CN112997226A - 信息处理方法以及信息处理*** - Google Patents

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CN112997226A CN202080006080.5A CN202080006080A CN112997226A CN 112997226 A CN112997226 A CN 112997226A CN 202080006080 A CN202080006080 A CN 202080006080A CN 112997226 A CN112997226 A CN 112997226A
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大西辽太
浦部弘章
本田义雅
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Panasonic Intellectual Property Corp of America
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Abstract

信息处理方法由计算机来执行，在该信息处理方法中，获得与自动驾驶汽车(5)的自动驾驶有关的规格，获得用于载送用户的路线，根基规格以及路线决定自动驾驶汽车(5)的运行设计域，并输出决定的运行设计域。

Description

信息处理方法以及信息处理***
技术领域
本公开涉及信息处理方法以及信息处理***。
背景技术
例如专利文献1公开了一种事故风险可视化***，该事故风险可视化***中包括事故风险可视化处理部以及事故风险显示部，事故风险可视化处理部在判断为有示出移动体的事故风险的主要原因的警告履历信息的情况下，生成包括被显示在该警告履历信息中包括的地图信息所示的位置的警告标志的画面数据，事故风险显示部根据从事故风险可视化处理部接受的画面数据，来进行画面显示。
并且，专利文献2公开了一种具备评价部的信息处理装置，评价部根据针对第1车辆群收集的行驶速度的数据的合计值、与针对第2车辆群收集的行驶速度的数据的合计值的比较结果，进行与特定的区域的危险度有关的评价。
(现有技术文献)
(专利文献)
专利文献1 日本 特开2018-032343号公报
专利文献2 日本 专利第6501258号公报
然而在以往技术中，对于与行驶有关的规格不同的各种自动驾驶汽车之中的一部分的车辆而言，具有运行效率降低的可能性。例如，在专利文献1以及2公开的技术中，从多个车辆获得的数据被一律进行处理来计算风险。这样，虽然车辆全体的安全性得到提高，但是对于高性能的车辆而言，则会出现行驶被过剩限制的情况。换而言之，具有车辆的运行效率降低的问题。
发明内容
于是，本公开的目的在于提供一种既能够确保自动驾驶汽车在行驶时的安全性，又能够抑制运行效率的降低的信息处理方法以及信息处理***。
本公开的一个形态所涉及的信息处理方法由计算机来执行，在该信息处理方法中，获得与自动驾驶汽车的自动驾驶有关的规格，获得用于载送人的路线，根据所述规格以及所述路线，决定所述自动驾驶汽车的运行设计域，对决定的所述运行设计域进行输出。
另外，这些之中的一部分具体的形态可以由***、方法、集成电路、计算机程序或计算机可读取的CD-ROM等记录介质来实现，也可以通过***、方法、集成电路、计算机程序以及记录介质的任意组合来实现。
通过本公开的信息处理方法等，既能够确保自动驾驶汽车在行驶时的安全性，又能够抑制运行效率的降低。
附图说明
图1是示出实施方式中的信息处理***的方框图。
图2是示出实施方式中的信息处理***的工作的流程图。
图3是示出决定运行设计域的处理的工作的一个例子的流程图。
图4是示出更新行驶风险的评分以及ODD的处理的工作的一个例子的流程图。
图5是示出关于更新行驶风险的评分以及ODD的处理的其他的工作的一个例子的流程图。
具体实施方式
本公开的一个形态所涉及的信息处理方法由计算机来执行，在该信息处理方法中，获得与自动驾驶汽车的自动驾驶有关的规格，获得用于载送人的路线，根据所述规格以及所述路线，决定所述自动驾驶汽车的运行设计域，对决定的所述运行设计域进行输出。
据此，不仅是路线，而且能够决定与自动驾驶汽车的规格对应的运行设计域。这样，例如即使在相同的路线上，针对由规格而决定的性能高的自动驾驶汽车、以及性能低的自动驾驶汽车，能够决定不同的运行设计域。
因此，在该信息处理方法中既能够确保自动驾驶汽车的行驶的安全性，又能够抑制运行效率的降低。
本公开的其他的形态所涉及的信息处理***具备：规格管理部，对与自动驾驶汽车的自动驾驶有关的规格进行管理；路线计算部，计算用于载送人的路线；运行设计域决定部，根据从所述规格管理部获得的所述规格以及从所述路线计算部获得的所述路线，决定所述自动驾驶汽车的运行设计域；以及输出部，对决定的所述运行设计域进行输出。
即使在这种信息处理***中也能够实现与上述相同的作用效果。
在本公开的其他的形态所涉及的信息处理方法中，获得所述路线中的行驶风险，该行驶风险示出妨碍所述自动驾驶汽车在所述路线中行驶的可能性，在对所述运行设计域进行决定时，根据所述规格以及所述路线的所述行驶风险，来决定所述自动驾驶汽车的所述运行设计域。
据此，例如若自动驾驶汽车的性能高，则不容易受到行驶风险的影响，因此，针对这种自动驾驶汽车，决定比较缓和的运行设计域。并且，若自动驾驶汽车的性能低，则容易受到行驶风险的影响，因此决定比较受限制的运行设计域。这样，由于各个自动驾驶汽车受到行驶风险的影响不同，因此，针对各个自动驾驶汽车而言，能够具定抑制了行驶风险的运行设计域。这样，既能够确保自动驾驶汽车的行驶的安全性，又能够抑制运行效率的降低。
在本公开的其他的形态所涉及的信息处理方法中，在对所述运行设计域进行决定时，获得与所述规格对应的所述行驶风险的评分，按照所述评分，来决定所述自动驾驶汽车的所述运行设计域。
据此，能够按照针对自动驾驶的规格的行驶风险的程度，来设定运行设计域。
在本公开的其他的形态所涉及的信息处理方法中，获得所述自动驾驶汽车的行驶履历，根据所述行驶履历，对所述评分进行更新。
据此，自动驾驶汽车越行驶，则行驶风险的评分的精度以及正确性就越能提高。这样，能够将依照该评分而决定的运行设计域进行最佳化。
在本公开的其他的形态所涉及的信息处理方法中，在对所述评分进行更新时，根据所述行驶履历，提取所述自动驾驶汽车的行驶中的事件，按照提取的事件来更新所述评分。
据此，通过行驶风险的评分根据自动驾驶汽车的行驶履历来被更新，因此，能够以适于自动驾驶汽车的方式来更新运行设计域。因此，能够根据实际上的行驶履历，来对多个自动驾驶汽车的安全性和效率性进行最佳化。
在本公开的其他的形态所涉及的信息处理方法中，所述行驶履历是所述自动驾驶汽车行驶的所述路线中的行驶履历、或者是与该路线类似的类似路线中的所述自动驾驶汽车的行驶履历。
据此，通过根据自动驾驶汽车本身的行驶履历来更新行驶风险的评分，从而能够针对该自动驾驶汽车决定恰当的运行设计域。并且，通过根据类似路线的行驶履历来更新评分，从而对于该自动驾驶汽车从未行驶过的路线，也能够决定具有一定的恰当性的运行设计域。
在本公开的其他的形态所涉及的信息处理方法中，所述行驶履历包括行驶控制履历或者行驶环境履历，所述行驶控制履历是所述自动驾驶汽车的行驶的控制结果，所述行驶环境履历是所述自动驾驶汽车在行驶时的所述自动驾驶汽车的外部环境。
据此，能够根据行驶控制履历或行驶环境履历，来进一步提高行驶风险的评分的精度以及正确性。
在本公开的其他的形态所涉及的信息处理方法中，在对所述运行设计域进行决定时，按照所述评分的更新状况，来对以前的所述运行设计域进行更新。
据此，能够按照评分的更新，来更新运行设计域。因此，能够按照更新有无或更新内容，来对运行设计域进行更新。
在本公开的其他的形态所涉及的信息处理方法中，在对所述运行设计域进行决定时，在更新后的评分比更新前的评分低的情况下，通知减弱所述运行设计域的限制的建议，按照针对建议的应答，决定为比以前的所述运行设计域减弱了限制的所述运行设计域。
据此，在行驶风险的评分降低的情况下，能够将减弱运行设计域的限制通知给自动驾驶汽车(或自动驾驶***)的管理者。由于在减弱运行设计域的限制时，会有安全性降低的可能性，因此可以考虑到让管理者来判断。于是，在本构成中，按照来自管理者的应答，来减弱运行设计域的限制。因此，既能够确保自动驾驶汽车的安全性，又能够抑制运行效率的降低。
在本公开的其他的形态所涉及的信息处理方法中，在对所述运行设计域进行决定时，在更新后的评分比更新前的评分高的情况下，进行增强所述运行设计域的限制的建议，或者决定为比以前的所述运行设计域增强了限制的所述运行设计域。
据此，在行驶风险的评分增高的情况下，能够增强运行设计域的限制。因此，能够进一步确保自动驾驶汽车的行驶的安全性。
在本公开的其他的形态所涉及的信息处理方法中，按照所述评分的更新状况，通知对所述路线上的基础设施进行更新的建议。
据此，通过对基础设施方面进行更新，能够将减弱了运行设计域的限制暗示给自动驾驶汽车的管理者。
以下将要说明的实施方式均为示出本公开的一个具体例子。以下的实施方式所示的数值、形状、材料、构成要素、构成要素的配置位置等为一个例子，其主旨并非是对本公开进行限定。并且，对于以下的实施方式的构成要素之中的没有记载在独立权利要求的构成要素，作为任意的构成要素来说明。并且在所有的实施方式中，也能够对各个内容进行组合。
以下，针对本公开的一个形态所涉及的信息处理方法以及信息处理***，参照附图进行具体说明。
(实施方式)
<构成：信息处理***1>
图1是示出实施方式中的信息处理***1的方框图。
如图1所示，信息处理***1是能够按照用户的需求，将自动驾驶汽车5调度给用户的***，所述自动驾驶汽车是具有自动驾驶功能以及手动驾驶功能的车辆。信息处理***1通过从使用终端装置3等的用户，获得示出出发日期时间、出发地以及目的地等的信息，从而能够根据获得的信息，来调度符合用户的自动驾驶汽车5。自动驾驶汽车5从自动驾驶状态迁移到手动驾驶状态，或者从手动驾驶状态迁移到自动驾驶状态。由信息处理***1、终端装置3、一辆以上的自动驾驶汽车5以及管理者终端7构成了自动驾驶***。用户是利用信息处理***1的人的一个例子。
信息处理***1例如为了共享车服务(Ride-sharing Service)、约车服务(Ride-hailing Service)等，而适用于自动驾驶汽车5所提供的共享型利用形态。
共享车服务是将车辆作为移动手段，使想要乘坐该车辆的用户相联结的服务的总称。即，共享车是指，希望向目的地移动的用户通过乘坐到其他的用户正在乘坐的车辆，从而从出发地载送到目的地或离目的地近的位置的车辆的合乗。
并且，约车服务是，希望向目的地移动的用户将车辆作为移动手段，通过请求向希望地点的车辆的调度，从而能够从希望地点载送到目的地的服务。另外，在约车服务中，在从希望地点载送到目的地时，也可以让其他的用户乘车，而能够成为共享车服务。
关于信息处理***1的构成，将进行具体说明。
信息处理***1具备：处理控制部21、行驶数据管理部22、风险估计部23、路线计算部24、ODD(Operational Design Domain：运行设计域)决定部25、运行计划部26、车辆管理部27、车辆调度控制部28、以及通信部29。
[处理控制部21]
处理控制部21是一处理部，通过经由通信部29，从自动驾驶汽车5获得行驶履历、事件信息以及车辆ID，来对自动驾驶汽车5的运行设计域(以下也有称为ODD的情况)进行设定，从而对行驶数据管理部22、风险估计部23、路线计算部24、运行计划部26等进行控制。处理控制部21以规定期间间隔，从在路线上行驶的自动驾驶汽车5获得这些信息。处理控制部21将行驶履历以及车辆ID输出到行驶数据管理部22，将事件信息输出到风险估计部23。
在此，行驶履历是自动驾驶汽车5行驶的路线中的自动驾驶汽车5的行驶履历。行驶履历包括行驶控制履历以及行驶环境履历等。行驶控制履历是示出速度、加速度、减速度、消耗功率、转向角度、急刹车的次数、行驶时间等自动驾驶汽车5的行驶的控制结果的信息。行驶环境履历是天气、道路施工的有无、道路的拥挤状况、道路的宽度、道路上的行人的多与少、事故的有无、道路的亮度、未遂事故的次数等与自动驾驶汽车5行驶的道路环境有关的信息，换而言之，是与外部环境有关的信息。在与行驶控制有关的信息、以及与道路环境有关的信息中，包括与信息对应的地点以及时刻等。并且，车辆ID是对自动驾驶汽车5进行识别的标识符。车辆ID与行驶履历以及事件信息建立对应。并且，事件包括有可能导致事故等重大事件的偶发事件、或事故等意外事件。事件信息包括该事件发生的地点以及时刻。另外，行驶履历也可以是与自动驾驶汽车5行驶的路线类似的类似路线中的自动驾驶汽车5的行驶履历。类似路线是指，路线的形状、路线的长度、路线的行驶环境(亮度、拥挤程度等)类似的路线。
并且，处理控制部21在经由通信部29，从终端装置3获得用户的预约信息时，将预约信息中包括的示出用户的出发地的出发地信息、以及示出用户的目的地的目的地信息，发送到路线计算部24。并且，处理控制部21将预约信息中包括的出发地信息、目的地信息、示出从出发地出发的时刻的出发时刻信息、示出到达目的地的到达时刻的到达时刻信息，输出到运行计划部26。另外，出发时刻以及到达时刻的输出是任意的。
在此，关于预定乘坐自动驾驶汽车5的用户，预约信息包括出发地信息、目的地信息、出发时刻信息、到达时刻信息、用户的需求信息、以及示出驾驶技能的技能信息等。需求信息例如是自动驾驶汽车5的车型、最多乘坐人数、车身大小等、示出禁烟车辆的有无等的信息。技能信息是在自动驾驶汽车5迁移到手动驾驶状态时，示出是否能够驾驶自动驾驶汽车5(例如是否有驾驶证)的信息、总驾驶时间等信息。
并且，在用户的预约时选择了一个以上的自动驾驶汽车5的候选的情况下，处理控制部21将示出符合用户的预约信息的自动驾驶汽车5的候选的候选信息，经由通信部29输出到终端装置3。
[行驶数据管理部22]
行驶数据管理部22通过从处理控制部21获得行驶履历以及车辆ID，从而对多个自动驾驶汽车5的行驶履历进行管理。行驶数据管理部22按照ODD决定部25的请求，输出相符的自动驾驶汽车5的行驶履历。
[风险估计部23]
风险估计部23根据由行驶数据管理部22管理的自动驾驶汽车5的行驶履历，对路线上的行驶风险进行估计。具体而言，风险估计部23根据行驶履历，生成事件信息。风险估计部23根据生成的事件信息，针对路线信息所示的路线，来估计自动驾驶汽车5的行驶风险。行驶风险以表示风险的有无或风险的程度的评分来示出。在此，行驶风险是，在自动驾驶汽车5行驶在路线上的情况下，妨碍自动驾驶汽车5的行驶的可能性。行驶风险的高度以评分来表现。评分是示出行驶风险的高度的指标，按照自动驾驶汽车5的规格来算出。另外，若行驶风险高，则切换为手动驾驶状态、停止行驶或中止运行等可能性就增高。风险估计部23根据获得的行驶履历，算出与车辆性能相对应的行驶风险的评分。具体而言，风险估计部23根据行驶履历来生成事件信息，按照生成的事件信息，算出针对每个车辆性能的行驶风险的评分。例如，按车辆性能，算出与偶发事件的发生次数相对应的评分。
风险估计部23在估计到行驶风险时，将行驶风险映射到地图信息所示的地图。风险估计部23生成映射了行驶风险的地图即风险地图信息，将生成的风险地图信息输出到ODD决定部25。地图信息是预先存放在信息处理***1的信息。
另外，风险估计部23也可以使用预先设定的风险地图信息。
并且，风险估计部23也可以对风险地图信息进行更新。具体而言，风险估计部23从ODD决定部25，获得由ODD决定部25获得的行驶履历，对生成完毕的风险地图信息所示的行驶风险与根据行驶履历估计的行驶风险进行比较。风险估计部23在风险地图信息所示的行驶风险与根据行驶履历估计的行驶风险不同的情况下，对风险地图信息所示的行驶风险进行更新。
并且，风险估计部23获得行驶履历，根据获得的行驶履历，来对与车辆性能相对应的行驶风险的评分进行更新。具体而言，风险估计部23根据行驶履历，生成事件信息，按照生成的事件信息，对行驶风险的评分进行更新。例如，在偶发事件在规定期间内发生了规定次数以上的情况下，风险估计部23则进行加分，在偶发事件在规定期间中没有继续发生的情况下则进行减分。由于外部环境的变化等，即使在相同的时间、相同的场所也会有行驶风险发生变化的可能性，因此，风险估计部23通过对风险地图信息所示的行驶风险的评分进行更新，来更新风险地图信息。风险估计部23将更新的风险地图信息输出到ODD决定部25。
[路线计算部24]
路线计算部24在从处理控制部21获得了出发地信息以及目的地信息时，算出用于载送用户的路线的候选。路线计算部24例如根据被存放在没有图示的存储装置等的地图信息，算出从用户的出发地到目的地的一个以上的路线。例如，路线计算部24算出多个路线的候选，该多个路线的候选是按照成为从用户的出发地到目的地的最短距离的路线、道路的状况而算出的迂回路线等。路线计算部24将算出的路线的候选即路线信息，经由运行计划部26，输出到ODD决定部25。
[ODD决定部25]
ODD决定部25作为运行设计域决定部来决定自动驾驶汽车5的ODD。在此，ODD是自动驾驶***应该起到的功能而被设计的条件。作为条件有关于地理、道路、环境、交通状况、速度、暂时的极限、以及驾驶模式的条件。ODD以在满足所有的条件的情况下，自动驾驶***正常地进行工作的方式而被设定。换而言之，自动驾驶***被设计成不脱离ODD。另外，在某个条件没有满足的情况下，由于会妨碍自动驾驶，因此会要求切换为手动驾驶状态或要求停止行驶等。
ODD决定部25根据车辆性能信息以及路线信息，来决定与各个路线相符的自动驾驶汽车5的ODD。具体而言，ODD决定部25根据车辆性能以及路线的行驶风险，来决定ODD。更具体而言，ODD决定部25获得与车辆性能对应的行驶风险的评分，按照评分来决定ODD。例如，ODD决定部25获得风险估计部23针对路线信息所示的路线而算出的行驶风险的评分，即获得与车辆性能对应的评分，从而按照评分来决定ODD。可以按照路线的区间来算出评分，按照该评分，来决定各个区间的ODD。ODD决定部25将按照路线以及自动驾驶汽车5而决定的ODD输出到运行计划部26。
而且，ODD决定部25在进行ODD的决定时，按照行驶风险的评分的更新状况，对以前的ODD进行更新。ODD决定部25在进行ODD的决定时，在更新后的评分比更新前的评分低的情况下，将减弱ODD的限制的建议发送到管理者终端7(进行通知)。ODD决定部25在从管理者终端7接收到针对该建议的许可应答的情况下，按照针对建议的许可应答，决定为比以前的ODD减弱了限制的ODD。并且，ODD决定部25在进行ODD的决定时，在更新后的评分比更新前的评分高的情况下，建议加强ODD的限制、或者决定为比以前的ODD增强了限制的ODD。
例如，即使原本设定了时速为25km的ODD，在评分变差的情况下，ODD决定部25也会将ODD更新为时速20km，在评分得到改善时，会将ODD更新为时速30km。
[运行计划部26]
运行计划部26对多个自动驾驶汽车5的运行进行管理。
运行计划部26在从ODD决定部25获得了ODD时，根据被决定的ODD，来生成自动驾驶汽车5行驶在路线的情况下的临时的运行计划信息。运行计划部26生成包括成为候选的自动驾驶汽车5以及路线、以及他们的临时的运行计划信息的候选信息。运行计划部26经由处理控制部21以及通信部29，将候选信息发送(通知)到终端装置3。在此，运行计划信息是出发地、目的地、出发时刻、目标时刻、行驶时间、乘车费等。另外，候选信息中也可以包括优点或缺点的信息。例如，针对乘车时间、希望时间段的适合度、静音功能、座椅的质量、使用费等。另外，也可以将优点与缺点一起包括在候选信息中。
并且，运行计划部26经由通信部29以及处理控制部21，从终端装置3获得决定信息，以作为针对候选信息的应答，所述决定信息示出用户希望的自动驾驶汽车5以及路线。运行计划部26根据决定信息所示的自动驾驶汽车5以及路线，来确定运行计划信息。
并且，运行计划部26按照评分的更新状况，输出基础设施的更新的建议。具体而言，在风险地图信息所示的地图上的规定地点，在每当进行更新时评分就増加或评分高于阈值的情况下，则在规定地点有发生了某种问题的可能性，因此，运行计划部26生成建议该规定地点的基础设施的更新的建议信息。建议信息是指，该规定地点、评分的更新状况、基础设施的修缮、扩大、新的设置等。作为基础设施有道路、白线、护栏、道路标志、信号灯、人行道、道口、道路转弯镜等。运行计划部26将生成的建议信息，经由通信部29等发送到管理者终端7。
[车辆管理部27]
车辆管理部27作为规格管理部，对与多个自动驾驶汽车5的自动驾驶有关的规格分别进行管理。在此，与自动驾驶有关的规格是指，自动驾驶汽车5的车型、行驶能力、感测能力、处理能力。作为车型有轿车、面包车等车辆分类、大小、形状等。作为行驶能力有加速力、最高速度、制动力、最小回转半径等回转能力等。作为感测能力有感测距离、感测角度、分辨率、感测对象等。另外，感测可以包括物体或场景等的检测。作为处理能力有处理速度、同时处理任务数量、存储容量等。另外，作为其他的规格有自动驾驶汽车5的制动距离等行驶能力、可检测物体、与自动驾驶汽车5的距离、从自动驾驶汽车5的范围等检测能力、车型、最多乘坐人数、搭载的感测器的种类、座椅的种类、物主、排气量、禁烟的有无、耗油量、油箱容量、电池容量等。车辆管理部27按照ODD决定部25的请求，对示出自动驾驶汽车5的规格的车辆性能信息进行输出。
[车辆调度控制部28]
车辆调度控制部28在由运行计划部26確定了运行计划信息时，为了对该运行计划信息所示的自动驾驶汽车5进行调度，而经由通信部29，将调度车辆指示命令发送到自动驾驶汽车5。即车辆调度控制部28将车辆信息所示的自动驾驶汽车5，以出发时刻信息所示的时刻，调度到出发地信息所示的出发地。该调度车辆指示命令包括车辆信息、自动驾驶汽车5将要行驶的预定的路线信息、出发地信息、目的地信息、出发时刻信息以及到达时刻信息等。
并且，车辆调度控制部28在向自动驾驶汽车5发送调度车辆指示命令的同时，经由通信部29将预约结果信息发送给终端装置3。预约结果信息是示出用户所希望的调度车辆的预约被决定的结果的信息，被预约的调度车辆满足用户所希望的自动驾驶汽车5、路线信息、出发地信息、目的地信息、出发时刻信息以及到达时刻信息等条件。
[通信部29]
通信部29经由未图示的网络，与终端装置3以及自动驾驶汽车5进行无线或有线通信。通信部29作为输出部，将候选信息发送(输出)到终端装置3。并且，通信部29可以从终端装置3接收预约信息，也可以从终端装置3接收决定信息。并且，通信部29在车辆调度控制部28决定了将要调度的自动驾驶汽车5时，将调度车辆指示命令发送到该自动驾驶汽车5，将预约结果信息发送到终端装置3，将建议信息发送到管理者终端7。并且，通信部29也可以将预约结果信息发送到管理者终端7。通信部29是通知部的一个例子。
[终端装置3]
终端装置3是经由网络等，以能够通信的方式与信息处理***1连接的个人计算机、智能手机或平板电脑终端等。终端装置3通过接受用户对自动驾驶汽车5的预约输入，从而将预约信息发送到信息处理***1，接收由运行计划部26生成的候选信息。并且，终端装置3对接收的候选信息所示的自动驾驶汽车5以及路线的候选进行显示。终端装置3生成示出用户经由操作部而决定的自动驾驶汽车5以及路线的决定信息，将生成的决定信息发送到信息处理***1。
并且，终端装置3在获得了预约结果信息时，接收用户所希望的条件并输出，用户所希望的条件是指，所希望的自动驾驶汽车5、路线信息、出发地信息、目的地信息、出发时刻信息以及到达时刻信息等。输出可以是采用了显示、声音输出等通知。
[自动驾驶汽车5]
自动驾驶汽车5是经由网络等，以能够通信的方式来与信息处理***1连接的车辆。自动驾驶汽车5可以按照行驶的环境，从自动驾驶状态迁移到手动驾驶状态，也可以从手动驾驶状态迁移到自动驾驶状态。例如，在自动驾驶困难的环境下，自动驾驶汽车5为了切换为手动驾驶，而催促用户进行手动驾驶。
[管理者终端7]
管理者终端7是经由网络等，以能够通信的方式来与信息处理***1连接的个人计算机、智能手机或平板电脑终端等。管理者终端7在从ODD决定部25获得了建议信息时，将获得的建议信息提示给管理者。例如，建议信息除了包括上述的基础设施的更新的建议以外，还包括后述的ODD的变更的建议。通过管理者终端7对建议信息进行提示，从而能够提高改善自动驾驶汽车5的运行效率的可能性。
并且，管理者终端7如以上所述，对从信息处理***1获得的ODD的变更的建议进行提示。例如，管理者终端7在从信息处理***1获得了减弱ODD的限制的建议时，对该建议进行提示，请求管理者进行是否允许ODD的变更的判断。若管理者允许该变更，则管理者终端7将针对该建议的许可应答发送到信息处理***1。并且，若管理者拒绝该变更，则管理者终端7将针对该建议的拒绝应答发送到信息处理***1。
<工作>
利用图2对以上这种构成的信息处理***1的工作进行说明。
图2是示出实施方式中的信息处理***1的工作的流程图。
如图2所示，用户通过操作终端装置3，从而输入用户的出发地、用户的目的地等预约信息。终端装置3将预约信息发送到信息处理***1。另外，任意地输入出发地的出发时刻、以及到达目的地的到达时刻的至少一方。
首先，信息处理***1的处理控制部21判断是否获得预约信息(S11)。处理控制部21在不获得用户的预约信息的情况下(S11的“否”)，信息处理***1结束处理。
处理控制部21在获得用户的预约信息时(S11的“是”)，路线计算部24从处理控制部21获得出发地信息以及目的地信息。路线计算部24根据存储装置等中存放的地图信息、出发地信息、以及目的地信息，算出从用户的出发地到目的地的一个以上的路线。即路线计算部24算出用于载送用户的路线的候选(S12)。路线计算部24将算出的路线的候选即路线信息，经由运行计划部26输出到ODD决定部25。
ODD决定部25从车辆管理部27获得与多个自动驾驶汽车5中的用于用户的载送的一个以上的自动驾驶汽车5的车辆ID对应的车辆性能信息(S13)。
并且，ODD决定部25从行驶数据管理部22获得自动驾驶汽车5的行驶履历(S14)。
风险估计部23根据由行驶数据管理部22管理的自动驾驶汽车5的行驶履历，来生成事件信息，并根据生成的事件信息，来估计针对路线信息所示的路线的自动驾驶汽车5的行驶风险。风险估计部23将估计的自动驾驶汽车5的行驶风险映射到地图信息所示的地图。风险估计部23生成映射了行驶风险的地图，即生成风险地图信息，将生成的风险地图信息输出到ODD决定部25。据此，ODD决定部25获得自动驾驶汽车5的风险地图信息(S15)。
另外，关于步骤S12以及S13的处理，可以并行执行。
ODD决定部25根据风险地图信息所示的行驶风险的评分，决定一个以上的自动驾驶汽车5的每一个的ODD(S16)。ODD决定部25将决定的ODD输出到运行计划部26。运行计划部26在获得了由ODD决定部25决定的ODD时，生成与ODD对应的运行计划信息。运行计划部26生成包括成为候选的自动驾驶汽车5以及路线、及其临时的运行计划信息的候选信息。运行计划部26经由处理控制部21以及通信部29，将候选信息发送到终端装置3。
终端装置3在获得了候选信息时，对获得的候选信息进行显示。据此，用户从被通知的候选信息中，选择所希望的自动驾驶汽车5、路线等。终端装置3将决定了自动驾驶汽车5以及路线的候选等的决定信息，发送到信息处理***1。另外，终端装置3也可以将决定信息发送到管理者终端7。
信息处理***1对是否获得决定信息进行判断(S17)。
信息处理***1在不获得决定信息的情况下(S17的“否”)，信息处理***1将处理返回到步骤S17。另外也可以是，信息处理***1在经过了规定期间后仍不获得决定信息的情况下，结束处理。
并且，在信息处理***1获得决定信息的情况下(S17的“是”)，信息处理***1的运行计划部26将决定信息输出到车辆调度控制部28。车辆调度控制部28在从运行计划部26获得了决定信息时，为了对获得的决定信息所示的自动驾驶汽车5进行调度，而经由通信部29，将调度车辆指示命令发送到自动驾驶汽车5。即车辆调度控制部28进行控制，以使决定信息的车辆信息所示的自动驾驶汽车5被调度到出发地(S18)。据此，接收了调度车辆指示命令的自动驾驶汽车5以在出发时刻到达出发地的方式来移动。
并且，运行计划部26按照风险地图信息所示的行驶风险的评分的更新状况，来判断是否建议基础设施的更新(S19)。例如，针对风险地图信息中，评分极端高的地点、每当更新时评分就増加的地点等，可以考虑到是有某种问题的地点。换而言之，风险地图信息所示的行驶风险的评分为规定值以上、规定值以上的评分在规定期间持续、或评分超过规定值以上的次数为规定次数以上的地点，是存在某种问题的地点。在风险地图信息中存在具有这种评分的地点的情况下，运行计划部26判断为进行更新建议(S19的“是”)，按照评分的更新状况，输出基础设施的更新的建议。即运行计划部26生成建议对该地点进行更新的建议信息。并且，在判断为不进行更新建议的情况下(S19的“否”)，信息处理***1结束处理。
运行计划部26将生成的建议信息发送到管理者终端7(S20)。于是，信息处理***1结束处理。
接着，利用图3对图2的步骤S16的决定ODD的处理进行具体说明。
图3是示出决定ODD的处理的工作的一个例子的流程图。
如图3所示，风险估计部23根据风险地图信息以及车辆性能信息，算出行驶风险的评分(S31)。具体而言，风险估计部23按照被映射在风险地图信息的行驶风险以及车辆性能，算出与自动驾驶汽车5的车辆性能对应的行驶风险的评分。
例如，由于性能高的自动驾驶汽车5容易回避行驶风险，因此，风险估计部23针对自动驾驶汽车5的车辆性能，将行驶风险的评分算得较低。
并且，由于性能低的自动驾驶汽车5难于回避行驶风险，因此，风险估计部23针对自动驾驶汽车5的车辆性能，将行驶风险的评分算得较高。
另外，关于被算出评分的车辆性能，将省略评分算出处理。
风险估计部23从行驶数据管理部22获得自动驾驶汽车5的行驶履历，根据获得的行驶履历，对行驶风险的评分进行更新(S32)。
ODD决定部25按照与自动驾驶汽车5的车辆性能对应的评分，决定自动驾驶汽车5的ODD(S33)。
关于行驶风险的评分以及ODD的更新，将利用图4来说明。
图4是示出对行驶风险的评分以及ODD进行更新的处理的工作的一个例子的流程图。
如图4所示，风险估计部23根据自动驾驶汽车5的行驶履历，判断是否发生了(存在)事件(S41)。例如，风险估计部23判断是否发生了急刹车、有可能导致事故等偶发事件或事故等意外事件。
在判断为发生了事件的情况下(S41的“是”)，风险估计部23在发生了事件的地点的行驶风险的评分中加上规定值(S42)。
ODD决定部25根据被更新的风险地图信息所示的评分，将增强ODD的限制的建议，经由通信部29发送到管理者终端7(S43)。
ODD决定部25判断是否接收到针对被发送的建议的许可应答(S44)。
ODD决定部25在从管理者终端7接收到针对该建议的许可应答的情况下(S44的“是”)，按照由风险估计部23加上的行驶风险的评分，对该事件发生地点的ODD进行更新。具体而言，由于与更新前的评分相比，更新后的评分高，因此，ODD决定部25决定为比以前的ODD增强了限制的ODD(S45)。
在从管理者终端7没有接收到针对该建议的许可应答的情况下(S44的“否”)、以及判断为没有发生事件的情况下(S41的“否”)，信息处理***1使处理进入到该流程图的下一个处理。
接着，针对行驶风险的评分以及ODD的更新的其他的例子，利用图5来进行说明。
图5是示出针对行驶风险的评分以及ODD的更新处理的其他的工作的一个例子的流程图。
如图5所示，风险估计部23根据行驶履历，判断在规定期间中是否发生了事件(S51)。
在判断为在规定期间中没有发生事件的情况下(S51的“否”)，风险估计部23从发生了事件的地点的行驶风险的评分中减去规定值(S52)。在比初始设定的评分而实际的评分低的情况下，能够使评分接近于实际的值。
ODD决定部25根据被更新的风险地图信息所示的评分，将减弱ODD的限制的建议，经由通信部29发送到管理者终端7(S53)。
ODD决定部25判断是否接收到针对被发送的建议的许可应答(S54)。
ODD决定部25在从管理者终端7接收到针对该建议的许可应答的情况下(S54的“是”)，按照由风险估计部23减去的行驶风险的评分，对该事件发生地点的ODD进行更新。具体而言，由于与更新前的评分相比，更新后的评分变低，因此，ODD决定部25决定为比以前的ODD减弱了限制的ODD(S55)。
在从管理者终端7没有接收到针对该建议的许可应答的情况下(S54的“否”)，以及判断为在规定期间内发生了事件的情况下(S51的“是”)，信息处理***1将处理进入到该流程图的下一个处理。
<作用效果>
接着，对本实施方式中的信息处理方法以及信息处理***1的作用效果进行说明。
如以上所述，在本实施方式中的信息处理方法以及信息处理***1中，能够决定与自动驾驶汽车5的规格以及路线相适应的ODD。据此，不仅是路线，而且能够决定与自动驾驶汽车的规格相符的运行设计域。这样，例如即使是同一路线，对于由规格而决定的性能高的自动驾驶汽车5、以及性能低的自动驾驶汽车5，能够设定不同的ODD。具体而言，自动驾驶汽车5的性能越高，就越不容易受到行驶风险的影响，因此针对该自动驾驶汽车5，决定比较缓和的ODD。并且，自动驾驶汽车5的性能越低，则越容易受到行驶风险的影响，因此，决定比较受到制限的ODD。这样，针对相同的行驶风险，能够按照不同的车辆性能来决定不同的ODD。因此，既能够确保自动驾驶汽车5在行驶中的安全，又能够抑制运行效率的降低。
(其他的变形例等)
以上基于实施方式对本公开进行了说明，不过，本公开并非受这些实施方式等所限。
例如，上述的各实施方式所涉及的信息处理方法以及信息处理***可以由采用了计算机的程序来实现，这些程序可以被存储在存储装置。
并且，上述的各实施方式所涉及的信息处理方法以及信息处理***中所包括的各处理部，典型地可以作为集成电路即LSI来实现。这些可以单独地被制成一个芯片，也可以将其中的一部分或全部制成一个芯片。
并且，集成电路化并非受LSI所限，也可以由专用电路或通用处理器来实现。还可以利用在LSI制造后可编程的FPGA(Field Programmable Gate Array：现场可编程门阵列)、或能够对LSI内部的电路单元的连接或设定进行重新构筑的可重构处理器。
另外，在上述的各实施方式中，各构成要素可以由专用的软件来构成，或者可以通过执行适于各构成要素的软件程序来实现。各构成要素可以由CPU或处理器等的程序执行部，读出并执行被记录在硬盘或半导体存储器等记录介质的软件程序来实现。
并且以上所使用的数字均为对本公开进行具体说明而示出的例子，本公开的实施方式并非受这些例子中的数字所限。
并且，方框图中的功能块的分割为一个例子，可以将多个功能块作为一个功能块来实现，也可以将一个功能块分割为多个，还可以将一部分的功能转移到其他的功能块。并且，具有类似的功能的多个功能块的功能，可以由单一的硬件或软件并行或以时间分割的方式而被处理。
并且，流程图中的各步骤的执行顺序为对本公开进行具体说明的例子，也可以是上述以外的顺序。并且，上述的步骤的一部分可以与其他的步骤同时(并行)执行。
另外，针对实施方式执行本领域技术人员所能够想到的各种变形而得到的形态、以及在不脱离本公开的主旨的范围内对实施方式中的构成要素以及功能进行任意组合而实现的形态均包括在本公开内。
本公开能够适用于自动驾驶汽车、对自动驾驶汽车进行远程操作的装置、对自动驾驶汽车的状态进行提示的终端装置、或包括这些装置以及车辆的***。
符号说明
1 信息处理***
5 自动驾驶汽车
24 路线计算部
25 ODD决定部
27 车辆管理部(规格管理部)
29 通信部(输出部)

Claims (12)

1.一种信息处理方法，由计算机来执行，
在该信息处理方法中，
获得与自动驾驶汽车的自动驾驶有关的规格，
获得用于载送人的路线，
根据所述规格以及所述路线，决定所述自动驾驶汽车的运行设计域，
对决定的所述运行设计域进行输出。
2.如权利要求1所述的信息处理方法，
获得所述路线中的行驶风险，该行驶风险示出妨碍所述自动驾驶汽车在所述路线中行驶的可能性，
在对所述运行设计域进行决定时，根据所述规格以及所述路线的所述行驶风险，来决定所述自动驾驶汽车的所述运行设计域。
3.如权利要求2所述的信息处理方法，
在对所述运行设计域进行决定时，
获得与所述规格对应的所述行驶风险的评分，
按照所述评分，来决定所述自动驾驶汽车的所述运行设计域。
4.如权利要求3所述的信息处理方法，
获得所述自动驾驶汽车的行驶履历，
根据所述行驶履历，更新所述评分。
5.如权利要求4所述的信息处理方法，
在对所述评分进行更新时，
根据所述行驶履历，提取所述自动驾驶汽车的行驶中的事件，
按照提取的事件，来更新所述评分。
6.如权利要求4或5所述的信息处理方法，
所述行驶履历是所述自动驾驶汽车行驶的所述路线中的行驶履历、或者是与该路线类似的类似路线中的所述自动驾驶汽车的行驶履历。
7.如权利要求4至6的任一项所述的信息处理方法，
所述行驶履历包括行驶控制履历或者行驶环境履历，所述行驶控制履历是所述自动驾驶汽车的行驶的控制结果，所述行驶环境履历是所述自动驾驶汽车在行驶时的所述自动驾驶汽车的外部环境。
8.如权利要求3所述的信息处理方法，
在对所述运行设计域进行决定时，按照所述评分的更新状况，来对以前的所述运行设计域进行更新。
9.如权利要求8所述的信息处理方法，
在对所述运行设计域进行决定时，
在更新后的评分比更新前的评分低的情况下，通知减弱所述运行设计域的限制的建议，
按照针对建议的应答，决定为比以前的所述运行设计域减弱了限制的所述运行设计域。
10.如权利要求8或9所述的信息处理方法，
在对所述运行设计域进行决定时，在更新后的评分比更新前的评分高的情况下，进行增强所述运行设计域的限制的建议，或者决定为比以前的所述运行设计域增强了限制的所述运行设计域。
11.如权利要求4至10的任一项所述的信息处理方法，
按照所述评分的更新状况，通知对所述路线上的基础设施进行更新的建议。
12.一种信息处理***，
该信息处理***具备：
规格管理部，对与自动驾驶汽车的自动驾驶有关的规格进行管理；
路线计算部，计算用于载送人的路线；
运行设计域决定部，根据从所述规格管理部获得的所述规格以及从所述路线计算部获得的所述路线，决定所述自动驾驶汽车的运行设计域；以及
输出部，对决定的所述运行设计域进行输出。
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