにおける避難情報生成技術に、関する。
　特許文献１には、イベントが発生すると被誘導者を建物の内部から屋外に誘導するシステムが開示されている。このシステムは、イベントが発生すると、被誘導者の現在位置から建物の出口までの避難誘導路を設定する。
特開２０２１－４７４８２号公報
　特許文献１の技術では、避難誘導路は被誘導者の現在位置と建物の出口位置とから設定され、当該誘導路が実際に通行可能か否かは考慮されていない。したがって、災害等のハザードにより避難誘導路が通行不可能になる等、有効な避難誘導路を設定できない虞がある。
　本開示の課題は、有効な避難情報を生成可能な避難情報生成システムを、提供することにある。本開示の別の課題は、有効な避難情報を生成可能な避難情報生成装置を、提供することにある。本開示のまた別の課題は、有効な避難情報を生成可能な自律走行装置を、提供することにある。本開示のさらに別の課題は、有効な避難情報を生成可能な避難情報生成方法を、提供することにある。本開示のさらに別の課題は、有効な避難情報を生成可能な避難情報生成プログラムを、提供することにある。
　以下、課題を解決するための本開示の技術的手段について、説明する。尚、請求の範囲に記載された括弧内の符号は、後に詳述する実施形態に記載された具体的手段との対応関係を示すものであり、本開示の技術的範囲を限定するものではない。
　本開示の第一態様は、プロセッサを有し、自律走行装置の走行エリアにおける避難情報を生成する避難情報生成システムであって、
　プロセッサは、
　ハザードの発生が推定される走行エリアを自律走行装置により探索することで観測された観測情報を取得することと、
　観測情報に応じて、走行エリア内におけるロケーションごとのハザードレベルを表すハザードマップとしての避難情報を出力することと、
　を実行するように構成される。
　本開示の第二態様は、プロセッサを有し、自律走行装置又はリモートセンタに設置可能に構成され、自律走行装置の走行エリアにおける避難情報を生成する避難情報生成装置であって、
　プロセッサは、
　ハザードの発生が推定される走行エリアを自律走行装置により探索することで観測された観測情報を取得することと、
　観測情報に応じて、走行エリア内におけるロケーションごとのハザードレベルを表すハザードマップとしての避難情報を出力することと、
　を実行するように構成される。
　本開示の第三態様は、プロセッサを有し、走行エリアを自律走行する自律走行装置であって、
　プロセッサは、
　ハザードの発生が推定される走行エリアを自律走行装置により探索することで観測された観測情報を取得することと、
　観測情報に応じて、走行エリア内におけるロケーションごとのハザードレベルを表すハザードマップとしての避難情報を出力することと、
　を実行するように構成される。
　本開示の第四態様は、自律走行装置の走行エリアにおける避難情報を生成するために、プロセッサにより実行される避難情報生成方法であって、
　ハザードの発生が推定される走行エリアを自律走行装置により探索することで観測された観測情報を取得することと、
　観測情報に応じて、走行エリア内におけるロケーションごとのハザードレベルを表すハザードマップとしての避難情報を出力することと、
　を含む。
　本開示の第五態様は、自律走行装置の走行エリアにおける避難情報を生成するために記憶媒体に記憶され、プロセッサに実行させる命令を含む避難情報生成プログラムであって、
　命令は、
　ハザードの発生が推定される走行エリアを自律走行装置により探索することで観測された観測情報を取得させることと、
　観測情報に応じて、走行エリア内におけるロケーションごとのハザードレベルを表すハザードマップとしての避難情報を出力させることと、
　を含む。
　これら第一～第五態様によると、ハザードの発生が推定される走行エリアに関する、自律走行装置による観測情報に応じたハザードマップが出力される。故に、各ロケーションに関するハザードマップに、当該ロケーションに関する実際的な観測情報が反映され得る。したがって、有効な避難情報が生成され得る。
　本開示の第六態様は、プロセッサを有し、自律走行装置の走行エリアにおける避難情報を生成する避難情報生成システムであって、
　プロセッサは、
　ハザードの発生が推定される走行エリアを自律走行装置により探索することで観測された観測情報を取得することと、
　観測情報に応じて、走行エリア内における避難経路データとしての避難情報を出力することと、
　を実行するように構成される。
　本開示の第七態様は、プロセッサを有し、自律走行装置又はリモートセンタに設置可能に構成され、自律走行装置の走行エリアにおける避難情報を生成する避難情報生成装置であって、
　プロセッサは、
　ハザードの発生が推定される走行エリアを自律走行装置により探索することで観測された観測情報を取得することと、
　観測情報に応じて、走行エリア内における避難経路データとしての避難情報を出力することと、
　を実行するように構成される。
　本開示の第八態様は、プロセッサを有し、走行エリアを自律走行する自律走行装置であって、
　プロセッサは、
　ハザードの発生が推定される走行エリアを自律走行装置により探索することで観測された観測情報を取得することと、
　観測情報に応じて、走行エリア内における避難経路データとしての避難情報を出力することと、
　を実行するように構成される。
　本開示の第九態様は、自律走行装置の走行エリアにおける避難情報を生成するために、プロセッサにより実行される避難情報生成方法であって、
　ハザードの発生が推定される走行エリアを自律走行装置により探索することで観測された観測情報を取得することと、
　観測情報に応じて、走行エリア内における避難経路データとしての避難情報を出力することと、
　を含む。
　本開示の第十態様は、自律走行装置の走行エリアにおける避難情報を生成するために記憶媒体に記憶され、プロセッサに実行させる命令を含む避難情報生成プログラムであって、
　命令は、
　ハザードの発生が推定される走行エリアを自律走行装置により探索することで観測された観測情報を取得させることと、
　観測情報に応じて、走行エリア内における避難経路データとしての避難情報を出力させることと、
　を含む。
　これら第六～第十態様によると、ハザードの発生が推定される走行エリアに関する、自律走行装置による観測情報に応じた経路避難データが出力される。故に、走行エリア内における避難経路データに対して、実際的な観測情報が反映され得る。したがって、有効な避難情報が生成され得る。
一実施形態の全体構成を示すブロック図である。 一実施形態の適用されるホスト車両の走行環境を示す模式図である。 一実施形態による自律走行装置の機能構成を示すブロック図である。 一実施形態による避難情報生成システムの機能構成を示すブロック図である。 一実施形態において情報処理装置が実行するフローを示すフローチャートである。 一実施形態による情報処理装置が実行するエリア探索モードにおけるフローを示すフローチャートである。 一実施形態による情報処理装置が実行する途絶装置探索モードにおけるフローを示すフローチャートである。 一実施形態によるサーバ装置が実行するフローを示すフローチャートである。 エリア探索モードにより取得された観測情報に応じたハザードレベルの一例を示す図である。 途絶装置探索モードにより取得された観測情報に応じたハザードレベルの一例を示す図である。 ハザードマップの一例を示す図である。
　以下、本開示の一実施形態を図面に基づき説明する。
　（第一実施形態）
　図１に示す第一実施形態の避難情報生成システム３は、図２に示す自律走行装置１の走行エリアＡに関する避難情報を生成する。避難情報生成システム３は、例えば複数の自律走行装置１と、自律走行装置１の運行を管理するリモートセンタ２において設けられるサーバ装置２ｂと、を含んで構成されている。
　自律走行装置１は、前後左右の任意方向に自律走行可能な自律走行ロボットである。自律走行装置１は、通常時において走行エリアＡとしての病院や倉庫等の施設を自律走行して荷物を搬送する、物流ロボットであってもよい。又は、自律走行装置１は、通常時において走行エリアＡとしての道路を自律走行して荷物を配送先へ搬送する、配送ロボットであってもよい。又は、自律走行装置１は、通常時において施設や道路等の走行エリアＡを巡回することで特定の情報を収集する、情報収集ロボットであってもよい。
　自律走行装置１は、通常時においては上述したようなサービスを走行エリアＡ内にて提供し、ハザード発生時においては、避難情報生成システム３における避難情報生成処理のために必要な観測情報を、走行エリアＡにて収集する。ここでハザードは、走行エリアＡに対して損害を与え得るイベントである。ハザードは、走行エリアＡのユーザの当該エリアからの避難が必要となるイベントということもできる。例えば、ハザードは、地震や火災等の災害イベントを含む。ハザードが発生した走行エリアＡは、ハザードエリアと呼称することもできる。
　自律走行装置１には、図３に示すセンサ系１０、通信系２０、地図データベース３０、走行系４０及び情報処理装置１００が搭載される。センサ系１０は、情報処理装置１００により利用可能なセンサ情報を、自律走行装置１の外界と内界とに対して取得する。そのためにセンサ系１０は、外界センサ１１と内界センサ１２とを含んで構成される。
　外界センサ１１は、自律走行装置１の周辺環境となる外界から、センサ情報としての外界情報を取得する。外界センサ１１は、自律走行装置１の外界に存在する物標を検知する、物標検知タイプであってもよい。物標検知タイプの外界センサ１１は、例えばカメラ、ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging / Laser Imaging Detection and Ranging）、レーダ、及びソナー等のうち、少なくとも一種類である。外界センサ１１にて取得された外界情報は、自律走行装置１のメモリ１０１やサーバ装置２ｂのメモリ２０１等の記憶媒体に、取得したロケーションの位置情報と紐づけられて逐次記憶される。
　内界センサ１２は、自律走行装置１の内部環境となる内界から、センサ情報としての内界情報を取得する。内界センサ１２は、自律走行装置１の内界において特定の運動物理量を検知する、物理量検知タイプであってもよい。物理量検知タイプの内界センサ１２は、例えば走行速度センサ、加速度センサ、及びジャイロセンサ等のうち、少なくとも一種類である。
　通信系２０は、情報処理装置１００により利用可能な通信情報を、無線通信により取得する。通信系２０には、自律走行装置１の外界に存在するＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）の人工衛星から測位信号を受信する、測位タイプが含まれている。測位タイプの通信系２０は、例えばＧＮＳＳ受信機等である。通信系２０には、自律走行装置１の外界に存在する広域通信システムとの間において通信信号を送受信する、広域通信タイプが含まれている。広域通信タイプの通信系２０は、例えばＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communications）通信機、及びセルラＶ２Ｘ（C-V2X）通信機等のうち、少なくとも一種類である。広域通信タイプの通信系２０により、自律走行装置１は、自身の位置情報を定期的にリモートセンタ２へと提供する。通信系２０には、比較的近距離に存在する自律走行装置１同士においてローカル通信により信号を送受信する、近距離通信タイプが含まれている。近距離通信タイプの通信系２０は、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）機器、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）機器、及び赤外線通信機器等のうち、少なくとも一種類である。
　地図データベース３０は、情報処理装置１００により利用可能な地図情報を、記憶する。地図データベース３０は、例えば半導体メモリ、磁気媒体、及び光学媒体等のうち、少なくとも一種類の非遷移的実体的記憶媒体（non-transitory tangible storage medium）を含んで構成されている。地図データベース３０は、自律走行装置１の自己位置を含む自己状態量を推定するロケータの、データベースであってもよい。地図データベース３０は、自律走行装置１の走行を計画するプランニングユニットの、データベースであってもよい。地図データベース３０は、これらのデータベース等のうち複数種類の組み合わせにより、構成されていてもよい。
　地図データベース３０は、例えば通信系２０を介したリモートセンタ２との通信等により、最新の地図情報を取得して記憶する。ここで地図情報は、自律走行装置１の走行環境を表す情報として、二次元又は三次元にデータ化されている。特に三次元の地図データとしては、高精度地図のデジタルデータが採用されるとよい。
　地図情報は、例えば走行する施設の壁部や床部等の位置、形状、及び床面状態等のうち、少なくとも一種類を表した施設情報を含んでいてもよい。地図情報は、例えば施設に付属する設置物の位置、形状及び種別等のうち、少なくとも一種類を表した設置物情報を含んでいてもよい。地図情報は、例えば走行する道路の位置、形状、及び路面状態等のうち、少なくとも一種類を表した道路情報を含んでいてもよい。地図情報は、例えば道路に付属する標識及び区画線の位置並びに形状等のうち、少なくとも一種類を表した標示情報を含んでいてもよい。地図情報は、例えば道路に面する建造物及び信号機の位置並びに形状等のうち、少なくとも一種類を表した構造物情報を含んでいてもよい。
　走行系４０は、情報処理装置１００等との協働により自律走行装置１の走行を制御する。走行系４０は、例えば複数の駆動輪と、当該駆動輪を制御する電動アクチュエータと、を含んでいる。駆動輪は、例えばメカナムホイールやオムニホイール等、駆動輪同士の回転速度差により旋回動作が可能な車輪とされる。電動アクチュエータは、各駆動輪をそれぞれ独立して回転駆動可能である。電動アクチュエータは、駆動輪の回転速度差を調整することで、自律走行装置１の駆動態様を直進駆動と旋回駆動とで切り替え可能である。電動アクチュエータは、各駆動輪のそれぞれに回転中に制動を与える、ブレーキユニットを備えていてもよい。電動アクチュエータは、各駆動輪のそれぞれを停止中にロックする、ロックユニットを備えていてもよい。
　情報処理装置１００は、例えばＬＡＮ（Local Area Network）回線、ワイヤハーネス、内部バス、及び無線通信回線等のうち、少なくとも一種類を介してセンサ系１０、通信系２０、及び地図データベース３０に接続されている。情報処理装置１００は、少なくとも一つの専用コンピュータを含んで構成されている。
　情報処理装置１００を構成する専用コンピュータは、自律走行装置１の走行する目標軌道を計画する、プランニングＥＣＵ（Electronic Control Unit）であってもよい。情報処理装置１００を構成する専用コンピュータは、自律走行装置１の目標軌道に実軌道を追従させる、軌道制御ＥＣＵであってもよい。情報処理装置１００を構成する専用コンピュータは、自律走行装置の各電動アクチュエータ等を制御する、アクチュエータＥＣＵであってもよい。
　情報処理装置１００を構成する専用コンピュータは、自律走行装置１のセンサ系１０を制御する、センシングＥＣＵであってもよい。情報処理装置１００を構成する専用コンピュータは、自律走行装置１の自己状態量を推定する、ロケータＥＣＵであってもよい。情報処理装置１００を構成する専用コンピュータは、例えば自律走行装置１との間で通信系２０を介して通信可能な外部センタ又はモバイル端末等を構築する、自律走行装置１以外のコンピュータであってもよい。
　情報処理装置１００を構成する専用コンピュータは、メモリ１０１とプロセッサ１０２とを、少なくとも一つずつ有している。メモリ１０１は、コンピュータにより読み取り可能なプログラム及びデータ等を非一時的に記憶する、例えば半導体メモリ、磁気媒体、及び光学媒体等のうち、少なくとも一種類の非遷移的実体的記憶媒体（non-transitory tangible storage medium）である。ここで記憶とは、自律走行装置１の起動オフによってもデータが保持される蓄積であってもよいし、自律走行装置１の起動オフによりデータが消去される一時的な格納であってもよい。プロセッサ１０２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＲＩＳＣ（Reduced Instruction Set Computer）－ＣＰＵ、ＤＦＰ（Data Flow Processor）、及びＧＳＰ（Graph Streaming Processor）等のうち、少なくとも一種類をコアとして含んでいる。
　情報処理装置１００においてプロセッサ１０２は、自律走行装置１に対してハザードの発生した走行エリアＡを探索させる探索制御を実行するためにメモリ１０１に記憶された、探索プログラムに含まれる複数の命令を実行する。これにより情報処理装置１００は、探索制御のための機能ブロックを、複数構築する。情報処理装置１００において構築される複数の機能ブロックには、図３に示すように探索ブロック１１０、及び送信ブロック１２０が含まれている。
　これらのブロック１１０，１２０の共同により、情報処理装置１００が探索制御を実行する探索制御方法は、図５～７に示す探索制御フローに従って実行される。本探索制御フローは、自律走行装置１の起動中に繰り返し実行される。尚、本探索制御フローにおける各「Ｓ」は、探索制御プログラムに含まれた複数命令によって実行される複数ステップを、それぞれ意味している。
　まず、Ｓ１００では、探索ブロック１１０が、ハザード情報を取得する。ハザード情報は、ハザードの発生を示す情報である。したがって、ハザード情報の該当する走行エリアＡは、ハザードの発生が推定されるエリアである。探索ブロック１１０は、ハザード情報を、例えばリモートセンタ２から通信系２０を介して取得する。又は、探索ブロック１１０は、自身の外界センサ１１及び内界センサ１２の取得情報に基づいてハザードの発生を判定することで、ハザード情報を取得してもよい。
　続くＳ１１０では、探索ブロック１１０が、リモートセンタ２と通信可能か否かを判定する。探索ブロック１１０は、広域通信タイプの通信系２０の故障診断や、リモートセンタ２との通信の試行により、リモートセンタ２との通信可否を判定する。通信不可と判定された場合、本フローは終了する。この場合、当該自律走行装置１は、途絶状態の自律走行装置１として後述のリモートセンタ２と通信可能な活状態の自律走行装置１からの探索を待機する。尚、以下において、途絶状態の自律走行装置１を、途絶装置と表記する場合がある。又、活状態の自律走行装置１を、活装置と表記する場合がある。尚、途絶装置は、近距離通信タイプの通信系２０を利用可能である場合、活装置による探索を補助するための信号を近距離通信により周囲に送信してもよい。
　一方で、Ｓ１１０にてリモートセンタ２と通信可能であると判定された場合には、本フローはＳ１２０へと進む。Ｓ１２０では、探索ブロック１１０が、自律走行装置１が走行可能か否かを判定する。探索ブロック１１０は、例えばセンサ系１０や走行系４０の故障診断を行うことで走行可能か否かを判定すればよい。走行不可能であると判定されると、本フローはＳ１３０へと移行する。Ｓ１３０では、送信ブロック１２０が、通信系２０を介してリモートセンタ２へと走行不可能の旨を通知する故障通知を送信した後、本フローを終了する。尚、走行不可能であると判定された場合であっても、外界センサ１１を利用可能であれば、自律走行装置１は、現在の停止位置周辺の観測情報（後述）をリモートセンタ２に対して送信してもよい。
　一方で、Ｓ１２０にて走行可能であると判定された場合には、本フローはＳ１４０へと進む。Ｓ１４０では、探索ブロック１１０が、自律走行装置１の探索モードを決定する。例えば、探索ブロック１１０は、リモートセンタ２からのモードの指定指令を取得することで、探索モードを決定する。探索モードは、例えばエリア探索モードと、途絶装置探索モードと、を含んでいる。モードがエリア探索モードに決定されると、本フローはＳ１５０へと移行する。モードが途絶装置探索モードに決定されると、本フローはＳ１６０へと移行する。
　Ｓ１５０でのエリア探索モードの実行において、自律走行装置１は、走行エリアＡを構成する設備を探索し、探索結果をリモートセンタ２へと送信する。Ｓ１５０における詳細処理について、図６のフローチャートに従って以下説明する。
　Ｓ１５１では、探索ブロック１１０が、ハザード後における走行エリアＡの外界情報を取得する。詳記すると、探索ブロック１１０は、走行エリアＡにおいて後述の観測情報を未取得のロケーション付近に自律走行装置１を走行させ、当該ロケーションの外界情報を外界センサ１１から取得する。この際、探索ブロック１１０は、例えばハザード発生前に外界情報を取得したロケーションを辿るように走行させてもよい。又は、探索ブロック１１０は、ハザード発生前の走行予定経路を継続して進行するように走行させてもよい。又は、探索ブロック１１０は、リモートセンタ２からハザード後に配信される走行予定経路を進行するように走行させてもよい。探索ブロック１１０は、外界情報を、ロケーションの位置情報と紐づけて取得する。
　続くＳ１５２では、探索ブロック１１０が、Ｓ１５１において外界情報を取得したロケーションに関するハザード前の外界情報を取得する。探索ブロック１１０は、Ｓ１５１において取得した外界情報と位置情報が実質一致するハザード前の外界情報を記憶媒体から読み出すことで、ハザード前の外界情報を取得する。尚、ハザード前の外界情報は、他の自律走行装置１によって取得されていたものであってもよい。
　さらに、Ｓ１５３では、送信ブロック１２０が、ハザード前後の外界情報に応じた観測情報を、リモートセンタ２に対して出力する。詳記すると、送信ブロック１２０は、エリア探索において取得された外界情報と、ハザード前の外界情報と、の差分情報を観測情報として出力する。尚、観測情報には、当該差分についての解析結果が含まれていてもよい。出力された観測情報は、通信系２０を介してリモートセンタ２へと送信される。Ｓ１５３の処理の後、本フローは図５のＳ１７０へと進む。
　一方で、Ｓ１６０での途絶装置探索モードの実行において、自律走行装置１は、途絶装置を探索し、探索結果をリモートセンタ２へと送信する。Ｓ１６０における詳細処理について図７のフローチャートに従って説明する。
　Ｓ１６１では、探索ブロック１１０が、途絶装置探索走行を開始する。途絶装置探索走行において、探索ブロック１１０は、途絶装置に関する途絶直前の位置情報をリモートセンタ２等から取得し、途絶装置の存在が推定される途絶ロケーションに向かうように走行系４０を制御する。途絶ロケーションは、例えば、途絶直前の位置座標を含む規定の範囲のエリアとされる。
　続くＳ１６２では、探索ブロック１１０は、自律走行装置１が途絶ロケーションに到着したか否かを判定する。探索ブロック１１０は、途絶ロケーションへの到着判定を下すまで途絶装置探索走行を継続する。途絶ロケーションに到着したと判定された場合には、本フローはＳ１６３へと移行する。
　Ｓ１６３では、探索ブロック１１０が、途絶ロケーションにおける途絶装置の状態に関する診断処理を実行する。診断処理において、探索ブロック１１０は、例えば近距離通信タイプの通信系２０等による、活装置（自装置）と途絶装置との間のローカル通信の可否を判断する。加えて、診断処理において探索ブロック１１０は、自装置の外界センサ１１による途絶装置の認識可否を判断する。さらに、診断処理において探索ブロック１１０は、途絶装置を認識可能な場合、途絶装置の外観に関する損傷度合を判断する。
　そして、Ｓ１６４では、送信ブロック１２０が、Ｓ１６３にて取得された途絶装置の診断情報を、観測情報として出力する。出力された観測情報は、通信系２０を介してリモートセンタ２へと送信される。Ｓ１６４の処理の後、本フローは図５のＳ１７０へと進む。
　Ｓ１７０では、探索ブロック１１０が、探索の終了指示があるか否かを判定する。終了指示は、例えば、リモートセンタ２におけるオペレータ等の管理者の操作に応じて自律走行装置１へと送信される。探索ブロック１１０は、終了指示がない場合、Ｓ１５０にてエリア探索モードを実行する。すなわち、エリア探索モードを行う自律走行装置１は、終了指示が出るまで施設内のエリア探索エリアを拡大していく。そして、途絶装置探索モードを行う自律走行装置１は、途絶装置の探索後も終了指示がない場合、エリア探索モードへと移行する。これにより、活状態の自律走行装置１におけるエリア探索モードを実行する装置の割合は、時間の経過に伴い増加することとなる。終了指示が取得されると、本フローは終了し、探索処理が完了する。尚、探索終了後の自律走行装置１は、探索終了地点にて待機してもよいし、リモートセンタ２からの避難情報に応じて走行エリアＡから離脱してもよい。
　次に、上述の自律走行装置１の探索処理に応じて避難情報を生成する、リモートセンタ２におけるサーバ装置２ｂの詳細について説明する。サーバ装置２ｂは、例えばＬＡＮ回線、ワイヤハーネス、内部バス、及び無線通信回線等のうち、少なくとも一種類を介して、自律走行装置１と通信する通信器２ａに接続されている。サーバ装置２ｂは、少なくとも一つの専用コンピュータを含んで構成されている。
　サーバ装置２ｂを構成する専用コンピュータは、メモリ２０１とプロセッサ２０２とを、少なくとも一つずつ有している。メモリ２０１は、コンピュータにより読み取り可能なプログラム及びデータ等を非一時的に記憶する、例えば半導体メモリ、磁気媒体、及び光学媒体等のうち、少なくとも一種類の非遷移的実体的記憶媒体である。ここで記憶とは、専用コンピュータの起動オフによってもデータが保持される蓄積であってもよいし、専用コンピュータの起動オフによりデータが消去される一時的な格納であってもよい。プロセッサ２０２は、例えばＣＰＵ、ＧＰＵ、ＲＩＳＣ－ＣＰＵ、ＤＦＰ、及びＧＳＰ等のうち、少なくとも一種類をコアとして含んでいる。
　サーバ装置２ｂにおいてプロセッサ２０２は、自律走行装置１の走行エリアＡにおける避難情報を生成するためにメモリ２０１に記憶された、避難情報生成プログラムに含まれる複数の命令を実行する。これによりサーバ装置２ｂは、走行エリアＡにおける避難情報を生成するための機能ブロックを、複数構築する。避難情報生成システム３において構築される複数の機能ブロックには、図４に示すように収集ブロック２１０、及び出力ブロック２２０が含まれている。
　これらのブロック２１０，２２０の共同により、サーバ装置２ｂが自律走行装置１の走行エリアＡにおける避難情報を生成する避難情報生成方法は、図８に示す避難情報生成フローに従って実行される。本避難情報生成フローは、専用コンピュータの起動中に繰り返し実行される。尚、本避難情報生成フローにおける各「Ｓ」は、避難情報生成プログラムに含まれた複数命令によって実行される複数ステップを、それぞれ意味している。
　まずＳ２００では、収集ブロック２１０が、ハザードの発生有無を判定する。収集ブロック２１０は、例えばインターネット等の公衆通信網からの配信、施設からの通報、及び消防署等からの情報提供等の少なくとも一種類によりハザードの発生情報が取得されたことをもってハザード発生を判定すればよい。収集ブロック２１０は、イベントの発生判定を下すまで本フローの進行を待機する。ハザードが発生したと判定すると、本フローはＳ２１０へと進む。Ｓ２１０では、出力ブロック２２０が、ハザード情報を自律走行装置１に対して出力する。ハザード情報は、通信器２ａを介して走行エリアＡにおける各自律走行装置１へと送信される。
　次に、Ｓ２２０では、収集ブロック２１０が、走行エリアＡ内の自律走行装置１に対する探索モードの振り分けを実行する。具体的には、収集ブロック２１０は、自律走行装置１との通信により、故障通知のない活装置、すなわち走行可能な自律走行装置１を識別する。そして収集ブロック２１０は、識別した自律走行装置１を、エリア探索モードを実行する装置と、途絶装置探索モードを実行する装置と、に振り分ける。収集ブロック２１０は、例えば各途絶ロケーションに最も近い自律走行装置１に途絶装置探索モードを振り分け、それ以外の自律走行装置１をエリア探索モードに振り分ければよい。尚、収集ブロック２１０は、１つの途絶ロケーションに対して複数の自律走行装置１を割り当ててもよい。収集ブロック２１０は、振り分け結果を各自律走行装置１へと出力することで、各自律走行装置１に対応する探索モードを実行させる。
　続くＳ２３０では、収集ブロック２１０が、活状態の各自律走行装置１から、エリア探索による観測情報を取得する。そして、Ｓ２４０では、収集ブロック２１０が、活状態の各自律走行装置１から、途絶装置探索による観測情報を取得する。尚、Ｓ２３０の処理とＳ２４０の処理は、並行して実施されてよい。収集ブロック２１０は、ハザードマップの生成に対して十分なロケーションの観測情報が収集されるまで取得処理を継続した後、Ｓ２５０へと移行する。
　Ｓ２５０では、出力ブロック２２０が、各観測情報に応じたハザードマップを生成する。ここでハザードマップは、走行エリアＡ内におけるロケーションごとのハザードレベルを表すマップ形式の避難情報である。ハザードレベルは、当該走行エリアＡのユーザに対する危険度である。ユーザは、例えば人である。又は、ユーザは、自律走行装置１であってもよい。出力ブロック２２０は、ユーザの種別ごとにハザードレベルを推定してもよい。
　出力ブロック２２０は、各観測情報から、対応するロケーションのハザードレベルを推定する。例えば、出力ブロック２２０は、図１１に示すように、走行エリアＡを区分した小区画としてのロケーションごとに、対応する位置の観測情報に応じたハザードレベルを推定する。
　出力ブロック２２０は、図９，１０に示すように、観測情報からの情報に応じて複数段階のハザードレベルを設定する。図９，１０に示す例では、出力ブロック２２０は、危険度の低い順から、ゼロ、低、中、高、最高の５段階のハザードレベルを設定する。尚、以下の例において、特に区別のない限り、ハザードレベルの大きさは人及び自律走行装置１のいずれに対しても共通であるとする。
　例えば、出力ブロック２２０は、図９に示すように、エリア探索による観測情報から、ロケーションごとにおける、付近の壁部における損傷有無、床部の陥没有無、床部の障害物有無を判定し、判定結果から推定されるロケーションの状態から、ハザードレベルを決定する。
　具体的には、出力ブロック２２０は、壁部の損傷、床部の陥没、及び障害物のいずれもなしと判定すると、当該ロケーションに異常なしと推定する。この場合、出力ブロック２２０は、ハザードレベルをゼロに決定する。又、出力ブロック２２０は、壁部の損傷及び床部の陥没なしで、障害物ありと判定すると、当該ロケーションにおいてハザードレベルを低～高の間で決定する。出力ブロック２２０は、障害物によって通行可能領域が小さくなっているほど、当該領域及び障害物位置を大きいハザードレベルに決定する。出力ブロック２２０は、障害物位置と通行可能領域のハザードレベルを別々に決定してもよい。
　さらに、出力ブロック２２０は、壁部の損傷なし、床部の陥没あり、障害物なしと判定すると、当該ロケーションにおいて床部が抜けていると推定する。この場合、出力ブロック２２０は、ハザードレベルを中～高の間で決定する。出力ブロック２２０は、床部の陥没によって通行可能領域が小さくなっているほど、当該領域及び陥没部分を大きいハザードレベルに決定する。出力ブロック２２０は、陥没部分と通行可能領域のハザードレベルを別々に決定してもよい。
　又、出力ブロック２２０は、壁部の損傷なし、床部の陥没あり、障害物ありと判定すると、当該ロケーションにおいて重量物の落下により床部が損傷され、当該重量物又はその破片が床部に散乱していると推定する。この場合、出力ブロック２２０は、ハザードレベルを高に決定する。さらに、出力ブロック２２０は、壁部の損傷あり、床部の陥没なし、障害物なしと判定すると、当該ロケーションにおいてハザードレベルを低に決定する。
　そして、出力ブロック２２０は、壁部の損傷あり、床部の陥没なし、障害物ありと判定すると、当該ロケーションにおいて壁部に設置された物体が床部に落下していると推定する。この場合、出力ブロック２２０は、ハザードレベルを低～中に決定する。出力ブロック２２０は、落下物によって通行可能領域が小さくなっているほど、当該領域及び落下物位置を大きいハザードレベルに決定する。出力ブロック２２０は、落下物位置と通行可能領域のハザードレベルを別々に決定してもよい。
　さらに、出力ブロック２２０は、壁部の損傷あり、床部の陥没あり、障害物なしと判定すると、ハザードによって壁部や床部の構造が変化していると推定する。この場合、出力ブロック２２０は、ハザードレベルを高に決定する。又、出力ブロック２２０は、壁部の損傷あり、床部の陥没あり、障害物ありと判定すると、ハザードによって壁部や床部の形状が保たれていない、又は床部の変形が大きく環境認識が正常にできていないと推定する。この場合、出力ブロック２２０は、ハザードレベルを最高に決定する。
　又、出力ブロック２２０は、図１０に示すように、途絶装置探索による観測情報から、途絶装置に関する状態を判定する。例えば、出力ブロック２２０は、途絶装置に関するローカル通信可否、途絶装置の発見有無、及び途絶装置の外観に関する損傷有無を判定する。出力ブロック２２０は、判定結果から推定される途絶装置の状態から、途絶ロケーションにおけるハザードレベルを決定する。
　具体的には、出力ブロック２２０は、ローカル通信可、発見あり、外観に関する損傷なしと判定すると、途絶装置におけるセンタとの通信機能のみ損傷していると判定する。この場合、出力ブロック２２０は、人に対するハザードレベルをゼロに決定する。又、この場合、出力ブロック２２０は、自律走行装置１に対するハザードレベルを低に設定する。又、出力ブロック２２０は、ローカル通信可、発見ありで、外観に関する損傷ありと判定すると、途絶装置のセンタとの通信機能及び筐体が外部からの衝撃により損傷したと推定する。この場合、出力ブロック２２０は、ハザードレベルを中に決定する。
　さらに、出力ブロック２２０は、ローカル通信可、発見なしで外観に関する損傷有無判断不能と判定すると、他の自律走行装置１が進入できない領域に途絶装置が取り残されていると推定する。この場合、出力ブロック２２０は、ハザードレベルを高に決定する。
　又、出力ブロック２２０は、ローカル通信不可、発見あり、外観に関する損傷なしと判定すると、通信機能がネットワークカードの異常や妨害電波の発生等により使用不可能であると推定する。この場合、出力ブロック２２０は、人に対するハザードレベルを低に決定する。又、この場合、出力ブロック２２０は、自律走行装置１に対するハザードレベルを中に決定する。
　さらに、出力ブロック２２０は、ローカル通信不可、発見あり、外観に関する損傷ありと判定すると、外部からの衝撃により途絶装置のハードウェアに重大な損傷が発生していると推定する。この場合、出力ブロック２２０は、ハザードレベルを高に決定する。そして、出力ブロック２２０は、ローカル通信不可、発見なしのため外観に関する損傷有無判断不能と判定すると、施設の倒壊に巻き込まれている等により、途絶装置が状態確認不可能な状況であると推定する。この場合、出力ブロック２２０は、ハザードレベルを最高に決定する。
　出力ブロック２２０は、以上のように各ロケーションのハザードレベルを設定することで、図１１に示すように、小区画ごとにハザードレベルが規定されたハザードマップＭを、生成する。図１１においては、ドットのハッチングが濃いほど高いハザードレベルを示している。ハッチングのない小区画は、ハザードレベルがゼロに設定されたロケーションである。
　続くＳ２６０では、出力ブロック２２０は、走行エリアＡ内における避難経路データを生成する。避難経路データは、走行エリアＡ内における避難経路Ｒｅを表すマップ形式の避難情報である。出力ブロック２２０は、Ｓ２５０にて生成したハザードマップＭに基づいて、避難経路データを生成する。
　具体的には、出力ブロック２２０は、規定の始点から走行エリアＡの出口までで、ハザードコストが最も小さくなる経路を探索し、当該経路を避難経路Ｒｅとする。避難経路Ｒｅの始点は、例えば走行エリアＡ内の避難者が検出されていた場合、当該避難者の現在位置である。又は、避難経路Ｒｅは、任意の位置が始点であってもよい。例えばハザードコストの始点は、ハザードコストは、ハザードマップＭにおけるハザードレベルに応じたコストである。ハザードコストは、例えば高レベルほど大きい値となるように数値化された、通過するロケーションごとのハザードレベルの総和に関連するパラメータである。尚、図１１に示す例では、ハザードレベルが最低（ゼロ）となる避難経路Ｒｅが示されているが、ハザードコストが最小になるのであればハザードレベルがゼロより大きいロケーションを通過してもよい。尚、出力ブロック２２０は、規定のハザードレベル以上のロケーションはハザードコストによらず通過しないことを制約条件として避難経路データを生成してもよい。
　そして、Ｓ２７０では、出力ブロック２２０は、ハザードマップＭ及び避難経路データを、出力する。出力ブロック２２０は、例えば消防署等の救助組織に対してこれらの避難情報を出力してもよい。又は、出力ブロック２２０は、走行エリアＡの自律走行装置１に対してこれらの避難情報を出力してもよい。又は、出力ブロック２２０は、リモートセンタ２におけるオペレータ等の人員に対してこれらの避難情報を出力してもよい。
　このとき出力ブロック２２０は、避難経路データをハザードマップＭに対応付けて出力する。すなわち、出力ブロック２２０は、図１１に示すように、ハザードマップＭにおいて避難経路Ｒｅの位置が提示されるように、対応付ける。
　以上の第一実施形態によれば、ハザードの発生が推定される走行エリアＡに関する、自律走行装置による観測情報に応じたハザードマップＭが出力される。故に、各ロケーションに関するハザードマップＭに、当該ロケーションに関する実際的な観測情報が反映され得る。したがって、有効な避難情報が生成され得る。
　又、第一実施形態によれば、ハザードの発生が推定される走行エリアＡに関する、自律走行装置による観測情報に応じた経路避難データが出力される。故に、走行エリアＡ内における避難経路データに対して、実際的な観測情報が反映され得る。したがって、有効な避難情報が生成され得る。
　さらに、第一実施形態によれば、避難経路データがハザードマップＭに対応付けられて出力される。故に、ハザードレベルと避難経路データを共に把握できる利便性の高い避難情報が提供され得る。
　加えて、第一実施形態によれば、観測情報を取得することに、複数の自律走行装置１のうち、外部と通信可能な活装置により走行エリアＡを探索した、観測情報を取得することが含まれる。故に、外部と通信可能な活装置を活用した避難情報が生成され得る。
　又、第一実施形態によれば、観測情報を取得することに、活装置により走行エリアＡを構成する設備を探索した、観測情報を取得することが含まれる。これにより、ハザードによる走行エリアＡへの損傷に応じた避難情報が生成され得る。
　さらに、第一実施形態によれば、観測情報を取得することに、複数の自律走行装置１のうち走行エリアＡ内にて外部と通信途絶した途絶装置を、活装置により探索した、観測情報を取得することを含む。そして、避難情報を出力することに、探索された途絶装置の状態に応じたハザードレベルとして、途絶装置の存在が推定されるロケーションのハザードレベルを表すハザードマップＭを出力することが含まれる。故に、活装置を活用して、途絶装置の状態に応じた避難情報が生成され得る。
　加えて、第一実施形態によれば、避難情報を出力することに、活装置と途絶装置との相互通信状態に応じたハザードレベルを表すハザードマップＭを出力することが含まれる。故に、活装置と途絶装置との相互通信状態を活用した避難情報が生成され得る。
　また、第一実施形態によれば、避難情報を出力することに、活装置による途絶装置の観測状態に応じたハザードレベルを表すハザードマップＭを出力することを含む。これによれば、活装置を活用し、途絶装置の観測状態に応じた避難情報が生成され得る。
　（他の実施形態）
　以上、一実施形態について説明したが、本開示は、当該説明の実施形態に限定して解釈されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲内において種々の実施形態に適用することができる。
　変形例において、サーバ装置２ｂにて実行される機能の一部は、自律走行装置１の情報処理装置１００等、他の制御装置にて実行されてもよい。又、変形例において、情報処理装置１００にて実行される機能の一部は、リモートセンタ２等、自律走行装置１の外部にて実行されてもよい。
　変形例において、避難情報生成システム３は、ハザードマップＭ及び避難経路データのうちいずれか一方のみを出力してもよい。
　変形例において避難情報生成システム３を構成する専用コンピュータは、デジタル回路及びアナログ回路のうち、少なくとも一方をプロセッサとして有していてもよい。ここでデジタル回路とは、例えばＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＳＯＣ（System on a Chip）、ＰＧＡ（Programmable Gate Array）、及びＣＰＬＤ（Complex Programmable Logic Device）等のうち、少なくとも一種類である。またこうしたデジタル回路は、プログラムを記憶したメモリを、有していてもよい。
　ここまでの説明形態の他に上述の実施形態及び変形例は、自律走行装置１又はリモートセンタ２に搭載可能に構成されてプロセッサ及びメモリを少なくとも一つずつ有する避難情報生成装置として実施されてもよい。この場合、避難情報生成装置は、処理回路（例えば処理ＥＣＵ等）又は半導体装置（例えば半導体チップ等）の形態で実施されてもよい。
　（付記）
　この明細書には、以下に列挙する複数の技術的思想と、それらの複数の組み合わせが開示されている。
　（技術的思想１）
　プロセッサ（２０２；１０２）を有し、自律走行装置（１）の走行エリア（Ａ）における避難情報を生成する避難情報生成システムであって、
　前記プロセッサは、
　ハザードの発生が推定される前記走行エリアを前記自律走行装置により探索することで観測された観測情報を取得することと、
　前記観測情報に応じて、前記走行エリア内におけるロケーションごとのハザードレベルを表すハザードマップ（Ｍ）を出力することと、
　を実行するように構成される避難情報生成システム。
　（技術的思想２）
　前記避難情報を出力することは、
　前記ハザードマップに基づく前記走行エリア内における避難経路データを、出力することを含む技術的思想１に記載の避難情報生成システム。
　（技術的思想３）
　前記避難情報を出力することは、
　前記避難経路データを前記ハザードマップに対応付けて出力することを含む技術的思想２に記載の避難情報生成システム。
　（技術的思想４）
　プロセッサ（２０２；１０２）を有し、自律走行装置（１）の走行エリア（Ａ）における避難情報を生成する避難情報生成システムであって、
　前記プロセッサは、
　ハザードの発生が推定される前記走行エリアを前記自律走行装置により探索することで観測された観測情報を取得することと、
　前記観測情報に応じて、前記走行エリア内における避難経路データを出力することと、
　を実行するように構成される避難情報生成システム。
　（技術的思想５）
　前記観測情報を取得することは、
　複数の前記自律走行装置のうち、外部と通信可能な活装置により前記走行エリアを探索した、前記観測情報を取得することを含む技術的思想１から技術的思想４のいずれか１項に記載の避難情報生成システム。
　（技術的思想６）
　前記観測情報を取得することは、
　前記活装置により前記走行エリアを構成する設備を探索した、前記観測情報を取得することを含む技術的思想５に記載の避難情報生成システム。
　（技術的思想７）
　前記観測情報を取得することは、
　複数の前記自律走行装置のうち前記走行エリア内にて外部と通信途絶した途絶装置を、前記活装置により探索した、前記観測情報を取得することを含み、
　前記避難情報を出力することは、
　探索された前記途絶装置の状態に応じたハザードレベルとして、前記途絶装置の存在が推定されるロケーションの前記ハザードレベルを表すハザードマップ（Ｍ）を出力することを含む技術的思想５又は技術的思想６に記載の避難情報生成システム。
　（技術的思想８）
　前記活装置はリモートセンタ（２）と通信可能な前記自律走行装置であり、且つ前記途絶装置は前記リモートセンタと通信途絶した前記自律走行装置であって、
　前記避難情報を出力することは、
　前記活装置と前記途絶装置との相互通信状態に応じた前記ハザードレベルを表す前記ハザードマップを出力することを含む技術的思想７に記載の避難情報生成システム。
　（技術的思想９）
　前記避難情報を出力することは、
　前記活装置による前記途絶装置の観測状態に応じた前記ハザードレベルを表す前記ハザードマップを出力することを含む技術的思想７又は技術的思想８に記載の避難情報生成システム。

Claims (17)

  1. 　プロセッサ（２０２；１０２）を有し、自律走行装置（１）の走行エリア（Ａ）における避難情報を生成する避難情報生成システムであって、
    　前記プロセッサは、
    　ハザードの発生が推定される前記走行エリアを前記自律走行装置により探索することで観測された観測情報を取得することと、
    　前記観測情報に応じて、前記走行エリア内におけるロケーションごとのハザードレベルを表すハザードマップ（Ｍ）としての避難情報を出力することと、
    　を実行するように構成される避難情報生成システム。
  2. 　前記避難情報を出力することは、
    　前記ハザードマップに基づく前記走行エリア内における避難経路データを、出力することを含む請求項１に記載の避難情報生成システム。
  3. 　前記避難情報を出力することは、
    　前記避難経路データを前記ハザードマップに対応付けて出力することを含む請求項２に記載の避難情報生成システム。
  4. 　プロセッサ（２０２；１０２）を有し、自律走行装置（１）の走行エリア（Ａ）における避難情報を生成する避難情報生成システムであって、
    　前記プロセッサは、
    　ハザードの発生が推定される前記走行エリアを前記自律走行装置により探索することで観測された観測情報を取得することと、
    　前記観測情報に応じて、前記走行エリア内における避難経路データとしての避難情報を出力することと、
    　を実行するように構成される避難情報生成システム。
  5. 　前記観測情報を取得することは、
    　複数の前記自律走行装置のうち、外部と通信可能な活装置により前記走行エリアを探索した、前記観測情報を取得することを含む請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の避難情報生成システム。
  6. 　前記観測情報を取得することは、
    　前記活装置により前記走行エリアを構成する設備を探索した、前記観測情報を取得することを含む請求項５に記載の避難情報生成システム。
  7. 　前記観測情報を取得することは、
    　複数の前記自律走行装置のうち前記走行エリア内にて外部と通信途絶した途絶装置を、前記活装置により探索した、前記観測情報を取得することを含み、
    　前記避難情報を出力することは、
    　探索された前記途絶装置の状態に応じたハザードレベルとして、前記途絶装置の存在が推定されるロケーションの前記ハザードレベルを表すハザードマップ（Ｍ）を出力することを含む請求項５に記載の避難情報生成システム。
  8. 　前記活装置はリモートセンタ（２）と通信可能な前記自律走行装置であり、且つ前記途絶装置は前記リモートセンタと通信途絶した前記自律走行装置であって、
    　前記避難情報を出力することは、
    　前記活装置と前記途絶装置との相互通信状態に応じた前記ハザードレベルを表す前記ハザードマップを出力することを含む請求項７に記載の避難情報生成システム。
  9. 　前記避難情報を出力することは、
    　前記活装置による前記途絶装置の観測状態に応じた前記ハザードレベルを表す前記ハザードマップを出力することを含む請求項７に記載の避難情報生成システム。
  10. 　プロセッサ（２０２；１０２）を有し、自律走行装置（１）又はリモートセンタ（２）に設置可能に構成され、自律走行装置（１）の走行エリア（Ａ）における避難情報を生成する避難情報生成装置であって、
    　前記プロセッサは、
    　ハザードの発生が推定される前記走行エリアを前記自律走行装置により探索することで観測された観測情報を取得することと、
    　前記観測情報に応じて、前記走行エリア内におけるロケーションごとのハザードレベルを表すハザードマップ（Ｍ）としての避難情報を出力することと、
    　を実行するように構成される避難情報生成装置。
  11. 　プロセッサ（２０２；１０２）を有し、自律走行装置（１）又はリモートセンタ（２）に設置可能に構成され、自律走行装置（１）の走行エリア（Ａ）における避難情報を生成する避難情報生成装置であって、
    　前記プロセッサは、
    　ハザードの発生が推定される前記走行エリアを前記自律走行装置により探索することで観測された観測情報を取得することと、
    　前記観測情報に応じて、前記走行エリア内における避難経路データとしての避難情報を出力することと、
    　を実行するように構成される避難情報生成装置。
  12. 　プロセッサ（１０２）を有し、走行エリア（Ａ）を自律走行する自律走行装置であって、
    　前記プロセッサは、
    　ハザードの発生が推定される前記走行エリアを前記自律走行装置により探索することで観測された観測情報を取得することと、
    　前記観測情報に応じて、前記走行エリア内におけるロケーションごとのハザードレベルを表すハザードマップ（Ｍ）としての避難情報を出力することと、
    　を実行するように構成される自律走行装置。
  13. 　プロセッサ（１０２）を有し、走行エリア（Ａ）を自律走行する自律走行装置（１）であって、
    　前記プロセッサは、
    　ハザードの発生が推定される前記走行エリアを前記自律走行装置により探索することで観測された観測情報を取得することと、
    　前記観測情報に応じて、前記走行エリア内における避難経路データとしての避難情報を出力することと、
    　を実行するように構成される自律走行装置。
  14. 　自律走行装置（１）の走行エリア（Ａ）における避難情報を生成するために、プロセッサ（２０２；１０２）により実行される避難情報生成方法であって、
    　ハザードの発生が推定される前記走行エリアを前記自律走行装置により探索することで観測された観測情報を取得することと、
    　前記観測情報に応じて、前記走行エリア内におけるロケーションごとのハザードレベルを表すハザードマップ（Ｍ）としての避難情報を出力することと、
    　を含む避難情報生成方法。
  15. 　自律走行装置（１）の走行エリア（Ａ）における避難情報を生成するために、プロセッサ（２０２；１０２）により実行される避難情報生成方法であって、
    　ハザードの発生が推定される前記走行エリアを前記自律走行装置により探索することで観測された観測情報を取得することと、
    　前記観測情報に応じて、前記走行エリア内における避難経路データとしての避難情報を出力することと、
    　を含む避難情報生成方法。
  16. 　自律走行装置（１）の走行エリア（Ａ）における避難情報を生成するために記憶媒体（２０１；１０１）に記憶され、プロセッサ（２０２；１０２）に実行させる命令を含む避難情報生成プログラムであって、
    　前記命令は、
    　ハザードの発生が推定される前記走行エリアを前記自律走行装置により探索することで観測された観測情報を取得させることと、
    　前記観測情報に応じて、前記走行エリア内におけるロケーションごとのハザードレベルを表すハザードマップ（Ｍ）としての避難情報を出力させることと、
    　を含む避難情報生成プログラム。
  17. 　自律走行装置（１）の走行エリア（Ａ）における避難情報を生成するために記憶媒体（２０１；１０１）に記憶され、プロセッサ（２０２；１０２）に実行させる命令を含む避難情報生成プログラムであって、
    　前記命令は、
    　ハザードの発生が推定される前記走行エリアを前記自律走行装置により探索することで観測された観測情報を取得させることと、
    　前記観測情報に応じて、前記走行エリア内における避難経路データとしての避難情報を出力させることと、
    　を含む避難情報生成プログラム。
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018146474A (ja) * 2017-03-08 2018-09-20 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 道路情報提供システム、ナビゲーションシステム、道路情報提供プログラム
JP2021047482A (ja) * 2019-09-17 2021-03-25 トヨタ自動車株式会社 避難誘導システム

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018146474A (ja) * 2017-03-08 2018-09-20 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 道路情報提供システム、ナビゲーションシステム、道路情報提供プログラム
JP2021047482A (ja) * 2019-09-17 2021-03-25 トヨタ自動車株式会社 避難誘導システム

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