JP5301448B2 - 車両周辺の解析方法 - Google Patents

Description

本発明は、車両周辺の解析方法、特に、連続して車両周辺の詳細な地図を時間経過と共に構築することを可能にする方法に関する。

これまでに例えば、レーダあるいはレーザ測距システムを用いた車両周辺の検出や、検出された物体のおおよその位置を、衛星利用測位システム（ＧＰＳ）や慣性航法システム（ＩＮＳ）などの測位システムを用いて決定することが提案されている。将来、車両に同一または類似のルートを走らせる場合、それらの物体を再び検出する可能性があり、この種の測定が繰り返されることで、物体の位置をより正確に決定できる可能性がある。これが実行されれば、これらの物体を将来に検出することによって、ＧＰＳやＩＮＳ単独で達成されるより高いレベルの精度で、車両自体の位置を決定可能と考えられる。

このようなシステムには、運転手が制御する車両（一般的な車）のためのユーティリティと、例えば支援用や産業用の移動ロボットなどの、自動または半自動制御の車両のためのユーティリティとの、両方がある。後者のケースでは、システムは、車両の走行や制御を支援するために使用可能である。

本発明は、このタイプの車両位置測定システムを改善して提供することを目的とする。

したがって、本発明の１つの側面によれば、車両周辺の解析方法は、以下の工程を含む。すなわち、車両周辺の物体に関するデータを収集し、そのデータを解析して車両周辺の空きスペース領域を決定し、空きスペース領域の少なくとも一部を示す１つ以上のシグネチャを作成し、そして後の検索用にシグネチャを保存する。本方法は、１つ以上のシグネチャを作成する工程には、空きスペース領域の少なくとも一部を描く１つ以上の基本形状を作成する工程が含まれることを特徴とする。

好ましくは、１つ以上の基本形状を作成する工程は、ある形状をある位置から拡大し、その形状の周囲が、検出された物体に到達するまで拡大を行う工程を含む。

便宜的に、本方法はさらに以下の工程を含む。すなわち、上記の形状の周囲が、検出された物体に到達すると、１つ以上の他の形状を定義し、それら他の形状を、検出された物体を回避する方向に拡大する工程を含む。

好ましくは、初期の形状は、車両の位置に実質的に関連する位置から拡大されるように定義し、上記の２つの工程は、車両周辺の利用可能な空きスペースが実質的にすべて占められるまで繰り返す。

好ましくは、上記の形状は円弧であり、その円弧の拡大はその弦周辺に生じさせる。

便宜的に、検出された物体は、その物体が移動中であると判定されたならば、無視してよい。

有利には、検出された物体は、その物体の形状が、所定の形状に実質的に一致するならば、無視してよい。

好ましくは、検出された物体は、その物体を含む検出された計測点の数が所定の閾値を下回っているならば、無視してよい。

便宜的に、同一のスペース領域が複数回解析される場合において、検出された物体は、その物体が毎回検出されないならば、無視してよい。

シグネチャは、１つ以上の基本形状からなることが好ましい。

シグネチャは、２つの基本形状間の関係式からなることが好ましい。

便宜的に、シグネチャは、さらに決定される２つの基本形状の関係式からなる。

有利には、シグネチャの保存工程は、測位システムから決定された位置と組み合わせてシグネチャを保存する工程を含む。

好ましくは、本方法は、新しく検出されたシグネチャを、その新しく検出されたシグネチャと同一または類似の位置に関連付けられた保存されたシグネチャと比較する工程を含み、これによって、その保存されたシグネチャに関して、車両の位置を決定する。

便宜的に、本方法は、同一のまたは類似の位置に関連付けられた複数のシグネチャを保存する工程を含み、これによって、シグネチャの精度を向上させる。

有利には、本方法はさらに、測位システムに関連して車両の位置を修正する工程を含み、この修正は、１つ以上の新しく検出されたシグネチャと、１つ以上の保存されたシグネチャとの間の１つ以上の一致に基づく。

好ましくは、本方法はさらに、以前は何もないスペースと判断されていた場所で物体が検出された場合に出力信号を作成する工程を含む。

便宜的に、出力信号は衝突回避信号であり、これによって、物体との衝突を回避するよう試みる車両の衝突回避システムを作動させる。

便宜的に、出力信号は警報信号であり、これによって警報が生成される。

シグネチャは、ボロノイ図に変換されることが好ましい。

本発明の他の側面によれば、車両のためのコースをプロットする方法を提供し、本方法は、上記に基づいて車両周辺を解析する工程、あるいは、上記のように収集されたデータを受信する工程と、保存されたシグネチャに基づいて車両のためのコースをプロットする工程とを含む。

便宜的に、本方法は、複数個のさらに決定される基本形状の各々の中央を通過するか、あるいは近傍を通過する、車両のためのコースをプロットする工程を含む。

本発明の他の側面によれば、物体の検出装置と、位置決定装置と、請求項に記載の各工程を実行可能な演算装置と、そのようにして生成されたシグネチャを保存するメモリと、を含む車両を提供する。

好ましくは、車両は、運転者によって制御される車両である。

あるいは、車両は、自動制御または半自動制御の車両である。

本発明の他の側面によれば、コンピュータプログラムを提供し、これは、コンピュータ上で実行されると、上記のすべての工程を実行するよう構成されたコンピュータプログラムコードを含む。

本発明の他の側面によれば、コンピュータで読み取り可能な媒体として実装された、上記のコンピュータプログラムを提供する。

本発明がより容易に理解されるよう、本発明の実施形態を、添付図面に示す例を用いて、以下、説明する。

円弧１を示す図である。 円弧１が計測点２にぶつかる図である。 それぞれの円弧が弦の周辺に拡張される図である。 それぞれの円弧が弦の周辺に拡張される図である。 シグネチャの７つのパラメータを説明する図である。 自動制御車両によって検出された経路と障害物を説明する図である。

本発明の実施形態の車両が有する車両の位置測定システムは、レーダあるいはレーザ測距システムなどの物体検出装置（例えば立体視や超音波などの他の手法を用いてもよい）を備え、ＧＰＳやＩＮＳなどの位置検出システムを備える。車両走行中に、物体検出装置は、車両に近接した物体までの距離と方向とが検出可能であり、測位システムは、地表における車両の位置の測定結果（±１００ｍ以上の誤差を含む）を提供する。

車両は処理装置を含み、これは物体検出装置と位置検出装置から出力される信号を受信可能であり、後の検索用にデータをメモリに保存する。

本発明の好適な実施形態では、物体検出装置で短時間（例えば、運転者によって制御される車両のために１００ミリ秒以内で、ただしこれは車両の速度に依存し、例えば自動の車イスでは２５０ミリ秒以上でも十分である）に集められた信号は変換され、車両の現在位置周辺で検出された物体のスナップショットとして提供される。そしてこのスナップショットは、処理装置で解析され、車両の周辺の空きスペース領域を代表する１つ以上のシグネチャに到達する。これらのシグネチャは、処理装置によって決定され、測位システムによって決定されたスペース内の位置と関連付けてメモリに保存される。

その後に、１つ以上のシグネチャの有する保存された位置の近傍に車両が位置すると測位システムが判定した場合、それらシグネチャをメモリから検索し、現時点で物体検出システムが検出する空きスペース領域に関連するシグネチャと比較可能である。上述のように、かかる処理によれば、車両周辺の地図構築の精度をより高めることが可能であり、車両位置決定の精度を著しく高めることが可能である。

車両が特定のルートに沿って繰り返し走行すると、特定の領域が空きスペースとして出現することもあれば、そうでないこともある。そのような領域は、一般的には、時々１つ以上の物体を含むこととなる空のエリアに該当する。かかるエリアの一般的な例としては、時々車両が駐車される駐車場である。他の例としては、別の車線（空の場合もあれば渋滞している場合もある）や横断歩道（誰もいない場合もあれば道路を横断する歩行者がいる場合もある）が含まれる。好適な実施形態では、このようなエリアを空としてシグネチャに保存し、これを初期状態とする。これにより、常置されている事物に関する、より正確な地図を構築することができる。

以下シグネチャの作成方法の一例を説明する。車両の周辺のスナップショットが物体検出システムによって捕捉されると、検出された「地図」にアルゴリズムを適用してシグネチャを得る。最初の工程として、特定の形状が繰り返し拡大され、地図上の車両の位置周辺に表される。以下の例では円や円弧を用いて説明するが、他の形状を使用してもよく、例えば球（３次元解析用）あるいは八角形その他の適合した基本形状、あるいは複雑形状を用いてもよい。

上記の形状は、車両位置周辺で拡張され、形状のエッジが計測点のクラスタにぶつかるまで拡張される。計測点のクラスタは、全体として、車両近くに検出された物体と一致する。円の場合、円の半径が拡張され、円の円周のいずれかの部分が計測点にぶつかるまで、拡張される。図１ａで説明されるように、円弧１は、車両位置を通過する弦の周辺で、初期の半径から最終的な半径まで拡張され、図１ｂに示した計測点２にぶつかる。ここで拡張は停止し、２つの他の円弧５、６が拡張され、１つは計測点２の左へ、１つは計測点２の右へと拡張される。それぞれの円弧は、検出された計測点２と、車両位置を通過する初期の弦の左端点または右端点とを接続する線で定義された弦の周辺に拡張される。これらは図１ｃと図１ｄに示す通りである。検出された計測点２が新しい円弧５、６の拡大と干渉しないことが分かる。図１ｄに示すように、それぞれ新しい円弧５、６はさらなる計測点３、４にぶつかるまで拡張される。

この処理は、新しく拡張される各々の円弧へ継続される。各々の拡張工程では、円弧の特定の拡張方向の最大サイズが計算される。計測点にぶつからない場合、拡張は最大サイズに達したときに停止し、この円弧の最大サイズは車両サイズと物体検出装置に依存する。一般的な自動車での円弧の最大サイズは３０ｍ前後である。この円弧の拡張と***工程は継続し、物体検出システムによって検出された地図における利用可能な空きスペースのすべてが円弧で占められるまで継続される。この円弧拡張アルゴリズムは所定サイズより小さな弦あるいは半径では行われない。この所定サイズも車両サイズに依存し、一般的な車両の所定サイズは１〜２ｍ前後である。継続される拡張において所定サイズより小さい弦あるいは半径が必要になると、その特定の方向への拡張は中断される。拡張は以下の場合にも中断される。すなわち、処理によって「ループ」が描かれ、すでに検討された地点へ戻ってしまったと判定された場合である。この判定は、周辺の地図上の計測点が２回以上利用されているインデックスまたは座標と同じか否かを検討するものである。

好適な実施形態では追加基準を設けてよく、この追加基準によって効果的に計測点を除外することが可能であり、あたかもこれらの計測点が存在しないかのように、拡張と***の工程を継続することが可能である。これら除外対象には、移動中と見える計測点を含めてよく、これらは得てして、自転車乗り、歩行者または他の車両などである。クラスタの計測点数が非常に少ない場合も除外対象としてよい。以前の機会には検出されなかったにも拘らず検出された物体も除外対象としてよく、これらは得てして固定されていない物体であり、駐車された車両や道路上の障害物などが該当する。また所定の形状を有し、可動物体として分類可能な物体も、除外対象としてよい。メディアンフィルタなどの確率的基準を用いて、一定の物体を除外してもよい。

物体検出装置によって検出された地図に対して、多数の基本形状が決定され、これらはそれぞれ、最大に拡張した円弧（すなわち円弧の外周に計測点がぶつかるまで拡張した円弧）に相当する。基本形状（連続する基本形状が好ましい）間の関係はシグネチャとして計算され、これは地図中の空きスペースを表す。これらシグネチャは、上述のように、測位システムによって提供される関連した位置とともに、メモリに保存される。他の実施形態では、各々のシグネチャは、１つ以上の基本形状を単純に含んでよい。

上述のように、保存された位置の近傍に車両があるとき、それらのシグネチャを検索し、現在検出されているデータと比較可能である。保存されたシグネチャは、他の検出された事物の位置基準としても使用可能であり、これら事物は、様々なタイプの交差点、交通標識、車線、交通量その他の案内板などである。例えば、ある交差点が上述の方法を使用して解析され、後に再び当該交差点に接近したとき、保存されたシグネチャは、他の既に保存されている情報と、新たに検出された当該交差点に関連する情報とに、関連付けることが可能である。これにより車両の正確な配置が可能であり、また、物体が異常な動作をしていないか否かの判断を支援する。異常な動作とは、特定の車線で車両が予想外の方向に移動するような動作を指す。

この方法の有利性は、車両周辺の空きスペースを表すシグネチャを、比較的少ないデータ量で効率的に保存可能なことである。一例として、上述のシグネチャは、円弧の基本形状と弦との関係式を含み、図２に示すように、７つのパラメータのみを使用する。

この場合、シグネチャの定義は、弦のベクトルと、２つの円弧を接続するベクトルとの角度に基づく。弦の長さと円弧の半径もこの定義に含まれる。シグネチャ自身は次のように表される。
signature＝{ｒ_１，ｒ_２，ｃ_１，ｃ_２，γ_１，γ_２，ｄ}

ｒ_１とｒ_２は２つの円の半径であり、ｃ_１とｃ_２は２つの円の弦の長さであり、γ_１とγ_２はシグネチャの軸に対する弦の角度であり、ｄは長さである。

図２に示すように、第１の円弧の弦の端点はｚ_１とｚ_３であり、第２の円弧の弦の端点は、ｚ_４とｚ_６である。したがって、弦の長さは、以下のように定義される。
ｃ_１＝｜ｚ_１−ｚ_３｜
ｃ_２＝｜ｚ_４−ｚ_６｜

シグネチャに与えられる構造は、その基点（ｚ_１＋ｚ_３）／２を有する。シグネチャの長さｄは円弧の弦の中点の間の距離で表される。すなわちｚ_ｄ＝（ｚ_４＋ｚ_６）−（ｚ_１＋ｚ_３），ｄ＝｜ｚ_ｄ｜である。

シグネチャのＸ軸に対する弦の角度は、以下の通りである。

新たに検出されたシグネチャは、事前に保存された参照シグネチャに対して、マハラノビス距離によって対応させることが可能である。Ｘ _Ｓ を、７つのシグネチャのパラメータを有するベクトルとする。
X_Ｓ＝[ｒ_１ｒ_２ｃ_１ｃ_２γ_１γ_２ｄ]

計測されたシグネチャ特性を有するベクトルをＺ _Ｓ とし、シグネチャｎの既知の特性をＸ _Ｓ （ｎ）とする。イノベーション共分散Ｓ _Ｓ （ｎ）は、次式、すなわちＳ（ｎ）＝Ｅ[Ｘ _Ｓ （ｎ）Ｘ _Ｓ （ｎ）^Ｔ]＋Ｅ[Ｚ _Ｓ Ｚ _Ｓ ^Ｔ]で計算される。

マハラノビス距離ν_ｓｉｇ＝（Ｚ _Ｓ −Ｘ _Ｓ （ｎ））^ＴＳ _Ｓ （ｎ）^−１（Ｚ _Ｓ −Ｘ _Ｓ （ｎ））はχ^２分布であり、これは、生じるノイズが正規分布すると仮定されているからである。距離変数ν_ｓｉｇ（ｎ）は無次元であり、変数間の相互作用に対して補償を行う。最も高い確率を有する候補ν_ｓｉｇ（ｎ）が選択され、テーブルがチェックされ、その候補が重要であるか否かを決定する。このテストは７自由度を有し、これは各々のシグネチャのパラメータ数と等しい。所定数の自由度が与えられた関数χ^２の信頼水準は、統計テーブルで決定可能である。

当然ながら、本発明は、上述のようなシグネチャの使用方法に限定されるものではなく、車両周辺の空きスペース領域を表すシグネチャは、いかなる適切な方法で生成してもよい。

当業者に知られているように、収集されたシグネチャは、ボロノイ図に変換可能である。したがって、統計的手法を用いて、計算されたボロノイツリーの精度を予測可能である。その際、カルマンフィルタなどの手法を用いた予測、追跡、推定を適用することも可能である。とりわけ拡張カルマンフィルタ法が好適である。これらの統計的手法が適用されて、変化を検出し、誤った結果を隔離し、誤ったセンサの読み値を検出する。

上述の従来の方法では、検出された物体に対応する各々の計測点は個別に保存する必要があり、常に大量の位置を保存することとなり、メモリ空間を大幅に消費してしまう。また、物体はそれらの形状に応じて頻繁に分類され、これによって必要な保存スペースが増加してしまう。したがって、保存された計測点を検索し、新たに検出されたデータと比較する必要がある場合に、必要な処理量は大きくなり、システム全体として、コストの増加と処理速度の低下が生じる。

それに対して、空きスペースを表すシグネチャの保存は、上述のように、非常に効率的である。例えば、広範囲のスペースを表すシグネチャであっても、わずか７つのパラメータのみで保存可能である。物体の形状や性質、およびエッジは保存する必要がなく、代わりに空きスペースの形状が保存される。

本方法は他の利点も有する。すなわち、空きスペースによって、事実上、車両が利用可能な障害物のない通行領域が定義されることである。これは、自動あるいは半自動車両をナビゲーションする際に利用可能である。上述のシグネチャを用いる方法は、かかる車両の制御とナビゲーションという特定の用途に用いることが可能である。弦の中点ｃ_１、ｃ_２を接続する長さｄのラインは、車両が移動可能な障害物のない経路を表す。したがって、スペースにコースをプロットすると、車両は、１つの弦の中点から次の弦の中点へと続いてゆくこれらのラインに沿って、進行可能である。また、このように続いてゆく車両のコースは、利用可能な空きスペースのほぼ中央をたどる。したがって、車両が他の物体と衝突する可能性が最小限に抑えられる。ただし、円弧の弦の近傍の領域を除いて、車両のコースは、上述のラインを厳密にたどる必要はない。一般に、計測されたすべての円弧を保存することは効率的でないと考えられ、好適な実施形態では、軌道上に分岐点（円弧の周辺が計測点にぶつかった位置）を生じる円弧であって、分岐点から発生する２つ以上の弦が所定長より長い円弧だけを保存する。この所定長は、一般的な自動車の車両サイズでは例えば１０ｍ以上としてよく、車椅子などの小型の車両の場合は３．５ｍ前後としてよい。

他の実施形態では、シグネチャを形成する２つの円弧の間のいくつかの円弧を保存可能であり、これらはシグネチャの一部として保存してもよいし、空きスペース内のナビゲーションを支援する補足情報として保存してもよい。

本発明の好適な実施形態では、拡張された円弧が計測点にぶつかり、左右に拡張された円弧に分割される際、最長の弦を有する拡張された円弧は、車両のコースをプロットする際、可能な限り広いスペースを活用するように続く。図３に、障害物８の間にこのようにプロットされた自動制御車両用のコース７を示す。

本方法は、運転者に制御される車両にも応用可能である。例えば車両を自動駐車モードにセットし、本方法を車両の一時的な制御に使用して、行いにくい後ろ向きでの駐車操作や、照明レベルの低さや他の物体を原因とする視界不良状態での駐車操作に、本方法を利用可能である。

自動制御あるいは半自動制御の車両において、従前に空きスペースと判定された領域から物体が検出されると、警報を発生させ、あるいはオペレータに通知することができる。

様々な車両（運転手が操作するもの、自動あるいは半自動のもの）は、直接に、または中央サーバを介して、あるいはネットワークを通じて、検出されたシグネチャを共有可能であると想定される。このように、任意の車両によって集められたデータは、他の任意の車両でも使用可能であり、各々の車両で保存された情報は、より高い精度と利便性があるものとなる。多数の自動または半自動の車両による位置情報の共有は、周囲に効率よく進路をプロットできると期待され、衝突の可能性を最小化あるいは排除することができる。

物体の検出に上述の方法を実行する場合、所定の高さより下にある物体は除外することが考えられる。これは、車両が難なくそのような物体を通過可能と予想されるためである。通常の道路走行車両の場合、０．２ｍ付近の高さより低い位置の物体は除外される。

本発明の実施形態によれば、効果的で計算上効率的な方法によって車両周辺に車両を配置し、これは多くの分野で有用である。

Claims (23)

1. 車両の近傍の物体に関するデータを収集し、
   前記データを解析して前記車両の周辺の空きスペース領域を決定し、
   前記空きスペース領域の少なくとも一部を示す１つ以上のシグネチャを作成し、
   後の検索用に前記シグネチャを保存する車両周辺の解析方法において、
   前記１つ以上のシグネチャを作成する工程には、前記空きスペース領域の少なくとも一部を描く１つ以上の基本形状を作成する工程が含まれ、
   前記基本形状は、円弧の形状を拡大して作成され、該円弧の拡大はその円弧の端点同士を接続する弦周辺に生じさせ、
   前記シグネチャは、前記円弧の基本形状と前記弦との関係式を含み、該シグネチャの定義は、前記弦のベクトルと２つの円弧を接続するベクトルとの角度に基づくことを特徴とする車両周辺の解析方法。
2. 請求項１に記載の方法において、前記１つ以上の基本形状を作成する工程は、前記形状をある位置から拡大し、該形状の周囲が、検出された物体に到達するまで該拡大を行う工程を含むことを特徴とする方法。
3. 請求項２に記載の方法において、さらに、前記形状の周囲が、検出された物体に到達すると、１つ以上の他の形状を定義し、前記他の形状を、該検出された物体を回避する方向に拡大する工程を含むことを特徴とする方法。
4. 請求項１から３のいずれか１項に記載の方法において、初期の形状は、前記車両の位置に実質的に関連する位置から拡張されるように定義し、請求項２および３の２つの工程を、前記車両周辺の利用可能な空きスペースが実質的にすべて占められるまで繰り返すことを特徴とする方法。
5. 請求項１から４のいずれか１項に記載の方法において、検出された物体は、該物体が移動中であると判定されたならば、無視可能であることを特徴とする方法。
6. 請求項１から５に記載のいずれか１項に記載の方法において、検出された物体は、該物体の形状が、所定の形状に実質的に一致するならば、無視可能であることを特徴とする方法。
7. 請求項１から６のいずれか１項に記載の方法において、検出された物体は、該物体を含む検出された計測点の数が所定の閾値を下回っているならば、無視可能であることを特徴とする方法。
8. 請求項１から７のいずれか１項に記載の方法において、同一のスペース領域が複数回解析される場合において、検出された物体は、該物体が毎回検出されないならば、無視可能であることを特徴とする方法。
9. 請求項１から８のいずれか１項に記載の方法において、前記シグネチャの保存工程は、測位システムから決定された位置と組み合わせて該シグネチャを保存する工程を含むことを特徴とする方法。
10. 請求項９に記載の方法において、新しく検出されたシグネチャを、該新しく検出されたシグネチャと同一または類似の位置に関連付けられた保存されたシグネチャと比較する工程を含み、これによって、該保存されたシグネチャに関して、前記車両の位置を決定することを特徴とする方法。
11. 請求項９あるいは１０に記載の方法において、同一のまたは類似の位置に関連付けられた複数のシグネチャを保存する工程を含み、該工程によりシグネチャの精度を向上させることを特徴とする方法。
12. 請求項９から１１のいずれか１項に記載の方法において、前記測位システムに関連して車両の位置を修正する工程をさらに含み、該修正は、１つ以上の新しく検出されたシグネチャと、１つ以上の保存されたシグネチャとの間の１つ以上の一致に基づくことを特徴とする方法。
13. 請求項１から１２のいずれか１項に記載の方法において、以前は何もないスペースと判断されていた場所で物体が検出された場合に出力信号を作成する工程をさらに含むことを特徴とする方法。
14. 請求項１３に記載の方法において、前記出力信号は衝突回避信号であり、該信号によって、前記物体との衝突を回避するよう試みる車両の衝突回避システムを作動させることを特徴とする方法。
15. 請求項１３または１４に記載の方法において、前記出力信号は警報信号であり、該信号によって警報が生成されることを特徴とする方法。
16. 請求項１から１５のいずれか１項に記載の方法において、前記シグネチャは、ボロノイ図に変換されることを特徴とする方法。
17. 車両のためのコースをプロットする方法において、
    請求項１から１６のいずれか１項に基づいて車両周辺を解析する工程、あるいは、請求項１から１６のいずれか１項に基づいて収集されたデータを受信する工程と、
    前記保存されたシグネチャに基づいて前記車両のためのコースをプロットする工程と、
    を含むことを特徴とする車両のためのコースをプロットする方法。
18. 請求項１７に記載の方法において、
    請求項３または４に基づいて車両周辺を解析する工程、あるいは、請求項３または４に基づいて収集されたデータを受信する工程と、
    複数個のさらに決定される基本形状の各々の中央を通過するか、あるいは近傍を通過する、車両のためのコースをプロットする工程を含むことを特徴とする方法。
19. 物体の検出装置と、
    位置決定装置と、
    請求項１から１８のいずれか１項に記載の各工程を実行可能な演算装置と、
    そのようにして作成されたシグネチャを保存するメモリと、
    を含むことを特徴とする車両。
20. 前記車両は、運転者によって制御される車両であることを特徴とする請求項１９に記載の車両。
21. 前記車両は、自動制御あるいは半自動制御の車両であることを特徴とする請求項１９に記載の車両。
22. コンピュータ上で実行されると、請求項１から１８のいずれか１項に記載のすべての工程を実行するよう構成されたコンピュータプログラムコードを含むことを特徴とするコンピュータプログラム。
23. コンピュータで読み取り可能な媒体として実装された請求項２２に記載のコンピュータプログラム。

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