特開 2024-57552 自動運転走行試験方法及びプログラム

(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】P2024057552

(43)【公開日】2024-04-24

(54)【発明の名称】自動運転走行試験方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G01M 17/007 20060101AFI20240417BHJP

   B60W 40/10 20120101ALI20240417BHJP

   B60W 60/00 20200101ALI20240417BHJP

   G06T 19/00 20110101ALI20240417BHJP

【ＦＩ】

G01M17/007 B

B60W40/10

B60W60/00

G06T19/00 A

【審査請求】未請求

【請求項の数】4

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022176625

(22)【出願日】2022-11-02

(31)【優先権主張番号】P 2022164371

(32)【優先日】2022-10-12

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

(71)【出願人】

【識別番号】591280485

【氏名又は名称】ソフトバンクグループ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001519

【氏名又は名称】弁理士法人太陽国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】孫 正義

【テーマコード（参考）】

3D241

5B050

【Ｆターム（参考）】

3D241BA49

3D241BB40

3D241BC02

3D241CC17

3D241CE02

3D241CE04

3D241CE05

3D241DB27Z

3D241DC18Z

3D241DC30Z

3D241DC33Z

3D241DC35Z

3D241DC38Z

3D241DC39Z

3D241DC42Z

3D241DC46Z

3D241DC51Z

3D241DC59Z

5B050AA03

5B050BA09

5B050CA07

5B050CA08

5B050DA04

5B050DA05

5B050EA26

5B050FA02

(57)【要約】      （修正有）

【課題】自動運転走行試験方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】自動運転走行試験方法は、自動運転車両１０の挙動を表す挙動情報を取得し、複数の障害物Ｘが設置されたテストコースＲに対応する仮想空間のデータと、前記挙動情報とに基づいて、前記仮想空間のテストコースで前記自動運転車両を走行させる走行試験を実施することを特徴とする。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

自動運転車両の挙動を表す情報を取得し、
複数の障害物が設置されたテストコースに対応する仮想空間のデータと、前記情報とに基づいて、前記仮想空間のテストコースで前記自動運転車両を走行させる走行試験を実施することを特徴とする自動運転走行試験方法。

【請求項2】

前記走行試験時における前記自動運転車両の挙動を表す情報を格納する請求項１に記載の自動運転走行試験方法。

【請求項3】

前記障害物と前記自動運転車両の挙動を表す情報とを関連付けて格納する請求項２に記載の自動運転走行試験方法。

【請求項4】

自動運転車両の挙動を表す情報を取得し、
複数の障害物が設置されたテストコースに対応する仮想空間のデータと、前記情報とに基づいて、前記仮想空間のテストコースで前記自動運転車両を走行させる走行試験を実施する、
処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、自動運転走行試験方法及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、自動運転機能を有する車両について記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２２－０３５１９８号公報

【発明の概要】

【課題を解決するための手段】

【0004】

本発明の一実施態様によれば、自動運転走行試験方法が提供される。前記自動運転走行試験方法は、自動運転車両の挙動を表す挙動情報を取得し、複数の障害物が設置されたテストコースに対応する仮想空間のデータと、前記挙動情報とに基づいて、前記仮想空間のテストコースで前記自動運転車両を走行させる走行試験を実施することを特徴とする自動運転走行試験方法である。

【0005】

本発明の一実施態様によれば、コンピュータに、前記自動運転走行試験方法を実行させるためのプログラムが提供される。

【0006】

なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】本実施形態に係るテストコースの一例を概略的に示す。

【図2】自動運転車両１０の機能構成の一例を概略的に示す。

【図3】情報処理装置によって実行される処理ルーチンの一例を概略的に示す。

【図4】自動運転用の走行試験テストコースにおいて用いられる制御を説明するための図である。

【図5】自動運転用の走行試験テストコースにおいて用いられる制御を説明するための図である。

【図6】自動運転用の走行試験テストコースにおいて用いられる制御を説明するための図である。

【図7】情報処理装置として機能するコンピュータ１２００のハードウェア構の一例を概略的に示す。

【図8】変形例に係るサーバの一例を概略的に示すブロック図である。

【図9】変形例に係る自動運転試験方法の一例を概略的に示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0008】

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

【0009】

自動運転用の走行試験テストコースは、自動運転用に作られておらず、自動運転車の試験走行テストとしては不十分である。

【0010】

そこで、本実施形態では、図１に示されているように、テストコースＲ上に様々な障害物Ｘを設置し、試験走行を行う自動運転車両１０はテストコースＲを走行する。これにより、自動運転システムが問題なく設計できているかを試験することができ、より精度の高い自動運転車両試験が可能となる。

【0011】

なお、テストコースＲ上に設置される障害物としては、雨、雪、台風、煙、霧、トラックのタイヤ、ドローン、サッカー、野球、ゴルフ、風船、赤信号、ロボット、二輪車、対向車、眩しい光、暗闇で車のライトが使えず懐中電灯を使用する状況、カラーコーン（登録商標）や標識、救急車、消防車、自転車、年老いたロボット、隘路、犬ロボット、山道、砂浜、泥道、でこぼこ道、木が倒れてくる仕掛け、落とし穴、水たまり、まきびし、又は車両の線路に模した走行がぎりぎり可能なレール（なお、車両の線路が障害物として設定された場合、自動運転車両１０はレールの上を走行する。レール一本の幅は、車両のタイヤ幅よりも小さい）が採用され得る。テストコースＲ上には、これら複数の障害物が配置される。

【0012】

図２は、本実施形態に係る自動運転車両１０の一例の概略図である。自動運転車両１０は、自動運転車両１０に搭載されるセンサ１２と、情報処理装置１４とを備えている。

【0013】

センサ１２は、自動運転車両１０周辺の障害物を表す障害物情報を逐次取得する。センサ１２としては、最高性能のカメラ、ソリッドステートＬｉＤＡＲ、マルチカラーレーザ同軸変位計、又はその他様々なセンサ群が採用され得る。また他には、センサ１２としては、振動計、サーモカメラ、硬度計、レーダー、ＬｉＤＡＲ、高画素・望遠・超広角・３６０度・高性能カメラ、ビジョン認識、微細音、超音波、振動、赤外線、紫外線、電磁波、温度、湿度、スポットＡＩ天気予報、高精度マルチチャネルＧＰＳ、低高度衛星情報、又はロングテールインシデントＡＩ ｄａｔａ等が挙げられる。ロングテールインシデントＡＩ ｄａｔａとはレベル５の実装した自動運転車両のＴｒｉｐデータであっても良い。

【0014】

なお、センサ１２は、上記の障害物情報のほかに、画像、距離、振動、熱、匂い、色、音、超音波、紫外線、又は赤外線等を検知する。他にセンサ１２が検知する情報としては、体重の重心移動、道路の材質の検知、外気温度の検知、外気湿度の検知、坂道の上下横斜め傾き角度の検知、道路の凍り方、水分量の検知、それぞれのタイヤの材質、摩耗状況、空気圧の検知、道路幅、追い越し禁止有無、対向車、前後車両の車種情報、それらの車のクルージング状態、周囲の状況（鳥、動物、サッカーボール、事故車、地震、家事、風、台風、大雨、小雨、吹雪、霧、など）等が挙げられる。

【0015】

センサ１２は、これらの検知をナノ秒毎に実施する。

【0016】

情報処理装置１４は、機能構成として、情報取得部１４０と、制御部１４２と、情報蓄積部１４４とを備えている。

【0017】

情報取得部１４０は、センサ１２によって検知された障害物Ｘの情報を取得する。例えば、情報取得部１４０は、テストコースＲ上に設置された複数の障害物Ｘのそれぞれの位置情報を取得してもよい。この場合、障害物Ｘのそれぞれに通信機器及びＧＰＳ装置を搭載させ、ＧＰＳ装置によって測位された障害物Ｘの位置情報を通信機器によって情報処理装置１４に送信してもよい。障害物Ｘが移動体であれば、情報処理装置１４へ障害物Ｘの位置情報が送信されることで、障害物Ｘの位置情報の時系列データを取得できる。

【0018】

制御部１４２は、情報取得部１４０が取得した複数の情報とＡＩ（Artificial intelligence）とを用いて、自動運転の走行試験を実施する。

【0019】

例えば、制御部１４２は、以下の各処理を実行する。

【0020】

（１）テストコース全体を３Ｄマッピング
（２）テストコースを最速でゴール可能な戦略を立案
（３）それをナノ秒単位で車体が進むべきスピードと左右のステアリング角度を計画
（４）ナノ秒単位で４輪の四つの車輪モータにスピン数と左右のステアリング軸に伝える
（５）障害物とタイヤのスリップ係数などでズレが発生した場合は補正する。

【0021】

例えば、制御部１４２は、ナノ秒単位で自動運転車両１０の左右への回転を制御し、ナノ秒ごとに進むべき方向と最適な速度を計算し、自動運転車両１０のステアリングシャフトへ指示する。なお、このような車両制御をパーフェクトステリアングと称する。なお、自動運転車両１０がステアバイワイヤ技術を搭載した車両であれば、ステリングシャフトが無いため、タイヤ角度を制御する制御部へ直接的に電気信号が送信される。

【0022】

制御部１４２は、自動運転の走行試験を実施した際の自動運転車両１０の挙動を表す情報を情報蓄積部１４４へ格納する。これにより、情報蓄積部１４４には、自動運転車両１０がテストコースＲを走行した際の情報が格納される。

【0023】

情報処理装置１４は、図３に示されているフローチャートを繰り返し実行する。

【0024】

ステップＳ１００において、情報取得部１４０は、センサ１２によって検知された障害物の情報を取得する。

【0025】

ステップＳ１０２において、制御部１４２は、ステップＳ１００で取得された複数の情報とＡＩとを用いて、自動運転車両１０を制御することにより、自動運転の走行試験を実施する。

【0026】

ステップＳ１０４において、制御部１４２は、自動運転車両１０の挙動を表す情報を情報蓄積部１４４へ格納する。

【0027】

本実施形態によれば、あらゆる障害物を設定した自動運転用のテストコースが設計される。また、本実施形態では、自動運転車両がテストコースを走行する際には、パーフェクトステリアングによるナノ秒単位で左右への回転を制御し、ナノ秒ごとに進むべき方向と最適な速度を計算し、ステアリングシャフトに指示する。このようなテストコースに自動運転車両を走行させることにより、自動運転の性能を検証することが可能となる。また、自動運転車両をテストコースに走行させる際に、パーフェクトステリアングによるナノ秒単位の制御により、より安全性の高い自動運転が実現される。

【0028】

なお、従来のテストコースは人間が運転することが前提でＡＩによる自動運転用には設計されておらず、ＡＩも現実のコースの走行を前提とされている。この点、自動運転は人間が容易に乗り越えることのできる障害物につまづくこともあり、従来のテストコースは、ＡＩによる自動運転が問題ないことを検証するには不十分である。また、自動運転用のテストコースでは、より細かなＡＩによる制御が求められる。

【0029】

このような従来技術の課題に対し、本実施形態によれば、あらゆる障害物が配置されたテストコースが設計されることにより、自動運転の性能を精度良く検証することが可能となる。

【0030】

ＡＩによる自動運転車両１０の制御方法の一例として、機械学習、より詳しくは深層学習（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）を用いて、情報取得部１４０で取得した複数の情報から自動運転車両１０の制御に関連するインデックス化された値を推論することが可能なものであってよい。

【0031】

制御部１４２は、情報取得部１４０において多くのセンサ群等で収集したナノ秒毎のデータを、Ｌｅｖｅｌ６の計算力を用い、下記式（１）に示すような積分法による多変量解析（例えば式（２）参照）を行うことで、正確なインデックス（ｉｎｄｅｘ）値を求め得る。より詳しくは、Ｌｅｖｅｌ６の計算力で各種Ｕｌｔｒａ Ｈｉｇｈ Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎのデルタ値の積分値を求めながら、エッジレベルで且つリアルタイムで各変数のインデックス化された値を求め、次のナノ秒に発生する結果を最も高い確率論値を取得し得る。

【数1】

【数2】

なお、上記式（２）のＤＬは深層学習を示し、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，…，Ｎは、空気抵抗、道路抵抗、道路要素（例えばゴミ）及び滑り係数等を示す。

【0032】

各変数のインデックス化された値は、Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇの回数を増加させることによりさらに精緻化させ得る。例えば、タイヤ、モータの回転、ステアリング角度、道路の材質、天気、ごみ、二次曲線的減速時における影響、スリップ、ステアリング及びスピードコントロールの仕方等の膨大なデータを用いてより正確なインデックス値を算出することができる。

【0033】

制御部１４２は、特定された複数のインデックス値に基づいて自動運転車両１０の自動運転制御を実行するものであってよい。詳しくは、複数のインデックス値から次のナノ秒に発生する結果を最も高い確率論値を取得し、当該確率論値を考慮した車両の運転制御を実施することができる。

【0034】

制御部１４２を備えた自動運転車両１０によれば、Ｌｅｖｅｌ５の計算力よりも極めて大きなＬｅｖｅｌ６の計算力を用いて情報の解析や推論を実施できるため、従前とは比較にならないレベルの精緻な解析が可能となる。これにより、安全な自動運転のための車両制御を可能にする。

【0035】

図４～図６は、上記内容の概要図である。なお、図４において説明される「Ｌｅｖｅｌ６」とは自動運転を表すレベルであり、完全自動運転を表すＬｅｖｅｌ５よりも更に上のレベルに相当する。Ｌｅｖｅｌ５は完全自動運転を表すものの、それは人が運転するのと同等のレベルであり、それでも未だ事故等が発生する確率はある。Ｌｅｖｅｌ６とは、Ｌｅｖｅｌ５よりも上のレベルを表すものであり、Ｌｅｖｅｌ５よりも事故が発生する確率が低いレベルに相当する。本実施形態では、Ｌｅｖｅｌ６はナノ秒レベルでの制御によって実現される。

【0036】

図７は、情報処理装置１４として機能するコンピュータ１２００のハードウェア構成の一例を概略的に示す。コンピュータ１２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ１２００を、本実施形態に係る装置の１又は複数の「部」として機能させ、又はコンピュータ１２００に、本実施形態に係る装置に関連付けられるオペレーション又は当該１又は複数の「部」を実行させることができ、及び／又はコンピュータ１２００に、本実施形態に係るプロセス又は当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ１２００に、本明細書に記載のフローチャート及びブロック図のブロックのうちのいくつか又はすべてに関連付けられた特定のオペレーションを実行させるべく、ＣＰＵ１２１２によって実行されてよい。

【0037】

本実施形態によるコンピュータ１２００は、ＣＰＵ１２１２、ＲＡＭ１２１４、及びグラフィックコントローラ１２１６を含み、それらはホストコントローラ１２１０によって相互に接続されている。コンピュータ１２００はまた、通信インタフェース１２２２、記憶装置１２２４、ＤＶＤドライブ、及びＩＣカードドライブのような入出力ユニットを含み、それらは入出力コントローラ１２２０を介してホストコントローラ１２１０に接続されている。ＤＶＤドライブは、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ及びＤＶＤ－ＲＡＭドライブ等であってよい。記憶装置１２２４は、ハードディスクドライブ及びソリッドステートドライブ等であってよい。コンピュータ１２００はまた、ＲＯＭ１２３０及びキーボードのようなレガシの入出力ユニットを含み、それらは入出力チップ１２４０を介して入出力コントローラ１２２０に接続されている。

【0038】

ＣＰＵ１２１２は、ＲＯＭ１２３０及びＲＡＭ１２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ１２１６は、ＲＡＭ１２１４内に提供されるフレームバッファ等又はそれ自体の中に、ＣＰＵ１２１２によって生成されるイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス１２１８上に表示されるようにする。

【0039】

通信インタフェース１２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。記憶装置１２２４は、コンピュータ１２００内のＣＰＵ１２１２によって使用されるプログラム及びデータを格納する。ＤＶＤドライブは、プログラム又はデータをＤＶＤ－ＲＯＭ等から読み取り、記憶装置１２２４に提供する。ＩＣカードドライブは、プログラム及びデータをＩＣカードから読み取り、及び／又はプログラム及びデータをＩＣカードに書き込む。

【0040】

ＲＯＭ１２３０はその中に、アクティブ化時にコンピュータ１２００によって実行されるブートプログラム等、及び／又はコンピュータ１２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入出力チップ１２４０はまた、様々な入出力ユニットをＵＳＢポート、パラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入出力コントローラ１２２０に接続してよい。

【0041】

プログラムは、ＤＶＤ－ＲＯＭ又はＩＣカードのようなコンピュータ可読記憶媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読記憶媒体から読み取られ、コンピュータ可読記憶媒体の例でもある記憶装置１２２４、ＲＡＭ１２１４、又はＲＯＭ１２３０にインストールされ、ＣＰＵ１２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ１２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置又は方法が、コンピュータ１２００の使用に従い情報のオペレーション又は処理を実現することによって構成されてよい。

【0042】

例えば、通信がコンピュータ１２００及び外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インタフェース１２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インタフェース１２２２は、ＣＰＵ１２１２の制御の下、ＲＡＭ１２１４、記憶装置１２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭ、又はＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、又はネットワークから受信した受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ領域等に書き込む。

【0043】

また、ＣＰＵ１２１２は、記憶装置１２２４、ＤＶＤドライブ（ＤＶＤ－ＲＯＭ）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイル又はデータベースの全部又は必要な部分がＲＡＭ１２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ１２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ１２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックしてよい。

【0044】

様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、及びデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプのオペレーション、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ１２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ１２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ１２１２は、当該複数のエントリの中から、第１の属性の属性値が指定されている条件に一致するエントリを検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。

【0045】

上で説明したプログラム又はソフトウエアモジュールは、コンピュータ１２００上又はコンピュータ１２００近傍のコンピュータ可読記憶媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワーク又はインターネットに接続されたサーバシステム内に提供されるハードディスク又はＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読記憶媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ１２００に提供する。

【0046】

本実施形態におけるフローチャート及びブロック図におけるブロックは、オペレーションが実行されるプロセスの段階又はオペレーションを実行する役割を持つ装置の「部」を表わしてよい。特定の段階及び「部」が、専用回路、コンピュータ可読記憶媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、及び／又はコンピュータ可読記憶媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタル及び／又はアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）及び／又はディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、及びプログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のような、論理積、論理和、排他的論理和、否定論理積、否定論理和、及び他の論理演算、フリップフロップ、レジスタ、並びにメモリエレメントを含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。

【0047】

コンピュータ可読記憶媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読記憶媒体は、フローチャート又はブロック図で指定されたオペレーションを実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読記憶媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（登録商標）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。

【0048】

コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、又はＳｍａｌｌｔａｌｋ（登録商標）、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、及び「Ｃ」プログラミング言語又は同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコード又はオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。

【0049】

コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ、又はプログラマブル回路が、フローチャート又はブロック図で指定されたオペレーションを実行するための手段を生成するために当該コンピュータ可読命令を実行すべく、ローカルに又はローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ、又はプログラマブル回路に提供されてよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。

【0050】

なお、上記実施形態では、実際のテストコースＲ上で自動運転車両１０を走行させたが、これに限定されない。例えば、以下の変形例で説明するように、仮想空間上にテストコースを生成して運転試験を実施してもよい。

【0051】

（変形例）
図８は、変形例に係るサーバ２０の一例を概略的に示すブロック図である。この図８に示されるように、本変形例のサーバ２０は、コース形状情報２２、障害物情報２４、天候情報２６及び運転試験プログラム２８を備えている。

【0052】

コース形状情報２２は、テストコースＲの形状及び路面情報などが含まれている。例えば、コース形状情報２２は、３次元情報を取得可能なセンサを備えた車両がテストコースＲを走行することで取得された情報でもよい。また、路面情報は、テストコースＲの材質などから算出される摩擦係数などを含んでもよい。

【0053】

障害物情報２４は、テストコースＲ上に設置された複数の障害物Ｘの情報である。障害物情報２４には、障害物Ｘの種類、大きさ、位置、挙動などを含む情報が含まれている。

【0054】

天候情報２６は、テストコースＲの天候の情報である。

【0055】

運転試験プログラム２８は、仮想空間上のテストコースに自動運転車両１０を走行させるためのプログラムが格納されている。

【0056】

図９は変形例に係る自動運転試験方法の一例を概略的に示すフローチャートである。例えば、情報処理装置１４によってサーバ２０に格納された運転試験プログラム２８が実行されることによって図９のフローチャートが実行される。

【0057】

ステップＳ２００では、情報処理装置１４０が仮想空間上にテストコースを生成する。具体的には、コース形状情報２２、障害物情報２４及び天候情報２６に基づいて仮想空間上にテストコースが生成される。生成されるテストコースは、実際のテストコースＲに対応するため、テストコースＲに自動運転車両１０を走行させなくても、仮想空間上のテストコースに自動運転車両１０を走行させるシミュレーションを行うことで、自動運転車両１０の挙動を確認できる。

【0058】

複数の障害物のそれぞれの位置及び挙動は、設定により変更可能である。また、天候情報２６に記憶された情報から任意の天候を設定可能である。天候情報を変更することで、仮想空間上のテストコースにおける路面状態及び視界などが変化する。

【0059】

ステップＳ２０２では、情報処理装置１４０が自動運転車両１０の挙動を表す情報を取得する。実際のテストコースＲで自動運転車両１０の運転試験が実施されている場合、情報蓄積部１４４に蓄積された情報を取得できる。また、実際のテストコースＲで自動運転車両１０の運転試験が実施されていない場合であっても、自動運転車両１０の設計時に挙動を表す情報を所定のサーバなどに格納することで、挙動を表す情報として取得することができる。

【0060】

ステップＳ２０４では、情報処理装置１４０がステップＳ２００で生成された仮想空間のデータと、ステップＳ２０２で取得した情報とに基づいて、仮想空間のテストコースで自動運転車両を走行させるシミュレーションを実行する。これにより、自動運転車両１０の走行試験が実施される。

【0061】

ステップＳ２０６では、走行試験時の自動運転車両１０の挙動を表す情報を所定の蓄積部に蓄積する。例えば、これらの情報を情報蓄積部１４４に蓄積してもよい。情報蓄積部１４４に蓄積する情報は、走行試験毎に別の情報として蓄積してもよい。また、テストコースの情報と挙動を表す情報とを関連付けて蓄積してもよい。

【0062】

本変形例では、仮想空間のテストコースで走行試験を行うことで、自動運転車両１０の開発拠点とテストコースＲとの物理的な距離が離れている場合であっても、自動運転車両１０をテストコースＲまで運搬することなく運転試験を行うことができる。

【0063】

また、実際の自動運転車両１０を用いて走行試験を行わないため、自動運転車両１０を走行させるための燃料又は電力を必要としない。さらに、自動運転車両１０を組み上げる前の状態であっても、挙動を表す情報を設定することで運転試験を行うことができ、開発工期を短縮できる。

【0064】

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

【0065】

特許請求の範囲、明細書、及び図面中において示した装置、システム、プログラム、及び方法における動作、手順、ステップ、及び段階などの各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」などと明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、及び図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」などを用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

【0066】

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

【0067】

特許請求の範囲、明細書、及び図面中において示した装置、システム、プログラム、及び方法における動作、手順、ステップ、及び段階などの各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」などと明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、及び図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」などを用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

【符号の説明】

【0068】

１０ 自動運転車両、１２ センサ、１４ 情報処理装置、１２００ コンピュータ、１２１０ ホストコントローラ、１２１２ ＣＰＵ、１２１４ ＲＡＭ、１２１６ グラフィックコントローラ、１２１８ ディスプレイデバイス、１２２０ 入出力コントローラ、１２２２ 通信インタフェース、１２２４ 記憶装置、１２３０ ＲＯＭ、１２４０ 入出力チップ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】