特開 2024-173583 制御装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024173583

(43)【公開日】2024-12-12

(54)【発明の名称】制御装置

(51)【国際特許分類】

   G05D 1/249 20240101AFI20241205BHJP

   G08G 1/09 20060101ALI20241205BHJP

   G16Y 10/40 20200101ALI20241205BHJP

   G16Y 20/20 20200101ALI20241205BHJP

   G16Y 40/30 20200101ALI20241205BHJP

【ＦＩ】

G05D1/249

G08G1/09 V

G16Y10/40

G16Y20/20

G16Y40/30

【審査請求】未請求

【請求項の数】5

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023181749

(22)【出願日】2023-10-23

(31)【優先権主張番号】P 2023089448

(32)【優先日】2023-05-31

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

(71)【出願人】

【識別番号】000003207

【氏名又は名称】トヨタ自動車株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000028

【氏名又は名称】弁理士法人明成国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】池田 圭吾

(72)【発明者】

【氏名】齋藤 恭裕

(72)【発明者】

【氏名】横山 大樹

【テーマコード（参考）】

5H181

5H301

【Ｆターム（参考）】

5H181AA01

5H181AA05

5H181AA06

5H181AA07

5H181AA20

5H181AA26

5H181BB20

5H181CC03

5H181CC04

5H181CC11

5H181CC12

5H181CC14

5H181CC27

5H181FF04

5H181FF13

5H181FF27

5H181FF32

5H181JJ28

5H181LL09

5H181MB04

5H181MC02

5H181MC19

5H181MC27

5H301BB05

5H301CC03

5H301CC06

5H301GG08

5H301GG09

(57)【要約】

【課題】移動体の位置や向きの推定精度を高める技術を提供する。
【解決手段】本開示の制御装置は、複数の測距装置の測定結果を用いて、移動体を制御するための制御指令を生成する。制御装置は、複数の測距装置のうちの２つ以上の測距装置で得られた２つ以上の３次元点群データを結合して結合点群データを作成する点群結合部と、結合点群データを用いて移動体の位置及び向きの少なくとも一方を推定する推定処理を実行する推定部と、を備える。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数の測距装置の測定結果を用いて、移動体を制御するための制御指令を生成する制御装置であって、
前記複数の測距装置のうちの２つ以上の測距装置で得られた２つ以上の３次元点群データを結合して結合点群データを作成する点群結合部と、
前記結合点群データを用いて前記移動体の位置及び向きの少なくとも一方を推定する推定処理を実行する推定部と、
を備える制御装置。

【請求項2】

請求項１に記載の制御装置であって、
前記推定部は、前記推定処理の許容処理時間が時間基準値以上である場合に、前記結合点群データを用いた前記推定処理を実行する、制御装置。

【請求項3】

請求項２に記載の制御装置であって、
前記推定部は、前記許容処理時間が前記時間基準値未満である場合に、単一の前記３次元点群データを用いて前記推定処理を実行する、制御装置。

【請求項4】

請求項１に記載の制御装置であって、
前記推定部は、前記制御の要求精度が精度基準値以上である場合に、前記結合点群データを用いた前記推定処理を実行する、制御装置。

【請求項5】

請求項１に記載の制御装置であって、
前記推定部は、前記移動体の走行状況に応じて、前記結合点群データを用いた前記推定処理と、単一の前記３次元点群データを用いた前記推定処理と、のいずれかを選択して実行する、制御装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、移動体の制御装置に関する。

【背景技術】

【0002】

車両の製造工程において、車両を自走搬送させる技術が知られている（例えば、特許文献１）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特表２０１７－５３８６１９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

車両などの移動体を自走搬送により移動させる際に、移動体の位置や向きを推定する処理が実行される。移動体の位置や向きは、カメラやレーダーなどの測距装置を用いて取得した３次元点群データを用いて推定できる。この推定処理は、移動体の走行制御の安定化の為に、早い周期での算出が必要になる。しかしながら、従来技術では、移動体の位置や向きの推定精度を高めることに関して十分に工夫されていなかった。また、移動体の位置や向きの推定精度と処理速度はトレードオフの関係にあるので、状況に応じて推定精度と処理速度のいずれかを優先することが望まれる。

【課題を解決するための手段】

【0005】

本開示は、以下の形態として実現することが可能である。

【0006】

（１）本開示の一形態によれば、複数の測距装置の測定結果を用いて、移動体を制御するための制御指令を生成する制御装置が提供される。この制御装置は、前記複数の測距装置のうちの２つ以上の測距装置で得られた２つ以上の３次元点群データを結合して結合点群データを作成する点群結合部と、前記結合点群データを用いて前記移動体の位置及び向きの少なくとも一方を推定する推定処理を実行する推定部と、を備える。
この制御装置によれば、２つ以上の３次元点群データを結合した結合点群データを用いるので、移動体の位置や向きの推定精度を高めることができる。
（２）上記制御装置において、前記推定部は、前記推定処理の許容処理時間が時間基準値以上である場合に、前記結合点群データを用いた前記推定処理を実行するものとしてもよい。
この制御装置によれば、推定処理の許容処理時間が長い場合に、結合点群データを用いて推定精度を高めることができる。
（３）上記制御装置において、前記推定部は、前記許容処理時間が前記時間基準値未満である場合に、単一の前記３次元点群データを用いて前記推定処理を実行するものとしてもよい。
この制御装置によれば、推定処理の許容処理時間が短い場合に、単一の３次元点群データを用いて処理速度を高めることができる。
（４）上記制御装置において、前記推定部は、前記制御の要求精度が精度基準値以上である場合に、前記結合点群データを用いた前記推定処理を実行するものとしてもよい。
この制御装置によれば、制御の要求精度が高い場合に、結合点群データを用いて推定精度を高めることができる。
（５）上記制御装置において、前記推定部は、前記移動体の走行状況に応じて、前記結合点群データを用いた前記推定処理と、単一の前記３次元点群データを用いた前記推定処理と、のいずれかを選択して実行するものとしてもよい。
この制御装置によれば、移動体の走行状況に応じて推定精度と処理速度のいずれかを優先させることができる。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】実施形態における遠隔制御システムの構成を示す概念図。

【図2】第１実施形態における車両と遠隔制御装置の構成を示すブロック図。

【図3】第１実施形態における遠隔制御の処理手順を示すフローチャート。

【図4】使用する３次元点群データの数を変更する例を示す説明図。

【図5】第２実施形態における車両と遠隔制御装置の構成を示すブロック図。

【図6】第２実施形態における車両制御の処理手順を示すフローチャート。

【発明を実施するための形態】

【0008】

Ａ．第１実施形態
図１は、実施形態における遠隔制御システム１０の構成を示す概念図である。遠隔制御システム１０は、移動体としての１台以上の車両１００と、車両１００を遠隔制御するための制御指令を生成して車両１００に送信する遠隔制御装置２００と、車両１００の３次元点群データを測定する複数の測距装置３００と、車両１００の製造工程の管理を行う工程管理装置４００と、を備える。第１実施形態では、遠隔制御装置２００が本開示の「制御装置」に相当する。

【0009】

車両１００は、電気自動車（BEV：Battery Electric Vehicle）であることが好ましい。なお、移動体は、電気自動車に限られず、例えば、ガソリン自動車や、ハイブリッド自動車や、燃料電池自動車でもよい。移動体は、車両１００に限られず、例えば、電動垂直離着陸機（いわゆる空飛ぶ自動車）でもよい。

【0010】

本開示において、「移動体」は、移動し得る物体を意味する。車両は、車輪によって走行する車両であっても無限軌道によって走行する車両であってもよく、例えば、乗用車、トラック、バス、二輪車、四輪車、戦車、工事用車両などである。移動体が車両以外である場合には、本開示における「車両」「車」との表現を、適宜に「移動体」に置き換えることができ、「走行」との表現を、適宜に「移動」に置き換えることができる。

【0011】

車両１００は、無人運転により走行可能に構成されている。「無人運転」とは、搭乗者の走行操作によらない運転を意味する。走行操作とは、車両１００の「走る」、「曲がる」、「止まる」の少なくともいずれかに関する操作を意味する。無人運転は、車両１００の外部に位置する装置を用いた自動または手動の遠隔制御によって、あるいは、車両１００の自律制御によって実現される。無人運転によって走行している車両１００には、走行操作を行わない搭乗者が搭乗していてもよい。走行操作を行わない搭乗者には、例えば、単に車両１００の座席に着座している人や、組み付け、検査、スイッチ類の操作といった走行操作とは異なる作業を車両１００に乗りながら行っている人が含まれる。なお、搭乗者の走行操作による運転は、「有人運転」と呼ばれることがある。

【0012】

本明細書において、「遠隔制御」は、車両１００の外部から車両１００の動作の全てが完全に決定される「完全遠隔制御」と、車両１００の外部から車両１００の動作の一部が決定される「部分遠隔制御」とを含む。また、「自律制御」は、車両１００の外部の装置から一切の情報を受信することなく車両１００が自身の動作を自律的に制御する「完全自律制御」と、車両１００の外部の装置から受信した情報を用いて車両１００が自身の動作を自律的に制御する「部分自律制御」とを含む。

【0013】

本実施形態では、車両１００を製造する工場において、車両１００の遠隔制御が実行される。工場は、第１場所ＰＬ１と第２場所ＰＬ２とを備えている。第１場所ＰＬ１は、例えば、車両１００の組み立てが実施される場所であり、第２場所ＰＬ２は、例えば、車両１００の検査が実施される場所である。第１場所ＰＬ１と第２場所ＰＬ２とは、車両１００が走行可能な走行路ＳＲによって接続されている。工場内の任意の位置は、基準座標系Σｒのｘｙｚ座標値で表現される。

【0014】

走行路ＳＲの周辺には、車両１００を測定対象とする複数の測距装置３００が設置されている。遠隔制御装置２００は、各測距装置３００で測定された３次元点群データを用いて、リアルタイムで、目標ルートＴＲに対する車両１００の相対的な位置および向きを取得することができる。測距装置３００としては、カメラやLiDAR(Light Detection And Ranging)を使用できる。特に、LiDARは、高精度の３次元点群データが得られる点で好ましい。複数の測距装置３００は、車両１００が目標ルートＴＲの任意の位置に存在する場合に、常に２個以上の測距装置３００で車両１００を測定できるように配置されていることが好ましい。個々の測距装置３００の位置は固定されており、基準座標系Σｒと個々の測距装置３００の装置座標系との相対関係は既知である。基準座標系Σｒの座標値と個々の測距装置３００の装置座標系の座標値とを相互に変換するための座標変換行列は、遠隔制御装置２００内に予め格納されている。

【0015】

遠隔制御装置２００は、車両１００を目標ルートＴＲに沿って走行させるための制御指令を生成し、制御指令を車両１００に送信する。車両１００は、受信した制御指令に従って走行する。したがって、遠隔制御システム１０により、クレーンやコンベアなどの搬送装置を用いずに、車両１００を第１場所ＰＬ１から第２場所ＰＬ２まで遠隔制御により移動させることができる。

【0016】

図２は、車両１００と遠隔制御装置２００の構成を示すブロック図である。車両１００は、車両１００の各部を制御するための車両制御装置１１０と、車両制御装置１１０の制御下で駆動するアクチュエータ群１２０と、無線通信により遠隔制御装置２００と通信するための通信装置１３０と、車両１００の位置情報を取得するためのＧＰＳ受信機１４０とを備えている。本実施形態では、アクチュエータ群１２０には、車両１００を加速させるための駆動装置のアクチュエータ、車両１００の進行方向を変更するための操舵装置のアクチュエータ、および、車両１００を減速させるための制動装置のアクチュエータが含まれている。駆動装置には、バッテリ、バッテリの電力により駆動する走行用モータ、および、走行用モータにより回転する駆動輪が含まれている。駆動装置のアクチュエータには、走行用モータが含まれている。なお、アクチュエータ群１２０には、さらに、車両１００のワイパーを揺動させるためのアクチュエータや、車両１００のパワーウィンドウを開閉させるためのアクチュエータなどが含まれてもよい。

【0017】

車両制御装置１１０は、プロセッサ１１１と、メモリ１１２と、入出力インタフェース１１３と、内部バス１１４とを備えるコンピュータにより構成されている。プロセッサ１１１、メモリ１１２、および、入出力インタフェース１１３は、内部バス１１４を介して、双方向に通信可能に接続されている。入出力インタフェース１１３には、アクチュエータ群１２０、通信装置１３０、および、ＧＰＳ受信機１４０が接続されている。

【0018】

本実施形態では、プロセッサ１１１は、メモリ１１２に予め記憶されているプログラムＰＧ１を実行することにより、車両制御部１１５及び位置情報取得部１１６として機能する。車両制御部１１５は、アクチュエータ群１２０を制御する。車両制御部１１５は、車両１００に運転者が搭乗している場合に、運転者の操作に応じてアクチュエータ群１２０を制御することにより、車両１００を走行させることができる。車両制御部１１５は、車両１００に運転者が搭乗しているか否かにかかわらず、遠隔制御装置２００から送信される制御指令に応じてアクチュエータ群１２０を制御することにより、車両１００を走行させることもできる。位置情報取得部１１６は、ＧＰＳ受信機１４０を用いて、車両１００の現在地を示す位置情報を取得する。但し、位置情報取得部１１６とＧＰＳ受信機１４０は省略可能である。

【0019】

遠隔制御装置２００は、プロセッサ２０１と、メモリ２０２と、入出力インタフェース２０３と、内部バス２０４とを備えるコンピュータにより構成されている。プロセッサ２０１、メモリ２０２、および、入出力インタフェース２０３は、内部バス２０４を介して、双方向に通信可能に接続されている。入出力インタフェース２０３には、無線通信により車両１００，測距装置３００，及び，工程管理装置４００と通信するための通信装置２０５が接続されている。

【0020】

本実施形態では、プロセッサ２０１は、メモリ２０２に予め記憶されているプログラムＰＧ２を実行することにより、３次元点群データ取得部２１０，点群結合部２２０，推定部２３０，及び，遠隔制御指令生成部２４０として機能する。

【0021】

３次元点群データ取得部２１０は、測距装置３００で測定された３次元点群データを取得する。３次元点群データは、測距装置３００で検出された点群の３次元位置を示すデータである。

【0022】

点群結合部２２０は、遠隔制御システム１０に含まれる複数の測距装置３００のうちの２つ以上の測距装置３００を選択し、２つ以上の測距装置３００から得られる２つ以上の３次元点群データを結合して結合点群データを作成する。複数の３次元点群データの結合方法としては、例えば以下のいずれかの方法を採用することができる。

【0023】

＜点群の結合方法Ｍ１＞
各測距装置３００で得られた３次元点群データの各点の座標値を、測距装置３００の装置座標系から、基準座標系Σｒなどの特定の座標系に変換して、それらの和を取る。
この際、変換後の座標値の差が許容誤差以下である複数の点が存在する場合には、それらの複数の点を１つの代表点に置き換える。代表点の座標値は、複数の点の座標値の平均値などの代表値とする。

【0024】

＜点群の結合方法Ｍ２＞
（ａ）第１の３次元点群データと第２の３次元点群データについて、マッチングによる位置合わせを行い、対応する点は１つの代表点に置き換え、対応する点が存在しない点についてはそのまま追加して、第１の結合点群データを作成する。代表点の位置座標は、対応する２つの点の位置座標の平均値などの代表値とする。
（ｂ）第１の結合点群データと第３の３次元点群データについて、（ａ）と同様の処理を行い、第２の結合点群データを作成する。
この後は、（ｂ）の処理を繰り返せば、任意の数の３次元点群データを結合することが可能である。なお、マッチングによる位置合わせには、例えば、Iterative Closest Point アルゴリズム(ICP アルゴリズム)を用いることができる。但し、処理速度の点では、上述した結合方法Ｍ１の方が好ましい。

【0025】

推定部２３０は、点群結合部２２０で得られた結合点群データ、又は、単一の測距装置３００で得られた単一の３次元点群データを用いて、車両１００の位置及び向きを推定する。本実施形態では、推定部２３０は、メモリ２０２に格納されたテンプレート点群ＴＰを用いたテンプレートマッチングを実行することによって、車両１００の位置及び向きを推定する。なお、推定部２３０は、３次元点群データが利用できない場合に、車両１００の走行履歴や、車両１００に搭載されているＧＰＳ受信機１４０で検出された位置情報を用いて、車両１００の位置および向きを推定することが可能である。推定部２３０は、車両１００の位置及び向きの一方のみを推定するようにしてもよい。この場合には、車両１００の位置及び向きの他方は、車両１００の走行履歴などを用いて決定される。

【0026】

車両の位置及び向きを「車両位置情報」とも呼ぶ。本実施形態では、車両位置情報には、工場の基準座標系における車両１００の位置及び向きが含まれている。

【0027】

遠隔制御指令生成部２４０は、推定された車両１００の位置及び向きを用いて、遠隔制御のための制御指令を生成して車両１００に送信する。この制御指令は、メモリ２０２に格納された目標ルートＴＲに従って車両１００を走行させる指令である。制御指令は、駆動力又は制動力と、舵角とを含む指令として生成することができる。或いは、制御指令を、車両１００の位置及び向きの少なくとも一方と、今後の走行ルートとを含む指令として生成してもよい。

【0028】

本実施形態では、制御指令は、車両１００の加速度および操舵角をパラメータとして含んでいる。他の実施形態では、制御指令は、車両１００の加速度に代えて、あるいは、これに加えて、車両１００の速度をパラメータとして含んでいてもよい。

【0029】

工程管理装置４００は、工場における車両１００の製造工程全般の管理を実行する。例えば、１台の車両１００が目標ルートＴＲに沿った走行を開始する際には、その車両１００の識別番号や型式などを示す個体情報が、工程管理装置４００から遠隔制御装置２００に送信される。遠隔制御装置２００で検出された車両１００の位置は、工程管理装置４００にも送信される。なお、工程管理装置４００の機能を、遠隔制御装置２００と同じ装置に実装するようにしてもよい。

【0030】

遠隔制御装置２００を「サーバ」とも呼び、測距装置３００を「外部センサ」とも呼ぶ。また、制御指令を「走行制御信号」とも呼び、目標ルートＴＲを「参照経路」とも呼び、基準座標系を「グローバル座標系」とも呼ぶ。

【0031】

図３は、第１実施形態における遠隔制御の処理手順を示すフローチャートである。遠隔制御装置２００の処理は、一定の周期毎に実行される。或いは、３次元点群データ取得部２１０が、制御対象となる車両１００の測定を担当する複数の測距装置３００から３次元点群データを新たに取得するたびに図３に示す遠隔制御装置２００の処理を実行するようにしてもよい。３次元点群データ取得部２１０は、新たに取得した３次元点群データから、静止物を表す背景点群データを除去する前処理を実行するようにしてもよい。

【0032】

ステップＳ１０では、点群結合部２２０が、遠隔制御装置２００による遠隔制御の要求精度が精度基準値以上か否かを判定する。遠隔制御の要求精度は、例えば、目標ルートＴＲに沿って設けられた複数の区間毎に予め設定される。また、車両１００の走行状況に応じて要求精度を設定するようにしてもよい。要求精度を決める際の車両１００の位置は、前回の推定処理で推定された位置としてもよく、或いは、車両１００の走行履歴から推定される位置を用いてもよい。精度基準値は予め設定された閾値としてもよく、或いは、車両１００の走行状況に応じて精度基準値を変更するようにしてもよい。

【0033】

要求精度が精度基準値未満と判定された場合には、ステップＳ５０に進み、推定部２３０が、複数の測距装置３００の中から１つの測距装置３００を選択し、その測距装置３００で得られた単一の３次元点群データを用いて車両１００の位置及び向きを推定する推定処理を実行する。この推定処理は、３次元点群データとテンプレート点群ＴＰとのマッチングを行うことによって実行できる。

【0034】

一方、要求精度が精度基準値以上と判定された場合には、ステップＳ２０に進み、点群結合部２２０が、車両１００の位置及び向きの推定処理の許容処理時間が時間基準値以上か否かを判定する。許容処理時間は、推定処理の処理時間が長くなっても遠隔制御に不具合が生じない時間として設定される。許容処理時間は、例えば、目標ルートＴＲに沿って設けられた複数の区間毎に予め設定される。また、車両１００の走行状況に応じて許容処理時間を設定するようにしてもよい。例えば、遠隔制御の開始前や、車両１００の一時停止中、車両１００の低速走行中などのように推定処理の処理時間を十分に確保できる場合には許容処理時間が長く設定される。時間基準値は、予め設定された閾値としてもよく、或いは、車両１００の走行状況に応じて時間基準値を変更するようにしてもよい。

【0035】

許容処理時間が時間基準値未満と判定された場合には、前述したステップＳ５０に進み、単一の３次元点群データを用いて車両１００の位置及び向きが推定される。

【0036】

一方、許容処理時間が時間基準値以上と判定された場合には、ステップＳ３０に進む。ステップＳ３０では、点群結合部２２０が、遠隔制御システム１０に含まれる複数の測距装置３００のうちの２つ以上の測距装置３００を選択し、２つ以上の測距装置３００から得られる２つ以上の３次元点群データを結合して結合点群データを作成する。ステップＳ４０では、推定部２３０が、結合点群データとテンプレート点群ＴＰとのマッチングを実行することによって、車両１００の位置及び向きを推定する。

【0037】

ステップＳ６０では、ステップＳ４０又はステップＳ５０で推定された車両１００の位置及び向きを用いて、遠隔制御指令生成部２４０が制御指令値を生成して車両１００に送信する。ステップＳ６０の詳細は以下の通りである。

【0038】

ステップＳ６０において、遠隔制御指令生成部２４０は、まず、車両１００の位置及び向きを含む車両位置情報と、目標ルートＴＲとを用いて、次に車両１００が向かうべき目標位置を決定する。遠隔制御指令生成部２４０は、車両１００の現在地よりも先の目標ルートＴＲ上に目標位置を決定し、その目標位置に向かって車両１００を走行させるための制御指令値を生成する。本実施形態では、制御指令値は、車両１００の加速度および操舵角をパラメータとして含んでいる。遠隔制御指令生成部２４０は、車両１００の位置の推移から車両１００の走行速度を算出し、算出した走行速度と目標速度とを比較する。遠隔制御指令生成部２４０は、全体として、走行速度が目標速度よりも低い場合には、車両１００が加速するように加速度を決定し、走行速度が目標速度よりも高い場合には、車両１００が減速するように加速度を決定する。また、遠隔制御指令生成部２４０は、車両１００が目標ルートＴＲ上に位置している場合には、車両１００が目標ルートＴＲ上から逸脱しないように操舵角および加速度を決定し、車両１００が目標ルートＴＲ上に位置していない場合、換言すれば、車両１００が目標ルートＴＲ上から逸脱している場合には、車両１００が目標ルートＴＲ上に復帰するように操舵角および加速度を決定する。他の実施形態では、制御指令値は、車両１００の加速度に代えて、あるいは、これに加えて、車両１００の速度をパラメータとして含んでいてもよい。こうして生成された制御指令値は、遠隔制御装置２００から車両１００に送信される。

【0039】

車両１００のプロセッサ１１１による制御処理は、ステップＳ７０とステップＳ８０を含む。ステップＳ７０では、車両制御部１１５が、遠隔制御装置２００から制御指令値を取得するまで待機する。制御指令値が取得されると、ステップＳ８０に進み、車両制御部１１５が、取得した制御指令値に応じてアクチュエータ群１２０を制御する。本実施形態の遠隔制御システム１０によれば、車両１００を遠隔制御により走行させることができ、クレーンやコンベア等の搬送設備を用いずに車両１００を目標ルートＴＲに沿って移動させることができる。

【0040】

図４は、使用する３次元点群データの数を変更する例を示す説明図である。図４の上方に示す例では、遠隔制御の要求精度が精度基準値未満の場合に、１つの測距装置３００_1で得られた単一の３次元点群データのみが推定処理に使用されている。推定処理に使用される単一の３次元点群データは、例えば、点数が最も多いものが選択される。或いは、車両１００の走行履歴から、推定処理に最も適した位置に設置されていると推測される１つの測距装置３００で得られた３次元点群データを選択するようにしてもよい。

【0041】

図４の下方の例では、遠隔制御の要求精度が精度基準値以上の場合に、３つの測距装置３００_1，３００_2，３００_3で得られた３つの３次元点群データが推定処理に使用されている。この場合には、３つの３次元点群データが結合されて結合点群データが作成される。推定処理に使用される２つ以上の３次元点群データは、例えば、点数が最も多い順に選択される。或いは、車両１００の走行履歴から、推定処理に最も適した位置に設置されていると推測される２つの以上の測距装置３００で得られた２つ以上の３次元点群データを選択するようにしてもよい。推定処理に使用する２つ以上の測距装置３００は、異なる方向から車両１００を観察するものとすることが好ましく、特に、車両１００の前方側と後方側から車両１００をそれぞれ観察する少なくとも２つの測距装置３００を含むことが好ましい。

【0042】

推定処理に使用する３次元点群データの個数は、遠隔制御の要求精度が高いほど大きくなるように設定されることが好ましい。また、推定処理に使用する３次元点群データの個数は、推定処理の許容処理時間が長いほど大きくなるように設定されることが好ましい。

【0043】

本実施形態の推定部２３０は、遠隔制御の要求精度が精度基準値以上である場合に、結合点群データを用いた推定処理を実行する。こうすれば、遠隔制御の要求精度が高い場合に推定精度を高めることができる。

【0044】

また、推定部２３０は、推定処理の許容処理時間が時間基準値以上である場合に、結合点群データを用いた推定処理を実行する。こうすれば、推定処理の許容処理時間が長い場合に推定精度を高めることができる。更に、推定部２３０は、許容処理時間が時間基準値未満である場合に、単一の３次元点群データを用いて推定処理を実行する。こうすれば、推定処理の許容処理時間が短い場合に処理速度を高めることができる。なお、上述したステップＳ１０，Ｓ２０の一方を省略してもよい。

【0045】

なお、遠隔制御の要求精度や、推定処理の許容処理時間は、車両１００の走行状況に応じて変更されることが好ましい。この場合の走行状況は、目標ルートＴＲにおける車両１００の位置や速度を意味する。

【0046】

以上のように、第１実施形態では、２つ以上の３次元点群データを結合して結合点群データを作成し、結合点群データを用いて車両１００の位置及び向きの少なくとも一方を推定するので、移動体の位置や向きの推定精度を高めることができる。また、車両１００の走行状況に応じて、２つ以上の３次元点群データを結合した結合点群データを用いた推定処理と、単一の３次元点群データを用いた推定処理と、のいずれかを選択して車両１００の位置及び向きの少なくとも一方を推定するので、走行状況に応じて推定精度と処理速度のいずれかを優先させることができる。

【0047】

本実施形態では、車両１００の走行状況として、目標ルートＴＲにおける車両１００の位置や速度を用いていたが、これら以外の項目で車両１００の走行状況を規定するようにしてもよい。例えば、走行状況として車両１００の向きや舵角を用いてもよい。

【0048】

上記実施形態において、車両１００は、遠隔制御により移動可能な構成を備えていれば良く、例えば、以下に述べる構成を備えるプラットフォームの形態であっても良い。具体的には、車両１００は、遠隔制御により「走る」、「曲がる」、「止まる」の３つの機能を発揮するために、少なくとも、車両制御部１１５と通信装置１５０とを備えていれば良い。すなわち、遠隔制御により移動可能な車両１００は、運転席やダッシュボードなどの内装部品の少なくとも一部が装着されていなくてもよく、バンパーやフェンダーなどの外装部品の少なくとも一部が装着されていなくてもよく、ボディシェルが装着されていなくてもよい。この場合、車両１００が工場から出荷されるまでの間に、ボディシェル等の残りの部品が車両１００に装着されてもよいし、ボディシェル等の残りの部品が車両１００に装着されていない状態で、車両１００が工場から出荷された後にボディシェル等の残りの部品が車両１００に装着されてもよい。なお、プラットフォームの形態に対しても、各実施形態における車両１００と同様にして位置決定がなされ得る。

【0049】

Ｂ．第２実施形態
図５は、第２実施形態における車両１００と遠隔制御装置２００の構成を示すブロック図である。図２に示した第１実施形態の構成との違いは、主に以下の３点である。
（１）車両１００のプロセッサ１１１の機能に、３次元点群データ取得部１２１と点群結合部１２２と推定部１２３と制御指令生成部１２４の機能が追加されている点。
（２）車両１００のメモリ１１２に、テンプレート点群ＴＰと目標ルートＴＲが格納されている点。
（３）遠隔制御装置２００のプロセッサ２０１の機能から、３次元点群データ取得部２１０と点群結合部２２０と推定部２３０と遠隔制御指令生成部２４０の機能が省略されている点。

【0050】

３次元点群データ取得部１２１と点群結合部１２２と推定部１２３と制御指令生成部１２４の機能は、３次元点群データ取得部２１０と点群結合部２２０と推定部２３０と遠隔制御指令生成部２４０の機能とそれぞれほぼ同じなので、それらの説明は省略する。

【0051】

第２実施形態では、２つ以上の３次元点群データを結合して結合点群データを作成し、結合点群データを用いて車両１００の位置及び向きの少なくとも一方を推定する処理を、車両１００が実行する。すなわち、第２実施形態では、車両１００の車両制御装置１１０が本開示の「制御装置」に相当する。

【0052】

図６は、第２実施形態における車両制御の処理手順を示すフローチャートである。図６のステップＳ１１０～Ｓ１６０は、図３に示した第１実施形態におけるステップＳ１０～Ｓ６０にそれぞれ対応する。但し、ステップＳ１６０では、車両１００の制御指令生成部１２４によって制御指令値が作成されるので、遠隔制御装置２００と車両１００との間で制御指令値の送受信を行うことなく、車両１００のアクチュエータ群１２０の制御が実行される。

【0053】

なお、テンプレート点群ＴＰと目標ルートＴＲは、車両１００が目標ルートＴＲに沿って走行を開始する前に、車両１００のメモリ１１２に格納される。これらのデータは、遠隔制御装置２００又は工程管理装置４００から供給されるものとしてもよく、他の手段を用いて車両１００のメモリ１１２に書き込まれるようにしてもよい。

【0054】

以上のように、第２実施形態においても、第１実施形態と同様に、２つ以上の３次元点群データを結合して結合点群データを作成し、結合点群データを用いて移動体の位置及び向きの少なくとも一方を推定するので、移動体の位置や向きの推定精度を高めることができる。また、車両１００の走行状況に応じて、２つ以上の３次元点群データを結合した結合点群データを用いた推定処理と、単一の３次元点群データを用いた推定処理と、のいずれかを選択して車両１００の位置及び向きの少なくとも一方を推定するので、走行状況に応じて推定精度と処理速度のいずれかを優先させることができる。

【0055】

Ｃ．他の実施形態
以下に説明する各種の実施形態において、「サーバ２００」は遠隔制御装置２００を意味し、「外部センサ」は測距装置３００を意味する。また、「走行制御信号」は制御指令を意味し、「参照経路」は目標ルートＴＲを意味し、「グローバル座標系」は基準座標系Σｒを意味する。

【0056】

（Ｃ１）上記各実施形態では、外部センサは、ＬｉＤＡＲ（Light Detection And Ranging）である。これに対して、外部センサは、ＬｉＤＡＲでなくてもよく、例えば、カメラであってもよい。外部センサがカメラの場合に、サーバ２００は、例えば、撮像画像から車両１００の外形を検出し、撮像画像の座標系、すなわち、ローカル座標系における車両１００の測位点の座標を算出し、算出された座標をグローバル座標系における座標に変換することによって、車両１００の位置を取得する。撮像画像に含まれる車両１００の外形は、例えば、人工知能を活用した検出モデルに撮像画像を入力することで検出できる。検出モデルは、例えば、システム１０内やシステム１０外で準備され、サーバ２００のメモリに予め記憶される。検出モデルとしては、例えば、セマンティックセグメンテーションとインスタンスセグメンテーションとのいずれかを実現するように学習された学習済みの機械学習モデルが挙げられる。この機械学習モデルとしては、例えば、学習用データセットを用いた教師あり学習によって学習された畳み込みニューラルネットワーク（以下、ＣＮＮ）を用いることができる。学習用データセットは、例えば、車両１００を含む複数の訓練画像と、訓練画像における各領域が車両１００を示す領域と車両１００以外を示す領域とのいずれであるかを示すラベルとを有している。ＣＮＮの学習時には、バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）により、検出モデルによる出力結果とラベルとの誤差を低減するように、ＣＮＮのパラメータが更新されることが好ましい。また、サーバ２００は、例えば、オプティカルフロー法を利用して、撮像画像のフレーム間における車両１００の特徴点の位置変化から算出された車両１００の移動ベクトルの向きに基づいて推定することによって、車両１００の向きを取得できる。

【0057】

（Ｃ２）上記第１実施形態では、サーバ２００により、車両１００の位置及び向きを含む車両位置情報の取得から、走行制御信号の生成までの処理が実行される。これに対して、車両１００により車両位置情報の取得から走行制御信号の生成までの処理の少なくとも一部が実行されてもよい。例えば、以下の（１）から（３）の形態であってもよい。

【0058】

（１）サーバ２００は、車両位置情報を取得し、車両１００が次に向かうべき目標位置を決定し、取得した車両位置情報に表されている車両１００の現在地から目標位置までの経路を生成してもよい。サーバ２００は、現在地と目的地との間の目標位置までの経路を生成してもよいし、目的地までの経路を生成してもよい。サーバ２００は、生成した経路を車両１００に対して送信してもよい。車両１００は、サーバ２００から受信した経路上を車両１００が走行するように走行制御信号を生成し、生成した走行制御信号を用いて車両１００のアクチュエータを制御してもよい。

【0059】

（２）サーバ２００は、車両位置情報を取得し、取得した車両位置情報を車両１００に対して送信してもよい。車両１００は、車両１００が次に向かうべき目標位置を決定し、受信した車両位置情報に表されている車両１００の現在地から目標位置までの経路を生成し、生成した経路上を車両１００が走行するように走行制御信号を生成し、生成した走行制御信号を用いて車両１００のアクチュエータを制御してもよい。

【0060】

（３）上記（１），（２）の形態において、車両１００に内部センサが搭載されており、経路の生成と走行制御信号の生成との少なくとも一方に、内部センサから出力される検出結果が用いられてもよい。内部センサは、車両１００に搭載されたセンサである。具体的には、内部センサには、例えば、カメラ、ＬｉＤＡＲ、ミリ波レーダー、超音波センサ、ＧＰＳセンサ、加速度センサ、ジャイロセンサなどが含まれ得る。例えば、上記（１）の形態において、サーバ２００は、内部センサの検出結果を取得し、経路を生成する際に内部センサの検出結果を経路に反映してもよい。上記（１）の形態において、車両１００は、内部センサの検出結果を取得し、走行制御信号を生成する際に内部センサの検出結果を走行制御信号に反映してもよい。上記（２）の形態において、車両１００は、内部センサの検出結果を取得し、経路を生成する際に内部センサの検出結果を経路に反映してもよい。上記（２）の形態において、車両１００は、内部センサの検出結果を取得し、走行制御信号を生成する際に内部センサの検出結果を走行制御信号に反映してもよい。

【0061】

（Ｃ３）上記各実施形態において、車両１００に内部センサが搭載されており、経路の生成と走行制御信号の生成との少なくとも一方に、内部センサから出力される検出結果が用いられてもよい。例えば、車両１００は、内部センサの検出結果を取得し、経路を生成する際に内部センサの検出結果を経路に反映してもよい。車両１００は、内部センサの検出結果を取得し、走行制御信号を生成する際に内部センサの検出結果を走行制御信号に反映してもよい。

【0062】

（Ｃ４）上記第１実施形態では、サーバ２００は、車両１００に対して送信する走行制御信号を自動で生成している。これに対して、サーバ２００は、車両１００の外部に位置している外部オペレータの操作に従って、車両１００に対して送信する走行制御信号を生成してもよい。例えば、外部センサから出力される撮像画像を表示するディスプレイ、車両１００を遠隔操作するためのステアリング、アクセルペダル、ブレーキペダル、および、有線通信あるいは無線通信によりサーバ２００と通信するための通信装置を備える操縦装置を外部オペレータが操作し、サーバ２００は、操縦装置に加えられた操作に応じた走行制御信号を生成してもよい。

【0063】

（Ｃ５）上記各実施形態において、車両１００は、無人運転により移動可能な構成を備えていればよく、例えば、以下に述べる構成を備えるプラットフォームの形態であってもよい。具体的には、車両１００は、無人運転により「走る」、「曲がる」、「止まる」の３つの機能を発揮するために、少なくとも、車両１００の走行を制御する制御装置と、車両１００のアクチュエータとを備えていればよい。無人運転のために車両１００が外部から情報を取得する場合に、車両１００は、さらに、通信装置を備えていればよい。すなわち、無人運転により移動可能な車両１００は、運転席やダッシュボードなどの内装部品の少なくとも一部が装着されていなくてもよく、バンパーやフェンダーなどの外装部品の少なくとも一部が装着されていなくてもよく、ボディシェルが装着されていなくてもよい。この場合、車両１００が工場から出荷されるまでの間に、ボディシェル等の残りの部品が車両１００に装着されてもよいし、ボディシェル等の残りの部品が車両１００に装着されていない状態で、車両１００が工場から出荷された後にボディシェル等の残りの部品が車両１００に装着されてもよい。各部品は、車両１００の上側、下側、前側、後側、右側あるいは左側といった任意の方向から装着されてよく、それぞれ同じ方向から装着されてもよいし、それぞれ異なる方向から装着されてもよい。なお、プラットフォームの形態に対しても、第１実施形態における車両１００と同様にして位置決定がなされ得る。

【0064】

（Ｃ６）車両１００は、複数のモジュールを組み合わせることによって製造されてもよい。モジュールは、車両１００の部位や機能に応じて纏められた複数の部品によって構成されるユニットを意味する。例えば、車両１００のプラットフォームは、プラットフォームの前部を構成する前方モジュールと、プラットフォームの中央部を構成する中央モジュールと、プラットフォームの後部を構成する後方モジュールとを組み合わせることで製造されてもよい。なお、プラットフォームを構成するモジュールの数は、３つに限られず、２つ以下や４つ以上であってもよい。また、プラットフォームを構成する部品に加えて、あるいは、これに代えて、車両１００のうちプラットフォームとは異なる部分を構成する部品がモジュール化されてもよい。また、各種モジュールは、バンパーやグリルといった任意の外装部品や、シートやコンソールといった任意の内装部品を含んでいてもよい。また、車両１００に限らず、任意の態様の移動体が、複数のモジュールを組み合わせることによって製造されてもよい。こうしたモジュールは、例えば、複数の部品を溶接や固定具等によって接合することで製造されてもよいし、モジュールを構成する部品の少なくとも一部を鋳造によって一の部品として一体的に成型することで製造されてもよい。一の部品、特に比較的大型の部品を一体的に成型する成型手法は、ギガキャストやメガキャストとも呼ばれる。例えば、上記の前方モジュールや中央モジュールや後方モジュールは、ギガキャストを用いて製造されてもよい。

【0065】

（Ｃ７）無人運転による車両１００の走行を利用して車両１００を搬送させることを「自走搬送」とも呼ぶ。また、自走搬送を実現するための構成を、「車両遠隔制御自律走行搬送システム」とも呼ぶ。また、自走搬送を利用して車両１００を生産する生産方式のことを「自走生産」とも呼ぶ。自走生産では、例えば、車両１００を製造する工場において、車両１００の搬送の少なくとも一部が、自走搬送によって実現される。

【0066】

本開示は、上述の実施形態に限られるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲において種々の構成で実現することができる。例えば、発明の概要の欄に記載した各形態中の技術的特徴に対応する実施形態中の技術的特徴は、上述の課題の一部又は全部を解決するために、あるいは、上述の効果の一部又は全部を達成するために、適宜、差し替えや、組み合わせを行うことが可能である。また、その技術的特徴が本明細書中に必須なものとして説明されていなければ、適宜、削除することが可能である。

【符号の説明】

【0067】

１０…遠隔制御システム、１００…車両、１１０…車両制御装置、１１１…プロセッサ、１１２…メモリ、１１３…入出力インタフェース、１１４…内部バス、１１５…車両制御部、１１６…位置情報取得部、１２０…アクチュエータ群、１２１…３次元点群データ取得部、１２２…点群結合部、１２３…推定部、１２４…制御指令生成部、１３０…通信装置、１４０…ＧＰＳ受信機、１５０…通信装置、２００…遠隔制御装置（サーバ）、２０１…プロセッサ、２０２…メモリ、２０３…入出力インタフェース、２０４…内部バス、２０５…通信装置、２１０…３次元点群データ取得部、２２０…点群結合部、２３０…推定部、２４０…遠隔制御指令生成部、３００…測距装置（外部センサ）、４００…工程管理装置

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】