JP7450982B2 - インテリジェントコネクテッドビークル用の制御システム及び制御方法 - Google Patents

Description

本発明は、インテリジェント車両の技術分野に関し、具体的には、インテリジェントコネクテッドビークル用の制御システム及び制御方法に関するものである。

インテリジェントコネクテッドビークル技術の絶え間ない発展に伴い、インテリジェントコネクテッドビークルは徐々に知的エージェント補助運転から、知的エージェント独立運転に変わってきている。また、インテリジェントコネクテッドビークルは絶えず知能化している過程で、伝統的な車両に対して多くの差異を生じていた。例えば、ハイレベルのインテリジェントコネクテッドビークルは運転者の制御から完全に離脱しており、故障発生時に独立して判断し且つレベルを低くする等が必要になる。無視してはならないことは、インテリジェントコネクテッドビークルと人間運転者による運転のスタイルが大きく相違しており、高度の知能化に伴って高い走行リスクが生じる点である。従って、ハイレベルのインテリジェントコネクテッドビークルは実用化可能か否かに関しては安全性が肝心な点となる。

多数のインテリジェントコネクテッドビークルの制御システムはやはり伝統的な車両の制御システムを基に開発されており、制御システムアーキテクチャが簡単過ぎて、冗長制御が硬直し過ぎるので、運転者又は監視者が制御を補助し、ひいては引き受けて管理する必要があり、これによって、知的エージェントは走行中に良好な自己意志決定、監視管理、故障診断及び車両走行リスク回避が不可能になる。

従って、従来の制御システムのアーキテクチャはハイレベルのインテリジェントコネクテッドビークルの独立運転要求を満たすことができない。どのようにハイレベルのインテリジェントコネクテッドビークルの運転特性及び走行条件に合わせて、信頼的な制御システムアーキテクチャを構築するかは、現状で迫って解決しようとする肝心な技術的問題となっている。

このため、本発明は、従来技術において制御システムアーキテクチャが簡単で、冗長制御が硬直し過ぎるので、インテリジェントコネクテッドビークルの安全性要求を満たせないという問題を解決するために、インテリジェントコネクテッドビークル用の制御システム及び制御方法を提供する。

上記目的を実現するために、本発明の第１側面は、
センシング情報を取得するように構成されるセンサ群と、
前記センシング情報に基づいて感知情報と位置決定情報を取得するように構成される感知・位置決定モジュールと、
前記感知情報、位置決定情報、車両状態評価結果及びリスク評価結果に基づいて車両計画制御情報を決定するように構成される計画制御モジュールであって、前記車両状態評価結果は機能評価モジュールによって生成されたものであり、前記リスク評価結果はリスク評価モジュールによって生成されたものである計画制御モジュールと、
前記感知情報、位置決定情報、車両状態評価結果及びリスク評価結果に基づいて車両安全制御情報を決定するように構成される安全制御モジュールと、
前記センサ群、感知・位置決定モジュール、計画制御モジュール、安全制御モジュール及び実行モジュールの状態情報に基づいて車両状態評価結果を決定するように構成される機能評価モジュールと、
前記センシング情報、前記位置決定情報、計画制御モジュールの状態と計画情報、及び安全制御モジュールの状態と安全計画情報に基づいてリスク評価結果を取得するように構成されるリスク評価モジュールと、
前記機能評価モジュールと前記リスク評価モジュールの状態、前記車両状態評価結果及び前記リスク評価結果に基づいて前記車両計画制御情報と前記車両安全制御情報を仲裁して車両実行情報を取得するように構成されるロジック仲裁モジュールと、
前記車両実行情報に基づいて車両走行を制御するように構成される実行モジュールと、を備えるインテリジェントコネクテッドビークル用の制御システムを提供する。

上記目的を実現するために、本発明の第２側面は、本発明の実施例に係る前記制御システムに基づいて提案された制御方法であり、
センシング情報を取得するステップと、
前記センシング情報により感知情報と位置決定情報を取得するステップと、
前記感知情報、位置決定情報、車両状態評価結果及びリスク評価結果により車両計画制御情報を決定するステップと、
前記感知情報、位置決定情報、車両状態評価結果及びリスク評価結果により車両安全制御情報を決定するステップと、
車両自身の状態情報により車両状態評価結果を取得するステップと、
前記センシング情報、前記位置決定情報、車両計画制御情報及び車両安全制御情報によりリスク評価結果を決定するステップと、
機能評価モジュールの動作状態及びリスク評価モジュールの動作状態により前記車両計画制御情報と前記車両安全制御情報を仲裁して、車両実行情報を決定するステップと、
前記車両実行情報を実行するステップと、を含むインテリジェントコネクテッドビークル用の制御方法を提供する。

上記目的を実現するために、本発明の第３側面は、プロセッサ、メモリ及び通信インターフェースを備える車載機器であり、前記通信インターフェースが前記プロセッサと前記メモリにデータ接続され、
前記プロセッサが前記メモリに記憶されたプログラム又は命令を呼び出すことによって、本発明の実施例に係る制御方法のステップを実行する車載機器を提供する。

上記目的を実現するために、本発明の第４側面は、プログラム又は命令を記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であり、前記プログラム又は命令がコンピュータに本発明の実施例に係る制御方法のステップを実行させる非一時的コンピュータ可読記憶媒体を提供する。

本発明に係るインテリジェントコネクテッドビークル用の制御システムにおいて、計画制御モジュールは感知情報と位置決定情報に基づいて車両計画制御情報を決定し、安全制御モジュールは感知情報と位置決定情報に基づいて車両安全制御情報を決定し、機能評価モジュールは車両状態評価結果を決定し、リスク評価モジュールはリスク評価結果を決定し、ロジック仲裁モジュールは機能評価モジュールの動作状態とリスク評価モジュールの動作状態に基づいて車両計画制御情報と車両安全制御情報を仲裁して、車両実行情報を決定し、これによって車両実行情報をより正確にして、インテリジェントコネクテッドビークルの走行リスクを低減させる。

図面は本発明を更に理解させるためのものであり、明細書の一部となり、下記の具体的な実施形態と共に本発明を解釈するが、本発明を限定するものにならない。
本発明の実施例に係るインテリジェントコネクテッドビークルの全体構成図である。 本発明の実施例に係るインテリジェントコネクテッドビークル用の制御システムの例示的ブロック図である。 本実施例に係るインテリジェントコネクテッドビークル用の制御方法のフローチャートである。 本実施例に係る車載機器の構成模式図である。

以下では図面を参照しながら本発明の具体的な実施形態を詳細に説明する。ここに記載の具体的な実施形態は本発明を説明、解釈するためのものに過ぎず、本発明を限定する意図がないことを理解すべきである。

インテリジェントコネクテッドビークルのセキュリティアーキテクチャとしてやはり伝統的な車両セキュリティアーキテクチャを踏襲しているインテリジェントコネクテッドビークルは安全性が悪いという問題に対して、本実施例は、車両制御命令を状態評価結果、リスク評価結果、車両計画制御情報及び車両安全制御情報に合わせて決定して、車両制御命令の正確率を高くして、更にインテリジェントコネクテッドビークルの安全性を高くしたインテリジェントコネクテッドビークル用の制御システムと制御方法を提供する。

図１は本実施例に係るインテリジェントコネクテッドビークルの全体構成図である。図１に示すように、インテリジェントコネクテッドビークルはセンサ群１０、インテリジェント運転システム２０、車両実行システム３０及びクラウドサーバ４０を備え、インテリジェント運転システム２０とクラウドサーバ４０が通信できる。

センサ群１０は、センシング情報を取得するように構成される。センサ群１０は、カメラ、レーザレーダ、ミリ波レーダ、全地球測位システム（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ；ＧＰＳ）、圧力センサ、ＩＭＵ、角度センサ及び速度センサのうちの少なくとも１つを含むが、それらに限定されない。

インテリジェント運転システム２０は、センサ群１０のセンシング情報を受信し、且つセンシング情報に基づいて実行情報を生成するように構成される。

車両実行システムは、実行情報を受信し、実行情報に従って車両走行を制御するように構成される。いくつかの実施例では、車両実行システムは、ステアリングシステム、ブレーキシステム及び駆動システムを含むが、それらに限定されない。ステアリングシステム、ブレーキシステム及び駆動システムは車両分野における成熟したシステムであって、ここで詳細な説明を省略する。

クラウドサーバとインテリジェント運転システム２０は通信して、インテリジェントコネクテッドビークルを統一的に協調管理する。いくつかの実施例では、クラウドサーバは１つ以上のインテリジェントコネクテッドビークルと対話して、複数のインテリジェントコネクテッドビークルの管理等を統一的に協調させることに利用可能である。いくつかの実施例では、インテリジェント運転システム２０とクラウドサーバは無線通信ネットワーク（ＧＰＲＳネットワーク、Ｚｉｇｂｅｅネットワーク、Ｗｉｆｉネットワーク、３Ｇネットワーク、４Ｇネットワーク、５Ｇネットワーク等の無線通信ネットワークを含むが、それらに限定されない）を介して無線通信する。

いくつかの実施例では、クラウドサーバは車両サービス業者の構築したクラウドサーバであり、クラウドストレージとクラウドコンピューティングの機能を提供する。いくつかの実施例では、クラウドサーバにおいて車両側アーカイブを作成する。いくつかの実施例では、車両側アーカイブにはインテリジェント運転システム２０のアップロードする各種の情報を記憶する。いくつかの実施例では、クラウドサーバは車両側で生成する運転データをリアルタイムで同期できる。

いくつかの実施例では、クラウドサーバはデータウェアハウスとデータ加工プラットフォームを含んでもよく、ここで、データウェアハウスにはクラウドサーバの作成した車両側アーカイブを記憶する。いくつかの実施例では、データウェアハウスは各種のソース業務システムからデータを統一的にデータウェアハウスに取りまとめ、且つデータ加工プラットフォームで加工して車両側に用いることができる。

いくつかの実施例では、クラウドサーバは１つのサーバであってもよいし、１つのサーバ群であってもよい。サーバ群は集中型であってもよいし、分散型であってもよい。分散型サーバは、タスクの複数の分散型サーバへの割り当てと最適化に寄与し、伝統的な集中型サーバにおける資源不足と応答上のネックといった欠陥を解消する。いくつかの実施例では、クラウドサーバはローカル又は遠隔のものであってもよい。

いくつかの実施例では、クラウドサーバは路側機（ＲＳＵ：Ｒｏａｄ Ｓｉｄｅ Ｕｎｉｔ）とインテリジェントコネクテッドビークルの情報を取得することに利用可能であり、情報をインテリジェントコネクテッドビークルに送信できる。いくつかの実施例では、クラウドサーバは、インテリジェントコネクテッドビークルの情報により、路側機におけるインテリジェントコネクテッドビークルに対応する検出情報をインテリジェントコネクテッドビークルに送信できる。

いくつかの実施例では、インテリジェントコネクテッドビークルは更にインテリジェント運転システム２０と車両実行システム３０に接続される車両ＣＡＮバスを含んでもよい。インテリジェント運転システム２０と車両基礎実行システムとの間の情報のやり取りは車両ＣＡＮバスを介して伝達する。

いくつかの実施例では、インテリジェントコネクテッドビークルは、運転者によって人工運転モードで車両走行を制御してもよいし、インテリジェント運転システム２０によって無人運転方式で車両走行を制御してもよい。人工運転モードでは、運転者は車両走行を制御する装置を操作することによって車両を運転し、車両走行を制御する装置は、例えば、ブレーキペダル、ステアリングホイール及びアクセルペダル等を含むが、それらに限定されない。車両走行を制御する装置は直接車両基礎実行システムを操作して車両走行を制御できる。

いくつかの実施例では、インテリジェントコネクテッドビークルは無人運転車両であってもよく、車両の運転制御はインテリジェント制御システム２０が制御命令を出力して車両実行システム３０によって実行される。

図２は本発明の実施例に係るインテリジェントコネクテッドビークル用の制御システムの例示的ブロック図である。いくつかの実施例では、この制御システムは図１におけるインテリジェント制御システム２０の一部の機能を実現でき、インテリジェントコネクテッドビークルの走行を制御するためのものである。

図２に示すように、インテリジェントコネクテッドビークル用の制御システムは、センシング受信モジュール２０１、感知・位置決定モジュール２０２、計画制御モジュール２０３、安全制御モジュール２０４、機能評価モジュール２０５、リスク評価モジュール２０６、ロジック仲裁モジュール２０７、実行モジュール２０８及びインテリジェントコネクテッドビークルに利用可能な他の若干のユニットに分けることができる。

センシング受信モジュール２０１は、センサ群１０のセンシング情報を受信し、且つ前記センシング情報を感知・位置決定モジュール２０２、計画制御モジュール２０３、安全制御モジュール２０４、機能評価モジュール２０５、リスク評価モジュール２０６に伝送するように構成される。ここで、前記センサ群１０は、カメラ、レーザレーダ、ミリ波レーダ、圧力センサ、ＩＭＵ、角度センサ、速度センサ等のうちの１種又は多種を含むが、それらに限定されない。前記センシング情報は環境情報と車両状態情報を含む。ここで、環境情報は障害物、歩行者、周囲車両、走行可能エリア、道路標示等を含む。車両状態情報は車速、前輪偏向角度、加速度、減速度、ステアリングホイールの操舵角、ブレーキ、アクセル等の状態を含む。

いくつかの実施例では、センサ群１０は更に、自身状態情報を監視し、且つ自身状態情報をセンシング受信モジュール２０１を介して機能評価モジュール２０５に送信することができる。前記自身状態情報はセンサ群１０における各センサの動作状態等を含む。

感知・位置決定モジュール２０２は、前記センシング情報に基づいて感知情報と位置決定（測位）情報を決定するように構成される。感知・位置決定モジュール２０２は更に、自身の状態を感知し、且つ状態情報を計画制御モジュール２０３、安全制御モジュール２０４、機能評価モジュール２０５及びリスク評価モジュール２０６に伝送する。

いくつかの実施例では、感知・位置決定モジュール２０２は感知ユニット２０２１と位置決定ユニット２０２２を備える。ここで、感知ユニット２０２１は感知情報を取得する。具体的には、感知ユニット２０２１は、センシング情報に基づいて車両自身状態と車外環境を感知して、感知情報を取得するように構成される。いくつかの実施例では、感知情報は、例えば車両走行速度、車両加速度、車両におけるハードウェアの動作状態等の車両自身状態情報を含む。いくつかの実施例では、感知情報は更に、例えば車両走行可能エリア、障害物、車両周囲歩行者及び他の車両等の車外環境情報を含む。

いくつかの実施例では、位置決定ユニット２０２２は、前記センシング情報に基づいて車両の位置情報を取得して、位置決定情報を得るように構成される。いくつかの実施例では、位置決定ユニット２０２２はＧＰＳ、ＩＭＵ、標識による位置決定モジュール等に基づいて車両の位置情報を取得する。いくつかの実施例では、位置決定情報は更に視覚センサ、レーザレーダ等によって位置を決定でき、例えば、Ｖ－ＳＬＡＭ、Ｌｉｄａｒ－ＳＬＡＭ等の方式で取得する。

計画制御モジュール２０３は、前記感知情報と位置決定情報に基づいて車両計画制御情報を決定する。ここで、前記車両計画制御情報は走行快適性、時効性及び適用性に基づいて生成される。いくつかの実施例では、計画制御モジュールは更にＶ２Ｘデータ、高精度地図等のデータの少なくとも１種に合わせてルートを計画、決定できる。いくつかの実施例では、前記計画制御モジュールは更に、車両状態評価結果及び／又はリスク評価結果を受信して車両計画制御情報を決定し、且つ前記感知情報、位置決定情報、車両状態評価結果及びリスク評価結果に基づいて車両計画制御情報を決定する。

いくつかの実施例では、車両計画制御情報は車両の車速、前輪偏向角度、加速度、減速度、ステアリングホイールの操舵角、ブレーキ、アクセル等の制御情報を含む。

いくつかの実施例では、計画制御モジュール２０３は、計画ユニット２０３１と計画運動制御ユニット２０３２を備える。ここで、計画ユニット２０３１は計画情報を生成するように構成される。いくつかの実施例では、前記計画ユニットは、感知モジュールと位置決定モジュールの生成した感知・位置決定情報に基づいて計画情報を生成する。前記計画ユニットは更に、Ｖ２Ｘデータ、高精度地図等のデータの少なくとも１種に合わせて計画情報を生成できる。いくつかの実施例では、前記計画情報は、希望ルート、挙動（例えば、車両追従、追越し、停車、迂回等を含むが、それらに限定されない）、車両進行方向、車両速度、車両の希望加速度、希望するステアリングホイールの操舵角等を含むが、それらに限定されない。いくつかの実施例では、前記計画ユニットは車両状態評価結果及び／又はリスク評価結果を受信して計画情報を決定する。前記計画ユニットは乗客の快適性に基づいて計画し、ここで、前記乗客の快適性は走行快適性、走行時効性、走行適用性等を含む。計画ユニットは生成した計画とポリシーを計画運動制御ユニットに伝送する。

いくつかの実施例では、計画ユニット２０３１は取得した計画情報及び計画ユニット２０３１の性能を計画運動制御ユニット２０３２に伝送する。

計画運動制御ユニット２０３２は、前記計画情報に基づいて車両計画制御情報を決定するように構成される。ここで、前記車両計画制御情報とは車両基礎制御システムの実行情報を指す。いくつかの実施例では、計画運動制御ユニットは、車両制御情報を下して、希望ルートに従って走行するように車両基礎実行システムに車両を制御させ、例えば、ステアリングホイール、ブレーキ及びアクセルを制御することによって車両に対して横方向と縦方向制御を行う。例えば、最大加速度が５ｍ／Ｓ^２を超えなく、最大操舵角が１５°を超えないように計画する。

安全制御モジュール２０４は、前記感知情報と位置決定情報に基づいて車両安全制御情報を生成するように構成される。ここで、前記車両安全制御情報は走行安全性、安定性及び衝突結果に基づいて生成される。いくつかの実施例では、安全制御モジュールは更に車両状態評価結果とリスク評価結果に基づいて車両安全制御情報を決定し、即ち、感知情報、位置決定情報、車両状態評価結果及びリスク評価結果に基づいて車両安全制御情報を決定し、インテリジェントコネクテッドビークルに高確実性の制御ポリシーを提供する。

いくつかの実施例では、安全制御モジュール２０４は計画ユニット２０４１と安全挙動制御ユニット２０４２を備える。ここで、計画ユニット２０４１は安全計画情報を生成するように構成される。いくつかの実施例では、前記計画ユニット２０４１は感知モジュールと位置決定モジュールの生成した感知・位置決定情報に基づいて安全計画情報を生成する。前記計画ユニット２０４１は更に、Ｖ２Ｘデータ、高精度地図等のデータの少なくとも１種に合わせて安全計画情報を生成できる。いくつかの実施例では、前記安全計画情報は、挙動（例えば、車両追従、追越し、停車、迂回等を含むが、それらに限定されない）、車両進行方向、車両速度、車両の希望加速度、希望するステアリングホイールの操舵角等を含むが、それらに限定されない。いくつかの実施例では、前記安全計画ユニットは車両状態評価結果及び／又はリスク評価結果を受信して安全計画情報を決定する。前記安全計画ユニットは走行安全性、安定性及び衝突結果に基づいて車両の走行を計画する。安全計画ユニットは生成した計画とポリシーを計画運動制御ユニットに伝送する。

安全挙動制御ユニット２０４２は、前記安全計画情報に基づいて車両安全制御情報を決定するように構成される。ここで、安全計画制御情報とは車両基礎制御システムの実行情報を指す。いくつかの実施例では、安全挙動制御ユニットは、車両制御情報を下して、希望ルートに従って走行するように車両基礎実行システムに車両を制御させ、例えば、ステアリングホイール、ブレーキ及びアクセルを制御することによって車両に対して横方向と縦方向制御を行う。いくつかの実施例では、車両安全制御情報を生成する時に、車両安全計画情報は、車両スリップ率、ヨー角、ロール角等の安全要素を考慮するが、それらに限定されない。例えば、車両スリップ率が２０％を超えなく、車両のヨー角とロール角を安全範囲内に保持する。

機能評価モジュール２０５は、車両状態評価結果を生成するように構成される。ここで、機能評価モジュール２０５は、前記センサ群１０、感知・位置決定モジュール２０２、計画制御モジュール２０３、安全制御モジュール２０４及び実行モジュール２０８の動作状態をリアルタイムで監視し、第１監視結果を決定し、且つ第１監視結果に基づいて上記機能モジュールの機能を評価して、車両状態評価結果を得る。ここで、第１監視結果は、ソフトウェア、ハードウェアの故障監視と機能失効監視結果を含むが、それらに限定されない。

いくつかの実施例では、機能評価モジュール２０５は、前記センサ群１０、感知・位置決定モジュール２０２、計画制御モジュール２０３、安全制御モジュール２０４及び実行モジュール２０８の状態をリアルタイムで監視し、第１監視結果を取得し、更に第１監視結果により上記モジュールの損害度合いに対してレベル分け評価を行って、車両状態評価結果を得る。いくつかの実施例では、第１監視結果は、ソフトウェア、ハードウェアの故障監視と機能失効監視結果を含むが、それらに限定されない。

いくつかの実施例では、機能評価モジュール２０５は機能監視ユニット２０５１と機能評価ユニット２０５２を備える。ここで、機能監視ユニットは第１監視情報を生成するように構成される。前記第１監視情報は機能モジュールのソフトウェアとハードウェアに対する故障監視情報と機能失効検出情報を含む。ここで、前記機能モジュールはセンサ群１０、感知・位置決定モジュール２０２、計画制御モジュール２０３、安全制御モジュール２０４、機能評価モジュール２０５及び実行モジュール２０８を含む。

いくつかの実施例では、機能監視ユニットは故障監視サブユニットと機能監視サブユニットを備え、ここで、故障監視サブユニットは、前記センサ群１０、感知・位置決定モジュール２０２、計画制御モジュール２０３、安全制御モジュール２０４、機能評価モジュール２０５及び実行モジュール２０８の状態をリアルタイムで監視して、対応する故障監視情報を得るように構成される。機能監視サブユニットは、前記センサ群１０、感知・位置決定モジュール２０２、計画制御モジュール２０３、安全制御モジュール２０４、機能評価モジュール２０５及び実行モジュール２０８の状態をリアルタイムで監視して、失効したか否かを判断するように構成される。

機能評価ユニット２０５２は、車両状態評価結果を決定するように構成される。いくつかの実施例では、機能評価ユニット２０５２は、前記第１監視結果により前記車両自身の安全性を評価して、車両状態評価結果を決定するように構成される。いくつかの実施例では、機能評価ユニット２０５２は車両状態評価結果を計画制御モジュール２０３と安全制御モジュール２０４に送信する。いくつかの実施例では、機能評価ユニット２０５２の決定した車両状態評価結果が変わった時に、計画制御モジュール２０３は車両状態評価結果に応じて車両計画制御情報を修正する。いくつかの実施例では、安全制御モジュール２０４は車両状態評価結果に応じて車両安全制御情報を修正する。

リスク評価モジュール２０６は、リスク評価結果を決定するように構成される。いくつかの実施例では、リスク評価モジュール２０６は、前記センシング情報、前記位置決定情報、計画制御モジュールの状態と計画情報、及び安全制御モジュールの状態と安全計画情報に基づいてリスク評価結果を取得するように構成される。

いくつかの実施例では、リスク評価モジュール２０６はリスク監視ユニットとリスク評価ユニットを備える。いくつかの実施例では、前記リスク監視ユニットは前記センシング情報と位置決定情報に基づいてリスク監視情報を決定する。前記リスク監視情報は衝突監視情報、走行可能エリア監視情報等を含むが、それらに限定されない。いくつかの実施例では、前記リスク評価モジュールは、リスク評価の独立性を確保するように、前記感知・位置決定モジュールとは独立したセンサを使用してもよい。

前記リスク監視ユニットはリスク監視情報を決定したら、リスク監視情報をリスク評価ユニットに送信する。

リスク監視ユニットは走行可能エリア監視サブユニット４０１と衝突監視サブユニット４０２を備える。走行可能エリア監視サブユニット４０１は、走行可能エリア内の環境を監視して走行可能エリア監視情報と走行可能エリア監視サブユニットの状態情報を取得するように構成される。いくつかの実施例では、衝突監視サブユニット４０２は、車体周囲の環境を監視して衝突監視情報と衝突監視サブユニットの動作状態を取得するように構成される。いくつかの実施例では、衝突監視情報はセンシング情報、位置決定情報及び周囲環境に対するリアルタイムな監視により取得できる。いくつかの実施例では、衝突監視情報は独立したセンサによって直接取得される。いくつかの実施例では、走行可能エリア監視情報は、天気、速度、歩行者／動物等の要素を含むが、それらに限定されない。

リスク評価ユニット２０６２は、前記リスク監視情報、前記車両計画制御情報及び前記車両安全制御情報によりリスク評価結果を決定するように構成される。いくつかの実施例では、リスク評価ユニットは更にリスク監視ユニット、計画ユニット、安全計画ユニットの動作状態によりリスク評価結果を決定する。

いくつかの実施例では、リスク評価ユニット２４０２は更に、車両速度、運転スタイル、天気、道路状況複雑度等の情報に合わせて車両における全体的なリスクを評価して、リスク評価結果を決定することができる。いくつかの実施例では、リスク評価ユニット２０６２は前記リスク評価結果を計画ユニット２０３１、安全計画ユニット２０４１及びロジック仲裁モジュール２０７に送信する。ここで、計画制御モジュール２０３はリスク評価結果に応じて車両計画制御情報を修正する。安全制御モジュール２０４はリスク評価結果に応じて車両安全制御情報を修正する。例えば、リスク評価結果としてリスクレベルがレベル２である時に、時効性を満たすように最低時速を限定する必要がある。計画制御モジュール２０３と安全制御モジュール２０４は、車両計画制御情報と安全制御情報を対応的に修正でき、最低時速を９０ｋｍ／ｈに限定し、且つこの最低時速に基づいて車両計画制御情報と車両安全制御情報を対応的に修正する。

いくつかの実施例では、計画制御モジュール２０３と安全制御モジュール２０４は更に最大操舵角度を限定でき、例えば、最大操舵角度を１５°に限定し、且つこの最大操舵角度に基づいて車両計画制御情報と車両安全制御情報を修正する。

ロジック仲裁モジュール２０７は、車両実行情報を決定するように構成される。ここで、前記ロジック仲裁モジュールは前記車両計画制御情報と安全制御情報に基づいて車両実行情報を決定する。いくつかの実施例では、ロジック仲裁モジュールは更に前記機能評価モジュールの動作状態と前記リスク評価モジュールの動作状態により車両実行情報を決定する。

例えば、ロジック仲裁モジュール２０７は、リスクレベルが低いリスク評価結果に基づいて、計画制御情報を実行情報と決定でき、リスクレベルが高い時に、安全制御情報を実行情報と決定できる。前記リスクレベルが車両安全又は乗客の身の安全を脅かしているレベルとなる時に、なるべく早く減速するか、なるべく早く停車することを選択できる。機能評価結果として機能モジュールに障害が存在したり失効した時に、減速又は停車するように車両を制御できる。

いくつかの実施例では、インテリジェントコネクテッドビークルのリスクレベルが低い時に、例えば、リスクレベルがレベル２よりも低い時に、ロジック仲裁モジュール２０７は車両計画制御情報を選択できる。いくつかの実施例では、インテリジェントコネクテッドビークルのリスクレベルが高い時に、例えば、リスクレベルがレベル４の時に、ロジック仲裁モジュール２０７は車両安全制御情報を選択できる。いくつかの実施例では、インテリジェントコネクテッドビークルはより高いリスクが存在する時に、例えば、リスクレベルがレベル５以上の時に、ロジック仲裁モジュール２０７は車速を一時的に保持しながら、時機を待って一時的に停車することを選択でき、又は、車速を低減しながら、時機を待って一時的に停車することを選択できる。いくつかの実施例では、インテリジェントコネクテッドビークルはより高いリスクが存在する時に、例えば、リスクレベルがレベル５以上の時に、ロジック仲裁モジュール２０７は最大減速度で減速することを選択でき、例えば、１２．５ｍ／Ｓ^２の減速度で減速する。

実行モジュール２０８は、前記車両実行情報に基づいて車両走行を制御するように構成される。いくつかの実施例では、実行モジュール２０８は、ロジック仲裁モジュール２０７の送信した車両実行情報を受信し、且つ車両実行情報に基づいて車両走行を制御する。いくつかの実施例では、実行モジュール２０８は、車台、ステアリングシステム、動力システム、ブレーキシステム及びその車両の他のハードウェアを含むが、それらに限定されない。いくつかの実施例では、実行モジュールは、前記車両実行情報を解析し、且つそれぞれ車両の各ハードウェアに対応する実行信号を送信する。実行モジュールは更に自身動作状態を監視し、且つ動作状態を機能評価モジュールに送信することができる。

説明すべきことは、本実施形態に関わる各モジュールが全てロジックモジュールであり、実際の応用で、１つのロジックユニットが１つの物理ユニットであってもよく、１つの物理ユニットの一部であってもよく、更に複数の物理ユニットの組合で実現してもよい点である。また、本発明の独創部分を目立たせるために、本実施形態においては本発明で示された技術的問題の解決に対して緊密な関係を持たないユニットが導入されていないが、本実施形態に他のユニットが存在しないことを意味するというわけではない。

図３は本実施例に係るインテリジェントコネクテッドビークル用の制御方法のフローチャートである。この制御方法の実行主体は本実施例に係る制御システムであり、制御システムの具体的な構造についてはここで詳細な説明を省略する。いくつかの実施例では、本実施例に係る制御方法はインテリジェントコネクテッド自動運転車両に応用可能である。

図３に示すように、インテリジェントコネクテッドビークル用の制御方法は下記のステップ３０１、ステップ３０２、ステップ３０３、ステップ３０４、ステップ３０５、ステップ３０６、ステップ３０７及びステップ３０８を含んでもよい。

３０１で、センシング情報を取得する。

センシング情報は、センサ群によって取得され、且つセンシング受信モジュールを介してインテリジェント制御システムに伝送される。センシング情報は環境情報と車両状態情報を含む。ここで、環境情報は障害物、歩行者、周囲車両、走行可能エリア、道路標示等を含む。車両状態情報は車速、前輪偏向角度、加速度、減速度、ステアリングホイールの操舵角、ブレーキ、アクセル等の状態を含む。

いくつかの実施例では、センサ群は更に、自身状態情報を監視し、且つ自身状態情報をセンシング受信モジュールを介してインテリジェント制御システムに伝送する。ここで、自身状態情報はセンサ群における各センサの動作状態等を含む。

３０２で、前記センシング情報に基づいて感知情報と位置決定情報を取得する。

ここで、感知情報は、例えば、車両走行速度、車両加速度、車両におけるハードウェアの動作状態等の車両自身状態情報を含む。いくつかの実施例では、感知情報は更に、例えば、車両走行可能エリア、障害物、車両周囲歩行者及び他の車両等の車外環境情報を含む。

位置決定情報に関してはＧＰＳ、ＩＭＵ、標識による位置決定モジュール等に基づいて車両の位置情報を取得する。いくつかの実施例では、位置決定情報は更に視覚センサ、レーザレーダ等により位置を決定することによって、例えば、Ｖ－ＳＬＡＭ、Ｌｉｄａｒ－ＳＬＡＭ等の方式で取得できる。

３０３で、感知情報と位置決定情報に基づいて車両計画制御情報を決定する。

ここで、車両計画制御情報は車両の車速、前輪偏向角度、加速度、減速度、ステアリングホイールの操舵角、ブレーキ、アクセル等の制御情報を含む。

いくつかの実施例では、前記感知情報、位置決定情報、車両状態評価結果及びリスク評価結果により車両計画制御情報を決定する。

具体的には、前記感知情報、位置決定情報、車両状態評価結果及びリスク評価結果を受信し、前記感知情報、位置決定情報、車両状態評価結果及びリスク評価結果により計画情報を決定し、前記計画情報を解析して車両計画制御情報を取得する。

３０４で、感知情報と位置決定情報に基づいて車両安全制御情報を決定する。

ここで、安全計画情報は前記感知情報と位置決定情報に基づいて生成される情報である。安全計画情報は感知情報と位置決定情報により、更にＶ２Ｘデータ、高精度地図等のデータの少なくとも１種に合わせて生成される情報である。

いくつかの実施例では、前記感知情報、位置決定情報、車両状態評価結果及びリスク評価結果により車両安全制御情報を決定する。

具体的には、前記感知情報、位置決定情報、車両状態評価結果及びリスク評価結果を受信し、前記感知情報、位置決定情報、車両状態評価結果及びリスク評価結果により安全計画情報を決定し、前記安全計画情報を解析して車両安全制御情報を取得する。

３０５で、前記センシング情報、前記位置決定情報、車両計画制御情報及び車両安全制御情報に基づいてリスク評価結果を決定する。

いくつかの実施例では、前記センシング情報、前記位置決定情報、計画制御モジュールの動作状態と計画情報、及び安全制御モジュールの動作状態と安全計画情報によりリスク評価結果を決定する。いくつかの実施例では、リスク評価モジュールは、インテリジェントコネクテッドビークルの走行環境を監視し、且つセンシング情報、前記位置決定情報、計画制御モジュールの状態と計画情報、及び安全制御モジュールの状態と安全計画情報によりインテリジェントコネクテッドビークルのリスクを評価する。いくつかの実施例では、リスク評価結果は１～６のレベルを含み、異なるレベルはリスク度合いが異なることを示す。

いくつかの実施例では、リスク評価結果は、前記センシング情報と前記位置決定情報を受信し、且つ前記センシング情報と前記位置決定情報によりリスク監視情報を決定するステップと、前記リスク監視情報、車両計画制御情報及び車両安全制御情報によりリスク評価結果を決定するステップとによって決定される。具体的には、計画制御モジュールの状態と計画情報、及び安全制御モジュールの状態と安全計画情報を受信するステップと、走行可能エリア内の環境を監視して走行可能エリア監視情報と状態情報を取得するステップと、車体周囲の環境を監視して衝突監視情報と状態情報を取得するステップと、前記センシング情報、位置決定情報、計画制御モジュールの状態と計画情報、安全制御モジュールの状態と安全計画情報、走行可能エリア監視情報と状態情報、衝突監視情報と状態情報によりリスク評価結果を取得するステップとによって決定される。

いくつかの実施例では、走行可能エリア監視情報を取得する時に、天気状況、車両速度、歩行者／動物等の要素の少なくとも１種を考慮できる。いくつかの実施例では、リスク評価結果を取得する時に、車両現在速度、運転スタイル、計画情報、安全計画情報、リスク監視情報、走行可能エリア監視情報等の要素の少なくとも１種を総合的に考慮できる。

いくつかの実施例では、リスク評価結果は安全制御モジュール、計画制御モジュール及びロジック仲裁モジュールに伝送される。

３０６で、車両自身の状態情報に基づいて車両状態評価結果を取得する。

いくつかの実施例では、前記センサ群、感知・位置決定モジュール、計画制御モジュール、安全制御モジュール及び実行モジュールの状態情報を受信し、前記状態情報により前記センサ群、感知・位置決定モジュール、計画制御モジュール、安全制御モジュール及び実行モジュールの動作状態を取得し、前記センサ群、感知・位置決定モジュール、計画制御モジュール、安全制御モジュール、機能評価モジュール及び実行モジュールの動作状態により車両状態評価結果を決定する。

３０７で、リスク評価結果、車両状態評価結果、車両計画制御情報及び車両安全制御情報に基づいて仲裁して、車両実行情報を決定する。

いくつかの実施例では、機能評価モジュールの動作状態、リスク評価モジュールの動作状態、前記車両状態評価結果及び前記リスク評価結果により前記車両計画制御情報と前記車両安全制御情報を仲裁して車両実行情報を取得する。

いくつかの実施例では、リスク評価結果におけるリスクレベルと機能損害レベル、リスク評価モジュールと機能評価モジュールの状態により、車両計画制御情報と車両安全制御情報を仲裁し、即ち、ロジック仲裁モジュールは車両計画制御情報又は車両安全制御情報を車両実行情報と決定する。

３０８で、前記車両実行情報に基づいて車両走行を制御する。いくつかの実施例では、実行モジュールはロジック仲裁モジュールの仲裁した実行情報を実行する。

上記の各種の方法のステップ分割は明らかに説明することのみを目的とし、実現時に１ステップに合併したり、若干のステップを分割して複数のステップに分解したりしてもよく、同じロジック関係を含むものであれば、当該特許の保護範囲に含まれるものとする。アルゴリズムと流れの核心的設計を変更することなく、アルゴリズム又は流れに重要でない修正を追加したり、重要でない設計を導入したりしても、やはり当該特許の保護範囲に含まれる。

本実施例に係るインテリジェントコネクテッドビークル用の制御方法においては、感知・位置決定モジュールはセンシング情報により感知情報と位置決定情報を取得し、計画制御モジュールは感知情報、位置決定情報、リスク評価結果、車両状態評価結果により車両計画制御情報を取得し、安全制御モジュールは感知情報、位置決定情報、リスク評価結果、車両状態評価結果により車両安全制御情報を取得し、機能評価モジュールは各ユニットの状態により車両状態評価結果を取得し、リスク評価モジュールは走行可能エリア監視情報、衝突監視情報により、更に計画制御モジュールの状態と計画情報、安全制御モジュールの状態と安全計画情報に合わせてリスク評価結果を取得し、ロジック仲裁モジュールはリスク評価結果、車両状態評価結果により車両計画制御情報と車両安全制御情報を仲裁し、且つ仲裁結果を実行モジュールに送信して実行する。計画制御モジュールと安全制御モジュールによって同時に性能と安全といった２角度から異なる運転条件でのポリシー実行情報を取得し、各ユニット、モジュールの故障、失効等の問題を考慮しただけでなく、走行ポリシーリスクをも考慮し、そして応答時間を減少した。ロジック仲裁モジュールはリスク評価結果と性能評価結果により仲裁し、これによって車両実行情報をより正確にして、インテリジェントコネクテッドビークルの走行リスクを低減させる。

図４は本実施例に係る車載機器の構成模式図である。自動運転車両は、少なくとも１つのプロセッサ４０１、少なくとも１つのメモリ４０２及び少なくとも１つの通信インターフェース４０３を含む車載機器を備える。プロセッサ４０１とメモリ４０２はバスシステム４０４によって接続される。通信インターフェース４０３は外部デバイスとの情報伝送を行うように構成される。バスシステム４０４はプロセッサ４０１とメモリ４０２を含む各コンポーネント間の接続通信を行うように構成されることが理解可能である。バスシステム４０４はデータバスに加えて、更に電源バス、制御バス及び状態信号バスを含む。説明の便宜上、図４において各種のバスが全てバスシステム４０４とされている。

本実施例におけるメモリ４０２は揮発性メモリ又は非揮発性メモリであってもよいし、揮発性と非揮発性メモリの両方を含んでもよい。

いくつかの実施形態では、メモリ４０２には、実行可能モジュール又はデータ構造、或いはそれらの部分集合、或いはそれらの拡張集合、オペレーティングシステムとアプリケーションが記憶されている。

ここで、オペレーティングシステムは、例えば、フレームワーク層、コアライブラリ層、駆動層等各種のシステムプログラムを含み、各種の基本サービスを実現し、ハードウェアに基づくタスクを処理するように構成される。アプリケーションは、例えば、メディアプレーヤー（Ｍｅｄｉａ Ｐｌａｙｅｒ）、ブラウザ（Ｂｒｏｗｓｅｒ）等各種のアプリケーションを含み、各種のアプリケーションサービスを実現するように構成される。本開示の実施例に係るインテリジェントコネクテッドビークル用の制御方法を実現するプログラムはアプリケーションに含めてもよい。

本実施例では、プロセッサ４０１は、メモリ４０２に記憶されたプログラム又は命令を呼び出すことによって、具体的には、アプリケーションに記憶されたプログラム又は命令であってよく、本開示の実施例に係るインテリジェントコネクテッドビークルの制御システムと制御方法の各実施例のステップを実行する。

本実施例に係るインテリジェントコネクテッドビークルの制御システムと制御方法は、プロセッサ４０１に用いることができ、又はプロセッサ４０１によって実現することができる。プロセッサ４０１は信号処理能力を有する集積回路チップであってよい。実現過程では、上記方法の各ステップはプロセッサ４０１のハードウェアの集積論理回路又はソフトウェア形態の命令によって完成できる。上記のプロセッサ４０１は、共通プロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ；ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ；ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ；ＦＰＧＡ）又は他のプログラマブル論理デバイス、離散ゲート又はトランジスタ論理デバイス、離散ハードウェアコンポーネントであってよい。共通プロセッサはマイクロプロセッサ又はいかなる一般のプロセッサ等であってよい。

本実施例に係るインテリジェントコネクテッドビークルの制御方法のステップは、ハードウェアのデコーダによって実行して遂行し、又はデコーダ中のハードウェアとソフトウェアユニットを組み合せて実行して遂行するように直接体現してもよい。ソフトウェアユニットは、ランダムアクセスメモリ、フラッシュメモリ、読み取り専用メモリ、プログラマブル読み取り専用メモリ又は電気的消去可能なプログラマブルメモリ、レジスタなど、本分野でよく用いられている記憶媒体に位置してもよい。この記憶媒体はメモリ４０２に位置し、プロセッサ４０１はメモリ４０２中の情報を読み取り、そのハードウェアと提携して方法のステップを遂行する。

本実施例は更に、プログラム又は命令を記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であり、前記プログラム又は命令がコンピュータにインテリジェントコネクテッドビークルの制御方法の各実施例のステップを実行させる非一時的コンピュータ可読記憶媒体を提供し、繰り返して説明することを回避するために、ここで詳細な説明を省略する。

説明すべきことは、本明細書において、技術用語の「含む」、「からなる」又はその他のあらゆる変形は非排他的包含を含むように意図され、それにより一連の要素を含むプロセス、方法、物品又は装置は、それらの要素のみならず、明示されていない他の要素、又はこのようなプロセス、方法、物品又は装置に固有の要素をも含む点である。特に断らない限り、語句の「１つの……を含む」により限定される要素は、該要素を含むプロセス、方法、物品又は装置に別の同じ要素がさらに存在することを排除するものではない。

以上の実施形態は本発明の原理を説明するために採用された例示的実施形態に過ぎず、本発明を限定するものとならないことが理解可能である。当業者であれば、本発明の主旨と実質から逸脱することなく、種々の変形と改良を施すことができ、これらの変形と改良も本発明の保護範囲に含まれるものとする。

Claims (14)

1. センシング情報を取得するように構成されるセンサ群と、
   前記センシング情報に基づいて感知情報と位置決定情報を取得するように構成される感知・位置決定モジュールと、
   前記感知情報と位置決定情報に基づいて車両計画制御情報を決定するように構成される計画制御モジュールと、
   前記感知情報と位置決定情報に基づいて車両安全制御情報を決定するように構成される安全制御モジュールと、
   車両状態評価結果を決定するように構成される機能評価モジュールと、
   リスク評価結果を決定するように構成されるリスク評価モジュールと、
   前記機能評価モジュールの動作状態と前記リスク評価モジュールの動作状態に基づいて前記車両計画制御情報と前記車両安全制御情報を仲裁して、車両実行情報を決定するように構成されるロジック仲裁モジュールと、
   前記車両実行情報に基づいて車両走行を制御するように構成される実行モジュールと、を備え、
   前記センサ群は更に、自身状態情報を監視し、且つ自身状態情報を前記機能評価モジュールに送信することができ、
   前記リスク評価モジュールは、
   前記センシング情報と前記位置決定情報によりリスク監視情報を決定するように構成されるリスク監視ユニットと、
   前記リスク監視情報、前記車両計画制御情報及び前記車両安全制御情報によりリスク評価結果を決定するように構成されるリスク評価ユニットと、を備え、
   前記リスク監視ユニットは、
   走行可能エリア内の環境を監視して走行可能エリア監視情報と走行可能エリア監視サブユニットの状態情報を取得するように構成される走行可能エリア監視サブユニットと、
   車体周囲の環境を監視して衝突監視情報と衝突監視サブユニットの状態情報を取得するように構成される衝突監視サブユニットと、を備えることを特徴とするインテリジェントコネクテッドビークル用の制御システム。
2. 前記感知・位置決定モジュールは、
   前記センシング情報に基づいて車両自身状態と車外環境を感知して、前記感知情報を取得するように構成される感知ユニットと、
   前記センシング情報に基づいて車両の位置情報を取得して、前記位置決定情報を得るように構成される位置決定ユニットと、を備えることを特徴とする請求項１に記載の制御システム。
3. 前記計画制御モジュールが走行快適性、時効性、適用性に基づいて車両の走行を計画するステップと、
   前記安全制御モジュールが走行安全性、安定性及び衝突結果に基づいて車両の走行を計画するステップと、を含むことを特徴とする請求項１に記載の制御システム。
4. 前記計画制御モジュールは、
   前記感知情報、前記位置決定情報、前記車両状態評価結果及び前記リスク評価結果により計画情報を決定するように構成される計画ユニットと、
   前記計画情報に基づいて車両計画制御情報を決定するように構成される計画運動制御ユニットと、を備えることを特徴とする請求項１に記載の制御システム。
5. 前記安全制御モジュールは、
   前記感知情報、前記位置決定情報、前記車両状態評価結果及び前記リスク評価結果により安全計画情報を決定するように構成される安全計画ユニットと、
   前記安全計画情報に基づいて車両安全制御情報を決定するように構成される安全挙動制御ユニットと、を備えることを特徴とする請求項１に記載の制御システム。
6. 前記機能評価モジュールは、
   前記センサ群、感知・位置決定モジュール、計画制御モジュール、安全制御モジュール、機能評価モジュール及び実行モジュールの動作状態をリアルタイムで監視するように構成される機能監視ユニットと、
   各モジュールの動作状態に基づいて車両状態評価結果を決定するように構成される機能評価ユニットと、を備えることを特徴とする請求項１に記載の制御システム。
7. 前記機能監視ユニットは、
   前記センサ群、感知・位置決定モジュール、計画制御モジュール、安全制御モジュール、機能評価モジュール及び実行モジュールに故障が発生したか否かを監視するように構成される故障監視サブユニットと、
   前記センサ群、感知・位置決定モジュール、計画制御モジュール、安全制御モジュール、機能評価モジュール及び実行モジュールが失効したか否かを監視するように構成される機能監視サブユニットと、を備えることを特徴とする請求項６に記載の制御システム。
8. 前記請求項１～７のいずれか一項に記載の制御システムに基づく制御方法であり、
   センシング情報を取得するステップと、
   前記センシング情報に基づいて感知情報と位置決定情報を取得するステップと、
   前記感知情報、位置決定情報、車両状態評価結果及びリスク評価結果に基づいて車両計画制御情報を決定するステップと、
   前記感知情報、位置決定情報、車両状態評価結果及びリスク評価結果に基づいて車両安全制御情報を決定するステップと、
   車両自身の状態情報に基づいて車両状態評価結果を取得するステップと、
   前記センシング情報、前記位置決定情報、車両計画制御情報及び車両安全制御情報に基づいてリスク評価結果を決定するステップと、
   リスク評価結果、車両状態評価結果、車両計画制御情報及び車両安全制御情報に基づいて仲裁して、車両実行情報を決定するステップと、
   前記車両実行情報に基づいて車両走行を制御するステップと、を含むことを特徴とするインテリジェントコネクテッドビークル用の制御方法。
9. 前記感知情報と位置決定情報により車両計画制御情報を決定することは、
   前記感知情報、位置決定情報、車両状態評価結果及びリスク評価結果を受信するステップと、
   前記感知情報、位置決定情報、車両状態評価結果及びリスク評価結果により計画情報を決定するステップと、
   前記計画情報を解析して車両計画制御情報を取得するステップと、を含むことを特徴とする請求項８に記載の制御方法。
10. 前記感知情報と位置決定情報により車両安全制御情報を決定することは、
    前記感知情報、位置決定情報、車両状態評価結果及びリスク評価結果を受信するステップと、
    前記感知情報、位置決定情報、車両状態評価結果及びリスク評価結果により安全計画情報を決定するステップと、
    前記安全計画情報を解析して車両安全制御情報を取得するステップと、を含むことを特徴とする請求項８に記載の制御方法。
11. 車両自身の状態情報により車両状態評価結果を取得することは、
    前記センサ群、感知・位置決定モジュール、計画制御モジュール、安全制御モジュール及び実行モジュールの状態情報を受信するステップと、
    前記状態情報により、前記センサ群、感知・位置決定モジュール、計画制御モジュール、安全制御モジュール及び実行モジュールの動作状態を取得するステップと、
    前記センサ群、感知・位置決定モジュール、計画制御モジュール、安全制御モジュール、機能評価モジュール及び実行モジュールの動作状態により車両状態評価結果を決定するステップと、を含むことを特徴とする請求項８に記載の制御方法。
12. 前記センシング情報、前記位置決定情報、計画制御モジュールの状態と計画情報、及び安全制御モジュールの状態と安全計画情報によりリスク評価結果を決定することは、
    前記センシング情報と前記位置決定情報を受信し、且つ前記センシング情報と前記位置決定情報によりリスク監視情報を決定するステップと、
    前記リスク監視情報、車両計画制御情報及び車両安全制御情報によりリスク評価結果を決定するステップと、を含むことを特徴とする請求項８に記載の制御方法。
13. プロセッサ、メモリ及び通信インターフェースを備える車載機器であり、前記通信インターフェースが前記プロセッサと前記メモリにデータ接続され、
    前記プロセッサが前記メモリに記憶されたプログラム又は命令を呼び出すことによって、請求項８～１２のいずれか一項に記載の方法のステップを実行することを特徴とする車載機器。
14. プログラム又は命令を記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であり、前記プログラム又は命令がコンピュータに請求項８～１２のいずれか一項に記載の方法のステップを実行させることを特徴とする非一時的コンピュータ可読記憶媒体。