特開 2024-61569 車両およびプログラム

(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】P2024061569

(43)【公開日】2024-05-07

(54)【発明の名称】車両およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/16 20060101AFI20240425BHJP

   B60W 30/09 20120101ALI20240425BHJP

   B60T 1/14 20060101ALN20240425BHJP

   B60T 7/12 20060101ALN20240425BHJP

【ＦＩ】

G08G1/16 C

B60W30/09

B60T1/14

B60T7/12 C

【審査請求】未請求

【請求項の数】5

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022201402

(22)【出願日】2022-12-16

(31)【優先権主張番号】P 2022169078

(32)【優先日】2022-10-21

(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

3D246

5H181

【Ｆターム（参考）】

3D241BA33

3D241CC20

3D241CE06

3D241DA69Z

3D241DB42Z

3D241DC52Z

3D246DA01

3D246GB30

3D246GC16

5H181AA01

5H181BB04

5H181BB13

5H181BB20

5H181CC02

5H181CC03

5H181CC04

5H181CC11

5H181CC14

5H181FF04

5H181FF27

5H181FF33

5H181LL01

5H181LL09

(57)【要約】

【課題】ジャンプした車両の着地を安定させる。
【解決手段】車両は、車両本体と、車両本体の底面から押し出し可能に備えられた第１のエッジと、車両本体の底面における第１のエッジよりも車両の重心に近い位置において底面から押し出し可能に備えられた第２のエッジと、情報処理装置とを備える。情報処理装置は、障害物の情報を含む複数のセンサ情報を取得する情報取得部と、情報取得部が障害物の情報を取得した場合に、当該障害物を回避するために第１のエッジを押し出して車両をジャンプさせ、車両の着地時に第１のエッジを元に戻し、第２のエッジを押し出して第２のエッジから車両を着地させるように、第１のエッジおよび第２のエッジを制御して障害物を回避する制御部とを有する。
【選択図】図１７

【特許請求の範囲】

【請求項1】

車両であって、
車両本体と、
前記車両本体の底面から押し出し可能に備えられた第１のエッジと、
前記車両本体の底面における前記第１のエッジよりも前記車両の重心に近い位置において前記底面から押し出し可能に備えられた第２のエッジと、
情報処理装置とを備え、
前記情報処理装置は、
障害物の情報を含む複数のセンサ情報を取得する情報取得部と、
前記情報取得部が障害物の情報を取得した場合に、当該障害物を回避するために前記第１のエッジを押し出して前記車両をジャンプさせ、前記車両の着地時に前記第１のエッジを元に戻し、前記第２のエッジを押し出して前記第２のエッジから前記車両を着地させるように、前記第１のエッジおよび前記第２のエッジを制御して前記障害物を回避する制御部とを有する車両。

【請求項2】

車両であって、
車両本体と、
前記車両本体の底面から押し出し可能に備えられたエッジと、
前記車両本体の底面から押し出し可能に備えられた前記エッジよりも高い弾性を有する弾性体と、
情報処理装置とを備え、
前記情報処理装置は、
障害物の情報を含む複数のセンサ情報を取得する情報取得部と、
前記情報取得部が障害物の情報を取得した場合に、当該障害物を回避するために前記エッジを押し出して前記車両をジャンプさせ、前記車両の着地時に前記エッジを元に戻し、前記弾性体を押し出して前記弾性体から前記車両を着地させるように、前記エッジおよび前記弾性体を制御して前記障害物を回避する制御部とを有する車両。

【請求項3】

前記情報取得部は、１０億分の１秒単位で前記障害物を検知し、
前記制御部は、１０億分の１秒単位で前記第１のエッジおよび前記第２のエッジの制御を行う請求項１記載の車両。

【請求項4】

前記情報取得部は、１０億分の１秒単位で前記障害物を検知し、
前記制御部は、１０億分の１秒単位で前記エッジおよび前記弾性体の制御を行う請求項２に記載の車両。

【請求項5】

コンピュータを請求項１～４のいずれか１項に記載の情報処理装置として機能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、車両およ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、車両が提供される。前記車両は、車両本体と、
車両本体の底面から押し出し可能に備えられた第１のエッジと、
前記車両本体の底面における前記第１のエッジよりも前記車両の重心に近い位置において前記底面から押し出し可能に備えられた第２のエッジと、
情報処理装置とを備え、
前記情報処理装置は、
障害物の情報を含む複数のセンサ情報を取得する情報取得部と、
前記情報取得部が障害物の情報を取得した場合に、当該障害物を回避するために前記第１のエッジを押し出して前記車両をジャンプさせ、前記車両の着地時に前記第１のエッジを元に戻し、前記第２のエッジを押し出して前記第２のエッジから前記車両を着地させるように、前記第１のエッジおよび前記第２のエッジを制御して前記障害物を回避する制御部とを有する。

【0005】

また、本発明の一実施態様によれば，他の車両が提供される。前記他の車両は、
車両本体と、
車両本体の底面から押し出し可能に備えられたエッジと、
前記車両の前記底面から押し出し可能に備えられた前記エッジよりも高い弾性を有する弾性体と、
情報処理装置とを備え、
前記情報処理装置は、
障害物の情報を含む複数のセンサ情報を取得する情報取得部と、
前記情報取得部が障害物の情報を取得した場合に、当該障害物を回避するために前記エッジを押し出して前記車両をジャンプさせ、前記車両の着地時に前記エッジを元に戻し、前記弾性体を押し出して前記弾性体から前記車両を着地させるように、前記エッジおよび前記弾性体を制御して前記障害物を回避する制御部とを有する。

【0006】

また、本発明に係る車両においては、前記情報取得部は、１０億分の１秒単位で前記障害物を検知し、
前記制御部は、１０億分の１秒単位で前記第１のエッジおよび前記第２のエッジの制御を行う。

【0007】

また、本発明に係る他の車両においては、前記情報取得部は、１０億分の１秒単位で前記障害物を検知し、
前記制御部は、１０億分の１秒単位で前記エッジおよび前記弾性体の制御を行う。

【0008】

本発明の一実施態様によれば、コンピュータを、前記情報処理装置として機能させるためのプログラムが提供される。

【0009】

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】

【0010】

【図1】超高性能自動運転のＡＩの危険予測能力について概略的に示す図である。

【図2】車両内のネットワーク構成の一例を概略的に示す図である。

【図3】比例定数の段階の一例を概略的に示す図である。

【図4】比例定数の段階の一例を概略的に示す図である。

【図5】比例定数の段階の一例を概略的に示す図である。

【図6】Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎにより実行されるフローチャートである。

【図7】車両の停止距離の例を説明する第１の説明図である。

【図8】車両１２の停止距離の例を説明する第２の説明図である。

【図9】車両１２の停止距離の例を説明する第３の説明図である。

【図10】車両１２の停止距離の例を説明する第４の説明図である。

【図11】Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎによる自動運転の制御例を説明する説明図である。

【図12】パーフェクトステアリングコントロールおよびパーフェクトステアリングコントロールの概要図である。

【図13】エッジを説明する説明図である。

【図14】Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎによるエッジの動作例を説明する説明図である。

【図15】第１のエッジおよび第２のエッジを説明する説明図である。

【図16】Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎによる第１および第２のエッジの動作例を説明する説明図である。

【図17】Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎによる第１および第２のエッジの動作例を説明する説明図である。

【図18】エッジおよび弾性体を説明する説明図である。

【図19】Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎによるエッジおよび弾性体の動作例を説明する説明図である。

【図20】Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎによるエッジおよび弾性体の動作例を説明する説明図である。

【図21】Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎとして機能するコンピュータのハードウェア構成の一例を概略的に示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

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。

【0012】

図１は、本実施形態に係る超高性能自動運転のＡＩの危険予測の能力について概略的に示す。本実施形態においては、複数種類のセンサ情報をＡＩデータ化してクラウドに蓄積する。ＡＩがナノセカンド（１０億分の１秒）ごとに状況のベストミックスを予測、判断し、車両１２の運行を最適化する。本実施形態では、車両１２は電気自動車であることが望ましい。

【0013】

図２は、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ１２０の車両１２内の構成を説明するための図である。Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ１２０は、情報処理装置の一例である。

【0014】

図２に示されているように、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ１２０には、複数のＧａｔｅ Ｗａｙが通信可能に接続されている。Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ１２０は、Ｇａｔｅ Ｗａｙを介して外部のクラウドに接続されている。Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ１２０は、Ｇａｔｅ Ｗａｙを介して外部のクラウドへアクセスすることができるように構成されている。その一方で、Ｇａｔｅ Ｗａｙの存在により、外部からＣｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ１２０へ直接アクセスすることはできないように構成されている。

【0015】

Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ１２０は、所定時間が経過する毎に、要求信号をサーバへ出力する。具体的には、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ１２０は、１０億分の１秒毎に、問い合わせを表す要求信号をサーバへ出力する。

【0016】

本実施形態において使用するセンサの例として、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、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の実装した自動車のＴｒｉｐデータである。

【0017】

複数種類のセンサから取り入れるセンサ情報として、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、火事、風、台風、大雨、小雨、吹雪、霧、など）等が挙げられ、本実施形態では、これらの検知を１０億分の１秒毎に実施する。

【0018】

本実施形態においては、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ１２０は、上記のセンサにより検知された、道路上で故障している車両などの障害物の情報を含む車両１２が走行する道路の道路状況を示す道路情報（例：道路の材質、坂道の上下横斜め傾き角度、道路の凍り方、および道路の水分量等）などの情報取得部が取得する情報を取得した場合に、当該障害物を回避するための車両の速度を制御する制御部として機能する。

【0019】

また、本実施形態においては、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ１２０は、車両の速度を制御する制御変数を算出し、当該制御変数に基づいて、１０億分の１秒単位で車両の自動運転を制御する制御部として機能する。具体的には、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ１２０は、以下の関係式により車両の速度（加速・減速）を制御する。そして、フリクションのないパーフェクトなコーナリングを実現する。

【0020】

ｙ＝ａｘ²
ここで、ａは、比例定数であり、制御変数の一例である。フリクションのないパーフェクトなコーナリングとは、美しい、滑らかなパーフェクトな加速のことをいう。かかる数式により、パーフェクトな加速を表すことができる。比例定数は、１０億分の１秒毎に何段階にでも滑らかに変更可能である。Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ１２０は、走行時間（Ｄｒｉｖｉｎｇ Ｔｉｍｅ）、電池の消耗（Ｂａｔｔｅｒｙ Ｄｅｐｌｅｔｉｏｎ）、咄嗟の危機回避といった状況（Ａｖｏｉｄ Ａｃｃｉｄｅｎｔｓ）、タイヤなどのマテリアルの状態（Ｍａｔｅｒｉａｌ Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）、風速等の変数（Ｗｉｎｄ Ｓｐｅｅｄ）などのセンサ情報から計算し、クラウドに蓄積されたデータを突き合わせて差分を微調整し、ゴールシークにより導き出された比例定数の数を正しく４つの車輪２１にそれぞれ搭載されたインホイールモータと４つのスピン角度に伝達することで最適な加減速を行うパーフェクトスピードコントロールおよびパーフェクトステアリングコントロールを実現する。これがオブジェクト指向のゴールシーク走行システムである。そして、かかる走行を実現することがＬｅｖｅｌ６の役割である。ここで、「Ｌｅｖｅｌ６」は、自動運転を表すレベルであり、完全自動運転を表すＬｅｖｅｌ５よりもさら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レベルであり、それでも未だに事故など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。

【0021】

図３から図５は、比例定数の段階を説明するための図である。図３に示されているように、例えば、比例定数の段階が４段の場合は、０，Ｓ，Ｍ，Ｌ（ＬがＭａｘ性能）の場合がある。このように、比例定数は、１０億分の１秒毎に何段にでも変更可能であり、４つの車輪２１にそれぞれ搭載されたインホイールモータに命じて加減速を行う。図４は、比例定数が４段階の場合をグラフ化したものである。そして、図５に示されているように、複数段階の比例定数を組み合わせることにより、車両の速度を可変して行くことができる。

【0022】

Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ１２０は、図６に示されているフローチャートを繰り返し実行する。
ステップＳ１０において、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ１２０は、センサにより検知された障害物１３の情報や道路情報を含むセンサ情報を取得する。そして、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ１２０は、ステップＳ１１に進む。
ステップＳ１１において、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ１２０は、ステップＳ１０で取得したセンサ情報に基づいて、比例定数を算出する。そして、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ１２０は、ステップＳ１２に進む。
ステップＳ１２において、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ１２０は、ステップＳ１１で算出した比例定数に基づいて、自動運転を制御する。そして、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ １２０は、当該フローチャートの処理を終了する。

【0023】

図７から図１０は、車両１２の停止距離の例を説明する説明図である。図７は、速度１００ｋｍ／ｈ（時速）で走っている車両１２が障害物１３を当該障害物１３まで１１５ｍ（メートル）の地点で障害物１３の情報を取得した場合の例である。かかる例では、障害物１３の情報の取得（車両Ａの位置）から危険認識まで０．３秒、危険認識からブレーキスタートまで０．７秒かかっており、この計１．０秒の間に、車両１２が約２８ｍ移動（車両Ｂの位置）している。そして、例えば、車両１２が停止（車両Ｃの位置）するまで制動距離が８４ｍかかっていることを示している。

【0024】

図８は、凍結した路面で、速度１００ｋｍ／ｈで走っている車両１２が障害物１３を当該障害物１３まで１１５ｍ（メートル）の地点で障害物１３の情報を取得した場合の例である。かかる例では、障害物１３の情報の取得（車両Ａの位置）から危険認識まで０．３秒、危険認識からブレーキスタートまで０．７秒かかっており、この計１．０秒の間に、車両１２が約２８ｍ移動（車両Ｂの位置）している。そして、例えば、上述した図７に示すとおり、車両１２が停止するまで制動距離が８４ｍかかるところ、さらにスリップして停止（車両Ｃの位置）することを示している。

【0025】

図９は、止まっている車両１２が速度１００ｋｍ／ｈまで加速した後、障害物１３の情報を取得した場合の例である。かかる例では、止まっている車両１２（車両Ａの位置）から１．９秒（２６ｍ）で１００ｋｍ／ｈまで加速し、障害物１３の情報の取得（車両Ｂの位置）から危険認識まで０．３秒、危険認識からブレーキスタートまで０．７秒（車両Ｃの位置）かかっており、この計１．０秒の間に、車両１２が速度２００ｋｍ／ｈに到達し、約４２ｍ移動（車両Ｃの位置）している。そして、例えば、車両１２が停止（車両Ｄの位置）するまで制動距離が２８０ｍかかっていることを示している。

【0026】

図１０は、凍結した路面で、止まっている車両１２が速度１００ｋｍ／ｈまで加速した後、障害物１３の情報を取得した場合の例である。かかる例では、止まっている車両１２（車両Ａの位置）から１．９秒（２６ｍ）で１００ｋｍ／ｈまで加速し、障害物１３の情報の取得（車両Ｂの位置）から危険認識まで０．３秒、危険認識からブレーキスタートまで０．７秒（車両Ｃの位置）かかっており、この計１．０秒の間に、車両１２が速度２００ｋｍ／ｈに到達し、約４２ｍ移動（車両Ｃの位置）している。そして、例えば、上述した図９に示すとおり、車両１２が停止するまで制動距離が２８０ｍかかるところ、さらにスリップして停止（車両Ｄの位置）することを示している。

【0027】

図１１は、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ１２０による自動運転の制御例を説明する説明図である。図１１は、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ１２０が、走行時間（Ｄｒｉｖｉｎｇ Ｔｉｍｅ）、電池の消耗（Ｂａｔｔｅｒｙ Ｄｅｐｌｅｔｉｏｎ）、咄嗟の危機回避といった状況（Ａｖｏｉｄ Ａｃｃｉｄｅｎｔｓ）、タイヤなどのマテリアルの状態（Ｍａｔｅｒｉａｌ Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）、風速などの変数（Ｗｉｎｄ Ｓｐｅｅｄ）などのセンサ情報からＣｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ１２０が算出した比例定数に基づいて、車両１２の速度を制御することで、障害物１３を回避する例であり、凍結した路面で、止まっている車両１２が速度１００ｋｍ／ｈまで加速した後、障害物１３の情報を取得した例である。かかる例では、止まっている車両１２（車両Ａの位置）から１．９秒（２６ｍ）で１００ｋｍ／ｈまで加速し、障害物１３の情報の取得（車両Ｂの位置）をすると直ちに（１０億分の１秒）車両の自動運転を制御することで減速・加速をすることを示している。

【0028】

図１２は、本実施形態に係る情報処理装置によって実現されるパーフェクトスピードコントロールおよびパーフェクトステアリングコントロールについて概略的に示す。図１２に示す原理は、車両の速度を算出するし、ＩｎｐｕｔとＣｌｏｕｄ Ｄａｔｅとからパーフェクトスピードコントロールおよびパーフェクトステアリングコントロールを実現している。

【0029】

ここで、従来の自動運転車両では、道路状況を一定程度加味してコーナリングすることが可能であるものの、１０億分の１秒単位での正確なコーナリングはできていなかった。また、自動運転車両が障害物を検知し、ブレーキをかけて停止するまでには一定の距離を必要とした。そのため、従来の自動運転車両ではコーナリングを１０億分の１秒単位で正確にコントロールできないため、コーナリングの際にスリップ等の事故が発生してしまっていた。また、仮に理論上の正確なコーナリングを計算できたとしても、現実の様々な摩擦の状況（タイヤ、道路状況、気温、温度、湿度、風速等）を加味してコーナリングを行うことができなかった。本実施形態に係る車両１２によれば、上記で説明した構成に基づいて、自動運転の安全性を高めることができる。

【0030】

また、本実施形態においては、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ１２０は、車両１２の速度を制御することにより障害物１３を回避することができない場合、または車両１２の速度を制御することにより障害物１３を回避することができる場合であっても、車両１２の車両本体の底面２０に備えられた当該車両１２をジャンプさせるようにエッジ２２を底面２０から押し出すことにより障害物１３を回避する制御部として機能する。具体的には、図１３に示すように、車両１２の底面２０の車輪２１の前輪２１Ａと後輪２１Ｂとの間に、底面２０から道路に向けて突出し、当該道路側に押し出し可能なエッジ２２を備えている。なお、エッジ２２は、図１３に示す形状に限定されない。また、車両１２の左右に１つずつに限定されず、複数備えられてもよいし、また、車両１２の様々な場所に備えられてもよい。

【0031】

そして、図１４（Ａ）に通常の状態から、図１４（Ｂ）に示すように、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ１２０は、障害物１３を回避する際に、エッジ２２を道路側に押し出して、車両１２をジャンプさせる。ここで、エッジ２２を道路側に押し出すモータなどの機構は図示を省略している。また、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ１２０は、左右一方のエッジ２２のみを押し出すのではなく、両方のエッジ２２を押し出してもよいし、左右のエッジ２２の押し出しのタイミングをずらして押し出してもよい。また、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ１２０は、車両１２を回転させるようにエッジ２２の押し出しおよび車両１２の速度を制御してもよい。Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ１２０は、かかるジャンプの後、パーフェクトスピードコントロールおよびパーフェクトステアリングコントロールにより車両１２を滑らかに着地することを可能としている。障害物１３（例えば、道路で炎上しているトラック）を検知した際も、車両１２の速度や障害物１３までの距離によっては停止することができず、車両１２と障害物１３の衝突を回避することができなかったが、このように構成することにより、自動運転の安全性を高めることができる。また、障害物１３を飛び越えることにより、車両１２の速度を制御することによっては障害物１３を回避することができない場合であっても障害物１３を回避することが可能となる。

【0032】

なお、エッジ２２に加えて、図１５に示すように、車両１２の底面２０におけるエッジ２２よりも車両１２の重心に近い位置に、さらに別のエッジ２４を備えるようにしてもよい。具体的には図１５に示すように、エッジ２２（以下、第１のエッジ２２とする）の車両１２の幅方向内側に、エッジ２４（第２のエッジ２４とする）を備えるようにしてもよい。第２のエッジ２４は第１のエッジ２２よりも車両１２の前後方向における長さを短いものとしている。また、第２のエッジ２４は、車両１２の左右に１つずつに限定されず、複数備えられてもよい。

【0033】

この場合、図１６（Ａ）に示す通常の状態から、図１６（Ｂ）に示すように、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ１２０は、障害物１３を回避する際に、左右一方の第１のエッジ２２のみを道路側に押し出して、車両１２をジャンプさせる。左右一方の第１のエッジ２２の押し出しにより、図１７（Ａ）に示すように車両１２はその重心を通る軸Ｘの周りに空中で回転する。着地時においては、図１７（Ａ）に示すように、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ１２０は、第１のエッジ２２を元に戻し、第２のエッジ２４の双方を車両１２の底面２０から押し出す。ここで、第２のエッジ２４を道路側に押し出すモータなどの機構は図示を省略している。これにより、図１７（Ｂ）に示すように、車両１２は回転しつつ車輪２１よりも先に第２のエッジ２４から着地する。着地して車両１２が停止した後に、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ１２０は、第２のエッジ２４を元に戻す。これにより、車両１２の状態は図１６（Ａ）に示す通常の状態に戻る。

【0034】

このように、車両１２が回転してジャンプしている場合に、第１のエッジ２２よりも車両１２の重心に近い位置に設けられた第２のエッジ２４から先に着地させることにより、車両１２の着地を安定させることができる。

【0035】

また、エッジ２２に加えて、図１８に示すように、車両１２の底面にエッジ２２よりも高い弾性を有する弾性体２６を備えるようにしてもよい。具体的には図１８に示すように、エッジ２２の車両１２の幅方向内側に、弾性体２６を備えるようにしてもよい。弾性体２６は車両１２の左右に１つずつに限定されず、複数備えられてもよいし、また、車両１２の様々な場所に備えられてもよい。

【0036】

この場合、図１９（Ａ）に通常の状態から、図１９（Ｂ）に示すように、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ１２０は、障害物１３を回避する際に、エッジ２２を道路側に押し出して、車両１２をジャンプさせる。着地時においては、図２０（Ａ）に示すように、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ１２０は、エッジ２２を元に戻し、弾性体２６の双方を車両１２の底面２０から押し出す。ここで、弾性体２６を道路側に押し出すモータなどの機構は図示を省略している。これにより、図２０（Ｂ）に示すように、車両１２は車輪２１よりも先に弾性体２６から着地する。着地した後に、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ１２０は、弾性体２６を元に戻す。これにより、車両１２の状態は図１９（Ａ）に示す通常の状態に戻る。

【0037】

このように、車両１２がジャンプした後に、エッジ２２よりも弾性率が高い弾性体２６を先に着地させることにより、車両１２の着地を安定させることができる。

【0038】

図２１は、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ１２０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または複数の「部」として機能させ、またはコンピュータ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または当該１または複数の「部」を実行させることができ、および／またはコンピュータ１２００に、本実施形態に係るプロセスまた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およびブロック図のブロックのうちのいくつかまた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。

【0039】

本実施形態によるコンピュータ１２００は、ＣＰＵ１２１２、ＲＡＭ１２１４、およ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、および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ドライブおよび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およ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およ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。

【0040】

ＣＰＵ１２１２は、ＲＯＭ１２３０および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またはそれ自体の中に、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。

【0041】

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およびデータを格納する。ＤＶＤドライブは、プログラムまたはデータを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、プログラムおよびデータをＩＣカードから読み取り、および／またはプログラムおよびデータをＩＣカードに書き込む。

【0042】

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、および／またはコンピュータ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。

【0043】

プログラムは、ＤＶＤ－ＲＯＭまたは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、または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。装置または方法が、コンピュータ１２００の使用に従い情報のオペレーションまたは処理を実現することによって構成されてよい。

【0044】

例えば、通信がコンピュータ１２００およ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、または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、また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。

【0045】

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またはデータベースの全部または必要な部分が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。

【0046】

様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、およ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。

【0047】

上で説明したプログラムまたはソフトウエアモジュールは、コンピュータ１２００上またはコンピュータ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また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または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。

【0048】

本実施形態におけるフローチャートおよ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また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。特定の段階および「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、および／また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、デジタルおよび／またはアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）および／また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）、およ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、および他の論理演算、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。

【0049】

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、フローチャートまた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また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。

【0050】

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、または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、および「Ｃ」プログラミング言語また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また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またはオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。

【0051】

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、またはプログラマブル回路が、フローチャートまた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、ローカルにまた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、また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。

【0052】

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、多様な変更また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。その様な変更また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。

【0053】

特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、およ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、およ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】

【0054】

１２０ Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ、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】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】