JP6962280B2 - 車両制御方法、車両制御システム、及び車両制御装置 - Google Patents

Description

この明細書による開示は、車両の走行を制御する制御技術に関する。

従来、例えば特許文献１には、車両の乗客の状態情報と車両の走行状態とに基づき、乗客の転倒の危険度を判定し、危険度に応じてブレーキ装置及び加速制御装置を制御する車内監視装置が開示されている。例えば、高齢者の乗車率が高いうえに、乗車定員を超えた状態では、急カーブを走行するようなシーンにおいて、危険度が高いと判定され、加速度を小さくするような車両制御が実施される。

特開２０１６−６２４１４号公報

特許文献１の車内監視装置では、高齢者の乗車率及び乗車定員といった乗客全体の情報が把握される一方で、個々の高齢者等についての客室内での状態は、把握されない。故に、実際の転倒リスクが低いにもかかわらず、過度な走行制限が実施される事態、又は実際には転倒リスクが高いにもかかわらず、走行制限が十分ではない事態等が想定され得た。

本開示は、転倒リスクの高い乗客の転倒を回避しつつ、円滑な運行を実現可能な車両制御方法、車両制御システム、及び車両制御装置の提供を目的とする。

上記目的を達成するため、開示された一つの態様は、コンピュータ（５０，１００，２００）によって実施され、車両（ＡＤＶ）の走行を制御する車両制御方法であって、少なくとも一つのプロセッサ（５１，６１，２６１）上において、車両に搭乗する乗客（Ｐ）のそれぞれについての属性情報を取得し（Ｓ１０１）、属性情報に基づき各乗客の転倒リスクを個別に判定し（Ｓ１０２）、転倒リスクが高いと判定された高リスク者（Ｐｒ）を客室（Ｃ）内にて追跡し、当該高リスク者の客室内での状態を個別に把握し（Ｓ１１１）、個々の高リスク者の状態のうちの姿勢として、立ち状態にある高リスク者のモデル化により推定される重心変化から、判定される動的な転倒リスク情報に基づき、車両の走行を制限する（Ｓ１１２）、車両制御方法とされる。

また開示された一つの態様は、車両（ＡＤＶ）の走行を制御する車両制御システムであって、車両に搭乗する乗客（Ｐ）のそれぞれについての属性情報を取得する属性情報取得部（５４）と、属性情報に基づき各乗客の転倒リスクを個別に判定するリスク判定部（５７，２５７）と、転倒リスクが高いと判定された高リスク者（Ｐｒ）を客室（Ｃ）内にて追跡し、当該高リスク者の客室内の状態を個別に把握する状態把握部（７２）と、個々の高リスク者の状態のうちの姿勢として、立ち状態にある高リスク者のモデル化により推定される重心変化から、姿勢から判定される動的な転倒リスク情報に基づき、車両の走行を制限する走行制限部（７７）と、を備える車両制御システムとされる。

また開示された一つの態様は、車両（ＡＤＶ）に搭載され、車両の走行を制御する車両制御装置であって、車両に搭乗する乗客（Ｐ）についての転倒リスクを個別に判定した判定結果を取得するリスク情報取得部（７１）と、転倒リスクが高いと判定された高リスク者（Ｐｒ）を客室（Ｃ）内にて追跡し、当該高リスク者の客室内の状態を個別に把握する状態把握部（７２）と、個々の高リスク者の状態のうちの姿勢として、立ち状態にある高リスク者のモデル化により推定される重心変化から、判定される動的な転倒リスク情報に基づき、車両の走行を制限する走行制限部（７７）と、を備える車両制御装置とされる。

これらの態様では、車両に搭乗する各乗客の属性情報に基づき、各乗客の転倒リスクが判定される。そして、転倒リスクの高い高リスク者は、客室内での状態を個別に把握される。故に、車両の走行制限は、乗車中の高リスク者における実際の転倒リスクに応じて、適切に制御され得る。以上によれば、転倒リスクの高い乗客の転倒を回避しつつ、円滑な運行が実現される。

尚、上記括弧内の参照番号は、後述する実施形態における具体的な構成との対応関係の一例を示すものにすぎず、技術的範囲を何ら制限するものではない。

本開示の第一実施形態による客室監視ユニットを含むシステムの全体像を示すブロック図である。 高リスク者を空席に誘導するシーンを例示する図である。 転倒リスクを判定する方法の一例を示す図である。 乗客認証ユニット及び客室監視ユニットにて実施される乗車発進処理の詳細を示すフローチャートである。 客室監視ユニットにて実施される減速停車処理の詳細を示すフローチャートである。 客室監視ユニットにて実施される緊急対応処理の詳細を示すフローチャートである。 第二実施形態において、乗客の見守りに関連するシステムの全体像を示すブロック図である。 変形例１によるシステムの全体像を示すブロック図である。

以下、本開示の複数の実施形態を図面に基づいて説明する。尚、各実施形態において対応する構成要素には同一の符号を付すことにより、重複する説明を省略する場合がある。各実施形態において構成の一部分のみを説明している場合、当該構成の他の部分については、先行して説明した他の実施形態の構成を適用することができる。また、各実施形態の説明において明示している構成の組み合わせばかりではなく、特に組み合わせに支障が生じなければ、明示していなくても複数の実施形態の構成同士を部分的に組み合わせることができる。そして、複数の実施形態及び変形例に記述された構成同士の明示されていない組み合わせも、以下の説明によって開示されているものとする。

（第一実施形態）
本開示の第一実施形態による車両制御装置の機能は、図１に示す客室監視ユニット１００によって実現されている。客室監視ユニット１００は、車両ＡＤＶに複数搭載された車載コンピュータのうちの一つである。図１及び図２に示す車両ＡＤＶは、運転者による運転操作がない状態で自律走行可能な自動運転バスであり、車外の通信ネットワークＮＷと通信可能なコネクテッドカーである。車両ＡＤＶには、例えば所定の定員（数名〜数十名程度）まで乗客Ｐを搭乗させることが可能な客室Ｃが設けられている。客室Ｃには、乗客Ｐを着座させる多数の座席が客席として設置されている。

車両ＡＤＶには、自律走行を実現するための構成として、車外センサ２１、自動運転制御ユニット２０、走行制御ユニット３０及び自動運転インターフェースユニット４０等が搭載されている。加えて車両ＡＤＶには、客室Ｃに搭乗する乗客Ｐのための構成として、車内カメラ８１、マイク８２、カードリーダ８４、モニタ８６、スピーカ８７、車外通信器４５及び乗客認証ユニット５０等が客室監視ユニット１００と共に搭載されている。

車外センサ２１は、自律走行に必要な情報を取得する構成である。車外センサ２１には、例えばカメラユニット、ライダユニット及びミリ波レーダユニット等に加えて、地図データベースと組み合わされたＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信器等が含まれている。カメラユニット、ライダユニット及びミリ波レーダユニットは、歩行者及び他車両等の移動物体、並びに交通信号、道路標識及び区画線等の静止物体を検出する。ＧＮＳＳ受信器は、車両ＡＤＶの現在位置を特定するための情報として、複数の人工衛星から送信された測位信号を受信する。

自動運転制御ユニット２０は、自動運転インターフェースユニット４０と電気的に接続されている。自動運転制御ユニット２０は、車両ＡＤＶの状態を示す状態情報を、自動運転インターフェースユニット４０から取得する。自動運転制御ユニット２０は、プロセッサ、ＲＡＭ、メモリ装置及び入出力インターフェースを有する制御回路を主体に構成された車載コンピュータである。自動運転制御ユニット２０は、メモリ装置に記憶された自律走行プログラムをプロセッサによって実行し、位置推定部２４、環境認識部２５、ルート生成部２６及び自律走行制御部２７等の機能部を実装する。

位置推定部２４は、車外センサ２１から取得する測位信号及び検出情報等に基づき、車両ＡＤＶの現在位置を高精度に推定する。環境認識部２５は、位置推定部２４にて特定された位置情報、位置情報に基づき地図データベースから取得する地図データ、及びカメラユニット等の検出情報を組み合わせて、車両ＡＤＶの周囲の走行環境、及び当該周囲の障害物等を認識する。環境認識部２５は、車両ＡＤＶの周囲の認識結果に基づき、車両ＡＤＶの周囲の走行環境を再現した仮想空間を生成する。

ルート生成部２６は、環境認識部２５によって認識された走行環境、及び自動運転インターフェースユニット４０から取得する車両ＡＤＶの状態情報に基づき、車両ＡＤＶを自律走行させるための走行計画を生成する。自律走行制御部２７は、ルート生成部２６によって生成された走行計画に基づき、走行計画に従った走行を実現させる駆動、制動及び操舵の各制御量を演算する。自律走行制御部２７は、各制御量を指示する制御コマンドを生成し、自動運転インターフェースユニット４０へ向けて逐次出力する。

走行制御ユニット３０は、車両ＡＤＶに搭載された車載センサ群及び車載アクチュエータ群と直接的又は間接的に電気接続されている。車載センサ群は、車両ＡＤＶの状態を検出する複数のセンサである。車載センサ群には、例えば車速センサ、加速度センサ、ヨーレートセンサ等が含まれている。車載アクチュエータ群は、車両ＡＤＶの加減速制御及び操作制御等を実行する。車載アクチュエータ群には、例えば、駆動用及び回生用のモータジェネレータ駆動用モータ、ブレーキアクチュエータ、並びにステアリングアクチュエータ等が含まれている。

走行制御ユニット３０は、プロセッサ、ＲＡＭ、メモリ装置及び入出力インターフェースを有する制御回路を主体に構成された車載コンピュータである。走行制御ユニット３０は、自動運転インターフェースユニット４０と電気的に接続されている。走行制御ユニット３０は、車載センサ群の出力に基づく車両ＡＤＶの状態情報を、自動運転インターフェースユニット４０に逐次提供する。走行制御ユニット３０は、駆動、制動及び操舵等の制御指令を自動運転制御ユニット２０から取得する。走行制御ユニット３０は、取得した制御指令に基づき、車載アクチュエータ群を作動させ、走行計画に基づく自動走行を実施する。

自動運転インターフェースユニット４０は、プロセッサ、ＲＡＭ、メモリ装置及び入出力インターフェースを有する制御回路を主体に構成された車載コンピュータである。自動運転インターフェースユニット４０は、自動運転制御ユニット２０及び走行制御ユニット３０の間に介在し、車両ＡＤＶの自律走行を統合的に管理する。自動運転インターフェースユニット４０は、走行制御ユニット３０から取得する車両ＡＤＶの状態情報を自動運転制御ユニット２０に提供すると共に、自動運転制御ユニット２０から取得する制御コマンドに基づいて、走行制御ユニット３０の制御指令を出力する。

自動運転インターフェースユニット４０は、客室監視ユニット１００及び車外通信器４５と電気的に接続されている。自動運転インターフェースユニット４０は、客室Ｃに搭乗する乗客Ｐの状況を反映した走行制限指令を、客室監視ユニット１００から取得する。加えて自動運転インターフェースユニット４０は、車外通信器４５を通じて管理センタ９２（後述する）からも走行制限指令を取得する。自動運転インターフェースユニット４０は、これらの走行制限指令に基づき、自動運転制御ユニット２０から取得する制御コマンドに対して、走行制御ユニット３０へ出力する制御指令を調整する。

車内カメラ８１及びマイク８２は、客室Ｃにおける乗客Ｐの状況を把握するためのセンサであって、例えば客室Ｃの天井に複数組設置されている。車内カメラ８１は、客室Ｃ及び乗客Ｐを撮影し、生成した客室映像を乗客認証ユニット５０及び客室監視ユニット１００へ向けて逐次出力する。車内カメラ８１は、広角レンズと組み合わされており、客室内に死角ができない配置で設置されている。車内カメラ８１は、可視光域の光に加えて、近赤外線域の光を検出可能な構成であってもよく、又はレーザスキャナ等と組み合わされていてもよい。マイク８２は、客室Ｃの音を検出した客室音声を、客室監視ユニット１００へ向けて逐次出力する。

カードリーダ８４は、例えば客室Ｃの出入口付近に設置されている。カードリーダ８４の設置場所は、客室内であってもよく、車体の外部であってもよい。カードリーダ８４は、交通系のＩＣカード１３及び当該カード機能を有する携帯端末１１との間で、近距離無線通信（Near Field Communication）可能なデバイスである。カードリーダ８４へのＩＣカード１３又は携帯端末１１の提示が確実に実施されるよう、乗客Ｐが客室Ｃに搭乗するタイミングに合わせて、「カードを読み取り機に当てて下さい」等の音声メッセージが、スピーカ８７によって再生される。さらに、読み取りが完了すると、「読み取りました。ありがとうございます。」等の音声メッセージが再生される。

カードリーダ８４は、ＩＣカード１３及び携帯端末１１から固有の識別情報（以下、「ＩＤ」）を受信する。加えてカードリーダ８４は、ＩＣカード１３及び携帯端末１１に記憶された乗客Ｐの登録データを受信可能である（図３参照）。カードリーダ８４は、受信したＩＤ及び登録データを乗客認証ユニット５０に提供する。

モニタ８６及びスピーカ８７は、客室内に設置され、客室Ｃの乗客Ｐに情報を提示する。モニタ８６は、例えば液晶ディスプレイ等であり、広告、ニュース、車両ＡＤＶの運行情報、注意喚起情報等を画面に表示する。スピーカ８７は、乗客Ｐへ向けた音声メッセージを客室内に再生する。

車外通信器４５は、車外の通信ネットワークＮＷと無線通信可能である。通信ネットワークＮＷには、クラウドサーバ９０等に構築された決済システム９１、多数の車両ＡＤＶの運行を管理する管理センタ９２、及び病院などの救急機関のシステム（以下、「救急センタ９９」）等が接続されている。管理センタ９２には、運行管理コンピュータ９３及びオペレータ端末９４等が設置されている。車外通信器４５は、決済システム９１、管理センタ９２及び救急センタ９９との間で情報を送受信する。

乗客認証ユニット５０は、車両ＡＤＶへの乗車の際に乗客Ｐの個人認証を行う機能と、各乗客Ｐの特性を判断する機能とを有する車載コンピュータである。乗客認証ユニット５０は、プロセッサ５１、ＲＡＭ５２、メモリ装置５３及び入出力インターフェースを有する制御回路を主体に構成されている。プロセッサ５１は、ＲＡＭ５２と結合された演算処理のためのハードウェアであって、種々のプログラムを実行可能である。メモリ装置５３は、不揮発性の記憶媒体を含む構成であって、プロセッサ５１によって実行される種々のプログラムを格納している。メモリ装置５３に格納されたプログラムには、乗客Ｐの認証及び特性判断を乗客認証ユニット５０に実施させる認証プログラムが少なくとも含まれている。プロセッサ５１による認証プログラムの実行により、乗客認証ユニット５０には、図１及び図３に示す属性情報取得部５４、料金収受部５５、特性保管データベース５６及びリスク判定部５７等の機能部が実装される。

属性情報取得部５４は、カードリーダ８４によって読み取られたＩＤ及び登録データを取得する。携帯端末１１又はＩＣカード１３から取得可能な登録データは、例えば所持者の氏名、住所、年齢、性別、及びチャージ金額（残高）等である。属性情報取得部５４は、ＩＤと紐付けられた乗客Ｐの登録データを、クラウドサーバ９０から取得可能である。クラウドサーバ９０から取得可能な登録データは、例えば生活体力の低下の有無、治療中の病気の種別、妊娠の有無、障がいの有無、及びこれらの情報の開示可否等である。これらの登録データは、携帯端末１１又はＩＣカード１３に予め記憶されていてもよい。属性情報取得部５４は、登録データのうちで転倒リスクに関連する複数の項目を、車両ＡＤＶに搭乗する乗客Ｐそれぞれについての属性情報として取得する。

属性情報取得部５４は、別の方法で属性情報を取得可能であってもよい。例えば属性情報取得部５４は、車内カメラ８１による客室映像又は車外センサ２１のカメラユニットによる前方映像を解析し、画像認識によって属性情報を取得してもよい。客室映像及び前方映像からは、年齢、性別、身体特性、動きのスムーズさ等の属性情報が取得可能である。

また別の方法として、属性情報取得部５４は、過去の乗車時に発生した不安全行動及び転倒の実績を属性情報として取得してもよい。加えて属性情報取得部５４は、他の交通機関の乗車時に発生した不安全行動及び転倒の実績を、属性情報として取得してもよい。これらの属性情報は、例えばＩＤと紐付けられた状態でクラウドサーバ９０にアップロードされ、以後の乗車時に繰り返し取得されてもよく、各車両ＡＤＶの特性保管データベース５６にＩＤと紐付けられた状態で保存されて、繰り返し利用されてもよい。

料金収受部５５は、認証キー及びＩＤをクラウドサーバ９０上の決済システム９１に送信し、車両ＡＤＶ（モビリティサービス）の利用料金について、リアルタイムでの決済を実現させる。

特性保管データベース５６は、転倒リスクの判定に用いるデータ（以下、「転倒リスクデータ」）を少なくとも保管している。転倒リスクデータは、属性情報として取得可能な各項目の内容を、リスク数値に換算するテーブル（又はマップ等）である。特性保管データベース５６には、乗客Ｐの年齢、生活体力の低下、治療中の病気の有無、妊娠の有無、障がいの有無等を、それぞれリスク数値に換算するテーブルが記憶されている。

リスク判定部５７は、属性情報取得部５４にて取得された属性情報に基づき、車両ＡＤＶへ搭乗するタイミングにて、各乗客Ｐの転倒リスクを個別に判定する。リスク判定部５７は、属性情報取得部５４にて取得された属性情報を、特性保管データベース５６から読み出した転倒リスクデータを用いて数値化し、各乗客Ｐのリスクを判定する。一例として、リスクは、最大１０点とされ、年齢による８点、生活体力の低下による５点、病院通院中による５点、といったかたちで項目毎に積算される。リスク判定部５７は、転倒リスクデータを用いて判定した各乗客Ｐの転倒リスクを、ＩＤ並びに年齢及び性別等の属性情報と共に、客室監視ユニット１００に逐次提供する。

客室監視ユニット１００は、客室Ｃに搭乗中の乗客Ｐを見守り、車両ＡＤＶの自律走行を制御する車載コンピュータである。こうした客室監視ユニット１００の機能は、有人車両における運転者の役割を代替する。客室監視ユニット１００は、転倒リスクの高い乗客Ｐ（以下、「高リスク者Ｐｒ」）の状態を把握し、転倒を生じさせないような走行制限を実施する。加えて、客室監視ユニット１００は、転倒の発生に対する対処も実施可能である。

こうした見守り機能を実現するため、客室監視ユニット１００は、プロセッサ６１、ＲＡＭ６２、メモリ装置６３及び入出力インターフェースを有する制御回路を主体に構成されている。プロセッサ６１は、ＲＡＭ６２と結合された演算処理のためのハードウェアであって、種々のプログラムを実行可能である。メモリ装置６３は、不揮発性の記憶媒体を含む構成であって、プロセッサ６１によって実行される種々のプログラムを格納している。メモリ装置６３に格納されたプログラムには、客室監視に基づく車両制御を客室監視ユニット１００に実施させる車両制御プログラムが少なくとも含まれている。プロセッサ６１による車両制御プロフラムの実行により、客室監視ユニット１００には、リスク情報取得部７１、乗客状態把握部７２、車内状況把握部７３、誘導制御部７４、車外通知部７５、モデル生成部７６及び走行制限部７７等の機能部が実装される。

リスク情報取得部７１は、各乗客Ｐのリスク、ＩＤ及び属性情報等をリスク判定部５７から取得する。リスク情報取得部７１は、ＩＤの読み込みタイミング及び属性情報等を参照し、客室映像から検出される個々の乗客Ｐに、転倒リスクを関連付ける。リスク情報取得部７１は、各乗客Ｐを転倒リスクに応じてグループ分けする。具体的に、リスク情報取得部７１は、客室Ｃに搭乗する乗客Ｐの中から、転倒リスクが高いと判定された高リスク者Ｐｒ（例えば、転倒リスク５以上）と、それ以外の乗客Ｐ（例えば、転倒リスク４以下，一般者）とに振り分ける。

乗客状態把握部７２は、リスク情報取得部７１にて選別された高リスク者Ｐｒを、客室内にて追跡する。乗客状態把握部７２は、車両ＡＤＶの運行期間において、客室映像及び客室音声の解析等により、高リスク者Ｐｒを含む各乗客Ｐの客室内での状態を、乗車から降車まで、個別に把握し続ける。具体的に、乗客状態把握部７２は、各乗客Ｐの姿勢、並びに客室内の移動（位置）、着座及び離席等の行動を継続的に監視し、立ち状態（立位）の高リスク者Ｐｒの有無を把握する。また乗客状態把握部７２は、高リスク者Ｐｒによるつり革及び握り棒等の把持を検出し、これ以上移動しない状態であるか否かを判断する。

さらに乗客状態把握部７２は、客室映像に基づく乗客Ｐの異変検出、客室音声に基づく異変検出、及び乗客Ｐの通報による異変検出等が可能である。具体的に、乗客状態把握部７２は、フロア上に乗客Ｐが倒れた状態、乗客Ｐが床に座り込んだ状態、乗客Ｐの体が横に大きく傾いた状態等を、異変又は異常として検出する。

車内状況把握部７３は、客室映像の解析に基づき、客室Ｃの状況を把握する。具体的に、車内状況把握部７３は、客室Ｃに設置された複数の客席の中から、他の乗客Ｐ（一般者）が着座していない空席を抽出し、空席の有無を把握する。こうした客室Ｃの状況把握には、例えば超音波センサ、ライダ等の測距センサ、各座席に設置された感圧センサ及びシートベルトスイッチ等の検出情報が用いられてもよい。さらに車内状況把握部７３は、複数の客席の中から、荷物等によって占拠されている箇所を抽出する。

誘導制御部７４は、高リスク者Ｐｒの転倒リスクを解消するため、高リスク者Ｐｒを客席に着座させた状態で車両ＡＤＶが発進及び停車できるように、高リスク者Ｐｒを含む各乗客Ｐへ向けた誘導を制御する。具体的に、誘導制御部７４は、リスク情報取得部７１にて選別された高リスク者Ｐｒに対し、空席への誘導を実施する。空席への誘導には、スピーカ８７を用いた音声ガイダンス、客室Ｃに設定された発光機器による光ガイダンス、及び各乗客Ｐの携帯端末１１へのメッセージ通知等が用いられてよい。

誘導制御部７４は、客室内での転倒リスクを低下させるような報知を行う。例えばバス停等の予め規定された停留所にて、高リスク者Ｐｒが客室Ｃに搭乗すると、車内状況把握部７３によって抽出された空席に、高リスク者Ｐｒを誘導する（図２参照）。この場合、「進行方向に空席がございます。安全のため、席にご着席ください。発車まで十分に時間がございます。」等の音声メッセージが、スピーカ８７によって再生される。誘導制御部７４は、高リスク者Ｐｒの移動及び空席への着席を監視すると共に、空席までの移動中に、着座待ちの状態を所定の音声メッセージを用いて他の乗客Ｐに報知する。こうしたアナウンスによれば、高リスク者Ｐｒの近くの座席が譲られて、空席への移動が省略可能になり得る。

加えて誘導制御部７４は、客室Ｃの空席状況に応じて報知を変更可能である。空席が無い場合、誘導制御部７４は、所定のアナウンスにより、予め設定された優先席を解放するように、優先席に着座した乗客Ｐを誘導する。また誘導制御部７４は、客席が荷物によって占拠されている場合、客席から荷物を退かすように乗客Ｐを誘導する。この場合、例えば、「１人でも多く座れるよう荷物は網棚または膝上にお願いします。優先のお客様に席をお譲りください。ご協力ありがとうございます。」等の音声メッセージが、スピーカ８７によって再生される。そして、優先席が解放された場合には、誘導制御部７４は、解放された優先席に高リスク者Ｐｒを誘導する。

ここで、高リスク者Ｐｒは、客室内の移動に時間を要するため、周囲の乗客Ｐに迷惑をかけないように、停留所等での減速及び停車に先立って、早めに席を立ち、移動を開始する傾向にある。そのため誘導制御部７４は、停留所の手前、車両ＡＤＶが減速する前の期間にて、完全に停車するまで着座状態を維持すうように、高リスク者Ｐｒを誘導する。それでも客席から立とうとする高リスク者Ｐｒに対しては、「完全に停車するまで席を立たないでください。停車時間には十分余裕があります。」等の音声メッセージが再報知される。

車外通知部７５は、乗客状態把握部７２にて乗客Ｐの異変及び異常が検出された場合に、管理センタ９２に客室Ｃの状況を通知する。車外通知部７５による管理センタ９２への通知機能により、客室監視ユニット１００によるシステム判定と、管理センタ９２のオペレータによる有人判定とを組み合わせた二段階の管理が実施される。

車外通知部７５は、乗客Ｐ（高リスク者Ｐｒ）の転倒状況を撮影した客室映像及び客室音声等をオペレータ端末９４に送信する。加えて車外通知部７５は、客室Ｃと管理センタ９２との通話回線の接続等を実施する。さらに管理センタ９２では、救急センタ９９への通報、病院等への目的地の変更処理、及び他の乗客Ｐを乗せる別車両の手配等がオペレータによって実施可能である。尚、救急センタ９９への通報は、車外通知部７５によって自動的に実施されてもよい。

モデル生成部７６は、立ち状態の高リスク者Ｐｒがいる場合に、高リスク者Ｐｒの姿勢を解析し、現在の動的な転倒リスクを判定する。具体的に、モデル生成部７６は、立ち状態にある高リスク者Ｐｒをモデル化し、車両ＡＤＶの走行に伴う高リスク者Ｐｒ揺れ度合い、即ち、重心変化を推定する。モデル生成部７６は、高リスク者Ｐｒの重心をフロア面に垂直に投影した投影位置が両足の間に収まっているか否かを判定する。投影位置が両足の間である場合、モデル生成部７６は、動的な転倒リスクが低い低リスク姿勢であると判定する。一方で、投影位置が両足の間から外れている場合、モデル生成部７６は、動的な転倒リスクが高い高リスク姿勢であると判定する。モデル生成部７６は、重心の投影位置に基づく動的な転倒リスク情報を、走行制限部７７に提供し、転倒防止のための走行制限に活用させる。

走行制限部７７は、自動運転インターフェースユニット４０へ向けた走行制限指令の出力により、車両ＡＤＶの自律走行を制限する。走行制限部７７は、停留場等での乗車期間において、車両ＡＤＶの発進を待機する走行制限指令を、高リスク者Ｐｒの着席完了まで継続的に出力する。そして、高リスク者Ｐｒの客席への着座に基づき、走行制限部７７は、発進を許可する指令を自動運転インターフェースユニット４０に出力する。

走行制限部７７は、一部の高リスク者Ｐｒが着座できないシーンにおいて、乗客状態把握部７２による移動終了の判断結果に基づき、発進許可の指令を自動運転インターフェースユニット４０に出力する。この場合、走行制限部７７は、個々の高リスク者Ｐｒの状態に基づき、高リスク者Ｐｒの転倒を引き起こさない程度の駆動、制動及び操舵までは許容する走行制限を行う。

詳記すると、走行制限部７７は、自動運転インターフェースユニット４０へ向けた走行制限指令の出力により、車両ＡＤＶの走行に伴って生じる加減速度及び操舵角速度を、制御コマンドに基づいて走行する通常時よりも低減させる。尚、通常時は、立ち状態の高リスク者Ｐｒがいない場合である。走行制限部７７は、モデル生成部７６から取得する動的な転倒リスク情報に基づき、高リスク者Ｐｒの姿勢が車両挙動に起因する重心変化によって高リスク姿勢とならないように、駆動、制動及び操舵の各制御量を制限する。加えて走行制限部７７は、転倒リスク情報に基づき、高リスク姿勢の高リスク者Ｐｒがいる場合、低リスク姿勢の高リスク者Ｐｒしかない場合よりも、各制御量の制限度合いを大きくする。

以上の客室監視ユニット１００にて実施される乗車発進処理、減速停車処理、及び緊急対応処理の各詳細を、図４〜図６に基づき、図１等を参照しつつ説明する。図４に示す乗車発進処理は、停留所等の特定の停止箇所での停車に伴って開始される。

乗車発進処理のＳ１０１では、車両ＡＤＶに順に搭乗する各乗客Ｐについて、それぞれの属性情報を、携帯端末１１、ＩＣカード１３、及びクラウドサーバ９０等から取得し、Ｓ１０２に進む。Ｓ１０２では、Ｓ１０１にて取得した属性情報に基づき、各乗客Ｐについての転倒リスクを個別に判定する。そして、各乗客Ｐへの転倒リスクの紐付けにより、高リスク者Ｐｒを選別し、Ｓ１０３に進む。

Ｓ１０３では、Ｓ１０２の判定結果を参照し、高リスク者Ｐｒの有無を判定する。Ｓ１０３にて、全ての乗客Ｐの転倒リスクが４以下である場合、高リスク者Ｐｒがいないと判定し、Ｓ１０７に進む。Ｓ１０７では、「みなさん席についたので、発車します。」等の音声メッセージをスピーカ８７によって再生させつつ、発進を許可する指令を自動運転インターフェースユニット４０へ向けて出力する。その結果、自動運転制御ユニット２０の制御に基づく通常の発進シーケンスが実施される。

一方、Ｓ１０３にて、高リスク者Ｐｒがいると判定した場合、Ｓ１０４に進む。Ｓ１０４では、客室Ｃの状況を把握し、空席の有無を判定する。Ｓ１０４にて、空席があると判定した場合、Ｓ１０５に進む。Ｓ１０５では、空席への誘導シーケンスを実施し、Ｓ１０６に進む。誘導シーケンスでは、音声メッセージ等を利用し、Ｓ１０４にて抽出された空席に、高リスク者Ｐｒを誘導する。尚、高リスク者Ｐｒの搭乗が事前に想定される場合、高リスク者Ｐｒにとって乗降容易となる入口付近の客席を空けるような誘導が、他の乗客Ｐに対して予め実施されてもよい。

Ｓ１０６では、Ｓ１０５の誘導先となる客席、又は他の乗客Ｐが譲った客性に、高リスク者Ｐｒが着座したか否かを監視する監視シーケンスを実施し、Ｓ１０７に進む。そして、高リスク者Ｐｒの着座完了を待って、自動運転制御ユニット２０の制御に基づく通常の発進シーケンスが実施される。

Ｓ１０４にて、空席が無いと判定した場合、Ｓ１０８に進む。Ｓ１０８では、優先席解放シーケンスにより、優先席又は荷物の置かれた客席の解放を他の乗客Ｐに呼びかけ、Ｓ１０９に進む。Ｓ１０９では、Ｓ１０８による呼びかけの結果、優先席又は客席が解放されたか否かを判定する。Ｓ１０９にて、優先席等の解放があったと判定した場合、Ｓ１１０に進む。Ｓ１１０では、優先席への誘導シーケンスを実施し、高リスク者Ｐｒを解放された優先席に誘導する。そして、Ｓ１０６及びＳ１０７の各シーケンスを順に実施する。

一方、Ｓ１０９にて、優先席等の解放が無いと判定した場合、Ｓ１１１に進む。尚、Ｓ１０４にて、全ての優先席に高リスク者Ｐｒが着座しており、且つ、荷物に占拠された客席も無いと判断した場合、Ｓ１０８及びＳ１０９をスキップし、Ｓ１１１に移行してもよい。Ｓ１１１では、移動完了監視シーケンスを実施し、Ｓ１１２に進む。移動完了監視シーケンスでは、高リスク者Ｐｒを客室内にて追跡し、高リスク者Ｐｒの客室内での状態を把握することで、移動の完了を見守る。Ｓ１１２では、立ち状態の高リスク者Ｐｒがいることを前提とした発進許可を、自動運転インターフェースユニット４０へ向けて出力する。こうした発進シーケンスでは、個々の高リスク者Ｐｒの状態に基づき車両ＡＤＶの走行が制限され、通常の発進シーケンスよりもゆっくりとした発進加速で車両ＡＤＶの走行が開始される。

図５に示す減速停車処理は、停留所等までの残距離が所定距離未満となったことに基づき、停車のために減速する前の期間にて開始される。

Ｓ１２１では、停留所等の手前にて、席を立たないように乗客Ｐに注意を呼びかける。具体的に、乗客Ｐの立ち上がりを防止するためのアナウンスを、モニタ８６及びスピーカ８７を用いて実施し、Ｓ１２２に進む。

Ｓ１２２では、客席から立ち上がる乗客Ｐの検出により、立ち上がりが発生したか否かを判定する。Ｓ１２２にて、乗客Ｐの立ち上がりが発生していないと判定した場合、Ｓ１２６に進む。Ｓ１２６では、通常の減速を許可する指令を自動運転インターフェースユニット４０へ向けて出力する。その結果、自動運転制御ユニット２０の制御に基づく通常の停車シーケンスが実施される。

一方、Ｓ１２２にて、客席から立ち上がる乗客Ｐを検出した場合、Ｓ１２３に進む。Ｓ１２３では、停車まで立たないように誘導するアナウンスを実施し、立ち上がった乗客Ｐに着席を促し、Ｓ１２４に進む。

Ｓ１２４では、全ての高リスク者Ｐｒが着座した状態にあるか否かを判定する。Ｓ１２４にて、全ての高リスク者Ｐｒが着座していると判定した場合、Ｓ１２６に進み、通常の停車シーケンスを実施させる。

一方、Ｓ１２４にて、立ち状態の高リスク者Ｐｒがいると判定した場合には、Ｓ１２５に進む。Ｓ１２５では、早期減速シーケンスを実施し、Ｓ１２６に進む。早期減速シーケンスでは、停車のための制動開始のタイミングが、立ち状態の高リスク者Ｐｒがいない場合よりも早められる。そして、Ｓ１２６の停車シーケンスでは、通常の停車シーケンスの２分の１程度の減速度に、車両ＡＤＶの制動力が制限される。同様に、許容される最大の操舵角速度も、減速度と同様に、通常の停車シーケンスよりも低い値に設定される。尚、停車シーケンスでは、減速による体の揺れを観測し、重心の投影位置が両足の間に収まるように、減速度をリアルタイムに調整してもよい。

図６に示す緊急対応処理は、乗客Ｐの転倒が検出された場合に、客室Ｃの状況を管理センタ９２に通知し、状況に対応するための処理である。緊急対応処理は、車両ＡＤＶの走行システムの起動に基づき開始され、走行システムがオフ状態とされるまで継続される。

Ｓ１４１では、客室映像及び客室音声等の監視情報を解析し、Ｓ１４２に進む。Ｓ１４２では、Ｓ１４１の解析結果に基づき、異変が検出されたか否かを判定する。Ｓ１４１及びＳ１４２の繰り返しにより、異変発生の監視状態が維持される。そして、異変検出があった場合には、Ｓ１４２からＳ１４３に進む。

Ｓ１４３では、管理センタ９２のオペレータ端末９４へ向けて確認依頼を送信し、Ｓ１４４に進む。Ｓ１４４では、オペレータによる遠隔での状況確認に必要な情報として、異変検出前後の客室映像及び客室音声等を、オペレータ端末９４へ向けて送信する。加えてＳ１４４では、客室Ｃとオペレータ端末９４とで電話回線を接続し、乗客Ｐとオペレータとを通話可能な状態として、Ｓ１４５に進む。尚、管理センタ９２のオペレータは、病院等の医療的なシステムＤＢへ問い合わせを行い、異変の発生した乗客Ｐの状態を判定してもよい。

Ｓ１４５では、オペレータによる状況判断の結果を、オペレータ端末９４から取得する。Ｓ１４５にて、異常が無い旨の状況判断結果を取得した場合、Ｓ１４１に戻る。一方で、Ｓ１４５にて、異常がある旨の状況判断結果を取得した場合、Ｓ１４６に進む。Ｓ１４６では、異常対応シーケンスとして、救急センタ９９への通報、病院への目的地変更、他の乗客Ｐを搭乗させる他車両の手配等を実施し、緊急対応処理を終了する。Ｓ１４６の異常対応シーケンスに含まれる各処置は、客室監視ユニット１００によって自動で実施されてもよく、管理センタ９２のオペレータによって手動で実施されてもよい。さらに、オペレータが要救護状況と判断したことに基づき、運行管理に携わる救護者が車両ＡＤＶに急行してもよい。

ここまで説明した第一実施形態では、各乗客Ｐの属性情報が取得され、それぞれの属性情報に基づき、各乗客Ｐの転倒リスクが判定される。そして、転倒リスクの高い高リスク者Ｐｒは、客室内での状態を個別に把握される。故に、車両ＡＤＶの走行制限は、乗車中の高リスク者Ｐｒにおける実際の転倒リスクに応じて、適切に制御され得る。以上によれば、転倒リスクの高い乗客Ｐの転倒を回避しつつ、円滑な運行が実現される。換言すれば、ゆとりある車両ＡＤＶの運行と、一般者である乗客Ｐの期待する円滑運行との両立が実現される。

加えて第一実施形態の走行制限は、高リスク者Ｐｒが客席に着座するまで継続される。故に、高齢者、妊産婦、生活体力低下者等の高リスク者Ｐｒは、移動を焦ることなく、余裕をもった乗車を行うことができる。故に、移動を焦ったことに起因する転倒も、抑止可能となる。このように、高リスク者Ｐｒの移動中の発進を制限すれば、高リスク者Ｐｒの転倒リスクは、いっそう効果的に低減される。

一方で、転倒リスクの低い一般者が移動中であっても、車両ＡＤＶの発進は許容され得る。このように、走行（発進）制限を行う対象を高リスク者Ｐｒに限定すれば、転倒リスクの低減と円滑運行とが、いっそう両立され得る。

また第一実施形態では、高リスク者Ｐｒを空席に誘導する誘導シーケンスが実施される。故に、高リスク者Ｐｒは、車両ＡＤＶへの搭乗後、スムーズに空席へと移動できる。以上によれば、転倒リスク低減のため、高リスク者Ｐｒの着席を待機する配慮がなされても、円滑な車両ＡＤＶの運行への影響は、小さく抑えられ得る。

さらに第一実施形態では、空席が無い場合に、優先席の解放を呼びかける誘導が実施される。そのため、高リスク者Ｐｒを着座させた状態が、高い確実性を持って作り出される。故に、高リスク者Ｐｒの転倒リスクは、いっそう低減可能となる。

加えて第一実施形態では、停車前に客席から立ち上がる高リスク者Ｐｒが検出され、立ち上がった高リスク者Ｐｒに対して着座を促すアクチュエーションが実施される。以上によれば、車両ＡＤＶの停車まで高リスク者Ｐｒを座らせた状態が維持され易くなる。その結果、停留所等で停車する際の制動期間においても、高リスク者Ｐｒの転倒リスクは、いっそう低減可能となる。

また第一実施形態では、立ち状態の高リスク者Ｐｒの有無が発進前に把握され、立ち状態の高リスク者がいる場合には、立ち状態の高リスク者Ｐｒがいない場合よりも、発進後の車両ＡＤＶの加速度が低く設定される。こうした走行制限によれば、全ての高リスク者Ｐｒを着席させられなくても、転倒リスクの増大は回避され得る。

さらに、客室監視ユニット１００は、高リスク者Ｐｒによるつり革及び握り棒等の把持を確認したうえで、車両ＡＤＶの発進を許可する。故に、高リスク者Ｐｒが立ち状態であったとしても、発進の際の転倒は、生じ難くなる。

加えて第一実施形態では、停留所等での減速開始前に、立ち状態の高リスク者Ｐｒの有無が把握される。そして、立ち状態の高リスク者がいる場合には、立ち状態の高リスク者Ｐｒがいない場合よりも、減速開始のタイミングを早めることで、発生する減速度が低減される。こうした走行制限によれば、制動に伴う転倒リスクの増大も、適切に回避され得る。

また第一実施形態では、乗客Ｐに転倒等の異変又は異常が発生した場合、車両ＡＤＶの外部への通知が実施される。こうした緊急対応によれば、運転者等の管理責任者が車両ＡＤＶに搭乗していなくても、運転者による車内の見守りと同等の効果が発揮され得る。故に、無人バスである車両ＡＤＶに対し、高リスク者Ｐｒに該当するような高齢者、妊産婦及び生活体力低下者等が抱く不安は、軽減可能となる。その結果、移動弱者にとっても利用し易いユニバーサルなモビリティサービスが実現され得る。

尚、第一実施形態では、乗客状態把握部７２が「状態把握部」に相当し、乗客認証ユニット５０及び客室監視ユニット１００が協働で「車両制御システム」に相当する。そして、乗客認証ユニット５０が「コンピュータ」に相当し、客室監視ユニット１００が「車両制御装置」及び「コンピュータ」に相当する。

（第二実施形態）
図７に示す本開示の第二実施形態は、第一実施形態の変形例である。第二実施形態では、管理センタ９２に設置された運行管理コンピュータ２００により、車両ＡＤＶの自律走行がリモート制御されている。運行管理コンピュータ２００は、車両ＡＤＶに搭載された乗客認証ユニット５０及び客室監視ユニット１００と連携し、第一実施形態と実質同一の乗車発進制御（図４参照）、減速停車制御（図５参照）、及び緊急対応制御（図６参照）を実行する。

乗客認証ユニット５０は、プロセッサ５１による認証プログラムの実行によって料金収受部５５を有し、乗客Ｐの個人認証を行う機能を備える。一方で、第二実施形態の乗客認証ユニット５０は、各乗客Ｐの特性を判断する機能を備えていない。

客室監視ユニット１００は、メモリ装置６３に記憶された誘導制御プログラムをプロセッサ６１によって実行し、誘導制御部７４及び車外転送部１７５等の機能部を有する。誘導制御部７４は、運行管理コンピュータ２００から取得する誘導指令に基づき、第一実施形態と同様に、高リスク者Ｐｒを含む各乗客Ｐへ向けたアナウンス等の実施を制御する。車外転送部１７５は、車外通信器４５と連携し、乗客状態及び客室状況及を把握するために必要な客室映像及び客室音声等のデータを、運行管理コンピュータ２００へ向けて転送する。

運行管理コンピュータ２００は、管理センタ９２に設置されており、通信ネットワークＮＷを通じて、各車両ＡＤＶの客室監視ユニット１００と接続されている。運行管理コンピュータ２００は、プロセッサ２６１、ＲＡＭ２６２、メモリ装置２６３及び入出力インターフェースを有する制御回路を主体に構成されたコンピュータである。プロセッサ２６１は、ＲＡＭ２６２と結合された大規模な演算処理のためのハードウェアであって、種々のプログラムを実行可能である。

メモリ装置２６３は、不揮発性の記憶媒体を含む構成であって、プロセッサ２６１によって実行される種々のプログラムを格納している。運行管理コンピュータ２００は、メモリ装置２６３に記憶された遠隔車両制御プログラムをプロセッサ２６１によって実行する。運行管理コンピュータ２００には、第一実施形態と実質同一の属性情報取得部５４、特性保管データベース５６、乗客状態把握部７２、車内状況把握部７３、モデル生成部７６及び走行制限部７７に加えて、リスク判定部２５７及び誘導指示部２７４が実装される。第二実施形態において、運行管理コンピュータ２００は、各乗客Ｐの特性を判断する機能と、客室Ｃに搭乗中の乗客Ｐを見守り、車両ＡＤＶの自律走行を遠隔制御する機能とを有する。

リスク判定部２５７は、第一実施形態のリスク判定部５７（図１参照）と同様に、属性情報取得部５４にて取得された属性情報に基づき、各乗客Ｐの転倒リスクを個別に判定する。加えてリスク判定部２５７は、第一実施形態のリスク情報取得部７１（図１参照）と同様に、運行管理コンピュータ２００へ送信された客室映像から抽出される個々の乗客Ｐに、判定した転倒リスクを紐付けていく。

誘導指示部２７４は、客室監視ユニット１００の誘導制御部７４と連携し、転倒リスクを低下させるような誘導を、乗客Ｐに対して実施する。誘導指示部２７４は、乗客状態把握部７２にて把握される乗客状態、及び車内状況把握部７３にて把握される客室状況等に応じて、誘導制御部７４へ向けて送信する誘導指令の内容を変更する。こうした誘導指示部２７４の制御により、車両ＡＤＶの客室Ｃでは、第一実施形態と実質同一の誘導が各乗客Ｐに対して実施される。

ここまで説明した第二実施形態では、運行管理コンピュータ２００の走行制限部７７が、通信ネットワークＮＷ及び車外通信器４５を通じて、自動運転インターフェースユニット４０に走行制限指令を出力する。以上により、遠隔からのリモート制御による車両ＡＤＶの走行制限が可能となる。

このように、車両ＡＤＶの走行を制限する処理が管理センタ９２で実行されていても、高リスク者Ｐｒにおける実際の転倒リスクに応じて、車両ＡＤＶの走行が適切に制御され得る。したがって、第二実施形態でも、第一実施形態と同様の効果を奏し、転倒リスクの高い乗客Ｐの転倒を回避しつつ、円滑な運行が実現される。尚、第二実施形態では、運行管理コンピュータ２００が「コンピュータ」及び「車両制御システム」に相当する。

（他の実施形態）
以上、本開示の複数の実施形態について説明したが、本開示は、上記実施形態に限定して解釈されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲内において種々の実施形態及び組み合わせに適用することができる。

上記第一実施形態の変形例１では、図８に示すように、各乗客Ｐの特性判断に関連した処理が、乗客認証ユニット５０ではなく、客室監視ユニット１００によって実施される。変形例１の乗客認証ユニット５０は、第二実施形態と同様に主に決済処理を実施する。客室監視ユニット１００は、乗客特性を判断する機能部として、属性情報取得部５４、特性保管データベース５６及びリスク判定部２５７を有する。加えて客室監視ユニット１００は、第一実施形態と実質同一の乗客状態把握部７２、車内状況把握部７３、誘導制御部７４、車外通知部７５、モデル生成部７６及び走行制限部７７を有する。

以上のように、見守り及び走行制限に関連した機能部が客室監視ユニット１００に集約された変形例１でも、第一実施形態と同様の効果を奏し、高リスク者Ｐｒに配慮した円滑な車両ＡＤＶの運行が実現される。

上記実施形態では、高リスク者を空席へ案内するため、音声メッセージによるアナウンス等が実施されていた。しかし、他の乗客の快適性を考慮し、空席への音声による誘導は、実施されなくてもよい。又は、空席を見つけられずにいる高リスク者を乗客状態把握部が検出した場合に限り、空席への誘導が実施されてもよい。

上記実施形態では、優先席及び荷物に占領された客席がある場合に、これらの客席を解放するような呼びかけが実施されていた。しかし、優先席ではない一般の客席を高リスク者に譲るような呼びかけが、一般者に対して積極的に実施されてもよい。

上記実施形態では、停留所から発進するシーンと、停留所に向けて減速するシーンの両方とで、高リスク者の見守り結果を反映した走行制限が行われていた。しかし、高リスク者に配慮した走行制限は、発進シーン及び減速シーンの一方のみで実施されてもよい。又は、発進シーン及び減速シーンとは異なる他の走行シーンにおいて、高リスク者の状態を反映した走行制限が実施されてもよい。例えば、急ブレーキに伴う転倒リスクを低減させるために、走行制限部は、立ち状態の高リスク者がいる場合に、立ち状態の高リスク者がいない場合よりも、巡航時に許容する最高速度を低く設定させる走行制限指令を出力してもよい。

また上記実施形態では、発進を待機する制御、制動タイミングを早める制御、及び発生加速度を低く制限する制御等が、転倒回避のための走行制限として実施されていた。しかし、各走行シーンにて実施される走行制限の具体的な内容も、適宜変更可能である。例えば、発進を待機する制御が省略され、高リスク者の移動中の加速度をさらに低減させるような走行制限が実施されてもよい。さらに、加速度を時間微分した躍度の値を基準として、走行制限が実施されてもよい。加えて、特定の停止箇所は、停留場等に限定されない。

上記実施形態では、システムにて判断困難な内容は、車外のオペレータに通知され、オペレータ判断によって対処されていた。しかし、見守りシステムの判断力が十分に確保可能であれば、車外のオペレータの判断を仰ぐような通知処置は、省略されてもよい。

上記実施形態にて、乗客の誘導に用いられていたモニタ及びスピーカ等の構成は、適宜変更されてよい。例えば、頻繁な音声アナウンスは、多くの乗客に煩わしく感じられ易い。そのため、指向性のスピーカを用いた音声メッセージの再生により、誘導対象である高リスク者や他の乗客のみに、音声アナウンスが伝わるようにされてもよい。さらに、車内通信器と各乗客の携帯端末をＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）の規格に準じた無線通信によって接続し、誘導対象である高リスク者や他の乗客のみに、誘導のメッセージが伝えられてもよい。

上記実施形態では、乗客の個人認証に、携帯端末及びＩＣカード等が用いられていたが、個人認証のための構成は、適宜変更されてよい。例えば個人認証には、ウェアラブル端末が用いられてもよい。或いは、生体情報を用いた指紋認証及び顔認証等によって、個人が認証されてもよい。

上記実施形態では、属性情報及び転倒リスクデータを組み合わせて、転倒リスクを数値化し、閾値（レベル５）以上の転倒リスクを有する乗客が、高リスク者に選別されていた。しかし、高リスク者を選別する手法は、適宜変更されてよい。例えば、属性情報と転倒実績とを紐付けた過去のデータを用いて機械学習を行い、機械学習によって生成された判定器に属性情報を適用するＡＩ処理により、高リスク者と一般者とのグループ分けが実施されてもよい。

さらに、高リスク者の選定基準も、例えば車両が運行される地域（国）、利用者の傾向、時間帯等に応じて、適宜変更されてよい。加えて、登録データのうちで、属性情報として採用する項目も、転倒リスクとの関連性を考慮して、適宜変更されてよい。

上記実施形態では、属性情報から推定される静的な転倒リスクに基づき選別した高リスク者が立ち状態にあるか否かにより、走行制限の実施の要否が決定されていた。そして、高リスク者の重心変化に基づく動的な転倒リスクをさらに算出する処理により、走行制限の制限量が調整されていた。しかし、動的な転倒リスクの推定は、省略されてもよい。

上記第一実施形態では、客室監視ユニットから自動運転インターフェースユニットに走行制限指令が出力されていた。一方、上記第二実施形態では、運行管理コンピュータから自動運転インターフェースユニットに走行制限指令が出力されていた。以上のように、自動運転インターフェースユニットに走行制限指令を出力するコンピュータは、一つに限定されない。客室監視ユニット及び運行管理コンピュータの両方が自動運転インターフェースユニットに走行制限指令を出力してもよい。この場合、客室監視ユニットの走行制限指令が優先されてもよく、又は運行管理コンピュータの走行制限指令が優先されてもよい。又は、二つの走行制限指令のうちで、制限量の大きい一方が優先されてもよい。

上記実施形態では、高リスク者を含む全乗客が客室監視ユニットによる監視対象とされていた。しかし、高リスク者のみを監視対象とし、他の乗客（一般者）は、監視対象から外されてもよい。さらに、高リスク者が複数搭乗している場合、最も転倒リスクの値が大きい乗客のみを監視対象としてもよい。

上記実施形態では、本開示による見守りシステムを実現する車両制御方法を、無人バスに適用した例を説明した。しかし、本開示の車両制御方法を適用可能な車両は、無人バスに限定されず、有人車両であってもよい。例えば、運転者による客室全体の監視が困難な鉄道車両及び連節バス等に、上記の車両制御方法は、適用されてよい。さらに、有人車両に上記の車両制御方法が適用されれば、経験の浅い運転者の不注意に起因する転倒リスクの増大が回避され得る。

本開示の車両制御方法を実施するコンピュータとして、上記実施形態では、乗客認証ユニット、客室監視ユニット及び運行管理コンピュータ等が例示されていた。しかし、車両制御方法を実施するコンピュータは、これらに限定されない。例えば、車載された複数の電子制御ユニットと、センタ又はクラウド上のコンピュータが、乗客の見守りに関連する演算を分散処理してもよい。或いは、自動運転インターフェースユニット及び自動運転制御ユニット等の車載コンピュータが、見守り及び走行制限に関連する各機能を実現するための演算を、単独で又は分散して処理してもよい。

以上のように、車載コンピュータ及び運行管理コンピュータの各制御回路により提供された各機能は、ソフトウェア及びそれを実行するハードウェア、ソフトウェアのみ、ハードウェアのみ、あるいはそれらの複合的な組合せによっても提供可能である。さらに、こうした機能がハードウェアである電子回路によって提供される場合、各機能は、多数の論理回路を含むデジタル回路、又はアナログ回路によっても提供可能である。

車両制御プログラム等に関連したデータ処理、並びに命令及びコードを実行するプロセッサの具体的な構成は、適宜変更可能である。プロセッサは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）に加えて、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）を含む構成であってもよい。さらに、プロセッサは、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）及びＡＩの学習及び推論に特化したアクセラレータ（例えばＤＳＰ（Digital Signal Processor）等）を含んでいてもよい。加えてプロセッサは、ＦＰＧＡ及びＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等に実装された構成であってもよい。

車両制御プログラム等を格納する構成として、フラッシュメモリ及びハードディスク等の種々の非遷移的実体的記憶媒体（non-transitory tangible storage medium）が、メモリ装置に採用可能である。こうした記憶媒体の形態も、適宜変更されてよい。例えば記憶媒体は、メモリカード等の形態であって、コンピュータに設けられたスロット部に挿入されて、制御回路に電気的に接続される構成であってよい。さらに記憶媒体は、上述のような車載装置等のメモリ装置に限定されず、当該メモリ装置へのプログラムのコピー基となる光学ディスク及び汎用コンピュータのハードディスクドライブ等であってもよい。

ＡＤＶ 車両、Ｃ 客室、Ｐ 乗客、Ｐｒ 高リスク者、５０ 乗客認証ユニット（車両制御システム，コンピュータ）、５１，６１，２６１ プロセッサ、５４ 属性情報取得部、５７，２５７ リスク判定部、７１ リスク情報取得部、７２ 乗客状態把握部（状態把握部）、７７ 走行制限部、１００ 客室監視ユニット（車両制御装置，車両制御システム，コンピュータ）、２００ 運行管理コンピュータ（車両制御システム，コンピュータ）

Claims (13)

1. コンピュータ（５０，１００，２００）によって実施され、車両（ＡＤＶ）の走行を制御する車両制御方法であって、
   少なくとも一つのプロセッサ（５１，６１，２６１）上において、
   前記車両に搭乗する乗客（Ｐ）のそれぞれについての属性情報を取得し（Ｓ１０１）、
   前記属性情報に基づき各前記乗客の転倒リスクを個別に判定し（Ｓ１０２）、
   前記転倒リスクが高いと判定された高リスク者（Ｐｒ）を客室（Ｃ）内にて追跡し、当該高リスク者の前記客室内での状態を個別に把握し（Ｓ１１１）、
   個々の前記高リスク者の状態のうちの姿勢として、立ち状態にある前記高リスク者のモデル化により推定される重心変化から、判定される動的な転倒リスク情報に基づき、前記車両の走行を制限する（Ｓ１１２）、車両制御方法。
2. 前記車両の走行制限を、前記高リスク者の客席への着座まで継続する請求項１に記載の車両制御方法。
3. 前記高リスク者がいる場合に、前記車両に設置された複数の客席の中から前記乗客の着座していない空席を抽出し、前記高リスク者を前記空席に誘導する（Ｓ１０５）請求項１又は２に記載の車両制御方法。
4. 前記空席が無い場合に、予め設定された優先席を解放するように当該優先席に着座した前記乗客を誘導し（Ｓ１０８）、
   前記優先席が解放された場合には、前記高リスク者を解放された前記優先席に誘導する（Ｓ１１０）請求項３に記載の車両制御方法。
5. 特定の停止箇所にて前記車両が停車するために減速する前の期間にて、客席から立ち上がる前記高リスク者を検出し（Ｓ１２２）、
   立ち上がった前記高リスク者に着座を促す（Ｓ１２３）請求項１〜４のいずれか一項に記載の車両制御方法。
6. 前記車両の発進前において、立ち状態の前記高リスク者の有無を把握し、
   立ち状態の前記高リスク者がいる場合には、立ち状態の前記高リスク者がいない場合よりも、発進後の前記車両の加速度を低く設定する請求項１〜５のいずれか一項に記載の車両制御方法。
7. 前記車両の停車前において、立ち状態の前記高リスク者の有無を把握し、
   立ち状態の前記高リスク者がいる場合には、立ち状態の前記高リスク者がいない場合よりも、停車のための制動開始のタイミングを早める（Ｓ１２５）請求項１〜６のいずれか一項に記載の車両制御方法。
8. 自動走行する前記車両において用いられる制御方法であって、
   少なくとも前記車両の走行中に、前記乗客の転倒を検出し（Ｓ１４２）、
   前記乗客の転倒が検出された場合には、前記車両の外部に前記客室内の状況を通知する（Ｓ１４３）請求項１〜７のいずれか一項に記載の車両制御方法。
9. 車両（ＡＤＶ）の走行を制御する車両制御システムであって、
   前記車両に搭乗する乗客（Ｐ）のそれぞれについての属性情報を取得する属性情報取得部（５４）と、
   前記属性情報に基づき各前記乗客の転倒リスクを個別に判定するリスク判定部（５７，２５７）と、
   前記転倒リスクが高いと判定された高リスク者（Ｐｒ）を客室（Ｃ）内にて追跡し、当該高リスク者の前記客室内の状態を個別に把握する状態把握部（７２）と、
   個々の前記高リスク者の状態のうちの姿勢として、立ち状態にある前記高リスク者のモデル化により推定される重心変化から、判定される動的な転倒リスク情報に基づき、前記車両の走行を制限する走行制限部（７７）と、を備える車両制御システム。
10. 車両（ＡＤＶ）に搭載され、前記車両の走行を制御する車両制御装置であって、
    前記車両に搭乗する乗客（Ｐ）についての転倒リスクを個別に判定した判定結果を取得するリスク情報取得部（７１）と、
    前記転倒リスクが高いと判定された高リスク者（Ｐｒ）を客室（Ｃ）内にて追跡し、当該高リスク者の前記客室内の状態を個別に把握する状態把握部（７２）と、
    個々の前記高リスク者の状態のうちの姿勢として、立ち状態にある前記高リスク者のモデル化により推定される重心変化から、判定される動的な転倒リスク情報に基づき、前記車両の走行を制限する走行制限部（７７）と、を備える車両制御装置。
11. コンピュータ（５０，１００，２００）によって実施され、車両（ＡＤＶ）に搭乗する乗客（Ｐ）を見守るための方法であって、
    少なくとも一つのプロセッサ（５１，６１，２６１）上において、
    前記乗客のそれぞれについての属性情報を取得し（Ｓ１０１）、
    前記属性情報に基づき各前記乗客の転倒リスクを個別に判定し（Ｓ１０２）、
    前記転倒リスクが高いと判定された高リスク者（Ｐｒ）を客室（Ｃ）内にて追跡し、当該高リスク者の前記客室内での状態を個別に把握し（Ｓ１１１）、
    個々の前記高リスク者の状態のうちの姿勢として、立ち状態にある前記高リスク者のモデル化により推定される重心変化から、動的な転倒リスク情報を判定する、方法。
12. 車両（ＡＤＶ）に搭乗する乗客（Ｐ）を見守るためのシステムであって、
    前記乗客のそれぞれについての属性情報を取得する属性情報取得部（５４）と、
    前記属性情報に基づき各前記乗客の転倒リスクを個別に判定するリスク判定部（５７，２５７）と、
    前記転倒リスクが高いと判定された高リスク者（Ｐｒ）を客室（Ｃ）内にて追跡し、当該高リスク者の前記客室内の状態を個別に把握する状態把握部（７２）と、
    個々の前記高リスク者の状態のうちの姿勢として、立ち状態にある前記高リスク者のモデル化により推定される重心変化から、動的な転倒リスク情報を判定する機能部（７６）と、を備えるシステム。
13. 車両（ＡＤＶ）に搭載され、前記車両に搭乗する乗客（Ｐ）見守るための装置であって、
    前記乗客の転倒リスクを個別に判定した判定結果を取得するリスク情報取得部（７１）と、
    前記転倒リスクが高いと判定された高リスク者（Ｐｒ）を客室（Ｃ）内にて追跡し、当該高リスク者の前記客室内の状態を個別に把握する状態把握部（７２）と、
    個々の前記高リスク者の状態のうちの姿勢として、立ち状態にある前記高リスク者のモデル化により推定される重心変化から、動的な転倒リスク情報を判定する機能部（７６）と、を備える装置。

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