特開 2024-173596 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】P2024173596

(43)【公開日】2024-12-12

(54)【発明の名称】制御装置

(51)【国際特許分類】

   G01C 21/30 20060101AFI20241205BHJP

   G08G 1/09 20060101ALI20241205BHJP

【ＦＩ】

G01C21/30

G08G1/09 V

【審査請求】未請求

【請求項の数】5

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023188091

(22)【出願日】2023-11-02

(31)【優先権主張番号】P 2023089454

(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）】

2F129

5H181

【Ｆターム（参考）】

2F129AA03

2F129BB03

2F129BB19

2F129BB22

2F129BB26

2F129BB33

2F129BB50

2F129DD13

2F129DD15

2F129DD19

2F129DD20

2F129DD53

2F129EE02

2F129EE52

2F129EE78

2F129EE79

2F129EE81

2F129EE95

2F129FF02

2F129FF20

2F129FF32

2F129FF62

2F129FF63

2F129FF65

2F129FF72

2F129GG03

2F129GG04

2F129GG05

2F129GG06

2F129GG17

2F129GG18

2F129HH12

2F129HH33

5H181AA27

5H181BB04

5H181CC03

5H181CC04

5H181CC11

5H181CC12

5H181CC14

5H181FF04

5H181FF13

5H181FF22

5H181FF27

5H181FF33

5H181LL09

(57)【要約】

【課題】無人運転によって移動体を移動させるためのマッチングの精度を向上させる技術を提供する。
【解決手段】無人運転によって移動体を移動させるための制御指令の生成に用いられる制御装は、制御指令を生成するために、測距装置を用いて取得される移動体の３次元点群データである測定点群データと、参照用の３次元点群データを表す参照用点群データと、を用いたマッチングを実行するマッチング部と、移動体の外観の特徴を特定可能な移動体情報を取得する移動体情報取得部とを備える。マッチング部は、移動体情報に応じたマッチングを実行する。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

無人運転によって移動体を移動させるための制御指令の生成に用いられる制御装置であって、
前記制御指令を生成するために、測距装置を用いて取得される前記移動体の３次元点群データである測定点群データと、参照用の３次元点群データを表す参照用点群データと、を用いたマッチングを実行するマッチング部と、
前記移動体の外観の特徴を特定可能な移動体情報を取得する移動体情報取得部と、を備え、
前記マッチング部は、前記移動体情報に応じた前記マッチングを実行する、制御装置。

【請求項2】

請求項１に記載の制御装置であって、
前記移動体情報は、前記移動体の型式を特定可能な型式情報を含み、
前記参照用点群データは、前記型式に対応する型式点群データを含み、
前記マッチング部は、前記型式情報に応じた前記型式点群データを用いて前記マッチングを実行する、制御装置。

【請求項3】

請求項２に記載の制御装置であって、
前記移動体情報は、前記型式情報として、前記移動体の製造工程の管理に用いられる製造情報を含む、制御装置。

【請求項4】

請求項１から３のいずれか一項に記載の制御装置であって、
前記マッチング部は、前記移動体情報に応じて、前記測定点群データにおける点群の密度と、前記参照用点群データにおける点群の密度と、の少なくとも一方を変更する、制御装置。

【請求項5】

請求項４に記載の制御装置であって、
前記マッチング部は、前記測距装置と前記移動体との間の距離に応じて、前記測定点群データにおける点群の密度と、前記参照用点群データにおける点群の密度と、の少なくとも一方を変更する、制御装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、制御装置に関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、車両の製造工程において、自律的に又は遠隔制御によって車両を走行させる技術が開示されている。

【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】

車両のような移動体の移動を自律制御または遠隔制御によって制御するために、測距装置を用いて取得される移動体の３次元点群データを用いたマッチングによって、移動体の位置や向きを推定する技術が知られている。移動体の移動を適切に制御するために、このようなマッチングの精度を向上させる技術が望まれている。

【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、無人運転によって移動体を移動させるための制御指令の生成に用いられる制御装置が提供される。この制御装置は、前記制御指令を生成するために、測距装置を用いて取得される前記移動体の３次元点群データである測定点群データと、参照用の３次元点群データを表す参照用点群データと、を用いたマッチングを実行するマッチング部と、前記移動体の外観の特徴を特定可能な移動体情報を取得する移動体情報取得部と、を備える。前記マッチング部は、前記移動体情報に応じた前記マッチングを実行する。
このような形態によれば、移動体の測定点群データを用いたマッチングを、当該移動体の外観の特徴に応じて実行できる。そのため、マッチングを精度良く実行できる可能性が高まる。
（２）上記形態の制御装置では、前記移動体情報は、前記移動体の型式を特定可能な型式情報を含み、前記参照用点群データは、前記型式に対応する型式点群データを含み、前記マッチング部は、前記型式情報に応じた前記型式点群データを用いて前記マッチングを実行してもよい。このような形態によれば、移動体の型式に対応する型式点群データをマッチングに使用できるので、マッチングを精度良く実行できる可能性がより高まる。
（３）上記形態の制御装置では、前記移動体情報は、前記型式情報として、前記移動体の製造工程の管理に用いられる製造情報を含んでいてもよい。このような形態によれば、型式情報として製造情報を用いることができる。
（４）上記形態の制御装置では、前記マッチング部は、前記移動体情報に応じて、前記測定点群データにおける点群の密度と、前記参照用点群データにおける点群の密度と、の少なくとも一方を変更してもよい。このような形態によれば、移動体情報に応じてマッチングにおける点群の密度を変更することで、マッチングを精度良く実行できる可能性を高めることができる。
（５）上記形態の制御装置では、前記マッチング部は、前記測距装置と前記移動体との間の距離に応じて、前記測定点群データにおける点群の密度と、前記参照用点群データにおける点群の密度と、の少なくとも一方を変更してもよい。このような形態によれば、移動体情報に加え、前記測距装置と前記移動体との間の距離に応じてマッチングにおける点群の密度を変更するので、マッチングを精度良く実行できる可能性をより高めることができる。
本開示は、上述した制御装置としての形態以外にも、例えば、システムや、制御方法、その制御方法を実現するためのコンピュータプログラム、および、コンピュータプログラムが記録された一時的でない記録媒体などの形態で実現することができる。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】システムの構成を示す概念図。

【図2】車両と制御装置との構成を示すブロック図。

【図3】第１実施形態におけるマッチング条件の例を示す説明図。

【図4A】第１実施形態における車両の走行制御の処理手順を示すフローチャート。

【図4B】指令生成処理のフローチャート。

【図5】第２実施形態におけるマッチング条件の例を示す説明図。

【図6】第３実施形態におけるシステムの構成を示す概念図。

【図7】第３実施形態における車両の走行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、本実施形態におけるシステム１０の構成を示す概念図である。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の生成に用いられるサーバ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、サーバ２００が本開示の「制御装置」に相当する。

【0009】

本開示において、「移動体」は、移動し得る物体を意味し、例えば、車両や電動垂直離着陸機（いわゆる空飛ぶ自動車）である。車両１００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。車両１００は、電気自動車（BEV：Battery Electric Vehicle）、ガソリン自動車、ハイブリッド自動車、ならびに燃料電池自動車を含む。移動体が車両１００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。

【0010】

車両１００は、無人運転によって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。

【0011】

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。

【0012】

車両１００は、電気自動車（ＢＥＶ：Battery Electric Vehicle）であることが好ましい。

【0013】

本実施形態におけるシステム１０は、遠隔制御によって車両１００を走行させる遠隔制御システムとして構成されている。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。サーバ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や、車両１００の走行方向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。本実施形態における測距装置３００は、ＬｉＤＡＲによって構成されている。本実施形態では、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、サーバ２００内に予め格納されている。

【0015】

本実施形態におけるサーバ２００は、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として構成されている。より詳細には、サーバ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、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。なお、本実施形態における目標ルートＴＲは、後述する参照経路に相当する。また、制御指令の詳細については後述する。

【0016】

図２は、車両１００とサーバ２００と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、無線通信によりサーバ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ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）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、入出力インタフェイス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、入出力インタフェイス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。入出力インタフェイス１１３には、アクチュエータ群１２０、通信装置１３０、および、ＧＮＳＳ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、サーバ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、ＧＮＳＳ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ＧＮＳＳ受信機１４０とは、省略可能である。

【0019】

サーバ２００は、プロセッサ２０１と、メモリ２０２と、入出力インタフェイス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、入出力インタフェイス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。入出力インタフェイス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，車両情報取得部２１５，マッチング部２２０，マッチング条件決定部２２５，推定部２３０，及び，指令生成部２４０として機能する。メモリ２０２には、プログラムＰＧ２に加え、後述する参照用点群データ２５０と、目標ルートＴＲと、補正データ２６０とが格納されている。

【0021】

３次元点群データ取得部２１０は、測距装置３００で測定される車両１００の３次元点群データを取得する。この３次元点群データは、測距装置３００で検出される点群の３次元位置を示すデータである。測距装置３００で測定される移動体の３次元点群データのことを、測定点群データとも呼ぶ。

【0022】

車両情報取得部２１５は、車両１００の外観の特徴を特定可能な車両情報を取得する。車両情報取得部２１５は、移動体の外観の特徴を特定可能な移動体情報を取得する移動体情報取得部に相当する。車両情報は、車両１００の外観の特徴のうち、例えば、形状や色や模様や光沢等を特定可能な情報である。より具体的には、車両情報は、例えば、車両１００の車体形状や、外装部品の有無や種類、車体色、車体の材質、車体の塗装状態を特定可能な情報であってよい。車体の塗装状態とは、例えば、車体の塗装の有無や回数、塗料の種類である。

【0023】

本実施形態における車両情報は、車両１００の識別情報Ｖｉを含む。この識別情報Ｖｉは、車両１００の製造工程の管理に用いられる製造情報に相当する。識別情報Ｖｉは、車両１００の型式を特定可能な型式情報Ｔｉを含む。更に、本実施形態における識別情報Ｖｉは、車両１００の車体色を特定可能な車体色情報Ｃｉを含む。本明細書において、「型式」は、車両１００の外観の特徴のうち、少なくとも車両１００の車体形状を指定する情報のことを指す。他の実施形態では、「型式」は、車体形状に加え、車両１００の車体色や、外装部品の有無や種類等、車両１００の種々の外観の特徴を指定する情報であってもよい。

【0024】

マッチング部２２０は、測定点群データと、参照用点群データ２５０とを用いたテンプレートマッチング（以下、単にマッチングとも呼ぶ）を実行する。このマッチングは、車両１００への制御指令を生成するために実行される。マッチングのアルゴリズムとしては、ＩＣＰ(Iterative Closest Point)、ＮＤＴ(Normal Distributions Transform)等の種々のアルゴリズムを使用可能である。

【0025】

本実施形態における参照用点群データ２５０は、車両１００の型式に対応する型式点群データ２５１を含む。より詳細には、参照用点群データ２５０は、複数の型式に対応して、各型式にそれぞれ関連付けられた複数の型式点群データ２５１を含む。

【0026】

マッチング条件決定部２２５は、車両情報取得部２１５によって取得される車両情報に応じてマッチング条件を決定する。上述したマッチング部２２０は、マッチング条件決定部２２５によって決定されるマッチング条件に従ってマッチングを実行する。つまり、マッチング部２２０は、車両情報に応じたマッチングを実行する。マッチング条件の詳細については後述する。

【0027】

図３は、本実施形態において決定されるマッチング条件の例を示す説明図である。図３は、識別情報Ｖｉとマッチング条件との対応関係を示している。より詳細には、図３には、識別情報Ｖｉと、その識別情報Ｖｉによって特定される外観の特徴（外観仕様）と、その識別情報Ｖｉに応じて決定されるマッチング条件とが示されている。

【0028】

図３に示した識別情報Ｖｉ１は、型式情報Ｔｉ１と車体色情報Ｃｉ１とを含む。識別情報Ｖｉ２は、型式情報Ｔｉ２と車体色情報Ｃｉ２とを含む。識別情報Ｖｉ３は、型式情報Ｔｉ１と車体色情報Ｃｉ３とを含む。型式情報Ｔｉ１は、車体形状ＢＳ１を指定する型式を特定可能な型式情報Ｔｉである。型式情報Ｔｉ２は、車体形状ＢＳ２を指定する型式を特定可能な型式情報Ｔｉである。車体色情報Ｃｉ１および車体色情報Ｃｉ２は、それぞれ、車体色として白色を指定する情報である。車体色情報Ｃｉ３は、車体色として黒色を指定する情報である。つまり、例えば、識別情報Ｖｉ１によって識別される車両１００は、車体形状ＢＳ１と白色の車体色とを有する。

【0029】

図３に示すように、マッチング条件ＭＣ１は、識別情報Ｖｉ１に対応して適用される。マッチング条件ＭＣ１は、マッチングにおいて型式点群データＴＰ１を用いること、および、型式点群データＴＰ１における点群の密度を密度ｄｓ１に指定することを規定する。マッチング条件ＭＣ２は、識別情報Ｖｉ２に対応して適用される。マッチング条件ＭＣ２は、マッチングにおいて型式点群データＴＰ２を用いること、および、型式点群データＴＰ２における点群の密度を密度ｄｓ１に指定することを規定する。マッチング条件ＭＣ３は、識別情報Ｖｉ３に対応して適用される。マッチング条件ＭＣ３は、マッチングにおいて型式点群データＴＰ１を用いること、および、型式点群データＴＰ１における点群の密度を密度ｄｓ２に指定することを規定する。密度ｄｓ２は、密度ｄｓ１よりも低い密度である。

【0030】

推定部２３０は、マッチング部２２０によって実行されるマッチングの結果を用いて、車両１００の位置及び向きを推定する。このように推定部２３０によって推定される位置や向きは、後述する車両位置情報に相当する。本実施形態では、車両１００の位置は、車両１００のうち、予め定められた検出点のｘｙｚ座標として推定される。また、車両１００の向きは、車両１００の中心軸に沿い、かつ、車両１００の後方側から前方側に向かうベクトルの向きとして算出される。このベクトルは、例えば、車両１００の前方側における車幅方向の中央位置の座標と、車両１００の後方側における車幅方向の中央位置の座標とを用いて特定される。なお、車両１００の位置や向きは、無人運転のための制御指令の生成に用いることが可能なように推定されればよく、位置や向きの推定の態様は上記に限られない。また、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ＧＮＳＳ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。また、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、例えば、車両１００の走行履歴を用いて決定される。なお、車両１００の走行方向は、例えば、車両１００の向きや走行履歴や制御指令の履歴のいずれか１つ、または、２つ以上を用いて推定することが可能である。

【0031】

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、無人運転によって車両１００を走行させるための制御指令を生成して車両１００に送信する。本実施形態では、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。具体的には、本実施形態における制御指令は、後述する走行制御信号である。

【0032】

なお、無人運転によって車両１００を走行させるための制御指令は、走行制御信号と、走行制御信号を生成するための生成情報との少なくとも一方を含んでいればよい。したがって、他の実施形態では、制御指令は、走行制御信号に代えて、あるいは、これに加えて、生成情報を含んでいてもよい。生成情報としては、例えば、後述する車両位置情報や経路や目標位置を用いることができる。

【0033】

本実施形態における工程管理装置４００は、コンピュータによって構成されている。工程管理装置４００は、製造情報データＰｉに含まれる各種の製造情報に従って、工場における車両１００の製造工程全般の管理を実行する。製造情報データＰｉには、上述した識別情報Ｖｉが含まれる。識別情報Ｖｉは、例えば、工程管理装置４００によって、車両１００に付されたＲＦ－ＩＤ（Radio Frequency-Identification：無線移動識別）タグから短距離無線通信を介して取得される。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を識別する識別情報Ｖｉが、工程管理装置４００からサーバ２００に送信される。サーバ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、サーバ２００と同じ装置に実装するようにしてもよい。

【0034】

図４Ａは、第１実施形態における車両１００の走行制御の処理手順を示すフローチャートである。Ｓ１にて、サーバ２００は、車両１００の外部に位置するセンサである外部センサから出力される検出結果を用いて、車両１００の車両位置情報を取得する。車両位置情報は、走行制御信号を生成する基礎となる位置情報である。本実施形態では、車両位置情報には、工場の基準座標系Σｒにおける車両１００の位置および向きが含まれている。本実施形態では、工場の基準座標系Σｒは、グローバル座標系であり、工場内の任意の位置は、グローバル座標系におけるＸ，Ｙ，Ｚの座標で表現される。本実施形態では、外部センサは、工場に設置されている測距装置３００であり、測距装置３００からは、検出結果として測距点群データが出力される。すなわち、Ｓ１にて、サーバ２００は、外部センサである測距装置３００から取得した測距点群データを用いて、車両位置情報を取得する。具体的には、サーバ２００は、測距点群データと、参照用点群データ２５０とを用いたテンプレートマッチングによって、車両位置情報を取得する。

【0035】

Ｓ２にて、サーバ２００は、車両１００が次に向かうべき目標位置を決定する。本実施形態では、目標位置は、グローバル座標系におけるＸ，Ｙ，Ｚの座標で表される。サーバ２００のメモリには、車両１００が走行すべき経路である参照経路が予め記憶されている。経路は、出発地を示すノード、通過点を示すノード、目的地を示すノード、および、各ノードを結ぶリンクで表されている。サーバ２００は、車両位置情報と参照経路とを用いて、次に車両１００が向かうべき目標位置を決定する。サーバ２００は、車両１００の現在地よりも先の参照経路上に目標位置を決定する。

【0036】

Ｓ３にて、サーバ２００は、決定した目標位置に向かって車両１００を走行させるための走行制御信号を生成する。本実施形態では、走行制御信号は、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。サーバ２００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。サーバ２００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、サーバ２００は、車両１００が参照経路上に位置している場合には、車両１００が参照経路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が参照経路上に位置していない場合、換言すれば、車両１００が参照経路上から逸脱している場合には、車両１００が参照経路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、走行制御信号は、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。

【0037】

Ｓ４にて、サーバ２００は、生成した走行制御信号を車両１００に対して送信する。サーバ２００は、所定の周期で、車両位置情報の取得、目標位置の決定、走行制御信号の生成、および、走行制御信号の送信などを繰り返す。

【0038】

なお、本実施形態におけるＳ１からＳ４では、具体的には、後述する指令生成処理が実行される。

【0039】

Ｓ５にて、車両１００は、サーバ２００から送信される走行制御信号を受信する。Ｓ６にて、車両１００は、受信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することにより、走行制御信号に表されている加速度および操舵角で車両１００を走行させる。車両１００は、所定の周期で、走行制御信号の受信、および、車両１００のアクチュエータの制御を繰り返す。本実施形態におけるシステム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を移動させることができる。

【0040】

図４Ｂは、本実施形態における制御方法を実現するための指令生成処理のフローチャートである。この指令生成処理は、３次元点群データ取得部２１０が、無人運転の対象となる車両１００の測定を担当する測距装置３００から測定点群データを新たに取得するたびに実行される。３次元点群データ取得部２１０は、例えば、指令生成処理の開始に先立って、新たに取得した測定点群データから、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。以下では、無人運転の対象となる車両１００のことを、対象車両１００とも呼ぶ。

【0041】

Ｓ１００にて、車両情報取得部２１５は、対象車両１００の車両情報を取得する。本実施形態におけるＳ１００では、車両情報取得部２１５は、車両情報として、工程管理装置４００から送信された識別情報Ｖｉを取得する。Ｓ１１０にて、マッチング条件決定部２２５は、Ｓ１００で取得された車両情報に応じてマッチング条件を決定する。Ｓ１２０にて、マッチング部２２０は、Ｓ１１０で決定されたマッチング条件に従ってマッチングを実行する。

【0042】

本実施形態では、マッチング部２２０は、Ｓ１２０において、型式情報Ｔｉに応じて型式点群データＴＰ１を用いてマッチングを実行する。例えば、対象車両１００の車体形状が車体形状ＢＳ１であり、その車体色が白色である場合、Ｓ１００では、その車両１００の車両情報として、図３に示した識別情報Ｖｉ１が取得される。この場合Ｓ１２０では、Ｓ１１０で決定されるマッチング条件ＭＣ１に従って、型式点群データＴＰ１がマッチングに用いられる。一方で、対象車両１００の車体形状が車体形状ＢＳ２であり、車体色が白色である場合、Ｓ１００では、対象車両１００の車両情報として、識別情報Ｖｉ２が取得される。この場合、Ｓ１２０では、Ｓ１１０で決定されるマッチング条件ＭＣ２に従って、型式点群データＴＰ２がマッチングに用いられる。

【0043】

また、本実施形態では、マッチング部２２０は、Ｓ１２０において、車両情報に応じて、マッチングにおける点群の密度を変更する。より詳細には、マッチング部２２０は、車体色情報Ｃｉに応じて、参照用点群データ２５０の点群の密度を変更する。例えば、対象車両１００の車体形状が車体形状ＢＳ１であり、その車体色が黒色である場合、Ｓ１００では、対象車両１００の車両情報として、識別情報Ｖｉ３が取得される。この場合、Ｓ１２０では、Ｓ１１０で決定されるマッチング条件ＭＣ３に従って、型式点群データＴＰ１における点群の密度が密度ｄｓ２に設定された状態でマッチングが実行される。一方で、上述したようにＳ１００で識別情報Ｖｉが取得される場合、Ｓ１２０では、マッチング条件ＭＣ１に従って、型式点群データＴＰ１における点群の密度が密度ｄｓ１に設定された状態でマッチングが実行される。

【0044】

本実施形態におけるマッチング部２２０は、上記の車両情報に応じた点群の密度の変更を補正データ２６０によって実現する。補正データ２６０は、参照用点群データ２５０の点群の密度を補正するためのデータであり、例えば、参照用点群データ２５０における点群の密度を減少させる減少率を車体色ごとに記録したデータである。なお、他の実施形態では、例えば、密度がそれぞれ異なる参照用点群データ２５０を車体色ごとにメモリ２０２に記憶させ、マッチング部２２０が車両情報に応じた参照用点群データ２５０をマッチングに用いることで、車両情報に応じた点群の密度の変更を実現してもよい。

【0045】

車両１００の外観の特徴、特に、車体色や車体の塗装状態は、その車両１００に関する測定点群データにおける点群の密度に影響を与える。例えば、車両１００の車体色が白色である場合、例えば、車体色が黒色である場合と比較して、車両１００の車体表面における光の反射率が高いため、測定点群データにおける点群の密度がより高くなる。そのため、本実施形態のように、車体色が白色である車両１００に関して、参照用点群データ２５０の点群の密度を密度ｄｓ１に設定してマッチングを実行し、車体色が黒色である車両１００に関して、参照用点群データ２５０の点群の密度を密度ｄｓ１よりも低い密度ｄｓ２に設定してマッチングを実行することで、各車両１００に関するマッチングの精度を向上できる可能性が高まる。上述した補正データ２６０は、例えば、各車体色の車両１００に関するマッチングの精度が予め定められた精度以上となるように、実験やシミュレーションの結果に基づいて定義される。なお、他の実施形態では、マッチングにおいて、車両情報に応じて測定点群データの点群の密度を変更してもよい。また、マッチングにおいて、車両情報に応じて、測定点群データにおける点群の密度と、参照用点群データ２５０における点群の密度との両方を変更してもよい。

【0046】

Ｓ１３０にて、推定部２３０は、Ｓ１２０で実行されたマッチングの結果を用いて、対象車両１００の位置及び向きを推定する。Ｓ１４０にて、指令生成部２４０は、Ｓ１３０で推定された位置及び向きを用いて制御指令を生成する。こうして生成される制御指令は、対象車両１００に送信される。そして、対象車両１００の車両制御部１１５は、受信した制御指令を用いてアクチュエータ群１２０を制御することで、対象車両１００を走行させる。

【0047】

以上で説明した本実施形態におけるサーバ２００によれば、マッチング部２２０は、制御対象の車両１００の外観の特徴を特定可能な車両情報に応じたマッチングを実行する。このようにすれば、車両１００の外観の特徴に応じてマッチングを実行できる。そのため、例えば、それぞれ異なる外観の特徴を有する種々の車両１００を遠隔制御の対象とする場合であっても、各車両１００の外観の特徴に応じてマッチングを実行できる。従って、システム１０においてマッチングを精度良く実行できる可能性が高まる。

【0048】

また、本実施形態では、マッチング部２２０は、型式情報Ｔｉに応じた型式点群データ２５１を用いてマッチングを実行する。このようにすれば、車両１００の型式に対応する型式点群データ２５１をマッチングに使用できるので、マッチングを精度良く実行できる可能性がより高まる。

【0049】

また、本実施形態では、車両情報は、型式情報Ｔｉとして、車両１００の製造情報を含む。このようにすれば、車両１００の製造情報を型式情報Ｔｉとして用いることができる。そのため、例えば、車両１００の製造工場において、車両１００の製造情報を型式情報Ｔｉとして用いることで、上記の型式点群データ２５１を用いたマッチングを簡易に実行できる。

【0050】

また、本実施形態では、マッチング部２２０は、車両情報に応じて、測定点群データにおける点群の密度と、参照用点群データ２５０における点群の密度との少なくとも一方を変更する。そのため、車両情報に応じてマッチングにおける点群の密度を変更することで、マッチングを精度良く実行できる可能性を高めることができる。

【0051】

Ｂ．第２実施形態：
図５は、第２実施形態において決定されるマッチング条件の例を説明する模式図である。図５は、車両情報および離間距離の組み合わせと、マッチング条件との対応関係を示している。「離間距離」は、対象車両１００と、対象車両１００の測定を担当する測距装置３００との間の距離を表す。本実施形態では、ある車両１００に関する離間距離として、測距装置３００によって測定される距離が用いられる。第２実施形態では、第１実施形態とは異なり、車両情報に加え、離間距離に応じて、マッチングにおける点群の密度を変更する。第２実施形態におけるサーバ２００やシステム１０の構成のうち、特に説明しない部分については、第１実施形態と同様である。

【0052】

図５の例では、マッチング条件ＭＣ１は、識別情報Ｖｉ１と離間距離ｄ１との組み合わせに対応して適用される。マッチング条件ＭＣ２は、識別情報Ｖｉ２と離間距離ｄ１との組み合わせに対応して適用される。マッチング条件ＭＣ２ｂは、識別情報Ｖｉ２と離間距離ｄ２との組み合わせに対応して適用される。離間距離ｄ２は、離間距離ｄ１よりも長い。マッチング条件ＭＣ２ｂは、マッチングにおける点群の密度を、マッチング条件ＭＣ２によって指定される密度ｄｓ１よりも低い密度ｄｓ１ｂに指定する。マッチング条件ＭＣ３は、識別情報Ｖｉ３と離間距離ｄ１との組み合わせに対応して適用される。マッチング条件ＭＣ３ｂは、識別情報Ｖｉ３と離間距離ｄ２との組み合わせに対応して適用される。マッチング条件ＭＣ３ｂは、マッチングにおける点群の密度を、マッチング条件ＭＣ３によって指定される密度ｄｓ２よりも低い密度ｄｓ２ｂに指定する。車両１００に関する測定点群データにおける点群の密度は、一般的に、その車両１００に関する離間距離が短いほど高くなり、その車両１００に関する離間距離が長いほど低くなる。そのため、本実施形態のように、マッチングにおいて、離間距離がより長い場合に参照用点群データ２５０における点群の密度をより低くすることで、マッチングの精度を向上できる可能性がより高まる。

【0053】

上記の離間距離に応じた点群の密度の変更は、例えば、補正データ２６０を、参照用点群データ２５０における点群の密度を車体情報に加えて離間距離に応じて補正するように定義することで実現可能である。この場合、補正データ２６０は、例えば、離間距離がそれぞれ異なる場合における各マッチングの精度が予め定められた精度以上となるように、実験やシミュレーションの結果に基づいて定義される。なお、他の実施形態では、マッチングにおいて、離間距離に応じて測定点群データの密度を変更してもよい。また、マッチングにおいて、離間距離に応じて、測定点群データにおける点群の密度と、参照用点群データ２５０における点群の密度との両方を変更してもよい。

【0054】

以上で説明した第２実施形態によれば、マッチング部２２０は、測距装置３００と車両１００との間の離間距離に応じて、測定点群データにおける点群の密度と、参照用点群データ２５０における点群の密度との少なくとも一方を変更する。そのため、マッチングを精度良く実行できる可能性をより高めることができる。

【0055】

Ｃ．第３実施形態：
図６は、第３実施形態におけるシステム１０ｖの構成を示す概念図である。本実施形態におけるシステム１０ｖは、第１実施形態とは違って、サーバ２００を備えていない。また、本実施形態における車両１００ｖは、車両１００ｖの自律制御によって走行可能である。第３実施形態におけるシステム１０ｖや車両１００ｖの構成のうち、特に説明しない部分については、第１実施形態と同様である。

【0056】

本実施形態では、車両１００ｖの通信装置１３０は、測距装置３００や工程管理装置４００と通信することができる。車両制御装置１１０ｖのプロセッサ１１１ｖは、メモリ１１２ｖに記憶されたプログラムＰＧ２を実行することにより、車両制御部１１５ｖ、位置情報取得部１１６、３次元点群データ取得部２１０、車両情報取得部２１５、マッチング部２２０、マッチング条件決定部２２５、推定部２３０、および、指令生成部２４０として機能する。車両制御部１１５ｖは、センサによる検出結果を取得し、検出結果を用いて走行制御信号を生成し、生成した走行制御信号を出力してアクチュエータ群１２０を動作させることで、車両１００ｖを自律制御によって走行させることが可能である。また、本実施形態では、車両制御部１１５ｖが指令生成部２４０として機能する。メモリ１１２ｖには、プログラムＰＧ１に加え、型式点群データ２５１を含む参照用点群データ２５０や、目標ルートＴＲや、補正データ２６０が記憶されている。第３実施形態における車両制御装置１１０ｖは、本開示における「制御装置」に相当する。

【0057】

図７は、第３実施形態における車両１００ｖの走行制御の処理手順を示すフローチャートである。Ｓ１１にて、車両１００ｖは、外部センサである測距装置３００から出力される検出結果を用いて車両位置情報を取得する。Ｓ２１にて、車両１００ｖは、車両１００ｖが次に向かうべき目標位置を決定する。Ｓ３１にて、車両１００ｖは、決定した目標位置に向かって車両１００ｖを走行させるための走行制御信号を生成する。Ｓ４１にて、車両１００ｖは、生成した走行制御信号を用いて車両１００ｖのアクチュエータを制御することにより、走行制御信号に表されているパラメータに従って車両１００ｖを走行させる。車両１００ｖは、所定の周期で、車両位置情報の取得、目標位置の決定、走行制御信号の生成、および、アクチュエータの制御を繰り返す。本実施形態におけるシステム１０ｖによれば、サーバ２００により車両１００ｖを遠隔制御しなくても、車両１００ｖの自律制御によって車両１００ｖを走行させることができる。

【0058】

本実施形態におけるＳ１１からＳ４１では、図４Ｂと同様の指令生成処理が実行される。この指令生成処理は、車両１００ｖの３次元点群データ取得部２１０が、対象車両１００ｖの測定を担当する測距装置３００から測定点群データを新たに取得するたびに実行される。なお、本実施形態では、対象車両１００ｖは、自車両を意味する。

【0059】

本実施形態では、図４Ｂの各ステップは、車両１００ｖのプロセッサ１１１ｖによって実行される。なお、本実施形態におけるＳ１３０では、車両１００ｖの車両情報取得部２１５は、例えば、工程管理装置４００から送信された識別情報Ｖｉを取得してもよいし、メモリ１１２ｖに予め記憶された識別情報Ｖｉを取得してもよい。また、Ｓ１４０では、車両１００ｖの指令生成部２４０は、Ｓ１３０で推定された位置及び向きを用いて制御指令を生成して出力する。具体的には、本実施形態における指令生成部２４０は、位置及び向きを含む車両位置情報を用いて走行制御信号を生成して出力する。車両制御部１１５ｖは、走行制御信号を用いてアクチュエータ群１２０を制御することで、車両１００を走行させる。

【0060】

以上で説明した本実施形態における車両制御装置１１０ｖによっても、車両１００の外観の特徴に応じてマッチングを実行できる。そのため、例えば、それぞれ異なる外観の特徴を有する種々の車両１００を自律制御の対象とする場合であっても、各車両１００の外観の特徴に応じてマッチングを実行できる。従って、システム１０においてマッチングを精度良く実行できる可能性が高まる。

【0061】

なお、本実施形態と同様に車両１００ｖが自律制御によって走行する他の実施形態において、第２実施形態と同様に、車両１００ｖのマッチング部２２０は、離間距離に応じて、測定点群データにおける点群の密度と、参照用点群データ２５０における点群の密度との少なくとも一方を変更してもよい。また、車両１００ｖが自律制御によって走行する他の実施形態において、例えば、システム１０にサーバ２００が備えられていてもよい。

【0062】

Ｄ．他の実施形態：
（Ｄ１）上記実施形態では、移動体情報は、型式情報Ｔｉを含んでいるが、型式情報Ｔｉを含んでいなくてもよい。例えば、移動体情報は、車体色情報Ｃｉのみを含んでいてもよい。

【0063】

（Ｄ２）上記実施形態では、移動体の型式情報Ｔｉとして、移動体の製造情報が用いられている。これに対して、型式情報Ｔｉとして製造情報が用いられなくてもよい。

【0064】

（Ｄ３）上記実施形態では、マッチング部２２０は、移動体情報に応じてマッチングにおける点群の密度を変更しているが、移動体情報に応じて点群の密度を変更しなくてもよい。

【0065】

（Ｄ４）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１００ｖ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。また、プラットフォームの形態に対して上記実施形態におけるマッチングを実行する場合、移動体情報は、プラットフォームの形態における外観の特徴を特定可能な情報であればよく、例えば、上記の各外装部品の装着の有無を特定可能な情報であってもよい。こうした移動体情報として、例えば、移動体の製造情報を用いてもよい。

【0066】

（Ｄ５）上記各実施形態では、システム１０において、３次元点群データ取得部２１０、車両情報取得部２１５、マッチング部２２０、マッチング条件決定部２２５、推定部２３０、および、指令生成部２４０等の各種機能部は、車両１００に備えられてもよい。この場合、第３実施形態で説明したように、３次元点群データ取得部２１０、車両情報取得部２１５、マッチング部２２０、マッチング条件決定部２２５、推定部２３０、および、指令生成部２４０の全てが車両１００に備えられていてもよいし、これらの機能部の一部が車両１００に備えられていてもよい。また、システム１０では、これらの機能部の一部や全部が、サーバ２００および車両１００の外部の装置に備えられていてもよい。

【0067】

（Ｄ６）上記第１実施形態では、サーバ２００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。

【0068】

（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１００ｖのアクチュエータを制御してもよい。

【0069】

（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１００ｖのアクチュエータを制御してもよい。

【0070】

（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、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。

【0071】

（Ｄ７）上記第３実施形態において、車両１００ｖ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１００ｖ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１００ｖ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。

【0072】

（Ｄ８）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。以下では、こうした制御による車両１００の運転を、「遠隔手動運転」ともいう。遠隔手動運転が実行される形態では、例えば、操縦装置に含まれるディスプレイに、推定部２３０によって推定された車両１００の位置や向きの推定結果が表示されてもよい。この場合、位置や向きの推定結果は、ディスプレイにおいて、例えば、文字や記号によって表されてもよいし、地図上に表されてもよい。

【0073】

（Ｄ９）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。

【0074】

（Ｄ１０）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。

【0075】

（Ｄ１１）上記各実施形態において、ソフトウェア的に実現される機能及び処理の一部又は全部は、ハードウェア的に実現されてもよい。また、ハードウェア的に実現される機能及び処理の一部又は全部は、ソフトウェア的に実現されてもよい。上記各実施形態における各種機能を実現するためのハードウェアとしては、例えば、集積回路やディスクリート回路といった各種回路を用いてもよい。

【0076】

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】

【0077】

１０，１０ｖ…システム、１００，１００ｖ…車両、１１０，１１０ｖ…車両制御装置、１１１，１１１ｖ…プロセッサ、１１２，１１２ｖ…メモリ、１１３…入出力インタフェイス、１１４…内部バス、１１５，１１５ｖ…車両制御部、１１６…位置情報取得部、１２０…アクチュエータ群、１３０…通信装置、１４０…ＧＮＳＳ受信機、２００…サーバ、２０１…プロセッサ、２０２…メモリ、２０３…入出力インタフェイス、２０４…内部バス、２０５…通信装置、２１０…３次元点群データ取得部、２１５…車両情報取得部、２２０…マッチング部、２２５…マッチング条件決定部、２３０…推定部、２４０…指令生成部、２５０…参照用点群データ、２５１…型式点群データ、２６０…補正データ、３００…測距装置、４００…工程管理装置

【図1】

【図2】

【図3】

【図4A】

【図4B】

【図5】

【図6】

【図7】