特開 2025-3085 システム、制御装置、および、制御方法

(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】P2025003085

(43)【公開日】2025-01-09

(54)【発明の名称】システム、制御装置、および、制御方法

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/09 20060101AFI20241226BHJP

【ＦＩ】

G08G1/09 V

【審査請求】未請求

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023103563

(22)【出願日】2023-06-23

(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】岩堀 健人

(72)【発明者】

【氏名】横山 大樹

【テーマコード（参考）】

5H181

【Ｆターム（参考）】

5H181AA01

5H181AA27

5H181BB04

5H181CC02

5H181CC03

5H181CC04

5H181CC11

5H181CC12

5H181CC14

5H181FF05

5H181FF13

(57)【要約】

【課題】遠隔制御に適した検出用画像を得られる可能性を高める技術を提供する。
【解決手段】システムは、車両であって、車両が撮影された検出用画像に含まれる予め定められた検出箇所を用いた遠隔制御によって走行する車両と、検出用画像を取得する画像取得部と、遠隔制御によって車両が走行する環境であって、検出用画像に影響を与え得る環境を表す環境情報を取得する環境情報取得部と、取得される環境情報に応じて、検出箇所として用いられる車両の部位と、検出用画像の撮影方向と、の少なくとも一方を決定する第１決定部とを備える。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

車両であって、前記車両が撮影された検出用画像に含まれる予め定められた検出箇所を用いた遠隔制御によって走行する車両と、
前記検出用画像を取得する画像取得部と、
前記遠隔制御によって前記車両が走行する環境であって、取得される前記検出用画像に影響を与え得る環境を表す環境情報を取得する環境情報取得部と、
取得される前記環境情報に応じて、前記検出箇所として用いられる前記車両の部位と、前記検出用画像の撮影方向と、の少なくとも一方を決定する第１決定部と、を備える、システム。

【請求項2】

請求項１に記載のシステムであって、
前記環境情報は、前記遠隔制御によって前記車両が走行するタイミングを表す情報と、前記遠隔制御によって前記車両が走行する場所を表す情報と、の少なくとも一方を含む、システム。

【請求項3】

請求項１に記載のシステムであって、
前記車両を撮影する複数のカメラと、
前記環境情報に応じて、各前記カメラのうち、決定される前記部位と前記撮影方向との前記少なくとも一方に関する条件を満たすように前記検出用画像を撮影可能な前記カメラを、前記検出用画像の撮影する担当カメラとして決定する第２決定部と、を備え、
前記画像取得部は、前記担当カメラから前記検出用画像を取得する、システム。

【請求項4】

請求項１に記載のシステムであって、
前記第１決定部は、前記検出箇所として用いられる前記部位を少なくとも決定し、
前記第１決定部は、前記環境情報に応じて、前記部位を、前記車両の左側部分または右側部分に択一的に決定する、システム。

【請求項5】

請求項４に記載のシステムであって、
前記第１決定部は、前記環境情報に応じて、前記部位を、前記車両の左後方角部または右後方角部に択一的に決定する、システム。

【請求項6】

請求項１から５のいずれか一項に記載のシステムであって、
前記検出用画像における前記検出箇所を用いて、前記遠隔制御のための制御指令の生成に用いられる前記車両の位置を推定する推定処理の内容を、決定される前記部位と前記撮影方向との前記少なくとも一方に応じて決定する第３決定部を備える、システム。

【請求項7】

請求項６に記載のシステムであって、
前記第１決定部は、前記検出箇所として用いられる前記部位を少なくとも決定し、
前記第１決定部は、前記環境情報に応じて、前記部位を、前記車両の車幅方向において互いに対称に位置する第１部分と第２部分との一方に択一的に決定し、
前記第３決定部は、
前記検出箇所として前記第２部分が用いられる場合に、前記推定処理において、前記検出用画像を鏡像反転させた反転画像を生成するとともに、前記反転画像において前記第２部分を検出する処理を実行することを決定し、
前記検出箇所として前記第１部分が用いられる場合に、前記推定処理において、鏡像反転されていない前記検出用画像において前記第１部分を検出する処理を実行することを決定する、
システム。

【請求項8】

請求項６に記載のシステムであって、
前記第３決定部は、決定される前記部位と前記撮影方向との前記少なくとも一方に応じて、前記推定処理で用いられるプログラムを決定することによって、前記推定処理の内容を決定する、システム。

【請求項9】

車両が撮影された検出用画像であって、前記検出用画像に含まれる予め定められた検出箇所が前記車両の遠隔制御に用いられる検出用画像を取得する画像取得部と、
前記遠隔制御によって前記車両が走行する環境であって、取得される前記検出用画像に影響を与え得る環境を表す環境情報を取得する環境情報取得部と、
取得される前記環境情報に応じて、前記検出箇所として用いられる前記車両の部位と、前記検出用画像の撮影方向と、の少なくとも一方を決定する第１決定部と、を備える、制御装置。

【請求項10】

車両が撮影された検出用画像であって、前記検出用画像に含まれる予め定められた検出箇所が前記車両の遠隔制御に用いられる検出用画像を取得する工程と、
前記遠隔制御によって前記車両が走行する環境であって、取得される前記検出用画像に影響を与え得る環境を表す環境情報を取得する工程と、
取得される前記環境情報に応じて、前記検出箇所として用いられる前記車両の部位と、前記検出用画像の撮影方向と、の少なくとも一方を決定する工程と、を備える、制御方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、システム、制御装置、および、制御方法に関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、車両の製造工程において、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】

カメラによって車両を撮影した撮影画像を用いて、車両を遠隔制御する技術が知られている。しかしながら、単に車両を撮影するのみでは、例えば、車両に強い日射しが照射されている場合や、車両が旋回している場合には、遠隔制御に適した撮影画像が得られない可能性がある。

【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、システムが提供される。このシステムは、車両であって、前記車両が撮影された検出用画像に含まれる予め定められた検出箇所を用いた遠隔制御によって走行する、車両と、前記検出用画像を取得する画像取得部と、前記遠隔制御によって前記車両が走行する環境であって、取得される前記検出用画像に影響を与え得る環境を表す環境情報を取得する環境情報取得部と、取得される前記環境情報に応じて、前記検出箇所として用いられる前記車両の部位と、前記検出用画像の撮影方向と、の少なくとも一方を決定する第１決定部と、を備える。
このような形態であれば、遠隔制御によって車両が走行する環境に応じて、検出箇所として用いられる車両の部位や、検出用画像の撮影方向を決定できる。そのため、車両の遠隔制御に適した検出用画像を得られる可能性が高まる。
（２）上記形態では、前記環境情報は、前記遠隔制御によって前記車両が走行するタイミングを表す情報と、前記遠隔制御によって前記車両が走行する場所を表す情報と、の少なくとも一方を含んでいてもよい。このような形態であれば、遠隔制御によって車両が走行するタイミングや場所に応じて、検出箇所として用いられる車両の部位や、検出用画像の撮影方向を決定できる。
（３）上記形態では、前記車両を撮影する複数のカメラと、前記環境情報に応じて、各前記カメラのうち、決定される前記部位と前記撮影方向との前記少なくとも一方に関する条件を満たすように前記検出用画像を撮影可能な前記カメラを、前記検出用画像の撮影する担当カメラとして決定する第２決定部と、を備え、前記画像取得部は、前記担当カメラから前記検出用画像を取得してもよい。このような形態であれば、環境情報に応じて、検出用画像の撮影を担当するカメラを適切に決定できる。
（４）上記形態では、前記第１決定部は、前記検出箇所として用いられる前記部位を少なくとも決定し、前記第１決定部は、前記環境情報に応じて、前記部位を、前記車両の左側部分または右側部分に択一的に決定してもよい。このような形態であれば、環境情報に応じて、検出箇所として、車両の左側部分や右側部分を用いることができる。
（５）上記形態では、前記第１決定部は、前記環境情報に応じて、前記部位を、前記車両の左後方角部または右後方角部に択一的に決定してもよい。このような形態であれば、環境情報に応じて、検出箇所として、車両の左後方角部や右後方角部を用いることができる。
（６）上記形態では、前記検出用画像における前記検出箇所を用いて、前記遠隔制御のための制御指令の生成に用いられる前記車両の位置を推定する推定処理の内容を、決定される前記部位と前記撮影方向との前記少なくとも一方に応じて決定する第３決定部を備えていてもよい。このような形態であれば、検出箇所として決定される車両の部位や、決定される撮影方向に応じて、推定処理の内容を決定できる。そのため、推定処理において車両の位置をより精度良く推定できる可能性が高まる。
（７）上記形態では、前記第１決定部は、前記検出箇所として用いられる前記部位を少なくとも決定し、前記第１決定部は、前記環境情報に応じて、前記部位を、前記車両の車幅方向において互いに対称に位置する第１部分と第２部分との一方に択一的に決定し、前記第３決定部は、前記検出箇所として前記第２部分が用いられる場合に、前記推定処理において、前記検出用画像を鏡像反転させた反転画像を生成するとともに、前記反転画像において前記第２部分を検出する処理を実行することを決定し、前記検出箇所として前記第１部分が用いられる場合に、前記推定処理において、鏡像反転されていない前記検出用画像において前記第１部分を検出する処理を実行することを決定してもよい。このような形態であれば、検出箇所として第１部分を用いる場合と第２部分を用いる場合とで、検出用画像を鏡像反転させることを除いて同様の手順で、第１部分や第２部分を検出できる。
（８）上記形態では、前記第３決定部は、決定される前記部位と前記撮影方向との前記少なくとも一方に応じて、前記推定処理で用いられるプログラムを決定することによって、前記推定処理の内容を決定してもよい。このような形態であれば、第３決定部によってプログラムを決定することで、検出箇所として決定される車両の部位や、決定される撮影方向に応じて、推定処理の内容を決定できる。

【0007】

本開示は、上述したシステムとしての形態以外にも、例えば、制御装置や、制御方法や、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。また、例えば、上記のシステムは、車両を遠隔制御するために、予め準備された機械学習モデルに検出用画像を入力することによって、検出用画像における検出箇所を検出してもよい。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】システムの構成を示す概念図である。

【図2】車両と制御装置との構成を示すブロック図である。

【図3】決定処理のフローチャートである。

【図4】第１実施形態における決定処理を説明する第１の図である。

【図5】第１実施形態における決定処理を説明する第２の図である。

【図6】第１実施形態における決定処理を説明する第３の図である。

【図7】推定処理のフローチャートである。

【図8】推定処理において画像が解析される様子の例を示す説明図である。

【図9】第２実施形態における決定処理を説明する第１の図である。

【図10】第２実施形態における決定処理を説明する第２の図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

Ａ．第１実施形態：
図１は、第１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。図２は、車両１００と制御装置２００との構成を示すブロック図である。システム１０は、車両１００を遠隔制御により走行させる遠隔制御システムとして構成されている。システム１０は、１台以上の車両１００と、車両１００の遠隔制御を実行する制御装置２００と、車両１００が撮影された撮影画像Ｐｉを撮影する複数のカメラ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。

【0010】

本実施形態における車両１００は、電気自動車（ＢＥＶ：Battery Electric Vehicle）である。なお、車両１００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。

【0011】

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。図１に示すように、本実施形態における工場は、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。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。基準座標系Σｒは、例えば、ワールド座標系（グローバル座標系とも呼ばれる）として定義される。第１場所ＰＬ１と第２場所ＰＬ２とは、車両１００が走行可能な走路ＳＲによって接続されている。走路ＳＲは、図１に示すような一連の走路でなくてもよく、例えば、途中で複数の走路に分岐する走路や、複数の走路が途中で合流する走路であってもよい。この場合、車両１００の種別（例えば、車種や型式やグレードや動力源）や、車両１００の検査結果や、各走路の混雑度合いや、次工程の混雑度合い等に応じて、車両１００が走行する走路が決定されてもよい。このような走路の決定には、例えば、後述する製造情報が用いられてもよい。

【0012】

なお、第１場所ＰＬ１と第２場所ＰＬ２とは、同じ建屋内に設けられてもよいし、同じ敷地内の異なる建屋内に設けられてもよい。また、第１場所ＰＬ１と第２場所ＰＬ２とは、屋内ではなく、屋外に設けられてもよい。また、第１場所ＰＬ１と第２場所ＰＬ２とは、複数の敷地に分散して設けられてもよく、例えば、公道あるいは私道を挟んで隣接する第１工場と第２工場とに分散して設けられてもよい。この場合、第１工場と第２工場とを合わせて工場と呼び、走路ＳＲには公道の一部あるいは私道の一部が含まれてもよい。

【0013】

走路ＳＲの周辺には、車両１００を撮影可能に構成された複数のカメラ３００が設置されている。制御装置２００は、各カメラ３００によって撮影される撮影画像Ｐｉ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。このように検出される位置や向きや走行方向は、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。本実施形態では、各カメラ３００は、走路ＳＲを上方から俯瞰する画像を撮影可能なように配置されている。また、個々のカメラ３００の位置は固定されており、基準座標系Σｒと個々のカメラ３００の装置座標系（以下、カメラ座標系とも呼ぶ）との相対関係は既知である。基準座標系Σｒの座標値と個々のカメラ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、制御装置２００内に予め格納されている。なお、車両１００の遠隔制御では、例えば、車両１００に搭載された各種の車載カメラや、ＬｉＤＡＲ（Light Detection And Ranging）、ミリ波レーダ、超音波センサ、赤外線センサ等の各種センサが補助的に用いられてもよい。

【0014】

本実施形態における制御装置２００は、上述した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、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。従って、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。

【0015】

図２に示すように、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。

【0016】

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。

【0017】

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および位置情報取得部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、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、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。ただし、位置情報取得部１１６とＧＮＳＳ受信機１４０とは、省略可能である。

【0018】

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，カメラ３００，および，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。

【0019】

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、画像取得部２１０、環境情報取得部２２０、第１決定部２３０、第２決定部２４０、第３決定部２４５、推定部２５０、および、指令生成部２６０として機能する。メモリ２０２には、プログラムＰＧ２に加え、後述する条件データ２７１と、カメラデータ２７２と、推定プログラム２８０とが格納されている。推定プログラム２８０は、後述する解析プログラムを含む。

【0020】

画像取得部２１０は、撮影画像Ｐｉをカメラ３００から取得する。撮影画像Ｐｉのうち、予め定められた検出箇所を含む撮影画像Ｐｉのことを、検出用画像とも呼ぶ。検出箇所としては、車両１００のうちの一部分が用いられる。検出用画像における検出箇所は、遠隔制御に用いられる。より詳細には、検出用画像における検出箇所は、車両１００の位置を推定するのに用いられ、推定される車両１００の位置は、遠隔制御のための制御指令の生成に用いられる。

【0021】

環境情報取得部２２０は、遠隔制御によって車両１００が走行する環境（以下、走行環境とも呼ぶ）を表す環境情報を取得する。この環境情報によって表される走行環境は、画像取得部２１０によって取得される検出用画像に影響を与え得る。本実施形態における環境情報は、遠隔制御によって車両１００が走行する場所（以下、走行場所とも呼ぶ）を表す走行場所情報を含む。車両１００の走行場所は、車両１００と各カメラ３００との相対的な位置や角度に影響するため、検出用画像に影響を与え得る。本実施形態における走行場所情報は、走路ＳＲ上における車両１００の現在位置情報である。なお、「車両１００の現在位置情報」は、車両１００の現在の居場所を少なくとも大まかに表す情報であればよい。制御装置２００や工程管理装置４００は、こうした現在位置情報を、例えば、ＧＮＳＳ受信機１４０や、走路ＳＲの周辺に設けられたエリアセンサ（図示せず）や、上述した遠隔制御に用いられる各種センサ（例えば、カメラ３００）を利用して取得する。また、車両１００の現在位置情報と目標ルートＴＲとを用いて、車両１００が今後に走行する予定の場所、例えば、車両１００が今後に走行する予定の区間を特定可能である。

【0022】

第１決定部２３０は、環境情報取得部２２０によって取得される環境情報に応じて、検出箇所として用いられる車両１００の部位である検出用部位と、検出用画像の撮影方向との少なくとも一方を決定する。本実施形態では、第１決定部２３０は、検出用部位を決定する。以下では、第１決定部２３０によって決定される検出用部位と撮影方向との少なくとも一方に関する条件のことを、画像条件とも呼ぶ。

【0023】

本実施形態では、第１決定部２３０は、環境情報に応じて条件データ２７１を参照することで、検出用部位を決定する。本実施形態における条件データ２７１は、走行環境と、検出箇所として使用され得る車両１００の部位との対応関係を記録したデータである。より詳細には、本実施形態における条件データ２７１は、走路ＳＲに含まれる区間ごとに、その区間で検出箇所として使用される車両１００の部位を記録したデータである。

【0024】

第２決定部２４０は、環境情報に応じて、検出用画像の撮影を担当するカメラ３００である担当カメラを決定する。このように決定される担当カメラは、決定される画像条件に従って車両１００を撮影可能なカメラ３００である。本実施形態では、担当カメラは、検出用部位を含む撮影画像Ｐｉを撮影可能なカメラ３００である。

【0025】

本実施形態では、第２決定部２４０は、環境情報に応じてカメラデータ２７２を参照することで、担当カメラを決定する。カメラデータ２７２は、走行環境と、各カメラ３００との対応関係を記録したデータである。より詳細には、本実施形態におけるカメラデータ２７２は、走路ＳＲに含まれる区間ごとに、その区間における検出用画像の撮影を担当する各カメラ３００の識別情報を記録したデータである。このカメラデータ２７２は、走路ＳＲに含まれるいずれの区間においても、決定される画像条件を満たす検出用画像を撮影可能なカメラ３００が担当カメラとして決定されるように定義されている。

【0026】

推定部２５０は、推定処理を実行する。推定処理は、検出用画像における検出箇所を用いて、遠隔制御対象の車両１００の位置を推定する処理である。本実施形態における推定処理は、解析処理と、解析処理の結果を用いて車両１００の位置を推定する処理とを含む。解析処理は、検出用画像を解析することによって、検出用画像における検出箇所を検出する処理である。本実施形態では、推定部２５０によって推定プログラム２８０が実行されることで、推定処理が実行される。なお、推定部２５０は、例えば、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の位置や向きを推定することが可能である。また、車両１００の走行方向は、車両１００の向きや走行履歴や制御指令の履歴等を用いて推定可能である。

【0027】

本実施形態における推定部２５０は、上述した解析処理を実行する解析部２５１を有する。本実施形態における解析部２５１は、それぞれ解析プログラムである第１解析プログラム２８１や第２解析プログラム２８２を実行することで、解析処理を実行する。解析プログラムとは、解析プログラムを実行するコンピュータに、検出用画像を解析させて検出用画像における検出箇所を検出させる機能を実現させるプログラムである。

【0028】

第３決定部２４５は、画像条件、つまり、決定される検出用部位と撮影方向との少なくとも一方に応じて、推定処理の内容を決定する。本実施形態における第３決定部２４５は、画像条件に応じて推定処理で用いられるプログラムを決定することによって、画像条件に応じて推定処理の内容を決定する。より詳細には、第３決定部２４５は、画像条件に応じて検出用プログラムを決定する。検出用プログラムとは、解析処理で検出用画像における検出箇所の検出に用いられる解析プログラムである。なお、本明細書において、「画像条件に応じたプログラムの決定」とは、画像条件に応じてプログラムの処理工程を決定することを指す。そのため、「画像条件に応じたプログラムの決定」の意味は、例えば、予め準備された複数のプログラムから、画像条件に応じて一の解析プログラムを、決定される対象のプログラムとして選択することを含む。この場合、検出用プログラムの選択は、例えば、複数のプログラムを含む包括的なプログラムにおいて、画像条件に応じた条件分岐が実行されることによって実現されてもよい。また、「画像条件に応じたプログラムの決定」の意味は、例えば、プログラムに含まれるコードの一部や全部を画像条件に応じて書き換えることによって、決定される対象のプログラムを準備することを含む。

【0029】

上述した推定プログラム２８０は、解析プログラムとして、第１解析プログラム２８１と第２解析プログラム２８２とを含む包括的なプログラムである。第１解析プログラム２８１および第２解析プログラム２８２の詳細については後述する。

【0030】

指令生成部２６０は、推定部２５０によって推定される車両１００の位置や向きを用いて、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。

【0031】

工程管理装置４００は、例えば、コンピュータによって構成され、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を識別する識別番号や型式などを示す個体情報が、工程管理装置４００から制御装置２００に送信される。この個体情報は、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。また、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、制御装置２００と同じ装置に実装するようにしてもよい。

【0032】

図３は、本実施形態における決定処理のフローチャートである。この決定処理は、本実施形態における制御方法を実現するための処理である。決定処理は、制御装置２００のプロセッサ２０１によって、例えば、所定の時間間隔で実行される。

【0033】

図３のＳ１１０にて、環境情報取得部２２０は、遠隔制御対象の車両１００の環境情報を取得する。Ｓ１２０にて、第１決定部２３０は、Ｓ１１０で取得された環境情報に応じて画像条件を決定する。上述したように、本実施形態におけるＳ１２０では、検出用部位が決定される。Ｓ１３０にて、第２決定部２４０は、Ｓ１１０で取得された環境情報に応じて担当カメラを決定する。Ｓ１４０にて、第３決定部２４５は、Ｓ１２０で決定された画像条件に応じて検出用プログラムを決定する。本実施形態におけるＳ１４０では、このように検出用プログラムが決定されることによって、画像条件に応じて、推定処理の内容が決定される。より具体的には、Ｓ１４０では、解析処理の内容が決定される。

【0034】

図４は、決定処理を説明する第１の図である。図５は、決定処理を説明する第２の図である。図６は、決定処理を説明する第３の図である。図４から図６は、それぞれ、遠隔制御によって車両１００が走路ＳＲを目標ルートＴＲに沿って走行する様子の例を示している。より詳細には、図４は、時刻ｔ１において車両１００Ａが区間ｓｃ１を走行する様子を示している。図５は、時刻ｔ１よりも後の時刻ｔ２において、車両１００Ａが区間ｓｃ２を走行する様子を示している。図６は、時刻ｔ２よりも後の時刻ｔ３において、車両１００Ａが区間ｓｃ３を走行する様子を示している。

【0035】

図４から図６の例では、検出箇所として、第１部分Ｄｐ１または第２部分Ｄｐ２が択一的に用いられる。図４から図６では、検出箇所として用いられる一方の部位がハッチング付きのマーカによって示されるとともに、検出箇所として用いられない他方の部位が白色のマーカによって示されている。本実施形態では、第１部分Ｄｐ１は、車両１００のうち車幅方向における中央位置よりも左側に位置する左側部分であり、第２部分Ｄｐ２は、車両１００のうち上記の中央位置よりも右側に位置する右側部分である。より具体的には、第１部分Ｄｐ１は、車両１００の左後方角部であり、第２部分Ｄｐ２は、車両１００の右後方角部である。つまり、第１部分Ｄｐ１と第２部分Ｄｐ２とは、車両１００の車幅方向において互いに略対称に位置する部分である。上述した条件データ２７１では、区間ｓｃ１と第１部分Ｄｐ１とが関連付けられ、区間ｓｃ２と第２部分Ｄｐ２とが関連付けられ、区間ｓｃ３と第１部分Ｄｐ１とが関連付けられている。なお、図２に示した第１解析プログラム２８１は、検出箇所として第１部分Ｄｐ１が用いられる場合に使用される。また、第２解析プログラム２８２は、検出箇所として第２部分Ｄｐ２が用いられる場合に使用される。

【0036】

また、本実施形態では、カメラデータ２７２において、区間ｓｃ１とカメラ３００Ａとが関連付けられ、区間ｓｃ２とカメラ３００Ａおよびカメラ３００Ｂとが関連付けられ、区間ｓｃ３とカメラ３００Ｂとが関連付けられている。カメラ３００Ａは、区間ｓｃ１において第１部分Ｄｐ１を撮影可能であり、区間ｓｃ２において第２部分Ｄｐ２を撮影可能である。カメラ３００Ｂは、区間ｓｃ２において第２部分Ｄｐ２を撮影可能であり、区間ｓｃ３において第１部分Ｄｐ１を撮影可能である。なお、区間ｓｃ２のように、ある区間に複数のカメラ３００が関連付けられている場合、その区間では、例えば、検出箇所をより適切に撮影可能なカメラ３００が担当カメラとして決定されると好ましい。この場合、例えば、車両１００との間の距離がより近くなるカメラ３００が担当カメラとして決定されてもよいし、車両１００以外の障害物が検出用画像に映り込むことをより抑制できるように担当カメラが決定されてもよい。また、例えば、ある区間において、第１決定部２３０による決定に従って複数のカメラ３００が検出用画像を撮影可能である場合、その区間には、例えば、検出箇所をより適切に撮影可能なカメラ３００のみが関連付けられてもよい。

【0037】

例えば、図４の例では、図３のＳ１１０にて、車両１００Ａの環境情報として、車両１００Ａの現在位置が区間ｓｃ１であることを表す走行場所情報が取得される。次に、Ｓ１２０では、Ｓ１１０で取得される車両１００Ａの走行場所情報に応じて条件データ２７１が参照されることで、区間ｓｃ１に対応して、検出用部位が第１部分Ｄｐ１に決定される。そして、Ｓ１３０では、Ｓ１１０で取得される環境情報に応じてカメラデータ２７２が参照されることで、区間ｓｃ１に対応して、第１部分Ｄｐ１を撮影可能なカメラ３００Ａが担当カメラとして決定される。また、Ｓ１４０では、第２部分Ｄｐ２に対応して、第１解析プログラム２８１が検出用プログラムとして決定される。

【0038】

また、図５の例では、図３のＳ１１０にて、車両１００Ａの走行場所が区間ｓｃ２であることを表す走行場所情報が取得される。Ｓ１２０では、区間ｓｃ２に対応して、第２部分Ｄｐ２を検出箇所として用いることが決定される。Ｓ１３０では、区間ｓｃ２に対応して、担当カメラが決定される。この場合、上述したように、例えば、カメラ３００Ａおよびカメラ３００Ｂのうち、第２部分Ｄｐ２を含む撮影画像Ｐｉを撮影可能であり、かつ、車両１００との間の距離がより近いカメラ３００が、担当カメラとして決定される。Ｓ１４０では、第２部分Ｄｐ２に対応して、第２解析プログラム２８２が検出用プログラムとして決定される。なお、図６の例についても、図４や図５と略同様である。

【0039】

なお、本実施形態とは違って、区間ｓｃ２においても検出箇所として第１部分Ｄｐ１が用いられる場合、区間ｓｃ１と区間ｓｃ２との間で車両１００が右方向に旋回することに起因して、例えば、区間ｓｃ２を走行する車両１００の第１部分Ｄｐ１を撮影可能なカメラを走路ＳＲの周辺に配置することを要する可能性がある。また、例えば、走路ＳＲ周辺の天井や梁や壁等の配置によっては、区間ｓｃ２を走行する車両１００の第１部分Ｄｐ１を適切に撮影できるようにカメラを配置することが困難な場合がある。本実施形態では、遠隔制御に使用されるカメラの個数を削減することや、カメラの設置位置の制約による遠隔制御への影響を抑制することができる。

【0040】

図７は、本実施形態における推定処理のフローチャートである。本実施形態では、推定処理は、担当カメラから検出用画像が制御装置２００に送信されるたびに実行される。

【0041】

図７のＳ２０５にて、画像取得部２１０は、担当カメラから送信される検出用画像を取得する。図７のＳ２１０にて、推定部２５０は、図３のＳ１４０の結果に基づいて、検出用画像の解析に第１解析プログラム２８１を用いるか否かを判定する。Ｓ２１０で第１解析プログラム２８１を用いると判定された場合、解析部２５１は、Ｓ２２０からＳ２３０にて、第１解析プログラム２８１によって実現される第１処理を実行する。Ｓ２１０で第１解析プログラム２８１を用いると判定されなかった場合、解析部２５１は、Ｓ２１５、および、Ｓ２２０からＳ２３０にて、第２解析プログラム２８２によって実現される第２処理を実行する。なお、以下では、第１解析プログラム２８１によって実現されるＳ２２０をＳ２２０Ａとも表記し、第２解析プログラム２８２によって実現されるＳ２２０をＳ２２０Ｂとも表記する。Ｓ２２５およびＳ２３０についても略同様である。

【0042】

第２処理は、第１処理とは違って、Ｓ２１５の反転処理を含む。反転処理とは、検出用画像を鏡像反転させた反転画像を生成する処理である。そのため、Ｓ２２０ＡからＳ２３０Ａでは鏡像反転されていない検出用画像が解析されるのに対し、Ｓ２２０ＢからＳ２３０Ｂでは反転画像が解析される。このように画像を鏡像反転させる処理は、「フリップ」とも呼ばれる。

【0043】

第１処理と第２処理とは、第２処理が反転処理を含むことを除いて略同様である。つまり、Ｓ２２０ＢからＳ２３０Ｂでは、Ｓ２２０ＡからＳ２３０Ａと同様のアルゴリズムを用いて、つまり、同様の手順で反転画像を解析することが可能である。より詳細には、検出箇所として第１部分Ｄｐ１が用いられる場合、Ｓ２２０ＡからＳ２３０Ａにおいて、第１部分Ｄｐ１は、反転されていない検出用画像における左後方角部として検出される。一方で、検出箇所として第２部分Ｄｐ２が用いられる場合、実際には右後方角部である第２部分Ｄｐ２は、Ｓ２２０ＢからＳ２３０Ｂにおいて、擬似的に、反転画像における左後方角部として検出される。つまり、本実施形態では、反転画像において、第２部分Ｄｐ２は、鏡像反転されていない検出用画像における第１部分Ｄｐ１に相当する部分として検出される。

【0044】

図８は、推定処理において画像Ｉｍ１が解析される様子の例を示す説明図である。図８に示した画像Ｉｍ１は、走路ＳＲを進行方向に沿って走行する車両１００が撮影された画像である。画像Ｉｍ１は、それぞれ、カメラ３００の焦点を原点とするＸｃ軸、および、Ｘｃ軸に直交するＹｃ軸を座標軸として有するカメラ座標系で表される。画像Ｉｍ１は、反転画像であってもよいし、鏡像反転されていない検出用画像であってもよい。画像Ｉｍ１に対しては、例えば、画像Ｉｍ１の歪みを補正する歪み補正処理や、画像Ｉｍ１に含まれる車両１００の移動ベクトルＶの方向が予め定められた方向を向くように画像Ｉｍ１を回転させる回転処理や、画像Ｉｍ１から車両１００を含まない不要領域を削除するクロップ処理といった、各種の補正や前処理が適宜行われてもよい。撮影画像Ｐｉに含まれる車両１００の移動ベクトルＶの大きさや方向の検出には、例えば、オプティカルフロー法が用いられる。

【0045】

図７のＳ２２０からＳ２３０にて、解析部２５１は、解析処理を実行する。本実施形態における解析処理では、解析部２５１は、画像Ｉｍ１を用いて、図８に示した測位点ＰＰの座標を算出することによって、測位点ＰＰを検出する。測位点ＰＰの座標は、後述する画像座標系における検出箇所の近傍の座標として算出される。このように検出される測位点ＰＰは、検出用画像における検出箇所を表す。

【0046】

Ｓ２２０にて、解析部２５１は、画像Ｉｍ１における車両１００を検出する検出処理として、マスク処理を実行する。マスク処理は、画像Ｉｍ１における車両１００を検出するとともに、画像Ｉｍ１において当該車両１００を含む対象領域をマスクすることで、対象領域がマスクされた画像Ｉｍ１に相当する画像Ｉｍ２を生成する処理である。以下では、マスク処理によってマスクされた領域をマスク領域Ｍｓとも呼ぶ。マスク処理では、推定部２５０は、例えば、入力画像に含まれる車両１００をマスクするように予め機械学習された機械学習モデル（図示せず）に画像Ｉｍ１を入力することによって、画像Ｉｍ２を生成する。この機械学習モデルとしては、例えば、セマンティックセグメンテーションやインスタンスセグメンテーションを実現する畳み込みニューラルネットワーク（以下、ＣＮＮとも呼ぶ）の構造を有するディープニューラルネットワーク（以下、ＤＮＮとも呼ぶ）が用いられる。なお、機械学習モデルは、上記に限られず、例えば、ニューラルネットワーク以外のアルゴリズムを用いて学習済みの機械学習モデルであってもよい。

【0047】

Ｓ２２５にて、解析部２５１は、透視変換処理を実行する。透視変換処理は、画像Ｉｍ２を透視変換することによって、透視変換された画像Ｉｍ２に相当する画像Ｉｍ３を生成する処理である。透視変換処理では、解析部２５１は、例えば、カメラ３００の位置情報や内部パラメータに関する透視変換パラメータを用いて、画像Ｉｍ２を、走路ＳＲの路面に略垂直な車両１００の上方（例えば、車両１００の真上）から見た鳥瞰画像に透視変換する。このように鳥瞰画像として生成される画像Ｉｍ３は、カメラ座標系とは異なる画像座標系で表される。画像座標系は、透視変換によって投影される画像平面の一点を原点とし、Ｘｉ軸と、Ｘｉ軸に直交するＹｉ軸とを座標軸として有する座標系である。画像Ｉｍ３は、透視変換により変形されたマスク領域Ｍｓに相当するマスク領域Ｍｓｂを含む。

【0048】

Ｓ２３０にて、解析部２５１は、測位点ＰＰの座標を算出する測位点算出処理を実行する。本実施形態における測位点算出処理では、解析部２５１は、第１座標点Ｐ１の座標（Ｘｉ１，Ｙｉ１）と第２座標点Ｐ２の座標（Ｘｉ２，Ｙｉ２）とを用いて測位点ＰＰの座標を算出する。

【0049】

第１座標点Ｐ１は、画像Ｉｍ２における四角形Ｒ１ｂの頂点のうち、画像Ｉｍ１におけるベース座標点Ｐ０に対応する座標点として特定される。四角形Ｒ１ｂは、透視変換により変形した第１外接矩形Ｒ１に相当する。第１外接矩形Ｒ１は、画像Ｉｍ２において、マスク領域Ｍｓに外接し、かつ、車両１００の移動ベクトルＶと平行な長辺を有する矩形である。ベース座標点Ｐ０は、この第１外接矩形Ｒ１の頂点のうち、車両１００の検出箇所に対応する頂点を表す座標点である。より詳細には、ベース座標点Ｐ０は、第１外接矩形Ｒ１の頂点のうち、移動ベクトルＶの方向を前方としたときに、車両１００の重心Ｃに対して左方かつ後方に位置する頂点を表す座標点である。

【0050】

第２座標点Ｐ２は、画像Ｉｍ２における第２外接矩形Ｒ２の４つの頂点のうち、車両１００の検出箇所に対応する頂点を表す座標点である。より詳細には、第２座標点Ｐ２は、第２外接矩形Ｒ２の頂点のうち、移動ベクトルＶの方向を前方としたときに、車両１００の重心Ｃに対して左方かつ後方に位置する頂点を表す座標である。第２外接矩形Ｒ２は、マスク領域Ｍｓｂに外接し、かつ、Ｘｉ軸に平行な辺とＹｉ軸に平行な辺とを有する矩形である。このように、第１座標点Ｐ１と第２座標点Ｐ２とは、ともに検出箇所に応じて定まる座標点であるため、互いに相関関係を有する。

【0051】

第１座標点Ｐ１の座標値Ｘｉ１が第２座標点Ｐ２の座標値Ｘｉ２よりも大きい場合、推定部２５０は、測位点ＰＰのＸｉ座標を座標値Ｘｉ２に決定する。反対に、座標値Ｘｉ１が座標値Ｘｉ２よりも小さい場合、推定部２５０は、測位点ＰＰのＸｉ座標を座標値Ｘｉ１に決定する。また、第１座標点Ｐ１の座標値Ｙｉ１が第２座標点Ｐ２の座標値Ｙｉ２よりも大きい場合、推定部２５０は、測位点ＰＰのＹｉ座標を座標値Ｙｉ１に決定する。反対に、座標値Ｙｉ１が座標値Ｙｉ２よりも小さい場合、推定部２５０は、測位点ＰＰのＹｉ座標を座標値Ｙｉ２に決定する。このように、測位点ＰＰのＸｉ座標およびＹｉ座標が決定されることで、測位点ＰＰが検出される。

【0052】

Ｓ２３５にて、推定部２５０は、車両座標算出処理を実行する。車両座標算出処理は、測位点ＰＰを用いて車両座標点を算出する処理である。車両座標点は、基準座標系Σｒにおいて測位点ＰＰを表す座標点である。Ｓ２３５では、推定部２５０は、例えば、予め定められた推定式と、Ｓ２３０で算出された測位点ＰＰの座標値とを用いて、車両座標点を算出する。なお、検出箇所を用いた車両１００の位置推定の手法は、上記に限られない。例えば、マスク処理とは異なる処理によって検出用画像における車両１００が検出されてもよいし、透視変換処理や測位点算出処理とは異なる処理によって検出用画像における検出箇所が検出されてもよいし、車両座標算出処理とは異なる処理によって車両座標点が算出されてもよい。

【0053】

指令生成部２６０は、推定処理で算出される車両座標点を用いて、制御指令を生成する。こうして生成される制御指令は、車両１００に送信される。

【0054】

以上で説明した本実施形態におけるシステム１０によれば、第１決定部２３０は、車両１００の環境情報に応じて、検出用部位と、検出用画像の撮影方向との少なくとも一方を決定する。このようにすれば、車両１００の走行環境に応じて、検出用部位や、検出用画像の撮影方向を決定できる。そのため、車両１００の遠隔制御に適した検出用画像を得られる可能性が高まる。

【0055】

また、本実施形態では、環境情報は、車両１００の走行場所情報を含む。そのため、遠隔制御によって車両１００が走行する場所に応じて、検出用部位や、検出用画像の撮影方向を決定できる。

【0056】

また、本実施形態では、第２決定部２４０は、環境情報に応じて、複数のカメラ３００のうち、決定される画像条件を満たすように検出用画像を撮影可能なカメラ３００を、担当カメラとして決定する。そのため、環境情報に応じて担当カメラを適切に決定できる。

【0057】

また、本実施形態では、第１決定部２３０は、環境情報に応じて、検出用部位を車両１００の左側部分または右側部分に択一的に決定する。このようにすれば、環境情報に応じて、検出箇所として、車両１００の左側部分や右側部分を用いることができる。そのため、走路ＳＲの左脇や右脇にカメラ３００を設置することで、カメラ３００によって、検出箇所を含む検出用画像を容易に撮影できる。特に、本実施形態では、第１決定部２３０は、環境情報に応じて、検出用部位を車両１００の左後方角部または右後方角部に択一的に決定する。そのため、走路ＳＲの左脇や右脇に設置されたカメラ３００によって、車両１００の後方側から車両１００を撮影することで、検出用部位を含む検出用画像を容易に撮影できる。また、このようにすれば、解析処理において、外接矩形を用いて検出箇所を精度良く検出できる。

【0058】

また、本実施形態では、第３決定部２４５は、決定される画像条件に応じて推定処理の内容を変更する。このようにすれば、決定される画像条件に応じて推定処理の内容を変更できる。そのため、推定処理において車両１００の位置をより精度良く推定できる可能性が高まる。

【0059】

また、本実施形態では、第３決定部２４５は、検出箇所として第２部分Ｄｐ２が用いられる場合に、推定処理において第２処理を実行することを決定し、検出箇所として第１部分Ｄｐ１が用いられる場合に、推定処理において第１処理を実行することを決定する。第１処理は、鏡像反転されていない検出用画像において第１部分Ｄｐ１を検出する処理である。第２処理は、反転画像において第２部分Ｄｐ２を検出する処理である。そのため、検出用箇所として第１部分Ｄｐ１を用いる場合と第２部分Ｄｐ２を用いる場合とで、検出用画像を鏡像反転させることを除いて同様の手順で、第１部分Ｄｐ１や第２部分Ｄｐ２を検出できる。

【0060】

また、本実施形態では、第３決定部２４５は、決定される画像条件に応じて、推定処理で用いられるプログラムを決定することによって、推定処理の内容を決定する。そのため、第３決定部２４５によってプログラムを決定することで、決定される画像条件に応じて推定処理の内容を変更できる。

【0061】

Ｂ．第２実施形態：
図９は、第２実施形態における決定処理を説明する第１の図である。図１０は、第２実施形態における決定処理を説明する第２の図である。図９および図１０は、図４から図６と略同様に、遠隔制御によって車両１００が走路ＳＲｂを目標ルートＴＲに沿って走行する様子の例を示している。本実施形態では、第１実施形態とは違って、環境情報は、車両１００が走行するタイミングを表す走行タイミング情報を含む。また、本実施形態における第１決定部２３０は、第１実施形態とは違って、検出用画像の撮影方向を決定する。第２実施形態におけるシステム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。

【0062】

図９は、時刻ｔ４において車両１００Ｂが走路ＳＲｂを走行する様子を示している。図１０は、時刻ｔ４とは異なる時刻ｔ５において車両１００Ｂが走路ＳＲｂを走行する様子を示している。時刻ｔ４は、晴天の場合に、走路ＳＲｂを走行する車両１００に対して車両１００の右側から日光が照射され得る時刻である。そのため、時刻ｔ４では、車両１００の右側から車両１００を撮影した場合、車両１００の右側面部に照射される日光の影響により、適切な検出用画像が得られない場合がある。時刻ｔ５は、晴天の場合に、走路ＳＲｂを走行する車両１００に対して車両１００の左側から日光が照射され得る時刻である。そのため、時刻ｔ５では、車両１００の左側から車両１００を撮影した場合、車両１００の左側面部に照射される日光の影響により、適切な検出用画像が得られない場合がある。このように、車両１００の走行タイミングは、検出用画像に影響を与え得る。

【0063】

本実施形態における走行タイミング情報は、現在の時刻を表す情報である。他の実施形態では、走行タイミング情報は、例えば、遠隔制御によって車両１００が走行する大まかな時間帯を表す情報であってもよい。本実施形態における条件データ２７１は、時間帯と、検出用画像の撮影方向との対応関係を記録したデータである。本実施形態におけるカメラデータ２７２は、時間帯と、各カメラ３００との対応関係を記録したデータである。

【0064】

本実施形態では、条件データ２７１において、時刻ｔ４を含み時刻ｔ５を含まない時間帯と第１撮影方向ｄ１とが関連付けられ、時刻ｔ５を含み時刻ｔ４を含まない時間帯と第２撮影方向ｄ２とが関連付けられている。第１撮影方向ｄ１とは、車両１００を左後方側から撮影する撮影方向である。第２撮影方向ｄ２とは、車両１００を右後方側から撮影する撮影方向である。また、本実施形態では、カメラデータ２７２において、時刻ｔ４を含み時刻ｔ５を含まない時間帯とカメラ３００Ｃとが関連付けられ、時刻ｔ５を含み時刻ｔ４を含まない時間帯とカメラ３００Ｄとが関連付けられている。カメラ３００Ｃは、車両１００を左後方側から撮影可能に配置されている。カメラ３００Ｄは、車両１００を右後方側から撮影可能に配置されている。また、本実施形態では、第１解析プログラム２８１は、撮影方向が第１撮影方向ｄ１である場合に使用される。また、第２解析プログラム２８２は、撮影方向が第２撮影方向ｄ２である場合に使用される。

【0065】

図９の例では、図３のＳ１１０にて、車両１００Ｂの環境情報として、現在時刻が時刻ｔ４であることを表す走行タイミング情報が取得される。Ｓ１２０では、Ｓ１１０で取得される車両１００Ｂの走行タイミング情報に応じて条件データ２７１が参照されることで、時刻ｔ４に対応して、撮影方向が第１撮影方向ｄ１に決定される。Ｓ１３０では、Ｓ１１０で取得される環境情報に応じてカメラデータ２７２が参照されることで、時刻ｔ４に対応して、第１撮影方向ｄ１から車両１００Ｂを撮影可能なカメラ３００Ｃが担当カメラとして決定される。なお、図１０の例についても、図９と略同様である。

【0066】

以上で説明した第２実施形態によれば、環境情報は、車両１００の走行タイミング情報を含む。このようにすれば、遠隔制御によって車両１００が走行するタイミングに応じて、検出用部位や、検出用画像の撮影方向を決定できる。例えば、上述した図９および図１０の例では、車両１００に対して車両１００の右側から日光が照射され得る時刻ｔ４において、車両１００を左側から撮影して検出用画像を得ることができる。また、車両１００に対して車両１００の左側から日光が照射され得る時刻ｔ５において、車両１００を右側から撮影して検出用画像を得ることができる。そのため、日光による影響が検出用画像に及ぶことを抑制できる。このように、本実施形態によっても、車両１００の遠隔制御に適した検出用画像を得られる可能性が高まる。

【0067】

なお、他の実施形態では、環境情報は、走行タイミング情報と走行場所情報との両方を含んでいてもよい。この場合、第１決定部２３０は、検出用部位や撮影方向の決定に、走行タイミング情報および走行場所情報と、検出用部位として使用され得る車両１００の部位や撮影方向との対応関係を記録した条件データ２７１を用いてもよい。この場合における条件データ２７１は、例えば、車両１００が走行する区間と、その区間における検出用部位や撮影方向との対応関係を、時間帯ごとに記録したデータであってもよい。

【0068】

Ｃ．他の実施形態：
（Ｃ１）上記実施形態において、第１決定部２３０は、検出用部位と検出用画像の撮影方向との両方を決定してもよい。

【0069】

（Ｃ２）上記実施形態において、環境情報は、走行タイミング情報や走行場所情報に代えて、あるいは、これらに加えて、車両１００の走行環境を表す種々の情報を含んでいてもよい。例えば、環境情報は、走路ＳＲを含む地域における天候を表す天候情報を含んでいてもよい。この場合、第１決定部２３０は、検出用部位や撮影方向の決定に際して、天候と、検出用部位として使用され得る車両１００の部位や撮影方向との対応関係を記録した条件データ２７１を用いてもよい。この場合、第１決定部２３０は、天候情報に応じて条件データ２７１を参照することで、例えば、晴天時と雨天時とで、検出用部位や撮影方向や担当カメラを異ならせることができる。また、環境情報が走行場所情報と天候情報とを含む場合、例えば、雨天時における走路ＳＲ中の区間ごとの水溜まりの生じやすさを考慮して、検出用部位や撮影方向や担当カメラを決定できる。このようにすれば、例えば、水溜まりによって反射された車両１００の像が検出用画像に含まれることに起因する、車両１００の位置推定精度の低下を抑制できる。また、環境情報は、例えば、遠隔制御対象の車両１００に搭載されたセンサや、走路ＳＲ周辺に設置された各種センサによって取得される、車両１００周辺の障害物の有無や、車両１００が走行する場所の環境温度や環境湿度を表す情報であってもよい。

【0070】

（Ｃ３）上記実施形態では、環境情報に応じて、複数のカメラ３００から担当カメラが決定されているが、このように決定されなくてもよい。例えば、カメラ３００の角度や位置を変更可能に構成し、環境情報に応じて、決定された検出用部位を撮影できるように、または、決定された撮影方向で車両１００を撮影できるように、１台のカメラ３００の角度や位置を変更してもよい。この場合、システム１０に備えられるカメラ３００の数は、１つのみであってもよい。また、この場合、システム１０は、第２決定部２４０を備えていなくてもよい。

【0071】

（Ｃ４）上記実施形態において、例えば、第１部分Ｄｐ１が車両１００の右側部であり、第２部分Ｄｐ２が左側部であってもよい。また、検出箇所として、第１部分Ｄｐ１および第２部分Ｄｐ２のように車幅方向において互いに対称に位置する一対の部分が用いられなくてもよい。例えば、検出箇所として、車両１００の左後方角部と右前方角部とが用いられてもよい。また、検出箇所として車両１００の左側部や右側部が用いられていなくてもよく、車両１００のうち左側部や右側部とは異なる部位が用いられてもよい。また、検出箇所としては、３つ以上の部位が用いられてもよい。また、第１決定部２３０によって検出用部位が決定されない場合、検出箇所として用いられる部位の数は、１つのみであってもよい。

【0072】

（Ｃ５）上記実施形態では、第３決定部２４５は、決定される画像条件に応じて、推定処理で用いられるプログラムを決定しなくてもよい。この場合、例えば、環境条件に応じて、推定処理で用いられるプログラムが決定されてもよい。また、例えば、画像条件が異なる場合であっても、推定処理において同一のプログラムが使用されてもよい。この場合、推定部２５０や解析部２５１は、推定処理や解析処理において使用するパラメータを画像条件に応じて変更することによって、推定処理や解析処理の内容を変更してもよい。また、第３決定部２４５は、画像条件に応じて推定処理の内容を決定しなくてもよい。この場合、推定部２５０は、例えば、画像条件によらず検出用画像を同一の機械学習モデルに入力することで、車両１００の位置を推定してもよい。また、この場合、システム１０は、第３決定部２４５を備えていなくてもよい。

【0073】

（Ｃ６）上記実施形態では、第３決定部２４５は、検出箇所として第２部分Ｄｐ２が用いられる場合に、推定処理において第２処理を実行することを決定している。これに対して、第３決定部２４５は、上記の場合に、第２処理を実行することを決定しなくてもよい。この場合、解析部２５１は、例えば、鏡像反転されていない検出用画像において実際に第２部分Ｄｐ２を検出することによって、第２部分Ｄｐ２を検出してもよい。

【0074】

（Ｃ７）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１３０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。

【0075】

（Ｃ８）上記実施形態において、システム１０は、カメラ３００や推定部２５０や指令生成部２６０を備える遠隔制御システムとして構成されているが、このように構成されていなくてもよい。例えば、システム１０は、環境情報に応じて、検出用部位と検出用画像の撮影方向との少なくとも一方を決定するとともに、その決定結果を、カメラ３００や推定部２５０や指令生成部２６０を備える他のシステムに送信するシステムとして構成されていてもよい。この場合、システム１０は、例えば、カメラ３００と推定部２５０や指令生成部２６０との一部や全部を備えていなくてもよい。

【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…システム、１００，１００Ａ，１００Ｂ…車両、１１０…車両制御装置、１１１…プロセッサ、１１２…メモリ、１１３…入出力インタフェイス、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、１３０…通信装置、１４０…ＧＮＳＳ受信機、２００…制御装置、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…画像取得部、２２０…環境情報取得部、２３０…第１決定部、２４０…第２決定部、２４５…第３決定部、２５０…推定部、２６０…指令生成部、２７１…条件データ、２７２…カメラデータ、２８０…推定プログラム、２８１…第１解析プログラム、２８２…第２解析プログラム、３００，３００Ａ，３００Ｂ，３００Ｃ，３００Ｄ…カメラ、４００…工程管理装置

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】