JP7501499B2 - 制御装置、制御システム、制御方法、制御プログラム - Google Patents

Description

本開示は、車両におけるセンシングデータの収集処理を制御する、制御技術に関する。

特許文献１には、車両において取得されたセンシングデータとしての画像キャプチャデータを、低容量でメモリデバイスに記憶するためにダウンサンプリングする技術が、開示されている。

米国特許第１０４５２９２６号明細書

特許文献１の開示技術では、記憶される画像キャプチャデータにおいて、関心領域外の解像度が関心領域内の解像度よりも低くなるように、ダウンサンプリングが行なわれている。このとき関心領域は、記憶された画像キャプチャデータに基づく物体の認識処理といった、車両アプリケーションに対して適合される。そのため、例えば車両制御モデル等の車両開発に向けて画像キャプチャデータがメモリデバイスへの蓄積によって収集される場合、車両の走行シーンのうち一部に取得された解像度が低下した低品質の画像キャプチャデータでは、当該開発に支障をきたすおそれがあった。

本開示の課題は、高品質のセンシングデータを効率的に収集する制御装置を、提供することにある。本開示の別の課題は、高品質のセンシングデータを効率的に収集する制御システムを、提供することにある。本開示のまた別の課題は、高品質のセンシングデータを効率的に収集する制御方法を、提供することにある。本開示のさらに別の課題は、高品質のセンシングデータを効率的に収集する制御プログラムを、提供することにある。

以下、課題を解決するための本開示の技術的手段について、説明する。尚、特許請求の範囲及び本欄に記載された括弧内の符号は、後に詳述する実施形態に記載された具体的手段との対応関係を示すものであり、本開示の技術的範囲を限定するものではない。

本開示の第一態様は、
ホスト車両（Ｖｈ）においてセンサ系（３）により取得されたセンシングデータ（Ｄｓｏ）の、ロガーユニット（５）への収集処理を制御する制御装置であって、
ホスト車両の走行シーンがモデル化されたシーンモデル（Ｍｓ）であって、ロガーユニットへの収集に向けてインタラクションの想定が必要なオブジェクトの相対位置に応じた認識率分布を収集必要シーン毎に規定するシーンモデルを記憶する記憶媒体（１０４）と、
センシングデータに基づき認識された走行シーンと、記憶されたシーンモデルとの、マッチング度を監視することにより、ロガーユニットへの収集に必要な必要範囲外にマッチング度が低下した走行シーンである、除外シーン（ｓｅ）に取得されたセンシングデータの収集対象からの除外をロガーユニットへ指令する監視プロセッサ（１０２）とを、備える。

このように第一態様では、センサ系からのセンシングデータに基づき認識されたホスト車両の走行シーンと、走行シーンがモデル化されて記憶媒体に記憶されたシーンモデルとの、マッチング度が監視プロセッサにより監視される。そこで第一態様によると、ロガーユニットへの収集に必要な必要範囲外にマッチング度が低下した走行シーンである、除外シーンに取得されたセンシングデータについては、収集対象からの除外が監視プロセッサからロガーユニットへ指令される。これによれば、シーンモデルとのマッチング度がロガーユニットへの収集に必要な必要範囲内となる走行シーンでの、高品質のセンシングデータに収集対象を限定して、センシングデータの選別収集を効率的に行うことが可能となる。

本開示の第二態様は、
ホスト車両（Ｖｈ）においてセンサ系（３）により取得されたセンシングデータ（Ｄｓｏ）の、収集処理を制御する制御システムであって、
第一態様の制御装置（１）と、
センシングデータを記憶するロガーユニット（５）であって、除外シーンに取得されたセンシングデータを、監視プロセッサからの指令に応答して収集対象から除外するロガーユニットとを、含んで構成される。

このような第二態様によると、走行シーンとシーンモデルとのマッチング度が必要範囲外にマッチング度が低下した走行シーンである、除外シーンに取得されたセンシングデータは、ロガーユニットではマッチング度の監視に基づく指令に応答して収集対象から除外されることになる。これによれば、シーンモデルとのマッチング度がロガーユニットへの収集に必要な必要範囲内となる走行シーンでの、高品質のセンシングデータに収集対象を限定して、センシングデータの選別収集を効率的に行うことが可能となる。

本開示の第三態様は、
少なくとも一つのプロセッサ（１０２，２０２）を含んで構成され、ホスト車両（Ｖｈ）においてセンサ系（３）により取得されたセンシングデータ（Ｄｓｏ）の、ロガーユニット（５）への収集処理を制御する制御装置であって、
プロセッサは、
センシングデータに基づき認識されたホスト車両の走行シーンと、当該走行シーンがモデル化されたシーンモデル（Ｍｓ）であって、ロガーユニットへの収集に向けてインタラクションの想定が必要なオブジェクトの相対位置に応じた認識率分布を収集必要シーン毎に規定するシーンモデルとの、マッチング度を監視することと、
ロガーユニットへの収集に必要な必要範囲外にマッチング度が低下した走行シーンである、除外シーン（ｓｅ）に取得されたセンシングデータの収集対象からの除外をロガーユニットへ指令することとを、実行するように構成される。

本開示の第四態様は、
ホスト車両（Ｖｈ）においてセンサ系（３）により取得されたセンシングデータ（Ｄｓｏ）の、ロガーユニット（５）への収集処理を制御するために、少なくとも一つのプロセッサ（１０２，２０２）により実行される制御方法であって、
センシングデータに基づき認識されたホスト車両の走行シーンと、当該走行シーンがモデル化されたシーンモデル（Ｍｓ）であって、ロガーユニットへの収集に向けてインタラクションの想定が必要なオブジェクトの相対位置に応じた認識率分布を収集必要シーン毎に規定するシーンモデルとの、マッチング度を監視することと、
ロガーユニットへの収集に必要な必要範囲外にマッチング度が低下した走行シーンである、除外シーン（ｓｅ）に取得されたセンシングデータの収集対象からの除外をロガーユニットへ指令することを、含む。

本開示の第五態様は、
ホスト車両（Ｖｈ）においてセンサ系（３）により取得されたセンシングデータ（Ｄｓｏ）の、ロガーユニット（５）への収集処理を制御するために少なくとも一つの記憶媒体（１０３，２０３）に記憶され、少なくとも一つのプロセッサ（１０２，２０２）に実行させる命令を含む制御プログラムであって、
命令は、
センシングデータに基づき認識されたホスト車両の走行シーンと、当該走行シーンがモデル化されたシーンモデル（Ｍｓ）であって、ロガーユニットへの収集に向けてインタラクションの想定が必要なオブジェクトの相対位置に応じた認識率分布を収集必要シーン毎に規定するシーンモデルとの、マッチング度を監視させることと、
ロガーユニットへの収集に必要な必要範囲外にマッチング度が低下した走行シーンである、除外シーン（ｓｅ）に取得されたセンシングデータの収集対象からの除外をロガーユニットへ指令させることを、含む。

これら第三～第五態様では、センサ系からのセンシングデータに基づき認識されたホスト車両の走行シーンと、走行シーンがモデル化されたシーンモデルとの、マッチング度が監視される。そこで第三～第五態様によると、ロガーユニットへの収集に必要な必要範囲外にマッチング度が低下した走行シーンである、除外シーンに取得されたセンシングデータについては、収集対象からの除外がロガーユニットへ指令される。これによれば、シーンモデルとのマッチング度がロガーユニットへの収集に必要な必要範囲内となる走行シーンでの、高品質のセンシングデータに収集対象を限定して、センシングデータの選別収集を効率的に行うことが可能となる。

本開示の第六態様は、
少なくとも一つのプロセッサ（１０２，２０２，５０２，７０２）を含んで構成され、ホスト車両（Ｖｈ）においてセンサ系（３）により取得されたセンシングデータ（Ｄｓｏ）の、ロガーユニット（５）への収集処理を制御する制御システムであって、
プロセッサは、
センシングデータに基づき認識されたホスト車両の走行シーンと、当該走行シーンがモデル化されたシーンモデル（Ｍｓ）であって、ロガーユニットへの収集に向けてインタラクションの想定が必要なオブジェクトの相対位置に応じた認識率分布を収集必要シーン毎に規定するシーンモデルとの、マッチング度を監視することと、
ロガーユニットへの収集に必要な必要範囲外にマッチング度が低下した走行シーンである、除外シーン（ｓｅ）に取得されたセンシングデータをロガーユニットにおいて収集対象から除外することとを、実行するように構成される。

本開示の第七態様は、
ホスト車両（Ｖｈ）においてセンサ系（３）により取得されたセンシングデータ（Ｄｓｏ）の、ロガーユニット（５）への収集処理を制御するために、少なくとも一つのプロセッサ（１０２，２０２，５０２，７０２）により実行される制御方法であって、
センシングデータに基づき認識されたホスト車両の走行シーンと、当該走行シーンがモデル化されたシーンモデル（Ｍｓ）であって、ロガーユニットへの収集に向けてインタラクションの想定が必要なオブジェクトの相対位置に応じた認識率分布を収集必要シーン毎に規定するシーンモデルとの、マッチング度を監視することと、
ロガーユニットへの収集に必要な必要範囲外にマッチング度が低下した走行シーンである、除外シーン（ｓｅ）に取得されたセンシングデータをロガーユニットにおいて収集対象から除外することとを、含む。

本開示の第八態様は、
ホスト車両（Ｖｈ）においてセンサ系（３）により取得されたセンシングデータ（Ｄｓｏ）の、ロガーユニット（５）への収集処理を制御するために少なくとも一つの記憶媒体（１０３，２０３，５０３，７０３）に記憶され、少なくとも一つのプロセッサ（１０２，２０２，５０２，７０２）に実行させる命令を含む制御プログラムであって、
命令は、
センシングデータに基づき認識されたホスト車両の走行シーンと、当該走行シーンがモデル化されたシーンモデル（Ｍｓ）であって、ロガーユニットへの収集に向けてインタラクションの想定が必要なオブジェクトの相対位置に応じた認識率分布を収集必要シーン毎に規定するシーンモデルとの、マッチング度を監視させることと、
ロガーユニットへの収集に必要な必要範囲外にマッチング度が低下した走行シーンである、除外シーン（ｓｅ）に取得されたセンシングデータをロガーユニットにおいて収集対象から除外させることとを、含む。

これら第六～第八態様では、センサ系からのセンシングデータに基づき認識されたホスト車両の走行シーンと、走行シーンがモデル化されたシーンモデルとの、マッチング度が監視される。そこで第六～第八態様によると、ロガーユニットへの収集に必要な必要範囲外にマッチング度が低下した走行シーンである、除外シーンに取得されたセンシングデータは、ロガーユニットにおいて収集対象から除外される。これによれば、シーンモデルとのマッチング度がロガーユニットへの収集に必要な必要範囲内となる走行シーンでの、高品質のセンシングデータに収集対象を限定して、センシングデータの選別収集を効率的に行うことが可能となる。

一実施形態による制御システムの全体構成を示すブロック図である。 一実施形態による制御システムの詳細構成を示すブロック図である。 一実施形態によるシーンモデルを説明するための模式図である。 一実施形態による監視処理を説明するための模式図である。 一実施形態による制御フローを示すフローチャートである。

以下、本開示の一実施形態を図面に基づき説明する。

図１，２に示す一実施形態の制御システム９は、ホスト車両Ｖｈにおいて取得されたデータＤｓｏのロガーユニット５への収集処理を、制御する。ここでホスト車両Ｖｈを中心とする視点において、ホスト車両Ｖｈは自車両（ego-vehicle）であるともいえる。ホスト車両Ｖｈは、乗員の搭乗状態において走行路を走行可能な、例えば自動車等の移動体である。

本実施形態のホスト車両Ｖｈでは、運転タスクにおける乗員の手動介入度に応じてレベル分けされる、自動運転制御が実行可能となっている。自動運転制御は、条件付運転自動化、高度運転自動化、又は完全運転自動化といった、作動時のシステムが全ての運転タスクを実行する自律走行制御により、実現されてもよい。自動運転制御は、運転支援、又は部分運転自動化といった、乗員が一部若しくは全ての運転タスクを実行する高度運転支援制御により、実現されてもよい。自動運転制御は、それら自律走行制御と高度運転支援制御とのいずれか一方、組み合わせ、又は切り替えにより実現されてもよい。

制御システム９は、車外制御装置１、車内制御系４及び中継ケーブル系８を含んで構成されている。車外制御装置１は、ホスト車両Ｖｈのボディ内に配置されている。車内制御系４は、ホスト車両Ｖｈのボディ内に配置されている。中継ケーブル系８は、ホスト車両Ｖｈのボディ内に這い回しされることで、車外制御装置１と車内制御系４との間を相互通信可能に接続している。ここで、中継ケーブル系８には、例えばＬＶＤＳ(Low Voltage Differential Signaling)ケーブル、ＣＡＮ（Controller Area Network）ケーブル、及びイーサネット（Ethernet）用のＬＡＮ（Local Area Network）ケーブル等のうち、複数種類が含まれる。以上より、中継ケーブル系８を介して通信する車外制御装置１と車内制御系４とでは、例えばＰＴＰ（Precision Time Protocol）又はｇＰＴＰ等に準拠する時刻同期が、実現されている。

車外制御装置１は、ホスト車両Ｖｈにおける取得データＤｓｏのロガーユニット５への収集処理を制御するために、自動運転に特化した制御モジュールとして構築されている。車外制御装置１は、ハウジング２、車外センサ系３、監視ユニット１０及び認識ユニット２０を備えている。ハウジング２は、例えば中空扁平状の矩形箱形等に形成されている。ハウジング２は、ホスト車両Ｖｈのボディを構成するルーフ上に、設置されている。ハウジング２は、車外制御装置１における他の構成要素３，１０，２０を内部に収容している。

図２に示すように車外センサ系３は、複数の外界センサ３０を有している。各外界センサ３０は、例えばカメラ、ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging / Laser Imaging Detection and Ranging）、レーダ及びソナー等のうち、それぞれ個別の一種類である。各外界センサ３０は、ホスト車両Ｖｈの外界においてハウジング２内での配置位置及び個々の視野角に応じたエリアを、センシングする。各外界センサ３０は、センシングの結果としてホスト車両Ｖｈの自動運転制御に活用可能な外界情報を表す車外センシングデータＤｓｏを、制御周期毎に生成する。このとき車外センシングデータＤｓｏは、取得された時刻を表すタイムスタンプ情報を含むように、取得される。

監視ユニット１０には、通信インタフェース１２，１４，１６、監視ＳｏＣ（System on a Chip）１０１及びモデル記憶媒体１０４が設けられている。監視ユニット１０において例えばデシリアライザ等の通信インタフェース１２は、車外センサ系３の各外界センサ３０に接続されている。それと共に通信インタフェース１２は、ユニット間バスを介して認識ユニット２０に接続されることで、内部伝送経路１７を形成している。

監視ユニット１０において例えばシリアライザ等の通信インタフェース１４は、同ユニット１０の通信インタフェース１２に内部バスを介して且つ車内制御系４に中継ケーブル系８を介してそれぞれ接続されることで、データ伝送経路８０を形成している。これにより監視ユニット１０は、車外センサ系３の各外界センサ３０からロガーユニット５へ車外センシングデータＤｓｏを、データ伝送経路８０を通じて伝送可能となっている。監視ユニット１０において例えばＣＡＮ、又はイーサネットといったＬＡＮ等の通信インタフェース１６は、監視ＳｏＣ１０１に内部バスを介して且つ車内制御系４に中継ケーブル系８を介してそれぞれ接続されることで、データ伝送経路８２を形成している。

監視ＳｏＣ１０１は、監視プロセッサ１０２及び監視メモリ１０３を含む専用コンピュータである。監視プロセッサ１０２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）及びＲＩＳＣ（Reduced Instruction Set Computer）－ＣＰＵ等のうち、少なくとも一種類をコアとして含む。監視メモリ１０３は、コンピュータにより読み取り可能なプログラム及びデータを非一時的に記憶する、例えば半導体メモリ等の非遷移的実体的記憶媒体（non-transitory tangible storage medium）である。

監視ユニット１０において監視ＳｏＣ１０１は、ユニット間バスを介して認識ユニット２０に接続されることで、内部伝送経路１８を形成している。それと共に監視ＳｏＣ１０１は、内部バスを介して通信インタフェース１４に接続されることで、監視プロセッサ１０２とデータ伝送経路８０との間を中継する中継経路１９を形成している。

監視ユニット１０においてモデル記憶媒体１０４は、内部バスを介して監視ＳｏＣ１０１に接続されている。モデル記憶媒体１０４は、コンピュータにより読み取り可能なデータ等を非一時的に記憶する、例えばＳＳＤ（Solid State Drive）といった半導体メモリ等の非遷移的実体的記憶媒体（non-transitory tangible storage medium）である。特に本実施形態のモデル記憶媒体１０４は、ホスト車両Ｖｈに想定可能な各種走行シーンのうち、図３に示すようにロガーユニット５への収集に複数必要な収集必要シーンｓｎをモデル化した、シーンモデルＭｓを記憶している。

ここでシーンモデルＭｓは、例えば走行様式及び外部走行環境等の組み合わせ種別毎に区別した走行シーンのうち、ホスト車両Ｖｈに関する複数の収集必要シーンｓｎを、図３の如く少なくとも規定する。シーンモデルＭｓは、ホスト車両Ｖｈ以外の移動体と構造物とのうち、ロガーユニット５への収集に向けてインタラクションの想定が必要なオブジェクトを、収集必要シーンｓｎ毎に規定するモデルであってもよい。シーンモデルＭｓは、ロガーユニット５への収集に向けてインタラクションの想定が必要なオブジェクトまでの距離、及び当該オブジェクトの相対位置に応じた認識率のうち、少なくとも一方の分布を収集必要シーンｓｎ毎に規定するモデルであってもよい。シーンモデルＭｓは、ホスト車両Ｖｈの走行が想定されるマップ情報のうち、ロガーユニット５への収集に必要なロケーションを、収集必要シーンｓｎ毎に規定するモデルであってもよい。

このような構成の監視ユニット１０において監視プロセッサ１０２は、監視メモリ１０３及びモデル記憶媒体１０４と協働することで、監視処理及び指令処理を実行する。具体的に、監視処理において図２に示す監視プロセッサ１０２は、認識ユニット２０から内部伝送経路１８を通じて認識データＤｒを取得する。ここで認識データＤｒは、後述するように車外センサ系３からの車外センシングデータＤｓｏに基づくことで認識ユニット２０によって認識される、ホスト車両Ｖｈの走行シーン（以下、認識走行シーンともいう）を表している。このとき認識データＤｒには、走行シーンの認識に用いられた車外センシングデータＤｓｏの取得時刻を表すタイムスタンプ情報が、含まれている。

そこで、監視処理において監視プロセッサ１０２は、取得したホスト車両Ｖｈの走行シーンと、モデル記憶媒体１０４に記憶されたシーンモデルＭｓとの、マッチング度を監視する。このときマッチング度は、図４に示すようにシーンモデルＭｓに含まれる複数の収集必要シーンｓｎのうち、設定ルール又は機械学習モデルによって判定される一致率が最大となる最大マッチングシーンｓｎｍの、当該最大一致率に規定される。またこのとき認識プロセッサ２０２は、後述するようにホスト車両Ｖｈの運転状態を表す実運転データＤａｄを、車内制御系４からデータ伝送経路８２を通じて取得することで、当該実運転データＤａｄをマッチング度の演算に反映可能となっている。

さらにこのとき、例えばサービスカー等のようにリモートセンタから遠隔指示又は遠隔操作を受けるホスト車両Ｖｈに搭載された制御システム９の場合には、それら遠隔指示又は遠隔操作に関連する情報を認識プロセッサ２０２がマッチング度の演算に反映させてもよい。ここで遠隔指示又は遠隔操作に関連する情報とは、例えば遠隔指示又は遠隔操作の判断材料となったリモートセンタでの提示情報、及びリモートセンタにおけるオペレータの音声等のうち、少なくとも一種類である。

こうした監視処理により監視プロセッサ１０２は、シーンモデルＭｓのうち最大マッチングシーンｓｎｍと認識走行シーンとのマッチング度が、ロガーユニット５への収集に必要な必要範囲外にまで図４の如く低下しているか否かを、判定する。その結果、最大マッチングシーンｓｎｍと認識走行シーンとのマッチング度が必要範囲外まで低下している場合の指令処理として監視プロセッサ１０２は、当該マッチング度低下の認識走行シーンを除外シーンｓｅと判断する。ここでマッチング度の判定基準となる必要範囲は、例えば車両制御モデル等の車両開発において要求される走行シーンをカバー可能な範囲に、予め設定される。

そこで、指令処理において図２に示す監視プロセッサ１０２は、除外シーンｓｅに取得された車外センシングデータＤｓｏを収集対象から除外するようにロガーユニット５へと指令する、収集指令データＤｃｌを生成する。このとき収集指令データＤｃｌは、除外シーンｓｅに取得された車外センシングデータＤｓｏの取得時刻を表すタイムスタンプ情報を含むように、取得される。

指令処理において監視プロセッサ１０２は、生成した収集指令データＤｃｌを、中継経路１９から通信インタフェース１４へと出力する。このとき通信インタフェース１４は、例えばデータ伝送前におけるバッファリング処理等により、車外センサ系３からの車外センシングデータＤｓｏの伝送フレーム間に収集指令データＤｃｌを割り込ませる。これにより監視プロセッサ１０２は、中継経路１９からロガーユニット５への収集指令データＤｃｌを、データ伝送経路８０を通じて伝送可能となっている。

認識ユニット２０は、車外制御装置１のハウジング２内に収容される基板上に、監視ユニット１０と共に実装されている。認識ユニット２０には、認識ＳｏＣ２０１及び認識記憶媒体２０４が設けられている。認識ＳｏＣ２０１は、認識プロセッサ２０２及び認識メモリ２０３を含む専用コンピュータである。認識プロセッサ２０２は、例えばＣＰＵ、ＧＰＵ及びＲＩＳＣ－ＣＰＵ等のうち、少なくとも一種類をコアとして含む。認識メモリ２０３は、コンピュータにより読み取り可能なプログラム及びデータを非一時的に記憶する、例えば半導体メモリ等の非遷移的実体的記憶媒体（non-transitory tangible storage medium）である。

認識ユニット２０において認識ＳｏＣ２０１は、ユニット間バスを介して通信インタフェース１２に接続されることで、内部伝送経路１７を形成している。それと共に認識ＳｏＣ２０１は、ユニット間バスを介して監視ＳｏＣ１０１に接続されることで、内部伝送経路１８を形成している。さらに認識ＳｏＣ２０１は、ユニット間バスを介して通信インタフェース１６に接続されることで、内部伝送経路２２を形成している。

このような構成の認識ユニット２０において認識プロセッサ２０２は、認識メモリ２０３と協働することで、認識処理及び運転計画処理を実行する。具体的に、認識処理において認識プロセッサ２０２は、車外センサ系３の各外界センサ３０から内部伝送経路１７を通じて車外センシングデータＤｓｏを取得する。それと共に、認識処理において認識プロセッサ２０２は、後述するようにホスト車両Ｖｈの運転状態を表す実運転データＤａｄを、車内制御系４からデータ伝送経路８２及び内部伝送経路２２を通じて取得する。

そこで、認識処理において認識プロセッサ２０２は、車外センシングデータＤｓｏ及び実運転データＤａｄに基づきホスト車両Ｖｈの現在走行シーンを認識することで、当該認識走行シーンを表す認識データＤｒを生成する。このとき、認識走行シーンのタイムスタンプ情報を含んで生成される認識データＤｒは、内部伝送経路１８を通じて監視ユニット１０に伝送されることで、認識プロセッサ２０２から監視プロセッサ１０２へと与えられることとなる。

こうした認識処理に基づく運転計画処理は、認識データＤｒを与えられた監視プロセッサ１０２による監視処理及び指令処理のうち、少なくとも監視処理と並行して実行される。このとき運転計画処理として認識プロセッサ２０２は、ホスト車両Ｖｈの将来運転を規定する将来走行パス及び将来走行軌道を、認識走行シーンに応じて計画する。本実施形態の認識プロセッサ２０２はさらに、計画した将来走行パス及び将来走行軌道をホスト車両Ｖｈに与えるための運転制御を車内制御系４へ指令する、運転指令データＤｃｄを生成する。このとき生成された運転指令データＤｃｄは、内部伝送経路２２及びデータ伝送経路８２を通じて車内制御系４に伝送される。

車内制御系４は、ロガーユニット５、車内センサ系６及び運転制御ユニット７を備えている。ロガーユニット５には、通信インタフェース５０、ロギングＳｏＣ５０１及びロギング記憶媒体５０４が設けられている。ロガーユニット５において例えばデシリアライザ等の通信インタフェース５０は、監視ユニット１０の通信インタフェース１４に中継ケーブル系８を介して接続されることで、データ伝送経路８０を構成している。

ロガーユニット５においてロギングＳｏＣ５０１は、内部バスを介して通信インタフェース５０に接続されている。ロギングＳｏＣ５０１は、収集プロセッサ５０２及び収集メモリ５０３を含む専用コンピュータである。収集プロセッサ５０２は、例えばＣＰＵ、ＧＰＵ及びＲＩＳＣ－ＣＰＵ等のうち、少なくとも一種類をコアとして含む。収集メモリ５０３は、コンピュータにより読み取り可能なプログラム及びデータを非一時的に記憶する、例えば半導体メモリ等の非遷移的実体的記憶媒体（non-transitory tangible storage medium）である。

ロガーユニット５においてロギング記憶媒体５０４は、内部バスを介してロギングＳｏＣ５０１に接続されている。ロギング記憶媒体５０４は、コンピュータにより読み取り可能なデータ等を非一時的に記憶する、例えばＳＳＤといった半導体メモリ、又はＨＤＤ（Hard Disk Drive）といった磁気媒体等の非遷移的実体的記憶媒体（non-transitory tangible storage medium）である。

このような構成のロガーユニット５において収集プロセッサ５０２は、収集メモリ５０３及びロギング記憶媒体５０４と協働することで、収集処理及び選別処理を実行する。具体的に、収集処理において収集プロセッサ５０２は、車外センサ系３の各外界センサ３０からデータ伝送経路８０を通じて車外センシングデータＤｓｏを取得する。そこで収集処理における収集プロセッサ５０２は、順次取得した車外センシングデータＤｓｏを、それぞれのタイムスタンプ情報に基づき時系列にロギング記憶媒体５０４へと記憶する。

こうした収集処理に対して収集プロセッサ５０２は、監視ユニット１０の監視プロセッサ１０２からデータ伝送経路８０を通じて収集指令データＤｃｌを取得するのに応答して、即ち同プロセッサ１０２からの指令に応答して、選別処理を実行する。選別処理において収集プロセッサ５０２は、収集処理によりロギング記憶媒体５０４に記憶された車外センシングデータＤｓｏのうち、収集指令データＤｃｌに含まれる除外シーンｓｅのタイムスタンプ情報と対応したデータを、削除することで間引く。これは、除外シーンｓｅに取得された車外センシングデータＤｓｏを、ロガーユニット５における収集対象から除外することを意味する。

車内センサ系６は、外界センサ６０及び内界センサ６２を複数ずつ有している。外界センサ６０は、例えばカメラ、ＬｉＤＡＲ、レーザレーダ、ミリ波レーダ及び超音波ソナー等のうち、ホスト車両Ｖｈ内から外界をセンシング可能な複数種類である。外界センサ６０は、ホスト車両Ｖｈの測位情報を外界から受信可能な、例えばＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機等を含んでいてよい。外界センサ６０は、ホスト車両Ｖｈの位置情報を外界から受信可能な、例えばＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communications）通信機、又はセルラＶ２Ｘ（C-V2X）通信機等を含んでいてもよい。内界センサ６２は、例えば車速センサ、加速度センサ及びジャイロセンサ等のうち、ホスト車両Ｖｈの内界において運転に関する物理量を検出可能な複数一種類である。外界センサ６０及び内界センサ６２は、それぞれセンシング結果及び検出結果を表す車内センシングデータＤｓｉを、生成する。

運転制御ユニット７には、通信インタフェース７０及び運転制御ＥＣＵ（Electronic Control Unit）７０１が設けられている。運転制御ユニット７において例えばＣＡＮ、又はイーサネットといったＬＡＮ等の通信インタフェース７０は、監視ユニット１０の通信インタフェース１６に中継ケーブル系８を介して接続されることで、データ伝送経路８２を構成している。それと共に通信インタフェース７０は、内部を介して運転制御ＥＣＵ７０１に接続されている。さらに通信インタフェース７０は、ホスト車両Ｖｈ内における、例えばＣＡＮ、又はイーサネットといったＬＡＮ等の車内ネットワークを介して、車内センサ系６の外界センサ６０及び内界センサ６２に接続されている。

運転制御ＥＣＵ７０１は、運転制御プロセッサ７０２及び運転制御メモリ７０３を含む専用コンピュータである。運転制御プロセッサ７０２は、例えばＣＰＵ、ＧＰＵ及びＲＩＳＣ－ＣＰＵ等のうち、少なくとも一種類をコアとして含む。運転制御メモリ７０３は、コンピュータにより読み取り可能なプログラム及びデータを非一時的に記憶する、例えば半導体メモリ等の非遷移的実体的記憶媒体（non-transitory tangible storage medium）である。

このような構成の運転制御ユニット７において運転制御プロセッサ７０２は、運転制御メモリ７０３と協働することで、運転制御処理を実行する。具体的に運転制御処理において運転制御プロセッサ７０２は、認識ユニット２０の認識プロセッサ２０２から内部伝送経路２２及びデータ伝送経路８２を通じて運転指令データＤｃｄを取得する。それと共に運転制御プロセッサ７０２は、車内ネットワークを通じて車内センサ系６の外界センサ６０及び内界センサ６２から車内センシングデータＤｓｉを取得する。

そこで、運転制御処理において運転制御プロセッサ７０２は、運転指令データＤｃｄと車内センシングデータＤｓｉとに基づくことで、自動運転制御を含むホスト車両Ｖｈの運転タスクを制御する。さらに、運転制御処理において運転制御プロセッサ７０２は、運転タスクに従って実行した運転制御の結果として、位置、運動状態（例えば加減速度及び操舵量等）、及び走行環境（例えば地図情報等）をホスト車両Ｖｈに関して表す実運転データＤａｄを、生成する。このとき生成された実運転データＤａｄは、監視ユニット１０及び認識ユニット２０の各プロセッサ１０２，２０２へ、伝送経路８２，２２を通じて伝送されることになる。

以上説明した制御システム９が、ホスト車両Ｖｈにおいて車外センサ系３により取得された車外センシングデータＤｓｏの、ロガーユニット５への収集処理を制御する制御方法は、図５に示す制御フローに従って実行される。ここで制御フローは、各ユニット１０，２０，５，７においてメモリ１０３，２０３，５０３，７０３に記憶された個別制御プログラムの集合によって構成される制御プログラムがプロセッサ１０２，２０２，５０２，７０２にそれぞれ命令を実行させることで、ホスト車両Ｖｈの起動中に制御周期毎に繰り返される。尚、制御フローにおける各「Ｓ」は、個別制御プログラム毎に含まれた命令により実行されるステップを、それぞれ意味している。

Ｓ１０１において車外センサ系３は、ホスト車両Ｖｈの外界をセンシングすることで、現在制御周期での車外センシングデータＤｓｏを取得する。制御フローでは、Ｓ１０１でのデータＤｓｏの取得に応答して、Ｓ１０２とＳ１０３とが並列的に処理される。

Ｓ１０２においてロガーユニット５は、車外センサ系３からの車外センシングデータＤｓｏをロギング記憶媒体５０４へ記憶する。一方、Ｓ１０３において認識ユニット２０は、車外センサ系３からの車外センシングデータＤｓｏ及び運転制御ユニット７からの実運転データＤａｄに基づきホスト車両Ｖｈの現在走行シーンを認識した、認識データＤｒを生成する。制御フローでは、Ｓ１０３での認識データＤｒの生成に応答して、Ｓ１０４～Ｓ１０６とＳ１０７～Ｓ１０９とが並列的に処理される。

Ｓ１０４において認識ユニット２０は、認識した走行シーンに応じてホスト車両Ｖｈの将来運転を計画した、運転指令データＤｃｄを生成する。Ｓ１０５において運転制御ユニット７は、認識ユニット２０からの運転指令データＤｃｄ及び車内センサ系６からの車内センシングデータＤｓｉとに基づき、ホスト車両Ｖｈの運転を制御する。Ｓ１０６において運転制御ユニット７は、実行した運転制御によるホスト車両Ｖｈの実運転データＤａｄを、生成する。

これらのＳ１０４～Ｓ１０６に対し、Ｓ１０７において監視ユニット１０は、認識ユニット２０からの認識データＤｒ及び運転制御ユニット７からの実運転データＤａｄに基づき、現在走行シーンとシーンモデルＭｓとのマッチング度を監視する。Ｓ１０７において監視されたマッチング度が必要範囲外まで低下している場合には、制御フローがＳ１０８へ移行する。Ｓ１０８において監視ユニット１０は、マッチング度が必要範囲外に低下した走行シーンを除外シーンｓｅとして、当該除外シーンｓｅに取得された車外センシングデータＤｓｏの収集対象からの除外をロガーユニット５へと指令する収集指令データＤｃｌを、生成する。

Ｓ１０９においてロガーユニット５は、監視ユニット１０からの収集指令データＤｃｌに応答して、Ｓ１０２によりロギング記憶媒体５０４に記憶された車外センシングデータＤｓｏのうち、収集指令データＤｃｌに含まれる除外シーンｓｅと対応したデータを、削除する。これにより、除外シーンｓｅに取得された車外センシングデータＤｓｏは、ロガーユニット５における収集対象から除外されることになる。尚、Ｓ１０７において監視されたマッチング度が必要範囲内に収まっている場合に制御フローでは、Ｓ１０８，Ｓ１０９がスキップされる。

（作用効果）
以上説明した本実施形態の作用効果を、以下に説明する。

本実施形態では、車外センサ系３からの車外センシングデータＤｓｏに基づき認識されたホスト車両Ｖｈの走行シーンと、走行シーンがモデル化されてモデル記憶媒体１０４に記憶されたシーンモデルＭｓとの、マッチング度が監視プロセッサ１０２により監視される。そこで本実施形態によると、ロガーユニット５への収集に必要な必要範囲外にマッチング度が低下した走行シーンである、除外シーンｓｅに取得された車外センシングデータＤｓｏについては、収集対象からの除外が監視プロセッサ１０２からロガーユニット５へ指令される。これによれば、シーンモデルＭｓとのマッチング度がロガーユニット５への収集に必要な必要範囲内となる走行シーンでの、高品質の車外センシングデータＤｓｏに収集対象を限定して、車外センシングデータＤｓｏの選別収集を効率的に行うことが可能となる。

本実施形態によると、車外センシングデータＤｓｏを車外センサ系３からロガーユニット５へ伝送するデータ伝送経路８０と、監視プロセッサ１０２との間は、中継経路１９により中継される。これによれば、監視プロセッサ１０２の生成した収集指令データＤｃｌが中継経路１９から車外センシングデータＤｓｏのデータ伝送経路８０を通じて伝送されることで、除外シーンｓｅに取得された車外センシングデータＤｓｏの収集対象からの除外がロガーユニット５へと指令されることになる。これによれば、シーンモデルＭｓとのマッチング度がロガーユニット５への収集に必要な必要範囲内となる走行シーンでの、高品質の車外センシングデータＤｓｏに収集対象を限定して、車外センシングデータＤｓｏの選別収集を効率的に行うための構成を、簡素化することが可能となる。

本実施形態によると、車外センシングデータＤｓｏに基づき認識プロセッサ２０２が認識した走行シーンは、当該認識プロセッサ２０２から監視プロセッサ１０２へ与えられる。これによれば、マッチング度の監視及び除外の指令は、処理負荷の比較的高くなる走行シーンの認識処理とは別のプロセッサ１０２によることで、高速に処理され得る。故に、次々に取得される車外センシングデータＤｓｏの選別収集であっても、効率的に行うことが可能となる。

本実施形態の認識プロセッサ２０２は、認識した走行シーンに応じてホスト車両Ｖｈの運転を計画する。これによれば、認識された走行シーンに基づくマッチング度の監視及び除外の指令は、当該走行シーンに応じたホスト車両Ｖｈの運転計画処理とは別のプロセッサ１０２により迅速に処理され得る。故に、次々に取得される車外センシングデータＤｓｏの選別収集を、同じセンシングデータＤｓｏを用いる他の処理と同時的に、効率的に行うことが可能となる。

本実施形態によると、走行シーンとシーンモデルＭｓとのマッチング度が必要範囲外にマッチング度が低下した除外シーンｓｅに取得の車外センシングデータＤｓｏは、ロガーユニット５ではマッチング度の監視に基づく指令に応答して収集対象から除外されることになる。これによれば、シーンモデルＭｓとのマッチング度がロガーユニット５への収集に必要な必要範囲内となる走行シーンでの、高品質の車外センシングデータＤｓｏに収集対象を限定して、車外センシングデータＤｓｏの選別収集を効率的に行うことが可能となる。

さて、別の視点で本実施形態では、車外センサ系３からの車外センシングデータＤｓｏに基づき認識されたホスト車両Ｖｈの走行シーンと、走行シーンがモデル化されたシーンモデルＭｓとの、マッチング度が監視される。そこで本実施形態によると、ロガーユニット５への収集に必要な必要範囲外にマッチング度が低下した走行シーンである、除外シーンｓｅに取得された車外センシングデータＤｓｏについては、収集対象からの除外がロガーユニット５へ指令される。さらに本実施形態によると、除外シーンｓｅに取得された車外センシングデータＤｓｏは、ロガーユニット５において収集対象から除外される。これらによれば、シーンモデルＭｓとのマッチング度がロガーユニット５への収集に必要な必要範囲内となる走行シーンでの、高品質の車外センシングデータＤｓｏに収集対象を限定して、車外センシングデータＤｓｏの選別収集を効率的に行うことが可能となる。

（他の実施形態）
以上、一実施形態について説明したが、本開示は、当該説明の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に適用することができる。

変形例において監視ＳｏＣ１０１、認識ＳｏＣ２０１、ロギングＳｏＣ５０１及び運転制御ＥＣＵ７０１を構成する専用コンピュータのうち少なくとも一種類は、デジタル回路及びアナログ回路の少なくとも一方をプロセッサとして有していてもよい。ここでデジタル回路とは、例えばＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＳＯＣ（System on a Chip）、ＰＧＡ（Programmable Gate Array）、及びＣＰＬＤ（Complex Programmable Logic Device）等のうち、少なくとも一種類である。またこうしたデジタル回路は、プログラムを記憶したメモリを、有していてもよい。

変形例では、監視ユニット１０（監視プロセッサ１０２）の一部処理が、ホスト車両Ｖｈと通信可能な外部センタにおけるコンピュータ（プロセッサ）により実現されていてもよい。変形例では、認識ユニット２０（認識プロセッサ２０２）の一部処理が、ホスト車両Ｖｈと通信可能な外部センタにおけるコンピュータ（プロセッサ）により実現されていてもよい。変形例では、ロガーユニット５（収集プロセッサ５０２）の一部処理が、ホスト車両Ｖｈと通信可能な外部センタにおけるコンピュータ（プロセッサ）により実現されていてもよい。変形例では、運転制御ユニット７（運転制御プロセッサ７０２）の一部処理が、ホスト車両Ｖｈと通信可能な外部センタにおけるコンピュータ（プロセッサ）により実現されていてもよい。

変形例では、車外センサ系３が車外制御装置１とは別の装置を構成していてもよい。変形例では、認識ユニット２０が車外制御装置１とは別の装置を構成していてもよい。変形例では、認識ユニット２０による認識処理及び運転計画処理が監視ユニット１０により実行されることで、認識ユニット２０が省かれていてもよい。変形例では、認識ユニット２０により運転計画処理が実行されないことで、運転制御ユニット７及び車内センサ系６が制御システム９の範疇と、制御方法及び制御プログラムの適用対象とからは外れていてもよい。

変形例では、車外センサ系３における少なくとも一部の外界センサ３０が、車内センサ系６における外界センサ６０のいずれかにより代替されていてもよい。ここで特に、一部の外界センサ３０が外界センサ６０のいずれかにより代替されている場合、又は代替されていない場合には、監視ユニット１０及び認識ユニット２０のうち少なくとも後者がホスト車両Ｖｈのボディ内に配置されることで、車内制御系４を構成していてもよい。あるいは、全ての外界センサ３０が外界センサ６０のいずれかにより代替されている場合には、それら外界センサ３０が省かれていてもよい。さらに、全ての外界センサ３０が省かれている場合、監視ユニット１０及び認識ユニット２０がホスト車両Ｖｈのボディ内に配置されることで、いずれも車内制御系４を構成していてもよい。尚、車内制御系４を構成する場合の認識ユニット２０は、運転制御ユニット７とは別又は運転制御ＥＣＵ７０１とは別の専用ユニットとして設けられていてもよいし、運転制御ユニット７又は運転制御ＥＣＵ７０１により代替されていてもよい。

変形例では、ロガーユニット５がハウジング２内に収容されることで、車外制御装置１を構成していてもよい。変形例では、運転制御ユニット７がハウジング２内に収容されることで、車外制御装置１を構成していてもよい。変形例では、監視メモリ１０３及びモデル記憶媒体１０４が同一の記憶媒体により実現されていてもよい。変形例では、収集メモリ５０３及びロギング記憶媒体５０４が同一の記憶媒体により実現されていてもよい。変形例では、最大マッチングシーンｓｎｍの一致率に変えて、シーンモデルＭｓと走行シーンとの間のコスト関数乃至は評価関数による演算結果が、マッチング度として規定されてもよい。

変形例の指令処理において監視ユニット１０では、通信インタフェース１２に接続された監視プロセッサ１０２により、通信インタフェース１２又は車外センサ系３の各外界センサ３０へと収集指令データＤｃｌがフィードバックされてもよい。これにより、通信インタフェース１２又は車外センサ系３の各外界センサ３０において車外センシングデータＤｓｏの伝送レートが調整されることで、車外センシングデータＤｓｏの伝送フレーム間にロガーユニット５への収集指令データＤｃｌが割り込まれてもよい。

変形例において制御システム９の適用されるホスト車両Ｖｈは、例えば走行をリモート制御可能な走行ロボット等であってもよい。ここまでの説明形態の他、上述の実施形態及び変形例による制御装置１は、監視ユニット１０を実現する半導体装置（例えば半導体チップ等）として、実施されてもよい。

１：制御装置、３：センサ系、５：ロガーユニット、１９：中継経路、８０：データ伝送経路、１０２：監視プロセッサ、２０２：認識プロセッサ、５０２：収集プロセッサ、７０２：運転制御プロセッサ、１０３：監視メモリ、２０３：認識メモリ、５０３：収集メモリ、７０３：運転制御メモリ、１０４：モデル記憶媒体、Ｄｃｌ：収集指令データ、Ｄｓｏ：車外センシングデータ、Ｍｓ：シーンモデル、Ｖｈ：ホスト車両、ｓｅ：除外シーン

Claims (12)

1. ホスト車両（Ｖｈ）においてセンサ系（３）により取得されたセンシングデータ（Ｄｓｏ）の、ロガーユニット（５）への収集処理を制御する制御装置であって、
   前記ホスト車両の走行シーンがモデル化されたシーンモデル（Ｍｓ）であって、前記ロガーユニットへの収集に向けてインタラクションの想定が必要なオブジェクトの相対位置に応じた認識率分布を収集必要シーン毎に規定するシーンモデルを記憶する記憶媒体（１０４）と、
   前記センシングデータに基づき認識された前記走行シーンと、記憶された前記シーンモデルとの、マッチング度を監視することにより、前記ロガーユニットへの収集に必要な必要範囲外に前記マッチング度が低下した前記走行シーンである、除外シーン（ｓｅ）に取得された前記センシングデータの収集対象からの除外を前記ロガーユニットへ指令する監視プロセッサ（１０２）とを、備える制御装置。
2. 前記センシングデータを前記センサ系から前記ロガーユニットへ伝送するデータ伝送経路（８０）と、
   前記監視プロセッサ及び前記データ伝送経路間を中継する中継経路（１９）とを、さらに備え、
   前記監視プロセッサは、前記除外シーンに取得された前記センシングデータの収集対象からの除外を指令するように生成した収集指令データ（Ｄｃｌ）を、前記中継経路から前記データ伝送経路を通じて前記ロガーユニットへ伝送する、請求項１に記載の制御装置。
3. 前記センシングデータに基づき認識した前記走行シーンを、前記監視プロセッサへ与える認識プロセッサ（２０２）を、さらに備える請求項１又は２に記載の制御装置。
4. 前記認識プロセッサは、認識した前記走行シーンに応じて、前記ホスト車両の運転を計画する請求項３に記載の制御装置。
5. ホスト車両（Ｖｈ）においてセンサ系（３）により取得されたセンシングデータ（Ｄｓｏ）の、収集処理を制御する制御システムであって、
   請求項１～４のいずれか一項に記載の制御装置（１）と、
   前記センシングデータを記憶するロガーユニット（５）であって、前記除外シーンに取得された前記センシングデータを、前記監視プロセッサからの指令に応答して収集対象から除外するロガーユニットとを、含んで構成される制御システム。
6. 少なくとも一つのプロセッサ（１０２，２０２）を含んで構成され、ホスト車両（Ｖｈ）においてセンサ系（３）により取得されたセンシングデータ（Ｄｓｏ）の、ロガーユニット（５）への収集処理を制御する制御装置であって、
   前記プロセッサは、
   前記センシングデータに基づき認識された前記ホスト車両の走行シーンと、当該走行シーンがモデル化されたシーンモデル（Ｍｓ）であって、前記ロガーユニットへの収集に向けてインタラクションの想定が必要なオブジェクトの相対位置に応じた認識率分布を収集必要シーン毎に規定するシーンモデルとの、マッチング度を監視することと、
   前記ロガーユニットへの収集に必要な必要範囲外に前記マッチング度が低下した前記走行シーンである、除外シーン（ｓｅ）に取得された前記センシングデータの収集対象からの除外を前記ロガーユニットへ指令することとを、実行するように構成される制御装置。
7. 前記プロセッサは、
   前記ホスト車両の走行シーンを前記センシングデータに基づき認識することを、さらに実行するように構成される請求項６に記載の制御装置。
8. ホスト車両（Ｖｈ）においてセンサ系（３）により取得されたセンシングデータ（Ｄｓｏ）の、ロガーユニット（５）への収集処理を制御するために、少なくとも一つのプロセッサ（１０２，２０２）により実行される制御方法であって、
   前記センシングデータに基づき認識された前記ホスト車両の走行シーンと、当該走行シーンがモデル化されたシーンモデル（Ｍｓ）であって、前記ロガーユニットへの収集に向けてインタラクションの想定が必要なオブジェクトの相対位置に応じた認識率分布を収集必要シーン毎に規定するシーンモデルとの、マッチング度を監視することと、
   前記ロガーユニットへの収集に必要な必要範囲外に前記マッチング度が低下した前記走行シーンである、除外シーン（ｓｅ）に取得された前記センシングデータの収集対象からの除外を前記ロガーユニットへ指令することを、含む制御方法。
9. ホスト車両（Ｖｈ）においてセンサ系（３）により取得されたセンシングデータ（Ｄｓｏ）の、ロガーユニット（５）への収集処理を制御するために少なくとも一つの記憶媒体（１０３，２０３）に記憶され、少なくとも一つのプロセッサ（１０２，２０２）に実行させる命令を含む制御プログラムであって、
   前記命令は、
   前記センシングデータに基づき認識された前記ホスト車両の走行シーンと、当該走行シーンがモデル化されたシーンモデル（Ｍｓ）であって、前記ロガーユニットへの収集に向けてインタラクションの想定が必要なオブジェクトの相対位置に応じた認識率分布を収集必要シーン毎に規定するシーンモデルとの、マッチング度を監視させることと、
   前記ロガーユニットへの収集に必要な必要範囲外に前記マッチング度が低下した前記走行シーンである、除外シーン（ｓｅ）に取得された前記センシングデータの収集対象からの除外を前記ロガーユニットへ指令させることを、含む制御プログラム。
10. 少なくとも一つのプロセッサ（１０２，２０２，５０２，７０２）を含んで構成され、ホスト車両（Ｖｈ）においてセンサ系（３）により取得されたセンシングデータ（Ｄｓｏ）の、ロガーユニット（５）への収集処理を制御する制御システムであって、
    前記プロセッサは、
    前記センシングデータに基づき認識された前記ホスト車両の走行シーンと、当該走行シーンがモデル化されたシーンモデル（Ｍｓ）であって、前記ロガーユニットへの収集に向けてインタラクションの想定が必要なオブジェクトの相対位置に応じた認識率分布を収集必要シーン毎に規定するシーンモデルとの、マッチング度を監視することと、
    前記ロガーユニットへの収集に必要な必要範囲外に前記マッチング度が低下した前記走行シーンである、除外シーン（ｓｅ）に取得された前記センシングデータを前記ロガーユニットにおいて収集対象から除外することとを、実行するように構成される制御システム。
11. ホスト車両（Ｖｈ）においてセンサ系（３）により取得されたセンシングデータ（Ｄｓｏ）の、ロガーユニット（５）への収集処理を制御するために、少なくとも一つのプロセッサ（１０２，２０２，５０２，７０２）により実行される制御方法であって、
    前記センシングデータに基づき認識された前記ホスト車両の走行シーンと、当該走行シーンがモデル化されたシーンモデル（Ｍｓ）であって、前記ロガーユニットへの収集に向けてインタラクションの想定が必要なオブジェクトの相対位置に応じた認識率分布を収集必要シーン毎に規定するシーンモデルとの、マッチング度を監視することと、
    前記ロガーユニットへの収集に必要な必要範囲外に前記マッチング度が低下した前記走行シーンである、除外シーン（ｓｅ）に取得された前記センシングデータを前記ロガーユニットにおいて収集対象から除外することとを、含む制御方法。
12. ホスト車両（Ｖｈ）においてセンサ系（３）により取得されたセンシングデータ（Ｄｓｏ）の、ロガーユニット（５）への収集処理を制御するために少なくとも一つの記憶媒体（１０３，２０３，５０３，７０３）に記憶され、少なくとも一つのプロセッサ（１０２，２０２，５０２，７０２）に実行させる命令を含む制御プログラムであって、
    前記命令は、
    前記センシングデータに基づき認識された前記ホスト車両の走行シーンと、当該走行シーンがモデル化されたシーンモデル（Ｍｓ）であって、前記ロガーユニットへの収集に向けてインタラクションの想定が必要なオブジェクトの相対位置に応じた認識率分布を収集必要シーン毎に規定するシーンモデルとの、マッチング度を監視させることと、
    前記ロガーユニットへの収集に必要な必要範囲外に前記マッチング度が低下した前記走行シーンである、除外シーン（ｓｅ）に取得された前記センシングデータを前記ロガーユニットにおいて収集対象から除外させることとを、含む制御プログラム。

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