KR20220077125A - 정보 처리 장치, 및 정보 처리 시스템, 그리고 정보 처리 방법 - Google Patents

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히로마사 우치야마
료타 기무라
신이치로 츠다
나오유키 사토
마사네 가와사키
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소니그룹주식회사
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Abstract

자차량의 인식 레벨을 타차량이나 인프라 설비로부터 수신하여, 인식 레벨을 향상시키는 제어를 행하는 장치, 방법을 실현한다. 타차량 또는 인프라 설비가 산출한 자차량의 인식 레벨을 수신하고, 수신한 인식 레벨에 따라서 자차량의 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어를 실행한다. 자차량의 인식 레벨을 향상시키는 제어로서, (a) 주행 속도의 저하 또는 정지 처리, (b) 라이트 점등 처리, (c) 자차량으로부터의 송신 정보의 변경 처리, 이들 중 어느 것의 처리를 실행한다. 송신 정보의 변경 처리로서는, 송신 정보에 차량의 위치 정보, 또는 차량의 속도 정보, 또는 차량의 사이즈 정보, 또는 레퍼런스 마커의 위치 정보를 추가하는 처리를 실행한다.

Description

정보 처리 장치, 및 정보 처리 시스템, 그리고 정보 처리 방법
본 개시는, 정보 처리 장치, 및 정보 처리 시스템, 그리고 정보 처리 방법에 관한 것이다. 더욱 상세하게는, 차량 등의 이동 장치 간의 통신, 혹은 차량과 인프라 시스템 간의 통신 정보에 기초하여, 차량의 인식 레벨을 해석하여 해석 결과에 따른 제어, 예를 들어 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어를 행하는 정보 처리 장치, 및 정보 처리 시스템, 그리고 정보 처리 방법에 관한 것이다.
요즘, 자동 운전에 관한 기술 개발이 활발히 행해지고 있다.
자동 운전 기술은, 차량(자동차)에 구비된 카메라나 센서를 사용하여 장애물 등을 검출하여 도로 상을 자동 주행하는 기술이고, 금후, 급속하게 보급될 것이 예측된다.
자동 운전 차량이, 도로 상을 주행하는 경우, 타차로부터 자차량이 확실하게 인식되고 있는 것도 중요하다.
타차량이 자차량을 인식할 수 없다고 하면, 타차량이 자차량과 충돌할 위험이 있다.
이 때문에, 자동 운전에 있어서는, 자차량이 타차로부터 확실하게 인식되고 있는지 여부를 확인하는 것도 중요한 처리가 된다.
또한, 자동 운전에서는, 예를 들어 도로변의 가로등이나 폴 등의 도로 설비(인프라)와 차량 간에도 통신을 행하여, 자동 운전 차량이 정상적인 주행로를 주행할 수 있도록 하는 제어가 이루어지는 경우가 있다.
이와 같이, 자동 운전 차량은, 주변 환경이나 주변 차량의 상황을 인지하면서 운전 제어를 실행한다. 복수의 자동 운전 차량이 주행하고 있는 경우에는, 자동 운전 차량 간에 서로 타차를 인식하고, 또한 인프라와 각 차량 간에도 서로 그 존재를 인식하여 주행할 필요가 있다.
한편, 자동 운전 환경에 있어서는, 날씨 등의 영향으로 인해 인식 대상을 잘 인식할 수 없는 경우가 있다. 이러한 경우에 있어서도, 사고 없이 자동 운전을 행하는 메커니즘이 요구된다.
또한, 예를 들어, 특허문헌 1(일본 특허 공개 제2019-21201호 공보)에는, 차량의 카메라 촬영 화상을 학습 서버에 송신하고, 학습 서버에 있어서 다수의 화상의 학습 처리를 실행하여, 인식되기 어려운 장애물이나 타차량 등이 포함되는 화상으로부터 장애물이나 타차량을 검출하기 위한 파라미터를 생성하는 구성을 개시하고 있다.
서버에서 생성한 파라미터는, 각 차량에 제공되고, 각 차량에서는, 이 파라미터를 적용한 화상 처리에 의해 불선명한 화상으로부터도 즉시 장애물을 검출할 수 있게 된다.
그러나, 이 개시 구성은, 학습 서버가 생성하는 파라미터의 정밀도가 수집되는 화상의 수나 질에 의존해 버린다. 따라서, 얻어진 정보량이 적으면 인식률도 한계점에 달해 버리는 문제가 있다. 이러한 인식이 어려운 케이스에 있어서도 인식률을 향상시키도록 하는 방법이 요망된다.
일본 특허 공개 제2019-21201호 공보
본 개시는, 차량 등의 이동 장치 간의 통신, 혹은 차량과 인프라 시스템 간의 통신 정보에 기초하여, 차량의 인식 레벨을 해석하여 해석 결과에 따른 제어, 예를 들어 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어를 행하는 정보 처리 장치, 및 정보 처리 시스템, 그리고 정보 처리 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 개시의 제1 측면은,
타차량 또는 인프라 설비가 산출한 자차량의 인식 레벨을 수신하는 통신부와,
수신한 인식 레벨에 따라, 자차량의 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어를 실행하는 제어부를 갖는 정보 처리 장치에 있다.
또한, 본 개시의 제2 측면은,
인식 대상 차량의 인식 레벨을 산출하고,
산출한 인식 레벨에 따라, 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어를 실행하는 제어부를 갖는 정보 처리 장치에 있다.
또한, 본 개시의 제3 측면은,
인식 대상 차량과, 인식 실행 차량을 갖는 정보 처리 시스템이고,
상기 인식 실행 차량은,
상기 인식 대상 차량의 인식 처리를 실행하여, 인식 결과에 따른 인식 레벨을 산출하고, 산출한 인식 레벨을 상기 인식 대상 차량에 송신하고,
상기 인식 대상 차량은,
상기 인식 실행 차량으로부터 수신한 인식 레벨에 따라, 자차량의 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어를 실행하는 정보 처리 시스템에 있다.
또한, 본 개시의 제4 측면은,
정보 처리 장치에 있어서 실행하는 정보 처리 방법이고,
통신부가, 타차량 또는 인프라 설비가 산출한 자차량의 인식 레벨을 수신하고,
제어부가, 수신한 인식 레벨에 따라, 자차량의 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어를 실행하는 정보 처리 방법에 있다.
본 개시의 또 다른 목적, 특징이나 이점은, 후술하는 본 개시의 실시예나 첨부하는 도면에 기초한 보다 상세한 설명에 의해 명확해질 것이다. 또한, 본 명세서에 있어서 시스템이란, 복수의 장치의 논리적 집합 구성이고, 각 구성의 장치가 동일 하우징 내에 있는 것으로 제한되지는 않는다.
본 개시의 일 실시예의 구성에 따르면, 자차량의 인식 레벨을 타차량이나 인프라 설비로부터 수신하여, 인식 레벨을 향상시키는 제어를 행하는 장치, 방법이 실현된다.
구체적으로는, 예를 들어, 타차량 또는 인프라 설비가 산출한 자차량의 인식 레벨을 수신하고, 수신한 인식 레벨에 따라서 자차량의 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어를 실행한다. 자차량의 인식 레벨을 향상시키는 제어로서, (a) 주행 속도의 저하 또는 정지 처리, (b) 라이트 점등 처리, (c) 자차량으로부터의 송신 정보의 변경 처리, 이들 중 어느 것의 처리를 실행한다. 송신 정보의 변경 처리로서는, 송신 정보에 차량의 위치 정보, 또는 차량의 속도 정보, 또는 차량의 사이즈 정보, 또는 레퍼런스 마커의 위치 정보를 추가하는 처리를 실행한다.
본 구성에 의해, 자차량의 인식 레벨을 타차량이나 인프라 설비로부터 수신하여, 인식 레벨을 향상시키는 제어를 행하는 장치, 방법이 실현된다.
또한, 본 명세서에 기재된 효과는 어디까지나 예시로서 한정되는 것은 아니며, 또한 부가적인 효과가 있어도 된다.
도 1은 본 개시의 구성과 처리의 개요에 대하여 설명하는 도면이다.
도 2는 본 개시의 제1 실시예의 처리 시퀀스에 대하여 설명하는 도면이다.
도 3은 본 개시의 제2 실시예의 처리 시퀀스에 대하여 설명하는 도면이다.
도 4는 본 개시의 제3 실시예의 처리 시퀀스에 대하여 설명하는 도면이다.
도 5는 본 개시의 제4 실시예의 처리 시퀀스에 대하여 설명하는 도면이다.
도 6은 차량에 구비된 차량 제어 시스템의 일 구성예에 대하여 설명하는 도면이다.
도 7은 정보 처리 장치의 하드웨어 구성예에 대하여 설명하는 도면이다.
이하, 도면을 참조하면서 본 개시의 정보 처리 장치, 및 정보 처리 시스템, 그리고 정보 처리 방법의 상세에 대하여 설명한다. 또한, 설명은 이하의 항목에 따라서 행한다.
1. 본 개시의 구성 개요에 대하여
2. 정보 처리 시스템의 처리 시퀀스에 대하여
2-A. (처리예 A) 인식 대상 차량이 타차, 인프라로부터의 인식 레벨 통지에 기초하여 제어를 실행하는 처리예
2-B. (처리예 B) 인식 실행 차량이 자차가 실행한 인식 처리에 있어서의 인식 레벨에 기초하여 제어를 실행하는 처리예
2-C. (처리예 C) 인식 대상 차량이 인프라로부터의 인식 레벨 통지에 기초하여 제어를 실행함과 함께, 인프라가, 인프라 자신이 실행한 인식 처리에 있어서의 인식 레벨에 기초하여 제어를 실행하는 처리예
2-D. (처리예 D) 서버가, 차량, 인프라로부터의 인식 레벨 통지에 기초하여, 인식 대상 차량의 보험료 산출을 행하고, 또한, 인식 대상 차량이 서버로부터의 인식 레벨 통지에 기초하여 제어를 실행하는 처리예
3. 인식 레벨의 고정밀도의 산출과 통지 처리의 구체예에 대하여
3-(1). GPS 정보를 사용한 인식 레벨의 확실한 산출과 통지 처리 구성
3-(2). 차량의 레퍼런스 마커를 사용한 인식 레벨의 확실한 산출과 통지 구성예
4. 구체적인 처리예에 대하여
4-A. (처리예 A) 인식 대상 차량이 타차, 인프라로부터의 인식 레벨 통지에 기초하여 제어를 실행하는 처리예의 구체예에 대하여
4-C. (처리예 C) 인식 대상 차량이 인프라로부터의 인식 레벨 통지에 기초하여 제어를 실행함과 함께, 인프라가, 인프라 자신이 실행한 인식 처리에 있어서의 인식 레벨에 기초하여 제어를 실행하는 처리예의 구체예에 대하여
5. 차량 제어 시스템의 구성예에 대하여
6. 정보 처리 장치의 구성예에 대하여
7. 본 개시의 구성의 요약
[1. 본 개시의 구성 개요에 대하여]
본 개시는, 차량 등의 이동 장치 간의 통신, 혹은 차량과 인프라 시스템 간의 통신 정보에 기초하여, 차량의 인식 레벨을 해석하여 해석 결과에 따른 제어, 예를 들어 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어를 행하는 구성이다.
도 1을 참조하여, 본 개시의 구성예와 처리의 개요에 대하여 설명한다.
도 1은, 본 개시의 정보 처리 시스템(1)의 일 구성예를 도시하는 도면이다.
도 1에는 차량(10), 관리 서버(20), 도로 인프라(도로 설비)로서의 노측 통신 유닛(RSU: Roadside Unit)(30)을 도시하고 있다. 이들은, 네트워크(40)를 통하여 서로 통신 가능한 구성을 갖는다.
차량(10)에는, 운전자에 의한 운전 조작에 의해 주행하는 종래형의 차량 외에, 운전자에 의한 운전 조작이 불필요한 자동 운전 차량도 포함된다.
차량 간의 통신은, V2V 통신(차차간 통신)이라고 불린다. 또한 차량과 노측 통신 유닛(RSU) 등의 인프라 설비의 통신은, V2I 통신(차 대 인프라 통신)이라고 불린다. 또한, 이들을 총칭하여 V2X 통신이라고 칭한다. V2X 통신에는, 차량과 차량, 차량과 인프라 설비, 차량과 서버 간의 통신 등이 포함된다.
도 1에 도시하는 차량(10)은 상기의 V2X 통신을 행하는 차량이다.
각 차량(10)은 자기 위치 정보, 차종이나 차량 사이즈, 식별자(ID) 등의 차량 정보를, 수시로, 혹은 간헐적으로 다른 차량에 송신(멀티캐스트 송신 등)한다.
또한, 자기 위치 정보는, GPS를 이용하여 취득하는 위치 정보, 혹은 관리 서버(20)가 제공하는 다이내믹 맵(DM)을 사용하여 취득할 수 있다.
다이내믹 맵(DM)이란, 정적인 지도 정보 외에, 축차 변화하는 교통 정보, 예를 들어 정체 정보나 사고 정보 등을 지도 위에 반영시킨 맵이다. 관리 서버(20)는 차량이나 노측 통신 유닛(RSU) 등의 인프라 설비로부터 수신하는 정보 등을 사용하여, 최신의 도로 상황을 번영시킨 다이내믹 맵을 생성, 갱신하여, 기억부에 보유한다.
관리 서버(20)가 생성, 갱신한 다이내믹 맵(DM)은 차량(10)에 제공되고, 차량(10)은 이 맵에 기초하여 자기 위치나, 주행 경로 등의 결정 등을 행하는 것이 가능하게 된다. 자동 운전 차량은, 다이내믹 맵(DM)을 참조함으로써, 최적 루트를 선택하여 주행을 행할 수 있다.
또한, 차량(10)은 카메라를 탑재하고, 주행 경로 상의 대향차 등의 물체(오브젝트)를 식별하여, 물체와의 충돌을 회피시키기 위한 제어를 행하는 구성을 갖는다.
구체적으로는, 예를 들어 차량(10)이 자동 운전 차량인 경우에는, 식별된 물체와 충돌하지 않도록 진행 방향의 제어나, 정지, 감속 등의 제어를 행한다. 또한, 운전자가 운전하는 차량의 경우에는, 운전자가 확인 가능한 모니터 상에 주행 경로 상의 물체를 표시하여, 운전자에게 경고한다. 예를 들어 물체 표시 영역의 점멸이나 경보음의 출력 등을 행하여, 운전자에게 주의를 촉구하는 처리를 행한다.
본 개시의 구성에서는, 예를 들어, 어떤 차량이 타차량 등으로부터 인식하기 어려운 환경이 발생한 경우에, 인식원의 차량이나 인식 대상의 차량, 나아가 주변 인프라 등을 제어함으로써 인식률을 향상시키는 제어를 실행한다.
또한, 인식 레벨을 양자화 값으로서 산출 가능하게 하고, 인식 레벨을 객관적으로 판정할 수 있도록 하고, 산출한 인식 레벨에 따른 제어를 실행한다. 또한, 인식 레벨 정보를 사용하여 차량의 보험료 등의 산출을 행하는 것도 가능하게 한다.
도 1에 있어서, 관리 서버(20)는 각 차량(10)이나, 노측 통신 유닛(RSU: Roadside Unit)(30) 등의 인프라에 대하여 인식이나 피드백이나 제어와 같은 기능에 관한 설정 통지 등을 행한다. 또한 보험료 산출의 기능도 구비한다.
각 차량(10)은 타차량이나, 노측 통신 유닛(RSU)(30) 등의 인프라를, 이미지 센서(카메라), 레이더 등의 센서에 의해 인식하여, 이들과 충돌하지 않도록 주행한다. 또한, 각 차량(10)은 타차량이나 노측 통신 유닛(RSU)(30) 등의 인프라의 인식 대상 차량이 된다.
각 차량(10)이나, 노측 통신 유닛(RSU)(30) 등의 인프라는, 타차량 등의 인식 결과에 따른 인식 레벨을 산출하여, 산출한 인식 레벨의 통지(피드백)를 행한다.
차량은, 통지된 인식 결과에 따른 차량 제어 등을 실행하고, 노측 통신 유닛(RSU)(30) 등의 인프라도, 통지된 인식 결과에 따른 제어, 예를 들어 인식 레벨업을 위한 인식 신호 레벨업 등의 처리를 행한다.
[2. 정보 처리 시스템의 처리 시퀀스에 대하여]
다음으로 도 1에 도시하는 정보 처리 시스템(1)의 각 구성 요소 간에 실행되는 통신을 수반하는 처리 시퀀스에 대하여 설명한다.
이하의 4종류의 처리예에 대하여, 순차, 설명한다.
(처리예 A) 인식 대상 차량이 타차, 인프라로부터의 인식 레벨 통지에 기초하여 제어를 실행하는 처리예
(처리예 B) 인식 실행 차량이 자차가 실행한 인식 처리에 있어서의 인식 레벨에 기초하여 제어를 실행하는 처리예
(처리예 C) 인식 대상 차량이 인프라로부터의 인식 레벨 통지에 기초하여 제어를 실행함과 함께, 인프라가, 인프라 자신이 실행한 인식 처리에 있어서의 인식 레벨에 기초하여 제어를 실행하는 처리예
(처리예 D) 서버가, 차량, 인프라로부터의 인식 레벨 통지에 기초하여, 인식 대상 차량의 보험료 산출을 행하고, 또한, 인식 대상 차량이 서버로부터의 인식 레벨 통지에 기초하여 제어를 실행하는 처리예
[2-A. (처리예 A) 인식 대상 차량이 타차, 인프라로부터의 인식 레벨 통지에 기초하여 제어를 실행하는 처리예]
먼저, (처리예 A)로서, 인식 대상 차량이 타차, 인프라로부터의 인식 레벨 통지에 기초하여 제어를 실행하는 처리예에 대하여 설명한다.
도 2에 도시하는 시퀀스도를 참조하여, 본 처리예 A의 처리 시퀀스에 대하여 설명한다.
도 2에는, 좌측으로부터,
관리 서버(20),
인식 대상 차량(50),
인식 실행 차량(60),
인식 실행 인프라(70),
이들을 도시하고 있다.
관리 서버(20)는 도 1에 도시하는 관리 서버(20)이고, 각 차량 및 인프라와의 통신을 실행하여, 각 차량이나, 노측 통신 유닛(RSU: Roadside Unit) 등의 인프라에 대하여 인식 처리의 실행 양태의 설정 통지나, 인식 레벨의 산출 양태의 통지, 인식 레벨의 통지 양태, 인식 레벨에 따른 제어 형태의 통지나 설정을 행한다.
또한, 관리 서버(20)는 인식 대상 차량의 인식 레벨에 따라, 인식 대상 차량의 보험료 산출 처리 등도 실행한다.
인식 대상 차량(50)은 인식 실행 차량(60), 및 인식 실행 인프라(70)에 의한 인식 대상이 되는 인식 타깃 차량이다.
인식 실행 차량(60)은 인식 대상 차량(50)의 인식 처리를 실행한다. 이미지 센서(카메라)나 레이더 등의 센서나 통신 정보를 이용한 인식 처리를 실행한다.
또한, 인식 실행 차량(60)은 복수의 차량으로 해도 된다.
인식 실행 인프라(70)는 인식 대상 차량(50)의 인식 처리를 실행한다. 이미지 센서(카메라)나 레이더 등의 센서나 통신 정보를 이용한 인식 처리를 실행한다.
먼저, 이 처리예 A의 처리의 개요에 대하여 설명하고, 그 후, 각 스텝의 처리 상세에 대하여 설명한다.
본 처리예 A에서는, 관리 서버(20)가 인식 대상 차량(50), 인식 실행 차량(60), 및 인식 실행 인프라(70)에 대하여 차량의 검출이나 인식 레벨 산출을 위한 통지를 행한다. 이때, 통지는 V2X 등의 무선 통신에 의해 행해진다. 또한, 이 설정은 각 차량이나 인프라에 사전에 설정되어 있어도 된다.
인식 실행 차량(60), 인식 실행 인프라(70)는 통지 정보에 따라 차량의 검출 및 인식 레벨의 산출을 실행한다.
인식 실행 차량(60), 인식 실행 인프라(70)는 인식 대상 차량(50)의 인식 처리를 실행하여, 인식 레벨 산출 후, 인식 대상 차량(50)에 인식 레벨 산출 결과를 통지한다. 이 통지 처리는, 직접 통신이어도, 관리 서버(20)를 통한 통신이어도 어느 쪽이어도 된다.
인식 레벨이 통지된 인식 대상 차량(50)은 필요에 따른 제어, 예를 들어 운전 관련 제어를 실시한다. 예를 들어 차체의 우측을 인식하기 어렵다고 하는 인식 레벨 산출 결과의 통지가 있었을 경우에는, 차체의 우측을 보다 선명하게 인식할 수 있도록 차선 변경 등을 실행한다.
또한, 이들 일련의 동작은 루프하여 계속적으로 동작해도 된다.
이것이 (처리예 A)의 개요이다.
다음으로, 도 2에 도시하는 시퀀스도의 각 스텝의 처리 상세에 대하여, 순차, 설명한다.
(스텝 S11)
먼저, 스텝 S11에 있어서, 관리 서버(20)가 인식 대상 차량(50), 인식 실행 차량(60), 및 인식 실행 인프라(70)에 대하여 이하의 각 정보의 통지를 행한다.
(a) 차량 검출, 인식 양태 정보,
(b) 인식 레벨 산출 양태 정보,
(c) 인식 레벨 통지 양태 정보,
(d) 차량 또는 인프라의 제어 형태 정보
(a) 차량 검출, 인식 양태 정보, 예를 들어 차량 검출에 사용할 센서의 종류나, 센서의 파라미터 설정 정보, 센싱 영역의 센싱 시간 등의 정보이다.
사용할 센서의 종류에는, 예를 들어 이하와 같은 센서가 있다.
이미지 센서(카메라), LiDAR, 밀리미터파 레이더, 초음파 센서, 가속도·자이로 센서,
관리 서버(20)는, 예를 들어 이들 센서 군 중에서 사용할 하나 이상의 센서를 결정하여, 통지한다
또한, 관리 서버(20)는 스텝 S11에 있어서, 센서 전환을 위한 조건에 대해서도 통지해도 된다.
예를 들어, 맑음, 흐림, 비, 안개 등 날씨 정보를 사전에 규정해 둠으로써, 날씨 변화에 따른 센서 전환을 행하게 한다.
(b) 인식 레벨 산출 양태 정보는, 각종 센서 검출 정보에 기초한 구체적인 인식 레벨의 산출 양태를 나타내는 정보이다.
예를 들어 이미지 센서(카메라) 등의 촬영 화상을 적용한 인식 레벨의 산출 양태,
인식 대상 차량(50)에 부착된 마커(레퍼런스 마커)의 검출 결과에 기초한 인식 레벨의 산출 양태 등의 정보이다.
또한, 예를 들어 각종 센서 검출 정보 대응의 우도 정보나, 인식 대상 차량(50)에 대하여 사전에 설정한 레퍼런스 포인트의 검출수, 인식 레벨의 양자화를 위한 역치 정보 등을 통지해도 된다.
(c) 인식 레벨 통지 양태 정보는, 인식 실행 차량(60), 및 인식 실행 인프라(70)가 산출한 인식 레벨이 어떤 값인 경우에 어떤 빈도로 인식 대상 차량(50)에 통지할지의 통지 조건이나, 통지처를 인식 대상 차량(50)으로 할지 관리 서버(20)로 할지 등의 통지처 정보 등으로 구성된다.
(d) 차량 또는 인프라의 제어 형태 정보는, 인식 실행 차량(60), 및 인식 실행 인프라(70)로부터 인식 레벨의 통지를 수신한 인식 대상 차량(50)이 실행해야 할 제어 처리의 내용에 관한 정보이다.
또한, 인식 실행 차량(60), 및 인식 실행 인프라(70) 자신의 제어 정보도 포함되는 경우가 있다.
관리 서버(20)는, 예를 들어 에어리어(고속 도로, 교차점 등)에 따라서 상기 통지 정보, 즉,
(a) 차량 검출, 인식 양태 정보,
(b) 인식 레벨 산출 양태 정보,
(c) 인식 레벨 통지 양태 정보,
(d) 차량 또는 인프라의 제어 형태 정보
이들 정보의 설정을 변경하여 통지해도 된다.
예를 들어 차량 사고 등이 발생한 에어리어에서는, 그 에어리어에 최적인 설정의 통지를 행한다.
관리 서버(20)는 대상 에어리어에 있어서의 환경을 인식할 필요가 있다. 관리 서버(20)는 3D 맵이나 다이내믹 맵 등의 에어리어 정보를 사용하여 환경 정보를 취득한다.
또한, 인식 대상 차량(50), 인식 실행 차량(60), 및 인식 실행 인프라(70)는 관리 서버(20)로부터, 날씨 등에 따른 센서 전환 정보를 미리 수신하고, 그 후, 관리 서버(20)로부터 통지된 날씨 정보를 바탕으로, 사용할 센서를 결정해도 된다.
관리 서버(20)는, 예를 들어 안개이면 밀리미터파 레이더를 사용하는 등, 기후 조건에 따른 센서 전환을 행할 수 있도록 하는 이용 센서의 설정 정보를 통지한다.
또한, 물체 검지, 거리 측정 등을 행할 경우, 야간이면, LiDAR, 밀리미터파 레이더, 초음파 센서의 데이터에 기초한 처리 결과를 이미지 센서(가시광)의 처리 결과보다도 중요시하는, 우선도 설정에 대해서도 관리 서버(20)로부터 통지해도 된다.
관리 서버(20)는 차량 위치 정보에 따라서 사용 센서를 전환하여 통지하는 구성으로 해도 된다.
예를 들어 지도를 특정 존으로 분할하고, 차량이 존재하는 존에 따라서 사용할 센서를 전환한다.
이 경우, 지도의 존 정보와 그 존에 있어서 사용할 센서 정보를 미리 규정해 둔다.
예를 들어, 커브가 많은 길(예: 고갯길)에서 가드레일이 많은 장소나, 도로에 가까운 위치에 금속의 문이 있는 장소의 경우에는, 밀리미터파 레이더 처리 결과보다도, 이미지 센서의 처리 결과를 중요시하도록 한다.
관리 서버(20)는 스텝 S11에 있어서의 통지 처리 시에, 차량 검출에 관한 센서 파라미터의 설정 정보에 대해서도 통지 가능하다.
예를 들어, 이하의 파라미터를 통지한다.
(P1) 이미지 센서(카메라)의 파라미터
(P2) 레이더의 파라미터
(P1) 이미지 센서의 파라미터의 구체예에 대하여 설명한다.
이미지 센서의 화각, 해상도, 조리개 등의 파라미터.
구체적인 설정 대상의 파라미터 예로서는, 이하와 같은 예가 있다.
(예 1) 날씨나 밝기에 따른 조리개 파라미터.
(예 2) 커브에 있어서의 처리 대상 영역(ROI: Region Of Interest)의 설정 파라미터.
(예 3) 속도에 따른 해상도 파라미터
해상도 파라미터의 설정예는, 예를 들어 차량이 저속 주행중에는, 저해상도 화상(다운 컨버트 화상)(넓은 화각)을 사용한 검출 처리를 실행하는 설정으로 하고, 고속 주행시에는 이미지 센서의 최대 능력의 해상도 화상(상대적으로 좁은 화각)을 사용한 검출 처리를 실행하는 설정으로 하는 등이다.
(P2) 레이더의 파라미터의 구체예에 대하여 설명한다.
화각(FOV(Field Of View)), 해상도, 속도 분해능, 안테나 수, 측정 거리 등에 관한 파라미터.
예를 들어, 커브에 있어서의 처리 대상 영역(ROI: Region Of Interest)에 따라서 설정을 바꾼다.
또한, 차량의 주행 속도에 따라, 송출 전파의 전력을 바꾸는 등의 설정을 행한다.
구체적으로는, 고속 주행의 경우에는, 통상 전력을 이용한 전파 출력을 실행하여 먼 거리의 측거 성능을 확보한다. 저속 주행의 경우에는, 저전력의 전파를 이용한다. 이 경우, 측정 거리가 짧아지지만 전력 절약(배터리의 장수명화)이 도모된다.
관리 서버(20)는 스텝 S11의 통지 처리 시에, 또한, 검출 시간, 검출 대상 에어리어(검출 커버리지, 거리, 센싱 각), 대상 차량 트래킹 시간의 설정 정보를 통지한다.
또한, 관리 서버(20)는 각 차량, 인프라에 있어서의 차량 검출 후의 인식 레벨 산출 결과를 인식 대상 차량에 통지(피드백 통지)할 때의 통지 양태에 대해서도 통지한다.
예를 들어, 인식 레벨 등의 통지 정보(피드백 정보)의 통지 타이밍(트리거 정보), 통지 주기 등이다.
구체적으로는, 예를 들어, 소정의 인식 레벨 이하인 경우에만 통지를 행하는 등의 설정으로 한다.
또한, 관리 서버(20)는 스텝 S11의 통지 처리 시에, 인식 레벨의 산출 양태 정보에 대해서도 통지한다.
인식 레벨은 각 차량, 인프라 측에서 산출되어, 인식 대상 대상 차량이나 서버에 통지되게 된다.
관리 서버(20)는 인식 처리를 실행하는 인식 실행 차량(60)이나 인식 실행 인프라(70)에 대하여 인식 레벨 산출 처리의 처리 양태를 통지한다.
인식 실행 차량(60)이나 인식 실행 인프라(70)는 인식 대상 차량(50)의 검출, 인식 처리를 카메라나 레이더 등의 센서를 사용하여 실행한다.
센서 출력을 사용한 인식 레벨 산출 처리에는, 예를 들어 학습 데이터를 사용한 처리가 행해진다.
미리 실행된 학습 처리의 결과를 이용하여 각 센서의 출력으로부터 인식 레벨이 산출된다. 인식 레벨 산출에 사용하는 정보에는, 예를 들어 각종 센서 검출 정보 대응의 우도 정보나, 인식 대상 차량(50)에 대하여 사전에 설정한 레퍼런스 포인트의 검출수 등이 있다.
관리 서버(20)는 이들 정보를 사용한 인식 레벨의 산출 처리의 구체적 방법이나, 인식 레벨의 양자화 처리를 위한 역치 정보도 제공한다.
예를 들어, 차량 검출 처리 시에 차량에 부착된 레퍼런스 포인트를 검출하는 처리를 행하는 경우, 인식 레벨은, 레퍼런스 포인트의 검출률에 기초하여 산출된다.
관리 서버(20)는 레퍼런스 포인트 검출률과 인식 레벨의 대응 테이블(인식 레벨 산출 테이블)과, 레퍼런스 포인트 검출률에 따라서 인식 레벨을 산출하기 위한 역치 정보를 제공한다. 또한, 인식 레벨의 양자화를 위한 정보를 제공해도 된다.
이와 같이, 관리 서버(20)는 스텝 S11에 있어서, 인식 대상 차량(50), 인식 실행 차량(60), 및 인식 실행 인프라(70)에 대하여 이하의 정보를 통지한다.
(a) 차량 검출, 인식 양태 정보,
(b) 인식 레벨 산출 양태 정보,
(c) 인식 레벨 통지 양태 정보,
(d) 차량 또는 인프라의 제어 형태 정보
(스텝 S12, S13)
다음으로, 스텝 S12, S13에 있어서, 인식 실행 차량(60)과, 인식 실행 인프라(70)가 인식 대상 차량(50)의 검출, 인식 처리를 실행한다.
인식 실행 차량(60)과, 인식 실행 인프라(70)는 인식 대상 차량(50)의 검출, 인식 처리를 위한 센서로서 카메라나 레이더, LiDAR, V2X 통신 등을 사용한다.
예를 들어, 인식 대상 차량(50)의 차량 전체나 차량의 일부의 검출을 실행한다.
예를 들어, 인식 대상 차량(50)에 대하여 사전에 설정한 마커 등으로 이루어지는 레퍼런스 포인트의 검출수나 검출률 등을 해석하는 처리 등을 실행한다.
(스텝 S14, S15)
다음으로, 스텝 S14, S15에 있어서, 인식 실행 차량(60)과, 인식 실행 인프라(70)가 스텝 S12, S13에서 얻어진 인식 대상 차량(50)의 검출, 인식 결과로부터의 인식 레벨 산출 처리를 실행한다.
인식 레벨은, 예를 들어 이하의 정보 중 적어도 어느 것을 사용하여 산출할 수 있다.
(1) 각 센서의 검출 정보와 센서 검출 정보의 우도 정보
(2) 인식 대상 차량(50)에 설정된 레퍼런스 포인트 수와, 검출 처리에 있어서 검출된 레퍼런스 포인트 수의 비율 정보(레퍼런스 포인트 검출률)
(3) 센서에 의해 얻어진 인식 대상 차량의 특징량 정보
이들 정보는, 스텝 S12, S13의 인식 대상 차량의 검출 처리에 있어서 취득 가능한 정보이다.
「(1) 각 센서의 검출 정보와 센서 검출 정보의 우도 정보」에 있어서의 센서 대응의 우도 정보는 기계 학습 등을 사용하여 산출된 것을 사용해도 된다. 전술한 바와 같이 센서 검출 정보 대응의 우도 정보란 센서 검출 정보의 정확성를 나타내는 지표값이다. 이 우도 정보는, 차나 사람, 인프라 등, 인식 오브젝트의 종류 단위의 학습 처리의 결과로서 얻어진 우도 정보를 사용하는 것이 바람직하다. 또한, 2개 이상의 센서를 사용하여 얻어진 우도 정보를 사용해도 된다.
「(2) 인식 대상 차량(50)에 설정된 레퍼런스 포인트 수와, 검출 처리에 있어서 검출된 레퍼런스 포인트 수의 비율 정보(레퍼런스 포인트 검출률)」를 사용하는 경우에는, 예를 들어 이하의 처리를 실행한다.
예를 들어 차량의 일부에 QR 코드(등록 상표) 등의 마커를 부여하고, 그 정보를 인식할 수 있는지의 여부의 검출 결과를 사용한다.
그 밖에도 레퍼런스 포인트로서 소정의 색이 칠해진 포인트나 대상 차량의 특징적 파트 등을 사용해도 된다.
복수의 레퍼런스 포인트를 사전에 설정해 두고, 그 중에서 인식할 수 있는 레퍼런스 포인트의 비율을 사용하여 인식 레벨의 산출을 행하면 된다.
레퍼런스 포인트의 검출을 행할 때, 색 정보를 사용한 검출을 행해도 된다.
「(3) 센서에 의해 얻어진 인식 대상 차량의 특징량 정보」를 사용하는 경우에는, 예를 들어 인식 대상 차량(50)을 센서로 센싱했을 때 얻어지는 특징량 정보를 사용하여 인식 레벨의 산출을 행한다.
다음으로, 상술한 정보, 즉,
(1) 각 센서의 검출 정보와 센서 검출 정보의 우도 정보
(2) 인식 대상 차량(50)에 설정된 레퍼런스 포인트 수와, 검출 처리에 있어서 검출된 레퍼런스 포인트 수의 비율 정보(레퍼런스 포인트 검출률)
(3) 센서에 의해 얻어진 인식 대상 차량의 특징량 정보
이들 정보를 사용한 인식 레벨의 산출 처리의 상세에 대하여 설명한다.
또한, 산출할 인식 레벨은 양자화된 값으로 하는 것이 바람직하다.
「(1) 각 센서의 검출 정보와 센서 검출 정보의 우도 정보」를 사용하여 인식 레벨을 산출하는 경우,
얻어진 우도 정보를 소정의 역치로 양자화하여, 인식 레벨의 양자화 값을 산출한다.
예를 들어, 센서 검출 정보의 우도 정보로서 0 내지 1의 우도 정보가 얻어진 경우, 역치를 0.2 단위로 설정하여 양자화한다. 구체적으로는, 이하와 같이 인식 레벨의 양자화 값을 산출한다.
(1) 우도 정보=0.8 내지 1.0의 경우, 인식 레벨=1(인식 정밀도가 높다)
(2) 우도 정보=0.6 내지 0.8의 경우, 인식 레벨=2
(3) 우도 정보=0.4 내지 0.6의 경우, 인식 레벨=3
(4) 우도 정보=0.2 내지 0.4의 경우, 인식 레벨=4
(5) 우도 정보=0.0 내지 0.2의 경우, 인식 레벨=5(인식 정밀도가 낮다)
「(2) 인식 대상 차량(50)에 설정된 레퍼런스 포인트 수와, 검출 처리에 있어서 검출된 레퍼런스 포인트 수의 비율 정보(레퍼런스 포인트 검출률)」를 사용하여 인식 레벨을 산출하는 경우,
얻어진 비율 정보를 소정의 역치로 양자화하여, 인식 레벨의 양자화 값을 산출한다.
예를 들어, X개의 레퍼런스 포인트에 대하여 Y개(Y<=X)의 레퍼런스 포인트가 검출되었을 때, Y/X를 사용하여 인식 레벨의 산출을 행한다.
이하의 예는, 검출 비율을 (％)로서 산출, 즉, (Y/X)×100을 산출하여, 인식 레벨을 산출하는 경우의 예이다.
(1) 100％ 내지 80％ 검출의 경우, 인식 레벨=1(인식 정밀도가 높다)
(2) 80％ 내지 40％ 검출의 경우, 인식 레벨=2
(3) 40％ 내지 15％ 검출의 경우, 인식 레벨=3
(4) 15％ 내지 0％(미검출)의 경우, 인식 레벨=4(인식 정밀도가 낮다)
「(3) 센서에 의해 얻어진 인식 대상 차량의 특징량 정보」를 사용하여 인식 레벨을 산출하는 경우,
얻어진 특징량 정보의 정보량을 소정의 역치로 양자화하여, 인식 레벨의 양자화 값을 산출한다.
예를 들어, 특징량 정보의 정보량을 소정의 역치로 구분하여 양자화한다.
또한, 하나 이상의 센서 검출 정보를 조합하여 사용하여, 차량의 인식 레벨을 산출해도 된다.
예를 들어 센서(1)에 있어서 인식 레벨 1이고, 센서(2)에 있어서 인식 레벨 2인 경우에 사전에 설정한 가중치 정보(Weight)를 사용하여 인식 레벨을 산출해도 된다. 예를 들어, 이하의 식에 따라서 인식 레벨을 산출한다.
인식 레벨=인식 레벨 1×Weight_A+인식 레벨 2×Weight_B
또한, 센서 검출 정보 그 자체를 합성시킨 후에 인식 레벨의 산출을 행해도 된다.
이와 같이, 스텝 S14, S15에서는, 인식 실행 차량(60)과, 인식 실행 인프라(70)가 스텝 S12, S13에서 얻어진 인식 대상 차량(50)의 검출, 인식 결과를 이용하여, 인식 레벨 산출 처리를 실행한다.
상술한 바와 같이, 산출되는 인식 레벨은, 예를 들어 양자화 값이다.
(스텝 S16, S17)
다음으로, 스텝 S16, S17에 있어서, 인식 실행 차량(60)과, 인식 실행 인프라(70)가 스텝 S14, S15에서 산출한 인식 레벨의 값을 인식 대상 차량(50)에 통지(피드백 통지)한다.
통지 정보에는, 스텝 S14, S15에서 산출한 인식 레벨의 값 외에, 인식 실행 차량(60)이나, 인식 실행 인프라(70)의 위치 정보, 인식 대상 차량(50)의 위치 정보도 포함한다.
이 통지 처리는, 예를 들어 차차간 직접 통신 또는 관리 서버(20) 경유로 실행한다. 또는, 멀티캐스트 혹은 브로드캐스트 송신해도 된다.
멀티캐스트 혹은 브로드캐스트 송신된 통지 정보를 수신한 주변 차량은, 통지 정보에 포함되는 인식 대상 차량(50)의 위치 정보에 기초하여, 자차 위치와 일치하는 정보를 선택한다.
관리 서버(20)를 경유한 통지를 행하는 경우에는, 관리 서버(20)는 인식 실행 차량(60)이나, 인식 실행 인프라(70)로부터 송신되는 통지 정보에 포함되는 인식 대상 차량(50)의 위치 정보에 기초하여, 인식 대상 차량(50)을 특정하여, 특정한 인식 대상 차량(50)에 통지 정보를 송신한다.
또한, 인식 대상 차량(50)에 대한 인식 레벨의 통지 처리는, 이러한 통신 처리를 수반하는 처리가 아니라, 예를 들어 인식 대상 차량(50)의 인식 레벨이 소정의 역치 이하의 위험한 레벨인 경우에는, 인식 대상 차량(50)의 주변 차량에 특정 움직임을 하게 하고, 그것을 인식 대상 차량(50)에게 검출시킴으로써, 위험한 인식 레벨임을 통지해도 된다.
예를 들어 주변 차량이 사행 운전을 시작했을 경우, 인식 대상 차량(50)의 인식 레벨이 소정의 역치 이하임을 나타내는 통지가 된다.
또한, 마찬가지로, 인식 대상 차량(50)의 인식 레벨이 소정의 역치 이하의 위험한 레벨인 경우에는, 주변 차량의 동작 기기를 사용하여, 인식 대상 차량(50)이 위험한 인식 레벨임을 통지해도 된다.
예를 들어 주변 차량의 라이트나 와이퍼 등을 동작시켜, 인식 대상 차량(50)이 이들의 동작을 검출함으로써 인식 대상 차량(50)이 위험한 인식 레벨임을 통지한다.
또한, 이 스텝 S16, S17에 있어서의 인식 실행 차량(60)과, 인식 실행 인프라(70)로부터, 인식 대상 차량(50)에 대한 인식 레벨의 통지 처리는, 스텝 S14, S15의 인식 레벨 산출 처리 후에 즉시 실행한다.
단, 스텝 S14, S15의 인식 레벨 산출 처리가 계속적으로 실행되는 경우, 사전에 설정된 통지 타이밍, 주기에 따라, 단속적으로 통지를 행한다.
또한, 통지를 실행하는 트리거를 미리 규정하여, 그 트리거에 따라서 통지를 행해도 된다.
예를 들어, 교차점이나 고속 도로 등, 미리 규정한 위치, 존에서 통지를 행한다.
또한, 통지 처리의 실행 빈도에 대해서도, 위치, 존에서 변경해도 된다.
이 통지 양태는, 예를 들어 스텝 S11에 있어서 관리 서버(20)로부터 통지된 설정에 따라서 실행된다.
인식 실행 차량(60)과, 인식 실행 인프라(70)로부터, 인식 대상 차량(50)에 대하여 통지하는 인식 레벨 통지 정보에는, 상술한 바와 같이 스텝 S14, S15에서 산출한 인식 레벨 외에, 차량, 인프라의 위치 정보도 포함된다. 또한, 이하의 정보를 포함시켜도 된다.
사용한한 센서, 측정한 시간, 측정한 장소, 인식하지 못한 마커 위치 정보 등,
또한, 인식 레벨에 따라서 실행해야 할 운전 제어 정보를 포함시켜도 된다.
(스텝 S18)
다음으로, 스텝 S16, S17에 있어서, 인식 실행 차량(60)과, 인식 실행 인프라(70)로부터, 인식 레벨의 통지를 수신한 인식 대상 차량(50)은 스텝 S18에 있어서, 수신한 인식 레벨에 따라, 필요한 제어를 실행한다.
구체적으로는, 수신한 인식 레벨이 미리 규정한 역치 이하인 경우, 예를 들어 이하의 처리를 행한다.
(a) 현재의 주행 속도를 저하시켜, 서행 운전으로 전환한다. 혹은 긴급 정지하는 등의 처리를 행한다.
(b) 인식 레벨을 향상시키기 위하여 라이트를 점등한다.
(c) 차량의 위치 정보, 차량의 속도 정보, 차량의 사이즈 정보, 레퍼런스 마커의 위치 정보 등을 포함하는 통신 데이터를 생성하여 주위에 송신한다.
예를 들어, 인식 레벨이, 최고치를 인식 레벨=1, 최저치를 인식 레벨=5로서 설정되어 있는 경우, 최저치의 인식 레벨=5를 입력한 경우, 상기의 (a) 내지 (c)의 처리 중 적어도 어느 것을 실행한다.
혹은, 인식 레벨=3 내지 5를 입력한 경우, 상기의 (a) 내지 (c)의 처리 중 적어도 어느 것을 실행한다.
이들의 제어 형태는, 스텝 S11에 있어서 관리 서버(20)가 미리 통지한다.
이와 같이, 인식 대상 차량(50)은 스텝 S18에 있어서, 수신한 인식 레벨에 따라, 필요한 제어를 실행한다. 이 제어를 행함으로써, 인식 실행 차량(60)은 주위의 인식 실행 차량(60)이나 인식 실행 인프라(70)로부터 인식하기 쉬워진다. 이 결과, 인식 실행 차량(60)은 주위의 인식 실행 차량(60)이나 인식 실행 인프라(70)와의 충돌 가능성이 저감된다.
또한, 인식 대상 차량(50)은 스텝 S18에 있어서, 인식 실행 차량(60)과, 인식 실행 인프라(70)로부터 인식 레벨의 통지를 수신하지만, 예를 들어 인식 실행 차량(60)이 복수인 경우에는, 다수의 상이한 인식 레벨을 수신하게 된다.
인식 대상 차량(50)은 복수의 차량, 인프라로부터 하나 이상의 인식 레벨을 수취하였을 때, 이하와 같은 인식 레벨의 선택 처리, 통합 처리를 행하여 안전성의 평가를 실시해도 된다.
(a) 인식 레벨의 선택 처리예
인식 대상 차량(50)은 복수의 차량, 인프라로부터 복수의 인식 레벨을 수취하였을 때, 하나의 인식 레벨을 선택하고, 그 인식 레벨을 사용하여 차량 제어를 실시한다.
예를 들어, 인식 대상 차량(50)에서 가까운 차량으로부터 수신한 인식 레벨을 우선하고, 상대 거리가 먼 차량의 인식 레벨은 파기하는 등의 처리를 행한다.
(b) 인식 레벨의 통합 처리예
인식 대상 차량(50)은 복수의 차량, 인프라로부터 복수의 인식 레벨을 수취하였을 때, 복수의 인식 레벨을 통합하고, 그 인식 레벨을 사용하여 차량 제어를 실시한다.
예를 들어, 복수의 인식 레벨의 평균을 취한다.
또한, 인식 대상 차량(50)에서 가까운 차량으로부터 수신한 인식 레벨의 값에, 큰 가중치를 가하여, 우선적으로 안전성의 평가에 반영시킨다. 한편, 인식 대상 차량(50)에서 먼 차량으로부터 수신한 인식 레벨의 가중치를 작게 하는 연산 처리를 실행하여 최종적인 인식 레벨을 산출한다.
상대 거리에 따라 가중치의 값을 제어함으로써, 상대 거리가 가까운 차량의 측정 결과를 강하게 반영하는 것이 가능하게 된다. 마찬가지로, 거리가 아니라, 측정자의 차이(차량, 인프라 등)에 따라 가중치를 제어하는 구성으로 해도 된다.
[2-B. (처리예 B) 인식 실행 차량이 자차가 실행한 인식 처리에 있어서의 인식 레벨에 기초하여 제어를 실행하는 처리예]
다음으로, (처리예 B), 즉, 인식 실행 차량이 자차가 실행한 인식 처리에 있어서의 인식 레벨에 기초하여 제어를 실행하는 처리예에 대하여 설명한다.
도 3에 도시하는 시퀀스도를 참조하여, 본 처리예 B의 처리 시퀀스에 대하여 설명한다.
도 3에는, 먼저 설명한 도 2와 마찬가지로, 좌측으로부터,
관리 서버(20),
인식 대상 차량(50),
인식 실행 차량(60),
인식 실행 인프라(70),
이들을 도시하고 있다.
먼저, 이 처리예 B의 처리의 개요에 대하여 설명하고, 그 후, 각 스텝의 처리 상세에 대하여 설명한다.
본 처리예 B에서는, 인식 실행 차량(60)이 인식 대상 차량(50)의 인식 처리를 실행하여, 인식 레벨 산출 후, 산출한 인식 레벨에 따라서 제어를 실행한다.
예를 들어 인식 레벨이 낮은 경우, 인식에 사용할 센서의 변경이나 센서의 검출 정밀도를 높이는 것 같은 제어를 행한다.
또한, 인식 실행 인프라(70)도, 인식 대상 차량(50)의 인식 처리를 실행하여, 그 인식 결과를, 인식 실행 차량(60)에 통지하는 처리를 행해도 된다.
인식 실행 차량(60)은 인식 실행 인프라(70)로부터 수신하는 인식 결과를 참조하여, 자신의 인식 결과와 대비함으로써, 자기의 인식 레벨을 보다 객관적으로 확인할 수 있고, 그 후의 제어, 즉 인식에 사용할 센서의 변경이나 센서의 검출 정밀도를 높이는 것 같은 제어를, 보다 고정밀도로 행할 수 있다.
다음으로, 도 3에 도시하는 시퀀스도의 각 스텝의 처리 상세에 대하여, 순차, 설명한다.
(스텝 S21)
먼저, 스텝 S21에 있어서, 관리 서버(20)가 인식 대상 차량(50), 인식 실행 차량(60), 및 인식 실행 인프라(70)에 대하여 이하의 각 정보의 통지를 행한다.
(a) 차량 검출, 인식 양태 정보,
(b) 인식 레벨 산출 양태 정보,
(c) 인식 레벨 통지 양태 정보,
(d) 차량 또는 인프라의 제어 형태 정보
이 처리는, 먼저 도 2를 참조하여 설명한 스텝 S11의 처리와 마찬가지의 처리이다.
(a) 차량 검출, 인식 양태 정보, 예를 들어 차량 검출에 사용할 센서의 종류나, 센서의 파라미터 설정 정보, 센싱 영역의 센싱 시간 등의 정보이다.
(b) 인식 레벨 산출 양태 정보는, 각종 센서 검출 정보에 기초한 구체적인 인식 레벨의 산출 양태를 나타내는 정보이다.
(c) 인식 레벨 통지 양태 정보는, 인식 실행 차량(60), 및 인식 실행 인프라(70)가 산출한 인식 레벨이, 어떤 값인 경우에 인식 대상 차량(50)에 통지할지의 통지 조건이나, 통지처를 인식 대상 차량(50)으로 할지 관리 서버(20)로 할지 등의 통지처 정보 등으로 구성된다.
(d) 차량 또는 인프라의 제어 형태 정보는, 인식 실행 차량(60), 및 인식 실행 인프라(70)로부터 인식 레벨의 통지를 수신한 인식 대상 차량(50)이 실행해야 할 제어 처리의 양태에 관한 정보이다.
또한, 인식 실행 차량(60), 및 인식 실행 인프라(70) 자신의 제어 정보도 포함되는 경우가 있다.
(스텝 S22, S23)
다음으로, 스텝 S22, S23에 있어서, 인식 실행 차량(60)과, 인식 실행 인프라(70)가 인식 대상 차량(50)의 검출, 인식 처리를 실행한다.
또한, 스텝 S22의 인식 실행 차량(60)에 의한 인식 대상 차량(50)의 검출, 인식 처리는, 필수 처리이지만, S23에 있어서의 인식 실행 인프라(70)에 의한 인식 대상 차량(50)의 검출, 인식 처리는, 생략해도 된다.
적어도 인식 실행 차량(60)은 인식 대상 차량(50)의 검출, 인식 처리를 실행한다.
예를 들어, 센서로서 카메라나 레이더, LiDAR, V2X 통신 등을 사용하여 인식 대상 차량(50)의 검출, 인식 처리를 실행한다.
(스텝 S24)
스텝 S23에 있어서, 인식 실행 인프라(70)에 의한 인식 대상 차량(50)의 검출, 인식 처리가 실행되었을 경우에는, 인식 실행 인프라(70)는 스텝 S24에 있어서, 인식 결과를 인식 실행 차량(60)에 송신한다.
이 인식 결과 송신 처리는 직접 통신 또는 관리 서버(20)를 통한 통신에 의해 실행한다.
(스텝 S25)
다음으로, 스텝 S25에 있어서, 인식 실행 차량(60)은 스텝 S22에서 얻어진 인식 대상 차량(50)의 검출, 인식 결과로부터의 인식 레벨 산출 처리를 실행한다.
또한, 이 처리 시에, 스텝 S24에서 인식 실행 인프라(70)로부터 인식 결과를 수신한 경우에는 이 수신 정보를 참고 정보로서 사용하여 처리를 실행해도 된다.
인식 레벨 산출 처리는, 먼저 도 2를 참조하여 설명한 스텝 S14, S15의 처리와 마찬가지의 처리이다.
즉, 예를 들어 이하의 정보 중 적어도 어느 것을 사용하여 인식 레벨을 산출한다.
(1) 각 센서의 검출 정보와 센서 검출 정보의 우도 정보
(2) 인식 대상 차량(50)에 설정된 레퍼런스 포인트 수와, 검출 처리에 있어서 검출된 레퍼런스 포인트 수의 비율 정보
(3) 센서에 의해 얻어진 인식 대상 차량의 특징량 정보
이들 정보는, 스텝 S12, S13의 인식 대상 차량의 검출 처리에 있어서 취득 가능한 정보이다.
또한, 산출할 인식 레벨은 양자화된 값으로 하는 것이 바람직하다.
즉, 예를 들어 인식 레벨로서, 최고치를 인식 레벨=1, 최저치를 인식 레벨=5로 한 인식 레벨을 산출한다.
(스텝 S26)
다음으로, 스텝 S26에 있어서, 인식 실행 차량(60)은 스텝 S25에서 얻어진 인식 대상 차량(50)의 인식 레벨 산출값에 따른 제어 처리를 실행한다.
예를 들어, 스텝 S25에서 얻어진 인식 대상 차량(50)의 인식 레벨이 미리 규정한 역치 이하인 경우, 이용할 센서의 종류를 변경하는 처리나, 인식 처리에 적용할 파라미터의 변경, 이용 센서의 출력 제어 등을 실행하여, 센서 검출 레벨을 향상시키는 처리를 행한다.
구체적으로는, 인식 레벨이 미리 규정한 역치 이하인 경우의 이용 센서가 이미지 센서(카메라)인 경우, Lidar, 레이더, 밀리미터파 레이더 등을 이용하는 설정으로 한다. 또한, 라이트를 점등하는 것 같은 처리를 행한다.
[2-C. (처리예 C) 인식 대상 차량이 인프라로부터의 인식 레벨 통지에 기초하여 제어를 실행함과 함께, 인프라가, 인프라 자신이 실행한 인식 처리에 있어서의 인식 레벨에 기초하여 제어를 실행하는 처리예]
다음으로, (처리예 C), 즉, 인식 대상 차량이 인프라로부터의 인식 레벨 통지에 기초하여 제어를 실행함과 함께, 인프라가, 인프라 자신이 실행한 인식 처리에 있어서의 인식 레벨에 기초하여 제어를 실행하는 처리예에 대하여 설명한다.
도 4에 도시하는 시퀀스도를 참조하여, 본 처리예 C의 처리 시퀀스에 대하여 설명한다.
도 4에는, 먼저 설명한 도 2와 마찬가지로, 좌측으로부터,
관리 서버(20),
인식 대상 차량(50),
인식 실행 차량(60),
인식 실행 인프라(70),
이들을 도시하고 있다.
먼저, 이 처리예 C의 처리의 개요에 대하여 설명하고, 그 후, 각 스텝의 처리 상세에 대하여 설명한다.
본 처리예 C에서는, 노측 통신 유닛(RSU) 등의 인식 실행 인프라(70)가 인식 대상 차량(50)의 인식 처리를 실행하여, 인식 레벨 산출 후, 산출한 인식 레벨에 따라, 인식 실행 인프라(70) 자신의 제어를 실행한다.
예를 들어 인식 레벨이 낮은 경우, 인식에 사용할 센서의 변경이나 센서의 검출 정밀도를 높이는 것 같은 제어를 행한다. 예를 들어 인프라가 가로등 설비인 경우, 가로등의 밝기 업이나, 방향의 변경 등의 제어를 행한다.
또한, 본 실시예 C에서는, 인식 실행 인프라(70)가 산출한 인식 레벨이 미리 정해진 역치 이하인 경우, 인식 실행 차량(60)에 대하여 인식 레벨을 높이기 위한 제어를 행하도록 지시를 행한다.
예를 들어, 주행 속도의 저하, 인식 레벨을 향상시키기 위한 라이트 점등, 차량의 위치 정보, 차량의 속도 정보, 차량의 사이즈 정보, 레퍼런스 마커의 위치 정보 등을 포함하는 통신 데이터의 송신을 행하도록 제어 지시를 송신한다.
인식 실행 차량(60)은 인식 실행 인프라(70)로부터 수신하는 제어 지시에 따른 제어를 실행한다.
다음으로, 도 4에 도시하는 시퀀스도의 각 스텝의 처리 상세에 대하여, 순차, 설명한다.
(스텝 S31)
먼저, 스텝 S31에 있어서, 관리 서버(20)가 인식 대상 차량(50), 인식 실행 차량(60), 및 인식 실행 인프라(70)에 대하여 이하의 각 정보의 통지를 행한다.
(a) 차량 검출, 인식 양태 정보,
(b) 인식 레벨 산출 양태 정보,
(c) 인식 레벨 통지 양태 정보,
(d) 차량 또는 인프라의 제어 형태 정보
이 처리는, 먼저 도 2를 참조하여 설명한 스텝 S11의 처리와 마찬가지의 처리이다.
(a) 차량 검출, 인식 양태 정보, 예를 들어 차량 검출에 사용할 센서의 종류나, 센서의 파라미터 설정 정보, 센싱 영역의 센싱 시간 등의 정보이다.
(b) 인식 레벨 산출 양태 정보는, 각종 센서 검출 정보에 기초한 구체적인 인식 레벨의 산출 양태를 나타내는 정보이다.
(c) 인식 레벨 통지 양태 정보는, 인식 실행 차량(60), 및 인식 실행 인프라(70)가 산출한 인식 레벨이, 어떤 값인 경우에 인식 대상 차량(50)에 통지할지의 통지 조건이나, 통지처를 인식 대상 차량(50)으로 할지 관리 서버(20)로 할지 등의 통지처 정보 등으로 구성된다.
(d) 차량 또는 인프라의 제어 형태 정보는, 인식 실행 차량(60), 및 인식 실행 인프라(70)로부터 인식 레벨의 통지를 수신한 인식 대상 차량(50)이 실행해야 할 제어 처리의 양태에 관한 정보이다.
또한, 인식 실행 차량(60), 및 인식 실행 인프라(70) 자신의 제어 정보도 포함되는 경우가 있다.
(스텝 S32, S33)
다음으로, 스텝 S32, S33에 있어서, 인식 실행 차량(60)과, 인식 실행 인프라(70)가 인식 대상 차량(50)의 검출, 인식 처리를 실행한다.
또한, 본 실시예에 있어서, S33에 있어서의 인식 실행 인프라(70)에 의한 인식 대상 차량(50)의 검출, 인식 처리는 필수이지만, 스텝 S32의 인식 실행 차량(60)에 의한 인식 대상 차량(50)의 검출, 인식 처리는 생략해도 된다.
적어도 인식 실행 인프라(70)는 인식 대상 차량(50)의 검출, 인식 처리를 실행한다.
예를 들어, 센서로서 카메라나 레이더, LiDAR, V2X 통신 등을 사용하여 인식 대상 차량(50)의 검출, 인식 처리를 실행한다.
(스텝 S34)
스텝 S32에 있어서, 인식 실행 차량(60)에 의한 인식 대상 차량(50)의 검출, 인식 처리가 실행되었을 경우에는, 인식 실행 차량(60)은 스텝 S34에 있어서, 인식 결과를 인식 실행 인프라(70)에 송신한다.
이 인식 결과 송신 처리는 직접 통신 또는 관리 서버(20)를 통한 통신에 의해 실행한다.
(스텝 S35)
다음으로, 스텝 S35에 있어서, 인식 실행 인프라(70)는 스텝 S33에서 얻어진 인식 대상 차량(50)의 검출, 인식 결과로부터의 인식 레벨 산출 처리를 실행한다.
또한, 이 처리 시에, 스텝 S34에서 인식 실행 차량(60)으로부터 인식 결과를 수신한 경우에는 이 수신 정보를 참고 정보로서 사용하여 처리를 실행해도 된다.
인식 레벨 산출 처리는, 먼저 도 2를 참조하여 설명한 스텝 S14, S15의 처리와 마찬가지의 처리이다.
즉, 예를 들어 이하의 정보 중 적어도 어느 것을 사용하여 인식 레벨을 산출한다.
(1) 각 센서의 검출 정보와 센서 검출 정보의 우도 정보
(2) 인식 대상 차량(50)에 설정된 레퍼런스 포인트 수와, 검출 처리에 있어서 검출된 레퍼런스 포인트 수의 비율 정보
(3) 센서에 의해 얻어진 인식 대상 차량의 특징량 정보
이들 정보는, 스텝 S12, S13의 인식 대상 차량의 검출 처리에 있어서 취득 가능한 정보이다.
또한, 산출할 인식 레벨은 양자화된 값으로 하는 것이 바람직하다.
즉, 예를 들어 인식 레벨로서, 최고치를 인식 레벨=1, 최저치를 인식 레벨=5로 한 인식 레벨을 산출한다.
(스텝 S36)
다음으로, 스텝 S36에 있어서, 인식 실행 인프라(70)는 스텝 S35에서 얻어진 인식 대상 차량(50)의 인식 레벨 산출값에 따른 제어 처리를 실행한다.
예를 들어, 스텝 S35에서 얻어진 인식 대상 차량(50)의 인식 레벨이 미리 규정한 역치 이하인 경우, 인식 레벨을 높이기 위한 제어로서, 인식 실행 인프라(70)의 출력 광의 밝기를 높이는 제어나 투광 방향을 변경하는 제어 등을 행한다. 또한, 이용할 센서의 종류의 변경 처리나, 이용 센서의 출력을 제어하여, 센서 검출 레벨을 향상시키는 처리를 행한다.
구체적으로는, 인식 레벨이 미리 규정한 역치 이하인 경우의 이용 센서가 이미지 센서(카메라)인 경우, Lidar, 레이더, 밀리미터파 레이더 등을 이용하는 설정으로 한다. 또한, 라이트의 점등, 조도 변경, 투광 방향 변경 등의 처리를 행한다.
(스텝 S37)
또한, 인식 실행 인프라(70)는 산출한 인식 레벨이 미리 정해진 역치 이하인 경우, 인식 대상 차량(50)에 대하여 인식 레벨을 높이기 위한 제어를 행하도록 지시를 행한다.
예를 들어, 이하와 같은 지시를 행한다.
주행 속도의 저하,
인식 레벨을 향상시키기 위한 라이트 점등,
차량의 위치 정보, 차량의 속도 정보, 차량의 사이즈 정보, 레퍼런스 마커의 위치 정보 등을 포함하는 통신 데이터의 송신,
예를 들어 이들 처리를 행하도록 제어 지시를 송신한다.
또한, 이 제어 지시는, 인식 실행 인프라(70)로부터 인식 실행 차량(60)에 대하여 직접 실행해도 되고, 인식 실행 인프라(70)로부터 관리 서버(20)에 대하여 인식 대상 차량(50)에 제어 지시를 송신하도록 의뢰하는 구성으로 해도 된다.
관리 서버(20)는 인식 실행 인프라(70)로부터의 의뢰에 따라서 인식 실행 차량(60)에 제어 지시를 송신한다.
또한, 이 경우, 인식 실행 인프라(70)로부터 관리 서버(20)에 대하여 센서의 파라미터 등의 값을 변경하도록 의뢰해도 된다.
전술한 바와 같이, 관리 서버(20)는 스텝 S31에 있어서 예를 들어 차량 검출에 사용할 센서의 종류나, 센서의 파라미터 설정 정보 등을 각 차량에 통지하고 있지만, 인식 실행 인프라(70)는 관리 서버(20)에, 이들 설정 정보를 변경하도록 의뢰한다.
관리 서버(20)는 인식 실행 인프라(70)로부터의 의뢰에 따라, 각 차량이나 인프라에 대하여 차량 검출에 사용할 센서의 종류나, 센서의 파라미터 설정 정보 등을 변경하여 통지한다.
(스텝 S38)
다음으로, 인식 대상 차량(50)은 스텝 S38에 있어서, 인식 실행 인프라(70)로부터의 제어 지시에 따라서 제어를 실행한다.
구체적으로는, 예를 들어, 인식 실행 인프라(70)로부터의 제어 지시에 따라서 이하의 처리를 행한다.
(a) 현재의 주행 속도를 저하시켜, 서행 운전으로 전환한다. 혹은 긴급 정지하는 등의 처리를 행한다.
(b) 인식 레벨을 향상시키기 위하여 라이트를 점등한다.
(c) 차량의 위치 정보, 차량의 속도 정보, 차량의 사이즈 정보, 레퍼런스 마커의 위치 정보 등을 포함하는 통신 데이터를 생성하여 주위에 송신한다.
[2-D. (처리예 D) 서버가, 차량, 인프라로부터의 인식 레벨 통지에 기초하여, 인식 대상 차량의 보험료 산출을 행하고, 또한, 인식 대상 차량이 서버로부터의 인식 레벨 통지에 기초하여 제어를 실행하는 처리예]
다음으로, (처리예 D), 즉, 서버가, 차량, 인프라로부터의 인식 레벨 통지에 기초하여, 인식 대상 차량의 보험료 산출을 행하고, 또한, 인식 대상 차량이 서버로부터의 인식 레벨 통지에 기초하여 제어를 실행하는 처리예에 대하여 설명한다.
도 5에 도시하는 시퀀스도를 참조하여, 본 처리예 D의 처리 시퀀스에 대하여 설명한다.
도 5에는, 먼저 설명한 도 2와 마찬가지로, 좌측으로부터,
관리 서버(20),
인식 대상 차량(50),
인식 실행 차량(60),
인식 실행 인프라(70),
이들을 도시하고 있다.
먼저, 이 처리예 D의 처리의 개요에 대하여 설명하고, 그 후, 각 스텝의 처리 상세에 대하여 설명한다.
본 처리예 D에서는, 관리 서버(20)가 인식 대상 차량(50)의 인식 레벨에 따라, 인식 대상 차량(50)에 대한 보험료의 산출을 행한다.
본 처리예 D에서는, 인식 실행 차량(60)이나 인식 실행 인프라(70)가 인식 대상 차량(50)의 인식 레벨 산출 후, 인식 레벨을 관리 서버(20)에 통지한다. 관리 서버(20)는 인식 실행 차량(60)이나 인식 실행 인프라(70)로부터 수신한 인식 레벨을 참조하여, 인식 대상 차량(50)의 보험료 산출을 행한다. 인식 레벨을 관리 서버(20)에 통지함으로써, 관리 서버(20)는 인식 대상 차량(50)이 얼마나 다른 차량이나 인프라 측에서 인식되기 쉬운지와 같은 평가 결과를 얻을 수 있다.
관리 서버(20)는 인식 레벨에 따라서 보험료를 변경한다. 인식 레벨이 낮고, 인식되기 어려운 차량이라고 판정한 경우, 보험료를 가격 인상하는 등의 조치를 강구한다.
또한, 보험료 산출 후, 피드백으로서 인식 대상 차량(50)에 보험료 산출 결과를 통지해도 된다. 인식 대상 차량(50)은 보험료 산출 결과의 통지 수령에 따라서 운전 제어를 행해도 된다.
다음으로, 도 5에 도시하는 시퀀스도의 각 스텝의 처리 상세에 대하여, 순차, 설명한다.
(스텝 S41)
먼저, 스텝 S41에 있어서, 관리 서버(20)가 인식 대상 차량(50), 인식 실행 차량(60), 및 인식 실행 인프라(70)에 대하여 이하의 각 정보의 통지를 행한다.
(a) 차량 검출, 인식 양태 정보,
(b) 인식 레벨 산출 양태 정보,
(c) 인식 레벨 통지 양태 정보,
(d) 차량 또는 인프라의 제어 형태 정보
이 처리는, 먼저 도 2를 참조하여 설명한 스텝 S11의 처리와 마찬가지의 처리이다.
(a) 차량 검출, 인식 양태 정보, 예를 들어 차량 검출에 사용할 센서의 종류나, 센서의 파라미터 설정 정보, 센싱 영역의 센싱 시간 등의 정보이다.
(b) 인식 레벨 산출 양태 정보는, 각종 센서 검출 정보에 기초한 구체적인 인식 레벨의 산출 양태를 나타내는 정보이다.
(c) 인식 레벨 통지 양태 정보는, 인식 실행 차량(60), 및 인식 실행 인프라(70)가 산출한 인식 레벨이, 어떤 값인 경우에 인식 대상 차량(50)에 통지할지의 통지 조건이나, 통지처를 인식 대상 차량(50)으로 할지 관리 서버(20)로 할지 등의 통지처 정보 등으로 구성된다.
(d) 차량 또는 인프라의 제어 형태 정보는, 인식 실행 차량(60), 및 인식 실행 인프라(70)로부터 인식 레벨의 통지를 수신한 인식 대상 차량(50)이 실행해야 할 제어 처리의 양태에 관한 정보이다.
또한, 인식 실행 차량(60), 및 인식 실행 인프라(70) 자신의 제어 정보도 포함되는 경우가 있다.
(스텝 S42, S43)
다음으로, 스텝 S442, S43에 있어서, 인식 실행 차량(60)과, 인식 실행 인프라(70)가 인식 대상 차량(50)의 검출, 인식 처리를 실행한다.
예를 들어, 센서로서 카메라나 레이더, LiDAR, V2X 통신 등을 사용하여 인식 대상 차량(50)의 검출, 인식 처리를 실행한다.
(스텝 S44, S45)
다음으로, 스텝 S44, S45에 있어서, 인식 실행 차량(60)과, 인식 실행 인프라(70)는 스텝 S42, S43에서 얻어진 인식 대상 차량(50)의 검출, 인식 결과로부터의 인식 레벨 산출 처리를 실행한다.
인식 레벨 산출 처리는, 먼저 도 2를 참조하여 설명한 스텝 S14, S15의 처리와 마찬가지의 처리이다.
즉, 예를 들어 이하의 정보 중 적어도 어느 것을 사용하여 인식 레벨을 산출한다.
(1) 각 센서의 검출 정보와 센서 검출 정보의 우도 정보
(2) 인식 대상 차량(50)에 설정된 레퍼런스 포인트 수와, 검출 처리에 있어서 검출된 레퍼런스 포인트 수의 비율 정보
(3) 센서에 의해 얻어진 인식 대상 차량의 특징량 정보
이들 정보는, 스텝 S12, S13의 인식 대상 차량의 검출 처리에 있어서 취득 가능한 정보이다.
또한, 산출할 인식 레벨은 양자화된 값으로 하는 것이 바람직하다.
즉, 예를 들어 인식 레벨로서, 최고치를 인식 레벨=1, 최저치를 인식 레벨=5로 한 인식 레벨을 산출한다.
(스텝 S46)
다음으로, 스텝 S46에 있어서, 인식 실행 차량(60)과, 인식 실행 인프라(70)가 스텝 S44, S45에서 산출한 인식 레벨의 값을 관리 서버(20)에 통지(피드백 통지)한다.
(스텝 S47)
다음으로, 스텝 S47에 있어서, 관리 서버(20)는 인식 실행 차량(60)과, 인식 실행 인프라(70)로부터 수신한 인식 레벨의 값에 기초하여, 인식 대상 차량(50)의 보험료 산출을 행한다.
관리 서버(20)는 인식 실행 차량(60)과, 인식 실행 인프라(70)로부터 수신한 인식 레벨의 값에 기초하여 인식 대상 차량(50)이 얼마나 다른 차량이나 인프라 측에서 인식되기 쉬운지와 같은 평가 결과를 얻을 수 있다.
관리 서버(20)는 인식 레벨에 따라서 보험료를 변경한다. 인식 레벨이 낮고, 인식되기 어려운 차량이라고 판정한 경우, 보험료를 가격 인상하는 등의 조치를 강구한다.
구체적으로는, 예를 들어, X％ 이상의 차량으로부터 소정의 값 이하의 인식 레벨이 보고되었을 경우, 보험료를 Y％ 증가시키는 등의 보험료 변경 처리를 실행한다.
또한, 보험료 산출 시에는, 인식 레벨뿐만 아니라, 차량 검출 시에 사용한 센서, 측정 시간, 측정 장소, 인식하지 못한 마커 위치 정보 등을 고려해도 된다.
(스텝 S48)
다음으로, 스텝 S48에 있어서, 관리 서버(20)는 인식 대상 차량(50)에 대하여 인식 실행 차량(60)과, 인식 실행 인프라(70)로부터 수신한 인식 레벨의 값과, 관리 서버(20)에 있어서 산출한 보험료를 통지한다.
(스텝 S49)
다음으로, 스텝 S49에 있어서, 인식 대상 차량(50)은 수신한 인식 레벨에 따라, 필요한 제어를 실행한다.
구체적으로는, 수신한 인식 레벨이 미리 규정한 역치 이하인 경우, 예를 들어 이하의 처리를 행한다.
(a) 현재의 주행 속도를 저하시켜, 서행 운전으로 전환한다. 혹은 긴급 정지하는 등의 처리를 행한다.
(b) 인식 레벨을 향상시키기 위하여 라이트를 점등한다.
(c) 차량의 위치 정보, 차량의 속도 정보, 차량의 사이즈 정보, 레퍼런스 마커의 위치 정보 등을 포함하는 통신 데이터를 생성하여 주위에 송신한다.
예를 들어, 인식 레벨로서, 최고치를 인식 레벨=1, 최저치를 인식 레벨=5로 한 인식 레벨이 산출되어 있는 경우, 최저치의 인식 레벨=5를 입력한 경우, 상기의 (a) 내지 (c)의 처리 중 적어도 어느 것을 실행한다.
[3. 인식 레벨의 고정밀도의 산출과 통지 처리의 구체예에 대하여]
도 2 내지 도 5를 참조하여 설명한 바와 같이, 인식 실행 차량(60)이나 인식 실행 인프라(70)는 인식 대상 차량(50)의 인식 레벨을 산출하고, 산출한 인식 레벨을 인식 대상 차량(50)이나 관리 서버(20)에 통지한다.
혹은 산출한 인식 레벨에 따라, 인식 실행 차량(60)이나 인식 실행 인프라(70) 자신의 제어를 실행한다.
이러한 제어의 베이스가 되는 인식 레벨은, 확실한 산출 처리 및 확실한 통지 처리를 행할 필요가 있다.
예를 들어, 인식 실행 차량(60)이나 인식 실행 인프라(70)가 인식 레벨을 인식 대상 차량(50)에 확실하게 산출하여, 확실하게 통지하기 위한 구성예에 대하여 설명한다. 이하의 복수의 처리예에 대하여 설명한다.
(1) GPS 정보를 사용한 인식 레벨의 확실한 산출과 통지 처리 구성
(2) 차량의 레퍼런스 마커를 사용한 인식 레벨의 확실한 산출과 통지 구성
[3-(1). GPS 정보를 사용한 인식 레벨의 확실한 산출과 통지 처리 구성]
먼저, 인식 실행 차량(60)이나 인식 실행 인프라(70)가 GPS 정보를 사용하여, 인식 레벨을 확실하게 산출하여, 인식 대상 차량(50)에 확실하게 통지하는 구성예에 대하여 설명한다.
이 구성에서는, 각 차량은 사전에 주변 차량에 대하여 자차량의 위치 정보를 GPS 정보에 기초하여 취득하고, 취득한 위치 정보를 차량 ID 정보와 함께 브로드캐스트한다.
인식 실행 차량(60)이나 인식 실행 인프라(70)는 GPS 정보에 기초하여 취득한 자신의 위치 정보와, 인식 대상 차량(50)으로부터 수신한 인식 대상 차량(50)의 위치 정보를 사용하여, 인식 실행 차량(60)이나 인식 실행 인프라(70)와 인식 대상 차량(50) 간의 상대 위치 관계를 확인한다.
인식 실행 차량(60)이나 인식 실행 인프라(70)는 이 상대 위치 관계 정보를 사용하여, 인식 대상 차량(50)의 고정밀도의 인식 레벨의 산출을 행한다. 또한, 인식 실행 차량(60)이나 인식 실행 인프라(70)는 이 상대 위치 관계 정보를 사용하여, 산출한 인식 레벨을 확실하게 인식 대상 차량(50)에 송신할 수 있다.
또한, 각 차량이 취득한 GPS 위치 정보는, 관리 서버(20)에 통지하고, 관리 서버(20)가 각 차량의 위치 정보에 기초하여, 각 차량 위치를 기록한 3D 맵을 작성하여 각 차량이나 인프라에 송신해도 된다.
이 경우, 인식 실행 차량(60)이나 인식 실행 인프라(70)는 인식 실행 차량(60)을 포함하는 각 차량의 위치 정보가 매핑된 3D 맵을 사용하여, 인식 실행 차량(60)의 위치를 확실하게 알 수 있다.
이와 같이 차량 위치가 특정된 차량에 대하여 인식 레벨의 산출을 행함으로써, 보다 고정밀도의 인식 레벨 산출 처리 및 인식 레벨 통지 처리가 가능하게 된다.
[3-(2). 차량의 레퍼런스 마커를 사용한 인식 레벨의 확실한 산출과 통지 구성예]
다음으로, 인식 실행 차량(60)이나 인식 실행 인프라(70)가 인식 대상 차량(50)의 레퍼런스 마커를 사용하여, 인식 레벨을 확실하게 산출하여, 인식 대상 차량(50)에 확실하게 통지하는 구성예에 대하여 설명한다.
이 구성에서는, 인식 대상 차량(50)의 레퍼런스 마커에 차량 ID 정보를 묻어 둔다. 인식 대상 차량(50)은, 예를 들어 QR 코드(등록 상표)와 같은 코드 정보 내에 차량 ID 정보를 기록한 레퍼런스 마커를 차량에 부착한다.
인식 실행 차량(60)이나 인식 실행 인프라(70)는 카메라 등의 센서에 의해 인식 대상 차량(50)의 레퍼런스 마커를 촬영하여, 인식 대상 차량(50)의 차량 ID를 취득할 수 있다.
인식 실행 차량(60)이나 인식 실행 인프라(70)는 인식 대상 차량(50)의 인식 레벨 산출 후, 인식 대상 차량(50)에 대하여 산출한 인식 레벨을 송신한다. 이 송신 처리 시에 인식 대상 차량(50)의 차량 ID에 기초하여 송신처를 결정하는 것이 가능하게 되어, 산출한 인식 레벨의 확실한 통지가 가능하게 된다.
[4. 구체적인 처리예에 대하여]
다음으로, 본 개시의 처리를 적용한 구체적인 처리예에 대하여 설명한다.
도 2 내지 도 5를 참조하여, 이하의 4종류의 처리예에 대하여 설명하였다.
(처리예 A) 인식 대상 차량이 타차, 인프라로부터의 인식 레벨 통지에 기초하여 제어를 실행하는 처리예
(처리예 B) 인식 실행 차량이 자차가 실행한 인식 처리에 있어서의 인식 레벨에 기초하여 제어를 실행하는 처리예
(처리예 C) 인식 대상 차량이 인프라로부터의 인식 레벨 통지에 기초하여 제어를 실행함과 함께, 인프라가, 인프라 자신이 실행한 인식 처리에 있어서의 인식 레벨에 기초하여 제어를 실행하는 처리예
(처리예 D) 서버가, 차량, 인프라로부터의 인식 레벨 통지에 기초하여, 인식 대상 차량의 보험료 산출을 행하고, 또한, 인식 대상 차량이 서버로부터의 인식 레벨 통지에 기초하여 제어를 실행하는 처리예
이하에서는, 상기 4개의 처리예 중, (처리예 A)와, (처리예 C)에 대한 구체적인 처리예에 대하여, 순차, 설명한다.
[4-A. (처리예 A) 인식 대상 차량이 타차, 인프라로부터의 인식 레벨 통지에 기초하여 제어를 실행하는 처리예의 구체예에 대하여]
먼저, (처리예 A), 즉, 인식 대상 차량이 타차, 인프라로부터의 인식 레벨 통지에 기초하여 제어를 실행하는 처리예의 구체예에 대하여 설명한다.
본 처리예 A는, 관리 서버(20)가 인식 대상 차량(50), 인식 실행 차량(60), 및 인식 실행 인프라(70)에 대하여 차량의 검출이나 인식 레벨 산출을 위한 통지를 행한다.
그 후, 인식 실행 차량(60), 인식 실행 인프라(70)는 통지 정보에 따라 차량의 검출 및 인식 레벨의 산출을 실행한다.
또한, 인식 실행 차량(60), 인식 실행 인프라(70)는 인식 대상 차량(50)에 인식 레벨 산출 결과를 통지한다.
인식 레벨이 통지된 인식 대상 차량(50)은 필요에 따라서 운전 관련 제어를 실시한다.
이것이 (처리예 A)의 개요이다.
이하, 이 (처리예 A)의 구체예에 대하여 설명한다.
(스텝 S11)
관리 서버(20)는 먼저, 스텝 S11에 있어서, 셀룰러 통신을 사용하여 각 차량에 차량 검출 및 인식 레벨 산출을 위한 설정을 통지한다.
관리 서버(20)는 인식 실행 차량(60)과, 인식 실행 인프라(70)에 대하여 사용 센서로서 이미지 센서를 사용할 것, 안개가 강한 경우에는 레이더를 병용하도록 통지한다.
또한, 본 처리예에서는, 1대의 인식 대상 차량(50)과 2대의 인식 실행 차량 A(60A), 인식 실행 차량 B(60B)가 존재하는 예로서 설명한다.
관리 서버(20)는 2대의 인식 실행 차량 A(60A), 인식 실행 차량 B(60B)에 대하여 각각 주변 300m의 에어리어를 센싱하도록 센싱 영역에 대한 지시를 송신한다.
(스텝 S12, S14, S16)
다음으로, 2대의 인식 실행 차량 A(60A), 인식 실행 차량 B(60B)가 실행한다
(스텝 S12) 인식 대상 차량(50)의 검출, 인식 처리,
(스텝 S14) 인식 대상 차량(50)의 인식 레벨 산출 처리,
(스텝 S16) 인식 대상 차량(50)에 대한 인식 레벨 통지 처리
이들 처리에 대하여 설명한다.
인식 실행 차량 A는, 차량 검출 처리로서, 이미지 센서(카메라)를 사용한 촬영 화상 해석을 실행한다. 촬영 화상에 대하여 기계 학습 데이터를 사용하여 차량 검출을 행한다.
또한, 미리 실행된 학습 결과로부터 취득되어 있는 우도 정보를 사용하여 차량의 인식 레벨을 산출한다.
각 차량에는, 미리 실행된 학습 결과로부터 취득된 우도 정보와 인식 레벨 간의 대응 데이터, 즉 「우도 대응 인식 레벨 산출 테이블」이 관리 서버(20)로부터 제공되어, 기억부에 저장되어 있다. 예를 들어 이하의 테이블이다.
우도 정보=0.8 내지 1.0의 경우, 인식 레벨=1(인식 정밀도가 높다)
우도 정보=0.6 내지 0.8의 경우, 인식 레벨=2
우도 정보=0.4 내지 0.6의 경우, 인식 레벨=3
우도 정보=0.2 내지 0.4의 경우, 인식 레벨=4
우도 정보=0.0 내지 0.2의 경우, 인식 레벨=5(인식 정밀도가 낮다)
인식 실행 차량 A는, 이미지 센서(카메라)를 사용한 촬영 화상 해석에 의해, 우도 정보=0.3을 산출하고, 상기 테이블을 사용하여, 인식 레벨=4를 산출하였다.
인식 실행 차량 A는, 미리. 관리 서버(20)로부터,
「인식 레벨 3 이상은 인식 대상 차량(50)에 대하여 피드백을 실시한다」
라는 설정이 되어 있다.
인식 실행 차량 A는, 이 설정에 기초하여, 인식 대상 차량(50)에 인식 레벨=4의 통지를 실행한다.
한편, 인식 실행 차량 B(60B)는, 차량의 검출로서 사전에 인식 대상 차량(50)에 붙여진 적색의 시일을 레퍼런스 마커로서 측정하도록 관리 서버(20)로부터 통지되어 있다. 레퍼런스 마커는 차 인식 대상 차량(50)의 리어 측에 복수 개소, 예를 들어 10개소에 부착되어 있다.
인식 실행 차량 B(60B)는, 마커의 사이즈와, 각 사이즈의 검출 유무에 따른 인식 레벨 산출 양태에 대해서도 관리 서버(20)로부터 통지되어 있다.
인식 대상 차량(50)에 붙여진 적색의 시일인 레퍼런스 마커는, 표면적이, 1:5:10의 3종류가 있고, 각 표면적의 마커 검출에 성공한 경우에, 이하의 인식 레벨로 하도록 설정되어 있다.
표면적=1의 마커 검출 성공의 경우, 인식 레벨 1,
표면적=5의 마커 검출 성공의 경우, 인식 레벨 2,
표면적=10의 마커 검출 성공의 경우, 인식 레벨 3,
이러한 인식 레벨의 산출을 행하도록 관리 서버(20)로부터 통지되어 있다.
인식 실행 차량 B(60B)는, 또한 표면적=1, 또는 5의 마커 검출 성공률이 50％ 이하의 비율이었을 경우, 최종 인식 레벨=3을 산출하는 설정이다.
인식 실행 차량 B(60B)는, 관리 서버(20)로부터, 최종 인식 레벨=3 이하의 경우에 인식 레벨의 통지를 인식 대상 차량(50)에 통지하는 설정이 되어 있다.
인식 실행 차량 B(60B)는, 이 설정에 따라, 주위 300m의 센싱을 실시하여, 인식 대상 차량(50)을 1대 발견하고, 인식 레벨 산출을 행한바 인식 레벨이 3이었다. 통지 조건에 합치했기 때문에, 인식 대상 차량(50)에 대하여 산출한 인식 레벨=3의 통지를 실행한다.
(스텝 S18)
인식 대상 차량(50)에서는, 인식 실행 차량 A(60A)와 인식 실행 차량 B(60B)로부터 2개의 인식 레벨의 통지를 수신하여, 인식 레벨=4와 인식 레벨=3의 2종류의 인식 레벨 통지를 수령한다.
인식 대상 차량(50)은 2개 이상의 인식 레벨의 통지를 수령한 경우, 그것들을 통합하는 연산을 실행하여 최종적인 인식 레벨 산출을 행한다.
이 통합 처리를 위한 연산은, 자차량과 인식 실행자 이용 간의 거리에 따른 가중치를 각 인식 레벨에 승산하여 가산하는 가중치 부여 가산 연산에 의하여 실행한다.
인식 대상 차량(50)과, 인식 실행 차량 A(60A) 간의 차차간 거리=50m,
인식 대상 차량(50)과, 인식 실행 차량 B(60B) 간의 차차간 거리=100m,
인 것이 관리 서버(20)로부터 수신한 차량 위치를 기록한 3D 맵으로부터 취득되어 있다.
인식 실행 차량 A(60A)와의 차차간 거리는, 인식 실행 차량 B(60B)와의 차차간 거리의 1/2이므로, 인식 실행 차량 A(60A)가 산출한 인식 레벨=4를, 인식 실행 차량 B(60B)가 산출한 인식 레벨=3의 2배로 설정하여, 최종적인 인식 레벨을 산출한다.
이 거리에 따른 가중치를 설정한 최종 인식 레벨 값 산출식인 가중치 부여 가산 연산은 이하의 (식 1)이 된다.
최종 인식 레벨=4×(2/3)+3×(1/3)
≒3.7
인식 대상 차량(50)에 대해서는, 관리 서버(20)로부터, 인식 레벨이 4 이하인 경우, 인식 레벨 향상을 위한 제어를 행하도록, (스텝 S11)에 있어서, 지시가 이루어져 있는 것으로 한다.
인식 대상 차량(50)은 산출한 최종 인식 레벨=3.7이 4 이하이므로, 인식 레벨 향상을 위한 제어를 행한다.
예를 들어, 차선 변경을 행하여, 도로의 중앙 부분으로 이동하였다. 또한, 밤에도 알기 쉽게 검출할 수 있도록, 리어 측의 라이트를 점등시켜, 레퍼런스 마커를 인식하기 쉽도록 제어를 행한다.
그 후, 인식 실행 차량 A(60A)와 인식 실행 차량 B(60B)는, 다시, 인식 대상 차량(50)의 검출과 인식 레벨 산출을 실행한다. 이 결과, 인식 실행 차량 A(60A)와 인식 실행 차량 B(60B)가 산출한 인식 레벨은 모두 4 이상이 되어, 인식 대상 차량(50)에 대한 인식 레벨 통지는 불필요하다고 판정한다.
[4-C. (처리예 C) 인식 대상 차량이 인프라로부터의 인식 레벨 통지에 기초하여 제어를 실행함과 함께, 인프라가, 인프라 자신이 실행한 인식 처리에 있어서의 인식 레벨에 기초하여 제어를 실행하는 처리예의 구체예에 대하여]
다음으로, (처리예 C), 즉, (처리예 C) 인식 대상 차량이 인프라로부터의 인식 레벨 통지에 기초하여 제어를 실행함과 함께, 인프라가, 인프라 자신이 실행한 인식 처리에 있어서의 인식 레벨에 기초하여 제어를 실행하는 처리예의 구체예에 대하여 설명한다.
본 처리예 C는, 노측 통신 유닛(RSU) 등의 인식 실행 인프라(70)가 인식 대상 차량(50)의 인식 처리를 실행하여, 인식 레벨 산출 후, 산출한 인식 레벨에 따라, 인식 실행 인프라(70) 자신의 제어를 실행한다.
또한 인식 실행 인프라(70)가 산출한 인식 레벨이 미리 정해진 역치 이하인 경우, 인식 실행 차량(60)에 대하여 인식 레벨을 높이기 위한 제어를 행하도록 지시를 행한다.
이것이 (처리예 C)의 개요이다.
이하, 이 (처리예 C)의 구체예에 대하여 설명한다.
(스텝 S31)
관리 서버(20)는 먼저, 스텝 S31에 있어서, 셀룰러 통신을 사용하여 각 차량에 차량 검출 및 인식 레벨 산출을 위한 설정을 통지한다.
관리 서버(20)는 인식 실행 차량(60)과, 인식 실행 인프라(70)에 대하여 사용 센서로서 이미지 센서를 사용할 것, 안개가 강한 경우에는 레이더를 병용하도록 통지한다.
인식 실행 차량(60)에 대해서는, 특정 에어리어(고속 도로)에 침입한 경우에 주변 500m의 에어리어를 센싱하도록 지시가 행해져, 차량의 검출로서 번호판을 레퍼런스 마커로서 측정하도록 통지되었다.
관리 서버(20)는 또한 인식 실행 차량(60)에 대하여 레퍼런스 마커 정보로서, 인식 대상 차량(50)의 번호판 번호가 통지되고, 또한, 플레이트의 숫자 인식률을 사용하여 인식 레벨 산출을 행하는 것이 지시되어 있다.
번호판 번호의 모든 숫자를 인식할 수 있는 경우, 인식 레벨=1,
번호판 번호의 절반 숫자를 인식할 수 있는 경우, 인식 레벨=3,
번호판 번호의 모든 숫자를 인식하지 못한 경우, 인식 레벨=5,
이러한 인식 레벨 산출 양태의 통지가 이루어진 것으로 한다.
또한, 인식 레벨 산출 결과는, 5초마다 인식 실행 인프라(70)에 통지하도록 설정이 행해진 것으로 한다.
관리 서버(20)는 인식 실행 인프라(70)에 대해서도, 주변 500m의 에어리어를 센싱하도록 지시를 행하였다.
차량 검출 처리로서, 상기와 마찬가지의 번호판의 검출을 행하도록 지시가 이루어져 있다.
(스텝 S32 내지 36)
인식 실행 차량(60)은 관리 서버(20)로부터의 통지에 따라, 고속 도로에 침입했을 때 주위 500m의 센싱을 실행하였다. 인식 대상 차량(50)이 발견되어, 인식 레벨의 산출을 행한바 인식 레벨이 5(검출할 수 없음)이었다.
관리 서버(20)로부터의 통지에 따라, 산출한 인식 레벨을 인식 실행 인프라(70)에 5초마다 통지하였다.
또한, 도 4에 도시하는 (처리예 C)의 시퀀스도에서는 도시되어 있지 않지만, 인식 실행 차량(60)은 산출한 인식 레벨을 인식 대상 차량(50)에 5초마다 통지하는 처리를 행해도 된다.
또한, 관리 서버(20)는 이러한 통지 처리를 행하도록 인식 실행 차량(60)에 통지하는 설정으로 해도 된다.
인식 실행 인프라(70)도, 인식 레벨의 산출을 행한바 인식 레벨이 5(검출할 수 없음)이었다.
인식 실행 인프라(70)는 인식 레벨을 높이기 위하여, 주변 인프라의 라이트 휘도를 높였다.
(스텝 S37 내지 S38)
또한, 인식 실행 인프라(70)는 스텝 S37의 처리로서, 인식 대상 차량(50)에 대하여 인식 레벨을 높이기 위한 제어를 행하도록 지시를 행한다.
예를 들어, 이하와 같은 지시를 행한다.
주행 속도의 저하,
인식 레벨을 향상시키기 위한 라이트 점등,
차량의 위치 정보, 차량의 속도 정보, 차량의 사이즈 정보, 레퍼런스 마커의 위치 정보 등을 포함하는 통신 데이터의 송신,
예를 들어 이들 처리를 행하도록 제어 지시를 송신한다.
(스텝 S38)
다음으로, 인식 대상 차량(50)은 스텝 S38에 있어서, 인식 실행 인프라(70)로부터의 제어 지시에 따라서 제어를 실행한다.
구체적으로는, 예를 들어, 인식 실행 인프라(70)로부터의 제어 지시에 따라서 이하의 처리를 행한다.
(a) 현재의 주행 속도를 저하시켜, 서행 운전으로 전환한다. 혹은 긴급 정지하는 등의 처리를 행한다.
(b) 인식 레벨을 향상시키기 위하여 라이트를 점등한다.
(c) 차량의 위치 정보, 차량의 속도 정보, 차량의 사이즈 정보, 레퍼런스 마커의 위치 정보 등을 포함하는 통신 데이터를 생성하여 주위에 송신한다.
이들 처리에 의해, 인식 대상 차량(50)의 주변 차량은 대상 차량의 위치 정보 및 속도를 실시간으로 얻을 수 있기 때문에 보다 높은 검출을 행할 수 있게 된다.
[5. 차량 제어 시스템의 구성예에 대하여]
다음으로, 도 6을 참조하여 차량(10)에 구비된 차량 제어 시스템의 일 구성예에 대하여 설명한다.
도 6은, 상술한 처리를 실행하는 이동 장치인 자동차 등의 차량(10)에 구비된 차량 제어 시스템(100)의 개략적인 기능의 구성예를 도시하는 블록도이다.
또한, 이하, 차량 제어 시스템(100)이 마련되어 있는 차량을 다른 차량과 구별할 경우, 자차 또는 자차량이라고 칭한다.
차량 제어 시스템(100)은 입력부(101), 데이터 취득부(102), 통신부(103), 차내 기기(104), 출력 제어부(105), 출력부(106), 구동계 제어부(107), 구동계 시스템(108), 보디계 제어부(109), 보디계 시스템(110), 기억부(111), 및 자동 운전 제어부(112)를 구비한다. 입력부(101), 데이터 취득부(102), 통신부(103), 출력 제어부(105), 구동계 제어부(107), 보디계 제어부(109), 기억부(111), 및 자동 운전 제어부(112)는 통신 네트워크(121)를 통하여, 서로 접속되어 있다. 통신 네트워크(121)는, 예를 들어 CAN(Controller Area Network), LIN(Local Interconnect Network), LAN(Local Area Network), 또는, FlexRay(등록 상표) 등의 임의의 규격에 준거한 차량 탑재 통신 네트워크나 버스 등으로 이루어진다. 또한, 차량 제어 시스템(100)의 각 부는, 통신 네트워크(121)를 통하지 않고, 직접 접속되는 경우도 있다.
또한, 이하, 차량 제어 시스템(100)의 각 부가, 통신 네트워크(121)를 통하여 통신을 행하는 경우, 통신 네트워크(121)의 기재를 생략하는 것으로 한다. 예를 들어, 입력부(101)와 자동 운전 제어부(112)가 통신 네트워크(121)를 통하여 통신을 행하는 경우, 단순히 입력부(101)와 자동 운전 제어부(112)가 통신을 행한다고 기재한다.
입력부(101)는 탑승자가 각종 데이터나 지시 등의 입력에 사용하는 장치를 구비한다. 예를 들어, 입력부(101)는 터치 패널, 버튼, 마이크로폰, 스위치, 및 레버 등의 조작 디바이스, 및 음성이나 제스처 등에 의해 수동 조작 이외의 방법으로 입력 가능한 조작 디바이스 등을 구비한다. 또한, 예를 들어, 입력부(101)는 적외선 혹은 기타의 전파를 이용한 리모트 컨트롤 장치, 또는 차량 제어 시스템(100)의 조작에 대응한 모바일 기기 혹은 웨어러블 기기 등의 외부 접속 기기이어도 된다. 입력부(101)는 탑승자에 의해 입력된 데이터나 지시 등에 기초하여 입력 신호를 생성하여, 차량 제어 시스템(100)의 각 부에 공급한다.
데이터 취득부(102)는 차량 제어 시스템(100)의 처리에 사용할 데이터를 취득하는 각종 센서 등을 구비하고, 취득한 데이터를, 차량 제어 시스템(100)의 각 부에 공급한다.
예를 들어, 데이터 취득부(102)는 자차의 상태 등을 검출하기 위한 각종 센서를 구비한다. 구체적으로는, 예를 들어, 데이터 취득부(102)는 자이로 센서, 가속도 센서, 관성 계측 장치(IMU), 및 액셀러레이터 페달의 조작량, 브레이크 페달의 조작량, 스티어링 휠의 조타각, 엔진 회전수, 모터 회전수, 혹은, 차륜의 회전 속도 등을 검출하기 위한 센서 등을 구비한다.
또한, 예를 들어, 데이터 취득부(102)는 자차의 외부의 정보를 검출하기 위한 각종 센서를 구비한다. 구체적으로는, 예를 들어, 데이터 취득부(102)는 ToF(Time Of Flight) 카메라, 가시광 카메라, 스테레오 카메라, 단안 카메라, (원)적외선 카메라, 및 기타의 카메라 등의 촬상 장치를 구비한다. 또한, 예를 들어, 데이터 취득부(102)는 날씨 또는 기상 등을 검출하기 위한 환경 센서, 및 자차의 주위의 물체를 검출하기 위한 주위 정보 검출 센서를 구비한다. 환경 센서는, 예를 들어 빗방울 센서, 안개 센서, 일조 센서, 눈 센서 등으로 이루어진다. 주위 정보 검출 센서는, 예를 들어 초음파 센서, 레이더, LiDAR(Light Detection and Ranging, Laser Imaging Detection and Ranging), 소나 등으로 이루어진다.
또한, 예를 들어, 데이터 취득부(102)는 자차의 현재 위치를 검출하기 위한 각종 센서를 구비한다. 구체적으로는, 예를 들어, 데이터 취득부(102)는 GNSS(Global Navigation Satellite System) 위성으로부터의 GNSS 신호를 수신하는 GNSS 수신기 등을 구비한다.
또한, 예를 들어, 데이터 취득부(102)는 차내의 정보를 검출하기 위한 각종 센서를 구비한다. 구체적으로는, 예를 들어, 데이터 취득부(102)는 운전자를 촬상하는 촬상 장치, 운전자의 생체 정보를 검출하는 생체 센서, 및 차 실내의 음성을 집음하는 마이크로폰 등을 구비한다. 생체 센서는, 예를 들어 시트 면 또는 스티어링 휠 등에 마련되어, 좌석에 앉아 있는 탑승자 또는 스티어링 휠을 쥐고 있는 운전자의 생체 정보를 검출한다.
통신부(103)는 차내 기기(104), 및 차 외부의 다양한 기기, 서버, 기지국 등과 통신을 행하여, 차량 제어 시스템(100)의 각 부로부터 공급되는 데이터를 송신하거나, 수신한 데이터를 차량 제어 시스템(100)의 각 부에 공급하거나 한다. 또한, 통신부(103)가 서포트하는 통신 프로토콜은, 특별히 한정되지 않고, 또한, 통신부(103)가 복수의 종류의 통신 프로토콜을 서포트하는 것도 가능하다
예를 들어, 통신부(103)는 무선 LAN, Bluetooth(등록 상표), NFC(Near Field Communication), 또는 WUSB(Wireless USB) 등에 의해, 차내 기기(104)와 무선 통신을 행한다. 또한, 예를 들어, 통신부(103)는 도시하지 않은 접속 단자(및 필요하면 케이블)를 통하여, USB(Universal Serial Bus), HDMI(등록 상표) (High-Definition Multimedia Interface), 또는 MHL(Mobile High-definition Link) 등에 의해, 차내 기기(104)와 유선 통신을 행한다.
또한, 예를 들어, 통신부(103)는 기지국 또는 액세스 포인트를 통하여, 외부 네트워크(예를 들어, 인터넷, 클라우드 네트워크 또는 사업자 고유의 네트워크) 상에 존재하는 기기(예를 들어, 애플리케이션 서버 또는 제어 서버)와의 통신을 행한다. 또한, 예를 들어, 통신부(103)는 P2P(Peer To Peer) 기술을 사용하여, 자차의 근방에 존재하는 단말기(예를 들어, 보행자 또는 점포의 단말기 또는 MTC(Machine Type Communication) 단말기)와의 통신을 행한다. 또한, 예를 들어, 통신부(103)는 차차간(Vehicle to Vehicle) 통신, 노차간(Vehicle to Infrastructure) 통신, 자차와 집 간(Vehicle to Home)의 통신 및 보차간(Vehicle to Pedestrian) 통신 등의 V2X 통신을 행한다. 또한, 예를 들어, 통신부(103)는 비컨 수신부를 구비하고, 도로 상에 설치된 무선국 등으로부터 발신되는 전파 혹은 전자파를 수신하여, 현재 위치, 정체, 통행 규제 또는 소요 시간 등의 정보를 취득한다.
차내 기기(104)는, 예를 들어 탑승자가 소유하는 모바일 기기 혹은 웨어러블 기기, 자차에 반입되거나 혹은 설치되는 정보 기기, 및 임의의 목적지까지의 경로 탐색을 행하는 내비게이션 장치 등을 포함한다.
출력 제어부(105)는 자차의 탑승자 또는 차 외부에 대한 각종 정보의 출력을 제어한다. 예를 들어, 출력 제어부(105)는 시각 정보(예를 들어, 화상 데이터) 및 청각 정보(예를 들어, 음성 데이터) 중 적어도 하나를 포함하는 출력 신호를 생성하여, 출력부(106)에 공급함으로써, 출력부(106)로부터의 시각 정보 및 청각 정보의 출력을 제어한다. 구체적으로는, 예를 들어, 출력 제어부(105)는 데이터 취득부(102)의 상이한 촬상 장치에 의해 촬상된 화상 데이터를 합성하여, 부감 화상 또는 파노라마 화상 등을 생성하고, 생성한 화상을 포함하는 출력 신호를 출력부(106)에 공급한다. 또한, 예를 들어, 출력 제어부(105)는 충돌, 접촉, 위험 지대에의 진입 등의 위험에 대한 경고음 또는 경고 메시지 등을 포함하는 음성 데이터를 생성하고, 생성한 음성 데이터를 포함하는 출력 신호를 출력부(106)에 공급한다.
출력부(106)는 자차의 탑승자 또는 차 외부에 대하여 시각 정보 또는 청각 정보를 출력하는 것이 가능한 장치를 구비한다. 예를 들어, 출력부(106)는 표시 장치, 인스트루먼트 패널, 오디오 스피커, 헤드폰, 탑승자가 장착하는 안경형 디스플레이 등의 웨어러블 디바이스, 프로젝터, 램프 등을 구비한다. 출력부(106)가 구비하는 표시 장치는, 통상의 디스플레이를 갖는 장치 이외에도, 예를 들어 헤드업 디스플레이, 투과형 디스플레이, AR(Augmented Reality) 표시 기능을 갖는 장치 등의 운전자의 시야 내에 시각 정보를 표시하는 장치이어도 된다.
구동계 제어부(107)는 각종 제어 신호를 생성하여, 구동계 시스템(108)에 공급함으로써, 구동계 시스템(108)의 제어를 행한다. 또한, 구동계 제어부(107)는 필요에 따라, 구동계 시스템(108) 이외의 각 부에 제어 신호를 공급하고, 구동계 시스템(108)의 제어 상태의 통지 등을 행한다.
구동계 시스템(108)은 자차의 구동계에 관계되는 각종 장치를 구비한다. 예를 들어, 구동계 시스템(108)은 내연 기관 또는 구동용 모터 등의 구동력을 발생시키기 위한 구동력 발생 장치, 구동력을 차륜에 전달하기 위한 구동력 전달 기구, 타각을 조절하는 스티어링 기구, 제동력을 발생시키는 제동 장치, ABS(Antilock Brake System), ESC(Electronic Stability Control), 및 전동 파워스티어링 장치 등을 구비한다.
보디계 제어부(109)는 각종 제어 신호를 생성하여, 보디계 시스템(110)에 공급함으로써, 보디계 시스템(110)의 제어를 행한다. 또한, 보디계 제어부(109)는 필요에 따라, 보디계 시스템(110) 이외의 각 부에 제어 신호를 공급하고, 보디계 시스템(110)의 제어 상태의 통지 등을 행한다.
보디계 시스템(110)은 차체에 장비된 보디계의 각종 장치를 구비한다. 예를 들어, 보디계 시스템(110)은 키리스 엔트리 시스템, 스마트 키 시스템, 파워 윈도우 장치, 파워 시트, 스티어링 휠, 공조 장치, 및 각종 램프(예를 들어, 헤드 램프, 백 램프, 브레이크 램프, 방향 지시등, 포그 램프 등) 등을 구비한다.
기억부(111)는, 예를 들어 ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), HDD(Hard Disc Drive) 등의 자기 기억 디바이스, 반도체 기억 디바이스, 광 기억 디바이스, 및 광자기 기억 디바이스 등을 구비한다. 기억부(111)는 차량 제어 시스템(100)의 각 부가 사용하는 각종 프로그램이나 데이터 등을 기억한다. 예를 들어, 기억부(111)는 다이내믹 맵 등의 3차원의 고정밀도 지도, 고정밀도 지도보다 정밀도가 낮고, 넓은 에어리어를 커버하는 글로벌 맵, 및 자차의 주위의 정보를 포함하는 로컬 맵 등의 지도 데이터를 기억한다.
자동 운전 제어부(112)는 자율 주행 또는 운전 지원 등의 자동 운전에 관한 제어를 행한다. 구체적으로는, 예를 들어, 자동 운전 제어부(112)는 자차의 충돌 회피 혹은 충격 완화, 차간 거리에 기초한 추종 주행, 차속 유지 주행, 자차의 충돌 경고, 또는 자차의 레인 일탈 경고 등을 포함하는 ADAS(Advanced Driver Assistance System)의 기능 실현을 목적으로 한 협조 제어를 행한다. 또한, 예를 들어, 자동 운전 제어부(112)는 운전자의 조작에 의존하지 않고 자율적으로 주행하는 자동 운전 등을 목적으로 한 협조 제어를 행한다. 자동 운전 제어부(112)는 검출부(131), 자기 위치 추정부(132), 상황 분석부(133), 계획부(134), 및 동작 제어부(135)를 구비한다.
검출부(131)는 자동 운전의 제어에 필요한 각종 정보의 검출을 행한다. 검출부(131)는 차외 정보 검출부(141), 차내 정보 검출부(142), 및 차량 상태 검출부(143)를 구비한다.
차외 정보 검출부(141)는 차량 제어 시스템(100)의 각 부로부터의 데이터 또는 신호에 기초하여, 자차의 외부의 정보 검출 처리를 행한다. 예를 들어, 차외 정보 검출부(141)는 자차의 주위의 물체 검출 처리, 인식 처리, 및 추적 처리, 그리고 물체까지의 거리의 검출 처리를 행한다. 검출 대상이 되는 물체에는, 예를 들어 차량, 사람, 장애물, 구조물, 도로, 신호기, 교통 표지, 도로 표시 등이 포함된다. 또한, 예를 들어, 차외 정보 검출부(141)는 자차의 주위의 환경 검출 처리를 행한다. 검출 대상이 되는 주위의 환경에는, 예를 들어 날씨, 기온, 습도, 밝기, 및 노면의 상태 등이 포함된다. 차외 정보 검출부(141)는 검출 처리의 결과를 나타내는 데이터를 자기 위치 추정부(132), 상황 분석부(133)의 맵 해석부(151), 교통 룰 인식부(152), 및 상황 인식부(153), 그리고 동작 제어부(135)의 긴급 사태 회피부(171) 등에 공급한다.
차내 정보 검출부(142)는 차량 제어 시스템(100)의 각 부로부터의 데이터 또는 신호에 기초하여, 차내의 정보 검출 처리를 행한다. 예를 들어, 차내 정보 검출부(142)는 운전자의 인증 처리 및 인식 처리, 운전자의 상태 검출 처리, 탑승자의 검출 처리, 및 차 내부의 환경 검출 처리 등을 행한다. 검출 대상이 되는 운전자의 상태에는, 예를 들어, 몸 상태, 각성도, 집중도, 피로도, 시선 방향 등이 포함된다. 검출 대상이 되는 차 내부의 환경에는, 예를 들어 기온, 습도, 밝기, 냄새 등이 포함된다. 차내 정보 검출부(142)는 검출 처리의 결과를 나타내는 데이터를 상황 분석부(133)의 상황 인식부(153), 및 동작 제어부(135)의 긴급 사태 회피부(171) 등에 공급한다.
차량 상태 검출부(143)는 차량 제어 시스템(100)의 각 부로부터의 데이터 또는 신호에 기초하여, 자차의 상태 검출 처리를 행한다. 검출 대상이 되는 자차의 상태에는, 예를 들어, 속도, 가속도, 타각, 이상의 유무 및 내용, 운전 조작의 상태, 파워 시트의 위치 및 기울기, 도어록의 상태, 및 기타의 차량 탑재 기기의 상태 등이 포함된다. 차량 상태 검출부(143)는 검출 처리의 결과를 나타내는 데이터를 상황 분석부(133)의 상황 인식부(153) 및 동작 제어부(135)의 긴급 사태 회피부(171) 등에 공급한다.
자기 위치 추정부(132)는 차외 정보 검출부(141), 및 상황 분석부(133)의 상황 인식부(153) 등의 차량 제어 시스템(100)의 각 부로부터의 데이터 또는 신호에 기초하여, 자차의 위치 및 자세 등의 추정 처리를 행한다. 또한, 자기 위치 추정부(132)는 필요에 따라, 자기 위치의 추정에 사용하는 로컬 맵(이하, 자기 위치 추정용 맵이라고 칭함)을 생성한다. 자기 위치 추정용 맵은, 예를 들어, SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 등의 기술을 사용한 고정밀도의 맵으로 여겨진다. 자기 위치 추정부(132)는 추정 처리의 결과를 나타내는 데이터를 상황 분석부(133)의 맵 해석부(151), 교통 룰 인식부(152), 및 상황 인식부(153) 등에 공급한다. 또한, 자기 위치 추정부(132)는 자기 위치 추정용 맵을 기억부(111)에 기억시킨다.
상황 분석부(133)는 자차 및 주위의 상황 분석 처리를 행한다. 상황 분석부(133)는 맵 해석부(151), 교통 룰 인식부(152), 상황 인식부(153), 및 상황 예측부(154)를 구비한다.
맵 해석부(151)는 자기 위치 추정부(132) 및 차외 정보 검출부(141) 등의 차량 제어 시스템(100)의 각 부로부터의 데이터 또는 신호를 필요에 따라서 사용하면서, 기억부(111)에 기억되어 있는 각종 맵의 해석 처리를 행하여, 자동 운전의 처리에 필요한 정보를 포함하는 맵을 구축한다. 맵 해석부(151)는 구축한 맵을, 교통 룰 인식부(152), 상황 인식부(153), 상황 예측부(154), 및 계획부(134)의 루트 계획부(161), 행동 계획부(162), 및 동작 계획부(163) 등에 공급한다.
교통 룰 인식부(152)는 자기 위치 추정부(132), 차외 정보 검출부(141), 및 맵 해석부(151) 등의 차량 제어 시스템(100)의 각 부로부터의 데이터 또는 신호에 기초하여, 자차의 주위의 교통 룰의 인식 처리를 행한다. 이 인식 처리에 의해, 예를 들어 자차의 주위의 신호 위치 및 상태, 자차의 주위의 교통 규제 내용, 및 주행 가능한 차선 등이 인식된다. 교통 룰 인식부(152)는 인식 처리의 결과를 나타내는 데이터를 상황 예측부(154) 등에 공급한다.
상황 인식부(153)는 자기 위치 추정부(132), 차외 정보 검출부(141), 차내 정보 검출부(142), 차량 상태 검출부(143), 및 맵 해석부(151) 등의 차량 제어 시스템(100)의 각 부로부터의 데이터 또는 신호에 기초하여, 자차에 관한 상황의 인식 처리를 행한다. 예를 들어, 상황 인식부(153)는 자차의 상황, 자차의 주위의 상황, 및 자차의 운전자 상황 등의 인식 처리를 행한다. 또한, 상황 인식부(153)는 필요에 따라, 자차의 주위의 상황의 인식에 사용하는 로컬 맵(이하, 상황 인식용 맵이라고 칭함)을 생성한다. 상황 인식용 맵은, 예를 들어 점유 격자 지도(Occupancy Grid Map)로 여겨진다.
인식 대상이 되는 자차의 상황에는, 예를 들어, 자차의 위치, 자세, 움직임(예를 들어, 속도, 가속도, 이동 방향 등), 및 이상의 유무 및 내용 등이 포함된다. 인식 대상이 되는 자차의 주위의 상황에는, 예를 들어, 주위의 정지 물체의 종류 및 위치, 주위의 운동 물체의 종류, 위치 및 움직임(예를 들어, 속도, 가속도, 이동 방향 등), 주위의 도로의 구성 및 노면의 상태, 및 주위의 날씨, 기온, 습도, 및 밝기 등이 포함된다. 인식 대상이 되는 운전자의 상태에는, 예를 들어, 몸 상태, 각성도, 집중도, 피로도, 시선의 움직임, 및 운전 조작 등이 포함된다.
상황 인식부(153)는 인식 처리의 결과를 나타내는 데이터(필요에 따라, 상황 인식용 맵을 포함함)를 자기 위치 추정부(132) 및 상황 예측부(154) 등에 공급한다. 또한, 상황 인식부(153)는 상황 인식용 맵을 기억부(111)에 기억시킨다.
상황 예측부(154)는 맵 해석부(151), 교통 룰 인식부(152) 및 상황 인식부(153) 등의 차량 제어 시스템(100)의 각 부로부터의 데이터 또는 신호에 기초하여, 자차에 관한 상황의 예측 처리를 행한다. 예를 들어, 상황 예측부(154)는 자차의 상황, 자차의 주위의 상황, 및 운전자의 상황 등의 예측 처리를 행한다.
예측 대상이 되는 자차의 상황에는, 예를 들어, 자차의 거동, 이상의 발생, 및 주행 가능 거리 등이 포함된다. 예측 대상이 되는 자차의 주위의 상황에는, 예를 들어, 자차의 주위의 운동 물체의 거동, 신호의 상태 변화, 및 날씨 등의 환경의 변화 등이 포함된다. 예측 대상이 되는 운전자의 상황에는, 예를 들어, 운전자의 거동 및 몸 상태 등이 포함된다.
상황 예측부(154)는 예측 처리의 결과를 나타내는 데이터를, 교통 룰 인식부(152) 및 상황 인식부(153)로부터의 데이터와 함께, 계획부(134)의 루트 계획부(161), 행동 계획부(162), 및 동작 계획부(163) 등에 공급한다.
루트 계획부(161)는 맵 해석부(151) 및 상황 예측부(154) 등의 차량 제어 시스템(100)의 각 부로부터의 데이터 또는 신호에 기초하여, 목적지까지의 루트를 계획한다. 예를 들어, 루트 계획부(161)는 글로벌 맵에 기초하여, 현재 위치로부터 지정된 목적지까지의 루트를 설정한다. 또한, 예를 들어, 루트 계획부(161)는 정체, 사고, 통행 규제, 공사 등의 상황, 및 운전자의 몸 상태 등에 기초하여, 적절히 루트를 변경한다. 루트 계획부(161)는 계획한 루트를 나타내는 데이터를 행동 계획부(162) 등에 공급한다.
행동 계획부(162)는 맵 해석부(151) 및 상황 예측부(154) 등의 차량 제어 시스템(100)의 각 부로부터의 데이터 또는 신호에 기초하여, 루트 계획부(161)에 의해 계획된 루트를 계획된 시간 내에 안전하게 주행하기 위한 자차 행동을 계획한다. 예를 들어, 행동 계획부(162)는 발진, 정지, 진행 방향(예를 들어, 전진, 후퇴, 좌회전, 우회전, 방향 전환 등), 주행 차선, 주행 속도, 및 추월 등의 계획을 행한다. 행동 계획부(162)는 계획한 자차의 행동을 나타내는 데이터를 동작 계획부(163) 등에 공급한다
동작 계획부(163)는 맵 해석부(151) 및 상황 예측부(154) 등의 차량 제어 시스템(100)의 각 부로부터의 데이터 또는 신호에 기초하여, 행동 계획부(162)에 의해 계획된 행동을 실현하기 위한 자차 동작을 계획한다. 예를 들어, 동작 계획부(163)는 가속, 감속, 및 주행 궤도 등의 계획을 행한다. 동작 계획부(163)는 계획한 자차의 동작을 나타내는 데이터를, 동작 제어부(135)의 가감속 제어부(172) 및 방향 제어부(173) 등에 공급한다.
동작 제어부(135)는 자차의 동작 제어를 행한다. 동작 제어부(135)는 긴급 사태 회피부(171), 가감속 제어부(172), 및 방향 제어부(173)를 구비한다.
긴급 사태 회피부(171)는 차외 정보 검출부(141), 차내 정보 검출부(142), 및 차량 상태 검출부(143)의 검출 결과에 기초하여, 충돌, 접촉, 위험 지대에의 진입, 운전자의 이상, 차량의 이상 등의 긴급 사태의 검출 처리를 행한다. 긴급 사태 회피부(171)는 긴급 사태의 발생을 검출한 경우, 급정차나 급선회 등의 긴급 사태를 회피하기 위한 자차 동작을 계획한다. 긴급 사태 회피부(171)는 계획한 자차의 동작을 나타내는 데이터를 가감속 제어부(172) 및 방향 제어부(173) 등에 공급한다.
가감속 제어부(172)는 동작 계획부(163) 또는 긴급 사태 회피부(171)에 의해 계획된 자차의 동작을 실현하기 위한 가감속 제어를 행한다. 예를 들어, 가감속 제어부(172)는 계획된 가속, 감속, 또는 급정차를 실현하기 위한 구동력 발생 장치 또는 제동 장치의 제어 목표값을 연산하고, 연산한 제어 목표값을 나타내는 제어 지령을 구동계 제어부(107)에 공급한다.
방향 제어부(173)는 동작 계획부(163) 또는 긴급 사태 회피부(171)에 의해 계획된 자차의 동작을 실현하기 위한 방향 제어를 행한다. 예를 들어, 방향 제어부(173)는 동작 계획부(163) 또는 긴급 사태 회피부(171)에 의해 계획된 주행 궤도 또는 급선회를 실현하기 위한 스티어링 기구의 제어 목표값을 연산하고, 연산한 제어 목표값을 나타내는 제어 지령을 구동계 제어부(107)에 공급한다.
[6. 정보 처리 장치의 구성예에 대하여]
도 6은, 상술한 처리를 실행하는 차량 내에 장착 가능한 이동체 제어 시스템의 일례인 차량 제어 시스템(100)의 구성이지만, 앞서 설명한 실시예를 따른 처리는, 다양한 센서의 검출 정보를 PC 등의 정보 처리 장치에 입력하여 행하는 구성으로 하는 것도 가능하다.
이 경우의 정보 처리 장치의 구체적인 하드웨어 구성예에 대하여, 도 7을 참조하여 설명한다.
도 7은, 일반적인 PC 등의 정보 처리 장치의 하드웨어 구성예를 도시하는 도면이다.
CPU(Central Processing Unit)(301)는, ROM(Read Only Memory)(302), 또는 기억부(308)에 기억되어 있는 프로그램에 따라서 각종 처리를 실행하는 데이터 처리부로서 기능한다. 예를 들어, 상술한 실시예에 있어서 설명한 시퀀스를 따른 처리를 실행한다. RAM(Random Access Memory)(303)에는, CPU(301)가 실행하는 프로그램이나 데이터 등이 기억된다. 이들 CPU(301), ROM(302), 및 RAM(303)은, 버스(304)에 의하여 서로 접속되어 있다.
CPU(301)는 버스(304)를 통하여 입출력 인터페이스(305)에 접속되고, 입출력 인터페이스(305)에는, 각종 스위치, 키보드, 터치 패널, 마우스, 마이크로폰, 또한, 센서, 카메라, GPS 등의 상황 데이터 취득부 등으로 이루어지는 입력부(306), 디스플레이, 스피커 등으로 이루어지는 출력부(307)가 접속되어 있다.
또한, 입력부(306)에는, 센서(321)로부터의 입력 정보도 입력된다.
또한, 출력부(307)는 이동 장치의 구동부(322)에 대한 구동 정보도 출력한다.
CPU(301)는 입력부(306)로부터 입력되는 지령이나 상황 데이터 등을 입력하고, 각종 처리를 실행하고, 처리 결과를 예를 들어 출력부(307)에 출력한다.
입출력 인터페이스(305)에 접속되어 있는 기억부(308)는, 예를 들어 하드 디스크 등으로 이루어지고, CPU(301)가 실행하는 프로그램이나 각종 데이터를 기억한다. 통신부(309)는 인터넷이나 로컬 에어리어 네트워크 등의 네트워크를 통한 데이터 통신의 송수신부로서 기능하고, 외부의 장치와 통신한다.
입출력 인터페이스(305)에 접속되어 있는 드라이브(310)는 자기 디스크, 광 디스크, 광자기 디스크, 또는 메모리 카드 등의 반도체 메모리 등의 리무버블 미디어(311)를 구동하고, 데이터의 기록 또는 판독을 실행한다.
[7. 본 개시의 구성의 요약]
이상, 특정 실시예를 참조하면서, 본 개시의 실시예에 대하여 상세히 설명하였다. 그러나, 본 개시의 요지를 일탈하지 않는 범위에서 당업자가 실시예의 수정이나 대용을 이룰 수 있는 것은 자명하다. 즉, 예시라는 형태로 본 발명을 개시한 것이고, 한정적으로 해석되어서는 안 된다. 본 개시의 요지를 판단하기 위해서는, 특허 청구 범위의 란을 참작해야 한다.
또한, 본 명세서에 있어서 개시한 기술은, 이하와 같은 구성을 취할 수 있다.
(1) 타차량 또는 인프라 설비가 산출한 자차량의 인식 레벨을 수신하는 통신부와,
수신한 인식 레벨에 따라, 자차량의 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어를 실행하는 제어부를 갖는 정보 처리 장치.
(2) 상기 제어부는,
자차량의 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어로서,
(a) 주행 속도의 저하 또는 정지 처리,
(b) 라이트 점등 처리,
(c) 자차량으로부터의 송신 정보의 변경 처리,
상기 (a) 내지 (c) 중 적어도 어느 것의 처리를 실행하는 (1)에 기재된 정보 처리 장치.
(3) 상기 제어부는, 자차량으로부터의 송신 정보의 변경 처리로서,
송신 정보에 차량의 위치 정보, 또는 차량의 속도 정보, 또는 차량의 사이즈 정보, 또는 레퍼런스 마커의 위치 정보 중 적어도 어느 것의 정보를 추가하는 처리를 실행하는 (1) 또는 (2)에 기재된 정보 처리 장치.
(4) 상기 통신부를 통하여 수신하는 인식 레벨은,
양자화된 인식 레벨 값이고,
상기 제어부는,
상기 양자화된 인식 레벨 값과, 미리 규정한 역치를 비교하여, 상기 양자화된 인식 레벨 값이 역치 이하인 경우에, 자차량의 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어를 실행하는 (1) 내지 (3) 중 어느 것에 기재된 정보 처리 장치.
(5) 상기 제어부는,
자차량의 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어로서, 관리 서버로부터 수신한 제어 형태에 따른 제어를 실행하는 (1) 내지 (4) 중 어느 것에 기재된 정보 처리 장치.
(6) 상기 타차량 또는 인프라 설비는,
센서를 사용한 차량 검출 처리를 실행하고, 센서 검출 정보에 기초하여 상기 인식 레벨의 산출 처리를 실행하여, 산출 결과를 송신하는 구성이고,
상기 제어부는,
상기 타차량 또는 인프라 설비로부터 수신한 인식 레벨에 따라, 자차량의 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어를 실행하는 (1) 내지 (5) 중 어느 것에 기재된 정보 처리 장치.
(7) 상기 타차량 또는 인프라 설비는,
센서 검출 정보의 정확성를 나타내는 지표값인 우도 정보에 기초하여 상기 인식 레벨의 산출 처리를 실행하여, 산출 결과를 송신하는 구성이고,
상기 제어부는,
상기 타차량 또는 인프라 설비로부터 수신한 우도 정보에 기초한 인식 레벨에 따라, 자차량의 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어를 실행하는 (1) 내지 (6) 중 어느 것에 기재된 정보 처리 장치.
(8) 상기 타차량 또는 인프라 설비는,
인식 대상 차량에 부착된 레퍼런스 포인트의 검출률에 기초하여 상기 인식 레벨의 산출 처리를 실행하여, 산출 결과를 송신하는 구성이고,
상기 제어부는,
상기 타차량 또는 인프라 설비로부터 수신한 레퍼런스 포인트 검출률에 기초한 인식 레벨에 따라, 자차량의 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어를 실행하는 (1) 내지 (7) 중 어느 것에 기재된 정보 처리 장치.
(9) 상기 타차량 또는 인프라 설비는,
인식 대상 차량으로부터 관측된 특징량에 기초하여 상기 인식 레벨의 산출 처리를 실행하여, 산출 결과를 송신하는 구성이고,
상기 제어부는,
상기 타차량 또는 인프라 설비로부터 수신한 특징량에 기초한 인식 레벨에 따라, 자차량의 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어를 실행하는 (1) 내지 (8) 중 어느 것에 기재된 정보 처리 장치.
(10) 인식 대상 차량의 인식 레벨을 산출하고,
산출한 인식 레벨에 따라, 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어를 실행하는 제어부를 갖는 정보 처리 장치.
(11) 상기 제어부는,
인식 레벨을 향상시키기 위한 제어로서,
인식 처리에 적용할 센서의 변경, 인식 처리에 적용할 파라미터의 변경 중 적어도 어느 것을 실행하는 (10)에 기재된 정보 처리 장치.
(12) 상기 정보 처리 장치는,
차량 또는 도로 설비 인프라 내에 구성된 장치인 (10) 또는 (11)에 기재된 정보 처리 장치.
(13) 인식 대상 차량과, 인식 실행 차량을 갖는 정보 처리 시스템이고,
상기 인식 실행 차량은,
상기 인식 대상 차량의 인식 처리를 실행하여, 인식 결과에 따른 인식 레벨을 산출하고, 산출한 인식 레벨을 상기 인식 대상 차량에 송신하고,
상기 인식 대상 차량은,
상기 인식 실행 차량으로부터 수신한 인식 레벨에 따라, 자차량의 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어를 실행하는 정보 처리 시스템.
(14) 상기 정보 처리 시스템은, 추가로,
인프라 설비가,
상기 인식 대상 차량의 인식 처리를 실행하여, 인식 결과에 따른 인식 레벨을 산출하고, 산출한 인식 레벨을 상기 인식 대상 차량에 송신하고,
상기 인식 대상 차량은,
상기 인프라 설비로부터 수신한 인식 레벨에 따라, 자차량의 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어를 실행하는 (13)에 기재된 정보 처리 시스템.
(15) 상기 인식 대상 차량은,
자차량의 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어로서,
(a) 주행 속도의 저하 또는 정지 처리,
(b) 라이트 점등 처리,
(c) 자차량으로부터의 송신 정보의 변경 처리,
상기 (a) 내지 (c) 중 적어도 어느 것의 처리를 실행하는 (13) 또는 (14)에 기재된 정보 처리 시스템.
(16) 상기 인식 실행 차량은,
산출한 인식 레벨에 따라, 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어를 실행하는 (13) 내지 (15) 중 어느 것에 기재된 정보 처리 시스템.
(17) 상기 인식 대상 차량과, 상기 인식 실행 차량은, 관리 서버로부터의 통지 정보에 따른 처리를 실행하는 (13) 내지 (16) 중 어느 것에 기재된 정보 처리 시스템.
(18) 상기 관리 서버는,
상기 인식 대상 차량의 인식 레벨에 기초하여, 상기 인식 대상 차량의 보험료 산출을 실행하는 (17)에 기재된 정보 처리 시스템.
(19) 상기 인프라 설비는,
산출한 인식 레벨에 따라, 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어를 실행하는 (14)에 기재된 정보 처리 시스템.
(20) 정보 처리 장치에 있어서 실행하는 정보 처리 방법이고,
통신부가, 타차량 또는 인프라 설비가 산출한 자차량의 인식 레벨을 수신하고,
제어부가, 수신한 인식 레벨에 따라, 자차량의 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어를 실행하는 정보 처리 방법.
명세서 중에서 설명한 일련의 처리는 하드웨어 또는 소프트웨어, 또는 양자의 복합 구성에 의해 실행하는 것이 가능하다. 소프트웨어에 의한 처리를 실행하는 경우에는, 처리 시퀀스를 기록한 프로그램을, 전용의 하드웨어에 내장된 컴퓨터 내의 메모리에 인스톨하여 실행시키거나, 혹은, 각종 처리가 실행 가능한 범용 컴퓨터에 프로그램을 인스톨하여 실행시키는 것이 가능하다. 예를 들어, 프로그램은 기록 매체에 미리 기록해 둘 수 있다. 기록 매체로부터 컴퓨터에 인스톨하는 것 외에, LAN(Local Area Network), 인터넷과 같은 네트워크를 통하여 프로그램을 수신하여, 내장한 하드 디스크 등의 기록 매체에 인스톨할 수 있다.
또한, 명세서에 기재된 각종 처리는, 기재에 따라서 시계열로 실행될 뿐만 아니라, 처리를 실행하는 장치의 처리 능력 혹은 필요에 따라 병렬적으로 혹은 개별로 실행되어도 된다. 또한, 본 명세서에 있어서 시스템이란, 복수의 장치의 논리적 집합 구성이고, 각 구성의 장치가 동일 하우징 내에 있는 것으로 제한되지는 않는다.
이상, 설명한 바와 같이, 본 개시의 일 실시예의 구성에 따르면, 자차량의 인식 레벨을 타차량이나 인프라 설비로부터 수신하여, 인식 레벨을 향상시키는 제어를 행하는 장치, 방법이 실현된다.
구체적으로는, 예를 들어, 타차량 또는 인프라 설비가 산출한 자차량의 인식 레벨을 수신하고, 수신한 인식 레벨에 따라서 자차량의 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어를 실행한다. 자차량의 인식 레벨을 향상시키는 제어로서, (a) 주행 속도의 저하 또는 정지 처리, (b) 라이트 점등 처리, (c) 자차량으로부터의 송신 정보의 변경 처리, 이들 중 어느 것의 처리를 실행한다. 송신 정보의 변경 처리로서는, 송신 정보에 차량의 위치 정보, 또는 차량의 속도 정보, 또는 차량의 사이즈 정보, 또는 레퍼런스 마커의 위치 정보를 추가하는 처리를 실행한다.
본 구성에 의해, 자차량의 인식 레벨을 타차량이나 인프라 설비로부터 수신하여, 인식 레벨을 향상시키는 제어를 행하는 장치, 방법이 실현된다.
1: 정보 처리 시스템
10: 차량
20: 관리 서버
50: 인식 대상 차량
60: 인식 실행 차량
70: 인식 실행 인프라
100: 차량 제어 시스템
101: 입력부
102: 데이터 취득부
103: 통신부
104: 차내 기기
105: 출력 제어부
106: 출력부
107: 구동계 제어부
108: 구동계 시스템
109: 보디계 제어부
110: 보디계 시스템
111: 기억부
112: 자동 운전 제어부
121: 통신 네트워크
131: 검출부
132: 자기 위치 추정부
133: 상황 분석부
134: 계획부
135: 동작 제어부
141: 차외 정보 검출부
142: 차내 정보 검출부
143: 차량 상태 검출부
151: 맵 해석부
152: 교통 룰 인식부
153: 상황 인식부
154: 상황 예측부
161: 루트 계획부
162: 행동 계획부
163: 동작 계획부
171: 긴급 사태 회피부
172: 가감속 제어부
173: 방향 제어부
301: CPU
302: ROM
303: RAM
304: 버스
305: 입출력 인터페이스
306: 입력부
307: 출력부
308: 기억부
309: 통신부
310: 드라이브
311: 리무버블 미디어
321: 센서
322: 구동부

Claims (20)

  1. 타차량 또는 인프라 설비가 산출한 자차량의 인식 레벨을 수신하는 통신부와,
    수신한 인식 레벨에 따라, 자차량의 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어를 실행하는 제어부를 갖는 정보 처리 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    자차량의 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어로서,
    (a) 주행 속도의 저하 또는 정지 처리,
    (b) 라이트 점등 처리,
    (c) 자차량으로부터의 송신 정보의 변경 처리,
    상기 (a) 내지 (c) 중 적어도 어느 것의 처리를 실행하는, 정보 처리 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는, 자차량으로부터의 송신 정보의 변경 처리로서,
    송신 정보에 차량의 위치 정보, 또는 차량의 속도 정보, 또는 차량의 사이즈 정보, 또는 레퍼런스 마커의 위치 정보 중 적어도 어느 것의 정보를 추가하는 처리를 실행하는, 정보 처리 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 통신부를 통하여 수신하는 인식 레벨은,
    양자화된 인식 레벨 값이고,
    상기 제어부는,
    상기 양자화된 인식 레벨 값과, 미리 규정한 역치를 비교하여, 상기 양자화된 인식 레벨 값이 역치 이하인 경우에, 자차량의 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어를 실행하는, 정보 처리 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    자차량의 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어로서, 관리 서버로부터 수신한 제어 형태에 따른 제어를 실행하는, 정보 처리 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 타차량 또는 인프라 설비는,
    센서를 사용한 차량 검출 처리를 실행하고, 센서 검출 정보에 기초하여 상기 인식 레벨의 산출 처리를 실행하여, 산출 결과를 송신하는 구성이고,
    상기 제어부는,
    상기 타차량 또는 인프라 설비로부터 수신한 인식 레벨에 따라, 자차량의 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어를 실행하는, 정보 처리 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 타차량 또는 인프라 설비는,
    센서 검출 정보의 정확성를 나타내는 지표값인 우도 정보에 기초하여 상기 인식 레벨의 산출 처리를 실행하여, 산출 결과를 송신하는 구성이고,
    상기 제어부는,
    상기 타차량 또는 인프라 설비로부터 수신한 우도 정보에 기초한 인식 레벨에 따라, 자차량의 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어를 실행하는, 정보 처리 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 타차량 또는 인프라 설비는,
    인식 대상 차량에 부착된 레퍼런스 포인트의 검출률에 기초하여 상기 인식 레벨의 산출 처리를 실행하여, 산출 결과를 송신하는 구성이고,
    상기 제어부는,
    상기 타차량 또는 인프라 설비로부터 수신한 레퍼런스 포인트 검출률에 기초한 인식 레벨에 따라, 자차량의 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어를 실행하는, 정보 처리 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 타차량 또는 인프라 설비는,
    인식 대상 차량으로부터 관측된 특징량에 기초하여 상기 인식 레벨의 산출 처리를 실행하여, 산출 결과를 송신하는 구성이고,
    상기 제어부는,
    상기 타차량 또는 인프라 설비로부터 수신한 특징량에 기초한 인식 레벨에 따라, 자차량의 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어를 실행하는, 정보 처리 장치.
  10. 인식 대상 차량의 인식 레벨을 산출하고,
    산출한 인식 레벨에 따라, 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어를 실행하는 제어부를 갖는 정보 처리 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 제어부는,
    인식 레벨을 향상시키기 위한 제어로서,
    인식 처리에 적용할 센서의 변경, 인식 처리에 적용할 파라미터의 변경 중 적어도 어느 것을 실행하는, 정보 처리 장치.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 정보 처리 장치는,
    차량 또는 도로 설비 인프라 내에 구성된 장치인, 정보 처리 장치.
  13. 인식 대상 차량과, 인식 실행 차량을 갖는 정보 처리 시스템이고,
    상기 인식 실행 차량은,
    상기 인식 대상 차량의 인식 처리를 실행하여, 인식 결과에 따른 인식 레벨을 산출하고, 산출한 인식 레벨을 상기 인식 대상 차량에 송신하고,
    상기 인식 대상 차량은,
    상기 인식 실행 차량으로부터 수신한 인식 레벨에 따라, 자차량의 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어를 실행하는 정보 처리 시스템.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 정보 처리 시스템은, 추가로,
    인프라 설비가,
    상기 인식 대상 차량의 인식 처리를 실행하여, 인식 결과에 따른 인식 레벨을 산출하고, 산출한 인식 레벨을 상기 인식 대상 차량에 송신하고,
    상기 인식 대상 차량은,
    상기 인프라 설비로부터 수신한 인식 레벨에 따라, 자차량의 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어를 실행하는, 정보 처리 시스템.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 인식 대상 차량은,
    자차량의 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어로서,
    (a) 주행 속도의 저하 또는 정지 처리,
    (b) 라이트 점등 처리,
    (c) 자차량으로부터의 송신 정보의 변경 처리,
    상기 (a) 내지 (c) 중 적어도 어느 것의 처리를 실행하는, 정보 처리 시스템.
  16. 제13항에 있어서,
    상기 인식 실행 차량은,
    산출한 인식 레벨에 따라, 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어를 실행하는, 정보 처리 시스템.
  17. 제13항에 있어서,
    상기 인식 대상 차량과, 상기 인식 실행 차량은, 관리 서버로부터의 통지 정보에 따른 처리를 실행하는, 정보 처리 시스템.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 관리 서버는,
    상기 인식 대상 차량의 인식 레벨에 기초하여, 상기 인식 대상 차량의 보험료 산출을 실행하는, 정보 처리 시스템.
  19. 제14항에 있어서,
    상기 인프라 설비는,
    산출한 인식 레벨에 따라, 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어를 실행하는, 정보 처리 시스템.
  20. 정보 처리 장치에 있어서 실행하는 정보 처리 방법이고,
    통신부가, 타차량 또는 인프라 설비가 산출한 자차량의 인식 레벨을 수신하고,
    제어부가, 수신한 인식 레벨에 따라, 자차량의 인식 레벨을 향상시키기 위한 제어를 실행하는 정보 처리 방법.
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