JP2023169634A - Remote control system and remote control support method - Google Patents

Abstract

To provide a remote control system that can secure safety in remote control of a moving body by a remote operator.SOLUTION: A remote control system supports remote control of a moving body by a remote operator. A first parameter corresponds to an actual turning angle of the moving body. A second parameter depends on a control amount of a handle by the remote operator and does not depend on the first parameter. The remote control system determines whether or not roughness of a road surface in front of the moving body is equal to a threshold or higher, on the basis of a result of recognition performed by a recognizing sensor mounted on the moving body. When the roughness of the road surface is equal to the threshold or higher or when the roughness of the road surface is equal to the threshold or higher and a speed of the moving body is equal to a first speed threshold or higher, the remote control system calculates a reaction force control amount on the basis of the second parameter, without using the first parameter. Further the remote control system applies steering reaction force corresponding to the reaction force control amount to a handle.SELECTED DRAWING: Figure 10

Description

本開示は、遠隔オペレータによる移動体の遠隔操作を支援する技術に関する。 The present disclosure relates to technology that supports remote operation of a mobile object by a remote operator.

特許文献１は、移動体と、移動体を遠隔操縦する遠隔操縦装置とを備える遠隔操縦システムを開示している。移動体は、前方を撮影する広角カメラを備える。また、移動体は、前方の注視地点の注視用画像を抽出する。遠隔操縦装置は、広角カメラにより撮影される運転用画像と共に注視用画像を表示部に表示する。 Patent Document 1 discloses a remote control system that includes a mobile object and a remote control device that remotely controls the mobile object. The moving object is equipped with a wide-angle camera that photographs the front. The moving object also extracts a gaze image of a gaze point ahead. The remote control device displays the gazing image on the display unit along with the driving image captured by the wide-angle camera.

特開２０１７－０２１５１７号公報Japanese Patent Application Publication No. 2017-021517

遠隔オペレータによる移動体の遠隔操作において、ステアバイワイヤ（Steer-By-Wire）車両の場合と同様に、操舵反力を遠隔オペレータ側のハンドルに付与することが考えられる。操舵反力により、遠隔オペレータは、移動体の実際の走行に即した操舵フィーリングを得ることができる。 In remote operation of a mobile object by a remote operator, it is conceivable to apply a steering reaction force to a steering wheel on the remote operator side, as in the case of a steer-by-wire vehicle. The steering reaction force allows the remote operator to obtain a steering feeling that corresponds to the actual running of the mobile object.

但し、移動体が凹凸路面を走行する場合、その路面の凹凸によりハンドルがとられ、遠隔オペレータが操舵操作を安定的に行いづらくなるおそれがある。遠隔オペレータによる操舵操作が不安定になると、遠隔操作の対象である移動体の走行も不安定になるおそれがある。遠隔操作における操舵反力制御については改善の余地がある。 However, when the moving object travels on an uneven road surface, the unevenness of the road surface may cause the steering wheel to become loose, making it difficult for the remote operator to stably perform the steering operation. If the steering operation by the remote operator becomes unstable, there is a risk that the running of the mobile object that is the object of remote control may also become unstable. There is room for improvement in steering reaction force control in remote control.

本開示の１つの目的は、遠隔オペレータによる移動体の遠隔操作の安定性を確保することができる技術を提供することにある。 One objective of the present disclosure is to provide a technique that can ensure the stability of remote control of a mobile body by a remote operator.

第１の観点は、遠隔オペレータによる移動体の遠隔操作を支援する遠隔操作システムに関連する。
遠隔操作システムは、１又は複数のプロセッサを備える。
１又は複数のプロセッサは、
移動体の実転舵角に相当する第１パラメータを取得し、
遠隔オペレータによるハンドルの操作量に依存し、且つ、第１パラメータに依存しない第２パラメータを取得し、
移動体に搭載された認識センサによる認識結果に基づいて、移動体の前方の路面粗さが閾値以上であるか否かを判定し、
路面粗さが閾値以上である場合、あるいは、路面粗さが閾値以上であり且つ移動体の速度が第１速度閾値以上である場合、第１パラメータを用いることなく、第２パラメータに基づいて反力制御量を算出し、
反力制御量に応じた操舵反力をハンドルに付与する
ように構成されている。 The first aspect relates to a remote control system that supports remote control of a mobile object by a remote operator.
The remote control system includes one or more processors.
The one or more processors are:
Obtaining a first parameter corresponding to the actual turning angle of the moving body,
obtaining a second parameter that depends on the amount of operation of the handle by the remote operator and does not depend on the first parameter;
Determining whether the road surface roughness in front of the moving object is greater than or equal to a threshold value based on the recognition result by a recognition sensor mounted on the moving object,
If the road surface roughness is greater than or equal to the threshold value, or if the road surface roughness is greater than or equal to the threshold value and the speed of the moving object is greater than or equal to the first speed threshold value, the reaction is performed based on the second parameter without using the first parameter. Calculate the force control amount,
It is configured to apply a steering reaction force to the steering wheel according to the reaction force control amount.

第２の観点は、遠隔オペレータによる移動体の遠隔操作を支援する遠隔操作支援方法に関連する。
遠隔操作支援方法は、
移動体の実転舵角に相当する第１パラメータを取得することと、
遠隔オペレータによるハンドルの操作量に依存し、且つ、第１パラメータに依存しない第２パラメータを取得することと、
移動体に搭載された認識センサによる認識結果に基づいて、移動体の前方の路面粗さが閾値以上であるか否かを判定することと、
路面粗さが閾値以上である場合、あるいは、路面粗さが閾値以上であり且つ移動体の速度が第１速度閾値以上である場合、第１パラメータを用いることなく、第２パラメータに基づいて反力制御量を算出することと、
反力制御量に応じた操舵反力をハンドルに付与することと
を含む。 The second aspect relates to a remote operation support method that supports remote operation of a mobile object by a remote operator.
The remote operation support method is
obtaining a first parameter corresponding to the actual turning angle of the moving body;
obtaining a second parameter that depends on the amount of operation of the handle by the remote operator and does not depend on the first parameter;
Determining whether road surface roughness in front of the moving object is equal to or greater than a threshold value based on a recognition result by a recognition sensor mounted on the moving object;
If the road surface roughness is greater than or equal to the threshold value, or if the road surface roughness is greater than or equal to the threshold value and the speed of the moving object is greater than or equal to the first speed threshold value, the reaction is performed based on the second parameter without using the first parameter. Calculating the force control amount;
and applying a steering reaction force to the steering wheel according to the reaction force control amount.

本開示によれば、移動体の前方の路面粗さが閾値以上である場合、第１パラメータを用いることなく、第２パラメータに基づいて反力制御量が算出される。そして、その反力制御量に応じた操舵反力がハンドルに付与される。実転舵角に相当する第１パラメータは路面凹凸（外乱）の影響を受けるが、第１パラメータに依存しない第２パラメータは路面凹凸（外乱）の影響を受けない。そのような第２パラメータに基づいて反力制御量が算出されるため、ハンドルに付与される操舵反力に対する路面凹凸（外乱）の影響がなくなる。その結果、移動体が凹凸路面を走行する状況において、遠隔オペレータによる遠隔操作（操舵操作）の安定性が確保される。遠隔オペレータによる遠隔操作の安定性が確保されるため、移動体の走行安定性も確保される。 According to the present disclosure, when the road surface roughness in front of the moving body is equal to or greater than the threshold value, the reaction force control amount is calculated based on the second parameter without using the first parameter. Then, a steering reaction force corresponding to the reaction force control amount is applied to the steering wheel. The first parameter corresponding to the actual steering angle is affected by road surface unevenness (disturbance), but the second parameter, which does not depend on the first parameter, is not affected by road surface unevenness (disturbance). Since the reaction force control amount is calculated based on such a second parameter, the influence of road surface unevenness (disturbance) on the steering reaction force applied to the steering wheel is eliminated. As a result, the stability of the remote operation (steering operation) by the remote operator is ensured in a situation where the mobile body travels on an uneven road surface. Since the stability of the remote operation by the remote operator is ensured, the running stability of the mobile object is also ensured.

本開示の実施の形態に係る遠隔操作システムの構成例を示す概略図である。1 is a schematic diagram showing a configuration example of a remote control system according to an embodiment of the present disclosure. 本開示の実施の形態に係る車両の構成例を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example of a vehicle according to an embodiment of the present disclosure. 本開示の実施の形態に係るセンサ群と運転環境情報の例を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing an example of a sensor group and driving environment information according to an embodiment of the present disclosure. 本開示の実施の形態に係る遠隔オペレータ端末の構成例を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration example of a remote operator terminal according to an embodiment of the present disclosure. 本開示の実施の形態に係る操舵反力制御の概要を説明するためのブロック図である。FIG. 2 is a block diagram for explaining an overview of steering reaction force control according to an embodiment of the present disclosure. 反力制御量算出部の比較例を示すブロック図である。FIG. 3 is a block diagram showing a comparative example of a reaction force control amount calculation section. 本開示の実施の形態に係る反力制御量算出部の構成例を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration example of a reaction force control amount calculation unit according to an embodiment of the present disclosure. 本開示の実施の形態に係る路面状態判定処理を説明するための概念図である。FIG. 2 is a conceptual diagram for explaining road surface condition determination processing according to an embodiment of the present disclosure. 本開示の実施の形態に係る基本制御量算出部の構成例を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration example of a basic control amount calculation unit according to an embodiment of the present disclosure. 本開示の実施の形態に係る操舵反力制御に関連する処理を要約的に示すフローチャートである。3 is a flowchart summarizing processing related to steering reaction force control according to an embodiment of the present disclosure. 本開示の実施の形態に係る操舵反力制御の第１の変形例を説明するためのブロック図である。FIG. 3 is a block diagram for explaining a first modification example of steering reaction force control according to an embodiment of the present disclosure. 本開示の実施の形態に係る操舵反力制御の第２の変形例を説明するためのブロック図である。FIG. 7 is a block diagram for explaining a second modification example of steering reaction force control according to the embodiment of the present disclosure. 本開示の実施の形態に係る操舵反力制御の第２の変形例を説明するための図である。FIG. 7 is a diagram for explaining a second modification example of steering reaction force control according to the embodiment of the present disclosure.

添付図面を参照して、本開示の実施の形態を説明する。 Embodiments of the present disclosure will be described with reference to the accompanying drawings.

１．遠隔操作システムの概要
移動体の遠隔操作（遠隔運転）について考える。特に、地上を走行する移動体の遠隔操作について考える。そのような移動体としては、車両、ロボット、等が例示される。車両は、自動運転車両であってもよいし、ドライバが運転する車両であってもよい。ロボットとしては、物流ロボット、作業ロボット、等が例示される。 1. Overview of remote control system Let's consider remote control (remote driving) of moving objects. In particular, we will consider remote control of moving objects traveling on the ground. Examples of such moving objects include vehicles, robots, and the like. The vehicle may be a self-driving vehicle or a vehicle driven by a driver. Examples of robots include logistics robots, work robots, and the like.

一例として、以下の説明においては、遠隔操作の対象である移動体が車両である場合について考える。一般化する場合には、以下の説明における「車両」を「移動体」で読み替えるものとする。 As an example, in the following description, a case will be considered in which the moving object to be remotely controlled is a vehicle. For generalization, "vehicle" in the following description shall be replaced with "mobile object".

図１は、本実施の形態に係る遠隔操作システム１の構成例を示す概略図である。遠隔操作システム１は、車両１００、遠隔オペレータ端末２００、及び管理装置３００を含んでいる。車両１００は、遠隔操作の対象である。遠隔オペレータ端末２００は、遠隔オペレータＯが車両１００を遠隔操作する際に使用する端末装置である。遠隔オペレータ端末２００を遠隔操作ＨＭＩ（Human Machine Interface）と言うこともできる。管理装置３００は、遠隔操作システム１の管理を行う。典型的には、管理装置３００は、クラウド上の管理サーバである。管理サーバは、分散処理を行う複数のサーバにより構成されていてもよい。 FIG. 1 is a schematic diagram showing a configuration example of a remote control system 1 according to the present embodiment. The remote control system 1 includes a vehicle 100, a remote operator terminal 200, and a management device 300. Vehicle 100 is a target of remote control. The remote operator terminal 200 is a terminal device used by the remote operator O to remotely control the vehicle 100. The remote operator terminal 200 can also be referred to as a remote control HMI (Human Machine Interface). The management device 300 manages the remote control system 1 . Typically, the management device 300 is a management server on the cloud. The management server may be composed of multiple servers that perform distributed processing.

車両１００、遠隔オペレータ端末２００、及び管理装置３００は、通信ネットワークを介して互いに通信可能である。車両１００と遠隔オペレータ端末２００は、管理装置３００を介して互いに通信可能である。また、車両１００と遠隔オペレータ端末２００は、管理装置３００を介さずに直接通信を行ってもよい。 Vehicle 100, remote operator terminal 200, and management device 300 can communicate with each other via a communication network. Vehicle 100 and remote operator terminal 200 can communicate with each other via management device 300. Further, the vehicle 100 and the remote operator terminal 200 may communicate directly without using the management device 300.

車両１００には、カメラを含む各種センサが搭載されている。カメラは、車両１００の周囲の状況を示す画像を取得する。車両情報ＶＣＬは、各種センサにより得られる情報を含み、少なくともカメラにより得られる画像を含む。車両１００は、車両情報ＶＣＬを遠隔オペレータ端末２００に送信する。 Vehicle 100 is equipped with various sensors including a camera. The camera acquires an image showing the surrounding situation of vehicle 100. The vehicle information VCL includes information obtained by various sensors, and includes at least an image obtained by a camera. Vehicle 100 transmits vehicle information VCL to remote operator terminal 200.

遠隔オペレータ端末２００は、車両１００から送信された車両情報ＶＣＬを受け取る。遠隔オペレータ端末２００は、車両情報ＶＣＬを遠隔オペレータＯに提示する。具体的には、遠隔オペレータ端末２００は、表示装置を備えており、画像情報等を表示装置に表示する。遠隔オペレータＯは、表示された情報をみて、車両１００の周囲の状況を認識し、車両１００の遠隔操作を行う。遠隔操作情報ＯＰＥは、遠隔オペレータＯによる遠隔操作に関する情報である。例えば、遠隔操作情報ＯＰＥは、遠隔オペレータＯによる操作量を含む。遠隔オペレータ端末２００は、遠隔操作情報ＯＰＥを車両１００に送信する。 Remote operator terminal 200 receives vehicle information VCL transmitted from vehicle 100. The remote operator terminal 200 presents the vehicle information VCL to the remote operator O. Specifically, the remote operator terminal 200 includes a display device, and displays image information and the like on the display device. The remote operator O looks at the displayed information, recognizes the situation around the vehicle 100, and remotely operates the vehicle 100. The remote operation information OPE is information regarding remote operation by the remote operator O. For example, the remote operation information OPE includes the amount of operation by the remote operator O. Remote operator terminal 200 transmits remote operation information OPE to vehicle 100.

車両１００は、遠隔オペレータ端末２００から送信された遠隔操作情報ＯＰＥを受け取る。車両１００は、受け取った遠隔操作情報ＯＰＥに従って車両走行制御を行う。このようにして、車両１００の遠隔操作が実現される。 Vehicle 100 receives remote operation information OPE transmitted from remote operator terminal 200. Vehicle 100 performs vehicle travel control according to the received remote control information OPE. In this way, remote control of vehicle 100 is realized.

２．車両の例
２－１．構成例
図２は、本実施の形態に係る車両１００の構成例を示すブロック図である。車両１００は、通信装置１１０、センサ群１２０、走行装置１３０、及び制御装置１５０を備えている。 2. Vehicle example 2-1. Configuration Example FIG. 2 is a block diagram showing a configuration example of vehicle 100 according to the present embodiment. Vehicle 100 includes a communication device 110, a sensor group 120, a traveling device 130, and a control device 150.

通信装置１１０は、車両１００の外部と通信を行う。例えば、通信装置１１０は、遠隔オペレータ端末２００や管理装置３００と通信を行う。 Communication device 110 communicates with the outside of vehicle 100. For example, the communication device 110 communicates with the remote operator terminal 200 and the management device 300.

センサ群１２０は、車両１００の周辺の状況、車両１００の状態、等を検出する。センサ群１２０の具体例は後述される。 The sensor group 120 detects the surrounding situation of the vehicle 100, the state of the vehicle 100, and the like. A specific example of the sensor group 120 will be described later.

走行装置１３０は、駆動装置、制動装置、及び転舵装置を含んでいる。駆動装置は、駆動力を発生させる動力源である。駆動装置としては、エンジン、電動機、インホイールモータ、等が例示される。制動装置は、制動力を発生させる。 Travel device 130 includes a drive device, a brake device, and a steering device. The drive device is a power source that generates driving force. Examples of the drive device include an engine, an electric motor, an in-wheel motor, and the like. The braking device generates braking force.

転舵装置は、車両１００の車輪を転舵する。より詳細には、転舵装置は、車輪を転舵するための転舵アクチュエータ１３５を含んでいる。例えば、転舵アクチュエータ１３５は転舵モータである。転舵モータのロータは、減速機を介して転舵軸に連結されている。転舵軸は、車輪に連結されている。転舵モータが回転すると、その回転運動は転舵軸の直線運動に変換され、それにより車輪が転舵される。転舵装置は、パワーステアリング（EPS: Electric Power Steering）装置とも呼ばれる。 The steering device steers the wheels of the vehicle 100. More specifically, the steering device includes a steering actuator 135 for steering the wheels. For example, steering actuator 135 is a steering motor. The rotor of the steering motor is connected to the steering shaft via a reduction gear. The steered shaft is connected to the wheels. When the steering motor rotates, its rotational motion is converted into linear motion of the steering shaft, thereby steering the wheels. The steering device is also called a power steering (EPS: Electric Power Steering) device.

制御装置１５０は、車両１００を制御するコンピュータである。制御装置１５０は、１又は複数のプロセッサ１５１（以下、単にプロセッサ１５１と呼ぶ）と１又は複数の記憶装置１５２（以下、単に記憶装置１５２と呼ぶ）を含んでいる。プロセッサ１５１は、各種処理を実行する。例えば、プロセッサ１５１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を含んでいる。記憶装置１５２は、プロセッサ１５１による処理に必要な各種情報を格納する。記憶装置１５２としては、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、等が例示される。制御装置１５０は、１又は複数のＥＣＵ（Electronic Control Unit）を含んでいてもよい。 Control device 150 is a computer that controls vehicle 100. The control device 150 includes one or more processors 151 (hereinafter simply referred to as processors 151) and one or more storage devices 152 (hereinafter simply referred to as storage devices 152). Processor 151 executes various processes. For example, the processor 151 includes a CPU (Central Processing Unit). The storage device 152 stores various information necessary for processing by the processor 151. Examples of the storage device 152 include volatile memory, nonvolatile memory, HDD (Hard Disk Drive), SSD (Solid State Drive), and the like. Control device 150 may include one or more ECUs (Electronic Control Units).

車両制御プログラムＰＲＯＧ１は、プロセッサ１５１によって実行されるコンピュータプログラムである。プロセッサ１５１が車両制御プログラムＰＲＯＧ１を実行することにより、制御装置１５０の機能が実現される。車両制御プログラムＰＲＯＧ１は、記憶装置１５２に格納される。あるいは、車両制御プログラムＰＲＯＧ１は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。 Vehicle control program PROG1 is a computer program executed by processor 151. The functions of the control device 150 are realized by the processor 151 executing the vehicle control program PROG1. Vehicle control program PROG1 is stored in storage device 152. Alternatively, the vehicle control program PROG1 may be recorded on a computer-readable recording medium.

２－２．運転環境情報
制御装置１５０は、センサ群１２０を用いて、車両１００の運転環境を示す運転環境情報ＥＮＶを取得する。運転環境情報ＥＮＶは、記憶装置１５２に格納される。 2-2. Driving Environment Information Control device 150 uses sensor group 120 to acquire driving environment information ENV indicating the driving environment of vehicle 100. The driving environment information ENV is stored in the storage device 152.

図３は、センサ群１２０と運転環境情報ＥＮＶの例を示すブロック図である。センサ群１２０は、認識センサ１２１、車両状態センサ１２４、位置センサ１２７、等を含んでいる。運転環境情報ＥＮＶは、周辺状況情報ＳＵＲ、車両状態情報ＳＴＡ、位置情報ＰＯＳ、等を含んでいる。 FIG. 3 is a block diagram showing an example of the sensor group 120 and driving environment information ENV. The sensor group 120 includes a recognition sensor 121, a vehicle condition sensor 124, a position sensor 127, and the like. The driving environment information ENV includes surrounding situation information SUR, vehicle status information STA, position information POS, and the like.

認識センサ１２１は、車両１００の周囲の状況を認識（検出）する。例えば、認識センサ１２１は、車両１００の周囲の状況を示す画像ＩＭＧを取得するカメラ１２２を含んでいる。認識センサ１２１は、ライダー（LIDAR： Laser Imaging Detection and Ranging）１２３を含んでいてもよい。認識センサ１２１は、レーダを含んでいてもよい。 Recognition sensor 121 recognizes (detects) the situation around vehicle 100 . For example, the recognition sensor 121 includes a camera 122 that acquires an image IMG showing the surrounding situation of the vehicle 100. The recognition sensor 121 may include a lidar (LIDAR: Laser Imaging Detection and Ranging) 123. Recognition sensor 121 may include radar.

周辺状況情報ＳＵＲは、認識センサ１２１による認識結果、すなわち、車両１００の周囲の状況を示す情報である。例えば、周辺状況情報ＳＵＲは、カメラ１２２によって得られる画像ＩＭＧを含んでいる。周辺状況情報ＳＵＲは、ライダーによって得られる点群情報ＰＣを含んでいてもよい。 The surrounding situation information SUR is information indicating the recognition result by the recognition sensor 121, that is, the situation around the vehicle 100. For example, the surrounding situation information SUR includes an image IMG obtained by the camera 122. The surrounding situation information SUR may include point cloud information PC obtained by the rider.

周辺状況情報ＳＵＲは、車両１００の周囲の物体に関する物体情報を含んでいてもよい。車両１００の周囲の物体としては、歩行者、他車両（先行車両、駐車車両、等）、白線、信号、標識、路側構造物、等が例示される。物体情報は、車両１００に対する物体の相対位置及び相対速度を示す。例えば、カメラ１２２によって得られた画像ＩＭＧを解析することによって、物体を識別し、その物体の相対位置を算出することができる。また、ライダー１２３によって得られた点群情報ＰＣに基づいて、物体を識別し、その物体の相対位置と相対速度を取得することもできる。 Surrounding situation information SUR may include object information regarding objects around vehicle 100. Examples of objects around the vehicle 100 include pedestrians, other vehicles (preceding vehicles, parked vehicles, etc.), white lines, traffic lights, signs, roadside structures, and the like. The object information indicates the relative position and relative speed of the object with respect to the vehicle 100. For example, by analyzing the image IMG obtained by the camera 122, it is possible to identify an object and calculate the relative position of the object. Further, based on the point group information PC obtained by the lidar 123, it is also possible to identify an object and obtain the relative position and velocity of the object.

車両状態センサ１２４は、車両１００の状態を検出する。車両状態情報ＳＴＡは、車両状態センサ１２４によって検出される車両１００の状態を示す。 Vehicle condition sensor 124 detects the condition of vehicle 100. Vehicle status information STA indicates the status of vehicle 100 detected by vehicle status sensor 124.

車両状態センサ１２４は、転舵角センサ１２５を含んでいる。転舵角センサ１２５は、車両１００の車輪の実転舵角δａを検出する。例えば、転舵角センサ１２５は、転舵アクチュエータ１３５（転舵モータ）の回転角を検出する回転角センサを含んでいる。転舵モータの回転角が実転舵角δａに相当する。他の例として、ピニオン角が実転舵角δａとして用いられてもよい。車両状態センサ１２４は、転舵アクチュエータ１３５を駆動する転舵電流を検出する電流センサを含んでいてもよい。転舵電流も実転舵角δａに関連する。 Vehicle condition sensor 124 includes a steering angle sensor 125. The steering angle sensor 125 detects the actual steering angle δa of the wheels of the vehicle 100. For example, the steering angle sensor 125 includes a rotation angle sensor that detects the rotation angle of the steering actuator 135 (steering motor). The rotation angle of the steering motor corresponds to the actual steering angle δa. As another example, the pinion angle may be used as the actual turning angle δa. Vehicle condition sensor 124 may include a current sensor that detects a steering current that drives steering actuator 135 . The steering current is also related to the actual steering angle δa.

また、車両状態センサ１２４は、速度センサ１２６を含んでいる。速度センサ１２６は、車両１００の車速Ｖを検出する。その他、車両状態センサ１２４は、ヨーレートセンサ、加速度センサ、等を含んでいてもよい。 Vehicle condition sensor 124 also includes a speed sensor 126. Speed sensor 126 detects vehicle speed V of vehicle 100. In addition, the vehicle condition sensor 124 may include a yaw rate sensor, an acceleration sensor, and the like.

位置センサ１２７は、車両１００の位置及び方位を検出する。例えば、位置センサ１２７は、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）を含んでいる。位置情報ＰＯＳは、位置センサ１２７により得られる車両１００の位置及び方位を示す。地図情報と周辺状況情報ＳＵＲ（物体情報）を用いた自己位置推定処理（Localization）により、高精度な位置情報ＰＯＳが取得されてもよい。 Position sensor 127 detects the position and orientation of vehicle 100. For example, the position sensor 127 includes GNSS (Global Navigation Satellite System). The position information POS indicates the position and orientation of the vehicle 100 obtained by the position sensor 127. Highly accurate position information POS may be acquired through self-position estimation processing (localization) using map information and surrounding situation information SUR (object information).

２－３．車両走行制御
制御装置１５０は、車両１００の走行を制御する車両走行制御を実行する。車両走行制御は、転舵制御、駆動制御、及び制動制御を含む。制御装置１５０は、走行装置１３０を制御することによって車両走行制御を実行する。具体的には、制御装置１５０は、転舵装置を制御することによって転舵制御を実行する。また、制御装置１５０は、駆動装置を制御することによって加速制御を実行する。また、制御装置１５０は、制動装置を制御することによって減速制御を実行する。 2-3. Vehicle Travel Control The control device 150 executes vehicle travel control to control the travel of the vehicle 100. Vehicle running control includes steering control, drive control, and braking control. Control device 150 executes vehicle travel control by controlling travel device 130. Specifically, the control device 150 executes steering control by controlling a steering device. Further, the control device 150 executes acceleration control by controlling the drive device. Further, the control device 150 executes deceleration control by controlling the braking device.

制御装置１５０は、運転環境情報ＥＮＶに基づいて自動運転制御を行ってもよい。より詳細には、制御装置１５０は、運転環境情報ＥＮＶに基づいて、車両１００の走行プランを生成する。走行プランとしては、現在の走行車線を維持する、車線変更を行う、右左折を行う、障害物を回避する、等が例示される。更に、制御装置１５０は、運転環境情報ＥＮＶに基づいて、車両１００が走行プランに従って走行するために必要な目標トラジェクトリを生成する。目標トラジェクトリは、目標位置及び目標速度を含んでいる。そして、制御装置１５０は、車両１００が目標トラジェクトリに追従するように車両走行制御を行う。 The control device 150 may perform automatic driving control based on the driving environment information ENV. More specifically, control device 150 generates a driving plan for vehicle 100 based on driving environment information ENV. Examples of the driving plan include maintaining the current driving lane, changing lanes, turning left or right, and avoiding obstacles. Further, control device 150 generates a target trajectory necessary for vehicle 100 to travel according to the travel plan based on driving environment information ENV. The target trajectory includes a target position and a target velocity. Then, the control device 150 performs vehicle travel control so that the vehicle 100 follows the target trajectory.

２－４．遠隔操作に関連する処理
車両１００の遠隔操作が行われる場合、制御装置１５０は、通信装置１１０を介して遠隔オペレータ端末２００と通信を行う。 2-4. Processing Related to Remote Control When remotely controlling the vehicle 100, the control device 150 communicates with the remote operator terminal 200 via the communication device 110.

制御装置１５０は、車両情報ＶＣＬを遠隔オペレータ端末２００に送信する。車両情報ＶＣＬは、遠隔オペレータＯによる遠隔操作に必要な情報であり、上述の運転環境情報ＥＮＶの少なくとも一部を含んでいる。例えば、車両情報ＶＣＬは、カメラ１２２によって得られる画像ＩＭＧを含んでいる。車両情報ＶＣＬは、点群情報ＰＣや物体情報等の周辺状況情報ＳＵＲを含んでいてもよい。車両情報ＶＣＬは、車両状態情報ＳＴＡを含んでいてもよい。車両情報ＶＣＬは、位置情報ＰＯＳを含んでいてもよい。 Control device 150 transmits vehicle information VCL to remote operator terminal 200. The vehicle information VCL is information necessary for remote operation by the remote operator O, and includes at least a part of the driving environment information ENV described above. For example, the vehicle information VCL includes an image IMG obtained by the camera 122. The vehicle information VCL may include surrounding situation information SUR such as point cloud information PC and object information. Vehicle information VCL may include vehicle status information STA. Vehicle information VCL may include position information POS.

また、制御装置１５０は、遠隔操作情報ＯＰＥを遠隔オペレータ端末２００から受信する。遠隔操作情報ＯＰＥは、遠隔オペレータＯによる遠隔操作に関する情報である。例えば、遠隔操作情報ＯＰＥは、遠隔オペレータＯによる操作量を含む。制御装置１５０は、受信した遠隔操作情報ＯＰＥに従って車両走行制御を行う。 Further, the control device 150 receives remote operation information OPE from the remote operator terminal 200. The remote operation information OPE is information regarding remote operation by the remote operator O. For example, the remote operation information OPE includes the amount of operation by the remote operator O. Control device 150 performs vehicle travel control according to the received remote operation information OPE.

３．遠隔オペレータ端末の例
図４は、本実施の形態に係る遠隔オペレータ端末２００の構成例を示すブロック図である。遠隔オペレータ端末２００は、通信装置２１０、表示装置２２０、遠隔操作部材２３０、反力アクチュエータ２４０、及び制御装置２５０を含んでいる。 3. Example of Remote Operator Terminal FIG. 4 is a block diagram showing a configuration example of remote operator terminal 200 according to the present embodiment. The remote operator terminal 200 includes a communication device 210, a display device 220, a remote control member 230, a reaction force actuator 240, and a control device 250.

通信装置２１０は、車両１００及び管理装置３００と通信を行う。 Communication device 210 communicates with vehicle 100 and management device 300.

表示装置２２０は、各種情報を表示することにより、各種情報を遠隔オペレータＯに提示する。 The display device 220 presents various information to the remote operator O by displaying various information.

遠隔操作部材２３０は、遠隔オペレータＯが車両１００を遠隔操作する際に操作する部材である。遠隔操作部材２３０は、ハンドル２３５（ステアリングホイール）、アクセルペダル、ブレーキペダル、方向指示器、等を含んでいる。 The remote control member 230 is a member operated by the remote operator O when remotely controlling the vehicle 100. The remote control member 230 includes a handle 235 (steering wheel), an accelerator pedal, a brake pedal, a direction indicator, and the like.

操作量センサ２３７は、遠隔操作部材２３０の操作量を検出する。例えば、操作量センサ２３７は、ハンドル２３５の操舵角であるハンドル角θｓを検出する操舵角センサを含んでいる。操作量センサ２３７は、操舵トルクを検出する操舵トルクセンサを含んでいてもよい。また、操作量センサ２３７は、アクセルペダルやブレーキペダルのストロークを検出するストロークセンサを含んでいる。 The operation amount sensor 237 detects the operation amount of the remote control member 230. For example, the operation amount sensor 237 includes a steering angle sensor that detects a steering wheel angle θs that is a steering angle of the steering wheel 235. The operation amount sensor 237 may include a steering torque sensor that detects steering torque. Further, the operation amount sensor 237 includes a stroke sensor that detects the stroke of an accelerator pedal or a brake pedal.

反力アクチュエータ２４０は、ハンドル２３５に操舵反力を付与する。例えば、反力アクチュエータ２４０は、反力モータである。反力モータのロータは、減速機を介してハンドル２３５に連結されている。反力モータの回転により、ハンドル２３５に操舵反力を付与することができる。反力アクチュエータ２４０の動作は、制御装置２５０によって制御される。 Reaction force actuator 240 applies a steering reaction force to handle 235 . For example, reaction actuator 240 is a reaction motor. The rotor of the reaction motor is connected to the handle 235 via a reduction gear. By rotating the reaction force motor, a steering reaction force can be applied to the handle 235. The operation of reaction actuator 240 is controlled by controller 250.

制御装置２５０は、遠隔オペレータ端末２００を制御する。制御装置２５０は、１又は複数のプロセッサ２５１（以下、単にプロセッサ２５１と呼ぶ）と１又は複数の記憶装置２５２（以下、単に記憶装置２５２と呼ぶ）を含んでいる。プロセッサ２５１は、各種処理を実行する。例えば、プロセッサ２５１は、ＣＰＵを含んでいる。記憶装置２５２は、プロセッサ２５１による処理に必要な各種情報を格納する。記憶装置２５２としては、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、ＨＤＤ、ＳＳＤ、等が例示される。 Control device 250 controls remote operator terminal 200. The control device 250 includes one or more processors 251 (hereinafter simply referred to as processors 251) and one or more storage devices 252 (hereinafter simply referred to as storage devices 252). Processor 251 executes various processes. For example, processor 251 includes a CPU. The storage device 252 stores various information necessary for processing by the processor 251. Examples of the storage device 252 include volatile memory, nonvolatile memory, HDD, SSD, and the like.

遠隔操作プログラムＰＲＯＧ２は、プロセッサ２５１によって実行されるコンピュータプログラムである。プロセッサ２５１が遠隔操作プログラムＰＲＯＧ２を実行することにより、制御装置２５０の機能が実現される。遠隔操作プログラムＰＲＯＧ２は、記憶装置２５２に格納される。あるいは、遠隔操作プログラムＰＲＯＧ２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。遠隔操作プログラムＰＲＯＧ２は、ネットワーク経由で提供されてもよい。 The remote control program PROG2 is a computer program executed by the processor 251. The functions of the control device 250 are realized by the processor 251 executing the remote control program PROG2. The remote control program PROG2 is stored in the storage device 252. Alternatively, the remote control program PROG2 may be recorded on a computer-readable recording medium. The remote control program PROG2 may be provided via a network.

制御装置２５０は、通信装置２１０を介して、車両１００と通信を行う。制御装置２５０は、車両１００から送信される車両情報ＶＣＬを受信する。制御装置２５０は、画像ＩＭＧを含む車両情報ＶＣＬを表示装置２２０に表示することによって、車両情報ＶＣＬを遠隔オペレータＯに提示する。遠隔オペレータＯは、表示装置２２０に表示される車両情報ＶＣＬに基づいて、車両１００の状態や周囲の状況を認識することができる。 Control device 250 communicates with vehicle 100 via communication device 210. Control device 250 receives vehicle information VCL transmitted from vehicle 100. The control device 250 presents the vehicle information VCL including the image IMG to the remote operator O by displaying the vehicle information VCL on the display device 220. The remote operator O can recognize the state of the vehicle 100 and the surrounding situation based on the vehicle information VCL displayed on the display device 220.

遠隔オペレータＯは、遠隔操作部材２３０を操作する。遠隔操作部材２３０の操作量は、操作量センサ２３７によって検出される。制御装置２５０は、遠隔操作部材２３０の操作量を反映した遠隔操作情報ＯＰＥを生成する。例えば、遠隔操作情報ＯＰＥは、ハンドル２３５のハンドル角θｓを含んでいてもよい。ハンドル角θｓは、遠隔オペレータＯによるハンドル２３５の操作量に相当する。遠隔操作情報ＯＰＥは、操舵トルクを含んでいてもよい。遠隔操作情報ＯＰＥは、アクセルペダルやブレーキペダルのストローク量を含んでいてもよい。制御装置２５０は、遠隔操作情報ＯＰＥを通信装置２１０を介して車両１００に送信する。 Remote operator O operates remote control member 230. The operation amount of the remote control member 230 is detected by the operation amount sensor 237. The control device 250 generates remote operation information OPE that reflects the amount of operation of the remote operation member 230. For example, the remote operation information OPE may include the handle angle θs of the handle 235. The handle angle θs corresponds to the amount of operation of the handle 235 by the remote operator O. The remote operation information OPE may include steering torque. The remote operation information OPE may include the stroke amount of an accelerator pedal or a brake pedal. Control device 250 transmits remote operation information OPE to vehicle 100 via communication device 210.

更に、制御装置２５０は、反力アクチュエータ２４０を制御して、ハンドル２３５に操舵反力を付与する。ハンドル２３５を操作する遠隔オペレータＯは、ハンドル２３５に付与される操舵反力を感じる。 Further, the control device 250 controls the reaction force actuator 240 to apply a steering reaction force to the handle 235. The remote operator O who operates the handle 235 feels the steering reaction force applied to the handle 235.

４．操舵反力制御
以下、本実施の形態に係る遠隔操作システム１による操舵反力制御について更に詳しく説明する。遠隔操作システム１は、操舵反力制御を通して、遠隔オペレータＯによる遠隔操作を支援していると言える。 4. Steering Reaction Force Control Steering reaction force control by the remote control system 1 according to the present embodiment will be described in more detail below. It can be said that the remote control system 1 supports remote control by the remote operator O through steering reaction force control.

図５は、本実施の形態に係る操舵反力制御の概要を説明するためのブロック図である。遠隔操作システム１は、「反力制御量算出部４００」を含んでいる。反力制御量算出部４００は、反力アクチュエータ２４０を制御するための「反力制御量ＣＯＮ」を算出する。反力制御量ＣＯＮとしては、反力アクチュエータ２４０の目標トルク、目標駆動電流、等が例示される。反力アクチュエータ２４０は、反力制御量ＣＯＮに従って制御され、反力制御量ＣＯＮに応じた操舵反力をハンドル２３５に付与する。 FIG. 5 is a block diagram for explaining an overview of steering reaction force control according to the present embodiment. The remote control system 1 includes a "reaction force control amount calculation section 400." The reaction force control amount calculation unit 400 calculates a “reaction force control amount CON” for controlling the reaction force actuator 240. Examples of the reaction force control amount CON include a target torque of the reaction force actuator 240, a target drive current, and the like. The reaction force actuator 240 is controlled according to the reaction force control amount CON, and applies a steering reaction force to the steering wheel 235 according to the reaction force control amount CON.

尚、反力制御量算出部４００は、遠隔操作システム１の構成要素のいずれによって実現されてもよい。車両１００、遠隔オペレータ端末２００、及び管理装置３００は、互いに通信可能であり、反力制御量ＣＯＮの算出に必要な情報をやり取りできるからである。 Note that the reaction force control amount calculation unit 400 may be realized by any of the components of the remote control system 1. This is because the vehicle 100, the remote operator terminal 200, and the management device 300 can communicate with each other and can exchange information necessary for calculating the reaction force control amount CON.

例えば、反力制御量算出部４００は、遠隔オペレータ端末２００に含まれている。 For example, the reaction force control amount calculation section 400 is included in the remote operator terminal 200.

他の例として、反力制御量算出部４００は、車両１００に含まれていてもよい。その場合、遠隔オペレータ端末２００は、車両１００側の反力制御量算出部４００によって算出される反力制御量ＣＯＮを通信を介して受け取る。 As another example, the reaction force control amount calculation unit 400 may be included in the vehicle 100. In that case, the remote operator terminal 200 receives the reaction force control amount CON calculated by the reaction force control amount calculation unit 400 on the vehicle 100 side via communication.

更に他の例として、反力制御量算出部４００の機能は、車両１００と遠隔オペレータ端末２００に分散されていてもよい。つまり、車両１００と遠隔オペレータ端末２００との協働により反力制御量算出部４００が実現されてもよい。 As yet another example, the function of the reaction force control amount calculation unit 400 may be distributed between the vehicle 100 and the remote operator terminal 200. In other words, the reaction force control amount calculation section 400 may be realized by cooperation between the vehicle 100 and the remote operator terminal 200.

更に他の例として、反力制御量算出部４００の少なくとも一部が管理装置３００に含まれていもよい。 As yet another example, at least a portion of the reaction force control amount calculation unit 400 may be included in the management device 300.

一般化すれば、反力制御量算出部４００は、遠隔操作システム１に含まれる１又は複数のプロセッサと１又は複数の記憶装置により実現される。 Generally speaking, the reaction force control amount calculation unit 400 is realized by one or more processors and one or more storage devices included in the remote control system 1.

４－１．比較例
図６は、反力制御量算出部４００の比較例を示すブロック図である。反力制御量算出部４００は、第１パラメータ取得部４１０、基本制御量算出部４４０Ａ、ダンピング制御量算出部４５０、及び加算部４６０を含んでいる。 4-1. Comparative Example FIG. 6 is a block diagram showing a comparative example of the reaction force control amount calculation section 400. The reaction force control amount calculation section 400 includes a first parameter acquisition section 410, a basic control amount calculation section 440A, a damping control amount calculation section 450, and an addition section 460.

第１パラメータ取得部４１０は、車両１００の実転舵角δａに相当する「第１パラメータＰ１」を取得する。例えば、第１パラメータＰ１は、車両１００の実転舵角δａである。他の例として、第１パラメータＰ１は、車両１００の転舵アクチュエータ１３５を駆動する転舵電流であってもよい。第１パラメータ取得部４１０は、車両情報ＶＣＬから第１パラメータＰ１を取得することができる。 The first parameter acquisition unit 410 acquires a “first parameter P1” corresponding to the actual turning angle δa of the vehicle 100. For example, the first parameter P1 is the actual turning angle δa of the vehicle 100. As another example, the first parameter P1 may be a steering current that drives the steering actuator 135 of the vehicle 100. The first parameter acquisition unit 410 can acquire the first parameter P1 from the vehicle information VCL.

基本制御量算出部４４０Ａは、基本的な操舵反力成分を生成するための基本制御量ＣＯＮ－Ｂを算出する。例えば、基本的な操舵反力成分は、車輪にかかるセルフアライニングトルクに相当するばね成分を含む。基本制御量算出部４４０Ａは、車両１００の実転舵角δａに関連する第１パラメータＰ１に基づいて、基本制御量ＣＯＮ－Ｂを算出する。例えば、実転舵角δａが増加するにつれて、基本制御量ＣＯＮ－Ｂは大きくなる。基本制御量算出部４４０Ａは、車速Ｖも考慮して、第１パラメータＰ１と車速Ｖに基づいて基本制御量ＣＯＮ－Ｂを算出してもよい。 The basic control amount calculation unit 440A calculates a basic control amount CON-B for generating a basic steering reaction force component. For example, the basic steering reaction force component includes a spring component corresponding to self-aligning torque applied to the wheels. The basic control amount calculation unit 440A calculates the basic control amount CON-B based on the first parameter P1 related to the actual turning angle δa of the vehicle 100. For example, as the actual steering angle δa increases, the basic control amount CON-B increases. The basic control amount calculation unit 440A may calculate the basic control amount CON-B based on the first parameter P1 and the vehicle speed V, also taking into consideration the vehicle speed V.

ダンピング制御量算出部４５０は、遠隔操作情報ＯＰＥに含まれるハンドル角θｓを取得する。そして、ダンピング制御量算出部４５０は、ハンドル２３５の操舵速度（ｄθｓ／ｄｔ）に応じたダンピング成分を生成するためのダンピング制御量ＣＯＮ－Ｄを算出する。 The damping control amount calculation unit 450 acquires the steering wheel angle θs included in the remote operation information OPE. Then, the damping control amount calculation unit 450 calculates a damping control amount CON-D for generating a damping component according to the steering speed (dθs/dt) of the steering wheel 235.

ばね成分やダンピング成分以外の操舵反力成分が生成されてもよい。 Steering reaction force components other than the spring component and the damping component may be generated.

加算部４６０は、基本制御量ＣＯＮ－Ｂ、ダンピング制御量ＣＯＮ－Ｄ等を加算することによって、最終的な反力制御量ＣＯＮを算出する。 The adding unit 460 calculates the final reaction force control amount CON by adding the basic control amount CON-B, the damping control amount CON-D, etc.

４－２．課題
上述の比較例に係る操舵反力制御により、遠隔オペレータＯは、車両１００の実際の走行に即した操舵フィーリングを得ることができる。但し、車両１００が凹凸路面を走行する場合、その路面の凹凸によりハンドル２３５がとられ、遠隔オペレータＯが操舵操作を安定的に行いづらくなるおそれがある。遠隔オペレータＯによる操舵操作が不安定になると、遠隔操作の対象である車両１００の走行も不安定になるおそれがある。 4-2. Problem By the steering reaction force control according to the above-described comparative example, the remote operator O can obtain a steering feeling that corresponds to the actual running of the vehicle 100. However, when the vehicle 100 travels on an uneven road surface, the unevenness of the road surface may cause the steering wheel 235 to be turned off, making it difficult for the remote operator O to stably perform the steering operation. If the steering operation by the remote operator O becomes unstable, there is a possibility that the running of the vehicle 100 that is the object of remote control may also become unstable.

特に、遠隔操作の場合、車両１００と遠隔オペレータ端末２００との間に通信遅延が存在する。通信遅延の存在により、遠隔オペレータＯによる車両１００の遠隔操作はぎこちなくなる可能性がある。そのような状況において、路面凹凸という“外乱”によって遠隔オペレータＯの遠隔操作が更に乱されるといった事態は回避することが望ましい。 In particular, in the case of remote control, there is a communication delay between vehicle 100 and remote operator terminal 200. Due to the presence of communication delays, remote control of vehicle 100 by remote operator O may be clumsy. In such a situation, it is desirable to avoid a situation in which the remote operation of the remote operator O is further disturbed by the "disturbance" of the unevenness of the road surface.

そこで、本実施の形態は、遠隔オペレータＯによる車両１００の遠隔操作（操舵操作）の安定性を確保することができる技術を提案する。遠隔オペレータＯによる遠隔操作の安定性を確保することにより、遠隔操作の対象である車両１００の走行安定性を確保することもできる。 Therefore, the present embodiment proposes a technique that can ensure the stability of the remote operation (steering operation) of the vehicle 100 by the remote operator O. By ensuring the stability of the remote control by the remote operator O, it is also possible to ensure the running stability of the vehicle 100 that is the object of the remote control.

４－３．路面状態を考慮した操舵反力制御
図７は、本実施の形態に係る反力制御量算出部４００の構成例を示すブロック図である。反力制御量算出部４００は、第１パラメータ取得部４１０、第２パラメータ取得部４２０、路面状態判定部４３０、基本制御量算出部４４０、ダンピング制御量算出部４５０、及び加算部４６０を含んでいる。ダンピング制御量算出部４５０及び加算部４６０は、上述の比較例の場合と同様である。 4-3. Steering Reaction Force Control Considering Road Surface Conditions FIG. 7 is a block diagram showing a configuration example of the reaction force control amount calculation unit 400 according to the present embodiment. The reaction force control amount calculation section 400 includes a first parameter acquisition section 410, a second parameter acquisition section 420, a road surface condition determination section 430, a basic control amount calculation section 440, a damping control amount calculation section 450, and an addition section 460. There is. The damping control amount calculation section 450 and the addition section 460 are the same as in the case of the above-mentioned comparative example.

第１パラメータ取得部４１０は、上述の比較例の場合と同様である。すなわち、第１パラメータ取得部４１０は、車両１００の実転舵角δａに相当する「第１パラメータＰ１」を取得する。例えば、第１パラメータＰ１は、車両１００の実転舵角δａである。他の例として、第１パラメータＰ１は、車両１００の転舵アクチュエータ１３５を駆動する転舵電流であってもよい。第１パラメータ取得部４１０は、車両情報ＶＣＬから第１パラメータＰ１を取得することができる。 The first parameter acquisition unit 410 is the same as in the comparative example described above. That is, the first parameter acquisition unit 410 acquires the “first parameter P1” corresponding to the actual turning angle δa of the vehicle 100. For example, the first parameter P1 is the actual turning angle δa of the vehicle 100. As another example, the first parameter P1 may be a steering current that drives the steering actuator 135 of the vehicle 100. The first parameter acquisition unit 410 can acquire the first parameter P1 from the vehicle information VCL.

第２パラメータ取得部４２０は、遠隔オペレータＯによるハンドル２３５の操作量に依存する「第２パラメータＰ２」を取得する。例えば、第２パラメータＰ２は、車両１００の目標転舵角δｔである。第２パラメータ取得部４２０は、遠隔操作情報ＯＰＥからハンドル角θｓを取得し、ハンドル角θｓに基づいて目標転舵角δｔを算出する。ハンドル角θｓが増加するにつれて、目標転舵角δｔも増加する。第２パラメータ取得部４２０は、車速Ｖも考慮して、ハンドル角θｓと車速Ｖに基づいて目標転舵角δｔを算出してもよい。他の例として、第２パラメータＰ２は、ハンドル角θｓであってもよい。このように、第２パラメータＰ２は、遠隔オペレータＯによるハンドル２３５の操作量に依存する。但し、第２パラメータＰ２は、上記の第１パラメータＰ１には依存しない。つまり、第２パラメータＰ２は、実転舵角δａには依存しない。 The second parameter acquisition unit 420 acquires a “second parameter P2” that depends on the amount of operation of the handle 235 by the remote operator O. For example, the second parameter P2 is the target turning angle δt of the vehicle 100. The second parameter acquisition unit 420 acquires the steering wheel angle θs from the remote operation information OPE, and calculates the target turning angle δt based on the steering wheel angle θs. As the steering wheel angle θs increases, the target turning angle δt also increases. The second parameter acquisition unit 420 may calculate the target steering angle δt based on the steering wheel angle θs and the vehicle speed V, also taking into consideration the vehicle speed V. As another example, the second parameter P2 may be the steering wheel angle θs. In this way, the second parameter P2 depends on the amount of operation of the handle 235 by the remote operator O. However, the second parameter P2 does not depend on the first parameter P1. That is, the second parameter P2 does not depend on the actual turning angle δa.

路面状態判定部４３０は、車両１００の前方の路面状態が一定条件を満たすか否かを判定する。本実施の形態では、路面状態として「路面粗さ（road surface roughness）」を考える。路面粗さＲは、路面の凹凸度合いと言うこともできる。路面粗さＲが高いほど、その路面の凹凸度合いは高い。路面状態判定部４３０は、車両１００の前方の路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ以上であるか否かを判定する。つまり、路面状態判定部４３０は、車両１００の前方の路面が凹凸路面であるか否かを判定する。 Road surface condition determining section 430 determines whether the road surface condition in front of vehicle 100 satisfies a certain condition. In this embodiment, "road surface roughness" is considered as the road surface condition. The road surface roughness R can also be referred to as the degree of unevenness of the road surface. The higher the road surface roughness R, the higher the degree of unevenness of the road surface. Road surface condition determination section 430 determines whether road surface roughness R in front of vehicle 100 is greater than or equal to threshold value Rth. That is, road surface condition determining section 430 determines whether the road surface in front of vehicle 100 is uneven.

図８は、路面状態判定処理を説明するための概念図である。上述の通り、車両１００には、車両１００の周囲の状況を認識する認識センサ１２１が搭載されている。周辺状況情報ＳＵＲは、認識センサ１２１による認識結果を示す。路面状態判定部４３０は、周辺状況情報ＳＵＲに基づいて、車両１００の前方の所定範囲における路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ以上であるか否かを判定する。 FIG. 8 is a conceptual diagram for explaining the road surface condition determination process. As described above, the vehicle 100 is equipped with the recognition sensor 121 that recognizes the surrounding situation of the vehicle 100. The surrounding situation information SUR indicates the recognition result by the recognition sensor 121. Road surface condition determination section 430 determines whether road surface roughness R in a predetermined range in front of vehicle 100 is greater than or equal to threshold value Rth, based on surrounding situation information SUR.

例えば、周辺状況情報ＳＵＲは、カメラ１２２に得られる画像ＩＭＧを含んでいる。路面状態判定部４３０は、画像ＩＭＧを分析することによって、車両１００の前方の所定範囲における路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ以上であるか否かを判定する。例えば、様々なシーンにおける画像ＩＭＧと路面粗さＲとの組み合わせを示す多量の学習データが用意され、その学習データを用いた機械学習によって画像認識ＡＩ（Artificial Intelligence）が予め用意される。画像認識ＡＩは、画像ＩＭＧを入力し、その画像ＩＭＧに含まれる路面の路面粗さＲを出力する。あるいは、画像認識ＡＩは、画像ＩＭＧを入力し、路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ以上であるか否かを示す情報を出力してもよい。路面状態判定部４３０は、画像認識ＡＩを利用して、車両１００の前方の路面粗さＲを推定することができる。あるいは、路面状態判定部４３０は、画像認識ＡＩを利用して、車両１００の前方の路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ以上であるか否かを判定することができる。 For example, the surrounding situation information SUR includes an image IMG obtained by the camera 122. Road surface condition determination section 430 determines whether road surface roughness R in a predetermined range in front of vehicle 100 is greater than or equal to threshold value Rth by analyzing image IMG. For example, a large amount of learning data showing combinations of images IMG and road surface roughness R in various scenes is prepared, and image recognition AI (Artificial Intelligence) is prepared in advance by machine learning using the learning data. The image recognition AI inputs the image IMG and outputs the road surface roughness R of the road surface included in the image IMG. Alternatively, the image recognition AI may input the image IMG and output information indicating whether the road surface roughness R is equal to or greater than the threshold value Rth. The road surface condition determination unit 430 can estimate the road surface roughness R in front of the vehicle 100 using image recognition AI. Alternatively, the road surface condition determination unit 430 can determine whether the road surface roughness R in front of the vehicle 100 is equal to or greater than the threshold value Rth using image recognition AI.

他の例として、周辺状況情報ＳＵＲは、ライダー１２３によって得られる点群情報ＰＣを含んでいる。点群情報ＰＣは、車両１００に対する各計測点の相対位置（方向、相対距離）を含んでいる。よって、点群情報ＰＣから、点群の高さ分布を取得することができる。路面状態判定部４３０は、点群情報ＰＣで示される点群から、車両１００の前方の所定範囲における路面を表す路面点群を抽出する。続いて、路面状態判定部４３０は、路面点群の点群情報ＰＣに基づいて、路面点群の高さ分布を取得する。そして、路面状態判定部４３０は、路面点群の高さ分布の分散に基づいて、車両１００の前方の路面粗さＲを算出する。路面点群の高さ分布の分散が大きくなるにつれて、路面粗さＲは大きくなる。路面状態判定部４３０は、このようにして算出された路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ以上であるか否かを判定する。 As another example, the surrounding situation information SUR includes point cloud information PC obtained by the lidar 123. Point cloud information PC includes the relative position (direction, relative distance) of each measurement point with respect to vehicle 100. Therefore, the height distribution of the point cloud can be obtained from the point cloud information PC. Road surface condition determination section 430 extracts a road surface point group representing a road surface in a predetermined range in front of vehicle 100 from the point group indicated by point group information PC. Subsequently, the road surface condition determination unit 430 obtains the height distribution of the road surface point group based on the point group information PC of the road surface point group. The road surface condition determination unit 430 then calculates the road surface roughness R in front of the vehicle 100 based on the variance of the height distribution of the road surface point group. As the variance of the height distribution of the road surface point group increases, the road surface roughness R increases. The road surface condition determination unit 430 determines whether the road surface roughness R calculated in this manner is equal to or greater than the threshold value Rth.

路面状態判定部４３０は、路面状態情報ＲＳを出力する。路面状態情報ＲＳは、車両１００の前方の路面粗さＲを含む。路面状態情報ＲＳは、車両１００の前方の路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ以上であるかを示す路面状態フラグを含んでいてもよい。 Road surface condition determination section 430 outputs road surface condition information RS. Road surface condition information RS includes road surface roughness R in front of vehicle 100. The road surface condition information RS may include a road surface condition flag indicating whether the road surface roughness R in front of the vehicle 100 is greater than or equal to a threshold value Rth.

基本制御量算出部４４０は、基本的な操舵反力成分を生成するための基本制御量ＣＯＮ－Ｂを算出する。例えば、基本的な操舵反力成分は、車輪にかかるセルフアライニングトルクに相当するばね成分を含む。基本制御量算出部４４０は、第１パラメータＰ１、第２パラメータＰ２、及び路面状態情報ＲＳを受け取る。そして、基本制御量算出部４４０は、路面状態情報ＲＳに応じて、第１パラメータＰ１と第２パラメータＰ２の一方を用いて基本制御量ＣＯＮ－Ｂを算出する。 The basic control amount calculation unit 440 calculates a basic control amount CON-B for generating a basic steering reaction force component. For example, the basic steering reaction force component includes a spring component corresponding to self-aligning torque applied to the wheels. The basic control amount calculation unit 440 receives the first parameter P1, the second parameter P2, and the road surface state information RS. Then, the basic control amount calculation unit 440 calculates the basic control amount CON-B using one of the first parameter P1 and the second parameter P2 according to the road surface state information RS.

図９は、基本制御量算出部４４０の構成例を示すブロック図である。基本制御量算出部４４０は、セレクタ４４１と制御量算出部４４２を含んでいる。 FIG. 9 is a block diagram showing a configuration example of the basic control amount calculation section 440. The basic control amount calculation section 440 includes a selector 441 and a control amount calculation section 442.

セレクタ４４１は、第１パラメータＰ１、第２パラメータＰ２、及び路面状態情報ＲＳを受け取る。車両１００の前方の路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ未満である場合、セレクタ４４１は、第１パラメータＰ１を選択パラメータＰＳとして選択する。一方、車両１００の前方の路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ以上である場合、セレクタ４４１は、第２パラメータＰ２を選択パラメータＰＳとして選択する。 The selector 441 receives the first parameter P1, the second parameter P2, and the road surface condition information RS. When the road surface roughness R in front of the vehicle 100 is less than the threshold value Rth, the selector 441 selects the first parameter P1 as the selection parameter PS. On the other hand, when the road surface roughness R in front of the vehicle 100 is equal to or greater than the threshold value Rth, the selector 441 selects the second parameter P2 as the selection parameter PS.

制御量算出部４４２は、選択パラメータＰＳに基づいて、基本制御量ＣＯＮ－Ｂを算出する。制御量算出部４４２は、車速Ｖも考慮して、選択パラメータＰＳと車速Ｖに基づいて基本制御量ＣＯＮ－Ｂを算出してもよい。 The control amount calculation unit 442 calculates the basic control amount CON-B based on the selection parameter PS. The control amount calculation unit 442 may calculate the basic control amount CON-B based on the selection parameter PS and the vehicle speed V, also taking into consideration the vehicle speed V.

このように、基本制御量算出部４４０は、車両１００の前方の路面粗さＲを考慮して基本制御量ＣＯＮ－Ｂを算出する。具体的には、車両１００の前方の路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ未満である場合、基本制御量算出部４４０は、車両１００の実転舵角δａに相当する第１パラメータＰ１に基づいて、基本制御量ＣＯＮ－Ｂを算出する。これにより、遠隔オペレータＯは、車両１００の実際の走行に即した操舵フィーリングを得ることができる。 In this manner, the basic control amount calculation unit 440 calculates the basic control amount CON-B in consideration of the road surface roughness R in front of the vehicle 100. Specifically, when the road surface roughness R in front of the vehicle 100 is less than the threshold value Rth, the basic control amount calculation unit 440 calculates the basic control amount based on the first parameter P1 corresponding to the actual turning angle δa of the vehicle 100. Calculate the control amount CON-B. Thereby, the remote operator O can obtain a steering feeling that matches the actual running of the vehicle 100.

一方、車両１００の前方の路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ以上である場合、基本制御量算出部４４０は、第１パラメータＰ１を用いることなく、第２パラメータＰ２に基づいて基本制御量ＣＯＮ－Ｂを算出する。実転舵角δａに相当する第１パラメータＰ１は路面凹凸（外乱）の影響を受けるが、第１パラメータＰ１に依存しない第２パラメータＰ２は路面凹凸（外乱）の影響を受けない。そのような第２パラメータＰ２に基づいて基本制御量ＣＯＮ－Ｂが算出されるため、ハンドル２３５に付与される操舵反力に対する路面凹凸（外乱）の影響がなくなる。その結果、車両１００が凹凸路面を走行する状況において、ハンドル２３５が取られることが抑制され、遠隔オペレータＯによる遠隔操作（操舵操作）の安定性が確保される。遠隔オペレータＯによる遠隔操作の安定性が確保されるため、車両１００の走行安定性も確保される。 On the other hand, when the road surface roughness R in front of the vehicle 100 is equal to or greater than the threshold value Rth, the basic control amount calculation unit 440 calculates the basic control amount CON-B based on the second parameter P2 without using the first parameter P1. calculate. The first parameter P1 corresponding to the actual steering angle δa is affected by road surface irregularities (disturbances), but the second parameter P2, which does not depend on the first parameter P1, is not affected by road surface irregularities (disturbances). Since the basic control amount CON-B is calculated based on such second parameter P2, the influence of road surface unevenness (disturbance) on the steering reaction force applied to the steering wheel 235 is eliminated. As a result, when the vehicle 100 travels on an uneven road surface, the steering wheel 235 is prevented from being removed, and the stability of the remote operation (steering operation) by the remote operator O is ensured. Since the stability of the remote operation by the remote operator O is ensured, the running stability of the vehicle 100 is also ensured.

４－４．処理フロー
図１０は、本実施の形態に係る遠隔操作システム１による操舵反力制御に関連する処理を要約的に示すフローチャートである。 4-4. Processing Flow FIG. 10 is a flowchart summarizing processing related to steering reaction force control by the remote control system 1 according to the present embodiment.

ステップＳ１０において、遠隔操作システム１は、車両１００の実転舵角δａに相当する第１パラメータＰ１を取得する。 In step S10, the remote control system 1 acquires a first parameter P1 corresponding to the actual steering angle δa of the vehicle 100.

ステップＳ２０において、遠隔操作システム１は、遠隔オペレータＯによるハンドル２３５の操作量に依存する第２パラメータＰ２を取得する。第２パラメータＰ２は、第１パラメータＰ１には依存しない。つまり、第２パラメータＰ２は、実転舵角δａには依存しない。 In step S20, the remote control system 1 obtains a second parameter P2 that depends on the amount of operation of the handle 235 by the remote operator O. The second parameter P2 does not depend on the first parameter P1. That is, the second parameter P2 does not depend on the actual turning angle δa.

ステップＳ３０において、遠隔操作システム１は、車両１００に搭載された認識センサ１２１による認識結果に基づいて、車両１００の前方の路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ未満であるか否かを判定する。路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ未満である場合（ステップＳ３０；Ｙｅｓ）、処理は、ステップＳ４０に進む。一方、路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ以上である場合（ステップＳ３０；Ｎｏ）、処理は、ステップＳ５０に進む。 In step S30, the remote control system 1 determines whether the road surface roughness R in front of the vehicle 100 is less than the threshold value Rth, based on the recognition result by the recognition sensor 121 mounted on the vehicle 100. If the road surface roughness R is less than the threshold value Rth (step S30; Yes), the process proceeds to step S40. On the other hand, if the road surface roughness R is equal to or greater than the threshold value Rth (step S30; No), the process proceeds to step S50.

ステップＳ４０において、遠隔操作システム１は、「第１モード」で操舵反力制御を行う。第１モードでは、遠隔操作システム１は、少なくとも第１パラメータＰ１に基づいて反力制御量ＣＯＮを算出する。そして、遠隔操作システム１は、反力制御量ＣＯＮに応じた操舵反力をハンドル２３５に付与する。 In step S40, the remote control system 1 performs steering reaction force control in the "first mode". In the first mode, the remote control system 1 calculates the reaction force control amount CON based on at least the first parameter P1. Then, the remote control system 1 applies a steering reaction force to the steering wheel 235 according to the reaction force control amount CON.

ステップＳ５０において、遠隔操作システム１は、「第２モード」で操舵反力制御を行う。第２モードでは、遠隔操作システム１は、第１パラメータＰ１を用いることなく、第２パラメータＰ２に基づいて反力制御量ＣＯＮを算出する。そして、遠隔操作システム１は、反力制御量ＣＯＮに応じた操舵反力をハンドル２３５に付与する。 In step S50, the remote control system 1 performs steering reaction force control in the "second mode". In the second mode, the remote control system 1 calculates the reaction force control amount CON based on the second parameter P2 without using the first parameter P1. Then, the remote control system 1 applies a steering reaction force to the steering wheel 235 according to the reaction force control amount CON.

４－５．効果
以上に説明されたように、本実施の形態によれば、車両１００の前方の路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ以上である場合、第１パラメータＰ１を用いることなく、第２パラメータＰ２に基づいて反力制御量ＣＯＮが算出される。そして、その反力制御量ＣＯＮに応じた操舵反力がハンドル２３５に付与される。実転舵角δａに相当する第１パラメータＰ１は路面凹凸（外乱）の影響を受けるが、第１パラメータＰ１に依存しない第２パラメータＰ２は路面凹凸（外乱）の影響を受けない。そのような第２パラメータＰ２に基づいて反力制御量ＣＯＮが算出されるため、ハンドル２３５に付与される操舵反力に対する路面凹凸（外乱）の影響がなくなる。その結果、車両１００が凹凸路面を走行する状況において、ハンドル２３５が取られることが抑制され、遠隔オペレータＯによる遠隔操作（操舵操作）の安定性が確保される。遠隔オペレータＯによる遠隔操作の安定性が確保されるため、車両１００の走行安定性も確保される。 4-5. Effects As explained above, according to the present embodiment, when the road surface roughness R in front of the vehicle 100 is equal to or greater than the threshold value Rth, the roughness is calculated based on the second parameter P2 without using the first parameter P1. A reaction force control amount CON is calculated. Then, a steering reaction force corresponding to the reaction force control amount CON is applied to the steering wheel 235. The first parameter P1 corresponding to the actual steering angle δa is affected by road surface irregularities (disturbances), but the second parameter P2, which does not depend on the first parameter P1, is not affected by road surface irregularities (disturbances). Since the reaction force control amount CON is calculated based on such second parameter P2, the influence of road surface unevenness (disturbance) on the steering reaction force applied to the steering wheel 235 is eliminated. As a result, when the vehicle 100 travels on an uneven road surface, the steering wheel 235 is prevented from being removed, and the stability of the remote operation (steering operation) by the remote operator O is ensured. Since the stability of the remote operation by the remote operator O is ensured, the running stability of the vehicle 100 is also ensured.

特に、遠隔操作の場合、車両１００と遠隔オペレータ端末２００との間に通信遅延が存在する。通信遅延の存在により、遠隔オペレータＯによる車両１００の遠隔操作はぎこちなくなる可能性がある。そのような状況において、路面凹凸という“外乱”によって遠隔オペレータＯの遠隔操作が更に乱されることが回避される。 In particular, in the case of remote control, there is a communication delay between vehicle 100 and remote operator terminal 200. Due to the presence of communication delays, remote control of vehicle 100 by remote operator O may be clumsy. In such a situation, the remote operation of the remote operator O is prevented from being further disturbed by the "disturbance" of the unevenness of the road surface.

また、本実施の形態では、車両１００の真下の路面粗さＲではなく、車両１００の前方の路面粗さＲが考慮される。これにより、路面凹凸（外乱）の影響が遠隔オペレータＯ側に伝わることをより確実に防止することが可能となる。 Furthermore, in this embodiment, the road surface roughness R in front of the vehicle 100 is taken into consideration instead of the road surface roughness R directly below the vehicle 100. This makes it possible to more reliably prevent the influence of road surface irregularities (disturbances) from being transmitted to the remote operator O side.

５．操舵反力制御の変形例
５－１．第１の変形例
図１１は、操舵反力制御の第１の変形例を説明するためのブロック図である。第１の変形例では、車両１００の車速Ｖに基づいて、第１パラメータＰ１（第１モード）と第２パラメータＰ２（第２モード）のいずれかが選択パラメータＰＳとして選択される。より詳細には、車速Ｖが速度閾値Ｖｔｈ未満である場合、第１パラメータＰ１（第１モード）が選択される。一方、車速Ｖが速度閾値Ｖｔｈ以上である場合、第２パラメータＰ２（第２モード）が選択される。 5. Modification of steering reaction force control 5-1. First Modified Example FIG. 11 is a block diagram for explaining a first modified example of steering reaction force control. In the first modification, either the first parameter P1 (first mode) or the second parameter P2 (second mode) is selected as the selection parameter PS based on the vehicle speed V of the vehicle 100. More specifically, when the vehicle speed V is less than the speed threshold Vth, the first parameter P1 (first mode) is selected. On the other hand, when the vehicle speed V is equal to or higher than the speed threshold Vth, the second parameter P2 (second mode) is selected.

例えば、高速走行時の横風も、操舵操作に影響を与える“外乱”となり得る。高速走行時に第２パラメータＰ２を選択することにより、そのような外乱が遠隔オペレータＯ側に伝わることを抑制することが可能となる。 For example, crosswinds during high-speed driving can also be a "disturbance" that affects steering operations. By selecting the second parameter P2 during high-speed travel, it is possible to suppress such disturbances from being transmitted to the remote operator O side.

５－２．第２の変形例
図１２は、操舵反力制御の第２の変形例を説明するためのブロック図である。第２の変形例では、路面粗さＲと車速Ｖの両方に基づいて、第１パラメータＰ１（第１モード）と第２パラメータＰ２（第２モード）のいずれかが選択パラメータＰＳとして選択される。 5-2. Second Modified Example FIG. 12 is a block diagram for explaining a second modified example of steering reaction force control. In the second modification, either the first parameter P1 (first mode) or the second parameter P2 (second mode) is selected as the selection parameter PS based on both the road surface roughness R and the vehicle speed V. .

図１３は、路面粗さＲと車速Ｖの組み合わせ毎の選択パラメータＰＳの例を示している。 FIG. 13 shows an example of the selection parameter PS for each combination of road surface roughness R and vehicle speed V.

第１速度閾値Ｖｔｈ１は、極低速走行と低速走行を区別するための閾値である。例えば、第１速度閾値Ｖｔｈ１は３．６ｋｍ／ｈである。車速Ｖが第１速度閾値Ｖｔｈ１未満である場合（Ｖ＜Ｖｔｈ１）、車両１００は極低速で走行していると判定される。第２速度閾値Ｖｔｈ２は、低速走行と中高速走行を区別するための閾値であり、第１速度閾値Ｖｔｈ１よりも高い。車速Ｖが第２速度閾値Ｖｔｈ２以上である場合（Ｖ≧Ｖｔｈ２）、車両１００は中高速で走行していると判定される。 The first speed threshold Vth1 is a threshold for distinguishing between extremely low speed driving and low speed driving. For example, the first speed threshold Vth1 is 3.6 km/h. When the vehicle speed V is less than the first speed threshold Vth1 (V<Vth1), it is determined that the vehicle 100 is traveling at an extremely low speed. The second speed threshold Vth2 is a threshold for distinguishing between low-speed driving and medium-high speed driving, and is higher than the first speed threshold Vth1. When the vehicle speed V is equal to or higher than the second speed threshold Vth2 (V≧Vth2), it is determined that the vehicle 100 is traveling at a medium-high speed.

まず、路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ以上である場合について考える。車両１００がオフロードを極低速で走行する場合、遠隔オペレータＯがオフロードの手応えを感じたいというニーズも考えられる。そこで、路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ以上であり、且つ、車速Ｖが第１速度閾値Ｖｔｈ１未満である場合（Ｒ≧Ｒｔｈ、Ｖ＜Ｖｔｈ１）、第１パラメータＰ１（第１モード）が選択される。これにより、遠隔オペレータＯは、オフロード等の凹凸路面の手応えを感じることができる。尚、極低速走行の場合、仮に車両１００の走行安定性が低下したとしても、直ぐに停車させることが可能である。 First, consider the case where the road surface roughness R is equal to or greater than the threshold value Rth. When the vehicle 100 travels off-road at extremely low speeds, there may be a need for the remote operator O to feel the response of the off-road. Therefore, when the road surface roughness R is greater than or equal to the threshold Rth and the vehicle speed V is less than the first speed threshold Vth1 (R≧Rth, V<Vth1), the first parameter P1 (first mode) is selected. . Thereby, the remote operator O can feel the response of an uneven road surface such as off-road. In addition, in the case of extremely low speed running, even if the running stability of the vehicle 100 deteriorates, it is possible to stop the vehicle immediately.

一方、路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ以上であり、且つ、車速Ｖが第１速度閾値Ｖｔｈ１以上である場合（Ｒ≧Ｒｔｈ、Ｖ≧Ｖｔｈ１）、第２パラメータＰ２（第２モード）が選択される。これは、上述のセクション４で説明した処理と同じである。車両１００が凹凸路面を走行する状況において、遠隔オペレータＯによる遠隔操作（操舵操作）の安定性が確保され、その結果、車両１００の走行安定性も確保される。 On the other hand, when the road surface roughness R is greater than or equal to the threshold Rth and the vehicle speed V is greater than or equal to the first speed threshold Vth1 (R≧Rth, V≧Vth1), the second parameter P2 (second mode) is selected. . This is the same process as described in Section 4 above. In a situation where the vehicle 100 runs on an uneven road surface, the stability of the remote operation (steering operation) by the remote operator O is ensured, and as a result, the running stability of the vehicle 100 is also ensured.

次に、路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ未満である場合について考える。路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ未満であり、且つ、車速Ｖが第２速度閾値Ｖｔｈ２未満である場合（Ｒ＜Ｒｔｈ、Ｖ＜Ｖｔｈ２）、第１パラメータＰ１（第１モード）が選択される。これにより、遠隔オペレータＯは、車両１００の実際の走行に即した操舵フィーリングを得ることができる。 Next, consider a case where the road surface roughness R is less than the threshold value Rth. When the road surface roughness R is less than the threshold value Rth and the vehicle speed V is less than the second speed threshold value Vth2 (R<Rth, V<Vth2), the first parameter P1 (first mode) is selected. Thereby, the remote operator O can obtain a steering feeling that matches the actual running of the vehicle 100.

一方、路面粗さＲが閾値Ｒｔｈ未満であり、且つ、車速Ｖが第２速度閾値Ｖｔｈ２以上である場合（Ｒ＜Ｒｔｈ、Ｖ≧Ｖｔｈ２）、第２パラメータＰ２（第２モード）が選択される。例えば、高速走行時の横風も、操舵操作に影響を与える“外乱”となり得る。高速走行時に第２パラメータＰ２を選択することにより、そのような外乱が遠隔オペレータＯ側に伝わることを抑制することが可能となる。 On the other hand, when the road surface roughness R is less than the threshold value Rth and the vehicle speed V is greater than or equal to the second speed threshold value Vth2 (R<Rth, V≧Vth2), the second parameter P2 (second mode) is selected. . For example, crosswinds during high-speed driving can also be a "disturbance" that affects steering operations. By selecting the second parameter P2 during high-speed travel, it is possible to suppress such disturbances from being transmitted to the remote operator O side.

１ 遠隔操作システム
１００ 車両
１２０ センサ群
１２１ 認識センサ
１３０ 走行装置
１３５ 転舵アクチュエータ
１５０ 制御装置
１５１ プロセッサ
１５２ 記憶装置
２００ 遠隔オペレータ端末
２３０ 遠隔操作部材
２３５ ハンドル
２４０ 反力アクチュエータ
２５０ 制御装置
２５１ プロセッサ
２５２ 記憶装置
３００ 管理装置
４００ 反力制御量算出部
４１０ 第１パラメータ取得部
４２０ 第２パラメータ取得部
４３０ 路面状態判定部
４４０ 基本制御量算出部
４５０ ダンピング制御量算出部
４６０ 加算部
Ｒ 路面粗さ
δａ 実転舵角
δｔ 目標転舵角
θｓ ハンドル角
ＣＯＮ 反力制御量
ＣＯＮ－Ｂ 基本制御量
ＣＯＮ－Ｄ ダンピング制御量
ＯＰＥ 遠隔操作情報
ＶＣＬ 車両情報 1 Remote control system 100 Vehicle 120 Sensor group 121 Recognition sensor 130 Travel device 135 Steering actuator 150 Control device 151 Processor 152 Storage device 200 Remote operator terminal 230 Remote control member 235 Handle 240 Reaction force actuator 250 Control device 251 Processor 252 Storage device 300 Management device 400 Reaction force control amount calculation section 410 First parameter acquisition section 420 Second parameter acquisition section 430 Road surface condition determination section 440 Basic control amount calculation section 450 Damping control amount calculation section 460 Addition section R Road surface roughness δa Actual steering angle δt Target steering angle θs Steering wheel angle CON Reaction force control amount CON-B Basic control amount CON-D Damping control amount OPE Remote control information VCL Vehicle information

Claims (10)

遠隔オペレータによる移動体の遠隔操作を支援する遠隔操作システムであって、
１又は複数のプロセッサを備え、
前記１又は複数のプロセッサは、
前記移動体の実転舵角に相当する第１パラメータを取得し、
前記遠隔オペレータによるハンドルの操作量に依存し、且つ、前記第１パラメータに依存しない第２パラメータを取得し、
前記移動体に搭載された認識センサによる認識結果に基づいて、前記移動体の前方の路面粗さが閾値以上であるか否かを判定し、
前記路面粗さが前記閾値以上である場合、あるいは、前記路面粗さが前記閾値以上であり且つ前記移動体の速度が第１速度閾値以上である場合、前記第１パラメータを用いることなく、前記第２パラメータに基づいて反力制御量を算出し、
前記反力制御量に応じた操舵反力を前記ハンドルに付与する
ように構成されている
遠隔操作システム。 A remote control system that supports remote control of a mobile object by a remote operator,
comprising one or more processors,
The one or more processors are:
obtaining a first parameter corresponding to an actual turning angle of the moving body;
obtaining a second parameter that depends on the amount of operation of the handle by the remote operator and does not depend on the first parameter;
Determining whether road surface roughness in front of the moving body is equal to or greater than a threshold value based on a recognition result by a recognition sensor mounted on the moving body;
If the road surface roughness is greater than or equal to the threshold value, or if the road surface roughness is greater than or equal to the threshold value and the speed of the moving object is greater than or equal to the first speed threshold value, the first parameter is not used. Calculating the reaction force control amount based on the second parameter,
A remote control system configured to apply a steering reaction force to the steering wheel according to the reaction force control amount. 請求項１に記載の遠隔操作システムであって、
前記１又は複数のプロセッサは、
前記路面粗さが前記閾値以上である場合、前記第１パラメータを用いることなく、前記第２パラメータに基づいて前記反力制御量を算出する
ように構成されている
遠隔操作システム。 The remote control system according to claim 1,
The one or more processors are:
The remote control system is configured to calculate the reaction force control amount based on the second parameter without using the first parameter when the road surface roughness is equal to or greater than the threshold value. 請求項２に記載の遠隔操作システムであって、
前記１又は複数のプロセッサは、更に、
前記路面粗さが前記閾値未満である場合、少なくとも前記第１パラメータに基づいて前記反力制御量を算出する
ように構成されている
遠隔操作システム。 The remote control system according to claim 2,
The one or more processors further include:
The remote control system is configured to calculate the reaction force control amount based on at least the first parameter when the road surface roughness is less than the threshold value. 請求項１に記載の遠隔操作システムであって、
前記１又は複数のプロセッサは、
前記路面粗さが前記閾値以上であり、且つ、前記速度が前記第１速度閾値以上である場合、前記第１パラメータを用いることなく、前記第２パラメータに基づいて前記反力制御量を算出する
ように構成されている
遠隔操作システム。 The remote control system according to claim 1,
The one or more processors are:
When the road surface roughness is equal to or greater than the threshold value and the speed is equal to or greater than the first speed threshold value, the reaction force control amount is calculated based on the second parameter without using the first parameter. A remote control system configured as follows. 請求項４に記載の遠隔操作システムであって、
前記１又は複数のプロセッサは、更に、
前記路面粗さが前記閾値以上であり、且つ、前記速度が前記第１速度閾値未満である場合、少なくとも前記第１パラメータに基づいて前記反力制御量を算出する
ように構成されている
遠隔操作システム。 The remote control system according to claim 4,
The one or more processors further include:
If the road surface roughness is greater than or equal to the threshold value and the speed is less than the first speed threshold value, the reaction force control amount is calculated based on at least the first parameter. system. 請求項４に記載の遠隔操作システムであって、
前記１又は複数のプロセッサは、更に、
前記路面粗さが前記閾値未満であり、且つ、前記速度が第２速度閾値以上である場合、前記第１パラメータを用いることなく、前記第２パラメータに基づいて前記反力制御量を算出する
ように構成されている
遠隔操作システム。 The remote control system according to claim 4,
The one or more processors further include:
When the road surface roughness is less than the threshold value and the speed is equal to or higher than the second speed threshold value, the reaction force control amount is calculated based on the second parameter without using the first parameter. A remote control system consisting of: 請求項６に記載の遠隔操作システムであって、
前記１又は複数のプロセッサは、更に、
前記路面粗さが前記閾値未満であり、且つ、前記速度が前記第２速度閾値未満である場合、少なくとも前記第１パラメータに基づいて前記反力制御量を算出する
ように構成されている
遠隔操作システム。 The remote control system according to claim 6,
The one or more processors further include:
When the road surface roughness is less than the threshold value and the speed is less than the second speed threshold value, the reaction force control amount is calculated based on at least the first parameter. system. 請求項１乃至７のいずれか一項に記載の遠隔操作システムであって、
前記認識センサは、前記移動体の周囲の状況を示す画像を取得するカメラを含み、
前記１又は複数のプロセッサは、前記画像を分析することによって、前記移動体の前方の前記路面粗さが前記閾値以上であるか否かを判定する
遠隔操作システム。 The remote control system according to any one of claims 1 to 7,
The recognition sensor includes a camera that acquires an image showing the surrounding situation of the moving body,
The one or more processors determine whether or not the road surface roughness in front of the mobile object is equal to or greater than the threshold value by analyzing the image. 請求項１乃至７のいずれか一項に記載の遠隔操作システムであって、
前記認識センサは、前記移動体の周囲の点群を取得するライダーを含み、
前記１又は複数のプロセッサは、前記移動体の前方の路面の前記点群の高さ分布に基づいて、前記移動体の前方の前記路面粗さを算出する
遠隔操作システム。 The remote control system according to any one of claims 1 to 7,
The recognition sensor includes a lidar that acquires a point cloud around the moving object,
The one or more processors calculate the road surface roughness in front of the moving body based on the height distribution of the point group on the road surface in front of the moving body. 遠隔オペレータによる移動体の遠隔操作を支援する遠隔操作支援方法であって、
前記移動体の実転舵角に相当する第１パラメータを取得することと、
前記遠隔オペレータによるハンドルの操作量に依存し、且つ、前記第１パラメータに依存しない第２パラメータを取得することと、
前記移動体に搭載された認識センサによる認識結果に基づいて、前記移動体の前方の路面粗さが閾値以上であるか否かを判定することと、
前記路面粗さが前記閾値以上である場合、あるいは、前記路面粗さが前記閾値以上であり且つ前記移動体の速度が第１速度閾値以上である場合、前記第１パラメータを用いることなく、前記第２パラメータに基づいて反力制御量を算出することと、
前記反力制御量に応じた操舵反力を前記ハンドルに付与することと
を含む
遠隔操作支援方法。 A remote operation support method for supporting remote operation of a mobile object by a remote operator,
obtaining a first parameter corresponding to an actual turning angle of the moving body;
obtaining a second parameter that depends on the amount of operation of the handle by the remote operator and does not depend on the first parameter;
Determining whether road surface roughness in front of the moving body is equal to or greater than a threshold based on a recognition result by a recognition sensor mounted on the moving body;
If the road surface roughness is greater than or equal to the threshold value, or if the road surface roughness is greater than or equal to the threshold value and the speed of the moving object is greater than or equal to the first speed threshold value, the first parameter is not used. Calculating a reaction force control amount based on the second parameter;
A remote operation support method comprising: applying a steering reaction force to the steering wheel according to the reaction force control amount.

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