JP2021149464A - 車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
(1):車両制御装置は、車両の周辺を撮像する撮像部により撮像された画像に基づいて、物体、前記物体の属性、前記物体に影響する風の強さおよび向きを特定する特定部と、前記特定部により特定された前記物体の属性と、前記風の強さおよび向きとに基づいて、前記物体にリスク領域を設定する設定部と、前記設定部により設定されたリスク領域に基づいて前記車両の速度および操舵を制御する制御部と、を備える車両制御装置である。
図1は、実施形態に係る車両制御装置を利用した車両システム1の構成図である。車両システム1が搭載される車両は、例えば、二輪や三輪、四輪等の車両であり、その駆動源は、ディーゼルエンジンやガソリンエンジンなどの内燃機関、電動機、或いはこれらの組み合わせである。電動機は、内燃機関に連結された発電機による発電電力、或いは二次電池や燃料電池の放電電力を使用して動作する。
設定部142は、物体の属性および風の強さおよび向きに基づいて、物体にリスク領域を設定する。設定部142は、歩行者の衣類や、歩行者の髪、道路周辺の植物、道路周辺に存在しているビニール袋などの物体が受けていると推定される風の強さ(例えば風速)や向きに基づいてリスク領域を設定する。以下、この処理について説明する。
設定部142は、物体の属性に基づいて物体にリスク領域を設定する。図3は、画像に基づいて認識された物体の一例を示す図である。第1処理部132は、物体認識装置16により特定された物体の位置、物体の向き(物体の移動方向)、および属性を取得する。例えば、図3の例では、第1処理部132は、位置P1に歩行者が存在し、その歩行者が手前方向(図3の矢印方向)に向かっていることを特定する。
第1処理部132は、物体認識装置16により提供された画像に基づいて、物体に影響する風の強さおよび向きを推定する。第1処理部132は、例えば、画像を学習済モデル184に入力し、学習済モデル184が出力した結果に含まれ風の強さおよび向きを取得する。これにより、第1処理部132は、物体に影響する風の強さおよび向きを推定する。
第1処理部132は、情報取得部122が取得した気象情報を加味して、風の強さおよび向きを推定してもよい。例えば、第1処理部132は、対象の環境における気象情報の風の強さおよび向きと、学習済モデル184により出力された風の強さおよび向きとを統計的に処理したり、所定の関数に適用したりして風の強さと向きとを取得してもよい。
第2処理部134は、画像に基づいて、物体が風の影響を受ける影響度を推定する。第2処理部134は、特徴情報186を参照して、上記の影響度を推定する。図7は、特徴情報186の内容の一例を示す図である。特徴情報186は、物体の特徴と、影響度と、加算度とが互いに関連付けられた情報である。物体の特徴とは、物体の高さや、物体の大きさ、物体の面積、物体の重さなどである。第2処理部134は、画像に基づいて、物体の特徴を推定してもよいし、学習済モデルや、予め用意された物体のテンプレートを用いたパターンマッチング等の手法を用いて物体の特徴を推定してもよい。学習済モデル184は、物体が撮像された画像が入力されると、物体の特徴を出力するモデルである。
設定部142は、風の強さおよび向きと、物体の特徴に基づく影響度とに基づいて、物体の属性に基づいて生成されたリスク領域を補正して、行動計画を生成する際に参照するリスク領域を設定する。
図12は、自動運転制御装置100により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。本処理は所定周期で実行される。
以下、第2実施形態について説明する。第1実施形態では、設定部142は、風の強さおよび向きに応じてリスク領域を拡大するものとした。これに対して第2実施形態では、リスク領域は維持または拡大されて、リスク領域におけるリスクポテンシャルが、風の強さおよび向きに応じて変更される。以下、第1実施形態との相違点を中心に説明する。
図15は、実施形態の自動運転制御装置100のハードウェア構成の一例を示す図である。図示するように、自動運転制御装置100は、通信コントローラ100−1、CPU100−2、ワーキングメモリとして使用されるRAM(Random Access Memory)100−3、ブートプログラムなどを格納するROM(Read Only Memory)100−4、フラッシュメモリやHDD(Hard Disk Drive)などの記憶装置100−5、ドライブ装置100−6などが、内部バスあるいは専用通信線によって相互に接続された構成となっている。通信コントローラ100−1は、自動運転制御装置100以外の構成要素との通信を行う。記憶装置100−5には、CPU100−2が実行するプログラム100−5aが格納されている。このプログラムは、DMA(Direct Memory Access)コントローラ(不図示)などによってRAM100−3に展開されて、CPU100−2によって実行される。これによって、第1制御部120、第2制御部160、およびこれらに含まれる機能部のうち一部または全部が実現される。
プログラムを記憶した記憶装置と、
ハードウェアプロセッサと、を備え、
前記ハードウェアプロセッサが前記記憶装置に記憶されたプログラムを実行することにより、
車両の周辺を撮像する撮像部により撮像された画像に基づいて、物体、前記物体の属性、前記物体に影響する風の強さおよび向きを推定し、
前記推定された前記物体の属性と、前記風の強さおよび向きとに基づいて、前記物体にリスク領域を設定し、
前記設定されたリスク領域に基づいて前記車両の速度および操舵を制御する、ように構成されている、車両制御装置。
Claims (9)
- 車両の周辺を撮像する撮像部により撮像された画像に基づいて、物体、前記物体の属性、前記物体に影響する風の強さおよび向きを特定する特定部と、
前記特定部により特定された前記物体の属性と、前記風の強さおよび向きとに基づいて、前記物体にリスク領域を設定する設定部と、
前記設定部により設定されたリスク領域に基づいて前記車両の速度および操舵を制御する制御部と、
を備える車両制御装置。 - 前記設定部は、前記風の影響に応じて、前記物体の風下のリスク領域を設定する、
請求項1に記載の車両制御装置。 - 前記設定部は、前記物体に対する前記風の影響が大きいほど、前記物体の風下のリスク領域を大きく、または前記風下のリスク領域のリスクポテンシャルを高く設定する、
請求項2に記載の車両制御装置。 - 前記車両が存在する周辺の風の強さおよび向きを示す気象情報を取得する取得部を更に備え、
前記設定部は、前記気象情報を更に加味して前記リスク領域を設定する、
請求項1から3のうちいずれか1項に記載に記載の車両制御装置。 - 前記特定部は、前記物体の特徴に基づいて、前記物体が風の影響を受ける影響度を特定し、
前記設定部は、前記特定部により特定された影響度を更に加味して前記リスク領域を設定する、
請求項1から4のうちいずれか1項に記載の車両制御装置。 - 前記物体の特徴は、前記物体の重さ、または大きさの一方または双方を含む、
請求項5に記載の車両制御装置。 - 前記特定部は、画像に含まれる人物の衣類、人物の髪、道路周辺の植物、または道路周辺の落下物のうちいずれかの状態に基づいて、風の強さおよび向きを特定する、
請求項1から6のうちいずれか1項に記載に記載の車両制御装置。 - コンピュータが、
車両の周辺を撮像する撮像部により撮像された画像に基づいて、物体、前記物体の属性、前記物体に影響する風の強さおよび向きを特定し、
前記特定された前記物体の属性と、前記風の強さおよび向きとに基づいて、前記物体にリスク領域を設定し、
前記設定されたリスク領域に基づいて前記車両の速度および操舵を制御する、
車両制御方法。 - コンピュータに、
車両の周辺を撮像する撮像部により撮像された画像に基づいて、物体、前記物体の属性、前記物体に影響する風の強さおよび向きを特定させ、
前記特定された前記物体の属性と、前記風の強さおよび向きとに基づいて、前記物体にリスク領域を設定させ、
前記設定されたリスク領域に基づいて前記車両の速度および操舵を制御させる、
プログラム。
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